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通过机器学习找出汽车故障原因　▶▶▶五十铃汽车

五十铃汽车在2015年10月改款设计的新型汽车中，安装了作为出厂标配的运行监控系统。该系统通过应用零件相关数据，判断故障原因或预测故障，从而实现预防故障的目的。判定故障原因的算法中使用了机器学习，并将过去的维修信息作为训练数据，提高判定故障原因的准确性。

该公司的数据应用推进部部长前圆升这样解释：“通过卡车等商用车的零件运行数据监控服务，有助于维护卡车更好地运行。”五十铃在2013年6月成立数据应用推进部之前，就已经开始收集车辆运行数据。

该公司在2015年10月改款设计的新型卡车GIGA中，将运行监控服务系统作为标配安装，收集与零件相关的各种数据。

运行监测系统分为故障、故障征兆、故障预防三个阶段。根据每一个阶段收集必要的零件数据，并分别采用不同的方法分析。

为了判定造成故障的原因，需要监控故障发生前后按时间顺序排列的数据。它像一个飞机“黑匣子”，可以知道在故障发生前后司机踩了多少下油门。例如，根据“想要进一步加速而踩下油门，但并没有加速”可以判断“燃料喷射组件有故障”。当汽车无法行驶时，只要把故障代码发送给客户就可以判断故障原因。

实际上，在GIGA销售前五十铃就开始呼吁使用商用车的运输公司参与合作，将大约4万辆汽车的实时数据储存在了云端。

若汽车通过更换零件就可以排除引擎故障，这一零件的故障即为导致引擎故障的原因。将这样的维修信息作为训练数据，来打造判断故障原因的机器学习计算程序。虽然系统目前仍处于试验阶段，但现有的计算程序正确率已经达到96%以上，并在进一步提高精度。

在故障征兆阶段，可通过比较卡车的尾气处理系统正常状态与故障状态的特征，从而确定应该检测的数据。目前，系统有两种监控数据的设备：收集煤烟PM颗粒的滤网，以及净化氮氧化物的装置。收集煤烟PM颗粒的滤网和吸尘器的集尘纸袋一样可以检测是否已经装满，并自动升至高温燃烧，使其变为灰烬从而减少容积。如果灰已经装满，可把滤网取下把里面的灰倒出。

迄今为止，五十铃建议用户“每年处理一次”。但是，一旦灰变满，引擎的转速就无法提上去了。虽然不会排放大量煤烟，但是引擎会停止工作。为此，滤网的监控，即观察自动升至高温燃烧PM颗粒的功能是否正常依靠的是数据观测。

监控这一数据，当达到表示故障征兆的阀值时通知用户。阈值很难确定，因为如果正好设定为临界值的话，在维修前就会出现故障了。

在故障预防阶段，系统监控的是换挡促动器的动作次数，当动作次数达到几百万次时就会建议用户点检。