JP6425295B1 - Vehicle maintenance information search device and program - Google Patents
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Abstract
【課題】修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測等を行うことができる車両整備情報検索装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】車両の整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、整備記録情報から部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、部品整備履歴情報から同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、部品整備履歴情報から部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、部品整備間隔分布情報から整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、多次元分析条件設定手段で設定された検索条件に基づき検索する整備記録検索手段と、整備記録検索手段による検索結果に付加情報を付加して報知する報知手段と、を備えた。
【選択図】図３
An object of the present invention is to provide a vehicle maintenance information search device and program capable of performing accurate prediction and the like of parts to be repaired and parts and parts to be prevented and maintained.
SOLUTION: A search acceptance means for receiving a user's search instruction to maintenance record information of a vehicle, a multidimensional analysis search setting means for setting a search condition as a multidimensional analysis search condition, and a part maintenance history from maintenance record information Parts maintenance history extraction means for extracting information, simultaneous maintenance for extracting similar parts group information from parts maintenance history information, simultaneous parts extraction means for similar parts group, and parts maintenance interval for extracting parts maintenance interval distribution information from parts maintenance history information Distribution extraction means, Maintenance interval similar parts group extraction means for extracting maintenance interval similar parts group information from parts maintenance interval distribution information, Maintenance record search means for searching based on search conditions set by multi-dimensional analysis condition setting means And notification means for adding additional information to a search result by the maintenance record search means and notifying.
[Selected figure] Figure 3
Description
本発明は車両整備情報検索装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a vehicle maintenance information search device and program.
ホストコンピュータと端末とを通信ネットワークを介して接続し、車両ユーザの車両情報及び個人情報を上記端末からホストコンピュータに送信し、車両情報に基づいてホストコンピュータに車両ユーザの車両に関する車両整備情報を作成させ、ホストコンピュータから端末に車両整備情報を提供するようにした車両整備情報提供方法が知られている（特許文献１）。 Connect a host computer and a terminal via a communication network, transmit vehicle information and personal information of the vehicle user from the terminal to the host computer, and create vehicle maintenance information on the vehicle of the vehicle user in the host computer based on the vehicle information A vehicle maintenance information providing method is known in which vehicle maintenance information is provided from a host computer to a terminal (Patent Document 1).
コンピュータにてユーザ車両の特定部位の次回交換時期を予測して交換時期情報をユーザに提供する車両管理情報提供システムであって、コンピュータが、ユーザ車両及び他の車両における特定部位の交換時期データを記憶すると共に、この交換時期データ中の全車両における特定部位の平均交換期間を算出する全車両平均算出機能と、交換時期データのうちユーザ車両と同一車種における特定部位の平均交換期間を算出する特定車種平均算出機能と、算出された全車両における平均交換期間と特定車種における平均交換期間とを比較して特定部位のユーザ車両車種に起因する車種別交換時期補正値を算出する特定車種補正値算出機能と、この算出された車種別交換時期補正値に基づいてユーザ車両の特定部位の次回交換時期を算出して次回交換時期情報をユーザに提供する交換時期情報提供機能と、を備えた車両管理情報提供システムも知られている（特許文献２）。 A vehicle management information providing system which predicts the next replacement time of a specific part of a user vehicle with a computer and provides the user with replacement time information, wherein the computer provides replacement time data of the specific part of the user vehicle and other vehicles. A function to calculate the average exchange period of specific parts of all vehicles in the exchange time data and an average calculation function of all vehicles in the exchange time data, and an average exchange period of specific parts of the same vehicle as the user vehicle among the exchange time data Specific vehicle type correction value calculation to calculate the vehicle type replacement timing correction value due to the user vehicle vehicle type of the specific part by comparing the average average replacement period for all vehicle types and the average replacement period for specific vehicle types. The next replacement time of the specific part of the user vehicle is calculated based on the function and the calculated vehicle type replacement time correction value Vehicle management information providing system and a replacement time information providing function of providing-over period information to the user are also known (Patent Document 2).
本発明は、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる車両整備情報検索装置及びプログラムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a vehicle maintenance information search device and program capable of performing accurate prediction of parts to be repaired and parts to be prevented and maintained by multi-directional search using a plurality of analysis axes. I assume.
前記課題を解決するために、請求項１に記載の車両整備情報検索装置は、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、を備えた、
ことを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned subject, vehicle maintenance information retrieval device according to
Search acceptance means for accepting a user's search instruction with respect to maintenance record information recorded with quantitative data, qualitative data or natural language data, with maintenance records linked to vehicle identification information respectively;
Multidimensional analysis search setting means for setting search conditions received corresponding to a plurality of analysis axes as multidimensional analysis search conditions;
Parts maintenance history extraction means for extracting parts maintenance history information for each part including mounting of the vehicle from the maintenance record information;
Simultaneous maintenance similar parts group extraction means for extracting simultaneous maintenance similar parts group information grouped based on the similarity of the maintenance timing from the parts maintenance history information,
Parts maintenance interval distribution extraction means for extracting parts maintenance interval distribution information for each of the parts of the vehicle from the parts maintenance history information;
Maintenance interval similar parts group extraction means for extracting maintenance interval similar parts group information grouped based on the similarity of maintenance interval travel distance from the parts maintenance interval distribution information,
The maintenance record information, the parts maintenance history information, the simultaneous maintenance similar parts group information, the parts maintenance interval distribution information and the maintenance interval similar parts group information are searched based on the search conditions set by the multidimensional analysis search setting means Maintenance record search means to
And notification means for adding additional information such as prediction to the search result by the maintenance record search means and notifying the user of the information.
It is characterized by
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記分析軸は、
車台番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名及び車両分類からなる車種軸、
前記架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、
前記車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、
前記車両の整備が実施された時点の走行距離軸、
前記車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、
前記車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、
故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、
故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含む、
ことを特徴とする。
The invention according to
The analysis axis is
Vehicle type axis consisting of chassis number, vehicle type, vehicle model name, vehicle manufacturer name and vehicle classification,
A frame shaft consisting of a frame name, a model, a model name, a manufacturer name and a frame classification of the frame,
A regional axis that identifies the region where maintenance of the vehicle was implemented,
Distance axis at the time of maintenance of the vehicle,
Year-month axis since the first year registration when maintenance of the vehicle was implemented,
Maintenance interval year-to-date axis from the time of the last execution of periodical inspection maintenance including car inspection of the said vehicle,
A phenomenon axis consisting of keywords combining the phenomena at the time of failure occurrence,
Including a cause axis, which consists of keywords combining failure causes,
It is characterized by
請求項３記載の発明は、請求項２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む、
ことを特徴とする。
The invention according to
The phenomenon axes include a generation point axis, a generation condition axis, a generation environment axis and a symptom axis,
It is characterized by
請求項４記載の発明は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置において、
前記多次元分析検索設定手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、前記センテンスに前記分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記検索指示として受け付けて前記分析軸の検索条件として設定する、
ことを特徴とする。
The invention according to
The multi-dimensional analysis search setting unit is a sentence when the search instruction of the user is a sentence described in a natural language, and a keyword representing the value of the analysis axis is included in the context. When a specific keyword subjected to morphological analysis is extracted, it is accepted as the search instruction, and when a synonym expression of the specific keyword is extracted, it is replaced with the specific keyword and then accepted as the search instruction to retrieve the analysis axis Set as a condition,
It is characterized by
請求項５記載の発明は、請求項４に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、抽出対象となる前記特定のキーワード及び前記同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いる、
ことを特徴とする。
The invention according to
The morpheme analysis uses a morpheme analysis dictionary in which the specific keyword to be extracted and the synonym expression are registered with high priority as a word having a preset part of speech attribute.
It is characterized by
請求項６記載の発明は、請求項４又は５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、前記形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となる前記特定のキーワードに該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする。
The invention according to
The morpheme analysis extracts features from the arrangement of a plurality of morphemes including parts of speech registered in the morpheme analysis dictionary, and determines whether or not it corresponds to the particular keyword to be extracted.
It is characterized by
請求項７記載の発明は、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴抽出手段は、部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、前記車台番号及び登録番号の値、前記分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を前記整備記録情報からそのまま読み取って前記部品整備履歴情報を抽出する、及び／又は、前記整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することにより前記特定のキーワードを抽出して前記部品整備履歴情報を抽出する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 7 is the vehicle maintenance information search device according to any one of
The parts maintenance history extraction means includes parts name, part type, parts model, parts maker, parts classification, values of the chassis number and registration number, values of the analysis axis, values of maintenance reasons, values of maintenance contents and unmaintained The value of the content is read from the maintenance record information as it is to extract the part maintenance history information and / or the specific keyword is extracted by morphologically analyzing the natural language sentence described in the maintenance record information Extract the parts maintenance history information,
It is characterized by
請求項８記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記形態素解析は、前記部品名、前記部品型式、前記部品モデル、前記部品メーカ、前記部品分類、前記車台番号、前記登録番号、前記車両型式、前記車両モデル名、前記車両メーカ名、前記車両分類、前記分析軸の分析軸値、前記整備理由、前記整備内容、又は、前記未整備内容を表す前記特定のキーワードの同義語表現を抽出した場合、前記同義語表現を前記特定のキーワードに置換する、
ことを特徴とする。
The invention according to
The morphological analysis includes the part name, the part model, the part model, the part maker, the part maker, the part classification, the chassis number, the registration number, the vehicle model, the vehicle model name, the vehicle maker name, and the vehicle classification When the synonym expression of the specific keyword representing the analysis axis value of the analysis axis, the maintenance reason, the maintenance content, or the non-maintenance content is extracted, the synonym expression is replaced with the specific keyword ,
It is characterized by
請求項９記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴情報は、整備時点の走行距離の情報、前回整備時からの走行距離間隔の情報、整備時点の経過年月の情報、前回整備時からの経過年月間隔の情報、前記整備理由の情報、整備入庫時に記録された故障発生時の現象の情報、又は整備入庫時に記録された故障原因の情報を含む、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 9 is the vehicle maintenance information search device according to claim 7.
The said parts maintenance history information is information of mileage at the time of maintenance, information of mileage interval from the time of last maintenance, information of progress month at the time of maintenance, information of age month interval from the time of last maintenance, the above maintenance reason Including information on failure occurrence events recorded at the time of maintenance warehousing, or information on failure causes recorded at the time of maintenance warehousing,
It is characterized by
請求項１０記載の発明は、請求項７に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備履歴情報は、前記部品メーカごとの前記部品名ごとに前記部品についての前記整備内容の情報及び前記未整備内容の情報を含む、
ことを特徴とする。
The invention according to
The parts maintenance history information includes, for each of the parts names for each of the parts manufacturers, information on the contents of maintenance on the parts and information on the contents not yet developed.
It is characterized by
請求項１１記載の発明は、請求項１０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備内容の情報は、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を同一の整備内容としている情報を含む、
ことを特徴とする。
The invention according to
The information of the maintenance content includes information in which a plurality of lower parts constituting the higher rank component have the same maintenance content,
It is characterized by
請求項１２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、又は、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備において交換された前記部品をグループ化して抽出する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 12 is the vehicle maintenance information search device according to
The simultaneous maintenance similar parts group extraction means is maintenance at the same time as the maintenance warehousing at the same time, maintenance at a plurality of adjacent maintenance warehousing within a predetermined traveling distance from the time of the previous maintenance, or a predetermined elapsed month since the last time maintenance Grouping and extracting the replaced parts in the maintenance in a plurality of adjacent maintenance receipts within the
It is characterized by
請求項１３記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、前記部品整備履歴情報に含まれる前記部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する相関分析モードと、前記部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 13 is the vehicle maintenance information search device according to claim 12.
An appearance rate mode in which the simultaneous maintenance similar parts group extraction unit groups and extracts a parts group in which an appearance rate commonly appearing exceeds a predetermined threshold with respect to the parts included in the parts maintenance history information; A correlation analysis mode in which a group of parts having a correlation coefficient obtained by correlating parts included in the part maintenance history information exceeding a predetermined threshold is grouped and extracted, and a part included in the parts maintenance history information It is possible to select one of association analysis modes in which parts groups whose statistical index values such as support degree, reliability degree, lift value and the like obtained by performing association analysis between two groups exceed a predetermined threshold are grouped and extracted,
It is characterized by
請求項１４記載の発明は、請求項１３に記載の車両整備情報検索装置において、
前記出現率、前記相関係数又は前記アソシエーション分析の前記統計指標値は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 14 is the vehicle maintenance information search device according to claim 13.
The appearance rate, the correlation coefficient, or the statistical index value of the association analysis is calculated by giving a weight according to a change in a chassis number of a vehicle population handled by a maintenance factory.
It is characterized by
請求項１５記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to
The simultaneous maintenance similar part group extraction means collects a plurality of lower parts constituting the upper part constituting the upper part into the parts constituting the upper part after the parts extraction mode in which each individual part is the extraction unit. Either of the upper part extraction mode to be the extraction unit can be selected,
It is characterized by
請求項１６記載の発明は、請求項１２に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群抽出手段は、部品メーカごとの個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 16 is the vehicle maintenance information search device according to claim 12.
The simultaneous maintenance similar parts group extraction means includes a parts maker extraction mode in which each of the parts maker is the individual parts as an extraction unit, and an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each individual part is an extraction unit. One of them is selectable,
It is characterized by
請求項１７記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記走行距離間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする。
The invention according to claim 17 is the vehicle maintenance information search device according to
The parts maintenance interval distribution information is for the travel distance interval by totaling the number of parts maintenance in the same model, the same model, the same maker, or the same vehicle classification based on the traveling distance between adjacent maintenance for each chassis. Extracted as the distribution of the number of parts maintenance
It is characterized by
請求項１８記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備間隔分布情報は、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数を集計することにより前記経過年月間隔に対する前記部品整備件数の分布として抽出される、
を特徴とする。
According to the eighteenth aspect of the present invention, in the vehicle maintenance information search device according to the first aspect,
The parts maintenance interval distribution information is the elapsed month and month by totaling the number of parts maintenance in the same model, the same model, the same maker, or the same vehicle classification based on the elapsed month and month between adjacent maintenance for each chassis. Extracted as the distribution of the number of parts maintained for the interval,
It is characterized by
請求項１９記載の発明は、請求項１７又は１８に記載の車両整備情報検索装置において、
前記部品整備件数は、整備工場が取り扱う車両母集団の車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出する、
を特徴とする。
The invention according to claim 19 is the vehicle maintenance information search device according to claim 17 or 18.
The parts maintenance number is calculated by giving a weight according to the change of the chassis number of the vehicle population handled by the maintenance factory.
It is characterized by
請求項２０記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する、
を特徴とする。
The invention according to
The maintenance interval similar parts group extraction unit is a group of parts having similar distribution shapes determined based on an inter-distribution distance between any two parts maintenance interval distributions in the part maintenance interval distribution information or an index similar thereto. Group and extract,
It is characterized by
請求項２１記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、前記部品整備間隔分布情報における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された前記分布形状が類似している前記部品群の前記分布形状の代表例を教師データに採用した機械学習を実施し、新たな部品の前記部品整備間隔分布の前記分布形状が前記機械学習に基づいて判定された前記分布形状が類似している既存部品群に前記新たな部品を追加する、
を特徴とする。
The invention according to claim 21 is the vehicle maintenance information search device according to
The maintenance interval similar part group extraction means is the part whose distribution shapes are similar determined based on an inter-distribution distance between two arbitrary part maintenance interval distributions in the part maintenance interval distribution information or an index similar thereto. The machine learning which adopted the representative example of the distribution shape of the group as teacher data is executed, the distribution shape of the part maintenance interval distribution of the new part is similar to the distribution shape determined based on the machine learning Add the new parts to the existing parts
It is characterized by
請求項２２記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、個々の前記部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 22 is the vehicle maintenance information search device according to
The maintenance interval similar parts group extraction means collects a plurality of lower parts constituting the higher rank parts into the upper parts as the upper parts after the parts extraction mode in which the individual parts are extracted as extraction units. Either of the upper part extraction mode to be the extraction unit can be selected,
It is characterized by
請求項２３記載の発明は、請求項２０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備間隔類似部品群抽出手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 23 is the vehicle maintenance information search device according to
The maintenance interval similar parts group extraction means includes a parts maker extraction mode in which each of the parts by part maker is an extraction unit, and an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each individual part is an extraction unit. One of them is selectable,
It is characterized by
請求項２４記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記検索受付手段は、前記利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、前記センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは前記センテンスを前記検索指示として受け付け、前記特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは前記特定のキーワードに置換した後に前記センテンスを前記検索指示として受け付ける、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 24 relates to the vehicle maintenance information search device according to
The search acceptance means receives the sentence as the search instruction when extracting a specific keyword obtained by morphologically analyzing the sentence when the search instruction of the user is a sentence described in a natural language. When a synonym expression of a keyword is extracted, the sentence is accepted as the search instruction after being replaced with the specific keyword.
It is characterized by
請求項２５記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備記録検索手段は、検索指示された条件に合致する整備部品の一覧、前記整備部品ごとの前記部品整備履歴情報の一覧、前記同時整備類似部品群情報の一覧、前記部品整備間隔分布情報の一覧、及び前記整備間隔類似部品群情報の一覧を前記分析軸の値に基づいて検索する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 25 is the vehicle maintenance information search device according to
The maintenance record search means is a list of maintenance parts meeting the search instructed conditions, a list of the part maintenance history information for each of the maintenance parts, a list of the simultaneous maintenance similar parts group information, and the parts maintenance interval distribution information A list and a list of the maintenance interval similar parts group information are searched based on the value of the analysis axis,
It is characterized by
請求項２６記載の発明は、請求項２５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記同時整備類似部品群情報及び前記整備間隔類似部品群情報の検索対象となる前記部品は、
個々の前記部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 26 is the vehicle maintenance information search device according to claim 25:
The parts to be searched for the simultaneous maintenance similar parts group information and the maintenance interval similar parts group information are:
Any of an extraction unit for searching each individual part, and an upper part extraction unit for collecting a plurality of lower parts constituting the upper part into the upper part and then searching. Is selectable,
It is characterized by
請求項２７記載の発明は、請求項２５に記載の車両整備情報検索装置において、
前記整備記録検索手段は、部品メーカ別の個々の前記部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の前記部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 27 is the vehicle maintenance information search device according to claim 25;
The maintenance record search means is either a parts maker extraction mode in which each of the parts by part maker is an extraction unit, or an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each part is an extraction unit. Is selectable,
It is characterized by
請求項２８記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記同時整備類似部品群情報に基づいて、検索条件に合致する同時整備類似部品群として抽出された前記部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して前記部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 28 is the vehicle maintenance information search device according to
The notification means uses the identification information of the component extracted as the simultaneous maintenance similar component group meeting the search condition based on the simultaneous maintenance similar component group information, and a component master including work wages amount information and component amount information Information is retrieved to acquire the unit price of the part, and estimated money amount information for maintaining the simultaneous maintenance similar part group meeting the search condition is added to the search result and notified.
It is characterized by
請求項２９記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 29 is the vehicle maintenance information search device according to
The notification means is based on the part maintenance interval distribution information, the shape of the distribution of the traveling distance interval or the age-month interval, and the average value, the dispersion value, the center derived from the distribution of the traveling distance interval or the age-month interval Reporting by adding a statistical index value such as a value or a percentile value to the search result,
It is characterized by
請求項３０記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに前記予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to
The notification means is a preventive replacement that is a group of parts for which the predicted value of the traveling distance or the elapsed month until the next maintenance and the predicted value do not meet a predetermined threshold value based on the parts maintenance interval distribution information. Add parts group information to the search result and give notification.
It is characterized by
請求項３１記載の発明は、請求項３０に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している前記車両について、前記車両の前記定期点検整備における通常交換部品群及び前記予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 31 relates to the vehicle maintenance information search device according to
The notification means is for grasping a group of normal replacement parts and a group of preventive replacement parts in the periodic inspection and maintenance of the vehicle before the maintenance with respect to the vehicle scheduled for periodic inspection and maintenance such as a car inspection meeting the search condition. To notify and add the maintenance parts information of
It is characterized by
請求項３２記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから他の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 32 relates to the vehicle maintenance information search device according to
The notification means adds, based on the maintenance interval similar parts group information, a travel distance from maintenance of a specific parts group to maintenance of another parts group or a diagnostic value of elapsed months to the search result To inform
It is characterized by
請求項３３記載の発明は、請求項１に記載の車両整備情報検索装置において、
前記報知手段は、前記多次元分析検索設定手段で特定の原因軸の値を前記多次元分析検索条件として設定せず、前記整備記録検索手段による前記部品整備履歴情報の前記検索結果に一つ又は複数の原因軸の値が出現した場合、出現した前記原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を前記検索結果に付加して報知する、
ことを特徴とする。
The invention according to claim 33 relates to the vehicle maintenance information search device according to
The notification means does not set the value of a specific cause axis as the multidimensional analysis search condition by the multidimensional analysis search setting means, and one or the search result of the parts maintenance history information by the maintenance record search means When multiple cause axis values appear, the cause that has resulted in maintenance of the parts group in the search results after extracting from the appeared value of the cause axis that the appearance frequency satisfies the predetermined criteria. Informing information on the search result by adding
It is characterized by
前記課題を解決するために、請求項３４に記載のプログラムは、
コンピュータを、
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、して機能させる、
ことを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned subject, the program according to claim 34,
Computer,
Search acceptance means for accepting a user's search instruction with respect to maintenance record information recorded with quantitative data, qualitative data or natural language data, with maintenance records linked to vehicle identification information respectively;
Multidimensional analysis search setting means for setting search conditions received corresponding to a plurality of analysis axes as multidimensional analysis search conditions;
Parts maintenance history extraction means for extracting parts maintenance history information for each part including mounting of the vehicle from the maintenance record information;
Simultaneous maintenance similar parts group extraction means for extracting simultaneous maintenance similar parts group information grouped based on the similarity of the maintenance timing from the parts maintenance history information,
Parts maintenance interval distribution extraction means for extracting parts maintenance interval distribution information for each of the parts of the vehicle from the parts maintenance history information;
Maintenance interval similar parts group extraction means for extracting maintenance interval similar parts group information grouped based on the similarity of maintenance interval travel distance from the parts maintenance interval distribution information,
The maintenance record information, the parts maintenance history information, the simultaneous maintenance similar parts group information, the parts maintenance interval distribution information and the maintenance interval similar parts group information are searched based on the search conditions set by the multidimensional analysis search setting means Maintenance record search means to
Functioning as notification means for adding additional information such as prediction to the search result by the maintenance record search means and notifying the user
It is characterized by
請求項１、３４に記載の発明によれば、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる。 According to the first aspect of the present invention, it is possible to accurately predict the parts group to be repaired and the parts group to be prevented and maintained by a multi-directional search using a plurality of analysis axes.
請求項２に記載の発明によれば、多角的な検索条件を設定することができる。 According to the second aspect of the present invention, it is possible to set various search conditions.
請求項３に記載の発明によれば、現象を記述した主観的な整備記録情報から交換部品を検索することができる。 According to the third aspect of the present invention, replacement parts can be retrieved from subjective maintenance record information describing the phenomenon.
請求項４、５、６に記載の発明によれば、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。 According to the invention described in the fourth, fifth, and sixth aspects, it is possible to search for natural language sentences that may cause synonyms of sway, by designating a keyword that corresponds to the value of the analysis axis.
請求項７、８に記載の発明によれば、整備記録中に記載された自然言語センテンス及び同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、キーワードを指示して検索することができる。 According to the seventh and eighth aspects of the present invention, keywords can be designated and searched for natural language sentences described in the maintenance record and natural language sentences where synonyms may occur.
請求項９に記載の発明によれば、各車台の毎回の整備入庫において整備した部品の部品整備履歴を管理することができる。 According to the invention as set forth in claim 9, it is possible to manage the parts maintenance history of the parts maintained in each maintenance and receipt of each chassis.
請求項１０に記載の発明によれば、上位となる部品を構成する下位の部品の部品整備履歴を管理することができる。 According to the tenth aspect of the present invention, it is possible to manage the parts maintenance history of the lower part constituting the upper part.
請求項１１に記載の発明によれば、同時整備された部品を検索することができる。
According to the invention of
請求項１２、１３、１４に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値が高い部品群を検索することができる。 According to the invention as set forth in claims 12, 13 and 14, it is possible to search a part group having a high appearance rate, a correlation coefficient or a statistical index value of association analysis among the parts simultaneously maintained.
請求項１５に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約した単位に切り換えることにより、検索結果をより分かりやすい視点で俯瞰することができる。
According to the invention as set forth in
請求項１６に記載の発明によれば、同時整備された部品のうち出願率、出現相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。 According to the invention as set forth in claim 16, it is possible to compare the search results of parts having high application rate, appearance correlation coefficient or statistical index value of appearance association analysis among parts simultaneously maintained among makers.
請求項１７、１８、１９に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布を検索することができる。 According to the invention as set forth in claims 17, 18 and 19, it is possible to search the distribution of the maintenance interval traveling distance or the maintenance interval elapsed month and month.
請求項２０、２１に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群を検索することができる。
According to the invention described in
請求項２２に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約した単位に切り換えることにより、検索結果をより分かりやすい視点で俯瞰することができる。 According to the invention as set forth in claim 22, regarding the search result of the parts group in which the distribution of the maintenance interval traveling distance or the maintenance interval elapsed months is similar, the search result is switched by switching to the unit aggregated into the upper part. It is possible to hesitate from a more understandable viewpoint.
請求項２３に記載の発明によれば、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。 According to the invention as set forth in claim 23, it is possible to compare between the manufacturers the search results of the parts group in which the distribution of the maintenance interval traveling distance or the maintenance interval elapsed months is similar.
請求項２４に記載の発明によれば、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。 According to the invention set forth in the twenty-fourth aspect, a keyword corresponding to the value of the analysis axis can be designated and searched with respect to a natural language sentence in which a writing fluctuation of a synonym may occur.
請求項２５に記載の発明によれば、分析軸にそって多次元分析の検索結果をドリルダウン又はドリルアップすることができる。 According to the invention set forth in claim 25, it is possible to drill down or drill up search results of multidimensional analysis along the analysis axis.
請求項２６に記載の発明によれば、上位側部品に集約した単位に切り替えることにより、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。 According to the invention of the twenty-sixth aspect, by switching to the unit collected in the upper part, it is possible to hesitate from a more easily understood viewpoint.
請求項２７に記載の発明によれば、全メーカに集約した単位と各メーカの単位を切り替えることにより、多次元分析の検索結果をメーカ間で比較することができる。 According to the invention as set forth in claim 27, the search results of the multidimensional analysis can be compared among the manufacturers by switching the unit collected to all the manufacturers and the unit of each maker.
請求項２８に記載の発明によれば、同時整備された部品群の整備のための見積金額の情報を提供することができる。 According to the invention as set forth in claim 28, it is possible to provide information of the estimated amount for the maintenance of the parts group which has been simultaneously maintained.
請求項２９、３０に記載の発明によれば、現時点では故障していないが今後故障することが予測される部品の診断情報を提供することができる。
According to the inventions of
請求項３１に記載の発明によれば、部品の発注リードタイムに応じて、将来の定期点検又は車検の整備入庫の通常交換又は予防交換に備えて、現時点で発注すべき部品群の情報を提供することができる。 According to the invention as set forth in claim 31, in accordance with the order lead time of parts, information on parts to be ordered at the present is provided in preparation for the regular replacement or preventive replacement of future periodic inspections or maintenance receipts of car inspections. can do.
請求項３２に記載の発明によれば、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年数の診断情報を提供することができる。 According to the invention as set forth in claim 32, it is possible to provide diagnostic information of the traveling distance or the elapsed age from the maintenance of a specific part group to the maintenance of another part group.
請求項３３に記載の発明によれば、抽出された部品を整備するに至った原因の推測情報を提供することができる。 According to the invention as set forth in claim 33, it is possible to provide inferred information on the cause of the maintenance of the extracted parts.
次に図面を参照しながら、以下に実施形態及び具体例を挙げ、本発明を更に詳細に説明するが、本発明はこれらの実施形態及び具体例に限定されるものではない。
また、以下の図面を使用した説明において、図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは異なることに留意すべきであり、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
Next, the present invention will be described in more detail by way of embodiments and specific examples with reference to the drawings, but the present invention is not limited to these embodiments and specific examples.
Moreover, in the description using the following drawings, it should be noted that the drawings are schematic, and that the ratio of each dimension is different from the actual one, and is necessary for the explanation to facilitate understanding. The illustration other than the members is appropriately omitted.
（１）車両整備情報提供システムの構成
図１は本実施形態に係る車両整備情報検索装置２を含む車両整備情報提供システム１の一例を示すブロック図である。
車両整備情報提供システム１は、車両整備情報検索装置２と、端末装置３とを含む。車両整備情報検索装置２及び端末装置３は、ネットワークＮＷを介して互いに接続されている。図１に示す例では、３つの端末装置３が車両整備情報提供システム１に含まれている例を示しているが、通常は多数の端末装置３が車両整備情報提供システム１に含まれて車両整備情報検索装置２に接続されている。また、利用者の一例としての整備業者は、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の端末装置３をネットワークＮＷに接続して車両整備情報検索装置２と情報の授受を行う。
(1) Configuration of Vehicle Maintenance Information Providing System FIG. 1 is a block diagram showing an example of a vehicle maintenance
The vehicle maintenance
（２）車両整備情報検索装置
（２．１）車両整備情報検索装置の構成
図２は車両整備情報検索装置２の機能構成を示す機能ブロック図、図３は車両整備情報検索装置２における検索動作の流れを示す機能ブロック図である。
車両整備情報検索装置２は、例えば、サーバなどのコンピュータであり、図２に示すように、インストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子からなる制御部２０１、ハードディスクドライブなどである記録部２１０、ネットワークボードなどの通信インターフェースである通信部２１１、車両の整備記録情報及び整備記録に含まれる部品の部品名に対応して工賃金額、部品金額等が記録された部品マスタを記憶したデータベース部２１２などを含む。
(2) Vehicle Maintenance Information Retrieval Device (2.1) Configuration of Vehicle Maintenance Information Retrieval Device FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the vehicle maintenance
The vehicle maintenance
本実施形態における車両整備情報検索装置２は、検索受付部２０２、多次元分析検索設定部２０３、部品整備履歴抽出部２０４、同時整備類似部品群抽出部２０５、部品整備間隔分布抽出部２０６、整備間隔類似部品群抽出部２０７、整備記録検索部２０８、報知部２０９を含んで構成され、車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報をネットワークＮＷを介して取得して、図３に示すように、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の予測を行う。
The vehicle maintenance
（２．２）検索受付
検索受付部２０２は、ネットワークＮＷに接続された端末装置３から通信部２１１を介して利用者の検索指示を受け付ける。検索受付部２０２は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、後述する多次元分析検索設定部２０３が、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後に検索指示として受け付ける。
(2.2) Search Acceptance The
（２．３）多次元分析検索条件設定
多次元分析検索設定部２０３は、複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する。
具体的には、図３に示すように、分析軸は、車台番号、車両型式、モデル名、メーカ名及び車両分類からなる車種軸、架装を有する車両の架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、車両の整備が実施された時点の走行距離軸、車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含み、現象軸は、発生箇所軸、発生条件軸、発生環境軸及び症状軸を含む。
(2.3) Multidimensional Analysis Search Condition Setting The multidimensional analysis
Specifically, as shown in FIG. 3, the analysis axis is a vehicle type axis consisting of a chassis number, a vehicle model, a model name, a manufacturer name and a vehicle classification, and a body name and model of a bodywork of a vehicle having a bodywork Body construction axis consisting of model name, manufacturer name and body type classification, regional axis specifying the region where maintenance of the vehicle was implemented, odometer axis when maintenance of the vehicle was implemented, time when maintenance of the vehicle was implemented Period since the registration of the first year of the year, maintenance intervals since the last implementation of periodic inspection and maintenance including vehicle inspection of the vehicle Year-month-axis, phenomenon axis consisting of keywords combining phenomena at the time of failure occurrence, failure cause The cause axis includes a combined keyword, and the phenomenon axis includes an occurrence point axis, an occurrence condition axis, an occurrence environment axis, and a symptom axis.
多次元分析検索設定部２０３は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスであり、かつ、センテンスに分析軸の値を表すキーワードが文脈に含まれていた場合、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときは検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後に検索指示として受け付けて分析軸の検索条件として設定する。
The multi-dimensional analysis
形態素解析は、抽出対象となる特定のキーワード及び特定のキーワードの同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用い、形態素解析用辞書に登録された品詞を含む複数の形態素の並び方から特徴を抽出し、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定することにより行う。 The morphological analysis is registered in the morphological analysis dictionary using a morphological analysis dictionary registered with high priority as a word to which a specific keyword to be extracted and a synonym expression of the specific keyword are assigned with a preset part-of-speech attribute This is performed by extracting features from the arrangement of a plurality of morphemes including the part of speech, and determining whether or not they correspond to the keywords to be extracted.
図４は形態素解析用辞書を用いて形態素解析する一例を示す図である。
多次元分析検索設定部２０３は、例えば、自然言語で記述された検索指示から「ブレーキを踏んだ時」というセンテンスを取り出して、図４（ａ）に一例として示すように形態素解析用独自辞書を用いて形態素解析する。図中、網掛けされた「部品」、「運転」が形態素解析用独自辞書に登録された独自の品詞属性である。そして、このような、特定の形態素の並び方（「部品」名詞、その後方近傍にある「運転」動詞からなる形態素の並び方）から特徴を抽出する。
尚、動詞等の活用を持つ品詞は原形に置換して解析の対象とする。
FIG. 4 is a view showing an example of morphological analysis using a morphological analysis dictionary.
For example, the multidimensional analysis
Parts of speech that use verbs etc. will be replaced by the original form for analysis.
ここで、図４（ｂ）に示すように、同義語表現は特定のキーワードに置換する。例えば、「ブレーキ 踏む」、「ブレーキ かける」の同義語表現は、「ブレーキ制動時」というキーワードに置換する。
そして、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定する。例えば、図４（ｃ）に示すように、「ブレーキ制動時」は、分析軸（現象軸）の発生条件軸の値に該当することになる。
このようにして、「ブレーキを踏んだ時」という自然言語センテンスを受け付けた場合、端末装置３に「ブレーキ制動時」をリストボックス形式で表示して利用者のリストボックスからの選択を受け付けることができる。
Here, as shown in FIG. 4B, the synonym expression is replaced with a specific keyword. For example, the synonyms "brake on" and "brake on" are replaced with the keywords "on braking".
And it is determined whether it corresponds to the keyword used as extraction object. For example, as shown in FIG. 4C, “during braking” corresponds to the value of the generation condition axis of the analysis axis (the phenomenon axis).
Thus, when the natural language sentence "when the brake is depressed" is received, the
（２．４）部品整備履歴
図５は部品整備履歴抽出部２０４の動作の流れを示すフローチャート、図６は車台についての整備入庫の履歴を説明する図、図１２はデータベース部２１２に記憶されている車両の整備記録情報の一例を示す図である。
車両の整備記録情報は、図１２に一例として示すように、車両の整備単位（整備ＩＤ）ごとに、車両の車台番号、登録番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名、車両分類、整備理由、整備内容、未整備内容等が記載されたテーブルとしてデータベース部２１２に記憶されている。特に、この整備記録情報の整備理由、整備内容は自然言語のセンテンスで記述されている。
(2.4) Parts Maintenance History FIG. 5 is a flow chart showing the flow of the operation of the parts maintenance
Vehicle maintenance record information is shown as an example in FIG. 12, for each vehicle maintenance unit (maintenance ID), vehicle chassis number, registration number, vehicle model, vehicle model name, vehicle manufacturer name, vehicle classification, maintenance It stores in the
部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報から車両の架装（車両に積載された荷台等の装備）を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する。
具体的には、整備記録に記載された部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、車台番号及び登録番号の値、多次元分析検索条件として多次元分析検索設定部２０３で設定された分析軸の値、整備理由の値、整備内容の値及び未整備内容の値を整備記録情報からそのまま読み取って部品整備履歴情報を抽出する。
The parts maintenance
Specifically, it is set by the multidimensional analysis
また、部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報に記述された自然言語センテンスを形態素解析することによりキーワードを抽出して部品整備履歴情報を抽出する。
ここで、形態素解析は、整備記録に記載された部品名、部品型式、部品モデル、部品メーカ、部品分類、車台番号、登録番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名、車両分類、分析軸の分析軸値、整備理由、整備内容、未整備内容を表す特定のキーワード及びその同義語表現を抽出し、特定のキーワード及び同義語表現を予め設定された品詞属性を付与した単語として高優先度で登録した形態素解析用辞書を用いて、抽出対象となるキーワードに該当するか否かを判定することにより行う。
Further, the parts maintenance
Here, the morphological analysis is the part name, part model, part model, part maker, part classification, chassis number, registration number, vehicle model, vehicle model name, vehicle maker name, vehicle classification, analysis axis described in the maintenance record. Analysis axis value, maintenance reason, maintenance content, specific keywords that represent undeveloped content and their synonym expressions are extracted, and high priority is given as a word that is given a part-of-speech attribute in which specific keywords and synonym expressions are preset. This is performed by using the morphological analysis dictionary registered in the above to determine whether or not the keyword corresponds to the extraction target.
部品整備履歴抽出部２０４は、整備記録情報を取得し（Ｓ１０１）、各車台について、図６（ａ）に一例として示すように、記録された走行距離の範囲（単位：Ｋｍ）を求める（以下、ライフラインと記す）。
そして、部品に関する項目を読み取り（Ｓ１０２）、ライフラインに整備入庫の履歴をプロットする（図中 ○印参照）。このライフラインの各整備入庫には、整備内容の情報として、整備時点の走行距離、整備時点の経過年月、整備理由、整備入庫時に記録された故障発生時の現象（発生箇所、発生条件、発生環境及び発生症状）、整備入庫時に記録した故障原因、整備内容及び未整備内容の情報を部品メーカごと部品名ごとに記録する（Ｓ１０８）。
The parts maintenance
Then, the item related to the part is read (S102), and the history of the maintenance receipt is plotted on the lifeline (see 印 in the figure). For each maintenance warehousing of this lifeline, as information on the maintenance content, the distance traveled at the time of maintenance, the elapsed month at the time of maintenance, the maintenance reason, the phenomenon at the time of failure occurrence recorded at the time of maintenance warehousing Information on the occurrence environment and occurrence symptoms), the cause of failure recorded at the time of maintenance warehousing, information on maintenance content and non-maintenance content is recorded for each component name for each component name (S108).
また、図６（ｂ）に一例として示すように、ライフラインの１回の整備入庫における、部品メーカごと及び部品ごとの、整備内容の情報、未整備内容の情報を記録する（Ｓ１０８）。
例えば、図６（ｂ）に示す例においては、部品Ａについては、２万Ｋｍで予防交換、４万Ｋｍと６万Ｋｍにおいて故障交換が行われ、５．５万Ｋｍでは、提案却下による未整備となっている。部品Ｂについては、２万Ｋｍで予防交換、４万Ｋｍで故障交換が行われ、５．５万Ｋｍと６万Ｋｍでは、整備入庫とは無関係で未交換となっている。これにより、各車台の毎回の整備入庫において整備した部品の履歴を管理することができる。
尚、整備内容には、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を同一の整備内容としている情報を含み、上位となる部品を構成する下位の部品の部品整備履歴を管理することができる。
Further, as shown as an example in FIG. 6 (b), information of maintenance contents for each parts maker and parts and information of undeveloped contents in one maintenance warehousing of the lifeline are recorded (S108).
For example, in the example shown in FIG. 6 (b), for the part A, the preventive replacement is performed at 20,000 km, the failure replacement is performed at 40,000 km and 60,000 km, It has become maintenance. The parts B are subjected to preventive replacement at 20,000 km and failure replacement at 40,000 km, and are not replaced at 55,000 km and 60,000 km regardless of maintenance and warehousing. This makes it possible to manage the history of parts maintained in each maintenance and reception of each chassis.
In addition, the maintenance content includes information in which a plurality of lower parts constituting the upper part are regarded as the same maintenance content, and the parts maintenance history of the lower parts constituting the upper part can be managed. .
部品に関する項目に自然言語センテンスが含まれている場合は、自然言語センテンスを形態素解析することによりキーワードを抽出する（Ｓ１０３）。そして、特定のキーワードが抽出され（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、さらに同義語表現である場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、同義語を特定のキーワードに置換して（Ｓ１０６）部品整備履歴情報を抽出する。部品に関する項目の読み取りは、全ての項目に対して行われ（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、部品整備履歴情報として記録部２１０に記録する（Ｓ１０８）。これにより、整備記録中に記載された自然言語センテンス及び同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、キーワードを指示して検索することができる。
If the item related to the part includes a natural language sentence, the keyword is extracted by morphological analysis of the natural language sentence (S103). Then, a specific keyword is extracted (S104: Yes), and if it is a synonym expression (S105: Yes), the synonym is replaced with the specific keyword (S106) to extract parts maintenance history information. The reading of the item related to the part is performed for all the items (S107: Yes), and is recorded in the
（２．５）同時整備類似部品群
図７は車台についての設定された検索条件に合致する整備記録の例を示す図、図８は図７に示す整備履歴における抽出された部品の出現率、相関係数及びアソシエーション分析の統計指標値の例を示す図である。
同時整備類似部品群抽出部２０５は、同時である一度の整備入庫における整備、前回整備時から所定の走行距離内の近接した複数の整備入庫における整備、前回整備時から所定の経過年月内の近接した複数の整備入庫における整備を１回分の整備とし、複数の整備において交換された部品をグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
(2.5) Simultaneous maintenance similar parts group FIG. 7 is a diagram showing an example of a maintenance record meeting the set search condition for the chassis, and FIG. 8 is an appearance ratio of extracted parts in the maintenance history shown in FIG. It is a figure which shows the example of the statistical index value of correlation coefficient and association analysis.
The simultaneous maintenance similar parts
具体的には、同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品について、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する出現率モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、個々の部品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄについての出現率は、図８（ａ）に示すように部品Ａは１００％、部品Ｂは１００％、部品Ｃは８０％、部品Ｄは４０％、部品Ｅは２０％となり、例えば、出現率の閾値を８０％と設定した場合には、出現率が１００％である部品Ａ、部品Ｂ、出現率８０である部品Ｃをグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
Specifically, the simultaneous maintenance similar parts
As shown as an example in FIG. 7, the maintenance records for five times in the lifelines of the chassis X1, X2, X3, X4 are [1], [2], [3], [4], [5]. In this case, the appearance rates of the individual parts A, B, C and D are 100% for the part A, 100% for the part B, 80% for the part C, and 40 for the part D as shown in FIG. %, The part E is 20%. For example, when the threshold of appearance rate is set to 80%, parts A, 100 and 100 having appearance rates of 100% are grouped simultaneously. Extract as maintenance similar parts group.
また、同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品同士を相関分析して得られる相関係数が予め定められた閾値を超える部品をグループ化して抽出する相関分析モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、抽出された部品群における同時交換された部品間の相関係数は、図８（ｂ）に示す相関になる。この場合、図８（ｂ）中における指標値に基づいてクラスタリングする。すなわち、部品整備履歴情報を複数の群に分割する。ここで、相関係数が予め定めた閾値０．８を超える部品群からなるクラスタは、［１］、［２］の群、［３］の群、［４］の群、［５］の群となる。そして、相関係数に基づき複数の群に分割したら、それぞれの群に対して出現率モードの手法を適用し、共通して出現する出現率が予め定められた閾値を超える部品群をグループ化して抽出する。
Further, the simultaneous maintenance similar parts
As shown as an example in FIG. 7, the maintenance records for five times in the lifelines of the chassis X1, X2, X3, X4 are [1], [2], [3], [4], [5]. In this case, the correlation coefficient between simultaneously exchanged parts in the extracted part group is the correlation shown in FIG. 8 (b). In this case, clustering is performed based on the index value in FIG. That is, parts maintenance history information is divided into a plurality of groups. Here, clusters consisting of component groups whose correlation coefficient exceeds a predetermined threshold value 0.8 are groups of [1], [2], [3], [4], [5] It becomes. Then, after dividing into a plurality of groups based on the correlation coefficient, the method of appearance rate mode is applied to each group, and parts groups in which the appearance rate appearing in common exceeds a predetermined threshold value are grouped. Extract.
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品整備履歴情報に含まれる部品同士をアソシエーション分析して得られる支持度、信頼度、リフト値等のアソシエーション分析の統計指標値が予め定められた閾値を超える部品をグループ化して抽出するアソシエーション分析モードを有している。
図７に一例として示すように、車台Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４のそれぞれのライフラインにおける５回分の整備記録が［１］、［２］、［３］、［４］、［５］であった場合、支持度、信頼度、リフト値等のアソシエーション分析の統計指標値は、図８（ｃ）に一例と示すとおりになる。この場合、支持度、信頼度、リフト値の高いルールを抽出する。例えば、リフト値の閾値を１．１と設定した場合には、図中の上位四つのルールが抽出される。このルールを、他の手法で抽出されたグループに適用することで、当該グループの部品間に強い関連性があるか否かを判定することができる。例えば、整備間隔類似部品群のあるグループ（寿命の確率分布関数の形状が類似しているグループ）が、部品Ｃ、Ｅ、Ｆであったとすると、ルールの条件部と結論部に登場するのは部品Ｃ、Ｅである。
したがって、これら二つの部品は、整備［１］〜［５］を検索した条件において同時交換されており、かつ、寿命形状が類似していることから、今後も同じ条件で同時交換される可能性が高いものと推測でき、部品Ｃ、Ｅをグループ化して同時整備類似部品群として抽出する。
The simultaneous maintenance similar parts
As shown as an example in FIG. 7, the maintenance records for five times in the lifelines of the chassis X1, X2, X3, X4 are [1], [2], [3], [4], [5]. In this case, statistical index values of association analysis such as the support degree, the reliability degree, and the lift value are as shown in FIG. 8C as an example. In this case, rules with high support, reliability, and lift value are extracted. For example, when the threshold value of the lift value is set to 1.1, the top four rules in the figure are extracted. By applying this rule to a group extracted by another method, it is possible to determine whether or not there is a strong relationship between the parts of the group. For example, if a group with similar maintenance interval similar parts (a group whose shape of the probability distribution function of the life is similar) is the parts C, E, F, it will appear in the condition part and the conclusion part of the rule Parts C and E.
Therefore, these two parts are simultaneously replaced under the condition of searching for maintenance [1] to [5], and since their life shapes are similar, they may be replaced simultaneously under the same conditions in the future. The parts C and E can be grouped and extracted as a simultaneous maintenance similar part group.
これにより、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群を検索することができる。
尚、出現率、相関係数又はアソシエーション分析の統計指標値は、車両の整備工場が取り扱う車両母集団が変化することにより抽出対象となる車台母数が随時増減するために、車台母数の変化の影響を打ち消すように車台母数が少ない整備記録に対しては車台母数の変化に応じた重みづけを付与して算出することが好ましい。
Thus, it is possible to search for a part group having a high appearance rate, correlation coefficient or statistical index value of appearance association analysis among the parts simultaneously maintained.
It should be noted that the appearance index, correlation coefficient or statistical index value of association analysis changes the number of chassis parameters as the number of chassis parameters to be extracted increases or decreases as the population of vehicles handled by the maintenance plant of the vehicle changes. It is preferable to calculate the maintenance record with a small number of chassis parameters by adding a weight according to the variation of the chassis number so as to cancel out the influence of.
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品群の抽出単位として、個々の部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である。
上位部品抽出モードに切り換えることで、同時整備された部品のうち出現率、相関係数又は出現アソシエーション分析の統計指標値が高い部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約して、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。
The simultaneous maintenance similar parts
By switching to the upper part extraction mode, the search results of parts with high occurrence rate, correlation coefficient or statistical index value of appearance association analysis among the simultaneously maintained parts can be summarized in the upper part for easier understanding You can hesitate from the viewpoint.
同時整備類似部品群抽出部２０５は、部品メーカごとの個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、同時整備された部品のうち出願率又は相関性が高い部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
The simultaneous maintenance similar part
（２．６）部品整備間隔分布
図９（ａ）は走行距離間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｂ）は経過年数間隔における部品交換件数の例を示す図、（ｃ）は走行距離間隔における累積部品交換件数の例を示す図、（ｆ）は経過年数間隔における累積部品交換件数の例を示す図、図１０は累積部品交換件数の確率分布の分布形状を説明する模式図である。
図９（ａ）、（ｂ）に示すヒストグラムの横軸（図例における走行距離間隔又は経過年月間隔）の幅を狭め、かつ、縦軸を部品交換件数全体に占める割合にすれば、寿命の確率密度関数になる。同様に、図９（ｃ）、（ｄ）に示したヒストグラムの横軸の幅を狭め、かつ、縦軸を累積部品交換件数全体に占める割合に変更すれば、寿命の確率分布関数（不信頼度関数）になる。
(2.6) Parts maintenance interval distribution Figure 9 (a) shows an example of parts replacement number at running distance interval, (b) shows an example of part replacement number at elapsed years interval, (c) shows running FIG. 10 is a diagram showing an example of the cumulative number of parts replacements in the distance interval, (f) is a diagram showing an example of the cumulative number of parts replacements in the elapsed years interval, and FIG. 10 is a schematic diagram for explaining the distribution shape of the cumulative number of parts replacements is there.
If the width of the horizontal axis (travel distance interval or elapsed month interval in the figure example) in the histograms shown in FIGS. 9A and 9B is narrowed, and the vertical axis is a percentage of the total number of parts replaced, Becomes the probability density function of Similarly, if narrowing the width of the horizontal axis of the histogram shown in FIGS. 9C and 9D and changing the vertical axis to a ratio to the total cumulative number of parts replacement, the probability distribution function of life (unreliable Degree function).
部品整備間隔分布抽出部２０６は、部品整備履歴抽出部２０４によって抽出された部品整備履歴情報から車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する。
The parts maintenance interval
部品整備間隔分布情報は、図９（ｃ）に一例として示すように、車台ごとの隣接した整備の間における走行距離間隔（図例においては、万Ｋｍ単位の間隔で集計）に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数（部品交換件数）を集計することにより走行距離間隔に対する累積部品交換件数の分布として抽出される。
また、部品整備間隔分布情報は、図９（ｄ）に一例として示すように、車台ごとの隣接した整備の間における経過年月間隔（図例においては、年単位の間隔で集計）に基づいて、同一型式、同一モデル、同一メーカ又は同一車両分類で部品整備件数（部品交換件数）を集計することにより経過年月間隔に対する累積部品交換件数の分布として抽出される。
これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布を検索することができる。
The parts maintenance interval distribution information is the same as shown in FIG. 9C as an example, based on the traveling distance interval between adjacent maintenances for each chassis (totaled at an interval of 10,000 km in the illustrated example). It is extracted as a distribution of the cumulative part replacement number with respect to the travel distance interval by totaling the part maintenance number (part replacement number) with the model, the same model, the same maker or the same vehicle classification.
In addition, the parts maintenance interval distribution information is, as shown as an example in FIG. 9 (d), based on elapsed years and monthly intervals between adjacent maintenance for each chassis (in the illustrated example, it is counted up at intervals of years). It is extracted as the distribution of the cumulative part replacement number with respect to the elapsed month interval by totaling the part maintenance number (part replacement number) in the same model, the same model, the same maker, or the same vehicle classification.
Thereby, the distribution of the maintenance interval traveling distance or the maintenance interval elapsed month can be searched.
分布関数の具体的な形状を推定するにあたっては、各整備において交換する部品が異なる場合があることを考慮に入れる必要がある。そのために、累積ハザード法、カプラン-マイアー法等を用いて不信頼度関数を推定する。例えば、整備間隔走行距離に基づく不信頼度を累積ハザード法により推定する場合、縦軸に累積ハザード値、横軸に整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月を取り、ワイブル分布に近似できるかどうかを判定する。このとき、ワイブル分布に近似できる場合はこれを部品整備間隔分布の確率分布関数として採用する（ここに、不信頼度＝１−ｅｘｐ（−１×累積ハザード値））。一方、ワイブル分布に近似できないことが判明した場合はカプラン-マイアー法により不信頼度関数の形状を求める。 In estimating the specific shape of the distribution function, it is necessary to take into consideration that parts to be replaced may differ in each maintenance. Therefore, the unreliability function is estimated using the cumulative hazard method, the Kaplan-Meier method, etc. For example, when the unreliability based on the maintenance interval travel distance is estimated by the cumulative hazard method, whether the cumulative hazard value is taken along the vertical axis and the maintenance interval travel distance or the maintenance interval elapsed month is taken along the horizontal axis Determine At this time, when it can be approximated to the Weibull distribution, this is adopted as the probability distribution function of the part maintenance interval distribution (here, unreliability = 1−exp (−1 × cumulative hazard value)). On the other hand, if it is found that the Weibull distribution can not be approximated, the shape of the unreliability function is determined by the Kaplan-Meier method.
尚、部品整備間隔分布情報にける部品整備件数は、車両の整備工場が取り扱う車両母集団が変化することにより抽出対象となる車台母数が随時増減するために、車台母数の変化の影響を打ち消すように車台母数が少ない整備記録に対しては車台母数の変化に応じた重みづけを付与して調整した上で算出することが好ましい。 The number of parts maintenance in the parts maintenance interval distribution information is affected by the change in the number of chassis as the number of chassis target to be extracted increases and decreases as the population of vehicles handled by the vehicle maintenance factory changes. It is preferable that the maintenance record having a small number of chassis parameters be adjusted and given weighting according to the variation of the chassis number so as to cancel out.
（２．７）整備間隔類似部品群
整備間隔類似部品群抽出部２０７は、図９（ｃ）、（ｄ）に示すような部品整備間隔分布における任意の二つの部品整備間隔分布間の分布間距離又はそれに類する指標に基づいて判定された分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出する。
例えば、比較したい二つの部品整備間隔分布がいずれもワイブル分布に近似できた場合は、当該分布関数の特徴を表すパラメータが予め定めた閾値の範囲に収まっているときは、これらを同じグループに属するものとして抽出する。また、ワイブル分布に近似できなかった場合、二つの部品整備間隔分布間の距離が予め定めた閾値の範囲に収まっているときは、これらを同じグループに属するものとして抽出する。尚、分布間の距離を求める方法には様々なものがあり、例えばカルバックライブラー情報量等を用いることもできる。
(2.7) Maintenance interval similar parts group The maintenance interval similar parts
For example, if two parts maintenance interval distributions to be compared can all be approximated to a Weibull distribution, if the parameters representing the features of the distribution function fall within a predetermined threshold range, they belong to the same group Extract as things. Further, when the distribution can not be approximated to the Weibull distribution, when the distance between the two parts maintenance interval distribution is within the range of a predetermined threshold, these are extracted as belonging to the same group. Note that there are various methods for obtaining the distance between distributions, and for example, it is also possible to use the Kullback-Leibler information amount or the like.
部品整備間隔分布の形状がワイブル分布に当てはまらないものが多い場合には、二つの部品の組それぞれについて分布間距離を計算する必要があるが、その計算量は部品間の組合せ数のオーダーとなるため膨大になる。そのために、機械学習による簡易的な方法を用いて計算量を軽減することが好ましい。
例えば、予め一部の部品の組については上述の方法で分布間距離を求めておき、いくつかのグループに分けておく。そして、それぞれのグループごとに異なる特徴を有する分布形状となるように、分布間距離の閾値の設定を適宜調整する。図１０（ａ）には、こうして得られた分布形状のパターン示す。ここで、図１０（ａ）に示す例では、グループＰは部品Ａ、Ｂ、Ｃの部品整備間隔分布であり、グループＱは部品Ｄ、Ｅの部品整備間隔分布である。
この二つのグループＰ、Ｑを教師データに採用して、予め機械学習を行う。そして、残りの部品については、機械学習を適用し、教師となっているグループＰ、Ｑの分布形状のパターンに最も近いものを選定し、その分布形状を有するグループに所属させる。例えば、図１０（ｂ）に示した部品Ｆの分布形状は、機械学習の結果、グループＰに所属する。このようにして、分布形状が類似している部品群をグループ化して抽出することができる。
If there are many cases where the shape of the part maintenance interval distribution does not fit into the Weibull distribution, it is necessary to calculate the inter-distribution distance for each of the two parts sets, but the amount of calculation is on the order of the number of combinations between parts It will be huge. Therefore, it is preferable to reduce the amount of calculation using a simple method by machine learning.
For example, with regard to the set of some parts, the inter-distribution distance is previously determined by the above-described method, and divided into several groups. And setting of the threshold of distance between distributions is adjusted suitably so that it may become distribution shape which has a different feature for every group. FIG. 10A shows the pattern of the distribution shape obtained in this way. Here, in the example shown in FIG. 10A, the group P is the part maintenance interval distribution of the parts A, B and C, and the group Q is the part maintenance interval distribution of the parts D and E.
These two groups P and Q are adopted as teacher data to perform machine learning in advance. Then, machine learning is applied to the remaining parts, and the one closest to the pattern of the distribution shape of the groups P and Q, which is the teacher, is selected to belong to the group having the distribution shape. For example, the distribution shape of the part F shown in FIG. 10B belongs to the group P as a result of machine learning. In this way, parts having similar distribution shapes can be grouped and extracted.
整備間隔類似部品群抽出部２０７は、部品群の抽出単位として、個々の部品を抽出単位とする部品抽出モードと、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で抽出単位とする上位部品抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果に関し、上位側部品に集約して、より分かりやすい視点で俯瞰することができる。
The maintenance interval similar parts
また、整備間隔類似部品群抽出部２０７は、部品メーカごとの個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。これにより、整備間隔走行距離又は整備間隔経過年月の分布が類似している部品群の検索結果をメーカ間で比較することができる。
Further, the maintenance interval similar parts
（３）検索動作
図１１は車両整備情報検索装置２における検索動作の流れを示すフローチャートである。
このように構成される車両整備情報検索装置２は、利用者の検索指示が自然言語で記述されたセンテンスである場合、センテンスを形態素解析した特定のキーワードを抽出したときはセンテンスを検索指示として受け付け、特定のキーワードの同義語表現を抽出したときは特定のキーワードに置換した後にセンテンスを検索指示として受け付ける（Ｓ２０１）。これにより、同義語の表記揺れが生じ得る自然言語センテンスに対して、分析軸の値に該当するキーワードを指示して検索することができる。
そして、車種軸、架装軸、地域軸、走行距離軸、経過年月軸、整備間隔年月軸、現象軸、及び原因軸を含む複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する（Ｓ２０２）。
(3) Search Operation FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the search operation in the vehicle maintenance
When the user's search instruction is a sentence described in a natural language, the vehicle maintenance
Then, the search conditions received corresponding to a plurality of analysis axes including a car type axis, a frame axis, a regional axis, a travel distance axis, an elapsed month axis, a maintenance interval month axis, a phenomenon axis, and a cause axis It sets as an analysis search condition (S202).
そして、整備記録検索部２０８は、検索指示された条件に合致する部品整備履歴情報に含まれる整備部品の一覧、整備部品ごとの部品整備間隔分布情報、同時整備類似部品群情報の一覧、及び整備間隔類似部品群情報の一覧を多次元分析検索設定部２０３で設定された分析軸の値に基づいて検索する（Ｓ２０３）。
Then, the maintenance
ここで、利用者は、同時整備類似部品群情報及び整備間隔類似部品群情報の検索対象となる部品は、個々の部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる部品を構成する複数の下位の部品を上位となる部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である。
また、部品メーカ別の個々の部品を抽出単位とする部品メーカ抽出モードと、全部品メーカを集約して個々の部品を抽出単位とする全部品メーカ抽出モードとのいずれかが選択可能である。
Here, the user is the part targeted for the search of the simultaneous maintenance similar parts group information and the maintenance interval similar parts group information, the extraction unit for which the individual parts are the search target, and a plurality of lower order parts constituting the higher order parts It is possible to select one of the upper part extraction unit to be searched after aggregating the parts in the upper part into upper parts.
Further, it is possible to select one of a part maker extraction mode in which individual parts by part maker are extraction units, and an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and individual parts are extraction units.
そして、報知部２０９は、整備記録検索部２０８による検索結果に予測等の付加情報を付加して通信部２１１を介して端末装置３に送信することで利用者に検索結果を報知する（Ｓ２０４）。
具体的には、同時整備類似部品群情報に基づいて抽出された部品の識別情報を用いて、工賃金額情報及び部品金額情報を含む部品マスタ情報を検索して当該部品の単価を取得し、検索条件に合致する同時整備類似部品群を整備するための見積金額情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、同時整備された部品群の整備のための見積金額の情報を提供することができる。
Then, the
Specifically, using part identification information extracted based on simultaneous maintenance similar parts group information, parts master information including labor wages information and parts amount information is searched to acquire a unit price of the parts, and a search is made The estimated amount information for maintaining the simultaneous maintenance similar parts meeting the condition is added to the search result and notified (S204). In this way, it is possible to provide information on the estimated amount for maintenance of the simultaneously maintained parts group.
また、報知部２０９は、部品整備間隔分布情報に基づいて、走行距離間隔又は経過年月間隔の分布の形状、及び、分布から導かれる平均値、分散値、中央値若しくはパーセンタイル値等の統計指標値を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。
In addition, based on the part maintenance interval distribution information, the
また、報知部２０９は、部品整備間隔分布情報に基づいて、次回整備に至るまでの走行距離又は経過年月の予測値、並びに予測値が予め定められた閾値に満たない部品群である予防交換部品群情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、現時点では故障していないが今後故障することが予測される部品の診断情報を提供することができる。
In addition, based on the part maintenance interval distribution information, the
また、検索条件に合致する車検等の定期点検整備を予定している車両について、車両の定期点検整備における通常交換部品群及び予防交換部品群を整備前に把握するための整備部品情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、部品の発注リードタイムに応じて、将来の定期点検又は車検の整備入庫の通常交換又は予防交換に備えて、現時点で発注すべき部品群の情報を提供することができる。 In addition, for vehicles scheduled for periodic inspection and maintenance such as car inspections that meet the search conditions, search results of maintenance parts information for grasping the regular replacement parts group and preventive replacement parts group in the periodic maintenance of vehicles before maintenance , And broadcast (S204). In this way, it is possible to provide information on a group of parts to be ordered at the current time, in preparation for the regular replacement or preventive replacement of future periodic inspections or maintenance warehousing of car inspections, according to the order lead time of parts.
また、報知部２０９は、整備間隔類似部品群情報に基づいて、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年月の診断値を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、特定の部品群を整備してから別の部品群を整備するまでの走行距離又は経過年数の診断情報を提供することができる。
In addition, based on the maintenance interval similar parts group information, the
さらに、報知部２０９は、多次元分析検索設定部２０３で特定の原因軸の値を多次元分析検索条件として設定せず、整備記録検索部２０８による部品整備履歴情報の検索結果に複数の原因軸の値が出現した場合、出現した原因軸の値の中から出現頻度が予め定めた基準を満たすものを抽出した上で、検索結果内の部品群について整備するに至った原因の推測情報を検索結果に付加して報知する（Ｓ２０４）。これにより、抽出された部品を整備するに至った原因の推測情報を提供することができる。
Furthermore, the
このように、車両整備情報検索装置２によれば、複数の分析軸を用いた多角的な検索によって、修理整備する部品群及び予防整備する部品群の的確な予測を行うことができる。
As described above, according to the vehicle maintenance
１・・・車両整備情報提供システム
２・・・車両整備情報検索装置
２０２・・・検索受付部
２０３・・・多次元分析検索条件設定部
２０４・・・部品整備履歴抽出部
２０５・・・同時整備類似部品群抽出部
２０６・・・部品整備間隔分布部抽出部
２０７・・・整備間隔類似部品群抽出部
２０８・・・整備記録検索部
２０９・・・報知部
３・・・端末装置
1 ... vehicle maintenance
Claims (34)
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、を備えた、
ことを特徴とする車両整備情報検索装置。 Search acceptance means for accepting a user's search instruction with respect to maintenance record information recorded with quantitative data, qualitative data or natural language data, with maintenance records linked to vehicle identification information respectively;
Multidimensional analysis search setting means for setting search conditions received corresponding to a plurality of analysis axes as multidimensional analysis search conditions;
Parts maintenance history extraction means for extracting parts maintenance history information for each part including mounting of the vehicle from the maintenance record information;
Simultaneous maintenance similar parts group extraction means for extracting simultaneous maintenance similar parts group information grouped based on the similarity of the maintenance timing from the parts maintenance history information,
Parts maintenance interval distribution extraction means for extracting parts maintenance interval distribution information for each of the parts of the vehicle from the parts maintenance history information;
Maintenance interval similar parts group extraction means for extracting maintenance interval similar parts group information grouped based on the similarity of maintenance interval travel distance from the parts maintenance interval distribution information,
The maintenance record information, the parts maintenance history information, the simultaneous maintenance similar parts group information, the parts maintenance interval distribution information and the maintenance interval similar parts group information are searched based on the search conditions set by the multidimensional analysis search setting means Maintenance record search means to
And notification means for adding additional information such as prediction to the search result by the maintenance record search means and notifying the user of the information.
Vehicle maintenance information search device characterized in that.
車台番号、車両型式、車両モデル名、車両メーカ名及び車両分類からなる車種軸、
前記架装の架装名、型式、モデル名、メーカ名及び架装分類からなる架装軸、
前記車両の整備が実施された地方を特定する地域軸、
前記車両の整備が実施された時点の走行距離軸、
前記車両の整備が実施された時点の初年度登録時からの経過年月軸、
前記車両の車検等を含む定期点検整備の前回実施時からの整備間隔年月軸、
故障発生時の現象を組み合わせたキーワードからなる現象軸、
故障原因を組み合わせたキーワードからなる原因軸、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The analysis axis is
Vehicle type axis consisting of chassis number, vehicle type, vehicle model name, vehicle manufacturer name and vehicle classification,
A frame shaft consisting of a frame name, a model, a model name, a manufacturer name and a frame classification of the frame,
A regional axis that identifies the region where maintenance of the vehicle was implemented,
Distance axis at the time of maintenance of the vehicle,
Year-month axis since the first year registration when maintenance of the vehicle was implemented,
Maintenance interval year-to-date axis from the time of the last execution of periodical inspection maintenance including car inspection of the said vehicle,
A phenomenon axis consisting of keywords combining the phenomena at the time of failure occurrence,
Including a cause axis, which consists of keywords combining failure causes,
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項２に記載の車両整備情報検索装置。 The phenomenon axes include a generation point axis, a generation condition axis, a generation environment axis and a symptom axis,
The vehicle maintenance information search device according to claim 2, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。 The multi-dimensional analysis search setting unit is a sentence when the search instruction of the user is a sentence described in a natural language, and a keyword representing the value of the analysis axis is included in the context. When a specific keyword subjected to morphological analysis is extracted, it is accepted as the search instruction, and when a synonym expression of the specific keyword is extracted, it is replaced with the specific keyword and then accepted as the search instruction to retrieve the analysis axis Set as a condition,
The vehicle maintenance information retrieval device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that.
ことを特徴とする請求項４に記載の車両整備情報検索装置。 The morpheme analysis uses a morpheme analysis dictionary in which the specific keyword to be extracted and the synonym expression are registered with high priority as a word having a preset part of speech attribute.
The vehicle maintenance information search device according to claim 4, characterized in that:
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の車両整備情報検索装置。 The morpheme analysis extracts features from the arrangement of a plurality of morphemes including parts of speech registered in the morpheme analysis dictionary, and determines whether or not it corresponds to the particular keyword to be extracted.
The vehicle maintenance information search device according to claim 4 or 5, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の車両整備情報検索装置。 The parts maintenance history extraction means includes parts name, part type, parts model, parts maker, parts classification, values of the chassis number and registration number, values of the analysis axis, values of maintenance reasons, values of maintenance contents and unmaintained The value of the content is read from the maintenance record information as it is to extract the part maintenance history information and / or the specific keyword is extracted by morphologically analyzing the natural language sentence described in the maintenance record information Extract the parts maintenance history information,
The vehicle maintenance information retrieval device according to any one of claims 1 to 6, characterized in that:
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。 The morphological analysis includes the part name, the part model, the part model, the part maker, the part maker, the part classification, the chassis number, the registration number, the vehicle model, the vehicle model name, the vehicle maker name, and the vehicle classification When the synonym expression of the specific keyword representing the analysis axis value of the analysis axis, the maintenance reason, the maintenance content, or the non-maintenance content is extracted, the synonym expression is replaced with the specific keyword ,
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 7, characterized in that.
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。 The said parts maintenance history information is information of mileage at the time of maintenance, information of mileage interval from the time of last maintenance, information of progress month at the time of maintenance, information of age month interval from the time of last maintenance, the above maintenance reason Including information on failure occurrence events recorded at the time of maintenance warehousing, or information on failure causes recorded at the time of maintenance warehousing,
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 7, characterized in that.
ことを特徴とする請求項７に記載の車両整備情報検索装置。 The parts maintenance history information includes, for each of the parts names for each of the parts manufacturers, information on the contents of maintenance on the parts and information on the contents not yet developed.
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 7, characterized in that.
ことを特徴とする請求項１０に記載の車両整備情報検索装置。 The information of the maintenance content includes information in which a plurality of lower parts constituting the higher rank component have the same maintenance content,
The vehicle maintenance information search device according to claim 10, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The simultaneous maintenance similar parts group extraction means is maintenance at the same time as the maintenance warehousing at the same time, maintenance at a plurality of adjacent maintenance warehousing within a predetermined traveling distance from the time of the previous maintenance, or a predetermined elapsed month since the last time maintenance Grouping and extracting the replaced parts in the maintenance in a plurality of adjacent maintenance receipts within the
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。 An appearance rate mode in which the simultaneous maintenance similar parts group extraction unit groups and extracts a parts group in which an appearance rate commonly appearing exceeds a predetermined threshold with respect to the parts included in the parts maintenance history information; A correlation analysis mode in which a group of parts having a correlation coefficient obtained by correlating parts included in the part maintenance history information exceeding a predetermined threshold is grouped and extracted, and a part included in the parts maintenance history information It is possible to select one of association analysis modes in which parts groups whose statistical index values such as support degree, reliability degree, lift value and the like obtained by performing association analysis between two groups exceed a predetermined threshold are grouped and extracted,
The vehicle maintenance information search device according to claim 12, characterized in that.
ことを特徴とする請求項１３に記載の車両整備情報検索装置。 The appearance rate, the correlation coefficient, or the statistical index value of the association analysis is calculated by giving a weight according to a change in a chassis number of a vehicle population handled by a maintenance factory.
The vehicle maintenance information search device according to claim 13, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。 The simultaneous maintenance similar part group extraction means collects a plurality of lower parts constituting the upper part constituting the upper part into the parts constituting the upper part after the parts extraction mode in which each individual part is the extraction unit. Either of the upper part extraction mode to be the extraction unit can be selected,
The vehicle maintenance information search device according to claim 12, characterized in that.
ことを特徴とする請求項１２に記載の車両整備情報検索装置。 The simultaneous maintenance similar parts group extraction means includes a parts maker extraction mode in which each of the parts maker is the individual parts as an extraction unit, and an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each individual part is an extraction unit. One of them is selectable,
The vehicle maintenance information search device according to claim 12, characterized in that.
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The parts maintenance interval distribution information is for the travel distance interval by totaling the number of parts maintenance in the same model, the same model, the same maker, or the same vehicle classification based on the traveling distance between adjacent maintenance for each chassis. Extracted as the distribution of the number of parts maintenance
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 1, characterized in that
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The parts maintenance interval distribution information is the elapsed month and month by totaling the number of parts maintenance in the same model, the same model, the same maker, or the same vehicle classification based on the elapsed month and month between adjacent maintenance for each chassis. Extracted as the distribution of the number of parts maintained for the interval,
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 1, characterized in that
を特徴とする請求項１７又は１８に記載の車両整備情報検索装置。 The parts maintenance number is calculated by giving a weight according to the change of the chassis number of the vehicle population handled by the maintenance factory.
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 17 or 18, characterized in that
を特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance interval similar parts group extraction unit is a group of parts having similar distribution shapes determined based on an inter-distribution distance between any two parts maintenance interval distributions in the part maintenance interval distribution information or an index similar thereto. Group and extract,
The vehicle maintenance information retrieval device according to claim 1, characterized in that
を特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance interval similar parts group extraction unit is a group of parts having similar distribution shapes determined based on an inter-distribution distance between any two parts maintenance interval distributions in the part maintenance interval distribution information or an index similar thereto. Machine learning in which the representative example of the distribution shape is adopted as teacher data, and the distribution shape of the part maintenance interval distribution of the new part is similar to the distribution shape determined based on the machine learning Add the new part to the existing parts group,
21. The vehicle maintenance information search device according to claim 20, characterized in that:
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance interval similar parts group extraction means collects a plurality of lower parts constituting the higher rank parts into the upper parts as the upper parts after the parts extraction mode in which the individual parts are extracted as extraction units. Either of the upper part extraction mode to be the extraction unit can be selected,
21. The vehicle maintenance information search device according to claim 20, characterized in that:
ことを特徴とする請求項２０に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance interval similar parts group extraction means includes a parts maker extraction mode in which each of the parts by part maker is an extraction unit, and an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each individual part is an extraction unit. One of them is selectable,
21. The vehicle maintenance information search device according to claim 20, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The search acceptance means receives the sentence as the search instruction when extracting a specific keyword obtained by morphologically analyzing the sentence when the search instruction of the user is a sentence described in a natural language. When a synonym expression of a keyword is extracted, the sentence is accepted as the search instruction after being replaced with the specific keyword.
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance record search means is a list of maintenance parts meeting the search instructed conditions, a list of the part maintenance history information for each of the maintenance parts, a list of the simultaneous maintenance similar parts group information, and the parts maintenance interval distribution information A list and a list of the maintenance interval similar parts group information are searched based on the value of the analysis axis,
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
個々の前記部品を検索対象とする抽出単位と、上位となる前記部品を構成する複数の下位の前記部品を前記上位となる前記部品に集約した上で検索対象とする上位部品抽出単位とのいずれかが選択可能である、
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。 The parts to be searched for the simultaneous maintenance similar parts group information and the maintenance interval similar parts group information are:
Any of an extraction unit for searching each individual part, and an upper part extraction unit for collecting a plurality of lower parts constituting the upper part into the upper part and then searching. Is selectable,
The vehicle maintenance information search device according to claim 25, characterized in that.
ことを特徴とする請求項２５に記載の車両整備情報検索装置。 The maintenance record search means is either a parts maker extraction mode in which each of the parts by part maker is an extraction unit, or an all parts maker extraction mode in which all parts makers are aggregated and each part is an extraction unit. Is selectable,
The vehicle maintenance information search device according to claim 25, characterized in that.
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means uses the identification information of the component extracted as the simultaneous maintenance similar component group meeting the search condition based on the simultaneous maintenance similar component group information, and a component master including work wages amount information and component amount information Information is retrieved to acquire the unit price of the part, and estimated money amount information for maintaining the simultaneous maintenance similar part group meeting the search condition is added to the search result and notified.
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means is based on the part maintenance interval distribution information, the shape of the distribution of the traveling distance interval or the age-month interval, and the average value, the dispersion value, the center derived from the distribution of the traveling distance interval or the age-month interval Reporting by adding a statistical index value such as a value or a percentile value to the search result,
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means is a preventive replacement that is a group of parts for which the predicted value of the traveling distance or the elapsed month until the next maintenance and the predicted value do not meet a predetermined threshold value based on the parts maintenance interval distribution information. Add parts group information to the search result and give notification.
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項３０に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means is for grasping a group of normal replacement parts and a group of preventive replacement parts in the periodic inspection and maintenance of the vehicle before the maintenance with respect to the vehicle scheduled for periodic inspection and maintenance such as a car inspection meeting the search condition. To notify and add the maintenance parts information of
The vehicle maintenance information search device according to claim 30, characterized in that.
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means adds, based on the maintenance interval similar parts group information, a travel distance from maintenance of a specific parts group to maintenance of another parts group or a diagnostic value of elapsed months to the search result To inform
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１に記載の車両整備情報検索装置。 The notification means does not set the value of a specific cause axis as the multidimensional analysis search condition by the multidimensional analysis search setting means, and one or the search result of the parts maintenance history information by the maintenance record search means When multiple cause axis values appear, the cause that has resulted in maintenance of the parts group in the search results after extracting from the appeared value of the cause axis that the appearance frequency satisfies the predetermined criteria. Informing information on the search result by adding
The vehicle maintenance information search device according to claim 1, characterized in that:
車両の識別情報それぞれに紐付いている整備記録を量的データ、質的データ又は自然言語データにより記録した整備記録情報に対して利用者の検索指示を受け付ける検索受付手段と、
複数の分析軸に対応して受け付けた検索条件を多次元分析検索条件として設定する多次元分析検索設定手段と、
前記整備記録情報から前記車両の架装を含む部品ごとの部品整備履歴情報を抽出する部品整備履歴抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から整備タイミングの類似性に基づいてグループ化した同時整備類似部品群情報を抽出する同時整備類似部品群抽出手段と、
前記部品整備履歴情報から前記車両の部品ごとの部品整備間隔分布情報を抽出する部品整備間隔分布抽出手段と、
前記部品整備間隔分布情報から整備間隔走行距離の類似性に基づいてグループ化した整備間隔類似部品群情報を抽出する整備間隔類似部品群抽出手段と、
前記多次元分析検索設定手段で設定された検索条件に基づき前記整備記録情報、前記部品整備履歴情報、前記同時整備類似部品群情報、前記部品整備間隔分布情報及び前記整備間隔類似部品群情報を検索する整備記録検索手段と、
前記整備記録検索手段による検索結果に予測等の付加情報を付加して前記利用者に報知する報知手段と、して機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 Computer,
Search acceptance means for accepting a user's search instruction with respect to maintenance record information recorded with quantitative data, qualitative data or natural language data, with maintenance records linked to vehicle identification information respectively;
Multidimensional analysis search setting means for setting search conditions received corresponding to a plurality of analysis axes as multidimensional analysis search conditions;
Parts maintenance history extraction means for extracting parts maintenance history information for each part including mounting of the vehicle from the maintenance record information;
Simultaneous maintenance similar parts group extraction means for extracting simultaneous maintenance similar parts group information grouped based on the similarity of the maintenance timing from the parts maintenance history information,
Parts maintenance interval distribution extraction means for extracting parts maintenance interval distribution information for each of the parts of the vehicle from the parts maintenance history information;
Maintenance interval similar parts group extraction means for extracting maintenance interval similar parts group information grouped based on the similarity of maintenance interval travel distance from the parts maintenance interval distribution information,
The maintenance record information, the parts maintenance history information, the simultaneous maintenance similar parts group information, the parts maintenance interval distribution information and the maintenance interval similar parts group information are searched based on the search conditions set by the multidimensional analysis search setting means Maintenance record search means to
Functioning as notification means for adding additional information such as prediction to the search result by the maintenance record search means and notifying the user
A program characterized by
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