JP2016051447A - Fault analysis system - Google Patents

Fault analysis system Download PDF

Info

Publication number
JP2016051447A
JP2016051447A JP2014178112A JP2014178112A JP2016051447A JP 2016051447 A JP2016051447 A JP 2016051447A JP 2014178112 A JP2014178112 A JP 2014178112A JP 2014178112 A JP2014178112 A JP 2014178112A JP 2016051447 A JP2016051447 A JP 2016051447A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
work
failure
report
daily
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2014178112A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016051447A5 (en
JP6276668B2 (en
Inventor
大知 尾白
Daichi Ojiro
大知 尾白
正裕 本林
Masahiro Motobayashi
正裕 本林
良治 曽原
Ryoji Sohara
良治 曽原
小山 清美
Kiyomi Koyama
清美 小山
義之 綱島
Yoshiyuki Tsunashima
義之 綱島
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2014178112A priority Critical patent/JP6276668B2/en
Publication of JP2016051447A publication Critical patent/JP2016051447A/en
Publication of JP2016051447A5 publication Critical patent/JP2016051447A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6276668B2 publication Critical patent/JP6276668B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently use existing data related to fault, for improving fault analysis accuracy.SOLUTION: A fault analysis system 100 comprises: a fault report DB 104 for storing a fault report for each fault, including a phenomenon content indicating a fault phenomenon, and a fault factor; a daily work report DB 105 for storing daily work report data for each work, including a work content to the fault and a work date; and a fault analysis device 103 which can access to the fault report DB 104 and daily work report DB 105. The fault analysis device 103 receives fault information including a specific fault occurrence date, and a specific phenomenon content indicating a fault phenomenon, selects the daily work report data in which a work date is before the specific occurrence date from the daily work report DB 105, acquires the fault report in which the phenomenon content is similar to the specific phenomenon content from the fault report DB 104, then specifies the daily work report data having the work content similar to the fault factor of the acquired similar fault report from the selected daily work report data.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、障害を分析する障害分析システムに関する。   The present invention relates to a failure analysis system that analyzes a failure.

従来、或るパラメータのデータ異常を原因にして他のパラメータのデータにも異常が生じる場合であっても、原因となるパラメータを特定して障害を予測する障害予測システムがある(たとえば、下記特許文献1を参照。)。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is a failure prediction system that predicts a failure by specifying a parameter that causes a failure even when other parameter data is abnormal due to a failure in the data of a certain parameter (for example, the following patents) See reference 1.)

特許文献1の障害予測システムでは、複数のパラメータからなるパラメータ群毎に、相互相関係数算出部が、各パラメータペアについて相関データ列を生成し、閾値比較部が、相関データ列に閾値を超える相関係数が含まれるか否かを判定する。また、閾値を超える相関係数を含むパラメータペアが検出された場合に、類似度算出部が、そのパラメータ群の各パラメータペアの相関データ列間の距離を算出し、原因パラメータ特定部が、距離が最短(若しくは、条件付きで距離が最短)となる2つの相関データ列に共通するパラメータを原因パラメータとして特定し、障害予測部が、原因パラメータのデータ異常に起因する障害の発生を予測する。   In the failure prediction system of Patent Literature 1, for each parameter group composed of a plurality of parameters, the cross-correlation coefficient calculation unit generates a correlation data sequence for each parameter pair, and the threshold comparison unit exceeds the threshold in the correlation data sequence. It is determined whether or not a correlation coefficient is included. When a parameter pair including a correlation coefficient exceeding the threshold is detected, the similarity calculation unit calculates the distance between the correlation data strings of each parameter pair of the parameter group, and the cause parameter specifying unit Is specified as a cause parameter, and the failure prediction unit predicts the occurrence of a failure due to data abnormality of the cause parameter.

特開2013−41173号公報JP 2013-41173 A

システムの保守や改修作業者は、作業日報に作業日時や作業内容等を記録する。また、障害発生時には対象システム名、現象内容、対応内容、原因分析結果を記載した障害レポートを作成する。しかしながら、上述した従来技術では、作業日報や障害レポートが活用されておらず、障害の予測精度に問題がある。   A system maintenance or repair worker records the work date, work content, etc. in the work daily report. Also, when a failure occurs, a failure report is created that describes the target system name, phenomenon details, response details, and cause analysis results. However, in the above-described conventional technology, daily work reports and failure reports are not utilized, and there is a problem in failure prediction accuracy.

本発明は、障害に関する既存データを有効活用して、障害分析精度の向上を図ることを目的とする。   An object of the present invention is to improve the accuracy of failure analysis by effectively utilizing existing data relating to failures.

本願において開示される発明の一側面となる障害分析システムは、障害の現象を示す現象内容および障害原因を含む障害ごとの障害レポートを記憶する障害レポートデータベースと、障害に対する作業内容と作業日とを含む作業ごとの作業日報データを記憶する作業日報データベースと、前記障害レポートデータベースと前記作業日報データベースとにアクセス可能な障害分析装置と、を有する障害分析システムであって、前記障害分析装置は、特定の障害発生日時と障害現象を示す特定の現象内容とを含む障害情報を受け付ける受付処理と、前記作業日報データベースから、前記作業日が前記特定の発生日時以前である作業日報データを選択する第1の選択処理と、前記障害レポートデータベースから、前記現象内容が前記特定の現象内容と類似する障害レポートを取得する第1の取得処理と、前記第1の選択処理によって選択された作業日報データから、前記第1の取得処理によって取得された類似障害レポートの障害原因と類似する作業内容を有する作業日報データを特定する特定処理と、を実行することを特徴とする。   A failure analysis system according to one aspect of the invention disclosed in the present application includes a failure report database that stores a failure report for each failure including a phenomenon content indicating a failure phenomenon and a failure cause, a work content for the failure, and a work date. A failure analysis system comprising: a daily work database for storing daily work report data for each operation, and a failure analysis device accessible to the failure report database and the daily work database, wherein the failure analysis device is identified A reception process for receiving failure information including a failure occurrence date and time and a specific phenomenon content indicating a failure phenomenon, and a daily work report data for which the work date is before the specific occurrence date and time from the daily work report database From the failure selection database and the failure report database, the phenomenon content is the specific phenomenon content. Work content similar to the cause of failure of the similar failure report acquired by the first acquisition processing from the first acquisition processing for acquiring a similar failure report and the daily work report data selected by the first selection processing And a specific process for specifying daily work report data.

本発明の代表的な実施の形態によれば、障害に関する既存データを有効活用して、障害分析精度の向上を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。   According to the representative embodiment of the present invention, it is possible to improve the accuracy of failure analysis by effectively utilizing existing data relating to failures. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the description of the following embodiments.

図1は、本実施例にかかる障害分析システムのシステム構成例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of a system configuration example of the failure analysis system according to the present embodiment. 図2は、図1に示したシステムログDBの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the system log DB shown in FIG. 図3は、障害レポートDBの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the failure report DB. 図4は、作業日報DBの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the daily work report DB. 図5は、作業指示書DBの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the work instruction sheet DB. 図6は、対応付けDBの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the association DB. 図7は、障害レポート登録画面の一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a failure report registration screen. 図8は、作業日報登録画面の一例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a daily work report registration screen. 図9は、作業指示書登録画面の一例を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a work instruction sheet registration screen. 図10は、対応付け情報登録画面の一例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of the association information registration screen. 図11は、障害情報入力画面の一例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of a failure information input screen. 図12は、障害分析装置による障害分析処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a failure analysis processing procedure performed by the failure analysis apparatus. 図13は、図12に示した作業日報選択処理(ステップS1202)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the daily work report selection processing (step S1202) shown in FIG. 図14は、図12のステップS1206で表示される分析結果の出力画面例を示す説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an output screen example of the analysis result displayed in step S1206 of FIG. 図15は、障害分析装置による潜在障害予測処理例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a latent failure prediction process performed by the failure analysis apparatus. 図16は、図15のステップS1504で表示される潜在障害予測結果の出力画面例を示す説明図である。FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of an output screen of the potential failure prediction result displayed in step S1504 of FIG. 図17は、障害未然防止処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a failure prevention processing procedure. 図18は、図17のステップS1704で表示される障害発生リスク情報の一例を示す説明図である。FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of failure occurrence risk information displayed in step S1704 of FIG.

本実施例の障害分析装置は、たとえば、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。なお、以後の説明では「テーブル」形式によって本発明の各情報について説明するが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、DB(Database)、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「DB」、「キュー」等について単に「情報」と呼ぶことがある。また、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ID」という表現を用いることが可能であり、これらについてはお互いに置換が可能である。   The failure analysis apparatus according to the present embodiment may be implemented by, for example, software running on a general-purpose computer, or may be implemented by dedicated hardware or a combination of software and hardware. In the following description, each information of the present invention will be described in a “table” format. However, the information does not necessarily have to be represented by a data structure of a table, and a data structure such as a list, DB (Database), or queue. Or may be expressed in other ways. Therefore, “table”, “list”, “DB”, “queue”, etc. may be simply referred to as “information” to indicate that they do not depend on the data structure. In addition, when explaining the contents of each information, the expressions “identification information”, “identifier”, “name”, “name”, “ID” can be used, and these can be replaced with each other. It is.

以下では「プログラム」を主語(動作主体)として本発明の実施形態における各処理について説明を行う場合があるが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート(通信制御装置)を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は管理サーバ等の計算機、情報処理装置が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。   Hereinafter, each process in the embodiment of the present invention may be described using “program” as a subject (operation subject). However, a program is executed by a processor and a process determined by a memory and a communication port (communication control). Therefore, the description may be based on the processor. Further, the processing disclosed with the program as the subject may be processing performed by a computer such as a management server or an information processing apparatus. Part or all of the program may be realized by dedicated hardware, or may be modularized. Various programs may be installed in each computer by a program distribution server or a storage medium.

<システム構成例>
図1は、本実施例にかかる障害分析システムのシステム構成例を示す説明図である。障害分析システム100は、分析対象システム101と、計算機102と、障害分析装置103と、障害レポートDB104と、作業日報DB105と、作業指示書DB106と、が、インターネット、LAN(Local Area Network)などのネットワーク107を介して通信可能に接続される。
<System configuration example>
FIG. 1 is an explanatory diagram of a system configuration example of the failure analysis system according to the present embodiment. The failure analysis system 100 includes an analysis target system 101, a computer 102, a failure analysis device 103, a failure report DB 104, a daily work report DB 105, and a work instruction DB 106, such as the Internet and a local area network (LAN). Communication is established via the network 107.

分析対象システム101は、障害分析装置103により分析されるコンピュータである。図1では、分析対象システム101は1台であるが、複数台でもよい。また、分析対象システム101は、たとえば、1台以上のコンピュータで構成される。分析対象システム101は、分析対象システム101のユーザ、または、SE(システムエンジニア)などの障害分析システム100の管理者により操作される。また、分析対象システム101は、システムログDB110を有する。システムログDB110は、分析対象システム101に関するログを記録する。システムログDB110の詳細については図2で説明する。   The analysis target system 101 is a computer that is analyzed by the failure analysis apparatus 103. In FIG. 1, there is one analysis target system 101, but a plurality of analysis target systems 101 may be used. Further, the analysis target system 101 is configured by one or more computers, for example. The analysis target system 101 is operated by a user of the analysis target system 101 or an administrator of the failure analysis system 100 such as an SE (system engineer). Further, the analysis target system 101 has a system log DB 110. The system log DB 110 records a log related to the analysis target system 101. Details of the system log DB 110 will be described with reference to FIG.

計算機102は、分析対象システム101、障害分析装置103、またはDB104〜106にデータを入力したり、分析対象システム101、障害分析装置103、またはDB104〜106からのデータを表示するコンピュータである。図1では、計算機102は1台であるが、複数台でもよい。   The computer 102 is a computer that inputs data to the analysis target system 101, the failure analysis apparatus 103, or the DBs 104 to 106, and displays data from the analysis target system 101, the failure analysis apparatus 103, or the DBs 104 to 106. In FIG. 1, there is one computer 102, but a plurality of computers may be used.

障害分析装置103は、分析対象システム101の障害を分析するコンピュータである。障害分析装置103は、プロセッサ131と、記憶デバイス132と、入力デバイス133と、出力デバイス134と、通信インターフェース(通信IF)135と、を有する。プロセッサ131、記憶デバイス132、入力デバイス133、出力デバイス134、および通信IF135は、バスにより接続される。プロセッサ131は、障害分析装置103を制御する。記憶デバイス132は、プロセッサ131の作業エリアとなる。   The failure analysis device 103 is a computer that analyzes a failure of the analysis target system 101. The failure analysis apparatus 103 includes a processor 131, a storage device 132, an input device 133, an output device 134, and a communication interface (communication IF) 135. The processor 131, the storage device 132, the input device 133, the output device 134, and the communication IF 135 are connected by a bus. The processor 131 controls the failure analysis apparatus 103. The storage device 132 serves as a work area for the processor 131.

また、記憶デバイス132は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス132としては、たとえば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリがある。記憶デバイスには、対応付けDB130が格納される。対応付けDB130の詳細については図6で説明する。   The storage device 132 is a non-temporary or temporary recording medium that stores various programs and data. Examples of the storage device 132 include a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a HDD (Hard Disk Drive), and a flash memory. The storage device stores the association DB 130. Details of the association DB 130 will be described with reference to FIG.

入力デバイス133は、データを入力する。入力デバイス133としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス134は、データを出力する。出力デバイス134としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信IF135は、ネットワーク107と接続し、データを送受信する。障害分析装置103は、管理者により操作される。図1では、障害分析装置103は1台のコンピュータで構成したが、複数台のコンピュータが連携する構成でもよい。   The input device 133 inputs data. Examples of the input device 133 include a keyboard, a mouse, a touch panel, a numeric keypad, and a scanner. The output device 134 outputs data. Examples of the output device 134 include a display and a printer. The communication IF 135 is connected to the network 107 and transmits / receives data. The failure analyzer 103 is operated by an administrator. In FIG. 1, the failure analysis apparatus 103 is configured by one computer, but may be configured such that a plurality of computers cooperate.

障害レポートDB104は、障害レポートを格納するデータベースである。障害レポートは、障害現象内容ごとに原因と対応についてまとめられたデータである。障害レポートは、計算機102または障害分析装置103から障害レポートDB104に格納される。障害レポートDB104は、障害レポートごとにエントリを構成する。障害レポートDB104の詳細については図3で説明する。   The failure report DB 104 is a database that stores failure reports. The failure report is data that summarizes the cause and response for each failure phenomenon. The failure report is stored in the failure report DB 104 from the computer 102 or the failure analysis device 103. The failure report DB 104 constitutes an entry for each failure report. Details of the failure report DB 104 will be described with reference to FIG.

作業日報DB105は、作業日報データを格納するデータベースである。作業日報データは、分析対象システム101に対して、管理者がその日行った作業について記述したデータである。具体的には、たとえば、作業日報データは、作業日時、作業者、作業対象システム、作業内容について記述したデータである。作業日報データは、計算機102または障害分析装置103から作業日報DB105に格納される。作業日報DB105は、作業日報データごとにエントリを構成する。作業日報DB105の詳細については図4で説明する。   The daily work report DB 105 is a database that stores daily work report data. The daily work report data is data describing the work performed by the administrator for the analysis target system 101 on that day. Specifically, for example, the daily work report data is data describing the work date and time, the worker, the work target system, and the work content. The daily work report data is stored in the daily work DB 105 from the computer 102 or the failure analysis device 103. The daily work report DB 105 constitutes an entry for each daily work report data. The details of the daily work DB 105 will be described with reference to FIG.

作業指示書DB106は、作業指示書データを格納するデータベースである。作業指示書データは、ユーザから管理者への分析対象システム101に対する作業指示を記述したデータである。具体的には、たとえば、作業指示書データは、ユーザの要望と、その要望を実現するための作業内容を整理したデータである。作業指示書データは、計算機102または障害分析装置103から作業指示書DB106に格納される。作業指示書DB106は、作業指示書データごとにエントリを構成する。作業指示書DB106の詳細については図5で説明する。なお、これらDB104〜106は、たとえば、障害分析装置103または図示しないDBサーバにより管理される。また、DB104〜106は、同一のDBサーバで管理されてもよく、異なるDBサーバで管理されてもよい。   The work instruction DB 106 is a database that stores work instruction data. The work instruction form data is data describing a work instruction for the analysis target system 101 from the user to the administrator. Specifically, for example, work instruction data is data in which user requests and work contents for realizing the requests are organized. The work instruction form data is stored in the work instruction form DB 106 from the computer 102 or the failure analysis device 103. The work instruction DB 106 constitutes an entry for each work instruction data. Details of the work instruction DB 106 will be described with reference to FIG. In addition, these DB104-106 are managed by the failure analysis apparatus 103 or DB server which is not shown in figure, for example. In addition, the DBs 104 to 106 may be managed by the same DB server or may be managed by different DB servers.

<DBの記憶内容例>
つぎに、図1に示した各種DB104〜106,110,130の記憶内容例について、図2〜図6を用いて説明する。なお、以下の説明で、「○○フィールドの値」を単に「○○」または「○○情報」と称する場合がある。
<Example of DB contents>
Next, examples of stored contents of the various DBs 104 to 106, 110, and 130 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIGS. In the following description, “value of XX field” may be simply referred to as “XX” or “XX information”.

図2は、図1に示したシステムログDB110の記憶内容例を示す説明図である。(A)が操作ログテーブル210であり、(B)がログイン/ログアウトテーブル220である。   FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the system log DB 110 shown in FIG. (A) is the operation log table 210, and (B) is the login / logout table 220.

操作ログテーブル210は、分析対象システム101が操作ログを格納するテーブルである。操作ログは、分析対象システム101への操作の履歴情報である。操作ログテーブル210は、操作ログIDフィールド211と、操作対象ソフトウェアフィールド212と、操作端末アドレスフィールド213と、操作日時フィールド214と、操作内容フィールド215と、を有する。各フィールド211〜215の値の組み合わせは、操作ログテーブル210のエントリである操作ログを構成する。   The operation log table 210 is a table in which the analysis target system 101 stores operation logs. The operation log is operation history information for the analysis target system 101. The operation log table 210 includes an operation log ID field 211, an operation target software field 212, an operation terminal address field 213, an operation date / time field 214, and an operation content field 215. A combination of values of the fields 211 to 215 constitutes an operation log that is an entry of the operation log table 210.

操作ログIDフィールド211は、操作ログIDを格納する領域である。操作ログIDは、操作ログを一意に特定する識別情報である。   The operation log ID field 211 is an area for storing an operation log ID. The operation log ID is identification information that uniquely identifies the operation log.

操作対象ソフトウェアフィールド212は、操作対象ソフトウェア情報を格納する領域である。操作対象ソフトウェア情報は、ユーザまたは管理者により操作が行われたソフトウェアを一意に特定する識別情報である。   The operation target software field 212 is an area for storing operation target software information. The operation target software information is identification information that uniquely identifies software that has been operated by a user or an administrator.

操作端末アドレスフィールド213は、操作端末アドレスを格納する領域である。操作端末アドレスは、分析対象システム101への操作に用いられた端末を一意に特定する識別情報である。たとえば、計算機102から分析対象システム101を操作した場合、当該計算機102のアドレスが、操作端末アドレスとなる。   The operation terminal address field 213 is an area for storing an operation terminal address. The operation terminal address is identification information that uniquely identifies a terminal used for an operation on the analysis target system 101. For example, when the analysis target system 101 is operated from the computer 102, the address of the computer 102 becomes the operation terminal address.

操作日時フィールド214は、操作日時を格納する領域である。操作日時は、分析対象システム101を操作した日時である。   The operation date / time field 214 is an area for storing the operation date / time. The operation date / time is the date / time when the analysis target system 101 is operated.

操作内容フィールド215は、操作内容を格納する領域である。操作内容は、操作対象ソフトウェアを操作した内容(たとえば、入力したコマンドなど)である。   The operation content field 215 is an area for storing the operation content. The operation content is content (for example, an input command) of operating the operation target software.

ログイン/ログアウトテーブル220は、分析対象システム101が分析対象システム101へのログインおよびログアウトに関する情報を格納するテーブルである。ログイン/ログアウトテーブル220は、ログイン/ログアウトIDフィールド211と、ユーザアカウントフィールド222と、ログイン日時フィールド223と、ログアウト日時フィールド224と、を有する。各フィールドの値の組み合わせは、ログイン/ログアウトテーブル220のエントリを構成する。   The login / logout table 220 is a table in which the analysis target system 101 stores information related to login and logout to the analysis target system 101. The login / logout table 220 includes a login / logout ID field 211, a user account field 222, a login date / time field 223, and a logout date / time field 224. The combination of values in each field constitutes an entry in the login / logout table 220.

ログイン/ログアウトIDフィールド211は、ログイン/ログアウトIDを格納する領域である。ログイン/ログアウトIDは、ユーザアカウントにより特定されるユーザまたは管理者がログインしてからログアウトするまでのログイン期間を一意に特定する識別情報である。   The login / logout ID field 211 is an area for storing a login / logout ID. The login / logout ID is identification information that uniquely specifies a login period from when the user or administrator specified by the user account logs in until the user logs out.

ユーザアカウントフィールド222は、ユーザアカウントを格納する領域である。ユーザアカウントは、分析対象システム101の操作が許可されているユーザまたは管理者を一意に特定する識別情報である。   The user account field 222 is an area for storing a user account. The user account is identification information that uniquely identifies a user or administrator who is permitted to operate the analysis target system 101.

ログイン日時フィールド223は、ログイン日時を格納する領域である。ログイン日時は、ユーザアカウントにより特定されるユーザまたは管理者がログインした日時である。   The login date / time field 223 is an area for storing the login date / time. The login date and time is the date and time when the user or administrator specified by the user account logged in.

ログアウト日時フィールド224は、ログアウト日時を格納する領域である。ログアウト日時は、ユーザアカウントにより特定されるユーザまたは管理者がログアウトした日時である。   The logout date / time field 224 is an area for storing the logout date / time. The logout date and time is the date and time when the user or administrator specified by the user account logs out.

図3は、障害レポートDB104の記憶内容例を示す説明図である。障害レポートDB104は、障害レポートIDフィールド301と、報告者IDフィールド302と、障害対象フィールド303と、発生日時フィールド304と、件名フィールド305と、現象内容フィールド306と、障害原因フィールド307と、対策フィールド308と、解消日時フィールド309と、キーワード(現象内容)フィールド310と、キーワード(障害原因)フィールド311と、キーワード(対策)フィールド312と、を有する。各フィールド301〜312の値の組み合わせは、障害レポートDB104のエントリである障害レポートを構成する。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the failure report DB 104. The failure report DB 104 includes a failure report ID field 301, a reporter ID field 302, a failure target field 303, an occurrence date / time field 304, a subject field 305, a phenomenon content field 306, a failure cause field 307, and a countermeasure field. 308, a resolution date / time field 309, a keyword (phenomenon content) field 310, a keyword (failure cause) field 311, and a keyword (measure) field 312. A combination of values in the fields 301 to 312 constitutes a failure report that is an entry in the failure report DB 104.

障害レポートIDフィールド301は、障害レポートIDを格納する領域である。障害レポートIDは、障害レポートを一意に特定する識別情報である。   The failure report ID field 301 is an area for storing a failure report ID. The failure report ID is identification information that uniquely identifies the failure report.

報告者IDフィールド302は、報告者IDを格納する領域である。報告者IDは、障害レポートを登録する報告者(すなわち、管理者)を一意に特定する識別情報である。   The reporter ID field 302 is an area for storing a reporter ID. The reporter ID is identification information that uniquely identifies a reporter (that is, an administrator) who registers a failure report.

障害対象フィールド303は、障害対象情報を格納する領域である。障害対象情報は、障害対象となる分析対象システム101を一意に特定する識別情報である。   The failure target field 303 is an area for storing failure target information. The failure target information is identification information that uniquely identifies the analysis target system 101 that is the failure target.

発生日時フィールド304は、発生日時を格納する領域である。発生日時は、障害対象において障害が発生した日時である。   The occurrence date / time field 304 is an area for storing the occurrence date / time. The occurrence date and time is the date and time when the failure occurred in the failure target.

件名フィールド305は、件名を格納する領域である。件名は、たとえば、「xx作業エラー」など、障害レポートのタイトルとなる名称である。   The subject field 305 is an area for storing a subject. The subject is a name that becomes the title of the failure report, such as “xx work error”, for example.

現象内容フィールド306は、現象内容情報を格納する領域である。現象内容情報は、たとえば、「xx作業後にダウン」など、障害の現象を管理者が記述した情報である。   The phenomenon content field 306 is an area for storing phenomenon content information. The phenomenon content information is information in which an administrator describes a failure phenomenon such as “down after xx work”, for example.

障害原因フィールド307は、障害原因情報を格納する領域である。障害原因情報は、障害の原因を管理者が記述した情報である。   The failure cause field 307 is an area for storing failure cause information. The failure cause information is information in which the administrator describes the cause of the failure.

対策フィールド308は、対策情報を格納する領域である。対策情報は、障害に対して管理者が行った対策を記述した情報である。   The countermeasure field 308 is an area for storing countermeasure information. The countermeasure information is information describing a countermeasure taken by the administrator for the failure.

解消日時フィールド309は、解消日時を格納する領域である。解消日時は、対策により障害が解消した日時である。   The resolution date / time field 309 is an area for storing the resolution date / time. The resolution date and time is the date and time when the failure was resolved by the countermeasure.

キーワード(現象内容)フィールド310は、現象内容に関するキーワードを格納する領域である。現象内容に関するキーワードは、形態素解析により障害原因フィールド307の現象内容情報から得られた単語である。   The keyword (phenomenon content) field 310 is an area for storing a keyword related to the phenomenon content. The keyword related to the phenomenon content is a word obtained from the phenomenon content information in the failure cause field 307 by morphological analysis.

キーワード(障害原因)フィールド311は、障害原因に関するキーワードを格納する領域である。障害原因に関するキーワードは、形態素解析により障害原因フィールド307の障害原因情報から得られた単語である。   The keyword (failure cause) field 311 is an area for storing a keyword related to the cause of the failure. The keyword relating to the cause of the failure is a word obtained from the failure cause information in the failure cause field 307 by morphological analysis.

キーワード(対策)フィールド312は、対策に関するキーワードを格納する領域である。対策に関するキーワードは、形態素解析により対策フィールド308の値である対策情報から得られた単語である。   The keyword (measure) field 312 is an area for storing a keyword related to the countermeasure. The keyword related to the countermeasure is a word obtained from the countermeasure information which is the value of the countermeasure field 308 by morphological analysis.

なお、管理者が操作する計算機102または障害分析装置103が、上述した形態素解析を実行してもよく、また、障害レポートDB104を管理するサーバ(不図示)が形態素解析を実行してもよい。   Note that the computer 102 or the failure analysis device 103 operated by the administrator may execute the above morphological analysis, or a server (not shown) that manages the failure report DB 104 may execute the morphological analysis.

図4は、作業日報DB105の記憶内容例を示す説明図である。作業日報DB105は、作業日報IDフィールド401と、作業日フィールド402と、作業者IDフィールド403と、作業対象フィールド404と、依頼案件フィールド405と、作業内容(件名)フィールド406と、作業内容(詳細)フィールド407と、成果フィールド408と、キーワードフィールド409と、を有する。各フィールド401〜409の値の組み合わせは、作業日報DB105のエントリである作業日報データを構成する。   FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the daily work report DB 105. The daily work report DB 105 includes a daily work ID field 401, a work day field 402, a worker ID field 403, a work target field 404, a request item field 405, a work content (subject) field 406, and a work content (details). ) Field 407, result field 408, and keyword field 409. The combination of the values of the fields 401 to 409 constitutes daily work report data that is an entry in the daily work DB 105.

作業日報IDフィールド401は、作業日報IDを格納する領域である。作業日報IDは、作業日報データを一意に特定する識別情報である。   The daily work report ID field 401 is an area for storing the daily work report ID. The daily work report ID is identification information for uniquely specifying daily work report data.

作業日フィールド402は、作業日を格納する領域である。作業日は、作業対象となる分析対象システム101に保守作業などの作業をおこなった日である。   The work day field 402 is an area for storing a work day. The work day is a day when a work such as a maintenance work is performed on the analysis target system 101 as a work target.

作業者IDフィールド403は、作業者IDを格納する領域である。作業者IDは、作業対象となる分析対象システム101に保守作業などの作業をおこなった管理者を一意に特定する識別情報である。   The worker ID field 403 is an area for storing a worker ID. The worker ID is identification information that uniquely identifies an administrator who has performed work such as maintenance work on the analysis target system 101 that is the work target.

作業対象フィールド404は、作業対象情報を格納する領域である。作業対象情報は、管理者が保守作業などの作業をおこなった分析対象システム101を一意に特定する識別情報である。   The work target field 404 is an area for storing work target information. The work target information is identification information that uniquely identifies the analysis target system 101 on which the administrator has performed work such as maintenance work.

依頼案件フィールド405は、依頼案件情報を格納する領域である。依頼案件情報は、保守作業などの作業依頼の案件を示す名称である。   The requested item field 405 is an area for storing requested item information. The request item information is a name indicating an item for a work request such as maintenance work.

作業内容(件名)フィールド406は、作業内容のうち件名を格納する領域である。件名は、作業内容を一意に特定する名称である。   The work content (subject) field 406 is an area for storing the subject of the work content. The subject is a name that uniquely identifies the work content.

作業内容(詳細)フィールド407は、保守作業などの作業内容の詳細情報を格納する領域である。作業内容の詳細情報は、保守作業などの作業の内容を詳細に記述した情報である。   The work content (detail) field 407 is an area for storing detailed information of work content such as maintenance work. The detailed information on the work content is information that describes the details of the work such as the maintenance work.

成果フィールド408は、成果情報を格納する領域である。成果情報は、保守作業などの作業成果を記述した情報である。   The result field 408 is an area for storing result information. The result information is information describing work results such as maintenance work.

キーワードフィールド409は、作業内容(詳細)フィールド407の値である作業内容の詳細情報に関するキーワードを格納する領域である。作業内容の詳細情報に関するキーワードは、形態素解析により作業内容(詳細)フィールド407の作業内容の詳細情報から得られた単語である。   The keyword field 409 is an area for storing a keyword related to detailed information about the work content, which is the value of the work content (detail) field 407. The keyword related to the detailed information of the work content is a word obtained from the detailed information of the work content in the work content (detail) field 407 by morphological analysis.

なお、管理者が操作する計算機102または障害分析装置103が、上述した形態素解析を実行してもよく、また、障害レポートDB104を管理するサーバ(不図示)が形態素解析を実行してもよい。   Note that the computer 102 or the failure analysis device 103 operated by the administrator may execute the above morphological analysis, or a server (not shown) that manages the failure report DB 104 may execute the morphological analysis.

図5は、作業指示書DB106の記憶内容例を示す説明図である。作業指示書DB106は、作業指示書IDフィールド501と、件名フィールド502と、顧客フィールド503と、対象システムフィールド504と、作業期間フィールド505と、依頼内容フィールド506と、作業項目フィールド507と、担当者IDフィールド508と、を有する。各フィールド501〜508の値の組み合わせは、作業指示書DB106のエントリである作業指示書データを構成する。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the work instruction sheet DB 106. The work instruction DB 106 includes a work instruction ID field 501, a subject field 502, a customer field 503, a target system field 504, a work period field 505, a request content field 506, a work item field 507, and a person in charge. ID field 508. A combination of the values of the fields 501 to 508 constitutes work instruction data that is an entry in the work instruction DB 106.

作業指示書IDフィールド501は、作業指示書IDを格納する領域である。作業指示書IDは、作業指示書データを一意に特定する識別情報である。   The work instruction ID field 501 is an area for storing a work instruction ID. The work instruction sheet ID is identification information that uniquely identifies the work instruction sheet data.

件名フィールド502は、件名を格納する領域である。件名は、作業指示を示す名称である。   The subject field 502 is an area for storing a subject. The subject is a name indicating a work instruction.

顧客フィールド503は、顧客情報を格納する領域である。顧客情報は、分析対象システム101が導入された顧客を一意に特定する識別情報である。   The customer field 503 is an area for storing customer information. The customer information is identification information that uniquely identifies the customer in which the analysis target system 101 is introduced.

対象システムフィールド504は、対象システム情報を格納する領域である。対象システム情報は、顧客に導入された分析対象システム101を一意に特定する識別情報である。   The target system field 504 is an area for storing target system information. The target system information is identification information that uniquely identifies the analysis target system 101 introduced to the customer.

作業期間フィールド505は、保守作業などの作業期間を格納する領域である。   The work period field 505 is an area for storing a work period such as maintenance work.

依頼内容フィールド506は、依頼内容情報を格納する領域である。依頼内容情報は、顧客からの依頼内容を記述した情報である。   The request content field 506 is an area for storing request content information. The request content information is information describing the request content from the customer.

作業項目フィールド507は、保守作業などの作業項目を格納する領域である。作業項目は、保守作業などの作業を細分化して記述された情報である。   The work item field 507 is an area for storing work items such as maintenance work. The work item is information described by subdividing work such as maintenance work.

担当者IDフィールド508は、担当者IDを格納する領域である。担当者IDは、作業指示を受けた管理者(すなわち、担当者)を一意に特定する識別情報である。   A person-in-charge ID field 508 is an area for storing a person-in-charge ID. The person-in-charge ID is identification information that uniquely identifies an administrator who has received a work instruction (that is, a person in charge).

図6は、対応付けDB130の記憶内容例を示す説明図である。対応付けDB130は、障害レポートIDフィールド601と、作業日報IDフィールド602と、作業指示書IDフィールド603と、有する。各フィールド601〜603の値の組み合わせは、障害レポートIDと作業日報IDと作業日報IDとの対応関係を示す。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the association DB 130. The association DB 130 has a failure report ID field 601, a daily work report ID field 602, and a work instruction form ID field 603. A combination of values in the fields 601 to 603 indicates a correspondence relationship between the failure report ID, the daily work report ID, and the daily work ID.

障害レポートIDフィールド601、作業日報IDフィールド602、および作業日報IDフィールド603については、上述した障害レポートIDフィールド301、作業日報IDフィールド401、および作業日報IDフィールド401と同じであるため、説明を省略する。   The failure report ID field 601, the daily work report ID field 602, and the daily work report ID field 603 are the same as the above-described failure report ID field 301, daily work report ID field 401, and daily work report ID field 401. To do.

<入力画面例>
つぎに、各種入力画面例について図7〜図11を用いて説明する。図7〜図11の各画面は、たとえば、計算機102、障害分析装置103、または、作業日報DB105を管理するサーバ(不図示)の表示装置に表示される。
<Example of input screen>
Next, various input screen examples will be described with reference to FIGS. 7 to 11 are displayed on a display device of a server (not shown) that manages the computer 102, the failure analysis device 103, or the daily work report DB 105, for example.

図7は、障害レポート登録画面の一例を示す説明図である。障害レポート登録画面700は、障害レポートを障害レポートDB104に登録するための入力画面である。障害レポート登録画面700は、報告者ID入力欄701と、障害対象入力欄702と、発生日時入力欄703と、件名入力欄704と、現象内容入力欄705と、障害原因入力欄706と、対策入力欄707と、解消日時入力欄708と、を有する。各入力欄に入力された値は、登録ボタン709の押下により、障害レポートDB104の新規採番された障害レポートIDのエントリの報告者IDフィールド302〜解消日時フィールド309に格納される。   FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a failure report registration screen. The failure report registration screen 700 is an input screen for registering a failure report in the failure report DB 104. The failure report registration screen 700 includes a reporter ID input field 701, a failure target input field 702, an occurrence date and time input field 703, a subject name input field 704, a phenomenon content input field 705, a failure cause input field 706, a countermeasure An input field 707 and a resolution date / time input field 708 are provided. The values input in the input fields are stored in the reporter ID field 302 to the resolution date / time field 309 of the newly assigned fault report ID entry in the fault report DB 104 when the registration button 709 is pressed.

図8は、作業日報登録画面800の一例を示す説明図である。作業日報登録画面800は、作業日報データを作業日報DB105に登録するための入力画面である。作業日報登録画面800は、作業日入力欄801と、作業者ID入力欄802と、作業対象入力欄803と、依頼案件入力欄804と、作業内容(件名)入力欄805と、作業内容(詳細)入力欄806と、成果入力欄807と、を有する。各入力欄801〜807に入力された値は、登録ボタン808の押下により、作業日報DB105の新規採番された作業日報IDのエントリの作業日フィールド402〜成果フィールド408に格納される。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the daily work report registration screen 800. The daily work report registration screen 800 is an input screen for registering daily work report data in the daily work DB 105. The daily work report registration screen 800 includes a work day input field 801, a worker ID input field 802, a work target input field 803, a request item input field 804, a work content (subject) input field 805, and a work content (details). ) An input field 806 and a result input field 807 are provided. The values entered in the input fields 801 to 807 are stored in the work date field 402 to the result field 408 of the entry of the newly assigned work daily report ID in the work daily report DB 105 when the registration button 808 is pressed.

図9は、作業指示書登録画面の一例を示す説明図である。作業指示書登録画面900は、作業指示書データを作業指示書DB106に登録するための入力画面である。作業指示書登録画面900は、件名入力欄901と、顧客入力欄902と、対象システム入力欄903と、作業期間入力欄904と、依頼内容入力欄905と、作業項目入力欄906と、担当者ID入力欄907と、を有する。各入力欄901〜907に入力された値は、登録ボタン908の押下により、作業指示書DB106の新規採番された作業指示書IDのエントリの件名フィールド502〜担当者IDフィールド508に格納される。   FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a work instruction sheet registration screen. The work instruction registration screen 900 is an input screen for registering work instruction data in the work instruction DB 106. A work instruction registration screen 900 includes a subject input field 901, a customer input field 902, a target system input field 903, a work period input field 904, a request content input field 905, a work item input field 906, and a person in charge. ID input field 907. The values input in the input fields 901 to 907 are stored in the subject field 502 to the person-in-charge ID field 508 of the entry of the newly assigned work instruction sheet ID in the work instruction sheet DB 106 when the registration button 908 is pressed. .

図10は、対応付け情報登録画面の一例を示す説明図である。対応付け情報登録画面1000は、障害レポートIDと作業日報IDと作業指示書IDとの対応関係、すなわち、障害レポートIDと作業日報IDと作業指示書IDとの組み合わせを登録するための入力画面である。   FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of the association information registration screen. The association information registration screen 1000 is an input screen for registering a correspondence relationship between a failure report ID, a daily work report ID, and a work instruction ID, that is, a combination of a failure report ID, a daily work report ID, and a work instruction ID. is there.

対応付け情報登録画面1000は、第1のペイン1010〜第3のペイン1030を有する。第1のペイン1010は、障害レポートID入力欄1011と、参照ボタン1012と、ラジオボタン1013と、キーワード入力欄1014と、対象システム入力欄1015と、検索結果表示欄1017と、検索ボタン1018と、を含む。   The association information registration screen 1000 has a first pane 1010 to a third pane 1030. The first pane 1010 includes a failure report ID input field 1011, a reference button 1012, a radio button 1013, a keyword input field 1014, a target system input field 1015, a search result display field 1017, a search button 1018, including.

障害レポートID入力欄1011には、障害レポートIDが入力される。参照ボタン1012は、障害レポートID入力欄1011に入力された障害レポートIDで特定される障害レポートを表示するためのボタンである。ラジオボタン1013は、障害レポートDB104を用いたDB検索の検索対象を絞り込むためのボタンである。キーワード入力欄1014には、キーワードが入力される。対象システム入力欄1015には、分析対象システム101名が入力される。   A failure report ID is entered in the failure report ID input field 1011. The reference button 1012 is a button for displaying a failure report specified by the failure report ID input in the failure report ID input field 1011. A radio button 1013 is a button for narrowing a search target of DB search using the failure report DB 104. In the keyword input field 1014, keywords are input. In the target system input field 1015, the analysis target system 101 name is input.

検索結果表示欄1017には、DB検索、すなわち、ラジオボタンが示す種別で絞り込まれたキーワードまたは分析対象システム名に該当する障害レポートIDが表示される。検索ボタン1018は、障害レポートDB104を用いたDB検索をおこなうためのボタンであり、その検索結果は、検索結果表示欄1017に表示される。障害レポートIDがわからない場合、管理者は、障害レポートDB104を用いたDB検索をおこなうことにより、障害レポートIDを特定することができる。   The search result display field 1017 displays a DB search, that is, a failure report ID corresponding to the keyword or analysis target system name narrowed down by the type indicated by the radio button. A search button 1018 is a button for performing a DB search using the failure report DB 104, and the search result is displayed in the search result display field 1017. If the failure report ID is not known, the administrator can specify the failure report ID by performing a DB search using the failure report DB 104.

第2のペイン1020は、作業日報ID入力欄1021と、参照ボタン1022と、キーワード入力欄1024と、対象システム入力欄1025と、作業者ID入力欄1026と、検索結果表示欄1027と、検索ボタン1028と、を含む。   The second pane 1020 includes a daily work report ID input field 1021, a reference button 1022, a keyword input field 1024, a target system input field 1025, a worker ID input field 1026, a search result display field 1027, and a search button. 1028.

作業日報ID入力欄1021には、作業日報IDが入力される。参照ボタン1022は、作業日報ID入力欄1021に入力された作業日報IDで特定される作業日報データを表示するためのボタンである。キーワード入力欄1024には、キーワードが入力される。対象システム入力欄1025には、分析対象システム名が入力される。作業者ID入力欄1026には、作業者IDが入力される。   A daily work report ID is input to the daily work ID input field 1021. The reference button 1022 is a button for displaying daily work report data specified by the daily work report ID input in the daily work report ID input field 1021. In the keyword input field 1024, keywords are input. In the target system input field 1025, an analysis target system name is input. In the worker ID input field 1026, the worker ID is input.

検索結果表示欄1027には、DB検索、すなわち、キーワード、分析対象システム名、または作業者IDに該当する作業日報IDが表示される。検索ボタン1028は、作業日報DB105を用いたDB検索をおこなうためのボタンであり、その検索結果は、検索結果表示欄1027に表示される。作業日報IDがわからない場合、管理者は、作業日報DB105を用いたDB検索をおこなうことにより、作業日報IDを特定することができる。   The search result display column 1027 displays DB search, that is, a daily work report ID corresponding to a keyword, an analysis target system name, or a worker ID. The search button 1028 is a button for performing a DB search using the daily work report DB 105, and the search result is displayed in the search result display field 1027. When the daily work report ID is not known, the administrator can specify the daily work report ID by performing a DB search using the daily work report DB 105.

第3のペイン1030は、作業指示書ID入力欄1031と、参照ボタン1032と、ラジオボタン1033と、キーワード入力欄1034と、対象システム入力欄1035と、作業者ID入力欄1036と、検索結果表示欄1037と、検索ボタン1038と、を含む。   The third pane 1030 has a work instruction ID input field 1031, a reference button 1032, a radio button 1033, a keyword input field 1034, a target system input field 1035, a worker ID input field 1036, and a search result display. A column 1037 and a search button 1038 are included.

作業指示書ID入力欄1031には、作業指示書IDが入力される。参照ボタン1032は、作業指示書ID入力欄1031に入力された作業指示書IDで特定される作業指示書データを表示するためのボタンである。ラジオボタン1033は、作業指示書DB106を用いたDB検索の検索対象を絞り込むためのボタンである。キーワード入力欄1034には、キーワードが入力される。対象システム入力欄1035には、分析対象システム名が入力される。作業者ID入力欄1036には、作業者IDが入力される。   The work instruction form ID is entered in the work instruction form ID input field 1031. The reference button 1032 is a button for displaying the work instruction sheet data specified by the work instruction sheet ID input in the work instruction sheet ID input field 1031. The radio button 1033 is a button for narrowing down the search target of the DB search using the work instruction document DB 106. A keyword is input in the keyword input field 1034. In the target system input field 1035, an analysis target system name is input. In the worker ID input field 1036, the worker ID is input.

検索結果表示欄1037には、作業指示書DB106を用いたDB検索、すなわち、ラジオボタン1033が示す種別で絞り込まれたキーワード、分析対象システム名、または作業者IDに該当する作業日報IDが表示される。検索ボタン1038は、作業指示書DB106を用いたDB検索をおこなうためのボタンであり、その検索結果は、検索結果表示欄1037に表示される。作業日報IDがわからない場合、管理者は、作業指示書DB106を用いたDB検索をおこなうことにより、作業日報IDを特定することができる。   The search result display field 1037 displays a DB search using the work instruction document DB 106, that is, a keyword narrowed down by the type indicated by the radio button 1033, an analysis target system name, or a daily work report ID corresponding to the worker ID. The The search button 1038 is a button for performing a DB search using the work instruction document DB 106, and the search result is displayed in the search result display field 1037. When the daily work report ID is not known, the administrator can specify the daily work report ID by performing a DB search using the work instruction sheet DB 106.

図11は、障害情報入力画面の一例を示す説明図である。障害情報入力画面1100は、分析対象システム101の障害分析を障害分析装置103に実行させる場合に用いられる。障害情報入力画面1100は、分析対象システム名入力欄1101と、障害検知日時入力欄1102と、現象内容入力欄1103と、補足キーワード入力欄1104と、OKボタン1105と、を含む。   FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of a failure information input screen. The failure information input screen 1100 is used when causing the failure analysis apparatus 103 to execute failure analysis of the analysis target system 101. The failure information input screen 1100 includes an analysis target system name input column 1101, a failure detection date / time input column 1102, a phenomenon content input column 1103, a supplementary keyword input column 1104, and an OK button 1105.

分析対象システム名入力欄1101には、分析対象システム名が入力される。障害検知日時入力欄1102には、障害検知日時が入力される。分析対象システム入力欄1101には、分析対象システム名が入力される。現象内容入力欄703には、現象内容が入力される。補足キーワード入力欄1104には、補足キーワードが入力される。補足キーワードとは、現象内容に対して補足的に追加されるキーワードである。たとえば、現象内容に出現しないキーワードが入力される。OKボタン1105は、各入力欄1101〜1104に入力されたデータである障害情報を障害分析装置103に送信するためのボタンである。   An analysis target system name is input to the analysis target system name input field 1101. In the failure detection date / time input field 1102, the failure detection date / time is input. An analysis target system name is input to the analysis target system input field 1101. In the phenomenon content input field 703, the phenomenon content is input. In the supplementary keyword input field 1104, supplementary keywords are input. Supplementary keywords are keywords that are supplementarily added to the phenomenon content. For example, a keyword that does not appear in the phenomenon content is input. An OK button 1105 is a button for transmitting failure information, which is data input in the input fields 1101 to 1104, to the failure analysis apparatus 103.

<障害分析処理手順例>
図12は、障害分析装置103による障害分析処理手順例を示すフローチャートである。まず、障害分析装置103は、障害情報を受信する(ステップS1201)。具体的には、たとえば、障害分析装置103は、図11に示した障害情報入力画面1100に入力された障害情報を受信する。障害情報は、障害分析装置103の記憶デバイス132に保持される。
<Example of failure analysis processing procedure>
FIG. 12 is a flowchart illustrating a failure analysis processing procedure example by the failure analysis apparatus 103. First, the failure analysis apparatus 103 receives failure information (step S1201). Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 receives the failure information input on the failure information input screen 1100 illustrated in FIG. The failure information is held in the storage device 132 of the failure analysis apparatus 103.

つぎに、障害分析装置103は、作業日報選択処理を実行する(ステップS1202)。作業日報選択処理(ステップS1202)は、ステップS1201で受信された障害情報に含まれる障害検知日時を用いて、作業日報DB105の中から該当する作業日報データを選択する処理である。作業日報選択処理(ステップS1202)で選択された作業日報データを「選択作業日報データ」と称す。選択作業日報データは、障害分析装置103の記憶デバイス132に保持される。作業日報選択処理(ステップS1202)の詳細については後述する。   Next, the failure analysis apparatus 103 executes daily work report selection processing (step S1202). The daily work report selection process (step S1202) is a process for selecting the corresponding daily work report data from the daily work report DB 105 using the failure detection date and time included in the failure information received in step S1201. The daily work report data selected in the daily work report selection process (step S1202) is referred to as “selected daily report data”. The selected daily work report data is held in the storage device 132 of the failure analysis apparatus 103. Details of the daily work report selection process (step S1202) will be described later.

つぎに、障害分析装置103は、ステップS1201で受信された障害情報に含まれる現象内容とキーワード出現傾向が類似する現象内容を含む障害レポートを、障害レポートDB104から取得する(ステップS1203)。   Next, the failure analysis apparatus 103 acquires, from the failure report DB 104, a failure report including a phenomenon content similar to the phenomenon content included in the failure information received in step S1201 and the keyword appearance tendency (step S1203).

具体的には、たとえば、障害分析装置103は、障害情報に含まれる現象内容を形態素解析して、現象内容に含まれている単語を抽出する。そして、障害分析装置103は、抽出単語の存否を示すベクトルを生成する。なお、ここで抽出単語には、障害情報に含まれる補足キーワードを含めてもよい。そして、抽出単語が、たとえば、W1〜W5の5個の単語である場合、ベクトルV0は、V0=(1,1,1,1,1)となる。ベクトル要素の「1」は存在を示し、「0」は、不存在を示す。   Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 performs a morphological analysis on the phenomenon content included in the failure information, and extracts words included in the phenomenon content. Then, the failure analysis apparatus 103 generates a vector indicating the presence / absence of the extracted word. Here, the extracted keyword may include a supplementary keyword included in the failure information. If the extracted words are, for example, five words W1 to W5, the vector V0 is V0 = (1, 1, 1, 1, 1). The vector element “1” indicates the presence, and “0” indicates the absence.

同様に、障害分析装置103は、障害レポートDB104のエントリごとに、障害レポートの現象内容における抽出単語W1〜W5の存否を示すベクトルV1を生成する。具体的には、たとえば、障害分析装置103は、障害レポートDB104のキーワード(現象内容)に格納されている単語群を用いて、障害レポートの現象内容における抽出単語W1〜W5の存否を示すベクトルを生成する。たとえば、あるエントリにおけるベクトルV1が、V1=(1,0,0,0,1)であるとする。ベクトルV1は、抽出単語W1、W5が存在し、抽出単語W2〜W4が存在しないことを意味する。   Similarly, the failure analysis apparatus 103 generates, for each entry in the failure report DB 104, a vector V1 indicating the presence / absence of extracted words W1 to W5 in the phenomenon content of the failure report. Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 uses the word group stored in the keyword (phenomenon content) of the failure report DB 104 to generate a vector indicating the presence / absence of the extracted words W1 to W5 in the phenomenon content of the failure report. Generate. For example, suppose that the vector V1 in an entry is V1 = (1, 0, 0, 0, 1). The vector V1 means that the extracted words W1 and W5 exist and the extracted words W2 to W4 do not exist.

障害分析装置103は、ベクトルV0とベクトルV1を用いてベクトル間距離(たとえば、ユークリッド距離)を求める。ベクトル間距離が短いほど、障害情報に含まれる現象内容と障害レポートの現象内容とは類似する。障害分析装置103は、障害レポートDB104のエントリごとにベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下のエントリである障害レポートを取得する。取得した障害レポートを「類似障害レポート」と称す。類似障害レポートは、障害分析装置103の記憶デバイス132に保持される。ここでは、しきい値を用いて類似障害レポートを取得したが、障害分析装置103は、ベクトル間距離の昇順で上位n個(nは1以上の整数)の障害レポートを類似障害レポートとして取得してもよい。   The failure analysis apparatus 103 obtains an intervector distance (for example, Euclidean distance) using the vector V0 and the vector V1. The shorter the distance between vectors, the more similar the phenomenon content included in the failure information and the phenomenon content of the failure report. The failure analysis apparatus 103 obtains a distance between vectors for each entry in the failure report DB 104, and acquires a failure report that is an entry whose distance between vectors is equal to or less than a threshold value. The acquired failure report is referred to as a “similar failure report”. The similar failure report is held in the storage device 132 of the failure analysis apparatus 103. Here, the similar fault report is acquired using the threshold value, but the fault analysis apparatus 103 acquires the top n fault reports (n is an integer of 1 or more) in the ascending order of the distance between vectors as the similar fault report. May be.

つぎに、障害分析装置103は、類似障害レポートごとに、類似障害レポート内の障害原因とキーワード出現傾向が類似する作業内容を含む作業日報を、選択作業日報データ群から特定する(ステップS1204)。この場合も、ステップS1203と同様、ベクトル間距離が用いられる。   Next, the failure analysis apparatus 103 specifies, for each similar failure report, a daily work report including a work content having a similar keyword appearance tendency to the failure cause in the similar failure report from the selected daily work data group (step S1204). Also in this case, the inter-vector distance is used as in step S1203.

具体的には、たとえば、障害分析装置103は、類似障害レポート内のキーワード(障害原因)フィールド311の値であるキーワード(障害原因)について、当該キーワードの存否を示すベクトルを生成する。キーワード(障害原因)が、たとえば、w1〜w4の4個の単語である場合、ベクトルv0は、v0=(1,1,1,1)となる。ベクトル要素の「1」は存在を示し、「0」は、不存在を示す。   Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 generates a vector indicating the presence or absence of the keyword for the keyword (failure cause) that is the value of the keyword (failure cause) field 311 in the similar failure report. If the keyword (cause of failure) is, for example, four words w1 to w4, the vector v0 is v0 = (1, 1, 1, 1). The vector element “1” indicates the presence, and “0” indicates the absence.

同様に、障害分析装置103は、選択作業日報データの作業内容におけるキーワード(障害原因)w1〜w4の存否を示すベクトルv1を生成する。具体的には、たとえば、障害分析装置103は、作業日報DB105のキーワードフィールド409の値に格納されている単語群を用いて、キーワード(障害原因)w1〜w4の存否を示すベクトルv1を生成する。たとえば、ある選択作業日報データにおけるベクトルv1が、v1=(1,0,0,0)であるとする。ベクトルv1は、キーワード(障害原因)w1が存在し、キーワード(障害原因)w2〜w4が存在しないことを意味する。   Similarly, the failure analysis apparatus 103 generates a vector v1 indicating whether keywords (failure causes) w1 to w4 are present in the work content of the selected daily work report data. Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 generates a vector v1 indicating the presence or absence of keywords (failure causes) w1 to w4 using a word group stored in the value of the keyword field 409 of the daily work report DB 105. . For example, it is assumed that the vector v1 in certain selected daily work report data is v1 = (1, 0, 0, 0). The vector v1 means that the keyword (failure cause) w1 exists and the keywords (failure causes) w2 to w4 do not exist.

障害分析装置103は、ベクトルv0とベクトルv1を用いてベクトル間距離(たとえば、ユークリッド距離)を求める。ベクトル間距離が短いほど、類似障害レポートの障害原因と選択作業日報データの作業内容とは類似する。障害分析装置103は、類似障害レポートと選択作業日報データとの組み合わせごとにベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下の組み合わせにおける作業日報データを、選択作業日報データ群から特定する。ここでは、しきい値を用いて作業日報データを特定したが、障害分析装置103は、ベクトル間距離の昇順で上位n個(nは1以上の整数)の作業日報データを特定してもよい。特定された選択作業日報データを、「特定作業日報データ」と称す。特定作業日報データは、障害分析装置103の記憶デバイス132に保持される。   The failure analysis apparatus 103 obtains a distance between vectors (for example, Euclidean distance) using the vector v0 and the vector v1. The shorter the distance between vectors, the more similar the cause of failure in the similar failure report and the work content of the selected daily report data. The failure analysis device 103 obtains the inter-vector distance for each combination of the similar failure report and the selected daily work data, and identifies the daily work data for the combination whose vector distance is equal to or less than the threshold from the selected daily work data group. Here, the daily work report data is specified using the threshold value, but the failure analysis apparatus 103 may specify the top n daily work report data (n is an integer of 1 or more) in ascending order of the distance between vectors. . The identified selected daily work report data is referred to as “specific daily work data”. The specific work daily report data is held in the storage device 132 of the failure analysis apparatus 103.

そして、障害分析装置103は、特定作業日報データに対応する作業指示書データを作業指示書DB106から取得する(ステップS1205)。具体的には、たとえば、障害分析装置103は、作業指示書DB106の中から、特定作業日報データの作業対象フィールド404の値(作業対象)に一致する対象システムフィールドの値(対象システム)を含むエントリを絞り込む。そして、障害分析装置103は、絞り込まれたエントリ群のうち、特定作業日報データの作業日フィールド402の値(作業日)を作業期間フィールド505の値である作業期間に含むエントリを特定する。障害分析装置103は、特定されたエントリの作業指示書データを作業指示書DB106から取得する。このように、特定作業日報データの作業日を含む作業期間の作業指示書データを取得することにより、特定作業日報データを作成した管理者が、ユーザからどのような作業指示を受けかを特定しやすくなる。なお、障害分析装置103は、対応付けDB130を参照して、特定作業日報データに対応する作業指示書データを取得してもよい。   Then, the failure analysis apparatus 103 acquires work instruction data corresponding to the specific daily work report data from the work instruction DB 106 (step S1205). Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 includes the value (target system) of the target system field that matches the value (work target) of the work target field 404 of the specific work daily report data from the work instruction sheet DB 106. Filter entries. Then, the failure analysis apparatus 103 identifies an entry that includes the value of the work date field 402 (work date) of the specific work daily report data in the work period that is the value of the work period field 505 among the narrowed entry group. The failure analysis apparatus 103 acquires the work instruction data of the identified entry from the work instruction DB 106. In this way, by obtaining the work instruction data for the work period including the work day of the specific work daily report data, the administrator who created the specific work daily report data specifies what work instructions are received from the user. It becomes easy. The failure analysis apparatus 103 may acquire work instruction data corresponding to the specific work daily report data with reference to the association DB 130.

また、障害分析装置103は、特定作業日報データの作業内容(詳細)フィールド407の値である単語群と、作業指示書DB106の各エントリの依頼内容フィールド506の値である依頼内容から形態素解析で得られた単語群と、のベクトル間距離を求め、ベクトル間距離がしきい値以下の組み合わせにおける作業指示書データを、作業指示書DB106から取得してもよい。   In addition, the failure analysis apparatus 103 performs morphological analysis from the word group that is the value of the work content (detail) field 407 of the specific work daily report data and the request content that is the value of the request content field 506 of each entry in the work instruction DB 106. A distance between vectors with the obtained word group may be obtained, and work instruction data in a combination where the distance between vectors is equal to or less than a threshold may be acquired from the work instruction DB 106.

ここでは、しきい値を用いて作業指示書データを取得したが、障害分析装置103は、ベクトル間距離の昇順で上位n個(nは1以上の整数)の作業指示書データを取得してもよい。また、作業指示書DB106の各エントリの依頼内容フィールド506の値である依頼内容から形態素解析で得られた単語群を用いたが、作業指示書DB106の各エントリの依頼項目フィールドの値である作業項目から形態素解析で得られた単語群を用いてもよい。取得された作業指示書データは、障害分析装置103の記憶デバイス132に保持される。このように、特定作業日報データに類似する作業指示書データを解析することにより、特定作業日報データを作成した管理者が、ユーザからどのような作業指示を受けかを特定しやすくなる。   Here, the work instruction data is acquired using the threshold value, but the failure analysis apparatus 103 acquires the top n work instruction data (n is an integer of 1 or more) in ascending order of the distance between vectors. Also good. In addition, a word group obtained by morphological analysis from the request content that is the value of the request content field 506 of each entry in the work instruction sheet DB 106 is used, but the work that is the value of the request item field of each entry of the work instruction sheet DB 106. You may use the word group obtained by the morphological analysis from the item. The acquired work instruction sheet data is held in the storage device 132 of the failure analysis apparatus 103. Thus, by analyzing the work instruction form data similar to the specific work daily report data, it becomes easy for the administrator who created the specific work daily report data to specify what work instruction is received from the user.

また、特定作業日報データの作業日を含む作業期間の作業指示書データの取得において、作業指示書データが取得できなかった場合に、特定作業日報データに類似する作業指示書データを解析することとしてもよい。特定作業日報データの作業日を含む作業期間の作業指示書データの取得の方が処理負荷が低いため、特定作業日報データの作業日を含む作業期間の作業指示書データの取得を優先することで、取得処理の効率化を図ることができる。   In addition, in the acquisition of work instruction data for the work period including the work day of the specific work daily report data, when the work instruction data cannot be acquired, the work instruction data similar to the specific work daily report data is analyzed. Also good. Since obtaining work instruction data for the work period including the work day of the specific work daily report data has a lower processing load, priority is given to obtaining work instruction data for the work period including the work day of the specific work daily report data. Thus, the efficiency of the acquisition process can be improved.

このあと、障害分析装置103は、分析結果を表示する(ステップS1206)。分析結果の表示例については、図14で後述する。これにより、障害分析処理を終了する。   Thereafter, the failure analysis apparatus 103 displays the analysis result (step S1206). A display example of the analysis result will be described later with reference to FIG. Thereby, the failure analysis process is terminated.

図13は、図12に示した作業日報選択処理(ステップS1202)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。障害分析装置103は、受信した障害情報に含まれる障害検知日時を基準日時に設定する(ステップS1301)。つぎに、障害分析装置103は、基準日時以前で直近に分析対象システム101のユーザ(管理者は除外)がログインした日時(以下、直近ログイン日時)およびログアウトした日時(以下、直近ログアウト日時)を、分析対象システム101のユーザのユーザアカウントを用いて、ログイン/ログアウトテーブル220から取得する(ステップS1302)。   FIG. 13 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the daily work report selection processing (step S1202) shown in FIG. The failure analyzer 103 sets the failure detection date and time included in the received failure information as the reference date and time (step S1301). Next, the failure analysis apparatus 103 indicates the date and time when the user (excluding the administrator) of the analysis target system 101 logged in before the reference date and time (hereinafter referred to as the latest login date and time) and the date and time when logged out (hereinafter referred to as the latest logout date and time). Using the user account of the user of the analysis target system 101, the information is acquired from the login / logout table 220 (step S1302).

つぎに、障害分析装置103は、直近ログアウト日時からさかのぼって直近ログイン日時までの間の非ログイン期間内に作業記録がある作業日報データを作業日報DB105から取得する(ステップS1303)。具体的には、たとえば、障害分析装置103は、作業日が非ログイン期間に含まれているエントリを作業日報DB105から取得する。非ログイン期間では、どのユーザもログインしていないため、いずれかのユーザがログインしているログイン期間の作業日報データを取得対象外とすることができる。   Next, the failure analysis apparatus 103 acquires daily work report data having a work record within the non-login period from the most recent logout date and back to the most recent login date and time from the work daily report DB 105 (step S1303). Specifically, for example, the failure analysis apparatus 103 acquires an entry whose work date is included in the non-login period from the daily work report DB 105. Since no user is logged in during the non-login period, daily work report data for the login period during which any user is logged in can be excluded from acquisition targets.

このあと、障害分析装置103は、ステップS1303における作業日報データの取得総数が一定数以上であるか否かを判断する(ステップS1304)。一定数は、あらかじめ設定された1以上の整数とする。一定数以上でない場合(ステップS1304:No)、障害分析装置103は、ステップS1302で取得した直近ログアウト日時を基準日時に設定し(ステップS1305)、ステップS1302に移行する。これにより、障害分析装置103は、作業日報データが一定数以上蓄積されるまで過去の非ログイン期間にさかのぼって、作業日報データを取得することができる。   Thereafter, the failure analysis apparatus 103 determines whether or not the total number of daily work report data acquired in step S1303 is greater than or equal to a certain number (step S1304). The constant is an integer of 1 or more set in advance. If it is not more than a certain number (step S1304: No), the failure analysis apparatus 103 sets the latest logout date and time acquired in step S1302 as the reference date and time (step S1305), and proceeds to step S1302. As a result, the failure analysis apparatus 103 can acquire the daily work report data by going back to the past non-login period until a predetermined number or more of daily work report data is accumulated.

一方、作業日報データの取得総数が一定数以上である場合(ステップS1304:Yes)、作業日報選択処理(ステップS1202)を終了して、ステップS1203に移行する。これにより、ユーザではなく管理者のみがログインした時間帯における作業についての作業日報データを選択することができる。したがって、ユーザの操作による障害を除外することができ、管理者の作業ミスに起因する障害を特定することができる。   On the other hand, if the total number of daily work report data acquired is equal to or greater than a certain number (step S1304: Yes), the daily work report selection process (step S1202) is terminated, and the process proceeds to step S1203. Thereby, the daily work report data about the work in the time zone when only the administrator and not the user logged in can be selected. Therefore, a failure caused by a user operation can be excluded, and a failure caused by a manager's work mistake can be specified.

図14は、図12のステップS1206で表示される分析結果の出力画面例を示す説明図である。出力画面1400は、ステップS1201〜S1205において記憶デバイス132に保持された情報を用いて生成される。出力画面1400は、たとえば、計算機102、または障害分析装置103の表示装置に表示される。図14において、出力画面1400は、表示領域1401〜1405を有する。   FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an output screen example of the analysis result displayed in step S1206 of FIG. The output screen 1400 is generated using the information held in the storage device 132 in steps S1201 to S1205. The output screen 1400 is displayed on the display device of the computer 102 or the failure analysis device 103, for example. In FIG. 14, the output screen 1400 has display areas 1401 to 1405.

表示領域1401には、ステップS1201で受信された障害情報が表示される。なお、「参照キーワード」は、障害情報に含まれる現象内容を形態素解析して得られた単語と、補足キーワード入力欄に入力された単語である。   In the display area 1401, the failure information received in step S1201 is displayed. The “reference keyword” is a word obtained by morphological analysis of the phenomenon content included in the failure information, and a word input in the supplemental keyword input field.

表示領域1402には、障害レポートに関する分析結果が表示される。具体的には、たとえば、ステップS1203で取得された類似障害レポートについて、対策フィールド308、件名フィールド305、現象内容フィールド306、障害原因フィールド307の各値が表示される。類似障害レポートが複数ある場合は、各類似障害レポートの分析結果は、タブにより切替表示される。   The display area 1402 displays the analysis result regarding the failure report. Specifically, for example, values of the countermeasure field 308, the subject field 305, the phenomenon content field 306, and the failure cause field 307 are displayed for the similar failure report acquired in step S1203. When there are a plurality of similar failure reports, the analysis result of each similar failure report is switched and displayed by tabs.

表示領域1403には、作業日報データに関する分析結果が表示される。具体的には、たとえば、ステップS1204で特定された特定作業日報データについて、作業日フィールド402、作業内容(件名)フィールド406、作業内容(詳細)フィールド407の各値が表示される。特定作業日報データが複数ある場合は、各特定作業日報データの分析結果は、タブにより切替表示される。   In the display area 1403, the analysis result regarding the daily work report data is displayed. Specifically, for example, each value of the work date field 402, the work content (subject) field 406, and the work content (detail) field 407 is displayed for the specific work daily report data specified in step S1204. When there are a plurality of specific work daily report data, the analysis result of each specific work daily report data is switched and displayed by a tab.

表示領域1404には、作業指示書データに関する分析結果が表示される。具体的には、たとえば、ステップS1205で取得された作業指示書データについて、件名フィールド502、依頼内容フィールド506、作業項目フィールド507の各値が表示される。取得された作業指示書データが複数ある場合は、各作業指示書データの分析結果は、タブにより切替表示される。   In the display area 1404, an analysis result regarding the work instruction data is displayed. Specifically, for example, the values of the subject field 502, the request content field 506, and the work item field 507 are displayed for the work instruction data acquired in step S1205. When there are a plurality of acquired work instruction sheet data, the analysis result of each work instruction sheet data is switched and displayed by tabs.

表示領域1405には、上述した障害レポートに関する分析結果、作業日報データに関する分析結果、および作業指示書データに関する分析結果について評価させるためのボタンを有する。適当ボタン1406は、管理者が上記3種の評価結果が適当であると評価する場合に押下されるボタンである。不適当ボタン1407は、管理者が上記3種の評価結果が不適当であると評価する場合に押下されるボタンである。   The display area 1405 includes buttons for evaluating the analysis result regarding the above-described failure report, the analysis result regarding the daily work report data, and the analysis result regarding the work instruction data. The appropriate button 1406 is a button that is pressed when the administrator evaluates that the above three types of evaluation results are appropriate. The inappropriate button 1407 is a button that is pressed when the administrator evaluates that the above three types of evaluation results are inappropriate.

適当ボタン1406が押下された場合、障害分析装置103は、障害レポートに関する分析結果、作業日報データに関する分析結果、および作業指示書データに関する分析結果においてそれぞれタブの選択により表示されている障害レポート、作業日報データ、および作業指示書データの各IDを関連付ける。障害分析装置103は、関連づけられた障害レポートID、作業日報ID、および作業指示書IDの組を、対応付けDB130の新規エントリとして格納する。   When the appropriate button 1406 is pressed, the failure analysis apparatus 103 displays the failure report and work displayed by selecting the tab in the analysis result related to the failure report, the analysis result related to the daily work report data, and the analysis result related to the work instruction data. Each ID of daily report data and work instruction data is associated. The failure analysis apparatus 103 stores a set of the associated failure report ID, work daily report ID, and work instruction document ID as a new entry in the association DB 130.

一方、不適当ボタン1407が押下された場合、図10に示した対応付け情報登録画面1000が表示される。これにより、管理者は、手動で障害レポートID、作業日報ID、および作業指示書IDを関連付けることができる。   On the other hand, when the inappropriate button 1407 is pressed, the association information registration screen 1000 shown in FIG. 10 is displayed. As a result, the administrator can manually associate the failure report ID, the daily work report ID, and the work instruction ID.

このように、本実施例によれば、管理者から障害情報が与えられることにより、障害分析装置103は、障害情報に類似する類似障害レポートを探索することができ、対応方法を管理者に提示することができる。これにより、障害に対する早期対応が可能となる。また、障害分析装置103は、類似障害レポートに関連する特定作業日報データや、特定作業日報データに関連する作業指示書データも探索することができ、障害原因となった作業候補を提示することができる。   As described above, according to the present embodiment, when failure information is given from the administrator, the failure analysis apparatus 103 can search for a similar failure report similar to the failure information, and presents a response method to the administrator. can do. Thereby, an early response to the failure becomes possible. Further, the failure analysis device 103 can also search for specific work daily report data related to the similar failure report and work instruction data related to the specific work daily report data, and can present a work candidate causing the failure. it can.

つぎに、対応付けDB130を用いて、潜在障害予測および障害未然防止を図る処理例について説明する。具体的には、たとえば、SEなどの管理者から作業日報データが入力された際に、障害分析装置103は、分析対象システム101のユーザが検知する前の潜在障害を推定する(潜在障害予測)。また、分析対象システム101のユーザから受けた作業指示により作業指示書データが入力された際に、障害分析装置103は、障害の原因になりやすい作業内容を特定して、提示する(障害未然防止)。これにより、分析対象システム101が機能停止に陥ることを防ぐことができる。まず、潜在障害予測の処理例について説明する。   Next, a processing example for predicting potential failure and preventing failure using the association DB 130 will be described. Specifically, for example, when daily work report data is input from an administrator such as SE, the failure analysis apparatus 103 estimates a potential failure before the user of the analysis target system 101 detects (latent failure prediction). . In addition, when work instruction data is input in accordance with a work instruction received from a user of the analysis target system 101, the failure analysis apparatus 103 identifies and presents work content that is likely to cause a failure (preventing failure before it occurs). ). Thereby, it can prevent that the analysis object system 101 falls into a function stop. First, an example of latent failure prediction processing will be described.

<潜在障害予測処理手順例>
図15は、障害分析装置103による潜在障害予測処理例を示すフローチャートである。図15のフローチャートは、たとえば、図8に示した作業日報登録画面800に入力された作業日報データが作業日報DB105に登録されたのを契機として実行される。また、図15のフローチャートは、管理者の操作により、障害分析装置103が作業日報DB105の中から任意に選択されたエントリの作業日報データを取得したのを契機として実行されてもよい。
<Example of potential failure prediction process>
FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a potential failure prediction process performed by the failure analysis apparatus 103. The flowchart in FIG. 15 is executed, for example, when the daily work report data input on the daily work report registration screen 800 shown in FIG. 8 is registered in the daily work DB 105. The flowchart in FIG. 15 may be executed when the failure analysis apparatus 103 acquires daily work report data of an entry arbitrarily selected from the daily work report DB 105 by an operation of the administrator.

障害分析装置103は、作業日報DB105から作業日報データを取得する(ステップS1501)。取得した作業日報データを「取得作業日報データ」と称す。   The failure analysis device 103 acquires daily work report data from the daily work DB 105 (step S1501). The acquired daily work report data is referred to as “acquired daily work report data”.

つぎに、障害分析装置103は、取得作業日報データ内の作業内容と類似するキーワード出現傾向を持つ過去の作業日報データを、作業日報DB105から選択する(ステップS1502)。ステップS1502においても、ステップS1203、S1204と同様、障害分析装置103は、取得した作業日報データの作業内容(詳細)についてのキーワードと、作業日報DB105内の過去の作業日報データの作業内容(詳細)についてのキーワードとを用いて、ベクトル間距離を算出し、ベクトル間距離を用いて類否判定する。取得した作業日報データに類似すると判定された過去の作業日報データを、「選択作業日報データ」と称す。なお、過去の作業日報データは、取得作業日報データの作業日以前の作業日である作業日報データである。   Next, the failure analysis apparatus 103 selects past work daily report data having a keyword appearance tendency similar to the work content in the acquired daily work report data from the work daily report DB 105 (step S1502). Also in step S1502, as in steps S1203 and S1204, the failure analysis apparatus 103 uses the keywords for the work details (details) of the acquired daily work report data and the work details (details) of past work daily report data in the work daily report DB 105. The inter-vector distance is calculated using the keyword and the similarity is determined using the inter-vector distance. The past daily work data determined to be similar to the acquired daily work data is referred to as “selected daily work data”. The past daily work data is daily work data that is a work day before the work day of the obtained daily work data.

そして、障害分析装置103は、取得作業日報データおよび選択作業日報データの各作業日報IDに対応する障害レポートIDを対応付けDB130から特定し、特定した障害レポートIDのエントリである障害レポートを障害レポートDB104から取得する(ステップS1503)。取得した障害レポートを「取得障害レポート」と称す。   Then, the failure analysis apparatus 103 identifies a failure report ID corresponding to each work daily report ID of the acquired daily work report data and the selected daily work report data from the association DB 130, and a failure report that is an entry of the identified failure report ID is reported to the failure report. Obtained from the DB 104 (step S1503). The acquired failure report is referred to as “acquired failure report”.

障害分析装置103は、取得障害レポート内の現象内容および対策に基づいて、潜在障害予測結果を表示する(ステップS1504)。潜在障害予測結果は、潜在障害予測情報とその対応策を含む。これにより、潜在障害予測処理を終了する。   The failure analyzer 103 displays the potential failure prediction result based on the phenomenon contents and countermeasures in the acquired failure report (step S1504). The latent failure prediction result includes latent failure prediction information and countermeasures. Thereby, the latent failure prediction process is terminated.

図16は、図15のステップS1504で表示される潜在障害予測結果の出力画面例を示す説明図である。出力画面1600には、第1の推定結果1610と第2の推定結果1620と時系列グラフとが表示される。第1の推定結果1610は、本日(取得作業日報データの作成日)の作業内容からの推定結果である。「推定障害原因」は、ステップS1503で取得された取得作業日報データに対応する取得障害レポートの障害原因フィールド307の値である。「本日の作業日報」は、ステップS1501で取得した作業日報データの作業内容(詳細)フィールド407の値である。   FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of an output screen of the potential failure prediction result displayed in step S1504 of FIG. The output screen 1600 displays a first estimation result 1610, a second estimation result 1620, and a time series graph. The first estimation result 1610 is an estimation result from the work content of today (the date of creation of the daily work report data). The “estimated failure cause” is the value of the failure cause field 307 of the acquired failure report corresponding to the daily work report data acquired in step S1503. “Today's work daily report” is the value of the work content (detail) field 407 of the daily work report data acquired in step S1501.

第2の推定結果1620は、昨日まで(選択作業日報データの作成日)の作業内容からの推定結果である。「推定障害原因」は、ステップS1503で取得された選択作業日報データに対応する取得障害レポートの障害原因フィールド307の値である。「関与している作業日報」は、ステップS1501で取得した作業日報データの作業日フィールド402の値および作業内容(詳細)フィールド407の値である。   The second estimation result 1620 is an estimation result from the work content up to yesterday (the creation date of the selected work daily report data). The “estimated failure cause” is a value of the failure cause field 307 of the acquired failure report corresponding to the selected daily work report data acquired in step S1503. “Participating work daily report” is the value of the work day field 402 and the value of the work content (detailed) field 407 of the daily work report data acquired in step S1501.

時系列グラフは、第1の推定結果1610および第2の推定結果1620の障害原因の潜在期間を示すグラフである。星印が作業日に該当する。   The time series graph is a graph showing the potential period of failure cause of the first estimation result 1610 and the second estimation result 1620. An asterisk corresponds to the work day.

また、第1の推定結果1610および第2の推定結果1620には、推定評価ボタン1621がある。管理者は、推定結果を参照した結果、障害レポートを修正したい場合は、推定評価ボタン1621を押下する。障害分析装置103は、第1の推定結果1610および第2の推定結果1620のうち推定評価ボタン1621が押下された推定結果について、図7の障害レポート登録画面700を表示させる。この場合の障害レポート登録画面700の各入力欄701〜708には、押下された推定結果の情報が埋め込まれている。管理者は、各入力欄701〜708が入力済みの障害レポート登録画面700を必要に応じて修正して、登録ボタン709を押下することができる。これにより、障害レポートDB104の修正対象の障害レポートIDのエントリの報告者IDフィールド302〜解消日時フィールド309が更新される。   The first estimation result 1610 and the second estimation result 1620 include an estimation evaluation button 1621. As a result of referring to the estimation result, the administrator presses the estimation evaluation button 1621 to correct the failure report. The failure analysis apparatus 103 displays the failure report registration screen 700 of FIG. 7 for the estimation results obtained by pressing the estimation evaluation button 1621 out of the first estimation result 1610 and the second estimation result 1620. In this case, the information of the estimated result that has been pressed is embedded in each of the input fields 701 to 708 of the failure report registration screen 700. The administrator can modify the failure report registration screen 700 in which the input fields 701 to 708 have been input, if necessary, and press the registration button 709. As a result, the reporter ID field 302 to the resolution date / time field 309 of the entry of the failure report ID to be corrected in the failure report DB 104 are updated.

このように、潜在障害予測処理によれば、日々の作業日報データを入力することで、過去から入力した作業日報データの作業日までの作業において潜在的に生じている障害を推定することができる。これにより、管理者は、実際に障害を検知して影響が及ぶ前に障害の存在に気づくことができ、障害の早期解決および影響拡大の抑止を図ることができる。   As described above, according to the potential failure prediction process, it is possible to estimate a failure potentially occurring in the work up to the work day of the daily work report data input from the past by inputting the daily work daily report data. . As a result, the administrator can detect the failure before the actual detection of the failure and notice the presence of the failure, thereby enabling early resolution of the failure and suppression of expansion of the effect.

<障害未然防止処理手順>
図17は、障害未然防止処理手順例を示すフローチャートである。図17のフローチャートは、たとえば、図9に示した作業指示書登録画面900に入力された作業指示書データが作業指示書DB106に登録されたのを契機として実行される。また、図17のフローチャートは、管理者の操作により、障害分析装置103が作業指示書DB106の中から任意に選択されたエントリの作業指示書データを取得したのを契機として実行されてもよい。
<Problem prevention procedure>
FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a failure prevention processing procedure. The flowchart in FIG. 17 is executed, for example, when the work instruction data input on the work instruction registration screen 900 shown in FIG. 9 is registered in the work instruction DB 106. Further, the flowchart of FIG. 17 may be executed when the failure analysis apparatus 103 acquires work instruction data of an entry arbitrarily selected from the work instruction DB 106 by an operation of the administrator.

障害分析装置103は、作業指示書DB106から作業指示書データを取得する(ステップS1701)。取得した作業指示書データを「取得作業指示書データ」と称す。   The failure analysis apparatus 103 acquires work instruction data from the work instruction DB 106 (step S1701). The acquired work instruction data is referred to as “acquired work instruction data”.

つぎに、障害分析装置103は、取得作業指示書データ内の記述(たとえば、依頼内容または作業項目)と類似するキーワード出現傾向を持つ他の作業指示書データを、作業指示書DB106から選択する(ステップS1702)。ステップS1702においても、ステップS1203、S1204、S1502と同様、障害分析装置103は、取得した作業指示書データの依頼内容についてのキーワードと、作業指示書DB106内の他の作業指示書データの依頼内容についてのキーワードとを用いて、ベクトル間距離を算出し、ベクトル間距離を用いて類否判定する。取得した作業指示書データに類似すると判定された他の作業指示書データを、「選択作業指示書データ」と称す。   Next, the failure analysis apparatus 103 selects other work instruction data having a keyword appearance tendency similar to the description (for example, request contents or work item) in the acquired work instruction data from the work instruction DB 106 ( Step S1702). Also in step S1702, as in steps S1203, S1204, and S1502, the failure analysis apparatus 103 determines the keyword for the request contents of the acquired work instruction sheet data and the request contents of other work instruction sheet data in the work instruction sheet DB 106. The inter-vector distance is calculated using the above keywords, and the similarity is determined using the inter-vector distance. Other work instruction data determined to be similar to the acquired work instruction data is referred to as “selected work instruction data”.

そして、障害分析装置103は、選択作業指示書データの作業指示書IDに対応する障害レポートIDを対応付けDB130から特定し、特定した障害レポートIDのエントリである障害レポートを障害レポートDB104から取得する(ステップS1703)。取得した障害レポートを「取得障害レポート」と称す。   Then, the failure analysis apparatus 103 identifies a failure report ID corresponding to the work instruction sheet ID of the selected work instruction sheet data from the association DB 130, and acquires a failure report that is an entry of the identified failure report ID from the failure report DB 104. (Step S1703). The acquired failure report is referred to as “acquired failure report”.

障害分析装置103は、取得障害レポート内の現象内容および障害原因に基づいて、障害発生リスク情報を表示する(ステップS1704)。これにより、障害未然防止処理を終了する。   The failure analysis device 103 displays failure occurrence risk information based on the phenomenon content and the failure cause in the acquired failure report (step S1704). This completes the failure prevention process.

図18は、図17のステップS1704で表示される障害発生リスク情報の一例を示す説明図である。出力画面1800には、障害発生リスク情報が表示される。障害発生リスク情報は、取得作業指示書データの依頼内容フィールド506の値を示す情報1801を含む。また、障害予測結果は、取得障害レポートの現象内容フィールド306の値と障害原因フィールド307の値とを示す情報1802を含む。   FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example of failure occurrence risk information displayed in step S1704 of FIG. The output screen 1800 displays failure occurrence risk information. The failure occurrence risk information includes information 1801 indicating the value of the request content field 506 of the acquired work instruction data. Further, the failure prediction result includes information 1802 indicating the value of the phenomenon content field 306 and the value of the failure cause field 307 of the acquired failure report.

これにより、どのような作業指示があった場合に、どのような障害発生のリスクがあるかをあらかじめ把握することができ、管理者に障害を発生させないよう注意喚起を促すことができる。   As a result, it is possible to know in advance what kind of work instruction is given and what kind of failure risk is present, and it is possible to prompt the administrator not to cause any trouble.

障害未然防止処理によれば、作業依頼を管理者が受けた際、作業開始前に作業指示書データを入力することで、作業内容毎に過去の類似障害の現象内容や障害原因を提示することができる。これにより、例えば、管理者は、類似障害の現象内容からは影響範囲を推定することができる。また、類似障害の障害原因からは障害を発生させた作業内容を把握することができ、注意すべき作業上のポイントを予め把握することができる。   According to the failure prevention process, when an administrator receives a work request, the work instruction data is input before the work is started, so that the contents of the past similar failure phenomenon and cause of failure are presented for each work content. Can do. Thereby, for example, the administrator can estimate the influence range from the phenomenon contents of the similar fault. In addition, it is possible to grasp the work content that caused the failure from the cause of the similar failure, and it is possible to grasp in advance the points on the work to be noted.

以上説明したように、本実施例にかかる障害分析装置103は、管理者から障害情報が与えられることにより、障害分析装置103は、障害情報に類似する類似障害レポートを探索することができ、対応方法を管理者に提示することができる。これにより、障害に対する早期対応が可能となる。また、障害分析装置103は、類似障害レポートに関連する特定作業日報データや、特定作業日報データに関連する作業指示書データも探索することができ、障害原因となった作業候補を提示することができる。   As described above, the failure analysis apparatus 103 according to the present embodiment is able to search for a similar failure report similar to the failure information by receiving the failure information from the administrator. The method can be presented to the administrator. Thereby, an early response to the failure becomes possible. Further, the failure analysis device 103 can also search for specific work daily report data related to the similar failure report and work instruction data related to the specific work daily report data, and can present a work candidate causing the failure. it can.

また、障害分析装置103は、類似障害レポートに関連する作業日報データを探索することができる。したがって、管理者は、類似障害レポートで示されるような障害が発生した場合、作業日報データにどのような作業内容が記述されたかを確認することができる。これにより、管理者は、確認した作業内容から、潜在している障害を推定することができる。   Further, the failure analysis apparatus 103 can search daily work report data related to the similar failure report. Therefore, the administrator can confirm what kind of work is described in the daily work report data when a trouble as shown in the similar trouble report occurs. Thereby, the administrator can estimate the potential failure from the confirmed work content.

また、障害分析装置103は、特定作業日報データに関連する作業指示書データを探索することができる。したがって、管理者は、類似障害レポートで示されるような障害が発生した場合、作業指示書データにどのような依頼内容があったかを確認することができる。これにより、管理者は、確認した依頼内容から、発生リスクがある障害を推定することができる。   Further, the failure analysis apparatus 103 can search for work instruction data related to the specific work daily report data. Therefore, the administrator can confirm what kind of request contents existed in the work instruction data when a failure as shown in the similar failure report occurs. Thereby, the administrator can estimate the failure with the risk of occurrence from the confirmed request content.

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Moreover, you may add the structure of another Example to the structure of a certain Example. In addition, for a part of the configuration of each embodiment, another configuration may be added, deleted, or replaced.

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。   In addition, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。   Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。   Further, the control lines and the information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and the information lines that are necessary for the mounting are shown. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

104 障害レポートDB
105 作業日報DB
106 作業指示書DB
110 システムログDB
100 障害分析システム
101 分析対象システム
102 計算機
103 障害分析装置
107 ネットワーク
700 障害レポート登録画面
800 作業日報登録画面
900 作業指示書登録画面
1000 情報登録画面
1600 出力画面
1800 出力画面
104 Failure report DB
105 Daily work DB
106 Work instruction DB
110 System log DB
100 Failure Analysis System 101 Analysis Target System 102 Computer 103 Failure Analysis Device 107 Network 700 Failure Report Registration Screen 800 Daily Report Registration Screen 900 Work Instruction Registration Screen 1000 Information Registration Screen 1600 Output Screen 1800 Output Screen

Claims (11)

障害の現象を示す現象内容および障害原因を含む障害ごとの障害レポートを記憶する障害レポートデータベースと、
障害に対する作業内容と作業日とを含む作業ごとの作業日報データを記憶する作業日報データベースと、
前記障害レポートデータベースと前記作業日報データベースとにアクセス可能な障害分析装置と、
を有する障害分析システムであって、
前記障害分析装置は、
特定の障害発生日時と障害現象を示す特定の現象内容とを含む障害情報を受け付ける受付処理と、
前記作業日報データベースから、前記作業日が前記特定の発生日時以前である作業日報データを選択する第1の選択処理と、
前記障害レポートデータベースから、前記現象内容が前記特定の現象内容と類似する障害レポートを取得する第1の取得処理と、
前記第1の選択処理によって選択された作業日報データから、前記第1の取得処理によって取得された類似障害レポートの障害原因と類似する作業内容を有する作業日報データを特定する特定処理と、
を実行することを特徴とする障害分析システム。
A fault report database that stores fault reports for each fault including the fault contents and the cause of the fault;
A daily work report database for storing daily work report data for each work including the work content and work day for the failure;
A failure analysis apparatus accessible to the failure report database and the daily work report database;
A failure analysis system comprising:
The failure analyzer is
A reception process for receiving failure information including a specific failure occurrence date and time and a specific phenomenon content indicating the failure phenomenon;
A first selection process for selecting work daily report data whose work date is before the specific occurrence date and time from the work daily report database;
A first acquisition process for acquiring a failure report in which the phenomenon content is similar to the specific phenomenon content from the failure report database;
A specific process for identifying daily work report data having work contents similar to the cause of failure of the similar failure report acquired by the first acquisition process from the daily work report data selected by the first selection process;
Failure analysis system characterized by executing
前記第1の選択処理では、前記障害分析装置は、前記作業日が分析対象システムのユーザの非ログイン期間内である作業日報データを選択することを特徴とする請求項1に記載の障害分析システム。   2. The failure analysis system according to claim 1, wherein in the first selection process, the failure analysis apparatus selects daily work report data in which the work date is within a non-login period of a user of the analysis target system. . 前記障害分析装置は、
前記類似障害レポートと、当該類似障害レポートについて前記特定処理によって特定された作業日報データと、を対応付ける対応付け処理を実行することを特徴とする請求項1または2に記載の障害分析システム。
The failure analyzer is
The failure analysis system according to claim 1 or 2, wherein an association process for associating the similar failure report with daily work report data specified by the specifying process for the similar failure report is executed.
前記障害分析装置は、
前記作業日報データベースから、いずれかの作業日報データを指定する指定処理と、
前記作業日報データベースから、前記指定処理によって指定された前記いずれかの作業日報データの作業内容と類似する作業内容を有し、かつ、前記いずれかの作業日報データの作業日よりも過去の作業日である類似作業日報データを選択する第2の選択処理と、
前記対応付け処理によって対応付けされた対応関係に基づいて、前記第2の選択処理によって選択された類似作業日報データに対応する障害レポートを取得する第2の取得処理と、
前記第2の取得処理によって取得された障害レポートに基づく潜在障害予測結果を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする請求項3に記載の障害分析システム。
The failure analyzer is
A designation process for designating any daily work report data from the daily work database;
A work date similar to the work content of any one of the daily work report data specified by the specifying process from the daily work report database, and a work date that is earlier than the work date of any one of the daily work report data A second selection process for selecting similar daily work report data,
A second acquisition process for acquiring a failure report corresponding to the similar daily work report data selected by the second selection process based on the correspondence relationship associated by the association process;
An output process for outputting a potential fault prediction result based on the fault report acquired by the second acquisition process;
The failure analysis system according to claim 3, wherein:
前記障害分析システムは、
障害に対して作業指示された作業期間と作業指示の内容を示す作業項目とを含む作業指示ごとの作業指示書データを記憶する作業指示書データベースを有し、
前記障害分析装置は、前記作業指示書データベースにアクセス可能であり、
前記障害分析装置は、
前記作業指示書データベースから、前記特定処理によって特定された作業日報データに対応する作業指示書データを取得する第3の取得処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の障害分析システム。
The failure analysis system includes:
A work instruction document database for storing work instruction data for each work instruction including a work period instructed for a failure and a work item indicating the content of the work instruction;
The failure analysis apparatus is accessible to the work instruction database;
The failure analyzer is
The failure analysis system according to claim 1, wherein a third acquisition process of acquiring work instruction data corresponding to daily work report data specified by the specifying process is executed from the work instruction database.
前記第3の取得処理では、前記障害分析装置は、前記作業期間が前記特定処理によって特定された作業日報データの作業日を含む作業指示書データを取得することを特徴とする請求項5に記載の障害分析システム。   6. The failure analysis apparatus according to claim 5, wherein the failure analysis apparatus acquires work instruction data including a work date of work daily report data specified by the specifying process in the third acquisition process. Failure analysis system. 前記第3の取得処理では、前記障害分析装置は、前記作業項目が前記特定処理によって特定された作業日報データの作業内容と類似する作業指示書データを取得することを特徴とする請求項5に記載の障害分析システム。   6. The failure analysis apparatus according to claim 5, wherein in the third acquisition process, the failure analysis apparatus acquires work instruction data having a work item similar to the work content of daily work report data specified by the specifying process. The failure analysis system described. 前記障害分析装置は、
前記類似障害レポートと、当該類似障害レポートについて前記特定処理によって特定された作業日報データと、当該作業日報データについて前記第3の取得処理によって取得された作業指示書データと、を対応付ける対応付け処理を実行することを特徴とする請求項5に記載の障害分析システム。
The failure analyzer is
An associating process for associating the similar failure report, the daily work report data specified by the specifying process with respect to the similar failure report, and the work instruction data acquired by the third acquisition process with respect to the daily work report data; The failure analysis system according to claim 5, wherein the failure analysis system is executed.
前記障害分析装置は、
前記作業指示書データベースから、いずれかの作業指示書データを指定する指定処理と、
前記作業指示書データベースから、前記指定処理によって指定された前記いずれかの作業指示書データ内の記述と類似する類似作業指示書データを選択する第2の選択処理と、
前記対応付け処理によって対応付けされた対応関係に基づいて、前記第2の選択処理によって選択された類似作業指示書データに対応する障害レポートを取得する第2の取得処理と、
前記第2の取得処理によって取得された障害レポートに基づく障害発生リスクを出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする請求項8に記載の障害分析システム。
The failure analyzer is
A designation process for designating any work instruction data from the work instruction database;
A second selection process for selecting, from the work instruction database, similar work instruction data similar to the description in any of the work instruction data designated by the designation process;
A second acquisition process for acquiring a failure report corresponding to the similar work instruction data selected by the second selection process based on the correspondence relationship associated by the association process;
An output process for outputting a failure occurrence risk based on the failure report acquired by the second acquisition process;
The failure analysis system according to claim 8, wherein:
障害の現象を示す現象内容および障害原因を含む障害ごとの障害レポートを記憶する障害レポートデータベースと、
障害に対する作業内容と作業日とを含む作業ごとの作業日報データを記憶する作業日報データベースと、
前記障害レポートデータベースと前記作業日報データベースとにアクセス可能な障害分析装置と、
前記障害レポートと前記作業日報データとの対応関係を記憶する対応付けデータベースと、
を有する障害分析システムであって、
前記障害分析装置は、
前記作業日報データベースから、いずれかの作業日報データを指定する指定処理と、
前記作業日報データベースから、前記指定処理によって指定された前記いずれかの作業日報データの作業内容と類似する作業内容を有し、かつ、前記いずれかの作業日報データの作業日よりも過去の作業日である類似作業日報データを選択する選択処理と、
前記対応付けデータベースを参照して、前記選択処理によって選択された類似作業日報データに対応する障害レポートを、前記障害レポートデータベースから取得する取得処理と、
前記取得処理によって取得された障害レポートに基づく潜在障害予測結果を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする障害分析システム。
A fault report database that stores fault reports for each fault including the fault contents and the cause of the fault;
A daily work report database for storing daily work report data for each work including the work content and work day for the failure;
A failure analysis apparatus accessible to the failure report database and the daily work report database;
A correspondence database for storing a correspondence relationship between the failure report and the daily work report data;
A failure analysis system comprising:
The failure analyzer is
A designation process for designating any daily work report data from the daily work database;
A work date similar to the work content of any one of the daily work report data specified by the specifying process from the daily work report database, and a work date that is earlier than the work date of any one of the daily work report data A selection process for selecting similar work daily report data,
An acquisition process for acquiring a failure report corresponding to the similar work daily report data selected by the selection process from the failure report database with reference to the association database;
An output process for outputting a potential fault prediction result based on the fault report acquired by the acquisition process;
Failure analysis system characterized by executing
障害の現象を示す現象内容および障害原因を含む障害ごとの障害レポートを記憶する障害レポートデータベースと、
障害に対する作業内容と作業日とを含む作業ごとの作業日報データを記憶する作業日報データベースと、
前記障害レポートデータベースと前記作業日報データベースとにアクセス可能な障害分析装置と、
前記障害レポートと前記作業指示書データとの対応関係を記憶する対応付けデータベースと、
を有する障害分析システムであって、
前記障害分析装置は、
前記作業指示書データベースから、いずれかの作業指示書データを指定する指定処理と、
前記作業指示書データベースから、前記指定処理によって指定された前記いずれかの作業指示書データ内の記述と類似する類似作業指示書データを選択する選択処理と、
前記対応付けデータベースを参照して、前記選択処理によって選択された類似作業指示書データに対応する障害レポートを、前記障害レポートデータベースから取得する取得処理と、
前記取得処理によって取得された障害レポートに基づく障害発生リスクを出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする障害分析システム。
A fault report database that stores fault reports for each fault including the fault contents and the cause of the fault;
A daily work report database for storing daily work report data for each work including the work content and work day for the failure;
A failure analysis apparatus accessible to the failure report database and the daily work report database;
A correspondence database that stores the correspondence between the failure report and the work instruction data;
A failure analysis system comprising:
The failure analyzer is
A designation process for designating any work instruction data from the work instruction database;
A selection process for selecting similar work instruction data similar to the description in any one of the work instruction data specified by the specifying process from the work instruction database;
An acquisition process for acquiring a failure report corresponding to the similar work instruction data selected by the selection process from the failure report database with reference to the association database;
Output processing for outputting a failure occurrence risk based on the failure report acquired by the acquisition processing;
Failure analysis system characterized by executing
JP2014178112A 2014-09-02 2014-09-02 Failure analysis system Active JP6276668B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014178112A JP6276668B2 (en) 2014-09-02 2014-09-02 Failure analysis system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014178112A JP6276668B2 (en) 2014-09-02 2014-09-02 Failure analysis system

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016051447A true JP2016051447A (en) 2016-04-11
JP2016051447A5 JP2016051447A5 (en) 2017-03-09
JP6276668B2 JP6276668B2 (en) 2018-02-07

Family

ID=55658868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014178112A Active JP6276668B2 (en) 2014-09-02 2014-09-02 Failure analysis system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6276668B2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018173883A (en) * 2017-03-31 2018-11-08 オムロン株式会社 Control device, control program, control system, and control method
WO2024116316A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium
WO2024116315A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium
WO2024116314A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140210012A1 (en) 2013-01-31 2014-07-31 Spansion Llc Manufacturing of FET Devices Having Lightly Doped Drain and Source Regions
US11942722B2 (en) 2020-09-25 2024-03-26 Apple Inc. Magnetic circuit for magnetic connector
US11437747B2 (en) 2020-09-25 2022-09-06 Apple Inc. Spring-loaded contacts having capsule intermediate object

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003152721A (en) * 2001-11-13 2003-05-23 Hitachi Ltd Method and system for supporting network system fault analysis
JP2004038535A (en) * 2002-07-03 2004-02-05 Sumisho Computer Systems Corp Counter-fault system, server device used therefor, and counter-fault program
JP2010055305A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Oki Electric Ind Co Ltd System, method and program for registering diagnostic item
JP2010122847A (en) * 2008-11-19 2010-06-03 Hitachi Ltd Method and system for diagnosing abnormality of apparatus
JP2014089643A (en) * 2012-10-31 2014-05-15 Canon Inc Knowledge system, control method for knowledge, and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003152721A (en) * 2001-11-13 2003-05-23 Hitachi Ltd Method and system for supporting network system fault analysis
JP2004038535A (en) * 2002-07-03 2004-02-05 Sumisho Computer Systems Corp Counter-fault system, server device used therefor, and counter-fault program
JP2010055305A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Oki Electric Ind Co Ltd System, method and program for registering diagnostic item
JP2010122847A (en) * 2008-11-19 2010-06-03 Hitachi Ltd Method and system for diagnosing abnormality of apparatus
JP2014089643A (en) * 2012-10-31 2014-05-15 Canon Inc Knowledge system, control method for knowledge, and program

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018173883A (en) * 2017-03-31 2018-11-08 オムロン株式会社 Control device, control program, control system, and control method
US10901398B2 (en) 2017-03-31 2021-01-26 Omron Corporation Controller, control program, control system, and control method
WO2024116316A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium
WO2024116315A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium
WO2024116314A1 (en) * 2022-11-30 2024-06-06 Nec Corporation Recommending apparatus, recommending method, and non-transitory computer-readable storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP6276668B2 (en) 2018-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6276668B2 (en) Failure analysis system
US11252168B2 (en) System and user context in enterprise threat detection
US10171335B2 (en) Analysis of site speed performance anomalies caused by server-side issues
US10884891B2 (en) Interactive detection of system anomalies
US10592308B2 (en) Aggregation based event identification
US10263833B2 (en) Root cause investigation of site speed performance anomalies
US20160378583A1 (en) Management computer and method for evaluating performance threshold value
US20130226639A1 (en) Task management method and task management apparatus
US20170178026A1 (en) Log normalization in enterprise threat detection
US20170178025A1 (en) Knowledge base in enterprise threat detection
US20130124450A1 (en) Adaptive business process automation
US20100057667A1 (en) Detection rule-generating facility
US20140067804A1 (en) Workflow generation server and method of generating workflow
US20160224400A1 (en) Automatic root cause analysis for distributed business transaction
JP5614843B2 (en) Integrated software design and operation management system
JP2008310582A (en) Maintenance work support apparatus and system, and maintenance work support method
JPWO2008012903A1 (en) System management program, system management apparatus, and system management method
US20160162539A1 (en) Computer executable method of generating analysis data and apparatus performing the same and storage medium for the same
US20190354991A1 (en) System and method for managing service requests
US8090994B2 (en) System, method, and computer readable media for identifying a log file record in a log file
US8543552B2 (en) Detecting statistical variation from unclassified process log
US10802823B2 (en) Method for identifying critical parts in software code
US10261998B2 (en) Search apparatus and search method
JP6285284B2 (en) Opinion utilization support device and opinion utilization support method
US20170236181A1 (en) Electronic device, system, and method

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170201

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170201

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20171130

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20171219

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180112

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6276668

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150