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WO2021140992A1 - 作業機械管理システムおよび作業機械管理装置 - Google Patents

作業機械管理システムおよび作業機械管理装置 Download PDF

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Publication number
WO2021140992A1
WO2021140992A1 PCT/JP2020/049153 JP2020049153W WO2021140992A1 WO 2021140992 A1 WO2021140992 A1 WO 2021140992A1 JP 2020049153 W JP2020049153 W JP 2020049153W WO 2021140992 A1 WO2021140992 A1 WO 2021140992A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
work machine
information
management system
time
machine management
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2020/049153
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
知弘 米田
聡志 猪瀬
智宏 吉田
史十 岩崎
崇 奥村
金野　浩之
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Original Assignee
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Construction Machinery Co Ltd filed Critical Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority to CN202080060047.0A priority Critical patent/CN114302994B/zh
Priority to EP20912495.7A priority patent/EP4089238B1/en
Priority to US17/640,148 priority patent/US12091841B2/en
Publication of WO2021140992A1 publication Critical patent/WO2021140992A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
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    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
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    • E02F3/36—Component parts
    • E02F3/42—Drives for dippers, buckets, dipper-arms or bucket-arms
    • E02F3/43—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations
    • E02F3/435—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations for dipper-arms, backhoes or the like
    • G—PHYSICS
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/26—Pc applications
    • G05B2219/2616—Earth moving, work machine

Definitions

  • This disclosure relates to a work machine management system and a work machine management device.
  • Patent Document 1 Conventionally, an invention relating to an excavator support device that provides useful information for formulating an arrangement plan for a plurality of excavators at a work site has been known (see Patent Document 1 below).
  • the excavator support device described in Patent Document 1 is a processing device that displays an image on the display screen based on a display screen for displaying an image, a transmission / reception circuit having a communication function, and information received through the transmission / reception circuit. And have.
  • the processing device receives information on the hardness of the ground through the transmission / reception circuit, obtains the hardness information of the ground based on the received information, and displays the distribution of the hardness of the ground on the display screen. (See the same document, claim 1 and paragraph 0008, etc.).
  • the ground hardness information includes information indicating the ground hardness of a place where work has been performed in the past (see Patent Document 1, Claim 2 and the like).
  • this conventional excavator support device cannot predict the load applied to the excavator when the excavator works at a point where the work has not been performed in the past. Therefore, this conventional excavator support device has a problem in predicting the maintenance time based on the load applied to the excavator.
  • the present disclosure provides a work machine management system and a work machine management device that can predict the maintenance time of the work machine with higher accuracy than before.
  • One aspect of the present disclosure is input / output that receives the position information and the operation information of the work machine from the work machine and acquires the geological information of the area where the work machine works based on the position information from the geographic information system server.
  • the input / output device includes a device and a processing device that predicts the maintenance time of the work machine based on the operation information and the geographic information, and the input / output device is the processing device in response to a request from an external mobile terminal. It is a work machine management system characterized by outputting data regarding a warning based on a predicted maintenance time of the work machine to the mobile terminal.
  • FIG. 5 is a flow chart showing details of a process for calculating the median useful life of FIG. It is explanatory drawing of the process which classifies the data of FIG.
  • FIG. 5 is a flow chart showing details of a process for calculating the wear rate of FIG.
  • the explanatory view of the process of calculating the life coefficient of FIG. The explanatory view of each process after the process of calculating the wear rate of FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the work machine management system according to the present disclosure.
  • the work machine management system 100 includes an input / output device 121 and a processing device 122.
  • the input / output device 121 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 from the work machine 200, and also receives the geographic information GI of the area where the work machine 200 works based on the position information PI from the geographic information system server 300. Receive.
  • the processing device 122 predicts the maintenance time of the work machine 200 based on the operation information OI and the geological information GI of the work machine 200.
  • the input / output device 121 outputs the data regarding the warning based on the maintenance time of the work machine 200 predicted by the processing device 122 to the mobile terminal 130 in response to the request from the mobile terminal 130.
  • FIG. 2 is a side view showing an example of the work machine 200 of FIG.
  • the work machine 200 is, for example, a hydraulic excavator.
  • the work machine management system 100 and the work machine 200 to be managed by the work machine management device are not limited to hydraulic excavators, and are, for example, wheel loaders, dismantling / crushers, metal recycling machines, forestry machines, rigid dump trucks, and the like.
  • Other work machines such as cranes and foundation work machines, as well as dual-arm work machines may be used.
  • the work machine 200 includes, for example, a controller 210, a display device 220, a communication device 230, a position information acquisition device 240, an operation information acquisition device 250, a traveling device 260, a swivel body 270, and a front work machine 280. , Is equipped.
  • the controller 210 is composed of, for example, an input / output device 211, a processing device 212 such as a CPU, a storage device 213 such as a ROM, RAM, and a hard disk, and a microcontroller including a program stored in the storage device 213. ..
  • the controller 210 outputs a control signal to each device of the work machine 200 via the input / output device 211 to control each device. Further, various information output from each device is input to the controller 210 via the input / output device 211.
  • the display device 220 is arranged in the cabin 271 of the swivel body 270, for example, and displays information such as images and characters based on the control signal output from the controller 210.
  • the communication device 230 is housed in the swivel body 270 and communicates with the outside. More specifically, the communication device 230 is connected to the Internet line 400 by, for example, wireless communication, and communicates with the work machine management system 100.
  • the position information acquisition device 240 is mounted on the swivel body 270, for example, and acquires the position information PI of the work machine 200.
  • the position information acquisition device 240 is configured by, for example, a satellite positioning system such as GPS or GNSS.
  • the operation information acquisition device 250 is composed of, for example, a microcontroller and various sensors (not shown), and acquires the operation information OI of the work machine 200.
  • the operation information acquisition device 250 can be replaced by, for example, a controller 210 and various sensors (not shown).
  • the operation information acquisition device 250 is, for example, a speed sensor for measuring the traveling speed of the working machine 200, an angle sensor for measuring the joint angle of the front working machine 280, and a turning angle for measuring the turning angle of the swivel body 270 with respect to the traveling device 260. Includes sensor. Further, the operation information acquisition device 250 includes, for example, a timer that measures the operating time of the work machine 200, the actual working time of the work machine 200 performing a specific operation, the turning time of the swivel body 270, and the like. Further, the operation information acquisition device 250 includes, for example, a fuel gauge that measures the remaining amount of fuel in the work machine 200.
  • the operation information acquisition device 250 may include, for example, an input device such as a keyboard or a touch panel for inputting a replacement history of parts of the work machine 200 and customer information. Further, the operation information acquisition device 250 is a component of the work machine 200 from, for example, the management server 110, the user server 120, or the mobile terminal 130 constituting the work machine management system 100, via the input / output device 211 or the communication device 230. Exchange history and customer information may be acquired.
  • the traveling device 260 is, for example, a crawler type traveling device including a sprocket 261, an idler 262, a link assembly 263, an upper roller 264, a lower roller 265, and a shoe plate 266.
  • the sprocket 261 is connected to, for example, a hydraulic motor driven by a hydraulic device via a power transmission mechanism.
  • the link assembly 263 is bridged over a sprocket 261 and an idler 262, an upper roller 264 and a lower roller 265.
  • the plurality of shoe plates 266 are attached to the outside of the annular link assembly 263, and the plurality of shoe plates 266 located on the lower side are grounded.
  • the sprocket 261 rotates.
  • the annular link assembly 263 with the plurality of shoe plates 266 attached to the outside rotates around the idler 262, the upper roller 264, and the lower roller 265 to run the work machine 200.
  • the swivel body 270 is provided on the traveling device 260 so as to be swivelable via, for example, a swivel mechanism provided with a hydraulic motor or an electric motor.
  • the swivel body 270 is provided with a cabin 271 on which an operator is boarded on one side of the front portion, a front working machine 280 is rotatably attached to the center of the front portion, and a counterweight 272 is provided at the rear portion. ..
  • the swivel body 270 is, for example, driven by a swivel mechanism based on a control signal from the controller 210, so that the traveling device 260 is centered on a rotation axis along a vertical direction perpendicular to the front-rear direction and the left-right direction of the work machine 200. Turn on.
  • the front work machine 280 has, for example, a link mechanism in which a boom 281, an arm 282, and a bucket 283 are connected via joints, respectively.
  • a tooth 283T is attached to the tip of the bucket 283.
  • the front working machine 280 includes a boom cylinder 281S, which is a hydraulic cylinder that expands and contracts by the hydraulic pressure of hydraulic oil supplied from a hydraulic device housed in the swivel body 270, an arm cylinder 282S, and a bucket cylinder 283S. ..
  • the front work machine 280 for example, hydraulic oil is supplied from the hydraulic device to the boom cylinder 281S, the arm cylinder 282S, and the bucket cylinder 283S based on the control signal output from the controller 210.
  • the boom cylinder 281S, the arm cylinder 282S, and the bucket cylinder 283S expand and contract, and by driving the boom 281, the arm 282, and the bucket 283, respectively, desired work such as excavation work and break-in work can be performed. It can be carried out.
  • the specific parts of the work machine 200 are worn out as the actual working time of the work machine 200 increases due to the influence of the geology of the area where the work machine 200 works, for example.
  • examples of wear due to the influence of geology include wear due to impact and friction caused by contact with earth and sand and rocks on the ground surface, and wear due to friction between the earth and sand that has entered between parts and parts. be able to.
  • the tooth 283T at the tip of the bucket 283 of the front work machine 280 and the shoe plate of the traveling device 260. 266 can be exemplified.
  • examples of the parts of the work machine 200 whose wear progresses due to the friction between the parts and the earth and sand that have entered between the parts include the sprocket 261 of the traveling device 260, the idler 262, the link assembly 263, the upper roller 264, and the lower roller. 265 and the like can be exemplified.
  • the actual working time of the work machine 200 is the total time of the work machine 200 performing a specific operation, that is, the cumulative time of the work machine 200 performing a specific operation.
  • the specific operation of the work machine 200 that is, the operation of the work machine 200 that promotes the wear of parts due to the influence of geology, includes, for example, excavation work and break-in work by the front work machine 280, running operation by the traveling device 260, or ,
  • the swivel operation of the swivel body 270 by the swivel mechanism and the like can be exemplified.
  • the work machine management system 100 of the present embodiment is, for example, a system that manages information on a plurality of work machines 200, predicts the maintenance time of each work machine 200, and notifies the user of the predicted maintenance time.
  • the work machine management system 100 includes, for example, a management server 110, a user server 120, and a mobile terminal 130.
  • the work machine management system 100 can be configured by, for example, any one or more of the management server 110, the user server 120, and the mobile terminal 130. That is, the management server 110, the user server 120, and the mobile terminal 130 can each function independently as a work machine management device.
  • the management server 110 is, for example, an information processing device owned by the manufacturer of the work machine 200, and displays an input / output device 111, a processing device 112 such as a CPU, and a storage device 113 such as a RAM, a ROM, and a hard disk.
  • the device 114 and the like are provided.
  • the input / output device 111 is connected to, for example, the Internet line 400.
  • the storage device 113 records, for example, various data of the work machine 200 and various programs executed by the processing device 112.
  • the processing device 112 executes, for example, various programs stored in the storage device 113. As a result, the processing device 112 acquires the position information PI and the operation information OI transmitted together with the identification information from each of the plurality of work machines 200, for example, via the Internet line 400 and the input / output device 111. Further, the processing device 112 creates a table based on the acquired position information PI and operation information OI of the individual work machines 200, and stores the table in the storage device 113.
  • FIG. 3 is an example of each table of the daily operation report table TBL1, the parts replacement history table TBL2, and the customer information table TBL3 based on the position information PI and the operation information OI of the work machine 200.
  • each of these tables is created by, for example, the processing device 112 of the work machine management system 100, and is stored in the storage device 113.
  • the identification information is information for identifying each work machine 200.
  • the daily operation report table TBL1 includes, for example, the operation day, the operation time, the excavation time, the turning time and the fuel consumption as the operation information OI for each identification information of the work machine 200, and includes the latitude and longitude as the position information PI.
  • the parts replacement history table TBL2 includes, for example, the replacement date of parts, the part number, and the number of parts to be replaced as the operation information OI of the work machine 200 for each identification information of the work machine 200.
  • the customer information table TBL3 includes, for example, the type of business of the user and the user name, that is, the customer name for each identification information of the work machine 200.
  • the user server 120 shown in FIG. 1 is, for example, an information processing device owned by a user who uses the work machine 200 purchased from the manufacturer, and also functions as a work machine management device. Like the management server 110, the user server 120 includes an input / output device 121, a processing device 122, a storage device 123, and a display device 124. In the work machine management system 100 of the present embodiment, the user server 120 has a function of predicting the maintenance time of the parts of the work machine 200.
  • the maintenance time prediction function is not limited to the user server 120, and may be possessed by the management server 110 or the mobile terminal 130. The function of predicting the maintenance time will be described in detail later with reference to FIG.
  • the mobile terminal 130 is, for example, a portable information processing device such as a smartphone, a tablet PC, or a notebook PC owned by a maintenance person of the manufacturer of the work machine 200 or an operator of a user of the work machine 200.
  • the mobile terminal 130 includes an input / output device 131, a processing device 132, a storage device 133, and a display device 134.
  • the mobile terminal 130 includes, for example, a communication device 135 that can be connected to the Internet line 400 by wireless communication.
  • the mobile terminal 130 requests the user server 120 for data regarding a warning based on the maintenance time of the work machine 200, for example, via the input / output device 131.
  • the geographic information system server 300 is, for example, a server owned by a public institution, and includes an input / output device 301, a processing device 302 such as a CPU, and a storage device 303 such as a hard disk.
  • the geographic information system server 300 is connected to the Internet line 400 via the input / output device 301.
  • the processing device 302 transmits the information stored in the storage device 303 via the input / output device 301 and the Internet line 400 based on the information input via the input / output device 301.
  • Geographic information is stored in the storage device 303 of the geographic information system server 300.
  • Geographic information is, for example, a geological information database containing geological information GIs all over the country or around the world.
  • the geological information GI includes, for example, the geological name of the Quaternary strata at each point. Geological names are roughly divided into, for example, soil and bedrock.
  • Soil quality includes, for example, geological names such as gravel, gravel, sand, silt, and clay.
  • the bedrock is classified into, for example, unconsolidated sediments, sedimentary rocks, igneous rocks, lava and pyroclastic rocks, metamorphic rocks, mineral veins, etc.
  • Unconsolidated sediments include geological names such as terrace deposits.
  • Sedimentary rocks include geological names such as conglomerate, sandstone and siltstone.
  • Other classifications of bedrock also include multiple geological names, but illustrations are omitted here.
  • the geological information GI may include elastic wave velocities used as an index indicating hardness.
  • FIG. 4 is a flow chart showing a processing flow of the work machine management system 100 of the present embodiment.
  • the work machine management system 100 executes, for example, a process P1 for acquiring position information PIs and operation information OIs of a plurality of work machines 200 by a user server 120 as a work machine management device. More specifically, the user server 120 operates as follows, for example.
  • the processing device 122 of the user server 120 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 stored in the storage device 113 of the management server 110 via the input / output device 121 and the Internet line 400. It is stored in the storage device 123.
  • the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 are stored in the storage device 123 of the user server 120 as, for example, the daily operation report table TBL1, the parts replacement history table TBL2, and the customer information table TBL3 shown in FIG. To.
  • the work machine management system 100 executes the process P2 of acquiring the geological information GI from the geographic information system server 300 by the user server 120, for example. More specifically, in this process P2, the user server 120 operates as follows, for example.
  • the processing device 122 obtains, for example, the geological information GI of the area where the plurality of work machines 200 work based on the position information PI acquired in the previous processing P1 via the input / output device 121, and the geographic information system server 300. Get from.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of the process P2 for acquiring the geological information GI of FIG.
  • the processing device 122 for example, based on the latitude and longitude included in the position information PI of the work machine 200, provides the geological information GI of the area where the plurality of work machines 200 work, via the input / output device 121, to the geographic information system server. Obtain from 300. More specifically, the processing apparatus 122 acquires, for example, the elastic wave velocity and the geological name as the geological information GI for each combination of the identification information of each work machine 200 and the latitude and longitude.
  • the elastic wave velocity is, for example, the average elastic wave velocity corresponding to the geological name.
  • the work machine management system 100 executes the process P3 for calculating the median useful life of the parts of each work machine 200, as shown in FIG. 4, by the user server 120, for example.
  • the tooth 283T attached to the tip of the bucket 283 of the front work machine 280 will be described as an example, but the same applies to the parts of the traveling device 260.
  • the median useful life can be calculated.
  • this process P3 will be described in more detail with reference to FIGS. 6 and 7.
  • FIG. 6 is a flow chart showing details of the process P3 for calculating the median useful life of the parts of the work machine 200.
  • the work machine management system 100 starts the process P3 for calculating the median useful life of the parts of the work machine 200
  • the work machine management system 100 first executes the process P31 for extracting data.
  • the processing device 122 of the user server 120 performs a specific operation based on the operation information OI acquired in the process P1 shown in FIG. 4, which is the actual working time.
  • the data of the work machine 200 which is equal to or more than a predetermined ratio with respect to the operating time is extracted.
  • the processing device 122 sets a specific operation for excavation work. Further, the processing device 122 extracts data of the work machine 200 in which the actual working time of the excavation work, that is, the excavation time is equal to or more than a predetermined ratio with respect to the operating time. Here, the processing device 122 extracts data of the work machine 200 in which the ratio of the excavation time to the operating time is 80 [%] or more, for example.
  • the predetermined ratio of the actual working time to the operating time of the work machine 200 is, for example, 50 [%], 60 [%], 70 [%], 80 [%], 90 [%], etc., depending on the situation. It can be set as appropriate.
  • the processing device 122 extracts, for example, the data of the work machine 200 in which the actual working time for one geological name is equal to or more than a predetermined ratio with respect to the total working time, that is, the total working time. You may. More specifically, the processing apparatus 122 may extract data of a working machine 200 in which, for example, 80 [%] or more of the excavation time is performed under one specific geological name such as gravel. In addition, as a predetermined ratio of the actual working time to the total working time for one geological name, for example, 50 [%], 60 [%], 70 [%], 80 [%], 90 [%], etc. It can be set as appropriate.
  • the work machine management system 100 executes the process P32 for classifying the extracted data into categories.
  • the processing device 122 of the user server 120 calculates the load of the work machine 200 based on the fuel consumption included in the operation information OI of the work machine 200, as shown in the daily operation report table TBL1 of FIG. ..
  • the processing device 122 sets the load of the work machine 200 to a high load, a standard load, or a low load based on, for example, the fuel consumption included in the operation information OI and the data such as the program and the threshold value stored in the storage device 123. Calculate as a load level like this.
  • the processing apparatus 122 sets the load level to "high load” when the fuel consumption is 24 [l / h] or more, and "standard” when the fuel consumption is less than 24 [l / h] and 21 [l / h] or more. , 21 [l / h] or less, it is calculated as "low load”.
  • the processing apparatus 122 calculates the hardness of the surface layer ground at the point where the work machine 200 works, based on the elastic wave velocity included in the geological information GI.
  • the processing device 122 determines the hardness of the surface layer ground to be hard, medium, or soft, for example, based on the fuel consumption included in the operation information OI and the data such as the program and the threshold value stored in the storage device 123. Calculated as hardness level.
  • the processing apparatus 122 sets the hardness level to "hard” when the average elastic wave velocity is 4.0 [km / s] or more, and is less than 4.0 [km / s] and 2.0 [km]. When it is more than / s], it is calculated as "medium”, and when it is less than 2.0 [km / s], it is calculated as "soft”.
  • FIG. 7 is a graph for explaining the process P32 for classifying the data shown in FIG. 6 into categories and the process P33 for calculating the median useful life of the parts.
  • the processing apparatus 122 sets a plurality of categories according to the elastic wave velocity and the magnitude of the load. Specifically, the processing device 122 sets, for example, a plurality of categories according to the calculated load level of the work machine 200 and the hardness level of the surface layer ground. In the example shown in FIG. 7, the processing apparatus 122 sets four categories according to the load level of the work machine 200 and the hardness level of the surface layer ground.
  • the first category CA1 is a category in which the hardness of the surface layer ground is "hard” and the load of the work machine 200 is “high load”.
  • the second category CA2 is a category in which the hardness of the surface layer ground is “hard” and the load of the work machine 200 is “standard” or “low load”.
  • the third category CA3 is a category in which the hardness of the surface layer ground is “medium” or “soft” and the load of the work machine 200 is “high load”.
  • the fourth category CA4 is a category in which the hardness of the surface layer ground is “medium” or “soft” and the load of the work machine 200 is “standard” or “low load”.
  • the process device 122 collects the data of the plurality of work machines 200 for each of the set categories CA1, CA2, CA3, and CA4.
  • the work machine management system 100 executes the process P33 for calculating the median useful life of the parts of the plurality of work machines 200 for each of the categories CA1, CA2, CA3, and CA4. More specifically, in this process P33, the processing device 122 of the user server 120 determines the actual working time from the start of use to the replacement of a component such as the tooth 283T based on the replacement history of the component included in the operation information OI. Calculated as the useful life.
  • the actual working time is the cumulative time in which the work machine 200 has performed a specific work as described above, and in the case of the tooth 283T, it is the excavation time. Further, in the processing P33, as shown in FIG.
  • the processing apparatus 122 has the median useful life of the parts of the plurality of working machines 200 T1, T2, T3, T4 for each category CA1, CA2, CA3, CA4. Is calculated.
  • the process device 122 stores the calculated median values T1, T2, T3, and T4 of the service life of the parts in the storage device 123, and ends the process P3 shown in FIG.
  • FIG. 8 is a flow chart showing details of the process P4 for calculating the wear rate.
  • FIG. 9 is a graph showing an example of the life coefficient.
  • the work machine management system 100 uses, for example, the processing device 122 of the user server 120 to set the median useful life T1 of the category CA1 having the maximum elastic wave velocity and load to the median useful life T1 of each category. , T2, T3, T4 divided by the lifetime coefficients T1 / T1, T1 / T2, T1 / T3, T1 / T4 of each category.
  • the processing apparatus 122 has the median useful life T1 of the category CA1 having the maximum hardness level "hard” and the maximum load level "high load” based on the elastic wave velocity, and the service life of each category.
  • the ratio of the median period to T1, T2, T3, T4 is calculated as the life coefficient T1 / T1, T1 / T2, T1 / T3, T1 / T4 of each category.
  • the work machine management system 100 executes the process P42 for calculating the cumulative damage time of the parts of each work machine 200.
  • the work machine management system 100 uses, for example, the process device 122 of the user server 120 to obtain the sum of the products of the actual working time and the life coefficient for each category CA1, CA2, CA3, and CA4 of the work machine 200. Calculated as cumulative damage time.
  • the processing apparatus 122 has, for example, excavation time and life coefficient T1 / T1, T1 / T2, T1 / T3, T1 / T4 for each category CA1, CA2, CA3, CA4 of each work machine 200.
  • the product of the above is calculated, and the sum of the calculated values is calculated as the cumulative damage time of the tooth 283T.
  • the work machine management system 100 executes the process P43 for setting the usage limit time of each part of the work machine 200.
  • the work machine management system 100 sets the median useful life T1 of the category CA1 component having the maximum elastic wave velocity and load as the usage limit time by, for example, the process device 122 of the user server 120.
  • the processing apparatus 122 sets, for example, the median useful life T1 of the tooth 283T of the plurality of work machines 200 in the category CA1 having the maximum hardness level and the load level as the usage limit time of the tooth 283T. ..
  • the work machine management system 100 executes the process P44 for calculating the wear rate of the parts of each work machine 200.
  • the work machine management system 100 calculates, for example, the processing device 122 of the user server 120 as a percentage of the cumulative damage time with respect to the usage limit time of each component as the component wear rate.
  • FIG. 10 is a graph showing an example of the result of the process P44 for calculating the wear rate of the parts of each work machine 200.
  • the wear rate when the actual working time reaches the median useful life T1 is 100 [%].
  • the specific work of the work machine 200 is performed in the category CA2 having a life coefficient of T1 / T2, and when the actual working time is from Ta to T1, the specific work is performed.
  • Specific work of the work machine 200 is performed in the category CA3 having a life coefficient of T1 / T3.
  • the process device 122 calculates the wear rate of each part of the work machine 200, for example, each part of the tooth 283T and the traveling device 260, and ends the process P4 shown in FIG.
  • the work machine management system 100 performs the process P5 for determining whether or not the wear rate of each part of each part of the work machine 200 calculated in the process P4 is equal to or higher than the threshold value.
  • the process device 122 of the user server 120 determines, for example, whether or not the calculated wear rate AR is equal to or greater than the threshold value SAR, as shown in FIG.
  • the threshold value of the wear rate of each component of the work machine 200 is stored in, for example, the storage device 123 of the user server 120.
  • the work machine management system 100 executes the processes P1 to P5 shown in FIG.
  • the processing device 122 determines that the wear rate AR is equal to or higher than the threshold value SAR (YES)
  • the work machine management system 100 executes the process P6 for notifying the warning shown in FIG. ..
  • the processing device 122 of the user server 120 transmits warning information to the management server 110, the work machine 200, and the mobile terminal 130 via, for example, the input / output device 121 and the Internet line 400. That is, the input / output device 121 of the user server 120 outputs data regarding a warning based on the maintenance time of the work machine 200 predicted by the processing device 122 to the mobile terminal 130 in response to a request from the external mobile terminal 130.
  • the management server 110 receives warning information via, for example, the input / output device 111, and displays the warning on the display device 114 by the processing device 112.
  • the work machine 200 receives warning information via, for example, the communication device 230 and the input / output device 211, and causes the display device 220 to display the warning by the processing device 212.
  • the mobile terminal 130 receives warning information via, for example, the communication device 135 and the input / output device 131, and causes the display device 134 to display the warning by the processing device 132.
  • FIG. 11 is an image diagram showing an example of a warning displayed on the display device 134 of the mobile terminal 130.
  • the display device 134 displays a warning indicating that the wear rate is 90% or more in the item of wear of the bucket / link of the front attachment.
  • the mobile terminal 130 may output a warning sound from the speaker at the same time as displaying the warning on the display device 134.
  • the work machine management system 100 executes the process P7 for predicting the maintenance time of each part of each work machine 200.
  • the work machine management system 100 predicts the maintenance time based on the wear rate AR shown in FIG. 10, for example, by the processing device 122 of the user server 120. Specifically, in the example shown in FIG. 10, the processing device 122 reaches a wear rate of 100 [%] based on the current component wear rate AR and the current life coefficient T1 / T3 of the work machine 200.
  • the actual working time Tx to be performed is calculated, and the maintenance time of the part is predicted based on the actual working time T1 up to the present and the calculated actual working time Tx.
  • the work machine management system 100 executes the process P8 for displaying information as shown in FIG.
  • the work machine management system 100 predicts maintenance on the management server 110, the work machine 200, and the mobile terminal 130 by, for example, the processing device 122 of the user server 120 via the input / output device 121 and the Internet line 400. Send time information.
  • the management server 110 receives, for example, maintenance time information via the display device 114, and displays it on the display device 114 by the processing device 112.
  • the work machine 200 receives, for example, maintenance time information via the communication device 230 and the input / output device 211, and displays the maintenance time information on the display device 220 by the processing device 212.
  • the mobile terminal 130 receives, for example, maintenance time information via the communication device 135 and the input / output device 131, and causes the processing device 132 to display the information on the display device 134.
  • FIG. 11 shows an example of maintenance information displayed on the display device 134 of the mobile terminal 130.
  • the display device 134 displays in the item of wear of the bucket / link of the front attachment that the maintenance time is 20 hours remaining as the actual working time and 20 days remaining as the number of working days. There is. As a result, the work machine management system 100 ends the process shown in FIG.
  • the work machine management system 100 of the present embodiment includes an input / output device 121 and a processing device 122.
  • the input / output device 121 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 from the work machine 200, and also receives the geographic information GI of the area where the work machine 200 works based on the position information PI from the geographic information system server 300. Receive.
  • the processing device 122 predicts the maintenance time of the work machine 200 based on the operation information OI and the geological information GI.
  • the user server 120 functions as a work machine management device by itself.
  • the user server 120 as a work machine management device includes an input / output device 121 and a processing device 122.
  • the input / output device 121 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 from the work machine 200, and also receives the geographic information GI of the area where the work machine 200 works based on the position information PI from the geographic information system server 300. Receive.
  • the processing device 122 predicts the maintenance time of the work machine 200 based on the operation information OI and the geological information GI.
  • the work machine management system 100 of the present embodiment and the user server 120 as the work machine management device can predict the maintenance time of the work machine 200 with higher accuracy than before.
  • the conventional excavator support device described in Patent Document 1 described above cannot predict the load applied to the excavator when the excavator works at a point where the work has not been performed in the past.
  • the work machine management system 100 of the present embodiment and the user server 120 as the work machine management device have the position information PI and operation information OI of the work machine 200 and the geological information acquired from the geographic information system server 300.
  • the maintenance time of the work machine 200 can be predicted based on the GI.
  • the work machine management system 100 and the user server 120 as the work machine management device of the present embodiment work even when the work machine 200 works at a point where the work has not been performed in the past. It is possible to predict the load acting on the parts of the machine 200 and predict the maintenance time of the work machine 200 with higher accuracy than before. Further, the work machine management system 100 of the present embodiment and the user server 120 as the work machine management device acquire the geographic information GI from the geographic information system server 300 based on the position information PI of the work machine 200, so that the work There is an advantage that it is not necessary to measure the geographic information GI including the hardness of the surface layer ground at the point where the machine 200 works.
  • the management server 110 as a work machine management device includes an input / output device 111 and a processing device 112.
  • the input / output device 111 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 from the work machine 200, and also receives the geographic information GI of the area where the work machine 200 works based on the position information PI from the geographic information system server 300.
  • the processing device 112 predicts the maintenance time of the work machine 200 based on the operation information OI and the geological information GI. In this case as well, the same effect as that of the above-mentioned work machine management system 100 can be obtained.
  • the mobile terminal 130 as a work machine management device includes an input / output device 131, a processing device 132, and a display device 134.
  • the input / output device 131 receives the position information PI and the operation information OI of the work machine 200 from the work machine 200, and also receives the geographic information GI of the area where the work machine 200 works based on the position information PI from the geographic information system server 300.
  • the processing device 132 predicts the maintenance time of the work machine 200 based on the operation information OI and the geological information GI.
  • the display device 134 displays a warning based on the maintenance time of the work machine 200 predicted by the processing device 132. In this case as well, the same effect as that of the above-mentioned work machine management system 100 can be obtained.
  • the operation information OI of the work machine 200 includes information on the fuel consumption of each work machine 200.
  • the processing device 122 calculates the load of each work machine 200 based on the fuel consumption of each work machine 200, and the parts of each work machine 200 are based on the load of each work machine 200 and the geological information GI. Predict the maintenance time of.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment do not need to measure the force acting on each part in order to predict the maintenance time of each part of the work machine 200. Therefore, it is not necessary to provide a special sensor in the work machine 200, the configuration of the work machine management system 100 and the work machine management device can be simplified, and the introduction of the work machine management system 100 and the work machine management device can be easily performed. can do.
  • the geological information GI includes the distribution of elastic wave velocities in the area where the work machine 200 works. Then, the processing device 122 predicts the maintenance time of the parts of each work machine 200 based on the load of each work machine 200 and the elastic wave velocity corresponding to the position information PI.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment have elasticity which is an index of the load of each work machine 200 and the hardness of the surface layer ground at the point where each work machine 200 works. Based on the wave velocity, it is possible to predict the maintenance time of the parts of each work machine 200. This makes it possible to predict with higher accuracy the maintenance time of parts such as the tooth 283T of the bucket 283, whose wear progress rate changes according to the load of the work machine 200 and the hardness of the surface layer ground. ..
  • the operation information OI of the work machine 200 includes the actual working time which is the cumulative time when each work machine 200 performs a specific operation. Then, the processing device 122 sets a plurality of categories CA1, CA2, CA3, CA4 according to the elastic wave velocity and the magnitude of the load, and the life coefficients T1 / T1, T1 / T2, T1 / T3 of the parts of the work machine 200. , T1 / T4 are calculated for each set category.
  • the processing device 122 calculates the sum of the products of the actual working time and the life coefficient for each of the categories CA1, CA2, CA3, and CA4 of the work machine 200 as the cumulative damage time of the parts, and the maintenance time is based on the cumulative damage time. Predict.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment change according to the elastic wave velocity of the surface layer ground at the point where the work machine 200 works and the magnitude of the load of the work machine 200. It is possible to predict the maintenance time of parts with higher accuracy. Further, by classifying the data of the plurality of work machines 200 into categories CA1, CA2, CA3, and CA4 and calculating the cumulative damage time of the parts for each category, the processing amount of the processing device 122 can be reduced and the maintenance time of the parts can be reduced. Can be easily predicted.
  • the operation information OI of the work machine 200 includes the replacement history of the parts of each work machine 200.
  • the processing device 122 calculates the actual working time from the start of use of the parts to the replacement as the useful life based on the replacement history of the parts of each work machine 200, and a plurality of each of the categories CA1, CA2, CA3, and CA4.
  • the median useful life of the parts of the work machine 200, T1, T2, T3, T4, is calculated.
  • the processing apparatus 122 divides the median value T1 of the category CA1 having the maximum elastic wave velocity and the load by the median value T1, T2, T3, T4 of each category CA1, CA2, CA3, CA4 in each category. It is calculated as the life coefficient T1 / T1, T1 / T2, T1 / T3, T1 / T4.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment classify the work of the work machine 200 into several categories CA1, CA2, CA3, CA4, and the life coefficient T1 / of each category. Based on T1, T1 / T2, T1 / T3, and T1 / T4, the maintenance time of parts can be predicted. As a result, the maintenance time of the parts of the work machine 200 can be predicted with high accuracy according to the categories CA1, CA2, CA3, and CA4 in which the progress rate of wear of the parts of the work machine 200 is different.
  • the processing device 122 has an operation information OI of the work machine 200 in which the ratio of the actual working time to the operation time of each work machine 200 is equal to or more than a predetermined ratio. Is extracted. Then, the processing device 122 calculates the useful life of the parts based on the replacement history of the parts of the plurality of work machines 200 included in the extracted operation information OI.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment calculate the service life of the parts by excluding the time during which the work machine 200 is operating with less influence on the wear of the parts. Can be done. Therefore, according to the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment, the useful life of the parts of the work machine 200 can be calculated with higher accuracy, and the maintenance time of the parts of the work machine 200 is higher. It becomes possible to predict with accuracy.
  • the processing device 122 sets the median value T1 of the service life of the parts in the category CA1 having the maximum elastic wave velocity and load as the usage limit time. Then, the processing apparatus 122 calculates the percentage of the cumulative damage time with respect to the usage limit time as the wear rate AR of each part, and predicts the maintenance time of the parts of each work machine 200 based on the wear rate AR.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment have the service life of the parts in the category where the wear of the parts of the work machine 200 progresses earliest, that is, the category CA1 where the elastic wave velocity and the load are the largest. With reference to the median value T1 of the period, the wear rate AR of the parts of the work machine 200 can be calculated. Therefore, according to the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment, it is possible to predict the maintenance time of the parts of the work machine 200 with higher accuracy.
  • the geological information GI includes the distribution of geological names in the area where the work machine 200 works.
  • the processing device 122 predicts the maintenance time of each of the 200 parts based on the load and the geological name of the work machine 200.
  • the work machine management system 100 and the work machine management device of the present embodiment predict, for example, the maintenance time due to the wear of parts due to the soil or rock quality at the work point of the work machine 200 with higher accuracy.
  • the sprocket 261 and the idler 262 and the link assembly 263 are based on the influence of wear caused by particles that have entered between the parts of the traveling device 260 of the work machine 200 that works at a point having a specific geological name. It is possible to predict the maintenance time of the upper roller 264, the lower roller 265, the shoe plate 266, etc. with high accuracy.

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Abstract

本開示は、従来よりも作業機械のメンテナンス時期を高精度に予測可能な作業機械管理システムを提供する。本開示の作業機械管理システム１００は、入出力装置１２１と、処理装置１２２とを備える。入出力装置１２１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。処理装置１２２は、稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。入出力装置１２１は、外部の携帯端末１３０からの要求に応じて、処理装置１２２で予測した作業機械２００のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを携帯端末１３０に出力する。

Description

作業機械管理システムおよび作業機械管理装置
　本開示は、作業機械管理システムおよび作業機械管理装置に関する。
　従来から複数のショベルの作業現場への配置計画の立案に有益な情報を提供するショベル支援装置に関する発明が知られている（下記特許文献１を参照）。特許文献１に記載されたショベル支援装置は、画像を表示する表示画面と、通信機能を有する送受信回路と、前記送受信回路を通して受信された情報に基づいて、前記表示画面に画像を表示する処理装置とを有している。このショベル支援装置において、前記処理装置は、地盤の硬さに関する情報を、前記送受信回路を通して受信し、受信した情報に基づいて地盤の硬さ情報を求め、地盤の硬さの分布を前記表示画面に表示する（同文献、請求項１および第０００８段落等を参照）。
　地盤の硬さや作業内容ごとの作業時間に基づいて、メンテナンス時期を決定する方法では、稼働時間のみに基づく場合に比べて、より適切なメンテナンス時期を決定することができる（同文献、第０００６段落等を参照）。上記従来のショベル支援装置によれば、外部要因を表示することができ、作業現場への配置計画の立案に有益な情報を提供することも可能になる（同文献、第００１０段落等を参照）。
特開２０１８－１１２０６５号公報
　上記従来のショベル支援装置において、前記地盤の硬さ情報は、過去に作業が行われた箇所の地盤の硬さを示す情報を含む（特許文献１、請求項２等を参照）。しかし、この従来のショベル支援装置は、過去に作業が行われたことのない地点でショベルが作業する場合、ショベルに加わる負荷を予測することができない。そのため、この従来のショベル支援装置は、ショベルに加わる負荷に基づくメンテナンス時期の予測精度に課題がある。
　本開示は、従来よりも作業機械のメンテナンス時期を高精度に予測可能な作業機械管理システムおよび作業機械管理装置を提供する。
　本開示の一態様は、作業機械の位置情報および稼働情報を前記作業機械から受信するとともに、前記位置情報に基づいて前記作業機械が作業する地域の地質情報を地理情報システムサーバから取得する入出力装置と、前記稼働情報および前記地質情報に基づいて前記作業機械のメンテナンス時期を予測する処理装置と、を備え、前記入出力装置は、外部の携帯端末からの要求に応じて、前記処理装置で予測した前記作業機械のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを前記携帯端末に出力することを特徴とする作業機械管理システムである。
　本開示によれば、従来よりも作業機械のメンテナンス時期を高精度に予測可能な作業機械管理システムおよび作業機械管理装置を提供することができる。
本開示の作業機械管理システムの一実施形態を示すブロック図。 図１の作業機械の一例を示す側面図。 図１の作業機械の稼働情報と位置情報に基づくテーブルの一例。 図１の作業機械管理システムの処理の流れを示すフロー図。 図４の地質情報を取得する処理の説明図。 図４の耐用期間の中央値を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図６のデータをカテゴリに分類する処理と中央値を算出する処理の説明図。 図４の損耗率を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図８の寿命係数を算出する処理の説明図。 図４の損耗率を算出する処理の後の各処理の説明図。 図４の警告を通知する処理および情報を表示する処理の説明図。
　以下、図面を参照して本開示の作業機械管理システムおよび作業機械管理装置の実施形態を説明する。
　図１は、本開示に係る作業機械管理システムの一実施形態を示すブロック図である。詳細については後述するが、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、主に、次の構成を特徴としている。作業機械管理システム１００は、入出力装置１２１と、処理装置１２２とを備えている。入出力装置１２１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。処理装置１２２は、作業機械２００の稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて、作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。そして、入出力装置１２１は、携帯端末１３０からの要求に応じて、処理装置１２２で予測した作業機械２００のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを携帯端末１３０に出力する。
　まず、図２を参照して、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置の管理対象である作業機械２００の一例を説明する。図２は、図１の作業機械２００の一例を示す側面図である。作業機械２００は、たとえば、油圧ショベルである。なお、作業機械管理システム１００および作業機械管理装置の管理対象である作業機械２００は、油圧ショベルに限定されず、たとえば、ホイールローダ、解体・破砕機、金属リサイクル機、林業機、リジッドダンプトラック、クレーンおよび基礎工事用機械、ならびに双腕作業機など、他の作業機械であってもよい。
　作業機械２００は、たとえば、コントローラ２１０と、表示装置２２０と、通信装置２３０と、位置情報取得装置２４０と、稼働情報取得装置２５０と、走行装置２６０と、旋回体２７０と、フロント作業機２８０と、を備えている。
　コントローラ２１０は、たとえば、入出力装置２１１と、ＣＰＵなどの処理装置２１２と、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびハードディスクなどの記憶装置２１３と、記憶装置２１３に記憶されたプログラムを備えたマイクロコントローラによって構成されている。コントローラ２１０は、入出力装置２１１を介して作業機械２００の各装置へ制御信号を出力して各装置を制御する。また、コントローラ２１０には、各装置から出力される各種の情報が、入出力装置２１１を介して入力される。
　表示装置２２０は、たとえば、旋回体２７０のキャビン２７１内に配置され、コントローラ２１０から出力された制御信号に基づく画像や文字などの情報を表示する。通信装置２３０は、旋回体２７０に収容され、外部との通信を行う。より具体的には、通信装置２３０は、たとえば、無線通信によってインターネット回線４００に接続され、作業機械管理システム１００との通信を行う。
　位置情報取得装置２４０は、たとえば、旋回体２７０に搭載され、作業機械２００の位置情報ＰＩを取得する。位置情報取得装置２４０は、たとえば、ＧＰＳやＧＮＳＳなどの衛星測位システムによって構成されている。稼働情報取得装置２５０は、たとえば、マイクロコントローラと、図示を省略する各種のセンサとによって構成され、作業機械２００の稼働情報ＯＩを取得する。なお、稼働情報取得装置２５０は、たとえば、コントローラ２１０と、図示を省略する各種のセンサとによって代用することも可能である。
　稼働情報取得装置２５０は、たとえば、作業機械２００の走行速度を計測する速度センサ、フロント作業機２８０の関節の角度を計測する角度センサ、走行装置２６０に対する旋回体２７０の旋回角度を計測する旋回角度センサを含む。また、稼働情報取得装置２５０は、たとえば、作業機械２００の稼働時間、作業機械２００が特定の動作を行った実働時間、旋回体２７０の旋回時間などを測定するタイマーを含む。さらに、稼働情報取得装置２５０は、たとえば、作業機械２００の燃料の残量を測定する燃料計を含む。
　また、稼働情報取得装置２５０は、たとえば、作業機械２００の部品の交換履歴や顧客情報を入力するためのキーボードやタッチパネルなどの入力装置を含んでもよい。また、稼働情報取得装置２５０は、たとえば、作業機械管理システム１００を構成する管理サーバ１１０、ユーザサーバ１２０、または携帯端末１３０から、入出力装置２１１または通信装置２３０を介して、作業機械２００の部品の交換履歴や顧客情報を取得してもよい。
　走行装置２６０は、たとえば、スプロケット２６１と、アイドラ２６２と、リンクアッセンブリ２６３と、上部ローラ２６４と、下部ローラ２６５と、シュープレート２６６とを備えたクローラ式の走行装置である。スプロケット２６１は、たとえば、油圧装置によって駆動される油圧モータに動力伝達機構を介して接続されている。リンクアッセンブリ２６３は、スプロケット２６１、アイドラ２６２、上部ローラ２６４および下部ローラ２６５に架け渡されている。
　複数のシュープレート２６６は、環状のリンクアッセンブリ２６３の外側に取り付けられ、下方側に位置する複数のシュープレート２６６が接地する。このような構成により、コントローラ２１０から制御信号が出力されて油圧装置が油圧モータを回転させると、スプロケット２６１が回転する。これにより、外側に複数のシュープレート２６６が取り付けられた環状のリンクアッセンブリ２６３が、アイドラ２６２、上部ローラ２６４および下部ローラ２６５の周りを回転して作業機械２００を走行させる。
　旋回体２７０は、走行装置２６０の上に、たとえば油圧モータまたは電動モータを備えた旋回機構を介して、旋回可能に設けられている。旋回体２７０は、前部の一側にオペレータが搭乗するキャビン２７１を備え、前部の中央にフロント作業機２８０が上下方向に回動可能に取り付けられ、後部にカウンタウエイト２７２が設けられている。旋回体２７０は、たとえば、コントローラ２１０からの制御信号に基づいて旋回機構が駆動されることで、作業機械２００の前後方向および左右方向に垂直な上下方向に沿う回転軸を中心に、走行装置２６０の上で旋回する。
　フロント作業機２８０は、たとえば、ブーム２８１とアーム２８２とバケット２８３とが、それぞれ、関節を介して連結されたリンク機構を有している。バケット２８３の先端には、ツース２８３Ｔが取り付けられている。また、フロント作業機２８０は、旋回体２７０に収容された油圧装置から供給される作動油の油圧によって伸縮する油圧シリンダであるブームシリンダ２８１Ｓと、アームシリンダ２８２Ｓと、バケットシリンダ２８３Ｓとを備えている。
　フロント作業機２８０は、たとえば、コントローラ２１０から出力された制御信号に基づいて、油圧装置からブームシリンダ２８１Ｓと、アームシリンダ２８２Ｓと、バケットシリンダ２８３Ｓに作動油が供給される。これにより、ブームシリンダ２８１Ｓと、アームシリンダ２８２Ｓと、バケットシリンダ２８３Ｓが伸縮し、それぞれ、ブーム２８１と、アーム２８２と、バケット２８３を駆動させることで、掘削作業やならし作業など、所望の作業を行うことができる。
　作業機械２００の特定の部品は、たとえば、作業機械２００が作業を行う地域の地質の影響により、作業機械２００の実働時間の増加とともに損耗が進行する。ここで、地質の影響による損耗としては、たとえば、地表の土砂や岩石との接触にともなう衝撃や摩擦による損耗、または、部品間に入り込んだ土砂と部品との間の摩擦による損耗などを例示することができる。
　また、地表の土砂や岩石との接触にともなう衝撃や摩擦によって損耗が進行する作業機械２００の部品としては、たとえば、フロント作業機２８０のバケット２８３の先端のツース２８３Ｔや、走行装置２６０のシュープレート２６６を例示することができる。また、部品間に入り込んだ土砂と部品との間の摩擦によって損耗が進行する作業機械２００の部品としては、たとえば、走行装置２６０のスプロケット２６１、アイドラ２６２、リンクアッセンブリ２６３、上部ローラ２６４、下部ローラ２６５などを例示することができる。
　また、作業機械２００の実働時間は、作業機械２００が特定の動作を行った時間の総和、すなわち作業機械２００が特定の動作を行った累積時間である。作業機械２００の特定の動作、すなわち、地質の影響による部品の損耗を進行させる作業機械２００の動作としては、たとえば、フロント作業機２８０による掘削作業やならし作業、走行装置２６０による走行動作、または、旋回機構による旋回体２７０の旋回動作などを例示することができる。
　以下、本実施形態の作業機械管理システム１００の構成の一例を詳細に説明する。本実施形態の作業機械管理システム１００は、たとえば、複数の作業機械２００の情報を管理して、個々の作業機械２００のメンテナンス時期を予測し、予測したメンテナンス時期をユーザに通知するシステムである。
　図１に示す例において、作業機械管理システム１００は、たとえば、管理サーバ１１０と、ユーザサーバ１２０と、携帯端末１３０とを備えている。なお、作業機械管理システム１００は、たとえば、管理サーバ１１０と、ユーザサーバ１２０と、携帯端末１３０とのうち、いずれか一以上によって構成することも可能である。すなわち、管理サーバ１１０、ユーザサーバ１２０、および携帯端末１３０は、それぞれ、単体で作業機械管理装置として機能することも可能である。
　管理サーバ１１０は、たとえば、作業機械２００の製造者が所有する情報処理装置であり、入出力装置１１１と、ＣＰＵなどの処理装置１１２と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、およびハードディスクなどの記憶装置１１３と、表示装置１１４と、を備えている。入出力装置１１１は、たとえば、インターネット回線４００に接続されている。記憶装置１１３は、たとえば、作業機械２００の各種のデータや、処理装置１１２によって実行される各種のプログラムが記録されている。
　処理装置１１２は、たとえば、記憶装置１１３に記憶された各種のプログラムを実行する。これにより、処理装置１１２は、たとえば、複数の作業機械２００の各々から、識別情報とともに送信された位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを、インターネット回線４００および入出力装置１１１を介して取得する。さらに、処理装置１１２は、取得した個々の作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩに基づいてテーブルを作成して、記憶装置１１３に記憶させる。
　図３は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩに基づく、稼働日報テーブルＴＢＬ１、部品交換履歴テーブルＴＢＬ２、および顧客情報テーブルＴＢＬ３の各テーブルの一例である。これらの各テーブルは、前述のように、たとえば、作業機械管理システム１００の処理装置１１２によって作成され、記憶装置１１３に記憶されている。これらの各テーブルにおいて、識別情報は、個々の作業機械２００を識別するための情報である。
　稼働日報テーブルＴＢＬ１は、たとえば、作業機械２００の識別情報ごとに、稼働情報ＯＩとして、稼働日、稼働時間、掘削時間、旋回時間および燃費を含み、位置情報ＰＩとして緯度および経度を含む。部品交換履歴テーブルＴＢＬ２は、たとえば、作業機械２００の識別情報ごとに、作業機械２００の稼働情報ＯＩとして、部品の交換日、部品番号、および部品の交換個数を含む。顧客情報テーブルＴＢＬ３は、たとえば、作業機械２００の識別情報ごとに、ユーザの業種、および、ユーザ名、すなわち顧客名を含む。
　図１に示すユーザサーバ１２０は、たとえば、製造者から購入した作業機械２００を使用するユーザが所有する情報処理装置であり、作業機械管理装置としても機能する。ユーザサーバ１２０は、管理サーバ１１０と同様に、入出力装置１２１と、処理装置１２２と、記憶装置１２３と、表示装置１２４と、を備えている。本実施形態の作業機械管理システム１００において、ユーザサーバ１２０は、作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測する機能を有している。このメンテナンス時期の予測機能は、ユーザサーバ１２０に限定されず、管理サーバ１１０または携帯端末１３０が有してもよい。このメンテナンス時期を予測する機能については、後で図４を参照して詳細に説明する。
　携帯端末１３０は、たとえば、作業機械２００の製造者のメンテナンス担当者、または作業機械２００のユーザのオペレータが所持する、スマートフォン、タブレット型ＰＣ、ノート型ＰＣなどの携帯式の情報処理装置である。携帯端末１３０は、管理サーバ１１０およびユーザサーバ１２０と同様に、入出力装置１３１と、処理装置１３２と、記憶装置１３３と、表示装置１３４と、を備えている。また、携帯端末１３０は、たとえば、無線通信によってインターネット回線４００に接続可能な通信装置１３５を備えている。携帯端末１３０は、たとえば入出力装置１３１を介して、ユーザサーバ１２０に対して作業機械２００のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを要求する。
　地理情報システムサーバ３００は、たとえば、公的な機関が所有するサーバであり、入出力装置３０１と、ＣＰＵなどの処理装置３０２と、ハードディスクなどの記憶装置３０３とを備えている。地理情報システムサーバ３００は、入出力装置３０１を介してインターネット回線４００に接続されている。処理装置３０２は、入出力装置３０１を介して入力された情報に基づいて、記憶装置３０３に記憶された情報を、入出力装置３０１およびインターネット回線４００を介して送信する。
　地理情報システムサーバ３００の記憶装置３０３には、地理情報が記憶されている。地理情報は、たとえば、全国各地または世界各地の地質情報ＧＩを含む地質情報データベースである。地質情報ＧＩは、たとえば、各地点の第四紀の地層の地質名称を含む。地質名称は、たとえば、土質と岩盤に大別される。土質は、たとえば、礫、砂礫、砂、シルト、粘土などの地質名称を含む。
　岩盤は、たとえば、未固結堆積物、堆積岩、火成岩、溶岩類および火砕岩、変成岩、鉱物脈などに分類される。未固結堆積物は、たとえば、段丘堆積物などの地質名称を含む。堆積岩は、たとえば、れき岩、砂岩、シルト岩などの地質名称を含む。岩盤のその他の分類も同様に複数の地質名称を含むが、ここでは例示を省略する。また、地質情報ＧＩは、硬さを示す指標として用いられる弾性波速度を含んでもよい。
　次に、図４を参照して本実施形態の作業機械管理システム１００の動作を説明する。図４は、本実施形態の作業機械管理システム１００の処理の流れを示すフロー図である。作業機械管理システム１００は、たとえば、作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０により、複数の作業機械２００の位置情報ＰＩと稼働情報ＯＩを取得する処理Ｐ１を実行する。より具体的には、ユーザサーバ１２０は、たとえば、次のように動作する。
　処理Ｐ１において、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、入出力装置１２１およびインターネット回線４００を介して管理サーバ１１０の記憶装置１１３に記憶された作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを受信し、記憶装置１２３に記憶させる。ここで、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩは、たとえば、図３に示す稼働日報テーブルＴＢＬ１、部品交換履歴テーブルＴＢＬ２、および顧客情報テーブルＴＢＬ３として、ユーザサーバ１２０の記憶装置１２３に記憶される。
　次に、作業機械管理システム１００は、たとえば、ユーザサーバ１２０により、地理情報システムサーバ３００から地質情報ＧＩを取得する処理Ｐ２を実行する。より具体的には、この処理Ｐ２において、ユーザサーバ１２０は、たとえば、次のように動作する。処理装置１２２は、たとえば、前の処理Ｐ１で取得した位置情報ＰＩに基づいて、複数の作業機械２００が作業を行う地域の地質情報ＧＩを、入出力装置１２１を介して、地理情報システムサーバ３００から取得する。
　図５は、図４の地質情報ＧＩを取得する処理Ｐ２の説明図である。処理装置１２２は、たとえば、作業機械２００の位置情報ＰＩに含まれる緯度および経度に基づき、複数の作業機械２００が作業を行う地域の地質情報ＧＩを、入出力装置１２１を介して地理情報システムサーバ３００から取得する。より具体的には、処理装置１２２は、たとえば、各々の作業機械２００の識別情報と、緯度および経度との組み合わせごとに、地質情報ＧＩとして弾性波速度と地質名称とを取得する。なお、弾性波速度は、たとえば、地質名称に対応する弾性波速度平均である。
　次に、作業機械管理システム１００は、たとえば、ユーザサーバ１２０により、図４に示すように、各々の作業機械２００の部品の耐用期間の中央値を算出する処理Ｐ３を実行する。ここでは、耐用期間の中央値を算出する作業機械２００の部品として、フロント作業機２８０のバケット２８３の先端に取り付けられるツース２８３Ｔを例に挙げて説明するが、走行装置２６０の部品についても同様に、耐用期間の中央値を算出することができる。以下、図６および図７を参照して、この処理Ｐ３をより詳細に説明する。
　図６は、作業機械２００の部品の耐用期間の中央値を算出する処理Ｐ３の詳細を示すフロー図である。作業機械管理システム１００は、作業機械２００の部品の耐用期間の中央値を算出する処理Ｐ３を開始すると、まず、データを抽出する処理Ｐ３１を実行する。この処理Ｐ３１において、たとえば、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、図４に示す処理Ｐ１で取得した図３に示すような稼働情報ＯＩに基づいて、特定の動作を行った累積時間である実働時間が、稼働時間に対して所定の割合以上である作業機械２００のデータを抽出する。
　より具体的には、耐用期間の中央値を算出する作業機械２００の部品がバケット２８３のツース２８３Ｔである場合、処理装置１２２は、特定の動作を掘削作業に設定する。さらに、処理装置１２２は、掘削作業の実働時間、すなわち掘削時間が、稼働時間に対して所定の割合以上である作業機械２００のデータを抽出する。ここで、処理装置１２２は、たとえば、稼働時間に対する掘削時間の割合が８０［％］以上の作業機械２００のデータを抽出する。なお、作業機械２００の稼働時間に対する実働時間の所定の割合としては、たとえば、５０［％］、６０［％］、７０［％］、８０［％］、９０［％］など、状況に応じて適宜設定することができる。
　このデータを抽出する処理Ｐ３１において、処理装置１２２は、たとえば、一つの地質名称に対する実働時間が、実働時間の総和すなわち総実働時間に対して所定の割合以上である作業機械２００のデータを抽出してもよい。より具体的には、処理装置１２２は、たとえば、掘削時間の８０［％］以上を砂礫など一つの特定の地質名称において行った作業機械２００のデータを抽出してもよい。なお、一つの地質名称に対する実働時間の総実働時間に対する所定の割合としては、たとえば、５０［％］、６０［％］、７０［％］、８０［％］、９０［％］など、状況に応じて適宜設定することができる。
　次に、作業機械管理システム１００は、抽出したデータをカテゴリに分類する処理Ｐ３２を実行する。具体的には、たとえば、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、図３の稼働日報テーブルＴＢＬ１に示すように、作業機械２００の稼働情報ＯＩに含まれる燃費に基づいて作業機械２００の負荷を算出する。処理装置１２２は、たとえば、稼働情報ＯＩに含まれる燃費と、記憶装置１２３に記憶されたプログラムおよびしきい値などのデータに基づいて、作業機械２００の負荷を、高負荷、標準、低負荷のような負荷レベルとして算出する。一例として、処理装置１２２は、負荷レベルを、燃費が２４［ｌ／ｈ］以上の場合に「高負荷」、２４［ｌ／ｈ］未満かつ２１［ｌ／ｈ］以上の場合に「標準」、２１［ｌ／ｈ］未満の場合に「低負荷」と算出する。
　さらに、この処理Ｐ３２において、処理装置１２２は、地質情報ＧＩに含まれる弾性波速度に基づいて、作業機械２００が作業する地点の表層地盤の硬さを算出する。処理装置１２２は、たとえば、稼働情報ＯＩに含まれる燃費と、記憶装置１２３に記憶されたプログラムおよびしきい値などのデータに基づいて、表層地盤の硬さを、硬、中、軟のような硬さレベルとして算出する。一例として、処理装置１２２は、硬さレベルを、弾性波速度平均が、４．０［ｋｍ／ｓ］以上の場合に「硬」、４．０［ｋｍ／ｓ］未満かつ２．０［ｋｍ／ｓ］以上の場合に「中」、２．０［ｋｍ／ｓ］未満の場合に「軟」と算出する。
　図７は、図６に示すデータをカテゴリに分類する処理Ｐ３２と、部品の耐用期間の中央値を算出する処理Ｐ３３を説明するグラフである。処理Ｐ３２において、処理装置１２２は、弾性波速度および負荷の大小に応じた複数のカテゴリを設定する。具体的には、処理装置１２２は、たとえば、算出した作業機械２００の負荷レベルと表層地盤の硬さレベルに応じた複数のカテゴリを設定する。図７に示す例において、処理装置１２２は、作業機械２００の負荷レベルと表層地盤の硬さレベルに応じた四つのカテゴリを設定している。
　より具体的には、第１のカテゴリＣＡ１は、表層地盤の硬さが「硬」で作業機械２００の負荷が「高負荷」のカテゴリである。第２のカテゴリＣＡ２は、表層地盤の硬さが「硬」で作業機械２００の負荷が「標準」または「低負荷」のカテゴリである。第３のカテゴリＣＡ３は、表層地盤の硬さが「中」または「軟」で作業機械２００の負荷が「高負荷」のカテゴリである。第４のカテゴリＣＡ４は、表層地盤の硬さが「中」または「軟」で作業機械２００の負荷が「標準」または「低負荷」のカテゴリである。処理Ｐ３２において、処理装置１２２は、設定したカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとに、複数の作業機械２００のデータをまとめる。
　次に、作業機械管理システム１００は、カテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとに、複数の作業機械２００の部品の耐用期間の中央値を算出する処理Ｐ３３を実行する。より具体的には、この処理Ｐ３３において、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、稼働情報ＯＩに含まれる部品の交換履歴に基づいて、たとえばツース２８３Ｔなどの部品の使用開始から交換までの実働時間を耐用期間として算出する。ここで、実働時間は、前述のように作業機械２００が特定の作業を行った累積時間であり、ツース２８３Ｔの場合は掘削時間である。さらに、この処理Ｐ３３において、処理装置１２２は、図７に示すように、カテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとに、複数の作業機械２００の部品の耐用期間の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を算出する。次に、処理Ｐ３４において、処理装置１２２は、算出した部品の耐用期間の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を記憶装置１２３に記憶させ、図６に示す処理Ｐ３を終了する。
　次に、作業機械管理システム１００は、図４に示す損耗率を算出する処理Ｐ４を実行する。以下、図８および図９を参照して、損耗率を算出する処理Ｐ４の詳細を説明する。図８は、損耗率を算出する処理Ｐ４の詳細を示すフロー図である。図９は、寿命係数の一例を示すグラフである。作業機械管理システム１００は、損耗率を算出する処理Ｐ４を開始すると、まず、カテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとの寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４を算出する処理Ｐ４１を実行する。
　この処理Ｐ４１において、作業機械管理システム１００は、たとえばユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１の耐用期間の中央値Ｔ１をそれぞれのカテゴリの耐用期間の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４で除した値をそれぞれのカテゴリの寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４として算出する。換言すると、処理装置１２２は、弾性波速度に基づく硬さレベルが最大の「硬」で負荷レベルが最大の「高負荷」であるカテゴリＣＡ１の耐用期間の中央値Ｔ１と、それぞれのカテゴリの耐用期間の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４との比を、それぞれのカテゴリの寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４として算出する。
　次に、作業機械管理システム１００は、各々の作業機械２００の部品の累積損傷時間を算出する処理Ｐ４２を実行する。この処理Ｐ４２において、作業機械管理システム１００は、たとえばユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、各々の作業機械２００のカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとの実働時間と寿命係数の積の総和を部品の累積損傷時間として算出する。具体的には、処理装置１２２は、たとえば、各々の作業機械２００のカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとに、掘削時間と寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４との積を算出し、算出した値の総和を算出してツース２８３Ｔの累積損傷時間とする。
　次に、作業機械管理システム１００は、作業機械２００の各々の部品の使用限界時間を設定する処理Ｐ４３を実行する。この処理Ｐ４３において、作業機械管理システム１００は、たとえばユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１の部品の耐用期間の中央値Ｔ１を使用限界時間に設定する。具体的には、処理装置１２２は、たとえば、硬さレベルおよび負荷レベルが最大のカテゴリＣＡ１における複数の作業機械２００のツース２８３Ｔの耐用期間の中央値Ｔ１を、ツース２８３Ｔの使用限界時間に設定する。
　次に、作業機械管理システム１００は、各々の作業機械２００の部品の損耗率を算出する処理Ｐ４４を実行する。この処理Ｐ４４において、作業機械管理システム１００は、たとえばユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、各部品の使用限界時間に対する累積損傷時間の百分率を部品の損耗率として算出する。
　図１０は、各々の作業機械２００の部品の損耗率を算出する処理Ｐ４４の結果の一例を示すグラフである。弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１の部品の耐用期間の中央値Ｔ１を使用限界時間に設定した場合、実働時間が耐用期間の中央値Ｔ１に達したときの損耗率が１００［％］となる。図１０に示す例では、実働時間が０からＴａまでの間は、寿命係数がＴ１／Ｔ２のカテゴリＣＡ２で作業機械２００の特定の作業が行われ、実働時間がＴａからＴ１までの間は、寿命係数がＴ１／Ｔ３のカテゴリＣＡ３で作業機械２００の特定の作業が行われている。
　この場合、実働時間Ｔａと寿命係数Ｔ１／Ｔ２との積と、実働時間（Ｔ１－Ｔａ）と寿命係数Ｔ１／Ｔ３との積の和が、累積損傷時間となる。そして、部品の使用限界時間である耐用期間の中央値Ｔ１に対する累積損傷時間の百分率ＡＲ［％］が、実働時間Ｔ１における部品の損耗率となる。このようにして、処理Ｐ４４において、処理装置１２２は、作業機械２００の各部品、たとえば、ツース２８３Ｔおよび走行装置２６０の各部品などの損耗率を算出し、図８に示す処理Ｐ４を終了する。
　次に、作業機械管理システム１００は、図４に示すように、処理Ｐ４で算出した各々の作業機械２００の各々の部品の損耗率がしきい値以上であるか否かを判定する処理Ｐ５を実行する。この処理Ｐ５において、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、たとえば、図１０に示すように、算出した損耗率ＡＲが、しきい値ＳＡＲ以上であるか否かを判定する。この作業機械２００の各部品の損耗率のしきい値は、たとえばユーザサーバ１２０の記憶装置１２３に記憶されている。
　処理Ｐ５において、処理装置１２２によって損耗率ＡＲがしきい値ＳＡＲ未満である（ＮＯ）と判定されると、作業機械管理システム１００は、図４に示す処理Ｐ１から処理Ｐ５までを繰り返し実行する。一方、処理Ｐ５において、処理装置１２２によって損耗率ＡＲがしきい値ＳＡＲ以上である（ＹＥＳ）と判定されると、作業機械管理システム１００は、図４に示す警告を通知する処理Ｐ６を実行する。この処理Ｐ６において、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２は、たとえば、入出力装置１２１およびインターネット回線４００を介して、管理サーバ１１０、作業機械２００および携帯端末１３０に警告情報を送信する。すなわち、ユーザサーバ１２０の入出力装置１２１は、外部の携帯端末１３０からの要求に応じて、処理装置１２２で予測した作業機械２００のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを携帯端末１３０に出力する。
　管理サーバ１１０は、たとえば、入出力装置１１１を介して警告情報を受信し、処理装置１１２によって表示装置１１４に警告を表示する。作業機械２００は、たとえば、通信装置２３０および入出力装置２１１を介して警告情報を受信し、処理装置２１２によって表示装置２２０に警告を表示させる。携帯端末１３０は、たとえば、通信装置１３５および入出力装置１３１を介して警告情報を受信し、処理装置１３２によって表示装置１３４に警告を表示させる。
　図１１は、携帯端末１３０の表示装置１３４に表示された警告の一例を示す画像図である。図１１に示す例において、表示装置１３４は、フロントアタッチメントのバケット／リンクの損耗の項目に、損耗率が９０％以上であることを示す警告を表示している。なお、携帯端末１３０は、表示装置１３４に警告を表示するのと同時に、スピーカから警告音を発するようにしてもよい。
　次に、作業機械管理システム１００は、図４に示すように、各々の作業機械２００の各々の部品のメンテナンス時期を予測する処理Ｐ７を実行する。作業機械管理システム１００は、たとえば、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、図１０に示す損耗率ＡＲに基づいてメンテナンス時期を予測する。具体的には、図１０に示す例において、処理装置１２２は、現在の部品の損耗率ＡＲと、現在の作業機械２００の寿命係数Ｔ１／Ｔ３に基づいて、損耗率が１００［％］に到達する実働時間Ｔｘを算出し、現在までの実働時間Ｔ１と、算出した実働時間Ｔｘに基づいて部品のメンテナンス時期を予測する。
　次に、作業機械管理システム１００は、図４に示すように、情報を表示する処理Ｐ８を実行する。この処理Ｐ８において、作業機械管理システム１００は、たとえば、ユーザサーバ１２０の処理装置１２２により、入出力装置１２１およびインターネット回線４００を介して、管理サーバ１１０、作業機械２００および携帯端末１３０に予測したメンテナンス時期の情報を送信する。
　管理サーバ１１０は、たとえば、表示装置１１４を介してメンテナンス時期の情報を受信し、処理装置１１２によって表示装置１１４に表示する。作業機械２００は、たとえば、通信装置２３０および入出力装置２１１を介してメンテナンス時期の情報を受信し、処理装置２１２によって表示装置２２０に表示させる。携帯端末１３０は、たとえば、通信装置１３５および入出力装置１３１を介してメンテナンス時期の情報を受信し、処理装置１３２によって表示装置１３４に表示させる。
　図１１に、携帯端末１３０の表示装置１３４に表示されたメンテナンス情報の一例を示す。図１１に示す例において、表示装置１３４は、フロントアタッチメントのバケット／リンクの損耗の項目に、メンテナンス時期が、実働時間として残り２０時間であり、稼働日数として残り２０日であることを表示している。以上により、作業機械管理システム１００は、図４に示す処理を終了する。
　以下、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置の作用を説明する。
　前述のように、本実施形態の作業機械管理システム１００は、入出力装置１２１と、処理装置１２２と、を備えている。入出力装置１２１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。処理装置１２２は、稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。
　なお、本実施形態において、ユーザサーバ１２０は、単体でも、作業機械管理装置として機能する。作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０は、入出力装置１２１と、処理装置１２２とを備える。入出力装置１２１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。また、処理装置１２２は、稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。
　このような構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００、および、作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０は、従来よりも作業機械２００のメンテナンス時期を高精度に予測することができる。たとえば、前述の特許文献１に記載された従来のショベル支援装置は、過去に作業が行われたことのない地点でショベルが作業する場合、ショベルに加わる負荷を予測することができない。これに対し、本実施形態の作業機械管理システム１００、および、作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩと、地理情報システムサーバ３００から取得した地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測することができる。
　したがって、本実施形態の作業機械管理システム１００、および、作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０は、過去に作業が行われたことがない地点で作業機械２００が作業する場合であっても、作業機械２００の部品に作用する負荷を予測し、従来よりも作業機械２００のメンテナンス時期を高精度に予測することができる。また、本実施形態の作業機械管理システム１００、および、作業機械管理装置としてのユーザサーバ１２０は、作業機械２００の位置情報ＰＩに基づいて地理情報システムサーバ３００から地質情報ＧＩを取得するため、作業機械２００が作業する地点の表層地盤の硬さを含む地質情報ＧＩを測定する必要がないという利点がある。
　なお、前述のように、管理サーバ１１０単体で、作業機械管理装置を構成することも可能である。この場合、作業機械管理装置としての管理サーバ１１０は、入出力装置１１１と、処理装置１１２とを備える。入出力装置１１１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。処理装置１１２は、稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。この場合も、前述の作業機械管理システム１００と同様の効果を奏することができる。
　また、前述のように、携帯端末１３０単体で、作業機械管理装置を構成することも可能である。この場合、作業機械管理装置としての携帯端末１３０は、入出力装置１３１と、処理装置１３２と、表示装置１３４と、を備える。入出力装置１３１は、作業機械２００の位置情報ＰＩおよび稼働情報ＯＩを作業機械２００から受信するとともに、位置情報ＰＩに基づいて作業機械２００が作業する地域の地質情報ＧＩを地理情報システムサーバ３００から受信する。処理装置１３２は、稼働情報ＯＩおよび地質情報ＧＩに基づいて作業機械２００のメンテナンス時期を予測する。表示装置１３４は、処理装置１３２で予測した作業機械２００のメンテナンス時期に基づく警告を表示する。この場合も、前述の作業機械管理システム１００と同様の効果を奏することができる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、作業機械２００の稼働情報ＯＩは、各々の作業機械２００の燃費の情報を含んでいる。また、処理装置１２２は、各々の作業機械２００の燃費に基づいて各々の作業機械２００の負荷を算出し、各々の作業機械２００の負荷および地質情報ＧＩに基づいて、各々の作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、各々の作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測するために、各部品に作用する力を測定する必要がない。したがって、作業機械２００に特殊なセンサを設ける必要がなく、作業機械管理システム１００および作業機械管理装置の構成を簡潔にすることができ、作業機械管理システム１００および作業機械管理装置の導入を容易にすることができる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、地質情報ＧＩは、作業機械２００が作業する地域の弾性波速度の分布を含んでいる。そして、処理装置１２２は、各々の作業機械２００の負荷と、位置情報ＰＩに対応する弾性波速度とに基づいて、各々の作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、各々の作業機械２００の負荷と、各々の作業機械２００が作業を行う地点の表層地盤の硬さの指標である弾性波速度に基づいて、各々の作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測することができる。これにより、たとえば、バケット２８３のツース２８３Ｔなど、作業機械２００の負荷と表層地盤の硬さに応じて損耗の進行速度が変化する部品のメンテナンス時期を、より高精度に予測することが可能になる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、作業機械２００の稼働情報ＯＩは、各々の作業機械２００が特定の動作を行った累積時間である実働時間を含んでいる。そして、処理装置１２２は、弾性波速度および負荷の大小に応じた複数のカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４を設定し、作業機械２００の部品の寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４を、設定したカテゴリごとに算出する。さらに、処理装置１２２は、作業機械２００のカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとの実働時間と寿命係数の積の総和を、部品の累積損傷時間として算出し、その累積損傷時間に基づいてメンテナンス時期を予測する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、作業機械２００が作業する地点の表層地盤の弾性波速度および作業機械２００の負荷の大小に応じて変化する作業機械２００の部品のメンテナンス時期をより高精度に予測することが可能になる。また、複数の作業機械２００のデータをカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４に分類し、カテゴリごとに部品の累積損傷時間を算出することで、処理装置１２２の処理量を削減し、部品のメンテナンス時期の予測を容易にすることができる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、作業機械２００の稼働情報ＯＩは、各々の作業機械２００の部品の交換履歴を含んでいる。そして、処理装置１２２は、各々の作業機械２００の部品の交換履歴に基づいて、部品の使用開始から交換までの実働時間を耐用期間として算出し、カテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４ごとに複数の作業機械２００の部品の耐用期間の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４を算出する。さらに、処理装置１２２は、弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１の中央値Ｔ１をそれぞれのカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４の中央値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４で除した値をそれぞれのカテゴリの寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４として算出する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、作業機械２００の作業を、いくつかのカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４に分類し、各々のカテゴリの寿命係数Ｔ１／Ｔ１，Ｔ１／Ｔ２，Ｔ１／Ｔ３，Ｔ１／Ｔ４に基づいて、部品のメンテナンス時期を予測することができる。これにより、作業機械２００の部品の損耗の進行速度が異なるカテゴリＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３，ＣＡ４に応じて、作業機械２００の部品のメンテナンス時期を高精度に予測することができる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、処理装置１２２は、各々の作業機械２００の稼働時間に対する実働時間の割合が所定の割合以上である作業機械２００の稼働情報ＯＩを抽出する。そして、処理装置１２２は、抽出した稼働情報ＯＩに含まれる複数の作業機械２００の部品の交換履歴に基づいて、部品の耐用期間を算出する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、作業機械２００が部品の損耗に対する影響が少ない動作を行っている時間を除外して、部品の耐用期間を算出することができる。したがって、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置によれば、作業機械２００の部品の耐用期間をより高精度に算出することができ、作業機械２００の部品のメンテナンス時期をより高精度に予測することが可能になる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、処理装置１２２は、弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１における部品の耐用期間の中央値Ｔ１を使用限界時間に設定する。そして、処理装置１２２は、使用限界時間に対する累積損傷時間の百分率を各々の部品の損耗率ＡＲとして算出し、その損耗率ＡＲに基づいて各々の作業機械２００の部品のメンテナンス時期を予測する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、作業機械２００の部品の損耗が最も早期に進行するカテゴリ、すなわち弾性波速度および負荷が最大のカテゴリＣＡ１における部品の耐用期間の中央値Ｔ１を基準として、作業機械２００の部品の損耗率ＡＲを算出することができる。したがって、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置によれば、作業機械２００の部品のメンテナンス時期をより高精度に予測することが可能になる。
　また、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置において、地質情報ＧＩは、作業機械２００が作業する地域の地域における地質名称の分布を含む。処理装置１２２は、作業機械２００の負荷および地質名称に基づいて、各々の２００の部品のメンテナンス時期を予測する。
　この構成により、本実施形態の作業機械管理システム１００および作業機械管理装置は、たとえば作業機械２００が作業する地点の土質や岩質に起因する部品の損耗によるメンテナンス時期をより高精度に予測することが可能になる。具体的には、たとえば、特定の地質名称の地点で作業する作業機械２００の走行装置２６０の部品の間に入り込んだ粒子による損耗の影響などに基づいて、スプロケット２６１、アイドラ２６２、リンクアッセンブリ２６３、上部ローラ２６４、下部ローラ２６５、シュープレート２６６などのメンテナンス時期を高精度に予測することが可能になる。
　以上、図面を用いて本開示に係る作業機械管理システムおよび作業機械管理装置の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。
１００　作業機械管理システム；１１０　管理サーバ（作業機械管理装置）；１１１　入出力装置；１１２　処理装置；１２０　ユーザサーバ（作業機械管理装置）；１２１　入出力装置；１２２　処理装置；１３０　携帯端末（作業機械管理装置）；１３１　入出力装置；１３２　処理装置；１３４　表示装置；２００　作業機械；３００　地理情報システムサーバ；ＣＡ１　カテゴリ；ＣＡ２　カテゴリ；ＣＡ３　カテゴリ；ＣＡ４　カテゴリ；ＧＩ　地質情報；ＯＩ　稼働情報；ＰＩ　位置情報；ＡＲ　損耗率；Ｔ１　中央値；Ｔ２　中央値；Ｔ３　中央値；Ｔ４　中央値；Ｔ１／Ｔ１　寿命係数；Ｔ１／Ｔ２　寿命係数；Ｔ１／Ｔ３　寿命係数；Ｔ１／Ｔ４　寿命係数

Claims (9)

  1. 　作業機械の位置情報および稼働情報を前記作業機械から受信するとともに、前記位置情報に基づいて前記作業機械が作業する地域の地質情報を地理情報システムサーバから受信する入出力装置と、
    　前記稼働情報および前記地質情報に基づいて前記作業機械のメンテナンス時期を予測する処理装置と、を備え、
    　前記入出力装置は、外部の携帯端末からの要求に応じて、前記処理装置で予測した前記作業機械のメンテナンス時期に基づく警告に関するデータを前記携帯端末に出力することを特徴とする作業機械管理システム。
  2. 　前記稼働情報は、前記作業機械の燃費を含み、
    　前記処理装置は、前記燃費に基づいて前記作業機械の負荷を算出し、前記負荷および前記地質情報に基づいて、前記メンテナンス時期を予測することを特徴とする請求項１に記載の作業機械管理システム。
  3. 　前記地質情報は、前記作業機械が作業する前記地域の弾性波速度の分布を含み、
    　前記処理装置は、前記負荷と、前記位置情報に対応する前記弾性波速度とに基づいて、前記メンテナンス時期を予測することを特徴とする請求項２に記載の作業機械管理システム。
  4. 　前記稼働情報は、前記作業機械が特定の動作を行った累積時間である実働時間を含み、
    　前記処理装置は、前記弾性波速度および前記負荷の大小に応じた複数のカテゴリを設定し、前記作業機械の部品の寿命係数を前記カテゴリごとに算出し、前記作業機械の前記カテゴリごとの前記実働時間と前記寿命係数の積の総和を前記部品の累積損傷時間として算出し、前記累積損傷時間に基づいて前記メンテナンス時期を予測することを特徴とする請求項３に記載の作業機械管理システム。
  5. 　前記稼働情報は、前記部品の交換履歴を含み、
    　前記処理装置は、前記交換履歴に基づいて前記部品の使用開始から交換までの前記実働時間を耐用期間として算出し、前記カテゴリごとに複数の前記作業機械の前記耐用期間の中央値を算出し、前記弾性波速度および前記負荷が最大の前記カテゴリの前記中央値をそれぞれの前記カテゴリの前記中央値で除した値をそれぞれの前記カテゴリの前記寿命係数として算出することを特徴とする請求項４に記載の作業機械管理システム。
  6. 　前記処理装置は、各々の前記作業機械の稼働時間に対する前記実働時間の割合が所定の割合以上である前記作業機械の前記稼働情報を抽出して、抽出した前記稼働情報の前記交換履歴に基づいて前記耐用期間を算出することを特徴とする請求項５に記載の作業機械管理システム。
  7. 　前記処理装置は、前記弾性波速度および前記負荷が最大の前記カテゴリの前記中央値を使用限界時間に設定し、前記使用限界時間に対する前記累積損傷時間の百分率を前記部品の損耗率として算出し、前記損耗率に基づいて前記メンテナンス時期を予測することを特徴とする請求項５または請求項６に記載の作業機械管理システム。
  8. 　前記地質情報は、前記地域における地質名称の分布を含み、
    　前記処理装置は、前記負荷および前記地質名称に基づいて、前記メンテナンス時期を予測することを特徴とする請求項２に記載の作業機械管理システム。
  9. 　作業機械の位置情報および稼働情報を前記作業機械から受信するとともに、前記位置情報に基づいて前記作業機械が作業する地域の地質情報を地理情報システムサーバから受信する入出力装置と、
    　前記稼働情報および前記地質情報に基づいて前記作業機械のメンテナンス時期を予測する処理装置と、
    　前記処理装置で予測した前記作業機械のメンテナンス時期に基づく警告を表示する表示装置と、
    　を備えることを特徴とする作業機械管理装置。
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