JP2008234572A - Market quality analysis system and market quality analysis method - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To infer distribution of the numbers of purchased products and distribution of their service lives. <P>SOLUTION: This market quality analysis system is provided with a quality information management server 6 for managing the information about quality of product, a manufacturing database 2 connected with the quality information management server 6 to store manufacturing data including type of machine of product and date of manufacturing of product, a claim database 4 connected with the quality information management server 6 to store the claim data including type of machine and date of purchase and date of failure of product, and a terminal unit 5 for quality manager connected with the quality information management server 6 to specify a type of machine to be analyzed. The quality information management server 6 extracts the manufacturing data from the manufacturing database 2 based on the type of machine to be analyzed specified by the terminal unit 5 for quality manager and the claim data from the claim database 4 and applies the extracted data to a service life model formed by a plurality of parameters to infer the distribution of the numbers of purchased products and the distribution of the service lives of the whole types of machines to be analyzed including operating products stored not in the claim database 4. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、製品の寿命および稼働台数を分析する市場品質分析システムおよび市場品質分析方法に関する。   The present invention relates to a market quality analysis system and a market quality analysis method for analyzing the life and number of units in operation.

故障した製品の使用開始日と故障日から製品寿命を分析することで製品の信頼性を把握する試みが製造業で広く行われており、故障台数が稼働台数に占める割合（以下、「故障率」という。）によって当該製品の信頼性を把握することができる。   Attempts to ascertain product reliability by analyzing the product life from the start date of use and the date of failure of the failed product are widely conducted in the manufacturing industry. ”), The reliability of the product can be grasped.

一般に、製品は製造後直ちに稼動するわけではないので、稼働台数を求めるためには故障していない製品の使用開始日を知る必要がある。   In general, since a product does not operate immediately after production, it is necessary to know the start date of use of a product that has not failed in order to obtain the number of units in operation.

しかしながら、故障していない製品の使用開始日が分かるような状況は、例えばサービスエンジニアがメンテナンスで顧客を訪問する際に稼動しているかどうかを確認できるような製品の場合や販売店とメーカーが情報を共有している場合などに限られる。例えば、特許文献１では、メーカーが補修部品の保証期間内における自動車の保有台数、使用期間をデータベースに記録しており、この情報から補修部品の保証期間内および保証期間経過後の故障率を求めている。
特開２００３−３３１０８７号公報 However, the situation where the start date of use of a product that has not failed can be known is, for example, the case where a service engineer can check whether the product is operating when visiting a customer for maintenance, or information provided by dealers and manufacturers. Only when sharing For example, in Patent Document 1, a manufacturer records the number of cars owned and the period of use within the warranty period of repair parts in a database, and the failure rate within the warranty period of repair parts and after the warranty period has been obtained from this information. ing.
JP 2003-331087 A

したがって、小売店を通した販売が行われる製品の場合には、販売日などの情報をメーカーが保有しているとは限らず、製品の使用開始日を知ることが出来ないという問題がある。   Therefore, in the case of a product that is sold through a retail store, there is a problem that the manufacturer does not always have information such as the date of sale, and the start date of use of the product cannot be known.

また、稼働台数を推定するために、限られた観測期間（例えば保証期間）における故障製品の製造日から使用開始日までのタイムラグの分布を利用した方法が提案されているが、観測期間以降も製品が購入される場合には推定の精度が低いという問題がある。   In addition, in order to estimate the number of units in operation, a method that uses the distribution of the time lag from the date of manufacture of a failed product to the start of use in a limited observation period (eg warranty period) has been proposed. When a product is purchased, there is a problem that estimation accuracy is low.

そこで、本発明は、上記の問題に鑑み、メーカーが保有する製造データおよびクレームデータに基づいて製品の稼働台数および寿命を推定する市場品質分析システムおよび市場品質分析方法を提供することを目的とする。   In view of the above problems, an object of the present invention is to provide a market quality analysis system and a market quality analysis method for estimating the number of operating products and lifetime based on manufacturing data and claim data held by a manufacturer. .

本発明に係る市場品質分析システムは、製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、を備え、前記品質情報管理サーバが、前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定するデータ分布推定部と、を有することを特徴とする。   A market quality analysis system according to the present invention is connected to a quality information management server for managing product quality information and the quality information management server via a network, and accumulates manufacturing data including the model and date of manufacture of the product. A manufacturing database, a complaint database that connects to the quality information management server via a network and stores complaint data including the model, purchase date, and failure date of the product, and a connection to the quality information management server via the network A quality manager terminal for inputting an analysis target model and an analysis date, and the quality information management server obtains an input condition for acquiring the analysis target model and the analysis date input by the quality manager terminal. And the manufacturing data and the credit that match the model to be analyzed and the model acquired by the input condition acquisition unit. A target data extracting unit for extracting data from the manufacturing database and the claim database, and a period from the date of manufacture to the analysis date in the manufacturing data extracted by the target data extracting unit, the life data of normal products, the claim data The period from the date of purchase to the date of failure is used as the life data of the failed product, and the life data of the normal product and the failed product is applied to the life model, and the distribution of purchased units is distributed so that the degree of conformity to this life model is maximized And a data distribution estimating unit that estimates the distribution of purchased units and the life distribution of the entire model to be analyzed by adjustment.

本発明に係る市場品質分析方法は、品質情報管理サーバに製造データベース、クレームデータベース、および品質情報管理者用端末がネットワークを介して接続したコンピュータシステムにおける市場品質分析方法であって、前記品質情報管理者用端末が、分析対象機種および分析日を指定する指定ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記製造データベースから製造日を含む製造データを抽出する製造データ抽出ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記クレームデータベースから購入日および故障日を含むクレームデータを抽出するクレームデータ抽出ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記製造データ抽出ステップで抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータ抽出ステップで抽出されたクレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定する分布推定ステップと、を有することを特徴とする。   The market quality analysis method according to the present invention is a market quality analysis method in a computer system in which a manufacturing database, a complaint database, and a quality information manager terminal are connected to a quality information management server via a network, the quality information management The user terminal specifies the analysis target model and the analysis date, and the quality information management server extracts the manufacturing data including the manufacturing date from the manufacturing database based on the analysis target model specified in the specifying step. Manufacturing data extraction step, the quality information management server extracts the claim data including the purchase date and the failure date from the claim database based on the analysis target model specified in the specification step, A quality information management server sends the manufacturing data extraction process. The period from the date of manufacture to the date of analysis in the manufacturing data extracted in the step is the life data of normal products, and the period from the purchase date to the date of failure in the claims data extracted in the claim data extraction step is the life of the failed product. By applying the life data of the normal product and the failed product to the life model as data, and adjusting the purchase number distribution so that the degree of conformity to the life model is maximized, the purchase number distribution of the entire analysis target model And a distribution estimation step for estimating the life distribution.

本発明によれば、メーカーが保有する製造データおよびクレームデータに基づいて製品の稼働台数および寿命を推定することができるという効果が得られる。   According to the present invention, it is possible to estimate the number of operating products and the lifetime of products based on manufacturing data and complaint data held by a manufacturer.

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施形態の全体構成例を示す図である。本実施形態に係る市場品質分析システムは、製造拠点端末１、製造データベース（以下、「製造ＤＢ」とする。）２、クレーム受付拠点端末３、クレームデータベース（以下、「クレームＤＢ」とする。）４、品質管理者用端末５、品質情報管理サーバ６から構成される。各装置はコンピュータ等の処理装置であり、インターネットやLANなどのネットワーク７を介して通信可能に接続されている。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of an embodiment of the present invention. The market quality analysis system according to the present embodiment includes a manufacturing base terminal 1, a manufacturing database (hereinafter referred to as “manufacturing DB”) 2, a complaint receiving base terminal 3, and a complaint database (hereinafter referred to as “claim DB”). 4, a quality manager terminal 5 and a quality information management server 6. Each device is a processing device such as a computer, and is communicably connected via a network 7 such as the Internet or a LAN.

製造拠点端末１は、ＣＰＵ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、通信装置１４、入力装置１５、および表示装置１６から構成されている。管理者によって入力装置１５から製品毎に製造番号、製造日、機種、出荷日、検査通過日などの製造データが入力されると、ＣＰＵ１１の制御に基づいて通信装置１４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信され、表１のような形式で品質情報管理サーバ６に接続された製造ＤＢ２に登録される。また、製造拠点端末１からの要求に応じて登録されたデータ情報が品質情報管理サーバ６から送信されるので、表示装置１６によって確認することができる。

Figure 2008234572
The manufacturing base terminal 1 includes a CPU 11, a main storage device 12, an auxiliary storage device 13, a communication device 14, an input device 15, and a display device 16. When an administrator inputs manufacturing data such as a manufacturing number, manufacturing date, model, shipping date, inspection pass date, etc. from the input device 15 for each product, the communication device 14 connects to the network 7 based on the control of the CPU 11. And is registered in the manufacturing DB 2 connected to the quality information management server 6 in the format shown in Table 1. Further, since the data information registered in response to the request from the manufacturing base terminal 1 is transmitted from the quality information management server 6, it can be confirmed by the display device 16.
Figure 2008234572

クレーム受付拠点端末３は、ＣＰＵ３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信装置３４、入力装置３５、および表示装置３６から構成されている。通信装置３４において顧客からのクレームが受け付けられると、クレーム受付担当者によって入力装置１５からクレーム受付日、製造番号、機種、購入日、故障日、修理完了日、故障部位などのクレームデータが入力される。そして、入力情報はＣＰＵ３１の制御に基づいて通信装置３４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信され、表２のような形式で品質情報管理サーバ６に接続されたクレームＤＢ４に登録される。また、クレーム受付拠点端末３からの要求に応じて登録済みのデータが品質情報管理サーバ６から送信されるので、表示装置３６によって確認することができる。

Figure 2008234572
The claim reception base terminal 3 includes a CPU 31, a main storage device 32, an auxiliary storage device 33, a communication device 34, an input device 35, and a display device 36. When a complaint from a customer is received by the communication device 34, a complaint reception person inputs complaint data such as a complaint reception date, a manufacturing number, a model, a purchase date, a failure date, a repair completion date, and a failure part from the input device 15. The Then, the input information is transmitted from the communication device 34 to the quality information management server 6 connected to the network 7 based on the control of the CPU 31 and stored in the complaint DB 4 connected to the quality information management server 6 in the format shown in Table 2. be registered. In addition, since the registered data is transmitted from the quality information management server 6 in response to a request from the claim reception base terminal 3, it can be confirmed by the display device 36.
Figure 2008234572

品質管理者用端末５は、ＣＰＵ５１、主記憶装置５２、補助記憶装置５３、通信装置５４、入力装置５５、および表示装置５６から構成されている。品質管理者用端末５は、品質管理者によって入力装置５５から分析対象機種、分析日、予測期間、購入台数割合および寿命パラメータの初期値などの情報が入力されると、入力情報がＣＰＵ５１の制御に基づいて通信装置５４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信される。ここで、分析日は、原則として品質管理者が分析を行う日が設定されるが、過去の日付も基準日として設定可能である。予測期間は、製品の寿命分布および購入台数分布の推定処理の対象となる期間であり、例えば製品の保証期間などが設定される。   The quality manager terminal 5 includes a CPU 51, a main storage device 52, an auxiliary storage device 53, a communication device 54, an input device 55, and a display device 56. When the quality manager terminal 5 inputs information such as the model to be analyzed, the analysis date, the forecast period, the purchased unit ratio, and the initial value of the life parameter from the input device 55 by the quality manager, the input information is controlled by the CPU 51. Is transmitted from the communication device 54 to the quality information management server 6 connected to the network 7. Here, the analysis date is set in principle as the date on which the quality manager performs analysis, but a past date can also be set as the reference date. The prediction period is a period that is a target of estimation processing of product life distribution and purchased number distribution, and for example, a warranty period of the product is set.

また、品質管理者用端末５は、品質情報管理サーバ６から送信される情報を通信装置５４で受信し、ＣＰＵ５１の制御に基づいて表示装置５６に表示する。 Further, the quality manager terminal 5 receives the information transmitted from the quality information management server 6 by the communication device 54 and displays it on the display device 56 based on the control of the CPU 51.

品質情報管理サーバ６は、ＣＰＵ６１、主記憶装置６２、補助記憶装置６３、および通信装置６４から構成されている。品質情報管理サーバ６は、ネットワーク７で接続された製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４の記憶内容を管理し、製造拠点端末１およびクレーム受付拠点端末３から送信された各情報が通信装置６４で受信された場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４に受信した情報を登録する。また、品質管理者用端末５における入力情報が通信装置６４で受信された場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて補助記憶装置６３に格納されている各種のプログラムを主記憶装置６２内に読込み、入力情報に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から分析対象機種と同一の機種に係る製造データおよびクレームデータを抽出し、加工および統計処理を行った結果を通信装置６４によってネットワーク７に接続している品質管理者用端末５に送信する。   The quality information management server 6 includes a CPU 61, a main storage device 62, an auxiliary storage device 63, and a communication device 64. The quality information management server 6 manages the storage contents of the manufacturing DB 2 and the complaint DB 4 connected via the network 7, and each information transmitted from the manufacturing base terminal 1 and the complaint receiving base terminal 3 is received by the communication device 64. Registers the received information in the manufacturing DB 2 and the complaint DB 4 based on the control of the CPU 61. Further, when input information in the quality manager terminal 5 is received by the communication device 64, various programs stored in the auxiliary storage device 63 are read into the main storage device 62 based on the control of the CPU 61 and input. Quality control in which manufacturing data and complaint data relating to the same model as the analysis target model are extracted from the manufacturing DB 2 and the complaint DB 4 based on the information, and the results of processing and statistical processing are connected to the network 7 by the communication device 64 To the user terminal 5.

図２は、品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６の間の情報交換の具体例を示すブロック図である。上述したように、品質管理者が品質管理者用端末５において入力した分析対象機種等の情報は、品質情報管理サーバ６の通信装置６４で受信される。そして、品質情報管理サーバ６のＣＰＵ６１は補助記憶装置６３に格納されている各種のプログラムを主記憶装置６２内に読込む。入力条件取得部６２ａ、対象データ抽出部６２ｂ、データ分布推定部６２ｃ、および推定結果出力部６２ｄは、これらのプログラムを示している。以下、各プログラムの機能を説明する。   FIG. 2 is a block diagram showing a specific example of information exchange between the quality manager terminal 5 and the quality information management server 6. As described above, information such as the analysis target model input by the quality manager at the quality manager terminal 5 is received by the communication device 64 of the quality information management server 6. Then, the CPU 61 of the quality information management server 6 reads various programs stored in the auxiliary storage device 63 into the main storage device 62. The input condition acquisition unit 62a, the target data extraction unit 62b, the data distribution estimation unit 62c, and the estimation result output unit 62d indicate these programs. The function of each program will be described below.

入力条件取得部６２ａは、品質管理者用端末５において入力された分析対象機種、分析日、および予測期間を取得し、対象データ抽出部６２ｂおよびデータ分布推定部６２ｃに出力する。   The input condition acquisition unit 62a acquires the analysis target model, the analysis date, and the prediction period input in the quality manager terminal 5, and outputs them to the target data extraction unit 62b and the data distribution estimation unit 62c.

対象データ抽出部６２ｂは、入力条件取得部６２ａで取得された条件に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から要求された分析対象機種のクレームデータおよび製造データを抽出し、データ分布推定部６２ｃに出力する。 The target data extraction unit 62b extracts the claim data and the manufacturing data of the analysis target model requested from the manufacturing DB 2 and the claim DB 4 based on the conditions acquired by the input condition acquisition unit 62a, and outputs them to the data distribution estimation unit 62c. .

データ分布推定部６２ｃは、入力条件取得部６２ａおよび対象データ抽出部６２ｂから取得されたデータを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、分析対象機種の寿命分布、購入台数分布、および製品寿命曲線を推定し、推定結果出力部６２ｄに出力する。 The data distribution estimation unit 62c applies the data acquired from the input condition acquisition unit 62a and the target data extraction unit 62b to a life model characterized by a plurality of parameters, and analyzes the life distribution of the model to be analyzed, the distribution of purchased units, and the product A life curve is estimated and output to the estimation result output unit 62d.

推定結果出力部６２ｄは、データ分布推定部６２ｃで推定された分析対象機種の寿命分布、購入台数分布、および製品寿命曲線を取得し、通信装置６４によって品質管理者用端末５に送信する。 The estimation result output unit 62d acquires the life distribution, the purchased number distribution, and the product life curve of the analysis target model estimated by the data distribution estimation unit 62c, and transmits them to the quality manager terminal 5 by the communication device 64.

図３は、データ分布推定部６２ｃにおけるデータ分布推定処理の具体例を示すフローチャートである。この処理は、対象データ抽出部６２ｂで分析対象機種のクレームデータおよび製造データが抽出されると開始される。   FIG. 3 is a flowchart showing a specific example of data distribution estimation processing in the data distribution estimation unit 62c. This process is started when the object data extraction unit 62b extracts the claim data and the manufacturing data of the model to be analyzed.

データ分布推定部６２ｃは、製品の購入日を使用開始日、購入日から故障日までの日数を製品の寿命とし、分析対象機種の寿命ｔの複数個のパラメータで特徴付けられる分布（以下、「寿命モデル」という。）が例えば、式（１）に示す密度関数および式（２）に示す生存関数を持つワイブル分布に従うと仮定すればよいが、指数分布やガンマ分布など他の確率分布でも構わない。

Figure 2008234572
The data distribution estimation unit 62c uses the product purchase date as the use start date, the number of days from the purchase date to the failure date as the product life, and a distribution characterized by a plurality of parameters of the life t of the model to be analyzed (hereinafter, “ For example, it may be assumed that the life model follows a Weibull distribution having a density function shown in Equation (1) and a survival function shown in Equation (2), but other probability distributions such as exponential distribution and gamma distribution may be used. Absent.
Figure 2008234572

θ＝α,λはそれぞれワイブル分布のパラメータ（以下、「寿命パラメータ」という。）である。 θ = α and λ are Weibull distribution parameters (hereinafter referred to as “lifetime parameters”).

また、分析対象機種の全製造台数Ｎ、故障していない製品の台数（未購入を含む）ｎ０、累積故障台数ｎ１は式（３）の関係にあるものとする。

Figure 2008234572
Further, it is assumed that the total number of manufactured models N of the analysis target models, the number of non-failed products (including unpurchased) n 0, and the cumulative number of faults n 1 are in the relationship of Expression (3).
Figure 2008234572

ステップＳ３１では、品質管理者用端末５から入力される購入台数割合および寿命パラメータを式（４）に示す購入台数割合ｐ（ｊ）および式（５）に示す寿命パラメータθ（ｊ）の初期値（ｊ＝０）に設定し、主記憶装置６２内に格納する。

Figure 2008234572
In step S31, the purchased unit ratio p (j) shown in Equation (4) and the initial value of the lifetime parameter θ (j) shown in Equation (5) are input from the quality manager terminal 5 as the purchased unit ratio and life parameter. (J = 0) and stored in the main storage device 62.
Figure 2008234572

ステップＳ３２では、製造された分析対象機種の内、購入時は故障していないという条件の下で分析日までの各月に購入されている製品の割合γ（ｊ）を式（６）とし、これをステップＳ３１で設定された購入台数割合ｐ（ｊ）および寿命パラメータθ（ｊ）に基づいて式（７）により購入月ｄ毎に算出して主記憶装置６２内に格納する。尚、式（７）は、観測期間以降の予測期間内に購入される製品も考慮されている。

Figure 2008234572
In step S32, the ratio γ (j) of products purchased in each month up to the analysis date under the condition that there is no failure at the time of purchase among the models to be analyzed is expressed by Equation (6). Based on the purchased unit ratio p (j) and the life parameter θ (j) set in step S31, this is calculated for each purchase month d by the equation (7) and stored in the main storage device 62. Note that the product purchased in the prediction period after the observation period is also considered in the equation (7).
Figure 2008234572

ステップＳ３３では、クレームデータから寿命と購入月、製造データから製造月を取り出し、状態フラグ(観測期間内に故障していることを表す1を入力)を付加して表３のような形式に加工し、主記憶装置６２内に格納する。尚、クレームデータの寿命は、購入日から故障日までの日数が設定される。

Figure 2008234572
In step S33, the lifetime and purchase month are extracted from the claim data, and the manufacturing month is extracted from the manufacturing data, and a status flag (input 1 indicating failure within the observation period) is added and processed into the format shown in Table 3. And stored in the main storage device 62. The lifetime of the complaint data is set to the number of days from the purchase date to the failure date.
Figure 2008234572

更に、ステップＳ３２で算出された購入月ｄにおける購入台数の内、故障していない製品の台数ｎ０γｄ （ｊ）（少数点以下は切り捨て）の分だけ、製造日から観測時点までの期間（日単位）、状態フラグ（観測期間内に故障しなかったことを表す０を入力）、および製造月のデータを表３の行に追加して表４のような形式に加工し、主記憶装置６２内に格納する。尚、追加される状態フラグが０のデータの寿命には、分析対象機種の製造開始日から分析日までの期間が設定される。また、購入月の列には何も格納しないものとする。

Figure 2008234572
Furthermore, the period from the date of manufacture to the time of observation by the number of products n 0 γ d (j) (rounded down after the decimal point ) of the number of products purchased in the purchase month d calculated in step S 32. (In units of days), status flag (input 0 indicating that there was no failure within the observation period), and production month data were added to the rows in Table 3 and processed into the format shown in Table 4, and main memory Store in device 62. It should be noted that a period from the start date of manufacture of the analysis target model to the analysis date is set to the lifetime of the data with the status flag added being 0. Also, nothing is stored in the purchase month column.
Figure 2008234572

ステップＳ３４では、ステップＳ３３で加工された観測データを式（１）のワイブル分布に当てはめて最適なパラメータを求めるために、寿命モデルへの適合度を示す評価基準である式（８）の値を最大にする寿命パラメータθを例えば準ニュートン法により求めてθ（ｊ＋１）とし、主記憶装置６２内に格納する。

Figure 2008234572
In step S34, in order to obtain the optimum parameter by applying the observation data processed in step S33 to the Weibull distribution of equation (1), the value of equation (8), which is an evaluation criterion indicating the degree of conformity to the life model, is obtained. The lifetime parameter θ to be maximized is obtained by, for example, the quasi-Newton method and is set to θ (j + 1) and stored in the main storage device 62.
Figure 2008234572

尚、累積故障台数ｎ０には表４の行数、ｔｋには表４のｋ行目の寿命が代入される。そして、式（４）で示される分析対象機種の全製造台数Ｎに対する各月の購入割合を式（９）によって更新し、式（１０）として主記憶装置６２内に格納する。

Figure 2008234572
Incidentally, the cumulative failure number n 0 the number of rows in the table 4, the t k is assigned the k-th row of the lifetime of Table 4. Then, the purchase ratio of each month with respect to the total number of manufactured models N of the analysis target model represented by the formula (4) is updated by the formula (9) and stored in the main storage device 62 as the formula (10).
Figure 2008234572

ここで、ｎ１ｄは表３において購入月がdであるデータの行数を示す。 Here, n 1d indicates the number of rows of data whose purchase month is d in Table 3.

ステップＳ３５では、ステップＳ３４で推定された寿命パラメータθ（ｊ＋１）が更新前の寿命パラメータθ（ｊ）と一致しているかどうかを判定する。例えば許容できる収束誤差εを与えた条件下で式（１１）を満たす場合に、ステップＳ３４で推定された寿命パラメータθ（ｊ＋１）を式（１２）に示される最適な寿命パラメータθ＊とみなし、主記憶装置６２内に格納する。

Figure 2008234572
In step S35, it is determined whether the lifetime parameter θ (j + 1) estimated in step S34 matches the lifetime parameter θ (j) before update. For example, when the equation (11) is satisfied under the condition of giving an acceptable convergence error ε, the lifetime parameter θ (j + 1) estimated in step S34 is regarded as the optimum lifetime parameter θ * shown in the equation (12), It is stored in the main storage device 62.
Figure 2008234572

同様に、購入台数分布Ｎｐ（ｊ＋１）を式（１３）に示される最適な購入台数分布Ｎｐ＊とみなして推定結果出力部６２ｄに出力し、ステップＳ３７に進む。

Figure 2008234572
Similarly, the purchased number distribution Np (j + 1) is regarded as the optimum purchased number distribution Np * shown in Expression (13) and is output to the estimation result output unit 62d, and the process proceeds to step S37.
Figure 2008234572

これに対し、式（１１）を満たさない場合には、ステップＳ３６に進む。 On the other hand, when Expression (11) is not satisfied, the process proceeds to step S36.

ステップＳ３６では、ｊ＝ｊ＋１としてステップＳ３１で読込まれた購入割合ｐ（ｊ）および寿命パラメータθ（ｊ）をステップＳ３４で推定された購入割合ｐ（ｊ＋１）および寿命パラメータθ（ｊ＋１）でそれぞれ置き換えてステップＳ３２に進み、パラメータが一致するまでステップＳ３２〜Ｓ３６を繰り返す。 In step S36, the purchase ratio p (j) and life parameter θ (j) read in step S31 with j = j + 1 are replaced with the purchase ratio p (j + 1) and life parameter θ (j + 1) estimated in step S34, respectively. The process proceeds to step S32, and steps S32 to S36 are repeated until the parameters match.

ステップＳ３７では、推定された購入台数分布Ｎｐ＊と寿命パラメータθ＊に基づいて製品寿命曲線を作成し、推定結果出力部６２ｄに出力する。 In step S37, a product life curve is created based on the estimated purchased number distribution Np * and the life parameter θ *, and is output to the estimation result output unit 62d.

上記処理によって出力された製品寿命曲線は推定結果出力部６２ｄから通信装置６４を介して品質管理者端末５に送信され、品質管理者端末５において表示されるので、品質管理者がクレームＤＢ４に蓄積されていない稼動製品を含めた分析対象機種全体の寿命分布および購入台数分布を把握することが可能となる。図４は、品質管理者端末５に表示される製品寿命曲線の具体例を示す図である。縦軸は生存率（故障していない割合）、横軸は製品寿命（日単位）、破線は推定された製品寿命曲線、実線は製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から取得したデータをカプランマイヤー法によりプロットしたものを示している。 Since the product life curve output by the above process is transmitted from the estimation result output unit 62d to the quality manager terminal 5 via the communication device 64 and displayed on the quality manager terminal 5, the quality manager accumulates in the complaint DB 4 It becomes possible to grasp the life distribution and the number of purchased units of the entire model to be analyzed including operating products that have not been used. FIG. 4 is a diagram showing a specific example of a product life curve displayed on the quality manager terminal 5. The vertical axis is the survival rate (ratio of failure), the horizontal axis is the product life (in days), the broken line is the estimated product life curve, and the solid line is the data obtained from the production DB2 and claims DB4 plotted by the Kaplan-Meier method Shows things.

尚、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で種々変形して実施可能である。例えば、上記実施形態では品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６が分離した構成であるが、同一の装置としても良い。各装置は必要に応じて分離・統合することができる。また、製造拠点端末１、クレーム受付拠点端末３、および品質管理者用端末５の台数に制限は無く、それぞれ複数台あっても良い。また、分析日、予測期間、購入台数割合および寿命パラメータの初期値を品質管理者用端末５で指定しているが、品質情報管理サーバ６で自動的に設定しても良い。更に、分析対象機種を製造月で分類して製造月毎に製品の寿命分布を推定し、製造月による品質の違いを把握することも可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made within the scope of the technical idea of the present invention. For example, although the quality manager terminal 5 and the quality information management server 6 are separated in the above embodiment, the same device may be used. Each device can be separated and integrated as needed. Moreover, there is no restriction | limiting in the number of the manufacturing base terminal 1, the claim reception base terminal 3, and the quality manager terminal 5, and there may be several each. In addition, although the analysis date, the forecast period, the purchased unit ratio, and the initial values of the lifetime parameters are specified by the quality manager terminal 5, they may be automatically set by the quality information management server 6. Furthermore, it is also possible to classify the models to be analyzed by month of manufacture, estimate the product life distribution for each month of manufacture, and grasp the difference in quality depending on the month of manufacture.

本発明の一実施形態の全体構成例を示すブロック図。The block diagram which shows the example of whole structure of one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６の間の情報交換の具体例を示すブロック図。The block diagram which shows the specific example of the information exchange between the terminal 5 for quality managers and the quality information management server 6 which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るデータ分布推定部６３のデータ分布推定処理の具体例を示すフローチャート。The flowchart which shows the specific example of the data distribution estimation process of the data distribution estimation part 63 which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る品質管理者用端末５に表示される製品寿命曲線の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of the product life curve displayed on the terminal 5 for quality managers concerning one Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１…製造拠点端末、２…製造データベース、
３…クレーム受付拠点端末、４…クレームデータベース、
５…品質管理者用端末、６…品質情報管理サーバ、
７…ネットワーク、
６２ａ…入力条件取得部、６２ｂ…対象データ抽出部、
６２ｃ…データ分布推定部、６２ｄ…推定結果出力部。 1 ... manufacturing base terminal, 2 ... manufacturing database,
3 ... Claim reception base terminal, 4 ... Claim database,
5 ... Quality manager terminal, 6 ... Quality information management server,
7 ... Network,
62a ... input condition acquisition unit, 62b ... target data extraction unit,
62c: Data distribution estimation unit, 62d: Estimation result output unit.

Claims (6)

製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、
この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、
を備え、
前記品質情報管理サーバが、
前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、
この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、
この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定するデータ分布推定部と、
を有することを特徴とする市場品質分析システム。 A quality information management server for managing product quality information;
A manufacturing database connected to the quality information management server via a network and storing manufacturing data including the model and date of manufacture of the product;
A complaint database for connecting to the quality information management server via a network and storing complaint data including a model of the product, a purchase date, and a failure date;
A quality manager terminal connected to the quality information management server via a network and inputting a model to be analyzed and an analysis date;
With
The quality information management server is
An input condition acquisition unit for acquiring an analysis target model and an analysis date input by the terminal for quality manager;
A target data extraction unit for extracting the manufacturing data and the claim data in which the model matches the analysis target model acquired by the input condition acquisition unit, respectively, from the manufacturing database and the claim database;
The period from the production date to the analysis date in the production data extracted by the target data extraction unit is the normal product life data, the period from the purchase date to the failure date in the claim data is the fault product life data, and the normal By applying the life data of the product and the failed product to a life model characterized by a plurality of parameters, and adjusting the distribution of purchased units so that the degree of conformity to this life model is maximized, A data distribution estimator for estimating the number of purchased units and the life distribution;
A market quality analysis system characterized by comprising: 製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、
この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、
を備え、
前記品質情報管理サーバが、
前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、
この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、
この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを予め設定された前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布の初期値と共に複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記購入台数分布および前記寿命分布を推定し、この推定値と前記初期値の誤差が所定の範囲内になるまで前記推定値による前記初期値の更新処理および前記推定処理を繰り返すデータ分布推定部と、
を有することを特徴とする市場品質分析システム。 A quality information management server for managing product quality information;
A manufacturing database connected to the quality information management server via a network and storing manufacturing data including the model and date of manufacture of the product;
A complaint database for connecting to the quality information management server via a network and storing complaint data including a model of the product, a purchase date, and a failure date;
A quality manager terminal connected to the quality information management server via a network and inputting a model to be analyzed and an analysis date;
With
The quality information management server is
An input condition acquisition unit for acquiring an analysis target model and an analysis date input by the terminal for quality manager;
A target data extraction unit for extracting the manufacturing data and the claim data in which the model matches the analysis target model acquired by the input condition acquisition unit, respectively, from the manufacturing database and the claim database;
The period from the production date to the analysis date in the production data extracted by the target data extraction unit is the normal product life data, the period from the purchase date to the failure date in the claim data is the fault product life data, and the normal The life data of the product and the failed product are applied to a life model characterized by a plurality of parameters together with the initial distribution distribution and the initial value of the purchase number distribution of the entire analysis target model, and the degree of conformity to this life model is By adjusting the purchased number distribution so as to be maximized, the purchased number distribution and the life distribution are estimated, and the initial value based on the estimated value until the error between the estimated value and the initial value falls within a predetermined range. A data distribution estimation unit that repeats the update process and the estimation process,
A market quality analysis system characterized by comprising: 前記品質情報管理サーバは、前記製品を前記製造日の属する製造月で分類して前記寿命データを求め、前記分析対象機種の寿命分布を製造月毎に推定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の市場品質分析システム。   The quality information management server classifies the product according to a manufacturing month to which the manufacturing date belongs, obtains the lifetime data, and estimates a lifetime distribution of the model to be analyzed for each manufacturing month. The market quality analysis system according to claim 2. 前記品質情報管理サーバは、前記推定された購入台数分布および寿命分布を前記品質管理者用端末に出力し、表示させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の市場品質分析システム。   The said quality information management server outputs the said estimated purchased number distribution and lifetime distribution to the said terminal for quality managers, It is displayed, It displays as described in any one of Claim 1 thru | or 3 characterized by the above-mentioned. Market quality analysis system. 前記寿命モデルがワイブル分布で表されることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の市場品質分布システム。   The market quality distribution system according to any one of claims 1 to 4, wherein the life model is represented by a Weibull distribution. 品質情報管理サーバに製造データベース、クレームデータベース、および品質情報管理者用端末がネットワークを介して接続したコンピュータシステムにおける市場品質分析方法であって、
前記品質情報管理者用端末が、分析対象機種および分析日を指定する指定ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記製造データベースから製造日を含む製造データを抽出する製造データ抽出ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記クレームデータベースから購入日および故障日を含むクレームデータを抽出するクレームデータ抽出ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記製造データ抽出ステップで抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータ抽出ステップで抽出されたクレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定する分布推定ステップと、
を有することを特徴とする市場品質分析方法。 A market quality analysis method in a computer system in which a manufacturing database, a complaint database, and a quality information manager terminal are connected to a quality information management server via a network,
The quality information manager's terminal specifies an analysis target model and an analysis date; and
The quality information management server extracts manufacturing data including a manufacturing date from the manufacturing database based on the analysis target model specified in the specifying step; and
The quality information management server extracts a claim data including a purchase date and a failure date from the claim database based on the analysis target model specified in the specifying step;
The quality information management server determines the period from the manufacturing date to the analysis date in the manufacturing data extracted in the manufacturing data extraction step from the life data of normal products and the purchase date in the claim data extracted in the claim data extraction step. The period up to the failure date is used as the life data of the failed product, and the life data of the normal product and the failed product is applied to a life model characterized by a plurality of parameters so that the degree of conformity to this life model is maximized. A distribution estimation step for estimating the purchase number distribution and the life distribution of the entire model to be analyzed by adjusting the purchase number distribution;
A market quality analysis method characterized by comprising:
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