JP7102300B2 - 故障モード推定システム - Google Patents

Description

本発明は、停止した機器の故障モードを推定し、報知することで、保守員による機器の保守作業を支援する故障モード推定システムに関する。

ガスエンジン、エレベータ、採掘機器、建築機器、ポンプ等の長時間の連続駆動が求められる機器には、機器を正常に維持するための保守作業が必須である。また、機器が故障し停止してしまった場合には、迅速な故障原因の調査、および、故障原因に応じた対策（清掃、部品交換、修理など）の実施が求められる。故障原因の調査では、機器の各部の状態をチェックし、機器の故障種別（以下、「故障モード」と称する）を正しく特定することが、適切な対策を実施するうえで特に重要である。

ここで、故障モードの特定を自動化した発明として、特許文献１に記載のものが知られおり、同文献の要約書には、「画像形成装置のソフトウェアの処理過程を記録しておき（Ｓ３００）、障害発生を契機としてログを取得し（Ｓ３０２，Ｓ３０４）、サブ因果ネットワークを生成し（Ｓ３２０）、保持しておく（Ｓ３３０）。管理センタは、定期的に各画像形成装置のサブ因果ネットワークを収集する（Ｓ３３１～Ｓ３３６）。収集した各サブ因果ネットワークを機種ごとに分類し、機種別に既存の診断モデルに組み込んで診断モデルを適正化して、該当装置へ提示する（Ｓ３６０，Ｓ３６１，Ｓ３７０）。画像形成装置は、受け取った適性診断モデルを適用した診断を行なう（Ｓ３８０）。」と記載されている。

このように、同文献では、機器各部の状態や機器を使うユーザの操作履歴ごとに故障確率を定義したモデルを用いて、どのような故障モードが発生しているかを確率から推定する技術が紹介されている。そして、故障確率を機器の設計者の知識や経験および信頼性情報などから設定したり、発生頻度が一定値を超えた故障モードの発生確率を更新することで市場での故障状況の実情に即して、臨時更新したりできる技術が公開されている。

特開２００９－２２３３６２号公報

しかしながら、特許文献１は、発生頻度が一定の閾値を超えた故障モードの診断モデルを更新するものであるため、発生頻度の低い故障モードの診断モデルが更新されるには相当の時間（例えば、１年）を要することもある。

従って、特許文献１の技術を利用しても、全ての故障モードの特定精度を向上させることはできず、発生頻度の低い故障モードの診断モデルの初期値が不正確であった場合には、その診断モデルが更新されないまま長期間放置されるため、結果的に、当該の診断モデルに対応する故障モードに関しては、特定精度が低いまま長期間放置されるという問題がある。

そこで、本発明では、故障モードの推定に失敗した場合に、診断モデルを適宜改良することで、故障モードの発生確率の高低に拘わらず、故障モードの推定精度を向上させることができる故障モード推定システムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明の故障モード推定システムは、保守員によって入力された機器の状態に基づいて、前記機器の故障モードを推定するものであって、該故障モード推定システムは、前記入力された機器の状態と、前記機器の状態と故障モードと故障確率の対応を登録した故障確率テーブルと、に基づいて、前記機器の故障モードを推定する故障モード推定部と、該故障モード推定部が推定した故障モードが誤っていたときに、前記故障確率テーブルに登録された前記故障確率を更新する更新部と、を備え、前記故障モード推定部は、前記入力された機器の状態に対応する故障確率を故障モードごとに合計し、最大の故障確率をもつ故障モードを前記機器の故障モードと推定するものとした。

本発明によれば、故障モードの推定に失敗した場合に、診断モデルを適宜改良することで、故障モードの発生確率の高低に拘わらず、故障モードの推定精度を向上させることができる故障モード推定システムを提供する。

一実施例の故障モード推定システムの概略構成図 一実施例の故障確率テーブルのデータ構造図 一実施例の想定条件テーブルのデータ構造図 一実施例の機器管理テーブルのデータ構造図 一実施例の確率更新テーブルのデータ構造図 一実施例の故障モード推定システムのメインルーチンを示すフローチャート 図６のメインルーチンから呼ばれるサブルーチンのフローチャート 図６のメインルーチンから呼ばれるサブルーチンのフローチャート 一実施例の故障モード推定システムで用いる一時データ構造図 一実施例の故障モード推定システムで用いる一時データ構造図 一実施例の故障モード推定システムで用いる画面例 一実施例の故障モード推定システムで用いる画面例 一実施例の故障モード推定システムで用いる画面例

以下、本発明の一実施例の故障モード推定システム１０を、図面を用いながら説明する。

図１は、故障モード推定システム１０の概略構成図である。この故障モード推定システム１０は、現場の保守員１に、停止した機器２の故障モードの推定結果を報知するためのシステムであり、主に、保守員１が操作する端末３と、公衆回線等を介して端末３に接続されたサーバー４で構成される。なお、図１では、端末３は保守員１により現場に携帯されるものであり、サーバー４は遠隔地の管理センタ等に設置されるものであることを想定した例を示しているが、図１に示すサーバー４の各機能を端末３に組み込んだ構成としても良い。

機器２は、長時間の連続駆動が求められる、発電機、建設機器、医療機器等の任意の保守対象機器であるが、以下では、機器２がポンプであり、推定される故障モードが「軸受け異常振動」、「羽根車破損」、「シール漏れ」等であるものとして説明する。保守員１は、この機器２が停止した場合、機器２の各部の状態をチェックし、その結果を後述する端末３に入力することで、サーバー４による故障モードの推定結果を得ることができる。なお、図１では、機器２と端末３が分離した構成を例示しているが、機器２が端末３を内蔵する構成としても良い。

端末３は、保守員１が携帯しやすい軽量なタブレットなどであり、液晶ディスプレイなどの表示部３０と、タッチディスプレイなどの入力部３１と、公衆回線を介してサーバー４と通信する通信部３２を備えている。

サーバー４は、保守員１が端末３に入力した機器２のチェック結果を受信し、それに基づいて機器２の故障モードを推定した後、その推定結果を端末３に返すものである。また、推定結果が間違えていた場合は、保守員１から提供された正しい故障モードを踏まえ、故障モードの推定に用いる診断モデル中の「故障確率」などの推定基準を修正することで、以降の故障モードの推定精度を高めるものである。

このサーバー４は、図１に示すように、故障モード推定部４０、保守情報比較部４１、確率更新部４２、時計等の現在日時取得部４３、公衆回線を介して端末３と通信する通信部４４、データを一時記憶するＲＡＭなどで構成された一時記憶部４５を備えるとともに、図示しない記憶装置に、機器２の状態のチェック項目と故障確率の紐付けを定義した故障確率テーブル４６、故障確率を定義した時の想定条件を記憶した想定条件テーブル４７、機器２の設置日や設置環境を記憶している機器管理テーブル４８、確率を更新する時の基準となる情報を記憶した確率更新テーブル４９等からなる診断モデルを記憶している。

なお、サーバー４は、実際には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えた計算機である。そして、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、上述した故障モード推定部４０等の各機能を実現するが、以下では、このような周知技術を適宜省略しながら説明する。

次に、図２から図５を用いて、本実施例における診断モデルを構成する、故障確率テーブル４６、想定条件テーブル４７、機器管理テーブル４８、確率更新テーブル４９の各々のデータ構造について説明する。

図２は、故障確率テーブル４６のデータ構造図である。チェック項目４６ａは、機器２の故障モードを判定する手がかりとなる機器２の各部の状態に対応するものである。チェック項目４６ａの各々には、故障モード４６ｂと手がかりの重みを示す確率４６ｃ（第一の推定基準）が紐づけられている。このテーブルを用いることで、故障モード推定部４０は、機器２の状態に該当するチェック項目４６ａの行の確率４６ｃの合計値から何れの故障モードが発生している可能性が高いかを推定することができる。なお、チェック項目４６ａ、故障モード４６ｂ、確率４６ｃの各々は故障モード推定システム１０の設計時に、機器２の設計者等によって定義されるものである。

図３は、想定条件テーブル４７のデータ構造図である。この想定条件テーブル４７は、設計者等が、故障確率テーブル４６の確率４６ｃを定義する際に前提とした、機器２の故障モード４６ｂと想定条件Ｃ１、Ｃ２を定義するものである。本実施例においては、想定条件Ｃ１、Ｃ２は各々、機器２の使用期間（経年）と、機器２の設置場所（環境）であり、例えば、故障モード４７ａの１行目「軸受異常診断」は、経年が３年以内、かつ、屋内稼働の機器２を前提として、図２の確率４６ｃの各々の値を定義したことを意味している。なお、図３の例では、想定条件を「経年」と「環境」の二つとしたが、機器２の種類に応じて、「経年」、「環境」、「温度」、「湿度」、「一日当たりの起動回数」等のパラメータから任意のものを組み合わせて用いてもよい。

図４は、機器管理テーブル４８のデータ構造図である。この機器管理テーブル４８は、様々なサイト（場所）で稼働する機器２の各々について、稼働サイト４８ａと、機器ＩＤ４８ｂと、稼動条件Ｃ３（設置日）と、稼動条件Ｃ４（環境）を記録したテーブルであり、故障確率テーブル４６が前提とする想定条件Ｃ１、Ｃ２と、機器２の実際の稼動条件Ｃ３、Ｃ４の差異を演算する際に用いるテーブルである。このテーブルを設けることで、保守員１が端末３から自分が赴いたサイトや保守対象の機器ＩＤを選択するだけで、想定条件と稼動条件の差異の数をサーバー４側で演算することができる。なお、本実施例ではサーバー４が本テーブルを持つ構成を例示しているが、保守員１が機器２の実際の稼働環境を目視して、本テーブルに相当する情報を端末３から入力する構成としても良い。

図５は、確率更新テーブル４９のデータ構造図である。このテーブルは、故障モード推定システム１０が推定した故障モードが誤っていた場合に、以後の故障モードの推定精度を高めるために利用するテーブルであり、故障モード４９a毎に、確率の増加係数ｋｉと、確率の減少係数ｋｄと、確率増加率４９ｂ（第二の推定基準）を記録したテーブルである。なお、故障モード４９ａの２行目の「羽根車破損」のように、経年により故障確率が増加することが本システム設計時に分かっている故障モードについては、「0.1/年」のように確率増加率４９ｂを予め登録しておく。一方、故障モード４９ａの１行目の「軸受け異常振動」や３行目の「シール漏れ」のように、経年によらずランダムに故障が発生する故障モードについては、確率増加率４９ｂは登録しない。

次に、停止した機器２の稼動サイトに保守員１が赴いた後、故障モード推定システム１０が、上記した各テーブルに基づいて機器２の故障モードを推定する方法、および、推定結果が誤っていた場合に診断モデルを修正する方法の詳細を、図６から図８のフローチャート、図９、図１０の一時記憶部４５内のデータ、および、図１１から図１３の表示画面例を用いて説明する。

最初に、図６のフローチャートを説明する。ステップＳ１では、停止した機器２の各部の状態を保守員１に入力させるため、端末３の表示部３０に、図１１（ａ）の表示例３０ａに例示するようなチェック項目１１ｂを表示する。これは故障確率テーブル４６のチェック項目４６ａを読み出したものである。このように、表示部３０には、チェック項目１１ｂの列の他に、保守員１への指示欄１１ａ、チェック項目１１ｂの列に隣接するチェックボックス１１ｃの列、稼働サイト入力欄１１ｄ、機器ＩＤ入力欄１１ｅ、送信ボタン１１ｆが表示される。

ステップＳ２では、保守員１は、機器２の状態に応じたチェック結果を入力する。例えば、機器２に見られる状態が「軸受けが発熱」、「シャリシャリ音がする」、「モータ電流値が下降」であれば、図１１（ｂ）の表示例３０ｂのチェックボックス１１ｃ’のようにチェックを入れる。加えて保守員１が赴いている稼働サイトと、状態をチェックした機器ＩＤも、稼働サイト入力欄１１ｄと機器ＩＤ入力欄１１ｅに入力し、全ての入力が完了したら送信ボタン１１ｆを押して次に進む
ステップＳ３では、故障モード推定部４０は、ステップＳ２で保守員１が入力した情報に基づいて、故障モードを推定するサブルーチンＳＵＢ０１を実行する。このサブルーチンＳＵＢ０１の詳細を、図７を用いて説明する。

まず、ステップＳ３ａでは、ステップＳ２で入力されたチェックボックス１１ｃ’を検索キーにして、故障確率テーブル４６を検索する。具体的には、故障確率テーブル４６のチェック項目４６ａのうち、保守員１がチェックしたチェック項目（図１１（ｂ）のチェックボックス１１ｃ’の列でチェックされたもの）を検索して、それらの故障モード４６ｂと確率４６ｃを取得し、一時記憶部４５に一時記憶する。その一例を図９（ａ）に示す。この例は、チェック項目「軸受けが発熱」、「シャリシャリ音がする」、「モータ電流値が下降」の３つがチェックされたときに作成されるテーブルであり、各々のチェック項目４５ａに対応する故障モード４５ｂと確率４５ｃ（１）を登録したテーブルである。

ステップＳ３ｂでは、一時記憶部４５に一時記憶した確率値を故障モードごとに合計する。例えば、図９（ａ）のテーブルが一時記憶されている場合は、故障モード「軸受け異常振動」については二つの故障確率「0.60」と「0.25」の合計値である「0.85」を求め、故障モード「羽根車破損」については唯一の故障確率「0.35」をそのまま合計値とすることで、図９（ｂ）のようなテーブルとして一時記憶する。

ステップＳ３ｃでは、抽出された故障モードの中に、経年によって確率値が増加する故障モードが含まれているかを判断する。具体的には、図９（ｂ）のテーブル中の故障モード４５ｂを検索キーとして、確率更新テーブル４９の確率増加率４９ｂに値が登録されているかで判別する。値が登録されていればステップＳ３ｄに、そうでなければステップＳ３ｆに移る。なお、図９（ｂ）の例では、故障モード「軸受け異常振動」に関しては確率増加率４９ｂの値が登録されておらず、故障モード「羽根車破損」に関しては値が登録されている。

確率増加率４９ｂの値が登録されている場合、ステップＳ３ｄでは、機器２の経年に増加率４９ａを乗算して故障確率の上げ幅を計算する。このため、まず、保守員１が図１１（ｂ）で入力した稼動サイトと機器ＩＤを検索キーにして、機器管理テーブル４８の稼動条件Ｃ３から機器２の設置日を取得する。次に、現在日時取得部４３から得た現在時刻から設置日を引き算することで機器２の経年を得ることができる。例えば、機器ＩＤ＝0x001を基に、機器２の設置日2016年5月20日が判明した場合、現在が2018年5月20日であれば、経年は「２年」となる。これに故障モード「羽根車破損」の確率増加率４９ｂである「0.1／年」を乗算することで、故障確率の上げ幅「0.2」を算出することができる。

ステップＳ３ｅでは、ステップＳ３ｄで求めた上げ幅を、図９（ｂ）のテーブルの該当する故障モードに加算する。図９（ｂ）の例で言えば、故障モード「羽根車破損」の確率値である「0.35」に上げ幅「0.2」を足すことで、故障モード「羽根車破損」の故障確率を「0.55」に上方修正した、図９（ｃ）のテーブルを得ることができる。

ステップＳ３ｆでは、確率値の合計が最大の故障モードを抽出し、それを故障モードの推定結果として提示する。図９（ｃ）の例で言えば、故障モード「軸受け異常振動」の確率値「0.85」と、故障モード「羽根車破損」の確率値「0.55」を比較し、最大の故障確率「0.85」をもつ故障モード「軸受け異常振動」を、故障モードの推定結果として図１２の表示例３０ｃ中の推定結果表示欄１２ａに提示する。以上で図７のサブルーチンＳＵＢ０１は終了し、図６のメインルーチンのステップＳ４に移る。

ステップＳ４では、保守員１がそもそも機器２に故障が発生しているかを判別する。もし故障が確認できなかった場合は、図１２の表示例３０ｃのボタン１２ｃを押してステップＳ１０に移る。一方、故障が確認できた場合は、ステップＳ５に移る。

ステップＳ１０では、確率更新部４２は、故障確率テーブル４６に登録されている確率４６ｃを所定の下げ幅だけ下方修正する。これは、故障モード推定部４０により故障モードが推定されたにもかかわらず、実際には故障が確認できなかった場合には、確率４６ｃが高すぎると考えられるためである。確率４６ｃの下げ幅は、確率更新テーブル４９に登録された減少係数ｋｄを用いて、チェックした項目毎に以下のように計算される。

下げ幅 ＝ 減少係数ｋｄ ×（想定条件と稼動条件の不一致数） …（式１）
式１において、減少係数ｋｄは同じ故障モードのチェック項目では同値でよい。例えば、図１２の表示例３０ｃの推定結果表示欄１２ａに提示された故障モード「軸受け異常振動」の確率を下方修正する場合、図３の想定条件テーブル４７から、（想定条件Ｃ１、Ｃ２） ＝ ｛３年以内、屋内稼動｝を求め、図４の危機管理テーブル４８から、機器ＩＤ＝0x001の場合、（稼動条件Ｃ３から演算した経年、Ｃ４） ＝ ｛２年、屋外稼動｝ を求める。これらから、（想定条件Ｃ１、Ｃ２と稼動条件Ｃ３から演算した経年、Ｃ４の不一致）は、環境のみと判断でき、不一致数は「１」となる。また、図５の確率更新テーブル４９からは、故障モード「軸受け異常振動」に対応する減少係数ｋｄ ＝ 0.005 を求めることができるため、この例では、よって下方修正の下げ幅は以下の式２により求まる。

故障モード「軸受け異常振動」の下げ幅 ＝ 0.005 ｘ １ ＝ 0.005 …（式２）
この下げ幅「0.005」を、図２の故障確率テーブル４６の確率４６ｃのうち、今回の例なら「軸受けが発熱」、「シャリシャリ音がする」の確率値「0.60」、「0.25」から減算し、下方修正後の「0.595」、「0.245」を新たな確率値として故障確率テーブル４６に登録する。故障が確認されなかった場合は、ステップＳ１０の処理、すなわち、故障確率テーブル４６中の確率４６ｃの下方修正が終わったら、図６のメインルーチンを完了する。なお、式１から自明であるが、想定条件と稼動条件のすべてが一致する場合は、ステップＳ１０に進んだとしても、確率４６ｃは下方修正されない。

一方、ステップＳ４で故障が確認できた場合、ステップＳ５では、保守員１は、故障モード推定部４０が推定された故障モード（例えば、「軸受け異常振動」）に基づいて、その故障を直すために必要な対策（清掃、部品交換、修理など）を機器２に施す。どのような対策が必要とされるかは、推定された故障モードを基に、保守作業マニュアル等から調べることができるため、非熟練の保守員１であっても、故障モードに応じた適切な対策を実施できる。

その後、ステップＳ６では、作業員１は、保守作業マニュアル等で指定された対策の結果、機器２の故障が直ったかどうかを判断する。機器２が直れば、故障モード推定部４０が推定した故障モードが適切であり、故障確率テーブル４６を修正する必要がないと判断できる状況であるため、現状の故障確率テーブル４６を維持したまま、本メインルーチンを終了する。一方、ステップＳ５で施した対策では、機器２が直らない場合は、故障モード推定部４０が推定した故障モードが誤っており、誤った結論に導いた故障確率テーブル４６を修正する必要があると判断できる状況であるため、故障確率テーブル４６の確率４６ｃを修正すべく、ステップＳ７以降の処理に進む。

まず、ステップＳ７では、保守員１は、本システムに頼らず、正しいと思われる故障モードを推定する。例えば、熟練の保守員１であれば、機器２を詳細調査することで正しい故障モードを推定してもよいし、非熟練の保守員１であれば、専門家と電話などで相談しながら正しい故障モードを推定してもよい。

ステップＳ８では、保守員１は、ステップＳ７で推定した故障モードを、端末３を介してサーバー４に送る。そのため、保守員１は、図１２の表示例３０ｃのボタン１２ｄを押して、故障モードの訂正を開始する。まず、ボタン１２ｄを押すと、図１３の表示例３０ｄのようなウィンドウが重畳表示され、正しい故障モードを入力できるようになる。表示例３０ｄの、作業内容表示欄１３ａには「正しい故障モードを選んでください」と表示され、故障モード選択欄１３ｂには、故障モード推定部４０の推定結果以外の故障モードが列挙されるため、保守員１は、ステップＳ７で推定した故障モードを故障モード選択欄１３ｂから選択し、送信ボタン１３ｃを押す。完了したらステップＳ９に移る。なお、図１３の表示例３０ｄでは、機器管理テーブル４８に基づいて作成した稼働サイト１３ｄと機器ＩＤ１３ｅのリストも参考情報として表示しているが、このリストは表示しなくてもよい。

ステップＳ９では、保守情報比較部４１と確率更新部４２は、ステップＳ８で入力された故障モードを踏まえ、故障モードの確率を修正するサブルーチンＳＵＢ０２を実行する。このサブルーチンＳＵＢ０２を図８で説明する。

まず、ステップＳ９ａでは、保守員１が入力した正しい故障モードが、経年によって確率値が増加する故障モードであるかを判断する。これは、確率更新テーブル４９において、正しい故障モードの確率の増加率４９ａに値が入っているかで判別することができる。値が入って入ればステップＳ９ｇに、そうでなければステップＳ９ｂに移る。

正しい故障モードが経年によって確率値が増加しない故障モードであった場合、ステップＳ９ｂでは、正しい故障モードの確率を上方修正するための上げ幅を下記の式３により計算する。これは減少係数ｋｄが増加係数ｋｉに変わっただけでステップＳ１０の式１と同じ計算方法である。

上げ幅 ＝ 増加係数ｋｉ ×（想定条件と稼動条件の不一致数） …（式３）
ステップＳ９ｃでは、ステップＳ９ｂで求めた上げ幅を、図２の故障確率テーブル４６の確率４６ｃのうち、正しい故障モードに紐づくチェック項目の行の値に加算する。例えば、ステップＳ７で推定した正しい故障モードが「シール漏れ」であったなら、故障モード「シール漏れ」に対応するチェック項目「シール目視確認」等の確率に式３で求めた上げ幅を加算する上方修正を行う。

一方、正しい故障モードが経年によって確率値が増加する故障モードであった場合、ステップＳ９ｇ、Ｓ９ｈでは、図２の故障確率テーブル４６の確率４６ｃではなく、図５の確率更新テーブル４９の確率増加率４９ｂの上げ幅を式３により算出し、その上げ幅を用いて該当する確率増加率４９ｂを図１０に例示するように上方修正する。なお、ステップＳ９ｇ、Ｓ９ｈでの処理は、ステップＳ９ｂ、Ｓ９ｃと略同等であるので詳細説明は省略する。

次に、ステップＳ９ｄでは、故障モード推定部４０が推定した誤った故障モードが、経年によって確率値が増加する故障モードであるかを判断する。これは、確率更新テーブル４９において、誤った故障モードの増加率４９ａに値が入っているかで判別することができる。値が入って入ればステップＳ９ｅに、そうでなければステップＳ９ｉに移る。

誤った故障モードが経年によって確率値が増加しない故障モードであった場合、ステップＳ９ｅでは、誤った故障モードの確率を下方修正するための下げ幅を計算する。これはステップＳ１０の式１と同じ計算方法である。

ステップＳ９ｆでは、ステップＳ９ｅで求めた下げ幅を、図２の故障確率テーブル４６の確率４６ｃのうち、誤った故障モードに紐づくチェック項目の行の値から減算する。

一方、誤った故障モードが経年によって確率値が増加する故障モードであった場合、ステップＳ９ｉ、Ｓ９ｊでは、図２の故障確率テーブル４６の確率４６ｃではなく、図５の確率更新テーブル４９の確率増加率４９ｂの下げ幅を式１により算出し、その下げ幅を用いて該当する確率増加率４９ｂを下方修正する。なお、ステップＳ９ｉ、Ｓ９ｊでの処理はステップＳ９ｅ、Ｓ９ｆと略同等であるので詳細説明は省略する。

ステップＳ９ｆによる下方修正、または、ステップＳ９ｊによる下方修正の終了により、図８のサブルーチンＳＵＢ０２は完了し、メインルーチンに戻る。図８のサブルーチンＳＵＢ０２は、メインルーチンの最後のステップＳ９でもあるため、図８の処理の完了により、メインルーチンも終了する。

以上のように、図６から図８のフローチャートの処理を施すことで、故障モード推定部４０が誤った故障モードを推定した場合、誤った故障モードに対応する、故障確率テーブル４６の確率４６ｃや確率更新テーブル４９の確率増加率４９ｂを下方修正し、また、保守員１が入力した正しい故障モードに対応する、故障確率テーブル４６の確率４６ｃや確率更新テーブル４９の確率増加率４９ｂを上方修正する。これにより、故障モード推定部４０の推定の誤りが判明するたびに、故障確率テーブル４６や確率更新テーブル４９が改善されるため、故障モード推定システム１０の利用期間に比例するように、故障モード推定部４０による故障モード推定精度が向上する。この結果、故障モード推定システム１０の利用期間が長くなるほど、保守員１にはより正確な推定結果が報告され、迅速に適切な対策をとることができるようになる。

すなわち、本実施例の故障モード推定システムによれば、故障モードの推定に失敗した場合に、診断モデルを適宜改良することで、故障モードの発生確率の高低に拘わらず、故障モードの特定精度を向上させることができる。

１０ 故障モード推定システム、
１ 保守員、
２ 機器、
３ 端末、
３０ 表示部、
３０ａ、３０ｂ、３０ｃ、３０ｄ 表示例、
３１ 入力部、
３２ 通信部、
４ サーバー、
４０ 故障モード推定部、
４１ 保守情報比較部、
４２ 確率更新部、
４３ 現在日時取得部、
４４ 通信部、
４５ 一時記憶部、
４６ 故障確率テーブル、
４７ 想定条件テーブル、
４８ 機器管理テーブル、
４９ 確率更新テーブル

Claims (5)

1. 保守員によって入力された機器の状態に基づいて、前記機器の故障モードを推定する故障モード推定システムであって、
   該故障モード推定システムは、
   前記入力された機器の状態と、前記機器の状態と故障モードと故障確率の対応を登録した故障確率テーブルと、に基づいて、前記機器の故障モードを推定する故障モード推定部と、
   該故障モード推定部が推定した故障モードが誤っていたときに、前記故障確率テーブルに登録された前記故障確率を更新する更新部と、
   を備え、
   前記故障モード推定部は、前記入力された機器の状態に対応する故障確率を故障モードごとに合計し、最大の故障確率をもつ故障モードを前記機器の故障モードと推定することを特徴とする故障モード推定システム。
2. 請求項１に記載の故障モード推定システムにおいて、
   該故障モード推定部が推定した故障モードが誤っていたときに、
   誤った故障モードに関する故障確率を下方修正することを特徴とする故障モード推定システム。
3. 請求項１に記載の故障モード推定システムにおいて、
   該故障モード推定部が推定した故障モードが誤っていたときに、
   正しい故障モードに関する故障確率を上方修正することを特徴とする故障モード推定システム。
4. 請求項１から請求項３の何れか一項に記載の故障モード推定システムにおいて、
   該故障モード推定システムは、端末と、サーバーとからなり、
   前記端末は、表示部、入力部、および、通信部を有し、
   前記サーバーは、前記故障確率テーブルを記憶した記憶部、前記故障モード推定部、前記更新部、および、通信部を有することを特徴とする故障モード推定システム。
5. 請求項４に記載の故障モード推定システムにおいて、
   前記端末の表示部には、前記故障モード推定部が推定した故障モードが表示され、
   前記端末の入力部からは、前記故障モード推定部が推定した故障モードが誤っていた場合に、正しい故障モードが入力されることを特徴とする故障モード推定システム。

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