JP2020129275A - 情報処理装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】情報処理装置において、ｅＭＭＣ（ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｍｕｌｔｉ Ｍｅｄｉａ Ｃａｒｄ）やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等におけるメモリの故障を予測する精度を向上する情報処理装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１は、書き換え回数等のメモリの使用度合いとメモリの不良ブロック数とに基づいて、メモリの故障予測を行う予測部を有し、実際の不良ブロック数がメモリの使用度合いに応じて重み付けされるメモリの予想不良ブロック数を越えていると故障警告を出す。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、方法、およびプログラムに関する。

従来、メモリの寿命の予測が行われている。例えば、特許文献１では、メモリコントローラ搭載型の不揮発性メモリデバイスにおいて、セルの書き換えの回数の進行度合いに応じた適切なタイミングでデータのリフレッシュ処理を実行することが開示されている。

しかしながら、特許文献１では、書き換えの回数のみに基づいて、リフレッシュ処理を実行するタイミングを決定している。つまり、何らかの要因によって起こりうるメモリの故障を考慮していない。

そこで、本発明の一実施形態では、メモリの故障を予測する精度を向上することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態は、メモリの使用度合いと前記メモリの不良ブロック数とに基づいて、前記メモリの故障予測を行う、予測部を有し、前記メモリの不良ブロック数は前記メモリの使用度合いに応じて重み付けされる。

本発明の一実施形態によれば、メモリの故障を予測する精度を向上することができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る書き換え回数と不良ブロック数との関係を示す図である。 本発明の一実施形態に係る書き換え回数と不良ブロック数との関係を示す図である。 本発明の一実施形態に係る故障予測テーブルの一例である。 本発明の一実施形態に係るメモリの故障を予測する処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るメモリの故障を予測する頻度を決定する処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るメモリの寿命を算出する処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るメモリの寿命を算出する処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。

＜情報処理装置１のハードウェア構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成図である。

情報処理装置１は、操作部１００および本体部２００を備える。本体部２００は、情報処理装置１に求められる中核的な機能を実現する構成を有する。操作部１００は、オペレータからの操作入力を本体部２００に伝達したり、本体部２００から出力される情報を画像として表示したりすることができる。

＜＜本体部＞＞
本体部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０３、および接続インタフェース（interface：ＩＦ）２０４を有する。ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３、および接続ＩＦ２０４は、バスによって相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１は、所定のプログラムに基づいて本体部２００全体を制御する。ＣＰＵ２０１が実行するプログラムは、例えばＨＤＤ２０３などに予め格納されている。ＣＰＵ２０１は、当該プログラムをＨＤＤ２０３からＲＡＭ２０２にロードし、ＲＡＭ２０２にロードされたプログラムを実行することによって、情報処理装置１に求められる各種の機能を実現する。

ＲＡＭ２０２は、一時的にデータを記憶することができる揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ２０２は、ワークエリアやデータのバッファとして使用され得る。

ＨＤＤ２０３は、データやプログラムを不揮発に記憶することができる記憶装置である。

接続ＩＦ２０４は、操作部１００と通信を行うためのインタフェース装置である。

＜＜操作部＞＞
操作部１００は、本体部２００に対する操作入力を受け付けたり、本体部２００の状態を表示したりする、入出力装置としての機能を提供する。

さらに、操作部１００は、高度化する顧客要求に対応するために、本体部２００のシステムとは独立したシステムを有する。操作部１００は、本体部２００とは独立した不揮発性の記憶装置としてｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）１０３を有し、ｅＭＭＣ１０３に、高速に処理する必要のあるデータ（重要な設定値など）を保持しておくことができる。この構成により、操作部１００は、サードベンダーによって作成されたアプリケーションプログラムを含む種々のプログラムを実行するなどによって、入出力装置としての機能のほかに、種々の高度な機能を提供することが可能となっている。

より詳しくは、操作部１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ｅＭＭＣ１０３、接続インタフェース（ＩＦ）１０４、入力装置１０５、および表示装置１０６を有する。ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ｅＭＭＣ１０３、接続ＩＦ１０４、入力装置１０５、および表示装置１０６は、バスによって相互に接続されている。

即ち、操作部１００は、演算装置（ＣＰＵ１０１）および記憶装置（ＲＡＭ１０２、ｅＭＭＣ１０３）を備えており、通常のコンピュータと同等の構成を備えている。

ＣＰＵ１０１は、所定のプログラムに基づいて操作部１００の機能を実現する。ＣＰＵ１０１が実行するプログラムは、例えばｅＭＭＣ１０３に予め格納されている。ＣＰＵ１０１は、当該プログラムをｅＭＭＣ１０３からＲＡＭ１０２にロードし、ＲＡＭ１０２にロードされたプログラムを実行することによって、各種の機能を実現する。

ＲＡＭ１０２は、一時的にデータを記憶することができる揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ１０２は、ワークエリアやデータのバッファとして使用され得る。

ｅＭＭＣ１０３は、記憶素子としてＮＡＮＤ型のフラッシュメモリを内蔵した記憶装置である。これによって、ｅＭＭＣ１０３は、プログラムやデータなどを不揮発に記憶することができる。

なお、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムは、オペレーティングシステムプログラムを含んでいてもよい。これにより、操作部１００は、本体部２００とは独立したシステムとして動作することができる。

接続ＩＦ１０４は、本体部２００と通信を行うためのインタフェース装置である。

入力装置１０５は、例えば表示装置１０６の表示画面を覆うタッチパネルである。オペレータは、入力装置１０５を操作することによって、操作部１００に対する操作入力や本体部２００に対する操作入力を入力することができる。入力装置１０５に入力された操作入力は、ＣＰＵ１０１に送られて処理される。

表示装置１０６は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）またはＯＥＬＤ（Organic Electroluminescent Display）等であり、ＣＰＵ１０１によって生成された画像フレームを表示出力することができる。

前述したように、ｅＭＭＣ１０３には、各種の重要なデータが格納され得る。しかしながら、ｅＭＭＣ１０３は、記憶素子としてＮＡＮＤ型のフラッシュメモリが用いられているため、書き換え回数の点で、ハードウェア的な上限が存在する。書き換え回数がその上限を超えると、ｅＭＭＣ１０３に格納されたデータが破壊されてしまう可能性がある。

なお、情報処理装置１は、通信機能を備えた装置であれば、画像形成装置に限られない。情報処理装置１は、例えば、ＰＪ（Projector：プロジェクタ）、ＩＷＢ（Interactive White Board：相互通信が可能な電子式の黒板機能を有する白板）、デジタルサイネージ等の出力装置、ＨＵＤ（Head Up Display）装置、産業機械、撮像装置、集音装置、医療機器、ネットワーク家電、自動車（Connected Car）、ノートＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ゲーム機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、デジタルカメラ、ウェアラブルＰＣまたはデスクトップＰＣ等であってもよい。

以下、情報処理装置１のｅＭＭＣ１０３のメモリ故障予測（第１の実施形態）とＨＤＤ２０３のメモリ故障予測（第２の実施形態）を一例として説明するが、本発明は、任意のメモリに適用することができる。

＜第１の実施形態＞
＜情報処理装置１の機能ブロック＞
図２は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置１の機能ブロック図である。操作部１００は、予測部１１１、画面表示部１１４を含む。また、操作部１００のｅＭＭＣ１０３は、カウント情報記憶部１１２、コントローラ機能部１１３を含む。以下、それぞれについて説明する。

＜＜書き換え回数の取得＞＞
予測部１１１は、ｅＭＭＣ１０３の書き換え回数を取得する。ｅＭＭＣ１０３の書き換え回数は、カウント情報記憶部１１２または情報処理装置１内の他のメモリ（例えば、ＨＤＤ２０３）に記憶される。

具体的に、書き換え回数の取得方法について説明する。例えば、ｅＭＭＣ１０３では、ｅＭＭＣ１０３自身に内蔵されるコントローラ（コントローラ機能部１１３）の自己診断機能によって書き換え回数が測定され、記録されている。予測部１１１は、ｅＭＭＣ１０３に所定のコマンドを送信することによって、ｅＭＭＣ１０３から書き換え回数を取得することができる。なお、予測部１１１が取得する書き換え回数は、前回取得したタイミングからの差分であってもよいし、初期状態（例えばｅＭＭＣ１０３の出荷直後の状態）からの累積的な値であってもよい。

なお、書き換え回数の取得方法はこれに限定されない。予測部１１１は、ｅＭＭＣ１０３に送られた書き込みコマンドの数やｅＭＭＣ１０３に送られたデータの量などを測定し、測定によって得られたこれらの情報に基づいて書き換え回数を演算してもよい。あるいは、予測部１１１は、書き換え回数に対応する任意の情報（例えば、ｅＭＭＣ１０３に送られた書き込みコマンドの数やｅＭＭＣ１０３に送られたデータの量など）を書き換え回数とみなしてもよい。

＜＜不良ブロック数の取得＞＞
予測部１１１は、ｅＭＭＣ１０３の不良ブロックの数を取得する。ｅＭＭＣ１０３の不良ブロック数は、カウント情報記憶部１１２または情報処理装置１内の他のメモリ（例えば、ＨＤＤ２０３）に記憶される。

具体的に、不良ブロック数の取得方法について説明する。例えば、ｅＭＭＣ１０３では、ｅＭＭＣ１０３自身に内蔵されるコントローラ（コントローラ機能部１１３）の自己診断機能によって不良ブロック数が測定され、記録されている。予測部１１１は、ｅＭＭＣ１０３に所定のコマンドを送信することによって、ｅＭＭＣ１０３から不良ブロック数を取得することができる。なお、予測部１１１が取得する不良ブロック数は、前回取得したタイミングからの差分であってもよいし、初期状態（例えばｅＭＭＣ１０３の出荷直後の状態）からの累積的な値であってもよい。

なお、不良ブロック数は、メモリに対する書き込みまたは読み込み時に測定されてもよいし、あるいは、所定の時間間隔で測定されてもよい。具体的には、メモリに対する書き込みまたは読み込みが失敗した場合に不良ブロック数が測定されてもよいし、あるいは、所定の時間間隔で行われるメモリの診断で不良ブロック数が測定されてもよい。

ここで、書き換え回数と不良ブロック数との関係について説明する。図３および図４は、本発明の一実施形態に係る書き換え回数と不良ブロック数との関係を示す図である。

図３のように、書き換え回数が少ない時に不良ブロック数が多い場合には、デバイス不良が疑われるので、故障警告を出す。一方、図４のように、書き換え回数の増加とともに不良ブロック数が増加することは通常の利用で発生しうることなので、故障警告を出さない。つまり、書き換え回数が少ない時は不良ブロック数の比重を大きくし、書き換え回数が多い時は不良ブロック数の比重を小さくして故障予測を行う。

また、図３のように、不良ブロック数が急激に増加する（増加率が高い）場合には、故障警告を出す。一方、図４のように、不良ブロック数が緩やかに増加する（増加率が低い）場合には、故障警告を出さない。

＜＜故障予測＞＞
予測部１１１は、書き換え回数および不良ブロック数に基づいて、メモリの故障を予測する。以下、不良ブロック数に基づく例と、不良ブロック数の増加率に基づく例を説明する。

不良ブロック数に基づく例１を説明する。予測部１１１は、下記の（式１）により予想不良ブロック数を算出する。なお、書き換え回数に乗算される係数１は、書き換え回数に応じて重み付けされる、可変の値である。予測部１１１は、実際の不良ブロック数が予想不良ブロック数を越えていると、故障警告を出す。

予想不良ブロック数＝実際の書き換え回数×係数１・・・（式１）

なお、予測部１１１は、下記の（式２）により予想書き換え回数を算出して、実際の書き換え回数が予想書き換え回数を越えていないと、故障警告を出す構成とすることもできる。なお、不良ブロック数に乗算される係数２は、不良ブロック数に応じて重み付けされる、可変の値である。

予想書き換え回数＝実際の不良ブロック数×係数２・・・（式２）

不良ブロック数に基づく例２を説明する。予測部１１１は、図５のような故障予測テーブルを作成する。故障予測テーブルは、書き換え回数と、不良ブロック数と、の対応関係を示す（なお、書き換え回数と、不良ブロック数と、の対応関係を示していればテーブル形式でなくてもよい）。予測部１１１は、故障予測テーブル内の書き換え回数のときに、実際の不良ブロック数が、故障予測テーブル内の不良ブロック数を越えていると、故障警告を出す。このように、例２では、予測部１１１は、故障予測テーブル内の書き換え回数（図５の例であれば、１００回、２００回、・・・、６００回）のときにのみ、不良ブロック数を取得して故障予測を行う。

不良ブロック数の増加率に基づく例を説明する。予測部１１１は、所定の時間間隔で、不良ブロック数の増加率を算出する。例えば、予測部１１１は、前回の不良ブロック数と最新の不良ブロック数との差に基づいて、不良ブロック数の増加率を算出する。予測部１１１は、不良ブロック数の増加率が閾値以上であると、故障警告を出す。

さらに、予測部１１１は、書き換え回数に応じて、不良ブロック数の増加率または閾値に重み付けをすることができる。

具体的には、書き換え回数が少ないにもかかわらず、不良ブロック数の増加率が大きい場合には、初期不良などの要因によってメモリに致命的な異常が発生している可能性がある。この場合、早急にメモリ交換を行う必要があるため、増加率を大きくするように重み付けを行うか、閾値を小さくするように重み付けを行う。

一方、書き換え回数が多い時に不良ブロックの増加率が大きい場合には、経年劣化などの要因によってメモリに異常が発生していると判断することができる（メモリの使用回数が多くなるほど不良ブロック数の増加率も大きくなることがあるからである）。この場合、早急にメモリ交換を行う必要性は低いため、増加率を小さくするように重み付けを行うか、閾値を大きくするように重み付けを行う。

なお、重み付けをするための係数は、その都度算出してもよいし、事前に書き換え回数と重み付け係数との対応関係を記憶させておいてもよい。

＜＜メモリ故障予測の頻度＞＞
予測部１１１は、所定の頻度で、メモリ故障予測を行うことができる。例えば、情報処理装置１の稼働時間（初回の起動からの経過時間）が短い場合、または、書き換え回数が少ない場合には、メモリ故障が発生する確率は低いため、低頻度でメモリ故障予測を行う。一方、情報処理装置１の稼働時間が長い場合、または、書き換え回数が多い場合には、メモリ故障が発生する確率が高いため、高頻度でメモリ故障予測を行う。このように、メモリ故障が発生する確率に応じてメモリ故障予測の頻度を変化させることができる。そのため、メモリ故障予測の頻度を抑えることができ、情報処理装置１の処理性能に対する影響を抑えることができる。

＜処理の詳細＞
次に、第１の実施形態に係る情報処理システム１の処理の詳細について説明する。図６は、本発明の第１の実施形態に係るメモリの故障を予測する処理のフローチャートである。

ステップ６０１（Ｓ６０１）において、予測部１１１は、メモリの書き換え回数をｅＭＭＣ１０３から取得する。

ステップ６０２（Ｓ６０２）において、予測部１１１は、メモリの不良ブロック数をｅＭＭＣ１０３から取得する。なお、Ｓ６０１とＳ６０２とは順序が逆であってもよい。

ステップ６０３（Ｓ６０３）において、予測部１１１は、Ｓ６０１で取得した書き換え回数、および、Ｓ６０２で取得した不良ブロック数に基づいて、メモリの故障を予測する。

ステップ６０４（Ｓ６０４）において、予測部１１１は、Ｓ６０３で故障警告を出すと判断した場合、画面表示部１１４に警告画面（例えば、早急にメモリ交換を行う必要がある旨を通知する画面）を表示させる。あるいは、予測部１１１は、情報処理装置１を修理するサービスマンへ通知（例えば、修理受付を行うサーバへ通知）する。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態を説明する。なお、＜第１の実施形態＞と異なる点を主に説明する。

＜情報処理装置１の機能ブロック＞
図７は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置１の機能ブロック図である。本体部２００は、予測部２１１を含む。また、本体部２００のＨＤＤ２０３は、カウント情報記憶部２１２を含む。以下、それぞれについて説明する。

＜＜ＳＭＡＲＴ情報の取得＞＞
予測部２１１は、ＨＤＤ２０３のＳＭＡＲＴ（Self‐Monitoring, Analysis and Reporting Technology）情報を取得する。ＨＤＤ２０３のＳＭＡＲＴ情報は、カウント情報記憶部２１２または情報処理装置１内の他のメモリ（例えば、ｅＭＭＣ１０３）に記憶される。

ここで、ＳＭＡＲＴ情報について説明する。予測部２１１は、ＳＭＡＲＴ情報を取得することによって、ＨＤＤ２０３の不良ブロック（不良セクタ）数、ＨＤＤ２０３の電源ＯＮ／ＯＦＦ回数、ＨＤＤ２０３の稼働時間などの情報を取得することができる。

＜＜故障予測＞＞
予測部２１１は、ＳＭＡＲＴ情報に基づいて、メモリの故障を予測する。例えば、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）が少ない時に不良ブロック数が多い場合には、デバイス不良が疑われるので、故障警告を出す。一方、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）の増加とともに不良ブロック数が増加することは通常の利用で発生しうることなので、故障警告を出さない。つまり、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）が少ない時は不良ブロック数の比重を大きくし、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）が多い時は不良ブロック数の比重を小さくして故障予測を行う。

＜＜メモリ故障予測の頻度＞＞
予測部２１１は、ＳＭＡＲＴ情報に基づいた頻度で、メモリ故障予測を行うことができる。例えば、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）が少ない場合には、メモリ故障が発生する確率は低いため、低頻度でメモリ故障予測を行う。一方、稼働時間（または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）が多い場合には、メモリ故障が発生する確率が高いため、高頻度でメモリ故障予測を行う。図８を参照しながら、メモリ故障予測の頻度の決定の一例を説明する。なお、図８は一例に過ぎず、ＳＭＡＲＴ情報と頻度との関係はこれに限定されない。

図８は、本発明の一実施形態に係るメモリの故障を予測する頻度を決定する処理のフローチャートである。

ステップ８０１（Ｓ８０１）において、予測部２１１は、ＨＤＤ２０３の稼働時間が４年以上であるか否かを判断する。４年以上である場合はステップ８０２へ、４年未満である場合はステップ８０６へ進む。

ステップ８０６（Ｓ８０６）において、予測部２１１は、前回のＳＭＡＲＴ情報取得から１週間経っているか否かを判断する。１週間経っている場合はステップ８０３へ進み、１週間経っていない場合は処理を終了する。

ステップ８０２（Ｓ８０２）において、予測部２１１は、前回のＳＭＡＲＴ情報取得から１日経っているか否かを判断する。１日経っている場合はステップ８０３へ、１日経っていない場合は処理を終了する。

ステップ８０３（Ｓ８０３）において、予測部２１１は、ＳＭＡＲＴ情報をＨＤＤ２０３から取得する。

ステップ８０４（Ｓ８０４）において、予測部２１１は、Ｓ８０３で取得したＳＭＡＲＴ情報を（例えば、ＮＶＲＡＭに）記憶する。

ステップ８０５（Ｓ８０５）において、予測部２１１は、メモリ故障予測を行う。

＜処理の詳細＞
次に、第２の実施形態に係る情報処理システム１の処理の詳細について説明する。第２の実施形態では、予測部２１１は、図６のＳ６０１およびＳ６０２の代わりに、ＳＭＡＲＴ情報をＨＤＤ２０３から取得する。その後、故障の予測および警告画面の表示は、図６のＳ６０３およびＳ６０４と同様であるので説明を省略する。

＜＜メモリ寿命診断＞＞
上記の＜第１の実施形態＞および＜第２の実施形態＞において、予測部１１１および予測部２１１は、メモリの寿命を診断することもできる。図９および図１０を参照しながら、ＨＤＤ２０３の寿命診断の一例を説明する。なお、ＨＤＤ２０３の製品寿命が予め記憶されているものとする。

図９のステップ９０１（Ｓ９０１）において、予測部２１１は、前回のメモリ寿命診断時にＳＭＡＲＴ情報から取得した稼働時間と、今回のメモリ寿命診断でＳＭＡＲＴ情報から取得した稼働時間と、前回メモリ寿命診断を行った日時（前回タイムスタンプ）と、今回メモリ寿命診断を行う日時（今回タイムスタンプ）と、製品寿命と、に基づいて（例えば、式（３）を用いて）、ＨＤＤ２０３の残りの寿命を算出する。

残りのメモリ寿命＝（今回稼働時間−前回稼働時間）／（今回タイムスタンプ−前回タイムスタンプ）＊（製品寿命−今回タイムスタンプ）・・・式（３）

ステップ９０２（Ｓ９０２）において、予測部２１１は、残りのメモリ寿命が所定の値（例えば、１か月）以下であるか否かを判断する。所定の値以下である場合はステップ９０３へ進み、所定の値より大きい場合は処理を終了する。

ステップ９０３（Ｓ９０３）において、予測部２１１は、画面表示部１１４に警告画面（例えば、早急にメモリ交換を行う必要がある旨を通知する画面）を表示させる。あるいは、予測部２１１は、情報処理装置１を修理するサービスマンへ通知（例えば、修理受付を行うサーバへ通知）する。

図１０のステップ１００１（Ｓ１００１）において、予測部２１１は、前回のメモリ寿命診断時にＳＭＡＲＴ情報から取得した電源ＯＮ／ＯＦＦ回数と、今回のメモリ寿命診断でＳＭＡＲＴ情報から取得した電源ＯＮ／ＯＦＦ回数と、前回メモリ寿命診断を行った日時（前回タイムスタンプ）と、今回メモリ寿命診断を行う日時（今回タイムスタンプ）と、製品寿命（ＨＤＤ２０３の電源ＯＮ／ＯＦＦ回数の上限）と、に基づいて（例えば、式（４）を用いて）、ＨＤＤ２０３の残りの寿命を算出する。

残りのメモリ寿命＝（今回電源ＯＮ／ＯＦＦ回数−前回電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）／（今回タイムスタンプ−前回タイムスタンプ）＊（製品寿命−今回電源ＯＮ／ＯＦＦ回数）・・・式（４）

ステップ１００２（Ｓ１００２）において、予測部２１１は、残りのメモリ寿命が所定の値以下であるか否かを判断する。所定の値以下である場合はステップ１００３へ進み、所定の値より大きい場合は処理を終了する。

ステップ１００３（Ｓ１００３）において、予測部２１１は、画面表示部１１４に警告画面（例えば、早急にメモリ交換を行う必要がある旨を通知する画面）を表示させる。あるいは、予測部２１１は、情報処理装置１を修理するサービスマンへ通知（例えば、修理受付を行うサーバへ通知）する。

なお、図９および図１０はＨＤＤ２０３の例であるが、ｅＭＭＣ１０３についても同様である。ｅＭＭＣ１０３の場合、予測部１１１は、前回のメモリ寿命診断時の書き換え回数と、今回のメモリ寿命診断時の書き換え回数と、前記メモリ寿命診断を行った日時と、今回メモリ寿命診断を行う日時と、製品寿命と、に基づいて、ｅＭＭＣ１０３の残りの寿命を算出する。

このように、本発明では、メモリの不良ブロック数と、メモリの使用度合い（例えば、第１の実施形態の書き換え回数、第２の実施形態の稼働時間や電源ＯＮ／ＯＦＦ回数など）とに基づいて、メモリの故障予測を行うことができる。

上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１ 情報処理装置
１００ 操作部
１０３ ｅＭＭＣ
１１１ 予測部
１１２ カウント情報記憶部
１１３ コントローラ機能部
１１４ 画面表示部
２００ 本体部
２０３ ＨＤＤ
２１１ 予測部
２１２ カウント情報記憶部

特開２０１６−２０６９８１号公報

Claims (10)

1. メモリの使用度合いと前記メモリの不良ブロック数とに基づいて、前記メモリの故障を予測する、予測部を有し、
   前記メモリの不良ブロック数は前記メモリの使用度合いに応じて重み付けされる、情報処理装置。
2. 前記メモリの使用度合いは、前記メモリの書き換え回数であり、
   前記予測部は、前記メモリの不良ブロック数が、前記メモリの書き換え回数と前記メモリの書き換え回数に応じた重み付け係数とに基づいて算出した予想不良ブロック数を越えていると、前記メモリが故障していると判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記メモリの使用度合いは、前記メモリの書き換え回数であり、
   前記情報処理装置は、メモリの書き換え回数と不良ブロック数との対応関係をさらに有し、
   前記予測部は、前記メモリの不良ブロック数が、前記対応関係において前記メモリの書き換え回数に対応する不良ブロック数を越えていると、前記メモリが故障していると判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記メモリの使用度合いは、前記メモリの書き換え回数であり、
   前記予測部は、前記メモリの不良ブロック数の増加率が閾値以上であると前記メモリが故障していると判断し、前記増加率または前記閾値は前記メモリの書き換え回数に応じて重み付けされる、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記メモリの使用度合いは、前記メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数であり、
   前記予測部は、前記メモリの不良ブロック数が、前記メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数と前記メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数に応じた重み付け係数とに基づいて算出した予想不良ブロック数を越えていると、前記メモリが故障していると判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記メモリの使用度合いは、前記メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数であり、
   前記情報処理装置は、メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数と不良ブロック数との対応関係をさらに有し、
   前記予測部は、前記メモリの不良ブロック数が、前記対応関係において前記メモリの稼働時間または電源ＯＮ／ＯＦＦ回数に対応する不良ブロック数を越えていると、前記メモリが故障していると判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記予測部は、前記メモリの使用度合いに基づいて、前記メモリの故障を予測する頻度を決定する、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記予測部は、所定の期間における前記メモリの使用度合いの変化と、前記メモリの製品寿命とに基づいて、前記メモリの残りの寿命を予測する、請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する方法であって、
   メモリの使用度合いと前記メモリの不良ブロック数とに基づいて、前記メモリの故障を予測するステップを含み、前記メモリの不良ブロック数は前記メモリの使用度合いに応じて重み付けされる、方法。
10. コンピュータを
    メモリの使用度合いと前記メモリの不良ブロック数とに基づいて、前記メモリの故障を予測する、予測部として機能させ、
    前記メモリの不良ブロック数は前記メモリの使用度合いに応じて重み付けされる、プログラム。

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