(57)【要約】【課題】少数の保守履歴情報しか記憶されていない場合においても適切な故障診断を行う。【解決手段】作業機械の故障診断装置は、入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置と、制御装置を備えている。制御装置は、故障状態を、少なくとも第１状態カテゴリと、第１状態カテゴリの下位の階層の第２状態カテゴリのそれぞれに分類し、故障部位ごとに、分類部により分類された故障状態の件数を集計し、集計された故障状態の件数に基づいて、第２状態カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する。制御装置は、故障診断に利用しないと判定された場合、第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させず、第１状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる。制御装置は、故障診断に利用すると判定された場合、第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる。【選択図】図７
2018025928.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業機械の故障診断装置において、
入力装置により入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置と、
前記故障状態を、少なくとも第１状態カテゴリと、前記第１状態カテゴリの下位の階層の第２状態カテゴリのそれぞれに分類する分類部と、
前記故障部位ごとに、前記分類部により分類された故障状態の件数を集計する集計部と、
前記集計部により集計された前記故障状態の件数に基づいて、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部と、
前記利用判定部により前記故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させず、前記第１状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させ、前記利用判定部により前記故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる表示制御部と、を有する制御装置と、を備えていることを特徴とする作業機械の故障診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の作業機械の故障診断装置において、
前記利用判定部は、前記故障部位ごとに集計された前記第２状態カテゴリの故障状態の件数が予め定められた第１閾値以上であるか否かを判定し、前記第１閾値以上である場合は、その故障状態を故障診断に利用すると判定し、前記第１閾値未満である場合は、その故障状態を故障診断に利用しないと判定することを特徴とする作業機械の故障診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の作業機械の故障診断装置において、
前記利用判定部は、前記故障部位ごとに集計された前記第２状態カテゴリの故障状態の件数が前記第１閾値未満であっても、以下の式を満たしたときには、その故障状態を故障診断に利用すると判定することを特徴とする作業機械の故障診断装置。
（Ｓｘ／Ｓｔ）／（Ｌｐ／Ｌｔ）≧ｔ２
（Ｓｘは前記故障部位ごとに集計された第２状態カテゴリの故障状態の件数の最大値、Ｓｔは前記第２状態カテゴリの故障状態の件数の総数、Ｌｐは前記故障部位ごとに集計された第２カテゴリの故障状態の件数の最大値となった故障部位における当該第２状態カテゴリの故障状態の上位の階層の第１状態カテゴリの故障状態の件数、Ｌｔは当該第２状態カテゴリの故障状態の上位の階層の第１状態カテゴリの故障状態の件数の総数、ｔ２は１よりも大きい第２閾値。）
【請求項４】
請求項２に記載の作業機械の故障診断装置において、
前記制御装置は、前記故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第３閾値以上のとき、前記第１閾値を増加させる閾値設定部を有していることを特徴とする作業機械の故障診断装置。
【請求項５】
請求項１に記載の作業機械の故障診断装置において、
前記分類部は、前記故障部位を、少なくとも第１部位カテゴリと、前記第１部位カテゴリの下位の階層の第２部位カテゴリのそれぞれに分類し、
前記集計部は、前記故障状態ごとに、前記分類部により分類された故障部位の件数を集計し、
前記利用判定部は、前記集計部により集計された前記故障部位の件数に基づいて、前記第２部位カテゴリに分類された故障部位を故障診断に利用するか否かを判定し、
前記表示制御部は、前記利用判定部により前記故障部位を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第２部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させず、前記第１部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させ、前記利用判定部により前記故障部位を故障診断に利用すると判定された場合、前記第２部位カテゴリに分類された故障部位を表示装置に表示させることを特徴とする作業機械の故障診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業機械の故障診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
油圧ショベルやホイールローダなどの作業機械に故障が発生した際には、作業機械の故障した部位を迅速に特定することが、作業機械を高い稼働率で利用するために重要である。このため、従来、作業機械の故障を診断する方法やシステムが種々開発されている。
【０００３】
特許文献１には、実態にあった質問から故障を簡単に素早く診断することができる作業機械の故障診断用データベースの作成方法および作業機械の故障診断用データベースの作成システムが記載されている。特許文献１に記載の方法は、故障状態に相当する各部位の状況を対象として、その多数の候補の中から故障診断に用いる各部位の状況を取捨選択する方法である。
【０００４】
特許文献１に記載の方法では、修理内容を取得するとともにと、修理を行ったときの各部位の状況を取得し、修理一覧データベースを作成する。状況集計部は、修理一覧データベースを用いて、修理内容ごとに各部位の症状を並べ、修理内容ごとに全修理回数と各部位において症状が発生した全発生回数を求める。チェック項目決定部は、修理内容ごとでの全修理回数と各部位の症状の全発生回数とから発生頻度を求め、その値が所定値以上であるときに、該当する部位をチェック項目として決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−７６３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された方法は、発生頻度が所定値以上であるときにチェック項目を決定するので、修理の実績が少なく修理一覧データベースに保存された保守履歴情報が少ない場合には、それまでに蓄積された修理実績を利用することができず、故障診断装置としての機能を十分に発揮できないおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様による作業機械の故障診断装置は、入力装置により入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置と、前記故障状態を、少なくとも第１状態カテゴリと、前記第１状態カテゴリの下位の階層の第２状態カテゴリのそれぞれに分類する分類部と、前記故障部位ごとに、前記分類部により分類された故障状態の件数を集計する集計部と、前記集計部により集計された前記故障状態の件数に基づいて、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部と、前記利用判定部により故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させず、前記第１状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させ、前記利用判定部により故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、前記第２状態カテゴリに分類された故障状態を表示装置に表示させる表示制御部と、を有する制御装置と、を備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、少数の保守履歴情報しか記憶されていない場合においても適切な故障診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】作業機械の故障診断システムの構成を示す図。
【図２】作業機械の一例である油圧ショベル（バックホウ）の側面図。
【図３】（ａ）は記憶装置に記憶されている保守履歴データベースの一例を示す図、（ｂ）は記憶装置に記憶されている故障状態の分類マスタデータベースの一例を示す図、（ｃ）は記憶装置に記憶されている分類データベースの一例を示す図。
【図４】（ａ）は記憶装置に記憶されている件数データベースの一例を示す図、（ｂ）は記憶装置に記憶されている利用データベースの一例を示す図。
【図５】情報端末の表示装置の表示画面の一例を示す図。
【図６】情報端末の表示装置の表示画面の一例を示す図。
【図７】故障診断装置の制御装置により実行されるプログラムによる処理の一例を示すフローチャート。
【図８】（ａ）は変形例１−１に係る故障診断システムの分類マスタデータベースを示す図、（ｂ）は変形例１−１に係る故障診断システムの保守履歴データベースを示す図。
【図９】（ａ）は変形例１−２に係る故障診断システムの分類マスタデータベースを示す図、（ｂ）は変形例１−２に係る故障診断システムの保守履歴データベースを示す図。
【図１０】（ａ）は変形例３に係る故障診断システムの分類マスタデータベース（故障部位）を示す図、（ｂ）は変形例３に係る故障診断システムの表示装置の表示画面の一例を示す図、（ｃ）は変形例３に係る故障診断システムの表示装置の表示画面に表示される件数画像を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、作業機械の故障診断システムの構成を示す図である。図１に示すように、故障診断システム１００は、管理センタに設置される故障診断装置１０１と、作業者が用いる情報端末１０８と、現場で作業を行う油圧ショベルなどの作業機械１０９と、を含む。故障診断装置１０１、情報端末１０８、および作業機械１０９は、それぞれ通信部を備えており、ネットワーク１０７を介して相互に通信可能とされている。なお、故障診断装置１０１、情報端末１０８、および作業機械１０９の相互間でデータの授受ができれば、ネットワーク１０７は無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。また、ネットワーク１０７を介さず、記憶媒体などを介して、故障診断装置１０１、情報端末１０８、および作業機械１０９の相互間でデータの授受を行ってもよい。なお、図示しないが、ネットワーク１０７には、複数の他の情報端末や他の作業機械がそれぞれ接続され、複数の情報端末および作業機械からの情報が管理センタの故障診断装置１０１に集約される。
【００１１】
図２は、作業機械の一例である油圧ショベル（バックホウ）の側面図である。図２に示すように、作業機械１０９は、走行体１１と、走行体１１上に旋回可能に搭載された旋回体１２とを備える。走行体１１は、左右一対のクローラを走行モータによって駆動することにより走行する。
【００１２】
旋回体１２の前部左側には運転室１７が設けられ、運転室１７の後部にはエンジン室が設けられている。エンジン室には、動力源であるエンジンや油圧機器等が収容されている。エンジン室の後部には、作業時の機体のバランスをとるためのカウンタウエイト１９が取り付けられている。旋回体１２の前部右側にはフロント作業装置１３が設けられている。
【００１３】
フロント作業装置１３は、複数のフロント部材、すなわちブーム１４、アーム１５、および、バケット１６を備える。ブーム１４は、基端部が旋回体１２の前部に回動可能に取り付けられている。アーム１５は、その一端がブーム１４の先端に回動可能に取り付けられている。ブーム１４およびアーム１５は、ブームシリンダ１４ａおよびアームシリンダ１５ａによってそれぞれ駆動されて起伏する。バケット１６は、アーム１５の先端において、アーム１５に対して上下方向に回動可能に取り付けられ、バケットシリンダ１６ａによって駆動される。
【００１４】
図１に示すように、作業機械１０９は、制御装置１０９ｃ、入力装置１０９ｉ、表示装置１０９ｄおよび上述した通信部を有している。情報端末１０８は、ノートＰＣやタブレットＰＣなどの可搬性の携帯端末であり、制御装置１０８ｃ、入力装置１０８ｉ、表示装置１０８ｄおよび上述した通信部を有している。
【００１５】
制御装置１０８ｃ，１０９ｃは、ＣＰＵやＦＰＧＡなどの集積回路、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶媒体、ならびに、その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成される。入力装置１０８ｉ，１０９ｉは、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。表示装置１０８ｄ，１０９ｄは、たとえば、液晶パネル等から構成される表示画面を有している。制御装置１０８ｃ，１０９ｃは、入力装置１０８ｉ，１０９ｉにより入力された情報を記憶媒体に記憶させ、入力された情報等に基づいて表示制御信号を生成し、表示装置１０８ｄ，１０９ｄの表示画面に画像を表示させる。
【００１６】
サービスマンは、作業機械１０９の点検や修理などのメンテナンス作業を行うと、メンテナンス作業の内容を情報端末１０８に入力する。情報端末１０８に入力されたメンテナンス作業の内容の情報は、サービスマンの操作に基づき、ネットワーク１０７を介して管理センタの故障診断装置１０１に送信される。故障診断装置１０１に送信されるメンテナンス作業の内容の情報の中には、後述する故障状態の詳細な説明と、その故障状態の対象となる部位である故障部位の情報が含まれている。
【００１７】
作業機械の故障診断装置１０１は、ＣＰＵやＦＰＧＡなどの集積回路、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶媒体、ならびに、その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成される。故障診断装置１０１は、制御装置１１０と、記憶装置１２０と、入力装置１３１と、表示装置１３２と、を備えている。
【００１８】
制御装置１１０は、分類部１１１と、集計部１１２と、利用判定部１１３と、閾値設定部１１４と、表示制御部１１５と、を機能的に備えている。記憶装置１２０は、保守履歴データベース１２１と、分類マスタデータベース１２２と、分類データベース１２３と、件数データベース１２４と、利用データベース１２５と、を備えている。入力装置１３１は、たとえば、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。表示装置１３２は、たとえば、液晶パネル等から構成される表示画面を有している。
【００１９】
故障が発生すると、サービスマンは、情報端末１０８を操作して故障診断を行い、故障診断の結果に基づいて作業機械１０９の各部の点検を行う。故障診断の詳細については、後述する。故障診断を含むメンテナンス作業が完了すると、サービスマンは、情報端末１０８の入力装置１０８ｉを操作して、作業機械１０９の故障部位と故障状態を入力する。入力装置１０８ｉから制御装置１０８ｃに入力された情報は、通信部からネットワーク１０７を介して故障診断装置１０１に送信される。故障診断装置１０１は、通信部で受信した情報を記憶装置１２０の保守履歴データベース１２１に格納する。記憶装置１２０は、図１に示される情報端末１０８の他、図示しない複数の情報端末から送信される情報を保守履歴データベース１２１に蓄積する。なお、保守履歴データベース１２１には、作業機械１０９の機種ごとに情報が整理されている。
【００２０】
本実施の形態において、サービスマンは、故障部位の情報として、作業機械１０９を構成する部位ごとに定められた部位コードを情報端末１０８に入力し、故障状態の情報として、故障部位における故障状態の詳細の内容を文章で入力する。
【００２１】
図３（ａ）は記憶装置に記憶されている保守履歴データベースの一例を示す図である。保守履歴データベース１２１は、複数の保守履歴情報の集まりである。複数の保守履歴情報のそれぞれは、故障状態の情報と、その故障状態の情報に対応する故障部位の情報を有している。図３（ａ）に示すように、故障診断装置１０１の記憶装置１２０には、保守履歴データベース１２１として、保守履歴情報を識別するための通し番号（ＩＤ）、故障状態のテキストデータ、および、故障部位のコードの登録領域が設けられている。記憶装置１２０は、通信部を介して情報端末１０８から送信された保守履歴情報を時系列に記憶する。つまり、記憶装置１２０は、情報端末１０８の入力装置１０８ｉにより入力される故障状態情報と、その故障状態情報に対応する故障部位情報を時系列に記憶する。
【００２２】
たとえば、識別番号（ＩＤ）１では、故障状態情報として「白煙が排出されており、・・・」というテキストデータが記憶され、故障部位情報として「Ａ」というコードが記憶されている。識別番号（ＩＤ）２では、故障状態情報として「黒煙が排出されており、・・・」というテキストデータが記憶され、故障部位情報として「Ｂ」というコードが記憶されている。部位コードは、たとえば、所定の油圧ポンプを表すコードは「Ａ」、所定の制御弁を表すコードは「Ｂ」といったように、作業機械１０９の各部位のそれぞれに割り当てられている。
【００２３】
図３（ｂ）は記憶装置に記憶されている故障状態の分類マスタデータベースの一例を示す図である。分類マスタデータベース１２２は、保守履歴情報の故障状態情報を複数階層、たとえば、上位カテゴリと、上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリの２階層のそれぞれに状態別に分類するために用いられる情報の集まりであって、予め記憶装置に記憶されている。
【００２４】
図３（ｂ）に示すように、故障診断装置１０１の記憶装置１２０には、故障状態を下位カテゴリに分類するためのキーワードと、そのキーワードに対応する下位カテゴリと、その下位カテゴリを包含する上位カテゴリの登録領域が設けられている。ｉは、上位カテゴリごとに割り当てられた割り当て番号であり、ｊは、下位カテゴリごとに割り当てられた割り当て番号ｊである。なお、ｉは１以上の整数である。一の上位カテゴリには、少なくとも２以上の下位カテゴリが包含されるため、ｉとｊの大小関係は、ｊ≧２×ｉとなる。
【００２５】
たとえば、分類マスタデータベース１２２には、上位カテゴリＣＡｉ（ｉ＝１）として「煙」が記憶され、「煙」の下位の階層の下位カテゴリＣＢｊ（ｊ＝１）として「白煙」と、下位カテゴリＣＢｊ（ｊ＝２）として「黒煙」が記憶されている。下位カテゴリ「白煙」に対応して設定されるキーワードとしては「白煙」が記憶され、下位カテゴリ「黒煙」に対応して設定されるキーワードとしては「黒煙」が記憶されている。なお、以下の説明では、上位カテゴリおよび下位カテゴリを総称して単にカテゴリとも記す。
【００２６】
分類部１１１は、保守履歴データベース１２１（図３（ａ）参照）と、分類マスタデータベース１２２（図３（ｂ）参照）を用いて、保守履歴データベース１２１の故障状態を、下位カテゴリに状態別に分類し、さらに下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに状態別に分類する。分類部１１１は、分類した状態別の分類情報を分類データベース１２３に蓄積する分類処理を実行する。分類部１１１は、分類処理として、保守履歴データベース１２１の故障状態のテキストデータを識別番号（ＩＤ）ごとに参照し、予め分類マスタデータベース１２２に登録されているキーワードがテキストデータに含まれているか否かを判断する。別の言い方をすれば、分類部１１１は、保守履歴データベース１２１の故障状態のテキストデータの中に、分類マスタデータベース１２２に登録されているキーワードに一致するキーワードが存在しているか否かを判断する。分類マスタデータベース１２２に登録されているキーワードが故障状態のテキストデータに含まれている場合、分類部１１１は、分類処理として、そのキーワードに対応する下位カテゴリ、およびその下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに故障状態を分類し、分類情報を分類データベース１２３に格納する。
【００２７】
図３（ｃ）は記憶装置に記憶されている分類データベースの一例を示す図である。図３（ｃ）に示すように、故障診断装置１０１の記憶装置１２０には、分類情報を識別するための通し番号（ＩＤ）、上位カテゴリ、下位カテゴリおよび故障部位の情報の登録領域が設けられている。図示する例では、分類データベース１２３は、保守履歴データベース１２１を構成する複数の保守履歴情報に一対一で対応する複数の分類情報で構成される。
【００２８】
分類部１１１は、たとえば、保守履歴データベース１２１の識別番号（ＩＤ）１の故障状態のテキストデータである「白煙が排出されており、・・・」を参照し、そのテキストデータに分類マスタデータベース１２２のキーワード「白煙」が含まれているか否かを判断する。キーワード「白煙」が含まれている場合、識別番号（ＩＤ）１の下位カテゴリとして「白煙」を選択し、分類データベース１２３に格納する。下位カテゴリとして「白煙」が選択されると、分類部１１１は、「白煙」の上位の階層の上位カテゴリである「煙」を選択し、分類データベース１２３に格納する。これにより、識別番号（ＩＤ）１では、上位カテゴリ「煙」、下位カテゴリ「白煙」、故障部位「Ａ」という分類情報が生成される。なお、分類データベース１２３の故障部位の情報は、保守履歴データベース１２１の保守履歴情報の故障部位の情報と同じであり、識別番号（ＩＤ）ごとに設定される。
【００２９】
分類部１１１は、保守履歴データベース１２１の識別番号（ＩＤ）２の故障状態のテキストデータである「黒煙が排出されており、・・・」を参照し、そのテキストデータに分類マスタデータベース１２２のキーワード「黒煙」が含まれているか否かを判断する。キーワード「黒煙」が含まれている場合、識別番号（ＩＤ）２の下位カテゴリとして「黒煙」を選択し、分類データベース１２３に格納する。下位カテゴリとして「黒煙」が選択されると、分類部１１１は、「黒煙」の上位の階層の上位カテゴリである「煙」を選択し、分類データベース１２３に格納する。これにより、識別番号（ＩＤ）２では、上位カテゴリ「煙」、下位カテゴリ「黒煙」、故障部位「Ｂ」という分類情報が生成される。
【００３０】
集計部１１２は、分類データベース１２３から、分類後の故障状態に対応する故障部位コードの集計を行って件数データベース１２４を作成する集計処理を実行する。図４（ａ）は記憶装置に記憶されている件数データベースの一例を示す図である。図４（ａ）に示すように、故障診断装置１０１の記憶装置１２０には、集計処理により生成された集計情報が記憶される。集計部１１２は、故障部位ごとに、分類部１１１により分類された故障状態の件数を集計する。換言すれば、集計部１１２は、上位カテゴリおよび下位カテゴリの故障状態のそれぞれに対して、故障部位ごとの故障発生件数を集計する。
【００３１】
図４（ａ）に示すように、集計部１１２は、たとえば、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「Ａ」の件数を積算し、積算結果「５」を件数情報として記憶装置１２０に記憶させる。集計部１１２は、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「Ｂ」の件数を積算し、積算結果「４」を件数情報として記憶装置１２０に記憶させる。集計部１１２は、上位カテゴリ「煙」が発生した故障部位「Ｃ」の件数を積算し、積算結果「２」を件数情報として記憶装置１２０に記憶させる。さらに、集計部１１２は、部位に関わらず、上位カテゴリ「煙」が発生した件数、すなわち各故障部位の件数の合計である「１１」を件数情報として記憶装置１２０に記憶させる。
【００３２】
集計部１１２は、下位カテゴリ「白煙」や下位カテゴリ「黒煙」についても同様に、故障部位ごとに発生件数を積算し、積算結果を件数情報として記憶装置１２０に記憶させる。図４（ａ）に示す例では、故障部位「Ａ」で「白煙」が発生した件数は「４」であり、故障部位「Ｂ」で「白煙」が発生した件数は「１」であり、故障部位「Ｃ」で「白煙」が発生した件数は「１」であり、「白煙」が発生した件数の合計は「６」である。故障部位「Ａ」で「黒煙」が発生した件数は「１」であり、故障部位「Ｂ」で「黒煙」が発生した件数は「３」であり、故障部位「Ｃ」で「黒煙」が発生した件数は「１」であり、「黒煙」が発生した件数の合計は「５」である。
【００３３】
なお、集計部１１２は、下位カテゴリの故障状態について故障部位ごとの発生件数を積算した後、故障部位ごとに上位カテゴリに含まれる全ての下位カテゴリの故障状態の発生件数を積算して、その上位カテゴリの故障状態の発生件数を求めてもよい。つまり、図４（ａ）の下の表の各件数を求めた後、その結果から図４（ａ）の上の表の各件数を求めてもよい。
【００３４】
利用判定部１１３は、下位カテゴリＣＢｊごとに、その下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを第１判定処理および第２判定処理により判定し、利用判定結果を利用データベース１２５に格納する利用判定処理を実行する。なお、利用判定部１１３は、上位カテゴリＣＡｉについては、１度でもその上位カテゴリに該当する故障状態が発生した場合に利用すると判定する。利用判定部１１３は、集計部１１２により集計された件数に基づいて、下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する。以下、下位カテゴリＣＢｊの利用判定の方法について詳細に説明する。
【００３５】
−第１判定処理−
利用判定部１１３は、第１判定処理として、各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊの故障状態の発生件数のうち最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１以上であるか否かを判定する。各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊの故障状態の発生件数の最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１以上である場合（Ｓｘ≧ｔ１）、利用判定部１１３は、その下位カテゴリＣＢｊの故障状態を故障診断に利用すると判定する。各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊの故障状態の発生件数の最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１未満である場合（Ｓｘ＜ｔ１）、利用判定部１１３は、第２判定処理を実行する。
【００３６】
たとえば、第１閾値ｔ１が「４」である場合について説明する。図４（ａ）に示す下位カテゴリ「白煙」の発生件数の最大値Ｓｘは、部位Ａの「４」であるため、利用判定部１１３は下位カテゴリ「白煙」を故障診断に利用すると判定する。これに対して、下位カテゴリ「黒煙」の発生件数の最大値Ｓｘは、部位Ｂの「３」であるため、利用判定部１１３は第１判定処理を終了し、下位カテゴリ「黒煙」に対して第２判定処理を実行する。
【００３７】
第１判定処理で用いる第１閾値ｔ１が小さい数値の場合、大きい数値の場合に比べて利用される下位カテゴリの状態別の故障状態が多くなる。逆に、第１閾値ｔ１が大きい数値の場合、小さい数値の場合に比べて利用される下位カテゴリの状態別の故障状態が少なくなる。第１閾値ｔ１は、予め定められた値が初期値として記憶装置１２０に記憶されているが、閾値設定部１１４により更新される。
【００３８】
利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が多くなると、後述する情報端末１０８の表示装置１０８ｄの表示画面に表示される診断木（図５参照）の枝の数が膨大になり、煩雑になるおそれがある。閾値設定部１１４は、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が、予め定めた所定値（たとえば、１００）を超えないように第１閾値ｔ１を設定する。閾値設定部１１４は、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が上記所定値よりも小さい第３閾値ｔ３（たとえば、ｔ３＝９０）以上になると、第１閾値ｔ１に補正値ｄｔ１を加算し、新たな第１閾値ｔ１として設定する。つまり、閾値設定部１１４は、故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第３閾値ｔ３以上のとき、第１閾値ｔ１を増加させる。
【００３９】
これにより、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が少ない場合には、低い第１閾値ｔ１を用いて判定を行い、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態を積極的に増加させることができる。利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が多くなると、閾値設定部１１４は、現在設定されている第１閾値ｔ１を補正により増加させる更新処理を行う。これにより、利用される下位カテゴリの状態別の故障状態の総数が増えすぎることを防止できる。つまり、長期に亘って故障診断装置１０１を運用した場合であっても、診断木の枝の数（下位カテゴリの項目数）を一定の範囲内に収めることができる。
【００４０】
−第２判定処理−
利用判定部１１３は、第２判定処理として、以下の式（１）により、下位カテゴリＣＢｊの故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する。
（Ｓｘ／Ｓｔ）／（Ｌｐ／Ｌｔ）≧ｔ２・・・（１）
（Ｓｘは故障部位ごとに集計された下位カテゴリＣＢｊの故障状態の件数の最大値、Ｓｔは下位カテゴリの故障状態の件数の総数、Ｌｐは故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数の最大値となった故障部位における当該下位カテゴリの故障状態の上位の階層の上位カテゴリの故障状態の件数、Ｌｔは当該下位カテゴリの故障状態の上位の階層の上位カテゴリの故障状態の件数の総数、ｔ２は１よりも大きい第２閾値（ｔ２＞１）であり、予め記憶装置１２０に記憶されている。
【００４１】
第２閾値ｔ２が１よりも大きいので、少なくともＳｘ／ＳｔがＬｐ／Ｌｔよりも大きい場合に式（１）が成立することになる。つまり、式（１）が成立するのは、上位カテゴリの故障状態の全発生件数に対する当該部位での発生件数の割合に比べて、下位カテゴリの故障状態の全発生件数に対する当該部位での発生件数の割合が大きい場合である。この場合、利用判定部１１３は、下位カテゴリの故障状態を故障診断に利用することができると判断する。
【００４２】
利用判定部１１３は、式（１）が満たされた場合、その下位カテゴリの故障状態を利用すると判定する。利用判定部１１３は、式（１）が満たされなかった場合、その下位カテゴリの故障状態を利用しないと判定する。
【００４３】
たとえば、第２閾値ｔ２が「１．５」である場合について説明する。図４（ａ）に示す下位カテゴリ「黒煙」の発生件数の最大値Ｓｘは部位Ｂの「３」であり、下位カテゴリ「黒煙」の全発生件数Ｓｔは５である。部位Ｂにおける上位カテゴリ「煙」の発生件数Ｌｐは「４」であり、上位カテゴリ「煙」の全発生件数Ｌｔは「１１」である。この場合、式（１）が満たされるため、利用判定部１１３は下位カテゴリ「黒煙」を故障診断に利用すると判定する。
【００４４】
図４（ｂ）は、記憶装置に記憶されている利用データベースの一例を示す図である。図４（ｂ）に示すように、利用判定部１１３は、下位カテゴリの状態別の故障状態ごとに、利用判定結果（「利用する」または「利用しない」）を記憶装置１２０に記憶させる。図４（ｂ）に示す例では、「白煙」および「黒煙」をそれぞれ故障診断に利用する場合を示している。なお、上述したように、上位カテゴリの状態別の故障状態に対しては、その故障状態が１度でも発生した場合に、利用すると判定される。
【００４５】
サービスマンが情報端末１０８の入力装置１０８ｉにより故障診断の開始操作を行うと、開始操作信号がネットワーク１０７を介して故障診断装置１０１に送信され、故障診断装置１０１の表示制御部１１５が利用データベース１２５および件数データベース１２４を参照し、表示画像データを生成する。表示制御部１１５は、生成した表示画像データをネットワーク１０７を介して情報端末１０８の制御装置１０８ｃに送信する。情報端末１０８の制御装置１０８ｃは受信した表示画像データを表示装置１０８ｄに表示させる。
【００４６】
図５および図６は、情報端末の表示装置の表示画面の一例を示す図である。表示装置１０８ｄには、図５に示すように木構造の診断木画像１８１が表示される。サービスマンが情報端末１０８の入力装置１０８ｉを操作し、「煙」を選択すると、「煙」の下位の階層の「白煙」と「黒煙」が表示される。サービスマンが情報端末１０８の入力装置１０８ｉを操作し、「黒煙」を選択すると、故障診断装置１０１の件数データベース１２４が参照され、「黒煙」の発生件数を部位ごとに示す件数画像１８２が表示される。なお、表示方法は、横棒グラフに限らず、円グラフや数値を表示してもよい。また、数値で表す場合、件数で表してもよいし、全件数に対する割合で表してもよい。
【００４７】
サービスマンは、表示装置１０８ｄの表示画面に表示される画像を見て、「黒煙」が発生している場合、部位Ｂが故障部位である可能性が高いことを知ることができ、部位Ｂに対し優先的に点検を行うことができるため故障診断の作業効率が向上する。
【００４８】
図５は、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用される場合に表示される画像を示しているのに対し、図６は、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用されない場合に表示される画像を示している。なお、図５の表示画像は、図４で示したデータベースの情報と対応しているが、図６の表示画像は、図４で示したデータベースの情報とは対応しておらず、別の例を示している。
【００４９】
図６に示すように、「白煙」と「黒煙」のそれぞれが故障診断に利用されない場合、サービスマンが情報端末１０８の入力装置１０８ｉを操作し、「煙」を選択した場合であっても、「煙」の下位の階層の「白煙」と「黒煙」は表示されない。この場合、故障診断装置１０１の件数データベース１２４が参照され、「煙」の発生件数を部位ごとに示す件数画像１８２が表示される。なお、表示方法は、横棒グラフに限らず、円グラフや数値を表示してもよい。
【００５０】
図７は、故障診断装置の制御装置により実行されるプログラムによる処理の一例を示すフローチャートである。図７に示す処理は、たとえば、１日に一回など、定期的にステップＳ１００以降の処理が繰り返し実行される。
【００５１】
ステップＳ１００において、制御装置１１０は、保守履歴データベース１２１および分類マスタデータベース１２２を参照し、分類処理を実行することで分類データベース１２３を更新（初回時は新規作成）してステップＳ１１０へ進む。
【００５２】
ステップＳ１１０において、制御装置１１０は、集計処理を実行することで件数データベース１２４を更新（初回時は新規作成）して、ステップＳ１２０へ進む。制御装置１１０は、下位カテゴリの故障状態ごとに、以下に説明するステップＳ１３０からステップＳ１６０までの故障状態の利用判定処理を行うループ処理を実行する（ステップＳ１２０，Ｓ１７０）。下位カテゴリの故障状態の全て（Ｎ個）に対し、故障状態の利用判定処理が完了すると、図７に示す処理を終了する。
【００５３】
ループ処理では、ステップＳ１３０において、制御装置１１０が、各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態の発生件数の最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１以上であるか否かを判定する（第１判定処理）。ステップＳ１３０で肯定判定されるとステップＳ１５０へ進み、ステップＳ１３０で否定判定されるとステップＳ１４０へ進む。
【００５４】
ステップＳ１４０において、制御装置１１０は、式（１）により、下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する（第２判定処理）。ステップＳ１４０で肯定判定されるとステップＳ１５０へ進む、ステップＳ１４０で否定判定されるとステップＳ１６０へ進む。
【００５５】
ステップＳ１５０において、制御装置１１０は、下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態を故障診断に利用すると判定し、判定結果を記憶装置１２０に記憶させ、利用データベース１２５を更新する。ステップＳ１６０において、制御装置１１０は、下位カテゴリＣＢｊに分類された故障状態を故障診断に利用しないと判定し、判定結果を記憶装置１２０に記憶させ、利用データベース１２５を更新する。
【００５６】
上述した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）作業機械の故障診断装置１０１は、情報端末１０８の入力装置１０８ｉにより入力される故障状態および故障部位の情報を記憶する記憶装置１２０と、故障状態を、少なくとも上位カテゴリと、上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリのそれぞれに分類する分類部１１１と、故障部位ごとに、分類部１１１により分類された故障状態の件数を集計する集計部１１２と、集計部１１２により集計された故障状態の件数に基づいて、下位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用するか否かを判定する利用判定部１１３と、利用判定部１１３により故障状態を故障診断に利用しないと判定された場合、下位カテゴリに分類された故障状態を情報端末１０８の表示装置１０８ｄに表示させず、上位カテゴリに分類された故障状態を情報端末１０８の表示装置１０８ｄに表示させ、利用判定部１１３により故障状態を故障診断に利用すると判定された場合、下位カテゴリに分類された故障状態を情報端末１０８の表示装置１０８ｄに表示させる表示制御部１１５と、を備えている。これにより、少数の保守履歴情報しか記憶されていない場合においても上位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用することで、適切な故障診断を行うことができる。さらに、多数の保守履歴情報が記憶された場合には、下位カテゴリに分類された故障状態を故障診断に利用することで、故障診断の精度を向上することができ、故障診断の作業効率を向上できる。
【００５７】
（２）利用判定部１１３は、故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数が予め定められた第１閾値ｔ１以上であるか否かを判定し、第１閾値ｔ１以上である場合は、その故障状態を故障診断に利用すると判定し、第１閾値ｔ１未満である場合は、第２判定処理を実行する。これにより、少なくとも発生頻度の高い下位カテゴリの故障状態を故障診断に利用するので、故障診断の精度を向上できる。
【００５８】
（３）利用判定部１１３は、故障部位ごとに集計された下位カテゴリの故障状態の件数が第１閾値ｔ１未満であっても、式（１）を満たしたときには、その故障状態を故障診断に利用すると判定する。これにより、発生頻度が低い場合であっても、故障状態として利用することが有用なものを抽出することができる。
【００５９】
（４）閾値設定部１１４は、故障診断に利用すると判定された故障状態の総数が予め定められた第３閾値ｔ３以上のとき、第１閾値ｔ１を増加させる。これにより、診断木の枝の数が増加しすぎることを防止して、診断木画像１８１が煩雑になることを防止できる。
【００６０】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
（変形例１）
上述した実施の形態では、一の下位カテゴリに対し、一のキーワードを設定する例（図３（ｂ）参照）について説明したが、本発明はこれに限定されない。
（変形例１−１）
図８（ａ）に示すように、一の下位カテゴリに対し、複数のキーワードからなる一のキーワード群を設定してもよい。図８（ａ）に示す分類マスタデータベース１２２Ｂには、下位カテゴリ「白煙」に対し、「白」と「煙」からなるキーワード群が設定されている。この場合、図８（ｂ）に示すように、保守履歴データベース１２１Ｂの故障状態のテキストデータに「白」と「煙」が含まれている場合、利用判定部１１３が当該故障状態を下位カテゴリ「白煙」に分類する。なお、「白」と「煙」の順番は無関係に判断される。たとえば、故障状態のテキストデータが「白煙が排出された。」、「白い煙が上がった。」および「煙発生。煙の色は白い。」の場合、いずれも下位カテゴリ「白煙」に分類される。
【００６１】
（変形例１−２）
一の下位カテゴリに対し、複数のキーワードや図９（ａ）に示すように複数のキーワード群を設定してもよい。図９（ａ）に示す分類マスタデータベースに１２２Ｃには、一の下位カテゴリ「白煙」に対して、３種類のキーワード群が設定されている。最上段のキーワード群は「白」と「排気」で構成され、中段のキーワード群は「白」と「ガス」で構成され、最下段のキーワード群は「白」と「煙」で構成される。図９（ｂ）に示すように、保守履歴データベース１２１Ｃの故障状態のテキストデータに３種類のキーワード群のいずれかが含まれている場合、利用判定部１１３が当該故障状態を下位カテゴリ「白煙」に分類する。なお、図９（ｂ）に示す例では、いずれも下位カテゴリ「白煙」に分類される。
【００６２】
（変形例２）
下位カテゴリや、下位カテゴリのキーワードの例は上述したものに限定されない。たとえば、下位カテゴリのキーワード群を「アイドリング回転」と「速度異常」で構成し、その下位カテゴリとして「アイドリング回転の速度異常」を設けてもよい。下位カテゴリのキーワード群を「アイドリング回転」と「ばらつき」で構成し、その下位カテゴリとして「アイドリング回転のばらつき」を設けてもよい。この場合、これらの上位カテゴリとして「アイドリング回転（異常）」を設けることができる。
【００６３】
（変形例３）
上述した実施の形態では、故障状態を上位カテゴリと下位カテゴリのそれぞれに分類する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障部位についても同様に上位カテゴリと下位カテゴリのそれぞれに分類してもよい。この場合、故障部位の情報は、コードではなく、文章で入力される。本変形例では、故障部位に対する分類マスタデータベース、分類データベース、件数データベースおよび利用データベースが故障診断装置１０１の記憶装置１２０に設けられる。
【００６４】
図１０（ａ）は、本変形例に係る分類マスタデータベース（故障部位）の一例を示す図である。分類マスタデータベース２２２には、上位カテゴリとして「エンジン関連部品」が記憶され、「エンジン関連部品」の下位の階層の下位カテゴリとして「噴射ノズル」と「吸・排気バルブ」が記憶されている。下位カテゴリ「噴射ノズル」に対応して設定されるキーワード群にはキーワード「エンジン」とキーワード「ノズル」が設定されている。下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に対応して設定されるキーワード群にはキーワード「エンジン」とキーワード「バルブ」が設定されている。
【００６５】
分類部１１１は、保守履歴データベースと、分類マスタデータベース２２２を用いて、保守履歴データベースの故障部位を、下位カテゴリに部位別に分類し、さらに下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに部位別に分類する。分類部１１１は、分類した部位別の分類情報を分類データベースに蓄積する分類処理を実行する。分類部１１１は、分類処理として、保守履歴データベースの故障部位のテキストデータを識別番号（ＩＤ）ごとに参照し、予め分類マスタデータベース２２２に登録されているキーワード群がテキストデータに含まれているか否かを判断する。分類マスタデータベース２２２に登録されているキーワード群が故障部位のテキストデータに含まれている場合、分類部１１１は、分類処理として、そのキーワードに対応する下位カテゴリ、およびその下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに故障部位を分類し、分類情報を分類データベースに格納する。
【００６６】
集計部１１２は、故障状態のカテゴリごとに、故障部位の件数を集計する。たとえば、集計部１１２は、下位カテゴリ「白煙」に分類された故障状態で、下位カテゴリ「噴射ノズル」に分類された故障部位の件数Ｘ１、および下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に分類された故障部位の件数Ｘ２を演算する。同様に、集計部１１２は、下位カテゴリ「黒煙」に分類された故障状態で、下位カテゴリ「噴射ノズル」に分類された故障部位の件数Ｙ１、および下位カテゴリ「吸・排気バルブ」に分類された故障部位の件数Ｙ２を演算する。集計部１１２は、これらの演算結果から、下位カテゴリ「白煙」に分類された故障状態で、上位カテゴリ「エンジン関連部品」に分類された故障部位の件数Ｚ１（Ｚ１＝Ｘ１＋Ｘ２）、および、下位カテゴリ「黒煙」に分類された故障状態で、上位カテゴリ「エンジン関連部品」に分類された故障部位の件数Ｚ２（Ｚ２＝Ｙ１＋Ｙ２）を演算する。
【００６７】
利用判定部１１３は、故障部位の件数Ｘ１および件数Ｘ２のうち最も大きい値が予め定められた第４閾値以上のとき、下位カテゴリの故障部位を故障診断に利用すると判定する。この場合、表示制御部１１５は、図１０（ｂ）に示すように、「白煙」が選択されたときに、下位カテゴリの故障部位の件数を件数画像２８２に反映する。
【００６８】
利用判定部１１３は、故障部位の件数Ｘ１および件数Ｘ２のうち最も大きい値が予め定められた第４閾値未満のとき、下位カテゴリの故障部位を故障診断に利用せず、その上位階層の上位カテゴリの故障部位を利用すると判定する。この場合、表示制御部１１５は、図１０（ｃ）に示すように、「白煙」が選択されたときに、上位カテゴリの故障部位の件数を件数画像２８２に反映する。
【００６９】
このように、故障部位を、少なくとも上位カテゴリと、その上位カテゴリの下位の階層の下位カテゴリのそれぞれに分類し、故障状態ごとに、分類された故障部位の件数を集計し、集計された故障部位の件数に基づいて、下位カテゴリに分類された故障部位を故障診断に利用するか否かを判定し、利用しないと判定された場合、下位カテゴリに分類された故障部位を表示装置１０８ｄに表示させず、上位カテゴリに分類された故障部位を表示装置１０８ｄに表示させ、利用すると判定された場合、下位カテゴリに分類された故障部位を表示装置１０８ｄに表示させてもよい。これにより、故障診断の推定精度の向上を図ることができる。
【００７０】
（変形例４）
上述した実施の形態では、上位カテゴリと、下位カテゴリの２種類のカテゴリについての例を説明したが、本発明はこれに限定されない。上位カテゴリのさらに上位の階層にカテゴリを設けてもよいし、下位カテゴリのさらに下位の階層にカテゴリを設けてもよい。たとえば、「白煙」の下位の階層に、「白煙が過剰」および「白煙発生かつエンジン始動不良」といった２以上のカテゴリを設けてもよい。
【００７１】
（変形例５）
上述した実施の形態では、故障状態の情報と、その故障状態に対応する故障部位の情報とが、個別に登録される例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障状態と故障部位の両者を、一の登録領域に文章で入力してもよい。たとえば、識別番号（ＩＤ）１の故障状態・部位の登録領域に「白煙が排出されていた。故障の原因は、部位Ａの劣化であった。」といったように文章を記憶させることもできる。この場合、制御装置１１０は、この登録領域に故障状態に該当するキーワードが含まれているか否か、および、故障部位に該当するキーワードが含まれているか否かを判定し、故障診断の利用判定を行う。
【００７２】
（変形例６）
上述した実施の形態では、情報端末１０８に故障状態および故障部位の情報を入力し、情報端末１０８から故障診断装置１０１に故障状態および故障部位の情報が送信され、それらの情報が保守履歴データベース１２１に蓄積される例について説明したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、情報端末１０８の入力装置１０８ｉにより制御装置１０８ｃに入力された故障状態および故障部位の情報を作業機械１０９に搭載される制御装置１０９ｃに送信し、作業機械１０９から故障診断装置１０１にそれらの情報を送信するようにしてもよい。また、情報端末１０８を用いず、作業機械１０９に搭載される入力装置１０９ｉにより制御装置１０９ｃに入力された故障状態および故障部位の情報を故障診断装置１０１に送信してもよい。さらに、サービスマンが作業機械１０９のメンテナンス作業の内容を書面に記録し、この書面を参照し、管理センタの管理者が故障診断装置１０１の入力装置１３１により故障状態および故障部位の情報を入力してもよい。
【００７３】
（変形例７）
上述した実施の形態では、故障診断装置１０１の利用データベース１２５および件数データベース１２４に格納される情報に基づいて生成された表示画像データをネットワーク１０７を介して情報端末１０８に送信し、情報端末１０８の表示装置１０８ｄの表示画面に診断木画像１８１等を表示させる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。表示画像データを故障診断装置１０１から作業機械１０９の制御装置１０９ｃに送信し、作業機械１０９に搭載される表示装置１０９ｄに診断木画像１８１等を表示させてもよい。故障診断装置１０１の表示装置１３２に診断木画像１８１等を表示させてもよい。この場合、管理センタの管理者が表示装置１３２の表示画面に表示される診断木画像１８１や件数画像１８２を確認することで、携帯電話などにより管理者からサービスマンに故障診断のための的確な指示を行うことができる。
【００７４】
（変形例８）
上述した実施の形態では、分類マスタデータベース１２２の下位カテゴリごとに設定されたキーワードが保守履歴データベース１２１の故障状態のテキストデータに含まれている場合、当該故障状態をその下位カテゴリに分類するとともに、その下位カテゴリの上位の階層の上位カテゴリに分類する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、上位カテゴリへの分類の方法として、上位カテゴリごとにキーワードを設定し、設定されたキーワードが保守履歴データベース１２１の故障状態のテキストデータに含まれている場合、そのキーワードに対応する上位カテゴリに分類してもよい。
【００７５】
（変形例９）
上述した実施の形態では、各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊの故障状態の発生件数の最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１未満である場合（Ｓｘ＜ｔ１）、利用判定部１１３は、第２判定処理を実行する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。各故障部位で発生した下位カテゴリＣＢｊの故障状態の発生件数の最大値Ｓｘが第１閾値ｔ１未満である場合（Ｓｘ＜ｔ１）、利用判定部１１３は、その下位カテゴリＣＢｊの故障状態を故障診断に利用しないと判定してもよい。この場合、第２判定処理は省略される。これにより、発生頻度の低い故障状態を故障診断に利用せず、発生頻度の高い故障状態のみを故障診断に利用するので、診断木が煩雑になることを防止できる。
【００７６】
（変形例１０）
上述した実施の形態では、第１閾値ｔ１を閾値設定部１１４により変更する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。第１閾値ｔ１は、予め定めた一定の数値として記憶装置１２０に記憶させ、変更しないようにしてもよい。また、サービスマンが入力装置１０８ｉを操作して、第１閾値ｔ１を任意に設定できるようにしてもよい。
【００７７】
（変形例１１）
上述した実施の形態では、第３閾値ｔ３が予め定めた一定の数値として記憶装置１２０に記憶されている例について説明したが、本発明はこれに限定されない。サービスマンが入力装置１０８ｉを操作して、第３閾値ｔ３を任意に設定できるようにしてもよい。
【００７８】
（変形例１２）
上述した実施の形態では、故障診断装置１０１が管理センタに備えられている例について説明したが、本発明はこれに限定されない。故障診断装置１０１が備える機能を作業機械１０９の制御装置１０９ｃや、情報端末１０８の制御装置１０８ｃに持たせてもよい。
【００７９】
（変形例１３）
上述した実施の形態では、作業機械１０９の例としてクローラ式の油圧ショベル（バックホウ）について説明したが、本発明はこれに限定されない。本発明は、たとえば、ローディングショベルやホイール式油圧ショベルなどにも適用することができる。さらに、クレーンやホイールローダ、ダンプトラック等、種々の作業機械にも本発明を同様に適用することができる。
【００８０】
上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００８１】
１００  故障診断システム、１０１  故障診断装置、１０８  情報端末、１０８ｃ  制御装置、１０８ｄ  表示装置、１０８ｉ  入力装置、１０９  作業機械、１０９ｃ  制御装置、１０９ｄ  表示装置、１０９ｉ  入力装置、１１０  制御装置、１１１  分類部、１１２  集計部、１１３  利用判定部、１１４  閾値設定部、１１５  表示制御部、１２０  記憶装置、１３１  入力装置、１３２  表示装置、ｔ１  第１閾値、ｔ２  第２閾値、ｔ３  第３閾値
【図１】
2018025928.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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