JPH1172361A - 診断システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 時間および／またはコストの制約を受けない
診断システムを提供すること。 【解決手段】 テストを受ける装置１０は、扱いやすい
モデルベース診断を利用して、自動化された最良の次の
テスト選択を可能にする装置テスタ１２に結合された装
置である。テストを受ける装置１０には、コンポーネン
ト１〜ｎのセットが含まれている。装置テスタ１２はテ
ストを受ける装置１０に適用されると、その結果がテス
ト結果テーブル１６に記憶される診断テストセット１４
を実施する。テストを受ける装置１０に対するテストサ
イクル中のいつでも、テスト結果テーブル１６によっ
て、テスト１〜ｎの内から適用されたテストおよび適用
された各テストの合否が表示される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は装置テストに係り、
とりわけテストを受ける装置に適用して、１つ以上の次
のテストを選択するための自動化ツールを提供するモデ
ルベース診断システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】機械的、電気的、および化学的システ
ム、並びにそれらの組み合わせを含む多様なシステム
は、一般に、製造テスト環境および現場支援環境を含む
さまざまな環境下においてテストされる。これらのシス
テムには、回路基板およびさまざまな回路基板を備えた
フルシステムといった電子システムが含まれている。こ
れらのシステムには、自動車、衛星システム、およびテ
スト機器も含まれている。テストサイクルを受けている
間のこうしたシステムは、テストを受ける装置（ＤＵ
Ｔ：device under test）と呼ぶことにする。

【０００３】こうしたＤＵＴには、一般にさまざまなコ
ンポーネントが含まれている。こうしたコンポーネント
には、例えば集積回路装置、電気コンポーネント、バッ
テリシステム、機械的コンポーネント、電気バス、配線
用ハーネス、およびバックプレーンコンポーネントが含
まれている。こうしたコンポーネントの１つ以上が故障
すると、ＤＵＴの故障を生じる可能性がある。

【０００４】ＤＵＴにおいて故障する可能性のあるコン
ポーネントを判定するための先行技術によるシステムに
は、モデルベース診断システムが含まれている。モデル
ベース診断システムは、診断システムに対する入力とし
て、適用されるテストからの実際のＤＵＴの応答を利用
して、ＤＵＴの状態に関する結論を示す診断システムと
定義することが可能である。こうした診断システムは、
通常、ＤＵＴおよびそのコンポーネントおよび診断プロ
セスに関するコンピュータで生成したモデルに基づくも
のである。

【０００５】通常、ＤＵＴ特性のより扱いやすいモデル
に基づくモデルベース診断システムを用いることが望ま
しい。こうしたモデルベース診断システムによって、通
常、ＤＵＴに対する該システムの適用が可能になる前
に、ユーザが生成しなければならないＤＵＴのためのモ
デル化情報量が最小限に抑えられる。こうしたモデル化
によって、通常、さまざまなＤＵＴに対する診断システ
ムの適応プロセスが迅速化され、診断システムが示す判
定の信頼性が高められる。

【０００６】Ｐｒｅｉｓｔ氏氏他の米国特許出願第０８
／５５１，０５４号には、モデル化の負担が大幅に軽減
される、機能テストに基づくモデルベース診断システム
が開示されている。Ｐｒｅｉｓｔ氏他の出願に開示のモ
デルは、機能テストのリスト、各機能テストで各コンポ
ーネントの用いられる程度の各機能テストで用いられる
コンポーネントのリスト、および（利用可能であれば）
個々のコンポーネントの履歴または事前故障率を用い
る。こうしたモデルデータは、テストエンジニア、テス
トプログラマ、または、テストを受ける装置に習熟して
いるが、必ずしも専門家ではない者によって、迅速かつ
容易に判定または推定することが可能である。一般に、
こうしたモデルは、テストを受ける装置の複雑さに応じ
て、テストエンジニアが数日〜数週間で開発することが
可能である。

【０００７】Ｐｒｅｉｓｔ氏他のモデルベース診断シス
テムは、テストを受ける装置に対する一連のテストの自
動適用を可能にするテスト環境に適している。こうした
診断テストは、特に時間およびコストをあまり増すこと
なく、利用し得る全てのテストを適用することが可能な
場合に適している。この状況は、電子機器の製造におい
て一般的である。例えば、プリント回路基板を取り付け
具に取り付け、取り付け具から該装置を取り外す前に、
多数のテストを適用することが可能である。

【０００８】しかし、他のテスト環境は、時間および／
またはコストの制約を受ける可能性がある。例えば、販
売後における自動車または電子装置に対する診断テスト
の適用は、一般に時間およびコストの制約を受ける。こ
うした販売後のテスト環境では、利用可能なテストの内
のほんのわずかだけしか実施することができない。こう
したテスト環境の場合、不合格の診断を下して、不合格
になったコンポーネントを取り替えるのに要する時間を
最小限に抑えることが極めて望ましい。従って、先行テ
ストの結果に基づいて、ＤＵＴに適用する次のテストを
決めることができることが極めて望ましい。次のテスト
は、最終的に正しい診断を実施する観点から、最良のテ
ストでなければならない。

【０００９】より扱いやすいモデルを用いる従来のモデ
ルベース診断システムでは、通常、最良の次のテストを
選択するための自動化ツールは得られない。従って、従
来のモデルベース診断システムは、必ずしも次に適用す
る最良のテストではないテストの適用中に、ＤＵＴの過
度の浪費となるダウンタイムを強制する可能性がある。
さらに、こうした従来のシステムでは、通常、特定のテ
ストの実施またはテストを受ける装置の特定のコンポー
ネントの取り替えに関連した経済的コストを考慮に入れ
るツールが得られない。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記事情に鑑
みてなされたもので、時間および／またはコストの制約
を受けない診断システムを提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】テストを受ける装置の扱
いやすいモデルに基づいて、まだ適用されていないテス
トの中から、テストを受ける装置に次に適用すべき１つ
以上のテストの選択を可能にする自動化ツールを提供す
る、モデルベース診断システムが開示される。さらに、
この診断システムは、コンポーネントの取り替えに関連
したコストの表示に応答して、取り替えるコンポーネン
トの選択を可能にする。該診断システムは、また、テス
トを適用する経済的結果の表示に応答して、テストを受
ける装置に適用する次のテストの選択を可能にする。

【００１２】本発明のその他の特徴および利点について
は、後続する詳細な説明から明らかになるであろう。

【００１３】

【発明の実施の形態】図１には、扱いやすいモデルベー
ス診断を利用して、自動化された最良の次のテスト選択
を可能にする装置テスタ１２に結合された、テストを受
ける装置１０が示されている。テストを受ける装置１０
には、コンポーネント１〜ｎのセットが含まれている。
装置テスタ１２は、テストを受ける装置１０に適用され
ると、その結果がテスト結果テーブル１６（テスト結果
１〜ｍ）に記憶される診断テストセット１４（テスト１
〜ｍ）を実施する。テストを受ける装置１０に対するテ
ストサイクル中のいつでも、テスト結果テーブル１６に
よって、テスト１〜ｎの内から適用されたテストおよび
適用された各テストの合否が表示される。

【００１４】装置テスタ１２は、テストを受ける装置１
０にまだ適用されていないテスト１〜ｍの中から１つ以
上の最良の次のテストを選択する手順２２を実施する。
手順２２では、テスト結果テーブル１６の現在の状態お
よび予測テーブル３０の内容に基づいて、最良の次のテ
ストが判定される。手順２２によって、テストを受ける
装置に対してまだ適用されていないテスト１〜ｍの内、
次に適用される最良のテストがどれであるかを表示する
次のテストテーブルが生成される。手順２２によって、
テスト１〜ｍのそれぞれの実施に関連した経済的コスト
テーブル２８にリストアップされた経済的コストを利用
して、１つ以上の次の最良のテストを選択することも可
能になる。経済的コストテーブル２８における経済的コ
ストは、テスト１〜ｍの実行に必要なシステムのダウン
タイムによって被るコスト、および必要な修理の実施に
必要とされる部品および労働力のコストを反映してい
る。

【００１５】装置テスタ１２には、ユーザがコンポーネ
ント１〜ｎの中から最も可能性の高い不良コンポーネン
トを判定可能とする手順２０が含まれている。手順２０
は、テスト結果テーブル１６の現在の状態および予測テ
ーブル３０の内容に基づいて行われる。手順２０では、
コンポーネント１〜ｎの中から最も可能性の高い不良コ
ンポーネントのリストが生成される。手順２０によっ
て、コンポーネント１〜ｎの取り替えに関連した経済的
コストを利用して、コンポーネント１〜ｎの内から１つ
以上の取り替えを選択することも可能になる。コンポー
ネント１〜ｎの取り替えに関する経済的コストは、経済
的コストテーブル２８に記憶される。経済的コストテー
ブル２８における経済的コストは、コンポーネントのコ
ストおよびコンポーネントの取り替え中にテストを受け
る装置１０のダウンタイムの結果として被るコストを反
映している。

【００１６】テストを受ける装置１０は、機械的、電気
的および化学的システムを含むさまざまなシステム、並
びに、回路基板、さまざまな回路基板を備えたフルシス
テム、自動車、衛星システムおよびスト機器を含むその
組み合わせを表している。装置テスタ１２には、テスト
を受ける装置１０に１つまたは複数の刺激を付与し、そ
の刺激に対する応答を測定するために必要なテスト機構
が含まれている。こうしたテスト機構には、電気信号を
発生し、応答電気信号を測定するための電気的回路要
素、およびテストを受ける装置１０の性質および機能に
基づいて、機械的または化学的刺激を発生し、機械的ま
たは化学的応答を測定するための機構が含まれている。
テストを受ける装置１０に付与される刺激は、電気的刺
激、機械的刺激、化学的刺激またはその組み合わせとす
ることが可能であり、付与される刺激の任意の１つに関
する応答は、電気的応答、機械的応答、化学的応答また
はその組み合わせとすることが可能である。

【００１７】装置テスタ１２には、手順２０、２２を実
施するためのコンピュータまたは同等の機構も含まれて
いる。装置テスタ１２には、自動化された最良の次のテ
ストおよび最も可能性の高い不良コンポーネントの判定
結果をユーザに提示するためのグラフィックディスプレ
イのような機構も含まれている。装置テスタ１２は、次
のテストを表示するデータに応答して動作する構成要素
に、こうしたデータを伝送することも可能である。該構
成要素には、別のコンピュータプログラムを含むことも
でき、あるいは例えば自動化修復セルのような自動化装
置とすることも可能である。手順２０、２２は、多種多
様な利用し得るコンピュータシステムプラットフォーム
の任意の１つに関するアプリケーションソフトウェアに
よって実施することもでき、あるいは装置テスタ１２の
ために特に設計されたハードウェア計算プラットフォー
ムで実行する診断コードとして実施することも可能であ
る。アプリケーションソフトウェアまたは診断コード、
並びに、予測テーブル３０および経済的コストテーブル
２８の内容は、装置テスタ１２の永続性記憶装置内に組
み込むこともでき、あるいはさまざまな適合する通信機
構を介して装置テスタ１２内のメモリにダウンロードす
ることも可能である。

【００１８】コンポーネント１〜ｎはそれぞれ、個別の
明確に定義された取り替え可能なコンポーネントであ
る。こうした取り替え可能なコンポーネントには、例え
ば集積回路素子、電気的コンポーネント、バッテリシス
テム、機械的コンポーネント、電気バス、配線コンポー
ネント、配線用ハーネスおよびバックプレーンコンポー
ネントが含まれる。こうしたコンポーネントのどれか１
つ以上が故障すると、テストを受ける装置１０の故障を
生じる可能性がある。

【００１９】本明細書に開示においては、コンポーネン
ト１〜ｎはそれぞれ、優良（ＧＯＯＤ）状態と不良（Ｂ
ＡＤ）状態のいずれかであるとする。コンポーネント１
〜ｎは、テストサイクルの進行中に、優良状態および不
良状態間で遷移を生じることがない、すなわち、コンポ
ーネント１〜ｎの間欠的故障は、本明細書の開示によっ
て扱われないものとする。

【００２０】テスト１〜ｍはそれぞれ、コンポーネント
１〜ｎの内の１つ以上からなるサブセットに対して作用
する。特定のテスト１〜ｍが作用または有効範囲とする
コンポーネントのサブセットは、テスト１〜ｍの別のテ
ストが有効範囲とするサブセットと重なり合う可能性が
ある。特定のテスト１〜ｍが不合格になると、その特定
のテストが有効範囲とするコンポーネント１〜ｎの少な
くとも１つが不良であると仮定される。各テスト１〜ｍ
は、テストを受ける装置１０に適用されると、合格また
は不合格となる。テスト１〜ｍの特定のテストによって
有限数のテスト結果が生じると、その特定のテストはそ
れぞれ、可能性のある結果が合格または不合格の２つだ
けしかないいくつかのテストとして扱われる。

【００２１】各テスト結果１〜ｍには、対応するテスト
１〜ｍの合格（ＰＡＳＳ）または不合格（ＦＡＩＬ）の
表示、および対応するテスト１〜ｍが現在のテストサイ
クル中にテストを受ける装置１０に対して適用されたか
否かの表示が含まれる。テストサイクルの特定の時点に
おいて、テストを受ける装置１０に対して適用されたテ
スト１〜ｍのサブセットは、適用されたテストと呼ばれ
る。適用されたテストの結果は、テスト結果テーブル１
６の現在の状態に表示される。

【００２２】予測テーブル３０には、可能性のあるテス
ト結果および可能性のある不良コンポーネントに関する
テスト結果の発生回数がまとめて納められている。実施
形態の１つでは、予測テーブル３０には、統計的シミュ
レータ３２によって発生するシミュレートされた実験デ
ータが納められている。統計的シミュレータ３２は、独
立したコンピュータシステムで実施することもでき、あ
るいは装置テスタ１２内において実施することも可能で
ある。また、予測テーブル３０におけるシミュレートさ
れた実験データを作成する統計的またはモンテカルロア
プローチを利用することによって、実際のテストシステ
ムおよび現実世界の状況からのテスト結果を収集するの
に数年を要するであろう、実際の実験データを作成する
必要がなくなる。

【００２３】代替実施形態の場合、予測テーブル３０に
は、実際の先行テスト結果および履歴レコードからのコ
ンポーネントの故障を反映する実際の実験データが納め
られている。他の実施形態の場合、予測テーブル３０の
データは、分析に影響する故障モードに基づくものとす
ることが可能である。

【００２４】今後、「乱数」という用語は、擬似乱数発
生器の出力、並びに何らかの真に確率的な物理的プロセ
スを通じて選択される数を含むものとする。

【００２５】統計的シュミレータ３２に対する入力は、
コンポーネント１〜ｎの中から不良コンポーネントを突
き止める各テスト１〜ｍの能力に関するモデルである。
統計的シミュレータ３２に入力されるこのモデルは、コ
ンポーネント数１〜ｎ、テスト数１〜ｍおよびコンポー
ネント１〜ｎに対するテスト１〜ｍの共用または共同有
効範囲と、各コンポーネントｉに関する、その統計的故
障確率ｐ（ｉ）とによって与えられる。コンポーネント
ｉに対するテストｊの有効範囲は、ｃｏｖ（ｉ，ｊ）と
して表される。各有効範囲ｃｏｖ（ｉ，ｊ）は、０〜１
の実数であり、テストｊによってチェックされるコンポ
ーネントｉの機能性の一部である。

【００２６】共同有効範囲は、テスト１〜ｍ間における
既知の従属性を特定する。共同有効範囲は、２つ以上の
テスト１〜ｍがコンポーネント１〜ｎの１つを全く同様
にテストする有効範囲を備えている場合に生じる。共同
有効範囲の一例としては、装置テスタ１２によって実施
される２つ以上のテスト１〜ｍが同じパラメータを備え
た同じ測定サブルーチンを利用する場合がある。

【００２７】共同有効範囲ｋは、共同有効範囲ｋを利用
するテスト１〜ｍのリストによって指定され、各コンポ
ーネントｉ毎にｉに関する共同有効範囲ｋの量がある。
ｉに備わった共同有効範囲の量は、ｊｃｖ（ｉ，ｋ）と
して表され、０〜１の値である。

【００２８】予測テーブル３０にはそれぞれ、発生頻度
値に関するフィールド、テスト結果パターンに関するフ
ィールド、およびコンポーネント状態パターンに関する
フィールドが納められている。実施形態の１つでは、各
発生頻度値は、統計的シミュレータ３２によって実施さ
れるシミュレーションの進行中に、コンポーネント状態
およびテスト結果の対応するパターンが生じる回数を表
示する。代替実施形態の場合、各発生頻度値は、同様の
システムによる先行テストの進行中に、コンポーネント
状態およびテスト結果の対応するパターンが実際に生じ
た回数を表示する。予測テーブル３０における各項目
は、テスト結果およびコンポーネント状態に固有のパタ
ーンに対応する。

【００２９】下記の表１は、ｎ＝３、ｍ＝３のときの予
想表３０の例である

【００３０】

【表１】

【００３１】各コンポーネント１〜ｎに関するコンポー
ネント状態ＧＯＯＤまたはＢＡＤは、単一ビット（０ま
たは１）によって表される。テスト結果のパターンは、
テスト１〜ｍのＰＡＳＳＥＤまたはＦＡＩＬＥＤ結果を
表すビットストリングによって表示される。各テスト結
果は、テスト１〜ｍのそれぞれに関する単一ビット（０
または１）によって表される。

【００３２】発生頻度フィールドの値は、統計的シミュ
レータ３２によって実施されるシミュレーションの進行
中に、または実際の先行テストの実行中に、対応する対
をなすコンポーネント状態とテスト結果のパターンが生
じた回数とを表示する。例えば、シミュレーションまた
は先行テスト中に、コンポーネント故障パターン１００
と対をなすテスト結果パターン０００は３１７回発生
し、一方、コンポーネント故障パターン０１０と対をな
すテスト結果パターン０００は３０４回発生した。

【００３３】コンポーネント状態の各パターンおよびテ
スト結果の各パターンは、予測テーブル３０に別個に２
回以上現れる。各対をなすコンポーネント状態およびテ
スト結果が予測テーブル３０に同時に現れるのはせいぜ
い１回である。結果として、テスト結果およびコンポー
ネント故障フィールドは共に、予測テーブル３０の要を
なすことになる。

【００３４】図２には、統計的シミュレータ３２によっ
て実施されるシミュレーションが示されている。該シミ
ュレーションは、所定の多数回（Ｔ）にわたって繰り返
されるステップ５０〜５６として示されている。

【００３５】統計的シミュレータ３２は、テストを受け
る装置１０、コンポーネント１〜ｎおよびテスト１〜ｍ
の所定のモデルに関して１回だけしか実行する必要がな
い。従って、診断作業は、１回だけしか行われない事前
処理部分と、テストを受ける各装置毎に実施される効率
の良い判定手順２０、２２とに分割される。

【００３６】ステップ５０において、コンポーネント状
態の新たなパターンが生成され、各状態は「ＧＯＯＤ」
に初期設定される。また、テスト結果の新たなパターン
が生成され、各結果は「ＰＡＳＳ」に初期設定される。

【００３７】ステップ５０において生成されるコンポー
ネント状態のパターンは、各コンポーネントｉに関する
コンポーネント状態を、確率ｐ（ｉ）の「ＢＡＤ」に設
定することによって修正される。ある実施形態における
事前確率ｐ（ｉ）は、コンポーネントｉの故障確率（th
e probability of failure）の技術推定である。もう１
つの実施形態の場合、確率ｐ（１）〜ｐ（ｎ）によっ
て、コンポーネント１〜ｎ間における故障確率の相対表
示が得られる。

【００３８】少なくとも１つのテストに不合格とならな
い限り、診断は実施されないものと仮定する。また、テ
ストに不合格となるのは、少なくとも１つのコンポーネ
ントが不良の場合に限られるものと仮定する。従って、
そのコンポーネント状態パターンに少なくとも１つの
「ＢＡＤ」が含まれていない限り、予測テーブル３０に
項目を記入する理由はない。

【００３９】従って、コンポーネント状態のランダムパ
ターンは、ステップ５１において、少なくとも１つの
「ＢＡＤ」表示を含むように生成される。実施形態の１
つでは、コンポーネントリストにおける各コンポーネン
トｉの状態は、確率ｐ（ｉ）の「ＢＡＤ」に設定され
る。次に、結果生じるコンポーネント状態パターンをチ
ェックして、少なくとも１つの「ＢＡＤ」が含まれてい
るか否かが確認される。結果生じるコンポーネント状態
パターンに、少なくとも１つの「ＢＡＤ」が含まれてい
ない場合、廃棄されて、別のパターンが生成される。こ
のプロセスは、それぞれ、少なくとも１つの「ＢＡＤ」
を含んでいる、十分な数のコンポーネント状態パターン
が生成されるまで繰り返される。所定のコンポーネント
の状態がＢＡＤになる確率ｐ（ｉ）は、一般に１よりも
はるかに０に近いので、説明したばかりのプロセスによ
って、一般に、少なくとも１つの「ＢＡＤ」を含む各コ
ンポーネント状態パターン毎に、全てＧＯＯＤのコンポ
ーネント状態パターンが多数生成することになる。従っ
て、説明したばかりのプロセスでは、利用可能なコンピ
ュータのパワーまたは時間効率の良い利用は無理であ
る。

【００４０】図３には、少なくとも１つの「ＢＡＤ」を
含むコンポーネント状態パターンを生成するのにコンポ
ーネントリストの単一パスしか必要としない、コンポー
ネント状態パターンの生成プロセスが例示されている。
このプロセスはそれぞれ、ステップ５１ａ−１〜５１ａ
−５および５１ｂ−１〜５１ｂ−６として示された２段
階で実行される。第１の段階では、コンポーネントリス
トを１ステップずつ進み、確率を高めて、各コンポーネ
ントに状態「ＢＡＤ」を割り当てる。高められる確率
は、コンポーネントリストの各パス毎に、少なくとも１
つのＢＡＤコンポーネント状態が生成されることを保証
し、かつコンポーネントｉに状態「ＢＡＤ」を割り当て
る全確率がｐ（ｉ）に留まることを保証するために計算
される。第１の段階は、状態「ＢＡＤ」が１つのコンポ
ーネントに割り当てられると終了し、第２の段階が開始
される。第２の段階では、コンポーネントリストの残り
を１ステップずつ進み、もとの高められていない確率ｐ
（ｉ）の状態「ＢＡＤ」をコンポーネントｉに割り当て
る。

【００４１】ステップ５１ａ−１〜５１ａ−５におい
て、ｋ＝１〜ｎの場合、０〜１の均等に配分された乱数
ｒを生成する。ｒ＜ｐ（ｋ）／（１−（１−ｐ（ｋ））
×（１−ｐ（ｋ＋１））×…×（１−ｐ（ｎ））の場
合、コンポーネント状態ｋを「ＢＡＤ」に設定し、ステ
ップ５１ｂ−１に進む。

【００４２】ステップ５１ｂ−１〜５１ｂ−６におい
て、ｌ＝ｋ＋１〜ｎの場合、０〜１の均等に配分された
乱数ｒを生成する。ｒ＜ｐ（ｌ）の場合、コンポーネン
トｌの状態を「ＢＡＤ」に設定する。

【００４３】可能性のある各ｋ値が１〜ｎの場合の、ｐ
（ｋ）／（１−（１−ｐ（ｋ））×（１−ｐ（ｋ＋
１））×…×（１−ｐ（ｎ））の値は、テストを受ける
特定の装置について１回だけ計算することが可能であ
り、さらに、ステップ５１ａにおいて必要な場合には、
迅速なアクセスに備えて記憶することが可能である。

【００４４】ステップ５２において、テスト有効範囲に
基づいて、テスト結果パターンが生成される。符号のな
い整数の変数には、あるマシン依存（machine-dependen
t）整数Ｎに関する０〜２＾Ｎ−１の値が含まれる可能
性がある。ステップ５２は、各テストｉ毎に、ステップ
５１で状態「ＢＡＤ」が割り当てられた各コンポーネン
トｊについて、下記のステップに従って実施される。 ・２＾Ｎ−１の範囲内において、均等に配分された乱数
ｒを生成する。 ・（ｒ＋ｆｌｏｏｒ（ｃｏｖ（ｉ，ｊ）×（２＾Ｎ−
１）） ｍｏｄ ２＾Ｎ＜ｒ（ここで、ｆｌｏｏｒ
（ｘ）はｘ以下の最大の整数）の場合、テストｉのテス
ト結果をＦＡＩＬに設定する。（値ｆｌｏｏｒ（ｃｏｖ
（ｉ，ｊ）×（２＾Ｎ−１））は、入力の読み取り後
で、ただし、シミュレーションの開始前に、１回計算す
ることが可能であるという点に留意されたい。モジュロ
２＾Ｎの演算は、２進加算におけるオーバフローの通常
の結果であり、従って、計算する必要は全くない。

【００４５】ステップ５３では、テスト１〜ｍの共同有
効範囲に基づくテスト結果パターンが生成される。ステ
ップ５３は、ステップ５１において状態「ＢＡＤ」が割
り当てられた各コンポーネントｊ毎に、各共同有効範囲
ｉに関する下記のステップに従って実施される。 ・０〜２＾Ｎ−１の範囲内において、均等に配分された
符号のない整数の乱数ｒを生成する。 ・（ｒ＋ｆｌｏ
ｏｒ（ｊｃｖ（ｉ，ｊ）×（２＾ｎ−１））ｍｏｄ ２
＾ｎ＜ｒの場合、共同有効範囲ｉを利用する各テストｋ
毎に、テストｋのテスト結果をＦＡＩＬに設定する。

【００４６】ステップ５４では、ステップ５０〜５３に
おいて生成されたテスト結果パターンおよびコンポーネ
ント状態パターンに関する予測テーブル３０におけるあ
る項目の有無が判定される。

【００４７】こうした項目が存在する場合、ステップ５
５において、予測テーブル３０における該項目に関する
発生頻度フィールドが１だけインクリメントされる。こ
うした項目が存在しなければ、ステップ５６において、
その項目が生成され、発生頻度を１に初期設定して、予
測テーブル３０に追加される。

【００４８】図４には、テストを受ける装置１０に次に
施される１つ以上の最良のテストを選択する手順２２が
例示されている。最良の次のテストは、手順２０におい
て、コンポーネント１〜ｎの内どれが最も不良の可能性
が高いかについて信頼できる応答が生じる前に、実施さ
れるテスト回数が最も少ない、テスト１〜ｍの内のテス
トである。手順２２では、予測テーブル３０と、テスト
結果テーブル１６において表示される現在のテスト結果
とを入力とする。

【００４９】手順２２では、テストを受ける装置１０に
対してまだ実施されていないテスト１〜ｍの各テスト毎
に１つの行を含む、次のテストテーブル２６が生成され
る。次のテストテーブル２６には、２つの列が含まれて
いる。第１の列には、まだ実施されていないテストのテ
スト番号のような識別子が含まれている。第２の列に
は、第１の列のテストが次に実施され、テストを受ける
装置１０に関する全ての先行テスト結果と共に、手順２
０によって処理を受けた結果生じるであろう正しい診断
の予測割合が含まれている。

【００５０】表２には、熟練した技術者に対して、いく
つかの次のテスト、すなわちいくつかの他の優良な次の
テストと共に最良の次のテストを提示することが可能
な、次のテストテーブル２６の一例が示されている。

【００５１】

【表２】

【００５２】表２の「スコア：」の下に位置する、次の
テストテーブル２６の第２列の値は、後述するように計
算される値Ｌである。Ｌ値は分類され、実施形態の１つ
では、その値が関連テストの識別名のそばに降順に表示
される。

【００５３】次のテストテーブル２６の第２列における
各値は、次のテストの「優良性」の測度である。従っ
て、最良のテストは、その実施によって正しい診断の確
率が最も高くなる、すなわち、第２列における最高値が
得られるテストとして選択することが可能である。第２
列の値は、経済的コストテーブル２８に含まれるテスト
１〜ｍの実施に関連した経済的コストの対応する表示と
組み合わせることが可能である。特定のテストの経済的
コストは、例えば特定のテストの適用時におけるテスト
を受ける装置１０または他の関連装置のダウンタイムの
経済的コストを反映することが可能である。手順２２に
よって、経済的コストテーブル２８の内容で表示される
より低い経済的コストがどのテストであるかに基づい
て、次のテストテーブル２６の第２列に等しいか、また
はほぼ等しい値を備えるテスト１〜ｍを選択することが
可能である。

【００５４】実施形態によっては、数字の代わりに、グ
ラフィック記号、カラーコード等を用いて、診断の相対
的尤度および次のテストの相対的優良性を表すことも可
能である。

【００５５】次のテストテーブル２６は、いずれか任意
の列によって分類することが可能である。実施形態の１
つでは、次のテストテーブル２６は第２列によって分類
されるので、最良のテストは第１列に示される。最良の
次のテストは、そのテストを選択することによって診断
の成功率の向上が最大になるので、第２列において最高
値のテストである。

【００５６】最初に、空白の次のテストテーブル２６が
生成される。次に、テスト結果テーブル１６に納められ
た現在のテスト結果によって表示される、まだ実施され
ていない各テストｊについて、ステップ７２〜７６が実
施される。

【００５７】ステップ７２では、現在のテスト結果が与
えられると、テストｊが不合格になる確率であるＰ（Ｔ
ｊ＝ＦＡＩＬ）が求める。Ｐ（Ｔｊ＝ＦＡＩＬ）は、下
記のステップに従って求められる。 ・テスト結果テー
ブル１６に表示される現在のテスト結果に一致するテス
ト結果を示す、予測テーブル３０の全項目の発生頻度フ
ィールドの和であるｕを生成する。 ・現在のテスト結果に一致し、テストｊがＦＡＩＬを表
示するテスト結果を示す、予測テーブル３０の全項目の
発生頻度フィールドの和であるｗを生成する。 ・Ｐ（Ｔｊ＝ＦＡＩＬ）＝ｗ／ｕを生成する。

【００５８】ステップ７３では、先行テスト結果の入力
が与えられると、テストｊが合格する確率であるＰ（Ｔ
ｊ＝ＰＡＳＳ）が求める。Ｐ（Ｔｊ＝ＰＡＳＳ）は、下
記の式によって得られる。 Ｐ（Ｔｊ＝ＰＡＳＳ）＝１−Ｐ（Ｔｊ＝ＦＡＩＬ）

【００５９】ステップ７４では、次に、テストを受ける
装置１０に対してテストｊが適用され、不合格となる場
合に、正しいであろう診断の割合であるＬ＿ＦＡＩＬが
求められる。ステップ７４は、下記のステップに従って
実施される。 ・Ｌ＿ＦＡＩＬを０に設定する。 ・テストｊが完了し、不合格になったことを表示するよ
うに、テスト結果テーブル１６を設定する。 ・各コンポーネントｉ毎に、Ｐｉ＝ν（△＿ｉ）／ν
（△）を生成し、ｍａｘ（Ｐｉ，１−Ｐｉ）をＬ＿ＦＡ
ＬＬに加算する。ここで、ν（△）は、テスト結果テー
ブル１６にリストアップされた合格および不合格テスト
のパターンに一致する、予測テーブル３０における全項
目の発生頻度フィールドの和である。ν（△＿ｉ）は、
テスト結果テーブル１６にリストアップされた合格およ
び不合格テストのパターンに一致し、コンポーネントｉ
がＢＡＤであることを表示する、予測テーブル３０にお
ける項目の発生頻度フィールドの和である。 ・Ｌ＿ＦＡＩＬ＝Ｌ＿ＦＡＩＬ／ｎを生成する。ここ
で、ｎはコンポーネント１−ｎの数である。 ・テスト結果テーブル１６における完了テストリストか
らテストｊを除去する。

【００６０】ステップ７５では、次に、テストを受ける
装置１０に対してテストｊが実行され、合格となる場合
に、正しいであろう診断の割合であるＬ＿ＰＡＳＳが求
められる。ステップ７５は、下記のステップに従って実
施される。 ・Ｌ＿ＰＡＳＳを０に設定する。 ・完了し、合格したことを表示するように、テスト結果
テーブル１６におけるテストｊを設定する。 ・各コンポーネントｉ毎に、Ｐｉ＝ν（△＿ｉ）／ν
（△）を生成し、ｍａｘ（Ｐｉ，１−Ｐｉ）をＬ＿ＰＡ
ＳＳに加算する。ここで、ν（△）は、テスト結果テー
ブル１６に納められたテスト結果のパターンを備える、
予測テーブル３０における全項目の発生頻度フィールド
の和である。ν（△＿ｉ）は、テスト結果テーブル１６
におけるパターンに一致し、コンポーネントｉがＢＡＤ
であることを表示する、予測テーブル３０の項目の発生
頻度フィールドの和である。 ・Ｌ＿ＰＡＳＳ＝Ｌ＿ＰＡＳＳ／ｎを生成する。ここ
で、ｎはコンポーネント１−ｎの数である。 ・テスト結果テーブル１６における完了テストリストか
らテストｊを除去する。

【００６１】ステップ７６では、次に、テストを受ける
装置１０に対してテストｊが実行された場合、正しい診
断の予測される割合Ｌｊが、下記の式に従って求められ
る。Ｌｊ＝Ｐ（Ｔｊ＝ＦＡＩＬ）×Ｌ＿ＦＡＩＬ＋Ｐ
（Ｔｊ＝ＰＡＳＳ）×Ｌ＿ＰＡＳＳ

【００６２】その後、ｊおよびＬｊが、次のテストテー
ブル２６における次の利用可能な行の、それぞれ第１列
と第２列に対する項目として、次のテストテーブル２６
に書き込まれる。

【００６３】最後に、次のテストテーブル２６をいずれ
か任意の出力列によって分類すべき場合には、分類ステ
ップが実施される。次のテストテーブル２６にリストア
ップされる正しい診断の予測割合が最高のものは、最良
の次のテストとして選択することができ、あるいは次の
テストテーブル２６にリストアップされる予測割合は、
テストの実施に関連した経済的コストによって重み付け
を施すことが可能である。

【００６４】図５には、ユーザがテストを受ける装置の
最も可能性の高い不良コンポーネントを判定できるよう
にする手順２０の実施形態の１つが例示されている。手
順２０では、コンポーネント１〜ｎの中から１つ以上の
最も可能性の高い不良コンポーネントのリスト２４が生
成される。手順２０では、予測テーブル３０、およびテ
スト１〜ｍの内テストを受ける装置１０に適用されたテ
ストと適用されたテストの合否とを表示するテスト結果
テーブル１６の現在の状態を入力とする。手順２０で
は、テストを受ける多数の装置について間違った診断が
下されるコンポーネントの平均数を最小限に抑えるた
め、不良コンポーネントのリスト２４が生成される。

【００６５】ステップ６０では、テスト結果テーブル１
６の現在のテスト状態（現在のテスト結果）によって合
格および不合格テストのパターンが示される、予測テー
ブル３０における全項目の発生頻度フィールドの和であ
る、ν（△）が生成される。

【００６６】各コンポーネント毎に、ステップ６２〜６
８が実施される。ここでｉは、１〜ｎの範囲にわたる、
テストを受ける装置１０のコンポーネント数である。

【００６７】ステップ６２では、現在のテスト結果に一
致し、コンポーネントｉがＢＡＤであることを表示す
る、予測テーブル３０における項目の発生頻度フィール
ドの和である、ν（△＿ｉ）が生成される。

【００６８】ステップ６４において、２×ν（△＿ｉ）
＞ν（△）の場合、ステップ６６において、リスト２４
に、コンポーネントｉがＧＯＯＤであることを表示する
書き込みが行われる。別様であれば、ステップ６８にお
いて、リスト２４に、コンポーネントｉがＢＡＤである
ことを表示する書き込みが行われる。

【００６９】手順２０が終了すると、リスト２４には、
コンポーネント１〜ｎのそれぞれについてＧＯＯＤまた
はＢＡＤの表示が含まれることになるが、この場合、各
ＢＡＤ表示によって、対応するコンポーネントが可能性
のある不良コンポーネントとして識別される。リスト２
４における可能性のある不良コンポーネントの表示と、
経済的コストテーブル２８における可能性のある不良コ
ンポーネントの取り替えに関連した経済的コストとを組
み合わせることによって、可能性のある不良コンポーネ
ントのどれを取り替えるべきかについて選択を可能にす
る情報が得られる。例えば、リスト２４に２つ以上の可
能性のある不良コンポーネントが含まれている場合、ユ
ーザまたは手順２０が、リスト２８に表示された最低の
取り替えに関する経済的コストがかかるリスト２４にお
ける可能性のある不良コンポーネントを選択する。

【００７０】モデルベース診断システムの実施形態によ
っては、熟練した技術者にいくつかの最も可能性の高い
不良コンポーネントからなるリストを提示することが望
ましい場合もある。表３には、いくつかの最も可能性の
高い不良コンポーネントのこうした提示が引例されてい
る。

【００７１】

【表３】

【００７２】表３は、「Ｕ１だけが不良の確率が０．５
で、Ｕ２とＵ７の"両方とも"不良の確率が０．４で、Ｕ
３だけが不良の確率が０．１である」と解釈することが
可能である。

【００７３】図６には、表３に示すフォーマットでリス
ト２４に提示されるコンポーネントセットの故障の確率
を求める手順２０の代替実施形態が示されている。ステ
ップ１００において、そのテスト結果のパターンがテス
ト結果テーブル１６における現在のテスト結果に一致す
る、予測テーブル３０の行が抽出され、抽出される行の
発生頻度フィールドの和Ｎが生成される。

【００７４】最初に、最も可能性の高い不良コンポーネ
ントのリスト２４の空白リストが生成される。リスト２
４の要素には、１対のフィールドが含まれている。第１
のフィールドは、ＢＡＤコンポーネントのパターンであ
る。第２のフィールドは、対応するパターンがステップ
１００において抽出された行に発生する回数である。

【００７５】ステップ１１０、１２０は、テスト結果テ
ーブル１６における現在のテスト結果に一致する、ステ
ップ１００において抽出された予測テーブル３０の特定
の各行毎に実施される。

【００７６】ステップ１１０では、抽出された特定の行
に関するＢＡＤコンポーネントのパターンがリスト２４
に現れると、抽出された特定の行の発生頻度フィールド
が、リスト２４におけるそのパターンの回数に加えられ
る。

【００７７】ステップ１２０では、抽出された特定の行
に関するＢＡＤコンポーネントのパターンがリスト２４
に現れない場合、リスト２４に新たな要素が加えられ
る。リスト２４における新たな要素のＢＡＤコンポーネ
ントフィールドのパターンが、予測テーブル３０の抽出
された特定の行のパターンに設定される。さらに、リス
ト２４における新たな要素の回数フィールドが、予測テ
ーブル３０の抽出された特定の行の発生頻度フィールド
に設定される。

【００７８】リスト２４は、回数フィールドによって分
類される。ステップ１３０は、リスト２４における各特
定の行毎に実施される。ステップ１３０では、特定の行
に関する回数が、回数をＮで割った値に置換される。

【００７９】ステップ１３０の後、テスト結果が与えら
れると、リスト２４にはＢＡＤコンポーネントのパター
ンに加えてその確率が納められる。数の代わりに、グラ
フィック記号、カラーコード等を用いて、不良コンポー
ネントの相対的確率を表すことも可能である。

【００８０】本明細書に解説の診断方法は、既知の目的
関数、すなわち多数のテストを受ける装置に対する良好
な診断割合を最大にするように処理される。従って、診
断結果は、発見的学習ベースの（heuristics-based）診
断よりも解釈および実験による検証が容易である。この
ため、統計的シミュレータ３２に対して入力されるコン
ポーネント／テストモデルのデバッグがさらに容易にな
る。

【００８１】手順２２では、予測される診断の成功率の
改善を最大にするため、１つ以上の最良の次のテストが
選択される。このメトリックスは、やはり解釈および検
証が容易である。

【００８２】テストのコストおよび間違った診断のコス
トに関する情報が入手可能であれば、手順２０、２２に
迅速な修正を施して、予測されるテストおよび間違った
診断のコストを最小限に抑えるため、最も確率の高い不
良診断および最良の次のテスト選択が選択されるように
する。

【００８３】手順２０、２２は、装置テスタ１２または
装置テスタ１２にダウンロード可能なアプリケーション
に組み込むのに好適である。手順２０、２２はコンパク
トであり、従来の人工知能技法によって必要とされる徹
底した探索も、従来の統計的技法によって必要とされる
大量の浮動小数点計算も実施しない。

【００８４】予測テーブル３０は、表１に示すように厳
密に記憶する必要はない。予測テーブル３０の記憶に必
要とされるメモリ量の減少および／または予測テーブル
３０に記憶されている値に対するアクセスの高速化を可
能にする、さまざまな木構造記憶、索引付け、ハッシン
グおよびデータ圧縮方法が存在する。これらの方法およ
び特定の状況における相対的利点に基づいてそれらの中
から選択を行う判定基準は、コンピュータアルゴリズ
ム、データ構造およびプログラムの設計の技術者には周
知のところである。

【００８５】本発明に関する以上の詳細な説明は、本発
明を余すところなく述べようとしたものでもなく、ある
いは、本発明を開示の実施形態にそのまま制限しようと
するものでもない。従って、本発明の範囲は付属の請求
項によって規定される。

【００８６】以下に本発明の実施の形態を要約する。 １． テストを受ける装置に適用されたサブセットをな
す診断テストそれぞれに関するテスト結果に応答し、前
記テストを受ける装置にまだ適用されていない前記診断
テストのセットの中から少なくとも１つの次のテストを
選択可能にする診断システムであって、前記診断テスト
それぞれが、少なくとも１つのコンポーネントの一部を
カバーし、テスト結果および前記コンポーネントの優良
／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパターンセット、お
よび各パターンの発生表示頻度に応答する診断システ
ム。

【００８７】２． 前記次のテストが前記次のテストそ
れぞれの識別子と、前記次のテストそれぞれに関する優
良度表示とを含むテーブルとしてユーザに提示される上
記１に記載の診断システム。

【００８８】３． 前記テーブルが前記優良度表示に応
答して分類される上記２に記載の診断システム。

【００８９】４． 前記優良度表示が前記次のテスト間
における相対的優良度を表示する数値である上記２に記
載の診断システム。

【００９０】５． 前記優良度表示が前記次のテスト間
における相対的優良度を表示するグラフ表示要素である
上記２に記載の診断システム。

【００９１】６． 前記優良度表示それぞれに、対応す
る次のテストの実施に関連した経済的コストが含まれる
上記２に記載の診断システム。

【００９２】７． 前記次のテストを表示するデータが
それに応答して動作する要素に送られ、該データに各前
記次のテストそれぞれの識別子と前記次のテストそれぞ
れの良好度表示とが含まれる上記１に記載の診断システ
ム。

【００９３】８． 前記まだ適用されていない診断テス
トそれぞれに関する、前記次のテストの選択に、前記テ
スト結果が与えられると、前記まだ適用されていない診
断テストに不合格となる第１の確率を求めるステップ
と、前記テスト結果が与えられると、前記まだ適用され
ていない診断テストに合格する第２の確率を求めるステ
ップと、前記まだ適用されていない診断テストが次に適
用されて不合格となる場合、正しい診断の第１の割合を
求めるステップと、前記まだ適用されていない診断テス
トが次に適用されて合格する場合、正しい診断の第２の
割合を求めるステップと、前記第１および第２の確率と
前記第１および第２の割合とが与えられると、前記まだ
適用されていない診断テストが次に適用される場合の、
正しい診断の予測割合を求めるステップと、が含まれ
る、上記１に記載の診断システム。

【００９４】９． 前記次のテストの選択には、さら
に、前記テストを受ける装置に対する前記まだ適用され
ていない診断テストの適用に関連した前記予測割合およ
びコストセットが与えられると、前記テストを受ける装
置に対して前記まだ適用されていない診断テストの間か
ら前記次のテストを選択するステップが含まれる上記８
に記載の診断システム。

【００９５】１０． 前記テスト結果および前記コンポ
ーネントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパタ
ーンおよび前記パターンそれぞれの発生表示頻度が、前
記コンポーネントそれぞれの故障の確率および前記診断
テストに関するテスト有効範囲の情報セットに応答し
て、前記テスト結果および優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡ
Ｄ）状態の統計的シミュレーションによって生成される
上記１に記載の診断システム。

【００９６】１１． 前記コンポーネントそれぞれの故
障の確率が、事前の技術推定に基づくものである上記１
０に記載の診断システム。

【００９７】１２． 前記テスト有効範囲の情報には前
記診断テストのそれぞれに関するテスト有効範囲表示が
含まれており、各テスト有効範囲表示毎に対応する診断
テストによってテストされるコンポーネントの部分が特
定されるようになっている上記１０に記載の診断システ
ム。

【００９８】１３． 前記テスト有効範囲情報に、それ
ぞれ前記診断テスト間における既知の従属性を特定する
共同有効範囲表示セットが含まれており、前記既知の従
属性それぞれが、少なくとも２つの前記診断テストが同
様に少なくとも１つの前記コンポーネントの一部を有効
範囲とする場合に生じる上記１０に記載の診断システ
ム。

【００９９】１４． 前記テスト結果および前記コンポ
ーネントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパタ
ーン、および前記パターンそれぞれの前記発生表示頻度
が、実際のテスト結果および履歴データから得られた優
良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態を表している上記１
に記載の診断システム。

【０１００】１５． テストを受ける装置に適用された
診断テストのセットの各テストに関するテスト結果に応
答し、前記テストを受ける装置におけるコンポーネント
のセットの中から１つ以上の最も可能性の高い不良コン
ポーネントを判定できるようにする診断システムであっ
て、前記診断テストそれぞれが少なくとも１つの前記コ
ンポーネントの一部を有効範囲とし、テスト結果および
前記コンポーネントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）
状態のパターンのセットおよび前記パターンそれぞれの
発生表示頻度に応答し、前記コンポーネントそれぞれの
取り替えに関連した経済的コストの表示に応答する診断
システム。

【０１０１】１６． 少なくとも１つの最も可能性の高
い不良コンポーネントの判定に、前記テスト結果に対応
する前記発生表示頻度の第１の和を生成するステップ
と、各コンポーネント毎に、前記テスト結果に対応し該
コンポーネントが不良（ＢＡＤ）であることを示す前記
発生表示頻度の第２の和を生成し、前記第２の和が前記
第１の和を超えると、最も可能性の高い不良コンポーネ
ントのリストを作成して該コンポーネントが優良（ＧＯ
ＯＤ）であることを表示し、別様であれば、最も可能性
の高い不良コンポーネントの前記リストを作成して該コ
ンポーネントが不良（ＢＡＤ）であることを表示するス
テップと、が含まれる上記１５に記載の診断システム。

【０１０２】１７． 前記少なくとも１つの最も可能性
の高い不良コンポーネントの判定に、さらに、各コンポ
ーネントの取り替えに関連した経済的コストの表示に応
答し、最も可能性の高い不良コンポーネントの前記リス
トに不良（ＢＡＤ）として表示された前記コンポーネン
トの中から取り替えるコンポーネントを選択するステッ
プが含まれる上記１６に記載の診断システム。

【０１０３】１８． ユーザが、各コンポーネントの取
り替えに関連した経済的コストの前記表示に応答し、最
も可能性の高い不良コンポーネントの前記リストに不良
（ＢＡＤ）として表示された前記コンポーネントの中か
ら取り替えるコンポーネントの選択を実施する上記１７
に記載の診断システム。

【０１０４】１９． テスト結果および前記コンポーネ
ントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパターン
および前記パターンそれぞれの前記発生表示頻度が、前
記コンポーネントそれぞれの故障の確率および前記診断
テストの有効範囲情報セットに応答して、前記テスト結
果および可能性のある優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）
状態の統計的シミュレーションによって生成される上記
１５に記載の診断システム。

【０１０５】２０． 前記コンポーネントそれぞれの故
障の確率が、事前の技術推定に基づくものである上記１
９に記載の診断システム。

【０１０６】２１． 前記テスト有効範囲情報に前記診
断テストのそれぞれに関するテスト有効範囲表示が含ま
れており、各テスト有効範囲表示毎に対応する診断テス
トによってテストされる前記コンポーネントの部分が指
定されるようになっている上記１９に記載の診断システ
ム。

【０１０７】２２． 前記テスト有効範囲情報に、それ
ぞれ前記診断テスト間における既知の従属性を指定する
共同有効範囲表示セットが含まれており、前記既知の従
属性各々が少なくとも２つの前記診断テストが同様に少
なくとも１つの前記コンポーネントの一部を有効範囲と
する場合に生じる上記１９に記載の診断システム。

【０１０８】２３． テスト結果および前記コンポーネ
ントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパター
ン、および前記パターンそれぞれの前記発生表示頻度
が、実際のテスト結果および履歴データから得られた優
良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態を表している上記１
５に記載の診断システム。

【０１０９】２４． 少なくとも１つの最も可能性の高
い不良コンポーネントの前記判定に、前記テスト結果に
一致する前記パターンの前記生表示頻度の和Ｎを生成す
るステップと、前記テスト結果に一致する各パターン毎
に、該パターンが最も可能性の高い不良コンポーネント
のリストに存在する場合、最も可能性の高い不良コンポ
ーネントの前記リストにおける該パターンの表示回数に
該パターンの前記発生表示頻度を加え、別様であれば、
最も可能性の高い不良コンポーネントの前記リストに該
パターンを加え、最も可能性の高い不良コンポーネント
の前記リストにおける該パターンの表示回数に該パター
ンの前記発生表示頻度を書き込むステップと、最も可能
性の高い不良コンポーネントの前記リストにおける各パ
ターン毎に、表示回数を、前記表示回数をＮで割った値
に置換するステップと、が含まれる、上記１５に記載の
診断システム。

【０１１０】２５． さらに、最も可能性の高い不良コ
ンポーネントの前記リストを表示回数によって分類する
ことが含まれる上記２４に記載の診断システム。

【０１１１】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、時間お
よび／またはコストの制約を受けない診断システムを提
供することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】扱いやすいモデルベース診断を利用して、自動
化された最良の次のテストの選択を可能にする装置テス
タに結合されたテストを受ける装置を示すブロック図で
ある。

【図２】予測テーブルに関する統計的シュミレーション
データセットを生成するための手順を示すフローチャー
トである。

【図３】少なくとも１つの「ＢＡＤ」を含むコンポーネ
ント状態のパターンを生成するのにコンポーネントリス
トの単一パスだけしか必要としない、コンポーネント状
態のパターンを生成するためのプロセスを示すフローチ
ャートである。

【図４】テストを受ける装置に適用すべき最良の次のテ
ストを選択するための手順を示すフローチャートであ
る。

【図５】テストを受ける装置の最も可能性の高い不良コ
ンポーネントを判定するための手順を示すフローチャー
トである。

【図６】コンポーネントセットの故障確率を求める、テ
ストを受ける装置の最も可能性の高い不良コンポーネン
トを判定するための手順の代替実施形態を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１０ テストを受ける装置 １２ 装置テスタ １４ 診断テストセット １６ テスト結果テーブル ２４ 最も可能性の高い不良コンポーネントのリスト ２６ 次のテストテーブル ２８ 経済的コストテーブル ３０ 予測テーブル ３２ 統計的シュミレータ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 テストを受ける装置に適用されたサブセ
   ットをなす診断テストそれぞれに関するテスト結果に応
   答し、前記テストを受ける装置にまだ適用されていない
   前記診断テストのセットの中から少なくとも１つの次の
   テストを選択可能にする診断システムであって、 前記診断テストそれぞれが、少なくとも１つのコンポー
   ネントの一部をカバーし、テスト結果および前記コンポ
   ーネントの優良／不良（ＧＯＯＤ／ＢＡＤ）状態のパタ
   ーンのセット、および各パターンの発生表示頻度に応答
   することを特徴とする診断システム。