特開 2024-109254 保守スケジュール支援装置および保守スケジュール支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024109254

(43)【公開日】2024-08-14

(54)【発明の名称】保守スケジュール支援装置および保守スケジュール支援方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/20 20230101AFI20240806BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/20

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023013961

(22)【出願日】2023-02-01

(71)【出願人】

【識別番号】000003148

【氏名又は名称】ＴＯＹＯ ＴＩＲＥ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(72)【発明者】

【氏名】中島 佐知子

(72)【発明者】

【氏名】吉成 昭夫

(72)【発明者】

【氏名】瀬川 政弘

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA20

5L049AA20

(57)【要約】

【課題】車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる保守スケジュール支援装置および保守スケジュール支援方法を提供する。
【解決手段】保守スケジュール支援装置１０は、車両情報取得部１２、停留時間帯算出部１３および停留状況推定部１４を備える。車両情報取得部１２は、車両７で計測される位置情報を含む車両情報を取得する。停留時間帯算出部１３は、車両情報（車両７の位置情報）に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する。停留状況推定部１４は、停留時間帯算出部１３によって複数の日に対して算出した時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両７の停留状況の度合いを推定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両で計測される位置情報を含む車両情報を取得する車両情報取得部と、
前記車両情報に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する停留時間帯算出部と、
前記停留時間帯算出部によって複数の日に対して算出した前記時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定する停留状況推定部と、
を備えることを特徴とする保守スケジュール支援装置。

【請求項2】

前記車両は、輸送事業者が運用する複数の車両であることを特徴とする請求項１に記載の保守スケジュール支援装置。

【請求項3】

前記停留状況推定部は、曜日および時間帯に対して車両の停留回数を積算することによって、車両の停留状況の度合いを推定することを特徴とする請求項１に記載の保守スケジュール支援装置。

【請求項4】

前記停留状況推定部は、前記停留時間帯算出部によって複数の日に対して算出した前記時間帯の情報を教師データとして学習させた学習型の演算モデルを有し、前記演算モデルに基づいて車両の停留状況の度合いを推定することを特徴とする請求項１に記載の保守スケジュール支援装置。

【請求項5】

前記停留状況推定部によって推定された車両の停留状況に基づいて車両の保守スケジュールを生成する保守スケジュール作成部と、
前記保守スケジュール作成部によって生成した保守スケジュールに基づく保守作業が完了した車両に関する情報を作業者端末装置から取得する保守状況取得部と、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の保守スケジュール支援装置。

【請求項6】

車両で計測される位置情報を含む車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両情報に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する停留時間帯算出ステップと、
前記停留時間帯算出ステップによって複数の日に対して算出した前記時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定する停留状況推定ステップと、
を備えることを特徴とする保守スケジュール支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両に装着されたタイヤ等に対する保守計画を支援する保守スケジュール支援装置および保守スケジュール支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

車両に装着されたタイヤは、走行状態や走行距離等に応じて摩耗が進行し、時間経過とともにタイヤ空気圧が変化するため、適宜、点検や交換等の保守が必要となる。例えば、輸送事業者において運用されているトラック等の車両に対しては、輸送事業者に車両の運行スケジュールを問い合せ、タイヤ保守の対象車両が停留場所に停留している日時を確認し、保守スケジュールを計画している。

【0003】

特許文献１には従来の運用計画作成装置が記載されている。運用計画作成装置は、列車の運行経路を示す行路情報ならびに列車の点検および清掃作業の予定を含む作業予定情報の日付に対する制約条件を判断し、行路情報と作業予定情報とを含む運用計画情報を出力する処理部と、列車の運用計画を作成する画面に運用計画情報を表示する表示部とを備える。表示部は、編成番号毎および日付毎に運用計画情報を表す車両運用計画表と、行路情報を表す車両運用順序表とを同一の画面に表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００９－２７９９６８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載の運用計画作成装置は、表示部に車両運用計画表と車両運用順序表とを同一の画面に表示することで、運用計画表の作成時間を短縮し操作性を向上する。ところで、輸送事業者で運用されている車両におけるタイヤ等の保守においては、車両の運行スケジュールを問合せしてからタイヤ保守の計画を作成する手間がかかる。また実際の保守作業においては、交通状況や輸送量などに応じて停留場所への車両の帰還遅延が発生することによって、長時間にわたって保守作業者が待機状態となり作業効率が低下する。更には、車両の帰還遅延によって、別の日に停留場所へ作業者が出向いて対象車両の保守作業を実施しなければならない状況が生じるという問題点があった。

【0006】

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる保守スケジュール支援装置および保守スケジュール支援方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明のある態様の保守スケジュール支援装置は、車両で計測される位置情報を含む車両情報を取得する車両情報取得部と、前記車両情報に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する停留時間帯算出部と、前記停留時間帯算出部によって複数の日に対して算出した前記時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定する停留状況推定部と、を備える。

【0008】

本発明の別の態様は保守スケジュール支援方法である。保守スケジュール支援方法は、車両で計測される位置情報を含む車両情報を取得する車両情報取得ステップと、前記車両情報に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する停留時間帯算出ステップと、前記停留時間帯算出ステップによって複数の日に対して算出した前記時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定する停留状況推定ステップと、を備える。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施形態１に係る保守スケジュール支援システムの機能構成を示すブロック図である。

【図2】停留時間帯データの一例を示す図表である。

【図3】停留時間帯データの別の一例を示す図表である。

【図4】停留状況推定部によって推定した停留状況推定データの一例を示す図表である。

【図5】保守スケジュール支援装置による保守スケジュール支援処理の手順を示すフローチャートである。

【図6】実施形態２に係る保守スケジュール支援システムの機能構成を示すブロック図である。

【図7】演算モデルの停留状況の度合いの推定および学習について説明するための模式図である。

【図8】停留時間帯データの更に別の一例を示す図表である。

【図9】演算モデルによって推定した停留状況推定データの一例を示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図９を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

【0012】

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る保守スケジュール支援システム１００の機能構成を示すブロック図である。保守スケジュール支援システム１００は、車両７に搭載された位置情報計測装置７１と、作業者端末装置８０と、車両７に装着されたタイヤ等の保守スケジュールの計画作成を支援し、保守状況を管理する保守スケジュール支援装置１０とを備える。

【0013】

位置情報計測装置７１は、例えばＧＰＳ受信機および通信装置を含んでおり、車両７の現在の位置情報（緯度、経度および高度）を計測する。位置情報計測装置７１は、例えばインターネット等の通信ネットワーク９を介して保守スケジュール支援装置１０へ車両７の現在の位置情報を送信する。車両７は、例えば輸送事業者において運用されている複数のトラックやタクシー等である。保守スケジュール支援装置１０は、各車両７から位置情報を例えば数秒ごとに取得し蓄積する。

【0014】

作業者端末装置８０は、例えば携帯通信装置であり、車両７に装着されたタイヤ等に対して、点検、ローテーションおよび交換等の保守作業を行う作業者が携行する装置である。作業者端末装置８０は、保守作業を行う複数の車両７のリストを保守計画に基づいて予め記憶しており、リスト中の車両７における保守作業の完了状況を作業者の入力操作により取得する。作業者端末装置８０は、保守作業を行う複数の車両７のリストを保守スケジュール支援装置１０から受信して取得する。作業者端末装置８０は、リスト中の車両７における保守作業の完了状況を保守スケジュール支援装置１０へ送信する。尚、保守スケジュール支援装置１０は、前回の点検結果や摩耗予測モデルに基づいて、保守作業を行う複数の車両７の候補を抽出してリストを作成する。

【0015】

保守スケジュール支援装置１０は、車両情報取得部１２、停留時間帯算出部１３、停留状況推定部１４、保守スケジュール作成部１５および保守状況取得部１９等を備える。また、保守スケジュール支援装置１０は、通信部１１、操作部１６、表示部１７および記憶部１８等を備える。保守スケジュール支援装置１０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。

【0016】

通信部１１は、例えばＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信によって通信ネットワーク９に通信接続し、位置情報計測装置７１および作業者端末装置８０との間で通信する。操作部１６は、例えばタッチパネル、スイッチ、キーボードおよびマウスなどの操作可能な入力装置である。表示部１７は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置である。

【0017】

操作部１６による作業者の操作入力に基づいて、表示部１７に輸送事業者で運用している車両７の情報や各車両７に装着されたタイヤ等の保守状況などを表示することができる。また作業者は、表示部１７に表示された画面表示を見ながら、各車両７に装着されたタイヤ等の保守スケジュールを計画することができる。

【0018】

記憶部１８は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ等によって構成される記憶装置である。記憶部１８は、運用車両データ１８ａ、車両位置情報１８ｂ、停留時間帯データ１８ｃ、停留状況推定データｄおよび保守状況データ１８ｅ等を記憶する。運用車両データ１８ａは、輸送事業者等において運用されている各車両７に関する車名や識別番号などのデータである。

【0019】

車両情報取得部１２は、通信部１１を介して、位置情報計測装置７１から車両の位置情報を取得し、車両位置情報１８ｂとして記憶部１８に記憶させる。車両情報取得部１２は、運用車両データ１８ａの各車両７に対して位置情報を取得する。車両位置情報１８ｂは、車両７ごとに、位置情報が計測された日付および時間と対応付けられて記憶部１８に記憶される。車両位置情報１８ｂは、各車両７の運用期間中において継続的に取得され記憶部１８に蓄積される。

【0020】

停留時間帯算出部１３は、車両位置情報１８ｂに基づいて、各車両７が停留場所に存在している時間帯を算出する。停留場所は、例えば輸送事業者が有する駐車場である。停留時間帯算出部１３は、車両７の位置情報と停留場所の位置情報とが一致している場合に車両７が停留場所に存在していると判定し、対応する時刻が含まれる時間帯を特定し、停留時間帯データ１８ｃとして記憶部１８に記憶させる。

【0021】

図２は、停留時間帯データ１８ｃの一例を示す図表である。図２では、２０２１年９月２７日週において、各車両７が停留場所に存在していた時間帯を示している。図２において斜線でハッチングした時間帯に車両７が停留場所に存在している。停留時間帯データ１８ｃは、車両７ごとに、日付および時間帯に対応して、車両が停留場所に存在している場合に例えば符号１、車両が停留場所に存在していない場合に符号０が付加されて記憶部１８に記憶される。尚、停留時間帯との表記は、車両７が停留場所に存在している時間帯を意味する。

【0022】

停留時間帯算出部１３は、２０２１年９月２７日週に続いて、１０月４日週、１０月１１日週、１０月１８日週、１０月２５日週と、各週における車両７の停留時間帯を算出し、停留時間帯データ１８ｃとして記憶部１８に記憶される。図３は、停留時間帯データ１８ｃの別の一例を示す図表である。図３では、２０２１年１０月２５日週において、各車両７が停留場所に存在していた時間帯を示しており、図２と同様に斜線でハッチングした時間帯に車両７が停留場所に存在している。尚、図２および図３において、時間帯として午後の時間帯を対象として挙げているが、午前の時間帯についても同様に対象としてもよい。

【0023】

停留状況推定部１４は、停留時間帯算出部１３によって、複数の日（例えば前５週間分の日）に対して算出した停留時間帯データ１８ｃを解析し、将来における曜日および時間帯に対する車両７の停留状況の度合いを推定する。停留状況は、将来の週間における曜日および時間帯に対応して車両７が停留場所に存在しているか否かの状況を示している。

【0024】

停留状況の度合いは、例えば、過去における各時間帯に車両７が停留場所に存在していた回数（停留回数）を積算して求めた値や、積算値を考慮した日数で除算して求めた確率の値によって表され、統計的な手法を用いて解析して求められる。停留状況推定部１４は、停留状況の度合いを算出し、停留状況推定データ１８ｄとして記憶部１８に記憶させる。

【0025】

図４は、停留状況推定部１４によって推定した停留状況推定データ１８ｄの一例を示す図表である。図４では、２０２１年１１月１日週において推定される各車両７の停留状況の度合いを示す図表であり、停留状況の度合いを積算値で表している。例えば識別番号５４８０の車両における１１月１日の停留状況の推定値は、１３時から１４時の時間帯で０と小さく、１６時から１７時の時間帯で５と大きい。

【0026】

図４では、８台の保守対象の車両について、停留状況の度合いの合計値を示している。例えば、１１月５日の１５時から１６時の時間帯で合計値が３４となり、同日の１６時から１７時の時間帯で合計値が３３となり、保守作業の時間帯を１１月５日の１５時から１７時に設定すれば、保守対象の車両のうち、より多くの車両に対して効率良く保守作業を行えることが判る。

【0027】

停留状況の度合いは、車両が停留場所に存在している度合い、或いは車両が停留場所に存在していると推定される度合いと換言してもよい。

【0028】

保守スケジュール作成部１５は、停留状況推定データ１８ｄを表示部１７に表示し、作業者による操作部１６からの操作入力を受け付け、日付および時間帯を特定した保守スケジュールを生成する。保守スケジュール作成部１５は、例えば、停留状況推定データ１８ｄのうち、各車両７の停留状況の度合いが高い日付および時間帯を所定の色で表示することで、より多くの車両７に対してタイヤ等の保守を行える日時を作業者が選択することを促す。作業者は、表示部１７に表示された停留状況推定データ１８ｄのうち、各車両７の停留状況の度合いが高い日付および時間帯を操作部１６によって選択することで、保守作業の効率化が図られる。

【0029】

保守状況取得部１９は、作業者端末装置８０から保守作業が完了した車両に関する情報を取得する。作業者端末装置８０には、車両７の保守作業に当たって予め、保守作業の当日にタイヤ等の保守を行う車両に関する情報が保守スケジュール支援装置１０から送信されているものとする。タイヤ等の保守を行う車両に関する情報は、例えば、車名や識別番号である。

【0030】

作業者端末装置８０は、例えば１０台の保守作業を行う車両の車名と識別番号を表示し、保守作業が完了した車両を選択する保守作業者の操作入力を受け付ける。作業者端末装置８０は、保守作業が完了した車名および識別番号等の車両に関する情報を保守スケジュール支援装置１０へ送信する。

【0031】

保守状況取得部１９は、保守作業の当日にタイヤ等の保守を行う車両に関する情報をリストアップした保守状況データ１８ｅを記憶部１８に記憶させる。保守状況取得部１９は、通信部１１を介して、保守作業が完了した車名および識別番号等の車両に関する情報を作業者端末装置８０から取得し、保守状況データ１８ｅに保守作業完了の有無の情報を付加する。保守状況取得部１９は、保守作業完了の有無を含む保守状況データ１８ｅを表示部１７に表示することによって、視覚的に分かり易く、保守作業の進捗を作業者に提供する。

【0032】

次に保守スケジュール支援装置１０の動作について説明する。図５は、保守スケジュール支援装置１０による保守スケジュール支援処理の手順を示すフローチャートである。保守スケジュール支援装置１０の車両情報取得部１２は、車両７に搭載された位置情報計測装置７１から車両７の位置情報を取得する（Ｓ１）。車両情報取得部１２は、各車両７の運用期間中において車両７の位置情報を継続的に取得し、車両位置情報１８ｂとして記憶部１８に記憶させる。

【0033】

停留時間帯算出部１３は、車両位置情報１８ｂに基づいて、各車両７が停留場所に存在している時間帯を算出する（Ｓ２）。停留時間帯算出部１３は、日付ごとに停留場所に車両が存在している時間帯を特定し、停留時間帯データ１８ｃとして記憶部１８に記憶させる。

【0034】

停留状況推定部１４は、停留時間帯データ１８ｃに基づいて、将来における曜日および時間帯に対する車両７の停留状況の度合いを推定する（Ｓ３）。停留状況推定部１４は、例えば、過去における各時間帯における停留回数の積算値や確率を算出し、将来における曜日および時間帯に対する停留状況推定データ１８ｄとして記憶部１８に記憶させる。

【0035】

保守スケジュール作成部１５は、停留状況推定データ１８ｄを表示部１７に表示し、作業者による操作部１６からの操作入力を受け付け、日付および時間帯を特定した保守スケジュールを生成する（Ｓ４）。

【0036】

保守状況取得部１９は、作業者端末装置８０から保守作業が完了した車両に関する情報を取得する（Ｓ５）。この際、作業者端末装置８０は、保守作業が完了した車両を選択する保守作業者の操作入力を受け付け、保守作業が完了した車両の情報を保守スケジュール支援装置１０へ送信する。保守状況取得部１９は、保守作業完了の有無の情報を含む保守状況データ１８ｅを表示部１７に表示し（Ｓ６）、処理を終了する。

【0037】

保守スケジュール支援装置１０は、上述のように、例えば図４に示した曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定し、保守スケジュールを立案する作業者に提供する。保守スケジュール支援装置１０は、車両の停留状況の度合いを提供することによって、保守スケジュールの立案を簡便化し、車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる。

【0038】

保守スケジュール作成部１５は、例えば各車両７の停留状況の度合いが高い日付および時間帯に色付けして停留状況推定データ１８ｄを表示部１７に表示することにより、作業者が車両７に装着されたタイヤ等の保守の日程を選択し易くすることができる。

【0039】

対象となる車両７は、例えば輸送事業者が運用する複数の車両７である。輸送事業者における輸送量は、１年間の各月および季節の要因に応じて変化する傾向にある。例えば発泡酒などの輸送は、とくに夏に輸送量が多く、その他の季節では減少する傾向にある。また輸送用の車両が走行する道路のトラフィック量も曜日および時間帯の影響を受ける。

【0040】

保守スケジュール支援装置１０は、輸送事業者が運用する複数の車両７に対して、実際の輸送量や交通状況を考慮した車両７の停留状況の度合いを推定し提供することができる。また保守スケジュール支援装置１０の停留状況推定部１４は、曜日および時間帯に対して車両７の停留回数を積算することによって、より簡単に車両の停留状況の度合いを推定することができる。

【0041】

保守スケジュール支援装置１０は、保守スケジュール作成部１５によって保守スケジュールを作成し、保守状況取得部１９によって保守作業が完了した車両に関する情報を取得する。保守状況取得部１９は、例えば保守作業完了の有無の情報を含む保守状況データ１８ｅを表示部１７に表示することによって、視覚的に分かり易く、保守作業の進捗を作業者に提供することができる。

【0042】

保守スケジュール支援装置１０によって立案された計画どおりに保守作業を行うことができた車両７の台数を把握することで、保守スケジュール支援装置１０による保守計画立案の効果を輸送事業者ごとに評価することができる。車両７のタイヤ等の保守作業の完了率が高い輸送事業者に対しては、保守スケジュール支援装置１０を用いて保守計画立案を行うことができる。

【0043】

（実施形態２）
図６は、実施形態２に係る保守スケジュール支援システム１００の機能構成を示すブロック図である。実施形態２に係る保守スケジュール支援装置１０では、停留状況推定部１４が学習型の演算モデル１４ａを有している。実施形態２に係る保守スケジュール支援装置１０において、停留状況推定部１４以外の構成は実施形態１に係る保守スケジュール支援装置１０と同等であり、簡潔化のため説明を省略する。

【0044】

停留状況推定部１４の演算モデル１４ａは、入力されたデータに対して車両７の停留状況の度合いを算出して出力する学習型モデルである。図７は、演算モデル１４ａの停留状況の度合いの推定および学習について説明するための模式図である。演算モデル１４ａへの入力データは、例えば週の始まりの日付、車両７の識別番号、季節などである。また演算モデル１４ａへの入力データは、輸送事業者ごとに異なる繁忙期であるか否かの情報や、天気や気温などの天候に関する情報を用いてもよい。

【0045】

演算モデル１４ａは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル１４ａは、例えばＤＮＮ（Deep Neural Network）や、決定木などの手法を用いて構築される。また演算モデル１４ａは、例えば入力データに対する多重線形回帰モデルとし、学習によってモデル生成されるものであってもよい。

【0046】

演算モデル１４ａは、過去における車両の停留状況を教師データとして与えることによって学習させる。過去における車両７の停留状況は、週の始まりの日に対して、その週内の各曜日および各時間帯に車両７が停留場所に存在していたか否かの情報によって表される。停留場所に存在していたか否かの情報は、車両７が停留場所に存在していた場合には例えば数値１を、存在していない場合には数値０を付与することによって表される。

【0047】

図８は、停留時間帯データ１８ｃの更に別の一例を示す図表である。図８では、２０２２年９月２６日週において、各車両７が停留場所に存在していた時間帯を示しており、図２と同様に斜線でハッチングした時間帯に車両７が停留場所に存在している。図２に示した２０２１年９月２７日週の停留時間帯データ１８ｃに続いて、２０２２年９月２６日週までの各週の停留時間帯データ１８ｃにおける１年分の停留状況を教師データとして演算モデル１４ａを学習させることができる。

【0048】

演算モデル１４ａの学習過程では、週の始まりの日付、車両７の識別番号よび季節を演算モデル１４ａに入力して演算モデル１４ａによって、週内の各曜日および各時間帯における車両７の停留状況の度合いを算出する。演算モデル１４ａによって算出した車両７の停留状況の度合いと、週の始まりの日付に対応する停留時間帯データ１８ｃの各曜日および各時間帯における停留状況（教師データであり、例えば１、０の値である）とを比較する。

【0049】

比較結果に基づいて、重みづけ等の演算過程における各種係数を演算モデル１４ａに新たに設定する。例えば１年分の教師データによってモデルの更新を繰り返すことで演算モデル１４ａの学習を実行することができる。尚、演算モデル１４ａの学習過程では、勾配ブースティングなどの公知の学習方法を用いることができる。また演算モデル１４ａの検証には、ランダムデータサンプリングや交差検証などの公知の検証方法を用いることができる。

【0050】

演算モデル１４ａは、例えば季節ごとなどの期間を限定して学習させるようにしてもよい。また演算モデル１４ａの入力データである週の始まりの日付を、単に日付のデータで置き換え、演算モデル１４ａによって、日付に対応する各時間帯の停留状況の度合いを算出するようにしてもよい。

【0051】

図９は、演算モデル１４ａによって推定した停留状況推定データ１８ｄの一例を示す模式図である。図９では、２０２２年１０月３日週について、各曜日および時間帯における停留状況の度合いを０から１の数値で表している。数値０に近いほど、停留場所に車両７が存在している確率は低く、数値１に近いほど、停留場所に車両７が存在している確率は高くなる。

【0052】

図９では、曜日および時間帯ごとに、８台の対象車両について推定された停留状況の度合いを平均した値を示している。例えば、１０月５日の１３時から１４時の時間帯において、停留状況の度合いの平均値が高いことが判る。停留状況の度合いの平均値が高い曜日および時間帯に保守作業を計画することで、保守作業の効率化を図ることができる。

【0053】

保守スケジュール支援装置１０の保守スケジュール作成部１５は、推定した停留状況推定データ１８ｄの各数値に応じて濃淡や色付けを行って表示部１７に表示させることで、推定した停留状況の度合いを作業者にとって分かり易く提供することができる。

【0054】

保守スケジュール支援装置１０は、停留状況推定部１４による停留状況の度合いの推定において、学習型の演算モデルを採用することができる。また保守スケジュール支援装置１０は、例えば１年分の停留時間帯データ１８ｃのように多数の教師データを用いることができ、演算モデル１４ａによる推定精度の向上を図ることができる。

【0055】

上述の各実施形態では、主として車両７におけるタイヤ等の保守について説明した。保守作業の対象は、例えば車両７におけるバッテリや、ブレーキ、エンジンオイル、クーラント液の点検および交換などであってもよく、これらの保守作業に対しても、同様に保守スケジュール支援装置１０によって保守作業計画等の支援を行うことができる。

【0056】

また各実施形態について、保守スケジュール支援装置１０の保守スケジュール作成部１５は、保守作業中に車両で計測される位置情報に基づいて、保守作業の対象車両とするかどうかを判断するようにしてもよい。保守スケジュール作成部１５は、保守作業の日時において、停留場所に停留していると推定される車両を保守作業の対象として保守スケジュールを作成する。また保守スケジュール作成部１５は、保守作業の日時に停留場所に停留していないと推定された車両についても、車両の位置情報によって保守作業の時間内に停留場所へ戻ってくる距離にある車両や、所定時間内に停留場所に戻ってくる車両を保守対象としてもよい。

【0057】

次に実施形態に係る保守スケジュール支援装置１０および保守スケジュール支援方法の特徴について説明する。
保守スケジュール支援装置１０は、車両情報取得部１２、停留時間帯算出部１３および停留状況推定部１４を備える。車両情報取得部１２は、車両７で計測される位置情報を含む車両情報を取得する。停留時間帯算出部１３は、車両情報（車両７の位置情報）に基づいて車両が停留場所に存在している時間帯を算出する。停留状況推定部１４は、停留時間帯算出部１３によって複数の日に対して算出した時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両７の停留状況の度合いを推定する。これにより、保守スケジュール支援装置１０は、保守スケジュールの立案を簡便化し、車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる。

【0058】

また保守対象の車両７は、輸送事業者が運用する複数の車両である。これにより、保守スケジュール支援装置１０は、輸送事業者が運用する複数の車両７に対して、実際の輸送量や交通状況を考慮した車両７の停留状況の度合いを推定し提供することができる。

【0059】

また停留状況推定部１４は、曜日および時間帯に対して車両の停留回数を積算することによって、車両の停留状況の度合いを推定する。これにより、保守スケジュール支援装置１０は、曜日および時間帯に対して車両７の停留回数を積算することで、より簡単に車両の停留状況の度合いを推定することができる。

【0060】

また停留状況推定部１４は、停留時間帯算出部１３によって複数の日に対して算出した時間帯の情報を教師データとして学習させた学習型の演算モデル１４ａを有し、演算モデル１４ａに基づいて車両の停留状況の度合いを推定する。これにより、保守スケジュール支援装置１０は、停留状況推定部１４による停留状況の度合いの推定において、学習型の演算モデルを採用することができる。

【0061】

また停留状況推定部１４によって推定された車両７の停留状況に基づいて車両の保守スケジュールを生成する保守スケジュール作成部１５と、保守スケジュール作成部１５によって生成した保守スケジュールに基づく保守作業が完了した車両に関する情報を作業者端末装置８０から取得する保守状況取得部１９と、を更に備える。これにより、保守スケジュール支援装置１０は、例えば保守作業完了の有無を含む保守状況データ１８ｅを表示部１７に表示することによって、視覚的に分かり易く、保守作業の進捗を作業者に提供することができる。

【0062】

保守スケジュール支援方法は、車両情報取得ステップ、停留時間帯算出ステップおよび停留状況推定ステップを備える。車両情報取得ステップは、車両７で計測される位置情報を含む車両情報を取得する。停留時間帯算出ステップは、車両情報（車両７の位置情報）に基づいて車両７が停留場所に存在している時間帯を算出する。停留状況推定ステップは、停留時間帯算出ステップによって複数の日に対して算出した時間帯の情報を解析し、曜日および時間帯に対する車両の停留状況の度合いを推定する。この方法によれば、保守スケジュールの立案を簡便化し、車両に装着されたタイヤ等の保守の効率化を図ることができる。

【0063】

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

【符号の説明】

【0064】

７ 車両、１２ 車両情報取得部、 １３ 停留時間帯算出部、
１４ 停留状況推定部、 １４ａ 演算モデル、
１５ 保守スケジュール作成部、 １９ 保守状況取得部、
８０ 作業者端末装置、 １０ 保守スケジュール支援装置。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】