DE112019005985T5

DE112019005985T5 - Modellerstellungsvorrichtung, modellerstellungsverfahren und programm

Info

Publication number: DE112019005985T5
Application number: DE112019005985.8T
Authority: DE
Inventors: Toshiyuki Usui; Hironori Araki
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 2018-11-30
Filing date: 2019-11-13
Publication date: 2021-08-19
Also published as: WO2020110718A1; US20220019717A1; JP2020087251A; CN113168172B; CN113168172A

Abstract

Eine Modellerstellungsvorrichtung 11 beinhaltet eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111, die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines ersetzten Teils eines Fahrzeugs, Ersatzdatumsinformationen, die das Datum angeben, wann das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs erhält, eine erste Datenerhaltungseinheit 112, die einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten erhält, die durch Messen des Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen in Verbindung mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhalten werden, und eine Modellerstellungseinheit 114, die ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwendung der Vielzahl von Messdaten erstellt, die in einem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft eine Modellerstellungsvorrichtung, ein Modellerstellungsverfahren und ein Programm zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen zum Vorhersagen eines Fahrzeugausfalls.
STAND DER TECHNIK
Ein Stand der Technik betrifft ein System zum Vorhersagen eines Vorrichtungsausfalls. PTL 1 offenbart eine Technik des periodischen Erhaltens von Daten, die einen Zustand einer Vorrichtung angeben, der das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, und des Vorhersagens einer Ausfallzeit basierend auf den erhaltenen Daten.
ZITATIONSLISTE
PATENTLITERATUR
PTL 1: JP-A-2009-217770
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
TECHNISCHES PROBLEM
In dem System des Standes der Technik wird angenommen, dass ein Ausfall durch Verwendung eines linearen Vorhersageverfahrens, eines Neuronenverfahrens oder dergleichen vorhergesagt wird. Durch Verwenden dieser Verfahren ist es möglich, die Möglichkeit des Ausfallvorkommens vorherzusagen, doch es besteht ein Problem, dass die Vorhersagegenauigkeit unzureichend ist, zum Beispiel, wenn sich die Handlung verändert, unmittelbar bevor der Ausfall auftritt.
Somit wurde die vorliegende Offenbarung angesichts dieser Punkte erstellt und die Aufgabe davon ist es, eine Modellerstellungsvorrichtung, ein Modellerstellungsverfahren und ein Programm bereitzustellen, die in der Lage sind, die Genauigkeit des Vorhersagens der Möglichkeit, dass ein Fahrzeugteil in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, zu verbessern.
LÖSUNG DES PROBLEMS
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet eine Modellerstellungsvorrichtung Folgendes: eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit, die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt ist, Ersatzdatumsinformationen, die ein Datum angeben, wann das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs erhält; eine Datenerhaltungseinheit, die einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten erhält, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen in Verbindung mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhalten werden; und eine Modellerstellungseinheit, die konfiguriert ist, um ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwendung der Vielzahl von Messdaten zu erstellen, die in einem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis einer ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit erhalten werden.
Die Modellerstellungseinheit kann das Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten erstellen, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, das von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose hat, die in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum vor dem Ersatzdatum, das durch die Ersatzdatumsinformationen angegeben wird, ausgeführt wird, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Die Modellerstellungseinheit kann, aus der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von dem Fahrzeug mit dem Problem im Ergebnis der Selbstdiagnose erhalten wird, das Ausfallvorhersagemodell durch Folgendes erstellen: Verwenden einer Vielzahl von Messdaten, die nach dem Erhalten des Ergebnisses der Selbstdiagnose mit dem Problem erhalten wurden, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen; und nicht Verwenden einer Vielzahl von Messdaten, die vor dem Erhalten des Ergebnisses der Selbstdiagnose mit dem Problem erhalten wurden, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Die Modellerstellungseinheit kann das Ausfallvorhersagemodell durch Folgendes erstellen: Empfangen einer Benennung einer Art von Selbstdiagnose; und Verwenden der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose der empfangenen Art hat, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Die Modellerstellungseinheit kann das Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten erstellen, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose einer Art hat, die einer Art des Teils entspricht, das durch die Ersatzteilinformationen angegeben wird, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Offenbarung kann ein Modellerstellungsverfahren, das durch einen Computer ausgeführt wird, Folgendes beinhalten: einen Schritt des Erhaltens von Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt ist, Ersatzdatumsinformationen, die ein Datum angeben, wann das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs; einen Schritt des Erhaltens eines Messdatensatzes einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen in Verbindung mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhalten werden; und einen Schritt des Erstellens eines Ausfallvorhersagemodells durch Verwendung eines Messdatensatzes, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis einer ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der erhaltenen Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen.
Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Offenbarung verursacht ein Programm, dass ein Computer Folgendes ausführt: eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit, die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt ist, Ersatzdatumsinformationen, die ein Datum angeben, wann das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs erhält; eine Datenerhaltungseinheit, die einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten erhält, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen in Verbindung mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhalten werden; und eine Modellerstellungseinheit, die konfiguriert ist, um ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwendung eines Messdatensatzes zu erstellen, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis einer ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit erhalten werden.
VORTEILHAFTE WIRKUNGEN DER ERFINDUNG
Gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es möglich, die Genauigkeit des Vorhersagens der Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrzeugteil in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, zu verbessern.
Figurenliste

[1] 1 ist ein Diagramm zum Veranschaulichen eines Überblicks über ein Ausfallvorhersagesystem.
[2] 2 ist ein Diagramm zum Veranschaulichen von Messdaten, die durch einen Fahrzeugsensor ausgegeben werden.
[3] 3 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration einer Modellerstellungsvorrichtung und einer Ausfallvorhersagevorrichtung zeigt.
[4] 4 ist ein Flussdiagramm, das einen Verarbeitungsablauf zum Erstellen eines Ausfallvorhersagemodells in dem Ausfallvorhersagesystem zeigt.
[5] 5 ist ein Diagramm, das eine Konfiguration einer Modellerstellungsvorrichtung und einer Ausfallvorhersagevorrichtung gemäß einer Modifikation zeigt.

BESCHREIBUNG VON AUSFÜHRUNGSFORMEN
{Überblick über Ausfallvorhersagesystem 1}
1 ist ein Diagramm zum Veranschaulichen eines Überblicks über ein Ausfallvorhersagesystem 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform. Ein Fahrzeugverwaltungssystem S ist ein System zum Erfassen eines anormalen Zustands eines Fahrzeugs T und Vorhersagen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Teil des Fahrzeugs T ausfallen wird basierend auf verschiedenen Daten, die den Zustand des Fahrzeugs T angeben, die von dem Fahrzeug T erhalten werden. Das Fahrzeug T ist zum Beispiel ein Nutzfahrzeug, doch das Fahrzeugverwaltungssystem S kann für ein Fahrzeug ausgeübt werden, das kein Nutzfahrzeug ist. In der vorliegenden Spezifikation wird die Beschreibung hauptsächlich für das Ausfallvorhersagesystem 1 gemacht, das eine Funktion des Vorhersagens der Wahrscheinlichkeit bereitstellt, dass ein Teil des Fahrzeugs T ausfallen wird, aus den Funktionen des Fahrzeugverwaltungssystems S.
Jedes Fahrzeug T ist mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, deren Ausgabewerte sich abhängig von dem Zustand verschiedener Teile verändern. Das Fahrzeug T ist zum Beispiel ausgestattet mit einem Sensor, der die Temperatur des Motors erfasst, einem Sensor, der die Anzahl der Umdrehungen des Motors erfasst, einem Sensor, der die Temperatur des Abgases erfasst, und dergleichen. Das Fahrzeug T überträgt die Ausgabewerte von verschiedenen Sensoren an einen Datensammelserver 2 über ein Netzwerk N, wie z. B. ein Drahtloskommunikationsnetzwerk, und das Internet. Das Fahrzeug T überträgt die Ausgabewerte von verschiedenen Sensoren zusammen mit Datums- und Zeitinformationen, die das Datum und die Zeit angeben.
In der folgenden Beschreibung werden Daten, die die Ausgabewerte von verschiedenen Sensoren angeben, als Messdaten bezeichnet. Eine Vielzahl von Messdaten wird von einem Sensor ausgegeben, während die Zeit vergeht. In der vorliegenden Spezifikation wird eine Vielzahl von Messdaten, die von einem Sensor zu einer Vielzahl von unterschiedlichen Daten und Zeiten ausgegeben werden, als ein Messdatensatz bezeichnet. Der Datensammelserver 2 empfängt eine Vielzahl von Messdatensätzen, die einem Sensor entsprechen, von einer Vielzahl von Fahrzeugen T. Das heißt, der Datensammelserver 2 empfängt eine Vielzahl von Messdatensätzen von einer Vielzahl von Fahrzeugen T.
2 ist ein Diagramm zum Veranschaulichen von Messdaten, die durch einen Sensor des Fahrzeugs T ausgegeben werden. Die horizontale Achse in 2 stellt die Zeit dar, die vergangen ist, seit das Fahrzeug T hergestellt wurde, und die vertikale Achse stell den Wert der Variable dar, die den Messdaten entspricht. 2 zeigt die Werte von Variablen, die einer Vielzahl von Messdaten entsprechen, die erhalten werden, seit der Zeit, als das Fahrzeug T hergestellt wurde, in dem Fahrzeug T, in dem ein Ersatz eines Teils stattgefunden hat. Die Variabel ist ein Zahlenwert, der die Eigenschaften von Teilen angibt, die sich mit der Zeit verändern können, wie z. B. die Temperatur des Motors, der unter einer vorbestimmten Bedingung läuft. In dem Fahrzeug, das in 2 gezeigt ist, ist ein Ausfall zu der Zeit von D2 aufgetreten.
Das Ausfallvorhersagesystem 1 erhält einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, wie in 2 gezeigt, zusammen mit der Art von Messdaten. Die Art von Messdaten wird durch den Namen des Sensors, der die Messdaten angibt, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, den Namen des Teils in Verbindung mit den Messdaten oder dergleichen dargestellt. Das Ausfallvorhersagesystem 1 sagt die Wahrscheinlichkeit vorher, dass ein Teil des Fahrzeugs T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, basierend auf einer Vielzahl von erhaltenen Messdatensätzen. Der vorbestimmte Vorhersagezeitraum ist zum Beispiel auf eine Anzahl von Tagen länger als der Inspektionsintervall des Fahrzeugs T eingestellt und ist ein Zeitraum A zwischen D1 und D2 in 2. Wenn der Inspektionsintervall des Fahrzeugs T 90 Tage beträgt, beträgt der vorbestimmte Vorhersagezeitraum zum Beispiel 180 Tage.
Das Ausfallvorhersagesystem 1 verwendet die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, in dem ein Problem in dem Selbstdiagnoseergebnis aufgetreten ist, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, die Trainingsdaten sind, die einem Fall entsprechen, bei dem ein Ausfall in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten kann. Obwohl die Details später beschrieben werden, verwendet das Ausfallvorhersagesystem 1 zum Beispiel eine Vielzahl von Messdaten, die in dem vorbestimmten Vorhersagezeitraum im Fahrzeug T erhalten werden, in dem ein Problem in dem Selbstdiagnoseergebnis ausgetreten ist, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Das Ausfallvorhersagesystem 1 kann eine Vielzahl von Messdaten, die vor dem vorbestimmten Vorhersagezeitraum von dem Fahrzeug T erhalten werden, in dem ein Problem in dem Selbstdiagnoseergebnis aufgetreten ist, als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen entsprechend einem Fall verwenden, bei dem keine Möglichkeit besteht, dass ein Ausfall in dem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten wird.
Wie in 1 gezeigt, beinhaltet das Fahrzeugverwaltungssystem S das Ausfallvorhersagesystem 1, den Datensammelserver 2 und einen Computer 3.
Das Ausfallvorhersagesystem 1 ist ein System zum Vorhersagen eines Ausfalls des Fahrzeugs T und beinhaltet einen oder mehrere Computer. Das Ausfallvorhersagesystem 1 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell, das ein Modell für maschinelles Lernen ist, das verwendet werden soll, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Ausfall an einem bestimmten Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten wird, und das Ergebnis des Vorhersagens der Wahrscheinlichkeit ausgibt, dass ein Ausfall an dem Fahrzeug T in dem vorbestimmten Zeitraum auftreten wird, basierend auf dem erstellten Ausfallvorhersagemodell. Das Ausfallvorhersagesystem 1 beinhaltet eine Modellerstellungsvorrichtung 11 und eine Ausfallvorhersagevorrichtung 12. Die Details der Modellerstellungsvorrichtung 11 und der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 werden später beschrieben.
Der Datensammelserver 2 ist ein Computer, der Messdaten von einer Vielzahl von Fahrzeugen T über das Netzwerk N sammelt. Der Computer 3 ist zum Beispiel einem Unternehmen installiert, das das Fahrzeug T besitzt, oder einem Unternehmen, das das Fahrzeug T wartet. Der Computer 3 wird für einen Mitarbeiter dieser Unternehmen (kann hiernach als ein Nutzer bezeichnet werden) verwendet, um auf den Datensammelserver 2 zuzugreifen, um sich auf die Messdaten eines spezifischen Fahrzeugs T zu beziehen, oder für das spezifische Fahrzeug T verwendet, um eine Anfrage zu stellen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Ausfall in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten wird.
Hiernach, mit Bezug auf 1, wird eine Beschreibung des Überblicks des Vorgangs gemacht, dass das Ausfallvorhersagesystem 1 ein Ausfallvorhersagemodell erstellt und die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, basierend auf dem erstellten Ausfallvorhersagemodell.
Im Fahrzeug T werden verschiedene Sensoren konstant betrieben und die Ausgabewerte der verschiedenen Sensoren werden in vorbestimmten Messintervallen (zum Beispiel 10-Sekunden-Intervallen) abgetastet. Der Datensammelserver 2 erhält Messdaten von jedem Fahrzeug T in einem vorbestimmten Zeitintervall oder zum Beispiel zu einem vorbestimmten Zeitpunkt, wie z. B. wenn das Fahrzeug T in die Wagenhalle eintritt, und speichert eine Vielzahl von Messdaten zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs T (Abschnitt (1A) in 1). Die Fahrzeugidentifikationsinformationen sind Informationen, die einzigartig für das Fahrzeug T sind, zum Beispiel eine Seriennummer, die dem Fahrzeug T zum Zeitpunkt der Herstellung des Fahrzeugs T zugewiesen wird, oder eine Fahrzeugnummer, die dem Fahrzeug T im Road Transport Bureau (Straßenverkehrsamt) zugewiesen wird.
Des Weiteren wird im Fahrzeug T Selbstdiagnose basierend auf den Werten von verschiedenen Sensoren durchgeführt. Die Selbstdiagnose wird durch konstantes Messen der Ausgabewerte von verschiedenen Sensoren und Vergleichen der Messergebnisse mit den Referenzwerten durchgeführt. Bei der Selbstdiagnose kann der Ausgabewert des Sensors, der den Messdaten entspricht, die an den Datensammelserver 2 übertragen werden, verwendet werden, oder Daten, die anders als der Ausgabewert des Sensors ist, der den Messdaten entspricht, können verwendet werden.
Die Ergebnisse der Selbstdiagnose werden in eine Vielzahl von Stufen klassifiziert. Zum Beispiel wird das Selbstdiagnoseergebnis in vier Stufen klassifiziert, wie z. B. „gut“, „ziemlich gut“, „etwas problematisch“ und „erheblich problematisch“. Das Fahrzeug T überträgt das Ergebnis der Selbstdiagnose an den Datensammelserver 2 (Abschnitt (1B) in 1). Das Fahrzeug T kann das Selbstdiagnoseergebnis zu dem Zeitpunkt des Übertragens der Messdaten übertragen oder kann das Selbstdiagnoseergebnis zu einem Zeitpunkt übertragen, der anders als der Zeitpunkt des Übertragens der Messdaten ist. Das Fahrzeug T kann das Selbstdiagnoseergebnis zu dem Zeitpunkt übertragen, wenn das Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem auftritt. Der Datensammelserver 2 speichert das empfangene Selbstdiagnoseergebnis zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen. Ein Zustand, in dem es ein Problem bei dem Selbstdiagnoseergebnis gibt, ist ein Zustand, in dem der Zustand, der durch das Selbstdiagnoseergebnis angegeben wird, schlechter als der Referenzwert ist. Wenn das Selbstdiagnoseergebnis in vier Stufen klassifiziert ist, zum Beispiel „gut“, „ziemlich gut“, „etwas problematisch“ und „erheblich problematisch“, ist das Selbstdiagnoseergebnis, das „etwas problematisch“ oder „erheblich problematisch“ entspricht, ein Zustand mit einem Problem in dem Selbstdiagnoseergebnis.
Wenn der Datensammelserver 2 eine Anfrage für einen Messdatensatz von dem Ausfallvorhersagesystem 1 empfängt, stellt der Datensammelserver 2 für das Ausfallvorhersagesystem 1 eine Vielzahl von Messdatensätzen des Fahrzeugs T bereit. Zum Beispiel als Reaktion auf die Anfrage von dem Ausfallvorhersagesystem 1 überträgt der Datensammelserver 2 den Messdatensatz und das Selbstdiagnoseergebnis an das Ausfallvorhersagesystem 1 zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen des Fahrzeugs T zu dem Zeitpunkt, wenn das Ausfallvorhersagesystem 1 ein Ausfallvorhersagemodell erstellt (Abschnitte (2A) und (2B) in 1). Die Modellerstellungsvorrichtung 11 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell unter Verwendung des Messdatensatzes, ausgewählt basierend auf dem Selbstdiagnoseergebnis, als Trainingsdaten, aus den Messdatensätzen, die von dem Datensammelserver 2 erhalten werden (Abschnitt (3) in 1). Die Modellerstellungsvorrichtung 11 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell zum Beispiel unter Verwendung des Messdatensatzes, der durch das Fahrzeug T erhalten wird, mit einem Problem bei dem Selbstdiagnoseergebnis, als Trainingsdaten, aus den Messdatensätzen, die von dem Datensammelserver 2 erhalten werden.
Danach, wenn der Nutzer des Computers 3 einen Vorgang des Anfragens einer Ausfallvorhersage über die Anwendungssoftware, die auf dem Computer 3 installiert ist, oder die Webanwendungssoftware, die durch das Ausfallvorhersagesystem 1 bereitgestellt ist, durchführt, überträgt der Computer 3 eine Ausfallvorhersageanfragenachricht einschließlich der Fahrzeugidentifikationsinformationen des Fahrzeugs T, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, an den Datensammelserver 2 über das Netzwerk N (Abschnitt (4) in 1). Beim Empfangen der Ausfallvorhersageanfragenachricht überträgt der Datensammelserver 2 eine Ausfallvorhersageanweisung einschließlich des Messdatensatzes zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen, die in der Ausfallvorhersageanfragenachricht beinhaltet sind, an die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 (Abschnitt (5) in 1).
Beim Empfangen der Ausfallvorhersageanweisung gibt die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 den Messdatensatz, der in der Ausfallvorhersageanweisung beinhaltet ist, in das Ausfallvorhersagemodell ein, das durch die Modellerstellungsvorrichtung 11 erstellt wird, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein Ausfall an dem Fahrzeug T in dem vorbestimmten Zeitraum auftreten wird. Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 überträgt den berechneten Wahrscheinlichkeitswert als Ausfallvorhersageergebnis an den Datensammelserver 2 (Abschnitt (6) in 1). Der Datensammelserver 2 überträgt einen Vorhersageergebnisbericht einschließlich des Ausfallvorhersageergebnisses, das von der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 empfangen wird, an den Computer 3 (Abschnitt (7) in 1).
Der Computer 3 gibt den empfangenen Vorhersageergebnisbericht aus, sodass der Nutzer des Computers 3 den Vorhersageergebnisbericht sehen kann (Abschnitt (8) in 1). Durch den obenstehenden Vorgang, kann ein Mitarbeiter des Unternehmens, das das Fahrzeug T besitzt, oder ein Mitarbeiter des Unternehmens, das das Fahrzeug T wartet, die Wahrscheinlichkeit erfassen, dass ein Teil des Fahrzeugs in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird.
Hiernach werden die Konfiguration und der Vorgang des Ausfallvorhersagesystems 1 ausführlich beschrieben.
{Konfiguration von Ausfallvorhersagesystem 1}
Die Modellerstellungsvorrichtung 11 ist ein Computer, der das sich verändernde Muster der Vielzahl von Messdaten, die in jedem der Vielzahl von erhaltenen Messdatensätzen beinhaltet sind, als Trainingsdaten verwendet, um ein Ausfallvorhersagemodell zu erzeugen, das ein Modell für maschinelles Lernen ist, das die Wahrscheinlichkeit ausgibt, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, als Reaktion auf die Eingabe des Messdatensatzes, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist.
Das Ausfallvorhersagesystem 1 verwendet, aus der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, gezeigt in 2, eine Vielzahl von Messdaten, die von dem Fahrzeug T erhalten werden, das ein Problem in mindestens einem Teil des Selbstdiagnoseergebnisses in einer vorbestimmten Anzahl an Tagen hat (zum Beispiel Zeitraum A in 2), von dem Datum als der Ersatz eines Teils stattgefunden hat (D2 in 2), als Trainingsdaten, die angeben, dass eine Wahrscheinlichkeit besteht, dass ein Ausfall in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten wird. Aus der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, gezeigt in 2, verwendet das Ausfallvorhersagesystem 1 eine Vielzahl von Messdaten, die vor einer vorbestimmten Anzahl an Tagen von dem Datum, an dem der Ersatz eines Teils stattgefunden hat, als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen, was angibt, dass keine Möglichkeit besteht, dass ein Ausfall in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum auftreten wird.
Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 ist ein Computer, der ein Vorhersageergebnis ausgibt, das die Wahrscheinlichkeit angibt, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, basierend auf dem Messdatensatz, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist. Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 gibt den Messdatensatz, der von dem Datensammelserver 2 erhalten wird, in die Modellerstellungsvorrichtung 11 ein und gibt Ausfallvorhersageinformationen einschließlich eines Vorhersageergebnisses aus, was ein Wert ist, der die Wahrscheinlichkeit eines Ausfallvorkommens angibt, der von der Modellerstellungsvorrichtung 11 ausgegeben wird. Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 gibt das Vorhersageergebnis durch Anzeigen der Ausfallvorhersageinformationen auf einem Display, Drucken der Ausfallvorhersageinformationen auf Papier oder Übertragen der Ausfallvorhersageinformationen an einen anderen Computer aus. Die Details des Vorgangs der Modellerstellungsvorrichtung 11 werden unten beschrieben.
{Funktionale Konfiguration und Vorgang der Modellerstellungsvorrichtung 11}
3 ist ein Diagramm, das eine funktionale Konfiguration der Modellerstellungsvorrichtung 11 und der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 zeigt. Zunächst wird die funktionale Konfiguration der Modellerstellungsvorrichtung 11 beschrieben.
Die Modellerstellungsvorrichtung 11 beinhaltet eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111, eine erste Datenerhaltungseinheit 112, eine Einstellungsempfangseinheit 113, eine Modellerstellungseinheit 114 und eine Speichereinheit 115. Die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111, die erste Datenerhaltungseinheit 112, die Einstellungsempfangseinheit 113 und die Modellerstellungseinheit 114 bestehen zum Beispiel aus einer Zentraleinheit (central processing unit, CPU). Die CPU liest verschiedene Programme aus einem Speicher (zum Beispiel der Speichereinheit 115) und führt die Programme aus.
Die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhält Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines ersetzten Teils des Fahrzeugs T, Ersatzdatumsinformationen, die das Datum angeben, als das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs T, in dem das Teil ersetzt wurde. Die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhält zum Beispiel Anspruchsdaten, Ersatzteilinformationen, Ersatzdatumsinformationen und Fahrzeugidentifikationsinformationen, die von dem Computer 3 der Vertriebsgesellschaft des Fahrzeugs T, dem Unternehmen, das das Fahrzeug T besitzt oder dem Unternehmen, das das Fahrzeug T wartet, über das Netzwerk N übertragen werden. Die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhält die Ersatzteilinformationen, Ersatzdatumsinformationen und Fahrzeugidentifikationsinformationen, die durch einen Mitarbeiter des Unternehmens eingegeben werden, wo das Ausfallvorhersagesystem 1 installiert ist, durch Verwenden der Tastatur oder des Touchscreens des Computers 3.
Die Ersatzteilinformationen sind zum Beispiel Textinformationen, die den Namen des Ersatzteils angeben, eine Zahl, die dem ersetzten Teil zugewiesen wird, oder Bildinformationen, die die Form des ersetzten Teils angeben. Die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 speichert die erhaltenen Ersatzteilinformationen und Ersatzdatumsinformationen in der Speichereinheit 115 zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen.
Die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhält den Messdatensatz einschließlich der Vielzahl von Messdaten, die durch Messen des Zustands des Fahrzeugs T erhalten werden, und das Selbstdiagnoseergebnis zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen des Fahrzeugs T. Die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhält eine Vielzahl von Messdatensätzen, die erhalten werden seit dem Zeitpunkt, als das Fahrzeug T hergestellt wurde.
Die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhält den Messdatensatz zusammen mit Datenidentifikationsinformationen zum Identifizieren, was die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, gemessen hat, zum Beispiel über den Datensammelserver 2. Die Datenidentifikationsinformationen sind zum Beispiel Textinformationen, die den Namen des Teils angeben, auf den sich die Messdaten beziehen, Textinformationen, die den Namen des Sensors angeben, der die Messdaten ausgegeben hat, oder eine Zahl, die dem Teil oder dem Sensor zugewiesen ist. Zusätzlich erhält die erste Datenerhaltungseinheit 112 das Selbstdiagnoseergebnis zusammen mit dem Datum und der Zeit, als die Selbstdiagnose durchgeführt wurde. Die erste Datenerhaltungseinheit 112 speichert den erhaltenen Messdatensatz und das Selbstdiagnoseergebnis in der Speichereinheit 115 zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen.
Die Einstellungsempfangseinheit 113 empfängt verschiedene Einstellungen, die durch einen Mitarbeiter des Unternehmens, das das Ausfallvorhersagesystem 1 verwaltet eingegeben werden, unter Verwendung einer Tastatur oder eines Touchscreens. Zum Beispiel empfängt die Einstellungsempfangseinheit 113 die Einstellung eines Vorhersagezeitraums, der der Zeitraum ist, für den das Ausfallvorhersagesystem 1 die Größe der Wahrscheinlichkeit ausgeben soll, dass ein Ausfall auftreten wird. Die Einstellungsempfangseinheit 113 zeigt zum Beispiel Kandidaten für einen Vorhersagezeitraum, wie z. B. „90 Tage“, „180 Tage“, „270 Tage“ und „360 Tage“, auf dem Display an und stellt den Kandidaten, der durch den Mitarbeiter ausgewählt wird, als einen Vorhersagezeitraum ein. Wenn der Mitarbeiter keinen Vorhersagezeitraum einstellt, kann die Einstellungsempfangseinheit 113 einen Standardwert (zum Beispiel 180 Tage) als einen Vorhersagezeitraum einstellen oder kann alle Kandidaten als Vorhersagezeiträume einstellen.
Die Modellerstellungseinheit 114 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell, das zum Vorhersagen der Wahrscheinlichkeit, dass ein spezifisches Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, verwendet wird. Insbesondere erstellt die Modellerstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell, das ein Vorhersageergebnis der Wahrscheinlichkeit ausgibt, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird, wenn der Messdatensatz, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, eingegeben wird.
Die Modellerstellungseinheit 114 verwendet einen beliebigen Algorithmus zum Lernen, doch die Modellerstellungseinheit 114 gibt eine große Anzahl an Messdatensätzen (zum Beispiel hunderttausend Arten an Messdatensätzen) zu einem bekannten Merkmalsextraktionsalgorithmus oder einen bekannten Merkmalsauswahlalgorithmus ein, um die Messdatensätze einzugrenzen, und erstellt ein Ausfallvorhersagemodell basierend auf den Messdatensätzen nach dem Eingrenzen. Die Details des Vorgangs der Modellerstellungseinheit 114 werden später beschrieben.
Die Speichereinheit 115 ist ein Speichermedium wie z. B. eine Festplatte, ein Festwertspeicher (read only memory, ROM) und ein Arbeitsspeicher (random access memory, RAM). Die Speichereinheit 115 speichert die Ersatzteilinformationen und die Ersatzdatumsinformationen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden, und den Messdatensatz, der durch die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhalten wird, zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen. Des Weiteren speichert die Speichereinheit 115 ferner das Ausfallvorhersagemodell, das durch die Modellerstellungseinheit 114 erstellt wird. Zusätzlich speichert die Speichereinheit 115 ein Programm, das durch die CPU ausgeführt werden soll, das als die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111, die erste Datenerhaltungseinheit 112, die Einstellungsempfangseinheit 113 und die Modellerstellungseinheit 114 funktioniert. Die Speichereinheit 115 kann ein Speichermedium sein, das durch einen Computer lesbar ist.
{Details des Verfahrens des Erstellens eines Ausfallvorhersagemodells}
Die Modellerstellungseinheit 114 verwendet, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden, die Vielzahl von Messdatensätzen, die in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum vor dem Ersatzdatum erhalten werden, das durch die Ersatzdatumsinformationen angegeben wird (zum Beispiel die Messdatensätze im Zeitraum A in 2), als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Zusätzlich verwendet die Modellerstellungseinheit 114 die Vielzahl von Messdatensätzen, die vor einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum erhalten werden, als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen. Die Modellstellungseinheit 114 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug T erhalten wird, das ein Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden.
Die Modellerstellungseinheit 114 verwendet den Messdatensatz des Fahrzeugs T, das ein Fahrzeug in dem Selbstdiagnoseergebnis hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, und somit wird die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug T erhalten wird, in dem der Ersatz eines Teils aufgetreten ist aufgrund des unbeabsichtigten Ausfalls des Fahrzeugs T, in dem der Ersatz eines Teils aufgetreten ist, obwohl das Teil nicht ausgefallen ist, nicht als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet. Somit ist die Genauigkeit der Ausfallvorhersage verbessert.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdatensätzen erstellen, die von dem Fahrzeug T erhalten werden, das ein Problem im Ergebnis der Selbstdiagnose hat, die in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum vor dem Ersatzdatum, das durch die Ersatzdatumsinformationen angegeben wird, ausgeführt wird, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Durch Betreiben der Modellerstellungseinheit 114 auf diese Weise, werden die Messdaten des Fahrzeugs T, dessen Zustand sich verbessert hat, nachdem es ein Problem im Selbstdiagnoseergebnis gab, nicht als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet, und somit ist die Genauigkeit der Ausfallvorhersage weiter verbessert.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann die Vielzahl von Messdaten, die erhalten werden, nachdem das Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem erhalten wurde, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwenden und kann die Vielzahl von Messdaten, die erhalten werden, bevor das Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem erhalten wurde, nicht als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwenden, aus der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug T mit einem Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose erhalten wird. Durch Betreiben der Modellerstellungseinheit 114 auf diese Weise, werden die Messdaten zu der Zeit, wenn kein Problem im Selbstdiagnoseergebnis auftritt, nicht als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet. Somit, wenn ein Ausfall unter Verwendung des Ausfallvorhersagemodells vorhergesagt wird, wird die Wahrscheinlichkeit, dass fälschlicherweise vorhergesagt wird, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Ausfall besteht, trotz der niedrigen Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls, verringert.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann eine spezifische Art von Selbstdiagnoseergebnis aus einer Vielzahl von Arten von Selbstdiagnoseergebnissen verwenden, um zu bestimmen, ob der Messdatensatz als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet werden soll oder nicht. Zum Beispiel empfängt die Modellerstellungseinheit 114 das Ziel einer vorbestimmten Selbstdiagnoseart und verwendet die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug T erhalten wird, das ein Problem in der empfangenen Art von vorbestimmter Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, um ein Ausfallvorhersagemodell zu erstellen.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann das Ausfallvorhersagemodell erstellen durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, das ein Problem in der vorbestimmten Selbstdiagnose der Art hat, die durch die Ersatzteilinformationen angegeben wird, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Zum Beispiel, wenn ein Teil in Verbindung mit dem Motor ersetzt wurde, mit einer Bedingung, dass das Selbstdiagnoseergebnis in Verbindung mit dem Motor schlechter als der durchschnittliche Zustand ist, verwendet die Modellerstellungseinheit 114 die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug T erhalten wird, in dem das entsprechende Selbstdiagnoseergebnis erhalten wurde, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Durch Betreiben der Modellerstellungseinheit 114 auf diese Weise, wird ein Ausfallvorhersagemodell erstellt, basierend auf der Vielzahl von Messdatensätzen, die von dem Fahrzeug T erhalten werden, in denen es ein Zeichen gibt, dass sich ein ersetztes Teil verschlechtert hat, und somit ist die Genauigkeit der Ausfallvorhersage unter Verwendung des Vorhersagemodells verbessert.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann ein Ausfallvorhersagemodell für jeden Nutzungsmodus des Fahrzeugs T erstellen. Der Nutzungsmodus ist die Verwendung des Fahrzeugs T, die die Lebensdauer der Teile des Fahrzeugs T beeinflussen kann, wie z. B. durchschnittliche Kilometerleistung pro Tag, die durchschnittliche Last, der Fahrbereich und dergleichen. Die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhält Nutzungsmodusdaten, die den Nutzungsmodus des Fahrzeugs T angeben, zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen, sodass die Modellerstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell für jeden Nutzungsmodus erstellen kann.
Die Modellerstellungseinheit 114 erstellt ein Cluster einer Vielzahl von Messdatensätzen von normalen Fahrzeugen durch Clusterbildung, basierend auf Nutzungsmodusdaten unter Verwendung von ausschließlich Fahrzeugen, in denen kein Ausfall aufgetreten ist (zum Beispiel normale Fahrzeuge, in denen die Teile nicht ersetzt wurden und die Ersatzteilinformationen nicht erhalten wurde). Ferner weist die Modellerstellungseinheit 114 Fahrzeuge, in denen der Ersatz eines Teils aufgetreten ist (zum Beispiel ausgefallene Fahrzeuge, in denen Teile ersetzt wurden und die Ersatzteilinformationen erhalten wurden) einem Cluster zu, das mit den Messdaten des normalen Fahrzeugs erstellt wird, das den nächsten Nutzungsmodus hat, um einen Messdatensatz für jedes Cluster einschließlich eines Messdatensatzes für ein normales Fahrzeug und eines Messdatensatzes für ein ausgefallenes Fahrzeug zu erstellen. Die Modellerstellungseinheit 114 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell, das jeder der Vielzahl von Arten von Nutzungsmodusdaten entspricht, durch Verwenden des Messdatensatzes des normalen Fahrzeugs, der zu dem Cluster gehört, und des Messdatensatzes des ausgefallenen Fahrzeugs, als Trainingsdaten für jedes Cluster.
Auf diese Weise erstellt die Modellerstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell für jedes Cluster, sodass, selbst wenn die Lebensdauer des Teils sich abhängig von dem Nutzungsmodus unterscheidet, das Ausfallvorhersagesystem 1 die Wahrscheinlichkeit des Ausfallvorkommens in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann. Ferner, durch Verwenden von ausschließlich normalen Fahrzeugen zum Clustern, ist es möglich, ein Nutzungsmoduscluster zu erstellen, das die Eigenschaften von Nutzungsmodi ausschließt, die ein ausgefallenes Fahrzeug haben kann. Im Falle des Erstellens eines Ausfallvorhersagemodells für jede später beschriebene Art von Teilen, ist ein normales Fahrzeug ein Fahrzeug, in dem ein Ausfall in einem Teil der Art, für die ein Modell erstellt werden soll, nicht aufgetreten ist, und ein ausgefallenes Fahrzeug ist ein Fahrzeug, in dem ein Ersatz in einem Teil der Art, für die ein Modell erstellt werden soll, stattgefunden hat.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann ein Ausfallvorhersagemodell entsprechend jedem aus mindestens einem Teil der Vielzahl von Teilen des Fahrzeugs T erstellen. In diesem Fall verwendet die Modellerstellungseinheit 114, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhalten wird, die Vielzahl von Messdatensätzen in Verbindung mit dem Teil, das dem Ausfallvorhersagemodell entspricht, als Trainingsdaten. Wenn die Modellerstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell entsprechend dem Motor des Fahrzeugs T zum Beispiel erstellt, wird der Messdatensatz, der den Zustand des Motors angibt, wie z. B. ein Messdatensatz, der die Temperatur des Motors angibt, und ein Messdatensatz, der die Anzahl von Umdrehungen des Motors angibt, als Trainingsdaten verwendet. Die Modellerstellungseinheit 114 verwendet einen bekannten Merkmalsextraktionsalgorithmus oder einen bekannten Merkmalsauswahlalgorithmus, um die Messdatensätze von einer großen Anzahl an Messdatensätzen für jede Teilart einzugrenzen, und erstellt ein Ausfallvorhersagemodell für jede Teilart, basierend auf den eingegrenzten Messdatensätzen.
Zu diesem Zeitpunkt, wie oben beschrieben, mit einer Bedingung, dass es ein Problem in dem Selbstdiagnoseergebnis in Verbindung mit dem Teil gibt, für das das Ausfallvorhersagemodell erstellt werden soll, erstellt die Modellerstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell für das Teil basierend auf der Vielzahl von Messdatensätzen, die danach erhalten werden.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann ein Ausfallvorhersagemodell in Verbindung mit einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum erstellen. Die Modellerstellungseinheit 114 erstellt zum Beispiel ein Ausfallvorhersagemodell, das die Wahrscheinlichkeit für einen Ausfall ausgibt, bevor der Vorhersagezeitraum abläuft, für jeden aus einer Vielzahl von voreingestellten Vorhersagezeiträumen.
Wenn ein Ausfallvorhersagemodell entsprechend dem Vorhersagezeitraum von X Tagen zum Beispiel erstellt wird, verwendet die Modellerstellungseinheit 114 den Messdatensatz von X Tagen unmittelbar vor dem Tag, wenn der Ersatz eines Teils stattgefunden hat (zum Beispiel eine Vielzahl von Messdaten, die während des Zeitraums A in 2 erhalten werden), als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen. Die Modellerstellungseinheit 114 verwendet den Messdatensatz vor dem X-ten Tag ab dem Tag, als der Ersatz eines Teils stattgefunden hat, als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen. Die Modellerstellungseinheit 114 kann ferner den Messdatensatz entsprechend dem Fahrzeug T, für das die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 nicht die Ersatzteilinformationen aus der Vielzahl von Messdatensätzen erhalten hat, entsprechend der Vielzahl von Fahrzeugen T, die durch die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhalten werden, als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen verwenden. Die Modellerstellungseinheit 114 speichert das erstellte Ausfallvorhersagemodell in der Speichereinheit 115 in Verbindung mit dem Vorhersagezeitraum.
Die Modellerstellungseinheit 114 hat außerdem eine Funktion des Berechnens der Wahrscheinlichkeit, dass das Fahrzeug T in einem Vorhersagezeitraum ausfallen wird, durch Verwenden des erstellten Ausfallvorhersagemodells. Die Modellerstellungseinheit 114 erhält den Messdatensatz des Fahrzeugs T, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, zum Beispiel von dem Datensammelserver 2, zum Beispiel als Reaktion auf den Empfang der Anweisung von der Ausfallvorhersagevorrichtung 12, einen Ausfall vorherzusagen, und gibt den erhaltenen Messdatensatz in das erstellte Ausfallvorhersagemodell ein. Die Modellerstellungseinheit 114 gibt einen Wert, der die Wahrscheinlichkeit von Ausfallvorkommen angibt, der von dem Ausfallvorhersagemodell als Reaktion auf die Eingabe des Messdatensatzes in die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 ausgegeben wird, als ein Vorhersageergebnis der Wahrscheinlichkeit aus, dass das Fahrzeug T in dem vorbestimmten Vorhersagezeitraum ausfallen wird.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann den Messdatensatz, der als das Ziel zum Vorhersagen eines Ausfalls erhalten wird, als Trainingsdaten zum Aktualisieren des Ausfallvorhersagemodells verwenden. Zum Beispiel, wenn das Selbstdiagnoseergebnis im Fahrzeug T, das dem erhaltenen Messdatensatz entspricht, das Auftreten eines Problems angibt, verwendet die Modellerstellungseinheit 114 den Messdatensatz, der von dem Fahrzeug T erhalten wird, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, und aktualisiert das Ausfallvorhersagemodell.
Die Modellerstellungseinheit 114 kann Informationen erhalten, die die Geschichte von vergangenem Ersatz eines Teils des Fahrzeugs T entsprechend dem erhaltenen Messdatensatz in Verbindung mit dem Messdatensatz angeben, und, basierend auf den Informationen, die die Geschichte angeben, kann die Vielzahl von Messdaten in dem Vorhersagezeitraum unmittelbar vor dem Datum des Ersatzes eines Teils in dem Messdatensatz mit der Geschichte des Ersatzes eines Teils, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet werden. Zusätzlich kann die Modellerstellungseinheit 114 die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind mit keiner Geschichte zu Ersatz eines Teils, als Trainingsdaten für ein Fahrzeug verwenden, in dem ein Ausfall nicht aufgetreten ist. Die Modellerstellungseinheit 114 kann die Vielzahl von Messdaten, die in dem Fahrzeug T erhalten werden, das keine Geschichte zu Ersatz eines Teils hat und dessen Selbstdiagnoseergebnis gut ist, als Trainingsdaten für ein Fahrzeug verwenden, in dem ein Ausfall nicht aufgetreten ist.
Ferner, nachdem der Vorhersagezeitraum abgelaufen ist, seit ein Ausfall des Fahrzeugs T vorhergesagt wurde, kann die Modellerstellungseinheit 114 die Informationen, die angeben, ob ein Teil des Fahrzeugs T ersetzt wurde oder nicht während dem Vorhersagezeitraum über die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten und die erhaltenen Informationen mit dem Vorhersageergebnis vergleichen. Die Modellerstellungseinheit 114 berechnet die Wahrscheinlichkeit für einen Ausfall in einem Vorhersagezeitraum basierend auf den Ergebnissen des Vergleichs für eine große Anzahl an Fahrzeugen T, und wenn der Unterschied zwischen der berechneten Wahrscheinlichkeit und der Wahrscheinlichkeit, die durch das Vorhersageergebnis angegeben wird, gleich wie oder größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, kann das Ausfallvorhersagemodell unter Verwendung des neuen Messdatensatzes als Trainingsdaten aktualisiert werden. Durch Aktualisieren des Ausfallvorhersagemodells mit der Modellerstellungseinheit 114 auf diese Weise, kann die Genauigkeit des Ausfallvorhersagemodells verbessert werden.
{Funktionale Konfiguration von Ausfallvorhersagevorrichtung 12}
Nachfolgend wird die funktionale Konfiguration der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 beschrieben. Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 beinhaltet eine zweite Datenerhaltungseinheit 121, eine Dateneingabeeinheit 122 und eine Informationsausgabeeinheit 123.
Die zweite Datenerhaltungseinheit 121 erhält den Messdatensatz des Fahrzeugs T, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, und gibt den erhaltenen Messdatensatz in die Dateneingabeeinheit 122 ein. Die zweite Datenerhaltungseinheit 121 erhält den Messdatensatz des Fahrzeugs T, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, über ein Netzwerk N, zusammen mit der Anweisung für Ausfallvorhersage. Die zweite Datenerhaltungseinheit 121 kann den Messdatensatz von dem Datensammelserver 2 oder dem Computer 3 erhalten.
Die Dateneingabeeinheit 122 gibt den Messdatensatz, der von der zweiten Datenerhaltungseinheit 121 erhalten wird, in die Modellerstellungseinheit 114 ein. Die Dateneingabeeinheit 122 gibt den Messdatensatz in die Modellerstellungseinheit 114 zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen des Fahrzeugs T ein, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, zum Beispiel. Wenn die Modellerstellungseinheit 114 eine Vielzahl von Ausfallvorhersagemodellen entsprechend einer Vielzahl von Clustern hat, identifiziert die Dateneingabeeinheit 122 das Cluster entsprechend dem Messdatensatz, der von der zweiten Datenerhaltungseinheit 121 erhalten wird, und gibt den Messdatensatz in das Ausfallvorhersagemodell des identifizierten Clusters ein.
Die Informationsausgabeeinheit 123 erhält die Vorhersageergebnisausgabe durch die Modellerstellungseinheit 114 basierend auf dem Messdatensatz, der durch die Dateneingabeeinheit 122 in die Modellerstellungseinheit 114 eingegeben wird. Die Informationsausgabeeinheit 123 erhält ein Vorhersageergebnis zum Beispiel von dem Ausfallvorhersagemodell entsprechend dem Cluster, in das die Dateneingabeeinheit 122 den Messdatensatz eingegeben hat, aus der Vielzahl von Ausfallvorhersagemodellen entsprechend der Vielzahl von Clustern. Die Informationsausgabeeinheit 123 überträgt das erhaltene Vorhersageergebnis an die Quelle der Ausfallvorhersageanweisung (zum Beispiel den Datensammelserver 2 oder den Computer 3). Die Informationsausgabeeinheit 123 kann das Vorhersageergebnis auf dem Display anzeigen, das in der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 beinhaltet ist, oder kann das Vorhersageergebnis auf Papier drucken. Die Informationsausgabeeinheit 123 kann den Namen des Clusters entsprechend dem Ausfallvorhersagemodell, das verwendet wird, um das Vorhersagemodell zu erhalten, zusammen mit dem Vorhersagemodell ausgeben.
{Verarbeitungsablauf im Ausfallvorhersagesystem 1}
4 ist ein Flussdiagramm, das einen Verarbeitungsablauf zum Erstellen eines Ausfallvorhersagemodells in dem Ausfallvorhersagesystem 1 zeigt. Jedes der folgenden Verfahren und jeder Verarbeitungsschritt des Flussdiagramms gibt ein CPU-Verfahren gemäß einem Befehl an, der in einem Programm beschrieben wird, wie z. B. einem Modellerstellungsprogramm (zum Beispiel Verfahren der Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111, der ersten Datenerhaltungseinheit 112 und der Modellerstellungseinheit 114). Zunächst erhält die erste Datenerhaltungseinheit 112 eine Vielzahl von Messdatensätzen von einer Vielzahl von (zum Beispiel einer großen Anzahl) Fahrzeugen T zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden, über den Datensammelserver 2 (S11). Nachfolgend wählt die Modellerstellungseinheit 114 einen Messdatensatz aus der Vielzahl von Messdatensätzen aus und spezifiziert, ob der Ersatz eines Teils im Fahrzeug T stattgefunden hat oder nicht, entsprechend dem ausgewählten Messdatensatz (S12). Die Modellerstellungseinheit 114 spezifiziert außerdem das Ersatzdatum des Teils, als der Ersatz eines Teils stattgefunden hat.
Wenn die Modellerstellungseinheit 114 in S12 bestimmt, dass der Ersatz eines Teils stattgefunden hat (JA in S12), bestimmt die Modellerstellungseinheit 114, ob ein Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem im Fahrzeug T, in dem der Ersatz eines Teils stattgefunden hat, stattgefunden hat oder nicht (S13). Wenn die Modellerstellungseinheit 114 bestimmt, dass ein Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem stattgefunden hat (JA in S13), wird die Vielzahl von Messdaten, die in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum vor dem Ersatzdatum des Teils erhalten werden, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen verwendet, aus der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz des Fahrzeugs T beinhaltet sind (S14). Wenn die Modellerstellungseinheit 114 bestimmt, dass ein Selbstdiagnoseergebnis mit einem Problem nicht stattgefunden hat (NEIN in S13), verwendet die Modellerstellungseinheit 114 die Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz des Fahrzeugs T beinhaltet sind, nicht als Trainingsdaten (S15).
Wenn die Modellerstellungseinheit 114 in S13 bestimmt, dass der Ersatz eines Teils nicht stattgefunden hat (NEIN in S12), verwendet die Modellerstellungseinheit 114 den ausgewählten Messdatensatz als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen (S16). Die Modellerstellungseinheit 114 kann eine Vielzahl von Messdaten vor einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum als Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen verwenden, in dem kein Ausfall im Vorhersagezeitraum vorkommt.
Die Modellerstellungseinheit 114 erstellt ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden einer Vielzahl von Messdaten als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen oder Trainingsdaten für kein Ausfallvorkommen, wie in S14 und S15 bestimmt (S17). Die Modellerstellungseinheit 114 kann die Verfahren S11 bis S17 ausführen und das Ausfallvorhersagemodell jedes Mal aktualisieren, wenn ein neuer Messdatensatz erhalten wird.
{Erste Modifikation}
In der obenstehenden Beschreibung wird angenommen, dass das Ausfallvorhersagesystem 1 den Messdatensatz über den Datensammelserver 2 erhält. Des Weiteren wird angenommen, dass das Ausfallvorhersagesystem 1 die Modellerstellungsvorrichtung 11 und die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 beinhaltet. Jedoch sind die Konfigurationen der Modellerstellungsvorrichtung 11 und der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 darauf nicht beschränkt.
5 ist ein Diagramm, das die Konfigurationen der Modellerstellungsvorrichtung 11 und der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 gemäß einer ersten Modifikation zeigt. Die Modellerstellungsvorrichtung 11, die in 5 gezeigt ist, erhält Messdatensätze und Selbstdiagnoseergebnisse von einer Vielzahl von Fahrzeugen T über das Netzwerk N (Abschnitt (1) in 5) und erstellt ein Ausfallvorhersagemodell basierend auf den erhaltenen Messdaten (Abschnitt (2) in 5).
Ferner ist die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 in 5 an einer anderen Stelle als die Modellerstellungsvorrichtung 11 festgesetzt. Die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 führt die Ausfallvorhersagefunktion zum Beispiel durch Ausführen eines Anwendungsprogramms für Ausfallvorhersage aus, das in einem Computer installiert ist, der in einem Unternehmen aufgebaut ist, das das Fahrzeug T besitzt, oder einem Unternehmen, das das Fahrzeug T wartet. Wenn die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 eine Ausfallvorhersageanfrage an die Modellerstellungsvorrichtung 11 überträgt (Abschnitte (3) und (4) in 5), als Reaktion auf den Betrieb des Nutzers, und einen Vorhersageergebnisbericht empfängt, der von der Modellerstellungsvorrichtung 11 ausgegeben wird (Abschnitte (5) und (6) in 5), wird das Vorhersageergebnis ausgegeben (Abschnitt (7) in 5). Wie oben beschrieben, sind die Stelle der Installation und die Verbindungsbeziehung der Modellerstellungsvorrichtung 11 und der Ausfallvorhersagevorrichtung 12 willkürlich.
{Zweite Modifikation}
In der obenstehenden Beschreibung wurde der Fall, in dem die Modellerstellungsvorrichtung 11 das Selbstdiagnoseergebnis erhält und die Modellerstellungsvorrichtung 11 das Fahrzeug T mit einem Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose aus der Vielzahl von Fahrzeugen T identifiziert, veranschaulicht. Jedoch kann eine Vorrichtung außer der Modellerstellungsvorrichtung 11 das Fahrzeug T mit einem Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose identifizieren. Zum Beispiel kann der Datensammelserver 2 das Fahrzeug T mit einem Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose identifizieren und nur den Messdatensatz, der durch das identifizierte Fahrzeug T erhalten wird, an die Modellerstellungsvorrichtung 11 übertragen. Durch Betreiben des Datensammelservers 2 auf diese Weise, wird die Menge an Daten, die durch den Datensammelserver 2 an die Modellerstellungsvorrichtung 11 übertragen wird, verringert, und die Verarbeitungsmenge der Modellerstellungsvorrichtung 11 wird verringert.
{Auswirkung der Modellerstellungsvorrichtung 11}
Wie oben beschrieben, erhält die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines ersetzten Teils des Fahrzeugs T, die Ersatzdatumsinformationen, die das Datum angeben, als das Teil ersetzt wurde, und die Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs T. Die erste Datenerhaltungseinheit 112 erhält einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, die durch Messen des Zustands des Fahrzeugs T erhalten werden, und ein Selbstdiagnoseergebnis von der Vielzahl von Fahrzeugen T zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen.
Dann erstellt die Modellstellungseinheit 114 ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der durch das Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem im Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit 111 erhalten werden. Da die Modellerstellungsvorrichtung 11 eine solche Konfiguration hat, kann die Modellerstellungsvorrichtung 11 ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden des Messdatensatzes, der durch das Fahrzeug T mit einem Problem im Selbstdiagnoseergebnis erhalten wird, aus der Vielzahl von Fahrzeugen T, in denen der Ersatz eines Teils aufgetreten ist, erstellen. Somit ist es möglich, die Genauigkeit des Vorhersagens der Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrzeugteil in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, zu verbessern.
In der obenstehenden Beschreibung hat die Modellerstellungsvorrichtung 11 ein Ausfallvorhersagemodell erstellt, das das Vorhersageergebnis der Wahrscheinlichkeit, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, ausgibt, doch als ein Beispiel des Vorhersageergebnisses der Wahrscheinlichkeit kann die Modellerstellungsvorrichtung 11 ein Ausfallvorhersagemodell erstellen, das die Wahrscheinlichkeit, dass das Fahrzeug T in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, als ein Vorhersageergebnis ausgeben. In diesem Fall gibt die Ausfallvorhersagevorrichtung 12 Informationen aus, die die Wahrscheinlichkeit, dass das Fahrzeug T, das das Ziel für die Ausfallvorhersage ist, in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, als ein Vorhersageergebnis angeben.
Obwohl die vorliegende Erfindung oben unter Verwendung der Ausführungsformen beschrieben wurde, ist der technische Anwendungsbereich der vorliegenden Erfindung nicht auf den Anwendungsbereich beschränkt, der in den obenstehenden Ausführungsformen beschrieben wird, und verschiedene Modifikationen und Veränderungen können innerhalb des Anwendungsbereichs des Kerns davon vorgenommen werden. Zum Beispiel kann die vorliegende Erfindung in der Form eines Computerprogramms zum Umsetzen der Funktionen der Modellerstellungsvorrichtung und des Modellerstellungsverfahrens, und eines Aufnahmemediums, auf dem das Computerprogramm aufgenommen ist, umgesetzt werden. Ferner ist die spezifische Ausführungsform der Verteilung und Integration der Vorrichtung nicht auf die oben beschriebene Ausführungsform beschränkt und die ganze oder ein Teil der Ausführungsform kann funktional oder physisch in einer beliebigen Einheit verteilt und integriert sein. Ferner sind neue Ausführungsformen, die aus einer beliebigen Kombination einer Vielzahl von Ausführungsformen resultieren, auch in den Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beinhaltet. Die Auswirkung der neuen Ausführungsform, die durch die Kombination hervorgebracht wird, hat die Auswirkung der ursprünglichen Ausführungsform zusammen.
Die vorliegende Anmeldung basiert auf einer japanischen Patentanmeldung, die am 30. November 2018 eingereicht wurde (Japanische Patentanmeldung Nr. 2018-224796 ), deren Inhalte hier durch Bezugnahme mit aufgenommen sind.
GEWERBLICHE ANWENDBARKEIT
Die vorliegende Erfindung hat die Auswirkung, dass sie in der Lage ist, die Genauigkeit der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrzeugteil in einem vorbestimmten Zeitraum ausfallen wird, zu verbessern, und sie ist nützlich für eine Modellerstellungsvorrichtung, ein Modellerstellungsverfahren, ein Programm und dergleichen.
Bezugszeichenliste

1: Ausfallvorhersagesystem
2: Datensammelserver
3: Computer
11: Modellerstellungsvorrichtung
12: Ausfallvorhersagevorrichtung
111: Ersatzinformationenerhaltungseinheit
112: Erste Datenerhaltungseinheit
113: Einstellungsempfangseinheit
114: Modellerstellungseinheit
115: Speichereinheit
121: Zweite Datenerhaltungseinheit
122: Dateneingabeeinheit
123: Informationsausgabeeinheit

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2009217770 A [0003]
JP 2018224796 [0078]

Claims

Modellerstellungsvorrichtung, umfassend: eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit, die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt wurde, Ersatzdatumsinformationen, die das Datum angeben, als das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs erhält; eine Datenerhaltungseinheit, die einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen erhalten werden, zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhält; und eine Modellerstellungseinheit, die konfiguriert ist, um ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten zu erstellen, die in einem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit erhalten werden.
Modellerstellungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Modellerstellungseinheit das Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten erstellt, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, das von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose hat, die in einem vorbestimmten Vorhersagezeitraum vor dem Ersatzdatum, das durch die Ersatzdatumsinformationen angegeben wird, ausgeführt wird, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Modellerstellungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei aus der Vielzahl von Messdaten, die im Messdatensatz beinhaltet sind, der aus dem Fahrzeug mit dem Problem im Ergebnis der Selbstdiagnose erhalten wird, die Modellerstellungseinheit das Ausfallvorhersagemodell durch Folgendes erstellt: Verwenden einer Vielzahl von Messdaten, die nach dem Erhalten des Ergebnisses der Selbstdiagnose mit dem Problem erhalten werden, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen; und nicht Verwenden einer Vielzahl von Messdaten, die vor dem Erhalten des Ergebnisses der Selbstdiagnose mit dem Problem erhalten werden, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Modellerstellungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Modellerstellungseinheit das Ausfallvorhersagemodell durch Folgendes erstellt: Empfangen einer Benennung einer Art von Selbstdiagnose; und Verwenden der Vielzahl von Messdaten, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose der empfangenen Art hat, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Modellerstellungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Modellerstellungseinheit das Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden der Vielzahl von Messdaten erstellt, die in dem Messdatensatz beinhaltet sind, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis der Selbstdiagnose einer Art hat, die einer Art des Teils entspricht, das durch die Ersatzteilinformationen angegeben wird, als die Trainingsdaten für Ausfallvorkommen.
Modellerstellungsverfahren, das durch einen Computer ausgeführt wird, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: einen Schritt des Erhaltens von Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt wurde, Ersatzdatumsinformationen, die ein Datum angeben, als das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs; einen Schritt des Erhaltens eines Messdatensatzes einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen erhalten werden, zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen; und einen Schritt des Erstellens eines Ausfallvorhersagemodells durch Verwenden eines Messdatensatzes, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis einer ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der erhaltenen Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen.
Programm, das verursacht, dass ein Computer Folgendes ausführt: eine Ersatzinformationenerhaltungseinheit, die Ersatzteilinformationen zum Identifizieren eines Teils eines Fahrzeugs, das ersetzt wurde, Ersatzdatumsinformationen, die das Datum angeben, als das Teil ersetzt wurde, und Fahrzeugidentifikationsinformationen zum Identifizieren des Fahrzeugs erhält; eine Datenerhaltungseinheit, die einen Messdatensatz einschließlich einer Vielzahl von Messdaten, die durch Messen eines Zustands eines Fahrzeugs aus einer Vielzahl von Fahrzeugen erhalten werden, zusammen mit den Fahrzeugidentifikationsinformationen erhält; und eine Modellstellungseinheit, die konfiguriert ist, um ein Ausfallvorhersagemodell durch Verwenden eines Messdatensatzes zu erstellen, der von einem Fahrzeug erhalten wird, das ein Problem in einem Ergebnis einer ausgeführten Selbstdiagnose hat, als Trainingsdaten für Ausfallvorkommen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, die der Vielzahl von Teilen von Fahrzeugidentifikationsinformationen entsprechen, die durch die Ersatzinformationenerhaltungseinheit erhalten werden.