JPH1190793A - 故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体 - Google Patents
故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体Info
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- JPH1190793A JPH1190793A JP25240597A JP25240597A JPH1190793A JP H1190793 A JPH1190793 A JP H1190793A JP 25240597 A JP25240597 A JP 25240597A JP 25240597 A JP25240597 A JP 25240597A JP H1190793 A JPH1190793 A JP H1190793A
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
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Landscapes
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- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 生産設備に発生する故障を定量的に把握し、
その故障の発生原因の解析を支援する故障解析支援装置
及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記
憶媒体の提供。 【解決手段】 予め格納したデータベースから故障要因
となり得るパラメータを読み込む(S1)。オペレータは、
当該装置によって１回目の解析演算を行い(S2)、その演
算結果に基づいて故障原因と予想される箇所の情報を絞
り込み、必要な実績データに基づいて、当該装置によっ
て２回目の解析演算を行う(S3,S4)。そして、オペレー
タは演算結果に基づいて具体的な改善案を立案する。
その故障の発生原因の解析を支援する故障解析支援装置
及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記
憶媒体の提供。 【解決手段】 予め格納したデータベースから故障要因
となり得るパラメータを読み込む(S1)。オペレータは、
当該装置によって１回目の解析演算を行い(S2)、その演
算結果に基づいて故障原因と予想される箇所の情報を絞
り込み、必要な実績データに基づいて、当該装置によっ
て２回目の解析演算を行う(S3,S4)。そして、オペレー
タは演算結果に基づいて具体的な改善案を立案する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、生産設備
等で発生した故障を解析する故障解析支援装置及び故障
解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体に
関する。
等で発生した故障を解析する故障解析支援装置及び故障
解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体に
関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、自動車等の生産ラインにおいて
生産設備に発生した故障は、生産効率の低下に直結す
る。このため、従来より生産現場では、発生した故障に
対して迅速に対応するための活動、或は、故障の発生原
因を解析し、故障自体を発生させにくい、所謂メンテナ
ンスプリベンティブ（ＭＰ）な生産設備を設計する活動
が行われている。
生産設備に発生した故障は、生産効率の低下に直結す
る。このため、従来より生産現場では、発生した故障に
対して迅速に対応するための活動、或は、故障の発生原
因を解析し、故障自体を発生させにくい、所謂メンテナ
ンスプリベンティブ（ＭＰ）な生産設備を設計する活動
が行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、生産設
備に発生する様々な故障には、原因不明の故障、不定期
に発生する故障、装置が瞬間的に停止する不具合等、現
象を客観的に捉えることが困難な場合も多く、直接的な
原因となっている部品等を発見できない場合も有る。そ
のような場合、不具合が起きている装置に再度現象が発
生するまで技術者を立ち会わせるのは非現実的である。
備に発生する様々な故障には、原因不明の故障、不定期
に発生する故障、装置が瞬間的に停止する不具合等、現
象を客観的に捉えることが困難な場合も多く、直接的な
原因となっている部品等を発見できない場合も有る。そ
のような場合、不具合が起きている装置に再度現象が発
生するまで技術者を立ち会わせるのは非現実的である。
【０００４】また、特開平６−１６８２２４号では、複
数の生産設備から入手する情報を統計処理を行って効率
良く収集する情報収集装置が提案されているが、故障解
析を目的とするものではない。
数の生産設備から入手する情報を統計処理を行って効率
良く収集する情報収集装置が提案されているが、故障解
析を目的とするものではない。
【０００５】そこで本発明は、生産設備に発生する故障
を定量的に把握し、その故障の発生原因の解析を支援す
る故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ
読み取りが可能な記憶媒体の提供を目的とする。
を定量的に把握し、その故障の発生原因の解析を支援す
る故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ
読み取りが可能な記憶媒体の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明の故障解析支援装置は以下の構成を特徴とす
る。
め、本発明の故障解析支援装置は以下の構成を特徴とす
る。
【０００７】即ち、生産設備で発生した故障について、
その故障が発生した生産設備の部位に使用されている部
品の種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータと
し、該第１のパラメータと故障との相関を算出する第１
の演算手段と、その第１の演算手段において故障との相
関が高かったパラメータに関して選択された部品の使用
方法を表わす第２のパラメータと、故障との相関を算出
する第２の演算手段と、を備えることを特徴とする。こ
れにより、生産設備に発生する故障を、少ない演算回数
で短時間で定量的に把握できるようにオペレータを支援
する。
その故障が発生した生産設備の部位に使用されている部
品の種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータと
し、該第１のパラメータと故障との相関を算出する第１
の演算手段と、その第１の演算手段において故障との相
関が高かったパラメータに関して選択された部品の使用
方法を表わす第２のパラメータと、故障との相関を算出
する第２の演算手段と、を備えることを特徴とする。こ
れにより、生産設備に発生する故障を、少ない演算回数
で短時間で定量的に把握できるようにオペレータを支援
する。
【０００８】例えば、前記第１及び第２の演算手段で
は、前記第１及び第２のパラメータをそれぞれ説明変数
として重回帰式による多変量解析を行うとよい。
は、前記第１及び第２のパラメータをそれぞれ説明変数
として重回帰式による多変量解析を行うとよい。
【０００９】更に、好ましくは、前記第１及び／または
第２の演算手段で算出された重回帰式と、前記第１及び
／または第２のパラメータとして新規設備の設計情報か
ら入手した情報とに基づいて、該新規設備の故障発生率
を予測する予測手段を備えるとよい。
第２の演算手段で算出された重回帰式と、前記第１及び
／または第２のパラメータとして新規設備の設計情報か
ら入手した情報とに基づいて、該新規設備の故障発生率
を予測する予測手段を備えるとよい。
【００１０】更に、上述した故障解析支援装置としてコ
ンピュータを動作させるコンピュータ読み取りが可能な
記録媒体を特徴とする。
ンピュータを動作させるコンピュータ読み取りが可能な
記録媒体を特徴とする。
【００１１】または、上記の目的を達成するため、本発
明の故障解析方法は以下の構成を特徴とする。
明の故障解析方法は以下の構成を特徴とする。
【００１２】即ち、生産設備で発生した故障について、
その故障が発生した生産設備の部位に使用されている部
品の種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータと
して設定し、該第１のパラメータと故障との相関を算出
する第１の演算工程と、その第１の演算工程において故
障との相関が高かったパラメータに関する部品の使用方
法を表わす第２のパラメータを設定し、該第２のパラメ
ータと故障との相関を算出する第２の演算工程とを有
し、その第２の演算工程において故障との相関が高かっ
たパラメータを、前記生産設備で発生した故障の原因を
予想することを特徴とする。これにより、第１の演算工
程において大まかな故障の原因を把握し、その把握に従
って更に詳細な第２の演算工程を行い、オペレータの故
障原因の予測を容易にする。
その故障が発生した生産設備の部位に使用されている部
品の種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータと
して設定し、該第１のパラメータと故障との相関を算出
する第１の演算工程と、その第１の演算工程において故
障との相関が高かったパラメータに関する部品の使用方
法を表わす第２のパラメータを設定し、該第２のパラメ
ータと故障との相関を算出する第２の演算工程とを有
し、その第２の演算工程において故障との相関が高かっ
たパラメータを、前記生産設備で発生した故障の原因を
予想することを特徴とする。これにより、第１の演算工
程において大まかな故障の原因を把握し、その把握に従
って更に詳細な第２の演算工程を行い、オペレータの故
障原因の予測を容易にする。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
を参照して説明する。はじめに、本発明を適用した故障
解析支援装置としてのエンジニアリングワークステーシ
ョン（ＥＷＳ）の構成を図１を参照して説明する。
を参照して説明する。はじめに、本発明を適用した故障
解析支援装置としてのエンジニアリングワークステーシ
ョン（ＥＷＳ）の構成を図１を参照して説明する。
【００１４】図１は、本発明の一実施形態としての故障
解析支援装置のブロック構成図である。
解析支援装置のブロック構成図である。
【００１５】図中、２２はＣＲＴ等のディスプレイ、２
３は入力手段であるキーボード、２４はブートプログラ
ム等を記憶しているＲＯＭ、２５は各種処理結果を一時
記憶するＲＡＭ、２６は後述する故障実績のデータや故
障解析支援処理を行なうプログラム等を記憶するハード
ディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置、２７は外部
の装置と通信回線３０を介して通信するための通信イン
タフェース、そして２８は処理結果等を印刷するプリン
タである。これらの各構成は、内部バス２９を介して接
続されており、ＣＰＵ２１は記憶装置２６に記憶したプ
ログラムに従って故障解析支援装置の全体を制御する。
３は入力手段であるキーボード、２４はブートプログラ
ム等を記憶しているＲＯＭ、２５は各種処理結果を一時
記憶するＲＡＭ、２６は後述する故障実績のデータや故
障解析支援処理を行なうプログラム等を記憶するハード
ディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置、２７は外部
の装置と通信回線３０を介して通信するための通信イン
タフェース、そして２８は処理結果等を印刷するプリン
タである。これらの各構成は、内部バス２９を介して接
続されており、ＣＰＵ２１は記憶装置２６に記憶したプ
ログラムに従って故障解析支援装置の全体を制御する。
【００１６】次に、本実施形態に係る故障解析支援処理
を開始する前に準備しなければならないデータベースに
ついて説明する。
を開始する前に準備しなければならないデータベースに
ついて説明する。
【００１７】図２は、本発明の一実施形態としての生産
設備における故障実績と、その生産設備の構成部品に関
するデータベースを示す図であり、記録装置２６に予め
格納される。同図に示すデータベースにおいて、生産設
備情報の欄には、左端の項目から、生産設備の識別番
号、生産工程番号、生産ラインにおける作業ステーショ
ン番号、当該ステーションの名称、当該ステーションに
おける部位、瞬停の内容、当該瞬停の件数、１０００回
の動作に対する故障回数を表わす故障発生率（Ｒ／１０
００）、故障要因の分類コードが登録されている。故障
要因の分類コードとしては、例えば、冷却異常、起動ロ
ス、操作ミス、設置不良、電気系統異常、そして原因不
良等が有る。
設備における故障実績と、その生産設備の構成部品に関
するデータベースを示す図であり、記録装置２６に予め
格納される。同図に示すデータベースにおいて、生産設
備情報の欄には、左端の項目から、生産設備の識別番
号、生産工程番号、生産ラインにおける作業ステーショ
ン番号、当該ステーションの名称、当該ステーションに
おける部位、瞬停の内容、当該瞬停の件数、１０００回
の動作に対する故障回数を表わす故障発生率（Ｒ／１０
００）、故障要因の分類コードが登録されている。故障
要因の分類コードとしては、例えば、冷却異常、起動ロ
ス、操作ミス、設置不良、電気系統異常、そして原因不
良等が有る。
【００１８】また、故障要因パラメータの欄には、当該
生産設備に設けられているリミットスイッチ（ＬＳ）、
シリンダ等の数量や動作回数が登録されている（尚、図
２では、図面の都合上、故障要因パラメータの欄の全項
目の記載は省略している）。このデータベースへのデー
タの登録は、後述する故障解析支援処理とは独立してオ
ペレータの入力作業、または当該生産設備との通信によ
ってなされる。
生産設備に設けられているリミットスイッチ（ＬＳ）、
シリンダ等の数量や動作回数が登録されている（尚、図
２では、図面の都合上、故障要因パラメータの欄の全項
目の記載は省略している）。このデータベースへのデー
タの登録は、後述する故障解析支援処理とは独立してオ
ペレータの入力作業、または当該生産設備との通信によ
ってなされる。
【００１９】オペレータは、図２のデータベースを入手
したら、故障解析支援装置による現状の生産設備におけ
る故障解析を開始する。
したら、故障解析支援装置による現状の生産設備におけ
る故障解析を開始する。
【００２０】図８は、本発明の一実施形態としての故障
解析支援装置による故障解析の流れを示すフローチャー
トである。
解析支援装置による故障解析の流れを示すフローチャー
トである。
【００２１】ステップＳ１：故障解析支援処理が開始さ
れると、故障解析支援装置は、記録装置２６に格納され
ているデータベースから原因不明の分類がなされた生産
設備の部位についての故障要因パラメータをＣＰＵ２１
の主記憶に読み込む。
れると、故障解析支援装置は、記録装置２６に格納され
ているデータベースから原因不明の分類がなされた生産
設備の部位についての故障要因パラメータをＣＰＵ２１
の主記憶に読み込む。
【００２２】図３は、図２のデータベースから原因不明
の故障について故障要因パラメータを部位毎に抜粋した
例を示す図である。同図には、当該部位が属する生産設
備に設けられているリミットスイッチ（ＬＳ）、シリン
ダ、刃具等の数量や動作回数が登録されている。
の故障について故障要因パラメータを部位毎に抜粋した
例を示す図である。同図には、当該部位が属する生産設
備に設けられているリミットスイッチ（ＬＳ）、シリン
ダ、刃具等の数量や動作回数が登録されている。
【００２３】ステップＳ２：故障解析支援装置は、図３
の横方向の欄を説明変数、図３の故障発生率（Ｒ／１０
００）の合計値を目的変数として、一般的な重回帰式に
従って多変量解析を行う。即ち、本実施形態では、
（１）式で表わせる。
の横方向の欄を説明変数、図３の故障発生率（Ｒ／１０
００）の合計値を目的変数として、一般的な重回帰式に
従って多変量解析を行う。即ち、本実施形態では、
（１）式で表わせる。
【００２４】 （故障発生率）＝ａ（クランプ関連のシリンダ動作回数）＋ｂ（付属装置確 認ＬＳ数）＋ｃ（ヘッド割出し関連ＬＳ数）＋定数項 ．．．．．（１）， 図４は、本発明の一実施形態としての重回帰分析の結果
を示す図である。同図に示すように、算出された寄与率
（Ｒ＾２）は０．５６８（約５７％）であり、（１）式
の各項に示した説明変数は多分に故障との相関を有する
ことが判る。
を示す図である。同図に示すように、算出された寄与率
（Ｒ＾２）は０．５６８（約５７％）であり、（１）式
の各項に示した説明変数は多分に故障との相関を有する
ことが判る。
【００２５】また、図４に示した演算結果に示した説明
変数の偏回帰係数から、（１）式の関係式は、（２）式
で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ
２’は（１）式で代入した説明変数である。
変数の偏回帰係数から、（１）式の関係式は、（２）式
で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ
２’は（１）式で代入した説明変数である。
【００２６】 Ｙ（ΣＹｉ）＝０．１０９Ｘ１＋０．０６６Ｘ２＋０．０３３Ｘ２’−０． １９２ ．．．．．．．．．（２）， 更に、アクチュエータの動作回数と検出器（図３の例で
はリミットスイッチ）との相関があるサンプル数を増や
して演算し、（１）及び（２）式の演算結果の精度を高
める。
はリミットスイッチ）との相関があるサンプル数を増や
して演算し、（１）及び（２）式の演算結果の精度を高
める。
【００２７】ステップＳ３：ステップＳ２の解析を行う
と、生産設備に関する図２の膨大な情報から、算出され
た寄与率（Ｒ＾２）を指標として故障と相関関係を有す
る要因となっている部品を予想することができる。そこ
で、そのような部品を使用している生産設備の実績デー
タに基づいて、改めて重回帰式による多変量解析を行
う。
と、生産設備に関する図２の膨大な情報から、算出され
た寄与率（Ｒ＾２）を指標として故障と相関関係を有す
る要因となっている部品を予想することができる。そこ
で、そのような部品を使用している生産設備の実績デー
タに基づいて、改めて重回帰式による多変量解析を行
う。
【００２８】（２）式の結果からは、偏回帰係数が一番
大きいのは「クランプ関連のシリンダ動作回数」の項で
ある。この要因と故障との相関を低減するためには当該
シリンダの動作回数を低減できるような構造に設計を変
更すれば良い。しかしながら、既存の生産設備において
はそのような改造は容易でない場合が多い。そこで、本
実施形態では、ステップＳ２の段階の解析結果を評価す
ることにより、リミットスイッチ（ＬＳ）及び近接スイ
ッチ（ＰＸＳ）という検出器に注目し、更にそれらのス
イッチの生産設備における取り付け方に注目して図５の
実績データを用意し、多変量解析を行った。
大きいのは「クランプ関連のシリンダ動作回数」の項で
ある。この要因と故障との相関を低減するためには当該
シリンダの動作回数を低減できるような構造に設計を変
更すれば良い。しかしながら、既存の生産設備において
はそのような改造は容易でない場合が多い。そこで、本
実施形態では、ステップＳ２の段階の解析結果を評価す
ることにより、リミットスイッチ（ＬＳ）及び近接スイ
ッチ（ＰＸＳ）という検出器に注目し、更にそれらのス
イッチの生産設備における取り付け方に注目して図５の
実績データを用意し、多変量解析を行った。
【００２９】図５は、本発明の一実施形態としてのリミ
ットスイッチ及び近接スイッチを使用した生産設備にお
ける実績データの一覧を示す図である。
ットスイッチ及び近接スイッチを使用した生産設備にお
ける実績データの一覧を示す図である。
【００３０】図中、設備名の欄は、実績を調査した１０
箇所の生産設備の名称を示している。これらの生産設備
はそれぞれ同じような加工や動作を行う設備である。横
方向の欄において、第１番目から第８番目の欄はリミッ
トスイッチの取付け方を、そして第９番目から第１４番
目までの欄には近接スイッチの取付け方を示している。
箇所の生産設備の名称を示している。これらの生産設備
はそれぞれ同じような加工や動作を行う設備である。横
方向の欄において、第１番目から第８番目の欄はリミッ
トスイッチの取付け方を、そして第９番目から第１４番
目までの欄には近接スイッチの取付け方を示している。
【００３１】ここで、図５の横方向の項目において、
「ＬＳＲ」は、レバー式のリミットスイッチを表わす。
また、「ＬＳＰ」は、プランジャ式のリミットスイッチ
を表わす。そして、「上遠く」や「横近く」等は、当該
リミットスイッチの取り付け位置を表わす。
「ＬＳＲ」は、レバー式のリミットスイッチを表わす。
また、「ＬＳＰ」は、プランジャ式のリミットスイッチ
を表わす。そして、「上遠く」や「横近く」等は、当該
リミットスイッチの取り付け位置を表わす。
【００３２】また、近接スイッチの２や５等の数値は、
当該近接スイッチと検出対象との検知距離（ｍｍ）を表
わす。また、「直」，「間」は、当該近接スイッチによ
り検出対象を直接検出するか、何らかの部材を介して間
接的に検出するかを表わす。
当該近接スイッチと検出対象との検知距離（ｍｍ）を表
わす。また、「直」，「間」は、当該近接スイッチによ
り検出対象を直接検出するか、何らかの部材を介して間
接的に検出するかを表わす。
【００３３】次に、第１５番目から第１７番目の欄に
は、リミットスイッチの故障回数、近接スイッチの故障
回数、そして１００回の動作に対する故障回数を表わす
故障発生率（Ｒ／１００）をそれぞれ示している。
は、リミットスイッチの故障回数、近接スイッチの故障
回数、そして１００回の動作に対する故障回数を表わす
故障発生率（Ｒ／１００）をそれぞれ示している。
【００３４】ステップＳ４：図５の実績データに基づい
て、リミットスイッチ、近接スイッチについての多変量
解析を行う。そして、演算結果を評価することにより、
改善案の立案する。
て、リミットスイッチ、近接スイッチについての多変量
解析を行う。そして、演算結果を評価することにより、
改善案の立案する。
【００３５】 リミットスイッチの場合： （故障発生率）＝ａ（ＬＳＲ横近く）＋ｂ（ＬＳＲ横遠く）＋ｃ（ＬＳＰ横 近く）＋ｄ（ＬＳＰ横遠く）＋ｅ（ＬＳＲ上近く）＋ｆ（ＬＳＲ上遠く）＋定数 項 ．．．．．（３）， 図６は、本発明の一実施形態としてのリミットスイッチ
に関する重回帰分析の結果を示す図である。同図に示す
ように、算出された寄与率（Ｒ＾２）は０．９５５（約
９６％）であり、（３）式の各項に示した説明変数は多
分に故障との相関を有することが判る。
に関する重回帰分析の結果を示す図である。同図に示す
ように、算出された寄与率（Ｒ＾２）は０．９５５（約
９６％）であり、（３）式の各項に示した説明変数は多
分に故障との相関を有することが判る。
【００３６】また、図６に示した演算結果に示した説明
変数の偏回帰係数（Ｂ）から、（３）式の関係式は、
（４）式で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ
２，．．．は（３）式で代入した説明変数である。
変数の偏回帰係数（Ｂ）から、（３）式の関係式は、
（４）式で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ
２，．．．は（３）式で代入した説明変数である。
【００３７】 Ｙ（ΣＹｉ）＝０．１４３Ｘ１＋０．１３１Ｘ２＋０．７５２Ｘ３−１．３ ２２Ｘ４−０．２６２Ｘ５＋０．３４０Ｘ６−０．０４８ ．．．（４）， 次に、（３）式及び（４）式をオペレータが評価するこ
とにより、偏回帰係数の大きさに注目すると、「ＬＳＰ
横近く」の取付ける方法は故障要因になる可能性が高
く、例えば、改善案として、「ＬＳＲ上近く」の取付け
方法は好ましいことが判る。
とにより、偏回帰係数の大きさに注目すると、「ＬＳＰ
横近く」の取付ける方法は故障要因になる可能性が高
く、例えば、改善案として、「ＬＳＲ上近く」の取付け
方法は好ましいことが判る。
【００３８】 近接スイッチの場合： （故障発生率）＝ａ（ＰＸＳ５直）＋ｂ（ＰＸＳ５間）＋ｃ（ＰＸＳ１０間 ）＋ｄ（ＰＸＳ１０直）＋ｅ（ＰＸＳ２直）＋定数項 ．．．．．（５）， 図７は、本発明の一実施形態としての近接スイッチに関
する重回帰分析の結果を示す図である。同図に示すよう
に、算出された寄与率（Ｒ＾２）は０．９５９（約９６
％）であり、（５）式の各項に示した説明変数は多分に
故障との相関を有することが判る。
する重回帰分析の結果を示す図である。同図に示すよう
に、算出された寄与率（Ｒ＾２）は０．９５９（約９６
％）であり、（５）式の各項に示した説明変数は多分に
故障との相関を有することが判る。
【００３９】また、図７に示した演算結果に示した説明
変数の偏回帰係数（Ｂ）から、（５）式の関係式は、
（６）式で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ
２，．．．は（５）式で代入した説明変数である。
変数の偏回帰係数（Ｂ）から、（５）式の関係式は、
（６）式で表わせる。但し、Ｙｉは目的変数、Ｘ１，Ｘ
２，．．．は（５）式で代入した説明変数である。
【００４０】 Ｙ（ΣＹｉ）＝１．０５２Ｘ１＋０．１８４Ｘ２＋０．０６９Ｘ３−０．７ ３９Ｘ４−７．０１６Ｘ５＋０．６３０５ ．．．（６）， 次に、（５）式及び（６）式をオペレータが評価するこ
とにより、偏回帰係数の大きさに注目すると、「ＰＸＳ
５直」の取付け方法は故障要因になる可能性が高いた
め、例えば、そのような場合は間接式の取り付け方を改
善案として採用すればよいことが判る。
とにより、偏回帰係数の大きさに注目すると、「ＰＸＳ
５直」の取付け方法は故障要因になる可能性が高いた
め、例えば、そのような場合は間接式の取り付け方を改
善案として採用すればよいことが判る。
【００４１】以上説明した解析ステップによれば、オペ
レータは、１回目の解析演算の評価により、故障原因と
予想される箇所の情報を絞り込み、２回目の解析演算の
評価によって具体的な改善案を立案できる。このため、
故障解析支援装置は、図２に示したような膨大な情報量
を対象として故障原因の解明を行わなくてもよく、演算
処理は短時間で行うことができ、また、オペレータは考
え易い限られた範囲の情報の中で評価や改善案の立案が
できる。
レータは、１回目の解析演算の評価により、故障原因と
予想される箇所の情報を絞り込み、２回目の解析演算の
評価によって具体的な改善案を立案できる。このため、
故障解析支援装置は、図２に示したような膨大な情報量
を対象として故障原因の解明を行わなくてもよく、演算
処理は短時間で行うことができ、また、オペレータは考
え易い限られた範囲の情報の中で評価や改善案の立案が
できる。
【００４２】＜新規設計の生産設備への応用＞上述した
解析ステップによれば、オペレータが収集した実績デー
タ（図２及び図５）に基づいて、既存の生産設備の故障
解析式が得られることになる。この故障解析式は、同様
な構造を有する新規設計の生産設備が有するであろう故
障にも適用できるはずである。
解析ステップによれば、オペレータが収集した実績デー
タ（図２及び図５）に基づいて、既存の生産設備の故障
解析式が得られることになる。この故障解析式は、同様
な構造を有する新規設計の生産設備が有するであろう故
障にも適用できるはずである。
【００４３】そこで、新規生産設備を作成する場合に
は、既存の生産設備の故障解析式を、故障しにくさを定
量評価する評価尺度として使用する。即ち、実際に製作
する前の設計図等の段階において、その新規生産設備に
使用する部品の数や取り付け方法等に関する情報を上記
の図３，図５に示した如く説明変数とし、（２）式、
（４）式、或は（６）式のような既存の生産設備の故障
解析式に代入し、目的変数である故障発生率Ｒ／１００
０またはＲ／１００を予想値として逆演算する。
は、既存の生産設備の故障解析式を、故障しにくさを定
量評価する評価尺度として使用する。即ち、実際に製作
する前の設計図等の段階において、その新規生産設備に
使用する部品の数や取り付け方法等に関する情報を上記
の図３，図５に示した如く説明変数とし、（２）式、
（４）式、或は（６）式のような既存の生産設備の故障
解析式に代入し、目的変数である故障発生率Ｒ／１００
０またはＲ／１００を予想値として逆演算する。
【００４４】このように、製作前に新規設備の故障発生
率を予想することにより、故障原因となりそうな設計の
改善を行うことができ、工数及びコストを低減すること
ができる。
率を予想することにより、故障原因となりそうな設計の
改善を行うことができ、工数及びコストを低減すること
ができる。
【００４５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
生産設備に発生する故障を定量的に把握し、その故障の
発生原因の解析を支援する故障解析支援装置及び故障解
析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体の提
供が実現する。
生産設備に発生する故障を定量的に把握し、その故障の
発生原因の解析を支援する故障解析支援装置及び故障解
析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体の提
供が実現する。
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態としての故障解析支援装置
のブロック構成図である。
のブロック構成図である。
【図２】本発明の一実施形態としての生産設備における
故障実績と、その生産設備の構成部品に関するデータベ
ースを示す図である。
故障実績と、その生産設備の構成部品に関するデータベ
ースを示す図である。
【図３】図２のデータベースから原因不明の故障につい
て故障要因パラメータを部位毎に抜粋した例を示す図で
ある。
て故障要因パラメータを部位毎に抜粋した例を示す図で
ある。
【図４】本発明の一実施形態としての重回帰分析の結果
を示す図である。
を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態としてのリミットスイッチ
及び近接スイッチを使用した生産設備における実績デー
タの一覧を示す図である。
及び近接スイッチを使用した生産設備における実績デー
タの一覧を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態としてのリミットスイッチ
に関する重回帰分析の結果を示す図である。
に関する重回帰分析の結果を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態としての近接スイッチに関
する重回帰分析の結果を示す図である。
する重回帰分析の結果を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態としての故障解析支援装置
による故障解析の流れを示すフローチャートである。
による故障解析の流れを示すフローチャートである。
２１ ＣＰＵ， ２２ ディスプレイ， ２３ キーボード， ２４ ＲＯＭ， ２５ ＲＡＭ， ２６ 記憶装置， ２７ 通信インタフェース， ２８ プリンタ， ２９ 内部バス， ３０ 通信回線，
Claims (13)
- 【請求項１】 生産設備で発生した故障について、その
故障が発生した生産設備の部位に使用されている部品の
種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータとし、
該第１のパラメータと故障との相関を算出する第１の演
算手段と、 その第１の演算手段において故障との相関が高かったパ
ラメータに関して選択された部品の使用方法を表わす第
２のパラメータと、故障との相関を算出する第２の演算
手段と、を備えることを特徴とする故障解析支援装置。 - 【請求項２】 前記第１及び第２の演算手段では、前記
第１及び第２のパラメータをそれぞれ説明変数として重
回帰式による多変量解析を行うことを特徴とする請求項
１記載の故障解析支援装置。 - 【請求項３】 前記第１の演算手段では、前記第１のパ
ラメータを、発生した故障のうち原因不明の故障の部位
について設定可能なことを特徴とする請求項１記載の故
障解析支援装置。 - 【請求項４】 前記第２の演算手段では、前記第２のパ
ラメータとして、前記故障が発生した生産設備の部位に
類似した構造を有するところの、他の生産設備の部位に
使用されている部品の使用方法を表わすパラメータをも
設定可能なことを特徴とする請求項１記載の故障解析支
援装置。 - 【請求項５】 更に、前記第１及び／または第２の演算
手段で算出された重回帰式と、前記第１及び／または第
２のパラメータとして新規設備の設計情報から入手した
情報とに基づいて、該新規設備の故障発生率を予測する
予測手段を備えることを特徴とする請求項１記載の故障
解析支援装置。 - 【請求項６】 前記部品の使用方法には、その部品の取
り付け方、及び取り付けられた向きを含むことを特徴と
する請求項１記載の故障解析支援装置。 - 【請求項７】 生産設備で発生した故障について、その
故障が発生した生産設備の部位に使用されている部品の
種類、数量、並びに動作回数を第１のパラメータとして
設定し、該第１のパラメータと故障との相関を算出する
第１の演算工程と、 その第１の演算工程において故障との相関が高かったパ
ラメータに関する部品の使用方法を表わす第２のパラメ
ータを設定し、該第２のパラメータと故障との相関を算
出する第２の演算工程とを有し、その第２の演算工程に
おいて故障との相関が高かったパラメータを、前記生産
設備で発生した故障の原因を予想することを特徴とする
故障解析方法。 - 【請求項８】 前記第１及び第２の演算工程では、前記
第１及び第２のパラメータをそれぞれ説明変数として重
回帰式による多変量解析を行うことを特徴とする請求項
６記載の故障解析方法。 - 【請求項９】 前記第１の演算工程では、前記第１のパ
ラメータを、発生した故障のうち原因不明の故障の部位
について設定することを特徴とする請求項６記載の故障
解析方法。 - 【請求項１０】 前記第２の演算工程では、前記第２の
パラメータとして、前記故障が発生した生産設備の部位
に類似した構造を有するところの、他の生産設備の部位
に使用されている部品の使用方法を表わすパラメータを
も設定することを特徴とする請求項６記載の故障解析方
法。 - 【請求項１１】 前記第１及び／または第２の演算工程
で算出された重回帰式に、前記第１及び／または第２の
パラメータとして新規設備の設計情報から入手した情報
を設定し、その新規設備の故障発生率を予測することを
特徴とする請求項６記載の故障解析方法。 - 【請求項１２】 生産設備で発生した故障の解析支援を
行うプログラムを格納したコンピュータ読み取りが可能
な記憶媒体であって、その記憶媒体により、コンピュー
タを、 生産設備で発生した故障について、その故障が発生した
生産設備の部位に使用されている部品の種類、数量、並
びに動作回数を第１のパラメータとし、該第１のパラメ
ータと故障との相関を算出する第１の演算手段と、 その第１の演算手段において故障との相関が高かったパ
ラメータに関して選択された部品の使用方法を表わす第
２のパラメータと、故障との相関を算出する第２の演算
手段として動作させることを特徴とする記録媒体。 - 【請求項１３】 更に、前記コンピュータを、前記第１
及び／または第２の演算手段で算出された重回帰式と、
前記第１及び／または第２のパラメータとして新規設備
の設計情報から入手した情報とに基づいて、該新規設備
の故障発生率を予測する予測手段として動作させること
を特徴とする請求項１２記載の記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25240597A JPH1190793A (ja) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | 故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25240597A JPH1190793A (ja) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | 故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1190793A true JPH1190793A (ja) | 1999-04-06 |
Family
ID=17236892
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25240597A Pending JPH1190793A (ja) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | 故障解析支援装置及び故障解析方法及びコンピュータ読み取りが可能な記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1190793A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005321895A (ja) * | 2004-05-06 | 2005-11-17 | Hitachi East Japan Solutions Ltd | 生産計画の支援のためのシステム及び生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラム |
| JP2006086403A (ja) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Fujitsu Ltd | データ解析方法及びデータ解析プログラム |
| US9221103B2 (en) | 2011-01-29 | 2015-12-29 | Sms Meer Gmbh | Apparatus for machining the ends of pipes |
| CN112650761A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-04-13 | 善智互联(北京)网络科技有限公司 | 一种变压器故障信息结构化提取方法及系统 |
-
1997
- 1997-09-17 JP JP25240597A patent/JPH1190793A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005321895A (ja) * | 2004-05-06 | 2005-11-17 | Hitachi East Japan Solutions Ltd | 生産計画の支援のためのシステム及び生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラム |
| JP2006086403A (ja) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Fujitsu Ltd | データ解析方法及びデータ解析プログラム |
| US9221103B2 (en) | 2011-01-29 | 2015-12-29 | Sms Meer Gmbh | Apparatus for machining the ends of pipes |
| CN112650761A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-04-13 | 善智互联(北京)网络科技有限公司 | 一种变压器故障信息结构化提取方法及系统 |
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