JP6100565B2 - 情報処理方法、及び、情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、各種の装置、機器類、例えば航空機エンジンの修理、整備業務を遂行する工程を作成するのに有効な情報処理方法及び情報処理装置に関する。

修理、整備（以下、整備と総称する）の対象物の業務においては、受入れた整備対象物を分解し、検査したうえで必要な部品の修理、交換を施した後に、再度組み立てた後に出荷するという手順で行われる。この過程で、整備対象物の損傷が激しい場合は、例えば部品の最小単位まで分解して詳細な検査を行うが、損傷が軽微な場合にはそれほどまでには分解は行われない。
ところが、整備対象物の損傷の程度は、納入されるまでわからないことがほとんどであり、納入の前に整備業務のスケジュールを立てるのは困難である。一般にスケジューラと呼ばれる自動計算の仕組みは存在する（例えば、特許文献１）。

特開2002-329098号公報

ところが、作業量が事前にはわからないこともあり、特許文献１を含め従来のスケジューラは、整備業務のスケジュールを整備対象物の納入前に立てるのに適用することはできなかった。
そこで本発明は、このような技術的課題に基づいてなされたもので、整備を行なう前に作業量を推定して把握することで、整備業務のスケジュールを立てるのに貢献できる情報処理方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。

かかる目的のもとなされた、本発明の情報処理方法は、データベースと処理部を備えるコンピュータ装置により実行される情報処理方法であって、最上位階層の部品Ｈから最下位階層の部品Ｌに区分され、最下位階層を除く各々の階層の部品に対応して、当該部品の整備における過去の分解実績をデータベースに記憶するデータ記憶ステップと、最上位階層の部品Ｈが特定されると、最下位階層を除く各々の階層の部品の分解実績と分解基準の比較に基づいて、処理部が、各々の階層の部品の分解の要否を判断する推定ステップと、を備えることを特徴とする。
本発明の情報処理方法によると、受け入れる部品が分解されるか否かを、整備を行なう前に推定できるので、これを基に立てるスケジュールは精度が高くなる。

本発明の情報処理方法は、推定ステップにおいて、下位に位置する部品に関する分解の要否の判断は、自己よりも上位に位置する部品に関する判断に従うことができる。
通常、上位に位置する部品が分解されなければ、それよりも下位に位置する部品が分解されないからである。

本発明の情報処理方法は、推定ステップにおいて、分解実績と比較される分解基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方にすることができる。
ユーザに選択の余地を与えることで、分解の推定に幅を持たせるためである。

本発明の情報処理方法は、データ記憶ステップにおいて、最下位階層の部品Ｌに対応して、部品Ｌの整備における過去の検査実績を記憶し、推定ステップにおいて、分解が必要と判断された部品に属する最下位階層の部品Ｌに関し、検査実績と検査基準との比較に基づいて検査結果を推定することが好ましい。
検査結果の内容により、整備作業に要する期間が左右されるので、検査結果の推定をも考慮できるようにするためである。

本発明の情報処理方法において、検査実績は、部品修理及び部品交換の一方又は双方を必要とする修理・交換実績と、部品修理及び部品交換のいずれも必要としない合格実績とに区別され、推定ステップにおいて、修理・交換実績及び合格実績と比較される検査基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方であることが好ましい。
部品の修理又は交換は、整備作業に要する期間がかかるため、修理、交換を要しない場合と区別するためである。

本発明の情報処理方法は、データ記憶ステップにおいて、最上位階層の部品Ｈから最下位階層の部品Ｌの各々に対応する整備工程データを記憶し、データ記憶ステップにおいて、分解の要否の推定、及び、検査結果の推定に基づいて、部品Ｈから部品Ｌの各々について整備工程データから実施の可能性のある工程を抽出し、配列して整備工程手順を作成することができる。
この整備工程手順は、分解の要否の推定、検査結果の推定の結果を考慮して作成されるので、精度が高い。
以上の情報処理方法は、情報処理装置としても成立することは言うまでもない。

本発明によれば、部品が分解されるか否かの推定、及び、部品について修理・交換されるか否かの推定を考慮して整備工程を作成できるので、整備を行なう前に、必要な作業量を把握できる。よって、この整備工程を用いると、正確なスケジュールを立てることができるので、整備業務の納期順守の確実性を向上できる。

本発明の実施形態における工程作成装置の構成を示す図である。 本実施形態が行う主要手順を示すフローチャートである。 本実施形態が行う分解範囲の推定手順を示すフローチャートである。 本実施形態が行う検査結果の推定手順を示すフローチャートである。 推定された分解範囲及び検査結果に基づいて行われる整備工程を作成する手順を示すフローチャートである。 分解範囲の推定手順におけるデータ構造を示す図である。 分解範囲の推定結果の第１の例を示す図である。 分解範囲の推定結果の第２の例を示す図である。 分解範囲の推定結果の第３の例を示す図である。 工程マスタのデータ構造を示す図である。 部品分解と工程の展開の第１の例を示す図である。 部品分解と工程の展開の第２の例を示す図である。 部品分解と工程の展開の第３の例を示す図である。

以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
本実施形態に係る工程作成装置１０は、図１に示すように、サーバ１１と複数台の端末１５と、から構成される。サーバ１１と各端末１５は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークシステムを介して接続されており、相互に通信が可能である。例えば、端末１５から整備対象物を特定する情報を入力すると、サーバ１１は当該整備対象物の整備スケジュールを以下説明する手順で作成する。サーバ１１は、この手順を実行するために必要な演算手段１２及び記憶手段１３を備え、記憶手段１３に記憶されているプログラムを演算手段１２が解釈、実行する。

工程作成装置１０は、図２に示すように、分解範囲の推定（Ｓ１００）、検査結果の推定（Ｓ３００）、及び、推定に基づく工程作成（Ｓ５００）の手順をこの順で実行することで、整備対象物について工程手順を作成する。そして、作成された工程手順を用いて、整備作業のスケジュールを立てる（Ｓ７００）。以下、分解範囲の推定（Ｓ１００）、検査結果の推定（Ｓ３００）、及び、推定に基づく工程作成（Ｓ５００）の各手順の詳細を順番に説明する。なお、本実施形態において、整備作業のスケジューリングについては、任意である。

［分解範囲推定ステップ（図２ Ｓ１００）］
端末１５から整備対象物を特定する情報を入力すると、当該整備対象物を構成する全ての部品に対して分解範囲を推定する。ここで、整備対象物となる部品は、最上位の階層に位置する部品Ｈから最下位の階層に位置する部品Ｌに区分されるものとすると、部品の分解範囲の推定とは、いずれの階層の部品まで分解する必要かあるのかについて推定することである。分解範囲の推定は、図３に示す手順で行われるが、当該部品についての過去の分解実績を参照して行われる。

この分解範囲の推定手順は、全ての部品に対する分解範囲の推定が終わるまで、部品ごとに繰り返される（図３ Ｓ１０１）。
部品ごとの推定手順は、はじめに、分解範囲を推定していない部品を一つ選択するところから始まる（図３ Ｓ１０３）。部品が選択されると、サーバ１１は、当該部品について過去の分解実績を取得する（図３ Ｓ１０５）。過去の分解実績は、サーバ１１の記憶手段１３の中にデータベースとして記憶されており、演算手段１２がデータベースから読み出す。

分解実績が取得されると、分解範囲の推定を行うが、本実施形態は、２種類の推定方法を備えており、ユーザがこれを選択することができる。この選択はユーザが端末１５を介して行われるが、この選択により、いずれか一方の推定方法にしたがって分解範囲の推定が実行される（図３ Ｓ１０７）。２種類の推定方法の一方は閾値に基づく推定方法（方法Ａ）であり、他方は乱数による推定方法（方法Ｂ）である。方法Ａ、方法Ｂの順に説明する。

閾値に基づく方法Ａは、演算手段１２が当該部品の分解を行うか又は行わないかを決定するための閾値を取得する（図３ Ｓ１１１）。閾値は記憶手段１３に予め記憶される。
工程作成装置１０は、閾値を取得したならば、当該部品の分解実績と比較する（図３ Ｓ１１３）。分解実績はサーバ１１のデータベースに記憶されており、演算手段１２がそれを読み出して閾値と比較する。分解実績が閾値以上であれば（図３ Ｓ１１３ Ｙｅｓ）、当該部品を分解するものと判断し（図３ Ｓ１１５）、分解実績が閾値未満であれば（図３ Ｓ１１３ Ｎｏ）、当該部品を分解しないものと判断する（図３ Ｓ１１７）。

乱数に基づく方法Ｂは、演算手段１２が、０〜１の範囲の実数を出力する乱数を取得する（図３ Ｓ１２１）。
工程作成装置１０は、乱数を取得したならば、当該部品の分解実績と比較する（図３ Ｓ１２３）。分解実績が乱数以上であれば（図３ Ｓ１２３ Ｙｅｓ）、当該部品を分解するものと判断し（図３ Ｓ１２５）、分解実績が乱数未満であれば（図３ Ｓ１２３ Ｎｏ）、当該部品を分解しないものと判断する（図３ Ｓ１２７）。

方法Ａ及び方法Ｂのいずれか一方、または、双方により、全ての部品について分解範囲が推定されると、分解範囲の推定の一連の手順が終了する（図３ Ｓ１０１ Ｙｅｓ）。

方法Ａ及び方法Ｂにおいて参照される分解実績を含む整備に関する実績データについて図６を参照して説明し、次いで、方法Ａ及び方法Ｂの判定の具体例を説明する。
図６は、部品としてのEngine（エンジン）に関する実績データの例を示している。Engineは例えば航空機における部品に該当するが、EngineはModule_AとModule_Bという２つの部品から構成される。Module_AはSubAssy_AAとSubAssy_ABという２つの部品から構成され、SubAssy_AAは、Part_AAA、Part_AAB及びPart_AACという３つの部品から構成され、SubAssy_ABは、Part_ABA、Part_ABB及びPart_ABCという３つの部品から構成される。Module_Bも、図６に示すように、同様である。図６に示す例は、Engineが最上位の階層に位置する部品、Part_AAA〜Part_ABC、及びPart_BAA〜Part_BBCが最下位の階層に位置する部品となる。
以上のように、この例では、Engineが、自身を含めて４階層の部品構成を有している。

次に、各部品に対応付けて記憶されている実績データについて、図６を参照しながら説明する。
はじめに分解実績について、Engineは１００％である。つまり、Engineは、整備のために受け入れられると必ず分解されることを示している。次に、Module_Aは９０％、Module_Bは１０％であり、Module_AはEngineが整備のために受け入れられる回数の９０％の割合で分解され、Module_BはEngineが整備のために受け入れられる回数の１０％の割合で分解される。SubAssy_AA、SubAssy_AB、SubAssy_BA、及び、SubAssy_BBにおける分解実績も同様である。分解実績は下層の部品に分解できる、SubAssy_AA等のレベルまで付与されるが、最下位の階層のPart_AAA等には付与されない。
これ以上分解できない最下層のPart_AAA等の部品については、合格実績、修理実績、及び、交換実績（検査実績）が付与される。例えば、Part_AAAは、整備、点検を行った回数の３０％が修理、部品交換を行う必要のない合格と判定され、３０％が修理の必要があると判定され、４０％が部品（Part_AAA）の交換が必要であったことが示されている。この合格実績、修理実績、及び、交換実績は、検査実績のデータであり、図２に示す検査結果の推定ステップ（Ｓ３００）において用いられるが、このことについては追って説明する。

前述した方法Ａの場合であって、閾値を５０％としたとすると、図７に示すように、Module_Aは分解実績が９０％であるから、分解実績が閾値以上との条件を満足するので、分解が必要であるとの判断がなされる（図３ Ｓ１１３ Ｙｅｓ）。同様に、Module_Aを構成するSubAssy_AAは、分解実績が７５％であるから、分解実績が閾値以上との条件を満足するので、分解が必要であるとの判断がなされる（図３ Ｓ１１３ Ｙｅｓ）。ところが、SubAssy_ABは、分解実績が３５％であるから、分解実績が閾値未満との条件を満足するので、分解は必要でないとの判断がなされる（図３ Ｓ１１３ Ｎｏ）。
一方、Module_Bは分解実績が１０％であるから、分解実績が閾値未満であるとの条件を満足するので、分解は必要でないとの判断がなされる（図３ Ｓ１１３ Ｎｏ）。
以上の通りであり、図６に示す実績データであって、閾値が５０％であれば、推定される分解範囲は、Engine、Module_A、及び、SubAssy_AAとなる。分解が推定されたこれらの部品について、次のステップでは、検査結果が推定される。

次に、前述した方法Ｂの場合について、図８を参照して説明する。
Module_Aについてみると、分解実績は９０％であり、９０％の確率で分解と判断される乱数に基づいて分解に選定されたことを示している（図３ Ｓ１２３ Ｙｅｓ）。同様にして、Module_Aを構成するSubAssy_AAとSubAssy_ABについても、分解されるものと判断されている（図３ Ｓ１２３ Ｙｅｓ）。SubAssy_ABについていうと、分解実績が３５％であるから６５％の確率で分解されないものと判断される可能性を有していたが、低い確率の分解が選定されたものである。
一方、Module_Bについては、同様に判断すると、分解実績の１０％の確率で分解と判断される可能性を有していたが、結果としては、分解はされないものと判断されている（図３ Ｓ１２３ Ｎｏ）。
以上の通りであり、図６に示す実績データであって、乱数を用いて判断する一例によると、推定される分解範囲は、Engine、Module_A、SubAssy_AA、及び、SubAssy_ABとなる。分解が推定されたこれらの部品について、次のステップでは、検査結果が推定される。
以上のように、方法Ａと方法Ｂを選択できるため、分解の推定に幅を持たせることができる。

［検査結果推定ステップ（図２ Ｓ３００）］
次に、分解が推定された部品について、検査結果が推定される。この推定には、図６（〜図９）に示される実績データの中の検査実績（合格実績、修理実績、及び、交換実績）が用いられる。つまり、検査結果の推定は、分解が推定された部品に属する最下位の階層に位置する部品について、合格（修理又は部品交換が不要）、部品の修理、及び、部品の交換のいずれかを推定することをいう。検査結果の推定は、図４に示す手順で行われる。

この検査結果の推定手順は、分解と判断された全ての部品に対する検査結果の推定が終わるまで、部品ごとに繰り返される（図４ Ｓ３０１）。
部品ごとの推定手順は、はじめに、検査結果を推定していない部品を一つ選択するところから始まる（図４ Ｓ３０３）。部品が選択されると、サーバ１１は、当該部品について過去の検査実績を取得する（図４ Ｓ３０５）。過去の検査実績は、図６に示したように、分解実績とともに、サーバ１１の記憶手段１３の中にデータベースとして記憶されており、演算手段１２がデータベースから読み出して取得する。

検査実績が取得されると、検査結果の推定を行うが、本実施形態は、分解範囲の推定と同様に、２種類の方法を備えており、ユーザがこれを選択することができる。この選択はユーザが端末１５を介して行われるが、この選択により、いずれか一方又は双方の推定方法にしたがって検査結果の推定が実行される（図４ Ｓ３０７）。２種類の推定方法の一方は閾値による推定方法（方法Ｃ）であり、他方は乱数による推定方法（方法Ｄ）である。以下、方法Ｃ、方法Ｄの順に説明する。

閾値による方法Ｃは、検査実績の項目である合格、修理、及び、交換の中から実績が最も値が高い項目を取得する（図４ Ｓ３１１）。
図７に示す例においては、Part_AAAは交換実績が４０％と最も高いので、「交換」が検査結果として取得される。同様に、Part_AABは９０％と最も実績の高い「修理」が、また、Part_AACは７５％と最も実績の高い「修理」が検査結果として取得される。図８に示す例についても同様である。
工程作成装置１０は、当該部品について最も実績の高い項目を取得すると、その項目を推定される検査結果として設定する（図４ Ｓ３１３）。

乱数に基づく方法Ｄは、演算手段１２が、０〜１の範囲の実数を出力する乱数を取得する（図４ Ｓ３２１）。
方法Ｄは、合格、修理、及び、交換の各々に対応する判定の範囲を設定する（図４ Ｓ３２３）。合格、修理、及び、交換の実績を各々ｘ、ｙ、ｚ（ｘ＋ｙ＋ｚ＝１）とすると、判定の範囲は、例えば以下のように設定される。
合格の判定範囲：０〜ｘ
修理の判定範囲：ｘ〜ｘ＋ｙ（ただし、ｘは含まず）
交換の判定範囲：ｘ＋ｙ〜１（ただし、ｘ＋ｙは含まず）
工程作成装置１０は、乱数を取得し、かつ、判定の範囲が設定されたならば、乱数と判定の範囲とを照合し、乱数が含まれる判定の範囲に対応する項目を、推定される検査結果として設定する（図４ Ｓ３２５）。

方法Ｄによる検査結果の推定を図９に示す例に基づいて説明すると以下の通りである。なお、図９は、分解範囲の推定までは図７と同じである。
Part_AAA、Part_AAB、及び、Part_AACの判定範囲は以下の通りになる。
Part_AAA：合格；０〜０．３ 修理；０．３〜０．６ 交換；０．６〜１
Part_AAB：合格；０〜０．０５ 修理；０．０５〜０．９５ 交換；０．９５〜１
Part_AAC：合格；０〜０．１５ 修理；０．１５〜０．９ 交換；０．９〜１
そして、Part_AAA、Part_AAB、Part_AACについて取得された乱数が、各々、０．５、０．７、０．１だとすると、推定される検査結果は、Part_AAA及びPart_AABが修理、Part_AAが合格となる。

方法Ｃ及び方法Ｄのいずれか一方、または、双方により、全ての部品について検査結果が推定されると、検査結果の推定の一連の手順が終了する（図４ Ｓ３０１ Ｙｅｓ）。

［分解範囲、検査結果の推定に基づく工程作成ステップ（図２ Ｓ５００）］
工程作成装置１０は、分解範囲、検査結果の推定が終了すると、推定に基づいて整備の工程手順を作成する。
工程の作成は、図５（ａ）に示すメインルーチンと図５（ｂ）に示すサブルーチンＡとからなる手順により行なわれる。

メインルーチンは、分解範囲、検査結果が推定された部品の中から、最上位の階層に位置する部品を選択し（図５ Ｓ５１０）、当該部品に対して、サブルーチンＡを実行する（図５ Ｓ５２０）。以下、サブルーチンＡの具体的な手順について説明する。
サブルーチンＡは、メインルーチンで選択された部品が、分解範囲の推定（図２，図３）において、「分解」と判定されているか否かの判断を行い、「分解」と判定されていなければ、サブルーチンＡは終了する（図５ Ｓ５２１ Ｎｏ）。一方、「分解」と判定されていれば（図５ Ｓ５２１ Ｙｅｓ）、当該部品の工程マスタから、「受入」、「分解」、「検査」、「KIT」、「組立」、「テスト」、「出荷」に相当するものを抽出し、それらに工程の前後関係を設定する（図５ Ｓ５２３）。なお、工程マスタ、「受入」等については、後述する。

次に、当該部品について、上位の階層に位置する部品が存在するか否か判断し、上位階層部品が存在する場合には（図５ Ｓ５２５ Ｙｅｓ）、上位階層部品の「検査」の後工程に、当該部品の「分解」を設定し、当該部品の「組立」の後工程に上位階層部品の「KIT」を設定する（図５ Ｓ５２７）。このステップは、上位に位置する部品と下位に位置する部品との間の工程を整合させるために行なわれる。

当該部品に上位の階層に位置する部品が存在しないか（図５ Ｓ５２５ Ｎｏ）、または、上位と下位の工程を整合させると（図５ Ｓ５２７）、今度は、当該部品について、下位の階層に位置する部品が存在するか否か判断する（図５ Ｓ５２９）。
下位階層部品が存在すれば、下位階層部品のそれぞれにサブルーチンＡを適用し（図５ Ｓ５２９Ｎｏ，Ｓ５３１）、サブルーチンＡは終了する。
下位階層部品が存在しなければ、当該部品に対して過去の検査実績を取得し、取得した検査実績が「修理」であるか否かを判断する（図５ Ｓ５２９ Ｙｅｓ，Ｓ５３３，Ｓ５３５）。検査実績が「修理」でなければ、サブルーチンＡは終了する（図５ Ｓ５３５ Ｎｏ）。一方、検査実績が「修理」であれば、当該部品の工程マスタから「修理」に相当するものを抽出し、「検査」と「KIT」の間に挿入し（図５ Ｓ５３５ Ｙｅｓ，Ｓ５３７）、サブルーチンＡは終了する。

工程作成ステップにおいて用いられる工程マスタの具体例を、図１０を参照して説明する。工程マスタは、記憶手段１３に記憶され、演算手段１２が読み出して、工程手順を作成する。
工程マスタは、全ての部品に、整備に必要な各種の工程を定義するものであり、以下を含んでいる。
各種工程：「受入」、「分解」、「洗浄」、「検査」、「修理・交換」、「KIT」、「組立」、「テスト」、「発送」
図１０は、図６に示した部品の一部であるEngine、Module_A、SubAssy_AA、Part_AAAについて行なわれる工程を示している。つまり、Engineについては、「受入」、「分解」、「検査」、「KIT」、「組立」、「テスト」、「発送」の工程が実施される。Module_Aについては、「分解」、「洗浄」、「KIT」、「組立」、「発送」の工程が実施される。SubAssy_AAについては、「分解」、「洗浄」、「検査」、「KIT」、「組立」の工程が実施される。Part_AAAについては、「洗浄」、「検査」、「修理・交換」の工程が実施される。なお、「KIT」とは、当該部品を構成する下位の層の部品を揃えることを意味する。また、具体的な記載は省略しているが、部品に応じて各工程の具体的な内容が設定されており、例えば、同じ「分解」という名の工程であっても、EngineとModule_Aでは、分解の内容が異なる。

図１０に示す例では、Engineは、最上位の階層に位置する部品であるから、「洗浄」及び「修理・交換」の工程は行われない。「テスト」は下層に位置する部品では行われず、最上位のEngineについてのみ行なわれる。上から二つ目の階層に該当するModule_AもEngineに準じるが、「洗浄」工程を有する一方、「テスト」は行なわれない。
「修理・交換」は、最下層に位置するPart_AAAのみに存在する一方、Part_AAAには「分解」、「組立」の工程は存在しない。

次に、図５を参照して説明した工程作成の手順を、図１０に示す工程マスタを用いて説明する。
最上位の階層の部品であるEngineは、分解範囲推定ステップにおいて「分解」と判定されており、図５（ａ）のメインルーチンにおいて選択されると、以後は、EngineについてサブルーチンＡが実行される（図５ Ｓ５１０，Ｓ５２０）。
Engineに関し、工程マスタより「受入」、「分解」、「検査」、「KIT」、「組立」、「テスト」、「出荷」が抽出される（図５ Ｓ５２３）。抽出された各工程は、図１１の上段に示すように、展開される。
Engineは最上位の階層に位置する部品であるから、以後は、Engineより下層の部品についてサブルーチンＡが実行される（図５ Ｓ５２５ Ｎｏ，Ｓ５２９ Ｎｏ，Ｓ５３１）。ここでは、Module_AについてサブルーチンＡが実行される。

Module_Aも分解と判定されているので、Module_Aに関し、「分解」、「洗浄」、「検査」、「KIT」、「組立」が抽出される（図５ Ｓ５２３）。Module_AにはEngineが上位部品として存在するので、抽出された工程は、図１１の下段に示すように、Engineの「検査」の後工程にModule_Aの「分解」が位置し、Module_Aの「組立」の後工程にEngineの「KIT」が位置するように設定される（図５ Ｓ５２７）。
Module_Aより下層のSubAssy_AAについても、図１２に示すように、Module_Aと同様の手順を経ることで工程が展開される。

SubAssy_AAより下位のPart_AAAについてもサブルーチンＡを実行するが、Part_AAAは最下層の部品であるから、Part_AAAに対して過去の検査実績を取得する（図５ Ｓ５２９ Ｙｅｓ，Ｓ５３３）。
ここでは、取得した検査実績が「修理」であるから、Part_AAAの工程マスタから「修理」を抽出し、
図１３に示すように、Part_AAAの「検査」とSubAssy_AAの「KIT」の間に挿入する。
Module_Bについても同様にして処理を行なうことで、Engineに属する全ての部品を考慮した整備工程が作成される。

以上のようにして、工程作成装置１０は整備工程を作成するが、この整備工程は、最上位の部品であるEngine及びEngineを構成する下層の部品が分解されるか否かの推定に加え、分解されると推定された部品について修理・交換されるか否かの推定を考慮している。したがって、工程作成装置１０が作成する整備工程は実際に行なう可能性の高い作業を加味しているので、整備を行なう前に、必要な作業量を把握できる。よって、この整備工程を用いると、正確なスケジュールを立てることができる。

以上、本発明を実施形態に基づいて説明したが、本発明の主旨を逸脱しない限り、上記実施形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更することが可能である。
例えば、部品としてEngineを掲げたが、他の部品について本発明を広く適用することができる。
また、本実施形態では、分解の推定、検査結果の推定の両者を行なうことで整備作業の工程手順を作成することを例にしたが、分解の推定及び検査結果の推定のいずれかのみを実施する情報処理方法または情報処理装置として本発明を利用することもできる。

１０ 工程作成装置
１１ サーバ
１２ 演算手段
１３ 記憶手段
１５ 端末

Claims (12)

1. データベースと処理部を備えるコンピュータ装置により実行される情報処理方法であって、
   最上位階層の部品Ｈから最下位階層の部品Ｌに区分され、前記最下位階層を除く各々の階層の部品に対応して、当該部品の整備における過去の分解実績を前記データベースに記憶するデータ記憶ステップと、
   前記最上位階層の前記部品Ｈが特定されると、前記最下位階層を除く各々の前記階層の前記部品の前記分解実績と分解基準の比較に基づいて、前記処理部が、各々の前記階層の前記部品の分解の要否を判断する推定ステップと、
   を備えることを特徴とする情報処理方法。
2. 前記推定ステップにおいて、
   下位に位置する前記部品に関する前記分解の要否の判断は、自己よりも上位に位置する前記部品に関する判断に従う、
   請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記推定ステップにおいて、
   前記分解実績と比較される前記分解基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方である、
   請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記データ記憶ステップにおいて、
   最下位階層の前記部品Ｌに対応して、前記部品Ｌの前記整備における過去の検査実績を記憶し、
   前記推定ステップにおいて、
   分解が必要と判断された前記部品に属する前記最下位階層の前記部品Ｌに関し、前記検査実績と検査基準との比較に基づいて検査結果を推定する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
5. 前記検査実績は、
   部品修理及び部品交換の一方又は双方を必要とする修理・交換実績と、部品修理及び部品交換のいずれも必要としない合格実績とに区別され、
   前記推定ステップにおいて、
   前記修理・交換実績及び前記合格実績と比較される前記検査基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方である、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
6. 前記データ記憶ステップにおいて、
   前記最上位階層の前記部品Ｈから最下位階層の前記部品Ｌの各々に対応する整備工程データを記憶し、
   前記データ記憶ステップにおいて、
   前記分解の要否の推定、及び、前記検査結果の推定に基づいて、前記部品Ｈから前記部品Ｌの各々について前記整備工程データから実施の可能性のある工程を抽出し、配列して整備工程手順を作成する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理方法。
7. 最上位階層の部品Ｈから最下位階層の部品Ｌに区分され、前記最下位階層を除く各々の階層の部品に対応して、当該部品の整備における過去の分解実績を記憶するデータベースと、
   前記最上位階層の前記部品Ｈが特定されると、前記最下位階層を除く各々の前記階層の前記部品の前記分解実績と分解基準との比較に基づいて、各々の前記階層の前記部品の分解の要否を推定する処理部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
8. 前記処理部において、
   下位に位置する前記部品に関する前記分解の要否の推定は、自己よりも上位に位置する前記部品に関する推定に従う、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記処理部において、
   前記分解実績と比較される前記分解基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方である、
   請求項７又は８に記載の情報処理装置。
10. 前記データベースに、
    最下位階層の前記部品Ｌに対応して、前記部品Ｌの前記整備における過去の検査実績を記憶し、
    前記処理部において、
    分解が必要と判断された前記部品に属する前記最下位階層の前記部品Ｌに関し、前記検査実績と検査基準との比較に基づいて検査結果を推定する、
    請求項７〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記検査実績は、
    部品修理及び部品交換の一方又は双方を必要とする修理・交換実績と、部品修理及び部品交換のいずれも必要としない合格実績とに区別され、
    前記処理部において、
    前記修理・交換実績及び前記合格実績と比較される前記検査基準は、予め定められる閾値、及び、乱数の一方又は双方である、
    請求項７〜１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 前記データベースに、
    前記最上位階層の前記部品Ｈから最下位階層の前記部品Ｌの各々に対応する整備工程データを記憶し、
    前記処理部において、
    前記分解の要否の推定、及び、前記検査結果の推定に基づいて、前記部品Ｈから前記部品Ｌの各々について前記整備工程データから実施の可能性のある工程を抽出し、配列して整備工程手順を作成する、
    請求項７〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。