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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-04-19
(54)【発明の名称】産業機器の動作及び保全の監視のためのシステム
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20240412BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 V
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023565569
(86)(22)【出願日】2022-04-26
(85)【翻訳文提出日】2023-11-30
(86)【国際出願番号】 EP2022060969
(87)【国際公開番号】W WO2022229135
(87)【国際公開日】2022-11-03
(31)【優先権主張番号】2104418
(32)【優先日】2021-04-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】523401962
【氏名又は名称】セアドバンス
【氏名又は名称原語表記】ＳＥＡＤＶＡＮＣＥ
(74)【代理人】
【識別番号】100105957
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100068755
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 博宣
(74)【代理人】
【識別番号】100142907
【弁理士】
【氏名又は名称】本田 淳
(72)【発明者】
【氏名】ラヴィニョン、ファブリス
【テーマコード（参考）】
3C223
【Ｆターム（参考）】
3C223AA01
3C223AA11
3C223AA15
3C223FF05
3C223FF16
3C223FF22
3C223FF35
3C223FF46
3C223FF47
3C223FF52
3C223GG01
3C223HH03
(57)【要約】
本発明は、施設（３）内の機器（２）の動作及び保全の監視のためのシステム（１）に関し、機器（２）は、実施対象の保全（６）まで動作し、その後少なくとも１つの後続の予定保全（７）により、製造及び保全ログ（９）、使用ログ（１１）、状態（１３）のログ（１２０）が作成される。状態（１３）に影響を及ぼすタスク（９０）及び条件（１１０）を特徴付けることによって、機器（２）の経年劣化の原因と結果との間の相関（１４）が決定される。
他の機器については、仮想モデル（１６）を訓練するために、当該相関（１４）に対応するデータが復元され、抽出される。
保全（６）が実行される前日に、ログ（９，１１）と、実行される保全（６）のタスク（９０）と、シナリオ（８）の予定条件（１１０）とに基づいて、当該モデル（１６）は、当該機器（２）の最小動作状態（１７）と比較した予定状態（１３０）を生成する。
他の機器については、仮想モデル（１６）を訓練するために、当該相関（１４）に対応するデータが復元され、抽出される。
保全（６）が実行される前日に、ログ（９，１１）と、実行される保全（６）のタスク（９０）と、シナリオ（８）の予定条件（１１０）とに基づいて、当該モデル（１６）は、当該機器（２）の最小動作状態（１７）と比較した予定状態（１３０）を生成する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも１つのコンピューティング端末によって実行される、施設（３）内の少なくとも１つの産業機器（２）の動作及び保全の監視のためのデジタルシステム（１）であって、少なくとも、－ 施設（３）内に、製造プロセス（４）から得られ、シリーズを表す少なくとも１つの産業機器（２）を設置し、次いで、実施対象の保全ステップ（６）までの期間（５）に関連して前記機器（２）を少なくとも動作させるステップと、
－ 予定動作期間（７０）にわたる前記機器（２）の予定使用条件（１１０）を有する少なくとも１つのシナリオ（８）の後に、実施対象の前記保全（６）に続く少なくとも１つの予定保全（７）を定義するステップと、を含み、
前記機器（２）の前記製造（４）、設置、動作、及び保全が、少なくとも、
－ 製造及び保全ログ（９）であって、
前記設置まで前記少なくとも１つの機器（２）を製造するためのタスク（９０）と、
任意選択で、前記機器（２）の少なくとも１つの先行保全（１０）のタスク（９０）と、を含む、製造及び保全ログ（９）と、
－ 前記設置と実施対象の前記保全（６）との間の前記期間（５）にわたる前記機器（２）の使用ログ（１１）であって、前記使用ログ（１１）が、前記期間（５）中の前記機器（２）の使用条件（１１０）を含む、使用ログ（１１）と、
－ 前記機器（２）の状態（１３）のログ（１２０）であって、状態の前記ログ（１２０）が、前記機器（２）の材料インジケータ（１２０）を含む、状態のログ（１２）と、を作成し、
前記機器（２）の技術的解析によって、前記タスク（９０）のうちの少なくとも１つ及び／又は前記使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つと、前記状態（１３）の前記材料インジケータ（１２０）のうちの少なくとも１つとの間の少なくとも１つの相関（１４）が決定され、前記相関（１４）が、前記機器（２）の経年劣化の原因と経年劣化の結果との間の少なくとも１つのリンクを確立し、
前記相関（１４）において、
－ 前記タスク（９０）が、クリティカルとして特定されたタスクによって特徴付けられ、かつ／又は前記使用条件（１１０）が、前記機器（２）が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる条件によって特徴付けられ、対象の前記タスク（９０）及び前記条件（１１０）が、前記機器（２）の前記状態（１３）に影響を及ぼし、
－ 前記機器（２）の材料状態（１３）が、前記機器（２）のこの状態（１３）を表すものとして特定される前記インジケータ（１２０）によって特徴付けられ、
次に、前記相関（１４）において、
－ 前記機器（２）が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる前記使用条件（１１０）を特徴付ける測定された物理量又は前記測定された物理量の関数と、
－ 所与の時点における前記機器（２）の前記材料状態（１３）を特徴付ける測定された物理量又は前記測定された物理量の関数と、が決定され、
次いで、
前記シリーズの機器のうちの他の機器について、データセット（１５）を取得するために、前記相関（１４）において特定された、これらのタスク（９０）に関連付けられたデータと、これらの使用条件（１１０）及びこれらの材料インジケータ（１２０）に関係する前記物理量又は物理量の関数に関連付けられたデータと、を復元及び抽出し、
前記データセット（１５）に基づいて、少なくとも１つの仮想モデル（１６）を訓練し、
実施対象の前記機器（２）の前記保全（６）中に、
－ 前記製造及び保全ログ（９）の前記タスク（９０）のうちの少なくとも１つの値と、前記使用ログ（１１）の前記使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つの値と、
－ 実施対象の前記保全（６）の前記タスク（９０）及び前記シナリオ（８）の前記予定使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つの値と、が前記モデル（１６）に提出され、
前記モデル（１６）が、前記保全（６）が実施された後の前記機器（２）の予定状態（１３０）を生成し、前記予定状態（１３０）が、前記機器（２）の前記動作に必要であると特定された最小状態（１７）と比較されることを特徴とする、デジタルシステム（１）。
【請求項2】
－ 実施対象の前記保全（６）の前記タスク（９０）の前記値のうちの少なくとも１つに対して、少なくとも１つの変動が行われ、－ 前記値が前記モデル（１６）に提出されると、前記変動の前記値が導入され、
－ 全ての前記変動の中で、実施対象の前記保全（６）の少なくとも１つの十分な判定が、前記機器（２）の前記予定状態（１３０）について、前記予定保全（７）の時点で、前記最小状態（１７）以上であると選択されることを特徴とする、請求項１に記載の監視システム（１）。
【請求項3】
－ 所与の保全判定について、前記シナリオ（８）の前記予定使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つの前記値が修正され、－ 前記値が前記モデル（１６）に提出されると、前記修正の前記値及び前記保全判定の前記値が導入され、
－ 前記予定保全（７）の前記時点で、前記最小状態（１７）に等しい前記機器（２）の前記予定状態（１３０）に対する前記予定条件（１１０）のうちの少なくとも１つに対して制限が計算されることを特徴とする、請求項１又は２に記載の監視システム（１）。
【請求項4】
－ 前記値が前記モデル（１６）に提出されると、前記十分な保全の判定の前記選択された値が導入され、－ 前記予定条件（１１０）の最大制限（１８）が、前記予定保全（７）の前記時点で、前記最小状態（１７）に等しい前記機器（２）の前記予定状態（１３０）に対して、この十分な保全判定のために計算されることを特徴とする、請求項２又は３に記載の監視システム（１）。
【請求項5】
－ 前記シナリオ（８）の前記予定使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つに対して、使用マージンが、前記対応する値と前記対応する最大制限（１８）との間の偏差（１８２）として決定されることを特徴とする、請求項４に記載の監視システム（１）。
【請求項6】
－ 前記十分な判定の中から、許容可能な使用マージンを有するものとして、又は前記許容可能な偏差（１８２）のうちの少なくとも１つを有するものとして、最適な判定が選択されることを特徴とする、請求項５に記載の監視システム（１）。
【請求項7】
－ 前記予定条件（１１０）のうちの第２の条件の関数として、前記予定条件（１１０）のうちの少なくとも第１の条件に関連付けられた少なくとも１つの曲線を有する、チャートの形態のグラフィック表現を含み、前記チャートが、第１の予定条件（１１０）の前記最大制限（１８）を決定することを特徴とする、請求項６に記載の監視システム（１）。
【請求項8】
－ 前記相関（１４）において、前記製造及び保全ログ（９）が、連続する値の少なくとも１つのリストの形態のクリティカルタスク（９０）のログに低減され、前記リストの前記値の各々が、所与の保全作業における対象の前記タスク（９０）を特徴付け、各リストにおいて、永続値のみが、対象の前記タスク（９０）が実施された最後の保全作業において採用された前記値として選択され、
－ 前記永続値のみが、前記クリティカルタスク（９０）の前記ログ（９）に保持されることを特徴とする、請求項１～７のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項9】
前記相関（１４）において、前記使用条件（１１０）の前記測定された物理量の前記関数が、－ 前記測定された物理量が少なくとも１つの値の範囲内に存在する時間を計算すること、
及び／又は、
－ 前記測定された物理量の少なくとも１つの変動を表す計算、
及び／又は、
－ 前記少なくとも１つの変動をカウントすることを含むことを特徴とする、請求項１～８のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項10】
前記相関（１４）において、周期的に、－ 少なくとも１つの製造者、保全技術者、及び／又はオペレータからの新しいデータの前記復元が繰り返され、
－ その後、前記新しいデータが抽出されて、完成したデータセット（１５）が取得され、
－ 続いて、前記完成したデータセット（１５）に基づいて前記モデル（１６）の前記訓練を更新することを特徴とする、請求項１～９のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項11】
前記保全（６）が実施されると、前記保全（６）に続いて、－ 前記製造及び保全ログ（９）の前記タスク（９０）のうちの少なくとも１つの値と、実施対象の前記保全（６）の少なくとも１つのタスク（９０）の値と、
前記保全（６）が実施されてからの前記使用ログ（１１）の前記使用条件（１１０）のうちの少なくとも１つの値と、
－ 前記シナリオ（８）の前記予定使用条件（１１）の値と、が前記モデル（１６）に提出され、
前記モデル（１６）が、前記機器（２）の前記予定状態（１３０）をリフレッシュし、前記予定状態（１３０）が、前記機器（２）の前記動作に必要であると特定された最小状態（１７）と比較されることを特徴とする、請求項１～１０のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項12】
－ 少なくとも、実施対象の前記保全（６）の前記十分な判定が実行されたと仮定され、実施対象の前記保全（６）に続く前記予定保全（７）まで前記シナリオ（８）が実行されたと仮定されるステップと、－ 次いで、前記予定保全（７）の前記タスク（９０）の前記値のうちの少なくとも１つに対して少なくとも１つの変動が行われるステップと、
－ 前記値が前記モデル（１６）に提出されると、前記変動の前記値、並びに前記予定保全（７）に続く予定動作期間（７１０）に対して予知される次のシナリオ（８１）の前記値が導入されるステップと、
－ 全ての前記変動の中で、前記予定保全（７）に続く前記保全（７１）の前記時点で、前記最小状態（１７）以上の前記機器（２）の前記予定状態（１３０）に対して、前記予定保全（７）に対して少なくとも１つの十分な判定が選択されるステップと、
－ 前記最大制限（１８）のうちの少なくとも１つ、並びにこのように選択された前記十分な保全の判定及び前記以下のシナリオ（８１）に関連付けられた使用マージンの前記マージンが決定されるステップと、が少なくとも実施され、
次いで、前記ステップが、前記機器（２）の寿命における予定保全の後に、１つおきに再帰的に繰り返されることを特徴とする、請求項５～１１のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項13】
－ 前記最適な判定が、対応する保全のための少なくとも前記十分な判定から選択されることを特徴とする、請求項６及び１２に記載の監視システム（１）。
【請求項14】
－ 保全判定が、前記最小状態（１７）よりも小さい予定状態（１３０）で不十分であるとき、対応する保全判定について故障日（１９）が決定されることを特徴とする、請求項２～１３のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項15】
－ 実施対象の前記保全（６）について、又は十分であると特定される保全判定がない予定保全（７，７１）について、かつ実施対象の前記保全（６）の少なくとも１つの所与の不十分な判定について、前記機器（２）の前記耐用年数の終了日が、前記保全判定に関連付けられた前記故障日（１９）であると決定されることを特徴とする、請求項１４に記載の監視システム（１）。
【請求項16】
－ 実施対象の前記保全（５）のために、又は前記機器（２）の前記寿命における最後の保全として特定される予定保全のために、前記故障日（１９）と、最終使用マージンと、前記最後の保全の前記タスク（９０）の制約との間の任意の組み合わせを最適化する前記保全判定が、可能な保全判定の中から選択されることを特徴とする、請求項１５に記載の監視システム（１）。
【請求項17】
別個の製造判定に関連付けられた、前記機器（２）の同じシリーズの少なくとも２つのダミー機器について、－ 前記少なくとも２つの製造判定と、前記２つのダミー機器の前記想定耐用年数にわたる少なくとも１つの予定使用シナリオ（８）と、を前記モデル（１６）に提出することによってシミュレーションが実施され、
－ 前記モデル（１６）が、前記２つのダミー機器の各々について少なくとも１つの予定状態（１３０）を生成し、
－ 前記少なくとも２つの製造判定のうちの１つが、前記２つのダミー機器の前記予定状態（１３０）に応じて選択され、
－ 前記選択された製造判定が、設計者／製造者にアクセス可能であることを特徴とする、請求項１に記載の監視システム（１）。
【請求項18】
－ ２つの別個の製造判定に関連付けられた、前記機器（２）の同じシリーズの少なくとも２つのダミー機器について、－ 再帰シミュレーションが、前記少なくとも２つの製造判定の各々に対して同様に実施されて、前記製造判定の各々に関連付けられた最適なライフサイクル、すなわち、シリーズの最適な保全判定、これらの最適な保全判定に関連付けられたシリーズの最大制限（１８）及び使用マージン、並びにダミー機器の関連付けられた最適な耐用年数を決定し、
－ 最適な製造判定が、前記シミュレーションの結果に応じて選択され、
－ 前記選択された最適な製造判定が、前記設計者／製造者にアクセス可能であることを特徴とする、請求項１２～１７のいずれか１項に記載の監視システム（１）。
【請求項19】
－ 単一のオペレータに属する前記シリーズの複数の機器（２）のフリートに適用され、－ 取得された結果が、前記機器（２）の各々について組み合わされ、
－ 前記結果が、少なくとも前記オペレータにアクセス可能であることを特徴とする、請求項１～１８のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【請求項20】
－ 前記モデル（１６）の前記訓練が、人工知能の分野に属し、機械学習とすることができることを特徴とする、請求項１～１９のいずれか一項に記載の監視システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、産業機器のライフサイクルの管理を目的とした産業機器の監視の分野に属し
－ その製造を最適化し、その製造を所与の使用プロファイルに適合させ、
－ その保全を意図された使用プロファイルに最適化及び適合させ、
－ その耐用年数の長期間にわたってこのように最適化されたその保全を決定し、
－ 次回の保全までの動作中に故障がないこと（ゼロ故障）に適合する使用量を特定し、
－ その耐用年数のうちの長期間にわたるゼロ故障に適合する使用量を特定し、
－ 意図された使用プロファイルのためにその耐用年数延長期間を指示し、最適化する。
－ その製造を最適化し、その製造を所与の使用プロファイルに適合させ、
－ その保全を意図された使用プロファイルに最適化及び適合させ、
－ その耐用年数の長期間にわたってこのように最適化されたその保全を決定し、
－ 次回の保全までの動作中に故障がないこと（ゼロ故障）に適合する使用量を特定し、
－ その耐用年数のうちの長期間にわたるゼロ故障に適合する使用量を特定し、
－ 意図された使用プロファイルのためにその耐用年数延長期間を指示し、最適化する。
【0002】
本発明は、対象の機器が信頼性要件の対象であり、信頼性要件が安全要件と結合される場合にはなおさらそうであるという意味で、中型から大型の産業機器及び施設の監視において好ましいが非限定的な用途が見出される。この機器は、特に、
－ 機器であって、利用できない場合にはその機器が属する施設全体のサービス又は製品の生産を中断する、機器と、
－ 機器であって、利用できない場合には施設の偶発的状況又は事故状況を引き起こすか、又は悪化させる、機器と、を含む。
－ 機器であって、利用できない場合にはその機器が属する施設全体のサービス又は製品の生産を中断する、機器と、
－ 機器であって、利用できない場合には施設の偶発的状況又は事故状況を引き起こすか、又は悪化させる、機器と、を含む。
【0003】
したがって、本発明は、輸送分野（道路、航空、海洋、鉄道）だけでなく、加工産業の分野（電気、水、燃料の生産などの「コミュニティサービス」のためのユーティリティ）、あるいは防衛分野においても非限定的な用途が見出される。
【0004】
したがって、本発明の文脈において、「機器」という一般的な用語は、施設の構成要素、すなわち、この施設の正しい動作及び／又は安全性のために機能的かつ不可欠である構成要素を包含する。
【0005】
したがって、対象の機器は、機械又は車両（例えば、潜水艦、船舶、航空機又は宇宙船）などの移動施設の構成要素、あるいは構造物又はインフラストラクチャ（例えば、発電所、石油プラットフォーム又は製油所）などの固定施設の構成要素から構成される。
【0006】
したがって、本発明は、製造、保全、及び動作に関して優れた信頼性保証を可能にするため、本発明は、このタイプの機器のバリューチェーンに関与する産業従事者、特に、設計者、製造者、保全技術者、及びオペレータの高い期待を満たす。
【0007】
対象の機器の信頼性は、その故障が施設における生産の停止につながるため、重要である。かかる機器の信頼性は、その信頼性が、それが属する施設の安全要件である場合に、より一層重要である。
【0008】
これに関連して、本発明は、以下の選択を行う。すなわち、機器の信頼性は、その製造の品質、その過去の保全、及びその過去の使用量、並びに機器が意図される将来の使用量に依存する。
【0009】
したがって、機器の信頼性の問題は、機器の設計及び製造、保全及び使用量がその信頼性にどのように影響を及ぼすかを制御することのあらゆる利点を示している。
【0010】
したがって、以下の質問に答えることが不可欠である。
－ 機器を製造するためのどのタスク（ジェスチャ、部品、及び設定）が、その意図された使用量を考慮した上で、動作中の機器の挙動を最適化するか？
－ 機器の保全のために実施対象のタスクは、（機器が意図される将来の使用量を考慮に入れ、それ自体の製造、保全、及び使用ログを考慮に入れた上で）保全コストと、機器が次回の保全までゼロ故障を有する可能性との間の最適な比を可能にするか？
－ 次回の保全までに観測される機器の制限使用量、すなわち、次回の保全までのゼロ故障に適合する最大使用量はどの程度か？
－ 機器を製造するためのどのタスク（ジェスチャ、部品、及び設定）が、その意図された使用量を考慮した上で、動作中の機器の挙動を最適化するか？
－ 機器の保全のために実施対象のタスクは、（機器が意図される将来の使用量を考慮に入れ、それ自体の製造、保全、及び使用ログを考慮に入れた上で）保全コストと、機器が次回の保全までゼロ故障を有する可能性との間の最適な比を可能にするか？
－ 次回の保全までに観測される機器の制限使用量、すなわち、次回の保全までのゼロ故障に適合する最大使用量はどの程度か？
【0011】
また、機器の残りの耐用年数における保全作業の各々についての最適なタスク、並びにその残存耐用年数を（将来の使用量及びそれ自体のログを考慮に入れて）常に決定することも有用である。実際、これにより、以下が可能になる。
－ シリーズの各機器に対して保全スケジュールをカスタマイズすること、
－ スペアパーツのプロビジョニング（パーツの性質及び交換日）をリフレッシュし、予測すること、
－ 産業保全のスケジューリングをリフレッシュし、予測すること、
－ 機器の耐用年数における将来の保全の総コストをリフレッシュし、予測すること。
－ シリーズの各機器に対して保全スケジュールをカスタマイズすること、
－ スペアパーツのプロビジョニング（パーツの性質及び交換日）をリフレッシュし、予測すること、
－ 産業保全のスケジューリングをリフレッシュし、予測すること、
－ 機器の耐用年数における将来の保全の総コストをリフレッシュし、予測すること。
【0012】
また、常に以下を決定することも有用である。
－ 機器の寿命における将来の動作期間の各々の間に観測されるゼロ故障に適合する機器の制限使用量、
－ （当該将来の使用量及びそれ自体のログを考慮に入れた）機器の残りの耐用年数。
－ 機器の寿命における将来の動作期間の各々の間に観測されるゼロ故障に適合する機器の制限使用量、
－ （当該将来の使用量及びそれ自体のログを考慮に入れた）機器の残りの耐用年数。
【0013】
実際に、これは、機器の残りの耐用年数、したがって長期間にわたって行うことができる使用量の現実的な計画を可能にする。
【0014】
更に、残りの耐用年数の間の機器の制限使用量、並びに将来の最適な保全作業の総コストをリフレッシュし、予測することができることため、再販の可能性の観点から機器の残存価値を常に決定することが可能になる。
【0015】
要するに、機器の信頼性に対する機器の製造、保全、及び使用量の影響を制御することができるという問題は、この制御が少なくとも以下の理由から重要である。
－ 製造及び保全の最適化へのアクセスを解除する、
－ 産業保全従事者との対話を容易にする、
－ （動作中の信頼性に関する不確実性をなくすことによって）機器の信頼性を制御するためのアクセスを解除する、
－ 機器が表す資産の管理の制御及び最適化へのアクセスを解除する。
－ 製造及び保全の最適化へのアクセスを解除する、
－ 産業保全従事者との対話を容易にする、
－ （動作中の信頼性に関する不確実性をなくすことによって）機器の信頼性を制御するためのアクセスを解除する、
－ 機器が表す資産の管理の制御及び最適化へのアクセスを解除する。
【背景技術】
【0016】
現在、機器の信頼性に最も影響を及ぼす可能性のある既存の方法は、以下の通りである。
－ 予測保全、
－ 物理的モデル、
－ 試験ベンチ上の認定プログラム、
－ フィードバック（概して「ＦＢ」と略される）。
－ 予測保全、
－ 物理的モデル、
－ 試験ベンチ上の認定プログラム、
－ フィードバック（概して「ＦＢ」と略される）。
【0017】
しかし、これらの方法では、機器の製造、保全、及び使用量がその信頼性に与える影響を制御するのに必要なシミュレーションを利用することができない。この意味で、それらは製造者の期待を部分的に満たすだけである。
【0018】
予測保全に関して、この技術は、機器の動作を観察し、解析して、劣化を検出することを期待するものである。劣化が検出されると、劣化の進行の第１の傾向を構築して、将来の故障の日付の第１の予測を表示する。進行のこの傾向及びこの故障日は、次いで、反復的に、後続の観察と微調整される。
【0019】
その際に、予測保全は、複数の方法論的バイアスを含み、すなわち、
－ 観測された過去の挙動から機器の将来の挙動を推定しようとし、したがって、過去及び将来の経年劣化の原因とは無関係に、経年劣化の将来の結果を推定しようとし、
－ 将来の使用量が過去の使用量と同一であると仮定する。これはほぼ常に誤っており、
－ 機能評価とは無関係に、動作データのみを使用する。
－ 観測された過去の挙動から機器の将来の挙動を推定しようとし、したがって、過去及び将来の経年劣化の原因とは無関係に、経年劣化の将来の結果を推定しようとし、
－ 将来の使用量が過去の使用量と同一であると仮定する。これはほぼ常に誤っており、
－ 機能評価とは無関係に、動作データのみを使用する。
【0020】
したがって、予測保全では、
－ その第１の予測が曖昧で遅い、保全作業後の動作の１５日のオーダーの観察時間を必要とし、
－ 公正な予測を表示するのに時間がかかり、
－ 近視的、すなわち、その予測範囲は、せいぜい６ヶ月のオーダーの中間の時間枠に限定される。
－ その第１の予測が曖昧で遅い、保全作業後の動作の１５日のオーダーの観察時間を必要とし、
－ 公正な予測を表示するのに時間がかかり、
－ 近視的、すなわち、その予測範囲は、せいぜい６ヶ月のオーダーの中間の時間枠に限定される。
【0021】
その方法論的バイアスの他の結果として、予測保全は十分に積極的ではない。実際、それは、劣化の出現を予測するのではなく、動作中の劣化の出現にのみ反応する。更に、その予測を定式化するために機器の動作が必要であり、これは許容できない動作上の欠点である。より一般的には、予測保全は、任意のシミュレーション、特に、機器の製造又は保全及びこの機器の予定使用量による機器の挙動のシミュレーションも利用することなく行われている。
【0022】
したがって、予測保全は、精度及び事前対策が不十分な故障日の予測のみを提供することに限定されている。機器の挙動を最適化するために、特に故障日を早めたり、又は耐用年数を延ばすことを目的として、製造、保全又は使用量に関して推奨を提供する能力を有していない。
【0023】
計算手段の増加及びデータの価値の増加に伴って、種々の予測保全ソリューションが開発されている。しかしながら、それらは動作データを利用するだけであり、同じ方法論的バイアスによって影響され、その結果、同じ制限を受け、それらの間にはほとんど差がない。
【0024】
物理モデルに関しては、技術的及び特に経済的な観点から、物理モデルによる所与の機器の完全かつカスタマイズされたモデリングは現実的ではない。これらのモデルは非常に高価であり、過度に制限された物理現象の分野をカバーしている。更に、これらの物理モデルは曖昧である。
【0025】
実際に、物理モデルは、物理現象にさらされる機器の構成要素の基本部分の挙動のみを特徴付けることができる。更に、このモデリングは現実の近似であり、不正確な要素を含む。基礎研究に関連して、物理モデルの開発はまた、時間及びコストの点で相当のリソースを必要とする。加えて、機器の全体的なモデリングを達成する前に、機器の基本部品の各々の経年劣化を特徴付けるには、数百程度の多数の物理モデルを生成することも適切である。
【0026】
したがって、物理モデルによってシリーズの標準機器の挙動をモデリングすることは、コスト及び時間の点で相当のリソースを必要とする。加えて、これらの物理モデルに基づくこの全体的なモデリングは、各機器のケース、特にそれ自体の完全なログにカスタマイズすることが困難である。
【0027】
所与のシリーズのベンチマーク機器の設計中、特にその認定中に実施されるベンチ試験に関して、これらの試験は、理論的には、使用量及び経年劣化をシミュレートする１つ以上の制約について、その耐用年数全体にわたるそのシリーズのベンチマーク機器の挙動を近似することを可能にする。これらの試験は、傾向及び大きさの程度を与えるものであるため、その指標は漠然としたものに過ぎない。
【0028】
個々に行われた所与のシリーズの機器の特異性とは無関係に（すなわち、これらの試験が実際に予測することができない所与の機器の製造、保全、及び使用ログを考慮に入れずに）、これらの試験は、実際には、この機器の将来の挙動を、これから行われる将来の使用量に応じて特徴付けることができず、特に、動作中のこの機器の挙動を最適化することを可能にする実施対象の保全のパラメータを決定することができない。
【0029】
実際に、ベンチ試験は、１つ以上の所与の使用量及び経年劣化プロファイルを受けたときに、対象のシリーズのベンチマーク機器の挙動（例えば、定常状態動作点又は過渡状態への応答）を特徴付けることからなり、シリーズを表すサンプリングされた機器は、次いで、実際の経年劣化を表すと仮定される加速経年劣化を受ける。この場合、試験中の経年劣化が加速され、試験の過程で考慮される使用量は、シリーズの機器の各々の寿命の過程で行われる実際の使用量とは別個であるため、挙動の特徴付けは曖昧なままとなる。
【0030】
したがって、シリーズのベンチマーク機器の挙動、特にその耐用年数は、近似値でしかない。
【0031】
概して「ＦＢ」と略されるフィードバックについては、ベンチ試験によって近似される傾向及び大きさのオーダーを補完するものである。ＦＢはまた、所与のシリーズの機器の特異性、特にその完全なログを考慮に入れることができず、したがって、所与の将来の使用量に応答して、対象の機器の将来の挙動を特徴付けることができず、特に、その動作挙動を最適化する保全パラメータを決定することができない。更に、ＦＢからのデータは、非系統的かつ不十分に規則的な動作のために不十分である。
【0032】
実際に、ＦＢは、耐用年数などの平均挙動と平均使用量との間の比較を行うものである。このアプローチでは、正確なデータを取得することはできない。
【0033】
更に、ＦＢは系統的に利用されていない。ＦＢが利用される場合、それは非常に不規則に行われ、ＦＢリフレッシュ頻度は非常に低く、１年から２年程度の周期性を伴う。
【0034】
本発明の目的は、施設内の少なくとも１つの産業機器の動作及び保全の監視のためのデジタルシステムであって、シリーズの機器に特有の挙動モデルを生成及び使用することが可能なデジタルシステムを提案することによって、従来技術の欠点を克服することである。
【0035】
この生成された挙動モデルは、関連性を有し、
－ 機器の経年劣化の原因と結果を相関させ、
－ シリーズの各機器がホストする物理現象に特有であり、
－ シリーズの各機器にカスタマイズすることができ、
－ 観察されたデータ（「データ駆動」モデル）で訓練される経験的モデルの精度を有する。
－ 機器の経年劣化の原因と結果を相関させ、
－ シリーズの各機器がホストする物理現象に特有であり、
－ シリーズの各機器にカスタマイズすることができ、
－ 観察されたデータ（「データ駆動」モデル）で訓練される経験的モデルの精度を有する。
【0036】
生成された挙動モデルは強力であり、特に機器の製造、保全、及び使用ログを考慮に入れて、所与の保全判定及び所与の機器の予定使用量に対して、シリーズの機器の挙動をシミュレートすることを可能にする。このモデルは、機器の耐用年数の長期間にわたってこのタイプのシミュレーションを可能にするため、更に強力である。
【0037】
したがって、対象の所与のシリーズの機器について、機器の意図された予定使用量並びにその製造、保全、及び使用ログを考慮に入れて、本発明は、全体的な価値提案を取得することを可能にし、特に、
－ 機器の所与の保全ステップについて、システムは、最適な保全判定を決定することを可能にする。この判定は、保全の制約と、次回の保全まで及び意図された予定使用量に対して機器がゼロ故障を有する可能性との間の最適なバランスを可能にするものである。この最適な判定は、機器の製造、保全、及び使用ログに対して更にカスタマイズされる。
－ その耐用年数の過程における機器の動作の期間に対して、システムは、制限使用量、すなわち、次回の保全までのゼロ故障に適合する最大可能使用量を決定することを可能にする。
－ システムは、施設の動作中に、施設の最後の保全以降の実際の使用量を考慮し、かつ次回の保全までの意図された予定使用量を考慮して、機器の制限使用量をリフレッシュすることを可能にする。
－ システムは、同様に、その耐用年数の残りの間の機器の将来の最適な保全のスケジュール、並びにその耐用年数の残りの間の各動作期間について観測される機器の制限使用量を常に決定することを可能にする。
－ システムは、機器の耐用年数の終了日を常に決定する。
－ 最後に、システムは、所与の予定使用シナリオ、特に、使用量の地理的セグメントと交差する使用量セグメントに依存するシナリオについて、シリーズのベンチマーク機器の寿命を最適化する製造タスク（ジェスチャ、部品、設定）を決定することを可能にする。
－ 機器の所与の保全ステップについて、システムは、最適な保全判定を決定することを可能にする。この判定は、保全の制約と、次回の保全まで及び意図された予定使用量に対して機器がゼロ故障を有する可能性との間の最適なバランスを可能にするものである。この最適な判定は、機器の製造、保全、及び使用ログに対して更にカスタマイズされる。
－ その耐用年数の過程における機器の動作の期間に対して、システムは、制限使用量、すなわち、次回の保全までのゼロ故障に適合する最大可能使用量を決定することを可能にする。
－ システムは、施設の動作中に、施設の最後の保全以降の実際の使用量を考慮し、かつ次回の保全までの意図された予定使用量を考慮して、機器の制限使用量をリフレッシュすることを可能にする。
－ システムは、同様に、その耐用年数の残りの間の機器の将来の最適な保全のスケジュール、並びにその耐用年数の残りの間の各動作期間について観測される機器の制限使用量を常に決定することを可能にする。
－ システムは、機器の耐用年数の終了日を常に決定する。
－ 最後に、システムは、所与の予定使用シナリオ、特に、使用量の地理的セグメントと交差する使用量セグメントに依存するシナリオについて、シリーズのベンチマーク機器の寿命を最適化する製造タスク（ジェスチャ、部品、設定）を決定することを可能にする。
【0038】
これを行うために、本発明は、機器のシリーズの規模を考慮する。所与のシリーズについて、本発明は、最初に、対象のシリーズの機器の経年劣化の原因と結果との間の相関を決定する。この相関は、所与のシリーズの機器の製造及び保全ログ並びに使用ログを、これらのログによって作成されるこの機器の状態とリンクさせる。決定された相関は、シリーズの各機器がホストする物理現象に特有である。第２に、本発明は、この相関を、対象のシリーズの機器の製造、保全、使用量及び状態データを使用して訓練された仮想モデルの形でモデリングする。第３のステップでは、本発明は、このモデルを、シリーズの各機器に対してカスタマイズされたシミュレータとして使用し、モデルは、実際に、保全判定のために、かつこの時点まで続く使用量のために、所与の時点における機器の状態をシミュレートすることを可能にし、機器に特有であり、対象の保全に先行する製造及び保全ログ並びに使用ログを考慮に入れる。このモデルにより、本発明の価値提案へアクセスすることができる。
【0039】
更に、このようにシリーズの標準機器の挙動をモデリングすることによって、本発明は、シリーズの規模で、当該機器の各々の製造、保全、及び使用量中の機器の観察された挙動を相関させる。したがって、本発明は、フィードバックを使用する方法である。このフィードバックは、モデリングされた相関の機能的関連性からその優れた性質を引き出す。本発明はまた、設計者、製造者、保全技術者、及びオペレータによって最適であると決定された周期性に従って、対象のシリーズの機器のリフレッシュされた製造、保全、使用量、及び状態データからモデルの訓練を再開することによって、連続的又は準連続的に系統的フィードバックを使用することを可能にする。
【0040】
この目的のために、本発明は、少なくとも１つのコンピューティング端末によって実行される、施設内の少なくとも１つの産業機器の動作及び保全の監視のためのデジタルシステムに関する。
【0041】
有利には、当該システムは、少なくとも、
－ 施設内に、製造プロセスから得られ、シリーズを表す少なくとも１つの産業機器を設置し、次いで、実施対象の保全ステップまでの期間に関連して当該機器を少なくとも動作させるステップと、
－ 予定動作期間にわたる当該機器の予定使用条件を有する少なくとも１つのシナリオの後に、実施対象の当該保全に続く少なくとも１つの予定保全を定義するステップと、を含む。
－ 施設内に、製造プロセスから得られ、シリーズを表す少なくとも１つの産業機器を設置し、次いで、実施対象の保全ステップまでの期間に関連して当該機器を少なくとも動作させるステップと、
－ 予定動作期間にわたる当該機器の予定使用条件を有する少なくとも１つのシナリオの後に、実施対象の当該保全に続く少なくとも１つの予定保全を定義するステップと、を含む。
【0042】
かかるシステムは、当該機器の製造、設置、動作、及び保全が、少なくとも、
－ 製造及び保全ログであって、
当該設置までの当該少なくとも１つの機器を製造するためのタスクと、
任意選択で、当該機器の少なくとも１つの先行保全のタスクと、を含む、製造及び保全ログと、
－ 設置と実施対象の当該保全との間の当該期間にわたる当該機器の使用ログであって、当該使用ログは、当該期間中の当該機器の使用条件を含む、使用ログと、
－ 当該機器の状態ログであって、当該状態ログは、当該機器の材料インジケータを含む、当該機器の状態ログと、を作成し、
－ 当該機器の技術的解析によって、当該タスクのうちの少なくとも１つ及び／又は当該使用条件のうちの少なくとも１つと、当該状態の材料インジケータのうちの少なくとも１つとの間の少なくとも１つの相関が決定され、当該相関は、機器の経年劣化の原因と経年劣化の結果との間の少なくとも１つのリンクを確立し、
相関において、
－ タスクは、クリティカルとして特定されたものによって特徴付けられ、かつ／又は使用条件は、機器が敏感であり、動作中又は停止時にさらされるものによって特徴付けられ、対象のタスク及び条件は、当該機器の状態に影響を及ぼし、
－ 機器の材料状態は、当該機器のこの状態を表すものとして特定されるインジケータによって特徴付けられ、
次に、相関において、
－ 当該機器が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる使用条件を特徴付ける、測定された物理量又は測定された物理量の関数と、
－ 所与の時点における機器の材料状態を特徴付ける測定された物理量又は測定された物理量の関数と、が決定され、
次いで、
－ 当該シリーズの機器のうちの他の機器について、データセットを取得するために、当該相関において特定された、これらのタスクに関連付けられたデータと、これらの使用条件及びこれらの材料インジケータに関係する物理量又は物理量の関数に関連付けられたデータと、を復元及び抽出し、
－ データセットに基づいて、少なくとも１つの仮想モデルを訓練することを特徴とする。
－ 製造及び保全ログであって、
当該設置までの当該少なくとも１つの機器を製造するためのタスクと、
任意選択で、当該機器の少なくとも１つの先行保全のタスクと、を含む、製造及び保全ログと、
－ 設置と実施対象の当該保全との間の当該期間にわたる当該機器の使用ログであって、当該使用ログは、当該期間中の当該機器の使用条件を含む、使用ログと、
－ 当該機器の状態ログであって、当該状態ログは、当該機器の材料インジケータを含む、当該機器の状態ログと、を作成し、
－ 当該機器の技術的解析によって、当該タスクのうちの少なくとも１つ及び／又は当該使用条件のうちの少なくとも１つと、当該状態の材料インジケータのうちの少なくとも１つとの間の少なくとも１つの相関が決定され、当該相関は、機器の経年劣化の原因と経年劣化の結果との間の少なくとも１つのリンクを確立し、
相関において、
－ タスクは、クリティカルとして特定されたものによって特徴付けられ、かつ／又は使用条件は、機器が敏感であり、動作中又は停止時にさらされるものによって特徴付けられ、対象のタスク及び条件は、当該機器の状態に影響を及ぼし、
－ 機器の材料状態は、当該機器のこの状態を表すものとして特定されるインジケータによって特徴付けられ、
次に、相関において、
－ 当該機器が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる使用条件を特徴付ける、測定された物理量又は測定された物理量の関数と、
－ 所与の時点における機器の材料状態を特徴付ける測定された物理量又は測定された物理量の関数と、が決定され、
次いで、
－ 当該シリーズの機器のうちの他の機器について、データセットを取得するために、当該相関において特定された、これらのタスクに関連付けられたデータと、これらの使用条件及びこれらの材料インジケータに関係する物理量又は物理量の関数に関連付けられたデータと、を復元及び抽出し、
－ データセットに基づいて、少なくとも１つの仮想モデルを訓練することを特徴とする。
【0043】
このシステムは、更に、
実施対象の当該機器の保全中に、
－ 製造及び保全ログのタスクのうちの少なくとも１つの値と、使用ログの使用条件のうちの少なくとも１つの値と、
－ 実施対象の保全のタスク及びシナリオの予定使用条件のうちの少なくとも１つの値と、が当該モデルに提出され、
当該モデルは、当該保全が実施された後の当該機器の予定状態を生成し、当該予定状態は、当該機器の動作に必要であると特定された最小状態と比較されることを特徴とする。
実施対象の当該機器の保全中に、
－ 製造及び保全ログのタスクのうちの少なくとも１つの値と、使用ログの使用条件のうちの少なくとも１つの値と、
－ 実施対象の保全のタスク及びシナリオの予定使用条件のうちの少なくとも１つの値と、が当該モデルに提出され、
当該モデルは、当該保全が実施された後の当該機器の予定状態を生成し、当該予定状態は、当該機器の動作に必要であると特定された最小状態と比較されることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【0044】
本発明の他の特徴及び利点は、添付の図面を参照して、本発明の非限定的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【図1】機器の監視において実装されるシステムのアーキテクチャの図を概略的に示し、特に、実行される保全の前日の、当該機器の製造及び保全ログ並びに使用ログ、並びに実施対象の保全のタスク及びシナリオの予定使用条件の訓練された仮想モデルへの提出を示し、当該仮想モデルは、次回の予定保全の日の当該機器の予定状態を生成する。
【図2】アーキテクチャの詳細の図を概略的に示し、特に、機器の設置までの機器の製造判定、並びに機器の先行保全判定、加えて、実施対象の保全の判定及び予定保全の判定を含む製造及び保全ログを示し、特に、当該判定の各々のタスク及びそれらのタイミングを強調している。
【図3】アーキテクチャの詳細の図を概略的に示し、特に、設置と実施対象の保全との間の機器の使用ログ、並びに予定使用シナリオを示し、当該使用ログ及び当該シナリオが、それぞれの期間に関連付けられた当該機器の使用条件を含むことを強調している。
【図4】アーキテクチャの詳細の図を概略的に示し、特に、機器の連続する状態のログ、並びに機器の連続する予定状態を示し、特に、それらのそれぞれの期間に関連付けられた機器の状態の材料インジケータを強調している。
【図5】当該監視システムのアーキテクチャの詳細の図を概略的に示し、特に、シリーズの機器のうちの１つから、訓練される相関において特定されるようなデータを復元及び抽出するプロセスを示す。
【図6】データセットを取得し、仮想モデルを訓練するために、特に、シリーズの複数の機器についてのデータを復元及び抽出するプロセスを示す、アーキテクチャの別の詳細の図を概略的に示す。
【図7】監視システムのアーキテクチャの図を概略的に示し、特に、ある時点に当該機器の予定状態を生成する当該仮想モデルと、その２つの材料インジケータとを、当該機器の動作に必要であると特定された最小状態に対する比較とともに示す。
【図8】次回の予定保全時に、機器の予定状態が最小状態と等しくなるような、保全が実施された後の使用シナリオの予定条件の制限の計算の例を概略的に示す。
【図9】次回の予定保全時に、機器の予定状態が最小状態と等しくなるような、保全が実施された後の使用シナリオの別の予定条件に対する別の制限の別の計算の当該例の別の図を概略的に示す。
【図10】特に、当該シナリオに関連付けられた当該予定条件の目標値及び最大制限を示す、多角形の形態の、特定の予定使用条件の値のスケールを有する当該例の図を概略的に示す。
【図11】チャート上の曲線のセットを有する当該例の図を概略的に示し、特に、予定条件のうちの２つの変動から、予定条件のうちの第３の条件の最大制限を強調している。
【図14】２つの連続する予定期間の過程における、特に時間の関数としての機器の状態の進行を表す曲線を示す、長期間の予測の例の簡略図を概略的に示す。
【図15】複数の連続する予定期間の過程における、特に時間の関数としての機器の状態の進行を表す曲線を示す、長期間の予測の例の簡略図を概略的に示す。
【図16】監視システムのアーキテクチャの簡略化された図を概略的に示し、特に、不十分な保全判定のために、当該機器の故障日の時点を決定する当該仮想モデルを示す。
【発明を実施するための形態】
【0045】
本発明は、産業施設３内の少なくとも１つの機器２の動作及び保全の監視のためのシステム１に関する。
【0046】
かかる監視システム１（以下、「システム１」）は、デジタルとして予知される。換言すれば、それは、少なくとも１つのコンピューティング端末によって実行されることが意図された少なくとも１つのソフトウェアプログラムである。
【0047】
通常、かかるコンピューティング端末は、任意のタイプ、特にコンピュータサーバ又はコンピュータであり得る。更に、当該コンピューティング端末は、適切な記憶手段を介して、データをデジタル形式で記録し、読み取り、修正し、生成することを可能にする。当該コンピューティング端末はまた、適切な通信ネットワークを介してローカルに又はリモートにアクセス可能であると想定される。
【0048】
加えて、かかるシステム１は、以下に非網羅的に説明される連続的なステップを含む。したがって、本発明によれば、システム１を方法に接続することができる。
【0049】
一部のステップは、特に仮想インターフェースを介して、特に当該コンピューティング端末と対話する人によって、あるいは具体的にはオペレータが当該機器２と対話するときに、現実の方法で実施される。
【0050】
他のステップは、特にデータ処理がコンピューティング端末によって実施されるときに、仮想的に実施される。したがって、当該システム１は、本発明の範囲内で有利に形成され実装される仮想技術手段と同様のデジタル要素を含む。
【0051】
当該システム１は、１つの施設３内の機器２の１つの監視、同じ施設３内の複数の機器２の監視、又は複数の施設３内の複数の機器２の監視さえも提供する。
【0052】
前述したように、当該機器２は、当該施設３の動作に不可欠であることを特徴とする。そのため、機器２が利用できなくなると、施設３の生産が中断され、施設３の事故状況が引き起こされるか、又は悪化する可能性がある。
【0053】
当該機器２は、任意のタイプのもの、例えば、熱機関、電気モータ、交流発電機、ポンプ、ソレノイド弁であってもよい。
【0054】
したがって、当該機器２は、施設３の一体部分を形成し、その正しい動作に必要である。
【0055】
かかる施設３は、機械又は車両（例えば、潜水艇、船舶、航空機又は宇宙船）などの移動式であってもよく、あるいは、構造体又はインフラストラクチャ（例えば、発電所、石油プラットフォーム又は製油所）などの固定式であってもよい。
【0056】
したがって、システム１は、初期条件として、製造プロセス４から生じ、シリーズを表す少なくとも１つの機器２の産業施設３内への設置を含む。すなわち、機器２は、過去に施設３に一体化されている。
【0057】
更に、機器２の製造４は、機器２を取得するまでの複数の構成要素の組み立てと、それに続く機器２の設置とを含む。この製造プロセス４の前に、機器２の設計４０が行われる。
【0058】
機器２は、単一の設計計画から同一に製造された全ての機器２を含むシリーズを表すことに留意されたい。シリーズの機器２のうちの１つの部分は、もはや動作することができず、別の部分は、現在動作しており、既に製造された別の部分は、設置され、動作されたままであり得る。
【0059】
施設３に設置された後、当該機器２は、少なくとも、実施対象の保全ステップ６までの期間５に関連して動作する。したがって、当該期間５は、設置と実施対象の保全６との間の機器の動作の期間に対応し、又はそれ以外の場合は、設置以降の動作及び保全ステップの期間の交替に対応する。
【0060】
実施対象の保全ステップ６は、施設３の地理的サイト上で少なくとも１人のオペレータの介入を必要とし、当該機器２上で直接実施される具体的な動作であることに留意されたい。
【0061】
これに関連して、前述したように、監視システム１は、当該機器２の将来のライフサイクルを管理することを想定しており、すなわち、
－ 機器２の将来の保全のタスクを最適化し、当該機器２の意図された使用プロファイルに適応させるために、機器２の将来の保全のタスクの性質を定義し、長期間にわたって、機器２の耐用年数の間、そのようにし、
－ 機器２の各予定動作期間７０について、次回の保全までの動作中のゼロ故障に適合する制限使用量を特定し、機器２の長期間及び耐用年数にわたってこれを行い、
－ ゼロ故障に適合する、機器２の制限使用量を動作中にリアルタイムでリフレッシュし、
－ 機器２の意図された使用プロファイルに最適化及び適合された機器２の最後の保全のタスクの性質を定義することによって、機器２の耐用年数延長期間を指示する。
－ 機器２の将来の保全のタスクを最適化し、当該機器２の意図された使用プロファイルに適応させるために、機器２の将来の保全のタスクの性質を定義し、長期間にわたって、機器２の耐用年数の間、そのようにし、
－ 機器２の各予定動作期間７０について、次回の保全までの動作中のゼロ故障に適合する制限使用量を特定し、機器２の長期間及び耐用年数にわたってこれを行い、
－ ゼロ故障に適合する、機器２の制限使用量を動作中にリアルタイムでリフレッシュし、
－ 機器２の意図された使用プロファイルに最適化及び適合された機器２の最後の保全のタスクの性質を定義することによって、機器２の耐用年数延長期間を指示する。
【0062】
シリーズの機器の規模では、監視システム１はまた、所与の使用プロファイルに適合させるために、すなわち機器２のライフサイクルを最適化する製造パラメータ４を決定するために、シリーズを表す標準機器の製造を最適化することを想定する。
【0063】
したがって、実施対象の当該保全６に続く少なくとも１つの予定保全７が定義される。
【0064】
実施対象の当該保全６と当該予定保全７との間に続く将来の期間は、少なくとも１つの予定動作期間７０に対応し、機器２は、「予定条件１１０」と称される予定使用条件１１０によって特徴付けられる少なくとも１つのシナリオ８で動作する。将来の期間はまた、作業及び保全ステップの予定期間の交替に対応してもよい。
【0065】
将来の期間は、機器の耐用年数の終了日まで延長することができる。
【0066】
図１は、特に、機器２の設計４０及び製造プロセス４と、期間５（施設３内への当該機器２の設置と実施対象の保全６との間であり、任意の先行保全１０を含む）と、予定保全７までの予定期間７０とを示す。
【0067】
この場合、製造プロセス４及び当該機器２の設置のステップ、並びに期間５の過程における当該機器２の動作及び保全のステップは、監視システム１が考慮に入れる複数のタイプのデータを生成する。
【0068】
当該機器２の製造、設置、動作、及び保全は、少なくとも１つの製造及び保全ログ９（又は「ログ９」）を作成し、ログ９は、
－ 当該設置まで当該機器２を製造するためのタスク９０と、
－ 任意選択で、当該機器２の少なくとも１つの先行保全１０のタスク９０と、を含む。
－ 当該設置まで当該機器２を製造するためのタスク９０と、
－ 任意選択で、当該機器２の少なくとも１つの先行保全１０のタスク９０と、を含む。
【0069】
換言すれば、製造及び設置ステップは、少なくとも製造及び設置タスク９０を含む。更に、期間５は、任意選択で、保全タスク９０を含む当該機器２の少なくとも１つの先行保全１０を含む。当該設置までの当該少なくとも１つの機器２のタスク９０の全て、並びに当該機器２の少なくとも１つの先行保全１０の任意のタスク９０は、製造及び保全ログ９を生成する。
【0070】
製造タスク９０並びに保全作業１０の各々のタスク９０は、オペレータによって実施されるジェスチャによって、製造中に取り付けられるか又は交換される保全ステップ中に取り外される部品によって、並びに当該機器２の調整によって、非限定的に定義されることに留意されたい。
【0071】
図２に見られるように、システム１は、特に、
－ 製造及び保全ログ９、すなわち、（ランク０の）製造プロセス４及び設置に関して、並びに（ランク１からランクｊ－１までの）先行保全１０に関して実行された製造及び保全判定のログと、
－ （ランクｊの）実施対象の保全６に関する保全判定と、
－ （ランクｊ＋１の）予定保全７に関する保全判定と、を含む。
－ 製造及び保全ログ９、すなわち、（ランク０の）製造プロセス４及び設置に関して、並びに（ランク１からランクｊ－１までの）先行保全１０に関して実行された製造及び保全判定のログと、
－ （ランクｊの）実施対象の保全６に関する保全判定と、
－ （ランクｊ＋１の）予定保全７に関する保全判定と、を含む。
【0072】
ランクｋの各製造又は保全判定は、種々の可能なタスク９０（当該タスク９０の任意選択の実施、実行されたときの当該タスク９０の特徴付け、当該タスク９０が機器２に対して実施された後の期間を特徴付けるタイマ９１）に対するその比によって特徴付けられる。
【0073】
更に、当該ステップはまた、当該設置と当該保全６との間の期間５にわたる機器２の使用ログ１１（又は「ログ１１」）を作成する。当該使用ログ１１は、当該期間５中に当該機器２を使用するための条件１１０（「条件１１０」とも称される）を含む。
【0074】
実際に、機器２の設置と実施対象の保全６との間の期間５は、使用量に関連して機器２の動作の少なくとも１つの期間を含む。
【0075】
この使用量は、機器が使用された方法、すなわち当該期間中の当該機器２の使用条件１１０のセットに関連付けられる。
【0076】
例えば、トラックなどの施設３のエンジンに対応する機器２の場合、これらの使用条件１１０は、輸送される積荷、移動した走行距離、速度、周囲空気温度、使用されるルートの平均勾配であり得る。
【0077】
したがって、この使用量は、設置と実施対象の当該保全６との間の期間５にわたって当該機器の使用ログ１１を生成する。（条件１１０のうちの１つが温度である）ポンプなどの機器２の場合を示す図３に見られるように、システム１は、特に、
－ 期間５（ランク０の設置からランクｊの実施対象の保全６まで）の間の機器２の使用ログ１１と、
－ 予定期間７０にわたって予知される機器２の使用量のためのシナリオ８と、を含む。
－ 期間５（ランク０の設置からランクｊの実施対象の保全６まで）の間の機器２の使用ログ１１と、
－ 予定期間７０にわたって予知される機器２の使用量のためのシナリオ８と、を含む。
【0078】
使用ログ１１は、機器２の使用サブログ１１１のセットに分解することができる。ランクｋの使用サブログ１１１は、ランクｋ及びランクｋ＋１の２つの連続する先行保全作業１０の間に含まれる動作期間の過程における機器２の使用ログ１１の一部を表す。特に、図３は以下を強調している。
－ ランク０の使用サブログ１１１（ランク０の設置とランク１の先行保全１０との間）、
－ ランクｊ－１の使用サブログ１１１（ランクｊ－１の最後の先行保全作業１０とランクｊの実施対象の保全６との間）。
－ ランク０の使用サブログ１１１（ランク０の設置とランク１の先行保全１０との間）、
－ ランクｊ－１の使用サブログ１１１（ランクｊ－１の最後の先行保全作業１０とランクｊの実施対象の保全６との間）。
【0079】
ログ１１は、ランク０からランク１までの使用サブログ１１１の全てを含む。
【0080】
ランクｋの使用サブログ１１１は、ランクｋ及びランクｋ＋１の２つの先行保全作業１０の間の使用条件１１０の各々の進行、例えば、（図３に見られるような）経時的な温度の進行などを表す。
【0081】
機器２のランクｋの使用サブログ１１１において、ランク（ｋ，ｔ）の機器２の部分使用サブログ１１１０、すなわち、ランクｋの保全とランクｋ＋１の保全との間に含まれる時点（ｔ）について、ランクｋの先行保全１０と時点（ｔ）との間の使用条件１１０の各々の進行を区別することが可能である。シナリオ８は、図３に見られるように、実施対象の保全６（ランクｊ）と予定保全７（ランクｊ＋１）との間の機器２の予定使用量の文脈において、予定使用条件１１０の各々の予定進行を表す。シナリオ８では、部分シナリオ８０を区別することができる。ランク（ｊ，ｔ）の部分シナリオ８０は、ランクｊの実施対象の保全６とランクｊ＋１の予定保全７との間に含まれる時点（ｔ）について、ランクｊの実施対象の保全６と時点（ｔ）との間の機器２の予定条件１１０の各々の予定進行を表す。
【0082】
更に、当該ステップは、当該機器２の材料インジケータ１２０（又は「インジケータ１２０」）を含む当該機器２の状態ログ１２（又は「ログ１２」）も作成する。
【0083】
実際、機器２の使用量は、機器２の状態１３に影響を与える経年劣化を引き起こす。材料インジケータ１２０によって特徴付けられる、所与の時点における機器２の状態１３は、機器２の動作能力が依存する機器２の物理的完全性を反映する。期間５の間に実際に発生した機器２の全ての状態１３（又は全ての材料インジケータ１２０）は、機器２の状態ログ１２を構成する。
【0084】
（材料インジケータ１２０のうちの１つが流量（Ｑ）である）ポンプなどの機器２の場合を示す図４に見られるように、システム１は、特に、期間５中の機器２の状態ログ１２を含む。状態ログ１２は、状態サブログ１２１のセットに分解することができる。機器２のランクｋの状態サブログ１２１は、ランクｋ及びランクｋ＋１の２つの連続する先行保全作業１０の間に含まれる動作期間の過程における状態ログ１２の一部を表す。特に、図４は以下を強調している。
－ ランク０の状態サブログ１２１（ランク０の設置とランク１の先行保全１０との間）、
－ ランクｊ－１の状態サブログ１２１（ランクｊ－１の最後の先行保全１０とランクｊの実施対象の保全６との間）。
－ ランク０の状態サブログ１２１（ランク０の設置とランク１の先行保全１０との間）、
－ ランクｊ－１の状態サブログ１２１（ランクｊ－１の最後の先行保全１０とランクｊの実施対象の保全６との間）。
【0085】
ログ１２は、ランク０からランクｊ－１までの全ての状態サブログ１２１を含む。図４に見られるように、機器２のランクｋの状態サブログ１２１は、ランクｋ及びランクｋ＋１の２つの先行保全作業１０の間の、機器２の連続する状態１３の進行を表す。機器２のランクｋの状態サブログ１２１は、ランクｋ及びランクｋ＋１の２つの先行保全作業１０の間の材料インジケータ１２０の各々の進行（例えば、経時的な流量の進行）を表す。図４に見られるように、機器２のランクｋの状態サブログ１２１において、部分状態サブログ１２１０を区別することが可能である。ランク（ｋ，ｔ）の部分状態サブログ１２１０は、ランクｋの先行保全１０と時点（ｔ）との間の（ランクｋの保全とランクｋ＋１の保全との間の時点（ｔ）についての）材料インジケータ１２０の各々の進行を表す。
【0086】
したがって、ログ９、１１、１２は、期間５の間に時間的に延びる。それらは、それぞれ、製造及び保全タスク９０、使用条件１１０、及び材料インジケータ１２０を含む。
【0087】
ログ９、１１、１２の前述の要素は、当該機器２から来る測定値が経時的に連続して記録された計算フィールドの指定を表す。
【0088】
有利には、第１のステップにおいて、当該製造及び保全タスク９０のうちの少なくとも１つ、及び／又は当該使用条件１１０のうちの少なくとも１つと、当該状態１３の材料インジケータ１２０のうちの少なくとも１つとの間の少なくとも１つの相関１４が決定される。当該相関１４は、機器２の経年劣化の原因と経年劣化の結果との間の少なくとも１つのリンクを確立する。
【0089】
換言すれば、本発明は、経年劣化の原因及び結果の観点から、機器２の挙動を近似することを選択する。
【0090】
このため、本発明は、機器２の製造及び保全ログ９によって、並びに機器２の使用ログ１１によって、機器２の経年劣化の原因を特徴付けることを選択する。本発明は更に、当該ログ９及び１１によって引き起こされる機器２の状態１３によって、機器２の経年劣化の結果を特徴付けることを選択する。
【0091】
したがって、本発明は、機器２の状態１３を機器２の製造及び保全ログ９並びに使用ログ１１と相関させることを選択する。
【0092】
したがって、本発明は、シリーズの機器２の所与の製造及び保全ログ９（以下、当該相関１４の「第１の項」と称する）及び使用ログ１１（以下、当該相関１４の「第２の項」と称する）を、これらのログ９、１１によって引き起こされるこの機器２の状態１３（以下、当該相関１４の「第３の項」と称する）と相関させることを予知し、当該相関１４の当該３つの項はトリプレット１４０を構成する。
【0093】
例えば、搬送される流体の温度に敏感なポンプのような機器２の場合を考える。本発明は、ポンプの使用ログ（流体温度ログ及び／又は吸入圧ログ及び／又はポンプ速度ログによって特徴付けられる）、並びにポンプの主な製造オプション（取り付けられたインペラのタイプなど）及びポンプの保全ログ（種々の先行保全作業１０中のインペラ交換のログなど）を、ポンプの状態（その流量及び／又は吐出圧によって特徴付けられる）と相関させる。
【0094】
更に、相関１４は、機器２の経年劣化及び動作に影響を及ぼす可能性が高い関連パラメータのみを考慮することを目的とし、他のパラメータは選択するのに適切ではない。
【0095】
このため、機器２の技術的解析が行われて、機器２の状態１３に影響を及ぼすクリティカルな製造及び保全タスク９０並びに使用条件１１０が特定される。
【0096】
これを行うために、機器２の技術的解析によって、製造及び保全タスク９０は、以下に定義されるように、クリティカルであると特定されたタスクによって特徴付けられる。
【0097】
より正確には、本発明は、機器２の製造及び保全ログ９のタスク９０を以下の方法のうちの少なくとも１つで特徴付けることを選択する。
－ 機器２の製造プロセス４について、本発明は、設定されたジェスチャ、取り付けられた部品、又は製造プロセス中に採用された調整さえも特徴付ける。製造プロセスのジェスチャは、シリーズの機器２の製造プロセス４のための当該ジェスチャのための複数の可能なプロトコルオプションがある場合、各製造ジェスチャのためのプロトコルオプションによって特徴付けられる。製造プロセス中に取り付けられる部品は、シリーズの機器２の製造４のための当該部品に対して複数の可能なオプションがある場合（例えば、シリーズのポンプの製造が２つの可能なタイプのポンプ軸受を予知する場合）、取り付けられる部品のオプションによって特徴付けられる。製造プロセス中に採用される調整は、シリーズの機器２の製造４のための当該調整の複数の可能な値（例えば、ポンプグランドの締め付けトルク）がある場合、各調整の値によって特徴付けられる。
－ 機器２の保全ステップについて、本発明は、設定されたジェスチャ、取り付けられた部品、又は更には各保全ステップ中に採用された調整を特徴付ける。保全ジェスチャは、他の保全タスク９０の一部を交換すること（例えば、電気端子ブロックの接続を締め直すこと）を含む。対象の保全中の部品の交換は、シリーズの機器２の保全のための当該部品に対して複数の可能なオプションがある場合（例えば、シリーズのポンプが２つの可能なタイプのポンプ軸受を予知する場合）、部品のオプションによって特徴付けられる。対象の保全中に採用される調整は、シリーズの機器２の保全のための当該調整の複数の可能な値（例えば、ポンプグランドの締め付けトルク）がある場合、各調整の値によって特徴付けられる。
－ 機器２の製造プロセス４について、本発明は、設定されたジェスチャ、取り付けられた部品、又は製造プロセス中に採用された調整さえも特徴付ける。製造プロセスのジェスチャは、シリーズの機器２の製造プロセス４のための当該ジェスチャのための複数の可能なプロトコルオプションがある場合、各製造ジェスチャのためのプロトコルオプションによって特徴付けられる。製造プロセス中に取り付けられる部品は、シリーズの機器２の製造４のための当該部品に対して複数の可能なオプションがある場合（例えば、シリーズのポンプの製造が２つの可能なタイプのポンプ軸受を予知する場合）、取り付けられる部品のオプションによって特徴付けられる。製造プロセス中に採用される調整は、シリーズの機器２の製造４のための当該調整の複数の可能な値（例えば、ポンプグランドの締め付けトルク）がある場合、各調整の値によって特徴付けられる。
－ 機器２の保全ステップについて、本発明は、設定されたジェスチャ、取り付けられた部品、又は更には各保全ステップ中に採用された調整を特徴付ける。保全ジェスチャは、他の保全タスク９０の一部を交換すること（例えば、電気端子ブロックの接続を締め直すこと）を含む。対象の保全中の部品の交換は、シリーズの機器２の保全のための当該部品に対して複数の可能なオプションがある場合（例えば、シリーズのポンプが２つの可能なタイプのポンプ軸受を予知する場合）、部品のオプションによって特徴付けられる。対象の保全中に採用される調整は、シリーズの機器２の保全のための当該調整の複数の可能な値（例えば、ポンプグランドの締め付けトルク）がある場合、各調整の値によって特徴付けられる。
【0098】
加えて、一実施形態によれば、相関１４において、製造及び保全ログ９は、連続する値の少なくとも１つのリストの形態のクリティカルタスク９０のログに低減される。
【0099】
換言すれば、機器２の技術的解析によって、本発明は、クリティカルタスク９０、すなわち、動作中の機器２の挙動を決定するものとして（すなわち、機器２の経年劣化、したがって状態１３に影響を及ぼすものとして）特定されたジェスチャ、部品、及び調整のみを考慮することによって、機器２の製造及び保全ログ９を特徴付けることを選択する。
【0100】
加えて、機器２の製造及び保全ログ９（最後の先行保全作業１０まで、及びそれを含む）は、各クリティカルタスク９０について、製造プロセス４の間、及び機器２の寿命における種々の連続する先行保全作業１０の間、及び最後の先行保全作業１０（実施対象の保全６に先行するもの）まで、連続して採用された値を列挙することによって特徴付けられる。したがって、製造及び保全ログ９は、値のリストによって特徴付けられる。例えば、軸受を備え、ポンプ軸受の配置又は交換並びに性質がポンプのクリティカルな製造及び保全タスク９０に対応する、ポンプなどの機器２の場合が考えられる。この例では、最後の先行保全１０（実施対象の保全６に先行するもの）は７番目（ランクｋ＝７）であると考えられる。本発明は、リスト［Ａ，０，０，Ｂ，０，０，Ｂ，０］によってこのクリティカルな製造及び保全タスク９０のログを特徴付け、製造作業４におけるタイプＡの軸受の配置、第３の保全作業における新しいタイプＢの軸受との軸受の交換、第６の保全作業における新しいタイプＢの軸受との軸受の交換、並びに他の先行保全作業１０において軸受に対して保全作業が行われていないという事実を示す。したがって、本発明は、リストから構成される行列によって機器２の製造及び保全ログ９を特徴付けることを選択し、各リストは、１つのクリティカルタスク９０に関連付けられ、製造プロセス４に従ってこのクリティカルタスク９０を特徴付ける連続した値を列挙し、次いで、機器２の種々の保全作業を、最後の先行保全作業１０まで、及びそれを含めて列挙する。例えば、ポンプなどの機器２の前述のケースが考えられ、製造及び保全ログ９は、２つのクリティカルタスク９０「ポンプ軸受の配置又は交換」及び「ポンプインペラの配置又は交換」のログに低減することができ、第７の保全作業後のそれぞれのログリストとして、リスト［Ｃ，０，Ａ，０，０，Ｂ，０，Ｃ］及び［Ａ，０，０，Ｂ，０，０，Ｂ，０］を有する。次に、７回目の保全作業までの対象のポンプの製造及び保全ログ９は、行列［［Ｃ，０，Ａ，０，０，Ｂ，０，Ｃ］；［Ａ，０，０，Ｂ，０，０，Ｂ，０］］に対応する。
【0101】
加えて、使用条件１１０は、機器２が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる条件によって特徴付けられる。
【0102】
実際に、機器２の技術的解析によって、本発明は、条件１１０を、周囲条件及び／又は機器２が敏感であり、動作中又は停止時にさらされる動作条件（ＣＡ／ＣＦ）に低減する。
【0103】
周囲条件（ＣＡ）は、機器２の外部の環境の条件であって、機器２が動作中又は停止時に敏感であり、さらされる条件（周囲空気温度、湿度測定、照射率など）であると理解される。
【0104】
動作条件（ＣＦ）は以下の通りであると理解すべきである。
－ 機器２内部の条件であって、機器２が動作中又は停止時に敏感であり、さらされる条件（搬送される流体の温度、ポンプの場合の振動のレベルなど）、
及び／又は、
－ 動作中に機器２によって展開され、その動作点に影響を及ぼす電力を表すパラメータ（輸送される積荷、トラックエンジンの場合の速度など）、
及び／又は、
－ 前述の周囲条件及び動作条件（ＣＡ／ＣＦ）の下で機器２が受けた作業の合計を特徴付けるために必要な他のパラメータ（トラックの場合には移動した総走行距離、又は概して機器２の使用量時間など）。
－ 機器２内部の条件であって、機器２が動作中又は停止時に敏感であり、さらされる条件（搬送される流体の温度、ポンプの場合の振動のレベルなど）、
及び／又は、
－ 動作中に機器２によって展開され、その動作点に影響を及ぼす電力を表すパラメータ（輸送される積荷、トラックエンジンの場合の速度など）、
及び／又は、
－ 前述の周囲条件及び動作条件（ＣＡ／ＣＦ）の下で機器２が受けた作業の合計を特徴付けるために必要な他のパラメータ（トラックの場合には移動した総走行距離、又は概して機器２の使用量時間など）。
【0105】
例えば、ポンプなどの機器２の場合が考えられ、そのインペラは、熱可塑性材料で作られており、したがって、搬送される流体の温度に敏感であり、さらされる。この場合、搬送される流体の温度は、インペラが金属製であるポンプの場合よりも、動作条件として考慮することが更に重要である。
【0106】
本発明の意味の範囲内で、シナリオ８及び予定使用条件１１０は、機器２が動作中又は停止時に敏感であり、さらされる同じ周囲条件及び動作条件（ＣＡ／ＣＦ）によって特徴付けられる。
【0107】
加えて、機器２の材料状態１３は、当該機器２のこの状態１３を表すものとして特定される材料インジケータ１２０によって特徴付けられる。
【0108】
これを行うために、機器２の技術的解析によって、本発明は、機器２の状態１３を表すと判断される、性能、振動挙動、及び他の材料インジケータ１２０（例えば、非限定的に、通常、非破壊試験技術によって測定される材料インジケータ）の必要かつ十分なセットによって、その時点の機器２の状態を特徴付けることを選択する。
【0109】
相関１４、特に条件のログ１１０を、対象の機器２に対して可能な限り具体的に特徴付けるために、測定された物理量又は測定された物理量の関数が決定され、当該機器２が動作中又は停止時に敏感であり、さらされる条件１１０を特徴付けるか、又はこれらの使用条件のログ１１０（すなわち、使用ログ１１）を最もよく特徴付ける。
【0110】
物理量のこれらの関数は、複数の数学的関数又はアルゴリズム関数を含む。換言すれば、各条件１１０は、この条件を特徴付ける、それに関連付けられた測定された物理量を有する。したがって、関連する場合、本発明は、この物理量のログによって条件のログを特徴付ける。
【0111】
したがって、例えば、機器２が敏感であり、周囲空気温度又はポンプの場合には搬送される流体の温度にさらされる場合、対応する温度のログが考慮される。更に、本発明はまた、条件１１０を表す物理量の関数のログによって条件１１０のログを特徴付けることを、この特徴付けがこの物理量のログよりも適切であるときに選択する。
【0112】
例えば、機器２が敏感であり、周囲空気温度又は（ポンプの場合のように）搬送される流体の温度にさらされる場合、施設３内の機器２の設置とその時点との間の期間にわたる温度の時間積分に温度のログを積分することが可能である。
【0113】
更に、本発明が、条件１１０のログを、当該条件を表す物理量の関数のログによって特徴付けることを選択するとき、これらの関数は、非限定的に、少なくとも１つの値の範囲で測定された物理量の存在時間の計算を含むことができる。
【0114】
実際に、本発明は、異常な過渡現象の集合体が機器２の経年劣化、したがって挙動に影響を与えることを考慮することを選択する。したがって、関連する場合、本発明は、正常動作範囲内、破壊に近い範囲内、又は前の２つの間の中間範囲内の各々におけるこの条件の存在の回数をカウントすることによって、条件１１０のログを特徴付ける。
【0115】
例えば、搬送される流体の温度に敏感であり、さらされるポンプのような機器２の場合が考えられる。次いで、施設３内への機器２の設置から時点までの期間にわたる温度の時間積分によって温度のログを特徴付け、正常動作範囲内の当該積分の成分を、破壊に近い範囲内の成分から、２つの先行する領域間の中間範囲内の成分から区別することが可能である。本発明が、条件１１０のログを、当該条件を表す物理量の関数のログによって特徴付けることを選択する場合、これらの関数は、非限定的に、測定された物理量の少なくとも１つの変動を表す計算、及び／又は当該少なくとも１つの変動のカウントも含むことができる。
【0116】
これは、特に、機器２が敏感であり、条件１１０の変動にさらされる場合である。非限定的に、かかる関数は、勾配関数又は対象の条件のサイクルのカウントに対応することができる。
【0117】
第１の例では、搬送される流体の温度、特に当該温度の急激な変化に敏感であり、さらされるポンプなどの機器２の場合が考えられる。所与の時点までの条件１１０のログを特徴付けるために、温度過渡中（すなわち、急激な温度変化を引き起こす過渡中）のこの温度の平均勾配を計算することができる（例：２０℃／分「摂氏温度毎分」の平均変化）。次いで、この平均勾配を同様の過渡現象のカウントと関連付けることが可能である（例えば、設置から当該時点までの２０℃／分の平均勾配と関連付けられた２０００の突然の温度過渡現象）。
【0118】
この温度の勾配の値のログの平均の代わりに、中央値及び標準偏差として任意の他の統計関数を用いることも可能である。
【0119】
別の例では、収容される流体の温度に敏感であり、さらされ、特に温度サイクルを受け（すなわち、加熱又は冷却の過程で、例えば２００℃と８０℃との間の高振幅温度変動を受け）、これらのサイクルに敏感である、金属ボイラータンクなどの機器２の場合が考えられる。次いで、当該サイクルをカウントすることができ（例えば、設置からある時点までの２０回の温度サイクル）、同様のサイクルのこのカウントは、当該タンクのログにおけるサイクルの振幅の平均と関連付けることができる（例えば、２０サイクルにわたる１５０℃の平均サイクル振幅）。
【0120】
振幅のログの平均の代わりに、中央値及び標準偏差などの任意の他の統計的関数を用いることも可能である。本発明が、当該条件１０を表す物理量の関数のログによって条件１１０のログを特徴付けることを選択するとき、これらの関数はまた、非限定的に、当該少なくとも１つの変動のカウントを含むことができる。
【0121】
これは、特に、機器がシャットダウン又は始動過渡現象に敏感である場合である。かかる過渡現象のカウントは、使用ログ１１を特徴付けるのに有用である。同様に、当該機器２が停止している間に機器２が経年劣化し続ける場合、停止の期間のカウントは、使用ログを特徴付けるためにも有用である。同様に、ある時点における相関１４、特に機器２の状態１３を、対象の機器２について可能な限り具体的に特徴付けるために、当該時点における機器２の材料状態１３を特徴付ける測定された物理量又はこれらの測定された物理量の関数も決定される。
【0122】
例えば、遠心ポンプのような機器２の場合を考える。ポンプの状態は、瞬間的な流量及び瞬間的な吐出圧によって瞬間的に特徴付けることができる。このステップにおいて、機器２の技術的解析によって、本発明は、機器２の製造及び保全ログ９を最も良く特徴付けるために、機器２に特有のクリティカルな製造及び保全タスク９０を決定した。機器２に特有の使用条件１１０、並びに当該条件１１０を最もよく特徴付ける物理量又は物理量関数、並びに機器２の使用ログ１１は、同様に決定されている。
【0123】
任意の時点における機器２の状態１３を最もよく特徴付ける材料インジケータ１２０、並びに当該時点における当該材料インジケータ１２０を最もよく特徴付ける物理量又は物理量関数が、同様に決定されている。
【0124】
したがって、機器２のこの技術的解析は、機器２に特有の形態で相関１４を決定することを可能にする。その結果、決定された相関１４は、実際に、シリーズの各機器２がホストする物理現象に特有である。したがって、一実施形態によれば、相関１４において、使用条件１１０の測定された物理量の関数は、少なくとも１つの値の範囲内の測定された物理量の存在時間の計算、及び／又は測定された物理量の少なくとも１つの変動を表す計算、及び／又は当該少なくとも１つの変動のカウントを含む。
【0125】
事前に、相関１４において、本発明は、少なくとも１つの（好ましくはそれぞれの）クリティカルな製造及び保全タスク９０について、最後の先行保全作業１０までの、機器２の寿命における製造及び種々の連続する先行保全作業１０の間に連続的に採用された値を列挙することによって、機器２の製造及び保全ログ９（最後の先行保全作業１０まで）を特徴付けることを選択する。したがって、各クリティカルタスク９０のログは、値のリストによって特徴付けられる。例えば、軸受を備え、ポンプ軸受の配置又は交換並びに性質がポンプを製造及び保全するためのクリティカルタスク９０に対応するポンプなどの機器２の前述の場合が考えられる。この例では、最後の先行保全１０（実施対象の保全６に先行するもの）は７番目（ランクｋ＝７）であると考えられる。本発明は、リスト［Ａ，０，０，Ｂ，０，０，Ｂ，０］によってこのクリティカルな製造及び保全タスク９０のログを特徴付け、製造作業４におけるタイプＡの軸受の配置、第３の保全作業における新しいタイプＢの軸受との軸受の交換、第６の保全作業における新しいタイプＢの軸受との軸受の交換、並びに他の保全作業において軸受に対して保全作業が行われなかったという事実を示す。
【0126】
したがって、機器２の製造及び保全ログ９は、各クリティカルタスク９０について、当該対応する値のリストを一緒にグループ化する行列である。更に、製造及び保全ログ９（最後の先行保全作業１０まで）を特徴付けるマトリックスを、必要かつ十分な情報に、最後の先行保全作業１０のランクとは無関係な情報量に低減する目的で、本発明は、本明細書で「永続パラメータ原理」と称される以下の原理を採用する。一実施形態によれば、相関１４において、製造及び保全ログ９を、連続する値の少なくとも１つのリストの形のクリティカルタスク９０のログに低減した後、各リストにおいて、永続値のみが、対象のタスク９０が実施された最後の保全作業において採用された値として選択され、永続値のみがクリティカルタスク９０のログに保持される。換言すれば、製造及び保全ログ９において、各クリティカルな製造及び保全タスク９０について、
－ 当該タスク９０の永続値は、当該タスク９０が実施された最後の製造又は保全ステップ（製造ステップ又は先行保全ステップ１０）において、当該タスク９０に対して採用された値であると考えられ、
－ 当該タスクの永続値だけが、製造及び保全ログ９に保持される。
－ 当該タスク９０の永続値は、当該タスク９０が実施された最後の製造又は保全ステップ（製造ステップ又は先行保全ステップ１０）において、当該タスク９０に対して採用された値であると考えられ、
－ 当該タスクの永続値だけが、製造及び保全ログ９に保持される。
【0127】
したがって、その最終形態では、製造及び保全ログ９は、値のリスト、すなわち、クリティカルタスク９０の永続値（又はクリティカルタスク９０ごとに１つの永続値）から構成されるリストに低減される。その際に、本発明は、対象の最後の先行保全作業１０の後の動作中の機器２の挙動を決定するクリティカルタスク９０の値のみによって当該製造及び保全ログ９を特徴付けることによって、機器２の製造及び保全ログ９を削減する。実際には、製造及び保全ログ９において、
－ 最後の先行保全作業１０の過程で実施された各製造及び保全タスク９０を特徴付ける値が、当該タスク９０のログを特徴付けるシリーズの値を上書きし（製造プロセス４から最後の先行保全作業１０に先行する保全まで）、
－ 製造プロセス４と、最後の先行保全作業１０に先行する先行保全作業１０とから、当該最後の先行保全作業１０において実施されていない各タスク９０について、当該タスク９０の最後の実施を特徴付ける値のみが保持される。
－ 最後の先行保全作業１０の過程で実施された各製造及び保全タスク９０を特徴付ける値が、当該タスク９０のログを特徴付けるシリーズの値を上書きし（製造プロセス４から最後の先行保全作業１０に先行する保全まで）、
－ 製造プロセス４と、最後の先行保全作業１０に先行する先行保全作業１０とから、当該最後の先行保全作業１０において実施されていない各タスク９０について、当該タスク９０の最後の実施を特徴付ける値のみが保持される。
【0128】
例えば、「ポンプ軸受の配置又は交換」タスク並びに「ポンプインペラの配置又は交換」タスクが２つのみのクリティカルな製造及び保全タスク９０である、ポンプなどの機器２の場合が考えられる。
【0129】
第７の先行保全作業１０の後の「ポンプ軸受の配置又は交換」タスクのログがリスト［Ａ，０，０，Ｂ，０，０，Ｂ，０］によって特徴付けられる場合、当該タスク９０の永続値は「Ｂ」、すなわち、対象のタスク９０が実施された最後の保全作業中（この例では、第６の保全作業中）に採用されたタスク９０の値である。
【0130】
第７の先行保全作業１０の後の「ポンプインペラの配置又は交換」タスクのログがリスト［Ｃ，０，Ａ，０，０，Ｂ，０，Ｃ］によって特徴付けられる場合、当該タスク９０の永続値は、「Ｃ」、すなわち、対象のタスク９０が実施された最後の保全作業中（この例では、第７の保全中）に採用されたタスク９０の値である。
【0131】
次に、７回目の保全作業後のポンプの製造及び保全ログ９が［Ｂ；Ｃ］に書き込まれる。ここで、第１の項は、「ポンプ軸受の配置又は交換」タスクの永続値を示し、第２の項は、「ポンプインペラの配置又は交換」タスクの永続値を指す。
【0132】
換言すれば、本発明は、機器２の製造及び保全ログ９（最後の先行保全作業１０まで及びそれを含む）を、機器２が最後の先行保全作業１０の後に待機する構成に低減する。その際に、本発明は、そのサイズが当該最後の先行保全作業１０のランクとは無関係であるベクトルによって（最後の先行保全作業１０までの）製造及び保全ログ９を特徴付ける。本発明は、例えばデータのタイムスタンプの形式で、記録された値のタイミングを考慮に入れることができることに留意されたい。
【0133】
製造及び保全ログ９の特徴付けにおいて、このタイミングは、タスク９０の各クリティカル永続値に追加されるタイマ９１をもたらすことができ、当該タイマ９１は、当該タスク９０が機器２に対して実施されてからの継続時間を特徴付ける。このステップでは、機器２の技術的解析によって、機器２に固有の（したがって、シリーズの任意の標準機器に固有の）形態で以前に決定された相関１４が、次いで、特に機械学習アルゴリズムによって、コンピュータ処理に適したフォーマットで決定される。
【0134】
機器２の技術的解析が実施されると、シリーズに特有の相関１４が特定される。次に、以下が決定される。
－ 相関１４の第１の項において、機器２の製造及び保全ログ９を最もよく特徴付けるクリティカルな製造及び保全タスク９０、
－ 相関１４の第２の項において、機器２の条件１１０及び使用ログ１１を最もよく特徴付ける物理量又は物理量の関数、
－ 相関１４の第３の項において、材料インジケータ１２０及び機器２の状態１３のログ１２を最もよく特徴付ける物理量又は物理量の関数。
－ 相関１４の第１の項において、機器２の製造及び保全ログ９を最もよく特徴付けるクリティカルな製造及び保全タスク９０、
－ 相関１４の第２の項において、機器２の条件１１０及び使用ログ１１を最もよく特徴付ける物理量又は物理量の関数、
－ 相関１４の第３の項において、材料インジケータ１２０及び機器２の状態１３のログ１２を最もよく特徴付ける物理量又は物理量の関数。
【0135】
当該クリティカルタスク９０、物理量、又は相関１４において特定された物理量の関数は、機器２のログ９、１１、１２から最初に抽出される生データ（シリーズの各機器２について測定されログ記録された）を示す。したがって、本発明は、対象のシリーズの全ての機器２から来るこのアクセス可能な情報を調べることを予知する。当該シリーズの機器２の全てについて、これらのタスク９０に関連付けられたデータ、並びに当該相関１４において特定された使用条件１１０及び材料インジケータ１２０に関係する物理量又は物理量の関数に関連付けられたデータは、データのトリプレット１４０を構成し、生データセット１５０を取得するために、復元され、抽出される。シリーズの各機器２に対して、かつそれらのそれぞれのログ１１の各時点に対して、その時点に関連するトリプレット１４０の３つの項は、以下の通りである。
－ 当該機器２の製造及び保全セット９５、すなわち、当該時点に先行する最後の先行保全１０までの製造及び保全ログ９の部分、
－ 当該機器２の使用量セット１１５、すなわち、当該時点までの使用ログ１１の一部、
－ 当該時点における当該機器２の状態１３。相関１４において特定される物理量の関数に関して、それらは、仮想モデル１６を介して相関１４をモデリングするために考慮される最終データセット１５を構成するために、生データセット１５０のトリプレット１４０の各々に２番目に適用される変換１４１を示す。例えば、ポンプのような機器２の場合を考えると、当該ポンプのシリーズに特有の相関１４の項は、以下のように特徴付けられる。
－ 製造及び保全ログ９は、ポンプの軸受及びインペラに関するクリティカルタスク９０によって特徴付けられ、
－ 時点までの使用ログ１１は、設置と時点との間の期間にわたる温度の第１の時間積分（ＩＮＴ１（ｔ））と、設置と時点との間に含まれる期間にわたる吸引圧力の第２の時間積分（ＩＮＴ２（ｔ））と、設置と時点との間の期間にわたる温度勾配（ＶＭＧ（ｔ））の平均値とによって特徴付けられ、同じ期間にわたる突然の温度過渡の数（ＮＴＢ（ｔ））に関連付けられ、
－ 時点の状態１３は、流量及び吐出圧の時点値によって特徴付けられる。
－ 当該機器２の製造及び保全セット９５、すなわち、当該時点に先行する最後の先行保全１０までの製造及び保全ログ９の部分、
－ 当該機器２の使用量セット１１５、すなわち、当該時点までの使用ログ１１の一部、
－ 当該時点における当該機器２の状態１３。相関１４において特定される物理量の関数に関して、それらは、仮想モデル１６を介して相関１４をモデリングするために考慮される最終データセット１５を構成するために、生データセット１５０のトリプレット１４０の各々に２番目に適用される変換１４１を示す。例えば、ポンプのような機器２の場合を考えると、当該ポンプのシリーズに特有の相関１４の項は、以下のように特徴付けられる。
－ 製造及び保全ログ９は、ポンプの軸受及びインペラに関するクリティカルタスク９０によって特徴付けられ、
－ 時点までの使用ログ１１は、設置と時点との間の期間にわたる温度の第１の時間積分（ＩＮＴ１（ｔ））と、設置と時点との間に含まれる期間にわたる吸引圧力の第２の時間積分（ＩＮＴ２（ｔ））と、設置と時点との間の期間にわたる温度勾配（ＶＭＧ（ｔ））の平均値とによって特徴付けられ、同じ期間にわたる突然の温度過渡の数（ＮＴＢ（ｔ））に関連付けられ、
－ 時点の状態１３は、流量及び吐出圧の時点値によって特徴付けられる。
【0136】
対象のシリーズの各ポンプのログ９、１１、１２から抽出されるデータは、それぞれの使用ログ１１の各時点に対して、
－ 相関１４の第１の項に関して、製造及び保全ログ９から抽出される、その時点に配置されている軸受のタイプ及びインペラのタイプ、
－ 相関１４の第２の項に関して、物理量の考慮される時点における値、すなわち、使用ログ１１から抽出される温度、吸引圧力、
－ 相関１４の第３の項に関して、物理量の考慮される時点における値、すなわち、状態ログ１２から抽出される吐出圧及び流量となる。抽出されると、これらのデータは、各ポンプについて、かつそれらのそれぞれの使用ログ１１の各時点（ｔ）について、その時点、すなわち、
－ ポンプの製造及び保全セット９５、すなわち、製造プロセス４と当該時点（ｔ）に先行する最後の先行保全１０との間の期間にわたる製造及び保全ログ９の一部に関連するトリプレット１４０の３つの項を構築することを可能にする。製造及び保全セット９５は、この例では、当該継続時間の間に連続的に実施対象のタスク９０（軸受及びポンプのインペラに関する）のログであるか、あるいは２つのリストのマトリックスであり、一方は軸受に関連し、他方はポンプのインペラに関連し、各リストは、当該期間中に実施されるクリティカルタスク９０を特徴付ける連続する値（所定のベアリングのタイプ、所定のインペラのタイプ）、
－ ポンプの使用量セット１１５、すなわち、この例では、当該時点（ｔ）までに設置から記録された温度及び吸引圧力値、
－ 当該時点（ｔ）におけるポンプの状態１３、すなわち、この例では、当該時点（ｔ）における流量及び吐出圧、をリストする。
－ 相関１４の第１の項に関して、製造及び保全ログ９から抽出される、その時点に配置されている軸受のタイプ及びインペラのタイプ、
－ 相関１４の第２の項に関して、物理量の考慮される時点における値、すなわち、使用ログ１１から抽出される温度、吸引圧力、
－ 相関１４の第３の項に関して、物理量の考慮される時点における値、すなわち、状態ログ１２から抽出される吐出圧及び流量となる。抽出されると、これらのデータは、各ポンプについて、かつそれらのそれぞれの使用ログ１１の各時点（ｔ）について、その時点、すなわち、
－ ポンプの製造及び保全セット９５、すなわち、製造プロセス４と当該時点（ｔ）に先行する最後の先行保全１０との間の期間にわたる製造及び保全ログ９の一部に関連するトリプレット１４０の３つの項を構築することを可能にする。製造及び保全セット９５は、この例では、当該継続時間の間に連続的に実施対象のタスク９０（軸受及びポンプのインペラに関する）のログであるか、あるいは２つのリストのマトリックスであり、一方は軸受に関連し、他方はポンプのインペラに関連し、各リストは、当該期間中に実施されるクリティカルタスク９０を特徴付ける連続する値（所定のベアリングのタイプ、所定のインペラのタイプ）、
－ ポンプの使用量セット１１５、すなわち、この例では、当該時点（ｔ）までに設置から記録された温度及び吸引圧力値、
－ 当該時点（ｔ）におけるポンプの状態１３、すなわち、この例では、当該時点（ｔ）における流量及び吐出圧、をリストする。
【0137】
したがって、考慮される時点及びシリーズのポンプと同数のトリプレット１４０が取得され、全てのこれらのトリプレット１４０は生データセット１５０を形成する。第２に、ある時点に関連するシリーズの各ポンプ及び各トリプレット１４０について、その時点までのポンプの製造及び保全セット９５が、その時点に関連し、各クリティカルタスク９０の永続値を示すベクトルの形に変換される。次に、対応するベクトルは、考慮される各時点に対して、［時点で所定の位置にある軸受の種類；時点で所定の位置にあるインペラの種類］ベクトルの各項がそれ自体のタイマ９１に関連付けられている。同様に、ある時点に関連付けられたシリーズの各ポンプ及び各トリプレット１４０について、その時点までのポンプの使用量セット１１５が変換される。相関１４において特定される物理量の関数は、この例では、温度及び吸引圧力の時間における積分（ＩＮＴ１（ｔ）、ＩＮＴ２（ｔ））であるため、突然の温度過渡の数（ＮＴＢ（ｔ））に関連する温度勾配の平均値（ＶＭＧ（ｔ））、使用ログ１１から抽出された生データ、温度及び吸引圧力に適用される変換１４１では、
－ 設置と時点との間の期間にわたる温度及び吸引圧力の時間積分を計算し、
－ 同じ継続時間にわたる温度勾配の平均値と、同じ継続時間にわたる突然の温度過渡の数とを計算する。
－ 設置と時点との間の期間にわたる温度及び吸引圧力の時間積分を計算し、
－ 同じ継続時間にわたる温度勾配の平均値と、同じ継続時間にわたる突然の温度過渡の数とを計算する。
【0138】
したがって、シリーズの各ポンプ及び各時点について、設置と時点との間のポンプの使用量セット１１５は、時点（ｔ）に関連するデジタルベクトル［ＩＮＴ１（ｔ）、ＩＮＴ２（ｔ）、ＶＭＧ（ｔ）、ＮＴＢ（ｔ）］の形に変換される。次に、シリーズの各ポンプ及び各時点について、その時点におけるポンプの状態１３が、その時点［流量，吐出圧］に関連付けられたデジタルベクトルの形態で示される。最後に、（シリーズに属する種々のポンプ（ｋ）及びそれらのそれぞれの使用ログ１１の種々の時点（ｔ）に関連付けられた）トリプレット１４０の各々は、したがって、ベクトル［Ｍｊ（ｔ）（ｋ）］；Ｖｕ（ｔ）（ｋ）；Ｓｔａｔｕｓ（ｔ）（ｋ）］の形に変換される。
－ Ｍｊ（ｔ）（ｋ）は、時点までのポンプ（ｋ）の製造及び保全セット９５を［軸受のタイプ；ホイールのタイプ］の形で表すベクトルであり、ベクトルの各項は、そのタイマ９１に関連付けられる。
－ Ｖｕ（ｔ）（ｋ）は、［ＩＮＴ１（ｔ），ＩＮＴ２（ｔ），ＶＭＧ（ｔ），ＮＴＢ（ｔ）］の形で、設置と時点との間のポンプ（ｋ）の使用量セット１１５を表すベクトルである。
－ Ｓｔａｔｕｓ（ｔ）（ｋ）は、時点におけるポンプ（ｋ）の状態１３を［流量，吐出圧］の形で表すベクトルである。
－ Ｍｊ（ｔ）（ｋ）は、時点までのポンプ（ｋ）の製造及び保全セット９５を［軸受のタイプ；ホイールのタイプ］の形で表すベクトルであり、ベクトルの各項は、そのタイマ９１に関連付けられる。
－ Ｖｕ（ｔ）（ｋ）は、［ＩＮＴ１（ｔ），ＩＮＴ２（ｔ），ＶＭＧ（ｔ），ＮＴＢ（ｔ）］の形で、設置と時点との間のポンプ（ｋ）の使用量セット１１５を表すベクトルである。
－ Ｓｔａｔｕｓ（ｔ）（ｋ）は、時点におけるポンプ（ｋ）の状態１３を［流量，吐出圧］の形で表すベクトルである。
【0139】
生データセット１５０は、したがって、最終データセット１５の形に変換され、すなわち、ベクトルの集合［Ｍｊ（ｔ）（ｋ）；Ｖｕ（ｔ）（ｋ）；Ｓｔａｔｕｓ（ｔ）（ｋ）］は、シリーズに属する任意のポンプ（ｋ）について、かつそれらのそれぞれの使用ログ１１の任意の時点（ｔ）についてのものである。要するに、システム１は、相関１４において特定された、関連すると考えられるデータのみを復元及び処理することを予知する。任意選択で、システム１は、上述したように、関連するもののみを抽出し、次いで処理するために、機器２のログ９、１１、１２に関する全てのデータを復元することができる。したがって、システム１は、生データセット１５０を、対象のシリーズに固有の相関１４に関連付けられたデータセット１５に変換する。システム１は、機械学習プロジェクト１４２の入力としてこのデータセット１５を有し、次いで、少なくとも１つの仮想モデル１６が、データセット１５に基づいて訓練される。相関１４と同様に、取得された仮想モデル１６は、対象のシリーズの機器２に特有である。それは更に、経験的モデル（データ駆動モデル）の精度を有する。
【0140】
図５及び図６は、データを収集し、モデル１６を訓練するプロセスを示す。図５では、機器２のログ９、１１、１２、並びに期間５の途中の所与の時点（ｔ）と関連付けられた、機器２の実施対象の保全６を保留している機器２が考慮される。
【0141】
図５は、相関１４によってリンクされたトリプレット１４０の３つの項、すなわち、製造及び保全セット９５、当該機器の使用量セット１１５、並びに当該時点（ｔ）における当該機器の状態１３を示しており、
－ 当該時点（ｔ）に先行する最後の保全のランク０からランクｋまでの製造及び保全判定を含む製造及び保全セット９５、
－ 当該時点（ｔ）までの期間５の間の使用サブログ１１１を含む使用量セット１１５、
－ 機器２の当該時点（ｔ）における状態１３、を有する。図１５はまた、当該機器２に関連するデータの抽出及び処理を示し、特に、
－ 当該時点（ｔ）における製造及び保全セット９５、使用量セット１１５、及び状態１３に関連付けられたデータの抽出、
－ 図５に見られるように、トリプレット１４０（当該時点（ｔ）におけるセット９５；セット１１５；状態１３）の構築、
－ 期間５の間に記録された時点（ｔ）と同数の類似のトリプレットの形成、
－ 図５に見られるように、当該トリプレットの生データセット１５０への噴射、
－ 施設３内の、当該機器２と同じタイプの機器の各々についての当該生データセット１５０の構成、を示す。
－ 当該時点（ｔ）に先行する最後の保全のランク０からランクｋまでの製造及び保全判定を含む製造及び保全セット９５、
－ 当該時点（ｔ）までの期間５の間の使用サブログ１１１を含む使用量セット１１５、
－ 機器２の当該時点（ｔ）における状態１３、を有する。図１５はまた、当該機器２に関連するデータの抽出及び処理を示し、特に、
－ 当該時点（ｔ）における製造及び保全セット９５、使用量セット１１５、及び状態１３に関連付けられたデータの抽出、
－ 図５に見られるように、トリプレット１４０（当該時点（ｔ）におけるセット９５；セット１１５；状態１３）の構築、
－ 期間５の間に記録された時点（ｔ）と同数の類似のトリプレットの形成、
－ 図５に見られるように、当該トリプレットの生データセット１５０への噴射、
－ 施設３内の、当該機器２と同じタイプの機器の各々についての当該生データセット１５０の構成、を示す。
【0142】
図６は、
－ 機器２と同じシリーズの機器を動作させる複数の施設３から抽出された生データセット１５０を、それらをマージすることを目的として、送信によって復元し、続いて、これらのデータに変換１４１を適用して、データセット１５を構成し、
－ 当該データセット１５を機械学習プロジェクト１４２の入力として提示し、当該データセット１５に基づいて、相関１４をモデリングする仮想モデル１６を訓練することを概略的に示す。機器２の挙動（又はシリーズの機器の挙動）をこのようにモデリングすることによって、本発明は、シリーズの規模で、各機器２の観察された挙動（すなわち、状態１３）を、当該機器２の製造及び保全ログ９並びに使用ログ１１と相関させる。したがって、本発明は、フィードバックを使用する形態であり、これは、特に、モデリングされた相関１４が、シリーズの各機器２がホストする物理現象に固有であるため、モデリングされた相関１４の機能的な意味での関連性からその優れた性質を引き出す。
－ 機器２と同じシリーズの機器を動作させる複数の施設３から抽出された生データセット１５０を、それらをマージすることを目的として、送信によって復元し、続いて、これらのデータに変換１４１を適用して、データセット１５を構成し、
－ 当該データセット１５を機械学習プロジェクト１４２の入力として提示し、当該データセット１５に基づいて、相関１４をモデリングする仮想モデル１６を訓練することを概略的に示す。機器２の挙動（又はシリーズの機器の挙動）をこのようにモデリングすることによって、本発明は、シリーズの規模で、各機器２の観察された挙動（すなわち、状態１３）を、当該機器２の製造及び保全ログ９並びに使用ログ１１と相関させる。したがって、本発明は、フィードバックを使用する形態であり、これは、特に、モデリングされた相関１４が、シリーズの各機器２がホストする物理現象に固有であるため、モデリングされた相関１４の機能的な意味での関連性からその優れた性質を引き出す。
【0143】
一実施形態によれば、モデル１６の訓練は、人工知能の分野に属し、機械学習とすることができる。換言すれば、本発明は、コンピュータにデータから学習する機能を与えるための、すなわち、タスクの各々に対して明示的にプログラムされることなくタスクを解決する際にそれらの性能を改善するための数学的及び統計的アプローチに基づく、特に機械学習の分野の、人工知能を含むコンピュータ技術の使用を予知する。
【0144】
特に、監視システム１は、かかる学習から得られる、仮想として予知されるモデル１６を備える。更に、モデル１６の訓練は、任意のタイプの機械学習、すなわち、非限定的に、監視された、半監視された、監視されていない、強化された、又は転送による分類を含むことができる。更に、機械学習は、任意のカテゴリーの訓練方法を実装することができ、当該方法は、すなわち、非限定的に、ニューラルネットワーク（ディープラーニング法を含む）、ｋ最近傍法（「ＫＮＮ」）、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、又は特にベイジアンネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、Ｑ学習、判定木、統計的方法、ロジスティック回帰、線形判別解析などの他の方法を組み合わせることができる。
【0145】
好ましくは、モデル１６の訓練は、教師ありの回帰ベースの決定論的機械学習問題を含む（モデル１６は、好ましくは、ラベル付けされたデータのセット１５から定量的かつ連続的なデータのベクトルを決定し、データベクトルは、本発明が機器２の予定状態１３０に統合するために選択したものである）。
【0146】
他の実施形態によれば、モデル１６は、任意のタイプであってもよい。
【0147】
本発明は、機械学習プロジェクト１４２のコンテキストにおいて、モデル１６の第１の訓練以降に生成された新しい製造、保全、使用量、及び状態データを考慮に入れ、当該仮想モデル１６を更新することを想定する。これを行うために、一実施形態によれば、前述の動作が周期的に繰り返され、すなわち、
－ 少なくとも１つの製造者、保全技術者及び／又はオペレータからの新しいデータの復元が繰り返される。好ましくは、シリーズの全ての機器２に関連する新しいデータは、シリーズの機器を実装するオペレータのセットから復元され、
－ 次いで、完成したデータセット１５を取得するために、当該新しいデータの抽出及び変換１４１が実施され、その後、当該完成したデータセット１５に基づいて当該モデル１６の訓練が更新される。
－ 少なくとも１つの製造者、保全技術者及び／又はオペレータからの新しいデータの復元が繰り返される。好ましくは、シリーズの全ての機器２に関連する新しいデータは、シリーズの機器を実装するオペレータのセットから復元され、
－ 次いで、完成したデータセット１５を取得するために、当該新しいデータの抽出及び変換１４１が実施され、その後、当該完成したデータセット１５に基づいて当該モデル１６の訓練が更新される。
【0148】
この更新は周期的に実施され、その周期性は、設計者、製造者、保全技術者、及びオペレータによって、後者によって、又は「データサイエンス」の観点から最も関連があると考えられる基準に応じて決定されることに留意されたい。
【0149】
例えば、周期性基準は、生データセット１５０が第１の訓練のコンテキストにおいてコンパイルされた期間の１０％の比に対応し得る。データが１０年にわたってコンパイルされた場合、仮想モデル１６を更新するための周期性は、１２ヶ月に対応することができる。
【0150】
したがって、本発明は、系統的フィードバックを連続的又は準連続的に使用することを可能にする。
【0151】
本発明によれば、相関１４が決定され、モデル１６の訓練が実施されると、本発明は当該モデル１６を機器２に適用する。
【0152】
これを行うために、有利には、当該機器２の実施対象の保全６中に、値が当該モデル１６に提出される。これらの値は、製造及び保全ログ９のタスク９０のうちの少なくとも１つ、並びに使用ログ１１の使用条件１１０のうちの少なくとも１つに対応する。更に、値は、実施対象の保全６のタスク９０のうちの少なくとも１つと、シナリオ８の当該予定使用条件１１０とに対応する。
【0153】
実際、モデル１６は、ある時点における機器２の状態１３を、製造及び保全セット９５（すなわち、当該時点に先行する最後の先行保全１０まで）、並びに当該時点までの使用量セット１１５と相関させるように学習している。
【0154】
したがって、モデル１６は、ある時点における機器２の予定状態１３０を、実施対象の保全６のタスク９０の修正された製造及び保全ログ９と、並びに部分シナリオ８０が後に続く当該時点までの使用ログ１１と相関させることができる。
【0155】
当該モデル１６の適用において、以下の入力データ、すなわち、
－ 実施対象の保全６について考慮される保全判定に関するタスク９０で修正された、機器２の製造及び保全ログ９（実施対象の保全６に先行する最後の先行保全１０まで）から構成される全体的な製造及び保全ログ、
－ （実施対象の保全６の前日までの）機器２の使用ログ１１と、それに続く（予定動作期間７０の開始から当該予定期間７０の過程で考慮される時点までの）対象の部分シナリオ８０とから構成される全体的な使用ログ、が当該モデル１６に提出される。
－ 実施対象の保全６について考慮される保全判定に関するタスク９０で修正された、機器２の製造及び保全ログ９（実施対象の保全６に先行する最後の先行保全１０まで）から構成される全体的な製造及び保全ログ、
－ （実施対象の保全６の前日までの）機器２の使用ログ１１と、それに続く（予定動作期間７０の開始から当該予定期間７０の過程で考慮される時点までの）対象の部分シナリオ８０とから構成される全体的な使用ログ、が当該モデル１６に提出される。
【0156】
したがって、本発明は、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして当該モデル１６を使用する。
【0157】
実際に、モデル１６は、当該機器２に対して実施対象の保全６のタスク９０に関する所与の保全判定のために、並びに当該時点までのシナリオ８の文脈において続く当該機器２の使用量のために、ある時点における機器２の予定状態１３０をシミュレートすることを可能にする。更に、このシミュレーションは、このシミュレーションを実施するために考慮された、実施対象の保全６の前日までの製造及び保全ログ９、並びに実施対象の保全６の前日までの使用ログ１１が、機器２に固有であるため、すなわち、対象の機器２に固有であるため、当該機器２にカスタマイズされる。
【0158】
図１に見られるように、（ランクｊの）実施対象の保全６を保留している機器２への監視システム１の適用は、（ランクｊ＋１の）予定保全７の前日に対応する将来の時点に対する当該機器２の予定状態１３０を決定することを可能にし、当該機器２に関するデータ、
－ 当該機器の製造及び保全ログ９及び使用ログ１１、
－ 実施対象の保全６及び使用シナリオ８に関する保全判定のタスク９０、を考慮に入れる。
－ 当該機器の製造及び保全ログ９及び使用ログ１１、
－ 実施対象の保全６及び使用シナリオ８に関する保全判定のタスク９０、を考慮に入れる。
【0159】
図１は、特に、前述のデータを入力として受信し、予定期間７０の終わりに機器２の予定状態１３０を出力として生成するモデル１６を示す。
【0160】
更に、これらの値が提出されると、当該モデル１６は、当該保全６が実施された後の当該機器２の予定状態１３０を生成する。
【0161】
換言すれば、入力として提出されたデータから、モデル１６は、考慮される時点についての機器２の予定状態１３０、すなわち、この予定状態１３０の材料インジケータ１２０の各々についての考慮される時点についての値を予測することができる。次に、当該予定状態１３０は、当該機器２の動作に必要であると特定された最小状態１７と比較される。
【0162】
換言すれば、この予定状態１３０の材料インジケータ１２０の各々について、モデル１６によって予測された値は、機器２の動作に必要な最小値、例えば当該機器２の性能の最小値と（又は状況に応じて、機器２の動作に必要な最大値、例えば当該機器２の摩耗の最大値と）比較される。
【0163】
考慮される時点に対してこのようにシミュレートされた予定状態１３０が動作基準に適合する場合（すなわち、予定状態１３０の各材料インジケータ１２０のモデル１６によって予測された値が、機器２の動作に必要な最小（又は最大）値よりも大きい（又は小さい）場合）、予測された予定状態１３０は、機器２の正しい動作状態に対応する。
【0164】
例えば、ポンプのような機器２の場合が考慮され、その状態１３は、２つの材料インジケータ１２０、すなわち、流量（Ｑ（ｔ））及び吐出圧（Ｐｒｅｆ（ｔ））によって特徴付けられるように、ある時点（ｔ）において考慮されることができ、それぞれ、ポンプの動作に必要とされる最小値に対して、Ｑｍｉｎ及びＰｒｅｆｍｉｎである。
【0165】
したがって、ポンプの最小状態１７は、値のセット［Ｑｍｉｎ，Ｐｒｅｆｍｉｎ］である。したがって、時点（ｔ）におけるポンプの動作基準は、予定状態１３０が最小状態１７よりも大きいこと、すなわち、流量Ｑ（ｔ）及び吐出圧Ｐｒｅｆ（ｔ）が２つの条件Ｑ（ｔ）＞Ｑｍｉｎ及びＰｒｅｆ（ｔ）＞Ｐｒｅｆｍｉｎを満たすことである。
【0166】
モデル１６によって考慮される時点に対して予測されるように、ポンプの予定状態１３０がポンプの正しい動作状態に対応するかどうかを識別するために、状態１３０は、次いで、最小状態１７と比較され、すなわち、時点に対する流量Ｑ（ｔ）及び吐出圧Ｐｒｅｆ（ｔ）材料インジケータ１２０の予測値は、それらのそれぞれの最小値Ｑｍｉｎ及びＰｒｅｆｍｉｎと比較される。
【0167】
図７は、この例の場合、この予定状態１３０の予測と、最小状態１７との比較とを示す。
【0168】
図７は、ポンプなどの機器２の場合の前の例を繰り返し、その状態１３は、時点（ｔ）において、２つの材料インジケータ１２０、すなわち流量（Ｑ（ｔ））及び吐出圧（Ｐｒｅｆ（ｔ））によって特徴付けることができ、Ｑｍｉｎ及びＰｒｅｆｍｉｎはそれぞれ、ポンプの動作に必要とされる最小値である最小状態１７の材料インジケータ１２０の値である。
【0169】
図７は、予定期間７０の過程における、モデル１６によって計算されたポンプの予定状態１３０（すなわち、材料インジケータ１２０Ｑ及びＰｒｅｆの連続値）の進行を示す。
【0170】
予定状態１３０の曲線は、経年劣化に起因して経時的に減少しているため、図７はまた、時点（ｔ）においてこのように予測された状態１３０と最小状態１７との比較を示す。ポンプの予定状態１３０がポンプの正しい動作状態に対応するかどうかを識別するために、予定状態１３０は、次いで、最小状態１７と比較され、すなわち、当該時点に対する流量（Ｑ（ｔ））及び吐出圧（Ｐｒｅｆ（ｔ））材料インジケータ１２０の予測値は、それらのそれぞれの最小値Ｑｍｉｎ及びＰｒｅｆｍｉｎと比較される。
【0171】
一実施形態によれば、所与のシナリオ８が後に続く、実施対象の保全６に関する所与の保全判定（機器２に対して実行されるタスク９０に関する判定）について、対象の保全判定が十分であるかどうか、すなわち、当該現在のシナリオ８の文脈において、予定期間７０の終わりまで、又は予定保全７の前日まで、動作中に故障がゼロになる十分な可能性を機器２に与えるかどうかが決定される。これを行うために、一実施形態によれば、実施対象の保全６のタスク９０の値のうちの少なくとも１つの少なくとも１つの変動が実行される。次いで、値が当該モデル１６に提出されると、当該変動の値が導入される。
【0172】
全ての変動の中で、実施対象の保全の少なくとも１つの十分な判定が、当該機器２の予定状態１３０に対して、当該予定保全７の時点での最小状態１７以上であると選択される。
【0173】
換言すれば、予定保全７が、実施対象の保全６に続く次回の保全ステップに対応する場合、（タスク９０に関する）可能な保全判定のセットが、実施対象の保全６について考慮され、後者の中で、十分な保全判定を決定することが意図される。例えば、２回の保全タスク９０がクリティカルであると特定され、
ポンプ軸受を交換し（可能な軸受タイプとしてタイプＡ及びＢを用いる）、
ポンプインペラを交換する（可能なインペラタイプとしてタイプＡ、Ｂ及びＣを用いる）、ポンプなどの機器２の場合を考える。
ポンプ軸受を交換し（可能な軸受タイプとしてタイプＡ及びＢを用いる）、
ポンプインペラを交換する（可能なインペラタイプとしてタイプＡ、Ｂ及びＣを用いる）、ポンプなどの機器２の場合を考える。
【0174】
実施対象の保全６のための可能な保全判定は、以下から形成される判定の１２の組み合わせである。
－ 軸受に関する３つの可能な判定：何もしない（軸受を定位置に残す）か、又は軸受をタイプＡ又はタイプＢの軸受と交換する。
－ インペラに関する４つの可能な判定：何もしない（インペラを適所に残す）か、又はインペラをタイプＡ、タイプＢ、又はタイプＣのインペラと交換する。
－ 軸受に関する３つの可能な判定：何もしない（軸受を定位置に残す）か、又は軸受をタイプＡ又はタイプＢの軸受と交換する。
－ インペラに関する４つの可能な判定：何もしない（インペラを適所に残す）か、又はインペラをタイプＡ、タイプＢ、又はタイプＣのインペラと交換する。
【0175】
これらの１２の可能な保全判定の中で、十分な保全判定を決定することが意図される。更に、実施対象の保全６のこれらの可能な判定の中で、保全判定がベクトル［０；Ａ］（すなわち、軸受は交換されず、インペラはタイプＡインペラと交換される）によって特徴付けられ、別の保全判定が、ベクトル［０；０］（すなわち、軸受が交換されておらず、インペラが交換されていない）によって特徴付けられる場合、実施対象の保全６のためのこれらの２回の保全判定は、インペラに関して変化する（ｉｎ ｅｘｔｅｎｓｏ、実施対象の保全６のタスク９０の値の変化は、インペラの「交換」及び「非交換」値の変化に関係する）。実施対象の保全６のための可能な保全判定の各々について、前述のカスタマイズされたシミュレーションは、予定期間７０の終わりに、すなわち予定保全７の前日に（予定保全７の前日に対応する時点までのシナリオ８の文脈で実施対象の保全６に続く機器２の使用量を考慮し、実施対象の保全６の前日までの機器２の製造及び保全ログ９を考慮し、実施対象の保全６の前日までの機器２の使用ログ１１を考慮して）、機器２の予定状態１３０を決定するために、モデル１６によって実装される。機器２の動作に必要とされる最小状態１７と比較して、予定状態１３０（したがって、予定期間７０の終わりに対応する時点に対してモデル１６によってシミュレートされる）が機器２の動作基準に適合する場合、保全判定は、予定期間７０の終わりまでのシナリオ８の文脈における動作中にゼロ故障の十分な可能性を機器２に与えるのに十分であると考えられる（「十分な保全判定」と称される）。
【0176】
例えば、ポンプのような機器２の場合を考えると、その状態１３は、状態１３の２つの材料インジケータ１２０、すなわち、ポンプの動作に必要な最小値に対してそれぞれ（Ｑｍｉｎ）及び（Ｐｒｅｆｍｉｎ）を有する流量（Ｑ）及び吐出圧（Ｐｒｅｆ）によって、ある時点に特徴付けることができる。保全判定は、（予定期間７０の終了に対応する時点についての）予定状態１３０が、ポンプの動作基準、すなわち、予定期間７０の終了に対応する時点についての材料インジケータ１２０に関する２つの条件、すなわち、（Ｑ＞Ｑｍｉｎ）及び（Ｐｒｅｆ＞Ｐｒｅｆｍｉｎ）に適合することを可能にする場合、十分であると考えられる。シミュレーションは、実施対象の保全６のための（タスク９０に関する）可能な保全判定の各々について繰り返される。したがって、予定期間７０の終わりに対応する時点に対してモデル１６によってシミュレートされたそれぞれの予定状態１３０は、十分な保全判定と不十分な判定との間で実施対象の保全６に対する可能な保全判定をソートすることを可能にする。
【0177】
したがって、実施対象の保全６のタスク９０の値のうちの少なくとも１つの値の全ての変動の中で、実施対象の当該保全６の少なくとも１つの十分な判定が、当該予定保全７の時点で、最小状態１７以上当該機器２の予定状態１３０に対して選択される。
【0178】
一実施形態によれば、（実施対象の保全６のタスク９０に関する）所与の保全判定に対して、かつ予定期間７０にわたる機器２のシナリオ８の予定使用条件１１０の各々に対して、予定期間７０の途中及び終わりまで、又は実施対象の保全６に続く次回の予定保全７の前日まで、シナリオ８の文脈において機器２のゼロ故障に適合したままである可能な最大制限１８（すなわち、故障のリスクのない、機器２の中断されない動作に適合する制限）が決定される。
【0179】
これを行うために、所与の保全判定に対して、シナリオ８の少なくとも１つの予定使用条件１１０の値が修正される。当該値が当該モデル１６に提出されると、当該修正の値並びに当該保全判定の値が導入される。次いで、予定保全７の時点で、最小状態１７に等しい当該機器２の予定状態１３０に対する当該予定条件１１０のうちの少なくとも１つに対して制限が計算される。換言すれば、予定期間７０にわたる機器２のシナリオ８は、少なくとも１つの制御可能な予定使用条件１１０によって特徴付けられ、当該制御可能な予定使用条件１１０の値（「フリーのまま」）は、自由に変化できるままであり、他の可能な予定使用条件１１０（制御可能及び／又は制御不可能）は、シナリオ８のそれぞれの値に設定される。次に、モデル１６は、反復法によって、自由にされた制御可能な予定使用条件１１０に関して、予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対応する数式を解くために使用される。
【0180】
所与の保全判定（実施対象の保全６のタスク９０に関する）及び対象の制御可能な予定使用条件１１０に対して、予定期間７０の終わりまで機器２のゼロ故障に適合したままである可能な制限（すなわち、故障のリスクのない、機器２の中断されない動作に適合する制限）（好ましくは最大制限１８）がこのように決定される（他の予定使用条件１１０は、シナリオ８のそれぞれの値に設定されたままである）。
【0181】
例えば、施設３がトラックであり、監視される機器２が当該トラックのエンジンである場合、実施対象の保全６と、次回の予定保全７との間のシナリオ８が考慮され、以下の予定使用条件１１０、すなわち、
－ 制御可能な予定使用条件１１０：輸送される平均積荷（２トン＝２Ｔ）、移動される距離（１０万キロメートル＝１００，０００ｋｍ）、平均速度（毎時９０キロメートル＝９０ｋｍ／ｈ）、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０：周囲空気温度（摂氏２０度＝２０℃）、使用されるルートの平均勾配（５パーセント＝５％）、によって特徴付けられる。
－ 制御可能な予定使用条件１１０：輸送される平均積荷（２トン＝２Ｔ）、移動される距離（１０万キロメートル＝１００，０００ｋｍ）、平均速度（毎時９０キロメートル＝９０ｋｍ／ｈ）、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０：周囲空気温度（摂氏２０度＝２０℃）、使用されるルートの平均勾配（５パーセント＝５％）、によって特徴付けられる。
【0182】
このシナリオ８では、実施対象の保全６に続く予定保全７までの故障ゼロに適合する、輸送される平均積荷の最大制限１８の値を決定することが意図されており、他の予定使用条件１１０は、シナリオ８のそれぞれの目標値に設定されたままである。
【0183】
予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対応する数式を、反復法によって、輸送される平均積荷に関して解くためのモデル１６の使用量は、一例として、（シナリオ８における２Ｔの輸送される平均積荷の目標値に対して）２．５Ｔの最大制限１８を与える。図８では、トラックエンジンなどの機器２の前述の例が考慮され、使用条件１１０は、輸送される積荷Ｐ、移動される走行距離ｄ、平均速度Ｖ、周囲空気温度Ｔ°、及び使用される経路の平均勾配Ａである。図８では、予定状態１３０は、シリンダの平均圧縮圧力Ｕに対応する材料インジケータ１２０によって定義され、機器２の正しい動作に必要な最小値として、最小状態１７の値Ｕｍｉｎを有することが更に仮定される。図８は、制御可能な（Ｐ，ｄ，Ｖ）及び制御不可能な（Ｔ°，Ａ）使用条件１１０（前述の例で想起されるように、Ｐｃ＝２Ｔ；ｄｃ＝１００，０００ｋｍ；Ｖｃ＝９０ｋｍ／ｈ；Ｔ°ｃ＝２０℃；Ａｃ＝５％）のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ，ｄｃ，Ｖｃ、Ｔ°、Ａｃ）によって定義される、予定期間７０にわたる使用シナリオ８について、実施対象の保全６に関する所与の保全判定について、その固定ログ９及び１１に関連付けられた機器２についての制御可能な使用条件１１０Ｐの最大制限１８（Ｐｌｉｍ）の計算を示す。
【0184】
シナリオ８のそれぞれの目標平均値（ｄｃ＝１００，０００ｋｍ、Ｖｃ＝９０ｋｍ／ｈ、Ｔ°ｃ＝２０℃、Ａｃ＝５％）に設定された他の４つの使用条件１１０（ｄ、Ｖ、Ｔ°、Ａ）について、制御可能な使用条件１１０（Ｐ）の最大制限１８（この例では、Ｐｌｉｍ＝２．５Ｔとして決定される）が、モデル１６によって反復的に決定される。
【0185】
この最大制限１８、Ｐｌｉｍに対して、予定期間７０の終わりにおける予定状態１３０は、必要な最小状態１７に対応し、すなわち、材料状態インジケータ１２０は、必要な最小値（Ｕ＝Ｕｍｉｎ）に対応する。
【0186】
同様に、図９は、制御可能な使用条件１１０ｄの最大制限１８（ｄｌｉｍ）の計算を示す。他の４つの使用条件１１０（Ｐ，Ｖ，Ｔ°，Ａ）については、シナリオ８のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ＝２Ｔ；Ｖｃ＝９０ｋｍ／ｈ；Ｔ°ｃ＝２０℃；Ａｃ＝５％）に設定され、制御可能な使用条件１１０（ｄ）の最大制限１８が、モデル１６によって反復的に決定される（この例では、ｄｌｉｍ＝１１０，０００ｋｍとして決定される）。この最大制限１８（ｄｌｉｍ）に対して、予定期間７０の終わりにおける予定状態１３０は、必要な最小状態１７に対応し、すなわち、材料状態インジケータ１２０は、必要な最小値（Ｕ＝Ｕｍｉｎ）に対応する。シナリオ８の他の制御可能な予定使用条件１１０の各々に対して、予定期間７０の途中及び終わりまで、すなわち、実施対象の保全６に続く次回の予定保全７の前日まで、シナリオ８の状況において機器２のゼロ故障に適合したままであるその可能な最大制限１８（すなわち、故障のリスクのない機器２の中断されない動作に適合する制限）を決定するために同じことが行われ、これは、（実施対象の保全６のタスク９０に関する）所与の保全判定に対して行われる。このようにして決定されると、当該最大制限１８は、所与の保全判定に対して、予定期間７０の途中及びその終わりまでに、シナリオ８の状況における機器２のゼロ故障に適合する使用量範囲の境界を定める。したがって、機器２が動作される限り、機器２のゼロ故障が可能であり、所与の制御可能な予定使用条件１１０は、このように決定されたその最大制限１８の値以下に保たれ、他の予定使用条件１１０は、シナリオ８のそれぞれの目標値以下のままであることが知られている。次いで、ウェブマッピング図によって、シナリオ８の予定使用条件１１０の目標値、並びに制御可能な予定使用条件１１０の各々について以前に計算された最大制限１８の値をグラフィカルに表すことが可能であり、各軸は、予定条件１１０に割り当てられる。こうして、予定条件１１０と同数の頂点を有する多角形が取得される。
【0187】
したがって、（シナリオ８の予定使用条件１１０の各々の目標値を表す）「目標多角形１８０」と称される第１の多角形１８０を、（制御可能な予定使用条件１１０の各々の最大制限１８の値と、制御不可能な予定使用条件１１０の各々に対するシナリオ８の目標値とを表す）「制限多角形１８１」と称される第２の多角形１８１と重ね合わせることが可能であり、目標多角形１８０は、制限多角形１８１によって囲まれる。図１０では、トラックエンジンなどの機器２の前述の例が考慮され、使用条件１１０は、輸送される積荷Ｐ、移動される走行距離ｄ、平均速度Ｖ、周囲空気温度Ｔ°、及び使用される経路の平均勾配Ａである。図１０では、予定状態１３０が、シリンダの平均圧縮圧力Ｕに対応する材料状態インジケータ１２０によって定義され、機器２の正しい動作に必要な最小値として、最小状態１７の値Ｕｍｉｎを有することが更に仮定される。図１０は、制御可能な（Ｐ，ｄ，Ｖ）及び制御不可能な（Ｔ°，Ａ）使用条件１１０（前述の例で想起されるように、Ｐｃ＝２Ｔ；ｄｃ＝１００，０００ｋｍ；Ｖｃ＝９０ｋｍ／ｈ；Ｔ°ｃ＝２０℃；Ａｃ＝５％）のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ，ｄｃ，Ｖｃ，Ｔｃ，Ａｃ）によって定義される、予定期間７０にわたる使用シナリオ８について、実施対象の保全６に関する所与の保全判定について、その固定ログ９及び１１に関連付けられた機器２の目標多角形１８０及び制限多角形１８１を示す。
【0188】
図１０は、対応する軸に沿って、「目標多角形１８０」を実線で示し、
－ 開いた南京錠によって表される、シナリオ８の制御可能な予定使用条件１１０（Ｐ，ｄ，Ｖ）のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ，ｄｃ，Ｖｃ）、
－ 閉じた南京錠によって表される、シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０（Ｔ°，Ａ）のそれぞれの目標平均値（Ｔ°ｃ，Ａｃ）を示す。
－ 開いた南京錠によって表される、シナリオ８の制御可能な予定使用条件１１０（Ｐ，ｄ，Ｖ）のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ，ｄｃ，Ｖｃ）、
－ 閉じた南京錠によって表される、シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０（Ｔ°，Ａ）のそれぞれの目標平均値（Ｔ°ｃ，Ａｃ）を示す。
【0189】
図１０は、対応する軸に沿って、「制限多角形１８１」を点線で示し、
－ 開いた南京錠によって表される、シナリオ８の制御可能な予定使用条件１１０（Ｐ，ｄ，Ｖ）のそれぞれの最大制限１８の値（Ｐｌｉｍ，ｄｌｉｍ，Ｖｌｉｍ）、
－ 閉じた南京錠によって表される、シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０（Ｔ°，Ａ）のそれぞれの目標平均値（Ｔ°ｃ，Ａｃ）を示す。
－ 開いた南京錠によって表される、シナリオ８の制御可能な予定使用条件１１０（Ｐ，ｄ，Ｖ）のそれぞれの最大制限１８の値（Ｐｌｉｍ，ｄｌｉｍ，Ｖｌｉｍ）、
－ 閉じた南京錠によって表される、シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０（Ｔ°，Ａ）のそれぞれの目標平均値（Ｔ°ｃ，Ａｃ）を示す。
【0190】
一実施形態によれば、シナリオ８の予定使用条件１１０の最大制限１８の計算は、十分であると決定された保全判定（すなわち、当該シナリオ８の文脈において、予定期間７０の途中及び終わりまで、又は予定保全７の前日までに、動作中に故障がゼロになる十分な可能性を機器２に与える、実施対象の保全６中に機器２に対して実施対象のタスク９０に関する保全判定）の各々について繰り返される。
【0191】
これを行うために、一実施形態によれば、値が当該モデル１６に提出されると、当該十分な保全の判定の選択された値が導入される。予定使用条件１１０の最大制限１８は、予定保全７の時点で、最小状態１７に等しい当該機器２の予定状態１３０に対して、この十分な保全判定のために計算される。
【0192】
保全６を実施するのに十分であると決定された各保全判定及び考慮されるシナリオ８について、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８が計算されたとき、目標多角形１８０の形態の目標使用量（すなわち、シナリオ８の予定使用条件１１０の目標値）、及び制限多角形１８１の形態の制限使用量（すなわち、シナリオ８の制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８の値及び制御不可能な予定使用条件１１０の目標値）が、同様のウェブマッピング図にグラフィカルに表され、これは、２つの多角形を重ね合わせることによって行われる。
【0193】
一実施形態によれば、対応する値と対応する最大制限１８との間の偏差１８２として、当該シナリオ８の予定使用条件１１０のうちの少なくとも１つについて使用マージンが決定される。
【0194】
実際に、本発明は、シナリオ８の全ての制御可能な予定使用条件１１０について、それらの目標値とそれらのそれぞれの最大制限１８の値との間の偏差１８２を定量化する。
【0195】
換言すれば、シナリオ８の目標多角形１８０と最大制限１８の制限多角形１８１との同じウェブマッピング図における表現及び重ね合わせは、各制御可能な予定使用条件１１０について、目標値と当該制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８の値との間の偏差１８２をグラフィカルに表すことを可能にする。
【0196】
例えば、前述のトラックエンジンの場合、目標値と最大制限１８の値との間の偏差１８２は、各制御可能な予定使用条件１１０に対して、
－ 輸送される平均積荷について：目標値２Ｔと最大制限１８ ２．５Ｔの値との間の偏差１８２、
－ 走行すべき距離について：目標値１００，０００ｋｍと最大制限１８の１１０，０００ｋｍの値との間の偏差１８２、
－ 平均速度について：目標値９０ｋｍ／ｈと最大制限１８の値１００ｋｍ／ｈとの間の偏差１８２、がグラフで表される。
－ 輸送される平均積荷について：目標値２Ｔと最大制限１８ ２．５Ｔの値との間の偏差１８２、
－ 走行すべき距離について：目標値１００，０００ｋｍと最大制限１８の１１０，０００ｋｍの値との間の偏差１８２、
－ 平均速度について：目標値９０ｋｍ／ｈと最大制限１８の値１００ｋｍ／ｈとの間の偏差１８２、がグラフで表される。
【0197】
図１０は、各制御可能な予定使用条件１１０について、目標値と当該制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８の値との間の偏差１８２を示す。好ましくは、比較可能な偏差１８２を比較するために、シナリオ８の目標多角形１８０及び最大制限１８の制限多角形１８１が示され、重ね合わされるウェブマッピング図の軸が正規化される。換言すれば、各制御可能な予定使用条件１１０について、目標値並びにその最大制限１８の値は、スケール上に表され、各値は、正規化される（すなわち、当該値と目標値との間の比によって表される）。
【0198】
例えば、前述のトラックエンジンの場合、軸が正規化されたウェブマッピング図上で、各制御可能な予定使用条件１１０に対する目標値と最大制限１８の値との間の偏差１８２は、
－ 輸送される平均積荷に関して、目標値２Ｔは、比１（２Ｔ／２Ｔ）によって表され、一方、最大制限１８の値は、比１．２５（２．５Ｔ／２Ｔ）、すなわち、２つの値の間の２５％の偏差によって表され、
－ 走行すべき距離に関し、目標値は、比１（１００，０００ｋｍ／１００，０００ｋｍ）で表され、最大制限１８の値は、比１．１（１１０，０００ｋｍ／１００，０００ｋｍ）で表され、即ち、これら２つの値相互間の偏差は、１０％であり、
－ 平均速度について：目標値は、比１（（９０ｋｍ／ｈ）／（９０ｋｍ／ｈ））によって表され、一方、最大制限１８の値は、比１．１１（（１００ｋｍ／ｈ）／（９０ｋｍ／ｈ））によって表され、すなわち、２つの値の間の偏差は１１％であるように、グラフで示すことができる。したがって、正規化された、目標値と最大制限１８の値との間のこれらの偏差１８２は、互いとの比較に役立つ。それらは、目標値と最大制限１８の値との間の偏差１８２が有意又は許容可能である制御可能な予定使用条件１１０、並びに偏差１８２がそうではない制御可能な予定条件１１０を識別することを可能にし、これは、許容可能であるか否かにかかわらず、故障前に低い又は高いマージンを許容する予定使用条件１１０を識別することになる。
－ 輸送される平均積荷に関して、目標値２Ｔは、比１（２Ｔ／２Ｔ）によって表され、一方、最大制限１８の値は、比１．２５（２．５Ｔ／２Ｔ）、すなわち、２つの値の間の２５％の偏差によって表され、
－ 走行すべき距離に関し、目標値は、比１（１００，０００ｋｍ／１００，０００ｋｍ）で表され、最大制限１８の値は、比１．１（１１０，０００ｋｍ／１００，０００ｋｍ）で表され、即ち、これら２つの値相互間の偏差は、１０％であり、
－ 平均速度について：目標値は、比１（（９０ｋｍ／ｈ）／（９０ｋｍ／ｈ））によって表され、一方、最大制限１８の値は、比１．１１（（１００ｋｍ／ｈ）／（９０ｋｍ／ｈ））によって表され、すなわち、２つの値の間の偏差は１１％であるように、グラフで示すことができる。したがって、正規化された、目標値と最大制限１８の値との間のこれらの偏差１８２は、互いとの比較に役立つ。それらは、目標値と最大制限１８の値との間の偏差１８２が有意又は許容可能である制御可能な予定使用条件１１０、並びに偏差１８２がそうではない制御可能な予定条件１１０を識別することを可能にし、これは、許容可能であるか否かにかかわらず、故障前に低い又は高いマージンを許容する予定使用条件１１０を識別することになる。
【0199】
例えば、前述のトラックエンジンの場合、目標値と最大制限１８の値との間の偏差１８２は、輸送される平均積荷（２５％）の場合の方が、移動される走行距離及び平均速度（それぞれ１０％及び１１％）の場合よりもはるかに大きい。したがって、輸送される平均積荷は、移動される走行距離及び平均速度よりも、その目標値に対して大きな偏差１８２を許容する（しかしながら、ゼロ故障を問題にすることなく）。換言すれば、予定期間７０の終わりまで故障がゼロであることから利益を得るために、移動される走行距離及び平均速度よりも平均積荷の方が故障前の使用信頼度が高い。したがって、オペレータは、予定期間７０の間、輸送される平均積荷よりも、移動される走行距離及び平均速度についてのシナリオ８の目標値を観察することに、より多くの注意を払うべきである。したがって、本発明は、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）を、制御可能な予定使用条件１１０ごとの目標値と最大制限１８の値との間の正規化された偏差１８２の平均、又はシナリオ８の目標多角形１８０と最大制限１８の制限多角形１８１との間の平均偏差として定義する。
【0200】
前述の例では、３つの正規化された偏差１８２、２５％、１０％、及び１１％を平均した故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）は、約１５％である。したがって、実施対象の保全６に十分であると決定された保全判定について、かつシナリオ８について、制御可能な予定条件１１０の最大制限１８が計算されており、（実施されることが予知された保全６のタスク９０に関する）保全判定の適合性が、当該シナリオ８において、並びに機器２の完全なログにおいて、当該保全判定に関連付けられた故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）インジケータによって優先的に定量化される。
【0201】
例えば、トラックエンジンのような機器２の場合を考えると、実施対象の保全６に関して７つの十分な保全判定が特定されており、その各々に対してマージン（ＭＵＢＦ）が計算され、これらの判定は、
－ ディーゼルフィルタを交換し、３％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第１の判定（Ｄ１）、
－ 噴射器を交換し、７％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第２の判定（Ｄ２）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換し、９％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第３の判定（Ｄ３）、
－ 噴射ポンプを置き換え、１１％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第４の判定（Ｄ４）、
－ 噴射ポンプ及びディーゼルフィルタを交換し、１３％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第５の判定（Ｄ５）、
－ 噴射ポンプ及び噴射器を交換し、２０％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第６の判定（Ｄ６）、
－ 全て（噴射ポンプ、噴射器、及びディーゼルフィルタ）を置き換え、２５％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第７の判定（Ｄ７）である。
－ ディーゼルフィルタを交換し、３％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第１の判定（Ｄ１）、
－ 噴射器を交換し、７％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第２の判定（Ｄ２）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換し、９％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第３の判定（Ｄ３）、
－ 噴射ポンプを置き換え、１１％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第４の判定（Ｄ４）、
－ 噴射ポンプ及びディーゼルフィルタを交換し、１３％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第５の判定（Ｄ５）、
－ 噴射ポンプ及び噴射器を交換し、２０％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第６の判定（Ｄ６）、
－ 全て（噴射ポンプ、噴射器、及びディーゼルフィルタ）を置き換え、２５％のＭＵＢＦを取得することを可能にする第７の判定（Ｄ７）である。
【0202】
機器２及びそのログ９、１１に関して、判定Ｄ７は、他の判定、特に判定Ｄ１よりもシナリオ８に適していることが分かることに留意されたい。実際に、判定Ｄ１は、３％のＭＵＢＦを取得することを可能にし、予定期間７０の終わりまでのゼロ故障から利益を得るために、予定使用条件１１０に対する３％の偏差１８２の平均値は、シナリオ８の目標値に対して尊重されるべきである。
【0203】
判定Ｄ７は、その一部として、２５％のＭＵＢＦを可能にし、予定期間７０の終わりまでのゼロ故障から利益を得るために、予定使用条件１１０について２５％よりもはるかに大きい偏差１８２の平均値が、シナリオ８の目標値に対して尊重されるべきである。
【0204】
したがって、使用マージン（ＭＵＢＦ）は、同じ予定使用シナリオ８に対する各保全判定の適合性を定量化することを可能にする。
【0205】
一実施形態によれば、使用マージンが取得されると、最適な保全判定が、十分な保全判定の中から、許容可能な使用マージンを取得することを可能にする十分な判定として、又は当該許容可能な偏差１８２のうちの少なくとも１つを取得することを可能にする十分な判定として選択される。換言すれば、保全６を実施するのに十分であると特定された判定の各々について、かつ対象のシナリオ８について、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８が計算され、シナリオ８についての十分な保全判定（実施されることが予知された保全６のためのタスク９０に関する）の適合性が故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）によって定量化され、本発明は、意図された使用マージンを可能にする判定として最適な保全判定を優先的に選択する。従って、実施対象の保全６のためのタスク９０の量に関する最適な判定が優先的に決定される。要するに、この最適な判定は、機器２の完全なログに対してカスタマイズされ、シナリオ８に適している（予定期間７０の終わりまでのゼロ故障、並びに意図された故障前使用マージンを可能にする）。
【0206】
例えば、実施対象の保全６に関して７つの十分な保全判定が特定され（Ｄ１～Ｄ７）、それぞれに対してマージン（ＭＵＢＦ）が計算された、トラックエンジンの前述の場合が考えられる。
【0207】
オペレータは、シナリオ８の目標値と最大制限１８の値との間の１０％の偏差１８２が、
－ 輸送される積荷について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間に輸送される平均積荷が、２Ｔの目標を１０％を超えて超えないと推定する）、
－ 次回の保全までに移動すべき総マイル数について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間に移動すべき総マイル数が、１０％を超えて１００，０００キロメートルの目標を超えないと推定する）、
－ 平均速度について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間の平均速度が９０ｋｍ／ｈの目標を１０％を超えて超えないと推定する）、十分であると考えることができる。
－ 輸送される積荷について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間に輸送される平均積荷が、２Ｔの目標を１０％を超えて超えないと推定する）、
－ 次回の保全までに移動すべき総マイル数について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間に移動すべき総マイル数が、１０％を超えて１００，０００キロメートルの目標を超えないと推定する）、
－ 平均速度について（すなわち、オペレータは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間の平均速度が９０ｋｍ／ｈの目標を１０％を超えて超えないと推定する）、十分であると考えることができる。
【0208】
したがって、１０％を超えるマージン（ＭＵＢＦ）に関連付けられ、保全の制約を最小化する、実施対象の保全６に関する十分な保全判定は、１１％のマージン（ＭＵＢＦ）を有する判定Ｄ４である。特に、判定Ｄ５、Ｄ６及びＤ７はまた、１０％よりも大きいマージン（ＭＵＢＦ）を許容することを可能にするように見えるが、オペレータの意図に関して、より高い保全の制約を有する不必要な過剰保全を伴うことになる。したがって、オペレータにとって、実施対象の保全６に関する最適な保全判定は、判定Ｄ４（すなわち、噴射ポンプを交換することを含む判定）である。
【0209】
本発明はまた、シナリオ８の目標値と最大制限１８の値との間の意図された偏差１８２を可能にする判定として、実施対象の保全６の間に適用される最適な保全判定を選択することを想定し、予定使用条件１１０のうちの１つに対してそれを行う。
【0210】
例えば、７つの十分な保全判定（Ｄ１～Ｄ７）が、実施対象の保全６に関して特定されたトラックエンジンの前述の場合が考えられ、オペレータは、
－ 次回の予定保全７の前日に移動した走行距離が、シナリオ８の１００，０００キロメートルの目標を超えることができないと推定し、
－ 次回の予定保全７の前日の平均速度が、シナリオ８の９０ｋｍ／ｈの目標を超えることができないと推定し、
－ 輸送される平均積荷のみに関して、目標値（２Ｔ）と最大制限１８の値との間の少なくとも１０％の偏差１８２を意図する。
－ 次回の予定保全７の前日に移動した走行距離が、シナリオ８の１００，０００キロメートルの目標を超えることができないと推定し、
－ 次回の予定保全７の前日の平均速度が、シナリオ８の９０ｋｍ／ｈの目標を超えることができないと推定し、
－ 輸送される平均積荷のみに関して、目標値（２Ｔ）と最大制限１８の値との間の少なくとも１０％の偏差１８２を意図する。
【0211】
この例では、７つの十分な保全判定の各々について、シナリオ８（２Ｔ）における目標値と、モデル１６のシミュレーションによって計算された最大制限１８の値との間の、輸送される積荷についての偏差１８２が考慮され、
－ 判定Ｄ１は、輸送される積荷について５％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ２は、輸送される積荷について１１％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ３は、輸送される積荷について１５％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ４は、輸送される積荷について１８％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ５は、輸送される積荷について２１％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ６は、輸送される積荷について３３％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ７は、輸送される積荷について４１％の偏差１８２を許容する。
－ 判定Ｄ１は、輸送される積荷について５％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ２は、輸送される積荷について１１％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ３は、輸送される積荷について１５％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ４は、輸送される積荷について１８％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ５は、輸送される積荷について２１％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ６は、輸送される積荷について３３％の偏差１８２を許容し、
－ 判定Ｄ７は、輸送される積荷について４１％の偏差１８２を許容する。
【0212】
オペレータの仮定及び意図を考慮すると、実施対象の保全６に関する最適な保全判定は、この場合、もはや判定Ｄ４ではなく、判定Ｄ２である（輸送される積荷に関する目標値と最大制限１８の値との間の１１％の偏差１８２を有する）。特に、判定Ｄ３～Ｄ７はまた、１０％を超える偏差１８２をもたらすように見えるが、オペレータの意図に関して、より高い保全の制約を伴う不必要な過剰保全を伴うことになる。したがって、オペレータにとって、実施対象の保全６に関する最適な保全判定は、この場合、判定Ｄ２（すなわち、噴射器を交換することを含む判定）である。
【0213】
本発明はまた、シナリオ８の目標値と最大制限１８の値との間の偏差の意図された平均を可能にする判定として、実施対象の保全６の間に適用される最適な保全判定を選択することができ、予定使用条件１１０の意図された部分についてそれを行う。
【0214】
例えば、７つの十分な保全判定（Ｄ１～Ｄ７）が、実施対象の保全６に関して特定された、トラックエンジンの前述の場合が考えられ、
－ オペレータは、次回の保全の前日の平均速度が９０ｋｍ／ｈの目標を超えることができないと推定し、
－ オペレータは、輸送される積荷及び移動される走行距離に関する（シナリオ８の目標値と最大制限１８の値との間の）１０％の偏差１８２の平均値を意図する。
－ オペレータは、次回の保全の前日の平均速度が９０ｋｍ／ｈの目標を超えることができないと推定し、
－ オペレータは、輸送される積荷及び移動される走行距離に関する（シナリオ８の目標値と最大制限１８の値との間の）１０％の偏差１８２の平均値を意図する。
【0215】
この例では、十分な保全の判定の各々について、シナリオ８の目標値と最大制限１８との間の偏差１８２の平均が、モデル１６によって許容されるシミュレーションによって計算された最大制限１８を有する２つの予定使用条件１１０（輸送される積荷及び移動される走行距離）について考慮される。
【0216】
この例では、
－ 判定Ｄ１は、輸送される積荷及び走行される走行距離に対してそれぞれ５％及び２％の偏差１８２、又は３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ２は、１１％及び５％の偏差１８２、又は８％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ３は、１５％及び６％の偏差１８２、又は１０％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ４は、１８％及び７％の偏差１８２、又は１３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ５は、２１％及び８％の偏差１８２、又は１５％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ６は、３３％及び１３％の偏差１８２、又は２３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ７は、４１％と１６％の偏差１８２、すなわち２９％の平均偏差を許容することが更に仮定される。
－ 判定Ｄ１は、輸送される積荷及び走行される走行距離に対してそれぞれ５％及び２％の偏差１８２、又は３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ２は、１１％及び５％の偏差１８２、又は８％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ３は、１５％及び６％の偏差１８２、又は１０％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ４は、１８％及び７％の偏差１８２、又は１３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ５は、２１％及び８％の偏差１８２、又は１５％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ６は、３３％及び１３％の偏差１８２、又は２３％の平均偏差を許容し、
－ 判定Ｄ７は、４１％と１６％の偏差１８２、すなわち２９％の平均偏差を許容することが更に仮定される。
【0217】
オペレータの想定及び意図を考慮して、実施対象の保全６に関する保全判定は、この場合、もはや判定Ｄ２又は判定Ｄ４ではなく、１０％の平均偏差を有する判定Ｄ３である。特に、判定Ｄ４～Ｄ７はまた、１０％を超える平均偏差を許容するように見えるが、オペレータの意図に関して、より高い保全の制約を伴う不必要な過剰保全を伴うように見える。したがって、オペレータにとって、実施対象の保全６に関する最適な保全判定は、この場合、判定Ｄ３（すなわち、噴射器及びディーゼルフィルタを交換することを含む判定）である。
【0218】
したがって、実施対象の保全６まで動作した機器２について、かつ実施対象の当該保全６の後に実行されるシナリオ８について、モデル１６によって許容されるシミュレーションは、以下を決定することを可能にする。
－ 十分な保全判定のセットの中で、最適な保全判定：実施対象の保全６のためのタスク９０の性質に関するこの判定は、機器２の完全なログに対してカスタマイズされ、予定期間７０の終わりまでゼロ故障を可能にし、意図された故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）を可能にするようにシナリオ８に適している。
－ 関連付けられた制限使用量、すなわち、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８（当該最大制限１８は、最適な保全判定に関連付けられている）によって境界が定められた最大可能使用量（実施対象の保全６に続く次回の予定保全７の日付までのゼロ故障に適合する）。
－ 十分な保全判定のセットの中で、最適な保全判定：実施対象の保全６のためのタスク９０の性質に関するこの判定は、機器２の完全なログに対してカスタマイズされ、予定期間７０の終わりまでゼロ故障を可能にし、意図された故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）を可能にするようにシナリオ８に適している。
－ 関連付けられた制限使用量、すなわち、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８（当該最大制限１８は、最適な保全判定に関連付けられている）によって境界が定められた最大可能使用量（実施対象の保全６に続く次回の予定保全７の日付までのゼロ故障に適合する）。
【0219】
例えば、７つの十分な保全判定（Ｄ１～Ｄ７）が、実施対象の保全６に関して特定されており、オペレータが、制御可能な予定使用条件１１０（輸送される平均積荷、次回の保全までに移動される走行距離、及び平均速度）のセットに対して１０％の平均故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）を意図する、トラックエンジンの前述の場合が考えられる。
【0220】
この例では（また、トラックエンジンの製造及び保全ログ９及び使用ログ１１、並びに予定期間７０の過程におけるシナリオ８を考慮すると）、実施対象の保全６に関する十分な保全判定の中で、最適な保全判定は判定Ｄ４（すなわち、噴射ポンプを交換することを含むもの）である。
【0221】
当該予定期間７０の終わりまでのエンジンのゼロ故障から利益を得るために、予定期間７０の過程で観察される制限使用量は、この最適保全判定に関連する制限使用量である（すなわち、予定使用条件１１０及び当該保全判定Ｄ４について計算された最大制限１８によって制限されたもの：２Ｔの目標値に対して１８％の偏差１８２を有する２．３Ｔ、１００，０００ｋｍの目標値に対して７％の偏差１８２を有する１０７，０００ｋｍ、９０ｋｍ／ｈの目標値に対して８％の偏差１８２を有する９７ｋｍ／ｈ）。
【0222】
換言すれば、最大制限１８を計算するためのモードを考慮に入れると、このように決定された最大制限１８の値以下に維持される所与の制御可能な条件１１０と、シナリオ８のそれぞれの目標値以下に維持される他の条件１１０とを用いてエンジンが動作される限り、予定期間７０の終わりまでトラックエンジンのゼロ故障を保証することが可能である。
【0223】
シナリオ８の目標多角形１８０との平均偏差（すなわち、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ））を定量化するための、予定使用条件１１０の最大制限１８からの制限多角形１８１の構築は、本発明によって予知される概念ツールである。
【0224】
実際に、同じ目標シナリオ８に対して、実施される十分な保全判定６の各場合において、常に同じ方法に従って計算される制限多角形１８１及びマージン（ＭＵＢＦ）は、目標シナリオ８に対する各保全判定の適合性を評価することを可能にする（機器２の製造及び保全ログ９並びに使用ログ１１を考慮に入れる）。したがって、制限多角形１８１及びマージン（ＭＵＢＦ）は、それらの間の保全判定を比較することを可能にする。
【0225】
更に、本発明は、次回の保全の日付までのゼロ故障に適合する全ての使用シナリオを推定することを予知する。
【0226】
実際、最大制限１８を計算するためのモードを考慮すると、制限多角形１８１及びその最大制限１８は、機器２が、その最大制限１８の値以下に保たれる所与の制御可能な予定使用条件１１０で動作される限り、ただし、他の予定使用条件１１０がシナリオ８のそれらのそれぞれの目標値以下に保たれる場合にのみ、ゼロ故障が可能であるという意味で、予定期間７０の終わりまで機器２のゼロ故障に適合する制限使用量を制限する。特に、制限多角形１８１は、それらのそれぞれの可能な最大制限１８を観察しながら、それらのそれぞれの目標値を超えることができる２つの制御可能な予定使用条件１１０を有する機器２の使用量が、意図されたゼロ故障に適合したままであるかどうかを推定することを可能にしない。例えば、以下のように定義される、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間の目標シナリオ８を用いて、前述のトラックエンジンの場合が考えられる。
－ 制御可能な予定使用条件１１０：２Ｔの輸送される平均積荷、１００，０００ｋｍの移動される距離、９０ｋｍ／ｈの平均速度、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０、周囲空気温度２０℃、使用した経路の平均勾配５％。
－ 制御可能な予定使用条件１１０：２Ｔの輸送される平均積荷、１００，０００ｋｍの移動される距離、９０ｋｍ／ｈの平均速度、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０、周囲空気温度２０℃、使用した経路の平均勾配５％。
【0227】
この例では、更に、最大制限１８は、２．５Ｔの平均積荷、１１０，０００ｋｍの走行距離、及び１００ｋｍ／ｈの平均速度に対するものであると仮定する。
【0228】
この例では、構築されたように、制限多角形１８１は、次回の予定保全７までのゼロ故障に適合するものとして以下の使用シナリオ８を示す。
－ ２．５Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して９０ｋｍ／ｈで移動し、平均して１００，０００キロメートルにわたって輸送され、
－ ２Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して９０ｋｍ／ｈで移動し、平均して１１０，０００キロメートルにわたって輸送され、
－ ２Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して１００ｋｍ／ｈで移動し、平均して１００，０００キロメートルにわたって輸送される。
－ ２．５Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して９０ｋｍ／ｈで移動し、平均して１００，０００キロメートルにわたって輸送され、
－ ２Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して９０ｋｍ／ｈで移動し、平均して１１０，０００キロメートルにわたって輸送され、
－ ２Ｔは、２回の保全作業の間に、平均して１００ｋｍ／ｈで移動し、平均して１００，０００キロメートルにわたって輸送される。
【0229】
それにもかかわらず、構築されたように、制限多角形１８１は、２回の保全作業の間に平均して１０５，０００キロメートルにわたって輸送され、平均して９５ｋｍ／ｈで移動した２．３Ｔが、次回の予定保全７の終わりまでの意図されたゼロ故障に適合する使用シナリオであるかどうかを、決して見分けることを可能にしない。したがって、一実施形態によれば、本発明は、次回の保全の日付までのゼロ故障に適合する全ての使用シナリオを異なるように決定することを予知する。これを行うために、システム１は、第１の予定条件１１０の最大制限１８を当該予定条件１１０のうちの少なくとも第２の条件の関数として示す少なくとも１つの曲線を有するチャートの形態のグラフィック表現を含む。このチャートは、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間に含まれる予定期間７０に対して、ゼロ故障に適合する使用シナリオを決定することを可能にする。
【0230】
換言すれば、本発明は、ノモグラムタイプの少なくとも１つのグラフィック表現を、一例として、チャート（以下、「チャート」）上の曲線のセットの形態で構築することを想定しており、制限シナリオに関してより豊富な情報を可能にする。所与のシナリオ８（制御可能及び制御不可能な予定使用条件１１０の目標値によって定義される）について、構築されたチャートは、次回の予定保全７の日付までのゼロ故障に適合する制限使用量のセット、すなわち、制御可能な予定使用条件１１０の値の全てのｎタプルを図式的に表し、各ｎタプルは、（ｎ－１）個の制御可能な予定使用条件１１０の値について、次回の予定保全７の日付までのゼロ故障に適合するｎ番目の制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８を示す（シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０は、それぞれの値にロックされる）。例えば、前述のトラックエンジンの場合は、実施対象の保全６と次回の予定保全７との間のシナリオ８として、以下の予定使用条件１１０によって定義されるシナリオが考慮される。
－ 制御可能な予定使用条件１１０：２Ｔの輸送される平均積荷、１００，０００ｋｍの移動される距離、９０ｋｍ／ｈの平均速度、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０、周囲空気温度２０℃、使用した経路の平均勾配５％。
－ 制御可能な予定使用条件１１０：２Ｔの輸送される平均積荷、１００，０００ｋｍの移動される距離、９０ｋｍ／ｈの平均速度、
－ 制御不可能な予定使用条件１１０、周囲空気温度２０℃、使用した経路の平均勾配５％。
【0231】
この場合、輸送される平均積荷の関数として移動される走行距離のグラフィック表現を用いると、チャートは、２つの連続する保全作業の間の所与の平均速度にそれぞれ関連付けられた曲線のセットである。各等速度曲線は、３つの制御可能な予定使用条件１１０（輸送される平均積荷）の値のトリプレットのセットである。各トリプレットは、予定保全７（シナリオ８の制御不可能な予定使用条件１１０（周囲空気温度及び使用されるルートの平均勾配）２０℃及び５％のそれぞれの値にロックされている）の日付までのゼロ故障に適合する制限使用量を定義する。したがって、９５ｋｍ／ｈの平均速度に関連付けられた曲線は、輸送される平均積荷の所与の値（例えば、２．３Ｔ）に対して、次回の予定保全７までにカバーされる距離（この例では１０１，０００ｋｍ）の最大制限１８の値、すなわち、予定保全７の日付までのゼロ故障に適合する最大可能値（制御不可能な予定使用条件１１０（周囲空気温度及び使用されるルートの平均勾配）目標シナリオ８のそれぞれの値（２０℃及び５％）にロックされる）。これを行うために、制御可能な予定使用条件１１０の所与の値に関連付けられた曲線を構築するために、本発明は、反復法によって、及びモデル１６によって可能にされるシミュレーションによって、制御可能な予定使用条件１１０の残りの異なる値について、実施対象の保全６と予定保全７との間で観察される、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８を計算する（制御不可能な予定使用条件１１０は、ターゲットシナリオ８のそれぞれの値に依然としてロックされている）。前述のトラックエンジンの例では、３つの制御可能な予定使用条件１１０がある。チャートは、各々が第１の制御可能な予定条件１１０（例えば、平均速度）の値に関連付けられた曲線のセットを表す。
【0232】
当該第１の制御可能な予定条件１１０（例えば、１００ｋｍ／ｈの平均速度）の値に関連する曲線を構築するために、第２の制御可能な予定条件１１０（例えば、移動される走行距離）の最大制限１８が、第３の予定条件１１０（この例では、輸送される平均積荷）の異なる値に対して、モデル１６によるシミュレーションによって計算され、制御不可能な予定使用条件１１０（周囲空気温度及び使用されるルートの平均勾配）は、ターゲットシナリオ８のそれぞれの値（すなわち、この例では、それぞれ２０℃及び５％）に常にロックされる。したがって、例えば、考えられる制限使用法の１つとして、チャートはトリプレット（２．３Ｔ；１０１，０００ｋｍ；９５ｋｍ／ｈ）である。図１１では、トラックエンジンなどの機器２の前述の例が考慮され、使用条件１１０は、輸送される積荷Ｐ、移動される走行距離ｄ、平均速度Ｖ、周囲空気温度Ｔ°、及び使用される経路の平均勾配Ａである。図１１では、予定状態１３０が、シリンダの平均圧縮圧力Ｕに対応する材料状態インジケータ１２０によって定義され、機器２の正しい動作に必要な最小値として、最小状態１７の値Ｕｍｉｎを有することが更に仮定される。図１１は、制御可能な（Ｐ，ｄ，Ｖ）及び制御不可能な（Ｔ°，Ａ）使用条件１１０（前述の例で想起されるように、Ｐｃ＝２Ｔ；ｄｃ＝１００，０００ｋｍ；Ｖｃ＝９０ｋｍ／ｈ；Ｔ°ｃ＝２０℃；Ａｃ＝５％）のそれぞれの目標平均値（Ｐｃ，ｄｃ，Ｖｃ，Ｔｃ，Ａｃ）によって定義される、予定期間７０にわたる使用シナリオ８について、実施対象の保全６に関する所与の保全判定について、その固定ログ９及び１１に関連付けられた機器２についての、かかるチャート表現の使用量の一例を示す。
【0233】
図１１において、示されているチャートは、輸送される平均積荷（Ｐ）の関数としての走行距離（ｄ）のグラフィック表現における３つの曲線のセットである。可視曲線は、２つの連続する保全作業の間に与えられる３つの平均速度（９０，９５，１００ｋｍ／ｈ）に関連付けられる。制御可能な使用条件１１０ Ｐ及びＶの２つの意図された目標平均値（Ｐｃ＝２．３Ｔ；Ｖｃ＝９５ｋｍ／ｈ）について、グラフは、モデル１６によって計算されるように、最後の制御可能な使用条件１１０（ｄ）に対する最大制限１８（ｄｌｉｍ＝１０１，０００ｋｍ）の値を示す。したがって、制御可能な予定使用条件１１０に対する３つの意図された目標平均値（Ｐｃ＝２．３Ｔ、ｄｌｉｍ＝１０１，０００ｋｍ、及びＶｃ＝９５ｋｍ／ｈ）と、制御不可能な予定使用条件１１０に対する２つの目標値（Ｔｃ＝２０℃、及びＡｃ＝５％）とによって定義される使用シナリオは、予定期間７０の終わりまでの意図されたゼロ故障に適合する、すなわち、正しい動作のために最小限必要とされる状態１７（Ｕ＝Ｕｍｉｎ）に対応する予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０に適合する制限シナリオに対応する。
【0234】
一実施形態によれば、保全６が実施され、予定期間７０の途中になると、本発明は、予定期間７０の終わり、又は次回の予定保全７の前日のように、機器２の予定状態１３０を任意の時点にリフレッシュする。換言すれば、機器２のシナリオ８が実行されている予定期間７０の途中の所与の時点に、予定期間７０の開始から機器２に実際に行われた使用量を考慮に入れて、当該機器２が、考慮される時点に、当該シナリオ８の残りの状況において、残りの途中で予定期間７０の終了まで、又は実施対象の保全６に続く次回の予定保全７の前日まで、動作中に故障がゼロになるのに十分な可能性を保つかどうかが決定される。更に、本発明は、実施対象の保全６の前日に、十分な保全判定の中から最適な保全判定を選択することを既に予知しており、これにより、機器２の動作と互換性のある、予定期間７０の終了時の予定状態１３０が能になる（シナリオ８を考慮に入れる）。しかしながら、本発明は、このリフレッシュが潜在的に必要であると考えられるため、予定期間７０の終わりにあるような予定状態１３０を、予定期間７０の途中の任意の時点にリフレッシュすることを予知する。
【0235】
実際に、機器２の実際の使用量は、その開始と考慮される時点との間の予定動作期間７０の経過した部分の間に、シナリオ８の予知された使用量と異なっていた可能性がある。
【0236】
更に、予定期間７０の経過部分の間、機器２は、異常な動作過渡状態、特に破壊に近い領域への侵入、又は当該破壊に近い領域と通常動作の領域との間の中間領域への侵入にさらされている可能性がある。更に、本発明は、これらの異常な過渡現象の集合体によって影響を受ける機器の経年劣化、したがって将来の挙動を選択する。したがって、本発明は、動作中に、予定状態１３０を、それが予定期間７０の終わりにあるように、予定動作期間７０の始まりからその時点までに発生する可能性のある異常な過渡現象の総計とともにリフレッシュすることを予知する。同様に、本発明が、保全６が実施対象の前日に、実施対象の保全６の最適な判定及び関連する制限使用量（すなわち、当該保全６が実施された後、次回の予定保全７の日付までのゼロ故障について、動作中に観察される最大可能使用量）を決定することを予測する場合、本発明は、潜在的に必要であるとして、動作中にこの制限使用量をリフレッシュすることを予知する。
【0237】
実際に、機器２の制限使用量は、予定期間７０の経過部分の間の機器２の実際の使用量（最初に予知されたシナリオ８よりも機器２に対してより制限的である）に起因して、かつ任意の異常な動作過渡現象に起因して、動作中に契約する可能性が高い。
【0238】
動作中に、次回の予定保全７までのゼロ故障に適合する制限使用量をリフレッシュすることによって、本発明は、ユーザが、ゼロ故障を損なうことなく機器の使用量を押し上げることができる最大制限１８、又はゼロ故障から利益を得るために最初に想定された使用量を制限しなければならない最大制限１８を識別することを可能にすることを予知する。例えば、前述のトラックエンジンの場合を考えると、実施対象の保全６（すなわち、ディーゼルフィルタ及び噴射ポンプの交換）の判定Ｄ６が採用され、予定期間７０の半分の終わりに、輸送される平均積荷は２Ｔの目標値を正しく遵守し、走行距離（５０，０００ｋｍ）は予定期間７０の終わりに１００，０００ｋｍの目標値の比例量を正しく遵守するが、平均速度は１０５ｋｍ／ｈであり、シナリオ８の９０ｋｍ／ｈの目標値及び１００ｋｍ／ｈの最大制限１８の値を超えることが判明する。
【0239】
これらの条件下では（また、予定期間７０の経過部分の過程における任意の異常な過渡に加えて）、その目標値（２Ｔ、１００，０００ｋｍ、９０ｋｍ／ｈ）を有する初期シナリオ８の文脈におけるトラックの動作を継続することは、次回の目標予定保全７の日付までゼロ故障に適合しない。したがって、予定期間７０の終わりまでゼロ故障から利益を得るためにオペレータが観察しなければならない種々の予定使用条件１１０の最大制限１８の計算をリフレッシュすることが望ましい。これを行うために、当該保全６が実施された後、更新された値が当該モデル１６に提出される。これらの値は、以前のように、製造及び保全ログ９のタスク９０のうちの少なくとも１つ、並びに実施対象の保全６の少なくとも１つのタスク９０に対応する。
【0240】
これらの値は、当該保全６が実施されてからの使用ログ１１の使用条件１１０の少なくとも１つにも対応する。これらの値は、シナリオ８の予定使用条件１１０にも対応する。
【0241】
したがって、これらの値に基づいて、当該モデル１６は、当該機器２の予定状態１３０をリフレッシュする。更に、当該予定状態１３０は、当該機器２の動作に必要であると特定された最小状態１７と比較される。要するに、一実施形態によれば、当該保全６が実施された後、当該保全６に続いて、
－ 製造及び保全ログ９のタスク９０のうちの少なくとも１つの値と、実施対象の保全６の少なくとも１つのタスク９０の値と、
当該保全６が実施されてからの使用ログ１１の使用条件１１０のうちの少なくとも１つの値と、
－ シナリオ８の当該予定使用条件１１の値と、が当該モデル１６に提出され、
当該モデル１６は、当該機器２の予定状態１３０をリフレッシュし、当該予定状態１３０は、当該機器２の動作に必要であると特定された最小状態１７と比較される。換言すれば、次回の予定期間７０の途中の所与の時点に、機器２の予定状態１３０の予測は、予定期間７０の終わりに、又は予定保全７の前日になるものについてリフレッシュされる。これを行うために、また、考慮される時点に、保全６が実施され、機器２が動作可能であるため、当該モデル１６は、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして、モデル１６への入力として提出される引数、すなわち、
－ 機器２の製造及び保全ログ９、
－ 保全６に関して実行されるタスク９０、
－ 考慮される時点までの使用ログ１１、その後に続く、考慮される時点までの予定動作期間７０の経過部分の間の使用量、
－ 当該時点から、予定動作期間７０の残りの間、次回の予定保全７の前日までの、シナリオ８の残りで予知される機器２の使用量を適合させることによって、使用される。したがって、（保全６のために実際に実行されるタスク９０を考慮し、予定動作期間７０の開始から考慮される時点までの施設３及び機器２の実際の使用量を考慮して）シナリオ８全体の将来の実行後の予定動作期間７０の終了時になるように、機器２の予定状態１３０をリフレッシュすることができるこの可能性により、本発明は、保全６が実施対象の前日に予知するようなモデル１６の種々の適用を可能にする。
－ 製造及び保全ログ９のタスク９０のうちの少なくとも１つの値と、実施対象の保全６の少なくとも１つのタスク９０の値と、
当該保全６が実施されてからの使用ログ１１の使用条件１１０のうちの少なくとも１つの値と、
－ シナリオ８の当該予定使用条件１１の値と、が当該モデル１６に提出され、
当該モデル１６は、当該機器２の予定状態１３０をリフレッシュし、当該予定状態１３０は、当該機器２の動作に必要であると特定された最小状態１７と比較される。換言すれば、次回の予定期間７０の途中の所与の時点に、機器２の予定状態１３０の予測は、予定期間７０の終わりに、又は予定保全７の前日になるものについてリフレッシュされる。これを行うために、また、考慮される時点に、保全６が実施され、機器２が動作可能であるため、当該モデル１６は、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして、モデル１６への入力として提出される引数、すなわち、
－ 機器２の製造及び保全ログ９、
－ 保全６に関して実行されるタスク９０、
－ 考慮される時点までの使用ログ１１、その後に続く、考慮される時点までの予定動作期間７０の経過部分の間の使用量、
－ 当該時点から、予定動作期間７０の残りの間、次回の予定保全７の前日までの、シナリオ８の残りで予知される機器２の使用量を適合させることによって、使用される。したがって、（保全６のために実際に実行されるタスク９０を考慮し、予定動作期間７０の開始から考慮される時点までの施設３及び機器２の実際の使用量を考慮して）シナリオ８全体の将来の実行後の予定動作期間７０の終了時になるように、機器２の予定状態１３０をリフレッシュすることができるこの可能性により、本発明は、保全６が実施対象の前日に予知するようなモデル１６の種々の適用を可能にする。
【0242】
特に、モデル１６の使用量は、当該予定状態１３０を機器２の動作に必要とされる最小状態１７と比較することによって、予定期間７０の途中の任意の時間に、シナリオ８の継続が予定期間７０の終わりまでゼロ故障に適合したままであるかどうかを決定することを可能にする。
【0243】
特に、モデル１６の使用量は、予定期間７０の途中の任意の時点に、次回の予定保全７までのゼロ故障に適合する制限使用量の最大制限１８、制限多角形１８１、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）、並びに全ての制限シナリオのチャートをリフレッシュすることを可能にし、これは、ユーザが、ゼロ故障を損なうことなく機器２の使用量をプッシュすることができる制限、又はゼロ故障から利益を得るために最初に想定される使用量を制限しなければならない制限を識別することを可能にする。本発明は、予定期間７０の途中の所与の時点に、当該予定期間７０の終了時及びシナリオ８の実行後のように、機器２の予定状態１３０をリフレッシュする。同様に、本発明は、予定期間７０の途中の所与の時点に、機器２の予定状態１３０を、それが予定期間７０の終わりであり、最初に予知された使用シナリオ８とは異なるシナリオの実行後であるように、当該時点と予定期間７０の終わりとの間の期間にわたってリフレッシュする。
【0244】
モデル１６への入力として提出される引数の中で、シナリオ８の文脈において予知される機器２の使用量を提出する代わりに、当該時点から、予定動作期間７０の残りの間、予定保全７の前日まで、予知されないシナリオの文脈における機器２の使用量が、実際に、当該時点から、予定動作期間７０の残りの間、予定保全７の前日まで、モデル１６に提出される。同様に、本発明は、予定期間７０の途中の所与の時点に、最初に予知された使用シナリオ８とは異なるシナリオを実行することを目的として、当該時点と予定期間７０の終わりとの間に、次回の保全７までのゼロ故障に適合する制限使用量の最大制限１８、制限多角形１８１、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）、並びに全ての制限シナリオのチャートをリフレッシュし、それにより、ユーザは、ゼロ故障を損なうことなく機器の使用量をプッシュすることができる制限、又はゼロ故障から利益を得るために最初に想定された使用量を制限しなければならない制限を識別することができ、最初に予知された使用シナリオ８とは異なるシナリオを実行することを目的としてそのようにすることができる。したがって、本発明は、オペレータが、最初に予知されたシナリオ８の文脈において、並びに最初に予知されたシナリオ８を置換する予知されないシナリオの文脈において、次回の保全の日付までゼロ故障の要件に適合するこの使用量を維持するために、オペレータが機器２に対して行うことができるか、又は行うべきである使用量を、予定期間７０の間に判定することを可能にする。
【0245】
有利には、モデル１６によるシミュレーションは、更に、短期間にわたって、並びに長期間にわたってオペレータによって意図される目標使用量（すなわち、連続するシナリオ８）を考慮に入れて、機器２の寿命における連続する予定保全作業７のための十分な保全判定を段階的に決定することを可能にする。したがって、システム１は、意図された使用プロファイルのために、機器２の耐用年数全体を通して、種々の可能な十分な保全スケジュールを常に決定することを可能にする。これを行うために、一実施形態によれば、少なくとも以下のステップが実施される。
【0246】
第１に、実施対象の保全６の少なくとも当該十分な判定が実行されたと仮定され、シナリオ８は、実施対象の当該保全６に続く予定保全７まで実行されたと仮定される。
【0247】
次いで、当該予定保全７のタスク９０の値のうちの少なくとも１つに対して少なくとも１つの変動が行われる。値が当該モデル１６に提出されるとき、当該変動の値、並びに次回の予定期間７１０（すなわち、当該予定保全７と次回の予定保全７１との間の動作期間）に対して予知される次のシナリオ８１の値が導入される。
【0248】
全ての変形形態の中で、少なくとも１つの十分な判定が、当該予定保全７に対して、当該機器２の予定状態１３０が最小状態１７以上である場合、当該予定保全７に続く予定保全７１の時点で選択される。
【0249】
この十分な判定が選択されると、当該ステップは、機器の寿命における予定保全に続いて１つおきに繰り返される。要するに、実施対象の保全６に関して十分な保全判定が定義されると、実施対象の保全６に続く予定保全作業７０に関して、シリーズの十分な保全判定が再帰的に決定される。実際に、実施対象の保全６の前日に（実施対象の保全６に対して十分であると決定され、実行されたと仮定される保全判定を考慮し、実行されたと仮定されるシナリオ８を考慮して）、モデル１６は、実施対象の保全６に続く次回の予定保全７に関して十分な保全判定を決定することを可能にする。この意味で、モデル１６は、１つの予定保全作業７から次回の予定保全作業７まで、十分な保全判定を段階的に決定するために、繰り返しを可能にする。
【0250】
この理由のために、前述と同様に、実施対象の保全６に続く予定保全７のための可能な保全判定の各々について、機器２の予定状態１３０は、次のシナリオ８１の後、すなわち、次回の予定保全７１（すなわち、対象の予定保全７に続く）の前日に、次回の予定期間７１０の終わりにどうなるかについてシミュレートされる。これを行うために、これらの仮定を考慮して、当該モデル１６は、モデル１６への入力として提出された引数、すなわち、
－ 実施対象の保全６に関して実行されたと仮定されるタスク９０で修正された、（実施対象の保全６の前日までの）機器２の製造及び保全ログ９、
－ 予定保全７に関して対象の可能な保全判定のタスク９０、
－ 使用ログ１１（実施対象の保全６の前日まで）と、それに続く、予定期間７０の間に実行されたと仮定されるシナリオ８、
－ 機器２の次のシナリオ８１（次回の予定期間７１０の途中であり、次回の予定保全７１の前日まで）、を適合させることによって、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして使用される。機器２の動作に必要な最小状態１７と比較して、次回の予定期間７１０の終わり（すなわち、次回の予定保全７１の前日）に対応する時点に対してモデル１６によってこのようにシミュレートされた機器２の予定状態１３０が機器２の動作基準に適合する場合、実施対象の保全６に続く予定保全７に関する保全判定は、次回の予定期間７１０の途中及び終わりまでに、次のシナリオ８１の文脈における動作中に故障がゼロになる十分な可能性を機器２に与えるのに十分であると考えることができる。このようにして再帰が確立される。実際に、実施対象の保全６（ランクｊの保全）の前日に（実施対象の保全６に対して十分であると決定され、実行されたと仮定される保全判定を考慮し、次回の予定動作期間７０の間に実行されたと仮定されるシナリオ８を考慮して）、モデル１６は、予定保全７（ランクｊ＋１の保全）に対する十分な保全判定、すなわち、次回の予定期間７１０の間及びその終わりまでに、次のシナリオ８１に対してゼロ故障を認可する判定を決定することを可能にした。更に、本発明は、実施対象の保全６の十分な判定を決定することを可能にする。したがって、モデル１６によるシミュレーションは、任意の予定保全７のための十分な保全判定シーケンスを再帰によって段階的に決定し、機器２の寿命における意図された予定保全７のランク（ランクｊ＋ｎの保全）までそれを行うことを可能にする。図１２及び図１３では、機器２のログ９及び１１に関連付けられた機器２が考慮され、（図１２では）使用シナリオ８が予定期間７０の間にあり、（図１３では）次回の予定期間７１０の間に次のシナリオ８１が続く。図１２及び図１３は、各予定保全作業７、７１の前日の機器２の予定状態１３０のステップごとのシミュレーション、並びに当該予定保全作業７、７１に関する十分な保全判定の繰り返しによる決定を示す。モデル１６は、（ランクｊの）実行される保全作業６に関する十分な保全判定を決定することを可能にし、次いで、モデル１６は、ランクｊ＋１の次回の予定保全７に関する十分な保全判定を決定することを可能にする。最初に、図１２は、実施対象の保全６に関する可能な保全判定について、モデル１６が、予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０を予測することを可能にすることを示している。したがって、特に、モデル１６は、（予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に関して十分であるかどうかに応じて）当該可能な判定が予定期間７０の終わりまで意図されたゼロ故障を可能にするのに十分であるかどうかを決定することを可能にする。モデル１６は、明らかに、実施対象の保全６に関して、可能な保全判定の中で、十分な保全判定を決定することを可能にする。第２のステップにおいて、図１３は、ランクｊの保全作業に関して（この場合、実行されたと仮定される保全６に関して）十分であると特定された保全判定について、かつランクｊ＋１の次回の保全に関して（手近な場合、次回の予定保全７に関して）可能な保全判定について、モデル１６が、次回の予定期間７１０の終わりに機器２の予定状態１３０を予測することを可能にすることを示す。したがって、モデル１６は、この後者の可能な判定が、次回の予定期間７１０の終わりまで意図されたゼロ故障を可能にするのに十分であるかどうかを（次回の予定期間７１０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対して十分であるかどうかに従って）決定することを可能にする。したがって、図１３は、ランクｊの保全作業に関して十分であると特定された保全判定について、モデル１６が、ランクｊ＋１の後続の保全に関して、可能な保全判定の中から十分な保全判定を決定することを可能にすることを示す。
－ 実施対象の保全６に関して実行されたと仮定されるタスク９０で修正された、（実施対象の保全６の前日までの）機器２の製造及び保全ログ９、
－ 予定保全７に関して対象の可能な保全判定のタスク９０、
－ 使用ログ１１（実施対象の保全６の前日まで）と、それに続く、予定期間７０の間に実行されたと仮定されるシナリオ８、
－ 機器２の次のシナリオ８１（次回の予定期間７１０の途中であり、次回の予定保全７１の前日まで）、を適合させることによって、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして使用される。機器２の動作に必要な最小状態１７と比較して、次回の予定期間７１０の終わり（すなわち、次回の予定保全７１の前日）に対応する時点に対してモデル１６によってこのようにシミュレートされた機器２の予定状態１３０が機器２の動作基準に適合する場合、実施対象の保全６に続く予定保全７に関する保全判定は、次回の予定期間７１０の途中及び終わりまでに、次のシナリオ８１の文脈における動作中に故障がゼロになる十分な可能性を機器２に与えるのに十分であると考えることができる。このようにして再帰が確立される。実際に、実施対象の保全６（ランクｊの保全）の前日に（実施対象の保全６に対して十分であると決定され、実行されたと仮定される保全判定を考慮し、次回の予定動作期間７０の間に実行されたと仮定されるシナリオ８を考慮して）、モデル１６は、予定保全７（ランクｊ＋１の保全）に対する十分な保全判定、すなわち、次回の予定期間７１０の間及びその終わりまでに、次のシナリオ８１に対してゼロ故障を認可する判定を決定することを可能にした。更に、本発明は、実施対象の保全６の十分な判定を決定することを可能にする。したがって、モデル１６によるシミュレーションは、任意の予定保全７のための十分な保全判定シーケンスを再帰によって段階的に決定し、機器２の寿命における意図された予定保全７のランク（ランクｊ＋ｎの保全）までそれを行うことを可能にする。図１２及び図１３では、機器２のログ９及び１１に関連付けられた機器２が考慮され、（図１２では）使用シナリオ８が予定期間７０の間にあり、（図１３では）次回の予定期間７１０の間に次のシナリオ８１が続く。図１２及び図１３は、各予定保全作業７、７１の前日の機器２の予定状態１３０のステップごとのシミュレーション、並びに当該予定保全作業７、７１に関する十分な保全判定の繰り返しによる決定を示す。モデル１６は、（ランクｊの）実行される保全作業６に関する十分な保全判定を決定することを可能にし、次いで、モデル１６は、ランクｊ＋１の次回の予定保全７に関する十分な保全判定を決定することを可能にする。最初に、図１２は、実施対象の保全６に関する可能な保全判定について、モデル１６が、予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０を予測することを可能にすることを示している。したがって、特に、モデル１６は、（予定期間７０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に関して十分であるかどうかに応じて）当該可能な判定が予定期間７０の終わりまで意図されたゼロ故障を可能にするのに十分であるかどうかを決定することを可能にする。モデル１６は、明らかに、実施対象の保全６に関して、可能な保全判定の中で、十分な保全判定を決定することを可能にする。第２のステップにおいて、図１３は、ランクｊの保全作業に関して（この場合、実行されたと仮定される保全６に関して）十分であると特定された保全判定について、かつランクｊ＋１の次回の保全に関して（手近な場合、次回の予定保全７に関して）可能な保全判定について、モデル１６が、次回の予定期間７１０の終わりに機器２の予定状態１３０を予測することを可能にすることを示す。したがって、モデル１６は、この後者の可能な判定が、次回の予定期間７１０の終わりまで意図されたゼロ故障を可能にするのに十分であるかどうかを（次回の予定期間７１０の終わりにおける機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対して十分であるかどうかに従って）決定することを可能にする。したがって、図１３は、ランクｊの保全作業に関して十分であると特定された保全判定について、モデル１６が、ランクｊ＋１の後続の保全に関して、可能な保全判定の中から十分な保全判定を決定することを可能にすることを示す。
【0251】
図１２及び図１３に見られるように、システム１は、したがって、機器２の寿命における１つの保全作業から他の保全作業まで、すなわち、ランクｋの保全作業からランクｋ＋１の保全作業まで段階的に、十分な保全判定を再帰によって決定することを可能にする。特に、図１２及び図１３は、予定期間７０の過程における機器２の予定状態１３０を決定することと、次回の予定期間７１０の過程における機器２の予定状態１３０を決定することとの両方のために、モデル１６がどのように使用されるかを示す。図１２及び図１３は、実際に、両方の場合におけるモデル１６の入力引数の構成を示す。特に、各予定保全７の前日の予定状態１３０のステップごとのシミュレーションは、（図１３に見られるように）ランクｊ＋１の保全後の次回の予定期間７１０の予定状態１３０のシミュレーションが、（図１２に見られるように）シミュレーションがランクｊの保全に関して十分であると識別することを可能にした保全判定を統合するという事実による。同様に、本発明は、２つの予定期間７０、７１０の間に機器２の連続する予定状態１３０を段階的に決定する。この理由のために、実施対象の保全６（ランクｊの保全）及び予定保全７（ランクｊ＋１の保全）の各々に関する２回の保全判定と、当該予定期間７０、７１０の各々についての２つの使用シナリオ８、８１とが考慮される。この点に関して、図１４は、ポンプなどの機器２の予定状態１３０の２つの曲線の例を示す（この例では、その「流量Ｑ」材料インジケータ１２０に低減される）。
【0252】
モデル１６は、（ランクｊの保全からランクｊ＋１の保全までの）予定期間７０の種々の時点について、次いで（ランクｊ＋１の保全からランクｊ＋２の保全までの）後続の予定期間７１０の種々の時点について、ポンプの予定状態１３０を予測することを可能にする。特に、モデル１６のシミュレーションは、意図されたゼロ故障から利益を得るために、ランクｊ＋１の保全中にポンプに対して作業する必要があることを強調している（そうでなければ、ポンプは、曲線の点線の延長によって見ることができるように、ランクｊ＋２の保全前に故障が生じる）。
【0253】
図１４は、（ランクｊ＋１の当該保全の日に）ポンプに対して行われた保全判定に起因する、ランクｊ＋１の保全のいずれかの側での流量の断絶を特に強調している。ランクｊ＋１のこの保全判定は、ランクｊ＋２の保全の前日まで十分な流量を可能にするため、更に十分である。同様に、より一般的には、本発明は、機器２の寿命において考慮されることが意図されるのと同じ数の連続する予定期間７０、７１０の過程にある機器２の連続する予定状態１３０を段階的に決定する。この理由のために、シリーズの保全判定が、それぞれ、実施対象の保全６（ランクｊの保全）に関して、次いで、対象の予定期間７０、７１０に先行する種々の予定保全作業７、７１（ランクｊ＋１～ｊ＋ｋの保全）に関して考慮され、シリーズの使用シナリオ８、８１が、対象の予定期間７０、７１０の各々について考慮される。この点に関して、図１５は、ポンプなどの機器２の予定状態１３０の２つの全体的な曲線の例を示す（この例では、その「流量Ｑ」材料インジケータ１２０に低減される）。
【0254】
モデル１６は、ランクｊの保全とランクｊ＋ｋの保全との間の期間の種々の時点に対して、かつランクｊ＋ｋの保全とランクｊ＋ｎの保全との間の期間の種々の時点に対して、ポンプの予定状態１３０を予測することを可能にする。これらの曲線は、モデル１６のシミュレーションによる、２つの連続する保全作業の間の各動作期間（図１５の垂直の点線によって区切られた間隔）に対するポンプの連続する予定状態１３０の予測から得られる。
【0255】
したがって、ランクｊの保全とランクｊ＋ｎの保全との間の各動作期間中に意図されたゼロ故障から利益を得るために、ランクｊ＋ｋの保全中にポンプに対して作業する必要があることが強調される。同様に、図１５は、特に、（ランクｊ＋ｋの当該保全の日に）ポンプに対して実施対象の保全判定による、ランクｊ＋ｋの保全の両側の流量の断絶を強調している。
【0256】
したがって、本発明は、（所与の後続のシナリオ８１の文脈において、かつ予定保全７に十分であると決定された保全判定を考慮して）機器２の寿命における任意の後続の予定期間７１０の過程における任意の時点にあるように、機器２の予定状態１３０を決定することを可能にする。
【0257】
この予測能力のおかげで、前述と同様に、本発明は、機器２の寿命における後続の各予定期間７１０について、意図されたゼロ故障を損なうことなく機器の使用量を推し進めることができる制限、又はゼロ故障から利益を得るために最初に想定された使用量を制限すべき制限を識別することを可能にする。
【0258】
実際に、（所与の次のシナリオ８１の後、対応するサービス保全７に十分であると決定された保全判定を考慮に入れて）機器２の寿命における次の各予定期間７１０について、本発明は、
－ 前述と同様に、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８を決定し、
－ したがって、当該次回の予定期間７１０の過程で次のシナリオ８１におけるゼロ故障に適合する制限使用量を制限し、次回の予定保全７１の前日までそれを行い、
－ このように計算された予定使用条件１１０のこれらの最大制限１８は、前述と同様に、優先的に、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）によって、又は、次のシナリオ８１の目標値と当該次のシナリオ８１の少なくとも１つの制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８との間の偏差１８２によって、次のシナリオ８１に対する（当該予定保全７のためのタスク９０に関する）当該十分な保全判定の適合性を定量化し、
－ 前述と同様に、当該次回の予定期間７１０に対して有効な制限シナリオのセットを示すチャートを構築する。したがって、モデル１６によるシミュレーションは、任意の予定保全７に対するシリーズの十分な保全判定を、再帰的に、段階的に決定することを可能にし、意図された予定保全７のランクまでそれを行う。加えて、後続の予定期間７１０の各々について、モデル１６によって可能にされるシミュレーションは、当該十分な保全判定の各々について、対応するシナリオ８１の各制御可能な予定使用条件１１０についての最大制限１８、制限多角形１８１、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）、制限シナリオのチャートを決定することを可能にする。
－ 前述と同様に、制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８を決定し、
－ したがって、当該次回の予定期間７１０の過程で次のシナリオ８１におけるゼロ故障に適合する制限使用量を制限し、次回の予定保全７１の前日までそれを行い、
－ このように計算された予定使用条件１１０のこれらの最大制限１８は、前述と同様に、優先的に、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）によって、又は、次のシナリオ８１の目標値と当該次のシナリオ８１の少なくとも１つの制御可能な予定使用条件１１０の最大制限１８との間の偏差１８２によって、次のシナリオ８１に対する（当該予定保全７のためのタスク９０に関する）当該十分な保全判定の適合性を定量化し、
－ 前述と同様に、当該次回の予定期間７１０に対して有効な制限シナリオのセットを示すチャートを構築する。したがって、モデル１６によるシミュレーションは、任意の予定保全７に対するシリーズの十分な保全判定を、再帰的に、段階的に決定することを可能にし、意図された予定保全７のランクまでそれを行う。加えて、後続の予定期間７１０の各々について、モデル１６によって可能にされるシミュレーションは、当該十分な保全判定の各々について、対応するシナリオ８１の各制御可能な予定使用条件１１０についての最大制限１８、制限多角形１８１、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）、制限シナリオのチャートを決定することを可能にする。
【0259】
一実施形態によれば、当該最適な判定は、対応する保全のための少なくとも当該十分な判定から選択される。換言すれば、機器２の寿命における予定保全ステップ７ごとに、前述と同様に、十分であると決定された保全判定の中から最適な保全判定が選択され、保全６が行われる。当該最適な判定は、優先的には、考慮される各十分な保全判定によって許容される故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）に関して、又はシナリオ８の目標値と当該シナリオ８の予定使用条件１１０のうちの少なくとも１つに対する最大制限１８の値との間の少なくとも１つの偏差１８２に関して選択される。
【0260】
したがって、本発明は、機器２の寿命における各保全ステップについて最適な保全判定を決定し、機器の寿命における連続するシナリオ８を考慮に入れることによって、機器２の寿命における予定保全作業７の各々を最適化することを予知する。予定保全７のためのタスク９０の性質に関するこの判定は、機器の完全なログに対してカスタマイズされ、予定期間７０の終わりまでゼロ故障を可能にするためにシナリオ８に適しており、オペレータによって意図された故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）を可能にする。換言すれば、本発明は、機器２の残りの寿命における予定保全作業７の各々についてのシリーズの最適な保全判定を再帰によって決定する。更に、機器２の寿命における予定期間７０の各々について、本発明は、（対応するシナリオ８の各制御可能な予定使用条件１１０についての）最大制限１８、制限多角形１８１、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）、制限シナリオのチャートを決定し、最適であると特定された保全判定を考慮に入れてそのようにする。したがって、機器２の寿命における予定期間７０の各々について、本発明は、ゼロ故障を損なうことなく機器の使用量を推し進めることができる制限、又はゼロ故障から利益を得るために最初に想定される使用量を制限すべき制限を識別することを可能にする。換言すれば、本発明は、機器２の寿命の残りの期間における予定期間７０の各々について、機器２のシリーズの制限使用量を再帰的に決定する。
【0261】
前述したように、実施対象の保全６について、モデル１６は、十分な保全判定と不十分な保全判定とを区別することを可能にする。十分な保全判定の場合、保全判定は、予定期間７０の終わりまでゼロ故障を許容するのに十分であるという点で、使用シナリオ８に適している。不十分であると決定された保全判定の場合、使用シナリオ８の文脈における機器２の動作は、予定期間７０の終了前に機器２の故障をもたらす。後者の場合、故障日１９の計算は正当化される。したがって、一実施形態によれば、保全判定が不十分であり、（予定期間７０中の）予定状態１３０が当該最小状態１７未満である場合、当該不十分な保全判定について故障日１９が決定される。
【0262】
故障日１９は、予定状態１３０が最小状態１７に等しい時点に対応する。モデル１６によるシミュレーションは、この故障日１９を決定することを可能にする。これを行うために、実施対象の保全６に関する所与の不十分な保全の判定に対して、予定期間７０及びそのシナリオ８に対して、以下の手順が実施される。所与の時点は、シナリオ８の予定期間７０及び部分シナリオ８０の過程で考慮され、当該時点に対応する。モデル１６は、モデル１６への入力として提出された引数、すなわち、
－ 機器２の製造及び保全ログ９、
－ 実施対象の保全６に関して考慮される不十分な保全判定、
－ 機器２の使用ログ１１、
－ 予定期間７０の考慮される時点までに定義された部分シナリオ８０の文脈において予知される機器２の使用量、を適合させることによって、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして使用される。次に、モデル１６を使用して、当該時点に関して、当該時点における機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対応する数式を解く。考慮される不十分な保全判定に対して、かつシナリオ８に対して、故障日１９は、当該数式の解であると決定される。
－ 機器２の製造及び保全ログ９、
－ 実施対象の保全６に関して考慮される不十分な保全判定、
－ 機器２の使用ログ１１、
－ 予定期間７０の考慮される時点までに定義された部分シナリオ８０の文脈において予知される機器２の使用量、を適合させることによって、機器２にカスタマイズされたシミュレータとして使用される。次に、モデル１６を使用して、当該時点に関して、当該時点における機器２の予定状態１３０が最小状態１７に対応する数式を解く。考慮される不十分な保全判定に対して、かつシナリオ８に対して、故障日１９は、当該数式の解であると決定される。
【0263】
実施対象の保全６に関して想定される不十分な保全判定のために、機器２の故障日１９がこのように決定される。同じ手順を適用して、次回の予定期間７１０の間に、予定保全７に関する不十分な保全判定に関連し、次のシナリオ８１に関連する故障日１９を決定することができる。図１６は、そのログ９及び１１に関連付けられたポンプなどの機器２、（（ランクｊの）実施対象の保全６と（ランクｊ＋１の）次回の予定保全７との間に含まれる）予定期間７０の過程におけるシナリオ８、時点に関連付けられたシナリオ８の部分シナリオ８０、並びに実施対象の保全６に関して考慮される不十分な保全の判定を考慮する。図１６は、モデル１６が予定期間７０の種々の時点について予測することを可能にするポンプの予定状態１３０（この例では、その「流量Ｑ」材料インジケータ１２０に低減されている）の曲線を示す。
【0264】
経時的な予定状態１３０の曲線は、予定保全７の非日付の前の最小状態１７に相当する予定状態１３０に達するまで、経年劣化に起因して減少している。図示されたケースでは、可能な保全判定は、実際には不十分な判定であり、予定期間７０の終わりまで、最小状態１７よりも大きい予定状態１３０を許容しない。最小状態１７を有する曲線の切片は、ポンプの故障日１９に対応する。
【0265】
一実施形態によれば、十分であると特定された保全判定なしに実施対象の保全６について、かつ実施対象の当該保全６の少なくとも１つの所与の不十分な判定について、機器２の耐用年数の終了日は、当該保全判定に関連付けられた当該故障日１９であると決定される。換言すれば、実施対象の保全６に関して、（シナリオ８の文脈において、予定期間７０の途中及び終わりまでにゼロ故障を可能にするために）全ての可能な保全判定が不十分であると判明した場合、機器２はその寿命の終わりにあり、実施対象の保全６は、機器２の寿命における最後の保全に対応する。実施対象の保全６が、機器２の寿命における最後の保全として、所与の保全判定に対してこのように特定されるとき、機器２の耐用年数の終了日は、当該保全判定に関連付けられた故障日１９であると決定される。
【0266】
予定保全作業７が機器２の寿命における最後の保全として特定されると、同じ手順が適用されて、所与の保全判定及び次のシナリオ８１に関連付けられた機器２の耐用年数の終了日が決定される。
【0267】
一実施形態によれば、機器２の寿命における最後の保全として特定された、実施対象の保全６について（又は予定保全７について）、当該故障日１９、最終使用マージン（ＭＬＵ）、及び当該最後の保全判定のタスク９０の制約のうちの任意の組み合わせを最適化する保全判定が、可能な保全判定の中から選択される。
【0268】
換言すれば、機器２の寿命における最後の保全として特定される、実施対象の保全６について、全ての可能な保全判定が考慮される。当該保全判定の各々に対して、予定期間７０の過程における機器２に対して意図された最小動作期間（ＤＭＩＮ）、すなわち、当該保全判定に関するタスク９０の制約の関数として（すなわち、当該タスク９０の性質及び量の関数として）決定された最小動作期間が考慮される。
【0269】
例えば、トラックエンジンのような機器２の場合を考えると、機器２の寿命における最後の保全に関して５つの可能な保全判定が特定され、その各々に対して意図された最小動作期間（ＤＭＩＮ）が決定され、５つの可能な保全判定は、すなわち、
－ ディーゼルフィルタを交換する（３日に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮで）判定Ｅ１、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（意図された最小動作期間ＤＭＩＮは１．１ヶ月に等しい）、
－ （２ヶ月に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮで）噴射ポンプ及び噴射器を交換する判定Ｅ３、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（意図された最小動作期間ＤＭＩＮは２．１ヶ月に等しい）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、ディーゼルフィルタ、及びシリンダのセグメント化（１２ヶ月に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮを有する）を置き換える判定Ｅ５である。可能な保全判定の中で、各判定は、次いで、当該保全判定に関連する耐用年数延長期間（ＳＬＥ）（すなわち、機器２の寿命における当該最後の保全と機器２の耐用年数の終了日との間の期間）が、当該保全判定を考慮に入れて意図された最小動作期間（ＤＭＩＮ）と適合するかどうかに従って選択される（すなわち、ＳＬＥ＞ＤＭＩＮ）。
－ ディーゼルフィルタを交換する（３日に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮで）判定Ｅ１、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（意図された最小動作期間ＤＭＩＮは１．１ヶ月に等しい）、
－ （２ヶ月に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮで）噴射ポンプ及び噴射器を交換する判定Ｅ３、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（意図された最小動作期間ＤＭＩＮは２．１ヶ月に等しい）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、ディーゼルフィルタ、及びシリンダのセグメント化（１２ヶ月に等しい意図された最小動作期間ＤＭＩＮを有する）を置き換える判定Ｅ５である。可能な保全判定の中で、各判定は、次いで、当該保全判定に関連する耐用年数延長期間（ＳＬＥ）（すなわち、機器２の寿命における当該最後の保全と機器２の耐用年数の終了日との間の期間）が、当該保全判定を考慮に入れて意図された最小動作期間（ＤＭＩＮ）と適合するかどうかに従って選択される（すなわち、ＳＬＥ＞ＤＭＩＮ）。
【0270】
例えば、前述のトラックエンジンの場合は、エンジンの寿命中に実施される最後の保全に関して特定された５つの可能な保全判定とともに考慮され、その各々について、意図された最小動作期間（ＤＭＩＮ）並びに耐用年数延長期間（ＳＬＥ）が決定されており、５つの可能な保全判定は、すなわち、
－ ディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ１（３日の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び１ヶ月の延長ＳＬＥを有し、その場合、噴射器が制限要因である）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（１．１ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び１．５ヶ月の延長ＳＬＥで、噴射ポンプが制限要因である）、
－ 噴射ポンプ及び噴射器を交換する判定Ｅ３（２ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び０．５ヶ月の寿命延長ＳＬＥを有し、このときディーゼルフィルタは制限要因である）、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（２．１ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び６ヶ月の延長ＳＬＥを有し、セグメント化が制限要因である）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、ディーゼルフィルタ、及びシリンダのセグメント化を置き換える判定Ｅ５（１２ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び７ヶ月の延長ＳＬＥを有し、このときクランクシャフトが制限要因である）、である。
－ ディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ１（３日の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び１ヶ月の延長ＳＬＥを有し、その場合、噴射器が制限要因である）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（１．１ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び１．５ヶ月の延長ＳＬＥで、噴射ポンプが制限要因である）、
－ 噴射ポンプ及び噴射器を交換する判定Ｅ３（２ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び０．５ヶ月の寿命延長ＳＬＥを有し、このときディーゼルフィルタは制限要因である）、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（２．１ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び６ヶ月の延長ＳＬＥを有し、セグメント化が制限要因である）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、ディーゼルフィルタ、及びシリンダのセグメント化を置き換える判定Ｅ５（１２ヶ月の意図された最小動作期間ＤＭＩＮ及び７ヶ月の延長ＳＬＥを有し、このときクランクシャフトが制限要因である）、である。
【0271】
判定Ｅ３は、意図された最小動作期間ＤＭＩＮ（２ヶ月）に適合する耐用年数延長期間ＳＬＥ（０．５ヶ月）を許可しない。判定Ｅ５についても同様である。したがって、選択された判定は、判定Ｅ１、Ｅ２、及びＥ４であり、これらはそれぞれ、逆に、意図された最小動作期間ＤＭＩＮよりも長い耐用年数延長期間ＳＬＥを可能にする。機器２の寿命における最後の保全に関してこのように選択された各可能な保全判定に対して、本発明は、シナリオ８の各制御可能な予定使用条件１１０に対して、
－ 実施対象の当該保全の後の、機器２の意図された最小動作期間ＤＭＩＮの途中及び終わりまでのゼロ故障に適合する、最大可能制限として定義される最終使用量制限を決定する。本発明は、最大制限１８と同様の方法で、この最後の使用量制限を計算する。当該最後の使用量制限は、したがって、機器２の意図された最小動作期間ＤＭＩＮの終わりまでのゼロ故障に対する予定期間７０の過程で観察される制限使用量を制限する。
－ 当該制御可能な予定使用条件１１０についての、シナリオ８における目標値と最後の使用量制限の値との間の偏差１８２。
－ 実施対象の当該保全の後の、機器２の意図された最小動作期間ＤＭＩＮの途中及び終わりまでのゼロ故障に適合する、最大可能制限として定義される最終使用量制限を決定する。本発明は、最大制限１８と同様の方法で、この最後の使用量制限を計算する。当該最後の使用量制限は、したがって、機器２の意図された最小動作期間ＤＭＩＮの終わりまでのゼロ故障に対する予定期間７０の過程で観察される制限使用量を制限する。
－ 当該制御可能な予定使用条件１１０についての、シナリオ８における目標値と最後の使用量制限の値との間の偏差１８２。
【0272】
したがって、選択された各可能な保全判定に対して、最終使用マージン（ＭＬＵ）は、当該偏差の平均であるとして（すなわち、故障前使用マージン（ＭＵＢＦ）の計算と同様の方法で）、シナリオ８の全ての制御可能な予定使用条件１１０に対して推定される。
【0273】
例えば、前述のトラックエンジンの場合が考慮され、その３つの可能な保全判定（Ｅ１、Ｅ２、及びＥ４）が、機器の寿命における最後の保全に関して選択され、その各々について、最終使用マージン（ＭＬＵ）が計算され、保全判定は、すなわち、
－ ディーゼルフィルタを（３％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ１、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを（４％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ２、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを（１２％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ４である。次に、以前に選択された最後の保全判定の中から、最適な最後の保全判定が、非限定的に最後の保全判定として決定され、
－ 耐用年数延長期間（ＳＬＥ）を最適化し、
－ 最終使用マージン（ＭＬＵ）を最適化し、
－ 又は、当該耐用年数延長期間ＳＬＥと当該最小動作期間ＤＭＩＮとの間の差であると定義される最終保全効率（ＬＭＥ）を最適化し、当該差は当該耐用年数延長期間ＳＬＥに関連し（すなわち、ＬＭＥ＝１－ＤＭＩＮ／ＳＬＥ）、
－ 又は、任意の他の基準を最適化し、オペレータの裁量で、耐用年数延長期間（ＳＬＥ）、最終使用マージン（ＭＬＵ）、及び最終保全効率（ＬＭＥ）のうちの少なくとも２つの基準を組み合わせ、
－ そうでなければ、前述の基準に適合する保全判定がない場合、機器２を新しいものとして交換する判定である。
－ ディーゼルフィルタを（３％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ１、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを（４％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ２、
－ 噴射ポンプ、噴射器及びディーゼルフィルタを（１２％のマージンＭＬＵで）交換する判定Ｅ４である。次に、以前に選択された最後の保全判定の中から、最適な最後の保全判定が、非限定的に最後の保全判定として決定され、
－ 耐用年数延長期間（ＳＬＥ）を最適化し、
－ 最終使用マージン（ＭＬＵ）を最適化し、
－ 又は、当該耐用年数延長期間ＳＬＥと当該最小動作期間ＤＭＩＮとの間の差であると定義される最終保全効率（ＬＭＥ）を最適化し、当該差は当該耐用年数延長期間ＳＬＥに関連し（すなわち、ＬＭＥ＝１－ＤＭＩＮ／ＳＬＥ）、
－ 又は、任意の他の基準を最適化し、オペレータの裁量で、耐用年数延長期間（ＳＬＥ）、最終使用マージン（ＭＬＵ）、及び最終保全効率（ＬＭＥ）のうちの少なくとも２つの基準を組み合わせ、
－ そうでなければ、前述の基準に適合する保全判定がない場合、機器２を新しいものとして交換する判定である。
【0274】
例えば、前述のトラックエンジンの場合が考慮され、その３つの可能な保全判定（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ４）は、（条件ＳＬＥ＞ＤＭＩＮを可能にするために）機器２の寿命における最後の保全に関して選択され、保全判定は、すなわち、
－ ディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ１（１ヶ月の延長ＳＬＥ、９０％の効率ＬＭＥ、及び３％のマージンＭＬＵを有する）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（１．５ヶ月の延長ＳＬＥ、２６％の効率ＬＭＥ、及び４％のマージンＭＬＵを有する）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（６ヶ月の延長ＳＬＥ、６５％の効率ＬＭＥ、及び１２％のマージンＭＬＵを有する）である。
－ ディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ１（１ヶ月の延長ＳＬＥ、９０％の効率ＬＭＥ、及び３％のマージンＭＬＵを有する）、
－ 噴射器及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ２（１．５ヶ月の延長ＳＬＥ、２６％の効率ＬＭＥ、及び４％のマージンＭＬＵを有する）、
－ 噴射ポンプ、噴射器、及びディーゼルフィルタを交換する判定Ｅ４（６ヶ月の延長ＳＬＥ、６５％の効率ＬＭＥ、及び１２％のマージンＭＬＵを有する）である。
【0275】
更に、この例では、耐用年数延長期間（ＳＬＥ）、最終使用マージン（ＭＬＵ）及び最終保全効率（ＬＭＥ）を同時に最適化する基準に従って、最後の保全のための最適な判定を選択することが選択される。
【0276】
判定Ｅ１及びＥ２は、動作の観点からは意味をなさない（耐用年数延長期間ＳＬＥは、１ヶ月及び１．５ヶ月のみである）。更に、これらの判定は、故障前に過度に低い使用信頼度を提供する（３％及び４％のマージンＭＬＵを有する）。逆に、判定Ｅ４は、６ヶ月の耐用年数延長期間ＳＬＥ、故障前の許容可能な使用信頼度（マージンＭＬＵ＞１０％）、及び非常に許容可能な効率ＬＭＥ（６５％）で、動作的にはるかに理にかなっている。
【0277】
したがって、エンジンの寿命におけるこの最後の保全の日に、エンジンを新品として交換せず、最後の保全判定Ｅ４（すなわち、噴射ポンプ、噴射器、及びディーゼルフィルタの交換を含むもの）を実行することが合理的である。したがって、本発明は、エンジンの耐用年数延長期間を指示することを予知する。したがって、機器２の寿命における最後の保全として特定された実施対象の保全６について、本発明は、可能な保全判定の中から、当該耐用年数延長期間ＳＬＥ（当該故障日１９を考慮に入れる）、最終使用マージン（ＭＬＵ）、及び最終保全効率ＬＭＥ（継続時間ＤＭＩＮ、したがって当該最後の保全のタスク９０の制約を考慮に入れる）の中の任意の組み合わせを最適化するものを選択する。したがって、本発明は、機器２の耐用年数延長期間を指示することを予知し、したがって、機器２の最適な耐用年数を決定する。機器の耐用年数を延長するためのこの指示は、機器２の製造及び保全ログ９と使用ログ１１の両方、並びに機器２の耐用年数延長期間の文脈における機器２の使用シナリオ８を考慮に入れることに留意されたい。
【0278】
同じ手順を適用して、機器２の寿命の最後の保全として特定され、次のシナリオ８１に関連付けられた任意の予定保全７に関して、最後の保全の最適な判定を決定することができる。
【0279】
一実施形態によれば、本発明は、機器２を製造する４ための最適な判定、すなわち、予定期間７０の終わりに、シナリオ８のために機器２の予定状態１３０を最適化する製造プロセス４のクリティカルタスク９０を決定する。この理由のために、当該機器２の同じシリーズの少なくとも２つのダミー機器に対して、別々の製造判定に関連付けられ、
－ 当該少なくとも２つの製造判定及び少なくとも１つの予定使用シナリオ８を当該モデル１６に提出することによってシミュレーションが実施され、
－ モデル１６は、当該２つのダミー機器の各々について少なくとも１つの予定状態１３０を生成し、
－ 当該少なくとも２つの製造判定のうちの１つが、当該２つのダミー機器の予定状態１３０に応じて選択され、
－ 選択された製造判定は設計者／製造者にアクセス可能である。換言すれば、本発明は、種々の可能な製造判定４（すなわち、当該製造プロセス４のためのクリティカルタスク９０の種々の可能な組み合わせ）を考慮する。シリーズの１つのダミー機器は、各組み合わせに関連付けられる。
－ 当該少なくとも２つの製造判定及び少なくとも１つの予定使用シナリオ８を当該モデル１６に提出することによってシミュレーションが実施され、
－ モデル１６は、当該２つのダミー機器の各々について少なくとも１つの予定状態１３０を生成し、
－ 当該少なくとも２つの製造判定のうちの１つが、当該２つのダミー機器の予定状態１３０に応じて選択され、
－ 選択された製造判定は設計者／製造者にアクセス可能である。換言すれば、本発明は、種々の可能な製造判定４（すなわち、当該製造プロセス４のためのクリティカルタスク９０の種々の可能な組み合わせ）を考慮する。シリーズの１つのダミー機器は、各組み合わせに関連付けられる。
【0280】
例えば、製造プロセス４のクリティカルタスク９０が以下のタスク９０に低減される、ポンプなどの機器２の場合を考える。
－ 軸受のタイプのための２つの可能なオプション：タイプＡ及びＢを有する「ポンプ軸受を配置し、選択する」、
－ インペラのタイプのための３つの可能なオプション：タイプＡ、Ｂ及びＣを有する「ポンプインペラを配置し、選択する」。
－ 軸受のタイプのための２つの可能なオプション：タイプＡ及びＢを有する「ポンプ軸受を配置し、選択する」、
－ インペラのタイプのための３つの可能なオプション：タイプＡ、Ｂ及びＣを有する「ポンプインペラを配置し、選択する」。
【0281】
したがって、製造プロセス４のクリティカルタスク９０の種々の可能な組み合わせ（すなわち、製造プロセス４の種々の可能な判定）は、６つの組み合わせである［軸受のタイプ；インペラの種類］：［Ａ；Ａ］［Ａ］；Ｂ］［Ａ］；Ｃ］［Ｂ］；Ａ］［Ｂ］；Ｂ］［Ｂ］；Ｃ］。したがって、種々のダミー機器が考慮され、施設３において実行されたと仮定され、使用ログ１１（考慮される全てのダミー機器に対して同一である）のコンテキストにおいて第１の動作期間５（単一の動作期間に低減される、すなわち、いかなる先行保全１０も含まない）の間に動作したと仮定される、製造４の種々の可能な組み合わせの中からの製造判定４にそれぞれ関連付けられる。（考慮される全てのダミー機器に対して同一の）実施対象の保全６に関する保全判定に加えて、（考慮される全てのダミー機器に対して同一の）シナリオ８が考慮される。
【0282】
各ダミー機器に対して、本発明は、入力として提出された引数をモデル１６に適合させることによって、予定期間７０の終わりにおける当該ダミー機器の予定状態１３０を決定するために、当該ダミー機器にカスタマイズされたシミュレータとして当該モデル１６を使用し、引数は、
－ 製造及び保全ログ９（当該ダミー機器に固有の製造判定４に低減される）、
－ 実施対象の保全６に関する保全判定（考慮される全てのダミー機器に共通）、
－ 使用ログ１１（考慮される全てのダミー機器に共通）、
－ シナリオ８（考慮される全てのダミー機器に共通）、である。
－ 製造及び保全ログ９（当該ダミー機器に固有の製造判定４に低減される）、
－ 実施対象の保全６に関する保全判定（考慮される全てのダミー機器に共通）、
－ 使用ログ１１（考慮される全てのダミー機器に共通）、
－ シナリオ８（考慮される全てのダミー機器に共通）、である。
【0283】
したがって、それぞれの製造判定４（及び考慮される任意の他のパラメータ）に関連付けられた全てのダミー機器について、当該ダミー機器の予定状態１３０が、予定期間７０の終わりに比較される。当該予定状態１３０が比較されると、最良の予定状態１３０は最良の製造判定４（クリティカルな製造４タスク９０の最良の組み合わせ）を示す。
【0284】
一実施形態によれば、モデル１６によるシミュレーションは、最適な製造判定４、すなわち機器２の最適なライフサイクルを最適化するタスク９０を決定し（最適なライフサイクルは、機器２の寿命における予定保全作業７、７１の各々に対して実施対象の保全６に対するシリーズの最適な保全判定、機器２の寿命における予定期間７０、７１０の各々に対するシリーズの制限使用量（すなわち、最大制限１８）、並びに機器２の最適な耐用年数を含む）、所与の使用プロファイル（機器２の寿命における種々の予定期間７０、７１０に対するシリーズのシナリオ８、８１のセット）に対してこれを行う。これを行うために、２つの別個の製造判定４に関連付けられた、当該機器２の同じシリーズの少なくとも２つのダミー機器について、
－ 再帰シミュレーションが、当該少なくとも２つの製造判定４の各々に対して同様に実施されて、シリーズの最適な保全判定、シリーズの最大制限１８、並びにダミー機器の最適な耐用年数を決定し、
－ 最適な製造判定４は、当該シミュレーションの結果の関数として選択され、
－ 選択された最適な製造判定４は、当該設計者／製造者にアクセス可能である。換言すれば、モデル１６は、（前に見たように）実際の機器２の場合と同じ方法で、同じシリーズのダミー機器の予定状態１３０をシミュレートすることができるため、本発明は、実際の機器２の場合と同じ方法で、当該ダミー機器の最適なライフサイクルを決定する。好ましくは、ダミー機器と同じ数の最適ライフサイクルシミュレーション（すなわち、可能な製造判定４と同じ数のシミュレーション）がこのように実施される。次いで、最適な製造判定４が、当該シミュレーションの結果に応じて、すなわち、最良の最適なライフサイクルを認可するものとして選択される。したがって、システム１は、製造者の利益のために、シリーズの機器２の完全なライフサイクルを最適化する製造判定４を決定することを可能にする。別の実施形態によれば、モデル１６はまた、使用条件１１０に対する機器２の挙動（特に、予定状態１３０、最適なライフサイクル）の感度を評価し、各使用条件１１０に対する最適な値を識別することを可能にし、これは、使用条件１１０に対する機器の保護を高めるための、又は更には機器の動作点を最適化するための非常に多くの可能な手法を示す。
－ 再帰シミュレーションが、当該少なくとも２つの製造判定４の各々に対して同様に実施されて、シリーズの最適な保全判定、シリーズの最大制限１８、並びにダミー機器の最適な耐用年数を決定し、
－ 最適な製造判定４は、当該シミュレーションの結果の関数として選択され、
－ 選択された最適な製造判定４は、当該設計者／製造者にアクセス可能である。換言すれば、モデル１６は、（前に見たように）実際の機器２の場合と同じ方法で、同じシリーズのダミー機器の予定状態１３０をシミュレートすることができるため、本発明は、実際の機器２の場合と同じ方法で、当該ダミー機器の最適なライフサイクルを決定する。好ましくは、ダミー機器と同じ数の最適ライフサイクルシミュレーション（すなわち、可能な製造判定４と同じ数のシミュレーション）がこのように実施される。次いで、最適な製造判定４が、当該シミュレーションの結果に応じて、すなわち、最良の最適なライフサイクルを認可するものとして選択される。したがって、システム１は、製造者の利益のために、シリーズの機器２の完全なライフサイクルを最適化する製造判定４を決定することを可能にする。別の実施形態によれば、モデル１６はまた、使用条件１１０に対する機器２の挙動（特に、予定状態１３０、最適なライフサイクル）の感度を評価し、各使用条件１１０に対する最適な値を識別することを可能にし、これは、使用条件１１０に対する機器の保護を高めるための、又は更には機器の動作点を最適化するための非常に多くの可能な手法を示す。
【0285】
一実施形態によれば、本発明は、それらの施設３のフリート（例えば、車両のフリート）に組み込まれた、それらが使用するシリーズの全ての機器２の全体的な監視をオペレータに提供する。これを行うために、システム１は、単一のオペレータに属する当該シリーズの複数の機器２のフリートに適用される。当該機器２の各々について取得された結果は組み合わされ、当該結果は、次いで、少なくとも当該オペレータにとってアクセス可能である。
【0286】
換言すれば、システム１は、所与のオペレータに配信し、１つ以上の意図された使用プロファイル（すなわち、各機器２の耐用年数の短期及び長期にわたる使用シナリオ８、８１の全て）について、それらのフリートの各機器２の最適なライフサイクルに関する情報を常にリフレッシュし、すなわち、特に、
－ 各機器２についての将来の最適な保全のスケジュール（すなわち、実施対象の保全６及び各機器２の耐用年数における予定保全作業７、７１のセットに関するシリーズの最適な保全判定）、
－ その耐用年数の長期間にわたる（すなわち、各機器２の耐用年数における、及びシナリオ８、８１の文脈における、動作７０、７１０の各予定期間についての）各機器２についてのシリーズの可能な制限使用量、
－ 各機器２の最適な耐用年数、をリフレッシュする。次に、システム１は、
－ 「サプライチェーン」における従事者の利益のために、各機器２の寿命において実施対象の保全作業の各々に（すなわち、各機器２の耐用年数において実施対象の保全６及び全ての将来の予定保全作業７、７１に）必要な部品の性質、
－ 保全技術者の利益のために、産業保全のスケジューリング（実施対象の保全６のために実施対象のタスク９０の性質、及び各機器２の耐用年数における全ての将来の予定保全作業７、７１）、
－ オペレータの利益のために、各機器２の寿命における将来の保全作業の制約の全て（総コストを含む）（実施対象の保全６について、かつ各機器２の耐用年数における将来の予定保全作業７、７１の全てについて）、
－ オペレータの利益のために、その耐用年数の長期間にわたって、各機器２の可能な将来の使用量のスケジューリング、及び以前に決定された制限使用量に関するスケジューリングを、適時に予測し、常にリフレッシュすることを可能にする。したがって、システム１は、特に、
－ 各機器２の寿命中に、機器２の残留値を常に評価し、リフレッシュすること、
－ 各機器２が構成する資産の客観的価格を決定し、したがって、機器２を維持又は再販売する判定を適切に通知すること、を可能にする。トラックなどの機器２のフリートの例を考える。システム１は、当該トラックのフリートのオペレータに対して以下の質問に回答することを可能にする。
－ 異なる地理的領域（例えば、ロシア、セネガル、フランスなど）に関連付けられた異なる動作プロファイル（例えば、輸送される積荷、移動される走行距離、平均速度、使用される経路の平均勾配、周囲空気温度に関する）に対して、２つの連続する保全作業の間のオペレータによる複数の新しいトラックの最大可能使用量は何か？
－ オペレータは、彼らの耐用年数の半分に達し、彼らが取り除くことを意図している複数のトラックを持っている。それらのそれぞれのログ９及び１１を考慮に入れ、それらが動作される世界の地域に特有のそれらの動作プロファイルを考慮に入れて、各トラックの残りの潜在能力は何か（輸送される積荷、移動される走行距離、平均速度、耐用年数に関して）、及びそれらの耐用年数の残りの間の予定保全７の総コストはどれか？オペレータは、各トラックに対してどのような価格を求めることができるか？
－ オペレータは、今までセネガルで動作されてきた複数のトラックを所有し、それらの耐用年数の終わりに近づいている。セネガルに特有の標準的な使用プロファイル及びフランスにおける特有のプロファイルを考慮し、それらのそれぞれの使用量及び保全ログを考慮すると、セネガルにおいてトラックを動作し続けるか、又はそれらをフランスに再配車することがより良好であるか？
－ 動作しているフリート内の各トラックについて、そのログ９及び１１を考慮に入れ、その最適な寿命終了日を考慮に入れ、耐用年数の終わりまでの最大可能使用量を考慮に入れ、将来の保全の総費用を考慮に入れて、対象のトラックを使用することが収益性を失う時期は？
－ 各機器２についての将来の最適な保全のスケジュール（すなわち、実施対象の保全６及び各機器２の耐用年数における予定保全作業７、７１のセットに関するシリーズの最適な保全判定）、
－ その耐用年数の長期間にわたる（すなわち、各機器２の耐用年数における、及びシナリオ８、８１の文脈における、動作７０、７１０の各予定期間についての）各機器２についてのシリーズの可能な制限使用量、
－ 各機器２の最適な耐用年数、をリフレッシュする。次に、システム１は、
－ 「サプライチェーン」における従事者の利益のために、各機器２の寿命において実施対象の保全作業の各々に（すなわち、各機器２の耐用年数において実施対象の保全６及び全ての将来の予定保全作業７、７１に）必要な部品の性質、
－ 保全技術者の利益のために、産業保全のスケジューリング（実施対象の保全６のために実施対象のタスク９０の性質、及び各機器２の耐用年数における全ての将来の予定保全作業７、７１）、
－ オペレータの利益のために、各機器２の寿命における将来の保全作業の制約の全て（総コストを含む）（実施対象の保全６について、かつ各機器２の耐用年数における将来の予定保全作業７、７１の全てについて）、
－ オペレータの利益のために、その耐用年数の長期間にわたって、各機器２の可能な将来の使用量のスケジューリング、及び以前に決定された制限使用量に関するスケジューリングを、適時に予測し、常にリフレッシュすることを可能にする。したがって、システム１は、特に、
－ 各機器２の寿命中に、機器２の残留値を常に評価し、リフレッシュすること、
－ 各機器２が構成する資産の客観的価格を決定し、したがって、機器２を維持又は再販売する判定を適切に通知すること、を可能にする。トラックなどの機器２のフリートの例を考える。システム１は、当該トラックのフリートのオペレータに対して以下の質問に回答することを可能にする。
－ 異なる地理的領域（例えば、ロシア、セネガル、フランスなど）に関連付けられた異なる動作プロファイル（例えば、輸送される積荷、移動される走行距離、平均速度、使用される経路の平均勾配、周囲空気温度に関する）に対して、２つの連続する保全作業の間のオペレータによる複数の新しいトラックの最大可能使用量は何か？
－ オペレータは、彼らの耐用年数の半分に達し、彼らが取り除くことを意図している複数のトラックを持っている。それらのそれぞれのログ９及び１１を考慮に入れ、それらが動作される世界の地域に特有のそれらの動作プロファイルを考慮に入れて、各トラックの残りの潜在能力は何か（輸送される積荷、移動される走行距離、平均速度、耐用年数に関して）、及びそれらの耐用年数の残りの間の予定保全７の総コストはどれか？オペレータは、各トラックに対してどのような価格を求めることができるか？
－ オペレータは、今までセネガルで動作されてきた複数のトラックを所有し、それらの耐用年数の終わりに近づいている。セネガルに特有の標準的な使用プロファイル及びフランスにおける特有のプロファイルを考慮し、それらのそれぞれの使用量及び保全ログを考慮すると、セネガルにおいてトラックを動作し続けるか、又はそれらをフランスに再配車することがより良好であるか？
－ 動作しているフリート内の各トラックについて、そのログ９及び１１を考慮に入れ、その最適な寿命終了日を考慮に入れ、耐用年数の終わりまでの最大可能使用量を考慮に入れ、将来の保全の総費用を考慮に入れて、対象のトラックを使用することが収益性を失う時期は？
【0287】
本発明は、これらの質問に答えるために、フリートの各トラックに固有の最適なライフサイクルの情報を、意図された周期で、又は更にはリアルタイムでリフレッシュすることを可能にし、したがって、本発明は、これらのトラックが表す資産の管理に関して、正しいタイミングで最適化された判定を可能にする。したがって、システム１は、オペレータのフリートの各機器２の最適なライフサイクルの情報を、常に、又は更にはリアルタイムで、意図された周期性でリフレッシュすることを可能にし、これは、オペレータ及び保全技術者の利益のために、最適化された十分に予測された判定を可能にする。
【0288】
本発明は、所与のシリーズの機器２の設計、製造、保全、及び使用量の制御を大幅に改善することを可能にし、各機器２の耐用年数の長期可視性を有する。したがって、本発明は、設計者、製造者、保全技術者、及びオペレータの利益のために、制御、安全性、及び使用量の信頼性、並びに経済的利益に関して以下の利益を可能にする。
【0289】
本発明は、所与の機器２についての最適な動作及び保全の判定が短期間を含む（すなわち、それらが、実施対象の保全６及び予定期間７０の間の使用量に関連する）とき、これらの判定の制御へのアクセスを解除する。
【0290】
一方では、本発明は、実施対象の保全６のための最適な保全判定を決定することを可能にする。この判定は、機器２の完全なログ（製造及び保全ログ９及び使用ログ１１）にカスタマイズされ、次回の予定保全７の日付までゼロ故障を可能にするために当該保全後の機器２の意図された使用量（シナリオ８）に適合され、予定期間７０にわたって意図されたゼロ故障に適合する使用量制限を意図された限り押し戻す。
【0291】
他方、本発明は、制御された方法で故障の不確実性を排除する。動作中、本発明は、実際に、オペレータに、次回の保全までのゼロ故障に適合する制限使用量のリアルタイムでリフレッシュされる情報を提供し、次いで、オペレータは、意図されたゼロ故障を損なうことなく機器２の使用量を押し上げることができる制限、又は意図されたゼロ故障から利益を得るために使用量を制限しなければならない制限を知る。したがって、本発明は、機器２及び施設３の安全性及び使用信頼度へのアクセスを解除する。
【0292】
実際に、動作中の故障の不確実性を制御された方法で排除することによって、本発明はパラダイムシフトである。オペレータは、故障が生じるかどうか、又は故障予測が正しいかどうかを知る必要はもはやない。ここで、故障の日付（例えば、次回の予定保全７の日付）だけでなく、故障前使用マージン（又は、シナリオ８の意図された使用量とゼロ故障に適合する制限使用量との間のマージン）も判定するのはオペレータであり、ここで、意図されたゼロ故障に適合するように機器２の使用量を制御するのはオペレータである。
【0293】
したがって、本発明は、機器２の可用性（又は、機器２の可用性が施設３の安全性の前提条件である場合には、施設３の安全性）の厳しい要件を満たす真の応答を提供する。従って、本発明から短期的な経済的利点が得られる。
【0294】
実施対象の保全６のステップにおいて、並びに予定期間７０中の機器２の動作の過程において、本発明は、（最適な保全判定へのアクセスによって、次いで、ゼロ故障に適合する制限使用量のリフレッシュされた知識によって）機器２に関する動作中の故障の不確実性を排除し、制御された方法でそれを行う。
【0295】
したがって、一方では、本発明は、オペレータによって意図された施設３の全生産時間を可能にする。他方では、本発明は、したがって、保全及び動作に関して優れた信頼性保証を可能にし、したがって、本発明は、保全技術者及びオペレータの保険契約を更に最適化することを可能にする。本発明はまた、長期間を含む動作及び保全判定の制御へのアクセスをロック解除する。
【0296】
実際に、機器２の長期使用量に関して、本発明は、（機器２の制限使用量及びその最適な耐用年数のリフレッシュされた情報によって）その耐用年数の残りの長期間にわたって当該機器２から行われ得る使用量を予測して、機器２の可能性を適時にかつ常に決定することを可能にする。
【0297】
機器２の長期間にわたる保全に関して、本発明はまた、適時に、常に、機器２の耐用年数の長期間にわたって（及び機器の各可能な使用プロファイルについて）、種々の将来の保全作業のための産業タスク、将来の保全の総費用、必要かつ十分な予備部品の在庫を予測することを可能にする（したがって、サプライチェーンについて、予備部品の予知せぬ必要性に直面する応答性の制約を低減する）。
【0298】
加えて、本発明は、機器２の寿命中に常に、機器２の寿命中に残っている予定保全７の総費用として最大残存潜在能力を評価及びリフレッシュすることを可能にするため、本発明はまた、機器２の寿命中に常に、機器の残存価値を決定すること、並びに関連する方法で機器を保持又は再販売する判定を通知することを可能にする。
【0299】
したがって、機器２又は機器のフリートについての最適なライフサイクル情報を意図された周期性で、又は更にはリアルタイムでリフレッシュすることは、これらの機器が表す資産の管理に関して、正しいタイミングでの最適化された判定を可能にする。本発明はまた、設計者／製造者の市場戦略を最適化することによって、かつ設計及び製造に関して優れた信頼性保証を可能にすることによって、シリーズの機器２の設計及び製造選択をより良好に制御することを可能にする。この制御の増加は、設計者／製造者の保険契約を可能にする最適化による経済的利益を伴う。一方では、本発明は、設計者／製造者の市場戦略（市場ポジショニング）を最適化することを可能にする。
【0300】
機器２が意図される市場区分に関連付けられた使用プロファイルについて、本発明は、実際に、関連するメトリクス（目標使用量と制限使用量との間のマージン、最適な耐用年数、最適な製造コスト、及び耐用年数にわたる保全スケジュール）を生成することによって、機器２の最適なライフサイクルを特徴付けることを可能にする。これらのメトリックは、対象のセグメントに対する機器２の適合性を評価することを可能にする。したがって、本発明は、設計者／製造者が以下を行うことを可能にする。
－ 市場戦略の観点からの利益：設計者／製造者は、したがって、機器２がセグメントに対する適合性を最適化するセグメントのターゲットを優先することができる。
－ 市場ポジショニングに関する利益：設計者／製造者は、したがって、顧客及び競合相手、サポートモデルのメトリクスに関して、セグメントのニーズに対する機器２の適合性をより良く主張することができる。他方で、本発明はまた、設計及び製造に関して優れた信頼性の保証を可能にする。本発明は、実際に、所与の使用プロファイルに適合された（例えば、所与の地理的セグメントと交差する所与の市場セグメントに適合された）最適な製造パラメータを決定することを可能にする。本発明はまた、所与の使用プロファイルに対して設計を最適化するための可能な手法を決定することを可能にする。したがって、本発明は、設計者／製造者の保険契約を更に最適化することを可能にする。このため、本発明は、機能評価とデータとの交差を体系化し、データの処理における機能評価の考慮を改善することによって、従来の機械学習プロジェクトを考慮すると、特にそのモデル１６において、破壊的である。その際に、本発明は、単純な故障予測よりも関連があり、より強力であり、より一般的な用途を提供するため、特に最新技術に関して、特に予測保全技術の観点から破壊的である。
－ 市場戦略の観点からの利益：設計者／製造者は、したがって、機器２がセグメントに対する適合性を最適化するセグメントのターゲットを優先することができる。
－ 市場ポジショニングに関する利益：設計者／製造者は、したがって、顧客及び競合相手、サポートモデルのメトリクスに関して、セグメントのニーズに対する機器２の適合性をより良く主張することができる。他方で、本発明はまた、設計及び製造に関して優れた信頼性の保証を可能にする。本発明は、実際に、所与の使用プロファイルに適合された（例えば、所与の地理的セグメントと交差する所与の市場セグメントに適合された）最適な製造パラメータを決定することを可能にする。本発明はまた、所与の使用プロファイルに対して設計を最適化するための可能な手法を決定することを可能にする。したがって、本発明は、設計者／製造者の保険契約を更に最適化することを可能にする。このため、本発明は、機能評価とデータとの交差を体系化し、データの処理における機能評価の考慮を改善することによって、従来の機械学習プロジェクトを考慮すると、特にそのモデル１６において、破壊的である。その際に、本発明は、単純な故障予測よりも関連があり、より強力であり、より一般的な用途を提供するため、特に最新技術に関して、特に予測保全技術の観点から破壊的である。
【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】
【国際調査報告】