(57)【要約】【課題】少ないセンサで機器の信頼度予測を正確に行う。【解決手段】情報処理装置１００は、多数の部品と少数のセンサ１２が配備されている機器１１を信頼度予測の対象とし、基準値情報記憶部１０５が基準値情報を記憶している。基準値情報は、標準的な稼動環境において想定されるセンサ１２のセンサ測定値及び標準的な環境において各部品をセンサで測定した場合に想定される値を基準値として示す情報である。センサ測定値入力部１０１が、センサ１２が実測したセンサ測定値を入力し、比較部１０３が、センサ測定値と基準値情報のセンサの基準値とを比較し、推定部１０４が比較結果と各部品の基準値とに基づき各部品における推定値を算出し、各部品の推定値を用いて信頼度予測部１０６が信頼度予測を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理対象物に設置されるセンサの所定のパラメータについての基準値及び前記管理対象物の構成要素ごとの前記パラメータについての基準値を示す基準値情報を記憶する基準値情報記憶部と、
前記センサが前記パラメータについて実測したセンサ測定値を入力するセンサ測定値入力部と、
前記センサ測定値入力部により入力されたセンサ測定値と、基準値情報に示される前記センサの基準値と前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出する推定値算出部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定値算出部は、
前記センサ測定値入力部により入力されたセンサ測定値と基準値情報に示される前記センサの基準値とを比較し、比較結果と基準値情報に示される前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記基準値情報記憶部は、
複数種の基準値情報を記憶し、
前記推定値算出部は、
前記センサ測定値入力部により入力されたセンサ測定値に基づき複数種の基準値情報の中から特定の基準値情報を選択し、前記センサ測定値入力部により入力されたセンサ測定値と、選択した基準値情報に示される前記センサの基準値と前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、
複数のセンサが設置される管理対象物を管理対象とし、
前記基準値情報記憶部は、
前記管理対象物に設置されるセンサごとに基準値が示される複数種の基準値情報を記憶し、
前記センサ測定値入力部は、
前記管理対象物に設置される複数のセンサから複数のセンサ測定値を入力し、
前記推定値算出部は、
基準値情報ごとに、基準値情報に示されている複数のセンサの基準値と前記センサ測定値入力部により入力された複数のセンサ測定値との近似度合を解析し、解析結果に基づいて、複数種の基準値情報の中から特定の基準値情報を選択することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、更に、
前記推定値算出部により算出された推定値を用いて、前記管理対象物の信頼度予測を行い、前記管理対象物に対して保守作業が必要であるか否かを判断する信頼度予測部と、
前記信頼度予測部により保守作業が必要であると判断された場合に、保守作業が必要である旨の通知を出力する通知出力部とを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
複数のサブコンポーネントに区分される機器を管理対象物とし、
前記機器のいずれかのサブコンポーネントに含まれていることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理装置は、
複数のサブコンポーネントに区分される機器を管理対象物とし、
前記機器のいずれかのサブコンポーネントに含まれ、
前記センサ測定値入力部、前記推定値算出部、及び前記信頼度予測部は、
前記情報処理装置が含まれているサブコンポーネントに割り当てられている本来の処理から独立して、センサ測定値の入力、推定値の算出、及び信頼度予測を行うことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記センサ測定値入力部、前記推定値算出部、及び前記信頼度予測部は、
前記情報処理装置が含まれているサブコンポーネントに割り当てられている本来の処理に用いられるハードウェアリソースと異なるハードウェアリソースを用いることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータが、管理対象物に設置されるセンサが所定のパラメータについて実測したセンサ測定値を入力するセンサ測定値入力ステップと、
前記センサの前記パラメータについての基準値及び前記管理対象物の構成要素ごとの前記パラメータについての基準値を示す基準値情報を記憶する基準値情報記憶領域から、前記コンピュータが、基準値情報を読み出す基準値情報読み出しステップと、
前記コンピュータが、前記センサ測定値入力ステップにより入力されたセンサ測定値と、基準値情報に示される前記センサの基準値と前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出する推定値算出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
管理対象物に設置されるセンサが所定のパラメータについて実測したセンサ測定値を入力するセンサ測定値入力処理と、
前記センサの前記パラメータについての基準値及び前記管理対象物の構成要素ごとの前記パラメータについての基準値を示す基準値情報を記憶する基準値情報記憶領域から、基準値情報を読み出す基準値情報読み出し処理と、
前記センサ測定値入力処理により入力されたセンサ測定値と、基準値情報に示される前記センサの基準値と前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出する推定値算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、管理対象物に設置されているセンサのセンサ測定値に対する情報処理を行う装置に関し、例えば、監視・制御システムにおける管理対象機器に設置されているセンサのセンサ測定値に対する情報処理を行う装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種の監視・制御システムにおいては、長期にわたる設備稼動が求められる。
監視・制御システムでは、センサ情報を用いて管理対象機器の信頼度予測を行い、管理対象機器の保守周期（交換時期）を得ることを行っている（例えば、特許文献１）。
また、信頼度予測モデルによって、管理対象機器やその構成部品の信頼度を予測する手法も開示されている（例えば、非特許文献１）。
ここで、信頼度予測とは、管理対象機器の寿命又は保守周期（交換時期）を予測することである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１８２４６５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】中村泰三、榊原哲著、「やさしく学べる信頼性手法」日科技連出版社、２００４年１２月２４日発行、ｐ．６８〜８３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機器の保守周期（製品寿命に伴う交換、修理）を正確に算出するためには、機器が設置されている環境の環境条件（温度、湿度、印加電圧、通電時間など）を詳細に把握する必要があり、機器内に多数のセンサを配置する必要がある。
一方、多数のセンサの配置は機器コストの増大を招くため、実際には１個〜数個のセンサで計測が行われており、センサが配置されていない部分の環境情報把握は正確ではないため、保守周期（機器寿命）の予測値に誤差が生じるという課題がある。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとし、少ないセンサで正確な保守周期（機器寿命）予測を実現することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、
管理対象物に設置されるセンサの所定のパラメータについての基準値及び前記管理対象物の構成要素ごとの前記パラメータについての基準値を示す基準値情報を記憶する基準値情報記憶部と、
前記センサが前記パラメータについて実測したセンサ測定値を入力するセンサ測定値入力部と、
前記センサ測定値入力部により入力されたセンサ測定値と、基準値情報に示される前記センサの基準値と前記管理対象物の構成要素ごとの基準値とを用いて、前記管理対象物の構成要素ごとに前記パラメータについての推定値を算出する推定値算出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、センサ測定値と基準値に基づいてセンサが配置されていない構成要素における推定値を算出するため、少ないセンサで正確な保守周期予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を説明する図。
【図４】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を説明するフローチャート図。
【図５】実施の形態２に係る情報処理装置の動作例を説明する図。
【図６】実施の形態２に係る情報処理装置の動作例を説明するフローチャート図。
【図７】実施の形態２に係る基準値情報の選択手順を説明する図。
【図８】実施の形態３に係る構成例を示す図。
【図９】実施の形態４に係る構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
本実施の形態及び実施の形態２以降では、センサが配置されていない部分の設置環境情報を、機器の設計データ（シミュレーション結果など）を用いて補完することにより、少ないセンサで正確な保守周期（機器寿命）予測を実現する例を説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態に係る構成例を説明する。
【００１２】
図１において、機器１１は管理対象物の例であり、信頼度予測（寿命予測）の対象となる機器である。
部品１〜部品Ｎは機器１１の構成部品である。
センサ１２は機器１１の設置環境情報を測定する。センサ１２は、例えば、温度、湿度、気圧、印加電圧、電流、通電時間などの各種パラメータを測定対象とする。１つのセンサが２以上のパラメータの値を測定してもよいし、パラメータごとに複数個のセンサ１２を配置してもよい。
【００１３】
情報処理装置１００は、機器１１の信頼度予測（寿命予測）を行う。
センサ測定値入力部１０１は、センサ１２が実測したセンサ測定値を入力する。
推定値算出部１０２は、センサ測定値入力部１０１により入力されたセンサ測定値と、後述の基準値情報に示されるセンサの基準値と機器１１の部品ごと（構成要素ごと）の基準値とを用いて、機器１１の部品ごと（構成要素ごと）に推定値を算出する。
推定値算出部１０２は、比較部１０３と推定部１０４から構成される。比較部１０３はセンサ測定値とセンサの基準値との比較処理を行い、推定部１０４は比較部１０３の比較結果と各部品の基準値を基に現稼動条件下での環境値を推定する処理を行う。
基準値情報記憶部１０５は、基準値情報を記憶する。基準値情報は、図３に示すように、所定のパラメータについてのセンサ１２の基準値及び前記パラメータについての機器１１の部品ごとの基準値を示す情報である。基準値は、標準的な稼動環境においてセンサの位置及び各部品の位置をセンサで測定した場合に想定される値である。図３の例では、センサ１２の測定対象のパラメータが温度である場合に、標準的な稼動環境ではセンサ１２の位置では２５度、部品１の位置では４０度、部品２の位置では３５度、部品３の位置では３０度、部品Ｎの位置では２０度の測定値が得られることが想定されている。各基準値は、例えば、シミュレーション（熱シミュレーション、振動シミュレーションなど）や、実測（熱電対による部品表面温度の測定など）により機器１１の開発段階で得られた値である。
信頼度予測部１０６は、センサ測定値及び推定値算出部１０２により算出された部品ごとの推定値を用いて機器１１の信頼度予測を行う。
【００１４】
情報処理装置１００のハードウェア構成として、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク装置、通信ボード等をバスにて接続する。
この場合、情報処理装置１００において「〜部」（基準値情報記憶部１０５以外、以下同様）として記述している機能を実現するプログラムを例えば磁気ディスク装置に格納し、ＣＰＵがこれらプログラムを適宜読み出すことで、各機能を実行する。
【００１５】
また、ＲＡＭには、ＣＰＵに実行させるオペレーティングシステムのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭには、ＣＰＵによる処理に必要な各種データが格納される。
【００１６】
また、ＲＯＭには、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置にはブートプログラムが格納されている。
情報処理装置１００の起動時には、ＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステムが起動される。
【００１７】
なお、「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
【００１８】
なお、図１では、信頼度予測の対象となる機器１１と信頼度予測を行う情報処理装置１００が別の装置（別のハードウェア）である例を示したが、図２に示すように信頼度予測の対象装置と信頼度予測の実行装置が同じ装置であってもよい。
図２では、機器１１内に情報処理装置の例として信頼度評価部２００を設け、信頼度評価部２００が機器１１の信頼度予測を行う。なお、信頼度評価部２００の内部構成は図１に示した情報処理装置１００の場合と同様である。また、信頼度評価部２００の動作は、後述する情報処理装置１００の動作と同様である。
なお、図２に示す構成については、実施の形態３及び実施の形態４においてより詳細に説明する。
【００１９】
次に、図３及び図４を参照して動作について説明する。
以下では、機器１１と情報処理装置１００が分離している図１の構成に沿って説明するが、図２の構成であっても同様の動作である。
【００２０】
まず、センサ１２は機器１１の設置環境データを測定しセンサ測定値１３を取得する。
センサ１２が温度センサで設置数が１個の場合、機器１１の設置環境データはセンサ１２付近の温度値のみが取得される。
この時、センサ１２に近い部品（例えば、図３中の部品２）の温度値はセンサ測定値１３に近い値となるが、センサ１２から遠い部品（例えば、図３中の部品Ｎ）の温度値はセンサ測定値１３と大きく異なる可能性がある。
そこで、センサ測定値１３と基準値情報１４の基準値から推定値１７を導出し、部品１〜Ｎの設置環境データ（本例では温度）を正確に把握する。
【００２１】
情報処理装置１００では、センサ測定値入力部１０１がセンサ１２からセンサ測定値１３を入力し（Ｓ４０１）（センサ測定値入力ステップ）、入力したセンサ測定値１３を比較部１０３に渡す。
次に、比較部１０３が、基準値情報１４を基準値情報記憶部１０５から読み出す（Ｓ４０２）（基準値情報読み出しステップ）。
【００２２】
次に、比較部１０３が、センサ測定値１３と基準値情報１４内のセンサの基準値を比較し、センサの基準値とセンサ測定値１３の差を導出する（Ｓ４０３）（推定値算出ステップ）。
具体的には、以下の式１により差を導出する。
比較部１０３の出力α＝センサ測定値１３−センサの基準値・・・（式１）
【００２３】
次に、推定部１０４が、式１の導出結果を基に、各部品の基準値から各部品の推定値１７を導出する（Ｓ４０４）（推定値算出ステップ）。
本実施の形態では、測定対象が温度であり、例えば、以下の式にて部品ごとに推定値１７を導出することができる。
部品ｎの推定値＝部品ｎの基準値＋α・・・（式２）
但し、ｎ＝１、２、３・・・Ｎである。
【００２４】
なお、推定値の導出方法は、上記の式１及び式２に限らず、他の方法でもよい。
【００２５】
この様にして得られた推定値１７（構成部品毎の環境推定値）を、信頼度予測部１０６の入力とし、信頼度予測部１０６が各部品の推定値１７を用いて機器１１が実際に使用されている環境下での各部品単位の信頼度を正確に導出する。
なお、信頼度予測部１０６の信頼度予測方式は、一般的に知られている信頼度予測方式（例えば、非特許文献１に記載の手法）でよい。
【００２６】
以上のように、本実施の形態における環境情報の補完方法では、センサが設置されていない部分の環境値を推測し、構成部品単位で実使用環境下での信頼度を把握するようにしているので、部品単位でのきめ細かい信頼度予測（寿命予測）が可能となる。
また、少数のセンサで機器全体の設置環境値を把握でき、センサ設置数を最低限に抑えることができるので、機器コストを低く抑えることができる。
更に、特有の使用環境条件（例えば、使用上限温度が他と異なる）の部品が複数存在し、各々の環境条件を超えた場合に何らかの異常処理（電源オフ、異常通知など）が必要な場合、１個のセンサで複数部品の環境条件を把握できるため、対象部品全てに複数のセンサを設置したのと同様の効果を得ることができる。
【００２７】
以上、本実施の形態では、センサにより測定した機器の設置環境データから信頼度予測モデル等を基に信頼度を予測するシステムにおいて、少数のセンサデータと機器の設計データを用いてセンサが配置されていない部分の環境情報を補完することにより、機器の信頼度を高精度に予測可能な監視・制御機器を説明した。
【００２８】
実施の形態２．
以上の実施の形態１では、少数のセンサで機器全体の環境値を推定するようにしたものであるが、次にユーザの使用方法によって基準値が異なる場合に、少数のセンサで適切な基準値を選択し、環境値を推定する実施形態を示す。
【００２９】
図５は、このような場合の、基準値の選定と環境値補完方法の実施形態を示す説明図である。
図５において、センサ２１〜２４は機器の設置環境情報を測定するセンサである。
測定値１３０は、センサ２１〜２４の測定結果を示す。
基準値情報２５は、機器設計にて想定した複数のユーザ使用方法を想定した各部品の基準値を示す。基準値情報２５は、複数種類存在する。
【００３０】
また、本実施の形態に係る情報処理装置１００では、実施の形態１で示した比較部１０３の代わりに比較・選択部１０７を有する。
比較・選択部１０７は測定値１３０と基準値情報２５の基準値の比較および最適な基準値選択を行う。
また、本実施の形態では、推定部１０４は、比較・選択部１０７の出力と基準値情報２５を基に現稼動条件下での環境値を推定する。
より具体的には、比較・選択部１０７は、複数種の基準値情報２５について、基準値情報２５ごとに、基準値情報２５に示されている複数のセンサの基準値とセンサ測定値入力部１０１により入力された複数のセンサの複数のセンサ測定値との近似度合を解析し、解析結果に基づいて、複数種の基準値情報２５の中から特定の基準値情報を選択する。
また、比較・選択部１０７は、センサ測定値入力部１０１により入力された複数のセンサ測定値と、選択した基準値情報２５に示されるセンサの基準値とを比較する。
そして、推定部１０４は、比較・選択部１０７の比較結果と、比較・選択部１０７が選択した基準値情報２５に示される部品ごとの基準値とを用いて、部品ごとに推定値を算出する。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置１００は、比較部１０３が比較・選択部１０７に置き換わっている点を除き、図１に示す通りである。
また、図２に示すように機器１１内に情報処理装置の例として信頼度評価部２００が設けられている構成においても、比較部１０３が比較・選択部１０７に置き換わっている点を除き、図２に示す通りである。
【００３１】
次に図５及び図６を参照して、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作について説明する。
機器が複数の機能を持つ場合、ユーザの使用方法によっては、機器内部の部品にかかる環境ストレスがユーザ毎に異なる可能性がある。例えば、表示処理と通信処理の両方を搭載した機器の場合、表示機能中心のユーザＡは表示処理部品の使用頻度が、通信機能中心のユーザＢは通信処理部品の使用頻度が高くなる。その結果、例えば温度の場合は、ユーザＡは表示処理部品の温度が、ユーザＢは通信処理部品の温度が高くなり、同一機器であっても部品寿命に影響する温度ストレスの条件が異なることになる。
この様なユーザの機器使用方法の違いを想定し、基準値情報２５は異なる使用方法を想定した複数の基準値情報（１〜ｍ）をもつ。
比較・選択部１０７はセンサ測定値１３０と基準値情報２５内のセンサの基準値を比較し、センサ測定値１３０の測定値パターンに最も近いセンサ値パターンを持つものを基準値情報２５の１〜ｍの中から選択する。この様にして、測定値１３０の測定値パターンから、ユーザの機器使用方法に合致した基準値を選択する。
【００３２】
情報処理装置１００では、センサ測定値入力部１０１が複数のセンサ２１〜２４から各々センサ測定値１３０を入力し（Ｓ６０１）（センサ測定値入力ステップ）、入力した複数のセンサ測定値１３０を比較・選択部１０７に渡す。
次に、比較・選択部１０７が、複数種の基準値情報２５を基準値情報記憶部１０５から読み出す（Ｓ６０２）（基準値情報読み出しステップ）。
【００３３】
次に、比較・選択部１０７が、稼動条件に最も近い基準値情報を選択する（Ｓ６０３）（推定値算出ステップ）。
具体的な選択方法の例は、図７を用いて説明する。
【００３４】
図７は、比較・選択部１０７の具体的な処理を示した説明図である。
比較・選択部１０７は、測定値グラフ３１及び基準値グラフ３２を生成する。
測定値グラフ３１は複数のセンサ測定値１３０におけるパターン、基準値グラフ３２は基準値情報２５ごとにセンサ２１〜２４についての基準値のパターンを示す。
次に、比較・選択部１０７は、測定値グラフ３１と基準値グラフ３２の各グラフ（１〜ｍ）との相互相関をとる（Ｓ７０１）。
次に、比較・選択部１０７は、Ｓ７０１で求めた相関値から、測定値グラフ３１と基準値グラフ３２の各グラフ（１〜ｍ）との類似度を比較する。
次に、比較・選択部１０７は、Ｓ７０２の比較結果から、最も相関値の高い（測定値グラフ３１に最も近い）基準値グラフ３２を１〜ｍの中から１つ選択する。
【００３５】
以降は、選択した基準値情報２５を用いて、実施の形態１と同様の処理を行う。
つまり、比較・選択部１０７は、センサ測定値１３０と選択した基準値情報２５のうちのセンサの基準値を比較し、センサの基準値とセンサ測定値１３０の差を導出する（Ｓ６０４）（推定値算出ステップ）。
具体的には、以下の式３により差を導出する。
比較・選択部１０７の出力β
＝｛センサ測定値１３０の合計値−センサの基準値の合計値｝÷センサの個数・・・（式３）
式３において、センサ測定値１３０の合計値とは、センサ２１〜２４のセンサ測定値の合計であり、センサの基準値の合計値とは、選択された基準値情報２５に示されるセンサ２１〜２４の基準値の合計値である。つまり、式３では、複数のセンサについて、センサの基準値とセンサ測定値１３０との差の平均値を導出している。
【００３６】
次に、推定部１０４が、式３の導出結果を基に、各部品の基準値から各部品の推定値１７を導出する（Ｓ６０５）（推定値算出ステップ）。
例えば、実施の形態１と同様に、以下の式にて部品ごとに推定値１７を導出することができる。
部品ｎの推定値＝部品ｎの基準値＋β・・・（式４）
但し、ｎ＝１、２、３・・・Ｎである。
【００３７】
なお、推定値の導出方法は、上記の式３及び式４に限らず、他の方法でもよい。
【００３８】
以上のように、本実施の形態における環境情報の補完方法では、ユーザの機器使用方法の違いを想定した複数の基準値（１〜ｍ）をもち、センサ情報からユーザの使用形態に最も近い基準値を選択することにより、実際の使用環境・条件に応じた精度の高い環境値推測、信頼度予測（寿命予測）が可能となる。
【００３９】
以上、本実施の形態では、異なる使用方法を想定した複数の設計データを持ち、センサの測定データと各設計データの設置環境条件を比較し、比較結果から実際の使用条件に最も近い設計データを選択し、同設計データを用いてセンサが配置されていない部分の環境情報を補完することで機器の信頼度を高精度に予測する機器の信頼度予測方式を説明した。
【００４０】
また、センサの測定データと、機器が持っている設計データの設置環境条件の相互相関を算出し、実使用条件と各設計データの環境条件の類似度を比較することにより、実際の使用条件に最も近い設計データを選択する設計データ選択方式を説明した。
【００４１】
実施の形態３．
図８は、信頼度予測処理と、実施の形態１および２で示した環境情報の補完方法を内蔵機能とし、機器自身が内蔵センサの情報から自立的に自身の信頼度予測（寿命予測）を行う装置の構成図である。
つまり、本実施の形態では、図２に示した機器１１内に信頼度評価部２００が配置されている構成について説明する。
【００４２】
図８において、機器１１は寿命予測の対象装置である。
サブコンポーネント４２は、機器１１を構成するサブ装置である。
信頼度評価部２００は、サブコンポーネント４２において信頼度予測（寿命予測）を行う部位である。信頼度評価部２００は情報処理装置の例である。
ＣＰＵ４４はサブコンポーネント４２の処理をつかさどるプロセッサである。
センサ４５は、サブコンポーネント４２の設置環境データを測定する。
センサ入力部４６は、センサ４５からの入力を受付ける入力回路である。
ＲＯＭ４７は、推定値導出のための機器設計データ（実施の形態１、２における基準値情報）を格納する不揮発性メモリである。
保守要求通知部４８は、サブコンポーネント４２の寿命通知（交換要求）を通知する回路である。
通知ランプ４９は、保守要求通知部４８の要求により点灯するランプである。
保守要求出力部４Ａは、保守要求通知部４８の要求により外部装置へ保守要求を通知する信号出力回路である。保守要求通知部４８及び保守要求出力部４Ａは、通知出力部の例である。
ＲＡＭ４Ｂは、ＣＰＵ４４が動作するためのワークメモリとなる揮発性メモリである。
ＲＯＭ４Ｃは、ＣＰＵ４４のプログラムやデータを格納する不揮発性メモリである。
Ｉ／Ｏ４Ｄおよび４Ｅはサブコンポーネント４２が外部機器と通信するためインタフェース回路である。
メインバス４ＦはＣＰＵ４４がメモリやＩ／Ｏにアクセスするためのバスである。
なお、図２に示したセンサ測定値入力部１０１、比較部１０３、推定部１０４、信頼度予測部１０６はコンピュータプログラムであり、例えば、ＲＯＭ４Ｃに格納されており、実行時にＲＡＭ４Ｂにロードされ、ＣＰＵ４４により実行される。
【００４３】
次に動作について説明する。
ＣＰＵ４４は、センサ入力部４６から得られたセンサ４５からの測定値と、ＲＯＭ４７に格納された基準値情報から、実施の形態１又は実施の形態２で示した方法によりサブコンポーネント４２の信頼度予測（寿命計算）を行う。
その結果、ＣＰＵ４４（信頼度予測部１０６）がサブコンポーネント４２自身の保守（修理、交換など）が必要と判定した場合は、保守要求通知部４８より保守要求（通知ランプ４９の点灯、保守要求出力部４Ａの信号出力）を行う。
このようにサブコンポーネント４２が自身の信頼度予測処理を行い保守要否のみを外部に通知することにより、センサ測定データそのものを機器１１内または機器外へ受け渡す必要が無くなるため、サブコンポーネント間や機器間の通信リソースを機器本来の処理に全て使用することができる。
また、サブコンポーネント単位で保守要求を出力するため、保守員が交換対象を容易に判別できるメリットがある。
更に、サブコンポーネント単位で精度の高い寿命予測が可能となるため、各コンポーネントを可用期間ぎりぎりまで使用することが可能となり、保守費用を低減できるメリットがある。
【００４４】
なお、実施の形態１に示した構成において、情報処理装置１００に保守要求通知部４８、通知ランプ４９、寿命通知信号出力部４Ａを設け、情報処理装置１００が機器１１の保守が必要とした場合に保守要求を出すようにしてもよい。
【００４５】
以上、本実施の形態では、信頼度予測モデルによる信頼度予測手段を装置の内蔵機能として搭載し、装置内のセンサ情報から装置自身が自立的に信頼度予測を行う装置構成方式を説明した。
【００４６】
実施の形態４．
実施の形態３は機器自身が内蔵センサの情報から自立的に自身の信頼度予測（寿命予測）を行う様にしたものであるが、次に、環境情報の補完処理や信頼度予測（寿命予測）を行う専用のプロセッサを搭載し、同処理が装置の主たる処理の処理性能へ影響しない構成方法示す。
【００４７】
図９は、本実施の形態に係る機器１１の構成例を示す。
図９において、サブＣＰＵ５１は環境情報の補完や信頼度予測（寿命予測）処理を行う専用プロセッサである。
ＲＡＭ５２は、サブＣＰＵ５１が動作するためのワークエリアとなる揮発性メモリである。
ＲＯＭ５３は、サブＣＰＵ５１のプログラムやデータを格納する不揮発性メモリである。
バスブリッジ５４は、サブＣＰＵバス５５とメインバス４Ｆを分離するブリッジである。
サブＣＰＵバス５５は、サブＣＰＵ５１がメモリなどにアクセスするためのバスである。
なお、図８と同一符号が付されている要素は、図８と同じ要素であり、説明を省略する。
【００４８】
実施の形態３においては、環境情報の補完処理や信頼度予測（寿命予測）の処理をサブコンポーネント４２のＣＰＵ４４が実施する。
実施の形態３に示した構成では、ＣＰＵ４４のリソースを環境情報の補完処理や信頼度予測（寿命予測）の処理のために割く必要があるため、ＣＰＵ４４の処理性能が低い場合、サブコンポーネント４２に割り当てられている本来の処理の処理性能が低下する恐れがある。
実施の形態４では、サブＣＰＵ５１を設け、環境情報の補完処理や信頼度予測（寿命予測）の処理をサブＣＰＵ５１が実施する。
更に、バスブリッジ５４を設けてメインバス４ＦとサブＣＰＵバス５５を分離し、サブＣＰＵ５１のバスアクセスがＣＰＵ４４のバスアクセスに影響しない構成にすることにより、ＣＰＵ４４のリソースをサブコンポーネント４２の主たる処理に全て使用することが可能となる。
なお、サブＣＰＵ５１とＣＰＵ４４間で通信を行う必要が無い場合は、バスブリッジ５４は搭載せず、メインバス４ＦとサブＣＰＵバス５５は切り離した形態としても良い。
【００４９】
このように、専用プロセッサ等の専用のハードウェアリソースを設けることにより、装置の処理性能に影響を及ぼすことなく、環境情報の補完処理や信頼度予測（寿命予測）処理を行うことが可能となる。
【００５０】
以上、本実施の形態では、信頼度予測モデルによる信頼度予測手段を装置の内蔵機能として搭載し、これらを専用のプロセッサにて処理することにより、装置の主たる機能の処理性能に影響せずに自立的に信頼度予測を行う装置構成方式を説明した。
【符号の説明】
【００５１】
１１  機器、１２  センサ、１００  情報処理装置、１０１  センサ測定値入力部、１０２  推定値算出部、１０３  比較部、１０４  推定部、１０５  基準値情報記憶部、１０６  信頼度予測部、１０７  比較・選択部、２００  信頼度評価部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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