(57)【要約】【課題】車両毎の部品における故障の予測精度を向上させる。【解決手段】部品故障発生予測装置１では、パラメータ選別部２１が所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、評価モデル生成部２３が該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基にランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成する。そして、評価値算出部２４が該生成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出し、故障確率算出部２６が該算出した影響度を基に、部品の故障の発生を予測する。【選択図】図１
2014194369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、
該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成し、
該生成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出し、
該算出した影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する
各処理を実行することを特徴とする部品故障発生予測方法。
【請求項２】
前記評価モデルを生成する処理は、走行距離が長い無故障車両は当該走行距離が短い車両よりも故障しにくい走行条件である割合が高くなるような評価モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の部品故障発生予測方法。
【請求項３】
コンピュータに、
所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、
該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成し、
該作成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を求め、
該求めた影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する
各処理を実行させることを特徴とする部品故障発生予測プログラム。
【請求項４】
所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別する選別部と、
前記選別部によって選別されたパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成する生成部と、
前記生成部によって作成された評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する予測部と
を有することを特徴とする部品故障発生予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品故障発生予測方法などに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行距離や時期的基準を基に一定の距離または時間ごとに部品を交換することが行われている。しかし、各車両により走行条件が異なるため、一律に交換するのではなく、車両や部品および走行条件を考慮して車両毎に交換時期を決めたいという要望がある。
【０００３】
例えば、走行条件を表す様々なパラメータと部品の故障発生との因果関係を基に推定モデルを作成して、適切なタイミングを推定する技術が知られている。
【０００４】
また、走行条件を表す様々なパラメータと部品の故障発生との因果関係が非常に複雑な場合でも、所定走行距離以内に故障する故障車の走行データを正例、無故障車の走行データを負例として機械学習する技術が知られている。かかる技術では、交換時期を算出したい車両の走行データを判別モデルの入力とすることで、その車両の故障の予測をすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−３２８５２２号公報
【特許文献２】国際公開第２００３／０３４１５９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、走行条件を考慮して車両毎に交換時期を予測する場合、車両毎の部品における故障の予測精度を向上させることが困難であるという問題がある。すなわち、走行条件を表す様々なパラメータと故障発生との因果関係が明らかな部品は、極めて少ない。加えて、従来の機械学習では、故障車の走行データ（正例）は、無故障車の走行データ（負例）と比較すると少ないので、車両の故障の予測をするために用いられる適切な判別モデルを作成することが難しい。したがって、車両毎の部品における故障の予測精度を向上させることが困難である。
【０００７】
１つの側面では、車両毎の部品における故障の予測精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の開示する部品故障発生予測方法では、コンピュータが、所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成し、該作成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出し、該算出した影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する各処理を実行する。
【発明の効果】
【０００９】
車両毎の部品における故障の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例に係る部品故障発生予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、走行データ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、部品交換情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、パラメータ選別情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、パラメータ適用結果情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、走行データの分布の例を示す図である。
【図７】図７は、評価結果情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、故障確率算出部によって生成される生存曲線の一例を示す図である。
【図９】図９は、交換推奨走行距離の算出例を示す図である。
【図１０】図１０は、出力結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例に係る評価モデル生成処理のフローチャートを示す図である。
【図１２】図１２は、実施例に係る故障発生時期予測処理のフローチャートを示す図である。
【図１３】図１３は、部品故障発生予測プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する部品故障発生予測方法、部品故障発生予測プログラムおよび部品故障発生予測装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例では、車両に搭載された部品の故障の発生を予測する部品故障発生予測装置に適用した場合について説明するが、実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１２】
［部品故障発生予測装置の構成］
図１は、実施例に係る部品故障発生予測装置の構成を示す機能ブロック図である。部品故障発生予測装置１は、無故障車の走行データのみを用いて、走行データに付与されている走行距離の順序を学習するランキング学習を行い、走行条件に応じた故障への影響度を評価する評価モデルを生成する。かかる処理を、「評価モデル生成処理」という。そして、故障発生予測装置１は、部品の故障発生時期を求める対象である車両について、生成した評価モデルによる評価値を求め、求めた評価値に近いデータのみを用いて、故障発生時期を予測する。かかる処理を、「故障発生時期予測処理」という。以降では、このような故障発生予測装置１について、具体的に説明する。なお、以降、故障車とは、所定走行距離以内に故障する車両のことをいう。また、無故障車とは、所定走行距離になっても故障しない車両のことをいう。
【００１３】
部品故障発生予測装置１は、制御部２と記憶部３とを有する。
【００１４】
制御部２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路である。さらに、制御部２は、パラメータ選別部２１と、パラメータ選別ルール適用部２２と、評価モデル生成部２３と、評価値算出部２４と、評価結果検索部２５と、故障確率算出部２６と、出力部２７とを有する。
【００１５】
記憶部３は、例えば、フラッシュメモリ（Flash  Memory）やＦＲＡＭ（登録商標）（Ferroelectric  Random  Access  Memory）等の不揮発性の半導体メモリ素子等の記憶装置に対応する。さらに、記憶部３は、走行データＤＢ（DataBase）、車両管理ＤＢ、パラメータＤＢおよび評価結果ＤＢを有する。走行データＤＢは、走行データ情報３１を含む。走行データ情報３１には、車両毎の走行データが部品毎に記憶される。車両管理ＤＢは、部品交換情報３２を含む。部品交換情報３２には、部品の交換情報が車両毎且つ部品毎に記憶される。パラメータＤＢは、パラメータ選別情報３３およびパラメータ適用結果情報３４を含む。パラメータ選別情報３３には、評価モデルの生成に用いられるパラメータを選別したルールが部品毎に記憶される。パラメータ適用結果情報３４には、選別したパラメータを適用した結果が車両毎且つ部品毎に記憶される。評価結果ＤＢは、評価結果情報３５を含む。評価結果情報３５には、生成された評価モデルを用いて評価した結果（評価値）が車両毎且つ部品毎に記憶される。なお、各情報のデータ構造の一例は、後述する。
【００１６】
ここで、走行データ情報３１のデータ構造について、図２を参照して説明する。図２は、走行データ情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、走行データ情報３１には、データＩＤ（IDentification）３１ａ、車両ＩＤ３１ｂ、総走行距離３１ｃ、区分３１ｄ、停止回数３１ｅ、減速度分布３１ｆ〜３１ｉ、エアブレーキ稼動時間３１ｊおよびリターダ稼動時間３１ｋが含まれる。データＩＤ３１ａは、走行データを識別するＩＤを示す。車両ＩＤ３１ｂは、走行データに対応する車両を識別するＩＤを示す。総走行距離３１ｃは、走行データ格納時のトータルの走行距離を示す。区分３１ｄは、故障または無故障の区別を示す。停止回数３１ｅ以降は、車両より抽出したセンサー情報の集計結果から生成される情報であって、後述するパラメータに対応する。ここでは、車両に搭載された部品の１つであるブレーキ油圧装置に関する情報が表されている。
【００１７】
一例として、データＩＤ３１ａが「１」である場合、車両ＩＤ３１ｂとして「１」、総走行距離３１ｃとして「４０．３」（万ｋｍ）、区分３１ｄとして「無故障」、停止回数３１ｅとして「５．７」（回／１ｋｍ）と記憶している。また、減速度分布３１ｆ〜３１ｉとしてそれぞれ「０．５１」、「０．３２」、「０．１４」、「０．０３」と記憶している。さらに、エアブレーキ稼動時間３１ｊとして「３０．４」、リターダ稼動時間３１ｋとして「１０．６」と記憶している。
【００１８】
また、部品交換情報３２のデータ構造について、図３を参照して説明する。図３は、部品交換情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、部品交換情報３２には、データＩＤ３２ａ、車両ＩＤ３２ｂ、交換部品名３２ｃおよび交換時総走行距離３２ｄが含まれる。データＩＤ３２ａは、走行データを識別するＩＤを示し、走行データ情報３１のデータＩＤ３１ａに対応する。車両ＩＤ３２ｂは、走行データに対応する車両を識別するＩＤを示し、走行データ情報３１の車両ＩＤ３１ｂに対応する。交換部品名３２ｃは、交換された部品の名称を示す。交換時総走行距離３２ｄは、交換時の総走行距離を示す。交換時総走行距離３２ｄは、前回部品が交換されている場合、前回の部品交換から今回の交換時までの総走行距離を示す。
【００１９】
一例として、データＩＤ３２ａが「１」である場合、車両ＩＤ３２ｂとして「１」、交換部品名３２ｃとして「ブレーキ油圧装置」、交換時総走行距離３２ｄとして「２０．８」（万ｋｍ）と記憶している。
【００２０】
図１に戻って、パラメータ選別部２１は、着目する部品における、無故障車の走行データと故障車の走行データを用いて、故障時総走行距離と有意な相関があるような性質を持つパラメータを選別する。
【００２１】
例えば、パラメータ選別部２１は、走行データ情報３１から区分が故障となっている走行データである故障車データを検索する。そして、パラメータ選別部２１は、検索した故障車データを用いて、部品交換情報３２から故障車における部品の交換情報を検索する。そして、パラメータ選別部２１は、前回の部品交換からの走行距離（交換時総走行距離）と有意な相関のあるパラメータを選別する。一例として、ブレーキ油圧装置に着目した場合、パラメータ選別部２１は、故障車データの走行距離と有意な相関が生じているパラメータとして「１ｋｍ辺りの停止回数」を選別できる。
【００２２】
また、パラメータ選別部２１は、パラメータが分布として表される場合、各時刻において観測される観測値を所定の階級毎に集計する。そして、パラメータ選別部２１は、階級毎に集計した観測値を故障車データの走行距離と最も相関が高くなるように線形結合した値を算出し、算出した値が故障時総走行距離と有意な相関を持つ場合にその線形結合したパラメータを選別するようにしても良い。一例として、ブレーキ油圧装置に着目した場合、パラメータ選別部２１は、減速度の頻度分布から各階級の値ｄｉを係数ａｉで線形結合した減速度パラメータΣａｉｄｉが故障時総走行距離と有意な相関があるかどうかを判定する。そして、パラメータ選別部２１は、有意な相関があると判定された場合、この線形結合したパラメータを選別し、選別したパラメータと係数とで表される式をパラメータ選別ルールとして生成できる。
【００２３】
また、パラメータ選別部２１は、互いに関連しあう複数のパラメータを選別することも可能である。一例として、ブレーキ油圧装置に着目した場合、パラメータ選別部２１は、「１ｋｍ辺りのエアブレーキ稼動時間」Ｂ１と「１ｋｍ辺りのリターダ稼動時間」Ｂ２とをそれぞれ係数ｂ１，ｂ２で線形結合したパラメータｂ１Ｂ１＋ｂ２Ｂ２が故障時総走行距離と有意な相関があるかどうかを判定する。そして、パラメータ選別部２１は、有意な相関があると判定された場合、この線形結合の係数ｂ１，ｂ２を含むパラメータ選別ルールを生成できる。
【００２４】
このように、故障時総走行距離と有意な相関があるかどうかを判定する手法として、例えば「無相関検定」がある。なお、パラメータ選別部２１は、故障時総走行距離と有意な相関があるような性質を持つパラメータを選別すると説明したが、これに限定されず、無故障車と故障車とで分布が有意に異なるような性質を持つパラメータを選別しても良い。このように、無故障車と故障車で分布が異なるかどうかを判定する手法として、例えば「２標本コルモゴロフ・スミルノフ検定」がある。
【００２５】
そして、パラメータ選別部２１は、選別されたパラメータおよび線形結合の式で表されたパラメータおよび係数を、パラメータ選別ルールとして、パラメータ選別情報３３に記録する。ここで、パラメータ選別情報３３のデータ構造について、図４を参照して説明する。図４は、パラメータ選別情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、パラメータ選別情報３３には、ルールＩＤ３３ａ、対象パラメータ３３ｂ−１〜４および係数３３ｃ−１〜４が含まれる。ルールＩＤ３３ａは、パラメータ選別ルールを識別するＩＤを示す。すなわち、１つのルールＩＤ３３ａについて、部品の故障率に影響しそうなパラメータが係数とともに記憶される。対象パラメータ３３ｂは、パラメータ選別ルールを構成するパラメータである。係数３３ｃは、パラメータ選別ルールを構成する対象パラメータ３３ｂに対応する係数を示す。すなわち、パラメータ選別ルールが線形結合の場合、線形結合を構成するパラメータがパラメータ３３ｂに対応し、線形結合の式を構成する係数が係数３３ｃに対応する。
【００２６】
一例として、ルールＩＤ３３ａが「１」である場合、対象パラメータ３３ｂ−１として「１ｋｍ辺りの停止回数」、係数３３ｃ−１として「１」と記憶している。すなわち、ルールＩＤ３３ａが「１」である場合のパラメータ選別ルールは、パラメータ名そのもので表される。ルールＩＤ３３ａが「２」である場合、対象パラメータ３３ｂ−１〜４として各「減速度分布」、係数３３ｃ−１〜４として各「減速度分布」に対する係数「０．１」、「０．２」、「０．５」、「０．２」と記憶している。すなわち、ルールＩＤ３３ａが「２」である場合のパラメータ選別ルールは、「減速度分布」のいくつかのパラメータで構成された線形結合の式で表される。
【００２７】
図１に戻って、パラメータ選別ルール適用部２２は、評価モデル生成処理では、パラメータ選別ルールを適用して、評価モデルを生成する際の入力となる適用結果を生成する。例えば、パラメータ選別ルール適用部２２は、パラメータ選別情報３３の各ルールＩＤで示されるパラメータ選別ルールに従って、走行データ情報３１および部品交換情報３２を用いて、データＩＤ毎の各ルールＩＤに対応する値を算出する。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、データＩＤ毎に、各パラメータ選別ルールに従って算出された値を、パラメータ適用結果情報３４に記録する。なお、パラメータ選別ルール適用部２２は、故障発生時期予測処理においても、パラメータ選別ルールを適用して、着目する部品の評価を行う車両の走行データおよび部品交換データを用いて、パラメータ適用結果を生成する。
【００２８】
一例として、ルールＩＤ３３ａ「１」から示されるパラメータ識別ルールに従って、データＩＤ３１ａ「１」のルールＩＤ３３ａ「１」に対応する値を算出する場合を説明する。パラメータ選別ルール適用部２２は、対象パラメータ３３ｂ−１が「１ｋｍ辺りの停止回数」であるので、走行データ情報３１から「１ｋｍ辺りの停止回数」３１ｅに対応する値「５．７」を読み出す。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、読み出した値「５．７」に係数３３ｃ−１「１」を乗じて得た値「５．７」を、ルールＩＤ３３ａ「１」に対応する値として算出する。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、ルールＩＤ「１」に対応する値を、パラメータ適用結果情報３４に記録する。
【００２９】
別の例として、ルールＩＤ３３ａ「２」から示されるパラメータ識別ルールに従って、データＩＤ３１ａ「１」のルールＩＤ３３ａ「２」に対応する値を算出する場合を説明する。パラメータ選別ルール適用部２２は、対象パラメータ３３ｂ−１〜４が「減速度分布であるので、走行データ情報３１から「減速度分布」３１ｆ〜ｉに対応する値「０．５１」，「０．３２」，「０．１４」，「０．０３」を読み出す。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、読み出した各値に対して係数３３ｃ−１〜４の値を乗じた値の和（０．５１×０．１＋０．３２×０．２＋０．１４×０．５＋０．０３×０．２＝）「０．１９１」をルールＩＤ３３ａ「２」に対応する値として算出する。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、ルールＩＤ「２」に対応する値を、パラメータ適用結果情報３４に記録する。
【００３０】
ここで、パラメータ適用結果情報３４のデータ構造について、図５を参照して説明する。図５は、パラメータ適用結果情報のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、パラメータ適用結果情報３４には、データＩＤ３４ａ、走行距離３４ｂ、区分３４ｃ、ルールＩＤ［１］３４ｄ、ルールＩＤ［２］３４ｅおよびルールＩＤ［３］３４ｆが含まれる。データＩＤ３４ａは、走行データを識別するＩＤを示し、走行データ情報３１のデータＩＤ３１ａに対応する。
【００３１】
走行距離３４ｂは、着目する部品を前回交換してから現在までの車両の走行距離を示す。一例として、着目した部品が「ブレーキ油圧装置」である場合とする。データＩＤが「１」である場合、走行データ情報３１の総走行距離３１ｃが「４０．３」（万ｋｍ）であり、部品交換情報３２の「ブレーキ油圧装置」に対応する交換時総走行距離３２ｄが「２０．８」（万ｋｍ）である。したがって、走行距離３４ｂは、「４０．３」から「２０．８」を減じた値「１９．５」となる。すなわち、部品を前回交換してから現在までの走行距離「１９．５」（万ｋｍ）が記憶される。例えば、走行距離３４ｂは、パラメータ選別ルール適用部２２によって算出され、記録される。
【００３２】
区分３４ｃは、故障または無故障の区別を示し、走行データ情報３１の区分３１ｄに対応する。ルールＩＤ［１］３４ｄは、パラメータ選別情報３３の、ルールＩＤ３３ａ「１」に対応する値、すなわちルールＩＤ３３ａ「１」から示されるパラメータ識別ルールに従って算出される値である。ルールＩＤ［２］３４ｅは、パラメータ選別情報３３の、ルールＩＤ３３ａ「２」に対応する値、すなわちルールＩＤ３３ａ「２」から示されるパラメータ識別ルールに従って算出される値である。ルールＩＤ［３］３４ｆは、パラメータ選別情報３３の、ルールＩＤ３３ａ「３」に対応する値、すなわちルールＩＤ３３ａ「３」から示されるパラメータ識別ルールに従って算出される値である。
【００３３】
一例として、データＩＤ３４ａが「１」である場合、走行距離３４ｂとして「１９．５」、区分３４ｃとして「無故障」と記憶している。また、ルールＩＤ［１］３４ｄとして「５．７」、ルールＩＤ［２］３４ｅとして「０．１９１」、ルールＩＤ［３］３４ｆとして「２０．５」と記憶している。
【００３４】
図１に戻って、評価モデル生成部２３は、パラメータ適用結果情報３４の無故障車データを用いて、無故障車データに付与されている走行距離を順序とするランキング学習を行い、部品の故障への影響度を評価する評価モデルを生成する。無故障車データとは、区分が無故障となっている走行データを意味する。なお、ランキング学習の方式自体は既存技術であるので、ランキング学習の詳細な方式については説明しない。
【００３５】
ここで、無故障車データの走行距離に着目してランキング学習する理由を説明する。無故障車データの走行距離は、着目する部品の故障への影響度を直接的に示すものではない。しかしながら、長い距離を走行しているにも関わらず無故障であるということは、走行データに故障しにくい走行条件を含んでいる可能性が高いといえる。これは、故障しやすい走行条件で走行している車両が長い距離を無故障で走行できず故障する可能性が高いという事実から明らかである。一方、短い距離を走行している無故障車データには、故障しやすい走行条件から故障しにくい走行条件まで様々な走行条件が含まれている。このような走行データの特徴は、図６で示される。図６は、走行データの分布の例を示す図である。
【００３６】
図６に示すように、走行データの分布のグラフは、横軸を負荷度とし、縦軸を分布密度とする。すなわち、かかるグラフは、短い走行距離の走行データおよび長い走行距離の走行データが、それぞれの負荷度をとる走行条件をどの程度含んでいるかを示す。ここでいう負荷度とは、走行条件の違いによって走行時に部品にかかる負荷の度合いを指し、部品の故障への影響度と同義である。短い走行距離の走行データは、負荷度の低い、即ち故障しにくい走行状況を含むとともに、負荷度の高い、すなわち故障しやすい走行条件のデータも含んでいる。一方、長い走行距離の走行データは、負荷度の低い走行条件のデータを負荷度の高い走行条件よりも多く含んでいる。
【００３７】
このような特徴を持つ走行データを用いて行われるランキング学習は、「走行距離が長い走行データほど負荷度の低い走行データである可能性が高い」という前提に基づいて機械学習される。走行距離が短い走行データの中にも負荷度の低い走行データが含まれているが、問題とはならない。図６に示されるように、負荷度の低い走行条件の走行データである割合が、走行距離の短い走行データが走行距離の長い走行データに比べて小さいことが期待できるので、走行距離の長い走行データに多くみられる特徴として負荷度の低い走行条件を適切に学習することができる。
【００３８】
評価値算出部２４は、評価モデル生成処理では、パラメータ適用結果情報３４の無故障車データおよび故障車データに対して、評価モデルを適用し、それぞれ評価値を算出する。そして、評価値算出部２４は、データＩＤ毎に、評価モデルが出力する評価値、故障／無故障の区別および走行距離を評価結果として評価結果情報３５に記録する。なお、無故障車データに関して、評価モデルの生成に用いるデータと評価値を算出するデータとが区別されても良い。
【００３９】
ここで、評価結果情報３５のデータ構造について、図７を参照して説明する。図７は、評価結果情報のデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、評価結果情報３５には、データＩＤ３５ａ、走行距離３５ｂ、区分３５ｃ、評価値３５ｄが含まれる。データＩＤ３５ａは、走行データを識別するＩＤを示し、走行データ情報３１のデータＩＤ３１ａに対応するとともにパラメータ適用結果情報３４のデータＩＤ３４ａに対応する。走行距離３５ｂは、着目する部品を前回交換してから現在までの車両の走行距離を示し、パラメータ適用結果情報３４の走行距離３４ｂに対応する。区分３５ｃは、故障または無故障の区別を示し、パラメータ適用結果情報３４の区分３４ｃに対応する。評価値３５ｄは、評価モデルを適用した結果を示す。すなわち、評価値３５ｄは、パラメータ適用結果情報３４のデータＩＤ３４ａに対するレコードを評価モデルに入力した結果、評価モデルから出力される値である。例えば、走行距離を長い順にランキングした場合、評価値は、負荷度が高いほど大きい値を示す。一例として、データＩＤ３５ａが「１」である場合、走行距離３５ｂとして「１９．５」、区分３５ｃとして「無故障」、評価値３５ｄとして「−１．４」と記憶している。
【００４０】
図１に戻って、評価値算出部２４は、故障発生時期予測処理では、着目する部品について評価を行う車両のパラメータ適用結果に対して、評価モデルを適用し、評価値を算出する。
【００４１】
評価結果検索部２５は、評価結果情報３５から、着目する部品の評価を行う車両について算出された評価値と近い評価値を持つレコードを、所定数検索する。なお、評価結果検索部２５は、所定数検索すると説明したが、これに限定されず、算出された評価値を含む所定の評価値区間に含まれるレコードを検索しても良い。一例として、評価値が２．０であり、評価値区間を評価値±１０％とすると、評価結果検索部２５は、１．８〜２．２の評価値を持つレコードを検索する。
【００４２】
故障確率算出部２６は、評価結果検索部２５によって検索された各レコードに設定された走行距離と故障／無故障の区分とを用いて、走行距離に対応する故障率を算出する。そして、故障確率算出２６は、算出した、走行距離に対応する故障率に基づいて、生存曲線を生成する。なお、生存曲線は、既存の生存分析手法を適用することで、自動的に生成できる。
【００４３】
ここで、評価値が悪い（負荷度が高い）場合と、評価値が良い（負荷値が低い）場合のそれぞれについて得られる生存曲線を、図８を参照して示す。図８は、故障確率算出部によって生成される生存曲線の一例を示す図である。図８に示すように、負荷度が高い生存曲線は、負荷度が低い生存曲線に比べて、同一の生存率の場合に、走行距離が短くなることがわかる。つまり、負荷度の高い車両は、負荷度の低い車両と同程度の故障確率を確保するためには、着目する部品を早めに交換する必要があることがわかる。
【００４４】
図１に戻って、故障確率算出部２６は、生成した生存曲線を用いて、着目する部品の交換推奨走行距離を算出する。例えば、故障確率算出部２６は、生存確率が所定の値以下になる走行距離を交換推奨走行距離として算出する。言い換えれば、故障率が所定の値以上になる走行距離を交換推奨走行距離として算出する。所定の値とは、それぞれ、例えば部品の交換が推奨される確率を示す。
【００４５】
ここで、生存曲線を用いて、着目する部品の交換推奨走行距離の算出例を、図９を参照して説明する。図９は、交換推奨走行距離の算出例を示す図である。なお、ここでは、生存曲線において生存率が９０％以下となるような走行距離を交換推奨走行距離とするものとする。図９に示すように、故障確率算出部２６は、生存曲線を用いて、評価値が悪い（負荷度が高い）車両について、交換推奨走行距離として約４０万ｋｍを算出できる。故障確率算出部２６は、生存曲線を用いて、評価値が良い（負荷度が低い）車両について、交換推奨走行距離として約５５万ｋｍを算出できる。
【００４６】
出力部２７は、故障確率算出部２６によって生成された生存曲線より、故障率が所定の値以上になる走行距離を例えばモニタに出力する。言い換えれば、故障確率算出部２６は、生存率が所定の値以下になる走行距離を例えばモニタに出力する。なお、出力部２７は、着目する部品について評価を行う車両の登録日と現在の走行距離から次回の点検時までの走行距離を予想し、予想結果に基づいて次回の点検時までに故障する確率を算出し、算出した故障確率を例えばモニタに出力しても良い。すなわち、実施例に係るサービスが想定される対象車両は、例えば運送トラック等の業務用車両であり、これらの車両の日々の業務での使われ方は今後も大きく変わることはないと想定できるので、容易に高精度な予測が可能である。また、出力部２７は、次の定期点検時までに予想される走行距離に対応する故障率が所定の値以上になるか否かを判定する。すなわち、出力部２７は、次の定期点検時までに予想される走行距離が交換推奨走行距離となるような走行距離に達するか否かを判定する。そして、出力部２７は、判定結果を例えばモニタ出力しても良い。
【００４７】
ここで、出力結果の一例を、図１０を参照して説明する。図１０は、出力結果の一例を示す図である。図１０に示すように、出力結果として、部品名ｄ１、次回点検までの故障確率ｄ２および交換推奨フラグｄ３が表されている。部品名ｄ１は、着目する部品の部品名である。次回点検までの故障確率ｄ２は、次回の点検時までに故障する確率である。交換推奨フラグｄ３は、交換が推奨されるか否かを示すフラグである。ここでは、交換が推奨される場合には、「要」が表され、交換が推奨されない場合には、「不要」が表される。例えば、出力部２７は、次の定期点検時までに予想される走行距離が交換推奨走行距離となるような走行距離に達すると判定する場合には「要」を出力する。一方、出力部２７は、次の定期点検時までに予想される走行距離が交換推奨走行距離となるような走行距離に達しないと判定する場合には「不要」を出力する。
【００４８】
一例として、着目する部品の部品名ｄ１が「ブレーキ油圧装置」である場合、次回点検までの故障確率ｄ２として「６．２」％、交換推奨フラグｄ３として「要」がモニタに表示される。
【００４９】
［評価モデル生成処理の手順］
次に、図１１を参照して、評価モデル生成処理の手順を説明する。図１１は、実施例に係る評価モデル生成処理のフローチャートを示す図である。なお、着目する部品の部品名が入力されるものとする。
【００５０】
まず、パラメータ選別部２１は、走行データ情報３１から走行データを取得する（ステップＳ１１）。例えば、パラメータ選別部２１は、故障車データおよび無故障車データを走行データ情報３１から取得する。
【００５１】
そして、パラメータ選別部２１は、故障車データを用いて、故障車における着目する部品の交換情報を、部品交換情報３２から取得する（ステップＳ１２）。
【００５２】
そして、パラメータ選別部２１は、前回の部品交換からの走行距離（故障時総走行距離）と有意な相関のあるパラメータを選別する。パラメータ選別部２１は、選別したパラメータと係数とで表されるパラメータ選別ルールを生成する。そして、パラメータ選別部２１は、生成したパラメータ選別ルールをパラメータ選別情報３３に記録する（ステップＳ１３）。
【００５３】
続いて、パラメータ選別ルール適用部２２は、パラメータ選別ルールを適用し（ステップＳ１４）、評価モデルを生成する際の入力となる適用結果を生成する。例えば、パラメータ選別ルール適用部２２は、パラメータ選別情報３３の各ルールＩＤで示されるパラメータ選別ルールに従って、走行データ情報３１および部品交換情報３２を用いて、データＩＤ毎の各ルールＩＤに対応する値を算出する。また、パラメータ選別ルール適用部２２は、走行データ情報３１および部品交換情報３２を用いて、着目する部品を前回交換してから現在までの車両の走行距離を算出する。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、生成した適用結果をパラメータ適用結果情報３４に記録する。
【００５４】
続いて、評価モデル生成部２３は、パラメータ適用結果情報３４から無故障車データを抽出する（ステップＳ１５）。そして、評価モデル生成部２３は、抽出した無故障車データに付与されている走行距離を順序とするランキング学習を行い、部品の故障への影響度を評価する評価モデルを生成する（ステップＳ１６）。
【００５５】
続いて、評価値算出部２４は、生成された評価モデルを、パラメータ適用結果情報３４の無故障車データおよび故障車データに対して適用し、それぞれ評価値を算出する（ステップＳ１７）。そして、評価値算出部２４は、算出した評価値、故障／無故障の区別および走行距離を評価結果として評価結果情報３５に記録する（ステップＳ１８）。
【００５６】
このようにして、評価モデル生成処理は、着目する部品における無故障車データのみを用いて、走行距離を順序とするランキング学習を行い、部品の故障への影響度を評価する評価モデルを生成する。
【００５７】
［故障発生時期予測処理の手順］
次に、図１２を参照して、故障発生時期予測処理の手順を説明する。図１２は、実施例に係る故障発生時期予測処理のフローチャートを示す図である。なお、着目する部品について評価を行いたい車両の走行データが入力されるものとする。
【００５８】
まず、パラメータ選別ルール適用部２２は、着目する部品について評価を行う車両の走行データを取得する（ステップＳ２１）。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、着目する部品について評価を行う車両の部品交換データを取得する（ステップＳ２２）。そして、パラメータ選別ルール適用部２２は、取得した走行データおよび部品交換データを用いて、パラメータ選別ルールを適用し（ステップＳ２３）、適用結果を生成する。
【００５９】
続いて、評価値算出部２４は、適用結果に対して、評価モデルを適用し、評価値を算出する（ステップＳ２４）。そして、評価結果検索部２５は、算出された評価値に近い評価結果を評価結果情報３５から所定数検索する（ステップＳ２５）。そして、故障確率算出部２６は、所定数検索された各評価結果に設定された走行距離と故障／無故障の区分とを用いて、走行距離に対応する故障確率を算出する。そして、故障確率算出部２６は、算出した、走行距離に対応する故障確率に基づいて、生存曲線を生成する（ステップＳ２６）。
【００６０】
そして、故障確率算出部２６は、生成した生存曲線を用いて、着目する部品について評価を行う車両の当該部品の交換推奨走行距離を算出する。そして、出力部２７は、算出された交換推奨走行距離を、例えばモニタに出力する（ステップＳ２７）。
【００６１】
このようにして、故障発生時期予測処理は、故障車データが少ない場合でも、着目する部品毎に適切な評価モデルを生成できるので、着目する部品について評価を行いたい車両の交換推奨走行距離を算出できる。
【００６２】
［実施例の効果］
上記実施例によれば、部品故障発生予測装置１は、所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別する。そして、部品故障発生予測装置１は、選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基にランキング学習を行い、部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成する。そして、部品故障発生予測装置１は、生成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について影響度を算出し、算出した影響度を基に、部品の故障の発生を予測する。かかる構成によれば、部品故障発生予測装置１は、無故障車両のデータのみを用いて部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成するので、故障車両のデータが少なくても、部品における故障の予測精度を向上させることができる。この結果、部品故障発生予測装置１は、部品の故障発生時期、すなわち部品の交換タイミングに関し、車両毎に異なる走行条件を考慮した適切な交換タイミングを算出できる。さらに、部品故障発生予測装置１は、不要な部品交換のコストが排除された適切な予防保全を実現できる。
【００６３】
また、上記実施例によれば、部品故障発生予測装置１は、走行距離が長い無故障車両は当該走行距離が短い車両よりも故障しにくい走行条件である割合が高くなるような評価モデルを生成する。かかる構成によれば、部品故障発生予測装置１は、車両毎の走行条件を考慮した部品における故障の予測精度を向上させることができる。
【００６４】
［プログラムなど］
なお、上記実施例では、評価モデル生成部２３は、無故障車データを用いて、無故障車データに付与されている走行距離を順序とするランキング学習を行い、部品の故障への影響度を評価する評価モデルを生成すると説明した。しかしながら、評価モデル生成部２３は、これに限定されず、適切な閾値を１つ設定して閾値を超えるかどうかで短距離走行データおよび長距離走行データを区別して２つの順位の学習を行うようにしても良い。また、評価モデル生成部２３は、適切な閾値を２つ設定して、小さい方の閾値１を超えない走行距離のデータを短距離走行データ、大きい方の閾値２を超える走行距離のデータを長距離走行データとして２つの順位の学習を行うようにしても良い。どちらの方法であっても、多量に存在する無故障車データのみを用いて、走行距離に着目した機械学習により、部品の故障への影響度（走行条件の負荷度）を評価する評価モデルを生成することができる。
【００６５】
また、上記実施例では、部品故障発生予測装置１は、車両に搭載された部品の故障の発生を予測するものとして説明した。しかしながら、部品故障発生予測装置１によって部品の故障の発生が予測される対象は、車両のみならず、船舶であっても、飛行機であっても良い。すなわち、かかる対象は、センサーによって走行データが生成されるものであれば良い。
【００６６】
また、部品故障発生予測装置１は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置に、上記した制御部２および記憶部３などの各機能を搭載することによって実現することができる。
【００６７】
また、図示した装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、故障確率算出部２６と出力部２７とを１個の部として統合しても良い。一方、故障確率算出部２６を、故障確率を算出する機能部と生存曲線を生成する機能部とに分散しても良い。パラメータ適用ルール適用部２２および評価値算出部２４をそれぞれ評価モデル生成処理用の機能部と故障発生時期予測処理用の機能部とに分散しても良い。また、記憶部３を部品故障発生予測装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
【００６８】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した部品故障発生予測装置１と同様の機能を実現する部品故障発生予測プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、部品故障発生予測プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００６９】
図１３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。
【００７０】
ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１１用の装置である。ＨＤＤ２０５は、部品故障発生予測プログラム２０５ａおよび部品故障発生予測関連情報２０５ｂを記憶する。
【００７１】
ＣＰＵ２０３は、部品故障発生予測プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、部品故障発生予測装置１の各機能部に対応する。部品故障発生予測関連情報２０５ｂは、走行データ情報３１、部品交換情報３２、パラメータ選別情報３３、パラメータ適用結果情報３４および評価結果情報３５に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１１が、部品故障発生予測プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。
【００７２】
なお、部品故障発生予測プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから部品故障発生予測プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。
【００７３】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７４】
（付記１）コンピュータが、
所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、
該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成し、
該生成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出し、
該算出した影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する
各処理を実行することを特徴とする部品故障発生予測方法。
【００７５】
（付記２）前記評価モデルを生成する処理は、走行距離が長い無故障車両は当該走行距離が短い車両よりも故障しにくい走行条件である割合が高くなるような評価モデルを生成する
ことを特徴とする付記１に記載の部品故障発生予測方法。
【００７６】
（付記３）前記パラメータを選別する処理は、無故障車両と故障車両で分布が有意に異なるパラメータを選別する
ことを特徴とする付記１に記載の部品故障発生予測方法。
【００７７】
（付記４）前記パラメータを選別する処理は、故障時の走行距離と有意な相関があるパラメータを選別する
ことを特徴とする付記１に記載の部品故障発生予測方法。
【００７８】
（付記５）コンピュータに、
所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別し、
該選別したパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成し、
該作成した評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を求め、
該求めた影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する
各処理を実行させることを特徴とする部品故障発生予測プログラム。
【００７９】
（付記６）所定の部品の故障に影響を与えるパラメータを選別する選別部と、
前記選別部によって選別されたパラメータについて、無故障車両の走行距離を基に走行距離のランキングを学習するランキング学習を行い、前記部品の故障への影響度を表す評価モデルを生成する生成部と、
前記生成部によって作成された評価モデルを適用して、部品の故障発生時期を求める対象である車両について前記影響度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された影響度を基に、前記部品の故障の発生を予測する予測部と
を有することを特徴とする部品故障発生予測装置。
【符号の説明】
【００８０】
１  部品故障発生予測装置
２  制御部
３  記憶部
２１  パラメータ選別部
２２  パラメータ選別ルール適用部
２３  評価モデル生成部
２４  評価値算出部
２５  評価結果検索部
２６  故障確率算出部
２７  出力部
３１  走行データ情報
３２  部品交換情報
３３  パラメータ選別情報
３４  パラメータ適用結果情報
３５  評価結果情報
【図１】
2014194369.tif 000003
【図２】
2014194369.tif 000004
【図３】
2014194369.tif 000005
【図４】
2014194369.tif 000006
【図５】
2014194369.tif 000007
【図６】
2014194369.tif 000008
【図７】
2014194369.tif 000009
【図８】
2014194369.tif 000010
【図９】
2014194369.tif 000011
【図１０】
2014194369.tif 000012
【図１１】
2014194369.tif 000013
【図１２】
2014194369.tif 000014
【図１３】
2014194369.tif 000015