JP7372808B2 - 故障ツリー生成装置及びその方法 - Google Patents
故障ツリー生成装置及びその方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7372808B2 JP7372808B2 JP2019184702A JP2019184702A JP7372808B2 JP 7372808 B2 JP7372808 B2 JP 7372808B2 JP 2019184702 A JP2019184702 A JP 2019184702A JP 2019184702 A JP2019184702 A JP 2019184702A JP 7372808 B2 JP7372808 B2 JP 7372808B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- component
- failure
- tree
- parts
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 40
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 claims description 88
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 54
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 37
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 claims description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 claims 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 239000004277 Ferrous carbonate Substances 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 241001146209 Curio rowleyanus Species 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
- G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions
- G05B23/0248—Causal models, e.g. fault tree; digraphs; qualitative physics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
- G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
- G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
- G06F11/0721—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment within a central processing unit [CPU]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
図1は、実施例1に係る故障ツリー生成システムの構成図である。図1において、故障ツリー生成システムは、システムレベルから部品・機器レベルまでの故障ツリーの情報を生成するシステムであって、故障ツリー生成装置101及び情報端末102を有する。これらは、ネットワーク103を介して接続可能である。故障ツリー生成装置101は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置104、入力装置105、出力装置106、主記憶装置107及び補助記憶装置108を有する。これらはバスで相互に接続されている。
システムレベル故障ツリー生成処理では、システムにおける電流や流量などのエネルギーの流れを考え、流れが乱れる、例えば、電流を含む情報の伝送が乱れる、つまり、情報の伝送状態が正常状態から外れることで、不具合が生じると考えて故障ツリー生成する。
システムレベル故障ツリー生成処理では、前述したように、システムにおける情報の伝送方向を考慮し、故障ツリーを生成する。つまり、電流を含む情報の受信側から送信側への部品間の接続関係を辿りながら、故障ツリーを生成する。したがって、システムレベル故障ツリー生成のためには、システムにおける構成部品間の接続関係が必要となる。
因果関係DB114には、過去に発生した不具合の因果関係が格納される。因果関係は、不具合発生に至るまでの因果の連鎖を表したものである。この因果関係は、過去に発生した個々の不具合案件から抽出した情報を使って作成される。
図3(a)の入力内容に対して、前述したシステムレベル故障ツリー生成処理を実行し生成したシステムレベル故障ツリーの一部を図5に示す。
機器・部品レベル故障ツリーの故障要因の中には、解析対象であるシステムの構成部品ではない故障要因が含まれる。図6の例では、図6(c)に示すように、「部品K:現象K」の要素408、「部品L:現象L」の要素409、「部品M:現象M」の要素410等である。この理由としては、過去に不具合が発生した製品と解析したい製品では、同じ製品名でも部品構成が異なる可能性があることと、機器・部品レベル故障ツリー生成部111の処理にて、中間事象による検索・組み合わせを繰り返す際に、解析対象であるシステムには関係しない因果関係も検索され組み合わせられることがある。
ユーザが、解決したいシステム(製品)に関する情報を入力するために、入力装置105又は情報端末102を操作すると、出力装置106又は情報端末102の出力装置(図示せず)に、部品接続情報テーブル300の情報を表示するための画面として、図3(a)に示すような部品接続情報入力画面が表示される。ユーザは、表示された部品接続情報入力画面を見ながら、解析したいシステムの部品名と、部品間の接続関係を前述したように入力することができる。ユーザが、解決したいシステム(製品)に関する情報を入力すると、部品接続情報入力部109によって、入力された情報が部品接続情報テーブル300に登録される。そうすると、システムレベル故障ツリー生成部110でシステムレベル故障ツリー生成処理が実行され、図5に示すようなシステムレベル故障ツリーの情報が出力装置106又は情報端末102の出力装置に表示される。このシステムレベル故障ツリー上で、「部品A:単体不良」のように、構成部品の単体不良の故障要因をユーザが選択すると、機器・部品レベル故障ツリー生成部111にて、機器・部品レベル故障ツリー生成処理が実行され、続いて、フィルタリング部112にて、構成部品によるフィルタリング処理が実行され、機器・部品レベル故障ツリーの情報(図7(c)に示す情報)が出力装置106又は情報端末102の出力装置に表示される。
Claims (15)
- 解析対象の不具合を示す情報であって、少なくとも前記解析対象を構成する複数の部品に属する各部品相互の不具合の因果関係の連鎖を示す情報を前記各部品の接続関係に関連づけて記憶する因果関係記憶部と、
前記解析対象を構成する前記複数の部品の部品構成情報と前記複数の部品の各々の接続関係を示す部品接続情報を基に、前記各部品間に情報伝送の乱れが生じたことを示す情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第1要素の情報を前記部品毎に生成し、生成した各第1要素の情報を基に、前記各部品間の不具合の因果関係を示すシステムレベル故障ツリーの情報を生成するシステムレベル故障ツリー生成部と、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を基に前記因果関係記憶部を検索して、前記システムレベル故障ツリーのいずれか1つの第1要素に連なる複数の事象に関する情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第2要素の情報を2以上生成し、生成した各第2要素の情報を基に、前記各部品間の不具合の因果関係を階層構造で示す機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成する機器・部品レベル故障ツリー生成部と、
を有し、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成部は、
前記複数の部品のうちの特定の部品に関する故障要因を抽出するために、前記特定の部品を含む因果関係を前記因果関係記憶部から検索し、
複数の要素の因果関係がヒットした場合、まず要素毎に前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成し、続いて、ヒットした前記複数の要素の因果関係を組み合わせて一つの前記機器・部品レベル故障ツリーの情報とする
ことを特徴とする故障ツリー生成装置。 - 請求項1に記載の故障ツリー生成装置であって、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成部の生成による前記機器・部品レベル故障ツリーの情報と前記部品構成情報とを比較して、前記機器・部品レベル故障ツリーの情報の中から、前記部品構成情報で特定される構成部品以外の部品を含む第2要素を取り除くフィルタリング処理を実行するフィルタリング部を更に有することを特徴とする故障ツリー生成装置。 - 請求項1に記載の故障ツリー生成装置であって、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を記憶する部品情報記憶部と、
操作に応答して前記部品情報記憶部を検索して、前記部品構成情報と前記部品接続情報を入力し、入力した前記部品構成情報と前記部品接続情報を前記システムレベル故障ツリー生成部と前記機器・部品レベル故障ツリー生成部のうち少なくとも一方に転送する部品接続情報入力部と、を更に有することを特徴とする故障ツリー生成装置。 - 請求項2に記載の故障ツリー生成装置であって、
少なくとも前記フィルタリング処理された後の情報を前記フィルタリング部から取り込んで出力する故障ツリー出力部と、
前記故障ツリー出力部の出力による前記フィルタリング処理された後の情報を表示する出力装置を更に有することを特徴とする故障ツリー生成装置。 - 請求項4に記載の故障ツリー生成装置であって、
前記故障ツリー出力部は、
前記フィルタリング処理される前の情報を前記フィルタリング部から取り込んで前記出力装置に出力し、
前記出力装置は、
前記フィルタリング部で前記フィルタリング処理される前の情報であって、前記機器・部品レベル故障ツリー生成部の生成による前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を、前記故障ツリー出力部の出力による前記フィルタリング処理された後の情報とは異なる表示形態で表示することを特徴とする故障ツリー生成装置。 - 解析対象の不具合を示す情報であって、少なくとも前記解析対象を構成する複数の部品に属する各部品相互の不具合の因果関係の連鎖を示す情報を前記各部品の接続関係に関連づけて因果関係記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記解析対象を構成する前記複数の部品の部品構成情報と前記複数の部品の各々の接続関係を示す部品接続情報を基に、前記各部品間に情報伝送の乱れが生じたことを示す情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第1要素の情報を前記部品毎に生成し、生成した各第1要素の情報を基に、前記各部品間の不具合の因果関係を示すシステムレベル故障ツリーの情報を生成するシステムレベル故障ツリー生成ステップと、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を基に前記因果関係記憶部を検索して、前記システムレベル故障ツリーのいずれか1つの第1要素に連なる複数の事象に関する情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第2要素の情報を2以上生成し、生成した各第2要素の情報を基に、前記各部品間の不具合の因果関係を階層構造で示す機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成する機器・部品レベル故障ツリー生成ステップと、
を有し、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成ステップでは、
前記複数の部品のうちの特定の部品に関する故障要因を抽出するために、前記特定の部品を含む因果関係を前記因果関係記憶部から検索し、
複数の要素の因果関係がヒットした場合、まず要素毎に前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成し、続いて、ヒットした前記複数の要素の因果関係を組み合わせて一つの前記機器・部品レベル故障ツリーの情報とする
ことを特徴とする故障ツリー生成方法。 - 請求項6に記載の故障ツリー生成方法であって、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成部の生成による前記機器・部品レベル故障ツリーの情報と前記部品構成情報とを比較して、前記機器・部品レベル故障ツリーの情報の中から、前記部品構成情報で特定される構成部品以外の部品を含む第2要素を取り除くフィルタリング処理を実行するフィルタリングステップと、を更に有することを特徴とする故障ツリー生成方法。 - 請求項6に記載の故障ツリー生成方法であって、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を部品情報記憶部に記憶する部品情報記憶ステップと、
操作に応答して前記部品情報記憶部を検索して、前記部品構成情報と前記部品接続情報を入力し、入力した前記部品構成情報と前記部品接続情報を、前記システムレベル故障ツリー生成ステップと前記機器・部品レベル故障ツリー生成ステップのうち少なくとも一方のステップで用いる情報として処理する部品接続情報入力ステップを更に有することを特徴とする故障ツリー生成方法。 - 請求項7に記載の故障ツリー生成方法であって、
少なくとも前記フィルタリングステップで前記フィルタリング処理された後の情報を取り込んで出力する故障ツリー出力ステップと、
前記故障ツリー出力ステップでの出力による前記フィルタリング処理された後の情報を表示する情報表示ステップを更に有することを特徴とする故障ツリー生成方法。 - 請求項9に記載の故障ツリー生成方法であって、
前記故障ツリー出力ステップでは、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成ステップで生成された前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を前記フィルタリング処理される前の情報として取り込んで前記情報表示ステップで用いる情報として出力し、
前記情報表示ステップでは、
前記フィルタリング処理される前の情報であって、前記機器・部品レベル故障ツリー生成ステップで生成された前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を、前記故障ツリー出力ステップでの出力による前記フィルタリング処理された後の情報とは異なる表示形態で表示することを特徴とする故障ツリー生成方法。 - 分析対象の不具合要因の分析結果を示す情報であって、少なくとも前記分析対象を構成する複数の部品に属する各部品相互の不具合の因果関係の連鎖を示す情報を前記各部品の接続関係に関連づけて記憶する因果関係記憶部と、
前記分析対象を構成する前記複数の部品の部品構成情報と前記複数の部品の各々の接続関係を示す部品接続情報を基に、前記各部品間に情報伝送の乱れが生じたことを示す情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第1要素の情報を前記部品毎に生成し、生成した各第1要素の情報を基に、前記各部品間の不具合要因の因果関係を示すシステムレベル故障ツリーの情報を生成するシステムレベル故障ツリー生成部と、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を基に前記因果関係記憶部を検索して、前記システムレベル故障ツリーのいずれか1つの第1要素に連なる複数の事象に関する情報であって、前記各部品と当該各部品に発生した現象との関係を示す第2要素の情報を2以上生成し、生成した各第2要素の情報を基に、前記各部品間の不具合要因の因果関係を階層構造で示す機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成する機器・部品レベル故障ツリー生成部と、
を有し、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成部は、
前記複数の部品のうちの特定の部品に関する故障要因を抽出するために、前記特定の部品を含む因果関係を前記因果関係記憶部から検索し、
複数の要素の因果関係がヒットした場合、まず要素毎に前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を生成し、続いて、ヒットした前記複数の要素の因果関係を組み合わせて一つの前記機器・部品レベル故障ツリーの情報とする
ことを特徴とする不具合要因分析装置。 - 請求項11に記載の不具合要因分析装置であって、
前記機器・部品レベル故障ツリー生成部の生成による前記機器・部品レベル故障ツリーの情報と前記分析対象を構成する構成部品に関する前記部品構成情報とを比較して、前記機器・部品レベル故障ツリーの情報の中から、前記分析対象を構成する構成部品以外の部品を含む第2要素を取り除くフィルタリング処理を実行するフィルタリング部を更に有することを特徴とする不具合要因分析装置。 - 請求項11に記載の不具合要因分析装置であって、
前記部品構成情報と前記部品接続情報を記憶する部品情報記憶部と、
操作に応答して前記部品情報記憶部を検索して、前記部品構成情報と前記部品接続情報を入力し、入力した前記部品構成情報と前記部品接続情報を前記システムレベル故障ツリー生成部と前記機器・部品レベル故障ツリー生成部のうち少なくとも一方に転送する部品接続情報入力部と、を更に有することを特徴とする不具合要因分析装置。 - 請求項12に記載の不具合要因分析装置であって、
少なくとも前記フィルタリング処理された後の情報を前記フィルタリング部から取り込んで出力する故障ツリー出力部と、
前記故障ツリー出力部の出力による前記フィルタリング処理された後の情報を表示する出力装置を更に有することを特徴とする不具合要因分析装置。 - 請求項14に記載の不具合要因分析装置であって、
前記故障ツリー出力部は、
前記フィルタリング処理される前の情報を前記フィルタリング部から取り込んで前記出力装置に出力し、
前記出力装置は、
前記フィルタリング部で前記フィルタリング処理される前の情報であって、前記機器・部品レベル故障ツリー生成部の生成による前記機器・部品レベル故障ツリーの情報を、前記故障ツリー出力部の出力による前記フィルタリング処理された後の情報とは異なる表示形態で表示することを特徴とする不具合要因分析装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019184702A JP7372808B2 (ja) | 2019-10-07 | 2019-10-07 | 故障ツリー生成装置及びその方法 |
PCT/JP2020/032830 WO2021070512A1 (ja) | 2019-10-07 | 2020-08-31 | 故障ツリー生成装置及びその方法 |
US17/764,737 US11977441B2 (en) | 2019-10-07 | 2020-08-31 | Fault tree generation device and fault tree generation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019184702A JP7372808B2 (ja) | 2019-10-07 | 2019-10-07 | 故障ツリー生成装置及びその方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021060812A JP2021060812A (ja) | 2021-04-15 |
JP2021060812A5 JP2021060812A5 (ja) | 2022-09-30 |
JP7372808B2 true JP7372808B2 (ja) | 2023-11-01 |
Family
ID=75380206
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019184702A Active JP7372808B2 (ja) | 2019-10-07 | 2019-10-07 | 故障ツリー生成装置及びその方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11977441B2 (ja) |
JP (1) | JP7372808B2 (ja) |
WO (1) | WO2021070512A1 (ja) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017111657A (ja) | 2015-12-17 | 2017-06-22 | 株式会社日立製作所 | 設計支援装置及び設計支援方法及び設計支援プログラム |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06123642A (ja) * | 1992-10-13 | 1994-05-06 | Toshiba Corp | プラント異常診断方法及びプラント異常診断装置 |
JP3808893B1 (ja) | 2005-07-14 | 2006-08-16 | 国立大学法人 岡山大学 | 故障診断装置、プログラム及び記録媒体 |
JP6842299B2 (ja) * | 2016-12-28 | 2021-03-17 | 三菱パワー株式会社 | 診断装置、診断方法及びプログラム |
-
2019
- 2019-10-07 JP JP2019184702A patent/JP7372808B2/ja active Active
-
2020
- 2020-08-31 WO PCT/JP2020/032830 patent/WO2021070512A1/ja active Application Filing
- 2020-08-31 US US17/764,737 patent/US11977441B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017111657A (ja) | 2015-12-17 | 2017-06-22 | 株式会社日立製作所 | 設計支援装置及び設計支援方法及び設計支援プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021070512A1 (ja) | 2021-04-15 |
US11977441B2 (en) | 2024-05-07 |
JP2021060812A (ja) | 2021-04-15 |
US20220374299A1 (en) | 2022-11-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110928772B (zh) | 一种测试方法及装置 | |
JP4445480B2 (ja) | シナリオ生成方法、シナリオ生成プログラム、シナリオ生成装置 | |
JP2017111657A (ja) | 設計支援装置及び設計支援方法及び設計支援プログラム | |
WO2020071054A1 (ja) | 故障要因優先度提示装置 | |
JP2735698B2 (ja) | インタフェース検証処理方式 | |
CA2893699C (en) | Physical connection of network components in a graphical computer enviroment with one-way signal propagation | |
JP2014029581A (ja) | 六面体メッシュ生成装置 | |
JP7372808B2 (ja) | 故障ツリー生成装置及びその方法 | |
CN108073582A (zh) | 一种计算框架选择方法和装置 | |
JP6257254B2 (ja) | 設計支援装置、設計支援方法、及びプログラム | |
JP5034990B2 (ja) | 業務プロセス分析プログラム、方法及び装置 | |
CN113705143A (zh) | 一种自动化仿真系统和自动化仿真方法 | |
JP2008293382A (ja) | テスト仕様自動生成方式 | |
Hofer et al. | Mutation-based spreadsheet debugging | |
JP6438346B2 (ja) | 操作支援装置、操作支援プログラムおよび操作支援方法 | |
CN113468076A (zh) | 应用程序的异常测试方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2022047828A (ja) | 使用環境に基づく故障要因優先順位算出装置および方法 | |
JP5347335B2 (ja) | 制御プログラム、制御装置および制御方法 | |
JP2021060812A5 (ja) | ||
JP4414298B2 (ja) | 不具合事例登録検索装置 | |
JPH09146627A (ja) | 故障診断知識ツリー階層化装置 | |
JP7294488B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP5180809B2 (ja) | 情報制御システムおよび制御ソフトウェアの作成方法 | |
JP6658297B2 (ja) | テストケース生成方法、テストケース生成プログラムおよびテストケース生成装置 | |
CN113191579A (zh) | 一种用于500千伏2分之3电网的风险识别与评估方法与系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220921 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220921 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230725 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230814 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231017 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231020 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7372808 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |