【手続補正書】
【提出日】平成30年11月30日(2018.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体上に保存されたプログラム命令と
を備えるコンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
少なくとも、複数の資産についての履歴動作データに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に、前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）前記一群の故障タイプに関連する、過去の異常状態の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データと、（ｉｉ）過去の異常状態の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータと、を含む、ことと、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示させることと、
を行わせる、コンピューティングシステム。
【請求項２】
前記一群の故障タイプは、前記１つまたは複数の故障タイプが発生するときに前記所与の資産を動作不能にし得る１つまたは複数の故障タイプを含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項３】
前記所与の資産の前記健全性指標は、（ｉ）前記一群の故障タイプのうちの、いかなる故障タイプも今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、（ｉｉ）前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する確率のうち、１つを含む、請求項１または２に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４】
前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値を満たしていないと判定することと、
前記所与の資産についての前記健全性指標が前記閾値を満たしていないと判定したことに基づいて、前記所与の資産の動作健全性の増加を容易にするための措置を実行させることと
を行わせる、請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項５】
前記措置を実行させることは、（ａ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させること、（ｂ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させること、（ｃ）前記所与の資産に、それの動作を変更させること、および、（ｄ）部品注文システムに、前記所与の資産のコンポーネントを注文させることを容易にするべく、前記部品注文システムに部品注文データを送信すること、の１つまたは複数を含む、請求項４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項６】
前記所与の資産についての判定された前記健全性指標が閾値を下回った場合、前記視覚的表示が変わる、請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項７】
前記措置は、複数の措置のうちの１つの措置であり、前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
前記措置を実行させた後、前記措置の状態を示すフィードバックデータを判定することと、
前記フィードバックデータに基づいて、前記複数の措置における他の措置より、前記措置を優先化することと
を行わせる、請求項４または５に記載のコンピューティングシステム。
【請求項８】
コンピューティングシステムに、
少なくとも、複数の資産についての履歴動作データに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義し、前記履歴動作データは、（ｉ）前記一群の故障タイプに関連する、過去の異常状態の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の異常状態の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータを備え、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信し、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行し、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示する、
ように機能させるプログラム。
【請求項９】
前記プログラムは更に、前記コンピューティングシステムに、
前記所与の資産についての前記健全性指標は閾値を満たしていないと判定し、
前記所与の資産についての前記健全性指標が前記閾値を満たしていないと判定したことに基づいて、前記所与の資産の動作健全性の増加を容易にするための措置を実行する、
ように機能させる、請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記措置を実行させることは、（ａ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させること、（ｂ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させること、（ｃ）前記所与の資産に、それの動作を変更させること、および、（ｄ）部品注文システムに、前記所与の資産のコンポーネントを注文させることを容易にするべく、前記部品注文システムに部品注文データを送信すること、の１つまたは複数を有する、請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記所与の資産についての判定された前記健全性指標が閾値を下回った場合、前記視覚的表示が変わる、請求項８から１０のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記所与の資産の前記健全性指標は、
（ｉ）前記一群の故障タイプのうちの、いかなる故障タイプも、今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、（ｉｉ）前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する確率のうち、１つを有する、請求項８から１１のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項１３】
コンピュータで実装される方法であって、
少なくとも、複数の資産についての履歴動作データに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義する段階であって、前記履歴動作データは、（ｉ）前記一群の故障タイプに関連する、過去の異常状態の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の異常状態の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータを有する、段階と、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信する段階と、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行する段階と、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示させる段階と、
を備える、コンピュータで実装される方法。
【請求項１４】
前記所与の資産についての前記健全性指標は、
（ｉ）前記一群の故障タイプのうちの、いかなる故障タイプも、今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、
（ｉｉ）前記一群の故障タイプのうちの、少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に、前記所与の資産で発生する確率
のうち１つを有する、請求項１３に記載のコンピュータで実装される方法。
【請求項１５】
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値を満たしていないと判定する段階と、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値を満たしていないと判定したことに基づいて、前記所与の資産の動作健全性の増加を容易にする措置を実行させる段階と
を更に有する、請求項１３または１４に記載のコンピュータで実装される方法。
【請求項１６】
前記措置を実行させる段階は、（ａ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させること、（ｂ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させること、（ｃ）前記所与の資産に、それの動作を変更させること、および、（ｄ）部品注文システムに、前記所与の資産のコンポーネントを注文させることを容易にするべく、前記部品注文システムに部品注文データを送信すること、の１つまたは複数を備える、請求項１５に記載のコンピュータで実装される方法。
【請求項１７】
前記所与の資産についての判定された前記健全性指標が閾値を下回った場合、前記視覚的表示が変わる、請求項１３から１６のいずれか一項に記載のコンピュータで実装される方法。
【請求項１８】
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体上に保存されたプログラム命令と
を備えるコンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
資産の所与のサブシステムについての一群の故障タイプに関連する、一群の異常状態タイプを識別することと、
識別された前記一群の異常状態タイプに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）識別された前記一群の異常状態タイプの過去の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データと、（ｉｉ）識別された前記一群の異常状態タイプの過去の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータとを含む、ことと、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）前記所与のサブシステムについての前記一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義することと、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産の前記サブシステムで発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示させることと、
を実行させる、コンピューティングシステム。
【請求項１９】
前記所与のサブシステムについての前記一群の故障タイプに関連する前記一群の異常状態タイプを識別することは、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサを識別することと、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態タイプを識別する、ことと
を有する、請求項１８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２０】
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することは、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づいて、前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することを有する、請求項１９に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２１】
前記一群の故障タイプは、１つまたは複数の故障タイプが発生するときに前記所与のサブシステムを動作不能にさせ得る、前記１つまたは複数の故障タイプを含む、請求項１８から２０のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２２】
前記一群の故障タイプのうちの各故障タイプは、前記識別された一群の異常状態タイプのうち少なくとも１つの異常状態タイプに対応する、請求項１８から２１のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２３】
前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、
前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標が閾値を満たしていないと判定することと、
前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標が前記閾値を満たしていないと判定したことに基づいて、前記所与の資産の前記所与のサブシステムの動作健全性を修正することを容易にするべく、措置を実行させること
を前記コンピューティングシステムに行わせる、請求項１８から２２のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２４】
前記措置を実行させることは、（ａ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させること、（ｂ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産の前記所与のサブシステムに１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させること、（ｃ）前記所与の資産に、それの動作を変更させること、および、（ｄ）部品注文システムに、前記所与の資産についての前記所与のサブシステムのコンポーネントを注文させることを容易にするべく、部品注文データを前記部品注文システムへ送信すること、の１つまたは複数を含む、請求項２３に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２５】
前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての判定された前記健全性指標が閾値を下回った場合、前記視覚的表示が変わる、請求項１８から２４のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２６】
前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標は、（ｉ）前記一群の故障タイプのうちの、いかなる故障タイプも、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生しない確率、または、（ｉｉ）前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する確率のうちの１つを含む、請求項１８から２５のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項２７】
コンピューティングシステムに、
資産の所与のサブシステムについての一群の故障タイプに関連する一群の異常状態タイプを識別し、
前記識別された一群の異常状態タイプに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別し、前記履歴動作データは、（ｉ）前記識別された一群の異常状態タイプの過去の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）識別された前記一群の異常状態タイプの過去の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータを含み、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）前記所与のサブシステムについての前記一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義し、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行し、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示する、
ように機能させるプログラム。
【請求項２８】
前記所与のサブシステムについての前記一群の故障タイプに関連する一群の異常状態タイプを識別することは、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサの識別することと、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態タイプを識別することと
を含む、請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することは、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づく前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することを含む、請求項２８に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記一群の故障タイプのうちの各故障タイプは、前記識別された一群の異常状態タイプのうち少なくとも１つの異常状態タイプに対応する、請求項２７から２９のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３１】
前記所与の資産についての判定された前記健全性指標が閾値を下回った場合、前記視覚的表示が変わる、請求項２７から３０のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３２】
前記プログラムは更に、前記コンピューティングシステムに、
前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標が閾値を満たしていないと判定し、
前記所与の資産についての前記健全性指標が前記閾値を満たしていないと判定したことに基づいて、前記所与の資産の前記所与のサブシステムの動作健全性を修正することを容易にするべく、措置を実行する、
ように機能させる、請求項２７から３１のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３３】
前記措置を実行させることは、（ａ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産の前記所与のサブシステムについての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させること、（ｂ）前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産の前記所与のサブシステムに１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させること、（ｃ）前記所与の資産に、それの動作を変更させること、および、（ｄ）部品注文システムに、前記所与の資産についての前記所与のサブシステムのコンポーネントを注文させることを容易にするべく、部品注文データを前記部品注文システムへ送信すること、の１つまたは複数を含む、請求項３２に記載のプログラム。
【請求項３４】
コンピュータで実装される方法であって、
資産の所与のサブシステムについての一群の故障タイプに関連する一群の異常状態タイプを識別する段階と、
前記識別された一群の異常状態タイプに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別する段階であって、前記履歴動作データは、（ｉ）前記識別された一群の異常状態タイプの過去の発生を示す、前記複数の資産についての履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）識別された前記一群の異常状態タイプの過去の発生に関連するセンサ測定を示す、前記複数の資産についての履歴センサデータを含む、段階と、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、（ａ）入力として、資産についてのセンサデータを受信し、（ｂ）前記所与のサブシステムについての前記一群の故障タイプのうち少なくとも２つの故障タイプのそれぞれについて、前記故障タイプが今後の所与の期間内に前記資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかのそれぞれの予測をし、（ｃ）それぞれの前記予測に基づいて、一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定し、および、出力するように構成された予測モデルを定義する段階と、
所与の資産の動作状態を示すセンサデータを受信する段階と、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障タイプのうちの少なくとも１つの故障タイプが今後の前記所与の期間内に前記所与の資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行する段階と、
判定された前記健全性指標に基づいて、コンピューティングデバイスに、前記一群の故障タイプのうち少なくとも１つの故障タイプが前記所与の資産の前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかの視覚的表示を表示させる段階と、
を備えるコンピュータで実装される方法。
【請求項３５】
前記所与のサブシステムについての一群の故障タイプに関連する一群の異常状態タイプを識別する段階は、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサを識別する段階と、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態タイプを識別する段階と、
を有する、請求項３４に記載のコンピュータで実装される方法。
【請求項３６】
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別する段階は、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づいて、前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを判定する段階を有する、請求項３５に記載のコンピュータで実装される方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４４】
更に、本明細書に記載された例が、「人間」、「操作者」、「ユーザ」、または、他の実体などの主体によって、実行または開始される動作を伴う場合、これは、単に例および説明の目的に過ぎない。特許請求の範囲は、特許請求の範囲の文言において明示的に指定されている場合を除き、当該主体による措置を必要とするものと解釈されるべきではない。
（項目１）
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体上に保存されたプログラム命令と、
を備えるコンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
少なくとも、複数の資産についての履歴動作データに基づいて、一群の故障のうち少なくとも１つの故障が、今後の所与の期間内に、資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去に前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データと、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータとを含む、ことと、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうち少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
前記所与の資産について判定された前記健全性指標の表現をコンピューティングデバイスに表示させることを容易にするべく、前記所与の資産について判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を行わせる、コンピューティングシステム。
（項目２）
前記一群の故障は、前記１つまたは複数の故障が発生するときに前記所与の資産を動作不能にし得る１つまたは複数の故障を含む、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目３）
前記所与の資産の前記健全性指標は、（ｉ）前記一群の故障のうちの、いかなる故障も今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、（ｉｉ）前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する確率のうち、１つを含む、項目１または２に記載のコンピューティングシステム。
（項目４）
前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値より低いことを判定することと、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値より低いと判定したことに基づいて、前記所与の資産についての前記健全性指標の増加を容易にするための措置を実行させることと、
を行わせる、項目１から３のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目５）
前記措置を実行させることは、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させることを含む、項目４に記載のコンピューティングシステム。
（項目６）
前記措置を実行させることは、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に対する１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させることを含む、項目４または５に記載のコンピューティングシステム。
（項目７）
前記措置を実行させることは、前記所与の資産に、１つまたは複数の動作状態を修正させることを含む、項目４から６のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目８）
前記措置は、複数の措置のうちの１つの措置であり、前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
前記措置を実行させた後、前記措置の状態を示すフィードバックデータを判定することと、
前記フィードバックデータに基づいて、前記複数の措置における他の措置より、前記措置を優先化することと、
を行わせる、項目４から７のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目９）
コンピューティングシステムに、
少なくとも、複数の資産の履歴動作データに基づいて、一群の故障のうち少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去に前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータを備える、ことと、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
コンピューティングデバイスが前記所与の資産についての判定された前記健全性指標の表現を表示させることを容易にするべく、前記所与の資産についての判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を行わせるプログラム。
（項目１０）
前記プログラムは更に、前記コンピューティングシステムに、
前記所与の資産についての前記健全性指標は閾値より低いことを判定することと、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値より低いという判定に基づいて、前記所与の資産についての前記健全性指標の増加を容易にするための措置を実行させることと、
を行わせるように実行可能である、項目９に記載のプログラム。
（項目１１）
前記措置を実行させることは、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させることを有する、項目１０に記載のプログラム。
（項目１２）
前記措置を実行させることは、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に対する１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させることを有する、項目１０または１１に記載のプログラム。
（項目１３）
前記措置を実行させることは、前記所与の資産に、１つまたは複数の動作状態を修正させることを有する、項目１０から１２のいずれか一項に記載のプログラム。
（項目１４）
前記所与の資産の前記健全性指標は、
（ｉ）前記一群の故障のうちの、いかなる故障も、今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、
（ｉｉ）前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が、今後の前記所与の期間内に前記資産で発生する確率、
のうち１つを有する、項目９に記載のプログラム。
（項目１５）
コンピュータで実装される方法であって、
少なくとも、複数の資産についての履歴動作データに基づいて、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義する段階であって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去に前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータを有する、段階と、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信する段階と、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行する段階と、
コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての判定された前記健全性指標の表現を表示させることを容易にするべく、前記所与の資産についての判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信する段階と、
を備える、コンピュータで実装される方法。
（項目１６）
前記所与の資産についての前記健全性指標は、
（ｉ）前記一群の故障のうちの、いかなる故障も、今後の前記所与の期間内に前記所与の資産で発生しない確率、または、
（ｉｉ）前記一群の故障のうちの、少なくとも１つの故障が、今後の前記所与の期間内に、前記所与の資産で発生する確率、
のうち１つを有する、項目１５に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目１７）
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値より低いことを判定する段階と、
前記所与の資産についての前記健全性指標が閾値より低いという判定に基づいて、前記所与の資産についての前記健全性指標の増加を容易にする措置を実行させる段階と、
を更に有する、項目１５または１６に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目１８）
前記措置を実行させる段階は、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産についての前記健全性指標の減少を示すアラートを出力させる段階を備える、項目１７に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目１９）
前記措置を実行させる段階は、前記コンピューティングデバイスに、前記所与の資産に対する１つまたは複数の推奨される修理の指示を出力させる段階を備える、項目１７または１８に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目２０）
前記措置を実行させる段階は、前記所与の資産に、１つまたは複数の動作状態を修正させる段階を備える、項目１７から１９のいずれか一項に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目２１）
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体上に保存されたプログラム命令と、
を備えるコンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
資産の所与のサブシステムに関連する、少なくとも１つの異常状態インジケータを識別することと、
識別された前記少なくとも１つの異常状態インジケータに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去に前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データと、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータとを含む、ことと、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義することと、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
前記所与の資産について判定された前記健全性指標の表現をコンピューティングデバイスに表示させることを容易にするべく、前記所与の資産について判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を実行させる、コンピューティングシステム。
（項目２２）
前記所与のサブシステムに関連する前記少なくとも１つの異常状態インジケータを識別することは、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサを識別することと、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態インジケータを識別することであって、前記１つまたは複数の異常状態インジケータは、前記少なくとも１つの異常状態インジケータを含む、ことと、
を有する、項目２１に記載のコンピューティングシステム。
（項目２３）
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することは、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づいて、前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することを有する、項目２２に記載のコンピューティングシステム。
（項目２４）
前記一群の故障は、１つまたは複数の故障が発生するときに前記所与のサブシステムを動作不能にさせ得る、前記１つまたは複数の故障を含む、項目２１または２２に記載のコンピューティングシステム。
（項目２５）
前記少なくとも１つの異常状態インジケータは、複数の異常状態インジケータを含み、前記一群の故障のうちの各故障は、前記複数の異常状態インジケータのうち少なくとも１つの異常状態インジケータに対応する、項目２１、２２、または２４のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目２６）
前記健全性指標を出力するための前記予測モデルは、今後の前記所与の期間内に前記複数の異常状態インジケータのうちいずれかがトリガされる確率を出力する予測モデルを含む、項目２５に記載のコンピューティングシステム。
（項目２７）
前記プログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記所与の資産についての判定された前記健全性指標に基づいて、前記所与の資産についての前記健全性指標を修正することを容易にするべく、措置を実行させることを前記コンピューティングシステムに行わせる、項目２１、２２、２４、または２５のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目２８）
前記措置を実行させることは、部品注文システムに、前記所与の資産の前記所与のサブシステムのコンポーネントを注文させることを容易にするべく、部品注文データを前記部品注文システムへ送信することを含む、項目２７に記載のコンピューティングシステム。
（項目２９）
前記措置を実行させることは、前記所与の資産に、前記所与のサブシステムの動作状態を修正させることを含む、項目２７または２８に記載のコンピューティングシステム。
（項目３０）
前記所与の資産についての前記健全性指標は、（ｉ）前記一群の故障のうちの、いかなる故障も、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生しない確率、または、（ｉｉ）前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が、今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する確率のうちの１つを含む、項目２１、２２、２４、２５、または、２７のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目３１）
コンピューティングシステムに、
資産の所与のサブシステムに関連する少なくとも１つの異常状態インジケータを識別することと、
前記識別された少なくとも１つの異常状態インジケータに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別することであって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去の前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータを含む、ことと、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、一群の故障における少なくとも１つの故障が、今後の所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義することと、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信することと、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行することと、
コンピューティングデバイスに、前記所与の資産について判定された前記健全性指標の表現を表示させることを容易にするべく、前記所与の資産についての判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を実行させるプログラム。
（項目３２）
前記所与のサブシステムに関連する前記少なくとも１つの異常状態インジケータを識別することは、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサの識別することと、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態インジケータを識別することであって、前記１つまたは複数の異常状態インジケータは、前記少なくとも１つの異常状態インジケータを含む、ことと、
を含む、項目３１に記載のプログラム。
（項目３３）
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することは、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づく前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別することを含む、項目３２に記載のプログラム。
（項目３４）
前記少なくとも１つの異常状態インジケータは、複数の異常状態インジケータを含み、前記一群の故障のうちの各故障は、前記複数の異常状態インジケータにおける少なくとも１つの異常状態インジケータに対応する、項目３１に記載のプログラム。
（項目３５）
前記健全性指標を出力するための前記予測モデルは、前記複数の異常状態インジケータのいずれかが今後の前記所与の期間内にトリガされる確率を出力するための予測モデルを含む、項目３４に記載のプログラム。
（項目３６）
前記プログラムは更に、前記コンピューティングシステムに、前記所与の資産について判定された前記健全性指標に基づいて、前記所与の資産についての前記健全性指標を修正することを容易にするべく、措置を実行させることを行わせるように実行可能である、項目３１に記載のプログラム。
（項目３７）
前記措置を実行させることは、前記所与の資産に、前記所与のサブシステムの動作状態を修正させることを含む、項目３６に記載のプログラム。
（項目３８）
コンピュータで実装される方法であって、
資産の所与のサブシステムに関連する少なくとも１つの異常状態インジケータを識別する段階と、
識別された前記少なくとも１つの異常状態インジケータに基づいて、複数の資産についての履歴動作データのサブセットを識別する段階であって、前記履歴動作データは、（ｉ）過去に前記複数の資産で発生した１つまたは複数の故障に関連する履歴異常状態データ、および、（ｉｉ）過去の前記複数の資産の動作状態を示す履歴センサデータを含む、段階と、
前記履歴動作データの識別された前記サブセットに基づいて、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が、今後の所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を出力するための予測モデルを定義する段階と、
所与の資産の少なくとも１つの動作状態を示すセンサデータを受信する段階と、
受信された前記センサデータに基づいて、前記所与の資産について、前記一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の前記所与の期間内に前記所与のサブシステムで発生する可能性が高いかどうかを示す健全性指標を判定するべく、前記予測モデルを実行する段階と、
コンピューティングデバイスに、前記所与の資産について判定された前記健全性指標の表現を表示させることを容易にするべく、前記所与の資産について判定された前記健全性指標を示す健全性指標データを前記コンピューティングデバイスへ送信する段階と、
を備えるコンピュータで実装される方法。
（項目３９）
前記所与のサブシステムに関連する前記少なくとも１つの異常状態インジケータを識別する段階は、
前記所与のサブシステムに関連する１つまたは複数のセンサを識別する段階と、
前記１つまたは複数のセンサに対応する１つまたは複数の異常状態インジケータを識別する段階であって、前記１つまたは複数の異常状態インジケータは、前記少なくとも１つの異常状態インジケータを含む、段階と、
を有する、項目３８に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目４０）
前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを識別する段階は、前記履歴動作データ、および、履歴修理データまたはセンサ属性のうち少なくとも１つに基づいて、前記所与のサブシステムに関連する前記１つまたは複数のセンサを判定する段階を有する、項目３９に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目４１）
少なくとも１つのプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体上に保存されるプログラム命令と、
を備える、コンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記コンピューティングシステムに、
資産の組についての動作データを受信することと、
前記受信された動作データに基づいて、前記資産の組の各資産について、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す、それぞれの健全性指標を判定するべく、予測モデルを実行することと、
前記資産の組における各資産について、それぞれの前記健全性指標を監視することと、
前記資産の組における任意の資産を有する、資産のサブセットを識別することであって、前記資産のサブセットに含まれる、監視される健全性指標は、閾値条件を満たす、ことと、
少なくとも、識別された前記資産のサブセットについての資産関連データに基づいて、識別された前記資産のサブセットに関連する、少なくとも１つの影響変数を識別することと、
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、資産健全性に関連する少なくとも１つの推奨を生成することと、
コンピューティングデバイスに前記少なくとも１つの推奨の表現を表示させることを容易にする、前記少なくとも１つの推奨を示す推奨データを、前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を行わせる、コンピューティングシステム。
（項目４２）
前記少なくとも１つの影響変数は、資産変数、操作者変数、メンテナンス変数のうち、少なくとも１つを含む、項目４１に記載のコンピューティングシステム。
（項目４３）
前記少なくとも１つの影響変数は、前記資産変数を含み、前記資産変数は、資産クラス、資産移動スケジュール、資産積載物、または、資産環境を含む、項目４２に記載のコンピューティングシステム。
（項目４４）
前記少なくとも１つの影響変数は、前記操作者変数を含み、前記操作者変数は、操作者識別子、操作者スケジュール、操作者習慣を含む、項目４２または４３に記載のコンピューティングシステム。
（項目４５）
前記少なくとも１つの影響変数は、前記メンテナンス変数を含み、前記メンテナンス変数は、修理の場所、修理業者識別子、または、整備士識別子を含む、項目４２から４４のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目４６）
少なくとも、識別された前記資産のサブセットについての前記資産関連データに基づいて、前記少なくとも１つの影響変数を識別することは、動作データまたはメンテナンスデータのうち少なくとも１つに基づいて、前記少なくとも１つの影響変数を識別することを含む、項目４１に記載のコンピューティングシステム。
（項目４７）
前記少なくとも１つの影響変数は、資産を修理する整備士を識別する整備士識別子を含み、前記少なくとも１つの推奨は、識別された前記整備士を使用するという推奨を含む、項目４１または４６に記載のコンピューティングシステム。
（項目４８）
前記少なくとも１つの影響変数は、所与の資産クラスを含み、前記少なくとも１つの推奨は、前記所与の資産クラスの資産を購入するという推奨を含む、項目４１、４６、または４７のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目４９）
前記少なくとも１つの影響変数は、動作状態の範囲を示す操作者習慣を含み、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、識別された前記資産の組のうち少なくとも１つの資産に対して、前記少なくとも１つの資産を前記動作状態の範囲に従って動作させることを容易にするコマンドを送信することを前記コンピューティングシステムに実行させる、項目４１、４６から４８のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目５０）
識別された前記資産のサブセットについての前記資産関連データは、識別された前記資産のサブセットについての監視される前記健全性指標に基づいて識別される、項目４１、４６から４９のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目５１）
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、前記少なくとも１つの推奨を生成することは、
前記資産の組における所与の資産が前記少なくとも１つの影響変数の閾値基準を満たしていないと判定することと、
前記判定に応答して、前記所与の資産の前記資産健全性を改善するための推奨を生成することと、
を含む、項目４１、４６から５０のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
（項目５２）
コンピューティングシステムに、
資産の組の動作データを受信することと、
受信された前記動作データに基づいて、前記資産の組における各資産について、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す、それぞれの健全性指標を判定するべく、予測モデルを実行することと、
前記資産の組における各資産について、それぞれの前記健全性指標を監視することと、
前記資産の組における任意の資産を有する、資産のサブセットを識別することであって、前記資産のサブセットに含まれる、監視された健全性指標は閾値条件を満たす、ことと、
少なくとも、識別された前記資産のサブセットについての資産関連データに基づいて、識別された前記資産のサブセットに関連する少なくとも１つの影響変数を識別することと、
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、資産健全性に関連する少なくとも１つの推奨を生成することと、
コンピューティングデバイスに前記少なくとも１つの推奨の表現を表示させることを容易にするべく、前記少なくとも１つの推奨を示す推奨データを前記コンピューティングデバイスへ送信することと、
を実行させるプログラム。
（項目５３）
少なくとも、前記識別された資産のサブセットについての前記資産関連データに基づいて、前記少なくとも１つの影響変数を識別することは、動作データまたはメンテナンスデータのうち少なくとも１つに基づいて、前記少なくとも１つの影響変数を識別することを含む、項目５２に記載のプログラム。
（項目５４）
前記少なくとも１つの影響変数は、資産を修理する整備士を識別する整備士識別子を含み、前記少なくとも１つの推奨は、識別された前記整備士を使用するという推奨を含む、項目５２または５３に記載のプログラム。
（項目５５）
前記少なくとも１つの影響変数は、所与の資産クラスを含み、前記少なくとも１つの推奨は、前記所与の資産クラスの資産を購入するという推奨を含む、項目５２から５４のいずれか一項に記載のプログラム。
（項目５６）
識別された前記資産のサブセットについての前記資産関連データは、識別された前記資産のサブセットについての、監視された前記健全性指標に基づいて識別される、項目５２から５５のいずれか一項に記載のプログラム。
（項目５７）
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、前記少なくとも１つの推奨を生成することは、
前記資産の組における所与の資産が、前記少なくとも１つの影響変数の閾値基準を満たさないことを判定することと、
前記判定に応答して、前記所与の資産の前記資産健全性を改善するための推奨を生成することと、
を含む、項目５２から５６のいずれか一項に記載のプログラム。
（項目５８）
コンピュータで実装される方法であって、
資産の組についての動作データを受信する段階と、
受信された前記動作データに基づいて、前記資産の組における各資産について、一群の故障のうちの少なくとも１つの故障が今後の所与の期間内に前記資産で発生する可能性が高いかどうかを示す、それぞれの健全性指標を判定するべく、予測モデルを実行する段階と、
前記資産の組における各資産についてのそれぞれの前記健全性指標を監視する段階と、
前記資産の組における任意の資産を有する資産のサブセットを識別する段階であって、前記資産のサブセットに含まれる、監視される健全性指標は閾値条件を満たす、段階と、
少なくとも、識別された前記資産のサブセットについての資産関連データに基づいて、識別された前記資産のサブセットに関連する少なくとも１つの影響変数を識別する段階と、
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、資産健全性に関連する少なくとも１つの推奨を生成する段階と、
コンピューティングデバイスに前記少なくとも１つの推奨の表現を表示させることを容易にするべく、前記少なくとも１つの推奨を示す推奨データを前記コンピューティングデバイスへ送信する段階と、
を備える、コンピュータで実装される方法。
（項目５９）
識別された前記資産のサブセットについての前記資産関連データは、識別された前記資産のサブセットについての監視される前記健全性指標に基づいて識別される、項目５８に記載のコンピュータで実装される方法。
（項目６０）
識別された前記少なくとも１つの影響変数に基づいて、前記少なくとも１つの推奨を生成する段階は、
前記資産の組における所与の資産は、前記少なくとも１つの影響変数についての閾値基準を満たさないと判定する段階と、
前記判定に応答して、前記所与の資産の前記資産健全性を改善するための推奨を生成する段階と、
を含む、項目５８または５９に記載のコンピュータで実装される方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】コンピューティングシステム、プログラムおよび方法