(57)【要約】【課題】製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援する。【解決手段】情報処理装置は、製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出部と、前記算出部が算出する発生頻度を出力する出力制御部と、を備える。また、例えば、情報処理装置は、前記算出部が算出する発生頻度が、統計的に算出された不具合の発生頻度の期待値に応じて定められる閾値に対して大きい場合、前記処理対象の製品群において不具合を発生させる潜在的な要因があると判定する判定部、を備え、前記出力制御部は、前記判定部による判定結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出部と、
前記算出部が算出する発生頻度を出力する出力制御部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部が算出する発生頻度が、統計的に算出された不具合の発生頻度の期待値に応じて定められる閾値に対して大きい場合、前記処理対象の製品群において不具合を発生させる潜在的な要因があると判定する判定部、
を備え、
前記出力制御部は、前記判定部による判定結果を出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記製品群識別情報は、前記製品の属性を示す属性情報であり、
前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記属性情報が示す属性と対応付けて出力する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記製品群識別情報は、時間を示す時間情報であり、
前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記時間情報に基づく時間と対応付けて出力する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記製品群識別情報は、前記製品の不具合の状態を示す状態情報であり、
前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記状態情報が示す不具合の状態と対応付けて出力する、
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置における情報処理方法であって、
算出部が、製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出過程と、
出力制御部が、前記算出部が算出する発生頻度を出力する出力制御過程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出手順、
前記算出手順において算出される発生頻度を出力する出力制御手順、
を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】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機器に設置された機器の状態を検出するセンサーから、当該センサーが検出した事象に基づいた警報や計測データなどの情報を収集して分析することにより、監視対象の機器の故障や異常を検出することが行われている。
また、このような故障や異常に対応する対応措置を提示するシステムが提案されている（例えば、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２０１３−９２９５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１によれば、単に対応措置を提示することしかできず、製品群における故障などの要因を特定するものではない。一方、人手により製品群の故障の要因を分析することもある。人手により分析する場合には、分析を行う者の技術や経験の不足、収集した故障に関する情報を利用できる環境がないなどの理由により、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の存在を見逃してしまったり、その発見までに時間を要したりする場合があった。
【０００５】
本発明は、斯かる実情に鑑みてなされたものであり、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援するための情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出部と、前記算出部が算出する発生頻度を出力する出力制御部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置が、前記算出部が算出する発生頻度が、統計的に算出された不具合の発生頻度の期待値に応じて定められる閾値に対して大きい場合、前記処理対象の製品群において不具合を発生させる潜在的な要因があると判定する判定部、を備え、前記出力制御部は、前記判定部による判定結果を出力する、ことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記製品群識別情報は、前記製品の属性を示す属性情報であり、前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記属性情報が示す属性と対応付けて出力する、ことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記製品群識別情報は、時間を示す時間情報であり、前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記時間情報に基づく時間と対応付けて出力する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記製品群識別情報は、前記製品の不具合の状態を示す状態情報であり、前記出力制御部は、前記算出部が算出する発生頻度を前記状態情報が示す不具合の状態と対応付けて出力する、ことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、情報処理装置における情報処理方法であって、算出部が、製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出過程と、出力制御部が、前記算出部が算出する発生頻度を出力する出力制御過程と、を含むことを特徴とする情報処理方法である。
【００１２】
また、本発明の一態様は、コンピュータに、製品の不具合に関する不具合情報と前記製品が属する製品群を識別する製品群識別情報とに基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する算出手順、前記算出手順において算出される発生頻度を出力する出力制御手順、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の概略機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る製品情報の一例を示す表である。
【図３】本発明の一実施形態に係る故障履歴情報の一例を示す表である。
【図４】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による閾値の設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による時間情報に基づく時間毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による属性情報が示す製品の属性毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る情報処理装置による原因情報が示す原因毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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。
［情報処理装置の構成］
本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、工業製品の故障や動作異常などの不具合に関する情報に基づいて、工業製品が属する製品群を対象として、不具合を発生させる潜在的な要因（潜在的な不具合要因）の存在の判定または判定の支援を行う装置である。以下では、情報処理装置が潜在的な不具合要因の存在を判定する処理または判定の支援をする処理の対象を処理対象と称する。また、本実施形態において、潜在的な不具合要因とは、想定される不具合の発生頻度に対して高い頻度で不具合を発生させる要因をいう。従って、潜在的な不具合要因を有する製品群とは、想定される不具合の発生頻度に対して高い頻度で不具合が発生する製品群のことをいう。
【００１６】
情報処理装置１は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置、またはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）装置などのコンピュータ装置であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）や記憶装置などのハードウェアを備える。情報処理装置が不具合の判定および判定の支援を行う製品群に属する製品は、例えば、複数の部品、部材、およびユニットなどの構成品により構成される装置である。以下では、一例として、当該装置は建物内に設置される電源・空調設備を構成する装置であるとして説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１の概略機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、記憶部１１と、入力部１２と、表示部１３と、制御部１４と、を備える。
記憶部１１は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒy）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、またはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを備え、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、記憶部１１が備えるＣＰＵが実行するための各種プログラムやＣＰＵが実行した処理の結果などを記憶する。制御部１４の一部または全部は、例えば、情報処理装置１の備えるＣＰＵが記憶部１１に記憶されているプログラムを実行することによって機能する。
【００１８】
また、記憶部１１は、閾値記憶部１１１と、製品情報を記憶する製品情報記憶部１１２と、故障履歴情報を記憶する故障履歴情報記憶部１１３と、を備える。製品情報と後述する故障履歴情報とは、製品の不具合に関する不具合情報の一部である。製品情報と故障履歴情報とは、後述するように製品を識別する識別情報である製品ＩＤを含む。当該製品ＩＤは、製品情報と故障履歴情報とにおいて共通である。従って、製品情報が含む情報と故障履歴情報が含む情報とは、製品ＩＤに基づいて対応付けて参照することが可能である。
【００１９】
閾値記憶部１１１は、後述する製品群における潜在的な不具合要因の存在を判定する判定処理に用いる第１の閾値と第２の閾値とを示す閾値情報を記憶する。第１の閾値は、製品群に属する製品の仕様や設計などの理論値に基づいて設定される閾値であり、例えば、平均故障間隔（ＭＴＢＦ、Ｍｅａｎ  Ｔｉｍｅ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｆａｉｌｕｒｅ（ｓ））に基づいて設定される閾値である。第２の閾値は、第１の閾値とは異なる基準で設定される閾値であり、例えば、情報処理装置１の利用者が経験則などに基づいて設定する閾値である。第１の閾値および第２の閾値は、不具合の発生頻度の基底値に対して大きい値であり、不具合の発生頻度の想定外の上昇を検出しうる範囲に定められる。
【００２０】
図２は、製品情報の一例を示す表である。
製品情報は、情報処理装置１による処理対象の製品群を構成する製品の情報である。製品情報は、例えば、製品が設置、移設、または撤去された場合などに、その場合に応じた情報が追加されて記憶される。この図に示される表は、複数の製品の製品情報を示し、表の各行は、複数の製品各々の製品情報を示す。製品情報は、製品ＩＤ、製品名称、製品分類、製品分類種別、メーカ名称、製造年月日、設置年月日、撤去年月日、ビル名、およびフロアの情報の各値を有する。製品ＩＤは、製品を一意に識別するための識別情報を示す。製品名称は、製品の名称を示す。製品分類は、製品が属する製品分類の名称を示す。製品分類種別は、製品が属する製品分類の種別を示す。メーカ名称は、製品を製造したメーカの名称を示す。なお、メーカ名称は、製品を製造したメーカを特定するための情報の一例である。
【００２１】
製造年月日は、製品が製造された日付を示す。設置年月日は、製品が設置された日付を示す。また、設置年月日は、製品が稼働を開始したときを特定するための情報の一例である。撤去年月日は、製品が設置された場所から移設または撤去された日付を示す。ビル名は、製品が設置されたビルの名称を示す。フロアは、製品が設置されたビルのフロアを示す。ビル名およびフロアは、製品の設置場所を特定するための情報の一例である。このうち、製品名称、製品分類、製品分類種別、メーカ名称、ビル名、およびフロアの情報は、製品の属性を示す属性情報の一例である。また、製造年月日、設置年月日、および撤去年月日は、時間を示す時間情報の一例である。
【００２２】
図２に示される表において、最上段に登録されている製品情報は、製品ＩＤの値が「Ａ００１」である。また、製品名称の値が「Ａ−Ｘ−整流装置」である。また、製品分類の値が「分散給電装置」である。また、製品分類種別の値が「Ａ  整流装置」である。また、メーカ名称の値が「メーカＡ」である。また、製造年月日の値が「２００８／０４／０４」である。また、設置年月日の値が「２００８／０６／１２」である。また、撤去年月日の値が「２００９／１０／１１」である。また、ビル名の値が「Ａビル」である。また、フロアの値が「Ｂ２Ｆ」である。
【００２３】
すなわち、図２に示される表において、最上段に登録されている製品情報は、製品ＩＤの値が「Ａ００１」である製品の名称が「Ａ−Ｘ−整流装置」であり、製品分類種別が「Ａ  整流装置」である「分散給電装置」という製品分類に含まれることを示す。また、当該製品情報は、製品ＩＤの値が「Ａ００１」である製品が「メーカＡ」により「２００８／０４／０４」に製造されたことを示す。また、当該製品情報は、製品ＩＤの値が「Ａ００１」である製品が「２００８／０６／１２」に「Ａビル」という名称の建物の「Ｂ２Ｆ」フロアに設置され、「２００９／１０／１１」にその設置場所から移設または撤去されたことを示す。
【００２４】
図３は、故障履歴情報の一例を示す表である。
故障履歴情報は、不具合が検知された製品について、その不具合に関する情報を示す。本実施形態において、故障履歴情報は、不具合が発生したときに追加されて記憶されるため、故障履歴情報の数は、不具合の発生件数を示す。この図に示される表は、複数の不具合に関する故障履歴情報を示し、表の各行は、複数の不具合各々の故障履歴情報を示す。故障履歴情報は、故障ＩＤ、装置ＩＤ、警報、故障状況、原因、回復方法、対応方法、および故障発生日時の情報の各値を有する。故障ＩＤは、不具合を一意に識別するための識別情報を示す。製品ＩＤは、製品を一意に識別するための識別情報を示す。
【００２５】
警報は、製品または当該製品を監視する監視装置が不具合を検知して発した警報の内容を示す。故障履歴情報における製品ＩＤは、不具合が検知された製品の識別情報を示す。故障状況は、不具合が検知された製品について、対応者が判断した不具合の状況を示す。原因は、不具合が発生した原因を示す。回復方法は、不具合を是正するために行われた回復措置を示す。警報、故障状況、原因、および回復方法は、不具合の内容を特定するための情報の一例である。対応方法は、不具合に対応した者の対応内容を示す。対応者は、不具合に対応した対応者を識別する識別情報を示し、例えば、対応者の氏名を示す。故障発生日時は、製品または製品の監視装置により不具合が検知された日時を示す。故障発生日時は、不具合が発生した時期を特定するための情報である。このうち、警報、故障状況、原因、回復方法、および対応方法の情報は、不具合の状態を示す状態情報の一例である。また、故障発生日時は、時間を示す時間情報の一例である。なお、属性情報、時間情報、および状態情報は、製品群を識別する製品群識別情報の一例である。
【００２６】
図３に示される表において、最上段に登録されている故障履歴情報は、故障ＩＤの値が「１」である。また、製品ＩＤの値が「Ａ０１１」である。また、警報の値が「整流ユニット故障」である。また、故障状況の値が「ユニット異常」である。また、原因の値が「製品不良」である。また、回復方法の値が「取替」である。また、対応方法の値が「即時対応」である。また、対応者の値が「ａ」である。また、故障発生日時の値が「２００３／１／１  ５：０３」である。
【００２７】
すなわち、図３に示される表において、最上段に登録されている故障履歴情報は、故障ＩＤの値が「１」として識別される不具合に関する情報であり、製品ＩＤの値が「Ａ０１１」である製品の不具合に関する故障履歴情報であることを示す。また、当該故障履歴情報は、製品ＩＤの値が「Ａ０１１」である製品について、「２００３／１／１  ５：０３」に「整流ユニット故障」を報知する警報が発せられ、対応者が「製品不良」による「ユニット異常」が生じていると判断したことを示す。また、当該故障履歴情報は、製品ＩＤの値が「Ａ０１１」である製品の不具合に対して、対応者の「ａ」が、例えば、ユニットの「取替」の「即時対応」を行ったことを示す。
【００２８】
図１に戻り、説明を続ける。
入力部１２は、例えば、マウス、キーボード、またはタッチパネルなどの入力装置を備え、利用者からの入力を受け付ける。入力部１２が受け付ける操作の内容は、例えば、表示部１３が備える表示装置にＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として表示される。入力部１２は、第２の閾値を示す情報、製品情報、または故障履歴情報の登録要求を受け付け、制御部１４に出力する。また、入力部１２は、処理対象の製品群を示す製品群情報の入力を受け付け、制御部１４に出力する。
表示部１３は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどの表示装置を備える。
【００２９】
制御部１４は、登録部１４１と、算出部１４２と、判定部１４３と、出力制御部１４４と、を備える。
登録部１４１は、入力部１２が受け付けた登録要求に基づいて各種情報を記憶部１１に記憶させることにより登録する。登録部１４１は、例えば、第２の閾値を示す情報を閾値記憶部１１１に記憶させる。また、登録部１４１は、例えば、製品情報を製品情報記憶部１１２に記憶させる。また、登録部１４１は、例えば、故障履歴情報を故障履歴情報記憶部１１３に記憶させる。
【００３０】
算出部１４２は、記憶部１１が記憶する不具合情報に基づいて、製品群における不具合の発生頻度を算出する。算出部１４２は、入力部１２が製品群情報の入力を受け付けると、製品情報記憶部１１２が記憶する製品情報と故障履歴情報記憶部１１３が記憶する故障履歴情報を参照し、製品群情報が示す製品群に属する製品を識別する製品ＩＤを含む製品情報と故障履歴情報を取得する。算出部１４２は、取得した故障履歴情報を計数することにより不具合の発生件数を取得する。算出部１４２は、例えば、製品情報および故障履歴情報の各項目の値に基づいて、故障履歴情報を分類し、計数を行うことにより、製品群における不具合の発生件数を取得する。また、算出部１４２は、例えば、取得した不具合の発生件数に基づいて製品群における故障率を算出する。算出部１４２が算出する不具合の発生件数と故障率とは、それぞれ、不具合の発生頻度の一例である。算出部１４２は、算出した不具合の発生頻度を示す頻度情報を判定部１４３または出力制御部１４４に出力する。
【００３１】
判定部１４３は、算出部１４２から取得した頻度情報と閾値記憶部１１１が記憶する閾値情報に基づいて、製品群における潜在的な不具合要因の存在を判定する。判定部１４３は、閾値記憶部１１１から閾値情報を取得する。判定部１４３は、例えば、頻度情報が示す不具合の発生頻度と、閾値情報が示す第１の閾値および第２の閾値とを比較する。判定部１４３は、例えば、不具合の発生頻度が第１の閾値および第２の閾値に対して大きい場合、製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性が高いと判定する。また、判定部１４３は、例えば、不具合の発生頻度が第１の閾値または第２の閾値の一方に対して大きく、他方に対して大きくない場合、製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性があると判定する。また、判定部１４３は、例えば、不具合の発生頻度が第１の閾値および第２の閾値に対して小さい場合、製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性は低いと判定する。判定部１４３は、製品群における潜在的な不具合要因の存在についての判定結果を出力制御部１４４に出力する。
【００３２】
出力制御部１４４は、算出部１４２による処理結果、判定部１４３による処理結果、および記憶部１１が記憶する情報に基づいて画像データを生成し、生成した画像を表示部１３に出力して表示させる。出力制御部１４４は、例えば、算出部１４２から取得した頻度情報が示す不具合の発生頻度を製品群を示す情報と対応付けて表示部１３に表示させる。また、出力制御部１４４は、例えば、判定部１４３から取得した製品群における不具合の存在についての判定結果を製品群を示す情報と対応付けて表示部１３に表示させる。なお、出力制御部１４４は、判定部１４３による判定結果が製品が不具合を有する可能性を示す場合は、警告表示など表示部に表示させ、利用者の注意を喚起する。
【００３３】
図４は、情報処理装置１による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図に示すフローチャートは、第１の閾値が第２の閾値よりも小さい場合における処理の流れの一例を示す。なお、第１の閾値が第２の閾値よりも小さい場合は、後述するステップＳ１０３とＳ１０６とにおける判定条件を入れ替えてよい。以下の処理は、例えば、所定の時間間隔で実行される。まず、算出部１４２は、処理対象の製品群を特定し、処理対象の製品群に属する製品の故障履歴情報と製品情報とを取得する（ステップＳ１０１）。次に、算出部１４２は、取得した故障履歴情報と製品情報とに基づいて、製品群に属する製品の不具合の発生頻度を算出する（ステップＳ１０２）。次に、判定部１４３は、算出部１４２が算出した不具合の発生頻度が第１の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１０３）。不具合の発生頻度が第１の閾値に対して小さい場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、判定部１４３は、処理対象の製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性が低いため、不具合なしと判定する（ステップＳ１０４）。次に、出力制御部１４４は、例えば、判定部１４３による判定結果を表示部１３に出力する（ステップＳ１０５）。そして、制御部１４は、処理を終了する。
【００３４】
また、不具合の発生頻度が第１の閾値より大きい場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、判定部１４３は、不具合の発生頻度が第２の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１０６）。不具合の発生頻度が第２の閾値に対して小さい場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、判定部１４３は、処理対象の製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性があり、要注意であると判定する（ステップＳ１０７）。そして、出力制御部１４４は、ステップＳ１０５の処理を行う。また、不具合の検出頻度が第２の閾値より大きい場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、判定部１４３は、処理対象の製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性が高いため、潜在的な不具合要因が有ると判定する（ステップＳ１０８）。そして、出力制御部１４４は、ステップＳ１０５の処理を行う。
【００３５】
図５は、情報処理装置１による閾値の設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、判定部１４３は、算出部１４２が算出した不具合の発生頻度を取得する（ステップＳ２０１）。次に、判定部１４３は、取得した不具合の発生頻度に対して傾向分析を行う（ステップＳ２０２）。判定部１４３は、傾向分析において、例えば、算出部１４２が算出した不具合の発生頻度に対して、過去の類似製品群の実績データや設計データに基づくモデルを適用し、不具合の発生頻度の平均値などの期待値や分散値などの統計的な情報を取得する。次に、判定部１４３は、取得した統計情報に基づいて閾値を設定する（ステップＳ２０３）。判定部１４３は、例えば、上述した不具合の発生頻度の標本値の９５［％］が収束すると予測される値域を算出し、その上限値を第２の閾値として設定する。
【００３６】
図６は、情報処理装置１による時間情報に基づく時間毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
この図に示されるグラフにおいて、縦軸は、不具合の発生頻度を示し、例えば、不具合の発生件数または故障率などを示す。横軸は、時間を示し、例えば、故障発生年月、稼働年月、または製造年月などを示す。折れ線Ｌ１１は、処理対象の製品群の不具合の発生頻度の経時変化を示す。直線Ｌ１２は、第１の閾値を示す。直線Ｌ１３は、第２の閾値を示す。領域Ａ１１と領域Ａ１２とは、処理対象の製品群の不具合の発生頻度が第１の閾値以上、かつ、第２の閾値未満となった部分を示す。領域Ａ１３は、処理対象の製品群の不具合の発生頻度が第２の閾値以上となった部分を示す。
【００３７】
図６に示す例において、例えば、故障発生年月を横軸にした場合について説明する。故障発生年月は、例えば、故障履歴情報に含まれる故障発生日時の年および月の値である。算出部１４２は、処理対象の製品群に属する製品の製品ＩＤの値を有する故障履歴情報を取得する。そして、算出部１４２は、取得した故障履歴情報をその故障発生日時の年および月の値に基づいて分類する。算出部１４２は、分類した故障履歴情報に基づいて、不具合の発生頻度を月毎に算出する。出力制御部１４４は、算出部１４２が算出した不具合の発生頻度を月毎にプロットしたグラフを生成する。これにより、情報処理装置１は、例えば、季節と潜在的な不具合要因との関連性や、例えば、落雷など、特定の日に発生した事象と不具合の発生との関連性などを示すことができる。
【００３８】
また、図６に示す例において、例えば、稼働年月を横軸にした場合について説明する。稼働年月は、例えば、製品情報が含む設置年月日が示す日付から故障履歴情報に含まれる故障発生日時までに経過した年および月の値である。算出部１４２は、処理対象の製品群に属する製品の製品ＩＤの値を有する製品情報と故障履歴情報とを取得する。ここで、算出部１４２は、同一の製品ＩＤの値を有する製品情報と故障履歴情報とを対応付けて扱うものとする。算出部１４２は、対応付けられている製品情報と故障履歴情報とにおいて、設置年月日の値と故障発生日時の年月日の値との差に基づいて、製品が稼働してから経過した年月を取得する。算出部１４２は、取得した稼働年月に基づいて、故障履歴情報を分類する。算出部１４２は、分類した故障履歴情報に基づいて不具合の発生頻度を月毎に算出する。出力制御部１４４は、算出した不具合の発生頻度を月毎にプロットしたグラフを生成する。これにより、情報処理装置１は、例えば、潜在的な不具合要因と製品の稼働期間との関連性などを示すことができる。
【００３９】
また、図６に示す例において、例えば、製造年月を横軸にした場合について説明する。製造年月は、例えば、製品情報に含まれる製造年月日の年および月の値である。算出部１４２は、処理対象の製品群に属する製品の製品ＩＤの値を有する製品情報と故障履歴情報とを取得する。ここで、算出部１４２は、同一の製品ＩＤの値を有する製品情報と故障履歴情報とを対応付けて扱うものとする。算出部１４２は、製品情報の製造年月日の年月の値に基づいて、製品情報に対応付けられている故障履歴情報を分類する。算出部１４２は、分類した故障履歴情報に基づいて不具合の発生頻度を月毎に算出する。出力制御部１４４は、算出した発生頻度を月毎にプロットしたグラフを生成する。これにより、情報処理装置１は、例えば、潜在的な不具合要因と製品の製造環境との関連性などを示すことができる。
【００４０】
図７は、情報処理装置１による属性情報が示す製品の属性毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
図７（ａ）は、Ａ社、Ｂ社、およびＣ社の３つのメーカにより製造された製品を製造年別に、不具合の発生頻度を示したグラフである。
この図に示される例において、縦軸は、故障率を示す。横軸は、稼働年数を示す。折れ線Ｌ２１１は、２００２年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。折れ線Ｌ２１２は、２００３年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。折れ線Ｌ２１３は、２００４年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。
【００４１】
この図に示される例において、製品群は、同一の年度に製造された製品により構成されている。より具体的には、製品情報において、製造年月日の年の値が同一である製品が処理対象の製品群を構成する。この図に示される例について、故障率の推移を分析した場合、領域Ａ２１に示される稼働年数６年から９年の製品の故障率が高く、特に２００２年に製造された製品群が潜在的な不具合要因を有する可能性がある。また、領域Ａ２２に示される稼働年数２、３年の製品群の故障率がやや高い。そして、特に２００３年に製造された製品群の故障率が高いため、２００３年に製造された製品群が不具合を有する可能性がある。
【００４２】
図７（ｂ）〜図７（ｄ）は、図７（ａ）に示されるグラフを製品の製造メーカ別に示したグラフである。従って、図７（ｂ）〜図７（ｄ）に示されるグラフにおいて、縦軸は、図７（ａ）に示されるグラフと同様に、故障率を示す。同様に、図７（ｂ）〜図７（ｄ）に示されるグラフにおいて、横軸は、稼働年数を示す。また、図７（ｂ）〜図７（ｄ）に示される例において、製品群は同一の年度に同一のメーカにより製造された製品により構成される。より具体的には、製品情報において、製造年月日の年の値が同一であり、かつ、メーカ名称の値が同一である製品が処理対象の製品群を構成する。
【００４３】
図７（ｂ）は、Ａ社により製造された製品を製造年別に、不具合の発生頻度を示したグラフである。図７（ｃ）は、Ｂ社により製造された製品を製造年別に、不具合の発生頻度を示したグラフである。図７（ｄ）は、Ｃ社により製造された製品を製造年別に、不具合の発生頻度を示したグラフである。
【００４４】
これらの図に示される例において、折れ線Ｌ２２１、Ｌ２３１、Ｌ２４１は、それぞれ、２００２年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。折れ線Ｌ２２２、Ｌ２３２、Ｌ２４２は、それぞれ、２００３年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。折れ線Ｌ２２３、Ｌ２３３、Ｌ２４３は、それぞれ、２００４年に製造された製品群の故障率の経時変化を示す。
【００４５】
これらの図に示される例について、故障率の推移を分析した場合、領域Ａ２１に示される稼働年数６年から９年の製品の故障率は、図７（ｂ）に示されるＡ社が製造した製品についてのグラフにおいて顕著に高い。これに対して、図７（ｃ）に示されるＢ社が製造した製品についてのグラフおよび図７（ｄ）に示されるＣ社が製造した製品についてのグラフにおいて、稼働年数６年から９年の製品の故障率には、顕著な異常は観察されない。そして、稼働年数６年から９年において、Ａ社の製品の故障率は、２００２年、２００３年、および２００４年に製造された製品のいずれも高い。従って、情報処理装置１の利用者は、Ａ社が製造した製品群が稼働年数６年から９年程度で表れる潜在的な不具合要因を有していることを容易に推測できる。
【００４６】
また、同様にこれらの図に示される例について、故障率の推移を分析した場合、領域Ａ２２に示される稼働年数２、３年の製品の故障率は、図７（ｄ）に示されるＣ社が製造した製品についてのグラフにおいて顕著に高い。これに対して、図７（ｂ）に示されるＡ社が製造した製品についてのグラフおよび図７（ｃ）に示されるＢ社が製造した製品についてのグラフにおいて、稼働年数２、３年の製品の故障率には、顕著な異常は観察されない。そして、稼働年数２、３年において、２００２年および２００３年にＣ社が製造した製品の故障率が特に高い。従って、情報処理装置１の利用者は、Ｃ社が製造した製品群が稼働年数２、３年程度で表れる潜在的な不具合要因を有していることを容易に推測できる。このように、情報処理装置１は、製造年により特定される製品群を、製品を製造するメーカという別の属性により、さらに詳細に分類および特定して不具合の発生頻度を算出する。これにより、情報処理装置１は、製品群における潜在的な不具合要因の詳細についての情報を利用者に提供し、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援することができる。
【００４７】
図８は、情報処理装置１による原因情報が示す原因毎の不具合の発生頻度の表示態様の一例を示す図である。
図８（ａ）〜（ｃ）は、不具合の原因別に、Ａ社、Ｂ社、およびＣ社の３社により製造された製品の不具合の発生頻度を示したグラフである。
これらの図に示される例において、縦軸は、不具合の発生件数を示す。横軸は、不具合の原因を示す。また、これらの図に示される例において、製品群は、同一のメーカにより製造された製品のうち同一の原因により不具合が発生した製品により構成されている。より具体的には、故障履歴情報において、原因の値が同一であり、製品情報において、メーカ名称の値が同一である製品が処理対象の製品群を構成する。
【００４８】
これらの図に示される例について、それぞれのグラフにおける原因毎の不具合の発生件数を分析した場合、例えば、図８（ｃ）に示されるＣ社が製造した製品についてのグラフにおいて、原因２の製品群における不具合の発生頻度が顕著に高い。従って、情報処理装置１の利用者は、Ｃ社の製造する製品群が原因２に関する潜在的な不具合要因を有していることを容易に推測できる。
【００４９】
また、これらの図に示される例について、原因毎の不具合の発生件数の傾向をグラフ間で比較して分析した場合、例えば、図８（ａ）〜図８（ｃ）に示されるＡ社、Ｂ社、およびＣ社が製造した製品について、原因３の製品群における不具合の発生頻度がいずれも高い。従って、情報処理装置１の利用者は、分析対象の製品群において、各社が共通して利用している部品などが原因３に関する潜在的な不具合要因を有していることなどを推測できる。
【００５０】
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１は、不具合情報に基づいて、処理対象の製品群における不具合の発生頻度を算出する。
これにより、情報処理装置１は、処理対象の製品群毎の不具合の発生頻度を利用者に提示することができるため、情報処理装置１の利用者は、処理対象の製品群における潜在的な不具合要因の存在を容易に判断することができる。その結果、情報処理装置１の利用者は、潜在的な不具合要因が発見された製品群に属する製品に対して、修理、部品交換、または導入停止などの措置を行うことができる。このように、情報処理装置１は、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援することができる。
【００５１】
また、情報処理装置１は、製品群における不具合の発生頻度を所定の閾値と比較して、製品群における潜在的な不具合要因の存在を判定する。
これにより、情報処理装置１の利用者は、製品群における潜在的な不具合要因の存在を個人の技術や経験に基づいて判断する必要がないため、情報処理装置１を採用した場合、潜在的な不具合要因の存在を分析するための人員を削減し、労力を軽減することができる。また、情報処理装置１は、利用者に対して技術や経験などを比較的要求しないため、技術や経験などが十分でない利用者であっても製品群における潜在的な不具合要因の存在を判断することができる。また、情報処理装置１は、利用者の経験不足や注意不足などによる潜在的な不具合要因の見逃しを抑制することができる。このように、情報処理装置１は、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援することができる。
【００５２】
また、情報処理装置１は、製品の属性に基づいて製品群を特定する。
これにより、情報処理装置１は、製品を製造したメーカや設置場所など、製品の属性に基づいて製品を分類し、製品群における不具合の発生頻度を出力する。情報処理装置１は、例えば、情報処理装置１は、複数のメーカが同一の製品を製造している場合であっても、メーカ毎に不具合の発生頻度を算出することができるため、潜在的な不具合要因を有しない製品のデータによって潜在的な不具合要因を有する製品のデータが平準化され、埋もれてしまうことを防ぐことができる。また、情報処理装置１の利用者は、製品の属性に基づいて潜在的な不具合要因を推定することができる。このように、情報処理装置１は、製品群において不具合を発生させる潜在的な要因の発見を支援することができる。
【００５３】
また、情報処理装置１は、製品の不具合の状態に基づいて製品群を特定する。
これにより、情報処理装置１の利用者は、製品群における潜在的な不具合要因をより詳細に検討することができる。
【００５４】
なお、情報処理装置１は、故障履歴情報が登録される度に製品ＩＤが識別する製品が属する製品群について、判定処理を行ってもよい。
なお、情報処理装置１は、故障履歴情報および製品情報が含む任意の情報を対応付けて管理してよい。情報処理装置１は、例えば、製品の不具合を示す情報と製品群識別情報とを対応付けて管理してよい。
【００５５】
なお、情報処理装置１は、上述した属性情報、時間情報、および状態情報のいずれか、または任意の組み合わせにより製品群を特定してよい。また、情報処理装置１は、上述した属性情報、時間情報、および状態情報以外の情報に基づいて製品群を特定してよい。情報処理装置１は、例えば、製品を構成する部品、部材、またはユニットなどの構成品の属性情報、時間情報、および状態情報のいずれか、または任意の組み合わせに基づいて、製品群を特定してよい。
【００５６】
なお、情報処理装置１は、第１の閾値と第２の閾値とを処理対象の製品群に応じて変更してよい。情報処理装置１は、例えば、第１の閾値と第２の閾値とを、特定のパラメータに応じて変更してよい。より具体的には、情報処理装置１は、例えば、第１の閾値と第２の閾値とを、稼働年数の値に応じて変更してよい。また、情報処理装置１は、１つの閾値に基づいて、製品群における潜在的な不具合要因の存在を判定してよい。また、情報処理装置１は、例えば、３以上の異なる方法で取得される閾値に基づいて製品群における潜在的な不具合要因の存在を判定してよい。この場合、情報処理装置１は、判定に利用する任意の閾値を選択する機能を有してよい。
【００５７】
また、情報処理装置１は、閾値による判定結果に基づいて、処理対象の製品群を変更してもよい。例えば、情報処理装置１は、処理対象の製品群について算出した不具合の発生頻度の値が第１の閾値と第２の閾値との間の値である場合に、製品群を特定するための情報を追加して、処理対象の製品群を変更する。そして、情報処理装置１は、変更後の処理対象の製品群の不具合の発生頻度を算出し、算出した不具合の発生頻度と第１の閾値および第２の閾値との比較に基づいて、潜在的な不具合要因の存在を判定する。図７を用いてより具体的に説明すると、例えば、図７（ａ）の領域Ａ２２に示される故障率が第１の閾値と第２の閾値との間の値であり、要注意であると判定された場合、情報処理装置１は、製品群を特定するための情報として、メーカの情報を追加して、処理対象の製品群をＡ社、Ｂ社、およびＣ社に変更する。そして、情報処理装置１は、図７（ｂ）〜図７（ｄ）に示されるメーカ別の不具合の発生頻度を算出し、再度閾値に基づく判定を行う。これにより、情報処理装置１は、潜在的な不具合要因を有する製品群をさらに効率よく特定することができる。
【００５８】
なお、情報処理装置１は、クロス集計表など、グラフ以外の任意の表示態様により不具合の発生頻度を表示してよい。また、情報処理装置１による出力は、印刷機や別の装置への情報の送信により行われてもよい。
なお、情報処理装置１の各機能部は、複数の装置に備えられていてもよい。そして、当該複数の装置各々による処理と装置間の通信とにより情報処理装置１の機能が実現されてもよい。
【００５９】
なお、上述した各実施形態における情報処理装置１の一部、例えば、制御部１４の一部または全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、情報処理装置１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００６０】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００６１】
また、上述した実施形態における情報処理装置１の一部または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。情報処理装置１の各機能部は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【００６２】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【００６３】
１…情報処理装置、１１…記憶部、１１１…閾値記憶部、１１２…製品情報記憶部、１１３…故障履歴情報記憶部、１２…入力部、１３…表示部、１４…制御部、１４１…登録部、１４２…算出部、１４３…判定部、１４４…出力制御部
【図１】
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【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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