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WO2023166586A1 - 部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体 - Google Patents

部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体 Download PDF

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WO2023166586A1
WO2023166586A1 PCT/JP2022/008770 JP2022008770W WO2023166586A1 WO 2023166586 A1 WO2023166586 A1 WO 2023166586A1 JP 2022008770 W JP2022008770 W JP 2022008770W WO 2023166586 A1 WO2023166586 A1 WO 2023166586A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
state
component
product
state estimation
information
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/008770
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
秋紗子 藤井
卓郎 鹿嶋
雄樹 千葉
憲人 大井
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to JP2024504068A priority Critical patent/JPWO2023166586A5/ja
Priority to PCT/JP2022/008770 priority patent/WO2023166586A1/ja
Publication of WO2023166586A1 publication Critical patent/WO2023166586A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management

Definitions

  • the present invention relates to a component state estimation device, a component state estimation system, a component state estimation method, and a recording medium.
  • Patent Literature 1 discloses a server that manages user devices. This server acquires time-series data of detection information of the sensor attached to the user device, and analyzes this time-series data. Then, this server generates a message explaining usage improvement points for extending the life of the user equipment and reducing the possibility of failure occurrence, and transmits the generated message to the user equipment.
  • Patent Document 1 does not disclose estimating the future deterioration state of parts.
  • an object of the present invention is to provide a parts state estimation device, a parts state estimation system, a parts state estimation method, and a recording medium capable of estimating the future deterioration state of parts included in a product. to do.
  • obtaining means for obtaining state information indicating the state of a part included in a product, and for obtaining operation prediction data indicating a predicted result of the operation state of the product until a predetermined time elapses.
  • estimating means for estimating the state of deterioration of the component after a predetermined time has passed using the state information and the predicted operation data;
  • a communication device mounted on a product; a component state estimating device; with The communication device transmits state information indicating a state of a part included in the product to the part state estimation device,
  • the component state estimating device is Acquisition means for acquiring the state information and operation prediction data indicating a prediction result of the operation state of the product until a predetermined time elapses; estimating means for estimating the state of deterioration of the component after a predetermined time has passed using the state information and the predicted operation data;
  • a component condition estimation system is provided comprising:
  • a computer is configured to: Acquiring state information indicating the state of parts included in a product, and obtaining operation prediction data indicating a predicted result of the operating state of the product until a predetermined time elapses, There is provided a part state estimation method for estimating the state of deterioration of the part after a predetermined time has elapsed using the state information and the predicted operation data.
  • the computer is configured to: Acquisition processing for acquiring state information indicating the state of parts included in a product, and for acquiring operation prediction data indicating a predicted result of the operating state of the product until a predetermined time elapses; an estimation process of estimating the state of deterioration of the component after a predetermined time has elapsed using the state information and the predicted operation data;
  • a computer-readable recording medium is provided that stores a program that causes the
  • a parts state estimation device a parts state estimation system, a parts state estimation method, and a recording medium capable of estimating the future deterioration state of parts included in a product.
  • FIG. 10 is a diagram showing a second example of information output by the output unit;
  • FIG. 10 is a diagram showing a third example of information output by the output unit;
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of processing performed by a component state estimation device;
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of the component state estimation device 10 according to the embodiment.
  • the component state estimation device 10 includes an acquisition section 110 and an estimation section 120 .
  • the acquisition unit 110 acquires state information and operation prediction data.
  • the status information indicates the status of parts included in the product.
  • the operation prediction data the operation prediction data indicating the predicted result of the operating state of the product until a predetermined time has passed is acquired.
  • the estimating unit 120 estimates the state of deterioration of the part after a predetermined time has elapsed using the state information and the predicted operation data.
  • this component state estimation device 10 By using this component state estimation device 10, it is possible to estimate the deterioration state of the component after a predetermined period of time has passed using the state information and the predicted operation data.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the usage environment of the component state estimation device 10 shown in FIG.
  • the component state estimation device 10 acquires state information from the transmitter 22 mounted on the product 20 .
  • the component state estimation device 10 and the transmission device 22 are at least a part of the component state estimation system.
  • FIG. 3 is a diagram showing a detailed example of the usage environment of the component state estimation device 10.
  • the parts state estimation device 10 is possessed by, for example, at least one of the user, owner, and manager of the product 20 .
  • the component state estimation device 10 may be, for example, a portable communication terminal such as a smart phone or a tablet terminal, or may be a fixed device.
  • the product 20 has multiple parts. Examples of products 20 are vehicles such as automobiles, train vehicles, airplanes, and mobile communication terminals. However, the product 20 is not limited to these. If the product 20 is an automobile, the parts are at least one of batteries, engine oil, wipers, headlights, belts, tires, and brake pads. Also, the parts are not limited to these.
  • the product 20 has a transmitter 22.
  • the transmitter 22 transmits status information.
  • the status information indicates the status of parts included in the product 20 .
  • the state information is, for example, a detected value of a sensor attached to a component and a value calculated using this detected value.
  • This sensor is, for example, at least one of a voltage sensor, a current sensor, a power sensor, a temperature sensor, and a concentration sensor, but is not limited to these.
  • the status information is at least one of the battery's output voltage, output current, output power, and SOC.
  • the state information is calculated using the detected value of the sensor
  • the state information is calculated using the past value of the detected value of the sensor, for example.
  • the state information is the ratio of the current sensor detection value to the sensor detection value when the part is new.
  • the state information may be calculated using the history of the detection values of this sensor.
  • the timing at which the transmitting device 22 transmits the status information varies.
  • the transmitting device 22 may transmit the state information when acquiring information indicating that the state information is requested from the component state estimating device 10 .
  • the transmitting device 22 may transmit the state information at a predetermined timing.
  • the transmitting device 22 may periodically transmit the status information.
  • an example of this timing is the timing of vehicle inspection or periodic inspection.
  • the transmission device 22 may transmit the status information when the vehicle stops.
  • the vehicle is stopped means that if the vehicle has an engine, this engine is stopped, and if the vehicle is an electric vehicle, power supply to the motor is not performed, or the control unit that controls this power supply is turned off.
  • the component state estimation device 10 is used together with the model generation device 30 in addition to the transmission device 22 .
  • the estimating unit 120 of the part state estimating device 10 uses a model generated by machine learning or statistical processing when estimating the deterioration state of the part after a predetermined time has passed.
  • the model generating device 30 generates this model and stores it in the part state estimating device 10 .
  • machine learning performed by the model generation device 30 is heterogeneous mixture learning.
  • One example of statistical processing performed by the model generation device 30 is multiple regression analysis.
  • the component state estimating device 10 includes the acquiring unit 110 and the estimating unit 120 as described above.
  • the component state estimation device 10 further includes an output section 130 and a model storage section 140 .
  • the model storage unit 140 stores the model generated by the model generation device 30.
  • the acquisition unit 110 acquires information that will be explanatory variables for the model used by the estimation unit 120 .
  • This information includes at least status information and operation prediction data. It should be noted that the acquisition unit 110 may acquire information required to generate the operation prediction data instead of the operation prediction data.
  • the operation prediction data is, for example, schedule information indicating the operation schedule of the product 20.
  • An example of the information required to generate operation forecast data is the current month and day.
  • the acquisition unit 110 further generates operation prediction data using past performance data of the operation state of the product 20 .
  • the acquisition unit 110 acquires performance data of months and days that are close to the current date from the performance data, and uses this performance data or the result of statistically processing this performance data as the operation prediction data.
  • ⁇ months and days that are close to the current month and date'' means, for example, the same month, the beginning, the middle, and the end of the month, the same season, or the exact same month and day ( for example, one year ago).
  • the predicted operation data includes, for example, the travel distance, the travel time, at least one of the average value and the upper limit value of the speed, the operating time of the wipers, and the headlights. operating time, the operating time and set temperature of the cooling and heating device, and the number of times the engine is started (including the number of times the engine is stopped idling).
  • the acquisition unit 110 acquires performance data of the operating state from the storage unit that stores this operation history.
  • This storage unit may further store past state information.
  • This storage unit may be inside the parts condition estimation device 10 , inside the product 20 , or outside the parts condition estimation device 10 and the product 20 .
  • the explanatory variables of the model used by the estimating unit 120 may further include performance data of the operating state of the product 20.
  • the performance data includes, for example, the date and time the product 20 has been in operation and for how long. Performance data may also include information indicative of the load exerted on product 20 during its operation.
  • the performance data includes, for example, at least one of the distance traveled, the travel time, the average speed and the upper limit value, the operating performance of wipers, the operating performance of headlights, the operating time and set temperature of air conditioners, Also, it preferably includes at least one of the number of times the engine has been started (including the number of times the engine has stopped idling).
  • the explanatory variables of the model used by the estimation unit 120 may further include at least one of the past state information of the product 20 and the environment in which the product 20 is used (eg temperature, humidity).
  • the estimation unit 120 estimates the deterioration state of the part using the information acquired by the acquisition unit 110 and the model stored in the model storage unit 140 .
  • Information indicating this estimation result is hereinafter referred to as estimation information.
  • the estimated information indicates the state of deterioration of the part after a predetermined period of time has passed.
  • the predetermined period of time is, for example, one day, one week, two weeks, one month, three months, or six months, but is not limited to these.
  • the estimated information is indicated by, for example, a value indicating the deterioration state of the part. This value is hereinafter referred to as the degree of deterioration.
  • the degree of deterioration is, for example, but not limited to, the ratio of the current capacity to the initial capacity, such as the SOH in the battery, or the degree of deterioration of the strength of the timing belt.
  • the estimation information may indicate the estimation result of the transition of the deterioration state of the part.
  • the horizontal axis is the elapsed time (e.g., elapsed months and days), and the vertical axis is the degree of deterioration of the part.
  • the output unit 130 outputs the estimation information generated by the estimation unit 120 .
  • the output unit 130 outputs the estimation information to a display of the component state estimation device 10 or an external printing device.
  • the output unit 130 performs a predetermined output when the estimated information satisfies the criteria.
  • the criteria used here indicate that a part has deteriorated and should be replaced.
  • a criterion for performing a predetermined output is that at least one of SOC and voltage included in the estimated information falls below a reference value.
  • the predetermined output from the output unit 150 indicates that the vehicle may not start due to insufficient remaining battery capacity.
  • the reference value is set, for example, by the user of the parts state estimation device 10. Also, a plurality of reference values may be set.
  • the first reference value indicates, for example, that there is a tendency of deterioration
  • the next reference value after the first reference value that is, the second reference value
  • the third reference value indicates that the part should be replaced immediately.
  • the estimation information of the estimating section 120 includes an estimated value of a parameter indicating the state of a component, for example, an estimated value of at least one of battery SOC and output voltage.
  • the predetermined output indicates that the part should already be replaced, depending on the setting of the reference value.
  • the estimated value corresponding to "predetermined time after current date and time" falls below the reference value. This is the case where the part does not need to be replaced now, but it is better to replace the part after a predetermined time, eg one month.
  • the predetermined information output by the output unit 130 preferably includes information indicating the timing at which parts should be replaced. This timing is, for example, the timing when the estimated value of the parameter indicating the state of the component falls below the reference value.
  • the predetermined information output by the output unit 130 may include reference information to be referred to in order to suppress deterioration of parts.
  • the reference information includes, for example, information on how to use the product 20 and operating timing, such as guidance on operating timing and operating time. This guidance may include, for example, an operating schedule for product 20 .
  • the output unit 130 may generate, as reference information, an operation schedule such that the vehicle is not operated for a long period of time while the vehicle is operated periodically.
  • the operating schedule generated by the output unit 130 will be information on the delivery plan for goods by this vehicle.
  • this delivery plan information includes at least a departure point, a destination point, and a transit point for each month and day.
  • the delivery warning area information may further include at least one of route information from the departure point to the destination point, arrival time at the intermediate point, and arrival time at the destination point.
  • the component state estimation device 10 may be a cloud server.
  • the output unit 130 outputs the estimated information to a terminal possessed by at least one of the user, owner, and administrator of the product 20, and performs the above-described predetermined output.
  • the terminal displays the estimated information and also displays a predetermined output.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of estimation information.
  • the estimation information indicates the estimation result of the transition of the parameter indicating the state of the component, for example, the estimation result of the transition of the SOC and output voltage of the battery.
  • the origin of the graph showing this information is, for example, now.
  • the timing at which this parameter falls below the reference value indicates the timing at which it is estimated that the part should be replaced.
  • FIG. 5 is a diagram showing a first example of information output by the output unit 130.
  • the output unit 130 outputs, as the predetermined information, information indicating the timing at which it is estimated that the part should be replaced.
  • the information output by the output unit 130 is displayed on the display.
  • This representation has a mark 200 .
  • the output unit 130 changes at least one of the display mode of the mark 200, for example, the color, size, pattern, and shape, according to the result of estimating the state of deterioration of the component after a predetermined period of time.
  • the output unit 130 displays the mark 200 in blue, for example, indicating that there is no problem with the part when the estimated value of the degree of deterioration of the part after the lapse of a predetermined time is equal to or less than the first reference value.
  • the output unit 130 displays the mark 200 in yellow, for example, in a mode indicating that there is a possibility that a problem will occur in the part. Furthermore, when the estimated value is equal to or greater than the second reference value, the output unit 130 displays the mark 200 in a manner indicating that there is a high possibility that a problem will occur in the part, for example, in red.
  • FIG. 6 is a diagram showing a second example of information output by the output unit 130.
  • the vertical axis indicates the estimated value of the degree of deterioration.
  • the estimating unit 120 uses each of a plurality of pieces of operation prediction data, for example, operation prediction data indicating a busy state, operation prediction data indicating a normal state, and operation prediction data indicating a non-congested state. is generating
  • the output unit 130 then includes these pieces of estimated information in the predetermined information.
  • a plurality of pieces of estimated information are superimposed and displayed within the same graph.
  • FIG. 7 is a diagram showing a third example of information output by the output unit 130.
  • the output unit 130 includes reference information, that is, information to be referred to in order to suppress deterioration of parts, in predetermined information.
  • the reference information includes the upper limit of the operating time of the product 20 per unit time (for example, one month) and the operating schedule of the product 20 .
  • the output unit 130 may output the information shown in FIG. 6 and the information shown in FIG. 7 at the same time.
  • FIG. 8 is a diagram showing a hardware configuration example of the component state estimation device 10. As shown in FIG.
  • the parts state estimation device 10 has a bus 1010 , a processor 1020 , a memory 1030 , a storage device 1040 , an input/output interface 1050 and a network interface 1060 .
  • the bus 1010 is a data transmission path for the processor 1020, the memory 1030, the storage device 1040, the input/output interface 1050, and the network interface 1060 to exchange data with each other.
  • the method of connecting processors 1020 and the like to each other is not limited to bus connection.
  • the processor 1020 is a processor realized by a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like.
  • the memory 1030 is a main memory implemented by RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 1040 is a removable medium such as a HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), a memory card, or an auxiliary storage device realized by a ROM (Read Only Memory).
  • the storage device 1040 stores program modules that implement each function of the component state estimation device 10 (for example, the acquisition unit 110, the estimation unit 120, and the output unit 130). Each function corresponding to the program module is realized by the processor 1020 reading each program module into the memory 1030 and executing it.
  • the storage device 1040 also functions as the model storage section 140 .
  • the input/output interface 1050 is an interface for connecting the component state estimation device 10 and various input/output devices.
  • the network interface 1060 is an interface for connecting the component state estimation device 10 to the network.
  • This network is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network).
  • a method for connecting the network interface 1060 to the network may be a wireless connection or a wired connection.
  • the part state estimation device 10 communicates with the transmission device 22 and the model generation device 30 via the network interface 1060 .
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing performed by the component state estimation device 10.
  • the transmitting device 22 of the product 20 transmits the state information to the part state estimating device 10 at a predetermined timing.
  • An example of this timing is, for example, the timing when the product 20 changes from the operating state to the stopped state, but it is not limited to this, and may be, for example, the timing when the product 20 is periodically inspected.
  • the acquisition unit 110 of the component state estimation device 10 acquires this state information.
  • the acquisition unit 110 also acquires other information necessary for generating estimated information.
  • An example of this information is operation prediction data or information necessary to generate the operation prediction data (step S10).
  • the estimating unit 120 of the component state estimating device 10 generates estimation information.
  • the estimated information indicates the state of deterioration of the component after the predetermined time has passed (step S20).
  • the details of the processing performed by the estimation unit 120 are as described with reference to FIG.
  • the output unit 130 of the component state estimation device 10 outputs the estimation information (step S40).
  • the details of the processing performed by the output unit 130 are as described with reference to FIGS. 3 to 6.
  • FIG. 1
  • the acquisition unit 110 of the component state estimation device 10 acquires state information and operation prediction data.
  • the estimating unit 120 of the component state estimating device 10 uses the model to estimate the deterioration state of the component after a predetermined period of time has elapsed.
  • the explanatory variables of this model include at least state information and operation prediction data. Therefore, by using the part state estimation device 10, the future deterioration state of the parts included in the product 20 can be estimated.
  • Acquisition means for acquiring state information indicating the state of parts included in a product, and for acquiring operation prediction data indicating a predicted result of the operation state of the product until a predetermined time elapses; estimating means for estimating the state of deterioration of the component after a predetermined time has passed using the state information and the predicted operation data; A part state estimating device. 2. In the component state estimation device according to 1 above, The component state estimation device, wherein the estimation means further estimates the deterioration state using actual data of the operating state of the product. 3.
  • the component state estimation device wherein the acquisition means generates the operation prediction data using at least one of schedule information indicating an operation schedule of the product and a current month and date. 4.
  • a parts state estimating apparatus further comprising output means for outputting a predetermined output when an estimation result by said estimating means satisfies a criterion. 5.
  • the predetermined output includes information indicating timing at which the component should be replaced. 6.
  • the component state estimation device wherein the predetermined output includes reference information to be referred to in order to suppress deterioration of the component. 7.
  • the parts state estimation device wherein the reference information relates to operation timing of the product.
  • the product is a vehicle for logistics, A parts state estimation device comprising a delivery plan generating means for generating delivery plan information for the vehicle using the reference information.
  • said product is a vehicle, The parts state estimation device, wherein the parts are at least one of batteries, engine oil, wipers, headlights, belts, tires, and brake pads. 10.
  • the component is a battery
  • the operation prediction data includes at least one of the travel distance, travel time, average value and upper limit value of speed, wiper operating time, headlight operating time, air conditioner operating time and set temperature, and the number of times the engine is started ( (including the number of engine idling stops).
  • a communication device installed in a product; a component state estimating device; with The communication device transmits state information indicating a state of a part included in the product to the part state estimation device, 11.
  • a component state estimation system wherein the component state estimation device is the component state estimation device according to any one of 1 to 10 above. 12.
  • the computer Acquiring state information indicating the state of parts included in a product, and obtaining operation prediction data indicating a predicted result of the operating state of the product until a predetermined time elapses, A parts state estimation method for estimating a state of deterioration of the parts after a predetermined time has elapsed using the state information and the predicted operation data. 13.
  • the component state estimation method wherein the computer further estimates the deterioration state using actual data of the operating state of the product.
  • the parts state estimation method wherein the computer generates the operation prediction data using at least one of schedule information indicating an operation schedule of the product and a current month and date. 15.
  • the part state estimation method wherein the computer outputs a predetermined output when the estimation result satisfies a criterion. 16.
  • the component state estimation method wherein the predetermined output includes information indicating timing at which the component should be replaced. 17.
  • the component state estimation method wherein the predetermined output includes reference information to be referred to in order to suppress deterioration of the component. 18.
  • the parts state estimation method wherein the reference information relates to the operation timing of the product. 19. 18.
  • the product is a vehicle for logistics, The parts state estimation method, wherein the computer generates delivery plan information for the vehicle using the reference information.
  • said product is a vehicle, The parts state estimation method, wherein the parts are at least one of batteries, engine oil, wipers, headlights, belts, tires, and brake pads. 21. 21.
  • the component is a battery,
  • the operation prediction data includes at least one of the travel distance, travel time, average value and upper limit value of speed, wiper operating time, headlight operating time, air conditioner operating time and set temperature, and the number of times the engine is started ( (including the number of engine idling stops).
  • Acquisition processing for acquiring state information indicating the state of parts included in a product, and for acquiring operation prediction data indicating a predicted result of the operating state of the product until a predetermined time elapses; an estimation process of estimating the state of deterioration of the component after a predetermined time has elapsed using the state information and the predicted operation data;
  • a computer-readable recording medium that stores a program for performing 23. In the recording medium described in 22 above, The recording medium, wherein the estimation process further estimates the deterioration state using performance data of the operating state of the product. 24.
  • the recording medium wherein the acquisition process generates the operation prediction data using at least one of schedule information indicating an operation schedule of the product and a current month and date.
  • the program causes the computer to perform an output process of performing a predetermined output when an estimation result of the estimation process satisfies a criterion.
  • the predetermined output includes information indicating timing at which the component should be replaced. 27.
  • the predetermined output includes reference information to be referred to in order to suppress deterioration of the component. 28.
  • a recording medium, wherein the reference information relates to operation timing of the product.
  • the product is a vehicle for logistics
  • the program causes the computer to perform a delivery plan generation process for generating delivery plan information for the vehicle using the reference information.
  • said product is a vehicle
  • the recording medium, wherein the parts are at least one of batteries, engine oil, wipers, headlights, belts, tires, and brake pads.
  • the component is a battery
  • the operation prediction data includes at least one of the travel distance, travel time, average value and upper limit value of speed, wiper operating time, headlight operating time, air conditioner operating time and set temperature, and the number of times the engine is started ( (including the number of engine idling stop times). 32. 32. The program according to 22-31 above.
  • component state estimation device 10 component state estimation device 20 product 22 transmission device 30 model generation device 110 acquisition unit 120 estimation unit 130 output unit 140 model storage unit

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Abstract

部品状態推定装置（１０）は、取得部（１１０）及び推定部（１２０）を備えている。取得部（１１０）は、状態情報及び稼働予測データを取得する。状態情報は、製品に含まれる部品の状態を示す。稼働予測データは、所定時間経過するまでの製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する。推定部（１２０）は、状態情報及び稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を推定する。推定部（１２０）は、さらに、製品の稼働状態の実績データを用いて劣化状態を推定してもよい。

Description

部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体
　本発明は、部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体に関する。
　複数の部品からなる製品を管理するためには、各部品の状態を把握することが重要である。特許文献１には、ユーザ機器を管理するサーバが開示されている。このサーバは、ユーザ機器に装着されたセンサの検出情報の時系列データを取得し、この時系列データを解析する。そしてこのサーバは、ユーザ機器の長寿命化や、故障発生可能性を低減させるための利用改善ポイントを説明するメッセージを生成し、生成したメッセージをユーザ機器に送信する。
特開２０２１－１１０９９８号公報
　製品を管理する上で、その製品に含まれる部品の将来の劣化状態を推定することは重要である。しかし、上述した特許文献１においては、部品の将来の劣化状態を推定することについては、開示はない。
　本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、製品に含まれる部品の将来の劣化状態を推定することができる部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体を提供することにある。
　本発明の一態様によれば、製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得手段と、
　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定手段と、
を備える、部品状態推定装置が提供される。
　本発明の一態様によれば、製品に搭載された通信装置と、
　部品状態推定装置と、
を備え、
　前記通信装置は、前記製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を前記部品状態推定装置に送信し、
　前記部品状態推定装置は、
　　前記状態情報、及び、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得手段と、
　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定手段と、
を備える、部品状態推定システムが提供される。
　本発明の一態様によれば、コンピュータが、
　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得し、
　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する、部品状態推定方法が提供される。
　本発明の一態様によれば、コンピュータに、
　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得処理と、
　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定処理と、
を行わせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体が提供される。
　本発明の一態様によれば、製品に含まれる部品の将来の劣化状態を推定することができる部品状態推定装置、部品状態推定システム、部品状態推定方法、及び記録媒体を提供できる。
実施形態に係る部品状態推定装置の概要を示す図である。 図１に示した部品状態推定装置の使用環境の一例を示す図である。 部品状態推定装置の使用環境の詳細例を示す図である。 推定情報の一例を模式的に示す図である。 出力部が出力する情報の第１例を示す図である。 出力部が出力する情報の第２例を示す図である。 出力部が出力する情報の第３例を示す図である。 部品状態推定装置のハードウェア構成例を示す図である。 部品状態推定装置が行う処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
　図１は、実施形態に係る部品状態推定装置１０の概要を示す図である。部品状態推定装置１０は、取得部１１０及び推定部１２０を備えている。
　取得部１１０は、状態情報及び稼働予測データを取得する。状態情報は、製品に含まれる部品の状態を示す。稼働予測データは、所定時間経過するまでの製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する。
　推定部１２０は、状態情報及び稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を推定する。
　この部品状態推定装置１０を用いると、状態情報及び稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を推定することができる。
　図２は、図１に示した部品状態推定装置１０の使用環境の一例を示す図である。本図に示す例において、部品状態推定装置１０は、製品２０に搭載された送信装置２２から状態情報を取得する。そして、部品状態推定装置１０及び送信装置２２は、部品状態推定システムの少なくとも一部となっている。
　以下、部品状態推定装置１０の詳細例について説明する。
　図３は、部品状態推定装置１０の使用環境の詳細例を示す図である。部品状態推定装置１０は、例えば製品２０の利用者、所有者、及び管理者の少なくとも一人によって所持されている。部品状態推定装置１０は、例えばスマートフォンやタブレット型端末などの携帯型の通信端末であってもよいし、固定型の装置であってもよい。
　製品２０は、複数の部品を有している。製品２０の一例は、自動車などの車両、電車の車両、飛行機、及び携帯通信端末である。ただし、製品２０はこれらに限定されない。製品２０が自動車の場合、部品は、バッテリ、エンジンオイル、ワイパー、ヘッドライト、ベルト、タイヤ、及びブレーキパッドの少なくとも一つである。また、部品もこれらに限定されない。
　製品２０は送信装置２２を有している。送信装置２２は、状態情報を送信する。状態情報は、製品２０に含まれる部品の状態を示す。状態情報は、例えば部品に取り付けられたセンサの検出値及びこの検出値を用いて算出された値である。
　このセンサは、例えば、電圧センサ、電流センサ、電力センサ、温度センサ、及び濃度センサの少なくとも一つであるが、これらに限定されない。例えば部品がバッテリの場合、状態情報は、このバッテリの出力電圧、出力電流、出力電力、及びＳＯＣの少なくとも一つである。
　また、センサの検出値を用いて状態情報が算出される場合、状態情報は、例えば、このセンサの検出値の過去の値を用いて算出される。一例として、状態情報は、部品が新品の状態におけるセンサの検出値に対する、現在のセンサの検出値の比である。また状態情報は、このセンサの検出値の履歴を用いて算出されてもよい。
　ここで、送信装置２２が状態情報を送信するタイミングは様々である。例えば送信装置２２は、部品状態推定装置１０から状態情報を要求することを示す情報を取得すると、状態情報を送信してもよい。また送信装置２２は、予め決められたタイミングに状態情報を送信してもよい。また送信装置２２は、定期的に状態情報を送信してもよい。なお、製品２０が車両の場合、このタイミングの一例は、車検又は定期点検を行うタイミングである。
　また製品２０が車両の場合、送信装置２２は、車両が停車すると状態情報を送信してもよい。ここで、「車両が停車している」とは、車両がエンジンを有している場合はこのエンジンが停止していることを意味しており、車両が電動車両の場合はモータへの電力供給が行われていない場合、又はこの電力供給を制御する制御部がオフになっていることを意味している。
　また部品状態推定装置１０は、送信装置２２の他に、モデル生成装置３０と共に使用される。部品状態推定装置１０の推定部１２０は、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を推定する際に、機械学習又は統計処理により生成されたモデルを用いる。モデル生成装置３０は、このモデルを生成して部品状態推定装置１０に記憶させる。モデル生成装置３０が行う機械学習の一例は、異種混合学習である。モデル生成装置３０が行う統計処理の一例は、重回帰分析である。
　そして、部品状態推定装置１０は、上記したように、取得部１１０及び推定部１２０を備えている。また部品状態推定装置１０は、さらに、出力部１３０及びモデル記憶部１４０を備えている。
　モデル記憶部１４０は、モデル生成装置３０が生成したモデルを記憶している。
　取得部１１０は、推定部１２０が用いるモデルの説明変数となる情報を取得する。この情報は、少なくとも状態情報、及び稼働予測データを含んでいる。なお、取得部１１０は、稼働予測データの代わりに、稼働予測データを生成するために必要な情報を取得してもよい。
　稼働予測データは、例えば、製品２０の稼働予定を示すスケジュール情報である。
　また稼働予測データを生成するために必要な情報の一例は、現在の月日である。この場合、取得部１１０は、さらに、製品２０の稼働状態の過去の実績データを用いて稼働予測データを生成する。例えば取得部１１０は、実績データのうち、現在の月日と条件が近い月日の実績データを取得し、この実績データ、又はこの実績データを統計処理した結果を、稼働予測データとする。ここで、「現在の月日と条件が近い月日」とは、例えば月の上旬、中旬、及び下旬という単位で同じ場合であったり、季節が同じ場合であったり、月日が全く同じ（例えば１年前）である場合を指す。
　そして、製品２０が車両であり、かつ対象となる部品がバッテリの場合、稼働予測データは、例えば、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働時間、ヘッドライトの稼働時間、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含んでいる。
　なお、取得部１１０は、稼働状態の実績データを、この稼働履歴を記憶している記憶部から取得する。この記憶部は、さらに過去の状態情報を記憶していてもよい。この記憶部は、部品状態推定装置１０の中にあってもよいし、製品２０の中にあってもよいし、部品状態推定装置１０及び製品２０の外部にあってもよい。
　なお、推定部１２０が用いるモデルの説明変数は、さらに、製品２０の稼働状態の実績データを含んでいてもよい。この場合、実績データは、例えば、製品２０が稼働した日時及び長さを含んでいる。実績データは、さらに、その稼働において製品２０に加わった負荷を示す情報を含んでいてもよい。製品２０が車両の場合、実績データは、例えば、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働実績、ヘッドライトの稼働実績、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含んでいるのが好ましい。
　また推定部１２０が用いるモデルの説明変数は、さらに、製品２０の過去の状態情報、及び製品２０の使用環境（例えば気温、湿度）の少なくとも一方を含んでいてもよい。
　推定部１２０は、取得部１１０が取得した情報、及びモデル記憶部１４０が記憶しているモデルを用いて、部品の劣化状態を推定する。以下、この推定結果を示す情報を推定情報と記載する。
　推定情報は、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を示している。所定時間は、例えば１日、１週間、２週間、１か月、３か月、又は６か月であるが、これらに限定されない。推定情報は、例えば、部品の劣化状態を示す値によって示される。以下、この値を劣化度と記載する。劣化度は、例えば、初期能力に対するその時点での能力の割合、例えばバッテリにおけるＳＯＨ、又はタイミングベルトの強度の低下度であるが、これらに限定されない。
　推定情報は、部品の劣化状態の推移の推定結果を示していてもよい。この場合、推定情報の一例は、横軸が現在からの経過時間（例えば経過月日）であり、縦軸が部品の劣化度である。
　出力部１３０は、推定部１２０が生成した推定情報を出力する。例えば出力部１３０は、部品状態推定装置１０が有するディスプレイ、又は外部の印刷装置に、推定情報を出力する。
　また出力部１３０は、推定情報が基準を満たしたときに、所定の出力を行う。ここで用いられる基準は、部品が劣化してその部品を交換したほうが良いことを示している。例えば製品２０が車両であり、かつ部品がバッテリである場合、所定の出力を行うための基準の一例は、推定情報に含まれるＳＯＣ及び電圧の少なくとも一方が、基準値を下回ることである。この場合、出力部１５０が行う所定の出力は、バッテリの残容量が不足することによって車両が起動しない可能性があることを示している。
　基準値は、例えば部品状態推定装置１０の使用者によって設定される。また、複数の基準値が設定されていてもよい。この場合、第１の基準値は、例えば劣化の傾向がみられることを示しており、第１の基準値の次の基準値、すなわち第２の基準値は、劣化が進んでいる可能性があることを示している。また、第２の基準値の次の基準値、すなわち第３の基準値は、部品をすぐに交換したほうが良いことを示している。
　なお、所定の情報の出力条件の詳細例は、例えば以下の少なくとも一つである。いずれの例においても、推定部１２０の推定情報は、部品の状態を示すパラメータの推定値、例えばバッテリのＳＯＣ及び出力電圧の少なくとも一方の推定値を含んでいる。
ａ）現在の日時に対応する推定値が基準値を下回った場合。この場合、所定の出力は、基準値の設定内容によっては、すでに部品を交換したほうが良いことを示している。
ｂ）「現在の日時から所定時間後」に対応する推定値が基準値を下回った場合。これは、現在は部品を交換しなくてよいが、所定時間後、例えば１か月後には部品を交換したほうが良い場合である。
　出力部１３０が出力する所定の情報は、部品を交換すべきタイミングを示す情報を含んでいるのが好ましい。このタイミングは、例えば部品の状態を示すパラメータの推定値が基準値を下回るタイミングである。
　また、出力部１３０が出力する所定の情報は、部品の劣化を抑制するために参照すべき参照情報を含んでいてもよい。参照情報は、例えば、製品２０の使用方法や稼働タイミングに関する情報、例えば稼働タイミングや稼働時間のガイダンスを含んでいる。このガイダンスは、例えば、製品２０の稼働スケジュールを含んでいてもよい。
　例えば製品２０がエンジンを有する車両であり、部品がバッテリの場合、バッテリの劣化を抑制するためには、車両を定期的に稼働させつつ、車両を長時間稼働させないのが好ましい。そこで出力部１３０は、参照情報として、車両を定期的に稼働させつつ、車両を長時間稼働させないような稼働スケジュールを生成してもよい。例えばこの車両が物流のための車両である場合、出力部１３０が生成する稼働スケジュールは、この車両による物品の配送計画情報になる。なお、この配送計画情報は、月日別に、出発地点、目的地点、及び経由地点を少なくとも含んでいる。また配送警戒区情報は、さらに、出発地点から目的地点に至るまでのルート情報、経由地点への到着時刻、及び目的地点への到着時刻の少なくとも一つを含んでいてもよい。
　なお、部品状態推定装置１０は、クラウドサーバであってもよい。この場合、出力部１３０は、製品２０の利用者、所有者、及び管理者の少なくとも一人によって所持されている端末に、推定情報を出力するとともに、上記した所定の出力を行う。そしてこの端末は、推定情報を表示するとともに、所定の出力も表示する。
　図４は、推定情報の一例を模式的に示す図である。本図に示す例において、推定情報は、部品の状態を示すパラメータの推移の推定結果、例えばバッテリのＳＯＣや出力電圧の推移の推定結果を示している。この情報を示すグラフの原点は、例えば現在である。そしてこのパラメータが基準値を下回るタイミングは、部品を交換したほうが良いと推定されるタイミングを示している。
　図５は、出力部１３０が出力する情報の第１例を示す図である。本図が示す例において、出力部１３０は、所定の情報として、部品を交換したほうが良いと推定されるタイミングを示す情報を出力する。
　また図５において、出力部１３０が出力する情報は、ディスプレイに表示される。この表示は、マーク２００を有している。出力部１３０は、所定期間が経過した後の部品の劣化状態の推定結果に応じて、マーク２００の表示態様、例えば色、大きさ、模様、及び形状の少なくとも一つを変化させる。例えば出力部１３０は、所定時間が経過した後の部品の劣化度の推定値が第１の基準値以下の場合、部品に問題がないという態様、例えば青色でマーク２００を表示させる。また出力部１３０は、この推定値が第１の基準値以上第２の基準値以下の場合、部品に問題が生じる可能性があるという態様、例えば黄色でマーク２００を表示させる。さらに出力部１３０は、この推定値が第２の基準値以上の場合、部品に問題が生じる可能性が高いという態様、例えば赤色でマーク２００を表示させる。
　図６は、出力部１３０が出力する情報の第２例を示す図である。図６において、縦軸は劣化度の推定値を示している。本図に示す例において、推定部１２０は、複数の稼働予測データ、例えば繁忙状態を示す稼働予測データ、通常状態の稼働予測データ、及び閑散状態を示す稼働予測データのそれぞれを用いて、推定情報を生成している。そして出力部１３０は、所定の情報に、これら複数の推定情報を含んでいる。本図に示す例において、複数の推定情報は、同一のグラフ内に重ねて表示されている。
　図７は、出力部１３０が出力する情報の第３例を示す図である。本図が示す例において、出力部１３０は、所定の情報に、参照情報、すなわち部品の劣化を抑制するために参照すべき情報を含めている。本図に示す例において、参照情報は、単位時間（例えばひと月）における製品２０の稼働時間の上限値、及び製品２０の稼働スケジュールを含んでいる。
　なお出力部１３０は、図６に示した情報と図７に示した情報を同時に出力してもよい。
　図８は、部品状態推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。部品状態推定装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。
　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカードなどのリムーバブルメディア、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は部品状態推定装置１０の各機能（例えば取得部１１０、推定部１２０、及び出力部１３０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０はモデル記憶部１４０としても機能する。
　入出力インタフェース１０５０は、部品状態推定装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。
　ネットワークインタフェース１０６０は、部品状態推定装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。部品状態推定装置１０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して送信装置２２及びモデル生成装置３０と通信する。
　図９は、部品状態推定装置１０が行う処理の一例を示すフローチャートである。製品２０の送信装置２２は、所定のタイミングで状態情報を部品状態推定装置１０に送信する。このタイミングの一例は、例えば製品２０が稼働状態から停止状態に変わったタイミングであるが、これに限定されず、例えば製品２０が定期検査されるタイミングであってもよい。部品状態推定装置１０の取得部１１０は、この状態情報を取得する。また取得部１１０は、推定情報の生成に必要な他の情報も取得する。この情報の一例は、稼働予測データ、又は稼働予測データを生成するために必要な情報である（ステップＳ１０）。
　次いで、部品状態推定装置１０の推定部１２０は、推定情報を生成する。推定情報は、上記したように、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を示している（ステップＳ２０）。推定部１２０が行う処理の詳細は、図３を用いて説明した通りである。
　次いで、部品状態推定装置１０の出力部１３０は、推定情報を出力する（ステップＳ４０）。出力部１３０が行う処理の詳細は、図３～図６を用いて説明した通りである。
　以上、本実施形態によれば、部品状態推定装置１０の取得部１１０は、状態情報及び稼働予測データを取得する。そして部品状態推定装置１０の推定部１２０は、モデルを用いて、所定時間が経過した後の部品の劣化状態を推定する。そして、このモデルの説明変数は、少なくとも、状態情報及び稼働予測データを含んでいる。このため、部品状態推定装置１０を用いると、製品２０に含まれる部品の将来の劣化状態を推定することができる。
　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
　また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
　１．製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得手段と、
　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定手段と、
を備える、部品状態推定装置。
２．上記１に記載の部品状態推定装置において、
　前記推定手段は、さらに、前記製品の稼働状態の実績データを用いて前記劣化状態を推定する、部品状態推定装置。
３．上記１又は２に記載の部品状態推定装置において、
　前記取得手段は、前記製品の稼働予定を示すスケジュール情報、及び現在の月日の少なくとも一方を用いて前記稼働予測データを生成する、部品状態推定装置。
４．上記１～３のいずれか一項に記載の部品状態推定装置において、
　前記推定手段による推定結果が基準を満たしたときに、所定の出力を行う出力手段をさらに備える、部品状態推定装置。
５．上記４に記載の部品状態推定装置において、
　前記所定の出力は、前記部品を交換すべきタイミングを示す情報を含んでいる、部品状態推定装置。
６．上記４又は５に記載の部品状態推定装置において、
　前記所定の出力は、前記部品の劣化を抑制するために参照すべき参照情報を含む、部品状態推定装置。
７．上記６に記載の部品状態推定装置において、
　前記参照情報は、前記製品の稼働タイミングに関している、部品状態推定装置。
８．上記７に記載の部品状態推定装置において、
　前記製品は物流のための車両であり、
　前記参照情報を用いて、前記車両による配送計画情報を生成する配送計画生成手段を備える、部品状態推定装置。
９．上記１～８のいずれか一項に記載の部品状態推定装置において、
　前記製品は車両であり、
　前記部品は、バッテリ、エンジンオイル、ワイパー、ヘッドライト、ベルト、タイヤ、及びブレーキパッドの少なくとも一つである、部品状態推定装置。
１０．上記９に記載の部品状態推定装置において、
　前記部品はバッテリであり、
　前記稼働予測データは、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働時間、ヘッドライトの稼働時間、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含む、部品状態推定装置。
１１．製品に搭載された通信装置と、
　部品状態推定装置と、
を備え、
　前記通信装置は、前記製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を前記部品状態推定装置に送信し、
　前記部品状態推定装置は、上記１～１０のいずれかに記載の部品状態推定装置である、部品状態推定システム。
１２．コンピュータが、
　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得し、
　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する、部品状態推定方法。
１３．上記１２に記載の部品状態推定方法において、
　前記コンピュータは、さらに、前記製品の稼働状態の実績データを用いて前記劣化状態を推定する、部品状態推定方法。
１４．上記１２又は１３に記載の部品状態推定方法において、
　前記コンピュータは、前記製品の稼働予定を示すスケジュール情報、及び現在の月日の少なくとも一方を用いて前記稼働予測データを生成する、部品状態推定方法。
１５．上記１２～１４のいずれか一項に記載の部品状態推定方法において、
　前記コンピュータは、前記推定結果が基準を満たしたときに、所定の出力を行う、部品状態推定方法。
１６．上記１５に記載の部品状態推定方法において、
　前記所定の出力は、前記部品を交換すべきタイミングを示す情報を含んでいる、部品状態推定方法。
１７．上記１５又は１６に記載の部品状態推定方法において、
　前記所定の出力は、前記部品の劣化を抑制するために参照すべき参照情報を含む、部品状態推定方法。
１８．上記１７に記載の部品状態推定方法において、
　前記参照情報は、前記製品の稼働タイミングに関している、部品状態推定方法。
１９．上記１８に記載の部品状態推定方法において、
　前記製品は物流のための車両であり、
　前記コンピュータは、前記参照情報を用いて、前記車両による配送計画情報を生成する、部品状態推定方法。
２０．上記１２～１９のいずれか一項に記載の部品状態推定方法において、
　前記製品は車両であり、
　前記部品は、バッテリ、エンジンオイル、ワイパー、ヘッドライト、ベルト、タイヤ、及びブレーキパッドの少なくとも一つである、部品状態推定方法。
２１．上記２０に記載の部品状態推定方法において、
　前記部品はバッテリであり、
　前記稼働予測データは、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働時間、ヘッドライトの稼働時間、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含む、部品状態推定方法。
２２．コンピュータに、
　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得処理と、
　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定処理と、
を行わせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体。
２３．上記２２に記載の記録媒体において、
　前記推定処理は、さらに、前記製品の稼働状態の実績データを用いて前記劣化状態を推定する、記録媒体。
２４．上記２２又は２３に記載の記録媒体において、
　前記取得処理は、前記製品の稼働予定を示すスケジュール情報、及び現在の月日の少なくとも一方を用いて前記稼働予測データを生成する、記録媒体。
２５．上記２２～２４のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記プログラムは、前記コンピュータに、前記推定処理による推定結果が基準を満たしたときに、所定の出力を行う出力処理を行わせる、記録媒体。
２６．上記２５に記載の記録媒体において、
　前記所定の出力は、前記部品を交換すべきタイミングを示す情報を含んでいる、記録媒体。
２７．上記２５又は２６に記載の記録媒体において、
　前記所定の出力は、前記部品の劣化を抑制するために参照すべき参照情報を含む、記録媒体。
２８．上記２７に記載の記録媒体において、
　前記参照情報は、前記製品の稼働タイミングに関している、記録媒体。
２９．上記２８に記載の記録媒体において、
　前記製品は物流のための車両であり、
　前記プログラムは、前記コンピュータに、前記参照情報を用いて、前記車両による配送計画情報を生成する配送計画生成処理を行わせる、記録媒体。
３０．上記２２～２９のいずれか一項に記載の記録媒体において、
　前記製品は車両であり、
　前記部品は、バッテリ、エンジンオイル、ワイパー、ヘッドライト、ベルト、タイヤ、及びブレーキパッドの少なくとも一つである、記録媒体。
３１．上記３０に記載の記録媒体において、
　前記部品はバッテリであり、
　前記稼働予測データは、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働時間、ヘッドライトの稼働時間、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含む、記録媒体。
３２．上記２２～３１に記載のプログラム。
１０　部品状態推定装置
２０　製品
２２　送信装置
３０　モデル生成装置
１１０　取得部
１２０　推定部
１３０　出力部
１４０　モデル記憶部

Claims (13)

  1. 　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得手段と、
    　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定手段と、
    を備える、部品状態推定装置。
  2. 　請求項１に記載の部品状態推定装置において、
    　前記推定手段は、さらに、前記製品の稼働状態の実績データを用いて前記劣化状態を推定する、部品状態推定装置。
  3. 　請求項１又は２に記載の部品状態推定装置において、
    　前記取得手段は、前記製品の稼働予定を示すスケジュール情報、及び現在の月日の少なくとも一方を用いて前記稼働予測データを生成する、部品状態推定装置。
  4. 　請求項１～３のいずれか一項に記載の部品状態推定装置において、
    　前記推定手段による推定結果が基準を満たしたときに、所定の出力を行う出力手段をさらに備える、部品状態推定装置。
  5. 　請求項４に記載の部品状態推定装置において、
    　前記所定の出力は、前記部品を交換すべきタイミングを示す情報を含んでいる、部品状態推定装置。
  6. 　請求項４又は５に記載の部品状態推定装置において、
    　前記所定の出力は、前記部品の劣化を抑制するために参照すべき参照情報を含む、部品状態推定装置。
  7. 　請求項６に記載の部品状態推定装置において、
    　前記参照情報は、前記製品の稼働タイミングに関している、部品状態推定装置。
  8. 　請求項７に記載の部品状態推定装置において、
    　前記製品は物流のための車両であり、
    　前記参照情報を用いて、前記車両による配送計画情報を生成する配送計画生成手段を備える、部品状態推定装置。
  9. 　請求項１～８のいずれか一項に記載の部品状態推定装置において、
    　前記製品は車両であり、
    　前記部品は、バッテリ、エンジンオイル、ワイパー、ヘッドライト、ベルト、タイヤ、及びブレーキパッドの少なくとも一つである、部品状態推定装置。
  10. 　請求項９に記載の部品状態推定装置において、
    　前記部品はバッテリであり、
    　前記稼働予測データは、走行距離、走行時間、速度の平均値及び上限値の少なくとも一方、ワイパーの稼働時間、ヘッドライトの稼働時間、冷暖房装置の稼働時間及び設定温度、並びにエンジンを起動した回数（エンジンのアイドリングストップの回数を含む）の少なくとも一つを含む、部品状態推定装置。
  11. 　製品に搭載された通信装置と、
    　部品状態推定装置と、
    を備え、
    　前記通信装置は、前記製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を前記部品状態推定装置に送信し、
    　前記部品状態推定装置は、
    　　前記状態情報、及び、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得手段と、
    　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定手段と、
    を備える、部品状態推定システム。
  12. 　コンピュータが、
    　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得し、
    　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する、部品状態推定方法。
  13. 　コンピュータに、
    　　製品に含まれる部品の状態を示す状態情報を取得するとともに、所定時間経過するまでの前記製品の稼働状態の予想結果を示す稼働予測データを取得する取得処理と、
    　　前記状態情報及び前記稼働予測データを用いて、所定時間が経過した後の前記部品の劣化状態を推定する推定処理と、
    を行わせるプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記録媒体。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324953A (ja) * 1992-05-27 1993-12-10 Hitachi Ltd 保守システム
WO2016002398A1 (ja) * 2014-07-01 2016-01-07 日産自動車株式会社 バッテリー劣化度推定装置およびバッテリー劣化度推定方法
JP2019161862A (ja) * 2018-03-13 2019-09-19 本田技研工業株式会社 管理装置、車両、及びプログラム
JP2021002216A (ja) * 2019-06-21 2021-01-07 株式会社デンソー 配車管理方法、及び配車管理装置
WO2021059950A1 (ja) * 2019-09-25 2021-04-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 車載報知装置、報知プログラム、及び演算装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324953A (ja) * 1992-05-27 1993-12-10 Hitachi Ltd 保守システム
WO2016002398A1 (ja) * 2014-07-01 2016-01-07 日産自動車株式会社 バッテリー劣化度推定装置およびバッテリー劣化度推定方法
JP2019161862A (ja) * 2018-03-13 2019-09-19 本田技研工業株式会社 管理装置、車両、及びプログラム
JP2021002216A (ja) * 2019-06-21 2021-01-07 株式会社デンソー 配車管理方法、及び配車管理装置
WO2021059950A1 (ja) * 2019-09-25 2021-04-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 車載報知装置、報知プログラム、及び演算装置

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