(57)【要約】【課題】装置の故障予測に用いるのに適した装置状態の項目を効果的に選び出す技術を提案する。【解決手段】故障関連項目抽出部１２が、保守データ記憶部１５から、稼働中に故障が発生していない状態の画像形成装置（正常系マシン）の保守データに含まれる装置状態データと、稼働中に故障が発生した状態の画像形成装置（異常系マシン）の保守データに含まれる装置状態データとを取得し、正常系マシンに係る１以上の装置状態データからなる正常系装置状態データ群と異常系マシンに係る１以上の装置状態データからなる異常系装置状態データ群とを比較することにより、装置状態に関する種々の項目の中から故障発生との関連性が強い装置状態の項目を特定し、当該特定した装置状態の項目を故障予測に用いる装置状態の項目に設定した故障関連項目情報を生成して故障関連項目記憶部１６に格納する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得手段と、
稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段により取得された装置状態の情報と前記第２取得手段により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定手段と、
を備えたことを特徴とする故障関連項目設定装置。
【請求項２】
前記前記第１取得手段と前記第２取得手段は、同じ機種であって基準を満たす近さの稼働時間を有する装置で検出された装置状態の情報を比較対象として取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の故障関連項目設定装置。
【請求項３】
前記装置は、画像形成装置であり、
前記前記第１取得手段と前記第２取得手段は、同じ機種であって基準を満たす近さの画像形成枚数を有する装置で検出された装置状態の情報を比較対象として取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の故障関連項目設定装置。
【請求項４】
コンピュータに、
稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得機能と、
稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得機能と、
前記第１取得機能により取得された装置状態の情報と前記第２取得機能により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定機能と、
前記抽出機能により抽出された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項５】
稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得手段と、
稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段により取得された装置状態の情報と前記第２取得手段により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された装置状態の項目についての装置状態の情報を用いて、故障予測の対象となる装置についての故障予測を行う予測手段と、
を備えたことを特徴とする故障予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障関連項目設定装置、プログラム及び故障予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象の装置に関する故障予測について、種々の発明が提案されている。
例えば、画像形成装置の状態に関連した複数種類の情報の複数組のデータ取得を、状態判定対象の画像形成装置を含む同じ機種の複数の画像形成装置について、その複数の画像形成装置の製造後、稼働テスト中に行い、この複数の画像形成装置の稼働テスト中に取得した複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、状態判定用の指標値を算出する指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として用いる発明が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２２７５１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、装置の故障予測に用いるのに適した装置状態の項目を効果的に選び出す技術を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の本発明は、稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得手段と、稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得手段と、前記第１取得手段により取得された装置状態の情報と前記第２取得手段により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定手段と、を備えたことを特徴とする故障関連項目設定装置である。
【０００６】
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の故障関連項目設定装置において、前記前記第１取得手段と前記第２取得手段は、同じ機種であって基準を満たす近さの稼働時間を有する装置で検出された装置状態の情報を比較対象として取得する、ことを特徴とする。
【０００７】
請求項３に記載の本発明は、請求項１に記載の故障関連項目設定装置において、前記装置は、画像形成装置であり、前記前記第１取得手段と前記第２取得手段は、同じ機種であって基準を満たす近さの画像形成枚数を有する装置で検出された装置状態の情報を比較対象として取得する、とを特徴とする。
【０００８】
請求項４に記載の本発明は、コンピュータに、稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得機能と、稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得機能と、前記第１取得機能により取得された装置状態の情報と前記第２取得機能により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定機能と、前記抽出機能により抽出された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定機能と、を実現させるためのプログラムである。
【０００９】
請求項５に記載の本発明は、稼働中に故障が発生した装置で検出された装置状態の情報を取得する第１取得手段と、稼働中に故障が発生していない装置で検出された装置状態の情報を取得する第２取得手段と、前記第１取得手段により取得された装置状態の情報と前記第２取得手段により取得された装置状態の情報に基づいて、故障に関連する装置状態の項目を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された装置状態の項目を、故障予測に用いる装置状態の項目に設定する設定手段と、前記設定手段により設定された装置状態の項目についての装置状態の情報を用いて、故障予測の対象となる装置についての故障予測を行う予測手段と、を備えたことを特徴とする故障予測システムである。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１、４、５に記載の本発明によると、装置の故障予測に用いるのに適した装置状態の項目を、本発明を適用しない場合に比べて効果的に選び出すことができる。
【００１１】
請求項２、３に記載の本発明によると、装置の故障予測に用いるのに適した装置状態の項目を選び出すために有効な装置状態の情報を、本発明を適用しない場合に比べて効率よく得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る故障予測システムの構成を例示する図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る装置状態の項目を例示する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る故障関連項目抽出部の構成を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る故障関連項目抽出部による処理フローを例示する図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る距離算出部及び故障判定部による処理フローの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る故障までの残日数を予測する処理の一例を説明する図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る距離算出部及び故障判定部による処理フローの他の例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る故障予測装置として動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１には、本発明の一実施形態に係る故障予測システムの構成を例示してある。
本例の故障予測システムは、市場（顧客等の需要者の環境）に設置されて稼働している（利用されている）市場設置マシンＭと、市場設置マシンＭについての故障予測を行う故障予測装置Ｓとを有している。
【００１４】
本例では、市場設置マシンＭとして、故障予測装置Ｓとの間で無線又は有線により通信可能な複数台の画像形成装置を用いているが、これに限定されるものではなく、故障予測装置Ｓとの間で無線又は有線により通信可能な種々の装置を対象とすることができ、例えば、複数系統（例えば運用系と予備系の２系統）を有しない装置や、常時稼動を想定して設置された装置など、故障が発生した場合に速やかに対応することが要求される装置が対象とされる。
【００１５】
本例の画像形成装置では、予め定められた複数の項目について装置状態を監視して装置状態データを生成し、保守データに含めて故障予測装置Ｓに送信する。画像形成装置に関する装置状態の項目としては、図２に例示されるように、例えば、動作モード別の通電時間、熱定着装置等の主要な部品の動作時間、温度や湿度等の環境測定値別の搬送枚数、カラー又は白黒の連続プリントページ数の分布、カラー／白黒・用紙サイズ・紙種・両面等のプリント形式別のプリント枚数、等の種々の項目が挙げられる。
【００１６】
なお、本例の画像形成装置では、図２に例示した各項目についての装置状態データを含む保守データを、予め定められた時間間隔毎（例えば、１日毎）に故障予測装置Ｓへ送信するようにしているが、他のタイミングで故障予測装置Ｓへ保守データを送信するようにしてもよく、例えば、故障予測装置Ｓからの要求に応答して保守データを送信するようにしてもよい。
【００１７】
また、本例の画像形成装置では、故障予測装置Ｓへ送信する保守データに、装置状態の検出日時（装置状態データの作成日時）、画像形成装置を識別する装置ＩＤ情報及びその機種を識別する機種ＩＤ情報を含めるようにしており、更に、画像形成装置において保守作業を要する故障の発生が検知された場合には、故障の発生を示す故障発生データを保守データに含めて速やかに送信するようにしている。本例では、故障発生の検知後に１回だけ故障発生データを含む保守データを送信するようにしているが、保守作業などにより故障が除去されるまで送信を繰り返すようにしてもよい。
【００１８】
本例の故障予測装置Ｓは、複数の画像形成装置（市場設置マシンＭ）から得られる保守データに基づいて画像形成装置に関する故障予測を行う装置であり、保守データ取得部１１、故障関連項目抽出部１２、距離算出部１３、故障判定部１４、保守データ記憶部１５、故障関連項目記憶部１６、を有している。
【００１９】
保守データ取得部１１は、複数の画像形成装置のそれぞれから保守データを取得して、保守データ記憶部１５へ蓄積する。本例の保守データには、上述したように、検出日時、装置ＩＤ情報（及び機種ＩＤ情報）、装置状態データが含まれており、装置ＩＤ情報に対応する画像形成装置が検出日時の時点でどのような装置状態であったかが分かる。また、保守データに故障発生データが含まれている場合には、画像形成装置に故障が発生していたことが分かる。
【００２０】
故障関連項目抽出部１２は、保守データ記憶部１５から、稼働中に故障が発生していない状態の画像形成装置（正常系マシン）の保守データに含まれる装置状態データと、稼働中に故障が発生した状態の画像形成装置（異常系マシン）の保守データに含まれる装置状態データとを取得し、正常系マシンに係る１以上の装置状態データからなる正常系装置状態データ群と異常系マシンに係る１以上の装置状態データからなる異常系装置状態データ群とを比較することにより、装置状態に関する種々の項目の中から故障発生との関連性が強い装置状態の項目（以下、故障関連項目という）を特定し、当該特定した故障関連項目を故障予測に用いる装置状態の項目に設定した故障関連項目情報を生成して故障関連項目記憶部１６に格納する。また、本例では、予め定められた期間（例えば、１月）毎に、故障関連項目を特定し直して、故障関連項目記憶部１６の故障関連項目情報を更新する。
【００２１】
距離算出部１３は、故障関連項目記憶部１６に記憶された故障関連項目情報に設定されている故障関連項目について、正常系装置状態データ群から異常系装置状態データ群までの距離Ｌ及び正常系装置状態データ群から故障予測の対象となる画像形成装置についての装置状態データ（直近のもの）までの距離Ｘを算出する。
【００２２】
故障判定部１４は、距離算出部１３により算出された距離Ｌ及び距離Ｘに基づいて、故障予測の対象となる画像形成装置についての故障予測を行う。
本例の故障予測装置Ｓでは、故障判定部１４による故障予測の結果を、故障予測装置Ｓに設けられた表示装置により表示出力することで操作者に提示するようにしてある。なお、他の出力手法を用いてもよく、例えば、用紙等の媒体に印刷出力する手法や、予め定められた送信先（故障予測の対象となる画像形成装置の管理者や保守担当者など）に宛ててメール送信する手法などを用いることができる。
【００２３】
次に、故障関連項目抽出部１２について更に具体的に説明する。
本例の故障関連項目抽出部１２は、図３にその構成を例示するように、グルーピング部２１、平均値算出部２２、差分比率抽出部２３、差分比率上位項目抽出部２４、を有している。
【００２４】
グルーピング部２１は、保守データ記憶部１５から比較対象となる複数の画像形成装置について保守データを読み出し、当該読み出した複数の保守データに含まれる装置状態データを正常系装置状態データ群と異常系装置状態データ群に分類（グルーピング）する。
【００２５】
本例では、画像形成装置に故障が発生した場合にその画像形成装置から送信される保守データに故障発生データが含まれる構成であるので、保守データに故障発生データが含まれているか否かにより画像形成装置における故障の有無を判断する。
なお、他の手法により故障の有無を判断するようにしてもよく、例えば、故障の有無を示す故障フラグを画像形成装置が保守データに含めて送信する構成としておき、保守データに含まれている故障フラグの値に基づいて故障の有無を判断するようにしてもよい。
【００２６】
また、本例では、同じ機種であって基準を満たす近さの稼働時間（同程度の稼働時間）を有する複数の画像形成装置について、それぞれの装置状態データを比較対象として分類する。稼働時間としては、装置が設置されてからの経過時間、装置が起動されていた時間（装置の電源がＯＮ状態にあった時間）、装置が起動されて通常モード（装置本来の機能である画像形成機能の実行が可能なモード）の状態にあった時間などを用いることができる。
【００２７】
なお、他の関連性を有する複数の画像形成装置についての装置状態データを比較対象としてもよく、例えば、同じ機種であって基準を満たす近さの画像形成枚数（同程度の画像形成枚数）を有する複数の画像形成装置について、それぞれの装置状態データを比較対象として分類してもよい。画像形成枚数としては、総プリント枚数、カラー／白黒・用紙サイズ・紙種・両面等のプリント形式別のプリント枚数などを用いることができる。
ここで、画像形成装置の機種及び稼働時間（或いは画像形成枚数など）は、保守データ中の機種ＩＤ情報及び該当する装置状態データの値により特定することができる。
【００２８】
また、本例では、まず、異常系マシンの保守データ（故障発生データを含む保守データ）を収集し、その後、当該異常系マシンと同一機種で同程度の稼働時間（或いは画像形成枚数など）を有する正常系マシンの保守データ（故障発生データを含まない保守データ）を収集し、これらに含まれる装置状態データを比較対象としているが、他の手法により、比較対象となる装置状態データを収集するようにしてもよい。例えば、機種及び稼働時間（或いは画像形成枚数など）に関する収集条件を設定しておき、収集条件に合致する保守データを収集し、当該収集した保守データに含まれる装置状態データをその保守データにおける故障発生データの有無に従って正常系又は異常系に振り分けて、これらを比較対象としてもよい。
【００２９】
平均値算出部２２は、グルーピング部２１により得られた正常系装置状態データ群と異常系装置状態データ群のそれぞれについて、装置状態の項目毎に装置状態データの平均値を算出する。なお、正常系装置状態データ群についての平均値をＮｉ、異常系装置状態データ群についての平均値をＡＮｉとする。
【００３０】
差分比率抽出部２３は、平均値算出部２２により装置状態の項目毎に算出された正常系装置状態データ群についての平均値Ｎｉと異常系装置状態データ群についての平均値ＡＮｉに基づいて、装置状態の項目毎に差分比率（ＡＮｉ−Ｎｉ）／Ｎｉを算出する。差分比率は、異常度の指標であり、異常系のデータが正常系のデータから離れる割合（どの程度離れているか）を表すもので、値が大きいほど異常（正常とは異なる）の程度が大きくなる。すなわち、差分比率が大きいほど故障発生との関連性が強いことが推測される。
【００３１】
差分比率上位項目抽出部２４は、差分比率抽出部２３により装置状態の項目毎に算出された差分比率に基づいて、差分比率の大きい順に装置状態の項目を故障関連項目として抽出し、当該抽出した故障関連項目を故障予測に用いる装置状態の項目に設定した故障関連項目情報を生成して故障関連項目記憶部１６に格納する。
故障関連項目の抽出は、例えば、差分比率が大きい方から予め定められた個数（又は割合）の項目を抽出する手法や、差分比率が予め定められた閾値以上の項目を抽出する手法など、種々の手法により行うことができる。
【００３２】
図４には、故障関連項目抽出部１２による処理フローを例示してある。
まず、グルーピング部２１が、保守データ記憶部１５から比較対象となる複数の画像形成装置について保守データを読み出し、当該読み出した複数の保守データに含まれる装置状態データを正常系装置状態データ群と異常系装置状態データ群に分類する（ステップＳ１１）。その後、平均値算出部２２が、装置状態の項目毎に、正常系装置状態データ群についての平均値Ｎｉと異常系装置状態データ群についての平均値ＡＮｉを算出し（ステップＳ１２）、差分比率抽出部２３が、装置状態の項目毎に差分比率（ＡＮｉ−Ｎｉ）／Ｎｉを算出し（ステップＳ１３）、差分比率上位項目抽出部２４が、差分比率の大きい順に装置状態の項目を故障関連項目として抽出し（ステップＳ１４）、当該抽出した故障関連項目を故障予測に用いる装置状態の項目に設定した故障関連項目情報を生成して故障関連項目記憶部１６に格納する。
【００３３】
以上のように、本例では、実際に市場で稼働中の画像形成装置の保守データを用い、正常系マシンと異常系マシンに分類して比較することで故障関連項目を特定する構成としており、不要なデータをなるべく用いずに故障関連項目を特定するようにしている。このため、従来方式のように実際に稼働する前の稼働テスト時などに多量のデータを用いて故障関連項目を特定する構成に比べ、故障関連項目の特定に係る処理時間の短縮が図られ、また、故障予測に適さない項目が故障関連項目として特定されてしまう可能性が低減されて、故障関連項目を効果的に選び出すことができるようになる。
【００３４】
なお、以上のようにして故障関連項目を特定する手法は一例に過ぎず、他の手法により故障関連項目を特定するようにしてもよい。
また、本例では、同一機種の画像形成装置についての装置状態データに基づいて故障関連項目の特定を行っているが、同一機種におけるバージョンの相違による影響を考慮して、更に同一バージョンの画像形成装置についての装置状態データを用いるようにしてもよく、或いは、異なる機種であるが同様な傾向が見られると想定される他の機種を予め関連付けておき、当該他の機種をまとめた単位についての装置状態データを用いるようにしてもよい。
また、故障の種別について考慮するようにしてもよく、この場合には、例えば、故障発生データに故障の種別を示す情報を含めておき、故障の種別毎に、その種別の故障についての故障関連項目を特定すればよい。
【００３５】
また、本例では、画像形成装置に故障が発生した場合に、その画像形成装置から故障予測装置Ｓへ送信する保守データに故障発生データを含めるようにしているが、保守データとは別に故障発生データを故障予測装置Ｓへ送信するようにしてもよく、この場合には、例えば、故障発生データに機種ＩＤ情報や故障発生日時を付加して送信する等のようにして、故障発生に対応する時点の保守データ（故障発生データ）との対応を特定できるようにしておけばよい。
また、本例では、画像形成装置自身が故障の発生を検知して自動的に故障発生データを生成しているが、画像形成装置の動作に違和感を持った利用者やその利用者に依頼されて保守作業を実施した保守担当者などによる操作入力に応じて、故障発生データを生成するようにしてもよい。
【００３６】
図５には、距離算出部１３及び故障判定部１４による処理フローの一例を示してある。
まず、距離算出部１３が、故障関連項目記憶部１６に記憶された故障関連項目情報に設定されている故障関連項目について、正常系装置状態データ群についての平均ベクトルと異常系装置状態データ群についての平均ベクトルを算出し（ステップＳ２１）、これら平均ベクトルの間のユークリッド距離Ｌを算出する（ステップＳ２２）。
また、距離算出部１３が、故障予測の対象となる画像形成装置における該当する装置状態データと正常系装置状態データ群についての平均ベクトルとの間のユークリッド距離Ｘを算出する（ステップＳ２３）。
その後、故障判定部１４が、距離算出部１３により算出された距離Ｌ及び距離Ｘに基づいて、Ｘ／Ｌ＜１という条件を満たすか否かを判定し（ステップＳ２４）、条件を満たす場合には、Ｘ／Ｌの値に応じた予測処理（例えば、故障までの残日数を算出）を行い（ステップＳ２５）、条件を満たさない場合には、故障が発生した状態にあると判定する（ステップＳ２６）。
【００３７】
なお、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理は、故障予測の度に毎回行う必要は無く、例えば、故障関連項目抽出部１２により故障関連項目を特定した際に処理を行って距離Ｌを算出し、当該算出した距離Ｌ及びその算出に用いた正常系装置状態データ群についての平均ベクトルを表す情報を故障関連項目情報に対応付けて故障関連項目記憶部１６に格納するようにしておき、故障予測の際に故障関連項目記憶部１６から読み出すようにしてもよい。
【００３８】
ここで、Ｘ／Ｌの値に応じた予測処理としては、例えば、Ｘ／Ｌの値を複数回算出（故障予測の対象となる画像形成装置における直近の装置状態データ及びそれより以前の１以上の装置状態データについてそれぞれ算出）することでＸ／Ｌ≧１となる残日数を直線近似等により算出する手法などを用いて行うことができる。
故障までの残日数を予測する処理の一例について図６を参照して説明する。図６は、Ｘ／Ｌの算出値から外挿してＸ／Ｌが１を超える日付を求めて故障予測日とする例であり、同図では、３月６日時点について算出したＸ／Ｌの値が“０．４”であり、６月１日時点について算出したＸ／Ｌの値が“０．７”であり、これらの値に基づいて推定される故障予測日を用いて、故障までの残日数が予測される。
【００３９】
図７には、距離算出部１３及び故障判定部１４による処理フローの他の例を示してある。
まず、距離算出部１３が、故障関連項目記憶部１６に記憶された故障関連項目情報に設定されている故障関連項目について、正常系装置状態データ群及び異常系装置状態データ群に基づいて、正常系マシンの異常状態データのセットを抽出データベクトルとして、全正常マシンのベクトルから共分散行列Ｍを算出し（ステップＳ３１）、また、全異常系マシンの平均ベクトルＡを算出し（ステップＳ３２）、共分散行列Ｍと異常系マシンの平均ベクトルＡに基づいて、全正常系マシンのベクトルから全異常系マシンの平均ベクトルＡまでのマハラノビス距離Ｌを算出する（ステップＳ３３）。
また、距離算出部１３が、故障予測の対象となる画像形成装置における該当する装置状態データのベクトルと共分散行列Ｍに基づいて、全正常系マシンのベクトルからのマハラノビス距離Ｘを算出する（ステップＳ３４）。
その後、故障判定部１４が、距離算出部１３により算出された距離Ｌ及び距離Ｘに基づいて、Ｘ／Ｌ＜１という条件を満たすか否かを判定し（ステップＳ３５）、条件を満たす場合には、Ｘ／Ｌの値に応じた予測処理（例えば、故障までの残日数を算出）を行い（ステップＳ３６）、条件を満たさない場合には、故障が発生した状態にあると判定する（ステップＳ３７）。
【００４０】
なお、ステップＳ３１〜Ｓ３３の処理は、故障予測の度に毎回行う必要は無く、例えば、故障関連項目抽出部１２により故障関連項目を特定した際に処理を行って距離Ｌを算出し、当該算出した距離Ｌ及びその算出に用いた共分散行列Ｍを表す情報を故障関連項目情報に対応付けて故障関連項目記憶部１６に格納するようにしておき、故障予測の際に故障関連項目記憶部１６から読み出すようにしてもよい。
また、Ｘ／Ｌの値に応じた予測処理としては、例えば、Ｘ／Ｌの値を複数回算出することでＸ／Ｌ≧１となる残日数を直線近似等により算出する手法などを用いて行うことができる。
【００４１】
ここで、図５に例示した処理フローによる予測処理と図７に例示した処理フローによる予測処理とを比較すると、処理時間については図５に例示した処理フローの方の処理時間が短くなる傾向にあり、予測精度については図７に例示した処理フローの方の予測精度が高くなる傾向にある。
【００４２】
図８には、本例の故障予測装置Ｓとして動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示してある。
本例では、各種演算処理を行うＣＰＵ３１、ＣＰＵ３１の作業領域となるＲＡＭ３２や基本的な制御プログラムを記録したＲＯＭ３３等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶する補助記憶装置（例えば、ＨＤＤ等の磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリなど）３４、各種情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ３５、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ３６、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。
そして、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置３４等から読み出してＲＡＭ３２に展開し、これをＣＰＵ３１により実行させることで、本発明の一実施形態に係る故障予測装置Ｓの機能をコンピュータ上に実現している。
【００４３】
なお、本例の故障予測装置Ｓでは、各機能部を１台のコンピュータに設ける構成としてあるが、各機能部を複数台のコンピュータに分散して設ける構成としてもよい。
また、本発明の一実施形態に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信回線等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。
また、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
Ｍ：市場設置マシン、  Ｓ：故障予測装置、
１１：保守データ取得部、  １２：故障関連項目抽出部、  １３：距離算出部、  １４：故障判定部、  １５：保守データ記憶部、  １６：故障関連項目記憶部、  ２１：グルーピング部、  ２２：平均値算出部、  ２３：差分比率抽出部、  ２４：差分比率上位項目抽出部
【図１】
2011237576.tif 000003
【図２】
2011237576.tif 000004
【図３】
2011237576.tif 000005
【図４】
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【図５】
2011237576.tif 000007
【図６】
2011237576.tif 000008
【図７】
2011237576.tif 000009
【図８】
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