JP5061374B2 - 機器保守システムおよび機器保守方法、障害推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータ機器等の機器を保守するための機器保守システムおよび機器保守方法、障害推定装置に関する。

コンピュータ装置の障害発生時または不安定稼動時には、そのコンピュータ装置を熟知した保守作業者の技術的知識や経験を基に障害内容を分析し、障害復旧するための作業手順を要求する必要がある。しかしながら、コンピュータ装置の種類の増加や保守機会の減少によって、保守作業者が技術的知識や経験を身につけることが困難になってきている。このため、障害現象を入力して検索することで、自動的に障害内容と障害復旧するための作業手順を提供できる機器保守システムが要望されている。

例えば、特許文献１には、故障の症状に関連する文言と、それに対する問診項目とが対応付けられてなる知識が記録される知識データベースと、故障の症状を訴える顧客の文言および質問に対する回答を表す顧客の文言が入力され、入力された文言を基に知識データベースを検索して次の問診項目を得る手順を順次繰り返して顧客の文言と質問との一覧を作成する第１の診断部と、こうして作成された一覧中の質問に対する追加質問とその追加質問に対する顧客の回答としての文言との一覧を作成する第２の診断部と、こうして作成された一覧を基に知識データベースに記録された知識を更新する知識更新部とを備えることにより、修理を受け付けてから短時間で故障を診断できるようにしたものが提案されている。

また、特許文献２には、保守員が携帯端末から保守管理装置へ通信ネットワーク経由で保守対象機器に起きた障害現象を指定した障害原因推定要求を送信すると、保守管理装置と携帯端末との間で、保守対象機器とその障害現象に対応するガイダンス情報に基づいて、障害原因を探るための確認事項の送受信とその応答の送受信、被疑部品の推定結果および作業指示の送受信が行われ、保守員が保守作業を行い、その終了報告を行うために携帯端末から保守対象機器について実施した保守作業結果データ、および追加のガイダンス情報を含む作業結果登録要求をネットワーク経由で保守管理装置へ送信すると、保守管理装置が受信した保守作業結果データを作業履歴記憶部に記憶し、追加のガイダンス情報をガイダンス情報記憶部に追加することで、経験の浅い保守員であっても保守作業を効率良く実施することができるようにしたものが提案されている。

特開２００３−７６５４９号公報 特開２００６−２１５６８２号公報

しかしながら、特許文献１に示されているものでは、障害に対応するためのシステムがコールセンタにあり、保守を行う場合に、コールセンタに症状を電話で伝える必要がある。また、特許文献１に示されている知識データベースでは、故障内容と故障修理の情報を対応付けたものであるため、障害の特定が知識データベースに存在している場合に限られ、複雑な障害の状況に対して適切な作業手順を提示することが難しい。

特許文献２に示されているものでは、保守作業員が持っている携帯端末を利用することで、コールセンタに症状を電話で伝えることが不要になる。しかしながら、特許文献２に示されているものも、故障内容と故障修理の情報を対応付けた知識データベースを利用するものであるため、障害の特定が知識データベースに存在している場合に限られ、複雑な障害の状況に対して適切な作業手順を提示することが難しい。

上述の課題を鑑み、本発明は、故障機器の保守作業を容易に支援できると共に、ガイダンス情報により障害原因の絞り込みを行い、障害原因に関する作業手順を保守作業者に提示することで、より精度の高い作業手順を提示できるようにした機器保守システムおよび機器保守方法、障害推定装置を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明は、保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末と、前記携帯端末とネットワークを介して接続される障害推定装置とからなる機器保守システムであって、前記障害推定装置は、前記機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信する手段と、
受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出する手段と、前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力する手段と、ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段と、前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ，Ａ）のアルゴリズムにより前記障害内容Ｇを出力する手段と、前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段とによる処理を繰り返すと判定する手段と、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信する手段と、を備え、前記携帯端末は、前記保守対象の機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報の入力を受け付けて、それら機器の識別情報と障害現象または稼働状況の情報を前記障害推定装置に送信する手段と、前記障害内容推定画面の表示に基づいて入力された前記質問パラメータｑが示す質問の回答と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとを前記障害推定装置へ送信する手段と、前記作業手順画面の情報を受信して表示する手段と、を備えることを特徴とする機器保守システムである。

また本発明は、保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末と、前記携帯端末とネットワークを介して接続される障害推定装置とからなる機器保守システムの機器保守方法であって、前記携帯端末は、前記保守対象の機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼動状況の情報の入力を受け付けて、それら機器の識別情報と障害現象または稼働状況の情報を前記障害推定装置に送信し、前記障害推定装置は、前記機器の識別情報と前記障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信し、受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出し、前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力し、ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力し、前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信し、前記携帯端末は、受信した前記障害内容推定画面の表示に基づいて入力された前記質問パラメータｑが示す質問の回答と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとを前記障害推定装置へ送信し、前記障害推定装置は、前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、前記障害内容Ｇを出力する処理と、前記質問パラメータｑを出力する処理と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する処理とを繰り返すと判定し、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信し、前記携帯端末は、前記作業手順画面の情報を受信して表示することを特徴とする機器保守方法である。

また本発明は、保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末とネットワークを介して接続され、前記携帯端末からの情報により、保守対象の装置の障害を推定して提示する障害推定装置であって、前記機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信する手段と、受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出する手段と、前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力する手段と、ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段と、前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ，Ａ）のアルゴリズムにより前記障害内容Ｇを出力する手段と、前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段とによる処理を繰り返すと判定する手段と、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信する手段と、を備え、を備えることを特徴とする障害推定装置である。

本発明によれば、保守の対象となる機器の障害内容の絞り込みに必要な質問をガイダンス型式で携帯端末に表示し、携帯端末で質問に対する回答ならびにキーワードを入力していくことで、障害内容の絞り込みが行われ、障害復旧に適切な作業手順が提示される。このように、障害現象または稼動状況ならびにキーワードにより質問をガイダンス型式で自動生成することで適切な作業手順の特定精度が高められる。また、本発明によれば、データマイニング技術を用いて障害を推定し、障害内容の絞り込みに必要な質問を生成しているので、より精度の高い障害内容の推定を行い、適切な作業手順の提示を行うことができる。これにより、保守作業者の技術的知識や経験が不要となり、障害復旧までの時間を短縮でき、一定品質以上のサービスを提供することができる。

本発明の第１の実施形態に係る機器保守システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における情報入力画面の説明図である。 本発明の第１の実施形態における障害内容の推定画面の説明図である。 本発明の第１の実施形態における作業手順の画面の説明図である。 本発明の第１の実施形態における作業結果の入力画面の説明図である。 本発明の第１の実施形態における携帯端末の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における障害推定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態におけるユーザ情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態における作業履歴情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態における部品情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態における装置情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態におけるガイダンス情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態における作業手順データベースの一例の説明図である。 本発明の第１のシステムの動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における障害推定装置での文字情報の処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る機器保守システムを示すものである。

図１において、コンピュータ装置１は、保守対象となる機器である。なお、ここでは、保守対象となる機器としてコンピュータ装置１が挙げられているが、保守対象となる機器は、コンピュータ装置１に限定されるものではない。

携帯端末２は、コンピュータ装置１の保守作業者が保有している端末である。携帯端末２は、コンピュータ装置１に関する障害現象または稼動状況を送信する機能と、障害内容を絞り込むために必要な質問に対する回答と障害内容を絞り込むために必要なキーワードを入力し送信する機能と、作業手順を表示する機能と、作業結果を入力し送信する機能を備えている。

障害推定装置３は、コンピュータ装置１の障害内容と、障害に対する適切な作業手順を携帯端末２に提示する装置である。障害推定装置３は、データマイニング技術を利用してコンピュータ装置１において発生した障害現象または稼動状況から障害内容を絞り込むために必要な質問をガイダンス型式で生成する機能と、データマイニング技術を利用して障害現象または稼動状況から可能性の高い障害内容を推定し、質問に対する回答ならびにキーワードから障害内容を絞り込んで特定する機能と、特定された障害内容に対処するための作業手順を提示する機能と、作業結果から障害内容の確信度を変更する機能を備えている。障害推定装置３は、１または複数のサーバで構成することができる。

図１において、コンピュータ装置１の保守を行うときには、保守作業者は、携帯端末２をインターネットまたはイントラネットからなるネットワーク４を介して障害推定装置３に接続させる。携帯端末２と障害推定装置３とをネットワーク４を介して接続させると、障害推定装置３から携帯端末２に、図２に示すような情報入力画面１０が送られる。保守作業員は、この情報入力画面１０で、ユーザ名の入力欄１１、装置型番の入力欄１２、および障害現象または稼動状況の入力欄１３に、それぞれ、ユーザ名、装置型番、および障害現象または稼動状況を入力し、送信ボタン１４を押下して、これらの情報を携帯端末２から障害推定装置３に送信する。

障害推定装置３は、携帯端末２からの情報を受信すると、ユーザ名や装置型番の情報からユーザや機器を特定し、障害現象または稼動状況の情報とコンピュータ装置１の装置情報とから、データマイニング技術を利用して、可能性の高い障害内容を推定する。また、障害推定装置３は、障害現象または稼動状況から得られる状態情報とコンピュータ装置１の装置情報とから、データマイニング技術を利用して、障害内容を絞り込むための質問を生成する。そして、図３に示すような障害内容の推定画面２０を携帯端末２に送信する。この障害内容の推定画面２０には、障害内容を絞り込むための質問が表示されるガイダンス型式の質問欄２１が含まれている。さらに、障害内容の推定画面２０には、障害内容を絞り込むためのキーワード欄２２が含まれている。

保守作業者は、この障害内容の推定画面２０で、質問欄２１の質問に対する回答を入力し、キーワード欄２２へのキーワードを入力して、検索ボタン２３を押下して、障害推定装置３に送信する。

障害推定装置３は、携帯端末２からの回答およびキーワードを受信すると、この携帯端末２からの回答およびキーワードから得られる情報とコンピュータ装置１の装置情報とを基に、データマイニング技術を利用して、コンピュータ装置１の障害内容の絞り込みを行う。ここで、障害内容が絞り込まれ特定できたら、図４に示すような作業手順の画面３０が障害推定装置３から携帯端末２に送られてくる。障害内容が特定できない場合には、図３に示すような障害内容の推定画面２０が障害推定装置３から携帯端末２に繰り返して送信され、この障害内容の推定画面２０で質問欄２１の質問に対する回答を入力する作業が繰り返して行われる。障害内容が特定され、障害復旧に適切な作業手順の推定が完了すると、保守作業員は、障害推定装置３から送られてきた作業手順の画面３０の指示に従って作業を行うことで、障害に対する処置を行うことができる。

障害に対する処置を行ったら、保守作業員は、携帯端末２を操作して、図５示すような作業結果の入力画面４０を障害推定装置３から呼び出す。そして、保守作業員は、作業結果の入力画面４０で、作業内容の欄４１に実際の交換部品に関する情報を入力し、一致ボタン４２ａおよび不一致ボタン４２ｂにより作業結果の一致または不一致を選択し、完了ボタン４３を押下して、障害推定装置３に送る。なお、作業結果の一致とは、提示された作業手順と障害の復旧作業とが一致した（提示された作業で障害が回復した）ことを示し、作業結果の不一致とは、提示された作業手順と復旧作業とが一致しない（提示された作業では障害が復旧しない）ことを示している。障害推定装置３は、受信した作業結果により、障害推定モデルの再生成およびガイダンスモデルの再生成を行う。

このように、本発明の第１の実施形態では、障害推定装置３は、コンピュータ装置１の障害内容の絞り込みに必要な質問をガイダンス型式で携帯端末２に送信し、携帯端末２で質問に対する回答およびキーワードを入力していくことで、障害内容を絞り込み、障害復旧に適切な作業手順を提示している。本発明の第１の実施形態では、データマイニング技術を用いて障害内容を推定し、障害内容の絞り込みに必要な質問を生成しているので、より精度の高い障害内容の推定を行い、適切な作業手順の提示を行うことができる。

ここで、データマイニング技術は、大量のデータからその中に潜んでいる有用な情報（パターンやルール）を抽出する技術である。有用なパターンやルールの抽出の手法としては、具体的には、データ集合の中から高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける頻出パターン抽出や、与えられたデータに対応するカテゴリを予測するクラス分類や、与えられたデータに対応する実数値を予測する回帰分析等が用いられる。

例えば、「コンピュータに外部機器を接続すると、動作不良になる」というような障害が発生したとする。この障害に対する復旧作業として、例えば「電源を交換する」というように、一見、障害とは無関係な作業をすると、復旧したとする。この場合には、「外部機器を接続してコンピュータを立ち上げると動作不良になる場合には、電源を交換する」というルールが成立することになる。データマイニング技術は、このようなルールやパターンを抽出するものである。

つまり、装置情報をＵとし、障害現象または稼動状況をＶとすると、障害内容Ｇを出力するアルゴリズムは、障害推定モデルを使って、
Ｇ＝Ｆ（Ｕ，Ｖ） … （１）
で表現することができる。ここで、装置情報Ｕの具体的なパラメータ群は、「コンピュータの型番」、「使用ＯＳ」、「構成部品」等の情報であり、障害現象または稼動状況Ｖの具体的なパラメータ群は、「電源が入らない」、「動作が遅い」、「ノイズが発生する」等の障害現象または稼動状況から得られた情報である。アルゴリズムＦ（Ｕ，Ｖ）は、障害推定モデルを生成して、データマイニング技術により求めることができる。すなわち、一例としては、装置情報Ｕのパラメータと障害現象または稼動状況Ｖとのパラメータとを組み合わせた障害推定モデルを生成し、頻出パターン抽出、クラス分類、回帰分析等の解析により、各パラメータの組み合わせに対してその障害内容である尤度を表す確信度を算出し、確信度が大きいものを障害内容として出力する。

例えば、上述の「外部機器を接続してコンピュータを立ち上げると、動作不良になる」の場合には、装置情報Ｕのパラメータとして「コンピュータの型番等の情報」、障害現象または稼動状況Ｖのパラメータとして「立ち上げると動作不良になる」という情報をアルゴリズムＦ（Ｕ，Ｖ）に入力する。このパラメータの入力に対して、アルゴリズムＦ（Ｕ，Ｖ）は、各障害内容に対する確信度を算出し、「電源の不良」という障害内容とその確信度を含むリストを出力する。

また、本発明の第１の実施形態では、障害内容の絞り込みに必要な質問をガイダンス型式で表示し、キーワードを入力し回答していくことで、障害内容を絞り込みを行っている。例えば、上述の「外部機器を接続してコンピュータを立ち上げると、動作不良になる」ような場合、「電源の不良」という障害内容以外にも、「コネクタの不良」という障害内容の可能性もある。ここで、「コネクタが正常かどうか」の情報が得られれば、「電源の不良」か「コネクタの不良」かの絞り込みを行える。そこで、本発明の第１の実施形態では、障害内容の絞り込みに必要な質問を、データマイニング技術により生成している。

つまり、質問内容Ｑを生成するアルゴリズムは、ガイダンスモデルを使って、
Ｑ＝ｘＦ（Ｕ，Ｖ） … （２）
と表現することができる。ここで、アルゴリズムｘＦ（Ｕ，Ｖ）は、パラメータ群Ｕ，Ｖに、さらに、質問によるパラメータ群ｑを追加して、障害内容をアルゴリズムＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）として求めたとき、その確信度が大きく変化するようなパラメータＱを出力するものである。

例えば、上述の「外部機器を接続してコンピュータを立ち上げると、動作不良になる」の場合には、「コネクタが正常かどうか」というパラメータがあれば、「電源の不良」という障害内容の確信度が大きく変化する。したがって、この場合、アルゴリズムｘＦ（Ｕ，Ｖ）は、「コネクタが正常かどうか」のパラメータを質問内容Ｑとして出力する。障害推定装置３は、この「コネクタが正常かどうか」のパラメータをガイダンス型式の質問として携帯端末２に送信する。保守作業者はこのガイダンス型式の質問に回答して障害推定装置３に送信する。これにより、障害推定装置３は、障害内容の絞り込みを行うことができる。

この質問内容に対する回答から得られるパラメータ群をＡとすると、（１）式のアルゴリズムは、
Ｇ＝Ｆ（Ｕ，Ｖ，Ａ） … （３）
と表すことができる。（２）式で示すアルゴリズムにより、障害内容の絞り込みに必要な質問Ｇを生成し、この回答から得られるパラメータＡを（３）式に入力していくことで、障害内容Ｇを絞り込んでいくことができる。

このように、本発明の第１の実施形態では、データマイニング技術を用いて障害内容を推定し、障害内容を絞り込むために必要な質問を生成、この質問の回答に応じて障害内容の絞り込みを行っている。このようなデータマイニング技術を用いることで、より精度の高い障害内容の推定を行い、適切な作業手順の提示を行うことができる。

次に、本発明の第１の実施形態のシステムの各部の構成について詳述する。図６は、本発明の第１の実施形態における携帯端末２の構成を示すものである。図６に示すように、携帯端末２は、制御部２０１と、情報送受信部２０２と、情報入力部２０３と、表示部２０４とから構成されている。

制御部２０１は、携帯端末２の演算部であり、情報送受信部２０２と情報入力部２０３と表示部２０４を制御する部分である。情報送受信部２０２は、ネットワーク４を介して障害推定装置３と接続する部分である。情報入力部２０３は、コンピュータ装置に関するユーザ名、装置型番と、障害現象または稼動状況と、障害内容を絞り込むために必要な質問に対する回答と障害内容を絞り込むために必要なキーワードと、作業結果を入力する部分である。表示部２０４は、障害推定装置３から受信した作業手順を表示する部分である。

図７は、本発明の第１の実施形態における障害推定装置３の構成を示すものである。図７に示すように、障害推定装置３は、制御部３０１と、障害推定モデル管理・生成部３０２と、ガイダンスモデル管理・生成部３０３と、障害フロー・管理部３０４と、ユーザ情報データベース３０５と、作業履歴情報データベース３０６と、部品情報データベース３０７と、装置情報データベース３０８と、ガイダンス情報データベース３０９と、作業手順データベース３１０とから構成されている。

制御部３０１は、障害推定装置３の演算部であり、障害推定モデル管理・生成部３０２と、ガイダンスモデル管理・生成部３０３と、障害フロー・管理部３０４と、ユーザ情報データベース３０５と、作業履歴情報データベース３０６と、部品情報データベース３０７と、装置情報データベース３０８と、ガイダンス情報データベース３０９と、作業手順データベース３１０を制御する部分である。

障害推定モデル管理・生成部３０２は、データマイニング技術により、装置情報と状態情報から、障害内容を推定するのに必要な障害推定モデルを生成・管理する機能を実現する。また、障害フロー・管理部３０４は、携帯端末２から送られてきた作業結果により、障害推定モデルを再生成する機能を含んでいる。

ガイダンスモデル管理・生成部３０３は、データマイニング技術により、装置情報と状態情報から、障害内容を絞り込むために必要な質問を生成するガイダンスモデルを生成・管理する機能を実現する。また、ガイダンスモデル管理・生成部３０３は、携帯端末２から送られてきた作業結果により、ガイダンスモデルを再生成する機能を含んでいる。

障害フロー・管理部３０４は、障害内容のリストを生成し、障害内容を特定し、障害内容に対する作業手順を管理する。

ユーザ情報データベース３０５は、ユーザ名やユーザ個別管理コードや納入されている装置名や装置コードや台数の情報を記録するデータベースである。図８は、ユーザ情報データベース３０５の一例を示すものである。この例では、ユーザ情報データベース３０５は、「ユーザ名」、「ユーザコード」、「コンピュータ名」、「コンピュータ型番」、「使用ＯＳ名」、「台数」、「納入日」、「備考」の項目を有している。

作業履歴情報データベース３０６は、ユーザ毎の過去の障害情報や定期点検や改善作業などの作業日や作業内容などを記録するデータベースである。図９は、作業履歴情報データベース３０６の一例である。この例では、作業履歴情報データベース３０６は、「ユーザ名」、「ユーザコード」、「作業日」、「障害内容」、「コンピュータ名」、「コンピュータ型番」、「備考」の項目を有している。

部品情報データベース３０７は、装置毎の構成部品や部品名や使用数の情報を記録するデータベースである。図１０は、部品情報データベース３０７の一例である。この例では、部品情報データベース３０７は、「装置型番」、「装置名」、「部品名」、「部品番号」、「備考」の項目を有している。

装置情報データベース３０８は、装置毎の階層構造と構成部品を記録するデータベースである。図１１は、装置情報データベース３０８の一例である。この例では、装置情報データベース３０８は、「装置名」、「装置型番」、「大ユニット」、「中ユニット」、「小ユニット」、「部品番号」、「構成数」、「備考」の項目を有している。

ガイダンス情報データベース３０９は、障害内容に対する質問事項を記録するデータベースである。図１２は、ガイダンス情報データベース３０９の一例である。この例では、ガイダンス情報データベース３０９は、「装置名」、「装置型番」、「障害現象または稼動状況」、「質問事項」、「障害原因」、「被疑部品」、「備考」の項目を有している。

作業手順データベース３１０は、コンピュータ装置の障害内容に対する作業手順ならびに確信度を記録するデータベースである。図１３は、作業手順データベース３１０の一例である。この例では、障害内容が「ＨＤＤ障害」の場合であり、「部品名」、「部品番号」、「作業手順」、「送信回数」、「復旧回数」、「確信度」、「備考」の項目を有している。

図１４は、本発明の第１のシステムの動作を示すフローチャートである。図１４において、コンピュータ装置１に関して障害または不安定稼動が発生すると（ステップＳ１０１）、ユーザは、保守作業者に対して障害コールを行う（ステップＳ１０２）。

保守作業者は、携帯端末２からネットワーク４を介して障害推定装置３に接続する（ステップＳ１０３）。

障害推定装置３は、コンピュータ装置１に関するユーザ名、対象装置、障害現象または稼動状況を入力するための情報入力画面１０（図２参照）をネットワーク４を介して携帯端末２に送信する（ステップＳ１０４）。

保守作業者は、携帯端末２にユーザ名、対象装置、障害現象または稼動状況を入力する（ステップＳ１０５）。携帯端末２は、入力されたユーザ名、対象装置、障害現象または稼動状況を、ネットワーク４を介して障害推定装置３に送信し、障害推定装置３は、携帯端末２からの情報を受信する（ステップＳ１０６）。

なお、障害推定装置３は、携帯端末２からの障害現象または稼動状況を障害推定装置３で受信する際に、図１５に示すような文字抽出処理を行う。

すなわち、図１５に示すように、障害推定装置３は、携帯端末２から障害現象または稼動状況の情報を受信すると（ステップＳ２０１）、文字列検索を開始する（ステップＳ２０２）。文字列の検索は、例えば、携帯端末２から送られてきた文字列の形態素解析を行うことで実現できる。形態素解析とは、辞書を用いて、文字列を名詞や動詞等の意味を持つ最小単位に分割するものである。障害推定装置３は、文字情報の抽出を行い（ステップＳ２０３）、文字情報が抽出されたら、障害内容を特定するための文字情報を取得できたかどうかを判定し（ステップＳ２０４）、文字抽出ができなければこれで文字入力処理を終了し、文字抽出ができなければ、携帯端末２へ再入力を指示して（ステップＳ２０５）、ステップＳ２０１にリターンする。このような処理を行うことで、文字列で入力された障害現象または稼動状況の情報から、必要な情報を取得することができる。

図１４において、障害推定装置３は、ステップＳ１０６で、携帯端末２からの情報を受信すると、装置型番の情報からユーザや機器を特定し、障害推定モデル管理・生成部３０２で障害推定モデルを生成して障害内容を推定する機能を実行させ、（１）式に示したアルゴリズムにより、データマイニング技術により障害内容のリストを生成すると共に、ガイダンスモデル管理・生成部３０３でガイダンスモデルを生成して障害内容を絞り込むための機能を実行させ、（２）式に示したアルゴリズムにより、障害内容を絞り込むために必要な質問をガイダンス型式に生成する（ステップＳ１０７）。なお、装置情報は、ユーザ情報データベース３０５、作業履歴情報データベース３０６、部品情報データベース３０７、装置情報データベース３０８、ガイダンス情報データベース３０９、作業手順データベース３１０の全ての情報から得ることができる。

障害推定装置３は、生成した障害内容のリストおよび質問を含む障害内容の推定画面２０（図３参照）をネットワーク４を介して携帯端末２に送信する（ステップＳ１０８）。

保守作業者は、携帯端末２に受信した障害内容のリストおよび質問を確認し、内容にそって回答する。このとき、キーワードが発生したときはキーワードを入力する（ステップＳ１０９）。携帯端末２は、回答およびキーワードをネットワーク４を介して障害推定装置３に送信する（ステップＳ１１０）。

障害推定装置３の障害フロー・管理部３０４は、障害内容が所定値以下まで絞り込めたかどうかにより、障害内容を特定したかどうかを判定し（ステップＳ１１１）、障害内容を特定できなかった場合は、障害内容のリストおよび質問を生成するためステップＳ１０７に戻る。ステップＳ１０７では、（３）式に示したアルゴリズムにより、障害内容を絞り込むと共に、（２）式に示したアルゴリズムにより、障害内容を絞り込むために必要な質問をガイダンス型式に生成する処理が行われる。ステップＳ１０７からステップＳ１１１の処理を繰り返すことで、障害内容が絞り込まれていく。

ステップＳ１１１で、障害内容を特定した場合には、障害推定装置３は、特定した障害内容に基づいて障害内容と作業手順データベース３１０からの作業手順を含む作業手順の画面３０（図４参照）をネットワーク４を介して携帯端末２に送信する（ステップＳ１１２）。

携帯端末２は、受信した障害内容と作業手順を表示し（ステップＳ１１３）、保守作業者は本内容を確認しながら復旧作業を実施し（ステップＳ１１４）、コンピュータ装置１の障害復旧を実施する（ステップＳ１１５）。

コンピュータ装置１の障害復旧後、保守作業者は、作業結果の入力画面４０（図５参照）で携帯端末２により作業結果を入力する。このとき、障害推定装置３から受信した障害内容と作業手順により障害復旧したかを一致または不一致および実際の交換部品を入力する（ステップＳ１１６）。携帯端末２は、作業結果および一致または不一致および実際の交換部品に関する情報をネットワーク４を介して障害推定装置３に送信する（ステップＳ１１７）。

障害推定装置３は、受信した作業結果により障害推定モデルの再生成を行う（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１６で一致を選択した場合は、障害推定装置３の中での障害内容の確信度が上がる。ステップＳ１１６で不一致を選択した場合は、新たな事例として登録され、次回に同じ障害現象または稼動状況のときは確信度が低いながらも障害内容のリストに表示するようになる。以上のように、障害推定装置３は障害内容が疑わしい順にリスト表示し、ガイダンスに表示する項目に回答することにより複数の障害内容から絞り込みを行う。

障害推定装置３は、受信した作業結果によりガイダンスモデルの再生成を行う（ステップＳ１１９）。ガイダンスの質問項目は、障害内容のリスト項目のそれぞれについて、確信度の高い順にその項目の確信度を最大化させる新しいパラメータまたは最小化させるパラメータの一方または両方を表示する。ここでの新しいパラメータとは、障害推定装置３内にある全てのデータベースに登録されている全ての事象から抽出した全パラメータまたは全パラメータの中から障害内容と何らかの関係のあるパラメータから選ばれる。確信度を最大化（または最小化）させるパラメータとは、現在入力した障害現象または稼動状況から抽出したパラメータ群で先に選ばれたパラメータの１つを追加して障害内容の推定を行い、その結果確信度が最も高い（または最も低い）パラメータが見つかるまで次のパラメータ順次設定し直すことにより得ることができる。

今まで蓄積された障害現象または稼動状況から抽出したパラメータに対応して障害内容を出力する推定モデルと、その他のパラメータを1つ付け加えたときの推定モデルが出力する障害内容の確信度の変化をみて、最大の変化を示すパラメータをＫＷｍａｘ（またはＫＷｍｉｎ）として、全ての組み合わせの表を作る。次にパラメータ群と障害現象または稼動状況を入力とし、最大の変化を示すパラメータをＫＷｍａｘ（またはＫＷｍｉｎ）を出力とする追加パラメータ推定学習モデルを生成する。障害現象または稼動状況から推定モデルを使って障害内容を推定し、今起こっている障害現象または稼動状況と推定された障害内容から追加パラメータ推定学習モデルを使って次のパラメータを出力し、このパラメータをガイダンスとして表示する。

ステップＳ１１８で障害推定モデルの再生成を行い、ステップＳ１１９でガイダンスモデルの再生成を行ったら、障害推定装置３は、データ更新を行う（ステップＳ１２０）。これによって、データの蓄積とともに障害内容の推定率が向上できる。

以上説明したように、本発明の第１の実施形態によれば、データマイニング技術を用いて、保守の対象となるコンピュータ装置１の障害内容の絞り込みに必要な質問をガイダンス型式で表示し、携帯端末２で質問に対する回答ならびにキーワードを入力していくことで、障害復旧に適切な作業手順を提示している。このようなデータマイニング技術を用いることで、より精度の高い障害内容の推定を行い、適切な作業手順の提示を行うことができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

１：コンピュータ装置
２：携帯端末
３：障害推定装置
４：ネットワーク
１０：情報入力画面
１１：ユーザ名の入力欄
１２：装置型番の入力欄
１３：障害現象および稼動状況の入力欄
１４：送信ボタン
２０：障害内容の推定画面
２１：質問欄
２２：キーワード欄
２３：検索ボタン
３０：作業手順の画面
４０：作業結果の入力画面
４１：作業内容の欄
４２ａ：一致ボタン
４２ｂ：不一致ボタン
４３：完了ボタン
２０１：制御部
２０２：情報送受信部
２０３：情報入力部
２０４：表示部
３０１：制御部
３０２：障害推定モデル管理・生成部
３０３：ガイダンスモデル管理・生成部
３０４：障害フロー・管理部
３０５：ユーザ情報データベース
３０６：作業履歴情報データベース
３０７：部品情報データベース
３０８：装置情報データベース
３０９：ガイダンス情報データベース
３１０：作業手順データベース

Claims (6)

1. 保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末と、前記携帯端末とネットワークを介して接続される障害推定装置とからなる機器保守システムであって、
   前記障害推定装置は、
   前記機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信する手段と、
   受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出する手段と、
   前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力する手段と、
   ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力する手段と、
   前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段と、
   前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ，Ａ）のアルゴリズムにより前記障害内容Ｇを出力する手段と、前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段とによる処理を繰り返すと判定する手段と、
   前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信する手段と、を備え、
   前記携帯端末は、
   前記保守対象の機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報の入力を受け付けて、それら機器の識別情報と障害現象または稼働状況の情報を前記障害推定装置に送信する手段と、
   受信した前記障害内容推定画面の表示に基づいて入力された前記質問パラメータｑが示す質問の回答と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとを前記障害推定装置へ送信する手段と、
   前記作業手順画面の情報を受信して表示する手段と、
   を備えることを特徴とする機器保守システム。
2. 前記障害推定装置は、
   前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出できない場合、前記障害現象または稼働状況の情報を再入力を促す情報を前記携帯端末へ送信する手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の機器保守システム。
3. 保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末と、前記携帯端末とネットワークを介して接続される障害推定装置とからなる機器保守システムの機器保守方法であって、
   前記携帯端末は、
   前記保守対象の機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼動状況の情報の入力を受け付けて、それら機器の識別情報と障害現象または稼働状況の情報を前記障害推定装置に送信し、
   前記障害推定装置は、
   前記機器の識別情報と前記障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信し、
   受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出し、
   前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力し、
   ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力し、
   前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信し、
   前記携帯端末は、
   受信した前記障害内容推定画面の表示に基づいて入力された前記質問パラメータｑが示す質問の回答と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとを前記障害推定装置へ送信し、
   前記障害推定装置は、
   前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、前記障害内容Ｇを出力する処理と、前記質問パラメータｑを出力する処理と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する処理とを繰り返すと判定し、
   前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信し、
   前記携帯端末は、
   前記作業手順画面の情報を受信して表示する
   ことを特徴とする機器保守方法。
4. 前記障害推定装置は、
   前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出できない場合、前記障害現象または稼働状況の情報を再入力を促す情報を前記携帯端末へ送信する
   ことを特徴とする請求項３に記載の機器保守方法。
5. 保守対象の機器に関する情報が入力される携帯端末とネットワークを介して接続され、前記携帯端末からの情報により、保守対象の装置の障害を推定して提示する障害推定装置であって、
   前記機器の識別情報と当該機器に関する障害現象または稼働状況の情報を前記携帯端末より受信する手段と、
   受信した前記機器の識別情報と前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出する手段と、
   前記機器の識別情報をＵ、前記障害内容を特定するための文字情報をＶとした場合に、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ）のアルゴリズムを用いて前記識別情報Ｕおよび前記文字情報Ｖのパラメータの組み合わせに対する値である、障害内容の尤度を表す確信度を所定の確信度算出手法を用いて算出し、当該確信度に基づいて障害内容Ｇを出力する手段と、
   ガイダンス情報データベースより取得した質問パラメータｑを用いて所定のガイダンスモデルＦ（Ｕ，Ｖ，ｑ）のアルゴリズムにより算出した前記障害内容Ｇの確信度が一定以上大きく変化する場合の前記質問パラメータｑを出力する手段と、
   前記障害内容Ｇと前記質問パラメータｑと前記障害現象または稼働状況のキーワード入力欄とを少なくとも含む障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段と、
   前記障害内容推定画面の送信後に前記携帯端末より受信した前記質問パラメータｑが示す質問についての回答情報と前記キーワード入力欄に入力されたキーワードとに基づく新たな文字情報Ａと前記文字情報Ｖと前記識別情報Ｕとを用いて、前記障害内容Ｇの数が所定値以下となるまで、障害推定モデルＦ（Ｕ，Ｖ，Ａ）のアルゴリズムにより前記障害内容Ｇを出力する手段と、前記質問パラメータｑを出力する手段と、前記障害内容推定画面を前記携帯端末へ送信する手段とによる処理を繰り返すと判定する手段と、
   前記障害内容Ｇの数が所定値以下となった場合に当該障害内容Ｇの識別情報に対応付けられて作業手順データベースに記録されている作業手順情報を読み取って、当該障害内容Ｇと対応する読み取った作業手順情報とを含む作業手順画面の情報を前記携帯端末へ送信する手段と、を備え、
   を備えることを特徴とする障害推定装置。
6. 前記障害現象または稼動状況の情報から障害内容を特定するための文字情報を形態素解析により抽出できない場合、前記障害現象または稼働状況の情報を再入力を促す情報を前記携帯端末へ送信する手段と、
   を備えることを特徴とする請求項５に記載の障害推定装置。

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