JP2005032202A - Resource allocation method and recording medium having program recorded therein - Google Patents

Resource allocation method and recording medium having program recorded therein Download PDF

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央 大山
Akinari Honda
明成 本田
Shigehiro Yoshimura
繁洋 吉村
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To resolve the problem that a method is not established which considers how respective factors are linked with a problem event caused by several factors, to effectively allocate resources when allocating resources required for taking measures against factors in order to avoid the occurrence of the problem event. <P>SOLUTION: A method of fault tree analysis is used to set relations between the problem event caused by several factors and respective factors being causes of the occurrence of the problem event, and meanwhile, use resource functions showing correlations between inputs of resources required for taking measures to avoid respective factors and occurrence probabilities of respective factors are set, and an occurrence probability of the problem event obtained by the method of fault tree analysis and data of functions showing correlations between occurrence probabilities of respective factors prescribed by the use resource functions and inputs of resources are stored in a storage device, and these values are varied in accordance with restrictive conditions to calculate the most suitable inputs of resources, so that resources can be effectively allocated. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

この発明は、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するための対策の実施に必要な資源の配分を効果的に行う資源配分方法ならびにそのプログラ厶を記録した記録媒体に関する。  The present invention relates to a resource allocation method for effectively allocating resources necessary for implementing measures to avoid the occurrence of a problem event caused by several factors, and a recording medium on which the program is recorded.

幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するためには、それらの要因に対して何らかの対策を講じることが求められる。しかし、それらの対策を実行するために必要な資源が限られている場合、何らかの方法でその資源をそれぞれの対策に配分しなければならない。  In order to avoid the occurrence of problem events caused by some factors, it is necessary to take some measures against those factors. However, if the resources required to implement these measures are limited, the resources must be allocated to each measure in some way.

従来、定量的に資源配分を行う方法には、線形計画法がある。線形計画法は幾つかの制約条件を定式化し資源投入に対するアウトプットの最大値・最小値などを求める方法であり、主に生産計画のための資源配分法などに使用されている。しかし、前記のように幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する各要因への対策に資源配分する場合、各要因がどのように問題事象に関わっているか考慮する必要があるが、線形計画法ではその部分を定式化する方法が確立されていなかった。  Conventionally, there is a linear programming method for quantitatively allocating resources. The linear programming method is a method of formulating several constraint conditions to obtain the maximum value / minimum value of an output with respect to resource input, and is mainly used for a resource allocation method for production planning. However, when allocating resources to countermeasures for each factor implemented to avoid the occurrence of problem events caused by several factors as described above, it is necessary to consider how each factor is related to the problem event However, in linear programming, no method for formulating that part has been established.

一方、前記問題事象に対して各要因がどのように関わっているか、その構造を明らかにするための方法にはフォールトツリー解析(Fault Tree Analysis)が挙げられる。フォールトツリー解析は問題事象発生の原因となる要因を摘出、その関係性を表し、各種分析・評価を行うための信頼性解析の方法だが、各要因の対策へ定量的な資源配分を行うための方法は考案されていなかった。  On the other hand, fault tree analysis (Fault Tree Analysis) can be cited as a method for clarifying how each factor relates to the problem event. Fault tree analysis is a method of reliability analysis for extracting the factors that cause problem events, expressing their relationships, and performing various analyzes and evaluations. The method was not devised.

以上のように従来の方法では、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する前記各要因への各対策について、前記問題事象に対する前記各要因の関係性を考慮して、前記各対策を実施するために必要な資源配分を効果的に行うことが難しかった。  As described above, the conventional method considers the relationship of each factor to the problem event for each measure to be performed to avoid the occurrence of the problem event caused by some factors. Therefore, it has been difficult to effectively allocate resources necessary for implementing each of the above measures.

そこで本発明では、このような課題に対応できる資源配分方法を確立し、その方法のプログラムを使用したコンピュータで演算を行うことによって前記課題を解決することを目的とする。  Therefore, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems by establishing a resource allocation method that can cope with such problems and performing computations using a computer using the program of the method.

なお「資源配分を効果的に行う」とは具体的に、前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させずに前記各対策を実行するために必要な資源の投入量を最小に抑えること、また前記資源の投入量をある所与の値から変化させずに前記問題事象の発生確率を最小に抑えること、また前記問題事象の発生によって生じる損害を勘案して前記資源の投入量を最適な値にすること、以上の制約条件から最適な資源の投入量の配分を導き出すことを指している。  Note that “perform resource allocation effectively” specifically means minimizing the input amount of resources necessary to execute each of the measures without changing the occurrence probability of the problem event from a given value. Reducing the probability of occurrence of the problem event without changing the input amount of the resource from a given value, and considering the damage caused by the occurrence of the problem event Is the optimal value, and the optimal allocation of resources is derived from the above constraints.

以上の課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象とし、前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象としてその関係構造を表すフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す関数(以下、「使用資源関数」という)のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して算出される前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させないという条件を満たす前記各対策にかかる前記資源の投入量を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。  In order to solve the above problems, the invention described in claim 1 is a computer having an input device, a storage device, a computing device, and an output device, and identifies the factors that cause the occurrence of a problem event and expresses the relationship between them. In a recording medium that records a program that calculates the occurrence probability of the top event from the occurrence probability of each basic event in the fault tree analysis, which is a method of reliability analysis, a problem event caused by several factors input from the input device is recorded. The occurrence data is a top event, and one or more factors that cause the occurrence of the problem event as a basic event, the configuration data of the fault tree diagram that represents the relationship structure, the occurrence probability of each factor and the occurrence of each factor To store data of a function (hereinafter referred to as “used resource function”) indicating a correlation with the input amount of resources of each countermeasure to be performed, The resource related to each of the measures that satisfies the condition that the occurrence probability of the problem event calculated using a program for calculating the occurrence probability of the top event in the fault tree analysis is not changed from a given value by a computing device Input amount is set by the used resource function, a combination in which the total amount of the resource input for each countermeasure is minimized is searched, and the combination that is a search result is displayed on the output device. This is a characteristic resource allocation method.

また請求項2に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記各対策の前記資源の投入量合計を所与の値から変化させないという条件を満たす前記各要因の発生確率を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって算出される前記問題事象の発生確率が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。  Further, the invention according to claim 2 is a fault analysis method that is a reliability analysis technique for extracting a factor causing a problem event and expressing the relationship between the computer having an input device, a storage device, an arithmetic device, and an output device. In the recording medium recording the program for calculating the occurrence probability of the top event from the occurrence probability of each basic event in the tree analysis, the problem event caused by several factors input from the input device is regarded as the top event. Fault tree diagram configuration data having one or more factors that cause the occurrence of the occurrence as a basic event, the occurrence probability of each factor, and the input amount of resources for each measure to be performed to avoid the occurrence of each factor, The resource function data indicating the correlation between the resources is stored in a storage device, and the total input amount of the resource for each countermeasure is changed from a given value by the arithmetic unit. The occurrence probability of each factor that satisfies the condition of not to be set is set by the resource function used, and among them, the problem event calculated by the arithmetic unit using a program for obtaining the occurrence probability of the top event in the fault tree analysis It is a resource allocation method characterized by searching for a combination with the lowest occurrence probability and displaying the combination as a search result on an output device.

また請求項3に記載の発明は、入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策に必要な資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、任意に設定した前記問題事象の発生確率の値と前記資源の量を単位として表される前記問題事象の発生によってかかる損害値の積で示される損害の期待値と、前記任意に設定した前記問題事象の発生確率の値に対して前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって計算される頂上事象の値が一致するような前記各要因の発生確率をもとに、前記使用資源関数によって設定される前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計値のうち最小値との和が、前記任意に設定した前期問題事象の発生確率の値をある一定範囲変動させたときに最小になるような前記各対策にかかる前記資源の投入量の組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法である。  Further, the invention according to claim 3 is a fault analysis method that is a reliability analysis technique for extracting a factor that causes a problem event and expressing the relationship between the computer having an input device, a storage device, an arithmetic device, and an output device. In the recording medium recording the program for calculating the occurrence probability of the top event from the occurrence probability of each basic event in the tree analysis, the occurrence of the problem event caused by some factors input from the input device is regarded as the top event. Fault tree diagram configuration data with one or more factors that cause the occurrence of the occurrence as basic events, the probability of occurrence of each factor, and the input of resources necessary for each countermeasure to be implemented to avoid the occurrence of each factor The resource function data indicating the correlation with the amount is stored in a storage device, and the probability of occurrence of the problem event arbitrarily set by the arithmetic device and The fault tree analysis with respect to the expected value of the damage indicated by the product of the damage values caused by the occurrence of the problem event expressed in units of the amount of resources and the value of the occurrence probability of the problem event set arbitrarily. Each of the countermeasures set by the resource function used based on the occurrence probability of each factor such that the value of the top event calculated by the arithmetic unit using the program for determining the occurrence probability of the top event in For each of the measures, the sum of the total input amount of the resources with respect to the minimum value becomes the minimum when the value of the probability of occurrence of the previously set problem event is changed within a certain range. The resource allocation method includes searching for a combination of the input amounts of the resources and displaying the combination as a search result on an output device.

以上の発明は、かかる資源配分方法を特徴とするプログラ厶を記録した媒体を使用してコンピュータ上で処理を行うことによって実現される。  The above invention is realized by performing processing on a computer using a medium recording a program characterized by such a resource allocation method.

また、前記コンピュータ上での処理を実施する際、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象発生の原因となる一つ以上の要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを入力装置より入力する代わりに、入力装置によって入力された前記各要因の発生時期、発生回数と前記各対策の資源の投入量、投入時期のデータによって前記使用資源関数のデータを算出することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体をコンピュータ上で使用することにより、より少ない入力の負担により資源配分結果を導き出すことが可能になる。  Further, when executing the processing on the computer, the occurrence probability of one or more factors that cause the occurrence of a problem event caused by some factors, and each measure to be performed to avoid the occurrence of each factor Instead of inputting the resource function data indicating the correlation with the resource input amount from the input device, the generation time and frequency of each factor input by the input device and the resource input amount and input of each countermeasure By using on a computer a recording medium that records a program characterized by calculating the data of the used resource function based on time data, it is possible to derive a resource allocation result with less input burden.

以上のように本発明によれば、従来の手法では困難であった、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を回避するために実施する前記各要因への各対策について、前記問題事象に対する前記各要因の関係性を考慮して前記各対策を実施するために必要な資源配分を効果的に行うことを特徴とする資源配分の方法を確立し、その方法のプログラムを使用したコンピュータで演算を行うことによって前記課題を解決することができる。  As described above, according to the present invention, with respect to each countermeasure to be implemented for avoiding the occurrence of a problem event caused by some factors, which is difficult with the conventional method, Establishing a resource allocation method characterized by effectively allocating resources necessary for implementing each of the measures in consideration of the relationship between the factors, and calculating with a computer using the program of the method The above-mentioned problem can be solved by performing the above.

なお「資源配分を効果的に行う」とは具体的に、前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させずに前記各対策を実行するために必要な資源の投入量を最小に抑えること、また前記資源の投入量をある所与の値から変化させずに前記問題事象の発生確率を最小に抑えること、また前記問題事象の発生によって生じる損害を勘案して前記資源の投入量を最適な値にすること、以上の制約条件から最適な資源の投入量の配分を導き出すことを指しているが、それぞれ請求項1、2、3に記載の発明の方法により実現されている。  Note that “perform resource allocation effectively” specifically means minimizing the input amount of resources necessary to execute each of the measures without changing the occurrence probability of the problem event from a given value. Reducing the probability of occurrence of the problem event without changing the input amount of the resource from a given value, and considering the damage caused by the occurrence of the problem event Is the optimum value, and the optimum allocation of the resource input is derived from the above constraints, which are realized by the methods of the present invention.

以下、本発明を実施するために最良な一実施形態を説明する。図1はある機器の保全に関する資源配分支援システムの構成例を示したものである。なお、以下で示す「故障モード」とは発生した場合、当該機器の停止の要因となる事象と定義する。入力装置1から故障モードの名称、各故障モードの発生時期の情報、ある故障モードに対応した保全内容、保全の実施時期、保全コストなど故障モード・保全の履歴情報を入力し記憶装置2の記憶部2aに格納する。データは図2に示すテーブルのような形式で格納されている。なおある故障モードとある保全とは1対1の関係にあり、ある故障モードの発生確率は対応する保全の実施周期によって変動するものとする。また、図1の入力装置1より、機器の停止を頂上事象、各故障モードの発生を基本事象とするフォールトツリー図の構成データを入力し記憶装置2の記憶部2bに格納する。フォールトツリー図では基本事象である各故障モードがどのような組み合わせで発生した場合、頂上事象である機器の停止至るのが、その関係性を表している。フォールトツリー図の一例は図3に示す。  The best mode for carrying out the present invention will be described below. FIG. 1 shows a configuration example of a resource allocation support system related to maintenance of a certain device. The “failure mode” shown below is defined as an event that causes the device to stop when it occurs. The storage device 2 stores the failure mode / maintenance history information such as the name of the failure mode, the information on the occurrence time of each failure mode, the maintenance content corresponding to a certain failure mode, the maintenance execution time, and the maintenance cost from the input device 1. Store in the part 2a. The data is stored in a format like the table shown in FIG. It is assumed that a certain failure mode and a certain maintenance have a one-to-one relationship, and the occurrence probability of a certain failure mode varies depending on the corresponding maintenance execution period. Further, the configuration data of the fault tree diagram in which the stop of the device is a top event and the occurrence of each failure mode is a basic event is input from the input device 1 of FIG. 1 and stored in the storage unit 2 b of the storage device 2. In the fault tree diagram, when any failure mode that is a basic event occurs in any combination, the fact that the device that is the top event is stopped represents the relationship. An example of a fault tree diagram is shown in FIG.

記憶部2aの情報をもとに、演算装置3の演算部3aでは各故障モードの発生確率とそれに対応する保全の実施回数と保全コストから、各故障モードの発生確率とそれに対応する保全コストの相関を示す使用資源関数を算出する。使用資源関数の算出方法の一例を以下に記述する。ただし、各故障モードは関数を作成するために必要なn+1回、発生しているものとする。各故障モードの発生間隔(TBF(1〜n))について、TBF(1〜n)それぞれの間隔内に実施する保全回数(Nm(1〜n))とNm1回あたりの保全コスト(Ce)の積から求められるTBF(1〜n)毎のコスト(Ct(1〜n))と、1/TBF(1〜n)によって求められる故障率Pt(1〜n)を、故障率とコストを軸としたグラフにプロットして分布を求める。その分布をもとに非線形最小2乗法を使用して指数分布の形に当てはめることで、故障率すなわち故障モードの発生確率とコストとの相関関数である使用資源関数が求められる。使用資源関数の関数形の一例は図4のグラフのようになる。  Based on the information stored in the storage unit 2a, the calculation unit 3a of the calculation device 3 calculates the occurrence probability of each failure mode and the maintenance cost corresponding thereto from the occurrence probability of each failure mode, the number of times of maintenance performed corresponding thereto, and the maintenance cost. A resource function that indicates the correlation is calculated. An example of the calculation method of the resource function used is described below. However, it is assumed that each failure mode has occurred n + 1 times necessary for creating a function. Regarding the occurrence interval (TBF (1 to n)) of each failure mode, the number of maintenance times (Nm (1 to n)) to be performed within each interval of TBF (1 to n) and the maintenance cost (Ce) per Nm The cost for each TBF (1 to n) obtained from the product (Ct (1 to n)) and the failure rate Pt (1 to n) obtained by 1 / TBF (1 to n) Plot the graph to find the distribution. Based on the distribution, by using a nonlinear least square method and applying it to the form of an exponential distribution, a resource function that is a correlation function between a failure rate, that is, a failure mode occurrence probability and a cost is obtained. An example of the function form of the resource function used is as shown in the graph of FIG.

演算部3bでは演算部3aで行った算出結果と記憶部2bに格納されているフォールトツリー図の構成データをもとに、機器停止の発生確率をある所与の値から変化させないという条件で、機器にかかる最小保全コスト合計と、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コスト及び保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図5を用いて以下に記述する。図5は機器停止に対して故障モードがn個ある事例である。また、フォールトツリー解析による演算の制約上、基本事象(本件の場合は各故障モード)の発生確率が0.1以内であることを条件とする。
まず、ステップS1で機器が停止するという頂上事象の発生確率をある任意の制約値(Pa)として設定する。一方ステップS2では、各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))をどんな目盛り刻み(Sc1)で変動させるか設定する。ここでは仮に0.001刻みとする。そうした条件の下、ステップS3では各故障モードの発生確率(Pf(1〜n))を任意に設定する。なお、各故障モードの発生確率(Pf(1〜n))は0.001〜0.1の範囲で0.001刻みごとに変動させ、1故障モードにつき100通りの発生確率のパターンに対してループ処理によりすべての組み合わせで以下の演算を行う。ステップS4では、各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))とフォールトツリー図の構成データをもとにフォールトツリー解析の手法を用いて機器停止の発生確率(Pb)を求める。ステップS5ではステップS1で固定した発生確率(Pa)と、ステップS4で求めた発生確率(Pb)を比較して値が一致していなければ、ステップS12に進み、一致していればステップS6へ進む。ステップS6ではステップS4で設定した発生確率(Pb)を満たす各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))から、使用資源関数を使って各故障モード(F(1〜n))の各保全コスト(Ca(1〜n))を導き出し、保全コスト合計(Cs)を算出する。次にステップS6に至る一連の演算が初回のものであるかどうかステップS7で判定して、もし、初回であるならステップS9へと進む。ステップS9では、ステップS6で設定した保全コスト合計(Cs)の値を記憶領域(Cb)に格納する。一方、ステップS6に至る一連の演算が初回でなければ、ステップS7で判定し、ステップS8を実施する。ステップS8では、記憶領域(Cb)に格納されている値と保全コスト合計(Cs)を比較し、保全コスト合計(Cs)の方が小さな値であればステップS9を実行し、記憶領域(Cb)に格納されている値を保全コスト合計(Cs)に置き換える。一方、記憶領域(Cb)に格納されている値の方が、保全コスト合計(Cs)の値以下ならば、ステップS12に進む。さらに、ステップS10では記憶領域(Cb)に格納されている値に対応する各保全コスト(Ca(1〜n))を1回当たりの各保全コスト(Ce(1〜n))で除して、各保全周期(Mt(1〜n))を算出する。ステップS11では、各保全コスト(Ca(1〜n))、各保全周期(Mt(1〜n))を出力ファイル(Op)に格納する。ステップS12では各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))のすべての組み合わせで演算を行ったかどうか判定し、行っていなければステップS3に戻って、演算していない組み合わせで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべての組み合わせを実施したらループを抜け、その時点で記憶領域(Cb)に格納されている値が最小保全コスト合計なので、ステップS13では記憶領域(Cb)の値を出力ファイル(Op)に格納する。最後に、ステップS14で出力ファイル(Op)に格納されている値を結果として出力する。
On the condition that the operation stop probability is not changed from a given value based on the calculation result performed by the operation unit 3a and the configuration data of the fault tree diagram stored in the storage unit 2b in the operation unit 3b, A combination of the total minimum maintenance cost for the device, the maintenance cost for each failure mode that satisfies the result, and the maintenance execution cycle is calculated. An example of the calculation method will be described below with reference to FIG. FIG. 5 shows an example in which there are n failure modes with respect to equipment stoppage. In addition, due to calculation restrictions due to fault tree analysis, the occurrence probability of a basic event (in this case, each failure mode) must be within 0.1.
First, in step S1, the occurrence probability of the top event that the device stops is set as an arbitrary constraint value (Pa). On the other hand, in step S2, it is set what scale step (Sc1) the occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode (F (1 to n)) is changed. Here, it is assumed to be in increments of 0.001. Under such conditions, in step S3, the probability of occurrence of each failure mode (Pf (1 to n)) is arbitrarily set. The occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode is varied in increments of 0.001 in the range of 0.001 to 0.1, and 100 occurrence probability patterns for each failure mode. The following calculation is performed for all combinations by loop processing. In step S4, the occurrence probability (Pf (1-n)) of each failure mode (F (1-n)) and the occurrence probability of equipment stoppage using the fault tree analysis method based on the configuration data of the fault tree diagram (Pb) is obtained. In step S5, the occurrence probability (Pa) fixed in step S1 is compared with the occurrence probability (Pb) obtained in step S4. If the values do not match, the process proceeds to step S12. If they match, the process proceeds to step S6. move on. In step S6, from the occurrence probability (Pf (1-n)) of each failure mode (F (1-n)) satisfying the occurrence probability (Pb) set in step S4, each failure mode (F Each maintenance cost (Ca (1-n)) of (1-n)) is derived, and the total maintenance cost (Cs) is calculated. Next, it is determined in step S7 whether or not the series of operations up to step S6 is the first one, and if it is the first time, the process proceeds to step S9. In step S9, the value of the total maintenance cost (Cs) set in step S6 is stored in the storage area (Cb). On the other hand, if the series of operations leading to step S6 is not the first time, determination is made in step S7, and step S8 is performed. In step S8, the value stored in the storage area (Cb) is compared with the total maintenance cost (Cs). If the total maintenance cost (Cs) is smaller, step S9 is executed, and the storage area (Cb ) Is replaced with the total maintenance cost (Cs). On the other hand, if the value stored in the storage area (Cb) is less than or equal to the total maintenance cost (Cs), the process proceeds to step S12. Further, in step S10, each maintenance cost (Ca (1-n)) corresponding to the value stored in the storage area (Cb) is divided by each maintenance cost (Ce (1-n)). Each maintenance cycle (Mt (1 to n)) is calculated. In step S11, each maintenance cost (Ca (1-n)) and each maintenance cycle (Mt (1-n)) are stored in the output file (Op). In step S12, it is determined whether or not the calculation has been performed for all combinations of occurrence probabilities (Pf (1 to n)) of the respective failure modes (F (1 to n)). If not, the process returns to step S3 to perform the calculation. Perform the calculation again with a combination that has not. When the above loop is repeated and all combinations are performed, the loop is exited, and the value stored in the storage area (Cb) at that time is the total minimum maintenance cost. Therefore, in step S13, the value of the storage area (Cb) is output to the output file Store in (Op). Finally, in step S14, the value stored in the output file (Op) is output as a result.

演算部3cでは演算部3aで行った算出結果と記憶部2bに格納されているフォールトツリー図の構成データをもとに、機器の保全コスト合計をある所与の値から変化させないという条件で機器停止の最小発生確率と、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コスト及び保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図6を用いて以下に記述する。図6は機器停止に対して故障モードがn個ある事例である。また、フォールトツリー解析による演算の制約上、基本事象(本件の場合は各故障モード)の発生確率が0.1以内であることを条件とする。
まず、ステップS1である各故障モード(F(1〜n))に対する保全コスト合計をある任意の値に制約値(Cb)として設定する。ステップS2では各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))をどんな目盛り刻み(Sc1)で変動させるか設定する。ここでは仮に0.001刻みとする。そうした条件の下、ステップS3では各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))を設定し、ステップS4以下の計算を行う。なお、各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))は0.001〜0.1の範囲で0.001刻みごとに変動させ、1故障モードにつき100通りの発生確率のパターンに対してループ処理によりすべての組み合わせで以下の演算を行う。ステップS4では、各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))から使用資源関数を使って各故障モード(F(1〜n))の各保全コスト(Ca(1〜n))を導き出し、保全コスト合計(Cs)を算出する。ステップS5ではステップS1で固定した保全コスト合計(Cb)と、ステップS4で求めた保全コスト合計(Cs)を比較して値が一致していなければ、ステップS12へ進み、一致していればステップS6へ進む。ステップS6では各故障モードの発生確率(Pf(1〜n))とフォールトツリー図の構成データをもとにフォールトツリー解析の手法を用いて機器停止の発生確率(Pa)を求める。次にステップS6に至る一連の演算が初回のものであるかどうかステップS7で判定をして、もし、初回であるならステップS9へと進む。ステップS9では、ステップS6で算出した機器停止の発生確率(Pa)の値を記憶領域(Pb)に格納する。一方ステップS6に至る一連の演算が初回でなければ、ステップS7で判定し、ステップS8へ進む。ステップS8では、記憶領域(Pb)に格納されている値と、機器停止の発生確率(Pa)を比較し、機器停止の発生確率(Pa)方が小さな値であればステップS9を実行し、記憶領域(Pb)に格納されている値を機器停止の発生確率(Pa)の値に置き換える。一方、記憶領域(Pb)に格納されている値が機器停止の発生確率(Pa)の値以下なら、ステップS12に進む。さらに、ステップS10では記憶領域(Ca(1〜n))に格納されている各故障モード(F(1〜n))の各保全コスト(Ca(1〜n))を1回当たりの各保全コスト(Ce(1〜n))で除して、各保全周期(Mt(1〜n))を算出する。ステップS11では、各保全コスト(Ca(1〜n))、各保全周期(Mt(1〜n))を出力ファイル(Op)に格納する。ステップS12では各故障モードの発生確率(Pf(1〜n))のすべての組み合わせで演算を行ったかどうか判定し、行っていなければステップS3に戻って、演算していない組み合わせで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべての組み合わせを実施したらループから抜け、その時点で記憶領域(Pb)に格納されている値が最小の機器停止の発生確率なので、ステップS13では記憶領域(Pb)の値を出力ファイル(Op)に格納する。最後に、ステップS14で出力ファイル(Op)に格納されている値を結果として出力する。
On the condition that the calculation unit 3c does not change the total maintenance cost of the device from a given value based on the calculation result performed by the calculation unit 3a and the configuration data of the fault tree diagram stored in the storage unit 2b. A combination of the minimum occurrence probability of the stop, the maintenance cost for each failure mode that satisfies the result, and the maintenance execution cycle is calculated. An example of the calculation method will be described below with reference to FIG. FIG. 6 shows an example in which there are n failure modes with respect to equipment stoppage. In addition, due to calculation restrictions by fault tree analysis, the occurrence probability of a basic event (in the present case, each failure mode) must be within 0.1.
First, the maintenance cost total for each failure mode (F (1 to n)) that is step S1 is set to a certain arbitrary value as a constraint value (Cb). In step S2, the scale (Sc1) for changing the occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode (F (1 to n)) is set. Here, it is assumed to be in increments of 0.001. Under such conditions, in step S3, the occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode (F (1 to n)) is set, and the calculation after step S4 is performed. The occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode (F (1 to n)) is varied in increments of 0.001 in the range of 0.001 to 0.1, and 100 patterns per failure mode. The following calculation is performed for all combinations of the occurrence probability patterns by loop processing. In step S4, the maintenance cost (Ca) of each failure mode (F (1-n)) is calculated from the occurrence probability (Pf (1-n)) of each failure mode (F (1-n)) using the resource function used. (1-n)) is derived, and the total maintenance cost (Cs) is calculated. In step S5, the total maintenance cost (Cb) fixed in step S1 is compared with the total maintenance cost (Cs) obtained in step S4. If the values do not match, the process proceeds to step S12. Proceed to S6. In step S6, the occurrence probability (Pa) of equipment stoppage is determined using a fault tree analysis technique based on the occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode and the configuration data of the fault tree diagram. Next, it is determined in step S7 whether or not the series of operations up to step S6 is the first one, and if it is the first time, the process proceeds to step S9. In step S9, the value of the device stop occurrence probability (Pa) calculated in step S6 is stored in the storage area (Pb). On the other hand, if the series of operations leading to step S6 is not the first time, the determination is made in step S7, and the process proceeds to step S8. In step S8, the value stored in the storage area (Pb) is compared with the occurrence probability (Pa) of the equipment stop, and if the occurrence probability (Pa) of the equipment stop is smaller, execute step S9. The value stored in the storage area (Pb) is replaced with the value of the device stop occurrence probability (Pa). On the other hand, if the value stored in the storage area (Pb) is equal to or less than the value of the device stop occurrence probability (Pa), the process proceeds to step S12. Furthermore, in step S10, each maintenance cost (Ca (1-n)) of each failure mode (F (1-n)) stored in the storage area (Ca (1-n)) is stored for each maintenance. Dividing by the cost (Ce (1 to n)), each maintenance cycle (Mt (1 to n)) is calculated. In step S11, each maintenance cost (Ca (1-n)) and each maintenance cycle (Mt (1-n)) are stored in the output file (Op). In step S12, it is determined whether the calculation has been performed for all combinations of occurrence probability (Pf (1 to n)) of each failure mode. If not, the process returns to step S3, and the calculation is performed again with the combination that has not been calculated. To do. When the above loop is repeated and all combinations are performed, the loop is exited, and the value stored in the storage area (Pb) at that time is the minimum device stoppage occurrence probability, so in step S13 the value of the storage area (Pb) Are stored in the output file (Op). Finally, in step S14, the value stored in the output file (Op) is output as a result.

演算部3dでは演算部3aで行った算出結果と記憶部2bに格納されているフォールトツリー図の構成データをもとに、機器停止によってかかる損害コストと機器停止の発生確率との積によって求められる損害の期待値(R)と期待値(R)に対応する機器停止の発生確率にかかる最小保全コスト合計との和である想定コスト総額の最小値および、その結果を満たす各故障モードにかかる保全コストおよび保全実施周期の組み合わせを算出する。その算出方法の一例を処理フローの図7を用いて以下に記述する。図7は機器停止に対して故障モードがn個ある事例である。また、フォールトツリーによる演算の制約上、基本事象(本件の場合は各故障モード)の発生確率が0.1以内であることを条件とする。
まず、ステップS1で機器停止による損害コスト(Dc)を任意に設定する。ステップS2では、各故障モード(F(1〜n))の発生確率(Pf(1〜n))をどんな目盛り刻み(Sc1)で変動させるか設定する。ここでは仮に0.001とする。ステップS3では、機器停止の発生確率(Pa)をどんな目盛り刻み(Sc2)で変動させるか設定する。ここでは仮に0.01とする。ステップS4では機器停止の発生確率(Pa)を任意に設定する。なお、機器停止の発生確率(Pa)は0.01〜0.99の範囲を0.01刻みで変動させ、99通りの発生確率のパターンに対して演算を行う。ステップS5では、損害コスト(Dc)と機器停止の発生確率(Pa)の積で損害の期待値(R)を算出する。ステップS6〜S15では、機器停止の発生確率(Pa)を制約値とした、演算部3aのステップS3〜S12の演算と同様の演算を実施し、設定された機器停止の発生確率(Pa)における最小の保全コスト合計を求める。ステップS16では、損害の期待値(R)と記憶領域(Cb)に格納されている最小の保全コスト合計の和である想定コスト総額(Cz)を算出する。ステップS17では、想定コスト総額(Cz)の算出が初回のものだったかを判定する。初回であれば、ステップS19に進み、想定コスト総額(Cz)の値を記憶領域(Cy)に格納する。一方、想定コスト総額(Cz)の算出が初回でなければステップS17で判定し、ステップS18に進む。ステップS18では記憶領域(Cy)の値と、想定コスト総額(Cz)を比較し、想定コスト総額(Cz)の方が小さな値であればステップS19に進み、記憶領域(Cy)に格納されている値を想定コスト総額(Cz)の値に置き換えて格納する。記憶領域(Cy)の値が想定コスト総額(Cz)以下なら、ステップS20に進む。ステップS20では機器停止の発生確率(Pa)のすべてのパターンに対して演算を行ったがどうか判定し、行っていなければS4に戻って、演算していない発生確率(Pa)のパターンで再度計算を実施する。以上のループを繰り返し、すべてのパターンを実施したら、その時点で記憶領域(Cy)に格納されている値が、想定コスト総額(Cz)の最小値である。ステップS21で記憶領域(Cy)の値を出力ファイル(Op)に格納。最後のステップS22で出力ファイル(Op)に格納されている値を結果として出力する。
The calculation unit 3d obtains the product of the damage cost caused by the device stop and the occurrence probability of the device stop based on the calculation result performed by the calculation unit 3a and the configuration data of the fault tree diagram stored in the storage unit 2b. The minimum value of the assumed total cost that is the sum of the expected value (R) of damage and the total minimum maintenance cost related to the probability of equipment outage corresponding to the expected value (R), and the maintenance for each failure mode that satisfies the result Calculate the combination of cost and maintenance cycle. An example of the calculation method will be described below with reference to FIG. FIG. 7 shows an example in which there are n failure modes with respect to equipment stoppage. In addition, due to calculation restrictions by the fault tree, the occurrence probability of a basic event (in this case, each failure mode) is required to be within 0.1.
First, in step S1, a damage cost (Dc) due to equipment stop is arbitrarily set. In step S2, it is set what scale step (Sc1) the occurrence probability (Pf (1-n)) of each failure mode (F (1-n)) is changed. Here, it is assumed to be 0.001. In step S3, the scale increment (Sc2) at which the device stop occurrence probability (Pa) is changed is set. Here, it is assumed to be 0.01. In step S4, the occurrence probability (Pa) of equipment stop is arbitrarily set. In addition, the occurrence probability (Pa) of the equipment stop is varied in a range of 0.01 to 0.99 in increments of 0.01, and calculation is performed on 99 occurrence probability patterns. In step S5, an expected value (R) of damage is calculated from the product of the damage cost (Dc) and the occurrence probability (Pa) of equipment stoppage. In steps S6 to S15, calculation similar to the calculation in steps S3 to S12 of the calculation unit 3a is performed using the apparatus stop occurrence probability (Pa) as a constraint value, and the apparatus stop occurrence probability (Pa) is set. Find the minimum total maintenance cost. In step S16, an estimated total cost (Cz) that is the sum of the expected value (R) of damage and the minimum total maintenance cost stored in the storage area (Cb) is calculated. In step S17, it is determined whether or not the calculation of the estimated total cost (Cz) is the first calculation. If it is the first time, the process proceeds to step S19, and the value of the estimated total cost (Cz) is stored in the storage area (Cy). On the other hand, if the calculation of the estimated total cost (Cz) is not the first time, it is determined in step S17, and the process proceeds to step S18. In step S18, the value of the storage area (Cy) is compared with the estimated total cost (Cz). If the total estimated cost (Cz) is smaller, the process proceeds to step S19, where it is stored in the storage area (Cy). Is replaced with the value of the assumed total cost (Cz) and stored. If the value of the storage area (Cy) is equal to or less than the estimated total cost (Cz), the process proceeds to step S20. In step S20, it is determined whether or not the calculation has been performed for all patterns of the device stop occurrence probability (Pa). To implement. When the above loop is repeated and all patterns are executed, the value stored in the storage area (Cy) at that time is the minimum value of the estimated total cost (Cz). In step S21, the value of the storage area (Cy) is stored in the output file (Op). In the last step S22, the value stored in the output file (Op) is output as a result.

以上の手法を用い、機器保全を行う際に、当該機器の停止という問題事象の発生について、その原因となる幾つかの要因の関係を考慮しながら、その時々の状況に応じた効果的な保全コスト配分を行うことが可能になる。  When performing equipment maintenance using the above methods, effective maintenance according to the situation at hand, taking into account the relationship of several factors that cause the problem that the equipment has stopped. Cost allocation can be performed.

図1はある機器の保全に関する資源配分支援システムの構成例である。  FIG. 1 is a configuration example of a resource allocation support system related to maintenance of a certain device. 図2は故障モード・保全の履歴情報をコンピュータ中に格納する、テーブルの一例である。  FIG. 2 is an example of a table for storing failure mode / maintenance history information in a computer. 図3は「機器停止」を頂上事象とするフォールトツリー図の一例である。  FIG. 3 is an example of a fault tree diagram in which “device stop” is the top event. 図4は故障モードの発生確率とそれに対応する保全コストに関する、使用資源関数のグラフの一例である。  FIG. 4 is an example of a graph of the used resource function regarding the occurrence probability of the failure mode and the maintenance cost corresponding thereto. 図5は機器停止の発生確率をある任意の値に固定した際、保全コスト合計を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。  FIG. 5 is an example of a flowchart of each maintenance cost allocation calculation that minimizes the total maintenance cost when the probability of equipment stoppage is fixed to an arbitrary value. 図6は保全コスト合計をある任意の値に固定した際、機器停止の発生確率を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。  FIG. 6 is an example of a flowchart of each maintenance cost allocation calculation that minimizes the probability of equipment outage when the total maintenance cost is fixed to an arbitrary value. 図7は機器停止による損害コストの発生期待値と各故障モードに対する保全コスト合計の和を最小にする各保全コスト配分演算のフロー図の一例である。  FIG. 7 is an example of a flowchart of each maintenance cost allocation calculation for minimizing the sum of the expected value of damage costs due to equipment shutdown and the total maintenance cost for each failure mode.

Claims (5)

入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象とし、前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象としてその関係構造を表すフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す関数(以下、「使用資源関数」という)のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して算出される前記問題事象の発生確率をある所与の値から変化させないという条件を満たす前記各対策にかかる前記資源の投入量を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。  From the probability of occurrence of each basic event in fault tree analysis, which is a reliability analysis technique that extracts the factors that cause the occurrence of problem events and shows the relationship between computers with input devices, storage devices, arithmetic devices, and output devices In a recording medium recording a program for calculating the probability of occurrence of a top event, the occurrence of a problem event caused by several factors input from an input device is defined as a top event, and one or more causes of the occurrence of the problem event The fault tree diagram configuration data representing the relationship structure with the above factors as basic events, and the correlation between the occurrence probability of each factor and the input amount of resources of each countermeasure implemented to avoid the occurrence of each factor The data of the function (hereinafter referred to as “used resource function”) is stored in a storage device, and the data in the fault tree analysis is stored by the arithmetic device. The input amount of the resource according to each of the measures that satisfies the condition that the occurrence probability of the problem event calculated using a program for determining the occurrence probability of the event is not changed from a given value is set by the used resource function A resource allocation method comprising: searching for a combination that minimizes the total amount of the resources input for each of the measures, and causing the output device to display the combination that is a search result. 入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、前記各対策の前記資源の投入量合計を所与の値から変化させないという条件を満たす前記各要因の発生確率を前記使用資源関数によって設定し、その中で前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって算出される前記問題事象の発生確率が最小になる組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。  From the probability of occurrence of each basic event in fault tree analysis, which is a reliability analysis technique that extracts the factors that cause the occurrence of problem events and shows the relationship between computers with input devices, storage devices, arithmetic devices, and output devices In a recording medium in which a program for calculating the occurrence probability of a top event is recorded, the occurrence of the problem event caused by several factors input from the input device is regarded as the top event, and the one or more causes of the occurrence of the problem event Configuration data of a fault tree diagram with factors as basic events, data of resource functions used indicating the correlation between the probability of occurrence of each factor and the amount of resource input for each measure implemented to avoid the occurrence of each factor Is stored in the storage device, and the condition that the total input amount of the resource for each countermeasure is not changed from a given value by the arithmetic device is satisfied. The occurrence probability of each factor is set by the resource function used, and among them, the occurrence probability of the problem event calculated by the arithmetic unit using the program for obtaining the occurrence probability of the top event in the fault tree analysis is minimized. A resource allocation method comprising: searching for a combination to be displayed, and displaying the combination as a search result on an output device. 入力装置、記憶装置、演算装置、出力装置を有するコンピュータと、問題事象発生の原因となる要因を摘出しその関係性を表す信頼性解析の手法であるフォールトツリー解析における各基本事象の発生確率から頂上事象の発生確率を算出するプログラムを記録した記録媒体において、入力装置から入力された幾つかの要因によって引き起こされる問題事象の発生を頂上事象として前記問題事象の発生の原因となる一つ以上の要因を基本事象とするフォールトツリー図の構成データ、前記各要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策に必要な資源の投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを記憶装置に格納し、演算装置によって、任意に設定した前記問題事象の発生確率の値と前記資源の量を単位として表される前記問題事象の発生によってかかる損害値の積で示される損害の期待値と、前記任意に設定した前記問題事象の発生確率の値に対して前記フォールトツリー解析における頂上事象の発生確率を求めるプログラムを使用して演算装置によって計算される頂上事象の値が一致するような前記各要因の発生確率をもとに、前記使用資源関数によって設定される前記各対策にかかる前記資源の投入量の合計値のうち最小値との和が、前記任意に設定した前期問題事象の発生確率の値をある一定範囲変動させたときに最小になるような前記各対策にかかる前記資源の投入量の組み合わせを探索し、探索結果となる前記組み合わせを出力装置に表示させることを特徴とする資源配分方法。  From the probability of occurrence of each basic event in fault tree analysis, which is a reliability analysis technique that extracts the factors that cause the occurrence of problem events and shows the relationship between computers with input devices, storage devices, arithmetic devices, and output devices In a recording medium in which a program for calculating the occurrence probability of a top event is recorded, the occurrence of the problem event caused by several factors input from the input device is regarded as the top event, and the one or more causes of the occurrence of the problem event Fault tree diagram configuration data with factors as basic events, resource usage function indicating the correlation between the probability of occurrence of each factor and the amount of resources required for each measure implemented to avoid the occurrence of each factor The data is stored in a storage device, and is expressed in units of the value of the probability of occurrence of the problem event and the amount of the resource arbitrarily set by the arithmetic device. A program for obtaining an occurrence probability of a top event in the fault tree analysis with respect to an expected value of damage indicated by a product of damage values caused by occurrence of the problem event and an arbitrarily set value of the occurrence probability of the problem event Based on the probability of occurrence of each factor such that the value of the top event calculated by the arithmetic unit using the same is used, the total amount of the resource input for each of the measures set by the used resource function A combination of the input amounts of the resources for each of the measures such that the sum of the values with the minimum value becomes the minimum when the value of the probability of occurrence of the previously set problem event is changed within a certain range. A resource allocation method comprising: searching and displaying the combination as a search result on an output device. 請求項1〜3のうちのいずれかに記載の資源配分方法をプログラムに変換し、前記プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。  A recording medium, wherein the resource allocation method according to claim 1 is converted into a program and the program is recorded. 請求項4のプログラムを記録した記録媒体と前記プログラムを実行するコンピュータにおいて、幾つかの要因によって引き起こされる問題事象発生の原因となる一つ以上の要因の発生確率と前記各要因の発生を回避するために実施する各対策の資源投入量との相関関係を示す使用資源関数のデータを入力装置より入力する代わりに、入力装置によって入力された前記各要因の発生時期、発生回数と前記各対策の資源の投入量、投入時期のデータによって前記使用資源関数のデータを算出することを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。  5. A recording medium storing the program of claim 4 and a computer executing the program, wherein the occurrence probability of one or more factors causing the occurrence of a problem event caused by several factors and the occurrence of each factor are avoided. Instead of inputting from the input device data on the resource function used indicating the correlation with the resource input of each measure to be implemented, the occurrence timing, the number of occurrences of each factor input by the input device and the A recording medium storing a program, wherein data of the used resource function is calculated based on data of a resource input amount and a resource input time.
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