特開 2024-141580 作業機械の故障予測装置

(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】P2024141580

(43)【公開日】2024-10-10

(54)【発明の名称】作業機械の故障予測装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/20 20230101AFI20241003BHJP

   G06Q 50/08 20120101ALI20241003BHJP

   G06Q 50/04 20120101ALI20241003BHJP

   G06Q 10/30 20230101ALI20241003BHJP

   G06Q 50/02 20240101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/20

G06Q50/08

G06Q50/04

G06Q10/30

G06Q50/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023053311

(22)【出願日】2023-03-29

(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】佐藤 純平

(72)【発明者】

【氏名】櫻井 博也

(72)【発明者】

【氏名】村里 裕太

(72)【発明者】

【氏名】奥 信一

(72)【発明者】

【氏名】高見 弘樹

(72)【発明者】

【氏名】落合 剛志

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC01

5L049CC03

5L049CC07

5L049CC15

5L050CC01

5L050CC03

5L050CC07

(57)【要約】      （修正有）

【課題】作業機械が使用されている業種をより確実に推定する作業機械の故障予測装置を提供する。
【解決手段】作業機械の故障予測装置５２において、情報取得部５２１は、作業機械の作業現場を含む空中写真ＡＰ及び作業機械の稼働情報ＯＩを取得する。画像分析部５２２は、空中写真ＡＰに基づいて作業機械の第１業種候補Ｃ１を推定する。稼働情報分析部５２３は、稼働情報ＯＩに基づいて作業機械の第２業種候補Ｃ２を推定する。信頼度算出部５２４は、第１業種候補Ｃ１の第１信頼度Ｒ１と第２業種候補Ｃ２の第２信頼度Ｒ２を算出する。業種推定部５２５は、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２が一致する場合は第１業種候補Ｃ１または第２業種候補Ｃ２を、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２とが一致しない場合は第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２に基づいて第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２のいずれか一方を、業種推定結果ＢＥＲとして出力する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

作業機械の作業現場を含む空中写真および前記作業機械の稼働情報を取得する情報取得部と、
前記空中写真に基づいて前記作業機械の第１業種候補を推定する画像分析部と、
前記稼働情報に基づいて前記作業機械の第２業種候補を推定する稼働情報分析部と、
前記画像分析部によって推定された前記第１業種候補の第１信頼度と前記稼働情報分析部によって推定された前記第２業種候補の第２信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記画像分析部によって推定された前記第１業種候補と前記稼働情報分析部によって推定された前記第２業種候補が一致する場合に前記第１業種候補または前記第２業種候補を前記作業機械の業種推定結果として出力し、前記第１業種候補と前記第２業種候補が一致しない場合に前記第１信頼度と前記第２信頼度に基づいて前記第１業種候補と前記第２業種候補のいずれか一方を前記業種推定結果として出力する業種推定部と、
前記情報取得部によって取得された前記稼働情報と前記業種推定部による前記業種推定結果に基づいて前記作業機械の部品の交換時期を判定する交換時期判定部と、
を備えることを特徴とする作業機械の故障予測装置。

【請求項2】

前記業種推定部は、前記第１業種候補と前記第２業種候補が一致しない場合に前記第１信頼度と前記第２信頼度がそれぞれ第１閾値と第２閾値を超えているか否かを判定し、前記第１信頼度が前記第１閾値を超えかつ前記第２信頼度が前記第２閾値以下の場合に前記第１業種候補を前記業種推定結果として出力し、前記第１信頼度が前記第１閾値以下かつ前記第２信頼度が前記第２閾値を超えている場合に前記第２業種候補を前記業種推定結果として出力することを特徴とする請求項１に記載の作業機械の故障予測装置。

【請求項3】

前記業種推定部は、前記第１信頼度が前記第１閾値を超えかつ前記第２信頼度が前記第２閾値を超えている場合、または、前記第１信頼度が前記第１閾値以下かつ前記第２信頼度が前記第２閾値以下の場合に、前記第１信頼度と第１加重係数との積を前記第１閾値で除した第１評価値と、前記第２信頼度と第２加重係数との積を前記第２閾値で除した第２評価値とを算出し、前記第１評価値が前記第２評価値を超えた場合に前記第１業種候補を前記業種推定結果として出力し、前記第２評価値が前記第１評価値を超えた場合に前記第２業種候補を前記業種推定結果として出力することを特徴とする請求項２に記載の作業機械の故障予測装置。

【請求項4】

複数の前記作業機械の既知の業種と当該複数の前記作業機械に対応する複数の前記空中写真および複数の前記稼働情報を用いた前記業種推定部の前記業種推定結果とが最も多く一致するように前記第１加重係数および前記第２加重係数を設定する加重係数設定部をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の作業機械の故障予測装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、作業機械の故障予測装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から建設機械等に用いられる部品の補給部品生産予測システムに関する発明が知られている（下記特許文献１を参照）。この従来のシステムは、エラー警告情報取得手段と、稼働履歴取得手段と、稼動履歴蓄積手段と、交換可否判別手段と、生産予測手段とを備え、機械を構成する部品に異常が生じたときに、この部品と交換される補給部品の生産を予測する（特許文献１、第０００６段落および請求項１）。

【0003】

上記エラー警告情報取得手段は、機械から送信出力され、機械の異常が生じた部品および異常の内容を知らせるエラー情報または警告情報を取得する。上記稼働履歴取得手段は、上記機械から送信出力された機械の稼働履歴を取得する。上記稼動履歴蓄積手段は、取得した稼働履歴を順次蓄積する。

【0004】

上記交換可否判別手段は、上記エラー警告情報取得手段により取得されたエラー情報または警告情報と、稼動履歴蓄積手段により蓄積された稼働履歴とに基づいて、異常が生じた部品が、この部品と対応する補給部品との交換対象となるか否かを判別する。上記生産予測手段は、上記交換可否判別手段で要交換と判別された際に、当該部品と交換する補給部品の生産を予測する。

【0005】

この従来のシステムによれば、機械から発せられたエラー情報または警告情報、稼働履歴に基づいて異常が生じた部品が交換すべき部品であるか否かを判別しており、現在稼働している機械の状態に応じて補給部品の生産を予測することができる（特許文献１、第００１３段落）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２００５－１７３９７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

上記従来のシステムの交換可否判別手段では、位置情報データベースに記憶された位置情報から、建設機械の稼働地域を判定し、稼働環境負荷データベースから稼働地域における部品にかかる負荷（稼働地域における部品の寿命）を探索して、読み出す。そして、エラー情報または警告情報を発信した部品が、稼働地域における寿命に達しており、建設機械の積算稼働時間が所定稼働時間以上となった場合には、エラー情報または警告情報を発信した部品が補給部品との交換対象となると判別する（特許文献１、第００３１段落）。

【0008】

このように、上記従来のシステムでは、エラー情報または警告情報を発信した部品が交換対象となるか否かを判別するために、稼働地域における部品にかかる負荷や寿命をあらかじめデータベースに登録しておく必要がある。そのため、新たな稼働地域では部品に係る負荷や寿命を取得することができない。これに対し、本願の発明者らは、作業を行う機械が使用されている業種を推定することができれば、データベースに部品の負荷や寿命が登録されていない新たな地域においても、部品の負荷や寿命を推定することが可能になることを見出し、本発明に至った。

【0009】

本発明は、作業機械が使用されている業種をより確実に推定することで部品の負荷や寿命を推定することが可能な作業機械の故障予測装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の一態様は、作業機械の作業現場を含む空中写真および前記作業機械の稼働情報を取得する情報取得部と、前記空中写真に基づいて前記作業機械の第１業種候補を推定する画像分析部と、前記稼働情報に基づいて前記作業機械の第２業種候補を推定する稼働情報分析部と、前記画像分析部によって推定された前記第１業種候補の第１信頼度と前記稼働情報分析部によって推定された前記第２業種候補の第２信頼度を算出する信頼度算出部と、前記画像分析部によって推定された前記第１業種候補と前記稼働情報分析部によって推定された前記第２業種候補が一致する場合に前記第１業種候補または前記第２業種候補を前記作業機械の業種推定結果として出力し、前記第１業種候補と前記第２業種候補が一致しない場合に前記第１信頼度と前記第２信頼度に基づいて前記第１業種候補と前記第２業種候補のいずれか一方を前記業種推定結果として出力する業種推定部と、前記情報取得部によって取得された前記稼働情報と前記業種推定部による前記業種推定結果に基づいて前記作業機械の部品の交換時期を判定する交換時期判定部と、を備えることを特徴とする作業機械の故障予測装置である。

【発明の効果】

【0011】

本開示の上記一態様によれば、作業機械が使用されている業種をより確実に推定することで部品の負荷や寿命を推定することが可能な作業機械の故障予測装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明に係る作業機械の故障予測装置の実施形態を示すブロック図。

【図2】図１に示す作業機械の故障予測装置の機能ブロック図。

【図3】図２に示す作業機械の故障予測装置の動作を説明するフロー図。

【図4】図２に示す作業機械の故障予測装置の動作を説明するフロー図。

【図5】図２に示す作業機械の故障予測装置の動作を説明するフロー図。

【図6】図１のユーザ端末の表示画面の一例を示す画像図。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して本発明に係る作業機械の故障予測装置の実施形態を説明する。

【0014】

図１は、本発明に係る作業機械の故障予測装置の実施形態を示すブロック図である。本実施形態の作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、作業機械管理システム１の一部であるサーバ装置５によって構成されている。作業機械管理システム１は、たとえば、各々の作業機械２の一つ以上の部品の交換時期やメンテナンス時期を管理し、作業機械２のユーザを含む関係者に通知するシステムである。作業機械管理システム１は、たとえば、一台以上の作業機械２と、作業機械管理サーバ３と、空中写真サーバ４と、サーバ装置５と、一台以上のユーザ端末６によって構成されている。

【0015】

作業機械２は、たとえば、ミニショベル、油圧ショベル、大型ショベル/ローディングショベル、ホイール式油圧ショベル、ホイールローダ、環境・リサイクル機、または道路機械などである。作業機械２は、たとえば、通信部２１と、車体コントローラ２２と、記憶部２３と、車載センサ２４と、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機２５と、を備えている。

【0016】

通信部２１は、たとえば、作業機械２に搭載された無線通信機である。通信部２１は、たとえば、無線通信回線を介してインターネットなどのネットワーク７に接続され、作業機械管理サーバ３等の作業機械２の外部の装置と情報通信を行うように構成されている。車体コントローラ２２は、たとえば、一つ以上のマイクロコントローラを含む電子制御装置（ＥＣＵ）である。記憶部２３は、たとえば、車体コントローラ２２に接続された記憶装置であり、各種のプログラムやデータが格納されている。

【0017】

車載センサ２４は、作業機械２に取り付けられた各種のセンサであり、作業機械２の稼働情報を取得して車体コントローラ２２へ出力する。作業機械２の稼働情報は、たとえば、作業機械２の速度、走行距離、稼働時間を含む。また、作業機械２が油圧ショベルである場合、稼働情報は、たとえば、ブーム、アーム、およびバケットのそれぞれの回転角度および角速度、旋回体の旋回角度および角速度、各々の油圧シリンダ内の作動油の圧力などを含んでもよい。ＧＮＳＳ受信機２５は、複数の測位衛星から送信される電波を受信して作業機械２の位置を検出し、車体コントローラ２２へ出力する。

【0018】

車体コントローラ２２は、車載センサ２４から入力される作業機械２の稼働情報、および、ＧＮＳＳ受信機２５から入力される作業機械２の位置情報を処理するとともに、これらの情報を記憶部２３に格納する。また、車体コントローラ２２は、たとえば、記憶部２３に格納された作業機械２の稼働情報を、作業機械２の識別情報とともに、通信部２１およびネットワーク７を介して作業機械管理サーバ３などの作業機械２の外部の装置へ送信する。また、車体コントローラ２２は、たとえば、ネットワーク７および通信部２１を介して作業機械２の外部の装置から各種の情報、指令、および更新プログラムなどを受信する。

【0019】

作業機械管理サーバ３は、たとえば、ネットワーク７に接続されたネットワークサーバである。作業機械管理サーバ３は、たとえば、通信部３１と、稼働日報テーブル３２と、部品交換履歴テーブル３３と、顧客情報テーブル３４と、を備えている。通信部３１は、たとえば、ネットワーク７に接続され、ネットワーク７を介して作業機械管理サーバ３の外部の装置と情報通信を行う入出力装置である。

【0020】

稼働日報テーブル３２は、たとえば、各々の作業機械２の稼働情報が記録されたデータベースである。以下の表１に、作業機械２が油圧ショベルである場合の稼働日報テーブル３２の一例を示す。作業機械２の稼働情報は、たとえば、ＧＮＳＳ受信機２５および車体コントローラ２２によって取得される緯度と経度など、作業機械２の位置情報を含む。作業機械管理サーバ３は、たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ）によってＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置に記憶されたプログラムを実行することで、ネットワーク７および通信部３１を介して各々の作業機械２から稼働情報を受信して、稼働日報テーブル３２を作成する。

【0021】

【表1】

【0022】

部品交換履歴テーブル３３は、たとえば、各々の作業機械２の部品の交換履歴が記録されたデータベースである。以下の表２に、作業機械２が油圧ショベルである場合の部品交換履歴テーブル３３の一例を示す。部品交換履歴テーブル３３は、各々の作業機械２の識別情報である号機番号と、その号機番号の作業機械２の部品交換を行った交換日と、交換を行った部品の部品番号と、その個数が記録されている。作業機械管理サーバ３は、たとえば、ＣＰＵによってプログラムを実行し、ネットワーク７および通信部３１を介して各々の作業機械２または各々のユーザ端末６から各々の作業機械２の個々の部品の交換履歴を受信して、部品交換履歴テーブル３３を作成する。

【0023】

【表2】

【0024】

顧客情報テーブル３４は、たとえば、各々の作業機械２の顧客情報が記録されたデータベースである。以下の表３に、顧客情報テーブル３４の一例を示す。表３に示す例において、顧客情報テーブル３４は、各々の作業機械２の識別情報である号機番号と、各々の作業機械２の所有者である顧客名が記録されている。作業機械管理サーバ３は、たとえば、ＣＰＵによってプログラムを実行することで、ネットワーク７および通信部３１を介して各々のユーザ端末６から顧客情報を受信して、顧客情報テーブル３４を作成する。

【0025】

【表3】

【0026】

空中写真サーバ４は、たとえば、ネットワーク７に接続されたネットワークサーバである。空中写真サーバ４は、たとえば、国土地理院などの行政機関、または、インターネット関連サービスを提供する民間企業などによって運営されていてもよい。空中写真サーバ４は、たとえば、通信部４１と、空中写真記憶部４２と、地図情報記憶部４３とを備えている。

【0027】

通信部４１は、たとえば、ネットワーク７に接続され、ネットワーク７を介して空中写真サーバ４の外部の装置と情報通信を行う入出力装置である。空中写真記憶部４２は、たとえば、緯度および経度を含む位置情報と関連付けられた世界各地の空中写真が記憶されている。空中写真記憶部４２に記憶される空中写真は、少なくとも航空写真を含み、衛星画像を含んでもよい。地図情報記憶部４３は、たとえば、緯度および経度を含む位置情報と関連付けられた地図情報が記憶されている。なお、空中写真サーバ４は、地図情報記憶部４３を有しなくてもよい。

【0028】

サーバ装置５は、ネットワーク７に接続されたネットワークサーバである。サーバ装置５は、たとえば、通信部５１と作業機械の故障予測装置５２とを備えている。通信部５１は、たとえば、ネットワーク７に接続され、ネットワーク７を介してサーバ装置５の外部の装置と情報通信を行う入出力装置である。作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、一つ以上のマイクロコントローラによって構成され、ＲＡＭやＲＯＭに記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで、各々の作業機械２が使用されている業種を推定する。本実施形態の作業機械の故障予測装置５２の詳細は、図２から図６までを参照して後述する。

【0029】

ユーザ端末６は、たとえば、スマートフォン、タブレット端末、またはノート型ＰＣなどの携帯情報端末である。ユーザ端末６は、たとえば、無線通信装置などの通信部６１と、サーバ装置５から送信される情報をネットワーク７および通信部６１を介して取得する情報取得部６２と、液晶表示装置または有機ＥＬ表示装置などによって構成される表示部６３とを備えている。

【0030】

図２は、図１に示す作業機械の故障予測装置５２の機能ブロック図である。作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰと、作業機械２の稼働情報ＯＩとに基づいて、作業機械２が使用されている業種を推定する装置である。作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、情報取得部５２１と、画像分析部５２２と、稼働情報分析部５２３と、信頼度算出部５２４と、業種推定部５２５とを備えている。

【0031】

また、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、加重係数設定部５２６と、交換時期判定部５２７とを、さらに備えている。図２に示す作業機械の故障予測装置５２の各部は、たとえば、ＣＰＵによってプログラムを実行することで実現される作業機械の故障予測装置５２の各機能を表している。以下、図３から図５を参照して、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２の動作を説明する。

【0032】

図３から図５は、図２に示す作業機械の故障予測装置５２の動作を説明するフロー図である。作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す業種推定フローＰＦ１を開始すると、まず、空中写真および稼働情報を取得する処理Ｐ１０１を実行する。この処理Ｐ１０１において、情報取得部５２１は、業種を推定する対象となる作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰと、その作業機械２の稼働情報ＯＩを取得する。

【0033】

より詳細には、作業機械の故障予測装置５２の情報取得部５２１は、たとえば、業種を推定する対象となる作業機械２の稼働情報の送信要求を、その作業機械２の識別情報とともにサーバ装置５の通信部５１を介して作業機械管理サーバ３へ送信する。作業機械管理サーバ３は、サーバ装置５の通信部５１から送信された稼働情報の送信要求と作業機械２の識別情報を通信部３１によって受信すると、その識別情報に一致する作業機械２の稼働情報ＯＩを稼働日報テーブル３２から抽出し、通信部３１を介してサーバ装置５へ送信する。作業機械管理サーバ３からサーバ装置５へ送信された作業機械２の稼働情報ＯＩは、サーバ装置５の通信部５１によって受信され、情報取得部５２１によって取得される。

【0034】

また、作業機械の故障予測装置５２の情報取得部５２１は、たとえば、業種を推定する対象となる作業機械２の作業現場を含む空中写真の送信要求を、その作業現場の位置情報とともにサーバ装置５の通信部５１を介して空中写真サーバ４へ送信する。作業現場の位置情報は、作業機械２が作業する地点の緯度および経度を含む。空中写真サーバ４は、サーバ装置５の通信部５１から送信された空中写真の要求と作業現場の位置情報を通信部４１によって受信すると、その作業現場を含む空中写真ＡＰを空中写真記憶部４２から抽出し、通信部４１を介してサーバ装置５へ送信する。空中写真サーバ４からサーバ装置５へ送信された空中写真ＡＰは、サーバ装置５の通信部５１によって受信され、情報取得部５２１によって取得される。

【0035】

次に、作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、機械学習モデルの学習用の教師データを作成する処理Ｐ１０２を実行する。この処理Ｐ１０２において、情報取得部５２１は、たとえば、通信部５１を介して空中写真サーバ４から業種が既知の作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰを取得する。また、情報取得部５２１は、たとえば、通信部５１を介して作業機械管理サーバ３から業種が既知の作業機械２の稼働情報ＯＩを取得する。

【0036】

さらに、情報取得部５２１は、たとえば、作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰと、その作業機械２の既知の業種ＫＢを関連付けた教師データを作成して、画像分析部５２２へ出力する。画像分析部５２２は、情報取得部５２１から入力された教師データを用いて、機械学習モデルを学習させる。画像分析部５２２の機械学習モデルは、作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰを入力とし、その空中写真ＡＰに基づいて推定される作業機械２の業種の候補を第１業種候補Ｃ１として出力するモデルである。

【0037】

また、情報取得部５２１は、たとえば、作業機械２の稼働情報ＯＩと、その作業機械２の既知の業種ＫＢを関連付けた教師データを作成して、稼働情報分析部５２３へ出力する。稼働情報分析部５２３は、情報取得部５２１から入力された教師データを用いて、機械学習モデルを学習させる。稼働情報分析部５２３の機械学習モデルは、作業機械２の稼働情報ＯＩを入力とし、その稼働情報ＯＩに基づいて推定される作業機械２の業種の候補を第２業種候補Ｃ２として出力するモデルである。

【0038】

次に、作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、第１業種候補Ｃ１を推定する処理Ｐ１０３を実行する。この処理Ｐ１０３において、画像分析部５２２は、前述の処理Ｐ１０１で情報取得部５２１によって取得された業種を推定する対象の作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰに基づいて、作業機械２の第１業種候補Ｃ１を推定する。より具体的には、画像分析部５２２は、前述の処理Ｐ１０２で学習させた機械学習モデルに業種を推定する対象の作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰを入力する。その結果、画像分析部５２２の機械学習モデルは、入力された空中写真ＡＰから推定される作業機械２の業種である第１業種候補Ｃ１を出力する。

【0039】

次に、作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、第２業種候補Ｃ２を推定する処理Ｐ１０４を実行する。この処理Ｐ１０４において、稼働情報分析部５２３は、前述の処理Ｐ１０１で情報取得部５２１によって取得された業種を推定する対象の作業機械２の稼働情報ＯＩに基づいて、作業機械２の第２業種候補Ｃ２を推定する。より具体的には、稼働情報分析部５２３は、前述の処理Ｐ１０２で学習させた機械学習モデルに業種を推定する対象の作業機械２の稼働情報ＯＩを入力する。その結果、稼働情報分析部５２３の機械学習モデルは、入力された稼働情報ＯＩから推定される作業機械２の業種である第２業種候補Ｃ２を出力する。

【0040】

画像分析部５２２および稼働情報分析部５２３によって推定される作業機械２の第１業種候補Ｃ１および第２業種候補Ｃ２は、たとえば、土木、解体、採石、製鉄所、港湾荷役、金属・自動車リサイクル、産業廃棄物処理、林業、海事浚渫、道路工事、畜産・農業、または、除雪などである。次に、作業機械の故障予測装置５２は、第１信頼度Ｒ１および第２信頼度Ｒ２を算出する処理Ｐ１０５を実行する。

【0041】

この処理Ｐ１０５において、信頼度算出部５２４は、作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰに基づく画像分析部５２２による作業機械２の業種の推定結果である第１業種候補Ｃ１の信頼度を、第１信頼度Ｒ１として算出する。また、信頼度算出部５２４は、作業機械２の稼働情報ＯＩに基づく稼働情報分析部５２３による作業機械２の業種の推定結果である第２業種候補Ｃ２の信頼度を、第２信頼度Ｒ２として算出する。

【0042】

ここで、第１信頼度Ｒ１および第２信頼度Ｒ２は、画像分析部５２２および稼働情報分析部５２３によって推定された第１業種候補Ｃ１および第２業種候補Ｃ２が、作業機械２の真の業種に一致する確度を示す指標である。たとえば、第１信頼度Ｒ１および第２信頼度Ｒ２が１に近づくほど第１業種候補Ｃ１および第２業種候補Ｃ２が真の業種と一致する可能性が高くなり、０に近づくほど第１業種候補Ｃ１および第２業種候補Ｃ２が真の業種と一致しない可能性が高くなる。

【0043】

なお、信頼度算出部５２４は、たとえば、第１業種候補Ｃ１を推定する処理Ｐ１０３において第１信頼度Ｒ１を算出し、第２業種候補Ｃ２を推定する処理Ｐ１０４において第２信頼度Ｒ２を算出してもよい。すなわち、第１信頼度Ｒ１および第２信頼度Ｒ２を算出する処理Ｐ１０５は、第１業種候補Ｃ１を推定する処理Ｐ１０３および第２業種候補Ｃ２を推定する処理Ｐ１０４と同時に、または、並行して実施することができる。また、画像分析部５２２によって第１信頼度Ｒ１を算出し、稼働情報分析部５２３によって第２信頼度Ｒ２を算出してもよい。この場合、信頼度算出部５２４を省略することができる。

【0044】

次に、作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２とが一致するか否かを判定する処理Ｐ１０６を実行する。この処理Ｐ１０６において、業種推定部５２５は、画像分析部５２２によって空中写真ＡＰに基づいて推定された作業機械２の第１業種候補Ｃ１と、稼働情報分析部５２３によって稼働情報ＯＩに基づいて推定された作業機械２の第２業種候補Ｃ２とが一致しているか否かを判定する。

【0045】

この処理Ｐ１０６において、業種推定部５２５は、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２とが一致していること（ＹＥＳ）を判定すると、第１業種候補Ｃ１または第２業種候補Ｃ２を作業機械２の業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１０７を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。一方、処理Ｐ１０６において、業種推定部５２５は、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２が一致しないこと（ＮＯ）を判定すると、次の処理Ｐ１０８から処理Ｐ１１１を実行する。

【0046】

処理Ｐ１０８から処理Ｐ１１１では、業種推定部５２５は、たとえば、信頼度算出部５２４によって算出された第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２に基づいて、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２のいずれか一方を作業機械２の業種推定結果ＢＥＲとして出力する。具体的には、業種推定部５２５は、たとえば、処理Ｐ１０８と処理Ｐ１１０において、第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２がそれぞれ第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定する。

【0047】

なお、第１閾値Ｔｈ１は、たとえば、業種が既知の複数の作業機械２の作業現場を含む複数の空中写真ＡＰを画像分析部５２２へ入力したときに出力される複数の第１業種候補Ｃ１に対する複数の第１信頼度Ｒ１の平均値を用いることができる。同様に、第２閾値Ｔｈ２は、たとえば、業種が既知の複数の作業機械２の稼働情報ＯＩを稼働情報分析部５２３へ入力したときに出力される複数の第２業種候補Ｃ２に対する複数の第２信頼度Ｒ２の平均値を用いることができる。以下の表４に、業種ごとの第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２の一例を示す。

【0048】

【表4】

【0049】

より詳細には、処理Ｐ１０８において、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１を超え、かつ、第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２以下であること（ＹＥＳ）を判定したとする。すると、業種推定部５２５は、空中写真ＡＰに基づく第１業種候補Ｃ１を作業機械２の業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１０９を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。

【0050】

一方、処理Ｐ１０８において、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１を超えていないか、または、第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２以下でないこと（ＮＯ）を判定すると、次の処理Ｐ１１０を実行する。この処理Ｐ１１０において、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１以下、かつ、第２信頼度Ｒ２が第２信頼度Ｒ２を超えていること（ＹＥＳ）を判定したとする。すると、業種推定部５２５は、稼働情報ＯＩに基づく第２業種候補Ｃ２を作業機械２の業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１１１を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。

【0051】

一方、処理Ｐ１１０において、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１以下でないか、または、第２信頼度Ｒ２が第２信頼度Ｒ２を超えていないこと（ＮＯ）を判定すると、図４に示す処理Ｐ１１２を実行する。この処理Ｐ１１２において、業種推定部５２５は、たとえば、加重係数設定部５２６から第１加重係数Ｗ１と第２加重係数Ｗ２を取得する。その後、業種推定部５２５は、第１評価値Ｅ１および第２評価値Ｅ２を算出する処理Ｐ１１３を実行する。

【0052】

この処理Ｐ１１３において、業種推定部５２５は、たとえば、第１信頼度Ｒ１と第１加重係数Ｗ１との積を第１閾値Ｔｈ１で除した値を第１評価値Ｅ１として算出する（Ｅ１＝Ｒ１×Ｗ１／Ｔｈ１）。また、業種推定部５２５は、たとえば、第２信頼度Ｒ２と第２加重係数Ｗ２との積を第２閾値Ｔｈ２で除した値を第２評価値Ｅ２として算出する（Ｅ２＝Ｒ２×Ｗ２／Ｔｈ２）。

【0053】

なお、加重係数設定部５２６は、たとえば、次のように第１加重係数Ｗ１および第２加重係数Ｗ２を設定する。加重係数設定部５２６は、たとえば、情報取得部５２１から複数の作業機械２の既知の業種ＫＢを取得する。さらに、加重係数設定部５２６は、その複数の作業機械２に対応する複数の空中写真ＡＰおよび複数の稼働情報ＯＩがそれぞれ画像分析部５２２および稼働情報分析部５２３へ入力されたときに業種推定結果ＢＥＲから出力される複数の業種推定結果ＢＥＲを取得する。そして、加重係数設定部５２６は、複数の作業機械２の既知の業種ＫＢと、業種推定部５２５から出力される複数の業種推定結果ＢＥＲとが最も多く一致するように、繰り返し調整して第１加重係数Ｗ１および第２加重係数Ｗ２を設定する。

【0054】

上記の処理Ｐ１１３の終了後、業種推定部５２５は、第１評価値Ｅ１が第２評価値Ｅ２を超えているか否かを判定する処理Ｐ１１４を実行する。この処理Ｐ１１４において、業種推定部５２５は、第１評価値Ｅ１が第２評価値Ｅ２を超えていること（ＹＥＳ）を判定すると、第１業種候補Ｃ１を業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１１５を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。

【0055】

一方、処理Ｐ１１４において、業種推定部５２５は、第１評価値Ｅ１が第２評価値Ｅ２を超えていないこと（ＮＯ）を判定すると、第２評価値Ｅ２が第１評価値Ｅ１を超えているか否かを判定する処理Ｐ１１６を実行する。この処理Ｐ１１６において、業種推定部５２５は、第２評価値Ｅ２が第１評価値Ｅ１を超えていること（ＹＥＳ）を判定すると、第２業種候補Ｃ２を業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１１７を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。

【0056】

一方、処理Ｐ１１６において、業種推定部５２５は、第２評価値Ｅ２が第１評価値Ｅ１を超えていないこと（ＮＯ）を判定すると、たとえば、第１業種候補Ｃ１または第２業種候補Ｃ２を業種推定結果ＢＥＲとして出力する処理Ｐ１１８を実行する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図３に示す処理フローＰＦ１を終了する。その後、作業機械の故障予測装置５２は、たとえば、図５に示すように、作業機械２の部品の交換時期を判定して、必要に応じて通知を行う処理フローＰＦ２を開始する。

【0057】

作業機械の故障予測装置５２は、図５に示す処理フローＰＦ２を開始すると、まず、稼働情報ＯＩを取得する処理Ｐ２０１を実行する。この処理Ｐ２０１において、交換時期判定部５２７は、業種推定部５２５によって業種推定結果ＢＥＲが出力された作業機械２の稼働情報ＯＩを、情報取得部５２１から取得する。次に、交換時期判定部５２７は、業種推定部５２５から出力された業種推定結果ＢＥＲを取得する処理Ｐ２０２を実行し、さらに作業機械２の各部品の使用期間が、業種推定結果ＢＥＲに基づく閾値を超えているか否かを判定する処理Ｐ２０３を実行する。

【0058】

すなわち、処理Ｐ２０３において使用される作業機械２の各部品の使用期間の閾値は、業種推定結果ＢＥＲによって異なる。これは、以下の表５に示すように、作業機械２が使用される業種によって、作業機械２の使用態様が異なるためである。すなわち、業種によって、その使用態様での使用頻度が異なるので、その頻度を多い、少ない、中程度、なし、設定するものである。交換時期判定部５２７が作業機械２の各部品の交換時期を判定するために使用する各部品の使用期間の閾値は、たとえば、表５に示すような作業機械２の使用態様の相違に応じて、作業機械２が使用される業種ごとに設定されている。

【0059】

【表5】

【0060】

表５に示す例に示すように、作業機械２のアタッチメントの装着および操作の頻度に関しては、作業機械２の使用されている業種が金属・自動車リサイクルのためのスクラップである場合、すべての業種における平均よりも多くなる。なお、スクラップでは、作業機械２のバケットによる掘削のような作業は、ほとんど行われない。また、機械式フォークなど、操作を必要としないアタッチメントも存在する。

【0061】

また、作業機械２のアタッチメントの装着および操作の頻度に関し、作業機械２の使用されている業種が原材料（採石）の場合、中型ショベルによる積込作業が主となるため、すべての業種の平均よりも少なくなる。また、作業機械２の使用されている業種が産業廃棄物処理の場合、プラント内の作業と、埋め立て地での作業では、作業機械２の使用態様が異なる。プラント内での産業廃棄物のハンドリング作業では、アタッチメントによる作業が主となるが、埋め立て地での作業では、アタッチメントの操作は、すべての業種の平均よりも少なくなる。

【0062】

また、作業機械２の旋回操作量については、比較的に大きい角度の旋回の頻度が多いため、作業機械２の業種が原材料およびアタッチメントを用いた解体（Ａ）の場合に、すべての業種の平均に近い中程度になり、作業機械２の業種が土木の場合にそれよりも多くなる。また、作業機械２の無操作時間については、作業機械２の作業にもよるが、積込作業では作業機械２に待ち時間が発生するため、作業機械２の業種が原材料、土木、またはバケットを用いた解体（Ｂ）において、すべての業種の平均よりも少なくなる。

【0063】

このような作業機械２の使用される業種における作業機械２の使用態様の相違に加え、たとえば、業種が土木系の解体である場合には、作業機械２のバケットの爪部分の損傷が、他のスクラップや産業廃棄物処理などの業種よりも多くなる傾向がある。前述の作業機械２の部品の交換時期を判定するための部品の使用期間の閾値は、作業機械２の使用される業種による作業機械２の使用態様の相違に加え、上記のような業種に特有の傾向も考慮して決定される。また、稼働情報分析部５２３は、表５に示すような作業機械２の使用される業種による作業機械２の使用態様の相違に基づく稼働情報ＯＩの傾向を、機械学習モデルによって学習し、稼働情報ＯＩに基づいて第２業種候補Ｃ２を推定する。

【0064】

図５に示す処理Ｐ２０３において、業種推定部５２５は、前の処理Ｐ２０２において取得した作業機械２の業種推定結果ＢＥＲに基づいて、作業機械２の各々の部品の使用期間の閾値を設定する。さらに、業種推定部５２５は、作業機械２の各々の使用期間を含む作業機械２の稼働情報ＯＩを取得する。そして、業種推定部５２５によって、作業機械２の各々の部品の使用期間が、各々の部品の使用期間の閾値を超えていないこと（ＮＯ）が判定されると、作業機械の故障予測装置５２は、図５に示す処理フローＰＦ２を終了させ、所定の周期で繰り返す。

【0065】

一方、処理Ｐ２０３において、業種推定部５２５は、作業機械２の少なくとも一つの部品の使用期間がその部品の使用期間の閾値を超えていること（ＹＥＳ）を判定すると、通知を出力する処理Ｐ２０４を実行する。この処理Ｐ２０４において、業種推定部５２５は、たとえば、使用期間が閾値を超えた部品の交換時期ＴＯＲを、通信部５１を介してユーザ端末６へ送信することで、ユーザ端末６を介して作業機械２のユーザや関係者へ部品交換の通知を行う。その後、作業機械の故障予測装置５２は、図５に示す処理フローＰＦ２を終了させ、所定の周期で繰り返し実行する。

【0066】

図６は、図１のユーザ端末６の表示部６３に表示される画像の一例を示す画像図である。図６に示す例において、ユーザ端末６の表示部６３には、業種推定結果ＢＥＲとして、林業が表示され、空中写真に基づく第１業種候補Ｃ１を業種推定結果ＢＥＲとして採用したことが不等号によって示されている。また、表示部６３には、各々の部品の累積損傷度と交換時期の予測結果を表示してもよく、累積損傷度と交換時期の相関を示すグラフを表示してもよい。

【0067】

以上のように、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２は、情報取得部５２１と、画像分析部５２２と、稼働情報分析部５２３と、信頼度算出部５２４と、業種推定部５２５とを備えている。情報取得部５２１は、作業機械２の作業現場を含む空中写真ＡＰおよび作業機械２の稼働情報ＯＩを取得する。画像分析部５２２は、空中写真ＡＰに基づいて作業機械２の第１業種候補Ｃ１を推定する。稼働情報分析部５２３は、稼働情報ＯＩに基づいて作業機械２の第２業種候補Ｃ２を推定する。信頼度算出部５２４は、画像分析部５２２によって推定された第１業種候補Ｃ１の第１信頼度Ｒ１と稼働情報分析部５２３によって推定された第２業種候補Ｃ２の第２信頼度Ｒ２を算出する。業種推定部５２５は、画像分析部５２２によって推定された第１業種候補Ｃ１と稼働情報分析部５２３によって推定された第２業種候補Ｃ２が一致する場合に第１業種候補Ｃ１または第２業種候補Ｃ２を作業機械２の業種推定結果として出力する。また、業種推定部５２５は、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２が一致しない場合に第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２に基づいて第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２のいずれか一方を業種推定結果ＢＥＲとして出力する。

【0068】

このような構成により、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、作業機械２の作業現場の環境を特定するための空中写真ＡＰと、作業機械２の使用態様に関連する稼働情報ＯＩに基づいて、画像分析部５２２と稼働情報分析部５２３により第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２を推定することが可能になる。さらに、業種推定部５２５によって、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２とを比較し、これらが一致する場合にいずれか一方を業種推定結果ＢＥＲとして出力することで、空中写真ＡＰと稼働情報ＯＩに基づいて、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することが可能になる。また、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２が一致しない場合に、第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２に基づいて第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２のいずれか一方を業種推定結果ＢＥＲとして出力することで、空中写真ＡＰと稼働情報ＯＩに基づいて、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することが可能になる。その結果、データベースに部品の負荷や寿命が登録されていない新たな地域においても、業種推定部５２５から出力される業種推定結果ＢＥＲに基づいて、作業機械２の各々の部品の負荷や寿命を推定することが可能になる。

【0069】

また、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２において、業種推定部５２５は、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２が一致しない場合に第１信頼度Ｒ１と第２信頼度Ｒ２がそれぞれ第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定する。業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１を超えかつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２以下の場合に第１業種候補Ｃ１を業種推定結果ＢＥＲとして出力する。また、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１以下かつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２を超えている場合に第２業種候補Ｃ２を業種推定結果ＢＥＲとして出力する。

【0070】

このような構成により、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２のうち、作業機械２の真の業種に対する確度がより高い方を業種推定結果ＢＥＲとして出力することが可能になる。したがって、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することが可能になる。

【0071】

また、作業機械の故障予測装置５２において、業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１を超えかつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２を超えている場合、または、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１以下かつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２以下の場合に次のように動作する。業種推定部５２５は、第１信頼度Ｒ１と第１加重係数Ｗ１との積を第１閾値Ｔｈ１で除した第１評価値Ｅ１と、第２信頼度Ｒ２と第２加重係数Ｗ２との積を第２閾値Ｔｈ２で除した第２評価値Ｅ２とを算出する。業種推定部５２５は、第１評価値Ｅ１が第２評価値Ｅ２を超えた場合に第１業種候補Ｃ１を業種推定結果ＢＥＲとして出力し、第２評価値Ｅ２が第１評価値Ｅ１を超えた場合に第２業種候補Ｃ２を業種推定結果ＢＥＲとして出力する。

【0072】

このような構成により、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、第１信頼度Ｒ１および第２信頼度Ｒ２、第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２、ならびに第１加重係数Ｗ１および第２加重係数Ｗ２を用いて、第１評価値Ｅ１および第２評価値Ｅ２を算出することができる。そして、第１評価値Ｅ１と第２評価値Ｅ２を比較することで、第１業種候補Ｃ１と第２業種候補Ｃ２の一方を業種推定結果ＢＥＲとして出力することができる。したがって、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１を超えかつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２を超えている場合、または、第１信頼度Ｒ１が第１閾値Ｔｈ１以下かつ第２信頼度Ｒ２が第２閾値Ｔｈ２以下の場合でも、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することが可能になる。

【0073】

また、作業機械の故障予測装置５２は、加重係数設定部５２６をさらに備えている。加重係数設定部５２６は、複数の作業機械２の既知の業種ＫＢとその複数の作業機械２に対応する複数の空中写真ＡＰおよび複数の稼働情報ＯＩを用いた業種推定部５２５の業種推定結果ＢＥＲとが最も多く一致するように第１加重係数Ｗ１および第２加重係数Ｗ２を設定する。

【0074】

このような構成により、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、第１加重係数Ｗ１および第２加重係数Ｗ２を用いて算出した第１評価値Ｅ１と第２評価値Ｅ２との比較に基づく業種推定結果ＢＥＲの推定精度を向上させることができる。したがって、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することが可能になる。

【0075】

また、作業機械の故障予測装置５２は、交換時期判定部５２７をさらに備えている。交換時期判定部５２７は、情報取得部５２１によって取得された各々の作業機械２の稼働情報と業種推定部５２５による業種推定結果ＢＥＲに基づいて作業機械２の部品の交換時期ＴＯＲを判定する。

【0076】

このような構成により、本実施形態の作業機械の故障予測装置５２によれば、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することができるので、データベースに部品の負荷や寿命が登録されていない新たな地域においても、部品の負荷や寿命をより正確に推定することが可能になる。

【0077】

以上説明したように、本実施形態によれば、作業機械２が使用されている業種をより確実に推定することで部品の負荷や寿命を推定することが可能な作業機械の故障予測装置５２を提供することができる。

【0078】

以上、図面を用いて本発明に係る作業機械の故障予測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、それらは本発明に含まれるものである。

【符号の説明】

【0079】

２ 作業機械
５２ 故障予測装置
５２１ 情報取得部
５２２ 画像分析部
５２３ 稼働情報分析部
５２４ 信頼度算出部
５２５ 業種推定部
５２６ 加重係数設定部
５２７ 交換時期判定部
ＡＰ 空中写真
ＢＥＲ 業種推定結果
Ｃ１ 第１業種候補
Ｃ２ 第２業種候補
Ｅ１ 第１評価値
Ｅ２ 第２評価値
ＫＢ 既知の業種
ＯＩ 稼働情報
Ｒ１ 第１信頼度
Ｒ２ 第２信頼度
Ｔｈ１ 第１閾値
Ｔｈ２ 第２閾値
ＴＯＲ 交換時期
Ｗ１ 第１加重係数
Ｗ２ 第２加重係数

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】