JP6948470B1 - 修理支援システムおよび修理支援方法 - Google Patents

Abstract

修理対象装置のエラーコードと当該エラーコードが過去に複数回出現したことを示す複数エラーコードとを含むエラーコード群と、エラーコードおよび複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容とが対応付けて記憶された組み合わせ対応テーブルと、所定の計算式から得られた、エラーコードおよび複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容がとられた確率と、を含む確率計算結果データベースと、修理対象装置から得られた装置エラー情報から、新たなエラーコードおよび新たな複数エラーコードを含む組み合わせテーブルを生成する組み合わせ生成処理と、組み合わせテーブルと確率計算結果データベースとに基づいて、新たなエラーコードおよび新たな複数エラーコードに対して推奨する対応内容を予測する修理予測処理と、を行うデータ処理部と、修理予測処理の結果を順序付けてユーザに提示する結果処理部と、を有する。

Description

本発明は、修理支援システムおよび修理支援方法に関する。

従来から、装置や機器に発生した障害に対する対応を支援する様々な技術が存在する。例えば、特許文献１では、抽出部が、監視対象装置から得られるエラーログそれぞれについてのフォーマットを特定し、特定したフォーマットのそれぞれをログパターンとして抽出する。そして、生成部が、一日に含まれるエラーログそれぞれについて、ログパターンのいずれに該当するかを判定し、ログパターンからなるログパターンリストを生成する。そして、計算部が、障害発生時のエラーログと、インシデント発生日におけるログパターンリストと、に基づいて、障害発生時のエラーログとインシデント発生日におけるエラーログの類似度を計算し、出力部が、類似度に基づいて、障害発生時のエラーログから推定されるインシデントの障害解決策を出力している。

特開２０１９−４９８０２号公報

特許文献１では、障害発生時のエラーログとインシデント発生日におけるエラーログの類似度に基づいて、障害発生時のエラーログから推定されるインシデントの障害解決策を出力している。しかし、例えば、ＡＴＭ（Automated Teller Machine）のような、内部に複雑な機構を有する装置や機器の場合には、単にエラーログの類似度を基準とするだけでは、真の故障個所を特定することが困難な場合がある。例えば、ＡＴＭの紙幣収納部からエラーが出力されているものの、実際にはその収納部から搬送される紙幣の搬送路での搬送不良であったり、あるいは双方向搬送路での搬送不良が切り替えゲートに起因するものである場合等、真の故障部位以外の部位についてエラーが出力される場合には、修理箇所の推定が難しい。このような場合には、エンジニアの経験値やスキルに依存せざるを得ず、経験値やスキルが低いエンジニアがそのような装置や機器の修理を担当する場合には、保守コストが余計にかかってしまう。

本発明の一側面は、真の故障個所を特定するための判断材料を精度よく提示することが可能な修理支援システムおよび修理支援方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様にかかる修理支援システムは、修理対象装置のエラーコードと当該エラーコードが過去に複数回出現したことを示す複数エラーコードとを含むエラーコード群と、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容とが対応付けて記憶された組み合わせ対応テーブルと、所定の計算式から得られた、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容がとられた確率と、を含む確率計算結果データベースと、前記修理対象装置から得られた装置エラー情報から、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードを含む組み合わせテーブルを生成する組み合わせ生成処理と、前記組み合わせテーブルと前記確率計算結果データベースとに基づいて、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードに対して推奨する対応内容を予測する修理予測処理と、を行うデータ処理部と、前記修理予測処理の結果を順序付けてユーザに提示する結果処理部と、を有することを特徴とする修理支援システムとして構成される。

本発明の一態様によれば、真の故障個所を特定するための判断材料を精度よく提示することができる。

本実施例における修理支援システムの機能構成例を示すブロック図である。 コンピュータのハードウェア構成を示す概略図である。 事前処理サーバが実行する事前データ蓄積・計算処理のフローチャートの例を示す図である。 装置エラー履歴情報の例を示す図である。 装置背景情報に含まれる条件情報および背景情報の例を示す図である。 正解修理対応情報の例を示す図である。 コード変換後の装置エラー履歴情報の例を示す図である。 データ処理部が再定義した統合コード表の例を示す図である。 組み合わせ対応テーブルの例を示す図である。 確率計算結果ＤＢの例を示す図である。 確定修理情報の例を示す図である。 予測サーバが実行する予測処理のフローチャートの例を示す図である。 予測サーバのデータ取得部が取得する装置エラー情報の例を示す図である。 組み合わせテーブルの例を示す図である。 修理予測結果の例を示す図である。 推奨修理情報の例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

以下に本実施の形態にかかる修理支援システムおよび修理支援方法をＡＴＭに適用した場合について詳細に説明するが、この例に限らず、様々な装置や機器に適用することができる。

図１は、本実施例における修理支援システム１０００の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、修理支援システム１０００は、事前処理サーバ４００と、予測サーバ５００とを有して構成されている。

事前処理サーバ４００は、修理対象装置１００が出力したエラーログや修理交換部品データをデータ送受信デバイス２００から受信するデータ取得部４０１と、データ取得部４０１が出力したデータを格納するエラーログＤＢ４０２と、修理対象装置１００に関する基礎データを入力する基礎データ入力デバイス３００から入力された基礎データＤＢ４０３と、エラーログ４０２と基礎データＤＢ４０３とを用いて、確率計算結果ＤＢ４０５に格納するデータの加工や計算を行うデータ処理部４０４と、データ処理部４０４による処理の結果を格納する確率計算結果ＤＢ４０５とを有する。

予測サーバ５００は、修理対象装置１００が出力した修理時のエラーログをデータ送受信デバイス２００から受信するデータ取得部５０１と、データ取得部５０１が出力したデータを格納するエラーログＤＢ５０２と、事前処理サーバ４００が有する基礎データＤＢ４０３と同様の基礎データＤＢ５０３と、エラーログ５０２と基礎データＤＢ５０３とを用いて、確率計算結果ＤＢ５０５を参照するためのデータの加工や計算を行うデータ処理部５０４と、データ処理部５０４による処理の結果を用いて参照される確率計算結果ＤＢ５０５と、確率計算結果ＤＢ５０５の参照結果を用いて、ユーザに提示する推奨修理情報を抽出する抽出結果処理部５０６と、抽出結果処理部５０６が抽出した推奨修理情報をデータ送受信デバイス２００に送信するデータ送信部５０７とを有している。なお、図１における矢印は、データの流れを示している。推奨修理情報については図１６を用いて後述する。

以上に示した各サーバは、例えば、図２（コンピュータの概略図）に示すような、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)等の外部記憶装置２０３と、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有する記憶媒体２０８に対して情報を読み書きする読書装置２０７と、キーボードやマウス等の入力装置２０６と、ディスプレイ等の出力装置２０５と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ(Network Interface Card)等の通信装置２０４と、これらを連結するシステムバス等の内部通信線(システムバスという)２０９と、を備えた一般的なコンピュータ２００により実現できる。

例えば、各サーバに記憶されたエラーログＤＢ、基礎データＤＢ、確率計算結果ＤＢ等の各ＤＢは、ＣＰＵ２０１がメモリ２０２または外部記憶装置２０３から読み出して利用することにより実現可能である。また、各サーバが有するデータ取得部、データ処理部、予測サーバ５００が有する抽出結果処理部５０６、データ送信部５０７は、ＣＰＵ２０１が外部記憶装置２０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ２０２にロードして実行することにより実現可能である。また、各サーバは、ＣＰＵ２０１が入力装置２０６を動作させて入力機能を実現可能な入力部を有していてもよい。また、各サーバは、ＣＰＵ２０１が出力装置２０５を動作させて出力機能を実現可能な出力部を有していてもよい。また、各サーバは、ＣＰＵ２０１が通信装置２０４を動作させて通信機能を実現可能な通信部を有していてもよい。本実施例では、上述した通信部が司る機能を、各サーバのデータ取得部、予測処理サーバ５００のデータ送信部が有しているものとする。

上述した所定のプログラムは、読書装置２０７を介して記憶媒体２０８から、あるいは、通信装置２０４を介してネットワークから、外部記憶装置２０３に記憶(ダウンロード)され、それから、メモリ２０２上にロードされて、ＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。また、読書装置２０７を介して、記憶媒体２０８から、あるいは通信装置２０４を介してネットワークから、メモリ２０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。

以下では、事前処理サーバ４００、予測サーバ５００の各部が、ハードウェアとしては一般的なコンピュータに設けられているが、これらの全部または一部が、クラウドのような１または複数のコンピュータに分散して設けられ、互いに通信することにより同様の機能を実現したり、あるいは事前処理サーバ４００と予測サーバ５００とを１つのサーバにより構成してもよい。事前処理サーバ４００、予測サーバ５００の各部の動作、保持するデータの例については、フローチャートを用いて説明する。

図３は、事前処理サーバ４００が実行する事前データ蓄積・計算処理のフローチャートの例を示す図である。以下では、修理対象機器１００の故障発生、およびその修理が行われる都度、実行されるものとする。

事前処理サーバ４００のデータ取得部４０１は、修理対象機器１００に故障発生のタイミング、あるいはその修理が行われたタイミング、あるいはその修理が完了した後のタイミングで、修理対象機器１００あるいはデータ送受信デバイス２００から、修理対象機器１００やその部品のエラー情報の履歴（ログ）を示す装置エラー履歴情報４０３１を取得し、エラーログＤＢ４０２に格納する（Ｓ３０１）。この修理案件の前、同時、後、何れかもしくは複数のタイミングで、事前処理サーバ４００は、基礎データ入力デバイス３００から、基礎データＤＢ４０３に格納される各種データを取得し、基礎データ入力デバイス３００により、取得した各種データが基礎データＤＢ４０３に格納される。各種データには、修理対象機器１００の設置地域（例えば、インドネシア）、設置時期（例えば、２０１０年１０月）、稼働実績や部品交換実績（例えば、半年以内のゴム交換実績なし）、部品や装置の製造時期（例えば、２０１０年製）や機種名といった、修理対象装置に関する業務知見である装置の背景情報と、データ処理部４０４で計算を行うための前提条件を定めた条件情報（後述）とを含む装置背景情報４０３２、エラー発生時における実際の対応方法（例えば、ゴムローラの修理対応）を示す正解修理対応情報４０３３と、を含む。データ処理部４０４は、これらの情報、すなわち修理対象機器の故障時の正解修理データに対して当該故障の理由であると想定される過去のエラーログや、年月、地域、稼働時間などの故障要因データを、基礎データＤＢ４０３から読み出す。

図４は、装置エラー履歴情報４０３１の例を示す図である。図４に示すように、装置エラー履歴情報４０３１は、記憶されているエラーコードの連番（＃）と、修理対象機器１００やその部品に発生したエラーを示す情報の一例であるエラーコードと、当該エラーコードが発生してから現在までの時間である経過時間とが修理案件毎に対応付けて記憶されている。経過時間については、修理対象機器１００やその部品においてあらかじめ計算されているものとする。

図４では、例えば、連番１のエラーコード「ｘｘ」は、データ取得部４０１が装置エラー履歴情報４０３１を取得する１時間前の情報であり、連番７のエラーコード「ｕｕ」は、データ取得部４０１が装置エラー履歴情報４０３１を取得する１２００時間前の情報であることを示している。

図５は、装置背景情報４０３２に含まれる条件情報および背景情報の例を示す図である。図５では、条件情報として、不要コード一覧データ４０３２１と、指定期間データ４０３２２と、コード変換データ４０３２３とを例示している。また、背景情報として、背景情報データ４０３２４を例示している。

不要コード一覧データ４０３２１は、データ取得部４０１が取得したエラーコードのうち修理予測に不要なエラーコードの一覧を登録したデータである。修理対象機器１００がＡＴＭのような複雑な構造を有する装置の場合、修理対象とすべきエラーコード以外のエラーコード（例えば、収納庫に常時収納している紙幣枚数の不足を示すワーニング情報）が出力されるため、そのようなエラーコードが不要コードとしてあらかじめ登録されている。図５では、例えば、エラーコード「ｖｖ」が不要コードとして登録されていることを示している。

指定期間データ４０３２２は、データ取得部４０１が取得したエラーコードのうち、一定期間以上が経過した過去のエラーコードを処理の対象外とする期間を登録したデータである。図５では、経過時間が１０００時間以上前であるエラーコードについて処理の対象外とすることを示している。

コード変換データ４０３２３は、データ取得部４０１が取得したエラーコードのうち、エラーの内容が互いに近いものをまとめるための変換表である。図５では、例えば、エラーコードが「ｘｘ」および「ｗｗ」については、いずれも統合コード「ＸＸ」に変換することを示している。

背景情報データ４０３２４は、修理が必要となった背景や環境を表す情報であり、上述したような修理対象機器１００や部品に関する情報を含む。図５では、上述した修理対象装置に関する業務知見を示す背景や環境を表す情報として「ｚｚ」が登録されていることを示している。

このほか、基礎データＤＢ４０３には、過去の修理での対応内容を示す正解修理対応情報４０３３を記憶する。図６は、正解修理対応情報４０３３の例を示す図である。図６に示すように、正解修理対応情報４０３３は、過去の修理案件のＩＤと、当該修理での対応内容（ここでは、修理した部品）とが対応付けて記憶されている。図６では、修理案件「０００１」では、部品「ＡＡ」を修理することで対応したことを示している。図６では、対応内容として部品の修理を例示しているが、部品の交換、修理または交換対応なし等、修理以外の保守内容についても記憶されている。

図３に戻り、事前処理サーバ４００に、上述したようなエラーログＤＢ４０２と基礎データＤＢ４０３に修理案件毎に情報が揃ったデータ群を対象に、データ処理部４０４は、前処理を実行する（Ｓ３０２）。前処理とは、後述する確率計算処理の軽減や高精度化を目的として、取得したデータを加工する処理である。

具体的には、データ処理部４０４は、装置エラー履歴情報４０３１と、不要コード一覧データ４０３２１とを参照し、不要コード一覧データ４０３２１に登録されているエラーコードを含むレコードを、装置エラー履歴情報４０３１の中から削除する。例えば、データ処理部４０４は、図４に示した装置エラー履歴情報４０３１の中から、不要コード一覧データ４０３２１に不要コードとして登録されているエラーコード「ｖｖ」を含むレコードである連番５のレコードを削除する。

また、データ処理部４０４は、不要コード削除後の装置エラー履歴情報４０３１と、指定期間データ４０３２２とを参照し、指定期間データ４０３２２に登録された指定期間以前の経過時間を含むレコードを、装置エラー履歴情報４０３１の中から削除する。例えば、データ処理部４０４は、図４に示した装置エラー履歴情報４０３１の中から、指定期間データ４０３２２に指定期間として登録されている期間「１０００」時間以前の経過時間を含むレコードである連番７のレコードを削除する。

さらに、データ処理部４０４は、不要コードおよび指定期間外コード削除後の装置エラー履歴情報４０３１と、コード変換データ４０３２３とを参照し、コード変換データ４０３２３に登録されたエラーコードを含むレコードを、装置エラー履歴情報４０３１の中から特定し、特定した当該レコードのエラーコードを統合コードに変換する。例えば、データ処理部４０４は、図４に示した装置エラー履歴情報４０３１の中から、コード変換データ４０３２３に変換するエラーコードとして登録されているエラーコード「ｘｘ」を含むレコードである連番１のレコードと、「ｗｗ」を含むレコードである連番３のレコードとを特定し、これらの特定したレコードのエラーコードを統合コード「ＸＸ」に変換する。

これらの不要コード削除、指定期間外コード削除、統合コードへの変換が行われた後の装置エラー履歴情報４０３１は、図７に示す装置エラー履歴情報７０１のような状態となる。図７では、上述した各処理により、エラーコードから変換された統合コードと経過時間とが対応付けられ、連番５、連番７のレコードが削除（−）されたことがわかる。

その後、データ処理部４０４は、不要コード削除、指定期間外コード削除、統合コードへの変換が行われた後の装置エラー履歴情報４０３１に記憶されている統合コードの数を集計し、複数出現するコードを新たな統合コードとして再定義した統合コード表を生成する。後述するように、統合コード表では、統合コードと、新たに再定義された統合コードとを含むエラーコード群が記憶されている。

図８は、データ処理部４０４が再定義した統合コード表の例を示す図である。図８に示すように、統合コード表８０１ａは、統合コードの連番（＃）と、当該連番の統合コードの値とが対応付けて記憶されている。図８（ａ）では、例えば、データ処理部４０４は、エラーコード「ＸＸ」について、当該コードが出現したことを示す統合コード「ＸＸ」を連番１とし、当該コードが複数出現したことを示す統合コード「ＸＸ複数」を連番２として再定義した統合コード表８０１ａを生成したことを示している。図７において、連番１、連番３、連番４、連番５のレコードがエラーコード「ＸＸ」であるため、当該コードについて上記統合コード「ＸＸ複数」を再定義したレコードを含む統合コード表８０１ａが生成されていることがわかる。本例では、少なくとも２回以上出現するエラーコードを新たなコードとして再定義しているが、修理対象機器や部品の種類、修理対象機器や部品の使用環境、設置環境等に応じてコードの出現回数の閾値（Ｎ回）を定めておき、データ処理部４０４は、当該閾値以上コードが出現した場合に再定義してもよい。さらに、データ処理部４０４は、エラーコードの種類に応じてこのような閾値を複数設け、それぞれのエラーコードがそれぞれについて設定された閾値以上コードが出現した場合に再定義を行ってもよい。これらの閾値は、正しい予測を提示できる確率を事前計算し、最も良い条件を閾値として設定することで予測精度を高めることができる。

さらに、データ処理部４０４は、生成した統合コード表８０１ａに対して、背景情報データ４０３２４を追加した統合コード表８０１ｂを生成する。図８（ｂ）では、図８（ａ）に示した統合コード表８０１ａに、背景情報データ４０３２４として「ＺＺ」が連番４として追加された統合コード表８０１ｂが生成されていることがわかる。

図３に戻り、ここまでのＳ３０２の処理が終わると、データ処理部４０４は、組み合わせ生成および確率計算処理を実行する（Ｓ３０３）。

具体的には、データ処理部４０４は、統合コード表８０１ｂに記憶されている統合コードの１または複数の組み合わせと、当該組み合わせに含まれる統合コードの元となるエラーコードの発生時の対応内容（例えば、正解修理部品）を対応付けた組み合わせ対応テーブルを生成する。

図９は、組み合わせ対応テーブルの例を示す図である。図９では、一例として、３つのある異なるタイミングで修理対象機器１００が保守されたときの修理案件ごとの組み合わせ対応テーブル９０１１、９０１２、９０１３が生成されていることを示している。すなわち、組み合わせ対応テーブルは、修理案件ごとに蓄積される。これらのテーブルはひとまとめにしても良い。

図９に示すように、組み合わせ対応テーブルは、組み合わせの連番（＃）と、当該組み合わせに含まれる統合コードと、当該統合コードの元となるエラーコードの発生時の対応内容（図９では正解修理部品）とが対応付けて記憶されている。組み合わせに対応する正解修理部品は、データ処理部４０４が、図６に示した正解修理対応情報４０３３を辿ることにより得ることができる。図９では、例えば、組み合わせ「ＸＸ」、「ＸＸ複数」について修理部品「ＡＡ」が記憶されていることを示している。なお、単独の統合コード（例えば、「ＸＸ」）と複数の統合コード（例えば、ＸＸ複数）の組み合わせは生成せず、また、統合コードの入れ替え（例えば、「ＸＸ、ＹＹ」の組と順序を入れ替えた「ＹＹ、ＸＸ」の組）は排除するものとする。

このように、データ処理部４０４は、修理案件ごとに組み合わせ対応テーブルを生成すると、続いて、確率計算処理を行う。例えば、データ処理部４０４は、確率計算処理として、組み合わせ対応テーブル９０１１に記憶されている組み合わせごとの支持度を算出する。支持度は、例えば、統合コードＸＸ、ＹＹと修理部品ＡＡについて、以下に示す算式により求めることができる。

上記算式により、組み合わせごとの支持度（Ｓｕｐｐｏｒｔ）を求めることにより、頻出するエラーコードの組み合わせであるか否かの判断材料とすることができる。

また、例えば、データ処理部４０４は、確率計算処理として、組み合わせ対応テーブル９０１１に記憶されている組み合わせごとの確信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）を算出する。確信度は、例えば、統合コードＸＸ、ＹＹと修理部品ＡＡについて、以下に示す算式により求めることができる。

上記算式により、組み合わせごとの確信度を求めることにより、あるエラーコードで特定の修理が発生する確率を算出することができる。

また、例えば、データ処理部４０４は、確率計算処理として、組み合わせ対応テーブル９０１１に記憶されている組み合わせごとのリフト値（Ｌｉｆｔ）を算出する。リフト値は、例えば、統合コードＸＸ、ＹＹと修理部品ＡＡについて、以下に示す算式により求めることができる。

上記算式により、組み合わせごとのリフト値を求めることにより、ログと無関係に頻出する修理を除外することができる。本例では、リフト値が１以下となる対応は推奨されない。

データ処理部４０４は、これらの確率計算処理を実行すると、あらかじめ定められた所定の閾値を満たさない組み合わせを除外する軽量化処理を行う（Ｓ３０４）。例えば、データ処理部４０４は、リフト値が閾値となる「１」未満の組み合わせを除外する。また、例えば、データ処理部４０４は、支持度が閾値となる「０．１」未満の組み合わせを除外する。

データ処理部４０４は、軽量化処理で除外された組み合わせ以外の組み合わせを含む組み合わせ対応テーブルと、組み合わせの数と、組み合わせごとの支持度、確信度、リフト値とを対応付けたデータを確率計算結果ＤＢ４０５として記憶する（Ｓ３０５）。

図１０は、確率計算結果ＤＢ４０５の例を示す図である。図１０に示すように、確率計算結果ＤＢ４０５は、組み合わせの連番（＃）と、当該組み合わせに含まれる統合コードと、当該統合コードの元となるエラーコードの発生時の対応内容（図１０では正解修理部品）とが対応付けて記憶されている。図１０では、例えば、組み合わせ「ＸＸ複数」に対する修理部品「ＢＢ」の支持度は「０．９」であり、確信度が「９０」であり、リフト値が「１０」であることを示している。また、組み合わせ「ＸＸ複数」は、元となる統合コードの出現回数が２回以上であることを示している。

Ｓ３０５の処理が終了すると、図３に示した事前処理サーバ４００が実行する事前データ蓄積・計算処理が終了する。上述した例では、エラーコードあるいは統合エラーコードに対する対応が確定しているものについては、基礎データ入力デバイス３００あるいはデータ取得部４０１が、その内容をあらかじめ基礎データＤＢ４０３に記憶しておいてもよい。

図１１は、エラーコードあるいは統合エラーコードに対する対応が確定している情報を記憶した確定修理情報の例を示す図である。図１１に示すように、確定修理情報１１０１は、何らかの対応（例えば、修理）が必須となるエラーコードまたは統合エラーコードを示す確定情報と、当該確定情報に対する対応として推奨する対応（例えば、修理）を示す推奨対応（例えば、推奨修理）と、当該対応が必要となる理由とが対応付けて記憶されている。図１１では、例えば、確定情報「ＺＺ」とのエラーコードまたは統合エラーコードに対する推奨修理は「ＣＣ」（例えば、交換）であり、その理由は「設計不良」のためであることを示している。
続いて、予測サーバ５００が行う予測処理について説明する。図１２は、予測サーバ５００が実行する予測処理のフローチャートの例を示す図である。以下では、修理対象機器１００に新たな故障発生する都度、実行されるものとする。

予測サーバ５００のデータ取得部５０１は、新たに修理対象機器１００に故障発生のタイミング、あるいはその修理に着手するタイミングで、修理対象機器１００あるいはデータ送受信デバイス２００から、修理対象機器１００やその部品のエラー情報の履歴（ログ）を示す装置エラー情報５０２１を取得し、エラーログＤＢ５０２に格納する（Ｓ１２０１）。このとき、予測サーバ５００のデータ取得部５０１は、事前処理サーバ４００において作成された基礎データＤＢ４０３と同様の基礎データＤＢ５０３に含まれる各種データを読み出す。例えば、データ取得部５０１は、各種データとして、修理対象機器１００の設置場所、設置時期、稼働実績、部品交換実績、部品や装置の製造時期や機種名といった背景情報と、データ処理部５０４で計算を行うための前提条件を定めた条件情報とを含む装置背景情報４０３２と同様の装置背景情報５０３１を読み出す。

図１３は、予測サーバ５００のデータ取得部５０１が取得する装置エラー情報５０２１の例を示す図である。装置エラー情報５０２１には、新たな故障発生時点における、図４に示した装置エラー履歴情報４０３１と同様の項目が記憶されている。これらの各項目については図４と同様であるためここではその説明を省略する。

そして、データ処理部５０４は、事前処理サーバ４００のデータ処理部４０４と同様に、エラーログＤＢ５０２、装置背景情報５０３１を読み出して前処理を実行する（Ｓ１２０２）。データ処理部５０４は、Ｓ１２０２の処理が終了すると、組み合わせ生成を実行する（Ｓ１２０３）。具体的には、データ処理部５０４は、図１３に示した新たな故障発生時点における装置エラー情報５０２１について、事前処理サーバ４００のデータ処理部４０４が生成した統合コード表８０１ｂと同様の統合コード表に記憶されている統合コードの１または複数の組み合わせを記憶した組み合わせテーブルを生成する。

図１４は、組み合わせテーブル１４０１の例を示す図である。図１４に示すように、組み合わせテーブルは、組み合わせの連番（＃）と、当該組み合わせに含まれる統合コードとが対応付けて記憶されている。これらの各項目については図９と同様であるためここではその説明を省略する。

その後、データ処理部５０４は、事前処理サーバ４００のデータ処理部４０４が生成した確率計算結果ＤＢ４０５と同様の確率計算結果ＤＢ５０５を読み出し（Ｓ１２０４）、読み出した確率計算結果ＤＢ５０５と、Ｓ１２０３で生成した組み合わせテーブル１４０１とを突き合せて、組み合わせテーブル１４０１に含まれる各組み合わせに対応する統合コードと、当該統合コードの元となるエラーコードの発生時の対応内容（例えば、正解修理部品）である推奨修理と、確信度およびリフト値とを抽出し、修理予測結果として出力する（Ｓ１２０５）。当該修理予測結果に支持度を含めてもよい。

図１５は、修理予測結果１５０１の例を示す図である。図１５に示すように、修理予測結果１５０１は、組み合わせテーブル１４０１の組み合わせと、当該組み合わせに対応付けて確率計算結果ＤＢ５０５に記憶されている上記対応内容である推奨修理と、確信度およびリフト値とが対応付けて記憶されている。図１５では、例えば、組み合わせ「ＸＸ複数」に対する対応内容として「ＢＢ」（例えば、部品交換）が推奨され、その確信度およびリフト値は、それぞれ、９０％、１０ポイントであることがわかる。図１５では、データ処理部５０４が、確信度の高い順にレコードを並べ替えて、修理予測結果１５０１を出力している。

また、データ処理部５０４は、事前処理サーバ４００に格納されている確定修理情報１１０１(図１１)と同様の確定修理情報を基礎データＤＢ５０３から読み出し（Ｓ１２０６）、組み合わせテーブル１４０１に含まれる各組み合わせに対応する統合コードを含む確定情報と推奨修理と理由とを抽出する（Ｓ１２０７）。

結果抽出処理部５０６は、基礎データＤＢ５０３から抽出された確定修理情報と、修理予測結果１５０１とを統合し、最終的にユーザに提示する推奨修理情報として表示させる推奨修理の順序を決定する（Ｓ１２０８）。さらに、結果抽出処理部５０６は、決定した順序の推奨修理情報をデータ送信部５０７に出力し、データ送信部５０７が当該推奨修理情報をユーザに提示する（Ｓ１２０９）。推奨修理情報の提示方法としては、例えば、データ送信部５０７が、データ送受信デバイス２００に上記推奨修理情報を送信し、データ送受信デバイス２００の表示部に当該推奨修理情報を表示させればよい。

図１６は、結果抽出処理部５０６が順序を決定した後の推奨修理情報１６０１の例を示す図である。図１６に示すように、推奨修理情報には、並べ替えの優先順位と、推奨修理と、確信度と、リフト値と、推奨修理の根拠とが対応付けて記憶されている。結果抽出処理部５０６は、確定修理情報が抽出できた場合には、当該対応は必須の対応であると判断して推奨修理情報の最上位に位置付けるように並べ替え、確信度およびリフト値には必須であることを示す値（例えば、マスト）を設定する。また、結果抽出処理部５０６は、根拠に確定修理情報の理由を設定する。さらに、結果抽出処理部５０６は、修理予測結果１５０１を確信度順で並べ替え、根拠に組み合わせを設定する。

図１６では、最も優先される優先順位「１」には、確定修理情報の推奨修理「ＣＣ」が提示され、当該推奨修理の確信度およびリフト値には、それぞれ「マスト」が提示され、これらの根拠が「設計不良」であることが提示されていることがわかる。また、次に優先される優先順位「２」には、修理予測結果１５０１の中で最も確信度が高い推奨修理「ＢＢ」が提示され、当該推奨修理の確信度およびリフト値には、それぞれ「９０％」、「１０ポイント」が提示され、これらの根拠として統合エラーコードが「ＸＸ複数」出現したことによるものであることが提示されていることがわかる。このような推奨修理情報１６０１がユーザに提示されることで、ユーザは提示された情報に基づいて、真の故障個所を容易に特定することができる。

このように、本実施例によれば、修理対象装置１００のエラーコード（例えば、エラーコード「ＸＸ」）と当該エラーコードが過去に複数回出現したことを示す複数エラーコード（例えば、「ＸＸ複数」）とを含むエラーコード群と、エラーコードおよび複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容とが対応付けて記憶された組み合わせ対応テーブル（例えば、組み合わせ対応テーブル９０１１）と、所定の計算式（例えば、数１〜数３に示した各式）から得られた、エラーコードおよび複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容がとられた確率（例えば、支持度、確信度、リフト値）と、を含む確率計算結果データベース（例えば、確率計算結果ＤＢ４０５）と、修理対象装置１００から得られた装置エラー情報（例えば、装置エラー情報５０２１）から、新たなエラーコードおよび新たな複数エラーコードを含む組み合わせテーブル（例えば、組み合わせテーブル１４０１）を生成する組み合わせ生成処理と、上記組み合わせテーブルと上記確率計算結果データベースとに基づいて、新たなエラーコードおよび新たな複数エラーコードに対して推奨する対応内容を予測する修理予測処理と、を行うデータ処理部（例えば、データ処理部５０４）と、上記修理予測処理の結果を順序付けてユーザに提示する結果処理部（例えば、データ処理部５０５）と、を有するので真の故障個所を特定するための判断材料を精度よく提示することができる。

また、修理対象装置１００からエラーコードを含む過去のログ情報（例えば、装置エラー履歴情報４０３１）を取得するデータ取得部（例えば、データ取得部４０１）を有し、上記データ処理部は、上記ログ情報に含まれるエラーコードごとに出現回数をカウントし、複数回カウントされたエラーコードを一つの複数エラーコードとして定義した上記エラーコード群と上記対応内容とが対応付けて記憶された上記組み合わせ対応テーブルを含む上記確率計算結果データベースを生成しておくので、上記修理予測処理において用いるデータを事前に蓄積し、提供することができる。

また、上記データ取得部は、上記修理対象装置または他の装置から、上記修理対象装置に関する業務知見である装置の背景情報を取得し、上記データ処理部は、上記エラーコードおよび上記複数エラーコードのそれぞれと上記背景情報との組み合わせを含む上記組み合わせ対応テーブルを生成するので、修理対象装置の業務知見を考慮したうえで、ユーザは修理等の対応を行うための情報を提供することができる。

また、上記結果処理部は、上記修理予測処理の結果として、上記推奨する対応内容と、上記対応内容がとられた確率と、上記対応内容を推奨する根拠を示す上記エラーコードまたは上記複数エラーコードと、を含む確率計算結果情報を表示部に出力するので、一見して取るべき対応を判断することができる。

上記データ処理部は、上記エラーコードまたは上記統合エラーコードに対する対応が確定している情報であって、上記推奨する対応内容と、上記対応内容が必須であることを示す情報と、上記対応内容が必須である根拠とを含む確定修理情報を記憶部から読み出し、上記結果処理部は、上記修理予測処理の結果として、上記確率計算結果情報と上記確定修理情報とを上記表示部に出力するので、必須の対応がある場合には、ユーザに知見がない場合であっても、当該対応が必要であることを容易に把握することができる。

従来、ＡＴＭのような、内部に複雑な機構を有する装置や機器の場合、単にエラーログの類似度を基準とするだけでは、故障個所の推定や特定が困難な場合がある。例えば、ある部位Ａでの不具合で紙幣が折れ曲がり、部位Ａとは異なる部位Ｂで紙幣が詰まってエラーが出力された場合、部位Ｂでのエラーに対する対応だけでは部位Ａに対する不具合を解消することができない。この場合、エンジニアの経験やスキル等から、エラーが出力されていない部位Ａの部品を交換する等、部位Ａに対する対応が必要となるが、当該対応とそのときのエラー（この場合は、部位Ａのエラー）とを対応付けて蓄積しておくことにより、経験やスキルの少ないエンジニアであっても、真の故障個所を容易に特定することができ、保守コストを削減することができる。

また、従来手法では考慮できなかったログに複数回出現するエラーコードに特徴を見出すことで精度よく修理を行うためのルールを抽出することができ、これにより適切な修理指示を出すことができる。さらに、本技術は、購買者の特徴を分析するバスケット分析にも適用することができる。例えば、従来はビール１缶（エラーコードに対応）以上購入している顧客に対してはどのような顧客でもおつまみを推奨していたが、本システムを適用して、ビール１２缶（複数エラーコードに対応）以上購入している顧客には、お茶を推奨することができる。このように、まとめ買いを行っている顧客に対して、より正しい推奨商品を提示することができる。

１０００ 修理支援システム
４００ 事前処理サーバ
４０１ データ取得部
４０２ エラーログＤＢ
４０３ 基礎データＤＢ
４０４ データ処理部
４０５ 確率計算結果ＤＢ
５００ 予測サーバ
５０１ データ取得部
５０２ エラーログＤＢ
５０３ 基礎データＤＢ
５０４ データ処理部
５０５ 確率計算結果ＤＢ
５０６ 抽出結果処理部
５０７ データ送信部

Claims (10)

1. 修理対象装置のエラーコードと当該エラーコードが過去に複数回出現したことを示す複数エラーコードとを含むエラーコード群と、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容とが対応付けて記憶された組み合わせ対応テーブルと、所定の計算式から得られた、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容がとられた確率と、を含む確率計算結果データベースと、
   前記修理対象装置から得られた装置エラー情報から、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードを含む組み合わせテーブルを生成する組み合わせ生成処理と、前記組み合わせテーブルと前記確率計算結果データベースとに基づいて、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードに対して推奨する対応内容を予測する修理予測処理と、を行うデータ処理部と、
   前記修理予測処理の結果を順序付けてユーザに提示する結果処理部と、
   を有することを特徴とする修理支援システム。
2. 修理対象装置からエラーコードを含む過去のログ情報を取得するデータ取得部を有し、
   前記データ処理部は、前記ログ情報に含まれるエラーコードごとに出現回数をカウントし、複数回カウントされたエラーコードを一つの前記複数エラーコードとして定義した前記エラーコード群と前記対応内容とが対応付けて記憶された前記組み合わせ対応テーブルを含む前記確率計算結果データベースを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の修理支援システム。
3. 前記データ取得部は、前記修理対象装置または他の装置から、前記修理対象装置に関する業務知見である装置の背景情報を取得し、
   前記データ処理部は、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれと前記背景情報との組み合わせを含む前記組み合わせ対応テーブルを生成する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の修理支援システム。
4. 前記結果処理部は、前記修理予測処理の結果として、前記推奨する対応内容と、前記対応内容がとられた確率と、前記対応内容を推奨する根拠を示す前記エラーコードまたは前記複数エラーコードと、を含む確率計算結果情報を表示部に出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の修理支援システム。
5. 前記データ処理部は、前記エラーコードまたは前記エラーコードを再定義した統合エラーコードに対する対応が確定している情報であって、前記推奨する対応内容と、前記対応内容が必須であることを示す情報と、前記対応内容が必須である根拠とを含む確定修理情報を記憶部から読み出し、
   前記結果処理部は、前記修理予測処理の結果として、前記確率計算結果情報と前記確定修理情報とを前記表示部に出力する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の修理支援システム。
6. コンピュータを用いて行われる修理支援方法であって、
   修理対象装置のエラーコードと当該エラーコードが過去に複数回出現したことを示す複数エラーコードとを含むエラーコード群と、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容とが対応付けて記憶された組み合わせ対応テーブルと、所定の計算式から得られた、前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれに対する対応内容がとられた確率と、を含む確率計算結果データベースを読み出し、
   前記修理対象装置から得られた装置エラー情報から、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードを含む組み合わせテーブルを生成し、
   前記組み合わせテーブルと前記確率計算結果データベースとに基づいて、新たな前記エラーコードおよび新たな前記複数エラーコードに対して推奨する対応内容を予測し、
   前記予測の結果を順序付けてユーザに提示する、
   ことを特徴とする修理支援方法。
7. 修理対象装置からエラーコードを含む過去のログ情報を取得し、
   前記ログ情報に含まれるエラーコードごとに出現回数をカウントし、複数回カウントされたエラーコードを一つの前記複数エラーコードとして定義した前記エラーコード群と前記対応内容とが対応付けて記憶された前記組み合わせ対応テーブルを含む前記確率計算結果データベースを生成する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の修理支援方法。
8. 前記修理対象装置または他の装置から、前記修理対象装置に関する業務知見である装置の背景情報を取得し、
   前記エラーコードおよび前記複数エラーコードのそれぞれと前記背景情報との組み合わせを含む前記組み合わせ対応テーブルを生成する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の修理支援方法。
9. 前記予測の結果として、前記推奨する対応内容と、前記対応内容がとられた確率と、前記対応内容を推奨する根拠を示す前記エラーコードまたは前記複数エラーコードと、を含む確率計算結果情報を表示部に出力する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の修理支援方法。
10. 前記エラーコードまたは前記エラーコードを再定義した統合エラーコードに対する対応が確定している情報であって、前記推奨する対応内容と、前記対応内容が必須であることを示す情報と、前記対応内容が必須である根拠とを含む確定修理情報を記憶部から読み出し、
    前記予測の結果として、前記確率計算結果情報と前記確定修理情報とを前記表示部に出力する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の修理支援方法。

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