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公開番号2025140591
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-29
出願番号2024040092
出願日2024-03-14
発明の名称故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステム及び方法
出願人株式会社小松製作所
代理人弁理士法人新樹グローバル・アイピー
主分類G01M 99/00 20110101AFI20250919BHJP(測定;試験)
要約【課題】故障した作業機械の故障原因を、迅速かつ精度よく診断する。
【解決手段】システムは、故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステムである。当該システムは、データ取得部と、生成AIの学習済みモデルと、出力部とを含む。データ取得部は、故障した作業機械の状態を示す機械データを取得する。学習済みモデルは、故障した作業機械の状態と故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みである。学習済みモデルは、入力された機械データに対して、故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成するように構成されている。出力部は、学習済みモデルが生成した回答を出力する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステムであって、
故障した前記作業機械の状態を示す機械データを取得するデータ取得部と、
前記故障した作業機械の状態と前記故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みであり、入力された前記機械データに対して、前記故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成するように構成された生成ＡＩの学習済みモデルと、
前記学習済みモデルが生成した前記回答を出力する出力部と、
を備えるシステム。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記機械データは、前記故障した作業機械の状態を示す複数の状態パラメータの時系列データを含み、
前記学習済みモデルは、前記複数の状態パラメータのうち、前記故障に関連すると推定される１以上の状態パラメータを、モニタリングパラメータとして決定する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記学習済みモデルは、
前記モニタリングパラメータの時系列データを解析するための解析プログラムのプログラムコードを生成する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記学習済みモデルは、
前記モニタリングパラメータの時系列データを解析するための解析プログラムを、複数の解析プログラムから選択する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、前記解析プログラムによる前記モニタリングパラメータの時系列データの解析結果から、前記故障した作業機械の故障原因を示す前記回答を生成する、
請求項３又は４に記載のシステム。
【請求項６】
前記学習済みモデルは、前記解析プログラムによる前記モニタリングパラメータの時系列データの解析結果から、前記モニタリングパラメータの異常度を判定し、
前記出力部は、前記回答において、異常度の高い順に、前記モニタリングパラメータの時系列データの波形を表示する、
請求項３又は４に記載のシステム。
【請求項７】
前記機械データは、前記故障した作業機械が出力する故障コードと、前記故障した作業機械の状態を示す複数の状態パラメータの時系列データとを含み、
前記故障対応マニュアルは、複数の故障コードと、前記複数の状態パラメータのうち各故障コードに対応する解析すべきモニタリングパラメータと、を含み、
前記学習済みモデルは、前記モニタリングパラメータの時系列データを解析することで、前記故障した作業機械の故障原因を診断する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記機械データは、前記故障した作業機械が出力する故障コードと、前記故障した作業機械の状態を示す複数の状態パラメータの時系列データと、前記故障した作業機械の画像、又は、動画を含み、
前記故障履歴データは、前記過去に故障した他の作業機械の故障コードと、前記過去に故障した他の作業機械の状態を示す複数の状態パラメータの時系列データと、前記故障した作業機械の画像、又は、動画を含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
故障した作業機械の故障原因を診断するために、コンピュータによって実行される方法であって、
故障した前記故障した作業機械の状態を示す機械データを取得することと、
前記故障した作業機械の状態と前記故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みであり、入力された前記機械データに対して、前記故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成するように構成された生成ＡＩの学習済みモデルに、前記機械データを入力することと、
前記学習済みモデルが生成した前記回答を出力すること、
を備える方法。
【請求項１０】
前記機械データは、前記故障した作業機械の状態を示す複数の状態パラメータの時系列データを含み、
前記学習済みモデルによって、前記複数の状態パラメータのうち、前記故障に関連すると推定される１以上の状態パラメータを、モニタリングパラメータとして決定することを備える、
請求項９に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステム及び方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステムが知られている。例えば、特許文献１の故障診断装置は、あらかじめ修理マニアルに記載されている診断手順、故障項目、及び基準値などの記憶データを記憶している。故障診断装置は、作業機械のコントローラから、故障コード信号を受信する。故障診断装置は、故障コード信号と記憶データとに基づいて、故障診断すると共に、診断手順等を表示部に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平０６－０１１４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した診断手順では、故障原因が直ちに特定されるのではなく、故障に関連すると推定されるパラメータの複数の候補が示され、各パラメータのデータを解析することが求められる。そのため、故障原因を迅速に特定することは容易ではない。また、解析結果から故障原因を精度よく特定することも容易ではない。本開示の目的は、故障した作業機械の故障原因を、迅速かつ精度よく診断することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様に係るシステムは、故障した作業機械の故障原因を診断するためのシステムである。当該システムは、データ取得部と、生成ＡＩ（artificial intelligence）の学習済みモデルと、出力部とを含む。データ取得部は、故障した作業機械の状態を示す機械データを取得する。学習済みモデルは、故障した作業機械の状態と故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みである。学習済みモデルは、入力された機械データに対して、故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成するように構成されている。出力部は、学習済みモデルが生成した回答を出力する。
【０００６】
本開示の他の態様に係る方法は、故障した作業機械の故障原因を診断するために、コンピュータによって実行される方法である。当該方法は、故障した作業機械の状態を示す機械データを取得することと、故障した作業機械の状態と故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みであり、入力された機械データに対して、故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成するように構成された生成ＡＩの学習済みモデルに、機械データを入力することと、学習済みモデルが生成した回答を出力すること、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、生成ＡＩの学習済みモデルが、入力された機械データに対して、故障した作業機械の故障原因を示す少なくともテキストデータを含む回答を生成する。学習済みモデルは、故障した作業機械の状態と故障原因の候補とを示す故障対応マニュアルと、過去に故障した他の作業機械の状態を示す故障履歴データとによって学習済みである。そのため、故障した作業機械の故障原因を、迅速かつ精度よく診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
作業機械の故障診断システムの構成を示すブロック図である。
故障対応マニュアルの一例を示す図である。
生成ＡＩによる故障診断を行うための処理を示すフローチャートである。
故障診断用のアプリケーション画面の一例を示す図である。
回答欄に表示される第１診断結果の回答の一例を示す図である。
第２質問の一例を示す図である。
回答欄に表示される生成ＡＩのプログラムコードの回答の一例を示す図である。
アプリケーション画面に表示される第２診断結果の一例を示す図である。
変形例に係る生成ＡＩによる故障診断を行うための処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して実施形態にかかる故障診断システムについて説明する。図１は、実施形態に係る故障診断システム１の構成を示すブロック図である。故障診断システム１は、故障した作業機械１００の故障原因を診断するためのシステムである。作業機械１００は、例えばブルドーザ、ショベル、ホイールローダ、グレーダなどの建設機械である。ただし、作業機械１００は、建設機械以外の機械であってもよい。図１に示すように、故障診断システム１は、ローカルコンピュータ２とサーバ３とを備える。
【００１０】
ローカルコンピュータ２は、例えばスマートフォン、或いはタブレットなどのモバイル通信端末である。或いは、ローカルコンピュータ２は、デスクトップコンピュータ、或いはラップトップコンピュータなどの他のコンピュータであってもよい。ローカルコンピュータ２は、インターネットなどの通信ネットワーク４を介して、サーバ３と通信を行う。
（【００１１】以降は省略されています）

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