特許ウォッチ

公開番号2024174561
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-17
出願番号2023092452
出願日2023-06-05
発明の名称故障予測提示システム及び故障予測提示方法
出願人株式会社デンソー
代理人弁理士法人サトー
主分類G06Q 10/20 20230101AFI20241210BHJP(計算;計数)
要約【課題】故障発生時に故障に関するハードウェアとソフトウェアの両方の知見を速やかに提示する。
【解決手段】故障予測提示システム1は、設備関連ドキュメントから抽出した設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を保全の思考にしたがって層別する層別部2と、層別部による層別結果を学習して故障を予測する故障予測AI3と、故障予測AIによる予測結果を提示する提示部7と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
設備関連ドキュメントから抽出した設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を保全の思考にしたがって層別する層別部（２）と、
前記層別部による層別結果を学習して故障を予測する故障予測ＡＩ（３）と、
前記故障予測ＡＩによる予測結果を提示する提示部（７）と、を備える故障予測提示システム。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記層別部は、前記設備関連ドキュメントとして作動図とタイミングチャートに基づいてセンサデータのマスタ挙動を抽出し、センサデータ名を層別する請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項３】
前記層別部は、前記設備関連ドキュメントとして設備３次元図面に基づいて部品同士の位置関係と部品名を抽出し、故障部品名を層別する請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項４】
前記層別部は、前記設備関連ドキュメントとして設備配線図に基づいて部品同士の電気的な接続関係と部品名を抽出し、故障部品名を層別する請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項５】
前記層別部は、前記設備関連ドキュメントとして予備部品一覧表と変化点管理に基づいて部品交換頻度の情報と部品保全状況の情報を抽出し、故障部品名を層別する請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項６】
前記層別部は、前記設備関連ドキュメントとして工程ＦＭＥＡと問題点対策表に基づいて工程内で故障し易い部品を抽出し、故障部品名を層別する請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項７】
前記層別部は、部品名をキーワード参照し、キーワード参照で繋がった情報を、センサデータ名、故障部品名、異常コード名の順番並び替える請求項１に記載した故障予測提示システム。
【請求項８】
前記故障予測ＡＩは、異常コードや故障部品を予測し、
前記提示部は、異常コードの予測結果や故障部品の予測結果を提示する請求項１から７の何れか一項に記載した故障予測提示システム。
【請求項９】
設備関連ドキュメントから抽出した設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を保全の思考にしたがって層別する層別手順と、
前記層別手順による層別結果を学習して故障を予測する故障予測手順と、
前記故障予測手順による予測結果を提示する予測結果提示手順と、を行う故障予測提示方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障予測提示システム及び故障予測提示方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば設備等の不具合による生産性の低下を回避することを目的とし、設備故障時の保全対応が求められている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－８６７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
設備故障時の保全対応の手法として、故障の現象と、ハードウェアの図面及びソフトウェアの図面とを照合して故障原因を調査する手法がある。しかしながら、上記した手法では、ハードウェアとソフトウェアの両方の知見を備えていないと故障原因を特定するまでには至らない。このような事情から、故障発生時に故障に関するハードウェアとソフトウェアの両方の知見を速やかに提示することが求められている。
【０００５】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、故障発生時に故障に関するハードウェアとソフトウェアの両方の知見を速やかに提示することができる故障予測提示システム及び故障予測提示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載した発明によれば、設備関連ドキュメントから抽出した設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を保全の思考にしたがって層別する層別部（２）と、前記層別部による層別結果を学習して故障を予測する故障予測ＡＩ（３）と、前記故障予測ＡＩによる予測結果を提示する提示部（７）と、を備える。
【０００７】
設備関連ドキュメントから抽出した設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を保全の思考にしたがって層別し、その層別結果を学習して故障を予測し、その予測結果を提示するようにした。設備関連ドキュメントから抽出した情報を保全の思考にしたがって層別した層別結果を学習して故障を予測することで、故障発生時に故障に関するハードウェアとソフトウェアの両方の知見を適切に速やかに提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一実施形態の全体構成を示す機能ブロック図
故障予測の処理の流れを説明する図
故障分析の処理の流れを説明する図
保全履歴を抽出する態様を説明する図
処置候補を抽出する態様を説明する図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、一実施形態について図面を取得して説明する。図１に示すように、故障予測提示システム１は、例えば設備等の故障を予測するシステムである。故障予測提示システム１は、層別部２と、故障予測ＡＩ（Artificial Intelligence）３と、保全履歴データベース（ＤＢ）４と、第１テキスト解析ＡＩ５と、第２テキスト解析ＡＩ６と、表示部７（提示部に相当する）を備える。層別部２、故障予測ＡＩ３、保全履歴ＤＢ４、第１テキスト解析ＡＩ５及び第２テキスト解析ＡＩ６は、故障予測提示システム１の制御部として機能し、マイクロコンピュータを主体として構成されている。故障予測提示システム１の制御部により故障予測提示方法が実現される。故障予測ＡＩ３、第１テキスト解析ＡＩ５及び第２テキスト解析ＡＩ６に用いられているＡＩは、人間の知的能力を模したアルゴリズムによる情報処理を行い、例えば学習、予測、抽出等の処理を行う。
【００１０】
層別部２は、設備関連ドキュメントとして、作動図、タイミングチャート、設備３Ｄ（３次元）図面、設備配線図、予備部品一覧表、変化点管理、工程ＦＭＥＡ（Failure Mode and Effects Analysis）、問題点対策表を画像認識処理やＯＣＲ処理等により読み取る。設備関連ドキュメントは、設備のソフトウェアに関連する情報及びハードウェアに関連する情報を含む幾つかの図面や表を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許