(57)【要約】【課題】予め想定されていない異常も解析すること。【解決手段】１つの態様において、航空機の異常を検出するための解析方法は、上記の航空機の運航の状態に関連する生データを取得するステップと、上記の生データに多変量解析を適用することによって上記の航空機の異常を検出するステップとを含む。この解析方法は、上記の生データに閾値処理を適用することによって上記の航空機の異常を検出するステップをさらに含んでもよい。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機の異常を検出するための解析方法であって、
前記航空機の運航の状態に関連する生データを取得するステップと、
前記生データに多変量解析を適用することによって前記航空機の異常を検出するステップと
を含む解析方法。
【請求項２】
前記生データに閾値処理を適用することによって前記航空機の異常を検出するステップをさらに含む請求項１に記載の解析方法。
【請求項３】
前記生データに多変量解析を適用することによって前記航空機の異常を検出するステップでは、前記閾値処理によって異常がないと判定されたデータにも前記多変量解析が適用される請求項２に記載の解析方法。
【請求項４】
前記多変量解析によって検出された外れ値に基づいて、前記閾値処理において用いられる閾値を設定するステップをさらに含む請求項２または３に記載の解析方法。
【請求項５】
前記生データを取得するステップでは、関連するデータが時間に基づいて対応付けて取得される請求項１から４のいずれか１項に記載の解析方法。
【請求項６】
航空機の異常を検出するための解析装置であって、
前記航空機の運航の状態に関連する生データを取得するデータ取得部と、
前記生データに多変量解析を適用することによって前記航空機の異常を検出する多変量解析部と
を備える解析装置。
【請求項７】
前記生データに閾値処理を適用することによって前記航空機の異常を検出する閾値処理部をさらに備える請求項６に記載の解析装置。
【請求項８】
前記多変量解析部は、前記閾値処理部によって異常がないと判定されたデータにも前記多変量解析を適用する請求項７に記載の解析装置。
【請求項９】
前記多変量解析部による前記多変量解析によって検出された外れ値に基づいて、前記閾値処理部において用いられる閾値を設定する閾値設定部をさらに備える請求項７または８に記載の解析装置。
【請求項１０】
前記データ取得部は、関連するデータを時間に基づいて対応付けて取得する請求項６から９のいずれか１項に記載の解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析方法および解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機の運航状態に関するデータを記録し、記録したデータに基づいて航空機の健全性（安全性）に関する分析を行う技術が知られている。例えば、特許文献１では、航空機の運航時に指示器の表示値が閾値を超過している期間とその程度とを記録することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−１２９６００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、閾値に基づいて選択したデータだけを用いて解析を行う場合、想定された異常に関する一部のデータしか使用されないために、予め想定されている異常以外の異常を解析できない場合がある。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、予め想定されていない異常も解析することができる解析方法および解析装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
１つの態様において、航空機の異常を検出するための解析方法は、前記航空機の運航の状態に関連する生データを取得するステップと、前記生データに多変量解析を適用することによって前記航空機の異常を検出するステップとを含む。
【０００６】
他の態様において、航空機の異常を検出するための解析装置は、前記航空機の運航の状態に関連する生データを取得するデータ取得部と、前記生データに多変量解析を適用することによって前記航空機の異常を検出する多変量解析部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る解析方法および解析装置は、予め想定されていない異常も解析することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例に係る解析システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、解析プログラムの構成を示す図である。
【図３】図３は、航空機の記憶部の動作の例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、解析処理の例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、解析処理の他の例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、閾値に基づく異常検出処理の例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、多変量解析に基づく異常検出処理の例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、閾値に基づく異常検出処理と多変量解析に基づく異常検出処理とが関連づけて実行される例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、解析方法および解析装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、この実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。
【実施例】
【００１０】
本実施例に係る解析システムの構成について説明する。図１は、本実施例に係る解析システムの構成を示す図である。図１に示す解析システムは、航空機１０ａ〜１０ｘと、解析装置２０と、保守管理システム３０と、部品発注システム４０とを含む。以下の説明では、航空機１０ａ〜１０ｘを、いずれであるかを特定することなく、航空機１０と総称することがある。
【００１１】
航空機１０には、例えば、固定翼機および回転翼機が含まれる。航空機１０は、制御部１１と、検出器１２ａ〜１２ｍと、機器１３ａ〜１３ｎと、記憶部１４とを有する。以下の説明では、検出器１２ａ〜１２ｍを、いずれであるかを特定することなく、検出器１２と総称し、機器１３ａ〜１３ｎを、いずれであるかを特定することなく、機器１３と総称することがある。
【００１２】
制御部１１は、航空機１０の運航に関する各種の制御を行う。例えば、制御部１１は、操作部で受け付けられた操作または検出器１２によって検出された値に基づいて、機器１３をどのように制御するかを判定し、判定に応じた制御信号を対応する機器１３へ送信する。
【００１３】
検出器１２は、対応する部位の状況に関する値を検出し、検出した値を出力する。検出器１２は、例えば、振動の大きさおよび周期を示す加速度、印加される外力の大きさを示す加速度、温度、回転数等を検出する。検出器１２には、制御部１１による制御に用いられるものと、本実施例に係る解析システムによる解析のために用いられるものと、その両方に用いられるものとがある。
【００１４】
機器１３は、航空機の運航のために、航空機を物理的に構成するユニットである。機器１３には、例えば、操作を受け付ける操作部として機能するユニットが含まれる。このようなユニットは、他の機器１３を制御するための制御信号を送信する。さらに、機器１３には、例えば、エンジン、トランスミッション、およびフラップのように、航空機１０を飛行させるために駆動されるユニットが含まれる。このようなユニットは、送信された制御信号に基づいて動作を行う。
【００１５】
記憶部１４は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等の記憶媒体を有する。記憶部１４は、検出器１２が出力する値、制御部１１から機器１３へ送信される制御信号、および機器１３間で送信される制御信号を、例えば、バスをスヌープすることによって受信する。そして、記憶部１４は、受信したこれらの情報を、情報の種別を示す情報および時間と関連づけて、モニタリングデータ１４ａに生データとして記録する。生データとは、閾値処理等による間引きが行われていないデータである。すなわち、記憶部１４は、既知の基準に基づいて異常を示していると判定される情報だけでなく、既知の基準では正常を示していると判定される情報も記録する。
【００１６】
生データは、やりとりされる情報のうち、検出値および制御量等の航空機の運航状態に関する実体的な情報が失われない限り、通信の同期のための情報等の付随的な情報は含まなくてもよい。生データは、検出値および制御量等の航空機の運航状態に関する実体的な情報が失われない限り、圧縮処理等の記憶容量を削減するための加工が加えられていてもよい。
【００１７】
解析装置２０は、航空機１０の健全性（安全性）に関する解析を行う。解析装置２０は、制御部２１と、操作部２２と、表示部２３と、通信部２４と、記憶部２５とを有する。
【００１８】
制御部２１は、解析装置２０を統括的に制御する。具体的には、制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置を有する。そして、制御部２１は、記憶部２５に記憶されているプログラムを記憶装置上に割り当てられた記憶領域に展開し、演算装置によって実行することにより、各種の機能を実現する。
【００１９】
操作部２２は、操作を受け付ける。表示部２３は、解析装置２０を利用するための情報、解析装置２０の解析結果等の各種の情報を表示する。通信部２４は、保守管理システム３０、部品発注システム４０等の他の装置（システム）との通信を実現する。
【００２０】
記憶部２５は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等の非一過的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な記憶媒体を有する。記憶部２５は、データおよびプログラムを記憶する。記憶部２５に記憶されるデータには、モニタリングデータ２５ａと、閾値データ２５ｂと、異常データ２５ｃとが含まれる。記憶部２５に記憶されるプログラムには、解析プログラム２５ｄが含まれる。
【００２１】
記憶部２５は、メモリカード、光ディスク、または光磁気ディスク等の可搬の非一過的な記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでもよい。この場合、図１において記憶部２５に記憶されているデータおよびプログラムの一部または全部は、可搬の記憶媒体に記憶されてもよい。図１において記憶部２５に記憶されているデータおよびプログラムの一部または全部は、通信部２４による通信によって、他の装置からダウンロードされてもよい。
【００２２】
モニタリングデータ２５ａは、航空機１０ａ〜１０ｘにおいて記録されたモニタリングデータ１４ａが集積されたデータである。モニタリングデータ１４ａは、何らかの媒体を介して、解析装置２０に送信され、モニタリングデータ２５ａに追加される。モニタリングデータ１４ａの送信に用いられる媒体は、可搬の非一過的な記憶媒体であってもよいし、物理的な通信回線であってもよいし、無線通信回線であってもよい。モニタリングデータ１４ａは、記憶部１４に記録されると略同時にリアルタイムで解析装置２０に送信されてもよいし、記憶部１４に蓄積された後に解析装置２０にまとめて送信されてもよい。モニタリングデータ２５ａには、どの航空機で取得されたデータであるかを判定できるように、データが格納される。
【００２３】
閾値データ２５ｂには、閾値処理によって異常を検出するための閾値が格納される。異常データ２５ｃには、検出された異常に関する情報が格納される。検出された異常に関する情報は、異常の詳細に関する情報と、異常が検出された部位を識別するための情報と、その部位を含む航空機１０を識別するための情報とを含む。
【００２４】
解析プログラム２５ｄは、モニタリングデータ２５ａに基づいて異常を解析する機能を提供する。図２は、解析プログラム２５ｄの構成を示す図である。図２に示すように、解析プログラム２５ｄは、データ取得部２６と、閾値処理部２７と、多変量解析部２８とを含む。
【００２５】
データ取得部２６は、航空機１０ａ〜１０ｘにおいて記録されたモニタリングデータ１４ａを、モニタリングデータ２５ａとして集積する機能を提供する。
【００２６】
閾値処理部２７は、既知の異常を検出する機能を提供する。具体的には、閾値処理部２７は、閾値データ２５ｂに格納された閾値を用いた閾値処理によってモニタリングデータ２５ａから異常を示すデータを抽出し、抽出したデータに基づいて異常を検出する機能を提供する。
【００２７】
多変量解析部２８は、予め想定されていない異常を検出する機能を提供する。具体的には、多変量解析部２８は、モニタリングデータ２５ａに多変量解析を適用することによって異常を検出する機能を提供する。より具体的には、多変量解析部２８は、多変量解析によって外れ値を検出し、検出された外れ値に基づいて異常を検出する機能を提供する。外れ値の検出には、例えば、マハラノビス・タグチ・システムを利用することができる。マハラノビス・タグチ・システムを用いて異常を検出する技術は、例えば、特開２０１２−１５９２９８において開示されている。
【００２８】
多変量解析部２８が提供する機能による多変量解析では、統計的な手法を用いて外れ値を検出することによって異常が検出される。このため、予め想定されていない異常（予め閾値が設定されていない未知の異常）も検出することができる。予め想定されていない異常には、例えば、すぐに障害が発生することはないが、放置しておくと障害を引き起こす可能性がある異常も含まれる。
【００２９】
さらに、多変量解析部２８が提供する機能による多変量解析では、閾値処理部２７が提供する機能による閾値処理で異常を示すデータとして抽出されなかったデータも用いられる。このため、多変量解析部２８が提供する機能によれば、閾値処理で抽出されたデータの解析では検出することができない異常を検出することができる。
【００３０】
保守管理システム３０は、航空機１０ａ〜１０ｘの保守作業を管理する。保守管理システム３０は、解析装置２０の判定結果に基づいて、異常が検出された部位の交換または点検の時期を早める等の処置を行う。保守管理システム３０は、解析装置２０の判定結果に基づいて、航空機１０ａ〜１０ｘの定期検査における検査項目を増やす処置を行ってもよい。このような処置により、予め想定されていない異常による障害が発生する可能性を低減し、航空機１０ａ〜１０ｘの健全性（安全性）を高めることができる。
【００３１】
部品発注システム４０は、航空機１０ａ〜１０ｘの部品の発注を管理する。部品発注システム４０は、解析装置２０の判定結果に基づいて、異常が検出された部位の部品を発注する等の処置を行う。部品発注システム４０は、異常が検出された部位の部品のうち、在庫が閾値よりも少ない部品、または、納品までのリードタイムが閾値よりも長い部品のみを発注してもよい。このように、部品を早期に発注することにより、交換部品の納品待ちのために航空機１０ａ〜１０ｘの運用ができない事態が発生する可能性を低減することができる。さらに、不要な部品を過剰に在庫させておく必要がないので、部品の管理コストを低減することができる。
【００３２】
図３を参照しながら、航空機１０の記憶部１４の動作について説明する。図３は、記憶部１４の動作の例を示すフローチャートである。図３に示す動作は、航空機１０の電源投入時に開始される。
【００３３】
記憶部１４は、機器１３に対する制御信号を受信したかを判定する（ステップＳ１０１）。制御信号を受信した場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、記憶部１４は、制御信号を時間等と関連づけて、モニタリングデータ１４ａに記録する（ステップＳ１０２）。制御信号を受信していない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、記憶部１４は、ステップＳ１０２を実行しない。
【００３４】
続いて、記憶部１４は、検出器１２の検出値を受信したかを判定する（ステップＳ１０３）。検出値を受信した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、記憶部１４は、検出値を時間等と関連づけて、モニタリングデータ１４ａに記録する（ステップＳ１０４）。検出値を受信していない場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、記憶部１４は、ステップＳ１０４を実行しない。
【００３５】
続いて、記憶部１４は、動作を終了するかを判定する（ステップＳ１０５）。記憶部１４は、例えば、航空機の電源遮断時に、動作を終了すると判定する。動作を終了すると判定した場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、記憶部１４は、図３に示す動作を終了する。動作を終了すると判定しない場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、記憶部１４は、ステップＳ１０１に戻る。このようにして、航空機１０は、運航の状態に関連する生データを記録する。図３では、制御信号を記録する処理と、検出値を記録する処理とが直列に実行される例を示したが、これらの処理の実行形態は、これに限定されない。これらの処理は、並列に実行されてもよい。また、これらの処理の実行順序は、図３に示した順序と逆でもよい。
【００３６】
図４〜図８を参照しながら、解析装置２０の動作について説明する。図４は、解析装置２０によって実行される解析処理の例を示すフローチャートである。図４に示す解析処理は、制御部２１が解析プログラム２５ｄを実行することによって実現される。
【００３７】
制御部２１は、閾値に基づく異常検出処理を行う（ステップＳ２０１）。閾値に基づく異常検出処理は、閾値処理部２７が提供する機能による検出処理、すなわち、既知の基準に基づいて異常を検出する処理である。これと並行して、制御部２１は、多変量解析に基づく異常検出処理を行う（ステップＳ２０２）。多変量解析に基づく異常検出処理は、多変量解析部２８が提供する機能による検出処理、すなわち、予め想定されていない異常を検出する処理である。
【００３８】
図４では、閾値に基づく異常検出処理と多変量解析に基づく異常検出処理とが並行して実行される例を示したが、これらの処理の実行形態は、これに限定されない。例えば、図５に示すように、制御部２１は、閾値に基づく異常検出処理を行い（ステップＳ２０１）、その後、多変量解析に基づく異常検出処理を行う（ステップＳ２０２）という実行形態を採ってもよい。多変量解析に基づく異常検出処理を、閾値に基づく異常検出処理よりも先に行ってもよい。
【００３９】
多変量解析に基づく異常検出処理の実行頻度は、閾値に基づく異常検出処理の実行頻度と異なってもよい。閾値に基づく異常検出処理では、障害の予兆を示す異常が高い精度で検出される。さらに、閾値に基づく異常検出処理は、演算量が少ないので所要時間が比較的短い。このため、閾値に基づく異常検出処理は、比較的高い頻度で実行してもよい。例えば、閾値に基づく異常検出処理は、航空機１０の運航が完了する度に実行してもよい。
【００４０】
一方、多変量解析に基づく異常検出処理は、演算量が多いので所要時間が比較的長い。さらに、緊急性の高い異常は、閾値に基づく異常検出処理によって高い精度で検出することができる。このため、多変量解析に基づく異常検出処理は、比較的低い頻度で実行してもよい。例えば、多変量解析に基づく異常検出処理は、数日に１回、または１週間に１回の頻度で実行してもよい。
【００４１】
図６は、図４および図５に示した閾値に基づく異常検出処理の例を示すフローチャートである。制御部２１は、モニタリングデータ２５ａから閾値による判定を行っていないデータを取得する（ステップＳ３０１）。データを取得できた場合（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、制御部２１は、データに対応する閾値を閾値データ２５ｂから取得し、データに含まれる検出値または制御量を閾値と比較する（ステップＳ３０３）。
【００４２】
比較によって異常があると判定された場合（ステップＳ３０４，Ｙｅｓ）、制御部２１は、異常データ２５ｃに異常に関する情報を追加する（ステップＳ３０５）。その後、制御部２１は、ステップＳ３０１に戻る。
【００４３】
比較によって異常があると判定されない場合（ステップＳ３０４，Ｎｏ）、制御部２１は、ステップＳ３０５を実行せずに、ステップＳ３０１に戻る。
【００４４】
モニタリングデータ２５ａから閾値による判定を行っていないデータを取得できない場合、すなわち、全てのデータの判定が完了している場合（ステップＳ３０２，Ｎｏ）、制御部２１は、閾値に基づく異常検出処理を終了する。
【００４５】
図７は、図４および図５に示した多変量解析に基づく異常検出処理の例を示すフローチャートである。制御部２１は、予め設定されている複数の範囲の１つを選択し、選択した範囲のデータを、関連するデータが時間に基づいて対応づけられた形で、モニタリングデータ２５ａから取得する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１では、閾値に基づく異常検出処理において異常があると判定されたか否かに関わりなく、データが取得される。
【００４６】
範囲は、どの航空機に関するデータを取得すべきか、どの部位に関するデータを取得すべきか、どの種類のデータを取得すべきか、どの期間のデータを取得すべきか等を規定する。様々な観点から外れ値を検出することができるように、複数の範囲が設定される。例えば、ある範囲は、１つの航空機の１つの部位に関連するデータがある程度長い期間分取得されるように設定される。ある範囲は、同様の形態で運用された複数の航空機の１つの部位に関連するデータが、同様の形態で運用された期間分取得されるように設定される。範囲は、１つのデータが複数の範囲に含まれるように設定されてもよい。
【００４７】
関連するデータが時間に基づいて対応づけられた形でデータを取得するということは、同じ作用に関連するデータを組み合わせて取得することを意味する。例えば、制御部２１は、選択した範囲のデータを、制御量のデータと、その制御量による制御が行われた部位に関する同時刻の検出値のデータとが組み合わされた形で取得する。例えば、制御部２１は、選択した範囲のデータを、同一の航空機の同一の部位に関する同時刻の複数の種類の検出値のデータが組み合わされた形で取得する。例えば、制御部２１は、選択した範囲のデータを、同一の航空機の関連する複数の部位に関する同時刻の検出値のデータが組み合わされた形で取得する。このようにデータを取得することにより、より精度の高い解析を行うことが可能になる。
【００４８】
関連するデータを時間に基づいて対応づける処理は予め実行されていてもよい。例えば、記憶部１４が、関連するデータを時間に基づいて対応づける処理を実行し、対応づけられた形でデータをモニタリングデータ１４ａに格納してもよい。例えば、制御部２１が、データ取得部２６が提供する機能に基づいて、関連するデータを時間に基づいて対応づける処理を実行し、対応づけられた形でデータをモニタリングデータ２５ａに格納してもよい。このようにデータを予め対応付けておくことにより、多変量解析に基づく異常検出処理の所要時間を短縮することができる。
【００４９】
制御部２１は、ステップＳ４０１で取得したデータを用いて多変量解析処理を実行する（ステップＳ４０２）。多変量解析処理の詳細は、ステップＳ４０１で選択した範囲に応じて異なってもよい。そして、制御部２１は、多変量解析処理によって外れ値が検出されたかを判定する（ステップＳ４０３）。
【００５０】
外れ値が検出された場合（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、制御部２１は、異常データ２５ｃに外れ値が示す異常に関する情報を追加する（ステップＳ４０４）。外れ値が検出されない場合（ステップＳ４０３，Ｎｏ）、制御部２１は、ステップＳ４０４を実行しない。
【００５１】
続いて、制御部２１は、全ての範囲の処理を完了したかを判定する（ステップＳ４０５）。全ての範囲の処理を完了していない場合（ステップＳ４０５，Ｎｏ）、制御部２１は、ステップＳ４０１に戻る。全ての範囲の処理を完了している場合（ステップＳ４０５，Ｙｅｓ）、制御部２１は、多変量解析に基づく異常検出処理を終了する。
【００５２】
なお、上記の実施例で示した本発明の態様は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で任意に変更することができる。例えば、上記の実施例で示したプログラムは、複数のモジュールに分割されていてもよいし、他のプログラムと統合されていてもよい。上記の実施例で示したデータは、複数のデータに分割されていてもよいし、他のデータと統合されていてもよい。解析装置２０は、航空機１０に搭載され、異常データ２５ｃに格納されたデータをパイロットに通知するように構成されてもよい。
【００５３】
上記の実施例では、閾値に基づく異常検出処理と多変量解析に基づく異常検出処理とが独立して実行される例について説明した。しかしながら、これらの処理は、関連づけて実行されてもよい。図８は、閾値に基づく異常検出処理と多変量解析に基づく異常検出処理とが関連づけて実行される例を示すフローチャートである。図８に示す例では、多変量解析に基づく異常検出処理の実行（ステップＳ２０２）の後に、閾値データ更新処理が実行される（ステップＳ２０３）。
【００５４】
閾値データ更新処理において、制御部２１は、多変量解析に基づく異常検出処理の過程で検出された外れ値と、閾値に基づく異常検出処理で検出された異常との相関を解析する。そして、外れ値と、閾値に基づく異常検出処理で検出された異常との間に一定値より高い相関があると判定された場合、制御部２１は、外れ値に基づく新たな閾値を閾値データ２５ｂに追加する。新たな閾値は、通常の値から十分に乖離するように設定される。新たな閾値を設定する機能は、例えば、解析プログラム２５ｄに、閾値設定部を設けることによって実装される。
【００５５】
このように、外れ値に基づいて新たな閾値を設定することにより、障害の予兆を早期に検出できる可能性を高めることができる。さらに、航空機の場合、重大な事故の発生を避けるために、障害の予兆が検出された段階で該当する部位に対して交換等の対処が採られることが多い。このため、障害の実績に基づいて、異常を検出するための新たな閾値を設けることは困難である。外れ値に基づいて新たな閾値を設定することにより、障害の実績に基づかなくても、障害の高い検出精度を有する閾値を新たに設定することができる。
【００５６】
外れ値に基づく新たな閾値が閾値データ２５ｂに追加された場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、制御部２１は、追加された閾値に基づく異常検出処理を実行する（ステップＳ２０５）。追加された閾値に基づく異常検出処理では、閾値に基づく異常検出処理において他の閾値と既に比較されたデータも、追加された閾値と比較される。そして、追加された閾値に基づいて異常があると判定されたデータについて解析が行われ、異常に関する情報が異常データ２５ｃに追加される。
【００５７】
解析装置２０は、異常データ２５ｃに基づいて、航空機１０の保守に要するコストを算出するように構成されてもよい。上述したように、異常データ２５ｃには、既知の基準では検出できない異常を含めて、航空機１０の異常に関する情報が格納される。これらの情報を利用することにより、障害を回避するための点検、部品交換等に要するコストを高い精度で算出することができる。
【００５８】
解析装置２０は、異常データ２５ｃに基づいて、航空機１０の保守に関するスケジュールを最適化するように構成されてもよい。解析装置２０は、予め想定されていない異常の検出により、障害の予兆を早期に検出することができる。これにより、点検、部品交換等の保守作業を実施する時期の選択の幅が広くなる。このため、解析装置２０は、例えば、航空機１０毎に保守作業が一定期間内にまとめて実施されるようにスケジュールを作成し、これによって、健全性（安全性）を確保しつつ、航空機１０の運航可能時間を増大させることができる。
【符号の説明】
【００５９】
１０ａ〜１０ｘ  航空機
１１    制御部
１２ａ〜１２ｍ  検出器
１３ａ〜１３ｎ  機器
１４    記憶部
１４ａ  モニタリングデータ
２０    解析装置
２１    制御部
２２    操作部
２３    表示部
２４    通信部
２５    記憶部
２５ａ  モニタリングデータ
２５ｂ  閾値データ
２５ｃ  異常データ
２５ｄ  解析プログラム
２６    データ取得部
２７    閾値処理部
２８    多変量解析部
３０    保守管理システム
４０    部品発注システム
【図１】
2014144718.tif 000003
【図２】
2014144718.tif 000004
【図３】
2014144718.tif 000005
【図４】
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【図５】
2014144718.tif 000007
【図６】
2014144718.tif 000008
【図７】
2014144718.tif 000009
【図８】
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