JP7536705B2

JP7536705B2 - Failure probability evaluation device

Info

Publication number: JP7536705B2
Application number: JP2021068347A
Authority: JP
Inventors: 寛新谷; 林太郎南谷; 洋津久井; 信一奥; 弘樹高見
Original assignee: Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Current assignee: Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority date: 2021-04-14
Filing date: 2021-04-14
Publication date: 2024-08-20
Anticipated expiration: 2041-04-14
Also published as: JP2022163426A

Description

本発明は、機械の可動部に使用されたオイルシールに用いられ、オイルシールの故障確率を機械毎に評価する故障確率評価装置に関する。 The present invention relates to a failure probability evaluation device that is used for oil seals used in the moving parts of machines and evaluates the failure probability of the oil seals for each machine.

オイルシールは、機械（詳細には、例えば建設機械や自動車）の可動部に使用されている。オイルシールは、稼動する（詳細には、回転、往復、又は揺動する）軸の周りに配置されて、油を封じる。これにより、外部へ油が漏れないようにすると共に、外部からの異物の侵入を防ぐ。 Oil seals are used in the moving parts of machines (specifically, construction machines and automobiles, for example). Oil seals are placed around moving (specifically, rotating, reciprocating, or oscillating) shafts to seal in the oil. This prevents oil from leaking to the outside and prevents foreign matter from entering from the outside.

オイルシールの保全を適切なタイミングで実施するためには、オイルシールの寿命又は故障確率を評価することが肝要である。特許文献１は、油圧ポンプを構成するオイルシールの寿命を評価する方法を開示する。特許文献１では、油圧ポンプの作動油の温度とオイルシールの寿命との関係を表す寿命直線を用い、温度センサで計測されたタンク内の作動油の温度により、オイルシールの寿命を演算する。 In order to perform oil seal maintenance at the appropriate time, it is essential to evaluate the lifespan or failure probability of the oil seal. Patent Document 1 discloses a method for evaluating the lifespan of an oil seal that constitutes a hydraulic pump. In Patent Document 1, a lifespan line that shows the relationship between the temperature of the hydraulic oil in the hydraulic pump and the lifespan of the oil seal is used to calculate the lifespan of the oil seal from the temperature of the hydraulic oil in the tank measured by a temperature sensor.

特開２００７－３２７３３２号公報JP 2007-327332 A

オイルシールの寿命又は故障確率は、オイルシールのリップ先端（言い換えれば、軸と接触する部分）の温度に大きく影響される。オイルシールのリップ先端の温度は、軸の稼動の有無によって変動する。軸が稼動している場合に摩擦熱が発生し、その影響でオイルシールのリップ先端の温度が油の温度より上昇する。リップ先端の温度の上昇量は、摩擦速度や潤滑状態に依存する。そのため、特許文献１のように、軸の稼動状態を考慮することなく、油の温度だけからオイルシールの寿命又は故障確率を評価する方法では、評価精度に限界がある。 The lifespan or failure probability of an oil seal is greatly affected by the temperature of the lip tip of the oil seal (in other words, the part that comes into contact with the shaft). The temperature of the lip tip of the oil seal varies depending on whether the shaft is in operation or not. When the shaft is in operation, frictional heat is generated, which causes the temperature of the lip tip of the oil seal to rise higher than the temperature of the oil. The amount of temperature rise at the lip tip depends on the friction speed and lubrication state. For this reason, there are limits to the accuracy of the evaluation in a method such as that in Patent Document 1, which evaluates the lifespan or failure probability of an oil seal from only the oil temperature without considering the operating state of the shaft.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、軸の稼動状態を考慮して、オイルシールの故障確率を高精度に評価できる故障確率評価装置を提供することにある。 The present invention was made in consideration of these circumstances, and its purpose is to provide a failure probability evaluation device that can evaluate the failure probability of an oil seal with high accuracy, taking into account the operating state of the shaft.

上記目的を達成するために、本発明は、機械の可動部に使用され、稼動する軸の周りに配置されて、油を密封するオイルシールに用いられ、複数の前記機械における前記油の温度の時系列データ、前記軸の稼動時間の時系列データ、及び前記オイルシールの故障履歴データを入力し、前記オイルシールの故障確率を前記機械毎に評価して出力する故障確率評価装置において、前記複数の機械における前記油の温度の時系列データを記憶する油温度データベースと、前記複数の機械における前記軸の稼動時間の時系列データを記憶する軸稼動時間データベースと、前記複数の機械における前記オイルシールの故障履歴データを記憶する故障履歴データベースと、前記油温度データベース、前記軸稼動時間データベース、及び前記故障履歴データベースを用いて、前記オイルシールの故障確率関数の係数を同定し、同定された前記係数を有する前記故障確率関数を用いて、前記オイルシールの故障確率を前記機械毎に演算する演算装置とを備え、前記演算装置は、前記機械毎に、前記軸の稼動時間を累積して前記軸の総稼動時間を演算し、前記機械毎に、前記油の温度に対して対応する前記軸の稼動時間を掛けて重み付けし、重み付けされた前記油の温度を累積して前記軸の総稼動時間で除して前記油の平均温度を演算し、前記複数の機械における前記軸の総稼動時間、前記油の平均温度、及び前記オイルシールの故障履歴の有無に基づいて演算される尤度を用いた最尤推定法又はベイズ推定法により、前記故障確率関数の前記係数を同定し、前記軸の総稼動時間及び前記油の平均温度をパラメータとして含み且つ同定された前記係数を有する前記故障確率関数を用いて、前記オイルシールの故障確率を前記機械毎に演算する。 In order to achieve the above object, the present invention provides a failure probability evaluation device for an oil seal that is used in a moving part of a machine and is arranged around a moving shaft to seal in oil, which inputs time series data of the oil temperature in a plurality of machines, time series data of the operation time of the shaft, and failure history data of the oil seal, and evaluates and outputs the failure probability of the oil seal for each machine, the failure probability evaluation device comprising an oil temperature database that stores time series data of the oil temperature in the plurality of machines, a shaft operation time database that stores time series data of the operation time of the shaft in the plurality of machines, and a failure history database that stores failure history data of the oil seal in the plurality of machines, and identifies coefficients of a failure probability function of the oil seal using the oil temperature database, the shaft operation time database, and the failure history database, and a calculation device that calculates the failure probability of the oil seal for each machine using the failure probability function having the coefficients that have been determined, and the calculation device accumulates the operation times of the shafts for each machine to calculate the total operation time of the shafts, weights the oil temperature for each machine by multiplying it by the operation time of the corresponding shaft, accumulates the weighted oil temperatures and divides them by the total operation time of the shafts to calculate the average oil temperature, identifies the coefficients of the failure probability function by a maximum likelihood estimation method or a Bayesian estimation method using a likelihood calculated based on the total operation time of the shafts, the average oil temperature, and the presence or absence of a failure history of the oil seals in the multiple machines, and calculates the failure probability of the oil seal for each machine using the failure probability function that includes the total operation time of the shafts and the average oil temperature as parameters and has the identified coefficients.

本発明によれば、軸の稼動状態を考慮して、オイルシールの故障確率を高精度に評価できる。 According to the present invention, the probability of oil seal failure can be evaluated with high accuracy, taking into account the operating state of the shaft.

本発明の第１の実施形態における故障確率評価装置の構成を表すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of a failure probability evaluation device according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態におけるオイルシールの構造の具体例を表す図である。1 is a diagram showing a specific example of a structure of an oil seal in a first embodiment of the present invention. FIG. 本発明の第１の実施形態におけるオイルシールで封じられた油の温度の経時変化の具体例を表す図である。FIG. 4 is a diagram showing a specific example of a change over time in temperature of oil sealed by an oil seal in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態における油の温度の時系列データの具体例を表す図である。FIG. 4 is a diagram showing a specific example of time series data of oil temperature in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態にける軸の稼動時間の累積値の経時変化の具体例を表す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a specific example of a change over time in the cumulative value of the operation time of an axis in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態における軸の稼動時間の時系列データの具体例を表す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of time-series data of axis operation time in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態におけるオイルシールの故障履歴データの具体例を表す図である。FIG. 4 is a diagram showing a specific example of failure history data of an oil seal in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態における演算装置で演算された油の平均温度及び軸の総稼動時間の具体例を表す図である。4A to 4C are diagrams illustrating specific examples of average oil temperature and total shaft operation time calculated by a calculation device in the first embodiment of the present invention. 本発明の第１の実施形態による生存確率をＫａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ法による生存確率と比較して示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a comparison of the survival probability according to the first embodiment of the present invention with the survival probability according to the Kaplan-Meier method. 本発明の第２の実施形態における故障確率評価装置の構成を表すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a failure probability evaluation device according to a second embodiment of the present invention. 本発明の第３の実施形態における表示装置の画面の具体例を表す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating a specific example of a screen of a display device according to a third embodiment of the present invention.

本発明の第１の実施形態を、図面を参照しつつ説明する。 The first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、本実施形態における故障確率評価装置の構成を表すブロック図である。図２は、本実施形態におけるオイルシールの構造の具体例を表す図である。なお、図１においては、便宜上、１つの油圧ショベルのみ示す。 Figure 1 is a block diagram showing the configuration of a failure probability assessment device in this embodiment. Figure 2 is a diagram showing a specific example of the structure of an oil seal in this embodiment. For convenience, only one hydraulic excavator is shown in Figure 1.

本実施形態の故障確率評価装置１００は、油圧ショベル２００（機械）の可動部に使用されたオイルシール１に用いられ、オイルシール１の故障確率を油圧ショベル２００毎に評価するものである。オイルシール１は、例えば油圧ショベル２００に搭載されたパイロットバルブ（図示せず）又はセンタジョイント（図示せず）で使用されており、稼動する（詳細には、回転、往復又は揺動する）軸２の周りに配置されて、油３を封じる。これにより、大気４側へ油が漏れないようにすると共に、大気４側からの異物の侵入を防ぐ。 The failure probability evaluation device 100 of this embodiment is used for an oil seal 1 used in a moving part of a hydraulic excavator 200 (machine), and evaluates the failure probability of the oil seal 1 for each hydraulic excavator 200. The oil seal 1 is used, for example, in a pilot valve (not shown) or a center joint (not shown) mounted on the hydraulic excavator 200, and is placed around a moving (specifically, rotating, reciprocating or oscillating) shaft 2 to seal in oil 3. This prevents oil from leaking into the atmosphere 4, and prevents foreign matter from entering from the atmosphere 4.

油圧ショベル２００は、各オイルシール１で封じられた油３の温度を計測する温度センサ５と、各軸２の稼動時間（詳細には、回転時間、往復時間、又は揺動時間）を計測する時間センサ６と、通信装置７とを備える。なお、例えば、パイロットバルブのオイルシール及びセンタジョイントのオイルシールとポンプの間で油３が循環するように構成されていた場合に、温度センサ５を共通化してもよい。そして、油圧ショベル２００の演算装置（図示せず）は、温度センサ５の計測結果に基づき、パイロットバルブのオイルシールで封じられた油の温度と、センタジョイントのオイルシールで封じられた油の温度を演算してもよい。 The hydraulic excavator 200 is equipped with a temperature sensor 5 that measures the temperature of the oil 3 sealed by each oil seal 1, a time sensor 6 that measures the operating time of each shaft 2 (specifically, the rotation time, reciprocating time, or swing time), and a communication device 7. Note that, for example, if the oil 3 is configured to circulate between the pilot valve oil seal and the center joint oil seal and the pump, the temperature sensor 5 may be shared. The calculation device (not shown) of the hydraulic excavator 200 may calculate the temperature of the oil sealed by the pilot valve oil seal and the temperature of the oil sealed by the center joint oil seal based on the measurement results of the temperature sensor 5.

油圧ショベル２００の通信装置７は、故障確率評価装置１００の通信装置１０との間で通信ネットワーク（詳細には、衛星通信、信号線、インターネット、又はイントラネット等）を構築している。油圧ショベル２００は、温度センサ５及び時間センサ６の計測結果を、通信ネットワークを介し故障確率評価装置１００へ送信する。 The communication device 7 of the hydraulic excavator 200 establishes a communication network (more specifically, satellite communication, signal lines, the Internet, an intranet, or the like) between the communication device 10 of the failure probability evaluation device 100. The hydraulic excavator 200 transmits the measurement results of the temperature sensor 5 and the time sensor 6 to the failure probability evaluation device 100 via the communication network.

油圧ショベル２００の保全作業を行う作業者は、携帯端末３００を保有する。携帯端末３００は、作業者によって入力された油圧ショベル２００の識別番号、故障した部品（詳細には、例えば、パイロットバルブのオイルシール、センタジョイントのオイルシール、又は他の部品等）、及び故障発生日時（又は故障発生日）などを、通信ネットワークを介し故障確率評価装置１００へ送信する。 A worker performing maintenance work on the hydraulic excavator 200 has a mobile terminal 300. The mobile terminal 300 transmits the identification number of the hydraulic excavator 200 input by the worker, the faulty part (more specifically, for example, an oil seal for a pilot valve, an oil seal for a center joint, or other part), and the date and time of the fault (or the day of the fault) to the failure probability assessment device 100 via a communication network.

故障確率評価装置１００は、通信装置１０、油温度データベース１１、軸稼動時間データベース１２、故障履歴データベース１３、部品データベース１４、演算装置１５、及び出力装置１６を備える。演算装置１５は、その詳細を図示しないものの、プログラムを格納するＲＯＭと、プログラムに基づいて演算処理を実行するＣＰＵと、演算処理の中間結果又は最終結果を一次的に記憶するＲＡＭとを有する。油温度データベース１１、軸稼動時間データベース１２、故障履歴データベース１３、及び部品データベース１４は、ハードディスク等の記憶装置で構成されている。 The failure probability assessment device 100 includes a communication device 10, an oil temperature database 11, an axis operation time database 12, a failure history database 13, a parts database 14, a calculation device 15, and an output device 16. Although the details of the calculation device 15 are not shown, it has a ROM that stores programs, a CPU that executes calculation processing based on the programs, and a RAM that temporarily stores intermediate or final results of the calculation processing. The oil temperature database 11, the axis operation time database 12, the failure history database 13, and the parts database 14 are configured as storage devices such as hard disks.

故障確率評価装置１００の通信装置１０は、複数の油圧ショベル２００における油３の温度の時系列データ、軸２の稼動時間の時系列データ、及びオイルシール１の故障履歴データを受信（入力）する。 The communication device 10 of the failure probability assessment device 100 receives (inputs) time series data of the temperature of the oil 3 in multiple hydraulic excavators 200, time series data of the operating time of the shaft 2, and failure history data of the oil seal 1.

油温度データベース１１は、複数の油圧ショベル２００における油３の温度の時系列データを記憶する。詳しく説明すると、各油圧ショベル２００の温度センサ５は、例えば図３で示すように、一定のサンプリング周期Δｔ（例えば１分）ごとに、オイルシール１で密封された油３の温度を計測する。油温度データベース１１は、例えば図４（ａ）で示すように、データ項目として、油圧ショベル２００の識別番号（号機）、計測日時、及び油３の温度（計測値）を有し、それらの情報の組合わせであるレコード（図中の各行に相当）を記憶する。 The oil temperature database 11 stores time series data on the temperature of the oil 3 in multiple hydraulic excavators 200. To explain in more detail, the temperature sensor 5 of each hydraulic excavator 200 measures the temperature of the oil 3 sealed by the oil seal 1 at a fixed sampling period Δt (e.g., one minute), as shown in FIG. 3 for example. The oil temperature database 11 has the identification number (unit number) of the hydraulic excavator 200, the measurement date and time, and the temperature of the oil 3 (measured value) as data items, as shown in FIG. 4(a), for example, and stores records (corresponding to each row in the figure) that are combinations of this information.

なお、油圧ショベル２００から故障確率評価装置１００へ送信するデータ量や、故障確率評価装置１００で記憶するデータ量を低減するため、データのエッジ処理を行ってもよい。すなわち、油圧ショベル２００の演算装置（図示せず）は、温度センサ５の計測結果に基づき、所定の期間（例えば１日）における油３の温度の平均値又は最高値を演算して送信してもよい。この場合、油温度データベース１１は、例えば図４（ｂ）で示すように、データ項目として、油圧ショベル２００の識別番号（号機）、計測日、及び油３の温度（平均値又は最高値）を有し、それらの情報の組合わせであるレコード（図中の各行に相当）を記憶する。 In order to reduce the amount of data transmitted from the hydraulic excavator 200 to the failure probability evaluation device 100 and the amount of data stored in the failure probability evaluation device 100, edge processing of the data may be performed. That is, the calculation device (not shown) of the hydraulic excavator 200 may calculate and transmit the average or maximum temperature of the oil 3 over a predetermined period (e.g., one day) based on the measurement results of the temperature sensor 5. In this case, the oil temperature database 11 has, as shown in FIG. 4(b), for example, the identification number (unit number) of the hydraulic excavator 200, the date of measurement, and the temperature of the oil 3 (average or maximum value) as data items, and stores records (corresponding to each row in the figure) that are combinations of this information.

軸稼動時間データベース１２は、複数の油圧ショベル２００における軸２の稼動時間の時系列データを記憶する。詳しく説明すると、油圧ショベル２００の時間センサ６は、例えば図５で示すように、一定のサンプリング周期Δｔ（例えば１分）ごとに、軸２の稼動時間を計測する。軸稼動時間データベース１２は、例えば図６（ａ）で示すように、データ項目として、油圧ショベル２００の識別番号（号機）、計測日時、及び軸２の稼動時間（計測値）を有し、それらの情報の組合わせであるレコード（図中の各行に相当）を記憶する。 The axis operation time database 12 stores time series data on the operation time of axis 2 in multiple hydraulic excavators 200. To explain in more detail, the time sensor 6 of the hydraulic excavator 200 measures the operation time of axis 2 at a constant sampling period Δt (e.g., one minute), as shown in FIG. 5, for example. The axis operation time database 12 has the identification number (unit number) of the hydraulic excavator 200, the measurement date and time, and the operation time of axis 2 (measurement value) as data items, as shown in FIG. 6(a), for example, and stores records (corresponding to each row in the figure) that are combinations of this information.

なお、油圧ショベル２００から故障確率評価装置１００へ送信するデータ量や、故障確率評価装置１００で記憶するデータ量を低減するため、データのエッジ処理を行ってもよい。すなわち、油圧ショベル２００の演算装置は、時間センサ６の計測結果に基づき、所定の期間（例えば１日）における軸２の稼動時間の累積値を演算して送信してもよい。この場合、軸稼動時間データベース１２は、例えば図６（ｂ）で示すように、データ項目として、油圧ショベル２００の識別番号（号機）、計測日、及び軸２の稼動時間（累積値）を有し、それらの情報の組合わせであるレコード（図中の各行に相当）を記憶する。 In order to reduce the amount of data transmitted from the hydraulic excavator 200 to the failure probability evaluation device 100 and the amount of data stored in the failure probability evaluation device 100, edge processing of the data may be performed. That is, the calculation device of the hydraulic excavator 200 may calculate and transmit the cumulative value of the operation time of axis 2 in a predetermined period (e.g., one day) based on the measurement result of the time sensor 6. In this case, the axis operation time database 12 has the identification number (unit number) of the hydraulic excavator 200, the measurement date, and the operation time (cumulative value) of axis 2 as data items, as shown in FIG. 6(b), for example, and stores records (corresponding to each row in the figure) that are combinations of this information.

故障履歴データベース１３は、複数の油圧ショベルにおける部品（詳細には、例えば、パイロットバルブのオイルシール、センタジョイントのオイルシール、又は他の部品等）の故障履歴データを記憶する。故障履歴データベース１３は、例えば、データ項目として、油圧ショベル２００の識別番号（号機）、故障部品、及び故障発生日時（又は故障発生日）を有し、それらの情報の組合わせであるレコードを記憶する。部品データベース１４は、油圧ショベル２００の部品情報を記憶する。演算装置１５は、例えば部品データベース１４で記憶された部品情報から「パイロットバルブのオイルシール」を選択し、これと照合することにより、故障履歴データベース１３で記憶された「パイロットバルブのオイルシール」の故障履歴データを抽出する（図７参照）。 The failure history database 13 stores failure history data for parts (more specifically, for example, pilot valve oil seals, center joint oil seals, or other parts, etc.) in multiple hydraulic excavators. The failure history database 13 has, for example, the identification number (unit number) of the hydraulic excavator 200, the faulty part, and the date and time of the failure (or the date of the failure) as data items, and stores records that are combinations of this information. The parts database 14 stores part information for the hydraulic excavator 200. The computing device 15 selects, for example, "pilot valve oil seal" from the part information stored in the parts database 14, and compares it to extract the failure history data for "pilot valve oil seal" stored in the failure history database 13 (see FIG. 7).

なお、上述した通り、本実施形態の故障履歴データベース１３は、オイルシールの故障履歴データだけでなく、他の部品の故障履歴データを記憶する。しかしながら、オイルシールの故障履歴データのみを記憶してもよい。更に、各油圧ショベル２００にて１つのオイルシールだけが使用されている場合であれば、故障確率評価装置１００は、部品データベース１４を備えなくてもよい。 As described above, the failure history database 13 of this embodiment stores not only the failure history data of the oil seal, but also the failure history data of other parts. However, it may store only the failure history data of the oil seal. Furthermore, if only one oil seal is used in each hydraulic excavator 200, the failure probability assessment device 100 does not need to include a part database 14.

演算装置１５は、上述した油温度データベース１１、軸稼動時間データベース１２、及び故障履歴データベース１３等を用いて、オイルシール１の故障確率関数の係数を同定する機能と、同定された係数を有する故障確率関数を用いて、オイルシール１の故障確率を油圧ショベル２００毎に演算する機能とを有する。各機能の詳細を説明する。 The calculation device 15 has a function of identifying the coefficients of the failure probability function of the oil seal 1 using the above-mentioned oil temperature database 11, shaft operating time database 12, and failure history database 13, and a function of calculating the failure probability of the oil seal 1 for each hydraulic excavator 200 using the failure probability function having the identified coefficients. Each function will be described in detail below.

（１）故障確率関数の係数の同定機能
演算装置１５は、オイルシール１の故障履歴が有る油圧ショベル２００に関し、運用開始日時から初回の故障発生日時までの、若しくは、前回の故障発生日時から次回の故障発生日時までの、軸２の稼動時間の時系列データ及び油３の温度の時系列データを抽出する。そして、抽出された軸２の稼動時間の時系列データに含まれた軸２の稼動時間を累積して、軸２の総稼動時間を演算する。また、抽出された油３の温度の時系列データに含まれた油３の温度に対してそれぞれ対応する（言い換えれば、同レコードの）軸２の稼動時間を掛けて重み付けする。そして、重み付けされた油３の温度を累積し、軸２の総稼動時間で除することにより、油３の平均温度を演算する。そして、例えば図８のレコード２０ａで示すように、故障履歴有りの情報に関連付けられた、軸２の総稼動時間及び油３の平均温度の組合わせであるレコードを作成する。 (1) Function of identifying coefficients of failure probability function The calculation device 15 extracts time series data of the operation time of the shaft 2 and time series data of the temperature of the oil 3 from the operation start date and time to the date and time of the first failure, or from the date and time of the previous failure to the date and time of the next failure, for the hydraulic excavator 200 having a failure history of the oil seal 1. Then, the calculation device 15 accumulates the operation times of the shaft 2 included in the extracted time series data of the operation time of the shaft 2 to calculate the total operation time of the shaft 2. Also, the temperature of the oil 3 included in the extracted time series data of the temperature of the oil 3 is weighted by multiplying it by the operation time of the shaft 2 corresponding thereto (in other words, of the same record). Then, the weighted temperature of the oil 3 is accumulated and divided by the total operation time of the shaft 2 to calculate the average temperature of the oil 3. Then, as shown in the record 20a in FIG. 8, for example, a record is created that is a combination of the total operation time of the shaft 2 and the average temperature of the oil 3, associated with information on the presence of a failure history.

演算装置１５は、オイルシール１の故障履歴が無い油圧ショベルに関し、運用開始日時から現在の日時までの、軸２の稼動時間の時系列データ及び油３の温度の時系列データを抽出する。そして、抽出された軸２の稼動時間の時系列データに含まれた軸２の稼動時間を累積して、軸２の総稼動時間を演算する。また、抽出された油３の温度の時系列データに含まれた油３の温度に対してそれぞれ対応する（言い換えれば、同レコードの）軸２の稼動時間を掛けて重み付けする。そして、重み付けされた油３の温度を累積し、軸２の総稼動時間で除することにより、油３の平均温度を演算する。これにより、例えば図８のレコード２０ｂで示すように、故障履歴無しの情報に関連付けられた、軸２の総稼動時間及び油３の平均温度の組合わせであるレコードを作成する。 The calculation device 15 extracts time series data of the operation time of shaft 2 and time series data of the temperature of oil 3 from the operation start date and time to the current date and time for hydraulic excavators with no history of oil seal 1 failures. Then, the operation times of shaft 2 included in the extracted time series data of the operation time of shaft 2 are accumulated to calculate the total operation time of shaft 2. In addition, the oil 3 temperatures included in the extracted time series data of the temperature of oil 3 are weighted by multiplying them by the operation time of shaft 2 corresponding to each other (in other words, of the same record). Then, the weighted oil 3 temperatures are accumulated and divided by the total operation time of shaft 2 to calculate the average temperature of oil 3. In this way, a record is created that is a combination of the total operation time of shaft 2 and the average temperature of oil 3 associated with information of no failure history, as shown in record 20b in FIG. 8, for example.

オイルシール１の故障確率関数Ｆ_ｉ（但し、油圧ショベルの番号ｉ＝１，２，…）は、例えばワイブル分布又は対数正規分布であって、軸２の総稼動時間ｓ_ｉをパラメータとして含むと共に、尺度パラメータλ_ｉ及び形状係数ｋを有する。尺度パラメータλ_ｉは、例えば下記の式（１）で示すように、油３の平均温度Ｔ_ｉ（絶対温度）をパラメータとして含むと共に、係数β_０，β_１を有するアレニウスの式で与えられる。なお、（気体定数Ｒ×係数β_１）は、活性化エネルギーに相当する。 The failure probability function F _i (where the hydraulic excavator number i=1, 2, ...) of the oil seal 1 is, for example, a Weibull distribution or a log-normal distribution, and includes the total operating time s _i of the shaft 2 as a parameter, as well as a scale parameter λ _i and a shape coefficient k. The scale parameter λ _i is given by the Arrhenius equation, which includes the average temperature T _i (absolute temperature) of the oil 3 as a parameter, for example, as shown in the following formula (1), and has coefficients β ₀ and β _1. Note that (gas constant R × coefficient β ₁ ) corresponds to the activation energy.

演算装置１５は、複数の油圧ショベル２００における軸２の総稼動時間、油３の平均温度、及びオイルシール１の故障履歴の有無（図８参照）に基づいて演算される尤度Ｌを用いた最尤推定法又はベイズ推定法により、上述した係数β_０，β_１，ｋを同定する。尤度Ｌは、下記の式（２）で表される。 The calculation device 15 identifies the above-mentioned coefficients β0, β1, and k by a maximum likelihood estimation method or a Bayesian estimation method using a likelihood L calculated based on the total operating time of the shafts 2, the average temperature of the oil 3, and the presence or absence of a failure history of the oil seals ₁ (see FIG. ₈ ) in the multiple hydraulic excavators 200. The likelihood L is expressed by the following formula (2).

式中のfは、オイルシール１の故障確率密度関数であり、故障確率関数Ｆ（累積分布関数）をパラメータｓについて微分したものである。ｆ（ｓ_ａ，λ_ａ，ｋ）は、オイルシール１の故障履歴が有る各油圧ショベルにおけるオイルシール１の故障確率密度関数であり、Ｍは、オイルシール１の故障履歴が有る油圧ショベルの数である。ｆ（ｓ，λ_ｂ，ｋ）は、オイルシール１の故障履歴が無い各油圧ショベルにおけるオイルシール１の故障確率密度関数であり、Ｎは、オイルシール１の故障履歴が無い油圧ショベルの数である。 In the formula, f is the failure probability density function of the oil seal 1, and is obtained by differentiating the failure probability function F (cumulative distribution function) with respect to the parameter s. f(s _a , λ _a , k) is the failure probability density function of the oil seal 1 in each hydraulic excavator that has a failure history of the oil seal 1, and M is the number of hydraulic excavators that have a failure history of the oil seal 1. f(s, λ _b , k) is the failure probability density function of the oil seal 1 in each hydraulic excavator that does not have a failure history of the oil seal 1, and N is the number of hydraulic excavators that do not have a failure history of the oil seal 1.

演算装置１５は、最尤推定法によって係数β_０，β_１，ｋを同定する場合であれば、尤度Ｌが最大となるように係数β_０，β_１，ｋを演算する。演算装置１５は、ベイズ推定法によって係数β_０，β_１，ｋを同定する場合であれば、尤度Ｌとマルコフ連鎖モンテカルロ（ＭＣＭＣ：ＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）法を用いて、係数β_０，β_１，ｋの事後分布を求め、事後分布の中央値や平均値を係数β_０，β_１，ｋとして採用する。 When the calculation device 15 identifies the coefficients _β0 , _β1 , k by the maximum likelihood estimation method, it calculates the coefficients _β0 , _β1 , k so as to maximize the likelihood L. When the calculation device 15 identifies the coefficients _β0 , _β1 , k by the Bayesian estimation method, it obtains the posterior distribution of the coefficients _β0 , _β1 , k using the likelihood L and the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method, and adopts the median or mean of the posterior distribution as the coefficients _β0 , _β1 , k.

油温度データベース１１、軸稼動時間データベース１２、故障履歴データベース１３は、データを逐次蓄積しており、演算装置１５は、所定の期間（例えば１年）ごとに、係数β_０，β_１，ｋを更新する。 The oil temperature database 11, shaft operating time database 12, and failure history database 13 successively accumulate data, and the calculation device 15 updates the coefficients β ₀ , β ₁ , and k every predetermined period (for example, every year).

（２）故障確率の演算機能
演算装置１５は、油圧ショベル２００毎に、軸２の稼動時間の時系列データ及び油３の温度の時系列データに基づいて、軸２の総稼動時間ｓ_ｉ及び油３の平均温度Ｔ_ｉを演算する。ただし、軸２の総稼動時間ｓ_ｉを演算する際には、オイルシール１に故障履歴がない場合は油圧ショベル使用開始から現在までの総稼動時間を、故障履歴がある場合は、オイルシール１交換後から現在までの総稼動時間をｓ_ｉとする。そして、尺度パラメータλ_ｉに対して、同定された係数β_０，β_１を代入すると共に、油の平均温度Ｔ_ｉを代入する。そして、故障確率関数Ｆ_ｉに対して、同定された係数ｋを代入すると共に、軸の総稼動時間ｓ_ｉと前述の尺度パラメータλ_ｉを代入する。この故障確率関数Ｆ_ｉにより、各油圧ショベル２００のオイルシール１の故障確率を演算する。 (2) Failure Probability Calculation Function The calculation device 15 calculates the total operation time si of the shaft 2 and the average temperature _{T i} _of the oil 3 for each hydraulic excavator 200 based on the time series data of the operation time of the shaft 2 and the time series data of the temperature of the oil 3. However, when calculating the total operation time _si of the shaft 2, if there is no failure history of the oil seal 1, the total operation time from the start of use of the hydraulic excavator to the present is set as si, and if there is a failure history, the total operation time from the replacement of the oil seal 1 to the present is set as _si . Then, the identified coefficients β ₀ and β ₁ are substituted for the scale parameter λ _i , and the average temperature T _i of the oil is substituted. Then, the identified coefficient k is substituted for the failure probability function F _i , and the total operation time _si of the shaft and the above-mentioned scale parameter λ _i are substituted. The failure probability of the oil seal 1 of each hydraulic excavator 200 is calculated using this failure probability function F _i .

演算装置１５は、演算されたオイルシール１の故障確率（若しくは、生存確率）を、出力装置１６を介し表示装置１７へ出力して表示させる。あるいは、演算装置１５は、演算されたオイルシール１の故障確率が所定の閾値以上であるかどうかを判定する。そして、演算されたオイルシール１の故障確率が所定の閾値以上である場合に、勧告指令を、出力装置１６を介し表示装置１７へ出力する。表示装置１７は、勧告指令に応じて、例えば、「パイロットバルブのオイルシールの劣化が進んでいますので、交換を推奨します」のメッセージを表示する。なお、表示装置１７は、例えば、携帯端末３００や、他のユーザが所有するスマートフォンなどの無線通信機能を備える携帯機器、又は油圧ショベル２００に搭載されたモニタなどである。 The calculation device 15 outputs the calculated failure probability (or survival probability) of the oil seal 1 to the display device 17 via the output device 16 for display. Alternatively, the calculation device 15 determines whether the calculated failure probability of the oil seal 1 is equal to or greater than a predetermined threshold. If the calculated failure probability of the oil seal 1 is equal to or greater than the predetermined threshold, the calculation device 15 outputs an advisory command to the display device 17 via the output device 16. In response to the advisory command, the display device 17 displays a message such as "The oil seal of the pilot valve is deteriorating, so replacement is recommended." The display device 17 is, for example, a mobile device equipped with a wireless communication function such as a mobile terminal 300 or a smartphone owned by another user, or a monitor mounted on the hydraulic excavator 200.

上述した本実施形態によれば、オイルシール１の故障確率関数Ｆ_ｉは、軸２の総稼動時間ｓ_ｉ及び油３の平均温度Ｔ_ｉをパラメータとして含む。油３の平均温度Ｔ_ｉは、軸２の稼動時間を掛けて重み付けされた油３の温度を累積して、軸２の総稼動時間ｓ_ｉで除したものである。前述した故障確率関数Ｆ_ｉを用いることにより、軸２の稼動状態（すなわち、軸２と接触するオイルシール１のリップ先端における温度上昇）を考慮して、オイルシール１の故障確率を高精度に評価できる。したがって、オイルシール１の保全を適切なタイミングで実施することができる。 According to the above-described embodiment, the failure probability function F _i of the oil seal 1 includes the total operation time s _i of the shaft 2 and the average temperature T _i of the oil 3 as parameters. The average temperature T _i of the oil 3 is obtained by accumulating the temperature of the oil 3 weighted by multiplying it by the operation time of the shaft 2 and dividing it by the total operation time s _i of the shaft 2. By using the above-described failure probability function F _i , the failure probability of the oil seal 1 can be evaluated with high accuracy, taking into account the operation state of the shaft 2 (i.e., the temperature rise at the lip tip of the oil seal 1 in contact with the shaft 2). Therefore, the maintenance of the oil seal 1 can be performed at an appropriate timing.

また、最尤推定法又はベイズ推定法によって故障確率関数Ｆ_ｉの係数β_０，β_１，ｋを同定するときに、軸２の総稼動時間、油３の平均温度、及びオイルシール１の故障履歴の有無に基づいて演算される尤度Ｌを用いる。これにより、故障確率関数Ｆ_ｉの係数β_０，β_１，ｋの同定精度を高めることができる。したがって、オイルシール１の故障確率を高精度に評価できる。 Furthermore, when identifying the coefficients _β0 , _β1 , and k of the failure probability function F _i by the maximum likelihood estimation method or the Bayesian estimation method, the likelihood L calculated based on the total operating time of the shaft 2, the average temperature of the oil 3, and the presence or absence of a failure history of the oil seal 1 is used. This improves the accuracy of identifying the coefficients _β0 , _β1 , and k of the failure probability function F _i , and therefore allows the failure probability of the oil seal 1 to be evaluated with high accuracy.

本実施形態の効果について、図９（ａ）及び図９（ｂ）を用いて補足説明する。図９（ａ）及び図９（ｂ）は、本実施形態で演算されたオイルシール１の故障確率から換算された生存確率（＝１－（故障確率））を、Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ法を用いて演算されたオイルシール１の生存確率と比較して示す図である。図９（ａ）は、オイルシールの故障履歴が有る複数の油圧ショベルから得られたデータに基づいて演算された場合（言い換えれば、油の平均温度が比較的高い場合）を示し、図９（ｂ）は、オイルシールの故障履歴が無い複数の油圧ショベルから得られたデータに基づいて演算された場合（言い換えれば、油の平均温度が比較的低い場合）を示す。 The effect of this embodiment will be further explained with reference to Figures 9(a) and 9(b). Figures 9(a) and 9(b) are diagrams showing the survival probability (=1-(failure probability)) calculated from the failure probability of the oil seal 1 calculated in this embodiment, compared with the survival probability of the oil seal 1 calculated using the Kaplan-Meier method. Figure 9(a) shows the case where the calculation is based on data obtained from multiple hydraulic excavators with a history of oil seal failure (in other words, when the average oil temperature is relatively high), and Figure 9(b) shows the case where the calculation is based on data obtained from multiple hydraulic excavators with no history of oil seal failure (in other words, when the average oil temperature is relatively low).

図９（ａ）で示すように油の平均温度が比較的高い場合であれば、Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ法による生存確率と本実施形態による生存確率はほぼ一致するものの、図９（ｂ）で示すように油の平均温度が比較的低い場合であれば、一致しない。Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ法は、ノンパラメトリックな生存確率評価方法である。そのため、生存確率の関数形状が不明でも適用可能である一方で、稼動データが存在しない一定以上の時間領域で生存確率が評価できない。これに対し、本実施形態では、パラメトリックに故障確率関数を評価している。そのため、稼動データが存在しない一定以上の時間領域でも生存確率を評価可能である。 When the average oil temperature is relatively high as shown in FIG. 9(a), the survival probability obtained by the Kaplan-Meier method and the survival probability obtained by this embodiment are almost the same, but when the average oil temperature is relatively low as shown in FIG. 9(b), they do not match. The Kaplan-Meier method is a non-parametric method for evaluating survival probability. Therefore, it can be applied even when the functional shape of the survival probability is unknown, but the survival probability cannot be evaluated in a time domain of a certain amount or more where no operational data exists. In contrast, in this embodiment, the failure probability function is evaluated parametrically. Therefore, the survival probability can be evaluated even in a time domain of a certain amount or more where no operational data exists.

本発明の第２の実施形態を、図１０を用いて説明する。 The second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 10.

図１０は、本実施形態における故障確率評価装置の構成を表すブロック図である。なお、本実施形態において、第１の実施形態と同等の部分は同一の符号を付し、適宜、説明を省略する。 Figure 10 is a block diagram showing the configuration of a failure probability evaluation device in this embodiment. Note that in this embodiment, parts equivalent to those in the first embodiment are given the same reference numerals, and descriptions will be omitted as appropriate.

例えば新型の油圧ショベル２００のリリース直後などの理由により、オイルシール１の故障履歴を有する油圧ショベルが極めて少ない状態では、故障確率関数Ｆ_ｉの係数β_０，β_１，ｋの同定精度が低下する。 For example, when there are very few hydraulic excavators with a history of oil seal 1 failures due to reasons such as immediately after the release of a new hydraulic excavator 200, the identification accuracy of the coefficients β ₀ , β ₁ , and k of the failure probability function F _i decreases.

そこで、本実施形態の故障確率評価装置１００は、係数β_０の確率分布、係数β_１の確率分布、及び係数ｋの確率分布を記憶する確率分布データベース１８を備える。確率分布データベース１８は、例えば、保全作業者の経験に基づいて推定された係数の確率分布か、若しくは、旧型の油圧ショベルのデータから推定された係数の確率分布を記憶する。 Therefore, the failure probability evaluation device 100 of this embodiment includes a probability distribution database 18 that stores the probability distribution of the coefficient _β0 , the probability distribution of the coefficient _β1 , and the probability distribution of the coefficient k. The probability distribution database 18 stores, for example, the probability distribution of the coefficients estimated based on the experience of a maintenance worker, or the probability distribution of the coefficients estimated from data of old-model hydraulic excavators.

演算装置１５は、故障確率関数Ｆ_ｉの係数β_０，β_１，ｋをベイズ推定法によって同定するときに、確率分布データベース１８で記憶された係数β_０の確率分布、係数β_１の確率分布、及び係数ｋの確率分布を事前分布として用いる。これにより、故障確率関数Ｆ_ｉの係数β_０，β_１，ｋの同定精度を高めることができる。したがって、オイルシール１の故障確率を高精度に評価できる。 When identifying the coefficients _β0 , _β1 , and k of the failure probability function F _i by the Bayesian estimation method, the calculation device 15 uses the probability distribution of the coefficient _β0 , the probability distribution of the coefficient _β1 , and the probability distribution of the coefficient k stored in the probability distribution database 18 as prior distributions. This makes it possible to improve the accuracy of identifying the coefficients _β0 , _β1 , and k of the failure probability function F _i . Therefore, the failure probability of the oil seal 1 can be evaluated with high accuracy.

本発明の第３の実施形態を、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）を用いて説明する。 The third embodiment of the present invention will be described with reference to Figures 11(a) and 11(b).

図１１（ａ）及び図１１（ｂ）は、本実施形態における表示装置の画面の具体例を表す図である。なお、本実施形態において、第１又は第２の実施形態と同等の部分は同一の符号を付し、適宜、説明を省略する。 FIGS. 11(a) and 11(b) are diagrams showing a specific example of a screen of a display device in this embodiment. Note that in this embodiment, parts equivalent to those in the first or second embodiment are given the same reference numerals, and descriptions thereof will be omitted as appropriate.

本実施形態の演算装置１５は、軸２の総稼動時間のトレンドを分析して、軸２の総稼動時間の関数を作成する。この関数を用いて、現在の軸２の総稼動時間から、将来（詳細には、例えば、３カ月後、６カ月後、又は１年後）の軸２の総稼動時間を演算する。また、油３の平均温度のトレンドを分析して、油３の平均温度の関数を作成する。この関数を用いて、現在の油３の平均温度から、将来（詳細には、例えば、３カ月後、６カ月後、又は１年後）の油３の平均温度を演算する。そして、尺度パラメータλ_ｉに対して、将来の油の平均温度Ｔ_ｉを代入し、故障確率関数Ｆ_ｉに対して、将来の軸の総稼動時間ｓ_ｉと前述の尺度パラメータλ_ｉを代入する。この故障確率関数Ｆ_ｉにより、将来のオイルシール１の故障確率を演算する。 The calculation device 15 of this embodiment analyzes the trend of the total operation time of the axis 2 to create a function of the total operation time of the axis 2. Using this function, the total operation time of the axis 2 in the future (specifically, for example, three months, six months, or one year later) is calculated from the current total operation time of the axis 2. In addition, the trend of the average temperature of the oil 3 is analyzed to create a function of the average temperature of the oil 3. Using this function, the average temperature of the oil 3 in the future (specifically, for example, three months, six months, or one year later) is calculated from the current average temperature of the oil 3. Then, the future average temperature of the oil T _i is substituted for the scale parameter λ _i , and the future total operation time s _i of the axis and the above-mentioned scale parameter λ _i are substituted for the failure probability function F _i . The future failure probability of the oil seal 1 is calculated using this failure probability function F _i .

表示装置１７は、例えば図１１（ａ）で示すように、パイロットバルブのオイルシールに関し、複数の油圧ショベルにおける将来の故障確率を表示する。また、例えば図１１（ｂ）で示すように、油圧ショベルの号機毎に、パイロットバルブのオイルシールの将来の故障確率と、センタジョイントのオイルシールの将来の故障確率を表示する。これにより、保全作業の計画の一助とすることができる。なお、故障確率の表示は数値に限られず、たとえばグラフ表示であってもよい。また、故障確率の度合いに応じて異なる色で表示することとしてもよい。たとえば故障確率が1年後に90パーセント以上の号機は「赤」で、6か月後に50パーセントから70パーセントの号機は「黄」、50パーセント未満の号機は「青」で表示するなどする。もちろん、色の種類と故障の程度の組み合わせは一例であって、任意に設定しうる。このようにすることで、どの号機の故障確率が高まっているのか、一定の期間ごとおよび号機ごとの故障確率を直感的に把握することができ、効率的な部品交換の提案につなげることも可能になる。 As shown in FIG. 11(a), the display device 17 displays the future failure probability of the pilot valve oil seal in a plurality of hydraulic excavators. As shown in FIG. 11(b), the display device 17 displays the future failure probability of the pilot valve oil seal and the future failure probability of the center joint oil seal for each hydraulic excavator. This can be used to help with maintenance work planning. The failure probability display is not limited to a numerical value, and may be a graph, for example. Different colors may be used depending on the degree of failure probability. For example, a machine with a failure probability of 90% or more after one year is displayed in "red," a machine with a failure probability of 50% to 70% after six months is displayed in "yellow," and a machine with a failure probability of less than 50% is displayed in "blue." Of course, the combination of color type and failure degree is only an example, and can be set arbitrarily. In this way, it is possible to intuitively grasp which machine has a high failure probability, the failure probability for a certain period and for each machine, and to propose efficient part replacement.

なお、以上においては、故障確率評価装置１００の対象として、油圧ショベル２００に搭載されたパイロットバルブやセンタジョイントに使用されたオイルシール１を例にとって説明したが、これに限られない。すなわち、故障確率評価装置１００の対象は、油圧ショベルに搭載された他の機器に使用されたオイルシールでもよいし、あるいは、他の機械（詳細には、例えば油圧ショベル以外の他の建設機械又は自動車など）に使用されたオイルシールでもよい。 In the above, the target of the failure probability evaluation device 100 has been described using the oil seal 1 used in the pilot valve and center joint mounted on the hydraulic excavator 200 as an example, but is not limited to this. In other words, the target of the failure probability evaluation device 100 may be an oil seal used in other equipment mounted on the hydraulic excavator, or an oil seal used in other machinery (in detail, for example, other construction machinery other than a hydraulic excavator or an automobile, etc.).

１オイルシール
２軸
３油
１１油温度データベース
１２軸稼動時間データベース
１３故障履歴データベース
１５演算装置
１８確率分布データベース
１００故障確率評価装置
２００油圧ショベル REFERENCE SIGNS LIST 1 Oil seal 2 Shaft 3 Oil 11 Oil temperature database 12 Shaft operation time database 13 Failure history database 15 Calculation device 18 Probability distribution database 100 Failure probability evaluation device 200 Hydraulic excavator

Claims

Used in the moving parts of machines, they are placed around moving shafts and are used as oil seals to seal in oil.
1. A failure probability evaluation device that receives time series data of the oil temperature in a plurality of machines, time series data of the operation time of the shaft, and failure history data of the oil seal, and evaluates and outputs a failure probability of the oil seal for each machine,
an oil temperature database that stores time series data of the oil temperature in the plurality of machines;
an axis operation time database that stores time series data of operation times of the axes in the plurality of machines;
A failure history database that stores failure history data of the oil seals in the plurality of machines;
a calculation device that identifies coefficients of a failure probability function of the oil seal by using the oil temperature database, the shaft operating time database, and the failure history database, and calculates a failure probability of the oil seal for each machine by using the failure probability function having the identified coefficients;
The computing device includes:
accumulating the operation time of each of the axes for each of the machines to calculate a total operation time of each of the axes;
weighting the oil temperature for each machine by multiplying the oil temperature by the operation time of the corresponding shaft, accumulating the weighted oil temperatures and dividing the weighted oil temperatures by the total operation time of the shaft to calculate an average oil temperature;
Identifying the coefficients of the failure probability function by a maximum likelihood estimation method or a Bayesian estimation method using a likelihood calculated based on a total operating time of the shafts in the plurality of machines, an average temperature of the oil, and the presence or absence of a failure history of the oil seals;
a failure probability evaluation device for calculating a failure probability of the oil seal for each machine using the failure probability function having the identified coefficients and including a total operating time of the shaft and an average temperature of the oil as parameters.

2. The failure probability evaluation device according to claim 1,
A failure probability evaluation device, wherein the failure probability function is a Weibull distribution or a log-normal distribution and has a scale parameter given by the Arrhenius equation which includes the average temperature of the oil as a parameter.

2. The failure probability evaluation device according to claim 1,
a probability distribution database that stores a probability distribution of the coefficients;
a probability distribution database that stores a probability of failure of a function of the probability of failure and a probability distribution of the coefficients of the function of the probability of failure, the probability distribution database being used as a prior distribution when the coefficients of the function of the probability of failure are identified by a Bayesian estimation method.

2. The failure probability evaluation device according to claim 1,
The calculation device calculates, for each machine, a future total operation time of the shaft and an average temperature of the oil based on the current total operation time of the shaft and the average temperature of the oil, and calculates a future failure probability of the oil seal based on the future total operation time of the shaft and the average temperature of the oil.