JPH06294668A

JPH06294668A - 故障診断装置

Info

Publication number: JPH06294668A
Application number: JP8452993A
Authority: JP
Inventors: Hiromitsu Sugimatsu; 啓充杉松; Satoshi Hori; 聡堀
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1993-04-12
Filing date: 1993-04-12
Publication date: 1994-10-21

Abstract

(57)【要約】【目的】家庭電化製品，産業装置などの各種機器およ
びこれらの機器から構成されたシステムの故障診断，修
理などを行うサービスマンに対して、より適切な対応修
理内容を提示できるようにすることを目的とする。【構成】検索部７がターゲット事例と類似した症状で
ある故障事例を事例ベース６より取り出し、この故障事
例を事例ファイル８へ格納し、次いで、対応事例編集部
９が事例ファイル８に格納されている故障事例を修理内
容の同じものをまとめ、修理内容のターゲット事例に対
する有効度を算出する。そして、ターゲット事例の対応
修理内容として有効度の大きい方より１０個を表示部２
に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、電化製品や産業装置
などの各種機器およびこれらの機器から構成されたシス
テムの故障診断，修理などに必要な情報を提供する故障
診断装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の故障診断は、文献（１９９９年の
ナサコンファレンスパブリケーション（ＮＡＳＡ
ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｖｏ
ｌ．ＮＡＳＡ−ＣＰ−３０７３，ｐｐ５１７−５２４）
の「ＤＥＢ：ＡＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＥｘｐｅｒｉ
ｅｎｃｅＢｒｏｗｓｅｒｕｓｉｎｇＳｉｍｉａｌ
ｒｉｔｙＮｅｔｗｏｒｋｓ」）に示されているよう
に、故障事例を用いて行われている。

【０００３】この故障診断について、図１１のフローチ
ャートを用いて説明する。まず、図１２に示すようなフ
レーム形式で形成された状態で故障症状を入力する（ス
テップＳ１１１）。次いで、図１３に示すような形式で
構築されているデータベースより過去の事例を一つ取り
出し（ステップＳ１１２）、これを図１２に示すような
フレーム形式に変換する（ステップＳ１１３）。

【０００４】次に、図１４に示すような類似度ネットワ
ークを用いて、入力された症状とこの過去の事例との類
似度を求め、類似度が予め設定されている閾値以上なら
類似事例と判断し、閾値以下なら類似事例でないと判断
する（ステップＳ１１４）。類似度ネットワークは、部
品同士の間の類似度がネットワーク形式で示されている
ものである。ここで、取りだした過去の事例が故障症状
と類似していると判断された場合、この過去の事例を類
似事例リストに登録する（ステップＳ１１５）。以上
の、ステップＳ１１２からステップＳ１１５までを、デ
ータベース中の全ての過去の事例について行い（ステッ
プＳ１１６）、この後、類似事例リストより、類似度の
最大値を示すものより１０個の過去の事例を取り出して
（ステップＳ１１７）、これらを図１５に示すように提
示するようにしている（ステップＳ１１８）。この提示
により、故障症状に対して有効な修理方法を得ることが
できる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の故障支援は以上
のようになされていたので、以下に示すような問題点が
あった。まず、過去の修理事例と現在問題となっている
故障の類似度のみに着目して修理候補をリストアップし
ているので、故障の発生頻度を考慮して、多発している
類似した過去の修理事例を提示することができないとい
う問題があった。また、より正確で適切な故障診断支援
のためには、現在問題となっている故障の症状をできる
だけ抽出する必要がある。しかし、フィールドサービス
の現場では、修理対象とする製品・機種が多いため、修
理依頼内容に対応してサービスマンが適切にその有無を
確認すべき症状は何かを記憶し、聞き出すことが困難で
あるという問題があった。さらに、多くの修理事例を効
率的に扱うことが困難な上、過去の修理事例が少ない新
製品に対しては、有益な診断情報を提供することができ
ないといった問題があった。

【０００６】この発明は、以上のような問題点を解消す
るためになされたものであり、家庭電化製品，産業装置
などの各種機器およびこれらの機器から構成されたシス
テムの故障診断，修理などを行うサービスマンに対し
て、より適切な対応修理内容を提示できるようにするこ
とを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明の故障診断装置
は、１つの故障事例が発生回数と過去に発生したかもし
くは今後発生するであろうと予測される故障事例症状と
それに対応した修理内容とから構成される事例データベ
ースと、入力されたターゲット症状の各症状と事例デー
タベースに格納されている故障事例の各故障事例症状と
のそれぞれの属性同士の属性類似度を算出し、属性類似
度によりターゲット症状の各症状と故障事例症状それぞ
れとの症状類似度を算出し、症状類似度により故障事例
のターゲット症状に対する事例類似度を算出し、事例類
似度と故障事例の発生回数とからターゲット症状に対す
る故障事例の有効度を算出し、有効度が所定の閾値以上
の故障事例を事例データベース中より選択する検索手段
と、検索手段が選択した故障事例より修理内容を取り出
し、内容が同一のものは１つにまとめてそれらの有効度
を合計し、その有効度の合計でそれぞれの有効度を割っ
てまとめられた修理内容の有効率を算出する対応修理内
容編集手段とを有することを特徴とする。

【０００８】また、検索手段が選択した故障事例の修理
内容より修理部品を取り出し、同一のものは１つにまと
めてそれらの有効度を合計し、その有効度の合計でそれ
ぞれの有効度を割ってまとめられた修理部品の有効率を
算出する対応修理部品編集手段を有することを特徴とす
る。

【０００９】また、１つの質問用データが条件部とその
内容に対応する質問文とこの質問文に対する回答である
判断部と条件部と同様の構成の一致症状部と一致症状部
と同様の構成の不一致症状部とから構成される質問用デ
ータベースと、入力された故障症状と質問用データベー
スのデータの条件部とを比較して一致した場合はデータ
の質問文を表示させる質問表示手段と、質問表示手段に
より表示された質問文に対する回答が「ＹＥＳ」の場合
は質問用データの一致症状を選択し「ＮＯ」の場合は質
問用データの不一致症状を選択し、これらのうち選択さ
れた方をターゲット症状に追加する症状追加手段とを有
することを特徴とする。

【００１０】

【作用】発生した故障に対して、用意してある事例の中
より発生回数を考慮したこの症状に対する有効な修理内
容が提示される。また、この故障のために有効な修理部
品が提示される。そして、より多くの詳細な症状を得る
ための質問が提示され、これによりこの故障のより詳細
な症状が獲得される。

【００１１】

【実施例】以下この発明の１実施例を図を参照して説明
する。図１は、この発明の１実施例による故障診断装置
の構成を示す構成図である。同図において、１は故障症
状などのデータを入力するキーボード、２は診断結果な
どを表示する表示部、３はユーザより提示された故障症
状に対応したより詳細な状況を確認するための対応質問
内容が格納されている質問ベース、４はユーザからの修
理依頼内容よりこの修理のためにより多くの状況を得る
ための対応する適切な質問内容を質問ベース３から選択
する症状確認部、５は診断対象機器の故障症状（診断対
象症状）をターゲット事例として記憶しておく故障ファ
イルである。

【００１２】また、６は過去に発生したものや予想でき
る故障事例が記憶されている事例ベース、７は故障ファ
イル５に格納されている診断対象症状と類似している故
障事例を事例ベース６より検索する検索部、８は検索部
１２が検索抽出した故障事例（類似事例）が格納される
事例ファイル、９は事例ファイル８に格納された類似事
例を、修理内容および修理部品毎にそれぞれまとめ、さ
らに、修理対象機器の修理に有効な度合いの順に並べ変
えをする対応事例編集部、１０は対応事例編集部９が類
似事例の編集作業などを行うための一時保管ファイルで
ある。

【００１３】次に、動作に付いてフローチャートを参照
して説明する。図２のフローチャートは、ユーザからの
修理依頼時の故障症状内容の入力から修理部品リスト出
力までの動作の大まかな流れを示すものである。まず、
修理依頼時の故障症状すなわち診断対象症状をキーボー
ド１より入力する（ステップＳ１）。診断対象症状の入
力により、症状確認部４はこの診断対象症状に対応する
より詳細な故障状況を得るための質問用データを質問ベ
ース３より検索して表示部２に表示する（ステップＳ
２）。表示された質問文に従ってより詳細な故障症状を
獲得してこれをキーボード１により入力する（ステップ
Ｓ３）。この新たに入力された詳細な故障症状は、既に
入力されている診断対象症状に追加され、ターゲット事
例として故障ファイル５に格納される（ステップＳ
４）。

【００１４】次に、検索部７がターゲット事例と類似し
た症状である故障事例を事例ベース６より取り出し、こ
の故障事例を事例ファイル８へ格納する（ステップＳ
５）。次いで、対応事例編集部９が事例ファイル８に格
納されている故障事例を修理内容の同じものをまとめ、
修理内容のターゲット事例に対する有効度を算出する
（ステップＳ６）。そして、ターゲット事例の対応修理
内容として有効度の大きい方より１０個を表示部２に表
示する（ステップＳ７）。

【００１５】一方、事例ファイル８に格納された故障事
例の中より、修理部品を抽出し同じものはまとめこれら
のターゲット事例の修理に対する有効度を算出する（ス
テップＳ８）。そして、有効度の大きい修理部品を有効
度の大きい方より１０個表示部２に表示する（ステップ
Ｓ９）。以上のように、この故障診断装置によれば、故
障の症状を入力することで、より詳細な故障症状を得る
ための質問内容が得られる。そして、この故障に対する
適切な修理内容と修理部品とを選択することができる。

【００１６】次にこの故障診断装置の動作をより詳細に
説明する。始めに、ターゲット事例の収得動作につい
て、図３のフローチャートを用いて説明する。まず、修
理依頼時の故障症状の入力により（ステップＳ３１）、
症状確認部４が質問ベース３より質問用データを１つ取
り出す（ステップＳ３２）。質問ベース３に格納されて
いる質問用データは、図４に示すように構成されたデー
タである。この質問用データは、故障発生場所，故障内
容，故障発生時の運転モード，故障発生原因，故障発生
頻度からなる条件部４１と、質問文４２と、判断部４３
と、条件部４１と同様の構成の一致部４４，不一致部４
５とから構成されている。この条件部４１，一致部４
４，不一致部４５のデータは５つの属性より構成されて
いる。この５つの属性は、故障発生場所ＯＰ，不具合の
内容ＯＤ，不具合発生時の運転モードＴＭ，不具合発生
要因ＯＷＳ，発生頻度ＯＦとから成る。

【００１７】次いで、症状確認部４はこの質問用データ
の条件部４１と入力された故障症状とが一致するかどう
か調べる（ステップＳ３３）。ここで、一致した場合は
この質問用データの質問文４２を表示部２に表示する
（ステップＳ３４）。一致しない場合は、質問ベース３
にまだ他の質問用データあるかどうか判断し（ステップ
Ｓ３５）、ここで、まだ質問用データがある場合は、ス
テップＳ３２に戻る。

【００１８】以上のことを繰り返すことにより、質問ベ
ース３より修理依頼時の故障症状と条件部４１とが一致
する質問用データが選択され、図５に示すように、それ
らの質問文４２が表示部２（図１）に表示される。図５
に示すように、表示部２に表示された症状確認のための
質問文は、ユーザからの修理依頼の際の症状５１と、質
問ベース３（図１）から選択された質問用データの質問
文を表示する質問表示フィールド５２と、ユーザーから
の回答を入力する回答フィールド５３から構成されてい
る。

【００１９】次に、表示された質問文に対する回答をユ
ーザから得ることにより、表示部２に表示されている回
答フィールド５３「ＹＥＳ」，「？」，「ＮＯ」のどれ
かを選択する（ステップＳ３６）。ここで回答フィール
ド５３の「ＹＥＳ」が選択された場合（ステップＳ３
７）、この質問文の質問用データの一致部のデータを故
障ファイル５に追加する（ステップＳ３８）。

【００２０】一方、「ＮＯ」の場合（ステップＳ３
９）、この質問用データの不一致部のデータを故障ファ
イル５に追加する（ステップＳ３１０）。このとき、
「？」の場合は、「ＹＥＳ」でも「ＮＯ」でもないの
で、故障ファイル５には何も追加されない。以上、ステ
ップＳ３６からステップＳ３１０までのことを繰り返し
（ステップＳ３１１）、表示部２に表示されている全て
の質問文の回答を得ることにより、より詳細な故障症状
であるターゲット事例の獲得動作が行われる。

【００２１】次に、得られたターゲット事例より対応す
る修理情報の選出動作について、図６のフローチャート
を用いて説明する。まず、検索部７は、より詳細な故障
症状であるターゲット事例を故障ファイル５（図１）よ
り取り出し（ステップＳ６１）、事例ベース６の中より
この故障を起こした機種に対応する機種事例群を選択す
る（ステップＳ６２）。そして、この事例群より１つの
故障事例を取り出す（ステップＳ６３）。事例ベース６
に格納されている個々の故障事例は、登録番号，発生回
数，事例症状，対応する修理内容から構成されているも
のである。

【００２２】図７は、この故障事例の１例を示すもので
あり、対応機種がルームエアコンの場合である。図７に
示すように、故障事例は、対象機種を示す識別番号と発
生回数と事例症状と修理内容とから構成されている。修
理内容は、処置内容（例えば交換）、処置の対象である
修理部品（例えば室温サーミスタ）、故障状態（例えば
はんだ不良）、故障原因（例えば製造不良）の４個の属
性により表現されている。前述の事例症状と同様に、こ
の修理内容の４つの属性全てに内容が記されている必要
はない。

【００２３】また事例症状は、故障発生場所ＯＰ，不具
合の内容ＯＤ，不具合発生時の運転モードＴＭ，不具合
発生要因ＯＷＳ，発生頻度ＯＦの５つの属性から構成さ
れ、１つに限るものではない。また、１つの事例症状
は、５つの属性全てに内容が記されているとは限らな
い。例えばルームエアコンの場合、事例症状を構成する
属性の故障発生場所ＯＰには、その故障症状が観察され
た場合を示しており、「室内器」が記されている。同様
に、不具合の内容ＯＤには「冷えが悪い」，不具合発生
時の運転モードＴＭには「温感自動運転」，不具合発生
要因ＯＷＳには「取付け直後」，発生頻度ＯＦには「時
々」などが記されている。

【００２４】以上のように構成された１つの故障事例を
取り出した検索部７は、故障ファイル５に格納されてい
るターゲット事例と、取りだした故障事例の事例症状と
からこれらの類似度を算出する（ステップＳ６４）。

【００２５】以下に、この類似度の算出について説明す
る。ターゲット事例は、前述したように故障症状の収得
動作により複数個の故障症状からなるものとなってい
る。一方、故障事例は、過去の故障に関するデータから
構成されているものであり、やはり複数の事例症状を有
している。ここで、ターゲット事例は３個の故障症状
ａ，ｂ，ｃからなり、故障事例は４個の事例症状Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄを有するものとする。

【００２６】まず始めに、ターゲット事例と故障事例と
がそれぞれ複数個有する故障症状と事例症状との全ての
組み合わせについてそれぞれの症状の中の属性間の類似
度を算出する。例えばここでは、ａとＡ，ａとＢ，ａと
Ｃ，ａとＤ，ｂとＡ，ｂとＢ，ｂとＣ，ｂとＤ，ｃと
Ａ，ｃとＢ，ｃとＣ，ｃとＤのそれぞれの属性同士の類
似度を算出する。ここで、類似度の算出は、各属性間の
距離を求めてこれを１から引いたものとする。

【００２７】まず、属性同士が全く同じ場合は距離が０
であり従って類似度は１となる。一方、全く同じでない
場合は、予め用意されている類似関係データベースの中
より、この属性同士の距離を求める。属性は数字ではな
いので２つの属性間の距離を直接求めることはできな
い。この属性間の距離がデータベースとして用意されて
いるものが類似関係データベースであり、この中より距
離を求める属性同士と同一の関係を探し、同一の関係の
ものがあった場合はその関係に付帯している距離を属性
間の距離とし、１よりこれを引いたものを属性間の類似
度とする。そして、類似関係データベースの中に、この
属性同士の関係と同一の関係が存在しない場合は、２つ
の属性間の距離は１であり、類似度は０となる。

【００２８】例えば、ターゲット事例の１つの故障症状
ａが「室内，冷えない，温感自動運転，取付け直後，時
々」であり、事例症状Ａが「室内，あまり冷えない，温
感自動運転，取付け直後，時々」である場合、属性それ
ぞれの類似度が「１，０．８，１，１，１」となる。

【００２９】次に、故障症状と事例症状との間の類似度
を算出する。この類似度の算出には、以上のようにして
求めたターゲット事例と事例症状の間の複数の故障症状
と事例症状同士のそれぞれの属性間の類似度を用いる。
まず、故障症状と事例症状の属性の中で故障発生場所Ｏ
Ｐと不具合の内容ＯＤとの類似度が予め設定されている
閾値より大きいかどうか判断し、閾値より小さい場合
は、この故障症状と事例症状との類似度は０とする。一
方、この２つの類似度が閾値より大きい場合は、各属性
ＯＰ，ＯＤ，ＴＭ，ＯＷＳ，ＯＦにおける類似度より、
以下の式１を用いて症状間の類似度を算出する。

【００３０】症状間の類似度＝Ｌ／５×｛１−‖ｄ_ij‖／（Ｌ）^1/2｝・・・（１）ここで、Ｌは属性間の類似度の算出できた数、‖ｄ_ij‖
は各属性間の距離の２乗和の平方根である。

【００３１】例えば、上述の例でいえば、故障症状ａと
事例症状Ａでは、類似度ＯＰ＝１，類似度ＯＤ＝０．８
であり、閾値が０．５の場合は、どちらの類似度も閾値
以上なので、式１を用いて症状間の類似度を求めること
になる。そしてこの場合、症状間ａＡの類似度は５÷５
×〔１−（０²＋０．２²＋０²＋０²＋０²）^1/2／（５）
^1/2｝≒０．７１７となる。

【００３２】次に、ターゲット事例と故障事例との間の
類似度を算出する。この事例間の類似度は、以上のこと
により算出したそれぞれの症状間の類似度の中より、値
の大きいものをターゲット事例の有する故障症状の数だ
け取り出し、これらを用いて算出する。まず、前述のよ
うに算出した症状間の類似度を用いて距離行列Ｄを作
る。距離行列Ｄは、各類似度を１より減じたものである
各症状間の距離ｄ_ijのマトリックスとなっている。上述
の例の場合、ターゲット事例は３個の故障症状ａ，ｂ，
ｃからなり、故障事例は４個の事例症状Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
を有しているので、図８（ａ）に示すように、この距離
行列Ｄは３行４列の行列となる。

【００３３】次いで、この行列Ｄの中より最小値の距離
を検出し、図８（ｂ）に示すようにこの最小値がある行
と列とを行列Ｄより削除する。この動作をこの行列の行
数文だけ繰り返すと、最終的に各段階で検出された最小
値が行数分取り出される。この取り出された各段階での
最小値は、距離ｄ_ijの最小値であり、言い替えると類似
度の最大値である。これらを用いて、以下の式（２）に
より、事例ベースより取り出した１つの故障事例のター
ゲット事例に対する類似度が算出できる。

【００３４】類似度＝ｍ／ｎ×（１−‖ｄ‖／（ｍ）^1/2｝・・・（２）ここで、ｍは診断症状の数もしくは事例ベースより取り
出した１つの故障事例の有する事例症状の数の小さい方
の数、ｎは診断症状の数もしくは事例ベースより取り出
した１つの故障事例の有する事例症状の数、‖ｄ‖は上
記の各段階で検出される最小値の２乗和の平方根であ
る。

【００３５】例えば、上記の例の場合において、故障症
状ｂと故障事例Ｃとの距離ｄ₁ ，故障症状ａと故障事例
Ｄとの距離ｄ₂ ，故障症状ｃと故障事例ｂとの距離ｄ₃
がそれぞれ検出されたとき、これらを用いて３／４×
〔１−｛（ｄ₁ ²＋ｄ₂ ²＋ｄ₃ ²）／３｝^1/2〕によりター
ゲット事例と故障事例との類似度が求められる。

【００３６】次に、この類似度より以下に示す式３を用
いて、取りだした過去の故障事例の今回のターゲット事
例に対する有効度を算出する（ステップＳ６５）。

【００３７】有効度＝類似度×｛ｌｏｇ（発生回数＋１）＋１｝・・・（３）ここで、発生回数は、故障事例を構成しているものであ
る。

【００３８】以上のようにして事例ベースに格納されて
いる過去の故障事例の示す修理内容の今回のターゲット
事例に対する有効度を全て算出し、これらの中でその有
効度が予め設定されている閾値以上のものを類似事例と
して選出し、事例ファイル８に格納する（ステップＳ６
６，Ｓ６７，Ｓ６８）。以上のことにより、得られたタ
ーゲット事例に対応する修理情報の選出動作が終了す
る。

【００３９】次に、事例ファイル８に格納された故障事
例の編集整理動作について、図９のフローチャートを用
いて説明する。まず、対応事例編集部９は事例ファイル
８の中より一つの故障事例を取り出し（ステップＳ９
１）、その修理内容を一時ファイル１０に書き出す（ス
テップＳ９２）。次いで、もう一つの故障事例を取り出
し（ステップＳ９３）、この修理内容と既に一時ファイ
ルに格納されている修理内容とを比較する（ステップＳ
９４）。ここで、同一ならば、この修理内容を取り出し
た故障事例の有効度を既に一時ファイル１０に格納され
ている内容が同一の修理内容の有効度に追加する（ステ
ップＳ９５）。一方、このとき取り出した故障事例の修
理内容と同一のものが一時ファイル１０に無かった場合
は、この修理内容を一時ファイル１０に格納する（ステ
ップＳ９６）。

【００４０】以上のことを、選出した故障事例すべてに
対して行い（ステップＳ９７）、これにより一時ファイ
ル１０には内容が同一のものはまとめられ、かつターゲ
ット事例に対する有効度が付加された修理内容が格納さ
れていることになる。次に、このまとめられた修理内容
のそれぞれの有効度を、一時ファイル１０に格納された
修理内容の有効度の総和で割り、これを新たに整理され
た修理内容の有効率とする（ステップＳ９８）。そし
て、一時ファイル１０中の修理内容を有効率の大きい順
に並べ変える（ステップＳ９９）。

【００４１】次に、上述と同様にして故障事例の修理部
品についても、同じものはまとめて有効度を付加する。
そして、やはり同様に有効度の大きい順に修理部品を並
べ変える。以上のことにより、ターゲット事例に対する
有効度の高い修理内容と修理部品とが事例ベース６より
選出されたことになり、これらを表示部２に表示するこ
とにより、故障判断が可能となる。有効度の高い修理部
品の表示は、例えば図１０に示すような状態で表示さ
れ、ユーザからの修理依頼の際の症状１０１と、この症
状に対して有効度の高い修理部品１０２とその部品番号
１０３とその有効率１０４が表示される。この有効率１
０４はその部品が無ければどの程度修理できないかを示
す確率となる。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、現在解決しようとしている修理に有効な過去の経験
をその修理有効度の高い修理内容をリストアップして提
示されるので、より迅速で正確な修理を可能とする。ま
た修理に必要な修理部品が、その部品がなければどの程
度修理できないかを示す有効率とともに提示されるの
で、サービスマンが出張修理に出かける際の準備作業を
確実かつ迅速なものにできる。また、修理内容に対応し
た質問事項をサービスマンに教示し、より多くの情報を
ユーザから聞き出すことを支援するので、より詳細な故
障状況を得ることが可能となり、より精度の高い対応修
理内容の提示が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の１実施例である故障診断装置の構成
を示す構成図である。

【図２】図１の故障診断装置の１連の動作を示すフロー
チャートである。

【図３】図１の症状確認部の動作を示すフローチャート
である。

【図４】図１の質問ベースに格納されている質問用デー
タの１例を示す説明図である。

【図５】表示部２に表示される質問文の１例を示す説明
図である

【図６】図１の検索部７の動作を示すフローチャートで
ある。

【図７】図１の事例ベース６に格納されている故障事例
を示す説明図である。

【図８】類似度算出を説明する説明図である。

【図９】図１の対応事例編集部９の動作を示すフローチ
ャートである。

【図１０】表示部２に表示される修理部品の１例を示す
説明図である。

【図１１】従来の故障診断の方法を示すフローチャート
である。

【図１２】入力するフレーム形式故障症状を示す説明図
である。

【図１３】従来の故障診断におけるデータベースの構成
を示す構成図である。

【図１４】入力された症状と過去の事例との類似度を求
めるための類似度ネットワークの１例を示す説明図であ
る。

【図１５】従来の故障診断における診断結果の提示例を
示す説明図である。

【符号の説明】

１キーボード２表示部３質問ベース４症状確認部５故障ファイル６事例ベース７検索部８事例ファイル９対応事例編集部１０一時保管ファイル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】発生した故障症状を入力することによっ
て対応する修理方法などを表示する故障診断装置であっ
て、１つの故障事例が発生回数と過去に発生したかもしくは
今後発生するであろうと予測される故障事例症状とそれ
に対応した修理内容とから構成される事例データベース
と、入力されたターゲット症状の各症状と事例データベース
に格納されている故障事例の各故障事例症状とのそれぞ
れの属性同士の属性類似度を算出し、前記属性類似度に
より前記ターゲット症状の各症状と前記故障事例症状そ
れぞれとの症状類似度を算出し、前記症状類似度により
前記故障事例の前記ターゲット症状に対する事例類似度
を算出し、前記事例類似度と前記故障事例の発生回数と
から前記ターゲット症状に対する前記故障事例の有効度
を算出し、前記有効度が所定の閾値以上の故障事例を前
記事例データベース中より選択する検索手段と、前記検索手段が選択した故障事例より修理内容を取り出
し、内容が同一のものは１つにまとめてそれらの有効度
を合計し、その有効度の合計でそれぞれの有効度を割っ
てまとめられた修理内容の有効率を算出する対応修理内
容編集手段とを有することを特徴とする故障診断装置。
【請求項２】請求項１記載の故障診断装置において、前記検索手段が選択した故障事例の修理内容より修理部
品を取り出し、同一のものは１つにまとめてそれらの有
効度を合計し、その有効度の合計でそれぞれの有効度を
割ってまとめられた修理部品の有効率を算出する対応修
理部品編集手段を有することを特徴とする故障診断装
置。
【請求項３】請求項１記載の故障診断装置において、１つの質問用データが条件部とその内容に対応する質問
文とこの質問文に対する回答である判断部と前記条件部
と同様の構成の一致症状部と前記一致症状部と同様の構
成の不一致症状部とから構成される質問用データベース
と、入力された故障症状と前記質問用データベースのデータ
の条件部とを比較して一致した場合は前記データの質問
文を表示させる質問表示手段と、前記質問表示手段により表示された質問文に対する回答
が「ＹＥＳ」の場合は前記質問用データの一致症状を選
択し「ＮＯ」の場合は前記質問用データの不一致症状を
選択し、これらのうち選択された方を前記ターゲット症
状に追加する症状追加手段とを有することを特徴とする
故障診断装置。