JP2009232144A - 故障推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
稼働開始後の機器の故障記録（稼働時間および故障の有無）のみをもとに多数の機器の故障率を推定する。
【解決手段】
稼働情報データベース（２４）は、稼働中の機器及び故障した機器の稼働時間を記憶する。故障間隔推定装置（２６）は、最尤法により、稼働情報データベース（２４）の稼働時間情報から、平均故障間隔とその分散を推定する。信頼区間推定装置（２８）は、装置（２６）の推定結果から、Ｘパーセント信頼区間を推定する。信頼度算出装置（３２）は、装置（２８）の推定結果から信頼度を算出する。表示処理装置（３４）は、信頼度算出装置（３２）により算出された稼働中の機器の信頼度Ｒ（ｔ_ｉ）を、一定の基準でリスト化し、表示装置（３６）に表示するか、又は一定以下の信頼度のものを警告表示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、稼働中の複数の機器の故障の可能性を推定する故障推定装置に関する。

特許文献１には、プラントを構成する機器ごとの設計データと稼働開始後の検査データをもとに、稼働中のプラント設備を構成する機器の故障率を推定する技術が記載されている。

特許文献２には、機器の運転開始後に得られる使用状況のデータ（負荷などの機器動作状況を示す情報）と故障記録をもとに、稼働中の機器の故障率を推定する技術が記載されている。

特許文献３には、ネットワーク中継装置の寿命を管理する方式として、稼働時間と、設定温度を超える温度で使用される設定温度超過時間とから余命を推定する技術が記載されている。
特開２００４−１９１３５９号公報 特開２００７−３２８５２２号公報 特開２００７−１７３８８５号公報

現在、通信キャリアのネットワークでは、同一種類の機器が多数接続されている。例えば、レイヤ３スイッチ又はレイヤ２スイッチについては、それぞれ数十万台が運用されている。また、ＧＥ-ＰＯＮのＯＬＴ（Optical Liner Terminal）装置についても数万台が運用されている。これらの機器の稼働状況は、ネットワークオペレーションセンターにおいて一元的に管理されている。こうした状況において、サービスの信頼性を高めるため、多数の機器のなかから故障する確率が高い機器を特定し、事前に効率的な機器の交換を行うことが望ましい。

故障する確率が高い機器を特定する方法として、装置ベンダーから提供される装置の信頼性情報をもとに推定する方法が考えられる。しかし、実際に運用されている台数と比較して少数の装置に対する加速試験で得られた信頼性情報には、ある程度の大きさの誤差が必然的に含まれる。

特許文献１に記載の技術では、稼働開始後の検査データだけでなく、個々の機器の設計データを事前に知る必要があり、数十万台にのぼる機器の故障可能性を推定するには負担が重すぎる。また、特許文献２に記載の技術は、故障記録だけでなく、機器の使用状況（負荷などの機器動作状況を示す情報）のデータをも必要とし、この技術もまた、数十万台にのぼる機器の故障可能性を推定するには負担が重すぎる。

特許文献３に記載の技術は、個々のネットワーク中継装置に組み込まれる技術であり、個々の機器の製造コストを上昇させる。

本発明は、簡易な基礎データに基づきつつも、適切な交換時期を推定できる故障推定装置を提示することを目的とする。

本発明に係る故障推定装置は、稼働時間を含む対象機器の稼働情報を記録した稼働情報データベースと、当該稼働情報データベースに記録された稼働情報に従い、当該対象機器の故障率を推定する故障率推定手段と、当該故障率推定手段による当該故障率の推定値の分布から所定の信頼区間を推定する信頼区間推定手段と、当該信頼区間推定手段の推定結果に従い、当該対象機器の信頼度を算出する信頼度算出手段とを具備することを特徴とする。

本発明により、稼働開始後の機器の故障記録（稼働時間および故障の有無）のみをもとに、簡易な手法で多数の機器の故障率を推定することが可能となる。統計的な判断により、個々の使用環境の相違や故障履歴を捨象でき、簡易な基礎データに基づきつつも、交換時期を適切に判断できるようになる。

以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。本実施例の故障推定装置１０は、ネットワーク１２を介して、複数の機器、例えば、複数のＬ２又はＬ３のスイッチ１４−１〜１４−ｎ、及び複数のＯＬＴ装置１６−１〜１６−ｍを監視している。

故障推定装置１０のネットワークインターフェース２０がネットワーク１２に接続する。稼働情報収集装置２２が、ネットワークインターフェース２０及びネットッワーク１２を介して監視対象機器１４−１〜１４−ｎ，１６−１〜１６−ｍの稼働状況の情報を定期的に収集する。例えば、ネットワーク機器を監視するプロトコルであるＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）を使用する。

稼働情報収集装置２２は、収集した稼働情報をもとに、稼働情報データベース２４を作成する。稼働情報データベース２４は、各監視対象機器１４−１〜１４−ｎ，１６−１〜１６−ｍについて、機器番号、機種情報、生存／故障及び稼働時間からなる。機器番号は、いわば、どこに設置される機器又は設置された機器かを特定するユニークな識別番号である。機種情報は、Ｌ２スイッチ、L３スイッチ及びＯＬＴ等の区別である。同種の機器間で稼働時間を対比する際に必要になる。生存／故障は、現在稼働している機器か、既に故障した機器かを示す。稼働時間は、生存している機器、即ち、現在、稼働している機器の場合には、稼働開始からの経過時間を示し、既に故障した機器に対しては、実際に稼働していた時間を示す。

故障間隔推定装置２６は、稼働情報データベース２４を参照し、最尤推定法を用いて、同種機器の平均故障間隔μ（＝故障率の逆数）とその分散σ^２を推定する。

ある種類の機器（例えば、Ｌ２スイッチ）の寿命ｆ（ｔ）が、推定したいパラメータθ（例えば平均故障間隔）を用いてｆ（ｔ；θ）と書き表されるとする。ここで、稼働情報データベース２４で、「ｔより長い稼働時間の現在稼働中の機器の台数」と「ｔ以下の稼働時間の既に故障済みの機器の台数」の合計をｎとする。「ｔ以下の稼働時間の既に故障済みの機器の台数」をrとし、それぞれの稼働時間をｔ_１，．．．，ｔ_ｒとする。パラメータθの尤度関数Ｌ（θ）は、

で表される。この尤度関数Ｌ（θ）が最大となるθを、θの最尤推定値と呼ぶ。また、このようにして、パラメータθの最尤推定値を求める手法を最尤法と呼ぶ。

θ（例えば、平均故障間隔μ）の最尤推定値は、

又は、

を解くことによって得られる。また、最尤推定値θの分散σ^２は、

で求められる。ただしＥ［x］は、xの期待値を表す。

このような演算により、故障間隔推定装置２６は、まず、対象機器の平均故障間隔μと分散σ^２を推定できる。

例えば、寿命分布ｆ（ｔ）が指数分布であり、かつ推定したいパラメータが平均故障間隔μ（故障率λの逆数）である場合を説明する。この場合、寿命分布ｆ（ｔ）は、時間ｔと平均故障間隔μに対して、

で表される。

先に説明したように、「ｔより長い稼働時間の現在稼働中の機器の台数」と「ｔ以下の稼働時間の既に故障済みの機器の台数」の合計をｎとする。「ｔ以下の稼働時間の既に故障済みの機器の台数」をrとし、それぞれの稼働時間をｔ_１，．．．，ｔ_ｒとする。

平均故障間隔μの尤度関数Ｌ（μ）は、数１から、

で得られる。数６の尤度を最大とするμは、

を満たす。従って、平均故障間隔μの最尤推定量は、

と求めることができる。また、この最尤推定量の分散σ^２（推定の誤差）は、

で求められる。

以上により、対象機器の平均故障間隔μとその分散σ^２を推定できる。寿命分布ｆ（ｔ）が指数分布である場合を例に説明したが、寿命分布が他の分布（ガンマ分布、対数正規分布、Ｗｅｉｂｕｌｌ分布又はＨｙｐｅｒ Ｇａｍｍａ分布など）でも、数１〜数４を計算することにより、寿命分布関数のパラメータを推定できる。

信頼区間推定装置２８は、故障間隔推定装置２６による推定値（平均故障間隔μとその分散σ^２）からＸパーセント（例えば、９５％）信頼区間を推定する。即ち、μの真の値がＸパーセントの確率で含まれる範囲を推定する。このような推定は、「Ｘパーセント信頼区間の推定」と呼ばれる。オペレータは、値Xを入力装置３０により信頼区間推定装置２８に入力する。

μの推定値の分布は、

のように正規分布で表現される。図２は、推定値の分布（確率密度関数）を示す。横軸は平均故障間隔μを示し、縦軸は、その大きさを示す。Ｘパーセント信頼区間の推定処理は、

を満足するαを求めることに相当する。

具体的には、信頼区間推定装置２８は、最尤推定量（μ）に対するＸパーセント信頼区間の推定を時刻０≦ｔ≦ｔａの範囲で実施し、推定誤差を考慮した最悪値を決定する。具体的には、数３及び数４（例として、寿命分布として指数分布を想定した場合は、数８及び数９）を時刻０≦ｔ≦ｔａについて計算し、それぞれ最尤推定量のＸパーセント信頼区間の推定を実行する。ここで、ｔａは、稼働情報データベース２４の記録のうち、稼働時間の最大値を表す。

図３は、こうして得られた、時刻０≦ｔ≦ｔａにおけるＸパーセント信頼区間の模式図である。横軸は最尤推定量（μ）を示し、縦軸は時間を示す。平均故障間隔μは時刻によらない値であることから、最終的に推定誤差を考慮したμの最悪値は、時刻０≦ｔ≦ｔａの各時刻におけるＸパーセント信頼区間をすべて満足するμのうち最小の値である。この値をμ_０と表す。

信頼度算出装置３２は、信頼区間推定装置２８により推定された信頼区間に従い、推定誤差を考慮した最悪条件の下で、現在、稼働中の各機器に対する信頼度を算出する。

機器の寿命分布がｆ（ｔ）で表されるとき、信頼度関数Ｒ（ｔ）は、

で表される。０≦Ｒ（ｔ）≦１である。ちなみに、不信頼度関数Ｆ（ｔ）は、Ｆ（ｔ）＝１−Ｒ（ｔ）で表される。図４は、指数関数で表現される寿命分布の一例を示し、図５は、図４に示すような寿命分布に対する信頼度関数及び不信頼度関数の一例を示す。図４で、横軸は時間を示し、縦軸は寿命分布ｆ（ｔ）を示す。図５で、横軸は時間を示し、縦軸は信頼度関数Ｒ（ｔ）を示す。

信頼度算出装置３２は、信頼区間推定装置２８からの信頼区間最小値μ_０と寿命分布関数ｆ（ｔ）から、数１１に示す信頼度関数Ｒ（ｔ）を求める。次に、稼働情報データベース２４を参照し、現在稼働中の機器の稼働時間ｔ_ｉを信頼度関数Ｒ（ｔ）に適用して、これら稼働中の機器の信頼度Ｒ（ｔ_ｉ）を算出する。

表示処理装置３４は、信頼度算出装置３２により算出された稼働中の機器の信頼度Ｒ（ｔ_ｉ）を、一定の基準でリスト化し、表示装置３６に表示する。例えば、一定以下の信頼度のものを抽出して一覧表示したり、信頼度の低い順に並べて一覧表示する。表示処理装置３４及び表示装置３６は、一定基準以下の信頼度のものがある場合、それをオペレータに警告する警告手段としても機能する。

上記実施例では、平均故障間隔μを推定対象としたが、その逆数である故障率（＝１／μ）を推定対象としても良いことは明らかである。即ち、故障間隔推定装置２６は、より一般的には故障率推定装置とも言える。

図１に示す実施例では、対象機器１４−１〜１４−ｎ，１６−１〜１６−ｍを常時、ネットワーク１２を介して監視している構成になっている。しかし、必要な情報（稼働／故障と、その稼働時間情報）を適切な遅れで稼働情報データベース２４に入力できる限り、必ずしも、このようなネットワーク接続構成である必要はない。これらの情報を稼働情報データベース２４に手入力してもよい。

本実施例の一部の機能は、コンピュータ上のソフトウエアにより実現されうる。例えば、故障間隔推定装置２６、信頼区間推定装置２８、信頼度算出装置３２及び表示処理装置３４の一部又は全部の機能は、コンピュータ上のプログラムソフトウエアにより実現される。

特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示す。 平均故障間隔μの推定値の分布（確率密度関数）を示す。 時刻０≦ｔ≦ｔａの範囲のＸパーセント信頼区間を示す模式図である。 指数関数で表現される寿命分布の一例を示す。 図４に示すような寿命分布に対する信頼度関数及び不信頼度関数の一例を示す。

符号の説明

１０：故障警告装置
１２：ネットワーク
１４−１〜１４−ｎ：Ｌ２又はＬ３のスイッチ
１６−１〜１６−ｍ：ＯＬＴ装置
２０：ネットワークインターフェース
２２：稼働情報収集装置
２４：稼働情報データベース
２６：故障間隔推定装置
２８：信頼区間推定装置
３０：入力装置
３２：信頼度算出装置
３４：表示処理装置
３６：表示装置

Claims (4)

1. 稼働時間を含む対象機器の稼働情報を記録した稼働情報データベースと、
   当該稼働情報データベースに記録された稼働情報に従い、当該対象機器の故障率を推定する故障率推定手段と、
   当該故障率推定手段による当該故障率の推定値の分布から所定の信頼区間を推定する信頼区間推定手段と、
   当該信頼区間推定手段の推定結果に従い、当該対象機器の信頼度を算出する信頼度算出手段
   とを具備することを特徴とする故障推定装置。
2. 更に、当該信頼度算出手段で算出される信頼度に従い、当該対象機器のうちで故障の可能性の高いものを優先表示する表示手段を具備することを特徴とする故障推定装置。
3. 更に、ネットワークを介して当該対象機器の当該稼働情報を収集し、当該稼働情報データベースに書き込む稼働情報収集手段を具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の故障推定装置。
4. 当該所定の信頼区間がＸパーセント信頼区間であり、
   更に、当該Ｘを入力する入力手段を具備する
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の故障推定装置。

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