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(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】P2024140884
(43)【公開日】2024-10-10
(54)【発明の名称】機械保守支援システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/20 20230101AFI20241003BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/20
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023052244
(22)【出願日】2023-03-28
(71)【出願人】
【識別番号】000005522
【氏名又は名称】日立建機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002572
【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】有馬 世一
(72)【発明者】
【氏名】高見 弘樹
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC15
(57)【要約】
【課題】修理に必要な部品の事前調達を促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を抑制することを目的とする。
【解決手段】機械保守支援システム１の演算処理装置１００ａは、機械１０の故障確率を推定して故障予測を行う故障予測部１０１と、修理に必要な対策部品を特定する対策部品特定部１０２と、対策部品の受注確率を故障確率に基づいて算出する受注確率算出部１０３と、部品倉庫において在庫が不足した対策部品の事前調達の期待損益を受注確率に基づいて算出して事前調達を行う在庫管理部１０４と、対策部品の調達に要する時間に基づいて顧客の経済的影響度を算出する影響度算出部１０５と、経済的影響度に基づいて販促プランを作成する販促プラン作成部１０６と、通信装置１００ｂに販促プランを出力する出力部１０７と、を有する。通信装置１００ｂは、販促プランを端末装置５０に送信する。
【選択図】図２
【解決手段】機械保守支援システム１の演算処理装置１００ａは、機械１０の故障確率を推定して故障予測を行う故障予測部１０１と、修理に必要な対策部品を特定する対策部品特定部１０２と、対策部品の受注確率を故障確率に基づいて算出する受注確率算出部１０３と、部品倉庫において在庫が不足した対策部品の事前調達の期待損益を受注確率に基づいて算出して事前調達を行う在庫管理部１０４と、対策部品の調達に要する時間に基づいて顧客の経済的影響度を算出する影響度算出部１０５と、経済的影響度に基づいて販促プランを作成する販促プラン作成部１０６と、通信装置１００ｂに販促プランを出力する出力部１０７と、を有する。通信装置１００ｂは、販促プランを端末装置５０に送信する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
機械の保守を支援するサーバ装置を備える機械保守支援システムであって、
前記サーバ装置は、前記機械の顧客が使用する端末装置との通信を行う通信装置と、演算処理装置と、を含み、
前記演算処理装置は、
前記機械の故障が発生する前に前記機械の故障確率を推定して前記機械の故障予測を行う故障予測部と、
前記故障を修理するために必要な対策部品を特定する対策部品特定部と、
前記機械の顧客から前記対策部品を受注する確率を示す受注確率を前記故障確率に基づいて算出する受注確率算出部と、
部品倉庫において在庫が不足した前記対策部品を前記故障が発生する前に調達する事前調達を行うことによって期待される期待損益を前記受注確率に基づいて算出し、算出された前記期待損益に基づいて前記事前調達に関する情報を前記部品倉庫に送信する在庫管理部と、
前記対策部品の調達に要する時間に基づいて、前記故障が前記顧客に与える経済的影響度を算出する影響度算出部と、
前記故障予測の内容、前記対策部品のリスト及び前記経済的影響度に基づいて、前記対策部品の販促プランを作成する販促プラン作成部と、
前記販促プランを前記通信装置に出力する出力部と、を有し、
前記通信装置は、前記販促プランを前記端末装置に送信する
ことを特徴とする機械保守支援システム。
前記サーバ装置は、前記機械の顧客が使用する端末装置との通信を行う通信装置と、演算処理装置と、を含み、
前記演算処理装置は、
前記機械の故障が発生する前に前記機械の故障確率を推定して前記機械の故障予測を行う故障予測部と、
前記故障を修理するために必要な対策部品を特定する対策部品特定部と、
前記機械の顧客から前記対策部品を受注する確率を示す受注確率を前記故障確率に基づいて算出する受注確率算出部と、
部品倉庫において在庫が不足した前記対策部品を前記故障が発生する前に調達する事前調達を行うことによって期待される期待損益を前記受注確率に基づいて算出し、算出された前記期待損益に基づいて前記事前調達に関する情報を前記部品倉庫に送信する在庫管理部と、
前記対策部品の調達に要する時間に基づいて、前記故障が前記顧客に与える経済的影響度を算出する影響度算出部と、
前記故障予測の内容、前記対策部品のリスト及び前記経済的影響度に基づいて、前記対策部品の販促プランを作成する販促プラン作成部と、
前記販促プランを前記通信装置に出力する出力部と、を有し、
前記通信装置は、前記販促プランを前記端末装置に送信する
ことを特徴とする機械保守支援システム。
【請求項2】
前記影響度算出部は、
前記対策部品の調達先から前記部品倉庫までの前記対策部品の輸送に要する時間、前記部品倉庫から前記機械の所在地までの前記対策部品の輸送に要する時間、及び、前記対策部品を用いた前記故障の修理に要する時間の少なくとも１つを含む前記機械の稼働停止時間に基づいて、前記故障によって前記顧客が負担するコストを算出し、
前記事前調達が行われた前記対策部品を購入して前記故障が発生する前に修理する事前修理が行われる場合に前記顧客が負担する前記コストと、前記故障が発生した後に前記対策部品を購入して修理する事後修理が行われる場合に前記顧客が負担する前記コストとに基づいて、前記事前修理が行われる場合の前記顧客のコストメリットを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
前記対策部品の調達先から前記部品倉庫までの前記対策部品の輸送に要する時間、前記部品倉庫から前記機械の所在地までの前記対策部品の輸送に要する時間、及び、前記対策部品を用いた前記故障の修理に要する時間の少なくとも１つを含む前記機械の稼働停止時間に基づいて、前記故障によって前記顧客が負担するコストを算出し、
前記事前調達が行われた前記対策部品を購入して前記故障が発生する前に修理する事前修理が行われる場合に前記顧客が負担する前記コストと、前記故障が発生した後に前記対策部品を購入して修理する事後修理が行われる場合に前記顧客が負担する前記コストとに基づいて、前記事前修理が行われる場合の前記顧客のコストメリットを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
【請求項3】
前記在庫管理部は、
前記事前調達が行われた後に前記対策部品が前記顧客に購入される確率である第１購入確率、及び、前記事前調達が行われた後に前記対策部品が前記顧客に購入さない確率である第１非購入確率を、前記受注確率に基づいて算出すると共に、
前記事前調達が行われずに前記対策部品が前記顧客に購入される確率である第２購入確率を算出し、
前記事前調達を行う場合の期待損益である第１期待損益を、前記第１購入確率及び前記第１非購入確率に基づいて算出し、前記事前調達を行わない場合の期待損益である第２期待損益を、前記第２購入確率に基づいて算出し、
算出された前記第１期待損益と前記第２期待損益との差分から、トータルの前記期待損益を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
前記事前調達が行われた後に前記対策部品が前記顧客に購入される確率である第１購入確率、及び、前記事前調達が行われた後に前記対策部品が前記顧客に購入さない確率である第１非購入確率を、前記受注確率に基づいて算出すると共に、
前記事前調達が行われずに前記対策部品が前記顧客に購入される確率である第２購入確率を算出し、
前記事前調達を行う場合の期待損益である第１期待損益を、前記第１購入確率及び前記第１非購入確率に基づいて算出し、前記事前調達を行わない場合の期待損益である第２期待損益を、前記第２購入確率に基づいて算出し、
算出された前記第１期待損益と前記第２期待損益との差分から、トータルの前記期待損益を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
【請求項4】
前記在庫管理部は、
前記第１期待損益を、
前記事前調達が行われた後に前記対策部品が購入される場合の前記対策部品の売却益、輸送費及び倉庫保管費の合計に対して前記第１購入確率が乗算された値と、前記事前調達が行われた後に前記対策部品が購入されない場合の前記対策部品の輸送費、倉庫保管費及び滅却費の合計に対して前記第１非購入確率が乗算された値と、の差分によって算出し、
前記第２期待損益を、
前記事前調達が行われずに前記対策部品が購入される場合の前記対策部品の売却益、輸送費及び緊急処理費の合計に対して前記第２購入確率が乗算された値によって算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の機械保守支援システム。
前記第１期待損益を、
前記事前調達が行われた後に前記対策部品が購入される場合の前記対策部品の売却益、輸送費及び倉庫保管費の合計に対して前記第１購入確率が乗算された値と、前記事前調達が行われた後に前記対策部品が購入されない場合の前記対策部品の輸送費、倉庫保管費及び滅却費の合計に対して前記第１非購入確率が乗算された値と、の差分によって算出し、
前記第２期待損益を、
前記事前調達が行われずに前記対策部品が購入される場合の前記対策部品の売却益、輸送費及び緊急処理費の合計に対して前記第２購入確率が乗算された値によって算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の機械保守支援システム。
【請求項5】
前記受注確率算出部は、
前記対策部品を用いた前記機械の修理履歴、及び、前記対策部品の販売履歴に基づいて、前記故障が発生した後に前記対策部品が前記顧客に購入される確率である部品購入確率を算出し、
算出された前記部品購入確率を、予め学習された前記対策部品の価格と前記部品購入確率との関係に基づいて調整し、
調整された前記部品購入確率に基づいて、前記受注確率を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
前記対策部品を用いた前記機械の修理履歴、及び、前記対策部品の販売履歴に基づいて、前記故障が発生した後に前記対策部品が前記顧客に購入される確率である部品購入確率を算出し、
算出された前記部品購入確率を、予め学習された前記対策部品の価格と前記部品購入確率との関係に基づいて調整し、
調整された前記部品購入確率に基づいて、前記受注確率を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
【請求項6】
前記販促プラン作成部は、
前記事前調達が行われる場合の前記対策部品の価格を通常価格よりも安い販促価格に設定すると共に、前記販促価格での前記対策部品の販売期間である販促期間を設定し、
設定された前記販促価格及び前記販促期間を含む前記販促プランを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
前記事前調達が行われる場合の前記対策部品の価格を通常価格よりも安い販促価格に設定すると共に、前記販促価格での前記対策部品の販売期間である販促期間を設定し、
設定された前記販促価格及び前記販促期間を含む前記販促プランを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
【請求項7】
前記販促プラン作成部は、
前記販促期間として、第１販促期間を設定すると共に、前記第１販促期間よりも後に第２販促期間を設定し、
前記故障確率に基づいて予測される前記故障の発生日までの期間が前記対策部品の調達に要する時間よりも長い場合、予測される前記故障の発生日までに前記第２販促期間を設定し、
前記第１販促期間での前記販促価格である第１販促価格を、前記第２販促期間での前記販促価格である第２販促価格よりも安い価格に設定する
ことを特徴とする請求項６に記載の機械保守支援システム。
前記販促期間として、第１販促期間を設定すると共に、前記第１販促期間よりも後に第２販促期間を設定し、
前記故障確率に基づいて予測される前記故障の発生日までの期間が前記対策部品の調達に要する時間よりも長い場合、予測される前記故障の発生日までに前記第２販促期間を設定し、
前記第１販促期間での前記販促価格である第１販促価格を、前記第２販促期間での前記販促価格である第２販促価格よりも安い価格に設定する
ことを特徴とする請求項６に記載の機械保守支援システム。
【請求項8】
前記出力部は、前記対策部品を購入する意思決定を前記顧客に要求する情報を、前記通信装置に出力し、
前記通信装置は、前記意思決定を要求する情報を前記販促プランと併せて前記端末装置に送信する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
前記通信装置は、前記意思決定を要求する情報を前記販促プランと併せて前記端末装置に送信する
ことを特徴とする請求項１に記載の機械保守支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、機械保守支援システムに関する。
【背景技術】
【0002】
建設機械又は風車等の長時間に亘って稼働し続ける機械においては、顧客（機械のオーナ又はユーザ、以下「顧客」とも称する）の収益が最大になるように稼働率の向上が重要である。機械の稼働率向上のため、機械に故障が発生しても、適切且つ迅速に修理（部品交換を含む）を行って、機械を再稼働できることが望まれる。適切且つ迅速に修理を行うためには、機械の保守に必要な部品の在庫が不足することなく、可及的速やかに機械の近くに配備されることが望まれる。例えば、特許文献１には、半導体製造装置において部品の故障確率を計算し、故障確率に応じた保守部品の在庫準備量を管理する技術が提案されている。
【0003】
一方、建設機械又は風車等の機械は、遠隔地で複数の類似機械が同時に稼働することが多く、地域毎に部品倉庫が設置されることが多い。当該機械は部品の品目数が多いので、各地域の部品倉庫に全ての部品を保管することは困難であり、注文を受けてから部品を調達先（部品サプライヤ）から調達する場合、調達時の部品の輸送に時間を費やし、機械の稼働率に悪影響を及ぼすことがある。したがって、修理に必要な部品を事前に調達して機械の近くに配備することが望ましい。例えば、特許文献２には、装置の故障診断情報に基づいて保守部品の交換によって装置が復旧する確率と、部品が使われない時の戻入れコストの期待値を算出することによって、保守部品の先行手配の要否を判断する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００３－２５７８０８号公報
【特許文献2】特開２０１３－１０５２２１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に開示された技術では、在庫不足の部品を調達先から調達するのに要する時間については何ら考慮されていない。したがって、特許文献１に開示された技術では、当該部品の調達に長い時間を要する場合には、機械の稼働停止時間が長期化することが懸念される。
【0006】
一方、機械を保守する側が修理に必要な部品を事前に調達したとしても、顧客に修理のメリットが理解されないことや顧客の経済的事情が原因で、顧客側が修理を先送りすることがある。この場合、機械に故障が発生して、大きな損失を顧客側にもたらす可能性がある。機械を保守する側は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによって部品在庫確保のリスクが増大するので、修理に必要な部品を事前調達することが難しくなる。
【0007】
特許文献２に開示された技術では、保守部品の先行手配の要否を判断するために、保守部品の交換によって装置が復旧する確率と、部品が使われない時の保守側の戻入れコストの期待値のみを考慮しているに過ぎない。したがって、特許文献２に開示された技術では、修理に必要な部品の事前調達を行って修理するメリットが顧客に理解されずに、当該部品の事前調達が促進されないことが懸念される。結果的に、特許文献２に開示された技術では、故障が発生した後に修理する事態になり、機械の稼働停止時間が長期化することが懸念される。
【0008】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、修理に必要な部品の事前調達を促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために、本発明の機械保守支援システムは、機械の保守を支援するサーバ装置を備える機械保守支援システムであって、前記サーバ装置は、前記機械の顧客が使用する端末装置との通信を行う通信装置と、演算処理装置と、を含み、前記演算処理装置は、前記機械の故障が発生する前に前記機械の故障確率を推定して前記機械の故障予測を行う故障予測部と、前記故障を修理するために必要な対策部品を特定する対策部品特定部と、前記機械の顧客から前記対策部品を受注する確率を示す受注確率を前記故障確率に基づいて算出する受注確率算出部と、部品倉庫において在庫が不足した前記対策部品を前記故障が発生する前に調達する事前調達を行うことによって期待される期待損益を前記受注確率に基づいて算出し、算出された前記期待損益に基づいて前記事前調達に関する情報を前記部品倉庫に送信する在庫管理部と、前記対策部品の調達に要する時間に基づいて、前記故障が前記顧客に与える経済的影響度を算出する影響度算出部と、前記故障予測の内容、前記対策部品のリスト及び前記経済的影響度に基づいて、前記対策部品の販促プランを作成する販促プラン作成部と、前記販促プランを前記通信装置に出力する出力部と、を有し、前記通信装置は、前記販促プランを前記端末装置に送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、修理に必要な部品の事前調達を促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を抑制することができる。
上記以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】実施形態１の機械保守支援システムの構成を示す図。
【図15】機械の稼働停止時間を説明する図。
【図19】実施形態２の演算処理装置の事前調達に関する処理を示すフローチャート。
【図20】実施形態２の販促プラン作成部によって設定される販促期間及び販促価格の一例を示す図。
【図21】実施形態３の受注確率算出部によって用いられる対策部品の部品価格と部品購入確率との関係の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。なお、各実施形態において同一の符号を付された構成については、特に言及しない限り、各実施形態において同様の機能を有し、その説明を省略する。
【0013】
【0014】
図１は、実施形態１の機械保守支援システム１の構成を示す図である。
【0015】
機械保守支援システム１は、例えば建設機械である油圧ショベル等の機械群１０ａ～１０ｘの保守作業を支援するシステムである。機械保守支援システム１は、機械群１０ａ～１０ｘとネットワーク２０を介して接続されたサーバ装置３０と、サーバ装置３０とネットワーク２０を介して接続された部品倉庫４０と、サーバ装置３０とネットワーク２０を介して接続された端末装置５０と、を備える。以下では、機械群１０ａ～１０ｘに含まれる個々の機械１０ａ，１０ｂ，…，１０ｘを総称して、「機械１０」と称する。機械保守支援システム１は、機械１０のメーカの管理事務所、又は、機械１０のサービス事務所に設置されている。
【0016】
サーバ装置３０は、機械１０の状態を監視して機械１０の保守作業を支援する。サーバ装置３０は、サーバ本体１００と、データベース装置２００と、備える。サーバ本体１００は、演算処理を行う演算処理装置１００ａと、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０の外部との通信を行う通信装置１００ｂと、を含む。データベース装置２００には、演算処理装置１００ａの演算処理に必要なデータが記憶されている。
【0017】
演算処理装置１００ａは、電源、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ及び入出力装置等を備える、１又は複数のコンピュータによって構成されている。演算処理装置１００ａは、通信装置１００ｂを介して、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等によって構成されたネットワーク２０に接続されている。
【0018】
データベース装置２００は、例えば１又は複数のハードディスク等によって構成されている。データベース装置２００は、サーバ本体１００内に設置されていてもよいし、ネットワーク２０を介してサーバ本体１００と接続されていてもよい。データベース装置２００は、演算処理装置１００ａの処理に関するデータを、電子ファイル形式、又は、リレーショナルデータベース等のデータベース形式で記憶している。
【0019】
機械群１０ａ～１０ｘは、同じ稼働現場に配置された複数台の機械１０である。機械１０は、複数のサブユニット又は部品から構成されている。機械１０は、圧力又は温度等を計測する各種のセンサ１１と、機械１０の動作を制御する制御装置１２と、ネットワーク２０を介して外部との通信を行う通信装置１３と、を含む。制御装置１２は、センサ１１によって計測された圧力又は温度等の情報（以下「稼働情報」とも称する）を、通信装置１３を介して、サーバ装置３０に送信することができる。機械１０は、稼働計画と保守計画とを有しており、これらの計画に基づいて稼働、停止又は保守が行われる。
【0020】
なお、図１では、機械１０として、建設機械の代表例である油圧ショベルを例示しているが、機械１０は、建設機械に限定されず、風車等の他の機械であってもよい。
【0021】
部品倉庫４０は、機械１０に使用される部品を保管し、保管された部品の在庫管理や、部品の入荷及び出荷を管理する。部品倉庫４０は、図示しない制御装置及び通信装置を含む。部品倉庫４０は、通信装置を介してネットワーク２０に接続され、更にサーバ装置３０に接続されている。
【0022】
端末装置５０は、パソコン又はスマートフォン等によって構成され、電子ファイルの入出力機能及びディスプレイへの表示機能を有している。更に、端末装置５０は、プリンタ若しくはファックス等を用いた紙媒体への出力機能を有している。端末装置５０は、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０に接続され、サーバ装置３０から送信された部品調達に関する情報を含む各種情報を表示して、顧客に提示する。
【0023】
【0024】
演算処理装置１００ａは、故障予測部１０１と、対策部品特定部１０２と、受注確率算出部１０３と、在庫管理部１０４と、影響度算出部１０５と、販促プラン作成部１０６と、出力部１０７と、を有している。
【0025】
故障予測部１０１は、機械１０の故障が発生する前に機械１０の故障確率を推定して機械１０の故障予測を行う。対策部品特定部１０２は、機械１０の故障を修理するために必要な部品（以下「対策部品」とも称する）を特定する。受注確率算出部１０３は、機械１０の顧客から対策部品を受注する確率を示す受注確率を、故障予測部１０１により推定された故障確率に基づいて算出する。
【0026】
在庫管理部１０４は、部品倉庫４０において在庫が不足した対策部品を故障が発生する前に調達する事前調達を行うことによって期待される期待損益を、受注確率算出部１０３により算出された受注確率に基づいて算出する。そして、在庫管理部１０４は、算出された期待損益に基づいて、対策部品の事前調達を行う。具体的には、在庫管理部１０４は、算出された期待損益に基づいて、対策部品の事前調達に関する情報を部品倉庫４０に送信する。
【0027】
影響度算出部１０５は、対策部品の調達に要する時間に基づいて、機械１０の故障が顧客に与える経済的影響度（以下「故障影響度」とも称する）を算出する。販促プラン作成部１０６は、故障予測部１０１により行われた故障予測の内容、対策部品特定部１０２により特定された対策部品を含む部品リスト、及び、影響度算出部１０５により算出された故障影響度に基づいて、対策部品の販促プランを作成する。出力部１０７は、販促プラン作成部１０６により作成された販促プランを通信装置１００ｂに出力して、当該販促プランを端末装置５０に送信させる。なお、演算処理装置１００ａの詳細については、図１０～図１８を用いて後述する。
【0028】
【0029】
データベース装置２００は、機械１０から送信された稼働情報を記憶する稼働情報ＤＢ２０１と、機械１０の機械情報を記憶する機械情報ＤＢ２０２と、を有している。更に、データベース装置２００は、機械１０の故障履歴及び修理履歴を記憶する故障・修理履歴ＤＢ２０３と、対策部品のリストを記憶する対策部品ＤＢ２０４と、部品の販売履歴を記憶する販売履歴ＤＢ２０５と、を有している。更に、データベース装置２００は、部品倉庫４０に関する情報を記憶する倉庫ＤＢ２０６と、機械１０の稼働現場に関する情報を記憶する現場情報ＤＢ２０７と、を有している。
【0030】
【0031】
機械情報ＤＢ２０２は、機械群１０ａ～１０ｘの全ての機械１０について、少なくとも、各機械１０の機種情報、稼働計画、修理履歴、部品リスト、及び、単位時間当たりの平均掘削量を記憶している。機種情報は、機械１０の機種、モデル名称、型式、製造番号及び製造年月日等の基本情報を含む。稼働計画は、対象の稼働現場において機械１０の稼働予定時間及び操作モードといった稼働予定に関する情報を含む。修理履歴は、機械１０の過去に行われた修理（部品交換を含む）に関する情報を含む。修理履歴は、故障・修理履歴ＤＢ２０３から取得された情報であってもよい。部品リストは、機械１０に使用される全ての部品の情報を含む。単位時間当たりの平均掘削量は、油圧ショベルである機械１０が過去に掘削した土砂重量における単位時間当たりの平均値である。
【0032】
【0033】
故障・修理履歴ＤＢ２０３は、機械１０の故障又は修理が発生したケース毎に、故障予測時に用いられた健全性指標の値、故障までの日数、故障モードの種類、修理時に交換される部品のリスト、修理時間、及び、修理費用等を記憶している。
【0034】
故障モードは、故障が発生する部位と故障の内容とによって決定される故障の分類である。故障・修理履歴ＤＢ２０３には、機械１０の故障履歴及び機械１０の過去の知見に基づいて、機械１０に発生し得る故障モードが予め記憶されている。故障モードの例としては、バッテリの劣化又はバケットツースの損傷が挙げられる。バッテリの劣化は、バッテリの充電状態の悪化によって生じる故障である。健全性指標は、機械１０の部品又は部位の健全性を表すための指標であり、故障モードに応じて異なる。バッテリの劣化に対応する健全性指標は、例えば、バッテリの充電率（ＳＯＣ）であってもよい。バケットツースの損傷は、ツースの摩耗によって生じる故障である。バケットツースの損傷に対応する健全性指標は、機械１０の累積稼働時間であってもよい。
【0035】
【0036】
対策部品ＤＢ２０４は、故障モードの種類毎に、故障を修理するために必要な部品である対策部品のリストを記憶している。対策部品ＤＢ２０４は、対策部品のリストとして、部品ＩＤ、部品名称、及び、数量を記憶している。なお、図６には、故障モードに対して１つの対策部品が示されているが、対策部品の数は１つに限定されず、複数であってもよい。
【0037】
【0038】
販売履歴ＤＢ２０５は、対象の顧客向けに販売した全ての部品の情報を記憶している。販売履歴ＤＢ２０５は、少なくとも、部品販売日、部品ＩＤ、部品名称、部品単価（売価）、部品原価、部品重量、販売先の顧客ＩＤ、部品倉庫４０から顧客（機械１０の所在地）までの輸送時間、及び、部品倉庫４０から顧客（機械１０の所在地）までの輸送費等を記憶している。
【0039】
【0040】
倉庫ＤＢ２０６は、部品倉庫４０に関する情報を記憶している。倉庫ＤＢ２０６は、倉庫基本情報として、倉庫ＩＤ、部品倉庫４０の名称、部品倉庫４０の住所、部品倉庫４０の連絡先、部品保管費の単価、及び、部品倉庫４０に保管されている全ての部品の在庫テーブル等を記憶している。この在庫テーブルは、部品ＩＤ、部品名称、部品重量、部品寸法、部品単価、部品の在庫数量、部品の調達先、及び、部品の輸送手段等を記憶している。部品保管費の単価とは、部品倉庫４０における単位体積当たり及び単位時間当たりの部品保管費のことである。
【0041】
【0042】
現場情報ＤＢ２０７は、機械１０の稼働現場に関する情報を記憶している。現場情報ＤＢ２０７は、稼働現場の名称、稼働現場の住所、稼働現場の工事プロジェクト全体の期間、工事プロジェクト全体によって期待される期待収益、工事プロジェクト全体の掘削計画、工事プロジェクト全体の掘削量、及び、工事プロジェクト全体に投入される機械１０のリスト等を記憶している。
【0043】
【0044】
図１０は、図２に示す演算処理装置１００ａの事前調達に関する処理を示すフローチャートである。図１１は、図２に示す受注確率算出部１０３から出力される情報の一例を示す図である。図１２は、図２に示す在庫管理部１０４が期待損益を算出するアルゴリズムの一例を示す図である。図１３は、図２に示す在庫管理部１０４による期待損益の算出結果の一例を示す図である。図１４は、図２に示す影響度算出部１０５が故障影響度を算出するアルゴリズムの一例を示す図である。図１５は、機械１０の稼働停止時間を説明する図である。図１６は、図２に示す影響度算出部１０５から出力される情報の一例を示す図である。図１７は、図２に示す販促プラン作成部１０６によって設定される販促期間及び販促価格の一例を示す図である。図１８は、図２に示す出力部１０７によって出力される情報の一例を示す図である。
【0045】
ステップＳ１において、故障予測部１０１は、機械１０の故障確率を推定し、機械１０の故障予測を行う。故障予測部１０１は、機械１０の故障が発生する前に、故障確率を推定して故障予測を行う。具体的には、故障予測部１０１は、一定の時間間隔（例えば１日毎）において、稼働情報ＤＢ２０１に記憶された機械１０の稼働情報と、機械情報ＤＢ２０２に記憶された機械１０の機械情報とを用いて、予め定められた各故障モードに対応する健全性指標の値を算出すると共に故障確率を推定する。
【0046】
故障予測部１０１は、故障確率に応じて故障予測を行うことができる。例えば、故障予測部１０１は、故障確率が予め定められた閾値を超えた時に故障が発生すると予測することができる。また、故障予測部１０１は、各故障モードに対応する健全性指標の値が予め定められた閾値を超えた時に故障が発生すると予測することができる。
【0047】
故障予測部１０１は、例えば、ワイブル分析法又はＭＴＢＦ（Mean Time Between Failures）法等の公知の手法を用いて、故障確率の推定及び故障予測を行うことができる。また、故障予測部１０１は、機械１０の稼働情報と故障・修理履歴とを機械学習することによって、故障確率の推定及び故障予測を行うことができる。例えば、予測される故障発生日及びその前日の各稼働情報を異常データとしてラベル付けを行う。更に、一定の期間（例えば、予測される故障発生日の前後１ヶ月間）に故障が発生していない稼働情報を正常データとしてラベル付けを行う。そして、ランダムフォレスト等の公知の機械学習モデルを用いて故障発生の予測モデルを構築し、故障予測部１０１に導入する。そして、故障予測部１０１に導入された予測モデルから出力される予測確率を、故障確率とする。
【0048】
ステップＳ２において、対策部品特定部１０２は、発生が予測された故障を修理するために必要な対策部品を特定する。具体的には、対策部品特定部１０２は、故障・修理履歴ＤＢ２０３に記憶された複数種類の故障モードのうち、故障予測部１０１において故障発生が予測された健全性指標に対応する故障モードを特定する。そして、対策部品特定部１０２は、特定された故障モードを、発生が予測された故障における故障モードであると推定する。そして、対策部品特定部１０２は、対策部品ＤＢ２０４を参照して、推定された故障モードに応じた対策部品のリストを特定する。
【0049】
ステップＳ３において、受注確率算出部１０３は、特定された対策部品を機械１０の顧客から受注する確率を示す受注確率を、故障予測部１０１により推定された故障確率に基づいて算出する。
【0050】
具体的には、受注確率算出部１０３は、一定の時間間隔（例えば１日毎）において、受注確率を算出する。或る部品ｋの受注確率ｐｏは、数式１によって算出される。数式１において、ｉは部品ｋに発生し得る故障の故障モードの番号を示す。ｐｆｉは、故障モードｉの故障確率を示す。ｐｂｉは、故障モードｉで故障が発生した後に部品ｋが顧客に購入される確率である部品購入確率を示す。
【0051】
【数1】
【0052】
受注確率算出部１０３は、特定された対策部品を用いた機械１０の修理履歴、及び、対策部品の販売履歴に基づいて、部品購入確率ｐｂｉを算出する。例えば、受注確率算出部１０３は、故障・修理履歴ＤＢ２０３から対策部品に関する故障が発生した日付を全て抽出する。そして、受注確率算出部１０３は、抽出された日付の１週間以内の対策部品の販売履歴を販売履歴ＤＢ２０５において検索する。そして、受注確率算出部１０３は、当該検索でのヒット率を対策部品の受注確率として算出することができる。
【0053】
受注確率算出部１０３は、受注確率の値だけでなく、受注確率を算出した対策部品の情報を合わせて出力することができる。例えば、受注確率算出部１０３は、図１１に示すように、受注確率がゼロより大きい部品を出力対象として、部品ＩＤ、部品名称、必要数量、対応する故障モード、及び、受注確率等の情報をマトリックス形式で出力することができる。
【0054】
ステップＳ４において、在庫管理部１０４は、倉庫ＤＢ２０６を参照して、特定された対策部品の部品倉庫４０の在庫数量を確認する。
【0055】
ステップＳ５において、在庫管理部１０４は、特定された対策部品の在庫が部品倉庫４０において不足しているか否かを判定する。対策部品の部品倉庫４０の在庫数量が必要数量に対して十分に足りている場合、在庫管理部１０４は、対策部品の在庫が不足していないと判定する（ステップＳ５：Ｎｏ）。この場合、在庫管理部１０４は、対策部品の事前調達を行わないとして、図１０に示す処理を終了する。一方、対策部品の部品倉庫４０の在庫数量が必要数量に足りていない場合、在庫管理部１０４は、対策部品の在庫が不足していると判定し（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、ステップＳ６に進む。
【0056】
ステップＳ６において、在庫管理部１０４は、部品倉庫４０において在庫が不足した対策部品の事前調達を行うことによって期待される期待損益を、受注確率算出部１０３により算出された受注確率に基づいて算出する。
【0057】
具体的には、在庫管理部１０４は、在庫が不足した対策部品の事前調達を行うことによって期待されるトータルの期待損益ＳＥＣを、図１２に示すようなアルゴリズムを用いて算出する。期待損益ＳＥＣは、対策部品の事前調達の有無を考慮して総合的に算出される期待損益である。期待損益ＳＥＣは、数式２によって算出される。数式２において、ＳＦは、対策部品の事前調達を行う場合の期待損益である第１期待損益を示す。ＳＮＦは、対策部品の事前調達を行わない場合の期待損益である第２期待損益を示す。在庫管理部１０４は、第１期待損益ＳＦと第２期待損益ＳＮＦとの差分から、トータルの期待損益ＳＥＣを算出する。
【0058】
【数2】
【0059】
第１期待損益ＳＦは、数式３によって算出される。数式３において、ＳＴｏｔａｌ_１は、対策部品の事前調達が行われた後に当該部品が顧客に購入される場合の損益を示す。ＳＴｏｔａｌ_２は、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない場合の損益を示す。ｐｆｐは、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入される確率である第１購入確率を示す。（１－ｐｆｐ）は、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない確率である第１非購入確率を示す。在庫管理部１０４は、第１期待損益ＳＦを、第１購入確率ｐｆｐ及び第１非購入確率（１－ｐｆｐ）に基づいて算出する。
【0060】
【数3】
【0061】
第１購入確率ｐｆｐは、数式４によって算出される。数式４において、ｄは対策部品が購入される日付である。第１購入確率ｐｆｐは、日付ｄの関数であるので、ｐｆｐ（ｄ）と表記される。ｐｏは、受注確率算出部１０３によって算出された受注確率を示す。ｐｏｐ（ｄ）は、対象の機械１０以外の機械用に対策部品が購入される確率を示す。在庫管理部１０４は、第１購入確率ｐｆｐ及び第１非購入確率（１－ｐｆｐ）を、受注確率ｐｏに基づいて算出する。
【0062】
【数4】
【0063】
対象の機械１０以外の機械用に対策部品が購入される確率ｐｏｐ（ｄ）は、数式５によって算出される。数式５において、Ｄ０は、対策部品が現地デポ（物流拠点）に到着する日付を示す。ｐＬは、１日当たりに対策部品が購入される確率を示す。在庫管理部１０４は、１日当たりに対策部品が購入される確率ｐＬを、販売履歴ＤＢ２０５に記憶された情報から算出することができる。在庫管理部１０４は、算出された確率ｐＬから数式５を用いて確率ｐｏｐ（ｄ）を算出し、算出された確率ｐｏｐ（ｄ）から数式４を用いて第１購入確率ｐｆｐを算出する。在庫管理部１０４は、図１０に示す処理を実行する毎に、第１購入確率ｐｆｐを逐次更新する。
【0064】
【数5】
【0065】
対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入される場合の損益ＳＴｏｔａｌ_１は、数式６によって算出される。数式６において、ＳＰは、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入される場合における当該対策部品の売却益を示す。在庫管理部１０４は、販売履歴ＤＢ２０５に記憶された対策部品の部品価格（売価）から原価を差し引くことによって、売却益ＳＰを算出することができる。ＳＴは、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入される場合における当該対策部品の輸送費を示す。輸送費ＳＴは、送料の他、関税及び事務手数料等の諸費用を含む。在庫管理部１０４は、倉庫ＤＢ２０６に記憶された、対策部品の調達先の住所、部品倉庫４０の住所、及び、輸送手段等の情報から、輸送業者の公知の情報に基づいて、輸送費ＳＴを算出することができる。ＳＳ（ｄ）は、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入される場合における当該対策部品の倉庫保管費を示す。倉庫保管費ＳＳ（ｄ）は、対策部品が顧客に引き渡されるまでに掛かる部品倉庫４０での保管費である。在庫管理部１０４は、倉庫ＤＢ２０６に記憶された保管費単価に対策部品の保管日数を乗算することによって、倉庫保管費ＳＳ（ｄ）を算出することができる。
【0066】
【数6】
【0067】
対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない場合の損益ＳＴｏｔａｌ_２は、数式７によって算出される。数式７において、ＳＴは、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない場合における当該対策部品の輸送費を示す。数式７の輸送費ＳＴは、数式６の輸送費ＳＴと同じものである。ＳＮＳ（ｄ）は、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない場合における当該対策部品の倉庫保管費を示す。倉庫保管費ＳＮＳ（ｄ）は、対策部品が滅却されるまでに掛かる部品倉庫４０での保管費である。在庫管理部１０４は、倉庫ＤＢ２０６に記憶された保管費単価に対策部品の保管日数を乗算することによって、倉庫保管費ＳＮＳ（ｄ）を算出することができる。ＳＮＤは、対策部品の事前調達が行われた後に当該対策部品が顧客に購入されない場合における当該対策部品の滅却費を示す。対策部品が顧客に購入されない場合、当該対策部品を滅却したり、部品倉庫４０に戻入れしたりする必要があるので、在庫管理部１０４は、対策部品の滅却又は戻入れに掛かる費用を、滅却費ＳＮＤとして計上する。
【0068】
【数7】
【0069】
第２期待損益ＳＮＦは、数式８によって算出される。数式８において、ＳＰは、対策部品の事前調達が行われずに当該対策部品が顧客に購入される場合における当該対策部品の売却益を示す。数式８の売却益ＳＰは、数式６の売却益ＳＰと同じものである。ＳＴは、対策部品の事前調達が行われずに当該対策部品が顧客に購入される場合における当該対策部品の輸送費を示す。数式８の輸送費ＳＴは、数式６の輸送費ＳＴと同じものである。ＳＥは、対策部品を緊急で調達するために通常よりも上乗せされる緊急処理費を示す。ｐｓ２は、対策部品の事前調達が行われずに当該対策部品が顧客に購入される確率である第２購入確率を示す。第２購入確率ｐｓ２は、対策部品の在庫が不足しているにも関わらず、次回の部品入荷日に対策部品が顧客に購入される確率である。第２購入確率ｐｓ２は、日数ｄの経過につれて対策部品の購入確率が下がるので日数ｄの関数である。在庫管理部１０４は、第２期待損益ＳＮＦを第２購入確率ｐｓ２に基づいて算出する。
【0070】
【数8】
【0071】
第２購入確率ｐｓ２は、数式９によって算出される。数式９において、ｑは、部品倉庫４０において在庫が不足した対策部品の次回の部品入荷日を顧客が待ってくれる確率を示す。
【0072】
【数9】
【0073】
対策部品の事前調達を行うことによって期待される期待損益ＳＥＣは、図１３に示すように、対策部品が部品倉庫４０に到着した後、倉庫保管費ＳＳの増加又は第１購入確率ｐｆｐの変動によって、日数ｄの経過につれて下がっていく傾向にある。期待損益ＳＥＣがゼロになる日を滅却基準日と称し、対策部品を滅却する時期の目安となる。滅却基準日を過ぎると、期待損益ＳＥＣがマイナスになり、機械１０を保守する側にとって損失となる可能性が高い。したがって、在庫管理部１０４は、滅却基準日を過ぎると、対策部品を滅却又は調達先へ返却する。
【0074】
ステップＳ７において、在庫管理部１０４は、算出された期待損益ＳＥＣがゼロより大きいか否かを判定する。算出された期待損益ＳＥＣがゼロより大きい場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、在庫管理部１０４は、ステップＳ８に進む。算出された期待損益ＳＥＣがゼロ以下の場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、在庫管理部１０４は、対策部品の事前調達を行わないとして、図１０に示す処理を終了する。
【0075】
ステップＳ８において、在庫管理部１０４は、対策部品の部品ＩＤ及び必要数量等のような事前調達に関する情報を部品倉庫４０に送信して、対策部品の事前調達を行う。
【0076】
ステップＳ９において、影響度算出部１０５は、故障予測部１０１によって発生すると予測された故障における故障影響度を算出する。影響度算出部１０５は、故障影響度として、故障によって顧客が負担するコストを算出する。具体的には、影響度算出部１０５は、図１４に示すように、事前調達が行われた対策部品を購入して故障が発生する前に修理する事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_１と、故障が発生した後に対策部品を購入して修理する事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_２と、を算出する。そして、影響度算出部１０５は、事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_１と、事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_２とに基づいて、事前修理が行われる場合の顧客のコストメリットＣＥＣを算出する。
【0077】
影響度算出部１０５は、故障によって顧客が負担するコストを、故障による機械１０の稼働停止時間に基づいて算出する。機械１０の稼働停止時間は、対策部品の調達先から部品倉庫４０までの対策部品の輸送に要する時間である部品調達時間Ｔｗと、部品倉庫４０から機械１０の所在地までの対策部品の輸送に要する時間である部品輸送時間Ｔｔと、対策部品を用いた故障の修理に要する時間である修理時間Ｔｒと、の少なくとも１つを含む。影響度算出部１０５は、故障・修理履歴ＤＢ２０３に記憶された対策部品を用いた過去の修理時間を抽出し、抽出された修理時間の平均値を算出することによって、修理時間Ｔｒを算出することができる。
【0078】
事前修理が行われる場合、機械１０の稼働停止時間は、図１５に示すように、修理時間Ｔｒだけを含む。事後修理が行われる場合、機械１０の稼働停止時間は、修理時間Ｔｒの他、部品調達時間Ｔｗ及び部品輸送時間Ｔｔを含む。
【0079】
事前修理が行われる場合、機械１０の稼働停止時間に伴う損失である稼働停止損失ＣＤは、数式１０によって算出される。数式１０において、Ｐｒは、工事プロジェクト全体の期待収益を示す。Ａは、工事プロジェクト全体の掘削量を示す。Ｗｋは、対象の機械１０の単位時間当たりの平均掘削量を示す。影響度算出部１０５は、現場情報ＤＢ２０７から、全体の期待収益Ｐｒ及び全体の掘削量Ａを取得することができる。影響度算出部１０５は、機械情報ＤＢ２０２から、単位時間当たりの平均掘削量Ｗｋを取得することができる。
【0080】
【数10】
【0081】
事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_１は、数式１１によって算出される。数式１１において、ＣＰは、対策部品の部品価格を示す。ＣＲは、対策部品を用いて故障を修理する際の修理費を示す。影響度算出部１０５は、故障・修理履歴ＤＢ２０３から修理費ＣＲを取得することができる。
【0082】
【数11】
【0083】
事後修理が行われる場合、機械１０の稼働停止時間に伴う損失である稼働停止損失ＣＮＤは、数式１２によって算出される。この場合、機械１０の稼働停止時間は、部品調達時間Ｔｗと、部品輸送時間Ｔｔと、修理時間Ｔｒとの合計になる。
【0084】
【数12】
【0085】
事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_２は、数式１３によって算出される。
【0086】
【数13】
【0087】
事前修理が行われる場合の顧客のコストメリットＣＥＣは、数式１４によって算出される。数式１４において、ｐｆは、機械１０の故障確率を示す。故障確率ｐｆは、故障予測部１０１によって推定される。
【0088】
【数14】
【0089】
影響度算出部１０５は、図１６に示すように、事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_１と、事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_２とが日数の経過に伴って変動することを、グラフ形式等で出力することができる。図１６には、販促プラン作成部１０６により設定される後述の販促期間及び販促価格も併せて記載されている。影響度算出部１０５が図１６に示すグラフを出力することにより、顧客は、事前修理が行われる場合のコストメリットＣＥＣを把握し易くなる。
【0090】
ステップＳ１０において、販促プラン作成部１０６は、販促プランを作成する。販促プラン作成部１０６は、故障予測部１０１により行われた故障予測の内容、対策部品特定部１０２により特定された対策部品の部品リスト、及び、影響度算出部１０５により算出された故障影響度を参照し、これらの情報に基づいて販促プランを自動的に作成する。販促プランは、故障予測部１０１により行われた故障予測の内容、対策部品特定部１０２により特定された対策部品の部品リスト、及び、影響度算出部１０５により算出された故障影響度を含む。更に、販促プランは、販促プラン作成部１０６により設定された対策部品の販促価格及び販促期間並びに注意事項を含む。
【0091】
販促プランの詳細について説明する。販促プランに含まれる故障予測の内容は、故障モード及び故障確率を含む。販促プランに含まれる部品リストは、対策部品の部品ＩＤ、部品名称、及び、数量を含む。販促プランに含まれる故障影響度は、事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_１、及び、事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストＣＴｏｔａｌ_２を含む。販促プランに含まれる注意事項は、販促価格で販売される対策部品が取り寄せ品であるので直ぐに納品できない場合があること、及び、販促期間後又は事故発生後に当該対策部品を購入すると速達コストが別途発生する場合があること、を含む。
【0092】
販促プランに含まれる対策部品の販促価格は、事前調達が行われる場合の対策部品の部品価格であり、通常価格よりも安い価格である。販促プランに含まれる当該部品の販促期間は、販促価格での当該部品の販売期間である。
【0093】
販促価格は、数式１５によって算出される。数式１５において、ＰＳａｌｅは、販促価格を示す。ＰＮｏｒｍａｌは、通常価格を示す。ｒｄｉｓｃｏｕｎｔは、通常価格に対する販促価格の値引き率を示す。値引き率ｒｄｉｓｃｏｕｎｔは、機械１０を保守する側の部品調達の都合や、経営判断等を考慮して総合的に決定される。
【0094】
【数15】
【0095】
販促期間は、図１７に示すように、顧客への販促プランの提示日ｄ１から、予測される故障発生日ｄ２までの期間において設定される。顧客への販促プランの提示日ｄ１は、販促プランが端末装置５０に送信された日であってもよい。予測される故障発生日ｄ２は、故障予測部１０１によって推定された、当該部品に対応する故障モードの故障確率が最も高い日であってもよい。部品返送日ｄ３は、部品倉庫４０に到着した対策部品が購入されずに調達先に返送される日であってもよい。販促期間は、顧客への販促プランの提示日ｄ１から、調達先から部品倉庫４０への対策部品の到着予定日までの期間に設定されてもよい。通常価格での販売期間は、当該到着予定日から、部品返送日ｄ３までの期間に設定されてもよい。部品返送日ｄ３以降の部品価格は、対策部品の緊急処理費を含む速達コストを通常価格に上乗せした価格に設定されてもよい。また、販促期間の終了日は、機械１０の保守作業員の作業計画に合わせて前後してもよい。
【0096】
ステップＳ１１において、出力部１０７は、販促プラン作成部１０６により作成された販促プランを顧客に提示して、対策部品を購入する意思決定を顧客に要求する。具体的には、出力部１０７は、販促プランと、対策部品を購入する意思決定を顧客に要求する情報とを通信装置１００ｂに出力する。通信装置１００ｂは、当該意思決定を要求する情報を販促プランと併せて端末装置５０に送信する。ステップＳ１１の後、出力部１０７は、図１０に示す処理を終了する。
【0097】
出力部１０７は、図１８に示すように、販促プラン作成部１０６により作成された販促プランを、見積書のフォーマットに落とし込んで、電子ファイルの形式で通信装置１００ｂに出力してもよい。なお、出力部１０７は、見積書のフォーマットに落とし込まれた販促プランを、通信装置１００ｂを介して端末装置５０に送信するのではなく、紙媒体の書類として顧客に郵送してもよい。また、出力部１０７は、販促プランを見積書以外のフォーマットに落とし込んでもよい。
【0098】
以上のように、実施形態１の機械保守支援システム１は、機械１０の保守を支援するサーバ装置３０を備えるシステムである。サーバ装置３０は、機械１０の顧客が使用する端末装置５０との通信を行う通信装置１００ｂと、演算処理装置１００ａと、を含む。演算処理装置１００ａは、機械１０の故障が発生する前に機械１０の故障確率を推定して機械１０の故障予測を行う故障予測部１０１と、故障を修理するために必要な対策部品を特定する対策部品特定部１０２と、機械１０の顧客から対策部品を受注する確率を示す受注確率を故障確率に基づいて算出する受注確率算出部１０３と、部品倉庫４０において在庫が不足した対策部品を故障が発生する前に調達する事前調達を行うことによって期待される期待損益を受注確率に基づいて算出し、算出された期待損益に基づいて事前調達に関する情報を部品倉庫４０に送信する在庫管理部１０４と、対策部品の調達に要する時間に基づいて、故障が顧客に与える経済的影響度を算出する影響度算出部１０５と、故障予測の内容、対策部品のリスト及び経済的影響度に基づき、対策部品の販促プランを作成する販促プラン作成部１０６と、販促プランを通信装置１００ｂに出力する出力部１０７と、を有する。通信装置１００ｂは、販促プランを端末装置５０に送信する。
【0099】
すなわち、実施形態１の機械保守支援システム１は、機械１０の故障を事前に予測し、対策部品が在庫不足の場合には、対策部品の事前調達を行うことによって期待される機械１０を保守する側の期待損益を算出した上で、対策部品の事前調達を行うことができる。これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達を行うことによって機械１０を保守する側に損失が発生することを抑制することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を行わせ易くすることができる。
【0100】
加えて、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達が行われないことに伴って機械１０の稼働停止時間が長期化することを考慮して、故障が顧客に与える経済的影響度を算出することができる。これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、当該経済的影響度を過小評価することなく正確に算出することができる。したがって、実施形態１の機械保守支援システム１は、正確に算出された経済的影響度を含む販促プランを顧客に提示することができるので、故障発生前に修理することのメリットを顧客に理解させ易くすることができる。結果的に、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによる部品在庫確保のリスクを低減することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を行わせ易くすることができる。
【0101】
このように、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を促進することができるので、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を抑制することができる。
【0102】
更に、実施形態１の機械保守支援システム１において、影響度算出部１０５は、対策部品の調達先から部品倉庫までの対策部品の輸送に要する時間、部品倉庫４０から機械１０の所在地までの対策部品の輸送に要する時間、及び、対策部品を用いた故障の修理に要する時間の少なくとも１つを含む機械１０の稼働停止時間に基づいて、故障によって顧客が負担するコストを算出する。影響度算出部１０５は、事前調達が行われた対策部品を購入して故障が発生する前に修理する事前修理が行われる場合に顧客が負担するコストと、故障が発生した後に対策部品を購入して修理する事後修理が行われる場合に顧客が負担するコストとに基づいて、事前修理が行われる場合の顧客のコストメリットを算出する。
【0103】
これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、故障が顧客に与える経済的影響度を更に正確に算出することができると共に、故障発生前に修理することのメリットを顧客に更に理解させ易くすることができる。したがって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによる部品在庫確保のリスクを更に低減することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0104】
更に、実施形態１の機械保守支援システム１において、在庫管理部１０４は、事前調達が行われた後に対策部品が顧客に購入される確率である第１購入確率、及び、事前調達が行われた後に対策部品が顧客に購入さない確率である第１非購入確率を、受注確率に基づいて算出すると共に、事前調達が行われずに当該部品が顧客に購入される確率である第２購入確率を算出する。在庫管理部１０４は、事前調達を行う場合の期待損益である第１期待損益を、第１購入確率及び第１非購入確率に基づいて算出し、事前調達を行わない場合の期待損益である第２期待損益を、第２購入確率に基づいて算出する。在庫管理部１０４は、算出された第１期待損益と第２期待損益との差分から、トータルの期待損益を算出する。
【0105】
これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達を行うことによって期待される機械１０を保守する側の期待損益を更に正確に算出することができる。したがって、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達を行うことによって機械１０を保守する側に損失が発生することを更に抑制することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0106】
更に、実施形態１の機械保守支援システム１において、在庫管理部１０４は、第１期待損益を、事前調達が行われた後に対策部品が購入される場合の対策部品の売却益、輸送費及び倉庫保管費の合計に対して第１購入確率が乗算された値と、事前調達が行われた後に対策部品が購入されない場合の対策部品の輸送費、倉庫保管費及び滅却費の合計に対して第１非購入確率が乗算された値と、の差分によって算出する。在庫管理部１０４は、第２期待損益を、事前調達が行われずに対策部品が購入される場合の対策部品の売却益、輸送費及び緊急処理費の合計に対して第２購入確率が乗算された値によって算出する。
【0107】
これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達を行うことによって期待される機械１０を保守する側の期待損益を更に正確に算出することができる。したがって、実施形態１の機械保守支援システム１は、対策部品の事前調達を行うことによって機械１０を保守する側に損失が発生することを更に抑制することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0108】
更に、実施形態１の機械保守支援システム１において、販促プラン作成部１０６は、事前調達が行われる場合の対策部品の価格を通常価格よりも安い販促価格に設定すると共に、販促価格での対策部品の販売期間である販促期間を設定する。販促プラン作成部１０６は、設定された販促価格及び販促期間を含む販促プランを作成する。
【0109】
これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、故障発生前に修理することのメリットを顧客に更に理解させ易くすることができる。したがって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによる部品在庫確保のリスクを更に低減することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0110】
更に、実施形態１の機械保守支援システム１において、出力部１０７は、対策部品を購入する意思決定を顧客に要求する情報を、通信装置１００ｂに出力する。通信装置１００ｂは、意思決定を要求する情報を販促プランと併せて端末装置５０に送信する。
【0111】
これにより、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによる部品在庫確保のリスクを更に低減することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態１の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0112】
【0113】
実施形態２の演算処理装置１００ａは、故障予測部１０１により推定された故障確率に基づいて予測される故障の発生日までの期間が、対策部品の調達に要する時間よりも長い場合に、実施形態１の演算処理装置１００ａとは異なる処理を行う。
【0114】
【0115】
実施形態２の演算処理装置１００ａは、事前調達に関する処理として、図１０に示すステップＳ１～ステップＳ７と同様の処理を行う。実施形態２の演算処理装置１００ａは、図１０に示すステップＳ７がＹｅｓの場合には、図１０に示すステップＳ８の処理を行わずに、図１０に示すステップＳ９の処理を行う。その後、実施形態２の演算処理装置１００aは、図１０に示すステップＳ１０及びステップＳ１１の代わりに、図１９に示すステップＳ２１及びステップＳ２２を行う。したがって、図１９では、図１０に示すステップＳ１～ステップＳ７及びステップＳ９の図示が省略されている。
【0116】
ステップＳ２１において、実施形態２の販促プラン作成部１０６は、販促プランに含まれる対策部品の販促期間として、図２０に示すように、第１販促期間を設定すると共に、第１販促期間よりも後に第２販促期間を設定する。実施形態２の販促プラン作成部１０６は、予測される故障発生日までに第２販促期間を設定する。そして、実施形態２の販促プラン作成部１０６は、第１販促期間での販促価格である第１販促価格を、第２販促期間での販促価格である第２販促価格よりも安い価格に設定する。第１販促期間は、例えば、顧客への販促プランの提示日ｄ１から、部品確保限界日ｄｄまでの期間に設定されてもよい。第２販促期間は、例えば、部品確保限界日ｄｄから、予測される故障発生日ｄ２までの期間に設定されてもよい。
【0117】
部品確保限界日ｄｄは、数式１６によって算出される。数式１６において、Ｔｗは、部品調達時間である。
【0118】
【数16】
【0119】
実施形態２の販促プラン作成部１０６は、実施形態１の販促プランに含まれる情報の他、第１販促価格及び第１販促期間並びに第２販促価格及び第２販促期間を含めて、販促プランを作成する。更に、実施形態２の販促プラン作成部１０６は、第２販促期間で対策部品を購入する場合には、対策部品が機械１０の所在地に到着する前に故障が発生するリスクがあることを示す注意事項を含めて、販促プランを作成する。
【0120】
ステップＳ２２において、実施形態２の出力部１０７は、実施形態２の販促プラン作成部１０６により作成された販促プランを顧客に提示して、対策部品を購入する意思決定を顧客に要求する。具体的には、実施形態２の出力部１０７は、実施形態２の販促プラン作成部１０６により作成された販促プランと、対策部品を購入する意思決定を顧客に要求する情報とを通信装置１００ｂに出力する。
【0121】
ステップＳ２３において、実施形態２の在庫管理部１０４は、第１販促期間中に顧客から対策部品の発注があるか否かを判定する。第１販促期間中に顧客から対策部品の発注がある場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、実施形態２の在庫管理部１０４は、ステップＳ２４に進む。第１販促期間中に顧客から対策部品の発注がない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、実施形態２の在庫管理部１０４は、ステップＳ２５に進む。
【0122】
ステップＳ２４において、実施形態２の在庫管理部１０４は、対策部品の部品ＩＤ及び必要数量等のような事前調達に関する情報を部品倉庫４０に送信して、対策部品の事前調達を行う。その後、在庫管理部１０４は、図１９に示す処理を終了する。
【0123】
ステップＳ２５において、実施形態２の在庫管理部１０４は、第２販促期間中に顧客から対策部品の発注があるか否かを判定する。第２販促期間中に顧客から対策部品の発注がある場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、実施形態２の在庫管理部１０４は、ステップＳ２４に進む。第２販促期間中に顧客から対策部品の発注がない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、実施形態２の在庫管理部１０４は、図１９に示す処理を終了する。
【0124】
以上のように、実施形態２の機械保守支援システム１において、販促プラン作成部１０６は、第１販促期間を設定すると共に、第１販促期間よりも後に第２販促期間を設定する。販促プラン作成部１０６は、故障確率に基づいて予測される故障発生日までの期間が対策部品の調達に要する時間よりも長い場合、予測される故障発生日までに第２販促期間を設定する。販促プラン作成部１０６は、第１販促期間での販促価格である第１販促価格を、第２販促期間での販促価格である第２販促価格よりも安い価格に設定する。
【0125】
これにより、実施形態２の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定を確認してから事前調達を行い易くすることができると共に、故障発生前に修理することのメリットを顧客に更に理解させ易くすることができる。したがって、実施形態２の機械保守支援システム１は、修理に関する顧客の意思決定の不確かさによる部品在庫確保のリスクを更に低減することができるので、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態２の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0126】
［実施形態３］
図２１を用いて、実施形態３の機械保守支援システム１について説明する。実施形態３の機械保守支援システム１において、実施形態１と同様の構成及び動作については、説明を省略する。
図２１を用いて、実施形態３の機械保守支援システム１について説明する。実施形態３の機械保守支援システム１において、実施形態１と同様の構成及び動作については、説明を省略する。
【0127】
実施形態１の受注確率算出部１０３は、或る故障モードで故障が発生した後に対策部品が顧客に購入される確率である部品購入確率ｐｂｉを、対策部品を用いた機械１０の修理履歴、及び、対策部品の販売履歴に基づいて、算出していた。実施形態３の受注確率算出部１０３は、算出された部品購入確率ｐｂｉを、予め学習された対策部品の部品価格と部品購入確率ｐｂｉとの関係に基づいて調整する。そして、実施形態３の受注確率算出部１０３は、調整された部品購入確率ｐｂｉに基づいて、数式１から対策部品の受注確率を算出する。
【0128】
図２１は、実施形態３の受注確率算出部１０３によって用いられる対策部品の部品価格と部品購入確率ｐｂｉとの関係の一例を示す図である。
【0129】
図２１に示すように、通常、部品価格が安ければ安い程、部品購入確率ｐｂｉが高くなる。対策部品の部品価格と部品購入確率ｐｂｉとの関係は、販売履歴ＤＢ２０５に記憶された対策部品の部品価格と、販売履歴ＤＢ２０５に記憶された対策部品の部品販売日から集計される対策部品の購入回数とを用いて機械学習することができる。実施形態３の受注確率算出部１０３は、実施形態１と同様に算出された部品購入確率ｐｂｉを、図２１に示すような対策部品の部品価格と部品購入確率ｐｂｉとの関係に基づいて調整することができる。
【0130】
これにより、実施形態３の機械保守支援システム１は、部品価格の変動による部品購入確率の変動を考慮して受注確率を算出することができるので、対策部品の事前調達を行うことによって期待される機械１０を保守する側の期待損益を更に正確に算出することができる。したがって、実施形態３の機械保守支援システム１は、機械１０を保守する側に対策部品の事前調達を更に行わせ易くすることができる。よって、実施形態３の機械保守支援システム１は、修理に必要な部品の事前調達を更に促進して、当該部品の在庫不足による機械の稼働停止時間の長期化を更に抑制することができる。
【0131】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、或る実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、或る実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0132】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路にて設計する等によりハードウェアによって実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアによって実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テープ、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（solid state drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【0133】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【0134】
１…機械保守支援システム、１０…機械、３０…サーバ装置、５０…端末装置、１００ａ…演算処理装置、１０１…故障予測部、１０２…対策部品特定部、１０３…受注確率算出部、１０４…在庫管理部、１０５…影響度算出部、１０６…販促プラン作成部、１０７…出力部、１００ｂ…通信装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】