JP6329892B2 - Construction machine management system - Google Patents

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Description

本発明は、オイルの試験結果を用いて建設機械及びその構成品の状態を診断する建設機械の管理システムに関する。   The present invention relates to a construction machine management system that diagnoses the state of a construction machine and its components using oil test results.

建設機械は、油圧ポンプや油圧モータなど、高速かつ高負荷で回転する油圧システムが採用されている。また、走行装置、旋回装置のギヤには潤滑油がある。建設機械において、これら油圧作動油、エンジンオイル、ギヤオイルといった潤滑油の品質は、力の伝達効率や破損防止といった機械性能や信頼性に大きな影響を与える。そこで、建設機械で使用されたオイルを分析することにより、オイル及び機械の状態を診断し、故障や性能劣化を未然に防止する手法が考えられてきた。   Construction machinery employs a hydraulic system that rotates at high speed and high load, such as a hydraulic pump and a hydraulic motor. Further, there is lubricating oil in the gears of the traveling device and the turning device. In construction machinery, the quality of the lubricating oil such as hydraulic fluid, engine oil, and gear oil has a great influence on mechanical performance and reliability such as power transmission efficiency and damage prevention. Therefore, a method has been considered in which the oil used in the construction machine is analyzed to diagnose the state of the oil and the machine, thereby preventing failure and performance deterioration.

従来の故障診断システムとして、特公平4−68580号(特許文献1)がある。この公報には、主たる目的として、オイル分析結果に基づく診断対象機械の内部状態の診断を自動的に判定できるようにした故障診断システムの判定することを提供することが記載され(同公報第2頁右欄第11行乃至第14行)、その実現方法として、金属元素又は混入異物ごとに所定の基準値に基づいてランク評価し、ランク評価されたオイル分析値を時系列に組み合わせてオイル分析マトリックスを形成し、ランク評価の組合せと故障発生との相関関係を示す故障パターンを作成し、この故障パターンから故障率の高い組合せを読み取って故障マトリックスパターンを形成し、オイル分析マトリックスと故障マトリックスパターンとをそれぞれ対比して一致の有無を判定することが記載されている。さらに、一致があるときはその判定結果又はその判定結果に対応する保全措置を表示装置に表示することが記載されている(同公報第1頁下段左欄請求項1)。   Japanese Patent Publication No. 4-68580 (Patent Document 1) is known as a conventional failure diagnosis system. In this publication, as a main purpose, it is described that the determination of the failure diagnosis system that can automatically determine the diagnosis of the internal state of the machine to be diagnosed based on the oil analysis result is provided (second publication of the publication). (Right column, lines 11 to 14). As a method for realizing this, rank evaluation is performed based on a predetermined reference value for each metal element or mixed foreign matter, and oil analysis values are combined in time series with rank-analyzed oil analysis values. Form a matrix, create a failure pattern that shows the correlation between rank evaluation combination and failure occurrence, read a combination with a high failure rate from this failure pattern to form a failure matrix pattern, oil analysis matrix and failure matrix pattern And determining whether there is a match or not. Further, it is described that when there is a match, the determination result or the maintenance measure corresponding to the determination result is displayed on the display device (the first column, the lower left column, claim 1).

特公平4−68580号公報Japanese Examined Patent Publication No. 4-68580

特許文献1の技術によれば、オイル試験結果を予め設定した管理基準値でランク判定して得られたオイル分析マトリックスと、ファイルから呼び出した故障マトリックスパターンとを対比させ、一致した故障マトリックスの種類(故障コード)・数に応じて予め設定してある危険度及び保全措置を表示装置に表示する(同公報第3図など)。   According to the technology of Patent Document 1, the oil analysis matrix obtained by determining the rank of the oil test result with a preset management reference value is compared with the failure matrix pattern called from the file, and the type of the failure matrix that matches. (Failure code)-The risk level and maintenance measures set in advance according to the number are displayed on the display device (Fig. 3 in the publication).

しかし、表示装置に表示される内容が「危険度」および「保全措置」のみであるため、試験結果から診断結果に至った論理構成を理解できない。   However, since the contents displayed on the display device are only the “risk level” and “maintenance measures”, the logical configuration leading to the diagnosis result from the test result cannot be understood.

ユーザが保全業務を行う保全員である場合、その論理構成を理解してこそ保全業務の質を高めることができるのであって、その論理構成を理解しないで保全業務を行うことは保全業務の質を低下させてしまう可能性がある。また、保全業務を直接行わず、保全業務を外部委託する場合であっても、その論理構成を理解することができなれば、保全を行う時期(保全業務を発注する時期)や内容を調整することもできない。   If the user is a maintenance worker who performs maintenance work, understanding the logical configuration can improve the quality of the maintenance work, and performing maintenance work without understanding the logical structure means that the quality of the maintenance work May be reduced. Even if maintenance work is not performed directly, and maintenance work is outsourced, if the logical configuration can not be understood, the maintenance time (time for ordering maintenance work) and the contents are adjusted. I can't do that either.

本発明の目的は、診断結果のみならず、診断結果に至った論理構成をユーザに提供し、適切な建設機械の保全業務を可能とすることにある。   An object of the present invention is to provide not only a diagnosis result but also a logical configuration that has led to the diagnosis result to a user, thereby enabling appropriate construction machine maintenance work.

本発明は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるとすれば、建設機械から採取されたオイルの試験項目の管理基準と、診断ルールと、診断結果を結び付けて最終診断を行う論理構成を記録する記録部と、建設機械から採取されたオイルの試験結果を取得するオイル試験結果取得部と、前記試験結果から評価値を求め、前記評価値と前記管理基準に基づいて異常度合いの判定を行う判定処理部と、前記評価値および前記判定結果の少なくとも一方、前記診断ルールおよび前記論理構成に基づいて、前記建設機械又はその構成品の状態診断を行い、前記評価値から診断結果に至る前記診断ルールおよび前記論理構成に基づいて、前記診断結果の説明文書または論理構成図を生成する診断処理部を有することを特徴とする。   The present invention includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems. For example, the management criteria for the test items of oil collected from construction machines, diagnosis rules, and diagnosis results are combined to make a final diagnosis. A recording unit that records a logical configuration, an oil test result acquisition unit that acquires a test result of oil collected from a construction machine, an evaluation value is obtained from the test result, and based on the evaluation value and the management criteria Based on at least one of the evaluation value and the determination result, the diagnosis rule and the logical configuration, a state diagnosis of the construction machine or its components is performed based on the evaluation value. A diagnostic processing unit that generates an explanatory document or a logical configuration diagram of the diagnostic result based on the diagnostic rule and the logical configuration leading to a diagnostic result is provided.

本発明によれば、オイル試験結果から診断結果が導き出されるに至る診断プロセスを診断結果とともにユーザが把握できる。   According to the present invention, the user can grasp the diagnosis process from the oil test result to the diagnosis result being derived together with the diagnosis result.

建設機械の管理システムの構成図である。It is a block diagram of the management system of a construction machine. オイル診断システムの全体の処理の流れの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the flow of the whole process of an oil diagnostic system. オイル試験項目の一覧を示した図である。It is the figure which showed the list of oil test items. オイル試験結果の判定処理のフローチャートを示した図である。It is the figure which showed the flowchart of the determination process of an oil test result. 上限値と新油値、倍率により管理基準値を設定する例を示した図である。It is the figure which showed the example which sets a management reference value with an upper limit, a new oil value, and a magnification. オイル使用時間に対する管理基準値の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the management reference value with respect to oil use time. オイル使用時間に対する管理基準値の直線モデルを求める例を示した図である。It is the figure which showed the example which calculates | requires the linear model of the management reference value with respect to oil use time. オイル使用時間に対する管理基準値間の関係の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the relationship between the management reference values with respect to oil use time. オイル試験における鉄分データの分布の例を示した図である。It is the figure which showed the example of distribution of the iron content data in an oil test. 2重対数変換後の鉄分データの分布の例を示した図である。It is the figure which showed the example of distribution of the iron content data after double logarithmic transformation. 鉄分データの発生を2重対数正規分布に当てはめた例を示した図である。It is the figure which showed the example which applied generation | occurrence | production of iron content data to double logarithmic normal distribution. オイル試験における珪素分データの分布の例を示した図である。It is the figure which showed the example of distribution of the silicon content data in an oil test. 珪素分データの発生を2重対数正規分布、および2重対数ワイブル分布に当てはめた例を示した図である。It is the figure which showed the example which applied generation | occurrence | production of silicon | silicone content data to double logarithmic normal distribution and double logarithmic Weibull distribution. 鉄分データの分布と2重対数正規分布に当てはめた例を示した図である。It is the figure which showed the example applied to distribution of iron content, and double logarithmic normal distribution. 診断ルール、および診断結果、判定結果のデータ構成を示した図である。It is the figure which showed the data structure of a diagnostic rule, a diagnostic result, and a determination result. 診断処理のフローチャートを示した図である。It is the figure which showed the flowchart of the diagnostic process. 診断処理における診断ルール適用処理のフローチャートを示した図である。It is the figure which showed the flowchart of the diagnostic rule application process in a diagnostic process. 診断処理における診断結果の増加と診断処理終了の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the increase in the diagnostic result in a diagnostic process, and the end of a diagnostic process. 診断ルールの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the diagnostic rule. 診断結果と診断ルールの連鎖関係を説明する図である。It is a figure explaining the chain relationship of a diagnostic result and a diagnostic rule. 診断結果の連鎖関係の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the chain relationship of a diagnostic result. 診断結果の連鎖関係と木構造との関係の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the relationship between the chain relationship of a diagnostic result, and a tree structure. 木構造を巡回して文章を生成する例を示した図である。It is the figure which showed the example which circulates a tree structure and produces | generates a text. 木構造の各要素の分類における句、分の出力を説明した図である。It is a figure explaining the phrase and the output in the classification | category of each element of a tree structure. 診断結果の文書生成処理のフローチャートを示した図である。It is the figure which showed the flowchart of the document production | generation process of a diagnostic result. 報告書のフォーマットの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the format of a report. 診断結果のコメント欄のフォーマットの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the format of the comment column of a diagnostic result. 推奨ルールの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the recommendation rule. 推奨処理のフローチャートを示した図である。It is the figure which showed the flowchart of the recommendation process. 顧客、建設機械メーカ/代理店、オイル分析専門会社の間のデータの流れを示した図である。It is the figure which showed the flow of the data between a customer, a construction machine maker / agent, and an oil analysis specialized company.

図1は、建設機械の管理システムの構成図である。本実施形態の建設機械の管理システムは、オイル試験装置1〜n(符号101〜103)、各種DB121〜125、表示装置180、これらにネットワークを介して接続された計算機(コンピュータ)114がソフトウェアと協働してオイル診断処理を実現しているオイル診断システム131を備えている。   FIG. 1 is a configuration diagram of a construction machine management system. The construction machine management system of this embodiment includes oil test apparatuses 1 to n (reference numerals 101 to 103), various DBs 121 to 125, a display apparatus 180, and a computer (computer) 114 connected to these via a network as software. An oil diagnosis system 131 that realizes oil diagnosis processing in cooperation is provided.

オイル試験装置101,103は、内部に計算機(コンピュータ)111,113を備えており、ネットワークと接続されている。オイル試験装置101,103の試験結果はネットワークを介して試験結果DB121に直接格納される。一方、オイル試験装置102のように計算機が搭載されていない場合には、その試験結果をネットワーク接続された計算機112の入力デバイス(図示せず)で入力することにより、試験結果がネットワークを介して試験結果DB121に格納されるか、または、計算機114の入力デバイス(図示せず)で入力することにより、試験結果DB121に格納される。   The oil test apparatuses 101 and 103 include computers (computers) 111 and 113 and are connected to a network. The test results of the oil test apparatuses 101 and 103 are directly stored in the test result DB 121 via the network. On the other hand, when a computer is not installed like the oil test apparatus 102, the test result is input via a network by inputting the test result with an input device (not shown) of the computer 112 connected to the network. It is stored in the test result DB 121, or by being input with an input device (not shown) of the calculator 114, it is stored in the test result DB 121.

データベースは試験結果DB121の他、未使用のオイルを意味する新油の試験値の情報を格納する新油情報DB122、オイル試験結果を判定するための管理基準を格納する管理基準DB123、診断ルールを格納する診断ルールDB124、顧客や代理店へ推奨される行動などの推奨情報と診断結果を関係付ける推奨ルールを格納する推奨ルールDB125が備えられている。   In addition to the test result DB 121, the database includes a new oil information DB 122 for storing information on test values of new oil meaning unused oil, a management standard DB 123 for storing management standards for determining oil test results, and diagnostic rules. A diagnosis rule DB 124 for storing information and a recommended rule DB 125 for storing recommended information for associating recommended information such as actions recommended to customers and agents and diagnosis results are provided.

オイル診断システム131は試験結果DB121からオイル試験結果データを取得するオイル試験結果取得部141を備え、各処理を実行する際に必要となるオイル試験結果を取得できる。さらにオイル診断システム131は、図1に示したように、(1)管理基準設定処理に関する複数の処理部151〜154と、(2)オイル試験結果判定処理に関する複数の処理部161〜165と、(3)診断処理に関する複数の処理部171〜179と、という3つに分類される複数の処理部を有する。以下、これら各処理部の機能について説明する。   The oil diagnosis system 131 includes an oil test result acquisition unit 141 that acquires oil test result data from the test result DB 121, and can acquire an oil test result that is necessary when executing each process. Further, as shown in FIG. 1, the oil diagnosis system 131 includes (1) a plurality of processing units 151 to 154 related to the management reference setting process, and (2) a plurality of processing units 161 to 165 related to the oil test result determination process, (3) A plurality of processing units 171 to 179 related to the diagnostic processing and a plurality of processing units classified into three are provided. Hereinafter, functions of these processing units will be described.

管理基準設定処理では、各試験項目についてのオイル試験結果のランク判定に必要となる、ランク毎の閾値、つまり管理基準値を設定する管理基準設定部151が利用される。金属摩耗粉、外部混入物に係る試験結果は固定の値を各ランクの閾値として設定すればよいが、性状、添加剤に係る試験結果は新油においてある定まった試験値(新油値)となり、使用により試験値は変動する。このため、新油値に対する相対値(例えば、新油値との差分または新油値に対する倍率等)で管理基準を設定してもよい。   In the management standard setting process, a management standard setting unit 151 that sets a threshold for each rank, that is, a management standard value, necessary for determining the rank of the oil test result for each test item is used. Test results related to metal wear powder and external contaminants may be set as fixed threshold values for each rank, but the test results related to properties and additives will be a certain test value (new oil value) for new oil. The test value varies depending on use. For this reason, you may set a management reference | standard by the relative value (For example, the difference with respect to a new oil value or the magnification with respect to a new oil value, etc.) with respect to a new oil value.

オイルは建設機械の使用時間に応じて劣化する。そこで、オイル使用時間補正設定部152により、オイル使用時間に対して管理基準値を補正する設定が行われる。なお、建設機械の実際の使用時間を正確に測定できない場合、オイルの試験値はオイル交換以後、オイル採取時点までの経過時間と建設機械の実際の使用時間との間には相関があるので、経過時間を使用時間とみなして用いてもよい。   Oil deteriorates according to the usage time of construction machinery. Therefore, the oil usage time correction setting unit 152 performs a setting for correcting the management reference value with respect to the oil usage time. If the actual use time of the construction machine cannot be measured accurately, the oil test value has a correlation between the elapsed time from the oil change to the time of oil collection and the actual use time of the construction machine. The elapsed time may be used as the usage time.

また、オイルの劣化原因となる金属摩耗粉、外部混入物は機種、機器に応じて発生態様が異なる。そこで、まず、オイル試験結果取得部141により、特定の機種、機器の過去のオイル試験結果データを取得する。次に、2重対数変換統計モデル化部153により、過去のオイル試験結果データから試験値の発生確率の分布を求める。そして、統計的管理基準値設定部154により、異常となる発生確率に対応する試験値を求め、これを管理基準値として設定する。この設定は予め求めて管理基準値として記憶しておく。   In addition, metal wear powder and external contaminants that cause deterioration of oil are generated differently depending on the model and equipment. Therefore, first, the oil test result acquisition unit 141 acquires past oil test result data of a specific model and device. Next, the double logarithmic transformation statistical modeling unit 153 obtains a distribution of test value occurrence probabilities from past oil test result data. Then, the statistical management reference value setting unit 154 obtains a test value corresponding to the probability of occurrence of abnormality, and sets this as a management reference value. This setting is obtained in advance and stored as a management reference value.

より具体的には、2重対数変換統計モデル化部153は、過去に実施されて試験結果DB121に蓄積されているオイル試験結果の試験値をオイル試験結果取得部141で取得して、当該試験値を2重対数変換(すなわち対数変換した後に更に対数変換すること)し、2重対数変換後の試験値の平均と標準偏差を算出し、2重対数変換後の試験値の発生の確率モデルを正規分布として、2重対数正規分布を算出する。そして、統計的管理基準値設定部154は、予め設定された累積確率値(異常となる発生確率)に対する2重対数変換後の試験値を算出し、算出された2重対数変換後の試験値を2重指数変換(すなわち指数変換した後に更に指数変換すること)して、累積確率値に対応する試験値を算出し、算出された累積確率値に対応する試験値を管理基準値として設定する。   More specifically, the double logarithmic transformation statistical modeling unit 153 acquires the test value of the oil test result that has been performed in the past and accumulated in the test result DB 121 by the oil test result acquisition unit 141, and performs the test. Probabilistic model of occurrence of test value after double logarithmic conversion by calculating the average and standard deviation of test values after double logarithmic conversion. As a normal distribution, a double log normal distribution is calculated. Then, the statistical management reference value setting unit 154 calculates a test value after double logarithmic conversion for a preset cumulative probability value (probability of occurrence of abnormality), and calculates the test value after double logarithmic conversion. Is subjected to double exponential conversion (that is, exponential conversion is performed after exponential conversion), a test value corresponding to the cumulative probability value is calculated, and a test value corresponding to the calculated cumulative probability value is set as a management reference value .

なお、2重対数変換後の試験値が正規分布に当てはまらない場合もある。その場合にはワイブル分布で発生確率をモデル化する。この場合、2重対数変換統計モデル化部153は、過去に実施されて試験結果DB121に蓄積されているオイル試験結果の試験値をオイル試験結果取得部141で取得して、当該試験値を2重対数変換し、2重対数変換後の試験値の発生の確率モデルをワイブル分布(すなわち2重対数ワイブル分布)とするために、2重対数変換後の試験値を昇順に並べて順位を求め、その順位を全データ数で割ることで、2重対数変換後の試験値の発生の累積確率値を算出し、2重対数変換後の試験値を対数変換した値を説明変数、発生の累積確率値をワイブル累積分布式に基づいて変換した値を目的変数とした、1次式の係数と切片を最小二乗法により算出し、1次式の係数をワイブル分布の形状パラメータとし、1次式の係数と切片よりワイブル分布のスケールパラメータを算出する。このように2重対数変換統計モデル化部153よってモデル化された2重対数ワイブル分布に基づいて、統計的管理基準値設定部154は、予め設定された累積確率値に対する2重対数変換後の試験値を算出し、算出された2重対数変換後の試験値を2重指数変換して、累積確率値に対応する試験値を算出し、算出された累積確率値に対応する試験値を管理基準値として設定する。   Note that the test value after double logarithmic conversion may not be applied to the normal distribution. In that case, the probability of occurrence is modeled by a Weibull distribution. In this case, the double logarithmic transformation statistical modeling unit 153 acquires the test value of the oil test result that has been performed in the past and accumulated in the test result DB 121 by the oil test result acquisition unit 141, and sets the test value to 2 In order to obtain a Weibull distribution (that is, a double logarithmic Weibull distribution), the test value after double logarithmic conversion is arranged in ascending order in order to obtain a rank. By dividing the ranking by the total number of data, the cumulative probability value of occurrence of the test value after double logarithmic conversion is calculated, the value obtained by logarithmically converting the test value after double logarithmic conversion is an explanatory variable, and the cumulative probability of occurrence Using a value obtained by converting the value based on the Weibull cumulative distribution formula as an objective variable, the coefficient and intercept of the linear expression are calculated by the least square method, and the coefficient of the linear expression is used as the shape parameter of the Weibull distribution. Weibull from coefficient and intercept To calculate the scale parameter. Based on the double logarithmic Weibull distribution modeled by the double logarithmic transformation statistical modeling unit 153 as described above, the statistical management reference value setting unit 154 performs a double logarithmic transformation on a preset cumulative probability value. Test value is calculated, test value after double logarithm conversion is converted to double exponential, test value corresponding to cumulative probability value is calculated, and test value corresponding to calculated cumulative probability value is managed Set as reference value.

なお、上記の2重対数変換統計モデル化部153と統計的管理基準値設定部154による管理基準値の設定については、図9から図14の具体例を用いて後に詳述する。   The setting of the management reference value by the double logarithmic conversion statistical modeling unit 153 and the statistical management reference value setting unit 154 will be described in detail later using specific examples of FIGS. 9 to 14.

ところで、オイル試験結果判定処理では、まず判定対象のオイル試験結果をオイル試験結果取得部141により取得する。管理基準取得部161により管理基準DB123から管理基準を取得する。試験項目が性状または添加剤の場合、新油値を参照して管理基準が設定されるので、新油情報取得部162により新油情報DB122から新油情報を取得する。判定閾値設定部163により、判定のランクの範囲を試験値の数値に対応した管理基準値を求める。なお、管理基準が試験値に直接対応した数値で設定されている場合は、判定閾値設定部163は管理基準取得部161で取得した値そのものを直接に判定するための管理基準値とすればよい。そして、判定部164によりオイル試験結果をランク分け判定する。判定結果は判定結果出力部165により、表示装置に出力されるが、診断処理で判定結果を用いるため計算機114のメモリやハードディスクに格納するか、試験結果DB121に試験結果と併せて格納してもよい。   By the way, in the oil test result determination process, first, the oil test result acquisition unit 141 acquires the oil test result to be determined. A management standard is acquired from the management standard DB 123 by the management standard acquisition unit 161. When the test item is a property or additive, since the management standard is set with reference to the new oil value, the new oil information acquisition unit 162 acquires new oil information from the new oil information DB 122. The determination threshold setting unit 163 obtains a management reference value corresponding to the numerical value of the test value in the range of the determination rank. If the management standard is set as a numerical value that directly corresponds to the test value, the determination threshold setting unit 163 may use the management standard value for directly determining the value acquired by the management standard acquisition unit 161. . Then, the determination unit 164 ranks the oil test results. The determination result is output to the display device by the determination result output unit 165. However, the determination result is stored in the memory of the computer 114 or the hard disk in order to use the determination result in the diagnosis process, or stored together with the test result in the test result DB 121. Good.

診断処理では、まず、診断ルールDB124から、診断ルール取得部171により診断ルールを取得する。本実施形態の診断ルールは、IF−THENの形式で定義され、IF部の条件が満足されるなら、THEN部を結果とする、1階層の論理関係を表現している。診断ルールは、過去の診断実績やノウハウ等に基づいて予め複数作成されており、全て診断ルールDB124に格納されている。各診断ルールのIF部には、1つ以上の判定結果及び/又は1つ以上の診断結果が設定され、THEN部には1つの診断結果が設定される。つまり、診断ルールは、判定結果から新たな診断結果を出すだけでなく、診断結果からも新たな診断結果を出すことができる。   In the diagnosis process, first, a diagnosis rule is acquired by the diagnosis rule acquisition unit 171 from the diagnosis rule DB 124. The diagnosis rule of this embodiment is defined in the IF-THEN format, and expresses a one-layer logical relationship that results in the THEN part if the IF part condition is satisfied. A plurality of diagnosis rules are created in advance based on past diagnosis results and know-how, and all of them are stored in the diagnosis rule DB 124. One or more determination results and / or one or more diagnosis results are set in the IF part of each diagnosis rule, and one diagnosis result is set in the THEN part. That is, the diagnosis rule can output not only a new diagnosis result from the determination result but also a new diagnosis result from the diagnosis result.

診断処理では、次に、判定結果取得部172により、オイル試験結果判定処理に係る1以上の判定結果を取得する。そして、判定結果取得部172が取得した全ての判定結果に対して、診断ルール取得部171が診断ルールDB124から取得した全ての診断ルールを診断部173により1つずつ適用する。診断部173が適用した診断ルールのIF部に設定された条件が満足された場合には、当該診断ルールのTHEN部の診断結果が新たに得られる。その際、診断連鎖関係取得部174は、当該新たに得られた診断結果と、当該診断ルールのIF部に設定された条件(判定結果、診断結果)とを当該診断ルールでリンク付けする。そして、診断部173は、判定結果取得部172が取得した全ての判定結果と当該新たな診断結果に対して再度全ての診断ルールを1つずつ適用し、更に新たな診断結果が得られたら、当該更に新たな診断結果を生み出した診断ルールのIF部とTHEN部のリンク付けを診断連鎖関係取得部174により行う。以下、新たな診断結果が得られなくなるまでこれを繰り返す。これらの処理により、最初の診断ルールの適用から新たな診断結果が得られなくなるまでの間に診断結果を発生した各診断ルールのIF部に設定された1以上の判定結果及び/又は1以上の診断結果と、THEN部に設定された診断結果とがリンク付けされて、判定結果と診断結果をノードとし診断ルールを有向リンク(鎖)とする連鎖構造が得られる。この得られた連鎖構造は、判定結果取得部172が取得した判定結果から最終的な診断結果(最終診断結果)に至るまでの論理構造を示す。得られた連鎖構造は、通常は1以上の有向木構造となり、各構造の終端に位置する診断結果が最終診断結果となる。   Next, in the diagnosis process, the determination result acquisition unit 172 acquires one or more determination results related to the oil test result determination process. Then, all the diagnosis rules acquired by the diagnosis rule acquisition unit 171 from the diagnosis rule DB 124 are applied to all the determination results acquired by the determination result acquisition unit 172 one by one. When the condition set in the IF part of the diagnosis rule applied by the diagnosis part 173 is satisfied, a diagnosis result of the THEN part of the diagnosis rule is newly obtained. At that time, the diagnostic linkage relation acquisition unit 174 links the newly obtained diagnostic result and the condition (determination result, diagnostic result) set in the IF part of the diagnostic rule with the diagnostic rule. Then, the diagnosis unit 173 applies all the diagnosis rules one by one again to all the determination results acquired by the determination result acquisition unit 172 and the new diagnosis result, and when a new diagnosis result is obtained, The diagnostic linkage relation acquisition unit 174 links the IF part and the THEN part of the diagnostic rule that generated the new diagnostic result. Thereafter, this is repeated until no new diagnosis result is obtained. Through these processes, one or more determination results and / or one or more determination results set in the IF part of each diagnosis rule that has generated a diagnosis result from when the first diagnosis rule is applied until no new diagnosis result is obtained. The diagnosis result and the diagnosis result set in the THEN unit are linked to obtain a chain structure in which the determination result and the diagnosis result are nodes and the diagnosis rule is a directed link (chain). The obtained chain structure indicates a logical structure from the determination result acquired by the determination result acquisition unit 172 to the final diagnosis result (final diagnosis result). The obtained chain structure is usually one or more directed tree structures, and the diagnosis result located at the end of each structure is the final diagnosis result.

なお、各診断ルールのTHEN部(結果)に設定される診断結果は1つに限定し、各診断ルールは同一の診断結果を生成しないこと(診断ルールDB124内の診断ルールからは同一の診断結果は複数生成されない)とする。また、連鎖構造はループが無い有向木である。これは或る診断結果を起点として、そこから診断ルールでリンク付けされる診断結果の連鎖を次々に辿ったとき、元の診断結果に戻ることは無いことを示す。よって最終的な診断結果は必ず存在することになる。最終的な診断結果は複数存在することもある。診断ルールを介して各最終診断結果に至るエッジを逆方向に辿ることにより、判定結果からその最終診断結果を導き出した論理構造が特定される。   Note that the diagnosis result set in the THEN part (result) of each diagnosis rule is limited to one, and each diagnosis rule does not generate the same diagnosis result (the same diagnosis result from the diagnosis rule in the diagnosis rule DB 124). Are not generated). The chain structure is a directed tree without a loop. This indicates that, when a certain diagnosis result is used as a starting point and the chain of diagnosis results linked by the diagnosis rule is successively followed, the original diagnosis result is not restored. Therefore, the final diagnosis result always exists. There may be multiple final diagnostic results. By tracing the edge leading to each final diagnosis result in the reverse direction via the diagnosis rule, the logical structure from which the final diagnosis result is derived from the determination result is specified.

このように得られた最終診断結果に至る論理構造は、建設機械ユーザや代理店などの人に報告するために文章化される。ここでは、最終診断結果に至る論理構造を文章化したものを診断文章と称することがある。   The logical structure leading to the final diagnosis result thus obtained is documented for reporting to a person such as a construction machine user or an agent. Here, a sentence in which the logical structure leading to the final diagnosis result is documented may be referred to as a diagnosis sentence.

具体的には、まず、診断連鎖関係取得部174により取得した最終診断結果に至る論理構造を示す個々の連鎖構造(連鎖関係)から、診断木構造取得部175により木構造(診断木構造と称することもある)を取得する。診断木構造は、連鎖構造から診断ルールを取り除くことで取得でき、当該木構造では、最終診断結果がルートノード、オイル試験結果の判定結果がリーフノード、最終診断結果(ルートノード)と判定結果(リーフノード)の間に位置する診断結果が内部ノードとなる。取得された木構造を診断文章生成部176により文章化する。診断木構造はリーフノードから内部ノードを介してルートノードに至る構造が論理的な関係となっている。そのため木構造を巡回することで論理的な文章を作成することも可能となる。   Specifically, first, from the individual chain structure (linkage relationship) indicating the logical structure leading to the final diagnosis result acquired by the diagnosis chain relationship acquisition unit 174, the diagnosis tree structure acquisition unit 175 generates a tree structure (referred to as a diagnosis tree structure). Get it). The diagnosis tree structure can be obtained by removing the diagnosis rule from the chain structure. In the tree structure, the final diagnosis result is the root node, the oil test result determination result is the leaf node, the final diagnosis result (root node) and the determination result ( The diagnosis result located between the leaf nodes becomes an internal node. The acquired tree structure is converted into a sentence by the diagnostic sentence generation unit 176. The diagnosis tree structure has a logical relationship from the leaf node to the root node via the internal node. Therefore, it is possible to create a logical sentence by traversing the tree structure.

具体的には、まず推奨ルール取得部177により、最終診断結果に対応付けられた推奨ルールを推奨ルールDB125から取得する。次に、推奨部178により、取得した推奨ルールと最終診断結果とに基づき、ユーザ、建設機械メーカまたは代理店が実施することが望ましい行動が記載された文章である推奨文章を作成する。   Specifically, the recommended rule acquisition unit 177 first acquires a recommended rule associated with the final diagnosis result from the recommended rule DB 125. Next, the recommendation unit 178 creates a recommended sentence that is a sentence in which an action that a user, a construction machine manufacturer, or an agent desirably performs is described based on the acquired recommendation rule and the final diagnosis result.

以上の、オイル試験結果の判定結果、診断文章、推奨文章を、レポート出力部179により所定のフォーマットで報告書として表示装置180に出力する。なお、出力方法は、表示装置への表示に限らず、データ(記録媒体またはネットワーク)での提供又は紙での提供などの形式でユーザ、代理店等に通知される。   The determination result of the oil test result, the diagnostic text, and the recommended text are output to the display device 180 as a report in a predetermined format by the report output unit 179. Note that the output method is not limited to display on the display device, but is notified to the user, the agent, or the like in the form of data (recording medium or network) provision or paper provision.

なお、上記システムを構成する各ハードウェアが互いに通信可能に構成されていれば、各ハードウェアの設置場所に特に限定はない。さらに、各計算機の機能を統合して計算機の台数を減少させても良いし、逆に各計算機の機能を分散して計算機の台数を増加させても良い。   In addition, if each hardware which comprises the said system is comprised so that communication is mutually possible, there will be no limitation in particular in the installation place of each hardware. Furthermore, the functions of each computer may be integrated to reduce the number of computers, or conversely, the functions of each computer may be distributed to increase the number of computers.

計算機114は表示装置(ディスプレイ)180、プリンタ、さらに他の計算機又はサーバともネットワーク接続されており、各種のデータの授受が可能である。このデータにはオイル診断の報告書も含まれる。   The computer 114 is connected to a display device (display) 180, a printer, and other computers or servers via a network, and can exchange various data. This data includes oil diagnostic reports.

以上のように構成した本実施の形態によれば、オイル試験項目の試験結果の判定(異常度合いのランク付け)に用いる閾値(管理基準値)が最適に設定されるので、各試験結果の異常度合いを適正に判定できる。そして、各試験項目の判定結果の組合せに対して、予め用意しておいた複数の診断ルールを繰り返し適用することで、最終的な診断結果を導き出すことができる。また、最終的な診断結果を取得するまでの間に新たな診断結果を生成した診断ルールのIF部及びTHEN部に基づいて、判定結果からその最終診断結果に至る論理構造を容易に取得でき、これを利用して当該論理構造を文章または木構造で表現できる。つまり、本実施の形態によれば、これまでオイル分析の専門家が行っていた試験結果の異常度合いの判定、その判定結果に基づいた最終的な診断、当該判定結果から当該最終診断に至った論理構造を容易に把握できる。さらに、本実施の形態は、最終診断結果と推奨文章を対応付ける推奨ルールを利用しているので、オイル試験結果を取得するだけで、判定結果、診断文章および推奨文章が記載された報告書を自動的に作成できる。また、判定結果からその最終診断結果に至る論理構造を文章で表現した場合には、オイル分析の専門家以外の者も建設機械に生じた不具合の内容を容易に解釈できる。   According to the present embodiment configured as described above, the threshold value (management reference value) used for determining the test result of the oil test item (ranking the degree of abnormality) is optimally set. The degree can be determined appropriately. A final diagnosis result can be derived by repeatedly applying a plurality of prepared diagnosis rules to the combination of determination results of each test item. In addition, based on the IF part and THEN part of the diagnostic rule that has generated a new diagnostic result until the final diagnostic result is acquired, the logical structure from the determination result to the final diagnostic result can be easily acquired, Using this, the logical structure can be expressed as a sentence or a tree structure. That is, according to the present embodiment, the determination of the degree of abnormality of the test result that has been performed by an oil analysis expert so far, the final diagnosis based on the determination result, and the determination result has led to the final diagnosis. The logical structure can be easily grasped. Furthermore, since this embodiment uses a recommendation rule that associates the final diagnosis result with the recommended text, the report containing the determination result, the diagnostic text, and the recommended text can be automatically obtained simply by obtaining the oil test result. Can be created. In addition, when the logical structure from the determination result to the final diagnosis result is expressed in text, a person other than an oil analysis expert can easily interpret the content of the failure that has occurred in the construction machine.

また、2重対数変換による統計的な計算のモデルを用いることで、実際のデータから管理基準値を算出可能としている。特に、金属摩耗粉、外部混入物の分類に属する試験項目については、機種、機器毎に実際の稼動における発生量、及び試験での検出値に応じて管理基準値が設定されるようにすることで、管理基準値をより適切に自動設定可能となる。   In addition, a management reference value can be calculated from actual data by using a statistical calculation model by double logarithmic transformation. In particular, for test items belonging to the classification of metal wear powder and external contaminants, management reference values should be set according to the type, amount generated in actual operation, and the detected value in the test for each device. Thus, the management reference value can be automatically set more appropriately.

以下では、上記の建設機械の管理システムを利用して建設機械及びその機器の状態を診断する場合のさらに詳細な具体例について説明する。   Hereinafter, a more detailed specific example in the case of diagnosing the state of the construction machine and its equipment using the above construction machine management system will be described.

<1.オイルの分析>
まず、オイル分析について説明する。建設機械のユーザはオイルを採取するためのサンプリングキットを用いて、建設機械に搭載された各機器のオイルを採取する。機器とは、エンジン、トランスミッションや走行減速機、旋回減速機などの各種ギヤ、また油圧系といった、建設機械に搭載されている潤滑の対象となる構造物である。それぞれの機器ではエンジンオイル、ギヤオイル、作動油が潤滑に用いられる。キットにより採取されたオイルサンプルはオイル分析会社に送付され、オイルの各種試験が実施される。なお、通常、オイルの試験は建設機械メーカと資本的に独立したオイル分析会社が実施するが、建設機械メーカ自身やその資本関係がある会社でもかまわない。
<1. Oil analysis>
First, oil analysis will be described. A user of a construction machine collects oil of each device mounted on the construction machine using a sampling kit for collecting oil. The equipment is a structure to be lubricated that is mounted on a construction machine, such as an engine, various gears such as a transmission, a travel speed reducer, a turning speed reducer, or a hydraulic system. In each device, engine oil, gear oil, and hydraulic oil are used for lubrication. Oil samples taken with the kit are sent to an oil analysis company where various oil tests are conducted. Normally, oil testing is conducted by an oil analysis company that is independent of the construction machine manufacturer, but it may also be a construction machine manufacturer or a company that has a capital relationship with it.

各種試験とは、オイルの粘りを意味する動粘度、塩基価/全酸価といった酸性の度合い(中和価)、引火点、燃料分、水分、オイル中の固形的な汚れ分を評価するペンタン不溶解分といったオイルの性状に関する試験、オイル中の鉄や珪素といった元素を検出するICP(Inductive-Coupled Plasma)プラズマ発光分光分析(SOAP:Spectrometric Oil Analysis Program)、またオイル中の分子の量を計測するフーリエ変換赤外(FT-IR:Fourier Transform InRrared)分光分析といった試験である。プラズマ発光分光分析で検出できる元素は、(1)鉄、銅、鉛といった機器の摺動部の摩耗によって発生する金属摩耗粉、(2)珪素、ナトリウムといった機械の外部又は潤滑構造の外部から混入した外部混入物、(3)リン、亜鉛、カルシウムといったオイルの性能を向上するために添加された添加剤に分類される。   Various tests are the pentane that evaluates the degree of acidity (neutralization number) such as kinematic viscosity, base number / total acid number, flash point, fuel content, water content, and solid soil content in oil. Testing oil properties such as insoluble matter, ICP (Inductive-Coupled Plasma) plasma emission spectroscopy (SOAP) to detect elements such as iron and silicon in oil, and measuring the amount of molecules in oil This is a test such as Fourier Transform InRrared (FT-IR) spectroscopy. Elements that can be detected by plasma emission spectroscopic analysis are (1) metal wear powder generated by wear of sliding parts of equipment such as iron, copper and lead, and (2) silicon and sodium from outside the machine or lubrication structure. (3) Additives added to improve oil performance such as phosphorus, zinc and calcium.

オイルの試験結果から、オイルの状態、機器の状態が診断される。診断結果は報告書として、建設機械ユーザに通知されると共に、建設機械メーカとその代理店に通知される。代理店は診断の結果に応じた適切なサービスをユーザに提供する。   From the oil test results, the condition of the oil and the condition of the equipment are diagnosed. The diagnosis result is notified as a report to the construction machine user and to the construction machine manufacturer and its agent. The agency provides the user with an appropriate service according to the diagnosis result.

オイル試験結果の判定、診断、報告書の生成の全体の処理の流れを図2に示す。図2において、楕円で囲まれた文字は処理、楕円で囲まれていない文字はデータ、矢印はデータの流れ、残りはデータベースを示す。なお、先の図と同じ部分には同じ符号を付す(後の図も同様とする)。   FIG. 2 shows the overall processing flow of the oil test result determination, diagnosis, and report generation. In FIG. 2, characters surrounded by an ellipse indicate processing, characters not surrounded by an ellipse indicate data, arrows indicate a data flow, and the rest indicates a database. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same part as the previous figure (it is the same also in later figures).

まずオイル試験結果の判定214を行う前に、管理基準設定201を行う。管理基準設定201は人がマニュアルで設定し、他の丸囲みの処理は計算機114が実行する。管理基準は管理基準DB123に格納されている。金属摩耗粉、外部混入物は建設機械の機種、機器に応じて発生態様が異なる。そこで、オイル試験結果DB121から取得した過去のオイル試験結果のデータに基づいて管理基準値の統計的設定204が実行され、その管理基準値が管理基準DB123に格納される。   First, the management reference setting 201 is performed before the determination 214 of the oil test result. The management standard setting 201 is manually set by a person, and the computer 114 executes other rounding processes. The management standard is stored in the management standard DB 123. Metal wear powder and external contaminants are generated differently depending on the type and equipment of the construction machine. Therefore, the statistical setting 204 of the management reference value is executed based on the past oil test result data acquired from the oil test result DB 121, and the management reference value is stored in the management reference DB 123.

オイル試験結果211、オイル使用情報212、管理基準DB123の管理基準、新油情報DB122の新油情報を入力としてオイル試験結果の判定処理214が実行される。オイル使用情報212とは、顧客、機械のシリアルといった情報、オイル採取日を含むオイルサンプリングに関する情報、機種、機器の情報、オイルの銘柄や粘度グレードの情報、オイル使用時間、機械の稼動開始以降の全稼働時間を意味する機械稼働時間である。オイル試験結果の判定処理214では、管理基準DB213の管理基準、必要に応じて、新油情報DB122およびオイル使用情報も参照して、入力されたオイル試験結果211と比較することにより、ランク判定処理を行い、その判定結果215を求める。   The oil test result determination process 214 is executed with the oil test result 211, the oil use information 212, the management standard of the management standard DB 123, and the new oil information of the new oil information DB 122 as inputs. Oil usage information 212 includes information such as customer and machine serial information, oil sampling information including the date of oil collection, model and equipment information, oil brand and viscosity grade information, oil usage time, and after the start of machine operation. It is the machine operating time meaning the total operating time. In the oil test result determination process 214, the rank determination process is performed by referring to the management standard of the management standard DB 213 and, if necessary, the new oil information DB 122 and the oil use information and comparing them with the input oil test result 211. And the determination result 215 is obtained.

判定結果215を得たら、これを入力として診断処理222を実行する。診断処理222では、判定結果215に対して、診断ルールDB124から取得した診断ルールを適用することで、新たな診断結果を得る。新たな診断結果が得られたら、これに判定結果215を加えたものに対して診断ルールDB124の診断ルールを再度適用し、以下、新たな診断結果が得られなくなるまで繰り返し、最終的な診断結果223を得る。また、この診断処理222の間に診断結果を生成した診断ルールのIF部とTHEN部に基づいて判定結果215と診断結果を適宜リンク付けし、この診断ルールでリンク付けされた判定結果215と診断結果による連鎖構造を得る。   When the determination result 215 is obtained, the diagnosis process 222 is executed using this as an input. In the diagnosis processing 222, a new diagnosis result is obtained by applying the diagnosis rule acquired from the diagnosis rule DB 124 to the determination result 215. When a new diagnosis result is obtained, the diagnosis rule of the diagnosis rule DB 124 is applied again to the result obtained by adding the determination result 215, and thereafter, until a new diagnosis result is not obtained, the final diagnosis result is obtained. 223 is obtained. Further, the determination result 215 and the diagnosis result are appropriately linked based on the IF part and the THEN part of the diagnosis rule that generated the diagnosis result during the diagnosis process 222, and the determination result 215 linked with the diagnosis rule is diagnosed. The resulting chain structure is obtained.

文章生成処理224では、診断処理222で得られた連鎖構造に基づいて、判定結果215から診断結果223に至った論理構造を示す文章を生成する。一方で、推奨処理232では、推奨ルールDB125より取得した推奨ルールを診断結果223に適用し、推奨文章を得る。   In the sentence generation process 224, a sentence indicating a logical structure from the determination result 215 to the diagnosis result 223 is generated based on the chain structure obtained in the diagnosis process 222. On the other hand, in the recommendation process 232, the recommended rule acquired from the recommended rule DB 125 is applied to the diagnosis result 223 to obtain a recommended sentence.

文章生成処理224及び推奨処理232で得られた診断文章と推奨文章は、判定結果215と併せて報告書241に記載される。なお、図2中には矢印を描いていないが、システムへの入力であるオイル試験結果211とオイル使用情報212は、診断処理222の前提となる情報として報告書241に記載される。   The diagnosis sentence and the recommended sentence obtained in the sentence generation process 224 and the recommendation process 232 are described in the report 241 together with the determination result 215. Although an arrow is not drawn in FIG. 2, the oil test result 211 and the oil use information 212 that are inputs to the system are described in the report 241 as information that is a premise of the diagnosis process 222.

<2.オイル試験結果の判定方法>
オイル試験結果の判定方法について説明する。オイルの試験項目の一覧を図3に、判定処理のフローチャートを図4に示す。
<2. Method of judging oil test results>
An oil test result determination method will be described. FIG. 3 shows a list of oil test items, and FIG. 4 shows a flowchart of determination processing.

まずオイル試験項目と判定のための管理基準について説明する。図3に示すように、オイルの試験項目は、性状、金属摩耗粉、外部混入物、添加剤の4つに分類している。試験項目はオイルや機械の状態を表すので状態指標と呼ばれることもある。   First, oil test items and management criteria for determination will be described. As shown in FIG. 3, the oil test items are classified into four categories: properties, metal wear powder, external contaminants, and additives. Since the test item represents the state of oil or machine, it is sometimes called a state index.

本実施の形態では全ての試験結果は定量値化(数値化)されており、ここではその数値を試験値とする。しかし、管理基準と比較する場合に、試験値に所定の変換が必要な場合もある。そこで、本実施形態では、試験値をそのまま用いる場合も、試験値を変換した値を用いる場合も、その値を「評価値」を称することとする。したがって、試験結果の判定とは、試験結果の評価値の異常度合いを判定することである。本実施形態では、各試験項目で試験値の数値範囲を設定し、ランクによる判定を行う例について説明するが、ランク数は各試験項目で統一にする必要はなく、試験項目によってランク数を異ならせても良い。   In the present embodiment, all test results are quantified (numerized), and here, the numerical values are used as test values. However, there may be a case where a predetermined conversion is required for the test value when compared with the control standard. Therefore, in the present embodiment, whether the test value is used as it is or when a value obtained by converting the test value is used, the value is referred to as an “evaluation value”. Therefore, the determination of the test result is to determine the degree of abnormality of the evaluation value of the test result. In this embodiment, an example is described in which a numerical range of test values is set for each test item, and determination is performed by rank. However, the number of ranks does not need to be uniform for each test item, and the number of ranks varies depending on the test item. May be allowed.

以下、ランク数4、具体的には、Normal(正常)、Alert(注意)、Urgent(緊急)、Critical(致命的)の4段階の状態を示すランクが設定されている場合について説明する。例えば、鉄分の管理基準値が、Normalの上限値40ppm、Alertの上限値70ppm、Urgentの上限値100ppmで、それより大きな範囲をCriticalとした場合には、試験値が50ppmのとき、判定結果はAlertとなる。   Hereinafter, a case will be described in which the rank number 4 is set, specifically, ranks indicating four levels of Normal (normal), Alert (caution), Urgent (emergency), and Critical (fatal) are set. For example, when the iron management standard value is the upper limit value of 40 ppm for Normal, the upper limit value of 70 ppm for Alert, the upper limit value of 100 ppm for Urgent, and the larger range is Critical, the determination result is 50 ppm when the test value is 50 ppm. It becomes Alert.

金属磨耗粉の分類に属する鉄分の試験値は0以上の値に限定されており、判定は0以上の範囲に限られる。試験値の範囲が或る値以上に限定される場合、判定の方向は「上側」であるとする。また、或る値以下に限定される場合、判定の方向は「下側」であり、或る値に対して上にも下にも試験値が発生する場合、判定の方向は「両側」である。   The test value of iron belonging to the classification of metal wear powder is limited to a value of 0 or more, and the determination is limited to a range of 0 or more. When the range of the test value is limited to a certain value or more, the determination direction is “upper”. When the test value is limited to a certain value or less, the determination direction is “lower”, and when a test value is generated above or below a certain value, the determination direction is “both sides”. is there.

性状や添加剤の分類に属する試験項目の試験値は、オイル銘柄や粘度グレードに依存して、未使用の新油の試験値(新油値)を基準に判定する必要がある。オイル銘柄、粘度グレードに依存する試験項目には管理基準値の設定に新油値が必要となる。添加剤については添加されている元素についてのみ新油値で設定する。図3の例では、オイルにP、Zn、Caは添加されているため新油値が必要である一方、B、Ba、Mg、Moは添加されていないため新油値は不要である。   Test values of test items belonging to properties and additive classifications need to be determined based on test values (new oil values) of unused new oil, depending on the oil brand and viscosity grade. For test items that depend on the oil brand and viscosity grade, a new oil value is required to set the control standard value. Additives are set at the new oil value only for the added elements. In the example of FIG. 3, new oil values are required because P, Zn, and Ca are added to the oil, while no new oil values are required because B, Ba, Mg, and Mo are not added.

上記の鉄分の例(管理基準値を、Normalの上限値40ppm、Alertの上限値70ppm、Urgentの上限値100ppmとし、それより大きな範囲をCriticalとした例)では、試験結果がいずれのランクに対応するかを、試験値そのものを評価値として判定した。   In the above iron example (in which the control standard value is the upper limit value of 40 ppm for Normal, the upper limit value of 70 ppm for Alert, the upper limit value for Urgent is 100 ppm, and the larger range is Critical), the test result corresponds to any rank. The test value itself was determined as an evaluation value.

これに対して、新油値を基準として判定する場合には新油値と試験値の差を評価値として判定することとなる。判定の方向は上側、下側または両側となる。判定の方向が分類されているならば、判定においては、新油値と試験値の差の絶対値を評価値として判定しても良い。動粘度40℃を例に判定内容を示す。新油値を100mm/sとする。管理基準値のための上限値を±15%とする。つまり上限値115mm/s、下限値85mm/sとなるが、絶対値で評価するため上限値と新油値との差に基づいて管理基準値を定める。より具体的には上限値と新油値との差の上限値に掛ける倍率で管理基準値を設定する。Normalの上限値を0.5倍、Alertの上限値を0.8倍、Urgentの上限値を1倍とすれば、上限値と新油値の差を評価値とした場合の実際の管理基準値は、Normalの上限値0.5×15=7.5mm/s、同様の計算でAlertの上限値12mm/s、Urgentの上限値15mm/sとなる。例えば、試験値が110mm/sだった場合、評価値は110−100=10mm/sとなり、これは7.5〜12mm/sの間に含まれるので、ランク判定結果はAlertとなる。 On the other hand, when determining based on the new oil value, the difference between the new oil value and the test value is determined as the evaluation value. The direction of determination is the upper side, the lower side, or both sides. If the direction of determination is classified, the absolute value of the difference between the new oil value and the test value may be determined as the evaluation value. The determination content is shown by taking a kinematic viscosity of 40 ° C as an example. The new oil value is 100 mm 2 / s. The upper limit value for the management reference value is set to ± 15%. In other words, the upper limit value is 115 mm 2 / s and the lower limit value is 85 mm 2 / s. However, in order to evaluate the absolute value, the management reference value is determined based on the difference between the upper limit value and the new oil value. More specifically, the management reference value is set by a magnification that is multiplied by the upper limit value of the difference between the upper limit value and the new oil value. If the upper limit value of Normal is 0.5 times, the upper limit value of Alert is 0.8 times, and the upper limit value of Urgent is 1 time, the actual management standard when the difference between the upper limit value and the new oil value is used as the evaluation value The values are Normal upper limit value 0.5 × 15 = 7.5 mm 2 / s, and the same calculation results in Alert upper limit value 12 mm 2 / s and Urgent upper limit value 15 mm 2 / s. For example, if the test value was 110 mm 2 / s, the evaluation value is 110-100 = 10mm 2 / s, and the so this is comprised between 7.5~12mm 2 / s, the rank decision is Alert .

<2−1.管理基準>
ここで、管理基準値の設定方法、また管理基準値を設定するための管理基準について説明する。まず鉄分のように試験値そのものを判定するための管理基準については、管理基準値としてNormal、Alertといったランクごとに固定の値を設定すればよい。ランク毎の試験値の上限値、下限値として設定した固定値が管理基準値となる。
<2-1. Management standards>
Here, the management reference value setting method and the management reference for setting the management reference value will be described. First, regarding the management standard for determining the test value itself such as iron, a fixed value may be set for each rank such as Normal and Alert as the management standard value. The fixed value set as the upper limit value and the lower limit value of the test value for each rank is the management reference value.

試験値そのものを判定するための管理基準としては、新油値の倍率により管理基準値を設定する場合もある。例えば添加剤は新油に対して一定量が添加されており、増減がある場合には、「添加剤が消耗した」又は「異なる銘柄のオイルが混入した」などと診断できる。よって新油値に対し、上側は2倍までがNormal、3倍までがAlert、4倍までがUrgent、それ以上でCriticalと設定すればよい。下側ならば1倍から0.7倍までがNormal、0.4倍までがAlert、0.2倍までがUrgent、それ以下でCriticalと設定する。リン(P)の新油値が2000ppmならば、上側はNormal上限値4000ppm、Alert上限値6000ppm、Urgent上限値8000ppm、下側はNormal下限値1400ppm、Alert下限値800ppm、Urgent下限値400ppmとする。これにより試験値そのものを判定できる。新油値とその倍率が管理基準となる。   As a management standard for determining the test value itself, a management standard value may be set according to the magnification of the new oil value. For example, when a certain amount of the additive is added to the new oil, and there is an increase or decrease, it can be diagnosed that “the additive has been consumed” or “an oil of a different brand has entered”. Therefore, the upper value may be set to Normal for up to 2 times, Alert for up to 3 times, Urgent for up to 4 times, and Critical for more than the new oil value. On the lower side, Normal is set from 1 to 0.7 times, Alert is set to 0.4 times, Urgent is set to 0.2 times, and Critical is set below that. If the new oil value of phosphorus (P) is 2000 ppm, the upper limit is set to a normal upper limit value of 4000 ppm, the Alert upper limit value of 6000 ppm, the Urgent upper limit value of 8000 ppm, and the lower side is set to the Normal lower limit value of 1400 ppm, the Alert lower limit value of 800 ppm, and the Urgent lower limit value of 400 ppm. Thereby, the test value itself can be determined. The new oil value and its magnification are the management criteria.

上記では新油値を基準として、新油値とその倍率を管理基準としたが、新油値の代わりに任意の数値を基準値として設定しても良い。この場合は、当該基準値とその倍率が管理基準となる。   In the above description, the new oil value and the magnification thereof are used as the management standard based on the new oil value. However, any numerical value may be set as the reference value instead of the new oil value. In this case, the reference value and its magnification become the management reference.

新油値と試験値の差の絶対値を評価値とした場合には、管理基準値を固定値で設定できる。例えば、リン(P)の新油値が2000ppmであって、新油値と試験値の差の絶対値の管理基準値を上側でNormal上限値2000ppm、Alert上限値4000ppm、Urgent上限値6000ppmとする。この場合、試験値が3200ppmであったならば評価値は|2000−3200|=1200ppmとなり、Normal上限値未満であるためNormalと判定されることとなる。   When the absolute value of the difference between the new oil value and the test value is used as the evaluation value, the management reference value can be set as a fixed value. For example, the new oil value of phosphorus (P) is 2000 ppm, and the management reference value of the absolute value of the difference between the new oil value and the test value is set to the upper limit value of 2000 ppm, the Alert upper limit value of 4000 ppm, and the Urgent upper limit value of 6000 ppm. . In this case, if the test value is 3200 ppm, the evaluation value is | 2000-3200 | = 1200 ppm, and since it is less than the normal upper limit value, it is determined as normal.

また、新油値と試験値の差の絶対値を評価値とする場合でも、倍率により管理基準値を設定することが可能である。そのためには、上側に対しては上限値、下側に対しては下限値が必要となる。上側の場合、上限値と新油値の差を1倍と定め、ランク毎の倍率をかけることにより閾値が得られる。図5に上限値502と新油値501の差に対してランク毎の倍率により管理基準値を設定した例を示す。Normalの上限値は0.5倍(512)、Alertの上限値は1倍(513)、Urgentの上限値は2倍(514)とした。   Even when the absolute value of the difference between the new oil value and the test value is used as the evaluation value, it is possible to set the management reference value according to the magnification. For this purpose, an upper limit value is required for the upper side, and a lower limit value is required for the lower side. In the case of the upper side, the threshold value is obtained by setting the difference between the upper limit value and the new oil value to 1 and multiplying by the magnification for each rank. FIG. 5 shows an example in which the management reference value is set by the scale factor for the difference between the upper limit value 502 and the new oil value 501. The upper limit value of Normal was 0.5 times (512), the upper limit value of Alert was 1 time (513), and the upper limit value of Urgent was 2 times (514).

この場合の具体的な設定の例として、先に示した動粘度40℃の設定がある。新油値に対して上限値は+15%と設定された。ランク毎の倍率はNormal上限値を0.5倍、Alert上限値を0.8倍、Urgent上限値を1倍として、新油値の上限値を求め、上限値と新油値との差に各ランクの倍率をかけて管理基準値が設定された。   As an example of a specific setting in this case, there is the setting of the kinematic viscosity of 40 ° C. described above. The upper limit was set to + 15% with respect to the new oil value. For each rank, the normal upper limit value is 0.5 times, the Alert upper limit value is 0.8 times, the Urgent upper limit value is 1 time, the upper limit value of the new oil value is obtained, and the difference between the upper limit value and the new oil value is calculated. The management standard value was set by multiplying each rank.

管理基準値をオイル使用時間に対して補正することが必要になる場合もある。オイルは機器の使用につれ劣化し、また金属摩耗粉も摺動部における接触の量、すなわち摺動距離に応じて増加することが考えられるためである。したがって、オイル使用時間に対して試験値は増加するものとして、管理基準値をオイル使用時間に対して増加させる補正をモデル化する。図6にオイル使用時間に対する管理基準値の関係を示す。縦軸は試験値であり、横軸はオイル使用時間である。まずランク毎の管理基準は図中の管理基準値611,612,613のように設定されているとする。この管理基準値で管理されるべき時点を基準オイル使用時間601とする。補正のモデルは直線であるとする。直線を決めるためには、その直線が通る2点が定まればよい。そこでオイル使用時間が0時間の時点(オイル交換時)における管理基準値621,622,623を設定すればよい。0時間における管理基準値はその初期値であり、管理基準値の初期値を設定することは、直線モデルとしては切片を設定することである。また、直線モデルの傾きは、単位時間当りの管理基準値の変化量となる。   It may be necessary to correct the control reference value for the oil usage time. This is because the oil deteriorates as the device is used, and the metal wear powder may increase according to the amount of contact at the sliding portion, that is, the sliding distance. Therefore, a correction for increasing the control reference value with respect to the oil usage time is modeled on the assumption that the test value increases with respect to the oil usage time. FIG. 6 shows the relationship of the management reference value to the oil usage time. The vertical axis is the test value, and the horizontal axis is the oil usage time. First, it is assumed that management standards for each rank are set as management reference values 611, 612, and 613 in the figure. A time point at which the management reference value is to be managed is defined as a reference oil usage time 601. It is assumed that the correction model is a straight line. In order to determine a straight line, it is only necessary to determine two points through which the straight line passes. Therefore, the management reference values 621, 622, and 623 at the time when the oil use time is 0 hours (at the time of oil change) may be set. The management reference value at 0 hour is its initial value, and setting the initial value of the management reference value is setting an intercept as a linear model. The slope of the straight line model is the amount of change in the management reference value per unit time.

図7に切片の設定方法を示す。まず単純に切片の値α701を設定することができる。次に基準オイル使用時間における管理基準値γ703に対する差分の量β702を設定することでも、切片の値α701を決めることができる。もしくは管理基準値γ703に対する切片の比率、即ちα÷γの値を設定しても切片の値α701を決めることができる。   FIG. 7 shows an intercept setting method. First, the intercept value α 701 can be simply set. Next, the intercept value α 701 can also be determined by setting a difference amount β 702 with respect to the management reference value γ 703 in the reference oil usage time. Alternatively, the intercept value α 701 can be determined by setting the ratio of the intercept to the control reference value γ 703, that is, the value of α ÷ γ.

各ランクの管理基準値に対し、直接に各ランクの切片を設定してもよい。各ランクの管理基準値に一定の関係が成立すると仮定するならば、その関係を指定することで各ランクの切片を一つのランクにおける切片の関係から求めることが出来る。管理基準値の間の関係としては各管理基準値の補正の直線モデルの平行関係(shift)、比率一定関係(ratio)がある。図8に関係に対する切片を示す。(a)管理基準値が平行(shift)な場合について切片の求め方について説明する。基準オイル使用時間に対して管理基準値801,802,803が設定され、また切片b813が設定されているとする。この場合、管理基準値801と切片b813の差を取り、管理基準値801と802から、それぞれ差を差し引くことで切片b811,b812が求まる。(b)比率が一定(ratio)の場合について切片の求め方について説明する。比率が一定とは、各ランクの管理基準値の比率が、切片の比率と等しい、即ちα:α+β:α+β+γ=α’:α’+β’:α’+β’+γ’の関係が成立するということである。切片b833が設定されているとする。よって比率=(α+β+γ)÷(α’+β’+γ’)が決まる。切片b832=比率×(α’+β’)、切片b831=比率×α’としてそれぞれの切片が求まる。   The intercept of each rank may be set directly for the management reference value of each rank. If it is assumed that a certain relationship is established for the management reference value of each rank, the intercept of each rank can be obtained from the intercept relationship in one rank by designating the relationship. As the relationship between the management reference values, there are a parallel relationship (shift) of the straight line model for correcting each management reference value, and a constant ratio relationship (ratio). FIG. 8 shows an intercept for the relationship. (A) The method for obtaining the intercept when the management reference value is parallel will be described. It is assumed that management reference values 801, 802, and 803 are set for the reference oil usage time, and an intercept b813 is set. In this case, the difference between the management reference value 801 and the intercept b813 is taken, and the intercept b811, b812 is obtained by subtracting the difference from the management reference values 801 and 802, respectively. (B) The method of obtaining the intercept in the case where the ratio is constant (ratio) will be described. The ratio is constant means that the ratio of the management reference value of each rank is equal to the ratio of the intercept, that is, α: α + β: α + β + γ = α ′: α ′ + β ′: α ′ + β ′ + γ ′ is established. It is. Assume that the intercept b833 is set. Therefore, the ratio = (α + β + γ) ÷ (α ′ + β ′ + γ ′) is determined. Each intercept is obtained as intercept b832 = ratio × (α ′ + β ′) and intercept b831 = ratio × α ′.

オイル使用時間に対して管理基準値を補正した、試験値の判定方法は、まず、試験を行ったサンプルのオイル使用時間で、オイル使用時間に対して補正された管理基準値を求める。具体的には、直線でモデルが決まる場合、傾きにオイル使用時間を掛けて切片を加えればよい。傾きは管理基準値から切片を差し引いて、基準オイル使用時間で割れば得られる。補正された管理基準値に対して評価値をランク判定することにより、判定結果が得られる。   In the test value determination method in which the management reference value is corrected with respect to the oil usage time, first, the management reference value corrected with respect to the oil usage time is obtained by the oil usage time of the tested sample. Specifically, when a model is determined by a straight line, an intercept may be added by multiplying the slope by the oil usage time. The slope is obtained by subtracting the intercept from the control reference value and dividing by the reference oil usage time. A determination result is obtained by determining the rank of the evaluation value with respect to the corrected management reference value.

<2−2.判定処理>
判定処理を図4のフローチャートを用いて説明する。以下は計算機114が実行する処理であり、文の主語が無い場合、主語は計算機114である。まず判定対象の機種、機器のオイル情報とオイル試験結果を取得する(ステップ401)。
<2-2. Judgment process>
The determination process will be described with reference to the flowchart of FIG. The following processing is executed by the computer 114. When there is no sentence subject, the subject is the computer 114. First, the oil information and the oil test result of the model to be determined and the device are acquired (step 401).

次に判定対象の建設機械、機器の管理基準情報を取得する(ステップ402)。また新油値データを取得する(ステップ403)。管理基準値は鉄分の例のように直接設定されるとは限らず、動粘度40℃の例で示したように、管理基準値を設定するために新油値情報や倍率といった基準となる情報が必要となる。そこでこの管理基準値の設定に必要となる情報を、直接的な管理基準値も含めて、管理基準と呼ぶ。   Next, the management reference information of the construction machine and equipment to be determined is acquired (step 402). Also, new oil value data is acquired (step 403). The management reference value is not always set directly as in the iron content example, but as shown in the example of the kinematic viscosity of 40 ° C., the reference information such as the new oil value information and the magnification for setting the management reference value Is required. Therefore, the information necessary for setting the management reference value, including the direct management reference value, is called a management reference.

ステップ404からステップ415の範囲は、全ての試験項目についてのループの処理である。この1回のループにおいて、まず試験値の有無を判定する(ステップ405)。試験を実施しなかった場合や、試験が失敗した場合、またオイル自体が通常の汚染などの範囲にはなく試験結果が異常である場合には試験値が無いとして、試験項目に対する判定処理をスキップする。   The range from step 404 to step 415 is a loop process for all test items. In this one-time loop, first, the presence / absence of a test value is determined (step 405). If the test is not performed, if the test fails, or if the oil itself is not in the range of normal contamination etc. and the test result is abnormal, the test value is skipped and the judgment process for the test item is skipped. To do.

次に管理基準の有無を判定する(ステップ406)。ステップ402で管理基準を取得するが、必ずしも全ての試験項目に対して管理基準がデータベース123に登録されているとは限らない。管理基準が無い場合、試験項目に対する判定処理をスキップする。   Next, it is determined whether or not there is a management standard (step 406). Although management criteria are acquired in step 402, the management criteria are not necessarily registered in the database 123 for all test items. When there is no management standard, the determination process for the test item is skipped.

次に新油データの要否を判定する(ステップ407)。例えば鉄分では新油データは不用なため、判定結果は否となる。動粘度40℃の例では新油値が必要なので、新油データ有無を判定する(ステップ408)。新油データがデータベース122に登録されていない場合、試験項目に対する判定処理をスキップする。   Next, it is determined whether or not new oil data is necessary (step 407). For example, since the new oil data is unnecessary for iron, the determination result is negative. In the example of the kinematic viscosity of 40 ° C., since a new oil value is necessary, the presence / absence of new oil data is determined (step 408). When the new oil data is not registered in the database 122, the determination process for the test item is skipped.

そして判定方向を判断し(ステップ409)、判定処理に進む。方向は上側、下側、そして上下の両方を判定する両側に分かれる。各方向において判定処理自体は同様の処理フローであるため、フローチャートでは一つの矢印にまとめて記載している。   Then, the determination direction is determined (step 409), and the process proceeds to the determination process. The direction is divided into the upper side, the lower side, and both sides for judging both the upper and lower sides. Since the determination process itself is the same process flow in each direction, it is described in a single arrow in the flowchart.

判定では、まず評価値(試験値)を取得又は算出する(ステップ410)。また基準オイル使用時間の管理基準値を設定する。管理基準値とは各ランクの閾値である。管理基準値は、管理基準に直接に管理基準値が設定されていない場合、管理基準の情報と、必要ならば新油値も用いて求める(ステップ411)。   In the determination, first, an evaluation value (test value) is acquired or calculated (step 410). In addition, the management standard value of the standard oil usage time is set. The management reference value is a threshold value for each rank. When the management standard value is not directly set in the management standard, the management standard value is obtained using the management standard information and, if necessary, the new oil value (step 411).

次にオイル使用時間に対する管理基準値の補正、すなわち時間補正の有無を判定する(ステップ412)。ステップ412で時間補正をすると判定されたならば、オイル使用時間補正を設定する(ステップ413)。これは補正のモデルである直線を定めることである。   Next, it is determined whether or not the management reference value is corrected with respect to the oil usage time, that is, whether or not the time is corrected (step 412). If it is determined in step 412 that time correction is to be performed, oil usage time correction is set (step 413). This is to define a straight line which is a correction model.

そして評価値に基づいてランク判定して状態を設定する(ステップ414)。全ての試験項目に対してステップ404からステップ415のループ処理を行った後、判定結果を出力する(ステップ416)。   Then, the rank is determined based on the evaluation value and the state is set (step 414). After performing the loop processing from step 404 to step 415 for all the test items, the determination result is output (step 416).

<3.過去のオイル試験結果データから管理基準を設定する方法>
金属摩耗粉、外部混入物の管理基準を、過去のオイル試験結果データより、統計的に設定する方法について説明する。金属摩耗粉には、鉄(Fe)、鉛(Pb)、銅(Cu)、クロム(Cr)、アルミニウム(Al)、錫(Sn)といった摺動部の材料に依存した物質が含まれる。外部混入物には、砂の主成分である珪素(Si)、クーラント(冷却液)に添加されるナトリウム(Na)といった物質が含まれる。金属摩耗粉、外部混入物のランク判定は試験値そのものを評価値とし、新油値は利用しないので、管理基準はランク毎に直接的な閾値として、すなわち管理基準値として設定される。金属摩耗粉、外部混入物のオイルへの混入量、またオイル単位容量当りの混入量は、機種、機器に応じて異なる。そこで機種、機器の別に過去の実際のデータの統計的な発生分布を求め、発生確率に対して管理基準値を算出する。
<3. Method of setting management standards from past oil test result data>
A method for statistically setting management standards for metal wear powder and external contaminants from past oil test result data will be described. The metal wear powder includes substances depending on the material of the sliding portion, such as iron (Fe), lead (Pb), copper (Cu), chromium (Cr), aluminum (Al), and tin (Sn). External contaminants include substances such as silicon (Si), which is the main component of sand, and sodium (Na) added to the coolant (coolant). For the rank judgment of metal wear powder and external contaminants, the test value itself is used as the evaluation value, and the new oil value is not used. The amount of metal wear powder and external contaminants mixed in the oil, and the amount mixed per oil unit volume vary depending on the model and equipment. Therefore, a statistical occurrence distribution of past actual data is obtained for each model and device, and a management reference value is calculated for the occurrence probability.

統計的な管理基準値の設定方法のステップは以下の通りである。
(1)1つの指定した機種、機器の管理基準値を定める。
(2)(1)の機種、機器の実際のオイル試験結果のデータより、統計的な発生分布を求める。管理基準値に対する発生確率を求め、管理基準確率値とする。
(3)(1)以外の機種、機器の実際のオイル試験結果のデータより、統計的な発生分布を求める。管理基準確率値より管理基準値を求める。
The steps of the statistical management standard value setting method are as follows.
(1) Define management reference values for one specified model and device.
(2) The statistical generation distribution is obtained from the actual oil test result data of the model and equipment of (1). The occurrence probability with respect to the management reference value is obtained and set as the management reference probability value.
(3) A statistical distribution of occurrence is obtained from data on the actual oil test results of models and devices other than (1). The management reference value is obtained from the management reference probability value.

まず、1つの指定した機種、機器の管理基準値を定める。この指定した機種を機種Aとする。機器とはエンジン、油圧系、各種のギヤといった機械の構成要素である。機種としては出荷台数が多く、普及している機種、長期間使用されている機種といった代表となる機種である。機械の故障についても知見が得られているためである。この機種の管理基準値を定めるには、過去の実際の故障といった不具合に対して、その時点の試験値を用いればよい。長期的に試験値と不具合の有無に関するデータが蓄積されている場合、不具合となる確率が高くなる試験値を管理基準値とすればよい。また一般的に公開されている対象とする機種、機器に対応する管理基準値としてもよい。   First, the management reference value of one designated model and device is determined. This designated model is assumed to be model A. A device is a component of a machine such as an engine, a hydraulic system, and various gears. As a model, there are many shipments, and it is a representative model such as a popular model and a model that has been used for a long time. This is because knowledge has also been obtained about machine failures. In order to determine the management reference value of this model, the test value at that time may be used for a malfunction such as a past actual failure. When data on test values and the presence / absence of defects are accumulated over a long period of time, a test value that increases the probability of a defect may be used as a management reference value. Moreover, it is good also as the management reference value corresponding to the model and apparatus made into the object made public.

次に機種Aの機器のオイル試験結果のデータより、試験値の統計的な発生分布を求める。図9に鉄分の(a)オイル使用時間に対するデータの分布、(b)試験値に対するデータの頻度分布を示す。図9(a)よりほとんどのデータは50ppm以下となっている一方で200ppmを超えるデータも存在することがわかる。図9(b)より最大頻度は12ppmであり、これより右側でなだらかに減少していく。この右側の分布は頻度0回が200ppmを超える最大値まで続く、非常に裾の広い分布である。この頻度分布を正規分布、指数分布といった既知の確率分布で当てはめることは出来ない。そこでデータを対数変換して分布をモデル化する。   Next, the statistical generation distribution of the test values is obtained from the data of the oil test result of the model A equipment. FIG. 9 shows (a) the distribution of data with respect to the oil usage time and (b) the frequency distribution of data with respect to the test values. From FIG. 9A, it can be seen that most of the data is 50 ppm or less, while some data exceeds 200 ppm. As shown in FIG. 9B, the maximum frequency is 12 ppm and gradually decreases on the right side. This distribution on the right side is a very wide distribution in which the frequency 0 times continues to a maximum value exceeding 200 ppm. This frequency distribution cannot be applied to known probability distributions such as normal distribution and exponential distribution. Therefore, the distribution is modeled by logarithmic transformation of the data.

データを2回対数変換した結果を図9に示す。この変換をここでは2重対数変換と呼ぶ。   The result of logarithmically transforming the data twice is shown in FIG. This conversion is called double logarithmic conversion here.

Figure 0006329892
Figure 0006329892

上記式(1)で、xは試験値である。対数変換の際に、試験値にネイピア数eを加える。金属摩耗粉、外部混入物の試験値は最小で0ppmであり、直接対数をとると負の無限大となるためである。2重対数変換するため、0ppmで変換後の値が0となるように、ネイピア数eを加える。図10より2重対数変換後のデータは1を中心として、0から2の間に均等に裾が広がる分布となることがわかる。   In the above formula (1), x is a test value. At the time of logarithmic conversion, the Napier number e is added to the test value. This is because the test value of metal wear powder and external contaminants is 0 ppm at the minimum, and becomes negative infinity when the logarithm is taken directly. In order to perform double logarithmic conversion, the Napier number e is added so that the converted value becomes 0 at 0 ppm. From FIG. 10, it can be seen that the data after the double logarithmic transformation has a distribution in which the skirt spreads uniformly from 0 to 2 with 1 as the center.

2重対数変換後のデータを、正規分布としてモデル化する。このモデルを2重対数正規分布(double−log−normal distribution)と呼ぶ。   The data after double logarithmic transformation is modeled as a normal distribution. This model is referred to as a double-log-normal distribution.

Figure 0006329892
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上記式(2)でzは式(1)の2重対数変換後の試験値であり、μはデータの平均、σは標準偏差である。図11(a)に当てはめ結果を示す。横軸は2重対数変換後の値、縦軸が累積の発生確率である。実線がモデルによる推定線、破線が実際のデータの累積確率値である。このデータの場合、モデルは良く当てはまっている。   In the above equation (2), z is a test value after the double logarithmic transformation of equation (1), μ is the average of the data, and σ is the standard deviation. FIG. 11A shows the fitting result. The horizontal axis represents the value after double logarithmic conversion, and the vertical axis represents the cumulative occurrence probability. The solid line is the estimated line by the model, and the broken line is the cumulative probability value of the actual data. For this data, the model fits well.

図11(b)に試験値に対する累積確率を示す。そこで、管理基準値1101に対する発生確率を求め、管理基準確率値1102とする。累積確率値となる確率変数値を求めることである。2重対数正規分布の累積確率値は次式である。   FIG. 11B shows the cumulative probability with respect to the test value. Therefore, the occurrence probability for the management reference value 1101 is obtained and set as the management reference probability value 1102. It is to obtain a random variable value that becomes a cumulative probability value. The cumulative probability value of the double lognormal distribution is as follows.

Figure 0006329892
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式(1)で管理基準値を2重対数変換し、式(3)に代入することで管理基準確率値を算出する。管理基準値を、Normalの上限値40ppm、Alertの上限値70ppm、Urgentの上限値100ppmとするならば、対応する管理基準確率値は小数点以下切り捨てれば92%、98%、99%と計算された。   A management reference probability value is calculated by subjecting the management reference value to a double logarithmic transformation using Equation (1) and substituting it into Equation (3). If the management reference value is set to a normal upper limit value of 40 ppm, an Alert upper limit value of 70 ppm, and an Urgent upper limit value of 100 ppm, the corresponding management reference probability value is calculated as 92%, 98%, and 99% if the decimal point is rounded down. It was.

2重対数変換後の試験値が正規分布に当てはまらない場合もある。例として、図12に珪素のデータの分布を示す。ばらつきの大きさについては図9と同様に非常に裾の広い分布であるとわかる。しかし図12(b)に示されるように、分布は単調減少であり、データを2重対数変換したとしても正規分布のような左右対称の分布とはなり得ない。分布が単調減少とはならなくても、正規分布のように平均値、もしくは最頻値に対して左右対称とはならない可能性もある。そこで様々な確率密度分布の形が得られるワイブル分布(Weibull distribution)で発生確率をモデル化する。ワイブル分布はスケールパラメータλと形状パラメータαに応じて、形の異なる分布とできる。ワイブル分布の確率密度関数は式(4)、累積分布関数は式(5)である。   Test values after double logarithmic transformation may not fit into the normal distribution. As an example, FIG. 12 shows the distribution of silicon data. About the magnitude | size of dispersion | variation, it turns out that it is distribution with a very wide bottom like FIG. However, as shown in FIG. 12B, the distribution is monotonically decreasing, and even if the data is subjected to double logarithmic transformation, it cannot be a bilaterally symmetric distribution like a normal distribution. Even if the distribution does not decrease monotonously, there is a possibility that it is not symmetrical with respect to the average value or the mode value like the normal distribution. Therefore, the occurrence probability is modeled by a Weibull distribution from which various forms of probability density distribution can be obtained. The Weibull distribution can be a distribution having different shapes according to the scale parameter λ and the shape parameter α. The probability density function of the Weibull distribution is Expression (4), and the cumulative distribution function is Expression (5).

Figure 0006329892
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Figure 0006329892
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上記式(4)、(5)でzは式(1)に示した2重対数変換後の値である。そこで式(4)の分布を2重対数ワイブル分布(double−log−Weibull distribution)と呼ぶ。   In the above formulas (4) and (5), z is the value after the double logarithmic transformation shown in formula (1). Therefore, the distribution of the equation (4) is called a double logarithmic Weibull distribution (double-log-Weibull distribution).

ワイブル分布のスケールパラメータと形状パラメータはワイブルプロット法によりデータを用いて算出できる。式(5)は以下のように変形できる。   The scale parameter and the shape parameter of the Weibull distribution can be calculated using data by the Weibull plot method. Equation (5) can be modified as follows.

Figure 0006329892
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データの累積確率値F(z)は、データを昇順に並べて順位をとり、データ数で割れば得られる。Lnzも数値である。そこで左辺をY、またlnz=X、−αlnλ=Cとおくと式(7)が得られる。   The cumulative probability value F (z) of data can be obtained by arranging the data in ascending order, taking the rank, and dividing by the number of data. Lnz is also a numerical value. Therefore, if the left side is set to Y, lnz = X, and −αlnλ = C, Expression (7) is obtained.

Figure 0006329892
Figure 0006329892

最小二乗法で形状パラメータαと切片Cが得られる。スケールパラメータは式(8)で計算できる。   The shape parameter α and the intercept C are obtained by the method of least squares. The scale parameter can be calculated by equation (8).

Figure 0006329892
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図13に、図12のデータを(a)2重対数正規分布と(b)2重対数ワイブル分布に当てはめた結果を示す。図13(a)に示すように、2重対数正規分布をモデルとした場合、実際のデータ発生確率に対して、当てはまりは悪い。図13(b)に示すように、2重対数ワイブル分布をモデルとした場合、モデルは良く当てはまっているとわかる。   FIG. 13 shows the result of fitting the data in FIG. 12 to (a) a double log normal distribution and (b) a double log Weibull distribution. As shown in FIG. 13A, when the double lognormal distribution is used as a model, this is not true for the actual data generation probability. As shown in FIG. 13B, when the double logarithmic Weibull distribution is used as a model, it can be understood that the model is well applied.

管理基準確率値の算出については、2重対数正規分布と同様の手順である。管理基準値を2重対数変換した上で、式(5)に代入すれば管理基準確率値が得られる。   The calculation of the management reference probability value is the same procedure as the double lognormal distribution. A management reference probability value is obtained by subjecting the management reference value to double logarithmic transformation and then substituting it into equation (5).

次に、機種A以外の機種の管理基準値の設定方法を説明する。機種A以外の機種の一つを機種Bとする。機器については機種Aと機種Bについて同じとする。まず機種Bのオイル試験結果のデータより、統計的な発生分布を求める。図14(a)に機種Bの、鉄分のデータの分布を示す。少数のデータが数百ppmとなっており、非常に裾の広い分布となることがわかる。2重対数正規分布に当てはめた結果である、横軸を試験値とした発生の累積確率を図14(b)に示す。図11(b)と比較すると、機種Bは機種Aに比べて小さな試験値の範囲で多くのデータが発生しているとわかる。例えば図11(b)では累積確率0.9で40ppmだが、図14(b)では累積確率0.9で20ppmである。統計的な発生分布より管理基準値を求めることは、管理基準確率値1401から管理基準値1402を求めることである。計算処理としては式(3)、もしくは式(5)の左辺の値を管理基準確率値とし、右辺にあるzの値を求める処理である。式(3)、式(5)のいずれも単調増加の関数であるため、ニュートン法といった数値解析計算によりzの値を求めることができる。式(5)に対しては以下の計算で試験値xの管理基準値が算出される。   Next, a method for setting management reference values for models other than model A will be described. One model other than model A is model B. The device is the same for model A and model B. First, a statistical distribution of occurrence is obtained from the data of the model B oil test result. FIG. 14A shows the iron data distribution of model B. FIG. A small number of data is several hundred ppm, indicating that the distribution is very wide. FIG. 14B shows the cumulative probability of occurrence with the horizontal axis as the test value, which is the result of fitting to the double lognormal distribution. Compared to FIG. 11B, it can be seen that model B generates a lot of data in the range of test values smaller than model A. For example, in FIG. 11B, the cumulative probability 0.9 is 40 ppm, but in FIG. 14B, the cumulative probability 0.9 is 20 ppm. Obtaining the management reference value from the statistical occurrence distribution is obtaining the management reference value 1402 from the management reference probability value 1401. The calculation process is a process for obtaining the value of z on the right side by using the value on the left side of Expression (3) or Expression (5) as the management reference probability value. Since both Equation (3) and Equation (5) are monotonically increasing functions, the value of z can be obtained by numerical analysis calculation such as Newton's method. For the formula (5), the management reference value of the test value x is calculated by the following calculation.

Figure 0006329892
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管理基準確率値を、Normalの上限値92%、Alertの上限値98%、Urgentの上限値99%とするならば、対応する管理基準値は小数点以下切捨てで21ppm、37ppm、47ppmと計算された。   If the management reference probability value is set to 92% of the upper limit value of Normal, 98% of the upper limit value of Alert, and 99% of the upper limit value of Urgent, the corresponding management reference value is calculated as 21 ppm, 37 ppm, 47 ppm by rounding down the decimal point. .

<4.オイル診断方法>
次にオイル診断方法について説明する。診断処理は、オイル試験結果のランク判定を行った結果を用いて、複数の試験項目の判定結果より診断結果を求める処理となる。最終的に得られる診断結果は、複数の判定結果と診断結果が連鎖関係をもつ、複合的な論理構造となる。
<4. Oil diagnosis method>
Next, an oil diagnosis method will be described. The diagnosis process is a process for obtaining a diagnosis result from the determination results of a plurality of test items using the result of the rank determination of the oil test result. The diagnosis result finally obtained has a complex logical structure in which a plurality of determination results and diagnosis results have a chain relationship.

診断ルールDB124に格納された診断ルールの種別としては、(1)条件部(後述)に設定された1つ以上の判定結果が存在する場合に、結果部(後述)に設定された診断結果を1つ生成する第1種診断ルールと、(2)条件部に設定された1つ以上の診断結果が存在する場合に、結果部に設定された診断結果を1つ生成する第2種診断ルールと、(3)条件部に設定された1つ以上の判定結果及び1つ以上の診断結果が存在する場合に、結果部に設定された診断結果を1つ生成する第3種診断ルールの3つが存在する。但し、同じ診断結果を生成する診断ルールは存在しないものとする。診断ルールは、過去の診断の実績値や専門家のノウハウに基づいて、あらゆる判定結果の組み合わせパターンを考慮して予め設定されており、あらゆる判定結果の組み合わせに基づく診断に必要な全ての診断ルールは診断ルールDB124に格納されているものとする。なお、第1種、第2種、第3種診断ルールのそれぞれの個数はゼロ以上、すなわち各診断ルールに個数の限定はない。   The types of diagnosis rules stored in the diagnosis rule DB 124 include: (1) When one or more determination results set in the condition part (described later) exist, the diagnosis results set in the result part (described later) A first type diagnostic rule that generates one and (2) a second type diagnostic rule that generates one diagnostic result set in the result part when there is one or more diagnostic results set in the condition part (3) When there is one or more determination results and one or more diagnosis results set in the condition part, 3 of the third type diagnosis rule that generates one diagnosis result set in the result part There is one. However, there is no diagnosis rule that generates the same diagnosis result. Diagnostic rules are set in advance based on past diagnosis results and expert know-how, taking into account all judgment result combination patterns, and all diagnostic rules necessary for diagnosis based on any judgment result combination Are stored in the diagnostic rule DB 124. Note that the number of each of the first type, second type, and third type diagnosis rules is zero or more, that is, there is no limitation on the number of each diagnosis rule.

診断処理では、実際に試験を行った試験項目の判定結果に対して診断ルールDB124に格納された全ての診断ルールを順次適用して診断結果を求める。これにより得られた診断結果に当初の判定結果を加えたものが次の診断ルールの適用対象となる。そこで、これらの適用対象に対して、診断ルールDB124に格納された全ての診断ルールを再度適用して、更に診断結果を求める。以下、全ての診断ルールを適用しても新たな診断結果が得られなくなるまでこれを繰り返す。   In the diagnosis process, all the diagnosis rules stored in the diagnosis rule DB 124 are sequentially applied to the determination result of the test item actually tested to obtain the diagnosis result. The result obtained by adding the initial determination result to the diagnosis result thus obtained becomes the application target of the next diagnosis rule. Therefore, all the diagnosis rules stored in the diagnosis rule DB 124 are applied again to these application targets, and further diagnosis results are obtained. Thereafter, this is repeated until no new diagnostic result is obtained even if all the diagnostic rules are applied.

診断ルールDB124に格納された診断ルールは条件部と結果部を備えている。条件部には1以上の判定結果及び/又は1以上の診断結果が設定され、結果部には診断結果が1つだけ設定される。条件部に該当する判定結果、診断結果が既に得られている場合、つまり条件部が満たされる場合、結果部の内容を新たな診断結果とする。診断ルールを式(11)で定式化する。診断ルールはIF−THENルールである。   The diagnostic rule stored in the diagnostic rule DB 124 includes a condition part and a result part. One or more determination results and / or one or more diagnosis results are set in the condition part, and only one diagnosis result is set in the result part. When the determination result corresponding to the condition part and the diagnosis result have already been obtained, that is, when the condition part is satisfied, the content of the result part is set as a new diagnosis result. The diagnosis rule is formulated by equation (11). The diagnosis rule is an IF-THEN rule.

Figure 0006329892
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ここで「∧」は論理積、「¬」は否定演算子、「/」は排他を意味する。「B/¬B」とは、B、もしくはBではない、を意味する。IFの部分が条件部でありTHENの部分が結果部である。条件部には1つ以上の条件があり、すなわちnは1以上である。全ての条件が満足する場合に、結果B/¬Bが得られる。或る診断ルールの全ての条件が満足することを「発火する」と言う。   Here, “∧” means logical product, “¬” means negation operator, and “/” means exclusion. “B / ¬B” means B or not B. The IF part is a condition part, and the THEN part is a result part. The condition part has one or more conditions, that is, n is 1 or more. If all conditions are satisfied, the result B / ¬B is obtained. Satisfying all the conditions of a certain diagnosis rule is said to “fire”.

条件が満足するとは、得られている試験項目、もしくは診断結果とその状態が、条件として設定されている試験項目、もしくは診断結果とそれについての状態の範囲に該当することである。例えば、試験項目の鉄分の状態がUrgentという判定結果が得られており、条件としては鉄分がAlert以上の範囲、つまりAlert、Urgent、Criticalのいずれかが該当する、となっている場合、条件は満足する。   Satisfying the condition means that the obtained test item or diagnosis result and its state fall within the range of the test item or diagnosis result set as a condition and its state. For example, when the determination result that the iron content of the test item is Urgent has been obtained and the condition is that the iron content is in the range of more than Alert, that is, any of Alert, Urgent, Critical, the condition is Satisfied.

条件の試験項目、もしくは診断結果のことを条件項目と呼ぶ。1つの条件と結果部、また診断結果、判定結果のデータ構成を図15に示す。試験項目は新油値などに対して上側、下側の範囲で判定されるので、試験項目の場合に方向が設定される。状態の範囲を設定する場合、状態範囲に以上(NOT_LESS)、以下(NOT_MORE)を設定する。引数項目には、項目が診断結果で異常摩耗、添加剤増加、添加剤減少となっている場合、対象となる物質を指定する。   A condition test item or a diagnosis result is called a condition item. FIG. 15 shows the data structure of one condition and result part, as well as diagnosis results and determination results. Since the test item is determined in the upper and lower ranges with respect to the new oil value or the like, the direction is set in the case of the test item. When setting the state range, the above state range is set to (NOT_LESS) and below (NOT_MORE). In the argument item, if the item is abnormal wear, additive increase, or additive decrease in the diagnosis result, the target substance is specified.

結果部には、診断結果が設定される。診断結果が異常摩耗、添加剤増加、添加剤減少である場合、参照項目に対象となる物質を指定する。診断結果も試験項目と同様に現象と対応する区分を設け、診断区分に性状Property、金属摩耗Wear、外部混入Ingress、添加剤Additiveを設定する。   A diagnosis result is set in the result part. If the diagnosis result is abnormal wear, additive increase, or additive decrease, specify the target substance in the reference item. Similarly to the test items, the diagnosis results are also provided with categories corresponding to the phenomena, and the property property, metal wear wear, external contamination Ingress, and additive additive are set in the diagnosis categories.

診断結果と判定結果はいずれも診断ルールに適用されるため同じデータ構造としている。診断ルールからは診断結果のみが得られ、判定結果が得られることはない。判定結果に特有のことは大/小という方向が存在することと、診断区分が試験Testとなることである。状態は判定結果の場合はランク判定の結果であり、診断結果の場合は条件部を満たした試験項目、診断結果の内、もっとも不具合度合いの大きい状態が設定される。   Since both the diagnosis result and the determination result are applied to the diagnosis rule, they have the same data structure. Only the diagnosis result is obtained from the diagnosis rule, and the determination result is not obtained. What is peculiar to the determination result is that there is a direction of large / small and that the diagnostic classification is a test Test. The state is a result of rank determination in the case of a determination result, and in the case of a diagnosis result, a state with the highest degree of malfunction is set among test items and diagnosis results that satisfy the condition part.

図16、図17のフローチャートを用いて診断処理を説明する。計算機114の処理であるため、文の主語が特に記載されない場合、主語は計算機114である。   The diagnosis process will be described with reference to the flowcharts of FIGS. Since the processing is performed by the computer 114, when the subject of the sentence is not particularly described, the subject is the computer 114.

まず判定対象の機種、機器の判定結果を取得する(ステップ1601)。また判定対象の機種、機器の診断ルールを取得する(ステップ1602)。そして判定結果を初期の診断結果リストとし、リストバックアップを空とする(ステップ1603)。これは診断処理の初期化に相当する。   First, the determination result of the model and device to be determined is acquired (step 1601). Also, the diagnosis rule for the model and device to be determined is acquired (step 1602). Then, the determination result is set as an initial diagnosis result list, and the list backup is emptied (step 1603). This corresponds to initialization of diagnostic processing.

複合的な論理構造を導くための処理の基本的な考え方は、まず、判定結果(当初の判定結果)に対して全ての診断ルールを適用して診断結果を得て、次に、得られた診断結果及び当初の判定結果に対して再度全ての診断ルールを適用して新たな診断結果を得て、以下これを繰り返して、新たな診断結果が得られなくなったら、最終的な診断結果が出されたとみなして処理を終了とするものである。つまり発火する診断ルールが存在する限り、発火した診断ルールを利用して論理的なつながりを生成し続けるというものである。そこで、本実施の形態では、無限ループで診断ルールを適用して、それにより得られた診断結果をリスト(診断結果リスト)に蓄積し、診断結果リストのバックアップ(リストバックアップ)をループの度に更新して、診断結果リストがリストバックアップリストと一致したら終了する、という方法を利用した。なおここでの無限ループとはループの回数を予め設定せずにループ処理することである。無限ループは図16においてはステップ1604からステップ1615の範囲が該当する。この無限ループをループ1とする。   The basic idea of the process for deriving a complex logical structure was to first apply all diagnostic rules to the determination result (initial determination result) to obtain the diagnosis result, and then to obtain it All diagnostic rules are applied again to the diagnosis result and the initial determination result to obtain a new diagnosis result. This is repeated, and if no new diagnosis result is obtained, the final diagnosis result is output. It is considered that the processing has been completed. That is, as long as there is a diagnostic rule that fires, a logical connection is continuously generated using the fired diagnostic rule. Therefore, in this embodiment, the diagnosis rule is applied in an infinite loop, the diagnosis results obtained thereby are accumulated in a list (diagnosis result list), and a backup of the diagnosis result list (list backup) is performed for each loop. The method of updating and ending when the diagnosis result list matches the list backup list was used. The infinite loop here is to perform loop processing without setting the number of loops in advance. The infinite loop corresponds to the range from step 1604 to step 1615 in FIG. Let this infinite loop be loop 1.

図18に無限ループにおける診断結果リストとリストバックアップの変化と終了の例を示す。まず初期状態として診断結果リスト1801に判定結果1,2,3が設定される。リストバックアップ1802は空とする。ループの1回目で、まず診断結果リストの内容をリストバックアップにコピーする。診断結果リストの判定結果1,2,3に対して全ての診断ルールを適用し、2つの診断ルールが発火して新たな診断結果1、2(1803)が得られる。ループが終わったら、診断結果リスト1801とリストバックアップ1802の内容を比較する。1回目のループの終了時には、診断結果リスト1801とリストバックアップ1802の内容は一致しないので、2回目のループの実行が決定される。ループ2回目でも、まず診断結果リストの内容をリストバックアップにコピーする。そして、診断結果リストの判定結果1,2,及び診断結果1,2に対して全ての診断ルールを適用し、1つの診断ルールが発火して新たな診断結果3(1804)が得られる。ここでも診断結果リスト1801とリストバックアップ1802の内容は一致しないので、3回目のループの実行が決定される。ループ3回目でも、まず診断結果リストの内容をリストバックアップにコピーする。そして、診断結果リストの対象に対して全ての診断ルールを適用したが、発火する診断ルールは存在せず、新たな診断結果は得られなかった。この場合、診断結果リスト1801とリストバックアップ1802の内容が一致する。これにより、最終的な診断結果が出されたとみなして、無限ループを終了する。   FIG. 18 shows an example of changes and termination of the diagnosis result list and list backup in an infinite loop. First, determination results 1, 2, and 3 are set in the diagnosis result list 1801 as an initial state. The list backup 1802 is empty. In the first loop, the contents of the diagnosis result list are first copied to the list backup. All diagnosis rules are applied to the determination results 1, 2, and 3 in the diagnosis result list, and the two diagnosis rules are fired to obtain new diagnosis results 1 and 2 (1803). When the loop ends, the contents of the diagnosis result list 1801 and the list backup 1802 are compared. At the end of the first loop, the contents of the diagnosis result list 1801 and the list backup 1802 do not match, so execution of the second loop is determined. Even in the second loop, the contents of the diagnosis result list are first copied to the list backup. All diagnosis rules are applied to the determination results 1 and 2 and the diagnosis results 1 and 2 in the diagnosis result list, and one diagnosis rule is fired to obtain a new diagnosis result 3 (1804). Again, since the contents of the diagnosis result list 1801 and the list backup 1802 do not match, the execution of the third loop is determined. Even in the third loop, the contents of the diagnosis result list are first copied to the list backup. And although all the diagnostic rules were applied with respect to the object of a diagnostic result list | wrist, the diagnostic rule which fires does not exist and a new diagnostic result was not obtained. In this case, the contents of the diagnosis result list 1801 and the list backup 1802 match. Thereby, it is considered that the final diagnosis result has been issued, and the infinite loop is terminated.

なお、ここでは、診断結果リスト1801とリストバックアップ1802の内容の一致/不一致を確認したが、両者にリストアップされている結果(判定結果及び診断結果)の数を対比し、両者が一致する場合(両者にリストアップされている結果の数が一定となる場合とも解釈できる)に無限ループを終了するように構成しても良い。   In this example, the contents of the diagnosis result list 1801 and the list backup 1802 are confirmed to match / not match, but the number of results (judgment result and diagnosis result) listed in the both are compared and the two match. It may be configured to end the infinite loop (which can be interpreted as a case where the number of results listed in both is constant).

図16のステップ1604からステップ1615の無限ループ処理においては、まず診断結果リストをリストバックアップにコピーする(ステップ1605)。そして、診断結果リストの対象(判定結果及び診断結果)に対して全ての診断ルールを適用するループ処理を行う。ステップ1606からステップ1612の範囲がこれに該当するループである。このループをループ2とする。   In the infinite loop processing from step 1604 to step 1615 in FIG. 16, first, the diagnosis result list is copied to the list backup (step 1605). Then, a loop process for applying all the diagnostic rules to the target (determination result and diagnosis result) in the diagnosis result list is performed. The range from step 1606 to step 1612 is a corresponding loop. This loop is called loop 2.

ループ2の範囲では、ループ2で未適用の診断ルールを1つずつ診断結果リストへ適用し、当該診断ルールが発火した場合には新たな診断結果が取得される(ステップ1608)。なお、図16における(A)1607から(B)1609の範囲の処理の詳細、すなわちステップ1608の詳細については図17を用いて後で詳述する。ところで、ステップ1608では、診断ルールを適用しても発火しなければ、新たな診断結果は取得されない。この場合、新診断結果は空の診断結果であると解釈してもよい。   In the range of loop 2, the diagnostic rules not applied in loop 2 are applied to the diagnostic result list one by one, and when the diagnostic rule is fired, a new diagnostic result is acquired (step 1608). Details of processing in the range of (A) 1607 to (B) 1609 in FIG. 16, that is, details of step 1608 will be described later in detail with reference to FIG. By the way, in step 1608, even if a diagnostic rule is applied, if a fire does not occur, a new diagnostic result is not acquired. In this case, the new diagnosis result may be interpreted as an empty diagnosis result.

ステップ1610では、ステップ1608で取得された新診断結果が診断結果リストに含まれているか否かを判定する。含まれていない場合、新診断結果を診断結果リストに追加する(ステップ1611)。そして、未適用の診断ルールの有無を確認し、未適用のものがある場合にはその診断ルールを診断結果リストに適用し(ステップ1608)、未適用の診断ルールがない場合にはステップ1613に進む。一方、ステップ1610で含まれていると判定された場合には、当該新診断結果を追加することなく、未適用の診断ルールの有無を確認し、その結果に応じてステップ1608又はステップ1613に進む。   In step 1610, it is determined whether or not the new diagnosis result acquired in step 1608 is included in the diagnosis result list. If not included, the new diagnosis result is added to the diagnosis result list (step 1611). Then, the presence / absence of an unapplied diagnostic rule is checked. If there is an unapplied diagnostic rule, the diagnostic rule is applied to the diagnosis result list (step 1608). If there is no unapplied diagnostic rule, the process goes to step 1613. move on. On the other hand, if it is determined in step 1610 that it is included, the presence or absence of an unapplied diagnostic rule is confirmed without adding the new diagnostic result, and the process proceeds to step 1608 or step 1613 depending on the result. .

全ての診断ルールに対するループ処理が完了したら、診断結果リストとリストバックアップが一致するか判定する(ステップ1613)。一致するなら診断結果を出力して、終了する(ステップ1614)。一致しないなら、ステップ1604に戻って、再度ループ1を繰り返す。   When the loop processing for all diagnosis rules is completed, it is determined whether the diagnosis result list matches the list backup (step 1613). If they match, the diagnosis result is output and the process ends (step 1614). If not, the process returns to step 1604 and loop 1 is repeated.

ここで、図17を用いて、図16における(A)1607から(B)1609の範囲の処理の詳細(すなわちステップ1608の詳細)について説明する。この処理は、図16のループ2で選択中の診断ルール(ここでは「選択診断ルール」と称する)を診断結果リストに適用した際の発火を判定する処理である。図17では判定結果と診断結果を併せて「結果」と称することがある。   Here, the details of the processing in the range from (A) 1607 to (B) 1609 in FIG. 16 (that is, details of step 1608) will be described using FIG. This process is a process for determining firing when the diagnostic rule being selected in loop 2 in FIG. 16 (herein referred to as “selected diagnostic rule”) is applied to the diagnostic result list. In FIG. 17, the determination result and the diagnosis result may be collectively referred to as “result”.

まず、ステップ1701からステップ1708の範囲で、選択診断ルールの条件部の全ての条件(条件の数はnとする)について処理を行う。   First, in the range from step 1701 to step 1708, processing is performed for all conditions (the number of conditions is n) in the condition part of the selective diagnosis rule.

まず、ステップ1702では、全発火判定フラグを初期化する。全発火判定フラグは、条件が満足したか否かを示す情報である、全発火判定フラグの初期値はゼロとする。ゼロは満足しなかったことを意味し、1は条件が満足したことを意味する。   First, in step 1702, the all ignition determination flag is initialized. The all ignition determination flag is information indicating whether the condition is satisfied, and the initial value of the all ignition determination flag is set to zero. Zero means not satisfied and 1 means the condition is satisfied.

ステップ1703からステップ1707の範囲で、リストバックアップの全ての判定結果および診断結果に対して処理を行う。ここでリストバックアップを対象としている理由は、診断結果リストは図16のループ2の範囲で診断結果が増える可能性があるためである。   In the range from step 1703 to step 1707, processing is performed for all determination results and diagnosis results of list backup. The reason why the list backup is used here is that the diagnosis result list may increase the diagnosis results within the range of loop 2 in FIG.

まず、リストバックアップから未選択の結果を選択し、その結果が条件項目と一致するかを判定する(ステップ1704)。一致しないなら、リストバックアップにおいて未選択の他の結果を選択し、その結果についての処理を進める。   First, an unselected result is selected from the list backup, and it is determined whether or not the result matches the condition item (step 1704). If they do not match, another result not selected in the list backup is selected, and the process for the result is advanced.

ステップ1704で一致すると判定された場合には、次に、その結果の状態が条件の状態範囲を満足するか判定する(ステップ1705)。満足しないなら、リストバックアップにおいて未選択の他の結果を選択し、その結果について処理を進める。満足するなら、条件部のなかの条件に対応する全発火判定フラグに1を設定する。   If it is determined in step 1704 that they match, it is next determined whether or not the result state satisfies the condition state range (step 1705). If not satisfied, select another unselected result in the list backup, and proceed with the result. If satisfied, 1 is set to all the ignition determination flags corresponding to the conditions in the condition part.

リストバックアップの全ての結果について上記の処理が完了したら、選択診断ルールの条件部に含まれる次の条件について、条件が満足するかを判定する。   When the above processing is completed for all the results of the list backup, it is determined whether the condition is satisfied for the next condition included in the condition part of the selection diagnosis rule.

選択診断ルールの条件部の全ての条件について上記の処理が完了したら、次に、ステップ1709からステップ1712の範囲の処理に移行し、発火を判定する。まずステップ1709からステップ1711の範囲で、全ての条件について、全発火判定フラグが1かを判定する(ステップ1710)。全ての条件に対する全発火判定フラグが1ならば、選択診断ルールの結果部と結果の状態に基づいて新たな結果を生成し、(B)1609に進む。ここで生成される新たな結果は診断結果である。一方、一つでも条件が満足されなかった場合、即ち全発火判定フラグがゼロの条件が含まれている場合には、ただちに(B)1609に進む。   When the above process is completed for all conditions in the condition part of the selective diagnosis rule, the process proceeds to a process in the range from step 1709 to step 1712 to determine firing. First, in the range from step 1709 to step 1711, it is determined whether all ignition determination flags are 1 for all conditions (step 1710). If the total firing determination flag for all conditions is 1, a new result is generated based on the result part of the selective diagnosis rule and the state of the result, and the process proceeds to (B) 1609. The new result generated here is a diagnostic result. On the other hand, if even one of the conditions is not satisfied, that is, if a condition in which all the ignition determination flags are zero is included, the process immediately proceeds to (B) 1609.

次に診断処理の例を示す。オイル試験項目の判定結果(各判定結果は(項目、方向、状態)の組み合わせで構成されるとする)として、(TAN、upper、Urgent)、(TBN、lower、Critical)、(IRON、upper、Critical)、(COPPER、upper、Alert)、(ALUMINIUM、upper、Alert)、(NICKEL、upper、Alert)、(OIL_USE_TIME、lower、Critical)が得られたとする。ここで、TAN(Total Acid Number)は全酸価、TBN(Total Base Number)は塩基価を意味する。IRONは鉄、COPPERは銅、ALUMINIUMはアルミニウム、NICKELはニッケルの金属摩耗粉である。OIL_USE_TIMEはオイル使用時間であり、lower(下側)にCriticalとは、オイル交換後の使用時間が短いことを意味する。   Next, an example of diagnostic processing is shown. The determination results of oil test items (assuming that each determination result is composed of a combination of (item, direction, state)) are (TAN, upper, Urgent), (TBN, lower, Critical), (IRON, upper, (Critical), (COPPER, upper, Alert), (ALUMINIUM, upper, Alert), (NICKEL, upper, Alert), (OIL_USE_TIME, lower, Critical) are obtained. Here, TAN (Total Acid Number) means the total acid value, and TBN (Total Base Number) means the base number. IRON is iron, COPPER is copper, ALUMINIUM is aluminum, and NICKEL is nickel. OIL_USE_TIME is the oil usage time, and the lower (lower) Critical means that the usage time after the oil change is short.

図16のフローチャートを開始した場合、上記の全判定結果が診断結果リストに追加される。診断ルールの例を図19に示す。図19に示した各診断ルールは、そのIF部(条件部)として、条件が満たされない場合に真と判定する識別子である「否定指示」と、試験項目の名称または診断結果の内容、記号もしくは呼び称を含む「項目」と、当該「項目」が試験項目の名称の場合に、判定の方向が上側または下側であるかを識別するための「方向」と、基準となる異常の度合いを意味する「状態」と、当該「状態」の異常度合いを基準として該当する異常度合いの範囲を指定する「状態範囲」と、「項目」が診断結果の内容のとき、対象とする物質を指定するための「引数項目」とを備えている。また、そのTHEN部(結果部)として、性状、金属摩耗粉、外部混入物、添加剤、さらにオイル試験値の判定結果という診断対象の分類を意味する「診断区分」と、結果が否定されることを意味する識別子である「否定指示」と、診断結果の内容、記号または呼び称である「結果」と、当該「結果」に表現された診断結果について対象とする物質を指定するための「引数項目」とを備えている。なお、図19に示した診断ルールは一例に過ぎず、上記で列挙した項目の少なくとも1つがIF部またはTHEN部に含まれていれば良く、また上記で列挙した以外の構成を備えていても構わない。   When the flowchart of FIG. 16 is started, all the determination results are added to the diagnosis result list. An example of the diagnostic rule is shown in FIG. Each diagnosis rule shown in FIG. 19 includes, as its IF part (condition part), a “negative instruction” that is an identifier that is determined to be true when the condition is not satisfied, the name of the test item, the contents of the diagnosis result, the symbol or When the “item” including the designation and the “item” is the name of the test item, the “direction” for identifying whether the judgment direction is the upper side or the lower side, and the standard abnormality level Specify the target substance when the "status" meaning, the "status range" that specifies the range of the corresponding error level based on the abnormal level of the "status", and the "item" are the contents of the diagnosis result "Argument item" for. In addition, as the THEN part (result part), the result is denied as “diagnosis category”, which means the classification of the diagnosis object such as the property, metal wear powder, external contaminants, additives, and the judgment result of the oil test value "Negative instruction" that means an identifier, "Result" that is the content, symbol or designation of the diagnostic result, and "Target" to specify the target substance for the diagnostic result expressed in the "Result" Argument item ". Note that the diagnostic rule shown in FIG. 19 is merely an example, and it is sufficient that at least one of the items listed above is included in the IF part or the THEN part, and a configuration other than those listed above may be provided. I do not care.

図16のループ1の繰り返し1回目で、まず上記の判定結果を対象として図19の全診断ルールが適用される。これにより、診断ルールのNo.1,2,3,4,5,6が発火して、新たな診断結果(ここでは(診断結果(参照項目)、状態)の組み合わせで構成されるものとする)として、(全酸価上昇、Urgent)、(塩基価低下、Critical)、(異常摩耗(IRON)、Critical)、(異常摩耗(COPPER)、Alert)、(異常摩耗(ALUMINIUM)、Alert)、(異常摩耗(NICKEL)、Alert)が得られる。得られた診断結果は診断結果リストに新たな結果として追加される。   In the first iteration of loop 1 in FIG. 16, all the diagnosis rules in FIG. 19 are first applied to the above determination result. As a result, the diagnosis rule No. 1, 2, 3, 4, 5 and 6 are ignited, and as a new diagnosis result (here, composed of a combination of (diagnosis result (reference item) and state)), , Urgent), (Low base number, Critical), (Abnormal wear (IRON), Critical), (Abnormal wear (COPPER), Alert), (Abnormal wear (ALUMINIUM), Alert), (Abnormal wear (NICKEL), Alert) ) Is obtained. The obtained diagnosis result is added as a new result to the diagnosis result list.

ループ1の繰り返し2回目で、1回目終了時点の診断結果リストの各結果に対して、全診断ルールが適用される。1回目で発火した診断ルールについては、既にその診断ルールによる診断結果が得られているため、新たな診断結果は生成されない(つまり、2回目以降は、既に発火した診断ルールを適用対象から除外しても良い)。繰り返し2回目ではNo.7,8の診断ルールが発火し、新たな診断結果として、(熱酸化劣化、Critical)、(“ピストン、ピストンリングの異常摩耗”、Critical)が得られる。得られた診断結果は診断結果リストに追加される。   In the second iteration of loop 1, all diagnosis rules are applied to each result in the diagnosis result list at the end of the first time. For the diagnostic rule fired at the first time, the diagnostic result by the diagnostic rule has already been obtained, so a new diagnostic result is not generated (that is, the diagnostic rule that has already been fired is excluded from the application target after the second time). May be). In the second iteration, no. The diagnostic rules 7 and 8 are ignited, and (thermal oxidation deterioration, critical) and (“abnormal wear of piston and piston ring”, critical) are obtained as new diagnostic results. The obtained diagnosis result is added to the diagnosis result list.

ループ1の繰り返し3回目で、2回目終了時点の診断結果リストの各結果に対して、全診断ルールが適用される。今回はNo.9の診断ルールが発火し、新たな診断結果(ピストンからの燃焼ガス漏れ、Critical)が得られる。得られた診断結果は診断結果リストに追加される。   In the third repetition of loop 1, all diagnosis rules are applied to each result in the diagnosis result list at the end of the second time. This time No. Nine diagnostic rules are fired, and a new diagnostic result (combustion gas leakage from the piston, Critical) is obtained. The obtained diagnosis result is added to the diagnosis result list.

ループ1の繰り返し4回目も同様に全診断ルールが適用されるが、新たな診断結果は得られない。つまり診断結果リストとリストバックアップの内容は同一であるため、ここでループ1は終了することとなる。   All the diagnosis rules are similarly applied to the fourth repetition of loop 1, but no new diagnosis result is obtained. That is, since the contents of the diagnosis result list and the list backup are the same, loop 1 ends here.

図21は上記の診断処理の例で登場した判定結果と診断結果を図19の診断ルールでリンク付けして得られる連鎖構造を示す図である。この図において、最終診断結果には四角の囲みを付し、判定結果には下線を付している。また、図中の丸囲みの数字は図19の診断ルールのNo(ナンバー)に対応する。この図からも明らかであるが、上記の診断処理により「ピストンからの燃焼ガス漏れ」という診断結果に対して、「熱酸化劣化」と「異常摩耗」を原因とした、複合的な論理構造が得られることが分る。   FIG. 21 is a diagram showing a chain structure obtained by linking the determination result and the diagnosis result that appear in the above-described example of the diagnosis process with the diagnosis rule of FIG. In this figure, the final diagnosis result is enclosed by a square box, and the determination result is underlined. Further, the encircled numbers in the figure correspond to the No (number) of the diagnostic rule in FIG. As is clear from this figure, a complex logical structure caused by "thermal oxidation deterioration" and "abnormal wear" is obtained for the diagnosis result "combustion gas leakage from the piston" by the above diagnosis process. You can see that it is obtained.

次に診断処理により得られる連鎖構造(連鎖関係)について説明する。上記のように、診断処理では、発火した診断ルールの条件部の結果と結果部の診断結果とを対応付けることができ、これを繋げていくと判定結果と診断結果により連鎖構造を形成できる。1つの診断ルールと診断結果の関係を図20(a)に示す。診断ルールは1つ以上の条件に対して1つの結果を得ることを定めたものであるため、診断ルールrule2001の条件を1つ以上の診断結果to2002が満足した場合には、診断結果from2003が得られることとなる。   Next, the chain structure (linkage relationship) obtained by the diagnostic process will be described. As described above, in the diagnosis process, the result of the condition part of the fired diagnosis rule and the diagnosis result of the result part can be associated with each other, and if this is connected, a chain structure can be formed by the determination result and the diagnosis result. FIG. 20A shows the relationship between one diagnosis rule and the diagnosis result. Since the diagnosis rule stipulates that one result is obtained for one or more conditions, when one or more diagnosis results to2002 satisfy the condition of the diagnosis rule rule 2001, the diagnosis result from2003 is obtained. Will be.

診断処理で得られる連鎖関係の例を図20(b)に示す。診断処理で得られる連鎖関係は、黒塗り四角で示した判定結果2013から必ず始まり、白抜き四角で示したゼロ個以上の診断結果2012を介して、バツ(対角線)入りの四角で示した最終診断結果2011で必ず終わる。そこで最終診断結果を階層0とし、判定結果に向かって階層が増えるものとして階層化することができる。連鎖関係としては最も単純なものは、1つの判定結果から1つの最終診断結果が得られるもの( 1)単純な連鎖)がある。また診断ルールは2つ以上の条件をもつことができるため、2)のように原因となる診断結果を複数有し、これらと診断ルールを介して連鎖する診断結果も存在する。さらに、3)2つの最終診断に対し同一の原因(2014)がある場合の連鎖に示すように、一つの診断結果2014がrule10とrule11の2つの診断ルールの条件となることもある。但し、1つの診断ルールから得られる結果は1つであり、他の診断ルールの結果と重複しない。そのため、2つの診断結果から階層が増える方向に向かっても、同一の診断結果又は判定結果に帰着することはない。このため、最終診断結果が複数存在する場合にも、それら最終診断結果は必ず異なる診断ルールにより得られることとなる。同一の条件を持ち、異なる結果が得られる2つ以上の診断ルールは存在しないので、最終診断結果同士は異なる論理構造となる。   An example of the linkage relationship obtained by the diagnostic processing is shown in FIG. The chain relationship obtained by the diagnosis process always starts from the determination result 2013 indicated by a black square, and is finally shown by a square with a cross (diagonal line) through zero or more diagnosis results 2012 indicated by a white square. It always ends with the diagnosis result 2011. Therefore, the final diagnosis result can be hierarchized by setting the hierarchy to 0 and increasing the hierarchy toward the determination result. The simplest linkage relationship is one in which one final diagnosis result is obtained from one determination result (1) simple linkage). Further, since the diagnosis rule can have two or more conditions, there are a plurality of causal diagnosis results as in 2), and there are also diagnosis results that are linked to these via the diagnosis rule. 3) As shown in the chain when there is the same cause (2014) for the two final diagnoses, one diagnostic result 2014 may be a condition for two diagnostic rules, rule 10 and rule 11. However, the result obtained from one diagnosis rule is one and does not overlap with the results of other diagnosis rules. Therefore, the same diagnosis result or determination result does not result even when the hierarchy increases from the two diagnosis results. For this reason, even when there are a plurality of final diagnosis results, the final diagnosis results are always obtained by different diagnosis rules. Since there are no two or more diagnosis rules that have the same condition and obtain different results, the final diagnosis results have different logical structures.

<5.最終診断結果に至る論理構造の文章化>
1以上の判定結果から1つの最終診断結果に至る論理構造の文章化について説明する。本実施の形態では、1以上の判定結果からは診断ルールを介して1つの診断結果(最終診断結果も含む)が得られ、1以上の診断結果(対象となる診断結果は、判定結果から得られたものに限らず、診断結果から得られたものも含む)からは診断ルールを介して1つの診断結果(最終診断結果も含む)が得られる。つまり、診断ルールは、1以上の判定結果及び/又は1以上の診断結果の組み合わせ(条件)と、これに対応する1つの診断結果(結果)を結び付ける機能を果たしている。そこで、本実施の形態では、1以上の判定結果から1つの最終診断結果に至るまでに利用した1以上の判定結果及び1以上の診断結果(最終診断結果を含む)を、その際に利用した診断ルールで結び付け、その結果生成される構造を利用して文章を生成している。
<5. Documenting the logical structure leading to the final diagnosis result>
A description will be given of documenting a logical structure from one or more determination results to one final diagnosis result. In the present embodiment, one diagnosis result (including a final diagnosis result) is obtained from one or more determination results via a diagnosis rule, and one or more diagnosis results (a target diagnosis result is obtained from the determination result). One diagnosis result (including the final diagnosis result) is obtained from the diagnosis rule (including not only those obtained but also those obtained from the diagnosis results). That is, the diagnosis rule has a function of connecting one or more determination results and / or a combination (condition) of one or more diagnosis results and one diagnosis result (result) corresponding thereto. Therefore, in this embodiment, one or more determination results and one or more diagnosis results (including the final diagnosis result) used from one or more determination results to one final diagnosis result are used at that time. Sentences are generated by using the structure generated as a result of connecting with diagnosis rules.

図22に、1以上の判定結果と1つの最終診断結果を繋ぐ連鎖関係(a)と、その連鎖関係により生成される木構造(b)の例を示す。本実施の形態では、診断ルールは、所定の条件(具体的には、所定の判定結果及び/又は診断結果の組み合わせ)から1つの診断結果(結果)を導き出す。図示の(a)連鎖関係において丸の図形は診断ルールを示し、「条件」となる1以上の判定結果及び/又は1以上の診断結果を、「結果」となる1つの診断結果とを結び付けている。   FIG. 22 shows an example of a chain relationship (a) connecting one or more determination results and one final diagnosis result, and a tree structure (b) generated by the chain relationship. In the present embodiment, the diagnosis rule derives one diagnosis result (result) from a predetermined condition (specifically, a combination of a predetermined determination result and / or diagnosis result). In the illustrated (a) chain relationship, a circle figure indicates a diagnosis rule, and one or more determination results and / or one or more diagnosis results that are “conditions” are combined with one diagnosis result that is “results”. Yes.

木構造は、連鎖関係において診断ルールを介して関連づけられている条件と結果をリンクで結び付けたものであり、条件と結果となっている判定結果及び診断結果はノードとなる。すなわち、(a)連鎖関係から診断ルールを取り去ってリンクで結合したものが(b)木構造となる。   The tree structure is obtained by linking conditions and results associated with each other via a diagnosis rule in a chain relationship, and the determination results and diagnosis results that are the conditions and results are nodes. That is, (a) a diagnosis rule is removed from the chain relation and linked by a link becomes (b) a tree structure.

木構造を構成するノードには階層の上下(階層番号の大小)に従って親子関係がある。隣接する階層のノード間では上の階層(階層番号が相対的に小さい階層)のノードが親で、下の階層(階層番号が相対的に大きい階層)のノードが子となる。ある階層のノードに対しては、その階層の上にあるなら親、下にあるなら子となる。例えば、階層2のノードに対して、階層1のノードが親、階層3のノードが子となる。   The nodes constituting the tree structure have a parent-child relationship according to the top and bottom of the hierarchy (hierarchical number size). Among adjacent hierarchical nodes, a node in an upper hierarchy (a hierarchy having a relatively low hierarchy number) is a parent, and a node in a lower hierarchy (a hierarchy having a relatively high hierarchy number) is a child. For a node in a hierarchy, it is a parent if it is above that hierarchy and a child if it is below it. For example, for a node in hierarchy 2, a node in hierarchy 1 is a parent and a node in hierarchy 3 is a child.

本実施の形態に係る木構造では、最終診断結果は親を持たないノード(根ノード)となり、判定結果は子を持たないノード(葉ノード)となり、最終診断結果(根ノード)と判定結果(葉ノード)の間に存在する診断結果は子と親の双方を持つノード(内部ノード)となる。以下では簡略して、根ノードをルート、葉ノードをリーフ、内部ノードをノードと称することがある。   In the tree structure according to the present embodiment, the final diagnosis result is a node (root node) having no parent, the determination result is a node (leaf node) having no child, and the final diagnosis result (root node) and the determination result ( A diagnosis result existing between (leaf nodes) is a node (internal node) having both a child and a parent. In the following, for simplicity, the root node may be referred to as the root, the leaf node as the leaf, and the internal node as the node.

木構造は判定結果と最終診断結果を結び付ける論理構造を表しており、ルートからリーフの方向に対して原因が連なっている。そこで、本実施の形態では、木構造を巡回して、論理構造の最初の原因であるリーフから親に向かって順に句、文をつないでいくことで文章を生成する。なお、ここでは、読点(、)で終わる文字列を句、句点(。)で終わる文字列を文としている。   The tree structure represents a logical structure that connects the determination result and the final diagnosis result, and causes are connected in the direction from the root to the leaf. Therefore, in the present embodiment, a sentence is generated by circulating a tree structure and sequentially connecting phrases and sentences from the leaf that is the first cause of the logical structure toward the parent. Here, a character string that ends with a punctuation mark (,) is a phrase, and a character string that ends with a punctuation mark (.) Is a sentence.

図23に図22の例を文章化する手順を示す。図中の丸で囲んだ数字は句又は文を出力する順番を示す。まず最終診断結果であるルートからスタートし、動粘度40℃低下、VISCOSITY40へとリーフに向かって巡回する。リーフに着いたら、句「VISCOSITY40がlowerにCriticalで、」を出力する。次に、小さい階層(親ノード)に向かって進み、文「動粘度40℃低下がCriticalです。」を出力する。さらに小さい階層に進むと、他に子ノードを有するノード(分岐点)であるルートに戻る。そこで、他の子ノードに進んで、異種油混入、添加剤増加、MOLYBDENUMと辿ってもう1つのリーフに向かって巡回する。リーフに着いたら、句「MOLYBDENUMがupperにCriticalで、」を出力する。次に、小さい階層に向かって進み、文「添加剤増加がCriticalです。」を出力し、更に文「異種油混入がCriticalです。」と出力する。ここで先ほどの分岐点に戻るが、これ以上の分岐はない。また、その分岐点はルートでもあるので巡回は完了したことになる。そこで最後に「動粘度40℃低下、異種油混入より、よって低粘度油混入がCriticalです。」
以上の出力をまとめると、「VISCOSITY40がlowerにCriticalで、動粘度40℃低下がCriticalです。MOLYBDENUMがupperにCriticalで、添加剤増加がCriticalです。異種油混入がCriticalです。動粘度40℃低下、異種油混入により、よって低粘度油混入がCriticalです。」という文章を生成できた。
FIG. 23 shows a procedure for converting the example of FIG. The numbers in circles in the figure indicate the order in which phrases or sentences are output. First, start from the route that is the final diagnosis result, and move toward the leaf to the VISCOSITY 40 with a kinematic viscosity drop of 40 ° C. When the leaf arrives, the phrase “VISCOSITY 40 is Critical to lower” is output. Next, the process proceeds to a smaller hierarchy (parent node) and outputs the sentence “Kinematic viscosity is reduced by 40 ° C. is critical.” When proceeding to a lower hierarchy, the route returns to the root which is a node (branch point) having another child node. Therefore, it goes to another child node and goes around toward one leaf that can be traced with mixing of different oils, increasing additives, and MOLYBDENUM. When it reaches the leaf, it outputs the phrase “MOLYBDENUM is upper, Critical”. Next, the process proceeds to a smaller hierarchy, and the sentence “Additive increase is critical” is output, and the sentence “Different oil mixture is critical” is output. Returning to the previous branch point, there is no further branch. Since the branch point is also a route, the patrol is completed. Therefore, finally, “Critical is a mixture with low viscosity oil, rather than a kinematic viscosity drop of 40 ° C.
To summarize the above output, “VISCOSITY 40 is critical for lower, and kinematic viscosity is 40 ° C. is critical. MOLYBDENUM is critical for upper, and additive is critical. , And by mixing different oils, the low viscosity oil mixing is critical. "

文章生成は、木構造を巡回し、リーフに到達したら句、文を出力、ルート方向に向かってノード毎に句、文を出力して文章を生成する方法を利用することで、基本的に計算機114で処理可能である。分岐があるルート、ノードの場合には、分岐の全ての子の巡回が完了したら、まとめて文を出力する。これを一般化すると、句、文の出力は図24に示す6通りとなる。   Sentence generation is basically a computer by using a method of generating a sentence by outputting a phrase and sentence for each node toward the root direction by outputting a phrase and sentence when the tree structure is reached and the leaf is reached. 114 can be processed. In the case of a route or node with a branch, when all the children of the branch have been visited, a sentence is output collectively. When this is generalized, phrases and sentences are output in six ways as shown in FIG.

図24中の「括弧付きの数字」は判定結果または診断結果を示し、「Status」は状態を示し、「Dir」は方向を示す。また、親と子の関係が1対1の場合のつながりを単鎖、1対n(n:2以上)の関係を複鎖と呼ぶこととする。   “Numbers in parentheses” in FIG. 24 indicate determination results or diagnosis results, “Status” indicates a state, and “Dir” indicates a direction. In addition, the connection in the case where the relationship between the parent and the child is 1: 1 is called a single chain, and the relationship of 1: n (n: 2 or more) is called a double chain.

(a)単鎖のリーフ(判定結果)2401では、判定結果を示す句「(試験項目)が(方向)に(状態)で、」を出力する。(b)単鎖のノード(連続の単鎖)では、診断結果を示す文「(診断結果)が(状態)です。」を出力する。図の例ではノード2404、2403、2402の順に文を出力する。(c)単鎖のルート(最終診断結果)2405では、まとめの文として「よって(診断結果)が(状態)です。」を出力する。(d)複鎖のノード2406では、複数存在する子(ノード、リーフ)をまとめた文「(子の診断結果1)、(子の診断結果2)、・・・、(子の診断結果n)より、(診断結果)が(状態)です。」を出力する。図24(d)の文における下線部を「子列挙句」と呼ぶことがある。(e)複鎖のルート2407では、まず、複数存在する子(ノード、リーフ)をまとめ、さらに文章をまとめる文「(子の診断結果1)、(子の診断結果2)、・・・、(子の診断結果n)より、よって(診断結果)が(状態)です。」を出力する。(f)複鎖のリーフ(判定結果)2408では、(a)単鎖のリーフ(判定結果)の場合のように句を出力すると、読点で終わるため、次の出力に文がつながってしまう。そこで句点で終わる句「(試験項目)が(方向)に(状態)です。」を出力する。なお、各ルート、ノード、リーフでの出力は、計算機114では変数(メモリ領域)に格納しておき、最終的に一括して文章としてファイルなどに出力する。   (A) A single-chain leaf (determination result) 2401 outputs the phrase “(test item) is (direction) in (state)” indicating the determination result. (B) At a single-chain node (continuous single-chain), a sentence “(diagnosis result) is (state)” indicating the diagnosis result is output. In the illustrated example, sentences are output in the order of nodes 2404, 2403, and 2402. (C) In a single-chain route (final diagnosis result) 2405, “So (diagnosis result) is (state)” is output as a summary sentence. (D) In the double-chain node 2406, a sentence “(child diagnosis result 1), (child diagnosis result 2),... ), (Diagnosis result) is (status). " The underlined portion in the sentence of FIG. 24D may be called a “child enumeration phrase”. (E) In the double-stranded route 2407, first, a plurality of children (nodes, leaves) are gathered, and further sentences are put together into sentences “(child diagnosis result 1), (child diagnosis result 2),... From (child diagnosis result n), (diagnosis result) is (state). " In (f) double-stranded leaf (judgment result) 2408, if a phrase is output as in (a) single-chain leaf (judgment result), it ends with a punctuation mark, so the sentence is connected to the next output. Therefore, the phrase “(test item) is (state) in (direction)” that ends with a point is output. The output at each route, node, and leaf is stored in a variable (memory area) in the computer 114, and finally output as a sentence to a file or the like collectively.

以上が木構造のルート、ノード、リーフに対する、句、文の出力内容である。   The above is the output contents of phrases and sentences for the root, nodes, and leaves of the tree structure.

図25のフローチャートを用いて診断結果の文章生成処理を示す。図25の(a)全体フローチャートは、最終診断結果であるルートが複数存在することを許容しており、全てのルート(最終診断結果)について、ルートごとに文章を生成することを表している。文章は再帰呼出しにより選択したルートに係る木構造のノード(ルート、ノード、リーフ)を巡回しながら生成する。ルート、ノード、リーフの一つ一つに対して句、文をつなげていくので、1回の再帰呼出しを単位診断文章生成処理とした。ステップ2501からステップ2503の範囲で全てのルートに対するループとし、各ルートに対して単位診断文章生成処理2502を呼び出す。   The sentence generation process of the diagnosis result is shown using the flowchart of FIG. The overall flowchart of FIG. 25 (a) allows a plurality of routes as final diagnosis results to be present, and indicates that sentences are generated for each route for all routes (final diagnosis results). The text is generated while circulating through the nodes (root, node, leaf) of the tree structure related to the route selected by recursive call. Since phrases and sentences are connected to each of the root, node, and leaf, one recursive call is defined as a unit diagnosis sentence generation process. Loops for all routes in the range from step 2501 to step 2503 are set, and the unit diagnosis sentence generation processing 2502 is called for each route.

図25(b)に単位診断文章生成処理のフローチャートを示す。処理は計算機114が実行する。処理はステップ2511からスタートする。まず呼出し対象となったルート、ノードまたはリーフを親とした場合に対する子の数を判定する。0ならば呼出し対象はリーフであり、1ならば単鎖のルートまたはノード、1より大きいならば複鎖のルートまたはノードである。   FIG. 25B shows a flowchart of the unit diagnosis sentence generation process. The processing is executed by the computer 114. The process starts from step 2511. First, the number of children for the case where the root, node or leaf to be called is a parent is determined. If 0, the call target is a leaf; if 1, it is a single-chain route or node; if greater than 1, it is a double-chain route or node.

ステップ2511で子の数が0ならば、呼出し対象を子とした場合における親の子の数を判定する(ステップ2521)。ステップ2521で親の子の数が1ならば、呼出し対象のリーフは単鎖のリーフであるので、単鎖リーフに対応する句を生成し出力文字列とする(ステップ2522)。ステップ2521で1よりも大きいならば、呼出し対象のリーフは複鎖のリーフであるので、複鎖リーフに対応する文を生成し出力文字列とする((ステップ2523)。   If the number of children is 0 in step 2511, the number of children of the parent when the call target is a child is determined (step 2521). If the number of children of the parent is 1 in step 2521, since the leaf to be called is a single-chain leaf, a phrase corresponding to the single-chain leaf is generated and used as an output character string (step 2522). If it is greater than 1 in step 2521, the call target leaf is a double-stranded leaf, so a sentence corresponding to the double-stranded leaf is generated and used as an output character string (step 2523).

ステップ2511で子の数が1ならば、まず、子のノード又はリーフに対する単位診断文章生成処理を行う(ステップ2531)。呼出しによりリーフまで木構造を再帰的に巡回する。子への単位診断文章生成処理2531が終了したら、呼出し対象が属する階層の番号を判定する(ステップ2532)。ステップ2532で階層が0ならば呼出し対象はルートである。よって単鎖のルートに対応する文を出力文字列に追加する(ステップ2533)。一方、ステップ2532で階層が0より大きいならば呼出し対象はノードである。よって単鎖のノードに対応する文を出力文字列に追加する(ステップ2534)。   If the number of children is 1 in step 2511, first, unit diagnostic text generation processing is performed for the child node or leaf (step 2531). The call recursively traverses the tree structure to the leaf. When the unit diagnostic sentence generation processing 2531 for the child is completed, the number of the hierarchy to which the calling target belongs is determined (step 2532). If the hierarchy is 0 in step 2532, the call target is the root. Therefore, a sentence corresponding to the single-chain route is added to the output character string (step 2533). On the other hand, if the hierarchy is greater than 0 in step 2532, the call target is a node. Therefore, a sentence corresponding to the single-chain node is added to the output character string (step 2534).

ステップ2511で子の数が1より大きいならば、呼出し対象は複鎖の親であるため、ステップ2541からステップ2543のループにより、全ての子に対し単位診断文章生成処理を行う(ステップ2542)。全ての子についての単位診断文章生成処理が終了したら、子の診断結果または判定結果を列挙して句を生成する子列挙句追加処理を行う(ステップ2544)。次に呼び出し対象が存在する階層の番号を判定する(ステップ2545)。ステップ2545で階層が0ならば、複鎖のルートに対応する文を出力文字列に追加する(ステップ2546)。一方、階層が0よりも大きいならば、複鎖のノードに対応する文を出力文字列に追加する(ステップ2547)。   If the number of children is larger than 1 in step 2511, the call target is a double-stranded parent, and unit diagnostic sentence generation processing is performed for all children through a loop from step 2541 to step 2543 (step 2542). When the unit diagnostic sentence generation process for all children is completed, a child enumeration phrase adding process for enumerating the child diagnosis results or determination results to generate a phrase is performed (step 2544). Next, the number of the hierarchy where the call target exists is determined (step 2545). If the hierarchy is 0 in step 2545, a sentence corresponding to the double-chain route is added to the output character string (step 2546). On the other hand, if the hierarchy is greater than 0, a sentence corresponding to the double-stranded node is added to the output character string (step 2547).

最後に出力文字列を呼出し元に返し(リターンし)、単位診断文章生成処理を終了する(ステップ2561)。以上が診断結果の文章生成処理の説明である。   Finally, the output character string is returned (returned) to the caller, and the unit diagnostic sentence generation process is terminated (step 2561). The above is the description of the sentence generation process of the diagnosis result.

なお、上記で示した文章は、各診断結果について、診断結果と状態を助詞などでつないだだけであるが、診断結果と状態の組合せに応じて、句、文を別の表現に割り当てるだけで、より自然な文体に変換することができる。   In addition, the sentence shown above only connects the diagnosis result and the state with particles etc. for each diagnosis result, but according to the combination of the diagnosis result and the state, it is only necessary to assign phrases and sentences to different expressions. Can be converted into a more natural style.

<6.報告書の作成>
表示装置180(モニタ)に表示され、必要に応じてデータ出力又は印刷される報告書の作成について説明する。報告書のフォーマットの例を図26に示す。報告書には、顧客及び機械を特定するための情報と報告書の識別についての情報が表示されるヘッダ部2601と、オイル使用情報が表示されるオイル使用情報部2602と、オイル試験項目の判定結果が表示される判定結果部2603と、診断結果が表示される診断結果部2604と、診断文章と推奨文章が表示されるコメント欄2605と、コメント欄2605の診断文章を作成する際に利用された、判定結果から最終診断結果に至るまでの論理構造を示す木構造が表示される木構造表示欄2606とが設けられている。
<6. Creation of report>
The creation of a report displayed on the display device 180 (monitor) and output or printed as necessary will be described. An example of the report format is shown in FIG. The report includes a header portion 2601 for displaying information for identifying customers and machines and information for identifying the report, an oil use information portion 2602 for displaying oil use information, and an oil test item determination. It is used to create a diagnostic result in a determination result part 2603 for displaying a result, a diagnostic result part 2604 for displaying a diagnostic result, a comment field 2605 for displaying a diagnostic text and a recommended text, and a comment field 2605. A tree structure display field 2606 for displaying a tree structure indicating a logical structure from the determination result to the final diagnosis result is provided.

判定結果部2603では、各試験項目の判定結果に応じて表示色又はマスク(ハッチング)を変えるフォーマットを利用している。判定結果のランクは、Normal、Caution、Criticalの3段階で示している。   The determination result unit 2603 uses a format that changes the display color or mask (hatching) according to the determination result of each test item. The rank of the determination result is shown in three stages, Normal, Category, and Critical.

なお、先の判定処理の説明では、ランクをNormal、Alert、Urgent、Criticalの4段階としたが、判定処理と報告書のランク分けが一致している必要は無く、例えば、判定処理でAlertとUrgentと判定された項目を、報告書上ではCautionと表示する構成を採用しても良い。判定処理のランク数が報告書のランク数よりも多ければ割り当てることはできる。   In the above description of the determination process, the rank is set to four levels, Normal, Alert, Urgent, and Critical. However, it is not necessary that the rank classification of the determination process and the report is the same. A configuration may be adopted in which an item determined as “Urgent” is displayed as “Cation” on the report. If the number of ranks in the determination process is larger than the number of ranks in the report, it can be assigned.

報告書におけるコメント欄2605の文章の記載内容について図27を用いて説明する。図27のフォーマットでは文章を主として冒頭部2701、診断部2702、推奨部2703に分けて配置している。   The description content of the text in the comment field 2605 in the report will be described with reference to FIG. In the format of FIG. 27, sentences are mainly divided into an opening part 2701, a diagnosis part 2702, and a recommendation part 2703.

冒頭部2701は、各種データベース121〜125に格納された管理基準値、診断ルール、推奨ルールなど、プログラムでの処理に利用した情報のバージョン情報や、各情報に関連する注意事項を記載する。これらの情報は、データベース121〜125のレコードとしてバージョン情報を登録しておくことで、計算処理で容易に自動的に文章として出力できる。文章は、例えば「管理基準はVer.(バージョン番号)です。診断ルールはVer.(バージョン番号)です。」とすればよい。   The opening part 2701 describes version information of information used for processing in the program, such as management reference values, diagnosis rules, and recommended rules stored in various databases 121 to 125, and notes related to each information. By registering version information as records in the databases 121 to 125, these pieces of information can be easily and automatically output as sentences by calculation processing. The sentence may be, for example, “Management standard is Ver. (Version number). Diagnosis rule is Ver. (Version number)”.

診断部2702には診断文章が記載される。診断文章は、性状部2711、金属摩耗粉部2712、外部混入物部2713、添加剤部2714に分けて配置されている。複数の最終診断結果が得られた場合には、最終診断結果ごとに診断文章が作成される。その場合の表示例としては、診断文章を最終診断結果毎に段落分けして出力するものがある。   Diagnosis text is written in the diagnosis unit 2702. The diagnostic text is divided into a property part 2711, a metal wear powder part 2712, an external contaminant part 2713, and an additive part 2714. When a plurality of final diagnosis results are obtained, a diagnostic sentence is created for each final diagnosis result. As an example of display in that case, there is a display in which the diagnosis text is divided into paragraphs for each final diagnosis result.

また、診断文章は、最終診断結果を導いた診断ルールの結果部にある診断区分のデータ(具体的には、Property(性状)、Wear(金属摩耗粉)、Ingress(外部混入物)、Additive(添加剤))に従って、それぞれの診断区分に対応する部分2711,2712,2713,2714に配置される。計算機114の処理としては性状、金属摩耗粉、外部混入物、添加剤の順序で、最終診断結果に対応する診断文章を一段落毎に出力していくものがある。ただし、これは一例に過ぎず、処理の順序や文小出力の順序は適宜変更が可能であり、一部の診断区分の診断文章を省略することも可能である。   In addition, the diagnostic text is data of diagnostic classifications in the result part of the diagnostic rule that led to the final diagnostic result (specifically, Property (property), Wear (metal wear powder), Ingress (external contamination), Additive ( According to the additive)), it is arranged in the parts 2711, 2712, 2713, 2714 corresponding to the respective diagnostic category. As the processing of the computer 114, there is a method of outputting diagnosis text corresponding to the final diagnosis result for each paragraph in the order of properties, metal wear powder, external contaminants, and additives. However, this is merely an example, and the order of processing and the order of small sentence output can be changed as appropriate, and the diagnostic texts of some diagnostic categories can be omitted.

推奨部2703には、診断結果に鑑みて、ユーザや建設機械メーカ、代理店が実施することが望ましい行動(推奨対応)を記述した文章(推奨文章)が記載される。   In the recommendation unit 2703, a sentence (recommended sentence) describing an action (recommended correspondence) that a user, a construction machine manufacturer, or an agent desirably performs in view of the diagnosis result is described.

推奨文章(推奨対応)は診断結果ごとに存在しており、診断結果と推奨文章は両者を対応づける推奨ルールを介して関連づけられる。推奨ルールの形式としては、診断ルールと同じIF−THENルールを利用し、その「条件部」の条件に診断結果と状態を設定し、「結果部」の結果に推奨文章を設定する。なお、推奨文章は一部の診断結果にだけ割り当てる構成としても良い。   A recommended sentence (recommended correspondence) exists for each diagnosis result, and the diagnosis result and the recommended sentence are associated with each other through a recommendation rule that associates both. As the format of the recommended rule, the same IF-THEN rule as the diagnostic rule is used, the diagnosis result and state are set in the condition of the “condition part”, and the recommended text is set in the result of the “result part”. Note that the recommended text may be assigned to only some diagnosis results.

図28に推奨ルールの例を示す。推奨ルールの設定については上記の診断ルールと同様である。推奨ルールでは、「条件部」に診断結果しか設定されないため(判定結果は条件とはならない)、方向の設定は不要である。また、「結果部」に推奨文章を直接に設定する。診断ルールの場合、診断結果は結果部より得られたが、推奨ルールの場合も同様に推奨文章は結果部より得られる。推奨文章のデータ構成は図15に示した診断結果のデータ構成と同様である。   FIG. 28 shows an example of recommended rules. The setting of the recommended rule is the same as the above-described diagnosis rule. In the recommended rule, since only the diagnosis result is set in the “condition part” (the determination result is not a condition), setting of the direction is unnecessary. Also, the recommended text is directly set in the “result section”. In the case of the diagnostic rule, the diagnostic result is obtained from the result part, but in the case of the recommended rule, the recommended sentence is obtained from the result part as well. The data structure of the recommended text is the same as the data structure of the diagnosis result shown in FIG.

図29のフローチャートにより推奨文章を出力する処理を説明する。当該処理は計算機114が行う。まず、判定対象の機種、機器の最終診断結果を取得し(ステップ2901)、判定対象の機種、機器の推奨ルールを取得する(ステップ2902)。推奨文章は、推奨ルールが発火することで最終診断結果に応じて得られる。複数の推奨文章が得られる可能性があるため、推奨文章は推奨文章リストに格納する。その際、初期化処理として、推奨文章リストを空とする(ステップ2903)。   The process of outputting the recommended text will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing is performed by the computer 114. First, the final diagnosis result of the model and device to be determined is acquired (step 2901), and the recommended rule for the model and device to be determined is acquired (step 2902). The recommended text is obtained according to the final diagnosis result by firing the recommended rule. Since multiple recommended sentences may be obtained, the recommended sentences are stored in the recommended sentence list. At this time, as an initialization process, the recommended sentence list is emptied (step 2903).

ステップ2904からステップ2909までの範囲は、全ての推奨ルールに対してループ処理する。まず、推奨ルールを推奨文章リストへ適用し、発火したら新推奨文章を取得する(ステップ2906)。ステップ2906の処理は図16のステップ1608の処理に相当し、(A)2905から(B)2907の範囲は図17記載の各処理に相当する。より具体的には、図17のステップ1703にある「リストバックアップ」を「推奨文章リスト」と読みかえれば、図17の各処理は(A)2905から(B)2907の範囲に対応する。   In the range from step 2904 to step 2909, all recommended rules are looped. First, the recommended rule is applied to the recommended sentence list, and when fired, a new recommended sentence is acquired (step 2906). The processing in step 2906 corresponds to the processing in step 1608 in FIG. 16, and the range from (A) 2905 to (B) 2907 corresponds to each processing shown in FIG. More specifically, if “list backup” in step 1703 in FIG. 17 is read as “recommended sentence list”, each process in FIG. 17 corresponds to a range from (A) 2905 to (B) 2907.

ステップ2906が終了したら、推奨文章リストに追加する(ステップ2908)。ただし、新推奨文章が得られなかったならば追加する必要はない。得られた推奨文章を全て出力すれば最終的な推奨文章が得られる。以上が推奨処理の説明である。   When step 2906 is completed, it is added to the recommended sentence list (step 2908). However, it is not necessary to add if the new recommended text is not obtained. If all the recommended texts obtained are output, the final recommended text can be obtained. The above is the description of the recommended process.

<7.本実施の形態を利用した仕事の進め方>
診断を自動化した際の、本実施の形態における仕事の進め方について示す。図30に顧客、建設機械メーカもしくはその現地販売代理店、そしてオイル分析専門会社の、オイル診断サービスについてのやり取りのシーケンス図を示す。ここで顧客とは建設機械のユーザ(具体的には、当該建設機械の所有者、管理者、運転者および整備車等)を意味し、建設機械メーカもしくはその現地販売代理店にはそのサービス部門のサービス担当者及び販売員等が含まれるものとする。
<7. How to proceed with work using this embodiment>
A method of advancing work in the present embodiment when diagnosis is automated will be described. FIG. 30 shows a sequence diagram of the exchange of the oil diagnosis service by the customer, the construction machine manufacturer or its local sales agent, and the oil analysis specialist company. Here, customer means a user of a construction machine (specifically, the owner, manager, driver, maintenance vehicle, etc. of the construction machine), and the service department of the construction machine manufacturer or its local sales agent. Service representatives and salespersons are included.

建設機械メーカは、図1の実施の形態に係る計算機114を所有している。DB121,122,123,124,125は、建設機械メーカが所有することが好ましいが、必須ではない。   The construction machine manufacturer owns the computer 114 according to the embodiment of FIG. The DBs 121, 122, 123, 124, and 125 are preferably owned by a construction machine manufacturer, but are not essential.

建設機械メーカは、オイル分析専門会社が実施したオイル試験の結果(オイル試験結果)を建設機械メーカにすみやかに提供することを取り決めた契約をオイル分析専門会社との間で締結する。オイル診断を早期に完了するためには、オイル分析専門会社は、オイル試験が終了したら即、試験結果を建設機械メーカに通知することが望ましい。このような取り決めを締結すると、オイル分析専門会社としても、本サービスに関する対象機械のオイル分析を独占的に行う機会が得られる。   The construction machine manufacturer concludes a contract with the oil analysis specialist company, which has decided to promptly provide the construction machine manufacturer with the result of the oil test conducted by the oil analysis specialist company (oil test result). In order to complete the oil diagnosis at an early stage, it is desirable that the oil analysis specialist company notifies the construction machine manufacturer of the test results as soon as the oil test is completed. If such an agreement is concluded, an oil analysis specialist company will have the opportunity to conduct an exclusive oil analysis of the target machine for this service.

オイル分析専門会社は、図1の実施の形態に係るオイル試験装置101、103や、オイル試験装置102、計算機112等の端末を所有する。オイル分析専門会社が実施したオイル試験結果のデータは、これらの端末に一旦格納された後、建設機械メーカの計算機114に出力される。オイル分析専門会社がオイル試験結果を建設機械メーカ又はオイル分析専門会社が所有する試験結果DB121に格納し、その試験結果DB121から建設機械メーカの計算機114がオイル試験結果のデータを取得するようにしても良い。なお、オイル分析専門会社から建設機械メーカへのオイル試験結果のデータ提供の態様は、建設機械メーカの計算機114が当該データを利用可能な態様であれば、いかなる態様でも良い。   The oil analysis specialized company owns terminals such as the oil test apparatuses 101 and 103, the oil test apparatus 102, and the computer 112 according to the embodiment of FIG. Data on the results of the oil test conducted by the oil analysis specialist company is temporarily stored in these terminals and then output to the computer 114 of the construction machine manufacturer. The oil analysis specialized company stores the oil test result in the test result DB 121 owned by the construction machine manufacturer or the oil analysis specialized company, and the computer 114 of the construction machine manufacturer acquires the data of the oil test result from the test result DB 121. Also good. In addition, the aspect of providing the data of the oil test result from the oil analysis specialized company to the construction machine manufacturer may be any aspect as long as the data can be used by the computer 114 of the construction machine manufacturer.

その一方で、建設機械メーカの顧客は、建設機械メーカ又は現地の代理店とオイル診断サービスの提供を受ける契約を結ぶ。オイル診断サービスの提供の際に必要となるオイルは、建設機械メーカ、当該メーカの現地販売代理店(代理店と称することがある)、または顧客自身等によって採取され、契約を締結しているオイル分析専門会社へ送付される。オイル採取を顧客自身が実施する場合は、オイルサンプリングキットを顧客に提供し、そのキットを用いて建設機械の所有者、管理者、運転者または整備者が行うようにしても良い。また、建設機械メーカまたは現地の代理店がオイル採取を実施する場合には、サービス部門のサービス担当者または販売員が実施しても良い。なお、オイル採取者は特定の者が行う必要は無く、特定の者に限らない場合であってもオイル採取者を一人に限定する必要はない。   Meanwhile, a construction machine manufacturer customer enters into a contract with a construction machine manufacturer or a local agent to provide an oil diagnostic service. Oil required for providing the oil diagnosis service is collected by a construction machine manufacturer, a local sales agent of the manufacturer (sometimes referred to as an agent), or a customer, and has signed a contract. Sent to an analysis specialist company. When the oil is collected by the customer himself, an oil sampling kit may be provided to the customer, and the owner, manager, driver or mechanic of the construction machine may use the kit. In addition, when a construction machine manufacturer or a local agent carries out oil collection, it may be carried out by a service person in the service department or a salesperson. The oil collector does not need to be performed by a specific person, and even when the oil collector is not limited to a specific person, it is not necessary to limit the oil collector to one person.

オイル分析専門会社からオイル試験結果データの提供を受けた建設機械メーカは、計算機114を用いて自動で診断処理を実行する。   The construction machine manufacturer that has received the oil test result data from the oil analysis specialist company uses the computer 114 to automatically execute diagnostic processing.

診断処理の結果は、報告書というかたちで、顧客、建設機械メーカまたはその代理店に提供される。顧客としては、建設機械の所有者、管理者、運転手、整備者等が該当し、建設機械メーカまたはその代理店としては、サービス担当者、販売員等が該当する。それぞれ1名への提供に限定されることはなく、また全員に提供することを限定するものではない。また、報告書は、オイル分析専門会社に提供してもよく、例えばオイル分析専門会社を経由して他の者(例えば顧客)に提供されてもよい。   The result of the diagnostic process is provided in the form of a report to the customer, the construction machine manufacturer or its agent. Customers include construction machine owners, managers, drivers, maintenance personnel, etc., and construction machine manufacturers or their agents include service personnel, salespersons, and the like. Each is not limited to one person, and it is not limited to everyone. The report may be provided to an oil analysis specialist company, and may be provided to another person (for example, a customer) via the oil analysis specialist company.

なお、報告書は電子データで提供することも可能である。この場合、報告書を生成した計算機114から、建設機械の所有者、管理者、運転者及び整備者、並びに建設機械のメーカ、当該メーカの現地販売代理店、当該メーカのサービス担当者及び販売員が所有する端末の少なくとも1つに対して間接的または直接的に出力すれば良い。   The report can also be provided as electronic data. In this case, from the computer 114 that generated the report, the construction machine owner, manager, operator and mechanic, as well as the construction machine manufacturer, the local sales agent of the manufacturer, the service personnel and the sales staff of the manufacturer May be output indirectly or directly to at least one of the terminals owned by.

報告書の提供を受けることにより、顧客は、建設機械が故障、破損する前に建設機械を停止する判断が可能となる。建設機械メーカ又は代理店は、診断結果に基づいて不具合が発生する可能性の高いパーツの交換品を準備できる。建設機械メーカ又は代理店のサービス担当者又は販売員は、診断結果(報告書)に応じて建設機械の検査を実施し、修理が必要と判断されたならば建設機械のメンテナンスを実施する。建設機械メーカ又は代理店がパーツを交換し、そのパーツの交換用に新たなパーツの販売を行った場合には、その対価として顧客より代金を得る契約としても良いし、無償交換の保証的なサービス契約としてもよい。パーツ交換の結果、取り外されたパーツは、建設機械メーカ又は代理店が回収できる。回収したパーツは、適宜補修を加えた後にリサイクルしても良く、有償で買取りしても良い。   By providing the report, the customer can decide to stop the construction machine before it breaks down or breaks down. A construction machine manufacturer or an agent can prepare a replacement part for which there is a high possibility of a failure based on the diagnosis result. A service person or salesperson of a construction machine manufacturer or an agent inspects the construction machine according to the diagnosis result (report), and if it is determined that repair is necessary, the construction machine maintenance is performed. When a construction machine manufacturer or an agent exchanges parts and sells new parts for the replacement, the contract may be paid for by the customer as a price, or a guarantee of free replacement It may be a service contract. Parts removed as a result of parts replacement can be collected by a construction machine manufacturer or an agent. The collected parts may be recycled after appropriate repairs or purchased for a fee.

以上が本実施の形態に係るオイル試験結果の判定方法、判定のための管理基準の設定方法、統計的な管理基準値の設定方法、診断方法、診断結果の文章化、報告書自動生成、そしてビジネスモデルである。   The above is the method of determining the oil test result according to the present embodiment, the method of setting the management standard for the determination, the method of setting the statistical management standard value, the diagnostic method, the documentation of the diagnostic result, the automatic report generation, and It is a business model.

なお、上記では、試験結果から取得された全ての判定結果と、当該判定結果から特定の診断ルールを介して適宜生成された全ての診断結果とに対して、診断ルールDB124に格納された全ての診断ルールを繰り返し適用し、その間に発火した診断ルールの情報を参照して該当する判定結果と診断結果をリンク付けすることで木構造を取得したが、特定の診断結果の組合せが試験結果に出現した場合には、その組み合わせに対応する最終診断結果をルートとする木構造又は当該木構造に対応する診断文章若しくは推奨文章が自動的に生成・出力されるように構成したものであれば他の構成でも構わない。例えば、あらゆる診断結果の組み合わせに対して当該組み合わせから生成される診断結果、木構造及び診断文章等を予め設定しておくことができれば、そのような構成の管理システムの構築が可能となる。   In the above description, all the determination results acquired from the test results and all the diagnosis results appropriately generated from the determination results via the specific diagnosis rule are all stored in the diagnosis rule DB 124. A tree structure was obtained by repeatedly applying diagnostic rules and referring to the information of the diagnostic rules fired during that time to link the corresponding judgment results and diagnostic results, but a specific combination of diagnostic results appears in the test results If it is configured to automatically generate / output a tree structure whose root is the final diagnosis result corresponding to the combination, or a diagnostic or recommended sentence corresponding to the tree structure, It does not matter if it is configured. For example, if a diagnosis result, a tree structure, a diagnosis sentence, and the like generated from the combination of all the diagnosis results can be set in advance, a management system having such a configuration can be constructed.

114…計算機、121…試験結果DB、122…新油情報DB、123…管理基準DB、124…診断ルールDB、125…推奨ルールDB、131…オイル診断システム、204…管理基準値の統計的設定、211…オイル試験結果、212…オイル使用情報、214…オイル試験結果の判定、215…判定結果(オイル状態)、222…診断、223…診断結果、224…文章生成、232…推奨、241…報告書   DESCRIPTION OF SYMBOLS 114 ... Computer, 121 ... Test result DB, 122 ... New oil information DB, 123 ... Management reference DB, 124 ... Diagnosis rule DB, 125 ... Recommended rule DB, 131 ... Oil diagnosis system, 204 ... Statistical setting of management reference value 211 ... Oil test result, 212 ... Oil usage information, 214 ... Oil test result determination, 215 ... Determination result (oil state), 222 ... Diagnosis, 223 ... Diagnosis result, 224 ... Text generation, 232 ... Recommended, 241 ... report

Claims (11)

建設機械から採取されたオイルの試験項目の管理基準と、診断ルールと、診断結果を結び付けて最終診断を行う論理構成を記録する記録部と、
前記建設機械から採取されたオイルの試験結果を取得するオイル試験結果取得部と、
前記試験結果から評価値を求め、前記評価値と前記管理基準に基づいて異常度合いの判定を行う判定処理部と、
前記評価値および前記異常度合いの判定結果の少なくとも一方、前記診断ルールおよび前記論理構成に基づいて、前記建設機械又はその構成品の状態診断を行い、前記評価値から診断結果に至る前記診断ルールおよび前記論理構成に基づいて、前記診断結果の説明文章または論理構成図を生成する診断処理部を有する建設機械の管理システム。
A management unit for the test items of oil collected from construction machinery, a diagnostic rule, and a recording unit for recording a logical configuration for performing a final diagnosis by linking the diagnostic results;
An oil test result acquisition unit that acquires a test result of the oil collected from the construction machine,
An evaluation value is obtained from the test result, and a determination processing unit that determines the degree of abnormality based on the evaluation value and the management standard,
Based on at least one of the evaluation value and the determination result of the degree of abnormality , the diagnostic rule and the logical configuration, the construction machine or a component thereof is diagnosed, and the diagnostic rule from the evaluation value to the diagnostic result and A construction machine management system including a diagnosis processing unit that generates an explanatory text or a logical configuration diagram of the diagnosis result based on the logical configuration.
請求項1において、
前記管理基準の設定では、
過去に実施された試験結果の試験値に対して2重対数変換を実施し、
当該2重対数変換後の値の平均と標準偏差を算出し、
当該2重対数変換後の値の発生の確率モデルを正規分布として、予め設定された累積確率値に対する当該2重対数変換後の値を算出し、
当該2重対数変換後の値に対して2重指数変換を実施して、累積確率値に対応する値を算出し、
当該算出された累積確率値に対応する値を前記管理基準のうち或る試験項目の管理基準として設定する、
ことを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
In the setting of the management standard,
Double logarithm conversion is performed on the test values of the test results performed in the past,
Calculate the average and standard deviation of the values after the double logarithmic transformation,
Using the probability model of occurrence of the value after the double logarithmic conversion as a normal distribution, the value after the double logarithmic conversion with respect to a preset cumulative probability value is calculated,
A double exponential conversion is performed on the value after the double logarithmic conversion to calculate a value corresponding to the cumulative probability value,
A value corresponding to the calculated cumulative probability value is set as a management criterion for a certain test item among the management criteria.
A construction machine management system characterized by that.
請求項1において、
前記管理基準のうちの或る試験項目の管理基準の設定では、
過去に実施された試験結果の定量値に対して2重対数変換を実施し、
当該2重対数変換後の定量値の発生の確率モデルをワイブル分布、すなわち2重対数ワイブル分布とするために、
当該2重対数変換後の定量値を昇順に並べて順位を求め、その順位を全データ数で割ることで、当該2重対数変換後の定量値の発生の累積確率値を算出し、
当該2重対数変換後の定量値を対数変換した値を説明変数、発生の累積確率値をワイブル累積分布式に基づいて変換した値を目的変数とした、1次式の係数と切片を最小二乗法により算出し、
当該1次式の係数をワイブル分布の形状パラメータとし、当該1次式の係数と当該切片よりワイブル分布のスケールパラメータを算出し、
前記2重対数ワイブル分布より、予め設定された累積確率値に対する2重対数変換後の定量値を算出し、
当該算出された2重対数変換後の定量値に対して2重指数変換を実施して、累積確率値に対応する定量値を算出し、
当該算出された累積確率値に対応する定量値を前記或る試験項目の管理基準として設定する、
ことを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
In setting the management criteria of a certain test item in the management criteria ,
Double logarithmic conversion is performed on the quantitative values of the test results conducted in the past,
In order to make the probability model of the quantitative value generation after the double logarithmic transformation a Weibull distribution, that is, a double logarithmic Weibull distribution,
Arranging the quantitative values after the double logarithmic conversion in ascending order to determine the rank, and dividing the rank by the total number of data, calculate the cumulative probability value of the occurrence of the quantitative value after the double logarithmic conversion,
Using the value obtained by logarithmically transforming the quantitative value after the double logarithmic transformation as an explanatory variable and the value obtained by transforming the cumulative probability of occurrence based on the Weibull cumulative distribution equation as the objective variable, the coefficient and intercept of the linear equation are set to a minimum of 2 Calculated by multiplication,
Using the coefficient of the linear expression as the shape parameter of the Weibull distribution, the scale parameter of the Weibull distribution is calculated from the coefficient of the linear expression and the intercept,
From the double logarithmic Weibull distribution, a quantitative value after double logarithmic conversion for a preset cumulative probability value is calculated,
Double index conversion is performed on the calculated quantitative value after the double logarithmic conversion to calculate a quantitative value corresponding to the cumulative probability value,
A quantitative value corresponding to the calculated cumulative probability value is set as a management standard for the certain test item;
A construction machine management system characterized by that.
請求項1において、
前記試験項目に、オイルに含まれる金属摩耗粉および外部混入物の試験が含まれていることを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
A construction machine management system, wherein the test items include a test of metal wear powder and external contaminants contained in oil.
請求項1において、
前記試験は、オイルの性状、オイルに混入した金属摩耗粉、オイルに混入した外部混入物、オイル添加剤の4つの分類の試験項目を含み、
前記判定処理部における判定処理では、
前記性状に分類された試験項目のうち、評価値が或る値に対して増減する可能性のある試験項目については当該或る値の両側(上側と下側の両方)で異常度合いを判定し、定量値が或る値に対して増加する試験項目については当該或る値の上側で異常度合いを判定し、また評価値が或る値に対して減少する試験項目については当該或る値の下側で異常度合いを判定し、
前記金属摩耗粉に分類された試験項目は、或る値の上側で異常度合いを判定し、
前記外部混入物に分類された試験項目は、或る値の上側で異常度合いを判定し、
前記オイル添加剤に分類された試験項目のうち、新油で添加が確認されている試験項目については或る値の両側で異常度合いを判定し、新油で添加が確認されていない試験項目については或る値の上側で異常度合いを判定する、
ことを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
The test includes four types of test items: oil properties, metal wear powder mixed in oil, external contaminants mixed in oil, and oil additives.
In the determination process in the determination processing unit ,
Among the test items categorized as the above properties, for the test items whose evaluation value may increase or decrease with respect to a certain value, the degree of abnormality is determined on both sides (both upper and lower sides) of the certain value. For a test item whose quantitative value increases with respect to a certain value, the degree of abnormality is determined above the certain value, and for a test item whose evaluation value decreases with respect to a certain value, Determine the degree of abnormality at the bottom,
The test item classified as the metal wear powder, the degree of abnormality is determined above a certain value,
The test items classified as external contaminants determine the degree of abnormality above a certain value,
Among the test items categorized as the oil additive, for test items that have been confirmed to be added with new oil, the degree of abnormality is determined on both sides of a certain value, and for test items that have not been confirmed to be added with new oil Determines the degree of abnormality above a certain value,
A construction machine management system characterized by that.
請求項1において、
前記判定処理部における判定処理では、
前記評価値は、前記試験項目の試験値そのもの、または、前記試験項目の試験値と新油値の差とすることを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
In the determination process in the determination processing unit ,
The evaluation value, the test value itself of test items or construction machine management system, characterized in that the difference between the test value and the new oil value of the test item.
請求項1において、
前記管理基準の管理基準値として、
新油値に対する倍率を設定する、
または、基準値を設定した上で当該基準値に対する倍率を設定する、
または、前記試験項目の試験値と新油値との差に対応する数値を直接に設定する、
または、前記管理基準値の上限値もしくは下限値を設定した上で当該上限値もしくは下限値と新油値との差の倍率を設定する、
または、前記管理基準値の上限値もしくは下限値と基準値とを設定した上で当該上限値もしくは当該下限値と当該基準値との差の倍率を設定する、
ことを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
As a management standard value of the management standard ,
Set the magnification for the new oil value ,
Or, after setting the reference value, set the magnification for the reference value.
Alternatively, the numerical value corresponding to the difference between the test value of the test item and the new oil value is directly set.
Alternatively, after setting the upper limit value or lower limit value of the management reference value, the magnification of the difference between the upper limit value or lower limit value and the new oil value is set.
Or, setting the magnification of the difference between the upper limit value or the lower limit value and the reference value in terms of setting the upper limit value or lower limit value and the reference value of the control reference value,
A construction machine management system characterized by that.
請求項1において、
前記管理基準の管理基準値の設定では、
オイル交換からオイル採取迄の前記建設機械の稼働時間をオイル使用時間とし、
前記オイル交換時の管理基準値の初期値と、単位時間当りの管理基準値の変化量とを設定し、
前記初期値と前記管理基準値の変化量から、前記オイル採取時における管理基準値を算出することを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
In setting the management standard value of the management standard ,
The operation time of the construction machine from oil change to oil collection is the oil use time,
Set the initial value of the management standard value at the time of oil change and the amount of change in the management standard value per unit time,
A construction machine management system characterized in that a management reference value at the time of oil collection is calculated from a change amount of the initial value and the management reference value.
請求項1において、
前記オイル試験結果取得部は、オイル分析業者の端末から前記試験結果を取得することを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
The oil test result acquisition unit acquires the test result from a terminal of an oil analyzer.
請求項1において、
前記論理構成は、評価値と診断結果とをノードとする1つ以上の木構造であり、当該1つ以上の木構造は、それぞれ、リーフノードとして前記試験項目診断結果の少なくとも1つを有し、ルートノードとして最終診断結果を有し、前記リーフノードと前記ルートノードの間に存在する内部ノードとして他の診断結果を有し、
前記説明文章を生成する処理では、前記診断処理部は、前記1つ以上の木構造のそれぞれにおいて、前記リーフノードから前記ルートノードに向かってノードを巡回し、前記リーフノード、前記ルートノード、前記内部ノードのそれぞれに予め関連づけられた句又は文をつなげて前記説明文章を生成する、
ことを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
The logical configuration is one or more tree structures having evaluation values and diagnosis results as nodes, and each of the one or more tree structures has at least one diagnosis result of the test item as a leaf node. And having a final diagnosis result as a root node, and having another diagnosis result as an internal node existing between the leaf node and the root node,
In the process of generating the explanatory text, the diagnosis processing unit circulates a node from the leaf node toward the root node in each of the one or more tree structures, and the leaf node, the root node, Connecting the phrases or sentences previously associated with each of the internal nodes to generate the explanatory text;
A construction machine management system characterized by that.
請求項1において、
前記説明文章または論理構成図は、前記建設機械の所有者、管理者、運転者及び整備者、並びに前記建設機械のメーカ、当該メーカの現地販売代理店、当該メーカのサービス担当者及び販売員の端末の少なくとも1つに対して出力されることを特徴とする建設機械の管理システム。
In claim 1,
The explanatory text or logical configuration diagram includes the owner, manager, operator and mechanic of the construction machine, the manufacturer of the construction machine, the local sales agent of the manufacturer, the service personnel and the sales staff of the manufacturer. A construction machine management system, wherein the system is output to at least one of the terminals.
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