(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械各部に取り付けられたセンサで計測したセンサデータから異常を診断する異常診断手段と、
前記異常診断手段によって異常と診断されたセンサデータを記憶する記憶手段と、
通信を用いてデータセンタに前記異常と診断されたデータを送信する異常診断用データ収集手段と、
前記通信の状態が良好でなく、前記記憶手段に記憶された前記センサデータのうち、前記異常診断用データ収集手段が未送信のセンサデータの全てを前記データセンタに送信できない時に、前記記憶手段の残容量が足りなくなる容量欠乏日を予測する手段を備えたことを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
請求項１の異常診断装置において、
前記データセンタに送信できたデータ量から、原因分析に必要なセンサデータ量を回収完了するデータ回収完了日を予測する手段を備えたことを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】
請求項２の異常診断装置において、
前記容量欠乏日と前記データ回収完了日の予測結果を比較して、前記原因分析に必要なデータが回収完了する前に前記記憶手段の残容量が欠乏するかどうかを判断することを特徴とする異常診断装置。
【請求項４】
機械各部に取り付けられたセンサで計測したセンサデータから異常を診断すること、
記憶装置が前記異常と診断されたセンサデータを記憶すること、
通信を用いてデータセンタに前記異常と診断されたデータを送信すること、
前記通信の状態が良好でなく、前記記憶装置に記憶された前記センサデータのうち、未送信のセンサデータの全てを前記データセンタに送信できない時に、前記記憶装置の残容量が足りなくなる容量欠乏日を予測することを特徴とする異常診断方法。
【請求項５】
請求項４の異常診断方法において、
前記データセンタに送信できたデータ量から、原因分析に必要なセンサデータ量を回収完了するデータ回収完了日を予測することを特徴とする異常診断方法。
【請求項６】
請求項５の異常診断方法において、
前記容量欠乏日と前記データ回収完了日の予測結果を比較して、前記原因分析に必要なデータが回収完了する前に前記記憶装置の残容量が欠乏するかどうかを判断することを特徴とする異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は機械の異常を検知しその原因分析を行うため、機械の各部に取り付けられたセンサから機械の情報を収集し異常診断を行う異常診断方法、及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  ガスエンジンやエレベータ、採掘・建築機械といった機械を常に動作させるためには、機械の保守作業が必須である。保守作業で有効な技術の１つに機械の各部に取り付けられたセンサからセンサデータを収集しセンサデータとして、収集したセンサデータから機械の異常診断を行い、異常があった場合はその原因分析を行う技術がある。【０００３】  該技術を実施するためには、機械のセンサデータを異常診断し、異常が有ればデータセンタにセンサデータを通信などで収集し原因分析を行う。図１は機械からエンジン冷却水温度とエンジンの負荷率を計測時刻とセットで収集している例である。  通信がしばしば途切れる、あるいは通信速度が低下してしまう現場で稼働している機械の場合、機械に搭載された記憶装置にデータを一時的に記憶しておき、データセンタとの通信状態が良好時に未送信のセンサデータをまとめて送信する。送信済みのセンサデータは機械の記憶装置から消去すれば記憶装置の容量も節約できる。【０００４】  しかしながら、通信速度の低下が長時間続いてしまうとデータセンタへ送信できる量が減るため、機械に搭載された記憶装置からセンサデータを消去できず、容量が欠乏する問題が発生する。【０００５】  かかる問題を解決するデータ収集方法として、例えば〔特許文献１〕では機械に搭載された記憶装置の残容量が閾値以下になった場合にデータセンタに警告を送信するという発明が発表されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平4-34620号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
【特許文献２】の手法では、機械の記憶装置の残容量が閾値以下になったことは分かるが、その結果、何をすべきなのかといった指示が示されない。
【０００８】  本発明では異常が有った機械の原因分析に必要な量のセンサデータが収集できるかどうかを判断し、機械の記憶装置を交換すべきかどうかを指示する異常診断方法、及びその装置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】
【０００９】  上記課題を解決するために、本発明の異常診断装置では、機械各部に取り付けられたセンサで計測したセンサデータから異常を診断する異常診断手段と、異常が有ればそのセンサデータを記憶する記憶手段と、通信を用いてデータセンタに異常診断用データを送信する異常診断用データ収集手段と、通信状態が良好でなく、未送信のセンサデータの全てをデータセンタに送信できない時に、機械の記憶装置の残容量が足りなくなる容量欠乏日を予測する手段を備えたことを特徴とするものである。【００１０】  更に、本発明は異常診断装置において、前記データセンタに送信できたデータ量から、原因分析に必要なセンサデータ量を回収完了するデータ回収完了日を予測する手段を備えたことを特徴とするものである。【００１１】  更に、本発明は異常診断装置において、記憶装置の容量欠乏日とデータ回収完了日の予測結果を比較して、原因分析に必要なデータが回収完了する前に容量が欠乏するかどうかを判断することを特徴とするものである。【００１２】  また、上記課題を解決するために、本発明の異常診断方法では、機械各部に取り付けられたセンサで計測したセンサデータから異常を診断すること、異常が有ればそのセンサデータを記憶すること、通信を用いてデータセンタに異常診断用データを送信すること、通信状態が良好でなく、未送信のセンサデータの全てをデータセンタに送信できない時に、機械の記憶装置の残容量が足りなくなる容量欠乏日を予測することを特徴とするものである。【００１３】  更に、本発明は異常診断方法において、前記データセンタに送信できたデータ量から、原因分析に必要なセンサデータ量を回収完了するデータ回収完了日を予測することを特徴とするものである。【００１４】  更に、本発明は異常診断方法において、記憶装置の容量欠乏日とデータ回収完了日の予測結果を比較して、原因分析に必要なデータが回収完了する前に容量が欠乏するかどうかを判断することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１５】本発明における異常診断用方法、及びその装置では、機械のセンサデータを記憶する記憶装置の残量が欠乏する前に、原因分析に必要な量のセンサデータが回収できるかどうか予測し、回収できない場合に記憶装置を交換する指示を外部に通知することで、機械の異常を検知しその原因分析を確実に実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】機械からセンサデータを収集することを説明する図面である
【図２】実施例のシステムの全体構成図である
【図３】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図４】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図５】発明の原理を説明する図面である
【図６】実施例のフローチャートである
【図７】実施例のフローチャートである
【図８】実施例のフローチャートである
【図９】実施例のフローチャートである
【図１０】実施例で表示する画面例である
【図１１】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図１２】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図１３】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図１４】実施例のフローチャートである
【図１５】実施例で表示する画面例である
【図１６】実施例で表示する画面例である
【発明を実施するための形態】
【００１７】  以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
【実施例】
【００１８】  図２は本発明のコンピュータシステムを用いた全体構成を示している。図３・図４はデータベースと一時記憶部上のテーブル構造を、図５はセンサデータの記憶メモリの容量が足りなくなる日の予測方法について説明する図面である。図６・図７・図８・図９は処理フローを、図１０はデータセンタのユーザに機械のセンサデータ記憶メモリの交換を指示する画面を示している。図１１はセンサデータ記憶メモリで記憶するセンサデータのテーブル構造を示している。【００１９】  図２の本発明の実施例を示した全体構成において、機械２０００は保守の対象とする機械であり、例えば建設機械ならトラックやローダ、産業機械なら昇降機などが該当する。【００２０】  機械側設備２１００は機械に搭載された、あるいは機械が稼働する現場近傍に設置された設備であり、機械とのデータ通信は常に高速に行う事が出来る。機械側設備２１００は以下に説明する構成を少なくとも含む。【００２１】  センサデータ記憶メモリ２１１０は異常と診断された機械２０００のセンサデータを記憶するメモリである。内部のテーブル構造は図１１のようにセンサの計測時刻２１１１とエンジン冷却水温度２１１３、エンジン負荷率２１１５のように各センサ値が組の構造になっている。本メモリはコンパクトフラッシュやUSBメモリなど、メモリが一杯になっても容易に交換できる種類のメモリが望ましい。【００２２】  データ送信部２１２０は２１１０が記憶するセンサデータや、２１４０が記憶する異常診断結果である異常種類の情報をデータセンタ２３００に送信する。【００２３】  欠乏予測部２１３０は、センサデータ記憶メモリ２１１０の残量が無くなる日を予測する。【００２４】  図５の実施例のグラフを用いて予測の方法を説明する。横軸が時刻であり、縦軸がセンサデータ記憶メモリ２１１０に溜まっていくデータセンタにまだ送信していない未送信センサデータの量である。予測すべきはセンサデータの記憶メモリ容量上限５０３０を未送信センサデータ量が越えてしまう予測欠乏日５０４０である。予測を行うための想定として図５ではデータセンタとの通信が途絶している期間５０１０と通信が接続できているデータセンタ接続期間５０２０が１日のうちに交互に起きるとする。通信途絶期間５０１０では刻々と計測されるセンサデータをセンサデータ記憶メモリ２１１０に記憶するがデータセンタにはそのセンサデータを送信できない。送信していないセンサデータを２１１０から削除するわけにいかないので、センサデータ記憶メモリ２１１０で記憶するセンサデータ量は増加する。その後のデータセンタ接続期間５０２０ではセンサデータをデータセンタに送信し、送信したセンサデータはセンサデータ記憶メモリ２１１０から削除する。よって通信のデータセンタ接続期間５０２０の間は記憶メモリのセンサデータ量は減少する。しかし通信が接続できている５０２０の時間が短い、あるいは通信速度が低いと１日当たりの記憶メモリのセンサデータの増加量５０５０は増加してしまう。この１日当たりの増加量Ｌは、センサデータ記憶メモリ２１１０の残量を１日毎に計測し、昨日から残量がどれだけ減少したかを計算することで求められる。センサデータ記憶メモリ容量の上限５０３���を増加量Ｌで割り算することで、メモリが欠乏するまでの日数が計算できるので予測欠乏日５０４０が求められる。ただし１日毎の増加量Ｌの値は日ごとに多少変動すると考えられるので、Ｌの代わりにＬの平均値Ｌaを用いてもよい。平均値Ｌaを算出するには例えば１週間ごとの平均値や移動平均を用いるとよい。【００２５】  一時記憶部２１４０はＲＡＭメモリなどで構成され、図４の異常種類２１４１、１日当たりのセンサデータ送信量合計２１４３、欠乏日予測部２１３０が予測したメモリ欠乏日の情報２１４５、センサデータ記憶メモリ２１１０のメモリ残量２１４６、１日当たりのメモリ増加量２１４７を一時的に記憶する。【００２６】  異常診断部２１５０は刻々と機械２０００各部のセンサで計測されたセンサデータから、データマイニング技術を用いて異常診断を行う。データマイニング技術によりセンサデータの値が異常範囲に入っているか判断することで機械の異常診断を行う。異常範囲は異常の種類によって範囲が異なり、どの異常範囲に入ったかで異常の種類を判別することができる。また、いずれかの異常と診断されたセンサデータはセンサデータ記憶メモリ２１１０に記憶される。【００２７】  通信回線２２００は機械側設備からデータセンタ側にデータを送信するための通信設備であり、インターネット回線や電話回線などの設備で構成されている。本発明は２２００の通信速度が低下することによる課題を解決するものである。【００２８】  データセンタ２３００は原因分析に必要なセンサデータ回収前に機械側のセンサデータ記憶メモリの残量が足りなくなるか判断し、足りない場合はメモリの交換をユーザに指示する。【００２９】  データセンタ２３００は以下で説明する部位２３１０〜２３７０で構成される。  センサデータベース２３１０は機械が送信した異常なセンサデータを記憶するデータベースである。センサデータベース２３１０の内部のテーブル構造は図１２のように機械ＩＤ２３１１によって機械ごとに計測時刻２３１２と、エンジン冷却水温度２３１３や、エンジン負荷率２３１５のような各センサの値を記憶している。機械ＩＤを検索キーにして原因診断を行うのに必要なセンサデータが取得できる。【００３０】  原因分析用データベース２３２０は異常と判明したセンサデータから異常の原因を分析するのに必要なデータ量が記憶されたデータベースである。【００３１】  図３に原因分析用データベース２３２０のテーブル構造を示す。【００３２】  異常診断の結果である異常種類２３２１を検索キーに、原因分析に必要なセンサ種類２３１５と原因分析に必要なデータ量２３２７を検索できるように記憶されている。【００３３】  データ受信部２３３０は機械側のデータ送信部２１２０から機械で発生した異常の種類や異常なセンサデータ、欠乏予測部２１３０で予測したメモリの欠乏予測日を受信する。【００３４】  センサデータ回収完了日予測部２３４０はデータ受信部２３３０から異常の種類や異常なセンサデータ量を受け取り、原因分析に必要な量のセンサデータ回収にかかる時間を予測し、センサデータ回収完了日を算出する。【００３５】  メモリ交換判断部２３５０は、欠乏日予測２１３０が予測したメモリ欠乏日までにセンサデータ��収完了日予測部２３４０が予測したセンサデータの回収完了日が来るか判断する。メモリ欠乏日までに回収完了日がこない場合、表示部２３６０に機械のメモリを交換する指示を表示する。【００３６】  表示部２３６０は液晶ディスプレイなどで構成された提示装置であり、機械のメモリを交換する指示や原因分析２３７０の分析結果をデータセンタのユーザに提示する。【００３７】  原因分析２３７０はデータセンタ２３００のユーザ指示により、センサデータベース２３１０からセンサデータを読み出して機械の異常の原因分析を行う。原因分析はデータマイニング技術による２分木などの手法を用いて、機械部品や操作と異常なセンサの種類・値の関連から異常の原因となる機械２０００の部品や操作を判定する。高精度な判定を行うためには一定以上のデータ量が必要のため、原因分析用データベース２３２０で定義されている必要なセンサデータ量がセンサデータベースに無い場合、原因分析は行わない。【００３８】  センタ側一時記憶部２３８０はセンタ側に設置されたＲＡＭメモリなどで構成された記憶装置である。図１３のように異常種類２３８１、１日分のセンサデータ送信量合計２３８３とメモリ欠乏日２３８５を記憶する。【００３９】  次に、図６〜図９のフローチャートを用いて図２の本発明のシステムで行われる異常診断と異常の原因分析のためにセンサデータ記憶メモリ交換を通知するための処理手続のフローチャートを説明する。【００４０】  図６のステップ６０１０(以下、Ｓ６０１０と称す)は機械２１００各部のセンサで計測したセンサデータから異常診断を行う。データマイニング技術によりセンサデータの値が異常範囲に入っているか判断することで機械の異常診断を行う。異常範囲は異常の種類によって範囲が異なり、センサデータの値がどの異常範囲に入ったかで異常の種類を判別することができる。異常の有無と種類が判別できたらＳ６０２０に進む。【００４１】  Ｓ６０２０ではＳ６０１０で異常ありと診断されたらＳ６０２５に、そうでないならＳ６０１０に戻って異常診断を続ける。【００４２】  Ｓ６０２５ではＳ６０１０の診断結果である異常の種類を一時記憶部２１４０の図４における異常種類２１４１に記憶する。また異常と診断されたセンサデータをセンサデータ記憶メモリ２１１０に図１１のテーブル構造のように計測時刻とセットで記憶する。【００４３】  Ｓ６０３０ではデータ送信部２１２０がデータセンタ２３００に通信でデータを送信できるか確認する。データ送信可能ならＳ６０４０に進み、そうでないならＳ６０１０に戻って異常診断を続ける。【００４４】  Ｓ６０４０はデータセンタ２３００にセンサデータと１日当たりのセンサデータ送信量合計を送るサブルーチンＳＵＢ０１である。図７でサブルーチンＳＵＢ０１を説明する。【００４５】  図７のＳ７０２０ではＳ６０１０で異常と診断されたセンサデータをデータセンタ２３００に送る。【００４６】  Ｓ７０２２では送信したセンサデータ量を計測する。【００４７】  Ｓ７０２４でその送信量の１日当たりの合計値を更新する。送信量の合計値を求めるには、一時記憶部２１４０に記憶されている１日当たりのセンサデータ合計量合計２１４３（図４）の値にＳ７０２２で計測した送信済みのセンサデータ量を合計する。【００４８】  例えば、図４の１日当たりのセンサデータ合計量合計２１４３の値が1000kByteで、Ｓ７０２２で計測したセンサデータ量が10kByteなら合計値は1010kByteである。この合計値を図４の１日当たりのセンサデータ合計量合計２１４３に上書きする。この１日当たりのセンサデータ合計量合計２１４３は１日毎に０にリセットするので、１日の終わりには本日分のセンサデータ送信量の合計値となる。【００４９】  Ｓ７０２５でデータセンタ２３００はデータ受信部２３３０でセンサデータを受信し、センサデータベース２３１０に記憶する、  Ｓ７０３０ではセンサデータ記憶メモリ２１１０から送信済みのセンサデータを削除する。【００５０】  Ｓ７０６０では、本日分のセンサデータ送信量合計をデータセンタに通知するため、前回の通知から１日経過したか判別する。１日経過したかの判別は機械２０００の内部時計を用いて行う。１日経過していたらＳ７０７０に移る。そうでなければ本サブルーチンＳＵＢ０１を終了し図６のＳ６０５０に移る。【００５１】  Ｓ７０７０では本日分のセンサデータ送信量合計をデータセンタにデータ送信部２１２０を用いて通知する。本日分のセンサデータ送信量合計はＳ７０２４で上書きした図４の２１４３から読みだす。【００５２】  Ｓ７０８０では本日分のセンサデータ送信量合計をデータセンタに送信する。送信した送信量合計の値はセンタ側一時記憶部２３８０の図１３の１日分のセンサデータ送信量合計２３８３に記憶する。送信後、一時記憶部２１４０の１日当たりのセンサデータ合計量合計２１４３の値を０にリセットする。０にリセットすることで次の日の１日分のセンサデータ送信量合計を計算できるようになる。Ｓ７０８０終了後図６のＳ６０５０に移る。【００５３】  Ｓ６０５０はセンサデータ記憶メモリ２１１０の欠乏日を１日毎に予測するサブルーチンＳＵＢ０２である。図８を用いて説明する。【００５４】  図８のＳ８０１０では欠乏日を１日毎に予測するため、前回の欠乏日を予測してから１日経過しているか確認する。本確認は機械２０００の内部時計を用いて行う。もし１日経過していなければ本サブルーチンを終了してＳ６０６０に進む。１日経過していたらＳ８０２０に進む。【００５５】  Ｓ８０２０では現在のセンサデータ記憶メモリ２１１０の残量を計測する。【００５６】  Ｓ８０３０で、その最新のメモリ残量と１日前に測定した前回のメモリ残量の差分を計算し、メモリ増加量Ｌを算出する。１日前に測定したメモリ残量を一時記憶部２１４０のメモリ残量２１４６（図４）から読み出し、最新の残量との差分であるメモリ増加量Ｌを計算する。計算後、メモリ増加量２１４７を計算結果のＬで上書きし、メモリ残量２１４６も最新のメモリ残量で上書きする。【００５７】  Ｓ８０５０では最新のメモリ残量をメモリ増加量Ｌで割り算し、その結果をメモリの欠乏日までの日数と予測する。【００５８】  Ｓ８０６０で、メモリ欠乏日までの日数に現在日を足し算することでメモリ欠乏日を求め、一時記憶部２１４０のメモリ欠乏日２１４５（図４）にその日の情報を記憶する。Ｓ８０６０終了後は本サブルーチンＳＵＢ０２を完了しＳ６０６０に進む。【００５９】  Ｓ６０６０はＳ６０２５で一時記憶部２１４０に記憶した異常種類とＳ６０５０で予測したメモリ欠乏日をデータセンタに送信する。異常種類は図４の２１４１から、メモリ欠乏日は２１４５から読み出して送信する。データ受信部２３３０で受信した異常種類とメモリ欠乏日はセンタ側一時記憶部２３８０の図１３の１日分のセンサデータ送信量合計２３８３とメモリ欠乏日２３８５に記憶する。【００６０】  Ｓ６０７０は、送信された異常種類からセンサデータ回収完了日を予測するサブルーチンＳＵＢ０３である。【００６１】  図９を用いてサブルーチンＳＵＢ０３の処理を説明する。【００６２】  Ｓ９０１０ではセンタ側一時記憶部２３８０の１日分のセンサデータ送信量合計２３８３（図１３）から異常種類を読み出す。異常種類を検索キーに原因分析用データベース２３２０の異常種類２３２１（図３）を検索する。検索結果として原因分析に必要なセンサ種類２３２５とセンサデータ量２３２７を取得する。【００６３】  Ｓ９０２０では、原因分析に必要な各センサのデータ量２３２７を回収するのにかかる日数を計算する。取得したセンサデータ量２３２７の全センサ分の合計値を「１日分のデータ送信量合計」で割り算することでデータ回収に必要な日数を求める。「１日分のデータ送信量合計」はＳ６０４０でセンタ側一時記憶部２３８０に記憶している。センタ側一時記憶部２３８０中の図１３の１日分のセンサデータ送信量合計２３８３から「１日分のデータ送信量合計」を読み出して、各センサのデータ量２３２７の回収日数Ｄを計算する。【００６４】    Ｓ９０３０では現在日に回収日数Ｄを足し算することでセンサデータ回収完了日を算出する。算出後本サブルーチンＳＵＢ０３を終了し、センサデータ回収完了日をＳ６０８０に返す。【００６５】  Ｓ６０８０では受け取ったセンサデータ回収日とメモリ欠乏日の日付を比較し、センサデータの回収日までにメモリが欠乏してしまうか判断する。メモリ欠乏日はセンタ側一時記憶部２３８０に記憶されている図１３のメモリ欠乏日２３８５から読み出せばよい。【００６６】  日付の比較の結果、センサデータの回収完了日の前にメモリ欠乏日が来てしまう場合はＳ６０９０に、そうでないなら最初のＳ６０１０に戻って異常診断を続ける。【００６７】  Ｓ６０９０は原因分析に必要なセンサデータ回収前にセンサデータ記憶メモリの残量が欠乏してしまうので、センサデータ記憶メモリ２１１０を交換する指示を表示部２３６０でデータセンタ２３００のユーザに表示する。Ｓ６０９０の後、本フローチャートを完了する。【００６８】  次に、図１４を用いてデータセンタでユーザが原因分析を行う処理フローチャートを説明する。図１５、図１６に図１４のフローチャート中で表示する画面を説明する。本処理フローはユーザが任意のタイミングで原因分析を要求する時に実行する処理フローである。原因分析に必要なセンサデータ量が回収できていれば原因分析を実行し、そうでないときはエラー画面を表示する。【００６９】  図１４のＳ１３０１０は機械２０００で発生している異常の種類を検索キーに原因分析用データベースを検索し、原因分析に必要な量のセンサ種類２３２５とデータ量２３２７を取得する。検索キーとなる異常��種類はセンタ側一時記憶部２３８０の図１３における異常種類２３８１から読み出す。【００７０】  Ｓ１３０２０はセンサデータベース２３１０を検索して、２３１０中の原因分析に必要なセンサのセンサデータ量Ｍを取得する。【００７１】  Ｓ１３０３０はＳ１３０１０で検索した原因分析に必要なセンサデータ量２３２７の値（Ｗとする）と、Ｓ１３０２０で取得したセンサデータ量Ｍを比較する。原因分析に必要なセンサデータが既にある、つまりＭ≧ＷならＳ１３０４０に進み、そうでないならＳ１３０５０のエラー画面表示に進む。【００７２】  Ｓ１３０５０は原因分析を行うにはセンサデータの量が足りないので、その旨を示すメッセージを表示部２３６０に図１６に示すように表示する。その後本フローチャートを終了する。【００７３】  Ｓ１３０４０は原因分析に必要なセンサデータ量があるので、原因分析を行う。センサデータベース２３１０からセンサデータを読み出して機械の異常の原因分析を行う。原因分析はデータマイニング技術による２分木などの手法を用いて、機械部品や操作と異常なセンサの種類・値の関連から異常の原因となる機械２０００の部品や操作を判定する。【００７４】  Ｓ１３０６０は原因分析の結果として図１５のように機械に起きている異常名とその原因の候補となる部品名を操作表示部２３６０に表示する。本結果を表示後、本フローチャートを終了する。
【図１】
0006051311.tif 000002
【図２】
0006051311.tif 000003
【図３】
0006051311.tif 000004
【図４】
0006051311.tif 000005
【図５】
0006051311.tif 000006
【図６】
0006051311.tif 000007
【図７】
0006051311.tif 000008
【図８】
0006051311.tif 000009
【図９】
0006051311.tif 000010
【図１０】
0006051311.tif 000011
【図１１】
0006051311.tif 000012
【図１２】
0006051311.tif 000013
【図１３】
0006051311.tif 000014
【図１４】
0006051311.tif 000015
【図１５】
0006051311.tif 000016
【図１６】
0006051311.tif 000017