(57)【要約】  車両コントローラが表示装置を制御する。車両コントローラは、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報に基づいて、被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、被疑部品表示装置に表示する。
2013047408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示装置と、
前記表示装置を制御する車両コントローラと、
を有し、
前記車両コントローラは、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報に基づいて、前記被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、前記被疑部品を、前記表示装置に表示するショベル。
【請求項２】
各々が複数の部品で構成された複数の部位が画定されており、
前記故障推定情報には、被疑部品ごとに故障対策を示す情報が含まれており、
前記車両コントローラは、前記被疑部品と他の部品とを識別できる態様で、前記被疑部品を含む部位を、前記表示装置に表示する請求項１に記載のショベル。
【請求項３】
さらに、前記表示装置の表示画面内の位置を指定するポインティングデバイスを有し、
前記車両コントローラは、前記被疑部品が前記ポインティングデバイスによって指定されると、当該被疑部品に対応する故障対策を表示する請求項１に記載のショベル。
【請求項４】
各々が複数の部品で構成された複数の部位が画定されており、
前記車両コントローラは、
前記故障推定情報に基づいて、前記被疑部品を含む部位と他の部位とを識別することができる態様で、前記表示装置に複数の部位を含む機体を表示し、
前記ポインティングデバイスによって、前記被疑部品を含む部位が指定されると、指定された部位を、前記被疑部品を他の部品と識別することができる態様で、かつ当該被疑部品に関連付けられた優先順位を認識できる態様で、前記表示装置に表示する請求項３に記載のショベル。
【請求項５】
表示装置と、
前記表示装置を制御する処理装置と、
を有し、
前記処理装置は、ショベルの、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報に基づいて、前記被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、前記被疑部品を、前記表示装置に表示するショベル管理装置。
【請求項６】
さらに、評価すべき単位となる評価対象ごとにショベルから取得された運転情報に関わる複数の運転変数の測定値、及び当該評価対象において発生した故障を特定する故障種別とが関連付けられて、因果関係情報として記憶されている記憶装置を有し、
前記処理装置は、
診断対象のショベルから取得された前記運転変数の測定値、及び前記記憶装置に記憶されている因果関係情報に基づいて、前記被疑部品及び前記優先順位を算出する請求項５に記載のショベル管理装置。
【請求項７】
前記処理装置は、診断対象のショベルから取得された前記運転変数の測定値、及び前記記憶装置に記憶されている因果関係情報に基づいて、故障種別の事後確率を算出し、算出された事後確率に基づいて、前記被疑部品及び前記優先順位を算出する請求項６に記載のショベル管理装置。
【請求項８】
前記処理装置は、
ショベルから、評価すべき単位となる評価対象ごとに、ショベルの運転情報に関わる複数の運転変数の測定値、及び当該評価対象において発生した故障を特定する故障種別を取得し、
取得された複数の評価対象について、前駆複数の運転変数と、前記複数の故障種別とを関連付けて、因果関係情報として記憶し、
前記運転変数が、診断対象のショベルから取得された測定値であるという事象を結果とし、前記因果関係情報を用いて、前記故障種別の事後確率を算出する請求項５に記載のショベル管理装置。
【請求項９】
前記処理装置は、前記運転変数が、前記診断対象のショベルから取得された測定値であるという事象を結果とし、前記因果関係情報を用いて、前記故障種別の事後確率を算出する請求項７に記載のショベル管理装置。
【請求項１０】
前記処理装置は、前記運転変数の各々について、前記故障種別の各々が起こるという事象を前提条件とした条件付き確率を算出し、算出された条件付き確率に基づいて、前記事後確率を求める請求項８または９に記載のショベル管理装置。
【請求項１１】
前記処理装置は、前記複数の運転変数の各々の測定値を離散化して、前記運転変数の各々を、有限離散型事象として取り扱う請求項８乃至１０のいずれか１項に記載のショベル管理装置。
【請求項１２】
さらに、前記被疑部品及び前記故障推定情報を、ショベルから受信するように構成された通信装置を有する請求項５に記載のショベル管理装置。
【請求項１３】
前記故障推定情報に、前記被疑部品ごとに故障対策を示す情報が含まれており、
前記処理装置は、前記被疑部品とともに、前記故障対策を示す情報を前記表示装置に表示する請求項１２に記載のショベル管理装置。
【請求項１４】
前記ショベルに、各々が複数の部品を含む複数の部位が定義されており、
前記処理装置は、前記被疑部品を含む部位と他の部位とを識別することができる態様で、前記被疑部品を含む部位を前記表示装置に表示する請求項１２または１３に記載のショベル管理装置。
【請求項１５】
診断対象のショベルの部品のうち、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報を取得する工程と、
前記故障推定情報に含まれている前記被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、前記被疑部品を、表示装置に表示する工程と
を有するショベル管理方法。
【請求項１６】
前記故障推定情報を取得する工程の前に、さらに、
前記ショベルから、ショベルの運転情報に関わる複数の運転変数の測定値を取得する工程と、
評価すべき単位となる評価対象ごとにショベルから取得された前記運転変数の測定値、及び当該評価対象において発生した故障を特定する故障種別とが関連付けられた因果関係情報を用い、前記運転変数が、前記診断対象のショベルから取得された測定値であるという事象を結果として、前記故障種別の事後確率を算出する工程と、
算出された事後確率に基づいて、前記被疑部品に関連付けられた優先順位を算出する工程と
を含む請求項１５に記載のショベル管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ショベル、ショベル管理装置、及びショベル管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の不具合管理システムにおいては、作業機械で何らかの故障が発生すると、作業機械の機種、型式、機番、故障コードに基づいて、不具合管理情報テーブルから、故障修理に適した処置事例が検索される。不具合管理情報テーブルには、「優先順位」という項目が設定されている。例えば、過去の故障処置事例の合計件数の多い処置事例ほど、優先順位が高くなるように設定されている。サービス員は、不具合管理情報テーブルを参考にして、故障修理を行う。【０００３】
他の、異常解析システムにおいては、故障の発生原因と、そのときの車両状態値とが、教師データとしてデーベース化されている。車両に何らかの異常が発生すると、各種車両情報から、異常操作に起因するのか、異常走行に起因するのか、部品劣化に起因するのか等の異常要因識別情報が抽出される。この異常要因識別情報に基づいて、教師データを選択する。選択された教師データを用いて、データマイニング手法により、異常原因を確定する処理を行う。【０００４】
各種のセンサで取得された信号に基づいて、どのような故障であるかを判断し、故障コードと故障内容とを表示する作業機械の故障診断装置が公知である。この故障診断装置では、センサで検出された値が異常であるという故障内容は表示されるが、具体的にどの部品が故障しているのか、及びどのような対応をすべきなのかという情報は提供されない。【０００５】
また、センサの故障の有無を判定し、信号線の短絡やアース等の故障内容を、故障内容に対応したシンボル画像で表示する作業機械の故障診断装置が公知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開２００６／０８５４６９号
【特許文献２】特開２０１０−５５５４５号公報
【特許文献３】特開２００７−２２４５３１号公報
【特許文献４】特開２０１０−１８０６３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
異常発生時の各種情報に基づいて、異常原因を１つに確定することは困難である。また、画定された異常原因が、必ずしも真の原因であるとは限らない。【０００８】
従来の故障診断装置では、故障部品が特定されていないため、センサの異常信号等に基づいてどのような故障対応を行うべきかを決定することが困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一観点によると、
表示装置と、
前記表示装置を制御する車両コントローラと、
を有し、
前記車両コントローラは、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報に基づいて、前記被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、前記被疑部品を、前記表示装置に表示するショベルが提供される。【００１０】
本発明の他の観点によると、
表示装置と、
前記表示装置を制御する処理装置と、
を有し、
前記処理装置は、ショベルの、故障が発生していると推定される被疑部品、及び当該被疑部品に関連付けられた優先順位を含む故障推定情報に基づいて、前記被疑部品に関連付けられた優先順位が認識可能な態様で、前記被疑部品を、前記表示装置に表示するショベル管理装置が提供される。【００１１】
本発明のさらに他の観点によると、
診断対象のショベルから、ショベルの運転情報に関わる複数の運転変数の測定値を取得する工程と、
評価すべき単位となる評価対象ごとにショベルから取得された前記運転変数の測定値、及び当該評価対象において発生した故障を特定する故障種別とが関連付けられた因果関係情報を用い、前記運転変数が、前記診断対象のショベルから取得された測定値であるという事象を結果として、前記故障種別の事後確率を算出する工程と、
算出された事後確率に基づいて、前記故障種別を順位付けて出力装置に出力する工程と
を有するショベル管理方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
被疑部品に関連付けられて優先順位を認識可能であるため、複数の被疑部品が表示されている場合でも、容易に故障箇所を絞り込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１による作業機械の側面図である。
【図２】図２は、実施例１による作業機械の動力系のブロック図である。
【図３】図３は、実施例１による作業機械の情報系のブロック図である。
【図４】図４は、故障管理票の一例を示す図表である。
【図５】図５は、故障推定情報を示す図表である。
【図６】図６は、表示装置に表示される機体、機体の基本情報、及び操作ボタンの画像である。
【図７−１】図７Ａ及び図７Ｂは、表示装置に表示される被疑部品を含む部位の画像である。
【図７−２】図７Ｃは、表示装置に表示される被疑部品を含む部位、及び故障情報の画像である。
【図７−３】図７Ｄは、表示装置に表示される点検項目の画像である。
【図７−４】図７Ｅは、表示装置に表示される整備手順の画像である。
【図８】図８は、実施例１による故障診断を行うための因果関係情報を作成して記憶する処理のフローチャートである。
【図９】図９は、評価対象のショベルから取得された運転変数及び故障種別の一例を示す図表である。
【図１０】図１０は、運転変数の離散化する方法を説明するための運転時間のヒストグラムである。
【図１１】図１１は、離散化された運転変数と、故障種別との関連（因果関係情報）を示す図表である。
【図１２】図１２は、実施例１で採用する故障推定モデルの事前確率及び条件付き確率の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例１による作業機械の管理装置で行われる故障種別の事後確率を推論する処理のフローチャートである。
【図１４】図１４は、診断対象の作業機械から取得された運転変数の離散化値、及び推論された故障種別の事後確率を示す図表である。
【図１５】図１５は、実施例２で採用される評価対象のショベルから取得された運転変数及び故障種別の一例を示す図表である。
【図１６】図１６は、実施例２で採用する故障推定モデルの事前確率及び条件付き確率の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［実施例１］
図１に、実施例１による油圧ショベルの側面図を示す。下部走行体（基体）２０に、旋回機構２１を介して上部旋回体２３が搭載されている。旋回機構２１は、電動機（モータ）を含み、上部旋回体２３を時計回り、または反時計周りに旋回させる。上部旋回体２３に、ブーム２４が取り付けられている。ブーム２４は、油圧駆動されるブームシリンダ２５により、上部旋回体２３に対して上下方向に揺動する。ブーム２４の先端に、アーム２６が取り付けられている。アーム２６は、油圧駆動されるアームシリンダ２７により、ブーム２４に対して前後方向に揺動する。アーム２６の先端にバケット２８が取り付けられている。バケット２８は、油圧駆動されるバケットシリンダ２９により、アーム２６に対して上下方向に揺動する。上部旋回体２３には、さらに運転者を収容するキャビン３０が搭載されている。
【００１５】
図２に、実施例１によるショベルの動力系及び油圧系のブロック図を示す。図２において、動力系を二重線で表し、高圧油圧ラインを太い実線で表し、パイロットラインを破線で表す。
【００１６】
エンジン３１の駆動軸がトルクコンバータ３２を介してメインポンプ３４に連結されている。エンジン３１には、燃料の燃焼によって駆動力を発生するエンジン、例えばディーゼルエンジン等の内燃機関が用いられる。エンジン３１は、作業機械の運転中は、常時駆動されている。メインポンプ３４が、エンジン３１の外部負荷となる。
【００１７】
メインポンプ３４は、高圧油圧ライン３６を介して、コントロールバルブ３７に油圧を供給する。コントロールバルブ３７は、運転者からの指令により、走行用油圧モータ３８Ａ、３８Ｂ、旋回用油圧モータ４５、ブームシリンダ２５、アームシリンダ２７、及びバケットシリンダ２９に油圧を分配する。走行用油圧モータ３８Ａ及び３８Ｂは、それぞれ図１に示した下部走行体２０に備えられた左右の２本のクローラを駆動する。旋回用油圧モータ４５は、図１に示した旋回機構２１を駆動する。
【００１８】
パイロットポンプ５０が、油圧操作系に必要なパイロット圧を発生する。発生したパイロット圧は、パイロットライン５１を介して操作装置５２に供給される。操作装置５２は、レバーやペダルを含み、運転者によって操作される。操作装置５２は、パイロットライン５１から供給される１次側の油圧を、運転者の操作に応じて、２次側の油圧に変換する。２次側の油圧は、油圧ライン５３を介してコントロールバルブ３７に伝達されるとともに、他の油圧ライン５４を介して圧力センサ５５に伝達される。
【００１９】
圧力センサ５５で検出された圧力の検出結果が、制御装置４０に入力される。これにより、制御装置４０は、下部走行体２０、旋回機構２１、ブーム２４、アーム２６、及びバケット２８の操作の状況を検知することができる。制御装置４０は、操作状況に応じて、エンジン３１の出力を制御する。
【００２０】
図３に、実施例１によるショベルの情報系のブロック図及び管理装置（管理センタ）のブロック図を示す。ショベル６０に、車両コントローラ６１、通信装置６２、ＧＰＳ車載器６３、表示装置６４、及びポインティングデバイス６５が搭載されている。車両コントローラ６１は、ショベル６０に設置された種々のセンサで計測された運転変数の測定値を受信する。ショベル６０は、診断対象となるショベルや、故障診断のための因果関係情報を収集するための評価対象となるショベル等に相当する。
【００２１】
ポインティングデバイス６５は、表示装置６４の画面内の座標を指定する事ができる。指定された座標が、車両コントローラ６１に入力される。ポインティングデバイス６５には、例えばジョイスティック、タッチパッド、タッチパネル、トラックボール等を用いることができる。
【００２２】
通信装置６２は、通信回線８０を介して、管理装置７０と種々の情報の送受信を行う。ＧＰＳ車載器６３は、ショベル６０の現在位置を計測する。
【００２３】
管理装置７０は、通信装置７１、処理装置７２、記憶装置７３、表示装置７４、及びポインティングデバイス７５を含む。通信装置７１は、通信回線８０を介して、ショベル６０と種々の情報の送受信を行う。処理装置７２は、ショベル６０から受信した運転変数の測定値に基づいて、ショベル６０に発生している、または発生するであろうと思われる故障種別を推定する。通常は、複数の故障種別が推定され、発生確率の高いものから順番に優先順位が付けられる。故障種別の推定処理の詳細については、後述する。
【００２４】
記憶装置７３に、処理装置７２による推定処理に必要となる種々の情報が記憶されている。表示装置７４は、処理装置７２による故障種別の推定結果を表示する。また、推定結果は、故障推定情報として、通信装置７１を介してショベル６０に送信される。
【００２５】
図４に、故障管理票の一例を示す。故障管理票は、管理装置７０内の記憶装置７３（図３）に格納されている。ショベル６０に、あるまとまった機能を持つ複数の部位が画定されている。部位の各々は、複数の部品で構成される。例えば、「エンジン」という部位は、複数の部品、例えば燃料ライン、インジェクタ、燃料フィルタ、オルタネータ、オイルクーラ等によって構成される。
【００２６】
故障管理票は、故障種別ごとに準備される。各故障管理票は、故障種別Ｘにより識別され、故障件名、故障部位、故障部品、及び対策に関する情報を含む。例えば、故障種別ＸがＸ１の故障の件名は「エンジン燃料ライン異常」であり、故障部位は「エンジン」であり、故障部品は「燃料ライン」であり、対策は「燃料ライン点検、清掃、交換」である。
【００２７】
故障管理票は、予め想定される故障について準備されている。さらに、想定されない故障が発生した場合には、この故障について、新たに故障管理票が作成される。図４には、６種類の故障種別の故障管理票を示しているが、実際には、より多くの故障管理票が準備されている。
【００２８】
図５に、管理装置７０（図３）からショベル６０に送信される故障推定情報の一例を示す。故障推定情報は、優先順位、故障種別、件名、部位、部品、及び対策が含まれる。故障が発生していると推定される部品を「被疑部品」ということとする。例えば、優先順位１から４までの故障種別が、ショベル６０に送信される。ショベル６０の車両コントローラ６１は、故障推定情報に基づいて、故障情報を表示装置６４に画像で表示する。
【００２９】
図６に、表示装置６４に表示される画像の一例を示す。車両コントローラ６１は、被疑部品を含む部位を他の部位と識別することができる態様で、表示装置６４に、ショベルの機体の画像を表示する。例えば、被疑部品を含む部位が、太い閉曲線で囲まれて表示される。図５に示した故障推定情報を受信した場合には、エンジン及び旋回モータの位置が、太い閉曲線で囲まれる。
【００３０】
さらに、表示装置６４に、ショベルの型式、エンジン、油圧ポンプ、旋回モータ等の基本情報が表示される。さらに、他の情報を表示するための複数の操作ボタン、例えば、「稼働情報」、「稼働履歴」、「整備履歴」、「位置情報」のボタンが表示される。稼働情報ボタンが選択されると、表示装置６４に、今週の稼働情報が表示される。稼働履歴ボタンが選択されると、今週よりも前の過去の稼働情報が表示される。整備履歴ボタンが選択されると、過去の整備履歴が表示される。位置情報ボタンが選択されると、地図が表示されるとともに、地図内に現在位置を示す記号、例えば矢印が表示される。
【００３１】
ポインティングデバイス６５により、被疑部品を含む部位を指定すると、当該部位の名称と、優先順位が表示される。例えば、ポインティングデバイス６５でエンジンの位置が指定されると、当該部位に含まれている被疑部品に対応付けられた最も高い優先順位、ここでは「１」、及び部位の名称「エンジン」が表示される。ポインティングデバイス６５で旋回モータの位置が指定されると、当該部位に含まれている被疑部品に対応付けられた最も高い優先順位、ここでは「４」、及び部位の名称「旋回モータ」が表示される。なお、優先順位によって、太い閉曲線の色を異ならせてもよい。また、太い閉曲線で被疑部位を強調表示する他に、操作者や保守要員が、被疑部位を視覚的に容易に識別可能な態様で強調表示してもよい。例えば、点線や破線の閉曲線を用いてもよいし、被疑部位を点滅表示させてもよい。
【００３２】
ポインティングデバイス６５によって、被疑部品を含む部位が指定されると、車両コントローラ６１は、指定された部位の拡大画像を、表示装置６４に表示する。
【００３３】
図７Ａに、ポインティングデバイス６５で、部位「エンジン」が指定されたときの拡大画像の一例を示す。被疑部品と他の部品とを識別できる態様で、かつ被疑部品に対応付けられた優先順位を認識可能な態様で、被疑部品を含む部位が表示される。図７Ａでは、被疑部品を太い閉曲線で囲むことにより、被疑部品と他の部品とを区別している。被疑部品の近傍に表示された丸付き数字が、優先順位を表している。なお、太い閉曲線の代わりに、点線や破線の閉曲線を用いてもよいし、被疑部品を点滅表示させてもよい。
【００３４】
被疑部品がポインティングデバイス６５によって指定されると、車両コントローラ６１は、指定された被疑部品に対応する故障件名、部品名、及び故障対策を表示する。図７Ｂに、部品「インジェクタ」が指定されたときの表示例を示す。故障件名として「エンジンインジェクタ異常」、部品名として「インジェクタ」、故障対策として「インジェクタ交換」が表示される。
【００３５】
故障が発生していると推定される部位及び部品が画像で表示されるため、メンテナンス要員は、容易に故障箇所を特定することができる。故障が発生していると推定される箇所が複数箇所である場合でも、故障部品に優先順位が関連付けられているため、故障箇所の絞り込みが容易である。さらに、表示装置６４に表示された故障対応等の情報により、短時間で、適切な修理方法を見出すことができる。
【００３６】
なお、被疑部品を含む部位が一箇所の場合には、図６に示した複数の部位を含む機体の画像を表示することなく、図７Ａに示した部位の拡大画像を表示するようにしてもよい。また、部位に含まれる被疑部品が１つの場合には、図７Ａにおいて、被疑部品を表示しても良い。被疑部品の画像のみの表示では、部位を把握し難い場合、被疑部品を特定できるような態様で、部位全体の画像を表示してもよい。
【００３７】
図７Ａ及び図７Ｂには示されていないが、図６の場合と同様に、他の情報を表示するための複数の操作ボタンも表示される。
【００３８】
図７Ｃに、被疑部位の他の表示例を示す。図７Ｃに示した例では、エンジンの画像の他に、故障情報が表示される。図６に示した例と同様に、他の情報を表示するための複数の操作ボタンが表示される。
【００３９】
故障情報は、優先順位ごとに１つのタブにまとめられてタブ形式で表示される。１つのタブに対応する表示領域内に、故障種別、故障確率、故障部品が表示されるとともに、点検項目ボタン、部品リストボタン、及び整備手順ボタンが表示される。「故障確率」とは、評価対象のショベルにおいて、表示されている故障種別の故障が発生している確率を意味する。現在表示されているタブとは異なるタブを選択すると、選択されたタブに対応する他の優先順位の故障情報が表示される。
【００４０】
図７Ｄに、点検項目ボタン（図７Ｃ）が選択されたときに表示される画像の一例を示す。点検項目として、複数の点検すべき内容、及び点検結果への対応が表示される。作業者は、点検項目に従って点検作業を行うことにより、故障している部品を容易に特定することができる。図６の場合と同様に、他の情報を表示するための複数の操作ボタンも表示される。さらに、「戻る」ボタンが表示される。
【００４１】
図７Ｅに、整備手順ボタン（図７Ｃ）が選択されたときに表示される画像の一例を示す。整備に必要な準備品、及び作業の手順が時系列に表示される。作業者は、表示された整備手順に従って容易に整備を行うことができる。図６の場合と同様に、他の情報を表示するための複数の操作ボタンも表示される。さらに、「戻る」ボタンが表示される。
【００４２】
次に、図８〜図１４を参照して、故障種別の推定処理について説明する。
【００４３】
図８に、故障診断を行うための因果関係情報を作成して記憶する処理のフローチャートを示す。ステップＳＡ１において、管理装置７０が、評価対象のショベル６０から運転変数の測定値、及びその測定値が収集された期間に発生した故障種別を取得する。
【００４４】
図９に、ステップＳＡ１で取得された運転変数の測定値、及び故障種別の一例を示す。運転変数の測定値及び故障種別の取得は、ショベルの機番ごとに、かつ一定の収集期間ごとに行われる。収集期間は、例えば１日に設定される。１つの機番のショベルから、１つの収集期間内に収集された情報群が、１つの評価対象を構成する。
【００４５】
図９では、一例として、評価対象Ｎｏ．１の情報は、２０１１年７月１日の機番ａのショベルから取得されたものであり、運転時間Ａが２４、ポンプ圧力Ｂが１９、冷却水温度Ｃが１５、油圧負荷Ｄが１１、稼働時間Ｅが１４である。「運転時間」は、ショベルの起動スイッチが押されてから、停止スイッチが押されるまでの時間、すなわちショベルが起動していた時間を意味する。「稼動時間」は、操作者がショベルを操作していた時間を意味する。また、評価対象Ｎｏ．１の故障種別ＸはＸ１である。これは、２０１１年７月１日に、機番ａのショベルに、故障種別Ｘ１の故障が発生したことを意味する。図９に示した故障種別Ｘ０は、故障が発生していないことを意味する。
【００４６】
次に、ステップＳＡ２（図８）において、運転変数の離散化処理を行い、各運転変数を有限離散型事象に置き換える。
【００４７】
図１０を参照して、運転時間Ａを、有限離散型事象に置き換える方法について説明する。なお、他の運転変数についても、同様に有限離散型事象に置き換えることができる。
【００４８】
図１０は、運転時間Ａのヒストグラムの一例を示す。図１０の横軸は、運転時間Ａを表し、縦軸は、評価対象の数（頻度）を表す。運転時間Ａの平均をμ、標準偏差をσとする。μ−３σからμ＋３σまでの範囲を３等分する。すなわち、横軸が、μ−３σ〜μ−σ、μ−σ〜μ＋σ、μ＋σ〜μ＋３σの３つの領域に区分される。運転時間Ａがμ−σ以下の区画をＡ１、μ−σ〜μ＋σの区画をＡ２、μ＋σ以上の区画をＡ３とする。
【００４９】
運転時間Ａについて、測定値が区画Ａ１内の値を取る事象、区画Ａ２内の値を取る事象、及び区画Ａ３内の値を取る事象のうち、いずれかの事象が生じる。
【００５０】
図１１に、離散化処理後の運転変数及び故障種別の一覧を示す。運転時間Ａを、その測定値が属する区画Ａ１、Ａ２、Ａ３で表している。同様に、他の運転情報も、有限離散型事象に置き換えられている。
【００５１】
次に、ステップＳＡ３（図８）において、因果関係情報を作成し、記憶装置７３（図３）に格納する。
【００５２】
図１１に示した有限離散型事象の運転変数Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・と、故障種別Ｘとを関連付けた一覧表は、故障種別Ｘを原因事象とし、運転変数を結果事象とする因果関係情報といえる。
【００５３】
図１２に、実施例１で採用する故障推定モデルの事前確率及び条件付き確率の一例を示す。故障種別Ｘを原因事象とし、各運転変数を、原因によって生じたと想定される結果事象とし、図１１に示した因果関係情報から、事前確率Ｐ（Ｘ）を算出することができる。さらに、運転変数Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・の各々について、故障事例Ｘの各々が起こるという事象を前提条件とした条件付き確率Ｐ（Ａ｜Ｘ）、Ｐ（Ｂ｜Ｘ）、・・・を算出することができる。図１２に、算出された事前確率Ｐ（Ｘ）、及び条件付き確率Ｐ（Ａ｜Ｘ）、Ｐ（Ｂ｜Ｘ）の一例を示す。
【００５４】
図１３に、故障原因を推定する方法のフローチャートを示す。ステップＳＢ１において、管理装置７０が、診断対象となるショベルから、運転変数の測定値を取得する。ステップＳＢ２において、取得した運転変数の離散化処理を行う。この離散化処理は、図８のステップＳＡ２で行った離散化処理と同一の基準に基づいて行う。図１４に、離散化処理後の運転変数の一例を示す。例えば、運転時間Ａの離散化値がＡ２、ポンプ圧力Ｂの離散化値がＢ３、冷却水温度Ｃの離散化値がＣ１、油圧負荷Ｄの離散化値がＤ２、稼働時間Ｅの離散化値がＥ２である。
【００５５】
ステップＳＢ３において、図８に示した因果関係情報から得られた事前確率Ｐ（Ｘ）、条件付き確率Ｐ（Ａ｜Ｘ）等を用いて、故障種別ごとの事後確率を求める（ベイズ推定を行う）。
【００５６】
一例として、運転時間ＡがＡ２であるという事象が発生したという条件で、故障種別Ｘ１の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ＝Ｘ１｜Ａ＝Ａ２）（以下、Ｐ（Ｘ１｜Ａ２）と表記する。）は、以下の式で算出することができる。
【数１】
2013047408.tif 000003
【００５７】
同様に、故障種別Ｘ２、Ｘ３等の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ２｜Ａ２）、Ｐ（Ｘ３｜Ａ２）、・・・を算出することができる。
【００５８】
さらに、算出された事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ２）、Ｐ（Ｘ２｜Ａ２）、Ｐ（Ｘ３｜Ａ２）・・・を新たに事前確率として扱い、ポンプ圧力Ｂの離散化値がＢ３であるという事象が発生したという条件で、故障種別Ｘ１の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ２，Ｂ３）は、以下の式で算出することができる。なお、運転時間Ａとポンプ圧力Ｂとは独立であると仮定している。
【数２】
2013047408.tif 000004
【００５９】
右辺のＰ（Ｂ３｜Ｘ１，Ａ２）は、図８に示した因果関係情報から求めることができる。同様に、故障種別Ｘ２、Ｘ３等の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ２｜Ａ２，Ｂ３）、Ｐ（Ｘ３｜Ａ２，Ｂ３）、・・・を算出することができる。
【００６０】
さらに、冷却水温度Ｃ、油圧負荷Ｄ、稼働時間Ｅ等の他の運転変数を、新たな結果として加えて、事後確率を算出することにより、算出された事後確率の客観性をより高めることができる。
【００６１】
図１４に、算出された事後確率の一例を示す。この例では、診断対象となるショベルにおいて、故障種別Ｘ２、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６の故障が発生している確率が、それぞれ５０％、５％、１０％、３％であると推定される。すなわち、
【数３】
2013047408.tif 000005
【００６２】
なお、上記実施例１では、結果となる事象を順次追加して、新たに事後確率を段階的に算出したが、必ずしも、段階的に事後確率を算出する必要はない。図１１に示した因果関係情報を用いて、故障種別の事後確率を算出してもよい。また、図１２に示した事前確率Ｐ（Ｘ）、及び各運転変数の条件付き確率Ｐ（Ａ｜Ｘ）、Ｐ（Ｂ｜Ｘ）等を用い、すべての運転変数を結果事象として考慮して、故障種別の事後確率を算出してもよい。
【００６３】
上述のように、図１４に示した運転変数の測定値の離散化値を結果事象として、図１１に示した因果関係情報を用いてベイズ推論を行うことにより、原因事象である故障種別の事後確率を算出することができる。推定された故障種別の事後確率の大小関係に基づいて、故障種別に優先順位付けを行う。図１４に示した例では、故障種別Ｘ２の優先順位が「１」、故障種別Ｘ５の優先順位が「２」、故障種別Ｘ４の優先順位が「３」故障種別Ｘ６の優先順位が「４」となる。
【００６４】
次に、ステップＳＢ４（図１３）において、推定される故障種別に優先順位を関連付けた故障推定情報（図５）を、診断対象のショベルに送信する。なお、処理装置７２は、故障推定情報を、管理装置７０の表示装置７４にも、画像として表示する。管理装置７０の表示装置７４に表示される画像は、図６、図７Ａ、図７Ｂに示したショベル６０の表示装置に表示される画像と同一であり、ポインティングデバイスによって部位や被疑部品を指定したときの処理も、ショベルの車両コントローラ６１の処理と同一である。さらに、管理装置７０での推定処理をショベルに搭載された車両コントローラ６１で行なってもよい。このとき、推定処理に必要な情報を記憶するための記憶装置７３に相当する装置がショベルに搭載される。推定処理の結果は、管理装置７０に送信される。管理装置７０の処理装置７２は、受信した推定処理の結果を表示装置７４に表示する。この場合、管理装置７０として、例えば携帯情報端末等が用いられる。
【００６５】
また、過去に行った推定処理の推定結果を、推定結果情報としてショベルの車両コントローラ６１に記憶させておいてもよい。車両コントローラ６１に推定結果情報を記憶させておくと、管理装置７０と通信を行うことなく、必要に応じて、推定結果情報から故障種別を優先順位付けして出力することができる。管理装置７０との通信ができないような僻地でショベルによる作業を行なっている場合であっても、何らかの異常が発生したときに、過去の推定結果情報に基づいて、迅速に保守作業に取り掛かることができる。
【００６６】
［実施例２］
次に、実施例２について説明する。以下、実施例１との相違点について説明し、同一の構成については説明を省略する。
【００６７】
実施例１では、図６に示したように、評価対象に故障種別Ｘ０、Ｘ１、Ｘ２、・・・のいずれかを対応させた。実施例２においては、図１５に示すように、評価対象に対して、故障種別Ｘ１、Ｘ２、・・・の各々の故障が発生しているか否かという情報を対応させる。故障種別ごとに、当該故障種別の故障が発生しているときの値を「１」とし、発生していないときの値を「０」とする。
【００６８】
図１６に、原因事象と結果事象との因果関係モデルを示す。例えば、ある故障種別と、その故障の発生により影響を受ける運転変数とを、相互に関連付ける。図１６では、例えば故障種別Ｘ１に、運転時間Ａと冷却水温度Ｃとが関連付けられている。例えば、故障種別Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の故障が発生する事前確率Ｐ（Ｘ１）、Ｐ（Ｘ２）、Ｐ（Ｘ３）は、それぞれ０．３７５、０．１２５、０．２５である。また、故障種別Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の故障が発生しない事前確率Ｐ（Ｘ１Ｃ）、Ｐ（Ｘ２Ｃ）、Ｐ（Ｘ３Ｃ）は、それぞれ０．６２５、０．８７５、０．７５である。ここで、「Ｘ１Ｃ」は、故障種別Ｘ１の故障が発生していない事象を意味する。
【００６９】
ステップＳＢ３（図１３）において事後確率を算出する方法について説明する。一例として、運転時間がＡ２であるという事象が発生したという条件で、故障種別Ｘ１の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ＝Ａ２）（以下、Ｐ（Ｘ１｜Ａ２）と表記する。）は、以下の式で算出することができる。
【数４】
2013047408.tif 000006
【００７０】
さらに、算出された事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ２）を新たに事前確率として扱い、冷却水温度Ｃの離散化値がＣ１（図１４参照）であるという事象が発生したという条件で、故障種別Ｘ１の故障が発生している事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ２，Ｃ１）は、以下の式で算出することができる。
【数５】
2013047408.tif 000007
【００７１】
故障種別Ｘ１に関連付けられているその他の運転変数がある場合には、さらに、算出された事後確率Ｐ（Ｘ１｜Ａ２，Ｃ１）を事前確率として扱い、故障種別Ｘ１に関連付けられている他の運転変数を新たな結果として加えて事後確率を算出する。これにより、算出された事後確率の客観性をより高めることができる。
【００７２】
同様に、故障種別Ｘ２、Ｘ３等の故障が発生している事後確率を算出することができる。事後確率の算出結果により、図１４に示した実施例１の表と同じ表が得られる。
【００７３】
以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。
【符号の説明】
【００７４】
２０  下部走行体（基体）
２１  旋回機構
２３  上部旋回体
２４  ブーム
２５  ブームシリンダ
２６  アーム
２７  アームシリンダ
２８  バケット
２９  バケットシリンダ
３０  キャビン
３１  エンジン
３２  トルクコンバータ
３４  メインポンプ
３６  高圧油圧ライン
３７  コントロールバルブ
３８Ａ、３８Ｂ  油圧モータ
４０  制御装置
４５  旋回用油圧モータ
５０  パイロットポンプ
５１  パイロットライン
５２  操作装置
５３、５４  油圧ライン
５５  圧力センサ
６０  ショベル
６１  車両コントローラ
６２  通信装置
６３  ＧＰＳ車載器
６４  表示装置
６５  ポインティングデバイス
７０  管理装置（管理センタ）
７１  通信装置
７２  処理装置
７３  記憶装置
７４  表示装置
７５  ポインティングデバイス
８０  通信回線
【図１】
2013047408.tif 000008
【図２】
2013047408.tif 000009
【図３】
2013047408.tif 000010
【図４】
2013047408.tif 000011
【図５】
2013047408.tif 000012
【図６】
2013047408.tif 000013
【図７−１】
2013047408.tif 000014
【図７−２】
2013047408.tif 000015
【図７−３】
2013047408.tif 000016
【図７−４】
2013047408.tif 000017
【図８】
2013047408.tif 000018
【図９】
2013047408.tif 000019
【図１０】
2013047408.tif 000020
【図１１】
2013047408.tif 000021
【図１２】
2013047408.tif 000022
【図１３】
2013047408.tif 000023
【図１４】
2013047408.tif 000024
【図１５】
2013047408.tif 000025
【図１６】
2013047408.tif 000026
【国際調査報告】
2013047408.tif 000027
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