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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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0~5000km/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0~5000km/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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。