JP6177022B2 - 情報処理装置及び情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
例えば、サーバ装置の保守においては、電源装置(UPS:Uninterruptible Power Supply)の保守項目として、バッテリの交換がある。
バッテリは、充放電により充電可能容量が減少するため、定期的に検査・交換を行う必要がある。
しかし、検査・交換の間隔を短くすることは、保守作業回数の増加やバッテリ購入費用の増加に繋がり、コストが高くなる。
一方で、検査や交換の間隔を長く設定し過ぎた場合は、バッテリ切れにより、停電時などに電源装置が機能せず、サーバ停止やハードディスクの故障などの障害に繋がるリスクが高まる。
マルチベンダ化により、保守対象システムの多様性が増すことで、個々の保守対象システムに対して最適な保守計画を立案することが困難となる。
とくに、マルチベンダシステムにおいては、一般に保守対象機器が保守事業者とは異なるベンダによって提供されているため、保守事業者において、保守対象機器の故障発生率などの特性を詳細に把握することが難しいため、最適な保守計画を立案することがさらに困難となる。
特許文献1では、機器の故障確率の分布を既知とした場合に、確率モデルにより、保守計画を最適化する方法が開示されている。
特許文献2では、機器の検査結果と想定される故障の関係を既知とした場合に、各故障の発生率をもとに、復旧コストと予防保全コストを比較することで、保守計画を最適化する方法が開示されている。
特許文献3は、保守計画の立案方法とは直接の関係は無いが、マルチベンダシステムの構成について説明されている。
このため、従来技術においては、機器特性が十分に把握されていない保守対象機器に対して、有効な保守計画を立案することができないという課題がある。
とくに、マルチベンダシステムの保守においては、一般に保守対象機器が保守事業者とは異なるベンダによって提供されているため、保守事業者は保守対象機器の機器特性について必ずしも十分な知識を保有しているとは限らない。
また、マルチベンダシステムは、多様なベンダ機器の組み合わせにより構成されているため、1つの機器あたりの稼働実績が少なく、類似のシステムあるいは機器を参照して保守計画を立案することも困難である。
特許文献1においては、機器の故障発生率と保守にかかる費用から、立案された保守計画に対してコストの期待値を確率的に算出することを特徴としている。
この手法は、保守コストの見積もりにおける不確実性を減少させる点では有効であるが、機器の故障発生率が十分に把握できていない場合には、前記見積もりの根拠が得られず、保守計画の立案に利用することができないという課題がある。
特許文献2においては、機器の検査結果と想定される故障の関係から、現在の機器の状態に対して、各故障の発生率から、復旧コスト、および、予防保全コストを算出して比較することで、最適な保守手段を選択することを特徴としている。
この手法は、機器状態に応じた最適な保守手段を選択する点では有効であるが、特許文献1と同様に、機器の故障発生率が十分に把握できていない場合には、保守コストを算出できないため、保守計画の立案に利用することができないという課題がある。
とくに、マルチベンダシステムの保守においては、このような機器特性を、如何にして保守事業者が把握できるかが重要である。
しかし、従来技術においては、機器特性を十分に把握して保守計画を立案する方法については開示も示唆もされていない。
各々に1つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ID(Identifier)とともに入力する機器稼動情報入力部と、
前記機器稼動情報入力部により入力された機器稼動情報を機器IDと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶部と、
機器ごとに、1つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器IDと対応付けて記憶する機器属性情報記憶部と、
1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する抽出条件生成部と、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出する情報抽出部とを有することを特徴とする。
図1は、本実施の形態に係る全体構成例を示す。
管理対象システム100は、複数存在する。
管理対象システム100には、保守の対象となる設備や機器が含まれる。
機器稼動情報は、管理対象システム100に含まれる機器の稼働状況が記述される情報である。
管理対象システム100は、機器稼動情報と、機器稼動情報が対象としている機器の機器ID(Identifier)とを機器情報分析装置200に出力する。
管理対象システム100のうち、保守計画作成装置300による保守計画立案の対象として指定されたシステムを保守対象システムという。
機器特性情報は、故障率といった機器の特性が記述される情報である。
機器情報分析装置200は、情報処理装置の例に相当する。
データ収集部101は、管理対象システム100を構成するハードウェア、および、ソフトウェアから、各々の機器が備えるデータ収集機能を用いて、各機器の稼働情報を収集する。
例えば、ハードウェアの稼働情報については、ディスク装置におけるS.M.A.R.T. (Self−Monitoring, Analysis and Reporting Technology)機能による自己診断情報や、電源装置やネットワーク機器におけるシリアル通信インタフェイスなどを用いて収集する。
また、ソフトウェアの稼働情報は、OS(Operating System)やVM(Virtual Machine)が備える各種監視機能や、ソフトウェアが固有に備えるログ生成機能などを用いて収集する。
データ送信部102は、データ収集部101によって収集された機器稼働情報を、機器IDとともに任意の通信手段によって機器情報分析装置200へ送信する。
例えば、データ送信部102は、インターネットや電話回線などの通信手段や、ディスク装置や半導体メモリなどの記録媒体を用いて送信する。
保守計画作成装置300の構成は、故障発生リスクモデル301を生成する際に、機器情報分析装置200によって生成された機器特性情報を用いる点を除いて、特許文献1、特許文献2と同じであってもよい。
故障発生リスクモデル301は、管理対象システム100を構成する設備や機器における故障発生率等を、機器情報分析装置200の機器特性情報記録部206(後述)から抽出したものである。
保守計画作成部302は、故障発生リスクモデル301によって定義された機器特性を参照し、保守計画を立案する。
また、データ受信部201は、管理対象システム100で直接収集された機器稼動情報だけでなく、コールセンタなどに蓄積されている障害対応履歴や保守記録日誌などから抽出された機器稼動情報を入力してもよい。
データ受信部201は、機器稼動情報入力部の例に相当する。
機器稼働情報には、データが発生した時刻、機器稼働情報の種別を示すID、および、稼働状況を表す値が含まれる。
機器稼働情報の種別としては、例えば、機器に発生した障害や異常の種別、あるいは、機器の運転時間や負荷率、温度などである。
また、管理対象システム100から入力された機器稼動情報だけでなく、コールセンタなどに蓄積されている障害対応履歴や保守記録日誌などから抽出された機器稼動情報を記録してもよい。
保守履歴記録部202は、機器稼働情報を機器IDと対応付けて記憶する。
保守履歴記録部202は、機器稼動情報記憶部の例に相当する。
構成情報は、機器ごとに、機器種別やベンダ名、型番、導入年月日といった機器属性が記述される情報であり、機器属性情報の例に相当する。
また、構成情報は、ベンダ名や型番をキーとして、機器情報を記録した別の記録手段を参照する構成としてもよい。
構成情報管理部203は、機器IDと対応付けて構成情報(機器属性情報)を記憶しており、機器属性情報記憶部の例に相当する。
つまり、類似事例集計部204は、抽出条件生成部207により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている構成情報を抽出し、抽出した構成情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出する。
例えば、「ベンダA」及び「ディスク装置」という機器属性が組み合わされた抽出条件が生成された場合は、類似事例集計部204は、構成情報管理部203を参照し、ベンダが「A」、かつ、機器種別が「ディスク装置」である構成情報を抽出し、抽出した構成情報に対応付けられている機器IDを抽出する。
更に、類似事例集計部204は、保守履歴記録部202から、抽出した機器IDと同じ機器IDと対応付けられている保守履歴(機器稼動情報)を抽出する。
そして、類似事例集計部204は、抽出した保守履歴(機器稼動情報)に対して集計処理を行う。
このような構成により、保守履歴を集計する際の粒度を任意に設定可能となる効果を得る。
類似事例集計部204は、情報抽出部及び集計部の例に相当する。
例えば、集計結果比較提示部205は、前記類似事例集計の例において、ベンダAのディスク装置に対する集計結果とベンダBのディスク装置に対する集計結果を取得し、表やグラフにより可視化し提示する。
このような構成により、集計結果の尤度を視覚的に比較評価することを容易とする効果を得る。
集計結果比較提示部205は、集計結果表示部の例に相当する。
本実施の形態では、保守対象システムの機器稼動情報のみならず、管理対象システムのうち保守対象システムに類似するシステムの機器稼動情報も保守履歴記録部202に記録し、類似事例集計部204は、保守対象システムの保守計画の作成のために、保守対象システムの機器稼動情報とともに類似システムの機器稼動情報を抽出して、機器の故障率等を算出している。
また、保守対象システムに含まれる機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合に、例えば、機器αが最新型の機器であるため他のシステムでは機器αが用いられていない場合は、旧型の機器βも抽出条件に加えることで、管理対象システムに含まれる機器βの機器稼動情報も抽出し、同種機器(機器α及び機器β)の範囲で機器特性を得ることができる。
更に、保守対象システムに含まれるベンダAの機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合に、例えば、機器αと類似する機器であるベンダCの機器γも抽出条件に加えることで、管理対象システムに含まれる機器γの機器稼動情報も抽出し、類似する機器(機器α及び機器γ)の範囲で十分な機器特性を得ることができる。
ステップS100において、データ収集部101が、管理対象システム100の機器稼働情報を収集し、データ送信部102が、機器IDとともに機器稼動情報を機器情報分析装置200に送信する。
機器情報分析装置200は、データ受信部201が機器IDと機器稼働情報を受信し、保守履歴記録部202に記録する。
また、必要に応じて、構成情報管理部203を更新する。
ステップS200において、ユーザの指示に従い、抽出条件生成部207が抽出条件を生成し、類似事例集計部204が抽出条件に基づき、保守履歴記録部202と構成情報管理部203の紐付けを行い、機器稼動情報の集計を行う。
前述したように、類似事例集計部204は、抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている構成情報を抽出し、抽出した構成情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出し、抽出した機器稼動情報の集計を行う。
ステップS300において、集計結果比較提示部205は、類似事例集計部204によって算出された集計結果を比較可能な様態にて提示する。
集計結果比較提示部205による集計結果の提示の具体例は、実施の形態2で説明する。
また、集計結果比較提示部205は、比較評価の結果、有用と判断された結果を、機器特性情報記録部206に記録する。
ステップS400において、保守計画作成装置300は、機器特性情報記録部206に記録された機器特性情報を参照し、故障発生リスクモデル301を作成し、これをもとに保守計画作成部302により保守計画を作成する。
これにより、同一のシステムや機器が存在しないことにより、統計的に十分な量のサンプルが得られない場合においても、集計の粒度を適宜粗く設定して集計を行うことで、集計対象のサンプル数を増やすことにより、集計結果の統計的な妥当性を高める効果を得る。
前述したように、例えば、保守対象システムの機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合でも、集計の粒度を粗くすることで、管理対象システムに含まれる全ての機器αの機器稼動情報を抽出したり、旧型の機器βの機器稼動情報や、機器αに類似する機器γの機器稼動情報も抽出してサンプル数を増やすことができる。
これにより、集計の粒度を粗く設定した際に生じる、集計結果を特定の機器に当てはめた際の当てはまり度合いの低下に対して、複数の事例を比較評価することで集計結果の信頼度を把握可能とする効果を得る。
つまり、保守対象システムの機器αの機器稼動情報の他に、管理対象システムに含まれる全ての機器αの機器稼動情報、機器βの機器稼動情報、機器γの機器稼動情報等を用いた場合は、保守対象システムの機器αに関連する間接的な集計結果しか得られないが、複数の事例を比較評価することにより、間接的な集計結果しか得られない場合でも集計結果の信頼性を向上させることができる。
本実施の形態では、集計結果比較提示部205をより具体的に説明する。
なお、本実施の形態では、実施の形態1との差異のみを説明する。
図4において、符号A101は、機器属性の選択、および、提示をするインタフェイスである。
図4の例では、機器種別がディスク装置、ベンダがC社、製造年が2001年から2010年の範囲にある機器属性を指定した状態を表している。
ユーザにより指定された機器属性の組合せに従い、抽出条件生成部207が抽出条件を生成し、類似事例集計部204が抽出条件に基づき機器稼動情報を抽出する。
このような構成により、抽出条件の選択および把握を容易とする効果を得る。
例えば、符号A101の枠内に、色の濃淡などにてサンプル数を提示するようにしてもよい。
この場合は、抽出条件生成部207が、ユーザが選択する1つ以上の機器属性の組合せを抽出条件候補とし、実施の形態1での抽出条件に対する機器稼動情報の抽出手順と同様の手順にて、類似事例集計部204が抽出条件候補ごとに機器稼動情報を抽出し、抽出条件生成部207が、機器稼動情報の抽出数をサンプル数として集計結果比較提示部205を介してユーザに提示する。
このような構成により、統計的に十分な数のサンプルが得られる抽出条件の選択を容易とする効果を得る。
つまり、ユーザは、複数の抽出条件候補の中から十分な数のサンプルが得られる機器属性の組合せを抽出条件に指定する。
抽出条件を細かく設定し過ぎると、集計に十分な数の機器稼動情報が得られないことが考えられる。
一方で、抽出条件を粗く設定し過ぎると、集計精度が劣化することが考えられる。
従って、統計的に十分な数の機器稼動情報が得られ、かつ、できるだけ細かい粒度による集計を行いたいという要求がある。
このような要求に対して、A101を構成する際に、機器属性を指定するボタンが対応する抽出範囲をサンプル分布に応じて動的に変更することで、抽出条件の指定を容易にすることができる。
例えば、図4では製造年を2000年から5年ごとに区切った例を示している。
例えばユーザがベンダをA社に指定した場合には、2010年以降しか機器稼動情報が無いとする。
この場合は、ユーザがベンダをA社に指定した際には、製造年の機器属性のボタンを2010年以降に限定することが有効である。
また、例えばユーザがベンダをA社からE社まで全て選択した場合は、1年間で十分な量のサンプルが得られるとする。
この場合は、製造年の機器属性のボタンを1年ごとに区切ることが有効である。
逆にユーザが特定ベンダに絞り込んだ場合に、機器稼動情報の数が少なくなるようであれば、製造年として提示する機器属性のボタンを例えば10年ごとに区切ることが有効である。
このように、ユーザにより指定された機器属性に基づき次にユーザに提示する機器属性を動的に変化させながら段階的に複数の機器属性をユーザに提示し、複数の機器属性の中から抽出条件に含ませる2つ以上の機器属性をユーザに指定させることが可能である。
図4の例では、3つの抽出条件に対する集計結果を折れ線グラフで提示している。
つまり、ユーザにより指定された3つの抽出条件について、抽出条件ごとに、抽出した機器稼動情報の集計結果を折れ線グラフで提示している。
ここでは、横軸を稼働時間、縦軸を故障発生率にとることで、複数の抽出条件下における故障曲線を比較提示している。
なお、図4には示されていないが、各抽出条件下におけるサンプルの分布も併せて提示されることが望ましい。
このような構成により、複数の抽出条件下における機器特性の比較評価を容易にするという効果を得る。
さらに、このような比較評価により、普遍性の高い機器特性と特定条件への依存性が高い機器特性とを判別することを容易にするという効果を得る。
あるいは、抽出条件により、特定の管理対象システムとその他の管理対象システムの保守履歴を分離して抽出することにより、特定の管理対象システムにおける故障発生率や保守コストの実績を分析することも可能である。
機器情報分析装置200はコンピュータであり、機器情報分析装置200の各要素をプログラムで実現することができる。
機器情報分析装置200のハードウェア構成としては、バスに、演算装置901、外部記憶装置902、主記憶装置903、通信装置904、入出力装置905が接続されている。
外部記憶装置902は、例えばROM(Read Only Memory)やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置903は、RAM(Random Access Memory)である。
保守履歴記録部202及び機器特性情報記録部206は、外部記憶装置902及び主記憶装置903の少なくともいずれかにより構成される。
通信装置904は、データ受信部201の物理層に対応する。
入出力装置905は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
集計結果比較提示部205は、例えば、ディスプレイ装置に図4に示す画面を出力する。
プログラムは、図1に示す「〜部」として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置902にはOSも記憶されており、OSの少なくとも一部が主記憶装置903にロードされ、演算装置901はOSを実行しながら、図1に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態1及び実施の形態2の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の抽出」、「〜の集計」、「〜の設定」、「〜の指定」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の更新」、「〜の入力」、「〜の受信」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置903にファイルとして記憶されている。
また、暗号鍵・復号鍵や乱数値やパラメータが、主記憶装置903にファイルとして記憶されてもよい。
Claims (11)
- 各々に1つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ID(Identifier)とともに入力する機器稼動情報入力部と、
前記機器稼動情報入力部により入力された機器稼動情報を機器IDと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶部と、
機器ごとに、1つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器IDと対応付けて記憶する機器属性情報記憶部と、
1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件の候補である抽出条件候補を1つ以上生成する抽出条件生成部と、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件候補ごとに、抽出条件候補の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出する情報抽出部とを有し、
前記抽出条件生成部は、
前記情報抽出部による、抽出条件候補ごとの機器稼動情報の抽出数に基づき、1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成し、
前記情報抽出部は、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出することを特徴とする情報処理装置。 - 前記情報抽出部は、
抽出した機器IDに基づき、2つ以上の管理対象システムに対して生成された2つ以上の機器稼動情報を抽出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記抽出条件生成部は、
前記情報処理装置のユーザからの指示に従い、1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記抽出条件生成部は、
抽出条件に含ませる機器属性として前記ユーザにより指定された機器属性に基づき次に前記ユーザに提示する機器属性を動的に変化させながら段階的に複数の機器属性を前記ユーザに提示し、前記複数の機器属性の中から抽出条件に含ませる2つ以上の機器属性を前記ユーザに指定させることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記抽出条件生成部は、
前記情報抽出部による、抽出条件候補ごとの機器稼動情報の抽出数を、前記情報処理装置のユーザに提示し、前記ユーザからの指示に従い、1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、更に、
前記情報抽出部により抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行う集計部と、
前記集計部の集計結果をグラフィカルに表示する集計結果表示部とを有することを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記抽出条件生成部は、
機器属性の組合せを変化させて複数の抽出条件を生成し、
前記情報抽出部は、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件ごとに、抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出し、
前記集計部は、
抽出条件ごとに、抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行い、
前記集計結果表示部は、
抽出条件ごとの集計結果をグラフィカルに表示することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、更に、
前記情報抽出部により抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行う集計部と、
前記集計部の集計結果と、前記抽出条件生成部により生成された抽出条件とを対応付けて記憶する集計結果記憶部とを有することを特徴とする請求項1〜7のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記機器稼動情報入力部は、
機器の故障又は異常の種別、機器の運転時間、機器の負荷率、機器の温度の少なくともいずれかが記述される機器稼動情報を入力することを特徴とする請求項1〜8のいずれかに記載の情報処理装置。 - コンピュータが、各々に1つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ID(Identifier)とともに入力する機器稼動情報入力ステップと、
前記コンピュータが、前記機器稼動情報入力ステップにより入力された機器稼動情報を機器IDと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶ステップと、
前記コンピュータが、機器ごとに、1つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器IDと対応付けて記憶する機器属性情報記憶ステップと、
前記コンピュータが、1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件の候補である抽出条件候補を1つ以上生成する抽出条件候補生成ステップと、
前記コンピュータが、前記抽出条件候補生成ステップにより生成された抽出条件候補ごとに、抽出条件候補の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出する第1の情報抽出ステップと、
前記コンピュータが、前記第1の情報抽出ステップによる、抽出条件候補ごとの機器稼動情報の抽出数に基づき、1つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する抽出条件生成ステップと、
前記コンピュータが、前記抽出条件生成ステップにより生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器IDを抽出し、抽出した機器IDと対応けられている機器稼動情報を抽出する第2の情報抽出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1に記載された情報処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
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