JP2018169684A - 営業支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】工事の工期遅延を抑制させるために必要な情報を好ましいタイミングで出力する装置を提供する。【解決手段】営業支援装置1１は、建設機械の稼働実績情報及び過去の工事実施期間情報に基づいて、一日あたりの建設機械の稼働時間を算出し、将来の工事実施予定期間における建設機械の到達稼働時間を推定する稼働時間推定部1１1と、過去のメンテナンス状況を含む受注実績情報及びメンテナンス作業に用いる部品情報に基づいて、工事実施予定期間に必要なメンテナンス作業一覧、部品一覧と各部品の必要数及び各メンテナンス作業の発生予想日を算出する部品特定部1１2と、工事実施予定期間における各部品の予想在庫数量を算出する在庫予測部1１3と、メンテナンス作業一覧、部品一覧及び各部品の予想在庫数量を、工事の開始日を基準としメンテナンス作業に必要な作業期間前に出力する出力制御部1１5とを含む。【選択図】図２

Description

本発明は、営業支援装置に関する。

営業支援装置の一例として、特許文献１には「業機の稼働時における所定動作の累積時間及び作業機を使用する使用期間を記憶するサーバと、サーバに接続可能な情報端末とを備え、サーバは、所定動作の累積時間の推移に基づいて、メンテナンス時期を求める演算部と、演算部で求めたメンテナンス時期が使用期間に達しているか否かを判断する判断部と、メンテナンス時期が使用期間に達している場合、当該使用期間前にメンテナンスを行うことを情報端末に通知する通知部とを備えている（要約抜粋）」作業管理システムが開示されている。

特開2015-117497号公報

特許文献１に記載の技術によれば、農業機械を使用期間よりも前にメンテナンスを行うことが可能となるが、そもそも農業機械は例えば春先には種まき作業が近づくと耕うん機のメンテナンス需要が、田植え時期が近付くと田植え機のメンテナンス需要が高まるという予測が立てやすい。

これに対し、工事作業に用いる建設機械は、工事案件が多ければ稼働率が高くなり、メンテナンス作業数も高くなる傾向がある。工事案件数は景気変動や突発的な大規模需要（例えば復興事業）の発生に依存するので、工事案件数の推移予測及びこれに連動する建設機械のメンテナンス需要の推移を予測することは、農繁期を参考にすれば需要予測が可能な農業機械と比べて非常に困難である。よって、建設機械の製造業者にとってはメンテナス部品の適正在庫を常に確保しておくことは大きな困難がある。

一方で、建設機械を購入・使用する顧客には、工事現場で作業中に建設機械が故障すると作業工程に遅延が生じることから、建設機械の故障が作業工程中に発生することを回避したいという要求がある。そこで建設機械の故障を事前に回避するために建設機械のメンテナンスを作業開始前に行うことも考えられるが、メンテナンスには費用が発生するので、費用を削減の見地からメンテナンスの実行を先延ばししたいという経済的事情がある。その結果、工事需要が急激に高まると複数の顧客が一斉にメンテナンス作業の発注を行い、メンテナンス部品の欠品が生じることがある。その場合には、顧客が希望したメンテナンス作業が希望時期に行えないという恐れもあるので、顧客にとってメンテナンス作業の最適な発注タイミングについての意思決定は容易ではない。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、顧客が建設機械のメンテナンス作業の発注タイミングを決定しやすくなるようにその判断材料を提供することを目的とする。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。即ち本発明に係る建設機械の営業支援装置は、建設機械の営業支援装置であって、顧客を固有に識別する顧客識別情報、前記顧客が所有又は使用する建設機械の個体識別情報、当該建設機械を使用してこれから実施する工事の工事開始予定日及び工事終了予定日で定義された工事実施予定期間を示す工事実施予定期間情報の入力が受け付けられる入力制御部と、前記建設機械の過去の累積稼働時間を示す稼働実績情報が記憶される稼働実績情報記憶部と、前記建設機械に対して過去に実施したメンテナンス作業、当該メンテナンス作業の実施時期、及び前記メンテナンス作業に使用した部品情報を含む受注実績情報が記憶される受注実績情報記憶部と、前記メンテナンス作業を実施する周期を含むメンテナンス情報が記憶されるメンテナンス情報記憶部と、前記顧客が過去に実施した工事の工事開始日及び工事終了日を含む工事実施期間情報が記憶される工事情報記憶部と、前記メンテナンス作業に用いられる各部品の現在の在庫数量を含む在庫情報が記憶される在庫情報記憶部と、前記顧客識別情報、前記建設機械の個体識別情報、前記工事実施予定期間情報、前記稼働実績情報、及び前記過去の工事実施期間情報に基づいて、前記顧客の建設機械の過去の工事実施期間中における１日辺りの稼働時間が算出され、これを用いて前記工事実施予定期間における前記建設機械の累積稼働時間の予測値を示す到達稼働時間が推定される稼働時間推定部と、前記到達稼働時間、前記受注実績情報、及び前記部品情報に基づいて、前記工事実施予定期間に必要なメンテナンス作業一覧、当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、当該部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業の発生予想日が算出される部品特定部と、前記在庫情報、前記部品一覧、前記部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業の発生予想日に基づく在庫シミュレーション処理により、前記工事実施予定期間における前記各部品の予想在庫数量が算出される在庫予測部と、前記メンテナンス作業一覧、前記当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、及び当該部品一覧に記載された各部品の予想在庫数量が出力される出力制御部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、顧客が建設機械のメンテナンス作業の発注タイミングを決定しやすくなるようにその判断材料を提供することができる。上記した以外の目的、構成、効果については以下の実施形態において明らかにされる。

営業支援装置を含む営業支援システムのハードウェア構成図 営業支援装置の機能構成を示すブロック図 稼働実績情報記憶部の一例を示す図 受注実績情報記憶部の一例を示す図 メンテナンス情報記憶部の一例を示す図 工事情報記憶部の一例を示す図 在庫情報記憶部の一例を示す図 営業支援システムが実行する処理の流れを示すフローチャート 入力画面の一例を示す図 累積稼働時間の推移を示す図 部品交換予想時期を示す図 在庫予測部が実行する処理の流れを示すフローチャート 部品特定部が顧客毎に算出したメンテナンスに必要な部品一覧の内の、ある１品目に着目した予想在庫数量推移をグラフで示す事例の図 入出力画面の一例を示す図 入出力画面の他例を示す図 出力画面の一例を示す図 現在までの稼働時間の推移を示す図 現在以降の稼働時間の推移を示す図 部品交換予想時期を示す図 予想在庫数量の推移を示す図 予想在庫数量のレポート出力例を示す図

以下、本発明の一実施形態について図面を用いて説明する。以下の全図において、同一の構成には同一の符号を付して重複説明を省略する。

＜第１実施形態＞
以下、本発明に係る営業支援装置の一実施形態について図面を用いて説明する。第１の実施形態では、複数の業者が携わる地下鉄工事などの大型工事を例にする。複数業者が携わる大型工事では一業者の工程遅れはその業者で挽回できるものでなく、工程全体に及ぼす影響が大きいため、事前メンテナンス等は非常に重要である。

図１は、本実施形態に係る営業支援装置を含む営業支援システムのハードウェア構成図で示す。営業支援システム１は、ネットワーク２を介して建設機械のメーカ又は保守管理業者が用いる営業支援装置１００と、建設機械の顧客が用いる少なくとも一つの顧客端末２００と、建設機械の営業担当者が使用する営業端末３００と、営業支援装置１００が営業支援処理を行う際に参照するデータベース４００の其々と接続される。ネットワーク２は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、又はインターネット等の一般公衆回線を一部又は全部に用いた通信網である。

データベース４００は、例えばＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）等のシステム、又はそれに準じるデータを蓄積したデータベース、又は記憶装置であり、稼働実績情報と、受注実績情報と、メンテナンス情報と、工事情報と、在庫情報とを、少なくとも保持している。

営業支援装置１００、顧客端末２００及び３００は、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置である。営業支援装置１００は、演算装置１０１、主記憶装置１０２、外部記憶装置１０３、及びＩ／Ｆ(Interface)１０４を含み、これらがバス１０５を介して互いに接続されて構成される。Ｉ／Ｆ１０４には、通信装置１０６、入力装置１０７、及び出力装置１０８が接続される。営業支援装置１００は、通信装置１０６を介してネットワーク２に接続される。顧客端末２００及び営業端末３００のハードウェア構成も営業支援装置１００と同様である。

演算装置１０１は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)であって、主記憶装置１０２又は外部記憶装置１０３に記録されたプログラムに従って処理を実行する。

主記憶装置１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムやデータが一時的に読み出される記憶エリアとして機能する。

外部記憶装置１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の書き込み及び読み出し可能な記憶メディアである。

通信装置１０６は、営業支援装置１００をネットワーク２に接続するための装置であって、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信デバイスである。

入力装置１０７は、顧客からの入力操作を受け付ける装置であり、例えばタッチパネル、キーボード、マウス、マイク等である。

出力装置１０８は、営業支援装置１００に格納されたデータの出力処理を行う装置であって、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置、又はプリンタ等である。

顧客及び営業担当者は、顧客端末２００又は営業端末３００から顧客名（顧客を固有に識別する顧客識別情報に相当する。ＩＤでもよい。）、工事開始予定日情報、工事終了予定日情報、メンテナンス実施希望情報、及び希望メンテナンス実施日情報を入力する。顧客端末２００又は営業端末３００はネットワーク２を介してこれらの入力情報を営業支援装置１００へ送信する。また、顧客端末２００又は営業端末３００は、営業支援装置１００から営業支援装置１００が出力する情報を受信し、顧客又は営業者に例えばモニタに表示することで通知する。

図２は、営業支援装置１００の機能構成を示すブロック図である。

営業支援装置１００は、稼働時間推定部１１１、部品特定部１１２、在庫予測部１１３、入力制御部１１４、出力制御部１１５、及び記憶部１２０を含む。

記憶部１２０は、稼働実績情報記憶部１２１、受注実績情報記憶部１２２、メンテナンス情報記憶部１２３、工事情報記憶部１２４、及び在庫情報記憶部１２５を含む。

ここで工事情報記憶部１２４の一例を示す。図３に稼働実績情報記憶部１２１の一例を、図４に受注実績情報記憶部１２２の一例を、図５にメンテナンス情報記憶部１２３の一例を、図６に工事情報記憶部１２４の一例を、図７に在庫情報記憶部１２５の一例を図７に示す。

図３の稼働実績情報記憶部１２１は、複数のレコードで構成されている。各レコードは、顧客名又は顧客識別番号が格納されている顧客名フィールド１２１１と、顧客が保有している機械の個体識別情報が格納されている機種号機フィールド１２１２と、該個体の過去の累積稼働時間情報が格納されている累積稼働時間フィールド１２１３と、該累積稼働時間が計上された日付が格納されている日付フィールド１２１４とを含んで構成されている。

図４の受注実績情報記憶部１２２は、複数のレコードで構成されている。各レコードは、顧客名又は顧客識別番号が格納されている顧客名フィールド１２２１と、顧客が保有している機械の個体識別情報が格納されている機種号機フィールド１２２２と、該個体に対して、メンテナンス作業を受注あるいは実施した日付情報が格納されている日付フィールド１２２３と、該日付にいて実施あるいは受注したメンテナンス作業名が格納されているメンテナンスフィールド１２２４と、該日付における稼働時間情報が格納されている稼働時間フィールド１２２５と、該メンテナンスを実施したときに使用した部品の情報が格納されている使用部品フィールド１２２６と、を含んで構成されている。

図５のメンテナンス情報記憶部１２３は、複数のレコードで構成されている。各レコードは、メンテナンス作業名が格納されているメンテナンス名フィールド１２３１と、該メンテナンスに必要な部品名あるいは部品番号が格納されている部品フィールド１２３２と、該メンテナンスに必要な部品の数量が格納されている必要数量フィールド１２３３と、部品の価格が格納されている価格フィールド１２３４と、該メンテナンスを実施する場合に、必要部品が実際に必要となる確率、あるいは実際に購入される確率である必要確率が格納されている必要確率フィールド１２３５と、該メンテナンスを実施するべき周期時間情報が格納されている寿命フィールド１２３６と、を含んで構成される。なお、上記必要確率は、受注実績情報記憶部１２２に記載されているメンテナンスフィールド１２２４のメンテナンス作業名毎に、該メンテナンス作業を実施した全ての機械の中で、使用部品フィールド１２２６に記載されている部品を使用した機械の台数を計算することで、算出することができる。また、作業日数フィールド１２３７を更に備えてもよい。この詳細は後述する。

図６の工事情報記憶部１２４は、複数のレコードで構成される。各レコードは、顧客名又は顧客識別番号が格納されている顧客名フィールド１２４１、顧客が工事を開始した日付あるいは開始する予定の日付情報が格納されている工事開始日フィールド１２４２と、顧客が大型工事を終了した日付あるいは終了する予定の日付情報が格納されている工事終了日フィールド１２４３を含む。即ち工事情報には、顧客が過去に工事を行った工事実施期間及びこれから実施する工事実施予定期間の両方が記憶される。

図７の在庫情報記憶部１２５は、複数のレコードで構成されている。各レコードは、部品名又は部品番号が格納されている部品フィールド１２５１と、部品の在庫数量が格納されている在庫数量フィールド１２５２と、を含んで構成される。

図２に戻り、稼働時間推定部１１１は、稼働実績情報記憶部１２１と、工事情報記憶部１２４とを参照し顧客が保有している機械毎の将来の大型工事中の到達稼働時間を推定する。

部品特定部１１２は、稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、受注実績情報記憶部１２２と、工事情報記憶部１２４と、メンテナンス情報記憶部１２３とを参照し、将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日を算出する機能を備える。

在庫予測部１１３は、在庫情報記憶部１２５と、部品特定部１１２が算出したメンテナンスに必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日と、を入力とした在庫シミュレーション処理により、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求め、該予想在庫数量に基づいて、欠品確率を算出する機能を備える。

入力制御部１１４は、ネットワーク２を介して接続されたデータベース４００から稼働実績情報と、受注実績情報と、メンテナンス情報と、工事情報と、在庫情報とを受け取り、記憶部１２０へ格納する機能を有する。また、顧客端末２００及び営業端末３００から送信された顧客名と、機種号機情報と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、メンテナンス実施希望情報と、希望メンテナンス実施日情報と、を受けとる機能及び、顧客名と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、を記憶部１２０が記憶している工事情報記憶部１２４へ追加する機能を有する。

出力制御部１１５は、入力制御部１１４が受け取った顧客名と、機種号機情報と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、部品特定部１１２が算出した将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数とその価格及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日と、在庫予測部１１３が算出した予想在庫数量と、欠品確率と、をネットワーク２を介して接続された顧客端末２００及び３００へ送信する機能を有する。また、出力制御部１１５は、必要な部品の在庫予約指示を、ネットワーク２を介して接続された顧客端末２００、営業端末３００、あるいは記憶部１２０へ出力する機能を備える。

稼働時間推定部１１１、部品特定部１１２、在庫予測部１１３、入力制御部１１４、及び出力制御部１１５は、外部記憶装置１０３に記憶された各部の機能を実現するソフトウェアを演算装置１０１が読み出して、主記憶装置１０２に展開して実行することにより、ソフトウェアとハードウェアとが協働して構成される。また営業支援装置１００の各部の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、営業支援装置１００の各部は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。また記憶部１２０は、外部記憶装置１０３又はデータベース４００の一部記憶領域に形成されてもよい。

次に、本実施形態における営業支援装置１００及び、営業支援システム１が実行する処理の流れについて、図８のフローチャートを用いて説明する。図９は、該入力画面１２００の一例である。

まず、ステップＳ１０１において、顧客端末２００あるいは営業端末３００は、図９に示す入力画面１２００を表示する。

次に、ステップＳ１０２において、顧客端末２００あるいは営業端末３００を使用する顧客あるいは営業担当者は、顧客名入力フィールド１２０１に顧客名情報を入力し、機種号機入力フィールド１２０２に顧客が保有する機械の識別する機種号機情報を入力し、工事開始予定日フィールド１２０３に工事開始予定日情報を入力し、工事終了予定日フィールド１２０４に工事終了予定日情報を入力し、確定ボタン１２０５を押下することで、顧客名と、機種号機情報と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、がネットワーク２を介して営業支援装置１００へ送信される。

営業支援装置１００の入力制御部１１４は、顧客名と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、を工事情報記憶部１２４へ追加する。

次に、ステップＳ１０３において、稼働時間推定部１１１は、顧客が保有している機械毎の、大型工事時期の稼働時間を推定する。稼働時間推定部１１１の具体的な動作について具体的に図を用いて説明する。

まず、稼働時間推定部１１１は、図３に示す稼働実績情報記憶部１２１を参照し、現時点までの１日辺りの平均稼働時間を算出する。稼働実績情報記憶部１２１では、００１号機の累積稼働時間は７２１４時間であり、稼働日数は２０１０／２／１０から２０１７／３／３１までの２６０６日間であるため、おおよそ２．８時間／日であると計算できる。

また、稼働時間推定部１１１は、図６に示した工事情報記憶部１２４を参照し、現在の日付が２０１７／３／３１であった場合、該顧客Ａ社では、現在の日付から大型工事開始日２０１８／２／１５までは３２１日であるため、該大型工事開始日２０１８／２／１５には、該００１号機の稼働時間は、７２１４時間+３２１日×２．８時間／日＝８１０３時間であることが計算できる。同様に、該大型工事終了予定日２０１８／３／２０の到達稼働時間は、８１９４時間であることが計算できる（図１０参照）。

次に、ステップＳ１０４において、部品特定部１１２は、ステップＳ１０４で稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、受注実績情報記憶部１２２と、工事情報記憶部１２４と、メンテナンス情報記憶部１２３とを参照し、将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日を算出する。

部品特定部１１２の具体的な動作について、図を用いて説明する。図４に示した受注実績情報記憶部１２２より、顧客Ａ社の００１号機に対して、２０１６／１２／２０に、稼働時間６１５１時間の時点で部品１１１点検及び部品７７７点検の２つのメンテナンス作業を実施したことがわかる。

また、メンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品７７７点検は６１５１時間の１５００時間後である７６５１時間に実施されると推定できる。同様に、メンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品１１１点検は６１５１時間の２０００時間後である８１５１時間に実施されると推定できる（図１１参照）。このとき、次の部品１１１点検は、大型工事期間中であることがわかり、更に、稼働時間推定部１１１が推定した１日辺りの平均稼働時間２．８時間／日を用いる事で、その日付は２０１８／３／１６であることが推定できる。これにより、大型工事期間中に必要なメンテナンス作業は部品１１１点検であり、メンテナンス情報記憶部１２３より、該メンテナンスに必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日が算出できる。

次に、ステップＳ１０５において、在庫予測部１１３は、在庫情報記憶部１２５と、ステップＳ１０５において部品特定部１１２が算出した情報と、を入力とした在庫シミュレーションにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求め、該予想在庫数量に基づいて、欠品確率を算出する。在庫予測部１１３の動作について、図１２及び図１３を用いて説明する。図１２は、在庫予測部１１３の動作のフローチャートである。図１３は、部品特定部１１２が顧客毎に算出したメンテナンスに必要な部品一覧の内の、ある１品目に着目した予想在庫数量推移をグラフで示した事例である。

ステップＳ１２０１において、在庫予測部１１３は、図６に示した在庫情報記憶部１２５より、該品目の現時点の在庫数量を、現時点在庫数として取得する。これは、図１３のグラフでは、現時点の軸上における予想在庫数量として示されている。

次に、ステップＳ１２０２において、在庫予測部１１３は、部品特定部１１２が算出した、顧客毎の必要数と、必要確率の掛け算により、顧客毎に該品目の必要期待値を算出する。これは、図１３のグラフでは、顧客Ａ必要期待値として示されている。

次に、ステップＳ１２０３において、在庫予測部１１３は、発生予想日２０１８／３／１６に、必要期待値の数量だけ在庫を減算することにより、該部品の将来の予想在庫数量の推移を算出する。これにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求めることができる。また、予想在庫数量が所定の値、例えば０を下回る場合には、欠品確率が高い、と判定することができる。

また、在庫予測部１１３は、入力制御部１１４から、後述する実施希望メンテナンス情報と、後述する希望メンテナンス実施日情報を受け取り、シミュレーションの結果に基づいて、希望メンテナンス実施日における予想在庫数量を算出する機能を有する。

図８に戻り、ステップＳ１０６において、出力制御部１１５は、顧客名と、機種号機情報と、工事開始予定日情報と、工事終了予定日情報と、稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、部品特定部１１２が算出した将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数とその価格及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日と、在庫予測部１１３が算出した予想在庫数量と、欠品確率と、をネットワーク２を介して接続された顧客端末２００及び営業端末３００へ送信する。

また、顧客端末２００あるいは営業端末３００の出力制御部（不図示）は、営業支援装置１００の出力制御部１１５から送信された情報に基づいて、メンテナンス作業一覧を含む入出力画面１３００ａ、１３００ｂを生成し、表示する。図１４Ａは、該入出力画面１３００ａの一例である。出力制御部１１５が入出力画面１３００ａを出力するタイミングの一例として、例えばどのメンテナンス作業が必要であっても、余裕をもってメンテナンス作業を終えられる作業期間を予め決めておき、工事開始日を基準として予め決めた作業期間前に入出力画面１３００ａを顧客端末２００や営業端末３００に送信するように構成してもよい。

次に、ステップＳ１０７において、顧客端末２００あるいは営業端末３００を使用する顧客あるいは営業担当者は、実施希望フィールド１３０１にチェックを入力することで、実施を希望するメンテナンスを選択し、希望メンテナンス実施日フィールド１３０２に、実施を希望するメンテナンスの実施希望日（図１４Ａでは2018/3/25）を入力し、確定ボタン１３０３を押下することで、実施を希望するメンテナンス内容及び希望メンテナンス実施日の情報が、ネットワーク２を介して営業支援装置１００へ送信される。また、入力制御部１１４は、実施を希望するメンテナンス内容及び希望メンテナンス実施日を在庫予測部１１３へ受け渡す。

図１４Ｂは、入出力画面１３００ａの他例を示す図である。図１４Ｂの入出力画面１３００ｂでは、顧客が希望メンテナンス実施日を決定する際に参考となるための情報欄１３０４を含んでもよい。本例では、「メンテナンスに要する期間は７日が目安です」と表示する。これにより顧客に対し、万一工事期間中に故障が発生した場合、７日の工期遅延が発生する恐れがあるとの注意喚起ができるので、工事開始前にメンテナンスを行おうとする意思決定を促すことができる。なお、図１４Ｂでは、希望メンテナンス実施日を決定する際に参考となるための情報欄１３０４に記載する作業工数は、最もメンテナンスに時間がかかる作業を想定して例えば２週間と表示したが、図５のメンテナンス情報記憶部１２３に、各メンテナンス作業に要する作業日数を記憶する作業日数フィールド１２３７を更に備え、図１４Ｂの情報欄１３０４に、実施希望フィールド１３０１にチェックがついたメンテナンス毎の作業時間を表示してもよい。これにより、例えば大型工事の開始前に他の工事にも当該機を使用しており非稼働日数が１０日しかない場合には、部品１１１点検は無理でも、部品７７７点検が８日で済む場合には、部品７７７点検だけでもメンテナンスの希望を出してみるといった、顧客がメンテナンス希望日の決定をより細やかに判断する材料を提供できる。

次に、ステップＳ１０８において、在庫予測部１１３は、入力制御部１１４から、実施希望メンテナンス情報と、希望メンテナンス実施日情報を受け取り、シミュレーションの結果に基づいて、希望メンテナンス実施日における予想在庫数量を算出し、該予想在庫数量を出力制御部１１５へ受け渡す。

次に、ステップＳ１０９において、出力制御部１１５は、希望メンテナンス実施日における予想在庫数量をネットワーク２を介して接続された顧客端末２００及び営業端末３００へ送信する。また、顧客端末２００あるいは営業端末３００は、出力制御部１１５から送信された情報に基づいて、出力画面１４００（図１５参照）を表示する。

図１５は、出力画面１４００の一例である。出力画面１４００には、顧客名と、顧客が保有する機種号機情報と、将来の大型工事期間情報と、推定稼働時間情報と、希望メンテナンス実施日情報と、実施希望メンテナンス情報と、が表示される。

以上のように、本実施形態によれば、顧客にとって重要な大型工事を開始する前に、該大型工事の期間中に実施する可能性のあるメンテナンス内容と、そのために必要な部品の情報を顧客へ提供することができる。そのため、顧客にとっては、顧客が工事計画を立案する上で、事前に部品交換時期を設定することが可能となり、顧客のメンテナンス効率及び作業効率が向上し、大型工事における工程遅れを抑制することができる。

更に、本実施形態に係る営業支援装置及び営業支援システムは、大型工事期間及び顧客が設定した部品交換時期における予想在庫数量を顧客へ提供することができるため、顧客にとっては、該部品が欠品する危険性を把握できる、メンテナンス時期やそれに必要な作業や部品の入手判断を適切に行えるようになる。

なお、本発明では地下鉄工事など複数の業者が携わる大型工事を例としたが、それに拘ることなく、少数業者が携わる工事でもよい。こちらも一業者の工程遅れが全体工程に及ぼす影響はあるが、大型工事に比べ一業者で挽回できるなど小さいものである。しかし事前のメンテナンス等が必要である事に変わりは無く、更に工程通りに行く事で顧客の利益確保にも大きく繋がる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態は、Ａ社の工事中負荷が、非工事中負荷と異なるため、工事中負荷を考慮することにより、部品需要の時期予測精度を向上させる実施形態である。第１実施形態との違いは、ステップＳ１０３の稼働時間推定部１１１と、ステップＳ１０４の部品特定部１１２と、ステップＳ１０５の在庫予測部１１３の動作である。以下本実施形態におけるステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理について説明する。

第２実施形態では、ステップＳ１０３において、稼働時間推定部１１１は、顧客が保有している機械毎の、大型工事時期の稼働時間を推定する。稼働時間推定部１１１の具体的な動作について具体的に図を用いて説明する。図１６Ａは現在までの稼働時間の推移を示す図であり、図１６Ｂは現在以降の稼働時間の推移を示す図である。

まず、稼働時間推定部１１１は、図６に示した工事情報記憶部１２４と、図３に示す稼働実績情報記憶部１２１から、顧客Ａ社の工事期間中の１日辺りの平均稼働時間と、工事期間以外の期間における１日辺りの平均稼働時間と、を算出する。具体的には、工事情報記憶部１２４に記載されている、現在日付までの各工事開始日及び工事終了日に該当する日付の累積稼働時間情報を、稼働実績情報記憶部１２１から取得する。

図１６Ａの例では、現在の日付が２０１７／３／３１であった場合、工事期間の工事日数は、２０１１/１/１０から２０１１/３/１６の６５日間と、２０１１/１０/１から２０１１/１１/１の３１日間の合計９６日間であり、該工事期間中の稼働時間は、８９６時間から１１５５時間の２５９時間と、１７００時間から１８２４時間の１２４時間の合計３８３時間である。このことから、該顧客Ａ社の工事期間中の１日辺りの平均稼働時間は、３８３時間÷９６日間で、およそ４時間／日であると計算できる。また、工事期間以外の非工事期間の工事日数は、該機械の稼働開始日である２０１０／２／１０から現在日付である２０１７/３/３１までの２６０６日から、工事期間の日数である９６日を引いて、２５１０日と計算できる。また、工事期間以外の期間の稼働時間は、現在日付２０１７/３/３１の累積稼働時間である７２１４時間から、工事期間中の稼働時間である３８３時間を引いて、６８３１時間であると計算できる。これにより、工事期間以外の期間における１日辺りの平均稼働時間は、６８３１時間÷２５１０日で、およそ２．７時間／日であると計算できる。

次に、図６に示した工事情報記憶部１２４より、現在の日付が２０１７／３／３１であった場合、図１６Ｂに示すように、該顧客Ａ社では、現在の日付から大型工事開始日２０１８／２／１５までは３２１日であるため、該大型工事開始日２０１８／２／１５には、該００１号機の稼働時間は、７２１４時間+３２１日×工事期間中の１日辺りの平均稼働時間４．０時間／日＝８０９３時間であることが計算できる。同様に、該大型工事終了予定日２０１８／３／２０の到達稼働時間は、８２２５時間であることが計算できる。

次に、ステップＳ１０４において、部品特定部１１２は、ステップＳ１０４で稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、受注実績情報記憶部１２２と、工事情報記憶部１２４と、メンテナンス情報記憶部１２３と、から、将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日を算出する。部品特定部１１２の具体的な動作については、図を用いて説明する。

図４に示した受注実績情報記憶部１２２より、顧客Ａ社の００１号機に対して、２０１６／１２／２０に、稼働時間６１５１時間の時点で部品１１１点検及び部品７７７点検の２つのメンテナンス作業を実施したことがわかる。また、メンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品７７７点検は６１５１時間の１５００時間後である７６５１時間に実施されると推定できる。同様に、メンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品１１１点検は６１５１時間の２０００時間後である８１５１時間に実施されると推定できる（図１７参照）。このとき、次の部品１１１点検は、大型工事期間中であることがわかり、更に、ステップＳ１０３において稼働時間推定部１１１が算出した、工事期間中の１日辺りの平均稼働時間４．０時間／日を用いる事で、その日付は２０１８／３／１であることが推定できる。これにより、大型工事期間中に必要なメンテナンス作業は部品１１１点検であり、メンテナンス情報記憶部１２３より、該メンテナンスに必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日が２０１８／３／１であると算出できる。

次に、ステップＳ１０５において、在庫予測部１１３は、記憶部１２０が記憶している在庫情報記憶部１２５と、ステップＳ１０５において部品特定部１１２が算出した情報と、を入力とした在庫シミュレーションにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求め、該予想在庫数量に基づいて、欠品確率を算出する。在庫予測部１１３の動作について、図１８を用いて説明する。図１８は、部品特定部１１２が顧客毎に算出したメンテナンスに必要な部品一覧の内の、顧客Ａ社の１品目に着目した予想在庫数量推移をグラフで示した事例である。なお、在庫予測部１１３の動作フローは、図１２と同様であるので図１２を援用する。

ステップＳ１２０１において、在庫予測部１１３は、図６に示した在庫情報記憶部１２５より、該品目の現時点の在庫数量を、現時点在庫数として取得する。これは、図１７のグラフでは、現時点の軸上における予想在庫数量として示されている。

次に、ステップＳ１２０２において、在庫予測部１１３は、部品特定部１１２が算出した、顧客毎の必要数と、必要確率の掛け算により、顧客毎に該品目の必要期待値を算出する。これは、図１５のグラフでは、顧客Ａ必要期待値として示されている。

次に、ステップＳ１２０３において、在庫予測部１１３は、発生予想日である２０１８／３／１に、必要期待値の数量だけ在庫を減算することにより、該部品の将来の予想在庫数量の推移を算出する。これにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求めることができる。また、予想在庫数量が所定の値、例えば０を下回る場合には、欠品確率が高い、と判定することができる。

また、在庫予測部１１３は、入力制御部１１４から、後述する実施希望メンテナンス情報と、後述する希望メンテナンス実施日情報を受け取り、シミュレーションの結果に基づいて、希望メンテナンス実施日における予想在庫数量を算出する機能を有する。

本実施形態によれば、工事中負荷と非工事中負荷と部品需要の時期予測に反映させることで、部品需要の時期予測精度を向上させることができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態は、複数顧客の情報を全て同時に利用して在庫数量予測の精度向上させる実施形態である。第２実施形態との違いは、ステップＳ１０３の稼働時間推定部１１１と、ステップＳ１０４の部品特定部１１２と、ステップＳ１０５の在庫予測部１１３の動作が変更になる。以下本実施形態におけるステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理について説明する。下記で参照する図１７は部品交換予想時期を示す図である。図１８は予想在庫数量の推移を示す図である。図１９は予想在庫数量のレポート出力例を示す図である。

ステップＳ１０３において、稼働時間推定部１１１は、顧客が保有している機械毎の、大型工事時期の稼働時間を推定する。稼働時間推定部１１１の具体的な動作について具体的に図を用いて説明する。

まず、稼働時間推定部１１１は、図６に示した工事情報記憶部１２４と、図３に示す稼働実績情報記憶部１２１から、顧客Ａ社の工事期間中の１日辺りの平均稼働時間と、工事期間以外の期間における１日辺りの平均稼働時間と、を算出する。具体的には工事情報記憶部１２４に記載されている、現在日付までの各工事開始日及び工事終了日に該当する日付の累積稼働時間情報を、稼働実績情報記憶部１２１から取得する。

図１６Ａの例では、現在の日付が２０１７／３／３１であった場合、工事期間の日数は、２０１１/１/１０から２０１１/３/１６の６５日間と、２０１１/１０/１から２０１１/１１/１の３１日間の合計９６日間であり、該工事期間中の稼働時間は、８９６時間から１１５５時間の２５９時間と、１７００時間から１８２４時間の１２４時間の合計３８３時間である。このことから、該顧客Ａ社の工事期間中の１日辺りの平均稼働時間は、３８３時間÷９６日間で、およそ４時間／日であると計算できる。

また、工事期間以外の期間は、該機械の稼働開始日である２０１０／２／１０から現在日付である２０１７/３/３１までの２６０６日から、工事期間の日数である９６日を引いて、２５１０日と計算できる。

また、工事期間以外の期間の稼働時間は、現在日付２０１７/３/３１の累積稼働時間である７２１４時間から、工事期間中の稼働時間である３８３時間を引いて、６８３１時間であると計算できる。これにより、工事期間以外の期間における１日辺りの平均稼働時間は、６８３１時間÷２５１０日で、およそ２．７時間／日であると計算できる。

次に、工事情報記憶部１２４より、現在の日付が２０１７／３／３１であった場合、該顧客Ａ社では、現在の日付から大型工事開始日２０１８／２／１５までは３２１日であるため、該大型工事開始日２０１８／２／１５には、該００１号機の稼働時間は、７２１４時間+３２１日×工事期間中の１日辺りの平均稼働時間４．０時間／日＝８０９３時間であることが計算できる。

同様に、該大型工事終了予定日２０１８／３／２０の到達稼働時間は、図１６Ｂに示すように８２２５時間であることが計算できる。同様の処理を全ての顧客の全ての号機に対して、各々実行することで、全ての顧客の全ての号機の将来の大型工事期間における到達稼働時間を推測することができる。

次に、ステップＳ１０４において、部品特定部１１２は、ステップＳ１０４で稼働時間推定部１１１が推定した到達稼働時間と、受注実績情報記憶部１２２と、工事情報記憶部１２４と、メンテナンス情報記憶部１２３と、から、将来の大型工事期間中に必要なメンテナンス作業及び、その作業に必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日を算出する。部品特定部１１２の具体的な動作については、図を用いて説明する。

図４に示した受注実績情報記憶部１２２より、顧客Ａ社の００１号機に対して、２０１６／１２／２０に、稼働時間６１５１時間の時点で部品１１１点検及び部品７７７点検の２つのメンテナンス作業を実施したことがわかる。また、図５に示したメンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品７７７点検は６１５１時間の１５００時間後である７６５１時間に実施されると推定できる（図１７参照）。同様に、メンテナンス情報記憶部１２３より、次の部品１１１点検は６１５１時間の２０００時間後である８１５１時間に実施されると推定できる（図１７参照）。このとき、次の部品１１１点検は、大型工事期間中であることがわかり、更に、ステップＳ１０３において稼働時間推定部１１１が算出した、工事期間中の１日辺りの平均稼働時間４．０時間／日を用いる事で、その日付は２０１８／３／１であることが推定できる。

これにより、大型工事期間中に必要なメンテナンス作業は部品１１１点検であり、メンテナンス情報記憶部１２３より、該メンテナンスに必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日が２０１８／３／１であると算出できる。

同様の処理を全ての顧客の全ての号機に対して、各々実行することで、全ての顧客の全ての号機に対して、メンテナンスに必要な部品一覧とその必要数及び、その必要確率及び、該メンテナンスの発生予想日を算出することができる。

次に、ステップＳ１０５において、在庫予測部１１３は、図７に示す在庫情報記憶部１２５と、ステップＳ１０５において部品特定部１１２が算出した情報と、を入力とした在庫シミュレーションにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求め、該予想在庫数量に基づいて、欠品確率を算出する。在庫予測部１１３の動作について、図１９を用いて説明する。図１９は、部品特定部１１２が顧客毎に算出したメンテナンスに必要な部品一覧の内の、ある１品目に着目した予想在庫数量推移をグラフで示した事例である。在庫予測部１１３の動作のフローチャートは図１２と同様であるので、図１２を援用して説明する。

ステップＳ１２０１において、在庫予測部１１３は、在庫情報記憶部１２５より、該品目の現時点の在庫数量を、現時点在庫数として取得する。これは、図１９のレポート出力例に含まれるグラフでは、現時点の軸上における予想在庫数量として示されている。

次に、ステップＳ１２０２において、在庫予測部１１３は、部品特定部１１２が算出した、顧客毎の必要数と、必要確率の掛け算により、顧客毎に該品目の必要期待値を算出する。これは、図１９のグラフでは、顧客Ａ必要期待値及び顧客Ｂ必要期待値及び顧客Ｃ必要期待値として示されている。

次に、ステップＳ１２０３において、在庫予測部１１３は、発生予想日である２０１８／３／１に、各顧客の必要期待値の数量だけ在庫を減算することにより、該部品の将来の予想在庫数量の推移を算出する。これにより、将来の大型工事期間中の予想在庫数量を求めることができる。また、予想在庫数量が所定の値、例えば０を下回る場合には、欠品確率が高い、と判定することができる。図１９に示す本例では、２０１８／３／１の時点で予想在庫数量が０を下回っているため、顧客Ａの必要期待値に対しては、欠品が発生する可能性が高いことがわかる。その際出力制御部１１５は、メンテナンス発生日の２０１８／３／１に欠品になることを知らせる警告表示１９０１を在庫予測情報に付加してもよい。

また、在庫予測部１１３は、入力制御部１１４から、後述する実施希望メンテナンス情報と、後述する希望メンテナンス実施日情報を受け取り、シミュレーションの結果に基づいて、希望メンテナンス実施日における予想在庫数量を算出する機能を有する。

本実施形態によれば、営業支援装置１００は顧客端末２００に図１９に示す在庫予測データを随時送ってもよい。これにより、顧客はメンテナンスに必要な部品の在庫数を確認しながら、希望メンテナンス実施日を決定できる。

また、顧客のメンテナンス発生日に在庫数が少なくなることがわかれば、顧客に対してより早いタイミングでメンテナンスを依頼して在庫をおさえるという意思決定をしやすくなる。

本実施形態によれば、複数顧客の情報を全て同時に利用することで、在庫数量予測の精度向上させることができる。特に、第２実施形態と第３実施形態とを組み合わせると、部品需要の時期予測精度と在庫予測の精度とを向上させることで、欠品が起こる時期の予測精度を向上させることができる。

上記各実施形態によれば、メンテナンス時期やそれに必要な作業や部品の入手判断を適切に行えるようになる。その結果、顧客にとっては、顧客が工事計画を立案する上で、事前に部品交換時期を設定することが可能となり、工事における工程遅れを回避しやすくなり、顧客の作業効率が向上する。

また上記各実施形態によれば、営業支援装置及び営業支援システムは、工事期間及び顧客が設定した部品交換時期における予想在庫数量を顧客へ提供することができるため、顧客にとっては、該部品が欠品する可能性を把握できる。

更に、営業担当者にとっては、部品が欠品する可能性が高い場合には、顧客に対して、事前の在庫確保のための予約注文を提案できるため、顧客個別の都合に応じたキャンペーン提案が可能となる。

上記各実施形態は本発明を限定する趣旨ではなく、本実施形態に関する様々な変更態様は本発明に含まれるものである。例えば、第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態の任意の組み合わせも本発明に含まれる。

また第３実施形態において、予想在庫数量の推移がリアルタイムで変化し、変化の度に図１９に示すレポートが出力されることを防ぐために、一度レポートが出力されると一定期間は同じレポートが出力されないように出力制御部において出力タイミングの調整を行ってもよい。

１：営業支援システム、２：ネットワーク、１００：営業支援装置、２００：顧客端末、３００：営業端末

Claims (6)

1. 建設機械の営業支援装置であって、
   顧客を固有に識別する顧客識別情報、前記顧客が所有又は使用する建設機械の個体識別情報、当該建設機械を使用してこれから実施する工事の工事開始予定日及び工事終了予定日で定義された工事実施予定期間を示す工事実施予定期間情報の入力が受け付けられる入力制御部と、
   前記建設機械の過去の累積稼働時間を示す稼働実績情報が記憶される稼働実績情報記憶部と、
   前記建設機械に対して過去に実施したメンテナンス作業、当該メンテナンス作業の実施時期、及び前記メンテナンス作業に使用した部品情報を含む受注実績情報が記憶される受注実績情報記憶部と、
   前記メンテナンス作業を実施する周期を含むメンテナンス情報が記憶されるメンテナンス情報記憶部と、
   前記顧客が過去に実施した工事の工事開始日及び工事終了日を含む工事実施期間情報が記憶される工事情報記憶部と、
   前記メンテナンス作業に用いられる各部品の現在の在庫数量を含む在庫情報が記憶される在庫情報記憶部と、
   前記顧客識別情報、前記建設機械の個体識別情報、前記工事実施予定期間情報、前記稼働実績情報、及び前記過去の工事実施期間情報に基づいて、前記顧客の建設機械の過去の工事実施期間中における１日辺りの稼働時間が算出され、これを用いて前記工事実施予定期間における前記建設機械の累積稼働時間の予測値を示す到達稼働時間が推定される稼働時間推定部と、
   前記到達稼働時間、前記受注実績情報、及び前記部品情報に基づいて、前記工事実施予定期間に必要なメンテナンス作業一覧、当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、当該部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業の発生予想日が算出される部品特定部と、
   前記在庫情報、前記部品一覧、前記部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業の発生予想日に基づく在庫シミュレーション処理により、前記工事実施予定期間における前記各部品の予想在庫数量が算出される在庫予測部と、
   前記メンテナンス作業一覧、前記当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、及び当該部品一覧に記載された各部品の予想在庫数量が出力される出力制御部と、
   を備えることを特徴とする営業支援装置。
2. 請求項１に記載の営業支援装置であって、
   前記稼働実績情報記憶部においては、日付及び前記建設機械の累積稼働時間を含む前記稼働実績情報が記憶され、
   前記稼働時間推定部においては、
   前記工事実施期間情報が参照され、前記建設機械が過去に工事に用いられた工事期間が特定され、前記累積稼働時間のうち、前記特定した工事期間中の累積稼働時間が算出され、当該累積稼働時間及び前記工事期間の工事日数を基に前記工事期間の１日辺りの平均稼働時間を示す工事中負荷が算出されると共に、前記累積稼働時間のうち前記工事期間を除く非工事期間の累積稼働時間が算出され、当該累積稼働時間及び前記非工事期間の日数を基に前記非工事期間の１日辺りの平均稼働時間を示す非工事中負荷が算出され、
   前記部品特定部においては、前記工事中負荷及び前記非工事中負荷を更に用いて前記メンテナンス作業の発生予想日が算出される、
   ことを特徴とする営業支援装置。
3. 請求項１に記載の営業支援装置であって、
   前記建設機械と同一機種の建設機械が複数あり、
   前記稼働時間推定部においては、複数の建設機械の全てについて其々の前記到達稼働時間が算出され、
   前記部品特定部においては、複数の建設機械の全てについての前記メンテナンス作業一覧、当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、当該部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業の発生予想日が算出され、
   前記在庫予測部においては、複数の建設機械の全てについての前記部品一覧、前記部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業の発生予想日に基づく在庫シミュレーション処理により、前記工事実施予定期間における前記各部品の予想在庫数量が算出される、
   ことを特徴とする営業支援装置。
4. 請求項１に記載の営業支援装置であって、
   前記メンテナンス情報記憶部は、各メンテナンス作業において各部品が実際に必要となる必要確率情報を更に含み、
   前記部品特定部においては、前記必要確率情報に基づいて前記部品の必要数が算出される、
   ことを特徴とする営業支援装置。
5. 請求項１に記載の営業支援装置であって、
   前記在庫予測部においては、前記部品の予想在庫数量が０以下になるか否かが判定され、
   前記出力制御部においては、前記部品の予想在庫数量が０以下になるとの判定結果に応じて、前記部品が欠品になることを警告する情報が更に出力される、
   ことを特徴とする営業支援装置。
6. 建設機械の営業支援装置であって、
   顧客を固有に識別する顧客識別情報、前記顧客が所有又は使用する建設機械の個体識別情報、当該建設機械を使用してこれから実施する工事の工事開始予定日及び工事終了予定日で定義された工事実施予定期間を示す工事実施予定期間情報の入力が受け付けられる入力制御部と、
   前記建設機械の過去の累積稼働時間を示す稼働実績情報が記憶される稼働実績情報記憶部と、
   前記建設機械に対して過去に実施したメンテナンス作業、当該メンテナンス作業の実施時期、及び前記メンテナンス作業に使用した部品情報を含む受注実績情報が記憶される受注実績情報記憶部と、
   前記メンテナンス作業を実施する周期を含むメンテナンス情報が記憶されるメンテナンス情報記憶部と、
   前記顧客が過去に実施した工事の工事開始日及び工事終了日を含む工事実施期間情報が記憶される工事情報記憶部と、
   前記メンテナンス作業に用いられる各部品の現在の在庫数量を含む在庫情報が記憶される在庫情報記憶部と、
   前記顧客識別情報、前記建設機械の個体識別情報、前記工事実施予定期間情報、前記稼働実績情報、及び前記過去の工事実施期間情報に基づいて、前記顧客の建設機械の過去の工事実施期間中における１日辺りの稼働時間を算出し、これを用いて前記工事実施予定期間における前記建設機械の累積稼働時間の予測値を示す到達稼働時間が推定される稼働時間推定部と、
   前記到達稼働時間、前記受注実績情報、及び前記部品情報に基づいて、前記工事実施予定期間に必要なメンテナンス作業一覧、当該メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業に必要な部品一覧、当該部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業一覧に記載された各メンテナンス作業の発生予想日が算出される部品特定部と、
   前記在庫情報、前記部品一覧、前記部品一覧に記載された各部品の必要数、及び前記メンテナンス作業の発生予想日に基づく在庫シミュレーション処理により、前記工事実施予定期間における前記各部品の予想在庫数量が算出され、前記部品の予想在庫数量が０以下になるか否かが判定される在庫予測部と、
   前記部品の予想在庫数量が０以下になるとの判定結果に応じて、前記部品が欠品になることを警告が出力される出力制御部と、
   を備えることを特徴とする営業支援装置。