JP2003216238A - System and method for supporting cause analysis - Google Patents

System and method for supporting cause analysis

Info

Publication number
JP2003216238A
JP2003216238A JP2002014689A JP2002014689A JP2003216238A JP 2003216238 A JP2003216238 A JP 2003216238A JP 2002014689 A JP2002014689 A JP 2002014689A JP 2002014689 A JP2002014689 A JP 2002014689A JP 2003216238 A JP2003216238 A JP 2003216238A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
log data
event
observable
cause
cause 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
JP2002014689A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshihiko Ogata
慶彦 尾形
Satoshi Sekine
智 関根
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.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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 Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2002014689A priority Critical patent/JP2003216238A/en
Publication of JP2003216238A publication Critical patent/JP2003216238A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a cause analysis support system and a cause analysis supporting method capable of reducing a human load applied to cause unfolding by supporting work for investigating a cause that has brought about an event. <P>SOLUTION: A data acquiring means 4a acquires or monitors all log data related to a certain event. The acquired log data are stored in a storing part 5. If a judging means 4c judges that a change per unit time in certain log data shows a change (abrupt change, slow change, no change, or the like) that exceeds a preset threshold in the acquired log data, a selecting means 4d selects, for example the other log data. In addition, the selected data are made a graph by an output controlling means 4e and displayed on a displaying part 2. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、事象を引き起こし
た原因を分析する作業を支援するための原因分析支援シ
ステムおよび原因分析支援方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a cause analysis support system and a cause analysis support method for supporting the work of analyzing the cause of an event.

【0002】[0002]

【従来の技術】工学分野には、例えば自動車の速度や燃
料消費率(燃費)など、分析の対象とすべき事象が数多
く存在する。一般に、事象には、その事象を引き起こし
た原因が存在する。
2. Description of the Related Art In the field of engineering, there are many phenomena to be analyzed, such as vehicle speed and fuel consumption rate (fuel consumption). Generally, an event has a cause that causes the event.

【0003】例えば、自動車の性能測定試験において燃
費の悪化が観測されたとすると、その原因を分析する作
業が必要となる。このような作業においては、考え得る
全ての原因を人手により洗い出し、それらの組み合わせ
を人知により検証するという手法がとられている。
For example, if deterioration of fuel consumption is observed in a performance measurement test of an automobile, it is necessary to analyze the cause. In such work, a method of manually identifying all possible causes and verifying the combination thereof by human intelligence is adopted.

【0004】ところで、ただ一つの原因により事象が引
き起こされることはまれであり、通常、事象は複数の原
因が絡み合って引き起こされる。推測される原因が多数
になればなるほど、事象を引き起こした原因(または複
数の原因の組合せ)を特定することが困難になる。
By the way, an event is rarely caused by only one cause, and usually an event is caused by a plurality of causes being intertwined. The more likely the cause is, the more difficult it is to identify the cause (or combination of causes) that caused the event.

【0005】また、近年ではシミュレーションを実施す
ることにより、様々な回路やシステムの性能を設計段階
で評価することが行なわれている。このような用途では
多くのパラメータが複雑に絡み合い、従来の手法によっ
ては事象の原因を特定することが非常に難しくなる。
In recent years, the performance of various circuits and systems has been evaluated at the design stage by carrying out simulations. In such an application, many parameters are intricately entangled, and it is very difficult to identify the cause of the event by the conventional method.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】以上述べたように、近
年ではある事象を引き起こした原因を特定することが非
常に難しくなってきており、何らかの支援策の提供が待
たれている。本発明は上記事情によりなされたもので、
その目的は、事象を引き起こした原因を究明する作業を
支援し、これにより原因究明にかかる人的負荷を軽減し
得る原因分析支援システムおよび原因分析支援方法を提
供することにある。
As described above, in recent years, it has become extremely difficult to identify the cause of an event, and it is necessary to provide some kind of support measure. The present invention has been made under the above circumstances,
It is an object of the present invention to provide a cause analysis support system and a cause analysis support method that support work for investigating the cause of an event and thereby reduce the human load required for investigating the cause.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、予め定義された対象に関係する複数の可観
測量のログデータを取得する取得手段と、この取得手段
で取得されたログデータを、前記可観測量のそれぞれご
とに蓄積するログデータ蓄積手段と、いずれかの可観測
量において着目すべき事象が発生した場合に、この事象
の原因に関係する可観測量を選別する選別手段と、この
選別手段で選別された可観測量のログデータを前記ログ
データ蓄積手段から取り出して出力する出力手段とを具
備することを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention has an acquisition means for acquiring log data of a plurality of observable quantities related to a pre-defined object, and the acquisition means. Log data storage means for storing log data for each of the observable quantities, and when an event of interest occurs in any of the observable quantities, the observable quantity related to the cause of this event is selected. It is characterized by comprising a selecting means and an output means for extracting and outputting the observable amount of log data selected by the selecting means from the log data accumulating means.

【0008】本発明において、対象とは、実在する例え
ば自動車などの存在であっても良いし、または、コンピ
ュータを利用したシミュレーションにより自動車を模倣
したオブジェクトであっても良い。
In the present invention, the object may be a real existence such as a car, or an object that imitates a car by simulation using a computer.

【0009】このような手段を講じることにより、例え
ば自動車の走行時において、燃料消費量、視界などの可
観測量がのログデータが取得手段により取得される。取
得されたログデータは、ログデータ蓄積手段により可観
測量のそれぞれごとに蓄積される。例えば、燃料消費量
が或る時点において急激に上昇するなどの着目すべき事
象が発生すると、この事象の原因に関係する例えば加速
度や路面状態などの可観測量が、選別手段により選別さ
れる。そして、この選別された可観測量のログデータが
出力手段によりログデータ蓄積手段から取り出され、例
えばグラフ化などの処理が施されて出力される。
By taking such means, the log data of the observable amount such as the fuel consumption amount and the field of view can be obtained by the obtaining device when the automobile is running, for example. The acquired log data is stored for each observable amount by the log data storage means. For example, when an event of interest such as a sudden increase in fuel consumption occurs at a certain time point, the observable quantity related to the cause of this event, such as acceleration or road surface condition, is selected by the selecting means. Then, the selected observable amount of log data is extracted from the log data accumulating unit by the output unit, subjected to processing such as graphing, and output.

【0010】このような構成であるので、着目すべき事
象が生じると、この事象に関係する可観測量が自動的に
選別されてユーザに提供される。よって、ある事象に関
する原因究明を助けることが可能となる。すなわち、発
生した事象に対する多方面からの分析を、より簡単に実
施することが可能になる。このようなことから、事象を
引き起こした原因を究明する作業を支援することがで
き、原因究明にかかる人的負荷を軽減することが可能に
なる。
With such a configuration, when an event of interest occurs, the observable quantity related to this event is automatically selected and provided to the user. Therefore, it becomes possible to assist in investigating the cause of a certain event. That is, it becomes possible to more easily carry out an analysis of the occurred event from various aspects. From this, it is possible to support the work for investigating the cause of the event, and it is possible to reduce the human load required for investigating the cause.

【0011】[0011]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。図1は、本発明の実施の形
態に係わる原因分析支援システムの構成を示す機能ブロ
ック図である。このシステムは、例えば汎用のワークス
テーションに専用のプログラムをロードすることにより
実現され、その機能は主としてソフトウェアにより制御
される。このシステムは、プリンタ、マウスやキーボー
ドなど(図示せず)を備える入出力部1と、液晶ディス
プレイなどの表示部2と、インタフェース部(I/F
部)3と、CPU(Central Processing Unit)4と、
記憶部5とを備える。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of a cause analysis support system according to an embodiment of the present invention. This system is realized, for example, by loading a dedicated program on a general-purpose workstation, and its function is mainly controlled by software. This system includes an input / output unit 1 including a printer, a mouse and a keyboard (not shown), a display unit 2 such as a liquid crystal display, and an interface unit (I / F).
Part) 3, a CPU (Central Processing Unit) 4,
And a storage unit 5.

【0012】I/F部3は、例えば車両に搭載された速
度計、加速度センサ、燃料計などの各種の計器に、有線
または無線回線を介して接続され、システムにデータを
取り込む際の仲介を果たす。CPU4は、記憶部5に記
憶されたプログラムのもとで、種々の制御を実施する。
The I / F unit 3 is connected to various instruments such as a speedometer, an acceleration sensor, and a fuel gauge mounted on a vehicle via a wired or wireless line, and acts as an intermediary when data is taken into the system. Fulfill The CPU 4 executes various controls under the program stored in the storage unit 5.

【0013】本実施形態においては、CPU4は、デー
タ取得手段4aと、蓄積制御手段4bと、判定手段4c
と、選別手段4dと、出力制御手段4eとを備える。デ
ータ取得手段4aは、車両の速度、加速度、燃費、或い
は視界や路面状態などの量のログデータを取得する。よ
り一般的に、これらの量を、予め定義された対象に関係
する複数の可観測量と称する。本実施形態においては、
車両に関係する、定量的に計測可能な物理量と言い替え
ることもできる。
In this embodiment, the CPU 4 has a data acquisition means 4a, a storage control means 4b, and a determination means 4c.
And a selection means 4d and an output control means 4e. The data acquisition unit 4a acquires log data such as vehicle speed, acceleration, fuel consumption, or the amount of visibility or road surface condition. More generally, these quantities are referred to as the observable quantities associated with a predefined object. In this embodiment,
It can also be referred to as a quantitatively measurable physical quantity related to the vehicle.

【0014】蓄積制御手段4bは、データ取得手段4a
で取得されたログデータを時間の経過と共に記憶部5に
記憶させ、蓄積させる。ログデータは、可観測量のそれ
ぞれごとに蓄積される。
The storage control means 4b is a data acquisition means 4a.
The log data obtained in step 3 is stored and accumulated in the storage unit 5 as time passes. Log data is accumulated for each observable quantity.

【0015】判定手段4cは、記憶部5に蓄積された各
ログデータの単位時間当たりの変化量を、予め定められ
た閾値と比較する。そして、その結果から、例えば急激
な変化などの着目すべき事象が発生したか否かを、可観
測量ごとに判定する。また、判定手段4cは事象が発生
したと判定した場合に、選別手段4dにメッセージを与
え、この事象の原因に関係する可観測量を選別させる。
The judging means 4c compares the amount of change of each log data accumulated in the storage unit 5 per unit time with a predetermined threshold value. Then, based on the result, it is determined for each observable amount whether or not a phenomenon of interest such as a rapid change has occurred. Further, when the judging means 4c judges that an event has occurred, it gives a message to the selecting means 4d to select an observable quantity related to the cause of this event.

【0016】選別手段4dは、いずれかの可観測量にお
いて着目すべき事象が発生した場合に、この事象の原因
に関係する可観測量を選別する。出力制御手段4eは、
選別手段4dで選別された可観測量のログデータを記憶
部5から読み出す。そして、読み出したデータを時間に
対してプロットしたグラフに加工し、その上で表示部2
に表示する。
The selecting means 4d selects an observable quantity related to the cause of this event when an event of interest occurs in any observable quantity. The output control means 4e is
The observable amount of log data selected by the selection unit 4d is read from the storage unit 5. Then, the read data is processed into a graph plotted against time, and the graph is displayed on the display unit 2
To display.

【0017】記憶部5には、蓄積制御手段4bの制御に
より、燃料消費量ログ5aと、速度ログ5bと、加速度
ログ5cと、視界ログ5dとが、所定の記憶領域に記憶
される。これらは、データ取得手段4aで取得されたロ
グデータである。なおログデータはこれらの項目に限ら
ず、更に多くの項目を設けても良い。図2は、車両を対
象とした場合に取得され得るログデータに係わる可観測
量の例を示す概念図である。このように、車両6の走行
に際しては、燃料消費量、視界、気温および湿度、路面
状態、タイヤの路面との摩擦(タイヤ摩擦)、加速度、
速度、および、天候などの可観測量が定義され得る。こ
れらの可観測量に係わるログデータは逐次取得(または
モニタ)され、記憶部5に蓄積される。
The storage unit 5 stores a fuel consumption log 5a, a speed log 5b, an acceleration log 5c, and a view log 5d in a predetermined storage area under the control of the storage control means 4b. These are the log data acquired by the data acquisition means 4a. The log data is not limited to these items, and more items may be provided. FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of an observable amount relating to log data that can be acquired when a vehicle is targeted. As described above, when the vehicle 6 travels, the fuel consumption, the visibility, the temperature and humidity, the road surface condition, the friction of the tire with the road surface (tire friction), the acceleration,
Observable quantities such as speed and weather may be defined. Log data relating to these observable quantities are sequentially acquired (or monitored) and accumulated in the storage unit 5.

【0018】図3は、表示器2に表示されるグラフを示
す模式図である。本実施形態では、事象の生じた可観測
量として燃料消費量を採りあげる。図3(a)は、燃料
消費量の時間変化を示すグラフである。このグラフを参
照すると、急激な変化すなわち事象の生じたポイントが
存在する。このことが、例えば閾値との比較などの手法
により判定手段4cにより判定される。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a graph displayed on the display 2. In this embodiment, the fuel consumption amount is taken as the observable amount in which an event has occurred. FIG. 3A is a graph showing the change over time in fuel consumption. Referring to this graph, there is a point at which a sudden change or event occurred. This is determined by the determination means 4c by a method such as comparison with a threshold value.

【0019】そうすると、選別手段4dにメッセージが
与えられ、相関処理などの手法により、燃料消費量の急
激な変化に因果関係が有る可観測量が選別される。ここ
では、選別手段4dにより速度、加速度、視界、タイヤ
摩擦、および路面状態の各量が選別されたとする。図3
(b)〜図(f)は、これらの量を時間に対してプロッ
トしたグラフである。これらのグラフは、燃料消費量の
変化に関する原因究明のための補助グラフとして位置づ
けられる。
Then, a message is given to the selecting means 4d, and an observable amount having a causal relationship with a sudden change in the fuel consumption amount is selected by a method such as correlation processing. Here, it is assumed that the selecting unit 4d selects the amounts of speed, acceleration, field of view, tire friction, and road surface condition. Figure 3
(B) to (f) are graphs in which these amounts are plotted against time. These graphs are positioned as auxiliary graphs for investigating the cause of changes in fuel consumption.

【0020】すなわち、 図3(a)のグラフにおいて
は、急激な変化を示す部分が存在する。この変化量が予
め設定された閾値より大きければ、対応する時刻におけ
る他のデータが自動的にグラフ化される。これにより、
急激な値の変化の原因を究明する作業が、マシンパワー
により補助される。
That is, in the graph of FIG. 3 (a), there is a portion showing a sudden change. If this amount of change is larger than a preset threshold value, other data at the corresponding time is automatically graphed. This allows
Machine power assists in the work of investigating the cause of sudden changes in values.

【0021】図4は、図1に示されるシステムの動作を
説明するためのフローチャートである。図4のステップ
S1において、データ取得手段4aにより各可観測量の
ログデータが取得され、取得されたデータはステップS
2において記憶部5に蓄積される。
FIG. 4 is a flow chart for explaining the operation of the system shown in FIG. In step S1 of FIG. 4, log data of each observable amount is acquired by the data acquisition means 4a, and the acquired data is acquired in step S1.
2 is stored in the storage unit 5.

【0022】次のステップS3では、判定手段4cによ
り、記憶部5に蓄積されたログデータの単位時間当たり
の変化量が予め定められた閾値と比較される。そして、
その結果をもとに、事象が発生したか否かが判定され
る。
In the next step S3, the determining means 4c compares the amount of change per unit time of the log data accumulated in the storage unit 5 with a predetermined threshold value. And
Based on the result, it is determined whether or not an event has occurred.

【0023】このステップS3で事象が発生したと判定
されると、次のステップS4において選別手段4dによ
り、事象と相関の深い量、すなわち因果関係の有る量が
選別される。そして、ステップS5において、選別され
た可観測量および事象の生じた可観測量のグラフが作成
され、ステップS6においてこのグラフが出力される。
When it is determined in step S3 that an event has occurred, in the next step S4, the selecting means 4d selects an amount having a deep correlation with the event, that is, an amount having a causal relationship. Then, in step S5, a graph of the selected observable amount and the observable amount in which the event has occurred is created, and this graph is output in step S6.

【0024】図5に示されるように、以上の説明は、よ
り一般的な例にも適用することができる。図5は、事象
に関係する原因の組み合わせの例を示す図である。例え
ば、ある事象に対して(a)〜(d)なる4つの原因を
考えることが可能であるとする。この場合、(a),
(b),(c),(d)の組み合わせから、(c),
(d)の組み合わせまで、10通りの組み合わせが考え
られる。よって、これらの組み合わせのうちいずれかが
真の原因であると推測することができる。
As shown in FIG. 5, the above description can be applied to a more general example. FIG. 5 is a diagram showing an example of a combination of causes related to an event. For example, it is possible to consider four causes (a) to (d) for a certain event. In this case, (a),
From the combination of (b), (c), and (d), (c),
There are 10 possible combinations up to the combination of (d). Therefore, it can be inferred that one of these combinations is the true cause.

【0025】このように本実施形態では、ある事象に関
係する全てのログデータをデータ取得手段4aにより取
得またはモニタする。取得されたログデータを記憶部5
に蓄積する。取得されているログデータのうち、或るロ
グデータの単位時間当たりの変化が予め設定した閾値を
超える変化(急激な変化、緩やかな変化、または変化無
しなど)を示したことが判定手段4cにより判定される
と、選別手段4dにより、例えば残りのログデータを選
別させる。さらに、選別されたデータを出力制御手段4
eによりグラフ化し、表示部2に表示させるようにし
た。
As described above, in this embodiment, all log data related to a certain event is acquired or monitored by the data acquisition means 4a. The acquired log data is stored in the storage unit 5
Accumulate in. It is determined by the determination means 4c that, among the acquired log data, a change in a certain log data per unit time indicates a change (a sharp change, a gradual change, or no change) exceeding a preset threshold. When it is determined, for example, the remaining log data is sorted by the sorting means 4d. Further, the selected data is output to the output control means 4
It was made to be a graph by e and displayed on the display unit 2.

【0026】このようにしたので、例えば車両の燃料消
費量が急激に変化した場合、車両の速度、加速度、天
候、視界、気温/湿度、タイヤの摩擦、路面状態などに
関するログデータが取捨選択され、かつ視覚的に表示さ
れる。これにより、或る事象を引き起こした原因を、た
だ一つの視点からだけでなく、多方面から分析すること
が可能になる。しかも、このような処理はCPUにより
自動的になされるので、人手による処理の手間を大幅に
削減することが可能になる。例えばユーザにとっては、
従来に比して思考の負担を大幅に軽減できるようにな
る。
With this arrangement, for example, when the fuel consumption of the vehicle changes abruptly, log data relating to the vehicle speed, acceleration, weather, visibility, temperature / humidity, tire friction, road surface condition, etc. are selected. , And is displayed visually. This makes it possible to analyze the cause of a certain phenomenon not only from a single point of view but also from various aspects. Moreover, since such a process is automatically performed by the CPU, it is possible to greatly reduce the time and effort of the manual process. For users, for example,
Compared to the past, the burden of thinking can be greatly reduced.

【0027】さらに、如何なる原因の組み合わせにより
事象が引き起こされたかの判断は、最終的には人間に任
される。システムは、考え得る原因の組み合わせをユー
ザに提供するのみである。したがって判断処理の主導権
はユーザ側に確保されており、ユーザの納得のいく分析
を実施することができる。
Furthermore, it is ultimately up to humans to judge what combination of causes causes the event. The system only provides the user with a combination of possible causes. Therefore, the initiative of the determination process is secured to the user side, and the user's satisfactory analysis can be performed.

【0028】以上のようなことから本実施形態によれ
ば、事象を引き起こした原因を究明する作業を支援し、
これにより原因究明にかかる人的負荷を軽減することが
可能になる。
As described above, according to this embodiment, the work for investigating the cause of the event is supported,
This makes it possible to reduce the human load required for investigating the cause.

【0029】なお、本発明は上記実施の形態に限定され
るものではない。例えば本実施形態では車両を対象とし
て説明したが、このほかにも種々の対象を定義すること
ができる。さらに、現実に存在する物体だけでなく、コ
ンピュータを利用したシミュレーションにより現実を模
倣したオブジェクトに対しても、本実施形態のシステム
を適用することが可能である。このようなアプリケーシ
ョンでは、シミュレーションモデルに係わる種々のデー
タが、コンピュータにより算出される。よってこれらの
データを、上記の説明と同様に記録し、蓄積することが
可能である。従って、上記と同様の処理機能により、シ
ミュレーションで生じた事象に関する原因究明を実施す
ることが可能である。特に、シミュレーションへの応用
にあたっては、得られた分析結果を活用することにより
ユーザが求める事象(ふるまい)を実現することが可能
となる。
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, although the present embodiment has been described with the vehicle as the target, various other targets can be defined. Furthermore, the system of the present embodiment can be applied not only to an object that actually exists, but also to an object that imitates reality by simulation using a computer. In such an application, various data related to the simulation model are calculated by the computer. Therefore, these data can be recorded and accumulated as in the above description. Therefore, with the same processing function as above, it is possible to investigate the cause of the event that occurred in the simulation. In particular, in application to simulation, it is possible to realize an event (behavior) desired by the user by utilizing the obtained analysis result.

【0030】また、図3に示されるようなグラフを、表
示部2に表示するだけでなく、例えばプリントアウトな
どのかたちで紙媒体に出力するようにしても良い。ま
た、各グラフを一度に表示する必要は無い。マウスのク
リック操作などに応じて、ページをめくるように順次グ
ラフを表示しても良い。
The graph as shown in FIG. 3 may be output not only on the display unit 2 but also on a paper medium in the form of printout, for example. Also, it is not necessary to display each graph at once. The graphs may be sequentially displayed so as to turn the pages in response to a mouse click operation.

【0031】また本実施形態では、判定手段4cにおい
て事象の発生を判定するようにしたが、これに限らず、
ユーザが主体となって事象の発生の有無を判定するよう
にしても良い。このほか、本発明の要旨を逸脱しない範
囲で種々の変形実施を行うことができる。
Further, in the present embodiment, the determination means 4c is configured to determine the occurrence of an event, but the present invention is not limited to this.
The user may take the initiative in determining whether or not an event has occurred. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

【0032】[0032]

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、事
象を引き起こした原因を究明する作業を支援し、これに
より原因究明にかかる人的負荷を軽減し得る原因分析支
援システムおよび原因分析支援方法を提供することがで
きる。
As described above in detail, according to the present invention, the cause analysis support system and the cause analysis that support the work for investigating the cause of the event and can reduce the human load for investigating the cause. A support method can be provided.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の実施の形態に係わる原因分析支援シ
ステムの構成を示す機能ブロック図。
FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a cause analysis support system according to an embodiment of the present invention.

【図2】 車両を対象とした場合に取得され得るログデ
ータに係わる可観測量の例を示す概念図。
FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of an observable amount relating to log data that can be acquired when a vehicle is targeted.

【図3】 表示器2に表示されるグラフを示す模式図。FIG. 3 is a schematic diagram showing a graph displayed on a display device 2.

【図4】 図1に示されるシステムの動作を説明するた
めのフローチャート。
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the system shown in FIG.

【図5】 事象に関係する原因の組み合わせの例を示す
図。
FIG. 5 is a diagram showing an example of a combination of causes related to an event.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…入出力部 2…表示部 3…インタフェース部(I/F部) 4…CPU 4a…データ取得手段 4b…蓄積制御手段 4c…判定手段 4d…選別手段 4e…出力制御手段 5…記憶部 5a…燃料消費量ログ 5b…速度ログ 5c…加速度ログ 5d…視界ログ 1 ... I / O section 2 ... Display 3 ... Interface part (I / F part) 4 ... CPU 4a ... Data acquisition means 4b ... Accumulation control means 4c ... Judgment means 4d ... sorting means 4e ... Output control means 5 ... storage unit 5a ... Fuel consumption log 5b ... speed log 5c ... Acceleration log 5d ... Sight log

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 予め定義された対象に関係する複数の可
観測量のログデータを取得する取得手段と、 この取得手段で取得されたログデータを、前記可観測量
のそれぞれごとに蓄積するログデータ蓄積手段と、 前記複数の可観測量において、着目すべき事象の発生の
有無を判定する判定手段と、 この判定手段において前記事象が発生したと判定された
場合に、当該事象の原因に関係する可観測量を選別する
選別手段と、 この選別手段で選別された可観測量のログデータを前記
ログデータ蓄積手段から取り出し、取り出したデータを
視覚的に加工して出力する出力手段とを具備することを
特徴とする原因分析支援システム。
1. An acquisition unit for acquiring log data of a plurality of observable quantities related to a predefined target, and a log for accumulating the log data acquired by the acquisition unit for each of the observable quantities. Data accumulating means, judging means for judging whether or not an event of interest occurs in the plurality of observable quantities, and if the judging means judges that the event has occurred, the cause of the event is A selecting means for selecting the relevant observable quantity, and an output means for extracting the observable quantity log data selected by the selecting means from the log data accumulating means, visually processing the extracted data, and outputting the processed data. A cause analysis support system characterized by being provided.
【請求項2】 前記判定手段は、前記蓄積手段に蓄積さ
れたログデータの単位時間当たりの変化量と予め定めら
れた閾値とを前記複数の可観測量ごとに比較して、前記
事象の発生の有無を判定することを特徴とする請求項1
に記載の原因分析支援システム。
2. The determining means compares the amount of change per unit time of the log data accumulated in the accumulating means with a predetermined threshold value for each of the plurality of observable quantities, and 2. The presence or absence of occurrence is determined.
The cause analysis support system described in.
【請求項3】 前記出力手段は、前記事象の生じた可観
測量のログデータを時間に対してプロットしたグラフ
と、当該事象の原因に関係する可観測量のログデータを
時間に対してプロットしたグラフとを出力することを特
徴とする請求項1に記載の原因分析支援システム。
3. The output means plots the observable log data of the event plotted against time and the observable log data related to the cause of the event with respect to time. The cause analysis support system according to claim 1, wherein the plotted graph is output.
【請求項4】 前記対象は、コンピュータを利用したシ
ミュレーションにより現実を模倣したオブジェクトであ
ることを特徴とする請求項1に記載の原因分析支援シス
テム。
4. The cause analysis support system according to claim 1, wherein the target is an object that imitates reality by a simulation using a computer.
【請求項5】 予め定義された対象に関係する複数の可
観測量のログデータを取得する第1ステップと、 この第1ステップで取得されたログデータを蓄積手段に
蓄積する第2ステップと、 前記複数の可観測量において、着目すべき事象の発生の
有無を判定する第3ステップと、 この第3ステップにおいて前記事象が発生したと判定さ
れた場合に、当該事象の原因に関係する可観測量を選別
する第4ステップと、 この第4ステップで選別された可観測量のログデータを
前記蓄積手段から取り出し、取り出したデータを視覚的
に加工して出力する第5ステップとを具備することを特
徴とする原因分析支援方法。
5. A first step of acquiring log data of a plurality of observable quantities related to a predefined object, and a second step of accumulating the log data acquired in the first step in an accumulating means. In the plurality of observable quantities, a third step of determining whether or not an event of interest has occurred, and if it is determined that the event has occurred in this third step, it may be related to the cause of the event. It comprises a fourth step of selecting the observed amount, and a fifth step of taking out the observable amount of log data selected in the fourth step from the accumulating means, visually processing the outputted data, and outputting the processed data. A cause analysis support method characterized by the above.
【請求項6】 前記第3ステップは、前記蓄積手段に蓄
積されたログデータの単位時間当たりの変化量と予め定
められた閾値とを前記複数の可観測量ごとに比較して、
前記事象の発生の有無を判定するステップであることを
特徴とする請求項5に記載の原因分析支援方法。
6. The third step compares a change amount per unit time of the log data accumulated in the accumulating unit with a predetermined threshold value for each of the plurality of observable amounts,
The cause analysis support method according to claim 5, which is a step of determining whether or not the event has occurred.
【請求項7】 前記第5ステップは、前記事象の生じた
可観測量のログデータを時間に対してプロットしたグラ
フと、当該事象の原因に関係する可観測量のログデータ
を時間に対してプロットしたグラフとを作成して出力す
るステップであることを特徴とする請求項5に記載の原
因分析支援方法。
7. The fifth step comprises a graph in which observable log data of the event is plotted against time, and observable log data related to the cause of the event is plotted against time. 6. The cause analysis support method according to claim 5, which is a step of creating and outputting a graph plotted as above.
【請求項8】 前記対象は、コンピュータを利用したシ
ミュレーションにより現実を模倣したオブジェクトであ
ることを特徴とする請求項5に記載の原因分析支援方
法。
8. The cause analysis support method according to claim 5, wherein the target is an object that imitates reality by a simulation using a computer.
JP2002014689A 2002-01-23 2002-01-23 System and method for supporting cause analysis Pending JP2003216238A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002014689A JP2003216238A (en) 2002-01-23 2002-01-23 System and method for supporting cause analysis

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002014689A JP2003216238A (en) 2002-01-23 2002-01-23 System and method for supporting cause analysis

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2003216238A true JP2003216238A (en) 2003-07-31

Family

ID=27651298

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002014689A Pending JP2003216238A (en) 2002-01-23 2002-01-23 System and method for supporting cause analysis

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2003216238A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009150950A1 (en) * 2008-06-12 2009-12-17 株式会社日立製作所 Plant monitoring control device and event analysis support method
US9164665B2 (en) 2012-12-25 2015-10-20 International Business Machines Corporation Outputting management information based on state of managed object

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6316351U (en) * 1986-07-18 1988-02-03
JPS63100514A (en) * 1986-10-17 1988-05-02 Hitachi Ltd Abnormality diagnosing device
JPH01267799A (en) * 1988-04-19 1989-10-25 Hitachi Ltd Abnormality diagnosing device
JPH05209816A (en) * 1992-01-30 1993-08-20 Mitsubishi Electric Corp Plant system analyzer
JPH07325618A (en) * 1994-05-31 1995-12-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Diagnostic knowledge acquisition device
JPH0844423A (en) * 1994-07-26 1996-02-16 Mitsubishi Electric Corp Plant supporting device
JPH10143343A (en) * 1996-11-07 1998-05-29 Fuji Electric Co Ltd Association type plant abnormality diagnosis device
JPH10254534A (en) * 1997-03-13 1998-09-25 Toshiba Corp Alarm monitoring device
JP2000010620A (en) * 1998-06-16 2000-01-14 Toshiba Corp Plant operating device

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6316351U (en) * 1986-07-18 1988-02-03
JPS63100514A (en) * 1986-10-17 1988-05-02 Hitachi Ltd Abnormality diagnosing device
JPH01267799A (en) * 1988-04-19 1989-10-25 Hitachi Ltd Abnormality diagnosing device
JPH05209816A (en) * 1992-01-30 1993-08-20 Mitsubishi Electric Corp Plant system analyzer
JPH07325618A (en) * 1994-05-31 1995-12-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Diagnostic knowledge acquisition device
JPH0844423A (en) * 1994-07-26 1996-02-16 Mitsubishi Electric Corp Plant supporting device
JPH10143343A (en) * 1996-11-07 1998-05-29 Fuji Electric Co Ltd Association type plant abnormality diagnosis device
JPH10254534A (en) * 1997-03-13 1998-09-25 Toshiba Corp Alarm monitoring device
JP2000010620A (en) * 1998-06-16 2000-01-14 Toshiba Corp Plant operating device

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009150950A1 (en) * 2008-06-12 2009-12-17 株式会社日立製作所 Plant monitoring control device and event analysis support method
JP2009301249A (en) * 2008-06-12 2009-12-24 Hitachi Ltd Plant monitoring and control system and event analysis support method
US9164665B2 (en) 2012-12-25 2015-10-20 International Business Machines Corporation Outputting management information based on state of managed object

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4170315B2 (en) Abnormality judgment device, control method, automobile and program
JP5437868B2 (en) Triggering method and RF test measurement apparatus
US8825275B2 (en) Trouble diagnosis device
JP7040851B2 (en) Anomaly detection device, anomaly detection method and anomaly detection program
US20090070027A1 (en) Methods and systems for determining driver efficiency in a vehicle
CN101802731A (en) A system and a computer implemented method for automatically displaying process information in an industrial control system
CN103217941B (en) Graph displaying device
JP6315528B1 (en) Anomaly detection model construction device, anomaly detection model construction method and program
CN112272763A (en) Abnormality detection device, abnormality detection method, and abnormality detection program
CN110068435A (en) Vibration analysis system and method
JP4359777B2 (en) Support device
CN104977922A (en) Equipment monitoring device and method thereof
JP4144423B2 (en) Engine part failure prediction system and control program therefor
US11009431B2 (en) Failure mode specifying system, failure mode specifying method, and program
US20160098501A1 (en) Virtual sensors supported by a computer aided design (cad) model and software
JP2021032822A (en) Inspection device irregularity part evaluation system and inspection device irregularity part evaluation method
JP2003216238A (en) System and method for supporting cause analysis
JP2016024711A (en) Information presentation device, method, and program
Xing et al. Five-axis machine tool fault monitoring using volumetric errors fractal analysis
US20090085917A1 (en) Variable and event association on a display
JP2002268742A (en) Working diagnosis monitoring system and its device and its program
JP7433648B2 (en) Anomaly detection method
JP5112730B2 (en) Tire durability performance prediction method, tire durability performance prediction device, and tire durability performance prediction program
US20080092070A1 (en) Systems and methods for presentation of operational data
JP2007226639A (en) Multivariate data discrimination device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20040908

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20061110

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20061121

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070122

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20070403

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20070601

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20070703