(57)【要約】【課題】機器の故障を事前に検知してクラウドやネットワークの保守品質を向上させる。【解決手段】故障予測装置１が、監視対象機器に故障が発生したときに、監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを学習サーバ３に送信し、学習サーバ３が、受信した時系列のセンサデータを教師データとして監視対象機器の故障を予測する学習モデルを生成して故障予測装置１に送信し、故障予測装置１が、学習モデルを用い、監視対象機器から受信した時系列のセンサデータを入力として監視対象機器が故障する確率を予測する。これにより、機器の故障を事前に検知することが可能となり、クラウドやネットワークの保守品質を向上させることができる。【選択図】図１
2016173782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサと故障予測装置と学習装置とを備え、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測システムであって、
前記センサは前記監視対象機器の状態を取得してセンサデータとして送信し、
前記故障予測装置は、
前記センサデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段と、
前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得して前記学習装置に送信するデータ送信手段と、
前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段と、を有し、
前記学習装置は、
前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段と、
前記学習モデルを送信するモデル送信手段と、を有すること
を特徴とする故障予測システム。
【請求項２】
複数の前記故障予測装置を備え、
前記モデル送信手段は、複数の前記故障予測装置のそれぞれに前記学習モデルを送信することを特徴とする請求項１記載の故障予測システム。
【請求項３】
センサと故障予測装置と学習装置とを備えた故障予測システムによる、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測方法であって、
前記センサによる、前記監視対象機器の状態を取得してセンサデータとして送信するステップと、
前記故障予測装置による、
前記センサデータを受信してデータ蓄積手段に蓄積するステップと、
前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得して前記学習装置に送信するステップと、
前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するステップと、
前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測するステップと、を有し、
前記学習装置による、
前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するステップと、
前記学習モデルを送信するステップと、を有すること
を特徴とする故障予測方法。
【請求項４】
監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測装置であって、
前記監視対象機器の状態を取得するセンサから送信されたセンサデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段と、
前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得し、前記時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により学習モデルを生成する学習装置に送信するデータ送信手段と、
前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段と、
を有することを特徴とする故障予測装置。
【請求項５】
監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを生成する学習装置であって、
前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段と、
前記学習モデルを送信するモデル送信手段と、
を有することを特徴とする学習装置。
【請求項６】
コンピュータを、
監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測装置が備える、
前記監視対象機器の状態を取得するセンサから送信されたセンサデータを蓄積するデータ蓄積手段、
前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段、
前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得し、前記時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により学習モデルを生成する学習装置に送信するデータ送信手段、
前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段、
前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段、
として動作させることを特徴とする故障予測プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、
監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを生成する学習装置が備える、
前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段、
前記学習モデルを送信するモデル送信手段、
として動作させることを特徴とする学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置の故障を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
データセンタは安定して稼働し続けることが求められる。データセンタ内に設置されたサーバ装置やネットワーク機器の保守は非常に重要である。サーバ装置やネットワーク機器が故障した場合、障害が発生し、サービスを一時的に停止しなければならない事態になってしまうことがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】竹内孝、他３名、“非負制約下における複合行列分解”、情報処理学会研究報告．ＭＰＳ，数理モデル化と問題解決研究報告、一般社団法人情報処理学会、2013-05-16、2013-MPS-93(3)、1-6
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
機器の故障は、機器からのアラームやエラー表示によって認知できるが、機器がアラームを発したり、エラーを表示したときには既に障害が発生していることもある。近い将来に機器が故障することを事前に知ることができれば、故障対応を先手先手で実行できる。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、機器の故障を事前に検知してクラウドやネットワークの保守品質を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の本発明に係る故障予測システムは、センサと故障予測装置と学習装置とを備え、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測システムであって、前記センサは前記監視対象機器の状態を取得してセンサデータとして送信し、前記故障予測装置は、前記センサデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段と、前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得して前記学習装置に送信するデータ送信手段と、前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段と、を有し、前記学習装置は、前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段と、前記学習モデルを送信するモデル送信手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
上記故障予測システムにおいて、複数の前記故障予測装置を備え、前記モデル送信手段は、複数の前記故障予測装置のそれぞれに前記学習モデルを送信することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明に係る故障予測方法は、センサと故障予測装置と学習装置とを備えた故障予測システムによる、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測方法であって、前記センサによる、前記監視対象機器の状態を取得してセンサデータとして送信するステップと、前記故障予測装置による、前記センサデータを受信してデータ蓄積手段に蓄積するステップと、前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得して前記学習装置に送信するステップと、前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するステップと、前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測するステップと、を有し、前記学習装置による、前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するステップと、前記学習モデルを送信するステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
第３の本発明に係る故障予測装置は、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測装置であって、前記監視対象機器の状態を取得するセンサから送信されたセンサデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段と、前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得し、前記時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により学習モデルを生成する学習装置に送信するデータ送信手段と、前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
第４の本発明に係る学習装置は、監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを生成する学習装置であって、前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段と、前記学習モデルを送信するモデル送信手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
第５の本発明に係る故障予測プログラムは、コンピュータを、監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測装置が備える、前記監視対象機器の状態を取得するセンサから送信されたセンサデータを蓄積するデータ蓄積手段、前記センサデータを受信して前記データ蓄積手段に蓄積するデータ受信手段、前記監視対象機器が故障したときに、当該監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを前記データ蓄積手段から取得し、前記時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により学習モデルを生成する学習装置に送信するデータ送信手段、前記学習装置から前記監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを受信するモデル受信手段、前記データ蓄積手段に蓄積された時系列のセンサデータを入力として前記学習モデルを用いて前記監視対象機器の故障の発生を予測する故障予測手段、として動作させることを特徴とする。
【００１２】
第６の本発明に係る学習プログラムは、コンピュータを、監視対象機器の故障を予測するための学習モデルを生成する学習装置が備える、前記監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを受信し、当該時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により前記学習モデルを生成するモデル生成手段、前記学習モデルを送信するモデル送信手段、として動作させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、機器の故障を事前に検知してクラウドやネットワークの保守品質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態における故障予測システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】故障予測装置が故障を予測する処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】故障予測システムが学習する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１６】
図１は、本実施の形態における故障予測システムの構成を示す機能ブロック図である。本故障予測システムは、故障予測装置１、学習サーバ３、およびセンサ５Ａ，５Ｂ，・・・，５Ｚを備える。故障予測装置１と学習サーバ３はネットワークを介して接続される。学習サーバ３は、機器が故障するときまでのセンサデータを教師データとして機械学習し、機器の故障を予測する学習モデルを生成する。故障予測装置１は、学習サーバ３が生成した学習モデルを用い、近い将来に発生する可能性のある故障を予測する。センサ５Ａ〜５Ｚは、監視対象機器に取り付けられて各種センサデータを故障予測装置１に送信する。故障予測装置１は、センサ５Ａ〜５Ｚからセンサデータを受信して蓄積する。故障予測装置１がセンサ５Ａ〜５Ｚを備えて監視対象機器の近くに配置されてもよい。故障予測装置１は、監視対象機器の機器が故障したときに、蓄積したセンサデータを学習サーバ３に送信する。監視対象機器としては、例えばデータセンタ内に設置されたサーバ装置やネットワーク機器がある。以下、故障予測システムの各装置について説明する。
【００１７】
故障予測装置１は、データ受信部１１、データ管理部１２、故障通知受付部１３、データ送信部１４、モデル受信部１５、故障発生予測部１６、故障発生予測通知部１７、センサＤＢ２１、およびモデルＤＢ２２を有する。
【００１８】
データ受信部１１は、各種センサ５Ａ〜５Ｚからセンサデータを受信してセンサＤＢ２１に格納する。センサ５Ａ〜５Ｚが測定するセンサデータとしては、例えば監視対象機器の発する音、熱、匂い、振動に関するデータがある。また、監視対象機器が備えた自身の状態を送信する機能を利用し、ＣＰＵ負荷、ＣＰＵ温度、処理速度などの情報をセンサデータとして監視対象機器から受信してもよい。さらに、監視対象機器の型番、利用期間をセンサＤＢ２１に格納しておいてもよい。
【００１９】
データ管理部１２は、所定期間（例えば１ヶ月）より前に格納されたセンサデータをセンサＤＢ２１から削除する。
【００２０】
故障通知受付部１３は、監視対象機器に故障が発生した通知を受信したときに、データ管理部１２にセンサデータの削除の停止を指示するとともに、データ送信部１４にセンサデータの送信を指示する。故障発生の通知は、図示していないオペレータ端末から受信してもよいし、監視対象機器から受信してもよい。
【００２１】
データ送信部１４は、監視対象機器が故障したときに、センサＤＢ２１に格納された所定期間の時系列のセンサデータを読み出して学習サーバ３に送信する。センサデータに加えて監視対象機器の型番、利用期間を送信してもよい。
【００２２】
モデル受信部１５は、学習サーバ３から学習モデルを受信してモデルＤＢ２２に格納する。
【００２３】
故障発生予測部１６は、モデルＤＢ２２に格納された学習モデルを用い、センサＤＢ２１に格納された時系列のセンサデータを入力として、ある時までに監視対象機器が故障する確率を予測する。
【００２４】
故障発生予測通知部１７は、故障発生予測部１６の予測結果が所定の基準（例えば２時間以内に監視対象機器が故障する確率が５０％以上）を満たすときに、故障発生予測を通知する。故障発生予測通知部１７は、故障発生の予測結果をオペレータ端末に通知してもよいし、あるいは管理者にメールを送信してもよい。故障予測装置１が警報発信機を備えて警報を発信してもよい。
【００２５】
学習サーバ３は、モデル生成部３１、モデル送信部３２、およびモデルＤＢ３３を有する。
【００２６】
モデル生成部３１は、監視対象機器に故障が発生したときに、監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを故障予測装置１から受信し、受信した時系列のセンサデータを教師データとして機械学習により機器の故障を予測する学習モデルを生成する。モデルＤＢ３３に学習モデルが存在するときは、その学習モデルに対して追加学習する。
【００２７】
時系列のデータを用いて学習モデルを生成する機械学習の例としては、非特許文献１に記載のＮｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ（ＮＭＭＦ）を用いた多次元機械学習技術や、Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＳＯＩＮＮ）、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＤＮＮ）を利用することができる。
【００２８】
モデル送信部３２は、モデル生成部３１が生成・更新した学習モデルをモデルＤＢ３３から読み出して故障予測装置１に送信する。
【００２９】
なお、故障予測装置１及び学習サーバ３が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは故障予測装置１及び学習サーバ３が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００３０】
本実施例では、故障予測装置１を１台のみ図示しているが、学習サーバ３は、複数の故障予測装置１から監視対象機器の故障時のセンサデータを受信し、学習モデルを生成してもよい。この場合、生成された学習モデルは複数の故障予測装置１それぞれに送信される。
【００３１】
また、１台の監視対象機器に対して１台の故障予測装置１を設置してもよいし、複数の監視対象機器に対して１台の故障予測装置１を設置してもよい。例えば、監視対象機器がデータセンタ内に配置された多数のサーバ装置や多数のネットワーク機器の場合、サーバ装置やネットワーク機器それぞれに故障予測装置１を設置する。あるいは、複数のサーバ装置や複数のネットワーク機器に対して１台の故障予測装置１を設置する。
【００３２】
次に、本実施の形態における故障予測システムの動作について説明する。
【００３３】
図２は、故障予測装置１が故障を予測する処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
データ受信部１１は、センサ５Ａ〜５Ｚからセンサデータを受信すると、受信したセンサデータをセンサＤＢ２１に格納する（ステップＳ１１）。また、データ管理部１２は、定期的にセンサＤＢ２１に格納された古いセンサデータを削除する。
【００３５】
故障発生予測部１６は、定期的に、あるいはオペレータの指示により、センサＤＢ２１に格納されたセンサデータを入力として、モデルＤＢ２２に格納された学習モデルを用いて監視対象機器の故障の発生を予測する（ステップＳ１２）。
【００３６】
故障発生予測通知部１７は、故障発生の予測結果が所定の基準を満たすか否か判定し（ステップＳ１３）、所定の基準を満たすときは、故障発生予測を通知する（ステップＳ１４）。
【００３７】
図３は、故障予測システムが学習する処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
故障通知受付部１３が故障発生の通知を受信すると（ステップＳ２１）、データ送信部１４は、センサＤＢ２１に格納された所定期間のセンサデータを読み出して学習サーバ３に送信する（ステップＳ２２）。
【００３９】
モデル生成部３１は、センサデータを受信し、受信したセンサデータを教師データとして監視対象機器の故障を予測する学習モデルを生成あるいは更新し、学習モデルをモデルＤＢ３３に格納する（ステップＳ２３）。
【００４０】
モデル送信部３２は、学習モデルをモデルＤＢ３３から読み出して故障予測装置１に送信する（ステップＳ２４）。
【００４１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、故障予測装置１が、監視対象機器に故障が発生したときに、監視対象機器が故障するまでの時系列のセンサデータを学習サーバ３に送信し、学習サーバ３が、受信した時系列のセンサデータを教師データとして監視対象機器の故障を予測する学習モデルを生成して故障予測装置１に送信し、故障予測装置１が、学習モデルを用い、監視対象機器から受信した時系列のセンサデータを入力として監視対象機器が故障する確率を予測することにより、機器の故障を事前に検知することが可能となり、故障対応を先手先手で実行でき、クラウドやネットワークの保守品質を向上させることができる。
【００４２】
本実施の形態では、センサデータを蓄積する故障予測装置１と学習サーバ３とをネットワークを介して接続し、故障予測装置１は、監視対象機器が故障したときにのみ、センサデータを学習サーバ３に送信するので、ネットワークの帯域の消費を抑えることができる。
【００４３】
本実施の形態では、センサデータを蓄積し故障を予測する故障予測装置１と機械学習する学習サーバ３とを別々の装置で構成し、学習サーバ３が学習モデルを故障予測装置１に送信するので、１台の学習サーバ３に複数台の故障予測装置１を接続して学習サーバ３の学習効率を高めることが可能となる。故障予測装置１はセンサデータを蓄積する機能および蓄積されたセンサデータと学習サーバ３から受信した学習モデルを用いて故障を予測する機能が実現できればよいので、高性能な装置でなくてもよい。
【００４４】
なお、本実施の形態では、故障予測装置１と学習サーバ３とを別々の装置で構成したが、１台の装置が故障予測装置１の機能と学習サーバ３の機能を備えてもよい。また、監視対象機器が故障予測装置１の機能を備えてもよい。
【符号の説明】
【００４５】
１…故障予測装置
１１…データ受信部
１２…データ管理部
１３…故障通知受付部
１４…データ送信部
１５…モデル受信部
１６…故障発生予測部
１７…故障発生予測通知部
２１…センサＤＢ
２２…モデルＤＢ
３…学習サーバ
３１…モデル生成部
３２…モデル送信部
３３…モデルＤＢ
５Ａ〜５Ｚ…センサ
【図１】
2016173782.tif 000003
【図２】
2016173782.tif 000004
【図３】
2016173782.tif 000005