JP2010267140A

JP2010267140A - 設計用装置

Info

Publication number: JP2010267140A
Application number: JP2009118980A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Tanaka; 良明田中; Hideo Uchida; 英夫内田
Original assignee: Panasonic Corp
Current assignee: Panasonic Corp
Priority date: 2009-05-15
Filing date: 2009-05-15
Publication date: 2010-11-25

Abstract

【課題】容易かつ十分に、製品の故障を防げるようにする。
【解決手段】それぞれの記憶データが、複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データと、当該故障の要因を特定する要因データとを含む記憶部と、入力された部品データが特定する部品に対応する記憶データを特定する特定部と、出力部とを備え、少なくとも１つの要因データは、前記故障の外的要因を特定する設計用装置。
【選択図】図７

Description

本発明は、データを入力する入力部と、データを記憶する記憶部と、データを出力する出力部とを備え、設計のために用いられる設計用装置に関する。

従来より、製品が故障した際の出来事が記録された文書データを記憶する記憶装置が用いられている。

例えば、文書データは、その製品を設計する設計者により、設計した商品が故障した際に作成される。記憶装置は、例えば、設計者の利用するパーソナルコンピュータや、サーバなどである（特許文献１参照）。

そして、設計者は、製品を設計する際に、記憶装置に記憶された各文書データに記録された出来事を読む。そして、設計者は、特定される出来事における故障の種類（故障モード）と、その故障モードの故障が生じた要因とを認識する。これにより、設計者は、認識された故障モードおよびその要因に基いて、その要因によるその故障モードの故障の発生を防ぐように設計を行う。これにより、過去の故障モードの故障が、現在設計される製品で再び発生するのが防がれる。

特開２００５−１２２２７０号公報

しかし、従来のこのような記憶装置では、文書データを読んで、故障モードおよび要因を特定するための専門的な知識が必要である。このため、容易に、故障を防ぐ設計をすることはできなかった。

また、製品の部品は、その製品とは種類が違う他の製品の部品と同じ部品（共通部品）である場合がある。他の製品の故障についての文書データが作成されても、他の製品の専門知識がない、当該製品の設計者は、故障モードと、その要因を特定できない。このため、十分に、故障モードとその要因が設計者に特定されない。このため、十分に故障の発生を防げない。

また、特定箇所（特定の部品）の故障モードと要因を漏れなく抽出しようとした場合、設計者は文書の解読およびその判断等で莫大な時間が必要であった。すなわち、設計者が長い時間を費やさないと、全ての故障モード等が特定されないことが起きる。つまり、容易な作業では、十分に特定ができなかった。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、容易かつ十分に故障を防げるようにすることを目的とする。

上記課題を解決するために、次の構成が採られる。
本発明の設計用装置は、部品を特定する部品データを入力する入力部と、それぞれの記憶データが、予め定められた複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データと、当該故障の要因を特定する要因データとを含む記憶部と、前記複数の記憶データのうちから、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する記憶データを特定する特定部と、前記特定部により特定された前記記憶データに含まれる前記故障データおよび前記要因データを出力する出力部とを備え、複数の前記記憶データのうちの少なくとも１つの前記記憶データの前記要因データは、故障の外的要因を特定する設計用装置である。

この設計用装置によれば、単に、設計する製品の部品を特定するだけで、特定される部品の部品情報が入力されることにより、出力される故障データおよび要因データにより、その製品の故障モードおよび要因が特定される。これにより、専門的な知識により設計者が自ら、文書データなどから故障モード等を特定する思考をする必要がなく、容易に、故障を回避した設計ができる。

また、この設計用装置によれば、単に、部品が設計者により特定されるだけで、設計する製品とは種類が違う他の製品での故障の故障モードおよび要因まで設計者に認識される。これにより、十分に故障を回避できる。

容易かつ十分に故障を防ぐことができる。また、即座に特定箇所の故障モードと要因が漏れなく抽出され、問題点の抽出作業が効率化できる。

図１は、システムを示す図である。図２は、記憶部に記憶される事例データ群の構成を示す図である。図３は、登録部が表示させる登録画面を示す図である。図４は、第１の状態の第１のウェブブラウザ〜第３の状態の第１のウェブブラウザを示す図である。図５は、抽出用情報の構成と、記憶部に記憶される、件数の変換表等とを示す図である。図６は、システムの動作のフローチャートである。図７は、事例データの構成を示す図である。

以下の説明により、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態が示される。
図１は、システム１を示す図である。

システム１は、サーバ装置２と、第１の情報処理装置１１と、第２の情報処理装置１２とを備える。

第１の情報処理装置１１は、第１分野の製品の事業所に設置され、第１分野の製品の専門家により利用されるコンピュータである。第１分野の製品の事業所は、例えば、第１分野の製品である製品１の工場、研究所、または製作所である。第１の情報処理装置１１は、例えば、パーソナルコンピュータであってもよい。第１の情報処理装置１１は、第１のウェブブラウザ１１ｗのプログラムがインストールされ、このプログラムを実行することにより、第１のウェブブラウザ１１ｗを実現する。

第１のウェブブラウザ１１ｗは、サーバ装置２などが第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させるウェブ画面その他のユーザインタフェースを表示する。また、第１のウェブブラウザ１１ｗは、第１分野の専門家が、このユーザインタフェースによって、サーバ装置２に対して第１のウェブブラウザ１１ｗに通信させる通信データを取得する。そして、第１のウェブブラウザ１１ｗは、取得される通信データをサーバ装置２に送信する。

第２の情報処理装置１２は、上記第１の情報処理装置１１と同様のもので、第２分野の製品の事業所に設置される。第２の情報処理装置１１は、第２のウェブブラウザ１２ｗを実現する。

サーバ装置２は、記憶部２１と、検索部品情報入力部２５ｉと、該当事例特定部２５と、故障情報表示部２６と、要因情報表示部２７と、部品情報登録部２２と、故障情報登録部２３と、要因情報登録部２４とを備える。なお、故障情報表示部２６と、要因情報表示部２７とを含む全体は、表示部２ｘと呼ばれる。また、部品情報登録部２２〜要因情報登録部２４の全体は、登録部２ｙと呼ばれる。

なお、これら記憶部２１等のうちのそれぞれは、例えば、サーバ装置２が実現する機能の機能ブロックである。これらの機能ブロックの全部又は一部は、例えば、サーバ装置２にインストールされたプログラムを、サーバ装置２が実行することにより、サーバ装置２が当該サーバ装置２に実現する機能の機能ブロックである。例えば、機能ブロックの全部又は一部は、いわゆるオブジェクトにより実現される機能の機能ブロックであってもよい。

図２は、記憶部２１（図１）に記憶される事例データ群３の構成を示す図である。
記憶部２１は、事例データ群３を記憶する。なお、記憶部２１は、より具体的には、例えば、事例データ群３と共に、さらに、図５に示されるように、件数の変換表３ｂと、不具合の種別の変換表３ｃと、リスク評価値の変換表３ｄとを記憶する。これら件数の変換表３ｂ等については、後で詳しく説明される。

事例データ群３は、事例データ３ａを複数含んでなる。図２では、事例データ３ａとして、例えば、事例データ３ａ１と、事例データ３ａ２とが図示される。

図７は、事例データ３ａ（図２）の構成を示す図である。図７では、３つの事例データ３ａが示される。

それぞれの事例データ３ａは、部品情報３ａｈと、故障情報３ａｉと、要因情報３ａｊとを含む。なお、より具体的には、事例データ３ａは、例えば、さらに抽出用情報３ａｋ（図７、図２では図略）を備える。抽出用情報３ａｋについては、後で詳しく説明される。また、事例データ３ａは、さらに不安全フラグＦ（図７）を備えてもよい。不安全フラグＦについても、後で詳しく説明される。

部品情報３ａｈは、製品（製品１、製品２など）の一部分たる、その製品の部品を特定する。特定される部品は、第１分野または第２分野のうちの少なくとも一方の分野における製品の部品である。特定される部品は、第１の製品の部品であると共に、第２の製品の部品でもある共通部品が含まれる。部品情報３ａｈは、例えば、製品を示す番号が含まれてもよい。また、部品情報３ａｈは、例えば、製品の名前が含まれてもよいし、これら番号等に予め定められた処理がされた処理結果である情報が含まれてもよい（図２の事例データ３ａの第１列〜４列参照）。

具体的には、特定される部品は、例えば、図２の第１行の事例データ３ａ１が示すように、チップコンデンサであってもよい。また、部品は、例えば、図２の第２列以降に示されるように、セラミックコンデンサ、タンタルコンデンサ、電解コンデンサ、ネジ、ワッシャなどであってもよい。

故障情報３ａｉ（図７）は、故障モードを特定する。故障モードは、部品により起きる故障の種類をいう。ここで、部品により起きる故障とは、その部品が行う作用、または、その部品がとる状態（又は性質）が起こす不適切な出来事である。不適切な出来事は、その部品が作用する対象で起きる出来事であってもよいし、その部品で起きる出来事であってもよい。

具体的には、故障モードは、例えば、図２の第１行の事例データ３ａ１が示すように、ショートであってもよい。また、故障モードは、例えば、断線、発熱などが含まれる。

要因情報３ａｊは、その要因情報３ａｊに対応する故障情報３ａｉが特定する故障モードの故障が生じる要因を特定する。

具体的には、特定される要因は、例えば、図２の第１行の事例データ３ａ１が示すように、「ショート」を生じさせる要因である「形状が悪い」ことである。また、要因は、例えば、「寸法が悪い」、「紫外線を浴びた」、「衝撃を受けた」などが含まれてもよい。

そして、要因は、それが設計者により知られることにより、故障を防ぐのが可能となる情報である。

図３は、登録部２ｙ（図１）が表示させる登録画面４を示す図である。
登録部２ｙは、登録画面４を表示させる。登録部２ｙは、第２のウェブブラウザ１２ｗに登録画面４を表示させる。登録部２ｙは、登録画面４により入力される事例データ３ａを第２のウェブブラウザ１２ｗから取得する。そして、登録部２ｙは、取得される事例データ３ａを記憶部２１に記憶させる。登録部２ｙは、部品情報登録部２２により部品情報３ａｈを取得し、故障情報登録部２３により故障情報３ａｉを取得し、要因情報登録部２４により要因情報３ａｊを取得する。そして、部品情報登録部２２は、取得されたこれら部品情報３ａｈ等が含まれる事例データ３ａを記憶部２１に記憶させる。

なお、登録部２ｙは、第１のウェブブラウザ１２ｗにも登録画面４を表示させてもよい。そして、登録部２ｙは、第１のウェブブラウザ１２ｗから取得する事例データ３ａも記憶部２１に記憶させてもよい。

部品情報登録部２２は、登録画面４のなかに、部品情報入力欄４１を表示させる。表示される部品情報入力欄４１は、第２のウェブブラウザ１２ｗのユーザが部品情報３ａｈを入力するためのユーザインタフェースである。部品情報登録部２２は、部品情報入力欄４１を表示させることで、この部品情報入力欄４１によって入力される部品情報３ａｈを、第２のウェブブラウザ１２ｗから取得する。取得される部品情報３ａｈは、第２分野の事業所における第２分野の専門家が指定する部品を特定する。

故障情報登録部２３は、登録画面４のなかに、故障情報入力欄４２を表示させる。部品情報登録部２２は、表示させるこの故障情報入力欄４２によって入力される故障情報３ａｉを、第２のウェブブラウザ１２ｗから取得する。取得される故障情報３ａｉは、部品情報登録部２２によって取得される部品情報３ａｈの部品での故障を特定する情報である。取得された故障情報３ａｉは、その故障情報３ａｉと共に取得される部品情報３ａｈと共に記憶部２１に記憶される。

要因情報登録部２４は、登録画面４のなかに、要因情報入力欄４３を表示させる。要因情報登録部２４は、表示させるこの要因情報入力欄４３によって入力される要因情報３ａｊを、第２のウェブブラウザ１２ｗから取得する。取得される要因情報３ａｊは、その要因情報３ａｊと共に取得された部品情報３ａｈおよび故障情報３ａｉと共に、１つの事例データ３ａのなかに記憶部２１により記憶される。

検索部品情報入力部２５ｉは、第１のウェブブラウザ１１ｗから部品情報３ａｈを入力する。検索部品情報入力部２５ｉにより入力される部品情報３ａｈは、検索部品情報と呼ばれる。

該当事例特定部２５は、記憶部２１に記憶される複数の事例データ３ａ（例えば図７では３つの事例データ３ａ）のうちから、入力される検索部品情報と同じ部品情報３ａｈが含まれる事例データ３ａを、該当事例データ３ａＭとして特定する。なお、図７の３つの事例データ３ａのうちで、最上部の事例データ３ａにより、該当事例特定部２５により特定される該当事例データ３ａＭが例示される。

そして、該当事例特定部２５は、該当事例データ３ａＭを特定することにより、特定される該当事例データ３ａＭに含まれる故障情報３ａｉを、該当故障情報３ａＭｉとして特定する。また、該当事例特定部２５は、該当事例データ３ａＭに含まれる要因情報３ａｊを、該当要因情報３ａＭｊとして特定する。

なお、より具体的には、例えば、該当事例特定部２５は、検索パターンに該当するパターン事例データ３ａｐ（図７）を特定してもよい。ここで、検索パターンは、事例データ３ａの１以上の性質を特定するデータである。そして、特定されるそれら１以上の性質のうちの１つの性質は、検索部品情報と同じ部品情報３ａｈが含まれるという性質である。そして、該当事例特定部２５は、特定されたパターン事例データ３ａｐ（の一部又は全部）を、該当事例データ３ａＭとして特定することにより、同じ部品情報３ａｈが含まれる事例データ３ａを、該当事例データ３ａＭとして特定してもよい。なお、ここで、検索パターンに該当するとは、その検索パターンが特定する１以上の性質の何れをも備えることをいう。

故障情報表示部２６は、該当事例特定部２５により特定された該当事例データ３ａＭに含まれる故障情報３ａｉを、第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させる。

要因情報表示部２７は、特定された該当事例データ３ａＭに含まれる要因情報３ａｊを、第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させる。

なお、検索部品情報入力部２５ｉは、第２のウェブブラウザ１２ｗからも検索部品情報を取得してもよい。そして、サーバ装置２は、第２のウェブブラウザ１２ｗからのこの検索部品情報に基いた処理を行ってもよい。

そして、該当事例特定部２５は、より具体的には、例えば、検索パターンに該当するパターン事例データ３ａｐのうちで、役立つと示す抽出用情報３ａＭｋ（図７）が含まれる事例データ３ａのみを、該当事例データ３ａＭとして特定する。

図５は、抽出用情報３ａｋ（図７）の構成と、記憶部２１に記憶される、件数の変換表３ｂ等とを示す図である。

事例データ３ａは、さらに抽出用情報３ａｋを備えてもよい。
抽出用情報３ａｋは、その抽出用情報３ａｋが含まれる事例データ３ａが、その部品の故障を防ぐのに役に立つか否かを示す情報である。抽出用情報３ａｋは、その抽出用情報３ａｋから判定結果データ３ａＭＩが該当事例特定部２５により算出される情報である。そして、算出される判定結果データ３ａＭＩは、その事例データ３ａが役に立つか否かを示す。抽出用情報３ａｋは、その抽出用情報３ａｋから算出される判定結果データ３ａＭＩによって、その事例データ３ａが役に立つか否かを示す情報である。ここで、役に立つとは、第１のウェブブラウザ１１ｗを利用する第１分野の製品の設計の役に立つことをいう。

より具体的には、抽出用情報３ａｋは、例えば、図５に示されるように、件数データ３ａｋ１と、不具合の種別データ３ａｋ２とを含む。

件数データ３ａｋ１は、その抽出用情報３ａｋが含まれる事例データ３ａの事例において、その事例データ３ａの故障が発生した頻度を特定する。特定される頻度は、その事例の製品が出荷された出荷台数のうちにおける、故障が生じた製品の台数の割合である。例えば、特定される頻度は、図５に示されるように、「２×１０−６」などの、０から１の間の値である。また、件数データ３ａｋ１は、より具体的には、例えば、出荷台数のデータと、故障が発生した台数のデータとが含まれるデータ構造を有し、これら２つのデータにより頻度を特定するデータであってもよい。

不具合の種別データ３ａｋ２は、その故障による結果（影響）の種類を示すデータである。不具合の種別データ３ａｋ２は、結果を示すことにより、１台の製品の故障が防がれることの価値を示す。具体的には、不具合の種別データ３ａｋ２は、例えば、その故障による結果が、人命に関わる種類であることを特定してもよい。また、不具合の種別データ３ａｋ２は、例えば、その故障による結果が、単なる発煙であることを特定してもよい。

件数の変換表３ｂは、抽出用情報３ａｋに含まれる上記件数データ３ａｋ１が特定する頻度と、その頻度の頻度評価値との対応関係を示すデータである。件数の変換表３ｂは、例えば、頻度から頻度評価値が算出される算出式の係数である。

不具合の種別の変換表３ｃは、抽出用情報３ａｋに含まれる上記不具合の種別データ３ａｋ２が示す、故障による結果の種類と、種別評価値との間の対応関係を特定するデータである。種別評価値は、１台の製品の故障が発生することで失われる価値の大きさを示す。

リスク評価値の変換表３ｄは、抽出用情報３ａｋの件数データ３ａｋ１から算出される頻度評価値と、不具合の種別データ３ａｋ２から算出される種別の評価値との２つの評価値の組合わせと、リスク評価値（図７の判定結果データ３ａＭＩ）との対応関係を特定するデータである。例えば、図５の例では、リスク評価値の変換表３ｄは、頻度が「２×１０−５〜２×１０−４」である頻度評価値、および、種別評価値「３」の組み合わせに対して、リスク評価値「４」を対応させる。種別評価値が同じである場合、高い頻度評価値に対応するリスク評価値ほど、高いリスク評価値である。また、頻度評価値が同じである場合、高い種別評価値に対応するリスク評価値ほど、高いリスク評価値である。

登録部２ｙは、事例データ３ａを取得することにより、その事例データ３ａの一部として、その事例データ３ａの抽出用情報３ａｋを第２のウェブブラウザ１２ｗから取得する。そして、登録部２ｙは、取得された抽出用情報３ａｋを、その事例データ３ａの一部として記憶部２１に記憶させる。

該当事例特定部２５は、抽出用情報３ａｋの件数データ３ａｋ１が特定する件数に対して、件数の変換表３ｂが対応付ける頻度評価値を特定する。また、該当事例特定部２５は、不具合の種別データ３ａｋ２が特定する不具合の種別に対して、不具合の種別の変換表３ｃが対応付ける種別評価値を特定する。そして、該当事例特定部２５は、特定された頻度評価値、および、特定された種別評価値の組み合わせに対して、リスク評価値の変換表３ｄが対応付けるリスク評価値を特定する。特定されるリスク評価値は、判定結果データ３ａＭＩ（図５、図７）と呼ばれる。

そして、該当事例特定部２５は、複数のパターン事例データ３ａｐ（図７）のそれぞれについて、そのパターン事例データ３ａｐの判定結果データ３ａＭＩを算出する。そして、該当事例特定部２５は、複数のパターン事例データ３ａｐのうちで、算出される判定結果データ３ａＭＩが予め定められた大きなリスク評価値である事例データ３ａを、該当事例データ３ａＭとして特定する（図７参照）。

ここで、予め定められた大きなリスク評価値とは、例えば、算出された複数の判定結果データ３ａＭＩ（リスク評価値）のうちで、最も高い値のリスク評価値である。また、予め定められた大きなリスク評価値とは、例えば、最も高い値のリスク評価値から、予め定められた個数番目に高い値のリスク評価値までの各リスク評価値（判定結果データ３ａＭＩ）である。このとき、特定される該当事例データ３ａＭの個数は、その予め定められた個数と同じ個数である。

リスク評価値は、上記予め定められた大きなリスク評価値であるか否かにより、そのリスク評価値が算出された事例データ３ａが比較的役に立つか否かを示す。

なお、図７では、大きなリスク評価値である判定結果データ３ａＭＩが丸印により示され、大きなリスク評価値ではない判定結果データ３ａＭＩがバツ印により示される。

図４は、第１の状態の第１のウェブブラウザ１１ｗａ〜第３の状態の第１のウェブブラウザ１１ｗｃを示す図である。

故障情報表示部２６は、該当故障情報３ａＭｉ（図７）が特定する故障モードを特定する故障表示１１ｗａ１を第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させる。図３では、複数の該当事例データ３ａＭが特定されて、複数の故障表示１１ｗａ１が表示される例が示される。

なお、図４の例では、故障情報表示部２６は、故障表示１１ｗａ１の一部として、その故障表示１１ｗａ１の該当故障情報３ａＭｉが含まれる該当事例データ３ａＭ（図７）の個数を表示させる。これにより、故障情報表示部２６は、その故障が起きた事例の件数を表示させる。

要因情報表示部２７は、該当要因情報３ａＭｊの要因の名前を表示する要因表示１１ｗｂ１を第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させる。

なお、図４の例では、「発熱」の故障表示１１ｗａ１がダブルクリックされるなどして、要因情報表示部２７が、「発熱」の故障モードについての複数の要因表示１１ｗｂ１を表示させる例が示される。

図４に示される、第３の状態の第１のウェブブラウザ１１ｗｃは、外的要因の要因表示１１ｗｃ１を表示する状態の第１のウェブブラウザ１１ｗを示す。

要因情報入力欄４３（図３）は、内的入力欄４３ａと、外的入力欄４３ｂとを備える。
要因情報登録部２４により取得され、記憶部２１により記憶され、要因情報表示部２７により表示に用いられる要因情報３ａｊは、故障の外的要因を特定してもよい。

外的要因は、故障の要因のうちで、その故障があった部品の外部における出来事たる要因、または、外部に特定の物があることである要因である。ここで、外的要因としては、使用環境条件(温度、湿度、圧力、埃、化学物質のある環境等)、機器（製品）のお客様の使い方(加重、落下、操作方法、誤操作、運転条件、など)、輸送、サービスなどが含まれる。つまり、外的要因は、例えば、製品が使用される環境の条件（使用環境条件）と、製品を使用する使用者がその製品を使用する方法と、製品が輸送される方法となどのうちの１つ、２つ以上、又は全部が含まれる。ここで、使用環境条件は、例えば、上記される温度等のうちの１つ又は２つ以上により特定される条件である。また、使用者により使用される使用方法は、上記加重、落下等のうちの１つ、又は２つ以上により特定される方法である。

内的要因は、その部品での出来事である要因、または、その部品が特定の構成要素または性質を有することたる要因である。

内的入力欄４３ａは、内的要因を特定する要因情報３ａｊを入力するための入力欄である。

外的入力欄４３ｂは、外的要因を特定する要因情報３ａｊを入力するための入力欄である。

なお、要因情報３ａｊは、複数の要因を特定してもよい。特定される複数の要因は、内的要因と、外的要因との両方が含まれてもよい。両方が含まれる場合、例えば、内的入力欄４３ａと外的入力欄４３ｂとの両者により、特定する複数の要因のうちに両方が含まれるその要因情報３ａｊが入力されてもよい。

そして、要因情報３ａｊは、例えば、その要因情報３ａｊが特定する要因が、外的要因であることを示す外的フラグを備えてもよい。要因情報表示部２７は、例えば、外的要因表ボタン１１ｗａ２がクリックされた場合などに、含まれる外的フラグにより外的要因であることが示される要因表示１１ｗｃ１の表示をさせてもよい。

要因情報表示部２７は、外的要因表示部２７ｂにより、外的要因の要因表示１１ｗｃ１を表示させる。なお、要因情報表示部２７は、内的要因の要因表示は、内的要因表示部２７ａによって行う。

図６は、システム１の動作のフローチャートである。
ステップＳ１では、検索部品情報入力部２５ｉが、第２のウェブブラウザ１２ｗから検索部品情報を入力する。

ステップＳ２では、該当事例特定部２５が、検索パターンを特定する。
ステップＳ３では、該当事例特定部２５が、ステップＳ２で特定された検索パターンに該当するパターン事例データ３ａｐ（図７）を特定する。

ステップＳ４では、該当事例特定部２５が、ステップＳ３で特定されたパターン事例データ３ａｐのうちで、該当事例データ３ａＭであるものを特定する。

ステップＳ４１では、該当事例特定部２５が、ステップＳ３で特定された、それぞれのパターン事例データ３ａｐの種別評価値を算出する。

ステップＳ４２では、該当事例特定部２５が、それぞれのパターン事例データ３ａｐの頻度評価値を算出する。

ステップＳ４３では、該当事例特定部２５が、それぞれのパターン事例データ３ａｐの種別評価値と（ステップＳ４１参照）、頻度評価値と（ステップＳ４２参照）から、そのパターン事例データ３ａｐの判定結果データ３ａＭＩを算出する。

なお、ステップＳ５の処理については、後で詳しく説明される。
ステップＳ６では、該当事例特定部２５が、ステップＳ４３で算出されたリスク評価値が大きなリスク評価値（先述）であるパターン事例データ３ａｐを、該当事例データ３ａＭとして特定する。

ステップＳ７では、故障情報表示部２６および要因情報表示部２７が、それぞれの該当事例データ３ａＭの故障情報３ａｉおよび要因情報３ａｊを、該当故障情報３ａＭｉおよび該当要因情報３ａＭｊとして各々特定する。

なお、ステップＳ８の処理については、後で詳しく説明される。
ステップＳ９では、故障情報表示部２６が、該当故障情報３ａＭｉの故障表示１１ｗａ１を表示させる。また、このステップＳ９では、要因情報表示部２７が、該当要因情報３ａＭｊの要因表示１１ｗｂ１を表示させる。

そして、このシステム１は、さらに具体的には、以下の説明で示される構成を備えてもよい。

ステップＳ８において、サーバ装置２は、ステップＳ２からステップＳ７の処理をさらに行うか否かを判定する。具体的には、例えば、サーバ装置２は、予め定められた繰返回数（例えば２回）だけ、ステップＳ２からステップＳ７の処理が実行された場合、さらに行わないことを判定し、他の場合には、さらに行うことを判定する。この判定は、例えば、具体的には、該当事例特定部２５により行われる。なお、ｋ回目の、ステップＳ２からステップＳ７の処理は、説明の便宜上、適宜、単にｋ回目の処理と略称される（１≦ｋ≦Ｅ＝２）。

第１回目のステップＳ２では、該当事例特定部２５は、検索部品情報（先述）が含まれるとの性質のみを特定する第１の設定パターンを特定する。

これにより、第１回目のステップＳ６で、該当事例特定部２５は、検索部品情報が含まれる各事例データ３ａを、パターン事例データ３ａｐと特定する。

そして、第１回目のステップＳ６では、該当事例特定部２５は、リスク評価値が大きな評価値（先述）であるパターン事例データ３ａｐを、第１の中間結果事例データ（図略）と特定する。

そして、第１回目のステップＳ７では、故障情報表示部２６が、それぞれの第１の中間結果事例データ（図略）の故障情報３ａｉを該当故障情報３ａＭｉとして各々特定する。

２回目のステップＳ２では、該当事例特定部２５は、第１の設定パターンが特定する各性質を特定すると共に、さらに、第２の追加性質も特定する第２の設定パターンを特定する。ここで、例えば、第２の追加性質は、先に第１回目の処理で特定された該当故障情報３ａＭｉが含まれるという性質である。

これにより、２回目のステップＳ３では、パターン事例データ３ａｐとして、検索部品情報、および、第１回目の処理で特定された該当故障情報３ａＭｉが含まれる事例データ３ａが該当事例特定部２５により特定される。

そして、２回目のステップＳ６では、これらのパターン事例データ３ａｐのうちで、リスク評価値が大きなリスク評価値であるパターン事例データ３ａｐが、該当事例データ３ａＭとして、該当事例特定部２５により特定される。

そして、２回目のステップＳ７では、こうして特定された該当事例データ３ａＭの要因情報３ａｊが、該当要因情報３ａＭｊとして要因情報表示部２７により特定される。

こうして、第１回目の処理〜第ｋ＋１回目の処理により、段階的に、処理対象の事例データが絞られてもよい。

なお、件数の変換表３ｂ（図５参照）は、第１の件数の変換表〜第Ｅの件数の変換表のＥ個の変換表よりなってもよい。そして、第ｋの処理では、第ｋの件数の変換表によりリスク評価値の算出がされるものとしてもよい。同様に、不具合の種別の変換表３ｃが、複数の変換表よりなるもの等としてもよい。

また、システム１は、以下の説明で示される構成を備えてもよい。
すなわち、ステップＳ５において、サーバ装置２は、不安全フラグＦ（図７）についての処理をしてもよい。不安全フラグＦは、例えば、その不安全フラグＦが含まれる事例データ３ａの故障が、人々に許され難いことを示す。そして、ステップＳ５では、例えば、サーバ装置２は、ステップＳ４３で特定されたリスク評価値が予め定められた閾値よりも大きければ、不安全フラグＦの内容として、許され難いことを示す内容を記憶部２１に記憶させる。なお、この処理は、例えば、具体的には、サーバ装置２の該当事例特定部２５により行われてもよい。

以上のようにして、部品を特定する部品データ（部品情報３ａｈ）を入力する入力部（検索部品情報入力部２５ｉ）と、それぞれの記憶データ（事例データ３ａ）が、予め定められた複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データ（故障情報３ａｉ）と、当該故障の要因を特定する要因データ（要因情報３ａｊ）とを含む記憶部（記憶部２１）と、前記複数の記憶データのうちから、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する記憶データ（該当事例データ３ａＭ）を特定する特定部（該当事例特定部２５）と、前記特定部により特定された前記記憶データに含まれる前記故障データ（該当故障情報３ａＭｉ）および前記要因データ（該当要因情報３ａＭｊ）を出力する出力部（表示部２ｘ）とを備え、複数の前記記憶データのうちの少なくとも１つの前記記憶データの前記要因データは、前記故障の外的要因を特定する設計用装置（サーバ装置２、システム１）が構成される。

また、それぞれの記憶データは、その記憶データに含まれる故障データが特定する故障モードの故障が、その記憶データに含まれる要因データが特定する要因により起きた回数を特定する回数データ（抽出用情報３ａｋ、件数データ３ａｋ１）を含み、前記特定部は、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する複数の記憶データ（例えば、複数のパターン事例データ３ａｐ）のうちから、前記予め定められた回数よりも回数が多い記憶データのみ（該当事例データ３ａＭのみ）を特定し、前記出力部は、当該回数が前記予め定められた回数より多い記憶データの故障データ（該当故障情報３ａＭｉ）と要因データ（該当要因情報３ａＭｊ）とだけを出力する設計用装置が構成される。

また、前記特定部は、前記入力部により入力される前記部品データ（検索部品情報）が特定する部品に対して、含まれる記憶データがそれぞれ対応する複数の故障データ（図４に示される各故障表示１１ｗａ１の故障情報３ａｉ）を特定し、前記出力部は、特定される複数の前記故障データを出力し（第１のウェブブラウザ１１ｗに表示させ）、前記入力部は、前記出力部により出力される前記複数の前記故障データのうちから故障データを指定する指定データを入力し（「発熱」の故障表示１１ｗａ１がダブルクリックされたことを示す情報を入力し）、前記特定部は、前記入力部により入力された前記部品データにより特定され、かつ、入力された前記指定データにより指定される前記故障データが含まれる記憶データ（該当事例データ３ａＭ）を特定し、前記特定部により特定される、前記部品データにより特定され、かつ、指定される前記故障データが含まれる各記憶データの要因データ（図４に示される各要因表示１１ｗｂ１の要因情報３ａｊ）を出力する設計用装置が構成される。

また、第１のコンピュータ（第２の情報処理装置１２、第２のウェブブラウザ１２ｗ）から前記記憶データを取得し、取得される前記記憶データを前記記憶部に記憶させる記憶制御部（登録部２ｙ）を更に備え、前記入力部は、第２のコンピュータ（第１の情報処理装置１１）から前記部品データを入力し、前記出力部は、前記部品データが入力された前記第２のコンピュータに、前記故障データ（該当故障情報３ａＭｉ）および前記要因データ（該当要因情報３ａＭｊ）を表示させる設計用装置が構成される。

システム１によれば、容易かつ十分に故障を防ぐことができる。

１システム
２サーバ装置
２ｘ表示部
２ｙ登録部
２１記憶部
２５該当事例特定部
２５ｉ検索部品情報入力部

Claims

部品を特定する部品データを入力する入力部と、
それぞれの記憶データが、予め定められた複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データと、当該故障の要因を特定する要因データとを含む記憶部と、
前記複数の記憶データのうちから、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する記憶データを特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記記憶データに含まれる前記故障データおよび前記要因データを出力する出力部とを備え、
複数の前記記憶データのうちの少なくとも１つの前記記憶データの前記要因データは、前記故障の外的要因を特定する設計用装置。
それぞれの記憶データは、その記憶データに含まれる故障データが特定する故障モードの故障が、その記憶データに含まれる要因データが特定する要因により起きた回数を特定する回数データを含み、
前記特定部は、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する複数の記憶データのうちから、予め定められた回数よりも多い回数を特定する回数データが含まれる記憶データのみを特定し、
前記出力部は、前記予め定められた回数よりも回数が多い前記記憶データの故障データと要因データとだけを出力する請求項１記載の設計用装置。
第１のコンピュータから前記記憶データを取得し、取得される前記記憶データを前記記憶部に記憶させる記憶制御部を更に備え、
前記入力部は、第２のコンピュータから前記部品データを入力し、
前記出力部は、前記部品データが入力された前記第２のコンピュータに、前記特定部により特定される前記記憶データの前記故障データおよび前記要因データを表示させる請求項１又は２記載の設計用装置。
前記特定部は、前記入力部により入力される前記部品データが特定する部品に対して、含まれる記憶データがそれぞれ対応する複数の故障データを特定し、
前記出力部は、特定される複数の前記故障データを出力し、
前記入力部は、前記出力部により出力される前記複数の前記故障データのうちから故障データを指定する指定データを入力し、
前記特定部は、前記入力部により入力された前記部品データにより特定され、かつ、入力された前記指定データにより指定される前記故障データが含まれる記憶データを特定し、
前記特定部により特定される、前記部品データにより特定され、かつ、指定される前記故障データが含まれる各記憶データの要因データを出力する請求項１〜３の何れかに記載の設計用装置。
部品を特定する部品データを入力する入力工程と、
それぞれの記憶データが、予め定められた複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データと、当該故障の要因を特定する要因データとを含む記憶工程と、
前記複数の記憶データのうちから、前記入力工程で入力された前記部品データが特定する部品に対応する記憶データを特定する特定工程と、
前記特定工程で特定された前記記憶データに含まれる前記故障データおよび前記要因データを出力する出力工程とを備え、
複数の前記記憶データのうちの少なくとも１つの前記記憶データの前記要因データは、前記故障の外的要因を特定する設計用方法。
部品を特定する部品データを入力する入力部と、
それぞれの記憶データが、予め定められた複数の部品のうちの何れか１つの部品に対応する複数の記憶データを記憶し、それぞれの記憶データは、当該記憶データに対応する部品における故障の故障モードを特定する故障データと、当該故障の要因を特定する要因データとを含む記憶部と、
前記複数の記憶データのうちから、前記入力部により入力された前記部品データが特定する部品に対応する記憶データを特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記記憶データに含まれる前記故障データおよび前記要因データを出力する出力部とをコンピュータに実現させ、
複数の前記記憶データのうちの少なくとも１つの前記記憶データの前記要因データは、前記故障の外的要因を特定するコンピュータプログラム。