JP2018025928A - Work machine fault diagnosis device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、作業機械の故障診断装置に関する。 The present invention relates to a failure diagnosis apparatus for a work machine.
油圧ショベルやホイールローダなどの作業機械に故障が発生した際には、作業機械の故障した部位を迅速に特定することが、作業機械を高い稼働率で利用するために重要である。このため、従来、作業機械の故障を診断する方法やシステムが種々開発されている。 When a failure occurs in a work machine such as a hydraulic excavator or a wheel loader, it is important to quickly identify the failed part of the work machine in order to use the work machine at a high operating rate. For this reason, various methods and systems for diagnosing work machine failures have been developed.
特許文献1には、実態にあった質問から故障を簡単に素早く診断することができる作業機械の故障診断用データベースの作成方法および作業機械の故障診断用データベースの作成システムが記載されている。特許文献1に記載の方法は、故障状態に相当する各部位の状況を対象として、その多数の候補の中から故障診断に用いる各部位の状況を取捨選択する方法である。
特許文献1に記載の方法では、修理内容を取得するとともにと、修理を行ったときの各部位の状況を取得し、修理一覧データベースを作成する。状況集計部は、修理一覧データベースを用いて、修理内容ごとに各部位の症状を並べ、修理内容ごとに全修理回数と各部位において症状が発生した全発生回数を求める。チェック項目決定部は、修理内容ごとでの全修理回数と各部位の症状の全発生回数とから発生頻度を求め、その値が所定値以上であるときに、該当する部位をチェック項目として決定する。
In the method described in
しかしながら、特許文献1に記載された方法は、発生頻度が所定値以上であるときにチェック項目を決定するので、修理の実績が少なく修理一覧データベースに保存された保守履歴情報が少ない場合には、それまでに蓄積された修理実績を利用することができず、故障診断装置としての機能を十分に発揮できないおそれがある。
However, since the method described in
本発明の一態様による作業機械の故障診断装置は、入力装置により入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置と、前記故障状態を、少なくとも第1状態カテゴリと、前記第1状態カテゴリの下位の階層の第2状態カテゴリのそれぞれに分類する分類部と、前記故障部位ごとに、前記分類部により分類された故障状態の件数を集計する集計部と、前記集計部により集計された前記故障状態の件数に基づいて、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部と、前記利用判定部により故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させず、前記第1状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させ、前記利用判定部により故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる表示制御部と、を有する制御装置と、を備えていることを特徴とする。 A failure diagnosis apparatus for a work machine according to an aspect of the present invention includes a storage device that stores information on a failure state and a failure part input by an input device, the failure state, at least a first state category, and the first state. A classification unit that classifies each of the second state categories in a lower hierarchy of the category, a totaling unit that totals the number of failure states classified by the classification unit for each faulty part, and a totaling unit Based on the number of failure states, a usage determination unit that determines whether or not to use a failure state classified in the second state category for failure diagnosis, and the usage determination unit does not use the failure state for failure diagnosis. If it is determined that the failure state classified in the second state category is not displayed on the display device, the failure state classified in the first state category is displayed on the display device, And a display control unit that displays on the display device the failure state classified in the second state category when the use determination unit determines that the failure state is to be used for failure diagnosis. It is characterized by that.
本発明によれば、少数の保守履歴情報しか記憶されていない場合においても適切な故障診断を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to perform an appropriate failure diagnosis even when only a small number of maintenance history information is stored.
図1は、作業機械の故障診断システムの構成を示す図である。図1に示すように、故障診断システム100は、管理センタに設置される故障診断装置101と、作業者が用いる情報端末108と、現場で作業を行う油圧ショベルなどの作業機械109と、を含む。故障診断装置101、情報端末108、および作業機械109は、それぞれ通信部を備えており、ネットワーク107を介して相互に通信可能とされている。なお、故障診断装置101、情報端末108、および作業機械109の相互間でデータの授受ができれば、ネットワーク107は無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。また、ネットワーク107を介さず、記憶媒体などを介して、故障診断装置101、情報端末108、および作業機械109の相互間でデータの授受を行ってもよい。なお、図示しないが、ネットワーク107には、複数の他の情報端末や他の作業機械がそれぞれ接続され、複数の情報端末および作業機械からの情報が管理センタの故障診断装置101に集約される。
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a failure diagnosis system for a work machine. As shown in FIG. 1, a
図2は、作業機械の一例である油圧ショベル(バックホウ)の側面図である。図2に示すように、作業機械109は、走行体11と、走行体11上に旋回可能に搭載された旋回体12とを備える。走行体11は、左右一対のクローラを走行モータによって駆動することにより走行する。
FIG. 2 is a side view of a hydraulic excavator (backhoe) which is an example of a work machine. As shown in FIG. 2, the
旋回体12の前部左側には運転室17が設けられ、運転室17の後部にはエンジン室が設けられている。エンジン室には、動力源であるエンジンや油圧機器等が収容されている。エンジン室の後部には、作業時の機体のバランスをとるためのカウンタウエイト19が取り付けられている。旋回体12の前部右側にはフロント作業装置13が設けられている。
A driver's
フロント作業装置13は、複数のフロント部材、すなわちブーム14、アーム15、および、バケット16を備える。ブーム14は、基端部が旋回体12の前部に回動可能に取り付けられている。アーム15は、その一端がブーム14の先端に回動可能に取り付けられている。ブーム14およびアーム15は、ブームシリンダ14aおよびアームシリンダ15aによってそれぞれ駆動されて起伏する。バケット16は、アーム15の先端において、アーム15に対して上下方向に回動可能に取り付けられ、バケットシリンダ16aによって駆動される。
The
図1に示すように、作業機械109は、制御装置109c、入力装置109i、表示装置109dおよび上述した通信部を有している。情報端末108は、ノートPCやタブレットPCなどの可搬性の携帯端末であり、制御装置108c、入力装置108i、表示装置108dおよび上述した通信部を有している。
As shown in FIG. 1, the
制御装置108c,109cは、CPUやFPGAなどの集積回路、ROMやRAMなどの記憶媒体、ならびに、その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成される。入力装置108i,109iは、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。表示装置108d,109dは、たとえば、液晶パネル等から構成される表示画面を有している。制御装置108c,109cは、入力装置108i,109iにより入力された情報を記憶媒体に記憶させ、入力された情報等に基づいて表示制御信号を生成し、表示装置108d,109dの表示画面に画像を表示させる。
The
サービスマンは、作業機械109の点検や修理などのメンテナンス作業を行うと、メンテナンス作業の内容を情報端末108に入力する。情報端末108に入力されたメンテナンス作業の内容の情報は、サービスマンの操作に基づき、ネットワーク107を介して管理センタの故障診断装置101に送信される。故障診断装置101に送信されるメンテナンス作業の内容の情報の中には、後述する故障状態の詳細な説明と、その故障状態の対象となる部位である故障部位の情報が含まれている。
When the service person performs maintenance work such as inspection and repair of the
作業機械の故障診断装置101は、CPUやFPGAなどの集積回路、ROMやRAMなどの記憶媒体、ならびに、その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成される。故障診断装置101は、制御装置110と、記憶装置120と、入力装置131と、表示装置132と、を備えている。
The work machine
制御装置110は、分類部111と、集計部112と、利用判定部113と、閾値設定部114と、表示制御部115と、を機能的に備えている。記憶装置120は、保守履歴データベース121と、分類マスタデータベース122と、分類データベース123と、件数データベース124と、利用データベース125と、を備えている。入力装置131は、たとえば、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。表示装置132は、たとえば、液晶パネル等から構成される表示画面を有している。
The
故障が発生すると、サービスマンは、情報端末108を操作して故障診断を行い、故障診断の結果に基づいて作業機械109の各部の点検を行う。故障診断の詳細については、後述する。故障診断を含むメンテナンス作業が完了すると、サービスマンは、情報端末108の入力装置108iを操作して、作業機械109の故障部位と故障状態を入力する。入力装置108iから制御装置108cに入力された情報は、通信部からネットワーク107を介して故障診断装置101に送信される。故障診断装置101は、通信部で受信した情報を記憶装置120の保守履歴データベース121に格納する。記憶装置120は、図1に示される情報端末108の他、図示しない複数の情報端末から送信される情報を保守履歴データベース121に蓄積する。なお、保守履歴データベース121には、作業機械109の機種ごとに情報が整理されている。
When a failure occurs, the service person operates the
本実施の形態において、サービスマンは、故障部位の情報として、作業機械109を構成する部位ごとに定められた部位コードを情報端末108に入力し、故障状態の情報として、故障部位における故障状態の詳細の内容を文章で入力する。
In the present embodiment, the service person inputs the part code determined for each part constituting the
図3(a)は記憶装置に記憶されている保守履歴データベースの一例を示す図である。保守履歴データベース121は、複数の保守履歴情報の集まりである。複数の保守履歴情報のそれぞれは、故障状態の情報と、その故障状態の情報に対応する故障部位の情報を有している。図3(a)に示すように、故障診断装置101の記憶装置120には、保守履歴データベース121として、保守履歴情報を識別するための通し番号(ID)、故障状態のテキストデータ、および、故障部位のコードの登録領域が設けられている。記憶装置120は、通信部を介して情報端末108から送信された保守履歴情報を時系列に記憶する。つまり、記憶装置120は、情報端末108の入力装置108iにより入力される故障状態情報と、その故障状態情報に対応する故障部位情報を時系列に記憶する。
FIG. 3A shows an example of a maintenance history database stored in the storage device. The
たとえば、識別番号(ID)1では、故障状態情報として「白煙が排出されており、・・・」というテキストデータが記憶され、故障部位情報として「A」というコードが記憶されている。識別番号(ID)2では、故障状態情報として「黒煙が排出されており、・・・」というテキストデータが記憶され、故障部位情報として「B」というコードが記憶されている。部位コードは、たとえば、所定の油圧ポンプを表すコードは「A」、所定の制御弁を表すコードは「B」といったように、作業機械109の各部位のそれぞれに割り当てられている。
For example, in the identification number (ID) 1, text data “white smoke is discharged,...” Is stored as failure state information, and a code “A” is stored as failure site information. In the identification number (ID) 2, text data “black smoke is discharged,...” Is stored as failure state information, and a code “B” is stored as failure site information. The part code is assigned to each part of the
図3(b)は記憶装置に記憶されている故障状態の分類マスタデータベースの一例を示す図である。分類マスタデータベース122は、保守履歴情報の故障状態情報を複数階層、たとえば、上位カテゴリと、上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリの2階層のそれぞれに状態別に分類するために用いられる情報の集まりであって、予め記憶装置に記憶されている。
FIG. 3B is a diagram showing an example of a fault master database stored in the storage device. The
図3(b)に示すように、故障診断装置101の記憶装置120には、故障状態を下位カテゴリに分類するためのキーワードと、そのキーワードに対応する下位カテゴリと、その下位カテゴリを包含する上位カテゴリの登録領域が設けられている。iは、上位カテゴリごとに割り当てられた割り当て番号であり、jは、下位カテゴリごとに割り当てられた割り当て番号jである。なお、iは1以上の整数である。一の上位カテゴリには、少なくとも2以上の下位カテゴリが包含されるため、iとjの大小関係は、j≧2×iとなる。
As shown in FIG. 3B, the
たとえば、分類マスタデータベース122には、上位カテゴリCAi(i=1)として「煙」が記憶され、「煙」の下位の階層の下位カテゴリCBj(j=1)として「白煙」と、下位カテゴリCBj(j=2)として「黒煙」が記憶されている。下位カテゴリ「白煙」に対応して設定されるキーワードとしては「白煙」が記憶され、下位カテゴリ「黒煙」に対応して設定されるキーワードとしては「黒煙」が記憶されている。なお、以下の説明では、上位カテゴリおよび下位カテゴリを総称して単にカテゴリとも記す。
For example, the
分類部111は、保守履歴データベース121(図3(a)参照)と、分類マスタデータベース122(図3(b)参照)を用いて、保守履歴データベース121の故障状態を、下位カテゴリに状態別に分類し、さらに下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに状態別に分類する。分類部111は、分類した状態別の分類情報を分類データベース123に蓄積する分類処理を実行する。分類部111は、分類処理として、保守履歴データベース121の故障状態のテキストデータを識別番号(ID)ごとに参照し、予め分類マスタデータベース122に登録されているキーワードがテキストデータに含まれているか否かを判断する。別の言い方をすれば、分類部111は、保守履歴データベース121の故障状態のテキストデータの中に、分類マスタデータベース122に登録されているキーワードに一致するキーワードが存在しているか否かを判断する。分類マスタデータベース122に登録されているキーワードが故障状態のテキストデータに含まれている場合、分類部111は、分類処理として、そのキーワードに対応する下位カテゴリ、およびその下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに故障状態を分類し、分類情報を分類データベース123に格納する。
Using the maintenance history database 121 (see FIG. 3A) and the classification master database 122 (see FIG. 3B), the
図3(c)は記憶装置に記憶されている分類データベースの一例を示す図である。図3(c)に示すように、故障診断装置101の記憶装置120には、分類情報を識別するための通し番号(ID)、上位カテゴリ、下位カテゴリおよび故障部位の情報の登録領域が設けられている。図示する例では、分類データベース123は、保守履歴データベース121を構成する複数の保守履歴情報に一対一で対応する複数の分類情報で構成される。
FIG. 3C is a diagram illustrating an example of a classification database stored in the storage device. As shown in FIG. 3C, the
分類部111は、たとえば、保守履歴データベース121の識別番号(ID)1の故障状態のテキストデータである「白煙が排出されており、・・・」を参照し、そのテキストデータに分類マスタデータベース122のキーワード「白煙」が含まれているか否かを判断する。キーワード「白煙」が含まれている場合、識別番号(ID)1の下位カテゴリとして「白煙」を選択し、分類データベース123に格納する。下位カテゴリとして「白煙」が選択されると、分類部111は、「白煙」の上位の階層の上位カテゴリである「煙」を選択し、分類データベース123に格納する。これにより、識別番号(ID)1では、上位カテゴリ「煙」、下位カテゴリ「白煙」、故障部位「A」という分類情報が生成される。なお、分類データベース123の故障部位の情報は、保守履歴データベース121の保守履歴情報の故障部位の情報と同じであり、識別番号(ID)ごとに設定される。
The
分類部111は、保守履歴データベース121の識別番号(ID)2の故障状態のテキストデータである「黒煙が排出されており、・・・」を参照し、そのテキストデータに分類マスタデータベース122のキーワード「黒煙」が含まれているか否かを判断する。キーワード「黒煙」が含まれている場合、識別番号(ID)2の下位カテゴリとして「黒煙」を選択し、分類データベース123に格納する。下位カテゴリとして「黒煙」が選択されると、分類部111は、「黒煙」の上位の階層の上位カテゴリである「煙」を選択し、分類データベース123に格納する。これにより、識別番号(ID)2では、上位カテゴリ「煙」、下位カテゴリ「黒煙」、故障部位「B」という分類情報が生成される。
The
集計部112は、分類データベース123から、分類後の故障状態に対応する故障部位コードの集計を行って件数データベース124を作成する集計処理を実行する。図4(a)は記憶装置に記憶されている件数データベースの一例を示す図である。図4(a)に示すように、故障診断装置101の記憶装置120には、集計処理により生成された集計情報が記憶される。集計部112は、故障部位ごとに、分類部111により分類された故障状態の件数を集計する。換言すれば、集計部112は、上位カテゴリおよび下位カテゴリの故障状態のそれぞれに対して、故障部位ごとの故障発生件数を集計する。
The totaling
図4(a)に示すように、集計部112は、たとえば、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「A」の件数を積算し、積算結果「5」を件数情報として記憶装置120に記憶させる。集計部112は、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「B」の件数を積算し、積算結果「4」を件数情報として記憶装置120に記憶させる。集計部112は、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「C」の件数を積算し、積算結果「2」を件数情報として記憶装置120に記憶させる。さらに、集計部112は、部位に関わらず、上位カテゴリ「煙」が発生した件数、すなわち各故障部位の件数の合計である「11」を件数情報として記憶装置120に記憶させる。
As shown in FIG. 4A, for example, the totaling
集計部112は、下位カテゴリ「白煙」や下位カテゴリ「黒煙」についても同様に、故障部位ごとに発生件数を積算し、積算結果を件数情報として記憶装置120に記憶させる。図4(a)に示す例では、故障部位「A」で「白煙」が発生した件数は「4」であり、故障部位「B」で「白煙」が発生した件数は「1」であり、故障部位「C」で「白煙」が発生した件数は「1」であり、「白煙」が発生した件数の合計は「6」である。故障部位「A」で「黒煙」が発生した件数は「1」であり、故障部位「B」で「黒煙」が発生した件数は「3」であり、故障部位「C」で「黒煙」が発生した件数は「1」であり、「黒煙」が発生した件数の合計は「5」である。
Similarly, for the lower category “white smoke” and the lower category “black smoke”, the
なお、集計部112は、下位カテゴリの故障状態について故障部位ごとの発生件数を積算した後、故障部位ごとに上位カテゴリに含まれる全ての下位カテゴリの故障状態の発生件数を積算して、その上位カテゴリの故障状態の発生件数を求めてもよい。つまり、図4(a)の下の表の各件数を求めた後、その結果から図4(a)の上の表の各件数を求めてもよい。
The totaling
利用判定部113は、下位カテゴリCBjごとに、その下位カテゴリCBjに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを第1判定処理および第2判定処理により判定し、利用判定結果を利用データベース125に格納する利用判定処理を実行する。なお、利用判定部113は、上位カテゴリCAiについては、1度でもその上位カテゴリに該当する故障状態が発生した場合に利用すると判定する。利用判定部113は、集計部112により集計された件数に基づいて、下位カテゴリCBjに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する。以下、下位カテゴリCBjの利用判定の方法について詳細に説明する。
The
−第1判定処理−
利用判定部113は、第1判定処理として、各故障部位で発生した下位カテゴリCBjの故障状態の発生件数のうち最大値Sxが第1閾値t1以上であるか否かを判定する。各故障部位で発生した下位カテゴリCBjの故障状態の発生件数の最大値Sxが第1閾値t1以上である場合(Sx≧t1)、利用判定部113は、その下位カテゴリCBjの故障状態を故障診断に利用すると判定する。各故障部位で発生した下位カテゴリCBjの故障状態の発生件数の最大値Sxが第1閾値t1未満である場合(Sx<t1)、利用判定部113は、第2判定処理を実行する。
-First determination process-
As the first determination process, the
たとえば、第1閾値t1が「4」である場合について説明する。図4(a)に示す下位カテゴリ「白煙」の発生件数の最大値Sxは、部位Aの「4」であるため、利用判定部113は下位カテゴリ「白煙」を故障診断に利用すると判定する。これに対して、下位カテゴリ「黒煙」の発生件数の最大値Sxは、部位Bの「3」であるため、利用判定部113は第1判定処理を終了し、下位カテゴリ「黒煙」に対して第2判定処理を実行する。
For example, a case where the first threshold t1 is “4” will be described. Since the maximum value Sx of the number of occurrences of the lower category “white smoke” shown in FIG. 4A is “4” of the part A, the
第1判定処理で用いる第1閾値t1が小さい数値の場合、大きい数値の場合に比べて利用される下位カテゴリの状態別の故障状態が多くなる。逆に、第1閾値t1が大きい数値の場合、小さい数値の場合に比べて利用される下位カテゴリの状態別の故障状態が少なくなる。第1閾値t1は、予め定められた値が初期値として記憶装置120に記憶されているが、閾値設定部114により更新される。
In the case where the first threshold t1 used in the first determination process is a small numerical value, there are more failure states for each state of the lower category used than in the case of a large numerical value. On the contrary, when the first threshold value t1 is a large numerical value, there are fewer failure states for each state of the lower category used than when the first threshold value t1 is a small numerical value. As the first threshold t1, a predetermined value is stored in the
利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が多くなると、後述する情報端末108の表示装置108dの表示画面に表示される診断木(図5参照)の枝の数が膨大になり、煩雑になるおそれがある。閾値設定部114は、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が、予め定めた所定値(たとえば、100)を超えないように第1閾値t1を設定する。閾値設定部114は、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が上記所定値よりも小さい第3閾値t3(たとえば、t3=90)以上になると、第1閾値t1に補正値dt1を加算し、新たな第1閾値t1として設定する。つまり、閾値設定部114は、故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第3閾値t3以上のとき、第1閾値t1を増加させる。
When the total number of failure statuses by state of the lower category used increases, the number of branches of a diagnostic tree (see FIG. 5) displayed on the display screen of the
これにより、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が少ない場合には、低い第1閾値t1を用いて判定を行い、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態を積極的に増加させることができる。利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が多くなると、閾値設定部114は、現在設定されている第1閾値t1を補正により増加させる更新処理を行う。これにより、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が増えすぎることを防止できる。つまり、長期に亘って故障診断装置101を運用した場合であっても、診断木の枝の数(下位カテゴリの項目数)を一定の範囲内に収めることができる。
As a result, when the total number of failure states according to the state of the lower category used is small, the determination is made using the low first threshold value t1, and the failure states according to the state of the lower category used are positively increased. Can be made. When the total number of failure states by state of the lower category used increases, the
−第2判定処理−
利用判定部113は、第2判定処理として、以下の式(1)により、下位カテゴリCBjの故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する。
(Sx/St)/(Lp/Lt)≧t2・・・(1)
(Sxは故障部位ごとに集計された下位カテゴリCBjの故障状態の件数の最大値、Stは下位カテゴリの故障状態の件数の総数、Lpは故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数の最大値となった故障部位における当該下位カテゴリの故障状態の上位の階層の上位カテゴリの故障状態の件数、Ltは当該下位カテゴリの故障状態の上位の階層の上位カテゴリの故障状態の件数の総数、t2は1よりも大きい第2閾値(t2>1)であり、予め記憶装置120に記憶されている。
-Second determination process-
As the second determination process, the
(Sx / St) / (Lp / Lt) ≧ t2 (1)
(Sx is the maximum number of failure states of the lower category CBj aggregated for each failure part, St is the total number of failure states of the lower category, and Lp is the number of failure states of the lower category aggregated for each failure part. , Lt is the total number of failure states of the upper category of the upper category of the upper category of the failure state of the lower category. , T2 is a second threshold value (t2> 1) larger than 1, and is stored in the
第2閾値t2が1よりも大きいので、少なくともSx/StがLp/Ltよりも大きい場合に式(1)が成立することになる。つまり、式(1)が成立するのは、上位カテゴリの故障状態の全発生件数に対する当該部位での発生件数の割合に比べて、下位カテゴリの故障状態の全発生件数に対する当該部位での発生件数の割合が大きい場合である。この場合、利用判定部113は、下位カテゴリの故障状態を故障診断に利用することができると判断する。
Since the second threshold value t2 is larger than 1, the formula (1) is established when at least Sx / St is larger than Lp / Lt. In other words, the expression (1) is satisfied because the number of occurrences in the corresponding part with respect to the total number of occurrences of the failure state in the lower category compared to the ratio of the number of occurrences in the corresponding part to the total number of occurrences of the failure state in the upper category. This is a case where the ratio of is large. In this case, the
利用判定部113は、式(1)が満たされた場合、その下位カテゴリの故障状態を利用すると判定する。利用判定部113は、式(1)が満たされなかった場合、その下位カテゴリの故障状態を利用しないと判定する。
When the expression (1) is satisfied, the
たとえば、第2閾値t2が「1.5」である場合について説明する。図4(a)に示す下位カテゴリ「黒煙」の発生件数の最大値Sxは部位Bの「3」であり、下位カテゴリ「黒煙」の全発生件数Stは5である。部位Bにおける上位カテゴリ「煙」の発生件数Lpは「4」であり、上位カテゴリ「煙」の全発生件数Ltは「11」である。この場合、式(1)が満たされるため、利用判定部113は下位カテゴリ「黒煙」を故障診断に利用すると判定する。
For example, a case where the second threshold t2 is “1.5” will be described. The maximum value Sx of the number of occurrences of the lower category “black smoke” shown in FIG. 4A is “3” of the part B, and the total number of occurrences St of the lower category “black smoke” is 5. The number of occurrences Lp of the upper category “smoke” in the part B is “4”, and the total number of occurrences Lt of the upper category “smoke” is “11”. In this case, since Expression (1) is satisfied, the
図4(b)は、記憶装置に記憶されている利用データベースの一例を示す図である。図4(b)に示すように、利用判定部113は、下位カテゴリの状態別の故障状態ごとに、利用判定結果(「利用する」または「利用しない」)を記憶装置120に記憶させる。図4(b)に示す例では、「白煙」および「黒煙」をそれぞれ故障診断に利用する場合を示している。なお、上述したように、上位カテゴリの状態別の故障状態に対しては、その故障状態が1度でも発生した場合に、利用すると判定される。
FIG. 4B is a diagram illustrating an example of a usage database stored in the storage device. As illustrated in FIG. 4B, the
サービスマンが情報端末108の入力装置108iにより故障診断の開始操作を行うと、開始操作信号がネットワーク107を介して故障診断装置101に送信され、故障診断装置101の表示制御部115が利用データベース125および件数データベース124を参照し、表示画像データを生成する。表示制御部115は、生成した表示画像データをネットワーク107を介して情報端末108の制御装置108cに送信する。情報端末108の制御装置108cは受信した表示画像データを表示装置108dに表示させる。
When a service person performs a failure diagnosis start operation using the
図5および図6は、情報端末の表示装置の表示画面の一例を示す図である。表示装置108dには、図5に示すように木構造の診断木画像181が表示される。サービスマンが情報端末108の入力装置108iを操作し、「煙」を選択すると、「煙」の下位の階層の「白煙」と「黒煙」が表示される。サービスマンが情報端末108の入力装置108iを操作し、「黒煙」を選択すると、故障診断装置101の件数データベース124が参照され、「黒煙」の発生件数を部位ごとに示す件数画像182が表示される。なお、表示方法は、横棒グラフに限らず、円グラフや数値を表示してもよい。また、数値で表す場合、件数で表してもよいし、全件数に対する割合で表してもよい。
5 and 6 are diagrams illustrating an example of a display screen of the display device of the information terminal. As shown in FIG. 5, a
サービスマンは、表示装置108dの表示画面に表示される画像を見て、「黒煙」が発生している場合、部位Bが故障部位である可能性が高いことを知ることができ、部位Bに対し優先的に点検を行うことができるため故障診断の作業効率が向上する。
The service person looks at the image displayed on the display screen of the
図5は、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用される場合に表示される画像を示しているのに対し、図6は、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用されない場合に表示される画像を示している。なお、図5の表示画像は、図4で示したデータベースの情報と対応しているが、図6の表示画像は、図4で示したデータベースの情報とは対応しておらず、別の例を示している。 FIG. 5 shows an image displayed when each of “white smoke” and “black smoke” is used for failure diagnosis, whereas FIG. 6 shows “white smoke” and “black smoke”. Each image is displayed when not used for failure diagnosis. The display image in FIG. 5 corresponds to the database information shown in FIG. 4, but the display image in FIG. 6 does not correspond to the database information shown in FIG. Is shown.
図6に示すように、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用されない場合、サービスマンが情報端末108の入力装置108iを操作し、「煙」を選択した場合であっても、「煙」の下位の階層の「白煙」と「黒煙」は表示されない。この場合、故障診断装置101の件数データベース124が参照され、「煙」の発生件数を部位ごとに示す件数画像182が表示される。なお、表示方法は、横棒グラフに限らず、円グラフや数値を表示してもよい。
As shown in FIG. 6, when “white smoke” and “black smoke” are not used for failure diagnosis, the service person operates the
図7は、故障診断装置の制御装置により実行されるプログラムによる処理の一例を示すフローチャートである。図7に示す処理は、たとえば、1日に一回など、定期的にステップS100以降の処理が繰り返し実行される。 FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing by a program executed by the control device of the failure diagnosis apparatus. In the process shown in FIG. 7, for example, once a day, the processes after step S100 are periodically executed.
ステップS100において、制御装置110は、保守履歴データベース121および分類マスタデータベース122を参照し、分類処理を実行することで分類データベース123を更新(初回時は新規作成)してステップS110へ進む。
In step S100, the
ステップS110において、制御装置110は、集計処理を実行することで件数データベース124を更新(初回時は新規作成)して、ステップS120へ進む。制御装置110は、下位カテゴリの故障状態ごとに、以下に説明するステップS130からステップS160までの故障状態の利用判定処理を行うループ処理を実行する(ステップS120,S170)。下位カテゴリの故障状態の全て(N個)に対し、故障状態の利用判定処理が完了すると、図7に示す処理を終了する。
In step S110, the
ループ処理では、ステップS130において、制御装置110が、各故障部位で発生した下位カテゴリCBjに分類された故障状態の発生件数の最大値Sxが第1閾値t1以上であるか否かを判定する(第1判定処理)。ステップS130で肯定判定されるとステップS150へ進み、ステップS130で否定判定されるとステップS140へ進む。
In the loop processing, in step S130, the
ステップS140において、制御装置110は、式(1)により、下位カテゴリCBjに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する(第2判定処理)。ステップS140で肯定判定されるとステップS150へ進む、ステップS140で否定判定されるとステップS160へ進む。
In step S140, the
ステップS150において、制御装置110は、下位カテゴリCBjに分類された故障状態を故障診断に利用すると判定し、判定結果を記憶装置120に記憶させ、利用データベース125を更新する。ステップS160において、制御装置110は、下位カテゴリCBjに分類された故障状態を故障診断に利用しないと判定し、判定結果を記憶装置120に記憶させ、利用データベース125を更新する。
In step S150, the
上述した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)作業機械の故障診断装置101は、情報端末108の入力装置108iにより入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置120と、故障状態を、少なくとも上位カテゴリと、上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリのそれぞれに分類する分類部111と、故障部位ごとに、分類部111により分類された故障状態の件数を集計する集計部112と、集計部112により集計された故障状態の件数に基づいて、下位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部113と、利用判定部113により故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、下位カテゴリに分類された故障状態を情報端末108の表示装置108dに表示させず、上位カテゴリに分類された故障状態を情報端末108の表示装置108dに表示させ、利用判定部113により故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、下位カテゴリに分類された故障状態を情報端末108の表示装置108dに表示させる表示制御部115と、を備えている。これにより、少数の保守履歴情報しか記憶されていない場合においても上位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用することで、適切な故障診断を行うことができる。さらに、多数の保守履歴情報が記憶された場合には、下位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用することで、故障診断の精度を向上することができ、故障診断の作業効率を向上できる。
According to the embodiment described above, the following operational effects can be obtained.
(1) The work machine
(2)利用判定部113は、故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数が予め定められた第1閾値t1以上であるか否かを判定し、第1閾値t1以上である場合は、その故障状態を故障診断に利用すると判定し、第1閾値t1未満である場合は、第2判定処理を実行する。これにより、少なくとも発生頻度の高い下位カテゴリの故障状態を故障診断に利用するので、故障診断の精度を向上できる。
(2) The
(3)利用判定部113は、故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数が第1閾値t1未満であっても、式(1)を満たしたときには、その故障状態を故障診断に利用すると判定する。これにより、発生頻度が低い場合であっても、故障状態として利用することが有用なものを抽出することができる。
(3) Even if the number of lower-category failure states totaled for each failure site is less than the first threshold t1, the
(4)閾値設定部114は、故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第3閾値t3以上のとき、第1閾値t1を増加させる。これにより、診断木の枝の数が増加しすぎることを防止して、診断木画像181が煩雑になることを防止できる。
(4) The
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
(変形例1)
上述した実施の形態では、一の下位カテゴリに対し、一のキーワードを設定する例(図3(b)参照)について説明したが、本発明はこれに限定されない。
(変形例1−1)
図8(a)に示すように、一の下位カテゴリに対し、複数のキーワードからなる一のキーワード群を設定してもよい。図8(a)に示す分類マスタデータベース122Bには、下位カテゴリ「白煙」に対し、「白」と「煙」からなるキーワード群が設定されている。この場合、図8(b)に示すように、保守履歴データベース121Bの故障状態のテキストデータに「白」と「煙」が含まれている場合、利用判定部113が当該故障状態を下位カテゴリ「白煙」に分類する。なお、「白」と「煙」の順番は無関係に判断される。たとえば、故障状態のテキストデータが「白煙が排出された。」、「白い煙が上がった。」および「煙発生。煙の色は白い。」の場合、いずれも下位カテゴリ「白煙」に分類される。
The following modifications are also within the scope of the present invention, and one or a plurality of modifications can be combined with the above-described embodiment.
(Modification 1)
In the embodiment described above, an example (see FIG. 3B) in which one keyword is set for one lower category has been described, but the present invention is not limited to this.
(Modification 1-1)
As shown in FIG. 8A, one keyword group composed of a plurality of keywords may be set for one lower category. In the
(変形例1−2)
一の下位カテゴリに対し、複数のキーワードや図9(a)に示すように複数のキーワード群を設定してもよい。図9(a)に示す分類マスタデータベースに122Cには、一の下位カテゴリ「白煙」に対して、3種類のキーワード群が設定されている。最上段のキーワード群は「白」と「排気」で構成され、中段のキーワード群は「白」と「ガス」で構成され、最下段のキーワード群は「白」と「煙」で構成される。図9(b)に示すように、保守履歴データベース121Cの故障状態のテキストデータに3種類のキーワード群のいずれかが含まれている場合、利用判定部113が当該故障状態を下位カテゴリ「白煙」に分類する。なお、図9(b)に示す例では、いずれも下位カテゴリ「白煙」に分類される。
(Modification 1-2)
For one subcategory, a plurality of keywords or a plurality of keyword groups may be set as shown in FIG. In the classification master database shown in FIG. 9A, three types of keyword groups are set for one subcategory “white smoke” in 122C. The top keyword group consists of “white” and “exhaust”, the middle keyword group consists of “white” and “gas”, and the bottom keyword group consists of “white” and “smoke”. . As shown in FIG. 9B, when any one of the three types of keyword groups is included in the failure state text data in the
(変形例2)
下位カテゴリや、下位カテゴリのキーワードの例は上述したものに限定されない。たとえば、下位カテゴリのキーワード群を「アイドリング回転」と「速度異常」で構成し、その下位カテゴリとして「アイドリング回転の速度異常」を設けてもよい。下位カテゴリのキーワード群を「アイドリング回転」と「ばらつき」で構成し、その下位カテゴリとして「アイドリング回転のばらつき」を設けてもよい。この場合、これらの上位カテゴリとして「アイドリング回転(異常)」を設けることができる。
(Modification 2)
Examples of lower categories and lower category keywords are not limited to those described above. For example, the lower-category keyword group may be composed of “idling rotation” and “speed abnormality”, and “idling rotation speed abnormality” may be provided as the lower category. The lower-category keyword group may be configured by “idling rotation” and “variation”, and “idling rotation variation” may be provided as the lower category. In this case, “idling rotation (abnormality)” can be provided as the upper category.
(変形例3)
上述した実施の形態では、故障状態を上位カテゴリと下位カテゴリのそれぞれに分類する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障部位についても同様に上位カテゴリと下位カテゴリのそれぞれに分類してもよい。この場合、故障部位の情報は、コードではなく、文章で入力される。本変形例では、故障部位に対する分類マスタデータベース、分類データベース、件数データベースおよび利用データベースが故障診断装置101の記憶装置120に設けられる。
(Modification 3)
In the above-described embodiment, the example in which the failure state is classified into the upper category and the lower category has been described, but the present invention is not limited to this. Similarly, the failure part may be classified into an upper category and a lower category. In this case, the information on the failed part is input in text instead of code. In the present modification, a classification master database, a classification database, a number database, and a usage database for a failure site are provided in the
図10(a)は、本変形例に係る分類マスタデータベース(故障部位)の一例を示す図である。分類マスタデータベース222には、上位カテゴリとして「エンジン関連部品」が記憶され、「エンジン関連部品」の下位の階層の下位カテゴリとして「噴射ノズル」と「吸・排気バルブ」が記憶されている。下位カテゴリ「噴射ノズル」に対応して設定されるキーワード群にはキーワード「エンジン」とキーワード「ノズル」が設定されている。下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に対応して設定されるキーワード群にはキーワード「エンジン」とキーワード「バルブ」が設定されている。
FIG. 10A is a diagram illustrating an example of a classification master database (failure site) according to the present modification. In the
分類部111は、保守履歴データベースと、分類マスタデータベース222を用いて、保守履歴データベースの故障部位を、下位カテゴリに部位別に分類し、さらに下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに部位別に分類する。分類部111は、分類した部位別の分類情報を分類データベースに蓄積する分類処理を実行する。分類部111は、分類処理として、保守履歴データベースの故障部位のテキストデータを識別番号(ID)ごとに参照し、予め分類マスタデータベース222に登録されているキーワード群がテキストデータに含まれているか否かを判断する。分類マスタデータベース222に登録されているキーワード群が故障部位のテキストデータに含まれている場合、分類部111は、分類処理として、そのキーワードに対応する下位カテゴリ、およびその下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに故障部位を分類し、分類情報を分類データベースに格納する。
The
集計部112は、故障状態のカテゴリごとに、故障部位の件数を集計する。たとえば、集計部112は、下位カテゴリ「白煙」に分類された故障状態で、下位カテゴリ「噴射ノズル」に分類された故障部位の件数X1、および下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に分類された故障部位の件数X2を演算する。同様に、集計部112は、下位カテゴリ「黒煙」に分類された故障状態で、下位カテゴリ「噴射ノズル」に分類された故障部位の件数Y1、および下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に分類された故障部位の件数Y2を演算する。集計部112は、これらの演算結果から、下位カテゴリ「白煙」に分類された故障状態で、上位カテゴリ「エンジン関連部品」に分類された故障部位の件数Z1(Z1=X1+X2)、および、下位カテゴリ「黒煙」に分類された故障状態で、上位カテゴリ「エンジン関連部品」に分類された故障部位の件数Z2(Z2=Y1+Y2)を演算する。
The
利用判定部113は、故障部位の件数X1および件数X2のうち最も大きい値が予め定められた第4閾値以上のとき、下位カテゴリの故障部位を故障診断に利用すると判定する。この場合、表示制御部115は、図10(b)に示すように、「白煙」が選択されたときに、下位カテゴリの故障部位の件数を件数画像282に反映する。
The
利用判定部113は、故障部位の件数X1および件数X2のうち最も大きい値が予め定められた第4閾値未満のとき、下位カテゴリの故障部位を故障診断に利用せず、その上位階層の上位カテゴリの故障部位を利用すると判定する。この場合、表示制御部115は、図10(c)に示すように、「白煙」が選択されたときに、上位カテゴリの故障部位の件数を件数画像282に反映する。
When the largest value of the number X1 and the number X2 of failure parts is less than a predetermined fourth threshold value, the
このように、故障部位を、少なくとも上位カテゴリと、その上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリのそれぞれに分類し、故障状態ごとに、分類された故障部位の件数を集計し、集計された故障部位の件数に基づいて、下位カテゴリに分類された故障部位を故障診断に利用するか否かを判定し、利用しないと判定された場合、下位カテゴリに分類された故障部位を表示装置108dに表示させず、上位カテゴリに分類された故障部位を表示装置108dに表示させ、利用すると判定された場合、下位カテゴリに分類された故障部位を表示装置108dに表示させてもよい。これにより、故障診断の推定精度の向上を図ることができる。
In this way, the failure part is classified into at least a higher category and a lower category of a lower hierarchy of the higher category, and the number of classified failure parts is totaled for each failure state, and the total failure parts are counted. Based on the number of cases, it is determined whether or not to use the failure part classified in the lower category for failure diagnosis. If it is determined not to use, the
(変形例4)
上述した実施の形態では、上位カテゴリと、下位カテゴリの2種類のカテゴリについての例を説明したが、本発明はこれに限定されない。上位カテゴリのさらに上位の階層にカテゴリを設けてもよいし、下位カテゴリのさらに下位の階層にカテゴリを設けてもよい。たとえば、「白煙」の下位の階層に、「白煙が過剰」および「白煙発生かつエンジン始動不良」といった2以上のカテゴリを設けてもよい。
(Modification 4)
In the above-described embodiments, examples of two types of categories, the upper category and the lower category, have been described, but the present invention is not limited to this. A category may be provided at a level higher than the upper category, or a category may be provided at a level lower than the lower category. For example, two or more categories such as “white smoke is excessive” and “white smoke is generated and engine start failure” may be provided in a hierarchy below “white smoke”.
(変形例5)
上述した実施の形態では、故障状態の情報と、その故障状態に対応する故障部位の情報とが、個別に登録される例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障状態と故障部位の両者を、一の登録領域に文章で入力してもよい。たとえば、識別番号(ID)1の故障状態・部位の登録領域に「白煙が排出されていた。故障の原因は、部位Aの劣化であった。」といったように文章を記憶させることもできる。この場合、制御装置110は、この登録領域に故障状態に該当するキーワードが含まれているか否か、および、故障部位に該当するキーワードが含まれているか否かを判定し、故障診断の利用判定を行う。
(Modification 5)
In the above-described embodiment, the example in which the failure state information and the failure part information corresponding to the failure state are individually registered has been described, but the present invention is not limited to this. Both the failure state and the failure part may be entered in a single registration area as text. For example, it is possible to store a sentence such as “white smoke was discharged. The cause of the failure was deterioration of the part A” in the registration area of the failure state / part of the identification number (ID) 1. . In this case, the
(変形例6)
上述した実施の形態では、情報端末108に故障状態および故障部位の情報を入力し、情報端末108から故障診断装置101に故障状態および故障部位の情報が送信され、それらの情報が保守履歴データベース121に蓄積される例について説明したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、情報端末108の入力装置108iにより制御装置108cに入力された故障状態および故障部位の情報を作業機械109に搭載される制御装置109cに送信し、作業機械109から故障診断装置101にそれらの情報を送信するようにしてもよい。また、情報端末108を用いず、作業機械109に搭載される入力装置109iにより制御装置109cに入力された故障状態および故障部位の情報を故障診断装置101に送信してもよい。さらに、サービスマンが作業機械109のメンテナンス作業の内容を書面に記録し、この書面を参照し、管理センタの管理者が故障診断装置101の入力装置131により故障状態および故障部位の情報を入力してもよい。
(Modification 6)
In the above-described embodiment, information on the failure state and the failure part is input to the
(変形例7)
上述した実施の形態では、故障診断装置101の利用データベース125および件数データベース124に格納される情報に基づいて生成された表示画像データをネットワーク107を介して情報端末108に送信し、情報端末108の表示装置108dの表示画面に診断木画像181等を表示させる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。表示画像データを故障診断装置101から作業機械109の制御装置109cに送信し、作業機械109に搭載される表示装置109dに診断木画像181等を表示させてもよい。故障診断装置101の表示装置132に診断木画像181等を表示させてもよい。この場合、管理センタの管理者が表示装置132の表示画面に表示される診断木画像181や件数画像182を確認することで、携帯電話などにより管理者からサービスマンに故障診断のための的確な指示を行うことができる。
(Modification 7)
In the embodiment described above, display image data generated based on information stored in the
(変形例8)
上述した実施の形態では、分類マスタデータベース122の下位カテゴリごとに設定されたキーワードが保守履歴データベース121の故障状態のテキストデータに含まれている場合、当該故障状態をその下位カテゴリに分類するとともに、その下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに分類する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、上位カテゴリへの分類の方法として、上位カテゴリごとにキーワードを設定し、設定されたキーワードが保守履歴データベース121の故障状態のテキストデータに含まれている場合、そのキーワードに対応する上位カテゴリに分類してもよい。
(Modification 8)
In the above-described embodiment, when the keyword set for each lower category of the
(変形例9)
上述した実施の形態では、各故障部位で発生した下位カテゴリCBjの故障状態の発生件数の最大値Sxが第1閾値t1未満である場合(Sx<t1)、利用判定部113は、第2判定処理を実行する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。各故障部位で発生した下位カテゴリCBjの故障状態の発生件数の最大値Sxが第1閾値t1未満である場合(Sx<t1)、利用判定部113は、その下位カテゴリCBjの故障状態を故障診断に利用しないと判定してもよい。この場合、第2判定処理は省略される。これにより、発生頻度の低い故障状態を故障診断に利用せず、発生頻度の高い故障状態のみを故障診断に利用するので、診断木が煩雑になることを防止できる。
(Modification 9)
In the embodiment described above, when the maximum value Sx of the number of occurrences of the failure state of the lower category CBj occurring at each failure site is less than the first threshold t1 (Sx <t1), the
(変形例10)
上述した実施の形態では、第1閾値t1を閾値設定部114により変更する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。第1閾値t1は、予め定めた一定の数値として記憶装置120に記憶させ、変更しないようにしてもよい。また、サービスマンが入力装置108iを操作して、第1閾値t1を任意に設定できるようにしてもよい。
(Modification 10)
In the above-described embodiment, the example in which the first threshold t1 is changed by the
(変形例11)
上述した実施の形態では、第3閾値t3が予め定めた一定の数値として記憶装置120に記憶されている例について説明したが、本発明はこれに限定されない。サービスマンが入力装置108iを操作して、第3閾値t3を任意に設定できるようにしてもよい。
(Modification 11)
In the above-described embodiment, the example in which the third threshold value t3 is stored in the
(変形例12)
上述した実施の形態では、故障診断装置101が管理センタに備えられている例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障診断装置101が備える機能を作業機械109の制御装置109cや、情報端末108の制御装置108cに持たせてもよい。
(Modification 12)
In the above-described embodiment, the example in which the
(変形例13)
上述した実施の形態では、作業機械109の例としてクローラ式の油圧ショベル(バックホウ)について説明したが、本発明はこれに限定されない。本発明は、たとえば、ローディングショベルやホイール式油圧ショベルなどにも適用することができる。さらに、クレーンやホイールローダ、ダンプトラック等、種々の作業機械にも本発明を同様に適用することができる。
(Modification 13)
In the embodiment described above, a crawler hydraulic excavator (backhoe) has been described as an example of the
上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。 Although various embodiments and modifications have been described above, the present invention is not limited to these contents. Other embodiments conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention.
100 故障診断システム、101 故障診断装置、108 情報端末、108c 制御装置、108d 表示装置、108i 入力装置、109 作業機械、109c 制御装置、109d 表示装置、109i 入力装置、110 制御装置、111 分類部、112 集計部、113 利用判定部、114 閾値設定部、115 表示制御部、120 記憶装置、131 入力装置、132 表示装置、t1 第1閾値、t2 第2閾値、t3 第3閾値 100 failure diagnosis system, 101 failure diagnosis device, 108 information terminal, 108c control device, 108d display device, 108i input device, 109 work machine, 109c control device, 109d display device, 109i input device, 110 control device, 111 classification unit, 112 totaling unit, 113 usage determining unit, 114 threshold setting unit, 115 display control unit, 120 storage device, 131 input device, 132 display device, t1 first threshold value, t2 second threshold value, t3 third threshold value
Claims (5)
入力装置により入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置と、
前記故障状態を、少なくとも第1状態カテゴリと、前記第1状態カテゴリの下位の階層の第2状態カテゴリのそれぞれに分類する分類部と、
前記故障部位ごとに、前記分類部により分類された故障状態の件数を集計する集計部と、
前記集計部により集計された前記故障状態の件数に基づいて、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部と、
前記利用判定部により前記故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させず、前記第1状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させ、前記利用判定部により前記故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、前記第2状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる表示制御部と、を有する制御装置と、を備えていることを特徴とする作業機械の故障診断装置。 In the work machine failure diagnosis device,
A storage device for storing information on a failure state and a failure part input by the input device;
A classification unit that classifies the failure state into at least a first state category and a second state category in a lower hierarchy of the first state category;
A totaling unit that counts the number of failure states classified by the classification unit for each failure site;
A use determining unit that determines whether or not to use the failure state classified in the second state category for failure diagnosis based on the number of the failure states counted by the counting unit;
If the use determining unit determines that the failure state is not used for failure diagnosis, the failure state classified in the second state category is not displayed on the display device, and the failure state classified in the first state category is displayed. A display control unit that displays the failure state classified in the second state category on the display device when the use determination unit determines to use the failure state for failure diagnosis. A fault diagnosis device for a work machine, comprising: a control device;
前記利用判定部は、前記故障部位ごとに集計された前記第2状態カテゴリの故障状態の件数が予め定められた第1閾値以上であるか否かを判定し、前記第1閾値以上である場合は、その故障状態を故障診断に利用すると判定し、前記第1閾値未満である場合は、その故障状態を故障診断に利用しないと判定することを特徴とする作業機械の故障診断装置。 The failure diagnosis apparatus for a work machine according to claim 1,
The usage determination unit determines whether or not the number of failure states of the second state category aggregated for each failure part is greater than or equal to a predetermined first threshold, and is greater than or equal to the first threshold. Determines that the failure state is used for failure diagnosis, and determines that the failure state is not used for failure diagnosis when the failure state is less than the first threshold value.
前記利用判定部は、前記故障部位ごとに集計された前記第2状態カテゴリの故障状態の件数が前記第1閾値未満であっても、以下の式を満たしたときには、その故障状態を故障診断に利用すると判定することを特徴とする作業機械の故障診断装置。
(Sx/St)/(Lp/Lt)≧t2
(Sxは前記故障部位ごとに集計された第2状態カテゴリの故障状態の件数の最大値、Stは前記第2状態カテゴリの故障状態の件数の総数、Lpは前記故障部位ごとに集計された第2カテゴリの故障状態の件数の最大値となった故障部位における当該第2状態カテゴリの故障状態の上位の階層の第1状態カテゴリの故障状態の件数、Ltは当該第2状態カテゴリの故障状態の上位の階層の第1状態カテゴリの故障状態の件数の総数、t2は1よりも大きい第2閾値。) The failure diagnosis device for a work machine according to claim 2,
Even if the number of failure states of the second state category aggregated for each failure part is less than the first threshold, the usage determination unit determines that the failure state is a failure diagnosis when the following equation is satisfied. A fault diagnosis device for a work machine, characterized in that it is determined to be used.
(Sx / St) / (Lp / Lt) ≧ t2
(Sx is the maximum value of the number of failure states of the second state category counted for each failure site, St is the total number of failure states of the second state category, and Lp is the number of failures counted for each failure site. The number of failure states of the first state category in the upper hierarchy of the failure state of the second state category at the failure portion that has the maximum number of failure states of the two categories, Lt is the failure state of the second state category The total number of failure states of the first state category in the upper hierarchy, t2 is a second threshold value greater than 1.)
前記制御装置は、前記故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第3閾値以上のとき、前記第1閾値を増加させる閾値設定部を有していることを特徴とする作業機械の故障診断装置。 The failure diagnosis device for a work machine according to claim 2,
The control device includes a threshold setting unit that increases the first threshold when the total number of failure states determined to be used for the failure diagnosis is equal to or greater than a predetermined third threshold. Failure diagnosis device for work machines.
前記分類部は、前記故障部位を、少なくとも第1部位カテゴリと、前記第1部位カテゴリの下位の階層の第2部位カテゴリのそれぞれに分類し、
前記集計部は、前記故障状態ごとに、前記分類部により分類された故障部位の件数を集計し、
前記利用判定部は、前記集計部により集計された前記故障部位の件数に基づいて、前記第2部位カテゴリに分類された故障部位を故障診断に利用するか否かを判定し、
前記表示制御部は、前記利用判定部により前記故障部位を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第2部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させず、前記第1部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させ、前記利用判定部により前記故障部位を故障診断に利用すると判定された場合、前記第2部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させることを特徴とする作業機械の故障診断装置。 The failure diagnosis apparatus for a work machine according to claim 1,
The classification unit classifies the failed part into at least a first part category and a second part category in a lower hierarchy of the first part category,
The tabulation unit tabulates the number of faulty parts classified by the classification unit for each fault state,
The usage determining unit determines whether to use the faulty part classified in the second part category for fault diagnosis based on the number of cases of the faulty part totaled by the totaling part,
When the use determination unit determines that the failure part is not used for failure diagnosis, the display control unit does not display the failure part classified in the second part category on the display device, and the first part category The faulty part classified into the second part category is displayed on the display device when the faulty part classified into the second part category is displayed on the display device and the use determining unit determines that the faulty part is used for fault diagnosis. A fault diagnosis device for a work machine characterized by the above.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2020079860A1 (en) | 2018-10-18 | 2020-04-23 | 株式会社日立製作所 | Equipment failure diagnosis support system and equipment failure diagnosis support method |
CN113269413A (en) * | 2021-05-08 | 2021-08-17 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) | Press failure early warning method, device and storage medium |
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