(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに，
記憶部に記憶された，故障率算出対象製品群の各製品についていつ故障したかを示す故障発生状況の情報が記録された故障管理情報を参照して，起算日からの経過期間が所定の推計期間を超えた後に故障が発生した製品であるサンプル製品について，故障発生状況の情報を取得し，
前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，前記推計期間について，所定の期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，
前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，所定の稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，
前記故障管理情報から，前記稼働管理期間において稼働状況の把握が可能な管理対象製品について，前記稼働管理期間における故障発生状況の情報を取得し，
前記管理対象製品についての故障発生状況の情報から，前記稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記管理対象製品の故障率を算出し，
前記稼働管理期間について，前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性を判定する処理を実行させ，
前記コンピュータに，前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定された場合に，前記推計期間を短縮して，前記サンプル製品について故障発生状況の情報を取得する処理と，前記推計期間について前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出する処理とを再実行させる
ための品質推計プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに，さらに，
前記管理対象製品の故障率を用いて，前記推計期間について，前記サンプル製品の故障率を補正する
処理を実行させるための請求項１に記載の品質推計プログラム。
【請求項３】
故障率算出対象製品群の各製品についていつ故障したかを示す故障発生状況の情報が記録された故障管理情報を記憶する記憶部と，
前記故障管理情報を参照し，起算日からの経過期間が所定の推計期間を超えた後に故障が発生した製品であるサンプル製品について，故障発生状況の情報を取得するサンプル情報取得部と，
前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，前記推計期間について，所定の期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，所定の稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，前記故障管理情報から，前記稼働管理期間において稼働状況の把握が可能な管理対象製品について，前記稼働管理期間における故障発生状況の情報を取得し，前記管理対象製品についての故障発生状況の情報から，前記稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記管理対象製品の故障率を算出するサンプル品質算出部と，
前記稼働管理期間について，前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性を判定する相関判定部とを備え，
前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定された場合に，前記サンプル情報取得部が，前記推計期間を短縮して，前記サンプル製品について故障発生状況の情報を取得する処理を再実行し，前記サンプル品質算出部が，前記推計期間について前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出する処理を再実行する
ことを特徴とする品質推計装置。
【請求項４】
コンピュータが，
記憶部に記憶された，故障率算出対象製品群の各製品についていつ故障したかを示す故障発生状況の情報が記録された故障管理情報を参照して，起算日からの経過期間が所定の推計期間を超えた後に故障が発生した製品であるサンプル製品について，故障発生状況の情報を取得し，
前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，前記推計期間について，所定の期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，
前記サンプル製品についての故障発生状況の情報から，所定の稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出し，
前記故障管理情報から，前記稼働管理期間において稼働状況の把握が可能な管理対象製品について，前記稼働管理期間における故障発生状況の情報を取得し，
前記管理対象製品についての故障発生状況の情報から，前記稼働管理期間について，前記期間単位ごとに前記管理対象製品の故障率を算出し，
前記稼働管理期間について，前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性を判定する処理を実行し，
前記コンピュータが，前記サンプル製品の故障率と前記管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定された場合に，前記推計期間を短縮して，前記サンプル製品について故障発生状況の情報を取得する処理と，前記推計期間について前記期間単位ごとに前記サンプル製品の故障率を算出する処理とを再実行する
ことを特徴とする品質推計方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，製品の故障率を推計する品質推計プログラム，品質推計装置および品質推計方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製品の品質を示す評価指標に，１年間当たりの平均故障率（ＡＦＲ：Annual Failure Rate ）がある。ここでは，１年間当たりの平均故障率を単に故障率と呼ぶものとする。製品のメーカなどでは，製品の経過年数に応じた故障率の推移の情報などをもとに，例えば，製品の保守部材の手配・確保や，製品リプレース時期の策定，システム保守計画の立案などを行う。
【０００３】
なお，製品の部品について保証期間内の故障のデータを集めたデータベースを用いて，保障期間内の部品の故障率を求め，保証期間内の部品の故障率からワイブル分布を用いて保証期間外の部品の故障率を推定する技術が知られている。また，データベースに記録された稼働中の機器や故障した機器の稼働時間の情報から，最尤法を用いて，平均故障間隔（故障率の逆数）とその分散とを推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３１０８７号公報
【特許文献２】特開２００９−２３２１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
故障率は，故障率を求める対象期間の製品における故障件数を，その故障率を求める対象期間における製品の稼働台数で割ることにより求められる。製品の故障件数の情報については，顧客からの故障発生の通知や故障修理依頼などの故障発生状況を示す情報からおおよそ得ることができる。製品の稼働台数の情報については，製品の耐用年数までは顧客との間で保守契約が結ばれる場合が多く，その期間の製品の稼働状況の把握が可能であるので，おおよそ得ることができる。
【０００６】
しかし，製品の耐用年数を過ぎると，保守契約が結ばれなくなることが多くなるため，製品の稼働状況について把握できなくなり，製品の稼働台数の情報を得ることが難しくなる。そのため，耐用年数以降の故障率を求めることが困難であった。
【０００７】
上述のように，保守契約期間外となる耐用年数以降の故障率を，ワイブル分布などの理論を用いて，耐用年数前の保守契約期間における故障率から推定する技術も存在する。しかし，すべての製品の故障率が一様に特定の理論的分布に従うわけではなく，理論的に推定される故障率の推移の精度は，必ずしも高いとは言えない。
【０００８】
一側面では，本発明は，製品の稼働状況が把握できない期間における故障率の推移を，より高い精度で求めることが可能となる技術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】
【０００９】
１態様では，開示するプログラムは，コンピュータを，次のように機能させる。すなわち，プログラムは，プログラムがインストールされて実行されるコンピュータに，記憶部に記憶された故障率算出対象製品群の各製品についていつ故障したかを示す故障発生状況の情報が記録された故障管理情報を参照して，起算日からの経過期間が所定の推計期間を超えた後に故障が発生した製品であるサンプル製品について，故障発生状況の情報を取得し，サンプル製品についての故障発生状況の情報から，推計期間について所定の期間単位ごとにサンプル製品の故障率を算出し，サンプル製品についての故障発生状況の情報から，所定の稼働管理期間について，期間単位ごとにサンプル製品の故障率を算出し，故障管理情報から，稼働管理期間において稼働状況の把握が可能な管理対象製品について，稼働管理期間における故障発生状況の情報を取得し，管理対象製品についての故障発生状況の情報から，稼働管理期間について，期間単位ごとに管理対象製品の故障率を算出し，稼働管理期間について，サンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係性を判定する処理を実行させ，コンピュータに，サンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定された場合に，推計期間を短縮して，サンプル製品について故障発生状況の情報を取得する処理と，推計期間について期間単位ごとにサンプル製品の故障率を算出する処理とを再実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
１態様では，製品の稼働状況が把握できない期間における故障率の推移を，より高い精度で求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態による製品の稼働率と経過年数との関係を示す図である。
【図２】本実施の形態による品質推計装置の構成例を示す図である。
【図３】本実施の形態による品質推計装置を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施の形態による故障管理データの例を示す図である。
【図５】本実施の形態による故障経過期間の算出結果の例を示す図である。
【図６】本実施の形態による製品・推計単位ごとの故障件数の例を示す図である。
【図７】本実施の形態によるサンプル品質推移データの例を示す図である。
【図８】本実施の形態による保守対象製品データの例を示す図である。
【図９】本実施の形態による実績品質推移データの例を示す図である。
【図１０】本実施の形態による補正品質推移データの例を示す図である。
【図１１】本実施の形態によるサンプル品質の情報，実績品質の情報，補正品質の情報の出力例を示す図である。
【図１２】本実施の形態の品質推計装置による品質推計処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。
【００１３】
図１は，本実施の形態による製品の稼働率と経過年数との関係を示す図である。
【００１４】
図１に示すグラフは，ある製品の稼働率［％］と経過年数［年］との関係の一例を示している。稼働率は，製品の出荷台数に対する稼働台数の割合を示す。経過年数は，製品が出荷されてからの経過年数を示す。耐用年数は，製品が使用に耐え得る年数として設定された年数である。
【００１５】
図１に示すグラフにおいて，保守契約期間は，メーカと顧客との間で保守契約が結ばれている期間を示す。保守契約は，製品のメンテナンスや障害対応などのサービスを提供する期間である。保守契約は，年間契約など一定期間，定額で交わされることが多く，メーカ側としては定期収入というメリットがあり，顧客側としては障害が発生した際の復旧作業が定額で速やかに実施できるというメリットがある。
【００１６】
図１に示す例では，保守契約期間は，耐用年数に応じた５年となっている。保守契約期間は，メーカや顧客，製品などによっても異なるが，耐用年数までは継続されることが多い。逆に，耐用年数を経過した製品は，寿命が過ぎた製品として保守契約が行われないことが多い。
【００１７】
保守契約中の製品については，通常稼働していない製品に対しては契約が継続されないことや，定期的なメンテナンスなどによって情報の収集が容易なことなどから，メーカ側でその稼働状況を把握することが容易である。これに対して，保守期間を過ぎた製品については，稼働停止や廃却などの情報の収集が困難であり，特に修理依頼などがない限り，メーカ側でその稼働状況を把握することが難しかった。
【００１８】
製品の品質を示す評価指標に，１年間当たりの平均故障率（ＡＦＲ：Annual Failure Rate ）がある。以下では，１年間当たりの平均故障率（ＡＦＲ）を単に，故障率とも呼ぶ。故障率は，特定期間の故障件数を稼働台数で割って求められる。例えば，２００台の製品を１ヵ月間稼働させて２件の故障が発生した場合，故障率（ＡＦＲ）は，
ＡＦＲ＝２［件／月］／２００［台］×１２［月］×１００［％］
＝１２［％］
となる。製品の経過年数に応じた故障率の推移の情報などをもとに，製品のメーカは，例えば，製品の保守部材の手配・確保や，製品リプレース時期の策定，システム保守計画の立案などを行うことが可能となる。
【００１９】
上記のように，故障率を算出するためには，製品の故障件数の情報とともに，製品の稼働台数の情報が必要となる。製品の故障件数の情報については，顧客からの故障発生の通知や故障修理依頼などの故障発生状況を示す情報からおおよそ得ることができる。製品の稼働台数の情報については，上述したように，多くの顧客が保守契約を結ぶ耐用年数ぐらいまでは，多くの製品についての稼働状況を把握できるので，おおよそ得ることができる。しかし，保守契約がほとんど結ばれなくなる耐用年数以降は，ほとんどの製品についての稼働状況が把握できなくなるので，製品の稼働台数の情報を得るのが難しくなる。そのため，耐用年数以降の故障率を求めることが困難であった。
【００２０】
保守契約期間外となる耐用年数以降の故障率を，ワイブル分布などの理論を用いて，耐用年数以前の保守契約期間における故障率から推定する技術も存在する。しかし，すべての製品の故障率が一様に特定の理論的分布に従うわけではなく，理論的に推定される故障率の推移の精度は，必ずしも高いとは言えない。
【００２１】
以下では，製品の稼働状況の把握できない期間の故障率の推移を，より高い精度で求めることが可能となる本実施の形態による技術について，説明する。なお，以下では，例えば図１に示す保守契約期間などの製品の稼働状況が把握できる期間を，稼働管理期間とも呼ぶ。また，例えば図１に示す保守契約期間外などの製品の稼働状況が把握できない期間において，本実施の形態の技術によって製品の故障率を推計する対象期間を，推計期間とも呼ぶ。
【００２２】
図２は，本実施の形態による品質推計装置の構成例を示す図である。
【００２３】
品質推計装置１０は，コンピュータによって実現される，製品の故障率を推計する装置である。図２に示す品質推計装置１０において，各機能部を接続する実線は主に制御関係を示し，破線は主にデータの参照・記録関係を示す。
【００２４】
品質推計装置１０は，情報収集部１１，サンプル情報取得部１２，サンプル品質算出部１３，実績情報取得部１４，実績品質算出部１５，相関判定部１６，補正部１７，出力部１８を備える。また，品質推計装置１０は，故障管理情報記憶部１１０，サンプル品質情報記憶部１２０，保守対象製品情報記憶部１３０，実績品質情報記憶部１４０，補正品質情報記憶部１５０を備える。
【００２５】
情報収集部１１は，故障率算出の対象となる製品について，いつ故障したかを示す故障発生状況の情報を含む，各種情報を収集する。情報収集部１１により収集された情報は，故障管理情報記憶部１１０に記憶される。故障管理情報記憶部１１０は，故障率算出の対象となる製品群における各製品について，いつ故障したかを示す故障発生状況の情報が記録された故障管理情報を記憶する記憶部である。情報収集部１１により収集され，故障管理情報記憶部１１０の故障管理情報に記録される故障発生状況の情報は，例えば，個々の製品の識別情報や，出荷日，故障発生日，故障の種別などの情報である。
【００２６】
サンプル情報取得部１２は，故障管理情報記憶部１１０に記憶された故障管理情報を参照し，サンプル製品についての故障発生状況の情報を取得する。本実施の形態において，サンプル製品は，特定の起算日からの経過期間が，所定の推計期間を超えた後に，故障が発生した製品である。所定の推計期間は，あらかじめ品質推計装置１０に設定された，または処理実行時のユーザ入力により設定された推計期間である。特定の起算日は，例えば製品の出荷日や納入日などである。例えば，推計期間が５年経過後から１０年までと設定された場合に，起算日からの経過期間が１０年を超えた日に故障の発生が確認された製品が，サンプル製品となる。
【００２７】
このように，サンプル製品は，故障率を推計する目的の期間以降に，故障の発生が確認された製品となる。このようなサンプル製品は，推計期間も含めて，故障が発生するまで稼働状態であった可能性が非常に高い。
【００２８】
サンプル情報取得部１２は，条件を満たすサンプル製品を，故障管理情報記憶部１１０に記憶された故障管理情報を参照して抽出する。このとき，抽出されたサンプル製品の数が所定の数に満たない場合に，推計期間を短縮して，再度サンプル製品の抽出を試みるようにしてもよい。抽出されるサンプル製品の数があまりにも少な過ぎると，抽出されたサンプル製品の偏りの影響で，求められる故障率の精度が低くなってしまう。例えば，推計期間が５年経過後から１０年までとした場合に抽出されるサンプル製品の数が所定数に満たない場合に，サンプル情報取得部１２は，推計期間を５年経過後から９年半までに短縮して，再度サンプル製品の抽出を行う。
【００２９】
サンプル情報取得部１２は，抽出されたサンプル製品について，故障管理情報記憶部１１０の故障管理情報から，故障発生状況の情報を取得する。ここで，取得される故障発生状況の情報は，各サンプル製品で発生した故障ごとに，起算日から故障発生までの経過期間を求めるのに必要な情報である。なお，以下では，起算日から故障発生までの経過期間を，故障経過期間とも呼ぶ。
【００３０】
サンプル品質算出部１３は，サンプル製品について取得された故障発生状況の情報から，推計期間について，所定の期間単位ごとに，サンプル製品の故障率を算出する。所定の期間単位は，あらかじめ品質推計装置１０に設定された，または処理実行時のユーザ入力により設定された，故障率を算出する期間の単位である。以下では，所定の期間単位を推計単位とも呼ぶ。
【００３１】
例えば，推計単位が半年である場合，サンプル品質算出部１３は，推計期間を半年単位で区切って，サンプル製品の故障率を算出する。例えば，推計期間が５年経過後から１０年までである場合，サンプル品質算出部１３は，５年経過後から５年半まで，５年半経過後から６年まで，... ，９年半経過後から１０年までの各期間について，それぞれ故障率の算出を行う。
【００３２】
より具体的には，サンプル品質算出部１３は，サンプル製品について得られた故障発生状況の情報から，推計単位で区切られた期間ごとに，すべてのサンプル製品についての故障件数の累計を求める。上述したように，サンプル製品は，推計期間の最後まで稼働状態であった可能性が非常に高い。よって，サンプル製品の故障率を求める際には，サンプル製品の数をそのまま稼働台数として用いることができる。サンプル品質算出部１３は，各期間ごとの故障件数と，サンプル製品の数とから，各期間のサンプル製品の故障率を算出する。
【００３３】
なお，本実施の形態では，サンプル品質算出部１３は，推計期間だけではなく，稼働管理期間についても，サンプル製品の故障率を算出するものとする。稼働管理期間についてのサンプル製品の故障率は，後述の相関判定部１６，補正部１７の処理で使用される。
【００３４】
サンプル品質算出部１３は，算出されたサンプル製品の故障率の情報を，サンプル品質情報記憶部１２０に記憶する。サンプル品質情報記憶部１２０は，算出されたサンプル製品の故障率の情報を記憶する記憶部である。
【００３５】
実績情報取得部１４は，故障管理情報記憶部１１０に記憶された故障管理情報から，管理対象製品についての稼働管理期間における故障発生状況の情報を取得する。本実施の形態において，管理対象製品は，稼働管理期間において稼働状況の把握が可能な製品である。上述したように，稼働管理期間は，多くの製品について稼働状況の把握が可能な期間である。稼働管理期間は，例えば，あらかじめ品質推計装置１０に設定された，または処理実行時のユーザ入力により設定される。
【００３６】
例えば，図１に示すように，製品の保守契約期間を稼働管理期間とする場合，実績情報取得部１４は，保守対象製品情報記憶部１３０に記憶された保守対象製品情報を参照し，管理対象製品を特定する。保守対象製品情報記憶部１３０は，保守対象製品情報を記憶する記憶部である。保守対象製品情報は，保守契約による保守管理の対象製品の情報である。この場合，保守管理の対象製品が，管理対象製品となる。
【００３７】
実績品質算出部１５は，管理対象製品について取得された故障発生状況の情報から，稼働管理期間について，上記の推計単位ごとに，管理対象製品の故障率を算出する。管理対象製品の故障率を算出する処理については，サンプル製品の故障率の算出と同様の処理となるので，ここでは説明を省略する。実績品質算出部１５は，算出された管理対象製品の故障率の情報を，実績品質情報記憶部１４０に記憶する。実績品質情報記憶部１４０は，算出された管理対象製品の故障率の情報を記憶する記憶部である。
【００３８】
ここで，サンプル品質情報記憶部１２０には，推計期間について，算出されたサンプル製品の故障率の情報が記憶されている。本実施の形態で算出されたサンプル製品の故障率は，実際の製品の故障の発生状況に基づいて算出された故障率であるので，特定の理論的な分布に従って推定された故障率よりも，より製品の実状に沿った精度の高い故障率となる。
【００３９】
しかし，サンプル製品の故障率は，故障率算出の母数となる製品の数が少ない。また，サンプル製品は，無作為に抽出された製品ではなく，すべて推計期間を超えた時期に故障が発生した製品である。そのため，サンプル製品の故障率には，何らかの偏りが発生している可能性がある。
【００４０】
これに対して，稼働管理期間における管理対象製品の故障率は，故障率算出の母数となる製品の数が多い。また，稼働管理期間における管理対象製品は，故障の発生に関係なく，顧客への納入時に保守契約が締結された製品である。そのため，稼働管理期間における管理対象製品の故障率は，偏りが少なく，サンプル製品の故障率と比べて精度が高くなる。
【００４１】
以下の相関判定部１６，補正部１７は，管理対象製品の故障率を利用して，サンプル製品の故障率の精度を高めるための処理を行う。
【００４２】
相関判定部１６は，サンプル品質情報記憶部１２０と実績品質情報記憶部１４０を参照し，稼働管理期間について，サンプル製品の故障率と，管理対象製品の故障率との関係性を判定する。双方の関係性が高いと判定された場合には，稼働管理期間について，サンプル製品の故障率は，管理対象製品の故障率と同様に精度が高いものと考えられる。このことから，推計期間についても，サンプル製品の故障率の精度が高いものと推定される。また，双方の関係性が低いと判定された場合には，稼働管理期間について，サンプル製品の故障率の精度は低いと考えられる。このことから，推計期間についても，サンプル製品の故障率の精度は低いものと推定される。
【００４３】
例えば，相関判定部１６は，稼働管理期間について，サンプル製品の故障率と，管理対象製品の故障率との相関係数を算出する。得られた相関係数の値が，所定の閾値以上である場合には，相関判定部１６は，サンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係性が高いと判定する。また，得られた相関係数の値が，所定の閾値に満たない場合には，相関判定部１６は，サンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定する。
【００４４】
サンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係性が低いと判定された場合には，品質推計装置１０は，推計期間を短縮してサンプル製品の数を増やし，再度，サンプル情報取得部１２，サンプル品質算出部１３による，サンプル製品の故障率算出の処理を行う。推計期間を短縮してサンプル製品の数を増やすことで，サンプル製品の故障率算出の母数となる製品の数が増えるので，より偏りが少なく，より精度が高いサンプル製品の故障率の算出が可能となる。
【００４５】
補正部１７は，実績品質情報記憶部１４０の管理対象製品の故障率を用いて，サンプル品質情報記憶部１２０のサンプル製品の故障率を補正する。より具体的には，補正部１７は，稼働管理期間におけるサンプル製品の故障率と管理対象製品の故障率との関係を数値で求め，得られた数値を用いて，サンプル製品の故障率の特性を管理対象製品の故障率の特性に近づける補正を行う。補正部１７は，補正されたサンプル製品の故障率の情報を，補正品質情報記憶部１５０に記憶する。補正品質情報記憶部１５０は，補正されたサンプル製品の故障率の情報を記憶する記憶部である。
【００４６】
例えば，補正部１７は，稼働管理期間におけるサンプル製品の故障率の平均値に対する管理対象製品の故障率の平均値の比率を算出する。補正部１７は，算出された比率を補正比率として，各期間におけるサンプル製品の故障率に掛け合わせる。例えば，上述したようにサンプル製品は管理対象製品と比較して数が少ないため，サンプル製品の故障率の振幅は，管理対象製品の故障率の振幅より大きくなる。上記の比率を掛け合わせて，サンプル製品の故障率の振幅を，管理対象製品の故障率に応じて抑制することで，サンプル製品の故障率の精度をより高めることが可能となる。
【００４７】
なお，管理対象製品の故障率を用いたサンプル製品の故障率の補正は，上記の比率を用いたものに限らず，様々な設計が可能である。例えば，稼働管理期間における管理対象製品の故障率の平均値からサンプル製品の故障率の平均値を差し引いた差分を求め，得られた差分を，各期間におけるサンプル製品の故障率に足し合わせる補正などでもよい。
【００４８】
出力部１８は，サンプル品質情報記憶部１２０のサンプル製品の故障率の情報や，実績品質情報記憶部１４０の管理対象製品の故障率の情報，補正品質情報記憶部１５０の補正されたサンプル製品の故障率の情報などを，出力する。出力部１８による情報の出力先は，例えば，ディスプレイ，プリンタ，外部記憶装置，ネットワークを介した外部のコンピュータなどである。
【００４９】
図３は，本実施の形態による品質推計装置を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【００５０】
図２に示す本実施の形態の品質推計装置１０を実現するコンピュータ１は，例えば，ＣＰＵ（Central Processing Unit ）２，主記憶となるメモリ３，記憶装置４，通信装置５，媒体読取・書込装置６，入力装置７，出力装置８等を備える。記憶装置４は，例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive ）等の外部記憶装置や，補助記憶装置などである。媒体読取・書込装置６は，例えばＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable ）ドライブやＤＶＤ−Ｒ（Digital Versatile Disc Recordable ）ドライブなどである。入力装置７は，例えばキーボード・マウスなどである。出力装置８は，例えばディスプレイ等の表示装置などである。
【００５１】
図２に示す品質推計装置１０および品質推計装置１０が備える各機能部は，コンピュータ１が備えるＣＰＵ２，メモリ３等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとによって実現することが可能である。コンピュータ１が実行可能なプログラムは，記憶装置４に記憶され，その実行時にメモリ３に読み出され，ＣＰＵ２により実行される。
【００５２】
コンピュータ１は，可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り，そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また，コンピュータ１は，サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに，逐次，受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。さらに，このプログラムは，コンピュータ１で読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００５３】
以下，本実施の形態の品質推計装置１０による，目的とする推計期間における製品の故障率を推計する技術について，より具体的な例を用いて説明を行う。以下で説明する例において，故障率を算出する対象の製品は，耐用年数が５年であり，出荷されたほとんどの製品について，顧客と５年間の保守契約が結ばれるものとする。すなわち，設定される稼働管理期間は，図１に示す通り，０年〜５年であるものとする。また，設定される推計期間は，図１に示す通り，５年経過後から１０年までであるものとする。
【００５４】
図４は，本実施の形態による故障管理データの例を示す図である。
【００５５】
図４に示す故障管理データ１１５は，情報収集部１１により収集され，故障管理情報記憶部１１０に記憶された故障管理情報の一例である。図４に示す故障管理データ１１５は，作業番号，顧客名，出荷日，故障発生日，製品型名，シリアル番号，故障コードの情報を持つ。
【００５６】
作業番号は，製品の修理作業を行う場合に，作業単位でユニークに発行される識別番号である。顧客名は，顧客の名称である。出荷日は，例えば工場から製品が出荷された日付である。なお，出荷日の代わりに，顧客への製品の納入日を記録するようにしてもよい。故障発生日は，製品の故障が発生した日である。故障発生日が，顧客から故障発生の通知を受けた日付でもよい。製品型名は，製品の種類を特定する記号である。シリアル番号は，製品１台１台をそれぞれユニークに識別するための識別情報である。故障コードは，故障の種別を示す識別情報である。
【００５７】
図４に示す故障管理データ１１５のレコードは，製品の修理が行われた作業ごとのレコードとなっている。すなわち，複数回の修理を行っている製品については，図４に示す故障管理データ１１５に，同じシリアル番号の複数のレコードが存在する。なお，故障管理情報記憶部１１０に記憶される故障管理情報の形式は，図４に示す故障管理データ１１５の例に示す形式に限らず，例えば，製品のシリアル番号ごとに，故障発生の状況を管理する情報であってもよい。
【００５８】
図４に示す故障管理データ１１５において，例えば，作業番号，顧客名，故障発生日，故障コードなどの情報は，顧客からの修理依頼を管理するデータベースなどから取得された情報である。また，例えば，出荷日などの情報は，工場の出荷情報を管理するデータベースなどから取得された情報である。
【００５９】
以下で説明する本実施の形態の例では，図４の故障管理データ１１５の製品型名に示された“P2000G30”の製品を，故障率算出対象の製品とする。また，本実施の形態の例では，製品で発生したすべての故障を対象として故障率を算出する。製品における特定の部品の故障について，故障率を算出したい場合には，故障コードを用いて必要なデータを判別すればよい。
【００６０】
図５は，本実施の形態による故障経過期間の算出結果の例を示す図である。
【００６１】
例えば，サンプル情報取得部１２は，図４に示す故障管理データ１１５の各レコードに示される故障について，出荷日から故障発生日までの経過期間を示す故障経過期間を，次の式で求める。
【００６２】
故障経過期間＝故障発生日（年月）−出荷日（年月）
ここでは，出荷日と故障発生日の“年月”のみの差分を取って，故障経過期間を求めており，出荷日と故障発生日における“日”については無視している。なお，図５に示す例では，工場からの出荷日を故障経過期間の起算日としているが，顧客への納品日を故障経過期間の起算日としてもよい。
【００６３】
ここで，ユーザにより，推計期間“５年経過後から１０年まで”と，推計単位“半年”が設定されたものとする。品質推計装置１０は，ユーザによる推計期間と推計単位の設定を受け付ける。なお，推計期間や推計単位については，任意の設定が可能である。
【００６４】
図６は，本実施の形態による製品・推計単位ごとの故障件数の例を示す図である。
【００６５】
例えば，サンプル情報取得部１２は，図５に示す故障経過期間の算出結果から，製品のシリアル番号ごと，推計単位で区分される期間ごとの故障件数を集計する。ここでは，製品のシリアル番号ごと，推計単位で区分される期間ごとの故障件数の集計結果が，例えば図６に示す通りであるものとする。図６に示す例における推計単位で区分される期間については，例えば，１．０〜１．５年は，１年経過後１年半までの期間を示している。
【００６６】
サンプル情報取得部１２は，推計期間“５年経過後から１０年まで”より後の期間，すなわち１０年を超えた期間で故障が発生した製品を，サンプル対象製品として抽出する。例えば，図６に示す例において，シリアル番号“ST630A00161 ”の製品とシリアル番号“ST010A00265 ”の製品は，推計期間よりあとの期間１０〜１０．５年に故障が発生している。また，図６に示す例において，シリアル番号“ST945A00139 ”の製品は，推計期間よりあとの期間１０．５〜１１年に故障が発生している。これらの製品は，推計期間も含めてずっと稼働状態であった可能性が高いので，サンプル製品として抽出される。
【００６７】
図６に示す例において，推計期間“５年経過後から１０年まで”より後の期間，すなわち出荷後１０年以降で故障発生がないシリアル番号の製品については，実際に１０年以降も稼働しているという確証がないため，推計期間の故障率を算出するためのサンプル製品として採用しない。
【００６８】
ここで，サンプル情報取得部１２は，抽出したサンプル製品の数が，故障率を算出するために，統計的に十分な数量であるかを判定する。ここでは，サンプル製品の数の閾値Ｎthを用いて，判定を行う。
【００６９】
例えば，Ｎthが３００台に設定されているものとする。サンプル情報取得部１２は，抽出されたサンプル製品の数が３００台（＝Ｎth）以上である場合には，十分な数量のサンプル製品が確保されていると判定する。抽出されたサンプル製品の数が３００台（＝Ｎth）未満である場合には，十分な数量のサンプル製品が確保されていないと判定する。
【００７０】
十分な数量のサンプル製品が確保されていないと判定された場合，サンプル情報取得部１２は，例えば，推計期間を推計単位で短縮し，サンプル製品の数量増加を図る。このような処理を繰り返して，推計期間が０以下となってしまう場合には，十分な精度の故障率が算出できないものとして，本実施の形態による故障率の推計を断念する。
【００７１】
十分な数量のサンプル製品が確保されていると判定された場合，サンプル情報取得部１２は，各サンプル製品の推計単位で区分される期間ごとの故障件数の情報を，サンプル品質算出部１３に渡す。サンプル品質算出部１３は，サンプル情報取得部１２により得られた情報から，推計単位で区切られた各期間の，サンプル製品の故障率を算出する。
【００７２】
図７は，本実施の形態によるサンプル品質推移データの例を示す図である。
【００７３】
図７に示すサンプル品質推移データ１２５は，稼働管理期間とそれに続く推計期間について，推計単位で区切られた各期間ごとに算出された，サンプル製品の故障率の情報の一例である。図７に示すサンプル品質推移データ１２５において，故障件数は，推計単位で区切られた各期間における，すべてのサンプル製品で発生した故障の累計件数である。
【００７４】
図７に示すサンプル品質推移データ１２５において，サンプル品質は，推計単位で区切られた各期間における，算出されたサンプル製品の故障率である。以下では，サンプル製品の故障率をサンプル品質とも呼ぶ。図７に示す推計単位で区切られた各期間におけるサンプル品質は，例えば，次の式で求めることができる。
【００７５】
サンプル品質＝故障件数／（サンプル製品の数×推計単位）×１２×１００
例えば，サンプル製品の数が１０００台であった場合に，図７に示す０．５〜１．０年の期間のサンプル品質を求めると，
２２［件］／（１０００［台］×６［ヶ月］）×１２［ヶ月］×１００［％］
＝４．４
となる。
【００７６】
実績情報取得部１４は，図４に示す故障管理データ１１５から，管理対象製品についての故障発生状況の情報を取得する。なお，図５に示す故障経過期間の算出結果や，図６に示す製品・推計単位ごとの故障件数などについて，実績情報取得部１４が独自に求めずに，サンプル情報取得部１２から得るようにしてもよい。
【００７７】
図８は，本実施の形態による保守対象製品データの例を示す図である。
【００７８】
図８に示す保守対象製品データ１３５は，保守対象製品情報記憶部１３０に記憶された保守対象製品情報の一例である。図８に示す保守対象製品データ１３５は，顧客名，製品型名，シリアル番号，保守契約期間の情報を持つ。顧客名は，保守契約を結んだ顧客の名称である。製品型名は，保守契約の対象となった製品の製品型名である。シリアル番号は，保守契約の対象となった製品のシリアル番号である。保守契約期間は，保守契約が結ばれた期間を示す。本実施の形態の例では，説明を簡単にするため，保守契約を結ぶ顧客は，すべてのシリアル番号の製品について，耐用年数である５年の保守契約を結んでいるものとする。
【００７９】
実績情報取得部１４は，図８に示す保守対象製品データ１３５のシリアル番号で，管理対象製品を特定する。実績情報取得部１４は，例えば図６に示す製品・推計単位ごとの故障件数において，稼働管理期間“０年から５年まで”について，各管理対象製品の推計単位で区分される期間ごとの故障件数の情報を，実績品質算出部１５に渡す。実績品質算出部１５は，実績情報取得部１４により得られた情報から，推計単位で区切られた各期間の，管理対象製品の故障率を算出する。
【００８０】
図９は，本実施の形態による実績品質推移データの例を示す図である。
【００８１】
図９に示す実績品質推移データ１４５は，稼働管理期間について，推計単位で区切られた各期間ごとに算出された，管理対象製品の故障率の情報の一例である。図９に示す実績品質推移データ１４５において，故障件数は，推計単位で区切られた各期間における，すべての管理対象製品で発生した故障の累計件数である。
【００８２】
図９に示す実績品質推移データ１４５において，実績品質は，推計単位で区切られた各期間における，算出された管理対象製品の故障率である。以下では，管理対象製品の故障率を実績品質とも呼ぶ。図９に示す推計単位で区切られた各期間における実績品質は，例えば，次の式で求めることができる。
【００８３】
実績品質＝故障件数／（管理対象製品の数×推計単位）×１２×１００
例えば，管理対象製品の数が１００００台であった場合に，図７に示す０．５〜１．０年の期間のサンプル品質を求めると，
２００［件］／（１００００［台］×６［ヶ月］）×１２［ヶ月］×１００［％］
＝４．０
となる。
【００８４】
相関判定部１６は，例えば，図７に示すサンプル品質推移データ１２５における稼働管理期間の各サンプル品質と，図９に示す実績品質推移データ１４５における各実績品質とから，例えば，以下に示す式で，相関係数Ｒを求める。
【００８５】
【数１】
0005958042.tif 000002
【００８６】
この式において，例えばｘi ，ｙi （ｉ＝１，２，... ，ｎ）は，それぞれ推計単位で区切られた各期間におけるサンプル品質と実績品質を示す。ｘavg ，ｙavg は，それぞれサンプル品質の相加平均と実績品質の相加平均を示す。Ｒの値は，−１〜１までの値となり，１に近いほど正の相関（ｘが大きいほどｙも大きくなる）があり，−１に近いほど負の相関（ｘが大きいほどｙは小さくなる）がある。０に近いほど互いに無関係となる。
【００８７】
相関判定部１６は，得られた相関係数Ｒが所定の閾値Ｒth以上であるかを判定する。相関判定部１６は，相関係数Ｒが所定の閾値Ｒth以上である場合には，サンプル品質と実績品質との関係性は高いと判定する。相関判定部１６は，相関係数Ｒが所定の閾値Ｒthに満たない場合には，サンプル品質と実績品質との関係性は低いと判定する。
【００８８】
相関判定部１６により，サンプル品質と実績品質との関係性が低いと判定された場合，サンプル情報取得部１２は，例えば，推計期間を推計単位で短縮し，サンプル製品の数量増加を図る。このような処理を繰り返して，推計期間が０以下となってしまう場合には，十分な精度の故障率が算出できないものとして，本実施の形態による故障率の推計を断念する。
【００８９】
相関判定部１６により，サンプル品質と実績品質との関係性が高いと判定された場合，補正部１７は，稼働管理期間におけるサンプル品質と実績品質との関係を示す数値を求め，その数値を用いてサンプル品質を補正することで，サンプル品質の特性を実績品質の特性に近づける。
【００９０】
例えば，補正部１７は，図７に示すサンプル品質推移データ１２５における稼働管理期間“０年から５年まで”の推計単位で区切られた各期間のサンプル品質の平均値を求める。また，補正部１７は，図９に示す実績品質推移データ１４５の推計単位で区切られた各期間の実績品質の平均値を求める。得られるサンプル品質の平均値と実績品質の平均値は，次の通りとなる。
【００９１】
サンプル品質の平均値＝（５．８＋４．４＋... ＋４．０）／１０＝４．８４
実績品質の平均値＝（４．５＋４．０＋... ＋４．１）／１０＝４．０１
これらの値から，サンプル品質の平均値に対する実績品質の平均値の比率を補正比率として求めると，
補正比率＝実績品質の平均値／サンプル品質の平均値
＝４．０１／４．８４
≒０．８２９
となる。補正部１７は，得られた補正比率０．８２９を，図７に示すサンプル品質推移データ１２５の推計単位で区切られた各期間のサンプル品質に掛け合わせる。
【００９２】
図１０は，本実施の形態による補正品質推移データの例を示す図である。
【００９３】
図１０に示す補正品質推移データ１５５は，稼働管理期間とそれに続く推計期間について，推計単位で区切られた各期間ごとに補正されたサンプル製品の故障率の情報の一例である。図１０に示す補正品質推移データ１５５において，補正品質は，推計単位で区切られた各期間における，補正されたサンプル製品の故障率である。以下では，補正されたサンプル製品の故障率を補正品質とも呼ぶ。図１０に示す推計単位で区切られた各期間における補正品質は，例えば，
補正品質＝サンプル品質×補正比率
で求められる。
【００９４】
図１１は，本実施の形態によるサンプル品質の情報，実績品質の情報，補正品質の情報の出力例を示す図である。
【００９５】
図１１（Ａ）は，図７に示すサンプル品質推移データ１２５におけるサンプル品質の推移と，図９に示す実績品質推移データ１４５における実績品質の推移とをグラフにして出力した例を示す。図１１（Ａ）に示すグラフは，例えば，品質推計装置１０のコンピュータ１におけるディスプレイの画面に出力される。図１１（Ａ）において，破線のグラフがサンプル品質の推移を示し，点線のグラフが実績品質の推移を示す。図１１（Ａ）に示すグラフにおいて，推計期間のサンプル品質の推移が，本実施の形態の技術によって得られた，製品の品質の推移である。
【００９６】
図１１（Ｂ）は，図１０に示す補正品質推移データ１５５における補正品質の推移と，図９に示す実績品質推移データ１４５における実績品質の推移とをグラフにして出力した例を示す。図１１（Ｂ）に示すグラフは，例えば，品質推計装置１０のコンピュータ１におけるディスプレイの画面に出力される。図１１（Ｂ）において，実線のグラフが補正品質の推移を示し，点線のグラフが実績品質の推移を示す。図１１（Ｂ）に示すグラフにおいて，推計期間の補正品質の推移が，本実施の形態の技術によって得られた，製品の品質の推移である。
【００９７】
図１１（Ａ）のサンプル品質のグラフと，図１１（Ｂ）の補正品質のグラフとを比べて分かるように，稼働管理期間において，サンプル品質のグラフより補正品質のグラフの方が，より実績品質のグラフに近いグラフとなっている。推計期間についても同様の補正が行われているので，サンプル品質に比べて補正品質の方がより精度が高くなっている可能性が高い。
【００９８】
図１２は，本実施の形態の品質推計装置による品質推計処理フローチャートである。
【００９９】
品質推計装置１０において，サンプル情報取得部１２は，故障管理データ１１５を参照し，各製品で発生した故障についての故障経過期間を算出する（ステップＳ１０）。例えば，図４に示す故障管理データ１１５から，図５に示す故障経過期間の算出結果が得られる。
【０１００】
サンプル情報取得部１２は，ユーザによる推計期間と推計単位の設定を受け付ける（ステップＳ１１）。例えば，サンプル情報取得部１２は，推計期間“５年経過後から１０年まで”，推計単位“半年”の設定を受け付ける。
【０１０１】
サンプル情報取得部１２は，製品のシリアル番号ごと，推計単位で区分される期間ごとの故障件数を算出する（ステップＳ１２）。例えば，図５に示す故障経過期間の算出結果から，図６に示す製品・推計単位ごとの故障件数が得られる。
【０１０２】
サンプル情報取得部１２は，設定された推計期間より後の期間で故障が発生した製品を，サンプル製品として抽出する（ステップＳ１３）。例えば，推計期間が“５年経過後から１０年まで”である場合，サンプル情報取得部１２は，推計期間“５年経過後から１０年まで”より後の期間，すなわち１０年を超えた期間で故障が発生した製品を，サンプル対象製品として抽出する。
【０１０３】
サンプル情報取得部１２は，サンプル製品の数が，所定の閾値Ｎth以上であるかを判定する（ステップＳ１４）。サンプル製品の数が所定の閾値Ｎth以上でなければ（ステップＳ１４のＮＯ），サンプル情報取得部１２は，推計期間を短縮する（ステップＳ１５）。例えば，推計期間が“５年経過後から１０年まで”である場合，サンプル情報取得部１２は，その推計期間を推計単位“半年”で短縮し，推計期間“５年経過後から９年半まで”に更新する。サンプル情報取得部１２は，短縮された推計期間が０以下となったかを判定する（ステップＳ１６）。推計期間が０以下となっていれば（ステップＳ１６のＹＥＳ），品質推計装置１０は，推計期間における製品の故障率の推計を断念し，処理を終了する。推計期間が０以下となっていなければ（ステップＳ１６のＮＯ），サンプル情報取得部１２は，ステップＳ１３の処理に戻り，更新された推計期間でのサンプル製品の抽出を行う。
【０１０４】
サンプル製品の数が所定の閾値Ｎth以上であれば（ステップＳ１４のＹＥＳ），サンプル品質算出部１３は，サンプル品質，すなわちサンプル製品の故障率を算出する（ステップＳ１７）。図７に示すサンプル品質推移データ１２５が，稼働管理期間“０年から５年まで”とそれに続く推計期間“５年経過後から１０年まで”について，推計単位“半年”で区切られた各期間ごとに算出された，サンプル品質の情報の一例となる。
【０１０５】
実績情報取得部１４は，管理対象製品を抽出する（ステップＳ１８）。例えば，図８に示す保守対象製品データ１３５で保守契約の対象とされている各シリアル番号の製品が，管理対象製品となる。このとき，実績情報取得部１４によって，管理対象製品の故障発生状況の情報が得られる。
【０１０６】
実績品質算出部１５は，実績品質，すなわち管理対象製品の故障率を算出する（ステップＳ１９）。図９に示す実績品質推移データ１４５が，稼働管理期間“０年から５年まで”について，推計単位“半年”で区切られた各期間ごとに算出された，実績品質の情報の一例となる。
【０１０７】
相関判定部１６は，稼働管理期間について，サンプル品質と実績品質との相関係数Ｒを算出する（ステップＳ２０）。相関判定部１６は，算出された相関係数Ｒが所定の閾値Ｒth以上であるかを判定する（ステップＳ２１）。相関係数Ｒが所定の閾値Ｒth以上でなければ（ステップＳ２１のＮＯ），サンプル情報取得部１２は，推計期間を短縮する（ステップＳ１５）。サンプル情報取得部１２は，短縮された推計期間が０以下となったかを判定する（ステップＳ１６）。推計期間が０以下となっていれば（ステップＳ１６のＹＥＳ），品質推計装置１０は，推計期間における製品の故障率の推計を断念し，処理を終了する。推計期間が０以下となっていなければ（ステップＳ１６のＮＯ），サンプル情報取得部１２は，ステップＳ１３の処理に戻り，更新された推計期間でのサンプル製品の抽出を行う。
【０１０８】
相関係数Ｒが所定の閾値Ｒth以上であれば（ステップＳ２１のＹＥＳ），補正部１７は，実績品質を用いて，サンプル品質を補正する（ステップＳ２２）。例えば，補正部１７は，稼働管理期間におけるサンプル品質の平均値に対する実績品質の平均値の比率を補正比率として求め，得られた補正比率を推計単位で区切られた各期間のサンプル品質に掛け合わせることで，サンプル品質を補正する。図１０に示す補正品質推移データ１５５が，図７に示すサンプル品質推移データ１２５における推計単位で区切られた各期間のサンプル品質を，実績品質を用いて求めた補正比率で補正して得られた，補正品質の情報の一例となる。
【０１０９】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  品質推計装置
１１  情報収集部
１２  サンプル情報取得部
１３  サンプル品質算出部
１４  実績情報取得部
１５  実績品質算出部
１６  相関判定部
１７  補正部
１８  出力部
１１０  故障管理情報記憶部
１２０  サンプル品質情報記憶部
１３０  保守対象製品情報記憶部
１４０  実績品質情報記憶部
１５０  補正品質情報記憶部
【図１】
0005958042.tif 000003
【図２】
0005958042.tif 000004
【図３】
0005958042.tif 000005
【図４】
0005958042.tif 000006
【図５】
0005958042.tif 000007
【図６】
0005958042.tif 000008
【図７】
0005958042.tif 000009
【図８】
0005958042.tif 000010
【図９】
0005958042.tif 000011
【図１０】
0005958042.tif 000012
【図１１】
0005958042.tif 000013
【図１２】
0005958042.tif 000014