(57)【要約】【課題】稼働状態に関するパラメータに基づいて、精度よく異常の有無を検出可能な産業車両用異常検出システム及び産業車両用異常検出方法を提供する。【解決手段】本発明の産業車両用異常検出システム（１００）は、産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベース（１１４）に格納された他の産業車両のパラメータと比較して、異常の有無を検出する。特に、データベース（１１４）に格納されたパラメータを重回帰分析することによって、パラメータを変数とする標準特性関数を算出する標準特性関数算出部（１１２）と、取得したパラメータと標準特性関数との偏差が所定値以上であるか否かに基づいて、異常の有無を検出する異常検出部（１１３）とを備えたことを特徴とする。【選択図】図１
2012166943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出システムにおいて、
前記データベースに格納されたパラメータを重回帰分析することによって、前記パラメータを変数とする標準特性関数を算出する標準特性関数算出部と、
前記産業車両について取得したパラメータと前記標準特性関数との偏差が所定値以上であるか否かに基づいて、前記産業車両における異常の有無を検出する異常検出部と
を備えたことを特徴とする産業車両用異常検出システム。
【請求項２】
前記標準特性関数は、前記データベースに格納された一のパラメータである第１のパラメータが所定の基準値に達した際の前記複数のパラメータに含まれる他のパラメータである第２のパラメータとして算出される第１の変数と、前記複数のパラメータに含まれる少なくとも一のパラメータからなる第２の変数とを変数とする関数として算出されることを特徴とする請求項１に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項３】
前記取得したパラメータに基づいて前記産業車両の利用態様の傾向を予め定められた複数の類型のうちいずれかに分類する類型分類部を更に備え、
前記標準特性関数算出部は、前記データベースに格納されたパラメータのうち、前記産業車両と同じ類型に分類された産業車両についてのパラメータに基づいて前記標準特性関数を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項４】
前記第１のパラメータは前記産業車両の単位期間当たりのメンテナンスコストであり、前記第２のパラメータは前記産業車両の稼働時間であり、前記第２の変数は前記産業車両の作業時間であることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項５】
前記産業車両は、走行するための走行部と走行以外の作業を行わせるための作業部とを有してなり、
前記第１のパラメータは前記作業部の駆動状態に関するパラメータであることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項６】
前記産業車両は、前記作業部として貨物の昇降作業である荷役作業を行うためのリフトアーム及びその駆動機構を含んでなるフォークリフト車両であり、
前記第１のパラメータは、前記リフトアームの基準位置に対する変位量を検出するための変位センサから取得した変位量であることを特徴とする請求項５に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項７】
前記産業車両は、前記作業部として貨物の昇降作業である荷役作業を行うためのリフトアーム及びその駆動機構を含んでなるフォークリフト車両であり、
前記第１のパラメータは、前記リフトアームと地面の接触荷重を検出するためのロードセルから取得した接触力であることを特徴とする請求項５に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項８】
前記産業車両は、前記走行部として駆動輪内に設けられたドラムブレーキ機構を備えており、
前記第１のパラメータは、前記ドラムブレーキ機構を構成するブレーキシュー間の変位量を検出するための変位センサから取得した変位量であることを特徴とする請求項５に記載の産業車両用異常検出システム。
【請求項９】
特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出方法において、
前記データベースに格納されたパラメータを重回帰分析することによって、前記パラメータを変数とする標準特性関数を算出する標準特性関数算出工程と、
前記産業車両について取得したパラメータと前記標準特性関数との偏差が所定値以上であるか否かに基づいて、前記産業車両における異常の有無を検出する異常検出工程と
を備えたことを特徴とする産業車両用異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出システム及び産業車両用異常検出方法の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の作業を行う産業車両を始めとする製品について、不具合発生時に生じた異常を迅速に検出して修理作業を行うこと、又は、不具合発生に先だって異常を検出して予防策を講じることが、メンテナンス管理上重要である。製品における異常発生原因はその製品の特性によって千差万別であり、異常を迅速且つ正確に検出することは容易ではない。特に、産業車両をはじめとする製品では、構成部品数が非常に多いため、異常の効率的な検出が望まれている。
【０００３】
このような特定の製品における異常検出は、従来、作業員による目視によって構成部品を点検することで行われていた。例えば特許文献１には、車両に搭載されたドラムブレーキにおける摩耗量を目視で検知可能なように、覗き穴が設けて構造を工夫している。しかしながら作業員による目視では、点検可能な箇所が限られているので異常の検出漏れが生じやすい。また、専ら作業員の点検作業に依存しているため、作業員の不在時には異常検出が全く行うことができず、異常の検出効率が悪く、高品質のメンテナンスサービスを提供することが困難である。
【０００４】
このような事情に鑑み、近年、実稼働している製品について、稼働状態に関するパラメータを自動測定し、その測定結果を解析することによって異常を検出するシステムの開発が進められている。例えば特許文献２には、車両に搭載されたクラッチに関して、クラッチへの吸収エネルギーを取得することにより、積算値を算出し、その積算値が寿命限界値に達したか否かにより、クラッチ寿命やクラッチ残存寿命を求めることによって異常の有無を判断可能なシステムが開示されている。また特許文献３には、車両のタイヤにおける摩耗量を自動的に算出することにより、異常判定を行うシステムが開示されている。
【０００５】
また、特許文献４には、実稼働後に実施される点検時における製品、機器等に対する異常の有無を、点検時に得られた測定データを、当該測定データの記憶先とは別箇所に記憶された出荷時データと比較することによって判定可能な情報管理装置が開示されている。これによれば、仕様書に示される基準データとは異なり、当該製品等に係る真正の出荷時データに基づいて、高い精度で異常の有無を検出できるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】実開平６−３５６８９号公報
【特許文献２】特開２０１０−６５７９５号公報
【特許文献３】特開２００５−３４９９６６号公報
【特許文献４】特開２００４−２３２３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記特許文献２及び特許文献３では、測定値が予め定められた閾値を基準として異常の有無を検出している。この閾値は、例えば製品の設計値や仕様値などに基づいて予め規定されるものであるが、実際の製品には個体差などの要因によってばらつきがある。そのため、必ずしも予め設定された閾値を基準としていては、正確に異常の有無を検出できない場合がある。
【０００８】
また、上記特許文献４ではこのような個体差などの要因にも対処できるように、出荷時データを基準として異常検出を行っている。しかしながら、全ての製品に対して出荷時データを記録しておくことは、作業的に非常に煩雑であり、データ記録用のシステム構築に要する負担も大きくなってしまうという問題がある。
【０００９】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、産業車両の稼働状態に関するパラメータに基づいて、精度よく異常の有無を検出可能な産業車両用異常検出システム及び産業車両用異常検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る産業車両用異常検出システムは上記課題を解決するために、特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出システムにおいて、前記データベースに格納されたパラメータを重回帰分析することによって、前記パラメータを変数とする標準特性関数を算出する標準特性関数算出部と、前記産業車両について取得したパラメータと前記標準特性関数との偏差が所定値以上であるか否かに基づいて、前記産業車両における異常の有無を検出する異常検出部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明によれば、特定の産業車両における異常検出を、当該産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得したパラメータに基づいて標準特性関数を算出し、当該標準特性関数と異常検出対象の産業車両から取得したパラメータを比較することにより行う。標準特性関数は重回帰分析によって、当該パラメータの他の複数の産業車両における標準的な振る舞いを統計的に表わしている。そのため、当該標準特性関数との偏差が所定値以上あるか否かを判定することにより、統計的なデータに基づいた精度のよい異常検出を行うことができる。
【００１２】
好ましくは、前記標準特性関数は、前記データベースに格納された一のパラメータである第１のパラメータが所定の基準値に達した際の前記複数のパラメータに含まれる他のパラメータである第２のパラメータとして算出される第１の変数と、前記複数のパラメータに含まれる少なくとも一のパラメータからなる第２の変数とを変数とする関数として算出されるとよい。
【００１３】
また、前記取得したパラメータに基づいて前記産業車両の利用態様の傾向を予め定められた複数の類型のうちいずれかに分類する類型分類部を更に備え、前記標準特性関数算出部は、前記データベースに格納されたパラメータのうち、前記産業車両と同じ類型に分類された産業車両についてのパラメータに基づいて前記標準特性関数を算出するようにしてもよい。この場合、同様の利用形態を有する他の産業車両における特性と比較することができるので、異常検出対象の産業車両における異常の有無をより精度よく評価することができる。
【００１４】
本発明の一態様として例えば、前記第１のパラメータは前記産業車両の単位期間当たりのメンテナンスコストであり、前記第２のパラメータは前記産業車両の稼働時間であり、前記第２の変数は前記産業車両の作業時間であるとよい。稼働時間の経過に伴う単位期間当たりのメンテナンスコストは、産業車両の劣化度合いや不具合の発生しやすさなど、産業車両の異常に関する情報を含んでいるため、稼働時間の経過に伴う単位期間当たりのメンテナンスコストについて標準特性関数を算出し、取得したパラメータと比較することによって、異常検出対象の産業車両における異常の有無を精度よく評価することができる。
【００１５】
本発明の他の態様としては、前記産業車両は、走行するための走行部と走行以外の作業を行わせるための作業部とを有してなり、前記第１のパラメータは前記作業部の駆動状態に関するパラメータである。この場合、走行部と作業部とを有する産業車両のうち特に作業部において異常の有無を検出することができる。
【００１６】
この態様では特に、前記産業車両は、前記作業部として貨物の昇降作業である荷役作業を行うためのリフトアーム及びその駆動機構を含んでなるフォークリフト車両であり、前記第１のパラメータは、前記リフトアームの基準位置に対する変位量を検出するための変位センサから取得した変位量である。この場合、産業車両の一種であるフォークリフト車両において、作業部たるリフトアームについての異常の有無を変位センサから取得した変位量に基づいて検出することができる。
【００１７】
また、前記産業車両は、前記作業部として貨物の昇降作業である荷役作業を行うためのリフトアーム及びその駆動機構を含んでなるフォークリフト車両であり、前記第１のパラメータは、前記リフトアームと地面の接触荷重を検出するためのロードセルから取得した接触力であってもよい。この場合、変位センサに代えてロードセルから取得した接触力に基づいて、産業車両の一種であるフォークリフト車両のリフトアームについての異常の有無を検出することができる。
【００１８】
また、前記産業車両は、前記走行部として駆動輪内に設けられたドラムブレーキ機構を備えており、前記第１のパラメータは、前記ドラムブレーキ機構を構成するブレーキシュー間の変位量を検出するための変位センサから取得した変位量であってもよい。
この場合、産業車両の一種であるフォークリフト車両の走行部、特に該走行部の駆動輪内に設けられたドラムブレーキ機構についての異常の有無を、変位センサから取得した変位量に基づいて検出することができる。
【００１９】
本発明に係る産業車両用異常検出方法は上記課題を解決するために、特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出方法において、前記データベースに格納されたパラメータを重回帰分析することによって、前記パラメータを変数とする標準特性関数を算出する標準特性関数算出工程と、前記産業車両について取得したパラメータと前記標準特性関数との偏差が所定値以上であるか否かに基づいて、前記産業車両における異常の有無を検出する異常検出工程とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
本発明の産業車両用異常検出方法によれば、上述した産業車両用異常検出システム（上記各種態様を含む）を好適に実現することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、特定の産業車両における異常検出を、当該産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得したパラメータに基づいて標準特性関数を算出し、当該標準特性関数と異常検出対象の産業車両から取得したパラメータを比較することにより行う。標準特性関数は重回帰分析によって、当該パラメータの他の複数の産業車両における標準的な振る舞いを統計的に表わしている。そのため、当該標準特性関数との偏差が所定値以上あるか否かを判定することにより、統計的なデータに基づいた精度のよい異常検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る産業車両用稼働管理装置の利用環境を示す概念図である。
【図２】第１実施例における車載コンピュータの動作処理内容を示すフローチャートである。
【図３】第１実施例におけるサーバの動作処理内容を示すフローチャートである。
【図４】第１の類型分類処理における分類基準の一例である。
【図５】図４に示す分類基準をグラフ上で概念的に示したものである。
【図６】第２の類型分類処理における分類基準の一例である。
【図７】図６に示す分類基準をグラフ上で概念的に示したものである。
【図８】ある個体のフォークリフトにおける単位期間当たりのメンテナンスコストの稼働時間に対する推移を示すグラフ図である。
【図９】単位期間当たりのメンテナンスコストが予め指定された閾値Ｃ１に到達する時間Ｔ１と、フォークリフトの荷役作業時間との関係を示すグラフ図である。
【図１０】フォークリフトのリフト駆動部における変位センサの取り付け位置を示す模式図である。
【図１１】図１０に示した変位センサの取り付け位置を更に拡大して示す拡大図である。
【図１２】フォークリフトのリフトアームの変位量Ｘの典型的な推移を示すグラフ図である。
【図１３】リフトアームの変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する生産負荷Ｉ１と、フォークリフトの荷役作業時間との関係を示すグラフ図である。
【図１４】リフトアームへの負荷荷重Ｘの積算負荷Ｉに対する典型的な推移を示すグラフ図である。
【図１５】フォークリフトの駆動輪のホイール内に設けられたドラムブレーキの構成を示す模式図である。
【図１６】ホイルシリンダに対するピストンの変位量Ｘの走行距離Ｌに対する典型的な推移を示すグラフ図である。
【図１７】ホイルシリンダに対するピストンの変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する走行距離Ｌ１と、フォークリフトの稼働時間との関係を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。但しこの実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
【００２４】
図１は本発明に係る産業車両用異常検出システム１００（以下、「システム１００」と称する）の利用環境を示す概念図である。システム１００は、例えば工場や倉庫、ホームセンター等の倉庫型小売店、貨物駅、港湾等の作業現場で利用されているフォークリフト２００についての異常検出を行うためのシステムである。フォークリフト２００は、本発明における特定の作業を行う産業車両の一例であり、走行するための走行部と走行以外の作業として荷役作業を行うための作業部とを有してなる。フォークリフト２００には作業現場に設置された中継装置１５０と通信するための通信アンテナ２０１が設置されており、中継装置１５０を介して通信回線１７０にアクセスすることにより、サーバ１１０が設置された拠点と各種情報の送受信が可能に構成されている。また、サーバ１１０は、サーバ１１０の動作処理を統括するための制御部１１１、標準特性関数を算出するための標準特性関数算出部１１２、算出された標準特性関数に基づいて異常検出を行う異常検出部１１３、本システム１００の各種処理に用いられるデータを記憶格納するデータベース１１４、通信回線１７０とアクセスするための通信部１１５を備えており、これら各部の詳細な機能及び作業については、順次後述することとする。
【００２５】
フォークリフト２００には、該フォークリフト２００の各種制御を統括するための車載コンピュータ１３０が搭載されている。車載コンピュータ１３０は、フォークリフト２００の内部に設けられており、フォークリフト２００の稼働時間を計測する稼働時間計測手段、フォークリフト２００の走行距離を計測する走行距離計測手段、及びフォークリフト２００が荷役作業のために動作した荷役作業時間を計測する作業時間計測手段を備え、各種計測データを計測して取得する。取得した各種データは、車載コンピュータ１３０内で各種制御に用いられる他、通信アンテナ２０１からサーバ１１０側にも送信可能に構成されている。これら計測された稼働時間、走行距離、及び荷役作業時間は、産業車両たるフォークリフト２００の稼働状態に関するパラメータの一例であり、サーバ１１０に送信されることによって、データベース１１４に格納される。
【００２６】
尚、通信回線１７０は、インターネット等のコンピュータネットワーク、通信事業者のコアネットワーク、及び種々のローカルネットワークであってもよい。
【００２７】
また車載コンピュータ１３０は、稼働時間計測手段によって計測された稼働時間が予め所定値に達するタイミングで、内蔵メモリ（図不示）に予め記憶された点検プログラムに基づいて、所定の検査項目についてフォークリフト２００の点検を行う定期点検モードを実行する。ここで、定期点検モードの動作内容は点検プログラムに予め規定されている。尚、必要に応じて、点検プログラムの内容はフォークリフト２００の稼働状態に応じて可変に設定（又は複数の点検プログラムから稼働状態に応じた所定のプログラムを選択）してもよい。
【００２８】
（第１実施例）
第１実施例では、車載コンピュータ１３０にはオペレータによって操作可能な入力部が設けられている。ここで、入力部は例えばキーボードやマウスなどの各種入力用デバイスである。車載コンピュータ１３０のオペレータは、当該入力部を操作することによって、当該車載コンピュータ１３０が搭載されたフォークリフト２００にかかったメンテナンスコストを入力する。このようなメンテナンスコストの入力は、オペレータが定期的又は不定期的に車載コンピュータ１３０に設けられた入力部を操作することによって行われる。
【００２９】
このように車載コンピュータ１３０が取得したメンテナンスコストに関する情報は、上述の各種計測データ（稼働時間、走行距離、荷役作業時間などの計測データ）と同様に、車載コンピュータ１３０で各種制御に用いられる他、通信アンテナ２０１からサーバ１１０側にも送信可能に構成されている。尚、当該取得したメンテナンスコストに関する情報もまた、産業車両たるフォークリフト２００の稼働状態に関する情報の一例である。
【００３０】
ここで図２を参照して、車載コンピュータ１３０の動作処理内容について説明する。図２は第１実施例における車載コンピュータ１３０の動作処理内容を示すフローチャートである。
【００３１】
まず、車載コンピュータ１３０は稼働時間計測手段で計測した稼働時間を、定期的又は不定期的なタイミングで監視して取得する（ステップＳ１０１）。そして、予めプログラムによって規定された定期点検モードの実施時期に達した際に、定期点検モードを実行することにより、定期点検を実施する（ステップＳ１０２）。これにより、車載コンピュータ１３０は、上述の各種計測データ（稼働時間、走行距離、荷役作業時間などの計測データ）を始め、点検プログラムに規定された所定の検査項目についての計測データの収集を行う（ステップＳ１０３）。そして、各計測データについて点検プログラムに規定された対応する閾値との比較を行うことによって、各検査項目について良否判定を行うことによって定期点検が行われる。
【００３２】
続いて車載コンピュータ１３０は、前回の定期点検の実施タイミング後に入力部からオペレータによって適宜入力されたメンテナンスコストの総額を算出し、取得する（ステップＳ１０４）。尚、オペレータによるメンテナンスコストの入力作業は、メンテナンスコストが発生した際に適宜行われ、車載コンピュータ１３０のメモリに記憶されている。ステップＳ１０４では、車載コンピュータ１３０が当該メモリにアクセスすることによって算出及び取得が行われる。
【００３３】
続いて車載コンピュータ１３０は、これらの各種計測データを、通信アンテナ２０１を介してサーバ１１０側に送信を行い（ステップＳ１０５）、処理を終了する（ＥＮＤ）。このときにサーバ１１０側に送信される情報には、上述の各種計測データに加えて、当該フォークリフト２００の識別情報（機種、型番、シリアルナンバー、配置場所など個体を識別するための情報）や、過去の動作履歴に関する情報が含まれるとよい。これによりサーバ１１０は、受信したこれらの情報に基づいて、各地に配備された多数のフォークリフト２００の中から当該個体を識別して、稼働状態を管理することができる。
【００３４】
続いて図３を参照して、車載コンピュータ１３０から各種データの送信を受けたサーバ１１０側の動作処理について説明する。図３は第１実施例におけるサーバ１１０の動作処理内容を示すフローチャートである。
【００３５】
サーバ１１０の制御部１１１は、車載コンピュータ１３０から送信された各種データを受信すると、当該受信した各種データをデータベース１１４に格納する（ステップＳ２０１）。その後、制御部１１１は当該データベース１１４にアクセスすることにより、格納された各種データに基づいてフォークリフト２００の稼働状態を予め定められた類型に分類する（ステップＳ２０２及びＳ２０３）。本実施例では特に、稼働状態の類型は第１の類型分類処理と第２の類型分類処理に亘って、２段階に行われる。
【００３６】
まず第１の類型分類処理では、受信した各種データに基づいて算出した単位期間当たりのメンテナンスコストと稼働率とに基づいた分類処理が行われる（ステップＳ２０２）。ここで単位期間当たりのメンテナンスコストと稼働率とは、次式により算出するとよい。
単位期間当たりのメンテナンスコスト＝メンテナンスコストの総計／経過時間    （１）
稼働率＝稼働時間／経過時間    （２）
【００３７】
ここで図４は第１の類型分類処理における分類基準の一例であり、図５は図４に示す分類基準をグラフ上で概念的に示したものである。第１の類型分類処理において分類され得る類型には、「再配置型」、「廃車型」、「継続保有型」、「入替型」の４つがある。
【００３８】
まず「再配置型」は、単位期間当たりのメンテナンス費用が０〜５００（￥／年）であり、且つ、稼働率が０〜５０（％）である類型として規定されている。要するに、「再配置型」は、フォークリフト２００の老朽化が進んでいないためメンテナンス費用が低いものの、稼働率が低く有効利用されていないため、使用方法を再検討することが管理上合理的である類型である。
【００３９】
また、「廃車型」は、単位期間当たりのメンテナンス費用が５００〜（￥／年）であり、且つ、稼働率が０〜５０（％）である類型として規定されている。要するに、「廃車型」は、老朽化の進んでメンテナンス費用が高くなっているに加えて稼働率が低く、無駄に配置されている車両であるため、廃車にすることが管理上合理的である類型である。
【００４０】
また、「継続保有型」は、単位期間当たりのメンテナンス費用が０〜５００（￥／年）であり、且つ、稼働率が５０〜（％）である類型として規定されている。要するに、「継続保有型」は、稼働率が高く有効利用されており、老朽化も進んでいないためメンテナンス費用が低い。そのため、現状を維持することが管理上合理的である類型である。
【００４１】
また、「入替型」は、単位期間当たりのメンテナンス費用が５００〜（￥／年）であり、且つ、稼働率が５０〜（％）である類型として規定されている。要するに、「入替型」は、稼働率が高く頻繁に利用されているものの、老朽化が進んでメンテナンス費用が高くなっているため、新車に入れ替えることが管理上合理的である類型である。
【００４２】
次に第２の類型分類処理では、受信した各種データに含まれる走行距離と荷役作業時間とに基づいた分類処理が行われる（ステップＳ２０３）。
【００４３】
ここで図６は第２の類型分類処理における分類基準の一例であり、図７は図６に示す分類基準をグラフ上で概念的に示したものである。第２の類型分類処理において分類され得る類型には、「低稼働型」、「積載型」、「走行型」、「高稼働型」の４つがある。
【００４４】
まず「低稼働型」は、荷役作業時間が０〜３００（時間／年）であり、且つ、走行距離が０〜５０００（ｋｍ／年）である類型として規定されている。要するに、「低稼働型」は、荷役作業を行う頻度も走行する頻度も低い類型である。また、「積載型」は、荷役作業時間が３００〜（時間／年）であり、且つ、走行距離が０〜５０００（ｋｍ／年）である類型として規定されている。要するに、「積載型」は、走行する頻度よりも荷役作業作業を行う頻度が高い類型である。また、「走行型」は、荷役作業時間が０〜３００（時間／年）であり、且つ、走行距離が５０００〜（ｋｍ／年）である類型として規定されている。要するに、「走行型」は、荷役作業を行う頻度よりも走行する頻度が高い類型である。また、「高稼働型」は、荷役作業時間が３００〜（時間／年）であり、且つ、走行距離が５０００〜（ｋｍ／年）である類型として規定されている。要するに「高稼働型」は、荷役作業を行う頻度も走行する頻度も高い類型である。
【００４５】
再び図３に戻って、サーバ１１０の標準特性関数算出部１１２はデータベース１１４にアクセスすることによって、ステップＳ２０２及びＳ２０３における分類に対応する標準特性を算出する（ステップＳ２０４）。
【００４６】
ここで図８及び図９を参照して、ステップＳ２０４において算出される標準特性の具体的内容について説明する。図８はある個体のフォークリフト２００における単位期間当たりのメンテナンスコストの稼働時間に対する推移を示すグラフ図である。フォークリフト２００は稼働時間が増加するに従い、各部位の劣化や不具合発生によって単位期間当たりのメンテナンスコストは上昇する傾向を有する。ここで、単位期間当たりのメンテナンスコストが予め指定された閾値Ｃ１に到達する稼働時間をＴ１とする。
【００４７】
続いて、図９は単位期間当たりのメンテナンスコストが予め指定された閾値Ｃ１に到達する時間Ｔ１と、フォークリフト２００の荷役作業時間との関係を示すグラフ図である。一般的に、荷役作業時間が増大するに従い、フォークリフト２００の劣化度合い又は不具合発生の確率は増大し、時間Ｔ１は短くなる。
【００４８】
ここで実際のフォークリフト２００には個体差や使用されている環境に差異があるため、上記傾向（荷役作業時間が増加するに従い、時間Ｔ１は短くなる傾向）は、図９に黒塗りのデータ点で示すように所定の分散を有する。サーバ１１０の標準特性関数算出部１１２は、データベース１１４に格納された過去の他のフォークリフト（典型的には同機種或いは同型のフォークリフト）から取得されたデータに基づいてこのような分散を有するデータ分布を取得し、当該データ分布を最小二乗法などを用いて重回帰分析を行うことによって、近似線を算出して、標準特性を算出する。
【００４９】
本実施例では特に、データベース１１４に記憶されているデータのうち、標準特性関数算出部１１２はステップＳ２０２及びＳ２０３において分類された類型と同様の類型を有する個体のフォークリフト２００に関するデータを用いて、標準特性を算出することが好ましい。これにより、同様の利用形態を有するフォークリフト２００における特性と比較することができるので、以下に説明するように、管理対象のフォークリフト２００における異常の有無を精度よく評価することができる。
【００５０】
再び図３に戻って、続いてサーバ１１０は、取得した各種データに基づいて、管理対象のフォークリフト２００における時間Ｔ１を算出する(ステップＳ２０５)。そして、サーバ１１０の異常検出部１１３は、ステップＳ２０５で算出した時間Ｔ１と、ステップＳ２０１で受信した各種データに含まれる荷役作業時間とに基づいて、管理対象のフォークリフト２００における異常の有無を評価する（ステップＳ２０６乃至Ｓ２０９）。
【００５１】
ここで、ステップＳ２０５で算出した時間Ｔ１と、ステップＳ２０１で取得した各種データに含まれる荷役作業時間とに基づくデータ点が、図９で白抜きのデータ点に示す位置にある場合を想定する。ここで、ステップＳ２０１で受信した荷役作業時間がＴ２であり、時間Ｔ２における標準特性との差をΔＴ１として算出する（ステップＳ２０６）。
【００５２】
そして、異常検出部１１３は、当該算出したΔＴ１が予め規定された閾値Ｋより大きいか否かを判定する（ステップＳ２０７）。その結果、ΔＴ１が閾値Ｋより大きい場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、管理対象のフォークリフト２００に異常が有ると判定する（ステップＳ２０８）。一方、ΔＴ１が閾値Ｋ以下である場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、管理対象のフォークリフト２００に異常が無いと判定する（ステップＳ２０９）。
【００５３】
以上説明したように、本発明のシステム１００によれば、産業車両たるフォークリフト２００における異常検出を、他のフォークリフトから過去に取得したパラメータに基づいて標準特性関数を算出し、当該標準特性関数と異常検出対象の産業車両から取得したパラメータを比較することにより行うことができる。標準特性関数は重回帰分析によって、当該パラメータの他の複数の産業車両における標準的な振る舞いを統計的に表わしている。そのため、当該標準特性関数との偏差が所定値以上あるか否かを判定することにより、統計的なデータに基づいた精度のよい異常検出を行うことができる。
【００５４】
（第２実施例）
上述の第１実施例では、パラメータとして単位期間当たりのメンテナンスコストに着目して管理対象のフォークリフト２００における異常の有無を評価することを特徴としていた。この場合、異常の有無の判定を行うことはできるが、フォークリフト２００のどの部位に異常が生じているか否かを判定することはできないという課題が残る。この課題は、以下に説明する第２実施例において解決することができる。尚、以下の説明において、上記第１実施例と共通する部位については共通の符号で示すこととし、特段の記載が無い限りにおいて、その構成、機能及び作用は同様であるとして、詳細な説明は適宜省略することとする。
【００５５】
図１０は第２実施例に係るシステム１００の検出対象であるフォークリフト２００の構成を示す模式図である。第２実施例では、異常判定を行うフォークリフト２００の特定部位として、リフトアーム２３０に変位センサ２２０を設け、当該変位センサ２２０からの測定情報に基づいてリフト駆動部２１０における異常の有無を評価することができる。尚、図１１は図１０に示した変位センサ２２０の取り付け位置を更に拡大して示す拡大図である。
【００５６】
尚、本実施例では、フォークリフト２００の特定部位としてリフト駆動部２１０における異常の有無を評価する例について説明するが、本発明はフォークリフト２００の他の部位についても同様に適用可能である。
【００５７】
フォークリフト２００は荷役作業を行う際に貨物を下側から支持するためのリフトアーム２３０と、当該リフトアーム２３０を上下方向に駆動するためのリフト駆動部２１０とを備えている。ここでリフト駆動部２１０には動力源として油圧シリンダ機構（図不示）を備えてなり、車両本体側からの制御信号に応じてリフトアーム２３０を上下方向に駆動制御できるように構成されている。
【００５８】
変位センサ２２０はリフトアーム２３０の最下部（底部）に設置されており、リフトアーム２３０の最下部から、該最下部と対向する地面までの隙間の大きさを測距し、測定結果を電気信号として車載コンピュータ１３０に送信する。特に本実施例では、車載コンピュータ１３０によって定期点検モードが実行されると、リフトアーム２３０はリフト駆動部２１０によって最下位置（標準位置）にセットされ、この状態で変位センサ２２０によってリフトアーム２３０の最下部から、該最下部と対向する地面までの隙間の大きさ（以下、「リフトアーム２３０の変位量」と称する）を測距する。
【００５９】
図１２はフォークリフト２００のリフトアーム２３０の変位量Ｘの典型的な推移を示すグラフ図である。尚、図１２の横軸は稼働時間と積載重量との積分量Ｉであり、縦軸はリフトアーム２３０の変位量Ｘを示している。フォークリフト２００は稼働時間又は荷役作業時間の経過に従い、積載物の重量によるリフトアーム２３０のたわみ（歪み）や、リフト駆動部２１０を含むリフトアーム２３０周辺における各構成部品の摩耗・変形によって、リフトアーム２３０の変位量Ｘは変化する。
【００６０】
具体的には、フォークリフト２００は稼働時間が増加するとリフトアーム２３０の自重によるたわみや経年劣化による構成部品の変化が増加するため、リフトアーム２３０の変位量Ｘは減少していく（即ち、リフトアーム２３０が地面側に近づくようにたわみが増大していく）。このような変位量Ｘの減少量は、荷役作業時に積載される積載物の重量が増加するに従って大きくなる。そのため、図１２に示すように、稼働時間と積載重量との積分量Ｉが増加するに従い、リフトアーム２３０の変位量Ｘは次第に減少していく傾向を有する。ここで、リフトアーム２３０の変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する積算負荷をＩ１とする。
【００６１】
図１３はリフトアーム２３０の変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する生産負荷Ｉ１と、フォークリフト２００の荷役作業時間との関係を示すグラフ図である。一般的に、フォークリフト２００の稼働時間に対する荷役作業時間の割合が大きくなるに従い、リフトアーム２３０の変位量Ｘも減少する。そのため、荷役作業時間が増加するに従い、積算負荷Ｉ１は短くなる。
【００６２】
ここで実際のフォークリフト２００には個体差や使用されている環境に差異があるため、上記傾向（荷役作業時間が増加するに従い、積算負荷Ｉ１は短くなる傾向）は、図９における期間Ｔ1と同様に、分散を有する。サーバ１１０の標準特性関数算出部１１２は、データベース１１４に格納された過去のデータに基づいてこのような分散を有するデータ分布を取得し、当該データ分布を最小二乗法などの重回帰解析を行うことによって、近似線を算出して、標準特性関数を算出する。即ち、本実施例では上記第１実施例において単位期間当たりのメンテナンスコストに代えて、リフトアーム２３０の変位量Ｘについて同様の処理を行うことによって、リフトアーム２３０の変位量Ｘに関する標準特性を算出する。
【００６３】
このように算出されたリフトアーム２３０の変位量Ｘに関する標準特性を基準として、異常検出部１１３は、管理対象のフォークリフトにおける積算負荷Ｉ１を算出・比較することによって、管理対象のフォークリフト２００のリフト駆動部２１０における異常の有無を評価することができる。
【００６４】
尚、ここでは、リフトアーム２３０における異常の有無を評価するために変位センサ２２０を用いたが、これに代えてリフトアーム２３０と地面の接触力を検知するロードセルを用いてもよい。リフトアーム２３０と地面の接触力Ｘは、リフトアーム２３０の変位量Ｘと同様に、稼働時間と積載重量との積算負荷Ｉに対して、所定の振る舞いを有する。具体的には、図１４に示すように、積算負荷Ｉが増加するに従い、リフトアーム２３０と地面の接触力Ｘは増加する。この場合についても、負荷荷重Ｘが所定閾値に達する積算負荷Ｉ１を規定し、上記変位センサの場合と同様の解析を行うことによって、リフト駆動部２１０における異常の有無を評価することができる。
【００６５】
（第３実施例）
上述の第２実施例では、フォークリフト２００においてリフトアーム２３０についての異常の有無を評価することを特徴としていた。第３実施例ではフォークリフト２００の他の部位として、フォークリフト２００の駆動輪のホイール内に設けられたドラムブレーキ３００についての異常の有無を検出可能な例について説明する。尚、以下の説明において、上記第１実施例及び第２実施例と共通する部位については共通の符号で示すこととし、特段の記載が無い限りにおいて、その構成、機能及び作用は同様であるとして、詳細な説明は適宜省略することとする。
【００６６】
図１５は、フォークリフト２００の駆動輪のホイール内に設けられたドラムブレーキ３００の構成を示す模式図である。ドラムブレーキ３００は、伸縮可能なピストン３１１及びホイルシリンダ３１２からなる駆動部３１０、該駆動部３１０の動作に伴ってアンカー部３２０を支点として外側に広がるように駆動する一対のブレーキシュー３３０、アジャスティングバー３４０、パーキングレバー３５０、並びにパーキングケーブル３６０を備えてなる。特に、伸縮可能なピストン３１１及びホイルシリンダ３１２からなる駆動部３１０にはピストンの移動量を検出するための変位センサ３７０がホイルシリンダ３１２の内壁に固定部材３８０によって取り付けられている。
【００６７】
ここでドラムブレーキ３００による制動方法を説明すると、まずドライバーがブレーキペダル（図不示）を踏み込むと、マスターシリンダ（図不示）で発生した油圧が駆動部３１０に印加される。すると、駆動部３１０では、ホイルシリンダ３１２に対してピストン３１１が外側（図１５中の矢印方向を参照）に所定の変位量で移動し、ピストン３１１によって押圧された一対のブレーキシュー３３０が駆動輪のホイルの内側に対して押しつけられて制動力が発生する。ここで、ホイルシリンダ３１２に対するピストン３１１の所定の変位量Ｘは、ブレーキシュー３３０の摩耗が進行するに従い減少する傾向を有する。具体的には図１６に示すように、変位量Ｘは走行距離の増加に伴い増加する。ここで、変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する走行距離をＬ１とする。
【００６８】
図１７はホイルシリンダ３１２に対するピストン３１１の変位量Ｘが予め指定された閾値Ｘ１に到達する走行距離Ｌ１と、フォークリフト２００の稼働時間との関係を示すグラフ図である。ここで実際のフォークリフト２００には個体差や使用されている環境に差異があるため、上記Ｌ１の傾向は、図９における期間Ｔ１と同様に、分散を有する。サーバ１１０の標準特性関数算出部１１２は、データベース１１４に格納された過去のデータに基づいてこのような分散を有するデータ分布を取得し、当該データ分布を最小二乗法などの重回帰解析を行うことによって、近似線を算出して、標準特性関数を算出する。即ち、本実施例では上記第１実施例において単位期間当たりのメンテナンスコストに代えて、ホイルシリンダ３１２に対するピストン３１１の変位量Ｘについて同様の処理を行うことによって、当該変位量Ｘに関する標準特性を算出する。
【００６９】
このように算出された変位量に関する標準特性関数を基準として、管理対象のフォークリフト２００におけるＬ１を算出・比較することによって、管理対象のフォークリフト２００のドラムブレーキ３００における異常の有無を評価することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、特定の作業を行う産業車両の稼働状態に関する複数のパラメータを取得し、データベースに予め格納された前記産業車両以外の複数の産業車両から過去に取得した前記パラメータと比較することにより、前記産業車両における異常の有無を検出する産業車両用異常検出システム及び産業車両用異常検出方法に利用可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１００  産業車両用異常検出システム
１１０  サーバ
１１１  制御部
１１２  標準特性関数算出部
１１３  異常検出部
１１４  データベース
１１５  通信部
１３０  車載コンピュータ
１５０  中継装置
１７０  通信回線
２００  フォークリフト
２０１  通信アンテナ
２２０  変位センサ
２３０  リフトアーム
３００  ドラムブレーキ
３１０  駆動部
３２０  アンカー部
３３０  ブレーキシュー
【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１】
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