JP2016081374A - Failure tendency determination device, failure tendency determination method, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a failure tendency determination device for highly accurately detecting the tendency of a failure related to a maintenance management object device since whether a failure having occurred in a device is a failure within a range estimated for the device or a failure beyond the estimated range has a significant meaning in the maintenance management of the device.SOLUTION: A failure tendency determination device includes: an input part for inputting the failure information of a maintenance management object device; and a determination part for determining whether the tendency of a failure having occurred in the maintenance management object device is a failure tendency within a preliminarily estimated range or a failure tendency beyond the preliminarily estimated range.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムに関する。特に、情報処理装置等の電子機器を対象とする障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a failure tendency determination device, a failure tendency determination method, and a program. In particular, the present invention relates to a failure tendency determination device, a failure tendency determination method, and a program for an electronic device such as an information processing device.

情報システムや通信システム等は複数の装置を組み合わせて構成されることが多く、これらの装置を効率的に保守、管理することが求められる。例えば、装置を設計する段階にて装置の障害発生限度率を定めておき、実際にシステムを運用するなかで、装置の障害発生率(故障率)が障害発生限度率を越えると、当該装置に予期しない障害が発生していると判断することが行われている。   Information systems, communication systems, and the like are often configured by combining a plurality of devices, and it is required to efficiently maintain and manage these devices. For example, if a device failure occurrence limit rate is determined at the stage of device design and the device failure occurrence rate (failure rate) exceeds the failure occurrence limit rate during actual system operation, It is determined that an unexpected failure has occurred.

特許文献1には、障害の予兆を検出する際に用いる詳細予兆パターンの有効性を判定する技術が開示されている。   Patent Document 1 discloses a technique for determining the effectiveness of a detailed sign pattern used when detecting a sign of a failure.

特開2014−102661号公報JP 2014-102661 A

なお、上記先行技術文献の開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。   The disclosure of the above prior art document is incorporated herein by reference. The following analysis was made by the present inventors.

上述のような障害発生限度率による判定では、障害を発生させている原因に対する対策が遅れる可能性がある。通常、どのような装置であっても故障が発生しないことはありえず、装置固有の故障率が存在する。従って、ある装置に障害が発生した場合、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であるのか、発生した障害が想定の範囲を超える障害であるかは、装置の保守管理において重要な意味を持つ。例えば、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であり、偶然発生した障害であれば、本来その障害原因に対する対策は不要である。即ち、通常発生し得る障害に対して、その障害の現象や原因を確認するための工数やコストは不要である。   In the determination based on the failure occurrence limit rate as described above, there is a possibility that a countermeasure for the cause of the failure is delayed. Normally, any device cannot fail, and there is a failure rate unique to the device. Therefore, when a failure occurs in a certain device, it is important in the maintenance management of the device whether the failure that has occurred is within the range expected for the device or whether the failure that has occurred exceeds the expected range. It has a meaning. For example, if the failure that has occurred is a failure within the range assumed for the device, and if the failure has occurred accidentally, it is not necessary to take measures against the cause of the failure. That is, for the trouble that can occur normally, the man-hour and cost for confirming the phenomenon and the cause of the trouble are unnecessary.

一方、障害の発生する頻度が想定を越えているにも関わらず、当該障害を通常発生し得る障害であるとみなしてしまうと、必要な対策が遅れてしまう。また、想定内の障害か想定外の障害であるかが確定されないと、装置に対する修理等の保守に時間やコストが費やされ、事後的に装置全体を交換した方が低コストであることが分かる場合もある。あるいは、製造ロットの違いにより装置に想定外の障害が発生している場合には、その事実が判明しないと、他のロットも修理等の対象となり、必要なコストや時間が膨大となる可能性がある。   On the other hand, even if the frequency of occurrence of a fault exceeds the assumption, if the fault is regarded as a fault that can normally occur, a necessary countermeasure is delayed. In addition, if it is not determined whether the failure is an expected failure or an unexpected failure, time and cost are spent on maintenance such as repair of the device, and it is cheaper to replace the entire device afterwards. Sometimes it is understood. Or, if an unexpected failure has occurred in the equipment due to a difference in the production lot, if the fact is not known, other lots may be subject to repair, etc., and the necessary cost and time may be enormous. There is.

本発明は、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することが可能な、障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムを提供することを目的とする。   It is an object of the present invention to provide a failure tendency determination device, a failure tendency determination method, and a program capable of detecting a failure tendency related to a device to be maintained and managed with high accuracy.

本発明の第1の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、を備える障害傾向判定装置が提供される。   According to the first aspect of the present invention, a tendency of a failure occurring in the maintenance management target device is assumed in advance based on the input unit for inputting the failure information of the maintenance management target device and the history of the failure information. A failure tendency determination device is provided that includes a determination unit that determines whether the failure tendency is within a predetermined range or the failure tendency is not within a previously assumed range.

本発明の第2の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、を含む障害傾向判定方法が提供される。   According to the second aspect of the present invention, a failure tendency of the maintenance management target device is assumed in advance based on the step of inputting the failure information of the maintenance management target device and the history of the failure information. Determining a failure tendency within a range or a failure tendency outside a range assumed in advance.

本発明の第3の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント(non-transient)なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
According to the third aspect of the present invention, a tendency of a failure occurring in the maintenance management target device is assumed in advance based on the process of inputting the failure information of the maintenance management target device and the history of the failure information. There is provided a program that causes a computer that controls a failure tendency determination apparatus to execute a process for determining whether a failure tendency is within a range or a failure tendency that is outside a range that is assumed in advance.
This program can be recorded on a computer-readable storage medium. The storage medium may be non-transient such as a semiconductor memory, a hard disk, a magnetic recording medium, an optical recording medium, or the like. The present invention can also be embodied as a computer program product.

本発明の各視点によれば、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することに寄与する障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムが、提供される。   According to each aspect of the present invention, there are provided a failure tendency determination device, a failure tendency determination method, and a program that contribute to detecting a failure tendency related to an apparatus that is an object of maintenance management with high accuracy.

一実施形態の概要を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the outline | summary of one Embodiment. 第1の実施形態に係る障害傾向判定システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the failure tendency determination system which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る障害傾向判定装置の内部構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an internal structure of the failure tendency determination apparatus which concerns on 1st Embodiment. 障害時情報データベースに登録された情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information registered into the information database at the time of a failure. 障害発生部位データベースに登録された情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information registered into the failure location database. 障害内容データベースに登録された情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information registered into the failure content database. 対象装置データベースに登録された情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information registered into the object apparatus database. 故障率特性データベースに登録された情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the information registered into the failure rate characteristic database. バスタブ曲線を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a bathtub curve. 近似直線を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an approximate line. 近似2次曲線を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an approximate quadratic curve. 障害傾向判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of a failure tendency determination apparatus. 第2の実施形態に係る障害傾向判定部を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the failure tendency determination part which concerns on 2nd Embodiment.

初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。   First, an outline of one embodiment will be described. Note that the reference numerals of the drawings attached to the outline are attached to the respective elements for convenience as an example for facilitating understanding, and the description of the outline is not intended to be any limitation.

上述のように、装置に障害が発生した場合、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であるのか、発生した障害が想定の範囲を超える障害であるかは、装置の保守管理において重要な意味を持つ。そのため、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することに寄与する障害傾向判定装置が望まれる。   As described above, when a failure occurs in a device, whether the failure that has occurred is within the expected range of the device or whether the failure that has occurred exceeds the expected range depends on the maintenance management of the device. It has an important meaning. Therefore, there is a demand for a failure tendency determination device that contributes to detecting a failure tendency with respect to a device that is a maintenance management target with high accuracy.

そこで、一例として図1に示す障害傾向判定装置100を提供する。障害傾向判定装置100は、保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部101と、障害情報の履歴に基づいて、保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部102と、を備える。   Therefore, as an example, the failure tendency determination apparatus 100 shown in FIG. 1 is provided. The failure tendency determination apparatus 100 includes a failure within a range in which a tendency of a failure that has occurred in a maintenance management target device is predicted in advance based on an input unit 101 that inputs failure information of the maintenance management target device and a history of failure information. And a determination unit 102 that determines whether the tendency is a failure tendency that is outside of a presumed range.

障害傾向判定装置100は、例えば、障害情報の履歴に基づいて、システムに含まれる保守管理対象装置の故障率を算出する。障害傾向判定装置100は、算出した故障率が通常予定される故障率よりも低ければ予め想定される範囲内の障害傾向と判定し、算出した故障率が通常予定される故障以上であれば予め想定される範囲外の障害傾向と判定する。即ち、障害傾向判定装置100は、運用中のシステムに含まれる保守管理対象装置における現実の故障率を、その障害情報の履歴に基づいて算出しているので、保守管理対象装置に関する障害の傾向を高い精度で検知できる。   For example, the failure tendency determination apparatus 100 calculates the failure rate of the maintenance management target device included in the system based on the history of failure information. If the calculated failure rate is lower than the normally planned failure rate, the failure tendency determination device 100 determines that the failure tendency is within a presumed range, and if the calculated failure rate is greater than or equal to the normally planned failure, the failure tendency determination device 100 determines in advance. It is determined that the failure tendency is out of the expected range. In other words, the failure tendency determination apparatus 100 calculates the actual failure rate of the maintenance management target device included in the operating system based on the history of the failure information. It can be detected with high accuracy.

以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。   Hereinafter, specific embodiments will be described in more detail with reference to the drawings. In addition, in each embodiment, the same code | symbol is attached | subjected to the same component and the description is abbreviate | omitted.

[第1の実施形態]
第1の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
[First Embodiment]
The first embodiment will be described in more detail with reference to the drawings.

図2は、第1の実施形態に係る障害傾向判定システムの構成の一例を示す図である。障害傾向判定システムは、複数の保守管理対象装置10と、障害傾向判定装置20と、からなる。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the failure tendency determination system according to the first embodiment. The failure tendency determination system includes a plurality of maintenance management target devices 10 and a failure tendency determination device 20.

複数の保守管理対象装置10は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC;Personal Computer)10a−1〜10a−100と、サーバ10b−1〜10b−100と、プリンタ10c−1〜10c−100と、からなる。なお、以降の説明において、パーソナルコンピュータ10a−1〜10a−100を区別する特段の理由がない場合には、単に「パーソナルコンピュータ10a」と表記する。サーバ10b−1〜10b−100及びプリンタ10c−1〜10c−100に関しても同様に、適宜「サーバ10b」、「プリンタ10c」と表記する。   The plurality of maintenance management target devices 10 include, for example, personal computers (PCs) 10a-1 to 10a-100, servers 10b-1 to 10b-100, and printers 10c-1 to 10c-100. . In the following description, when there is no particular reason to distinguish the personal computers 10a-1 to 10a-100, they are simply referred to as “personal computer 10a”. Similarly, the servers 10b-1 to 10b-100 and the printers 10c-1 to 10c-100 are also referred to as “server 10b” and “printer 10c” as appropriate.

複数の保守管理対象装置10及び障害傾向判定装置20は、ネットワークを介して相互に接続されている。障害傾向判定装置20は、保守管理対象装置10に障害が発生した場合に、保守管理対象装置の障害傾向が通常想定される範囲内であるか、想定される範囲を超えるのか、を判定する装置である。   The plurality of maintenance management target devices 10 and the failure tendency determination device 20 are connected to each other via a network. The failure tendency determination device 20 is a device that determines whether a failure tendency of a maintenance management target device is within a normally assumed range or exceeds an assumed range when a failure occurs in the maintenance management target device 10. It is.

想定される範囲内の障害傾向とは、当該装置が故障すると想定される確率と同程度又はそれ以下の確率で、保守管理対象装置10に障害が発生している状況を示す。想定される範囲を超える障害傾向とは、当該装置が故障すると想定される確率以上の確率で、保守管理対象装置10に障害が発生している状況を示す。   The failure tendency within the assumed range indicates a situation in which a failure has occurred in the maintenance target device 10 with a probability that is the same as or less than the probability that the device is expected to fail. The failure tendency exceeding the assumed range indicates a situation in which a failure has occurred in the maintenance target device 10 with a probability that is greater than or equal to the probability that the device is expected to fail.

以降の説明において、想定される範囲内の障害傾向を「通常障害傾向」、想定される範囲を超える障害傾向を「異常障害傾向」とそれぞれ表記する。例えば、図2に示すパーソナルコンピュータ10aと同種装置のパーソナルコンピュータが1000時間で故障する確率が5%であると予め判明している場合を考える。この場合、障害傾向判定システムにて運用されているパーソナルコンピュータ10aの稼働時間1000時間における故障率が4%であれば、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向は「通常障害傾向」となる。一方、現在運用中のパーソナルコンピュータ10aの稼働時間1000時間における故障率が10%であれば、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向は「異常障害傾向」となる。   In the following description, a failure tendency within an assumed range is indicated as “normal failure tendency”, and a failure tendency exceeding the assumed range is indicated as “abnormal failure tendency”. For example, consider a case in which it is known in advance that the probability that a personal computer of the same type as the personal computer 10a shown in FIG. In this case, if the failure rate in the operation time of 1000 hours of the personal computer 10a operated in the failure tendency determination system is 4%, the failure tendency of the personal computer 10a is “normal failure tendency”. On the other hand, if the failure rate at the operating time 1000 hours of the personal computer 10a currently in operation is 10%, the failure tendency of the personal computer 10a is “abnormal failure tendency”.

保守管理対象装置10は、自装置に障害が発生した場合には、その内容を障害傾向判定装置20に通知する機能を有する。具体的には、各保守管理対象装置10には故障診断アプリケーションがインストールされており、自装置に障害が生じた場合には、当該故障診断アプリケーションが故障の詳細を障害傾向判定装置20に通知する。   The maintenance management target device 10 has a function of notifying the failure tendency determination device 20 of the contents when a failure occurs in the own device. Specifically, a failure diagnosis application is installed in each maintenance management target device 10, and when a failure occurs in the own device, the failure diagnosis application notifies the failure tendency determination device 20 of the details of the failure. .

保守管理対象装置10の動作を監視する装置(図示せず)等が、保守管理対象装置10の障害発生を監視し、当該監視装置が、障害の詳細を障害傾向判定装置20に通知してもよい。即ち、保守管理対象装置10又はその監視装置は、定期的(予め指定された時刻等)又は障害発生時に、障害傾向判定装置20に障害の詳細情報を通知する。   Even if a device (not shown) that monitors the operation of the maintenance management target device 10 monitors the occurrence of a failure in the maintenance management target device 10, the monitoring device notifies the failure trend determination device 20 of the details of the failure. Good. That is, the maintenance management target device 10 or its monitoring device notifies the failure tendency determination device 20 of detailed information of the failure periodically (at a time specified in advance) or when a failure occurs.

保守管理対象装置10の保守管理を担当するオペレータ等は、保守管理対象装置10に生じた障害の詳細情報を、キーボードやマウス等の操作デバイスを用いて障害傾向判定装置20に入力する。オペレータは、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の外部記憶装置を利用して、装置の障害に関する情報を障害傾向判定装置20に入力してもよい。   An operator or the like who is in charge of maintenance management of the maintenance management target device 10 inputs detailed information on a failure that has occurred in the maintenance management target device 10 to the failure tendency determination device 20 using an operation device such as a keyboard or a mouse. The operator may input information related to the failure of the device to the failure tendency determination device 20 using an external storage device such as a USB (Universal Serial Bus) memory.

障害傾向判定装置20は、これらの情報に基づき、保守管理対象装置10の障害傾向を判定する。なお、障害傾向判定装置20は、外部から障害の詳細情報が入力された際、又は、システム管理者やオペレータ等から保守管理対象装置10の障害傾向の出力を求められた際に障害傾向を算出し、外部に出力する。   The failure tendency determination device 20 determines the failure tendency of the maintenance management target device 10 based on these pieces of information. The failure tendency determination device 20 calculates a failure tendency when detailed failure information is input from the outside, or when a failure tendency output of the maintenance management target device 10 is requested by a system administrator, an operator, or the like. And output to the outside.

図3は、障害傾向判定装置20の内部構成の一例を示す図である。図3を参照すると、障害傾向判定装置20は、入力部21と、障害傾向判定部22と、出力部23と、障害時情報データベース(DB;Data Base)24と、障害発生部位データベース25と、障害内容データベース26と、対象装置データベース27と、故障率特性データベース28と、を含んで構成される。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of the failure tendency determination apparatus 20. Referring to FIG. 3, the failure tendency determination device 20 includes an input unit 21, a failure tendency determination unit 22, an output unit 23, a failure time information database (DB; Data Base) 24, a failure occurrence site database 25, A failure content database 26, a target device database 27, and a failure rate characteristic database 28 are included.

入力部21は、保守管理対象装置10が通知する情報及びオペレータが入力する情報を入力する手段である。以降の説明において、保守管理対象装置10に障害が発生した場合に、当該装置等が、障害傾向判定装置20に自動的に通知する情報を自動送付情報と表記する。また、オペレータが障害傾向判定装置20に手動入力する情報を、障害復旧作業情報と表記する。さらに、障害復旧作業情報及び自動送付情報を総称して、障害情報と表記する。   The input unit 21 is means for inputting information notified by the maintenance management target device 10 and information input by the operator. In the following description, information that is automatically notified to the failure tendency determination device 20 when a failure occurs in the maintenance management target device 10 is referred to as automatic sending information. Information manually input by the operator to the failure tendency determination apparatus 20 is denoted as failure recovery work information. Further, the failure recovery work information and the automatic sending information are collectively referred to as failure information.

障害情報には、(1)障害装置識別情報、(2)障害発生時情報、(3)障害発生部位情報、(4)障害内容情報、が含まれる。   The failure information includes (1) failed device identification information, (2) failure occurrence information, (3) failure occurrence site information, and (4) failure content information.

障害装置識別情報は、障害が発生した保守管理対象装置10を特定し、識別するための情報である。例えば、装置のシリアルナンバー(シリアルNO)を障害装置識別情報とする。または、装置に紐付けられる保守契約番号等を障害装置識別情報としてもよい。あるいは、装置の名称や装置の型番等を障害装置識別情報としてもよい。   The fault device identification information is information for identifying and identifying the maintenance management target device 10 in which the fault has occurred. For example, the serial number (serial NO) of the device is used as faulty device identification information. Alternatively, a maintenance contract number associated with the device may be used as the failure device identification information. Alternatively, the device name, the device model number, and the like may be used as the failure device identification information.

保守管理対象装置10等にインストールされた故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも1つを内部のハードディスク等から取得し、障害情報に含めて障害傾向判定装置20に通知する。また、オペレータが障害復旧作業情報を障害傾向判定装置20に入力する際、マウス等のデバイスを用いて予め定められた名称の中(リスト化された名称の中)から故障した装置の名称や型番を選択するといった方式を採用してもよい。   The failure diagnosis application installed in the maintenance management target device 10 or the like acquires at least one of these pieces of information from the internal hard disk or the like, and notifies the failure tendency determination device 20 of the information by including it in the failure information. In addition, when the operator inputs failure recovery work information to the failure tendency determination device 20, the name or model number of the device that has failed from among the names that are predetermined using a device such as a mouse (among the names listed). You may employ | adopt the method of selecting.

さらに、装置の名称や型番等の詳細が不明である場合には、オペレータは、装置の種別(例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ等)を障害傾向判定装置20に入力してもよい。同じ装置の種別であれば、同様の障害傾向を示す場合があるためである。   Furthermore, when details such as the name and model number of the device are unknown, the operator may input the device type (eg, personal computer, server, etc.) to the failure tendency determination device 20. This is because the same type of device may exhibit a similar failure tendency.

このように、障害装置識別情報は、障害が発生した装置が特定できる情報であればよいし、どのような入力方法を採用してもよい。   As described above, the faulty device identification information may be any information that can identify the faulty device, and any input method may be adopted.

障害発生時情報は、保守管理対象装置10に障害が発生した時刻や稼働時間等の障害が発生した時間に関する情報である。例えば、障害発生年月日を障害発生時情報とする。詳細については後述するが、対象装置データベース27には、装置ごとに販売開始時期や出荷開始時期等を示す装置稼働日が登録されており、障害発生年月日と当該装置の稼働日から当該装置の稼働日数が算出できる。   The failure occurrence time information is information relating to the occurrence time of the failure such as the time when the failure occurred in the maintenance target apparatus 10 and the operation time. For example, the failure occurrence date is used as failure occurrence information. Although details will be described later, in the target device database 27, device operation dates indicating the sales start time, the shipping start time, etc. are registered for each device, and the device is determined from the date of failure and the operation date of the device. The number of working days can be calculated.

障害発生年月日だけでなく、年月又は年月日に時刻情報が付加されたものを障害発生時情報としてもよい。または、障害が発生した保守管理対象装置10の稼働期間を障害発生時情報としてもよい。具体的には、初期起動時(新品時、納品時)から障害が発生するまでの稼働期間を障害発生時情報としてもよい。稼働期間は日数、時間等の形式にて表現されるが、これらに限定されず、時間の長さを示す指標であればどのようなものでもよい。障害が発生した保守管理対象装置10における累積通電時間を、障害発生時情報としてもよい。保守管理対象装置10の累積通電時間として、保守管理対象装置10に電源が投入されている時間だけではなく、中央演算装置の稼働率累積値やハードディスクアクセス回数累積値等を指標として用いることができる。あるいは、保守管理対象装置10に障害が発生した時刻を障害発生時情報としてもよい。より具体的には、1日のうち、どの時間帯にて障害が発生したかを特定できる情報を障害発生時情報としてもよい。   Not only the date of failure occurrence but also the date or time and date information added thereto may be used as the failure occurrence time information. Alternatively, the operation period of the maintenance target apparatus 10 in which the failure has occurred may be used as the failure occurrence information. Specifically, the operation period from the time of initial start-up (when new or delivered) until a failure occurs may be used as the failure occurrence information. The operating period is expressed in the form of days, hours, etc., but is not limited to these, and any index may be used as long as it indicates the length of time. The accumulated energization time in the maintenance target apparatus 10 in which the failure has occurred may be used as the failure occurrence information. As the cumulative energization time of the maintenance management target device 10, not only the time when the power is supplied to the maintenance management target device 10, but also the operation rate cumulative value of the central processing unit, the hard disk access count cumulative value, and the like can be used as indices. . Alternatively, the time when a failure occurs in the maintenance management target device 10 may be used as the failure occurrence time information. More specifically, information that can specify in which time zone a failure has occurred in one day may be used as the failure occurrence information.

保守管理対象装置10等の故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも1つを算出し、障害情報に含めて障害傾向判定装置20に通知する。オペレータも同様に、上記の情報のうち少なくとも1つを障害傾向判定装置20に入力する。このように、障害発生時情報は、保守管理対象装置10に発生した障害に関係する時間の情報であって、障害と因果関係を有する情報であればよい。   The failure diagnosis application such as the maintenance management target device 10 calculates at least one of these pieces of information, and notifies the failure tendency determination device 20 of the information by including it in the failure information. Similarly, the operator inputs at least one of the above information to the failure tendency determination apparatus 20. As described above, the failure time information may be information on a time related to a failure that has occurred in the maintenance management target device 10 and may be information having a causal relationship with the failure.

障害発生部位情報は、保守管理対象装置10における障害発生原因となった部位を特定する情報である。例えば、部品名称、パッケージ名称、モジュール名称やユニット部品名等が障害発生部位情報として使用できる。保守管理対象装置10等の故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも1つを障害情報に含めて障害傾向判定装置20に通知する。   The fault occurrence part information is information for specifying a part that causes a fault occurrence in the maintenance management target device 10. For example, a part name, a package name, a module name, a unit part name, etc. can be used as the fault occurrence site information. The failure diagnosis application such as the maintenance management target device 10 includes at least one of these pieces of information in the failure information and notifies the failure tendency determination device 20.

あるいは、オペレータがリストから障害原因となった部品を選択し、障害発生部位情報として障害傾向判定装置20に入力してもよい。障害発生部位情報は、障害が発生した部位が特定できる情報であれば、どのようなものでもよい。   Alternatively, the operator may select a part causing the failure from the list and input it to the failure tendency determination apparatus 20 as failure occurrence site information. The fault occurrence site information may be any information as long as it is information that can identify the site where the fault has occurred.

障害内容情報は、保守管理対象装置10に発生した障害の具体的内容を示す情報である。例えば、「電源が入らない」や「画面が真っ暗である」といった情報が障害内容情報となる。障害内容情報は、障害内容が特定できる情報であれば、どのようなものでもよい。例えば、障害の種類を障害内容情報としてもよい。   The failure content information is information indicating the specific content of the failure that has occurred in the maintenance management target device 10. For example, information such as “the power cannot be turned on” or “the screen is completely dark” is the failure content information. The fault content information may be any information as long as the fault content can be specified. For example, the type of failure may be the failure content information.

保守管理対象装置10等の故障診断アプリケーションは、上記のような故障診断の結果得られた情報を、障害情報に含めて障害傾向判定装置20に通知する。あるいは、オペレータがリスト化された障害事例の中から選択し、障害内容情報を障害傾向判定装置20に入力してもよい。   The failure diagnosis application such as the maintenance management target device 10 includes the information obtained as a result of the failure diagnosis as described above in the failure information and notifies the failure tendency determination device 20. Alternatively, the operator may select from the listed failure cases and input the failure content information to the failure tendency determination device 20.

以上、具体的な例を挙げつつ、障害情報を説明したが、障害情報の内容を限定する趣旨ではない。また、障害情報は、上記(1)〜(4)を全て含む必要はなく、必要に応じて取捨選択される。   Although the failure information has been described with specific examples, the content of the failure information is not intended to be limited. Further, the failure information does not need to include all of the above (1) to (4), and is selected as necessary.

入力部21は、障害情報に含まれる情報を各種データベースに振り分けて登録する。入力部21は、障害情報に含まれる情報のうち、障害発生時情報を障害時情報データベース24に登録する。   The input unit 21 distributes and registers information included in the failure information in various databases. Of the information included in the failure information, the input unit 21 registers failure occurrence time information in the failure occurrence information database 24.

図4は、障害時情報データベース24に登録された情報の一例を示す図である。入力部21は、障害装置識別情報と障害発生時情報からなる1組(ペア)を1つのレコードとして障害時情報データベース24に登録する。例えば、図4を参照すると、パーソナルコンピュータ10a−11に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ10a−11のシリアルナンバー「A11」が登録され、障害発生時情報として障害発生年月日(2014年6月14日)と累積通電時間(800時間)が登録される(最上段のレコード)。また、パーソナルコンピュータ10a−13に障害が発生した場合、パーソナルコンピュータ10a−13に関する保守契約番号と障害発生時情報が2番目のレコードとして登録される。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information registered in the failure information database 24. The input unit 21 registers one set (pair) of fault device identification information and fault occurrence information as one record in the fault information database 24. For example, referring to FIG. 4, when a fault occurs in the personal computer 10a-11, the serial number “A11” of the personal computer 10a-11 is registered as faulty device identification information in the fault information, and a fault occurs as fault time information. The date (June 14, 2014) and the accumulated energization time (800 hours) are registered (top record). When a failure occurs in the personal computer 10a-13, the maintenance contract number and the failure occurrence information related to the personal computer 10a-13 are registered as the second record.

入力部21は、障害情報を取得するたびに、障害が発生した保守管理対象装置10の障害装置識別情報と障害発生時情報を対応付けて、障害時情報データベース24に登録する。   Whenever the failure information is acquired, the input unit 21 associates the failure device identification information of the maintenance management target device 10 in which the failure has occurred with the failure occurrence time information and registers them in the failure time information database 24.

入力部21は、障害情報に含まれる情報のうち、障害発生部位情報を障害発生部位データベース25に登録する。   The input unit 21 registers failure occurrence site information in the failure occurrence site database 25 among the information included in the failure information.

図5は、障害発生部位データベース25に登録された情報の一例を示す図である。例えば、図5を参照すると、パーソナルコンピュータ10a−11に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ10a−11のシリアルナンバー「A11」が登録され、障害発生部位情報として「ハードディスク」、「マザーボード」、「接続ケーブル」のそれぞれが登録される(最上段のレコード)。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information registered in the failure occurrence site database 25. For example, referring to FIG. 5, when a failure occurs in the personal computer 10 a-11, the serial number “A11” of the personal computer 10 a-11 is registered as the failure device identification information of the failure information, and “hard disk” is registered as the failure site information. "," Motherboard ", and" connection cable "are registered (top record).

入力部21は、障害情報に含まれる情報のうち、障害内容情報を障害内容データベース26に登録する。   The input unit 21 registers failure content information in the failure content database 26 among the information included in the failure information.

図6は、障害内容データベース26に登録された情報の一例を示す図である。例えば、図6を参照すると、パーソナルコンピュータ10a−11に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ10a−11のシリアルナンバー「A11」が登録され、障害内容情報として「起動不可」等が登録される(最上段のレコード)。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information registered in the failure content database 26. For example, referring to FIG. 6, when a failure occurs in the personal computer 10 a-11, the serial number “A11” of the personal computer 10 a-11 is registered as the failure device identification information of the failure information, and “cannot be started” as the failure content information. "Etc. are registered (the top record).

なお、図4〜図6における各図において、障害装置フィールドは理解の容易のため記載したものであり、実際のデータベースには必要のないフィールドである。   4 to 6, the faulty device field is described for ease of understanding, and is a field that is not necessary for an actual database.

このように、入力部21は、各種データベースに障害情報を登録し、各装置に生じた障害に関する履歴情報を蓄積していく。   In this way, the input unit 21 registers failure information in various databases and accumulates history information regarding failures that have occurred in each device.

次に、対象装置データベース27と故障率特性データベース28について説明する。   Next, the target device database 27 and the failure rate characteristic database 28 will be described.

図7は、対象装置データベース27に登録された情報の一例を示す図である。対象装置データベース27は、保守管理対象装置10に関する詳細を記憶するためのデータベースである。図7を参照すると、対象装置データベース27は、保守管理対象装置10ごとに、その稼働日(システムへの導入日)を記憶する。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of information registered in the target device database 27. The target device database 27 is a database for storing details regarding the maintenance management target device 10. Referring to FIG. 7, the target device database 27 stores the operation date (date of introduction to the system) for each maintenance management target device 10.

また、対象装置データベース27は、各保守管理対象装置10を識別するための情報を記憶する。具体的には、対象装置データベース27は、障害装置識別情報として説明した情報(例えば、シリアルナンバー等)と同種の情報を記憶する。詳細は後述するが、障害傾向判定部22は、対象装置データベース27を検索することで、障害が発生した保守管理対象装置10に関する詳細情報を取得することができる。より具体的には、障害装置識別情報として「シリアルナンバー」、「保守契約番号」、「装置名称」、「装置型番」のいずれが入力されたとしても、対象装置データベース27を参照することで、障害傾向判定部22は、当該障害装置識別情報により必要な保守管理対象装置10を一意に特定できる。障害装置識別情報により障害の発生した保守管理対象装置10が特定できれば、障害傾向判定部22は、当該装置の稼働日も知ることができる。   The target device database 27 stores information for identifying each maintenance management target device 10. Specifically, the target device database 27 stores information of the same type as the information described as the faulty device identification information (for example, a serial number). Although details will be described later, the failure tendency determination unit 22 can acquire detailed information about the maintenance management target device 10 in which the failure has occurred by searching the target device database 27. More specifically, even if any of “serial number”, “maintenance contract number”, “device name”, and “device model number” is input as faulty device identification information, by referring to the target device database 27, The failure tendency determination unit 22 can uniquely identify the necessary maintenance management target device 10 based on the failure device identification information. If the maintenance target device 10 in which the failure has occurred can be identified from the failed device identification information, the failure tendency determination unit 22 can also know the operating date of the device.

図8は、故障率特性データベース28に登録された情報の一例を示す図である。故障率特性データベース28は、保守管理対象装置10と同種装置及びその構成部位ごとに、故障率特性を記憶するためのデータベースである。図8を参照すると、パーソナルコンピュータ10a全体の故障率特性として、バスタブ曲線が登録されている。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of information registered in the failure rate characteristic database 28. The failure rate characteristic database 28 is a database for storing the failure rate characteristic for each of the same type devices as the maintenance management target device 10 and their constituent parts. Referring to FIG. 8, a bathtub curve is registered as a failure rate characteristic of the entire personal computer 10a.

保守管理対象装置10の故障率は、所謂バスタブ曲線にて表現できる場合が多い。バスタブ曲線は、故障率が高い初期故障期間、故障率が低いレベルに収束する偶発故障期間、再び故障率が上昇する摩耗故障期間からなる。つまり、保守管理対象装置10は、最初は初期故障による故障率が高く、寿命途中は故障率が減少し、寿命末期になると、装置を構成する部品等の寿命により、故障率が高くなるという性質を持つことが多い。最終的には、修理不能や修理費用が新品購入費用を上回り、保守管理対象装置10の寿命が到来する。   The failure rate of the maintenance management target device 10 can often be expressed by a so-called bathtub curve. The bathtub curve includes an initial failure period in which the failure rate is high, an accidental failure period in which the failure rate converges to a low level, and a wear failure period in which the failure rate increases again. In other words, the maintenance target device 10 has a high failure rate due to an initial failure at first, the failure rate decreases during the lifetime, and at the end of the lifetime, the failure rate increases due to the lifetime of the components constituting the device. Often have. Eventually, repair is impossible and repair costs exceed new product purchase costs, and the lifetime of the maintenance management target device 10 is reached.

バスタブ曲線を故障率特性に用いる場合には、上記3つの期間における故障率が数式により表現され、データベースに登録される。例えば、図9を参照すると、時間t0〜t1の期間が初期故障期間であり、当該期間の故障率を1次直線にて近似できる場合には、当該直線及び時間t1(初期故障期間と偶発故障期間の境界)が故障率特性データベース28に登録される(図8の最上位レコード参照)。同様に、偶発故障期間、摩耗故障期間及びこれらの期間における故障率が故障率特性データベース28に登録される。   When the bathtub curve is used for the failure rate characteristic, the failure rates in the three periods are expressed by mathematical expressions and registered in the database. For example, referring to FIG. 9, when the period of time t0 to t1 is an initial failure period, and the failure rate of the period can be approximated by a linear line, the straight line and time t1 (initial failure period and accidental failure) Period boundary) is registered in the failure rate characteristic database 28 (see the top record in FIG. 8). Similarly, the accidental failure period, the wear failure period, and the failure rate during these periods are registered in the failure rate characteristic database 28.

また、図8を参照すると、パーソナルコンピュータ10aを構成する部位の1つであるマザーボードの故障率特性として近似直線が、ハードディスクの故障率特性として近似2次曲線が、それぞれ登録されている。   Referring to FIG. 8, an approximate straight line is registered as a failure rate characteristic of a mother board that is one of the parts constituting the personal computer 10a, and an approximate quadratic curve is registered as a failure rate characteristic of a hard disk.

故障率特性データベース28に登録する故障率特性は、保守管理対象装置10又はその構成部位(部品)の予め定められた寿命を示すものであれば、どのようなものでもよい。保守管理対象装置10の寿命は、装置の製造メーカから得られる標準寿命でもよいし、平均寿命でもよい。また、保守管理対象装置10を構成する部位(部品)の寿命は、部品メーカ等から得られる標準寿命でもよいし、設計上の寿命でもよい。もしくは、保守管理対象装置10に使用されている部品のうち、最も寿命が短いものを基準として故障率特性を算出してもよい。   The failure rate characteristic registered in the failure rate characteristic database 28 may be any as long as it indicates a predetermined lifetime of the maintenance management target device 10 or its component part (part). The life of the maintenance management target device 10 may be a standard life obtained from the device manufacturer or an average life. Further, the life of the parts (parts) constituting the maintenance management target apparatus 10 may be a standard life obtained from a parts manufacturer or the like, or may be a design life. Alternatively, the failure rate characteristic may be calculated with reference to the component having the shortest lifetime among the components used in the maintenance management target apparatus 10.

あるいは、保守管理対象装置10や部品単体に対し、環境温度を上げた状態にて加速試験を行った結果から故障率特性を算出してもよい。例えば、複数の保守管理対象装置10に対して加速試験を行い、故障した時間をグラフ化する。その結果、時間と故障率との関係が直線にて近似できる場合(図10参照)には、故障率特性は近似直線により表現される。同様に、時間と故障率との関係が2次曲線にて近似できる場合(図11参照)には、故障率特性は2次曲線により表現される。   Alternatively, the failure rate characteristic may be calculated from the result of an acceleration test performed on the maintenance management target apparatus 10 or a single component with the environmental temperature raised. For example, an acceleration test is performed on a plurality of maintenance management target devices 10 and the failure time is graphed. As a result, when the relationship between time and failure rate can be approximated by a straight line (see FIG. 10), the failure rate characteristic is expressed by an approximate straight line. Similarly, when the relationship between time and failure rate can be approximated by a quadratic curve (see FIG. 11), the failure rate characteristic is expressed by a quadratic curve.

障害傾向判定部22は、入力部21による障害情報の入力を契機として、又は、外部からの指示を契機として、各種データベースに登録された障害情報の履歴に基づき、保守管理対象装置10の障害傾向が「通常障害傾向」であるのか「異常障害傾向」であるのか、を判定する手段である。   The failure tendency determination unit 22 is triggered by the input of failure information by the input unit 21 or triggered by an instruction from the outside, based on the history of failure information registered in various databases, and the failure tendency of the maintenance management target device 10 Is a means for determining whether or not “is a normal failure tendency” or “abnormal failure tendency”.

入力部21が障害情報をデータベースに追加すると、障害傾向判定部22は、当該追加された保守管理対象装置10の種別を対象装置データベース27にアクセスして特定する。例えば、入力部21が、図4の上から3番目のレコードを追加した場合を考える。この場合、識別情報として「PCA21」が格納されているので、障害傾向判定部22は、対象装置データベース27を検索することで、当該識別情報はパーソナルコンピュータ10aに対応するものと認識する。   When the input unit 21 adds the failure information to the database, the failure tendency determination unit 22 specifies the type of the added maintenance management target device 10 by accessing the target device database 27. For example, consider the case where the input unit 21 adds the third record from the top in FIG. In this case, since “PCA21” is stored as the identification information, the failure tendency determination unit 22 searches the target device database 27 to recognize that the identification information corresponds to the personal computer 10a.

次に、障害傾向判定部22は、障害時情報データベース24において、パーソナルコンピュータ10aの識別情報を検索キーとして、パーソナルコンピュータ10aの障害情報を検索する。検索の結果、図4の1番目、2番目のレコードが抽出される。   Next, the failure tendency determination unit 22 searches the failure information database 24 for failure information of the personal computer 10a using the identification information of the personal computer 10a as a search key. As a result of the search, the first and second records in FIG. 4 are extracted.

次に、障害傾向判定部22は、抽出したレコードから障害発生時情報を取得する。例えば、障害傾向判定部22は、各レコードの累積通電時間を取得する。図4を参照すると、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10a−11の累積通電時間として、「800時間」を取得する。また、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10a−13の累積通電時間として、「900時間」を取得する。   Next, the failure tendency determination unit 22 acquires failure occurrence information from the extracted record. For example, the failure tendency determination unit 22 acquires the cumulative energization time of each record. Referring to FIG. 4, the failure tendency determination unit 22 acquires “800 hours” as the cumulative energization time of the personal computer 10a-11. Further, the failure tendency determination unit 22 acquires “900 hours” as the cumulative energization time of the personal computer 10a-13.

障害傾向判定部22は、取得した障害発生時情報から、パーソナルコンピュータ10aが、パーソナルコンピュータ10a−21が故障したタイミングにて故障する確率を算出する。即ち、パーソナルコンピュータ10a−21が累積通電時間「1000時間」で故障しているので、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10aが累積通電時間「1000時間」までに故障する確率を算出する。   The failure tendency determination unit 22 calculates the probability that the personal computer 10a will fail at the timing when the personal computer 10a-21 fails, from the acquired failure occurrence information. That is, since the personal computer 10a-21 has failed at the cumulative energization time “1000 hours”, the failure tendency determination unit 22 calculates the probability that the personal computer 10a will fail by the cumulative energization time “1000 hours”.

上述の例では、パーソナルコンピュータ10a−21が「1000時間」の累積通電時間で故障、パーソナルコンピュータ10a−11が「800時間」の累積通電時間で故障、パーソナルコンピュータ10a−13が「900時間」の累積通電時間で故障、という状況であるので、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10aが累積通電時間「1000時間」までに故障する確率は3%(故障台数;3/稼働装置数;100×100)と算出する。   In the above example, the personal computer 10a-21 fails at the accumulated energization time of “1000 hours”, the personal computer 10a-11 fails at the accumulated energization time of “800 hours”, and the personal computer 10a-13 is “900 hours”. Since the failure is caused by the accumulated energization time, the failure tendency determination unit 22 has a 3% probability that the personal computer 10a will fail by the accumulated energization time “1000 hours” (the number of failures; 3 / the number of operating devices; 100 × 100).

次に、障害傾向判定部22は、故障率特性データベース28にアクセスし、パーソナルコンピュータ10aが累積通電時間「1000時間」で故障する確率を求める。障害傾向判定部22は、障害発生時情報から算出した故障率と、故障率特性データベース28から得られる故障率と、を比較する。   Next, the failure tendency determination unit 22 accesses the failure rate characteristic database 28 and obtains the probability that the personal computer 10a will fail in the accumulated energization time “1000 hours”. The failure tendency determination unit 22 compares the failure rate calculated from the failure occurrence time information with the failure rate obtained from the failure rate characteristic database 28.

障害傾向判定部22は、障害発生時情報から算出した故障率が故障率特性データベース28から得られる故障率よりも低い場合には、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向を「通常障害傾向」に設定する。例えば、故障率特性データベース28から計算される故障率が10%であれば、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向は「通常障害傾向」となる。   The failure tendency determination unit 22 sets the failure tendency of the personal computer 10a to “normal failure tendency” when the failure rate calculated from the failure occurrence time information is lower than the failure rate obtained from the failure rate characteristic database 28. For example, if the failure rate calculated from the failure rate characteristic database 28 is 10%, the failure tendency of the personal computer 10a is “normal failure tendency”.

障害傾向判定部22は、障害発生時情報から算出した故障率が故障率特性データベース28から得られる故障率以上の場合は、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向を「異常障害傾向」に設定する。例えば、故障率特性データベース28から計算される故障率が1%であれば、パーソナルコンピュータ10aの障害傾向は「異常障害傾向」となる。   The failure tendency determination unit 22 sets the failure tendency of the personal computer 10 a to “abnormal failure tendency” when the failure rate calculated from the failure occurrence time information is equal to or higher than the failure rate obtained from the failure rate characteristic database 28. For example, if the failure rate calculated from the failure rate characteristic database 28 is 1%, the failure tendency of the personal computer 10a is “abnormal failure tendency”.

このように、障害傾向判定部22は、保守管理対象装置10の時間に応じた障害発生率(時間情報と相関のある故障率)に関し、故障率が予め想定される故障率以上である場合には、当該装置の障害傾向を「異常障害傾向」と判定する。   As described above, the failure tendency determination unit 22 relates to a failure occurrence rate (failure rate correlated with time information) according to the time of the maintenance management target device 10 when the failure rate is equal to or higher than a presumed failure rate. Determines that the failure tendency of the device is “abnormal failure tendency”.

出力部23は、障害傾向判定部22による判定結果を、液晶パネル等の表示デバイスやパトランプ等に出力する。あるいは、出力部23は、障害傾向判定部22による判定結果を、予め登録された電子メールアドレスに向けて電子メールとして通知してもよいし、USBメモリ等の外部記憶装置に出力してもよい。   The output unit 23 outputs the determination result by the failure tendency determination unit 22 to a display device such as a liquid crystal panel, a patrol lamp, or the like. Alternatively, the output unit 23 may notify the determination result by the failure tendency determination unit 22 as an e-mail to a pre-registered e-mail address, or may output it to an external storage device such as a USB memory. .

<障害傾向判定装置20の動作>
図12は、障害傾向判定装置20の動作の一例を示すフローチャートである。
<Operation of Failure Trend Determination Device 20>
FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the operation of the failure tendency determination apparatus 20.

保守管理対象装置10に障害が発生すると障害情報が、障害傾向判定装置20に入力される。具体的には、保守管理対象装置10等にインストールされた故障診断アプリケーションは、自動送付情報を障害傾向判定装置20に通知する。あるいは、システムの復旧作業を担当するオペレータ(又は、オペレータからデータ入力を依頼された者)は、障害復旧作業情報を、障害傾向判定装置20に入力する。   When a failure occurs in the maintenance management target device 10, failure information is input to the failure tendency determination device 20. Specifically, the failure diagnosis application installed in the maintenance management target device 10 or the like notifies the failure tendency determination device 20 of automatic sending information. Alternatively, an operator in charge of system recovery work (or a person who has been requested to input data by the operator) inputs failure recovery work information to the failure tendency determination apparatus 20.

入力部21は、これらの障害情報を入力する(ステップS101)。   The input unit 21 inputs the failure information (step S101).

入力部21は、障害情報に含まれる情報を、各種データベースに登録する(ステップS102)。   The input unit 21 registers information included in the failure information in various databases (step S102).

例えば、障害情報の登録を契機として、障害傾向判定部22が起動される(ステップS103)。   For example, the failure tendency determination unit 22 is activated when failure information is registered (step S103).

障害傾向判定部22は、対象装置データベース27及び障害時情報データベース24にアクセスし、障害傾向の判定に必要な情報を取得する(ステップS104)。   The failure tendency determination unit 22 accesses the target device database 27 and the failure time information database 24, and acquires information necessary for determining the failure tendency (step S104).

障害傾向判定部22は、障害時情報データベース24等から取得した情報に基づき、障害が発生した保守管理対象装置10の故障率を算出する(ステップS105)。   The failure tendency determination unit 22 calculates the failure rate of the maintenance target apparatus 10 in which the failure has occurred based on the information acquired from the failure information database 24 or the like (step S105).

障害傾向判定部22は、故障率特性データベース28から、障害傾向の判定に必要となる閾値(通常予定される故障率)を取得する(ステップS106)。   The failure tendency determination unit 22 acquires a threshold value (normally planned failure rate) necessary for determining the failure tendency from the failure rate characteristic database 28 (step S106).

障害傾向判定部22は、ステップS105にて算出した故障率と、ステップS106にて取得した閾値と、を比較し、保守管理対象装置10の障害傾向を判定する(ステップS107)。   The failure tendency determination unit 22 compares the failure rate calculated in step S105 with the threshold acquired in step S106, and determines the failure tendency of the maintenance management target device 10 (step S107).

出力部23は、障害傾向判定部22による判定結果を表示デバイス等に出力する(ステップS108)。   The output unit 23 outputs the determination result by the failure tendency determination unit 22 to a display device or the like (step S108).

出力部23は、障害傾向判定部22による判定結果が「通常障害傾向」及び「異常障害傾向」のいずれの場合であっても、保守管理対象装置10のどの部位に障害が発生したのかを、障害発生部位データベース25にアクセスすることで取得し、外部に出力してもよい。あるいは、出力部23は、保守管理対象装置10にどのような障害が発生したのかを障害内容データベース26にアクセスすることで取得し、外部に出力してもよい。   The output unit 23 indicates in which part of the maintenance management target device 10 a failure has occurred, regardless of whether the determination result by the failure tendency determination unit 22 is “normal failure tendency” or “abnormal failure tendency”. It may be acquired by accessing the failure site database 25 and output to the outside. Alternatively, the output unit 23 may acquire what kind of failure has occurred in the maintenance management target device 10 by accessing the failure content database 26 and output it to the outside.

なお、障害傾向判定装置20は、障害傾向判定部22により算出された判定履歴を記憶し、当該判定履歴が外部から確認可能に構成されてもよい。   The failure tendency determination apparatus 20 may be configured to store the determination history calculated by the failure tendency determination unit 22 so that the determination history can be confirmed from the outside.

<変形例>
上記の第1の実施形態に係る説明は、例示であって種々の変形が考えられる。
<Modification>
The description according to the first embodiment is an exemplification, and various modifications can be considered.

障害傾向判定部22は、累積通電時間を用いて障害傾向を判定しているが、例えば、障害傾向判定部22は、障害時情報データベース24に格納された「稼働期間」を用いて障害傾向を判定してもよい。あるいは、障害傾向判定部22は、対象装置データベース27に登録された「稼働日」と障害時情報データベースの「障害発生年月日」から、保守管理対象装置10の稼働日数を算出し、障害傾向の判定に利用してもよい。この場合、障害傾向判定部22は、稼働日から障害発生年月日までの日数を計数して稼働日数として算出する。   The failure tendency determination unit 22 determines the failure tendency using the accumulated energization time. For example, the failure tendency determination unit 22 uses the “operation period” stored in the failure time information database 24 to indicate the failure tendency. You may judge. Alternatively, the failure tendency determination unit 22 calculates the number of working days of the maintenance management target device 10 from the “working date” registered in the target device database 27 and the “failure occurrence date” in the failure time information database, and the failure tendency. It may be used for the determination. In this case, the failure tendency determination unit 22 counts the number of days from the working day to the failure occurrence date, and calculates the number of working days.

障害傾向判定部22は、単純な経過時間、装置に電源供給されている時間、累積通電時間、稼働時間に関する累積指標値(例えば、中央演算装置の稼働率累積値やハードディスクアクセス回数累積値)等を基準として、保守管理対象装置10の障害傾向を判定してもよい。   The failure tendency determination unit 22 includes a simple elapsed time, a time during which power is supplied to the apparatus, a cumulative energization time, a cumulative index value related to the operating time (for example, a central processor operating rate cumulative value or a hard disk access count cumulative value), etc. The failure tendency of the maintenance management target device 10 may be determined based on the above.

また、障害傾向判定部22は、保守管理対象装置10全体の障害傾向の判定ではなく、装置を構成する部位ごとに障害傾向を判定してもよい。具体的には、障害傾向判定部22は、障害発生部位データベース25から障害の発生した部位(部品、モジュール等)に関する情報を取得する。例えば、図5を参照すると、パーソナルコンピュータ10a−21に生じた障害の原因は、ハードディスクにあることが理解される。そこで、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10aのハードディスク単位での障害傾向の判定を行う。   Further, the failure tendency determination unit 22 may determine the failure tendency for each part constituting the device, instead of determining the failure tendency of the entire maintenance management target device 10. Specifically, the failure tendency determination unit 22 acquires information on a site (part, module, etc.) where a failure has occurred from the failure site database 25. For example, referring to FIG. 5, it is understood that the cause of the failure that occurred in the personal computer 10a-21 is the hard disk. Therefore, the failure tendency determination unit 22 determines a failure tendency in units of hard disks of the personal computer 10a.

具体的には、障害発生部位データベース25にアクセスすることで、障害傾向判定部22は、パーソナルコンピュータ10a−11の障害の原因もハードディスクにあることを認識する。次に、障害傾向判定部22は、障害時情報データベース24にアクセスすることで、ハードディスクが要因となってパーソナルコンピュータ10aが故障した際の障害発生時情報を取得する。   Specifically, by accessing the failure occurrence site database 25, the failure tendency determination unit 22 recognizes that the cause of the failure of the personal computer 10a-11 is also in the hard disk. Next, the failure tendency determination unit 22 accesses the failure information database 24 to acquire failure occurrence information when the personal computer 10a has failed due to a hard disk.

図4の例では、パーソナルコンピュータ10a−11は累積通電時間「800時間」、パーソナルコンピュータ10a−21は累積通電時間「1000時間」でそれぞれ故障していることから、障害傾向判定部22は、累積通電時間「1000時間」におけるパーソナルコンピュータ10aのハードディスクの故障率を2%と算出する。次に、障害傾向判定部22は、算出した故障率と、故障率特性データベース28から得られるハードディスクの故障率(故障率特性から算出した故障率)を比較し、ハードディスクに関する障害傾向を判定する。   In the example of FIG. 4, the personal computer 10 a-11 has failed at the cumulative energization time “800 hours” and the personal computer 10 a-21 has failed at the cumulative energization time “1000 hours”. The failure rate of the hard disk of the personal computer 10a during the energization time “1000 hours” is calculated as 2%. Next, the failure tendency determination unit 22 compares the calculated failure rate with the failure rate of the hard disk obtained from the failure rate characteristic database 28 (failure rate calculated from the failure rate characteristic) to determine a failure tendency related to the hard disk.

また、障害傾向判定部22は、障害の原因ごとに(障害の内容ごとに)障害傾向を判定してもよい。この場合には、障害傾向判定部22は、部位ごとの障害傾向判定と同様に、障害内容データベース26から得られる情報と、障害時情報データベース24から得られる情報と、に基づいて障害傾向を判定する。さらに、障害傾向判定部22は、保守管理対象装置10を構成する部位の障害内容ごとに、障害傾向を判定しても良い。この場合には、障害傾向判定部22は、障害時情報データベース24、障害発生部位データベース25及び障害内容データベース26のそれぞれから得られる情報に基づいて、障害傾向を判定する。   Further, the failure tendency determination unit 22 may determine the failure tendency for each cause of the failure (for each content of the failure). In this case, the failure tendency determination unit 22 determines the failure tendency based on the information obtained from the failure content database 26 and the information obtained from the failure time information database 24 in the same manner as the failure tendency determination for each part. To do. Further, the failure tendency determination unit 22 may determine a failure tendency for each failure content of a part constituting the maintenance management target device 10. In this case, the failure tendency determination unit 22 determines a failure tendency based on information obtained from each of the failure time information database 24, the failure occurrence site database 25, and the failure content database 26.

保守管理対象装置10の故障率は、部品等の寿命等により、保守管理対象装置10の時間に関する情報(稼働期間、累積通電時間等)と相関があると考えられため、障害傾向判定部22は、障害発生時情報を用いて保守管理対象装置10の障害傾向を判定する。さらに、1日のなかで空調の効果や装置稼働負荷による室温変動が生じる時間帯が、保守管理対象装置10やその構成部位の故障に影響を与えることも考えられる。   The failure rate of the maintenance management target device 10 is considered to correlate with information related to the time of the maintenance management target device 10 (operation period, cumulative energization time, etc.) due to the lifetime of parts and the like. Then, the failure tendency of the maintenance management target device 10 is determined using the failure occurrence information. Furthermore, it is conceivable that the time zone in which the room temperature fluctuations due to the effect of air conditioning and the apparatus operating load during the day affect the failure of the maintenance management target apparatus 10 and its constituent parts.

また、装置を構成する部位の故障率に関しても、時間と故障との間には相関関係が存在すると考えられる。例えば、装置の構成部位(部品)のうち、コンデンサは電圧が印加されている時間に応じて劣化が進み、あるいは、2次電池容量は充放電の回数に応じて減少する。そのため、障害傾向判定部22は、障害装置識別情報、障害発生時情報及び障害発生部位情報から、保守管理対象装置10を構成する部位の障害傾向を判定してもよい。   Further, regarding the failure rate of the parts constituting the apparatus, it is considered that there is a correlation between time and failure. For example, among the constituent parts (components) of the apparatus, the capacitor is deteriorated according to the time during which the voltage is applied, or the secondary battery capacity is decreased according to the number of times of charging / discharging. Therefore, the failure tendency determination unit 22 may determine the failure tendency of a part constituting the maintenance management target device 10 from the failure device identification information, the failure occurrence time information, and the failure occurrence part information.

また、障害傾向判定部22は、障害装置識別情報、障害発生時情報、障害発生部位情報及び障害内容情報から、保守管理対象装置10の構成部位に生じた原因ごとに障害傾向を判定してもよい。   Further, the failure tendency determination unit 22 may determine the failure tendency for each cause that has occurred in the constituent parts of the maintenance management target device 10 from the failure device identification information, failure occurrence information, failure occurrence site information, and failure content information. Good.

第1の実施形態の入力部21は、障害復旧作業情報と自動送付情報を入力せずとも、いずれか一方を入力してもよい。   The input unit 21 of the first embodiment may input one of them without inputting the failure recovery work information and the automatic delivery information.

図3において、障害傾向判定装置の内部に各種データベースが含まれる構成を説明したが、図3に示すデータベースのうち全部又は一部が、外部のデータベースサーバに構築されていてもよい。   Although the configuration in which various databases are included in the failure tendency determination apparatus has been described with reference to FIG. 3, all or a part of the databases illustrated in FIG. 3 may be constructed in an external database server.

障害傾向判定装置20の入力部21、障害傾向判定部22及び出力部23等の各部が行う処理は、障害傾向判定装置20に搭載されたコンピュータに、そのハードウェアを用いて、上述した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現できる。つまり、障害傾向判定部22等が行う機能を何らかのハードウェア、及び/又は、ソフトウェアで実行する手段があればよい。   The processing performed by each unit such as the input unit 21, the failure tendency determination unit 22, and the output unit 23 of the failure tendency determination device 20 is performed by using the hardware installed in the computer installed in the failure tendency determination device 20. It is realizable with the computer program which executes. That is, it is sufficient if there is a means for executing the function performed by the failure tendency determination unit 22 or the like with some hardware and / or software.

さらに、コンピュータの記憶部に、上述したコンピュータプログラムをインストールすることにより、コンピュータを障害傾向判定装置として機能させることができる。さらにまた、上述したコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより障害傾向判定方法を実行することができる。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。   Further, by installing the above-described computer program in the storage unit of the computer, the computer can function as a failure tendency determination device. Furthermore, the failure tendency determination method can be executed by a computer by causing the computer program to be executed. The program can be downloaded through a network or updated using a storage medium storing the program.

以上のように、第1の実施形態に係る障害傾向判定装置20は、保守管理対象装置10及びその構成部位ごとに故障率特性を予め用意すると共に、システムを運用する中で蓄積される障害の詳細(障害情報の履歴)から保守管理対象装置10等の現時点における故障率を算出する。障害傾向判定装置20は、算出した故障率と、想定される故障率(予め用意した故障率)を比較することで、装置の障害傾向を判定する。そのため、保守管理対象装置10の障害傾向が異常である場合でも、システム管理者やオペレータは、その事実を迅速に把握できる。その結果、不要な対策の実施や対策が必要な装置の見落としが抑制される。   As described above, the failure tendency determination device 20 according to the first embodiment prepares failure rate characteristics for each maintenance management target device 10 and its constituent parts in advance, and stores failures that are accumulated while operating the system. The failure rate at the present time of the maintenance management target device 10 or the like is calculated from the details (failure information history). The failure tendency determination device 20 determines the failure tendency of the device by comparing the calculated failure rate with an assumed failure rate (a failure rate prepared in advance). Therefore, even when the failure tendency of the maintenance management target apparatus 10 is abnormal, the system administrator and the operator can quickly grasp the fact. As a result, the implementation of unnecessary measures and the oversight of devices that require measures are suppressed.

[第2の実施形態]
続いて、第2の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment will be described in detail with reference to the drawings.

第1の実施形態に係る障害傾向判定装置20は、各種データベースに蓄積された保守管理対象装置10の障害履歴に基づいて、現時点での保守管理対象装置10の障害傾向を判定する。第2の実施形態に係る障害傾向判定装置20aは、保守管理対象装置10の障害履歴から推定された情報に基づいて、将来の保守管理対象装置10の障害傾向を判定する。なお、障害傾向判定装置20と障害傾向判定装置20aの基本的構成に相違点はないので、障害傾向判定装置20aに関する図3に相当する説明を省略する。   The failure tendency determination apparatus 20 according to the first embodiment determines the failure tendency of the maintenance management target device 10 at the current time based on the failure history of the maintenance management target device 10 accumulated in various databases. The failure tendency determination device 20a according to the second embodiment determines a failure tendency of the maintenance management target device 10 in the future based on information estimated from the failure history of the maintenance management target device 10. In addition, since there is no difference in the basic structure of the failure tendency determination apparatus 20 and the failure tendency determination apparatus 20a, the description corresponding to FIG. 3 regarding the failure tendency determination apparatus 20a is omitted.

第2の実施形態に係る障害傾向判定装置20aは、オペレータ等から、保守管理対象装置10の障害傾向予測を行う時間を入力する。障害傾向判定装置20aは、当該入力時間に基づき、パーソナルコンピュータ10aに関し、例えば、現時点から1年後の障害傾向を判定する。   The failure tendency determination device 20a according to the second embodiment inputs a time for performing failure trend prediction of the maintenance management target device 10 from an operator or the like. The failure tendency determination apparatus 20a determines, for example, the failure tendency after one year from the present time regarding the personal computer 10a based on the input time.

具体的には、第2の実施形態に係る障害傾向判定部22aは、各種データベースに蓄積された履歴情報から予想される故障率特性を算出し、当該算出された故障率特性により指定された時点での故障率を推定する。障害傾向判定部22aは、障害時情報データベースにアクセスし、障害傾向を推定したい保守管理対象装置10に関するデータを取得する。障害傾向判定部22aは、取得したデータに対して最小自乗法を適用するなどして、保守管理対象装置10の故障率特性を推定する。   Specifically, the failure tendency determination unit 22a according to the second embodiment calculates an expected failure rate characteristic from the history information accumulated in various databases, and is designated by the calculated failure rate characteristic. Estimate the failure rate at. The failure tendency determination unit 22a accesses the failure information database and acquires data related to the maintenance management target apparatus 10 for which the failure tendency is to be estimated. The failure tendency determination unit 22a estimates a failure rate characteristic of the maintenance management target device 10 by applying a least square method to the acquired data.

例えば、サーバ10bに関する累積通電時間−故障率の関係をグラフ化すると図13の黒丸が得られるものとする。障害傾向判定部22aは、サーバ10bに関する障害履歴から、サーバ10bの故障率特性を示す近似直線201を算出する。障害傾向判定部22aは、近似直線201から推定した故障率と、故障率特性データベース28から得られる故障率と、を比較することで、将来(図13の累積通電時間t3)のサーバ10bに関する障害傾向を判定する。   For example, when the cumulative energization time-failure rate relationship for the server 10b is graphed, the black circle in FIG. 13 is obtained. The failure tendency determination unit 22a calculates an approximate straight line 201 indicating the failure rate characteristic of the server 10b from the failure history related to the server 10b. The failure tendency determination unit 22a compares the failure rate estimated from the approximate straight line 201 with the failure rate obtained from the failure rate characteristic database 28, so that the failure related to the server 10b in the future (cumulative energization time t3 in FIG. 13). Determine the trend.

保守管理対象装置10の故障率特性が2次以上の曲線にて表現できる場合もある。この場合、障害傾向判定部22aは、所定時間ごとの2次曲線の値と当該時点での故障率との差分における2乗の総和が、最小となるように2次曲線の計数を算出する。つまり、障害傾向判定部22aは、2次以上の曲線にて保守管理対象装置10の故障率特性を算出してもよい。但し、3次以上の曲線を用いて保守管理対象装置10の故障率特性を表現することは、推定部分の値の変化が大きくなり、適切ではないことがある。   In some cases, the failure rate characteristic of the maintenance management target device 10 can be expressed by a quadratic or higher curve. In this case, the failure tendency determination unit 22a calculates the count of the quadratic curve so that the sum of the squares of the difference between the value of the quadratic curve for each predetermined time and the failure rate at the time point becomes the minimum. That is, the failure tendency determination unit 22a may calculate the failure rate characteristic of the maintenance management target device 10 using a second-order or higher curve. However, it may not be appropriate to express the failure rate characteristic of the maintenance management target device 10 using a cubic or higher-order curve because a change in the value of the estimated portion becomes large.

なお、第1の実施形態と同様に、保守管理対象装置10自身だけではなく、その構成部位、故障内容ごとに故障率特性を算出し、これらの故障率を外挿してもよい。   As in the first embodiment, not only the maintenance management target device 10 itself, but also failure rate characteristics may be calculated for each component and failure content, and these failure rates may be extrapolated.

以上のように、第2の実施形態に係る障害傾向判定装置20aは、保守管理対象装置10に関する障害履歴から算出した故障率特性を用いて、将来の障害傾向を判定する。そのため、障害傾向判定装置20aは、保守管理対象装置10に関する障害傾向をより精度良く判定できる。   As described above, the failure tendency determination apparatus 20a according to the second embodiment determines a future failure tendency using the failure rate characteristics calculated from the failure history related to the maintenance management target device 10. Therefore, the failure tendency determination device 20a can determine the failure tendency related to the maintenance management target device 10 with higher accuracy.

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。   A part or all of the above embodiments can be described as in the following supplementary notes, but is not limited thereto.

[付記1]
保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、
を備える障害傾向判定装置。
[付記2]
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第1故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第2故障率を取得し、
前記第1及び第2故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記1の障害傾向判定装置。
[付記3]
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を識別する障害装置識別情報と、前記保守管理対象装置に発生した障害の時間に関する障害発生時情報と、が少なくとも含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生時情報のペアを第1のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害装置識別情報及び前記障害発生時情報に基づいて、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記2の障害傾向判定装置。
[付記4]
前記判定部は、前記第1のデータベースに登録され、且つ、前記障害発生時情報が所定条件を満たす前記保守管理対象装置の数と、予め定められている前記保守管理対象装置の稼働数と、から前記第1故障率を算出する、付記3の障害傾向判定装置。
[付記5]
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を構成する部位であって、障害の原因となった部位に関する障害発生部位情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生部位情報のペアを第2のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害発生部位情報に基づいて、前記保守管理対象装置を構成する部位の障害傾向を判定する、付記3又は4の障害傾向判定装置。
[付記6]
前記障害情報には、前記保守管理対象装置の障害の原因に関する障害内容情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害内容情報のペアを第3のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した原因の障害傾向を判定する、付記5の障害傾向判定装置。
[付記7]
前記判定部は、前記障害発生時情報、前記障害発生部位情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置の構成部位に生じた原因に関する障害傾向を判定する、付記6の障害傾向判定装置。
[付記8]
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、前記保守管理対象装置の故障率特性を算出し、
前記算出された保守管理対象装置の故障率特性から、前記保守管理対象装置に関する将来の第3故障率を推測し、
前記第3故障率と前記第2故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記2乃至7のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
[付記9]
前記判定部は、前記保守管理対象装置の同種装置における故障率特性として、バスタブ曲線、近似直線及び近似2次曲線のうちいずれか1つを用いる、付記1乃至8のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
[付記10]
前記判定部による障害傾向判定結果を、表示デバイス、外部記憶装置、予め登録されたメールアドレスのいずれかに出力する出力部をさらに備える、付記1乃至9のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
[付記11]
前記入力部は、
前記保守管理対象装置若しくは前記保守管理対象装置の監視装置が自動的に生成する情報、又は、オペレータが入力する情報を、前記障害情報として入力する、付記1乃至10のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
[付記12]
保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、
を含む障害傾向判定方法。
[付記13]
保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、
を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
なお、付記12の形態及び付記13の形態は、付記1の形態と同様に、付記2の形態〜付記11の形態に展開することが可能である。
[Appendix 1]
An input unit for inputting failure information of the maintenance target device;
A determination unit that determines, based on a history of the failure information, whether a failure tendency that has occurred in the maintenance target device is a failure tendency within a presumed range or a failure tendency outside a presumed range;
A failure tendency determination device comprising:
[Appendix 2]
The determination unit
Based on the failure information history, calculate a first failure rate of the maintenance target device at a predetermined time,
From the failure rate characteristics of the same type of device as the maintenance management target device, obtain a second failure rate of the same type of device at the predetermined time,
The failure tendency determination device according to appendix 1, wherein the failure tendency of the maintenance management target device is determined by comparing the first and second failure rates.
[Appendix 3]
The failure information includes at least failure device identification information for identifying the maintenance management target device, and failure occurrence time information relating to a failure time that has occurred in the maintenance management target device,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault occurrence information in the first database every time the fault information is input,
The failure tendency determination device according to appendix 2, wherein the determination unit determines a failure tendency of the maintenance target device based on the failure device identification information and the failure occurrence time information.
[Appendix 4]
The determination unit is registered in the first database and the failure occurrence time information satisfies a predetermined number of maintenance management target devices; a predetermined number of maintenance management target device operations; The failure tendency determination device according to appendix 3, wherein the first failure rate is calculated from:
[Appendix 5]
The failure information further includes failure occurrence site information relating to a site that constitutes the maintenance management target device and that caused the failure,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault occurrence site information in a second database every time the fault information is input,
The failure tendency determination apparatus according to appendix 3 or 4, wherein the determination unit determines a failure tendency of a part constituting the maintenance management target apparatus based on the failure occurrence time information and the failure occurrence part information.
[Appendix 6]
The failure information further includes failure content information regarding the cause of the failure of the maintenance target device,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault content information in a third database every time the fault information is input,
The failure tendency determination device according to appendix 5, wherein the determination unit determines a failure tendency of a cause that has occurred in the maintenance management target device based on the failure occurrence information and the failure content information.
[Appendix 7]
The determination unit according to appendix 6, wherein the determination unit determines a failure tendency related to a cause that has occurred in a component part of the maintenance target device based on the failure occurrence information, the failure occurrence part information, and the failure content information apparatus.
[Appendix 8]
The determination unit
Based on the history of the failure information, calculate the failure rate characteristics of the maintenance target device,
From the calculated failure rate characteristic of the maintenance management target device, a future third failure rate related to the maintenance management target device is estimated,
The failure tendency determination device according to any one of appendices 2 to 7, wherein a failure tendency of the maintenance target device is determined by comparing the third failure rate and the second failure rate.
[Appendix 9]
The failure according to any one of appendices 1 to 8, wherein the determination unit uses any one of a bathtub curve, an approximate straight line, and an approximate quadratic curve as a failure rate characteristic in the same type device of the maintenance management target device. Trend judgment device.
[Appendix 10]
The failure tendency determination apparatus according to any one of appendices 1 to 9, further comprising an output unit that outputs a failure tendency determination result by the determination unit to any of a display device, an external storage device, and a pre-registered mail address. .
[Appendix 11]
The input unit is
The failure according to any one of appendices 1 to 10, wherein information that is automatically generated by the maintenance management target device or a monitoring device of the maintenance management target device or information that an operator inputs is input as the failure information. Trend judgment device.
[Appendix 12]
A step of inputting failure information of the maintenance target device;
Determining whether a tendency of a failure that has occurred in the maintenance target device is a failure trend within a presumed range or a failure trend outside a presumed range based on the history of the failure information;
Disability trend judgment method including
[Appendix 13]
A process of inputting failure information of the maintenance target device;
A process of determining whether a tendency of a failure that has occurred in the maintenance target device is a failure tendency within a presumed range or a failure tendency outside a presumed range based on the history of the failure information;
For causing a computer that controls the failure tendency determination apparatus to execute
In addition, the form of Supplementary Note 12 and the form of Supplementary Note 13 can be developed into the form of Supplementary Note 2 to the form of Supplementary Note 11, similarly to the form of Supplementary Note 1.

なお、引用した上記の特許文献の開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示(請求の範囲を含む)の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素(各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む)の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。   The disclosure of the cited patent document is incorporated herein by reference. Within the scope of the entire disclosure (including claims) of the present invention, the embodiments and examples can be changed and adjusted based on the basic technical concept. In addition, various combinations or selections of various disclosed elements (including each element in each claim, each element in each embodiment or example, each element in each drawing, etc.) within the scope of the entire disclosure of the present invention. Is possible. That is, the present invention of course includes various variations and modifications that could be made by those skilled in the art according to the entire disclosure including the claims and the technical idea. In particular, with respect to the numerical ranges described in this document, any numerical value or small range included in the range should be construed as being specifically described even if there is no specific description.

10 保守管理対象装置
10a、10a−1〜10a−100 パーソナルコンピュータ
10b、10b−1〜10b−100 サーバ
10c、10c−1〜10c−100 プリンタ
20、20a、100 障害傾向判定装置
21、101 入力部
22、22a 障害傾向判定部
23 出力部
24 障害時情報データベース(DB)
25 障害発生部位データベース(DB)
26 障害内容データベース(DB)
27 対象装置データベース(DB)
28 故障率特性データベース(DB)
102 判定部
201 近似直線
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Maintenance management object apparatus 10a, 10a-1-10a-100 Personal computer 10b, 10b-1-10b-100 Server 10c, 10c-1-10c-100 Printer 20, 20a, 100 Failure tendency judgment apparatus 21, 101 Input part 22, 22a Failure tendency determination unit 23 Output unit 24 Failure information database (DB)
25 Failure occurrence site database (DB)
26 Obstacle Content Database (DB)
27 Target device database (DB)
28 Failure rate characteristic database (DB)
102 Determination unit 201 Approximate straight line

Claims (10)

保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、
を備える障害傾向判定装置。
An input unit for inputting failure information of the maintenance target device;
A determination unit that determines, based on a history of the failure information, whether a failure tendency that has occurred in the maintenance target device is a failure tendency within a presumed range or a failure tendency outside a presumed range;
A failure tendency determination device comprising:
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第1故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第2故障率を取得し、
前記第1及び第2故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、請求項1の障害傾向判定装置。
The determination unit
Based on the failure information history, calculate a first failure rate of the maintenance target device at a predetermined time,
From the failure rate characteristics of the same type of device as the maintenance management target device, obtain a second failure rate of the same type of device at the predetermined time,
The failure tendency determination device according to claim 1, wherein the failure tendency of the maintenance management target device is determined by comparing the first and second failure rates.
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を識別する障害装置識別情報と、前記保守管理対象装置に発生した障害の時間に関する障害発生時情報と、が少なくとも含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生時情報のペアを第1のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害装置識別情報及び前記障害発生時情報に基づいて、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、請求項2の障害傾向判定装置。
The failure information includes at least failure device identification information for identifying the maintenance management target device, and failure occurrence time information relating to a failure time that has occurred in the maintenance management target device,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault occurrence information in the first database every time the fault information is input,
The failure tendency determination device according to claim 2, wherein the determination unit determines a failure tendency of the maintenance target device based on the failure device identification information and the failure occurrence time information.
前記判定部は、前記第1のデータベースに登録され、且つ、前記障害発生時情報が所定条件を満たす前記保守管理対象装置の数と、予め定められている前記保守管理対象装置の稼働数と、から前記第1故障率を算出する、請求項3の障害傾向判定装置。   The determination unit is registered in the first database and the failure occurrence time information satisfies a predetermined number of maintenance management target devices; a predetermined number of maintenance management target device operations; The failure tendency determination device according to claim 3, wherein the first failure rate is calculated from 前記障害情報には、前記保守管理対象装置を構成する部位であって、障害の原因となった部位に関する障害発生部位情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生部位情報のペアを第2のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害発生部位情報に基づいて、前記保守管理対象装置を構成する部位の障害傾向を判定する、請求項3又は4の障害傾向判定装置。
The failure information further includes failure occurrence site information relating to a site that constitutes the maintenance management target device and that caused the failure,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault occurrence site information in a second database every time the fault information is input,
The failure determination device according to claim 3 or 4, wherein the determination unit determines a failure tendency of a part constituting the maintenance management target device based on the failure occurrence time information and the failure occurrence part information.
前記障害情報には、前記保守管理対象装置の障害の原因に関する障害内容情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害内容情報のペアを第3のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した原因の障害傾向を判定する、請求項5の障害傾向判定装置。
The failure information further includes failure content information regarding the cause of the failure of the maintenance target device,
The input unit registers the pair of the faulty device identification information and the fault content information in a third database every time the fault information is input,
The failure tendency determination device according to claim 5, wherein the determination unit determines a failure tendency of a cause that has occurred in the maintenance management target device based on the failure occurrence information and the failure content information.
前記判定部は、前記障害発生時情報、前記障害発生部位情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置の構成部位に生じた原因に関する障害傾向を判定する、請求項6の障害傾向判定装置。   The failure tendency according to claim 6, wherein the determination unit determines a failure tendency related to a cause that has occurred in a component part of the maintenance management target device based on the failure occurrence information, the failure occurrence part information, and the failure content information. Judgment device. 前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、前記保守管理対象装置の故障率特性を算出し、
前記算出された保守管理対象装置の故障率特性から、前記保守管理対象装置に関する将来の第3故障率を推測し、
前記第3故障率と前記第2故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、請求項2乃至7のいずれか一項に記載の障害傾向判定装置。
The determination unit
Based on the history of the failure information, calculate the failure rate characteristics of the maintenance target device,
From the calculated failure rate characteristic of the maintenance management target device, a future third failure rate related to the maintenance management target device is estimated,
The failure tendency determination device according to any one of claims 2 to 7, wherein a failure tendency of the maintenance target device is determined by comparing the third failure rate and the second failure rate.
保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、
を含む障害傾向判定方法。
A step of inputting failure information of the maintenance target device;
Determining whether a tendency of a failure that has occurred in the maintenance target device is a failure trend within a presumed range or a failure trend outside a presumed range based on the history of the failure information;
Disability trend judgment method including
保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、
を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
A process of inputting failure information of the maintenance target device;
A process of determining whether a tendency of a failure that has occurred in the maintenance target device is a failure tendency within a presumed range or a failure tendency outside a presumed range based on the history of the failure information;
For causing a computer that controls the failure tendency determination apparatus to execute
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