JP5659302B2 - 自動車を選択するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、いくつかの可能な自動車のセットから１台の自動車を選択または構成するための方法に関する。また本発明は、複数の可能な自動車の中から１台の自動車を選択するためのシステムに関する。

特に物流会社では、道路輸送市場における競争が激化し、その結果コスト圧力が増加している。顧客や市場でのポジションを競う輸送業者は、市場で生き残るために自らのサービスの質によって競合他社と区別することがこれまで以上に重要となっているが、それも限りなく輸送費を抑えてのことである。車両群にとって欠かせない重要なコスト要素には、燃費および車両群維持費が含まれる。過度に高い維持費が必要な古い車両を取り換えることは、多くの場合有意義なことである。

そのため費用対効果の観点から、輸送業界の実際のニーズに合った新車の選択が極めて重要である。

先行する技術、たとえば特許文献１は、機械部品の耐用年数インジケータを公開している。そのような耐用年数インジケータは、運転中の機械に関連付けられた少なくとも１つのセンサーを備え、機械に関連付けられた特性を検知するように構成され、検知した特性をデータ信号として出力する。耐用年数インジケータはまた、少なくとも１つのセンサーから受信したデータ信号の少なくとも一部にもとづき、機械部品の損傷率を決定する第１データ構造を持つ記憶素子を有し、また損傷率を決定するために第１データ構造を実行する処理装置を有する。

耐用年数インジケータは、個々の部品の残りの耐用年数に関する情報を提供するために機能する。つまり、この特定車両の実際の荷重スペクトルにもとづく情報によって、サービスコントラクトは実際のストレス状態を反映するように設定できる。このようにして得られたデータは、運転手の運転能力、実際にかかるストレスまたは車両の荷重スペクトルを評価するために、使用されていない。

さらに、商用車製造会社であるＭＡＮは、「ＭＡＮ輸送車効率オンラインチェック」と呼ばれるものを提供していることが知られている。輸送分野、年間移動距離、燃費、車両台数および予想される耐用年数を手動で入力すると、輸送業者は、自分たちの車両の追加的装備に関する提案を受け取ることができる。コスト比較が行われ、現状の車両と最適化された場合の提案との間の比較が提示される。また、車両の実際のストレスもしくは荷重スペクトルは使用もしくは評価されない。既存車両群の基本的な構成も、変更されないままである。

既存の車両コンフィギュレータは、ほとんどが専らコストの観点を重視する。目的とする分野のオペレーションにおいて、ストレスプロファイルに対する設計という観点からどの車両が最適か、という問題にほとんど対処していない。そしてここでも、前述した先行技術は、使用中に直面するであろうストレス状況に対する設計という観点から技術的に最適な車両を識別する方法を提供していない。

ＤＥ１０３９３９５４Ｔ５

このことから、本発明の目的は、実際のストレス状況に対して技術的に最も適している、最適な形で選択された追加装備を含む車両を、顧客が発見または組立られるようにするための、方法および装置を提供することである。

この目的は、請求項１にもとづき複数の選択可能なまたは構成可能な自動車の中から１台の自動車を選択するための方法により、また従属請求項９にもとづき複数の選択または構成可能な自動車の中から１台の自動車を選択または構成するためのシステムまたは装置により達成される。本発明の有利な実施形態は従属請求項の対象である。

本発明の主概念は、複数の選択または構成可能な自動車の中から１台の自動車を選択するための方法の提供である。第一に、自動車データベースが提供され、これは複数の選択可能なまたは構成可能な自動車を含み、そのそれぞれが自動車の確認可能な特性を記述するデータセットのような、設定されたストレス負荷を含む少なくとも１つの対応するデータセット、特に少なくとも１つの荷重スペクトルデータセットを有する。この自動車データベースは、電子データ管理に使用可能であり、保存されたデータセットの格納が一貫的および永続的に可能であり、要求に応じてそれらを提供できる、任意の標準的なデータベースシステムを積極的に採用する。さらに、この自動車データベースは、理想的には受信した情報を保存するための記憶手段を備えることができる。

さらに、センサーシステムは基準車両への実際の技術的ストレスを登録するために使用される。存在する全てのストレスデータが技術特性の中に理想的に登録され、とりわけ車両速度、燃費、抵抗係数（ＣＷ値）、加速と制動値、ならびに維持および修理間隔が登録される。理想的に使用されるセンサーシステムは、新型の重量物運搬車に見られるＳＦＴＰ（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ Ｆｅｄｅｒａｌ Ｔｅｓｔ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）センサーを有するが、これは米国内では連邦政府の排ガス規制の遵守を保証するために使用される。自動車にすでに存在するその他すべてのセンサーもまた、そのような情報を登録するために有益な手段である。基準車両の技術特性の登録はまた、予め決められた時間に継続的にもしくは反復的に、または予め決められた期間中継続的に、または予め決められた期間の予め決められた時間に反復的に、理想的に実施される。このようにして、基準車両の使用履歴が生成される。さらに、センサー情報は理想的にはポーリング（循環尋問）を使用して獲得する。割り込み要求または再帰的設計の使用は、同等に実現可能である。

特に、基準車両は顧客が長期間使用している自動車である。基準車両は、センサーの適切なシステムを搭載した顧客の使用車両であることが望ましい。あるいは、顧客は通常の商用運転中に技術特性を登録することが可能な基準車両を備えることができる。

登録された技術特性は、基準車両へのストレスと同様、好ましくは少なくとも１つの第２のフィールドデータセット、特に荷重スペクトルデータセットの中に処理される。理想的には、荷重スペクトルは、ストレス／時系列の統計的評価を意味するものとして理解される荷重スペクトルを有する、１つ以上の荷重スペクトルを持つことができる。実世界で測定されたひずみ／時系列は、通常、数学的に記述することはできず、いくつかの種類の情報は無関係であり、データの削減は適切な計数法の助けを借りて実行される。このような計数（＝分類）の結果は、頻度分布、すなわちストレス特性の「集合」となる。これらの集合はこのように、関連する技術特性へのストレス／時間関数の圧縮を表す。特に、登録された技術特性を準備するのに適した具体的な計数法は、各ケースにおいて、登録された技術特性の種類に基づいて選択される。例えば、このような分類は高速同期タイムセグメントまたはレインフロー法にもとづき分類することができる。

本発明にもとづき、この２つのデータセット、設計データとフィールドデータが比較される。具体的には、荷重スペクトルが使用されている場合、第１荷重スペクトルデータセット（ＬＫ_{ＫＭ＝ｘ０}）は自動車データベースから取得される。この比較は、たとえば、同種の荷重スペクトルの差異を比較するか、または別の適切な方法によって実行することができる。具体的には、少なくとも１つの荷重スペクトルデータセットは、車両データベースから選択された各自動車のために比較される。荷重スペクトルデータセットに含まれるすべての荷重スペクトルを比較する必要はない。

通常、設計データおよびフィールドデータに対応するデータセットは、互いに比較することも可能である。この場合、設計データを有するデータセットは自動車データベースから取得する。設計データを有する第１データセットは、フィールドデータを有する第２データセットと同様に、速度、移動距離、燃費、風圧抵抗などに関する前述したデータのようないくつかの他のデータセットだけでなく、複数の荷重スペクトルを含むことができる。特に、任意の荷重スペクトルとデータセットからの他の構造の組み合わせが可能である。

本発明にもとづき、第１データセット、特に荷重スペクトルデータセットが決定され、それは第２フィールドデータセット、特に第２荷重スペクトルデータセットに関連する最小の不一致を示す。これは、第２フィールドデータセットまたは第２荷重スペクトルデータセットに関連する最小の不一致を有する、第１データセットまたは荷重スペクトルデータセットである。

本発明にもとづき、自動車または特有の自動車構成が選択され、それは最も低い不一致を有する指定された第１データセットに割当てられる。この自動車は、基準車両が設定した実際のストレス状況から判断した要求を満たすために最適である。

理想的には、第１データセット、特に第１荷重データセットは、予め規定された車両構成を伴う車両に割当てられる。保存された最初の荷重スペクトルデータセットは、このように対応する車両だけでなく様々な異なる車両構成に関連付けられる。このようにして、荷重スペクトルはさまざまな可能な車両構成のデータと結びつき、どの車両構成が、基準車両が構成した実際のストレス状況から判断した要求を満たすことに最も適しているか、陳述することができる。

理想的には、第１および／もしくは第２データセットまたは荷重スペクトルデータセットはそれぞれ複数の荷重スペクトルを含む。このようにして、荷重スペクトルデータセットは、基準車両の実際のストレス状況または車両データベースに対応して割当てられた車両を正確に表示することができる。また有利なことは、同種の荷重スペクトル間の差異の比較を使用して行う、第１荷重スペクトルデータセットと第２荷重スペクトルデータセットの比較である。この比較により、異なる集団（ＬＫ_{ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥ}＝ＬＫ_{ＫＭ＝ｘ１}−ＬＫ_{ＫＭ＝ｘ０}）が計算され使用される。これらの異なる集団は、理想的には、車両の意図された耐用年数から推定される。これは、基準車両からもたらされた実際のストレス状況から決定された要求を満たすための、対応する車両の長期適性に関する陳述を行うことを可能にする。

理想的には、変数は車両特性の指標として荷重スペクトルに割当てられる。さらに、荷重スペクトルを単純なキー番号に変換することも可能である。これは、たとえば、人々が使い慣れている車両特性を選択することを可能にし、荷重スペクトルやそれらの技術的含意に関する詳細な知識を必要としない。本明細書で記述された指摘は、例えば、顧客とアドバイザーの間の双方向コミュニケーションの簡素化に有益である。

第２フィールドデータセットと最小の不一致を有する自動車バンクからの設計データを有する第１データセットを決定する時、個々の荷重スペクトルは理想的には可変的に重み付けされる。この重み付けは、個々の荷重スペクトルと比較するとき、特定の、特に関連する荷重スペクトルに大きな重要性を与えることを可能にする。顧客はこのようにして、たとえば代理店と会話をするときに、顧客にとって一番重要な荷重スペクトルを選択することができ、このように自動車データベースからの自動車の選択に影響を与える。

また有利には、第２荷重スペクトルデータセットおよび対応する基準車両は、特に自動車データベースの中に保存される。このように毎回の使用後、自動車データベースは呼び出しや引き出しが可能な大きなデータの蓄積を含んでいる。このように作成された比較のための大きな基礎を通じて、将来の結果は、より正確になる。

理想的には、特に請求項１から６のいずれかに記載の方法を使用して、自動車の選択のための、または複数の選択可能なもしくは組立可能な自動車の中から１台の車両の構成のための、システムもしくは装置が提供されるものであり、それは、それぞれ自動車の測定可能な技術特性を記述する設計データを有する第１データセット、特に第１荷重スペクトルデータセットを有する、複数の選択可能な自動車を含む自動車データベースを提供するためのデータベース手段と、センサーシステムを使用して基準車両の技術特性を登録するためにシステムデータを登録するための手段と、基準車両の技術特性を第２フィールドデータセット、特に第２荷重スペクトルデータセットの中に処理するための手段と、第１および第２データセットを比較するための比較手段と、自動車データベースから、第２データセットと最小の不一致を有する第１データセットを決定するための決定手段と、最小の不一致を有する第１データセットに対応する自動車を選択するための選択手段と、を有する。

理想的には、基準車両からフィールドデータセット、特に荷重スペクトルに登録された技術特性を処理するための処理手段は、基準車両の中またはその上に位置している。特に、登録された基準車両の技術特性の処理は、基準車両の中またはその上に直接存在する。このように、対応するフィールドデータセット、特に荷重スペクトルのみが、および基準車両のセンサーシステムによって登録された完全なリアルタイムデータではないものが、保存される。

さらに可能な実施形態では、基準車両からフィールドデータセット、特に荷重スペクトルに登録された技術特性を処理するための処理手段は、基準車両の外部に位置する。有利には、システムデータ登録手段によって登録された技術特性は基準車両の中または上に位置するメモリに最初にキャッシュされ、その後処理手段に送信される。理想的には、送信インターフェースと対応する受信インターフェースが提供され、それは自動車の中または上に位置する送信インターフェースと自動車外部に位置する受信インターフェースを有し、そしてデータを送信できるように構成された受信インターフェースを有し、受信インターフェースは送信インターフェースから送信されたデータを受信するよう構成される。このデータ送信はアナログ方式もしくはデジタル方式（パラレル又はシリアル）である。また理想的には、送信インターフェースと受信インターフェース間の通信の送信は、ワイヤレスで行われ、特に暗号化された方式で発生する送信インターフェースと受信インターフェース間の通信を有し、送信インターフェースと受信インターフェースは、それぞれデータを暗号化および／または復号化する手段を有する。あるいは、データの無線送信（例えばラジオ送信または赤外線通信による）には、光ファイバーケーブルまたはその他の媒体も考えられる。すべての標準暗号化方式は、データの暗号化に適している。

装置はコンピュータシステムあるいはコンピュータネットワークとして設計することができる。装置が個別のワークステーションとして供給される場合、ラップトップまたはノートブックとして設計することが推奨される。装置がコンピュータネットワークとして実現される場合、会社のイントラネットを備えたインターフェース、またはＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂへのインターフェースであると有利である。この場合ブラウザは装置内に統合され、本発明にもとづく方法は対応するネットワーク内のウェブアプリケーションとして実装される。

本発明は、以下に図を用いてさらに詳細に説明される。図は、次のことを表す。

記述された方法の経緯を表す図である。 記述された空力手段の方法の好ましい実施形態の経緯を表す図である。

図１は、記述された方法の経緯を表す図である。たとえば、もし顧客が車両１００を購入することを決定する場合、顧客の車両群に最適な基準車両が含まれているかどうかが識別１０１される。適切な基準車両は、センサーシステムを使用して関連する技術特性を登録できる。使用されるセンサーシステムは新しい重量物運搬車に存在するＳＦＴＰ（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ Ｆｅｄｅｒａｌ Ｔｅｓｔ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）センサーセットであることが望ましい。自動車にすでに存在するその他の全てのセンサーもまた、そのような情報を登録するのに有利な手段である。

適切な基準車両が入手できる場合、登録された特性または荷重スペクトルデータセットはデータベース１０３に送信される。適切な基準車両が入手できない場合、適宜適切な車両が顧客１０２に提供される。本例では、登録された特性は、基準車両に存在するテレマティックシステム１０４を介して、または基準車両１０３から直接、荷重スペクトルのデータベース１０５に送信される。この第２荷重スペクトルデータセットは、その後、自動車データベース１０７内に保存された第１荷重スペクトルデータセットと比較され、第２荷重スペクトルデータセット１０６と最小の不一致を示す第１荷重スペクトルデータセットが決定される。顧客１０９とアドバイザー１１０の間の双方向プロセスでは、個々の荷重スペクトルは顧客の要望に基づいて重み付けされる。このように、顧客への特定の関連性についての個々の荷重スペクトルは、個々の荷重スペクトルを比較するときに重要性を増して割当てられる。このような影響を受けた結果は、たとえば重み付けされた荷重スペクトルが考慮されるとき最小の不一致を有する第１荷重スペクトルデータセットに対応する自動車が、その後出力１０８される。

図２は記述された空力手段の方法についての望ましい実施形態の経緯を表す図である。最初に描かれているのは自動車データベース１０７で、そこにはとりわけ「ＣＷ機器」２００、燃料価格２０２が保存され、また他の自動車データ（Ａ，％，η）２０１も保存される。荷重スペクトル速度２０８、空気速度２０９、燃費２１０、移動距離２１１、および償還期間２１２も見ることができる。これらの異なる荷重スペクトルは「顧客モニター」２１３に要約されている。従って、顧客はそれらを意思決定のために使用することができる。異なる荷重スペクトルは自動車データベース１０７および荷重スペクトルデータ２０５、２０６からデータ２００、２０１、２０２を得て計算される。荷重スペクトル速度２０５および移動距離は例として選択したものである。顧客の意思決定に関わる償還期間２０４は燃料価格２０２およびその他の関連する変数、たとえば燃費などから計算される。

他の第１及び第２データセットは、摩耗データまたは車両使用状況データを伴う設計データおよびフィールドデータの場合がある。特に、これらは、ブレーキの摩耗、ギアの摩耗、ホイールベアリングの摩耗、モーターストレス、輸送された積載物の重量、環境温度、運転時間等に関するデータセットの場合がある。これらのデータセットは荷重スペクトルとして、または他の種類の構築されたデータセットとして構成することができる。

Claims (13)

1. コンピュータにより複数の選択または構成可能な自動車の中から１台の自動車を選択または構成するための方法であって、
   −それぞれ自動車の測定可能な特性を記述する少なくとも１つの対応する第１データセットを有する、複数の選択または構成可能な自動車を含む自動車データベース（１０７）を提供するステップと、
   −センサーシステムを用いて基準車両に技術特性を登録するステップと、
   −前記基準車両の前記技術特性が第２データセットの中に登録されるように処理するステップと、
   −前記２つのデータセットを比較するステップ（１０６）と、
   −前記自動車データベースから、前記第２データセットと最小の不一致を示す、前記第１データセットを決定するステップ（１０６）と、
   −前記最小の不一致を有する前記第１データセットに対応する自動車を選択または構成するステップ（１０８）と、
   を有する方法。
2. 前記第１データセットが、予め規定された車両構成を有する車両に割当てられていることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１および／または第２データセットが、それぞれ複数の荷重スペクトル（２０５、２０６）を含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記第１データセットが組立可能なまたは選択可能な車両のための設計データを含み、および前記第２データセットがフィールドデータを含むことを特徴とする、請求項１または３に記載の方法。
5. 前記第１データセットと前記第２データセットの比較が、対応する荷重スペクトル（２０５、２０６、２０８、２１１）の間の差異を確立することによって実行されることを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 前記２つのデータセットが、車両特性の尺度として変数が割り当てられることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記自動車データベース（１０７）から、前記第２データセットに関して最小の不一致を示す、前記第１データセットを決定するとき、個々の前記データセットが、可変的に重み付けされる（１０６、１０９，１１０）ことを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 前記第２データセット、および対応する前記基準車両が、前記自動車データベース（１０７）に保存されることを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
9. 請求項１から６のいずれかに記載の方法の使用により、複数の選択または構成可能な自動車の中から１台の自動車を選択または構成するための装置であって、
   −それぞれ自動車の測定可能な特性を記述する少なくとも１つの対応する第１データセットを有する、複数の選択または構成可能な自動車を含む自動車データベース（１０７）を提供するためのデータベースと、
   −センサーシステムを使用して基準車両の技術特性を登録するためにシステムデータを登録するための手段と、
   −前記基準車両から得られた前記技術特性を第２データセットの中に登録されるように処理するための処理手段と、
   −前記２つのデータセットを比較するための比較手段（１０６）と、
   −前記自動車データベースから、前記第２データセットと最小の不一致を示す、前記第１データセットを決定するための決定手段（１０６）と、
   −前記最小の不一致を有する前記第１データセットに対応する自動車を選択または構成するための手段（１０８）と、
   を備える装置。
10. 前記処理手段が、前記基準車両（１０２）の中または上に位置することを特徴とする、請求項９に記載の装置。
11. 前記処理手段が、前記基準車両（１０２）の外部に位置することを特徴とする、請求項９または１０に記載の装置。
12. 前記装置が、ワークステーションとして設計されることを特徴とする、請求項９から１１のいずれかに記載の装置。
13. 前記装置が、コンピュータネットワークとして設計されることを特徴とする、請求項９から１１のいずれかに記載の装置。
    

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