少一个部件相关的公差数据来确定与第一部件相关的公差。
[0065]根据至少一个实施例，检测组件12、移动装置14和网络16中的至少一个可以包括与设备相关的地理数据，诸如具体设备段或者部件的特定地理区域，其可以在处理由检测装置18获得的数据时被利用。地理数据可以计及不同的土壤特性、地形特性、天气特性、温度特性等，这些特性可以影响机动车零件的磨损进度或者耐久度。这样的数据可以提高提供给用户的实时信息的精度和/或量。
[0066]接下来参考图18-19，图示了用于确定一组非制造商特定的部件公差的系统102(相当于以上描述的系统10)和方法152。首先参考图18，系统102包括包含与达到一个或者多个磨损率或者磨损比(即磨损数据)的多个原始制造商零件相关的数据的一个或者更多个汇总磨损表104。这些磨损表104是通过应用程序接口( “API”)106、基于网络的或基于云的数据服务108和/或服务器110对于软件应用112可访问的。在一个实施例中，在由移动装置14可访问的存储器31中存储软件应用(参见图1A)。如图18中所示，软件应用112提供与用户相关的来自汇总磨损表1 4的数据。
[0067]接下来参考图19，提供了一种使用系统102评估零件的示范性方法。在框154中，用户选择被评估的车辆的部件。用户可以对识别部件的原始制造商的信息、识别部件的原始公差的信息和/或识别部件的期望磨损率或者磨损比的信息获得访问。在框156中，用户通过软件应用112向系统112提供已知信息。通过使用设备型号114，系统112然后提供从汇总磨损表104中存在的历史数据汇总的、与设备型号114相关联的针对一个或者更多个部件116的一组估计的部件公差和/或估计的磨损率。在一个示范性实施例中，该组估计的测量结果是基于使用所提供的信息过滤汇总磨损表104中的数据的一组标准化的公差和/或磨损率。
[0068]在示范性实施例中，给定已知的机器概况，系统102提供潜在设备型号114的列表，用户可以从其中选择合适的设备型号116。另外，系统102至少部分地基于所选择的设备型号114和/或存储在机器概况中的特定机器的已知配置来提供部件116的清单。在一个实施例中，在用户确认了部件116的清单的准确性后，系统102提示用户来测量一个或者更多个部件116和/或输入与一个或者更多个部件116的测量结果或者评估结果相对应的值。在一个实施例中，系统102部分地基于输入的测量结果或者评估结果与来自特定机器和/或汇总磨损数据表104的历史数据的比较来提供机器的当前状态或状况的概要。在一个实施例中，系统102在特定部件116的公差未知时(诸如部件116的厂商或者零件编号未知时)至少部分地基于针对适用于给定设备型号114的一个或者更多个已知部件116的在汇总磨损表数据104中所提供的平均公差或者中值公差来提供针对一个或者更多个部件116的近似磨损状
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[0069]接下来参考图20和21，图示了用于利用多个变量来计算部件属性并且提供推荐的系统202和方法252。首先参考图20，系统202包括测量装置204。示范性测量装置包括诸如移动装置14和/或检测组件12的检测装置18的测量装置或者传感器(参见图1)。测量装置204与软件应用206操作地连接。在一个实施例中，软件应用被存储在由移动装置14和/或检测组件12可访问的存储器24、存储器25和/或存储器31中(参见图1)。软件应用206与设备型号数据库208操作地连接。在一个实施例中，设备型号数据库208是网络16的数据库126。如图20中所图示，设备型号数据库208使多个部件210(图示性地为部件A至部件F)与存储在设备型号数据库208中的给定设备型号相关。
[0070]接下来参考图21，图示了计算部件属性并且提供客户推荐的示范性方法。在框254中，用户使用测量装置来测量车辆部件的属性。在框256中，用户选择设备型号和任何附加数据以输入到软件应用206中。在框258中，系统212将测量的属性与历史数据以及与该属性及其原始公差相关的数据相比较。系统212还将随时间磨损的属性与当前属性测量结果相比较以提供对当前磨损率的计算。基于该信息，系统212可以提供附加的推荐，诸如对维护和预防性维护进度的推荐、对使用的推荐以及对附加的设备或者存货需求的推荐。在一些实施例中，系统212可以至少部分地基于测量的属性的历史数据来生成检查表。
[0071 ]在一个示范性实施例中，针对展现第一特定磨损概况(诸如约80%磨损)的特定的第一部件210(诸如惰轮)，以及展现第二特定磨损概况(诸如约60%磨损)的特定的第二部件210(诸如托辊)，系统202在步骤260中提供推荐。在该示范性实施例中，系统202认识到该惰轮是对于替换和检修更昂贵的部件，而当托辊确实拥有足够的剩余寿命以至于指示它们应该被留下使用时，相比于惰轮的相对易于替换使得它们成为替换的上佳候选。使用该信息，系统202部分地基于所展示的磨损概况来提供适当的行动计划。例如，在步骤260中一种推荐将是替换托辊以便减少惰轮的总重量和磨损。在一些实施例中，在步骤260中部分地基于特定于设备型号208和工作环境的算法来提供推荐。
[0072]接下来参考图22，图示了持续地改进预报的示范性方法302。在框304中，诸如重型车辆的机器被检查。在框304中的对机器的检查可以包括一个或者更多个部件零件的一个或者更多个属性的测量结果以及机器的一个或者更多个部件零件的视觉检查。示范性部件零件和测量结果包括:托辊壁厚度、若干链接上的轨道松弛、在具体点处的链节厚度、履带齿片(track shoe grouser)高度和/或厚度。示范性测量装置包括诸如移动装置14和/或检测组件12的检测装置18的测量装置或者传感器(参见图1)。在框306中，检查的结果被存储在存储器中。可以使用移动装置14将检查的结果存储在存储器24、25和/或存储器31中(参见图1A)。
[0073]在框308中，查询诸如数据库126的数据库来返回历史检查结果。如框308中所图示，这可以包括遍及一个或者更多个过去的检查的属性的平均磨损比的计算。如框310中所图示，当前检查结果被用于计算当前磨损比，然后将该当前磨损比与框308中计算的平均磨损比相比较。在框312中，基于框310中所计算的计算出的当前磨损比、框308中所计算的历史磨损比和/或当前检查结果来提供生命周期推荐和维护进度。框312还可以包括部分地基于制造商建议或提供的进度、公差或者属性值来提供生命周期推荐和/或维护进度。例如，如果当前和/或历史平均磨损比超出由制造商提供的磨损比，则系统可以推荐比制造商建议的维护进度更加频繁的维护进度。
[0074]在框314中，安排随后的检查。可以基于框308和框310中计算的当前和/或历史磨损比将检查安排为在被检查的部件的预期故障之前的时间点处发生。在指定的时间，在框304中车辆被再次检查。
[0075]在方法302的一个示范性实施例中，数据库126可以包括两个在先检查、机器处于工作中的每星期小时数以及基于两个在先检查之间的时间量以及在那段时间期间的磨损率计算的磨损比。通过使用该信息，系统202规划机器的故障日期，并且提示用户来在故障日期之前安排后续检查。
[0076]接下来参考图23和24，图示了利用地理指示符或者其他指示符的示范性系统402和方法452。如图23和24中所示出的，可以使用该信息来动态地生成表格416，基于当前设备412的使用来提供定制估计和推荐，并且为新设备416的购买提供推荐和建议。
[0077]在一个实施例中，示范性系统402包括使机器与其操作所在的地理区域相关的数据。如由图23中的部分404所图示的，可以由地理信息来提供该信息，可以由遥测数据来提供地理信息，由机器自身提供遥测数据，或者可以由用户通过软件应用408(诸如通过使用检测组件12中的传感器或者移动装置14中的GPS或其他位置检测传感器)来提供该信息。地理信息和与机器相关的附加信息一起被存储在数据库406中。示范性附加信息包括关于机器的利用率的信息、关于正由机器执行的工作的类型的信息、关于机器的设备型号的信息、关于机器的配置的信息、与机器操作所处的天气状况相关的信息、与机器操作所处的地面状况或者土壤类型相关的信息、与机器的一个或者更多个部件的当前状况相关的信息、于机器的历史或者当前检查(包括机器的一个或者更多个部件的检查)的结果相关的信息。软件应用408可以对其他数据库(诸如包含地理信息系统(GIS)天气信息以及制造商部件属性和公差值的数据库)获得访问。
[0078]数据库406包括与多个机器相关的数据。可以查询数据库406以基于一个或更多个所选择的参数(包括地理区域、设备型号、利用率、工作的类型、配置或者以上描述的任意其他信息)来确定最常见的设备配置。
[0079]如由部分410所示的，当给定型号的新机器被加入到数据库406时，软件应用408可以基于与已经在数据库中的类似的机器相关的信息动态地生成默认参数。
[0080]在一个示范性实施例中，如部分412中所示，软件应用408可以基于以下中的一个或者更多个使用数据库406中的与类似设备相关的数据来提供磨损周期预测:地理位置、型号类型、利用率、工作类型以及机器配置。
[0081 ]在一个示范性实施例中，如部分414中所示，软件应用408可以基于以下中的一个或者更多个使用数据库406中的与类似设备相关的数据来提供针对新设备购买的配置建议:地理位置、型号类型、利用率、工作类型以及机器配置。
[0082]在一个示范性实施例中，如部分416中所示，软件应用408可以基于以下中的一个或者更多个使用数据库406中的与类似设备相关的数据来提供用于检查的一组默认机器参数:地理位置、型号类型、利用率、工作类型以及机器配置。
[0083]接下来参考图24，进一步图示了使用系统402的示范性方法452。在框454中，系统402接收与正使用机器所在的地理位置相关的信息。如以上所描述的，可以通过传感器(诸如检测组件12中的传感器或者移动装置14中的GPS或者其他位置检测传感器)来提供地理信息。还可以通过由机器自身所提供的遥测数据来提供地理信息。
[0084]在框454中还提供关于机器的附加信息。示范性信息包括关于机器的利用率的信息、关于机器正执行的工作的类型的信息、关于机器的设备型号的信息、关于机器的配置的信息、关于机器的一个或者更多个部件的当前状况的信息、关于机器的历史或者当前检查(包括机器的一个或者更多个部件的检查)的结果的信息。可以通过与软件应用408对接(包括使用移动装置14和/或检测组件12(参见图1))的用户来提供该信息。在一个实施例中，软件应用被存储在由移动装置14和/或检测组件12可访问的存储器24、存储器25和/或存储器31中(参见图1A)。
[0085]在框458中，软件应用408查询数据库406以返回针对类似机器的地理和附加信息。
[0086]在一个示范性实施例中，如框460中所示，软件应用408然后可以使用与类似机器相关的信息来确定默认检查参数并且在