WO2016098440A1 - 作業機械のオイル性状の診断システム - Google Patents

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WO2016098440A1
WO2016098440A1 PCT/JP2015/079614 JP2015079614W WO2016098440A1 WO 2016098440 A1 WO2016098440 A1 WO 2016098440A1 JP 2015079614 W JP2015079614 W JP 2015079614W WO 2016098440 A1 WO2016098440 A1 WO 2016098440A1
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WO
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oil
abnormality
sensor information
work machine
value
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PCT/JP2015/079614
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輝雄 中村
彬 倉迫
秋田　秀樹
好也 濱町
勝利 箱崎
興太郎 小倉
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日立建機株式会社
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    • E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
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    • G—PHYSICS
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    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • 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
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/004—Indicating the operating range of the engine

Definitions

  • the present invention relates to a system for diagnosing the properties of oil used in work machines.
  • Patent Document 1 first construction machine information detected and collected by a sensor group (for example, sensors such as engine speed, engine oil pressure, oil temperature, blow-by pressure, etc.) provided in the construction machine, and the construction machine
  • the second construction machine information oil analysis information
  • the third construction machine information visual information collected by the serviceman judging the construction machine visually
  • an apparatus for discriminating the degree of abnormality of the construction machine is disclosed.
  • Work machines are often required to operate stably in order to comply with the planned construction period. Therefore, the work machine is required to have a predictive diagnosis function for detecting an abnormal state before an abnormality such as a failure occurs and to prevent downtime due to a sudden failure or the like as much as possible.
  • work machines are often attached according to the work site and tuned according to the required performance, and it is difficult to easily insert an alternative work machine when a failure occurs. From this point, prevention of downtime is desired.
  • the work machine is an expensive product, and its parts may include expensive items. Due to the growing need for resource saving, engine parts and hydraulic equipment parts, which are key parts of work machines, are required to be reused as recycled products after appropriate repairs. For that purpose, it is important to perform appropriate maintenance at an appropriate timing so as not to deteriorate to such an extent that it cannot be reproduced.
  • the abnormal state is accurately grasped at an early stage as a predictive phenomenon such as a failure occurring in the work machine, and the early detection of the abnormal state in order to promote early arrangement of replacement parts and reduction of repair costs or By reusing parts, it is necessary to reduce service costs and parts replacement costs as a total life cycle cost, and to improve the operating rate of work machines at construction sites and work sites. Become.
  • first construction machine information in the above document
  • various sensors provided in the work machine, including the technique of the above document
  • development of diagnostic technology is underway.
  • service personnel go to the work site for engine parts and hydraulic equipment parts of work machines, and are used as key parts at regular time intervals.
  • oil engine oil, hydraulic oil, etc.
  • the collected oil is analyzed in detail at the oil analysis center.
  • the oil analysis result is used together with the measured values of the various sensors for monitoring the state of whether or not there is an abnormality in the main parts of the work machine, for example, by comparing with the oil analysis result in the past.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a work machine diagnosis system that can accurately determine the necessity of detailed oil analysis with oil collection.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems.
  • the application is input from one or more sensors that detect one or more oil properties of the oil used for the operation of the work machine.
  • a storage device storing one or more determination values determined for each sensor information, and the one or more sensor information and the determination values related to the one or more sensor information,
  • Based on a first process for determining the degree of abnormality of the oil and a degree of abnormality of the oil determined in the first process it is determined whether or not it is necessary to perform oil analysis with oil collection.
  • an arithmetic processing unit that executes a second process and a third process for outputting to the other terminal when it is determined in the second process that the oil analysis accompanying oil collection is necessary.
  • the present invention based on information output from a sensor that can directly detect the state of oil properties, it is possible to accurately determine the necessity of detailed oil analysis with oil collection, It is possible to optimize the oil collection timing and minimize the downtime of the work machine.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a work machine diagnostic system according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is an overall configuration diagram of a hydraulic excavator 501.
  • 1 is a configuration diagram of an oil system of an engine 601 in a hydraulic excavator 501.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a work machine computer 110 and a server computer 104.
  • FIG. 10 is a detailed diagram of processing executed in S900 in FIG. 9.
  • Engines mounted on work machines such as hydraulic excavators, hydraulic equipment such as hydraulic pumps and hydraulic cylinders, are used as parts for lubrication and power transmission media by repeated high-load operations such as excavation.
  • the quality of the oil (engine oil and hydraulic oil) that is in use deteriorates. Further, with the deterioration of the lubricating performance of these oils, problems such as wear occur at the contact portions of parts that are subjected to high loads.
  • fine wear powder generated on the contact surface inside the parts caused by high load operation keeps the oil clean through a filter provided in the oil return circuit. As the properties deteriorate, wear is accumulated in the filter itself, so that periodic replacement is also necessary.
  • the damage such as wear of a part becomes large, it is necessary to replace the part itself.
  • the work machine diagnosis system is constructed in view of such a background, and is used as a lubrication or power transmission medium for the main parts of engine systems and hydraulic equipment systems of work machines.
  • the state of the oil is detected by a sensor, the degree of oil abnormality is determined in real time based on the sensor information (numerical value indicating the physicochemical state of the oil), and the work machine It encourages oil collection for detailed oil analysis at an appropriate time before failure. Accordingly, it is possible to prevent a failure by performing appropriate oil replacement, filter replacement, or part replacement, and it is possible to efficiently manage the work machine by promptly performing a response process such as repair. Further, since it becomes easy to perform the recycling process on the part, it is easy to recover the performance of the part.
  • a working machine that uses oil as a lubricant or a power transmission medium is not limited to a hydraulic excavator, but also includes a dump truck and a wheel loader. It can also be used for other work machines such as bulldozers, forklifts and cranes.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a work machine diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
  • the diagnosis system shown in this figure includes a computer (work machine computer) 110 mounted on a hydraulic excavator 501 (see FIG. 2), a server computer 104 under the control of the manufacturer that manufactured the hydraulic excavator 501, and a hydraulic excavator.
  • a computer (administrator computer) 112 used by an administrator (user) 501 and a service person (serviceman) who belongs to a work machine manufacturer or its sales office or agency, etc., and performs repair and maintenance of the hydraulic excavator 501 )
  • a computer 113 for an analysis company under the control of an oil analysis company that analyzes oil collected from the hydraulic excavator 501.
  • each of the computers 110, 104, 112, 111, and 113 stores an arithmetic processing device (for example, a CPU) as arithmetic means for executing various programs and various data including the programs.
  • Storage devices for example, semiconductor memories such as ROM, RAM, and flash memory, and magnetic storage devices such as hard disk drives
  • An input / output arithmetic processing unit for performing output control is provided.
  • a display device for example, a liquid crystal monitor for displaying the processing result of the arithmetic processing device may be provided.
  • each computer 104,110,111,112,113 which comprises this diagnostic system, not only a stationary terminal but portable terminals (a mobile phone, a smart phone, a tablet terminal, etc.) can be used.
  • FIG. 2 shows an overall configuration diagram of the hydraulic excavator 501.
  • the hydraulic excavator 501 includes oil property sensors 101A, 101B, and 101C (shown in FIGS. 3 and 4), a work machine computer 110, hydraulic cylinders 511 and 512 for driving the bucket 521, the arm 522, and the boom 523. 513, a hydraulic pump 602 (see FIG. 3) for supplying hydraulic oil to each hydraulic actuator in the hydraulic excavator including the hydraulic cylinders 511, 512, and 513, and an engine 601 that drives the hydraulic pump 602 (FIG. 3).
  • a lower traveling body 533 having a crawler belt (infinite track) driven by a hydraulic motor (not shown), and an upper portion of the lower traveling body 533 so as to be turnable via a turning mechanism 532. And an upper revolving body 531 that is swirled by an unillustrated).
  • the operation of the hydraulic excavator 501 will be described.
  • the excavator 501 performs an operation such as excavation
  • the bucket 521, the arm 522, and the boom 523 are driven by the expansion and contraction of the hydraulic cylinders 511, 512, and 513.
  • the lower part of the boom 523 is attached to the upper swing body 531.
  • FIG. 3 shows an example of the configuration of a hydraulic system that generates hydraulic pressure in the hydraulic cylinder 513.
  • the hydraulic oil (oil) in the hydraulic oil tank 604 is pumped up by a hydraulic pump 602 and sent to a control valve 603 that controls the flow rate and direction of the hydraulic oil introduced into, for example, a hydraulic cylinder (boom cylinder) 513.
  • the control valve 603 controls the hydraulic oil according to the switching position and supplies it to the hydraulic cylinder 513, whereby the hydraulic cylinder 513 is driven and the boom 523 operates.
  • the hydraulic oil flowing out from the hydraulic cylinder 513 is guided to the oil cooler 605 via the control valve 603 and cooled, and then returned to the hydraulic oil tank 604 via the hydraulic oil filter 606.
  • the oil property sensor 101B is provided in an oil passage connecting the control valve 603 and the hydraulic chamber on the head side of the hydraulic cylinder 513, and the properties (eg, temperature, viscosity, density, dielectric) of the hydraulic oil passing through the oil passage. At least one of them is detected.
  • the oil property sensor 101C is provided in an oil passage connecting the control valve 603 and the oil cooler 605, that is, an oil passage (return circuit) through which hydraulic oil returns when returning to the tank 604, or in the tank. Or at least one property of the hydraulic oil in the tank is detected.
  • each hydraulic actuator is appropriately controlled by the hydraulic oil controlled by each control valve. It is designed to be driven.
  • FIG. 4 is a configuration diagram of an oil system of the engine 601 in the excavator 501.
  • the engine oil is used for internal lubrication of the engine 601 and cooling of the engine 601.
  • the oil pump 702 is driven in accordance with the rotation of the engine 601.
  • the oil pump 702 sucks engine oil from the oil pan 703 and sends it to the oil cooler 704.
  • the engine oil cooled by heat exchange with the cooling water in the water jacket 705 by the oil cooler 704 is returned to the oil pan 703 after foreign matters are removed by the oil filter 706.
  • the water pump 707 is also driven by the rotation of the engine 601 and sucks the cooling water in the water jacket 705 and supplies it to the radiator 708.
  • the cooling water cooled by the radiator is returned to the water jacket 705.
  • the radiator 708 is cooled (air-cooled) by air taken in by a cooling fan 709 attached to the rotating portion of the engine 601.
  • the oil property sensor 101A connects an oil cooler 704 and an oil filter 706, and is provided in an oil passage (return circuit) through which engine oil returns to the oil pan 703. At least one property is detected.
  • Each of the oil property sensors 101A, 101B, and 101C corresponds to the oil used for the operation of the hydraulic excavator 501 (all the oil used in the hydraulic excavator, such as hydraulic oil for hydraulic actuators, engine oil, etc.) according to the specifications.
  • One or more oil properties are detected (measured).
  • the sensor signals of the oil property sensors 101A, 101B, and 101C are appropriately processed and input / stored in the work machine computer 110 and the server computer 104 as information (referred to as oil property information or sensor information) indicating the physical amount of the oil property.
  • the hydraulic excavator 501 includes oil property sensors in addition to these three, There is no particular limitation on the number.
  • a plurality of oil property sensors provided in the hydraulic excavator 501 including the three oil property sensors 101A, 101B, and 101C may be referred to as a sensor group 101.
  • the oil properties to be measured by the oil property sensors 101A, 101B, and 101C include oil temperature, viscosity, density, dielectric constant, and the like as basic ones. If necessary, oil color information and oil properties such as contamination grade may be added as measurement targets. Since the oil properties that can be measured by each oil property sensor vary depending on the sensor specifications (there are sensors that can measure two or more oil properties as well as one), the oil property sensor that is actually mounted on the hydraulic excavator 501 The combination varies depending on the oil properties to be measured and the specifications of each sensor.
  • FIG. 5 is a schematic configuration diagram of the work machine computer 110 and the server computer 104.
  • the work machine computer 110 includes a storage device 103 for storing sensor information (first level sensor information) 102 input from the sensor group 101 mounted on the excavator 501.
  • the three sensors 101A, 101B, and 101C according to the present embodiment are capable of measuring one different oil property.
  • the sensor signal of the sensor 101A at a certain time is appropriately processed by the work machine computer 110 and stored as sensor information A1 in the storage device 103 of the work machine computer 110 in association with the measurement time.
  • sensor information A1, A2, A3, A4... Indicates sensor information measured at different times by the same sensor 101A, and the number at the end increases with time.
  • the time-series data of the sensor information A of the sensor 101A is stored in the work machine computer 110.
  • the description is omitted, the same applies to the other sensors 101B and 101C.
  • the server computer 104 executes a process (first process) for determining the degree of oil abnormality based on certain sensor information (oil property information) and an abnormality determination value (described later) related to the sensor information.
  • a determining unit 201 a sampling necessity determining unit 202 that executes a process (second process) for determining whether or not oil analysis with oil sampling is necessary based on a result determined by the state determining unit 201, and a sampling
  • a process for outputting that fact to other terminals for example, the service computer 111, the administrator computer 112, etc.
  • third And a collection time notification unit 203 for executing (processing).
  • the server computer 104 calculates a change amount calculation unit 204 that calculates a change amount that is a difference between a previous value and a current value of certain sensor information, and ranks the change amount based on the change amount and the change determination value. If the change rank determination unit 205 for classifying the oil and determination that oil analysis with oil collection is necessary in the second process are made, an abnormality is detected based on the location of the sensor that outputs the sensor information that is the basis of the determination.
  • An abnormal component specifying unit 206 that executes processing for specifying a component that has occurred or that may cause an abnormality, and a difference that calculates a difference value between certain sensor information and a predetermined value (for example, an initial value of sensor information) Cause of abnormality that executes processing for specifying cause of abnormality of oil based on value calculation unit 207, and certain sensor information and past oil analysis information of oil properties related to the certain sensor information And a tough 208.
  • the server computer 104 is wirelessly or wiredly connected to the work machine computer 110 so that mutual data communication is possible, and sensor information (first level sensor) stored in the storage device 103 of the work machine computer 110 is connected. Information) time-series data is input to the server computer 104 and stored in the storage device 210 of the server computer 104.
  • a threshold value determined for each oil property information is stored.
  • the oil property information when the sensor 101A measures the dielectric constant (sensor information A), the sensor 101B measures the viscosity (sensor information B), and the sensor 101C measures the density (sensor information C), the dielectric constant and viscosity
  • the threshold values SA, SB, and SC determined for the density and the density are stored.
  • the threshold value is used to determine an abnormality degree determination value used when the state determination unit 201 determines the degree of oil abnormality. In this embodiment, a value obtained by multiplying each threshold value by a predetermined ratio is used to determine the abnormality degree. It is used as a value.
  • the abnormality determination value obtained by multiplying the threshold by 30% is referred to as a warning determination value
  • the abnormality obtained by multiplying the threshold by 50% is referred to as an abnormality determination value.
  • the state discriminating unit 201 indicates that there is no abnormality in the oil when a certain sensor information is 30% or more to less than 50% of the corresponding threshold value (when it is greater than or equal to the warning determination value and less than the abnormality determination value). In order to call attention to future sensor information changes that are likely to be abnormal, it is determined as “Warning” (Warning judgment). Assume that an abnormality is recognized and determine “abnormal” (abnormality determination), and if it is less than 30% of the threshold (less than the warning determination value), determine that there is no abnormality and determine “normal” (Normal judgment). Each threshold value is determined based on the past sensor information (oil property information) acquired by the hydraulic excavator 501 and the hydraulic excavator of the same model as this and the actual result of the correlation between the degree of abnormality of the oil.
  • FIG. 6 is a diagram showing a time change of each sensor information when the sensor 101A measures the dielectric constant (sensor information A), the sensor 101B measures the viscosity (sensor information B), and the sensor 101C measures the density (sensor information C). is there.
  • the 30% value (warning determination value) of the threshold value SA relating to the dielectric constant is expressed as SA30, the 50% value (abnormality determination value) as SA50, and the 30% value (warning determination value) of the threshold value SB related to the viscosity.
  • SB30 50% value (abnormality judgment value) is denoted as SB50, 30% value (warning judgment value) of threshold value SC relating to density is denoted as SC30, and 50% value (abnormality judgment value) is denoted as SC50. is doing.
  • the state determination unit 201 compares each sensor information (oil property information) acquired by the sensor group 101 with the warning determination values SA30, SB30, SC30 and the abnormality determination values SA50, SB50, SC50, and the degree of abnormality of the oil Is one of “normal”, “warning” and “abnormal”.
  • one threshold is set for each sensor information (oil property information), and the degree of oil abnormality is determined by two abnormality degree determination values (warning determination value and abnormality determination value) determined from the threshold.
  • the degree is determined, three or more abnormality degree determination values may be set to further classify the degree of abnormality degree.
  • the degree of abnormality degree may be classified by directly determining a plurality of abnormality degree determination values without using a threshold value.
  • each abnormality degree determination value can be easily changed simply by changing the numerical value of the ratio. can do.
  • the importance of the work machine is often different for each user, but if the abnormality degree determination value can be easily changed in this way, it becomes easy to manage the work machine according to the user's preference.
  • FIG. 7 is a diagram showing the correlation between viscosity and temperature, which is one of the oil properties. From this figure, it can be seen that the viscosity is a characteristic value depending on the temperature which changes with temperature change.
  • the oil properties detected by the sensor group 101 include not only the viscosity of FIG. 7 but also those depending on temperature. Therefore, the state discriminating unit 201 according to the present embodiment applies the measured value (sensor information) X i (t) of each oil property at an arbitrary temperature t before comparing the warning judgment value and the abnormality judgment value. Is converted in the form of a third-order polynomial (Equation 1). As a result, the measured value (sensor information) can be converted into a value in a predetermined temperature range with practically significant accuracy.
  • a threshold value that is the basis of an abnormality degree determination value (warning determination value and abnormality determination value) is assumed. It can be converted to a value in the temperature range.
  • the state discriminating unit 201 discriminates the degree of oil abnormality by comparing the converted value X i (t) according to Equation 1 with the warning determination value and the abnormality determination value.
  • the subscript i in the following formula is an integer of 1 or more and indicates the type of oil property.
  • the viscosity can be defined as X 1 , the density as X 2 , and the dielectric constant as X 3 .
  • b 0i , b 1i , b 2i , and b 3i in the following equations are coefficients.
  • the collection necessity determination unit 202 determines “necessary” to perform oil analysis with oil collection, and when it is determined as “normal”, It is determined that there is no need. Further, when the state determination unit 201 determines “warning”, it is determined whether oil collection is necessary based on whether the oil collection timing can be delayed until a regular oil change timing (periodic replacement time). To do. Next, the processing of the collection necessity determination unit 202 when it is determined as “warning” will be described in detail.
  • the collection necessity determination unit 202 is based on the sensor information selected by the state determination unit 201 and the time change rate of the sensor information. By determining whether or not the abnormality level of the oil has progressed to “abnormal” even if the hydraulic excavator 501 is operated until the next oil change, an oil analysis with oil collection is performed until the next oil change. A process for determining the necessity is executed. More specifically, the collection necessity determination unit 202 first determines that the sensor information is abnormal from the time T1 from the measurement time related to the sensor information to the next periodic oil change time and the measurement time related to the sensor information.
  • T2 The time required to reach the value, which is estimated from the time change rate of the sensor information, is compared. If T2 is longer than T1, it is considered that the abnormality level of the oil is not “abnormal” at the next regular oil change, and it is sufficient to perform an oil analysis with oil collection at the regular oil change. It is determined that the oil analysis with oil collection is “not necessary”. On the other hand, if T2 is equal to or less than T1, it is determined that the oil abnormality degree has already reached “abnormal” at the next regular oil, and “necessary” is required to perform oil analysis with oil collection.
  • the collection time notifying unit 203 collects the oil as soon as possible and performs a detailed oil analysis when the oil collection analysis unit 202 determines that the oil analysis accompanied by oil collection is necessary. As described above, the fact is output as an oil collection request 301 to at least one of the work machine computer 110, the administrator computer 112, and the service computer 111, and the relevant person of the excavator 501 is notified. The oil collection request 301 may also be transmitted to the oil analysis company computer 113. On the other hand, if it is determined that there is no need, the oil collection request 301 is not output.
  • FIG. 8 is an example of a flowchart of processing executed by the server computer 104 according to the first embodiment.
  • the server computer 104 calls the processing of the flowchart of FIG. 8 at a predetermined time interval (calling cycle). For example, it is called when the engine is started and then called at a predetermined time interval (for example, one hour interval) until the engine is stopped.
  • a predetermined time interval for example, one hour interval
  • the flags A and B are reset to zero (depress the flags A and B), and the sensor information of each oil property measured at the time of call is collected. All of these are set to the “unselected” state.
  • sensor information measured immediately at the time of calling shall be collected instead.
  • the sensor information acquisition time may be synchronized with the calling time.
  • step S801 the state determination unit 201 selects one unselected sensor information from a plurality of sensor information collected at the start of the flowchart. At this time, the selected sensor information is converted using the oil temperature t at the time of measuring the selected sensor information and (Equation 1).
  • step S803 the state determination unit 201 selects a threshold value corresponding to the sensor information selected in step S801, acquires a warning determination value and an abnormality determination value from the threshold value, and converts the warning determination value and the abnormality determination value in step S801.
  • the degree of oil abnormality is determined by comparing with sensor information.
  • the state determination unit 201 determines “warning” (S815). Then, the collection necessity determination unit 202 determines that the sensor information reaches the abnormality determination value from the time T1 from the measurement time of the sensor information selected in S801 to the next regular oil replacement time and the time change rate of the sensor information. The time T2 is calculated, and the magnitudes of both (T1, T2) are compared to determine whether oil collection is necessary (S817, S819, S821). A specific example of this process will be described below.
  • the regular oil replacement period is specified at predetermined time intervals based on past performance.
  • “the average operating time t2 of the excavator 501 per day” is calculated from the history of the operating time of the excavator 501 stored in the storage device 210 of the server computer 104.
  • the “operating time t3 of the hydraulic excavator 501 from the time of the previous periodic replacement to the time when the warning determination is issued” is subtracted from the “periodic replacement interval t1”, and the difference is expressed as “average operating time per day”.
  • “the number of remaining days d1 until the next periodic exchange” is calculated.
  • the sensor information is determined to be the abnormality determination value from the measurement time of the sensor information selected in S801 (the date when the “warning determination” is issued).
  • the time change rate of sensor information per day is 1% (case 1), and 0.5% (case) Assume the two cases of 2).
  • the collection time notification unit 203 sends the email 1 as an oil collection request 301 to the administrator computer 112 and the service computer 111. Is transmitted (S833).
  • S833 ends, the series of processing shown in FIG. 8 ends, and the server computer 104 waits until the next processing start time.
  • the e-mail 1 in S833 describes a message (for example, a message “Please urgently collect oil for inspection”) prompting implementation of detailed oil analysis with oil collection. Further, in addition to this message, the identification information (for example, model name, serial number) of the hydraulic excavator that is the target of oil collection, the operating time (hour meter) of the hydraulic excavator, and the time when the “abnormality determination” is output ( Determination time) and the like.
  • the contents described in the e-mail 1 do not have to be common between the administrator computer 112 and the service computer 111, and may differ depending on the position / role of the transmission destination.
  • a dedicated application may be automatically started and the same contents may be displayed on the application. For example, a warning light that prompts oil collection is turned on in the cab of the excavator 501. For example, a dedicated notification system may be operated.
  • the collection time notification unit 203 next checks the flag A (S811). If it is determined that the flag A is set to 1 in this check, the process proceeds to S827, and the collection time notifying unit 203 sends the email 2 as the oil collection request 301 to the administrator computer 112 and the service computer 111. To do.
  • E-mail 1 and E-mail 2 may be the same or different.
  • the current level is not at an abnormal level
  • the date predicted to be abnormal predicted date
  • the number of days remaining until the predicted date and the oil analysis with oil collection by the predicted date.
  • a message or the like that prompts the user to perform may be written.
  • the email 1 is preferentially transmitted.
  • the email 1 and the electronic mail are sent. You may employ
  • the user or service person who has received the above-described e-mail 1 (oil collection request 301) or e-mail 2 (oil collection request 301) with the computers 111 and 112 quickly collects oil from the hydraulic excavator 501 and sends it to the oil analysis company.
  • Request oil analysis The oil analysis company performs a detailed oil analysis based on the collected oil, and transmits the analysis result 303 (see FIG. 1) from the analysis company computer 113 to the server computer 104 (work machine manufacturer).
  • the analysis result 303 includes information obtained by analyzing in detail the oil collected for each oil property acquired by the sensor group 101 (oil analysis information (also referred to as “second level sensor information”)).
  • the oil analysis information is sequentially stored in the storage device 210 of the server computer 104.
  • the oil analysis company may transmit the diagnosis result 304 based on the analysis result together with the analysis result 303 to the server computer 104.
  • the work machine manufacturer that has received the analysis result 303 makes a diagnosis as appropriate based on the analysis result, transmits the analysis diagnosis result 304 and a manual (corresponding manual) to cope with this to the service computer 111,
  • the analysis diagnosis result 304 is transmitted to the administrator computer 112.
  • the service person who has received the corresponding manual goes to the location of the excavator 501 and performs maintenance on the excavator 501 based on the corresponding manual.
  • the maintenance includes oil exchange, oil filter exchange, parts inspection / replacement, and the like.
  • the handling method may be sent by e-mail 302 (see FIG. 1) or the like and left to the user.
  • the flowchart shown in FIG. 8 is configured such that the abnormality degree determination process is repeated until the abnormality degree of all sensor information is determined. If the degree of abnormality of all sensor information is acquired in this way, it is possible to know what determination is made for which sensor information. If it is determined in the second process that oil analysis with oil collection is necessary, abnormal parts based on the installation location of the sensor that has output the sensor information (oil property information) that is the basis of the determination. You may provide the abnormal component specific
  • both e-mail 1 and e-mail 2 are used. May be configured to transmit, or an e-mail including the contents described in both e-mail 1 and e-mail 2 may be transmitted separately.
  • it is preferable to give priority to the transmission of a message that prompts oil collection that is, the contents of the e-mail 1).
  • the abnormality degree determination process is repeated until the abnormality degree of all sensor information is determined. However, even if unselected sensor information still exists, If abnormality determination is made, it is good also as a structure which transmits the email 1 and complete
  • time change rate of the sensor information per day is a predetermined value (1%, 0.5%) has been described, but the time change rate is calculated from the time series of the sensor information. May be. Furthermore, instead of the time change rate per day, a time change rate per predetermined time may be used.
  • the diagnosis system configured as described above, even when oil is regularly exchanged (a period between two oil regular exchanges), abnormalities and signs of oil properties are observed (abnormality).
  • the judgment or warning judgment is issued
  • the user of the excavator 501 and the service staff can promptly collect oil, so that an abnormality may occur until the next regular oil change. Can be avoided.
  • it becomes easy to repair the part and reuse it as a recycled product In the case where expensive parts are used for the work machine, the running cost can be reduced particularly by using recycled products.
  • the downtime of the excavator 501 can be reduced by delaying the periodic replacement timing from the original schedule.
  • the state determination unit 201 determines the degree of oil abnormality based on the sensor information selected in S801 and the degree of abnormality determination value (warning determination value and abnormality determination value) (S805, 813). ), instead of this, the difference between the selected sensor information and the sensor information (initial value of sensor information (oil property information)) when the oil property related to the sensor information is detected with unused oil It may be calculated by the value calculation unit 207, and the state determination unit 201 may compare the difference value with a predetermined abnormality level determination value (abnormality level determination value for the difference value) to determine the degree of oil abnormality. This is due to the following reason.
  • the state determination unit 201 determines the degree of abnormality
  • the oil property of the unused oil (the initial value of the oil property) often takes different values depending on the type of oil and the manufacturer.
  • the output value (initial value of sensor information) of the oil property sensor that detects the property of the unused oil is also different.
  • the amount of change in the oil property itself often shows a similar amount of change without depending on the type of oil and the manufacturer. Therefore, if the degree of abnormality is determined based on the difference value in this way, the degree of abnormality can be determined with the same abnormality degree determination value even if the type of oil, manufacturer, etc. are different.
  • the state determination unit 201 when performing the determination by the state determination unit 201, in view of the above, when the amount of accumulated data is small, the state determination unit 201 includes the difference value calculation unit 207, which is used to calculate and determine the amount of change. Also good.
  • the abnormality degree determination value (abnormality determination value and warning determination value) when using the “difference value” is a value corresponding to the “difference value”, unlike the value in the example of FIG.
  • the fact that the abnormality degree determination value can be determined for each oil property (difference in sensor information) from the actual value does not change, and the outline of the process is the same as that in FIG. For this reason, a description of specific processing when the “difference value” is used will be omitted.
  • the abnormality degree determination value may be determined based on a certain threshold value as in the example described above.
  • the degree of abnormality is determined using the difference value from the initial value of the sensor information.
  • the difference value from a predetermined value set in advance is used instead of the initial value of the sensor information.
  • the degree of abnormality may be determined.
  • FIG. 9 is an example of a flowchart of processing executed by the server computer 110 according to the second embodiment.
  • the server computer 110 calls the processing of the flowchart of FIG. 9 at a predetermined time interval (calling cycle). Note that the same processes as those in FIG. 8 are denoted by the same reference numerals, and description of the same processes may be omitted.
  • the flowchart in FIG. 9 is the same as the process in S801 to S811 and the process in S831 to S833 as in FIG. 8, and therefore, the process (S900) after S815 that is determined to be a warning will be mainly described here. .
  • FIG. 10 is a diagram showing details of processing executed in S900.
  • the change amount calculation unit 204 determines the previous value of the sensor information selected / converted in S801 (sensor information at the time of calling the previous flowchart) and the current value (sensor at the time of calling the current flowchart).
  • a change amount which is a difference of (information) is calculated (S901).
  • the amount of change is calculated as the difference between the previous value f (n ⁇ 1) and the current value f (n), and this value (f (n) ⁇ f (n ⁇ 1)) is compared with the change amount determination value.
  • the change rank determination unit 205 ranks the degree of change.
  • the change amount determination value used by the change rank determination unit 205 for ranking is oil analysis information (second level sensor information) of each oil property provided by the oil analysis company and stored in the storage device 210 of the server computer 104. That is, it is determined based on the past change amount actual value.
  • the first change amount determination value for determining whether or not the change amount calculated in S901 is comparable to the past change amount, and the change amount calculated in S901 is very large.
  • the second change amount determination value is used to determine that the degree of abnormality is predicted to reach “abnormality determination” at an early stage.
  • a change in step function or a rapid change in quadratic function or exponential function may appear in the sensor information due to some abnormality such as the intrusion of moisture or dust into the oil, but the second change The quantity determination value is set to detect this type of change. As a result, the second change amount determination value is set to a value larger than the first change amount determination value.
  • an error in measurement of each sensor may appear in the change amount, when determining the first change amount determination value and the second change amount determination value, even if this type of error occurs, an error occurs. It is preferable to make a determination so that the determination is not made.
  • the change rank determination unit 205 determines whether or not the change amount calculated in S901 is less than a first change amount determination value.
  • the change amount is less than the first change amount determination value, it is considered that the change amount is approximately the same as the past change amount. Then, it is considered that there is a time margin until the sensor information reaches the “abnormality determination” level, the rank of the degree of change is classified as “stable change rank” (S903), and the process proceeds to S809 in FIG.
  • the collection time notification unit 203 checks the flag A (S811). In this check, the flag A is set to 1 If it is determined that the information has been collected, the collection time notification unit 203 transmits the email 3 to the administrator computer 112 and the service computer 111 (S913), and the series of processing ends. In the e-mail 3, for example, a message such as “Because the warning determination level has been exceeded, please be careful in the determination of the sensor output result in the future” is written.
  • the e-mail 3 is configured to be sent when it is classified as “attention change rank”.
  • the sensor information is below the abnormality determination value, oil change, equipment inspection, etc. Since there is no need to implement the above, it is possible to adopt a configuration in which nothing is done as in the case of the “stable change rank”.
  • a configuration may be adopted in which an e-mail describing a message such as “no abnormality” is transmitted.
  • transmission to the administrator computer 112 may be omitted, and an operation may be performed in which the e-mail is transmitted only to the service computer (agent or the like).
  • the necessity of oil collection is determined based on the amount of change only at the time of warning determination, but the necessity of oil collection is also determined based on the amount of change at the time of normal determination. You may do it.
  • the difference between the previous value and the current value of the sensor information is used as the change amount.
  • the difference between the previous value (that is, sensor information two or more times before) and the current value may be used as the change amount. good.
  • the abnormality cause identifying unit 208 when it is determined that oil collection is necessary based on the sensor information input from the sensor group 101, the abnormality cause identifying unit 208 (see FIG. 5) of the server computer 104 is used. The feature is that the cause is specified. When it is determined that oil collection is necessary, the abnormality cause identifying unit 208 determines whether there is an oil abnormality based on the sensor information that is the basis of the determination and the past oil analysis information on the oil properties related to the sensor information. Execute processing to identify the cause.
  • the abnormality cause identifying unit 208 of the present embodiment identifies the cause of abnormality based on a value (evaluation value) obtained by converting each sensor information from the sensor group 101 via a predetermined equation (evaluation equation).
  • evaluation value a value obtained by converting each sensor information from the sensor group 101 via a predetermined equation (evaluation equation).
  • evaluation formulas There are as many evaluation formulas as the number of oil properties (that is, the number of types of sensor information) detected by the sensor group 101, and each evaluation formula includes past sensor information and oil analysis information of a certain oil property. It is created based on.
  • an evaluation value is calculated.
  • the evaluation values are ranked based on one or more rank determination values set in advance for each evaluation value (each oil property), and the cause of the abnormality is specified based on the rank of each evaluation value (each oil property). .
  • rank judgment value Touch about the relationship between rank judgment value and rank. For example, when one rank determination value is set for a certain evaluation value (a certain oil property), the evaluation value is divided into two ranks. If there are two rank determination values, the evaluation value is three. Divided into ranks.
  • a certain evaluation value a certain oil property
  • the cause of the abnormality is not only specified based on the rank of one evaluation value, but is also specified based on a combination of ranks of two or more evaluation values (example of “mixing of dust and wear powder” described later). reference).
  • a combination of the cause of the abnormality and the rank of one or more evaluation values corresponding thereto is set in advance.
  • FIG. 11 is a schematic configuration diagram of the abnormality cause identifying unit 208 according to the present embodiment.
  • the abnormality cause identification unit 208 includes an evaluation formula storage unit 401, an evaluation value calculation unit 402, an evaluation value rank determination unit 403, and an abnormality cause identification unit 404.
  • Evaluation formula storage unit 401 stores an evaluation formula corresponding to the oil property detected by sensor group 101. Usually, since there are a plurality of oil properties detected by the sensor group 101, there are the same number of evaluation formulas, that is, a plurality of evaluation formulas.
  • the evaluation value calculation unit 402 searches the evaluation formula storage unit 401 for an evaluation formula corresponding to the sensor information (oil property) input from the sensor group 101, and calculates the evaluation value by inputting the sensor information to the searched evaluation formula. This is the part that executes the process.
  • ⁇ X i (t) represents a measured value X i (t) (see Expression 1) obtained by converting sensor information of a certain oil property into a value in a predetermined temperature range as a ratio with the initial value. (Referred to as “measurement value change rate”).
  • ⁇ Y j (t) is an evaluation value, and here, oil analysis information of oil properties corresponding to ⁇ X i (t) is expressed by a ratio to the initial value (referred to as “analysis value change rate”). .
  • b 0j represents a constant term of the explanatory variable i for the evaluation item j
  • b ij represents a partial regression coefficient of the explanatory variable i for the evaluation item j.
  • the constant term b 0j and the partial regression coefficient b ij are the correlation between the measured value change rate ⁇ X i (t) and the analysis value change rate ⁇ Y j (t). It can be determined by performing a multiple regression analysis based on values.
  • the evaluation value rank determination unit 403 is a part that executes a process of classifying the rank of evaluation values based on the evaluation value calculated by the evaluation value calculation unit 402 and the rank determination value of the evaluation value.
  • the rank is indicated by an integer.
  • Rank 0 is a reference rank (an initial value rank), and increases as ranks 1, 2, 3,... As the evaluation value increases, and ranks ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3 as the evaluation value decreases. ... And decrease.
  • the number of ranks related to a certain evaluation value depends on the number of rank determination values.
  • evaluation values include, in addition to rank 0, (1) only positive ranks (that is, evaluation values increase only from initial values over time), (2) only negative ranks (That is, the evaluation value only decreases from the initial value over time), (3) one that has both positive and negative ranks (that is, the evaluation value may increase or decrease from the initial value, There is an example of the above viscosity ( ⁇ Y 1 ).
  • the abnormality cause identification unit 404 identifies the cause of the abnormality based on the rank of each evaluation value classified by the evaluation value rank determination unit 403. For example, regarding the viscosity ( ⁇ Y 1 ), “oil deterioration” is set as the cause in the case of rank 1, and “fuel mixture” is set as the cause in the case of rank-1.
  • the evaluation value rank determination unit 403 determines that the rank of the viscosity ( ⁇ Y 1 ) is 1, the abnormality cause identification unit 404 outputs “oil deterioration” as the cause of the abnormality.
  • the evaluation value rank determination unit 403 determines the viscosity ( ⁇ Y 1 ) And dielectric constant ( ⁇ Y 3 ) are determined to be rank 1, respectively, the abnormality cause identifying unit 404 outputs “mixture of sand dust and wear powder” as the cause of the abnormality.
  • the abnormality cause identified by the abnormality cause identifying unit 208 as described above is included in the oil collection request 301 or separately in the abnormality item in at least one of the work machine computer 110, the service computer 111, and the administrator computer 112. An appropriate response corresponding to the cause of the abnormality is carried out by the parties concerned in order to resolve the abnormality.
  • the present embodiment it is possible to identify the cause of the oil abnormality based on the sensor information of the sensor group 101.
  • the cause of the abnormality For example, when an increase in the amount of metal component wear powder mixed with oil is identified as the cause of the abnormality, it is possible to promptly disassemble and inspect the equipment as a countermeasure, so check Work efficiency can be improved, and countermeasures (for example, replacement of parts) can be performed in a state where the abnormality is minimized.
  • countermeasures for example, replacement of parts
  • the service person can bring the corresponding replacement part in advance and go to the excavator 501, so that the efficiency and speed of maintenance service can be improved.
  • the response method 302 is transferred from the service computer 111 to the administrator computer. It is also possible to eliminate the abnormality without waiting for the arrival of the service person by performing the parts replacement by the user himself / herself. As described above, according to the present embodiment, it is possible to reduce the service cost and the part replacement cost as the total life cycle cost, to shorten the downtime of the work machine and to improve the operating rate. .
  • the sensor information may be periodically output to an external memory (for example, a USB flash memory), and the data in the external memory may be output to the server computer 104.
  • an external memory for example, a USB flash memory
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications within the scope not departing from the gist thereof.
  • the present invention is not limited to the one having all the configurations described in the above embodiment, and includes a configuration in which a part of the configuration is deleted.
  • part of the configuration according to one embodiment can be added to or replaced with the configuration according to another embodiment.
  • each configuration relating to the above-described computer, functions and execution processing of each configuration, and the like are realized by hardware (for example, logic for executing each function is designed by an integrated circuit). Also good.
  • the configuration related to the computer may be a program (software) in which each function related to the configuration of the computer is realized by being read and executed by an arithmetic processing device (for example, CPU).
  • Information related to the program can be stored in, for example, a semiconductor memory (flash memory, SSD, etc.), a magnetic storage device (hard disk drive, etc.), a recording medium (magnetic disk, optical disc, etc.), and the like.
  • control lines and information lines are shown to be understood as necessary for explanation, but all the control lines and information lines related to the product are not necessarily shown. Not exclusively. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

　作業機械の稼働に利用されているオイルのオイル性状を検出するセンサ（１０１Ａ）から入力されたセンサ情報（Ａ）および当該センサ情報（Ａ）ごとに定められた異常度判定値が記憶された記憶装置（２１０）と、センサ情報（Ａ）と異常度判定値に基づいて、オイルの異常度合いの程度を判別する第１処理と、当該第１処理で判別されたオイルの異常度合いの程度に基づいて、オイル採取を伴うオイル分析を行う必要があるか否かを判別する第２処理と、第２処理でオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末に出力する第３処理とを実行する演算処理装置（１０４）とを備える。

Description

作業機械のオイル性状の診断システム
　本発明は作業機械に用いられるオイルの性状を診断するシステムに関する。
　近年は、油圧ショベル、ダンプトラック、ホイールローダ、フォークリフト、クレーンなどを含む作業機械に設けられた各種センサの検出値の情報に、人手によるオイル分析結果や目視による判断結果を加えた総合的な異常診断を作業機械に適用する試みがなされている。
　例えば、特許文献１では、建設機械に設けられたセンサ群（例えば、エンジン回転数、エンジン油圧、油温、ブローバイ圧力などのセンサ）によって検出・収集した第１の建設機械情報と、前記建設機械からサービスマンによって採取されたオイルを分析して収集した第２の建設機械情報（オイル分析情報）と、前記建設機械をサービスマンが目視により判断して収集した第３の建設機械情報（目視情報）のすべて或いはいずれか２つの組合せに基づいて前記建設機械の異常度合いを判別する装置が開示されている。
特開２００２－１７３９５４号公報
　作業機械には、予め計画した工期を遵守するために、安定した稼動を要求されることが多い。そのため、作業機械では故障等の異常が発生する前の段階で異常な状態を検知する予兆診断の機能を備えて、突然の故障等によるダウンタイムの発生を極力防止することが求められる。また、作業機械には作業現場に即したアタッチメントや所要性能に即したチューニングが施されていることが多く、故障発生時に代替の作業機械を安易に投入することは難しい。この点からもダウンタイムの発生防止は望まれる。
　また、作業機械は高価な製品であり、その部品には高価なものが含まれることがある。省資源化に対するニーズの高まりから、作業機械の基幹部品であるエンジン系や油圧機器系の部品は、一旦使用した後に適切な補修を加えて再生品として再利用されることも求められる。そのためには、再生不可能な程度にまで劣化しないように、適切なタイミングで適切なメンテナンスを行うことが重要である。
　そのため、作業機械に発生する故障等の予兆現象として異常状態を早期に的確に把握し、交換部品の早期の手配や、修理費用の低減化を促進するための初期段階での異常状態の検知または部品の再利用化を図ることで、トータルのライフサイクルコストとしてのサービス費用、部品交換コストの低減化を図ると共に、工事現場や作業現場などにおける作業機械の稼働率自体を向上させることも必要となる。
　そこで、上記文献の技術をはじめとして、作業機械に設けた各種センサを用いて作業機械の稼働状態（上記文献の「第１の建設機械情報」）を測定し、異常がないかを監視する異常診断技術の開発が進められている。一方、作業機械のエンジン系、油圧機器系の基幹部品に対しては、センサ情報に基づく異常診断技術に加えてサービス担当者が作業現場まで出向き、定期的な時間間隔で基幹部品に使用されているオイル（エンジンオイルや作動油等）を採取することが提案されている。採取されたオイルはオイル分析センタで詳細に分析される。そのオイル分析結果は、過去のオイル分析結果と比較される等して、作業機械の基幹部品に異常がないか否かの状態監視に上記各種センサの計測値とともに利用される。
　しかしこの方法ではサービス担当者が作業現場に定期的に出向いて複数の基幹部品からオイルを採取する必要があり、その作業は煩雑なものとなる。また、オイル採取中は作業機械を停止する必要があるため作業効率が低下する。さらに、採取したオイルを分析しても、多くの場合は作業機械の状態が正常と判断されることから、オイル採取の間隔をできるだけ長くとってオイル採取に伴うダウンタイムを最小化する方向（作業機械の作業効率を最大化する方向）にインセンティブが働く傾向がある。一方、オイル採取の間隔を空けすぎると、作業機械に設けたセンサ群で検出・収集した機械情報（第１の建設機械情報）に異常が見られなかったとしても、オイルが劣化して潤滑性能が低下しており、次回のオイル採取時までに部品の異常摩耗が進行して補修困難な程度まで損傷が進行していることもあり得る。これにより使用済み部品を再生品として利用できないケースも出てくる可能性がある。
　本発明は以上の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の必要性の有無を的確に判断できる作業機械の診断システムを提供することにある。
　本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、作業機械の稼働に利用されているオイルについての１以上のオイル性状を検出する１以上のセンサから入力された１以上のセンサ情報と、当該センサ情報ごとに１以上定められた判定値とが記憶された記憶装置と、前記１以上のセンサ情報と当該１以上のセンサ情報に係る前記判定値に基づいて、前記オイルの異常度合いの程度を判別する第１処理と、当該第１処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度に基づいて、オイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する第２処理と、当該第２処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末に出力する第３処理とを実行する演算処理装置とを備えるものとする。
　本発明によれば、オイル性状の状態を直接的に検知可能なセンサから出力される情報に基づいて、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の必要性の有無を的確に判断することができるので、オイル採取タイミングの最適化と作業機械のダウンタイムの最小化を図ることができる。
本発明の実施の形態に係る作業機械の診断システムの概略構成図。 油圧ショベル５０１の全体構成図。 油圧シリンダ５１３に油圧を発生させる油圧システムの構成の一例。 油圧ショベル５０１におけるエンジン６０１のオイル系統の構成図。 作業機械用コンピュータ１１０とサーバ用コンピュータ１０４の概略構成図。 センサ１０１Ａが誘電率、センサ１０１Ｂが粘度、センサ１０１Ｃが密度を測定している場合の各センサ情報の時間変化を示す図。 粘度（センサ群１０１で検出されるオイル性状の一例）と温度の相関関係を示す図。 第１の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ１１０が実行する処理のフローチャートの一例。 第２の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ１１０が実行する処理のフローチャートの一例。 図９中のＳ９００で実行される処理の詳細図。 第３の実施の形態に係る異常原因特定部２０８の概略構成図。
　油圧ショベルをはじめとする作業機械に搭載されるエンジンや、油圧ポンプ及び油圧シリンダなどの油圧機器では、例えば掘削などの高負荷の動作の繰り返しなどによって、部品の潤滑や動力伝達媒体として用いられているオイル（エンジンオイルや作動油）の性状そのものが劣化してくる。また、これらのオイルの潤滑性能の劣化に伴い、高負荷を受けている部品の接触部に摩耗などの不具合が生じるようになる。エンジンや油圧機器系の部品の耐久性を高めるためには、オイルの潤滑性能を適正に保つように定期的にオイルを交換することが必要となる。また、高負荷の動作によって生じた部品内部の接触面に生じた微細な摩耗粉などは、オイルの戻り回路中に設けたフィルタを介してオイルの清浄度を保つようにされているが、オイル性状の劣化に伴いフィルタ自体にも損耗が蓄積されてくるため、同じく定期的な交換が必要となる。また、部品の摩耗などの損傷が大きくなると部品そのものを交換することが必要となる。
　本実施の形態に係る作業機械の診断システムは、このような背景を鑑みて構築されたものであり、作業機械のエンジン系、油圧機器系の基幹部品の潤滑や動力伝達媒体として用いられているオイルの性状の状態をセンサで検出し、そのセンサ情報（オイルの物理化学的な状態を示す数値）に基づいてオイルの異常度合いの程度をリアルタイムに判別し、その判別結果に応じて作業機械が故障に至る前の適切なタイミングで詳細なオイル分析のためのオイル採取を促すものである。これにより、適正なオイル交換やフィルタ交換あるいは部品の交換などを行うことで故障を未然に防止することができ、また修理等の対応処理を迅速に行うことで作業機械を効率的に管理できる。また、部品に再生化の処理を施すことが容易になるので、当該部品の性能を回復させることが容易となる。
　以下では、油圧ショベルを利用した実施の形態を例に挙げて説明するが、潤滑剤や動力伝達媒体としてオイルを利用している作業機械であれば、油圧ショベルに限らず、ダンプトラック、ホイールローダ、ブルドーザ、フォークリフト、クレーンなどのその他の作業機械にも利用可能である。
　図１は本発明の実施の形態に係る作業機械の診断システムの概略構成図である。この図に示す診断システムは、油圧ショベル５０１（図２参照）に搭載されたコンピュータ（作業機械用コンピュータ）１１０と、油圧ショベル５０１を製造したメーカの管理下にあるサーバ用コンピュータ１０４と、油圧ショベル５０１の管理者（ユーザ）が使用するコンピュータ（管理者用コンピュータ）１１２と、作業機械メーカ又はその営業所若しくは代理店等に所属し油圧ショベル５０１の故障修理・メンテナンスを行うサービス担当者（サービスマン）が使用するコンピュータ（サービス用コンピュータ）１１１と、油圧ショベル５０１から採取されたオイルを分析するオイル分析会社の管理下にある分析会社用コンピュータ１１３とを備えている。
　なお、図示して説明しないが、各コンピュータ１１０，１０４，１１２，１１１，１１３は、各種プログラムを実行するための演算手段としての演算処理装置（例えば、ＣＰＵ）と、当該プログラムをはじめ各種データを記憶するための記憶手段としての記憶装置（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュメモリ等の半導体メモリや、ハードディスクドライブ等の磁気記憶装置）と、演算処理装置及び記憶装置等へのデータ及び指示等の入出力制御を行うための入出力演算処理装置を備えている。さらに、コンピュータの操作者をはじめとする人への情報提供が必要な場合には、演算処理装置の処理結果等を表示するための表示装置（例えば、液晶モニタ等）を備えても良い。また、本診断システムを構成する各コンピュータ１０４，１１０，１１１，１１２，１１３としては、据え置き型の端末だけでなく、携帯用の端末（携帯電話、スマートフォン、タブレット端末など）も利用可能である。
　図２は油圧ショベル５０１の全体構成図を示すものである。油圧ショベル５０１は、オイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃ（図３、図４に示す）と、作業機械用コンピュータ１１０と、バケット５２１、アーム５２２及びブーム５２３を駆動するための油圧シリンダ５１１、５１２、５１３と、油圧シリンダ５１１、５１２、５１３をはじめとする油圧ショベル内の各油圧アクチュエータに作動油を供給するための油圧ポンプ６０２（図３参照）と、油圧ポンプ６０２を駆動するエンジン６０１（図３参照）と、油圧モータ（図示せず）により駆動される履帯（無限軌道）を有する下部走行体５３３と、下部走行体５３３の上部に旋回機構５３２を介して旋回可能に取り付けられ、油圧モータ（図示せず）により旋回駆動される上部旋回体５３１とを備えている。
　油圧ショベル５０１の動作について説明する。油圧ショベル５０１が掘削などの動作を行う場合には、油圧シリンダ５１１、５１２、５１３の伸縮動作によってバケット５２１、アーム５２２、ブーム５２３が駆動される。ブーム５２３の下部は上部旋回体５３１に取り付けられている。
　図３に油圧シリンダ５１３に油圧を発生させる油圧システムの構成の一例を示す。作動油タンク６０４内の作動油（オイル）は油圧ポンプ６０２によって汲み上げられ、例えば油圧シリンダ（ブームシリンダ）５１３に導入される作動油の流量・方向を制御するコントロールバルブ６０３に送られる。コントロールバルブ６０３は、その切換位置に応じて作動油を制御して油圧シリンダ５１３に供給し、これにより油圧シリンダ５１３が駆動されてブーム５２３が動作する。また、油圧シリンダ５１３から流出した作動油は、コントロールバルブ６０３を介してオイルクーラ６０５に導かれ冷却された後、作動油フィルタ６０６を介して作動油タンク６０４に戻される。
　オイル性状センサ１０１Ｂは、コントロールバルブ６０３と油圧シリンダ５１３のヘッド側の油圧室を接続する油路に設けられており、この油路を通過する作動油の性状（例えば、温度、粘度、密度、誘電率などが含まれる）の少なくとも１つを検出している。オイル性状センサ１０１Ｃは、コントロールバルブ６０３とオイルクーラ６０５を接続する油路、すなわち、作動油がタンク６０４に戻る際に通過する油路（戻り回路）もしくはタンク内に設けられており、この油路を通過する、もしくはタンク内の作動油の性状の少なくとも１つを検出している。
　なお、図３では、ブームシリンダ５１３に係る油圧システムの構成について説明したが、他の油圧アクチュエータについても対応するコントロールバルブがそれぞれ存在し、各油圧アクチュエータは各コントロールバルブで制御された作動油によって適宜駆動されるようになっている。
　図４は油圧ショベル５０１におけるエンジン６０１のオイル系統の構成図である。エンジンオイルは、エンジン６０１の内部の潤滑およびエンジン６０１の冷却のために用いられる。図４において、オイルポンプ７０２は、エンジン６０１の回転に合わせて駆動される。オイルポンプ７０２は、オイルパン７０３からエンジンオイルを吸引し、オイルクーラ７０４に送る。オイルクーラ７０４でウォータジャケット７０５内の冷却水との熱交換によって冷却されたエンジンオイルはオイルフィルタ７０６で異物を除去された後にオイルパン７０３に戻される。
　また、ウォータポンプ７０７もエンジン６０１の回転によって駆動され、ウォータジャケット７０５内の冷却水を吸引してラジエータ７０８に供給する。ラジエータで冷却された冷却水はウォータジャケット７０５に戻される。ラジエータ７０８は、エンジン６０１の回転部に取り付けられた冷却ファン７０９が取り込む空気によって冷却（空冷）される。
　オイル性状センサ１０１Ａは、オイルクーラ７０４とオイルフィルタ７０６を接続し、エンジンオイルがオイルパン７０３に戻る際に通過する油路（戻り回路）に設けられており、この油路を通過するエンジンオイルの性状の少なくとも１つを検出している。
　各オイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃは、その仕様に応じて、油圧ショベル５０１の稼働に利用されているオイル（油圧アクチュエータの作動油、エンジンオイル等、油圧ショベルで利用されるすべてのオイルが対象となり得る）についての１以上のオイル性状を検出（測定）している。各オイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃのセンサ信号は適宜処理されてオイル性状の物理量を示す情報（オイル性状情報又はセンサ情報と称する）として作業機械用コンピュータ１１０やサーバ用コンピュータ１０４に入力・記憶される。なお、ここでは説明を簡略化するために３つのオイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃだけの設置箇所を説明したが、油圧ショベル５０１にはこれら３つの他にもオイル性状センサを備えており、その個数に特に限定は無い。以下では、３つのオイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃをはじめとする油圧ショベル５０１に設けられた複数のオイル性状センサをセンサ群１０１と称することがある。
　オイル性状センサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃで測定すべきオイル性状としては、基本的なものとして、オイルの温度、粘度、密度、誘電率などがある。また必要に応じてこれらにオイルの色情報や、コンタミ等級などのオイル性状を測定対象として追加しても良い。各オイル性状センサで測定可能なオイル性状はセンサの仕様により異なるため（１つだけでなく２つ以上のオイル性状を測定できるセンサも存在する）、実際に油圧ショベル５０１に搭載されるオイル性状センサの組み合わせは、測定したいオイル性状と各センサの仕様に応じて異なってくる。
　図５は作業機械用コンピュータ１１０とサーバ用コンピュータ１０４の概略構成図である。
　作業機械用コンピュータ１１０は、油圧ショベル５０１に搭載されたセンサ群１０１から入力されるセンサ情報（第１レベルのセンサ情報）１０２を記憶するための記憶装置１０３を備えている。本実施の形態に係る３つのセンサ１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃは、それぞれ異なる１つのオイル性状の測定が可能であるものとする。図５に示すように、例えば、或る時刻におけるセンサ１０１Ａのセンサ信号は、作業機械用コンピュータ１１０で適宜処理され、センサ情報Ａ１として作業機械用コンピュータ１１０の記憶装置１０３に測定時刻と関連づけて記憶される。図５中のセンサ情報Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…は、同じセンサ１０１Ａで異なる時刻に測定されたセンサ情報を示しており、時間経過とともに末尾の数字が増加するようになっている。これによりセンサ１０１Ａのセンサ情報Ａの時系列データが作業機械用コンピュータ１１０に記憶される。説明は省略するが、他のセンサ１０１Ｂ，１０１Ｃについても同様である。
　サーバ用コンピュータ１０４は、或るセンサ情報（オイル性状情報）とそのセンサ情報に係る異常度判定値（後述）に基づいてオイルの異常度合いの程度を判別する処理（第１処理）を実行する状態判別部２０１と、状態判別部２０１で判別された結果に基づいてオイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する処理（第２処理）を実行する採取要否判別部２０２と、採取要否判別部２０２でオイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末（例えば、サービス用コンピュータ１１１、管理者用コンピュータ１１２等）に出力する処理（第３処理）を実行する採取時期報知部２０３とを備えている。
　さらに、サーバ用コンピュータ１０４は、或るセンサ情報の前回値と今回値の差分である変化量を算出する変化量算出部２０４と、当該変化量と変化量判定値に基づいて当該変化量のランクを分類する変化ランク判定部２０５と、第２処理でオイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常が生じた、もしくは、異常が生じる可能性のある部品を特定する処理を実行する異常部品特定部２０６と、或るセンサ情報と所定値（例えば、センサ情報の初期値）の差分値を算出する差分値算出部２０７と、或るセンサ情報と当該或るセンサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいてオイルの異常原因を特定する処理を実行する異常原因特定部２０８とを備えている。
　サーバ用コンピュータ１０４は作業機械用コンピュータ１１０と相互にデータ通信が可能なように無線接続又は有線接続されており、作業機械用コンピュータ１１０の記憶装置１０３に記憶されたセンサ情報（第１レベルのセンサ情報）の時系列データはサーバ用コンピュータ１０４に入力され、サーバ用コンピュータ１０４の記憶装置２１０に記憶される。
　サーバ用コンピュータ１０４の記憶装置２１０には、センサ群１０１により取得されるセンサ情報に加えて、オイル性状情報ごとに定められた閾値が記憶されている。例えば、オイル性状情報として、センサ１０１Ａが誘電率（センサ情報Ａ）、センサ１０１Ｂが粘度（センサ情報Ｂ）、センサ１０１Ｃが密度（センサ情報Ｃ）を測定している場合には、誘電率、粘度および密度のそれぞれに定められた閾値ＳＡ，ＳＢ，ＳＣが記憶されていることになる。閾値は状態判別部２０１がオイルの異常度合いの程度を判別する際に用いる異常度判定値の決定に利用され、本実施の形態では各閾値に対して所定の割合を乗じた値を異常度判定値として利用している。具体的には、所定の割合として３０％および５０％を利用しており、閾値に３０％を乗じて得た異常度判定値を警告判定値と称し、閾値に５０％を乗じて得た異常度判定値を異常判定値と称している。
　状態判別部２０１は、或るセンサ情報がこれに対応する閾値の３０％以上から５０％未満の場合（警告判定値以上で異常判定値未満の場合）にはオイルに異常はないものの将来的に異常が認められる可能性が高く今後のセンサ情報変化に対する注意を喚起するために「警告」と判別し（警告判定）、閾値の５０％以上の場合（異常判定値以上の場合）にはオイルに異常が認められるものとみなして「異常」と判別し（異常判定）、閾値の３０％未満の場合（警告判定値未満の場合）には異常は認められないとみなして「正常」と判別する（正常判定）。各閾値は、油圧ショベル５０１及びこれと同機種の油圧ショベルで取得された過去のセンサ情報（オイル性状情報）とオイルの異常度合いの程度の相関関係の実績に基づいて定められている。
　図６はセンサ１０１Ａが誘電率（センサ情報Ａ）、センサ１０１Ｂが粘度（センサ情報Ｂ）、センサ１０１Ｃが密度（センサ情報Ｃ）を測定している場合の各センサ情報の時間変化を示す図である。図中には、誘電率に関する閾値ＳＡの３０％の値（警告判定値）をＳＡ３０、５０％の値（異常判定値）をＳＡ５０と表記し、粘度に関する閾値ＳＢの３０％の値（警告判定値）をＳＢ３０、５０％の値（異常判定値）をＳＢ５０と表記し、密度に関する閾値ＳＣの３０％の値（警告判定値）をＳＣ３０、５０％の値（異常判定値）をＳＣ５０と表記している。
　状態判別部２０１は、センサ群１０１によって取得された各センサ情報（オイル性状情報）を警告判定値ＳＡ３０，ＳＢ３０，ＳＣ３０及び異常判定値ＳＡ５０，ＳＢ５０，ＳＣ５０と比較して、オイルの異常度合いの程度が「正常」、「警告」及び「異常」の３つのうちいずれであるかを判定している。
　なお、本実施の形態では、センサ情報（オイル性状情報）ごとに閾値を１つ設定し、当該閾値から決定した２つの異常度判定値（警告判定値、異常判定値）によりオイルの異常度合いの程度を判定したが、３つ以上の異常度判定値を設定して異常度合いの程度をさらに細かく分類しても良い。また、閾値を介して複数の異常度判定値を決定することに代えて、閾値を介さずに複数の異常度判定値を直接的に決定して異常度合いの程度を分類しても良い。
　なお、上記のように１つの閾値に対して複数の割合を決定しておくことにより複数の異常度判定値を定義すると、当該割合の数値を変更するだけで各異常度判定値を容易に変更することができる。作業機械の重要度等はユーザで異なることが多いが、このように異常度判定値を容易に変更可能にしておくと、ユーザの嗜好に合わせて作業機械を管理することが容易となる。
　図７はオイル性状の１つである粘度と温度の相関関係を示す図である。この図から粘度は温度変化とともに変化する温度に依存した特性値であることが分かる。センサ群１０１で検出されるオイル性状には、図７の粘度だけでなく、温度に依存したものが含まれる。そこで本実施の形態における状態判別部２０１は、警告判定値及び異常判定値との比較を行う前に、任意の温度ｔにおける各オイル性状の測定値（センサ情報）Ｘi（ｔ）を、次の３次多項式（式１）の形式で変換している。これにより測定値（センサ情報）を実用上有意な精度で所定の温度域における値に変換することができ、例えば異常度判定値（警告判定値及び異常判定値）の基礎となる閾値が想定している温度域における値に変換できる。状態判別部２０１は、式１による変換後の値Ｘi（ｔ）と警告判定値及び異常判定値とを比較することでオイルの異常度合いの程度を判別する。なお、次式における添字のｉは１以上の整数でありオイル性状の種類を示す。例えば、粘度はＸ１、密度はＸ２、誘電率はＸ３と規定できる。また、次式におけるｂ０i，ｂ１i，ｂ２ｉ，ｂ３ｉは係数である。
　Ｘi（ｔ）＝ｂ0ｉ＋ｂ１ｉ・ｔ＋ｂ２ｉ・ｔ２＋ｂ３ｉ・ｔ３　　　…（式１）
　また、比較的温度に依存しないオイル性状（例えば、色情報やコンタミ等級など）のセンサ情報については、上記式１の第２項以下の係数を調整することで温度に依存するものと同様に式１の形態で表現できる。
　次に採取要否判別部２０２について説明する。採取要否判別部２０２は、状態判別部２０１で「異常」と判別された場合に、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別し、「正常」と判別された場合に「必要が無い」と判別する。また、状態判別部２０１で「警告」と判別された場合には、オイル採取のタイミングを定期的なオイル交換時期（定期交換時期）まで遅らせることが可能かに基づいてオイル採取の要否を判別する。次に、「警告」と判別されたときの採取要否判別部２０２の処理について詳細に説明する。
　オイルの異常度合いの程度が「警告」のときのオイル採取の要否の判別に際して、採取要否判別部２０２は、状態判別部２０１が選択したセンサ情報と当該センサ情報の時間変化率に基づいて、次回のオイル交換時まで油圧ショベル５０１を稼働させてもオイルの異常度合いが「異常」まで進行しないか否かを判別することで、次回のオイル交換時までにオイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する処理を実行する。より具体的には、採取要否判別部２０２は、まず、当該センサ情報に係る測定時刻から次回の定期オイル交換時期までの時間Ｔ１と、当該センサ情報に係る測定時刻から当該センサ情報が異常判定値に達するまでに要する時間であって、当該センサ情報の時間変化率から推定される時間Ｔ２とを比較する。そして、Ｔ１よりもＴ２の方が長い場合には、次回の定期オイル交換時にもオイルの異常度合いは「異常」ではないとみなし、当該定期オイル交換時にオイル採取を伴うオイル分析を実施すれば足りると解釈して、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要は無い」と判別する。一方、Ｔ２がＴ１以下の場合には、次回の定期オイル時にはオイルの異常度合いは既に「異常」に達しているとみなし、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別する。
　次に採取時期報知部２０３について説明する。採取時期報知部２０３は、採取要否判別部２０２でオイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別された場合には、できるだけ速やかにオイル採取して詳細なオイル分析をオイル分析会社で実施するように、その旨を、作業機械用コンピュータ１１０、管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１のうち少なくとも１つにオイル採取要求３０１として出力して油圧ショベル５０１の関係者に報知する。なお、オイル分析会社用コンピュータ１１３にもオイル採取要求３０１を送信しても良い。一方、「必要が無い」と判別された場合には、オイル採取要求３０１の出力は行わない。
　＜第１の実施の形態＞
　次に上記のように構成される診断システムが実行する一連の処理の一例について図８を用いて説明する。図８は第１の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ１０４が実行する処理のフローチャートの一例である。
　サーバ用コンピュータ１０４は図８のフローチャートの処理を所定の時間間隔（呼び出しサイクル）で呼び出す。例えば、エンジン始動時に呼び出し、その後エンジン停止時まで所定の時間間隔（例えば１時間間隔）で呼び出す。そして、各呼び出し時（フローチャートの各開始時）にフラグＡ，Ｂをリセットしてゼロに設定する（フラグＡ，Ｂを倒す）とともに、呼び出し時に測定された各オイル性状のセンサ情報を収集してこれらを全て「未選択」の状態に設定する。センサ情報を収集する際において、呼び出し時に測定されたセンサ情報の無いオイル性状については、呼び出し時の直近に測定されたセンサ情報を代わりに収集するものとする。センサ情報の取得時を呼び出し時に同期させても良い。
　Ｓ８０１では、状態判別部２０１は、フローチャートの開始時に収集した複数のセンサ情報の中から未選択のものを１つ選択する。このとき、選択したセンサ情報の測定時のオイルの温度ｔと（式１）を利用して選択したセンサ情報に変換を加える。
　Ｓ８０３では、状態判別部２０１は、Ｓ８０１で選択したセンサ情報に対応する閾値を選択し、その閾値から警告判定値および異常判定値を取得し、その警告判定値および異常判定値をＳ８０１で変換したセンサ情報と比較することでオイルの異常度合いの程度を判別する。
　Ｓ８０１で選択・変換したセンサ情報が、Ｓ８０５において警告判定値よりも大きいと判定され、さらにＳ８１３で異常判定値よりも大きいと判定されるとＳ８３１に移行する。すなわち、Ｓ８０１で選択・変換したセンサ情報が異常判定値以上と判断されたときは、状態判別部２０１は「異常」と判定し（Ｓ８３１）、採取要否判別部２０２はオイル採取を伴うオイル分析を行う必要が有ると判定する。そして、次のＳ８３２では異常判定のフラグＢを立て（フラグＢ＝１とする）、Ｓ８０９に移行する。
　なお、上記から明らかであるが、フラグＢが１の場合は、「異常判定が出され、オイル採取が“必要”と判定されたセンサ情報が存在すること」を示す。
　一方、Ｓ８１３において、Ｓ８０１で選択・変換したセンサ情報が警告判定値以上かつ異常判定値未満のときは（Ｓ８１３）、状態判別部２０１は「警告」と判定する（Ｓ８１５）。そして、採取要否判別部２０２は、Ｓ８０１で選択したセンサ情報の測定時刻から次回のオイル定期交換時期までの時間Ｔ１と、当該センサ情報の時間変化率から当該センサ情報が異常判定値に達するまでの時間Ｔ２とを算出し、両者（Ｔ１，Ｔ２）の大小を比較し、オイル採取の必要の有無を判定する（Ｓ８１７，Ｓ８１９，Ｓ８２１）。この処理の具体例を以下に説明する。
　オイルの定期交換時期は過去の実績に基づいて所定の時間間隔で規定されている。ここでは説明のために、オイルの定期交換時期は、油圧ショベル５０１の稼働時間の間隔ｔ１(ｔ１＝５００時間)で設定されているとする。
　ここでは、Ｓ８１７で算出する「次回のオイル定期交換時期までの時間Ｔ１」として、次回の定期交換までの残日数ｄ１を利用する（Ｔ１＝ｄ１）。この場合、まず、サーバ用コンピュータ１０４の記憶装置２１０に記憶されている油圧ショベル５０１の稼働時間の履歴から「１日当たりの油圧ショベル５０１の平均稼働時間ｔ２」を算出する。次に、「定期交換の間隔ｔ１」から、「前回の定期交換時から警告判定が出された時刻までの油圧ショベル５０１の稼働時間ｔ３」を減じて、その差を「１日当たりの平均稼働時間ｔ２」で割ることで、「次の定期交換までの残日数ｄ１」を算出する。例えば、例えば、５００時間間隔でオイル交換を行う場合（ｔ１＝５００時間）、前回の交換後３５０時間経過したとき（ｔ３＝３５０時間）に「警告判定」が出た場合、１日当たりの平均稼働時間が５時間とすると（ｔ２＝５時間）、次の定期的なオイル交換までの日数ｄ１は、「ｄ１＝（５００時間－３５０時間）÷５時間＝３０日」となる。
　次に、Ｓ８１９では、「センサ情報が異常判定値に達するまでの時間Ｔ２」として、Ｓ８０１で選択したセンサ情報の測定時刻（「警告判定」が出された日付）から当該センサ情報が異常判定値に至るまでの残日数ｄ２を利用する（Ｔ２＝ｄ２）。ここでは、警告判定値が閾値の３０％、異常判定値が閾値の５０％とし、１日当たりのセンサ情報の時間変化率が１％の場合（ケース１）と、０．５％の場合（ケース２）の２種類の場合を想定する。まず、ケース１の場合、警告判定値から異常判定値に至るまでの日数ｄ２は、「ｄ２＝（５０％－３０％）÷１％=２０日」と算出される。そして、ケース２の場合は、「ｄ２＝（５０％－３０％）÷０．５％=４０日」と算出される。
　したがって、ケース１の場合のＳ８２１の判定では、「Ｔ２＝ｄ２＝２０日＜Ｔ１＝ｄ１＝３０日」となり、採取要否判別部２０２はオイル採取を伴うオイル分析が「必要」と判定し、Ｓ８２３でフラグＡを立て（フラグＡ＝１とする（なお、すでにフラグＡ＝１の場合はそのままとする）、Ｓ８０９に進む。反対に、ケース２の場合のＳ８２１の判定では、「Ｔ２＝ｄ２＝４０日≧Ｔ１＝ｄ１＝３０日」となり、採取要否判別部２０２はオイル採取を伴うオイル分析は「不要」と判定し、Ｓ８０９に進む。
　なお、上記から明らかであるが、フラグＡが１の場合は、「警告判定が出され、オイル採取が“必要”と判定されたセンサ情報が存在すること」を示す。
　また、Ｓ８０５において、Ｓ８０１で選択・変換したセンサ情報が警告判定未満のときは（Ｓ８０５）、状態判別部２０１は「正常」と判定し（Ｓ８０７）、採取要否判別部２０２は当該時点におけるオイル採取を伴う詳細なオイル分析は不要であると判定し、Ｓ８０９に進む。
　Ｓ８０９では、全センサ情報を選択したか否かを判定し、未選択のセンサ情報がある場合にはＳ８０１に戻る。一方、全てのセンサ情報を選択し終えた場合には、Ｓ８１０に移行し、採取時期報知部２０３がフラグＢのチェックを行う。
　Ｓ８１０のフラグＢのチェックで、フラグＢに１がセットされていると判明した場合には、採取時期報知部２０３は、管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１にオイル採取要求３０１として電子メール１を送信する（Ｓ８３３）。Ｓ８３３が終了したら図８に示した一連の処理を終了し、サーバ用コンピュータ１０４は次の処理開始時刻まで待機する。
　Ｓ８３３における電子メール１には、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の実施を促す旨のメッセージ（例えば、「至急オイル採取して点検をお願いします」というメッセージ）が記載されている。さらに、このメッセージに加えて、オイル採取の対象となる油圧ショベルの識別情報（例えば、モデル名、シリアル番号）、その油圧ショベルの稼働時間（アワーメータ）、「異常判定」が出力された時刻（判定時刻）などを含めても良い。電子メール１の記載内容は管理者用コンピュータ１１２とサービス用コンピュータ１１１で共通である必要は無く、送信先の立場／役割に応じて異ならせても良い。また、電子メールに代えて、専用のアプリケーションを自動的に起動し、そのアプリケーション上に同様の内容を表示しても良いし、例えば油圧ショベル５０１のキャブ内にオイル採取を促す警告灯を点灯させる等して専用の報知システムを稼働させても良い。
　Ｓ８１０のフラグＢのチェックで、フラグＢに０がセットされていると判明した場合には、次に採取時期報知部２０３はフラグＡのチェックを行う（Ｓ８１１）。このチェックでフラグＡに１がセットされていると判明した場合にはＳ８２７に進み、採取時期報知部２０３は、管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１にオイル採取要求３０１として電子メール２を送信する。
　電子メール２には、次回のオイルの定期交換までの間にオイルの異常度合いが異常のレベルにまで至るので、定期交換の前に緊急にオイル交換を実施する必要がある旨を明示するメッセージ（例えば、「警告判定レベルを超過しましたので今後のセンサ出力結果の判定にご注意ください」）が記載されている。
　なお、電子メール１と電子メール２の内容は一緒でも良いし、異ならせても良い。後者の場合には、現在は異常レベルに無いことと、異常に至ると予測される日付（予測日）と、当該予測日までの残日数と、当該予測日までにオイル採取を伴うオイル分析を行うことを促すメッセージ等を記載しても良い。また、上記ではフラグＡ，Ｂの双方が１の場合には電子メール１が優先して送信される構成となっているが、フラグＡ，Ｂの双方が１の場合には電子メール１と電子メール２の双方を送信する構成を採用しても良い。
　Ｓ８１１のフラグＡのチェックで、フラグＡに０がセットされていると判明した場合には、図８に示した一連の処理を終了し、サーバ用コンピュータ１０４は次の処理開始時刻まで待機する。なお、Ｓ８１１でフラグＡに０がセットされていると判明した場合には、特に異常はなかったものとして処理を終了するが、正常である旨の報告を電子メール等で行っても良い。
　上述した電子メール１（オイル採取要求３０１）または電子メール２（オイル採取要求３０１）をコンピュータ１１１，１１２で受信したユーザ又はサービス担当者は油圧ショベル５０１から速やかにオイルを採取し、オイル分析会社にオイル分析を依頼する。オイル分析会社は採取されたオイルに基づいて詳細なオイル分析を実施し、その分析結果３０３（図１参照）を分析会社用コンピュータ１１３からサーバ用コンピュータ１０４（作業機械メーカ）に送信する。分析結果３０３には、センサ群１０１で取得している各オイル性状について採取したオイルを詳細に分析して得た情報（オイル分析情報（「第２レベルのセンサ情報」とも称する））が含まれており、当該オイル分析情報はサーバ用コンピュータ１０４の記憶装置２１０に逐次蓄積される。なお、オイル分析会社は、分析結果３０３とともに当該分析結果に基づく診断結果３０４をサーバ用コンピュータ１０４に送信しても良い。
　分析結果３０３を受信した作業機械メーカは、当該分析結果に基づいて適宜診断を行い、サービス用コンピュータ１１１に対して分析診断結果３０４及びこれに対応するためのマニュアル（対応マニュアル）を送信するとともに、管理者用コンピュータ１１２に対して当該分析診断結果３０４を送信する。当該対応マニュアルを受信したサービス担当者は、油圧ショベル５０１の所在地に出向き当該対応マニュアルに基づいて油圧ショベル５０１のメンテナンスを行う。当該メンテナンスとしては、オイル交換、オイルフィルタ交換、部品の点検・交換などが含まれる。なお、ユーザ側で対応可能なメンテナンスであれば、サービス担当者がメンテナンスに出向く代わりに、対応方法を電子メール３０２（図１参照）等で送付してユーザに任せても良い。なお、ここでは、各者間の連絡を電子メールで行う場合について説明したが、ＦＡＸ、電話、ビデオ通話など、即時性に優れたコミュニケーション手段であれば代替可能である。また、ここでは、オイル採取をユーザ又はサービス担当者が行うことを前提として説明したが、オイル分析会社が行っても良い。
　ところで、図８に示したフローチャートでは、全センサ情報の異常度合いが判定されるまで異常度合いの判別処理が繰り返されるように構成した。このように全センサ情報の異常度合いを取得すれば、どのセンサ情報に対してどのような判定がなされたかを知ることが可能となる。そして、第２処理でオイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報（オイル性状情報）を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常のある部品を特定する処理を実行する異常部品特定部２０６（図５参照）を備えても良い。異常部品特定部２０６を備えれば、異常の発生時に点検すべき部品を特定できる。これにより、点検作業自体が効率化されるとともに、異常度合いの程度によって交換部品等を予め用意することが可能となるなど、保守サービスに関わる効率化とスピードアップが図れるため、作業機械のダウンタイムを極力短くすることが可能となる。
　また、図８のフローチャートの例では、電子メール１中にどのオイルを採取すべきか（電子メール２の場合にはどのオイルのセンサ出力結果に注意すべきか）を記載していなかったが、電子メール１（または電子メール２）を送信する根拠となったセンサ情報を出力したセンサの検出対象がどのオイルかに基づいて、どのオイルの採取が必要なのか（またはどのオイルのセンサ出力結果に注意すべきか）を判別し、その情報を電子メール中に記載しても良い。例えば、作動油の採取が必要という判定が出された場合には、「至急、作動油を採取して点検をお願いします」というメッセージが記載された電子メール１が送信されることになる。また、或るオイル（例えば作動油）の採取が必要という判定と、他のオイル（例えばエンジンオイル）のセンサ出力結果に要注意という判定が出されたときには、電子メール１及び電子メール２の双方を送信するように構成しても良いし、電子メール１及び電子メール２の双方の記載内容を含む電子メールを別途送信するように構成しても良い。なお、採取が必要という判定と注意が必要という判定が同じオイルに対して出されたときには、オイル採取を促すメッセージ（つまり電子メール１の内容）の送信を優先することが好ましい。
　なお、図８に示したフローチャートでは全センサ情報の異常度合いが判定されるまで異常度合いの判別処理が繰り返されるように構成したが、まだ未選択のセンサ情報が存在する場合であっても、一度異常判定がされれば電子メール１を送信して一連の処理を終了する構成としても良い。すなわち、Ｓ８３１で異常判定が出されたら、即座にＳ８３３に進んで電子メール１を送信して一連の処理を終了しても良い。この構成を採用すると、異常判定が出た場合には、詳細なオイル分析の実施を促す旨のメッセージを即座に送信することができる。
　さらに、図８の例では、どのセンサ情報にどの判定がなされたかを管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１にメール通知していないが、どのセンサ情報にどの判定がなされたかを管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１に通知する構成としても良い。
　また、図８のＳ８１９では、１日当たりのセンサ情報の時間変化率が所定値（１％、０．５％）の場合について説明したが、当該時間変化率は当該センサ情報の時系列から算出しても良い。さらに、１日当たりの時間変化率に代えて、所定時間当たりの時間変化率を利用しても良い。
　以上のように構成された診断システムによれば、オイルの定期交換前（２回のオイル定期交換に挟まれた期間）であっても、オイル性状に異常やその兆候が見られた段階（異常判定又は警告判定が出された段階）で油圧ショベル５０１のユーザ及びサービス担当者に速やかにオイル採取を促すことができるので、次回のオイル定期交換時までに異常が進んでしまうという事態の発生を回避できる。また、補修困難な程度まで部品の損傷が進行することも回避できるので、当該部品に補修を加えて再生品として再利用することも容易となる。作業機械に高価な部品を使用する場合には再生品の利用によるランニングコストの削減は特に顕著なものとなる。
　また、上記の実施の形態によれば、オイル性状が異常となる時期が予測できるので、その予測時期に合わせて交換部品等を予め用意することが可能となるので、保守サービスに係る効率化とスピードアップが図れ、作業機械のダウンタイムを極力短くすることが可能となる。また、その予測時期が定期交換よりも先（未来）の場合には、定期交換タイミングを当初の予定から遅らせることで油圧ショベル５０１のダウンタイムを削減することもできる。
　＜変形例＞
　上記の例では、状態判別部２０１は、Ｓ８０１で選択したセンサ情報と異常度判定値（警告判定値及び異常判定値）の大小に基づいてオイルの異常度合いの程度を判定したが（Ｓ８０５，８１３）、これに代えて、選択したセンサ情報と、当該センサ情報に係るオイル性状を未使用のオイルで検出したときのセンサ情報（センサ情報（オイル性状情報）の初期値）との差分値を差分値算出部２０７で算出し、状態判別部２０１で当該差分値と所定の異常度判定値（差分値用の異常度判定値）を比較してオイルの異常度合いの程度を判定しても良い。これは次の理由による。
　状態判別部２０１で異常度合いの判別を行うに際して、一般に未使用のオイルのオイル性状（オイル性状の初期値）は、オイルの種類や製造メーカなどによって異なった値をとることが多い。また、それに伴って未使用のオイルの性状を検出したオイル性状センサの出力値（センサ情報の初期値）も異なったものとなる。しかしながら、オイル性状の変化量自体はオイルの種類や製造メーカに比較的依存せずに類似の変化量を示すことが多い。したがって、このように差分値に基づいて異常度合いの程度を判定すれば、オイルの種類や製造メーカ等が異なっても同じ異常度判定値で異常度合いの程度を判定することができる。
　また、オイルの異常度合いの程度の判別に際して、センサ情報をそのまま利用するか、差分値を利用するかについては、過去のデータ蓄積量の多少で異ならせても良い。すなわち、判別に利用するセンサ情報について既に十分な情報が得られている場合は、後者（差分値）ではなく、前者の直接的な値に基づく判別も可能であるが、新規のオイルなどのデータの蓄積量が少ない場合は、差分値に基づく判別を行う方が信頼性の高い評価が得られることが多い。状態判別部２０１によって判別を行う際には、上記のことに鑑み、データの蓄積量が少ない場合には、差分値算出部２０７を備え、これを用いて、変化量の計算を行い判定しても良い。
　なお、もちろん、評価の対象とするオイル毎に、オイル性状とセンサ情報の相関関係を予め実験的に求めておくことが重要であり、一般的には、予めオイル性状を調整した数種類の状態のオイルを用いてオイル性状センサの基本的な出力値を把握しておくことが望ましい。また、“差分値”を利用した場合の異常度判定値（異常判定値及び警告判定値）は、図８の例の値とは異なり、“差分値”に対応した値となるが、過去の実績値からオイル性状（センサ情報の差分）ごとに異常度判定値が決定可能であるという点は変わらず、処理の概略は図８のものと同じになる。そのため“差分値”を利用した場合の具体的な処理の説明は省略する。また、異常度判定値は既に説明した例のように或る１つの閾値に基づいて決定しても構わない。
　また、ここではセンサ情報の初期値との差分値を利用して異常度合いの程度を判定したが、センサ情報の初期値に代えて予め設定しておいた所定値との差分値を利用して異常度合いの程度を判定しても良い。
　＜第２の実施の形態＞
　次に上記のように構成される診断システムが実行する一連の処理の他の一例について図９を用いて説明する。図９は第２の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ１１０が実行する処理のフローチャートの一例である。図８のものと同様に、サーバ用コンピュータ１１０は図９のフローチャートの処理を所定の時間間隔（呼び出しサイクル）で呼び出す。なお、図８と同じ処理には同じ符号を付しており、同じ処理の説明は省略することがある。
　図９のフローチャートは、Ｓ８０１～Ｓ８１１の処理と、Ｓ８３１～Ｓ８３３の処理については図８のものと同じであるため、ここでは警告と判定されたＳ８１５より後の処理（Ｓ９００）について主に説明する。
　図１０はＳ９００で実行される処理の詳細を示した図である。Ｓ８１５で警告と判定された場合には、変化量算出部２０４は、Ｓ８０１で選択・変換したセンサ情報の前回値（前回のフローチャート呼び出し時のセンサ情報）と今回値（今回のフローチャート呼び出し時のセンサ情報）の差分である変化量を算出する（Ｓ９０１）。変化量は、前回値ｆ（ｎ－１）と今回値ｆ（ｎ）の差分として計算され、この値（ｆ（ｎ）－ｆ（ｎ－１））と変化量判定値を比較することで変化ランク判定部２０５は変化度合いにランク付けをする。
　変化ランク判定部２０５がランク付けに用いる変化量判定値は、オイル分析会社から提供されサーバ用コンピュータ１０４の記憶装置２１０に格納された各オイル性状のオイル分析情報（第２レベルのセンサ情報）、すなわち過去の変化量の実績値に基づいて決定されている。本実施の形態では、Ｓ９０１で算出した変化量が過去の変化量と同程度であるか否かを判定するための第１変化量判定値と、Ｓ９０１で算出した変化量が非常に大きいためオイルの異常度合いの程度が早期に「異常判定」に達することが予測されることを判定するための第２変化量判定値を利用している。オイルへの水分の侵入や粉塵等の侵入などの何らかの異常が要因で、ステップ関数的な変化や２次関数的あるいは指数関数的な急速な変化がセンサ情報に現れることがあるが、第２変化量判定値はこの種の変化を検知するために設定するものである。その結果、第２変化量判定値は、第１変化量判定値より大きい値に設定される。また、変化量には各センサの計測上の誤差が表れることがあるので、第１変化量判定値及び第２変化量判定値を決定する際には、この種の誤差が発生しても誤った判定がなされないように決定することが好ましい。
　Ｓ９０２では、変化ランク判定部２０５は、Ｓ９０１で算出した変化量が第１変化量判定値未満か否かを判定する。ここで変化量が第１変化量判定値未満である場合には、変化量が過去の変化量と同程度であるとみなす。そして、センサ情報が「異常判定」のレベルに到達するまでに時間的余裕があるとみなして、変化度合いのランクを「安定変化ランク」に分類し（Ｓ９０３）、図９のＳ８０９に進む。
　一方、Ｓ９０２で変化量が第１変化量判定値以上と判定された場合には、当該変化量が第２変化量判定値未満か否かを判定する（Ｓ９０５）。ここで変化量が第２変化量判定値以上と判定された場合には、センサ情報が早期に「異常判定」のレベルを超過するとみなして、変化度合いのランクを「異常変化ランク」に分類する（Ｓ９１５）。そして、図９のＳ８３２に進んで、異常判定のフラグＢを立て（フラグＢ＝１とする）、Ｓ８０９に進む。
　Ｓ９０５で変化量が第２変化量判定値未満と判定された場合には、早期に異常に達する程の値ではないが、過去の変化量を超えているため注意が必要であるとみなして、変化度合いのランクを「注意変化ランク」に分類する（Ｓ９０７）。そして、図９のＳ９０９に進んでフラグＡを立て（フラグＡ＝１とする（すでにフラグが１の場合はそのままとする））、Ｓ８０９に進む。
　Ｓ８０９では、全センサ情報を選択したか否かを判定し、未選択のセンサ情報がある場合にはＳ８０１に戻る。一方、全てのセンサ情報を選択し終えた場合には、Ｓ８１０に移行し、採取時期報知部２０３がフラグＢのチェックを行う。
　Ｓ８１０のフラグＢのチェックで、フラグＢに０がセットされていると判明した場合には、次に採取時期報知部２０３はフラグＡのチェックを行う（Ｓ８１１）このチェックでフラグＡに１がセットされていると判明した場合には、管理者用コンピュータ１１２およびサービス用コンピュータ１１１に採取時期報知部２０３が電子メール３を送信し（Ｓ９１３）、一連の処理を終了する。電子メール３には、例えば、「警告判定レベルを超過しましたので今後センサ出力結果の判定にご注意ください」などのメッセージを記載し、これにより油圧ショベル５０１の関係者に注意を促す。
　上記のように構成したシステムによれば、オイル採取を伴う詳細なオイル分析を行う必要性の有無について変化量も考慮して判別できるので、警告判定がされた場合に次回のオイル定期交換までの時間が不明な場合にも油圧ショベル５０１の関係者にオイル採取を促すことができる。
　なお、上記の例では「注意変化ランク」に分類された場合には電子メール３を送信する構成としたが、センサ情報が異常判定値を下回っている限りは至急にオイル交換や機器の点検等を実施する必要性がないため、「安定変化ランク」の場合と同様に特に何もしない構成としても良い。また、これに代えて、「異常有りません」などのメッセージを記載した電子メールを送信する構成としても良い。さらに、電子メールを送信するとしても、管理者用コンピュータ１１２への送信を省略し、サービス用コンピュータ（代理店等）のみに送信する運用をしても良い。
　また、上記の例では、警告判定のときにだけ変化量に基づいてオイル採取の必要性の有無を判定したが、正常判定のときにも変化量に基づいてオイル採取の必要性の有無を判定しても良い。また、上記では、センサ情報の前回値と今回値の差分を変化量としたが、前回より過去の値（すなわち２回以上前のセンサ情報）と今回値の差分を変化量として採用しても良い。
　＜第３の実施の形態＞
　本実施の形態は、センサ群１０１から入力されるセンサ情報に基づいてオイル採取が必要という判別がされた場合に、サーバ用コンピュータ１０４の異常原因特定部２０８（図５参照）を利用することで、その原因も特定する点に特徴がある。異常原因特定部２０８は、オイル採取が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報と、そのセンサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいて、オイルの異常原因を特定する処理を実行する。
　本実施の形態の異常原因特定部２０８は、センサ群１０１からの各センサ情報を所定の式（評価式）を介して変換した値（評価値）に基づいて異常原因の特定を行っている。評価式は、センサ群１０１により検出されるオイル性状の数（つまりセンサ情報の種類の数）の分だけ存在しており、各評価式は、或るオイル性状の過去のセンサ情報及びオイル分析情報に基づいて作成されている。センサ群１０１に含まれる任意のセンサからのセンサ情報をこれに対応する評価式に入力すると評価値が算出される。評価値は、評価値ごと（オイル性状ごと）に予め設定されている１以上のランク判定値に基づいてランク分けされ、各評価値（各オイル性状）のランクに基づいて異常原因が特定される。
　ランク判定値とランクの関係について触れる。例えば、或る評価値（或るオイル性状）にランク判定値が１つ設定されている場合には、当該評価値は２つのランクに分けられ、ランク判定値が２つなら評価値は３つのランクに分けられる。
　異常原因は、１つの評価値のランクに基づいて特定されるだけでなく、２以上の評価値のランクの組み合わせに基づいても特定される（後述の「砂塵、磨耗粉の混入」の例を参照）。異常原因と、これに対応する１以上の評価値のランクの組み合わせは予め設定されている。
　図１１は本実施の形態に係る異常原因特定部２０８の概略構成図である。この図に示すように異常原因特定部２０８は、評価式記憶部４０１と、評価値算出部４０２と、評価値ランク判定部４０３と、異常原因特定部４０４とを備えている。
　評価式記憶部４０１には、センサ群１０１で検出されるオイル性状に対応する評価式が記憶されている。通常、センサ群１０１で検出されるオイル性状は複数個存在するので、評価式もこれと同数、すなわち複数存在する。
　評価値算出部４０２は、センサ群１０１から入力されるセンサ情報（オイル性状）に対応する評価式を評価式記憶部４０１から探索し、探索した評価式にセンサ情報を入力して評価値を算出する処理を実行する部分である。
　本実施の形態では、評価式として次式（式２）を採用している。式２において、ΔＸｉ（ｔ）は、或るオイル性状のセンサ情報を所定の温度域における値に変換した測定値Ｘi（ｔ）（式１参照）をその初期値との比率で表したもの（「測定値変化率」と称する）である。ΔＹｊ（ｔ）は評価値であり、ここではΔＸｉ（ｔ）に対応するオイル性状のオイル分析情報をその初期値との比率で表したもの（「分析値変化率」と称する）である。ｂ0ｊは、評価項目ｊに対する説明変数ｉの定数項、ｂiｊは、評価項目ｊに対する説明変数ｉの偏回帰係数を表す。定数項ｂ0ｊと偏回帰係数ｂiｊは、測定値変化率ΔＸｉ（ｔ）と分析値変化率ΔＹｊ（ｔ）の相関関係について、各オイル性状についてのセンサ情報とオイル分析情報の過去の値に基づく重回帰分析を行うことによって決定できる。
　　ΔＹｊ（ｔ）＝ｂ0ｊ＋Σｂｉｊ・ΔＸｉ（ｔ）　　　…（式２）
　評価値ランク判定部４０３は、評価値算出部４０２で算出された評価値と、当該評価値のランク判定値に基づいて、評価値のランクを分類する処理を実行する部分である。ここではランクを整数で示す。ランク０は基準となるランク（初期値のランク）であり、評価値の増加に伴ってランク１，２，３…と増加し、評価値の減少に伴ってランク－１、－２、－３…と減少する。既述の通り、或る評価値（或るオイル性状）に係るランクの個数はランク判定値の個数に依存する。例えば、粘度（ΔＹ１）に、ランク－１、ランク０、ランク１の３つのランクが存在する場合には、ランク判定値は２つとなる。評価値（オイル性状）には、ランク０に加えて、（１）正のランクのみを有するもの（つまり、時間経過とともに評価値が初期値から増加だけするもの）、（２）負のランクのみを有するもの（つまり、時間経過とともに評価値が初期値から減少だけするもの）、（３）正負両方のランクを有するもの（つまり、評価値が初期値から増減する可能性があるものであり、上記の粘度（ΔＹ１）の例がこれに該当する）が存在する。
　異常原因特定部４０４は、評価値ランク判定部４０３で分類された各評価値のランクに基づいて異常の原因を特定する。例えば、粘度（ΔＹ１）に関して、ランク１の場合には原因として「オイル劣化」が、ランク－１の場合には原因として「燃料混入」が設定されている。そして、評価値ランク判定部４０３で粘度（ΔＹ１）のランクが１と判定された場合には、異常原因特定部４０４は異常の原因として「オイル劣化」を出力する。また、粘度（ΔＹ１）がランク１かつ誘電率（ΔＹ３）がランク１の原因として「砂塵、磨耗粉の混入」が設定されている場合に、評価値ランク判定部４０３で粘度（ΔＹ１）及び誘電率（ΔＹ３）がそれぞれランク１と判定されると、異常原因特定部４０４は異常の原因として「砂塵、磨耗粉の混入」を出力する。
　上記のように異常原因特定部２０８によって特定された異常原因は、オイル採取要求３０１と共に又は別個に作業機械用コンピュータ１１０、サービス用コンピュータ１１１および管理者用コンピュータ１１２の少なくとも１つにその異常項目と共に送信され、異常解消を図るために異常原因に対応する適切な対応が関係者により実施される。
　本実施の形態によれば、センサ群１０１のセンサ情報に基づいてオイルの異常原因を特定することが可能となる。これにより、例えば、オイルに対する金属成分の摩耗粉の混入量の増加が異常の原因であると特定された場合には、その対応策である機器の分解点検を早期に促すことができるので、点検作業の効率化が図れるとともに、異常を軽微にとどめた状態で対応策（例えば部品の交換）を実施できる。また、例えばメーカ代理店から遠隔地で油圧ショベル５０１が使用されている場合に異常が発生し、その異常が部品交換（例えば、オイル交換やフィルタの交換）のみを行うことで正常化すると予測される場合には、該当する交換部品をサービス担当者が予め持参して油圧ショベル５０１まで出向くことができるので、保守サービスに関わる効率化とスピードアップを図ることができる。また、場合によっては（例えば、ユーザでも充分対応可能な簡単な部品交換が要求されている場合）、サービス担当者が油圧ショベル５０１まで出向く代わりにサービス用コンピュータ１１１から対応方法３０２を管理者用コンピュータ１１２に送信し、部品交換をユーザ自身が行うことでサービス担当者の到着を待たずに異常を解消することもできる。このように本実施の形態によれば、トータルのライフサイクルコストとしてのサービス費用と部品交換コストの低減化が図れると共に、作業機械のダウンタイムを短縮化でき稼働率を向上させることも可能となる。
　なお、上記では、リアルタイムの異常監視を実現するために、作業機械用コンピュータ１１０とサーバ用コンピュータ１０４が常時データ通信可能な接続形態を例に挙げて説明したが、作業機械用コンピュータ１１０に蓄積されたセンサ情報を外部メモリ（例えば、ＵＳＢフラッシュメモリ）に定期的に出力し、その外部メモリのデータをサーバ用コンピュータ１０４に出力するような運用を行っても良い。
　なお、本発明は、上記の各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内の様々な変形例が含まれる。例えば、本発明は、上記の実施の形態で説明した全ての構成を備えるものに限定されず、その構成の一部を削除したものも含まれる。また、ある実施の形態に係る構成の一部を、他の実施の形態に係る構成に追加又は置換することが可能である。
　また、上記のコンピュータに係る各構成や当該各構成の機能及び実行処理等は、それらの一部又は全部をハードウェア（例えば各機能を実行するロジックを集積回路で設計する等）で実現しても良い。また、上記のコンピュータに係る構成は、演算処理装置（例えばＣＰＵ）によって読み出し・実行されることで当該コンピュータの構成に係る各機能が実現されるプログラム（ソフトウェア）としてもよい。当該プログラムに係る情報は、例えば、半導体メモリ（フラッシュメモリ、ＳＳＤ等）、磁気記憶装置（ハードディスクドライブ等）及び記録媒体（磁気ディスク、光ディスク等）等に記憶することができる。
　また、上記の各実施の形態の説明では、制御線や情報線は説明に必要であると解されるものを示したが、必ずしも製品に係る全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
　１０１…センサ群、１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃ…センサ、１０２…センサ情報、１０４…サーバ用コンピュータ、１１０…作業機械用コンピュータ、１１１…サービス用コンピュータ、１１２…管理者用コンピュータ、１１３…分析会社用コンピュータ、２０１…状態判別部、２０２…採取要否判別部、２０３…採取時期報知部、２０４…変化量算出部、２０５…変化ランク判定部、２０６…異常部品特定部、２０７…差分値算出部、２０８…異常原因特定部、２１０…記憶装置、３０１…オイル採取要求、３０３…分析結果、３０４…分析診断結果、４０１…評価式記憶部、４０２…評価値算出部、４０３…評価値ランク判定部、４０４…異常原因特定部、５０１…油圧ショベル

Claims (6)

  1. 　作業機械から情報を収集し、収集された前記情報に基づいて前記作業機械の異常を判断する作業機械の診断システムであって、
    　作業機械の稼働に利用されているオイルについての１以上のオイル性状を検出する１以上のセンサから入力された１以上のセンサ情報と、当該センサ情報ごとに１以上定められた判定値とが記憶された記憶装置と、
    　前記１以上のセンサ情報と当該１以上のセンサ情報に係る前記判定値に基づいて、前記オイルの異常度合いの程度を判別する第１処理と、当該第１処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度に基づいて、オイル採取を伴うオイル分析を行う必要があるか否かを判別する第２処理と、当該第２処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末に出力する第３処理とを実行する演算処理装置とを備えることを特徴とする作業機械の診断システム。
  2. 　請求項１に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    　前記演算処理装置は、前記１以上のセンサ情報とその時間変化率とに基づいて、次回のオイル交換時まで前記作業機械を稼働させた場合に前記オイルの異常度合いが前記オイル採取を伴うオイル分析が必要となる程度まで進行するか否かを判別することで、前記次回のオイル交換時までに前記オイル分析を行う必要があるか否かを判別する処理を実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
  3. 　請求項１に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    　前記演算処理装置は、前記１以上のセンサ情報の変化量を算出し、前記第２処理において、当該変化量と前記第１処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度とに基づいて前記オイル採取を伴うオイル分析を行う必要があるか否かを判別することを特徴とする作業機械の診断システム。
  4. 　請求項１に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    　前記演算処理装置は、前記第１処理において、前記１以上のセンサ情報と当該１以上のセンサ情報に対応する所定値との差分値を算出し、当該差分値と、当該差分値に係る判定値とに基づいて前記オイルの異常度合いの程度を判別することを特徴とする作業機械の診断システム。
  5. 　請求項１に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    　前記演算処理装置は、前記第２処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合、当該判別の基礎となったセンサ情報と、当該センサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいて、前記オイルの異常原因を特定する処理をさらに実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
  6. 　請求項１に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    　前記演算処理装置は、前記第２処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常のある部品を特定する処理をさらに実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
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