JP2985505B2 - 品質情報収集診断システム及びその方法 - Google Patents

品質情報収集診断システム及びその方法

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JP2985505B2 JP13219692A JP13219692A JP2985505B2 JP 2985505 B2 JP2985505 B2 JP 2985505B2 JP 13219692 A JP13219692 A JP 13219692A JP 13219692 A JP13219692 A JP 13219692A JP 2985505 B2 JP2985505 B2 JP 2985505B2
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    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing
    • G06F11/2257—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing using expert systems

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、機器の故障現象から因
果関係を探索したり、顧客における製品の品質に関する
情報を収集し蓄積したりするシステム及びその方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来の、機器の故障診断について、例え
ば特開平2-161567では画面に故障の因果関係を表した樹
木を表示し、対話型操作により原因の方向に向かって対
象事象を適宜移動させながら診断を行っているが、診断
の対象となる機器から情報を得る手段とその情報の診断
方法を実施する場所または装置に伝える手段について考
慮されていない。また、樹木を探索する上で判断基準の
一つとなる因果関係の強さを表す確率に関する概念がな
く、その確率と樹木の形状を診断結果によって更新する
手段についても考慮されていない。以上の理由により、
従来の技術では機器の故障診断を行う上で実用性に欠け
る面があった。
【０００３】また、顧客における製品の品質に関する情
報の収集・解析について、例えば特開昭60-176547号で
はバーコードによる製品の故障情報の入力方法が提案さ
れているが、データの蓄積・管理方法および検索・解析
方法については明らかにしていない。また、故障情報に
ついても「不良内容」としているだけで実現性に乏し
い。
【０００４】
【０００５】
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】品質情報の解析方法に
ついては、品質データの蓄積・管理方法及び検索方法に
ついて配慮されておらず、システムとしてのコストパフ
ォーマンスおよびシステムの拡張性を含めた運用可能性
の点で問題があった。
【０００７】本発明の目的は、システムとしてのコスト
パフォーマンスおよびシステムの拡張性を含めた運用可
能性を向上させたシステム及びその方法を提供するもの
である。
【０００８】本発明は、上記目的を達成するために、品
質情報収集診断システムを、製品の故障に関する情報を
送信する端末装置と、この端末装置から送信された故障
に関する情報を受信する受信手段と、この受信手段で受
信した故障に関する情報を蓄積する蓄積手段と、この蓄
積手段に蓄積された故障に関する情報を用いて故障の現
象もしくは故障原因の発生頻度もしくは発生確率を算出
する算出手段と、この算出手段で算出した結果を送信す
る送信手段とを備えた品質情報収集装置と、端末装置か
ら送信された故障に関する情報を受信する受信手段と、
この受信手段で受信した故障に関する情報に基いて製品
の故障個所を推定する推定手段と、この推定手段で推定
した製品の故障個所に関する情報を品質情報収集装置か
ら送信された推定した製品の故障個所に関する故障の発
生頻度もしくは発生確率の情報と共に出力する出力手段
を備えた故障診断装置とを備えて構成し、この故障診断
装置の出力手段からの出力を受けて、推定した製品の故
障個所に関する情報とこの推定した故障個所の故障の発
生頻度もしくは発生確率の情報とを端末装置の画面に表
示するようにした。また、本発明では、上記目的を達成
するために、品質情報収集診断方法を、製品の故障に関
する情報を端末から送信し、この端末から送信された故
障に関する情報を受信してこの受信した情報を蓄積手段
に蓄積し、この蓄積手段に蓄積された故障に関する情報
を用いて故障の現象もしくは故障原因の発生頻度もしく
は発生確率を算出し、端末から送信された故障に関する
情報を受けて製品の故障個所を推定し、この推定した製
品の故障個所に関する情報と推定した製品の故障個所に
関する故障の発生頻度もしくは発生確率の情報とを共に
出力し、 端末でこの出力を受けて製品の故障個所に関
する情報と推定した製品の故障個所に関する故障の発生
頻度もしくは発生確率の情報とを画面上に表示するよう
にした。
【０００９】
【００１０】特約店や営業所などに配置された端末から
製品に発生する故障の現象とその原因を記述した故障デ
ータが送信され、その送信されたデータを品質情報収集
装置が収集するとともに、受信したデータを用いて故障
の現象もしくは原因の発生頻度もしくは発生確率を算出
する。算出された故障の現象もしくは原因の発生頻度も
しくは発生確率は故障診断を行う故障診断装置に送ら
れ、その故障診断に用いる樹木のデータを更新するの
で、最新のデータに基づいた故障診断を行える。また、
広域に配置された特約店や営業所などの端末から故障デ
ータが送られてくるので、様々な現象を網羅した精度の
高い故障診断を実現することができる。
【００１１】
【００１２】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図１〜図４８によ
り説明する。
【００１３】図１に、本発明を実施した場合のシステム
の全体構成を示す。マーケティングにより企画された製
品を開発・設計した後、信頼性評価を行ってから量産体
制が確立される。製品は、完成後検査を経て出荷・販売
される。顧客において稼働し始めた製品が故障した場
合、サービス部門が連絡を受け修理を行う。その際、故
障診断機能により故障の原因を推定し処置を指示する。
故障の日付・現象・原因および処置等の実績は、ホスト
・コンピュータ・センタへ送りデータベース化する。こ
のデータベースを対象として、市場品質情報収集・解析
機能により、故障発生の傾向や不良の要因を分析する。
この結果を設計・製造・検査等の各部門へフィードバッ
クすることにより、新製品の開発・設計と現在生産中の
製造・検査に反映する。
【００１４】図２に、故障発生の際に原因を推定し、処
置を指示する機能の構成を示す。顧客が使用中の機器が
故障発生の際に、ハンドヘルド・コンピュータ５により
現地において故障の現象を入力した後診断を行い、その
結果として調整・修理などの手段を指示する。診断にお
いて原因究明の根拠となるデータや調整・修理などの方
法は、製品ごとにＩＣカードに格納しておき、対象とな
る製品にしたがってＩＣカードを選択し差し替えを行
う。故障の診断と修理の実績は１週間に一回の割合で、
現地を取り纏める機能をもつ支店レベルの拠点におい
て、ハンドヘルド・コンピュータ５からデータ収集・管
理ステーション４へアップロードする。データ収集・管
理ステーション４をもつ拠点は、ワークステーション２
と画像ファイリング・システムによって故障の診断と調
整・修理の指示を行うことを可能とし、ハンドヘルド・
コンピュータ５を持っていないサービスマンからの問い
合わせに答える。ここで述べた各拠点は、全国のセンタ
機能を担うホスト・コンピュータ・センタに接続されて
おり、故障の診断・修理の実績をアップロードするとと
もにこのアップロードされた情報を整理したものをダウ
ンロードする仕組になっている。
【００１５】図３に、図２に示したワークステーション
２と画像ファイリング・システム４を持つ拠点の詳細を
述べる。この図は、顧客において機器が故障してから、
その修理がなされるまでにシステムが指示・提供する情
報と、そのために内部に蓄積している情報等を示してい
る。まず、顧客から保守サービス部門へ電話により故障
発生の連絡が入る。保守サービス部門は、その電話の中
で、製品の名称・型式、故障の症状あるいは故障のタイ
ミング・条件といったことを聞き出す。保守サービス部
門では、顧客から聞き出した情報をワークステーション
に入力し、故障診断の手順を開始する。
【００１６】故障診断は、故障の因果関係を表した樹木
を探索することによって行われる。故障の因果関係を表
した樹木のことを、フォールト・ツリー（ＦＴ：Fault
Tree）と呼ぶ。また、フォールト・ツリーを用いた解析
手法のことをＦＴＡ（FaultTree Analysis）と呼ぶ。フ
ォールト・ツリーは、初期には機器の構造や特性といっ
た設計仕様に含まれる情報あるいは類似機種の顧客にお
ける故障情報によって構築し、診断とその効果確認を行
う毎にフォールト・ツリーを更新する。フォールト・ツ
リーの探索戦略については、後述する。診断の過程で、
関連したドキュメント、例えば過去の故障修理の事例・
回路図・仕様表などの画像情報を、任意に表示できる。
ドキュメント類は、予め画像ファイリング・システムに
登録・蓄積しておき、診断過程あるいは診断結果にワー
クステーションからアクセスし、関連した部分を表示・
印刷・ＦＡＸすることができる。診断結果は、故障の原
因となっている部位あるいは部品と処置方法および点検
・修理の手順を具体的に示したドキュメントとともに示
される。これに基づいて、修理とその効果確認が行われ
る。
【００１７】図４および図５では、図３に概略を示し
た、故障診断の手順と診断過程あるいは診断結果からア
クセス・表示する情報を事例により具体的に示してい
る。
【００１８】図４は、故障診断の条件設定方法と診断過
程で必要となるデータの所在を示す。左側に、診断過程
で参照する市場品質情報と試験データを格納したデータ
ベースを示す。市場品質情報は、市場における製品の故
障と修理に関する情報を市場品質情報解析システムによ
り収集し、故障１件を１レコードとしてデータベース化
したものである。試験データは、新製品として市場に出
荷する際に性能をテストした結果のデータで、商用試験
システムにより収集する。右側に、画像ファイリングシ
ステムに登録されたドキュメントの例を示す。中央の上
から下への流れが、診断の過程を示している。まず最初
に、故障した製品の形式とその故障を最も端的に表す現
象を、診断の初期条件として入力する。この条件に合致
するフォールト・ツリーをメモリ上に展開し画面に表示
する。この場合、初期条件による「冷えず」という現象
を頂点としたフォールト・ツリーが表示される。このフ
ォールト・ツリーにおける節点のうち、故障の現象が
「運転途中」に当てはまっているとすれば、それを指定
すると次ぎに「運転途中」を頂点としたフォールト・ツ
リーが表示される。このような手順を繰り返すことによ
って、診断の結果にたどりつくとともにこの結果に従っ
てフォールト・ツリーと各節点に付随する確率を更新す
る。
【００１９】図５は、図４においてたどりついた診断の
結果を示す。左上に診断結果として示されているのは、
たどりついたフォールトツリーの末端に登録されている
部品が発生確率の高い順に、図４における手順で最初に
診断の初期条件として設定した形式および現象とともに
表示されている。
【００２０】図６は、故障診断において、探索の対象と
なる故障の因果関係を表した樹木の階層構造を示す。図
６に示すフォールト・ツリーは、エアコンのフォールト
・ツリーの全体構成を示したもので、まず構造がセパレ
ート型であるか一体型であるかでツリーが分岐し、次に
制御の方法がインバータであるか一定速であるか、機能
は冷房暖房兼用か冷房専用か、電源は100Vか単相200Vか
３相200Vというように分岐していき、さらに、故障の現
象を表す層、故障の原因を表す層へとツリーが分岐して
いる様を表している。
【００２１】図７は、図６に示すエアコンのフォールト
・ツリーの全体構成のうち、A001という機種の「冷え
ず」という現象に関する部分の例である。「冷えず」と
いう故障を端的に表す現象を頂点としたフォールトツリ
ーであり、下位（右方向）へ行くに従って機器の内部に
立ち入った細かい事象となっている。下位から２番目の
階層には、原因となる事象を表す要素が属しており、最
下位の階層には各原因に対応した処置となる事象を表す
要素が属している。
【００２２】図８は、フォールト・ツリーをワークステ
ーション上でインプリメントするためのデータ構造を示
している。フォールト・ツリーを構成する各ノードの番
号、親ノードの番号、子ノードの番号、現象名あるいは
テスト手順、処置部品、ドキュメント検索のための事例
管理番号などを、データ構造に包含している。ＦＴＡ形
式テーブルにおいて、各フォールト・ツリーがどの製品
形式のものであるかをデータとしてもち、管理してい
る。ＦＴＡデータ管理テーブルにおいて、フォールト・
ツリーを故障を最も端的に表す現象の単位で管理してい
る。このテーブルで管理されるフォールト・ツリーに属
す各要素は、要素別データテーブルで管理されており、
各要素に対応する番号・事象名・発生確率が登録されて
いる。要素間の親子関係は、構造定義テーブルで管理さ
れており、各要素の親に当たる要素の番号および子に当
たる要素の番号が登録されている。
【００２３】図９〜図１５に、システムの診断手順にし
たがった画面表示を示す。
【００２４】図９は、顧客あるいは現地に赴いたサービ
ス・マンから聞き出した製品形式や故障の現象を、診断
の条件として入力する画面である。製品形式、現象共
に、マウスにより空欄を指示すると別のウィンドウが開
いて一覧が現れ、その中から選択する方式にしている。
現象については、診断の条件として２個まで設定でき
る。この画面によって診断の条件を設定した後に、故障
診断の手順を開始する。
【００２５】図１０は、診断の途中でフォールト・ツリ
ーの一部分を示すものである。この例では、現在の階層
である「冷えず」という現象とその子ノードとしての
「据付直後」、「運転途中」、「時々」という３つの運
転モードが、それらの発生確率付きで表示されている。
診断は、対話的にそれら子ノードから１つを選択するこ
とにより、次の段階へ進む。
【００２６】図１１〜図１４に、対話的にフォールト・
ツリーを１階層ずつ探索した場合の画面を示す。
【００２７】図１５に、診断の結果を示す。
【００２８】図１６に、図４で述べた診断結果に従って
フォールト・ツリーの各節点に付随する確率を更新する
場合の処理手順を示す。
【００２９】図１７に、図２において故障の診断と修理
の実績を現地からアップロードする場合のデータの経路
を示す。この図は、顧客における品質データが入力され
る拠点から工場へ至るまでのネットワークを示してい
る。製品がそのユーザである顧客のもとで故障した際、
サービスマンのような顧客対応の保全担当者が主に現地
で行った修理に関する情報を、修理毎に特約店・営業所
といった営業部門を通じて製品の設計・製造・検査の主
体である工場へオンラインで伝送する。具体的には、顧
客における品質データは、各特約店の端末1701から入力
され、各営業所の計算機1702で編集された結果が、全営
業所より同一の大型計算機1703に送られそこにおいて各
工場用に編集された結果を、大型計算機1703に接続する
大規模記憶装置1704に格納される。大規模記憶装置1704
は、メイルボックス機能を持つものであり、各工場の大
型計算機1705(工場１)、(工場２)、(工場３)、(工場
４)、…から常時参照可能である。
【００３０】サービスマンのような顧客対応の保全担当
者は現地において修理を行う度に、製品の形式、故障の
現象、部品、処置の内容等を一定のフォーマットにより
ハンドヘルド・コンピュータに入力する。この時のフォ
ーマットを、図１８に示す。フォーマットの内容は、数
十項目からなる。主要項目を以下( 1)〜(27)に示す。 ( 1)製品区分…製品の種類、名称 ( 2)有無償区分…有償修理か無償修理かの区別 ( 3)無償理由…無償修理を行う場合の理由 ( 4)製造番号…製品一つ一つを識別するために製造時に
付けられた番号 ( 5)パーツNO…修理の対象となった部品の番号 ( 6)カードNO…カードを識別するためのユニークな番号 ( 7)ジョイントNO…同時に修理した部品に対しシリアル
に割り付ける番号 ( 8)受付NO…特約店または販売店で管理しているカード
番号 ( 9)営特販区分…カード発行元の区分(営業所or特約店o
r販売店) (10)現象…故障の現象 (11)時々…故障が再現するタイミングまたは条件 (12)稼働月数…顧客において製品が稼働し始めてから故
障するまでの月数 (13)特約店…故障修理を取り扱った特約店 (14)営業所…(13)の特約店が所属する営業所 (15)依頼元区分…修理の依頼元の区分(顧客or販売店or
特約店) (16)作業元区分…修理作業の主体(自家or外注) (17)故障年月…故障の修理を行った年月 (18)期間区分…対象製品が保証期間内のものか期間外の
ものかの区別 (19)購入年月…顧客が製品を購入した年月 (20)入出区分…対象製品を入庫して修理したか出張して
修理したかの区別 (21)処置内容区分…故障修理のために処置を行った内容 (22)調整手直し…調整あるいは手直しを行ったかどうか
と、その箇所を識別する記号 (23)修理内容区分…部品の交換、点検等の修理目的 (24)修理金額…故障修理に要した費用(工料と部品代に
分かれる) (25)統計年月…修理費が計上された年月 (26)パーツ名称…修理の対象となった部品の名称 (27)メーカ…修理の対象となった部品のメーカ さらに各工場では、メイルボックスから受け取った上記
項目から成る情報に対し、製造側で管理する以下(28)〜
(40)に示す項目を追加する。
【００３１】(28)製品形式…製品の形式、型式 (29)製造年度…製品が製造された年度(年度の設定は製
品により異なる) (30)製造年月…製品が製造された年月 (31)製品年度…同形式の製品が最初に出荷された年度 (32)作番…製品を生産時のロット単位で管理するための
識別番号 (33)回路NO…基板上の部品を識別するための番号 (34)不良背番号…特に管理基準の高い故障現象を識別す
るための符号 (35)対策区分…(33)の不良背番号の付いた現象の対策 (36)不良処置…工場側の責任で発生した不良(その場
合、保証期間外も無償) (37)処置…事故処置の場合の識別記号 (38)対策作番…大口不良を対策するための作番 (39)稼働期間区分…製造してから故障するまでの期間の
区分 (40)修理来歴…過去の修理来歴 以上の故障の修理と製品に関する情報を、製品の販売実
績と合わせ解析の対象とする。ここで販売実績とは、形
式別・月別・営業所別に営業所から特約店へ払い出され
た製品の数量、特約店から販売店へ払い出された製品の
数量、あるいは販売店から実際に顧客にたいして納入し
た製品の数量のいずれかである。
【００３２】次に、フィールドにおいて現実に発生する
製品の故障や品質上の不具合と、それらの要因の関連を
図１９に示す。この図は、前述したカードの内容と、そ
れらの要因の関連のいくつかを例示している。
【００３３】例１）故障修理を取り扱った特約店別ある
いは営業所別の故障発生分布が、温度・湿度といった地
域差による気候や、サービス体制の違いに起因するケー
ス 例２）製品の製造年度・製造番号・製造年月・作番（ロ
ット）別の故障発生分布が、不良部品の混入や製造仕様
の変更といった製造履歴に起因するケース 例３）故障の修理を行った年月別の故障発生分布が、温
度・湿度といった季節差による気候に起因するケース 例４）製品形式・修理の対象となった部品（モジュー
ル）・故障の現象別の故障発生分布が、特定の製品形式
や部品に起因するケース 例５）顧客において製品が稼働し始めてから故障するま
での月数別あるいはそのクラス別の故障発生分布が、初
期故障・偶発故障・摩耗故障といった特定の故障パター
ンに起因するケース 図２０は、前記図１７の大規模記憶装置1704に転送要求
を発行し受け取った各工場対応の品質データを蓄積、管
理する各工場の大型計算機および、品質データの検索、
解析を行うワークステーションの構成について示すもの
である。大型計算機５には、大規模記憶装置６が接続さ
れており、各工場の全製品の過去全件の顧客品質データ
を蓄積している。品質データの検索および解析は、ワー
クステーション７において行い、外部記憶装置８に品質
データのデータベースを持ちそれを検索・解析した結果
を、外部記憶装置９あるいはプリンタ１０に出力する。
ワークステーション７は、大型計算機５と高速のネット
ワークにより接続されており、ワークステーションのデ
ータベースに存在しないデータに対する要求が発生した
とき、データベースに存在しない部分をこのネットワー
クにより転送する。図２１は、前記図２０のワークステ
ーション７において、品質データの検索および解析を行
うためのソフトウェアの構成を示す。以下に、図２１に
示す個々の機能を分担する各モジュールについて説明す
る。(i)ユーザ・インタフェース１は、各モジュールの
起動・終了を管理するものである。（ii)画面表示アプ
リケーション２は、グラフィック・パッケージを用いた
カラー・グラフィック・モニタの表示を制御するもので
ある。（iii)画面管理モジュール３は、画面表示アプリ
ケーションを起動・終了するものである。（iv)アプリ
ケーション起動・管理モジュール４は、各モジュールを
起動・終了するものである。（ｖ)故障解析モジュール
５は、分布、相関、トレンド等の解析機能をもつもので
ある。（vi)故障発生予測モジュール６は、ハザード解
析による故障発生分布の予測機能をもつものである。
（vii)アラーム管理モジュール７は、不良に関する予算
・部品の目標設定値に対する進捗状況を管理する機能を
もつものである。（viii)フリー検索モジュール８は、
指定された検索項目により、中間ファイルまたはデータ
ベースの検索を指示するものである。（ix)中間ファイ
ル管理モジュール９は、中間ファイルの管理およびデー
タベース検索言語の起動を行うものである。（ｘ)デー
タベース管理モジュール１０は、データベースの管理・
更新および検索を行うデータベース・マネジャである。
（xi)Ｍ−２０５０通信モジュール１１は、ファイル間
通信パッケージを用いた、大型計算機とワークステーシ
ョンの間のデータ通信を制御するものである。
【００３４】図２２は、ワークステーションにおいて、
品質データの検索を行うための処理内容を示す。以下
に、図２２に示す各手続きを、検索・解析を行う場合の
流れに沿って説明する。手続き１において設定された検
索条件に基づき、手続き２において検索が行われる。手
続き２は、手続き３のデータベース管理機能を起動す
る。手続き３は、検索条件に従いデータベースを検索す
るが、データベースのデータ集合が検索条件を満足しな
い場合は、検索条件とデータベースの共通部分以外すな
わちデータベースに存在しない部分を、手続き４のホス
トアクセス機能により大型計算機から転送し、データベ
ースに登録する。手続き２によって検索された結果は、
原始データセット６としてコアメモリに書き込まれる。
このとき、手続き５のデータセット項目選択において選
択された項目についてはデータ値を直接参照することが
できる。コアメモリに書き込まれたデータセットを対象
として、解析を行う。手続き７において解析法を指定
し、次に手続き８において解析の対象とするパラメータ
を選択し、それらに基づき解析手続き９の処理を行う。
解析手続き９は、手続き７において指定された解析法に
従って数値演算を行い、演算結果を解析法に従った出力
様式１２により出力する。ここで、各解析法に従った数
値演算とは、図２３(a)に示す管理項目のいずれかを定
義に従って図２３(b)に示すデータ項目毎に算出するこ
とである。
【００３５】以上で述べた、処理の流れのうちデータベ
ースの管理・検索の方式について説明する。ワークステ
ーションにおいて、図２２の手続き２により検索要求が
発生した場合、図２２の手続き３のデータベース管理機
能を起動し、検索条件にしたがってデータベースを検索
する。このとき、ワークステーションのデータベースの
データ集合が検索条件を満足しない場合は、検索条件と
データベースの共通部分以外すなわちデータベースに存
在しない部分を、図２２手続き４により大型計算機から
転送し、データベースに登録する。この場合の処理手順
を、図２４に示す。検索条件式から、不足している部分
の条件式を作成し、その条件によって大型計算機を検索
し結果を転送する。ワークステーションのディスクに充
分なスペースがあるならば、転送されたデータを登録す
る。ワークステーションのディスクに充分なスペースが
ないならば、ディスク上から削除してよいデータ群を表
す条件式を選択し、対応するデータを削除した後データ
を登録する。
【００３６】データ集合と検索条件の包含関係を計算す
る場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を
作成する場合の、集合の積をすべてのケースを網羅して
図２５、図２６に示す。各ケースとも、第１欄（一番左
の欄）に示す条件と第２欄（真中の欄）に示す条件の積
をとったときの結果を、第３欄（右の欄）に示してあ
る。以下に、各ケースを順に説明する。
【００３７】A:(上段)ｘに等しいという条件とｘに等し
いという条件の積は、ｘに等しいという条件になること
を示す。
【００３８】(下段）ｘに等しいという条件とｙに等し
いという条件の積は、空集合になることを示す。
【００３９】B:ｘに等しいという条件とｙより小さいと
いう条件の積は、ｘ＜ｙならばｘに等しいという条件
になり、ｘ＞ｙならば空集合になることを示す。
【００４０】C:ｘに等しいという条件とｙより大きいと
いう条件の積は、ｘ＞ｙならばｘに等しいという条件
になり、ｘ＜ｙならば空集合になることを示す。
【００４１】D:ｘに等しいという条件とｙより大きくか
つｚより小さいという条件の積は、ｘ＜ｙならば空集
合になり、ｘ＞ｚならば空集合になり、以外の
場合はｘに等しいという条件になることを示す。
【００４２】E:ｘより小さいという条件とｙより小さい
という条件の積は、ｘ＞ｙならばｙより小さいという
条件になり、ｘ＜ｙならばｘより小さいという条件に
なることを示す。
【００４３】F:ｘより小さいという条件とｙより大きい
という条件の積は、ｘ＞ｙならばｘより大きくかつｙ
より小さいという条件になり、ｘ＜ｙならば空集合に
なることを示す。
【００４４】G:ｘより小さいという条件とｙより大きく
かつｚより小さいという条件の積は、ｘ＜ｙならば空
集合になり、ｘ＞ｚならばｙより大きくかつｚより小
さいという条件になり、以外の場合はｙより大き
くかつｘより小さいという条件になることを示す。
【００４５】H:ｘより大きいという条件とｙより大きい
という条件の積は、ｘ＜ｙならばｙより大きいという
条件になり、ｘ＞ｙならばｘより大きいという条件に
なることを示す。
【００４６】I:ｘより大きいという条件とｙより大きく
かつｚより小さいという条件の積は、ｘ＞ｚならば空
集合になり、ｘ＜ｙならばｙより大きくかつｚより小
さいという条件になり、以外の場合はｘより大き
くかつｚより小さいという条件になることを示す。
【００４７】J:ｘより大きくかつｙより小さいという条
件とｚより大きくかつｗより小さいという条件の積は、
ｙ＜ｚならば空集合になり、ｗ＜ｘならば空集合に
なり、ｘ＜ｚかつｗ＜ｙならばｚより大きくかつｗよ
り小さいという条件になり、ｘ＜ｚかつｗ＞ｙならば
ｚより大きくかつｙより小さいという条件になり、ｘ
＞ｚかつｗ＞ｙならばｘより大きくかつｙより小さいと
いう条件になり、ｘ＞ｚかつｗ＜ｙならばｘより大き
くかつｗより小さいという条件になることを示す。
【００４８】図２７に、ワークステーションにおいてデ
ータの検索を行う処理に関する機能構成図を示す。本発
明に関する条件式管理プログラムは、(1)不足条件式の
作成、(2)条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式
の追加、および(4)常駐条件式の変更と登録からなる。
さらに、(1)不足条件式の作成は、(1-1)条件式ファイル
の読み込み、(1-2)条件式の積の算出、および(1-3)補集
合との積の算出からなる。(1-2)条件式の積の算出は、
(1-2-1)要素の積の算出の組合せからなり、(1-3)補集合
との積の算出は、(1-3-1)要素の補集合の算出と(1-3-2)
要素の積の算出の組合せからなる。また、(2)条件式の
削除と削除条件式の作成は、(2-1)不足条件式の作成を
伴う。
【００４９】図２７に示す主要機能の構成をさらに詳細
化し、ＰＡＤ図で表現したものを図２８〜図３２に示
す。図２８は、条件式管理プログラムが起動された場
合、入力パラメータの値によって、(1)不足条件式の作
成、(2)条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式の
追加、あるいは(4)常駐条件式の変更と登録のうちいず
れかの機能が動作することを示す。図２９は、図２８に
おける(1)条件式の問合せおよび不足条件式の作成の機
能が動作する手順を示している。以下にこの手順を、追
って示す。
【００５０】step1:条件式ファイルを参照モードでopen
する; step2:条件式テーブルを作成する; step3:入力条件式をチェックする; step4:条件式テーブルの全条件式と、各入力条件式の積
を算出し、結果が空のものは条件式テーブルから削除す
る。
【００５１】step5:条件式テーブルの全条件式の補集合
と、各入力条件式の積を算出し、結果が空の場合は"含
まれている"というメッセージを出力する。結果が空で
ない場合は、積を漸次掛け合わせていく。
【００５２】図３０は、図２８における(2)条件式の削
除と削除条件式の作成の機能が動作する手順を示してい
る。以下にこの手順を、追って示す。
【００５３】step1:条件式ファイルを更新モードでopen
する; step2:条件式ファイルより入力条件式を削除する; step3:(1)条件式の問合せおよび不足条件式の作成の機
能を起動する; 図３１は、図２８における(4)常駐条件式の変更と登録
の機能が動作する手順を示している。以下にこの手順
を、追って示す。
【００５４】step1:条件式ファイルを更新モードでopen
する; step2:条件式ファイルに入力条件式を書き込む; step3:条件式ファイルをcloseする; 図３２は、図２８における(3)条件式の追加の機能が動
作する手順を示している。以下にこの手順を、追って示
す。
【００５５】step1:条件式ファイルを追加モードでopen
する; step2:条件式ファイルに入力条件式を追加する; step3:条件式ファイルをcloseする; 図３３には、演算の対象となる検索条件式を格納する、
条件式ファイルのファイル仕様を示す。また、図３４に
上位プログラムとデータをやりとりするための、条件式
の要素を格納する入出力パラメータ・ファイルのファイ
ル仕様を示す。
【００５６】以上で述べた、処理の結果として、手続き
７において指定された解析法に従って数値演算を行い、
演算結果を解析法に従った出力様式１２により出力する
個々の機能を以下に示す。
【００５７】(ｉ)推移図 推移図の事例を、図３５に示す。本機能により、故障件
数、修理金額、故障率を最大５種類まで層別して、時系
列にプロットする。なお、データ値はデータ表で見るこ
とができる。
【００５８】(ii)棒グラフ 棒グラフの事例を、図３６に示す。本機能により、故障
件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示す
る。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別
して表示することが可能である。なお、データ値はデー
タ表で見ることができる。
【００５９】(iii)パレート図 パレート図の事例を、図３７に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別し、大きさ
の順にソートして表示する。さらに、各項目の値の全体
に占める割合の累積値をプロットする。なお、データ値
はデータ表で見ることができる。
【００６０】(iv)構成比率図 構成比率図の事例を、図３８に示す。本機能により、故
障件数、修理金額、故障率を主・副２種類のカテゴリで
層別し、主カテゴリを横軸に、副カテゴリを縦軸にし
て、構成比の様式で表示する。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。
【００６１】(ｖ)円グラフ 円グラフの事例を、図３９に示す。本機能により、故障
件数、修理金額、故障率をカテゴリに層別して、表示す
る。また、特定のカテゴリ項目を、別のカテゴリで層別
して表示することが可能である。なお、データ値はデー
タ表で見ることができる。
【００６２】(vi)散布図 散布図の事例を、図４０に示す。本機能により、一対の
データを１点として表示する。なお、データ値はデータ
表で見ることができる。
【００６３】(vii)明細表 明細表の事例を、図４１に示す。本機能に検索したサー
ビスカードのデータについて、項目の並べ替え、ソート
(最大３段まで可)、特定データの抽出を行い、表形式で
表示する。
【００６４】以上に示した、指定された解析法に従って
数値演算を行い、演算結果を解析法に従った出力様式に
より出力する個々の機能を更に拡張し、フィールドにお
いて現実に発生する製品の故障や品質上の不具合からそ
れらの要因を追求することを目的として、要因を絞り込
む処理と演算結果の出力を並列に実行可能にしている。
この処理の内容を、図４２〜図４４に例示する。
【００６５】ここでは、エアコンの製品系列に対する解
析事例を示す。まず、エアコンの製品系列において、設
計改良や検査方式改良の対象とすべき製品を選択する。
このためには、故障件数、修理金額、故障率等を製品形
式別に層別して、表示すればよい。この結果を、図４２
に示す。ここで、修理金額発生の特に多い、形式がＴの
製品を解析の対象として選択する。この場合、図４２に
おいてＴの修理金額を示すバーにカーソルを合わせ、マ
ウスでクリックすれば、その形式の製品のデータのみを
解析の対象とすることができる。形式がＴの製品におい
て、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選択
する。このためには、故障件数、修理金額、故障率等を
部品別や現象別に層別して、表示すればよい。まず、形
式がＴの製品の修理金額を部品別に層別した結果を、図
４３に示す。このとき、図の右欄に示すように、解析の
対象としてデータを限定した際の条件を、検索条件とし
て表に逐次追加していく。ここでさらに、修理金額発生
の比較的多い部品であるコンプレッサを解析の対象とし
て選択する。この場合も前述の手順と同様に、図４３に
おいてコンプレッサの修理金額を示すバーにカーソルを
合わせ、マウスでクリックすれば、形式がＴの製品のう
ちコンプレッサにおいて故障の発生したもののデータの
みを解析の対象として絞り込むことができる。次に、形
式がＴでコンプレッサにおいて故障の発生した製品にお
いて、設計改良や検査方式改良の対象とすべき部位を選
択する。このために、修理金額を現象別に層別した結果
を、図４４に示す。以上に示した要因を絞り込む処理の
結果、製品形式がＴでコンプレッサにおいて起動不良の
故障が発生したものは、最も重要な設計改良や検査方式
改良の対象の一つであることが明らかになる。
【００６６】以上、図４２〜図４４により例示した処理
の方式を次に示す。
【００６７】図４５に、要因解析を行うためのデータ関
連図を示す。要因解析とは、解析データから特定の要因
について更にその内容を詳細に解析・展開できるもので
ある。
【００６８】原始データ管理テーブルは、解析を行うた
めの原始データを管理しているものであり、各行が１件
の故障修理を表している。１件の故障修理に関するデー
タは複数の項目から構成されており、各項目は独立の情
報を管理している。各項目の縦一列に対して指定したデ
ータ処理法を行いデータ解析を行う。原始データ数テー
ブルは原始データ管理テーブルに格納しているデータ件
数を格納するためのものである。
【００６９】解析手段管理テーブルは、原始データに対
して解析を行うための情報を管理するためのものであ
り、解析項目、データ処理法、解析法から構成される。
解析項目は解析を行なう原始データの項目番号(１〜Ｌ)
を格納する。データ処理法は指定した解析項目に対して
行なう演算の種類を格納する。解析法は解析した結果を
表示するための表示の種類を格納する。解析手段管理テ
ーブルに管理されている解析項目に対して、指定された
データ処理法の演算を行なう。解析した結果を指定され
た解析法にしたがって表示を行なう。
【００７０】要因解析管理テーブルは要因解析を行なう
ために必要な情報である解析手段管理テーブルと解析法
にしたがって表示している解析データの指定した一項目
内容を要因解析内容として格納するものである。要因解
析回数テ−ブルは要因解析テーブルに格納されているデ
ータ数を管理するものである。要因解析管理テーブルに
複数のデータが格納されている時は原始データ管理テー
ブルの一件のデータに対して、解析項目の要因解析内容
が一致しているかどうかを順次要因解析回数分比較し、
全ての解析項目が等しい場合は、要因解析の対象となる
データであると判断し、解析手段管理テーブルに格納さ
れているデータ処理法の解析を行う。
【００７１】図４６は、特定要因解析処理フローを示
す。
【００７２】この処理フローは、図４５に示したデータ
関連図において、原始データ管理テーブル、原始データ
数テーブルにあらかじめデータがセットされいてるもの
とする。
【００７３】まず要因解析回数テーブルの要因解析数を
クリアする。次に解析手順管理テーブルで管理されてい
る情報である解析法、解析項目、データ処理法を指定
し、テーブル内へセットする。解析手順管理テ−ブルに
セットされた情報にしたがって原始データの解析を行
う。この解析結果は解析手順管理テーブルの情報である
解析法にしたがって解析結果を表示する。その後解析結
果からその特定要因に対してその内容を詳細に解析・展
開するかの判断を行なう。特定要因に関して解析を行う
場合は解析手段管理テーブルの解析法により表示されて
いる解析項目の一つの内容を指定する。その指定された
要因解析内容を要因解析管理テーブル内へ退避する。ま
た現在の解析内容を示している解析手段管理テーブルの
内容 (解析法、解析項目、データ処理法) を要因解析管
理テーブルへ退避する。その後要因解析回数カウンタに
１を加算し現在の解析情報の退避を終了する。特定要因
解析を行う場合は解析手順管理テーブルにて管理されて
いる情報の指定を行なう。特定要因解析の処理を行なわ
ない場合は前回の解析内容である前特定要因解析へ復元
するかどうか判断し、復元する場合は次の処理を行う。
要因解析管理テ−ブルから解析法、解析項目、データ処
理法を解析手段管理テーブルへセットする。要因解析回
数テーブルから１を減算し、解析データの復元を行う。
要因解析管理テーブルからの解析手順管理テーブルへの
情報セットにより、原始データ解析を行い、解析結果を
表示する。特定要因解析の復元を行なわない場合は本処
理全体を終了する。
【００７４】図４７は、原始データ解析処理フローを示
す。
【００７５】本フローは解析手段管理テーブルの情報に
したがって、原始管理テーブルの内容にデータ処理法を
行なうものである。
【００７６】まず、原子データの読み出しカウンタをク
リアする。次に、原始データ管理テーブルから解析項目
内容を読み出す。要因解析回数テーブルの値がゼロであ
るかどうかにより、要因解析を行なうか判断する。要因
解析を行なう場合は、要因解析比較数カウンタをクリア
する。要因解析管理テ−ブルから要因解析内容の読み出
しを行い、この要因解析内容と原始データの要因解析管
理テーブルに格納している解析項目が等しいか判断を行
なう。等しい場合は比較回数カウンタに１を加算し、比
較回数カウンタの値と要因解析回数が等しい時に原始デ
ータ管理テーブルの原始データ読み出しカウンタ値と等
しい読み出し位置データが特定要因解析データを判断す
る。その後解析手段管理テーブルの解析項目をデータ処
理法にしたがって解析を行なう。原始データの項目と要
因解析内容が等しくない場合と要因解析を行なわない場
合はデータ処理を行なわない。次に原始データの読み出
しカウンタに１を加算し、原始データ数テーブルの値と
読み出し回数が等しくなるまで上記原始データ管理テー
ブルから解析項目内容を原始データ読み出しカウンタ値
にしたがって処理していく。
【００７７】次に、現在の故障発生と製品出荷の状況か
ら、将来の故障発生状況を推定する方式について述べ
る。まず、方式の手順を以下に示す。
【００７８】step1．稼働月数t での総稼働台数Ｎ(t)
および故障件数r(t)を求める。
【００７９】step2．λ(t) = r(t) / N(t) により故障
率を求める。
【００８０】step3．( t , lnΣλ(t) ) をハザード確
率紙上にプロットする。
【００８１】step4．プロット点に直線または折線を当
てはめ、適合性のよいものを選択する。
【００８２】step5．故障分布(ワイブル分布)のパラメ
ータ（ｍ，η）を、直線の傾きおよび切片より求める。
【００８３】step6．step5 で求めたパラメータを用い
て、予測月t の累積故障率Ｆ(t) を求める。
【００８４】step7．Σn・Ｆ(t)（n：各月の販売台数)
により予測月の累積故障件数を求める。
【００８５】step8．Σn / Ｆ(t) / Ｎ（Ｎ：Ｎ = ΣＮ
(t) 総販売台数)により予測月の累計故障を求める。
【００８６】次に、図４８にその処理を具体的に示す。
【００８７】図の左の欄に示すように、故障の修理が発
生した時点でその製品の形式、故障の現象、部品、処置
の内容等がカードにより報告されるが、寿命試験とは異
なり、一つ一つの製品の稼働し始めた時期は異なる。そ
こで、図の右の欄の左上に示すように、稼働月数別に故
障率を算出する。この故障率から累積ハザード値を求
め、稼働月数に対しプロットする。このプロットを直線
近似したときの傾きと切片をもとに、故障発生の推定を
行う。推定する際のモデルとしては、ワイブル分布を用
いる。直線近似により求めた、傾きｍおよび切片ｍ・ln
ηをワイブル・パラメータとして、左下に示す関数f(t)
により故障発生を推定する。ワイブル分布においては、
大きく分類すると、ｍ＜１の場合は初期故障が多く発生
するパターンであり、ｍ＞１の場合は摩耗故障が多く発
生するパターンである。ｍ＝１の場合は故障発生は、偶
発的である。
【００８８】
【発明の効果】本発明によれば、システムとしてのコス
トパフォーマンスおよびシステムの拡張性を含めた運用
可能性を向上させたシステムを実現することができる。
【００８９】
【００９０】
【００９１】
【００９２】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施した場合のシステムの全体構成
図。
【図２】故障発生の際に原因を推定し、処置を指示する
機能の構成図。
【図３】顧客において機器が故障してから、その修理が
なされるまでにシステムが指示・提供する情報と、その
ために内部に蓄積している情報等を示すシステム構成
図。
【図４】故障診断の条件設定方法と診断過程で必要とな
るデータの所在を示す図。
【図５】図４においてたどりついた診断の結果を示す
図。
【図６】故障診断において、探索の対象となる故障の因
果関係を表した樹木の階層構造を示す図。
【図７】図６に示すエアコンのフォールト・ツリーの全
体構成のうち、A001という機種の 「冷えず」という現
象に関する部分の例を示す図。
【図８】フォールト・ツリーをワークステーション上で
インプリメントするためのデータ構造図。
【図９】顧客あるいは現地に赴いたサービス・マンから
聞き出した製品形式や故障の現象を、診断の条件として
入力する画面を示す図。
【図１０】診断の途中でフォールト・ツリーの一部分を
示す。
【図１１】対話的にフォールト・ツリーを１階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図１２】対話的にフォールト・ツリーを１階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図１３】対話的にフォールト・ツリーを１階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図１４】対話的にフォールト・ツリーを１階層ずつ探
索した場合の画面を示す図。
【図１５】診断の結果を示す図。
【図１６】図４で述べた診断結果に従ってフォールト・
ツリーの各節点に付随する確率を更新する場合の処理手
順を示す図。
【図１７】図２において故障の診断と修理の実績を現地
からアップロードする場合のデータの経路を示す図。
【図１８】製品の形式、故障の現象、部品、処置の内容
等をハンドヘルド・コンピュータに入力する場合のフォ
ーマットを示す図。
【図１９】フィールドにおいて現実に発生する製品の故
障や品質上の不具合と、それらの要因の関連を示す図。
【図２０】図１７の大規模記憶装置1704から受け取った
各工場対応の品質データを、蓄積・管理する各工場の大
型計算機および品質データの検索・解析を行うワークス
テーションの構成について示す図。
【図２１】図２０のワークステーション７において、品
質データの検索および解析を行うためのソフトウェア構
成図。
【図２２】ワークステーションにおいて、品質データの
検索を行うための処理内容を示す図。
【図２３】本発明を実施した場合の、解析の要求に従っ
た数値演算を行う際の基準となる管理項目(a)およびデ
ータ項目(b)を示す図。
【図２４】データベース検索においてワークステーショ
ンのデータベースのデータ集合が検索条件を満足しない
場合、検索条件とデータベースの共通部分以外すなわち
データベースに存在しない部分を大型計算機から転送
し、データベースに登録する処理手順を示す図。
【図２５】データ集合と検索条件の包含関係を計算する
場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を作
成する場合の、すべての集合の積を示す図。
【図２６】データ集合と検索条件の包含関係を計算する
場合と、検索条件式から不足している部分の条件式を作
成する場合の、すべての集合の積を示す図。
【図２７】ワークステーションにおいてデータの検索を
行う処理に関する機能構成図を示す。
【図２８】条件式管理プログラムが起動された場合、入
力パラメータの値によって、(1)不足条件式の作成、(2)
条件式の削除と削除条件式の作成、(3)条件式の追加、
あるいは(4)常駐条件式の変更と登録のうちいずれかの
機能が動作することを示す図。
【図２９】図２８における(1)条件式の問合せおよび不
足条件式の作成の機能が動作する手順を示す図。
【図３０】図２８における(2)条件式の削除と削除条件
式の作成の機能が動作する手順を示す図。
【図３１】図２８における(4)常駐条件式の変更と登録
の機能が動作する手順を示す図。
【図３２】図２８における(3)条件式の追加の機能が動
作する手順を示す図。
【図３３】演算の対象となる検索条件式を格納する、条
件式ファイルのファイル仕様を示す図。
【図３４】上位プログラムとデータをやりとりするため
の、条件式の要素を格納する入出力パラメータ・ファイ
ルのファイル仕様を示す図。
【図３５】解析結果としての推移図の事例を示す。
【図３６】解析結果としての棒グラフの事例を示す図。
【図３７】解析結果としてのパレート図の事例を示す。
【図３８】解析結果としての構成比率図の事例を示す。
【図３９】解析結果としての円グラフの事例を示す図。
【図４０】解析結果としての散布図の事例を示す。
【図４１】解析結果としての明細表の事例を示す図。
【図４２】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図４３】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図４４】本発明を実施した場合の、フィールドにおい
て現実に発生する製品の故障や品質上の不具合から要因
を追求する過程で要因を絞り込む処理の事例を示す図。
【図４５】要因解析を行うためのデータ関連図を示す。
【図４６】要因解析を行うための特定要因解析処理フロ
ーチャートを示す。
【図４７】図４５の解析手段管理テーブルの情報にした
がって、原始データ管理テーブルの内容を処理するため
のフローチャートを示す。
【図４８】現在の故障発生と製品出荷の状況から、将来
の故障発生状況を推定する方式を示す図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 下社 貞夫 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者 日向野 幸一 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 並木 俊郎 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 森戸 光蔵 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 山口 親昭 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 原田 敏正 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株 式会社日立製作所生産技術研究所内 (56)参考文献 特開 平３−154847（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−90892（ＪＰ，Ａ) ・米井陽ほか「ポンプ設備故障診断シ ステム」配管技術、第33巻第３号 （1992．10），ＰＰ．97−101 ・鈴木和彦，「フォールトツリーを用 いた異常診断エキスパートシステムの開 発」安全工学．第31巻第２号（1992. ２），ＰＰ．100−109

Claims (8)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】製品の故障に関する情報を送信する端末装
    置と、 該端末装置から送信された故障に関する情報を受信する
    受信手段と、該受信手段で受信した故障に関する情報を
    蓄積する蓄積手段と、該蓄積手段に蓄積された前記故障
    に関する情報を用いて故障の現象もしくは故障原因の発
    生頻度もしくは発生確率を算出する算出手段と、該算出
    手段で算出した結果を送信する送信手段とを備えた 品質
    情報収集装置と、前記端末装置から送信された故障に関する情報を受信す
    る受信手段と、該受信手段で受信した故障に関する情報
    に基いて前記製品の故障個所を推定する推定手段と、該
    推定手段で推定した前記製品の故障個所に関する情報を
    前記品質情報収集装置から送信された前記推定した製品
    の故障個所に関する故障の発生頻度もしくは発生確率の
    情報と共に出力する出力手段を備えた 故障診断装置とを
    有し、該故障診断装置の出力手段からの出力を受けて、
    前記推定した製品の故障個所に関する情報と該推定した
    故障個所の故障の発生頻度もしくは発生確率の情報とを
    前記端末装置の画面に表示することを特徴とする品質情
    報収集診断システム。
  2. 【請求項２】 前記品質情報収集装置の算出手段は、前記
    製品の故障に関する統計データを作成し、前記故障診断
    装置を介して前記端末装置に、前記製品の故障に関する
    統計データを表示することを特徴とする請求項１記載の
    品質情報収集診断システム。
  3. 【請求項３】 前記端末装置は、更に前記故障診断装置か
    らの出力を受けて、前記推定した故障個所の費用に関す
    る情報を表示することを特徴とする請求項１記載の品質
    情報収集診断システム。
  4. 【請求項４】 前記端末装置は、前記品質情報収集装置お
    よび前記故障診断装置と、通信回線を通じて接続されて
    いることを特徴とする請求項１記載の品質情報収集診断
    システム。
  5. 【請求項５】 製品の故障に関する情報を端末から送信
    し、 該端末から送信された故障に関する情報を受信して該受
    信した情報を蓄積手段に蓄積し、 該蓄積手段に蓄積された前記故障に関する情報を用いて
    故障の現象もしくは故障原因の発生頻度もしくは発生確
    率を算出し、 前記端末から送信された故障に関する情報を受けて前記
    製品の故障個所を推定し、 該推定した前記製品の故障個所に関する情報と前記推定
    した製品の故障個所に関する故障の発生頻度もしくは発
    生確率の情報とを共に出力し、 前記端末で該出力を受けて前記製品の故障個所に関する
    情報と前記推定した製品の故障個所に関する故障の発生
    頻度もしくは発生確率の情報とを画面上に表示すること
    を特徴とする品質情報収集診断方法。
  6. 【請求項６】 前記蓄積手段に蓄積された前記故障に関す
    る情報を用いて故障の現象もしくは故障原因の発生頻度
    もしくは発生確率を算出すると共に前記製品の故障に関
    する統計データを作成し、前記端末の画面に、前記製品
    の故障に関する統計データを表示することを特徴とする
    請求項５記載の品質情報収集診断方法。
  7. 【請求項７】 前記端末の画面上に、前記推定した故障個
    所の費用に関する情報を更に表示することを特徴とする
    請求項５記載の品質情報収集診断方法。
  8. 【請求項８】 前記端末の画面上に、前記製品の故障の事
    例件数に関する情報を更に表示することを特徴とする請
    求項５記載の品質情報収集診断方法。
JP13219692A 1991-07-08 1992-05-25 品質情報収集診断システム及びその方法 Expired - Lifetime JP2985505B2 (ja)

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