(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つ以上の交換可能な部品を備えた作業機械（２１，２２）のメンテナンス作業を管理するためのシステムであって、
前記部品の摩耗状態が反映される第１パラメータの変化に基づいて、前記部品の第１寿命を予測する第１寿命予測部（３１１）と、
前記部品の累積負荷量が反映される第２パラメータ及び予め設定される生涯累積負荷量に基づいて、前記部品の第２寿命を予測する第２寿命予測部（３１２）と、
予測された前記第１寿命及び前記第２寿命のうち、いずれか短い方の寿命を前記部品の寿命として選択することにより、前記部品のメンテナンス作業上の順位を設定する順位設定部（３２０）と、
を備えた作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項２】
さらに、前記設定された優先順位に基づいて、前記部品のメンテナンス日程（Ｄ１）を生成するメンテナンス日程生成部（３３０）を備えた請求項１に記載の作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項３】
さらに、前記部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況をデータ管理部（１２）から取得することにより、前記メンテナンス日程（Ｄ１）を修正する修正部（３４０，３４１）を備えた請求項２に記載の作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項４】
さらに、前記修正されたメンテナンス日程（Ｄ１ａ）に基づいて、前記各作業機械のメンテナンス作業を最適化する作業計画（Ｄ２）を作成する計画立案部（３５０）を備えた請求項３に記載の作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項５】
さらに、前記第１寿命予測部（３１１）は、前記第１パラメータから得られる第１基本寿命を、前記部品に交換される前の旧部品について検査されたデータ（Ｔ３３）に基づいて得られる補正係数によって補正することにより、前記第１寿命を予測し、
前記第２寿命予測部（３１２）は、前記第２パラメータから得られる第２基本寿命を、前記補正係数によって補正することにより、前記第２寿命を予測する、
請求項１に記載の作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項６】
さらに、前記各作業機械のうち一方の作業機械（２１）の状態を検出する状態検出装置（１００）を備え、
前記第１寿命予測部（３１１）は、前記一方の作業機械（２１）については、前記状態検出装置（１００）から送信されたデータから前記第１パラメータを取得して前記第１寿命を予測し、前記各作業機械のうち他方の作業機械（２２）については、データ管理部（１１）に蓄積された整備履歴データ（Ｔ１５）から前記第１パラメータを取得して前記第１寿命を予測し、
前記第２寿命予測部（３１２）は、前記一方の作業機械（２１）については、前記状態検出装置（１００）から送信されたデータから前記第２パラメータを取得して前記第２寿命を予測し、前記他方の作業機械（２２）については、前記整備履歴データ（Ｔ１５）から前記第２パラメータを取得して前記第２寿命を予測する、
請求項１に記載の作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【請求項７】
少なくとも一つ以上の交換可能な部品を備えた作業機械（２１，２２）を管理するためのシステムであって、
前記各作業機械と通信網（CN１）を介して直接的にまたは間接的にそれぞれ通信可能な管理センタ（１）と、
前記各作業機械のメンテナンス作業をそれぞれ行うためのメンテナンス拠点（３）に設けられ、前記管理センタ（１）に前記通信網（CN１）を介して通信可能に接続されたメンテナンス用コンピュータ端末（３１）と、
前記各作業機械の状態をそれぞれ分析するための分析拠点（４）に設けられ、前記管理センタ（１）と前記通信網（CN１）を介して通信可能に接続された分析用コンピュータ端末（４１）と、
前記各作業機械のうち少なくとも一つ以上の作業機械（２１）の状態を検出して前記管理センタ（１）に送信する状態検出装置（１００）と、
を備え、
前記管理センタ（１）は、
前記メンテナンス用コンピュータ端末（３１）と前記分析用コンピュータ端末（４１）及び前記状態検出装置（１００）から前記各作業機械の状況に関するデータをそれぞれ取得して記憶するための第１データ管理部（１１）と、
前記部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況を記憶するための第２データ管理部（１２）と、
前記部品の摩耗状態が反映される第１パラメータに基づいて、前記部品の第１寿命を予測する第１寿命予測部（３１１）と、
前記部品の累積負荷量が反映される第２パラメータに基づいて、前記部品の第２寿命を予測する第２寿命予測部（３１２）と、
予測された前記第１寿命及び前記第２寿命のうち、いずれか短い方の寿命を前記部品の寿命として選択することにより、前記部品のメンテナンス作業上の順位を設定する順位設定部（３２０）と、
前記設定された優先順位に基づいて、前記部品のメンテナンス日程（Ｄ１）を生成するメンテナンス日程生成部（３３０）と、
前記部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況を前記第２データ管理部（１２）から取得することにより、前記メンテナンス日程（Ｄ１）を修正する修正部（３４０，３４１）と、
前記修正されたメンテナンス日程（Ｄ１ａ）に基づいて、前記各作業機械のメンテナンス作業を最適化する作業計画（Ｄ２）を作成する計画立案部（３５０）とを備え、
かつ、
前記第１寿命予測部（３１１）は、前記一方の作業機械（２１）については、前記状態検出装置（１００）から送信されたデータから前記第１パラメータを取得して前記第１寿命を予測し、前記各作業機械のうち他方の作業機械（２２）については、前記第１データ管理部（１１）に蓄積された整備履歴データ（Ｔ１５）から前記第１パラメータを取得して前記第１寿命を予測し、
前記第２寿命予測部（３１２）は、前記一方の作業機械（２１）については、前記状態検出装置（１００）から送信されたデータから前記第２パラメータを取得して前記第２寿命を予測し、前記他方の作業機械（２２）については、前記整備履歴データ（Ｔ１５）から前記第２パラメータを取得して前記第２寿命を予測する、
ことを特徴とする作業機械のメンテナンス作業管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建設機械等の作業機械のメンテナンス作業管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
建設機械の稼動時間に係る情報を無線通信を介して収集し、累積稼動時間が予めメンテナンス計画で定められた時期に達した場合には、そのメンテナンス時期が到来した部品のメンテナンスをユーザに促すというシステムが提案されている（特許文献１）。この文献に記載の技術では、建設機械の累積稼動時間に応じて、いずれの部品をメンテナンスするかが決定される。
【０００３】
しかし、例えば、建設機械が使用される現場環境、オペレータの操作状態、負荷の軽重等によって、磨耗状況はそれぞれ相違する。従って、単に累積稼働時間の値のみでメンテナンス時期を決定するのは経済的ではない。そこで、建設機械に加わる負荷量をモニタリングすることにより、メンテナンス作業の時期を決定する技術も提案されている（特許文献２）。
【特許文献１】特開２００３−１１９８３１号公報
【特許文献２】特開平１１−２１１６２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記第２の文献に記載の技術では、建設機械のエンジンに加わる累積負荷量をエンジン回転数の各段階毎にそれぞれ算出し、予め求められている寿命特性と比較することにより、そのエンジンの寿命を予測する。しかし、仮に、同一種類の建設機械がほぼ同一の累積負荷量であったとしても、その作業内容や使用環境等の要因によって、各建設機械が受ける具体的個別的な損傷の度合は、種々相違する。
【０００５】
従って、累積負荷量に基づいて、建設機械の寿命を正確に予測するのは難しい。それぞれの建設機械がおかれている個別具体的な環境の相違によって、累積負荷量から予測された寿命よりも早く故障する建設機械もあれば、予測された寿命よりも長く稼働する建設機械もある。
【０００６】
寿命の予測精度が低いと、主要部品のメンテナンス時期を適切に設定できない。このため、例えば、予測された寿命よりも早く建設機械が故障等した場合には、部品の手配や輸送が間に合わず、その建設機械の休止期間が増大し、ユーザの生産性が低下する。
【０００７】
また、予測寿命の精度が低いと、メンテナンス工場の作業能力を超えて、多数の建設機械のメンテナンス時期が集中してしまい、これにより作業人員等が不足し、メンテナンス作業に要する時間が長くなる。メンテナンス作業に要する時間が長くなるほど、建設機械の休止期間も増大し、ユーザの生産性は低下する。
【０００８】
本発明の目的は、複数種類のパラメータに基づく複数種類の予測演算により、建設機械の寿命をそれぞれ予測し、メンテナンス時期をより正確に設定することができるようにした建設機械のメンテナンス作業管理システムを提供することにある。本発明の他の目的は、建設機械の個別具体的な環境の相違を複数種類の予測演算にそれぞれ反映させ、寿命の予測精度を改善できるようにした建設機械のメンテナンス作業管理システムを提供することにある。本発明のさらなる目的は、各種状態を検出する装置が搭載されている建設機械と搭載されていない建設機械とが混在する場合でも、適用することができる建設機械のメンテナンス作業管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の観点に従うシステムは、少なくとも一つ以上の交換可能な部品を備えた作業機械のメンテナンス作業を管理するためのシステムであって、部品の摩耗状態が反映される第１パラメータの変化に基づいて、部品の第１寿命を予測する第１寿命予測部と、部品の累積負荷量が反映される第２パラメータ及び予め設定される生涯累積負荷量に基づいて、部品の第２寿命を予測する第２寿命予測部と、予測された第１寿命及び第２寿命のうち、いずれか短い方の寿命を部品の寿命として選択することにより、部品のメンテナンス作業上の順位を設定する順位設定部と、を備える。
【００１０】
さらに、設定された優先順位に基づいて、部品のメンテナンス日程を生成するメンテナンス日程生成部を備えることもできる。
【００１１】
さらに、部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況をデータ管理部から取得することにより、メンテナンス日程を修正する修正部を備えることもできる。
【００１２】
さらに、修正されたメンテナンス日程に基づいて、各作業機械のメンテナンス作業を最適化する作業計画を作成する計画立案部を備えることもできる。
【００１３】
さらに、第１寿命予測部は、第１パラメータから得られる第１基本寿命を、部品に交換される前の旧部品について検査されたデータに基づいて得られる補正係数によって補正することにより、第１寿命を予測し、第２寿命予測部は、第２パラメータから得られる第２基本寿命を、補正係数によって補正することにより、第２寿命を予測してもよい。
【００１４】
さらに、各作業機械のうち一方の作業機械の状態を検出する状態検出装置を備え、第１寿命予測部は、一方の作業機械については、状態検出装置から送信されたデータから第１パラメータを取得して第１寿命を予測し、各作業機械のうち他方の作業機械については、データ管理部に蓄積された整備履歴データから第１パラメータを取得して第１寿命を予測し、第２寿命予測部は、一方の作業機械については、状態検出装置から送信されたデータから第２パラメータを取得して第２寿命を予測し、他方の作業機械については、整備履歴データから第２パラメータを取得して第２寿命を予測してもよい。
【００１５】
本発明の他の観点に従うシステムは、少なくとも一つ以上の交換可能な部品を備えた作業機械を管理するためのシステムであって、各作業機械と通信網を介して直接的にまたは間接的にそれぞれ通信可能な管理センタと、各作業機械のメンテナンス作業をそれぞれ行うためのメンテナンス拠点に設けられ、管理センタに通信網を介して通信可能に接続されたメンテナンス用コンピュータ端末と、各作業機械の状態をそれぞれ分析するための分析拠点に設けられ、管理センタと通信網を介して通信可能に接続された分析用コンピュータ端末と、各作業機械のうち少なくとも一つ以上の作業機械の状態を検出して管理センタに送信する状態検出装置と、を備え、管理センタは、メンテナンス用コンピュータ端末と分析用コンピュータ端末及び状態検出装置から各作業機械の状況に関するデータをそれぞれ取得して記憶するための第１データ管理部と、部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況を記憶するための第２データ管理部と、部品の摩耗状態が反映される第１パラメータに基づいて、部品の第１寿命を予測する第１寿命予測部と、部品の累積負荷量が反映される第２パラメータに基づいて、部品の第２寿命を予測する第２寿命予測部と、予測された第１寿命及び第２寿命のうち、いずれか短い方の寿命を部品の寿命として選択することにより、部品のメンテナンス作業上の順位を設定する順位設定部と、設定された優先順位に基づいて、部品のメンテナンス日程を生成するメンテナンス日程生成部と、部品のメンテナンス作業に必要な資源の状況を第２データ管理部から取得することにより、メンテナンス日程を修正する修正部と、修正されたメンテナンス日程に基づいて、各作業機械のメンテナンス作業を最適化する作業計画を作成する計画立案部とを備え、かつ、第１寿命予測部は、一方の作業機械については、状態検出装置から送信されたデータから第１パラメータを取得して第１寿命を予測し、各作業機械のうち他方の作業機械については、第１データ管理部に蓄積された整備履歴データから第１パラメータを取得して第１寿命を予測し、第２寿命予測部は、一方の作業機械については、状態検出装置から送信されたデータから第２パラメータを取得して第２寿命を予測し、他方の作業機械については、整備履歴データから第２パラメータを取得して第２寿命を予測する、ことを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、本発明に係る作業機械のメンテナンス作業管理システムの全体概要を示す説明図である。以下、作業機械の一例として、油圧ショベルやダンプトラック等のような建設機械に適用する場合を説明する。
【００１７】
このシステムは、例えば、分散された複数の拠点１，２，３，４，５，６を通信網CN１，CN２を介して相互に接続することにより、構築することができる。管理センタ１は、各建設機械２１，２２に関する情報を収集して管理する。管理センタ１は、機械管理装置サーバ１１及び本社サーバ１２を備えている。各サーバ１１，１２の詳細はさらに後述するが、機械管理装置サーバ１１の記憶装置１１Ａには、例えば、各建設機械２１，２２の稼働状況や整備状況、部品の分析結果等に関する各種データが蓄積される。本社サーバ１２の記憶装置１２Ａには、例えば、交換用の部品の有無や納期、メンテナンス人員の作業工程等のようなメンテナンス作業に必要な物的資源及び人的資源に関する各種データが蓄積される。さらに、詳細は後述するが、機械管理装置サーバ１１は、異なる複数種類のパラメータに基づいて複数種類の寿命を予測演算するためのサービスを提供する。
【００１８】
作業現場２には、複数の建設機械２１，２２が配置されている。一方の建設機械２１は、機械管理装置１００を搭載している。詳細は後述するが、機械管理装置１００は、建設機械２１の稼働状況等に関するデータを自動的に収集して、機械管理装置サーバ１１に送信する。他方の建設機械２２は、機械管理装置１００を搭載していないが、保守用コンピュータ端末２３を介して、建設機械２２に関する各種のデータを機械管理装置サーバ１１に送信可能である。
【００１９】
メンテナンス工場３は、建設機械２１，２２のメンテナンス作業を行う。メンテナンス作業としては、例えば、オーバホール作業を挙げることができる。メンテナンス工場３では、例えば、エンジン、トランスミッション、油圧ポンプ等のような主要部品単位で、建設機械２１，２２のオーバホール作業を行う。例えば、エンジンのオーバホールを行う場合は、既に用意された別のエンジンに載せ替える。取り外されたエンジンは、分解され、摩耗や損傷している個別部品が点検され、新たな個別部品に交換され再組立される。そして、次のオーバーホールエンジンの代替用として保有される。摩耗や損傷により取り外されたシリンダやピストン、クランクシャフト等の各個別部品は、摩耗計測や目視検査されその点検結果は、メンテナンス用コンピュータ端末３１から通信網CN１を介して、管理センタ１に送信され、機械管理装置サーバ１１に蓄積される。
【００２０】
分析センタ４は、例えば、建設機械２１，２２から採取されたオイルの分析等を行う拠点である。その分析結果は、分析用コンピュータ端末４１から通信網CN１を介して、管理センタ１に送信され、機械管理装置サーバ１１に蓄積される。
【００２１】
ユーザ企業５は、建設機械２１，２２の使用者であり、そのコンピュータ端末５１には、例えば、代理店６のコンピュータ端末６１から提案される情報等が入力される。提案される情報としては、後述のオーバホール実施計画書等を挙げることができる。
【００２２】
機械管理装置サーバ１１が例えば代理店端末６１やユーザ端末５１に提供する寿命予測サービスは、２種類の予測アルゴリズムに基づいて、２種類の寿命をそれぞれ算出し、いずれか短い方の寿命を採用するようになっている。
【００２３】
一つの予測アルゴリズムは、部品の摩耗状態が反映される第１パラメータに基づいて、部品の第１寿命を予測する。この予測アルゴリズムは、実際の摩耗状態に基づいて寿命を予測するもので、結果系予測アルゴリズムと呼ぶこともできる。他の一つの予測アルゴリズムは、部品の累積負荷量が反映される第２パラメータに基づいて、部品の第２寿命を予測する。この予測アルゴリズムは、部品に加えられた負荷に基づいて寿命を予測するもので、原因系予測アルゴリズムと呼ぶこともできる。
【００２４】
交換対象の主要部品がエンジンの場合、第１パラメータの例としては、ブローバイ圧の変化を挙げることができる。第２パラメータの例としては、エンジン燃料消費量を挙げることができる。これ以外に、第１パラメータとしては、例えば、トルクコンバータのストール具合、エンジンの吹き上がり時間の変化等を挙げることができる。第２パラメータとしては、例えば、各個別部品の熱劣化や熱疲労、応力疲労等を挙げることができる。
【００２５】
このように、複数の異なる視点から部品の寿命をそれぞれ予測し、いずれか短い方の寿命を採用することにより、予測された寿命よりも早く寿命が到来する可能性を低減させることができる。これにより、適切なメンテナンス作業計画を立案し、必要な部品及び人員を早めに手配することができ、円滑な管理を実現することができる。以下、本実施形態をより詳細に説明する。
【実施例１】
【００２６】
図２は、管理センタ１及び建設機械２１の構成例を示すブロック図である。機械管理装置サーバ１１は、通信部１１Ｂを介して通信網CN１に接続することができ、作業現場２，メンテナンス工場３及び分析センタ４から各種情報を収集する。機械管理装置サーバ１１には、例えば、稼働データＴ１１、負荷データＴ１２、エラー履歴管理データＴ１３、分析結果データＴ１４、整備履歴データＴ１５等がそれぞれ蓄積される。また、機械管理装置サーバ１１は、複数種類の予測アルゴリズムに基づいて部品寿命をそれぞれ予測するためのロジック３００を備えている。このロジック３００及び各データＴ１１等は、保守用コンピュータ端末２３や代理店端末６１等から利用可能である。
【００２７】
本社サーバ１２は、通信部１２Ｂを介して通信網CN１に接続することができ、保守端末２３やメンテナンス用端末３１等に各種情報を提供可能である。本社サーバ１２には、例えば、在庫リストデータＴ２１、部品リストデータＴ２２、工程表データＴ２３、標準工数表データＴ２４等がそれぞれ記憶される。なお、管理センタ１のサーバ構成は、上述の例に限定されない。より多くのサーバを用いることもできるし、一つのサーバで全情報を管理することも可能である。但し、現場系データを収集管理する機械管理装置サーバ１１と、管理系データを収集管理する本社サーバ１２とに分けて、両者を連携させることにより、柔軟なシステムを構築することができる。
【００２８】
建設機械２１は、例えば、ダンプトラックやホイールローダ等のように構成され、機械管理装置１００を搭載している。機械管理装置１００は、例えば、コントローラ１０１と、記憶部１０２及び通信部１０３を備えたコンピュータ装置として構成可能であり、内部ネットワークCN３を介して、建設機械２１の主要な各部に接続されている。
【００２９】
コントローラ１０１は、サービスメータ２０１と接続されており、サービスメータ２０１から建設機械２１の稼働時間を取得する。また、コントローラ１０１は、トランスミッションコントローラ２０２に接続されている。
【００３０】
トランスミッションコントローラ２０２は、トランスミッション制御信号に基づいてトランスミッション２０６を制御するものであり、コントローラ１０１は、トランスミッションコントローラ２０２からトランスミッション２０６に関する一つまたは複数の情報を取得可能である。
【００３１】
エンジンコントローラ２０３は、エンジン制御用センサ群２０７からの検出信号に基づいて、エンジン２０８を制御するものである。コントローラ１０１は、エンジンコントローラ２０３からエンジン２０８に関する一つまたは複数の情報を取得可能である。エンジン制御用センサ群２０７としては、例えば、冷却水温センサ、バッテリ電圧センサ、燃料量センサ、エンジン回転数センサ等を挙げることができる。
【００３２】
積載量監視部２０４は、積載量関連センサ２０９からの検出信号に基づいて、建設機械２１に積み込まれた積載物の重量を監視するものである。コントローラ１０１は、積載量監視部２０４に接続されており、積載重量等の情報を取得可能となっている。
【００３３】
次に、図３は、部品の寿命を予測するロジック３００等の機能構成を模式的に示す説明図である。後述する第１寿命予測部３１１，第２寿命予測部３１２，オーバホール順位設定部３２０，オーバホール日程表生成部３３０，オーバホール日程表判定部３４０，修正部３４１，オーバホール計画立案部３５０は、それぞれコンピュータによって実行可能な機能である。これら以外のオーバホール実施部３６０，検査部３７０，検査結果判定部３８０は、人間によって実行可能な部分である。
【００３４】
機械管理装置１００を搭載した建設機械２１からは、自動的に収集された稼働データＴ１１等が各寿命予測部３１１，３１２にそれぞれ入力される。機械管理装置１００を搭載していない建設機械２２からは、保守員等が端末２３を介して収集した整備履歴データＴ１５等が各寿命予測部３１１，３１２にそれぞれ入力される。また、各寿命予測部３１１，３１２には、分析結果データＴ１４もそれぞれ入力される。
【００３５】
第１寿命予測部３１１は、部品に出現した実際の摩耗具合、損傷具合に基づいて、部品の寿命を算出し、この予測された寿命を部品に加えられた負荷量や補正係数等に基づいて補正し、その結果を第１予測寿命として出力する。第２寿命予測部３１２は、部品に加えられた累積負荷量に基づいて、部品の寿命を予測し、この予測された寿命を最近の使用状態や補正係数等で補正し、その結果を第２予測寿命として出力する。従って、同一の主要部品について、それぞれ第１予測寿命及び第２予測寿命が算出される。
【００３６】
オーバホール（図中では「O/H」と略記）順位設定部３２０は、各寿命予測部３１１，３１２からの第１予測寿命及び第２予測寿命のうち、いずれか短い方の予測寿命を選択し、オーバホール作業を行うべき優先順位を設定する。
【００３７】
オーバホール日程表生成部３３０は、設定された順位に基づいて、いつ、どの建設機械をオーバホールすべきかを示す日程表Ｄ１を作成する。オーバホール日程表判定部３４０は、在庫リストデータＴ２１、部品リストデータＴ２２、工程表データＴ２３及び標準工数表データＴ２４に基づいて、日程表Ｄ１の内容を判定する。例えば、この判定部３４０は、部品の手配や人員の割り当て等の面から、当初の日程表Ｄ１が適切であるか否かを判定する。判定部３４０が、日程表Ｄ１を修正すべきであると判定した場合、修正部３４１は、建設機械の作業内容等を変更等させることにより、日程表Ｄ１を修正する。
【００３８】
例えば、交換用の部品の在庫が無く、手配に時間を要するような場合、建設機械の作業内容をより軽くしたり、稼働時間を短縮したりすれば、その部品の寿命を予測値よりも長くして、部品の納期を間に合わせることも可能である。そこで、修正部３４１は、その建設機械の稼働条件を変更して予測寿命を修正し、順位設定部３２０に入力する。これにより、順位設定部３２０は、再び日程表Ｄ１を生成する。生成された日程表Ｄ１は、判定部３４０によって再び判定される。
【００３９】
このような修正を繰り返すうちに、判定部３４０は、日程表Ｄ１を実施可能であると判定する。実施可能と判定された日程表をＤ１ａとする。計画立案部３５０は、この修正済みの日程表Ｄ１ａに基づいて、交換する個別部品の数量や価格、オーバホール作業の開始時期及び終了時期等の詳細を決定し、実施計画書Ｄ２及び見積書Ｄ３を作成する。なお、計画立案部３５０の機能は、コンピュータ処理と人間との共同作業によって実現することもできる。
【００４０】
作成された実施計画書Ｄ２及び見積書Ｄ３がユーザによって承認されると、必要な部品の手配が行われる。発注された部品は、工場または倉庫からメンテナンス工場３に向けて発送される。
【００４１】
メンテナンス工場３では、承認された実施計画書Ｄ２に基づいて、メンテナンス人員を割り当て、工程表を作成する。そして、必要な全ての部品が揃った場合、オーバホール実施部３６０は、建設機械のオーバホール作業を行う。なお、上述のように、建設機械全体のオーバホール作業を行うことも可能であるが、エンジンやトランスミッション等のような主要部品単位で、部分的なオーバホール作業が行われることが多い。
【００４２】
オーバホール作業によって取り外された旧部品は個別部品に分解され、検査部３７０によってそれぞれ検査される。検査結果判定部３８０は、個別部品の検査結果に基づいて、その個別部品の集合体である主要部品に関する総合判定を下す。この総合判定の結果は、各寿命予測部３１１，３１２にそれぞれフィードバックされ、各寿命予測部３１１，３１２の予測アルゴリズムがそれぞれ修正される。
【００４３】
次に、本システムで使用される各データ類について説明する。まず、図４は、稼働データＴ１１及び負荷データＴ１２の一例を示す説明図である。この実施例では、主要部品としてエンジンを取り上げ、その寿命を予測するためのパラメータとして、ブローバイ圧及び燃料消費量を例示する。
【００４４】
図４（ａ）は、稼働データＴ１１を示す。図中「SMR」とは、サービスメータ２０１から出力される建設機械の稼働時間を示す。稼働データは、例えば、各稼働時間毎に、ブローバイ圧と、燃料消費量と、エンジン回転数と、エンジンオイル圧等が対応付けられて保存される。従って、稼働データＴ１１の一つのレコードは、ある時刻（稼働時間）におけるエンジンの種々の状態を示しており、稼働データＴ１１に基づいて、ブローバイ圧や燃料消費量等の時間変化を把握することができる。
【００４５】
図４（ｂ）は、負荷データＴ１２を示す。負荷データＴ１２は、燃料噴射量とエンジン回転数とをそれぞれ複数の段階に区切り、これにより形成された複数の領域毎に、その出現頻度K11,K12...K55,...が比率として格納されている。即ち、燃料噴射量の最小値から最大値までの全範囲を複数の単位範囲（0-q1、q1-q2、q2-q3,...）に区切り、これら各燃料噴射量の単位範囲を、エンジン回転数の最小値から最大値までの全範囲を複数の単位範囲（0-N1、N1-N2、N2-N3,...）でそれぞれ分割する。
【００４６】
従って、燃料噴射量の全範囲の分割数とエンジン回転数の分割数とを乗じた値だけ、領域が形成される。そして、これら各領域の出現頻度の総和が「１」となるように、各領域毎にその出現頻度Kが算出される。従って、この負荷データＴ１２は、各運転領域で運転された時間頻度が示されている。高負荷運転が多い建設機械の場合は、テーブルの右下付近の領域で出現頻度Kの値が大きくなる。低負荷運転が多い建設機械の場合は、テーブルの左上付近の領域で出現頻度Kの値が大きくなる。
【００４７】
図５は、エラー履歴管理データＴ１３の一例を示す説明図である。エラー履歴管理データＴ１３は、各建設機械毎の各主要部品に生じたエラーの履歴を管理するためのものである。
【００４８】
エラー履歴管理データＴ１３は、例えば、識別番号と、発生時刻と、SMRと、エラーコードと、エラー内容と、復帰時刻と、対象コントローラと、件数等を対応付けることにより構成される。エラー履歴管理データＴ１３は、機械管理装置１００から送信されたエラーに関する情報に基づいて生成される。
なお、機械管理装置１００を搭載していない建設機械２２の場合、定期点検時等に保守員が端末を介して、各コントローラからエラー記録を読み出して、エラー履歴管理データＴ１３として保存することも可能である。
【００４９】
識別番号とは、各主要部品をそれぞれ識別するための情報である。発生時刻とは、エラーが発生した時刻である。SMRとは、エラー発生時におけるサービスメータ２０１の出力値である。エラーコードとは、発生したエラーの種類を識別するための情報である。エラーの内容とは、発生したエラーの概要を示す情報である。復帰時刻とは、エラーが解消した時刻である。対象コントローラとは、どのコントローラの管轄下で発生したエラーであるかを識別するための情報である。件数とは、そのエラーの発生件数を示す。
【００５０】
図６は、メンテナンス係数算出テーブルＴ３１の一例を示す説明図である。このテーブルＴ３１は、例えば、機械管理装置サーバ１１に記憶されており、ロジック３００により使用される。メンテナンス係数S１，S２は、建設機械のメンテナンス状況に基づいて得られる係数であり、後述のように、予測された寿命を補正するために使用される。
【００５１】
メンテナンス係数算出テーブルＴ３１は、例えば、オイル分析結果と、エラー履歴及び定期整備状況の３種類の情報を含んで構成することができる。
【００５２】
オイルの分析は、分析センタ４によって行われる。分析結果は、オイル分析結果報告書Ｔ１４Ａとして、管理センタ１に送られ、機械管理装置サーバ１１に記憶される。報告書Ｔ１４Ａは、電子データとして通信網CN１を介して送信することもできるし、物理的な媒体として送ることもできる。
【００５３】
エンジンが摩耗等している場合、エンジンオイルに混入する摩耗金属の混入率が増加する。オイル分析結果報告書Ｔ１４Ａには、異常データの個数が記載されている。メンテナンス係数算出テーブルＴ３１には、異常データの個数に応じて、第１のメンテナンス基礎係数ms0の値が予め設定されている。異常データの個数が少ないほど基礎係数ms0の値は小さくなり（最小値は「１」）、異常データの個数が多くなるほど基礎係数ms0の値は大きくなる。
【００５４】
エラー履歴は、機械管理装置１００によるエラー履歴管理データＴ１３から把握される。エラーの発生件数に応じて、第２のメンテナンス基礎係数ms1の値が予め設定されている。エラー発生件数が少ないほど基礎係数ms1の値は小さくなり（最小値は「１）、エラー発生件数が多くなるほど基礎係数ms1の値は大きくなる。
【００５５】
定期整備の状況は、整備記録Ｔ１５から把握される。定期整備時に得られた状況に基づいて、例えば、整備状況は「普通」、「やや悪い」、「悪い」のように複数段階に分けられている。これら各段階毎にそれぞれ第３のメンテナンス基礎係数ms2の値が予め設定されている。最小値は「１」である。なお、他のテーブルの説明でも同様であるが、各基礎係数ms0、ms1及びms2の値をどのように設定するかは、図示の例に限定されない。
【００５６】
メンテナンス係数は、機械管理装置１００を搭載している建設機械２１と、搭載していない建設機械２２とで、それぞれ異なる方法で算出される。機械管理装置１００を搭載している建設機械２１の場合は、メンテナンス係数S1が使用される。この係数S1は、第１メンテナンス基礎係数ms0と第２メンテナンス基礎係数ms1とを乗じることにより、算出される（S1＝ms0×ms1）。また、機械管理装置１００を搭載していない建設機械２２の場合で、エラー履歴管理が十分でない場合、第１メンテナンス基礎係数ms0と第３メンテナンス基礎係数ms2とを乗じることにより、算出することも可能である（S2＝ms0×ms2）。
【００５７】
図７は、標準工数表データＴ２４の一例を示す説明図である。この標準工数表Ｔ２４は、例えば、各建設機械の種類毎にそれぞれ用意されている。標準工数表Ｔ２４には、各主要部品毎に、その主要部品の全体をオーバホールするために必要な各個別作業の内容と作業時間とが対応づけられている。この標準工数表Ｔ２４を参照することにより、オーバホール対象の主要部品のオーバホール作業に要する標準的な時間を把握できる。
【００５８】
図８は、オーバホール作業に使用する部品リストＴ２２の例を示す説明図である。この部品リストＴ２２は、各主要部品毎にそれぞれ用意されており、例えば、水準と、品番と、品名と、単価と、数量及び合計金額を含んで構成可能である。
【００５９】
水準とは、オーバホール作業の回数を示す。即ち、水準は、その部品の交換頻度（オーバホール作業回数）を示す。例えば、各部品の耐久性等に応じて、オーバホール作業の度毎に交換しなければならない部品もあれば、４回に１回等のような割合で交換すればよい部品も存在する。品番とは、その個別部品を識別するための情報である。品名とは、その個別部品の名称である。部品リストＴ２２の各個別部品には、それぞれ詳細な部品リストＴ２２Ａが対応付けられている。詳細部品リストＴ２２Ａには、その個別部品を構成する詳細な部品群が登録されている。
【００６０】
図９は、工程表データＴ２３の一例を示す説明図である。この工程表データＴ２３は、メンテナンス工場３における作業状況を管理するためのものである。工程表データＴ２３は、例えば、オーバホール作業を識別する管理番号と、作業の受付日と、建設機械の種類（機種）及び製品番号（機番）と、その建設機械のユーザ名と、作業内容を示す名称と、部品準備状況と、作業進捗状況及びタイムスケジュールとを対応付けて構成される。
【００６１】
図１０は、負荷係数G1を算出する方法を示す説明図である。負荷データＴ１２は、上述のように、燃料噴射量及びエンジン回転数によって分割された各運転領域での頻度を示している。高負荷走行（高回転、高燃料噴射量）の多い建設機械ほど、そのエンジンが受ける損傷や摩耗の度合は大きくなる。
【００６２】
そこで、負荷データＴ１２と同様に分割された複数領域を有する指数化マップＴ１２Ａを、負荷データＴ１２の頻度Kを重み付けする。例えば、高速走行時間が長い場合は、回転部分や摺動部分の摩耗しやすく、また、例えば、長い上り坂を低速走行する場合は、高温に晒される時間が長くなるピストンやバルブ等が熱による影響を受ける。このように、同一の燃料噴射量であっても、影響を受ける箇所及び影響の内容は、エンジン回転数によって種々相違する。
【００６３】
従って、指数化マップＴ１２Ａでは、回転及び摺動や熱影響の大小を考慮して、各運転領域に負荷指数α11,α12...α55,...をそれぞれ設定している。そこで、負荷データＴ１２の出現頻度Kと指数化マップＴ１２Ａの負荷指数αとを各運転領域毎にそれぞれ乗じて（K×α）、演算結果データＴ１２Ｂが得られる。そして、各運転領域の演算結果を合計することにより、負荷係数G1を得る。なお、指数化マップＴ１２Ａは、エンジンの種類や排気量に応じて用意することができ、各運転領域の指数αも必要に応じて適宜変更可能である。
【００６４】
図１１は、別の負荷係数G2を取得するために使用される負荷係数判別テーブルＴ１２Ｃの例を示す説明図である。機械管理装置１００を搭載している建設機械２１の場合は、リアルタイムに集計される負荷データＴ１２に基づいて、負荷係数G1を取得することができる。これに対し、機械管理装置１００を搭載していない建設機械２２の場合は、負荷データをリアルタイムに収集することはできない。
【００６５】
そこで、テーブルＴ１２Ｃでは、建設機械の稼働状況を３段階に分類し、各段階毎に負荷係数G2の値をそれぞれ予め設定してある。建設機械２２の稼働状況は、燃料消費量の大、小またはサービス員等が目視観察等により経験的に決定する。通常状態における値を「１」とした場合、軽負荷になるほど負荷係数G2の値は小さくなり、重負荷になるほど負荷係数G2の値は大きくなる。なお、以下の説明では、負荷係数G1を第１負荷係数、負荷係数G2を第２負荷係数と呼んで区別する場合もある。
【００６６】
図１２は、予測ロジック補正係数Pを求める方法を示す説明図である。判定表Ｔ３２は、個別部品が受ける損傷や摩耗の種類（検査項目）毎に、それぞれ目視または計測された損耗の度合と評価値とが登録されている。「極大」とは、摩耗等の被害が極めて大きいことを意味し、最も悪い評価値「Ｅ」が与えられる。「微少」とは、摩耗等の被害が極めて少ないことを意味し、最も良い評価値「Ａ」が与えられる。
【００６７】
メンテナンス工場３で交換されたエンジンは、クランクシャフトやカムシャフト等の各個別部品に分解される。各個別部品は、予め設定された各検査項目毎に、計測や目視検査がそれぞれ行われ、それぞれの判定結果が検査結果シートＴ１４Ｂに記録される。各個別部品毎の総合判定の結果には、その個別部品の各検査項目毎の評価値のうち最も低い評価値が採用される。例えば、摩耗状況の評価値が「Ａ」、「当たり状況」の評価値が「Ｂ」、目視による評価値が「Ｃ」である個別部品の場合、その個別部品の総合評価は、「Ｃ」となる。
【００６８】
そして、各個別部品の総合評価のうち最も低い評価値が、これら各個別部品の集合体である主要部品（ここではエンジン）の最終評価として採用される。いずれか一つの個別部品が故障した場合でも、エンジンの故障となるためである。従って、平均値ではなく、最悪の値が使用される。
【００６９】
予測ロジック補正係数マップＴ３３には、総合判定結果の評価値毎に、補正係数Pの値が予め対応付けられている。通常状態、即ち普通の状態を「１」として、評価値が下がるほど補正係数Pの値は増大し、評価値が良くなるほど補正係数Pの値は減少する。
【００７０】
図１３は、各主要部品についてそれぞれ予測された寿命に基づいて、オーバホール作業の順位が設定された順位表Ｔ３４の例を示す説明図である。この順位表Ｔ３４に基づいて、オーバホール日程表Ｄ１が作成される。
【００７１】
順位表Ｔ３４は、例えば、各主要部品の種類毎に、各主要部品を識別する識別番号と、最終アップデート日と、SMRと、優先順位と、予測寿命及び残存寿命を対応付けることにより、構成される。ここで、最終アップデート日とは、寿命が予測された最新の日時を示し、SMRとは、最新の予測時におけるサービスメータ２０１の出力値である。優先順位には、残存寿命の短い順に小さい番号が設定される。予測寿命には、第１寿命予測部３１１または第２寿命予測部３１２のいずれかによって算出された寿命が設定される。残存寿命は、予測された寿命から予測時におけるSMR値を減算することにより得られる値が設定される。
【００７２】
ここで、まず留意すべき点は、各主要部品毎に、それぞれ異なる複数種類の予測寿命が算出される点である。従って、順位表Ｔ３４は、残存寿命の短い順に並び替えられて、優先順位が設定される。
【００７３】
次に留意すべき点は、同一の識別番号を有する主要部品については、最も値の小さい残存寿命がただ一つだけ選択され、これにより、オーバホール日程表Ｄ１が作成される点である。残存寿命を今後の一ヶ月あたりの稼働予定時間で除算し、その建設機械を稼働可能な月数を算出する。例えば、残存寿命が2000時間、一ヶ月あたりの稼働予定時間を500時間とすると、稼働可能月数は、４ヶ月となる（＝2000/500）。この場合、遅くとも現在から４ヶ月が経過するよりも前に、その建設機械の主要部品についてオーバホール作業を開始する必要がある。なお、稼働可能時間は、そのユーザにおける実績値等に基づいて定めることができる。
【００７４】
メンテナンス工場３の最大処理能力は、工場稼働日数、人員の数、設備の数等によって定まる。従って、一ヶ月あたりに実施可能なオーバホール作業の数も定まる。そこで、残存寿命の短い建設機械から順番に、オーバホール予定月を設定し、オーバホール日程表Ｄ１を作成する。オーバホール日程表Ｄ１の内容が実施可能か否かが判定され、必要な修正が施された後、実施計画書Ｄ２及び見積書Ｄ３が作成され、ユーザに提案される。
【００７５】
次に、本システムの動作について説明する。図１４は、機械管理装置１００が建設機械２１の稼働データを収集する処理を示すフローチャートである。機械管理装置１００は、各コントローラ２０２，２０３やセンサからそれぞれ稼働データを取得し（Ｓ１２）、次にサービスメータ２０１の値を取得する（Ｓ１３）。機械管理装置１００は、SMR値と稼働データとを対応付けて、機械管理装置サーバ１１に送信する（Ｓ１４）。そして、機械管理装置１００は、所定時間が経過するたびに（Ｓ１５）、建設機械２１の稼働データを取得し、SMR値と対応付けてサーバ１１に送信する。エンジンが停止すると（S16:YES）、処理を終了する。
【００７６】
一方、機械管理装置サーバ１１は、機械管理装置１００から稼働データ及びSMR値を受信すると（Ｓ２１）、受信した稼働データを保存する（Ｓ２２）。また、機械管理装置サーバ１１は、稼働データに基づいて負荷データＴ１２を生成し（Ｓ２３）、生成した負荷データＴ１２を保存する（Ｓ２４）。なお、機械管理装置１００内で負荷データＴ１２を生成する構成でもよい。
【００７７】
図１５は、建設機械２１，２２に関して得られた整備データや分析データを機械管理装置サーバ１１に登録させるための処理を示すフローチャートである。例えば、メンテナンス工場の端末３１や分析センタ４の端末４１は、機械管理装置サーバ１１にアクセスしてログインを試みる（Ｓ３１）。機械管理装置サーバ１１は、例えばユーザIDやパスワード等の入力を求め、ユーザ認証を行う（Ｓ３２）。
【００７８】
ユーザ認証が成功した後、端末３１，４１は、整備データまたは分析データを機械管理装置サーバ１１に送信する（Ｓ３３）。機械管理装置サーバ１１は、整備データ等を受信すると（Ｓ３４）、これを記憶装置１１Ａに記憶させる（Ｓ３５）。
【００７９】
図１６は、部品（主要部品）の摩耗等に基づいて、その部品の第１寿命を予測するための処理を示すフローチャートである。この処理は、機械管理装置サーバ１１のロジック３００によって実行される。
【００８０】
ロジック３００は、機械管理装置１００を搭載している建設機械に関する寿命予測であるか否かを判定する（Ｓ４１）。予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載している場合（S41:YES）、後述するＳ４２〜Ｓ４９の各ステップを順番に実行することにより、残存寿命が算出される。これに対し、予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載していない場合（S41:NO）、後述するＳ５０〜Ｓ５７の各ステップを順番に実行することにより、残存寿命が算出される。
【００８１】
機械管理装置１００を搭載している場合から先に説明すると、ロジック３００は、稼働データＴ１１に基づいて、ブローバイ圧の時間変化を示すトレンドグラフを作成し（Ｓ４２）、このトレンドグラフから勾配ａを求める（Ｓ４３）。
【００８２】
この点について、図１７を参照して説明する。図１７は、ブローバイ圧のトレンドグラフを示す。図中縦軸はブローバイ圧を、横軸は時間をそれぞれ示す。現在時刻（現在のSMR値）をT1とする。UCLは限界値を、LCLは警告値をそれぞれ示す。時刻H1は、ブローバイ圧が警告値LCLに達すると予測される時刻のSMR値を示す。時刻H2は、ブローバイ圧が限界値UCLに達すると予測される時刻のSMR値を示す。
【００８３】
機械管理装置１００から送信されるブローバイ圧は、その時々の稼働状況に応じて種々変化している。このブローバイ圧のデータから近似曲線を求める。近似曲線を図中に太線で示す。この近似曲線が警告値LCLに達する時刻がH1、限界値UCLに達する時刻がH2である。ロジック３００は、H1−H2間の近似曲線の勾配ａを求める。即ち、勾配ａは、ブローバイ圧が警告値LCLから限界値UCLに到達するまでの変化の度合を示している。勾配ａが大きいほど、ブローバイ圧は急速に限界値UCLに到達し、勾配ａが小さいほど、ブローバイ圧は限界値UCLに緩やかに到達する。
【００８４】
なお、図１７中に示す「T1-200h」は、現在時刻から200時間前の時刻を示す。また、時刻H3，H4は、機械管理装置１００を搭載していない場合に使用される。
【００８５】
図１６に戻る。勾配ａを算出した後（Ｓ４３）、勾配ａに基づいて、勾配補正係数A1を算出する（Ｓ４４）。ここでは、勾配ａの値の範囲毎に、予め勾配補正係数A1が設定されているものとする。例えば、勾配ａの値が０．５よりも小さい場合（ａ＜０．５）、係数A1の値は０．９となる。勾配ａの値が０．５以上であって、１．０よりも小さい場合（０．５≦ａ＜１．０）、係数A1の値は１．０となる。勾配ａの値が１．０以上の場合（１．０≦ａ）、係数A1の値は１．１となる。即ち、ブローバイ圧の変化が急激であると予測されるほど、勾配補正係数A1の値は大きく設定される。
【００８６】
次に、ロジック３００は、図１０と共に述べたように、負荷データＴ１２に基づいて、負荷係数G1を算出する（Ｓ４５）。続いて、ロジック３００は、図６と共に述べたように、オイル分析結果とエラー履歴管理データＴ１３とに基づいて、メンテナンス係数S1を算出する（Ｓ４６）。さらに、ロジック３００は、図１２と共に述べたように、前回のオーバホール作業時に取り外された主要部品の検査結果に基づいて、予測ロジック補正係数Pを取得する（Ｓ４７）。最初のオーバホール作業である場合、補正係数Pの値には１が設定される。
【００８７】
そして、ロジック３００は、予測寿命L1を、時刻H2の値を各係数（A1、G1、S1、P）でそれぞれ除算することにより（L1＝H2/A1/G1/S1/P）、算出する（Ｓ４８）。即ち、実際の摩耗状態が反映されるブローバイ圧の変化から予測される基準寿命H2は、上記各係数によって補正されることになる。ロジック３００は、補正された予測寿命L1から現在時刻T1を減算することにより、残存寿命Mを算出する（Ｓ４９）。
【００８８】
一方、予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載していない場合（S41:NO）、ロジック３００は、定期整備帳Ｔ１５の記載内容に基づいて、ブローバイ圧のトレンドグラフを作成し、前記同様に勾配ａを求める（Ｓ５０）。ロジック３００は、勾配ａに基づいて、勾配補正係数A2を算出する（Ｓ５１）。
【００８９】
ロジック３００は、図１１と共に述べたように、現在の稼働状況に基づいてテーブルＴ１２Ｃから負荷係数G2を取得する（Ｓ５３）。次に、ロジック３００は、図６に示すように、オイル分析結果及び定期整備の状況に基づいて、メンテナンス係数S2を算出する（Ｓ５４）。ロジック３００は、図１２で述べたように、マップＴ３３から予測ロジック補正係数Pを取得し（Ｓ５５）、予測寿命L2を算出する（Ｓ５６）。その主要部品に関する最初のオーバホール作業である場合、補正係数Pの値として１が使用される。
【００９０】
このように、ブローバイ圧のトレンドグラフから得られた基準寿命H4（ブローバイ圧が限界値UCLに達する時刻）を、各係数（A2、G2、S2、P）によって補正することにより、予測寿命L2を算出する。そして、ロジック３００は、予測寿命L2から現在時刻T1を減算することにより、残存寿命Mを算出する（Ｓ５７）。
【００９１】
ロジック３００は、その建設機械の今後の一ヶ月あたりの稼働予定時間Wを取得し（Ｓ５８）、残存寿命Mを稼働予定時間Wで除算することにより、オーバホール作業が行われる予定月Nを算出する（Ｓ５９）。
【００９２】
ロジック３００は、その作業現場２に配置されている全ての建設機械について、オーバホール予定月を算出したか否かを判定する（Ｓ６０）。未算出の建設機械が存在する場合（S60:NO）、Ｓ４１に戻って上述のステップを繰り返す。そして、その作業現場２に配置されている建設機械群の各建設機械についてオーバホール作業の予定月を算出すると（S60:YES）、本処理は終了する。
【００９３】
図１８は、部品（主要部品）の累積負荷量等に基づいて、その部品の第２寿命を予測するための処理を示すフローチャートである。この処理は、機械管理装置サーバ１１のロジック３００によって実行される。
【００９４】
ロジック３００は、予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載しているか否かを判定する（Ｓ７１）。予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載している場合（S71:YES）、ロジック３００は、稼働データＴ１１に基づいて、現在時刻T1までの平均燃料消費量qa1及び直近200時間（現在時刻T1から200時間前までの期間）の燃料消費量qa200をそれぞれ算出する（Ｓ７２）。
【００９５】
ロジック３００は、負荷データＴ１２に基づいて負荷係数G1を算出し（Ｓ７３）、オイル分析結果とエラー履歴管理データＴ１３とに基づいてメンテナンス係数S1を算出し（Ｓ７４）、予測ロジック補正係数Pを取得する（Ｓ７５）。
【００９６】
そして、ロジック３００は、設計生涯負荷量F0から現在（Ｔ1）までの燃料消費量の累計（qa1×T1）を減算して残存負荷量（F0−qa1×T1）を求め、この残存負荷量を各係数（qa200、G1、S1、P）でそれぞれ除算して現在時刻T1を加算することにより（（F0−qa1×T1）/qa200/G1/S1/P＋T1）、予測寿命L1を算出する（Ｓ７６）。燃料消費量の累計値から予測される基準寿命は、上記各係数によって補正される。ロジック３００は、補正された予測寿命L1から現在時刻T1を減算することにより、残存寿命Mを算出する（Ｓ７７）。ここで、設計生涯負荷量F0とは、その部品の設計時における各種性能試験や耐久試験の結果から決定可能な値であり、その部品の稼働可能な期間内に消費しうる燃料の総量を示す。
【００９７】
これに対し、予測対象の建設機械が機械管理装置１００を搭載していない場合（S71:NO）、ロジック３００は、定期整備帳Ｔ１５の記載内容やユーザの実績値に基づいて、平均燃料消費量qa1及び直近200時間の燃料消費量qa200をそれぞれ算出する（Ｓ７８）。また、ロジック３００は、現在の稼働状況に基づいてテーブルＴ１２Ｃから負荷係数G2を取得し（Ｓ７９）、オイル分析結果及び定期整備の状況に基づいて、メンテナンス係数S2を算出する（Ｓ８０）。ロジック３００は、マップＴ３３から予測ロジック補正係数Pを取得し（Ｓ８１）、予測寿命L2を算出する（Ｓ８２）。
【００９８】
ロジック３００は、設計生涯負荷量F0から燃料消費量の累計（qa1×T1）を減算して基準寿命（F0−qa1×T1）を求め、この基準寿命を各係数（qa200、G2、S1、P）でそれぞれ除算して現在時刻T1を加算することにより（（F0−qa1×T1）/qa200/G2/S1/P＋T1）、予測寿命L2を算出する。そして、ロジック３００は、予測寿命L2から現在時刻T1を減算することにより、残存寿命Mを算出する（Ｓ８３）。
【００９９】
ロジック３００は、今後の一ヶ月あたりの稼働予定時間Wを取得し（Ｓ８４）、残存寿命Mを稼働予定時間Wで除算することにより、オーバホール作業が行われる予定月Nを算出する（Ｓ８５）。そして、ロジック３００が、作業現場２に配置されている建設機械群の各建設機械についてオーバホール作業の予定月を算出すると（S86:YES）、本処理は終了する。
【０１００】
図１９は、オーバホール計画を作成するための処理を示すフローチャートである。この処理は、例えば、機械管理装置サーバ１１のロジック３００により実行される。ロジック３００は、第１寿命予測部３１１により算出された第１寿命を取得し（Ｓ９１）、第２寿命予測部３１２により算出された第２寿命を取得する（Ｓ９２）。
【０１０１】
次に、ロジック３００は、今後の所定期間（例えば、６ヶ月）内にオーバホール作業の予定月が存在するか否かを判定する（Ｓ９３）。今後の所定期間内にオーバホール作業を行うべき建設機械が１台も存在しない場合（S93:NO）、実施計画を立案する必要がないため、本処理を終了する。
【０１０２】
今後の所定期間内にオーバホール作業が予定される建設機械が１台以上存在する場合（S93:YES）、ロジック３００は、オーバホール日程表Ｄ１を作成する（Ｓ９４）。また、ロジック３００は、オーバホール作業に必要な部品のリストＴ２２を作成し（Ｓ９５）、在庫リストＴ２１等を参照して、必要な部品の在庫や納期を確認する（Ｓ９６）。
【０１０３】
次に、ロジック３００は、オーバホール日程表Ｄ１に登録されたオーバホール作業の一ヶ月当たりの作業数がメンテナンス工場３の一ヶ月あたりの作業能力を超えているか否かを判定する（Ｓ９７）。メンテナンス工場３の作業能力を超えていない場合（S97:YES）、ロジック３００は、そのオーバホール作業に必要な部品がオーバホール作業の開始時までにメンテナンス工場３に納入されるか否かを判定する（Ｓ９８）。必要な部品の納期が間に合う場合（S98:YES）、ロジック３００は、オーバホール日程表Ｄ１に基づいて、オーバホール作業の実施計画書Ｄ２及び見積書Ｄ３をそれぞれ作成する（Ｓ９９）。
【０１０４】
実施計画書Ｄ２及び見積書Ｄ３についてユーザの承認が得られた旨が入力されると（S100:YES）、ロジック３００は、必要な部品の手配を指示する（Ｓ１０１）。なお、Ｓ９９，Ｓ１００，Ｓ１０１は、ロジック３００及び人間の共同作業で実現可能である。
【０１０５】
これに対し、オーバホール作業の数がメンテナンス工場３の作業能力を超えている場合（S97:NO）、または、必要な部品の納期がオーバホール作業の開始時までに間に合わない場合（S98:NO）、オーバホール日程表Ｄ１に記載された日程でオーバホール作業を実施することはできない。
【０１０６】
そこで、ロジック３００は、オーバホール日程表Ｄ１の修正を試みる。即ち、ロジック３００は、負荷状態や稼働時間等の稼働条件を変更し（Ｓ１０２）、この稼働条件の変更に応じて、寿命予測に用いた各係数のうち所定の係数の値を変更する（Ｓ１０３）。所定の係数としては、qa200、G1、G2を挙げることができる。S1，S2は、当初の値をそのまま使用する。
【０１０７】
ロジック３００は、変更された係数を使用して予測寿命L1，L2を改めて算出し（Ｓ１０４）、残存寿命Mを計算し直す（Ｓ１０５）。そして、残存寿命Mを稼働予定時間Wで除算することにより、オーバホール予定月を算出し（Ｓ１０６）、Ｓ９３に戻る。このように、ロジック３００は、特定の建設機械の負荷を軽くしたり、その稼働時間を短縮したりして、オーバホール予定月を再シミュレートする。
【０１０８】
このように構成される本実施例によれば、以下の効果を奏する。本実施例では、累積負荷量に基づく寿命予測だけでなく、実際に出現した摩耗等の状態に基づいて別の観点からも寿命を予測し、各予測寿命のうちいずれか短い方の寿命を採用する構成とした。従って、作業環境等の個別的具体的な要因を考慮して寿命を予測することができ、急激な寿命低下等にも対応することができ、寿命予測の信頼性が向上する。
【０１０９】
寿命の予測精度が向上する結果、オーバホール実施計画を早期に提案することができ、必要な部品の手配等を円滑に行うことができる。従って、建設機械の休止期間が増大してユーザの生産性が低下する可能性を抑制することができる。
【０１１０】
本実施例では、メンテナンス工場３の作業能力や必要な部品の納期を考慮して、オーバホール日程表Ｄ１を修正するため、適切なオーバホール実施計画を作成してユーザに提案することができ、メンテナンス工場３の能力を無駄なく利用することも可能となる。
【０１１１】
本実施例では、寿命予測の算出式に予測ロジック補正係数Pを導入し、実際の検査結果を係数Pによって寿命予測のロジックにフィードバックさせる構成とした。従って、オーバホール作業の回数が増加すればするほど、同一現場で稼働する同一種類の建設機械に対する寿命の予測精度が向上していく。
【０１１２】
本実施例では、累積負荷量に基づいて寿命を予測する際に、直近の所定時間における負荷量（qa200）で補正する構成とした。従って、例えば、ユーザの都合等によって建設機械の稼働条件が頻繁に変更されるような場合でも、建設機械の最近の使用環境を寿命予測の結果に反映させることができ、累積負荷量に基づく予測精度を改善できる。
【０１１３】
本実施例では、機械管理装置１００を搭載している建設機械２１と搭載していない建設機械２２とで、同一の寿命予測演算式を用い、使用する係数の取得先だけを変更する構成とした。従って、ロジック３００の構成を簡素化することができ、機械管理装置１００の搭載の有無を問わずに、作業現場２で稼働する全ての建設機械について、寿命をそれぞれ予測し、オーバホール実施計画を立案することができる。これにより、旧型の建設機械と新型の建設機械とが混在している作業現場２にも適用可能となり、また、新型の建設機械から機械管理装置１００が取り外されたり、あるいは機械管理装置１００が故障した場合でも、オーバホール実施計画を作成することができる。
【０１１４】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。例えば、当業者であれば、前記各実施例を適宜組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の実施形態に係る作業機械のメンテナンス作業管理システムの全体構成を示す説明図である。
【図２】管理センタ及び建設機械の構成を示すブロック図である。
【図３】複数種類の寿命を予測してオーバホール実施計画を作成する過程を模式的に示す説明図である。
【図４】稼働データ及び負荷データを示す説明図である。
【図５】エラー履歴管理データを示す説明図である。
【図６】メンテナンス係数算出テーブルを示す説明図である。
【図７】標準工程表を示す説明図である。
【図８】オーバホール作業に必要な部品リストを示す説明図である。
【図９】作業工程表を示す説明図である。
【図１０】負荷係数を求める過程を示す説明図である。
【図１１】機械管理装置を搭載していない場合に負荷係数を求めるためのテーブルを示す説明図である。
【図１２】予測ロジック補正係数を求める過程を示す説明図である。
【図１３】オーバホール日程表を作成する様子を示す説明図である。
【図１４】機械管理装置が収集した稼働データをサーバが保存する処理を示すフローチャートである。
【図１５】建設機械の整備データや分析データをサーバに登録する処理を示すフローチャートである。
【図１６】摩耗状態に基づく寿命予測処理を示すフローチャートである。
【図１７】ブローバイ圧のトレンドグラフを示す説明図である。
【図１８】累積負荷量に基づく寿命予測処理を示すフローチャートである。
【図１９】オーバホール実施計画を作成する処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１６】
１…管理センタ、２…作業現場、３…メンテナンス工場、４…分析センタ、５…ユーザ企業、６…代理店、１１…機械管理装置サーバ、１１Ａ…記憶装置、１１Ｂ…通信部、１２…本社サーバ、１２Ａ…記憶装置、１２Ｂ…通信部、２１，２２…建設機械、２３…保守用コンピュータ端末、３１…メンテナンス用コンピュータ端末、４１…分析用コンピュータ端末、５１…ユーザ端末、６１…代理店端末、ＣＮ１，ＣＮ２…通信網、CN３…内部ネットワーク、１００…機械管理装置、１０１…コントローラ、１０２…記憶部、１０３…通信部、２０１…サービスメータ、２０２…トランスミッションコントローラ、２０３…エンジンコントローラ、２０４…積載量監視部、２０６…トランスミッション、２０７…エンジン制御用センサ群、２０８…エンジン、２０９…積載量関連センサ、３００…ロジック、３１１…第１寿命予測部、３１２…第２寿命予測部、３２０…オーバホール順位設定部、３３０…オーバホール日程表生成部、３４０…オーバホール日程表判定部、３４１…修正部、３５０…オーバホール計画立案部、３６０…オーバホール実施部、３７０…検査部、３８０…検査結果判定部、A1，A2…勾配補正係数、F0…設計生涯負荷量、G1，G2…負荷係数、H1，H3…ブローバイ圧が警告値LCLに達する時刻、H2，H4…ブローバイ圧が限界値UCLに達する時刻（基準寿命）、L1，L2…予測寿命、M…残存寿命
P…予測ロジック補正係数、S1，S2…メンテナンス係数、SMR…サービスメータの値、Ｄ１…オーバホール日程表、Ｄ１ａ…修正済み日程表、Ｄ２…オーバホール実施計画書、Ｄ３…見積書、Ｔ１１…稼働データ、Ｔ１２…負荷データ、Ｔ１２Ａ…指数化マップ、Ｔ１２Ｂ…演算結果データ、Ｔ１２Ｃ…負荷係数G2を取得するためのテーブル、Ｔ１３…エラー履歴管理データ、Ｔ１４…分析結果データ、Ｔ１４Ａ…オイル分析結果報告書、Ｔ１４Ｂ…検査結果シート、Ｔ１５…定期整備帳（整備履歴データ）、Ｔ２１…在庫リスト、
Ｔ２２…必要な部品のリスト、Ｔ２２Ａ…詳細部品リスト、Ｔ２３…工程表、Ｔ２４…標準工数表、Ｔ３１…メンテナンス係数算出テーブル、Ｔ３２…判定表、Ｔ３３…予測ロジック補正係数マップ、Ｔ３４…順位表
【図１】
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【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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