(57)【要約】【課題】製品の購入台数分布および寿命分布を推定する。【解決手段】製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバ６と、この品質情報管理サーバ６に接続し、製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベース２と、品質情報管理サーバ６に接続し、機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベース４と、品質情報管理サーバ６に接続し、分析対象機種を指定する品質管理者用端末５を備え、品質情報管理サーバ６が品質管理者用端末５により指定された分析対象機種に基づいて製造データベース２から製造データ、クレームデータベース４からクレームデータを抽出し、抽出データを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、クレームデータベース４に蓄積されていない稼動製品を含めた分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、
この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、
を備え、
前記品質情報管理サーバが、
前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、
この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、
この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定するデータ分布推定部と、
を有することを特徴とする市場品質分析システム。
【請求項２】
製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、
この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、
前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、
を備え、
前記品質情報管理サーバが、
前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、
この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、
この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを予め設定された前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布の初期値と共に複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記購入台数分布および前記寿命分布を推定し、この推定値と前記初期値の誤差が所定の範囲内になるまで前記推定値による前記初期値の更新処理および前記推定処理を繰り返すデータ分布推定部と、
を有することを特徴とする市場品質分析システム。
【請求項３】
前記品質情報管理サーバは、前記製品を前記製造日の属する製造月で分類して前記寿命データを求め、前記分析対象機種の寿命分布を製造月毎に推定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の市場品質分析システム。
【請求項４】
前記品質情報管理サーバは、前記推定された購入台数分布および寿命分布を前記品質管理者用端末に出力し、表示させることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の市場品質分析システム。
【請求項５】
前記寿命モデルがワイブル分布で表されることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の市場品質分布システム。
【請求項６】
品質情報管理サーバに製造データベース、クレームデータベース、および品質情報管理者用端末がネットワークを介して接続したコンピュータシステムにおける市場品質分析方法であって、
前記品質情報管理者用端末が、分析対象機種および分析日を指定する指定ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記製造データベースから製造日を含む製造データを抽出する製造データ抽出ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記クレームデータベースから購入日および故障日を含むクレームデータを抽出するクレームデータ抽出ステップと、
前記品質情報管理サーバが、前記製造データ抽出ステップで抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータ抽出ステップで抽出されたクレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定する分布推定ステップと、
を有することを特徴とする市場品質分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の寿命および稼働台数を分析する市場品質分析システムおよび市場品質分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
故障した製品の使用開始日と故障日から製品寿命を分析することで製品の信頼性を把握する試みが製造業で広く行われており、故障台数が稼働台数に占める割合（以下、「故障率」という。）によって当該製品の信頼性を把握することができる。
【０００３】
一般に、製品は製造後直ちに稼動するわけではないので、稼働台数を求めるためには故障していない製品の使用開始日を知る必要がある。
【０００４】
しかしながら、故障していない製品の使用開始日が分かるような状況は、例えばサービスエンジニアがメンテナンスで顧客を訪問する際に稼動しているかどうかを確認できるような製品の場合や販売店とメーカーが情報を共有している場合などに限られる。例えば、特許文献１では、メーカーが補修部品の保証期間内における自動車の保有台数、使用期間をデータベースに記録しており、この情報から補修部品の保証期間内および保証期間経過後の故障率を求めている。
【特許文献１】特開２００３−３３１０８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、小売店を通した販売が行われる製品の場合には、販売日などの情報をメーカーが保有しているとは限らず、製品の使用開始日を知ることが出来ないという問題がある。
【０００６】
また、稼働台数を推定するために、限られた観測期間（例えば保証期間）における故障製品の製造日から使用開始日までのタイムラグの分布を利用した方法が提案されているが、観測期間以降も製品が購入される場合には推定の精度が低いという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明は、上記の問題に鑑み、メーカーが保有する製造データおよびクレームデータに基づいて製品の稼働台数および寿命を推定する市場品質分析システムおよび市場品質分析方法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】
【０００８】
本発明に係る市場品質分析システムは、製品の品質情報を管理する品質情報管理サーバと、この品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種および製造日を含む製造データを蓄積する製造データベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、前記製品の機種、購入日、および故障日を含むクレームデータを蓄積するクレームデータベースと、前記品質情報管理サーバにネットワークを介して接続し、分析対象機種および分析日を入力する品質管理者用端末と、を備え、前記品質情報管理サーバが、前記品質管理者用端末により入力された分析対象機種および分析日を取得する入力条件取得部と、この入力条件取得部で取得された分析対象機種と前記機種が一致する前記製造データおよび前記クレームデータを前記製造データベースおよび前記クレームデータベースからそれぞれ抽出する対象データ抽出部と、この対象データ抽出部で抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定するデータ分布推定部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る市場品質分析方法は、品質情報管理サーバに製造データベース、クレームデータベース、および品質情報管理者用端末がネットワークを介して接続したコンピュータシステムにおける市場品質分析方法であって、前記品質情報管理者用端末が、分析対象機種および分析日を指定する指定ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記製造データベースから製造日を含む製造データを抽出する製造データ抽出ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記指定ステップで指定された分析対象機種に基づいて前記クレームデータベースから購入日および故障日を含むクレームデータを抽出するクレームデータ抽出ステップと、前記品質情報管理サーバが、前記製造データ抽出ステップで抽出された製造データにおける製造日から前記分析日までの期間を正常製品の寿命データ、前記クレームデータ抽出ステップで抽出されたクレームデータにおける購入日から故障日までの期間を故障製品の寿命データとし、前記正常製品および前記故障製品の寿命データを寿命モデルに当てはめ、この寿命モデルへの適合度が最大となるように購入台数分布を調整することで、前記分析対象機種全体の購入台数分布および寿命分布を推定する分布推定ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、メーカーが保有する製造データおよびクレームデータに基づいて製品の稼働台数および寿命を推定することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施形態の全体構成例を示す図である。本実施形態に係る市場品質分析システムは、製造拠点端末１、製造データベース（以下、「製造ＤＢ」とする。）２、クレーム受付拠点端末３、クレームデータベース（以下、「クレームＤＢ」とする。）４、品質管理者用端末５、品質情報管理サーバ６から構成される。各装置はコンピュータ等の処理装置であり、インターネットやLANなどのネットワーク７を介して通信可能に接続されている。
【００１２】
製造拠点端末１は、ＣＰＵ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、通信装置１４、入力装置１５、および表示装置１６から構成されている。管理者によって入力装置１５から製品毎に製造番号、製造日、機種、出荷日、検査通過日などの製造データが入力されると、ＣＰＵ１１の制御に基づいて通信装置１４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信され、表１のような形式で品質情報管理サーバ６に接続された製造ＤＢ２に登録される。また、製造拠点端末１からの要求に応じて登録されたデータ情報が品質情報管理サーバ６から送信されるので、表示装置１６によって確認することができる。
【表１】
2008234572.tif 000003
【００１３】
クレーム受付拠点端末３は、ＣＰＵ３１、主記憶装置３２、補助記憶装置３３、通信装置３４、入力装置３５、および表示装置３６から構成されている。通信装置３４において顧客からのクレームが受け付けられると、クレーム受付担当者によって入力装置１５からクレーム受付日、製造番号、機種、購入日、故障日、修理完了日、故障部位などのクレームデータが入力される。そして、入力情報はＣＰＵ３１の制御に基づいて通信装置３４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信され、表２のような形式で品質情報管理サーバ６に接続されたクレームＤＢ４に登録される。また、クレーム受付拠点端末３からの要求に応じて登録済みのデータが品質情報管理サーバ６から送信されるので、表示装置３６によって確認することができる。
【表２】
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【００１４】
品質管理者用端末５は、ＣＰＵ５１、主記憶装置５２、補助記憶装置５３、通信装置５４、入力装置５５、および表示装置５６から構成されている。品質管理者用端末５は、品質管理者によって入力装置５５から分析対象機種、分析日、予測期間、購入台数割合および寿命パラメータの初期値などの情報が入力されると、入力情報がＣＰＵ５１の制御に基づいて通信装置５４からネットワーク７に接続している品質情報管理サーバ６に送信される。ここで、分析日は、原則として品質管理者が分析を行う日が設定されるが、過去の日付も基準日として設定可能である。予測期間は、製品の寿命分布および購入台数分布の推定処理の対象となる期間であり、例えば製品の保証期間などが設定される。
【００１５】
また、品質管理者用端末５は、品質情報管理サーバ６から送信される情報を通信装置５４で受信し、ＣＰＵ５１の制御に基づいて表示装置５６に表示する。
【００１６】
品質情報管理サーバ６は、ＣＰＵ６１、主記憶装置６２、補助記憶装置６３、および通信装置６４から構成されている。品質情報管理サーバ６は、ネットワーク７で接続された製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４の記憶内容を管理し、製造拠点端末１およびクレーム受付拠点端末３から送信された各情報が通信装置６４で受信された場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４に受信した情報を登録する。また、品質管理者用端末５における入力情報が通信装置６４で受信された場合は、ＣＰＵ６１の制御に基づいて補助記憶装置６３に格納されている各種のプログラムを主記憶装置６２内に読込み、入力情報に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から分析対象機種と同一の機種に係る製造データおよびクレームデータを抽出し、加工および統計処理を行った結果を通信装置６４によってネットワーク７に接続している品質管理者用端末５に送信する。
【００１７】
図２は、品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６の間の情報交換の具体例を示すブロック図である。上述したように、品質管理者が品質管理者用端末５において入力した分析対象機種等の情報は、品質情報管理サーバ６の通信装置６４で受信される。そして、品質情報管理サーバ６のＣＰＵ６１は補助記憶装置６３に格納されている各種のプログラムを主記憶装置６２内に読込む。入力条件取得部６２ａ、対象データ抽出部６２ｂ、データ分布推定部６２ｃ、および推定結果出力部６２ｄは、これらのプログラムを示している。以下、各プログラムの機能を説明する。
【００１８】
入力条件取得部６２ａは、品質管理者用端末５において入力された分析対象機種、分析日、および予測期間を取得し、対象データ抽出部６２ｂおよびデータ分布推定部６２ｃに出力する。
【００１９】
対象データ抽出部６２ｂは、入力条件取得部６２ａで取得された条件に基づいて製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から要求された分析対象機種のクレームデータおよび製造データを抽出し、データ分布推定部６２ｃに出力する。
【００２０】
データ分布推定部６２ｃは、入力条件取得部６２ａおよび対象データ抽出部６２ｂから取得されたデータを複数個のパラメータで特徴付けられる寿命モデルに当てはめ、分析対象機種の寿命分布、購入台数分布、および製品寿命曲線を推定し、推定結果出力部６２ｄに出力する。
【００２１】
推定結果出力部６２ｄは、データ分布推定部６２ｃで推定された分析対象機種の寿命分布、購入台数分布、および製品寿命曲線を取得し、通信装置６４によって品質管理者用端末５に送信する。
【００２２】
図３は、データ分布推定部６２ｃにおけるデータ分布推定処理の具体例を示すフローチャートである。この処理は、対象データ抽出部６２ｂで分析対象機種のクレームデータおよび製造データが抽出されると開始される。
【００２３】
データ分布推定部６２ｃは、製品の購入日を使用開始日、購入日から故障日までの日数を製品の寿命とし、分析対象機種の寿命ｔの複数個のパラメータで特徴付けられる分布（以下、「寿命モデル」という。）が例えば、式（１）に示す密度関数および式（２）に示す生存関数を持つワイブル分布に従うと仮定すればよいが、指数分布やガンマ分布など他の確率分布でも構わない。
【数１】
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【００２４】
θ＝α,λはそれぞれワイブル分布のパラメータ（以下、「寿命パラメータ」という。）である。
【００２５】
また、分析対象機種の全製造台数Ｎ、故障していない製品の台数（未購入を含む）ｎ０、累積故障台数ｎ１は式（３）の関係にあるものとする。
【数２】
2008234572.tif 000006
【００２６】
ステップＳ３１では、品質管理者用端末５から入力される購入台数割合および寿命パラメータを式（４）に示す購入台数割合ｐ（ｊ）および式（５）に示す寿命パラメータθ（ｊ）の初期値（ｊ＝０）に設定し、主記憶装置６２内に格納する。
【数３】
2008234572.tif 000007
【００２７】
ステップＳ３２では、製造された分析対象機種の内、購入時は故障していないという条件の下で分析日までの各月に購入されている製品の割合γ（ｊ）を式（６）とし、これをステップＳ３１で設定された購入台数割合ｐ（ｊ）および寿命パラメータθ（ｊ）に基づいて式（７）により購入月ｄ毎に算出して主記憶装置６２内に格納する。尚、式（７）は、観測期間以降の予測期間内に購入される製品も考慮されている。
【数４】
2008234572.tif 000008
【００２８】
ステップＳ３３では、クレームデータから寿命と購入月、製造データから製造月を取り出し、状態フラグ(観測期間内に故障していることを表す1を入力)を付加して表３のような形式に加工し、主記憶装置６２内に格納する。尚、クレームデータの寿命は、購入日から故障日までの日数が設定される。
【表３】
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【００２９】
更に、ステップＳ３２で算出された購入月ｄにおける購入台数の内、故障していない製品の台数ｎ０γｄ（ｊ）（少数点以下は切り捨て）の分だけ、製造日から観測時点までの期間（日単位）、状態フラグ（観測期間内に故障しなかったことを表す０を入力）、および製造月のデータを表３の行に追加して表４のような形式に加工し、主記憶装置６２内に格納する。尚、追加される状態フラグが０のデータの寿命には、分析対象機種の製造開始日から分析日までの期間が設定される。また、購入月の列には何も格納しないものとする。
【表４】
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【００３０】
ステップＳ３４では、ステップＳ３３で加工された観測データを式（１）のワイブル分布に当てはめて最適なパラメータを求めるために、寿命モデルへの適合度を示す評価基準である式（８）の値を最大にする寿命パラメータθを例えば準ニュートン法により求めてθ（ｊ＋１）とし、主記憶装置６２内に格納する。
【数５】
2008234572.tif 000011
【００３１】
尚、累積故障台数ｎ０には表４の行数、ｔｋには表４のｋ行目の寿命が代入される。そして、式（４）で示される分析対象機種の全製造台数Ｎに対する各月の購入割合を式（９）によって更新し、式（１０）として主記憶装置６２内に格納する。
【数６】
2008234572.tif 000012
【００３２】
ここで、ｎ１ｄは表３において購入月がdであるデータの行数を示す。
【００３３】
ステップＳ３５では、ステップＳ３４で推定された寿命パラメータθ（ｊ＋１）が更新前の寿命パラメータθ（ｊ）と一致しているかどうかを判定する。例えば許容できる収束誤差εを与えた条件下で式（１１）を満たす場合に、ステップＳ３４で推定された寿命パラメータθ（ｊ＋１）を式（１２）に示される最適な寿命パラメータθ＊とみなし、主記憶装置６２内に格納する。
【数７】
2008234572.tif 000013
【００３４】
同様に、購入台数分布Ｎｐ（ｊ＋１）を式（１３）に示される最適な購入台数分布Ｎｐ＊とみなして推定結果出力部６２ｄに出力し、ステップＳ３７に進む。
【数８】
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【００３５】
これに対し、式（１１）を満たさない場合には、ステップＳ３６に進む。
【００３６】
ステップＳ３６では、ｊ＝ｊ＋１としてステップＳ３１で読込まれた購入割合ｐ（ｊ）および寿命パラメータθ（ｊ）をステップＳ３４で推定された購入割合ｐ（ｊ＋１）および寿命パラメータθ（ｊ＋１）でそれぞれ置き換えてステップＳ３２に進み、パラメータが一致するまでステップＳ３２〜Ｓ３６を繰り返す。
【００３７】
ステップＳ３７では、推定された購入台数分布Ｎｐ＊と寿命パラメータθ＊に基づいて製品寿命曲線を作成し、推定結果出力部６２ｄに出力する。
【００３８】
上記処理によって出力された製品寿命曲線は推定結果出力部６２ｄから通信装置６４を介して品質管理者端末５に送信され、品質管理者端末５において表示されるので、品質管理者がクレームＤＢ４に蓄積されていない稼動製品を含めた分析対象機種全体の寿命分布および購入台数分布を把握することが可能となる。図４は、品質管理者端末５に表示される製品寿命曲線の具体例を示す図である。縦軸は生存率（故障していない割合）、横軸は製品寿命（日単位）、破線は推定された製品寿命曲線、実線は製造ＤＢ２およびクレームＤＢ４から取得したデータをカプランマイヤー法によりプロットしたものを示している。
【００３９】
尚、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で種々変形して実施可能である。例えば、上記実施形態では品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６が分離した構成であるが、同一の装置としても良い。各装置は必要に応じて分離・統合することができる。また、製造拠点端末１、クレーム受付拠点端末３、および品質管理者用端末５の台数に制限は無く、それぞれ複数台あっても良い。また、分析日、予測期間、購入台数割合および寿命パラメータの初期値を品質管理者用端末５で指定しているが、品質情報管理サーバ６で自動的に設定しても良い。更に、分析対象機種を製造月で分類して製造月毎に製品の寿命分布を推定し、製造月による品質の違いを把握することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態の全体構成例を示すブロック図。
【図２】本発明の一実施形態に係る品質管理者用端末５と品質情報管理サーバ６の間の情報交換の具体例を示すブロック図。
【図３】本発明の一実施形態に係るデータ分布推定部６３のデータ分布推定処理の具体例を示すフローチャート。
【図４】本発明の一実施形態に係る品質管理者用端末５に表示される製品寿命曲線の具体例を示す図。
【符号の説明】
【００４１】
１…製造拠点端末、２…製造データベース、
３…クレーム受付拠点端末、４…クレームデータベース、
５…品質管理者用端末、６…品質情報管理サーバ、
７…ネットワーク、
６２ａ…入力条件取得部、６２ｂ…対象データ抽出部、
６２ｃ…データ分布推定部、６２ｄ…推定結果出力部。
【図１】
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【図２】
2008234572.tif 000016
【図３】
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【図４】
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