WO2021193396A1 - ショベルの管理装置、ショベルの管理システム、ショベルの支援装置、ショベル - Google Patents

ショベルの管理装置、ショベルの管理システム、ショベルの支援装置、ショベル Download PDF

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WO2021193396A1
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excavator
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方土 古賀
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住友重機械工業株式会社
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    • E02F9/20—Drives; Control devices
    • E02F9/2025—Particular purposes of control systems not otherwise provided for
    • E02F9/205—Remotely operated machines, e.g. unmanned vehicles
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
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    • E02F3/04—Dredgers; Soil-shifting machines mechanically-driven
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    • E02F3/42—Drives for dippers, buckets, dipper-arms or bucket-arms
    • E02F3/43—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations
    • E02F3/435—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations for dipper-arms, backhoes or the like
    • 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
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a shovel management device, a shovel management system, a shovel support device, and a shovel.
  • an abnormality determination model using the operation data of the work machine as learning data may be generated, and the presence or absence of an abnormality in the work machine may be determined using this abnormality determination model.
  • the purpose is to use learning data in an appropriate range.
  • the excavator management device inputs operation data according to the time when the presence or absence of abnormality of the excavator is determined among the operation data indicating the operation of the excavator, and inputs information indicating that there is no abnormality. It has a learning unit that learns the relationship between the operation data of the excavator and the degree of abnormality of the excavator, using the data set to be output as learning data.
  • the shovel management system is a shovel management system having a shovel and a shovel management device, and the management device collects operation data indicating the operation of the shovel from the shovel.
  • the operation data According to the time when the presence or absence of the abnormality of the excavator is determined is input, and the data set that outputs the information indicating that there is no abnormality is used as the training data. It has a learning unit that learns the relationship between the operation data of the excavator and the degree of abnormality of the excavator.
  • the excavator support device receives input of the start date when the maintenance of the excavator is started and the completion date when the maintenance of the excavator is completed, and among the operation data indicating the operation of the excavator, among the operation data indicating the operation of the excavator.
  • the operation data of the excavator and the degree of abnormality of the excavator are set as learning data, in which the operation data according to the timing for determining the presence or absence of the abnormality of the excavator is input and the information indicating that there is no abnormality is output as the learning data.
  • the excavator management device having the learning unit for learning the relationship is notified of the start date and the completion date.
  • the excavator support device has a start button for inputting a start date for starting maintenance of the excavator and a completion button for inputting a completion date for inputting the completion date for completing the maintenance of the excavator. Have.
  • the excavator according to the embodiment of the present invention is an excavator that communicates with a management device, and is an excavator that communicates with a management device, and has a start date of maintenance of the excavator and a completion date of maintenance of the excavator.
  • the operation data of the excavator is input by inputting the input device for input and the operation data according to the timing of determining the presence or absence of abnormality of the excavator, and using the data set that outputs the information indicating that there is no abnormality as training data.
  • For the management device having a learning unit that learns the relationship between the shovel and the degree of abnormality of the excavator, operation data indicating the operation of the excavator and information indicating the start date and the completion date input from the input device.
  • the excavator according to the embodiment of the present invention is an excavator that communicates with a management device, and has a start switch for inputting a maintenance start date of the excavator and a completion date for inputting the maintenance completion date of the excavator. It has a switch.
  • FIG. 1 is a schematic view showing an example of a shovel management system.
  • the excavator management system SYS of the present embodiment includes the excavator 100, the management device 300, and the support device 400 of the excavator 100.
  • the excavator 100, the management device 300, and the support device 400 communicate with each other via a network.
  • the management device 300 manages the excavator 100.
  • the support device 400 supports the work of the excavator 100.
  • the excavator management system SYS is referred to as a management system SYS.
  • the excavator 100 of this embodiment is an example of a working machine.
  • the excavator 100 includes a lower traveling body 1, an upper rotating body 3 mounted on the lower traveling body 1 so as to be able to turn via a turning mechanism 2, a boom 4, an arm 5, and a bucket 6 as attachments (working devices). And the cabin 10.
  • the lower traveling body 1 includes, for example, a pair of left and right crawlers, and each crawler is hydraulically driven by the traveling hydraulic motors 1A and 1B (see FIG. 2) to self-propell.
  • the upper swing body 3 turns with respect to the lower traveling body 1 by being driven by the swing hydraulic motor 2A (see FIG. 2).
  • the boom 4 is pivotally attached to the center of the front portion of the upper swing body 3 so as to be upright, an arm 5 is pivotally attached to the tip of the boom 4 so as to be vertically rotatable, and a bucket 6 is vertically attached to the tip of the arm 5. It is rotatably pivoted.
  • the boom 4, arm 5, and bucket 6 are hydraulically driven by the boom cylinder 7, arm cylinder 8, and bucket cylinder 9, respectively.
  • the cabin 10 is a cockpit on which an operator (worker) is boarded, and is mounted on the front left side of the upper swivel body 3.
  • the excavator 100 may communicate with the management device 300 through a predetermined communication network NW including, for example, a mobile communication network having a base station as a terminal, a satellite communication network using a communication satellite in the sky, the Internet, and the like. can.
  • NW a predetermined communication network including, for example, a mobile communication network having a base station as a terminal, a satellite communication network using a communication satellite in the sky, the Internet, and the like. can.
  • the management device 300 of the present embodiment acquires performance information indicating the actual work amount from the excavator 100.
  • the actual information is the actual information (hereinafter, "work pattern actual information") related to the work pattern of a predetermined type of work (for example, repetitive work such as excavation work, loading work, finishing work, etc.) and the environmental conditions at the time of work.
  • work pattern actual information related to the work pattern of a predetermined type of work (for example, repetitive work such as excavation work, loading work, finishing work, etc.) and the environmental conditions at the time of work.
  • performance information hereinafter, “environmental condition performance information”
  • the work pattern indicates a series of movement types including idling of the excavator 100 when performing a predetermined type of work. Idling is when the excavator 100 is not operated.
  • the work pattern includes an operation locus of operation elements such as a lower traveling body 1, an upper swing body 3, a boom 4, an arm 5, and a bucket 6 during work.
  • the work pattern actual information is, specifically, detection information of various sensors representing the actual work pattern of the excavator 100 when the excavator 100 actually performs a predetermined type of work.
  • the environmental conditions include variable specifications of the excavator 100 that affect the operation of the excavator 100 (for example, arm length, bucket type, etc.). ) Etc. may be included.
  • the excavator 100 When the excavator 100 acquires the work pattern actual information and the environmental condition actual information, it transmits (uploads) various information including the work pattern actual information and the environmental condition actual information to the management device 300.
  • the management device 300 creates an abnormality determination model for determining the presence or absence of an abnormality in the excavator 100 by using the work pattern actual information and the environmental condition actual information received from the excavator 100 as learning data.
  • the management device 300 specifies the work pattern actual information and the environmental condition actual information used for the learning data from the work pattern actual information and the environmental condition actual information when the excavator 100 is operating normally. do.
  • the information including the work pattern actual information and the environmental condition actual information may be referred to as the operation data of the excavator 100.
  • the management device 300 of the present embodiment generates an abnormality determination model by learning using the specified operation data as learning data, and determines whether or not there is an abnormality in the excavator 100.
  • the number of excavators 100 included in the management system SYS is one, but the present invention is not limited to this.
  • the number of excavators 100 included in the management system SYS may be arbitrary, and all the excavators 100 capable of communicating with the management device 300 may be included in the management system SYS.
  • the management device 300 of the present embodiment is an information processing device installed at a position geographically separated from the excavator 100.
  • the management device 300 is, for example, a server device installed in a management center or the like provided outside the work site where the excavator 100 works, and is mainly composed of one or a plurality of server computers and the like.
  • the server device may be an in-house server operated by a business operator operating the management system SYS or a related business operator related to the business operator, or may be a cloud server.
  • the support device 400 of the present embodiment may be, for example, a portable terminal device such as a smartphone or a tablet type.
  • a portable terminal device such as a smartphone or a tablet type.
  • the support device 400 transmits the input information to the management device 300.
  • FIG. 2 is a configuration diagram showing an example of a shovel management system.
  • the mechanical power line is indicated by a double line
  • the high-pressure hydraulic line is indicated by a thick solid line
  • the pilot line is indicated by a broken line
  • the electric drive / control line is indicated by a thin solid line.
  • the hydraulic drive system for hydraulically driving the hydraulic actuator of the excavator 100 of the present embodiment includes the engine 11, the main pump 14, the regulator 14a, and the control valve 17. Further, as described above, the hydraulic drive system of the excavator 100 includes traveling hydraulic motors 1A and 1B and swivel hydraulic motors 2A that hydraulically drive each of the lower traveling body 1, the upper rotating body 3, the boom 4, the arm 5, and the bucket 6. , Boom cylinder 7, arm cylinder 8, bucket cylinder 9, and other hydraulic actuators.
  • the engine 11 is the main power source in the hydraulic drive system, and is mounted on the rear part of the upper swing body 3, for example. Specifically, the engine 11 rotates constantly at a preset target rotation speed under the control of an engine control unit (ECU: Engine Control Unit) 74, which will be described later, to drive the main pump 14 and the pilot pump 15.
  • the engine 11 is, for example, a diesel engine that uses light oil as fuel.
  • the regulator 14a controls the discharge amount of the main pump 14. For example, the regulator 14a adjusts the angle (tilt angle) of the swash plate of the main pump 14 in response to a control command from the controller 30.
  • the main pump 14 is mounted on the rear part of the upper swing body 3 like the engine 11, and supplies hydraulic oil to the control valve 17 through the high-pressure hydraulic line 16.
  • the main pump 14 is driven by the engine 11 as described above.
  • the main pump 14 is, for example, a variable displacement hydraulic pump, and as described above, the stroke length of the piston is adjusted by adjusting the tilt angle of the swash plate by the regulator 14a under the control of the controller 30, and the discharge is performed.
  • the flow rate (discharge pressure) can be controlled.
  • the control valve 17 is, for example, a hydraulic control device mounted in the central portion of the upper swing body 3 and controls the hydraulic drive system in response to an operator's operation on the operating device 26.
  • the control valve 17 is connected to the main pump 14 via the high-pressure hydraulic line 16, and the hydraulic oil supplied from the main pump 14 is supplied to the hydraulic actuator (running hydraulic motor) according to the operating state of the operating device 26. It is selectively supplied to 1A, 1B, the swing hydraulic motor 2A, the boom cylinder 7, the arm cylinder 8, and the bucket cylinder 9).
  • control valve 17 includes a plurality of control valves that control the flow rate and flow direction of the hydraulic oil supplied from the main pump 14 to each of the hydraulic actuators.
  • control valve 17 includes a control valve corresponding to the boom 4 (boom cylinder 7).
  • control valve 17 includes a control valve corresponding to the arm 5 (arm cylinder 8).
  • control valve 17 includes a control valve corresponding to the bucket 6 (bucket cylinder 9). Further, for example, the control valve 17 includes a control valve corresponding to the upper swing body 3 (swing hydraulic motor 2A). Further, for example, the control valve 17 includes a right traveling control valve and a left traveling control valve corresponding to the right crawler and the left crawler of the lower traveling body 1, respectively.
  • the operation system of the excavator 100 includes a pilot pump 15, an operation device 26, and an operation valve 31.
  • the pilot pump 15 is mounted on the rear part of the upper swing body 3, for example, and supplies the pilot pressure to the operation device 26 and the operation valve 31 via the pilot line 25.
  • the pilot pump 15 is, for example, a fixed-capacity hydraulic pump, and is driven by the engine 11 as described above.
  • the operation device 26 is provided near the driver's seat of the cabin 10, and is an operation input means for the operator to operate various operation elements (lower traveling body 1, upper turning body 3, boom 4, arm 5, bucket 6, etc.). Is.
  • the operating device 26 operates the hydraulic actuators (that is, traveling hydraulic motors 1A, 1B, swivel hydraulic motor 2A, boom cylinder 7, arm cylinder 8, bucket cylinder 9, etc.) in which the operator drives each operating element. It is an operation input means for performing.
  • the pilot line on the secondary side of the operating device 26 is connected to the control valve 17, respectively.
  • control valve 17 can be input with the pilot pressure according to the operating state of the lower traveling body 1, the upper swinging body 3, the boom 4, the arm 5, the bucket 6 and the like in the operating device 26. Therefore, the control valve 17 can drive each of the hydraulic actuators according to the operating state of the operating device 26.
  • the operation valve 31 adjusts the flow path area of the pilot line 25 in response to a control command (for example, control current) from the controller 30.
  • a control command for example, control current
  • the operation valve 31 can output the pilot pressure corresponding to the control command to the pilot line on the secondary side with the pilot pressure on the primary side supplied from the pilot pump 15 as the main pressure.
  • the secondary port of the operation valve 31 is connected to the left and right pilot ports of the control valve corresponding to the respective hydraulic actuators of the control valve 17, and the pilot pressure according to the control command from the controller 30 is applied to the pilot of the control valve. Act on the port.
  • the controller 30 allows the hydraulic oil discharged from the pilot pump 15 to be supplied from the pilot pump 15 to the corresponding control valve in the control valve 17 via the operation valve 31 even when the operation device 26 is not operated by the operator.
  • the hydraulic actuator can be operated by supplying it to the pilot port of.
  • an electromagnetic relief valve that relieves the excess oil generated in the hydraulic actuator to the hydraulic oil tank may be provided.
  • an electromagnetic relief valve may be provided to relieve the excess pressure of the bottom side oil chamber and the rod side oil chamber of the boom cylinder 7, the arm cylinder 8, and the bucket cylinder 9 into the hydraulic oil tank.
  • the control system of the excavator 100 includes a controller 30, an ECU 74, a discharge pressure sensor 14b, an operation pressure sensor 15a, a display device 40, an input device 42, an image pickup device 80, and a state detection device S1. And the communication device T1.
  • the controller 30 controls the drive of the excavator 100.
  • the function of the controller 30 may be realized by any hardware, software, or a combination thereof.
  • the controller 30 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit), a memory device such as a RAM (RandomAccessMemory), a non-volatile auxiliary storage device such as a ROM (ReadOnlyMemory), and various input / output devices. It is mainly composed of a computer including an interface device and the like.
  • the controller 30 realizes various functions by executing various programs installed in the auxiliary storage device on the CPU, for example.
  • the controller 30 sets a target rotation speed based on a work mode or the like preset by a predetermined operation by an operator or the like, and outputs a control command to the ECU 74 to rotate the engine 11 constantly via the ECU 74. Drive control is performed.
  • the controller 30 outputs a control command to the regulator 14a as needed, and changes the discharge amount of the main pump 14 to perform so-called total horsepower control or negative control control.
  • the controller 30 may have a function of uploading various information about the excavator 100 to the management device 300 (hereinafter, “upload function”). Specifically, the controller 30 may transmit (upload) the work pattern actual information and the environmental condition actual information at the time of the work of a predetermined type of the excavator 100 to the management device 300 through the communication device T1.
  • upload function a function of uploading various information about the excavator 100 to the management device 300
  • the controller 30 may transmit (upload) the work pattern actual information and the environmental condition actual information at the time of the work of a predetermined type of the excavator 100 to the management device 300 through the communication device T1.
  • the controller 30 includes an information transmission unit 301 as a functional unit related to an upload function realized by executing one or more programs installed in an auxiliary storage device or the like on a CPU, for example.
  • the controller 30 controls the machine guidance function that guides the manual operation of the excavator 100 through the operating device 26 by the operator. Further, the controller 30 may control the machine control function that automatically supports the manual operation of the excavator 100 through the operating device 26 by the operator.
  • the controller 30 includes a work pattern acquisition unit 302 and a machine as functional units related to a machine guidance function and a machine control function, which are realized by executing one or more programs installed in an auxiliary storage device or the like on a CPU.
  • the guidance unit 303 is included.
  • controller 30 may be realized by another controller (control device). That is, the function of the controller 30 may be realized in a manner distributed by a plurality of controllers.
  • the above-mentioned machine guidance function and machine control function may be realized by a dedicated controller (control device).
  • the ECU 74 controls various actuators (for example, a fuel injection device, etc.) of the engine 11 in response to a control command from the controller 30, and causes the engine 11 to rotate constantly at a set target rotation speed (set rotation speed) (constant rotation). Rotation control). At this time, the ECU 74 performs constant rotation control of the engine 11 based on the rotation speed of the engine 11 detected by the engine rotation speed sensor 11a.
  • actuators for example, a fuel injection device, etc.
  • the discharge pressure sensor 14b detects the discharge pressure of the main pump 14.
  • the detection signal corresponding to the discharge pressure detected by the discharge pressure sensor 14b is taken into the controller 30.
  • the operating pressure sensor 15a detects the pilot pressure on the secondary side of the operating device 26, that is, the pilot pressure corresponding to the operating state of each operating element (hydraulic actuator) in the operating device 26.
  • the pilot pressure detection signal corresponding to the operating state of the lower traveling body 1, the upper swinging body 3, the boom 4, the arm 5, the bucket 6 and the like in the operating device 26 by the operating pressure sensor 15a is taken into the controller 30.
  • the display device 40 is connected to the controller 30 and is provided at a position easily visible to the seated operator in the cabin 10 under the control of the controller 30 to display various information images.
  • the display device 40 is, for example, a liquid crystal display, an organic EL (Electroluminescence) display, or the like.
  • the input device 42 is provided within reach of the seated operator in the cabin 10, receives various operations by the operator, and outputs a signal corresponding to the operation content.
  • the input device 42 is integrated with the display device 40.
  • the input device 42 of the present embodiment includes a switch 42a that is operated when the maintenance of the excavator 100 is started, and a switch 42b that is operated when the maintenance is completed.
  • the switch 42a is an example of a maintenance start switch, and is operated by a worker or the like who performs maintenance on the excavator 100.
  • the switch 42b is an example of a maintenance completion switch, and is operated by a worker or the like who has performed maintenance on the excavator 100.
  • the switch 42a and the switch 42b of the present embodiment may be displayed on the display of the support device 400, for example. In that case, the switch 42a and the switch 42b may be operated by the user of the support device 400.
  • the switch 42a and the switch 42b by operating the switch 42a and the switch 42b, the maintenance start date and the maintenance completion date in FIGS. 5 and 7 described later can be specified.
  • the time By operating the switch 42a and the switch 42, the time may be specified in addition to the date.
  • the actuator operates even if the operator operates the operation lever. It may be inoperable or may be in a slow speed state. Specifically, when it is determined from the excavator 100 that a person exists within a predetermined range, the actuator can be inoperable by locking the gate lock valve (not shown). In the case of an electric operating lever, the actuator can be inoperable by disabling the signal from the controller 30 to the operating control valve.
  • an operating control valve that outputs the pilot pressure corresponding to the control command from the controller 30 and applies the pilot pressure to the pilot port of the corresponding control valve in the control valve is used. In some cases, the same is true.
  • the actuator can be put into a slow speed state by reducing the signal from the controller 30 to the control valve for operation.
  • the actuator when it is determined that the detected object exists within a predetermined range, the actuator is not driven even if the operating device is operated, or the actuator is driven at a slow speed with an output smaller than the input to the operating device.
  • the operation of the actuator may be stopped or decelerated regardless of the operation of the operator. Specifically, when it is determined from the excavator 100 that a person exists within a predetermined range, the actuator is stopped by locking the gate lock valve.
  • the operation control valve When an operation control valve that outputs the pilot pressure corresponding to the control command from the controller 30 and applies the pilot pressure to the pilot port of the corresponding control valve in the control valve is used, the operation control valve is used from the controller 30.
  • the actuator can be inoperable by disabling the signal to or outputting a deceleration command. Further, when the detected object is a truck, stop control is not required.
  • the actuator is controlled to avoid the detected track. In this way, the actuator is controlled based on the easy recognition of the detected object type.
  • the controller 30 stores the place, time, and operation content (running, turning, etc.) when it is determined from the excavator that a person exists within a predetermined range.
  • the controller 30 determines that a person exists.
  • the approach at this time is an approach for performing maintenance based on normal work.
  • the controller 30 determines that the approach of the operator after the operation is the approach for performing maintenance, and records that the person detection is determined (location, date and time). , Operation details, etc.) and the record of approaching during maintenance can be stored in association with each other.
  • the controller 30 accepts the operation of the switch 42a when the controller 30 is in the ON state, the controller 30 determines that the approach of a person within the predetermined range is the approach for maintenance. Then, the controller 30 stores the information indicating the detection of a person approaching within the predetermined range and the information indicating that the person is approaching for maintenance in a memory device or the like in association with each other.
  • the information indicating the record of detecting a person approaching within a predetermined range includes the place where the approach of a person is detected, the date and time, and the like.
  • the controller 30 of the excavator 100 transmits the record (location, date and time, operation content, etc.) that the person detection is determined and the record that the approach is approaching at the time of maintenance to the management device 300 in an associative state. After that, when the operator operates the switch 42b at the end of the maintenance, the controller 30 determines that the maintenance has been completed, and the correspondence between the record that the person detection is determined and the record that the maintenance is approaching is also completed. do. As a result, even if there is a record (place, date and time, etc.) that the person detection is determined in the management device 300, it can be understood that the factor determined to be the person detection is the approach for maintenance.
  • the input device 42 may be provided separately from the display device 40.
  • the input device 42 includes a touch panel mounted on the display of the display device 40, a knob switch provided at the tip of a lever included in the operating device 26, a button switch installed around the display device 40, a lever, a toggle, and the like.
  • the signal corresponding to the operation content for the input device 42 is taken into the controller 30.
  • the image pickup device 80 images the periphery of the excavator 100.
  • the imaging device 80 includes a camera 80F that images the front of the excavator 100, a camera 80L that images the left side of the excavator 100, a camera 80R that images the right side of the excavator 100, and a camera 80B that images the rear of the excavator 100. ..
  • the camera 80F is mounted on the ceiling of the cabin 10, that is, inside the cabin 10. Further, the camera 80F may be attached to the outside of the cabin 10, such as the roof of the cabin 10 and the side surface of the boom 4.
  • the camera 80L is attached to the left end of the upper surface of the upper swivel body 3
  • the camera 80R is attached to the right end of the upper surface of the upper swivel body 3
  • the camera 80B is attached to the rear end of the upper surface of the upper swivel body 3.
  • the image pickup apparatus 80 (cameras 80F, 80B, 80L, 80R) is, for example, a monocular wide-angle camera having a very wide angle of view. Further, the image pickup device 80 may be a stereo camera, a distance image camera, or the like. The image captured by the image pickup device 80 around the excavator 100 (hereinafter, “peripheral image”) is captured by the controller 30.
  • the state detection device S1 outputs detection information regarding various states of the excavator 100.
  • the detection information output from the state detection device S1 is taken into the controller 30.
  • the state detection device S1 detects the posture state and the operating state of the attachment. Specifically, the state detection device S1 may detect the depression / elevation angles of the boom 4, the arm 5, and the bucket 6 (hereinafter, “boom angle”, “arm angle”, and “bucket angle”, respectively).
  • the state detection device S1 may detect the depression / elevation angles of the boom 4, the arm 5, and the bucket 6 (hereinafter, “boom angle”, “arm angle”, and “bucket angle”, respectively).
  • the state detection device S1 may include a boom angle sensor, an arm angle sensor, and a bucket angle sensor that detect each of the boom angle, the arm angle, and the bucket angle.
  • the state detection device S1 may detect the acceleration, the angular acceleration, and the like of the boom 4, the arm 5, and the bucket 6.
  • the state detection device S1 is, for example, a rotary encoder, an acceleration sensor, an angular acceleration sensor, a 6-axis sensor, and an IMU (Inertial Measurement Unit) attached to each of the boom 4, the arm 5, and the bucket 6. ) Etc. can be included.
  • the state detection device S1 provides a cylinder sensor that detects the cylinder position, speed, acceleration, etc. of the boom cylinder 7, arm cylinder 8, and bucket cylinder 9 that drive each of the boom 4, arm 5, and bucket 6. Can include.
  • the state detection device S1 detects the posture state of the airframe, that is, the lower traveling body 1 and the upper turning body 3. Specifically, the state detection device S1 may detect the tilted state of the airframe with respect to the horizontal plane.
  • the state detection device S1 is attached to, for example, the upper swivel body 3 and has an inclination angle around two axes in the front-rear direction and the left-right direction of the upper swivel body 3 (hereinafter, "front-rear inclination angle" and "left-right inclination angle”. ) Can be included.
  • the state detection device S1 detects the turning state of the upper turning body 3. Specifically, the state detection device S1 detects the turning angular velocity and the turning angle of the upper swing body 3.
  • the state detection device S1 may include, for example, a gyro sensor, a resolver, a rotary encoder, and the like attached to the upper swing body 3. That is, the state detection device S1 may include a swivel angle sensor that detects the swivel angle and the like of the upper swivel body 3.
  • the state detection device S1 detects the action state of the force acting on the excavator 100 through the attachment.
  • the state detection device S1 may detect the operating pressure (cylinder pressure) of the hydraulic actuator.
  • the state detection device S1 may include a pressure sensor that detects the pressure in the rod-side oil chamber and the bottom-side oil chamber of the boom cylinder 7, the arm cylinder 8, and the bucket cylinder 9, respectively.
  • the state detection device S1 may include a sensor that detects the displacement of the spool of the control valve in the control valve 17.
  • the state detection device S1 may include a boom spool displacement sensor that detects the displacement of the boom spool.
  • the state detection device S1 may include an arm spool displacement sensor that detects the displacement of the arm spool.
  • the state detection device S1 may include a bucket spool displacement sensor that detects the displacement of the bucket spool. Further, the state detection device S1 may include a swivel spool displacement sensor that detects the displacement of the swivel spool. Further, the state detection device S1 may include a right traveling spool displacement sensor and a left traveling spool displacement sensor for detecting the displacements of the right traveling spool and the left traveling spool constituting the right traveling control valve and the left traveling control valve, respectively.
  • the state detection device S1 detects the position of the excavator 100, the direction of the upper swing body 3, and the like.
  • the state detection device S1 may include, for example, a GNSS (Global Navigation Satellite System) compass, a GNSS sensor, an orientation sensor, and the like attached to the upper swing body 3.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the communication device T1 communicates with an external device through the communication network NW.
  • the communication device T1 is, for example, a mobile communication module compatible with mobile communication standards such as LTE (LongTermEvolution), 4G (4thGeneration), and 5G (5thGeneration), and satellite communication for connecting to a satellite communication network. Modules, etc.
  • the information transmission unit 301 transmits the work pattern actual information and the environmental condition actual information at the time of the work of a predetermined type of the excavator 100 to the management device 300 through the communication device T1.
  • the work pattern actual information transmitted by the information transmission unit 301 includes, for example, various detection information input from the state detection device S1.
  • the environmental condition actual information transmitted by the information transmission unit 301 includes, for example, a peripheral image of the excavator 100 input from the image pickup apparatus 80. Further, the environmental condition actual information transmitted by the information transmission unit 301 includes information on the internal environmental conditions of the excavator 100, for example, variable specifications such as a large-capacity bucket specification, a long arm specification, and a quick coupling specification. It may be.
  • the information transmission unit 301 sequentially determines whether or not the work of the target type specified in advance is being performed, and if it is determined that the work of the target type is being performed, the work is being performed.
  • the work pattern performance information of the period that is, various detection information input from the state detection device S1
  • the environmental condition information that is, the peripheral image of the excavator 100 input from the image pickup device 80
  • the date and time information regarding the start and end of the work of the target type and the position information of the excavator 100 at the time of the work are further linked to the set of the work pattern actual information and the environmental condition actual information.
  • the date and time information can be acquired from, for example, a predetermined time measuring means (for example, RTC (Real Time Clock)) inside the controller 30.
  • the information transmission unit 301 transmits a set of recorded work pattern actual information and environmental condition actual information to the management device 300 through the communication device T1 at a predetermined timing such as when the shovel 100 is keyed off (stopped). do.
  • the information transmission unit 301 transmits a set of the recorded work pattern actual information and the environmental condition actual information to the management device 300 through the communication device T1 after the work is completed. You may.
  • the environmental condition actual information may include detection information detected by another sensor mounted on the excavator 100 instead of or in addition to the image pickup apparatus 80.
  • the excavator 100 may be equipped with other sensors such as a millimeter wave radar and LIDAR (Light Detecting and Ranging), and the environmental condition actual information may include the detection information of these distance sensors. .. The same applies to the current environmental condition information described later.
  • the environmental condition actual information may include weather information.
  • the weather information may include, for example, detection information such as a raindrop detection sensor and an illuminance sensor that may be included in the state detection device S1. Further, the information transmission unit 301 may transmit only the work pattern actual information to the management device 300.
  • the information transmission unit 301 may sequentially upload the detection information of the state detection device S1 and the peripheral image of the excavator 100 by the image pickup device 80 to the management device 300 through the communication device T1.
  • the management device 300 may extract the information when the work of the target type is performed from the information uploaded from the excavator 100, and generate the work pattern actual information and the environmental information.
  • the work pattern acquisition unit 302 acquires the optimum work pattern (optimal work pattern) for the current environmental conditions regarding the predetermined target index from the management device 300 when performing a predetermined type of work.
  • the work pattern acquisition unit 302 provides information on the current environmental conditions of the excavator 100 (hereinafter, “current environmental condition information”) in response to a predetermined operation (hereinafter, “acquisition request operation”) on the input device 42 by the operator.
  • acquisition request operation a predetermined operation
  • a signal requesting acquisition of the work pattern (acquisition request signal) including the operation pattern is transmitted to the management device 300 through the communication device T1.
  • the management device 300 can provide the excavator 100 with an optimum work pattern that matches the current environmental conditions of the excavator 100.
  • the current environmental condition information includes, for example, the latest peripheral image of the excavator 100 by the image pickup apparatus 80.
  • the current environmental condition information may include information on the internal environmental conditions of the excavator 100, for example, variable specifications such as a large-capacity bucket specification, a long arm specification, and a quick coupling specification. Further, the current environmental condition information may include detection information such as a raindrop detection sensor and an illuminance sensor that can be included in the state detection device S1, that is, weather information. Then, the work pattern acquisition unit 302 acquires information about the work pattern transmitted from the management device 300 in response to the acquisition request signal and received by the communication device T1.
  • variable specifications such as a large-capacity bucket specification, a long arm specification, and a quick coupling specification.
  • detection information such as a raindrop detection sensor and an illuminance sensor that can be included in the state detection device S1, that is, weather information.
  • the machine guidance unit 303 controls the machine guidance function and the machine control function. That is, the machine guidance unit 303 supports the operation of various operation elements (the lower traveling body 1, the upper turning body 3, and the attachment including the boom 4, the arm 5, and the bucket 6) through the operating device 26 by the operator.
  • the machine guidance unit 303 has a target design surface (hereinafter, simply “design surface”) defined in advance and a tip portion of the bucket 6 (for example, when the operator is operating the arm 5 through the operation device 26). , Toes and back) may be automatically operated at least one of the boom 4 and the bucket 6.
  • design surface hereinafter, simply “design surface”
  • tip portion of the bucket 6 for example, when the operator is operating the arm 5 through the operation device 26.
  • Toes and back may be automatically operated at least one of the boom 4 and the bucket 6.
  • the machine guidance unit 303 may also automatically operate the arm 5 regardless of the operating state of the operating device 26 that operates the arm 5. That is, the machine guidance unit 303 may cause the attachment to perform a predetermined operation by using the operation of the operation device 26 by the operator as a trigger.
  • the machine guidance unit 303 acquires various information from the state detection device S1, the image pickup device 80, the communication device T1, the input device 42, and the like. Further, the machine guidance unit 303 calculates, for example, the distance between the bucket 6 and the design surface based on the acquired information. Then, the machine guidance unit 303 appropriately controls the operation valve 31 according to the calculated distance between the bucket 6 and the design surface, and individually and automatically applies the pilot pressure acting on the control valve corresponding to the hydraulic actuator. By adjusting, each hydraulic actuator can be operated automatically.
  • the operation valve 31 includes, for example, a boom proportional valve corresponding to the boom 4 (boom cylinder 7). Further, the operation valve 31 includes, for example, an arm proportional valve corresponding to the arm 5 (arm cylinder 8). Further, the operation valve 31 includes, for example, a bucket proportional valve corresponding to the bucket 6 (bucket cylinder 9). Further, the operation valve 31 includes, for example, a swing proportional valve corresponding to the upper swing body 3 (swing hydraulic motor 2A). Further, the operation valve 31 includes, for example, a right traveling proportional valve and a left traveling proportional valve corresponding to the right crawler and the left crawler of the lower traveling body 1, respectively.
  • the machine guidance unit 303 automatically expands and contracts at least one of the boom cylinder 7, the arm cylinder 8, and the bucket cylinder 9 in response to the opening / closing operation of the arm 5 with respect to the operating device 26, for example, in order to support the excavation work. You may let me.
  • the excavation work is the work of excavating the ground with the toes of the bucket 6 along the design surface.
  • the machine guidance unit 303 is among the boom cylinder 7 and the bucket cylinder 9 when, for example, the operator manually operates the operating device 26 in the closing direction of the arm 5 (hereinafter, “arm closing operation”). Automatically expands and contracts at least one of.
  • the machine guidance unit 303 may automatically expand and contract at least one of the boom cylinder 7, the arm cylinder 8, and the bucket cylinder 9 in order to support the finishing work of the slope or the horizontal surface, for example.
  • the finishing work includes, for example, the work of pulling the bucket 6 toward you along the design surface while pressing the back surface of the bucket 6 against the ground.
  • the machine guidance unit 303 automatically expands and contracts at least one of the boom cylinder 7 and the bucket cylinder 9 when, for example, the operator manually closes the arm with respect to the operating device 26.
  • the bucket 6 can be moved along the slope (slope) or horizontal plane after completion while pressing the back surface of the bucket 6 against the slope (slope) or horizontal plane before completion with a predetermined pressing force.
  • the machine guidance unit 303 may automatically rotate the swing hydraulic motor 2A in order to make the upper swing body 3 face the design surface.
  • the machine guidance unit 303 may make the upper swing body 3 face the design surface by operating a predetermined switch included in the input device 42. Further, the machine guidance unit 303 may make the upper swing body 3 face the design surface and start the machine control function only by operating a predetermined switch.
  • the machine guidance unit 303 has an attachment, an upper portion, according to an operation on the operation device 26 by an operator.
  • the operation of at least a part of the swivel body 3 and the lower traveling body 1 is controlled so as to match the work pattern (optimum work pattern) acquired by the work pattern acquisition unit 302.
  • the operator outputs the operation of the excavator 100 from the management device 300 so that the evaluation of a predetermined target index, for example, the speed of work is relatively high, regardless of the proficiency level of maneuvering the excavator 100. It is possible to match the working pattern that is most suitable for the current environmental conditions of the excavator 100.
  • the machine guidance unit 303 may display the operation of the excavator 100 corresponding to the optimum work pattern on the display device 40 while controlling the operation of the excavator 100 based on the optimum work pattern. ..
  • the display device 40 displays a moving image of the simulation result corresponding to the optimum work pattern.
  • the management device 300 of the present embodiment includes a master information storage unit 310, a defect information storage unit 320, an operation information storage unit 330, a vehicle information storage unit 340, an information collection unit 350, a data range determination unit 360, a learning unit 370, and an abnormality determination. It has a part 380.
  • the master information storage unit 310 stores master information for identifying the excavator 100.
  • the defect information storage unit 320 stores defect information related to the defect of the excavator 100.
  • the operation information storage unit 330 stores operation information related to the operation of the excavator 100, which is transmitted from the excavator 100.
  • the operation information includes the operation data of the excavator 100.
  • the vehicle information storage unit 340 stores vehicle information associated with master information, defect information, and operation information for each excavator 100. Details of each of the above-mentioned storage units will be described later.
  • the information collecting unit 350 of the present embodiment collects information stored in the master information storage unit 310, the defect information storage unit 320, and the operation information storage unit 330, and stores the information in each storage unit. Further, the information collecting unit 350 associates the collected information with each other to obtain vehicle information, and stores the collected information in the vehicle information storage unit 340. Specifically, the information collecting unit 350 communicates with a system managed by a company that sells the excavator 100 or a system managed by a company that maintains the excavator 100, and performs master information and defect information. To collect. Further, the information collecting unit 350 collects operation information from the excavator 100. Then, the information collecting unit 350 stores the vehicle information associated with the master information, the defect information, and the operation information in the vehicle information storage unit 340.
  • the data range determination unit 360 is included in the operation information stored in the operation information storage unit 330 based on the vehicle information stored in the vehicle information storage unit 340 and the time when it is determined whether or not there is an abnormality in the excavator 100.
  • the range to be the learning data to be input to the learning unit 370 is determined.
  • the learning unit 370 learns the relationship between the operation data of the excavator 100 and the presence or absence of an abnormality in the excavator 100 based on the learning data. Specifically, the learning unit 370 generates an abnormality determination model in which the input operation data is associated with the presence or absence of an abnormality in the excavator 100 based on the operation data (learning data) when it is considered that there is no abnormality. do.
  • the abnormality determination unit 380 determines the presence or absence of an abnormality in the excavator 100 based on the output of the abnormality determination model, and outputs the determination result.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the management device.
  • the management device 300 of the present embodiment includes an input device 311, an output device 312, a drive device 313, an auxiliary storage device 314, a memory device 315, an arithmetic processing unit 316, and an interface device 317, which are connected to each other by a bus B, respectively. It is a computer.
  • the input device 311 is a device for inputting various kinds of information, and is realized by, for example, a keyboard or a pointing device.
  • the output device 312 is for outputting various kinds of information, and is realized by, for example, a display or the like.
  • the interface device 317 includes a LAN card and the like, and is used for connecting to a network.
  • the program that realizes the information collection unit 350, the data range determination unit 360, the learning unit 370, and the abnormality determination unit 380 of the management device 300 is at least a part of various programs that control the management device 300.
  • the program is provided, for example, by distributing the storage medium 318, downloading from the network, or the like.
  • the storage medium 318 on which the program is recorded electrically stores information such as a storage medium such as a CD-ROM, a flexible disk, a magneto-optical disk, etc., which records information optically, electrically, or magnetically, a ROM, a flash memory, or the like.
  • Various types of storage media such as a semiconductor memory for recording can be used.
  • the program is installed in the auxiliary storage device 314 from the storage medium 318 via the drive device 313.
  • the programs and programs downloaded from the network are installed in the auxiliary storage device 314 via the interface device 317.
  • the auxiliary storage device 314 realizes each storage unit and the like possessed by the management device 300, stores programs installed in the management device 300, and stores various necessary files, data, and the like by the management device 300. ..
  • the memory device 315 reads a program from the auxiliary storage device 314 and stores it when the management device 300 is started. Then, the arithmetic processing unit 316 realizes various processes as described later according to the program stored in the memory device 315.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a master information storage unit.
  • the master information stored in the master information storage unit 310 of the present embodiment includes the machine identification number, the delivery date, and the delivery place as information items, and the item "machine identification number" is associated with other items. ing.
  • the master information of this embodiment is information including the values of the items "aircraft identification number", "delivery date”, and "delivery place”.
  • the master information of the present embodiment is, for example, information managed by a sales company of the excavator 100, etc., collected by the information collecting unit 350, and stored in the master information storage unit 310.
  • the value of the item "airframe identification number” is identification information for identifying the excavator 100.
  • the value of the item “delivery date” indicates the date of delivery to the company or the like that purchased or rented the excavator 100. Further, the value of the item “delivery date” may be the date of delivery to the work site where the work using the excavator 100 is performed.
  • the value of the item "delivery place” indicates the location of the work site where the work using the excavator 100 is performed. Further, the value of the item “delivery place” may indicate the location of the company that purchased or rented the excavator 100.
  • the master information storage unit 310 may include position information such as latitude and longitude indicating the position of the work site where the work by the excavator 100 is performed.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a defect information storage unit.
  • the defect information stored in the defect information storage unit 320 has an aircraft identification number, a defect occurrence date, and a repair completion date as information items, and the item "aircraft identification number" is associated with other items. There is.
  • the defect information of this embodiment is information including the values of the items "aircraft identification number”, “defect occurrence date”, “repair start date”, and "repair completion date”.
  • the defect information of the present embodiment is, for example, information managed by a company or the like that manages maintenance of the excavator 100, is collected by the information collecting unit 350, and is stored in the defect information storage unit 320.
  • the value of the item "defect occurrence date” indicates the date when the operation defect occurred in the excavator 100. More specifically, the value of the item “defect occurrence date” may indicate, for example, the date when the operator of the excavator 100 notices the occurrence of the defect and notifies the maintenance company or the like of the occurrence of the defect. Further, the value of the item “defect occurrence date” may indicate, for example, the date when the defect of the excavator 100 is confirmed by a worker or the like who performs maintenance of the excavator 100.
  • the value of the item “repair start date” indicates the date when the repair (maintenance) of the excavator 100 was started. Specifically, the value of the item “repair start date” indicates the date when the switch 42a is operated by a worker or the like who performs maintenance of the excavator 100.
  • the value of the item “repair completion date” indicates the date when the repair (maintenance) of the excavator 100 was completed. Specifically, the value of the item “repair completion date” indicates the date on which the switch 42b was operated by a worker or the like who performed maintenance on the excavator 100.
  • the management device 300 of the present embodiment manages the maintenance start date and the maintenance start date in association with the defect occurrence date, so that the period from the occurrence of the defect to the start of the maintenance can be determined. , The number of days required for maintenance, etc. can be grasped by the administrator of the management system SYS.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an operation information storage unit.
  • the operation information stored in the operation information storage unit 330 of the present embodiment includes the machine identification number, acquisition date and time, operation data, presence / absence of repair work as information items, and the item "machine identification number" and other items. Is associated with.
  • the operation information of this embodiment is information including the values of the items "machine identification number”, “acquisition date and time”, “operation data”, and "work type”.
  • the operation information of the present embodiment is information transmitted by the information transmission unit 301 of the excavator 100 via the communication device T1, is received by the information collection unit 350, and is stored in the operation information storage unit 330.
  • the value of the item "acquisition date and time” indicates the date and time when the operation data was acquired.
  • the value of the item “operation data” is information including work pattern actual information and environmental condition actual information transmitted from the excavator 100.
  • the value of the item “operation data” is information including various detection information output from the state detection device S1 and is information indicating the operation of the excavator 100.
  • the value of the item "type of work” indicates the type of work performed by the excavator 100. Specifically, the value of the item “type of work” indicates whether the work performed by the excavator 100 is a normal work or a repair work.
  • the repair work of the excavator 100 is, for example, a work (operation) performed in the process of repairing the excavator 100 or the like.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a vehicle information storage unit.
  • the information collecting unit 350 of the present embodiment collects master information, defect information, and operation information for each machine identification number from each of the master information storage unit 310, the defect information storage unit 320, and the operation information storage unit 330, and these
  • the vehicle information associated with the above information is stored in the vehicle information storage unit 340. Therefore, the vehicle information can be said to be information generated by the information collecting unit 350.
  • the vehicle information of the present embodiment includes the aircraft identification number, delivery date, delivery location, defect occurrence date, repair completion date, acquisition date and time, operation data, and work type as information items, and is referred to as the item "airframe identification number”. , And other items are associated with each other.
  • the vehicle information of this embodiment includes the items "aircraft identification number”, “delivery date”, “delivery location”, “defect occurrence date”, “repair start date”, “repair completion date”, “acquisition date”, and "operation”. Information including values of "data” and "type of work”.
  • the excavator 100 specified by the aircraft identification number “XL-0029” was delivered to XX city on July 31, 2018, and a problem occurred on August 10, 2019. , It can be seen that the repair started on August 11, 2019, and the repair was completed on August 15, 2019. Further, it can be seen that the operation data of the excavator 100 specified by the aircraft identification number "XL-0029” was acquired on August 20, 2019 during normal work.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating the function of the management device.
  • the management device 300 of the present embodiment has a storage unit 305, an information collection unit 350, a data range determination unit 360, a learning unit 370, and an abnormality determination unit 380.
  • the storage unit 305 is realized by, for example, an auxiliary storage device 314 or a memory device 315. Further, the information collecting unit 350, the data range determination unit 360, the learning unit 370, and the abnormality determination unit 380 are realized by the arithmetic processing unit 316 reading and executing the program stored in the memory device 315 or the like.
  • the information collecting unit 350 of the present embodiment collects master information, defect information, and operation information, and stores them in each of the master information storage unit 310, the defect information storage unit 320, and the operation information storage unit 330. Further, the information collecting unit 350 generates vehicle information associated with master information, defect information, and operation information for each machine identification number of the excavator 100, and stores the vehicle information in the vehicle information storage unit 340.
  • the data range determination unit 360 determines the range of the operation data to be the learning data used for learning by the learning unit 370.
  • the data range determination unit 360 will be described below.
  • the data range determination unit 360 includes an input reception unit 361, a parameter holding unit 362, a reference flag assignment unit 363, an exclusion range determination unit 364, an adoption range determination unit 365, and a learning data output unit 366.
  • the input receiving unit 361 receives various inputs to the management device 300. Specifically, the input receiving unit 361 accepts the input of information indicating the time when the abnormality determination described later is performed.
  • the information indicating the time for performing the abnormality determination indicates the date on which the abnormality determination process is executed by the abnormality determination unit 380. In the following description, the date on which the abnormality determination process is executed may be referred to as the execution date.
  • the parameter holding unit 362 holds the parameters referred to by the exclusion range determination unit 364 and the adoption range determination unit 365.
  • the parameters held by the parameter holding unit 362 may be arbitrarily set by the administrator of the management system SYS or the like. Details of the parameters held in the parameter holding unit 362 will be described later.
  • the reference flag giving unit 363 determines a first exclusion range that cannot be learning data in the operation data with reference to the vehicle information, and assigns a flag based on the first exclusion range to the operation data. ..
  • the exclusion range determination unit 364 determines the second exclusion range based on the parameters stored in the parameter holding unit 362 and the first exclusion range.
  • the reference flag assignment unit 363 and the exclusion range determination unit 364 of the present embodiment are examples of the range determination unit that determines the range excluded from the learning data in the motion information included in the vehicle information.
  • the adoption range determination unit 365 refers to the parameters stored in the parameter holding unit 362 and the second exclusion range, and adopts them in the learning data based on the time when the input reception unit 361 receives the abnormality determination. Determine the range of operational data.
  • the operation data in the range determined by the adoption range determination unit 365 may be referred to as learning data.
  • the learning data is operation data acquired during the period determined by the adoption range determination unit 365.
  • the learning data output unit 366 outputs the learning data to the learning unit 370.
  • the learning unit 370 receives the learning data as an input, performs learning, and generates an abnormality determination model 375. That is, the learning unit 370 inputs the operation data according to the timing of determining the presence or absence of the abnormality of the excavator 100, and uses the data set that outputs the information indicating that there is no abnormality as the learning data, and uses the abnormality determination model 375 as the learning data. Generate. In other words, the learning unit 370 uses a data set that outputs normal operation data and information indicating that there is no abnormality, and determines an abnormality in which the input operation data is associated with the degree of abnormality of the excavator 100. Generate a model.
  • the learning unit 370 receives the operation data as an input to the abnormality determination model 375 and obtains an index value indicating the presence or absence of the abnormality of the excavator 100.
  • the operation data input to the abnormality determination model 375 may be referred to as determination data.
  • the learning unit 370 of the present embodiment may use machine learning as a learning method, for example.
  • machine learning methods include deep learning, autoencoders, SVMs (support vector machines), and the like.
  • the abnormality determination unit 380 specifies the range of operation data used for abnormality determination by referring to the information indicating the timing of abnormality determination and the parameters, and inputs the specified operation data as determination data to the learning unit 370. Let me.
  • the abnormality determination unit 380 determines whether or not there is an abnormality in the excavator 100 based on the index value output from the learning unit 370. Specifically, for example, the abnormality determination unit 380 may determine that there is an abnormality when the index value output from the learning unit 370 is larger than a predetermined threshold value.
  • the determination by the abnormality determination unit 380 is, for example, during the warm-up mode, the automatic regeneration mode, the manual regeneration mode, and during the cooling operation of the supercharger of the engine 11 (during the turbo cooling mode). May be executed.
  • the range of the operation data adopted for the learning data may indicate the range on the time axis
  • the range used for the determination data may indicate the number of operation data
  • the learning data may be an operation data group acquired during the period determined by the adoption range determination unit 365.
  • the determination data may be an operation data group including a predetermined number of operation data acquired before the date on which the abnormality determination is performed.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of parameters held by the parameter holding unit.
  • the parameter holding unit 362 of the present embodiment may, for example, hold the parameter names and values in association with each other.
  • the parameter holding unit 362 holds XX days as a defect appearance period, XX days as a preliminary period after repair, and XX days as a buffer period.
  • the defect appearance period is a parameter set in consideration of the possibility that a defect has appeared in the operation of the excavator 100 before the defect occurrence date. Specifically, for example, it may take several days from the appearance of a defect in the excavator 100 until the operator notices the defect and notifies the maintenance company or the like of the occurrence of the defect. In such a case, a defect has occurred in the operation of the excavator 100 before the defect occurrence date, and the operation data during this period is inappropriate as learning data.
  • the spare period after repair considers the possibility that the operation of the excavator 100 immediately after the repair is completed and the normal operation may differ, and the possibility that the actual repair completion date and the repair completion date entered in the system do not match. It is a parameter set by. Specifically, for example, assuming that the repair has been completed once, there is a case where an additional repairable part is found after the repair completion date is input. In this case, the operation of the excavator 100 immediately after the input repair completion date may be different from the normal operation, and the operation data during this period is inappropriate as learning data.
  • the buffer period is a parameter set in consideration of separating the judgment data and the learning data. For example, if the time when the operation data used as the judgment data is acquired and the time when the operation data adopted as the training data is acquired are close, the learning data and the judgment data may be similar data. There is.
  • the abnormality determination model 375 is generated by learning data similar to the determination data, even if there is an abnormality in the operation of the excavator 100, it may be in a normal state, and the abnormality is detected. The improvement of accuracy may be hindered.
  • the parameter holding unit 362 of the present embodiment holds the parameters set in consideration of the above.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating the processing of the management device.
  • the management device 300 of the present embodiment determines whether or not the input reception unit 361 of the data range determination unit 360 has received the input of the execution date and the machine identification information (step S1001). In this embodiment, only the machine identification number of the shovel 100, which is the target of the abnormality determination processing, may be input.
  • step S1001 the management device 300 waits until the input of the execution date is accepted.
  • the data range determination unit 360 searches the vehicle information storage unit 340 by the aircraft identification number (step S1002).
  • the data range determination unit 360 refers to the vehicle information acquired as a result of the search in step S1002 by the reference flag assignment unit 363, and the operation data included in the vehicle information cannot be the learning data.
  • One exclusion range is determined (step S1003).
  • the reference flag assigning unit 363 assigns a flag based on the first exclusion range to the operation data.
  • the data range determination unit 360 determines the second exclusion range based on the defect appearance period, the post-repair preliminary period, and the first exclusion range stored in the parameter holding unit 362 by the exclusion range determination unit 364. Determine (step S1004).
  • the data range determination unit 360 adopts the operation data as learning data based on the number of operation data to be used as determination data and the buffer period stored in the parameter holding unit 362 by the adoption range determination unit 365.
  • the range of (step S1005) is determined.
  • the data range determination unit 360 extracts the operation data in the range determined in step S1005 as learning data by the learning data output unit 366, and outputs the learning data to the learning unit 370 (step S1006).
  • the learning unit 370 of the management device 300 generates the abnormality determination model 375 based on the learning data (step S1007).
  • the management device 300 extracts the operation data to be the determination data from the vehicle information storage unit 340 by the abnormality determination unit 380 based on the execution date, and inputs the operation data to the abnormality determination model 375 (learning unit 370). Step S1008).
  • the abnormality determination unit 380 outputs the output of the abnormality determination model 375 together with the information indicating the range of the operation data used as the learning data (step S1009), and ends the process.
  • FIG. 11A is a first diagram for explaining the processing of the data range determination unit, and is a diagram for explaining the first exclusion range and the second exclusion range.
  • FIG. 11B is a second diagram for explaining the processing of the data range determination unit, and is a diagram for explaining the range of the learning data.
  • vehicle information including the operation data of the period from the time ts to the time te is extracted.
  • the time may indicate a date. Therefore, in the examples of FIGS. 11A and 11B, it is shown that the operation data of the period from the date ts to the date te was extracted.
  • the reference flag assignment unit 363 uses the operation data as the learning data for the period k1 from the date ts to the delivery date t0. A flag is added to indicate that the period is not to be applied.
  • the operation data acquired during the period k1 is information indicating the operation of the excavator 100 before it is delivered to the delivery location.
  • the operation data acquired during the period k1 is information indicating the operation performed in an environment different from the delivery location. Therefore, in the present embodiment, the operation data acquired in the period k1 is not adopted as the learning data for the abnormality determination performed after being delivered to the delivery place.
  • the reference flag assigning unit 363 assigns a flag "0" to the period k1 indicating that the period is before the delivery date and the operation data is not used as learning data.
  • the reference flag assigning unit 363 assigns a flag "0" indicating that the operation data is not used as learning data even for the period when the work type is "repair work”.
  • the reference flag assigning unit 363 sets the defect repair period for the period k2 from the defect occurrence date t1 to the repair completion date t2. Therefore, a flag "2" is added to indicate that it is a period during which the operation data is not used as learning data.
  • the period in which the flag is given by the reference flag giving unit 363 is set as the first exclusion range. Therefore, the period k1 before the delivery of the excavator 100 and the period k2 which is the repair period of the defect of the excavator 100 are the first exclusion ranges in which the operation data acquired during this period cannot be the learning data.
  • the reference flag assigning unit 363 of the present embodiment sets a flag "1" indicating that the operation data can be learning data during the period other than the period in which the flags "0" and "2" are assigned. Give.
  • the data range determination unit 360 determines the second exclusion range by referring to the defect appearance period stored in the parameter holding unit 362 and the post-repair preliminary period by the exclusion range determination unit 364.
  • the exclusion range determination unit 364 specifies a date t3 that goes back from the defect occurrence date t1 to the number of days set as the defect appearance period, and the period k3 from the date t3 to the defect occurrence date t1 (first). Period) is set as the second exclusion range, and a flag "3" indicating that it is the second exclusion range is given.
  • the exclusion range determination unit 364 identifies the date t4 on which the number of days set as the preliminary period after repair has elapsed from the repair completion date t2, and sets the period k4 (second period) from the repair completion date t2 to the date t4 as the second period. Is set as the exclusion range of, and a flag "3" indicating that it is the second exclusion range is added.
  • the second exclusion range is provided before the defect occurrence date included in the vehicle information and after the repair completion date.
  • the operation data is inappropriate as learning data. However, it can be suppressed from being adopted in the learning data.
  • the operation data acquired in the period from date t0 to date t3 and the operation data acquired in the period from date t4 to date te are data that can be training data. That is, in the present embodiment, the operation data acquired during the period in which the flag "1" is given can be the learning data.
  • the data range determination unit 360 specifies the period for adopting the operation data as the learning data in the period in which the flag "1" is given by the adoption range determination unit 365.
  • the adoption range determination unit 365 refers to the parameter holding unit 362 and specifies the date t6 that goes back from the execution date t5 of the abnormality determination process received by the input reception unit 361 to the period k5 set as the buffer period.
  • a predetermined number of data including the operation data acquired on the execution date t5 is acquired as determination data to be input to the abnormality determination model 375.
  • the determination data is a predetermined number of operation data groups acquired most recently on the execution date t5.
  • the period k5 is preferably a period longer than the period for which the determination data is acquired.
  • the buffer period may be set according to the type of abnormality.
  • the buffer period may be the same as the period for acquiring the determination data when determining the presence or absence of an abnormality that appears as a sudden change in the operating data.
  • the buffer period is preferably longer than the period in which the determination data is acquired when determining the presence or absence of an abnormality that appears as a gradual fluctuation of the operating data.
  • the hiring range determination unit 365 specifies a period before the date t6, the flag "1" is given, and the acquired operation data is equal to or more than a predetermined number. Then, the adoption range determination unit 365 uses the operation data acquired during the specified period as learning data.
  • the predetermined number indicates a sufficient number as learning data.
  • the number of operation data adopted as the learning data may be set in advance.
  • the number of operation data acquired in the period k6 is less than a predetermined number, which is not a sufficient amount of data as learning data.
  • the hiring range determination unit 365 specifies the period before the date t6, which is the period before the date t6, which is the period to which the flag "1" is given.
  • the adoption range determination unit 365 may specify a period before the date t3 so that the total of the number of operation data acquired in the period k6 is equal to or more than a predetermined number.
  • the period k7 from the date t7 to the date t3 is specified in addition to the period k6 as the period in which the flag "1" is given and the acquired operation data becomes a predetermined number or more. ..
  • the data range determination unit 360 outputs the operation data group acquired in each of the period k6 and the period k7 to the learning unit 370 as learning data.
  • the learning unit 370 generates an abnormality determination model 375 based on this learning data.
  • the learning unit 370 can learn the relationship between the operation data and the presence or absence of the abnormality of the excavator by using the appropriate learning data (operation data).
  • the abnormality determination unit 380 inputs a predetermined number of operation data groups including the operation data acquired on the execution date t5 into the abnormality determination model 375 as determination data, and outputs a result of determining the presence or absence of an abnormality based on the output. do.
  • FIG. 12A is a first diagram showing an output example of the result of abnormality determination
  • FIG. 12B is a first diagram showing an output example of the result of abnormality determination.
  • the screens 121A and 121B shown in FIGS. 12A and 12B are displayed on, for example, the display device 40 included in the management device 300.
  • Screen 121A includes display areas 122, 123, 124, 125, 126.
  • a message indicating that the result of performing the abnormality determination process and information indicating the execution date when the abnormality determination process is executed are displayed.
  • a moving image captured by the image pickup device 80 of the excavator 100 on the execution day is displayed.
  • the determination result of the presence or absence of an abnormality by the abnormality determination unit 380 is displayed.
  • the determination result of the presence or absence of an abnormality may be determined according to, for example, an index value output from the abnormality determination model 375.
  • an index value output from the abnormality determination model 375 For example, in the present embodiment, it may be determined that there is an abnormality when the index value output from the abnormality determination model 375 is larger than a predetermined threshold value.
  • the index value output from the abnormality determination model 375 may be expressed as the degree of abnormality.
  • the display area 124 may display, for example, a graph or the like showing the fluctuation of the degree of abnormality, and the display area 125 may display, for example, a message showing the degree of abnormality.
  • an operation button or the like for reproducing a moving image or the like of a portion where the degree of abnormality exceeds a predetermined threshold value is displayed in the display area 123.
  • the display area 124 has a marker 124a indicating that it is a learning period in which operation data is adopted as learning data in a graph showing fluctuations in the degree of abnormality, and an evaluation period in which operation data is adopted as determination data.
  • Marker 124b indicating the above may be displayed. Further, in the display area 124, the markers 124a and 124b may have different display modes.
  • the fluctuation of the abnormality degree of the learning period indicated by the marker 124a is smaller than the fluctuation of the abnormality degree of the evaluation period indicated by the marker 124b, and the operation data used for learning is the operation data at the normal time. You can see that.
  • the screen 124B shown in FIG. 12B includes display areas 127 and 128.
  • the display area 127 information indicating the period during which the operation data adopted as the learning data is acquired is displayed.
  • the display area 1208 information indicating a period excluded from the period for acquiring training data is displayed. In other words, in the display area 128, information indicating a period during which the acquired operation data cannot be learning data is displayed.
  • the period in which the operation data is used is displayed as the learning data used for generating the abnormality determination model 375. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to visualize the period during which the learning data is acquired, and it is possible to deepen the understanding of the determination result of the presence or absence of abnormality for the operator who performs maintenance of the excavator 100 or the like.
  • the reliability of the determination result can be improved.
  • the operation data collected from the excavator 100 to be determined for the presence or absence of abnormality is used as the learning data, but the present invention is not limited to this.
  • the learning data may be adopted from, for example, operation data collected from excavators other than the excavator 100 to be determined whether or not there is an abnormality.
  • the other excavator may be the same model as the excavator 100 to be determined for the presence or absence of abnormality.
  • the work machine for acquiring operation data as learning data is the excavator 100, but the present invention is not limited to this. This embodiment can also be used for determining an abnormality in a work machine other than the excavator 100.
  • the abnormality determination model 375 outputs an index value of the presence / absence of an abnormality, and the abnormality determination unit 380 determines the presence / absence of an abnormality based on the index value, but the present invention is not limited to this. In the present embodiment, the abnormality determination model 375 may perform up to the determination of the presence or absence of an abnormality.
  • the index value output by the abnormality determination model 375 may be output as the determination result of the presence or absence of abnormality. In this case, the determination process by the abnormality determination unit 380 using the index value becomes unnecessary.
  • the operation data acquired before the operation data acquired in the first exclusion range and the second exclusion range is expressed as the first operation data
  • the operation data acquired after the operation data acquired in the exclusion range may be expressed as the second operation data.
  • the operation data acquired in the period k7 may be expressed as the first operation data
  • the operation data acquired in the period k6 may be expressed as the second operation data
  • the first operation data is excluded from the training data.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating processing of the management device of another embodiment.
  • step S1301 to step S1305 in FIG. 13 Since the processing from step S1301 to step S1305 in FIG. 13 is the same as the processing from step S1001 to step S1005 in FIG. 10, the description thereof will be omitted.
  • step S1305 of FIG. 13 when the range of the operation data to be adopted as the learning data is determined, the adoption range determination unit 365 has the distribution of the first operation data and the second of the operation data adopted as the learning data. Compare with the distribution of the operation data of (step S1306).
  • the distribution of operation data may be indicated by, for example, a feature amount of operation data.
  • the adoption range determination unit 365 determines whether or not the distributions of the two are similar (step S1307). Specifically, the adoption range determination unit 365 obtains the similarity between the two, and when the similarity is equal to or higher than a predetermined threshold value, the distribution of the first operation data and the distribution of the second operation data are similar. It may be determined that it is.
  • step S1307 If it is determined in step S1307 that they are similar, the management device 300 proceeds to step S1309 described later.
  • step S1307 If it is determined in step S1307 that they are not similar, the adoption range determination unit 365 excludes the first operation data from the training data, sets the second operation data as training data (step S1308), and steps described later. Proceed to S1309. That is, when it is determined in step S1307 that they are not similar, the adoption range determination unit 365 learns the operation data acquired after the operation data acquired in the first exclusion range and the second exclusion range. And.
  • step S1309 to step S1312 in FIG. 13 Since the processing from step S1309 to step S1312 in FIG. 13 is the same as the processing from step S1006 to step S1009 in FIG. 10, the description thereof will be omitted.
  • the range of operation data adopted as learning data is defined as the operation data acquired in the period k6 and the period k7.
  • the operation data acquired in the period k7 is used as the first operation data
  • the operation data acquired in the period k6 is used as the second operation data, and the distributions of the two are compared.
  • the data range determination unit 360 uses the operation data acquired in the period k6 as the learning data.
  • the number of operation data acquired in the period k6 is a predetermined number or more.
  • the operation data when there is no abnormality before the repair and the operation data when there is no abnormality after the repair are compared and similar. Only when there is, both are adopted as learning data.
  • the present embodiment even if the operation data when it is considered that there is no abnormality is changed due to a change in the operating environment due to repair (maintenance), the change is not affected. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to appropriately detect a sign of failure even after the repair is completed (after the maintenance is performed).
  • Controller 31 Operation valve 40
  • Display 42
  • Input device 80
  • Excavator 300
  • Management device 301
  • Information transmission unit 302
  • Work pattern acquisition unit 303
  • Machine guidance unit 310
  • Malfunction information storage unit 330
  • Operation information storage unit 340
  • Vehicle information storage unit 350
  • Information collection unit 360
  • Data range determination unit 370
  • Learning unit 380 Abnormality determination unit

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Abstract

ショベルの動作を示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する、ショベルの管理装置である。

Description

ショベルの管理装置、ショベルの管理システム、ショベルの支援装置、ショベル
　本発明は、ショベルの管理装置、ショベルの管理システム、ショベルの支援装置、ショベルに関する。
　従来では、作業機械の正常動作時における動作波形を表す複数の参照データと、作業機械の運転変数の特徴量の時系列からなる検証データとを用いて、作業機械が異常か否かの判定を行う技術が知られている。
特開２０１５－８３７３１号公報
　ところで、近年では、作業機械の動作データを学習データとした異常判定モデルを生成し、この異常判定モデルを用いて、作業機械の異常の有無を判定する場合がある。
　この場合、作業機械が正常に動作している正常時の動作データを学習データとすることが一般的であるが、正常時の動作データの中には、学習データとしては不適切な動作データが含まれる場合がある。
　そこで、上記事情に鑑み、適切な範囲の学習データを用いることを目的とする。
　本発明の実施形態に係るショベルの管理装置は、ショベルの動作を示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する。
　本発明の実施形態に係るショベルの管理システムは、ショベルとショベルの管理装置とを有するショベルの管理システムであって、前記管理装置は、前記ショベルから、前記ショベルの動作を示す稼働データを収集する情報収集部と、収集した前記示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する。
　本発明の実施形態に係るショベルの支援装置は、ショベルのメンテナンスが開始された開始日と、前記ショベルのメンテナンスが完了した完了日との入力を受け付け、前記ショベルの動作を示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有するショベルの管理装置に対し、前記開始日と前記完了日とを通知する。
　本発明の実施形態に係るショベルの支援装置は、前記ショベルのメンテナンスを開始した開始日を入力するための開始ボタンと、前記ショベルのメンテナンスが完了した完了日を入力するための完了ボタンと、を有する。
　本発明の実施形態に係るショベルは、管理装置と通信を行うショベルであって、管理装置と通信を行うショベルであって、前記ショベルのメンテナンスの開始日と、前記ショベルのメンテナンスの完了日とを入力するための入力装置と、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する前記管理装置に対し、前記ショベルの動作を示す稼働データと、前記入力装置から入力された前記開始日と前記完了日とを示す情報とを送信する通信装置と、を有する。
　本発明の実施形態に係るショベルは、管理装置と通信を行うショベルであって、前記ショベルのメンテナンスの開始日を入力するための開始スイッチと、前記ショベルのメンテナンスの完了日を入力するための完了スイッチと、を有する。
　適切な範囲の学習データを用いることができる。
ショベルの管理システムの一例を示す概要図である。 ショベルの管理システムの一例を示す構成図である。 管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 マスタ情報記憶部の一例を示す図である。 不具合情報記憶部の一例を示す図である。 動作情報記憶部の一例を示す図である。 車両情報記憶部の一例を示す図である。 管理装置の機能を説明する図である。 パラメータ保持部が保持するパラメータの一例を示す図である。 管理装置の処理を説明するフローチャートである。 データ範囲決定部の処理を説明する第一の図である。 データ範囲決定部の処理を説明する第二の図である。 異常判定の結果の出力例を示す第一の図である。 異常判定の結果の出力例を示す第二の図である。 他の実施形態の管理装置の処理を説明するフローチャートである。
　（実施形態）
　以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、ショベルの管理システムの一例を示す概要図である。
　本実施形態のショベルの管理システムＳＹＳは、ショベル１００と、管理装置３００と、ショベル１００の支援装置４００とを含む。ショベルの管理システムＳＹＳにおいて、ショベル１００と管理装置３００と支援装置４００とは、互いにネットワークを介して通信を行う。管理装置３００はショベル１００を管理する。支援装置４００は、ショベル１００の作業を支援する。以下の説明では、ショベルの管理システムＳＹＳを、管理システムＳＹＳと呼ぶ。
　本実施形態のショベル１００は、作業機械の一例である。ショベル１００は、下部走行体１と、旋回機構２を介して旋回可能に下部走行体１に搭載される上部旋回体３と、アタッチメント（作業装置）としてのブーム４、アーム５、及び、バケット６と、キャビン１０を備える。
　下部走行体１は、例えば、左右一対のクローラを含み、それぞれのクローラが走行油圧モータ１Ａ、１Ｂ（図２参照）で油圧駆動されることにより、自走する。
　上部旋回体３は、旋回油圧モータ２Ａ（図２参照）で駆動されることにより、下部走行体１に対して旋回する。
　ブーム４は、上部旋回体３の前部中央に俯仰可能に枢着され、ブーム４の先端には、アーム５が上下回動可能に枢着され、アーム５の先端には、バケット６が上下回動可能に枢着される。ブーム４、アーム５、及び、バケット６は、それぞれ、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及び、バケットシリンダ９により油圧駆動される。
　キャビン１０は、オペレータ（作業員）が搭乗する操縦室であり、上部旋回体３の前部左側に搭載される。
　ショベル１００は、例えば、基地局を末端とする移動体通信網、上空の通信衛星を利用する衛星通信網、インターネット等を含む所定の通信ネットワークＮＷを通じて、管理装置３００と相互に通信を行うことができる。
　また、本実施形態の管理装置３００は、ショベル１００から作業の実積を示す実績情報を取得する。
　実績情報とは、所定の種別の作業（例えば、掘削作業、積込み作業、仕上げ作業等の繰り返し作業）の作業パターンに関する実績情報（以下、「作業パターン実績情報」）と、作業時の環境条件に関する実績情報（以下、「環境条件実績情報」）とを含む。
　作業パターンとは、所定の種別の作業を行う際のショベル１００のアイドリング中を含む一連の動作の型を示す。アイドリング中とは、ショベル１００の非操作時である。例えば、作業パターンには、下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及び、バケット６等の動作要素の作業時の動作軌跡等が含まれる。また、作業パターン実績情報は、具体的に、ショベル１００が実際に所定の種別の作業を行った際の当該ショベル１００の作業パターンの実績を表す各種センサの検出情報等である。また、環境条件には、ショベル１００の周辺環境に関する条件等の外的環境条件の他、ショベル１００の動作に影響を与えるショベル１００の可変される仕様（例えば、アームの長さ、バケットの種類等）等の内的環境条件が含まれうる。
　ショベル１００は、作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を取得すると、作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を含む各種情報を管理装置３００に送信（アップロード）する。
　管理システムＳＹＳにおいて、管理装置３００は、ショベル１００から受信した作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を学習データとして、ショベル１００の異常の有無を判定する異常判定モデルを作成する。
　より具体的には、管理装置３００は、ショベル１００が正常に動作しているときの作業パターン実績情報及び環境条件実績情報の中から、学習データに用いる作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を特定する。以下の説明では、作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を含む情報を、ショベル１００の稼働データと呼ぶ場合がある。
　そして、本実施形態の管理装置３００は、特定された稼働データを学習データとした学習により、異常判定モデルを生成し、ショベル１００の異常の有無の判定を行う。
　尚、図１の例では、管理システムＳＹＳに含まれるショベル１００は１台としたが、これに限定されない。管理システムＳＹＳに含まれるショベル１００の台数は任意であって良く、管理装置３００と通信が可能なショベル１００は全て管理システムＳＹＳに含まれてもよい。
　また、本実施形態の管理装置３００は、ショベル１００と地理的に離れた位置に設置される情報処理装置である。管理装置３００は、例えば、ショベル１００が作業する作業現場外に設けられる管理センタ等に設置され、一又は複数のサーバコンピュータ等を中心に構成されるサーバ装置である。この場合、サーバ装置は、管理システムＳＹＳを運用する事業者或いは当該事業者に関連する関連事業者が運営する自社サーバであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。
　本実施形態の支援装置４００は、例えば、スマートフォンやタブレット型等の可搬型の端末装置であってよい。支援装置４００は、例えば、ショベル１００のメンテナンスの開始日と、メンテナンスの完了日等を含む情報が入力されると、入力された情報を管理装置３００に送信する。
　次に、図２を参照して、本実施形態の管理システムＳＹＳについて、さらに説明する。図２は、ショベルの管理システムの一例を示す構成図である。
　尚、図中において、機械的動力ラインは二重線、高圧油圧ラインは太い実線、パイロットラインは破線、電気駆動・制御ラインは細い実線でそれぞれ示される。
　本実施形態のショベル１００の油圧アクチュエータを油圧駆動する油圧駆動系は、エンジン１１と、メインポンプ１４と、レギュレータ１４ａと、コントロールバルブ１７を含む。また、ショベル１００の油圧駆動系は、上述の如く、下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６のそれぞれを油圧駆動する走行油圧モータ１Ａ，１Ｂ、旋回油圧モータ２Ａ、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９等の油圧アクチュエータを含む。
　エンジン１１は、油圧駆動系におけるメイン動力源であり、例えば、上部旋回体３の後部に搭載される。具体的には、エンジン１１は、後述するエンジン制御装置（ＥＣＵ：Engine Control Unit）７４による制御下で、予め設定される目標回転数で一定回転し、メインポンプ１４及びパイロットポンプ１５を駆動する。エンジン１１は、例えば、軽油を燃料とするディーゼルエンジンである。
　レギュレータ１４ａは、メインポンプ１４の吐出量を制御する。例えば、レギュレータ１４ａは、コントローラ３０からの制御指令に応じて、メインポンプ１４の斜板の角度（傾転角）を調節する。
　メインポンプ１４は、例えば、エンジン１１と同様、上部旋回体３の後部に搭載され、高圧油圧ライン１６を通じてコントロールバルブ１７に作動油を供給する。メインポンプ１４は、上述の如く、エンジン１１により駆動される。メインポンプ１４は、例えば、可変容量式油圧ポンプであり、上述の如く、コントローラ３０による制御の下、レギュレータ１４ａにより斜板の傾転角が調節されることでピストンのストローク長が調整され、吐出流量（吐出圧）が制御されうる。
　コントロールバルブ１７は、例えば、上部旋回体３の中央部に搭載され、オペレータによる操作装置２６に対する操作に応じて、油圧駆動系の制御を行う油圧制御装置である。コントロールバルブ１７は、上述の如く、高圧油圧ライン１６を介してメインポンプ１４と接続され、メインポンプ１４から供給される作動油を、操作装置２６の操作状態に応じて、油圧アクチュエータ（走行油圧モータ１Ａ，１Ｂ、旋回油圧モータ２Ａ、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９）に選択的に供給する。
　具体的には、コントロールバルブ１７は、メインポンプ１４から油圧アクチュエータのそれぞれに供給される作動油の流量と流れる方向を制御する複数の制御弁を含む。例えば、コントロールバルブ１７は、ブーム４（ブームシリンダ７）に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ１７は、アーム５（アームシリンダ８）に対応する制御弁を含む。
　また、例えば、コントロールバルブ１７は、バケット６（バケットシリンダ９）に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ１７は、上部旋回体３（旋回油圧モータ２Ａ）に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ１７には、下部走行体１の右側のクローラ及び左側のクローラのそれぞれに対応する右走行制御弁及び左走行制御弁が含まれる。
　本実施形態に係るショベル１００の操作系は、パイロットポンプ１５と、操作装置２６と、操作バルブ３１を含む。
　パイロットポンプ１５は、例えば、上部旋回体３の後部に搭載され、パイロットライン２５を介して操作装置２６及び操作バルブ３１にパイロット圧を供給する。パイロットポンプ１５は、例えば、固定容量式油圧ポンプであり、上述の如く、エンジン１１により駆動される。
　操作装置２６は、キャビン１０の操縦席付近に設けられ、オペレータが各種動作要素（下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、バケット６等）の操作を行うための操作入力手段である。換言すれば、操作装置２６は、オペレータがそれぞれの動作要素を駆動する油圧アクチュエータ（即ち、走行油圧モータ１Ａ，１Ｂ、旋回油圧モータ２Ａ、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、バケットシリンダ９等）の操作を行うための操作入力手段である。操作装置２６は、その二次側のパイロットラインがコントロールバルブ１７にそれぞれ接続される。
　これにより、コントロールバルブ１７には、操作装置２６における下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の操作状態に応じたパイロット圧が入力されうる。そのため、コントロールバルブ１７は、操作装置２６における操作状態に応じて、それぞれの油圧アクチュエータを駆動することができる。
　操作バルブ３１は、コントローラ３０からの制御指令（例えば、制御電流）に応じて、パイロットライン２５の流路面積を調整する。これにより、操作バルブ３１は、パイロットポンプ１５から供給される一次側のパイロット圧を元圧として、二次側のパイロットラインに制御指令に対応するパイロット圧を出力することができる。
　操作バルブ３１は、その二次側ポートが、コントロールバルブ１７のそれぞれの油圧アクチュエータに対応する制御弁の左右のパイロットポートに接続され、コントローラ３０からの制御指令に応じたパイロット圧を制御弁のパイロットポートに作用させる。これにより、コントローラ３０は、オペレータにより操作装置２６が操作されていない場合であっても、パイロットポンプ１５から吐出される作動油を、操作バルブ３１を介して、コントロールバルブ１７内の対応する制御弁のパイロットポートに供給させ、油圧アクチュエータを動作させることができる。
　尚、操作バルブ３１に加えて、油圧アクチュエータ内に発生する過剰な油圧を作動油タンクにリリーフする電磁リリーフ弁が設けられてもよい。これにより、オペレータによる操作装置２６に対する操作量が過剰な場合等において、積極的に、油圧アクチュエータの動作を抑制させることができる。例えば、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９のボトム側油室及びロッド側油室のそれぞれの過剰な圧力を作動油タンクにリリーフする電磁リリーフ弁が設けられてよい。
　本実施形態に係るショベル１００の制御系は、コントローラ３０と、ＥＣＵ７４と、吐出圧センサ１４ｂと、操作圧センサ１５ａと、表示装置４０と、入力装置４２と、撮像装置８０と、状態検出装置Ｓ１と、通信機器Ｔ１を含む。
　コントローラ３０は、ショベル１００の駆動制御を行う。コントローラ３０は、その機能が任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは、その組み合わせにより実現されてよい。例えば、コントローラ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性の補助記憶装置と、各種入出力用のインタフェース装置等を含むコンピュータを中心に構成される。コントローラ３０は、例えば、補助記憶装置にインストールされる各種プログラムをＣＰＵ上で実行することにより各種機能を実現する。
　例えば、コントローラ３０は、オペレータ等の所定操作により予め設定される作業モード等に基づき、目標回転数を設定し、ＥＣＵ７４に制御指令を出力することより、ＥＣＵ７４を介して、エンジン１１を一定回転させる駆動制御を行う。
　また、例えば、コントローラ３０は、必要に応じてレギュレータ１４ａに対して制御指令を出力し、メインポンプ１４の吐出量を変化させることにより、いわゆる全馬力制御やネガコン制御を行う。
　また、例えば、コントローラ３０は、ショベル１００に関する各種情報を管理装置３００にアップロードする機能（以下、「アップロード機能」）を有していてもよい。具体的には、コントローラ３０は、ショベル１００の所定の種別の作業時における作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を、通信機器Ｔ１を通じて、管理装置３００に送信（アップロード）してよい。
　コントローラ３０は、例えば、補助記憶装置等にインストールされる一以上のプログラムをＣＰＵ上で実行することにより実現される、アップロード機能に関する機能部として、情報送信部３０１を含む。
　また、例えば、コントローラ３０は、オペレータによる操作装置２６を通じたショベル１００の手動操作をガイド（案内）するマシンガイダンス機能に関する制御を行う。また、コントローラ３０は、オペレータによる操作装置２６を通じたショベル１００の手動操作を自動的に支援するマシンコントロール機能に関する制御を行ってよい。
　コントローラ３０は、例えば、補助記憶装置等にインストールされる一以上のプログラムをＣＰＵ上で実行することにより実現される、マシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能に関する機能部として、作業パターン取得部３０２と、マシンガイダンス部３０３を含む。
　尚、コントローラ３０の機能の一部は、他のコントローラ（制御装置）により実現されてもよい。即ち、コントローラ３０の機能は、複数のコントローラにより分散される態様で実現されてもよい。例えば、上述したマシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能は、専用のコントローラ（制御装置）により実現されてもよい。
　ＥＣＵ７４は、コントローラ３０からの制御指令に応じて、エンジン１１の各種アクチュエータ（例えば、燃料噴射装置等）を制御し、エンジン１１を設定された目標回転数（設定回転数）で定回転させる（定回転制御）。このとき、ＥＣＵ７４は、エンジン回転数センサ１１ａにより検出されるエンジン１１の回転数に基づき、エンジン１１の定回転制御を行う。
　吐出圧センサ１４ｂは、メインポンプ１４の吐出圧を検出する。吐出圧センサ１４ｂにより検出された吐出圧に対応する検出信号は、コントローラ３０に取り込まれる。
　操作圧センサ１５ａは、上述の如く、操作装置２６の二次側のパイロット圧、即ち、操作装置２６におけるそれぞれの動作要素（油圧アクチュエータ）の操作状態に対応するパイロット圧を検出する。操作圧センサ１５ａによる操作装置２６における下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の操作状態に対応するパイロット圧の検出信号は、コントローラ３０に取り込まれる。
　表示装置４０は、コントローラ３０と接続され、コントローラ３０による制御下で、キャビン１０内の着座したオペレータから視認し易い位置に設けられ、各種情報画像を表示する。表示装置４０は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。
　入力装置４２は、キャビン１０内の着座したオペレータから手が届く範囲に設けられ、オペレータによる各種操作を受け付け、操作内容に対応する信号を出力する。例えば、入力装置４２は、表示装置４０と一体化される。
　また、本実施形態の入力装置４２は、ショベル１００のメンテナンスを開始する際に、操作されるスイッチ４２ａと、メンテナンスが完了した際に操作されるスイッチ４２ｂとを含む。スイッチ４２ａは、メンテナンス開始スイッチの一例であり、ショベル１００のメンテナンスを行う作業員等によって操作される。スイッチ４２ｂは、メンテナンス完了スイッチの一例であり、ショベル１００のメンテナンスを行った作業員等によって操作される。
　なお、本実施形態のスイッチ４２ａとスイッチ４２ｂとは、例えば、支援装置４００のディスプレイに表示されてもよい。その場合、支援装置４００の利用者によって、スイッチ４２ａとスイッチ４２ｂとが操作されてもよい。
　本実施形態のショベル１００は、例えば、メンテナンス（修理）の開始時と、メンテナンスの終了時とに、スイッチ４２ａとスイッチ４２ｂとを操作することで、例えば、メンテナンスが開始されたこと、メンテナンスが終了したこと等を、周囲の作業員等に通知してもよい。
　本実施形態では、スイッチ４２ａとスイッチ４２ｂとを操作することにより、後述する図５、図７におけるメンテナンスの開始日とメンテナンスの完了日が特定できる。なお、スイッチ４２ａとスイッチ４２との操作により、日付の特定に加え、時刻も合わせて特定できるようにしてもよい。
　また、撮像装置８０に撮像された画像から、アクチュエータが動作する前にショベル１００から所定範囲内に人が存在すると判断された場合には、オペレータが操作レバーを操作しても、アクチュエータの動作を動作不能、若しくは、微速状態にしてもよい。具体的には、ショベル１００から所定範囲内に人が存在すると判断された場合、ゲートロック弁（図示せず）をロック状態にすることでアクチュエータを動作不能にすることができる。電気式の操作レバーの場合には、コントローラ３０から操作用制御弁への信号を無効にすることで、アクチュエータを動作不能にすることができる。
　他の方式の操作レバーを用いる場合も、コントローラ３０からの制御指令に対応するパイロット圧を出力し、コントロールバルブ内の対応する制御弁のパイロットポートにそのパイロット圧を作用させる操作用制御弁を用いる場合には、同様である。アクチュエータの動作を微速にしたい場合には、コントローラ３０から操作用制御弁への信号を小さくすることで、アクチュエータを微速状態にすることができる。
　このように、検出される物体が所定範囲内に存在すると判断されると、操作装置が操作されてもアクチュエータは駆動されない、若しくは、操作装置への入力よりも小さい出力で微速駆動を行う。
　更に、オペレータによる操作レバーの操作中に、ショベル１００から所定範囲内に人が存在すると判断された場合には、オペレータの操作に係わらずアクチュエータの動作を停止、若しくは、減速させてもよい。具体的には、ショベル１００から所定範囲内に人が存在すると判断された場合、ゲートロック弁をロック状態にすることでアクチュエータを停止させる。
　コントローラ３０からの制御指令に対応するパイロット圧を出力し、コントロールバルブ内の対応する制御弁のパイロットポートにそのパイロット圧を作用させる操作用制御弁を用いる場合には、コントローラ３０から操作用制御弁への信号を無効、若しくは減速指令を出力することで、アクチュエータを動作不能にすることができる。また、検出された物体がトラックの場合には、停止制御は不要である。
　検出されたトラックを回避するようにアクチュエータは制御される。このように、検出された物体の種類を容易に認識に基づいて、アクチュエータは制御される。
　また、コントローラ３０は、ショベルから所定範囲内に人が存在すると判断したときの場所、時間、動作内容（走行、旋回等）を記憶する。ここで、コントローラ３０がＯＮ状態の際に、作業者がメンテナンスを行うためにショベルへ接近するとコントローラ３０は人が存在すると判断する。しかしながら、この時の接近は、正常な作業に基づくメンテナンスを行うための接近である。
　このため、作業者がスイッチ４２ａを操作することにより、コントローラ３０は操作後の作業者の接近がメンテナンスを行うための接近であると判断し、人検知が判断された旨の記録（場所、日時、動作内容等）とメンテナンス時の接近である旨の記録とを対応付けて記憶することができる。言い換えれば、コントローラ３０は、コントローラ３０がＯＮ状態の際に、スイッチ４２ａの操作を受け付けると、所定範囲内への人の接近を、メンテナンスのための接近と判定する。そして、コントローラ３０は、所定範囲内に接近した人を検知した記録を示す情報と、メンテナンスのための人の接近であることを示す情報と、を対応付けてメモリ装置等に記憶する。所定範囲内に接近した人を検知した記録を示す情報とは、人の接近が検知された場所と日時等を含む。
　ショベル１００のコントローラ３０は、人検知が判断された旨の記録（場所、日時、動作内容等）とメンテナンス時の接近である旨の記録とを対応付けられた状態で管理装置３００へ送信させる。その後、メンテナンス終了時に作業者がスイッチ４２ｂを操作すると、コントローラ３０はメンテナンスが終了したと判断し、人検知が判断された旨の記録とメンテナンス時の接近である旨の記録との対応付けも終了する。これにより、管理装置３００において人検知が判断された旨の記録（場所、日時等）があっても、人検知と判断された要因がメンテナンスのための接近であることと把握することができる。
　また、入力装置４２は、表示装置４０と別に設けられてもよい。入力装置４２は、表示装置４０のディスプレイに実装されるタッチパネル、操作装置２６に含まれるレバーの先端に設けられるノブスイッチ、表示装置４０の周囲に設置されるボタンスイッチ、レバー、トグル等を含む。入力装置４２に対する操作内容に対応する信号は、コントローラ３０に取り込まれる。
　撮像装置８０は、ショベル１００の周辺を撮像する。撮像装置８０は、ショベル１００の前方を撮像するカメラ８０Ｆ、ショベル１００の左方を撮像するカメラ８０Ｌ、ショベル１００の右方を撮像するカメラ８０Ｒ、及び、ショベル１００の後方を撮像するカメラ８０Ｂを含む。
　カメラ８０Ｆは、例えば、キャビン１０の天井、即ち、キャビン１０の内部に取り付けられている。また、カメラ８０Ｆは、キャビン１０の屋根、ブーム４の側面等、キャビン１０の外部に取り付けられていてもよい。カメラ８０Ｌは、上部旋回体３の上面左端に取り付けられ、カメラ８０Ｒは、上部旋回体３の上面右端に取り付けられ、カメラ８０Ｂは、上部旋回体３の上面後端に取り付けられている。
　撮像装置８０（カメラ８０Ｆ，８０Ｂ，８０Ｌ，８０Ｒ）は、それぞれ、例えば、非常に広い画角を有する単眼の広角カメラである。また、撮像装置８０は、ステレオカメラや距離画像カメラ等であってもよい。撮像装置８０によるショベル１００の周辺の撮像画像（以下、「周辺画像」）は、コントローラ３０に取り込まれる。
　状態検出装置Ｓ１は、ショベル１００の各種状態に関する検出情報を出力する。状態検出装置Ｓ１から出力される検出情報は、コントローラ３０に取り込まれる。
　例えば、状態検出装置Ｓ１は、アタッチメントの姿勢状態や動作状態を検出する。具体的には、状態検出装置Ｓ１は、ブーム４、アーム５、及び、バケット６の俯仰角度（以下、それぞれ、「ブーム角度」、「アーム角度」、「バケット角度」）を検出してよい。
　つまり、状態検出装置Ｓ１は、ブーム角度、アーム角度、及びバケット角度のそれぞれを検出するブーム角度センサ、アーム角度センサ、及びバケット角度センサを含んでよい。
　また、状態検出装置Ｓ１は、ブーム４、アーム５、及び、バケット６の加速度、角加速度等を検出してよい。この場合、状態検出装置Ｓ１は、例えば、ブーム４、アーム５、及び、バケット６のそれぞれに取付けられる、ロータリエンコーダ、加速度センサ、角加速度センサ、６軸センサ、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit：慣性計測装置）等を含みうる。また、状態検出装置Ｓ１は、ブーム４、アーム５、及び、バケット６のそれぞれを駆動するブームシリンダ７、アームシリンダ８、及び、バケットシリンダ９のシリンダ位置、速度、加速度等を検出するシリンダセンサを含みうる。
　また、例えば、状態検出装置Ｓ１は、機体、つまり、下部走行体１及び上部旋回体３の姿勢状態を検出する。具体的には、状態検出装置Ｓ１は、水平面に対する機体の傾斜状態を検出してよい。この場合、状態検出装置Ｓ１は、例えば、上部旋回体３に取り付けられ、上部旋回体３の前後方向及び左右方向の２軸回りの傾斜角度（以下、「前後傾斜角」及び「左右傾斜角」）を検出する傾斜センサを含みうる。
　また、例えば、状態検出装置Ｓ１は、上部旋回体３の旋回状態を検出する。具体的には、状態検出装置Ｓ１は、上部旋回体３の旋回角速度や旋回角度を検出する。この場合、状態検出装置Ｓ１は、例えば、上部旋回体３に取り付けられるジャイロセンサ、レゾルバ、ロータリエンコーダ等を含みうる。つまり、状態検出装置Ｓ１は、上部旋回体３の旋回角度等を検出する旋回角度センサを含んでよい。
　また、例えば、状態検出装置Ｓ１は、アタッチメントを通じてショベル１００に作用する力の作用状態を検出する。具体的には、状態検出装置Ｓ１は、油圧アクチュエータの作動圧（シリンダ圧）を検出してよい。この場合、状態検出装置Ｓ１は、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９のそれぞれのロッド側油室及びボトム側油室の圧力を検出する圧力センサを含みうる。
　また、例えば、状態検出装置Ｓ１は、コントロールバルブ１７内の制御弁のスプールの変位を検出するセンサを含んでよい。具体的には、状態検出装置Ｓ１は、ブームスプールの変位を検出するブームスプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置Ｓ１は、アームスプールの変位を検出するアームスプール変位センサを含んでよい。
　また、状態検出装置Ｓ１は、バケットスプールの変位を検出するバケットスプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置Ｓ１は、旋回スプールの変位を検出する旋回スプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置Ｓ１は、右走行制御弁及び左走行制御弁のそれぞれを構成する右走行スプール及び左走行スプールの変位を検出する右走行スプール変位センサ及び左走行スプール変位センサを含んでよい。
　また、例えば、状態検出装置Ｓ１は、ショベル１００の位置や上部旋回体３の向き等を検出する。この場合、状態検出装置Ｓ１は、例えば、上部旋回体３に取り付けられるＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）コンパス、ＧＮＳＳセンサ、方位センサ等を含みうる。
　通信機器Ｔ１は、通信ネットワークＮＷを通じて外部機器と通信を行う。通信機器Ｔ１は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation）等の移動体通信規格に対応する移動体通信モジュールや、衛星通信網に接続するための衛星通信モジュール等である。
　情報送信部３０１は、ショベル１００の所定の種別の作業時における作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を、通信機器Ｔ１を通じて、管理装置３００に送信する。
　情報送信部３０１により送信される作業パターン実績情報には、例えば、状態検出装置Ｓ１から入力される各種検出情報が含まれる。
　また、情報送信部３０１により送信される環境条件実績情報には、例えば、撮像装置８０から入力されるショベル１００の周辺画像が含まれる。また、情報送信部３０１により送信される環境条件実績情報には、ショベル１００の内的環境条件、例えば、大容量バケット仕様、ロングアーム仕様、クイックカップリング仕様等の可変される仕様に関する情報が含まれてもよい。
　情報送信部３０１は、例えば、予め規定される対象の種別の作業が行われているか否かを逐次判定し、対象の種別の作業が行われていると判定すると、当該作業が行われている期間の作業パターン実績情報（つまり、状態検出装置Ｓ１から入力される各種検出情報）及び環境条件情報（つまり、撮像装置８０から入力されるショベル１００の周辺画像）を紐付けて、内部メモリ等に記録する。
　このとき、併せて、対象の種別の作業の開始及び終了に関する日時情報、並びに、当該作業時のショベル１００の位置情報が、作業パターン実績情報及び環境条件実績情報のセットに更に紐付けられる態様で、内部メモリに保存されてもよい。このとき、日時情報は、例えば、コントローラ３０内部の所定の計時手段（例えば、ＲＴＣ（Real Time Clock））から取得されうる。そして、情報送信部３０１は、ショベル１００のキーオフ時（停止時）等の所定のタイミングにおいて、記録された作業パターン実績情報及び環境条件実績情報のセットを、通信機器Ｔ１を通じて、管理装置３００に送信する。また、情報送信部３０１は、対象の種別の作業が行われるたびに、その終了後、記録された作業パターン実績情報及び環境条件実績情報のセットを、通信機器Ｔ１を通じて、管理装置３００に送信してもよい。
　尚、環境条件実績情報には、撮像装置８０に代えて、或いは、加えて、ショベル１００に搭載される他のセンサにより検出される検出情報が含まれてよい。例えば、ショベル１００には、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Light Detecting and Ranging）等の他のセンサが搭載され、環境条件実績情報には、これらの距離センサの検出情報が含まれる態様であってもよい。以下、後述する現環境条件情報についても同様である。
　また、環境条件実績情報には、天候情報が含まれてもよい。天候情報は、例えば、状態検出装置Ｓ１に含まれうる雨滴感知センサ、照度センサ等の検出情報が含まれうる。また、情報送信部３０１は、作業パターン実績情報だけを管理装置３００に送信してもよい。
　また、情報送信部３０１は、状態検出装置Ｓ１の検出情報や撮像装置８０によるショベル１００の周辺画像を、通信機器Ｔ１を通じて、逐次、管理装置３００にアップロードしてもよい。この場合、管理装置３００は、ショベル１００からアップロードされる情報の中から対象の種別の作業が行われたときの情報を抽出し、作業パターン実績情報及び環境情報を生成してよい。
　作業パターン取得部３０２は、所定の種別の作業を行う場合に、所定の目標指標に関する現在の環境条件に最適の作業パターン（最適作業パターン）を管理装置３００から取得する。例えば、作業パターン取得部３０２は、オペレータによる入力装置４２に対する所定操作（以下、「取得要求操作」）に応じて、ショベル１００の現在の環境条件に関する情報（以下、「現環境条件情報」）を含む、作業パターンの取得を要求する信号（取得要求信号）を、通信機器Ｔ１を通じて、管理装置３００に送信する。
　これにより、管理装置３００は、ショベル１００の現在の環境条件に合わせた最適な作業パターンをショベル１００に提供できる。現環境条件情報には、例えば、撮像装置８０によるショベル１００の最新の周辺画像が含まれる。
　また、現環境条件情報には、ショベル１００の内的環境条件、例えば、大容量バケット仕様、ロングアーム仕様、クイックカップリング仕様等の可変される仕様に関する情報が含まれてもよい。また、現環境条件情報には、状態検出装置Ｓ１に含まれうる雨滴感知センサや照度センサ等の検出情報、つまり、天候情報が含まれてもよい。そして、作業パターン取得部３０２は、取得要求信号に応じて管理装置３００から送信され、通信機器Ｔ１により受信される作業パターンに関する情報を取得する。
　マシンガイダンス部３０３は、マシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能に関する制御を行う。つまり、マシンガイダンス部３０３は、オペレータによる操作装置２６を通じた各種動作要素（下部走行体１、上部旋回体３、並びに、ブーム４、アーム５、及びバケット６を含むアタッチメント）の操作を支援する。
　例えば、マシンガイダンス部３０３は、オペレータにより操作装置２６を通じてアーム５の操作が行われている場合に、予め規定される目標設計面（以下、単に「設計面」）とバケット６の先端部（例えば、爪先や背面）とが一致するように、ブーム４及びバケット６の少なくとも一つを自動的に動作させてよい。
　また、マシンガイダンス部３０３は、併せて、アーム５を操作する操作装置２６の操作状態に依らず、アーム５を自動的に動作させてもよい。つまり、マシンガイダンス部３０３は、オペレータによる操作装置２６の操作をトリガにして、予め規定された動作をアタッチメントに行わせてよい。
　より具体的には、マシンガイダンス部３０３は、状態検出装置Ｓ１、撮像装置８０、通信機器Ｔ１、及び入力装置４２等から各種情報を取得する。また、マシンガイダンス部３０３は、例えば、取得した情報に基づいてバケット６と設計面との間の距離を算出する。そして、マシンガイダンス部３０３は、算出したバケット６と設計面との距離等に応じて、操作バルブ３１を適宜制御し、油圧アクチュエータに対応する制御弁に作用するパイロット圧を個別に且つ自動的に調整することにより、それぞれの油圧アクチュエータを自動的に動作させることができる。
　操作バルブ３１には、例えば、ブーム４（ブームシリンダ７）に対応するブーム比例弁が含まれる。また、操作バルブ３１には、例えば、アーム５（アームシリンダ８）に対応するアーム比例弁が含まれる。また、操作バルブ３１には、例えば、バケット６（バケットシリンダ９）に対応するバケット比例弁が含まれる。また、操作バルブ３１には、例えば、上部旋回体３（旋回油圧モータ２Ａ）に対応する旋回比例弁が含まれる。また、操作バルブ３１には、例えば、下部走行体１の右側のクローラ及び左側のクローラのそれぞれに対応する右走行比例弁及び左走行比例弁が含まれる。
　マシンガイダンス部３０３は、例えば、掘削作業を支援するために、操作装置２６に対するアーム５の開閉操作に応じて、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９の少なくとも一つを自動的に伸縮させてよい。
　掘削作業は、設計面に沿ってバケット６の爪先で地面を掘削する作業である。マシンガイダンス部３０３は、例えば、オペレータが操作装置２６に対して手動でアーム５の閉じ方向の操作（以下、「アーム閉じ操作」）を行っている場合に、ブームシリンダ７及びバケットシリンダ９のうちの少なくとも一つを自動的に伸縮させる。
　また、マシンガイダンス部３０３は、例えば、法面や水平面の仕上げ作業を支援するためにブームシリンダ７、アームシリンダ８、及び、バケットシリンダ９の少なくとも一つを自動的に伸縮させてもよい。仕上げ作業は、例えば、バケット６の背面を地面に押さえ付けながら設計面に沿ってバケット６を手前に引く作業を含む。
　マシンガイダンス部３０３は、例えば、オペレータが操作装置２６に対して手動でアーム閉じ操作を行っている場合に、ブームシリンダ７及びバケットシリンダ９の少なくとも一つを自動的に伸縮させる。これにより、所定の押し付け力でバケット６の背面を完成前の斜面（法面）或いは水平面に押し付けながら、完成後の法面或いは水平面である設計面に沿ってバケット６を移動させることができる。
　また、マシンガイダンス部３０３は、上部旋回体３を設計面に正対させるために旋回油圧モータ２Ａを自動的に回転させてもよい。この場合、マシンガイダンス部３０３は、入力装置４２に含まれる所定のスイッチが操作されることにより、上部旋回体３を設計面に正対させてよい。また、マシンガイダンス部３０３は、所定のスイッチが操作されるだけで、上部旋回体３を設計面に正対させ且つマシンコントロール機能を開始させてもよい。
　また、例えば、マシンガイダンス部３０３は、所定の種別の作業（例えば、掘削作業、積込み作業、仕上げ作業等）が行われている場合に、オペレータによる操作装置２６に対する操作に応じて、アタッチメント、上部旋回体３、及び、下部走行体１の少なくとも一部の動作を、作業パターン取得部３０２により取得された作業パターン（最適作業パターン）に合わせるように制御する。
　これにより、オペレータは、ショベル１００の操縦に関する習熟度に依らず、ショベル１００の動作を、所定の目標指標、例えば、作業の速さの評価が相対的に高くなるように管理装置３００から出力される、現在のショベル１００の環境条件に最適な作業パターンに合わせることができる。
　また、マシンガイダンス部３０３は、最適作業パターンに基づき、ショベル１００の動作の制御を行いながら、オペレータに対して、当該最適作業パターンに対応するショベル１００の動作を表示装置４０に表示させてもよい。例えば、マシンガイダンス部３０３は、最適作業パターンに基づき、ショベル１００の動作の制御を行っている場合、最適作業パターンに対応するシミュレーション結果の動画を表示装置４０に表示させる。これにより、オペレータは、実際の作業パターンの内容を表示装置４０の動画で確認しながら、作業を進めることができる。
　本実施形態の管理装置３００は、マスタ情報記憶部３１０、不具合情報記憶部３２０、動作情報記憶部３３０、車両情報記憶部３４０、情報収集部３５０、データ範囲決定部３６０、学習部３７０、異常判定部３８０を有する。
　マスタ情報記憶部３１０は、ショベル１００を特定するためのマスタ情報が格納される。不具合情報記憶部３２０は、ショベル１００の不具合に関する不具合情報が格納される。動作情報記憶部３３０は、ショベル１００から送信される、ショベル１００の動作に関する動作情報が格納される。動作情報は、ショベル１００の稼働データを含む。車両情報記憶部３４０は、ショベル１００毎に、マスタ情報、不具合情報、動作情報を対応付けた車両情報が格納される。上述した各記憶部の詳細は後述する。
　本実施形態の情報収集部３５０は、マスタ情報記憶部３１０、不具合情報記憶部３２０、動作情報記憶部３３０に格納される情報を収集して、各記憶部に格納する。また、情報収集部３５０は、収集した各情報を対応付けて車両情報とし、車両情報記憶部３４０へ格納する。具体的には、情報収集部３５０は、ショベル１００を販売している企業等によって管理されるシステムや、ショベル１００のメンテナンスを行う企業等によって管理されるシステムと通信を行い、マスタ情報や不具合情報を収集する。また、情報収集部３５０は、ショベル１００から動作情報を収集する。そして、情報収集部３５０は、マスタ情報、不具合情報、動作情報を対応付けた車両情報を車両情報記憶部３４０へ格納する。
　データ範囲決定部３６０は、車両情報記憶部３４０に格納された車両情報と、ショベル１００の異常の有無の判定を行う時期と、に基づき、動作情報記憶部３３０に格納された動作情報に含まれる稼働データにおいて、学習部３７０に入力する学習データとする範囲を決定する。
　学習部３７０は、学習データに基づき、ショベル１００の稼働データと、ショベル１００における異常の有無との関係を学習する。具体的には、学習部３７０は、異常がない状態とされる時の稼働データ（学習データ）に基づき、入力された稼働データと、ショベル１００の異常の有無との関連付けた異常判定モデルを生成する。
　異常判定部３８０は、異常判定モデルの出力に基づき、ショベル１００の異常の有無を判定し、判定結果を出力する。
　以下に、本実施形態の管理装置３００について、さらに説明する。図３は、管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
　本実施形態の管理装置３００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置３１１、出力装置３１２、ドライブ装置３１３、補助記憶装置３１４、メモリ装置３１５、演算処理装置３１６及びインタフェース装置３１７を含むコンピュータである。
　入力装置３１１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置３１２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インタフェース装置３１７は、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
　管理装置３００の有する情報収集部３５０、データ範囲決定部３６０、学習部３７０、異常判定部３８０を実現するプログラムは、管理装置３００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。プログラムは、例えば、記憶媒体３１８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。プログラムを記録した記憶媒体３１８は、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
　また、プログラムは、このプログラムを記録した記憶媒体３１８がドライブ装置３１３にセットされると、記憶媒体３１８からドライブ装置３１３を介して補助記憶装置３１４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされたプログラムとプログラムは、インタフェース装置３１７を介して補助記憶装置３１４にインストールされる。
　補助記憶装置３１４は、管理装置３００の有する各記憶部等を実現するものであり、管理装置３００にインストールされたプログラムを格納すると共に、管理装置３００による各種の必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置３１５は、管理装置３００の起動時に補助記憶装置３１４からプログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置３１６はメモリ装置３１５に格納されたプログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
　次に、図４乃至図７を参照して、管理装置３００の有する各記憶部について説明する。図４は、マスタ情報記憶部の一例を示す図である。
　本実施形態のマスタ情報記憶部３１０に格納されるマスタ情報は、情報の項目として、機体識別番号、納入日、納入場所を含み、項目「機体識別番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
　本実施形態のマスタ情報は、項目「機体識別番号」、「納入日」、「納入場所」の値を含む情報である。本実施形態のマスタ情報は、例えば、ショベル１００の販売会社等によって管理される情報であり、情報収集部３５０によって収集され、マスタ情報記憶部３１０に格納される。
　項目「機体識別番号」の値は、ショベル１００を特定するための識別情報である。項目「納入日」の値は、ショベル１００を購入又はレンタルした企業等に引き渡された日を示す。また、項目「納入日」の値は、ショベル１００を用いた作業が行われる作業現場に搬入された日であってもよい。
　項目「納入場所」の値は、ショベル１００を用いた作業が行われる作業現場の所在地を示す。また、項目「納入場所」の値は、ショベル１００を購入又はレンタルした企業の所在地を示してもよい。尚、マスタ情報記憶部３１０は、ショベル１００による作業が行われる作業現場の位置を示す緯度・経度等の位置情報が含まれてもよい。
　図５は、不具合情報記憶部の一例を示す図である。不具合情報記憶部３２０に格納される不具合情報は、情報の項目として、機体識別番号、不具合発生日、修理完了日を有し、項目「機体識別番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
　本実施形態の不具合情報は、項目「機体識別番号」、「不具合発生日」、「修理開始日」、「修理完了日」の値を含む情報である。本実施形態の不具合情報は、例えば、ショベル１００のメンテナンス等の管理を行う会社等によって管理される情報であり、情報収集部３５０によって収集され、不具合情報記憶部３２０に格納される。
　項目「不具合発生日」の値は、ショベル１００において動作の不具合が発生した日付を示す。より具体的には、項目「不具合発生日」の値は、例えば、ショベル１００の操作者が不具合の発生に気づき、メンテナンス会社等に不具合の発生を通知した日を示してもよい。また、項目「不具合発生日」の値は、例えば、ショベル１００のメンテナンスを行う作業員等によって、ショベル１００の不具合が確認された日を示してもよい。
　項目「修理開始日」の値は、ショベル１００の修理（メンテナンス）を開始した日を示す。具体的には、項目「修理開始日」の値は、ショベル１００のメンテナンスを行う作業員等によって、スイッチ４２ａが操作された日付けを示す。
　項目「修理完了日」の値は、ショベル１００の修理（メンテナンス）が完了した日を示す。具体的には、項目「修理完了日」の値は、ショベル１００のメンテナンスを行った作業員等によって、スイッチ４２ｂが操作された日付けを示す。
　本実施形態の管理装置３００は、このように、メンテナンスの開始日と完了日とを、不具合発生日と対応付けて管理することで、不具合が発生してからメンテナンスが開始されるまでの期間や、メンテナンスにかかった日数等を、管理システムＳＹＳの管理者等に把握させることができる。
　図６は、動作情報記憶部の一例を示す図である。本実施形態の動作情報記憶部３３０に格納された動作情報は、情報の項目として、機体識別番号、取得日時、稼働データ、補修作業の有無を含み、項目「機体識別番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
　本実施形態の動作情報は、項目「機体識別番号」、「取得日時」、「稼働データ」、「作業の種類」の値を含む情報である。本実施形態の動作情報は、ショベル１００の情報送信部３０１によって、通信機器Ｔ１を介して送信される情報であり、情報収集部３５０によって受信されて、動作情報記憶部３３０に格納される。
　項目「取得日時」の値は、稼働データを取得した日時を示す。項目「稼働データ」の値は、ショベル１００から送信される作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を含む情報である。言い換えれば、項目「稼働データ」の値は、状態検出装置Ｓ１から出力される各種の検出情報を含む情報であり、ショベル１００の動作を示す情報である。
　項目「作業の種類」の値は、ショベル１００が行っている作業の種類を示す。具体的には、項目「作業の種類」の値は、ショベル１００が行っている作業が、通常の作業であるか、又は、補修作業であるかを示す。ショベル１００の補修作業とは、例えば、ショベル１００の修理等の過程で行われる作業（動作）である。
　図７は、車両情報記憶部の一例を示す図である。
　本実施形態の情報収集部３５０は、マスタ情報記憶部３１０、不具合情報記憶部３２０、動作情報記憶部３３０のそれぞれから、機体識別番号毎に、マスタ情報、不具合情報、動作情報を収集し、これらの情報を対応付けた車両情報を車両情報記憶部３４０へ格納する。したがって、車両情報は、情報収集部３５０によって生成される情報と言える。
　本実施形態の車両情報は、情報の項目として、機体識別番号、納入日、納入場所、不具合発生日、修理完了日、取得日時、稼働データ、作業の種類を含み、項目「機体識別番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
　本実施形態の車両情報は、項目「機体識別番号」、「納入日」、「納入場所」、「不具合発生日」、「修理開始日」、「修理完了日」、「取得日時」、「稼働データ」、「作業の種類」の値を含む情報である。
　図７の例では、機体識別番号「ＸＬ－００２９」で特定されるショベル１００は、２０１８年７月３１日に○○件××市に納入され、２０１９年８月１０日に不具合が発生し、２０１９年８月１１日に修理を開始し、２０１９年８月１５日に修理が完了したことがわかる。また、機体識別番号「ＸＬ－００２９」で特定されるショベル１００は、２０１９年８月２０日に、通常作業を行っている最中の稼働データが取得されたことがわかる。
　次に、図８を参照して、本実施形態の管理装置３００の機能について説明する。図８は、管理装置の機能を説明する図である。
　本実施形態の管理装置３００は、記憶部３０５、情報収集部３５０、データ範囲決定部３６０、学習部３７０、異常判定部３８０を有する。
　記憶部３０５は、例えば、補助記憶装置３１４やメモリ装置３１５によって実現される。また、情報収集部３５０、データ範囲決定部３６０、学習部３７０、異常判定部３８０は、演算処理装置３１６がメモリ装置３１５等に格納されたプログラムを読み出して実行することで実現される。
　本実施形態の情報収集部３５０は、マスタ情報、不具合情報、動作情報を収集し、マスタ情報記憶部３１０、不具合情報記憶部３２０、動作情報記憶部３３０のそれぞれに格納する。また、情報収集部３５０は、ショベル１００の機体識別番号毎に、マスタ情報、不具合情報、動作情報を対応付けた車両情報を生成し、車両情報記憶部３４０へ格納する。
　データ範囲決定部３６０は、稼働データにおいて、学習部３７０による学習に使用する学習データとする範囲を決定する。以下に、データ範囲決定部３６０について説明する。
　データ範囲決定部３６０は、入力受付部３６１、パラメータ保持部３６２、基準フラグ付与部３６３、除外範囲決定部３６４、採用範囲決定部３６５、学習データ出力部３６６を有する。
　入力受付部３６１は、管理装置３００に対する各種の入力を受け付ける。具体的には、入力受付部３６１は、後述する異常判定を行う時期を示す情報の入力を受け付ける。異常判定を行う時期を示す情報とは、異常判定部３８０による異常判定処理を実行する日を示す。以下の説明では、異常判定処理を実行する日を、実行日と呼ぶ場合がある。
　パラメータ保持部３６２は、除外範囲決定部３６４、採用範囲決定部３６５によって参照されるパラメータを保持する。パラメータ保持部３６２によって保持されるパラメータは、管理システムＳＹＳの管理者等によって任意に設定されてもよい。パラメータ保持部３６２に保持されるパラメータの詳細は後述する。
　基準フラグ付与部３６３は、車両情報を参照して、稼働データにおいて、学習データになり得ない第一の除外範囲を決定し、稼働データに対して、第一の除外範囲に基づくフラグを付与する。
　除外範囲決定部３６４は、パラメータ保持部３６２に格納されたパラメータと、第一の除外範囲とに基づき、第二の除外範囲を決定する。
　つまり、本実施形態の基準フラグ付与部３６３と除外範囲決定部３６４は、車両情報に含まれる動作情報において、学習データから除外される範囲を決定する範囲決定部の一例である。
　採用範囲決定部３６５は、パラメータ保持部３６２に格納されたパラメータと、第二の除外範囲とを参照し、入力受付部３６１が受け付けた異常判定を行う時期を基準にして、学習データに採用する稼働データの範囲を決定する。
　以下の説明では、採用範囲決定部３６５によって、決定された範囲の稼働データを学習データと呼ぶ場合がある。言い換えれば、学習データは、採用範囲決定部３６５によって決定された期間に取得された稼働データである。
　学習データ出力部３６６は、学習データを学習部３７０へ出力する。
　学習部３７０は、学習データを入力として、学習を行い、異常判定モデル３７５を生成する。つまり、学習部３７０は、ショベル１００の異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いことを示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、異常判定モデル３７５を生成する。言い換えれば、学習部３７０は、正常時の稼働データと、異常が無いことを示す情報を出力とするデータセットを用いて、入力された稼働データと、ショベル１００の異常度とを関連付けた異常判定モデルを生成する。
　そして、学習部３７０は、異常判定処理の対象とされる稼働データが入力されると、この稼働データを異常判定モデル３７５に対する入力として、ショベル１００の異常の有無を示す指標値を得る。以下の説明では、異常判定モデル３７５の入力とされる稼働データを、判定用データと呼ぶ場合がある。
　本実施形態の学習部３７０は、例えば、学習の方法として、機械学習を用いてもよい。機械学習の手法としては、ディープラーニング、オートエンコーダ、ＳＶＭ（support vector machine）等が挙げられる。
　異常判定部３８０は、異常判定を行う時期を示す情報と、パラメータとを参照して、異常判定に用いる稼働データの範囲を特定し、特定した稼働データを判定用データとして、学習部３７０へ入力させる。
　また、異常判定部３８０は、学習部３７０から出力される指標値に基づき、ショベル１００に異常の有無を判定する。具体的には、例えば、異常判定部３８０は、学習部３７０から出力される指標値が所定の閾値より大きい場合に、異常が有ると判定してもよい。
　本実施形態では、異常判定部３８０による判定は、例えば、暖機モード中や自動再生モード中や手動再生モード中、更には、エンジン１１の過給器の冷却運転時（ターボ冷却モード中）等に実行されてもよい。
　尚、本実施形態では、学習データに採用する稼働データの範囲とは、時間軸上の範囲を示しても良く、判定用データに用いる範囲とは、稼働データの数を示してもよい。
　具体的には、学習データは、採用範囲決定部３６５によって決定された期間において取得された稼働データ群であってもよい。また、判定用データは、異常判定を行う日以前に取得された所定数の稼働データを含む稼働データ群であってもよい。
　次に、図９を参照して、パラメータ保持部３６２が保持するパラメータについて説明する。図９は、パラメータ保持部が保持するパラメータの一例を示す図である。
　本実施形態のパラメータ保持部３６２は、例えば、パラメータの名称と値とを対応付けて保持していてもよい。
　図９の例では、パラメータ保持部３６２は、不具合出現期間としての○○日、修理後予備期間としての××日、バッファ期間としての○×日を保持している。
　不具合出現期間とは、不具合発生日よりも前にショベル１００の動作に不具合が出現していた可能性を考慮して設定されたパラメータである。具体的には、例えば、ショベル１００に不具合が出現してから、操作者がこの不具合に気付き、メンテナンスを行う会社等に不具合の発生を通知するまでに、数日かかる場合等がある。このような場合には、不具合発生日よりも前から、ショベル１００の動作には不具合が生じていることになり、この間の稼働データは学習データとしては不適切である。
　修理後予備期間は、修理が完了した直後のショベル１００の動作と通常の動作とが異なる可能性や、実際の修理完了日とシステムに入力された修理完了日とが一致しない可能性等を考慮して設定されたパラメータである。具体的には、例えば、一度修理が完了したものとして、修理完了日が入力された後に、追加で修理すべき箇所が見つかる場合等がある。この場合には、入力された修理完了日の直後のショベル１００の動作は、通常の動作と異なっている可能性があり、この間の稼働データは学習データとしては不適切である。
　バッファ期間は、判定用データと、学習データとを切り分けることを考慮して設定されたパラメータである。例えば、判定用データとなる稼働データが取得される時期と、学習データに採用された稼働データが取得される時期とが近い場合、学習データと判定用データとが、類似したデータとなる可能性がある。
　その場合、異常判定モデル３７５は、判定用データと類似した学習データによって生成されるため、仮にショベル１００の動作に異常があった場合でも正常の状態とされる可能性があり、異常を検知する精度の向上が阻害される場合がある。
　本実施形態のパラメータ保持部３６２には、上述したことを考慮して設定されたパラメータが保持される。
　次に、図１０を参照して、本実施形態の管理装置３００の処理について説明する。図１０は、管理装置の処理を説明するフローチャートである。
　本実施形態の管理装置３００は、データ範囲決定部３６０の入力受付部３６１によって、実行日及び機体識別情報の入力を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１００１）。尚、本実施形態では、異常判定処理の対象となるショベル１００の機体識別番号のみが入力されてもよい。
　ステップＳ１００１において、実行日及び機体識別情報の入力を受け付けていない場合、管理装置３００は、実行日の入力を受け付けるまで待機する。
　ステップＳ１００において、実行日及び機体識別情報の入力を受け付けた場合、データ範囲決定部３６０は、車両情報記憶部３４０を機体識別番号で検索する（ステップＳ１００２）。
　続いて、データ範囲決定部３６０は、基準フラグ付与部３６３により、ステップＳ１００２の検索の結果として取得された車両情報を参照して、車両情報に含まれる稼働データにおいて、学習データになり得ない第一の除外範囲を決定する（ステップＳ１００３）。尚、基準フラグ付与部３６３は、第一の除外範囲に基づくフラグを稼働データに対して付与する。
　続いて、データ範囲決定部３６０は、除外範囲決定部３６４により、パラメータ保持部３６２に格納された不具合出現期間と、修理後予備期間と、第一の除外範囲と基づき、第二の除外範囲を決定する（ステップＳ１００４）。
　続いて、データ範囲決定部３６０は、採用範囲決定部３６５により、判定用データとする稼働データの数と、パラメータ保持部３６２に格納されたバッファ期間と、に基づき、学習データとして採用する稼働データの範囲を決定する（ステップＳ１００５）。
　続いて、データ範囲決定部３６０は、学習データ出力部３６６により、ステップＳ１００５で決定された範囲の稼働データを学習データとして抽出し、学習部３７０へ学習データを出力する（ステップＳ１００６）。
　続いて、管理装置３００の学習部３７０は、学習データに基づき異常判定モデル３７５を生成する（ステップＳ１００７）。
　続いて、管理装置３００は、異常判定部３８０により、車両情報記憶部３４０から、実行日に基づき、判定用データとなる稼働データを抽出し、異常判定モデル３７５（学習部３７０）へ入力する（ステップＳ１００８）。
　続いて、異常判定部３８０は、異常判定モデル３７５の出力を、学習データとして用いた稼働データの範囲を示す情報と共に出力し（ステップＳ１００９）、処理を終了する。
　以下に、図１１Ａ、図１１Ｂを参照して、本実施形態のデータ範囲決定部３６０の処理についてさらに説明する。図１１Ａは、データ範囲決定部の処理を説明する第一の図であり、第一の除外範囲と第二の除外範囲について説明する図である。図１１Ｂは、データ範囲決定部の処理を説明する第二の図であり、学習データの範囲について説明する図である。
　図１１Ａ、図１１Ｂの例では、入力受付部３６１が入力を受け付けた機体識別番号で車両情報記憶部３４０を検索した結果、時期ｔｓから時期ｔｅまでの期間の稼働データを含む車両情報が抽出された場合を示している。時期は、日付を示してもよい。したがって、図１１Ａ、図１１Ｂの例では、日付ｔｓから日付ｔｅまでの期間の稼働データが抽出されたことを示している。
　本実施形態のデータ範囲決定部３６０において、基準フラグ付与部３６３は、抽出された車両情報に納入日ｔ０が含まれる場合、日付ｔｓから納入日ｔ０までの期間ｋ１は、稼働データを学習データとしない期間であることを示すフラグを付与する。
　期間ｋ１に取得された稼働データは、納入場所へ納入される前のショベル１００の動作を示す情報である。言い換えれば、期間ｋ１に取得された稼働データは、納入場所とは異なる環境で行われた動作を示す情報である。このため、本実施形態では、期間ｋ１で取得された稼働データは、納入場所へ搬入された後に行われる異常判定のための学習データには採用しない。
　ここで、基準フラグ付与部３６３は、期間ｋ１に対し、納入日前の期間であり、稼働データを学習データとして使用しないことを示すフラグ「０」を付与する。
　また、本実施形態では、車両情報に含まれる項目「作業の種類」の値が、「補修作業」である場合には、この稼働データは、学習データとして採用しない。したがって、基準フラグ付与部３６３は、作業の種類が「補修作業」である期間に対しても、稼働データを学習データとしない期間であることを示すフラグ「０」を付与する。
　また、基準フラグ付与部３６３は、抽出された車両情報に不具合発生日ｔ１と修理完了日ｔ２とが含まれる場合、不具合発生日ｔ１から修理完了日ｔ２までの期間ｋ２に対し、不具合の修理期間であり、稼働データを学習データとしない期間であることを示すフラグ「２」を付与する。
　本実施形態では、基準フラグ付与部３６３によってフラグが付与された期間を、第一の除外範囲とする。したがって、ショベル１００の納入前である期間ｋ１と、ショベル１００の不具合の修理期間である期間ｋ２とは、この期間に取得された稼働データが学習データになり得ない第一の除外範囲となる。
　また、本実施形態の基準フラグ付与部３６３は、フラグ「０」、「２」が付与された期間以外の期間は、稼働データが学習データになり得る期間であることを示すフラグ「１」を付与する。
　次に、データ範囲決定部３６０は、除外範囲決定部３６４により、パラメータ保持部３６２に格納された不具合出現期間と、修理後予備期間とを参照し、第二の除外範囲を決定する。
　具体的には、除外範囲決定部３６４は、不具合発生日ｔ１から、不具合出現期間として設定された日数を遡った日付ｔ３を特定し、日付ｔ３から不具合発生日ｔ１までの期間ｋ３（第一の期間）を第二の除外範囲とし、第二の除外範囲であることを示すフラグ「３」を付与する。
　また。除外範囲決定部３６４は、修理完了日ｔ２から修理後予備期間として設定された日数を経過した日付ｔ４を特定し、修理完了日ｔ２から日付ｔ４までの期間ｋ４（第二の期間）を第二の除外範囲とし、第二の除外範囲であることを示すフラグ「３」を付与する。
　このように、本実施形態では、車両情報に含まれる不具合発生日の前と、修理完了日の後に、第二の除外範囲を設ける。
　したがって、本実施形態によれば、実際に不具合が出現した日と、ショベル１００の操作者等が不具合の発生を報告した日とが一致しない場合であっても、学習データとして不適切な稼働データが、学習データに採用されることを抑制できる。
　また、本実施形態によれば、実際にショベル１００の動作が不具合の発生前と同じように動作するようになった日と、ショベル１００の修理の完了がされた日とが一致しない場合であっても、学習データとして不適切な稼働データが、学習データに採用されることを抑制できる。
　図１１Ａの例では、日付ｔ０から日付ｔ３までの期間に取得された稼働データと、日付ｔ４から日付ｔｅまでの期間に取得された稼働データと、が学習データになり得るデータとなる。つまり、本実施形態では、フラグ「１」が付与された期間に取得された稼働データが、学習データとなり得る。
　次に、データ範囲決定部３６０は、採用範囲決定部３６５により、フラグ「１」が付与されている期間において、稼働データを学習データとして採用する期間を特定する。
　まず、採用範囲決定部３６５は、パラメータ保持部３６２を参照し、入力受付部３６１が受け付けた異常判定処理の実行日ｔ５から、バッファ期間として設定された期間ｋ５を遡った日付ｔ６を特定する。
　尚、本実施形態では、実行日ｔ５に取得された稼働データを含む所定数のデータ量を、異常判定モデル３７５に入力される判定用データとして取得する。言い換えれば、判定用データは、実行日ｔ５の直近で取得された所定数の稼働データ群である。
　したがって、本実施形態では、期間ｋ５は、判定用データが取得される期間よりも長い期間であることが好ましい。
　尚、バッファ期間は、異常の種類に応じて設定されてもよい。例えば、バッファ期間は、稼働データの突発的な変動として現れるような異常の有無を判定する場合には、判定用データを取得する期間と同じであってもよい。また、例えば、バッファ期間は、稼働データの緩やかな変動として現れる異常の有無を判定する場合には、判定用データが取得される期間よりも長い方が好ましい。
　続いて、採用範囲決定部３６５は、日付ｔ６以前であって、フラグ「１」が付与されており、且つ、取得された稼働データが所定数以上となる期間を特定する。そして、採用範囲決定部３６５は、特定された期間に取得された稼働データを、学習データとする。ここで、所定数とは、学習データとして十分な数を示す。この学習データとして採用される稼働データの数は、予め設定されていてもよい。
　図１１Ｂの例では、日付ｔ６以前であって、フラグ「１」が付与された期間として、日付ｔ４から日付ｔ６までの期間ｋ６が存在する。しかし、図１１Ｂの例では、期間ｋ６において取得された稼働データの数は、所定数未満であり、学習データとして十分なデータ量ではない。
　よって、採用範囲決定部３６５は、日付ｔ６以前であって、フラグ「１」が付与された期間となる日付ｔ３以前の期間を特定する。このとき、採用範囲決定部３６５は、日付ｔ３以前の期間であって、期間ｋ６において取得された稼働データの数との合計が所定数以上となるような期間を特定すれば良い。図１１Ｂの例では、フラグ「１」が付与されており、且つ、取得された稼働データが所定数以上となる期間として、期間ｋ６に加え、日付ｔ７から日付ｔ３までの期間ｋ７が特定される。
　したがって、データ範囲決定部３６０は、期間ｋ６と期間ｋ７のそれぞれにおいて取得された稼働データ群を学習データとして学習部３７０へ出力する。学習部３７０は、この学習データに基づき、異常判定モデル３７５を生成する。
　このように、本実施形態によれば、ショベル１００から収集した稼働データにおいて、適切な学習データの範囲を決定することができる。言い換えれば、本実施形態によれば、学習部３７０は、適切な学習データ（稼働データ）を用いて、稼働データとショベルの異常の有無との関係とを学習することができる。
　次に、異常判定部３８０による異常判定処理の結果の出力例について説明する。異常判定部３８０は、実行日ｔ５に取得された稼働データを含む所定数の稼働データ群を、判定用データとして異常判定モデル３７５へ入力し、その出力に基づき異常の有無を判定した結果を出力する。
　図１２Ａは、異常判定の結果の出力例を示す第一の図であり、図１２Ｂは、異常判定の結果の出力例を示す第一の図である。図１２Ａ、図１２Ｂのそれぞれに示す画面１２１Ａ、画面１２１Ｂは、例えば、管理装置３００の有する表示装置４０に表示される。
　画面１２１Ａは、表示領域１２２、１２３、１２４、１２５、１２６を含む。表示領域１２２には、異常判定処理を行った結果であることを示すメッセージと、異常判定処理を実行した実行日とを示す情報とが表示される。
　表示領域１２３には、例えば、実行日にショベル１００の撮像装置８０によって撮像された動画が表示される。
　表示領域１２４と表示領域１２５には、例えば、異常判定部３８０による異常の有無の判定結果が表示される。異常の有無の判定結果は、例えば、異常判定モデル３７５から出力される指標値等に応じて判定されて良い。例えば、本実施形態では、異常判定モデル３７５から出力される指標値が、所定の閾値より大きい場合等に、異常が有ると判定されてもよい。以下の説明では、異常判定モデル３７５から出力される指標値を、異常度と表現する場合がある。
　表示領域１２４は、例えば、異常度の変動を示すグラフ等が表示され、表示領域１２５は、例えば、異常度を示すメッセージが表示されてもよい。表示領域１２６は、表示領域１２３に、異常度が所定の閾値を超えた箇所の動画等を再生させるための操作ボタン等が表示される。
　また、表示領域１２４には、異常度の変動を示すグラフにおいて、稼働データを学習データとして採用した学習期間であることを示すマーカ１２４ａと、稼働データを判定用データとして採用した評価期間であることを示すマーカ１２４ｂと、を表示させてもよい。また、表示領域１２４において、マーカ１２４ａ、１２４ｂは、それぞれが異なる表示態様であってもよい。
　画面１２１Ａでは、マーカ１２４ａが示す学習期間の異常度の変動は、マーカ１２４ｂが示す評価期間の異常度の変動と比較して小さく、学習に用いられた稼働データが、正常時の稼働データであったことがわかる。
　図１２Ｂに示す画面１２４Ｂは、表示領域１２７、１２８を含む。表示領域１２７は、学習データに採用された稼働データが取得された期間を示す情報が表示される。表示領域１２８は、学習データを取得する期間から除外された期間を示す情報が表示される。言い換えれば、表示領域１２８には、取得した稼働データが学習データとなり得ない期間を示す情報が表示される。
　このように、本実施形態では、異常判定モデル３７５の生成に用いられた学習データとして、稼働データを使用した期間を表示させる。したがって、本実施形態によれば、学習データを取得した期間を可視化することができ、ショベル１００のメンテナンス等を行う作業者に対し、異常の有無の判定結果に対する理解を深めさせることができる。
　また、本実施形態では、適切な範囲の学習データに基づく異常判定モデル３７５を用いて異常の有無の判定を行うため、判定結果の信頼性を向上させることができる。
　また、本実施形態では、異常の有無の判定対象となるショベル１００から収集した稼働データを、学習データとするものとしたが、これに限定されない。学習データは、例えば、異常の有無の判定対象となるショベル１００以外の他のショベルから収集した稼働データから採用されてもよい。この場合には、他のショベルは、異常の有無の判定対象となるショベル１００と同機種であってもよい。
　また、本実施形態では、学習データとして稼働データを取得する作業機械をショベル１００としたが、これに限定しない。本実施形態は、ショベル１００以外の作業機械の異常判定にも用いることができる。
　また、本実施形態では、異常判定モデル３７５は、異常の有無の指標値を出力し、異常判定部３８０が指標値に基づき異常の有無を判定するものとしたが、これに限定されない。
本実施形態では、異常判定モデル３７５が異常の有無の判定まで行うようにしてもよい。
　また、本実施形態では、異常判定モデル３７５が出力した指標値を、異常の有無の判定結果として出力してもよい。この場合、指標値を用いた異常判定部３８０による判定の処理は不要となる。
　（他の実施形態）
　以下に図面を参照して、他の実施形態について説明する。本実施形態では、データ範囲決定部３６０により、学習データとされた稼働データのうち、第一の除外範囲及び第二の除外範囲に取得された稼働データよりも前に取得された稼働データと、第一の除外範囲及び第二の除外範囲に取得された稼働データよりも後に取得された稼働データとの分布を比較する。
　以下の説明では、第一の除外範囲及び第二の除外範囲に取得された稼働データよりも前に取得された稼働データを第一の稼働データと表現し、第一の除外範囲及び第二の除外範囲に取得された稼働データよりも後に取得された稼働データを第二の稼働データと表現する場合がある。
　言い換えれば、本実施形態では、期間ｋ７に取得された稼働データを第一の稼働データと表現し、期間ｋ６に取得された稼働データを第二の稼働データと表現する場合がある。
　本実施形態では、第一の稼働データと第二の稼働データとの分布を比較した結果、それぞれの分布が異なる場合には、第一の稼働データを学習データから除外する。
　以下に、図１３を参照して、本実施形態の管理装置３００の動作について説明する。図１３は、他の実施形態の管理装置の処理を説明するフローチャートである。
　図１３のステップＳ１３０１からステップＳ１３０５までの処理は、図１０のステップＳ１００１からステップＳ１００５までの処理と同様であるから、説明を省略する。
　図１３のステップＳ１３０５において、学習データとして採用する稼働データの範囲が決定されると、採用範囲決定部３６５は、学習データとして採用された稼働データのうち、第一の稼働データの分布と第二の稼働データの分布とを比較する（ステップＳ１３０６）。なお、稼働データの分布とは、例えば、稼働データの特徴量等によって示されてもよい。
　続いて、採用範囲決定部３６５は、両者の分布が類似しているか否かを判定する（ステップＳ１３０７）。具体的には、採用範囲決定部３６５は、両者の類似度等を求め、類似度が所定の閾値以上である場合に、第一の稼働データの分布と第二の稼働データの分布とが類似していると判定してもよい。
　ステップＳ１３０７において、類似していると判定された場合、管理装置３００は、後述するステップＳ１３０９へ進む。
　ステップＳ１３０７において、類似していないと判定された場合、採用範囲決定部３６５は、第一の稼働データを学習データから除外し、第二の稼働データを学習データとし（ステップＳ１３０８）、後述するステップＳ１３０９へ進む。つまり、ステップＳ１３０７において類似していないと判定された場合、採用範囲決定部３６５は、第一の除外範囲及び第二の除外範囲に取得された稼働データよりも後に取得された稼働データを学習データとする。
　図１３のステップＳ１３０９からステップＳ１３１２までの処理は、図１０のステップＳ１００６からステップＳ１００９までの処理と同様であるから、説明を省略する。
　以下に、図１１Ｂを参照して、図１３の処理について具体的に説明する。本実施形態の管理装置３００は、学習データとして採用する稼働データの範囲が、期間ｋ６と期間ｋ７に取得された稼働データとさている。
　このとき、本実施形態では、期間ｋ７に取得された稼働データを第一の稼働データとし、期間ｋ６に取得された稼働データを第二の稼働データとして、両者の分布を比較する。そして、第一の稼働データと第二の稼働データとが類似していないと判定された場合、データ範囲決定部３６０は、期間ｋ６に取得された稼働データを、学習データとする。なお、この場合には、期間ｋ６において取得された稼働データの数が所定数以上である。
　本実施形態では、このように、修理前において、異常がない状態とされる時の稼働データと、修理後において、異常がない状態とされる時の稼働データと、を比較し、類似している場合にのみ、両者を学習データとして採用する。
　したがって、本実施形態によれば、修理（メンテナンス）による動作環境の変化等により、異常がない状態とされる時の稼働データが変化した場合であっても、変化による影響を受けることがない。そのため、本実施形態によれば、修理完了後（メンテナンス実施後）であっても、適切に故障の予兆を検出することができる。
　以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
　また、本国際出願は、２０２０年３月２７日に出願された日本国特許出願２０２０－０５７５１３に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願２０２０－０５７５１３の全内容を本国際出願に援用する。
　３０　コントローラ
　３１　操作バルブ
　４０　表示装置
　４２　入力装置
　８０　撮像装置
　８０Ｂ，８０Ｆ，８０Ｌ，８０Ｒ　カメラ
　１００　ショベル
　３００　管理装置
　３０１　情報送信部
　３０２　作業パターン取得部
　３０３　マシンガイダンス部
　３１０　マスタ情報記憶部
　３２０　不具合情報記憶部
　３３０　動作情報記憶部
　３４０　車両情報記憶部
　３５０　情報収集部
　３６０　データ範囲決定部
　３７０　学習部
　３８０　異常判定部

Claims (17)

  1. 　ショベルの動作を示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する、ショベルの管理装置。
  2. 　前記ショベルの動作を示す稼働データと、前記ショベルの不具合に関する不具合情報と、を含む車両情報に基づいて、前記学習データから除外する前記稼働データの範囲を決定する範囲決定部を有する、請求項1記載のショベルの管理装置。
  3. 　前記範囲決定部は、
    　前記範囲が除外された稼働データから、前記異常の有無の判定する処理を実行する時点を基準として、前記学習データの範囲を決定する、請求項２記載のショベルの管理装置。
  4. 　前記異常の有無の判定する処理を実行する際に、前記学習部に入力される稼働データが取得された期間と、前記学習データとされる稼働データが取得された期間とは、非連続である、請求項２又は３記載のショベルの管理装置。
  5. 　前記学習データから除外される稼働データは、
    　前記不具合情報が示す不具合発生時点から所定の期間を遡った時点までの第一の期間に取得された稼働データである、請求項２乃至４の何れか一項に記載のショベルの管理装置。
  6. 　前記学習データから除外される稼働データは、
    　前記不具合情報が示す修理完了時点から所定の期間が経過した時点までの第二の期間に取得された稼働データである、請求項５記載のショベルの管理装置。
  7. 　前記学習データに含まれる稼働データのうち、前記第一の期間より前に取得された第一の稼働データと、前記第二の期間の後に取得された第二の稼働データとを比較し、
    　前記比較の結果に応じて、前記第一の稼働データを前記学習データから除外するか否かを判定する、請求項６記載のショベルの管理装置。
  8. 　前記第一の稼働データと、前記第二の稼働データとが類似していると判定された場合に、前記第一の稼働データと前記第二の稼働データとを学習データとする、請求項７記載のショベルの管理装置。
  9. 　前記不具合情報は、
    　前記ショベルのメンテナンスが開始された日付を示す情報と、前記ショベルのメンテナンスが完了した日付を示す情報とを含む、請求項２乃至８の何れか一項に記載のショベルの管理装置。
  10. 　前記異常の有無の判定の結果と、前記学習データとされた稼働データが取得された期間を示す情報と、を表示装置に表示させる、請求項１乃至８の何れか一項に記載のショベルの管理装置。
  11. 　前記ショベルの異常度に応じて異常の有無を判定する異常判定部を有し、
    　前記学習部は、
    　前記異常の有無の判定する処理を実行する実行日に基づき抽出された前記ショベルの稼働データの入力を受けて、前記ショベルの異常度を前記異常判定部に対して出力する、
    請求項１乃至１０の何れか一項に記載のショベルの管理装置。
  12. 　ショベルとショベルの管理装置とを有するショベルの管理システムであって、
    　前記管理装置は、
    　前記ショベルから、前記ショベルの動作を示す稼働データを収集する情報収集部と、
    　収集した前記示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する、ショベルの管理システム。
  13. 　ショベルを支援する支援装置であって、
    　前記ショベルのメンテナンスが開始された開始日と、前記ショベルのメンテナンスが完了した完了日との入力を受け付け、
    　前記ショベルの動作を示す稼働データのうち、前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有するショベルの管理装置に対し、前記開始日と前記完了日とを通知する、支援装置。
  14. 　ショベルを支援する支援装置であって、
    　前記ショベルのメンテナンスを開始した開始日を入力するための開始ボタンと、
    　前記ショベルのメンテナンスが完了した完了日を入力するための完了ボタンと、を有する、支援装置。
  15. 　管理装置と通信を行うショベルであって、
    　前記ショベルのメンテナンスの開始日と、前記ショベルのメンテナンスの完了日とを入力するための入力装置と、
    　前記ショベルの異常の有無の判定を行う時期に応じた稼働データを入力とし、異常が無いこと示す情報を出力とするデータセットを学習データとして、前記ショベルの稼働データと前記ショベルの異常度との関係を学習する学習部を有する前記管理装置に対し、前記ショベルの動作を示す稼働データと、前記入力装置から入力された前記開始日と前記完了日とを示す情報とを送信する通信装置と、を有するショベル。
  16. 　管理装置と通信を行うショベルであって、
    　前記ショベルのメンテナンスの開始日を入力するための開始スイッチと、前記ショベルのメンテナンスの完了日を入力するための完了スイッチと、を有するショベル。
  17. 　前記ショベルの動作を制御するコントローラを有し、
    　前記コントローラは、
    　前記開始スイッチの操作により、所定範囲内に接近した人を検知したときの記録を示す情報と、メンテナンスのための接近であることを示す情報とを対応付けて記憶装置に記憶する、請求項１６に記載のショベル。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003034953A (ja) * 2001-07-23 2003-02-07 Komatsu Ltd 機械のメンテナンスシステム、メンテナンス方法、およびこの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム
JP2007257366A (ja) * 2006-03-23 2007-10-04 Kagawa Univ 診断装置及び診断方法
KR20100049502A (ko) * 2007-08-09 2010-05-12 히다치 겡키 가부시키 가이샤 작업기계의 기기 진단장치 및 기기 진단시스템
JP2010236302A (ja) * 2009-03-31 2010-10-21 Hitachi Constr Mach Co Ltd 作業機械の学習診断システム、状態診断装置及び状態学習装置
WO2014203990A1 (ja) * 2013-06-21 2014-12-24 日立建機株式会社 建設機械の異常情報制御装置
JP2018013914A (ja) * 2016-07-20 2018-01-25 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 設備監視装置及び設備監視方法
WO2019142331A1 (ja) * 2018-01-19 2019-07-25 株式会社日立製作所 障害予測システムおよび障害予測方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6169473B2 (ja) 2013-10-25 2017-07-26 住友重機械工業株式会社 作業機械の管理装置及び作業機械の異常判定方法
JP7035942B2 (ja) 2018-10-02 2022-03-15 株式会社島津製作所 質量分析装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003034953A (ja) * 2001-07-23 2003-02-07 Komatsu Ltd 機械のメンテナンスシステム、メンテナンス方法、およびこの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム
JP2007257366A (ja) * 2006-03-23 2007-10-04 Kagawa Univ 診断装置及び診断方法
KR20100049502A (ko) * 2007-08-09 2010-05-12 히다치 겡키 가부시키 가이샤 작업기계의 기기 진단장치 및 기기 진단시스템
JP2010236302A (ja) * 2009-03-31 2010-10-21 Hitachi Constr Mach Co Ltd 作業機械の学習診断システム、状態診断装置及び状態学習装置
WO2014203990A1 (ja) * 2013-06-21 2014-12-24 日立建機株式会社 建設機械の異常情報制御装置
JP2018013914A (ja) * 2016-07-20 2018-01-25 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 設備監視装置及び設備監視方法
WO2019142331A1 (ja) * 2018-01-19 2019-07-25 株式会社日立製作所 障害予測システムおよび障害予測方法

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