(57)【要約】【課題】電子機器の一時的な状態変化を考慮して、故障の可能性を評価可能にする。【解決手段】本発明の一態様としての稼働データ分析装置は、電子機器の稼働データと、複数の説明変数のそれぞれの値が変動するまでの期間の目安を表す期間特性と、稼働データに基づき、複数の説明変数を計算する説明変数計算部と、前記説明変数計算部により計算された複数の説明変数に基づき、前記電子機器の故障状態情報を計算し、前記故障状態情報が危険状態のとき、前記説明変数の値の変動により前記故障状態情報がどれくらいの期間で安全状態になる可能性があるかの目安を表す総合的な期間特性を算出する故障状態情報計算部と、前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき、前記電子機器を診断する診断部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子機器の稼働データを記憶するための第１記憶部と、
複数の説明変数のそれぞれの値が変動するまでの期間の目安を表す期間特性を記憶するための第２記憶部と、
前記稼働データに基づき、前記複数の説明変数を計算する説明変数計算部と、
前記説明変数計算部により計算された複数の説明変数に基づき、前記電子機器の故障状態情報を計算し、前記故障状態情報が危険状態のとき、前記説明変数の値の変動により前記故障状態情報がどれくらいの期間で安全状態になる可能性があるかの目安を表す総合的な期間特性を算出する故障状態情報計算部と、
前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき、前記電子機器を診断する診断部と、
を備えた稼働データ分析装置。
【請求項２】
前記故障状態情報計算部で計算された故障状態情報の履歴を記憶する第３記憶部をさらに備え、
前記診断部は、前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき前記電子機器の診断方法を決定し、第１の診断方法が決定されたときは、前記故障状態情報計算部により計算された故障状態情報から前記電子機器を診断し、第２の診断方法が決定されたときは、前記第３記憶部における故障状態情報の履歴に基づき、前記電子機器を診断する
請求項１に記載の稼働データ分析装置。
【請求項３】
前記診断部は、前記故障状態情報の履歴において、前記故障状態情報が危険状態となった回数に基づいて、前記電子機器を診断する
請求項２に記載の稼働データ分析装置。
【請求項４】
前記診断部は、前記故障状態情報の履歴において、前記故障状態情報の平均に基づき、前記電子機器を診断する
請求項２に記載の稼働データ分析装置。
【請求項５】
前記診断部は、前記故障状態情報の履歴において、前記故障状態情報が危険状態となったのが何回目かに応じて前記故障状態情報に重み付けを行い、重み付けした故障状態情報の平均に基づき、前記電子機器を診断する
請求項２に記載の稼働データ分析装置。
【請求項６】
前記診断部は、前記故障状態情報の履歴のうち、フィルター期間内のデータを用いて電子機器を診断する
請求項２に記載の稼働データ分析装置。
【請求項７】
前記故障状態情報とは故障確率を表し、故障確率が閾値以上であれば危険状態、閾値未満であれば安全状態とする
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の稼働データ分析装置。
【請求項８】
前記診断部は、
前記故障確率が前記閾値未満のとき、または、前記総合的な期間特性が第１の期間未満であるとき、または、前記総合的な期間特性が前記第１の期間以上でありかつ前記故障確率が前記閾値より大きい第１の閾値以上であるときは、前記第１の診断方法を決定し、
前記総合的な期間特性が前記第１の期間以上でありかつ前記故障確率が第１の閾値未満のときは、前記第２の診断方法を決定する
請求項７に記載の稼働データ分析装置。
【請求項９】
複数の電子機器の稼働データと、故障が発生した電子機器の情報とを外部から取得し、
取得した稼働データを用いて、電子機器の故障確率の計算式を更新し、
前記故障状態情報計算部は、前記更新した計算式を前記故障確率の計算に用いる
請求項７または８に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１０】
前記診断部は、前記故障確率の履歴のうち、フィルター期間内のデータを用いて診断を行うものであり、
複数の電子機器の稼働データを外部から取得し、
前記フィルター期間の値と、前記第１の閾値の値の組を複数生成し、
複数の組のそれぞれごとに、前記電子機器ごとに前記稼働データに基づき診断ランクを算出し、
ある診断ランクの占める割合から計算される数値が最大または最小になるような前記第１の閾値と前記フィルター期間の値の組を選択する
請求項８に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１１】
２個以上の診断ランクのそれぞれの占める割合から計算される数値の組に基づき算出されるパレート最適解のなかから１点をえらび、選んだ１点に対応する前記数値の組が得られたときの前記第１の閾値と前記フィルター期間の値の組を選択する
請求項１０に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１２】
前記故障状態情報計算部は、前記複数の説明変数をロジット変換することにより前記故障確率を計算する
請求項７ないし１１のいずれか一項に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１３】
前記電子機器から定期的に稼働データを収集する収集部と、
前記収集部で収集された稼働データを、前記第１記憶部に格納する入力部と
を備えた請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１４】
前記診断部で算出された診断結果を出力する出力部
をさらに備えた請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１５】
前記故障状態情報計算部で算出された総合的な期間特性を出力する出力部
をさらに備えた請求項１ないし１４のいずれか一項に記載の稼働データ分析装置。
【請求項１６】
第１記憶部から電子機器の稼働データを読み出すステップと、
第２記憶部から、複数の説明変数のそれぞれの値が変動するまでの期間の目安を表す期間特性の情報を読み出すステップと、
前記稼働データに基づき、前記複数の説明変数を計算する説明変数計算ステップと、
前記説明変数計算ステップにより計算された複数の説明変数に基づき、前記電子機器の故障状態情報を計算し、前記故障状態情報が危険状態のとき、前記説明変数の値の変動により前記故障状態情報がどれくらいの期間で安全状態になる可能性があるかの目安を表す総合的な期間特性を算出する故障状態情報計算ステップと、
前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき、前記電子機器を診断する診断ステップと、
をコンピュータが実行する稼働データ分析方法。
【請求項１７】
第１記憶部から電子機器の稼働データを読み出すステップと、
第２記憶部から、複数の説明変数のそれぞれの値が変動するまでの期間の目安を表す期間特性の情報を読み出すステップと、
前記稼働データに基づき、前記複数の説明変数を計算する説明変数計算ステップと、
前記説明変数計算ステップにより計算された複数の説明変数に基づき、前記電子機器の故障状態情報を計算し、前記故障状態情報が危険状態のとき、前記説明変数の値の変動により前記故障状態情報がどれくらいの期間で安全状態になる可能性があるかの目安を表す総合的な期間特性を算出する故障状態情報計算ステップと、
前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき、前記電子機器を診断する診断ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電子機器の稼働データに基づいて故障の可能性を評価する稼働データ分析装置およびその方法、ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ストレージ内に保存されたデータの保全を図る上で、ストレージの健康状態を把握しておくことは重要である。従来、ストレージから出力される直近の内部情報をもとに、ストレージの健康状態をモニタリングする方法があった。また、内部情報の値が将来も単調に変化すると仮定して、機器の将来の健康状態を推定する方法があった。
【０００３】
S.M.A.R.T.（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology）に基づくハードディスクドライブ（HDD）診断ツールは多数存在し、フリーで公開されているものも多い。多くのルールでは、S.M.A.R.T.の項目が閾値を超えると、故障と診断している。S.M.A.R.T.は、ハードディスクドライブの障害の早期発見・故障の予測を目的として、ハードディスクドライブに搭載されている機能である。この機能は、各項目を自己診断し、その結果を数値化する。
【０００４】
また、使用開始時点と現時点のＳＭＡＲＴ値を通る直線を作成し、直線が閾値を超える時点を故障が発生した時点と推定する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2008-250979号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ハードディスクドライブでは、振動や衝撃を受けたり、粒子が混入したりという原因で、一時的にリードエラーが発生したり、応答速度が低下したりする。ストレージ内部での救済措置が成功して、問題が解決すると、その後はハードウェアとして、問題なく稼働する。
【０００７】
しかし、従来の手法では、ストレージのこのような一時的な状態変化を考慮してストレージの故障リスクを評価することができなかった。
【０００８】
また、内部情報の短期的な時系列変化に応じてタイムリーに故障リスクを評価した場合、頻繁に故障リスクが変化してしまい、ユーザに無用の心配をさせてしまうという問題があった。
【０００９】
本発明の実施形態は、電子機器の一時的な状態変化を考慮して、故障の可能性を評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の実施形態としての稼働データ分析装置は、第１記憶部と、第２記憶部と、説明変数計算部と、故障状態情報計算部と、診断部とを備える。
【００１１】
前記第１記憶部は、電子機器の稼働データを記憶する。
【００１２】
前記第２記憶部は、複数の説明変数のそれぞれの値が変動するまでの期間の目安を表す期間特性を記憶する。
【００１３】
前記説明変数計算部は、前記稼働データに基づき、前記複数の説明変数を計算する。
【００１４】
前記故障状態情報計算部は、前記説明変数計算部により計算された複数の説明変数に基づき、前記電子機器の故障状態情報を計算し、前記故障状態情報が危険状態のとき、前記説明変数の値の変動により前記故障状態情報がどれくらいの期間で安全状態になる可能性があるかの目安を表す総合的な期間特性を算出する。
【００１５】
前記診断部は、前記故障状態情報および前記総合的な期間特性に基づき、前記電子機器を診断する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図。
【図２】第１の実施例にかかる全体の動作のフローチャート。
【図３】第１の実施例にかかる総合的な期間特性の算出処理のフローチャート。
【図４】第１の実施例にかかるフィルター処理実施/非実施の判断処理のフローチャート。
【図５】第１の実施例にかかるフィルター処理１と、ランク算出処理の流れを示すフローチャート。
【図６】第１の実施例にかかるフィルター処理２と、ランク算出処理の流れを示すフローチャート。
【図７】第２の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図。
【図８】第２の実施例にかかる故障確率の計算式の更新処理のフローチャート。
【図９】第３の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図。
【図１０】第３の実施例にかかるフィルターパラメータ修正装置の動作のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１８】
（第１の実施例）
図１は、第１の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図である。
【００１９】
本分析装置は、入力装置１０１と、記憶装置１１１と、演算装置１２１と、出力装置１３１とを備える。なお、本分析装置は、これらのすべての装置を備えることは必須ではなく、たとえば記憶装置１１１と演算装置１２１のみで分析装置を構成することも可能である。
【００２０】
入力装置１０１は、記憶装置１１１の稼働データ記憶部１０２、説明変数期間特性記憶部１０３に与えるデータを入力するための装置である。たとえばキーボードやマウス等の入力デバイスでもよいし、CD-ROMやメモリデバイス等の記録媒体からデータを読み取る装置でもよいし、ネットワークを介して外部からデータを収集する装置でもよい。
【００２１】
稼働データ記憶部１０２は、入力装置１０１より入力される電子機器の稼働データを記憶する。稼働データのデータ項目の例を表１に示す。稼働データの項目は、S.M.A.R.T.（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology）の項目であってもよい。
【表１】
2014228887.tif 000003
【００２２】
また、稼働データ記憶部１０２に記憶されるデータの例を表２に示す。
【００２３】
この例では、１日の最初に電子機器が稼働した時点でデータを収集して、稼働データ記憶部１０２に記憶している。
【００２４】
また、電子機器がONにならなかった場合は、データが収集されない。このため、１月３日、４日、７日、８日、９日はデータが存在せず、電子機器を使用しなかったことがわかる。
【表２】
2014228887.tif 000004
【００２５】
説明変数計算部１０６は、稼働データ記憶部１０２に蓄積されている稼働データの履歴を読み取って、説明変数を算出する。説明変数は、機器の故障状態情報を計算するために用いる。本実施例では、故障状態情報とは故障確率であるとして例示する。故障状態情報は、故障状態と関連する情報であればよく、例えば、故障リスクの大きさに応じた複数の状態のどれかを示す値であってもよいし、故障までの期間を評価した結果であってもよい。説明変数の例を表３に示す。例えば、説明変数３は、稼働データ記憶部１０２に記憶されているリードエラー率の直近１５回分のデータの標準偏差である。なお、故障確率の計算に、すべての説明変数を用いるとは限らず、たとえば３つの説明変数を用いることもあり得る。
【表３】
2014228887.tif 000005
【００２６】
説明変数期間特性記憶部１０２は、入力装置１０１から入力される説明変数期間特性データを記憶する。説明変数期間特性データは、説明変数毎に設定された期間特性と、期間特性の定義を含む。期間特性とは、任意のある時点から説明変数の値が変化するまでの期間の目安を表す。
【００２７】
表４に説明変数１〜５に設定された期間特性の例を示す。表５に期間特性の定義の例を示す。なお、期間特性の定義の記載において、一定の範囲内の変動は変動とみなさず、一定の範囲を超える変動のみを、変動と見なしても良い。
【表４】
2014228887.tif 000006
【表５】
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【００２８】
表５の例では、起動した日の回数がどれくらいで説明変数の値（数値）が変動する可能性があるかに応じて、期間特性を短期的・中期的・長期的の３クラスに分けて表現している。１日に複数回起動しても、１としてカウントする。
【００２９】
期間特性の表現はクラスに限らず、回数や時間で表現することも可能である。例えば、説明変数の値が変動するまでの稼働時間により、期間特性を表現することも可能である。
【００３０】
故障確率計算部（故障状態情報計算部）１０７は、説明変数計算部１０６で算出した説明変数に基づき、機器の故障確率を計算する。故障率の計算は、たとえば１日ごとに行い、機器が起動しなかった日は省略する構成も可能である。故障確率計算部１０７は、計算した故障確率を、機器のIDと日付とともに、記憶装置１１１の時系列故障解析結果記憶部１０４に記録する。
【００３１】
故障確率の計算には、例えばロジット変換を用いることができる。この場合、説明変数の加重和をとってロジット変換することにより、故障確率を計算する。ロジット変換を用いた故障確率の計算例を式１に示す。
【数１】
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【００３２】
ここでは３つの説明変数x1,x2,x3を使う例を示している。a0,a1,a2,a3は、あらかじめ与えられた値を有するパラメータ（係数）である。説明変数x1,x2,x3の値に応じて故障確率が変化する。pの値が故障確率に対応する。
【００３３】
なお、本発明における故障確率は、必ずしも故障確率そのものと一致している必要はなく、故障状態情報でもよい。故障状態情報は、故障リスクの大きさに応じた複数の状態のどれかを示す値であってもよいし、故障までの期間を評価した結果であってもよい。また、故障確率と相関が高い数値など、故障確率と対応付けられる数値である場合も含むものとする。
【００３４】
故障確率計算部１０７は、計算した故障確率から危険状態かどうかを判定する。本実施例では、危険状態かどうかを、あらかじめ設定された閾値α以上かどうかにより判定する。計算した故障確率が閾値α以上であれば、説明変数の値の変動により当該故障確率が閾値α未満に戻ると仮定した場合に、どれくらいの期間で安全状態に戻るかの期間の目安を表す総合的な期間特性を算出する。本実施例では、安全状態かどうかは、故障確率が閾値未満かどうかで判断する。つまり、故障確率が閾値未満であれば安全状態である。総合的な期間特性は、故障確率の計算に用いた説明変数の中で異常値を有しており故障確率に大きく影響を与えていたものが、どれくらいの期間で正常値に戻る可能性があるかの目安を表しているともいえる。なお、計算した故障確率が閾値αより小さければ（故障状態情報が安全状態であれば）、総合的な期間特性は算出しなくてよい。
【００３５】
フィルター処理実施判定部１０８とランク算出部１０９は、計算した故障確率と、総合的な期間特性に基づき電子機器を診断する診断部を構成する。
【００３６】
フィルター処理実施判定部１０８は、故障確率に関する総合的な期間特性と、計算した故障確率に基づき、フィルター処理を実施するか否かを決定する。フィルター処理とは、故障確率の履歴、すなわち今回計算した故障確率と、過去に計算したフィルター期間内の故障確率を用いて、ランクを決定するための情報を算出する処理を意味する。フィルター期間は、フィルター期間パラメータ記憶部１０５に、フィルター期間パラメータとして記憶されている。フィルター処理を実施しない場合は、後述するランク算出部１０９では、故障確率から直接、故障ランク（診断ランク）を決定する。フィルター処理を実施する場合は、故障確率の履歴から情報を算出し、当該情報から故障ランクを決定する。
【００３７】
つまり、フィルター処理実施判定部１０８は、今回計算した故障確率から故障ランクを算出する第１の診断方法（フィルター処理は行わない）と、故障確率の履歴を用いて故障ランクを算出する第２の診断方法（フィルター処理を行う）のいずれを行うかを決定する。故障確率計算部１０７で計算した故障確率が閾値αより小さい場合に、第１の診断方法を決定する。故障確率計算部１０７で計算した故障確率が閾値α以上の場合は、総合的な期間特性と故障確率に応じて、第１の診断方法か第２の診断方法かを決定する。たとえば総合的な期間特性が短期で、かつ故障確率が閾値β（＞α）未満である場合は第２の診断方法を決定し、それ以外は第１の診断方法を決定する。第１および第２の診断方法以外の方法を定義してもよい。
【００３８】
ランク算出部１０９は、第１の診断方法が決定された場合（フィルター処理が行われない場合）、故障確率から故障ランクを決定する。たとえば閾値αと、閾値αより大きい閾値βに基づき、ランクを３つのうちの１つに決定する。閾値α未満であれば「青」（正常）、α以上β未満であれば「黄」（警告）、β以上であれば「赤」に決定する。青は正常レベル、黄は警告レベル、赤は異常レベルに対応する。なお、このようなランク付けは単なる一例であり、複数のランクに分類できる方法なら、どのような方法を用いてもかまわない。また、ランクの個数も３つに限定されるものではない。また、ここでは、機器の診断方法としてランクを算出しているが、診断方法はランク算出に限定されるものではない。機器の状態を表す値であれば、別の指標を用いることも可能である。
【００３９】
ランク算出部１０９は、第２の診断方法が決定された場合（フィルター処理が行われる場合）、フィルター期間パラメータ記憶部１０５からフィルター期間の情報を取得し、フィルター期間内の故障確率のデータを利用して、故障ランクを決定する。詳細は後述する。
【００４０】
出力装置１３１のランク出力部１１０は、ランク算出部１０９によって決定されたランクを出力する。また、故障確率計算部１０７で計算された総合的な期間特性を示す情報を出力してもよい。出力の形態は任意でよいが、たとえば表示装置に表示、または、外部に送信することがある。
【００４１】
図２は、本実施例にかかる全体の動作のフローチャートである。
【００４２】
ステップF101で動作が開始すると、説明変数計算部１０６が時系列の稼働データに基づいて、複数の説明変数を計算する（F102）。
【００４３】
故障確率計算部１０７が、計算された説明変数に基づいて、電子機器の故障確率を算出する（F103）。計算した故障確率が閾値α以上かを判定する（F104）。閾値α未満であるときは、ランク算出部１０９が、ステップF103で計算した故障確率に基づき、ランクを決定する（F108）。そして、ランク出力部１１０が、ランクを出力し（F110）、本フローの動作が終了する（F111）。
【００４４】
一方、故障確率が閾値α以上のときは、故障確率計算部１０７は、故障確率に関する総合的な期間特性を算出する（F105）。フィルター処理実施判定部１０８が、計算した故障確率と、総合的な期間特性から、フィルター処理の実施有無（第１および第２の診断方法のいずれを用いるか）を決定する（F106）。
【００４５】
フィルター処理の非実施が決定（第１の診断方法が決定）された場合は、ステップF103で計算した故障確率に基づき、故障ランクを決定する（F108）。そして、ランク出力部１１０が、決定された故障ランクを出力し（F110）、本フローの動作が終了する（F111）。
【００４６】
一方、フィルター処理の実施が決定（第２の診断方法が決定）された場合は、フィルター期間内の故障確率のデータを用いて、故障ランクを決定する（F109）。そして、ランク出力部１１０が、決定された故障ランクを出力し（F110）、本フローの動作が終了する（F111）。
【００４７】
図３に、ステップF105で行う総合的な期間特性を算出する処理のフローチャートを示す。
【００４８】
ステップF201で処理の実行が開始されると、短期的な説明変数をすべて正常値に置き換えたうえで、故障確率を算出する（F202）。正常値は事前に与えておく。短期的な説明変数のうち、正常範囲内にない説明変数のみを事前に与えた正常値に置換し、正常範囲内にある説明変数は置換しなくてもよい。
【００４９】
ステップF202で算出した故障確率を閾値αと比較し、故障確率がαを下回っているならば、総合的な期間特性を「短期的」とする（F204）。つまり、短期（１０日以内）で故障確率がα未満に戻る可能性がある（短期的な説明変数が短期で正常値に戻る可能性がある）と考える。
【００５０】
また、ステップF202で算出した故障確率がα以上であれば、短期的な説明変数と中期的な説明変数の値をすべて正常値に置き換えた上で、故障確率を算出する（F205）。つまり、ある説明変数と、その説明変数より期間特性が短い説明変数の値を正常値に置き換える。正常値に置換する説明変数は、正常範囲内に値がない説明変数だけにしてもよい。
【００５１】
ステップF205で計算した故障確率がαを下回っていれば（F206）、総合的な期間特性を「中期的」とする（F207）。つまり、中期（２０日以内）で故障確率がα未満に戻る可能性がある（短期・中期的な説明変数が中期で正常値に戻る可能性がある）と考える。
【００５２】
ステップF205で算出した故障確率がα以上であれば、F208で総合的な期間特性は「長期的」とする。
【００５３】
図４に、ステップF106で行うフィルター処理実施/非実施の判断処理のフローチャートを示す。
【００５４】
ステップS301で処理が開始されると、フィルター処理実施判定部108は、総合的な期間特性が短期的かを検査し（F302）、短期的でなければ、すなわち中期的または長期的であれば、フィルター処理を行わないこと（第１の診断方法でランクを算出すること）を決定する（F303）。
【００５５】
総合的な期間特性が短期的であれば、図２のステップF103で計算した故障確率が、予め定められた閾値β（＞α）以上かを検査する（F304）。
【００５６】
故障確率がβ未満であれば、フィルター処理を実施すること（第２の診断方法でランクを算出すること）を決定し（F305）、本フローの処理を終了する（F306）。フィルター処理を行うことで、数日後に故障確率が閾値α未満に下がるなど、短期的に故障確率が変化するような場合に、ユーザに不必要に警告を出す可能性を低減できる。
【００５７】
これに対し、故障確率がβ以上であれば、フィルター処理は行わない（第１の診断方法でランクを算出する）ことを決定し（F303）、本フローの処理を終了する（F306）。これは、故障確率がβ以上であれば、たとえ数日後に故障確率が下がる可能性があっても、ただちに警告を出すべきレベルであるためである。
【００５８】
図４のフローチャートのステップF302では、総合的な期間特性が短期的である場合にF304に進んだが、総合的な期間特性が短期的または中期的である場合に、ステップF305に進んでも良い。
【００５９】
ランク算出部１０９は、上述したように、フィルター処理実施判定部１０８からフィルター処理実施判定結果（第１の診断方法および第２の診断方法のいずれかを行うか）を受け取り、時系列故障解析結果記憶部１０４から故障確率を取得する。そして、フィルター処理実施／非実施を確認し、フィルター処理非実施（第１の診断方法）であれば、直近の故障確率（ステップF202で算出した故障確率）をもとに、機器の故障ランクを判定する。
【００６０】
フィルター処理実施（第２の診断方法）の場合は、フィルター期間パラメータ記憶部１０５からフィルター期間の情報を取得し、フィルター期間内の故障確率の履歴から、故障ランクを判定するための情報を取得する。そして、当該情報に基づき、機器の故障ランクを判定する。以下、フィルター処理とランク算出処理の具体例を２つ示す。
【００６１】
図５は、フィルター処理１と、このときのランク算出処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
ステップF401で処理が開始されると、ステップF402で、現在の日から遡って所定の長さの期間（フィルター期間）内で、故障確率が閾値α以上になった日の回数をカウントする。フィルター期間は、過去のデータが存在するすべての日（計測以降の全ての日）を指すようにしてもよい。カウントした回数は、故障ランクを決定するための情報に相当する。
【００６３】
ステップF402でカウントした回数が、予め指定した値N以上であれば、故障確率から故障ランクを決定し（F404）、本処理を終了する（F406）。
【００６４】
一方、カウントした回数がN未満であれば、所定のランクを決定し（F405）、本処理を終了する。ここでは、所定のランクは、警告が出ない安全なランク青とする。
【００６５】
通常、故障率が短期的に変動する場合、警告が初めて出た場合に比べて、N回以上出た場合の方が、リスクが大きいと考えられる。このため、故障確率がα以上であっても、最初のN-1回は警告を出さないことで、不要な警告を出ないですむことになる。
【００６６】
図６は、フィルター処理２と、このときのランク算出処理の流れを示すフローチャートである。
【００６７】
ステップF501で処理が開始されると、ステップF502で、フィルター期間内において故障確率が閾値α以上になった日について、当該日で故障確率がα以上になったのが計測の開始から何回目かに応じて、故障確率を修正する。
【００６８】
具体的に、閾値α以上になる故障確率については、表６のような変換表に従って、累積回数に応じた倍率を、故障確率に乗じる。これにより、故障確率の値を変換する。本実施例は、計測開始時を起点として累積回数を計算するが、フィルター期間の開始を起点として累積回数を計算する実装も可能である。
【表６】
2014228887.tif 000009
【００６９】
例えば、α＝１．８％とする。現在の故障確率が２％で、初めてα以上になった場合には、２％に倍率０．７を乗じることで、現在の故障確率は１．４％に変換される。同じ故障確率でも、α以上になった回数が、７回目であれば、故障確率は２％×１．５＝３％に変換される。
【００７０】
表７は、故障確率の履歴と、閾値α以上の故障確率に適用する倍率と、故障確率に倍率を乗じた変換後故障倍率の例を示す。
【表７】
2014228887.tif 000010
【００７１】
フィルター期間を直近１０日とすると、直近１０日（フィルター期間）分のデータは、1月６日から1月２０日のデータである。閾値α＝１．８％とする。閾値α以上になる故障確率については、表６に従って倍率を算出する。故障確率に当該倍率を乗じて、変換後故障率を得る。
【００７２】
この後、フィルター期間内の変換後故障率の平均をとることで、平均変換後故障率1.29%を得る（F503）。この平均変換後故障確率は、故障ランクを決定するための情報に相当する。
【００７３】
平均変換後故障率からランクを決定する（F504）。たとえば、平均変換後故障率が閾値αより小さければ青、閾値α以上かつ閾値β未満であれば黄、閾値β以上であれば赤のランクを決定する。
【００７４】
この方法では、故障確率が閾値α以上になる頻度が小さければ、平均変換後故障確率が下がり、平均変換後故障確率はα未満になりやすい。この場合、警告を出さないことになり、不要な警告をださないですむことになる。
【００７５】
上記の方法では閾値以上になった累積回数に応じて重み付けを行ったが、別の方法として、重み付けを行わずに、単純に、フィルター期間内の故障確率を平均する方法も可能である。
【００７６】
以上、本実施例によれば、故障確率が閾値α以上の場合に、故障確率に関する総合的な期間特性を算出し、総合的な期間特性が短期（あるいは、短期または中期）で、故障確率が閾値β未満であれば、故障確率の履歴を用いて故障ランクを決定する。よって、機器の一時的な状態変化を考慮して、故障ランクを算出できる。よって、ユーザに不要な警告を出す可能性を低減できる。
【００７７】
（第２の実施例）
図７は、第２の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図である。図１と同一名称のブロックは基本的に第１の実施例と同様の動作を行うため、これらのブロックは番号を振り直すとともに、拡張または変更された処理を除き、重複する説明を省略する。
【００７８】
稼働データ収集装置２１１は、複数の電子機器の稼働データを図示しないネットワークを介して収集して、入力装置２０１に送る。また、稼働データ収集装置２１１は、収集した稼働データを、通信装置２１２にも送る。通信装置２１２は、稼働データ収集装置２１１から受信した稼働データを、パラメータ修正装置２１４に送信する。
【００７９】
故障記憶装置２１３は、故障した電子機器について、シリアル番号等の識別情報、および、故障した日等の故障データを記憶している。故障した日は、修理センターで故障を確認した日、またはユーザが故障を確認した日などを用いることができる。機器から故障した日のデータを読み出せる場合には、その日を用いても良い。なお、一度も故障していない機器については、故障記憶装置２１３にその機器のデータは存在しないとする。
【００８０】
故障データに、機器の修理完了日を含めても良い。修理が完了した後の機器は、故障していない機器として扱えばよい。
【００８１】
パラメータ修正装置２１４は、通信装置２１２から稼働データ、故障記憶装置２１３から電子機器の故障データを受け取り、故障確率の計算式を修正（更新）する。修正後の計算式を、通信装置２１２および入力装置２０１を介して、故障確率計算部２０７、または故障確率計算部２０７からアクセス可能な記憶部に送る。
【００８２】
図８に、故障確率の計算式の更新フローを示す。
【００８３】
現在の更新確率計算式は、５個の説明変数（説明変数候補群）のうち、x1,x2,x3の３つのみ用いているとする。
【００８４】
ステップF601で処理が開始されると、ステップF602では複数の機器から送られてくる稼働データに基づいて、５個の説明変数を計算する。機器iについての説明変数は、
【数２】
2014228887.tif 000011
と書くことにする。
【００８５】
次に、ステップF603で、説明変数の個数Kを決める。ここではK=3とする。
【００８６】
ステップF604では、対数尤度
【数３】
2014228887.tif 000012
を計算する。
【００８７】
ただし、
【数４】
2014228887.tif 000013
である。
【００８８】
ciは、機器iが故障機器であれば１、非故障機器であれば０とする。
【００８９】
故障機器か非故障機器かは、稼働データを収集した時点から一定の期間内に、機器が故障しているかで判別する。稼働データを収集した時点から一定の期間内に故障していれば故障機器、故障していなければ非故障機器として扱う。
【００９０】
ステップF604では、K=3個の説明変数s,t,uを選択し、故障確率の対数尤度が最大になるように、piの計算式内に含まれるパラメータa0,as,at,auを決定する。s,t,u, a0,as,at,auが決まれば計算式が確定したことになる。３つの説明変数の複数または全ての組み合わせについて、対数尤度が最大になるようにパラメータを求め、最大の対数尤度が得られたときの説明変数の組を採用する。
【００９１】
以上、本実施例によれば、故障確率の計算式の精度が高くなるように、使用する説明変数、およびパラメータ（係数）の値を決定できる。
【００９２】
（第３の実施例）
図９は、第３の実施例にかかるストレージ稼働データ分析装置のブロック図である。図７と同一名称のブロックは基本的に第２の実施例と同様の動作を行うため、これらのブロックは番号を振り直すとともに、拡張または変更された処理を除き、重複する説明を省略する。
【００９３】
閾値パラメータ記憶部３１１には、フィルター期間の値Nと、閾値α、βが記録されている。
【００９４】
通信装置３１２は、稼働データ記憶部３０２に蓄積された稼働データを取得して、フィルターパラメータ修正装置３１３に送信する。
【００９５】
フィルターパラメータ修正装置３１３は、多数の機器からの稼働データを受け取り、フィルター期間Nと、閾値βを修正（更新）する。修正後のNとβを、通信装置２１２および入力装置２０１を介して、閾値パラメータ記憶部３１１に送る。
【００９６】
目標条件記憶部３１４は、フィルターパラメータ修正装置３１３がNとβの値を決定する際に用いる情報として、z1、z2の目標値を記憶する。
【００９７】
z1は、稼働データを収集した機器のうちの故障機器の中で、ランク赤・黄が占める割合を表す。z2は、稼働データを収集した機器全体の中でランク赤・黄が占める割合を示す。ランク赤・黄が占める割合とは、赤・黄・青のうち赤と黄の両方が占める割合を示す。ランク赤・黄が占める割合の代わりに、赤が占める割合、または、黄が占める割合を用いてもよい。
【００９８】
図１０に本実施例にかかるフィルターパラメータ修正装置３１３の動作のフローチャートを示す。
【００９９】
ステップF701で処理が開始されると、ステップF702では、閾値βとフィルター期間Nをセットする。この値は、あらかじめ定められたリストに記憶された値を順にセットしていき、リストの終わりまで到達すれば、ステップF706で終了と判断する。これ以外にも、ランダムにβとNを発生させて、一定回数に到達すれば、ステップF706で終了と判断してもよい。
【０１００】
ステップF703では、収集した機器ごとに、稼働データに基づき、故障確率の計算およびランクの判定を行う。これらの処理は、第１の実施例と同様にして行えばよい。記憶装置３３３と演算装置３２１を利用してもよいし、記憶装置３３３と演算装置３２１と同様の装置をフィルターパラメータ修正装置３１３の内部に備えても良い。収集した機器のうち、稼働データの収集時点から一定期間内に故障した機器（故障機器）を故障記憶装置３１５に基づき特定する。そして、故障機器にしめるランク赤・黄の機器の割合（より一般的に、割合から計算される数値）を計算する。これをz1とする。ランク赤・黄が占める割合の代わりに、赤が占める割合、または、黄が占める割合を用いてもよい。
【０１０１】
ステップF704では、収集した機器全体にしめるランク赤・黄の機器の割合を計算する。これをz2とする。ステップF703と同様、ランク赤・黄が占める割合の代わりに、赤が占める割合、または、黄が占める割合を用いてもよい。ここではz1,z2の２つを計算したが、計算する割合は１つでもよいし、３つ以上でもよい。この場合、これより後の処理は、計算した割合の個数に応じて適宜変更すればよい。
【０１０２】
ステップF705では、ステップF702で設定されたβ、N、ステップF703〜F704で計算されたz1、z2を記録する。これらをまとめて（z1,z2;β,N）と表記する
ステップF706では、終了条件が成立したかを判断する。終了条件が成立していなければ、ステップF702に戻る。βとNの値の一方または両方を変更し、同様の計算を繰り返す。これより、βとNの組ごとに、（z1,z2;β,N）が記録されていく。
【０１０３】
終了条件が成立すると、ステップF707に進み、最適な（z1,z2）を選択する。
【０１０４】
最適な（z1,z2）の選定方法は、z1が大きく、z2が小さいz1、z2の組を選ぶ。具体的に、他の組み合わせに対してz1が小さくかつz2が大きい点（z1’,z2’）が存在しない点の集合（パレート最適集合）のなかで、目標条件記憶部３１４に記憶された目標値（z1*,z2*）にもっとも近い点を選択する。このとき、選択された（z1,z2）と対応したβとNを出力する。
【０１０５】
以上、本実施例によれば、閾値βと、フィルター期間Nの値を最適な値に決定することができる。
【０１０６】
なお、各実施例における稼働データ分析装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、稼働データ分析装置内の各処理部は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、稼働データ分析装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、稼働データ分析装置内の各記憶部は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
【０１０７】
また、図１の入力装置はインターネットまたは社内LANを経由して、遠隔で機器の稼働データを受信してこれを稼働データ記憶部１０２に蓄積してもよい。このとき、記憶装置、演算装置はサーバー上に実装されることができる。また、出力装置はサーバー内の管理者用の画面に結果を出力してもよいし、インターネットや社内LANを経由して結果を送信してもよい。
【０１０８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【図１】
2014228887.tif 000014
【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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【図１０】
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