JP2011198171A - 監視システム、監視装置及び監視プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被監視装置に保守作業を施す必要性についての判定を精度よく行えるようにする。
【解決手段】被監視装置で検出された事象の情報が格納されるＦａｕｌｔログ情報格納部１２と、被監視装置に施された保守作業の情報が格納される保守作業履歴格納部１３と、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の分析期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する関連性分析部１６と、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出する動作ログ情報集計部２１、当該算出した傾向と前記生成した関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する訪問監視部２２と、を設ける。
【選択図】図１

Description

本発明は、監視システム、監視装置及び監視プログラムに関する。

従来、有線又は無線による通信を用いて遠隔監視が可能な被監視装置の保守については、保守担当者自身が、被監視装置で検出された事象の情報（例えば、Ｆａｕｌｔログ）を取得して分析し、被監視装置の設置場所に訪問して保守作業を行うべきか否かを判断していた。

装置の監視に関する発明として、特許文献１には、発生した障害の種類を示す障害種別と前記障害の発生した時刻を示す発生時刻とを含む障害情報を被監視装置から収集する入力部と、通報すべき前記障害情報の前記障害種別を定義する定義テーブルと、前記定義テーブルに基づいて通報すべき前記障害情報を決定するフィルタ部と、前記フィルタ部で決定した結果に応答して前記被監視装置を監視する保守センタに前記障害情報を通報する通報部と、前記入力部で収集される前記障害情報に基づいて前記保守センタに通報すべき前記障害種別を抽出し、抽出した前記障害種別により前記定義テーブルを更新する登録部とを具備し、当該障害通報装置の稼働に伴って、前記保守センタに通報すべき前記障害情報の前記障害種別を自動的に更新する障害通報装置の発明が開示されている。

特開２００４−３２０２６７号公報

本発明は、被監視装置に保守作業を施す必要性についての判定を精度よく行うことができる技術を提案することを目的とする。

請求項１に記載の本発明は、遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段と、被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段と、前記事象記憶手段及び前記保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成手段と、前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成手段により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする監視システムである。

請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の監視システムにおいて、前記事象に関する傾向として、日時経過に伴う事象の発生件数の傾向を算出する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の本発明は、請求項１に記載の監視システムにおいて、前記事象に関する傾向として、事象が検出された時点の装置状態の傾向を算出する、ことを特徴とする。

請求項４に記載の本発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、前記生成手段は、保守作業が施された被監視装置の機種を識別する機種識別情報を前記関係情報に付加し、前記判定手段は、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向と当該被監視装置の機種識別情報が付加されている関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する、ことを特徴とする。

請求項５に記載の本発明は、遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段及び被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成手段と、前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成手段により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする監視装置である。

請求項６に記載の本発明は、コンピュータに、遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段及び被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成機能と、前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成機能により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定機能と、を実現させるための監視プログラムである。

請求項１、５、６に記載の本発明によると、被監視装置に保守作業を施す必要性を、本発明を適用しない場合に比べて精度よく判定することができる。

請求項２に記載の本発明によると、被監視装置に保守作業を施す必要性を、日時経過に伴う事象の発生件数の傾向に基づいて判定することができる。

請求項３に記載の本発明によると、被監視装置に保守作業を施す必要性を、事象に対応する装置状態の傾向に基づいて判定することができる。

請求項４に記載の本発明によると、被監視装置に保守作業を施す必要性を、同じ機種の他の被監視装置における事象に関する傾向に基づいて判定することができる。

本発明の一実施形態に係る監視システムの機能ブロックの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る保守作業履歴を例示する図である。 本発明の一実施形態に係るＦａｕｌｔログ情報を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ変換ルール設定を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（時系列データ）を得るための処理フローを例示する図である。 本発明の一実施形態に係る保守作業履歴の抽出例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るＦａｕｌｔログ情報の抽出例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る抽出ルールを例示する図である。 本発明の一実施形態に係る変換ルール（時系列データ変換用）を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（時系列データ）を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（時系列データ）の抽出例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る発生件数パターンの組み合わせを例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（要因系データ）を得るための処理フローを例示する図である。 本発明の一実施形態に係る変換ルール（要因系データ変換用）を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（要因系データ）を例示する図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ（要因系データ）の抽出例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る監視システムの機能ブロックの他の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る関連性分析データ変換に係る処理フローを例示する図である。 本発明の一実施形態に係る監視システムに設けられるコンピュータにおける主要なハードウェアを例示する図である。

本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る監視システムの機能ブロックの一例を示している。
本例の監視システムは、遠隔監視の対象となる被監視装置に保守作業（処置）を施すタイミング（訪問時期）を決定するための訪問辞書として用いられる関係情報を作成する訪問辞書作成システム部１０と、被監視装置に保守作業を施すタイミングを訪問辞書（関係情報）に基づいて決定する訪問監視システム部２０と、を備えている。

ここで、図１では、被監視装置として、コピー・プリント・ファクシミリ等の機能を複合的に備えた複合機Ｍを例示しているが、これに限定するものではない。すなわち、無線又は有線により通信可能な種々の装置を遠隔監視の対象とすることができ、例えば、複数系統（例えば運用系と予備系の２系統）でない装置や、常時稼動させる装置などが遠隔監視の対象とされる。

訪問辞書作成システム部１０は、保守作業履歴格納部１１、Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２、関連性分析データ変換ルール設定部１３、関連性分析データ変換部１４、関連性分析データ格納部１５、関連性分析部１６、訪問辞書格納部１７を有して構成されており、訪問監視システム部２０は、動作ログ情報集計部２１、訪問監視部２２を有して構成されている。

保守作業履歴格納部１１には、被監視装置に施された保守作業について記録した保守作業履歴（保守作業の情報の一例）が格納される。この保守作業履歴は、被監視装置の設置場所に訪問して保守作業を行った保守担当者（或いはその報告を受けた者）等によって入力される。本例では、保守作業履歴の入力を、保守作業履歴格納部１１にアクセス可能に設けられた端末装置を用いて行うようにしているが、例えば、保守作業を施した被監視装置を用いて行うようにしてもよい。

Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２には、被監視装置で検出された事象（紙詰まり等の軽微な障害）について記録したＦａｕｌｔログ情報（事象の情報の一例）及びその検出時点における被監視装置の装置状態を記録した装置状態情報が格納される。これらＦａｕｌｔログ情報及び装置状態情報は、被監視装置において事象が検出された時点で自動的に生成されて被監視装置内の記憶部に記憶され、指示（被監視装置で受け付けた指示や訪問辞書作成システム部１０側で受け付けて被監視装置に送信された指示など）に応じて或いは定期的に被監視装置内の記憶部から読み出され、無線又は有線による通信により伝送されてＦａｕｌｔログ情報格納部１２に格納される。

関連性分析データ変換ルール設定部１３は、関連性分析データ変換部１４によるデータ変換処理のために予め設定されたルール（規則）を記憶する。本例では、Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２からデータ変換の対象となるＦａｕｌｔログ情報を抽出するための抽出ルールと、抽出されたＦａｕｌｔログ情報を関連性分析データに変換するための変換ルールとを記憶している。

関連性分析データ変換部１４は、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されているルール（抽出ルール及び変換ルール）に基づいて、保守作業履歴格納部１１に記憶されている保守作業履歴毎（保守作業の１事例毎）に関連するＦａｕｌｔログ情報（及び装置状態情報）をＦａｕｌｔログ情報格納部１２から抽出してデータ変換し、その結果として生成される関連性分析データを関連性分析データ格納部１５に格納する。

関連性分析部１６は、関連性分析データ格納部１５に格納されている関連性分析データに基づいて、同種の保守作業（同一機種で異なる被監視装置に施された同じ内容の保守作業を含む）について、当該保守作業が施された被監視装置でその作業以前の予め定められた幅を有する期間（以下、分析期間という）に検出された事象に関する傾向を算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成して訪問辞書として訪問辞書格納部１７に格納する。

動作ログ情報集計部２１は、遠隔監視の対象となる被監視装置のそれぞれについて、Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２からＦａｕｌｔログ情報（及び装置状態情報）を抽出して、直近の分析期間にその被監視装置で検出された事象に関する傾向を算出する。

訪問監視部２２は、動作ログ情報集計部２１により被監視装置のそれぞれについて算出された傾向に基づいて訪問辞書格納部１７を検索し、算出された傾向について基準を満たす近似性を有する傾向に係る関係情報がある場合には、当該関係情報に係る保守作業を該当する被監視装置に施す必要があると判定して、その旨を保守担当者に通知する。保守担当者への通知は、種々の形態により行うことができ、例えば、表示装置による表示出力、紙媒体等への印刷出力、保守担当者に宛てたメール送信などで通知される。

以上のように、本例の監視システムでは、被監視装置に施された保守作業とその作業以前の分析期間に検出された事象（紙詰まり等の軽微な障害）に関する傾向との関連性を分析して訪問辞書（関連情報）としてルール化しておくことで、被監視装置に保守作業を施す必要性の有無を、当該被監視装置で直近の分析期間に検出された事象に関する傾向に基づいて判定できるようにしている。すなわち、本例の監視システムは、被監視装置に故障（保守作業が必要となる致命的な障害）が発生してしまう前のタイミングでその設置場所に保守担当者が訪問して保守作業を実施できるようにしてあり、本来保守すべき時期に訪問できずに被監視装置が故障してダウンタイム（機能提供が停止している時間）が増大してしまう等の事態に陥ることを未然に防止することが可能な構成となっている。

本例の監視システムにおける具体的な動作について説明する。
図２には、保守作業履歴格納部１１に記憶される保守作業履歴を例示してある。本例の保守作業履歴格納部１１は、シリアル番号、機種名、訪問日、印刷枚数、パーツ名、交換理由等の項目を有する保守作業履歴テーブルを備え、この保守作業履歴テーブルに保守作業履歴を格納している。
本例の保守作業履歴において、シリアル番号は、保守作業を施した被監視装置を識別する情報であり、機種名は、保守作業を施した被監視装置の機種を識別する情報であり、訪問日は、被監視装置の設置場所に訪問して保守作業を施した日であり、訪問理由は、被監視装置の設置場所に訪問した理由（定期訪問や緊急呼出など）であり、印刷枚数は、保守作業時点までに被監視装置で印刷された枚数の積算値であり、パーツ名は、保守作業の対象となった部品を識別する情報であり、交換理由は、保守作業において部品を交換した場合の理由である。

図３には、Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２に記憶されるＦａｕｌｔログ情報を例示してある。本例のＦａｕｌｔログ情報格納部１２は、発生日時、ＦａｕｌｔログＩＤ、Ｆａｕｌｔログ名等の項目を有するＦａｕｌｔログ情報テーブルを備え、このＦａｕｌｔログ情報テーブルにＦａｕｌｔログ情報を格納している。
本例のＦａｕｌｔログ情報において、発生日時は、被監視装置で検出された事象の発生日時であり、ＦａｕｌｔログＩＤは、被監視装置で検出された事象を識別する情報であり、Ｆａｕｌｔログ名は、被監視装置で検出された事象の内容を示す情報である。

図４には、Ｆａｕｌｔログ情報格納部１２に記憶される装置状態情報を例示してある。本例の装置状態情報は、事象の検出時点において測定された温度や湿度など、各種のセンサにより測定された種々の測定値を記録しており、該当するＦａｕｌｔログ情報に対応付けて記憶される。

図５には、関連性分析データ変換部１４による処理のフローとして、事象に関する傾向として日時経過に伴うＦａｕｌｔログ（事象）の発生件数の傾向を算出するための関連性分析データ（時系列データ）を得るための処理フローを例示してある。
関連性分析データ変換部１４は、保守作業履歴格納部１１におけるデータ変換の対象となる保守作業履歴の全てについてのデータ変換が終了するまで、以下の処理（ステップＳ１２〜Ｓ１６）を行う（ステップＳ１１）。

まず、保守作業履歴格納部１１からデータ変換の対象となる保守作業履歴を１事例抽出する（ステップＳ１２）。本例では、図６に抽出例を示すように、訪問理由が緊急呼出である保守作業履歴をデータ変換の対象として１件ずつ抽出する。すなわち、訪問理由が定期訪問である保守作業履歴については、その分析をしなくても定期訪問の際に必要に応じて対応できるものであるので、データ変換の対象から除外している。

その後、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されている抽出ルールに基づいて、ステップＳ１２で抽出された保守作業履歴に関連するＦａｕｌｔログ情報をＦａｕｌｔログ情報格納部１２から抽出し（ステップＳ１３）、保守作業履歴の訪問日以前の分析期間内に記録されたＦａｕｌｔログ情報について、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されている後述の変換ルール（時系列データ変換用）に応じたフォーマットにデータ変換して得られる関連性分析データ（時系列データ）を関連性分析データ格納部１５に格納し（ステップＳ１４、Ｓ１５）、次の保守作業履歴についての処理に移行する（ステップＳ１６）。図７には、図６の抽出例に示された保守作業履歴における訪問日（２００９／５／２９）以前の分析期間内に記録されたＦａｕｌｔログ情報を抽出した例を示してある。

次に、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されている抽出ルール及び変換ルールについて、具体例を挙げて説明する。
図８には、抽出ルールを例示してある。本例の抽出ルールでは、保守作業の種別毎に、その保守作業に関連するＦａｕｌｔログが規定されている。具体的には、例えば、“パーツＤ交換”の保守作業には、“１０−３３８”、“１０−３３４”、・・・等のＦａｕｌｔログＩＤで識別されるＦａｕｌｔログが対応付けられている。この場合、“パーツＤ交換”の保守作業に係る保守作業履歴（パーツ名欄に“パーツＤ”が格納されているもの）に関し、“１０−３３８”、“１０−３３４”、・・・等のＦａｕｌｔログＩＤが付されたＦａｕｌｔログ情報が抽出されることになる。

図９には、変換ルール（時系列データ変換用）を例示してある。本例の変換ルール（時系列データ変換用）では、訪問日、訪問日１日前、訪問日２日前、訪問日３日前、・・・等の訪問日以前の分析期間の日別に、その日に発生したＦａｕｌｔログ毎の件数をカウントすることが設定されている。なお、この変換ルールは、保守作業の種別等に関わらずに全ての事例に適用されるように設定されている。

図１０には、図９の変換ルール（時系列データ変換用）を用いたデータ変換により得られる関連性分析データ（時系列データ）を例示してある。本例の関連性分析データ（時系列データ）は、機種名、訪問日、処置、シリアル番号、顧客名、ＦａｕｌｔログＩＤの各項目と、日別（訪問日、１日前、２日前、３日前、・・・）の発生件数の項目とで構成されている。すなわち、被監視装置（シリアル番号により識別）に施された保守作業（処置）毎に、訪問日以前の分析期間のそれぞれの日についてＦａｕｌｔログ毎の発生件数を集計した結果のデータである。

このようにして得られた関連性分析データ（時系列データ）は関連性分析データ格納部１５に格納され、関連性分析部１６による処理（日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向の算出）に用いられる。
関連性分析部１６は、機種名、保守作業（処置）、ＦａｕｌｔログＩＤが同じ関連性分析データを関連性分析データ格納部１５から抽出し、それぞれの発生件数のパターンについて相関係数を算出して、日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向を求める。

具体例として“パーツＤ交換”の保守作業についての傾向の算出について説明する。
まず、図１１に抽出例を示すように、“パーツＤ交換”の関連性分析データであって機種名及びＦａｕｌｔログＩＤが同じものを抽出する。そして、抽出されたＮ件の関連性分析データにおける発生件数パターンをそれぞれＡ１、Ａ２、・・・、ＡＮとして、図１２に例示するように、その各組み合わせについて相関係数を算出する。例えば、Ａ１とＡ２の組み合わせについて、Ａ１の発生件数パターン（７，４，１，０）とＡ２の発生件数パターン（５，１，１，０）との相関係数を算出する。そして、相関係数が閾値（本例では０．８を用いるが他の数値でもよい）以上のものを抽出し、その発生件数パターンの平均値を算出する。例えば、Ａ１、Ａ２、ＡＭ、ＡＮの４つが、相関係数が閾値以上の組み合わせにおける発生件数パターンとして抽出されると、Ａ１、Ａ２、ＡＭ、ＡＮの各発生件数パターンについて平均値を算出する。そして、発生件数パターンの平均値を日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向として“パーツＤ交換”の保守作業と関連付けた関係情報（時系列）を生成し、訪問辞書として訪問辞書格納部１７に格納する。

次に、上記のようにして生成された関係情報（時系列）を用いた被監視装置の監視について説明する。
まず、動作ログ情報集計部２１が、遠隔監視の対象となる被監視装置について、直近の分析期間のそれぞれの日についてＦａｕｌｔログ毎の発生件数を集計し、その結果として得られる発生件数パターンを直近の分析期間における日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向とする。本例では、現時点を基準に分析期間を設定し、関係情報の生成に際して行ったデータ抽出及びデータ変換と同様な処理を行うことで、直近の分析期間における日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向を算出するようにしている。

その後、訪問監視部２２が、動作ログ情報集計部２１により算出された直近の分析期間における日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向と、訪問辞書格納部１７に記憶されている該当Ｆａｕｌｔログについての関係情報における日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向との相関係数を算出し、相関係数が閾値（本例では０．９を用いるが他の数値でもよい）以上の場合に基準を満たす近似性を有すると判定して、その関係情報に係る保守作業を該当する被監視装置に施す必要がある旨の通知を行う。

ここで、本例の関係情報には該当する機種名が付加されており、遠隔監視の対象となる被監視装置の機種名と同じ機種名が付加されている関係情報を上記処理の対象としている。なお、同一機種におけるバージョンの相違による影響を考慮して、更に同一バージョンであることを条件に上記処理の対象とするようにしてもよく、或いは、異なる機種であるが同様な傾向が見られると想定される他の機種を予め関連付けておき、当該他の機種を上記処理の対象に含めるようにしてもよい。

上記では、事象に関する傾向として、日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向を用いる例について説明したが、他の傾向を用いるようにしてもよく、その例として、Ｆａｕｌｔログが検出された時点の装置状態の傾向を用いる場合について説明する。
図１３には、関連性分析データ変換部１４による処理のフローとして、事象に関する傾向としてＦａｕｌｔログ（事象）の検出時点における装置状態の傾向を算出するための関連性分析データ（要因系データ）を得るための処理フローを例示してある。

関連性分析データ変換部１４は、保守作業履歴格納部１１におけるデータ変換の対象となる保守作業履歴の全てについてのデータ変換が終了するまで、以下の処理（ステップＳ２２〜Ｓ２６）を行う（ステップＳ２１）。
まず、保守作業履歴格納部１１からデータ変換の対象となる保守作業履歴を１事例抽出する（ステップＳ２２）。その後、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されている抽出ルールに基づいて、ステップＳ２２で抽出された保守作業履歴に関連するＦａｕｌｔログ情報及び装置状態情報をＦａｕｌｔログ情報格納部１２から抽出し（ステップＳ２３）、保守作業履歴の訪問日以前の分析期間内に記録されたＦａｕｌｔログ情報及び装置状態情報について、関連性分析データ変換ルール設定部１３に記憶されている後述の変換ルール（要因系データ変換用）に応じたフォーマットにデータ変換して得られる関連性分析データ（要因系データ）を関連性分析データ格納部１５に格納し（ステップＳ２４、Ｓ２５）、次の保守作業履歴についての処理に移行する（ステップＳ２６）。

図１４には、変換ルール（要因系データ変換用）を例示してある。本例の変換ルール（要因系データ変換用）では、訪問日以前の分析期間においてＦａｕｌｔログが発生した際に測定された各測定値について、測定値の種類毎に、測定値の範囲別の件数をカウントすることが設定されている。具体的には、例えば、温度について、２０℃未満（温度＜２０℃）、２０℃以上２５℃未満（２０℃≦温度＜２５℃）、２５℃以上（２５℃≦温度）の範囲別に件数をカウントすることが設定されており、同様に、湿度、プロセススピード、動作積算時間といった他の測定値についても範囲別に件数をカウントすることが設定されている。

図１５には、図１４の変換ルール（要因系データ変換用）を用いたデータ変換により得られる関連性分析データ（要因系データ）を例示してある。
本例の関連性分析データ（要因系データ）は、機種名、訪問日、処置、シリアル番号、顧客名、ＦａｕｌｔログＩＤの各項目と、範囲別の温度、湿度、プロセススピード、動作積算時間の各項目とで構成されている。すなわち、被監視装置（シリアル番号により識別）に施された保守作業（処置）毎に、訪問日以前の分析期間におけるＦａｕｌｔログの発生時点の各測定値について範囲別の件数を集計した結果のデータである。

このようにして得られた関連性分析データ（要因系データ）は関連性分析データ格納部１５に格納され、関連性分析部１６による処理（Ｆａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向の算出）に用いられる。
関連性分析部１６は、機種名、保守作業（処置）、ＦａｕｌｔログＩＤが同じ関連性分析データを関連性分析データ格納部１５から抽出し、保守作業について、温度、湿度、プロセススピード、動作積算時間の各項目のアソシエーション分析を行い、アソシエーション分析の結果、保守作業に対する温度、湿度、プロセススピード、動作積算時間の信頼度を算出して、Ｆａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向を求める。

具体例として“パーツＤ交換”の保守作業についての傾向の算出について説明する。
まず、図１６に抽出例を示すように、“パーツＤ交換”の関連性分析データであって機種名及びＦａｕｌｔログＩＤが同じものを抽出する。そして、抽出された関連性分析データのそれぞれについてアソシエーション分析を行って、保守作業に対する温度、湿度、プロセススピード、動作積算時間の信頼度を算出し、信頼度が閾値（本例では０．８を用いるが他の数値でもよい）以上の保守作業に対する温度、湿度、プロセススピード、動作積算時間といった装置状態のパターンを抽出する。そして、この装置状態パターンをＦａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向として“パーツＤ交換”の保守作業と関連付けた関係情報（要因系）を生成し、訪問辞書として訪問辞書格納部１７に格納する。

次に、上記のようにして生成された関係情報（要因系）を用いた被監視装置の監視について説明する。
まず、動作ログ情報集計部２１が、遠隔監視の対象となる被監視装置について、直近の分析期間におけるＦａｕｌｔログの発生時点における各測定値を集計し、その結果として得られる装置状態パターンを直近の分析期間におけるＦａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向とする。本例では、現時点を基準に分析期間を設定し、関係情報の生成に際して行ったデータ抽出及びデータ変換と同様な処理を行うことで、Ｆａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向を算出するようにしている。

その後、訪問監視部２２が、動作ログ情報集計部２１により算出された直近の分析期間におけるＦａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向と、訪問辞書格納部１７に記憶されている該当Ｆａｕｌｔログについての関係情報におけるＦａｕｌｔログ検出時点の装置状態の傾向との相関係数を算出し、相関係数が閾値（本例では０．９を用いるが他の数値でもよい）以上の場合に基準を満たす近似性を有すると判定して、その関係情報に係る保守作業を該当する被監視装置に施す必要がある旨の通知を行う。

ここで、本例の関係情報には該当する機種名が付加されており、遠隔監視の対象となる被監視装置の機種名と同じ機種名が付加されている関係情報を上記処理の対象としている。なお、同一機種におけるバージョンの相違による影響を考慮して、更に同一バージョンであることを条件に上記処理の対象とするようにしてもよく、或いは、異なる機種であるが同様な傾向が見られると想定される他の機種を予め関連付けておき、当該他の機種を上記処理の対象に含めるようにしてもよい。

以上の説明では、要因系データに基づく分析と時系列データに基づく分析とを個別に説明したが、例えば、図１７に監視システムの機能ブロックの他の例を示すように、要因系データに基づく分析のための関連性分析データ（要因系データ）へのデータ変換を行う関連性分析データ変換部（要因系）１４ａと、時系列データに基づく分析のための関連性分析データ（時系列データ）へのデータ変換を行う関連性分析データ変換部（時系列）１４ｂと、を有する構成としてもよい。
そして、被監視装置の監視においては、要因系（Ｆａｕｌｔログが検出された時点の装置状態の傾向）の観点と時系列（日時経過に伴うＦａｕｌｔログの発生件数の傾向）の観点の双方から被監視装置に施す必要性について判定し、いずれかの観点において被監視装置に施す必要があると判定された場合にその旨の通知を行うようにする。
なお、各機能部の詳細については前述した説明と重複するため省略する。

図１８には、関連性分析データ（要因系データ）へのデータ変換と関連性分析データ（時系列データ）へのデータ変換を共に行う場合の処理フローを例示してある。本例では、関連性分析データ変換部（要因系）１４ａにより関連性分析データ（要因系データ）へのデータ変換を行い（ステップＳ３１）、関連性分析データ変換部（時系列）１４ｂにより関連性分析データ（時系列データ）へのデータ変換を行う（ステップＳ３２）。
なお、関連性分析データ（要因系データ）へのデータ変換及び関連性分析データ（時系列データ）へのデータ変換の実行順は任意であり、例えば、これらを並列して行うようにしてもよい。

図１９は、本例の監視システムに設けられるコンピュータにおける主要なハードウェアを例示している。
本例では、各種演算処理を行うＣＰＵ３１、ＣＰＵ３１の作業領域となるＲＡＭ３２や基本的な制御プログラムを記録したＲＯＭ３３等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶する補助記憶装置（例えば、ＨＤＤ等の磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリなど）３４、各種情報を表示出力するための表示装置や操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ３５、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ３６、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。
そして、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置３４等から読み出してＲＡＭ３２に展開し、これをＣＰＵ３１により実行させることで、本発明の一実施形態に係る監視装置の機能をコンピュータ上に実現している。

なお、本例の監視システムでは、各機能部を複数台のコンピュータに分散して設けているが、１台のコンピュータに設ける構成としてもよい。
また、本発明の一実施形態に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信回線等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。
また、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。

１０：訪問辞書作成システム部、 １１：保守作業履歴格納部、 １２：Ｆａｕｌｔログ情報格納部、 １３：関連性分析データ変換ルール設定部、 １４：関連性分析データ変換部、 １５：関連性分析データ格納部、 １６：関連性分析部、 １７：訪問辞書格納部、 ２０：訪問監視システム部、 ２１：動作ログ情報集計部、 ２２：訪問監視部

Claims (6)

1. 遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段と、
   被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段と、
   前記事象記憶手段及び前記保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成手段と、
   前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成手段により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定手段と、
   を備えたことを特徴とする監視システム。
2. 前記事象に関する傾向として、日時経過に伴う事象の発生件数の傾向を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
3. 前記事象に関する傾向として、事象が検出された時点の装置状態の傾向を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
4. 前記生成手段は、保守作業が施された被監視装置の機種を識別する機種識別情報を前記関係情報に付加し、
   前記判定手段は、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向と当該被監視装置の機種識別情報が付加されている関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の監視システム。
5. 遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段及び被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成手段と、
   前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成手段により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定手段と、
   を備えたことを特徴とする監視装置。
6. コンピュータに、
   遠隔監視の対象となる被監視装置で検出された事象の情報を記憶する事象記憶手段及び被監視装置に施された保守作業の情報を記憶する保守作業記憶手段の記憶内容に基づいて、被監視装置に施された保守作業について、その作業以前の予め定められた幅を有する期間に当該被監視装置で検出された事象に関する傾向を予め定められた規則に従って算出し、当該算出した傾向と当該保守作業とを関係付けた関係情報を生成する生成機能と、
   前記事象記憶手段の記憶内容に基づいて、直近の前記期間に被監視装置で検出された事象に関する傾向を前記規則に従って算出し、当該算出した傾向と前記生成機能により生成された関係情報に係る傾向とが基準を満たす近似性を有する場合に、当該関係情報に係る保守作業を当該被監視装置に施す必要があると判定する判定機能と、
   を実現させるための監視プログラム。

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