JP6622040B2 - 分析システム、及び、分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、分析システム、及び、分析方法に関する。

機器の保全には、「事後保全」及び「予防保全」がある。事後保全とは、機器が故障した後に修理及び交換を実施する保守方法のことである。点検等の手間が不要であり、保全費用を小さくできるという利点がある一方で、障害が必ず発生する、設備停止が長期化するという欠点がある。

予防保全とは、機器が故障する前に計画的に実施する保守方法のことである。理論的には障害の発生を０件にできるという利点がある一方で、点検、及び、まだ壊れていない部品を交換するため、保全費用が大きくなるという欠点がある。

近年、ＱｏＥ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ；ユーザが体験するサービス品質）低下防止及びサービス安定提供のために予防保全を採用する企業が増加している。予防保全を効率的に実現するために、故障の予兆をいかに的確に見出せるかが大きな問題となっている。

この問題に対し、従来において、最初及び新規の故障事例に対して容易に予兆検知するための異常診断モデルを作成、追加及び更新することができ、そのモデルを用いることで異常の診断及び対策指示等を、的確に、効率的に実現できる異常診断システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

このシステムでは、保守作業データの取得に基づき、保守作業の種類とそれに関連するアラーム及び稼動イベントとの因果関係をグラフネットワーク構造によって表現する因果関係モデルを作成する機能を持つ。また、新規作成された因果関係モデルと既存の因果関係モデルとを合成することで、異常診断モデルを更新する機能を持つ。

特開２０１０−１２２８４７号公報

通信機器のような複数の機器と接続され、接続する複数機器と相互の影響を受け運用される機器の場合、例えば、一つの機器が故障した場合、複数の機器に影響を及ぼす。この場合発生された警報は機器自らが起因する警報なのか、他の機器の影響を受けて発生された警報なのかを判定する必要がある。また機器自ら検知しない、又は、できない異常を他の機器が検知することもある。

従来のように一つの装置から発した複数のアラームだけを用いて異常診断モデルを作成する方法では、他の機器の影響を考慮出来ないため、通信機器に適用することは困難であった。

具体的には、接続する複数の機器の影響を受け運用される通信機器の場合、例えば、１つの機器が故障した場合、複数の機器に影響を及ぼす。従来のようにある装置のアラームだけを用いて異常診断モデルを作成する方法では、他の機器の影響を考慮出来ず、通信機器に適用することは困難であった。

本発明の目的は、機器等の保全を行う技術に関し、通信機器のような複数の機器が接続する環境において、機器が発する情報に基づき故障の予兆を検知し部品交換等の保守を行うための、予防保全技術及びそのシステムの提供である。

上記課題を解決するために、本発明は、分析システムであって、プロセッサ及び記憶装置を有し、前記記憶装置は、複数の機器の接続関係を示す接続情報と、警報と故障との組み合わせを示す統合情報とを保持し、前記プロセッサは、前記複数の機器において発生した警報の発生時刻と種類とを示す警報情報を取得し、故障が発生した機器において発生した第１の警報の第１の発生時刻を前記警報情報から取得し、前記故障が発生した機器と直接又は間接に接続する機器を示す接続機器情報を、前記接続情報に基づいて特定し、前記接続機器情報が示す機器において発生した警報の第２の発生時刻を前記警報情報から取得し、前記第１の発生時刻及び前記第２の発生時刻に基づいて、前記接続機器情報が示す機器において発生した警報のうち、前記第１の警報と関連がある第２の警報を、前記警報情報から特定し、前記第１の警報、前記第２の警報及び前記故障の組み合わせを前記統合情報に格納し、前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が関連して発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出する。

本発明によれば、他の機器からの影響を考慮した故障予兆の検知が可能となる。

実施例１の故障予兆検知システムのブロック図である。 実施例１の発生警報履歴ＤＢを示す説明図である。 実施例１の故障情報ＤＢを示す説明図である。 実施例１の機器接続情報ＤＢを示す説明図である。 実施例１の故障予兆検知システムの処理の概要を示すフローチャートである。 実施例１の警報発砲状況を示す説明図である。 実施例１の故障した機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。 実施例１の故障した機器に接続する機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。 実施例１の統合ＤＢを示す説明図である。 実施例１の警報故障確率ＤＢを示す説明図である。 実施例１の故障確率算出部の処理を示す説明図である。 実施例２の警報発砲状況を示す説明図である。 実施例２の故障した機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。 実施例２の故障した機器に接続する機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。 実施例２の統合ＤＢを示す説明図である。 実施例３の故障予兆検知システムのブロック図である。 実施例３の警報因果関係ＤＢを示す説明図である。 実施例３の警報発砲状況を示す説明図である。 実施例３の故障した機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。 実施例３の故障した機器に接続する機器から発した警報と、他の機器から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は、実施例１の故障予兆検知システムのブロック図である。

実施例１の故障予兆検知システムは、計算機１０１、機器１１３、機器監視システム１１１、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、及び、機器接続情報ＤＢ１０９を含む。

機器監視システム１１１は、機器１１３を監視するシステムである。計算機１０１は、機器監視システム１１１による監視結果を分析する装置である。

計算機１０１は、ネットワーク１０５を介して計算機１０２と接続される。計算機１０１、及び、計算機１０２は、一般的なコンピュータを想定し、プロセッサ、メモリ及びインターフェースを備える。

計算機１０１及び計算機１０２におけるプロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを処理することによって、各種処理を実行する。メモリは、処理を実行するためのプログラム及びデータを記憶する。インターフェースは、キーボード、マウスなどの入力装置に接続するインターフェース、ディスプレイ等の表示装置に接続するインターフェース、及び、ネットワーク１０５を介して、計算機１０１及び１０２と接続するインターフェース、などを含む。

また、計算機１０１は、ネットワーク１０６を介して発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、及び、機器接続情報ＤＢ１０９と接続される。発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、及び、機器接続情報ＤＢ１０９はネットワーク１１０を介して機器監視システム１１１と接続される。

発生警報履歴ＤＢ１０７とは、機器１１３が過去に発した警報を示す情報（発生警報履歴）を保持するＤＢである。

図２は、実施例１の発生警報履歴ＤＢ１０７を示す説明図である。

発生警報履歴ＤＢ１０７は、発生警報履歴として、警報ＩＤ１０７１、警報発生日時１０７２、警報発生機器名１０７３、警報情報１０７４、及び、詳細情報１０７５を含む。

警報ＩＤ１０７１は、機器１１３において発生する警報を一位に識別する識別子である。警報ＩＤ１０７１が示す識別子は、機器１１３、警報発生日時１０７２及び警報情報１０７４の一つの組み合わせに一つの識別子が定められる。

警報発生日時１０７２は、警報ＩＤ１０７１が示す警報が発生した日時を示す。警報発生機器名１０７３は、警報ＩＤ１０７１が示す警報が発生した機器１１３を示す。

警報情報１０７４は、警報ＩＤ１０７１が示す警報の種類を示す。以下において記載される警報の種類は、警報情報１０７４が示す警報情報と同義である。

詳細情報１０７５は、警報ＩＤ１０７１が示す警報の詳細を示し、例えば、通知されるメッセージを示す。

故障情報ＤＢ１０８とは、機器１１３が故障した際の状況等を示す情報（故障情報）を保持するＤＢである。

発生警報履歴ＤＢ１０７は、機器監視システム１１１から送信された情報を蓄積してもよい。

図３は、実施例１の故障情報ＤＢ１０８を示す説明図である。

故障情報ＤＢ１０８は、故障情報として、故障ＩＤ１０８１、故障発生日時１０８２、故障発生機器１０８３、故障部品１０８４、現象１０８５、及び、原因１０８６を含む。

故障ＩＤ１０８１は、故障内容の組み合わせを一位に識別する識別子を示す。本実施例において、故障内容とは、故障発生機器１０８３、故障部品１０８４、現象１０８５、及び、原因１０８６が示す内容である。

故障発生日時１０８２は、故障ＩＤ１０８１が示す故障が発生した日時を示す。故障発生機器１０８３は、故障ＩＤ１０８１が示す故障が発生した機器１１３を示す。

故障部品１０８４は、故障ＩＤ１０８１が示す故障が発生した部品を示す。現象１０８５は、故障ＩＤ１０８１が示す故障の内容を示す。原因１０８６は、故障ＩＤ１０８１が示す故障の原因を示す。

故障情報ＤＢ１０８は、機器監視システム１１１の利用者によって情報を追加及び更新されてもよい。

機器接続情報ＤＢ１０９とは、接続される機器１１３間を示すトポロジ情報（機器接続情報）を保持するＤＢである。

図４は、実施例１の機器接続情報ＤＢ１０９を示す説明図である。

図４（ａ）は、実施例１の機器接続情報ＤＢ１０９の一つの例を示す説明図である。
図４（ｂ）は、実施例１の機器接続情報ＤＢ１０９の他の例を示す説明図である。

機器接続情報ＤＢ１０９は、機器名１（１０９１）及び機器名２（１０９２）を含む。機器接続情報ＤＢ１０９は、接続関係にある二つの機器を、機器名１（１０９１）及び機器名２（１０９２）に示す。

データ統合処理部１１５は、機器接続情報ＤＢ１０９に基づいて、一つの機器１１３と、当該機器１１３と直接又は間接的に接続する機器１１３を取得することができる。

図４（ａ）に示す機器接続情報ＤＢ１０９は、直列に接続された機器１１３の接続を示す。図４（ｂ）に示す機器接続情報ＤＢ１０９は、ツリー型に接続された機器１１３の接続を示す。

機器監視システム１１１は、例えば一般的なコンピュータに実装され、プロセッサ、メモリ及びインターフェースを備える。機器監視システム１１１におけるプロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを処理することによって、各種処理を実行する。メモリは、処理を実行するためのプログラム及びデータを記憶する。

機器監視システム１１１のインターフェースは、キーボード、マウスなどの入力装置に接続するインターフェース、ディスプレイ等の表示装置に接続するインターフェースを含む。また、機器監視システム１１１のインターフェースは、ネットワーク１１０を介して発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、及び、機器接続情報ＤＢ１０９と接続するネットワークインターフェース、ネットワーク１１２を介して複数の機器１１３と接続するネットワークインターフェース等を含む。

機器１１３は、機器監視システム１１１による監視対象であり、例えば、携帯電話の基地局等の通信機器である。機器１１３間は、リング型、スター型等、様々な形態（トポロジー）によって接続される。各機器１１３の接続情報は機器接続情報ＤＢ１０９が保持する。

計算機１０１は、データ統合処理部１１５、警報故障確率算出部１１６、及び、故障確率算出部１１７等の機能部、並びに、統合ＤＢ１２０、及び、警報故障確率ＤＢ１２１等の情報を含む。データ統合処理部１１５、警報故障確率算出部１１６、及び、故障確率算出部１１７は、プログラムとして計算機１０１のメモリに格納され、計算機１０１のプロセッサに実行されてもよいし、計算機１０１の物理的な集積回路によって実装されてもよい。

統合ＤＢ１２０、及び、警報故障確率ＤＢ１２１は、計算機１０１の補助記憶装置に格納され、必要に応じて計算機１０１のメモリに読み出されてもよい。統合ＤＢ１２０は、関連のある警報を示す警報リストを格納する。警報故障確率ＤＢ１２１は、警報と故障との関係を示す確率を示す情報を格納する。

データ統合処理部１１５は、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、及び、機器接続情報ＤＢ１０９から取得するデータに基づき、故障した機器１１３の警報と接続関係にある機器１１３の警報とから、関連のある警報リストを生成し、統合ＤＢ１２０に登録する機能を持つ。

警報故障確率算出部１１６は、統合ＤＢ１２０から警報と故障との組を取得し、警報と故障との関係を示す確率を算出し、警報故障確率ＤＢ１２１に登録する機能を持つ。

故障確率算出部１１７は、警報故障確率ＤＢ１２１に登録されている警報故障確率に基づき、現在の警報発生状況から故障に至る確率を算出する機能を持つ。

図５は、実施例１の故障予兆検知システムの処理の概要を示すフローチャートである。

以下において、故障した機器１１３を機器Ｒ_０と記載し、機器Ｒ_０と接続する機器１１３を、機器Ｒ_１、…、Ｒ_Ｍと記載する。また、機器Ｒ_０において発生した故障内容を故障内容Ｆ_０と記載する。

まず、データ統合処理部１１５は、故障した機器Ｒ_０において発生した警報と、機器Ｒ_１、…、Ｒ_Ｍにおいて発生した警報とから、関連する複数の警報の組み合わせを示す故障警報リストＬ_ＡＡを生成する。そして、｛Ｆ_０，Ｌ_ＡＡ｝の組を統合ＤＢ１２０に登録する（Ｓ２０１）。

次に、警報故障確率算出部１１６は、統合ＤＢ１２０から複数の警報と故障内容との組｛Ｆ_０，Ｌ_ＡＡ｝を取得し、複数の警報と故障内容との関係を示す確率を算出し、警報故障確率ＤＢ１２１に登録する（Ｓ２０２）。

最後に、故障確率算出部１１７は、警報故障確率ＤＢ１２１に登録される警報故障確率に基づき、現在または指定期間（後述するｆ日間）の警報発生状況から故障に至る確率を算出する（Ｓ２０３）。

図６は、実施例１の警報発砲状況を示す説明図である。

また、図６は、データ統合処理部１１５による処理のイメージを示す。データ統合処理部１１５は、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、機器接続情報ＤＢ１０９から取得する情報（発生警報履歴５０１、故障情報５０２、機器接続情報５０３）に図７及び図８の処理を実行することによって、警報リストＬ_ＡＡ５０４を生成する。

図７及び図８は、ステップＳ２０１の手順の詳細の一例を示すフローチャートである。

図７は、実施例１の故障した機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

なお、以下において、機器Ｒ_０が故障（故障内容Ｆ_０）した日時（故障発生日時１０８２）をＤ_０と記載する。また、実施例１において、基準の警報と関連する複数の警報は、基準の警報が発生する日時の前後の時間ｄ（２ｄ）の間に発生する警報である。

また、データ統合処理部１１５は、故障情報ＤＢ１０８のエントリを一つ抽出し、抽出したエントリに対して、図７の処理を開始する。そして、故障情報ＤＢ１０８に格納されるエントリについて、図７の処理を実行する。

データ統合処理部１１５は、まず、空の警報リストＬ_ＡＡを生成する（Ｓ３００）。Ｄ_０からｆ日前までに機器Ｒ_０において警報Ａ_ｎに関する警報リストＬ_Ａ＝｛Ａ_１，Ａ_２，…，Ａ_ｎ，…，Ａ_Ｎ｝を、発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。

ここで、データ統合処理部１１５は、警報Ａ_ｎとして、発生警報履歴ＤＢ１０７から警報発生日時１０７２及び警報情報１０７４を取得する。

すなわち、Ａ_ｎ＝｛警報発生日時Ｄ_ｎ０，警報情報Ｉ_ｎ｝、１≦ｎ≦Ｎであり、ｎは、機器Ｒ_０における警報の通し番号であり、Ｎは、機器Ｒ_０においてＤ_０の前ｆ日間に発生した警報の総数である。

図６に示す例において、データ統合処理部１１５は、警報Ａ_１〜Ａ_４に関する発生警報履歴を、警報リストＬ_Ａとして取得する。また、警報Ａ_１〜Ａ_４の各々の警報発砲日時は、Ｄ_１０〜Ｄ_４０である。また、ｆは、任意の日数及び時間であり、計算機１０１を用いて故障内容を分析する運用者が指定してもよい（Ｓ３０１）。

ステップＳ３０１の後、データ統合処理部１１５は、機器接続情報ＤＢ１０９から機器Ｒ_０と接続関係にある機器１１３のリストＬ_Ｒ０＝｛Ｒ_１，Ｒ_２，…，Ｒ_ｍ，…，Ｒ_Ｍ｝を取得する（Ｓ３０２）。ここで、１≦ｍ≦Ｍである。そして、ｍは、故障が起きた機器Ｒ_０に接続する機器１１３の通し番号であり、Ｍは、機器Ｒ_０と接続する機器１１３の総数である。

なお、機器Ｒ_０と接続関係にある機器１１３には、直接機器Ｒ_０と接続される機器１１３だけであってもよく、また、間接的に機器Ｒ_０と接続される機器１１３が含まれてもよい。リストＬ_Ｒ０に間接的に接続される機器１１３を含めることによって、データ統合処理部１１５は、故障が発生した機器Ｒ_０と間接的に接続する機器１１３における警報から、機器Ｒ_０における警報と関連する警報を特定できる。

ただし、データ統合処理部１１５は、間接的に機器Ｒ_０と接続される機器１１３をリストＬ_Ｒ０に含める場合、間接的に接続される機器１１３として、後述するＸ層（予め与えられる）までの機器１１３を取得してもよい。これによって、データ統合処理部１１５は、管理者又は運用者が指定した接続範囲までの機器１１３における警報を、関連する警報として特定できる。

そして、データ統合処理部１１５は、これによって、直接接続する機器１１３のスペックが十分にあるために直接接続する機器１１３において警報が発生しない場合にも、機器Ｒ_０と接続関係にある機器１１３における警報発生状況を取得することができる。

図６に示す例において、データ統合処理部１１５は、機器Ｒ_０と機器Ｒ_１とが直接接続し、機器Ｒ_０と機器Ｒ_２とが直接接続することを示す機器接続情報ＤＢ１０９から、リストＬ_Ｒ０を取得する。

ステップＳ３０２の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０４〜Ｓ３１２をＮ回繰り返す（Ｓ３０３）。より具体的には、データ統合処理部１１５は、ステップ３０２の後、初期値としてｎに１を格納する。そして、ステップＳ３０３においてｎがＮ以下であるかを判定し、ｎがＮ以下である場合、ステップＳ３０４を実行する。ｎがＮより大きい場合、データ統合処理部１１５は、機器Ｒ_０において発生したすべての警報について、関連する警報を特定し終わったため、ステップＳ３１３を実行する。

ステップ３０４において、データ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａから警報Ａ_ｎを取得する（Ｓ３０４）。これによって、データ統合処理部１１５は、基準となる警報Ａ_ｎを取得する。

ステップＳ３０４の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０６〜Ｓ３１１をＭ回繰り返す（Ｓ３０５）。具体的には、ステップ３０４の後、初期値として１を含む引数ｍを生成する。そして、引数ｍがＭ以下であるか、及び、機器Ｒ_ｍについてのステップＳ３０６の処理を実行済かを判定する。

引数ｍがＭ以下である場合、かつ、機器Ｒ_ｍについてのステップＳ３０６の処理が実行されていない場合、データ統合処理部１１５は、ステップ３０６を実行する。引数ｍがＭより大きい場合、及び、機器Ｒ_ｍにステップＳ３０６の処理を実行済である場合のいずれか一方の場合、機器Ｒ_０と直接接続する機器１１３において発生した警報から、機器Ｒ_０において発生した警報Ａ_ｎと関連する警報を特定し終えたため、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３１２を実行する。

ステップＳ３１２において、データ統合処理部１１５は、ｎに１を加算し、その後ステップＳ３０３に戻る。

ステップＳ３０６において、データ統合処理部１１５は、警報Ａ_ｎから警報発生日時Ｄ_ｎ０及び警報情報Ｉ_ｎを取得する。そして、Ｄ_ｎ０−ｄ≦Ｄ_ｎ０≦Ｄ_ｎ０＋ｄの期間において機器Ｒ_０において発生した警報Ａ_ｎ０と、機器Ｒ_ｍにおいて発生した警報Ａ_ＡｍのリストＬ_Ａｍ＝｛Ａ_１ｍ，Ａ_２ｍ，…，Ａ_ｋｍ，…，Ａ_Ｋｍ｝と、を発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。

ここで、１≦ｋ≦Ｋであり、ｋは、機器Ｒ_０と直接接続する機器Ｒ_ｍにおいて発生した警報であり、Ｄ_ｎ０−ｄ≦Ｄ_ｎ０≦Ｄ_ｎ０＋ｄの期間において発生した警報の通し番号である。ＫはＤ_ｎ０−ｄ≦Ｄ_ｎ０≦Ｄ_ｎ０＋ｄの期間においてＲ_ｍにおいて発生した警報Ａ_Ａｍの総数である。なお、ここで取得されるリストＬ_Ａｍは、警報Ａ_ｎ０と関連する警報のリストである。

図６に示す例においてｎが３であり、引数ｍが１である場合、データ統合処理部１１５はステップ３０６において、警報Ａ_ｎ０＝Ａ_３と、リストＬ_Ａ１＝｛Ａ_２１，Ａ_３１｝とを取得する。また、ｎが２であり、引数ｍが２である場合、データ統合処理部１１５はステップ３０６において、警報Ａ_ｎ０＝Ａ_２と、リストＬ_Ａ２＝｛Ａ_１２｝とを取得する。また、図６に示す例において、Ｍは２である。

ステップＳ３０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０８、Ｓ３０９、及び、Ｓ４０１〜Ｓ４１１をＫ回繰り返す（Ｓ３０７）。具体的には、ステップＳ３０６の後、初期値である１を格納した引数ｋを生成し、引数ｋがＫ以下であるかを判定する。そして、データ統合処理部１１５は、引数ｋがＫ以下である場合、ステップＳ３０８を実行する。

また、引数ｋがＫより大きい場合、機器Ｒ_ｍにおいて発生した警報であり、かつ、警報Ａ_ｎ０と関連する警報のすべてにステップＳ３０８を実行したため、ステップＳ３０９を実行する。

ここで、リストＬ_Ａｍ＝｛Ａ_１ｍ，Ａ_２ｍ，…，Ａ_ｋｍ，…，Ａ_Ｋｍ｝の各警報Ａ_Ａｍの警報発生日時を警報発生日時Ｄ_ｋと記載する。

ステップＳ３０８において、データ統合処理部１１５は、Ｄ_ｎ０＜Ｄ_ｋの場合警報リストＬ_ＡＡに｛Ｒ_０，Ａ_ｎ，Ｒ_ｍ，Ａ_ｋｍ｝を追加する。Ｄ_ｎ０＞Ｄ_ｋの場合警報リストＬ_ＡＡに｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｋｍ，Ｒ_０，Ａ_ｎ｝を追加する（Ｓ３０８）。これによって、発生順を示す警報リストＬ_ＡＡを生成できる。ステップＳ３０８の後、データ統合処理部１１５は、引数ｋに１を加算し、ステップＳ３０７に戻る。

図６に示す例においてｎが３であり、引数ｍが１である場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０８を繰り返すことにより、｛Ｒ_１，Ａ_２１，Ｒ_０，Ａ_３｝、及び、｛Ｒ_１，Ａ_２１，Ｒ_０，Ａ_３｝をリストＬ_ＡＡに追加する。ステップＳ３０８によって、データ統合処理部１１５は、警報Ａ_ｎと関連して発生する警報Ａを、機器Ｒ_０と直接接続する機器１１３において発生した警報から抽出できる。

引数ｋがＫを超えた場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０１〜Ｓ４１１を予め与えられたＸ層まで実行する（Ｓ３０９）。予め与えられた層の数Ｘは、機器Ｒ_０に接続する機器１１３の階層の数であり、故障した機器Ｒ_０において発生した警報に関連する警報を抽出する機器１１３の範囲を示す。特に、Ｘ層は、機器Ｒ_０と直接接続されていない機器１１３のうち、関連する警報を抽出する機器１１３の範囲を示す。

例えば、データ統合処理部１１５は、Ｘ＝１の場合、機器Ｒ_０と直接接続される機器Ｒ_１及び機器Ｒ_２における関連する警報を抽出する。また、Ｘ＝２の場合、機器Ｒ_０と機器Ｒ_２のみを介して間接的に接続される機器１１３（図６において機器Ｒ_３）において発生した関連する警報を抽出する。Ｘ＝１の場合については、図７に示す処理において実行済であるため、データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０１〜Ｓ４１１における処理においてＸ＝２以上の処理を実行する。

なお、図７に示す処理の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３１１を実行する。ステップＳ３１１において、データ統合処理部１１５は、引数ｍに１を加算し、その後ステップＳ３０５に戻る。

図８は、実施例１の故障した機器１１３に接続する機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ４０１において、データ統合処理部１１５は、Ｄ_ｎ０の前後ｄ時間の間（Ｄ_ｎ０−ｄ≦Ｄ_ｎ０≦Ｄ_ｎ０＋ｄ）に機器Ｒ_ｍにおいて発生した警報リストＬ_Ａｍ＝｛Ａ_１ｍ，Ａ_２ｍ，…，Ａ_ｐｍ，…，Ａ_Ｐｍ｝を発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。ここで、警報Ａ_ｐｍ＝｛警報発生日時Ｄ_ｐｍ，警報情報Ｉ_ｐｍ｝と記載し、１≦ｐ≦Ｐである（Ｓ４０１）。ｐは、機器Ｒ_０と関連する警報の通し番号であり、Ｐは、Ｄ_ｎ０の前後ｄ時間の間に機器において発生した警報の総数である。

データ統合処理部１１５は、機器接続情報ＤＢ１０９から機器Ｒ_ｍと接続関係にある機器リストＬ_Ｒｍ＝｛Ｒ_１ｍ，Ｒ_２ｍ，…，Ｒ_ｑｍ，…，Ｒ_Ｑｍ｝を取得する。１≦ｑ≦Ｑであり、ｑは、機器Ｒ_ｍと接続関係にある機器１１３の通し番号である。Ｑは、機器Ｒ_ｍと接続関係にある機器１１３の総数である（Ｓ４０２）。

なお、データ統合処理部１１５は、機器リストＬ_Ｒｍに、機器Ｒ_０を含めない。また、機器Ｒ_ｍと接続関係にある機器１１３には、直接機器Ｒ_ｍと接続される機器１１３だけが含まれてもよく、また、間接的に機器Ｒ_ｍと接続される機器１１３（例えば、Ｘ層まで）が含まれてもよい。機器リストＬ_Ｒｍに間接的に接続される機器１１３を含めることによって、機器Ｒ_０における警報と関連する警報に、さらに関連する警報を、機器Ｒ_０と間接的に接続する機器１１３における警報から特定できる。そして、例えば、接続順に従って異常が発生する状況を取得することができる。

データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０４〜Ｓ４１１をＰ回繰り返す（Ｓ４０３）。具体的には、ステップＳ４０２の後、データ統合処理部１１５は、初期値を１とした引数ｐを生成する。そして、ステップＳ４０３において、引数ｐがＰ以下かを判定する。そして、引数ｐがＰ以下である場合、ステップＳ４０４を実行する。

また、引数ｐがＰを超えており、警報リストＬ_Ａｍのすべての警報Ａ_ｐｍと関連のある警報を、機器Ｒ_ｑｍの警報から抽出した場合、データ統合処理部１１５は、図８に示す処理を終了し、図７に示すステップＳ３１１を実行する。

ステップＳ４０４において、データ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａｍから警報Ａ_ｐｍを取得する（Ｓ４０４）。そして、ステップＳ４０６〜Ｓ４１０をＱ回繰り返す（Ｓ４０５）。

具体的には、ステップＳ４０４の後、データ統合処理部１１５は、初期値を１とする引数ｑを生成する。そして、ステップＳ４０５において、引数ｑがＱ以下であるか、機器Ｒ_ｑｍがステップＳ４０６の処理を実行済であるかを判定する。

引数ｑがＱ以下であり、かつ、機器Ｒ_ｑｍにステップＳ４０６の処理をまだ実行していない場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０６を実行する。一方、引数ｑがＱを超える場合、及び、機器Ｒ_ｑｍにステップＳ４０６の処理を実行した場合のいずれか一方の場合、データ統合処理部１１５は、引数ｐに１を加算し（Ｓ４１１）、ステップ４０３に戻る。

ステップＳ４０６において、データ統合処理部１１５は、警報Ａ_ｐｍから警報発生日時Ｄ_ｐｍを取得する。そして、Ｄ_ｐｍ−ｄ≦Ｄ_ｐｍ≦Ｄ_ｐｍ＋ｄの期間に機器Ｒ_ｑｍにおいて発生した警報のリストＬ_Ａｑｍ＝｛Ａ_１ｑ，Ａ_２ｑ，…，Ａ_ｈｑ，…，Ａ_Ｈｑ｝を発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。Ａ_ｈｑ＝｛警報発生日時Ｄ_ｈｑ，警報情報Ｉ_ｈｑ｝であり、１≦ｈ≦Ｈである（Ｓ４０６）。

ｈは、機器Ｒ_ｑｍにおいて発生した警報のうち、警報Ａ_ｐｍに関連する警報の通し番号である。Ｈは、Ｄ_ｐｍ−ｄ≦Ｄ_ｐｍ≦Ｄ_ｐｍ＋ｄの期間に機器Ｒ_ｑｍにおいて発生した警報の総数である。

ステップＳ４０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０８、Ｓ４０９をＨ回繰り返す（Ｓ４０７）。具体的には、ステップＳ４０６の後、データ統合処理部１１５は、初期値を１とする引数ｈを生成し、ステップＳ４０７において、引数ｈがＨ以下であるかを判定する。

引数ｈがＨ以下である場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０８を実行する。引数ｈがＨを超える場合、データ統合処理部１１５は、引数ｑに１を加算し（Ｓ４１０）、ステップＳ４０５に戻る。

なお、引数ｈがＨを超え、かつ、機器Ｒ_ｑｍに機器Ｒ_ｍ以外で接続する機器１１３がある場合、データ統合処理部１１５は、予め与えられたＸ層まで、図８の処理を実行したかを判定する。そして、実行していない場合、図８におけるＤ_ｎ０をＤ_ｐｍに置き換え、機器Ｒ_ｍを機器Ｒ_ｑｍに置き換え、機器Ｒ_ｑｍを機器Ｒ_ｑｍに接続する機器に置き換えることによって、図８に示す処理を実行する。そしてＸ層までの処理が終了した後、ステップＳ４１０を実行する。

データ統合処理部１１５は、ステップＳ４０８において、Ｄ_ｐｍ＜Ｄ_ｈｑの場合、警報リストＬ_ＡＡに｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｐｍ，Ｒ_ｑｍ，Ａ_ｈｑ｝を追加する。そして、Ｄ_ｐｍ＞Ｄ_ｈｑの場合、警報リストＬ_ＡＡに｛Ｒ_ｑｍ，Ａ_ｈｑ，Ｒ_ｍ，Ａ_ｐｍ｝を追加する（Ｓ４０８）。なお、Ｄ_ｐｍ＝Ｄ_ｈｑの場合、いずれの形式で警報リストＬ_ＡＡに格納してもよい。

ステップＳ４０８の後、データ統合処理部１１５は、引数ｈに１を加算し（Ｓ４０９）、ステップＳ４０７に戻る。

ステップＳ３０３において、引数ｎがＮを越え、機器Ｒ_０において発生したすべての警報について、関連する警報を抽出した場合、データ統合処理部１１５は、｛Ｆ_０，Ｌ_ＡＡ｝の組を統合ＤＢ１２０に登録する（Ｓ３１３）。

図９は、実施例１の統合ＤＢ１２０を示す説明図である。

統合ＤＢ１２０とは、故障内容と警報との関係を保持するＤＢである。統合ＤＢ１２０は、故障ＩＤ１２５、及び、警報リストＬ_ＡＡ１２６を含む。故障ＩＤ１２５は、故障内容を識別するための識別子を示す。故障ＩＤ１２５は、故障情報ＤＢ１０８の故障ＩＤ１０８１に対応し、故障内容を一意に示す。

警報リストＬ_ＡＡ１２６は、図７及び図８に示す処理によって生成された警報リストＬ_ＡＡを含む。警報リストＬ_ＡＡ１２６は、先に発生した警報及び当該警報が発生した機器１１３の組み合わせ｛機器１、警報１｝と、後に発生した警報及び当該警報が発生した機器１１３の組み合わせ｛機器２、警報２｝とを示す。

データ統合処理部１１５が、図７及び図８に示す処理によって統合ＤＢ１２０に値を格納した後、警報故障確率算出部１１６は、ステップＳ２０２を実行する。ステップＳ２０２において、警報故障確率算出部１１６は、統合ＤＢ１２０に基づいて警報リストＬ_ＡＡが示す組み合わせによって警報が発生する確率を算出する。そして、算出した確率を、警報故障確率ＤＢ１２１に格納する。

図１０は、実施例１の警報故障確率ＤＢ１２１を示す説明図である。

警報故障確率ＤＢ１２１とは、機器１１３が発する警報の警報情報間の関係（時間的な発生順序）と確率とを示す情報を保持するＤＢである。警報故障確率ＤＢ１２１は、時間的に前に発生した｛機器１、警報情報１｝と時間的に後に発生した｛機器２、警報情報２｝を示す。

警報故障確率ＤＢ１２１は、番号１３１、故障ＩＤ１３７、機器１（１３２）、警報情報１（１３３）、機器２（１３４）、警報２（１３５）、及び、確率１３６を含む。番号１３１は、｛機器１、警報情報１｝と｛機器２、警報情報２｝との組み合わせ及び順番を一意に示す識別子である。番号１３１は、数字以外の文字列によって表現されてもよい。

故障ＩＤ１３７は、故障内容を一意に識別する。故障ＩＤ１３７は、統合ＤＢ１２０の故障ＩＤ１２５に対応する。

機器１（１３２）は、先に警報が発生した機器１１３を示す。機器１（１３２）は、警報リストＬ_ＡＡ１２６が示す１番目に警報が発生する機器１１３に相当する。

警報情報１（１３３）は、機器１（１３２）から発生した警報の種類（警報情報１０７４に相当）を示し、警報リストＬ_ＡＡ１２６が示す１番目に発生する警報の種類に相当する。

機器２（１３４）は、後に警報が発生した機器１１３を示す。機器２（１３４）は、警報リストＬ_ＡＡ１２６が示す２番目の機器１１３に相当する。

警報２（１３５）は、機器２（１３４）から発生した警報の種類（警報情報１０７４に相当）を示し、警報リストＬ_ＡＡ１２６が示す２番目の警報に相当する。

確率１３８は、機器１（１３２）、警報情報１（１３３）、機器２（１３４）及び警報２（１３５）が示す組み合わせによって、警報が発生する確率を示す。

警報故障確率算出部１１６は、統合ＤＢ１２０の警報リストＬ_ＡＡが示す組み合わせに基づいて、故障に対して各組み合わせが発生する確率を算出できればいかなる方法を用いてもよいが、以下に具体的な例を示す。

警報故障確率算出部１１６は、例えば、警報リストＬ_ＡＡが示す組み合わせを、警報故障確率ＤＢ１２１からすべて抽出し、さらに、抽出した組み合わせの警報情報１０７４を発生警報履歴ＤＢ１０７から特定する。そして、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝が同じである組み合わせの数の総数と、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝が同じである組み合わせの故障ＩＤごとの数とを算出する。そして、組み合わせの数の総数によって、故障ＩＤごとの組み合わせの数を除算した結果を確率（確率１３６）として算出する。

これによって、警報故障確率算出部１１６は、故障内容毎に、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝が発生した割合を算出することができる。そして、この割合を、後述する処理において、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝が発生した場合に故障が発生する確率として用いることにより、故障の発生確率を予測することができる。

そして、警報故障確率算出部１１６は、算出した確率を確率１３８に格納し、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝を、機器１（１３２）、警報情報１（１３３）、機器２（１３４）及び警報情報２（１３５）に格納する。

図１１は、実施例１の故障確率算出部１１７の処理を示す説明図である。

図１１は、図５のステップＳ２０３に示す、警報発生状況から故障に至る確率を算出する手順を示す。

故障確率算出部１１７は、まず、発生する故障の確率を算出したい期間の警報状況を取得する（Ｓ１１０１）。図１１に示す入力１１０１は、ステップＳ１１０１において取得される警報状況のイメージである。故障確率算出部１１７は、計算機１０１が有する入力インターフェースを介して警報状況を取得してもよいし、計算機１０２から入力された警報状況を取得してもよい。

入力１１０１は、機器Ｒ_３における警報Ａ_２３、機器Ｒ_２における警報Ａ_１２、機器Ｒ_１における警報Ａ_１１、及び、機器Ｒ_０における警報Ａ_２の順で警報が発生することを示す。

ステップＳ１１０１の後、故障確率算出部１１７は、警報故障確率ＤＢ１２１から警報故障確率を故障ＩＤ毎に取得し、取得した警報故障確率と、入力された警報状況とに基づいて故障に至る確率を故障ＩＤ毎に算出する（Ｓ１１０２）。

故障確率算出部１１７が故障に至る確率を算出する方法はいかなる方法であってもよいが、以下に例を示す。

故障確率算出部１１７は、例えば、入力された警報状況が示す警報のうち、所定の期間ｄの間に発生し、異なる機器１１３において発生した二つの警報の警報情報を、発生順に｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝として抽出する。そして、抽出した組み合わせを警報故障確率ＤＢ１２１（機器１（１３２）、警報情報１（１３３）、機器２（１３４）及び警報情報２（１３５））が示す場合、抽出した組み合わせの確率を警報故障確率ＤＢ１２１から特定する。

具体的には、故障確率算出部１１７は、図１１に示す入力１１０１から、｛機器１、警報情報１｝及び｛機器２、警報情報２｝の組み合わせとして、｛Ｒ_３，Ｉ２３｝及び｛Ｒ_２，Ｉ１２｝の組み合わせ、｛Ｒ_２，Ｉ１２｝及び｛Ｒ_１，Ｉ１１｝の組み合わせ、並びに、｛Ｒ_１，Ｉ１１｝及び｛Ｒ_０，Ｉ２｝の組み合わせを抽出する。そして、これらの組み合わせを示す機器１（１３２）、警報情報１（１３３）、機器２（１３４）及び警報情報２（１３５）のエントリの確率１３６を、故障ＩＤ１３７毎に特定する。

そして、故障確率算出部１１７は、特定した確率１３６を、故障ＩＤ１３７毎に乗算する。より具体的には、故障確率算出部１１７は、警報故障確率ＤＢ１２１を故障ＩＤ１３７毎に参照し、｛Ｒ_３，Ｉ２３｝及び｛Ｒ_２，Ｉ１２｝の組み合わせの確率１３６と、｛Ｒ_２，Ｉ１２｝及び｛Ｒ_１，Ｉ１１｝の組み合わせの確率１３６と、｛Ｒ１，Ｉ１１｝及び｛Ｒ_０，Ｉ２｝の組み合わせの確率１３６とを乗算する。

そして、故障確率算出部１１７は、乗算した結果を故障ＩＤ１３７毎に、故障の発生確率として出力する。図１１に示す故障確率算出結果１１０２は、ステップＳ１１０２によって出力された故障の発生確率を、故障ＩＤ毎に示す。

実施例１によれば、複数の機器における警報と故障の関係を確率的に表現することが可能となり、また、故障確率算出部１１７の処理によって、現在または指定期間での複数の警報の発生状況に応じて、故障の発生確率を算出し、故障予兆検知が可能となる。

また、故障が発生した機器Ｒ_０における警報と関連する警報を、当該機器と直接又は間接的に接続する機器から取得することが可能であるため、複数の機器がいかなる接続状態である機器システムにおいても、故障と関連がある可能性のある警報をすべて取得することができる。そして、これに基づいて故障の発生確率を求めることができるため、精度よく発生確率を求めることができる。

実施例１では、異なる警報の出現頻度で警報と故障の確率を算出していた。この場合、複数の警報のパターン（同じ種類の警報が連続して、又は、周期的に発生する等）を考慮することができない。実施例２では、警報のパターンを用いた警報と故障の確率を算出する。

実施例２の故障予兆検知システムの構成は、図１に示す実施例１の故障予兆検知システムと同じである。ただし、実施例２のデータ統合処理部１１５は、実施例１のデータ統合処理部１１５と異なる処理を実行する。また、これに伴い警報故障確率算出部１１６は、異なるデータを処理する。

図１２は、実施例２の警報発砲状況を示す説明図である。

図１２は、実施例２のデータ統合処理部１１５による処理のイメージを示す。データ統合処理部１１５は、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、機器接続情報ＤＢ１０９から取得する情報（発生警報履歴１４０１、故障情報１４０２、機器接続情報１４０３）に図１３及び図１４の処理を実行することによって、警報リストＬ_ＡＡ１４０４を生成する。

図１２に示す警報Ａ_１〜Ａ_３は、同じ種類であり、かつ、機器Ｒ_０において連続して発生する。

図１３及び図１４は、実施例２のデータ統合処理部１１５が、図５のステップＳ２０１において実行する処理を示す。

図１３は、実施例２の故障した機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１２００は、図７に示すステップＳ３００と同じである。

実施例２のデータ統合処理部１１５は、ステップＳ３０１と同じく、Ｄ_０からｆ日前までの機器Ｒ_０の警報リストＬ_Ａ＝｛Ａ_１，Ａ_２，…，Ａ_ｎ，…，Ａ_Ｎ｝を発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。Ａ_ｎ＝｛警報発生日時Ｄ_ｎ０，警報情報Ｉ_ｎ｝、１≦ｎ≦Ｎである。

ここで、実施例２のデータ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａに含まれる各要素｛Ｒ_０，Ａ_ｎ｝をキーとした連想配列を警報リストＬ_ＡＡに追加する（Ｓ１２０１）。特に、実施例２のデータ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａに含まれる警報を警報情報Ｉ毎にソートする。そして、警報と、同じ警報情報の警報の数と、を示す連想配列を生成する。

なお、ステップＳ１２０１において警報リストＬ_ＡＡに追加された複数の警報は、機器Ｒ_０においてＤ_０からｆ日前までに発生した警報であり、本実施例の警報群である。データ統合処理部１１５は、警報群を関連する複数の機器として取得する。

例えば、データ統合処理部１１５は、図１２に示す機器Ｒ_０の警報のリストとして、警報リストＬ_Ａ＝｛Ｒ_０，Ａ_１，Ａ_２，Ａ_３，Ａ_４｝を抽出する。ここで、警報Ａ_１、Ａ_２、Ａ_３の警報情報は、すべて警報情報Ｉ１であり、かつ、連続して発生する。この場合、データ統合処理部１１５は、抽出した｛Ｒ_０，Ａ_１，Ａ_２，Ａ_３，Ａ_４｝を警報情報毎にソートし、例えば｛Ｒ_０，Ａ_１，３，Ａ_２｝など、警報情報と繰り返し回数とを示すリストを生成し、警報リストＬ_ＡＡに追加する。

また、データ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａが同じ警報情報の警報が周期的に発生することを示す場合、同じ警報情報の警報が発生する時間間隔を示す情報を、警報群に含めて、警報リストＬ_ＡＡに格納してもよい。

ステップＳ１２０１の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０２と同じく、機器接続情報ＤＢ１０９から機器Ｒ_０と接続関係にある機器リストＬ_Ｒ０＝｛Ｒ_１，Ｒ_２，…，Ｒ_ｍ，…，Ｒ_Ｍ｝を取得し、１≦ｍ≦Ｍとする（Ｓ１２０２）。ここで、実施例２のデータ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａに含まれる各要素｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｎ｝をキーとした連想配列を警報リストＬ_ＡＡに追加する。

例えば、データ統合処理部１１５は、図１２に示す機器Ｒ_１の警報のリストとして、｛Ｒ_１，Ａ_１１，Ａ_２１，Ａ_３１，Ａ_４１｝を抽出する。そして、警報の繰り返しがないため、抽出したリストを機器Ｒ_１の警報群として取得する。そして、取得した警報群を警報リストＬ_ＡＡに追加する。

ステップＳ１２０２の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１２０３〜ステップＳ１２１３を実行する。ステップＳ１２０３〜ステップＳ１２０７は、図７に示すステップ３０３〜ステップＳ３０７と同じである。

ステップＳ１２０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ３０７と同じく、ステップＳ１２０８、及びＳ１２０９をＫ回繰り返す（Ｓ１２０７）。そして、データ統合処理部１１５は、引数ｋがＫ以下である場合、ステップＳ１２０８を実行し、引数ｋがＫより大きい場合、ステップＳ１２０９を実行する。

ステップＳ１２０８において、データ統合処理部１１５は、Ｄ_ｎ０＜Ｄ_ｋｍの場合Ｌ_ＡＡのキー｛Ｒ_０，Ａ_ｎ｝のリストの末尾に｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｋｍ｝を追加する。Ｄ_ｎ０＞Ｄ_ｋｍの場合Ｌ_ＡＡのキー｛Ｒ_０，Ａ_ｎ｝のリストの先頭に｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｋｍ｝を追加する（Ｓ１２０８）。ステップＳ１２０８は、リストの末尾又は先頭に｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｋｍ｝を追加する点において、実施例１のステップＳ３０８と異なる。

図１２における例において、ｎ＝３であり、ｍ＝１である場合、ステップＳ１２０８におけるデータ統合処理部１１５は、｛Ｒ_０，Ａ₃｝のリストの先頭に｛Ｒ₁，Ａ₂₁｝を追加し、次のステップＳ１２０８において、｛Ｒ_０，Ａ₃｝のリストの先頭に｛Ｒ₁，Ａ₃₁｝を追加する。この結果、データ統合処理部１１５は、｛Ｒ₁，Ａ₃₁，Ｒ₁，Ａ₂₁，Ｒ_０，Ａ₃｝を生成する。

ステップＳ１２１０〜ステップＳ１２１３は、図７のステップＳ３１０〜ステップＳ３１３と同じである。ステップＳ１２０９において、データ統合処理部１１５は、図１４に示す処理をＸ層まで実行する。

図１４は、実施例２の故障した機器１１３に接続する機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

図１４におけるステップＳ１３０１〜Ｓ１３０７は、図８に示すステップＳ４０１〜Ｓ４０７と同じである。なお、ステップＳ１３０２において、機器Ｒ_ｑｍにおいて発生した警報リストの連想配列が警報リストＬ_ＡＡに含まれていない場合、データ統合処理部１１５は、当該連想配列を警報リストＬ_ＡＡに格納する。

ステップＳ１３０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップ４０７と同じく、Ｓ１３０８、Ｓ１３０９をＨ回繰り返す（Ｓ１３０７）。

引数ｈがＨ以下である場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１３０８を実行する。引数ｈがＨを超える場合、データ統合処理部１１５は、引数ｑに１を加算し（Ｓ１３１０）、ステップＳ１３０５に戻る。

なお、引数ｈがＨを超え、かつ、機器Ｒ_ｑｍに機器Ｒ_ｍ以外で接続する機器１１３がある場合、データ統合処理部１１５は、実施例１と同じく、予め与えられたＸ層まで、図１３及び図１４の処理を実行したかを判定する。そして、実行していない場合、機器Ｒ_ｑｍに機器Ｒ_ｍ以外で接続する機器１１３を機器Ｒ_ｍとし、図１４に示す処理を実行する。そして次の階層への処理が終了した後、ステップＳ１３１０を実行する。

データ統合処理部１１５は、ステップＳ１３０８において、Ｄ_ｎ０＜Ｄ_ｈｑの場合Ｌ_ＡＡのキー｛Ｒ_０，Ａ_ｎ｝及び｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｐｍ｝が含まれるリストの末尾に｛Ｒ_ｑｍ，Ａ_ｐｍ｝を追加する。また、Ｄ_ｎ０＞Ｄ_ｈｑの場合Ｌ_ＡＡのキー｛Ｒ_０，Ａ_ｎ｝及び｛Ｒ_ｍ，Ａ_ｐｍ｝が含まれるリストの先頭に｛Ｒ_ｑｍ，Ａ_ｐｍ｝を追加する。ステップＳ１３０８は、リストの末尾又は先頭に｛Ｒ_ｑｍ，Ａ_ｐｍ｝を追加する点において、実施例１のステップＳ４０８と異なる。

ステップＳ１３０８の後、データ統合処理部１１５は、ステップ１３０９を実行する。ステップ１３０９〜Ｓ１３１１は、図８のステップ４０９〜Ｓ１３１１と同じである。

ステップＳ１２０３において、引数ｎがＮを越え、機器Ｒ_０において発生したすべての警報について、関連する警報を抽出した場合、データ統合処理部１１５は、｛Ｆ_０，Ｌ_ＡＡ｝の組を統合ＤＢ１２０に登録する（Ｓ１２１３）。

図１５は、実施例２の統合ＤＢ１２０を示す説明図である。

実施例２の統合ＤＢ１２０は、実施例１の統合ＤＢ１２０と同じく、故障ＩＤ１２５及び警報リストＬ_ＡＡ１２６を含む。

警報故障確率算出部１１６は、ステップＳ２０２において、統合ＤＢ１２０から故障ＩＤ１２５毎に、警報リストＬ_ＡＡが示す機器１１３と警報との組み合わせを取得する。そして、警報の警報情報１０７４に基づいて警報の種類（警報情報）の組み合わせを特定し、特定した警報の種類の組み合わせが発生する確率（確率１３６）を、故障内容毎に算出する。

ここで、警報故障確率算出部１１６は、警報リストＬ_ＡＡ１２６が示す発生順どおりに発生する警報情報の組み合わせを抽出してもよい。そして、同じ組み合わせの総数によって、故障内容ごとの同じ組み合わせの数を除算することによって、確率を算出してもよい。

また、警報故障確率算出部１１６は、発生順は考慮せず、発生する警報情報の組み合わせに基づいて確率を算出してもよい。

また、繰り返して同じ警報情報の警報が発生している場合、所定の警報情報が繰り返した回数が一致する組み合わせを同じ組み合わせとして抽出してもよいし、所定の範囲の回数警報が繰り返す組み合わせを同じ組み合わせとして抽出してもよい。

また、周期的に同じ警報情報の警報が発生している場合、警報故障確率算出部１１６は、警報が周期的に発生する時間間隔の差が所定の範囲内である組み合わせを同じ組み合わせとして抽出してもよい。

そして、警報故障確率算出部１１６は、ステップＳ２０２において、故障内容と、警報情報の組み合わせと、算出した確率とを警報故障確率ＤＢ１２１に格納する。

故障確率算出部１１７は、ステップＳ２０３において、取得した警報状況が示す複数の警報から、警報故障確率ＤＢ１２１が示す警報群と同じ警報情報の複数の警報を抽出する。そして、警報状況から抽出される複数の警報の警報群の確率に基づいて、故障内容毎に確率を算出する。

これによって、例えば、故障確率算出部１１７は、警報群に含まれる警報と同じ警報情報の警報が、警報群が示す回数（連続して）発生した場合の、故障内容ごとの発生確率を算出できる。

実施例２によれば、複数機器１１３の警報の発生パターン（機器１１３間の警報発生パターン）及び単一機器の警報の発生パターン（同じ警報情報の警報が連続して、又は、周期的に発生する等）を考慮して、故障に関連する警報を抽出できる。これにより、正確に警報の発生状況を取得できるため、故障の確率を精度よく算出することが可能となる。

実施例１及び２では、所定の時間範囲で警報を取得し、確率算出及びパターンを生成した。この場合、故障が発生した機器において警報が発生した時刻の所定の時間範囲外の警報については考慮できない。実施例３では、警報因果関係を用いて所定の時間範囲外の警報も考慮可能とした警報と故障の確率を算出する。

図１６は、実施例３の故障予兆検知システムのブロック図である。

実施例１及び２の故障予兆検知システムと、実施例３の故障予兆検知システムとの相違点は、実施例３の故障予兆検知システムが、警報因果関係ＤＢ１２２を備える点である。

その他の点は、実施例１及び２の故障予兆検知システムと、実施例３の故障予兆検知システムとは同じである。

実施例３のデータ統合処理部１１５は、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、機器接続情報ＤＢ１０９及び警報因果関係ＤＢ１２２から入手するデータに基づき、故障した機器の警報と接続関係にある機器の警報とから、関連のある警報リストを作成し、統合ＤＢ１２０に登録する機能を持つ。

警報因果関係ＤＢ１２２とは、関係がある警報の警報情報（種類）と警報の警報情報とを示すＤＢである。

図１７は、実施例３の警報因果関係ＤＢ１２２を示す説明図である。

図１７（ａ）は、警報因果関係ＤＢ１２２を示す説明図である。図１７（ｂ）は、警報因果関係ＤＢ１２２の異なる例を示す説明図である。

図１７（ａ）に示す警報因果関係ＤＢ１２２ａは、関連する複数の警報を示す。警報因果関係ＤＢ１２２ａは、警報情報１（１２２１ａ）及び警報情報２（１２２２ａ）を含む。警報情報１（１２２１ａ）は、警報の警報情報を示し、警報情報２（１２２２ａ）は、警報情報１（１２２１ａ）が示す警報情報の警報と関連する警報の警報情報を示す。

図１７（ｂ）に示す警報因果関係ＤＢ１２２ｂは、関連する複数の警報と、当該複数の警報の発生条件を示す。警報因果関係ＤＢ１２２ｂは、警報情報１（１２２１ｂ）、警報情報２（１２２２ｂ）及び関係１２２３ｂを含む。

警報情報１（１２２１ｂ）は、警報の警報情報を示し、警報情報２（１２２２ｂ）は、警報情報１（１２２１ｂ）が示す警報情報の警報と関連する警報の警報情報を示す。関係１２２３ｂは、警報情報１（１２２１ｂ）が示す警報情報の警報と、警報情報２（１２２２ｂ）が示す警報情報の警報とが関連して発生する条件を示す。

関係１２２３ｂは、例えば、警報情報１（１２２１ｂ）が示す警報情報の警報が発生した時刻の前後ｄ１時間の間に警報情報２（１２２２ｂ）が示す警報情報の警報が発生した場合、データ統合処理部１１５は、当該警報情報１（１２２１ｂ）が示す警報情報の警報と当該警報情報２（１２２２ｂ）が示す警報情報の警報とを、関連する警報として特定することを示す。

故障予兆検知システムの管理者又は運用者は、設計時に警報因果関係ＤＢ１２２を設定してもよいし、過去の警報発生履歴に基づいて随時更新してもよい。

図１８は、実施例３の警報発砲状況を示す説明図である。

また、図１８は、実施例３のデータ統合処理部１１５の処理イメージを示す。データ統合処理部１１５は、発生警報履歴ＤＢ１０７、故障情報ＤＢ１０８、機器接続情報ＤＢ１０９、及び、警報因果関係ＤＢ１２２から取得する情報（発生警報履歴２００１、故障情報２００２、機器接続情報２００３、及び、警報因果関係２００４）に図１９及び図２０の処理を実行することによって、警報リストＬ_ＡＡ２００５を生成する。

図１９及び図２０は、ステップＳ２０１の手順の詳細の一例を示すフローチャートである。

図１９は、実施例３の故障した機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１７００〜ステップＳ１７０５は、図７に示すステップＳ３００〜ステップ３０５と同じである。

ステップＳ１７０５において、引数ｍがＭ以下である場合、かつ、機器Ｒ_ｍについてのステップＳ３０６の処理が実行されていないと判定した場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１７０６を実行する。

データ統合処理部１１５は、ステップＳ１７０６において、機器Ｒ_ｍにおいて、Ｄ_０からｆ日前までに発生した警報リストＬ_ｆｍを発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。そして、警報リストＬ_Ａの全警報の中から任意の警報（警報Ａ）を取得し、さらに、警報リストＬ_ｆｍの全警報の中から任意の警報（警報Ｂ）を取得し、警報Ａの警報情報と警報Ｂの警報情報との組が、警報因果関係ＤＢ１２２に含まれるか判定する。含まれる場合、警報Ａと、警報Ｂと、故障内容Ｆ０との組み合わせを発生順に警報リストＬ_ＡＡに追加する（Ｓ１７０６）。

これによって、データ統合処理部１１５は、警報リストＬ_Ａと警報リストＬ_ｆｍとから、関連する警報の組み合わせを取得し、取得した組み合わせと故障内容Ｆ０とを警報リストＬ_ＡＡに追加する。そして、これによって、発生日時によらず関連のある警報を特定することができる。

例えば、図１８に示す警報発砲状況において警報因果関係２００４は、警報情報Ｉ２１の警報と警報情報Ｉ３の警報とが関連することを示す。そして、図１８において、警報Ａ_２１の警報情報は警報情報Ｉ２１であり、警報Ａ_３の警報情報は、警報情報Ｉ３である。

このため、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１７０６において、警報リストＬ_Ａ｛Ａ_１，Ａ_２，Ａ_３，Ａ_４｝と、警報リストＬ_ｆｍ｛Ａ_１１，Ａ_２１，Ａ_３１｝とから、関連する警報Ａ及び警報Ｂとして警報Ａ_３及び警報Ａ_２１を取得する。そして、発生順に、｛Ｒ_１，Ａ_２１，Ｒ_０，Ａ_３｝を、警報リストＬＡＡに追加する。

ステップＳ１７０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１７０７を実行する。ステップＳ１７０７〜ステップＳ１７１４は、図７のステップＳ３０６〜ステップＳ３１３と同じである。ステップ１７１０において、データ統合処理部１１５は、図２０に示す処理を、Ｘ層まで実行する。

図２０は、実施例３の故障した機器１１３に接続する機器１１３から発した警報と、他の機器１１３から発した警報との関係を特定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１８０１〜ステップＳ１８０５は、図８に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０５と同じである。引数ｑがＱ以下であり、かつ、機器Ｒ_ｑｍにステップＳ１８０６の処理をまだ実行していない場合、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１８０６を実行する。

ステップＳ１８０６において、データ統合処理部１１５は、機器Ｒ_ｑｍのＤ_０からｆ日前までの警報のリストＬ_ｑｍを発生警報履歴ＤＢ１０７から取得する。機器Ｒ_０の警報リストＬ_Ａの全警報の中から任意の警報（警報Ａ）を取得し、さらに、警報リストＬ_ｑｍの全警報の中から任意の警報（警報Ｂ）を取得し、警報Ａの警報情報と警報Ｂの警報情報との組が、警報因果関係ＤＢ１２２に含まれるか判定する。含まれる場合、警報Ａと、警報Ｂと、故障内容Ｆ０との組み合わせを発生順に警報Ｌ_ＡＡに追加する。

これによって、データ統合処理部１１５は、機器Ｒ_０と間接的に接続する機器Ｒにおいて発生した、警報因果関係ＤＢ１２２が示す関連のある警報を特定することができる。そして、これによって、発生日時によらず関連のある警報を特定することができる。

ステップＳ１８０６の後、データ統合処理部１１５は、ステップＳ１８０７を実行する。ステップＳ１８０７〜ステップ１８１４は、図８のステップＳ４０６〜ステップＳ４１３と同じである。

実施例３によれば、設定された警報因果関係ＤＢ１２２を用いて、所定の時間範囲外の警報も関連する警報として抽出でき、この関連する警報に基づいて故障の確率の算出が可能となる。これによって、時間差以外の条件によって関連する警報を抽出でき、故障に関連する警報の発生状況を正確に取得することができるため、精度よく故障の発生確率を算出できる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除又は置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能及び処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル又はファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、若しくはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、若しくはＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ 利用者
１０１ 計算機
１０２ 計算機
１０７ 発生警報履歴ＤＢ
１０８ 故障情報ＤＢ
１０９ 機器接続情報ＤＢ
１１１ 機器監視システム
１１３ 機器
１１５ データ統合処理部
１１６ 警報故障確率算出部
１１７ 故障確率算出部
１２０ 統合ＤＢ
１２１ 警報故障確率ＤＢ
１２２ 警報因果関係ＤＢ

Claims (10)

1. 分析システムであって、
   プロセッサ及び記憶装置を有し、
   前記記憶装置は、複数の機器の接続関係を示す接続情報と、警報と故障との組み合わせを示す統合情報とを保持し、
   前記プロセッサは、
   前記複数の機器において発生した警報の発生時刻と種類とを示す警報情報を取得し、
   故障が発生した機器において発生した第１の警報の第１の発生時刻を前記警報情報から取得し、
   前記故障が発生した機器と直接に接続する機器及び間接に接続する機器を示す接続機器情報を、前記接続情報に基づいて特定し、
   前記接続機器情報が示す機器において発生した警報の第２の発生時刻を前記警報情報から取得し、
   前記第１の発生時刻及び前記第２の発生時刻に基づいて、前記接続機器情報が示す機器において発生した警報のうち、前記第１の警報から第１の所定時間内の第２の警報を、前記警報情報から特定し、
   前記第１の警報、前記第２の警報及び前記故障の組み合わせを前記統合情報に格納し、
   前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が関連して発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出し、
   前記故障が発生した機器から所定数の層までの機器の前記第２の警報を、前記第１の警報と組み合わせて、前記統合情報に格納し、
   前記所定数の層は、前記故障が発生した機器に間接に接続する機器のうち前記第２の警報を抽出する機器の範囲を示し、
   前記記憶装置は、関連がある複数の警報の種類を示す関係情報を保持し、
   前記プロセッサは、前記関係情報が前記第１の警報と関連付ける警報を前記第２の警報として、前記第１の警報と組み合わせて前記統合情報に格納することを特徴とする分析システム。
2. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記第１の警報から、前記故障が発生した時刻より前の第２の所定時間内に発生した警報を含む警報群を特定し、
   前記特定した警報群及び前記故障の組み合わせを、前記統合情報に格納し、
   前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記警報群に含まれる警報の種類と同じ種類の警報が発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析システム。
3. 請求項２に記載の分析システムであって、
   前記特定した警報群から、連続して発生した同じ種類の複数の第１の警報を特定し、
   前記特定した複数の第１の警報が連続して発生した回数と前記特定した複数の第１の警報の種類と前記故障との組み合わせを、前記統合情報に格納し、
   前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記警報群に含まれる警報と同じ種類の警報が同じ回数連続して発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析システム。
4. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記統合情報が示す組み合わせに基づいて、前記第１の警報及び前記第２の警報が関連して発生した場合に前記故障が発生した割合を、警報故障確率として、前記故障の種類毎に算出し、
   前記警報故障確率に基づいて、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が発生する場合の前記故障の発生確率を前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析システム。
5. 請求項４に記載の分析システムであって、
   所定の期間における警報の発生状況を取得し、
   前記発生状況と前記警報故障確率とに基づいて、前記所定の期間において、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が関連して発生する場合の前記故障の発生確率を前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析システム。
6. 分析システムが実行する分析方法であって、
   前記分析システムは、プロセッサ及び記憶装置を有し、
   前記記憶装置は、複数の機器の接続関係を示す接続情報と、警報と故障との組み合わせを示す統合情報とを保持し、
   前記分析方法は、
   前記プロセッサが、前記複数の機器において発生した警報の発生時刻と種類とを示す警報情報を取得し、前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、故障が発生した機器において発生した第１の警報の第１の発生時刻を前記警報情報から取得し、前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記故障が発生した機器と直接に接続する機器及び間接に接続する機器を示す接続機器情報を、前記接続情報に基づいて特定し、当該特定した接続機器の情報を前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記接続機器情報が示す機器において発生した警報の第２の発生時刻を前記警報情報から取得し、前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記第１の発生時刻及び前記第２の発生時刻に基づいて、前記接続機器情報が示す機器において発生した警報のうち、前記第１の警報から第１の所定時間内の第２の警報を、前記警報情報から特定し、当該特定した警報の情報を前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記第１の警報、前記第２の警報及び前記故障の組み合わせを前記統合情報に格納し、
   前記プロセッサが、前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が関連して発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出し、
   前記プロセッサが、前記故障が発生した機器から所定数の層までの機器の前記第２の警報を、前記第１の警報と組み合わせて、前記統合情報に格納する、ことを含み、
   前記所定数の層は、前記故障が発生した機器に間接に接続する機器のうち前記第２の警報を抽出する機器の範囲を示し、
   前記記憶装置は、関連がある複数の警報の種類を示す関係情報を保持し、
   前記方法は、
   前記プロセッサが、前記関係情報が前記第１の警報と関連付ける警報を前記第２の警報として、前記第１の警報と組み合わせて前記統合情報に格納することを含むことを特徴とする分析方法。
7. 請求項６に記載の分析方法であって、
   前記プロセッサが、前記第１の警報から、前記故障が発生した時刻より前の第２所定時間内に発生した警報を含む警報群を特定し、当該特定した警報の情報を前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記特定した警報群及び前記故障の組み合わせを、前記統合情報に格納し、
   前記プロセッサが、前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記警報群に含まれる警報の種類と同じ種類の警報が発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析方法。
8. 請求項７に記載の分析方法であって、
   前記プロセッサが、前記特定した警報群から、連続して発生した同じ種類の複数の第１の警報を特定し、
   前記プロセッサが、前記特定した複数の第１の警報が連続して発生した回数と前記特定した複数の第１の警報の種類と前記故障との組み合わせを、前記統合情報に格納し、
   前記プロセッサが、前記統合情報及び前記警報情報に基づいて、前記警報群に含まれる警報と同じ種類の警報が同じ回数連続して発生する場合の前記故障の発生確率を、前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析方法。
9. 請求項６に記載の分析方法であって、
   前記プロセッサが、前記統合情報が示す組み合わせに基づいて、前記第１の警報及び前記第２の警報が関連して発生した場合に前記故障が発生した割合を、警報故障確率として、前記故障の種類毎に算出し、前記記憶装置に格納し、
   前記プロセッサが、前記警報故障確率に基づいて、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が発生する場合の前記故障の発生確率を前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析方法。
10. 請求項９に記載の分析方法であって、
    前記プロセッサが、所定の期間における警報の発生状況を取得し、前記記憶装置に格納し、
    前記プロセッサが、前記発生状況と前記警報故障確率とに基づいて、前記所定の期間において、前記第１の警報と同じ種類の警報及び前記第２の警報と同じ種類の警報が関連して発生する場合の前記故障の発生確率を前記故障の種類毎に算出することを特徴とする分析方法。