JP2009252137A - 予防保全システム - Google Patents

Abstract

【課題】対象装置において故障を発生させる不具合項目とその項目における故障発生の基準値が明確になっていない。
【解決手段】本発明の予防保全システムは、情報処理装置において発生する事象に関する情報を含むパラメータ情報を取得するパラメータ情報取得部と、情報処理装置に関する不具合情報を取得する不具合情報取得部と、情報処理装置の状態を診断する診断部と、情報処理装置の故障を予測するための予測モデルを作成する予測モデル作成部とを備えた予防保全システムであって、予測モデル作成部は、診断部が、パラメータ情報取得部によって取得したパラメータ情報と不具合情報取得部によって取得した不具合情報とを比較し、情報処理装置の故障を予測するために抽出した情報に基づいて予測モデルを作成する。
【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置の予防保全システムに関して、特に、情報処理装置の故障を予測することができるようにした情報処理装置の予防保全システムに関する。

従来、家電製品に動作不具合が発生した場合、ユーザは、家電製品を購入した販売店あるいは製造メーカに連絡する。連絡を受けたメーカの担当者は、動作不具合の状況、過去の動作状況、および操作について、ユーザに対して問合せを行い、その内容に基づいて不具合を解析する。

しかしながら、ユーザから取得した情報は、断片的な情報であるため、メーカは、正確に不具合が発生した状況を把握することが困難である。

また、それでも不具合が発生した状況を診断することができない場合には、家電製品を回収し、エンジニアが、ユーザから取得した曖昧な情報を元に解析を行い、原因の過程および再現実験を繰り返し、多大な時間を費やして診断を行う。診断の結果、ハードウェアに不具合があれば部品交換を行われ、ソフトウェアに不具合があればソフトウェアの対応が行われる。そのため、ユーザは、不具合への対処がなされるまで、家電製品を使用することができなくなってしまう。

そこで、家電製品の故障を診断するシステムや、家電製品を定期的にメンテナンスするシステムが提案されている（特許文献１参照）。

しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、不具合が発生していないかを定期的に管理するものであり、装置の将来の動作状況を予測することはできなかった。

そのため、ユーザは、不具合が発生する前に、データをバックアップするなどの対処を行うことができないという課題があった。そこで、このような状況を鑑みて、装置の将来の動作を予測し、予測された動作状況に応じた処理を行うことができるシステムが提案されている（特許文献２参照）。

特開２００２−３５４５５４号公報 特開２００６−１１３９６１号公報

ところが、特許文献２に記載のシステムでは、故障発生の原因となる不具合情報についての特定とその精度向上が行われていない。すなわち、対象装置において故障を発生させる不具合項目とその項目における故障発生の基準値が明確になっていないため、ユーザは不確かな不具合情報に基づいて故障対応にしなければならない。そのため、実際の故障発生のかなり前から故障対応を意識しなければならず、安心して装置を操作することができないという課題が生じていた。

そこで、本願発明は、故障を発生させる不具合情報について、対象装置から取得できる様々な情報を基に解析を行い、故障を発生させる不具合項目の適切な選定と故障発生を予測する基準値を精査することで、ユーザに適切なタイミングで故障警告を促し、無駄のない故障対応を行うことができるような予防保全システムを提供することを目的とする。

本発明の予防保全システムは、情報処理装置において発生する事象に関する情報を含むパラメータ情報を取得するパラメータ情報取得部と、情報処理装置に関する不具合情報を取得する不具合情報取得部と、情報処理装置の状態を診断する診断部と、情報処理装置の故障を予測するための予測モデルを作成する予測モデル作成部とを備えた予防保全システムであって、予測モデル作成部は、診断部が、パラメータ情報取得部によって取得したパラメータ情報と不具合情報取得部によって取得した不具合情報とを比較し、情報処理装置の故障を予測するために抽出した情報に基づいて予測モデルを作成することを特徴とする。

本願発明によれば、故障を発生させる不具合項目の適切な選定と故障発生を予測する基準値を絶えず精査することで、故障を確実に予測することができるという効果を奏する。

また、本願発明によれば、ユーザに対して、適切なタイミングで故障警告を促すので、無駄のない故障対応を行うことができるという効果を奏する。

本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。図１は、本発明を適用した情報処理システムの構成例を示すブロック図である。この情報処理システムにおいては、インターネットなどのネットワーク２を介して、情報処理装置１および予防保全システム３が相互に接続されている。

図１に示す情報処理装置１は、例えば、パーソナルコンピュータのような情報処理機器であり、ネットワーク2に複数接続している。図１では、代表として、１台しか図示していない。また、予防保全システム３も、複数で構成される場合があり、その場合は、相互に各種情報の交換や分散処理を行うものとする。

情報処理装置１は、図２に示されるように、操作情報１１、制御情報１２、動作情報１３、状態情報１４、および時刻情報１５などを含むパラメータ情報１０を情報処理装置１内の不図示の記録媒体に記憶させる。

操作情報１１は、例えば、ユーザによる情報処理装置１の起動指示や終了指示、あるいは、ユーザによる情報処理装置１に対する各種操作などに関する情報である。制御情報１２は、例えば、ユーザ操作あるいは自動的な操作に基づいて行われる各ハードウェアへの制御内容に関する情報である。動作情報１３は、例えば、各種制御に基づいて行われる各ハードウェアの動作（ステータス）に関する情報である。状態情報１４は、例えば、各ハードウェアの定期的な状態に関する情報や各ハードウェアで発生した不具合に関する情報などである。時刻情報１５は、操作情報１１乃至状態情報１４を記憶する際の時刻に関する情報である。

ここで、動作情報１３と状態情報１４に関して、具体的な例を示す。不具合対象部品が、情報処理装置のコンポーネントのひとつであるハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略す）の場合、ＳＭＡＲＴ情報がそれにあたる。ＳＭＡＲＴ情報とは、ディスク温度、書き込みエラー率、シーク時のエラー率、スピンのリトライ回数、総通電時間などである。

パラメータ情報１０は、定期的に、ネットワーク２経由で、予防保全システム３へ送信され、予防保全システム３の記録媒体３０に蓄積される。

図３は、予防保全システム３の機能的構成例を示すブロック図である。図３に示す機能的構成例は、予防保全システム３内の不図示のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が、同じく不図示のメモリに記憶された所定のプログラムを実行することで実現される。

パラメータ情報取得部３１は、情報処理装置１のパラメータ情報１０を記録媒体３０に記憶させる。

不具合情報取得部３２は、ユーザの操作などによって供給される最新の不具合情報（例えば、対応した故障の症状、故障の原因、故障の対応策、および、故障の症状等と対応策とを関連付けたテーブル、今後の予測のための統計データなど）を取得し、記録媒体３０に記憶させる。

診断部３３は、不具合情報取得部３２から供給された不具合情報および現在の情報処理装置１の動作情報１３と状態情報１４に基づいて解析を行い、情報処理装置１の現在の状態の診断を行う。現在の状態において、不具合が発生する傾向があると診断した場合、診断部３３は、原因推定部３４に、その不具合の原因を推定させる。

原因推定部３４は、診断部３３の制御の下、記録媒体３０に記憶されている不具合情報や過去から現在まで蓄積されたパラメータ情報に基づいて、現状の不具合や不具合の予兆となる現象から関係する原因を解析する。

調査部３５は、診断部３３の制御の下、記録媒体３０に記憶されているパラメータ情報１０を調査する。また、調査部３５は、パラメータ情報１０の調査結果を必要に応じて、原因推定部３４に供給する。

予測モデル作成部３６は、診断部３３の制御の下、予測モデルの作成を行う。予測モデルとは、情報処理装置１のパラメータ情報１０の内で、故障の予兆を示す不具合情報に関する項目について、ある一定の閾値を設定しておき、故障の発生を未然に検知するものである。この予測モデルは、情報処理装置１のパラメータ情報１０の蓄積が少ない場合、着目する項目を多めに選定し、その項目の閾値も余裕をもって設定する。これによって、情報処理装置１が故障を発生する前に、ユーザに対して警告することができる。しかし、こうした初期の場合、情報処理装置１は、非正常と判断されたにも関わらず、実際には、故障していない場合がある。これは、選定した不具合情報の項目や、その項目の故障予測の閾値の精度が向上していないことによる。そこで、本発明を適用した予防保全システムでは、最新の不具合情報や、蓄積されたパラメータ情報１０に基づいて、故障とその原因を究明することで、この予測モデルの不具合情報に関する項目の適切な選定を行い、その項目の故障予測のための閾値を適切に修正していくのである。

次に、図４のフローチャートを参照して、予防保全システム３が実行する、予測モデルの修正について説明する。

ステップＳ１０１においては、パラメータ情報取得部３１が、情報処理装置１のパラメータ情報１０を記録媒体３０に記憶させる。

ステップＳ１０２においては、診断部３３が、情報処理装置１のパラメータ情報１０に基づいて解析を行い、情報処理装置１の現在の状態を診断する。ここで、予測モデルを用いて、情報処理装置１が正常か、非正常かを判断する。

予測モデルの結果と実際の情報処理装置１の状態については、以下の４つのパターンが考えられる。それぞれのパターンとは、予測モデルで正常と判断され、実際の情報処理装置１も正常である場合（以下、パターン１と略す）、予測モデルで非正常と判断され、実際の情報処理装置１も非正常である場合（以下、パターン２と略す）、予測モデルで正常と判断され、実際の情報処理装置１は非正常である場合（以下、パターン３と略す）、予測モデルで非正常と判断され、実際の情報処理装置１は正常である場合（以下、パターン４と略す）である。ここで、パターン１とパターン２は、用いられた予測モデルが適切な判断基準であったことを証明しているが、パターン３とパターン４の場合は、用いられた予測モデルを修正する必要がある。そこで、パターン１とパターン２の場合は、予測モデルをそのままにして、ステップＳ１０２の次はエンドへ進み、パターン３とパターン４の場合は、ステップＳ１０３へ進む。

なお、予測モデルの結果と実際の情報処理装置１の状態について、上記の４つのパターンを検証する方法の一例としては、情報処理装置１のパラメータ情報１０を時系列に分析する方法がある。ある時点（Ｔ１）での情報処理装置１のパラメータ情報１０について、予測モデルで設定された不具合情報に関する項目とその項目の故障診断の閾値を比較し、情報処理装置１の正常／非正常を判断した後に、ある程度の間隔をあけた時点（Ｔ２）で、もう一度同様に、情報処理装置１の正常／非正常を判断する。

ステップＳ１０３においては、不具合情報取得部３２が、最新の不具合情報を取得し、記録媒体３０に記憶させる。最新の不具合情報は、ユーザの操作によって、情報処理装置１内の機器に関する故障解析結果が供給させる場合もあるが、ネットワーク２を介して、他の情報源、例えば、部品メーカの情報システムなどが故障解析結果を供給する場合もある。

ステップＳ１０４においては、診断部３３が、不具合情報取得部３２が取得した最新の不具合情報と上記のパターン３とパターン４の場合のパラメータ情報１０とを比較し、現状の予測モデルで設定されている不具合情報に関する項目とその項目の故障予測の閾値を修正するか否かを検証する。ここで、現状の予測モデルに選定されている不具合情報に関する項目とその項目の故障予測の閾値の修正が必要あると判断されると、ステップＳ１０５に進み、個別に不具合情報に関する項目やその項目の故障予測の閾値を修正する。

ステップＳ１０５においては、予測モデル作成部３６が、ステップＳ１０４の検証結果に基づいて、現在用いられている予測モデルの修正を行う。具体的には、予測モデルに設定されている不具合情報に関する項目とその項目の故障診断の閾値の見直しを行う。

ステップＳ１０６においては、ステップＳ１０４の検証結果に基づいて、現在用いられている予測モデルの不具合情報に関する項目やその項目の故障予測の閾値の内、修正の必要ないものはそのまま維持する。

なお、予測モデルは、通常、情報処理装置１においても、診断ソフトウェアとして実装されているが、この予測モデルの修正が行われると、情報処理装置１内の診断ソフトウェアの予測モデルも同様に修正される。

また、図４のフローでは、スタートからエンドまでで完結しているが、本保全予防システムでは、このフローを１フローとして、何回もこのフローを繰り返すことで、予測モデルの故障予測精度をあげることを目指している。

本発明を適用した情報処理システムの構成例を示すブロック図。 パラメータ情報の例を示す図。 予防保全システムの機能的構成例を示す図。 予測モデルの修正を説明するフローチャートの図。

符号の説明

１ 情報処理装置
２ ネットワーク
３ 予防保全システム
１０ パラメータ情報
１１ 操作情報
１２ 制御情報
１３ 動作情報
１４ 状態情報
１５ 時刻情報
３０ 記録媒体
３１ パラメータ情報取得部
３２ 不具合情報取得部
３３ 診断部
３４ 原因推定部
３５ 調査部
３６ 予測モデル作成部

Claims (3)

1. 情報処理装置において発生する事象に関する情報を含むパラメータ情報を取得するパラメータ情報取得部と、
   前記情報処理装置に関する不具合情報を取得する不具合情報取得部と、
   前記情報処理装置の状態を診断する診断部と、
   前記情報処理装置の故障を予測するための予測モデルを作成する予測モデル作成部と、
   を備えた予防保全システムであって、
   前記予測モデル作成部は、前記診断部が、前記パラメータ情報取得部によって取得した前記パラメータ情報と前記不具合情報取得部によって取得した前記不具合情報とを比較し、前記情報処理装置の故障を予測するために抽出した情報に基づいて予測モデルを作成する
   ことを特徴とする予防保全システム。
2. 請求項１に記載の予防保全システムであって、
   前記診断部が前記情報処理装置の故障を予測するために抽出した情報は、前記パラメータ情報取得部によって取得した前記パラメータ情報および前記不具合情報取得部によって取得した前記不具合情報が更新される度に、修正される
   ことを特徴とする予防保全システム。
3. 請求項１または2に記載の予防保全システムであって、
   前記予測モデル作成部は、前記診断部が前記情報処理装置の故障を予測するために抽出した情報について修正を繰り返すことで、前記情報処理装置の故障を予測する精度がより向上した予測モデルを作成する
   ことを特徴とする予防保全システム。

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