JP5076031B2 - 製品寿命分析装置及び製品寿命分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、モニタリングデータを活用した製品寿命分析装置及び製品寿命分析方法に関す
る。

近年、製品ライフサイクルが短くなっていくなか、製品の品質を確保するために、メーカ
ーは、市場における製品の障害情報をいち早く入手して解析を行い、設計や品質、サービ
スなどの関連部門にフィードバックする必要性がますます高くなっている。

一方、個々の製品では使用状況を監視して故障につながる不調を感知するモニタリング技
術が広まりつつあり、個々の製品の使用状況を監視して得られるモニタリングデータから
、個々の製品の寿命を説明する製品寿命モデルを作成することにより、製品の使用状況に
応じた劣化度合いを評価する取り組みが行われている(例えば、特許文献１参照)。

特開２００７−３２３１４８号公報

ここで、近年では、市場での障害情報をいち早くフィードバックするために、新たにモ
ニタリングデータが取得される度に、最新の製品の使用状況に応じた製品全体の品質評価
を行うことが望まれている。しかし、従来の技術では、最新の製品の使用状況に応じた製
品寿命モデルのパラメータの値を推定するためには、新たなモニタリングデータを取得す
る度に、新たなモニタリングデータに加えて、過去に格納されたモニタリングデータを利
用して、製品寿命モデルを作成し直す必要があり、計算時間を要するという問題があった
。

また、従来の技術では、新たに取得されるデータのみを利用してモデルパラメータを更新
するオンライン推定アルゴリズムも各種提案されている。しかし、製品寿命モデルのよう
に、製品の使用状況によって、過去に保存していたモニタリングデータが随時更新されて
いくような場合には、新たなモニタリングデータのみを利用して、製品寿命モデルのパラ
メータの値を更新してしまうと、新たなモニタリングデータを取得する前に当該製品が故
障したという情報が含まれないために、製品寿命モデルのパラメータの値の推定値が偏っ
てしまうという問題があった。

そこで、本発明は、上記課題を鑑みたもので、新たに更新されたモニタリングデータと当
該製品の過去の故障データを用いて、製品の寿命のモデルのパラメータの値を更新するこ
とで、ユーザに製品の寿命を提示する製品寿命分析装置及び製品寿命分析方法を提供する
ことを特徴とする。

上記目的を達成するために、本発明の製品寿命分析装置は、「ネットワークに接続される
製品の品質情報を管理する品質情報分析サーバと、前記品質情報管理サーバにネットワー
クを介して接続され、少なくとも前記製品の製造番号を含む故障データを格納する故障デ
ータベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続され、少なくとも製
造番号を含む前記製品のセンサーからのモニタリングデータを格納するモニタリング情報
データベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続され、分析対象条
件を入力する品質管理者用端末と、を備え、前記品質情報分析サーバは、前記モニタリン
グ情報データベースから新たに送信されたモニタリングデータのみを格納する更新データ
格納部と、前記品質管理者用端末から入力された入力情報に基づき、前記故障データベー
スから送信された前記故障データのうち、前記更新データ格納部に格納された新たに送信
されたモニタリングデータの製造番号を含む故障データのみを読み込んで格納する故障デ
ータ格納部と、前記更新データ格納部に格納しているモニタリングデータと、前記故障デ
ータ格納部に格納されている故障データに基づき、モデルパラメータ格納部に格納され、
製品寿命のモデルを表す関数のパラメータの値と、予め記憶され、前記パラメータの関数
である対数尤度が最大となるように、または前記パラメータの関数である負の対数尤度が
最小となるように前記パラメータの値を更新するための関数と、を用いて、前記パラメー
タの値を更新するとともに、前記更新されたパラメータの値と前記製品寿命のモデルを表
す関数とを前記品質管理者用端末に送信するモデルパラメータ更新部と、を備えた」こと
を特徴としている。

また、本発明の製品寿命分析方法は、「ＣＰＵがモニタリング情報データベースから新た
に送信されたモニタリングデータのみを更新データ格納部に格納する工程と、前記ＣＰＵ
が故障データベースから送信され、前記モニタリングデータの製造番号を含む故障データ
を読み込んで故障データ格納部に格納する工程と、前記ＣＰＵが前記モニタリングデータ
と、前記故障データと、に基づき、予めモデルパラメータ格納部に格納され、製品寿命の
モデルを表す関数のパラメータの値と、モデルパラメータ更新部に予め記憶され、前記パ
ラメータの関数である対数尤度が最大となるように、または前記パラメータの関数である
負の対数尤度が最小となるように前記パラメータの値を更新するための関数と、を用いて
、前記パラメータの値を更新する工程と、前記ＣＰＵが前記更新されたパラメータの値と
前記製品寿命のモデルを表す関数とを品質管理者用端末に送信する工程と、を備えた」こ
とを特徴としている。

本発明によれば、新たに更新されたモニタリングデータと、当該製品の過去の故障デー
タを利用して、製品寿命モデルのパラメータの値を更新することから、過去に保存してい
るモニタリングデータ全てを利用して、製品寿命モデルパラメータの値を更新するよりも
、計算時間を短縮することができる。

本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置のブロック図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバのブロック図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバのフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデルのパラメータの値の更新のフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの稼働時間分布関数のグラフである。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデルのパラメータの値を複数回更新するフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデルのパラメータの値の更新にて新規のモニタリングデータが分析時点までに一つも届いていない場合のフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデルのパラメータの値の更新にてモデル更新方式の設定をモニタリングデータに応じて自動的に変更する場合のフローチャート図である。

以下、本発明の実施形態について、以下の図面を用いて説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の概略を示すブロック図である。

図１に示すように、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置は、故障データベース１、
モニタリング情報データベース２、品質管理者用端末３、複数台存在する稼動製品５、品
質情報分析サーバ６から構成されている。また、故障データベース１、モニタリング情報
データベース２、品質管理者用端末３、稼動製品５、品質情報分析サーバ６は、コンピュ
ータによって処理される装置であり、インターネットやLANなどのネットワーク４を介し
て、お互い通信可能に接続されている。

故障データベース１は、機器が故障した際に、お客様が機器の修理センターに持ち込ん
だ機器から抽出した故障データをデータベースに保存したものであり、具体的には、表１
のような形式にて、故障日、製造番号、機種、購入日、保証終了日、故障部品などの項目
を有する故障データが、予め登録されている。

また、品質管理者用端末３は、ＣＰＵ３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信装
置３４、入力装置３５、および表示装置３６から構成されている。

ここで、品質管理者によって入力装置３５から分析対象製造期間、分析日、分析対象機種
などの情報が入力されると、ＣＰＵ３１の制御に基づいて、品質管理者から入力された上
述した情報が、通信装置３４からネットワーク４に接続している品質情報分析サーバ６に
送信される。

なお、分析日は、原則として品質管理者が分析を行う日が設定されるが、過去の日付も分
析日として設定可能である。また、品質管理者用端末３は、品質情報分析サーバ６から送
信される情報を通信装置３４で受信し、ＣＰＵ３１の制御に基づいて表示装置３６に表示
する。

また、補助記憶装置３３は、演算に必要な各種のプログラムを格納している。

また、主記憶装置３２は、補助記憶装置３３に記憶された各種のプログラムを読み込み
、各種の演算を行なう。

さらに、稼動製品５は複数台存在しており、各々の稼動製品５は、ＣＰＵ５１、主記憶装
置５２、補助記憶装置５３、通信装置５４、センサー５５から構成されている。センサー
５５は、複数個存在している。また、稼動製品５は、ネットワーク４を介して、モニタリ
ングデータベース２と通信可能に接続されている。

ここで、センサー５５は稼動製品５の各々の稼動状況を測るもので、稼動製品５の各部の
温度を測る温度センサーや加速度センサーのほか、HDDのS.M.A.R.T (Self-Monitoring, A
nalysis and Reporting Technology)や起動ログを取得するBIOSなどが想定される。

また、モニタリング情報データベース２は、複数台存在している稼動製品５の各々のセン
サー５５で取得されたモニタリングデータを格納しており、当該モニタリングデータは、
所定のタイミングで、ＣＰＵ５１の制御に基づいて、通信装置５４からネットワーク４を
介して、モニタリング情報データベース２に、表２のような形式で送信される。

さらに、品質情報分析サーバ６は、ＣＰＵ６１、主記憶装置６２、補助記憶装置６３、通
信装置６４から構成されている。

品質情報分析サーバ６は、ネットワーク４に接続されたモニタリングデータベース２の記
憶内容を管理し、稼働製品５の各々から送信されるモニタリングデータが通信装置６４で
受信された場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて、モニタリングデータベース２に受信し
たモニタリングデータを、上述した表２のような形式で格納する。

また、品質情報分析サーバ６は、品質管理者用端末３から送信された入力情報を通信装置
６４で受信した場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて、補助記憶装置６３に格納されてい
る各種のプログラムを主記憶装置６２内に読み込む。さらに、品質情報分析サーバ６は、
品質管理者用端末３から送信された分析対象製造期間、分析日、分析対象機種などの情報
に基づいて、故障データベース１およびモニタリングデータベース２から、製造データお
よび故障データを抽出し、加工および統計処理を行った結果を、通信装置６４によって、
ネットワーク４に接続されている品質管理者用端末３に送信する。

図２は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの詳細を示すブ
ロック図である。

図２に示すように、品質管理者が、品質管理者用端末３にて入力した故障モデル作成対象
機種等の情報は、品質情報分析サーバ６の通信装置６４で受信される。そして、品質情報
分析サーバ６のＣＰＵ６１は、補助記憶装置６３に格納されている各種のプログラムを主
記憶装置６２内に読み込む。

また、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、更新データ格納部６２a、故障データ
格納部６２ｂ、モデルパラメータ更新部６２ｃ、モデルパラメータ格納部６２ｄ、モデル
更新方式格納部６２eを備えている。

ここで、主記憶装置６２の更新データ格納部６２aは、モニタリング情報データベース２
から、更新されたモニタリングデータもしくは新たに追加されたモニタリングデータを読
み込んで格納している。具体的には、前述した表２のような形式にて、データを格納して
いる。

また、主記憶装置６２の故障データ格納部６２ｂは、故障データベース１に登録されてい
る故障データのうち、品質管理者用端末３から入力された分析対象製造期間、分析日、分
析対象機種などの情報に基づき、更新データ格納部６２aに格納されているモニタリング
データの“製造番号”と同一の“製造番号”の故障データを読み込んで格納する。具体的
には、主記憶装置６２の故障データ格納部６２ｂは、更新データ格納部６２aが格納して
いる表２のモニタリングデータの項目“製造番号”が、“０１０００００”の場合、故障
データベース１が格納している表１の故障データの項目“製造番号”が、“０１００００
０”の故障データを読み込んで格納する。

さらに、主記憶装置６２のモデルパラメータ格納部６２ｄは、後述するモデルパラメータ
更新部６２ｃが記憶している製品寿命モデルを表す関数のパラメータの値を格納している
。具体的には、モデルパラメータ格納部６２ｄは、表３のような形式でパラメータの値を
格納している。

また、主記憶装置６２のモデルパラメータ更新部６２ｃは、前述したように、製品寿命モ
デルを表す関数を内部に記憶している。ここで、製品寿命モデルを表す関数とは、製品寿
命を説明するために用いる関数であり、具体的には、後述する(式１)のことである。また
、モデルパラメータ更新部６２ｃは、モデルパラメータ格納部６２ｄに格納している製品
寿命モデルのパラメータの値を更新するための関数も内部に記憶している。具体的には、
後述する(式４)〜(式９)のことである。

さらに、モデルパラメータ格納部６２ｃは、更新データ格納部６２ａに格納しているモニ
タリングデータと、故障データ格納部６２ｂに格納されている故障データに基づき、内部
に記憶している製品寿命モデルを表す関数と、製品寿命モデルのパラメータの値を更新す
るための関数と、モデルパラメータ格納部６２ｄに格納されているパラメータの値と、を
読み込んで、パラメータが最適な値となるように、当該パラメータの値を更新する。具体
的には、後述する(式２)である対数尤度を最大とするように、当該パラメータの値を更新
する。

その後、モデルパラメータ格納部６２ｃは、更新したパラメータの値を、モデルパラメー
タ格納部６２ｄに格納する。

さらに、主記憶装置６２のモデルパラメータ更新方式格納部６２ｅは、モデルパラメータ
更新部６２ｃにてモデルパラメータ格納部６２ｄに格納されたパラメータの値を更新する
際に、どのような方式にて、当該パラメータの値を更新するかの方式を格納する。具体的
には、モデルパラメータ更新方式格納部６２ｅは、表４のようなデータ形式にて、“全デ
ータ利用方式”又は“差分データ方式”の２種類の方式を選択肢として格納している。

ここで、図２に示した各構成要素の詳細な動作について、以下、図３のフローチャートを
通して説明する。

図３は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバ６で行われる工
程を説明したフローチャート図である。

図３に示すように、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、モニタリング情報データ
ベース２から、更新データ格納部６２ａに新規のモニタリングデータを読み込んで格納す
る(ステップ１０１)。仮に、過去のモニタリングデータが格納されている場合には、新規
のモニタリングデータを追記せずに上書きすればよい。

次に、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、更新データ格納部６２ａに格納された
新規のモニタリングデータと同一の製造番号である故障データが、故障データベース１に
存在するかどうかを判定する。もし、更新データ格納部６２ａに当該故障データがあれば
、当該故障データを故障データ格納部６２ｂに読みこんで格納する(ステップ１０２)。こ
こで、過去の故障データが格納されている場合には、前述した更新データ格納部６２aと
は異なり、過去の故障データを随時追記していく必要がある。

さらに、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、更新データ格納部６２ａに格納され
ているモニタリングデータと、故障データ格納部６２ｂに格納されている故障データと、
モデルパラメータ格納部６２ｄに格納されているパラメータの値と、をモデルパラメータ
更新部６２ｃが読み込む。

また、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、モデルパラメータ更新部６２ｃがモデ
ル更新方式格納部６２ｅに格納されているモデル更新方式に基づき、当該モニタリングデ
ータと、当該故障データと、当該モデルパラメータに基づき、内部に記憶している製品寿
命モデルを表す関数と、品寿命モデルのパラメータの値を更新するための関数と、を用い
て、当該性品寿命モデルのパラメータの値が最適となるように、モデルパラメータ格納部
６２ｄに格納しているパラメータの値を更新し、更新されたパラメータの値を、再びモデ
ルパラメータ格納部６２ｄに格納する(ステップ１０３)。

ここで、ステップ１０３にて更新された当該パラメータの値は、品質情報分析サーバ６か
ら品質管理者用端末３に送信され、ＣＰＵ３１の制御に基づいて、表示装置３６に当該パ
ラメータの値と後述する図５に示す稼働時間分布関数のグラフが表示される。

ここで、後述する図５で示す稼働時間分布関数は、稼働時間に対する稼動確率を表してお
り、品質管理者用端末３を操作しているユーザは、稼働時間及び稼動確率に基づいて、当
該製品寿命がどのくらい残っているかを知ることができる。

なお、稼動製品５の各々のセンサー５５で取得されたモニタリングデータは、所定のタ
イミングでモニタリングデータベース２に格納されるが、ユーザが電源を落としたり、ネ
ットワークに接続できない状態になっていたりする場合には、各々のセンサー５５で取得
されたモニタリングデータが送信可能な状態になってから、モニタリングデータベース２
に格納される。よって、モニタリングデータベース２には、各々のセンサー５５で取得さ
れたモニタリングデータが最新状態に更新された製品と、最新の状態に更新されていない
製品が混在している場合がある。

この場合、ステップ１０１において、モニタリングデータベース２から新規のモニタリン
グデータを抽出するには、表２の形式にある更新日を読み取って判断し、前回のモニタリ
ングデータの抽出日から、新しく更新されたモニタリングデータを新規のモニタリングデ
ータと判断すればよい。

さらに、ステップ１０１において、品質情報分析サーバ６に送信される新規のモニタリン
グデータは、１個とは限らず、複数個のモニタリングデータが送信されてもよく、各々の
モニタリングデータについて、ステップ１０１において、当該モニタリングデータの製造
番号と同一の製造番号を有している故障データかどうかを判断すればよい。

次に、図３のステップ１０３の製品寿命モデルのパラメータの値の更新処理について、以
下詳細に説明する。図４は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サ
ーバ６の製品寿命モデルのパラメータの値の更新処理のフローチャート図である。

ここで、本発明の実施形態では、モデルパラメータ更新部６２ｄは、製品nの製品寿命モ
デルを表す関数として、（式１）のようなワイブルモデルを内部に記憶している。

なお、上記(式１)のうち、t_nは製品ｎの製品寿命、θ_n=(θ₁,...,θ_p)は製品ｎのモニタ
リングデータから算出される単位時間当たりの累積負荷を表し、例えば、単位時間あたり
のバッテリー電源稼働率や強制終了回数，HDD書込み回数などを考えればよい。また、ａ
とｂは、それぞれワイブル分布のパラメータを表し、β_n=(β₁,..., β_p)は製品nのモニ
タリングデータから算出される累積負荷t_nθ_nで回帰したときの回帰係数ベクトルを表し
ている。なおθ_n’はθ_nの転置を表す。

ここで、品質情報分析サーバ６の更新データ格納部６２aは、モニタリング情報データベ
ース２に基づき、観測時間内に故障したかどうかを表す二値データδ_n (∈{0,1})、累積
負荷t_nθ_nを、稼動製品５の各々のセンサー５５から受け取る。分析対象製品全てのデー
タ(t₁,δ₁, θ₁),..., (t_N,δ_N, θ_N)が取得できるとき、対数尤度

を最大にするパラメータβとa,bを求める。ここでX=(x₁,...,x_N)は観測されるデータで、
x₁ =(t₁,δ₁, θ₁),..., x_N = (t_N,δ_N, θ_N)のように表せる。Nは分析対象製品数を表す
。

まず、図３のステップ１０１にて、分析対象製品のデータx₁,...,x_Nのうちx_{n_1},...,x_{n_M}
が更新されて更新データ格納部６２ａに格納された後、モデルパラメータ更新部６２ｃは
、更新データ格納部６２ａに格納されているx_{n_1},...,x_{n_M}を受け取る(ステップ２０１)
。以下、x_{n_1},...,x_{n_M}からなる集合をC₁={x_{n_1},...,x_{n_M}}で表す。

次に、図３のステップ１０２にて、更新データ格納部６２ａに格納されているx_{n_1},...,x
_{n_M}のうち、故障データベース１から故障していると判断されるx_{n_m_!},...,x_{n_m_L}が故障
データ格納部６２ｂに追記されて、故障データ格納部６２ｂに格納されている故障データ
を改めてx_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K}}とした後、モデルパラメータ更新部６２ｃは、故障デー
タ格納部６２ｂに格納されているx_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K}}を受け取る(ステップ２０２)。
以下、x_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K}}からなる集合をC₀={x_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K}}}で表す。

次に、モデルパラメータ更新部６２ｃは、ステップ２０２にて受け取った故障データ集合
C₁={x_{n_1},...,x_{n_M}}から、（式３）で与えられる回数だけサンプリングを行い、得られた
サンプリング故障データ集合を改めてC₀’={x_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K’}}}とする(ステップ
２０３)。

但しは(式３)の右辺は(M/N)Kの整数部分を表す。

さらに、モデルパラメータ更新部６２ｃは、モデルパラメータ格納部６２ｄに格納されて
いるモデルパラメータの値であるβ^(n_0), a^(n_0),b^(n_0)を受け取り、ステップ２０１に
て受け取った更新データC₁={x_{n_1},...,x_{n_M}}と、ステップ２０３にて得られたサンプリン
グ故障データC₀’={x_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K’}}}を用いて、内部に記憶されているパラメ
ータの値を更新する関数である（式４）、（式５）、（式６）に基づいて、当該パラメー
タの値の最適な値を算出して更新する。その後、更新されたパラメータの値であるβ^(n_K
’), a^(n_K’),b^(n_K’)を、再びモデルパラメータ格納部６２ｄに格納する(ステップ２
０４)。

但し、（式４）、（式５）、（式６）の右辺第二項は次の（式７）、（式８）、（式９）
で計算される。

以上、図４のステップ２０１〜２０４を行うことによって、モニタリングデータの割合に
応じた故障データベース２に格納された故障データを利用することで、製品寿命モデルの
パラメータの値であるβ^(n_0), a^(n_0),b^(n_0)を偏りなく更新することが可能となる。

また、製品寿命モデルを表す関数（式１）に、更新されたパラメータの値であるβ^(n_0),
a^(n_0),b^(n_0)を代入することによって、モニタリングデータから算出される累積負荷θ
_n=(θ₁,...,θ_p)が与えられたときの製品寿命分布を表す稼動時間分布関数を、図５に示
すように、品質管理者用端末３に表示することで、特定のモニタリングデータに達したと
きの製品寿命分布を把握することが可能となる。

また、（式１０）を用いて、モニタリングデータから算出される累積負荷がθ_n=(θ₁,...
,θ_p)であったときの製品寿命の期待値を算出し、品質管理者用端末３に出力して確認す
ることができる。

ここでΓ(・)は（式１１）で与えられるガンマ関数を表す。

なお、図４では、ステップ２０４における製品寿命モデルのパラメータの値の更新を１回
だけ行っているが、複数回、製品寿命モデルのパラメータの値を更新して、当該パラメー
タの値の安定化を行ってもよい。

図６は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデ
ルのパラメータの値を複数回更新するフローチャート図である。ステップ２０１〜２０４
までは同様のステップのため、説明は省略する。

まず、モデルパラメータ更新部６２ｃは、ステップ２０１〜２０４までのステップを実行
した後、製品寿命モデルのパラメータの値が収束したかどうかを（式１２）によって判定
する(ステップ３０５)。もし、製品寿命モデルのパラメータの値が収束していれば、モデ
ルパラメータ更新部６２ｃは、収束したパラメータの値β^(n_0), a^(n_0),b^(n_0)を、一時
点前の製品寿命のモデルのパラメータの推定値として、モデルパラメータ格納部６２ｄに
格納し、ステップを終了する。

もし、製品寿命モデルのパラメータの値が収束していなければ、ステップ２０６に進む。

ステップ２０６では、モデルパラメータ更新部６２ｃは、β^(n_0)=β^(n_K’), a^(n_0)=a^(
n_K’) ,b^(n_0) =b^(n_K’)として、ステップ２０３に戻る。その後、モデルパラメータ更
新部６２ｃは、ステップ２０３〜３０５を繰り返し行なう。

ここで、ステップ３０５では、モデルパラメータ更新部６２ｃは、εを、例えばε=10^-6
などと設定しておく。なお、‖・‖_∞は、成分の中の最大値を表す最大値ノルムを表して
いるが、他のノルムを用いたり、a^(n_0),a^(n_K’) ,b^(n_0) ,b^(n_K’)にも依存するノル
ムを用いたりしても良い。

ここで、上述した図４、図６では、予め、品質情報分析サーバ６のモデルパラメータ格納
部６２ｄに、既にパラメータの値が格納されている場合について説明したが、モニタリン
グデータを、稼動製品５から分析時点までに１つも受信していない場合には、モデルパラ
メータ格納部６２ｄにパラメータの値が格納されていないため、予めパラメータの初期値
を設定しておく必要がある。

よって、稼動製品５から分析時点までに、少数のモニタリングデータしか集まっていない
場合の製品寿命モデルのパラメータの値の更新処理について、図７を参照して説明する。

図７は、本発明の実施形態に係る製品寿命分析装置の品質情報分析サーバの製品寿命モデ
ルのパラメータの値の更新にてモニタリングデータが分析時点までに１つも届いていない
場合のフローチャート図である。

まず、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、更新データ格納部６２ａに格納されて
いるX=(x₁,...,x_N)を受け取り、ループカウントをｉ＝１と設定する(ステップ４０１)。

次に、品質情報分析モデルサーバ６の主記憶装置６２は、モデルパラメータ格納部６２ｄ
に格納されている製品寿命モデルのパラメータの値であるβ^(i-1), a^(i-1),b^(i-1)を受け
取り、更新データ格納部６２ａに格納されているX=(x₁,...,x_N)を用いて、（式１３）、
（式１４）、（式１５）により更新して得られる更新モデルパラメータβ⁽ⁱ⁾, a⁽ⁱ⁾,b⁽ⁱ⁾
を受け取る(ステップ４０２)。

さらに、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、製品寿命モデルのパラメータの値が
収束したかどうかを（式１９）によって判定する(ステップ４０３)。もし、製品寿命モデ
ルのパラメータの値が収束していれば、収束したパラメータの値であるβ⁽ⁱ⁾, a⁽ⁱ⁾,b⁽ⁱ⁾
をモデルパラメータ格納部６２ｄに格納して、ステップを終了する。もし、製品寿命モデ
ルのパラメータの値が収束していなければ、ステップ４０４に進む。

ここで、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、ｉ＝ｉ＋１と設定して、ステップ４
０２に戻る(ステップ４０４)。その後、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、ステ
ップ４０２〜４０３を繰り返し行う。

但し、（式１３）、（式１４）、（式１５）の右辺第二項は次の（式１６）、（式１７）
、（式１８）で計算される。

ここで、品質情報分析サーバ６の主記憶装置６２は、εを、例えばε=10^-6などと設定し
ておく(ステップ４０３)。なお、‖・‖_∞は成分の中の最大値を表す最大値ノルムを表し
ているが、他のノルムを用いたりa^(i-1),a⁽ⁱ⁾ ,b^(i-1) ,b⁽ⁱ⁾にも依存するノルムを用い
たりしても良い。

図７に示すように、分析時点までに稼動製品５から少数のモニタリングデータしか集まっ
ていないようであれば、図４、図６のように、逐次更新手続きを実行するよりも、モデル
更新方式格納部６２ｅのモデル更新方式を、“全データ利用方式”に設定し、すべてのデ
ータを用いて、製品寿命モデルのパラメータの値を推定する方が、製品寿命のパラメータ
値の推定精度は高く、少数のモニタリングデータしか集まっていないため、計算時間もか
からない。

次に、モデル更新方式格納部６２ｅのモデル更新方式の設定を、モニタリングデータに応
じて自動的に変更する方法について説明する。図８は、モデル更新方式格納部６２ｅのモ
デル更新方式の設定をモニタリングデータに応じて変更する場合の、製品寿命モデルのパ
ラメータの値の更新処理を具体的に説明したフローチャート図である。

まず、モデルパラメータ更新部６２ｃは、モデル更新方式を“全データ利用方式”に設定
する（ステップ５０１）。次に、モデルパラメータ更新部６２ｃは、図７のように、C₁={
x_{n_1},...,x_{n_M}}だけでなく、過去のモニタリングデータ{x₁,...,x_N}＼C₁も用いて、製品
寿命モデルのパラメータの値であるβ⁽ⁱ⁾を推定する(ステップ５０２)。

さらに、モデルパラメータ更新部６２ｃは、図７のように、全データ利用方式でモデルパ
ラメータβ⁽ⁱ⁾を推定したときの製品寿命モデルのパラメータの値の推定精度を（式２０
）から算出する(ステップ５０３)。

ここで‖・‖はユークリッドノルムを表している。

また、モデルパラメータ更新部６２ｃは、図４または図６のように、モデル更新方式格納
部６２eに格納された表４の形式のうち、“差分データ方式”を選択し、モニタリングデ
ータC₁={x_{n_1},...,x_{n_M}}とステップ２０３において得られたサンプリング故障データC₀’
={x_{n_{M+1}},...,x_{n_{M＋K’}}}を用いて、製品寿命モデルのパラメータの値であるβ^(n_K)
を推定する(ステップ５０４)。

さらに、モデルパラメータ更新部６２ｃは、図４または図６のように、モデル更新方式格
納部６２eに格納された表４のデータ形式のうち、“差分データ”利用方式を選択し、モ
デルのパラメータの値であるβ^(n_K)を推定したときの推定精度を（式２１）から算出す
る(ステップ５０５)。

ここで‖・‖はユークリッドノルムを表している。

また、モデルパラメータ更新部６２ｃは、モデル更新方式格納部６２ｅのモデル更新方式
の設定が“差分データ利用方式”かどうかを判定する(ステップ５０６)。もし、図８のよ
うに、製品寿命モデルのパラメータの値を初めて更新する場合には、モデル更新方式の設
定は、初期値が全データ利用方式となっているため、ステップ５０７に進む。

さらに、モデルパラメータ更新部６２ｃは、（式２１）の“全データ利用方式”を設定し
た場合の製品寿命モデルのパラメータの値の推定精度と、（式２０）の“差分データ利用
方式”を設定した場合の製品寿命モデルのパラメータの推定精度の差U-Vが（式２２）を
満たすかどうかを判定する(ステップ５０７)。もし、（式２２）を満たせば、モデルパラ
メータ更新部６２ｃは、モデル更新方式格納部６２ｅのモデル更新方式の設定を、“差分
データ利用方式”に切り替える（ステップ５０８）。そして、次のモニタリングデータを
稼動製品５から取得した際には、ステップ５０４に戻って、図４または図６の処理に従っ
て、製品寿命のモデルのパラメータの値を更新していく。

ここで、一度、モデル更新方式格納部６２ｅのモデル更新方式の設定が“差分データ利用
方式”に切り替わると、次回以降のステップ５０６の“差分データ利用方式”であるかの
判定を通過するので、モデルパラメータ更新部６２ｃは、次回以降のモニタリングデータ
を取得した際には、ステップ５０４から処理を実行する。

また、モデルパラメータ更新部６２ｃは、（式２２）を満たさなければ、モニタリングデ
ータを取得した際には、ステップ５０２から、同様の処理を再度実行する(ステップ５０
７)。

ここでφは正の数で，例えば0.1Nとすればよい。

なお、本発明は、上記した各実施の形態には限定されず、種々変形して実施できること
は言うまでもない。例えば、（式２）で示される対数尤度の符号を反転させたものを負の
対数尤度と定義し、モデルパラメータ更新部６２ｃは、この負の対数尤度を最小にするβ
とa,bを求めるものであってもよい。

要するに、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではそ
の要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開
示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより、種々の形態を形成できる。例えば、
実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。さらに、異なる
実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１…故障データベース
２…モニタリング情報データベース
３…品質管理者用端末
４…ネットワーク
５…稼動製品
６…品質情報分析サーバ
３１…ＣＰＵ
３２…主記憶装置
３３…補助記憶装置
３４…通信装置
３５…入力装置
３６…表示装置
５１…ＣＰＵ
５２…主記憶装置
５３…補助記憶装置
５４…通信装置
５５…センサー
６１…ＣＰＵ
６２…主記憶装置
６２a…更新データ格納部
６２b…故障データ格納部
６２c…モデルパラメータ更新部
６２d…モデルパラメータ格納部
６２e…モデル更新方式格納部
６３…補助記憶装置
６４…通信装置

Claims (3)

1. ネットワークに接続される製品の品質情報を管理する品質情報分析サーバと、
   前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続され、少なくとも前記製品の製造番
   号を含む故障データを格納する故障データベースと、
   前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続され、少なくとも製造番号を含む
   前記製品のセンサーからのモニタリングデータを格納するモニタリング情報データベース
   と、
   前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続され、分析対象条件を入力する品
   質管理者用端末と、を備え、
   前記品質情報分析サーバは、
   前記モニタリング情報データベースから新たに送信されたモニタリングデータのみを格
   納する更新データ格納部と、
   前記品質管理者用端末から入力された入力情報に基づき、前記故障データベースから送
   信された前記故障データのうち、前記更新データ格納部に格納された新たに送信されたモ
   ニタリングデータの製造番号を含む故障データのみを読み込んで格納する故障データ格納
   部と、
   前記更新データ格納部に格納しているモニタリングデータと、前記故障データ格納部に
   格納されている故障データに基づき、モデルパラメータ格納部に格納され、製品寿命のモ
   デルを表す関数のパラメータの値と、予め記憶され、前記パラメータの関数である対数尤
   度が最大となるように、または前記パラメータの関数である負の対数尤度が最小となるよ
   うに前記パラメータの値を更新するための関数と、を用いて、前記パラメータの値を更新
   するとともに、前記更新されたパラメータの値と前記製品寿命のモデルを表す関数とを前
   記品質管理者用端末に送信するモデルパラメータ更新部と、
   を備えたことを特徴とする製品寿命分析装置。
2. 前記品質情報分析サーバは、
   前記製品寿命モデルの前記パラメータの値を更新する方式である全データ利用方式及び
   差分データ利用方式を格納するモデル更新方式格納部と、を備え、
   前記モデルパラメータ更新部は、前記モデル更新格納部に格納された全データ利用方式
   を設定して、前記新たに送信されたモニタリングデータと過去に保存していたモニタリン
   グデータのいずれも用いて、第１の更新されたパラメータの値を算出するとともに、前記
   モデル更新格納部に格納された差分データ利用方式を設定して、第２の更新されたパラメ
   ータの値を算出し、前記第１の更新されたパラメータの値と前記第２の更新されたパラメ
   ータの値の差分値が予め設定していた値の範囲の場合には、前記パラメータ更新格納部に
   格納された方式を差分データ利用方式に固定して設定し、前記パラメータの値を更新する
   ことを特徴とする請求項１に記載の製品寿命分析装置。
3. ＣＰＵがモニタリング情報データベースから新たに送信されたモニタリングデータのみ
   を更新データ格納部に格納する工程と、
   前記ＣＰＵが故障データベースから送信され、前記モニタリングデータの製造番号を含
   む故障データを読み込んで故障データ格納部に格納する工程と、
   前記ＣＰＵが前記モニタリングデータと、前記故障データと、に基づき、予めモデルパ
   ラメータ格納部に格納され、製品寿命のモデルを表す関数のパラメータの値と、モデルパ
   ラメータ更新部に予め記憶され、前記パラメータの関数である対数尤度が最大となるよう
   に、または前記パラメータの関数である負の対数尤度が最小となるように前記パラメータ
   の値を更新するための関数と、を用いて、前記パラメータの値を更新する工程と、
   前記ＣＰＵが前記更新されたパラメータの値と前記製品寿命のモデルを表す関数と
   を品質管理者用端末に送信する工程と、
   を備えたことを特徴とする製品寿命分析方法。

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