JP6716297B2 - 予測信頼性マイニングのためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2015年10月15日に提出されたインド特許出願第3922/MUM/2015号からの優先権を主張し、その全体は参照によりに組み込まれる。
当技術分野で周知のように、F(t)は、以下の数式(5)で表され得る。
実施形態によれば、「高い」例外スコアEiを有する相関ルールが結果として最初にマイニングされる。例えば、X&Y...−>Eiであり、これは合理的な最小の確信度も満たす(例えば、conf(r)>0.75)。次に、こうしたルールが、データの十分に大部分(例えば、少なくとも50%)をカバーする先頭の部分集合を選択するために、支持度の減少する順でソートされる。次に、ルールは、DBScan等の密度に基づいた技術、及び2つのルールの間の重複の程度、即ち、両方のルールを満たすレコードの数に反比例する距離測定を使用してクラスタ化される。結果として、各ルールクラスタは互いに強く重複するルールを含む。逆に、異なるクラスタからのルールは低い相互重複を有する。最後に、高い支持度及び確信度を有する各クラスタから1つ以上のルールが選択され、圧倒的に高い例外スコアを有する接続機械の部分集合を各々が特定するルールの小集合に至る。即ち、このようなルールの前件は、観測された高い例外スコアの潜在的な原因を指す。更に、各規則は、ルールの前件によってカバーされるデータのみに関して上記のプロシージャを再実行するが、今回は結果としてNEiを使用することによりその「例外」を絞り込み得る。上記のルール学習プロシージャは、例外が集団レベルでは見られない状況に対して特に設計されているので、全集団のレベルで例外が検出されるかどうかに関わらず実行されなければならない。
本開示のシステム及び方法は、自動車製造業者の実在のデータ集合に対して将来の故障を予測することにより、及びBRMを使用して計算された実際の故障及び期待される故障に対してそれを比較することにより実証された。実在のデータにおいて遭遇した3つのシナリオは、即ち、1)実際の故障量が予測されたよりも大幅に多い場合、即ち、早期警戒の場合、2)実際の故障量が予測されたよりも少ない場合、3)実際の及び予測された故障量が一致する場合と考えられた。本明細書で言及される「予測された」故障量は、単独で過去の故障データに基づいて従来の基本信頼性モデル(BRM)により予測されたものである。上記の各場合において、本開示の拡張モデル(SARM)は、従来のモデル(BRM)よりも実際の数に近い将来の量を予測することが分かった。また、本開示のSARMモデルは、合成データについてルール学習及び根本原因解析に関しても実証された。
Claims (16)
- 接続機械の集団における予測信頼性マイニングのためのコンピュータ実装方法であって、
1つ以上のプロセッサによって、識別DTC(Diagnostic Trouble Code)の集合を故障の前に生成されたDTCから特定するステップであって、前記識別DTCの集合は前記接続機械の関連する事前定義された部品に対応するステップと、
前記1つ以上のプロセッサによって、過去の故障データから事前定義された部品の故障と前記識別DTCの特定された集合との間の時間依存性に基づいて、時間条件依存モデルを生成するステップと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記接続機械の集団を、所定の期間にDTCが生成されない第1の集合と前記所定の期間に少なくとも1つのDTCが生成される第2の集合とに分離するステップと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生並びに生成された時間条件依存モデルに基づいて、将来の故障を予測するステップであって、将来の故障を予測することは、前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生に基づいて故障の確率を計算することを含むステップと
を含む、コンピュータ実装方法。 - 予測信頼性マイニングのために予測された将来の故障の根本原因解析を行うステップを更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 識別DTCの集合を特定するステップは、相関ルールマイニング技術に基づく、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記相関ルールマイニング技術は、アプリオリ技術の使用を含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記相関ルールマイニング技術により特定されるルールの前件が、前記識別DTCの集合を成す、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記時間条件依存モデルは、ベイズネットワークである、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 過去の故障データからの前記事前定義された部品の故障と前記識別DTCの特定された集合との間の時間依存性は、ワイブル分布に従う、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 将来の故障を予測するステップは、予測された故障数が事前定義値により前記過去の故障データに基づく期待される故障数よりも多い場合に早期警戒を生成するステップをさらに含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記事前定義値は、予測された故障数、及び所定の期間における前記事前定義された部品の故障数を表す確率変数の分散に基づく、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。
- 根本原因解析を行うステップは、前記事前定義された部品の少なくとも1つに対して早期警戒が生成される場合に前記集団の部分集合を特定することを含む、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記事前定義された部品の少なくとも1つに対して早期警戒が生成される場合に根本原因解析を行うステップは、
(i)前記過去の故障データに基づいて第1の期待故障時間を計算すること、
(ii)事前定義された遅延パラメータ及び前記少なくとも1つのDTCの発生時間に更に基づく分離された集団の第2の集合の期待故障時間に基づいて第2の期待故障時間を計算すること、
(iii)計算された第1の期待故障時間及び第2の期待故障時間に基づいて接続機械の各々に対する例外スコアを定義すること、
(iv)前記接続機械の事前定義された特徴に対してステップ(i)から(iv)を繰り返し行うこと、及び
(v)事前定義された閾値よりも大きな前記例外スコアを有する前記集団の部分集合を特定することであって、特定される部分集合は前記事前定義された特徴のそれぞれに対して前記早期警戒の可能な理由を示すこと
を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。 - 根本原因解析を行うステップは、早期警戒が集団レベルで生成されない場合に可能な例外を有する前記集団の部分集合を特定することを含む、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 早期警戒が集団レベルで生成されない場合に可能な例外を有する前記集団の部分集合を特定することを含む根本原因解析を行うステップは、
(i)前記接続機械のそれぞれに対して例外スコアを定義すること、
(ii)前記接続機械のそれぞれを、事前定義された特徴の集合及び定義された例外スコアを含むレコードと関連付けること、
(iii)定義された例外スコアを、事前定義された高レベル又は通常レベルの何れかに離散化すること、
(iv)高レベルの例外スコアによる相関ルールを特定するために相関ルールマイニングを行うこと、
(v)ルールクラスタを形成するために密度に基づく技術を使用して特定された相関ルールをクラスタ化すること、
(vi)高い支持度及び確信度を有する前記ルールクラスタのそれぞれから1つ以上のルールを選択すること、及び
(vii)高レベルの例外スコアの可能な理由を示す選択された1つ以上のルールの前件に基づいて、高レベルの例外スコアを有する前記集団の部分集合を特定すること
を含む、請求項12に記載のコンピュータ実装方法。 - 接続機械の集団における予測信頼性マイニングのためのシステムであって、
1つ以上のプロセッサと、
通信インターフェース装置と、
前記接続機械の事前定義された部品のオンボード診断システムからDTC(Diagnostic Trouble Code)を受信するように構成される入力モジュールを記憶するための、前記1つ以上のプロセッサに動作可能に結合される1つ以上の内部データ記憶装置と、
故障の前に生成された前記DTCから識別DTCの集合を特定するように構成されるDTCパターン特定器であって、前記識別DTCの集合は前記接続機械の関連する事前定義された部品に対応するDTCパターン特定器と、
過去の故障データから事前定義された部品の故障と前記識別DTCの特定された集合との間の時間依存性に基づいて、時間条件依存モデルを生成するように構成されるベイズネットワーク生成器と、
前記接続機械の集団を、所定の期間にDTCが生成されない第1の集合と前記所定の期間に少なくとも1つのDTCが生成される第2の集合とに分離し、かつ前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生並びに生成された時間条依存性に基づいて、将来の故障を予測するように構成される故障予測器であって、将来の故障を予測することは、前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生に基づいて故障の確率を計算することを含む故障予測器と
を備える、システム。 - 予測信頼性マイニングのために予測される将来の故障の根本原因解析を行うように構成されるアナライザを更に含む、請求項14に記載のシステム。
- コンピュータ可読プログラムが具現化される一時的でないコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータ装置で1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピュータ装置に
故障の前に生成されたDTC(Diagnostic Trouble Code)から識別DTCの集合を特定することであって、前記識別DTCの集合は接続機械の関連する事前定義された部品に対応すること、
過去の故障データから事前定義された部品の故障と前記識別DTCの特定された集合との間の時間依存性に基づいて、時間条件依存モデルを生成すること、
前記接続機械の集団を、所定の期間にDTCが生成されない第1の集合と前記所定の期間に少なくとも1つのDTCが生成される第2の集合とに分離すること、及び
前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生並びに生成された時間条件依存モデルに基づいて、将来の故障を予測することであって、将来の故障を予測することは、前記所定の期間において前記接続機械の分離された集団におけるDTCの発生及び不発生に基づいて故障の確率を計算することを含むこと
を行わせる、コンピュータ可読媒体。
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