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公開番号2025105141
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2023223473
出願日2023-12-28
発明の名称故障モード影響分析管理システム、故障モード影響分析管理方法および情報処理システム
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06Q 10/0635 20230101AFI20250703BHJP(計算;計数)
要約【課題】熟練者等の人手を介さなくてもFMEAを算出することができ、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクが管理可能となる故障モード影響分析管理システム等を提供する。
【解決手段】過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストとから、不良の内容を表す故障モードを判別する故障モード分析部310と、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストとから、故障モードに対する不良の発生度を算出する発生度計算部320と、過去の故障モード影響分析の結果と作業実績データから、故障モードに対する、不良が生じたときの影響度を算出する影響度計算部330と、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストから、故障モードに対する、不良の検出度を算出する検出度計算部340と、故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新するFMEA更新部350と、を備える故障モード影響分析管理システム210。
【選択図】図9

特許請求の範囲【請求項１】
過去の故障モード影響分析の結果と不良が生じたときの履歴である不良要因リストとから、不良の内容を表す故障モードを判別する故障モード分析部と、
前記過去の故障モード影響分析の結果と前記不良要因リストとから、前記故障モードに対する不良の発生度を算出する発生度計算部と、
前記過去の故障モード影響分析の結果と作業の実績を表す作業実績データから、前記故障モードに対する、不良が生じたときの影響度を算出する影響度計算部と、
前記過去の故障モード影響分析の結果と前記不良要因リストから、前記故障モードに対する、不良の検出度を算出する検出度計算部と、
前記故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新する更新部と、
を備える故障モード影響分析管理システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記故障モード分析部は、前記故障モードに対する前記不良要因リストに記載の不良内容を、ベクトルに変換した後にベクトル間の距離にて前記故障モードを判別する請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項３】
前記発生度計算部は、前記故障モードに対する前記不良要因リストに記載の不良発生日時情報から発生度を算出する請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項４】
前記発生度計算部は、前記不良発生日時情報を基に、予め定義した発生度表を基に更新する方法と、全ての前記故障モードの不良発生頻度から相対的に更新する方法と、の何れか一方により前記発生度を算出する請求項３に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項５】
前記影響度計算部は、前記作業実績データから機械学習を用いて目的変数に関する各工程の寄与率を算出し、算出した前記寄与率を各工程の影響度とする請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項６】
前記影響度計算部は、ユーザが決定した少なくとも１つの前記目的変数を基に、前記影響度を算出する請求項５に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項７】
前記検出度計算部は、前記故障モードに対する前記不良要因リストに記載の不良発見方法情報を基に前記検出度を算出する請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項８】
前記検出度計算部は、前記不良発見方法情報を基に、予め定義した検出度表を基に直近の前記不良要因リストを参照し更新する方法と、全ての前記不良要因リストを参照し平均値にて更新する方法と、の何れか一方により前記検出度を算出する請求項７に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項９】
前記更新部は、前記故障モード分析部にて判別した前記故障モード、前記発生度計算部にて算出した前記発生度、前記影響度計算部にて算出した前記影響度、前記検出度計算部にて算出した検出度を、ユーザに通知し、
前記更新部は、ユーザが更新することを選択した場合に、前記故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新する、
請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
【請求項１０】
前記故障モード影響分析は、前記不良要因リストが作成される度に更新される請求項１に記載の故障モード影響分析管理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障モード影響分析管理システム、故障モード影響分析管理方法、情報処理システムに関する。本発明は、特に、製造業で生産される製品に不良が生じたときに分析を行う故障モード影響分析管理システム等に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、製造業における各業務では、業務内にて不良が発生すると製造ラインが停止するリスクが少なからず存在する。製造業では、このリスクを軽減させる一つの手法として故障モード影響分析（ＦＭＥＡ：Failure Mode and Effects Analysis）がある。ＦＭＥＡは工程の部品を故障モードにて分類し、分類した故障モードのリスクの大きさをＲＰＮ（Risk Priority Number）にて算出する。一般的にＲＰＮは、影響度×発生度×検出度にて算出され、数値が大きい故障モードから優先的に対処される。しかし、ＲＰＮの定義は、目的によってはある変数を追加してもよいし、ある値を削除してもよい。
【０００３】
特許文献１では、ＦＭＥＡを用いてある製造ラインのリスク評価を自動実行する例を開示している。ここでは、リスク評価指標としてのＲＰＮを、影響度×発生度と定義している。
【０００４】
特許文献２には、リスク評価に用いられる情報として非損失期待値を出力するリスク評価装置が開示されている。このリスク評価装置は、故障モードについて、頻度、潜在度、危険度、および影響度を入力する入力部を有する。また、入力された頻度に対応する頻度確率、潜在度に対応する潜在確率、危険度に対応する危険度確率をそれぞれデータベースから読み出し、単位期間あたりに事故が発生する確率を算出する第１の算出部を有する。さらに、この単位期間あたりに事故が発生する確率に基づいて、計測期間において事故が発生する確率の分布が示す値と損失量の値とから非期待損失を算出する第２の算出部を有する。そして、算出された非期待損失をリスク評価に用いられる情報として出力する出力部を有する。
【０００５】
特許文献３には、所定の評価対象の地震リスクを評価する地震リスク評価システムが開示されている。この地震リスク評価システムでは、所定の評価対象の地震リスクの評価は、解析対処物に関する情報を記憶部から読み込み、解析対象物に入力される地震動を模擬した設計用入力波形が対象物に入力されたときの応答出力を、記憶部に記憶されている所定の算出式に従って算出する。次に、算出した応答出力と、解析対象物の耐力に関連する特性とに基づき、応答出力及び耐力関連特性の内の少なくとも応答出力を確率変数として、解析対象物に損傷モードが発生する確率を、記憶部に記憶されている所定の演算式に従って算出する。さらに、算出した損傷確率と、記憶部に記憶されている影響度の情報とに基づいて、リスク評価結果を作成し、作成したリスク評価結果を、出力部を通じて出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
米国特許出願公開第２０１９／０２５０５９９号明細書
特開２００７－３１６７５３号公報
特開２０１１－６４５５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来、ＦＭＥＡは作成時に熟練者の知見にて作成されることが一般的であった。
しかしながら、この方法では、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクに対して逐次ＦＭＥＡを更新することが困難である。また、従来の手法では、新規の故障モード（初期作成時には加味されていなかった故障モード）が発生した場合、検出が困難であり、新規の故障モードが発生したときには迅速な対応は困難である。
本発明は、熟練者等の人手を介さなくてもＦＭＥＡを算出することができ、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクが管理可能となる故障モード影響分析管理システム、故障モード影響分析管理方法、情報処理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため本発明は、過去の故障モード影響分析の結果と不良が生じたときの履歴である不良要因リストとから、不良の内容を表す故障モードを判別する故障モード分析部と、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストとから、故障モードに対する不良の発生度を算出する発生度計算部と、過去の故障モード影響分析の結果と作業の実績を表す作業実績データから、故障モードに対する、不良が生じたときの影響度を算出する影響度計算部と、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストから、故障モードに対する、不良の検出度を算出する検出度計算部と、故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新する更新部と、を備える故障モード影響分析管理システムを提供できる。この場合、熟練者等の人手を介さなくてもＦＭＥＡを算出することができ、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクが管理可能となる故障モード影響分析管理システムを提供できる。
【０００９】
ここで、例えば、故障モード分析部は、故障モードに対する不良要因リストに記載の不良内容を、ベクトルに変換した後にベクトル間の距離にて故障モードを判別する。この場合、故障モードの判定を、より正確に行うことができる。
また、例えば、発生度計算部は、故障モードに対する不良要因リストに記載の不良発生日時情報から発生度を算出する。この場合、発生度の算出が容易になる。
さらに、例えば、発生度計算部は、不良発生日時情報を基に、予め定義した発生度表を基に更新する方法と、全ての故障モードの不良発生頻度から相対的に更新する方法と、の何れか一方により発生度を算出する。この場合、ユーザが発生度の算出の方法を選択することができる。
またさらに、例えば、影響度計算部は、作業実績データから機械学習を用いて目的変数に関する各工程の寄与率を算出し、算出した寄与率を各工程の影響度とする。この場合、影響度を寄与率を算出することにより、求めることができる。
そして、例えば、影響度計算部は、ユーザが決定した少なくとも１つの目的変数を基に、影響度を算出する。この場合、ユーザが選択した目的変数に応じてＦＭＥＡを算出することができる。
また、例えば、検出度計算部は、故障モードに対する不良要因リストに記載の不良発見方法情報を基に検出度を算出する。この場合、実際に不良を発見した情報を基に、検出度を算出することができ、検出度の精度が向上する。
さらに、例えば、検出度計算部は、不良発見方法情報を基に、予め定義した検出度表を基に直近の不良要因リストを参照し更新する方法と、全ての不良要因リストを参照し平均値にて更新する方法と、の何れか一方により検出度を算出する。この場合、ユーザが選択した方法に応じてＦＭＥＡを算出することができる。
またさらに、例えば、更新部は、故障モード分析部にて判別した故障モード、発生度計算部にて算出した発生度、影響度計算部にて算出した影響度、検出度計算部にて算出した検出度を、ユーザに通知し、更新部は、ユーザが更新することを選択した場合に、故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新する。この場合、ユーザを介在させることで、ＦＭＥＡの正確性を確保することができる。
また、例えば、故障モード影響分析は、不良要因リストが作成される度に更新される。この場合、不良が発生するたびに、ＦＥＭＡが更新され、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクに対する対処が可能になる。
【００１０】
また、本発明は、プロセッサがメモリに記録されたプログラムを実行することにより、過去の故障モード影響分析の結果と不良が生じたときの履歴である不良要因リストとから、不良の内容を表す故障モードを判別し、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストとから、故障モードに対する不良の発生度を算出し、過去の故障モード影響分析の結果と作業の実績を表す作業実績データから、故障モードに対する、不良が生じたときの影響度を算出し、過去の故障モード影響分析の結果と不良要因リストから、故障モードに対する、不良の検出度を算出し、故障モードに対する故障モード影響分析の結果を更新する。この場合、熟練者等の人手を介さなくてもＦＭＥＡを算出することができ、時々刻々と変わりゆく業務内のリスクが管理可能となる故障モード影響分析管理方法を提供できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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