JP2000155700A - 品質情報収集診断システムおよびその方法 - Google Patents

品質情報収集診断システムおよびその方法

Info

Publication number
JP2000155700A
JP2000155700A JP11141161A JP14116199A JP2000155700A JP 2000155700 A JP2000155700 A JP 2000155700A JP 11141161 A JP11141161 A JP 11141161A JP 14116199 A JP14116199 A JP 14116199A JP 2000155700 A JP2000155700 A JP 2000155700A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
failure
product
information
repair
analysis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP11141161A
Other languages
English (en)
Inventor
Tsutomu Tsuyama
努 津山
Shigeru Sato
茂 佐藤
Kayo Tsunekawa
佳世 恒川
Sadao Shimosha
貞夫 下社
Koichi Higano
幸一 日向野
Toshiro Namiki
俊郎 並木
Mitsuzo Morito
光蔵 森戸
Chikaaki Yamaguchi
親昭 山口
Toshimasa Harada
敏正 原田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP11141161A priority Critical patent/JP2000155700A/ja
Publication of JP2000155700A publication Critical patent/JP2000155700A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)

Abstract

(57)【要約】 (修正有) 【課題】システムのユーザがフィールドにおいて現実に
発生する製品の故障や品質上の不具合に基づいた細かい
検索や解析の条件を設定でき、しかもそれらの要因の追
求が短時間でできる品質データの解析手段を、コスト・
パフォーマンスの高い品質情報収集診断システムを提供
する。 【解決手段】品質情報収集診断システムを、市場におけ
る製品の故障と該故障の修理に関する情報を前記製品に
関する情報と共に蓄積する情報蓄積手段と、市場におけ
る製品の故障の情報に基づいてこの製品の故障個所を推
定する故障診断手段と、情報蓄積手段に蓄積した製品の
故障とこの故障の修理に関する情報を呼び出す機能を備
えた計算器手段とを備えて構成し、情報蓄積手段と故障
診断手段と計算器手段とをネットワークで接続した。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、機器の故障の現象から
因果関係を探索し、原因や対策を表示するシステムとそ
の方法ならびに、顧客における製品の品質に関する情報
を収集し、蓄積した情報を検索・解析するシステムとそ
の方式に関する。
【0002】
【従来の技術】従来の、機器の故障診断について、例え
ば特開平2-161567では画面に故障の因果関係を表した樹
木を表示し、対話型操作により原因の方向に向かって対
象事象を適宜移動させながら診断を行っているが、診断
の対象となる機器から情報を得る手段とその情報の診断
方法を実施する場所または装置に伝える手段について考
慮されていない。また、樹木を探索する上で判断基準の
一つとなる因果関係の強さを表す確率に関する概念がな
く、その確率と樹木の形状を診断結果によって更新する
手段についても考慮されていない。以上の理由により、
従来の技術では機器の故障診断を行う上で実用性に欠け
る面があった。
【0003】また、顧客における製品の品質に関する情
報の収集・解析について、例えば特開昭60-176547号で
はバーコードによる製品の故障情報の入力方法が提案さ
れているが、データの蓄積・管理方法および検索・解析
方法については明らかにしていない。また、故障情報に
ついても「不良内容」としているだけで実現性に乏し
い。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術におい
ては、まず第一に診断の根拠となるデータの正確さにつ
いて配慮がされておらず、システムが行う診断の精度に
疑問がある。第二に、診断の根拠となるデータの構築、
すなわち故障の因果関係の入力について、AIツールを
使いこなせるものでないと行えないため、運用可能性の
点で問題があった。
【0005】本発明の目的は、機器の構造や特性から故
障の因果関係を構築し、それに基づき、顧客が使用中の
機器が故障発生の際に診断し原因および調整・修理など
の手段を指示する、という一貫した処理を故障修理の作
業者あるいは管理者が容易に行う手段を提供することに
ある。
【0006】また、品質情報の解析方法については、ま
ず第一に品質データの具体的な収集項目および手段につ
いて配慮がされておらず、品質を管理することを目的と
したシステムとしての実用性の点で問題があった。第二
に、品質データの蓄積・管理方法および検索方法につい
て配慮がされておらず、システムとしてのコスト・パフ
ォーマンスおよびシステムの拡張性を含めた運用可能性
の点で問題があった。第三に、フィールドにおいて現実
に発生する製品の故障や品質上の不具合に関する状況を
表示する機能の域を出ず、それらの要因を追求するため
のツールとしての役割は果たしていなかった。また、大
型計算機上の機能をユーザが直接使うため、検索や解析
に関する木目のこまかい条件設定について配慮がされて
おらず、ユーザにとっての編集機能や解析機能のダイナ
ミクスあるいはフレキシビリティの点で問題があった。
【0007】本発明の目的は、機器の構造や特性から故
障の因果関係を構築し、それに基づき、顧客が使用中の
機器が故障発生の際に診断し原因および調整・修理など
の手段を指示する、という一貫した処理を故障修理の作
業者あるいは管理者が容易に行う手段を提供すること
と、(システムの)ユーザがフィールドにおいて現実に発
生する製品の故障や品質上の不具合に基づいた細かい検
索や解析の条件を設定でき、しかもそれらの要因の追求
が短時間でできる品質データの解析手段を、コスト・パ
フォーマンスの高いシステムとして提供することにあ
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、機器の構造や特性および故障診断の実績から得られ
た故障の因果関係データを蓄積し、故障の因果関係を表
す樹木を作成し、顧客が使用中の機器が故障発生の際に
その現象から樹木を探索することにより、機器の故障の
原因を突き止め、調整・修理などの手段を指示するとと
もに、樹木の形状と因果関係の強さを表す確率を更新す
ることを計算機により行うようにしたものである。ここ
で、計算機とは、中央処理装置および、記憶装置、外部
記憶装置、記憶媒体、入力装置、表示装置、制御装置、
ネットワークなどを包括したものである。
【0009】また、製品がそのユーザである顧客のもと
で故障した際、サービスマンのような顧客対応の保全担
当者が主に現地で行った修理に関する情報を、修理毎に
特約店・営業所といった営業部門を通じて製品の設計・
製造・検査の主体である工場へオンラインでフィードバ
ックすることを計算機ネットワークにより行うようにし
たものである。ここで、計算機ネットワークとは、汎用
大型計算機どうし、汎用大型計算機とワークステーショ
ンあるいはワークステーションどうしを階層的に接続し
たものである。また、顧客対応の保全担当者は現地にお
いて修理を行う度に、製品の形式、故障の現象、部品、
処置の内容等を診断用小型端末から入力するようにし
た。
【0010】
【作用】本発明によって、顧客が使用中の機器が故障発
生の際に、その現象から樹木を探索することにより、機
器の故障の原因を突き止め、調整・修理などの手段を指
示することが可能である。これによって、修理のための
訪問回数、修理完了までのターンアラウンド・タイム、
修理に要する部品などを低減できるため、サービス・コ
ストの低減および製品に対する顧客の信頼度向上による
シェア拡大を図ることができる。
【0011】また、サービスマンのような顧客対応の保
全担当者が主に現地で行った修理に関する情報を、修理
毎に特約店・営業所といった営業部門を通じて製品の設
計・製造・検査の主体である工場へ即時にフィードバッ
クすることが可能である。それによって、生産中の製品
の設計改良および使用部品の評価・検査方式の改良を早
期に行うことが可能であり、更には新製品の設計におい
て信頼性の向上を図ることができる。品質データの検索
・解析は、ワークステーションにおいてすべて行えるの
で、検索・解析要求、処理、出力のシーケンスはリアル
タイムで実行できるため、解析業務のターンアラウンド
タイムの縮小を図ることができる。さらに、ワークステ
ーションにおいて、ソース・データをレコード単位で検
索しメモリ上に展開することにより、製品の故障とその
修理に関するデータの各項目を対象とした解析および項
目どうしのすべての組合せを対象とした解析が可能とな
る。
【0012】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図1〜図48によ
り説明する。
【0013】図1に、本発明を実施した場合のシステム
の全体構成を示す。マーケティングにより企画された製
品を開発・設計した後、信頼性評価を行ってから量産体
制が確立される。製品は、完成後検査を経て出荷・販売
される。顧客において稼働し始めた製品が故障した場
合、サービス部門が連絡を受け修理を行う。その際、故
障診断機能により故障の原因を推定し処置を指示する。
故障の日付・現象・原因および処置等の実績は、ホスト
・コンピュータ・センタへ送りデータベース化する。こ
のデータベースを対象として、市場品質情報収集・解析
機能により、故障発生の傾向や不良の要因を分析する。
この結果を設計・製造・検査等の各部門へフィードバッ
クすることにより、新製品の開発・設計と現在生産中の
製造・検査に反映する。
【0014】図2に、故障発生の際に原因を推定し、処
置を指示する機能の構成を示す。顧客が使用中の機器が
故障発生の際に、ハンドヘルド・コンピュータ5により
現地において故障の現象を入力した後診断を行い、その
結果として調整・修理などの手段を指示する。診断にお
いて原因究明の根拠となるデータや調整・修理などの方
法は、製品ごとにICカードに格納しておき、対象とな
る製品にしたがってICカードを選択し差し替えを行
う。故障の診断と修理の実績は1週間に一回の割合で、
現地を取り纏める機能をもつ支店レベルの拠点におい
て、ハンドヘルド・コンピュータ5からデータ収集・管
理ステーション4へアップロードする。データ収集・管
理ステーション4をもつ拠点は、ワークステーション2
と画像ファイリング・システムによって故障の診断と調
整・修理の指示を行うことを可能とし、ハンドヘルド・
コンピュータ5を持っていないサービスマンからの問い
合わせに答える。ここで述べた各拠点は、全国のセンタ
機能を担うホスト・コンピュータ・センタに接続されて
おり、故障の診断・修理の実績をアップロードするとと
もにこのアップロードされた情報を整理したものをダウ
ンロードする仕組になっている。
【0015】図3に、図2に示したワークステーション
2と画像ファイリング・システム4を持つ拠点の詳細を
述べる。この図は、顧客において機器が故障してから、
その修理がなされるまでにシステムが指示・提供する情
報と、そのために内部に蓄積している情報等を示してい
る。まず、顧客から保守サービス部門へ電話により故障
発生の連絡が入る。保守サービス部門は、その電話の中
で、製品の名称・型式、故障の症状あるいは故障のタイ
ミング・条件といったことを聞き出す。保守サービス部
門では、顧客から聞き出した情報をワークステーション
に入力し、故障診断の手順を開始する。
【0016】故障診断は、故障の因果関係を表した樹木
を探索することによって行われる。
【0017】故障の因果関係を表した樹木のことを、フ
ォールト・ツリー(FT:Fault Tree)と呼ぶ。また、
フォールト・ツリーを用いた解析手法のことをFTA
(FaultTree Analysis)と呼ぶ。フォールト・ツリー
は、初期には機器の構造や特性といった設計仕様に含ま
れる情報あるいは類似機種の顧客における故障情報によ
って構築し、診断とその効果確認を行う毎にフォールト
・ツリーを更新する。フォールト・ツリーの探索戦略に
ついては、後述する。診断の過程で、関連したドキュメ
ント、例えば過去の故障修理の事例・回路図・仕様表な
どの画像情報を、任意に表示できる。ドキュメント類
は、予め画像ファイリング・システムに登録・蓄積して
おき、診断過程あるいは診断結果にワークステーション
からアクセスし、関連した部分を表示・印刷・FAXす
ることができる。診断結果は、故障の原因となっている
部位あるいは部品と処置方法および点検・修理の手順を
具体的に示したドキュメントとともに示される。これに
基づいて、修理とその効果確認が行われる。
【0018】図4および図5では、図3に概略を示し
た、故障診断の手順と診断過程あるいは診断結果からア
クセス・表示する情報を事例により具体的に示してい
る。
【0019】図4は、故障診断の条件設定方法と診断過
程で必要となるデータの所在を示す。左側に、診断過程
で参照する市場品質情報と試験データを格納したデータ
ベースを示す。市場品質情報は、市場における製品の故
障と修理に関する情報を市場品質情報解析システムによ
り収集し、故障1件を1レコードとしてデータベース化
したものである。試験データは、新製品として市場に出
荷する際に性能をテストした結果のデータで、商用試験
システムにより収集する。右側に、画像ファイリングシ
ステムに登録されたドキュメントの例を示す。中央の上
から下への流れが、診断の過程を示している。まず最初
に、故障した製品の形式とその故障を最も端的に表す現
象を、診断の初期条件として入力する。この条件に合致
するフォールト・ツリーをメモリ上に展開し画面に表示
する。この場合、初期条件による「冷えず」という現象
を頂点としたフォールト・ツリーが表示される。このフ
ォールト・ツリーにおける節点のうち、故障の現象が
「運転途中」に当てはまっているとすれば、それを指定
すると次ぎに「運転途中」を頂点としたフォールト・ツ
リーが表示される。このような手順を繰り返すことによ
って、診断の結果にたどりつくとともにこの結果に従っ
てフォールト・ツリーと各節点に付随する確率を更新す
る。
【0020】図5は、図4においてたどりついた診断の
結果を示す。左上に診断結果として示されているのは、
たどりついたフォールトツリーの末端に登録されている
部品が発生確率の高い順に、図4における手順で最初に
診断の初期条件として設定した形式および現象とともに
表示されている。
【0021】図6は、故障診断において、探索の対象と
なる故障の因果関係を表した樹木の階層構造を示す。図
6に示すフォールト・ツリーは、エアコンのフォールト
・ツリーの全体構成を示したもので、まず構造がセパレ
ート型であるか一体型であるかでツリーが分岐し、次に
制御の方法がインバータであるか一定速であるか、機能
は冷房暖房兼用か冷房専用か、電源は100Vか単相200Vか
3相200Vというように分岐していき、さらに、故障の現
象を表す層、故障の原因を表す層へとツリーが分岐して
いる様を表している。
【0022】図7は、図6に示すエアコンのフォールト
・ツリーの全体構成のうち、A001という機種の「冷え
ず」という現象に関する部分の例である。「冷えず」と
いう故障を端的に表す現象を頂点としたフォールトツリ
ーであり、下位(右方向)へ行くに従って機器の内部に
立ち入った細かい事象となっている。下位から2番目の
階層には、原因となる事象を表す要素が属しており、最
下位の階層には各原因に対応した処置となる事象を表す
要素が属している。
【0023】図8は、フォールト・ツリーをワークステ
ーション上でインプリメントするためのデータ構造を示
している。フォールト・ツリーを構成する各ノードの番
号、親ノードの番号、子ノードの番号、現象名あるいは
テスト手順、処置部品、ドキュメント検索のための事例
管理番号などを、データ構造に包含している。FTA形
式テーブルにおいて、各フォールト・ツリーがどの製品
形式のものであるかをデータとしてもち、管理してい
る。FTAデータ管理テーブルにおいて、フォールト・
ツリーを故障を最も端的に表す現象の単位で管理してい
る。このテーブルで管理されるフォールト・ツリーに属
す各要素は、要素別データテーブルで管理されており、
各要素に対応する番号・事象名・発生確率が登録されて
いる。要素間の親子関係は、構造定義テーブルで管理さ
れており、各要素の親に当たる要素の番号および子に当
たる要素の番号が登録されている。
【0024】図9〜図15に、システムの診断手順にし
たがった画面表示を示す。
【0025】図9は、顧客あるいは現地に赴いたサービ
ス・マンから聞き出した製品形式や故障の現象を、診断
の条件として入力する画面である。製品形式、現象共
に、マウスにより空欄を指示すると別のウィンドウが開
いて一覧が現れ、その中から選択する方式にしている。
現象については、診断の条件として2個まで設定でき
る。この画面によって診断の条件を設定した後に、故障
診断の手順を開始する。
【0026】図10は、診断の途中でフォールト・ツリ
ーの一部分を示すものである。この例では、現在の階層
である「冷えず」という現象とその子ノードとしての
「据付直後」、「運転途中」、「時々」という3つの運
転モードが、それらの発生確率付きで表示されている。
診断は、対話的にそれら子ノードから1つを選択するこ
とにより、次の段階へ進む。
【0027】図11〜図14に、対話的にフォールト・
ツリーを1階層ずつ探索した場合の画面を示す。
【0028】図15に、診断の結果を示す。
【0029】図16に、図4で述べた診断結果に従って
フォールト・ツリーの各節点に付随する確率を更新する
場合の処理手順を示す。
【0030】図17に、図2において故障の診断と修理
の実績を現地からアップロードする場合のデータの経路
を示す。この図は、顧客における品質データが入力され
る拠点から工場へ至るまでのネットワークを示してい
る。製品がそのユーザである顧客のもとで故障した際、
サービスマンのような顧客対応の保全担当者が主に現地
で行った修理に関する情報を、修理毎に特約店・営業所
といった営業部門を通じて製品の設計・製造・検査の主
体である工場へオンラインで伝送する。具体的には、顧
客における品質データは、各特約店の端末1701から入力
され、各営業所の計算機1702で編集された結果が、全営
業所より同一の大型計算機1703に送られそこにおいて各
工場用に編集された結果を、大型計算機1703に接続する
大規模記憶装置1704に格納される。大規模記憶装置1704
は、メイルボックス機能を持つものであり、各工場の大
型計算機1705(工場1)、(工場2)、(工場3)、(工場
4)、…から常時参照可能である。
【0031】サービスマンのような顧客対応の保全担当
者は現地において修理を行う度に、製品の形式、故障の
現象、部品、処置の内容等を一定のフォーマットにより
ハンドヘルド・コンピュータに入力する。この時のフォ
ーマットを、図18に示す。
【0032】フォーマットの内容は、数十項目からな
る。主要項目を以下( 1)〜(27)に示す。
【0033】( 1)製品区分…製品の種類、名称 ( 2)有無償区分…有償修理か無償修理かの区別 ( 3)無償理由…無償修理を行う場合の理由 ( 4)製造番号…製品一つ一つを識別するために製造時に
付けられた番号 ( 5)パーツNO…修理の対象となった部品の番号 ( 6)カードNO…カードを識別するためのユニークな番号 ( 7)ジョイントNO…同時に修理した部品に対しシリアル
に割り付ける番号 ( 8)受付NO…特約店または販売店で管理しているカード
番号 ( 9)営特販区分…カード発行元の区分(営業所or特約店o
r販売店) (10)現象…故障の現象 (11)時々…故障が再現するタイミングまたは条件 (12)稼働月数…顧客において製品が稼働し始めてから故
障するまでの月数 (13)特約店…故障修理を取り扱った特約店 (14)営業所…(13)の特約店が所属する営業所 (15)依頼元区分…修理の依頼元の区分(顧客or販売店or
特約店) (16)作業元区分…修理作業の主体(自家or外注) (17)故障年月…故障の修理を行った年月 (18)期間区分…対象製品が保証期間内のものか期間外の
ものかの区別 (19)購入年月…顧客が製品を購入した年月 (20)入出区分…対象製品を入庫して修理したか出張して
修理したかの区別 (21)処置内容区分…故障修理のために処置を行った内容 (22)調整手直し…調整あるいは手直しを行ったかどうか
と、その箇所を識別する記号 (23)修理内容区分…部品の交換、点検等の修理目的 (24)修理金額…故障修理に要した費用(工料と部品代に
分かれる) (25)統計年月…修理費が計上された年月 (26)パーツ名称…修理の対象となった部品の名称 (27)メーカ…修理の対象となった部品のメーカ さらに各工場では、メイルボックスから受け取った上記
項目から成る情報に対し、製造側で管理する以下(28)〜
(40)に示す項目を追加する。
【0034】(28)製品形式…製品の形式、型式 (29)製造年度…製品が製造された年度(年度の設定は製
品により異なる) (30)製造年月…製品が製造された年月 (31)製品年度…同形式の製品が最初に出荷された年度 (32)作番…製品を生産時のロット単位で管理するための
識別番号 (33)回路NO…基板上の部品を識別するための番号 (34)不良背番号…特に管理基準の高い故障現象を識別す
るための符号 (35)対策区分…(33)の不良背番号の付いた現象の対策 (36)不良処置…工場側の責任で発生した不良(その場
合、保証期間外も無償) (37)処置…事故処置の場合の識別記号 (38)対策作番…大口不良を対策するための作番 (39)稼働期間区分…製造してから故障するまでの期間の
区分 (40)修理来歴…過去の修理来歴 以上の故障の修理と製品に関する情報を、製品の販売実
績と合わせ解析の対象とする。ここで販売実績とは、形
式別・月別・営業所別に営業所から特約店へ払い出され
た製品の数量、特約店から販売店へ払い出された製品の
数量、あるいは販売店から実際に顧客にたいして納入し
た製品の数量のいずれかである。
【0035】次に、フィールドにおいて現実に発生する
製品の故障や品質上の不具合と、それらの要因の関連を
図19に示す。この図は、前述したカードの内容と、そ
れらの要因の関連のいくつかを例示している。
【0036】例1)故障修理を取り扱った特約店別ある
いは営業所別の故障発生分布が、温度・湿度といった地
域差による気候や、サービス体制の違いに起因するケー
ス 例2)製品の製造年度・製造番号・製造年月・作番(ロ
ット)別の故障発生分布が、不良部品の混入や製造仕様
の変更といった製造履歴に起因するケース 例3)故障の修理を行った年月別の故障発生分布が、温
度・湿度といった季節差による気候に起因するケース 例4)製品形式・修理の対象となった部品(モジュー
ル)・故障の現象別の故障発生分布が、特定の製品形式
や部品に起因するケース 例5)顧客において製品が稼働し始めてから故障するま
での月数別あるいはそのクラス別の故障発生分布が、初
期故障・偶発故障・摩耗故障といった特定の故障パター
ンに起因するケース 図20は、前記図17の大規模記憶装置1704に転送要求
を発行し受け取った各工場対応の品質データを蓄積、管
理する各工場の大型計算機および、品質データの検索、
解析を行うワークステーションの構成について示すもの
である。大型計算機5には、大規模記憶装置6が接続さ
れており、各工場の全製品の過去全件の顧客品質データ
を蓄積している。品質データの検索および解析は、ワー
クステーション7において行い、外部記憶装置8に品質
データのデータベースを持ちそれを検索・解析した結果
を、外部記憶装置9あるいはプリンタ10に出力する。
ワークステーション7は、大型計算機5と高速のネット
ワークにより接続されており、ワークステーションのデ
ータベースに存在しないデータに対する要求が発生した
とき、データベースに存在しない部分をこのネットワー
クにより転送する。
【0037】図21は、前記図20のワークステーショ
ン7において、品質データの検索および解析を行うため
のソフトウェアの構成を示す。以下に、図21に示す個
々の機能を分担する各モジュールについて説明する。
(i)ユーザ・インタフェース1は、各モジュールの起動
・終了を管理するものである。(ii)画面表示アプリケ
ーション2は、グラフィック・パッケージを用いたカラ
ー・グラフィック・モニタの表示を制御するものであ
る。(iii)画面管理モジュール3は、画面表示アプリケ
ーションを起動・終了するものである。(iv)アプリケ
ーション起動・管理モジュール4は、各モジュールを起
動・終了するものである。(v)故障解析モジュール5
は、分布、相関、トレンド等の解析機能をもつものであ
る。(vi)故障発生予測モジュール6は、ハザード解析
による故障発生分布の予測機能をもつものである。(vi
i)アラーム管理モジュール7は、不良に関する予算・部
品の目標設定値に対する進捗状況を管理する機能をもつ
ものである。(viii)フリー検索モジュール8は、指定
された検索項目により、中間ファイルまたはデータベー
スの検索を指示するものである。(ix)中間ファイル管
理モジュール9は、中間ファイルの管理およびデータベ
ース検索言語の起動を行うものである。(x)データベ
ース管理モジュール10は、データベースの管理・更新
および検索を行うデータベース・マネジャである。(x
i)M−2050通信モジュール11は、ファイル間通信
パッケージを用いた、大型計算機とワークステーション
の間のデータ通信を制御するものである。
【0038】図22は、ワークステーションにおいて、
品質データの検索を行うための処理内容を示す。以下
に、図22に示す各手続きを、検索・解析を行う場合の
流れに沿って説明する。手続き1において設定された検
索条件に基づき、手続き2において検索が行われる。手
続き2は、手続き3のデータベース管理機能を起動す
る。手続き3は、検索条件に従いデータベースを検索す
るが、データベースのデータ集合が検索条件を満足しな
い場合は、検索条件とデータベースの共通部分以外すな
わちデータベースに存在しない部分を、手続き4のホス
トアクセス機能により大型計算機から転送し、データベ
ースに登録する。手続き2によって検索された結果は、
原始データセット6としてコアメモリに書き込まれる。
このとき、手続き5のデータセット項目選択において選
択された項目についてはデータ値を直接参照することが
できる。コアメモリに書き込まれたデータセットを対象
として、解析を行う。手続き7において解析法を指定
し、次に手続き8において解析の対象とするパラメータ
を選択し、それらに基づき解析手続き9の処理を行う。
解析手続き9は、手続き7において指定された解析法に
従って数値演算を行い、演算結果を解析法に従った出力
様式12により出力する。ここで、各解析法に従った数
値演算とは、図23(a)に示す管理項目のいずれかを定
義に従って図23(b)に示すデータ項目毎に算出するこ
とである。
【0039】以上で述べた、処理の流れのうちデータベ
ースの管理・検索の方式について説明する。ワークステ
ーションにおいて、図22の手続き2により検索要求が
発生した場合、図22の手続き3のデータベース管理機
能を起動し、検索条件にしたがってデータベースを検索
する。このとき、ワークステーションのデータベースの
データ集合が検索条件を満足しない場合は、検索条件と
データベースの共通部分以外すなわちデータベースに存
在しない部分を、図22手続き4により大型計算機から
転送し、データベースに登録する。この場合の処理手順
を、図24に示す。検索条件式から、不足している部分
の条件式を作成し、その条件によって大型計算機を検索
し結果を転送する。ワークステーションのディスクに充
分なスペースがあるならば、転送されたデータを登録す
る。ワークステーションのディスクに充分なスペースが
ないならば、ディスク上から削除してよいデータ群を表
す条件式を選択し、対応するデータを削除した後データ
を登録する。
【0040】データ集合と検索条件の包含関係を計算す
る場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を
作成する場合の、集合の積をすべてのケースを網羅して
図25、図26に示す。各ケースとも、第1欄(一番左
の欄)に示す条件と第2欄(真中の欄)に示す条件の積
をとったときの結果を、第3欄(右の欄)に示してあ
る。以下に、各ケースを順に説明する。
【0041】A:(上段)xに等しいという条件とxに等し
いという条件の積は、xに等しいという条件になること
を示す。
【0042】(下段)xに等しいという条件とyに等し
いという条件の積は、空集合になることを示す。
【0043】B:xに等しいという条件とyより小さいと
いう条件の積は、x<yならばxに等しいという条件
になり、x>yならば空集合になることを示す。
【0044】C:xに等しいという条件とyより大きいと
いう条件の積は、x>yならばxに等しいという条件
になり、x<yならば空集合になることを示す。
【0045】D:xに等しいという条件とyより大きくか
つzより小さいという条件の積は、x<yならば空集
合になり、x>zならば空集合になり、以外の
場合はxに等しいという条件になることを示す。
【0046】E:xより小さいという条件とyより小さい
という条件の積は、x>yならばyより小さいという
条件になり、x<yならばxより小さいという条件に
なることを示す。
【0047】F:xより小さいという条件とyより大きい
という条件の積は、x>yならばxより大きくかつy
より小さいという条件になり、x<yならば空集合に
なることを示す。
【0048】G:xより小さいという条件とyより大きく
かつzより小さいという条件の積は、x<yならば空
集合になり、x>zならばyより大きくかつzより小
さいという条件になり、以外の場合はyより大き
くかつxより小さいという条件になることを示す。
【0049】H:xより大きいという条件とyより大きい
という条件の積は、x<yならばyより大きいという
条件になり、x>yならばxより大きいという条件に
なることを示す。
【0050】I:xより大きいという条件とyより大きく
かつzより小さいという条件の積は、x>zならば空
集合になり、x<yならばyより大きくかつzより小
さいという条件になり、以外の場合はxより大き
くかつzより小さいという条件になることを示す。
【0051】J:xより大きくかつyより小さいという条
件とzより大きくかつwより小さいという条件の積は、
y<zならば空集合になり、w<xならば空集合に
なり、x<zかつw<yならばzより大きくかつwよ
り小さいという条件になり、x<zかつw>yならば
zより大きくかつyより小さいという条件になり、x
>zかつw>yならばxより大きくかつyより小さいと
いう条件になり、x>zかつw<yならばxより大き
くかつwより小さいという条件になることを示す。
【0052】図27に、ワークステーションにおいてデ
ータの検索を行う処理に関する機能構成図を示す。本発
明に関する条件式管理プログラムは、(1)不足条件式の
作成、(2)条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式
の追加、および(4)常駐条件式の変更と登録からなる。
さらに、(1)不足条件式の作成は、(1-1)条件式ファイル
の読み込み、(1-2)条件式の積の算出、および(1-3)補集
合との積の算出からなる。(1-2)条件式の積の算出は、
(1-2-1)要素の積の算出の組合せからなり、(1-3)補集合
との積の算出は、(1-3-1)要素の補集合の算出と(1-3-2)
要素の積の算出の組合せからなる。また、(2)条件式の
削除と削除条件式の作成は、(2-1)不足条件式の作成を
伴う。
【0053】図27に示す主要機能の構成をさらに詳細
化し、PAD図で表現したものを図28〜図32に示
す。図28は、条件式管理プログラムが起動された場
合、入力パラメータの値によって、(1)不足条件式の作
成、(2)条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式の
追加、あるいは(4)常駐条件式の変更と登録のうちいず
れかの機能が動作することを示す。図29は、図28に
おける(1)条件式の問合せおよび不足条件式の作成の機
能が動作する手順を示している。以下にこの手順を、追
って示す。
【0054】step1:条件式ファイルを参照モードでopen
する; step2:条件式テーブルを作成する; step3:入力条件式をチェックする; step4:条件式テーブルの全条件式と、各入力条件式の積
を算出し、結果が空のものは条件式テーブルから削除す
る。
【0055】step5:条件式テーブルの全条件式の補集合
と、各入力条件式の積を算出し、結果が空の場合は"含
まれている"というメッセージを出力する。結果が空で
ない場合は、積を漸次掛け合わせていく。
【0056】図30は、図28における(2)条件式の削
除と削除条件式の作成の機能が動作する手順を示してい
る。以下にこの手順を、追って示す。
【0057】step1:条件式ファイルを更新モードでopen
する; step2:条件式ファイルより入力条件式を削除する; step3:(1)条件式の問合せおよび不足条件式の作成の機
能を起動する;図31は、図28における(4)常駐条件式
の変更と登録の機能が動作する手順を示している。以下
にこの手順を、追って示す。
【0058】step1:条件式ファイルを更新モードでopen
する; step2:条件式ファイルに入力条件式を書き込む; step3:条件式ファイルをcloseする;図32は、図28に
おける(3)条件式の追加の機能が動作する手順を示して
いる。以下にこの手順を、追って示す。
【0059】step1:条件式ファイルを追加モードでopen
する; step2:条件式ファイルに入力条件式を追加する; step3:条件式ファイルをcloseする;図33には、演算の
対象となる検索条件式を格納する、条件式ファイルのフ
ァイル仕様を示す。また、図34に上位プログラムとデ
ータをやりとりするための、条件式の要素を格納する入
出力パラメータ・ファイルのファイル仕様を示す。
【0060】以上で述べた、処理の結果として、手続き
7において指定された解析法に従って数値演算を行い、
演算結果を解析法に従った出力様式12により出力する
個々の機能を以下に示す。
【0061】(i)推移図 推移図の事例を、図35に示す。本機能により、故障件
数、修理金額、故障率を最大5種類まで層別して、時系
列にプロットする。なお、データ値はデータ表で見るこ
とができる。
【0062】(ii)棒グラフ 棒グラフの事例を、図36に示す。本機能により、故障
件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示す
る。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別
して表示することが可能である。なお、データ値はデー
タ表で見ることができる。
【0063】(iii)パレート図 パレート図の事例を、図37に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別し、大きさ
の順にソートして表示する。さらに、各項目の値の全体
に占める割合の累積値をプロットする。なお、データ値
はデータ表で見ることができる。
【0064】(iv)構成比率図 構成比率図の事例を、図38に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率を主・副2種類のカテゴリで
層別し、主カテゴリを横軸に、副カテゴリを縦軸にし
て、構成比の様式で表示する。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。
【0065】(v)円グラフ 円グラフの事例を、図39に示す。本機能により、故障
件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示す
る。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別
して表示することが可能である。なお、データ値はデー
タ表で見ることができる。
【0066】(vi)散布図 散布図の事例を、図40に示す。本機能により、一対の
データを1点として表示する。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。
【0067】(vii)明細表 明細表の事例を、図41に示す。本機能に検索したサー
ビスカードのデータについて、項目の並べ替え、ソート
(最大3段まで可)、特定データの抽出を行い、表形式で
表示する。
【0068】以上に示した、指定された解析法に従って
数値演算を行い、演算結果を解析法に従った出力様式に
より出力する個々の機能を更に拡張し、フィールドにお
いて現実に発生する製品の故障や品質上の不具合からそ
れらの要因を追求することを目的として、要因を絞り込
む処理と演算結果の出力を並列に実行可能にしている。
この処理の内容を、図42〜図44に例示する。
【0069】ここでは、エアコンの製品系列に対する解
析事例を示す。まず、エアコンの製品系列において、設
計改良や検査方式改良の対象とすべき製品を選択する。
このためには、故障件数、修理金額、故障率等を製品形
式別に層別して、表示すればよい。この結果を、図42
に示す。ここで、修理金額発生の特に多い、形式がTの
製品を解析の対象として選択する。この場合、図42に
おいてTの修理金額を示すバーにカーソルを合わせ、マ
ウスでクリックすれば、その形式の製品のデータのみを
解析の対象とすることができる。形式がTの製品におい
て、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選択
する。このためには、故障件数、修理金額、故障率等を
部品別や現象別に層別して、表示すればよい。まず、形
式がTの製品の修理金額を部品別に層別した結果を、図
43に示す。このとき、図の右欄に示すように、解析の
対象としてデータを限定した際の条件を、検索条件とし
て表に逐次追加していく。ここでさらに、修理金額発生
の比較的多い部品であるコンプレッサを解析の対象とし
て選択する。この場合も前述の手順と同様に、図43に
おいてコンプレッサの修理金額を示すバーにカーソルを
合わせ、マウスでクリックすれば、形式がTの製品のう
ちコンプレッサにおいて故障の発生したもののデータの
みを解析の対象として絞り込むことができる。次に、形
式がTでコンプレッサにおいて故障の発生した製品にお
いて、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選
択する。このために、修理金額を現象別に層別した結果
を、図44に示す。以上に示した要因を絞り込む処理の
結果、製品形式がTでコンプレッサにおいて起動不良の
故障が発生したものは、最も重要な設計改良や検査方式
改良の対象の一つであることが明らかになる。
【0070】以上、図42〜図44により例示した処理
の方式を次に示す。
【0071】図45に、要因解析を行うためのデータ関
連図を示す。要因解析とは、解析データから特定の要因
について更にその内容を詳細に解析・展開できるもので
ある。
【0072】原始データ管理テーブルは、解析を行うた
めの原始データを管理しているものであり、各行が1件
の故障修理を表している。1件の故障修理に関するデー
タは複数の項目から構成されており、各項目は独立の情
報を管理している。各項目の縦一列に対して指定したデ
ータ処理法を行いデータ解析を行う。原始データ数テー
ブルは原始データ管理テーブルに格納しているデータ件
数を格納するためのものである。
【0073】解析手段管理テーブルは、原始データに対
して解析を行うための情報を管理するためのものであ
り、解析項目、データ処理法、解析法から構成される。
解析項目は解析を行なう原始データの項目番号(1〜L)
を格納する。データ処理法は指定した解析項目に対して
行なう演算の種類を格納する。解析法は解析した結果を
表示するための表示の種類を格納する。解析手段管理テ
ーブルに管理されている解析項目に対して、指定された
データ処理法の演算を行なう。解析した結果を指定され
た解析法にしたがって表示を行なう。
【0074】要因解析管理テーブルは要因解析を行なう
ために必要な情報である解析手段管理テーブルと解析法
にしたがって表示している解析データの指定した一項目
内容を要因解析内容として格納するものである。要因解
析回数テ−ブルは要因解析テーブルに格納されているデ
ータ数を管理するものである。要因解析管理テーブルに
複数のデータが格納されている時は原始データ管理テー
ブルの一件のデータに対して、解析項目の要因解析内容
が一致しているかどうかを順次要因解析回数分比較し、
全ての解析項目が等しい場合は、要因解析の対象となる
データであると判断し、解析手段管理テーブルに格納さ
れているデータ処理法の解析を行う。
【0075】図46は、特定要因解析処理フローを示
す。
【0076】この処理フローは、図45に示したデータ
関連図において、原始データ管理テーブル、原始データ
数テーブルにあらかじめデータがセットされいてるもの
とする。
【0077】まず要因解析回数テーブルの要因解析数を
クリアする。次に解析手順管理テーブルで管理されてい
る情報である解析法、解析項目、データ処理法を指定
し、テーブル内へセットする。解析手順管理テ−ブルに
セットされた情報にしたがって原始データの解析を行
う。この解析結果は解析手順管理テーブルの情報である
解析法にしたがって解析結果を表示する。その後解析結
果からその特定要因に対してその内容を詳細に解析・展
開するかの判断を行なう。特定要因に関して解析を行う
場合は解析手段管理テーブルの解析法により表示されて
いる解析項目の一つの内容を指定する。その指定された
要因解析内容を要因解析管理テーブル内へ退避する。ま
た現在の解析内容を示している解析手段管理テーブルの
内容 (解析法、解析項目、データ処理法) を要因解析管
理テーブルへ退避する。その後要因解析回数カウンタに
1を加算し現在の解析情報の退避を終了する。特定要因
解析を行う場合は解析手順管理テーブルにて管理されて
いる情報の指定を行なう。特定要因解析の処理を行なわ
ない場合は前回の解析内容である前特定要因解析へ復元
するかどうか判断し、復元する場合は次の処理を行う。
要因解析管理テ−ブルから解析法、解析項目、データ処
理法を解析手段管理テーブルへセットする。要因解析回
数テーブルから1を減算し、解析データの復元を行う。
要因解析管理テーブルからの解析手順管理テーブルへの
情報セットにより、原始データ解析を行い、解析結果を
表示する。特定要因解析の復元を行なわない場合は本処
理全体を終了する。
【0078】図47は、原始データ解析処理フローを示
す。
【0079】本フローは解析手段管理テーブルの情報に
したがって、原始管理テーブルの内容にデータ処理法を
行なうものである。
【0080】まず、原子データの読み出しカウンタをク
リアする。次に、原始データ管理テーブルから解析項目
内容を読み出す。要因解析回数テーブルの値がゼロであ
るかどうかにより、要因解析を行なうか判断する。要因
解析を行なう場合は、要因解析比較数カウンタをクリア
する。要因解析管理テ−ブルから要因解析内容の読み出
しを行い、この要因解析内容と原始データの要因解析管
理テーブルに格納している解析項目が等しいか判断を行
なう。等しい場合は比較回数カウンタに1を加算し、比
較回数カウンタの値と要因解析回数が等しい時に原始デ
ータ管理テーブルの原始データ読み出しカウンタ値と等
しい読み出し位置データが特定要因解析データを判断す
る。その後解析手段管理テーブルの解析項目をデータ処
理法にしたがって解析を行なう。原始データの項目と要
因解析内容が等しくない場合と要因解析を行なわない場
合はデータ処理を行なわない。次に原始データの読み出
しカウンタに1を加算し、原始データ数テーブルの値と
読み出し回数が等しくなるまで上記原始データ管理テー
ブルから解析項目内容を原始データ読み出しカウンタ値
にしたがって処理していく。
【0081】次に、現在の故障発生と製品出荷の状況か
ら、将来の故障発生状況を推定する方式について述べ
る。まず、方式の手順を以下に示す。
【0082】step1.稼働月数t での総稼働台数N(t)
および故障件数r(t)を求める。
【0083】step2.λ(t) = r(t) / N(t) により故障
率を求める。
【0084】step3.( t , lnΣλ(t) ) をハザード確
率紙上にプロットする。
【0085】step4.プロット点に直線または折線を当
てはめ、適合性のよいものを選択する。
【0086】step5.故障分布(ワイブル分布)のパラメ
ータ(m,η)を、直線の傾きおよび切片より求める。
【0087】step6.step5 で求めたパラメータを用い
て、予測月t の累積故障率F(t) を求める。
【0088】step7.Σn・F(t)(n:各月の販売台数)
により予測月の累積故障件数を求める。
【0089】step8.Σn / F(t) / N(N:N = ΣN
(t) 総販売台数)により予測月の累計故障を求める。
【0090】次に、図48にその処理を具体的に示す。
【0091】図の左の欄に示すように、故障の修理が発
生した時点でその製品の形式、故障の現象、部品、処置
の内容等がカードにより報告されるが、寿命試験とは異
なり、一つ一つの製品の稼働し始めた時期は異なる。そ
こで、図の右の欄の左上に示すように、稼働月数別に故
障率を算出する。この故障率から累積ハザード値を求
め、稼働月数に対しプロットする。このプロットを直線
近似したときの傾きと切片をもとに、故障発生の推定を
行う。推定する際のモデルとしては、ワイブル分布を用
いる。直線近似により求めた、傾きmおよび切片m・ln
ηをワイブル・パラメータとして、左下に示す関数f(t)
により故障発生を推定する。ワイブル分布においては、
大きく分類すると、m<1の場合は初期故障が多く発生
するパターンであり、m>1の場合は摩耗故障が多く発
生するパターンである。m=1の場合は故障発生は、偶
発的である。
【0092】
【発明の効果】本発明によれば、顧客が使用中の機器が
故障発生の際に、その現象から樹木を探索することによ
り、機器の故障の原因を突き止め、調整・修理などの手
段を指示することが可能であるため、修理のための訪問
回数、修理完了までのターンアラウンド・タイム、修理
に要する部品などの低減の効果がある。
【0093】本発明によれば、品質データの検索・解析
は、ワークステーションにおいてすべて行えるので、検
索・解析要求、処理、出力のシーケンスはリアルタイム
で実行されるため、解析業務のターンアラウンドタイム
の縮小の効果がある。
【0094】本発明によれば、製品がそのユーザである
顧客のもとで故障した際、サービスマンのような顧客対
応の保全担当者が主に現地で行った修理に関する情報
を、修理毎に特約店・営業所といった営業部門を通じて
製品の設計・製造・検査の主体である工場へ即時にフィ
ードバックすることが可能である。それによって、生産
中の製品の設計改良および使用部品の評価・検査方式の
改良を早期に行うことが可能であり、更には新製品の設
計において信頼性の向上を図ることができる。
【0095】品質データの検索・解析は、ワークステー
ションにおいてすべて行えるので、検索・解析要求、処
理、出力のシーケンスはリアルタイムで実行できるた
め、解析業務のターンアラウンドタイムの縮小を図るこ
とができる。
【0096】また、ワークステーションにおいて、ソー
ス・データをレコード単位で検索しメモリ上に展開する
ことにより、製品の故障とその修理に関するデータの各
項目を対象とした解析および項目どうしのすべての組合
せを対象とした解析が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を実施した場合のシステムの全体構成
図。
【図2】故障発生の際に原因を推定し、処置を指示する
機能の構成図。
【図3】顧客において機器が故障してから、その修理が
なされるまでにシステムが指示・提供する情報と、その
ために内部に蓄積している情報等を示すシステム構成
図。
【図4】故障診断の条件設定方法と診断過程で必要とな
るデータの所在を示す図。
【図5】図4においてたどりついた診断の結果を示す
図。
【図6】故障診断において、探索の対象となる故障の因
果関係を表した樹木の階層構造を示す図。
【図7】図6に示すエアコンのフォールト・ツリーの全
体構成のうち、A001という機種の 「冷えず」という現
象に関する部分の例を示す図。
【図8】フォールト・ツリーをワークステーション上で
インプリメントするためのデータ構造図。
【図9】顧客あるいは現地に赴いたサービス・マンから
聞き出した製品形式や故障の現象を、診断の条件として
入力する画面を示す図。
【図10】診断の途中でフォールト・ツリーの一部分を
示す。
【図11】対話的にフォールト・ツリーを1階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図12】対話的にフォールト・ツリーを1階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図13】対話的にフォールト・ツリーを1階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図14】対話的にフォールト・ツリーを1階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図15】診断の結果を示す図。
【図16】図4で述べた診断結果に従ってフォールト・
ツリーの各節点に付随する確率を更新する場合の処理手
順を示す図。
【図17】図2において故障の診断と修理の実績を現地
からアップロードする場合のデータの経路を示す図。
【図18】製品の形式、故障の現象、部品、処置の内容
等をハンドヘルド・コンピュータに入力する場合のフォ
ーマットを示す図。
【図19】フィールドにおいて現実に発生する製品の故
障や品質上の不具合と、それらの要因の関連を示す図。
【図20】図17の大規模記憶装置1704から受け取った
各工場対応の品質データを、蓄積・管理する各工場の大
型計算機および品質データの検索・解析を行うワークス
テーションの構成について示す図。
【図21】図20のワークステーション7において、品
質データの検索および解析を行うためのソフトウェア構
成図。
【図22】ワークステーションにおいて、品質データの
検索を行うための処理内容を示す図。
【図23】本発明を実施した場合の、解析の要求に従っ
た数値演算を行う際の基準となる管理項目(a)およびデ
ータ項目(b)を示す図。
【図24】データベース検索においてワークステーショ
ンのデータベースのデータ集合が検索条件を満足しない
場合、検索条件とデータベースの共通部分以外すなわち
データベースに存在しない部分を大型計算機から転送
し、データベースに登録する処理手順を示す図。
【図25】データ集合と検索条件の包含関係を計算する
場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を作
成する場合の、すべての集合の積を示す図。
【図26】データ集合と検索条件の包含関係を計算する
場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を作
成する場合の、すべての集合の積を示す図。
【図27】ワークステーションにおいてデータの検索を
行う処理に関する機能構成図を示す。
【図28】条件式管理プログラムが起動された場合、入
力パラメータの値によって、(1)不足条件式の作成、(2)
条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式の追加、
あるいは(4)常駐条件式の変更と登録のうちいずれかの
機能が動作することを示す図。
【図29】図28における(1)条件式の問合せおよび不
足条件式の作成の機能が動作する手順を示す図。
【図30】図28における(2)条件式の削除と削除条件
式の作成の機能が動作する手順を示す図。
【図31】図28における(4)常駐条件式の変更と登録
の機能が動作する手順を示す図。
【図32】図28における(3)条件式の追加の機能が動
作する手順を示す図。
【図33】演算の対象となる検索条件式を格納する、条
件式ファイルのファイル仕様を示す図。
【図34】上位プログラムとデータをやりとりするため
の、条件式の要素を格納する入出力パラメータ・ファイ
ルのファイル仕様を示す図。
【図35】解析結果としての推移図の事例を示す。
【図36】解析結果としての棒グラフの事例を示す図。
【図37】解析結果としてのパレート図の事例を示す。
【図38】解析結果としての構成比率図の事例を示す。
【図39】解析結果としての円グラフの事例を示す図。
【図40】解析結果としての散布図の事例を示す。
【図41】解析結果としての明細表の事例を示す図。
【図42】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図43】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図44】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図45】要因解析を行うためのデータ関連図を示す。
【図46】要因解析を行うための特定要因解析処理フロ
ーチャートを示す。
【図47】図45の解析手段管理テーブルの情報にした
がって、原始データ管理テーブルの内容を処理するため
のフローチャートを示す。
【図48】現在の故障発生と製品出荷の状況から、将来
の故障発生状況を推定する方式を示す図。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成11年6月18日(1999.6.1
8)
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 恒川 佳世 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 下社 貞夫 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 日向野 幸一 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 並木 俊郎 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 森戸 光蔵 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 山口 親昭 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 原田 敏正 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】端末から入力された製品の故障と該故障の
    修理に関する情報を前記製品の製造に関する情報と関連
    付けて蓄積する蓄積手段と、該蓄積手段に蓄積された情
    報を用いて前記製品の故障の現象もしくは故障原因の発
    生頻度もしくは発生確率を算出する算出手段と、前記蓄
    積手段に蓄積された情報又は前記算出手段で算出した結
    果を送信する送信手段とを備えた品質情報収集装置と、 前記端末から入力された製品の故障に関する情報に基い
    て前記製品の故障個所を推定する推定手段と、該推定手
    段で推定した前記製品の故障個所に関する情報を前記品
    質情報収集装置から送信された前記推定した製品の故障
    個所に関する故障の発生頻度もしくは発生確率の情報と
    共に出力する出力手段を備えた故障診断装置と、 前記品質情報収集装置と回線で接続して前記蓄積手段に
    蓄積した前記製品の故障と該故障の修理に関する情報を
    呼び出す機能と前記製品の設計情報を記憶する機能とを
    備えた計算器手段とを有することを特徴とする品質情報
    収集診断システム。
  2. 【請求項2】市場における製品の故障と該故障の修理に
    関する情報を前記製品に関する情報と共に蓄積する情報
    蓄積手段と、 前記市場における製品の故障の情報に基づいて該製品の
    故障個所を推定する故障診断手段と、 前記情報蓄積手段に蓄積した前記製品の故障と該故障の
    修理に関する情報を呼び出す機能を備えた計算器手段と
    を備え、前記情報蓄積手段と前記故障診断手段と前記計
    算器手段とをネットワークで接続したことを特徴とする
    品質情報収集診断システム。
  3. 【請求項3】前記情報蓄積手段は、前記製品の売り上げ
    に関する情報を記憶する記憶手段を更に備えたことを特
    徴とする請求項2記載の品質情報収集診断システム。
  4. 【請求項4】端末から入力した市場における製品の故障
    の情報から故障の原因を推定してその処置を前記端末に
    出力する故障診断手段と、 前記端末から入力した市場における製品の故障の情報と
    該製品の故障の修理の情報とを記憶する記憶手段と、 該記憶手段に記憶した前記市場における製品の故障の情
    報と該製品の故障の修理の情報とに基いて故障の発生の
    傾向や不良の要因を分析する分析手段と、 該分析手段で分析した結果の中から所望の情報を引き出
    す計算機手段と、 前記分析手段と前記計算機手段とを接続する通信手段と
    を備えたことを特徴とする品質情報収集診断システム。
  5. 【請求項5】市場における製品の故障の情報に基づいて
    該製品の故障個所を推定し、 該推定した結果に基づいて前記製品の故障を修理し、 前記市場における製品の故障と該故障の修理とに関する
    情報を前記製品に関する情報と共に蓄積し、 該蓄積した市場における製品の故障に関する情報と該故
    障の修理に関する情報とを計算機ネットワークを介して
    計算機に呼び出すことを特徴とする品質情報収集診断方
    法。
  6. 【請求項6】前記計算機は、前記計算機ネットワークを
    介して、前記製品の売り上げに関する情報も呼び出すこ
    とを特徴とする請求項5記載の品質情報収集診断方法。
  7. 【請求項7】市場における製品の故障の情報に基づいて
    該製品の故障個所を推定し、 該推定した結果に基づいて前記製品の故障を修理し、 前記市場における製品の故障に関する情報と該故障の修
    理に関する情報とを前記製品に関する情報と共に蓄積
    し、 該蓄積した市場における製品の故障に関する情報と該故
    障の修理に関する情報とを計算機ネットワークを介して
    設計又は製造、検査の何れかの部門へフィードバックす
    ることを特徴とする品質情報収集診断方法。
JP11141161A 1999-01-01 1999-05-21 品質情報収集診断システムおよびその方法 Pending JP2000155700A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP11141161A JP2000155700A (ja) 1999-01-01 1999-05-21 品質情報収集診断システムおよびその方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP11141161A JP2000155700A (ja) 1999-01-01 1999-05-21 品質情報収集診断システムおよびその方法

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP13219692A Division JP2985505B2 (ja) 1991-07-08 1992-05-25 品質情報収集診断システム及びその方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000155700A true JP2000155700A (ja) 2000-06-06

Family

ID=15285562

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP11141161A Pending JP2000155700A (ja) 1999-01-01 1999-05-21 品質情報収集診断システムおよびその方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2000155700A (ja)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002163295A (ja) * 2000-11-24 2002-06-07 Nec Fielding Ltd 障害保守作業システムおよび障害保守作業方法
JP2002253839A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の故障情報の閲覧システム
JP2002253817A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の管理システム
JP2002253816A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の故障診断システム
JP2002334130A (ja) * 2001-05-09 2002-11-22 Honda Motor Co Ltd 品質向上支援方法およびシステム
WO2003001794A1 (fr) * 2001-06-20 2003-01-03 Nikon Corporation Systeme d'assistance pour procede de saisie d'image et d'edition d'image
JP2003058652A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Tsubasa System Co Ltd 作業手順書最適化方法
EP1363211A2 (en) * 2002-05-13 2003-11-19 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha System for predicting a demand for repair parts
JP2004506271A (ja) * 2000-08-09 2004-02-26 ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング 分散電子機器の遠隔診断及び集中故障評価のための方法及びそのための分散電子機器
US6751574B2 (en) 2001-02-13 2004-06-15 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha System for predicting a demand for repair parts
KR100448019B1 (ko) * 2002-01-15 2004-09-08 디지털파워넷 주식회사 통신망을 통해 경보 변수 정보 전송하는 시스템 및 그운영방법
JP2007048158A (ja) * 2005-08-11 2007-02-22 Omron Corp 工程管理装置、工程管理プログラム、工程管理プログラムを記録した記録媒体、および工程管理方法
JP2007066263A (ja) * 2005-09-02 2007-03-15 Nissan Motor Co Ltd 製品不具合検索システム及び製品不具合データベース構築方法
JP2007061647A (ja) * 2006-11-20 2007-03-15 Fujishoji Co Ltd 遊技機の故障診断システム
JP2007213506A (ja) * 2006-02-13 2007-08-23 Eigyotatsu Kofun Yugenkoshi 製品品質追跡システムおよび方法
JP2007269482A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Ricoh Co Ltd 保管部品決定装置、方法、及びプログラム
JP2008004091A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Xerox Corp 一体化されたルールベース・システムを用いる自動修理分析
JP2008512792A (ja) * 2004-09-10 2008-04-24 エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー 連続工業プロセスの運転における異常事象検出のための装置および方法
JP2008512800A (ja) * 2004-09-10 2008-04-24 エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー 流動接触分解ユニットへの異常事象検知技術の適用
JP2008517386A (ja) * 2004-10-15 2008-05-22 イーティーエーエス・インコーポレーテッド 異常検出の方法およびシステム
US7545958B2 (en) 2001-06-20 2009-06-09 Nikon Corporation Advice system for providing advice on photographing method or on image editing
JP2015185120A (ja) * 2014-03-26 2015-10-22 株式会社Nttファシリティーズ 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2022164059A (ja) * 2021-04-15 2022-10-27 株式会社日立製作所 設備について発生した又は発生し得る事象の原因診断の結果を可視化するシステム及び方法
WO2023002897A1 (ja) * 2021-07-19 2023-01-26 三菱電機株式会社 故障部位・交換用部品推定システム、方法、及び、プログラム

Cited By (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4723166B2 (ja) * 2000-08-09 2011-07-13 ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング 分散電子機器の遠隔診断及び集中故障評価のための方法及びそのための分散電子機器
JP2004506271A (ja) * 2000-08-09 2004-02-26 ローベルト ボツシユ ゲゼルシヤフト ミツト ベシユレンクテル ハフツング 分散電子機器の遠隔診断及び集中故障評価のための方法及びそのための分散電子機器
JP2002163295A (ja) * 2000-11-24 2002-06-07 Nec Fielding Ltd 障害保守作業システムおよび障害保守作業方法
US6751574B2 (en) 2001-02-13 2004-06-15 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha System for predicting a demand for repair parts
JP2002253839A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の故障情報の閲覧システム
JP2002253817A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の管理システム
JP2002253816A (ja) * 2001-02-27 2002-09-10 Fuji Shoji:Kk 遊技機の故障診断システム
JP2002334130A (ja) * 2001-05-09 2002-11-22 Honda Motor Co Ltd 品質向上支援方法およびシステム
WO2003001794A1 (fr) * 2001-06-20 2003-01-03 Nikon Corporation Systeme d'assistance pour procede de saisie d'image et d'edition d'image
US7545958B2 (en) 2001-06-20 2009-06-09 Nikon Corporation Advice system for providing advice on photographing method or on image editing
JP2003058652A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Tsubasa System Co Ltd 作業手順書最適化方法
KR100448019B1 (ko) * 2002-01-15 2004-09-08 디지털파워넷 주식회사 통신망을 통해 경보 변수 정보 전송하는 시스템 및 그운영방법
EP1363211A3 (en) * 2002-05-13 2004-06-23 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha System for predicting a demand for repair parts
WO2003096244A1 (fr) * 2002-05-13 2003-11-20 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Systeme de prediction de demande de composant de reparation
EP1363211A2 (en) * 2002-05-13 2003-11-19 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha System for predicting a demand for repair parts
JP2008512792A (ja) * 2004-09-10 2008-04-24 エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー 連続工業プロセスの運転における異常事象検出のための装置および方法
JP2008512800A (ja) * 2004-09-10 2008-04-24 エクソンモービル リサーチ アンド エンジニアリング カンパニー 流動接触分解ユニットへの異常事象検知技術の適用
JP2008517386A (ja) * 2004-10-15 2008-05-22 イーティーエーエス・インコーポレーテッド 異常検出の方法およびシステム
JP2007048158A (ja) * 2005-08-11 2007-02-22 Omron Corp 工程管理装置、工程管理プログラム、工程管理プログラムを記録した記録媒体、および工程管理方法
JP4736613B2 (ja) * 2005-08-11 2011-07-27 オムロン株式会社 工程管理装置、工程管理プログラム、工程管理プログラムを記録した記録媒体、および工程管理方法
JP2007066263A (ja) * 2005-09-02 2007-03-15 Nissan Motor Co Ltd 製品不具合検索システム及び製品不具合データベース構築方法
JP2007213506A (ja) * 2006-02-13 2007-08-23 Eigyotatsu Kofun Yugenkoshi 製品品質追跡システムおよび方法
JP2007269482A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Ricoh Co Ltd 保管部品決定装置、方法、及びプログラム
JP2008004091A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Xerox Corp 一体化されたルールベース・システムを用いる自動修理分析
JP2007061647A (ja) * 2006-11-20 2007-03-15 Fujishoji Co Ltd 遊技機の故障診断システム
JP4562719B2 (ja) * 2006-11-20 2010-10-13 株式会社藤商事 故障診断システム
JP2015185120A (ja) * 2014-03-26 2015-10-22 株式会社Nttファシリティーズ 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2022164059A (ja) * 2021-04-15 2022-10-27 株式会社日立製作所 設備について発生した又は発生し得る事象の原因診断の結果を可視化するシステム及び方法
JP7262506B2 (ja) 2021-04-15 2023-04-21 株式会社日立製作所 設備について発生した又は発生し得る事象の原因診断の結果を可視化するシステム及び方法
WO2023002897A1 (ja) * 2021-07-19 2023-01-26 三菱電機株式会社 故障部位・交換用部品推定システム、方法、及び、プログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2985505B2 (ja) 品質情報収集診断システム及びその方法
JP2000155700A (ja) 品質情報収集診断システムおよびその方法
US5245554A (en) Integrated quality control method and system
Tsai Quality cost measurement under activity‐based costing
Van der Auweraer et al. Forecasting spare part demand with installed base information: A review
CN100541485C (zh) 维护支持方法与维护支持设备
Meissner et al. Developing prescriptive maintenance strategies in the aviation industry based on a discrete-event simulation framework for post-prognostics decision making
CN104424539A (zh) 维护信息管理系统及方法、以及维护信息显示方法
CN101583961A (zh) 业务分析程序以及业务分析装置
US20120290543A1 (en) Accounting for process data quality in process analysis
Koh et al. Translating knowledge of supply chain uncertainty into business strategy and actions
JP2004021364A (ja) 経営意思決定支援システム
JPH06214996A (ja) 生産管理方法
JP2007323680A (ja) 経営意思決定支援システム
JP7125491B2 (ja) 機械分析
EP1220097A2 (en) Apparatus management method, apparatus management system, and apparatus management program product
JP2005327201A (ja) 保守支援方法及びプログラム並びに装置
Hatch et al. A concurrent optimization methodology for concurrent engineering
US6963812B2 (en) Product market quality information analyzing back up apparatus, product market quality information analyzing back up system and program for product market quality information analyzing back up
Son Simulation-based manufacturing accounting for modern management
JPH04211860A (ja) 統合品質管理方法
CN116029579A (zh) 一种继电保护设备采购评价方法及系统
House et al. Logistics system modelling
Pratama et al. Reengineering of Manufacturing Business Process Utilising the Manufacturing Module of an ERP Application
JPH0561877A (ja) 品質データ表示方法