(57)【要約】【課題】保守対象の機器の機器特性を保守事業者が把握できる構成を実現する。【解決手段】データ受信部２０１は、複数の管理対象システム１００の各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器ＩＤとともに入力する。保守履歴記録部２０２は、機器稼動情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する。構成情報管理部２０３は、機器ごとに、１つ以上の機器属性の組合せが記述される構成情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する。抽出条件生成部２０７は、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する。類似事例集計部２０４は、抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている構成情報を抽出し、抽出した構成情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出する。【選択図】図１
2015005114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々に１つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）とともに入力する機器稼動情報入力部と、
前記機器稼動情報入力部により入力された機器稼動情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶部と、
機器ごとに、１つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器属性情報記憶部と、
１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する抽出条件生成部と、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出する情報抽出部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報抽出部は、
抽出した機器ＩＤに基づき、２つ以上の管理対象システムに対して生成された２つ以上の機器稼動情報を抽出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】
前記抽出条件生成部は、
前記情報処理装置のユーザからの指示に従い、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出条件生成部は、
抽出条件に含ませる機器属性として前記ユーザにより指定された機器属性に基づき次に前記ユーザに提示する機器属性を動的に変化させながら段階的に複数の機器属性を前記ユーザに提示し、前記複数の機器属性の中から抽出条件に含ませる２つ以上の機器属性を前記ユーザに指定させることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出条件生成部は、
１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件の候補である抽出条件候補を１つ以上生成し、
前記情報抽出部は、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件候補ごとに、抽出条件候補の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出し、
前記抽出条件生成部は、
前記情報抽出部による、抽出条件候補ごとの機器稼動情報の抽出数に基づき、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記抽出条件生成部は、
前記情報抽出部による、抽出条件候補ごとの機器稼動情報の抽出数を、前記情報処理装置のユーザに提示し、前記ユーザからの指示に従い、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理装置は、更に、
前記情報抽出部により抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行う集計部と、
前記集計部の集計結果をグラフィカルに表示する集計結果表示部とを有することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出条件生成部は、
機器属性の組合せを変化させて複数の抽出条件を生成し、
前記情報抽出部は、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件ごとに、抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出し、
前記集計部は、
抽出条件ごとに、抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行い、
前記集計結果表示部は、
抽出条件ごとの集計結果をグラフィカルに表示することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、更に、
前記情報抽出部により抽出された機器稼動情報を用いて所定の集計を行う集計部と、
前記集計部の集計結果と、前記抽出条件生成部により生成された抽出条件とを対応付けて記憶する集計結果記憶部とを有することを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記機器稼動情報入力部は、
機器の故障又は異常の種別、機器の運転時間、機器の負荷率、機器の温度の少なくともいずれかが記述される機器稼動情報を入力することを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが、各々に１つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）とともに入力する機器稼動情報入力ステップと、
前記コンピュータが、前記機器稼動情報入力ステップにより入力された機器稼動情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶ステップと、
前記コンピュータが、機器ごとに、１つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器属性情報記憶ステップと、
前記コンピュータが、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する抽出条件生成ステップと、
前記コンピュータが、前記抽出条件生成ステップにより生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出する情報抽出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１に記載された情報処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の稼働状況を把握するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器や設備の保守サービスにおいては、保守作業にかかるコストや故障発生によるリスクを考慮することで、定期点検などの保守作業の実施間隔を最適化し、コストとリスクのバランスが良い保守計画を立案したいという要求がある。
例えば、サーバ装置の保守においては、電源装置（ＵＰＳ：Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｕｐｐｌｙ）の保守項目として、バッテリの交換がある。
バッテリは、充放電により充電可能容量が減少するため、定期的に検査・交換を行う必要がある。
しかし、検査・交換の間隔を短くすることは、保守作業回数の増加やバッテリ購入費用の増加に繋がり、コストが高くなる。
一方で、検査や交換の間隔を長く設定し過ぎた場合は、バッテリ切れにより、停電時などに電源装置が機能せず、サーバ停止やハードディスクの故障などの障害に繋がるリスクが高まる。
【０００３】
また、近年では、複数の製造元（ベンダ）の機器を組み合わせてシステムを構築する、マルチベンダ化が進んでいる。
マルチベンダ化により、保守対象システムの多様性が増すことで、個々の保守対象システムに対して最適な保守計画を立案することが困難となる。
とくに、マルチベンダシステムにおいては、一般に保守対象機器が保守事業者とは異なるベンダによって提供されているため、保守事業者において、保守対象機器の故障発生率などの特性を詳細に把握することが難しいため、最適な保守計画を立案することがさらに困難となる。
【０００４】
保守計画立案方法に関する従来技術としては、例えば、特許文献１〜３がある。
特許文献１では、機器の故障確率の分布を既知とした場合に、確率モデルにより、保守計画を最適化する方法が開示されている。
特許文献２では、機器の検査結果と想定される故障の関係を既知とした場合に、各故障の発生率をもとに、復旧コストと予防保全コストを比較することで、保守計画を最適化する方法が開示されている。
特許文献３は、保守計画の立案方法とは直接の関係は無いが、マルチベンダシステムの構成について説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１５７７９３号公報
【特許文献２】特開２００３−３０３０１４号公報
【特許文献３】特開２００４−１６４３８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術においては、保守計画を立案する場合において、保守対象機器の故障発生率などの機器特性は既知であることを前提としている。
このため、従来技術においては、機器特性が十分に把握されていない保守対象機器に対して、有効な保守計画を立案することができないという課題がある。
とくに、マルチベンダシステムの保守においては、一般に保守対象機器が保守事業者とは異なるベンダによって提供されているため、保守事業者は保守対象機器の機器特性について必ずしも十分な知識を保有しているとは限らない。
また、マルチベンダシステムは、多様なベンダ機器の組み合わせにより構成されているため、１つの機器あたりの稼働実績が少なく、類似のシステムあるいは機器を参照して保守計画を立案することも困難である。
【０００７】
特許文献１では、保守計画を立案する方法が開示されている。
特許文献１においては、機器の故障発生率と保守にかかる費用から、立案された保守計画に対してコストの期待値を確率的に算出することを特徴としている。
この手法は、保守コストの見積もりにおける不確実性を減少させる点では有効であるが、機器の故障発生率が十分に把握できていない場合には、前記見積もりの根拠が得られず、保守計画の立案に利用することができないという課題がある。
【０００８】
特許文献２では、保守計画を立案する別の方法が開示されている。
特許文献２においては、機器の検査結果と想定される故障の関係から、現在の機器の状態に対して、各故障の発生率から、復旧コスト、および、予防保全コストを算出して比較することで、最適な保守手段を選択することを特徴としている。
この手法は、機器状態に応じた最適な保守手段を選択する点では有効であるが、特許文献１と同様に、機器の故障発生率が十分に把握できていない場合には、保守コストを算出できないため、保守計画の立案に利用することができないという課題がある。
【０００９】
このように、保守計画の立案においては、保守対象機器の故障発生率などの機器特性を把握することが必要である。
とくに、マルチベンダシステムの保守においては、このような機器特性を、如何にして保守事業者が把握できるかが重要である。
しかし、従来技術においては、機器特性を十分に把握して保守計画を立案する方法については開示も示唆もされていない。
【００１０】
本発明は、上述の課題を解決することを主な目的としており、マルチベンダシステムのような多様性の高い保守対象に対して保守計画を立案する際に、保守対象の機器の機器特性を保守事業者が把握できる構成を実現することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る情報処理装置は、
各々に１つ以上の機器が含まれる複数の管理対象システムの各々に対して機器ごとに生成された、機器の稼働状況が記述される機器稼動情報を機器の識別子である機器ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）とともに入力する機器稼動情報入力部と、
前記機器稼動情報入力部により入力された機器稼動情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器稼動情報記憶部と、
機器ごとに、１つ以上の機器属性の組合せが記述される機器属性情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する機器属性情報記憶部と、
１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する抽出条件生成部と、
前記抽出条件生成部により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている機器属性情報を抽出し、抽出した機器属性情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出する情報抽出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、複数の管理対象システムで生成された多数の機器稼動情報の中から抽出条件に合致する機器稼動情報を抽出するため、抽出条件を的確に設定することで、機器ごとに十分な機器稼動情報を抽出することができ、機器特性を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る全体構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る機器情報分析装置の構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る動作例を示すフローチャート図。
【図４】実施の形態２に係る集計結果比較提示部の画面例を示す図。
【図５】実施の形態１及び２に係る機器情報分析装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る全体構成例を示す。
【００１５】
図１において、管理対象システム１００は、機器情報分析装置２００が機器稼動情報を管理する対象となるシステムである。
管理対象システム１００は、複数存在する。
管理対象システム１００には、保守の対象となる設備や機器が含まれる。
機器稼動情報は、管理対象システム１００に含まれる機器の稼働状況が記述される情報である。
管理対象システム１００は、機器稼動情報と、機器稼動情報が対象としている機器の機器ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）とを機器情報分析装置２００に出力する。
管理対象システム１００のうち、保守計画作成装置３００による保守計画立案の対象として指定されたシステムを保守対象システムという。
【００１６】
機器情報分析装置２００は、各管理対象システム１００から機器稼動情報と機器ＩＤを入力し、機器稼動情報を処理して機器特性情報を生成し、生成した機器特性情報を保守計画作成装置３００に提供する。
機器特性情報は、故障率といった機器の特性が記述される情報である。
機器情報分析装置２００は、情報処理装置の例に相当する。
【００１７】
保守計画作成装置３００は、機器情報分析装置２００によって生成された機器特性情報を用いて保守計画を作成する。
【００１８】
管理対象システム１００は、データ収集部１０１とデータ送信部１０２を備える。
データ収集部１０１は、管理対象システム１００を構成するハードウェア、および、ソフトウェアから、各々の機器が備えるデータ収集機能を用いて、各機器の稼働情報を収集する。
例えば、ハードウェアの稼働情報については、ディスク装置におけるＳ．Ｍ．Ａ．Ｒ．Ｔ．  （Ｓｅｌｆ−Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）機能による自己診断情報や、電源装置やネットワーク機器におけるシリアル通信インタフェイスなどを用いて収集する。
また、ソフトウェアの稼働情報は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＶＭ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｍａｃｈｉｎｅ）が備える各種監視機能や、ソフトウェアが固有に備えるログ生成機能などを用いて収集する。
データ送信部１０２は、データ収集部１０１によって収集された機器稼働情報を、機器ＩＤとともに任意の通信手段によって機器情報分析装置２００へ送信する。
例えば、データ送信部１０２は、インターネットや電話回線などの通信手段や、ディスク装置や半導体メモリなどの記録媒体を用いて送信する。
【００１９】
保守計画作成装置３００は、故障発生リスクモデル３０１と保守計画作成部３０２を備える。
保守計画作成装置３００の構成は、故障発生リスクモデル３０１を生成する際に、機器情報分析装置２００によって生成された機器特性情報を用いる点を除いて、特許文献１、特許文献２と同じであってもよい。
故障発生リスクモデル３０１は、管理対象システム１００を構成する設備や機器における故障発生率等を、機器情報分析装置２００の機器特性情報記録部２０６（後述）から抽出したものである。
保守計画作成部３０２は、故障発生リスクモデル３０１によって定義された機器特性を参照し、保守計画を立案する。
【００２０】
機器情報分析装置２００は、図２に示すように、データ受信部２０１、保守履歴記録部２０２、構成情報管理部２０３、類似事例集計部２０４、集計結果比較提示部２０５、機器特性情報記録部２０６及び抽出条件生成部２０７を備える。
【００２１】
データ受信部２０１は、各管理対象システム１００のデータ送信部１０２から送信されたプローブデータ（機器稼動情報）を機器ＩＤとともに受信する。
また、データ受信部２０１は、管理対象システム１００で直接収集された機器稼動情報だけでなく、コールセンタなどに蓄積されている障害対応履歴や保守記録日誌などから抽出された機器稼動情報を入力してもよい。
データ受信部２０１は、機器稼動情報入力部の例に相当する。
【００２２】
保守履歴記録部２０２は、データ受信部２０１で受信した各管理対象システム１００の機器稼働情報を記録する。
機器稼働情報には、データが発生した時刻、機器稼働情報の種別を示すＩＤ、および、稼働状況を表す値が含まれる。
機器稼働情報の種別としては、例えば、機器に発生した障害や異常の種別、あるいは、機器の運転時間や負荷率、温度などである。
また、管理対象システム１００から入力された機器稼動情報だけでなく、コールセンタなどに蓄積されている障害対応履歴や保守記録日誌などから抽出された機器稼動情報を記録してもよい。
保守履歴記録部２０２は、機器稼働情報を機器ＩＤと対応付けて記憶する。
保守履歴記録部２０２は、機器稼動情報記憶部の例に相当する。
【００２３】
構成情報管理部２０３は、管理対象システム１００を構成する機器の情報（構成情報）を管理する。
構成情報は、機器ごとに、機器種別やベンダ名、型番、導入年月日といった機器属性が記述される情報であり、機器属性情報の例に相当する。
また、構成情報は、ベンダ名や型番をキーとして、機器情報を記録した別の記録手段を参照する構成としてもよい。
構成情報管理部２０３は、機器ＩＤと対応付けて構成情報（機器属性情報）を記憶しており、機器属性情報記憶部の例に相当する。
【００２４】
抽出条件生成部２０７は、機器情報分析装置２００のユーザからの指定に従って、１つ以上の機器属性を組合せて抽出条件を生成する。
【００２５】
類似事例集計部２０４は、保守履歴記録部２０２に蓄積された保守履歴（機器稼動情報）に対して、機器ＩＤをキーとして、構成情報管理部２０３において管理されている構成情報と紐付けて集計を行う。
つまり、類似事例集計部２０４は、抽出条件生成部２０７により生成された抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている構成情報を抽出し、抽出した構成情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出する。
例えば、「ベンダＡ」及び「ディスク装置」という機器属性が組み合わされた抽出条件が生成された場合は、類似事例集計部２０４は、構成情報管理部２０３を参照し、ベンダが「Ａ」、かつ、機器種別が「ディスク装置」である構成情報を抽出し、抽出した構成情報に対応付けられている機器ＩＤを抽出する。
更に、類似事例集計部２０４は、保守履歴記録部２０２から、抽出した機器ＩＤと同じ機器ＩＤと対応付けられている保守履歴（機器稼動情報）を抽出する。
そして、類似事例集計部２０４は、抽出した保守履歴（機器稼動情報）に対して集計処理を行う。
このような構成により、保守履歴を集計する際の粒度を任意に設定可能となる効果を得る。
類似事例集計部２０４は、情報抽出部及び集計部の例に相当する。
【００２６】
集計結果比較提示部２０５は、類似事例集計部２０４によって集計された結果を、複数の異なる条件によって比較評価する。
例えば、集計結果比較提示部２０５は、前記類似事例集計の例において、ベンダＡのディスク装置に対する集計結果とベンダＢのディスク装置に対する集計結果を取得し、表やグラフにより可視化し提示する。
このような構成により、集計結果の尤度を視覚的に比較評価することを容易とする効果を得る。
集計結果比較提示部２０５は、集計結果表示部の例に相当する。
【００２７】
機器特性情報記録部２０６は、集計結果比較提示部２０５によって得られた集計結果を、抽出条件生成部２０７が生成した抽出条件とともに記録することで、抽出条件に該当する機器に対する機器特性として記録する。
【００２８】
従来は、管理対象システムのうち保守対象システムから収集した機器稼動情報のみを用いて機器の故障率等を算出していた。
本実施の形態では、保守対象システムの機器稼動情報のみならず、管理対象システムのうち保守対象システムに類似するシステムの機器稼動情報も保守履歴記録部２０２に記録し、類似事例集計部２０４は、保守対象システムの保守計画の作成のために、保守対象システムの機器稼動情報とともに類似システムの機器稼動情報を抽出して、機器の故障率等を算出している。
【００２９】
例えば、保守対象システムに含まれる機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合でも、管理対象システム内の全ての機器αを対象とする抽出条件を指定し、複数の管理対象システムに含まれる全ての機器αの機器稼動情報を抽出することで、機器αについて十分な機器特性を得ることができる。
また、保守対象システムに含まれる機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合に、例えば、機器αが最新型の機器であるため他のシステムでは機器αが用いられていない場合は、旧型の機器βも抽出条件に加えることで、管理対象システムに含まれる機器βの機器稼動情報も抽出し、同種機器（機器α及び機器β）の範囲で機器特性を得ることができる。
更に、保守対象システムに含まれるベンダＡの機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合に、例えば、機器αと類似する機器であるベンダＣの機器γも抽出条件に加えることで、管理対象システムに含まれる機器γの機器稼動情報も抽出し、類似する機器（機器α及び機器γ）の範囲で十分な機器特性を得ることができる。
【００３０】
図３は、本実施の形態に係る動作の概要を表すフローチャートである。
【００３１】
ステップＳ１００は、保守履歴を収集する処理である。
ステップＳ１００において、データ収集部１０１が、管理対象システム１００の機器稼働情報を収集し、データ送信部１０２が、機器ＩＤとともに機器稼動情報を機器情報分析装置２００に送信する。
機器情報分析装置２００は、データ受信部２０１が機器ＩＤと機器稼働情報を受信し、保守履歴記録部２０２に記録する。
また、必要に応じて、構成情報管理部２０３を更新する。
【００３２】
ステップＳ２００は、類似事例の集計を行う処理である。
ステップＳ２００において、ユーザの指示に従い、抽出条件生成部２０７が抽出条件を生成し、類似事例集計部２０４が抽出条件に基づき、保守履歴記録部２０２と構成情報管理部２０３の紐付けを行い、機器稼動情報の集計を行う。
前述したように、類似事例集計部２０４は、抽出条件の機器属性の組合せと同じ機器属性の組合せが記述されている構成情報を抽出し、抽出した構成情報と対応付けられている機器ＩＤを抽出し、抽出した機器ＩＤと対応けられている機器稼動情報を抽出し、抽出した機器稼動情報の集計を行う。
【００３３】
ステップＳ３００は、類似事例の集計結果を可視化する処理である。
ステップＳ３００において、集計結果比較提示部２０５は、類似事例集計部２０４によって算出された集計結果を比較可能な様態にて提示する。
集計結果比較提示部２０５による集計結果の提示の具体例は、実施の形態２で説明する。
また、集計結果比較提示部２０５は、比較評価の結果、有用と判断された結果を、機器特性情報記録部２０６に記録する。
【００３４】
ステップＳ４００は、保守計画を立案する処理である。
ステップＳ４００において、保守計画作成装置３００は、機器特性情報記録部２０６に記録された機器特性情報を参照し、故障発生リスクモデル３０１を作成し、これをもとに保守計画作成部３０２により保守計画を作成する。
【００３５】
以上のように、本実施の形態では、類似事例集計部が、保守履歴と機器構成情報とを紐付けして集計を行う。
これにより、同一のシステムや機器が存在しないことにより、統計的に十分な量のサンプルが得られない場合においても、集計の粒度を適宜粗く設定して集計を行うことで、集計対象のサンプル数を増やすことにより、集計結果の統計的な妥当性を高める効果を得る。
前述したように、例えば、保守対象システムの機器αの機器稼動情報のみでは十分な機器特性が得られない場合でも、集計の粒度を粗くすることで、管理対象システムに含まれる全ての機器αの機器稼動情報を抽出したり、旧型の機器βの機器稼動情報や、機器αに類似する機器γの機器稼動情報も抽出してサンプル数を増やすことができる。
【００３６】
また、本実施の形態では、集計結果比較提示部が、複数の異なる条件による類似事例集計を比較評価する。
これにより、集計の粒度を粗く設定した際に生じる、集計結果を特定の機器に当てはめた際の当てはまり度合いの低下に対して、複数の事例を比較評価することで集計結果の信頼度を把握可能とする効果を得る。
つまり、保守対象システムの機器αの機器稼動情報の他に、管理対象システムに含まれる全ての機器αの機器稼動情報、機器βの機器稼動情報、機器γの機器稼動情報等を用いた場合は、保守対象システムの機器αに関連する間接的な集計結果しか得られないが、複数の事例を比較評価することにより、間接的な集計結果しか得られない場合でも集計結果の信頼性を向上させることができる。
【００３７】
そして、本実施の形態によれば、マルチベンダシステムのような多様性の高い保守対象に対して保守計画を立案する際に、保守事業者において、保守対象機器の故障発生率などの機器特性を把握するための、簡易な分析手段を提供することを可能とする効果を得る。
【００３８】
実施の形態２．
本実施の形態では、集計結果比較提示部２０５をより具体的に説明する。
なお、本実施の形態では、実施の形態１との差異のみを説明する。
【００３９】
図４は、本実施の形態に係る集計結果比較提示部２０５がユーザに表示する画面の例である。
図４において、符号Ａ１０１は、機器属性の選択、および、提示をするインタフェイスである。
図４の例では、機器種別がディスク装置、ベンダがＣ社、製造年が２００１年から２０１０年の範囲にある機器属性を指定した状態を表している。
ユーザにより指定された機器属性の組合せに従い、抽出条件生成部２０７が抽出条件を生成し、類似事例集計部２０４が抽出条件に基づき機器稼動情報を抽出する。
このような構成により、抽出条件の選択および把握を容易とする効果を得る。
【００４０】
また、図４には示されていないが、各抽出条件におけるサンプル数をユーザに提示するようにしてもよい。
例えば、符号Ａ１０１の枠内に、色の濃淡などにてサンプル数を提示するようにしてもよい。
この場合は、抽出条件生成部２０７が、ユーザが選択する１つ以上の機器属性の組合せを抽出条件候補とし、実施の形態１での抽出条件に対する機器稼動情報の抽出手順と同様の手順にて、類似事例集計部２０４が抽出条件候補ごとに機器稼動情報を抽出し、抽出条件生成部２０７が、機器稼動情報の抽出数をサンプル数として集計結果比較提示部２０５を介してユーザに提示する。
このような構成により、統計的に十分な数のサンプルが得られる抽出条件の選択を容易とする効果を得る。
つまり、ユーザは、複数の抽出条件候補の中から十分な数のサンプルが得られる機器属性の組合せを抽出条件に指定する。
【００４１】
さらに、連続的な値を持つ機器稼働情報に対しては、サンプル数の分布に応じて、抽出条件を指定する際の範囲を動的に変更することで、統計的に十分な量のサンプルが得られる抽出条件の選択を容易とする効果を得る。
抽出条件を細かく設定し過ぎると、集計に十分な数の機器稼動情報が得られないことが考えられる。
一方で、抽出条件を粗く設定し過ぎると、集計精度が劣化することが考えられる。
従って、統計的に十分な数の機器稼動情報が得られ、かつ、できるだけ細かい粒度による集計を行いたいという要求がある。
このような要求に対して、Ａ１０１を構成する際に、機器属性を指定するボタンが対応する抽出範囲をサンプル分布に応じて動的に変更することで、抽出条件の指定を容易にすることができる。
例えば、図４では製造年を２０００年から５年ごとに区切った例を示している。
例えばユーザがベンダをＡ社に指定した場合には、２０１０年以降しか機器稼動情報が無いとする。
この場合は、ユーザがベンダをＡ社に指定した際には、製造年の機器属性のボタンを２０１０年以降に限定することが有効である。
また、例えばユーザがベンダをＡ社からＥ社まで全て選択した場合は、１年間で十分な量のサンプルが得られるとする。
この場合は、製造年の機器属性のボタンを１年ごとに区切ることが有効である。
逆にユーザが特定ベンダに絞り込んだ場合に、機器稼動情報の数が少なくなるようであれば、製造年として提示する機器属性のボタンを例えば１０年ごとに区切ることが有効である。
このように、ユーザにより指定された機器属性に基づき次にユーザに提示する機器属性を動的に変化させながら段階的に複数の機器属性をユーザに提示し、複数の機器属性の中から抽出条件に含ませる２つ以上の機器属性をユーザに指定させることが可能である。
【００４２】
図４において、符号Ａ１０２は、類似事例集計部２０４による集計結果を比較提示するインタフェイスである。
図４の例では、３つの抽出条件に対する集計結果を折れ線グラフで提示している。
つまり、ユーザにより指定された３つの抽出条件について、抽出条件ごとに、抽出した機器稼動情報の集計結果を折れ線グラフで提示している。
ここでは、横軸を稼働時間、縦軸を故障発生率にとることで、複数の抽出条件下における故障曲線を比較提示している。
なお、図４には示されていないが、各抽出条件下におけるサンプルの分布も併せて提示されることが望ましい。
このような構成により、複数の抽出条件下における機器特性の比較評価を容易にするという効果を得る。
さらに、このような比較評価により、普遍性の高い機器特性と特定条件への依存性が高い機器特性とを判別することを容易にするという効果を得る。
【００４３】
また、折れ線グラフ以外にも、例えば、横軸に管理対象システム、縦軸に故障発生率をとった棒グラフにより、管理対象システムごとの故障発生率の分布を比較することで、故障発生率の高い管理対象システムを抽出し、優先度を高めた保守計画を立案可能とするという効果を得る。
【００４４】
このように、実施の形態１及び実施の形態２に係る機器情報分析装置２００は、任意の可視化手段と組み合わせて利用可能である。
あるいは、抽出条件により、特定の管理対象システムとその他の管理対象システムの保守履歴を分離して抽出することにより、特定の管理対象システムにおける故障発生率や保守コストの実績を分析することも可能である。
【００４５】
以上、実施の形態１及び実施の形態２では、保守履歴情報と構成管理情報を関連付けて集計する類似事例集計部を備える機器情報分析装置を説明した。
【００４６】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、類似事例集計結果を比較評価する集計結果比較提示部を備える機器情報分析装置を説明した。
【００４７】
また、実施の形態２では、集計結果比較提示部において、類似事例集計部における抽出条件別のサンプル数を提示する手段を備える機器情報分析装置を説明した。
【００４８】
また、実施の形態２では、集計結果比較提示部において、類似事例集計部における抽出条件をサンプル数の分布に応じて適切に分割する手段を備える機器情報分析装置を説明した。
【００４９】
また、実施の形態２では、集計結果比較提示部において、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図等により視覚的に類似事例集計結果を提示する手段を備える機器情報分析装置を説明した。
【００５０】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、集計結果比較提示部において、特定の管理対象システム、あるいは、保守対象機器に属する保守履歴を判別可能な様態にて提示する手段を備える機器情報分析装置を説明した。
【００５１】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、保守履歴として、少なくとも保守対象機器のＩＤ、保守履歴データが発生した時刻、保守履歴となる稼働情報の種別を示すＩＤ、および、保守履歴となる稼働情報の値を含むことを説明した。
【００５２】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、計結果比較提示部によって得られた集計結果を、抽出条件生成部において設定した抽出条件とともに記録する機器特性情報記録部を備える機器情報分析装置を説明した。
【００５３】
最後に、実施の形態１及び実施の形態２に示した機器情報分析装置２００のハードウェア構成例を図５を参照して説明する。
機器情報分析装置２００はコンピュータであり、機器情報分析装置２００の各要素をプログラムで実現することができる。
機器情報分析装置２００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
【００５４】
演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
保守履歴記録部２０２及び機器特性情報記録部２０６は、外部記憶装置９０２及び主記憶装置９０３の少なくともいずれかにより構成される。
通信装置９０４は、データ受信部２０１の物理層に対応する。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
集計結果比較提示部２０５は、例えば、ディスプレイ装置に図４に示す画面を出力する。
【００５５】
プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図１に示す「〜部」として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはＯＳも記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、実施の形態１及び実施の形態２の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の抽出」、「〜の集計」、「〜の設定」、「〜の指定」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の更新」、「〜の入力」、「〜の受信」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
また、暗号鍵・復号鍵や乱数値やパラメータが、主記憶装置９０３にファイルとして記憶されてもよい。
【００５６】
なお、図５の構成は、あくまでも機器情報分析装置２００のハードウェア構成の一例を示すものであり、機器情報分析装置２００のハードウェア構成は図５に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【００５７】
また、実施の形態１及び実施の形態２に示す手順により、本発明に係る情報処理方法を実現可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１００  管理対象システム、１０１  データ収集部、１０２  データ送信部、２００  機器情報分析装置、２０１  データ受信部、２０２  保守履歴記録部、２０３  構成情報管理部、２０４  類似事例集計部、２０５  集計結果比較提示部、２０６  機器特性情報記録部、２０７  抽出条件生成部、３００  保守計画作成装置、３０１  故障発生リスクモデル、３０２  保守計画作成部。
【図１】
2015005114.tif 000003
【図２】
2015005114.tif 000004
【図３】
2015005114.tif 000005
【図４】
2015005114.tif 000006
【図５】
2015005114.tif 000007