JP5259443B2 - 管理システム - Google Patents

Description

本発明は、複数の車両または蓄電デバイスの劣化状態を管理する管理システムに関する。

複数の車両を取り扱うカーリース業、カーシェアリング業、レンタカー業、運送業等においては、複数の車両の劣化状態を管理することが重要となっている。例えば、レンタカー業において、定期点検時期に部品消耗時期を同期させるように配車を指示するシステムが提案されている(例えば、特許文献１参照)。このシステムは、推定される消耗部品の交換予定時期と予め設定される定期点検時期との差を余裕度として算出し、この余裕度の高い車両を余裕度の低い車両よりも優先的に貸し出すようにしている。これにより、定期点検に消耗部品の交換時期を合わせることができ、定期点検時に消耗部品をまとめて交換することができるため、交換作業の無駄を省いて車両の稼働率を向上させることが可能となる。

特開２００２−２４５３７６号公報

しかしながら、特許文献１に記載されたシステムは、個々の車両の劣化状態を定期点検時期に合わせて管理するものであり、複数の車両の劣化状態を総合的に管理するものではなかった。例えば、法人向けのカーリース業においては、複数の車両を一度に貸し出すことが一般的であるが、個々の利用者によって使用環境が大きく異なることから、リース期間満了時における車両の劣化状態に大きなバラツキが生じることも考えられる。このように、車両毎の劣化状態に大きなバラツキが生じることは、リース車両が効率良く使用されていないばかりか、リース車両の資産価値を大きく変動させる要因となるため、好ましいものではなかった。特に、リース車両が電動車両である場合には、使用状況によって劣化状態が大きく変動する蓄電デバイスを搭載していることから、複数の車両の劣化状態を総合的に管理することが重要となっている。

本発明の目的は、複数の車両や蓄電デバイスを使用する際における劣化状態のバラツキを抑制することにある。

本発明の管理システムは、複数の管理環境にそれぞれ割り当てて使用される複数の車両の劣化状態を管理する管理システムであって、各車両の車両情報に基づいて、各管理環境における車両の劣化傾向を演算する劣化傾向演算手段と、前記各管理環境の劣化傾向に基づいて、車両の割り当てを維持したまま所定の管理目標時期に達したときの各車両の劣化予測値を演算する予測値演算手段と、前記各管理環境の劣化傾向と前記各車両の劣化予測値とに基づいて、各管理環境に割り当てられていた車両の入れ替えを判定する入替判定手段とを有し、前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向の管理環境に劣化予測値の大きな車両を割り当てる一方、劣化し易い劣化傾向の管理環境に劣化予測値の小さな車両を割り当てることを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向の管理環境から劣化し易い劣化傾向の管理環境にかけて、劣化予測値の大きな車両から劣化予測値の小さな車両を順番に割り当てることを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替判定手段に従い車両を入れ替えてから前記管理目標時期に達するまでの各車両の劣化推移を予測する劣化推移予測手段と、前記各車両の劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定する入替時期設定手段とを有することを特徴とする。

本発明の管理システムは、管理環境が異なる複数の電動車両にそれぞれ割り当てて使用される複数の蓄電デバイスの劣化状態を管理する管理システムであって、各蓄電デバイスの使用情報に基づいて、各管理環境における蓄電デバイスの劣化傾向を演算する劣化傾向演算手段と、前記各管理環境の劣化傾向に基づいて、蓄電デバイスの割り当てを維持したまま所定の管理目標時期に達したときの各蓄電デバイスの劣化予測値を演算する予測値演算手段と、前記各管理環境の劣化傾向と前記各蓄電デバイスの劣化予測値とに基づいて、各管理環境の電動車両に割り当てられていた蓄電デバイスの入れ替えを判定する入替判定手段とを有し、前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向を備える管理環境の電動車両に劣化予測値の大きな蓄電デバイスを割り当てる一方、劣化し易い劣化傾向を備える管理環境の電動車両に劣化予測値の小さな蓄電デバイスを割り当てることを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向を備える管理環境の電動車両から劣化し易い劣化傾向を備える管理環境の電動車両にかけて、劣化予測値の大きな蓄電デバイスから劣化予測値の小さな蓄電デバイスを順番に割り当てることを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替判定手段に従い蓄電デバイスを入れ替えてから前記管理目標時期に達するまでの各蓄電デバイスの劣化推移を予測する劣化推移予測手段と、前記各蓄電デバイスの劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定する入替時期設定手段とを有することを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替時期設定手段は、前記管理目標時期までの残存期間を加味して次の入替時期を設定することを特徴とする。

本発明の管理システムは、前記入替時期設定手段は、利用者によって設定される重み係数を用いて、前記劣化推移の分散状態と前記管理目標時期までの残存期間とに重み付けを行うことを特徴とする。

本発明によれば、各管理環境の劣化傾向と各車両の劣化予測値とに基づいて、各管理環境に割り当てられた車両を入れ替えるようにしたので、車両の劣化状態のバラツキを抑制することが可能となる。また、車両を入れ替えた後の劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定するようにしたので、適切なタイミングで車両を入れ替えることが可能となる。

本発明によれば、各管理環境の劣化傾向と各蓄電デバイスの劣化予測値とに基づいて、各管理環境の電動車両に割り当てられた蓄電デバイスを入れ替えるようにしたので、蓄電デバイスの劣化状態のバラツキを抑制することが可能となる。また、蓄電デバイスを入れ替えた後の劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定するようにしたので、適切なタイミングで蓄電デバイスを入れ替えることが可能となる。

本発明の一実施の形態である管理システムの構成を示す説明図である。 管理システムによって管理される車両の構成を示すブロック図である。 管理サーバの構成を示すブロック図である。 車両の入替手順を説明する説明図である。 車両の入替手順を説明する説明図である。 車両の入替手順を説明する説明図である。 車両の入替結果を示す説明図である。 車両入替手順の一例を示すフローチャートである。 車両入替処理のシミュレーション結果を示す説明図である。 車両入替処理のシミュレーション結果を示す説明図である。 車両入替処理のシミュレーション結果を示す説明図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１は本発明の一実施の形態である管理システム１０の構成を示す説明図である。図１には適用形態の一例として法人向けのカーリース業に適用した管理システム１０が示されている。各営業所には電動車両Ｅｖ(以下、車両という)が貸し出されており、これら車両Ｅｖの劣化状態が管理システム１０によって管理されている。そして、所定の入替時期に達したときには、管理システム１０から各営業所に対して配車指示が行われ、この配車指示に従って営業所間における車両Ｅｖの入れ替えが実施される。このように、管理システム１０にからの配車指示に従って営業所間の車両Ｅｖを入れ替えることにより、リース期間満了時(管理目標時期)における各車両Ｅｖの劣化状態の均一化を図るようにしている。

図１に示すように、走行距離等の車両情報が各車両Ｅｖから所定の基地局１１に向けて送信される。これらの車両情報は、基地局１１からインターネットや専用回線等の通信網１２を介してデータセンタ内の管理サーバ１３に送信される。管理サーバ１３は、車両情報に基づいて個々の車両Ｅｖの劣化状態を演算した後に、劣化状態に基づいて営業所間における車両Ｅｖの入れ替えを決定する。管理サーバ１３によって決定された入替車両等の配車情報は、管理サーバ１３から通信網１２を介して各営業所内の情報端末１４に送信される。そして、情報端末１４に送信された配車情報に基づいて、営業所間における車両Ｅｖの入れ替えが行われることになる。以下、車両Ｅｖおよび管理サーバ１３の構成を説明するとともに、車両Ｅｖの入替手順について説明する。

図２は管理システム１０によって管理される車両Ｅｖの構成を示すブロック図である。図２に示すように、車両Ｅｖには駆動源としてモータジェネレータ２０が搭載されている。モータジェネレータ２０には、モータ回転数を検出する回転数センサ２１、モータトルクを検出するトルクセンサ２２、モータ温度を検出する温度センサ２３等が取り付けられている。また、モータジェネレータ２０の駆動状態を制御するモータ制御ユニット２４が設けられており、このモータ制御ユニット２４には、前述した各種センサ２１〜２３から、モータ回転数、モータトルク、モータ温度等の車両情報が送信されている。

また、車両Ｅｖにはモータジェネレータ２０に電力を供給する高電圧バッテリ(蓄電デバイス)２５が搭載されている。高電圧バッテリ２５には、バッテリ電圧を検出する電圧センサ２６、バッテリ電流を検出する電流センサ２７、バッテリ温度を検出する温度センサ２８等が取り付けられている。また、高電圧バッテリ２５の充放電状態を制御するバッテリ制御ユニット２９が設けられており、このバッテリ制御ユニット２９には、前述した各種センサ２６〜２８から、バッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度等の車両情報が送信されている。

さらに、車両Ｅｖには車両全体を統括的に制御するＥＶ制御ユニット３０が設けられている。ＥＶ制御ユニット３０には、アクセルペダルの操作状況を検出するアクセルペダルセンサ３１、ブレーキペダルの操作状況を検出するブレーキペダルセンサ３２等が接続されている。そして、ＥＶ制御ユニット３０には、アクセルペダルやブレーキペダルの操作状況等の車両情報が送信されている。

これら各制御ユニット２４，２９，３０に取り込まれた各種車両情報は、車両Ｅｖに搭載された通信端末３３から基地局１１に送信される。また、通信端末３３はＧＰＳ衛星３４からの電波の受信機能を備えており、全地球測位システム(ＧＰＳ)を利用して車両Ｅｖの位置情報を割り出すことが可能となっている。このＧＰＳから得られる位置情報や速度情報等も車両情報として通信端末３３から基地局１１に対して送信される。なお、通信端末３３と基地局１１との無線通信には携帯電話や無線ＬＡＮ等を用いることが可能であるが、例えば車両Ｅｖに対して図示しない充電ケーブルを接続した際に有線通信によって車両情報を送信しても良い。また、車両Ｅｖから基地局１１に対して車両情報をリアルタイムで送信しても良く、所定のタイミングで車両情報をまとめて送信しても良い。

図３は管理サーバ１３の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明においては、貸し出し条件を単純化して発明の理解を容易にするため、４箇所に設置される営業所のそれぞれに対して１台の車両が貸し出されるものとする。また、各営業所に対する車両のリース期間は３６ヶ月であり、リース開始から５ヶ月間は車両の入れ替えを禁止し、車両を入れ替えるか否かの判定は１ヶ月毎に行うものとする。

図３に示す管理サーバ１３は一般的なサーバコンピュータであり、この管理サーバ１３には演算装置や記憶装置等が設けられている。管理サーバ１３の演算装置には所定のプログラムが組み込まれており、管理サーバ１３内には、入力部４０、アクセス制御部４１、時期判定部４２、劣化値演算部４３、劣化傾向演算部４４、最終劣化値予測部４５、入替車両設定部４６、劣化推移予測部４７、評価関数演算部４８、入替時期設定部４９、出力部５０が構築されている。また、管理サーバ１３の記憶装置内にデータ記憶部５１が構築されている。

図３に示すように、車両から通信網１２を介して送信される各種車両情報は、入力部４０からアクセス制御部４１を介してデータ記憶部５１に書き込まれる。そして、時期判定部４２は、所定の判定期間毎(１ヶ月毎)に、予め設定された入替禁止期間(リース開始から５ヶ月)を経過したか否かを判定する。時期判定部４２によって入替禁止期間を経過したと判定された場合、つまり予め設定される第１回目(６ヶ月目)の車両入替時期に達したと判定された場合には、データ記憶部５１から所定期間分(過去５ヶ月分)の車両情報が劣化値演算部４３に出力される。劣化値演算部４３は車両情報に基づいて所定期間分(過去５ヶ月分)の劣化値を演算する。車両の劣化状態を示す劣化値は、高電圧バッテリ２５の充電電力総量と放電電力総量との和の関数、高電圧バッテリ２５のバッテリ温度の関数、高電圧バッテリ２５の内部抵抗値の関数、高電圧バッテリ２５の最大電圧値と最小電圧値との差の関数、モータジェネレータ２０に対する供給電流当たりの出力トルクの関数、モータジェネレータ２０の回生電力総量と消費電力総量との和の関数、車両の走行距離の関数等として演算される。

そして、劣化値演算部４３から所定期間分(過去５ヶ月分)の劣化値が劣化傾向演算部(劣化傾向演算手段)４４に出力される。この劣化傾向演算部４４は、所定期間分の劣化値に基づいて、各営業所の管理環境における劣化傾向を演算する。すなわち、劣化傾向演算部４４によって演算された劣化傾向は、各車両が割り当てられていた各営業所の管理環境が、劣化を招き易い管理環境であるか劣化を招き難い管理環境であるかを示している。

また、最終劣化値予測部(予測値演算手段)４５には、劣化傾向演算部４４から各営業所の劣化傾向が入力されるとともに、劣化値演算部４３から各車両における直近の劣化値(５ヶ月目の劣化値)が入力される。最終劣化値予測部４５は、各営業所の劣化傾向と各車両の直近の劣化値とに基づいて、車両を入れ替えなかった場合のリース期間満了時(３６ヶ月目)における劣化予測値を演算する。すなわち、最終劣化値予測部４５によって演算された劣化予測値は、各営業所に対する車両の割り当てを維持し続けたときの最終的な劣化状態を示している。

さらに、入替車両設定部(入替判定手段)４６には、劣化傾向演算部４４から各管理環境の劣化傾向が入力されるとともに、最終劣化値予測部４５から各車両の劣化予測値が入力される。そして、入替車両設定部４６は、最も劣化し難い劣化傾向の管理環境から最も劣化し易い劣化傾向の管理環境にかけて、劣化予測値の大きな車両から劣化予測値の小さな車両を順番に割り当てるように入替車両を設定する。すなわち、劣化し難い管理環境に対して劣化予測値の大きな車両を割り当てる一方、劣化し易い管理環境に対して劣化予測値の小さな車両を割り当てるように入替車両を設定する。そして、入替車両設定部４６からの配車情報は出力部５０から通信網１２を介して各営業所の情報端末１４に出力され、各営業所においては配車情報に従って車両の入れ替えが実施される。

以下、これまで説明した第１回目(６ヶ月目)の車両入替までの手順を具体的に説明する。ここで、図４〜図６は車両の入替手順を説明する説明図であり、図７は車両の入替結果を示す説明図である。なお、図７に示すように、リース開始時には、第１営業所に車両Ｅｖ１が割り当てられ、第２営業所に車両Ｅｖ２が割り当てられ、第３営業所に車両Ｅｖ３が割り当てられ、第４営業所に車両Ｅｖ４が割り当てられている。

図４に実線で示すように、劣化傾向演算部４４によって、過去の車両情報から各営業所における劣化傾向Ａ１〜Ａ４が演算される。ここで、劣化傾向Ａ１は車両Ｅｖ１の車両情報に基づき求められ、第１営業所の管理環境における劣化傾向を示している。劣化傾向Ａ２は車両Ｅｖ２の車両情報に基づき求められ、第２営業所の管理環境における劣化傾向を示している。劣化傾向Ａ３は車両Ｅｖ３の車両情報に基づき求められ、第３営業所の管理環境における劣化傾向を示している。同様に、劣化傾向Ａ４は車両Ｅｖ４の車両情報に基づき求められ、第４営業所の管理環境における劣化傾向を示している。図示する場合には、劣化傾向Ａ１、劣化傾向Ａ２、劣化傾向Ａ３、劣化傾向Ａ４の順番に、増加する劣化値の傾きが緩やかになっている。したがって、第１営業所、第２営業所、第３営業所、第４営業所の順番に、車両を劣化させ易い管理環境から車両を劣化させ難い管理環境となっていることが判断される。なお、図４において、符号Ｂ１は５ヶ月目における車両Ｅｖ１の劣化値を示し、符号Ｂ２は５ヶ月目における車両Ｅｖ２の劣化値を示し、符号Ｂ３は５ヶ月目における車両Ｅｖ３の劣化値を示し、符号Ｂ４は５ヶ月目における車両Ｅｖ４の劣化値を示している。

続いて、図４に一点鎖線で示すように、最終劣化値予測部４５によって、各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４と、各車両の直近の劣化値Ｂ１〜Ｂ４とに基づき、車両を入れ替えなかった場合のリース期間満了時(３６ヶ月目)における劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４が演算される。ここで、劣化予測値Ｃ１は車両Ｅｖ１の劣化予測値であり、劣化予測値Ｃ２は車両Ｅｖ２の劣化予測値であり、劣化予測値Ｃ３は車両Ｅｖ３の劣化予測値であり、劣化予測値Ｃ４は車両Ｅｖ４の劣化予測値である。このような劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４から、車両を入れ替えなかった場合における各車両の劣化順位が予測される。図示する場合には、劣化予測値Ｃ１、劣化予測値Ｃ２、劣化予測値Ｃ３、劣化予測値Ｃ４の順番に、劣化値が小さくなっている。したがって、車両を入れ替えなかった場合には、第１営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ１が最も劣化し、第４営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ４が最も劣化しないことが判断される。

次いで、入替車両設定部４６によって、最も劣化し難い劣化傾向Ａ４の第４営業所から最も劣化し易い劣化傾向Ａ１の第１営業所にかけて、大きな劣化予測値Ｃ１の車両Ｅｖ１から小さな劣化予測値Ｃ４の車両Ｅｖ４が順番に割り当てられる。すなわち、第１営業所には車両Ｅｖ４が新たに割り当てられ、第２営業所には車両Ｅｖ３が新たに割り当てられ、第３営業所には車両Ｅｖ２が新たに割り当てられ、第４営業所には車両Ｅｖ１が新たに割り当てられる。そして、入替車両設定部４６からの配車情報に従って、各営業所に割り当てられていた車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４が入れ替えられることになる。このように、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４とに基づいて、各営業所に対して車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を新たに割り当てることにより、各車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４の劣化状態のバラツキを収束させることが可能となる。

続いて、次の車両入替時期(入替時期)を決定する際の手順について説明する。図３に示すように、劣化推移予測部(劣化推移予測手段)４７には、劣化傾向演算部４４から各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４が入力され、劣化値演算部４３から各車両における直近の劣化値Ｂ１〜Ｂ４が入力され、入替車両設定部４６からの配車情報(第１営業所に車両Ｅｖ４、第２営業所に車両Ｅｖ３、第３営業所に車両Ｅｖ２、第４営業所に車両Ｅｖ１)が入力される。劣化推移予測部４７は、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化値Ｂ１〜Ｂ４と配車情報とに基づいて、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えてからリース期間満了までの劣化推移Ｄ１〜Ｄ４を演算する。なお、劣化推移Ｄ１は車両Ｅｖ１の劣化推移であり、劣化推移Ｄ２は車両Ｅｖ２の劣化推移であり、劣化推移Ｄ３は車両Ｅｖ３の劣化推移であり、劣化推移Ｄ４は車両Ｅｖ４の劣化推移である。この劣化推移Ｄ１〜Ｄ４は、図４に二点鎖線で示すように、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えてからリース期間満了を迎えるまでの劣化値の予測推移を示している。

次いで、図３に示すように、劣化推移予測部４７からの劣化推移Ｄ１〜Ｄ４は評価関数演算部４８に入力され、評価関数演算部４８によって劣化推移Ｄ１〜Ｄ４に基づき評価関数Ｆが演算される。この評価関数Ｆは、以下の式(１)に示すように、各車両における劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散(分散状態)Ｖと、リース開始からの経過期間Ｔの逆数とに基づく関数である。また、評価関数Ｆを構成する分散Ｖには重み係数ｍが乗算されており、評価関数Ｆを構成する経過期間Ｔの逆数には重み係数ｎが乗算されている。なお、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散状態を示すものとして分散Ｖを求めているが、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散状態を示すものとして標準偏差を求めても良い。
Ｆ＝ｍ・Ｖ＋ｎ・(１／Ｔ) ・・・(１)

ここで、図４に示すように、評価関数Ｆの分散項(ｍ・Ｖ)は、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４が収束したときに最小値を示している(符号α)。また、評価関数Ｆの逆数項(ｎ・(１／Ｔ))は、入れ替え直後からリース期間満了時にかけて徐々に小さく演算されている。そして、入替時期設定部(入替時期設定手段)４９は、分散項(ｍ・Ｖ)と逆数項(ｎ・(１／Ｔ))とを加算した評価関数Ｆの最小値を求め(符号β)、評価関数Ｆが最小値をとる時期(図示する場合には１５ヶ月)までを、新たな入替禁止期間として決定することになる。すなわち、図示する場合には、新たな入替禁止期間を経過した１６ヶ月目が、入替時期設定部４９によって次の車両入替時期として設定されることになる。このように、評価関数Ｆに基づき決定される新たな入替禁止期間は、アクセス制御部４１を介してデータ記憶部５１や時期判定部４２に送信され、管理サーバ１３は次の入替判定に備えることになる。また、次の車両入替時期情報は、入替時期設定部４９から出力部５０から通信網１２を介して各営業所の情報端末１４に出力され、各営業所に次の車両入替時期として通知されることになる。

なお、各車両における劣化状態のバラツキを常に抑制するためには、評価関数Ｆの分散項(ｍ・Ｖ)が最小となる時期までを新たな入替禁止期間とすることが好ましい。しかしながら、評価関数Ｆの分散項(ｍ・Ｖ)だけを考えると、次の車両入替時期を早期に迎えることになり、車両の入替回数が増加することになる。そこで、評価関数Ｆに対し、リース期間満了時までの残存期間を加味した逆数項(ｎ・(１／Ｔ))を組み入れることにより、評価関数Ｆの最小値をリース期間満了側にずらして、車両の入替回数を抑制するようにしている。しかも、逆数項(ｎ・(１／Ｔ))はリース期間満了時に近づくにつれて小さくなるため、リース期間満了時に近づくにつれて分散項(ｍ・Ｖ)が重視されることになる。これにより、リース期間満了時には劣化状態のバラツキを抑制することが可能となっている。

また、評価関数Ｆの分散項(ｍ・Ｖ)には重み係数ｍが用いられており、評価関数Ｆの逆数項(ｎ・(１／Ｔ))には重み係数ｎが用いられている。このため、利用者の好みに応じて重み係数ｍ，ｎを調整することにより、管理システム１０の特性を変化させることが可能となっている。すなわち、重み係数ｍを増やして分散項(ｍ・Ｖ)を重視した場合には、劣化状態のバラツキを常に抑制することが可能となる。一方、重み係数ｎを増やして逆数項(ｎ・(１／Ｔ))を重視した場合には、車両の入替回数を減らすことが可能となる。

前述したように、第１回目の車両の入れ替えが実施されると、新たな入替禁止期間(１５ヶ月)を経過するまで、車両から送信される車両情報がデータ記憶部５１に書き込まれるとともに、時期判定部４２によって新たな入替禁止期間を経過したか否かが判定される。新たな入替禁止期間を経過したと判定された場合、つまり第２回目(１６ヶ月目)の車両入替時期に達したと判定された場合には、前述した車両入替処理と同様に、データ記憶部５１から所定期間分(直近の過去５ヶ月分)の車両情報が劣化値演算部４３に出力される。そして、劣化値演算部４３は車両情報に基づいて判定期間毎(１ヶ月毎)の劣化値を演算する。なお、図７に示すように、現段階における配車状況としては、第１回目の車両入替によって、第１営業所に車両Ｅｖ４が割り当てられ、第２営業所に車両Ｅｖ３が割り当てられ、第３営業所に車両Ｅｖ２が割り当てられ、第４営業所に車両Ｅｖ１が割り当てられた状態となっている。

次いで、図５に実線で示すように、劣化傾向演算部４４によって、過去の車両情報から各営業所における劣化傾向Ａ１〜Ａ４が演算される。ここで、第１営業所の劣化傾向Ａ１は車両Ｅｖ４の車両情報に基づき演算され、第２営業所の劣化傾向Ａ２は車両Ｅｖ３の車両情報に基づき演算され、第３営業所の劣化傾向Ａ３は車両Ｅｖ２の車両情報に基づき演算され、第４営業所の劣化傾向Ａ４は車両Ｅｖ１の車両情報に基づき演算される。このような劣化傾向Ａ１〜Ａ４から、第１営業所は車両を劣化させ易い管理環境であり、第４営業所は車両を劣化させ難い管理環境であることが判断される。なお、図５において、符号Ｂ１は１５ヶ月目における車両Ｅｖ１の劣化値を示し、符号Ｂ２は１５ヶ月目における車両Ｅｖ２の劣化値を示し、符号Ｂ３は１５ヶ月目における車両Ｅｖ３の劣化値を示し、符号Ｂ４は１５ヶ月目における車両Ｅｖ４の劣化値を示している。

続いて、図５に一点鎖線で示すように、最終劣化値予測部４５によって、各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４と、各車両の直近の劣化値Ｂ１〜Ｂ４とに基づき、車両を入れ替えなかった場合のリース期間満了時(３６ヶ月目)における劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４が演算される。これらの劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４から、車両を入れ替えなかった場合における各車両の劣化順位が予測される。図示する場合には、第１営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ４が最も劣化し、第４営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ１が最も劣化しないことが判断される。

次いで、入替車両設定部４６によって、最も劣化し難い劣化傾向Ａ４の第４営業所から最も劣化し易い劣化傾向Ａ１の第１営業所にかけて、大きな劣化予測値Ｃ４の車両Ｅｖ４から小さな劣化予測値Ｃ１の車両Ｅｖ１が順番に割り当てられる。すなわち、第１営業所には車両Ｅｖ１が新たに割り当てられ、第２営業所には車両Ｅｖ２が新たに割り当てられ、第３営業所には車両Ｅｖ３が新たに割り当てられ、第４営業所には車両Ｅｖ４が新たに割り当てられる。そして、入替車両設定部４６からの配車情報に従って、各営業所に割り当てられていた車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４が入れ替えられることになる。

続いて、新たな入替禁止期間を決定するため、劣化推移予測部４７は、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化値Ｂ１〜Ｂ４と配車情報(第１営業所に車両Ｅｖ１、第２営業所に車両Ｅｖ２、第３営業所に車両Ｅｖ３、第４営業所に車両Ｅｖ４)とに基づいて、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えてからリース期間満了までの劣化推移Ｄ１〜Ｄ４を演算する。次いで、評価関数演算部４８によって劣化推移Ｄ１〜Ｄ４に基づき評価関数Ｆが演算される。そして、入替時期設定部４９によって評価関数Ｆの最小値が求められ(符号β)、評価関数Ｆが最小となる時期(図示する場合には２８ヶ月)までを、新たな入替禁止期間として決定することになる。

前述したように、第２回目の車両の入れ替えが実施されると、新たな入替禁止期間(２８ヶ月)を経過するまで、車両から送信される車両情報がデータ記憶部５１に書き込まれるとともに、時期判定部４２によって新たな入替禁止期間を経過したか否かが判定される。新たな入替禁止期間を経過したと判定された場合、つまり第３回目(２９ヶ月目)の車両入替時期に達したと判定された場合には、前述した車両入替処理と同様に、データ記憶部５１から所定期間分(直近の過去５ヶ月分)の車両情報が劣化値演算部４３に出力される。そして、劣化値演算部４３は車両情報に基づいて判定期間毎(１ヶ月毎)の劣化値を演算する。なお、図７に示すように、現段階における配車状況としては、第２回目の車両入替によって、第１営業所に車両Ｅｖ１が割り当てられ、第２営業所に車両Ｅｖ２が割り当てられ、第３営業所に車両Ｅｖ３が割り当てられ、第４営業所に車両Ｅｖ４が割り当てられた状態となっている。

次いで、図６に実線で示すように、劣化傾向演算部４４によって、過去の車両情報から各営業所における劣化傾向Ａ１〜Ａ４が演算される。ここで、第１営業所の劣化傾向Ａ１は車両Ｅｖ１の車両情報に基づき演算され、第２営業所の劣化傾向Ａ２は車両Ｅｖ２の車両情報に基づき演算され、第３営業所の劣化傾向Ａ３は車両Ｅｖ３の車両情報に基づき演算され、第４営業所の劣化傾向Ａ４は車両Ｅｖ４の車両情報に基づき演算される。このような劣化傾向Ａ１〜Ａ４から、第１営業所は車両を劣化させ易い管理環境であり、第４営業所は車両を劣化させ難い管理環境であることが判断される。なお、図６において、符号Ｂ１は２８ヶ月目における車両Ｅｖ１の劣化値を示し、符号Ｂ２は２８ヶ月目における車両Ｅｖ２の劣化値を示し、符号Ｂ３は２８ヶ月目における車両Ｅｖ３の劣化値を示し、符号Ｂ４は２８ヶ月目における車両Ｅｖ４の劣化値を示している。

続いて、図６に一点鎖線で示すように、最終劣化値予測部４５によって、各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４と、各車両の直近の劣化値Ｂ１〜Ｂ４とに基づき、車両を入れ替えなかった場合のリース期間満了時(３６ヶ月目)における劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４が演算される。これらの劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４から、車両を入れ替えなかった場合における各車両の劣化順位が予測される。図示する場合には、第１営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ１が最も劣化し、第４営業所に割り当て続けられた車両Ｅｖ４が最も劣化しないことが判断される。

次いで、入替車両設定部４６によって、最も劣化し難い劣化傾向Ａ４の第４営業所から最も劣化し易い劣化傾向Ａ１の第１営業所にかけて、大きな劣化予測値Ｃ１の車両Ｅｖ１から小さな劣化予測値Ｃ４の車両Ｅｖ４が順番に割り当てられる。すなわち、第１営業所には車両Ｅｖ４が新たに割り当てられ、第２営業所には車両Ｅｖ３が新たに割り当てられ、第３営業所には車両Ｅｖ２が新たに割り当てられ、第４営業所には車両Ｅｖ１が新たに割り当てられることになる。そして、入替車両設定部４６からの配車情報に従って、各営業所に割り当てられていた車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４が入れ替えられることになる。

続いて、新たな入替禁止期間を決定するため、劣化推移予測部４７は、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化値Ｂ１〜Ｂ４と配車情報(第１営業所に車両Ｅｖ４、第２営業所に車両Ｅｖ３、第３営業所に車両Ｅｖ２、第４営業所に車両Ｅｖ１)とに基づいて、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えてからリース期間満了までの劣化推移Ｄ１〜Ｄ４を演算する。次いで、評価関数演算部４８によって劣化推移Ｄ１〜Ｄ４に基づき評価関数Ｆが演算される。そして、入替時期設定部４９によって評価関数Ｆの最小値が求められる(符号β)。この場合には、評価関数Ｆが最小となる時期がリース期間満了時期と同じ３６ヶ月目であることから、新たな入替禁止期間の設定は行わずに車両入替処理が完了することになる。

以下、これまで説明した車両入替処理をフローチャートに沿って説明する。図８は車両入替手順の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、ステップＳ１ではリース開始からの経過期間Ｔが読み込まれ、続くステップＳ２では経過期間Ｔが入替禁止期間(初期条件：リース開始から５ヶ月)を経過しているか否かが判定される。ステップＳ２において、経過期間Ｔが入替禁止期間を経過していると判定された場合、つまり車両入替時期に達していると判定された場合には、ステップＳ３に進み、各車両から送信される車両情報が読み込まれる。続いて、ステップＳ４では、車両情報に基づき各車両の劣化値が演算された後に、これら劣化値に基づいて各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４が演算される。続くステップＳ５では、各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４に基づいて、車両毎にリース期間満了時の劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４が演算される。そして、ステップＳ６では、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４とに基づいて、各営業所に対して割り当てられていた車両の入れ替えが決定される。

次いで、ステップＳ７では、車両入替後からリース期間満了までの劣化推移Ｄ１〜Ｄ４が演算され、ステップＳ８では、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４に基づいて車両入替後からリース期間満了までの評価関数Ｆが演算される。続いてステップＳ９では、評価関数Ｆが最小となる月数までを新たな入替禁止期間として設定し、ステップＳ１０では入替禁止期間がリース期間満了時期に到達しているか否かが判定される。ステップＳ１０において、新たに設定された入替禁止期間がリース期間満了時期に達していないと判定された場合には、再びステップＳ１から車両入替処理を実行することになる。一方、入替禁止期間がリース期間満了時期に達していると判定された場合には、新たな車両入替処理を実行することなくルーチンを抜けることになる。

これまで説明したように、各営業所の劣化傾向Ａ１〜Ａ４と各車両の劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４とに基づいて、各営業所に割り当てられる車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えることにより、リース期間満了時における各車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４の劣化状態のバラツキを収束させることが可能となる。すなわち、図４に符号Ｓ１で示すように、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えずにリース期間が満了した場合には、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４間の劣化状態に大きなバラツキが発生することになる。これに対し、劣化傾向Ａ１〜Ａ４と劣化予測値Ｃ１〜Ｃ４とに基づいて車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４を入れ替えた場合には、図６に符号Ｓ２で示すように、車両Ｅｖ１〜Ｅｖ４間の劣化状態のバラツキを収束させることが可能となる。このように、劣化状態のバラツキを抑制するように各車両を入れ替えることにより、特定の車両を酷使するのではなく全車両を効率良く使用することが可能となる。

また、車両入替後の劣化推移Ｄ１〜Ｄ４に基づいて、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散状態を評価する評価関数Ｆを演算し、この評価関数Ｆを用いて新たな入替禁止期間を設定するようにしたので、劣化状態の大きなバラツキを招くことなく車両を入れ替えることが可能となる。さらに、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散状態だけでなく、経過期間Ｔの逆数に基づき評価関数Ｆを演算するようにしたので、リース期間満了時までの残存期間を加味して、次の車両入替時期を設定することが可能となる。すなわち、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散状態だけを考慮すると、劣化状態のバラツキを常に抑制することが可能であるが、次の車両入替時期を早期に迎えて車両の入替回数を増加させる要因となる。そこで、経過期間Ｔの逆数を用いて新たな入替禁止期間を設定することにより、リース期間の序盤においては車両の入替回数を抑制することが可能となる一方、リース期間の終盤においては劣化状態のバラツキに応じて適切に車両を入れ替えることが可能となる。これにより、リース期間満了時における劣化状態に大きなバラツキを招くことなく、車両の入替回数を削減することが可能となる。

なお、入替時期設定部４９は、経過期間Ｔの逆数を用いて新たな入替禁止期間を設定することにより、リース期間満了時までの残存期間を加味して次の車両入替時期を設定しているが、これに限られることはなく、他の方法によって次の車両入替時期を設定しても良い。例えば、リース期間満了時までの残存期間を直接用いて新たな入替禁止期間を設定しても良い。この場合には、残存期間が長いときには評価関数Ｆを大きく増加させる一方、残存期間が短いときには評価関数Ｆを小さく増加させることにより、前述した効果と同様の効果を得ることが可能となる。

さらに、前述したように、評価関数Ｆは、劣化推移Ｄ１〜Ｄ４の分散Ｖに基づく分散項(ｍ・Ｖ)と、経過期間Ｔの逆数に基づく逆数項(ｎ・(１／Ｔ))とを加算して求められている。そして、分散項(ｍ・Ｖ)には重み係数ｍが用いられており、逆数項(ｎ・(１／Ｔ))には重み係数ｎが用いられることから、重み係数ｍ，ｎを調整して管理システム１０の特性を変化させることが可能となっている。すなわち、重み係数ｍを増やして分散項(ｍ・Ｖ)を重視した場合には、劣化状態のバラツキを常に抑制することが可能となる。一方、重み係数ｎを増やして逆数項(ｎ・(１／Ｔ))を重視した場合には、車両Ｅｖの入替回数を減らすことが可能となる。

ここで、図９〜図１１は車両入替処理のシミュレーション結果を示す説明図である。図９には重み係数ｍ：ｎを５００：１に設定したときのシミュレーション結果が示され、図１０には重み係数ｍ：ｎを１００：１に設定したときのシミュレーション結果が示され、図１１には重み係数ｍ：ｎを１０：１に設定したときのシミュレーション結果が示されている。すなわち、図９〜図１１にかけて入替回数が少なくなるように重み係数ｍ，ｎが設定されている。また、シミュレーション条件としては、営業所は４箇所、各営業所に貸し出される車両は１台、車両のリース期間は３６ヶ月、初期の入替禁止期間はリース開始から５ヶ月、車両の入替判定は１ヶ月毎、入替対象車両は全４台である。なお、図９〜図１１の劣化線図には、各営業所における劣化傾向が一点鎖線で示され、各車両の劣化値が実線で示されている。

まず、図９に示すように、重み係数ｍ：ｎを５００：１に設定したときは、営業所間における車両の入替回数は７回であり、リース期間満了時における劣化状態のバラツキ量はＳａである。また、図１０に示すように、重み係数ｍ：ｎを１００：１に設定したときは、営業所間における車両の入替回数は３回であり、リース期間満了時における劣化状態のバラツキ量はＳａよりも大きいＳｂである。また、図１１に示すように、重み係数ｍ：ｎを１０：１に設定したときは、営業所間における車両の入替回数は２回であり、リース期間満了時における劣化状態のバラツキ量はＳｂよりも大きいＳｃである。

このように、重み係数ｍの比率を下げた場合には、逆数項(ｎ・(１／Ｔ))を重視することになるため、車両の入替回数を減らすことが可能となる。一方、重み係数ｍの比率を上げた場合には、分散項(ｍ・Ｖ)を重視することになるため、劣化状態のバラツキを抑制することが可能となる。したがって、重み係数ｍ，ｎを調整することにより、利用者の好みに応じた特性に管理システム１０を合わせることが可能となる。

なお、全リース期間に渡って重み係数ｍ，ｎの比率を固定するのではなく、経過期間や残存期間に応じて重み係数ｍ，ｎの比率を変化させても良い。例えば、リース期間をＴｍａｘとし、経過期間をＴとしたときに、重み係数ｎに対して時期係数((Ｔｍａｘ−Ｔ)／Ｔｍａｘ)を乗算しても良い。このような時期係数を乗算することにより、リース期間の序盤においては重み係数ｎを大きくすることができる一方、リース期間の終盤においては重み係数ｎを小さくすることができる。これにより、リース期間満了時における劣化状態に大きなバラツキを招くことなく、車両の入替回数を削減することが可能となる。

また、前述の説明では、全ての車両を入替対象車両としているが、これに限られることはなく、劣化予測値の最も大きな車両と、劣化予測値の最も小さな車両との２台を、入替対象車両に設定しても良い。この場合には、最も劣化し難い管理環境の営業所に対し、劣化予測値の最も大きな車両が割り当てられる一方、最も劣化し易い管理環境の営業所に対し、劣化予測値の最も小さな車両が割り当てられる。そして、劣化予測値が２番目に大きい車両や、劣化予測値が２番目に小さい車両については、入れ替えを行わずに配車状況を維持することになる。このため、劣化予測値の最も大きな車両と劣化予測値の最も小さな車両との２台を、入替対象車両に設定した場合には、各営業所における入替作業の負担を軽減することが可能となる。

本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。たとえば、前述の説明では、営業所間で車両を入れ替えるようにしているが、１つの営業所に対して複数の車両が貸し出される場合には、営業所間だけでなく同じ営業所内で車両を入れ替えるようにしても良い。すなわち、１つの営業所内であっても、担当者毎に車両が割り当てられている場合には、担当者毎に劣化傾向の異なる管理環境となることから、担当者間で車両を入れ替えることにより、リース期間満了時期における劣化状態のバラツキを抑制することが可能である。

また、前述の説明では、営業所間や同じ営業所内で車両を入れ替えるようにしているが、これに限られることはなく、車両に対して脱着可能に搭載された高電圧バッテリ２５を電動車両間で入れ替えるようにしても良い。この場合には、バッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度等の使用情報に基づいて、各営業所や各担当者における高電圧バッテリ２５の劣化傾向が演算される。そして、リース期間満了時における各高電圧バッテリ２５の劣化予測値が演算され、劣化傾向と劣化予測値とに基づいて高電圧バッテリ２５の入れ替えが判定されることになる。また、高電圧バッテリ２５を入れ替える場合であっても、劣化推移や経過期間に基づいて評価関数Ｆを演算し、この評価関数Ｆに基づいて次の入替時期を設定することはいうまでもない。このように、電動車両間で高電圧バッテリ２５を入れ替えることにより、前述した効果と同様の効果を得ることが可能となる。なお、蓄電デバイスとしては、リチウムイオンバッテリ等の高電圧バッテリ２５に限られることはなく、リチウムイオンキャパシタや電気二重層キャパシタ等のキャパシタであっても良いことはいうまでもない。

また、前述の説明では、リース期間(３６ヶ月)や判定期間(１ヶ月毎)等を具体的に示しているが、これらに限られることはなく、各期間の長さについては状況に応じて適宜設定しても良いことはいうまでもない。また、前述の説明では、所定期間(例えば、直近の５ヶ月分)の劣化値に基づいて各営業所の劣化傾向を演算しているが、これに限られることはなく、リース開始時からの全劣化値に基づいて各営業所の劣化傾向を演算しても良い。さらに、各営業所の劣化傾向を演算する際に、経過期間に応じて劣化値に重み付けを行うようにしても良い。例えば、古い劣化値については重み付けを軽くする一方、新しい劣化値については重み付けを重くすることにより、営業所での利用状況が大きく変化した場合であっても適切に劣化傾向を演算することが可能となる。

また、前述の説明では、管理システム１０をカーリース業に適用しているが、これに限られることはなく、複数の車両を取り扱うカーシェアリング業、レンタカー業、運送業等に対して、本発明の管理システム１０を有効に適用することが可能である。例えば、カーシェアリング業においては、特定の設置箇所に留め置きされた車両が複数の利用者によって利用されることになるが、管理環境の異なる複数の設置箇所に車両が留め置きされている場合には、設置箇所間で車両を入れ替えることにより、所定の管理目標時期に向けて劣化状態の均一化を図るようにしても良い。また、レンタカー業や運送業等においても、各営業所間や同じ営業所内で車両を入れ替えるようにしても良い。

また、前述の説明では、管理システム１０の管理対象として電動車両Ｅｖを挙げているが、電動車両Ｅｖに限られることはなく、動力源としてエンジンを搭載した車両であっても良く、動力源としてエンジンおよび電動モータを搭載したハイブリッド車両であっても良い。これらの車両であっても、走行距離、走行時間、エンジン回転数等を車両情報として利用することにより、リース期間満了時等の管理目標時期における劣化状態の均一化を図ることが可能となる。

１０ 管理システム
２５ 高電圧バッテリ(蓄電デバイス)
４４ 劣化傾向演算部(劣化傾向演算手段)
４５ 最終劣化値予測部(予測値演算手段)
４６ 入替車両設定部(入替判定手段)
４７ 劣化推移予測部(劣化推移予測手段)
４９ 入替時期設定部(入替時期設定手段)
Ｅｖ，Ｅｖ１〜Ｅｖ４ 電動車両(車両)
Ａ１〜Ａ４ 劣化傾向
Ｃ１〜Ｃ４ 劣化予測値
Ｄ１〜Ｄ４ 劣化推移
Ｖ 分散(分散状態)
ｍ，ｎ 重み係数

Claims (8)

1. 複数の管理環境にそれぞれ割り当てて使用される複数の車両の劣化状態を管理する管理システムであって、
   各車両の車両情報に基づいて、各管理環境における車両の劣化傾向を演算する劣化傾向演算手段と、
   前記各管理環境の劣化傾向に基づいて、車両の割り当てを維持したまま所定の管理目標時期に達したときの各車両の劣化予測値を演算する予測値演算手段と、
   前記各管理環境の劣化傾向と前記各車両の劣化予測値とに基づいて、各管理環境に割り当てられていた車両の入れ替えを判定する入替判定手段とを有し、
   前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向の管理環境に劣化予測値の大きな車両を割り当てる一方、劣化し易い劣化傾向の管理環境に劣化予測値の小さな車両を割り当てることを特徴とする管理システム。
2. 請求項１記載の管理システムにおいて、
   前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向の管理環境から劣化し易い劣化傾向の管理環境にかけて、劣化予測値の大きな車両から劣化予測値の小さな車両を順番に割り当てることを特徴とする管理システム。
3. 請求項１または２記載の管理システムにおいて、
   前記入替判定手段に従い車両を入れ替えてから前記管理目標時期に達するまでの各車両の劣化推移を予測する劣化推移予測手段と、
   前記各車両の劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定する入替時期設定手段とを有することを特徴とする管理システム。
4. 管理環境が異なる複数の電動車両にそれぞれ割り当てて使用される複数の蓄電デバイスの劣化状態を管理する管理システムであって、
   各蓄電デバイスの使用情報に基づいて、各管理環境における蓄電デバイスの劣化傾向を演算する劣化傾向演算手段と、
   前記各管理環境の劣化傾向に基づいて、蓄電デバイスの割り当てを維持したまま所定の管理目標時期に達したときの各蓄電デバイスの劣化予測値を演算する予測値演算手段と、
   前記各管理環境の劣化傾向と前記各蓄電デバイスの劣化予測値とに基づいて、各管理環境の電動車両に割り当てられていた蓄電デバイスの入れ替えを判定する入替判定手段とを有し、
   前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向を備える管理環境の電動車両に劣化予測値の大きな蓄電デバイスを割り当てる一方、劣化し易い劣化傾向を備える管理環境の電動車両に劣化予測値の小さな蓄電デバイスを割り当てることを特徴とする管理システム。
5. 請求項４記載の管理システムにおいて、
   前記入替判定手段は、劣化し難い劣化傾向を備える管理環境の電動車両から劣化し易い劣化傾向を備える管理環境の電動車両にかけて、劣化予測値の大きな蓄電デバイスから劣化予測値の小さな蓄電デバイスを順番に割り当てることを特徴とする管理システム。
6. 請求項４または５記載の管理システムにおいて、
   前記入替判定手段に従い蓄電デバイスを入れ替えてから前記管理目標時期に達するまでの各蓄電デバイスの劣化推移を予測する劣化推移予測手段と、
   前記各蓄電デバイスの劣化推移の分散状態に基づいて、次の入替時期を設定する入替時期設定手段とを有することを特徴とする管理システム。
7. 請求項３または６記載の管理システムにおいて、
   前記入替時期設定手段は、前記管理目標時期までの残存期間を加味して次の入替時期を設定することを特徴とする管理システム。
8. 請求項７記載の管理システムにおいて、
   前記入替時期設定手段は、利用者によって設定される重み係数を用いて、前記劣化推移の分散状態と前記管理目標時期までの残存期間とに重み付けを行うことを特徴とする管理システム。

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