(57)【要約】【課題】故障部品の推定精度を向上することを可能にする。【解決手段】故障の可能性がある部品の通電時間を受信し、前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出し、前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信部と、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出部と、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力部と
を備えることを特徴とする故障部品推定装置。
【請求項２】
前記故障可能性算出部は、前記故障可能性の前記算出を、前記部品の前記通電時間が偶発故障期の場合に行う
ことを特徴とする請求項１に記載の故障部品推定装置。
【請求項３】
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載の故障部品推定装置。
【請求項４】
前記故障可能性は、偶発故障期における前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載の故障部品推定装置。
【請求項５】
前記故障可能性算出部は、前記故障率を、前記通電時間と前記故障率との関係を示す故障率特性に基づいて特定する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の故障部品推定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の故障部品推定装置と、
ハードウェアユニットと
を備え、
前記通電時間受信部は、前記ハードウェアユニットから前記部品の前記通電時間を受信する
ことを特徴とする故障部品推定システム。
【請求項７】
故障の可能性がある部品の通電時間を受信し、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出し、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する
ことを特徴とする故障部品推定方法。
【請求項８】
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする請求項７に記載の故障部品推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信機能と、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出機能と、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力機能と
を実現させることを特徴とする故障部品推定プログラム。
【請求項１０】
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする請求項９に記載の故障部品推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、どの部品が故障しているかを推定する、故障部品推定装置、システム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ装置等の機器で故障が発生した場合にどの部品が故障したかを推定する方法の一つに、特許文献１に記載の方法がある。
【０００３】
特許文献１に記載の方法では、通電時間と故障率曲線とに基づいて各々の部品の故障率を算出し、故障率の高い部品を故障部品として推定している。
【０００４】
故障率曲線は、部品ごとに定められた、通電時間と故障率との関係を表す曲線である。故障率曲線は、通電時間に対する故障率の特性の違いによって、初期故障期、偶発故障期、摩耗故障期の三つの期間に分けられる。たとえば、図７の故障率曲線の場合、故障率は、初期故障期では、通電時間が長いほど低くなり、偶発故障期では、通電時間に関係なくほぼ一定となり、摩耗故障期では、通電時間が長いほど高くなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１６１２１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の方法では、故障率に基づいて故障部品を推定するため、初期故障期と摩耗故障期における故障部品の推定を行うことが可能である。しかし、偶発故障期では故障率がほぼ一定であるため、特許文献１に記載の方法では、単純に故障率の高い部品を故障部品として推定することになる。そのため、偶発故障期における故障部品の推定精度が低い。また、一般的に、偶発故障期の期間が最も長いため、特許文献１に記載の方法では、推定精度が低い期間が長くなる。
【０００７】
本発明の目的は、故障部品の推定精度を向上することを可能にする、故障部品推定装置、システム、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の問題を解決するために、本発明の故障部品推定装置は、故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信部と、前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出部と、前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の故障部品推定方法は、故障の可能性がある部品の通電時間を受信し、前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出し、前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の故障部品推定プログラムは、コンピュータに、故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信機能と、前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出機能と、前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の故障部品推定装置、システム、方法およびプログラムにより、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第一の実施形態の故障部品推定装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の第一および第二の実施形態の故障部品推定装置の動作例を示す図である。
【図３】本発明の第二の実施形態の故障部品推定システムの構成例を示す図である。
【図４】本発明の第二の実施形態の故障部品推定装置の構成例を示す図である。
【図５】本発明の第二の実施形態の故障部品推定装置の動作例を示す図である。
【図６】本発明の各実施形態のハードウェア構成例を示す図である。
【図７】故障率曲線の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［第一の実施形態］
本発明の第一の実施の形態について説明する。
【００１４】
図１に本実施形態の故障部品推定装置１０の構成例を示す。本実施形態の故障部品推定装置１０は、通電時間受信部１１、故障可能性算出部１２および推定結果出力部１３により構成される。
【００１５】
通電時間受信部１１は、故障の可能性がある部品の通電時間を受信する部分である。故障可能性算出部１２は、部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出する部分である。推定結果出力部１３は、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定した推定結果を出力する部分である。
【００１６】
このように故障部品推定装置１０を構成することによって、故障部品推定装置１０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置１０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００１７】
次に、図２に本実施形態の故障部品推定装置１０の動作の例を示す。
【００１８】
まず、通電時間受信部１１は、故障の可能性がある部品の通電時間を受信する（ステップＳ１０１）。次に、故障可能性算出部１２は、部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出する（ステップＳ１０２）。そして、推定結果出力部１３は、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定した推定結果を出力する（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）。
【００１９】
このように動作することによって、故障部品推定装置１０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置１０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００２０】
以上で説明したように、本発明の第一の実施形態では、故障部品推定装置１０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置１０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００２１】
［第二の実施形態］
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。本実施形態では、故障部品推定装置２０について、より具体的に説明する。
【００２２】
まず、図３に本実施形態の故障部品推定システムの構成例を示す。本実施形態の故障部品推定システムは、ハードウェアユニット４０（４０Ａ、４０Ｂ）および故障部品推定装置２０により構成される。故障部品推定装置２０には、任意の数のハードウェアユニット４０が接続可能である。
【００２３】
次に、本実施形態のハードウェアユニット４０（４０Ａ、４０Ｂ）の構成例について説明する。
【００２４】
部品４１（４１Ａ−１〜４１Ａ−３、４１Ｂ−１〜４１Ｂ−３）は、故障監視対象の部品である。なお、ハードウェアユニット４０内の部品４１の数は任意である。本実施形態では、ハードウェアユニット４０Ａの部品４１Ａ（４１Ａ−１〜４１Ａ−３）は各々、ハードウェアユニット４０Ｂの部品４１Ｂ（４１Ｂ−１〜４１Ｂ−３）とのインタフェースを持つ。
【００２５】
故障検出部４２（４２Ａ、４２Ｂ）は、ハードウェアユニット４０内の部品４１に故障の可能性があることを検出する部分である。通電時間計時部４３（４３Ａ、４３Ｂ）は、ハードウェアユニット４０の通電時間を計時する部分である。入出力部４４は、故障部品推定装置２０と情報の入出力を行う部分である。
【００２６】
次に、図４に本実施形態の故障部品推定装置２０の構成例を示す。本実施形態の故障部品推定装置２０は、第一の実施形態の故障部品推定装置１０の構成例（図１）に故障率特性記憶部２４を追加した構成である。
【００２７】
通電時間受信部１１は、故障の可能性がある部品４１の通電時間をハードウェアユニット４０（４０Ａ、４０Ｂ）の入出力部４４（４４Ａ、４４Ｂ）から受信する部分である。本実施形態では、通電時間受信部１１は、故障検出部４２から故障の可能性がある通知を受信したとき、故障の可能性のある部品４１の通電時間を通電時間計時部４３から取得するものとする。
【００２８】
故障率特性記憶部２４は、ハードウェアユニット４０（４０Ａ、４０Ｂ）の部品４１（４１Ａ−１〜４１Ａ−３、４１Ｂ−１〜４１Ｂ−３）の故障率特性を記憶する部分である。故障率特性は、たとえば、図７の故障率曲線を示す数値情報などである。
【００２９】
故障可能性算出部１２は、故障の可能性がある部品４１の各々について、部品４１の通電時間と故障率とに基づいて、部品４１の故障可能性を算出する部分である。
【００３０】
たとえば、故障可能性算出部１２は、まず、故障率特性記憶部２４から部品４１の故障率特性を取得する。次に、故障可能性算出部１２は、取得した故障率特性に基づいて、部品４１の通電時間に対応する故障率を特定する。そして、故障可能性算出部１２は、部品４１の通電時間と通電時間に対応する故障率とに基づいて部品４１の故障可能性を算出する。
【００３１】
本実施形態では、故障可能性は、通電時間と故障率との積であるものとする。また、故障可能性は、摩耗故障期においては、摩耗故障期における通電時間（通電時間から初期故障期の時間を差し引いた時間）と故障率との積、初期故障期／摩耗故障期においては、故障率であっても良い。また、故障可能性算出部１２は、通電時間と故障率との積を、通電時間÷平均故障間隔（ＭＴＢＦ：Mean Time Between Failure）（故障率の逆数）によって計算しても良い。
【００３２】
推定結果出力部１３は、故障の可能性がある部品４１のうち、故障可能性が最大の部品４１を故障部品として推定し、推定結果を出力する部分である。
【００３３】
なお、故障可能性算出部１２は、故障の可能性がある部品４１の各々について、通電時間および故障率特性に基づいて、初期故障期／偶発故障期／摩耗故障期のいずれであるかを判断しても良い。そして、故障可能性算出部１２は、故障の可能性がある部品４１のいずれもが偶発故障期の場合に、故障可能性を算出しても良い。故障の可能性がある部品４１のいずれかが偶発故障期でない場合には、故障可能性算出部１２は、故障可能性を算出せずに、故障率が最大の部品４１を故障部品として推定しても良い。
【００３４】
このように故障部品推定装置２０を構成することによって、故障部品推定装置２０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置２０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００３５】
次に、図２を用いて本実施形態の故障部品推定装置２０の動作例について説明する。
【００３６】
ここでは、部品４１Ａ−１と部品４１Ｂ−１との間でインタフェースエラーが発生し、故障検出部４２Ａがそのエラーを検出した場合を例に挙げて説明する。このとき、故障検出部４２Ａは、部品４１Ａ−１と部品４１Ｂ−１との間でエラーが発生したことを検出することができるが、部品４１Ａ−１と部品４１Ｂ−１のどちらが故障したかを検出することはできない。
【００３７】
エラーを検出した故障検出部４２Ａは、故障部品推定装置２０へ、部品４１Ａ−１と部品４１Ｂ−１との間でエラーが発生したことを通知する。通知を受けた故障部品推定装置２０の通電時間受信部１１は、ハードウェアユニット４０Ａの通電時間計時部４３Ａから部品４１Ａ−１の通電時間を取得する。また、通電時間受信部１１は、ハードウェアユニット４０Ｂの通電時間計時部４３Ｂから部品４１Ｂ−１の通電時間を取得する（ステップＳ１０１）。
【００３８】
次に、故障可能性算出部１２は、部品４１Ａ−１および部品４１Ｂ−１について、通電時間に対応する故障率を特定し、故障可能性（通電時間×故障率）を算出する（ステップＳ１０２）。そして、推定結果出力部１３は、故障可能性が高い部品４１を故障部品として推定し（ステップＳ１０３）、推定結果を出力する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
次に、図５に、故障の可能性がある部品４１のいずれもが偶発故障期の場合に故障可能性を算出する場合の、故障部品推定装置２０の動作例を示す。
【００４０】
エラーを検出した故障検出部４２Ａは、故障部品推定装置２０へ、部品４１Ａ−１と部品４１Ｂ−１との間でエラーが発生したことを通知する。通知を受けた故障部品推定装置２０の通電時間受信部１１は、ハードウェアユニット４０Ａの通電時間計時部４３Ａから部品４１Ａ−１の通電時間を取得する。また、通電時間受信部１１は、ハードウェアユニット４０Ｂの通電時間計時部４３Ｂから部品４１Ｂ−１の通電時間を取得する（ステップＳ２０１）。
【００４１】
次に、故障可能性算出部１２は、故障率特性記憶部２４から部品４１Ａ−１および部品４１Ｂ−１の故障率特性を取得し、部品４１Ａ−１および部品４１Ｂ−１の通電時間が偶発故障期か否かを判定する。
【００４２】
そして、いずれの部品４１も偶発故障期の場合には（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、故障可能性算出部１２は、部品４１Ａ−１および部品４１Ｂ−１について、通電時間に対応する故障率を特定する。また、故障可能性算出部１２は、部品４１の通電時間から部品４１の初期故障期の期間（図７のＴ１）を差し引くことで部品４１の偶発故障期における通電時間を算出する。そして、故障可能性算出部１２は、故障可能性（偶発故障期における通電時間×故障率）を算出する（ステップＳ２０３）。そして、推定結果出力部１３は、故障可能性が高い部品４１を故障部品として推定し（ステップＳ２０４）、推定結果を出力する（ステップＳ２０６）。
【００４３】
いずれかが偶発故障期でない場合には（ステップＳ２０２でＮＯ）、故障可能性算出部１２は、部品４１Ａ−１および部品４１Ｂ−１について、通電時間に対応する故障率を特定する。そして、推定結果出力部１３は、故障率が最大の部品４１を故障部品として推定し（ステップＳ２０５）、推定結果を出力する（ステップＳ２０６）。
【００４４】
たとえば、部品４１Ａ−１の偶発故障期のＭＴＢＦが１０，０００時間（ｈ）、偶発故障期の通電時間が５０，０００ｈ、部品４１Ｂ−１の偶発故障期のＭＴＢＦが８，０００ｈ、偶発故障期の通電時間が１，０００ｈであるとする。このとき、部品４１Ａ−１の故障可能性は５０，０００÷１０，０００＝５となり、５回故障が発生していてもおかしくない状態である。一方、部品４１Ｂ−１の故障可能性は１，０００÷８，０００＝０．１２５となり、１回故障が発生しているかどうかの状態である。そのため、この場合、故障部品推定装置２０は、部品４１Ａ−１を故障部品として推定する。（特許文献１に記載の方法では、故障率（ＭＴＢＦの逆数）の大きい部品４１Ｂ−１を故障部品として推定する。）
このように動作することによって、故障部品推定装置２０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置２０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００４５】
以上で説明したように、本発明の第二の実施形態では、故障部品推定装置２０は、故障の可能性がある部品の通電時間と故障率とに基づいて部品の故障可能性を算出し、故障可能性が最大の部品を故障部品として推定する。これにより、故障部品推定装置２０は、故障率がほぼ一定の期間であっても、通電時間と故障率とに基づいて算出された故障可能性に基づいて故障部品を推定することが可能になる。そのため、故障部品の推定精度を向上することが可能になる。
【００４６】
［ハードウェア構成例］
上述した本発明の各実施形態における故障部品推定装置（１０、２０）を、一つの情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。なお、故障部品推定装置は、物理的または機能的に少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現してもよい。また、故障部品推定装置は、専用の装置として実現してもよい。また、故障部品推定装置の一部の機能のみを情報処理装置を用いて実現しても良い。
【００４７】
図６は、本発明の各実施形態の故障部品推定装置を実現可能な情報処理装置のハードウェア構成例を概略的に示す図である。情報処理装置９０は、通信インタフェース９１、入出力インタフェース９２、演算装置９３、記憶装置９４、不揮発性記憶装置９５およびドライブ装置９６を備える。
【００４８】
通信インタフェース９１は、各実施形態の故障部品推定装置が、有線あるいは／および無線で外部装置と通信するための通信手段である。なお、故障部品推定装置を、少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現する場合、それらの装置の間を通信インタフェース９１経由で相互に通信可能なように接続しても良い。
【００４９】
入出力インタフェース９２は、入力デバイスの一例であるキーボードや、出力デバイスとしてのディスプレイ等のマンマシンインタフェースである。
【００５０】
演算装置９３は、汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）やマイクロプロセッサ等の演算処理装置である。演算装置９３は、たとえば、不揮発性記憶装置９５に記憶された各種プログラムを記憶装置９４に読み出し、読み出したプログラムに従って処理を実行することが可能である。
【００５１】
記憶装置９４は、演算装置９３から参照可能な、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、プログラムや各種データ等を記憶する。記憶装置９４は、揮発性のメモリ装置であっても良い。
【００５２】
不揮発性記憶装置９５は、たとえば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、等の、不揮発性の記憶装置であり、各種プログラムやデータ等を記憶することが可能である。
【００５３】
ドライブ装置９６は、たとえば、後述する記録媒体９７に対するデータの読み込みや書き込みを処理する装置である。
【００５４】
記録媒体９７は、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等、データを記録可能な任意の記録媒体である。
【００５５】
本発明の各実施形態は、たとえば、図６に例示した情報処理装置９０により故障部品推定装置を構成し、この故障部品推定装置に対して、上記各実施形態において説明した機能を実現可能なプログラムを供給することにより実現してもよい。
【００５６】
この場合、故障部品推定装置に対して供給したプログラムを、演算装置９３が実行することによって、実施形態を実現することが可能である。また、故障部品推定装置のすべてではなく、一部の機能を情報処理装置９０で構成することも可能である。
【００５７】
さらに、上記プログラムを記録媒体９７に記録しておき、故障部品推定装置の出荷段階、あるいは運用段階等において、適宜上記プログラムが不揮発性記憶装置９５に格納されるよう構成してもよい。なお、この場合、上記プログラムの供給方法は、出荷前の製造段階、あるいは運用段階等において、適当な治具を利用して故障部品推定装置内にインストールする方法を採用してもよい。また、上記プログラムの供給方法は、インターネット等の通信回線を介して外部からダウンロードする方法等の一般的な手順を採用してもよい。
【００５８】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。
【００５９】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００６０】
（付記１）
故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信部と、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出部と、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力部と
を備えることを特徴とする故障部品推定装置。
【００６１】
（付記２）
前記故障可能性算出部は、前記故障可能性の前記算出を、前記部品の前記通電時間が偶発故障期の場合に行う
ことを特徴とする付記１に記載の故障部品推定装置。
【００６２】
（付記３）
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記１あるいは付記２に記載の故障部品推定装置。
【００６３】
（付記４）
前記故障可能性は、偶発故障期における前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記１あるいは付記２に記載の故障部品推定装置。
【００６４】
（付記５）
前記故障可能性算出部は、前記故障率を、前記通電時間と前記故障率との関係を示す故障率特性に基づいて特定する
ことを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の故障部品推定装置。
【００６５】
（付記６）
付記１から付記５のいずれかに記載の故障部品推定装置と、
ハードウェアユニットと
を備え、
前記通電時間受信部は、前記ハードウェアユニットから前記部品の前記通電時間を受信する
ことを特徴とする故障部品推定システム。
【００６６】
（付記７）
故障の可能性がある部品の通電時間を受信し、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出し、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する
ことを特徴とする故障部品推定方法。
【００６７】
（付記８）
前記故障可能性の前記算出を、前記部品の前記通電時間が偶発故障期の場合に行う
ことを特徴とする付記７に記載の故障部品推定方法。
【００６８】
（付記９）
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記７あるいは付記８に記載の故障部品推定方法。
【００６９】
（付記１０）
前記故障可能性は、偶発故障期における前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記７あるいは付記８に記載の故障部品推定方法。
【００７０】
（付記１１）
前記故障率を、前記通電時間と前記故障率との関係を示す故障率特性に基づいて特定する
ことを特徴とする付記７から付記１０のいずれかに記載の故障部品推定方法。
【００７１】
（付記１２）
コンピュータに、
故障の可能性がある部品の通電時間を受信する通電時間受信機能と、
前記部品の前記通電時間と故障率とに基づいて前記部品の故障可能性を算出する故障可能性算出機能と、
前記故障可能性が最大の前記部品を故障部品として推定した推定結果を出力する推定結果出力機能と
を実現させることを特徴とする故障部品推定プログラム。
【００７２】
（付記１３）
前記故障可能性算出機能は、前記故障可能性の前記算出を、前記部品の前記通電時間が偶発故障期の場合に行う
ことを特徴とする付記１２に記載の故障部品推定プログラム。
【００７３】
（付記１４）
前記故障可能性は、前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記１２あるいは付記１３に記載の故障部品推定プログラム。
【００７４】
（付記１５）
前記故障可能性は、偶発故障期における前記通電時間と前記故障率との積である
ことを特徴とする付記１２あるいは付記１３に記載の故障部品推定プログラム。
【００７５】
（付記１６）
前記故障可能性算出機能は、前記故障率を、前記通電時間と前記故障率との関係を示す故障率特性に基づいて特定する
ことを特徴とする付記１２から付記１５のいずれかに記載の故障部品推定プログラム。
【符号の説明】
【００７６】
１０、２０    故障部品推定装置
１１    通電時間受信部
１２    故障可能性算出部
１３    推定結果出力部
２４    故障率特性記憶部
４０    ハードウェアユニット
４１    部品
４２    故障検出部
４３    通電時間計時部
４４    入出力部
９０    情報処理装置
９１    通信インタフェース
９２    入出力インタフェース
９３    演算装置
９４    記憶装置
９５    不揮発性記憶装置
９６    ドライブ装置
９７    記録媒体
【図１】
2019144678.tif 000003
【図２】
2019144678.tif 000004
【図３】
2019144678.tif 000005
【図４】
2019144678.tif 000006
【図５】
2019144678.tif 000007
【図６】
2019144678.tif 000008
【図７】
2019144678.tif 000009