挖掘机支援装置的制作方法

本发明涉及一种进行挖掘机的维护支援的挖掘机支援装置。

背景技术：

下述专利文献1中公开有，当挖掘机中发生某种故障时，将推断为发生有故障的多个可疑零件显示于显示装置的挖掘机及挖掘机管理装置。多个可疑零件以标有优先级的方式显示。因此，能够容易地锁定故障部位。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：国际公开第2013/047408号

技术实现要素：

发明要解决的技术课题

优选在造成挖掘机故障之前进行挖掘机的预维护。但是，若需要预维护的时间不明确，则难以制定该挖掘机的运转计划。并且，当挖掘机中发生了可运转程度的轻微的不良情况时，有时存在在立即进行预维护还是以该状态继续运转的判断上犹豫不决的情况。在本说明书中，将还未达到停止运转的轻微的不良情况及尚不需要立即修理的轻微的不良情况称为“故障预兆”。相对于此，需要不良情况修复作业(修理)的状态称为“故障”。并且，将“故障预兆”及“故障”统称为“不良情况”。

当出现了故障预兆时，在现阶段无需一定进行不良情况修复作业。但是，若以该状态继续运转，则存在造成不可运转的状态的危险性，因此预先进行检查作业，若有需要，则优选预先进行零件及消耗品的更换。在本说明书中，将出现故障预兆时的检查作业、零件的更换作业称为“预维护(定期检修)”。并且，将预维护、不良情况调查、不良情况修复作业(修理)及定期检查等称为“维护”。

当出现故障预兆时，不良情况修复作业不是必须的，因此难以进行是否应进行预维护的判断。

本发明的目的在于提供一种挖掘机支援装置，其通过考虑伴随预维护的非运转时间而能够提供为了制定运转计划而有益的信息及用于判定是否进行预维护的有益的信息。

用于解决技术课题的手段

根据本发明的一观点，提供一种挖掘机支援装置，其具有：

数据库，其与挖掘机的不良情况事例对应地由包含表示挖掘机的动作状态的动作状态数据及表示维护作业的内容的维护作业数据的多个记录构成；

输出装置；及

处理装置，

所述维护作业数据包含表示维护作业所需的作业时间的作业时间信息，

所述处理装置根据从评价对象的挖掘机所获取的所述动作状态数据与所述数据库中所包含的所述记录的各自的所述动作状态数据的比较结果，提取至少1个所述记录，并将所提取的所述记录中所存储的所述作业时间信息输出至所述输出装置。

发明效果

通过比较从评价对象的挖掘机所获取的动作状态数据与数据库中所包含的记录的各自的动作状态数据，能够提取与过去的相似的不良情况事例对应的记录。从所输出的作业时间信息能够确认过去的预维护作业所需的作业时间。当进行挖掘机的预维护时，根据该作业时间信息能够制定挖掘机的适当的运转计划。预维护作业中所预测的作业时间能够用作当发生可运转程度的轻微的不良情况时立即进行预维护还是以该状态继续运转的判断材料。

附图说明

图1是基于实施例的挖掘机支援装置的框图。

图2a及图2b是表示数据库的记录的字段结构的图。

图3是表示评价对象的挖掘机与挖掘机支援装置之间的信号收发顺序及挖掘机支援装置的处理流程的图。

图4是表示将构成动作状态数据的多个变量设为要素的矢量空间的图。

图5a及图5b是表示在步骤s3(图3)中输出的图像的一例的图。

图6a是表示点击或触摸了图5b的各记录的链接按钮时所显示的图像的一例的图。

图6b是表示选择了图5b的2个记录的链接按钮时所显示的图像的一例的图。

图7是基于另一实施例的挖掘机支援装置、评价对象的挖掘机及管理装置的图。

图8是表示评价对象的挖掘机、管理装置及挖掘机支援装置之间的信号收发顺序及处理流程的图。

图9是表示用于说明基于又一实施例的挖掘机支援装置的管理装置及评价对象的挖掘机之间的信号收发顺序及处理流程的图。

图10是表示基于又一实施例的挖掘机支援装置、管理装置及评价对象的挖掘机之间的信号收发顺序及处理流程的图。

图11是用于说明基于又一实施例的挖掘机支援装置的管理装置及评价对象的挖掘机之间的信号收发顺序及处理流程的图。

图12是表示数据库的记录的字段结构的图。

具体实施方式

在图1中示出作为基于实施例的挖掘机支援装置而动作的便携式终端40的框图。便携式终端40包含处理装置31、数据库32、接收装置33及输出装置34。

处理装置31例如包含中央处理器(cpu)及存储器，通过cpu执行存储器中所存储的计算机程序而实现各种功能。

数据库32由与不良情况事例对应的多个记录构成，各记录包含表示挖掘机的动作状态的动作状态数据及表示维护作业的内容的维护作业数据。关于数据库32的详细结构，之后参考图2a及图2b进行说明。

接收装置33从多个挖掘机20通过通信线路接收信号及数据。所接收的信号及数据传送至处理装置31，并被处理。处理装置31的处理结果输出至输出装置34。

输出装置34例如包含显示装置及发送机等。显示装置显示处理装置31的处理结果。发送机将处理装置31的处理结果发送至其他设备。

成为由便携式终端40支援的对象的挖掘机20包含处理装置21、输入输出装置22、传感器23及通信装置24。传感器23检测表示挖掘机的动作状态的各种动作状态数据。而且，传感器23检测依赖于挖掘机20的外部环境的外部环境数据。外部环境数据中包含外部空气温度、气压等。通信装置24通过通信线路与便携式终端40进行信号及数据的收发。

操作人员或挖掘机20的管理人员通过输入输出装置22向处理装置21发出指令。在输入输出装置22中使用开关、触控板、液晶显示器及触控面板等。处理装置21进行基于传感器23的检测结果、从输入输出装置22输入的指令、通过通信装置24接收的信号及数据的处理。处理装置21的处理结果输出至输入输出装置22，或通过通信装置24发送至便携式终端40。

在图1中，示出了便携式终端40作为挖掘机支援装置而动作的例子，但可以将图1所示的便携式终端40的功能的一部分由管理中心中所设置的服务器来实现。例如，可以将便携式终端40的数据库32由管理中心中所设置的服务器来实现，且将数据库32以外的功能由便携式终端来实现。并且，可以代替便携式终端40，而将挖掘机支援装置由搭载于挖掘机20的装置来实现，也可以将图1所示的便携式终端40的功能的一部分由搭载于挖掘机20的装置来实现，且将其他功能由管理中心的服务器来实现。

此外，还可以使便携式终端40及管理中心这两者具有数据库32的功能。在该情况下，优选将两者的数据库的内容定期地同步。在任意结构中，便携式终端40的处理装置31均可访问数据库32。

在图2a中示出数据库32的记录的字段结构。1个记录与1个不良情况事例对应。各记录由分别存储基本数据、不良情况内容、动作状态数据及维护作业数据的多个字段构成。基本数据字段中存储有不良情况发生日期信息及发生了不良情况的挖掘机的机种信息。不良情况内容字段中存储有齿轮破损、泵破损、漏油、燃料消耗率的恶化及振动增大等不良情况内容。

动作状态数据字段进一步区分为存储表示挖掘机的动作状态的多个数据的多个子字段。例如，动作状态数据的子字段中存储有发动机转速平均值、发动机转速标准偏差、发动机转矩平均值、发动机转矩标准偏差、工作油温度、溢流阀压力及振动信息等。维护作业数据字段进一步区分为存储有维护作业所需的时间信息、维护作业中进行更换的零件信息及其个数以及维护作业所需的费用信息的多个子字段。

在图2b中示出数据库32的其他记录的字段结构。在图2b中，由不良情况内容及机种相同的多个不良情况事例构成1个记录。各记录包含存储挖掘机的机种、不良情况内容、件数、动作状态数据及维护作业数据的字段。件数字段中存储有与该记录对应的不良情况事例的件数。动作状态数据的子字段中设定有该记录中所包含的多个不良情况事例的平均值。维护作业数据的作业时间信息及费用信息的子字段中存储有分别包含于该记录中的多个不良情况事例的作业时间的最大值和平均值及费用的最大值和平均值。更换零件的子字段中存储有该记录中所包含的多个不良情况事例的维护作业中所使用的所有更换零件信息及所更换的零件的个数的最大值和平均值。

在图3中示出评价对象的挖掘机20与便携式终端40之间的信号收发顺序及便携式终端40的处理流程。

从评价对象的挖掘机20向便携式终端40定期地发送动作状态数据。便携式终端40在步骤s1中，计算出从评价对象的挖掘机20接收的最近的动作状态数据与数据库32的各记录的动作状态数据的相似度。作为成为相似度计算的对象的多个记录，可以使用由图2a所示的各不良情况事例构成的记录，也可以使用将图2b所示的不良情况内容相同的多个不良情况事例汇集成1个的记录。关于相似度的计算方法的一例，之后参考图4进行说明。

在步骤s2中，提取相似度相对较高的多个记录。在步骤s3中，将所提取的相似度较高的记录内容按相似度高的顺序排序并输出至输出装置34。关于输出内容的一例，之后参考图5a及图5b进行说明。

接着，参考图4对步骤s1(图3)中的相似度的计算方法的一例进行说明。

图4表示将构成动作状态数据的多个变量设为要素的矢量空间。数据库32的1个记录与1条矢量对应。各矢量以表示正常动作时所获取的多个动作状态数据的矢量的各要素的平均值成为1、标准偏差成为1的方式被标准化。因此，与正常动作时所获取的动作状态数据对应的矢量的终点集中在原点o附近。发生某种不良情况时所获取的与动作状态数据对应的矢量相对地长于正常动作时所获取的与动作状态数据对应的矢量。

在图4中示出了包括发动机转速平均值、发动机转速标准偏差及工作油温度这3个要素的三维矢量空间，但实际上定义相当于构成动作状态数据的子字段的个数的维数的矢量空间。

数据库32的1个记录由矢量空间内的1个矢量来表示。在图4中示出与不良情况内容为不良情况a、不良情况b、不良情况c及不良情况d的这3个记录对应的3条矢量。例如，表示不良情况a的矢量的方向与表示不良情况d的矢量的方向大致相同，表示不良情况a的矢量长于表示不良情况d的矢量。从该2个事例推测不良情况a已造成故障。并且，不良情况d轻于不良情况a，若忽视轻度的不良情况d，则可推测造成重度的不良情况a的危险性高。因此，优选在不良情况d的阶段进行预维护(定期检修)。从评价对象的挖掘机20所获取的动作状态数据也以矢量空间内的1条矢量来表示。

将与评价对象的挖掘机20对应的矢量和分别与多个记录对应的矢量所成的角度以θ来表示。评价对象的挖掘机20的动作状态数据与各记录的动作状态数据的相似度ds以角度θ的余弦(cosθ)来定义。通过计算出角度θ的余弦，求出相似度ds。另外，能够将评价对象的挖掘机20的不良情况的程度da以矢量的长度l来定义。

在图5a及图5b中示出在步骤s3(图3)中输出的图像的一例。相似度使用图2b所示的数据库32来计算。如图5a所示，按相似度高的顺序排序变化地显示不良情况的程度、相似度、链接按钮、不良情况内容、件数及数据库32的维护作业数据的子字段的内容。不良情况的程度可以以数值来表示，也可以以不良情况的级别来表示。当将不良情况的程度以级别来表示时，例如，可以分为表示发生了明显的不良情况的状态的级别h、表示须注意的级别l及表示正常的级别n的这3个级别。维护作业数据的子字段中包含作业时间信息、费用信息及更换零件信息。

从图5a所示的不良情况的程度大小能够判定评价对象的挖掘机20中是否发生了不良情况。当发生了不良情况时，从相似度的大小，能够确认发生怎样的不良情况的可能性高，或在以该状态继续使用挖掘机的情况下，造成哪种重度的不良情况的可能性高。而且，当进行维护时，能够获得与维护作业时间、维护费用及更换零件相关的信息。更换零件子字段中包含各事例的更换零件信息及更换个数。

在图5b中示出点击或触摸图5a的各记录的链接按钮时所显示的图像。若点击记录的链接按钮，则按该记录中所包含的每个不良情况事例显示链接按钮、基本数据、不良情况内容、动作状态数据及维护作业数据。从所显示的内容能够找出与评价对象的挖掘机20的动作状态数据最相似的不良情况事例。

在图6a中示出通过点击或触摸而选择了图5b的各记录的链接按钮时所显示的图像的一例。显示与点击的记录对应的不良情况事例的更详细的信息。所显示的信息中包含不良情况发生时的挖掘机的位置信息、计时表、不良情况部位、不良状态、作业分类、维护作业的内容、现象(不良情况时)、维护作业所需的作业时间、负责维护的负责店的名称、负责人、维护作业所需的各费用及使用零件等。在作业分类栏中例如显示“预维护”、“不良情况修复”、“不良情况调查”及“定期检查”等。在各费用栏中按运输费用、作业费用等项目显示费用。在使用零件栏中显示所使用的零件名称及该零件的价格。该详细信息能够在进行维护作业时有效利用。

有时想从图5b中所显示的内容比较与评价对象的挖掘机20的动作状态数据相似的多个不良情况事例的信息。在该情况下，能够选择图5b的2个记录的链接按钮。

在图6b中示出选择了图5b的2个记录的链接按钮时所显示的图像的一例。在图6b所示的例子中，示出了选择不良情况的事例00001-0001及事例00001-0002这2个的例子。例如，一个事例为“发动机转速容易下降”这一不良状态，另一个事例为“若进行操作则出现发动机失速”这一不良状态。

在发动机转速容易下降这一事例中，从作业分类栏的内容可知进行过预维护。在若进行操作则出现发动机失速这一事例中，从作业分类栏的内容可知进行过不良情况修复作业。从作业内容栏可知在预维护中进行过燃料过滤器更换及发动机油更换。在不良情况修复作业中，可知进行过燃料过滤器更换、发动机油更换及供给泵更换。而且，可知不良情况修复作业的作业时间长于预维护作业的作业时间，不良情况修复作业所需的费用高于预维护所需的费用。

当在评价对象的挖掘机20中发生发动机转速容易下降这一不良情况时，若以该状态继续运转，则挖掘机的管理人员能够认识到造成发生发动机失速这一重度的不良情况的危险性高。2个事例的作业时间及费用的比较结果能够用作用于判断现在是否应进行预维护的重要信息。

并且，制定挖掘机20的运转计划的管理人员能够将图5a所示的不良情况的程度用作是否应进行预维护的判断材料。当进行预维护作业时，能够参考相似度较高的记录的作业时间信息来制定挖掘机20的适当的运转计划。

进行预维护作业的服务人员能够根据图5a所示的与更换零件相关的信息预先准备推断为预维护作业所需的更换零件。由此，能够减少前往作业现场的次数。

在上述实施例中，根据将动作状况数据的各变量设为要素的多维矢量的方向计算出相似度，但还能够利用其他多变量分析方法来计算相似度。例如，能够利用基于贝叶斯推理的多变量分析方法。并且，根据从评价对象的挖掘机20所获取的动作状态数据与数据库32的多个记录的动作状态数据的比较结果，当提取与推测为将来发生的可能性高的重度的不良情况对应的至少1个记录时，未必一定要使用“相似度”这一评价标准。能够利用各种分析方法来提取至少1个记录。

接着，参考图7及图8对基于另一实施例的挖掘机支援装置进行说明。以下，对与图1～图6a及图6b所示的实施例的不同点进行说明，而对通用的结构省略说明。

在图7中示出基于本实施例的管理装置50的框图、评价对象的挖掘机20及作为挖掘机支援装置而动作的便携式终端40。在本实施例中，图3所示的步骤s1及s2的处理由管理中心中所配置的管理装置(服务器)50执行。管理装置50不仅与评价对象的挖掘机20进行数据通信，还与便携式终端40进行数据通信。便携式终端40包含显示画面41。在显示画面41中例如使用触控面板，显示画面41兼做输入装置。管理装置50的处理装置31的处理结果经由输出装置34的发送机发送至便携式终端40。便携式终端40将从管理装置50接收的数据以图像显示于显示画面41。

在图8中示出评价对象的挖掘机20、管理装置50及便携式终端40之间的信号收发顺序及处理流程。挖掘机20具有根据动作状态数据检测故障预兆的功能。在故障预兆的检测中，能够使用神经网络模型、群集分析及马氏田口法(mahalanobis-taguchimethod)等。

若检测到故障预兆，则挖掘机20通过向管理装置50发送故障预兆出现信号，通知故障预兆的出现，并且发送故障预兆出现时的动作状态数据。管理装置50通过执行步骤s1及s2，提取相似度较高的记录。步骤s1及s2的处理与图3所示的步骤s1及s2的处理相同。

管理装置50将所提取的相似度较高的记录的内容向便携式终端40发送。在步骤sa1中，便携式终端40将相似度较高的记录的维护作业数据显示于显示画面41(图7)。显示画面41所显示的内容与图5a、图5b、图6a及图6b所示的内容相同。服务人员确认便携式终端40中所显示的内容而实施预维护作业。

在服务人员实施了挖掘机20的预维护作业之后，在步骤sa2中，向便携式终端40输入图6a及图6b中所显示的信息等。

便携式终端40将所输入的与预维护作业相关的信息发送至管理装置50。在步骤s4中，管理装置50根据已接收的与预维护作业相关的信息，在图2a所示结构的数据库32中追加新的不良情况事例(故障预兆的事例)的记录。而且，对图2b所示的结构的数据库32的所对应的记录的件数加1，并且再次计算出作业状态数据及维护作业数据的各子字段的值并更新。

在图7及图8所示的实施例中，服务人员观察便携式终端40而能够知晓挖掘机20中出现故障预兆。而且，能够获得与推断为预维护作业所需的更换零件及其个数相关的信息。服务人员能够拿着推断为需要的更换零件前往预维护作业的现场。由此，能够抑制因更换零件的准备不足等而导致的预维护作业的延迟。

在图7及图8中，示出了通过管理装置50及便携式终端40来进行预维护作业的支援及数据库32的更新的例子。作为另一结构，也能够将管理装置50的功能及便携式终端40的功能以1个便携式终端来实现。在该情况下，能够包含图7所示的管理装置50及便携式终端40而称为挖掘机支援装置。

接着，参考图9对基于又一实施例的挖掘机支援装置进行说明。以下，对与图1～图6a及图6b所示的实施例的不同点进行说明，而对通用的结构省略说明。

在图9中示出评价对象的挖掘机20与管理装置50之间的信号收发顺序及处理流程。在步骤sb1中，通过评价对象的挖掘机20的输入输出装置22(图1)进行预维护估价委托。挖掘机20的用户例如作业现场的管理人员通过对输入输出装置22进行操作来进行预维护的估价委托。

若进行了预维护的估价委托的操作，则挖掘机20向管理装置50发送估价委托信号，并且发送最近的动作状态数据。管理装置50根据所接收的动作状态数据，执行步骤s1及s2，由此提取相似度相对较高的记录。步骤s1及s2的处理与图3所示的步骤s1及s2的处理相同。

管理装置50将相似度较高的记录的内容发送至评价对象的挖掘机20。挖掘机20在步骤sb2中，将相似度较高的记录的维护作业数据等显示于输入输出装置22。显示内容与图5a、图5b、图6a及图6b所示的内容相同。用户能够将挖掘机20的输入输出装置22中所显示的内容用作是否进行预维护作业的判断材料。

例如，能够根据输入输出装置22中所显示的不良情况的程度判断是否需要进行预维护作业。而且，通过根据输入输出装置22中所显示的作业时间信息来进行预维护作业，能够预测出挖掘机20无法使用的时间。在本实施例中，图7及图8所示的便携式终端40的功能的一部分(步骤sa1)由评价对象的挖掘机20来实现。在该情况下，挖掘机支援装置能够搭载于挖掘机20。

接着，参考图10对基于又一实施例的挖掘机支援装置进行说明。以下，对与图7～图8所示的实施例的不同点进行说明，而对通用的结构省略说明。

在步骤sa3中，向便携式终端40输入预维护的估价委托指令。若输入预维护的估价委托指令，则便携式终端40确定挖掘机20而向管理装置50发送估价委托信号。作为一例，管理装置50中使用管理中心中所配置的服务器。

当估价对象的挖掘机20的最近的动作状态数据未保存于数据库32时，管理装置50将动作状态数据的发送委托信号发送至估价对象的挖掘机20。接收了动作状态数据发送委托信号的挖掘机20将最近的动作状态数据发送至管理装置50。当估价对象的挖掘机20的最近的动作状态数据保存于数据库32时，无需发送动作状态数据的发送委托信号。

管理装置50根据估价对象的挖掘机20的最近的动作状态数据执行步骤s1及s2，由此提取相似度相对较高的记录。步骤s1及s2的处理与图3所示的步骤s1及s2的处理相同。所提取的相似度较高的记录的内容发送至便携式终端40。

便携式终端40在步骤sa1中，将相似度较高的记录的维护作业数据显示于显示画面41(图7)。步骤sa1的处理与图8所示的步骤sa1的处理相同。

销售代理店的服务人员根据便携式终端40中所显示的维护作业数据，能够向挖掘机20的所有人即用户提示预维护作业的必要性及预维护作业的费用估价结果。用户能够参考由服务人员所提示的信息判断是否进行预维护作业。

可以将作为图10所示的实施例的挖掘机支援装置而动作的便携式终端40及管理装置50的功能由1台便携式终端来实现。

接着，参考图11及图12对基于又一实施例的挖掘机支援装置进行说明。以下，对与图1～图6a及图6b所示的实施例的不同点进行说明，而对通用的结构省略说明。

在图11中示出评价对象的挖掘机20与作为挖掘机支援装置而动作的便携式终端40之间的信号收发顺序及便携式终端40的处理流程。在本实施例中，从评价对象的挖掘机20向便携式终端40除了发送动作状态数据以外还发送外部环境数据。外部环境数据中包含表示挖掘机20的作业现场的环境的数据，例如外部空气温度、气压等数据。

在图12中示出数据库32的结构。与不良情况事例对应的各记录包含外部环境数据。通过根据外部环境数据进行群集分析，多个记录分类成多个群集的任一种。群集分析中能够适用周知的方法。在分类成群集之后，与图2b的例子同样地，可以按每个群集汇集相同的不良情况内容的记录而作为1个记录。

在图11的步骤s5中，确定具有与评价对象的挖掘机20的外部环境数据相似的外部环境数据的群集。在步骤s6中，计算出评价对象的挖掘机20的动作状态数据与数据库32的相似群集内的各记录的动作状态数据的相似度。然后，便携式终端40通过执行步骤s2及s3，输出相似度相对较高的至少1个记录的内容。步骤s2及s3的处理与图2所示的步骤s2及s3的处理相同。

在图11及图12所示的实施例中，仅对评价对象的挖掘机20的外部环境及属于相似的群集的记录计算出动作状态数据的相似度。因此，与将所有记录设为相似度计算对象的情况相比，用于计算相似度的运算量变少。而且，从在与评价对象的挖掘机20的外部环境相似的环境下运转的挖掘机的不良情况事例中提取相似的不良情况事例。因此，能够获得与预维护相关的适当的信息。

在本实施例中，由便携式终端40来实现了挖掘机支援装置的功能。作为另一结构，可以将挖掘机支援装置的功能由管理中心中所设置的服务器来实现。或者，也可以将步骤s5、s6、s2由管理中心中所设置的服务器来实现，且将步骤s3由作为挖掘机支援装置而动作的便携式终端来实现。

按照以上实施例对本发明进行了说明，但本发明并不限制于此。例如，能够进行各种变更、改良、组合等，对本领域的技术人员而言是显而易见的。

符号说明

20-挖掘机，21-处理装置，22-输入输出装置，23-传感器，24-通信装置，30-挖掘机支援装置，31-处理装置，32-数据库，33-接收装置，34-输出装置，40-便携式终端，41-显示画面，50-管理装置。