JPH0713617A - 不具合事象の原因推定方法 - Google Patents
不具合事象の原因推定方法Info
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- JPH0713617A JPH0713617A JP5157755A JP15775593A JPH0713617A JP H0713617 A JPH0713617 A JP H0713617A JP 5157755 A JP5157755 A JP 5157755A JP 15775593 A JP15775593 A JP 15775593A JP H0713617 A JPH0713617 A JP H0713617A
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- 230000007257 malfunction Effects 0.000 claims description 10
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 14
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 2
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 不具合事象に付随して発生する現象から不具
合事象の原因を推定する。 【構成】 各不具合事象ごとに、不具合事象の状況を表
す現象群とその不具合事象を発生させる原因群を対比し
て、各現象ごとに関連する原因に対する関連の度合いを
示す関連値を定めた関連表を作成し、不具合事象に付随
して発生した現象を求め、関連表の各原因について、求
めた現象に対する関連値に所定の方法で重み付けした値
を積算した積算値を算出し、この積算値の最大となる原
因を不具合事象の原因とする。
合事象の原因を推定する。 【構成】 各不具合事象ごとに、不具合事象の状況を表
す現象群とその不具合事象を発生させる原因群を対比し
て、各現象ごとに関連する原因に対する関連の度合いを
示す関連値を定めた関連表を作成し、不具合事象に付随
して発生した現象を求め、関連表の各原因について、求
めた現象に対する関連値に所定の方法で重み付けした値
を積算した積算値を算出し、この積算値の最大となる原
因を不具合事象の原因とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、機械装置等の不具合事
象の原因を推定する不具合事象の原因推定方法に関す
る。
象の原因を推定する不具合事象の原因推定方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】機械等の装置に故障が発生した場合、そ
の原因を調べ故障を防止する対策が取られる。装置が簡
単な場合は、故障原因も容易に分かるが、装置が複雑に
なってくると、多くの原因が重なることもあり、正しい
原因を見出すことが困難となる。このため、複雑な装置
などの場合、その装置の専門家や情報システムの専門家
などが、故障例を分析し、故障の状態を表す事象と故障
原因の関連を調べ、故障原因を推定するシステムを決定
し、プログラミングをして構築した故障原因推定装置が
エキスパートシステムとして用いられている。
の原因を調べ故障を防止する対策が取られる。装置が簡
単な場合は、故障原因も容易に分かるが、装置が複雑に
なってくると、多くの原因が重なることもあり、正しい
原因を見出すことが困難となる。このため、複雑な装置
などの場合、その装置の専門家や情報システムの専門家
などが、故障例を分析し、故障の状態を表す事象と故障
原因の関連を調べ、故障原因を推定するシステムを決定
し、プログラミングをして構築した故障原因推定装置が
エキスパートシステムとして用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このようなエ
キスパートシステムは大規模なものとなり、そのシステ
ムを完成するには多くの工数がかかり、かつシステムの
追加、変更にも多くの工数がかかっていた。
キスパートシステムは大規模なものとなり、そのシステ
ムを完成するには多くの工数がかかり、かつシステムの
追加、変更にも多くの工数がかかっていた。
【０００４】本発明は上述の問題点に鑑みて成されたも
ので、不具合事象の状況を表す現象と不具合事象の原因
との関連を数値で表した関連表を用いて、発生した不具
合事象に付随して発生した現象から不具合事象の原因を
容易に推定する不具合事象の原因推定方法を提供するこ
とを目的とする。
ので、不具合事象の状況を表す現象と不具合事象の原因
との関連を数値で表した関連表を用いて、発生した不具
合事象に付随して発生した現象から不具合事象の原因を
容易に推定する不具合事象の原因推定方法を提供するこ
とを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、装置の不具合な状態を表す不具合事象ご
とに、その不具合事象の状況を表す現象群およびその不
具合事象を発生する原因群を設定し、各現象ごとに関連
する原因に対する関連の度合いを示す関連値を定めた関
連表を作成し、不具合事象が発生すると、前記関連表の
現象群よりこの不具合事象に付随して発生した現象を選
択し、前記関連表の各原因について、選択した現象に対
する前記関連値に所定の方法で重み付けした値を積算し
た積算値を求め、この積算値の最大となる原因を発生し
た不具合事象の原因と推定するようにしたものである。
め、本発明は、装置の不具合な状態を表す不具合事象ご
とに、その不具合事象の状況を表す現象群およびその不
具合事象を発生する原因群を設定し、各現象ごとに関連
する原因に対する関連の度合いを示す関連値を定めた関
連表を作成し、不具合事象が発生すると、前記関連表の
現象群よりこの不具合事象に付随して発生した現象を選
択し、前記関連表の各原因について、選択した現象に対
する前記関連値に所定の方法で重み付けした値を積算し
た積算値を求め、この積算値の最大となる原因を発生し
た不具合事象の原因と推定するようにしたものである。
【０００６】
【作用】各不具合事象ごとに、その不具合事象の状況を
表す現象群とその不具合事象を発生する原因群とを対比
して、関連の度合いを示す関連値で結びつけた関連表を
作成しておく。不具合事象が発生すると、その不具合事
象の関連表の現象群の内、その不具合事象に付随して発
生した現象を選択し、関連表の各原因について、選択し
た全ての現象に対する関連値に所定の方法で重み付けし
た値を積算した積算値を求める。この積算値の最大とな
る原因を不具合事象の発生原因と推定する。最大値が同
じとなる原因は、全て発生原因とする。この積算値の大
きさは推定確率の高さの目安となる。
表す現象群とその不具合事象を発生する原因群とを対比
して、関連の度合いを示す関連値で結びつけた関連表を
作成しておく。不具合事象が発生すると、その不具合事
象の関連表の現象群の内、その不具合事象に付随して発
生した現象を選択し、関連表の各原因について、選択し
た全ての現象に対する関連値に所定の方法で重み付けし
た値を積算した積算値を求める。この積算値の最大とな
る原因を不具合事象の発生原因と推定する。最大値が同
じとなる原因は、全て発生原因とする。この積算値の大
きさは推定確率の高さの目安となる。
【０００７】このように、本発明による不具合事象の原
因推定方法は、各不具合事象ごとに独立しており、不具
合事象ごとに関連表を作成すればよいので、不具合事象
の追加や関連表の追加、改正も容易にできる。
因推定方法は、各不具合事象ごとに独立しており、不具
合事象ごとに関連表を作成すればよいので、不具合事象
の追加や関連表の追加、改正も容易にできる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図１は本実施例の構成を示す図、図２は不具合事
象の関連表の一例を示す図であり、図３は本実施例の動
作を示すフロー図である。図１に示すように、不具合事
象が発生したとき取るべき処置は、データベース１０を
検索し過去の不具合事象を調べること、不具合事象を表
す各種データ１１を収集することおよびこれらに基づき
故障診断を行うことである。故障診断は、発生した不具
合事象の特定１２と、この不具合事象に付随して発生し
ている現象を数値データや感覚的な表示として収集する
データ取り込み１３と、このデータと後述する関連表か
ら不具合事象の発生原因を推定する診断１４と、診断さ
れた原因に対する対応処理１５と、診断過程の要約を出
力する診断過程の出力１６からなる。データの取り込み
１３までは人手（整備員）１７により行い、以降は計算
機で行う。
する。図１は本実施例の構成を示す図、図２は不具合事
象の関連表の一例を示す図であり、図３は本実施例の動
作を示すフロー図である。図１に示すように、不具合事
象が発生したとき取るべき処置は、データベース１０を
検索し過去の不具合事象を調べること、不具合事象を表
す各種データ１１を収集することおよびこれらに基づき
故障診断を行うことである。故障診断は、発生した不具
合事象の特定１２と、この不具合事象に付随して発生し
ている現象を数値データや感覚的な表示として収集する
データ取り込み１３と、このデータと後述する関連表か
ら不具合事象の発生原因を推定する診断１４と、診断さ
れた原因に対する対応処理１５と、診断過程の要約を出
力する診断過程の出力１６からなる。データの取り込み
１３までは人手（整備員）１７により行い、以降は計算
機で行う。
【０００９】図２はジエットエンジンの「過渡運転時の
加速が遅い」という不具合事象に対する関連表を示す。
横座標にはこの不具合事象に付随して発生した現象が網
羅され、縦軸にはこの不具合事象が発生する原因が網羅
されている。このような現象と原因は、過去の同様な不
具合事象とその解析結果に基づき定めたもので、この不
具合事象が発生すると全ての現象が発生するのではな
く、その不具合事象を発生する原因に対応した現象のみ
が発生する。このことを利用して発生した現象から原因
を推定するのが本発明である。このため各現象について
関連する原因に対して関連の度合いを示す数値を定め
る。図では１、２、３の数値を用い、１が最も大きな関
連を有し、２が中、３が小の関連を有することを示す。
しかし、１、２、３では関連の度合いを充分表せないの
で、重み付けをし、例えば、１に７０％、２に２０％、
３に１０％とし、かつ、一つの理由に対して１を有する
現象がｎ個ある場合、１個の現象の重みの値は７０／ｎ
％とする。これは２の２０％、３の１０％に対しても同
様とする。例えば、原因４のエンジン定常性能調整不良
の場合、１が２個あるので、一つの１の表す重みは３５
％、２が２個あるので、一つの２の表す重みは１０％、
３が２個あるので、一つの３の表す重みは５％である。
なお、重み付けの値は任意に設定することができる。
加速が遅い」という不具合事象に対する関連表を示す。
横座標にはこの不具合事象に付随して発生した現象が網
羅され、縦軸にはこの不具合事象が発生する原因が網羅
されている。このような現象と原因は、過去の同様な不
具合事象とその解析結果に基づき定めたもので、この不
具合事象が発生すると全ての現象が発生するのではな
く、その不具合事象を発生する原因に対応した現象のみ
が発生する。このことを利用して発生した現象から原因
を推定するのが本発明である。このため各現象について
関連する原因に対して関連の度合いを示す数値を定め
る。図では１、２、３の数値を用い、１が最も大きな関
連を有し、２が中、３が小の関連を有することを示す。
しかし、１、２、３では関連の度合いを充分表せないの
で、重み付けをし、例えば、１に７０％、２に２０％、
３に１０％とし、かつ、一つの理由に対して１を有する
現象がｎ個ある場合、１個の現象の重みの値は７０／ｎ
％とする。これは２の２０％、３の１０％に対しても同
様とする。例えば、原因４のエンジン定常性能調整不良
の場合、１が２個あるので、一つの１の表す重みは３５
％、２が２個あるので、一つの２の表す重みは１０％、
３が２個あるので、一つの３の表す重みは５％である。
なお、重み付けの値は任意に設定することができる。
【００１０】次に、図３により実施例の動作について説
明する。不具合事象が発生すると、どのような不具合事
象かを、データベースを検索して過去の事例を参照し調
査する。また並行して計測データをとり、相関グラフ等
を作成してこれらを過去の事例の同様なグラフやデータ
と比較して不具合事象を特定する（ステップ１）。この
場合不具合事象は「過渡運転時の加速が遅い」と特定さ
れたものとする。次に、これらの計測データや相関グラ
フ、感覚的データから不具合事象に付随して発生してい
る現象を、この不具合事象の関連表から選択する（ステ
ップ２）。この場合横軸の７、１４、１７、１８の現象
が選択されたとする。特定した不具合事象と選択した現
象を計算機に入力する。
明する。不具合事象が発生すると、どのような不具合事
象かを、データベースを検索して過去の事例を参照し調
査する。また並行して計測データをとり、相関グラフ等
を作成してこれらを過去の事例の同様なグラフやデータ
と比較して不具合事象を特定する（ステップ１）。この
場合不具合事象は「過渡運転時の加速が遅い」と特定さ
れたものとする。次に、これらの計測データや相関グラ
フ、感覚的データから不具合事象に付随して発生してい
る現象を、この不具合事象の関連表から選択する（ステ
ップ２）。この場合横軸の７、１４、１７、１８の現象
が選択されたとする。特定した不具合事象と選択した現
象を計算機に入力する。
【００１１】計算機には各不具合事象ごとの関連表が格
納され、特定した不具合事象と選択された現象が入力さ
れると、対応する関連表が読み出され、各原因ごとに選
択された現象に対する数値の重みを積算する。原因１の
ＦＣＵ機能不良の場合、選択された現象は１４の定常時
Ｗｆスケジュールのみであり、数値１に対する重みは１
を有する現象が２個あるので、一つの１に対して３５％
となり、積算値は３５％となる。この積算値を確信度と
称する。同様に選択された現象に対応する原因の確信度
を計算すると、原因２のＣＤＰエアラインリークが２０
％、原因４のエンジン定常性能調整不良が４５％、原因
５のスロットル操作不良が２３％となり、原因４のエン
ジン定常性能調整不良が確信度４５％で原因として診断
される（ステップ３）。
納され、特定した不具合事象と選択された現象が入力さ
れると、対応する関連表が読み出され、各原因ごとに選
択された現象に対する数値の重みを積算する。原因１の
ＦＣＵ機能不良の場合、選択された現象は１４の定常時
Ｗｆスケジュールのみであり、数値１に対する重みは１
を有する現象が２個あるので、一つの１に対して３５％
となり、積算値は３５％となる。この積算値を確信度と
称する。同様に選択された現象に対応する原因の確信度
を計算すると、原因２のＣＤＰエアラインリークが２０
％、原因４のエンジン定常性能調整不良が４５％、原因
５のスロットル操作不良が２３％となり、原因４のエン
ジン定常性能調整不良が確信度４５％で原因として診断
される（ステップ３）。
【００１２】各原因ごとにこの原因を除去して正常な動
作をさせる対応処置を過去の事例より調べて予め計算機
に格納しておき、原因が診断されると直ちに対応処理が
表示される（ステップ４）。次に診断がどのように行わ
れたかの要約が出力され（ステップ５）、終了する。
作をさせる対応処置を過去の事例より調べて予め計算機
に格納しておき、原因が診断されると直ちに対応処理が
表示される（ステップ４）。次に診断がどのように行わ
れたかの要約が出力され（ステップ５）、終了する。
【００１３】対応処理終了後、この不具合事象のデータ
をデータベースに追加し不具合事例として登録する（ス
テップ６）。
をデータベースに追加し不具合事例として登録する（ス
テップ６）。
【００１４】
【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
は、各不具合事象ごとに、不具合事象の状況を表す現象
群とその不具合事象を発生させる原因群を対比して、各
現象ごとに関連する原因に対する関連の度合いを示す関
連値を定めた関連表を作成し、不具合事象に付随して発
生した現象を求め、関連表の各原因について、求めた現
象に対する関連値に所定の方法で重み付けした値を積算
した積算値を算出し、この積算値の最大となる原因を不
具合事象の原因とするので、不具合事象の原因の推定も
容易にでき、この推定処理は各不具合事象ごとに独立し
ているので、不具合事象の追加や関連表の修正も容易に
行うことができる。
は、各不具合事象ごとに、不具合事象の状況を表す現象
群とその不具合事象を発生させる原因群を対比して、各
現象ごとに関連する原因に対する関連の度合いを示す関
連値を定めた関連表を作成し、不具合事象に付随して発
生した現象を求め、関連表の各原因について、求めた現
象に対する関連値に所定の方法で重み付けした値を積算
した積算値を算出し、この積算値の最大となる原因を不
具合事象の原因とするので、不具合事象の原因の推定も
容易にでき、この推定処理は各不具合事象ごとに独立し
ているので、不具合事象の追加や関連表の修正も容易に
行うことができる。
【図１】図１は本実施例の構成を示す図である。
【図２】図２は不具合事象の関連表の一例を示す図であ
る。
る。
【図３】図３は本実施例の動作を示すフロー図である。
Claims (1)
- 【請求項１】 装置の不具合な状態を表す不具合事象ご
とに、その不具合事象の状況を表す現象群およびその不
具合事象を発生する原因群を設定し、 各現象ごとに関連する原因に対する関連の度合いを示す
関連値を定めた関連表を作成し、 不具合事象が発生すると、前記関連表の現象群よりこの
不具合事象に付随して発生した現象を選択し、 前記関連表の各原因について、選択した現象に対する前
記関連値に所定の方法で重み付けした値を積算した積算
値を求め、この積算値の最大となる原因を発生した不具
合事象の原因と推定することを特徴とする不具合事象の
原因推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5157755A JPH0713617A (ja) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | 不具合事象の原因推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5157755A JPH0713617A (ja) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | 不具合事象の原因推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0713617A true JPH0713617A (ja) | 1995-01-17 |
Family
ID=15656635
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5157755A Pending JPH0713617A (ja) | 1993-06-29 | 1993-06-29 | 不具合事象の原因推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0713617A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6108586A (en) * | 1997-03-31 | 2000-08-22 | Hitachi, Ltd. | Fraction defective estimating method, system for carrying out the same and recording medium |
| US6526326B2 (en) | 1997-03-31 | 2003-02-25 | Hitachi, Ltd. | Fraction defective estimating method and system for estimating an assembly fraction defective of an article |
| US6625511B1 (en) | 1999-09-27 | 2003-09-23 | Hitachi, Ltd. | Evaluation method and its apparatus of work shop and product quality |
| JP2007272400A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Nippon Steel Corp | 操業支援装置、操業支援方法、操業支援システム、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
| WO2017209167A1 (ja) * | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 監視装置、対象装置の監視方法、およびプログラム |
| JP2019036061A (ja) * | 2017-08-10 | 2019-03-07 | 株式会社東芝 | 要因分析装置、要因分析方法、およびプログラム |
-
1993
- 1993-06-29 JP JP5157755A patent/JPH0713617A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6108586A (en) * | 1997-03-31 | 2000-08-22 | Hitachi, Ltd. | Fraction defective estimating method, system for carrying out the same and recording medium |
| US6401000B1 (en) | 1997-03-31 | 2002-06-04 | Hitachi, Ltd. | Fraction defective estimating method and system for estimating an assembly fraction defective of an article |
| US6526326B2 (en) | 1997-03-31 | 2003-02-25 | Hitachi, Ltd. | Fraction defective estimating method and system for estimating an assembly fraction defective of an article |
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| US11442443B2 (en) | 2016-06-01 | 2022-09-13 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Monitoring device, method for monitoring target device, and program |
| JP2019036061A (ja) * | 2017-08-10 | 2019-03-07 | 株式会社東芝 | 要因分析装置、要因分析方法、およびプログラム |
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