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WO2016071993A1 - 車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラム - Google Patents

車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2016071993A1
WO2016071993A1 PCT/JP2014/079457 JP2014079457W WO2016071993A1 WO 2016071993 A1 WO2016071993 A1 WO 2016071993A1 JP 2014079457 W JP2014079457 W JP 2014079457W WO 2016071993 A1 WO2016071993 A1 WO 2016071993A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
deterioration
information
maintenance
consumables
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/079457
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
池田　秀樹
Original Assignee
株式会社日立システムズ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立システムズ filed Critical 株式会社日立システムズ
Priority to PCT/JP2014/079457 priority Critical patent/WO2016071993A1/ja
Publication of WO2016071993A1 publication Critical patent/WO2016071993A1/ja

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to a technique for managing inspection and maintenance of a vehicle, and is particularly effective when applied to a vehicle consumables demand prediction system that uses telematics to predict demand for consumables necessary for vehicle maintenance. It is about technology.
  • Patent Document 1 reception of vehicle information by access from a user's mobile phone, request for data of own vehicle by access from a user's personal computer, or other department related to the vehicle management system
  • the data is processed and accumulated in the database in time series, and the prediction diagnosis is performed from the change of the learning value with time.
  • a vehicle management system is described that grasps the deterioration state of parts and systems from initial vehicle information and transmits data to an access destination.
  • an object of the present invention is to provide a vehicle consumables demand prediction system that uses telematics to appropriately grasp the deterioration state of consumables for a vehicle and predict demand for consumables required for maintenance in a maintenance factory or the like.
  • the object is to provide a vehicle consumable demand forecast program.
  • a vehicle consumables demand prediction system is a vehicle consumables demand prediction system that predicts the type and quantity of consumables required for vehicle maintenance in a predetermined period in a vehicle maintenance factory.
  • a vehicle information collection unit that collects vehicle information collected in each vehicle and information related to a result of maintenance in the vehicle via a network and records the information in a vehicle information accumulation storage unit, and the vehicle information accumulation storage unit
  • the degree of deterioration of the consumables in each vehicle is calculated and recorded in the consumable part status storage unit, and the degree of deterioration recorded in the consumable part status storage unit is totalized.
  • an analysis unit that calculates the deterioration rate based on the information and records it in the deterioration rate tendency storage unit.
  • the vehicle consumables demand prediction system further includes the deterioration level of each consumable item recorded in the consumable item status storage unit, and the deterioration rate of each consumable item recorded in the deterioration degree trend storage unit, Based on information including the threshold of the degree of deterioration that needs to be replaced for each consumable, the location of the vehicle to which each consumable is attached, and the area where the maintenance shop provides services related to maintenance
  • the maintenance factory includes a demand prediction unit that calculates the type and quantity of consumables that may require replacement because the degree of deterioration exceeds the threshold value within the predetermined period.
  • the present invention can also be applied to a vehicle consumables demand prediction program that causes a computer to execute processing so as to function as the vehicle consumables demand prediction system as described above.
  • the deterioration state of the consumables of the vehicle is appropriately grasped by utilizing telematics, and the demand forecast of the consumables necessary for maintenance at a maintenance shop or the like is made. Can be done.
  • Embodiment 1 of the present invention as an example of utilization of telematics, for example, in a carrier that owns and manages a large number of vehicles, information on these vehicles is collected and managed centrally by telematics.
  • a vehicle preventive maintenance system that estimates the deterioration state of consumables quantitatively based on information and supports the planning and management of an efficient maintenance plan based on the estimation result will be described.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of a configuration example of a vehicle preventive maintenance system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the vehicle preventive maintenance server 10 acquires and collects vehicle information from one or more vehicles 20 owned or managed by a carrier via a network 50 such as wireless communication and the Internet.
  • a network 50 such as wireless communication and the Internet.
  • Vehicle information, maintenance information, and the like may be acquired from a maintenance factory or the like in which the vehicle 20 performs maintenance via a maintenance factory terminal 30 including an information processing terminal such as a PC (Personal Computer).
  • PC Personal Computer
  • the user accesses the vehicle preventive maintenance server 10 via the network 50 by using a web browser (not shown) on the carrier terminal 40 including an information processing terminal such as a PC, and the maintenance plan.
  • Use services such as planning support.
  • the vehicle preventive maintenance server 10 is a server system implemented by, for example, a server device in a data center or a virtual server constructed on a cloud computing service, and an OS (Operating System) or DBMS (DataBase Management System) not shown.
  • Each unit includes a vehicle information collection unit 11, a related information acquisition unit 12, an analysis unit 13, a plan management unit 14, and a plan evaluation unit 15, which are implemented as a software program that runs on middleware such as a Web server program.
  • each database and table includes a vehicle information accumulation database (DB) 16, a vehicle situation DB 17, a maintenance plan DB 18, and a consumables master DB 19.
  • DB vehicle information accumulation database
  • the vehicle information collection unit 11 acquires and collects vehicle information about the vehicle 20 and information related to maintenance processing results from each vehicle 20 and the maintenance factory terminal 30 via the network 50 periodically or at any time, It has a function of recording in the vehicle information storage DB 16.
  • the vehicle information is collected by, for example, position information by GPS (Global Positioning System), information collected by an electronic control unit (ECU: Electronic Control Unit), information such as a tachometer, and various sensors. Information may be included.
  • GPS Global Positioning System
  • ECU Electronic Control Unit
  • Information may be included.
  • information collected by various sensors in addition to consumables or the temperature in the vicinity, conventionally, for example, qualitative evaluation based on human senses such as volume in the engine room, tension and hardness of elastic bodies such as belts, etc. What makes it possible to quantitatively evaluate what has been done is desirable.
  • the related information acquisition unit 12 acquires external related information that may affect the operation and state of the vehicle 20 corresponding to the vehicle information recorded in the vehicle information accumulation DB 16 from an external service (not shown), and individually. Alternatively, it has a function of recording in the vehicle information storage DB 16 together with the vehicle information.
  • the related information may include, for example, weather information at the time and position when the vehicle information is acquired, terrain information, road information, and the like.
  • the analysis unit 13 analyzes the vehicle information stored in the vehicle information storage DB 16 at a predetermined timing such as every predetermined period, and estimates the state at that time, the deterioration state of various consumables, etc. for each vehicle 20. Or predicting the future deterioration state and recording the result in the vehicle situation DB 17.
  • the estimation / prediction of the deterioration state of the consumable item is performed by, for example, calculating the deterioration rate at the present state of the consumable item or at a predetermined time in the future (specified by the timing, the number of mileage, etc.).
  • the deterioration rate is obtained by multiplying the result obtained by the basic calculation formula that is statically set according to the attribute of the consumable item by the deterioration coefficient that is set based on the fluctuation factors such as the driving condition and the external condition.
  • basic calculation formulas for example, for consumables that can directly determine the degree of deterioration based on numerical values obtained by sensors such as tension of elastic bodies, remaining amount of liquid, thickness of objects, depth of grooves, etc. Can use the acquired value of the sensor as it is, for example, it can be calculated as a ratio (%) to a value that results in a state of 100% deterioration rate that requires immediate replacement.
  • the deterioration rate will be estimated based on other vehicle information.
  • engine oil it is set as “engine speed ⁇ traveling kilometer”, and is a base value (“A ⁇ B as“ B km travel at A rotation ”) that results in a 100% deterioration rate that requires immediate replacement.
  • a ⁇ B as“ B km travel at A rotation ”
  • a1 rotation for b1 km driving “a2 rotation for b2 km driving””
  • a3 rotation for b3 km driving” then a1 ⁇ b1 + a2 ⁇ b2 + a3 ⁇ b3) is calculated as a percentage (%).
  • the deterioration rate is calculated in%.
  • the present invention is not limited to this. Any index that can grasp the deterioration can be used as the degree of deterioration as appropriate.
  • the corrected deterioration rate can be calculated by further multiplying this value by the deterioration coefficient.
  • the deterioration coefficient is set based on, for example, a result of analyzing a correlation between a fluctuation factor such as a travel area, road conditions, weather, load capacity, driver attributes, and quality of consumables and a deterioration rate. For example, for consumables that are said to deteriorate as the traveling speed increases or the loading capacity increases, the deterioration coefficient is adjusted to increase as the traveling speed or loading capacity of the vehicle 20 and the integration time increase. Can do.
  • a map service for example, the altitude of the driving location, regional characteristics such as coastal areas and mountainous areas, weather conditions such as temperature, rain and snow, grades of slopes and curves, traffic jams, expressways, etc. It is possible to analyze the correlation between factors such as road conditions and the deterioration rate and adjust the deterioration coefficient. It is also possible to adjust the deterioration coefficient by analyzing the correlation between the deterioration rate and the factors such as the quality and price of the specific vehicle 20, driver, and consumables used.
  • the analysis on the correlation between the above-described variation factor and the deterioration rate and the determination of the adjustment method of the deterioration rate based on the analysis may be performed by, for example, an administrator based on specific knowledge or the vehicle information accumulation DB 16.
  • a well-known technique such as systematic analysis of such data to automatically extract a trend may be used, or these techniques may be appropriately combined.
  • the plan management unit 14 has a function of drafting a maintenance plan for one or more vehicles 20 units and managing the update and the like.
  • a maintenance plan is automatically drawn up and updated based on information on the current deterioration state of consumables recorded in the vehicle status DB 17 and information on evaluation results for a maintenance plan by the plan evaluation unit 15 described later. May be.
  • a predetermined value for example, 80%
  • consumables exceeding a predetermined value for example, 70%
  • the maintenance plan may be set based on this, and the correction or adjustment may be performed.
  • an emergency maintenance instruction may be given at any time.
  • the vehicle 20 may be informed of and guided to a maintenance shop near the current position of the vehicle 20. Is possible.
  • the plan evaluation unit 15 When the maintenance is performed in the maintenance shop according to the maintenance plan registered in the maintenance plan DB 18, the plan evaluation unit 15 provides information on the result, information on the updated vehicle status DB 17, etc., and maintenance in the maintenance plan DB 18. Compare the contents of the plan and evaluate the validity of the maintenance plan. For example, for consumables that have been replaced or not, compare the predicted deterioration state with the actual deterioration state ascertained at the maintenance shop, and evaluate the appropriateness of the deterioration coefficient when calculating the deterioration rate. . Based on the result of a plurality of maintenances including a plurality of vehicles 20, statistical analysis may be performed to extract factors that may affect the deterioration rate, and the adjustment method for the deterioration coefficient may be changed.
  • the plan evaluation unit 15 calculates cost performance information based on the correlation between the price of the consumables and the period until replacement based on a plurality of evaluation results for the same type of consumables, evaluate.
  • LCC life cycle cost
  • the former may be cheaper as a life cycle cost. possible.
  • consumables with lower prices may be sufficiently usable. It can also be affected by the labor required to replace and install consumables.
  • the plan evaluation unit 15 adjusts the maintenance time, adds / deletes the consumable to be replaced, and the cost registered in the consumable master DB 19 based on the evaluation result for the next maintenance plan, for example. It has a function of updating the maintenance plan DB 18 by correcting changes to other consumables with high performance, adjusting the deterioration coefficient when calculating the deterioration rate, and the like.
  • a process for reviewing the next maintenance plan in advance based on information such as the current deterioration state of consumables recorded in the vehicle status DB 17 May be performed.
  • not only the review of the maintenance plan but for example, when there is a tendency that the deterioration rate is high for a specific driver, by notifying the driver of the fact by operating the message It is also possible to provide guidance on
  • the vehicle preventive maintenance server 10 has, for example, a web server program (not shown), and provides a service for supporting the creation of the maintenance plan as described above as a web service via the network 50.
  • the vehicle 20 has a vehicle information acquisition unit 21 for acquiring and collecting various types of vehicle information, controls the behavior of the vehicle based on the acquired vehicle information, and transmits the vehicle information to the network 50 through wireless communication.
  • the control part 22 which has a communication function which transmits to the vehicle preventive maintenance server 10 via this is provided.
  • the vehicle information acquisition unit 21 collects, for example, information collected from the ECU via CAN (Control Area Network), position information obtained by GPS, information from sensors installed in various places of the vehicle 20, and the like.
  • the control unit 22 acquires the vehicle information data acquired and collected by the vehicle information acquisition unit 21 periodically or at any time using a mobile communication system such as 3G or 4G via the network 50 and the vehicle preventive maintenance server 10. Upload to. It has a configuration in which information related to a maintenance plan such as the arrival of maintenance time, control information for the vehicle 20, etc. is transmitted to the vehicle 20 from the vehicle preventive maintenance server 10 or another system, or downloaded by the vehicle 20. Also good.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of an example of the PDCA cycle that can be realized by using the preventive maintenance service in the present embodiment.
  • the carrier can first create a maintenance plan using the vehicle preventive maintenance system 1 and register it in the maintenance plan DB 18 (S01). Thereafter, while the vehicle 20 actually travels (S02), the vehicle preventive maintenance server 10 collects vehicle information transmitted from the vehicle 20 and records it in the vehicle information accumulation DB 16 (S03).
  • the vehicle preventive maintenance server 10 analyzes the contents of the vehicle information storage DB 16 at a predetermined timing, and predicts the deterioration state of the consumables in the vehicle 20 based on the analysis result (S04). At this point, the maintenance plan may be corrected / corrected. Thereafter, the maintenance of the vehicle 20 is actually performed according to the maintenance plan, and the consumable to be replaced is replaced (S05). At this time, based on the results of maintenance, evaluate the validity of the maintenance plan and the prediction of the deterioration state of consumables, correct the maintenance plan, and adjust the deterioration coefficient when predicting the deterioration state of consumables By doing so (S06), a new next maintenance plan is drawn up (S01). By realizing such a PDCA cycle, it is possible to gradually improve the accuracy of the maintenance plan.
  • FIG. 3 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the vehicle information accumulation DB 16 in the present embodiment.
  • the vehicle information accumulation DB 16 is a table that records vehicle information collected for each vehicle 20 and information related to maintenance processing results, such as a time stamp, vehicle ID, vehicle information ID, vehicle information content, and additional information. Each item.
  • the time stamp item holds the time stamp information at the time when the target vehicle information is acquired.
  • time stamp information cannot be acquired from the vehicle 20
  • the time stamp recorded at the time of recording in the vehicle information storage DB 16 is used.
  • the item of vehicle ID holds information such as an ID that can uniquely identify the vehicle 20 that acquired the target vehicle information.
  • the item of vehicle information ID holds information such as an ID and a code value that can uniquely identify the type of the target vehicle information.
  • Vehicle information types include, for example, vehicle speed, engine speed, travel distance, GPS position information, temperature information at various locations, remaining oil and battery capacity, loading capacity, ETC (Electronic Collection system) (registered trademark) Such information may be included.
  • the item of vehicle information content holds the content of the target vehicle information.
  • the layout and format may vary depending on the type of vehicle information.
  • the information can be grasped by a predetermined method based on the vehicle information ID.
  • information related to a variation factor for the vehicle 20 at the time when the target vehicle information is acquired is acquired from the related information acquisition unit 12 or the like as needed.
  • the additional information for example, when the vehicle information is GPS position information, weather information such as the weather, temperature, and humidity of the target area at the time of the time stamp can be added. It is also possible to add road information such as whether or not the running road is an expressway. These pieces of information can be added asynchronously with the recording of the vehicle information as necessary.
  • FIG. 4 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the vehicle situation DB 17 in the present embodiment.
  • the vehicle status DB 17 includes a vehicle information DB 17a that holds information at the time of each vehicle 20 in units of vehicles 20, that is, information at the time when the information is recorded / updated, and a current time in units of consumables. It consists of two tables of the consumable information DB 17b that holds the information.
  • FIG. 4A shows the vehicle information DB 17a among the DBs constituting the vehicle situation DB 17.
  • the vehicle information DB 17a includes items such as a vehicle ID, a vehicle status, a driver ID, a travel distance, a current position, a previous maintenance date, a previous maintenance distance, a next maintenance scheduled date, and a next maintenance planned distance.
  • the item of vehicle ID holds information such as an ID that can uniquely identify the target vehicle 20.
  • a master information such as the vehicle type of the target vehicle 20 can be acquired by accessing a vehicle master table (not shown) or the like.
  • the vehicle status item holds information such as a code value indicating the current status of the target vehicle 20. For example, it can be indicated by a code value indicating a status such as normal / abnormal, running / stopped.
  • the item of driver ID holds ID information or the like for identifying a person assigned to the target vehicle 20 as a driver.
  • the item of travel distance holds information on the travel distance (km) accumulated from the beginning of shipment of the target vehicle 20.
  • the item of current position holds information such as latitude / longitude indicating the current position acquired by GPS in the target vehicle 20.
  • the items of the previous maintenance date and time and the previous maintenance distance hold information on the date and time and the travel distance when the previous maintenance was performed on the target vehicle 20, respectively.
  • the items of the next maintenance date and time and the next maintenance distance hold information about the date and time when the next maintenance is scheduled to be performed in the target vehicle 20 and the travel distance, respectively.
  • FIG. 4B is a diagram showing the consumable information DB 17b among the DBs constituting the vehicle situation DB 17.
  • the consumable information DB 17b includes items such as a vehicle ID, a consumable ID, a previous replacement date, a previous replacement distance, and a deterioration rate, for example.
  • the item of vehicle ID is information such as an ID that identifies the target vehicle 20, and has the same content as the item of vehicle ID in the vehicle information DB 17a.
  • the item of consumable item ID holds information such as an ID and a model number that can uniquely identify the consumable item attached to the target vehicle 20. This consumable ID is defined in, for example, a consumable master DB 19 described later.
  • Each item of last replacement date and last replacement distance retains information on the date and distance traveled when the target consumable was last replaced. If the travel distance does not contribute as a parameter when determining the replacement time for the target consumable, it is not necessary to set a value in the previous replacement distance item.
  • the deterioration rate item holds information on the current deterioration rate calculated and predicted for the target consumable.
  • FIG. 5 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the maintenance plan DB 18 in the present embodiment.
  • the maintenance plan DB 18 is a table that holds information about a maintenance plan and its implementation status. For example, a maintenance plan ID, a vehicle ID, a scheduled date, one or more scheduled consumable IDs to be removed, a planned consumable ID to be installed, and an implementation Each item includes a day, an implementation maintenance factory, one or more removed consumable IDs, and a mounting consumable ID.
  • the maintenance plan ID item holds information such as an ID and a sequence number that can uniquely identify the target maintenance plan.
  • the item of vehicle ID is information such as an ID for specifying the vehicle 20 to be maintained in the target maintenance plan, and has the same content as the item of vehicle ID in the vehicle information DB 17a described above.
  • the scheduled date item holds information on a scheduled date for performing maintenance related to the target maintenance plan.
  • Each item of the consumable item ID to be removed and the consumable item ID to be attached is information such as an ID for specifying the consumable item to be replaced and the newly installed consumable item in the maintenance related to the target maintenance plan.
  • These IDs are defined in, for example, a consumable material master DB 19 described later. Multiple consumables to be exchanged can be registered. Further, information on the quantity to be exchanged may be included.
  • each item of the execution maintenance factory respectively hold the date when the maintenance related to the target maintenance plan was actually performed and information for specifying the maintenance factory.
  • Each item of the removed consumable ID and the attached consumable ID is information such as an ID for identifying the consumable actually exchanged and the newly attached consumable in the maintenance related to the target maintenance plan.
  • these IDs are defined in, for example, a consumables master DB 19 described later. Multiple replacement consumables can be registered.
  • the information of the exchanged quantity may be included.
  • FIG. 6 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the consumable material master DB 19 in the present embodiment.
  • the consumable item master DB 19 is a table that holds master information about consumable items that are attached to the vehicle 20 or that can be exchanged and attached during maintenance. For example, the consumable item ID, consumable item name, and unit price , Installation labor, basic calculation formula for deterioration rate, and factors for adjusting deterioration coefficient.
  • the item of consumable ID holds information such as ID, product number, and model number that can uniquely identify the target consumable.
  • the consumables are not limited to solid materials, but also include liquids such as oil and coolant, and gases.
  • the item of the consumable item name holds display information such as the product name, grade, and quantity of the target consumable item.
  • the items of unit price and installation wage hold information on the unit price of the target consumable and the wage when replacing and mounting the target consumable, respectively. These pieces of information are the basis for calculating the life cycle cost related to maintenance of consumables.
  • the mounting includes a work of filling and replenishing liquid such as oil.
  • the item of deterioration rate basic calculation formula holds information such as a basic formula for calculating a deterioration rate for a target consumable or a parameter to be used.
  • the deterioration rate basic calculation formula is expressed as “engine speed ⁇ traveling km”. In this way, when the calculation is performed by multiplying each parameter, only the parameter may be specified.
  • Degradation factor adjustment factor items include formulas for determining the degradation factor when correcting the degradation rate calculated by the above basic calculation formula for degradation factors, taking into account various factors and conditions, or parameters used Hold. As described above, for example, factors that affect the deterioration rate based on the analysis results of the correlation between the deterioration rate and the fluctuation factors such as travel area, road conditions, weather, loading capacity, driver attributes, and quality of consumables
  • a predetermined value for example, 0.1
  • the item holds information such as one or more factors and parameter types that can vary the deterioration coefficient and their threshold values, and whether to add or subtract.
  • each table shown in FIGS. 3 to 6 is merely an example, and other table configurations and data configurations can be used as long as similar data can be held and managed. It may be.
  • vehicle information is collected and managed centrally by telematics. Based on the estimation result, it is possible to quantitatively estimate the deterioration state of the consumables and to support the efficient maintenance plan planning and management based on the estimation result.
  • this maintenance plan from the viewpoint of preventive maintenance, in addition to the contents such as when to perform maintenance (next time or later) of each vehicle and which consumables are to be replaced at a time, which consumables are to be replaced Information on whether to use parts is included.
  • FIG. 7 is a diagram showing an outline of a configuration example of the vehicle consumables demand prediction system according to the second embodiment of the present invention.
  • the vehicle consumables demand prediction system 2 is configured such that, for example, the vehicle consumables demand prediction server 60 receives vehicle information from one or more vehicles 20 owned or managed by an individual or a carrier via a network 50 such as wireless communication and the Internet. By acquiring, collecting, and analyzing this, a telematics service is provided that outputs demand forecast data 62 that predicts the type and quantity of consumables that need to be replaced in a predetermined period. .
  • a telematics service is provided that outputs demand forecast data 62 that predicts the type and quantity of consumables that need to be replaced in a predetermined period.
  • the first embodiment not only the collection of vehicle information from the vehicle 20, but also vehicle information, maintenance information, and the like are acquired from the maintenance factory where the vehicle 20 has performed maintenance through the maintenance factory terminal 30. May be.
  • the consumables are not limited to the parts attached to the vehicle 20, but include fuel (gasoline, electricity, hydrogen, etc.). Therefore, for example, a fuel demand prediction system that collects fuel consumption status of each vehicle by telematics and estimates the fuel supply time of each vehicle based on this, thereby predicting the fuel demand at the refueling station It is also possible.
  • the vehicle 20 is the same as the vehicle 20 in the first embodiment.
  • the vehicle 20 acquires and collects various types of vehicle information, and controls the behavior of the vehicle based on the acquired vehicle information. It has the control part 22 which has a communication function which transmits vehicle information to the vehicle consumable goods demand prediction server 60 via the network 50 by radio
  • the vehicle consumables demand prediction server 60 is a server system implemented by, for example, a server device in a data center or a virtual server constructed on a cloud computing service, like the vehicle preventive maintenance server 10 of the first embodiment.
  • Each unit such as a vehicle information collection unit 11, a related information acquisition unit 12, an analysis unit 13 ′, and a demand prediction unit 61, which is implemented as a software program that runs on middleware such as an OS, DBMS, or Web server program (not shown)
  • middleware such as an OS, DBMS, or Web server program (not shown)
  • the vehicle information storage DB 16 the vehicle status DB 17 ′, the consumables status DB 63, the deterioration speed tendency DB 64, the consumables master DB 19 ′, and the maintenance factory master DB 65 are included in each database and table.
  • the vehicle information collection unit 11 and the related information acquisition unit 12 are the same as those in the first embodiment, and the vehicle information collection unit 11 is connected to the vehicle 20 via the network 50 from each vehicle 20, the maintenance shop terminal 30, and the like. Vehicle information and information related to the results of maintenance processing are collected and collected periodically or as needed, and recorded in the vehicle information storage DB 16.
  • the related information acquisition unit 12 acquires external related information that can affect the operation and state of the vehicle 20 corresponding to the vehicle information recorded in the vehicle information accumulation DB 16 from an external service or the like (not shown), It has a function of recording in the vehicle information accumulation DB 16 individually or in combination with vehicle information.
  • the analysis unit 13 ′ analyzes the vehicle information stored in the vehicle information storage DB 16 at a predetermined timing such as every predetermined period, and at each time point for each vehicle 20 at that time. And a deterioration state of various consumables, and a future deterioration state are predicted, and the result is recorded in the vehicle state DB 17 ′ and the like.
  • the information on the deterioration status of the consumables is also stored in the vehicle status DB 17 as the consumable information DB 17b as shown in FIG. 4B.
  • Only the vehicle information DB 17a shown in FIG. 4A is held in the vehicle status DB 17, and information relating to consumables including the degradation status is extracted and held as the consumable status DB 63.
  • the analysis unit 13 ′ analyzes the vehicle information storage DB 16 to obtain information on the situation of each vehicle, records the information in the vehicle situation DB 17 ′, and determines the deterioration status of the consumables attached to each vehicle. Such information is obtained and recorded in the consumable item status DB 63.
  • the information on the deterioration status of consumables is accumulated and held as a history on a daily basis, for example.
  • the analysis unit 13 ′ estimates the deterioration rate of each consumable item quantitatively by statistical processing or the like based on the history information of the deterioration state of the consumable item stored in the consumable item state DB 63, and records it in the deterioration rate tendency DB 64. To do.
  • the demand prediction unit 61 is based on information such as the vehicle status DB 17 ′, the deterioration speed trend DB 64, the consumables master DB 19 ′, and the maintenance shop master DB 65. It has a function of predicting the type and quantity of consumables that need to be replaced during a designated period in the maintenance shop and responding to the maintenance shop terminal 30 as demand prediction data 62.
  • the maintenance factory terminal 30 includes, for example, an inventory management system that manages the inventory of consumables, an inventory management unit 31 that is implemented as software, and a consumables inventory DB 32 that is implemented as a database.
  • the maintenance shop terminal 30 requests the vehicle consumables demand prediction server 60 to execute a demand forecast for each consumable by designating a period and a date, and the demand as a processing result.
  • Prediction data 62 is acquired.
  • the acquired demand prediction data 62 and the consumables inventory DB 32 are matched to calculate the shortage of inventory.
  • the data for the shortage of inventory is linked as input data to an order receiving / ordering system (not shown) for ordering, for example.
  • the vehicle consumable demand forecast server 60 predicts the type and quantity of consumables that need to be replaced in a predetermined period as the demand forecast for consumables in response to a request from the maintenance shop terminal 30.
  • the deterioration status (deterioration degree) of consumables is grasped as, for example, the deterioration rate (0% for new products, immediate replacement at 100%), and the deterioration rate is consumed.
  • the timing for replacement is within the predetermined period, the consumable is a target of demand.
  • the deterioration rate (deterioration rate) is obtained by statistically processing the deterioration rate history information accumulated for each type of consumables. The timing is estimated based on this and the current deterioration rate.
  • the deterioration rate is calculated by, for example, the increase rate of the deterioration rate per unit period (1 day, 1 week, etc.).
  • This deterioration rate is not always a constant value for each consumable.
  • the deterioration rate is calculated individually for each consumable item in the management period (for example, semi-annual, quarterly, monthly, etc.) to improve accuracy.
  • FIG. 8 is a diagram showing an outline of an example of transition of the deterioration state of consumables.
  • the arrows in the figure schematically show the transition of the deterioration rate in units of quarters corresponding to spring, summer, autumn and winter, and the deterioration rate increases with the passage of time (that is, the remaining capacity (FIG. 8).
  • FIG. 9 described later shows a situation in which (represented schematically by a diagram of the remaining battery level) is decreasing / degrading).
  • the inclination of the arrow that is, the deterioration rate varies depending on the season.
  • the consumables have different degradation rates such as “5”, “8”, “3”, and “1” for the spring, summer, and autumn, respectively, with a management period of quarter. Will be calculated.
  • the deterioration rate of “5” in the spring quarter means that “the deterioration rate increases by 5 points throughout the spring quarter”.
  • FIG. 9 is a diagram showing an outline of an example of the demand number of consumables.
  • the number of demands is the quantity of consumables that need to be replaced in a predetermined period.
  • the predetermined period is indicated as an “target period” by an arrow.
  • the target maintenance factory that is, four vehicles 20 in which the base is located in the area covered by the target maintenance factory as illustrated in the beginning of the target period.
  • the deterioration rate (or remaining capacity) at that time may be different for a certain consumable item attached to each vehicle 20.
  • the deterioration rate is calculated for each management period based on the concept shown in FIG. 8 described above, and this is applied to each management period included in the target period to be attached to each vehicle 20.
  • the timing at which the deterioration rate of the consumables exceeds the threshold value that requires replacement (that is, the timing at which the remaining capacity falls below the threshold value that requires replacement) is estimated.
  • the example of FIG. 9 indicates that the deterioration rate of the consumables is estimated to exceed the threshold value within the target period for three of the four units.
  • the target consumable is, for example, a tire
  • a total of 12 is the number of demands.
  • FIG. 10 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the consumable item status DB 63 in the present embodiment.
  • the consumable item status DB 63 includes a consumable item deterioration status DB 63a that holds information such as a deterioration status at that time as a history for each consumable unit, and a deterioration status accumulated in the consumable item deterioration status DB 63a.
  • This information is composed of two tables of a consumable item deterioration status totaling DB 63b that holds information for each consumable item and collects the information in units of a certain period such as daily.
  • the consumable item deterioration state DB 63a is a table obtained by extracting a table corresponding to the consumable item information DB 17b from the vehicle state DB 17 shown in FIG. 4 in the first embodiment and reconfiguring it as a part of the consumable item state DB 63. be able to.
  • FIG. 10A is a diagram showing the consumable deterioration state DB 63a among the DBs constituting the consumable state DB 63.
  • the consumable item deterioration status DB 63a includes items such as a consumable item ID, a deterioration rate, a recording date and time, and a consumable item location.
  • the item of consumable item ID holds identification information such as an ID that can uniquely identify the consumable item attached to the vehicle 20.
  • the value of the consumable item ID is defined in a consumable item master DB 19 'to be described later. Note that the consumable ID here is assigned to each individual component attached to the vehicle 20.
  • the item of deterioration rate holds information on the current deterioration rate calculated and estimated for the target consumable. Instead of the deterioration rate, an index relating to the remaining capacity may be held.
  • the recording date / time item holds time stamp information when the record is recorded. Thereby, the transition of the deterioration rate of a specific consumable can be grasped in time series.
  • the item of the location of the consumable item holds information for specifying the position of the target consumable item. For example, information such as latitude and longitude indicating the current position acquired by GPS in the vehicle 20 to which the consumable item is attached is stored. It may be held as information on the current position of the moving vehicle 20, may be held as the location of the storage / management place of the vehicle 20, or both values may be held.
  • FIG. 10B is a diagram showing the consumables deterioration status totalization DB 63b among the DBs constituting the consumables status DB 63.
  • the consumable item deterioration status summary DB 63b includes items such as a consumable item name, quantity, deterioration rate, recording date, and consumable item location. Each item of consumable name and quantity holds information on the name of the target consumable and the number of the target consumables attached to the vehicle 20. When a plurality of consumables of the same type are attached to the vehicle 20, the plurality of consumables are all assigned the same consumable name and handled together (for example, “four tires”). The value of the consumable item name is defined in the consumable item master DB 19 'to be described later.
  • the item of deterioration rate is the same as the deterioration rate in the consumable deterioration state DB 63a in FIG. 10A, and holds, for example, a value such as an average value obtained by collecting and summing them up in units of a certain period.
  • the record date item holds information on the date when the history stored in the consumables deterioration status DB 63a in FIG. 10A is collected and aggregated in units such as daily in order to obtain the target record. To do.
  • the item of the location of the consumables is the same as the location of the consumables in the consumables deterioration status DB 63a of FIG. 10A, and holds, for example, a value such as an average value obtained by collecting and consolidating them in units of a certain period. .
  • FIG. 11 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the deterioration rate tendency DB 64 in the present embodiment.
  • the deterioration rate trend DB 64 is a table that holds information on the deterioration rate estimated by the analysis unit 13 ′ based on the history information of the deterioration state of the consumables accumulated in the consumable state DB 63 shown in FIG. For example, each item includes a consumable name, a management period, a deterioration rate, and a target area.
  • the item of consumable name stores information on the name of the consumable that specifies the type of the consumable.
  • the value of the consumable item name is defined in the consumable item master DB 19 'to be described later.
  • the management period holds information on the management period corresponding to the deterioration rate of the target consumable. For example, “1st half”, “2nd half”, etc. when the management period is half-year, “1st quarter”, “2nd quarter”, “spring”, “summer”, etc. Values such as “month” and “February” are set.
  • the item of the degradation rate holds a value calculated by the analysis unit 13 ′ as the degradation rate in the target management period of the target consumable.
  • the item of the target area holds information such as a code value that identifies the area to which the target deterioration rate is applied.
  • the value of the target area is registered, for example, in a maintenance factory master DB 65, which will be described later, thereby associating the target consumable item with the maintenance factory that performs maintenance on the target consumable.
  • the value of the name of the maintenance shop that performs maintenance may be directly specified.
  • FIG. 12 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the consumable material master DB 19 ′ in the present embodiment.
  • the consumables master DB 19 ′ has items such as a management period type and a required maintenance deterioration rate in addition to the data structure similar to that of the consumables master DB 19 shown in FIG. 6 of the first embodiment. Description of items having the same contents as the consumables master DB 19 shown in FIG. 6 is omitted.
  • the management period type item holds information on the type of management period (for example, semi-annual, quarterly, monthly, etc.) for managing the deterioration rate of the target consumable item.
  • the maintenance deterioration rate item holds information on a threshold value of a deterioration rate that requires replacement of a target consumable.
  • FIG. 13 is a diagram showing an outline of an example of the data configuration of the maintenance factory master DB 65 in the present embodiment.
  • the maintenance factory master DB 65 is a table that holds master information about a maintenance factory that performs maintenance of the vehicle 20, and includes items such as a maintenance factory name, a position, and a cover area.
  • the maintenance factory name item holds information such as a name that can uniquely identify the target maintenance factory.
  • the position item holds latitude / longitude information as the location of the target maintenance shop. You may make it hold
  • the cover area item holds information on code values and names that specify areas and areas where the target maintenance shop provides maintenance services.
  • the vehicle 20 located in the cover area performs a demand forecast for consumables on the assumption that maintenance is performed in the maintenance factory.
  • the actual area of the cover area can be defined as, for example, a circle with a predetermined radius centered on the position of the maintenance shop.
  • a plurality of vertex coordinate values may be held and defined as a rectangle or a polygon specified by these coordinates.
  • each table shown in FIGS. 10 to 13 is merely an example, and other table configurations and data configurations can be used as long as similar data can be held and managed. It may be.
  • the tendency of the deterioration state and deterioration speed of consumables is quantified based on the information of each vehicle collected by telematics.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines on mounting are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
  • the present invention can be used for a vehicle consumables demand prediction system and a vehicle consumables demand prediction program that use telematics to predict the demand for consumables required for vehicle maintenance.
  • Vehicle preventive maintenance system 1 ... Vehicle preventive maintenance system, 2 ... Vehicle consumables demand forecast system, DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Vehicle preventive maintenance server, 11 ... Vehicle information collection part, 12 ... Related information acquisition part, 13, 13 '... Analysis part, 14 ... Plan management part, 15 ... Plan evaluation part, 16 ... Vehicle information storage database (DB) , 17, 17 '... vehicle status DB, 18 ... maintenance plan DB, 19, 19' ... consumables master DB, 20 ... Vehicle, 21 ... Vehicle information acquisition unit, 22 ... Control unit, 30 ... Maintenance factory terminal, 31 ... Inventory management department, 32 ... Consumables inventory DB, 40 ... carrier terminal, 50 ... Network, 60 ... Vehicle consumables demand prediction server, 61 ... Demand forecasting unit, 62 ... Demand forecast data, 63 ... Consumables status DB, 64 ... Degradation speed tendency DB, 65 ... Maintenance factory master DB.
  • DB Vehicle information storage database
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Abstract

　テレマティクスを活用して車両の消耗品の劣化状態を適切に把握し、整備工場等において保守の際に必要となる消耗品の需要予測を行う車両消耗品需要予測システムである。代表的な実施の形態によれば、各車両２０において収集した車両情報および当該車両２０におけるメンテナンスの結果に係る情報を収集して車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する車両情報収集部１１と、車両情報に基づいて各車両２０における消耗品の劣化度を算出して消耗品状況ＤＢ６３に記録し、劣化度を集計してこれに基づいて劣化速度を算出して劣化速度傾向ＤＢ６４に記録する分析部１３'と、劣化度と劣化速度と劣化度の閾値と車両の所在位置と整備工場がサービスを提供するエリアとを含む情報に基づいて、整備工場において所定の期間内に劣化度が閾値を超えて交換が必要となり得る消耗品の種類と数量を算出する需要予測部６１とを有する。

Description

車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラム
　本発明は、車両の点検保守を管理する技術に関し、特に、テレマティクスを利用して、車両の保守の際に必要となる消耗品の需要予測を行う車両消耗品需要予測システムに適用して有効な技術に関するものである。
　近年では、自動車や輸送車両などとの間で無線通信を行って情報を授受することで各種サービスを提供するテレマティクスの利用が検討されてきている。これまでは主に、車両の運行状況の把握や、車両に対する交通情報等の配信などのサービスが検討されているが、車両情報を収集して分析することで、例えば、車両の故障診断や、部品の劣化状況の判断などの車両の保守・メンテナンスの領域に適用することも検討されている。
　例えば、特許第４５８３５９４号公報（特許文献１）には、ユーザの携帯電話からのアクセスによる車両情報の受信、ユーザのパソコンからのアクセスによる自己車両のデータ要求、あるいは車両管理システムに関連する他部署のコンピュータからのアクセスによるデータ要求を受信中か否かを調べ、データ受信の場合、データを処理してデータベースに時系列的に蓄積するとともに、学習値の経時変化から予測診断を行い、さらに、車両の初期情報から部品やシステムの劣化状態を把握し、アクセス先にデータを送信する車両管理システムが記載されている。
特許第４５８３５９４号公報
　特許文献１に記載されたような技術を用いることで、車両の部品やシステムの現在の劣化状態の把握や異常の予測などを行い、保守案内などを行うことが可能となる。
　しかしながら、現状でのこのようなテレマティクスの活用は、上記のように、車両の保有者（個人に加えて、例えば、多数の運送用車両を保有する運送業者なども含まれる）からの視点での活用に留まり、例えば、車両の点検、整備などのメンテナンスを行う整備工場などの関連事業者からの視点では、未だ十分な活用がされているとはいえない。例えば、整備工場では、車両のメンテナンスの際に交換対象となり得る多数の消耗品について、新品を在庫としてある程度保有しておく必要があり、適切な在庫管理による効率的な運営へのニーズは高い。しかしながら、どのくらいの在庫を保有しておくべきかについては従来は整備工場における経験と勘を頼りに行われているケースがほとんどであり、在庫切れや過剰在庫につながるケースも多い。
　そこで本発明の目的は、テレマティクスを活用して車両の消耗品の劣化状態を適切に把握し、整備工場等において保守の際に必要となる消耗品の需要予測を行う車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラムを提供することにある。
　本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
　本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
　本発明の代表的な実施の形態による車両消耗品需要予測システムは、車両の整備工場において所定の期間に車両のメンテナンスに必要となる消耗品の種類と数量を予測する車両消耗品需要予測システムであって、各車両において収集した車両情報、および当該車両におけるメンテナンスの結果に係る情報をネットワークを介して収集して、車両情報蓄積記憶部に記録する車両情報収集部と、前記車両情報蓄積記憶部に記録された前記車両情報に基づいて、各車両における消耗品の劣化度を算出して消耗品状況記憶部に記録し、前記消耗品状況記憶部に記録された前記劣化度を集計し、これに基づいて劣化速度を算出して劣化速度傾向記憶部に記録する分析部と、を有する。
　また、車両消耗品需要予測システムは、さらに、前記消耗品状況記憶部に記録された各消耗品の前記劣化度と、前記劣化度傾向記憶部に記録された各消耗品の前記劣化速度と、各消耗品について交換が必要となる前記劣化度の閾値と、各消耗品が取り付けられている車両の所在位置と、前記整備工場がメンテナンスに係るサービスを提供するエリアと、を含む情報に基づいて、前記整備工場において前記所定の期間内に前記劣化度が前記閾値を超えて交換が必要となり得る消耗品の種類と数量を算出する需要予測部を有する。
　また、本発明は、上記のような車両消耗品需要予測システムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させる車両消耗品需要予測プログラムにも適用することができる。
　本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
　すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、テレマティクスを活用して車両の消耗品の劣化状態を適切に把握し、整備工場等において保守の際に必要となる消耗品の需要予測を行うことが可能となる。
本発明の実施の形態１である車両予防保守システムの構成例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における予防保守サービスを利用して実現できるＰＤＣＡサイクルの例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における車両情報蓄積ＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 （ａ）、（ｂ）は、本発明の実施の形態１における車両状況ＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における保守計画ＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における消耗品マスタＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２である車両消耗品需要予測システムの構成例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における消耗品の劣化状況の遷移の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における消耗品の需要数の例について概要を示した図である。 （ａ）、（ｂ）は、本発明の実施の形態２における消耗品状況ＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における劣化速度傾向ＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における消耗品マスタＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における整備工場マスタＤＢのデータ構成の例について概要を示した図である。
　以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
　（実施の形態１）
　本発明の実施の形態１では、テレマティクスの活用の例として、例えば、多数の車両を保有し管理する運送業者等において、テレマティクスにより、これらの車両の情報を収集して一元的に管理し、当該情報に基づいて消耗品の劣化状態を定量的に推測するとともに、推測結果に基づいて、効率的な保守計画の立案、管理を支援する車両予防保守システムについて説明する。
　＜システム構成＞
　図１は、本発明の実施の形態１である車両予防保守システムの構成例について概要を示した図である。車両予防保守システム１は、例えば、運送業者が保有もしくは管理する１台以上の車両２０から、無線通信およびインターネット等のネットワーク５０を介して車両予防保守サーバ１０が車両情報を取得、収集し、これを分析することで、運送業者に対して各車両２０についての保守計画の立案、管理を支援するテレマティクスのサービスを提供する。車両２０がメンテナンスを行った整備工場等からも、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理端末からなる整備工場端末３０を介して、車両情報や整備情報などを取得するようにしてもよい。
　運送業者では、ユーザが、例えば、ＰＣ等の情報処理端末からなる運送業者端末４０上の図示しないＷｅｂブラウザ等を利用して、ネットワーク５０を介して車両予防保守サーバ１０にアクセスして、保守計画の立案支援などのサービスを利用する。
　車両予防保守サーバ１０は、例えば、データセンターにおけるサーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバなどにより実装されるサーバシステムであり、図示しないＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアプログラムとして実装される、車両情報収集部１１、関連情報取得部１２、分析部１３、計画管理部１４、および計画評価部１５などの各部を有する。また、車両情報蓄積データベース（ＤＢ）１６、車両状況ＤＢ１７、保守計画ＤＢ１８、および消耗品マスタＤＢ１９などの各データベースやテーブルを有する。
　車両情報収集部１１は、各車両２０や整備工場端末３０等から、ネットワーク５０を介して、車両２０についての車両情報やメンテナンスの処理結果に係る情報を定期的、もしくは随時に取得、収集し、車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する機能を有する。車両情報としては、後述するように、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報や、電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）等により収集される速度やタコメータ等の情報、各種センサーにより収集される情報などが含まれ得る。各種センサーにより収集する情報としては、消耗品もしくはその近辺の温度の他に、例えば、エンジンルーム内の音量や、ベルト等の弾性体の張力、硬度など、従来は人の感覚による定性的評価を行っていたものを定量的に評価可能とするものが望ましい。
　関連情報取得部１２は、車両情報蓄積ＤＢ１６に記録される車両情報に対応する車両２０について、運行や状態に影響を与え得る外部の関連情報を、図示しない外部サービス等から取得して、個別に、もしくは車両情報と併せて車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する機能を有する。関連情報としては、例えば、車両情報を取得した時点および位置における気象情報や、地形情報、道路情報などが含まれ得る。
　分析部１３は、車両情報蓄積ＤＢ１６に蓄積された車両情報を、一定期間毎などの所定のタイミングで分析して、車両２０毎にその時点での状況や各種消耗品の劣化状態などを推測したり、将来の劣化状態を予測したりして、結果を車両状況ＤＢ１７に記録する機能を有する。
　消耗品の劣化状態の推測・予測は、例えば、当該消耗品の現状もしくは将来の所定の時点（時期、走行距離数などにより特定する）での劣化率を算出することで行う。劣化率は、例えば、消耗品の属性に応じて静的に設定される基本計算式により得られる結果に、走行条件や外部条件などの変動要因に基づいて設定される劣化係数を乗算することで求める。基本計算式については、例えば、弾性体の張力や、液体の残量、物体の厚さや溝の深さなど、センサーによって得られた数値により直接劣化の程度を判断することが可能な消耗品については、センサーの取得値をそのまま用いることができ、例えば、即時交換が必要な劣化率１００％の状態となる値との割合（％）として算出することができる。
　一方、センサーにより直接劣化の程度を測定できないものについては、他の車両情報に基づいて劣化率を推測することになる。例えば、エンジンオイルの場合は、「エンジン回転数×走行キロ数」として設定され、即時交換が必要な劣化率１００％の状態となるベースの値（「Ａ回転でＢキロ走行」としてＡ×Ｂ）に対する、実際の走行結果（「ａ１回転でｂ１キロ走行」、次に「ａ２回転でｂ２キロ走行」、次に「ａ３回転でｂ３キロ走行」、の場合には、ａ１×ｂ１＋ａ２×ｂ２＋ａ３×ｂ３）の割合（％）として算出する。なお、本実施の形態では、劣化率を％により算出しているが、これに限られず、劣化を把握することができる指標であれば、劣化度として適宜使用することができる。
　この値に、さらに劣化係数を乗算して、補正された劣化率を算出することができる。劣化係数は、例えば、走行地域や道路条件、気象、積載量、ドライバー属性、消耗品の品質などの変動要因と劣化率との相関について分析した結果に基づいて設定される。例えば、走行速度が高速、もしくは積載量が多いほど劣化が進むとされる消耗品については、車両２０の走行速度や積載量とその継続時間の積算が多いほど劣化係数を大きくするよう調整することができる。また、図示しない地図サービスと連携することによって、例えば、走行地の高度や海岸部、山間部などの地域特性、気温、雨・雪などの気象条件、坂道やカーブの程度、渋滞、高速道路などの道路条件などの要因と劣化率との相関を分析し、劣化係数を調整することができる。また、特定の車両２０やドライバー、使用する消耗品の品質や価格などの要因と劣化率との相関を分析し、劣化係数を調整することもできる。
　上記の変動要因と劣化率との相関についての分析や、これに基づく劣化率の調整方法の決定については、例えば、管理者等が固有の知見に基づいて行ってもよいし、車両情報蓄積ＤＢ１６等のデータをシステム的に分析して傾向を自動的に抽出するような公知の技術を用いてもよいし、これらの手法を適宜組み合わせてもよい。
　計画管理部１４は、１台以上の車両２０単位に保守計画を立案し、その更新等を管理する機能を有する。車両状況ＤＢ１７に記録された消耗品の現時点での劣化状態の情報や、後述の計画評価部１５による保守計画に対する評価結果の情報などに基づいて、自動的に保守計画を立案、更新するようにしてもよい。例えば、各消耗品の交換時期を、劣化率の予測値が所定の値（例えば８０％）を超えたときと設定した場合、以降で最も早く交換時期が到来する消耗品に対して、その時点での劣化率の予測値が交換時期には至らないものの所定の値（例えば７０％）を超える消耗品についてはまとめて交換対象とする、などの効率化を行うことができる。
　なお、運送業者端末４０を介して運送業者から入力、指示された保守計画の基本的な内容等をベースとし、これに基づいて保守計画を設定したり、修正や調整を行ったりしてもよい。また、保守計画に基づくメンテナンスの実施時期に関わりなく、劣化率が交換時期に至っている消耗品が生じている場合には、緊急メンテナンスの指示を随時行うようにしてもよい。保守計画に基づくメンテナンスおよび緊急メンテナンスのいずれにおいても、例えば、図示しない地図サービスと連携することによって、例えば、車両２０の現在位置の近隣の整備工場を車両２０に通知して誘導したりすることが可能である。
　計画評価部１５は、保守計画ＤＢ１８に登録されている保守計画に従って整備工場においてメンテナンスが行われた場合に、その結果の情報や、更新後の車両状況ＤＢ１７の情報等と、保守計画ＤＢ１８における保守計画の内容とを比較し、保守計画の妥当性を評価する。例えば、交換した消耗品、しなかった消耗品について、予測した劣化状態と、整備工場にて把握された実際の劣化状態とを比較して、劣化率算出時の劣化係数の妥当性を評価する。複数の車両２０を含む複数回のメンテナンスの結果に基づいて、統計的に分析を行い、劣化率に影響を与え得る要因を抽出して、劣化係数の調整方法を変更するようにしてもよい。
　また、計画評価部１５は、同種の消耗品についての複数の評価結果に基づいて、消耗品の価格と、交換までの期間との相関に基づいてコストパフォーマンスに係る情報を算出して、比較、評価する。ここでは、車両２０の想定耐用年数全体でのライフサイクルコスト（ＬＣＣ）の観点で評価するのが望ましい。例えば、価格は高い（品質、性能は高い）が交換までの期間が短い消耗品と、価格は安いが交換までの期間が長い消耗品とで、ライフサイクルコストとしては前者のほうが安くなることもあり得る。また、より価格が安い消耗品でも十分使用可能な場合もあり得る。また、消耗品の交換、取付に要する工賃によっても影響を受け得る。
　また、計画評価部１５は、評価結果に基づいて、次回の保守計画に対して、例えば、メンテナンス時期の調整や、交換対象の消耗品の追加・削除、消耗品マスタＤＢ１９に登録されているコストパフォーマンスの高い他の消耗品への変更などの修正や、劣化率算出時の劣化係数の調整などを行い、保守計画ＤＢ１８を更新する機能を有する。メンテナンスが行われた結果に基づく保守計画の事後の評価に加えて、車両状況ＤＢ１７に記録されている現時点での消耗品の劣化状態等の情報に基づいて、次回の保守計画を事前に見直す処理を行ってもよい。また、保守計画の見直しのみに限らず、例えば、特定のドライバーについて劣化率が高くなるというような傾向がある場合には、その旨をメッセージ等により通知することで、当該ドライバーに対して運転内容についての指導等を行えるようにすることも可能である。
　車両予防保守サーバ１０は、上述したように、例えば、図示しないＷｅｂサーバプログラムを有し、ネットワーク５０を介したＷｅｂサービスとして、上記のような保守計画の立案の支援を行うサービスを提供する。
　一方、車両２０には、各種の車両情報を取得、収集するための車両情報取得部２１と、取得した車両情報に基づいて車両の挙動等を制御するとともに、車両情報を無線通信によりネットワーク５０を介して車両予防保守サーバ１０に送信する通信機能を有する制御部２２を有する。車両情報取得部２１は、例えば、ＣＡＮ（Control Area Network）を介してＥＣＵから収集する情報や、ＧＰＳにより取得した位置情報、車両２０の各所に設置されたセンサーからの情報などを収集する。
　制御部２２は、車両情報取得部２１により取得、収集した車両情報のデータを、定期的もしくは随時に、いわゆる３Ｇや４Ｇなどの移動通信システムを利用して、ネットワーク５０経由で車両予防保守サーバ１０にアップロードする。メンテナンス時期の到来などの保守計画に係る情報や、車両２０に対する制御情報などを車両予防保守サーバ１０もしくは他のシステムから車両２０に対して送信する、もしくは車両２０がダウンロードする構成を有していてもよい。
　図２は、本実施の形態における予防保守サービスを利用して実現できるＰＤＣＡサイクルの例について概要を示した図である。例えば、運送業者は、まず、車両予防保守システム１を用いて保守計画を立案して保守計画ＤＢ１８に登録することができる（Ｓ０１）。その後、車両２０が実際に走行する中で（Ｓ０２）、車両予防保守サーバ１０が車両２０から送信される車両情報を収集し、車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する（Ｓ０３）。
　車両予防保守サーバ１０では、所定のタイミングで、車両情報蓄積ＤＢ１６の内容を分析し、分析結果に基づいて車両２０における消耗品の劣化状態を予測する（Ｓ０４）。この時点で保守計画の修正・補正を可能としてもよい。その後、保守計画に従って実際に車両２０のメンテナンスが行われ、交換対象の消耗品が交換される（Ｓ０５）。このとき、メンテナンスの結果に基づいて、保守計画および消耗品の劣化状態の予測の妥当性を評価し、保守計画の補正を行うとともに、消耗品について劣化状態を予測する際の劣化係数などを調整することで（Ｓ０６）、新たな次回の保守計画を立案する（Ｓ０１）。このようなＰＤＣＡサイクルを実現することで、保守計画の精度を漸次向上させることができる。
　＜データ構成＞
　図３は、本実施の形態における車両情報蓄積ＤＢ１６のデータ構成の例について概要を示した図である。車両情報蓄積ＤＢ１６は、各車両２０について収集された車両情報やメンテナンスの処理結果に係る情報を記録するテーブルであり、例えば、タイムスタンプ、車両ＩＤ、車両情報ＩＤ、車両情報内容、および付加情報などの各項目を有する。
　タイムスタンプの項目は、対象の車両情報が取得された時点のタイムスタンプの情報を保持する。車両２０からタイムスタンプの情報を取得できない場合には、当該車両情報蓄積ＤＢ１６に記録した時点でのタイムスタンプを使用する。車両ＩＤの項目は、対象の車両情報を取得した車両２０を一意に識別することができるＩＤ等の情報を保持する。車両情報ＩＤの項目は、対象の車両情報の種別を一意に識別することができるＩＤやコード値などの情報を保持する。車両情報の種別としては、例えば、車両速度、エンジン回転数、走行距離、ＧＰＳ位置情報、各所の温度情報、オイルやバッテリーの残量、積載量、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection system）（登録商標）関連の情報などが含まれ得る。
　車両情報内容の項目は、対象の車両情報の内容を保持する。車両情報の種類によって異なるレイアウトやフォーマットとなり得るが、例えば、上記の車両情報ＩＤに基づいて予め定められた手法により情報を把握することが可能である。付加情報の項目は、対象の車両情報を取得した時点での車両２０についての変動要因に係る情報を必要に応じて関連情報取得部１２等から取得して保持する。付加情報としては、例えば、車両情報がＧＰＳ位置情報である場合に、タイムスタンプ時点における対象地域の天候や気温、湿度などの気象情報を付加することができる。また、走行中の道路が高速道路であるか否かなどの道路情報を付加することもできる。なお、これらの情報は、必要に応じて車両情報の記録とは非同期で付加することも可能である。
　図４は、本実施の形態における車両状況ＤＢ１７のデータ構成の例について概要を示した図である。本実施の形態では、車両状況ＤＢ１７は、各車両２０について、車両２０単位での現時点、すなわち当該情報を記録・更新した時点での情報を保持する車両情報ＤＢ１７ａと、消耗品単位での現時点での情報を保持する消耗品情報ＤＢ１７ｂの２つのテーブルからなる。
　図４（ａ）は、車両状況ＤＢ１７を構成するＤＢのうち、車両情報ＤＢ１７ａについて示した図である。車両情報ＤＢ１７ａは、例えば、車両ＩＤ、車両状況、運転者ＩＤ、走行距離、現在位置、前回メンテナンス日時、前回メンテナンス距離、次回メンテナンス予定日時、および次回メンテナンス予定距離などの各項目を有する。
　車両ＩＤの項目は、対象の車両２０を一意に識別することができるＩＤ等の情報を保持する。なお、この車両ＩＤをキーとして、例えば、図示しない車両マスタテーブルなどにアクセスして、対象の車両２０の車種等のマスタ情報を取得することができる。車両状況の項目は、対象の車両２０の現時点の状況を示すコード値等の情報を保持する。例えば、正常／異常、走行中／停車中などのステータスを示すコード値により示すことができる。運転者ＩＤの項目は、対象の車両２０にドライバーとして割り当てられている者を特定するＩＤ情報等を保持する。
　走行距離の項目は、対象の車両２０の出荷当初からの累積での走行距離（ｋｍ）の情報を保持する。現在位置の項目は、対象の車両２０においてＧＰＳにより取得した現時点の位置を示す緯度・経度等の情報を保持する。前回メンテナンス日時および前回メンテナンス距離の項目は、それぞれ、対象の車両２０における前回メンテナンスを行ったときの日時および走行距離の情報を保持する。次回メンテナンス日時および次回メンテナンス距離の項目は、それぞれ、対象の車両２０における次回メンテナンスを行う予定の日時および走行距離の情報を保持する。
　図４（ｂ）は、車両状況ＤＢ１７を構成するＤＢのうち、消耗品情報ＤＢ１７ｂについて示した図である。消耗品情報ＤＢ１７ｂは、例えば、車両ＩＤ、消耗品ＩＤ、前回交換日時、前回交換距離、および劣化率などの各項目を有する。車両ＩＤの項目は、対象の車両２０を特定するＩＤ等の情報であり、車両情報ＤＢ１７ａの車両ＩＤの項目と同内容である。消耗品ＩＤの項目は、対象の車両２０に取り付けられている消耗品を一意に識別することができるＩＤや型番等の情報を保持する。この消耗品ＩＤは、例えば、後述する消耗品マスタＤＢ１９に定義されている。
　前回交換日時および前回交換距離の各項目は、それぞれ、対象の消耗品を前回交換した日時および走行距離の情報を保持する。対象の消耗品の交換時期の決定に際して走行距離がパラメータとして寄与しない場合には、前回交換距離の項目に値を設定する必要はない。劣化率の項目は、対象の消耗品について算出、予測された現時点の劣化率の情報を保持する。
　図５は、本実施の形態における保守計画ＤＢ１８のデータ構成の例について概要を示した図である。保守計画ＤＢ１８は、保守計画およびその実施状況についての情報を保持するテーブルであり、例えば、保守計画ＩＤ、車両ＩＤ、予定日、１つ以上の除去予定消耗品ＩＤおよび取付予定消耗品ＩＤ、実施日、実施整備工場、１つ以上の除去消耗品ＩＤおよび取付消耗品ＩＤなどの各項目を有する。
　保守計画ＩＤの項目は、対象の保守計画を一意に識別することができるＩＤやシーケンス番号等の情報を保持する。車両ＩＤの項目は、対象の保守計画においてメンテナンスする車両２０を特定するＩＤ等の情報であり、上述した車両情報ＤＢ１７ａの車両ＩＤの項目と同内容である。予定日の項目は、対象の保守計画に係るメンテナンスを行う予定日の情報を保持する。除去予定消耗品ＩＤおよび取付予定消耗品ＩＤの各項目は、それぞれ、対象の保守計画に係るメンテナンスにおいて交換する対象の消耗品および新たに取り付ける消耗品を特定するＩＤ等の情報である。これらのＩＤは、例えば、後述する消耗品マスタＤＢ１９に定義されている。交換対象の消耗品は複数登録できるようにする。また、交換対象の数量の情報を含んでいてもよい。
　実施日および実施整備工場の各項目は、それぞれ、対象の保守計画に係るメンテナンスを実際に行った日付および整備工場を特定する情報を保持する。除去消耗品ＩＤおよび取付消耗品ＩＤの各項目は、それぞれ、対象の保守計画に係るメンテナンスにおいて実際に交換した消耗品および新たに取り付けた消耗品を特定するＩＤ等の情報である。これらのＩＤについても同様に、例えば、後述する消耗品マスタＤＢ１９に定義されている。交換した消耗品は複数登録できるようにする。また、交換した数量の情報を含んでいてもよい。
　図６は、本実施の形態における消耗品マスタＤＢ１９のデータ構成の例について概要を示した図である。消耗品マスタＤＢ１９は、車両２０に取り付けられている、もしくはメンテナンスの際に交換して取り付けることが可能な消耗品についてのマスタ情報を保持するテーブルであり、例えば、消耗品ＩＤ、消耗品名、単価、取付工賃、劣化率基本計算式、および劣化係数調整要因などの各項目を有する。
　消耗品ＩＤの項目は、対象の消耗品を一意に識別することができるＩＤや品番、型番などの情報を保持する。なお、消耗品には、固体物に限らず、オイルやクーラントなどの液体や、気体なども含むものとする。消耗品名の項目は、対象の消耗品の商品名や等級、数量などの表示情報を保持する。単価および取付工賃の項目は、それぞれ、対象の消耗品の単価および対象の消耗品を交換、取付する際の工賃の情報を保持する。これらの情報は、消耗品の保守に係るライフサイクルコストを算出する基礎となるものである。なお、取付には、オイルなどの液体を充填、補充するような作業も含むものとする。
　劣化率基本計算式の項目は、対象の消耗品について劣化率を算出する際の基本となる式、もしくは用いるパラメータなどの情報を保持する。劣化率基本計算式としては、例えば、上述したように、対象の消耗品がエンジンオイルの場合は「エンジン回転数×走行キロ数」などとして表される。このように、各パラメータの乗算により算出される場合には、パラメータのみの指定でもよい。
　劣化係数調整要因の項目は、上記の劣化率基本計算式により算出された劣化率に対して、各種要因、条件を考慮して補正する際の劣化係数を決定する式、もしくは用いるパラメータなどの情報を保持する。上述したように、例えば、走行地域や道路条件、気象、積載量、ドライバー属性、消耗品の品質などの変動要因と劣化率との相関について分析した結果に基づいて、劣化率に影響を与える要因、パラメータについて、所定の閾値を超えた、もしくは下回った場合に、劣化係数（例えば、初期値＝１．０）に対して所定の値（例えば０．１など）を加算、もしくは減算することができる。したがって、当該項目には、例えば、劣化係数を変動させ得る１つ以上の要因やパラメータの種類とその閾値、加算か減算の区別、などの情報を保持する。
　なお、上述の図３～図６で示した各テーブルのデータ構成（項目）はあくまで一例であり、同様のデータを保持・管理することが可能な構成であれば、他のテーブル構成やデータ構成であってもよい。
　以上に説明したように、本発明の実施の形態１である車両予防保守システム１によれば、例えば、運送業者等において、テレマティクスにより車両の情報を収集して一元的に管理し、当該情報に基づいて消耗品の劣化状態を定量的に推測するとともに、推測結果に基づいて、効率的な保守計画の立案、管理を支援することができる。この保守計画には、予防保守の観点で、各車両の次回（もしくは次回以降）のメンテンナスをいつ行い、どの消耗品をまとめて交換するか、といった内容に加えて、交換後の消耗品としてどの部品を用いるかの情報が含まれる。また、同じ消耗品であっても、価格と品質の点から、ライフサイクルコストを最も低減させることができる部品を選択することができる。
　また、保守計画の立案だけではなく、これに基づいて行われたメンテナンスの結果に基づいて保守計画の妥当性を評価し、その結果を保守計画にフィードバックして次回保守計画の最適化を行う、というＰＤＣＡサイクルを実現し、保守計画の継続的な改善を図ることができる。
　（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２では、テレマティクスの活用の例として、例えば、各車両の情報をテレマティクスにより収集して一元的に管理し、当該情報に基づいて消耗品の劣化状態や劣化速度の傾向を定量的に推測するとともに、推測結果に基づいて、各整備工場につき、当該整備工場でメンテナンスを受け得る各車両について所定の期間に交換が必要となる消耗品の種類と数量を予測する車両消耗品需要予測システムについて説明する。
　＜システム構成＞
　図７は、本発明の実施の形態２である車両消耗品需要予測システムの構成例について概要を示した図である。車両消耗品需要予測システム２は、例えば、個人や運送業者等が保有もしくは管理する１台以上の車両２０から、無線通信およびインターネット等のネットワーク５０を介して車両消耗品需要予測サーバ６０が車両情報を取得、収集し、これを分析することで、整備工場に対して、所定の期間に交換が必要となる消耗品の種類と数量を予測した需要予測データ６２を出力するテレマティクスのサービスを提供する。実施の形態１と同様に、車両２０からの車両情報の収集のみに限らず、車両２０がメンテナンスを行った整備工場から整備工場端末３０を介して、車両情報や整備情報などを取得するようにしてもよい。
　なお、本実施の形態では、消耗品は、車両２０に取り付けられている部品等に限らず、燃料（ガソリン、電気、水素など）もこれに含むものとする。したがって、例えば、テレマティクスにより各車両の燃料の消費状況を収集し、これに基づいて各車両の燃料の要補給時期を推測することで、燃料補給所での燃料の需要予測を行う燃料需要予測システムとすることも可能である。
　車両２０は、実施の形態１における車両２０と同様であり、各種の車両情報を取得、収集するための車両情報取得部２１と、取得した車両情報に基づいて車両の挙動等を制御するとともに、車両情報を無線通信によりネットワーク５０を介して車両消耗品需要予測サーバ６０に送信する通信機能を有する制御部２２を有する。
　車両消耗品需要予測サーバ６０は、実施の形態１の車両予防保守サーバ１０と同様に、例えば、データセンターにおけるサーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバなどにより実装されるサーバシステムであり、図示しないＯＳやＤＢＭＳ、Ｗｅｂサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアプログラムとして実装される、車両情報収集部１１、関連情報取得部１２、分析部１３’、および需要予測部６１などの各部を有する。また、車両情報蓄積ＤＢ１６、車両状況ＤＢ１７’、消耗品状況ＤＢ６３、劣化速度傾向ＤＢ６４、消耗品マスタＤＢ１９’、および整備工場マスタＤＢ６５などの各データベースやテーブルを有する。
　車両情報収集部１１および関連情報取得部１２は、実施の形態１におけるものと同様であり、車両情報収集部１１は、各車両２０や整備工場端末３０等から、ネットワーク５０を介して、車両２０についての車両情報やメンテナンスの処理結果に係る情報を定期的、もしくは随時に取得、収集し、車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する機能を有する。また、関連情報取得部１２は、車両情報蓄積ＤＢ１６に記録される車両情報に対応する車両２０について、運行や状態に影響を与え得る外部の関連情報を、図示しない外部サービス等から取得して、個別に、もしくは車両情報と併せて車両情報蓄積ＤＢ１６に記録する機能を有する。
　分析部１３’は、実施の形態１における分析部１３と同様に、車両情報蓄積ＤＢ１６に蓄積された車両情報を、一定期間毎などの所定のタイミングで分析して、車両２０毎にその時点での状況や各種消耗品の劣化状態などを推測したり、将来の劣化状態を予測したりして、結果を車両状況ＤＢ１７’等に記録する機能を有する。なお、実施の形態１では、消耗品の劣化状況の情報についても、図４（ｂ）に示すように消耗品情報ＤＢ１７ｂとして車両状況ＤＢ１７に保持するようにしているが、本実施の形態では、車両状況ＤＢ１７には図４（ａ）に示した車両情報ＤＢ１７ａのみ保持し、劣化状況も含む消耗品に係る情報については、消耗品状況ＤＢ６３として抜き出して保持するようにしている。
　すなわち、分析部１３’は、車両情報蓄積ＤＢ１６を分析することで、各車両の状況に係る情報を得て、車両状況ＤＢ１７’に記録するとともに、各車両に取り付けられた消耗品の劣化状況に係る情報を得て消耗品状況ＤＢ６３に記録する。本実施の形態では、消耗品の劣化状況の情報は、例えば、日次の単位で履歴として蓄積して保持する。分析部１３’は、消耗品状況ＤＢ６３に蓄積された消耗品の劣化状況の履歴情報に基づいて、統計処理等により消耗品毎の劣化速度を定量的に推測して、劣化速度傾向ＤＢ６４に記録する。
　需要予測部６１は、整備工場端末３０を介した整備工場からの要求に対して、車両状況ＤＢ１７’や劣化速度傾向ＤＢ６４、および消耗品マスタＤＢ１９’や整備工場マスタＤＢ６５などの情報に基づいて、当該整備工場において指定された期間に交換が必要となる消耗品の種類と数量を予測し、需要予測データ６２として整備工場端末３０に応答する機能を有する。
　整備工場端末３０では、例えば、消耗品の在庫を管理する在庫管理システム等として、ソフトウェアとして実装される在庫管理部３１およびデータベース等として実装される消耗品在庫ＤＢ３２などを有している。整備工場端末３０は、利用者からの指示に応じて、車両消耗品需要予測サーバ６０に対して、期間や期日を指定して消耗品毎の需要予測の実行要求を行うとともに、処理結果として需要予測データ６２を取得する。その後、例えば、取得した需要予測データ６２と消耗品在庫ＤＢ３２とを突合して在庫の不足分を算出する。在庫の不足分のデータは、発注のため、例えば、図示しない受発注システムなどへの入力データとして連携される。
　＜消耗品の需要予測の手法＞
　本実施の形態では、車両消耗品需要予測サーバ６０において、整備工場端末３０からの要求に応じて、消耗品の需要予測として、所定の期間に交換が必要となる消耗品の種類と数量を予測する。実施の形態１と同様に、本実施の形態においても、消耗品の劣化状況（劣化度）は、例えば、劣化率（新品で０％、１００％で即時交換）として把握し、劣化率が消耗品毎に設定された所定の値に達した場合に要交換とする。ここで、要交換となるタイミングが上記の所定の期間内に入る場合には、当該消耗品は需要の対象となる。
　消耗品の劣化率が所定の値に達するタイミングを推測するため、本実施の形態では、当該消耗品の種別毎に蓄積された劣化率の履歴情報を統計処理することにより、劣化速度（劣化率の増加の程度）を算出し、これと現時点での劣化率とに基づいて上記タイミングを推測する。劣化速度は、例えば、単位期間（１日や１週間など）あたりの劣化率の増加幅によって算出する。
　この劣化速度は、各消耗品につき常に一定の値となるとは限らない。消耗品の特性によって、例えば、夏場は消耗が速いなど気温による変動があったり、梅雨時や降雪がある季節では消耗が速いなど気候による変動があったりなどの特性を有する場合がある。そこで、本実施の形態では、劣化速度も、消耗品毎に管理期間（例えば、半期や四半期、毎月など）単位で個別に算出することで精度を向上させるようにする。
　図８は、消耗品の劣化状況の遷移の例について概要を示した図である。図中の矢印は、春夏秋冬に対応する四半期の単位での劣化率の遷移を模式的に示しており、期間の経過に伴って劣化率が増加していく（すなわち、残存能力（図８および後述の図９では、電池残量の図により模式的に示している）が減少していく／劣化していく）状況を示している。ここで、矢印の傾き、すなわち劣化速度は季節により異なる。この場合、当該消耗品については、図示するように、例えば、管理期間を四半期とし、春夏秋冬についてそれぞれ、「５」、「８」、「３」、「１」というような異なる劣化速度が算出されることになる。例えば、春の四半期で劣化速度が「５」とは、「春の四半期を通して劣化率が５ポイント増加する」と推測されることを意味する。
　図９は、消耗品の需要数の例について概要を示した図である。需要数は、所定の期間に交換が必要となる消耗品の数量であり、図中では当該所定の期間を「対象期間」として矢印により示している。例えば、対象の整備工場でメンテナンスを行うであろう車両２０、すなわち、対象の整備工場がカバーするエリア内に拠点が所在する車両２０が、対象期間の始期において図示するように４台あったとした場合、各車両２０において取り付けられているある消耗品につき、その時点での劣化率（もしくは残存能力）はそれぞれ異なり得る。
　ここで、当該消耗品について上述の図８に示したような考え方で管理期間毎に劣化速度を算出し、これを対象期間に含まれる各管理期間にそれぞれ適用して、各車両２０に取り付けられている消耗品の劣化率が要交換となる閾値を超えるタイミング（すなわち、残存能力が要交換となる閾値を下回るタイミング）をそれぞれ推測する。図９の例では、４台のうち３台について、消耗品の劣化率が対象期間内に閾値を超えるものと推測されたことを示している。ここで、対象の消耗品が例えばタイヤであった場合は、車両２０あたり４個のタイヤが装着されている場合、合計１２個が需要数となる。
　＜データ構成＞
　図１０は、本実施の形態における消耗品状況ＤＢ６３のデータ構成の例について概要を示した図である。本実施の形態では、消耗品状況ＤＢ６３は、各消耗品の単位でその時点での劣化状況等の情報を履歴として保持する消耗品劣化状況ＤＢ６３ａと、消耗品劣化状況ＤＢ６３ａに蓄積された劣化状況の情報を日次などの一定期間の単位で取りまとめて、消耗品の品目毎に集計した情報を保持する消耗品劣化状況集計ＤＢ６３ｂの２つのテーブルからなる。なお、消耗品劣化状況ＤＢ６３ａは、実施の形態１において図４に示した車両状況ＤＢ１７のうち、消耗品情報ＤＢ１７ｂに相当するテーブルを抜き出して、消耗品状況ＤＢ６３の一部として再構成したものということができる。
　図１０（ａ）は、消耗品状況ＤＢ６３を構成するＤＢのうち、消耗品劣化状況ＤＢ６３ａについて示した図である。消耗品劣化状況ＤＢ６３ａは、例えば、消耗品ＩＤ、劣化率、記録日時、および消耗品所在位置などの各項目を有する。消耗品ＩＤの項目は、車両２０に取り付けられている消耗品を一意に識別することができるＩＤ等の識別情報を保持する。この消耗品ＩＤの値は、後述する消耗品マスタＤＢ１９’に定義されている。なお、ここでの消耗品ＩＤは、車両２０に取り付けられている個別の部品毎に割り当てられる。すなわち、車両２０に同じ種類の消耗品が複数取り付けられている場合（例えば、タイヤやネジなど）、これら複数の消耗品にはそれぞれ個別の消耗品ＩＤが付される（例えば、「タイヤＡ」、「タイヤＢ」、「タイヤＣ」、「タイヤＤ」など）。
　劣化率の項目は、対象の消耗品について算出、推測された現時点の劣化率の情報を保持する。劣化率に代えて残存能力に係る指標を保持するようにしてもよい。記録日時の項目は、当該レコードが記録された際のタイムスタンプの情報を保持する。これにより、特定の消耗品の劣化率の遷移を時系列で把握することができる。消耗品所在位置の項目は、対象の消耗品の位置を特定する情報を保持する。例えば、当該消耗品が取り付けられている車両２０においてＧＰＳにより取得した現時点の位置を示す緯度・経度等の情報を保持する。移動中の車両２０の現在位置の情報として保持してもよいし、車両２０の保管・管理場所の位置として保持してもよいし、これら両者の値を保持してもよい。
　図１０（ｂ）は、消耗品状況ＤＢ６３を構成するＤＢのうち、消耗品劣化状況集計ＤＢ６３ｂについて示した図である。消耗品劣化状況集計ＤＢ６３ｂは、例えば、消耗品名、数量、劣化率、記録日付、および消耗品所在位置などの各項目を有する。消耗品名および数量の各項目は、それぞれ、対象の消耗品の名称の情報および車両２０に対象の消耗品が取り付けられている個数の情報を保持する。車両２０に同じ種類の消耗品が複数取り付けられている場合、これら複数の消耗品には全て同じ消耗品名が付され、まとめて取り扱われる（例えば、「タイヤ　４本」）。この消耗品名の値は、後述する消耗品マスタＤＢ１９’に定義されている。
　劣化率の項目は、図１０（ａ）の消耗品劣化状況ＤＢ６３ａにおける劣化率と同様であり、例えば、これを一定期間の単位で取りまとめて集計した平均値等の値を保持する。記録日付の項目は、対象のレコードを得るために、図１０（ａ）の消耗品劣化状況ＤＢ６３ａに保持された履歴を日次等の単位で取りまとめて集計した場合に、その日付の情報を保持する。消耗品所在位置の項目は、図１０（ａ）の消耗品劣化状況ＤＢ６３ａにおける消耗品所在位置と同様であり、例えば、これを一定期間の単位で取りまとめて集計した平均値等の値を保持する。
　図１１は、本実施の形態における劣化速度傾向ＤＢ６４のデータ構成の例について概要を示した図である。劣化速度傾向ＤＢ６４は、図１０に示した消耗品状況ＤＢ６３に蓄積された消耗品の劣化状況の履歴情報に基づいて、分析部１３’により推測された劣化速度の情報を保持するテーブルであり、例えば、消耗品名、管理期間、劣化速度、および対象エリアなどの各項目を有する。
　消耗品名の項目は、対象の消耗品の種類を特定する消耗品の名称の情報を保持する。この消耗品名の値は、後述する消耗品マスタＤＢ１９’に定義されている。管理期間は、対象の消耗品の劣化速度が対応する管理期間の情報を保持する。例えば、管理期間が半期の場合は「上期」、「下期」など、四半期の場合は「第１四半期」、「第２四半期」や、「春」、「夏」など、毎月の場合は「１月」、「２月」などの値が設定される。劣化速度の項目は、対象の消耗品の対象の管理期間における劣化速度として分析部１３’により算出された値を保持する。
　対象エリアの項目は、対象の劣化速度が適用されるエリアを特定するコード値等の情報を保持する。この対象エリアの値は、例えば、後述する整備工場マスタＤＢ６５に登録されており、これにより、対象の消耗品と、これに対してメンテナンスを行う整備工場とが関連付けられる。メンテナンスを行う整備工場名の値を直接指定してもよい。
　図１２は、本実施の形態における消耗品マスタＤＢ１９’のデータ構成の例について概要を示した図である。消耗品マスタＤＢ１９’は、実施の形態１の図６に示した消耗品マスタＤＢ１９と同様のデータ構成に対して、さらに管理期間種別、および要保守劣化率などの各項目を有する。図６に示した消耗品マスタＤＢ１９と同内容の項目については説明を省略する。管理期間種別の項目は、対象の消耗品について劣化速度を管理する管理期間の種別（例えば、半期、四半期、毎月など）の情報を保持する。要保守劣化率の項目は、対象の消耗品について交換が必要となる劣化率の閾値の情報を保持する。
　図１３は、本実施の形態における整備工場マスタＤＢ６５のデータ構成の例について概要を示した図である。整備工場マスタＤＢ６５は、車両２０のメンテナンスを行う整備工場についてのマスタ情報を保持するテーブルであり、例えば、整備工場名、位置、およびカバーエリアなどの各項目を有する。
　整備工場名の項目は、対象の整備工場を一意に識別することができる名称等の情報を保持する。位置の項目は、対象の整備工場の所在位置として緯度・経度の情報を保持する。位置を特定できる住所の情報を保持するようにしてもよい。カバーエリアの項目は、対象の整備工場がメンテナンスのサービスを提供するエリアや地域を特定するコード値や名称の情報を保持する。当該カバーエリア内に所在する車両２０は、当該整備工場においてメンテナンスを行うものと仮定して、消耗品の需要予測を行う。なお、当該カバーエリアの実際の領域は、例えば、当該整備工場の位置を中心として所定の半径の円内として定義することができる。複数の頂点座標の値を保持し、これらの座標により特定される矩形や多角形として定義してもよい。
　なお、上述の図１０～図１３で示した各テーブルのデータ構成（項目）はあくまで一例であり、同様のデータを保持・管理することが可能な構成であれば、他のテーブル構成やデータ構成であってもよい。
　以上に説明したように、本発明の実施の形態２である車両消耗品需要予測システム２によれば、テレマティクスにより収集した各車両の情報に基づいて消耗品の劣化状態や劣化速度の傾向を定量的に推測するとともに、推測結果に基づいて、各整備工場につき、当該整備工場でメンテナンスを受け得る各車両について所定の期間に交換が必要となる消耗品の種類と数量を予測することができる。
　以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
　また、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　本発明は、テレマティクスを利用して、車両の保守の際に必要となる消耗品の需要予測を行う車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラムに利用可能である。
１…車両予防保守システム、２…車両消耗品需要予測システム、
１０…車両予防保守サーバ、１１…車両情報収集部、１２…関連情報取得部、１３、１３’…分析部、１４…計画管理部、１５…計画評価部、１６…車両情報蓄積データベース（ＤＢ）、１７、１７’…車両状況ＤＢ、１８…保守計画ＤＢ、１９、１９’…消耗品マスタＤＢ、
２０…車両、２１…車両情報取得部、２２…制御部、
３０…整備工場端末、３１…在庫管理部、３２…消耗品在庫ＤＢ、
４０…運送業者端末、
５０…ネットワーク、
６０…車両消耗品需要予測サーバ、６１…需要予測部、６２…需要予測データ、６３…消耗品状況ＤＢ、６４…劣化速度傾向ＤＢ、６５…整備工場マスタＤＢ。
 
 
 
 

Claims (3)

  1. 　車両の整備工場において所定の期間に車両のメンテナンスに必要となる消耗品の種類と数量を予測する車両消耗品需要予測システムであって、
    　各車両において収集した車両情報、および当該車両におけるメンテナンスの結果に係る情報をネットワークを介して収集して、車両情報蓄積記憶部に記録する車両情報収集部と、
    　前記車両情報蓄積記憶部に記録された前記車両情報に基づいて、各車両における消耗品の劣化度を算出して消耗品状況記憶部に記録し、前記消耗品状況記憶部に記録された前記劣化度を集計し、これに基づいて劣化速度を算出して劣化速度傾向記憶部に記録する分析部と、
    　前記消耗品状況記憶部に記録された各消耗品の前記劣化度と、前記劣化度傾向記憶部に記録された各消耗品の前記劣化速度と、各消耗品について交換が必要となる前記劣化度の閾値と、各消耗品が取り付けられている車両の所在位置と、前記整備工場がメンテナンスに係るサービスを提供するエリアと、を含む情報に基づいて、前記整備工場において前記所定の期間内に前記劣化度が前記閾値を超えて交換が必要となり得る消耗品の種類と数量を算出する需要予測部と、を有する、車両消耗品需要予測システム。
  2. 　請求項１に記載の車両消耗品需要予測システムにおいて、
    　前記分析部は、前記劣化速度を、管理期間毎に個別に算出する、車両消耗品需要予測システム。
  3. 　車両の整備工場において所定の期間に車両のメンテナンスに必要となる消耗品の種類と数量を予測する車両消耗品需要予測システムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させる車両消耗品需要予測プログラムであって、
    　各車両において収集した車両情報、および当該車両におけるメンテナンスの結果に係る情報をネットワークを介して収集して、車両情報蓄積記憶部に記録する車両情報収集処理と、
    　前記車両情報蓄積記憶部に記録された前記車両情報に基づいて、各車両における消耗品の劣化度を算出して消耗品状況記憶部に記録し、前記消耗品状況記憶部に記録された前記劣化度を集計し、これに基づいて劣化速度を算出して劣化速度傾向記憶部に記録する分析処理と、
    　前記消耗品状況記憶部に記録された各消耗品の前記劣化度と、前記劣化度傾向記憶部に記録された各消耗品の前記劣化速度と、各消耗品について交換が必要となる前記劣化度の閾値と、各消耗品が取り付けられている車両の所在位置と、前記整備工場がメンテナンスに係るサービスを提供するエリアと、を含む情報に基づいて、前記整備工場において前記所定の期間内に前記劣化度が前記閾値を超えて交換が必要となり得る消耗品の種類と数量を算出する需要予測処理と、を前記コンピュータに実行させる、車両消耗品需要予測プログラム。
     
     
     
     
     
     
     
PCT/JP2014/079457 2014-11-06 2014-11-06 車両消耗品需要予測システムおよび車両消耗品需要予測プログラム WO2016071993A1 (ja)

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