(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、
を備え、
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、
前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、障害傾向判定装置。
【請求項２】
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を識別する障害装置識別情報と、前記保守管理対象装置に発生した障害の時間に関する障害発生時情報と、が少なくとも含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生時情報のペアを第１のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害装置識別情報及び前記障害発生時情報に基づいて、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、請求項１の障害傾向判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記第１のデータベースに登録され、且つ、前記障害発生時情報が所定条件を満たす前記保守管理対象装置の数と、予め定められている前記保守管理対象装置の稼働数と、から前記第１故障率を算出する、請求項２の障害傾向判定装置。
【請求項４】
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を構成する部位であって、障害の原因となった部位に関する障害発生部位情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生部位情報のペアを第２のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害発生部位情報に基づいて、前記保守管理対象装置を構成する部位の障害傾向を判定する、請求項２又は３の障害傾向判定装置。
【請求項５】
前記障害情報には、前記保守管理対象装置の障害の原因に関する障害内容情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害内容情報のペアを第３のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した原因の障害傾向を判定する、請求項４の障害傾向判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、前記障害発生時情報、前記障害発生部位情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置の構成部位に生じた原因に関する障害傾向を判定する、請求項５の障害傾向判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、前記保守管理対象装置の故障率特性を算出し、
前記算出された保守管理対象装置の故障率特性から、前記保守管理対象装置に関する将来の第３故障率を推測し、
前記第３故障率と前記第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の障害傾向判定装置。
【請求項８】
保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、
を含み、
前記判定するステップは、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、
前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、障害傾向判定方法。
【請求項９】
保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、
を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記判定する処理は、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、
前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムに関する。特に、情報処理装置等の電子機器を対象とする障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報システムや通信システム等は複数の装置を組み合わせて構成されることが多く、これらの装置を効率的に保守、管理することが求められる。例えば、装置を設計する段階にて装置の障害発生限度率を定めておき、実際にシステムを運用するなかで、装置の障害発生率（故障率）が障害発生限度率を越えると、当該装置に予期しない障害が発生していると判断することが行われている。
【０００３】
特許文献１には、障害の予兆を検出する際に用いる詳細予兆パターンの有効性を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１０２６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
なお、上記先行技術文献の開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。
【０００６】
上述のような障害発生限度率による判定では、障害を発生させている原因に対する対策が遅れる可能性がある。通常、どのような装置であっても故障が発生しないことはありえず、装置固有の故障率が存在する。従って、ある装置に障害が発生した場合、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であるのか、発生した障害が想定の範囲を超える障害であるかは、装置の保守管理において重要な意味を持つ。例えば、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であり、偶然発生した障害であれば、本来その障害原因に対する対策は不要である。即ち、通常発生し得る障害に対して、その障害の現象や原因を確認するための工数やコストは不要である。
【０００７】
一方、障害の発生する頻度が想定を越えているにも関わらず、当該障害を通常発生し得る障害であるとみなしてしまうと、必要な対策が遅れてしまう。また、想定内の障害か想定外の障害であるかが確定されないと、装置に対する修理等の保守に時間やコストが費やされ、事後的に装置全体を交換した方が低コストであることが分かる場合もある。あるいは、製造ロットの違いにより装置に想定外の障害が発生している場合には、その事実が判明しないと、他のロットも修理等の対象となり、必要なコストや時間が膨大となる可能性がある。
【０００８】
本発明は、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することが可能な、障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラム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】
【０００９】
本発明の第１の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、障害傾向判定装置が提供される。
【００１０】
本発明の第２の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、を含み、前記判定するステップは、前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、障害傾向判定方法が提供される。
【００１１】
本発明の第３の視点によれば、保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、前記判定する処理は、前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、プログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の各視点によれば、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することに寄与する障害傾向判定装置、障害傾向判定方法及びプログラムが、提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係る障害傾向判定システムの構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る障害傾向判定装置の内部構成の一例を示す図である。
【図４】障害時情報データベースに登録された情報の一例を示す図である。
【図５】障害発生部位データベースに登録された情報の一例を示す図である。
【図６】障害内容データベースに登録された情報の一例を示す図である。
【図７】対象装置データベースに登録された情報の一例を示す図である。
【図８】故障率特性データベースに登録された情報の一例を示す図である。
【図９】バスタブ曲線を説明するための図である。
【図１０】近似直線を説明するための図である。
【図１１】近似２次曲線を説明するための図である。
【図１２】障害傾向判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態に係る障害傾向判定部を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。
【００１５】
上述のように、装置に障害が発生した場合、発生した障害が当該装置に想定される範囲内の障害であるのか、発生した障害が想定の範囲を超える障害であるかは、装置の保守管理において重要な意味を持つ。そのため、保守管理の対象となる装置に関する障害の傾向を高い精度で検知することに寄与する障害傾向判定装置が望まれる。
【００１６】
そこで、一例として図１に示す障害傾向判定装置１００を提供する。障害傾向判定装置１００は、保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部１０１と、障害情報の履歴に基づいて、保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部１０２と、を備える。
【００１７】
障害傾向判定装置１００は、例えば、障害情報の履歴に基づいて、システムに含まれる保守管理対象装置の故障率を算出する。障害傾向判定装置１００は、算出した故障率が通常予定される故障率よりも低ければ予め想定される範囲内の障害傾向と判定し、算出した故障率が通常予定される故障以上であれば予め想定される範囲外の障害傾向と判定する。即ち、障害傾向判定装置１００は、運用中のシステムに含まれる保守管理対象装置における現実の故障率を、その障害情報の履歴に基づいて算出しているので、保守管理対象装置に関する障害の傾向を高い精度で検知できる。
【００１８】
以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００１９】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
【００２０】
図２は、第１の実施形態に係る障害傾向判定システムの構成の一例を示す図である。障害傾向判定システムは、複数の保守管理対象装置１０と、障害傾向判定装置２０と、からなる。
【００２１】
複数の保守管理対象装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ；Personal Computer）１０ａ−１〜１０ａ−１００と、サーバ１０ｂ−１〜１０ｂ−１００と、プリンタ１０ｃ−１〜１０ｃ−１００と、からなる。なお、以降の説明において、パーソナルコンピュータ１０ａ−１〜１０ａ−１００を区別する特段の理由がない場合には、単に「パーソナルコンピュータ１０ａ」と表記する。サーバ１０ｂ−１〜１０ｂ−１００及びプリンタ１０ｃ−１〜１０ｃ−１００に関しても同様に、適宜「サーバ１０ｂ」、「プリンタ１０ｃ」と表記する。
【００２２】
複数の保守管理対象装置１０及び障害傾向判定装置２０は、ネットワークを介して相互に接続されている。障害傾向判定装置２０は、保守管理対象装置１０に障害が発生した場合に、保守管理対象装置の障害傾向が通常想定される範囲内であるか、想定される範囲を超えるのか、を判定する装置である。
【００２３】
想定される範囲内の障害傾向とは、当該装置が故障すると想定される確率と同程度又はそれ以下の確率で、保守管理対象装置１０に障害が発生している状況を示す。想定される範囲を超える障害傾向とは、当該装置が故障すると想定される確率以上の確率で、保守管理対象装置１０に障害が発生している状況を示す。
【００２４】
以降の説明において、想定される範囲内の障害傾向を「通常障害傾向」、想定される範囲を超える障害傾向を「異常障害傾向」とそれぞれ表記する。例えば、図２に示すパーソナルコンピュータ１０ａと同種装置のパーソナルコンピュータが１０００時間で故障する確率が５％であると予め判明している場合を考える。この場合、障害傾向判定システムにて運用されているパーソナルコンピュータ１０ａの稼働時間１０００時間における故障率が４％であれば、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向は「通常障害傾向」となる。一方、現在運用中のパーソナルコンピュータ１０ａの稼働時間１０００時間における故障率が１０％であれば、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向は「異常障害傾向」となる。
【００２５】
保守管理対象装置１０は、自装置に障害が発生した場合には、その内容を障害傾向判定装置２０に通知する機能を有する。具体的には、各保守管理対象装置１０には故障診断アプリケーションがインストールされており、自装置に障害が生じた場合には、当該故障診断アプリケーションが故障の詳細を障害傾向判定装置２０に通知する。
【００２６】
保守管理対象装置１０の動作を監視する装置（図示せず）等が、保守管理対象装置１０の障害発生を監視し、当該監視装置が、障害の詳細を障害傾向判定装置２０に通知してもよい。即ち、保守管理対象装置１０又はその監視装置は、定期的（予め指定された時刻等）又は障害発生時に、障害傾向判定装置２０に障害の詳細情報を通知する。
【００２７】
保守管理対象装置１０の保守管理を担当するオペレータ等は、保守管理対象装置１０に生じた障害の詳細情報を、キーボードやマウス等の操作デバイスを用いて障害傾向判定装置２０に入力する。オペレータは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の外部記憶装置を利用して、装置の障害に関する情報を障害傾向判定装置２０に入力してもよい。
【００２８】
障害傾向判定装置２０は、これらの情報に基づき、保守管理対象装置１０の障害傾向を判定する。なお、障害傾向判定装置２０は、外部から障害の詳細情報が入力された際、又は、システム管理者やオペレータ等から保守管理対象装置１０の障害傾向の出力を求められた際に障害傾向を算出し、外部に出力する。
【００２９】
図３は、障害傾向判定装置２０の内部構成の一例を示す図である。図３を参照すると、障害傾向判定装置２０は、入力部２１と、障害傾向判定部２２と、出力部２３と、障害時情報データベース（ＤＢ；Data Base）２４と、障害発生部位データベース２５と、障害内容データベース２６と、対象装置データベース２７と、故障率特性データベース２８と、を含んで構成される。
【００３０】
入力部２１は、保守管理対象装置１０が通知する情報及びオペレータが入力する情報を入力する手段である。以降の説明において、保守管理対象装置１０に障害が発生した場合に、当該装置等が、障害傾向判定装置２０に自動的に通知する情報を自動送付情報と表記する。また、オペレータが障害傾向判定装置２０に手動入力する情報を、障害復旧作業情報と表記する。さらに、障害復旧作業情報及び自動送付情報を総称して、障害情報と表記する。
【００３１】
障害情報には、（１）障害装置識別情報、（２）障害発生時情報、（３）障害発生部位情報、（４）障害内容情報、が含まれる。
【００３２】
障害装置識別情報は、障害が発生した保守管理対象装置１０を特定し、識別するための情報である。例えば、装置のシリアルナンバー（シリアルＮＯ）を障害装置識別情報とする。または、装置に紐付けられる保守契約番号等を障害装置識別情報としてもよい。あるいは、装置の名称や装置の型番等を障害装置識別情報としてもよい。
【００３３】
保守管理対象装置１０等にインストールされた故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも１つを内部のハードディスク等から取得し、障害情報に含めて障害傾向判定装置２０に通知する。また、オペレータが障害復旧作業情報を障害傾向判定装置２０に入力する際、マウス等のデバイスを用いて予め定められた名称の中（リスト化された名称の中）から故障した装置の名称や型番を選択するといった方式を採用してもよい。
【００３４】
さらに、装置の名称や型番等の詳細が不明である場合には、オペレータは、装置の種別（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ等）を障害傾向判定装置２０に入力してもよい。同じ装置の種別であれば、同様の障害傾向を示す場合があるためである。
【００３５】
このように、障害装置識別情報は、障害が発生した装置が特定できる情報であればよいし、どのような入力方法を採用してもよい。
【００３６】
障害発生時情報は、保守管理対象装置１０に障害が発生した時刻や稼働時間等の障害が発生した時間に関する情報である。例えば、障害発生年月日を障害発生時情報とする。詳細については後述するが、対象装置データベース２７には、装置ごとに販売開始時期や出荷開始時期等を示す装置稼働日が登録されており、障害発生年月日と当該装置の稼働日から当該装置の稼働日数が算出できる。
【００３７】
障害発生年月日だけでなく、年月又は年月日に時刻情報が付加されたものを障害発生時情報としてもよい。または、障害が発生した保守管理対象装置１０の稼働期間を障害発生時情報としてもよい。具体的には、初期起動時（新品時、納品時）から障害が発生するまでの稼働期間を障害発生時情報としてもよい。稼働期間は日数、時間等の形式にて表現されるが、これらに限定されず、時間の長さを示す指標であればどのようなものでもよい。障害が発生した保守管理対象装置１０における累積通電時間を、障害発生時情報としてもよい。保守管理対象装置１０の累積通電時間として、保守管理対象装置１０に電源が投入されている時間だけではなく、中央演算装置の稼働率累積値やハードディスクアクセス回数累積値等を指標として用いることができる。あるいは、保守管理対象装置１０に障害が発生した時刻を障害発生時情報としてもよい。より具体的には、１日のうち、どの時間帯にて障害が発生したかを特定できる情報を障害発生時情報としてもよい。
【００３８】
保守管理対象装置１０等の故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも１つを算出し、障害情報に含めて障害傾向判定装置２０に通知する。オペレータも同様に、上記の情報のうち少なくとも１つを障害傾向判定装置２０に入力する。このように、障害発生時情報は、保守管理対象装置１０に発生した障害に関係する時間の情報であって、障害と因果関係を有する情報であればよい。
【００３９】
障害発生部位情報は、保守管理対象装置１０における障害発生原因となった部位を特定する情報である。例えば、部品名称、パッケージ名称、モジュール名称やユニット部品名等が障害発生部位情報として使用できる。保守管理対象装置１０等の故障診断アプリケーションは、これらの情報のうち少なくとも１つを障害情報に含めて障害傾向判定装置２０に通知する。
【００４０】
あるいは、オペレータがリストから障害原因となった部品を選択し、障害発生部位情報として障害傾向判定装置２０に入力してもよい。障害発生部位情報は、障害が発生した部位が特定できる情報であれば、どのようなものでもよい。
【００４１】
障害内容情報は、保守管理対象装置１０に発生した障害の具体的内容を示す情報である。例えば、「電源が入らない」や「画面が真っ暗である」といった情報が障害内容情報となる。障害内容情報は、障害内容が特定できる情報であれば、どのようなものでもよい。例えば、障害の種類を障害内容情報としてもよい。
【００４２】
保守管理対象装置１０等の故障診断アプリケーションは、上記のような故障診断の結果得られた情報を、障害情報に含めて障害傾向判定装置２０に通知する。あるいは、オペレータがリスト化された障害事例の中から選択し、障害内容情報を障害傾向判定装置２０に入力してもよい。
【００４３】
以上、具体的な例を挙げつつ、障害情報を説明したが、障害情報の内容を限定する趣旨ではない。また、障害情報は、上記（１）〜（４）を全て含む必要はなく、必要に応じて取捨選択される。
【００４４】
入力部２１は、障害情報に含まれる情報を各種データベースに振り分けて登録する。入力部２１は、障害情報に含まれる情報のうち、障害発生時情報を障害時情報データベース２４に登録する。
【００４５】
図４は、障害時情報データベース２４に登録された情報の一例を示す図である。入力部２１は、障害装置識別情報と障害発生時情報からなる１組（ペア）を１つのレコードとして障害時情報データベース２４に登録する。例えば、図４を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ１０ａ−１１のシリアルナンバー「Ａ１１」が登録され、障害発生時情報として障害発生年月日（２０１４年６月１４日）と累積通電時間（８００時間）が登録される（最上段のレコード）。また、パーソナルコンピュータ１０ａ−１３に障害が発生した場合、パーソナルコンピュータ１０ａ−１３に関する保守契約番号と障害発生時情報が２番目のレコードとして登録される。
【００４６】
入力部２１は、障害情報を取得するたびに、障害が発生した保守管理対象装置１０の障害装置識別情報と障害発生時情報を対応付けて、障害時情報データベース２４に登録する。
【００４７】
入力部２１は、障害情報に含まれる情報のうち、障害発生部位情報を障害発生部位データベース２５に登録する。
【００４８】
図５は、障害発生部位データベース２５に登録された情報の一例を示す図である。例えば、図５を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ１０ａ−１１のシリアルナンバー「Ａ１１」が登録され、障害発生部位情報として「ハードディスク」、「マザーボード」、「接続ケーブル」のそれぞれが登録される（最上段のレコード）。
【００４９】
入力部２１は、障害情報に含まれる情報のうち、障害内容情報を障害内容データベース２６に登録する。
【００５０】
図６は、障害内容データベース２６に登録された情報の一例を示す図である。例えば、図６を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１に障害が発生した場合、障害情報の障害装置識別情報としてパーソナルコンピュータ１０ａ−１１のシリアルナンバー「Ａ１１」が登録され、障害内容情報として「起動不可」等が登録される（最上段のレコード）。
【００５１】
なお、図４〜図６における各図において、障害装置フィールドは理解の容易のため記載したものであり、実際のデータベースには必要のないフィールドである。
【００５２】
このように、入力部２１は、各種データベースに障害情報を登録し、各装置に生じた障害に関する履歴情報を蓄積していく。
【００５３】
次に、対象装置データベース２７と故障率特性データベース２８について説明する。
【００５４】
図７は、対象装置データベース２７に登録された情報の一例を示す図である。対象装置データベース２７は、保守管理対象装置１０に関する詳細を記憶するためのデータベースである。図７を参照すると、対象装置データベース２７は、保守管理対象装置１０ごとに、その稼働日（システムへの導入日）を記憶する。
【００５５】
また、対象装置データベース２７は、各保守管理対象装置１０を識別するための情報を記憶する。具体的には、対象装置データベース２７は、障害装置識別情報として説明した情報（例えば、シリアルナンバー等）と同種の情報を記憶する。詳細は後述するが、障害傾向判定部２２は、対象装置データベース２７を検索することで、障害が発生した保守管理対象装置１０に関する詳細情報を取得することができる。より具体的には、障害装置識別情報として「シリアルナンバー」、「保守契約番号」、「装置名称」、「装置型番」のいずれが入力されたとしても、対象装置データベース２７を参照することで、障害傾向判定部２２は、当該障害装置識別情報により必要な保守管理対象装置１０を一意に特定できる。障害装置識別情報により障害の発生した保守管理対象装置１０が特定できれば、障害傾向判定部２２は、当該装置の稼働日も知ることができる。
【００５６】
図８は、故障率特性データベース２８に登録された情報の一例を示す図である。故障率特性データベース２８は、保守管理対象装置１０と同種装置及びその構成部位ごとに、故障率特性を記憶するためのデータベースである。図８を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａ全体の故障率特性として、バスタブ曲線が登録されている。
【００５７】
保守管理対象装置１０の故障率は、所謂バスタブ曲線にて表現できる場合が多い。バスタブ曲線は、故障率が高い初期故障期間、故障率が低いレベルに収束する偶発故障期間、再び故障率が上昇する摩耗故障期間からなる。つまり、保守管理対象装置１０は、最初は初期故障による故障率が高く、寿命途中は故障率が減少し、寿命末期になると、装置を構成する部品等の寿命により、故障率が高くなるという性質を持つことが多い。最終的には、修理不能や修理費用が新品購入費用を上回り、保守管理対象装置１０の寿命が到来する。
【００５８】
バスタブ曲線を故障率特性に用いる場合には、上記３つの期間における故障率が数式により表現され、データベースに登録される。例えば、図９を参照すると、時間ｔ０〜ｔ１の期間が初期故障期間であり、当該期間の故障率を１次直線にて近似できる場合には、当該直線及び時間ｔ１（初期故障期間と偶発故障期間の境界）が故障率特性データベース２８に登録される（図８の最上位レコード参照）。同様に、偶発故障期間、摩耗故障期間及びこれらの期間における故障率が故障率特性データベース２８に登録される。
【００５９】
また、図８を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａを構成する部位の１つであるマザーボードの故障率特性として近似直線が、ハードディスクの故障率特性として近似２次曲線が、それぞれ登録されている。
【００６０】
故障率特性データベース２８に登録する故障率特性は、保守管理対象装置１０又はその構成部位（部品）の予め定められた寿命を示すものであれば、どのようなものでもよい。保守管理対象装置１０の寿命は、装置の製造メーカから得られる標準寿命でもよいし、平均寿命でもよい。また、保守管理対象装置１０を構成する部位（部品）の寿命は、部品メーカ等から得られる標準寿命でもよいし、設計上の寿命でもよい。もしくは、保守管理対象装置１０に使用されている部品のうち、最も寿命が短いものを基準として故障率特性を算出してもよい。
【００６１】
あるいは、保守管理対象装置１０や部品単体に対し、環境温度を上げた状態にて加速試験を行った結果から故障率特性を算出してもよい。例えば、複数の保守管理対象装置１０に対して加速試験を行い、故障した時間をグラフ化する。その結果、時間と故障率との関係が直線にて近似できる場合（図１０参照）には、故障率特性は近似直線により表現される。同様に、時間と故障率との関係が２次曲線にて近似できる場合（図１１参照）には、故障率特性は２次曲線により表現される。
【００６２】
障害傾向判定部２２は、入力部２１による障害情報の入力を契機として、又は、外部からの指示を契機として、各種データベースに登録された障害情報の履歴に基づき、保守管理対象装置１０の障害傾向が「通常障害傾向」であるのか「異常障害傾向」であるのか、を判定する手段である。
【００６３】
入力部２１が障害情報をデータベースに追加すると、障害傾向判定部２２は、当該追加された保守管理対象装置１０の種別を対象装置データベース２７にアクセスして特定する。例えば、入力部２１が、図４の上から３番目のレコードを追加した場合を考える。この場合、識別情報として「ＰＣＡ２１」が格納されているので、障害傾向判定部２２は、対象装置データベース２７を検索することで、当該識別情報はパーソナルコンピュータ１０ａに対応するものと認識する。
【００６４】
次に、障害傾向判定部２２は、障害時情報データベース２４において、パーソナルコンピュータ１０ａの識別情報を検索キーとして、パーソナルコンピュータ１０ａの障害情報を検索する。検索の結果、図４の１番目、２番目のレコードが抽出される。
【００６５】
次に、障害傾向判定部２２は、抽出したレコードから障害発生時情報を取得する。例えば、障害傾向判定部２２は、各レコードの累積通電時間を取得する。図４を参照すると、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１の累積通電時間として、「８００時間」を取得する。また、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａ−１３の累積通電時間として、「９００時間」を取得する。
【００６６】
障害傾向判定部２２は、取得した障害発生時情報から、パーソナルコンピュータ１０ａが、パーソナルコンピュータ１０ａ−２１が故障したタイミングにて故障する確率を算出する。即ち、パーソナルコンピュータ１０ａ−２１が累積通電時間「１０００時間」で故障しているので、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａが累積通電時間「１０００時間」までに故障する確率を算出する。
【００６７】
上述の例では、パーソナルコンピュータ１０ａ−２１が「１０００時間」の累積通電時間で故障、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１が「８００時間」の累積通電時間で故障、パーソナルコンピュータ１０ａ−１３が「９００時間」の累積通電時間で故障、という状況であるので、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａが累積通電時間「１０００時間」までに故障する確率は３％（故障台数；３／稼働装置数；１００×１００）と算出する。
【００６８】
次に、障害傾向判定部２２は、故障率特性データベース２８にアクセスし、パーソナルコンピュータ１０ａが累積通電時間「１０００時間」で故障する確率を求める。障害傾向判定部２２は、障害発生時情報から算出した故障率と、故障率特性データベース２８から得られる故障率と、を比較する。
【００６９】
障害傾向判定部２２は、障害発生時情報から算出した故障率が故障率特性データベース２８から得られる故障率よりも低い場合には、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向を「通常障害傾向」に設定する。例えば、故障率特性データベース２８から計算される故障率が１０％であれば、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向は「通常障害傾向」となる。
【００７０】
障害傾向判定部２２は、障害発生時情報から算出した故障率が故障率特性データベース２８から得られる故障率以上の場合は、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向を「異常障害傾向」に設定する。例えば、故障率特性データベース２８から計算される故障率が１％であれば、パーソナルコンピュータ１０ａの障害傾向は「異常障害傾向」となる。
【００７１】
このように、障害傾向判定部２２は、保守管理対象装置１０の時間に応じた障害発生率（時間情報と相関のある故障率）に関し、故障率が予め想定される故障率以上である場合には、当該装置の障害傾向を「異常障害傾向」と判定する。
【００７２】
出力部２３は、障害傾向判定部２２による判定結果を、液晶パネル等の表示デバイスやパトランプ等に出力する。あるいは、出力部２３は、障害傾向判定部２２による判定結果を、予め登録された電子メールアドレスに向けて電子メールとして通知してもよいし、ＵＳＢメモリ等の外部記憶装置に出力してもよい。
【００７３】
＜障害傾向判定装置２０の動作＞
図１２は、障害傾向判定装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００７４】
保守管理対象装置１０に障害が発生すると障害情報が、障害傾向判定装置２０に入力される。具体的には、保守管理対象装置１０等にインストールされた故障診断アプリケーションは、自動送付情報を障害傾向判定装置２０に通知する。あるいは、システムの復旧作業を担当するオペレータ（又は、オペレータからデータ入力を依頼された者）は、障害復旧作業情報を、障害傾向判定装置２０に入力する。
【００７５】
入力部２１は、これらの障害情報を入力する（ステップＳ１０１）。
【００７６】
入力部２１は、障害情報に含まれる情報を、各種データベースに登録する（ステップＳ１０２）。
【００７７】
例えば、障害情報の登録を契機として、障害傾向判定部２２が起動される（ステップＳ１０３）。
【００７８】
障害傾向判定部２２は、対象装置データベース２７及び障害時情報データベース２４にアクセスし、障害傾向の判定に必要な情報を取得する（ステップＳ１０４）。
【００７９】
障害傾向判定部２２は、障害時情報データベース２４等から取得した情報に基づき、障害が発生した保守管理対象装置１０の故障率を算出する（ステップＳ１０５）。
【００８０】
障害傾向判定部２２は、故障率特性データベース２８から、障害傾向の判定に必要となる閾値（通常予定される故障率）を取得する（ステップＳ１０６）。
【００８１】
障害傾向判定部２２は、ステップＳ１０５にて算出した故障率と、ステップＳ１０６にて取得した閾値と、を比較し、保守管理対象装置１０の障害傾向を判定する（ステップＳ１０７）。
【００８２】
出力部２３は、障害傾向判定部２２による判定結果を表示デバイス等に出力する（ステップＳ１０８）。
【００８３】
出力部２３は、障害傾向判定部２２による判定結果が「通常障害傾向」及び「異常障害傾向」のいずれの場合であっても、保守管理対象装置１０のどの部位に障害が発生したのかを、障害発生部位データベース２５にアクセスすることで取得し、外部に出力してもよい。あるいは、出力部２３は、保守管理対象装置１０にどのような障害が発生したのかを障害内容データベース２６にアクセスすることで取得し、外部に出力してもよい。
【００８４】
なお、障害傾向判定装置２０は、障害傾向判定部２２により算出された判定履歴を記憶し、当該判定履歴が外部から確認可能に構成されてもよい。
【００８５】
＜変形例＞
上記の第１の実施形態に係る説明は、例示であって種々の変形が考えられる。
【００８６】
障害傾向判定部２２は、累積通電時間を用いて障害傾向を判定しているが、例えば、障害傾向判定部２２は、障害時情報データベース２４に格納された「稼働期間」を用いて障害傾向を判定してもよい。あるいは、障害傾向判定部２２は、対象装置データベース２７に登録された「稼働日」と障害時情報データベースの「障害発生年月日」から、保守管理対象装置１０の稼働日数を算出し、障害傾向の判定に利用してもよい。この場合、障害傾向判定部２２は、稼働日から障害発生年月日までの日数を計数して稼働日数として算出する。
【００８７】
障害傾向判定部２２は、単純な経過時間、装置に電源供給されている時間、累積通電時間、稼働時間に関する累積指標値（例えば、中央演算装置の稼働率累積値やハードディスクアクセス回数累積値）等を基準として、保守管理対象装置１０の障害傾向を判定してもよい。
【００８８】
また、障害傾向判定部２２は、保守管理対象装置１０全体の障害傾向の判定ではなく、装置を構成する部位ごとに障害傾向を判定してもよい。具体的には、障害傾向判定部２２は、障害発生部位データベース２５から障害の発生した部位（部品、モジュール等）に関する情報を取得する。例えば、図５を参照すると、パーソナルコンピュータ１０ａ−２１に生じた障害の原因は、ハードディスクにあることが理解される。そこで、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａのハードディスク単位での障害傾向の判定を行う。
【００８９】
具体的には、障害発生部位データベース２５にアクセスすることで、障害傾向判定部２２は、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１の障害の原因もハードディスクにあることを認識する。次に、障害傾向判定部２２は、障害時情報データベース２４にアクセスすることで、ハードディスクが要因となってパーソナルコンピュータ１０ａが故障した際の障害発生時情報を取得する。
【００９０】
図４の例では、パーソナルコンピュータ１０ａ−１１は累積通電時間「８００時間」、パーソナルコンピュータ１０ａ−２１は累積通電時間「１０００時間」でそれぞれ故障していることから、障害傾向判定部２２は、累積通電時間「１０００時間」におけるパーソナルコンピュータ１０ａのハードディスクの故障率を２％と算出する。次に、障害傾向判定部２２は、算出した故障率と、故障率特性データベース２８から得られるハードディスクの故障率（故障率特性から算出した故障率）を比較し、ハードディスクに関する障害傾向を判定する。
【００９１】
また、障害傾向判定部２２は、障害の原因ごとに（障害の内容ごとに）障害傾向を判定してもよい。この場合には、障害傾向判定部２２は、部位ごとの障害傾向判定と同様に、障害内容データベース２６から得られる情報と、障害時情報データベース２４から得られる情報と、に基づいて障害傾向を判定する。さらに、障害傾向判定部２２は、保守管理対象装置１０を構成する部位の障害内容ごとに、障害傾向を判定しても良い。この場合には、障害傾向判定部２２は、障害時情報データベース２４、障害発生部位データベース２５及び障害内容データベース２６のそれぞれから得られる情報に基づいて、障害傾向を判定する。
【００９２】
保守管理対象装置１０の故障率は、部品等の寿命等により、保守管理対象装置１０の時間に関する情報（稼働期間、累積通電時間等）と相関があると考えられため、障害傾向判定部２２は、障害発生時情報を用いて保守管理対象装置１０の障害傾向を判定する。さらに、１日のなかで空調の効果や装置稼働負荷による室温変動が生じる時間帯が、保守管理対象装置１０やその構成部位の故障に影響を与えることも考えられる。
【００９３】
また、装置を構成する部位の故障率に関しても、時間と故障との間には相関関係が存在すると考えられる。例えば、装置の構成部位（部品）のうち、コンデンサは電圧が印加されている時間に応じて劣化が進み、あるいは、２次電池容量は充放電の回数に応じて減少する。そのため、障害傾向判定部２２は、障害装置識別情報、障害発生時情報及び障害発生部位情報から、保守管理対象装置１０を構成する部位の障害傾向を判定してもよい。
【００９４】
また、障害傾向判定部２２は、障害装置識別情報、障害発生時情報、障害発生部位情報及び障害内容情報から、保守管理対象装置１０の構成部位に生じた原因ごとに障害傾向を判定してもよい。
【００９５】
第１の実施形態の入力部２１は、障害復旧作業情報と自動送付情報を入力せずとも、いずれか一方を入力してもよい。
【００９６】
図３において、障害傾向判定装置の内部に各種データベースが含まれる構成を説明したが、図３に示すデータベースのうち全部又は一部が、外部のデータベースサーバに構築されていてもよい。
【００９７】
障害傾向判定装置２０の入力部２１、障害傾向判定部２２及び出力部２３等の各部が行う処理は、障害傾向判定装置２０に搭載されたコンピュータに、そのハードウェアを用いて、上述した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現できる。つまり、障害傾向判定部２２等が行う機能を何らかのハードウェア、及び／又は、ソフトウェアで実行する手段があればよい。
【００９８】
さらに、コンピュータの記憶部に、上述したコンピュータプログラムをインストールすることにより、コンピュータを障害傾向判定装置として機能させることができる。さらにまた、上述したコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより障害傾向判定方法を実行することができる。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。
【００９９】
以上のように、第１の実施形態に係る障害傾向判定装置２０は、保守管理対象装置１０及びその構成部位ごとに故障率特性を予め用意すると共に、システムを運用する中で蓄積される障害の詳細（障害情報の履歴）から保守管理対象装置１０等の現時点における故障率を算出する。障害傾向判定装置２０は、算出した故障率と、想定される故障率（予め用意した故障率）を比較することで、装置の障害傾向を判定する。そのため、保守管理対象装置１０の障害傾向が異常である場合でも、システム管理者やオペレータは、その事実を迅速に把握できる。その結果、不要な対策の実施や対策が必要な装置の見落としが抑制される。
【０１００】
［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１０１】
第１の実施形態に係る障害傾向判定装置２０は、各種データベースに蓄積された保守管理対象装置１０の障害履歴に基づいて、現時点での保守管理対象装置１０の障害傾向を判定する。第２の実施形態に係る障害傾向判定装置２０ａは、保守管理対象装置１０の障害履歴から推定された情報に基づいて、将来の保守管理対象装置１０の障害傾向を判定する。なお、障害傾向判定装置２０と障害傾向判定装置２０ａの基本的構成に相違点はないので、障害傾向判定装置２０ａに関する図３に相当する説明を省略する。
【０１０２】
第２の実施形態に係る障害傾向判定装置２０ａは、オペレータ等から、保守管理対象装置１０の障害傾向予測を行う時間を入力する。障害傾向判定装置２０ａは、当該入力時間に基づき、パーソナルコンピュータ１０ａに関し、例えば、現時点から１年後の障害傾向を判定する。
【０１０３】
具体的には、第２の実施形態に係る障害傾向判定部２２ａは、各種データベースに蓄積された履歴情報から予想される故障率特性を算出し、当該算出された故障率特性により指定された時点での故障率を推定する。障害傾向判定部２２ａは、障害時情報データベースにアクセスし、障害傾向を推定したい保守管理対象装置１０に関するデータを取得する。障害傾向判定部２２ａは、取得したデータに対して最小自乗法を適用するなどして、保守管理対象装置１０の故障率特性を推定する。
【０１０４】
例えば、サーバ１０ｂに関する累積通電時間−故障率の関係をグラフ化すると図１３の黒丸が得られるものとする。障害傾向判定部２２ａは、サーバ１０ｂに関する障害履歴から、サーバ１０ｂの故障率特性を示す近似直線２０１を算出する。障害傾向判定部２２ａは、近似直線２０１から推定した故障率と、故障率特性データベース２８から得られる故障率と、を比較することで、将来（図１３の累積通電時間ｔ３）のサーバ１０ｂに関する障害傾向を判定する。
【０１０５】
保守管理対象装置１０の故障率特性が２次以上の曲線にて表現できる場合もある。この場合、障害傾向判定部２２ａは、所定時間ごとの２次曲線の値と当該時点での故障率との差分における２乗の総和が、最小となるように２次曲線の計数を算出する。つまり、障害傾向判定部２２ａは、２次以上の曲線にて保守管理対象装置１０の故障率特性を算出してもよい。但し、３次以上の曲線を用いて保守管理対象装置１０の故障率特性を表現することは、推定部分の値の変化が大きくなり、適切ではないことがある。
【０１０６】
なお、第１の実施形態と同様に、保守管理対象装置１０自身だけではなく、その構成部位、故障内容ごとに故障率特性を算出し、これらの故障率を外挿してもよい。
【０１０７】
以上のように、第２の実施形態に係る障害傾向判定装置２０ａは、保守管理対象装置１０に関する障害履歴から算出した故障率特性を用いて、将来の障害傾向を判定する。そのため、障害傾向判定装置２０ａは、保守管理対象装置１０に関する障害傾向をより精度良く判定できる。
【０１０８】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【０１０９】
［付記１］
保守管理対象装置の障害情報を入力する入力部と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する判定部と、
を備える障害傾向判定装置。
［付記２］
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、所定時における前記保守管理対象装置の第１故障率を算出し、
前記保守管理対象装置と同種装置の故障率特性から、前記所定時における前記同種装置の第２故障率を取得し、
前記第１及び第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記１の障害傾向判定装置。  
［付記３］
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を識別する障害装置識別情報と、前記保守管理対象装置に発生した障害の時間に関する障害発生時情報と、が少なくとも含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生時情報のペアを第１のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害装置識別情報及び前記障害発生時情報に基づいて、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記２の障害傾向判定装置。
［付記４］
前記判定部は、前記第１のデータベースに登録され、且つ、前記障害発生時情報が所定条件を満たす前記保守管理対象装置の数と、予め定められている前記保守管理対象装置の稼働数と、から前記第１故障率を算出する、付記３の障害傾向判定装置。
［付記５］
前記障害情報には、前記保守管理対象装置を構成する部位であって、障害の原因となった部位に関する障害発生部位情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害発生部位情報のペアを第２のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害発生部位情報に基づいて、前記保守管理対象装置を構成する部位の障害傾向を判定する、付記３又は４の障害傾向判定装置。
［付記６］
前記障害情報には、前記保守管理対象装置の障害の原因に関する障害内容情報がさらに含まれ、
前記入力部は、前記障害情報を入力するたびに前記障害装置識別情報と前記障害内容情報のペアを第３のデータベースに登録し、
前記判定部は、前記障害発生時情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した原因の障害傾向を判定する、付記５の障害傾向判定装置。
［付記７］
前記判定部は、前記障害発生時情報、前記障害発生部位情報及び前記障害内容情報に基づいて、前記保守管理対象装置の構成部位に生じた原因に関する障害傾向を判定する、付記６の障害傾向判定装置。
［付記８］
前記判定部は、
前記障害情報の履歴に基づき、前記保守管理対象装置の故障率特性を算出し、
前記算出された保守管理対象装置の故障率特性から、前記保守管理対象装置に関する将来の第３故障率を推測し、
前記第３故障率と前記第２故障率を比較することで、前記保守管理対象装置の障害傾向を判定する、付記２乃至７のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
［付記９］
前記判定部は、前記保守管理対象装置の同種装置における故障率特性として、バスタブ曲線、近似直線及び近似２次曲線のうちいずれか１つを用いる、付記１乃至８のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
［付記１０］
前記判定部による障害傾向判定結果を、表示デバイス、外部記憶装置、予め登録されたメールアドレスのいずれかに出力する出力部をさらに備える、付記１乃至９のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
［付記１１］
前記入力部は、
前記保守管理対象装置若しくは前記保守管理対象装置の監視装置が自動的に生成する情報、又は、オペレータが入力する情報を、前記障害情報として入力する、付記１乃至１０のいずれか一に記載の障害傾向判定装置。
［付記１２］
保守管理対象装置の障害情報を入力するステップと、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定するステップと、
を含む障害傾向判定方法。
［付記１３］
保守管理対象装置の障害情報を入力する処理と、
前記障害情報の履歴に基づいて、前記保守管理対象装置に発生した障害の傾向が、予め想定される範囲内の障害傾向か予め想定される範囲外の障害傾向か、を判定する処理と、
を障害傾向判定装置を制御するコンピュータに実行させるプログラム。
なお、付記１２の形態及び付記１３の形態は、付記１の形態と同様に、付記２の形態〜付記１１の形態に展開することが可能である。
【０１１０】
なお、引用した上記の特許文献の開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１１１】
１０  保守管理対象装置
１０ａ、１０ａ−１〜１０ａ−１００  パーソナルコンピュータ
１０ｂ、１０ｂ−１〜１０ｂ−１００  サーバ
１０ｃ、１０ｃ−１〜１０ｃ−１００  プリンタ
２０、２０ａ、１００  障害傾向判定装置
２１、１０１  入力部
２２、２２ａ  障害傾向判定部
２３  出力部
２４  障害時情報データベース（ＤＢ）
２５  障害発生部位データベース（ＤＢ）
２６  障害内容データベース（ＤＢ）
２７  対象装置データベース（ＤＢ）
２８  故障率特性データベース（ＤＢ）
１０２  判定部
２０１  近似直線
【図１】
0006388335.tif 000002
【図２】
0006388335.tif 000003
【図３】
0006388335.tif 000004
【図４】
0006388335.tif 000005
【図５】
0006388335.tif 000006
【図６】
0006388335.tif 000007
【図７】
0006388335.tif 000008
【図８】
0006388335.tif 000009
【図９】
0006388335.tif 000010
【図１０】
0006388335.tif 000011
【図１１】
0006388335.tif 000012
【図１２】
0006388335.tif 000013
【図１３】
0006388335.tif 000014