JP5758335B2 - システム疲労度評価装置およびその方法 - Google Patents
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Description
図1に、本実施形態にかかるシステム疲労度評価装置のブロック図を示す。
アルゴリズムは例えば、C.-J. Lin. Projected gradient methods for non-negative matrix factorization. Neural Computation, 19(2007), 2756-2779.がある。
図11は、実施形態2に係るシステム構成を示す図である。
図13は実施形態3に係るシステム構成を示す。
システムがPCであり、部品がPC構成部品として、PC構成部品の診断結果が得られているとする。たとえば企業のIS部門で、PCのリプレースを行う際に、リプレース対象のPCをどのように決定するかということが問題になる。部品診断結果を統合してシステム疲労度を算出する本技術によって、リプレースの優先順位をより正確に求めることが可能になる。たとえばシステム疲労度の大きい上位の所定個数のPC、またはシステム疲労度が所定値より大きいすべてのPCを、リプレース対象として選択する。
システムを家庭内の家電全般とし、各家電を部品として、各家電の診断結果が得られているとする。たとえば家庭内の家電機器の一括メンテナンス契約を結ぶときに、家電の使い方の乱暴さや家族構成、電力品質といった共通疲労要因を考慮することによって、複数家電機器全体の疲労度をより正確に算出できるようになる。これにより、適切なメンテナンスプランを選択できるようなる。
Claims (7)
- それぞれ複数の部品を含む複数のシステム別に前記部品別の故障確率を表した診断結果データを読み込み、前記システム別に前記部品別の故障確率を行列の各要素に格納した行列Vを作成し、前記行列Vを、疲労要因別の各部品の故障確率を行列の各要素に格納した行列Wと、前記システム別の各疲労要因による故障確率を行列の各要素に格納した行列Hとの積に分解する、分解部と、
前記行列Wに基づき、疲労要因別にいずれかの部品が故障する確率を計算し、前記確率と、前記行列Hに基づき、前記システム別にいずれかの疲労要因によっていずれかの部品で故障が発生する確率であるシステム疲労度を算出するシステム疲労度算出部と、を備え、
前記分解部は、複数通り設定される疲労要因の数に従って、非負値行列分解により、前記行列Vを、WとHの積との差分の行列ノルムが最小になるように、前記行列Wと前記行列Hに分解し、前記疲労要因の数が大きいほど値が大きくなり、前記行列Vと前記WとHの積との誤差が大きいほど値が大きくなる評価関数を計算し、前記評価関数の値が最小または閾値以下になるときの行列Wと行列Hを採択する
システム疲労度評価装置。 - 前記疲労要因の数を複数通り設定する設定部
をさらに備えた請求項1に記載のシステム疲労度評価装置。 - 前記評価関数は、前記疲労要因の数と、前記行列ノルムとの重み付け合計を計算する
請求項2に記載のシステム疲労度評価装置。 - 前記行列ノルムはフロベニウスノルムまたは最大値ノルムとする請求項1ないし3のいずれか一項に記載のシステム疲労度評価装置。
- 前記分解部は、前記複数のシステムと異なる複数の第1のシステムについて前記部品別の故障確率を表す第1の診断結果データを読み込み、前記第1システム別に前記部品別の故障確率を行列の各要素に格納した行列V’を作成し、前記V’と前記W×H’との差分の行列ノルムを最小にする行列H’を求め、
前記システム疲労度算出部は、前記Wと前記H’に基づき、前記第1システム別に、いずれかの疲労要因によっていずれかの部品で故障が発生する確率であるシステム疲労度を算出する
請求項1ないし4のいずれか一項に記載のシステム疲労度評価装置。 - 前記システム疲労度に基づいて、前記システムの順位を決定するシステム相対評価部
をさらに備えた請求項1ないし5のいずれか一項に記載のシステム疲労度評価装置。 - それぞれ複数の部品を含む複数のシステム別に前記部品別の故障確率を表した診断結果データを読み込むステップと、
前記システム別に前記部品別の故障確率を行列の各要素に格納した行列Vを作成し、前記行列Vを、疲労要因別の各部品の故障確率を行列の各要素に格納した行列Wと、前記システム別の各疲労要因による故障確率を行列の各要素に格納した行列Hとの積に分解する、分解ステップと、
前記行列Wに基づき、疲労要因別にいずれかの部品が故障する確率を計算し、前記確率と、前記行列Hに基づき、前記システム別にいずれかの疲労要因によっていずれかの部品で故障が発生する確率であるシステム疲労度を算出するステップと、をコンピュータが実行し、
前記分解ステップは、複数通り設定される疲労要因の数に従って、非負値行列分解により、前記行列Vを、WとHの積との差分の行列ノルムが最小になるように、前記行列Wと前記行列Hに分解し、前記疲労要因の数が大きいほど値が大きくなり、前記行列Vと前記WとHの積との誤差が大きいほど値が大きくなる評価関数を計算し、前記評価関数の値が最小または閾値以下になるときの行列Wと行列Hを採択する
システム疲労度評価方法。
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