(57)【要約】【課題】今後発生する修理費を高い精度で推定する。【解決手段】修理費推定システム１は、車両の構成要素の故障率をワイブル解析により算出する故障率算出部２と、故障率に基づいて今後発生する修理費を推定する修理費推定部３と、を備える。故障率算出部２は、故障原因が既知である不具合案件については、故障原因毎に故障率を算出し、故障原因が未知である不具合案件については、少なくとも車両登録期間及び総走行距離を含む不具合案件関連情報に基づいて不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に故障率を算出する。修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定し、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する。【選択図】図４
2022003440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の構成要素の故障率をワイブル解析により算出する故障率算出部と、
前記故障率に基づいて今後発生する修理費を推定する修理費推定部と、
を備え、
前記故障率算出部は、
故障原因が既知である不具合案件については、故障原因毎に前記故障率を算出し、
故障原因が未知である不具合案件については、少なくとも車両登録期間及び総走行距離を含む不具合案件関連情報に基づいて不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に前記故障率を算出し、
前記修理費推定部は、
故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定し、
故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する、
修理費推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、修理費推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、補修部品の将来の需要を予測する技術を開示している。具体的には、故障原因のうち初期品質不具合によるものは初期特有のものであり補償期間後の故障原因とはならない。そこで、故障原因のうち初期品質不具合を除いた耐久劣化によるものを抽出してワイブル解析の基礎データとすることで、精度の高い故障率を算出できるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３３１０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の構成では、故障率の精度に改善の余地が残されている。
【０００５】
本発明の目的は、今後発生する修理費を高い精度で推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の観点によれば、車両の構成要素の故障率をワイブル解析により算出する故障率算出部と、前記故障率に基づいて今後発生する修理費を推定する修理費推定部と、を備え、前記故障率算出部は、故障原因が既知である不具合案件については、故障原因毎に前記故障率を算出し、故障原因が未知である不具合案件については、少なくとも車両登録期間及び総走行距離を含む不具合案件関連情報に基づいて不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に前記故障率を算出し、前記修理費推定部は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定し、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する、修理費推定システムが提供される。以上の構成によれば、今後発生する修理費を高い精度で推定することができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、今後発生する修理費を高い精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】修理費推定システムの機能ブロック図である。
【図２】レポートＤＢの具体例である。
【図３】保有台数ＤＢの具体例である。
【図４】修理費推定システムの制御フローである。
【図５】既知の故障原因である「異音(190Hz)」に関連する不具合レポートに基づいて、総走行距離と故障台数との対応関係を集計した集計結果である。
【図６】図５の集計結果に基づいて総走行距離毎の故障率をプロットした散布図である。
【図７】月ごとの無償修理費の実績値と推定値を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図１から図７を参照して、本発明の実施形態を説明する。
【００１０】
図１は、修理費推定システム１の機能ブロック図を示している。図１に示すように、修理費推定システム１は、中央演算処理器としてのCPU１ａ（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM１ｂ（Random Access Memory）、読み出し専用のROM１ｃ（Read Only Memory）を備えている。
【００１１】
そして、CPU１ａがROM１ｃに記憶されている制御プログラムを読み出して実行することで、制御プログラムは、CPU１ａなどのハードウェアを、故障率算出部２及び修理費推定部３として機能させる。修理費推定システム１は、更に、レポートＤＢ４及び保有台数ＤＢ５を含む。修理費推定システム１には、出力部としてのディスプレイ６が接続されている。
【００１２】
故障率算出部２は、車両の構成要素の故障率をワイブル解析により算出する。ここで、構成要素とは、例えば部品又はアッセンブリである。部品を修理する場合、一般的には、当該部品を含むアッセンブリ単位で修理が行われる。即ち、当該部品を含むアッセンブリが新品のアッセンブリに置換される。従って、本明細書では、構成要素とは、アッセンブリを意味するものとする。更に、本明細書では、アッセンブリの一具体例として、変速機である「ST84C2」を取り上げるものとする。「ST84C2」は、変速機の型番である。
【００１３】
図２には、レポートＤＢ４の具体例を示している。レポートＤＢ４は、不具合案件毎に作成された複数の不具合レポート１０を含む。
【００１４】
不具合レポート１０は、一例として、
不具合レポート１０が作成された日付としての「作成日付」、
不具合レポート１０の対象であるアッセンブリの種別としての「ASSY種別」、
当該アッセンブリの具体的な不具合の症状としての「不具合症状」、
当該症状の発生日としての「症状発生日」、
当該アッセンブリが搭載されている車両の登録年月日としての「登録年月日」、
当該車両の車両登録期間、
当該車両の総走行距離、
当該車両の車種、
当該車両のエンジン型式、
当該車両のエンジン出力、
当該車両の駆動方式、
当該車両を保有するユーザーの現在の居住地が属する都道府県としての「ユーザー居住地」、
を含む。
【００１５】
図２に示す不具合レポート１０の一例では、不具合症状として故障原因が既知である「異音(190Hz)」が記載されている。また、不具合レポート１０の他の例では、不具合症状として故障原因が既知である「異音(1900Hz)」が記載されている。また、不具合レポート１０の他の例では、不具合症状として故障原因が既知である「オイル漏れ」が記載されている。また、不具合レポート１０の他の例では、不具合症状として故障原因が未知である「変速ショック」が記載されている。また、不具合レポート１０の他の例では、不具合症状として故障原因が未知である「警告灯点灯」が記載されている。
【００１６】
このようにレポートＤＢ４には、不具合症状の故障原因が既知である不具合レポート１０と、不具合症状の故障原因が未知である不具合レポート１０と、が混在している。
【００１７】
そして、故障率算出部２は、レポートＤＢ４を参照し、故障原因が既知である不具合案件（不具合レポート１０）については、故障原因毎に故障率を算出する。
【００１８】
また、故障率算出部２は、レポートＤＢ４を参照し、故障原因が未知である不具合案件（不具合レポート１０）については、少なくとも車両登録期間及び総走行距離を含む不具合案件関連情報に基づいて不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に故障率を算出する。
【００１９】
ここで、不具合案件関連情報とは、不具合レポート１０に含まれる車両登録期間及び総走行距離を少なくとも含み、その他、例えば、車種、エンジン型式、エンジン出力、駆動方式、ユーザー居住地の何れかを含み得る。
【００２０】
そして、故障率算出部２は、不具合案件を分類するに際し、機械学習のクラスタリングを用いる。
【００２１】
故障率算出部２は、不具合案件関連情報として３つ以上のデータを用いる場合は、主成分分析を用いて次元の縮約を行った上でクラスタリングを実行する。故障率算出部２は、クラスタリングの手法としてk-means法を用いる。その際、故障率算出部２は、クラスター数を３個と定める。そして、故障率算出部２は、クラスタリングによってグループ分けされた各グループが初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れに対応するかを決定する。
【００２２】
故障率算出部２は、例えば、各グループ毎にワイブル解析を行って故障率を算出し、故障率のワイブル係数（形状パラメータ）に基づいて、各グループが初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れに対応するかを決定し得る。故障率算出部２は、その他の方法によって、各グループが初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れに対応するかを決定してもよい。
【００２３】
修理費推定部３は、故障率に基づいて今後発生する修理費を推定する。
【００２４】
修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定する。また、修理費推定部３は、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する。
【００２５】
修理費推定部３は、修理費を推定するに際し、保有台数ＤＢ５を参照する。図３には、保有台数ＤＢ５の具体例を示している。保有台数ＤＢ５は、年毎、及び、車両登録期間毎の保有台数を含む。例えば、２０００年１月１日において車両登録期間が１年以上２年未満である保有台数は４２０２台である。保有台数は、市場に出回っている車両の台数とも言える。
【００２６】
故障率算出部２が故障率を総走行距離に対応付けて算出した場合は、修理費推定部３は、年間走行距離の平均値を用いて車両登録期間を総走行距離に換算し、故障率に総走行距離と一台あたりの修理費を掛けることで、特定の年又は月における総修理費を推定し得る。
【００２７】
修理費推定部３は、例えば、２０３０年１月１日において８００台の車両のST84C2に故障が発生すると推定することができる。もし、２０２０年１月１日に既に６００台の車両のST84C2に故障が発生しており、これらの車両においてST84C2を不具合が解消されたものと置き換えられていたとすると、２０２０年１月１日以降、２０３０年１月１日までに新たに２００台の車両のST84C2に故障が発生するものと推定可能である。従って、この場合、修理費推定部３は、２０２０年１月１日以降２０３０年１月１日までに新たに、２００台分の修理費が発生すると推定し得る。
【００２８】
修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定する。また、修理費推定部３は、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する。従って、修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に推定した修理費と、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に推定した修理費と、を合算することで、ST84C2に関連して特定の年又は月に発生する総修理費を推定し得る。
【００２９】
なお、例えば、販売した車両について５年１０万キロの無償修理補償を設定している場合、上記の総修理費は製造元の負担となる。従って、総修理費を推定することは、製造元にとってリスク管理上、極めて重要なことと言える。そして、故障原因毎に今後発生し得る修理費を推定できれば、どの故障原因に対して対策を実行すれば、今後どの程度のリスク低減になり得るか推定することもできるようになり、対策を実行する故障原因の優先順位を経営負担の観点から決定可能となる。
【００３０】
次に、図４に基づいて、修理費推定システム１の制御フローを説明する。
【００３１】
S100:
まず、故障率算出部２は、レポートＤＢ４から複数の不具合レポート１０を読み込み、複数の不具合レポート１０を分類する。具体的には、故障率算出部２は、故障原因が既知である場合は故障原因毎に不具合レポート１０を分類し、故障原因が未知である場合は故障モード毎に不具合レポート１０を分類する。
【００３２】
図５には、故障原因が既知である不具合レポート１０に基づいて、故障原因毎に総走行距離と故障台数との対応関係を集計した結果を例示している。図５の例では、既知の故障原因である「異音（190Hz）」に関して、総走行距離と故障台数との対応関係を集計した結果を示している。
【００３３】
S110:
故障率算出部２は、故障原因が既知である不具合案件については、故障原因毎に故障率をワイブル解析により算出する。
【００３４】
図６には、既知の故障原因である「異音（190Hz）」に関して、総走行距離と故障台数との対応関係を集計した結果に基づいて、横軸を総走行距離とし縦軸を故障率として不具合レポート１０をプロットした散布図を示している。図６の例では、ワイブル係数ｍは２．３１となった。従って、既知の故障原因である「異音（190Hz）」の故障モードは経年故障モードと言える。
【００３５】
S120:
故障率算出部２は、故障原因が未知である不具合案件については、不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に故障率を算出する。
【００３６】
S130:
修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定し、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する、そして、修理費推定部３は、推定したすべての修理費を合算することで、将来的に発生する無償修理費を算出する。
【００３７】
S140:
修理費推定部３は、例えばディスプレイ６を介して、将来的に発生する無償修理費を例えば月単位で出力する。
【００３８】
図７には、修理費推定部３が推定した将来的に発生する無償修理費を実績値と共に示している。実績値は、実際にST84C2を修理するのに要した費用を月単位で集計した値である。
【００３９】
なお、無償修理費の推定値と、推定後に判明する実績値との差分誤差を強化学習させて、故障原因毎の故障率のワイブル係数、故障モード毎の故障率のワイブル係数を修正するようにしてもよい。
【００４０】
以上に、本願発明の好適な実施形態を説明したが、上記実施形態は以下の特徴を有する。
【００４１】
修理費推定システム１は、車両の構成要素の故障率をワイブル解析により算出する故障率算出部２と、故障率に基づいて今後発生する修理費を推定する修理費推定部３と、を備える。故障率算出部２は、故障原因が既知である不具合案件については、故障原因毎に故障率を算出し、故障原因が未知である不具合案件については、少なくとも車両登録期間及び総走行距離を含む不具合案件関連情報に基づいて不具合案件を初期故障モード、偶発故障モード、経年故障モードの何れかに分類し、故障モード毎に故障率を算出する。修理費推定部３は、故障原因毎に算出された故障率に基づいて故障原因毎に修理費を推定し、故障モード毎に算出された故障率に基づいて故障モード毎に修理費を推定する。以上の構成によれば、今後発生する修理費を高い精度で推定することができる。
【００４２】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００４３】
１  修理費推定システム
２  故障率算出部
３  修理費推定部
４  レポートＤＢ
５  保有台数ＤＢ
６  ディスプレイ
１０  不具合レポート
【図１】
2022003440.tif 000003
【図２】
2022003440.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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