(57)【要約】【課題】車両からのダイアグ情報に基づいて、より的確により迅速に車両の故障等の不具合の原因を特定し、それらの情報を、車両の開発、製造、販売、メンテナンス等にフィードバックする。【解決手段】車両に発生した事象情報を検出する事象検出手段と、メーカ等のデータ管理者が管理するデータサーバと、事象情報をデータサーバへ出力する事象情報出力手段と、蓄積された事象情報を基に解析情報を作成する解析情報作成手段と、解析情報をシステム利用者にフィードバックする端末手段とを備える。事象情報は、発生したそれぞれの事象に対して、事象種別データと、製造時データ、地域データ、コンポデータ、走行距離データ、整備データが関連付けられる。解析情報は、同一の事象種別に対して、製造時データ別、地域データ別、コンポデータ別、走行距離データ別、整備データ別の各要素から選択される要素に基づいて事象情報を蓄積する事象傾向分析データを含む。【選択図】図１
2017117193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に発生した不具合や修理等の事象に基づいてその事象情報を検出する事象検出手段と、
車両のメーカや販売者等のデータ管理者が管理するデータサーバと、
前記事象情報を車両から前記データサーバへ出力する事象情報出力手段と、
前記データサーバに蓄積された前記事象情報を基に解析情報を作成する解析情報作成手段と、
前記解析情報を前記データ管理者又は前記データサーバへの接続が許可されたシステム利用者にフィードバックする端末手段と、
を備え、
前記事象情報は、発生したそれぞれの事象に対して、その事象の起こった内容や部位を示す事象種別データと、車両の製造時の情報を示す製造時データ、車両に搭載する機器の種別を示すコンポデータが関連付けられ、
前記解析情報は、同一の事象種別に対して、製造時データ別、コンポデータ別の各要素に基づいて前記事象情報を蓄積する事象傾向分析データを含む、
車両用情報管理システム。
【請求項２】
前記事象情報は、発生したそれぞれの事象に対して、車両が走行する地域を示す地域データ、新規登録時から又は所定期間の走行距離を示す走行距離データ、車両に対して行われた整備データが関連付けられ、
前記解析情報は、同一の事象種別に対して、製造時データ別及びコンポデータ別に加えて、地域データ別、走行距離データ別、整備データ別の各要素から選択される単一の又は複数の要素に基づいて前記事象情報を蓄積する事象傾向分析データを含む、
請求項１に記載の車両用情報管理システム。
【請求項３】
前記端末手段は、発生した前記事象情報が前記事象傾向分析データに合致する場合にその合致した前記事象傾向分析データを、それらの事象の発生要因を特定するためのフィードバック情報として前記データサーバから取得する
請求項１又は２に記載の車両用情報管理システム。
【請求項４】
前記端末手段は、前記選択された要素のそれぞれに該当する事象情報の蓄積数が所定蓄積数以上となった前記事象傾向分析データを、それらの事象の発生要因を特定するためのフィードバック情報として前記データサーバから取得する
請求項１又は２に記載の車両用情報管理システム。
【請求項５】
前記事象情報は、前記製造時データとして、車両の形式データ、車両の製造時期データ、車両の製造ラインデータを含む
請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両用情報管理システム。
【請求項６】
車両が走行しているエリアを認識する走行位置検出手段を備え、
前記地域データは、発生したそれぞれの事象に対して、その事象が起こった際に車両が走行しているエリアが前記走行位置検出手段によって取得される
請求項２〜５のいずれか１項に記載の車両用情報管理システム。
【請求項７】
前記コンポデータは、車両の製造時に搭載されている機器を示すオリジナルデータと、車両に対して選択的に装着が可能なオプション装着品の取り付け状態を示すオプションデータとを含む
請求項１〜６のいずれか１項に記載の車両用情報管理システム。
【請求項８】
前記事象種別データは、その事象の起こった内容を示す内容データと、その事象の起こった部位に関連する部品データとの組み合わせで構成される
請求項１〜７のいずれか１項に記載の車両用情報管理システム。
【請求項９】
前記事象種別データは、前記内容データと前記部品データの組み合わせに応じて決定された事象コードを備え、その事象コードが事象発生時にエンジンやそのエンジンを制御する電子制御ユニットに記憶され、
前記事象情報出力手段は、前記事象コードとともに事象発生時の各種センサ値と事象発生時の制御データを車両から前記データサーバへ出力する
請求項８に記載の車両用情報管理システム。
【請求項１０】
前記製造時データ及び前記コンポデータは、車両から前記データサーバへ出力された前記事象情報に基づいて、前記データ管理者又は前記データサーバへの接続が許可されたシステム利用者が管理するローカルサーバから提供される
請求項１〜９のいずれか１項に記載の車両用情報管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両に発生した故障や不具合等に関する情報を管理し、それらの情報を車両の設計や製造、メンテナンス等に活用する車両情報管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両が備える電子制御ユニットは、エンジンやモータ等の原動機や、それに付加される補機類、それらから情報を取得するセンサ類、それらを制御する装置の故障や不具合等を、自己診断する機能を備えている場合が多い。
【０００３】
この自己診断機能によって得られる情報はダイアグ情報とも呼ばれ、電子制御ユニットが備えるコネクタに特定の機器を接続させる等の操作で、メンテナンスを行うディーラ等が、そのダイアグ情報の有無や内容を把握できるようになっている。
【０００４】
また、電子制御ユニットが検出したダイアグ情報、例えば、故障の種別を示す「故障コード」、異常な数値を示した「センサ値」、それに付随する当該車両の型式等の「車両情報」等の情報は、有線通信や記録媒体等による情報伝達機器を通じて、車両メーカや販売会社等が管理する情報管理システムのサーバに蓄積される。
【０００５】
この種の情報管理システムにおいて、サーバの管理者が、そのダイアグ情報のデータを解析することにより、車両メーカでの不具合の早期発見や、ユーザやディーラ等への不具合の早期通知を可能とする技術が、種々提案されている。
【０００６】
例えば、特許文献１では、受信したダイアグ情報に付属する車両走行位置情報からその車両の地域を判別し、地域毎（都市部，山間部など）に不具合情報、修理情報を把握して情報を蓄積し、それらに基づいて地域毎に規則情報を作成している。この規則情報に対して、新たに受信したダイアグ情報を適用して不具合の原因を推定することにより、車両に不具合が発生した場合における、その不具合の要因を特定するまでの時間を短縮している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−１４４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記特許文献１の技術では、同じ地域内の規則情報であっても、記憶されている車種やグレード等によって、車両の使われ方が異なるという問題がある。例えば、同じ地域の規則情報であっても、その車両がスポーティタイプのものであるか、ワゴンタイプのものであるかによって、車両の加減速度や使用頻度、その他運転条件が異なってくる。
【０００９】
これらの運転条件が異なれば、車両のエンジンや動力伝達経路、それらに付随する各部の部材や部品への負荷もまちまちである。このため、地域毎の規則情報のみに基づいて、不具合の原因を早期に特定するのは困難である場合が多い。
【００１０】
そこで、この発明の課題は、車両からのダイアグ情報に基づいて、より的確により迅速に車両の故障や不具合等の原因を特定し、それらの情報を、車両の開発、製造、販売、メンテナンス等にフィードバックすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために、この発明は、車両に発生した不具合や修理等の事象に基づいてその事象情報を検出する事象検出手段と、車両のメーカや販売者等のデータ管理者が管理するデータサーバと、前記事象情報を車両から前記データサーバへ出力する事象情報出力手段と、前記データサーバに蓄積された前記事象情報を基に解析情報を作成する解析情報作成手段と、前記解析情報を前記データ管理者又は前記データサーバへの接続が許可されたシステム利用者にフィードバックする端末手段と、を備え、前記事象情報は、発生したそれぞれの事象に対して、その事象の起こった内容や部位を示す事象種別データと、車両の製造時の情報を示す製造時データ、車両に搭載する機器の種別を示すコンポデータが関連付けられ、前記解析情報は、同一の事象種別に対して、製造時データ別、コンポデータ別の各要素に基づいて前記事象情報を蓄積する事象傾向分析データを含む、車両用情報管理システムを採用した。
【００１２】
このとき、前記事象情報は、発生したそれぞれの事象に対して、車両が走行する地域を示す地域データ、新規登録時から又は所定期間の走行距離を示す走行距離データ、車両に対して行われた整備データが関連付けられ、前記解析情報は、同一の事象種別に対して、製造時データ別及びコンポデータ別に加えて、地域データ別、走行距離データ別、整備データ別の各要素から選択される単一の又は複数の要素に基づいて前記事象情報を蓄積する事象傾向分析データを含む構成を採用することができる。
【００１３】
ここで、前記端末手段は、発生した前記事象情報が前記事象傾向分析データに合致する場合にその合致した前記事象傾向分析データを、それらの事象の発生要因を特定するためのフィードバック情報として前記データサーバから取得する構成を採用することができる。
【００１４】
また、前記端末手段は、前記選択された要素のそれぞれに該当する事象情報の蓄積数が所定蓄積数以上となった前記事象傾向分析データを、それらの事象の発生要因を特定するためのフィードバック情報として前記データサーバから取得する構成を採用することができる。
【００１５】
また、前記事象情報は、前記製造時データとして、車両の形式データ、車両の製造時期データ、車両の製造ラインデータを含む構成を採用することができる。
【００１６】
これらの各構成において、車両が走行しているエリアを認識する走行位置検出手段を備え、前記地域データは、発生したそれぞれの事象に対して、その事象が起こった際に車両が走行しているエリアが前記走行位置検出手段によって取得される構成を採用することができる。
【００１７】
また、前記コンポデータは、車両の製造時に搭載されている機器を示すオリジナルデータと、車両に対して選択的に装着が可能なオプション装着品の取り付け状態を示すオプションデータとを含む構成を採用することができる。
【００１８】
前記事象種別データは、その事象の起こった内容を示す内容データと、その事象の起こった部位に関連する部品データとの組み合わせで構成される構成を採用することができる。
【００１９】
前記事象種別データは、前記内容データと前記部品データの組み合わせに応じて決定された事象コードを備え、その事象コードが事象発生時にエンジンやそのエンジンを制御する電子制御ユニットに記憶され、前記事象情報出力手段は、前記事象コードとともに事象発生時の各種センサ値と事象発生時の制御データを車両から前記データサーバへ出力する構成を採用することができる。
【００２０】
前記製造時データ及び前記コンポデータは、車両から前記データサーバへ出力された前記事象情報に基づいて、前記データ管理者又は前記データサーバへの接続が許可されたシステム利用者が管理するローカルサーバから提供される構成を採用することができる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明は、故障や不具合等の事象発生時に出力される事象情報をデータサーバに蓄積し、その蓄積された事象情報を、製造時データ別、地域データ別、さらには必要に応じて、コンポデータ別、走行距離データ別、整備データ別等の条件で分析して事象傾向分析を実施したので、それらの事象傾向分析の情報を、メーカ等の開発者や製造者、整備者等へフィードバックすることができる。これにより、不具合早期発見によるワランティ費用低減が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】この発明のシステム構成を示す模式図である。
【図２】事象情報の構成を示す模式図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、解析情報の例を示す図表である。
【図４】この発明を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
この発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。この実施形態は、車両に発生した故障や不具合等や、車両に対して行った修理等に関する情報を管理し、それらの情報を車両の設計や製造、メンテナンス等に活用する車両情報管理システムである。
【００２４】
図１に示すように、車両１が備える電子制御ユニット２は、エンジンやモータ等の原動機や、それに付加される補機類、それらから情報を取得するセンサ類、それらを制御する装置の故障や不具合等を、自己診断する機能を備えている。この自己診断機能は、エンジン自身やそれに付随する補機類自身が備えている場合もある。
【００２５】
この自己診断機能によって得られる情報はダイアグ情報とも呼ばれるが、以下、この情報を「事象情報」と称する。電子制御ユニット２が備えるコネクタに特定の機器を接続させることにより、車両メーカや販売会社等は、有線通信や記録媒体等による情報伝達機器を通じて、そのダイアグ情報の有無や内容を把握できるようになっている。
【００２６】
また、この発明では、事象情報は、無線通信による情報伝達機器３を通じて、車両メーカや販売会社等のデータ管理者が管理するデータサーバ１０に蓄積されるようになっている。なお、事象情報のデータサーバ１０への蓄積に、有線通信や記録媒体等を用いてもよいし、これらと無線通信とを併用してもよい。
【００２７】
車両情報管理システムの具体的な構成は、車両に発生した不具合や修理等の事象に基づいてその事象情報を検出する事象検出手段と、車両のメーカや販売者等のデータ管理者が管理するデータサーバ１０と、事象情報を車両からデータサーバ１０へ出力する事象情報出力手段とを備える。この実施形態では、事象検出手段の役割を電子制御ユニット２が担っている。また、事象情報出力手段の役割を、無線通信による情報伝達機器３として搭載されているテレマティックス車載器が担っている。
【００２８】
また、車両情報管理システムは、データサーバ１０に蓄積された事象情報を基に解析情報を作成する解析情報作成手段と、その解析情報を、データ管理者又はデータサーバへの接続が許可されたシステム利用者にフィードバックする端末手段２０とを備える。この実施形態では、解析情報作成手段は、データサーバ１０にアクセス可能なデータ管理者又はシステム利用者の端末手段２０に備えられているが、解析情報作成手段をデータサーバ１０に併設した解析端末に備えさせ、その解析端末から端末手段２０に情報を発信するようにしてもよい。
【００２９】
システム利用者の端末手段２０は、データ管理者からデータサーバ１０へのアクセスが許可された者が管理する。車両の製造メーカ内においては、例えば、品質管理者の端末２１、開発者の端末２２、車両の製造所（製造工場）における端末２４が挙げられる。販売会社内においては、車両の販売者（販売店）の端末２３が挙げられる。また、データ管理者は端末手段２０として専用の端末２５を備える。販売者や製造所の端末手段２０は、それぞれ情報を記憶するためのローカルサーバを備えている。
【００３０】
車両１からデータサーバ１０に出力される事象情報３０は、図２に示すように、車両１に発生したそれぞれの事象に対して、その事象の起こった内容や部位を示す事象種別データ３１と、車両が走行する地域を示す地域データ３２、新規登録時から及び所定期間の走行距離を示す走行距離データ３３、車両の製造時の情報を示す製造時データ４１、車両に搭載する機器の種別を示すコンポデータ４２、車両に対して行われた整備データ４３が関連付けられる。
【００３１】
事象種別データ３１、地域データ３２、走行距離データ３３は、車両１の電子制御ユニット２が保有する情報である。地域データ３２、走行距離データ３３は、その事象の事象種別データ３１とともに、事象情報３０としてデータサーバ１０へ出力される。
【００３２】
地域データ３２は、車両１が備える全地球測位システム（グローバルポジショニングシステム）を用いて、自車が走行しているエリアを認識する走行位置検出手段４によって取得される。すなわち、地域データ３２は、車両１に事象が発生した際に、その車両１が走行しているエリアが走行位置検出手段４によって取得され、その位置情報が事象種別データ３１と関連付けられている。地域データ３２として、車両１の登録地域の情報を用いることも可能である。
【００３３】
走行距離データ３３は、車両１が備える距離積算計によって取得される。新規登録時からの総走行距離と、所定期間の走行距離、例えば、最近１ケ月、半年、１年の期間の走行距離等が取得され、その走行距離情報が事象種別データ３１と関連付けられている。
【００３４】
製造時データ４１は、車両の製造所におけるローカルサーバが保有する情報である。また、コンポデータ４２は、車両の製造所及び車両の販売店におけるローカルサーバが保有する情報である。製造時データ４１及びコンポデータ４２は、車両１からデータサーバ１０へ出力された事象情報に基づいて、それぞれ車両の製造所における端末２４、車両の販売店の端末２３からデータサーバ１０へ提供される。事象情報３０には、車両１の車台番号や登録番号等が含まれているので、それらの番号を通じて、端末手段２０からの要求に応じて情報の提供が可能となっている。
【００３５】
また、製造時データ４１は、車両１の形式データ４１ａ、車両１の製造時期データ４１ｂ、車両１の製造ラインデータ４１ｃを含んでいる。形式データ４１ａは、その車両１の車種や形式番号、識別番号、グレード等の情報を含んでいる。製造時期データ４１ｂは、車両１が製造された年及び月、製造ラインデータ４１ｃは車両１が製造された工場名とその工場内における製造ラインの名称を含んでいる。
【００３６】
コンポデータ４２は、車両１の製造時に搭載されている機器を示すオリジナルデータ４２ａと、車両１に対して選択的に装着が可能なオプション装着品の取り付け状態を示すオプションデータ４２ｂを含んでいる。オリジナルデータ４２ａとしてその内容が登録される機器（コンポーネント）としては、大きな分類としては、例えば、エンジン、エアコン、トランスミッション、パワステ、電動機、電池等が挙げられる。中分類、小分類としては、さらに詳細な項目が登録されている。オプションデータ４２ｂとして登録されているオプション装着品としては、例えば、カーナビ等が挙げられる。
【００３７】
整備データ４３は、車両の販売者あるいは整備工場が保有する情報である。この実施形態では、販売者が整備工場を兼ねているが、これらが別々である例も存在する。この場合は、整備工場は独自に端末手段２０とローカルサーバを備えることとなる。車両１に対して行われた整備情報（整備の履歴に関する情報）は、車両１からデータサーバ１０へ出力された事象情報３０に基づいて、それぞれ車両の販売者や製造工場における端末手段２０を通じてデータサーバ１０へ提供される。
【００３８】
事象種別データ３１は、その事象の起こった内容を示す内容データ３１ａと、その事象の起こった部位に関連する部品データ３１ｂとの組み合わせで構成される。
【００３９】
通常は、事象種別データ３１として、内容データ３１ａと部品データ３１ｂの組み合わせに応じて決定された事象コード３１ｃが設定されている。したがって、事象コード３１ｃによって、車両１のどの部位にどのような内容の故障や不具合が発生したかを把握できる。事象コード３１ｃは、事象発生時に電子制御ユニット２に記憶される。ただし、事象コード３１ｃは必ずしもその事象が起こった要因を特定できるものではなく、内容データ３１ａと部品データ３１ｂを伴っていても、その部品の何処が悪いのか、製造上の理由なのか、整備上の理由なのか、ユーザの使い方に起因するものなのか、までは把握することができない場合も多い。
【００４０】
車両１が備える事象情報出力手段３は、事象が発生した際に、事象コード３１ｃとともに、事象発生時の各種センサ値３１ｄと事象発生時の制御データ３１ｅを、車両１からデータサーバ１０へ出力する。これにより、事象情報３０は、事象コード３１ｃに対して、事象発生時の各種センサ値３１ｄと制御データ３１ｅが伴った形となっている。
【００４１】
データサーバ１０に蓄積された事象情報３０に基づいて、解析情報作成手段は、事象の発生要因を特定するための情報として解析情報５０を作成する。解析情報５０の例を図３の図表に示す。
【００４２】
図３の解析情報５０は、同一種類の事象種別データ３１に対して、製造時データ別、地域データ別、コンポデータ別、走行距離データ別、整備データ別の各要素から選択される単一の又は複数の要素に基づいて、事象情報３０を分類して蓄積する事象傾向分析データとなっている。
【００４３】
ここでは、解析情報５０を作成するために、入力する要素として５つの階層を設定している。例えば、図３（ａ）では、階層１として必須の入力事項である事象種別データ３１の事象コード３１ｃを、階層２として地域データ３２を、階層３として製造時データ４１の中から形式データ（車種）４１ａを、階層４として製造時期データ４１ｂを、階層５として製造ラインデータ４１ｃを入力している。
【００４４】
また、例えば、図３（ｂ）では、階層１として必須の入力事項である事象種別データ３１の事象コード３１ｃを、階層２として地域データ３２を、階層３として製造時データ４１の中から形式データ（車種）４１ａを、階層４として走行距離データ３３を、階層５として製造工場データを入力している。製造工場データは、製造ラインデータ４１ｃの中に含まれているので、このような入力も可能である。
【００４５】
また、例えば、図３（ｃ）では、階層１として必須の入力事項である事象種別データ３１の事象コード３１ｃを、階層２として製造時データ４１の中から形式データ（車種）４１ａを、階層４として製造ラインデータ４１ｃを、階層５として整備データ４３を入力している。
【００４６】
これらの要素の設定により、選択された複数の階層の要素のそれぞれに該当する事象情報３０の蓄積数が算出される。すなわち、選択された５つの条件に合致する事象情報３０の蓄積数が示される。
【００４７】
ここで、端末手段２０は、選択された５つの階層の要素のそれぞれに該当する事象情報３０の蓄積数が、予め決められた所定蓄積数以上となったデータ（以下、これを「事象傾向分析データ」と称する）を、それらの事象の発生要因を特定するためのフィードバック情報としてデータサーバ１０から取得する。
【００４８】
これらの事象傾向分析データでは、例えば、図３（ａ）では、同一の事象コード、地域、車種、製造時期に該当する車両群の中で、特定の製造ラインによって製造された車両に発生した事象の蓄積数が、他の製造ラインによって製造された車両よりも極端に多い事例等を把握することができる。このため、特定の製造ラインで、特定の時期に特定の車両形式の特定の部位に対して、不具合に関連する何らかの事情が発生していたと推測できる。
【００４９】
また、例えば、図３（ｂ）では、同一の事象コード、地域、車種、同程度の走行距離に該当する車両群の中で、特定の製造工場によって製造された車両に発生した事象の蓄積数が、他の製造工場によって製造された車両よりも極端に多い事例等を把握することができる。
【００５０】
さらに、図３（ｃ）では、同一の事象コード、地域、車種、製造ラインに該当し、整備時に同一の交換パーツａを施した車両群の中で、所定の経過年数を超えた車両に発生した事象の蓄積数が、それ以下の経過年数の車両よりも極端に多い事例等を把握することができ。このため、特定の製造ラインで製作した車種が、所定の年数を経過した場合にどの程度の不具合の発生が見込まれるか（例えば、３年経過した場合２割、５年経過した場合５割の確率で部品故障が発生等）を予測して、その故障要因を特定することができる。
【００５１】
なお、蓄積数の良否を判定するための閾値となる所定蓄積数は、予め、異常を判定するための基準となる事象発生の件数として決定しておいてもよいし、選択された５つの階層の要素のそれぞれに該当する総車両数に対して、これを超えてはならないという基準となる割合に基づいて、閾値となる所定蓄積数を決定しておいてもよい。
【００５２】
事象情報３０の蓄積数が所定蓄積数以上となった場合における事象傾向分析データは、システム利用者の端末手段２０からの要求に応じて端末手段２０が取得できるようにしてもよいし、事象情報３０の蓄積数が所定蓄積数以上となった場合に自動的にシステム利用者の端末手段２０に送信されるようにしてもよい。
【００５３】
なお、図３の例では、解析情報５０を作成するための設定する要素として、５つの階層を設定し、各階層に各要素の内容を入力するようにしたが、解析情報５０を作成する際に設定する要素の数は自由である、例えば、事象種別データ３１に対して一つの要素を設定してもよいし、二つ、三つ、あるいはそれ以上の数の要素を設定してもよい。また、事象情報３０として、その事象が発生した際のセンサ値３１ｄや制御データ３１ｅを、入力するよそとして加えてもよい。
【００５４】
例えば、図１に示すように、事象種別データ３１に対して、地域データ３２と、製造時データ４１の中から形式データ（車種）４１ａと、コンポデータ４２の中からオリジナルデータ４２ａのみを設定し、４つの階層からなる要素をもって解析情報５０を作成してもよい。
【００５５】
このような事象傾向分析データを活用することにより、単に車両１の「使用地域」という条件だけでなく、車両１の形式によって大きく異なる「車の使われ方」や「車両特性」を考慮して、車種や部品毎に事象情報３０を蓄積することができる。また、車両１の製造時データ４１やコンポデータ４２（製造ライン名、製造日時、搭載機器、使用部品、装着オプション品等）や、ディーラでの整備データ４３（整備履歴、車検結果，交換パーツ等）を加味して解析を実施することができる。
【００５６】
これにより、車両１に発生する故障や不具合の傾向を、早期に把握することができる。故障や不具合の傾向を把握することにより、その故障や不具合の発生要因をより早く特定ことが可能である。すなわち、蓄積された事象情報３０は、地域データ別、走行距離データ別、製造時データ別、コンポデータ別、整備データ別等の各要素に基づいて分析することができ、種々の要素の組み合わせに応じた事象傾向分析により、車両の設計者や開発者、整備者へ早期に情報をフィードバックすることができ、故障や不具合の早期発見によるワランティ費用低減が可能となる。
【００５７】
また、同じ地域内を走行する車両１であっても、記憶されている車種やグレード等によって車両１の使われ方が異なり、また、その車両がスポーティタイプのものであるか、ワゴンタイプのものであるかによっても、車両の加減速度や使用頻度、その他運転条件が異なってくる。
【００５８】
こうした使用条件の違いを踏まえ、車両１からの事象情報３０を、事象傾向分析データに適用することで、その事象情報３０に含まれる各階層の要素と全く同じ要素からなる事象情報３０を、早期に発見することができる。すなわち、発生した事象の事象内容３０の内容に合致する過去の事象情報３０を解析情報５０内に発見することにより、より的確により迅速に車両１の故障や不具合等の原因を特定し、それらの情報を、車両の開発、製造、販売、メンテナンス等にフィードバックすることができる。
【００５９】
新たに出力された事象情報３０に合致する情報が、解析情報５０内に蓄積されているかどうかの判別は、上記の例のような閾値を設けてその閾値以上となる解析情報５０のみを抽出するようにしてもよいし、閾値を設けることなく、合致する全ての解析情報５０を抽出してもよい。
【００６０】
この車両用情報管理システムを用いた事象情報の蓄積、解析情報の作成、事象傾向分析データのフィードバックに係るフローチャートの例を図４に示す。
【００６１】
ステップＳ１で制御が開始され、ステップＳ２は、車両１で事象が発生した場合に、その事象情報３０が車両１からデータベース１０へ出力される。事象の発生がない場合は、ステップＳ２を繰り返す。
【００６２】
事象が発生した場合、ステップＳ３では、データ管理者のデータサーバ１０が、該当する車両１に係る製造時データ４１、コンポデータ４２を、製作所のローカルサーバのデータベースから取得する。
【００６３】
続いて、ステップＳ４では、データ管理者のデータサーバ１０が、該当する車両１に係る整備データ４３を、販売者のローカルサーバのデータベースから取得する。
【００６４】
ステップＳ５では、事象情報３０として事象種別データ３１と、製造時データ４１、コンポデータ４２、整備データ４３とが関連付けられる。また、ステップＳ６では、事象情報３０として事象種別データ３１と、地域データ３２、走行距離データ３３、その他データとが関連付けられる。
【００６５】
ステップＳ７では、蓄積された事象情報３０の解析が行われ、解析情報５０が作成される。
【００６６】
ステップＳ８では、車両１から出力された事象情報３０を、解析情報５０内にあるかどうかが判別される。発生した事象の事象内容３０の内容に合致する過去の事象情報３０が、解析情報５０内に発見されればステップＳ９に移行し、その合致した事象情報３０、解析情報５０の内容開発者へ通知する。合致した解析情報５０の要素を分析することにより、より的確により迅速に車両１の故障や不具合等の原因を特定し、それらの情報を、車両の開発、製造、販売、メンテナンス等にフィードバックすることができる。合致する情報が解析情報５０内に無ければステップＳ１３へ移行し、情報を蓄積してシステム制御を終了する。
【００６７】
つぎに、ステップＳ１０では、出力された事象情報３０が、その事象の要因の判別が可能かどうかが判別される。要因の判別が可能なものであれば、ステップＳ１１へ移行する。要因の判別が不可能なものであれば、ステップＳ１３へ移行し、情報を蓄積して制御を終了する。ここで、要因の判別とは、明確な要因を特定するレベルのものではなく、事象が発生したおおよその部位と内容を特定できるレベルで足りるものとしている。
【００６８】
ステップＳ１１では、今回出力された事象情報３０に関し、その事象情報３０に関連付けられている複数の情報の中から、任意の組み合わせで又は予め設定された組み合わせで入力する各階層の要素を決定し、その決定された要素に該当する解析情報５０の蓄積数が所定蓄積数以上となっているものがあるかどうかを判別する。ここで、仮に、任意の組み合わせで要素を設定する場合は、関連付けられている全ての情報の中から自動的に組み合わせを抽出するように設定でき、また、取り得る全ての組み合わせを検証するように設定することもできる。
【００６９】
情報の蓄積数が所定蓄積数以上となっているものがあれば、その決定された各階層の要素の条件下で、今回発生した事象と同様な事象が多数発生していると考えられるので、入力された要素の内容に、事象の要因があると推測することができる。この事象傾向分析データは、ステップＳ１２で設計者や開発者等への通知のほか、必要に応じて車両１の整備者の端末手段２０に出力され、すぐに情報としてフィードバックされる。情報の出力後は、ステップＳ１３でデータサーバ１０に情報を蓄積してシステム制御を終了する。
【００７０】
情報の蓄積数が所定蓄積数未満であれば、今回発生した事象と同様な事象はあまり発生していないと考えられるので、端末手段２０への通知、出力は行わずに、ステップＳ１３でデータサーバ１０に情報を蓄積してシステム制御を終了する。
【符号の説明】
【００７１】
１  車両
２  電子制御ユニット
３  事象情報出力手段
４  走行位置検出手段
１０  データサーバ
２０  端末手段
３０  事象情報
３１  事象種別データ
３２  地域データ
３３  走行距離データ
４１  製造時データ
４２  コンポデータ
４３  整備データ
５０  解析情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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