JP5251494B2 - プログラム、有用性判定装置及び有用性判定方法 - Google Patents
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Description
この例では、故障種類Xで故障した車載器では、30+30+30=90回、操作パターンAの操作が出現する。また、故障種類Yで故障した車載器では、3+6+1=10回、操作パターンAの操作が出現する。
故障種類Xでの操作パターンAの出現確率は、90/(10+90)=0.9
故障種類Yでの操作パターンAの出現確率は、10/(10+90)=0.1
従って、故障種類Xでの操作パターンAの出現確率が高いので、操作パターンAは、故障種類Xで発生しやすいと判断していた。すなわち、操作履歴に操作パターンAが検出された場合に、故障種類Xである可能性が90%であり、故障種類Yである可能性が10%であることを示している。
従って、故障種類Xでの操作パターンBの出現確率は、90/(10+90)=0.9
故障種類Yでの操作パターンBの出現確率は、10/(10+90)=0.1
となる。
すなわち、故障種類Xでの操作パターンBの出現確率の高さは、操作パターンBが故障種類Xの故障原因となる可能性の高い操作であることを示しているのではなく、単に使用者による操作方法の隔たりが原因と考えられる。
例えば、各車載器の操作履歴データから指定された操作パターンの発生回数の分布を求めて、発生回数が他の車載器での操作パターンの発生回数から大きく外れた値(以下、外れ値と呼ぶ)を取り除く。そして、外れ値を操作履歴データから取り除いたのちに各故障種類で指定された操作パターンの出現確率を求めることが考えれる。しかしながら、望ましい外れ値を常に発見可能な手法は存在せず、データに合わせて、常に適切な外れ値を発見可能な手法や外れ値とそうではないデータとを区別するパラメータを選択しなければならない。例えば、外れ値を発見可能な方法として、各データと平均値との偏差を標準偏差で除した値がパラメータの値よりも大きな値を外れ値と見なす方法がある。パラメータの値には、2〜3の値が選択されることが多い。
本明細書の開示によれば、指定された故障が実際に発生した機器での特定処理の処理回数の合計は、機器に発生した故障種類に起因して得られたものであるのか、各機器での特定処理の処理回数に起因して得られたものであるのかを判定することができる。このため、機器の故障の原因となった操作、又は故障時に発生しやすい操作であるか否かを精度よく判定することができる。
また、判定部10は、操作入力受付部11と、パターン発生回数計算部12と、パターン発生回数和計算部13と、組み合わせ集合生成部14と、パターン発生回数和集合計算部15と、有用性判定部16とを備えている。
操作入力受付部11は、操作部21で入力された情報を受け付けて、受け付けた情報を、情報に応じた出力先に出力する。情報の出力先には、パターン発生回数計算部12と、パターン発生回数和計算部13と、パターン発生回数和集合計算部15と、有用性判定部16とが含まれる。
パターン発生回数計算部12は、履歴データ記憶部22から各車載器の操作入力・処理履歴データを入力する。また、パターン発生回数計算部12は、操作部21で入力された操作パターンの指定情報を操作入力受付部11から入力する。
そして、パターン発生回数計算部12は、各車載器の操作入力・処理履歴データを検索して、操作部21で指定された操作パターンの発生回数を各車載器ごとにカウントする。
操作パターンとは、例えば、車載器に入力された命令と、この命令に対する車載器の処理又は処理結果とのセットを示すものである。特に、操作部21で指定される操作パターンには、車載器に入力された命令に対して車載器が正常に処理を終了することができなかったものが含まれる。例えば、CDのスキップ命令が入力された後に、CDトラックの移動に失敗したという処理結果を通知する処理などが含まれる。なお、以下では、操作部21で指定された操作パターンを指定パターンと呼ぶ。
パターン発生回数計算部12は、車載器ごとにカウントした指定パターンの発生回数を、パターン発生回数和計算部13と、パターン発生回数和集合計算部15とに出力する。
パターン発生回数和計算部13は、操作入力受付部11から、故障種類の指定情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部13は、故障種類データ記憶部23から、各車載器に発生した故障種類の情報を入力する。また、パターン発生回数和計算部13は、パターン発生回数計算部12から、車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。
パターン発生回数和計算部13は、故障種類が同一の車載器において、特定処理が行われた回数の合計を算出する。すなわち、パターン発生回数和計算部13は、操作部21で指定された故障種類(以下、指定故障種類と呼ぶ)が発生した車載器において、指定パターンの発生した回数和を求める。なお、この指定パターンが発生した回数の和を、実指定パターン発生回数和と呼ぶ。パターン発生回数和計算部13は、求めた実指定パターン発生回数和を有用性判定部16に出力する。なお、ここでは、同一の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めているが、同様(又は類似)の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めてもよい。同様の故障種類には、例えば、配線のショートと断線が含まれる。同様(又は類似)の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数の合計を求めるために、故障種類とこの故障種類と同様の故障種類とを関連付けて記録したテーブルをRAM32(図11参照)に記録しておく。このテーブルを参照して指定された故障種類と同様の故障種類を特定し、特定した同様の故障種類で故障した車載器での特定処理の回数についても合計値に加える。
組み合わせ集合生成部14は、まず、故障種類データ記憶部23から入力した故障種類の情報を参照して、同一の故障種類で故障した車載器の数を故障種類ごとに算出する。
例えば、故障種類データ記憶部23に故障種類の情報として故障種類A,B,Cが記録されていた場合、この故障種類A,B,Cの故障が発生した車載器の数をそれぞれ求める。
次に、組み合わせ集合生成部14は、故障種類データ記憶部23に記憶した各故障種類に、履歴データ記憶部22に記憶した車載器を総当たりで割り当てて、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合(以下、組み合わせ集合と呼ぶ)を生成する。このとき故障種類に割り当てられる車載器は、車載器で実際に発生した故障種類でなくてもよい。また、各故障種類に割り当てる車載器の数には制限を設ける。各故障種類ごとに、実際にその故障種類で故障した車載器の数を算出しているので、各故障種類に車載器を割り当てる時に、同じ故障種類に割り当てる車載器の数がその故障種類で実際に故障した車載器の数と同数になるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを生成することで、履歴データ記憶部22に記憶した車載器が、各故障種類が実際に発生した車載器分づつの機器群に分割される。
例えば、故障種類Aの故障が発生した車載器の数が3台で、故障種類Bの故障が発生した車載器の数が4台であったとする。組み合わせ集合生成部14は、故障種類A,Bに各車載器を割り当てていくが、故障種類Aに割り当てる車載器の数が3台で、故障種類Bに割り当てる車載器の数が4台となるように車載器の割り当てを行う。
組み合わせ集合生成部14は、図7に示す第1管理テーブルを生成しながら各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせからなる集合を生成する(なお、図7に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図9を参照しながら後述する)。組み合わせ集合生成部14は、この第1管理テーブルを後述するRAM32等のメモリに作成する。組み合わせ集合生成部14で生成する第1管理テーブルについて図7を参照しながら説明する。図7に示す第1管理テーブルでは、組み合わせ集合の各組み合わせを識別するID(組み合わせID)と、各故障種類に割り当てられた車載器の識別情報とが記録され、管理される。
組み合わせ集合生成部14は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部15に出力する。
パターン発生回数和集合計算部15は、操作入力受付部11から故障種類を指定する情報を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部15は、パターン発生回数計算部12から車載器ごとの指定パターンの発生回数を入力する。また、パターン発生回数和集合計算部15は、組み合わせ集合生成部14から組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報を入力する。
パターン発生回数和集合計算部15は、まず、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求める。例えば、組み合わせ集合が組み合わせAと組み合わせBからなり、故障種類がc,d,eからなるとする。また、操作部21で指定された指定故障種類が故障種類cであったとする。パターン発生回数和集合計算部15は、組み合わせAについて、指定故障種類cに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。同様にパターン発生回数和集合計算部15は、組み合わせBについても指定故障種類cに割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を同様に求める。
パターン発生回数和集合計算部15は、図8に示す第2管理テーブルを生成しながら、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求める(なお、図8に示すデータ例を使用した具体的な説明は、図9を参照しながら後述する)。パターン発生回数和集合計算部15で生成する第2管理テーブルについて図8を参照しながら説明する。パターン発生回数和集合計算部15も、この第2管理テーブルを後述するRAM32等のメモリに作成する。
パターン発生回数和集合計算部15は、組み合わせ集合生成部14で生成した組み合わせIDごとに、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求め、これを第2管理テーブルに記録する。以下では、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、指定パターン発生回数和と呼ぶ。
パターン発生回数和集合計算部15は、組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数(すなわち、組み合わせIDの個数)とを有用性判定部16に出力する。
また、パターン発生回数和集合計算部15は、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を、各組み合わせごとに求めているが、指定故障種類以外の故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求めてもよい。すなわち、有用性判定部16で、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を選択して使用するようにしてもよい。
有用性判定部16は、操作入力受付部11から、指定パーセントの情報と、故障種類を指定する情報とを入力する。また有用性判定部16は、パターン発生回数和計算部13から実指定パターン発生回数和の情報を入力する。また、有用性判定部16は、パターン発生回数和集合計算部15から組み合わせ集合の各組み合わせごとに求めた指定パターン発生回数和と、組み合わせ集合に含まれる組み合わせの個数とを入力する。
次に、有用性判定部16は、組み合わせ集合の各組み合わせごとの指定パターン発生回数和の値を、値の大きい順にソートする。次に、有用性判定部16は、値の大きい順にソートした各組み合わせの合計数の中で、実指定パターン発生回数和が位置する順位に基づいて、指定パターンが、指定故障種類の発生に関連する処理であるか否かを判定する。具体的には、有用性判定部16は、パターン発生回数和集合計算部15から入力した組み合わせの個数に、操作部21から入力した指定パーセント(%)を積算する。なお、以下では、組み合わせの個数に指定パーセント(%)を積算した値を判定値と呼ぶ。指定パーセント(%)は、操作部21により指定された指定パターンが、同じく操作部21によって指定された指定故障種類の故障に関連する指定パターンであるか否かを判定するための値である。
有用性判定部16は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の集合の中から、上位指定パーセント(%)目の値を取り出す。例えば、組み合わせ集合の組み合わせの個数が20個で、指定パーセントが5%であれば、20×0.05で判定値が「1」となる。また、組み合わせの個数が100個で、指定パーセントが5%であれば、100×0.05で判定値が「5」となる。有用性判定部16は、値の大きい順にソートした指定パターン発生回数和の中から、上から数えて判定値番目の値を取り出す。そして、有用性判定部16は、取り出した上から判定値番目の指定パターン発生回数和と、パターン発生回数和計算部13から入力した実指定パターン発生回数和とを比較する。なお、組み合わせの個数に指定パーセント(%)を積算して求めた判定値に小数点が含まれる場合は、この判定値よりも1つ値の小さい指定パターン発生回数和を取り出すとよい。
組み合わせ集合生成部14が生成する組み合わせ集合は、各故障種類に割り当てる車載器の組み合わせを変更して、総当たりで求めた集合である。このため、パターン発生回数和集合計算部15で生成される各組み合わせごとの指定パターン発生回数和は、指定パターン発生回数和の分布とみなすことができる。
従って、この指定パターン発生回数和の分布の中で、実指定パターン発生回数和がどの程度の大きさであるかを判定することで、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生判断に有用な操作パターンであるか否かを判定することができる。
指定パターン発生回数和の集合の中で、実際の指定パターン発生回数和(実指定パターン発生回数和)の値が上位にはないということは、各車載器に割り当てた故障種類に関係なく、各車載器の指定パターン発生回数が与えられれば、実指定パターン発生回数和は得られるということになる。すなわち、車載器に割り当てる故障種類の組み合わせを変更しても実指定パターン発生回数和が発生する頻度が高いということになる。従って、指定パターンは、車載器での指定故障種類の発生には無関係であると判定することができる。
逆に、指定パターン発生回数和の集合の中で、実指定パターン発生回数和が十分上位にあるということは、各車載器での指定パターン発生回数だけではなく、各車載器に割り当てた故障種類によって実際の指定パターン発生回数和が大きな値を示していると判定することができる。このため、指定パターンは、車載器における指定故障種類の発生に有用であると判定することができる。従って、指定された故障種類の故障が発生した車載器で指定パターンが出現する確率が高かった場合に、確率の高い要因が、指定パターンの発生回数に起因するものであるのか、各車載器に発生した故障種類に起因するものであるのかを判定することができる。
例えば、図7に示す例では、組み合わせIDの数は20個であるが、例えば、この組み合わせIDの数が1000個以上になった場合には、この1000個の組み合わせIDの中から所定個の組み合わせIDを抽出する。抽出した所定個の組み合わせIDの組み合わせに対して、指定故障種類に割り当てた車載器の指定パターン発生回数和を求める。
故障が発生し、履歴データ記憶部22に操作入力・処理履歴データを記憶した車載器としてNo.1〜No.6の6個の車載器が存在するとする。これら6台の車載器に発生した故障種類は、図2に示すものであって故障種類データ記憶部23に記憶している。なお、履歴データ記憶部22に記憶した操作入力・処理履歴データや、故障種類データ記憶部23に記憶した故障種類データは、人手で入力してもよい。また、故障した車載器にツールを接続して、このツールにより履歴データ記憶部22や故障種類データ記憶部23にデータを記憶するものであってもよい。
故障種類データ記憶部23に記憶している故障種類は、故障種類Xと、故障種類Yの2つである(図2参照)。また、故障種類Xで故障した車載器が3台で、故障種類Yで故障した車載器も3台である(図2参照)。
組み合わせ集合生成部14は、故障種類Xと故障種類Yに車載器を割り当てていくが、実際に故障種類X、Yで故障した車載器が3台づつであるので、故障種類Xに割り当てる車載器と、故障種類Yに割り当てる車載器の台数がともに3台づつとなるように割り当てる。なお、各故障種類に割り当てる車載器は、故障種類の故障が実際に発生した車載器でなくてもよい。例えば、車載器No.1は、故障種類Xの故障が発生しているが、車載器No.1に故障種類Yを割り当てることもできる。
組み合わせ集合生成部14は、故障種類XとYに割り当てる車載器の組み合わせを図6に示す履歴データ記憶部22に記憶された全ての車載器で総当たりで求め、図7に示す第1管理テーブルに記録していく。組み合わせ集合生成部14は、生成した各組み合わせを識別する組み合わせIDを発行して、この組み合わせIDに基づいて車載器の組み合わせを管理する。
例えば、図7に示す例では、組み合わせID=5の組み合わせにおいて、故障種類Xに割り当てた車載器がNo.1,No.3,No.4であり、故障種類Yに割り当てた車載器がNo.2,No.5,No.6であることを示している。
組み合わせ集合生成部14は、組み合わせ集合の各組み合わせの情報であって、各組み合わせにおいて各故障種類に割り当てた車載器の情報をパターン発生回数和集合計算部15に出力する。
パターン発生回数和集合計算部15は、指定故障種類Xに割り当てた車載器の指定パターンの発生回数の和を組み合わせごとに求め、図8に示す第2管理テーブルに記録していく。図8に示す第2管理テーブルには、組み合わせを識別する組み合わせIDと、各組み合わせでの指定パターン発生回数和とが記録される。
コンピュータ内には、CPU(Central Processing Unit)31、RAM(Random Access Memory)32、ROM(Read Only Memory)33、グラフィックインタフェース34、入出力部35等が設けられ、これらがバスを介して接続されている。
ROM33には、CPU31に実行させるプログラムが格納されている。CPU31は、ROM33に格納されたプログラムを読み込んで、読み込んだプログラムに従った処理を行う。CPU31がROM33から読み込んだプログラムに従った演算を行うことで、図5に示す各機能部が実現され、図9に示すフローに従った処理が実行される。
また、RAM32は、CPU31の作業用メモリとして使用され、CPU31による処理に必要な各種データが格納される。例えば、組み合わせ集合生成部14によって生成される図7に示す第1管理テーブルや、パターン発生回数和集合計算部15によって生成される図8に示す第2管理テーブルがCPU31によってRAM32内に生成される。
例えば、上述した実施例では、履歴データ記憶部22と故障種類データ記憶部23とをそれぞれ別々に設けているが、同一の記憶部に記憶しておくものであってもよい。
また、上述した実施例では、指定パーセント(%)の値は、操作部21から操作者が入力するようにしている。これ以外に、指定パーセント(%)のデフォルト値(例えば、5%)をRAM32等のメモリに記憶しておき、指定パターンが指定故障種類に関係する操作パターンであるか否かを判定するときには、このメモリに記憶した値を使用してもよい。また、デフォルト値を変更するときにだけ、操作者が操作部21から操作するものであってもよい。
また、指定パーセント(%)を5%よりも大きくすれば、指定パターン発生回数和(値B)が5%のときよりも小さい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和(値A)が、指定パターン発生回数和(値B)よりも小さいと判定される可能性が小さくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が低くなる。
逆に、指定パーセント(%)を5%よりも小さくすれば、指定パターン発生回数和(値B)が5%のときよりも大きい値に変更される。従って、実指定パターン発生回数和(値A)が、指定パターン発生回数和(値B)よりも小さいと判定される可能性が大きくなる。このため、指定パターンが指定故障種類の発生に関連しない操作パターンであると判定される可能性が高くなる。
(付記1)
コンピュータに、
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第1処理と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第2処理と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成する第3処理と、
前記第1管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶する第4処理と、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第5処理と、
を実行させるプログラム。
(付記2)
前記第5処理は、前記第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理である付記1記載のプログラム。
(付記3)
前記第5処理は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位5%目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記1又は2記載のプログラム。
(付記4)
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段と、
前記故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する計数手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める実指定パターン発生回数和算出手段と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成する第1管理テーブル生成手段と、
前記第1管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶させる第2テーブル生成手段と、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする判断手段と、
を有する有用性判定装置。
(付記5)
前記判断手段は、前記第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする付記4記載の有用性判定装置。
(付記6)
前記判断手段は、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位5%目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記4又は5記載の有用性判定装置。
(付記7)
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数するステップと、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求めるステップと、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成するステップと、
前記第1管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶するステップと、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップと、
を有する有用性判定方法。
(付記8)
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、前記第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理を含む付記7記載の有用性判定方法。
(付記9)
抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップは、指定パターン発生数和を値の大きい順にソートし、値の大きい順にソートした指定パターン発生数和のうち上位5%目に当たる指定パターン発生数和と、前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする付記7又は8記載の有用性判定方法。
10 判定部
11 操作入力受付部
12 パターン発生回数計算部
13 パターン発生回数和計算部
14 組み合わせ集合生成部
15 パターン発生回数和集合計算部
16 有用性判定部
21 操作部
22 履歴データ記憶部
23 故障種類データ記憶部
Claims (4)
- コンピュータに、
故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する第1処理と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める第2処理と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成する第3処理と、
前記第1管理テーブルから特定の故障種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶する第4処理と、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする第5処理と、
を実行させるプログラム。 - 前記第5処理は、前記第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報の中からランダムサンプリングによって情報を抽出し、抽出した情報を指定パターン発生回数和の大きい順にソートする処理を含む請求項1記載のプログラム。
- 故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段と、
前記故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数する計数手段と、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求める実指定パターン発生回数和算出手段と、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成する第1管理テーブル生成手段と、
前記第1管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶させる第2テーブル生成手段と、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をする判断手段と、
を有する有用性判定装置。 - 故障した機器を識別する情報と、各故障した機器に発生した故障の種類とを関連付けて記憶した故障種類データ記憶手段を参照して、発生した故障の種類ごとに該故障種類で故障をした機器数を計数するステップと、
故障した機器と該故障した機器で行なわれた処理の履歴情報とを関連付けて記憶した履歴データ記憶手段を参照して、各機器で実行された処理のうちあらかじめ指定された特定処理の処理回数の合計である実指定パターン発生回数和を求めるステップと、
故障した機器を各故障種類で故障をした機器数と同じ機器数に割り当てる全組合せを生成し、組み合わせの種類を示す情報と故障種類での組合せとを関連付けた第1管理テーブルを生成するステップと、
前記第1管理テーブルから特定の故障の種類に割り振った機器を求めて、求めた各機器の前記実指定パターン発生回数和の合計を指定パターン発生数和として求めて、組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けて第2管理テーブルに記憶するステップと、
第2管理テーブルに記憶した組み合わせの種類と指定パターン発生数和の合計とを関連付けた情報を指定パターン発生数和でソートし、指定パターン発生数和の大きなものからあらかじめ指定された所定の順位となった指定パターン発生数和を抽出し、該抽出をした指定パターン発生数和と前記実指定パターン発生回数和とを比べて、実指定パターン発生回数が指定パターン発生数和以上であれば、前記特定処理が前記特定の故障の種類と関連のある処理と判断をするステップと、
を有する有用性判定方法。
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