(57)【要約】【課題】  個別の設計情報を参照せずに、個々の機器の故障率等を推定する。【解決手段】  機器情報収集装置（２２）は、ネットワークインターフェース（２０）が接続するネットワークに接続する対象機器の機器情報を定期的に収集し、機器情報データベース（２４）に保存する。機器情報加工装置（２６）は、機器情報データベース（２４９に記録される機器情報を加工して特徴量を抽出する。故障率推定装置（２８）は、機器情報加工装置（２６）からの特徴量から故障率を推定する。障害発生率推定装置（３０）は、故障率推定装置（２８）の演算結果から障害発生率を推定する。故障要因推定装置（３２）は、故障率推定装置（２８）の演算結果から故障要因を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象機器の機器情報を定期的に収集する機器情報収集手段と、
当該機器情報収集手段で収集した当該機器情報を時系列上で保存する機器情報データベースと、
当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出する機器情報加工手段と、
当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定する推定処理手段
とを具備することを特徴とする障害推定装置。
【請求項２】
更に、表示条件をユーザが入力する入力手段と、当該表示条件に該当する当該対象機器を示す情報を表示する表示手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の障害推定装置。
【請求項３】
当該推定処理手段が、
当該故障率を推定する故障率推定手段と、
当該故障率推定手段により推定された故障率の推定値をもとに当該障害発生率を推定する障害発生率推定手段と、
当該故障率推定手段の演算結果をもとに当該故障要因を推定する故障要因推定手段
とを具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の障害推定装置。
【請求項４】
当該故障率推定手段が、単純ベイズ分類器（Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）に基づき当該故障率を推定することを特徴とする請求項３に記載の障害推定装置。
【請求項５】
当該機器情報加工手段が、当該機器情報の各項目の頻度分布（ヒストグラム）を算出し、当該機器情報の特徴量として出力することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の障害推定装置。
【請求項６】
対象機器の機器情報を定期的に収集する機器情報収集ステップと、
当該機器情報収集ステップで収集した当該機器情報を時系列上で機器情報データベースに保存する保存ステップと、
当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出する機器情報加工ステップと、
当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定する推定処理ステップ
とを具備することを特徴とする障害推定方法。
【請求項７】
更に、設定される表示条件に該当する当該対象機器を示す情報を表示する表示ステップを備えることを特徴とする請求項６に記載の障害推定方法。
【請求項８】
当該推定処理ステップが、
当該故障率を推定する故障率推定ステップと、
当該故障率推定ステップにより推定された故障率の推定値をもとに当該障害発生率を推定する障害発生率推定ステップと、
当該故障率推定ステップの演算結果をもとに当該故障要因を推定する故障要因推定ステップ
とを具備することを特徴とする請求項６又は７に記載の障害推定方法。
【請求項９】
当該故障率推定ステップが、単純ベイズ分類器（Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）に基づき当該故障率を推定することを特徴とする請求項８に記載の障害推定方法。
【請求項１０】
当該機器情報加工ステップが、当該機器情報の各項目の頻度分布（ヒストグラム）を算出し、当該機器情報の特徴量として出力することを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の障害推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、対象機器の機器情報を定期的に収集させる機器情報収集機能と、
当該コンピュータに、当該機器情報収集機能で収集した当該機器情報を時系列上で機器情報データベースに保存させる保存機能と、
当該コンピュータに、当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出させる機器情報加工機能と、
当該コンピュータに、当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定させる推定処理機能
とを具備することを特徴とする障害推定プログラム。
【請求項１２】
更に、当該コンピュータに表示条件を設定する表示条件設定機能と、当該表示条件に該当する当該対象機器を示す情報を表示装置に表示させる表示機能を備えることを特徴とする請求項１１に記載の障害推定プログラム。
【請求項１３】
当該推定処理機能が、
当該コンピュータに当該故障率を推定させる故障率推定機能と、
当該コンピュータに当該故障率推定機能により推定された故障率の推定値をもとに当該障害発生率を推定させる障害発生率推定機能と、
当該コンピュータに当該故障率推定機能の演算結果をもとに当該故障要因を推定する故障要因推定機能
とを具備することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の障害推定プログラム。
【請求項１４】
当該故障率推定機能が、当該コンピュータに単純ベイズ分類器（Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）に基づき当該故障率を推定させることを特徴とする請求項１３に記載の障害推定プログラム。
【請求項１５】
当該機器情報加工機能が、当該コンピュータに当該機器情報の各項目の頻度分布（ヒストグラム）を算出させ、当該機器情報の特徴量として出力させることを特徴とする請求項１１乃至１４の何れか１項に記載の障害推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークに接続された機器の故障率（＝現時点から単位時間内に故障する確率）、および障害発生率（＝現時点から期間Ｔ以内に故障する確率）を推定する障害推定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の障害発生率推定法は、寿命分布の関数形を予め仮定したうえで、ｎ台の標本のそれぞれの寿命を加速試験等により求め、関数のパラメータを最適化するものであった（非特許文献１）。
【０００３】
特許文献１には、プラントを構成する機器ごとの設計データと稼動開始後の検査データをもとに、稼動中のプラント設備を構成する機器の故障率を推定する装置及び方法が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、機器の運転開始後に得られる使用状況のデータ（負荷などの機器動作状況を示す情報）と故障記録をもとに、稼動中の機器の故障率を推定する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００４−１９１３５９号公報
【特許文献２】特開２００７−３２８５２２号公報
【非特許文献１】真壁肇ほか著「信頼性モデルの統計解析」共立出版１９８９年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、プラント設備を構成する機器の故障率を推定するためには、稼動開始後の検査データだけでなく、個々の機器の設計データを事前に知る必要がある。また、特許文献２に記載の技術では、故障記録だけでなく、機器の使用状況（負荷などの機器動作状況を示す情報）のデータも必要である。さらには、両方式とも、機器障害の要因を推定できないという課題がある。
【０００６】
非特許文献１には、一般的な信頼性試験で用いられる故障率推定方法として、ｎ台の標本を用いた加速試験結果からある寿命分布（指数分布、Ｗｅｉｂｕｌｌ分布など）を想定した場合のパラメータを最尤法などにより決定することが記載されている。しかし、この方法では、寿命分布の関数形を予め仮定する必要があるだけでなく、機器障害の要因を推定できない。
【０００７】
そこで、本発明は、個々の機器の設計データを事前に知る必要なしに、機器の故障率及び障害発生率を推定でき、機器障害の要因を推定できる障害推定装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る障害推定装置は、対象機器の機器情報を定期的に収集する機器情報収集手段と、当該機器情報収集手段で収集した当該機器情報を時系列上で保存する機器情報データベースと、当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出する機器情報加工手段と、当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定する推定処理手段とを具備することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る障害推定方法は、対象機器の機器情報を定期的に収集する機器情報収集ステップと、当該機器情報収集ステップで収集した当該機器情報を時系列上で機器情報データベースに保存する保存ステップと、当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出する機器情報加工ステップと、当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定する推定処理ステップとを具備することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る障害推定プログラムは、コンピュータに、対象機器の機器情報を定期的に収集させる機器情報収集機能と、当該コンピュータに、当該機器情報収集機能で収集した当該機器情報を時系列上で機器情報データベースに保存させる保存機能と、当該コンピュータに、当該機器情報データベースに記録される当該機器情報を加工して特徴量を抽出させる機器情報加工機能と、当該コンピュータに、当該機器情報の特徴量をもとに故障率、障害発生率及び故障要因の何れか１以上を推定させる推定処理機能とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、個々の対象機器の設計データを事前に知ることなく、各対象機器から収集した機器情報のみをもとに故障率、障害発生率又は障害要因を推定できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明に係る障害推定装置の一実施例の概略構成ブロック図を示す。図１に示す障害推定装置１０は、図２に示すようにネットワークシステムに接続して使用され、各ネットワーク機器の故障率及び障害発生率を推定する。具体的には、障害推定装置１０はネットワーク１２に接続し、ネットワーク１２には複数のネットワーク機器１４−１〜１４−ｎが接続する。障害推定装置１０は、ネットワーク１２を介して各ネットワーク機器１４−１〜１４−ｎの機器情報を例えば，ＭＩＢ情報により収集し、その機器情報に基づき各ネットワーク機器１４−１〜１４−ｎの故障率と障害発生率を推定し、機器障害の要因を推定する。故障率は、現時点から単位時間内に故障する確率であり、障害発生率は、現時点から期間Ｔ以内に障害が発生する確率である。
【００１４】
障害推定装置１０の構成と基本機能を説明する。なお、障害推定装置１０の主要な機能は、コンピュータプログラムにより実現される。
【００１５】
ネットワークインターフェース２０はネットワーク１２に接続する。機器情報収集装置２２は、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）等により、ネットワークインターフェース２０及びネットワーク１２を介してネットワーク機器１４−１〜１４−Ｎの機器情報、例えば、ＭＩＢ（Management Information Base）情報を収集し、収集した機器情報を時系列データとして機器情報データベース２４に格納する。
【００１６】
図３は、機器情報データベース２４の構造とデータの一例を示す。図３は、１台のネットワーク機器に対する機器情報のデータ例を示しており、同様の構成の機器情報がネットワーク機器毎に存在する。機器情報としてＫ個の項目が用意されている。これらの項目は、例えば、「項目１」＝温度、「項目２」＝ＣＰＵ使用率、…「項目Ｋ」＝入力パケット数などであり、これらの情報が時系列で保存される。
【００１７】
機器情報データベース２４に格納される機器情報のデータ総数は膨大（項目数×取得回数×機器台数分）であり、このままの形では、故障率等の推定演算を行うのに適さない。そこで、本実施例では、機器情報加工装置２６が、各種推定処理を容易にするため、データ数を削減する。
【００１８】
データ数を削減する処理の一例として、取得した機器情報を頻度分布（ヒストグラム）に加工する処理を説明する。機器情報加工装置２６には、機器情報の各項目についての階級分けの基準が、障害推定装置１０の起動時に予め設定されている。例えば、取得した値が０以上１０未満の場合は階級ａ０、１０以上で２０未満の場合は階級ａ１、…といったような階級分けである。図４は、機器情報加工装置２６による加工結果の一例を示す。横軸は，ｉ番目の項目の階級を示し、縦軸は各階級の頻度を示す。
【００１９】
機器情報加工装置２６は、機器情報データベース２４が更新される度に、更新された機器情報の各項目について、その所属する階級ａｉを分析し、項目毎の頻度分布情報を更新する。更新された頻度分布情報は、故障率推定装置２８に供給される。
【００２０】
故障率推定装置２８は、機器情報加工装置２６からの頻度分布情報を参照して、各機器１４−１〜１４−ｎの故障率を推定する。ここで、故障率は、現時点から単位時間以内に故障する確率を示すが、類似の確率を推定しても良い。単純ベイズ分類器（Naive Bayes classifier）に基づく故障率（推定値）の算出法を説明する。
【００２１】
まず、初期条件として、故障率Ｐ（ν１）と稼働率Ｐ（ν０）を、下記式（１）により算出する。即ち、
【数１】
2010102462.tif 000003
なお、故障率は単位時間後に故障する確率を示し，稼働率は単位時間後に正常に動作している確率を示す。
【００２２】
故障率推定装置２８は、機器情報データベース２４からＭＩＢ情報を読み込み、単位時間後の故障の有無がｖｊ（ｊ＝１：単位時間後に故障／ｊ＝０：単位時間後に正常動作）で、かつｉ番目の機器情報の数値が頻度分布（ヒストグラム）の階級ａｉに属する確率Ｐ（ａｉ｜ｖｊ）を、下記式（２）により計算する。すなわち、
【数２】
2010102462.tif 000004
上式で、関数ｃｏｕｎｔ（ｘ）は、これまでに機器情報を読み込んだ回数のうち、ｘ＝Ｔｒｕｅである回数を示す。また、ｋｉは、ｉ番目のＭＩＢ情報に対する頻度分布の階級数を示す。
【００２３】
確率Ｐ（ａｉ｜ｖｊ）は、その定義より、機器が故障した（又は故障していない）という条件のもとで、機器情報のｉ番目の要因が階級ａｉに含まれる確率を表す。
【００２４】
式（２）で算出した全てのＰ（ａｉ｜ｖｊ）と現時点のＰ（ｖｊ）をもとに、下記式（３）により、Ｐ（ｖｊ）の値を更新する。すなわち、
【数３】
2010102462.tif 000005
機器情報データベース２４に機器情報が追加されるごとに、式（２）及び式（３）の処理を繰り返し、故障率Ｐ（ｖ１）を更新する。
【００２５】
障害発生率推定装置３０は、故障率推定装置２８から、特定機器に対する故障率（推定値）を稼動時間の関数Ｐ（ｖｊ，ｔ）として得ることができる。障害発生率推定装置３０は、関数Ｐ（ｖｊ，ｔ）の値を元に、当該特定機器が現時点から期間τの間に故障する確率（推定値）を、以下のように算出する。なお、本実施例では、現時点で稼働時間がｔである機器が、将来の期間τの間に故障する確率を「障害発生率」と呼び、以下Ｐｆａｉｕｒｅ（ｔ，τ）で表す。例えば、現在までの稼働時間が１年で、今後６ヶ月以内に障害が発生する確率は、Ｐｆａｉｌｕｒｅ（１年，６ヶ月）と表される。
【００２６】
障害発生率Ｐｆａｉｌｕｒｅ（ｔ，τ）は、その定義により、「時刻ｔまで動作したという条件のもとで、時刻ｔ＋τ以内に故障する確率」を示す。よって、時刻ｔまで正常に動作する確率を表す信頼度Ｒ（ｔ）と呼ばれる指標を用いて、障害発生率は、
【数４】
2010102462.tif 000006
と表現することができる。
【００２７】
信頼度Ｒ（ｔ）と故障率Ｐ（ｖj1，ｔ）との間には、一般的に、
【数５】
2010102462.tif 000007
の関係が成立することが知られている。そこで、短期的には故障率は大幅に変動しないという性質を利用し、適用すると、障害発生率Ｐｆａｉｌｕｒｅ（ｔ，τ）は、
【数６】
2010102462.tif 000008
と表される。
【００２８】
このようにして、故障率推定装置２８は、各機器１４−１〜１４−ｎの障害発生率Ｐｆａｉｌｕｒｅ（ｔ，τ）を計算する。
【００２９】
故障要因推定装置３２は、式（２）によって得られる確率Ｐ（ａｉ｜ｖｊ）を互いに異なるｉ又はｊで比較することで、故障要因を推定する。Ｐ（ａｉ｜ｖｊ）は、その定義より、機器が故障した（又は故障していない）という条件のもとで、機器情報のｉ番目の要因が階級ａｉに含まれる確率を表す。従って、Ｐ（ａｉ｜ｖ０）とＰ（ａｉ｜ｖ１）の差（絶対値）が最大となる要因が、故障に最も関係していると推定できる。また、Ｐ（ａｉ｜ｖ０）とＰ（ａｉ｜ｖ１）の差（絶対値）がゼロに近い値になる要因は、故障に関係していないと推定する。
【００３０】
ユーザ又はオペレータは、入力装置３４により、表示条件等を指定でき、表示装置３６は、入力装置３４で指定された表示条件に合致する機器とその機器情報データベース２４のデータを表示する。
【００３１】
本発明は、同一種類のノードを多数含む大規模ネットワークにおいて、各ノードの障害発生率を算出可能にする。これにより、効率的な機器交換とネットワーク障害の予防が可能になり、大規模ネットワークを持つ通信事業者の、ネットワーク管理システムの一部として利用できる。
【００３２】
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】本実施例を組み込んだネットワークシステムの概略構成図である。
【図３】機器情報データベースの構造とデータ例である。
【図４】機器情報加工装置２６における加工例である。
【符号の説明】
【００３４】
１０：障害推定装置
１２：ネットワーク
１４−１〜１４−ｎ：ネットワーク機器
２０：ネットワークインターフェース
２２：機器情報収集装置
２４：機器情報データベース
２６：機器情報加工装置
２８：故障率推定装置
３０：障害発生率推定装置
３２：故障要因推定装置
３４：入力装置
３６：表示装置
【図１】
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【図２】
2010102462.tif 000010
【図３】
2010102462.tif 000011
【図４】
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