JP6247777B2 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、異常診断装置および異常診断方法に関する。

特許文献１には、「少なくともコンピュータ装置の障害予測並びに改善情報の提供を行う障害対策支援システムであって、前記コンピュータ装置の保守作業を行うための保守部門端末と、前記コンピュータ装置において発生する障害情報と復旧作業の内容とを前記保守部門端末からネットワークを介して取込む修理部門端末と、前記修理部門端末に取込まれた前記障害情報と前記復旧作業の内容と修理部門にて行った修理情報とを前記ネットワークを介して取込みかつそれらの情報に対して大量に蓄積されているデータを解析し、その中から少なくとも項目間の相関関係パターンを探し出して必要な情報を出力するマイニング技術を用いて前記コンピュータ装置において発生する障害情報と復旧作業の内容に関する相関関係パターンを解析し、今後発生する障害予測とその予測された障害が多発する場合に必要な改善対策を示す改善対策方法とを見つけ出す改善方法解析部と、前記改善方法解析部によって見つけ出した前記改善対策方法を前記ネットワークを介して受信し、当該改善対策方法から改善対策を立案してその改善対策の内容を前記保守部門端末に送信する製品管理部門端末とを有し、前記改善方法解析部は、前記障害情報と復旧作業の内容とを蓄積しかつ少なくとも前記マイニング技術によって解析された障害情報及び前記改善対策方法を管理するマイニング用データベースを含み、前記製品管理部門端末にて実施した改善対策の内容を前記保守部門端末に送信するとともに、前記保守部門端末に属する保守員が実施した改善対策方法にて改善された場合にのみ当該改善対策方法及び障害情報に基づいて前記マイニング用データベースのデータを自動的に更新して前記コンピュータ装置における障害傾向の解析精度を向上させることを特徴とする障害対策支援システム。」との記載がある。また、特許文献２には、「プラント又は設備の異常或いはその予兆を検知し、前記プラント又は設備を診断する異常検知・診断方法であって、複数のセンサから取得したデータを対象に前記プラント又は設備の異常を検知し、前記プラント又は設備の前記異常と関連付けられた保守履歴情報からキーワードを抽出し、該抽出したキーワードと、複数の前記センサから取得した前記異常に対して定義されたキーワードとを用いて前記プラント又は設備の診断モデルを生成し、この該生成した診断モデルを用いて前記プラント又は設備の診断を行うことを特徴とする異常検知・診断方法。」との記載がある。

特許第４７９６９２５号公報 特許第５４３９２６５号公報

上記技術においては、特許文献１に記載された方法では、過去の履歴において装置の状態や特徴（以下、装置状態と記載する）を示す情報が少ないほど、蓄積された情報から事象および対策を適切に判定することは困難といえる。異常を診断する対象の装置の状態や特徴を示す情報としては、使用時間（導入からの経過時間）や異常の種類、アラームコード、製造年などの複数の項目が挙げられる。例えばこれらの項目がそれぞれ１０種類の値を取ることができる場合には、使用時間、異常の種類、アラームコード、製造年の取りうる値の組合せは１０の４乗通りとなり、対策作業をもれなく提示するためには少なくとも１０の４乗のオーダーの履歴情報が必要となる。現実には、１０種類以上の値を取る項目も多いため、それ以上の数の履歴情報が必要となる。

また、特許文献２に記載された方法は、センサから算出した装置状態を示すキーワードの１項目と診断モデルとを用いて対策作業を提示する方法である。そのため、複数の情報を考慮して、装置の状態に合致した適切な対策作業を提示することは困難である。例えば、故障の時期（初期故障期や摩耗故障期等と、センサから算出した装置状態を示すキーワードとを考慮して適切な対策作業を提示することは困難である。

本発明の目的は、より少ない装置状態を示す情報を用いて、適切な対策作業を推定し提示する技術を提供することにある。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明に係る異常診断装置は、他の装置に発生した異常の対策作業を提示する異常診断装置であって、記憶部には、異常発生時の装置の状態を示す装置状態情報および装置状態情報の履歴を含む装置状態履歴情報と、当該装置に異常が発生した際に実施した対策作業を対応付けた対策作業履歴情報と、が記憶され、制御部は、対策作業の頻度を計算する診断モデルを、装置状態情報の項目ごとに少なくとも２つ作成し、診断モデルを用いて、少なくとも２つの装置状態情報の項目ごとに対策作業の適切さを示す指標をそれぞれ計算し、対策作業の適切さを示す指標を少なくとも２つ組み合わせることで、他の装置に発生した異常の対策作業を特定して提示する。

本発明によると、より少ない装置状態を示す情報を用いて、適切な対策作業を推定し提示することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第一の実施形態に係る異常診断システムの概略を示す図である。 保守履歴データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 個別診断項目データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 装置状態データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 質的診断モデルデータ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 別の質的診断モデルデータ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 量的診断モデルデータ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 個別診断処理結果データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 対策作業総頻度データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 統合診断処理結果データ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 異常診断装置のハードウェア構成を示す図である。 異常診断装置の概要の動作フローを示す図である。 対策作業の診断処理の動作フローを示す図である。 異常診断処理の入力画面の例を示す図である。 異常診断処理の出力画面の例を示す図である。 装置状態項目の使用時間に関するデータの分布を示す模式図である。 装置状態項目の使用時間に関するデータの分布を示す模式図である。

工場の製造装置や昇降機、鉄道車両等のインフラ機器など（以下、装置と記載する）を高い稼働率で利用するために、装置に異常や故障（以下、異常と記載する）が発生した際には、発生した異常を解消できる適切な対策作業を迅速に特定し実施することが必要となる。このため、適切な対策を特定する方法として、過去に実施した対策作業の履歴情報を記録しておき、この対策作業の履歴情報と新規異常時の装置状態を示す情報とを用いて、新たに発生した異常の対策作業を提示する異常診断方法が提案されている。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

以下に、本発明に係る第一の実施形態を適用した異常診断システムの一例である異常診断システム１について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明に係る異常診断システム１の概略を示す図である。異常診断システム１には、診断対象装置１０００とネットワーク３００を介して通信可能に接続される異常診断装置１０が含まれる。異常診断装置１０は、診断部２０と、入力部３０と、出力部３１と、通信ＩＦ部３２と、これらをつなぐ通信バス３３と、を含んで構成される。なお、ユーザー（技術者など）は、入力部３０および出力部３１に接続される入出力装置の操作を通じて異常診断装置１０の機能を利用する。異常診断装置１０は、一般的な計算機（ＰＣ等）で構成可能であり、例えばソフトウェアプログラム処理により特徴的な処理機能（異常診断装置１０の各処理部）を実現する。

入力装置および出力装置は、それぞれ入力部３０、出力部３１に接続され、ユーザーの操作により、入力画面において入力を受け付ける入力装置や、診断結果などの出力を行う出力装置を含む。例えば、入力装置には、キーボード、マウスが含まれ、出力装置には、ディスプレイ、プリンタなどが含まれる。本システムでは、入力装置および演算部２１の処理に基づいて、出力装置の画面において、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を構成し、各種の情報が表示される。

診断部２０では、演算部２１と、記憶部２２と、ＩＦ部２１１と、が互いに接続される。演算部２１は、各種の記憶部２２の保守履歴データ記憶領域２２３に格納された保守履歴データと、個別診断項目データ記憶領域２２４に格納された個別診断項目データと、装置状態データ記憶領域２２５に記憶された装置状態データと、を用いて対策作業を推定し、提示する処理を行う。演算部２１の行う診断処理の詳細については、後述する。

記憶部２２は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の公知の要素により構成される。記憶部２２には、過去の異常発生時に実施した対策作業の履歴と、異常発生時の装置状態の履歴を記憶する保守履歴データ記憶領域２２３と、対策作業の推定に用いる装置状態の項目を特定する情報を記憶する個別診断項目データ記憶領域２２４と、異常診断の対象となる装置の状態を記憶する装置状態データ記憶領域２２５と、後述する個別診断処理にて作成される第一の診断モデル（質的診断モデル）を記憶する質的診断モデルデータ記憶領域２２６と、後述する個別診断処理にて作成される第二の診断モデル（量的診断モデル）を記憶する量的診断モデルデータ記憶領域２２７と、後述する個別診断処理で計算される対策作業の適切さを示す指標を記憶する個別診断処理結果データ記憶領域２２８と、後述する統合診断処理にて作成される対策作業総頻度データ記憶領域２２９と、後述する統合診断処理で計算される対策作業を推定するための情報を記憶する統合診断処理結果データ記憶領域２３０と、を含む。

なお、記憶部２２は、ネットワーク３００あるいは図示しないネットワークを介して接続される他の装置に設けられ、演算部２１は通信を介して記憶部２２が格納する情報にアクセスするものであってもよい。

ＩＦ部２１１は、診断部２０において行われる入出力のインターフェース制御を担う。

通信ＩＦ部３２は、他の装置である一台または複数の診断対象装置１０００との通信を、ネットワーク３００を介して行う。なお、ネットワーク３００は、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、携帯電話網、無線通信網等の、各種のネットワークのいずれでもよい。

図２は、保守履歴データ記憶領域２２３に格納されるデータ構造を示す図である。保守履歴データ記憶領域２２３には、診断対象装置１０００もしくは診断対象装置１０００と同一種類の装置において、過去の異常発生時に実施した対策作業の履歴と、異常発生時の装置状態の履歴と、を特定する情報が格納される。

保守履歴データ記憶領域２２３は、履歴ＩＤ２２３ａと、装置状態項目２２３ｂと、対策作業項目２２３ｃと、を含む。

履歴ＩＤ２２３ａには、過去に実施した対策作業を特定する情報が格納される。例えば、格納が古い順に自然数で１、２、３、・・・と連続した値が格納される。

装置状態項目２２３ｂには、過去の異常発生時の装置状態や異常の発生した装置の特徴を特定する情報が格納される。一般的には、格納される情報は、異常の種類（異常種類）、装置の発するアラームのコード（アラームコード）、装置のセンサ計測値を検査した結果や検査機器で装置を検査した結果（電流チェック）、装置の累積稼働時間（使用時間）、装置の製造に関する情報（製造年）、装置のセンサ計測値や計測器で装置を計測したときの計測値（電流計測値）、等が含まれる。しかし、これに限られるものではなく、診断対象装置１０００あるいは診断対象装置１０００の種類に応じた装置状態項目は複数存在しうる。

対策作業項目２２３ｃには、過去の異常発生時に行った対策作業を特定する情報が格納される。格納される情報には、対策した装置の箇所や部品を示す対策箇所と、部品の交換や補修を示す対策内容と、の少なくともいずれかを含む。本実施形態においては、対策箇所が含まれているものとする。

なお、保守履歴データ記憶領域２２３の各レコードは、異常が１回発生したときのデータを示しており、したがって、同一レコードに含まれるデータは、それぞれ関連付けられている。例えば、第１行目（第１レコード）には、過去に診断対象装置１０００もしくは診断対象装置１０００と同一種類の装置に異常が発生した事象において、当該診断対象装置１０００は装置状態項目２２３ｂの第１行目に格納された情報で特定される装置状態にあり、対策作業項目２２３ｃの第１行目に格納された情報で特定される対策作業を実施したこと、を示している。なお、対策作業項目２２３ｃに格納される情報は、異常を解消した対策作業のみが格納されることが望ましいが、異常を解消できなかった対策作業や異常を解消できたか不明瞭な対策作業が含まれていても良い。

装置状態項目２２３ｂに格納された情報は、診断対象装置１０００が出力したデータ、あるいは作業者により入力された情報である。また、対策作業項目２２３ｃに格納された情報は、実際の作業後に作業者により特定・確認された情報である。新たに異常が発生した場合において、作業者が対策作業を行うと、保守履歴データ記憶領域２２３には、新たに発生した異常の情報およびその対策が追加されることとなり、ノウハウが更に蓄積されるといえる。その処理の詳細は、後述する。

なお、装置状態項目２２３ｂに格納される情報は、診断対象装置１０００の出力したデータの特定の一部であってもよい。例えば、アラームコード（例：Ａ００１−１１）の文頭部（例：Ａ００１）のみを格納しても良い。

図３は、個別診断項目データ記憶領域２２４に格納されるデータ構造を示す図である。個別診断項目データ記憶領域２２４には、後述する個別診断処理において、対策作業の推定に用いる装置状態の項目を特定する情報が格納される。

個別診断項目データ記憶領域２２４は、個別診断項目ＩＤ２２４ａと、個別診断項目２２４ｂと、項目タイプ２２４ｃと、を含む。

個別診断項目ＩＤ２２４ａには、個別診断項目２２４ｂと、項目タイプ２２４ｃに格納された情報と、の組み合わせを特定する情報が格納される。例えば、個別診断項目２２４ｂと、項目タイプ２２４ｃと、の組み合わせの格納が古い順に自然数で１、２、３、・・・と連続した値が格納される。

個別診断項目２２４ｂには、後述する個別診断処理において診断モデルの作成に用いる、装置状態の項目を特定する情報が格納される。たとえば、個別診断項目２２４ｂには、保守履歴データ記憶領域２２３の装置状態項目２２３ｂのいずれかの項目を特定する情報が格納される。後述の個別診断処理では、保守履歴データ記憶領域２２３に格納されている各レコードについて、個別診断項目２２４ｂに格納された情報により特定された装置状態項目２２３ｂの値と、対策作業項目２２３ｃの値と、を用いて診断モデルが作成され、対策作業の推定に用いられる。

項目タイプ２２４ｃには、個別診断項目２２４ｂで特定される保守履歴データ記憶領域２２３の装置状態項目２２３ｂに格納される情報の種類を特定する情報が格納される。例えば、文字列などの質的変数を示す「質的」項目タイプと、数値などの連続変数を示す「量的」項目タイプと、のいずれかを示す記号等が格納される。後述の個別診断処理では、ここに格納された情報に従い、質的変数と量的変数の区別に応じて作成する診断モデルを選択するのに用いられる。

個別診断項目データ記憶領域２２４には、予め設計者などによって与えられた情報がそれぞれ格納される。また、個別診断項目２２４ｂには、個別診断項目ＩＤ２２４ａが「２」の行（レコード）に例示しているように、装置状態項目２２３ｂを複数指定する情報が格納されても良い。

図４は、装置状態データ記憶領域２２５に格納されるデータ構造を示す図である。装置状態データ記憶領域２２５には、診断を行う新規の異常が発生した診断対象装置１０００の状態を特定する情報が格納される。

装置状態データ記憶領域２２５には、新規異常時の装置状態項目２２５ａが含まれる。新規異常時の装置状態項目２２５ａは、保守履歴データ記憶領域２２３の装置状態項目２２３ｂと対応する項目である。新規異常時の装置状態項目２２５ａに格納される情報は、装置状態項目２２３ｂと同様に、異常の種類（異常種類）と、装置の発するアラームのコード（アラームコード）と、装置のセンサ計測値を検査した結果や検査機器で装置を検査した結果（電流チェック）と、装置の累積稼働時間（使用時間）と、装置の製造に関する情報（製造年）と、装置のセンサ計測値や計測器で装置を計測したときの計測値（電流計測値）、等が含まれる。しかし、これに限られるものではなく、診断対象装置１０００あるいは診断対象装置１０００の種類に応じた装置状態の項目は複数存在しうる。

演算部２１による診断処理を行う前に、装置状態データ記憶領域２２５には、入力部３０を介して作業者により情報が格納される。または、演算部２１は、作業者からの指示を受けて、装置状態データ記憶領域２２５に、ネットワーク３００を介して診断対象装置１０００の出力したデータを読み込むことによって、情報を格納するものであってもよい。なお、新規異常時の装置状態項目２２５ａに格納される情報は、診断対象装置１０００の出力したデータの特定の一部であってもよい。例えば、アラームコード（例：Ａ００１−１１）の文頭部（例：Ａ００１）のみが格納されても良い。

装置状態データ記憶領域２２５に格納された情報は、作業者が対策作業を行った後に、保守履歴データ記憶領域２２３に追加される。この処理の詳細についても、後述する。

図５は、質的診断モデルデータ記憶領域２２６に格納されるデータ構造を示す図である。特に、質的診断モデルデータ記憶領域２２６に格納されるモデルデータは、個別診断項目データ記憶領域２２４の個別診断項目２２４ｂにおいて特定される装置状態項目２２３ｂの１つの項目を診断項目とする質的診断モデル、言い換えると第一の診断モデルである。質的診断モデルデータ記憶領域２２６には、個別診断項目２２６ａと、対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂと、組合せ頻度合計２２６ｃと、が含まれる。

個別診断項目２２６ａには、個別診断項目２２４ｂに格納された情報で特定される装置状態項目２２３ｂに格納された情報の種類を特定する情報が格納される。

対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂには、装置状態項目２２３ｂに格納された情報と、対策作業項目２２３ｃに格納された情報と、の組合せ頻度（当該組み合わせにより解決した事象の発生回数）を特定する情報が格納される。また、対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂには、複数の項目が含まれ、それぞれの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された対策作業を示す情報、または対策作業項目２２３ｃに格納される可能性のある対策作業を示す情報と対応する項目である。これらの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された情報を検索することで自動作成されるものであっても良いし、予め定義され、適時に拡張変更されるものであっても良い。また、本実施形態においては、対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂには、後述の頻度計算の都合上、初期値として全ての項目に「１」が格納されているが、他の値を初期値として格納するものであっても良い。

組合せ頻度合計２２６ｃには、対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂに格納された情報の各行の和を特定する情報が格納される。このように、質的診断モデルデータ記憶領域２２６は、装置状態情報の項目ごとに、所定の装置状態における対策作業の実施頻度を表す第一の診断モデルが格納されるといえる。

図６は、別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´に格納されるデータ構造を示す図である。特に、別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´に格納されるモデルデータは、個別診断項目データ記憶領域２２４の個別診断項目２２４ｂにおいて特定される装置状態項目２２３ｂの２つ以上の項目を診断項目とする質的診断モデル、言い換えると別の第一の診断モデルである。別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´には、個別診断項目２２６ｄと、対策作業項目（対策箇所）との組み合わせ頻度２２６ｂと、組合せ頻度合計２２６ｃと、が含まれる。

個別診断項目２２６ｄには、個別診断項目２２４ｂに格納された情報で特定される装置状態項目２２３ｂに格納された情報の種類を複数、特定する情報が格納される。

本実施形態においては、第一の診断モデルすなわち質的診断モデルデータ記憶領域２２６および別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´を、異常診断の処理開始を指示されてから作成するようにしているが、そのような構成に限られるわけではなく、異常診断の指示がされる前後を問わず、定期的なタイミングで作成されるようにしても良い。

図７は、量的診断モデルデータ記憶領域２２７に格納されるデータ構造を示す図である。特に、量的診断モデルデータ記憶領域２２７に格納されるモデルデータは、量的診断モデル、言い換えると第二の診断モデルである。量的診断モデルデータ記憶領域２２７には、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａ、近傍頻度合計２２７ｂが含まれる。

対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａには、診断する項目に応じて個別診断項目２２４ｂに格納された情報で特定される新規異常時の装置状態項目２２５ａの項目に格納された情報と、装置状態項目２２３ｂの対応する項目に格納された情報と、の間の距離が近いデータの個数（近傍頻度）を特定する情報が格納される。なお、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａは、複数の項目を含む。それぞれの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された対策作業を示す情報、または対策作業項目２２３ｃに格納される可能性のある対策作業を示す情報と対応する項目である。これらの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された情報を検索することで自動作成されるものであっても良いし、予め定義され、適時に拡張変更されるものであっても良い。また、本実施形態においては、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａには、後述の頻度計算の都合上、初期値として「１」が格納されているが、他の値を初期値として格納するものであっても良い。

近傍頻度合計２２７ｂには、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａの各項目に格納された情報の和を特定する情報が格納される。

図８は、個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納されるデータ構造を示す図である。個別診断処理結果データ記憶領域２２８には、個別診断項目に対応付けられた対策作業項目の比率が格納される。すなわち、個別診断項目ごとに、対策を行った実績が対策を行った箇所ごとに比率として格納される。

個別診断処理結果データ記憶領域２２８には、個別診断項目ＩＤ２２８ａと、対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂと、が含まれる。

個別診断項目ＩＤ２２８ａには、個別診断項目データ記憶領域２２４の個別診断項目ＩＤ２２４ａと対応付けられた情報が格納される。対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂには、個別診断項目ＩＤ２２８ａに関して対策を行った件数の比率が、対策箇所の項目別に格納される。具体的には、保守履歴データ記憶領域２２３の対策作業項目２２３ｃと対応付けられる項目ごとに、実施件数の比として格納される。

図９は、対策作業総頻度データ記憶領域２２９に格納されるデータ構造を示す図である。対策作業総頻度データ記憶領域２２９には、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａと、個別診断項目に対応付けられた対策作業項目の比率が格納される。すなわち、対策を行った実績が、対策を行った箇所ごとに比率として格納される。

対策作業総頻度データ記憶領域２２９には、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａと、総頻度合計２２９ｂと、が含まれる。

対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａには、装置状態項目２２３ｂの項目に格納された情報のデータの個数（総頻度）を特定する情報が格納される。なお、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａは、複数の項目を含む。それぞれの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された対策作業を示す情報、または対策作業項目２２３ｃに格納される可能性のある対策作業を示す情報と対応する項目である。これらの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された情報を検索することで自動作成されるものであっても良いし、予め定義され、適時に拡張変更されるものであっても良い。また、本実施形態においては、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａには、後述の頻度計算の都合上、初期値として「１」が格納されているが、他の値を初期値として格納するものであっても良い。

総頻度合計２２９ｂには、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａの各項目に格納された情報の和を特定する情報が格納される。

図１０は、統合診断処理結果データ記憶領域２３０に格納されるデータ構造を示す図である。統合診断処理結果データ記憶領域２３０には、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａと、処理結果合計２３０ｂと、が含まれる。

対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａには、個別診断処理結果データ記憶領域２２８と、対策作業総頻度データ記憶領域２２９に格納された情報との積を算出した結果を特定する情報が格納される。なお、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａには、複数の項目が含まれる。それぞれの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された対策作業を示す情報、または対策作業項目２２３ｃに格納される可能性のある対策作業を示す情報と対応する項目である。これらの項目は、対策作業項目２２３ｃに格納された情報を検索することで自動作成されるものであっても良いし、予め定義され、適時に拡張変更されるものであっても良い。また、本実施形態においては、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａには、対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂおよび対策作業総頻度データ記憶領域２２９の対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａの各項目と一致するように構成されている。例えば、対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂおよび対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａの第１項目が同様に「軸受」を示す場合には、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの第１項目も同様に「軸受」を示す。

処理結果合計２３０ｂには、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各項目に格納された情報の和を特定する情報が格納される。

図１１は、異常診断装置１０のハードウェア構成を示す図である。異常診断装置１０は、典型的にはパーソナルコンピュータ装置であるが、これに限らず、スマートフォン、携帯電話端末あるいはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の電子情報端末であってもよい。

異常診断装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１等の演算装置と、メモリ１１２等の主記憶装置と、ハードディスク（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置１１３と、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の可搬記憶媒体１１４Ｄに対して電子データの読み書きを行う読取装置１１４と、キーボードやマウス等の入力装置１１５と、ディスプレイやプリンタ等の出力装置１１６と、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等の通信装置１１７と、これらをつなぐバスと、を含んで構成される。

通信装置１１７は、ネットワークケーブルを介して有線通信を行う有線の通信装置、又はアンテナを介して無線通信を行う無線通信装置である。通信装置１１７は、ネットワークに接続される他の装置との通信を行う。

演算装置は、例えばＣＰＵ１１１である。主記憶装置は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリ１１２である。外部記憶装置１１３は、デジタル情報を記憶可能な、いわゆるハードディスクやＳＳＤ、あるいはフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。

入力装置１１５は、キーボードやマウス等のポインティングデバイス、あるいは音声入力装置であるマイク等を含む入力情報を受け付ける装置である。

出力装置１１６は、ディスプレイやプリンタ、あるいは音声出力装置であるスピーカ等を含む出力情報を生成する装置である。

上記した演算部２１は、ＣＰＵ１１１に処理を行わせるプログラムによって実現される。このプログラムは、メモリ１１２、外部記憶装置１１３または可搬記憶媒体１１４Ｄ内に記憶され、実行にあたってメモリ１１２上にロードされ、ＣＰＵ１１１により実行される。

また、記憶部２２は、メモリ１１２及び外部記憶装置１１３により実現される。

また、通信ＩＦ部３２は、通信装置１１７により実現される。また、入力部３０、出力部３１は、それぞれ、入力装置１１５および出力装置１１６により実現される。

以上が、本実施形態における異常診断システム１の異常診断装置１０のハードウェア構成例である。しかし、これに限らず、その他のハードウェアを用いて構成されるものであってもよい。例えば、ネットワークに接続しないスタンドアロン型の異常診断装置１０であってもよい。

また、記憶部２２に格納される各記憶領域は、ネットワークに接続された他のサーバ装置や外部記憶装置に記憶されている情報をクローリングして収集して情報を更新するものであってもよいし、サプライヤからデータの送信を受けて更新するものであってもよい。

なお、異常診断装置１０は、図示しないが、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ミドルウェア、アプリケーションなどの公知の要素を有し、特にディスプレイなどの入出力装置にＧＵＩ画面を表示するための既存の処理機能を備える。演算部２１は、上記の既存の処理機能を用いて、所定の画面を描画し表示する処理や、画面を介してユーザーにより入力されるデータ情報の処理などを行う。

［動作の説明］次に、本実施形態における異常診断システム１の動作を説明する。

図１２は、本実施形態における異常診断装置１０が実施する概要の動作フローを示す図である。全体の動作フローとしては、異常診断装置１０が起動している状態で、利用者（作業者）から異常診断処理の開始指示を受け付けると、開始される（ステップＳ１０１）。

異常診断装置１０の演算部２１は、対策作業の診断処理を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、異常診断装置１０の演算部２１は、後述する対策作業の診断処理を行う。

作業者は、対策作業の実行を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、作業者は、異常診断装置１０から提示された対策作業を実際の診断対象装置１０００に適用させて、対策作業を行う。

作業者は、対策作業を完了させると、結果を入力する（ステップＳ１０４）。具体的には、作業者は、提示された対策作業のうちどの対策作業を行ったのか、異常診断装置１０に入力情報を受け渡す。

異常診断装置１０は、保守履歴データの蓄積処理を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、異常診断装置１０は、対策作業の診断処理において提示した対策作業のうちいずれの対策作業がなされたかについての入力を受け付けて、保守履歴データとして事象と対応付けて記憶部２２に格納する。

以上が、全体の動作フローである。全体の動作フローを実行することで、作業者は異常の診断の結果を見て、対策が必要であれば対策作業を実施し、その記録を取ることができる。また、記録を取ることにより、より精度の高い異常診断に資するべき対策の情報を蓄積させることができる。

図１３は、対策作業の診断処理の処理フロー図である。対策作業の診断処理は、異常診断装置１０が起動している状態で、利用者から処理の開始指示を受け付けると、開始される。

本実施形態における対策作業の診断処理においては、装置状態を示す情報項目ごとに、または装置状態を示す情報項目の組合せごとに、対策作業の適切さを示す指標を計算する個別診断処理と、個別診断処理で計算された対策作業の適切さを示す指標を組み合わせて適切な対策作業を算出する統合診断処理と、を行う。

概要を示すと、ステップＳ２００の処理は、個別診断処理および統合診断処理において使用するデータを格納するための処理であり、ステップＳ２０１からステップＳ２０６までの各処理が個別診断処理に該当し、ステップＳ２０７からステップＳ２０９までの各処理が統合診断処理に該当する。

個別診断処理では、演算部２１は、個別診断項目データ記憶領域２２４に格納された情報を用いて、個別診断項目２２４ｂに含まれる装置状態を示す項目ごとに質的な診断を行うための第一の診断モデルあるいは量的な診断を行うための第二の診断モデルを作成し（ステップＳ２０１、ステップＳ２０２、ステップＳ２０４）、作成した診断モデルを用いて対策作業の適切さを示す指標として対策作業ごとの実施の比率を算出し、算出した比率を個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納する処理を行う（ステップＳ２０３、ステップＳ２０５）。また、演算部２１は、診断モデルを作成して個別診断処理結果データ記憶領域２８に適切さを示す指標である比率を格納する処理を、個別診断項目データ記憶領域２２４に格納された全ての個別診断項目２２４ｂの情報について行う（ステップＳ２０６）。

統合診断処理では、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３全体における対策作業の比率を算出し（ステップＳ２０７）、対策作業の適切さを示す指標を組み合わせた値として、ステップＳ２０３、ステップＳ２０５、ステップＳ２０７で算出された対策作業の比率の積を算出し（ステップＳ２０８）、比率の積の大きい対策作業を推定結果として提示する（ステップＳ２０９）。

まず、演算部２１は、装置状態を示すデータの格納を行う（ステップＳ２００）。具体的には、演算部２１は、図１４に示す入力画面４００にて、装置状態を示す情報が装置状態の入力欄４０１に入力され、異常診断実行指示のボタン４０２の押下を検出すると、装置状態を示すデータを装置状態データ記憶領域２２５に格納する。

なお、装置状態の入力欄４０１に入力を受け付ける情報は、装置状態データ記憶領域２２５の新規異常時の装置状態項目２２５ａと対応付けられ、演算部２１は、入力されたデータをそれぞれ対応付く項目に格納する。

なお、装置状態の入力欄４０１に入力を受け付ける情報は、一部または全てがネットワーク３００を介して診断対象装置１０００から出力されるデータであっても良い。また、装置状態の入力欄４０１には、情報が入力されない項目があっても良い。入力画面４００については、後述する。

次に、演算部２１は、ｉ番目（ｉは自然数）の診断項目は質的変数か否かを判定する（ステップＳ２０１）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目データ記憶領域２２４のｉ番目の行（ｉは自然数）の個別診断項目２２４ｂに格納された情報について、情報の種類（質的変数または量的変数）を、対応するレコードの項目タイプ２２４ｃの情報を用いて判定する。

情報の種類が、質的変数を示す「質的」であった場合（ステップＳ２０１にて「Ｙｅｓ」の場合）には、演算部２１は、ｉ番目の個別診断項目について、第一の診断モデルを作成する（ステップＳ２０２）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目データ記憶領域２２４の個別診断項目２２４ｂのｉ番目の行に格納された情報について、質的変数を対象とした第一の診断モデルを作成し、質的診断モデルデータ記憶領域２２６に格納する。

そして、演算部２１は、対策作業ごとの組合せ頻度の比率を算出する（ステップＳ２０３）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目２２４ｂのｉ番目の行に格納された項目の情報により、装置状態項目２２３ｂの列を特定し（以下において、ステップＳ２０２で特定された列を、装置状態項目２２３ｂの「特定列」と記載する）、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納された情報と、対策作業項目２２３ｃに格納された情報の組合せごとの頻度を、第一の診断モデル（質的診断モデル）として算出する。

第一の診断モデルの算出に関しては、特定列が１列すなわち１項目のみの場合と、複数列すなわち複数項目の場合とでは、それぞれ異なるモデルを備え、異なる算出方法を取る。図５、図６に、質的診断モデルデータ記憶領域２２６と、別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´と、のそれぞれの構成例が示されている。

質的診断モデルデータ記憶領域２２６については、個別診断項目２２６ａが１つの項目から成り、質的診断モデルデータ記憶領域２２６´については、個別診断項目２２６ｄが２つあるいはそれ以上の項目から成り、個別診断項目２２６ｄについては、項目の組合せごとに組み合わせ頻度の合計が算出される。

質的診断モデルデータ記憶領域２２６に関して、演算部２１は、ステップＳ２０２の処理において、装置状態項目２２３ｂの特定列（例：異常種類）に格納された情報を第１行から順に読込み、個別診断項目２２６ａに格納されていない情報であれば、個別診断項目２２６ａに追加することで、情報を作成する。なお、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納される情報のリストを予め作成しておき、個別診断項目２２６ａのデータとして用いても良い。

また、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３の第１行から順に、装置状態項目２２３ｂの当該列に格納された情報と対策作業項目２２３ｃに格納された情報の組合せを読み込み、格納された情報の組合せで特定される組合せ頻度合計２２６ｃに、その組合せの頻度を示す値として１を追加する（カウントアップする）処理を行う。演算部２１は、この値の追加の処理を、保守履歴データ記憶領域２２３の最終行まで、すなわち保守履歴データ記憶領域２２３に格納されている全レコードについて行う。

なお、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３の全件についてカウントアップ処理を行うのではなく、途中の行から処理を開始する構成や、途中の行で処理を終了する構成としても良い。

また、保守履歴データ記憶領域２２３のある行において、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納された情報と、対策作業項目２２３ｃに格納された情報と、の組合せに係る項目が質的診断モデルデータ記憶領域２２６に存在しない場合や、装置状態項目２２３ｂの特定列や対策作業項目２２３ｃのデータが欠損している場合（データが格納されていない場合）には、組合せ頻度をカウントアップしないこととしても良い。

また、演算部２１は、個別診断項目２２６ａごとに、対策作業項目（対策箇所Ｉ）との組合せ頻度２２６ｂについて、格納された値の和を算出し、組合せ頻度合計２２６ｃに格納する。

別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´に関しては、演算部２１は、ステップＳ２０２の処理において、装置状態項目２２３ｂの特定列（例：アラームコードと電流チェックの２列）に格納された情報を第１行から順に読込み、個別診断項目２２６ｄに格納されていない情報であれば、個別診断項目２２６ｄに追加することで、情報を作成する。なお、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納される情報のリストを予め作成しておき、個別診断項目２２６ｄのデータとして用いても良い。

また、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３の第１行から順に、装置状態項目２２３ｂの当該列に格納された情報の組合せと対策作業項目２２３ｃに格納された情報の組合せを読み込み、格納された情報の組合せで特定される組合せ頻度合計２２６ｃに、その組合せの頻度を示す値として１を追加する（カウントアップする）処理を行う。演算部２１は、この値の追加の処理を、保守履歴データ記憶領域２２３の最終行まで、すなわち保守履歴データ記憶領域２２３に格納されている全レコードについて行う。

なお、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３の全件についてカウントアップ処理を行うのではなく、途中の行から処理を開始する構成や、途中の行で処理を終了する構成としても良い。

また、保守履歴データ記憶領域２２３のある行において、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納された情報の組合せと、対策作業項目２２３ｃに格納された情報と、の組合せに係る項目が別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´に存在しない場合や、装置状態項目２２３ｂの特定列の組合せや対策作業項目２２３ｃのデータが欠損している場合（データが格納されていない場合）には、組合せ頻度をカウントアップしないこととしても良い。

また、演算部２１は、個別診断項目２２６ｄごとに、対策作業項目（対策箇所Ｉ）との組合せ頻度２２６ｂについて、格納された値の和を算出し、組合せ頻度合計２２６ｃに格納する。

本実施形態においては、第一の診断モデルを異常診断の処理が指示されてから作成するが、そのような構成に限らず、異常診断の指示がされる前に定期的なタイミングで作成するようにしても良い。

そして、演算部２１は、対策作業ごとの組合せ頻度の比率を算出する（ステップＳ２０３）。具体的には、演算部２１は、質的診断モデルデータ記憶領域２２６または別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´に格納された情報を用いて、新規異常時の装置状態における対策作業ごとの組合せ頻度の比率を、対策作業の適切さを示す指標として算出し、個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納する。

そして、演算部２１は、個別診断項目２２４ｂのｉ番目の行に格納された情報で、装置状態データ記憶領域２２５の新規異常時の装置状態項目２２５ａの項目（１つないし複数の項目）を特定し、その列に格納された情報を取得する。演算部２１は、取得した情報を、新規異常時の装置状態値と記載する。

個別診断項目２２４ｂで特定される項目が１つの場合には、演算部２１は、質的診断モデルデータ記憶領域２２６の個別診断項目２２６ａについて、新規異常時の装置状態値に一致するレコードを特定する（例：「異音」の行を特定する）。

また、演算部２１は、対策作業項目（対策箇所）との組合せ頻度２２６ｂの各項目について、特定したレコードに格納された値を、組合せ頻度合計２２６ｃの当該レコードに格納された値で除することによって、組合せ頻度の比率を算出する。そして、演算部２１は、算出した組合せ頻度の比率を、対策作業の適切さを示す指標として、個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納する。

なお、個別診断項目２２６ａに、新規異常時の装置状態値に一致するレコードが存在しなかった場合には、対策作業の適切さを示す指標は全ての対策作業について同一の値（例えば、１）を、個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納する。

なお、個別診断処理結果データ記憶領域２２８の対策作業項目（対策項目）の比率２２８ｂには、ステップＳ２０３で算出された対策作業ごとの組合せ頻度の比率、または、後述のステップＳ２０５で算出された対策作業ごとの近傍頻度の比率を特定する情報が格納される。

ここで、算出した組合せ頻度の比率の値は、新規異常と一致する装置状態で発生した過去の異常を解消できた対策作業の比率を示していることとなる。装置状態が一致していれば、同様の対策で異常を解消できる可能性が高いため、この比率の値の大きさは、対策作業の適切さを表す指標になっているといえる。

個別診断項目２２４ｂで特定される項目が複数の場合には、演算部２１は、別の質的診断モデルデータ記憶領域２２６´を用いて同様の処理を行い、組合せ頻度の比率を算出し、対策作業項目（対策項目）の比率２２８ｂに格納する。

このようにして情報が格納された個別診断処理結果データ記憶領域２２８の情報は、後述の統合診断処理のステップＳ２０８の処理で利用される。

個別診断項目データ記憶領域２２４の項目タイプ２２４ｃのｉ番目の行に格納された情報の種類が、量的変数を示す「量的」であった場合（ステップＳ２０１にて「Ｎｏ」の場合）には、演算部２１は、ｉ番目の個別診断項目について、第二の診断モデルを作成する（ステップＳ２０４）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目２２４ｂのｉ番目のレコードに格納された情報を用いて、量的変数を対象とした第二の診断モデルを作成し、量的診断モデルデータ記憶領域２２７に格納する。

そして、演算部２１は、対策作業ごとの近傍頻度の比率を算出する（ステップＳ２０５）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目２２４ｂのｉ番目の行に格納された項目の情報により、保守履歴データ記憶領域２２３の装置状態項目２２３ｂの列（特定列）と、装置状態データ記憶領域２２５の新規異常時の装置状態項目２２５ａの列と、を特定し、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納された情報と新規異常時の装置状態項目２２５ａの特定された列に格納された情報との距離を用いて、対策作業ごとの頻度（近傍頻度）を、第二の診断モデルとして算出する。

例えば、演算部２１は、ステップＳ２０４の処理において、新規異常時の装置状態項目２２５ａの特定列（例：使用時間）に格納された情報を読み込み（読み込んだ情報を、以下では「ｄ１」と称呼する）、演算部２１は、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納された情報とｄ１との距離（値の差分の絶対値）を小さいものから順にｋ（ｋは自然数）個のレコードを特定する。なお、ｋは予め定められた値であり、例えば１０などの値を取る。また、保守履歴データ記憶領域２２３に格納された保守履歴データのレコード数に対して予め定められた割合（例えば、データのレコード数の１０％等）をｋの値としても良い。

図１６は、装置状態項目の使用時間に関するデータの分布を示す模式図である。図１６を例に用いて近傍ｋ個のレコードを特定する処理の概念を示す。ｄ１と格納された情報との間の距離が小さいデータから順にｋ（図１６ではｋ＝５）個特定されていることが分かる。

演算部２１は、ここで特定されたｋ個のレコードについて、対策作業項目２２３ｃに格納された情報を取得し、取得した情報と、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａの各項目に一致するものがあれば、その一致した項目にデータの個数を追加（カウントアップ）する。この処理によって、新規異常と類似する装置状態で発生した過去の異常を解消できた対策作業の個数を取得できる。

なお、演算部２１は、近傍ｋ個のレコードを特定するのに代えて、ｄ１から所定の距離（例：５００）以内にあるレコードを特定するように、近傍の値の範囲を指定しても良い。あるいは、装置状態情報と、装置状態履歴情報から装置状態情報を除いた情報と、の間の距離を比較することで、装置状態情報に装置状態履歴情報が所定以上近い場合に、実施した対策作業の実施頻度を示す第二の診断モデルを対策作業履歴情報を用いて作成するようにしてもよい。

また、演算部２１は、ユークリッド距離の計算式などを用いて、装置状態項目２２３ｂの複数の特定列に格納された情報と、新規異常時の装置状態項目２２５ａの複数の特定された列に格納された情報との距離を算出し、ｋ個のレコードを特定しても良い。

また、装置状態項目２２３ｂの特定列に格納される情報は、新規異常時の装置状態項目２２５ａと、装置状態項目２２３ｂと、に格納された情報の間の距離が定義できるものであれば、数値に限らず、文章、画像、動画、音声などのデータであっても良い。

例えば、サーモグラフィ等の画像データについては、画像データごとに計算できる画素の頻度の情報を用いて画像データ間の距離を計算できる。そのため、画像データを対策作業と対応付くように保守履歴データ記憶領域２２３に格納しておけば、演算部２１は新たに撮影された画像データとの間で距離を計算し、距離の近い画像データについて対策作業の個数を計算することで、近傍頻度の情報を算出することができる。動画データについても、動画データを静止画として切り出して扱えば、同様の計算ができる。

また、作業報告書などの文章データについては、格納された文章データに含まれる単語と、新たに作業者によって作成された文章データに含まれる単語について、単語の一致する個数を算出すれば、文章データ間の距離を計算できる。そのため、文章データを対策作業と対応付くように保守履歴データ記憶領域２２３に格納しておけば、演算部２１は、新たに入力された文章との間で距離を計算し、距離の近い文章データについて対策作業の個数を計算することで、近傍頻度の情報を算出することができる。音声データも一度文字列に変換することで、同様の計算ができる。

また、ｄ１との距離が近い保守履歴データ記憶領域２２３のレコード程、頻度を大きくカウントする等、距離に応じてカウントする頻度に重みを付けても良い。

そして、演算部２１は、量的診断モデルデータ記憶領域２２７に格納された情報を用いて、対策作業の適切さを示す指標として対策作業ごとの近傍頻度の比率を算出し、個別診断処理結果データ記憶領域２２８に格納する。

演算部２１は、対策作業項目（対策箇所）の近傍頻度２２７ａの各項目に格納された値を取得し、取得した値を近傍頻度合計２２７ｂに格納された情報で除することによって、近傍頻度の比率を算出する。演算部２１は、算出した近傍頻度の比率を、対策作業の適切さを示す指標として、個別診断処理結果データ記憶領域２２８の個別対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂの個別診断項目ＩＤ２２８ａで特定される行に、列が対応付くように格納する。

第一の診断モデルでの説明と同様に、ここで算出した近傍頻度の比率の値も、新規異常と類似する装置状態で発生した過去の異常を解消できた対策作業、の比率を示しているといえる。装置状態が類似していれば、同様の対策で異常を解消できる可能性が高いため、この近傍頻度の比率の値の大きさは、対策作業の適切さを表す指標になっている。

なお、量的変数であっても、質的変数に変化させ、第一の診断モデルで組合せ頻度を計算することができることはいうまでもない。例えば、３０００以上４０００未満の使用時間の値を、“３０００台”という質的変数に割り当てるように、量的変数の区間を定義すれば質的変数として扱うことができる。

しかしながら、予め区間を定義すると新規異常時の装置状態に類似した過去の保守履歴を特定できないことがある。そのような例を、図１７に示す。

図１７は、保守履歴データテーブルの装置状態項目の使用時間に関するデータの分布を示す模式図である。図１７において、「Ｓ」５５２で示されるデータは、新規異常時の装置の使用時間と最も近いが、特定から漏れている。使用時間３０００以上４０００未満という質的変数による特定を行う場合には、このように使用時間が近いがあらかじめ定義した区間から外れるために特定できないことがあるためである。このような、予め定義した区間では特定できない保守履歴データであっても、ｋ個の近傍という考え方および近傍の算出処理を行うことで漏れなく特定することができる。

そして、演算部２１は、全ての個別診断項目を計算したか否かを判定する（ステップＳ２０６）。具体的には、演算部２１は、個別診断項目データ記憶領域２２４に格納された全てのレコードについて個別診断処理結果データ記憶領域２２８の対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂに情報を格納する処理を行った場合には、ステップＳ２０７に制御を進める。全てのレコードについて処理を行っていない場合には、演算部２１は、ｉをインクリメントして再びステップＳ２０１に制御を戻す。

全ての個別診断項目を計算した場合（ステップＳ２０６において「Ｙｅｓ」の場合）には、演算部２１は、対策作業の総頻度を算出する（ステップＳ２０７）。具体的には、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３の対策作業項目２２３ｃに格納された情報を用いて、対策作業ごとの実施頻度を算出し、対策作業総頻度データ記憶領域２２９に格納する。

より詳細には、演算部２１は、ステップＳ２０７の処理において、対策作業項目２２３ｃの各レコードに格納された情報を読み込み、格納された情報で特定される対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａの列に、１を追加（カウントアップ）していく。

また、演算部２１は、対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａの各レコードに格納された値の和をとり、総頻度合計２２９ｂに格納する処理を行う。

このようにして情報を格納された対策作業総頻度データ記憶領域２２９の情報は、後述のステップＳ２０８の処理において利用される。

そして、演算部２１は、対策作業ごとに比率の積を算出する（ステップＳ２０８）。具体的には、演算部２１は、個別診断処理結果データ記憶領域２２８と対策作業総頻度データ記憶領域２２９とに格納された情報を用いて、対策作業ごとに比率の積を算出し、統合診断処理の結果として、統合診断処理結果データ記憶領域２３０に格納する。

より詳細には、演算部２１は、ステップＳ２０８の処理において、下式（１）に従って対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各項目に格納する情報を算出する。

式（１）に従って計算することで、対策作業の適切さを示す指標である、比率の積が算出される。この比率の積が、個別診断項目について計算した結果を組み合わせたときの、対策作業ごとの適切さを示す指標となる。

演算部２１は、統合診断処理結果２３０ａの全ての項目のそれぞれについて式（１）を用いて値ｐ_ｍを算出し、算出した値を格納する。

なお、式（１）においてｐ_ｍごとに係数を掛けても良い。また、ｘ_ｎｍの変わりにｘ_ｎｍの対数やルートを取った値を用いても良い。

また、演算部２１は、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各項目に格納された情報の和を計算し、処理結果合計２３０ｂに格納する。

そして、演算部２１は、比率の積の大きい対策作業を推定結果として提示する（ステップＳ２０９）。具体的には、演算部２１は、統合診断処理結果データ記憶領域２３０に格納された情報を用いて、対策作業の推定結果を作業者に提示する。

さらに詳細には、演算部２１は、統合診断処理結果データ記憶領域２３０の対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａに格納された値の大きい項目から順に、当該列に対応付く対策作業を推定結果として提示する。

図１５は、異常診断処理の出力画面４２０の例を示す図である。順位４２１には、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａに格納された値の大きさの順位を示す情報が表示される。なお、順位４２１に表示する順位は、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各列に格納された情報を、各対策作業にかかるコストの情報等で補正して計算しても良い。

対策作業項目（対策箇所）４２２には、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各項目に対応付く対策作業を示す情報が表示される。

ポイント４２３には、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａの各列に格納された値を特定する情報が表示される。本実施形態では、対策作業項目（対策箇所）の統合診断処理結果２３０ａに格納された値を、処理結果合計２３０ｂに格納された値で除した値が表示される。

異常解消確認領域４２４には、異常が解消した対策作業であることを入力するためのボタンが表示される。

作業者は、順位４２１に表示される順位が上位の対策作業もしくはポイント４２３に表示されるポイントの大きな対策作業を実施することで、迅速に異常を解消することができる。

個別診断項目ＩＤ４３１、個別診断項目４３２、項目タイプ４３３、対策作業項目（対策箇所）の比率４３４は、診断処理の詳細を示す情報である。
個別診断項目ＩＤ４３１には、個別診断項目データ記憶領域２２４の個別診断項目ＩＤ２２４ａに格納された情報が表示される。

個別診断項目４３２には、個別診断項目２２４ｂに格納された情報が表示される。

項目タイプ４３３には、項目タイプ２２４ｃに格納された情報が表示される。

対策作業項目（対策箇所）の比率４３４には、個別診断処理結果データ記憶領域２２８の対策作業項目（対策箇所）の比率２２８ｂに格納された情報が、個別診断項目ＩＤ２２８ａと個別診断項目２２４ａに格納された情報と対応付くように表示される。また、順位が１位と計算された対策作業がハイライト等強調表示される。

項目を除外して再計算４３５には、個別診断項目４３２に表示された個別診断項目に関して作業者からの指定を受け付けるボタンが表示される。本ボタンへの入力がなされると、演算部２１は、その個別診断項目を除いたときの推定結果を式（１）を用いて再度計算し、対策作業の推定結果を再出力する。これによって、作業者が過去の作業経験により推定に利用できないと判断した個別診断項目を、除外することが出来る。

頻度総計４４１には、対策作業総頻度データ記憶領域２２９の対策作業項目（対策箇所）の総頻度２２９ａに格納された情報が、項目が対応付くように表示される。また、順位が１位と計算された対策作業の項目がハイライト等強調表示される。

これによって、作業者は推定結果に寄与している個別診断項目を把握することができる。また、対策作業項目（対策箇所）の比率４３４または頻度総計４４１に表示されるデータは、レコードごとの格納された数値の順位としても良い。

以上が、対策作業の診断処理の処理フローである。対策作業の診断処理の処理フローを行うことで、少数の履歴情報しか蓄積されていない場合であっても、装置状態の複数の項目を考慮して適切な対策作業の提示を実現できる。

例えば、新規異常時の装置状態を示す情報が図４に示すように「異常種類：異音」、「アラームコード：Ａ００２」、「電流チェック：ＯＫ」であったときに、特許文献１に示す方法では、過去の保守履歴に同様の装置状態の組合せがなければ、対策作業の推定と提示はできない。しかしながら、本発明の方法では、「異常種類：異音」である保守履歴と、「アラームコード：Ａ００２」、「電流チェック：ＯＫ」である保守履歴がそれぞれ存在すれば、対策作業を推定し提示することができるため、「異常種類：異音」かつ「アラームコード：Ａ００２」かつ「電流チェック：ＯＫ」の組合せが成り立つ履歴情報が蓄積されていない場合であっても対策作業を推定できる。このようにして、少数の履歴情報しか蓄積されていない場合であっても、装置状態の複数の項目を考慮して適切な対策作業の提示を実現できる。

なお、異常診断装置１０が実施する概要の動作フローのステップＳ１０４（作業者による結果入力）については、異常解消確認領域４２４への作業者による入力に相当する。

また、異常診断装置１０が実施する概要の動作フローのステップＳ１０５（保守履歴データの蓄積処理）については、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３に情報を蓄積する。具体的には、演算部２１は、保守履歴データ記憶領域２２３に新たなレコードを追加し、履歴ＩＤ２２３ａの追加されたレコードに新規のＩＤを格納し、装置状態項目２２３ｂの追加されたレコードに装置状態データ記憶領域２２５の新規異常時の装置状態項目２２５ａに格納された情報を読み出して格納し、対策作業項目２２３ｃの追加されたレコードに、異常解消確認領域４２４のボタンがクリックされた対策作業を示す情報を格納することで、保守履歴データ記憶領域２２３に情報を蓄積する。このようにして情報を蓄積することで、より適切に対策作業を推定することが可能となる。

以上、第一の実施形態に係る異常診断システムについて説明した。第一の実施形態によると、より少ない装置状態を示す情報を用いて、適切な対策作業を推定し提示することができる。

本発明は、上記の第一の実施形態に制限されない。上記の第一の実施形態は、本発明の技術的思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上記した実施形態では本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

また、上記した実施形態の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品のような複数の部分に分けられて適用されるようにしてもよい。

以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。

１・・・異常診断システム、１０・・・異常診断装置、２０・・・診断部、２１・・・演算部、２２・・・記憶部、３０・・・入力部、３１・・・出力部、３２・・・通信ＩＦ部、２１１・・・ＩＦ部、３００・・・ネットワーク、１０００・・・診断対象装置

Claims (5)

1. 他の装置に発生した異常の対策作業を提示する異常診断装置であって、
   記憶部には、異常発生時の前記他の装置の状態を示す装置状態情報および前記装置状態情報の履歴を含む装置状態履歴情報と、当該装置に異常が発生した際に実施した対策作業を対応付けた対策作業履歴情報と、が記憶され、
   制御部は、
   前記対策作業の頻度を計算する診断モデルを、前記装置状態情報の項目ごとに少なくとも２つ作成し、
   前記診断モデルを用いて、少なくとも２つの前記装置状態情報の項目ごとに対策作業の適切さを示す指標をそれぞれ計算し、
   前記対策作業の適切さを示す指標を少なくとも２つ組み合わせることで、前記他の装置に発生した異常の対策作業を特定して提示する、異常診断装置。
2. 請求項１に記載の異常診断装置であって、
   前記制御部は、
   前記装置状態履歴情報と、前記対策作業履歴情報と、を用いて、前記装置状態情報の項目ごとに、所定の装置状態における対策作業の実施頻度を表す第一の診断モデルを作成し、
   前記第一の診断モデルを用いて、前記装置状態情報の項目ごとに対策作業の適切さを示す指標を計算する、異常診断装置。
3. 請求項１に記載の異常診断装置であって、
   前記制御部は、
   前記対策作業の適切さを示す指標として、対策作業が実施された回数の比率を用いる、異常診断装置。
4. 請求項１に記載の異常診断装置であって、
   前記制御部は、
   前記装置状態情報として、前記装置の発するアラームコードと、装置の検査結果と、装置センサの計測値と、装置の使用時間と、のいずれか１つを含む情報を用いる、異常診断装置。
5. 他の装置に発生した異常の対策作業を提示する異常診断装置を用いた異常診断方法であって、
   前記異常診断装置は、記憶部と制御部とを備え、
   前記記憶部には、異常発生時の前記他の装置の状態を示す装置状態情報および前記装置状態情報の履歴を含む装置状態履歴情報と、当該装置に異常が発生した際に実施した対策作業を対応付けた対策作業履歴情報と、が記憶され、
   前記制御部は、
   前記対策作業の頻度を計算する診断モデルを、前記装置状態情報の項目ごとに少なくとも２つ以上作成するステップと、
   前記診断モデルを用いて、少なくとも２つ以上の前記装置状態情報の項目ごとに対策作業の適切さを示す指標をそれぞれ計算するステップと、
   前記対策作業の適切さを示す指標を少なくとも２つ以上組み合わせることで、前記他の装置に発生した異常の対策作業を特定して提示するステップと、を実行する異常診断方法。

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