(57)【要約】【課題】作業機械に発生した事象を速やかにサービスマンに通知するとともに、この事象に対応する処置をサービスマンに明示する。【解決手段】トラブルシューティングシステムＳは、フォークリフト１と、サーバ２と、端末３と、を備える。フォークリフト１は、フォークリフト１の動作状態を検出するセンサの出力データおよびフォークリフト１を制御する制御ソフトの内部データをサーバ２に送信する。サーバ２は、受信したセンサの出力データおよび制御ソフトの内部データに基づいて、フォークリフト１に発生した事象を検出し、検出した事象に対応する下位の事象の一覧または処置をフォークリフト１に発生した事象とともに、サービスマンＰ１が使用する端末３に送信する。【選択図】図１
2020160870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業機械用の通知機能を備えたトラブルシューティングシステムであって、
前記作業機械と、
前記作業機械に発生しうる事象および当該事象に対応する処置を記憶している記憶部と、
入力された情報を表示する表示部と、
前記作業機械に発生した事象または当該事象の一部からなる事象情報を入力するための入力部と、
入力された前記事象情報に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記表示部に出力する出力部と、
事象検出部と、
通知部と、を備え、
前記作業機械は、前記作業機械の動作状態を検出するセンサの出力データおよび前記作業機械を制御する制御ソフトの内部データを前記事象検出部に送信するデータ送信部を有し、
前記事象検出部は、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、前記作業機械に発生した事象を検出し、
前記通知部は、前記事象検出部によって検出された前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記作業機械に発生した前記事象とともにサービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知する
ことを特徴とするトラブルシューティングシステム。
【請求項２】
前記事象検出部は、さらに、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、発生確率が所定以上の事象を検出し、
前記通知部は、さらに、前記事象検出部によって検出された発生確率が所定以上の前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、発生確率が所定以上の前記事象とともに前記サービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知する
ことを特徴とする請求項１に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項３】
前記センサの出力データ、前記制御ソフトの内部データおよび前記作業機械に発生した事象の組み合わせを教師データとしてその相関関係を学習され、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データが入力されると、前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を出力する学習済み第１ニューラルネットワークをさらに備え、
前記事象検出部は、前記学習済み第１ニューラルネットワークを用いて、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データから前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を検出する
ことを特徴とする請求項２に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項４】
前記通知部は、さらに、発生確率が所定以上の前記事象を重要情報として通知し、前記作業機械に発生した前記事象を緊急情報として通知する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項５】
端末と、前記端末および前記作業機械と相互に通信可能なサーバと、をさらに備え、
前記端末は、前記表示部と、前記入力部と、前記出力部と、を有し、
前記サーバは、前記記憶部と、前記事象検出部と、前記通知部と、を有し、
前記端末は、前記サービスマンによって使用されており、
前記通知部は、前記サービスマンに対する前記通知を前記端末に送信することにより行い、
前記表示部は、さらに、前記端末が受信した事象および当該事象に対応する下位の事象の一覧または処置を表示する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項６】
前記入力された事象情報と前記記憶部に記憶されている前記事象との類似度を算出する類似度算出部をさらに備え、
前記出力部は、さらに、所定以上の類似度が算出された前記事象の一覧を前記表示部に出力する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項７】
複数の報告書に記載された前記作業機械に発生した過去の複数の事象を学習用データとしてニューラルネットワークを用いて教師なし学習され、単語が入力されると、前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する学習済み第２ニューラルネットワークと、
事象情報が入力されると、当該事象情報を単語ごとに分割する形態素解析部と、
前記単語ごとに分割された事象情報を、前記学習済み第２ニューラルネットワークによって単語ごとに分散表現ベクトル化する単語ベクトル化部と、
前記入力された事象情報を、当該事象情報に含まれている単語ごとの分散表現ベクトルに基づいて、事象情報単位で分散表現ベクトルに変換する事象ベクトル化部と、
前記記憶部中の前記事象を分散表現ベクトル化して記憶しているベクトル表現記憶部と、をさらに備え、
前記類似度算出部は、前記事象ベクトル化部によって分散表現ベクトル化された前記事象情報と、前記ベクトル表現記憶部に記憶されている前記分散表現ベクトル化された事象とのコサイン類似度に基づいて、類似度を算出する
ことを特徴とする請求項６に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項８】
前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルは、前記入力された単語がＮ−ｇｒａｍ分割されて抽出されたサブワードの分散表現ベクトルに基づく
ことを特徴とする請求項７に記載のトラブルシューティングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
作業機械用の通知機能を備えたトラブルシューティングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
クレーン車やフォークリフトといった作業機械に係るサービスマンは、その作業機械に事故や故障といったトラブルが発生すると、このトラブルにともなって発生した作業機械の事象に対して何らかの処置を行い解決する。熟練したサービスマンは、作業機械の様々な事象に対する処置を熟知している。一方、未熟なサービスマンは、この事象に対する適切な処置を知らないことが多く、また、適切な処置を容易に認識することも難しい。
【０００３】
そこで、例えば、特許文献１に開示のような故障診断方法がある。特許文献１に開示の工作機械の制御装置の故障診断部は、ユニット記憶部と、現象記憶部と、不具合発生予想部品記憶部と、処置方法記憶部と、解決策記憶部と、故障診断制御部とを備えている。作業者がタッチパネルからなる表示部を用いて不具合の発生したユニットを選択し、各ユニットに対応する故障の現象を選択し、各現象に対応する不具合を発生し得る部品を選択し、各部品に対応する処置方法を選択して不具合の解決策を絞り込む。これにより、未熟な作業者であっても、工作機械の事象に対応することができる。
【０００４】
ところで、作業機械にトラブルが発生していることをオペレータが認識したときには、既に、作業機械に深刻な事象が発生しているという問題があった。また、無人で作業を行う無人作業機械の場合、トラブルが発生しても、管理者が近くにいないことがあった。この場合、後に管理者がトラブルを認識し、それからサービスマンに連絡をとることになるため、時間経過により状況が悪化するという問題もあった。そこで、作業機械にトラブルが発生すると、速やかにサービスマンまたは作業機械の他の関連者に事象の通知がなされることが好ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−６８６７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記事情に鑑みて、本発明が解決しようとする課題は、作業機械に発生した事象を速やかにサービスマンに通知するとともに、この事象に対応する処置をサービスマンに明示することができるトラブルシューティングシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る作業機械用の通知機能を備えたトラブルシューティングシステムは、
前記作業機械と、
前記作業機械に発生しうる事象および当該事象に対応する処置を記憶している記憶部と、
入力された情報を表示する表示部と、
前記作業機械に発生した事象または当該事象の一部からなる事象情報を入力するための入力部と、
入力された前記事象情報に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記表示部に出力する出力部と、
事象検出部と、
通知部と、を備え、
前記作業機械は、前記作業機械の動作状態を検出するセンサの出力データおよび前記作業機械を制御する制御ソフトの内部データを前記事象検出部に送信するデータ送信部を有し、
前記事象検出部は、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、前記作業機械に発生した事象を検出し、
前記通知部は、前記事象検出部によって検出された前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記作業機械に発生した前記事象とともにサービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知することを特徴とする。
【０００８】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
前記事象検出部が、さらに、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、発生確率が所定以上の事象を検出し、
前記通知部が、さらに、前記事象検出部によって検出された発生確率が所定以上の前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、発生確率が所定以上の前記事象とともに前記サービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知する。
【０００９】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
前記センサの出力データ、前記制御ソフトの内部データおよび前記作業機械に発生した事象の組み合わせを教師データとしてその相関関係を学習され、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データが入力されると、前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を出力する学習済み第１ニューラルネットワークをさらに備え、
前記事象検出部は、前記学習済み第１ニューラルネットワークを用いて、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データから前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を検出する。
【００１０】
上記トラブルシューティングシステムは、例えば、
前記通知部が、さらに、発生確率が所定以上の前記事象を重要情報として通知し、前記作業機械に発生した前記事象を緊急情報として通知する。
【００１１】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
端末と、前記端末および前記作業機械と相互に通信可能なサーバと、をさらに備え、
前記端末は、前記表示部と、前記入力部と、前記出力部と、を有し、
前記サーバは、前記記憶部と、前記事象検出部と、前記通知部と、を有し、
前記端末は、前記サービスマンによって使用されており、
前記通知部は、前記サービスマンに対する前記通知を前記端末に送信することにより行い、
前記表示部は、さらに、前記端末が受信した事象、および当該事象に対応する下位の事象の一覧または処置を表示する。
【００１２】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
前記入力された事象情報と前記記憶部に記憶されている前記事象との類似度を算出する類似度算出部をさらに備え、
前記出力部は、さらに、所定以上の類似度が算出された前記事象の一覧を前記表示部に出力する。
【００１３】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
複数の報告書に記載された前記作業機械に発生した過去の複数の事象を学習用データとしてニューラルネットワークを用いて教師なし学習され、単語が入力されると、前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する学習済み第２ニューラルネットワークと、
事象情報が入力されると、当該事象情報を単語ごとに分割する形態素解析部と、
前記単語ごとに分割された事象情報を、前記学習済み第２ニューラルネットワークによって単語ごとに分散表現ベクトル化する単語ベクトル化部と、
前記入力された事象情報を、当該事象情報に含まれている単語ごとの分散表現ベクトルに基づいて、事象情報単位で分散表現ベクトルに変換する事象ベクトル化部と、
前記記憶部中の前記事象を分散表現ベクトル化して記憶しているベクトル表現記憶部と、をさらに備え、
前記類似度算出部は、前記事象ベクトル化部によって分散表現ベクトル化された前記事象情報と、前記ベクトル表現記憶部に記憶されている前記分散表現ベクトル化された事象とのコサイン類似度に基づいて、類似度を算出する。
【００１４】
上記トラブルシューティングシステムは、好ましくは、
前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルは、前記入力された単語がＮ−ｇｒａｍ分割されて抽出されたサブワードの分散表現ベクトルに基づく。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係るトラブルシューティングシステムは、作業機械に発生した事象を速やかにサービスマンに通知するとともに、この事象に対応する処置をサービスマンに明示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係るトラブルシューティングシステムの一実施形態の概略構成を示す全体図である。
【図２】図１のトラブルシューティングシステムのブロック図である。
【図３】過去の事象が記載された報告書の一例を示す図である。
【図４】図２の表示部に表示された入力画面の一例を示す図である。
【図５】入力画面の別の一例を示す図である。
【図６】図２の表示部に表示された処置の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図を参照しつつ、本発明に係る通知機能を備えたトラブルシューティングシステムの一実施形態について説明する。なお、本実施形態における作業機械は、フォークリフト１であるが、単なる一例であってこれに限定されない。
【００１８】
図１は、本実施形態に係るトラブルシューティングシステムＳの概略構成を示す全体図である。トラブルシューティングシステムＳは、フォークリフト１からその動作状態がネットワーク１００を介してサーバ２に随時送信されており、サーバ２がフォークリフト１の動作状態を解析してフォークリフト１に発生した事象を検出し速やかにサービスマンＰ１に通知するよう構成されている。以下、各構成について、具体的に説明する。
【００１９】
＜フォークリフト＞
図２に示すように、フォークリフト１は、センサ１０と、制御ソフト１１と、データ送信部１２と、を有する。
【００２０】
センサ１０は、フォークリフト１の動作を検出するためのものであって、フォークリフト１が備える各ユニットに設けられている。センサ１０は、例えば、トルクセンサ、振動センサ、撮像センサ、距離センサ、位置センサ、温度センサ、湿度センサ、流量センサ、光量センサおよび圧力センサのいずれかまたは全てが含まれていてもよい。また、センサ１０には、例えば、フォークリフト１の周囲環境状態を検出する周囲環境センサが含まれていてもよい。
【００２１】
制御ソフト１１は、フォークリフト１を制御するためのソフトである。例えば、制御ソフト１１は、シリンダ、モータ、操舵部などの動作を制御する。制御ソフト１１の内部データには、例えば、トルク、位置、速度、加速度、電流および電圧のいずれかまたは全てが含まれていてもよい。また、制御ソフト１１の内部データには、制御指令情報が含まれている。制御指令情報とは、制御ソフト１１による各ユニットへの指令内容であって、例えば、モータへの正転指令、停止指令などが相当する。
【００２２】
データ送信部１２は、ネットワーク１００を介して、センサ１０の出力データ、制御ソフト１１の内部データを随時サーバ２に送信する。データ送信部１２は、データを一定時間蓄積し、その蓄積したデータを随時送信するようにしてもよい。これにより、例えば、制御ソフト１１によるモータへの停止指令後におけるフォークリフト１の移動速度の推移が送信されることになる。
【００２３】
＜サーバ＞
サーバ２は、ネットワーク１００を介して、端末３およびフォークリフト１と相互に通信可能である。サーバ２は、記憶部２０と、学習済み第１ニューラルネットワーク（以下、「学習済み第１ＮＮ」という）２１と、事象検出部２２と、通知部２３と、形態素解析部２４と、単語ベクトル化部２５と、学習済み第２ニューラルネットワーク（以下、「学習済み第２ＮＮ」という）２６と、事象ベクトル化部２７と、類似度算出部２８と、ベクトル表現記憶部２９と、を有する。
【００２４】
記憶部２０は、フォークリフト１に発生しうる事象およびこの事象に対応する処置を記憶している。事象および処置は、過去にフォークリフト１に発生した事象と当該事象に対して行われた処置とからなる複数のトラブル事例から抽出されている。事象および処置は、例えば、サービスマンＰ１により記載された報告書３００（図３参照）中のトラブル事例から抽出されていてもよい。また、記憶部２０には、事象同士の因果関係も記憶されており、これにより、上位事象と下位事象とが関連付けられている。
【００２５】
学習済み第１ＮＮ２１は、センサ１０の出力データおよび制御ソフト１１の内部データが入力されると、フォークリフト１に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を出力する。学習済み第１ＮＮ２１は、センサ１０の出力データ、制御ソフト１１の内部データおよびフォークリフト１に発生した事象の組み合わせを教師データとしてその相関関係を事前に学習され、センサ１０の出力データおよび制御ソフト１１の内部データが入力されると、フォークリフト１に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を出力する。学習済み第１ＮＮ２１は、ディープラーニングを利用し、かつ、畳み込みニューラルネットワークもしくは再帰型ニューラルネットワークまたはその両方を利用したものであってもよい。また、学習済み第１ＮＮ２１は、複数のニューラルネットワークから構成されアンサンブル学習されたものであってもよい。
【００２６】
事象検出部２２は、学習済み第１ＮＮ２１を用いて、センサ１０の出力データおよび制御ソフト１１の内部データからフォークリフト１に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を検出する。発生確率が所定以上の事象とは、所定時間または所定日数以内に発生する確率が所定以上の事象、もしくは既に発生した確率が所定以上の事象またはその両方を含む。
【００２７】
通知部２３は、事象検出部２２によって検出された事象とともにこの事象に対応する下位の事象の一覧または処置を記憶部２０から取得し、サービスマンＰ１およびフォークリフト１の他の関係者Ｐ２に通知する。これにより、サービスマンＰ１および他の関係者Ｐ２は、フォークリフト１に発生したかまたは発生する可能性の高い事象を速やかに認識することができる。また、この通知には、事象検出部２２によって検出された事象とともにこの事象に対応する下位の事象の一覧または処置が含まれるので、未熟なサービスマンであっても通知された事象に迅速に対応することができる。
【００２８】
他の関係者Ｐ２とは、例えば、フォークリフト１の管理者やオペレータが相当する。通知部２３は、事象検出部２２によって検出された事象のみをサービスマンＰ１および他の関係者Ｐ２に通知してもよい。また、通知部２３は、事象検出部２２によって検出された事象に基づいて、サービスマンＰ１および他の関係者Ｐ２の両方に通知するのかまたはサービスマンＰ１のみに通知するのか、その通知先を振り分けてもよい。
【００２９】
通知部２３による通知方法は、サービスマンＰ１が使用する端末３、他の関係者Ｐ２が使用するコンピュータに向けて送信することにより、サービスマンＰ１および他の関係者Ｐ２に通知する。なお、通知部２３による通知方法は、例えば、電子メールでもよく、特に限定されない。通知部２３は、事象検出部２２によって検出された事象が、フォークリフト１に発生した事象であれば緊急情報として通知し、フォークリフト１に発生する確率が所定以上の事象については重要情報として通知してもよい。
【００３０】
形態素解析部２４は、入力部３１（図２の端末３参照）によって事象情報が入力されると、入力された事象情報を単語ごとに分割する。事象情報とは、フォークリフト１に発生した事象を「エンジンが掛からない」といった文章や「エンジン」「掛からない」といったキーワード的に表現された単語群または単語のことである。形態素解析部２４によって事象情報は、単語ごとにスペースを置いて分割され、分かち書き処理される。例えば、「エンジンが掛からない」という事象情報は、「エンジン」、「が」、「掛から」、「ない」と分割される。形態素解析するためのツールとして、例えば、「Mecab」を使用してもよい。また、予め作成されたフォークリフト１用のコーパスを形態素解析ツールとして使用してもよい。これにより、事象情報中の各名詞が適切に抽出されるので好ましい。
【００３１】
単語ベクトル化部２５は、形態素解析部２４によって単語ごとに分割された事象情報を、学習済み第２ＮＮ２６によって単語ごとに分散表現ベクトル化する。
【００３２】
学習済み第２ＮＮ２６は、単語が入力されると、入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する。学習済み第２ＮＮ２６は、単語ごとに分割された過去の複数の報告書３００に記載された事象を学習用データとしてニューラルネットワークを用いて事前に教師なし学習されており、単語ごとに分割された事象情報が入力されると、事象情報に含まれている各単語同士の関連性に基づいて、この各単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する。
【００３３】
学習済み第２ＮＮ２６は、同一の事象に出現する可能性（共起性）が高い単語、または同一の事象において近い位置に出現する可能性が高い単語といった関連性の高い単語がそれぞれ入力された場合に、類似する分散表現ベクトルが出力されるように事前学習されている。これは、類似する文脈で出現する単語は、意味的にも類似しているという分布仮説（Harrs, 1954, Rubenstein & Goodenough,1965）に基づく。単語ベクトル化部２５として、例えば、ニューラルネットワーク技術に基づく「Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ」、「Ｇｌｏｖｅ」、「Ｆａｓｔｔｅｘｔ」などの言語モデルが使用されてもよい。分散表現およびＷｏｒｄ２Ｖｅｃについては「MIKOLOV, Tomas, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In: Advances in neural information processing systems. 2013. p. 3111-3119.」などを参照することができる。Ｇｌｏｖｅについては「PENNINGTON, Jeffrey; SOCHER, Richard; MANNING, Christopher D. Glove: Global Vectors for Word Representation. In: EMNLP. 2014. p. 1532-1543.」などを参照することができる。Ｆａｓｔｔｅｘｔについては「JOULIN, Armand, et al. Bag of tricks for efficient text classification. arXiv preprint arXiv:1607.01759, 2016.」などを参照することができる。
【００３４】
学習済み第２ＮＮ２６は、各単語の分散表現ベクトルを出力する方法として、各単語に含まれているサブワードを考慮して分散表現ベクトルを作成することが好ましい。具体的には、単語ベクトル化部２５は、入力された単語をＮ−ｇｒａｍ分割してサブワードを抽出し、入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを、サブワードの分散表現ベクトルの和または平均とすることが好ましい。サブワードは、例えば、単語「吸気ホース」の場合、「吸」、「吸気」、「気ホ」、「ホー」、「ース」、「ス」が該当する。これにより、学習済み第２ＮＮ２６は、例えば、「吸気ホース」、「吸ホース」および「ホース」には、類似する分散表現ベクトルを出力するので、入力される事象情報の表記上のゆれおよび未知語にも対応することができる。サブワードを考慮して分散表現ベクトルを作成するツールとして、例えば、「Ｆａｓｔｔｅｘｔ」を用いてもよい。
【００３５】
図３に示すように、報告書３００には、各担当者（サービスマンＰ１）によってその不具合内容欄にフォークリフト１に発生した事象が記載されている。したがって、報告書３００には、人の個性も相まって各事象が様々な表現で記載されている。学習済み第２ＮＮ２６は、これら事象の記載を学習用データとされたことにより、様々な表現の事象情報に含まれる各単語を適切に分散表現ベクトル化できる。
【００３６】
事象ベクトル化部２７は、類似度算出部２８が入力された事象情報と記憶部２０に記憶されている事象との類似度を算出することができるように、単語ベクトル化部２５によって単語ごとに分散表現ベクトル化された事象情報を、単語ごとの分散表現ベクトルに基づいて、事象情報単位の分散表現ベクトルに変換する。事象ベクトル化部２７は、事象情報を分散表現ベクトル化する手法として、事象情報に含まれている単語の分散表現ベクトルの平均を事象情報自体の特徴ベクトルとしてもよい。または、事象ベクトル化部２７は、より精度よく事象情報を分散表現ベクトル化する手法として、ＳＣＤＶ（Sparse Composite Document Vectors）を用いた特徴ベクトル平均を用いてもよい。ＳＣＤＶについては、「Dheeraj Mekala et al.: SCDV : Sparse Composite Document Vectors using soft clustering over distributional representations, Proc of EMNLP, 2017」を参照することができる。
【００３７】
類似度算出部２８は、入力された事象情報と記憶部２０に記憶されている事象との類似度を算出する。記憶部２０中の事象は、予め形態素解析部２４によって形態素解析され、単語ベクトル化部２５によって単語ごとに分散化表現ベクトル化され、事象ベクトル化部２７によって事象単位で分散化表現ベクトル化されている。
【００３８】
ベクトル表現記憶部２９は、事象ベクトル化部２７によって分散表現ベクトル化された記憶部２０中の事象を記憶部２０中の各事象に関連付けて記憶している。
【００３９】
類似度算出部２８は、分散表現ベクトル化された事象情報と、ベクトル表現記憶部２９に記憶されている分散表現ベクトル化された事象とのコサイン類似度に基づいて、入力された事象情報と、記憶部２０中の事象との類似度を算出する。コサイン類似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、文書同士を比較する際に用いられる類似度計算手法である。コサイン類似度がベクトル同士の成す角度の近さを表現するので、入力された事象情報と、記憶部２０中の事象とは、コサイン類似度が１に近ければより類似しており、０に近ければより類似していないことになる。
【００４０】
＜端末＞
端末３は、表示部３０と、入力部３１と、出力部３２と、を有する。端末３は、本実施形態では、タブレットであるが単なる一例であって、例えば、ノートパソコン、スマートフォンであってもよい。
【００４１】
表示部３０は、入力された情報を表示する。表示部３０は、タブレットのディスプレイに相当する。また、表示部３０は、通知部２３から受信した事象およびこの事象に対応する下位の事象の一覧または処置を表示する。
【００４２】
入力部３１は、事象情報などを入力するためのツールである。タブレットの場合、ディスプレイがタッチパネルになっており表示部３０と入力部３１とを兼ねている。入力部３１は、例えば、マウスやキーボードでもよい。サービスマンＰ１に関するサービスマン情報、日時情報、場所情報、顧客情報のいずれかまたは全てを含む基本情報および事象情報は、入力部３１によって入力される。また、出力部３２によって表示部３０に表示させられた事象一覧から、事象（事象情報）が入力部３１によって選択入力される。さらに、サーバ２から送信され表示部３０に表示させられた事象一覧から、事象（事象情報）が入力部３１によって選択入力される。
【００４３】
出力部３２は、入力された事象情報に対応する下位の事象の一覧または処置を記憶部２０から取得し、表示部３０に出力する。また、出力部３２は、類似度算出部２８によって所定以上の類似度が算出された事象の一覧も表示部３０に出力する。さらに、出力部３２は、事象の一覧から事象が選択入力されると、入力された事象に対応する事象の一覧または処置を記憶部２０から取得して表示部３０に出力する。
【００４４】
次いで、端末３によるトラブルシューティングについて、図を参照しつつ具体的に説明する。
【００４５】
サービスマンＰ１から、入力部３１によって端末３に基本情報などが入力される。
【００４６】
図４に示すように、表示部３０にフォークリフト１情報および事象情報を入力するための画面４００が表示されると、サービスマンＰ１によって、画像領域４００ａ〜４００ｄにフォークリフト１のブランド、種別、機種、型式、事象が発生した部位、事象のエラーコードが直接入力されるかまたは選択入力されていく。
【００４７】
次に、図５に示すように、表示部３０にトップ事象を選択するための画面５００が表示され、事象情報５００ａ、５００ｂが表示されると、サービスマンＰ１によって、いずれかの事象情報が選択入力される。このとき、フォークリフト１に発生した事象に対応する事象情報が表示された事象情報に含まれていない場合がある。この場合、サービスマンＰ１によって、図４に示されるキーワード入力領域４００ｅに事象情報が入力される。
【００４８】
類似度算出部２８は、入力された事象情報と記憶部２０に記憶されている事象との類似度を算出し、所定以上の類似度が算出された事象を端末３に送信する。出力部３２は、受信した事象の一覧を表示部３０に出力して表示させる。次いで、出力部３２は、あらためてサービスマンＰ１によって、表示された事象一覧からフォークリフト１に発生した事象に対応する事象が選択入力されると、入力された事象に対応する事象の一覧を記憶部２０から受信して表示部３０に出力する。
【００４９】
図６に示すように、出力部３２は、サービスマンＰ１によって最下位の事象が選択入力されると、この事象に対応する処置６００ａを表示部３０に出力し表示させる。未熟なサービスマンＰ１であっても、この処置を参照することにより、フォークリフト１に発生した事象に対応する処置を特定することができる。
【００５０】
＜トラブルシューティングシステムの一連の動作＞
以上、本実施形態に係るトラブルシューティングシステムＳの各構成に関して説明した。トラブルシューティングシステムＳにおけるフォークリフト１、サーバ２、端末３の一連の動作を整理すると、以下のとおりとなる。
【００５１】
（１）フォークリフト１は、データ送信部１２によってその動作状態をサーバ２に随時送信している。
【００５２】
（２）サーバ２は、事象検出部２２によってフォークリフト１に発生した事象または発生確率が所定以上の事象を検出すると、通知部２３によってサービスマンＰ１および他の関係者Ｐ２に通知する。
【００５３】
（３）端末３は、サーバ２からフォークリフト１に発生した事象を受信すると、受信した事象を表示部３０に表示するとともに、この事象に対応する処置を表示部３０に表示する。これにより、未熟なサービスマンＰ１であっても、直ちにフォオークリフトの事象に対応することができる。
【００５４】
（４）また、端末３は、サーバ２からフォークリフト１に発生する確率が所定以上の事象を受信すると、受信した事象を表示部３０に表示するとともに、この事象に対応する処置を表示部３０に表示する。これにより、サービスマンＰ１は、事象が発生する前に事前に処置をすることでフォークリフト１のトラブルの発生を防止することができる。
【００５５】
（５）また、端末３は、検出された事象とともに事象一覧を受信すると、検出された事象とともにこの事象の下位の事象一覧を表示部３０に表示する。
【００５６】
（６）次いで、端末３は、サービスマンＰ１によって、下位の事象一覧のうちのいずれの事象がフォークリフト１に発生しているのかが特定され、その特定された事象（事象情報）が入力される。
【００５７】
（７）次いで、端末３は、サーバ２の記憶部２０からサービスマンＰ１によって特定された事象に対応する処置を取得し、表示部３０に表示する。これにより、サービスマンＰ１は、表示された処置をフォークリフト１に対して行うことができる。
【００５８】
以上、本発明に係るトラブルシューティングシステムＳの一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【００５９】
（１）トラブルシューティングシステムＳは、端末３がサーバ２の構成を有していてもよい。この場合、送信部は、センサ１０の出力データおよび制御ソフト１１の内部データを端末３に送信する。
【００６０】
（２）記憶部２０には、さらに、処置に対応する技術資料が記憶されていてもよい。この場合、出力部３２は、処置とともにこの処置に対応する技術資料を表示部３０に出力し表示部３０に表示させてもよい。これにより、未熟なサービスマンＰ１であっても、適切に処置を行うことができる。
【００６１】
（３）事象検出部２２は、データ送信部から受信したデータを用いてフォークリフト１に発生した事象を検出できるのであれば、別の学習済みモデルを用いてもよい。
【００６２】
（４）事象検出部２２は、フォークリフト１に設けられていてもよい。この場合、データ送信部１２は、センサ１０の出力データおよび制御ソフト１１の内部データを事象検出部２２に送信する。また、事象検出部２２によって検出された事象がネットワーク１００を介してサーバ２に送信され、通知部２３によって、この事象およびこの事象に対応する下位の事象の一覧または処置がサービスマンＰ１もしくはフォークリフト１の他の関係者Ｐ２またはその両方に通知される。
【符号の説明】
【００６３】
１  フォークリフト
１０  センサ
１１  制御ソフト
１２  データ送信部
２  サーバ
２０  記憶部
２１  学習済み第１ニューラルネットワーク
２２  事象検出部
２３  通知部
２４  形態素解析部
２５  単語ベクトル化部
２６  学習済み第２ニューラルネットワーク
２７  事象ベクトル化部
２８  類似度算出部
２９  ベクトル表現記憶部
３  端末
３０  表示部
３１  入力部
３２  出力部
【図１】
2020160870.tif 000003
【図２】
2020160870.tif 000004
【図３】
2020160870.tif 000005
【図４】
2020160870.tif 000006
【図５】
2020160870.tif 000007
【図６】
2020160870.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月28日(2020.1.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業機械用の通知機能を備えたトラブルシューティングシステムであって、
前記作業機械と、
前記作業機械に発生しうる事象および当該事象に対応する処置を記憶している記憶部と、
入力された情報を表示する表示部と、
前記作業機械に発生した事象または当該事象の一部からなる事象情報を入力するための入力部と、
事象情報が入力されると、当該事象情報を単語ごとに分割する形態素解析部と、
複数の報告書に記載された前記作業機械に発生した過去の複数の事象を学習用データとして前記報告書内の各単語同士の関連性をニューラルネットワークを用いて教師なし学習され、単語ごとに分割された前記事象情報が入力されると、学習した各単語同士の関連性、および前記事象情報に含まれている各単語同士の関連性に基づいて、前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する学習済みベクトル出力ニューラルネットワークと、
前記形態素解析部によって前記単語ごとに分割された事象情報を、前記学習済みベクトル出力ニューラルネットワークによって単語ごとに分散表現ベクトル化する単語ベクトル化部と、
前記入力された事象情報を、当該事象情報に含まれている単語ごとの分散表現ベクトルに基づいて、事象情報単位で分散表現ベクトルに変換する事象ベクトル化部と、
予め、前記形態素解析部によって形態素解析され、前記単語ベクトル化部によって単語ごとに分散表現ベクトル化され、前記事象ベクトル化部によって事象単位で分散表現ベクトル化された前記記憶部中の前記事象を前記記憶部中の各事象に関連付けて記憶しているベクトル表現記憶部と、
前記事象ベクトル化部によって分散表現ベクトル化された前記事象情報と、前記ベクトル表現記憶部に記憶されている前記分散表現ベクトル化された事象とのコサイン類似度に基づいて、前記入力された事象情報と前記記憶部に記憶されている前記事象との類似度を算出する類似度算出部と、
入力された前記事象情報に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記表示部に出力し、さらに、前記類似度算出部によって所定以上の類似度が算出された前記事象の一覧を前記表示部に出力する出力部と、
事象検出部と、
通知部と、を備え、
前記作業機械は、前記作業機械の動作状態を検出するセンサの出力データおよび前記作業機械を制御する制御ソフトの内部データを前記事象検出部に送信するデータ送信部を有し、
前記事象検出部は、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、前記作業機械に発生した事象を検出し、
前記通知部は、前記事象検出部によって検出された前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記作業機械に発生した前記事象とともにサービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知する
ことを特徴とするトラブルシューティングシステム。
【請求項２】
前記事象検出部は、さらに、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、発生確率が所定以上の事象を検出し、
前記通知部は、さらに、前記事象検出部によって検出された発生確率が所定以上の前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、発生確率が所定以上の前記事象とともに前記サービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知する
ことを特徴とする請求項１に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項３】
前記センサの出力データ、前記制御ソフトの内部データおよび前記作業機械に発生した事象の組み合わせを教師データとしてその相関関係を学習され、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データが入力されると、前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を出力する学習済み第１ニューラルネットワークをさらに備え、
前記事象検出部は、前記学習済み第１ニューラルネットワークを用いて、前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データから前記作業機械に発生したかもしくは発生確率が所定以上の事象またはその両方を検出する
ことを特徴とする請求項２に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項４】
前記通知部は、さらに、発生確率が所定以上の前記事象を重要情報として通知し、前記作業機械に発生した前記事象を緊急情報として通知する
ことを特徴とする請求項２または３に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項５】
端末と、前記端末および前記作業機械と相互に通信可能なサーバと、をさらに備え、
前記端末は、前記表示部と、前記入力部と、前記出力部と、を有し、
前記サーバは、前記記憶部と、前記事象検出部と、前記通知部と、を有し、
前記端末は、前記サービスマンによって使用されており、
前記通知部は、前記サービスマンに対する前記通知を前記端末に送信することにより行い、
前記表示部は、さらに、前記端末が受信した事象および当該事象に対応する下位の事象の一覧または処置を表示する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のトラブルシューティングシステム。
【請求項６】
前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルは、前記入力された単語がＮ−ｇｒａｍ分割されて抽出されたサブワードの分散表現ベクトルに基づく
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載のトラブルシューティングシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る作業機械用の通知機能を備えたトラブルシューティングシステムは、
前記作業機械と、
前記作業機械に発生しうる事象および当該事象に対応する処置を記憶している記憶部と、
入力された情報を表示する表示部と、
前記作業機械に発生した事象または当該事象の一部からなる事象情報を入力するための入力部と、
事象情報が入力されると、当該事象情報を単語ごとに分割する形態素解析部と、
複数の報告書に記載された前記作業機械に発生した過去の複数の事象を学習用データとして前記報告書内の各単語同士の関連性をニューラルネットワークを用いて教師なし学習され、単語ごとに分割された前記事象情報が入力されると、学習した各単語同士の関連性、および前記事象情報に含まれている各単語同士の関連性に基づいて、前記入力された単語の意味に対応する分散表現ベクトルを出力する学習済みベクトル出力ニューラルネットワークと、
前記形態素解析部によって前記単語ごとに分割された事象情報を、前記学習済みベクトル出力ニューラルネットワークによって単語ごとに分散表現ベクトル化する単語ベクトル化部と、
前記入力された事象情報を、当該事象情報に含まれている単語ごとの分散表現ベクトルに基づいて、事象情報単位で分散表現ベクトルに変換する事象ベクトル化部と、
予め、前記形態素解析部によって形態素解析され、前記単語ベクトル化部によって単語ごとに分散表現ベクトル化され、前記事象ベクトル化部によって事象単位で分散表現ベクトル化された前記記憶部中の前記事象を前記記憶部中の各事象に関連付けて記憶しているベクトル表現記憶部と、
前記事象ベクトル化部によって分散表現ベクトル化された前記事象情報と、前記ベクトル表現記憶部に記憶されている前記分散表現ベクトル化された事象とのコサイン類似度に基づいて、前記入力された事象情報と前記記憶部に記憶されている前記事象との類似度を算出する類似度算出部と、
入力された前記事象情報に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記表示部に出力し、さらに、前記類似度算出部によって所定以上の類似度が算出された前記事象の一覧を前記表示部に出力する出力部と、
事象検出部と、
通知部と、を備え、
前記作業機械は、前記作業機械の動作状態を検出するセンサの出力データおよび前記作業機械を制御する制御ソフトの内部データを前記事象検出部に送信するデータ送信部を有し、
前記事象検出部は、受信した前記センサの出力データおよび前記制御ソフトの内部データに基づいて、前記作業機械に発生した事象を検出し、
前記通知部は、前記事象検出部によって検出された前記事象に対応する下位の事象の一覧または処置を前記記憶部から取得し、前記作業機械に発生した前記事象とともにサービスマンもしくは前記作業機械の他の関係者またはその両方に通知することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
＜サーバ＞
サーバ２は、ネットワーク１００を介して、端末３およびフォークリフト１と相互に通信可能である。サーバ２は、記憶部２０と、学習済み第１ニューラルネットワーク（以下、「学習済み第１ＮＮ」という）２１と、事象検出部２２と、通知部２３と、形態素解析部２４と、単語ベクトル化部２５と、学習済み第２ニューラルネットワーク（以下、「学習済み第２ＮＮ」という）２６と、事象ベクトル化部２７と、類似度算出部２８と、ベクトル表現記憶部２９と、を有する。学習済み第２ＮＮが本発明の「学習済みベクトル出力ニューラルネットワーク」に相当する。