KR20220132587A - 작업 기계의 보수 관리 시스템 - Google Patents

작업 기계의 보수 관리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220132587A
KR20220132587A KR1020227029258A KR20227029258A KR20220132587A KR 20220132587 A KR20220132587 A KR 20220132587A KR 1020227029258 A KR1020227029258 A KR 1020227029258A KR 20227029258 A KR20227029258 A KR 20227029258A KR 20220132587 A KR20220132587 A KR 20220132587A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
maintenance management
working machine
replacement
factor
information
Prior art date
Application number
KR1020227029258A
Other languages
English (en)
Inventor
다카시 이가라시
야스히코 아베
유키히토 스즈키
Original Assignee
히다찌 겐끼 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 히다찌 겐끼 가부시키가이샤 filed Critical 히다찌 겐끼 가부시키가이샤
Publication of KR20220132587A publication Critical patent/KR20220132587A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2223/00—Indexing scheme associated with group G05B23/00
    • G05B2223/02—Indirect monitoring, e.g. monitoring production to detect faults of a system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

본 개시는 작업 기계의 부품 교환 시기를 보다 조기에 예측하는 것이 가능한 작업 기계의 보수 관리 시스템을 제공한다. 본 개시의 작업 기계의 보수 관리 시스템은, 복수의 작업 기계의 보수 관리 정보를 축적하는 보수 관리 DB 서버(110)와, 보수 관리 정보에 기초하여 각각의 작업 기계의 부품마다 교환 시기를 예측하는 보수 관리 제어 장치(120)를 구비한다. 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계의 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간을 포함한다. 보수 관리 제어 장치(120)는 교환 요인 판정부(121)와, 수명 모델 작성부(122)와, 고장 모델 작성부(123)와, 교환 시기 예측부(126)를 갖는다. 교환 요인 판정부(121)는 복수의 작업 기계의 부품마다의 실제 내용 기간에 기초하여 부품마다의 교환 요인을 수명 요인 또는 고장 요인이라 판정한다. 수명 모델 작성부(122)는, 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 수명 요인이라 판정된 부품의 수명 모델을 작성한다. 고장 모델 작성부(123)는 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 고장 요인이라 판정된 부품의 고장 모델을 작성한다. 교환 시기 예측부(126)는, 수명 모델과 고장 모델에 기초하여 각각의 작업 기계의 부품마다의 교환 시기를 예측한다.

Description

작업 기계의 보수 관리 시스템
본 개시는 작업 기계의 보수 관리 시스템에 관한 것이다.
종래부터 전동체를 갖는 기계 부품의 감시·진단 시스템이 알려져 있다(하기 특허문헌 1). 특허문헌 1에 기재된 기계 부품의 감시·진단 시스템은, 센서와, 센서 정보 송신 수단과, 센서 정보 수신 수단과, 진단 수단과, 진단 결과 정보 송신 수단과, 진단 결과 정보 수신 수단을 구비하고 있다(동 청구항 1, 제0005 단락, 도 3).
상기 센서는, 고객 기업의 사업소의 기계에 조립되어 넣어진 기계 부품의 수명 관계 요인을 검출한다. 상기 센서 정보 송신 수단은, 상기 센서에서 검출한 정보 또는 이 정보를 가공한 정보인 센서 정보를 회선에 송신한다. 상기 센서 정보 수신 수단은, 상기 기계 부품을 생산 판매하는 기업의 사업소에 마련되어 상기 회선에서 송신된 센서 정보를 수신한다.
상기 진단 수단은, 상기 센서 정보 수신 수단에서 수신한 센서 정보로부터 상기 기계 부품의 수명 상황을 진단한다. 상기 진단 결과 정보 송신 수단은, 상기 진단 수단의 진단 결과 정보를 회선에 송신한다. 상기 진단 결과 정보 수신 수단은, 상기 고객 기업의 사업소에 마련되어 상기 회선에 송신된 진단 결과 정보를 수신한다.
일본특허공개 제2001-356808호 공보
작업 기계는, 통상의 범용 기계와 비교해서 생산수가 적고, 수주 생산의 부품도 많기 때문에, 부품의 발주부터 납품까지의 리드 타임이 통상의 범용 기계보다 긴 경향이 있다. 이러한 경향은, 예를 들어 광산 등에서 가동하는 초대형 작업 기계에 있어서 현저하다. 그 때문에, 부품의 교환 시기를 예측할 수 있었다 하더라도, 교환 시기까지 부품을 납품할 수 없어, 작업 기계의 가동이 정지할 우려가 있다. 따라서, 작업 기계의 부품 교환 시기를 보다 조기에 예측할 것이 요구되고 있다.
본 개시는 작업 기계의 부품 교환 시기를 보다 조기에 예측하는 것이 가능한 작업 기계의 보수 관리 시스템을 제공한다.
본 개시의 일 양태는, 복수의 작업 기계의 보수 관리 정보를 축적하는 보수 관리 데이터 베이스 서버와, 상기 보수 관리 정보에 기초하여 각각의 상기 작업 기계의 부품마다 교환 시기를 예측하는 보수 관리 제어 장치를 구비한 작업 기계의 보수 관리 시스템이며, 상기 보수 관리 정보는, 각각의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간을 포함하고, 상기 보수 관리 제어 장치는, 복수의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 상기 실제 내용 기간에 기초하여 상기 부품마다의 교환 요인을 수명 요인 또는 고장 요인이라 판정하는 교환 요인 판정부와, 상기 교환 요인 판정부에 의해 상기 교환 요인이 상기 수명 요인이라 판정된 부품의 수명 모델을 작성하는 수명 모델 작성부와, 상기 교환 요인 판정부에 의해 상기 교환 요인이 상기 고장 요인이라 판정된 부품의 고장 모델을 작성하는 고장 모델 작성부와, 상기 수명 모델과 상기 고장 모델에 기초하여 각각의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 교환 시기를 예측하는 교환 시기 예측부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템이다.
본 개시의 상기 일 양태에 따르면, 작업 기계의 부품 교환 시기를 보다 조기에 예측하는 것이 가능한 작업 기계의 보수 관리 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시에 관한 작업 기계의 보수 관리 시스템의 실시 형태를 도시하는 개략도이다.
도 2는 도 1의 보수 관리 시스템의 보수 관리 데이터 베이스 서버와 보수 관리 제어 장치의 기능 블록도이다.
도 3은 도 2의 보수 관리 제어 장치의 교환 요인 판정부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 도 2의 보수 관리 제어 장치의 수명 모델 작성부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 2의 보수 관리 제어 장치의 고장 모델 작성부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 도 2의 보수 관리 제어 장치의 가동 모델 작성부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 도 2의 보수 관리 제어 장치의 교환 시기 예측부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 도 2의 보수 관리 제어 장치의 교환수 집계부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 도 2의 보수 관리 제어 장치의 교환수 집계부의 집계 결과의 일례를 나타내는 표이다.
도 10은 도 2의 보수 관리 제어 장치의 발주 시기 예측부의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 도 10의 발주 시기 예측부에 의한 처리를 설명하는 표이다.
도 12는 도 2의 보수 관리 제어 장치의 평준화 발주부에 의한 처리를 설명하는 표와 그래프이다.
이하, 도면을 참조하여 본 개시에 관한 작업 기계의 보수 관리 시스템의 실시 형태를 설명한다.
도 1은 본 개시에 관한 작업 기계의 보수 관리 시스템의 실시 형태의 전체 구성을 도시하는 개략도이다. 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)은, 예를 들어 유압 셔블 등의 작업 기계(10)의 보수 관리를 행하기 위한 시스템이다. 보수 관리 시스템(100)에 의한 보수 관리의 대상인 작업 기계(10)는, 유압 셔블에 한정되지 않고, 예를 들어 휠 로더, 도로 기계, 덤프 트럭, 쌍 암 사양기 등이어도 된다.
보수 관리 시스템(100)은, 주로 복수의 작업 기계(10)의 보수 관리 정보를 축적하는 보수 관리 데이터 베이스 서버(110)(이하, 보수 관리 DB 서버(110))와, 보수 관리 정보에 기초하여 각각의 작업 기계(10)의 부품마다 교환 시기를 예측하는 보수 관리 제어 장치(120)를 구비하고 있다. 또한, 도 1에서는, 복수의 작업 기계(10) 중, 1대의 작업 기계(10)만을 도시하고 있다. 보수 관리 DB 서버(110) 및 보수 관리 제어 장치(120)는, 예를 들어 보수 관리 센터(20)에 설치된다. 또한, 보수 관리 DB 서버(110) 및 보수 관리 제어 장치(120)의 설치 장소는 특별히 한정되지 않고, 예를 들어 작업 기계(10)의 제조원(30), 판매원(40) 또는 부품 공급원(50)이어도 된다.
작업 기계(10)는, 교환을 필요로 하는 복수의 부품을 갖고 있다. 도 1에 도시한 예에 있어서, 작업 기계(10)는, 유압 셔블이며, 다관절형 프론트 작업기(11)와, 유압 모터에 의해 구동되는 주행체(12)와, 그 주행체(12) 상에서 선회하는 상부 선회체(13)를 구비한다. 프론트 작업기(11)는, 상부 선회체(13)에 연결되어 붐 실린더(14)에 의해 구동되는 붐(11a)과, 붐(11a)에 연결되어 암 실린더(15)에 의해 구동되는 암(11b)과, 암(11b)에 연결되어 버킷 실린더(16)에 의해 구동되는 버킷(11c)을 구비한다.
또한, 작업 기계(10)는, 예를 들어 컨트롤러(17)와, 도시를 생략하는 통신기를 구비하고 있다. 컨트롤러(17)는, 예를 들어 입출력부, 중앙 연산 장치(CPU), 메모리, 타이머 등을 포함하는 마이크로컨트롤러에 의해 구성되어, 작업 기계(10)의 각 부를 제어함과 함께, 작업 기계(10)에 관한 각종 정보를 취득한다. 통신기는, 예를 들어 무선 통신 회선 및 유선 통신 회선을 통해 보수 관리 DB 서버(110)에 접속되어 있다. 무선 통신 회선은, 예를 들어 통신 위성(60) 및 지상국(70)을 통한 위성 통신 회선이어도 되고, 지상의 무선 기지국을 경유한 통상의 무선 통신 회선이어도 된다.
컨트롤러(17)는, 예를 들어 작업 기계(10)의 각 부에 마련된 센서로부터, 작업 기계(10)의 가동 정보를 취득한다. 또한, 컨트롤러(17)는, 예를 들어 통신기, 무선 통신 회선 및 유선 통신 회선을 통해, 작업 기계(10)의 가동 정보를, 작업 기계(10)의 속성 정보와 함께 보수 관리 DB 서버(110)에 송신한다. 여기서, 컨트롤러(17)이 취득하는 작업 기계(10)의 가동 정보는, 예를 들어 아워 미터에 의해 계측되는 작업 기계(10)의 적산 사용 시간을 포함한다. 또한, 작업 기계(10)의 가동 정보는, 예를 들어 적산 주행 시간, 적산 선회 시간, 적산 굴삭 시간, 연료 사용량, 흡기량, 엔진 오일양, 냉각수량, 유압 펌프의 토출 유량 및 토출압, 작동유의 온도, 그리고, 유압 실린더 내의 작동유의 압력 중 적어도 하나를 포함한다. 또한, 작업 기계(10)의 속성 정보는, 예를 들어 기종, 형식, 식별 번호, 유저 정보, 위치 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
컨트롤러(17)는, 예를 들어 메인터넌스용 단말기(80)에 무선 통신 회선 또는 유선 통신 회선을 통해 접속되고, 메인터넌스용 단말기(80)에 작업 기계(10)의 가동 정보를 송신한다. 메인터넌스용 단말기(80)는, 예를 들어 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 PC 등의 휴대 단말기를 포함하고, 작업 기계(10)로부터 취득한 가동 정보를, 무선 통신 회선 또는 유선 통신 회선을 통해 보수 관리 DB 서버(110)에 송신한다. 메인터넌스용 단말기(80)는, 예를 들어 작업 기계(10)의 판매원(40)이나 서비스 공장의 메인터넌스 요원에 의해 사용된다. 작업 기계(10)의 컨트롤러(17)와 보수 관리 DB 서버(110) 사이의 무선 통신 회선을 통한 정보 통신이 곤란한 경우, 메인터넌스용 단말기(80)를 통해 작업 기계(10)의 가동 정보를 보수 관리 DB 서버(110)에 송신할 수 있다.
보수 관리 DB 서버(110)는, 예를 들어 복수의 단말기(31, 41, 51)에 인터넷 회선 등의 통신 회선을 통해 정보 통신 가능하게 접속된다. 이들 복수의 단말기(31, 41, 51)는, 예를 들어 작업 기계(10)의 제조원(30)의 단말기(31), 작업 기계(10)의 판매원(40)의 단말기(41), 작업 기계의 유저 또는 부품 공급원(50)의 단말기(51) 등을 포함하고, 서로 정보 통신 가능하게 접속되어 있어도 된다. 보수 관리 시스템(100)은, 예를 들어 작업 기계(10)의 컨트롤러(17)에 탑재되는 컴퓨터 프로그램, 메인터넌스용 단말기(80) 및 복수의 단말기(31, 41, 51)를 포함해도 된다.
도 2는 도 1에 도시한 보수 관리 DB 서버(110)와 보수 관리 제어 장치(120)의 기능 블록도이다. 보수 관리 DB 서버(110) 및 보수 관리 제어 장치(120)는, 예를 들어 입출력부, CPU 등의 처리 장치, 메모리나 하드 디스크 등의 기억 장치, 및 그 기억 장치에 기억된 데이터나 컴퓨터 프로그램 등을 구비한 컴퓨터이다. 보수 관리 DB 서버(110)와 보수 관리 제어 장치(120)는, 서로 정보 통신 가능하게 접속됨과 함께, 각각 통신 회선을 통해 복수의 단말기(31, 41, 51)나 메인터넌스용 단말기(80)에 정보 통신 가능하게 접속된다.
보수 관리 DB 서버(110)는, 복수의 작업 기계(10)의 보수 관리 정보를 축적한다. 보수 관리 정보는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간을 포함한다. 또한, 보수 관리 정보는, 예를 들어 작업 기계(10)의 부품마다의 발주부터 납품까지의 리드 타임을 포함한다. 또한, 보수 관리 정보는, 예를 들어 작업 기계(10)의 부품마다의 재고수와, 작업 기계(10)의 부품마다의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 포함한다. 또한, 보수 관리 정보는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 가동 정보를 포함한다. 또한, 보수 관리 정보는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 속성 정보를 포함한다. 또한, 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계(10)에 관련된 시황 정보를 포함한다. 이들의 보수 관리 정보는, 예를 들어 보수 관리 DB 서버(110)에 데이터베이스로서 기록되어 있다.
도 2에 도시한 예에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)는, 예를 들어 부품 데이터베이스(111)와, 기계 데이터베이스(112)와, 가동 정보 데이터베이스(113)와, 보완 정보 데이터베이스(114)를 구비하고 있다. 또한, 보수 관리 DB 서버(110)는, 예를 들어 유저 정보 데이터베이스(115)와, 교환 정보 데이터베이스(116)와, 시황 정보 데이터베이스(117)를 구비하고 있다.
부품 데이터베이스(111)에는, 예를 들어 전술의 보수 관리 정보 중, 작업 기계(10)의 부품마다의 리드 타임과, 작업 기계(10)의 부품마다의 재고수와, 작업 기계(10)의 부품마다의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수가 저장되어 있다. 여기서, 리드 타임은, 예를 들어 지역마다 설정된 작업 기계(10)의 부품마다의 발주부터 납품까지 필요한 기간이다. 또한, 각 부품의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수는, 각 부품의 제조 기간에 있어서의 부품 공급원(50)에 의한 부품의 공급 능력을 나타낸다. 또한, 부품 데이터베이스(111)는, 예를 들어 후술하는 보수 관리 제어 장치(120)의 교환수 집계부(127), 발주 시기 예측부(128) 및 평준화 발주부(129)에 의한 연산 결과를 저장한다.
기계 데이터베이스(112)에는, 예를 들어 전술의 보수 관리 정보 중, 복수의 작업 기계(10)의 속성 정보가 저장되어 있다. 여기서 기계 데이터베이스(112)에 저장되는 작업 기계(10)의 속성 정보는, 예를 들어 작업 기계(10)의 식별 번호, 기종, 형식, 위치 정보, 유저에의 납입일 등을 포함한다.
가동 정보 데이터베이스(113)에는, 예를 들어 전술의 보수 관리 정보 중, 각각의 작업 기계(10)의 가동 정보가 저장되어 있다. 가동 정보는, 전술한 바와 같이, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 적산 사용 시간, 적산 주행 시간, 적산 선회 시간, 적산 굴삭 시간, 연료 사용량, 흡기량, 엔진 오일양 및 냉각수량 등을 포함한다. 또한, 작업 기계(10)의 가동 정보는, 예를 들어 유압 펌프의 토출 유량 및 토출압, 작동유의 온도, 그리고, 유압 실린더 내의 작동유의 압력 등을 포함한다.
각각의 작업 기계(10)의 가동 정보는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 속성 정보와 함께, 각각의 작업 기계(10)의 컨트롤러(17) 또는 메인터넌스용 단말기(80)로부터, 1시간마다, 반일마다 또는 1일마다 등, 정기적으로 보수 관리 DB 서버(110)에 송신된다. 보수 관리 DB 서버(110)는, 수신한 각각의 작업 기계(10)의 가동 정보를, 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장해서 축적한다.
보완 정보 데이터베이스(114)에는, 예를 들어 후술하는 보수 관리 제어 장치(120)의 가동 정보 보완부의 연산 결과인 보완 가동 정보가 저장된다. 보완 가동 정보는, 예를 들어 어느 작업 기계(10)에 있어서, 센서의 고장 등의 문제에 의해, 그 작업 기계(10)의 가동 정보가 결락된 경우에, 그 가동 정보의 결락 부분을 보완하기 위해서 사용된다.
유저 정보 데이터베이스(115)에는, 예를 들어 전술한 보수 관리 정보인 작업 기계(10)의 속성 정보 중, 작업 기계(10)마다의 유저의 식별 정보, 업종, 소재지역, 굴삭 대상물 및 담당의 판매원(40) 등의 정보가 저장되어 있다.
교환 정보 데이터베이스(116)에는, 예를 들어 전술의 보수 관리 정보 중, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간이 저장되어 있다. 보다 상세하게는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 컨트롤러(17) 또는 메인터넌스용 단말기(80)로부터, 보수 관리 DB 서버(110)에, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환일이 송신된다. 보수 관리 DB 서버(110)는, 수신한 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환일을, 교환 정보 데이터베이스(116)에 저장한다. 교환 정보 데이터베이스(116)은, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환일과 교환일 사이의 기간, 즉 전회의 교환일로부터 그 다음 교환일까지의 기간을, 각 부품의 실제 내용 기간으로서 산출해서 유지한다. 또한, 교환 정보 데이터베이스(116)은, 예를 들어 메인터넌스용 단말기(80)를 통해 메인터넌스 요원에 의해 입력된 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 플래그 정보를 저장한다. 플래그 정보는, 예를 들어 수명 교환 또는 고장 교환 등, 부품의 교환 요인을 나타내는 정보이다.
시황 정보 데이터베이스(117)에는, 예를 들어 전술의 보수 관리 정보 중, 각각의 작업 기계(10)에 관련된 시황 정보가 저장되어 있다. 시황 정보는, 예를 들어 철광석이나 석탄 등, 작업 기계(10)의 굴삭 대상물의 가격 및 수급, 작업 기계(10)의 연료 가격, 그리고 경기 동향 지수 중 적어도 하나를 포함한다.
보수 관리 제어 장치(120)는, 예를 들어 교환 요인 판정부(121)와, 수명 모델 작성부(122)와, 고장 모델 작성부(123)와, 교환 시기 예측부(126)를 갖고 있다. 보수 관리 제어 장치(120)는, 또한 가동 모델 작성부(124)와, 가동 정보 보완부(125)를 가져도 된다. 보수 관리 제어 장치(120)는, 또한 교환수 집계부(127)와, 발주 시기 예측부(128)를 가져도 된다. 보수 관리 제어 장치(120)는, 또한 평준화 발주부(129)를 가져도 된다. 이들 보수 관리 제어 장치(120)의 각 부는, 예를 들어 기억 장치에 기억된 프로그램을 처리 장치에 의해 실행함으로써 실현되는 보수 관리 제어 장치(120)의 기능을 나타내고 있다.
이하, 도 3 내지 도 20을 참조하여, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)의 동작을 설명한다. 도 3은 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 교환 요인 판정부(121)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 교환 요인 판정부(121)는, 복수의 작업 기계(10)의 부품마다의 실제 내용 기간에 기초하여 부품마다의 교환 요인을 수명 요인 또는 고장 요인이라 판정한다. 보다 상세하게는, 교환 요인 판정부(121)는, 먼저, 교환 정보 데이터베이스(116)에, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 고장 요인을 나타내는 플래그 정보가 저장되어 있는지 여부를 판정하는 처리 P101를 실행한다. 또한, 고장 요인은, 실제 내용 기간이 규정보다 짧은 돌발적인 고장을 의미한다.
이 처리 P101에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 교환 정보 데이터베이스(116)에 플래그 정보가 저장되어 있다(예)고 판정하면, 플래그 정보에 기초하여 고장 요인이, 수명 교환과 고장 교환의 어느 것인 것을 판정하는 처리 P102를 실행하고, 도 3에 도시한 처리를 종료한다. 한편, 이 처리 P101에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 교환 정보 데이터베이스(116)에 플래그 정보가 저장되어 있지 않다(아니오)고 판정하면, 부품의 실제 내용 기간이 소정의 역치 Tth 이상인지 여부를 판정하는 처리 P103을 실행한다. 또한, 플래그 정보는, 전술한 바와 같이, 예를 들어 수명 교환 또는 고장 교환 등, 부품의 교환 요인을 나타내는 정보이며, 교환 정보 데이터베이스(116)에 저장되어 있다. 그러나, 예를 들어 작업 기계(10)의 출하 직후 등, 아직 부품의 교환이 행해지지 않은 경우에는, 교환 정보 데이터베이스(116)에 플래그 정보는 저장되어 있지 않다.
이 처리 P103에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 교환 정보 데이터베이스(116)에 저장된 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 실제 내용 기간이, 그 부품마다의 역치 Tth 이상(예)이라고 판정하면, 그 부품의 교환 요인을 수명 요인이라 판정하는 처리 P104를 실행하고, 도 3에 도시한 처리를 종료한다. 이 처리 P104에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 교환 요인을 수명 요인이라 판정하고, 판정한 교환 요인을, 예를 들어 교환 정보 데이터베이스(116)에 기록한다. 한편, 처리 P103에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 그 부품마다의 실제 내용 기간이, 그 부품마다의 역치 Tth 미만(아니오)이라고 판정하면, 그 부품의 교환 요인을 고장 요인이라 판정하는 처리 P105를 실행하고, 도 3에 도시한 처리를 종료한다. 이 처리 P105에 있어서, 교환 요인 판정부(121)는, 교환 요인을 수명 요인이라 판정하고, 판정한 교환 요인을, 예를 들어 교환 정보 데이터베이스(116)에 기록한다.
이와 같이, 처리 P104 또는 처리 P105에 있어서 교환 정보 데이터베이스(116)에 기록된 교환 요인이, 플래그 정보가 된다. 또한, 처리 P104 또는 처리 P105에 있어서 교환 정보 데이터베이스(116)에 기록된 플래그 정보와, 메인터넌스용 단말기(80)를 통해 메인터넌스 요원에 의해 입력된 플래그 정보를 구별해서 교환 정보 데이터베이스(116)에 기록해도 된다. 이 경우, 전술한 고장 요인을 판정하는 처리 P102에 있어서, 메인터넌스 요원에 의해 입력된 플래그 정보를 우선해서 사용할 수 있다.
도 4는 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 수명 모델 작성부(122)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 수명 모델 작성부(122)는, 예를 들어 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 수명 요인이라고 판정된 부품의 실제 내용 기간에 기초하여, 부품마다의 수명 모델을 작성한다. 보다 상세하게는, 수명 모델 작성부(122)는, 먼저, 대상이 되는 작업 기계(10)의 가동 정보의 결락 유무를 판정하는 처리 P201을 실행한다.
이 처리 P201에 있어서, 수명 모델 작성부(122)는, 대상이 되는 작업 기계(10)의 가동 정보의 결락은 없다(아니오)고 판정하면, 가동 모델을 작성하는 처리 P202를 실행한다. 이 처리 P202에 있어서, 수명 모델 작성부(122)는, 예를 들어 교환 요인이 수명 요인인 부품을 구비한 작업 기계(10)의 가동 정보를 설명 변수로 하고, 교환 요인이 수명 요인인 부품의 실제 내용 기간을 목적 변수로 하는 다중 회귀 분석에 의해 수명 모델을 작성하고, 도 4에 도시한 처리를 종료한다.
한편, 처리 P201에 있어서, 수명 모델 작성부(122)는, 대상이 되는 작업 기계(10)의 가동 정보의 결락이 있다(예)고 판정하면, 그 작업 기계(10)의 가동 정보를 보완하는 처리 P203을 실행한다. 여기서, 도 2에 도시한 가동 정보 보완부(125)는, 작업 기계(10)의 가동 정보가 결락된 경우에, 작업 기계(10)의 가동 모델에 기초하여, 결락한 가동 정보를 보완하기 위한 보완 정보를 작성한다. 또한, 가동 정보 보완부(125)는, 후술하는 고장 모델 작성부(123)와 마찬가지로, 작업 기계(10)의 속성 정보에 기초하여, 1 이상의 작업 기계(10)의 그룹을 작성하고, 작성한 그룹마다의 작업 기계(10)의 가동 모델에 기초하여 보완 정보를 작성해도 된다.
상기 처리 P203에 있어서, 수명 모델 작성부(122)는, 가동 정보 보완부(125)에 의해 작성한 보완 정보를 사용해서 결락한 가동 정보를 보완한 후에, 수명 모델을 작성하는 처리 P202를 실행하고, 도 4에 도시한 처리를 종료한다. 수명 모델은, 예를 들어 고장 요인이 수명 요인인 부품이, 그 부품의 실제 내용 기간에 있어서의 작업 기계(10)의 어떤 가동에 의해 소모해서 교환에 이르렀는지를 나타내는 모델이다.
상기 처리 P203에 있어서, 수명 모델 작성부(122)는, 보완한 가동 정보를 보수 관리 DB 서버(110)의 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장해도 잘, 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장된 가동 정보와 별도로, 보완 정보 데이터베이스(114)에 저장해도 된다. 이에 의해, 보완 정보 데이터베이스(114)에 저장된 보완된 가동 정보와, 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장된 결락이 없는 가동 정보를 구별하는 것이 가능해진다.
또한, 교환 정보 데이터베이스(116)에 저장된 작업 기계(10)의 가동 정보의 수가, 다중 회귀 분석을 하기 위해서 충분한 경우, 수명 모델 작성부(122)는, 처리 P202에 있어서 보완된 가동 정보를 사용하지 않고, 결락이 없는 가동 정보만을 사용해서 수명 모델을 작성해도 된다. 또한, 수명 모델 작성부(122)는, 결락율이 소정의 값을 초과하는 작업 기계(10)의 가동 정보를, 수명 모델의 작성에 사용하지 않도록 해도 된다.
도 5는 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 고장 모델 작성부(123)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 고장 모델 작성부(123)는, 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 고장 요인이라고 판정된 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 실제 내용 기간에 기초하여 부품마다의 고장 모델을 작성한다. 작업 기계(10)의 각 부품의 고장은, 예를 들어 작업 기계(10)의 용도나 조작 방법에 의해 일정한 확률에서 발생하는 것을 생각할 수 있다.
고장 모델 작성부(123)는, 예를 들어 작업 기계(10)의 속성 정보에 기초하여 교환 요인이 고장 요인인 부품을 구비하는 작업 기계(10)의 1 이상의 그룹을 작성하고, 각각의 그룹에 포함되는 복수의 작업 기계(10)의 가동 정보에 기초하여, 그룹마다 고장 모델을 작성한다.
보다 상세하게는, 고장 모델 작성부(123)는, 먼저, 그루핑 처리 P301을 실행한다. 이 그루핑 처리 P301에 있어서, 고장 모델 작성부(123)는, 먼저, 기계 데이터베이스(112), 가동 정보 데이터베이스(113) 및 유저 정보 데이터베이스(115)를 참조한다. 그리고, 고장 모델 작성부(123)는, 예를 들어 교환 요인이 고장 요인인 부품을 사용하고 있었던 작업 기계(10)의 속성 정보와, 그 부품의 실제 내용 기간에 있어서의 그 작업 기계(10)의 가동 정보와, 그 작업 기계(10)의 유저 정보를 취득한다.
또한, 그루핑 처리 P301에 있어서, 고장 모델 작성부(123)는, 취득한 속성 정보에 기초하여, 1 이상의 작업 기계(10)의 그룹을 작성한다. 보다 구체적으로는, 고장 모델 작성부(123)는, 예를 들어 교환 요인이 고장 요인인 부품을 사용하고 있었던 작업 기계(10)의 기종, 형식, 위치 정보, 유저의 식별 정보, 업종, 소재지역, 굴삭 대상물 등의 속성 정보에 기초하여, 작업 기계(10)를 1 이상의 그룹에 그룹으로 분류한다.
다음으로, 고장 모델 작성부(123)는, 고장 모델의 작성 처리 P302를 실행한다. 이 처리 P302에 있어서, 고장 모델 작성부(123)는, 예를 들어 각 그룹에서 교환 요인이 고장 요인인 부품의 개수를 집계해서 부품마다의 총 고장수를 산출함과 함께, 각 그룹의 작업 기계(10)의 가동 시간의 합계인 총 가동 시간을 산출한다. 또한, 고장 모델 작성부(123)는, 총 고장수를 총 가동 시간에서 제산하는 것으로, 각 그룹의 부품마다의 단위 시간당의 고장 발생수를 고장 모델로서 산출하고, 도 5에 도시한 처리를 종료한다. 또한, 고장 모델 작성부(123)는, 총 고장수를 각 그룹의 작업 기계(10)의 가동 일수의 합계인 총 가동 일수로 제산하는 것으로, 각 그룹의 부품마다의 1일당의 고장 발생수를 고장 모델로서 산출해도 된다.
도 6은 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 가동 모델 작성부(124)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 가동 모델 작성부(124)는, 예를 들어 보수 관리 DB 서버(110)의 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장된 작업 기계(10)마다의 가동 정보와, 보수 관리 DB 서버(110)의 시황 정보 데이터베이스(117)에 저장된 시황 정보에 기초하여 가동 모델을 작성한다.
보다 상세하게는, 가동 모델 작성부(124)는, 먼저 보수 관리 DB 서버(110)의 가동 정보 데이터베이스(113)에 저장된 작업 기계(10)마다의 가동 정보를 취득하는 처리 P401을 실행한다. 여기서, 가동 정보는, 전술한 바와 같이 적산 사용 시간을 포함한다. 다음으로, 가동 모델 작성부(124)는, 시황 정보 데이터베이스(117)로부터, 작업 기계(10)의 가동 정보에 대응하는 기간의 시황 정보를 취득하는 처리 P402를 실행한다. 여기서, 시황 정보는, 전술한 바와 같이, 작업 기계(10)의 굴삭 대상물의 가격 및 수급, 작업 기계(10)의 연료 가격, 그리고 경기 동향 지수 중 적어도 하나를 포함한다.
다음으로, 가동 모델 작성부(124)는, 취득한 가동 정보에 포함되는 적산 사용 시간의 추이와 시황 정보를 사용한 다중 회귀 분석을 행하여, 작업 기계(10)마다의 가동 모델을 작성하고, 도 6에 도시한 처리를 종료한다. 또한, 가동 모델 작성부(124)는, 고장 모델 작성부(123)에 의한 전술한 그루핑 처리 P301에 의해 작성한 그룹마다 작업 기계(10)의 가동 모델을 작성해도 된다. 또한, 가동 모델 작성부(124)는, 시황 정보를 사용하지 않고, 과거의 가동 정보에 기초하여 장래의 가동 시간을 예측함으로써, 가동 모델을 작성해도 된다.
도 7은 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 교환 시기 예측부(126)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 교환 시기 예측부(126)는, 전술한 수명 모델과 고장 모델에 기초하여 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환 시기를 예측한다. 보다 상세하게는, 교환 시기 예측부(126)는, 예를 들어 보수 관리 DB 서버(110)의 교환 정보 데이터베이스(116)를 참조하여, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다, 교환일이 기록되어 있는지 여부를 판정하는 처리 P501을 실행한다. 이 처리 P501에 있어서, 교환 시기 예측부(126)는, 교환일이 기록되어 있지 않다(아니오)고 판정한 경우에는, 예를 들어 기계 데이터베이스(112)를 참조하여, 그 작업 기계(10)의 그 부품에 대해서, 그 작업 기계(10)의 유저에의 납입일을 최신 교환일로 설정하는 처리 P502를 실행한다.
한편, 상기의 처리 P501에 있어서, 교환 시기 예측부(126)는, 교환일이 기록되어 있다(예)고 판정한 경우에는, 또한 교환 정보 데이터베이스(116)를 참조하여, 그 작업 기계(10)의 그 부품에 대해서, 복수의 교환일이 기록되어 있는지 여부를 판정하는 처리 P503을 실행한다. 이 처리 P503에 있어서, 교환 시기 예측부(126)는, 기록되어 있는 교환일이 1개(아니오)라고 판정하면, 그 교환일을 최신 교환일로 설정하는 처리 P504를 실행하고, 기록되어 있는 교환일이 복수(예)라고 판정하면, 가장 가까운 교환일을 최신 교환일로 설정하는 처리 P505를 실행한다.
또한, 작업 기계(10)는, 예를 들어 복수의 동일 부품을 구비하는 경우도 있다. 이 경우, 복수의 동일 부품을 일부품으로서 취급하는 것도 가능하다. 또한, 복수의 동일 부품이어도 동시에 교환하지 않는 것에 대해서는, 개개의 부품으로서 취급할 수 있다. 또한, 각각의 작업 기계(10)는, 예를 들어 컨트롤러(17)에 부품마다의 교환일을 유지하고 있어도 된다. 교환 시기 예측부(126)는, 상기의 처리 P502, P504 또는 P505가 종료하면, 수명 교환일을 예측하는 처리 P506을 실행한다.
이 처리 P506에 있어서, 교환 시기 예측부(126)는, 예를 들어 기계 데이터베이스(112)를 참조하여, 전술한 고장 모델 작성부(123)에 의해 작성한 작업 기계(10)의 그룹마다, 가동 모델 작성부(124)에 의해 작성한 가동 모델을 참조한다. 그리고, 가동 모델에 기초하는 가동 시간 추이를, 수명 모델 작성부(122)에 의해 작성한 수명 모델에 입력하여, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 최신 교환일을 기점으로 하는 수명 교환일을 산출한다.
여기서, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 최신 교환일로부터 현재까지의 작업 기계(10)의 실제 가동 시간을 취득할 수 있는 기간은, 그 실가동 시간을 수명 모델 작성부(122)에 의해 작성한 수명 모델의 입력으로 해도 된다. 또한, 교환 시기 예측부(126)는, 현재 사용 중인 부품의 수명 교환일을 최신 교환일로서, 상기의 처리 P506을 실행함으로써, 현재 사용 중인 부품을 교환한 후의 새로운 부품의 수명 교환일을 예측하여, 보다 장기간의 부품 수요 예측을 행할 수도 있다.
다음으로, 교환 시기 예측부(126)는, 고장 교환일을 예측하는 처리 P507을 실행한다. 이 처리 P507에 있어서, 교환 시기 예측부(126)는, 예를 들어 기계 데이터베이스(112)를 참조하여, 전술한 고장 모델 작성부(123)에 의해 작성한 작업 기계(10)의 그룹마다, 가동 모델 작성부(124)에 의해 작성한 가동 모델을 참조한다. 그리고, 가동 모델에 기초하는 장래의 가동 시간 추이를, 고장 모델 작성부(123)에 의해 작성한 고장 모델에 입력하고, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 최신 교환일을 기점으로 하는 고장 교환일을 산출한다.
여기서, 교환 시기 예측부(126)는, 예를 들어 그룹마다의 가동 모델에 기초하는 장래의 가동 시간의 총합을 고장 모델에 입력하여, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 최신 교환일을 기점으로 하는 고장 교환일을 산출해도 된다. 또한, 고장 모델은, 통계적인 확립 모델인 점에서, 고장 모델의 적용일을 기점으로 해서 고장 교환일을 산출해도 된다. 또한, 교환 시기 예측부(126)는 현재 사용 중인 부품의 고장 교환일을 최신 교환일로서, 상기의 처리 P507을 실행함으로써, 현재 사용 중인 부품을 교환한 후의 새로운 부품의 고장 교환일을 예측하여, 보다 장기간의 부품 수요 예측을 행할 수도 있다.
도 8은 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 교환수 집계부(127)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 교환수 집계부(127)는 부품마다의 교환 시기인 수명 교환일과 고장 교환일에 기초하여, 부품마다의 교환수를 집계한다. 보다 상세하게는, 교환수 집계부(127)는, 교환 시기 예측부(126)에 의해 산출된 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 수명 교환일을 취득하는 처리 P601과, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 고장 교환일을 취득하는 처리 P602를 실행한다. 또한, 교환수 집계부(127)는, 예를 들어 유저 정보 데이터베이스(115)를 참조하여, 각각의 작업 기계(10)를 담당하는 판매원(40)마다, 각각의 부품의 교환수를 집계하는 처리 P603을 실행한다. 각각의 부품의 교환수의 집계는, 예를 들어 일 단위, 주 단위, 월 단위 등, 각각의 부품의 수명 교환일 및 고장 교환일에 대응하는 여러가지 단위 집계 기간에서 행할 수 있다.
도 9는 교환수 집계부(127)의 집계 결과의 일례를 나타내는 표이다. 교환수 집계부(127)는, 예를 들어 도 9의 위의 표에 나타내는 바와 같이, 작업 기계(10)의 기종, 호기 번호, 판매원(40)의 대리점명, 부품명, 부품 번호마다, 각 월의 부품의 교환수를 집계한다. 또한, 교환수 집계부(127)는, 예를 들어 도 9의 아래의 표에 나타내는 바와 같이, 판매원(40)의 대리점명, 부품명, 부품 번호마다, 각 월의 부품의 교환수를 집계한다.
작업 기계(10)의 제조원(30), 각 판매원(40) 및 부품 공급원(50)은, 예를 들어 도 1에 도시한 바와 같이, 단말기(31, 41, 51)에 의해 보수 관리 센터(20)의 보수 관리 DB 서버(110) 또는 보수 관리 제어 장치(120)에 액세스하고, 도 9에 도시한 표를 참조할 수 있다. 이에 의해, 제조원(30), 판매원(40) 및 부품 공급원(50)은, 장래의 부품 발주수를 사전에 파악하는 것이 가능해진다.
도 10은 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 발주 시기 예측부(128)의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 발주 시기 예측부(128)는, 부품마다의 교환수와 부품마다의 리드 타임에 기초하여 부품의 발주 시기를 예측한다. 발주 시기 예측부(128)는, 먼저, 기계 데이터베이스(112), 유저 정보 데이터베이스(115)를 참조하여, 제조원(30)으로부터 각각의 판매원(40)으로의 각각의 부품의 공급 루트에 기초하여, 제조원(30)으로부터 각 판매원(40)으로의 각각의 부품의 발송수를 기한마다 산출하는 처리 P701을 실행한다.
도 11은 도 10의 발주 시기 예측부(128)에 의한 처리 P701을 설명하는 표이다. 도 11의 맨위 표는, 제조원(30)의 지역 거점으로부터 판매원(40)으로 발송하는 부품의 발송 기한과 발송 개수의 일례를 나타내고 있다. 도 11의 위에서부터 두번째 표는, 제조원(30)으로부터, 제조원(30)의 지역 거점과 판매원(40)의 각각으로 발송하는 부품의 발송 기한과 발송 개수의 일례를 나타내고 있다. 도 11의 위에서부터 세번째 표는, 제조원(30)으로부터, 제조원(30)의 지역 거점 및 판매원(40)으로 발송하는 부품의 발송 기한과 발송 개수의 일례를 나타내고 있다. 도 11의 제일 아래 표는, 제조원(30)으로부터 부품 공급원(50)으로 발주하는 부품의 발주 기한과 발주 개수의 일례를 나타내고 있다.
도 11에 도시한 예에 있어서, 부품 1은, 한쪽 판매원(40)인 대리점 a에 대해서는, 제조원(30)으로부터 지역 거점을 경유해서 공급되고, 다른 쪽 판매원(40)인 대리점 b에 대해서는, 제조원(30)으로부터 지역 거점을 경유하지 않고 직접 공급된다. 또한, 제조원(30)으로부터 지역 거점까지의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임은, 예를 들어 3개월이며, 그 지역 거점으로부터 대리점 a까지의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임은, 예를 들어 1개월인 것으로 한다. 또한, 제조원(30)으로부터 대리점 b까지의 수송에 요하는 리드 타임은, 예를 들어 2개월인 것으로 한다. 또한, 부품 공급원(50)에 있어서의 부품 1의 제조와, 부품 공급원(50)으로부터 제조원(30)으로의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임은, 예를 들어 4개월인 것으로 한다.
이러한 경우, 발주 시기 예측부(128)는, 상기의 처리 P701에 있어서, 먼저, 도 9의 아래의 표에 나타내는 바와 같이, 교환수 집계부(127)에 의해 집계된, 판매원(40)의 대리점명, 부품명, 부품 번호마다의 각 월의 부품의 교환수를 참조한다. 그리고, 발주 시기 예측부(128)는, 제조원(30)의 지역 거점을 경유해서 판매원(40)인 대리점 a로 공급되는 부품 1의 개수를, 그 지역 거점으로부터 대리점 a까지의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임의 1개월분 전으로 시프트한다. 이에 의해, 도 11의 맨위 표에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)의 지역 거점으로부터 판매원(40)인 대리점 a로의 발송 기한과 발송 개수가 산출된다.
또한, 발주 시기 예측부(128)는, 도 11의 맨위 표에 나타내는 제조원(30)의 지역 거점으로부터 판매원(40)인 대리점 a로의 발송 기한과 발송 개수를, 제조원(30)으로부터 지역 거점까지의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임의 3개월분 전으로 시프트한다. 이에 의해, 도 11의 위에서부터 두번째 표의 위의 행에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)으로부터, 제조원(30)의 지역 거점의 발송 기한과 발송 개수가 산출된다.
또한, 발주 시기 예측부(128)는, 제조원(30)으로부터 부품 1이 직접 발송되는 도 9의 아래의 표에 나타내는 판매원(40)의 대리점 b의 각 월의 부품의 교환수를, 제조원(30)으로부터 대리점 b까지의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임의 2개월분 전으로 시프트한다. 이에 의해, 도 11의 위에서부터 두번째 표의 아래의 행에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)으로부터 판매원(40)인 대리점 b로의 발송 기한과 발송 개수가 산출된다.
또한, 발주 시기 예측부(128)는, 도 11의 위에서부터 두번째 표에 나타내는 제조원(30)으로부터 지역 거점의 발송 개수와, 판매원(40)인 대리점 b로의 발송 개수를, 발송 기한마다 합계한다. 이에 의해, 도 11의 위에서부터 세번째 표에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)으로부터, 제조원(30)의 지역 거점 및 판매원(40)으로의 발송 기한과 총 발송 개수를 산출할 수 있다.
다음으로, 발주 시기 예측부(128)는, 부품 공급원(50)에 대한 발주수를 기한마다 산출하는 처리 P702를 실행한다. 발주 시기 예측부(128)는, 도 11의 위에서부터 세번째 표에 나타내는 제조원(30)으로부터 지역 거점과 판매원(40)으로의 발송 기한과 총 발송 개수를, 부품 공급원(50)에 있어서의 부품 1의 제조와, 부품 공급원(50)으로부터 제조원(30)으로의 부품 1의 수송에 요하는 리드 타임의 4개월분 전으로 시프트한다. 이에 의해, 도 11의 제일 아래 표에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)으로부터 부품 공급원(50)으로의 부품 1의 발주 기한과 발주 개수를 산출할 수 있다. 이상에 의해, 도 10에 도시한 처리가 종료한다.
작업 기계(10)의 제조원(30), 각 판매원(40) 및 부품 공급원(50)은, 예를 들어 도 1에 도시한 바와 같이, 단말기(31, 41, 51)에 의해 보수 관리 센터(20)의 보수 관리 DB 서버(110) 또는 보수 관리 제어 장치(120)에 액세스하고, 도 11에 도시한 표를 참조할 수 있다. 이에 의해, 제조원(30), 판매원(40) 및 부품 공급원(50)은, 장래의 부품 발주수를 사전에 파악하는 것이 가능해진다.
마지막으로, 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 평준화 발주부(129)의 동작에 대해서, 도 12를 참조하여 설명한다. 도 12는 도 2의 보수 관리 제어 장치(120)의 평준화 발주부(129)에 의한 처리를 설명하는 표와 그래프이다. 평준화 발주부(129)는, 예를 들어 부품마다의 교환수 및 공급 가능수에 기초하여, 부품마다 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 초과하지 않는 평준화 발주수 및 평준화 발주 시기를 산출한다.
부품 공급원(50)에 대한 부품의 발주수는, 예를 들어 부품 공급원(50)에 의한 부품의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 초과하지 않도록 평준화하여, 판매원(40) 등으로의 부품의 발송 기한까지 필요한 개수의 부품이 부품 공급원(50)으로부터 제조원(30)으로 납입되도록 할 필요가 있다. 예를 들어, 부품 공급원(50)의 부품 1의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수가 10인 것으로 한다. 이 경우, 평준화 발주부(129)는, 예를 들어 도 12의 위의 표에 나타내는 바와 같이, 제조원(30)으로부터 부품 공급원(50)으로의 부품 1의 필요 발주 개수와 발주 기한에 기초하여, 발주 기한마다의 필요 발주 개수의 적산값을 산출한다.
또한, 평준화 발주부(129)는, 예를 들어 도 12의 위의 표에 나타내는 바와 같이, 부품 공급원(50)의 부품 1의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 초과하지 않는 10개 이하의 평준화 발주수를 산출한다. 이때, 평준화 발주부(129)는, 예를 들어 모든 발주 기한에 있어서, 발주 기한마다의 평준화 발주부(129)의 적산값이, 필요 발주 개수의 적산값 이상이 되도록, 평준화 발주수를 산출한다. 이에 의해, 부품 공급원(50)의 공급 능력을 초과하는 부품 1의 발주가 방지되고, 부품 1을 안정적으로 공급하는 것이 가능해진다. 또한, 평준화 발주부(129)는, 부품 공급원(50)에 있어서의 부품 1의 재고수를 고려해도 된다.
이상과 같이, 본 실시 형태의 작업 기계의 보수 관리 시스템(100)은, 복수의 작업 기계(10)의 보수 관리 정보를 축적하는 보수 관리 DB 서버(110)와, 그 보수 관리 정보에 기초하여 각각의 작업 기계(10)의 부품마다 교환 시기를 예측하는 보수 관리 제어 장치(120)를 구비한다. 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간을 포함한다. 보수 관리 제어 장치(120)는, 복수의 작업 기계(10)의 부품마다의 실제 내용 기간에 기초하여 부품마다의 교환 요인을 수명 요인 또는 고장 요인이라 판정하는 교환 요인 판정부(121)와, 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 수명 요인이라 판정된 부품의 수명 모델을 작성하는 수명 모델 작성부(122)와, 교환 요인 판정부(121)에 의해 교환 요인이 고장 요인이라 판정된 부품의 고장 모델을 작성하는 고장 모델 작성부(123)와, 이들 수명 모델과 고장 모델에 기초하여 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환 시기를 예측하는 교환 시기 예측부(126)를 갖는다.
이와 같은 구성에 의해, 본 실시 형태의 작업 기계의 보수 관리 시스템(100)은, 작업 기계(10)의 부품의 교환 시기를 보다 조기에 예측하는 것이 가능해진다. 보다 상세하게는, 보수 관리 DB 서버(110)에 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 실제 내용 기간을 포함하는 보수 관리 정보를 축적하고, 그 실제 내용 기간에 기초하여 보수 관리 제어 장치(120)의 교환 요인 판정부(121)에 의해, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다, 교환 요인을 판정할 수 있다. 또한, 그 교환 요인에 기초하여, 보수 관리 제어 장치(120)는, 수명 모델 작성부(122)에 의해 부품마다 수명 모델을 작성하고, 고장 모델 작성부(123)에 의해 부품마다 고장 모델을 작성할 수 있다. 또한, 보수 관리 제어 장치(120)는, 작성한 수명 모델과 고장 모델에 기초하여, 교환 시기 예측부(126)에 의해 수명과 고장의 양쪽을 고려하여, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 교환 시기를 예측할 수 있다. 따라서, 본 실시 형태에 따르면, 작업 기계(10)의 부품 교환 시기를 보다 조기에 예측하는 것이 가능한 작업 기계의 보수 관리 시스템(100)을 제공할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 예를 들어 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 발주부터 납품까지의 리드 타임을 포함한다. 또한, 보수 관리 제어 장치(120)는, 부품마다의 교환 시기에 기초하여 부품마다의 교환수를 집계하는 교환수 집계부(127)와, 부품마다의 교환수와 부품마다의 리드 타임에 기초하여 부품의 발주 시기를 예측하는 발주 시기 예측부(128)를 갖는다. 이와 같은 구성에 의해, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)은, 부품마다의 리드 타임을 가미한 발주 시기를 예측하여, 보다 조기에 부품을 발주해서 납품하는 것이 가능해진다. 따라서, 작업 기계(10)를 사용하는 현장에 있어서, 작업 기계(10)의 부품을 교환하기 전에, 그 부품을 납입하는 것이 가능해지고, 작업 기계(10)의 가동 정지 기간을 최소한으로 할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 부품마다의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 포함한다. 보수 관리 제어 장치(120)는, 그 부품마다의 교환수 및 공급 가능수에 기초하여, 부품마다 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 초과하지 않는 평준화 발주수 및 평준화 발주 시기를 산출하는 평준화 발주부(129)를 갖는다. 이와 같은 구성에 의해, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)은, 부품 공급원(50)의 공급 능력을 초과하는 부품의 발주를 방지할 수 있고, 부품을 안정적으로 공급하는 것이 가능해진다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계(10)의 가동 정보를 포함한다. 또한 수명 모델 작성부(122)는, 교환 요인이 수명 요인인 부품을 구비한 작업 기계(10)의 가동 정보를 설명 변수로 하고, 교환 요인이 수명 요인인 부품의 실제 내용 기간을 목적 변수로 하는 다중 회귀 분석에 의해, 수명 모델을 작성한다. 이와 같은 구성으로부터, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)은, 각각의 작업 기계(10)의 가동 정보에 기초하여, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 수명을, 보다 정확하게 예측하는 것이 가능해진다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계(10)의 속성 정보 및 가동 정보를 포함한다. 또한, 고장 모델 작성부(123)는, 작업 기계(10)의 속성 정보에 기초하여 교환 요인이 고장 요인인 부품을 구비하는 작업 기계(10)의 1 이상의 그룹을 작성하고, 각각의 그룹에 포함되는 복수의 작업 기계(10)의 가동 정보에 기초하여 그룹마다 고장 모델을 작성한다. 이와 같은 구성에 의해, 예를 들어 작업 기계(10)의 가동 정보가 유사한 그룹마다 고장 모델을 작성할 수 있고, 각각의 작업 기계(10)의 부품마다의 고장을, 보다 정확하게 예측하는 것이 가능해진다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 보수 관리 DB 서버(110)에 축적되는 상기의 보수 관리 정보는, 각각의 작업 기계(10)에 관련된 시황 정보를 포함한다. 또한, 보수 관리 제어 장치(120)는, 작업 기계(10)마다의 가동 정보와 시황 정보에 기초하여 가동 모델을 작성하는 가동 모델 작성부(124)와, 가동 정보가 결손된 경우에 가동 모델에 기초하여 보완 정보를 작성하는 가동 정보 보완부(125)를 갖는다. 이와 같은 구성에 의해, 가동 모델에 기초하는 작업 기계(10)의 장래의 가동 시간 추이를 고장 모델에 입력하여, 부품의 고장을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
또한, 본 실시 형태의 보수 관리 시스템(100)에 있어서, 가동 모델 작성부(124)는, 그룹마다 가동 모델을 작성한다. 또한, 가동 정보 보완부(125)는, 가동 정보가 결손된 경우에 그룹마다의 가동 모델에 기초하여 보완 정보를 작성한다. 이와 같은 구성에 의해, 그룹마다의 가동 모델에 기초하는 장래의 가동 시간의 총합을 고장 모델에 입력하고, 부품의 고장을 보다 정확하게 예측할 수 있다.
이상, 도면을 사용해서 본 개시에 관한 작업 기계의 보수 관리 시스템의 실시 형태를 상세하게 설명해 왔지만, 구체적인 구성은 이 실시 형태에 한정되는 것이 아니고, 본 개시의 요지를 일탈하지 않는 범위에 있어서의 설계 변경 등이 있어도, 그것들은 본 개시에 포함되는 것이다.
1 : 부품
10 : 작업 기계
100 : 작업 기계의 보수 관리 시스템
110 : 보수 관리 데이터 베이스 서버
120 : 보수 관리 제어 장치
121 : 교환 요인 판정부
122 : 수명 모델 작성부
123 : 고장 모델 작성부
124 : 가동 모델 작성부
125 : 가동 정보 보완부
126 : 교환 시기 예측부
127 : 교환수 집계부
128 : 발주 시기 예측부
129 : 평준화 발주부

Claims (7)

  1. 복수의 작업 기계의 보수 관리 정보를 축적하는 보수 관리 데이터 베이스 서버와, 상기 보수 관리 정보에 기초하여 각각의 상기 작업 기계의 부품마다 교환 시기를 예측하는 보수 관리 제어 장치를 구비한 작업 기계의 보수 관리 시스템이며,
    상기 보수 관리 정보는, 각각의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 사용 개시로부터 교환까지의 실제 내용 기간을 포함하고,
    상기 보수 관리 제어 장치는, 복수의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 상기 실제 내용 기간에 기초하여 상기 부품마다의 교환 요인을 수명 요인 또는 고장 요인이라 판정하는 교환 요인 판정부와, 상기 교환 요인 판정부에 의해 상기 교환 요인이 상기 수명 요인이라 판정된 부품의 수명 모델을 작성하는 수명 모델 작성부와, 상기 교환 요인 판정부에 의해 상기 교환 요인이 상기 고장 요인이라 판정된 부품의 고장 모델을 작성하는 고장 모델 작성부와, 상기 수명 모델과 상기 고장 모델에 기초하여 각각의 상기 작업 기계의 상기 부품마다의 교환 시기를 예측하는 교환 시기 예측부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보수 관리 정보는, 상기 부품마다의 발주부터 납품까지의 리드 타임을 포함하고,
    상기 보수 관리 제어 장치는, 상기 부품마다의 상기 교환 시기에 기초하여 상기 부품마다의 교환수를 집계하는 교환수 집계부와, 상기 부품마다의 상기 교환수와 상기 부품마다의 상기 리드 타임에 기초하여 상기 부품의 발주 시기를 예측하는 발주 시기 예측부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 보수 관리 정보는, 상기 부품마다의 제조 기간에 있어서의 공급 가능수를 포함하고,
    상기 보수 관리 제어 장치는, 상기 부품마다의 상기 교환수, 및 상기 공급 가능수에 기초하여 상기 부품마다 상기 제조 기간에 있어서의 상기 공급 가능수를 초과하지 않는 평준화 발주수 및 평준화 발주 시기를 산출하는 평준화 발주부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 보수 관리 정보는, 각각의 상기 작업 기계의 가동 정보를 포함하고,
    상기 수명 모델 작성부는, 상기 교환 요인이 상기 수명 요인인 상기 부품을 구비한 상기 작업 기계의 상기 가동 정보를 설명 변수로 하고, 상기 교환 요인이 상기 수명 요인인 상기 부품의 상기 실제 내용 기간을 목적 변수로 하는 다중 회귀 분석에 의해, 상기 수명 모델을 작성하는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 보수 관리 정보는, 각각의 상기 작업 기계의 속성 정보 및 가동 정보를 포함하고,
    상기 고장 모델 작성부는, 상기 속성 정보에 기초하여 상기 교환 요인이 상기 고장 요인인 상기 부품을 구비하는 상기 작업 기계의 1 이상의 그룹을 작성하고, 각각의 상기 그룹에 포함되는 복수의 상기 작업 기계의 상기 가동 정보에 기초하여 상기 그룹마다 상기 고장 모델을 작성하는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 보수 관리 정보는, 각각의 상기 작업 기계에 관련된 시황 정보를 포함하고,
    상기 보수 관리 제어 장치는, 상기 작업 기계마다의 상기 가동 정보와 상기 시황 정보에 기초하여 가동 모델을 작성하는 가동 모델 작성부와, 상기 가동 정보가 결손된 경우에 상기 가동 모델에 기초하여 보완 정보를 작성하는 가동 정보 보완부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 가동 모델 작성부는, 상기 그룹마다 상기 가동 모델을 작성하고,
    상기 가동 정보 보완부는, 상기 가동 정보가 결손된 경우에 상기 그룹마다의 상기 가동 모델에 기초하여 상기 보완 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 작업 기계의 보수 관리 시스템.
KR1020227029258A 2020-10-13 2021-10-13 작업 기계의 보수 관리 시스템 KR20220132587A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020172283 2020-10-13
JPJP-P-2020-172283 2020-10-13
PCT/JP2021/037846 WO2022080400A1 (ja) 2020-10-13 2021-10-13 作業機械の保守管理システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220132587A true KR20220132587A (ko) 2022-09-30

Family

ID=81208067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227029258A KR20220132587A (ko) 2020-10-13 2021-10-13 작업 기계의 보수 관리 시스템

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20230092796A1 (ko)
EP (1) EP4231211A1 (ko)
JP (1) JP7304499B2 (ko)
KR (1) KR20220132587A (ko)
CN (1) CN115176257A (ko)
WO (1) WO2022080400A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7398019B1 (ja) * 2023-03-28 2023-12-13 株式会社日立パワーソリューションズ 保守支援装置及び保守支援方法
CN116258481B (zh) * 2023-05-15 2023-08-15 青建集团股份公司 一种建筑工程智慧建造的管控方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001356808A (ja) 2000-06-16 2001-12-26 Ntn Corp 機械部品の監視・診断・販売システム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009068259A (ja) * 2007-09-13 2009-04-02 Caterpillar Japan Ltd 作業機械寿命推定法
JP6123361B2 (ja) 2013-03-07 2017-05-10 株式会社Ihi メンテナンス支援システム及び方法
JP6441849B2 (ja) 2016-03-25 2018-12-19 日立建機株式会社 作業機械の部品交換時期算出システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001356808A (ja) 2000-06-16 2001-12-26 Ntn Corp 機械部品の監視・診断・販売システム

Also Published As

Publication number Publication date
US20230092796A1 (en) 2023-03-23
JPWO2022080400A1 (ko) 2022-04-21
JP7304499B2 (ja) 2023-07-06
EP4231211A1 (en) 2023-08-23
WO2022080400A1 (ja) 2022-04-21
CN115176257A (zh) 2022-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220132587A (ko) 작업 기계의 보수 관리 시스템
US9015059B2 (en) Wireless system for automatic ordering of maintenance parts for equipment
US7478347B2 (en) Semiconductor manufacturing apparatus, management apparatus therefor, component management apparatus therefor, and semiconductor wafer storage vessel transport apparatus
JP5661976B1 (ja) 車両予防保守システム
US7496475B2 (en) Maintenance management of a machine
US20090037206A1 (en) Method of forecasting maintenance of a machine
EP0895626B1 (en) Integrated system monitoring use of materials, controlling and monitoring delivery of materials and providing automated billing of delivered materials
US8108242B2 (en) Working machine failure information centralized managing system
CN100498861C (zh) 作业机械的管理系统
US20160078695A1 (en) Method and system for managing a fleet of remote assets and/or ascertaining a repair for an asset
JP5785662B2 (ja) 保守部品の交換時間間隔管理方法およびシステム
US20150206104A1 (en) Maintenance management device for operating machinery
US20160349737A1 (en) Manufacturing efficiency optimization platform and tool condition monitoring and prediction method
CN101955100A (zh) 电梯的部件改善计划系统及电梯的部件改善计划方法
WO2016071993A1 (ja) 車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラム
JP6178739B2 (ja) 遠隔サーバ
US20200041943A1 (en) Systems and methods for replenishment services
CN108205300B (zh) 维护部件管理装置、维护部件管理方法及计算机可读介质
JP2017027449A (ja) 工具状態のモニタリングおよび予測により製造効率を最適化するためのプラットフォームならびに方法
US11645631B2 (en) Method and system for automatic maintenance of a machine
CN113177653A (zh) 用于资产的预测分析的系统和方法
CN116710863A (zh) 保养支援系统
Clay et al. Evaluating forecasting algorithms and stocking level strategies using discrete-event simulation
Bowman et al. How the Internet of Things will improve reliability tracking
US11574508B2 (en) Predictive, preventative and conditional maintenance method and system for commercial vehicle fleets