CN110831877A - 电梯运行管理装置、电梯运行管理方法以及电梯运行管理程序 - Google Patents

电梯运行管理装置、电梯运行管理方法以及电梯运行管理程序 Download PDF

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Abstract

电梯运行管理装置(600)进行多个电梯轿厢的运行管理。机器学习部(601)进行使用了表示多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成作为在多个电梯轿厢的运行管理中所使用的算法的运行管理算法。控制部(602)执行由机器学习部(601)生成的运行管理算法来进行多个电梯轿厢的运行管理。

Description

电梯运行管理装置、电梯运行管理方法以及电梯运行管理 程序
技术领域
本发明涉及电梯的运行管理。
背景技术
在高层楼宇等设置有多个电梯轿厢的楼宇中，为了缩短针对呼梯的等待时间而高效地运行多个电梯轿厢。
作为与电梯的运行管理有关的技术，例如有专利文献1～4所公开的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2006-199394号公报
专利文献2：日本特开2001-226048号公报
专利文献3：日本特开平07-309541号公报
专利文献4：日本特公昭59-012594号公报
发明内容
发明要解决的课题
一般而言，在新建楼宇时那样的于楼宇中新设置电梯时，电梯设置方生成用于电梯运行管理的算法，将所生成的算法安装在电梯运行管理装置中。
更具体而言，电梯设置方预测电梯实际进行运行时的运行状况，生成能够实现在该时刻被认为是高效的运行的算法，将所生成的算法安装在电梯运行管理装置中。
然而，关于这样的方法，在算法生成时所预测的运行状况与实际的运行状况不一致的情况下，会成为执行与实际状况不相符的算法的情况。因此，这样的情况下，存在不能进行高效的电梯的运行管理的课题。
此外，还存在由于事后性理由而导致在算法生成时所预测的运行状况与实际的运行状况变得不一致的情况。例如，有时由于楼宇的租户变更而使得利用电梯的人员流动发生变化。这样的情况下，也会由于执行与实际状况不相符的算法而不能进行高效的电梯的运行管理。
本发明的主要目的在于解决这样的课题。更具体而言，其主要目的在于，实现能够利用适合实际的运行状况的运行管理算法来适当地进行电梯轿厢的运行管理的结构。
用于解决课题的手段
本发明的电梯运行管理装置是进行多个电梯轿厢的运行管理的电梯运行管理装置，其中，该电梯运行管理装置具有：机器学习部，其进行使用了表示所述多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成作为所述多个电梯轿厢的运行管理中所使用的算法的运行管理算法；以及控制部，其执行由所述机器学习部生成的所述运行管理算法来进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
发明效果
在本发明中，通过使用了表示多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成运行管理算法。并且，执行所生成的运行管理算法来进行多个电梯轿厢的运行管理。因此，根据本发明，能够利用适合实际运行状况的运行管理算法来适当地进行电梯轿厢的运行管理。
附图说明
图1是示出实施方式1的电梯系统的结构例的图。
图2是示出实施方式1的电梯轿厢的配置例的图。
图3是示出实施方式1的电梯运行管理装置的硬件结构例的图。
图4是示出实施方式1的电梯运行管理装置的功能结构例的图。
图5是示出实施方式1的机器学习部的动作的概要的图。
图6是示出实施方式1的电梯运行管理装置的动作的概要的流程图。
图7是示出实施方式1的运行管理算法的生成步骤的流程图。
图8是示出实施方式1的机器学习部的动作步骤的流程图。
图9是示出实施方式1的数据集调整部的动作步骤的流程图。
图10是示出实施方式1的引导电梯轿厢的选择步骤的流程图。
图11是示出实施方式1的引导电梯轿厢的选择步骤的流程图。
图12是示出实施方式1的倒计时形式的等待时间的显示例的图。
图13是示出实施方式1的沙漏形式的等待时间的显示例的图。
图14是示出实施方式2的井道的例子的图。
图15是示出实施方式2的处于通常升降通道中的电梯轿厢和处于回送升降通道中的电梯轿厢的例子的图。
图16是示出实施方式2的处于通常升降通道中的电梯轿厢和处于回送升降通道中的电梯轿厢的例子的图。
图17是示出实施方式2的铰链机构的细节的图。
图18是示出实施方式2的卡栓的细节的图。
图19是示出实施方式2的电梯轿厢被折叠时的中间过程的图。
图20是示出实施方式2的控制部的动作步骤的流程图。
图21是示出实施方式2的控制部的动作步骤的流程图。
图22是示出实施方式3的控制盘的例子的图。
图23是示出实施方式3的控制盘的操作画面的例子的图。
图24是示出实施方式4的智能手机的操作画面的例子的图。
图25是示出实施方式4的智能手机的操作画面的例子的图。
具体实施方式
以下，使用附图对本发明的实施方式进行说明。在以下的实施方式的说明及附图中，标注了相同的标号的部分表示相同的部分或相当的部分。
实施方式1.
＊＊＊结构的说明＊＊＊
图1示出本实施方式的电梯系统的结构例。
在本实施方式的电梯系统中，多个电梯轿厢(以下也简称为"轿厢")运行。
在本实施方式的电梯系统中，例如，多个电梯轿厢运行。多个电梯轿厢例如如图2所示那样配置。图2从上方示出各楼层的电梯层站。在图2的例子中，配置有12台电梯轿厢100。并且，用于乘降电梯轿厢100的空间相当于层站。即，在图2的例子中，存在12个层站。
电梯运行管理装置600进行多个电梯轿厢的运行管理。电梯运行管理装置600是计算机。
由电梯运行管理装置600进行的动作相当于电梯运行管理方法。
另外，对电梯运行管理装置600的细节将在后面叙述。
电梯运行管理装置600与配置于各楼层的网络交换器511连接。此外，多个网络交换器511级联连接。
在各楼层，对于一个层站，显示板506、目的地按钮507与网络交换器511连接。目的地按钮507可以是上方向的按钮及下方向的按钮，也可以是网罗全部楼层的多个按钮。
此外，电梯轿厢的控制盘508也全部与网络交换器511连接。
此外，与电梯运行管理装置600进行通信的通信设备509及无线LAN(Local AreaNetwork，局域网)接入点510也与网络交换器511连接。
在本实施方式的电梯系统中，作为上位通信协议，例如使用TCP/IP(TransmissionControl Protocol/Internet Protocol，传输控制协议/互联网协议)。
图3示出电梯运行管理装置600的硬件结构例。图4示出电梯运行管理装置600的功能结构例。
首先，参照图3，对电梯运行管理装置600的硬件结构进行说明。
作为硬件，电梯运行管理装置600具备处理器901、存储器902、辅助存储装置903以及通信接口904。
在辅助存储装置903中存储有实现图4所示的机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605、运行数据接收部606、操作系统607、网络驱动器608以及存储驱动器609的功能的程序。
并且，这些程序被从辅助存储装置903加载到存储器903中。接下来，处理器901从存储器902读出这些程序，并执行这些程序。其结果是，处理器901执行机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605、运行数据接收部606、操作系统607、网络驱动器608以及存储驱动器609的动作。
在图3中，示意性地示出处理器901执行实现机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605、运行数据接收部606、操作系统607、网络驱动器608以及存储驱动器609的功能的程序的状态。另外，至少实现机器学习部601及控制部602的功能的程序相当于电梯运行管理程序。
通信接口904经由网络交换器511与显示板506、目的地按钮507、控制盘508、通信设备509以及无线LAN接入点510进行通信。
接下来，参照图4，对电梯运行管理装置600的功能结构进行说明。
机器学习部601进行机器学习，生成作为用于多个电梯轿厢的运行管理的算法的运行管理算法，在该机器学习中使用了表示多个电梯轿厢的运行状况的运行数据。
如图5所示，机器学习部601进行回归型机器学习，生成用于从多个电梯轿厢中选择进行了呼梯时的等待时间最短的电梯轿厢的算法作为运行管理算法。
如图5所例示的那样，运行数据中包含呼梯时刻、呼梯楼层、目的地楼层、停靠楼层、停靠时间、乘客数量、呼梯等待时间以及电梯运行日是平日还是休息日的信息。
此外，机器学习部601在运行管理算法的更新时刻进行使用了直到更新时刻为止所蓄积的运行数据的机器学习而更新运行管理算法。
此外，由机器学习部601进行的动作相当于机器学习处理。
控制部602执行由机器学习部601生成的运行管理算法来进行多个电梯轿厢的运行管理。
更具体而言，在进行了呼梯时，控制部602执行运行管理算法，从多个电梯轿厢中选择等待时间最短的电梯轿厢。然后，控制部602使所选择的电梯轿厢移动至进行了呼梯的呼梯楼层。
此外，控制部602在由机器学习部601更新了运行管理算法之后，执行更新后的运行管理算法来进行多个电梯轿厢的运行管理。
另外，由控制部602进行的动作相当于控制处理。
数据集调整部603将用于机器学习的学习数据集提供给机器学习部601。学习数据集中包含来自控制盘508的运行数据和各种命令。
命令发送部604将来自控制部602的命令发送给控制盘508。
命令接收部605接收来自电梯利用者的呼梯。
此外，命令接收部605在电梯系统中发生了异常时、或者电梯系统的任意要素发生了故障时，从控制盘508接收命令。
运行数据接收部606从控制盘508接收上述运行数据。
运行数据接收部606使用存储驱动器609将接收到的运行数据保存在辅助存储装置903中。
操作系统607管理作为应用程序的机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605以及运行数据接收部606。
此外，操作系统607进行任务管理、存储器管理、文件管理以及通信控制。
网络驱动器608是控制通信接口904的设备驱动器。
存储驱动器609是控制辅助存储装置903的设备驱动器。
＊＊＊动作的说明＊＊＊
接下来，对本实施方式的电梯运行管理装置600的动作概要进行说明。
图6示出本实施方式的电梯运行管理装置600的动作概要。
在图6中，当存在电梯轿厢的呼梯时(在步骤S101中为“是”)，控制部602使电梯轿厢移动至呼梯楼层(步骤S102)。即，控制部602选择能够以最短的等待时间到达呼梯楼层的电梯轿厢。然后，控制部602使所选择的电梯轿厢移动至呼梯楼层。
接下来，运行数据接收部606从控制盘508接收表示步骤S102的运行状况的运行数据(步骤S103)。
运行数据接收部606将接收到的运行数据保存在辅助存储装置902中(步骤S104)。
在电梯运行管理装置600中，每当由电梯利用者召唤电梯轿厢时，进行以上的图5的步骤，在辅助存储装置902中蓄积运行数据。
然后，当生成运用管理算法的时机到来时(在步骤S105中为“是”)，机器学习部601通过机器学习生成运用管理算法(步骤S106)。
这样，直到由机器学习部601生成运行管理算法为止，每当存在呼梯时，运行数据被追加到辅助存储装置902中。因此，在辅助存储装置902中保持的运行数据随着时间的经过而增加。
接下来，参照图7对通过机器学习生成运行管理算法的步骤进行说明。图7示出运行管理算法的生成步骤。图7示出图6的步骤S105及步骤S105的细节。
首先，控制部602判定生成运用管理算法的时机是否已到来(步骤S201)。
实施机器学习的时机可以是定期的时刻，也可以是事件发生的时刻。
作为定期的时刻，例如可以每个月实施机器学习。此外，也可以以一个月以外的周期(例如，1周)来实施机器学习。
此外，作为事件发生的时刻，例如可以在楼宇内的租户变更时实施机器学习。
此外，也可以是，在初次的机器学习中，电梯运行管理装置600的管理者指示控制部602实施机器学习。
接下来，数据集调整部603将学习数据集提供给机器学习部601(步骤S202)。
更具体而言，如图9所示，数据集调整部603从辅助存储装置902读出运行数据(步骤S401)。此外，数据集调整部603将机器学习所需的命令追加到运行数据中，生成学习数据集(步骤S402)。然后，数据集调整部603将所生成的学习数据集输入到机器学习部601中(步骤S403)。
接下来，机器学习部601使用学习数据集进行机器学习，生成运行管理算法(步骤S203)。
机器学习的细节将在后面叙述。
最后，机器学习部601将所生成的运行管理算法保存在辅助存储装置903中(步骤S204)。
如上所述，机器学习部601通过使用了表示多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，能够生成符合实际状况的运行管理算法。
接下来，对图7的步骤S203的细节进行说明。
当取得学习数据集(以下，称为学习数据集θ)时，机器学习部601如以下这样进行机器学习，生成作为最佳的电梯控制逻辑的运行管理算法。在以下内容中，设学习数据集θ中包含的数据种类为n。此外，n是x(i)的向量。此外，i表示n内的顺序。由此，当设标签即评价式为hθ时，hθ(x)如以下这样来表示。
hθ(x)＝θ0x0+θ1x1+...θnxn
这里，为了概率运算的方便，设θ0x0为1。
如以下那样假设x和θ。
[式1]
Figure BDA0002354825210000071
在如上述那样假设了x和θ时，hθ(x)如以下所示。
hθ(x)＝θTx
在针对电梯轿厢的每个呼梯，设J(θ)为代价函数，y(i)为可缩短的到达时间时，J(θ)由以下来表示。
[式2]
Figure BDA0002354825210000081
在通过算法来表达上式时，能够得到以下内容。
[式3]
Figure BDA0002354825210000082
另外，在上式中，「：＝」意味着代入。此外，α是单调减少的系数。
但是，为了使变量的权重均等，机器学习部601调整全部变量，以使得全部变量为-1≤x≤1。
另外，在针对每个数据集绘制了J(θ)时，J越大J(θ)越单调减少的情况可以认为是代价函数J(θ)正确地发挥了功能。
这样，通过对机器学习部601持续提供学习数据集，机器学习部601能够生成可准确预测从电梯轿厢的呼梯到到达为止的时间的运行管理算法。
机器学习部601在代价函数J(θ)达到目标值的阶段等，将运行管理算法保存在辅助存储装置902中。当在辅助存储装置902中已经保存有运行管理算法的情况下，机器学习部601在代价函数J(θ)达到目标值的阶段等，代替已经保存在辅助存储装置902中的更新前的运行管理算法而保存更新后的运行管理算法。
在机器学习中，为了最终获得更好的算法并不期望过度追求适合全部学习数据(运行数据)的算法。因此，一般使用被称为代价函数的指标来获得算法。在上述内容中，也在代价函数J(θ)达到目标值的阶段等，将运行管理算法保存在辅助存储装置902中。
机器学习部601例如按照图8所示的动作步骤来动作。
具体而言，机器学习部601使用在学习数据集维度下由参数离散度构成的代价函数反复进行数据集的评价，并对该代价函数是否单调减少进行验证(步骤S301)。
在代价函数没有单调减少的情况下(在步骤S301中为“否”)，机器学习部601指示数据集调整部603变更学习数据集的顺序，数据集调整部603变更将学习数据集输入机器学习部601的顺序(步骤S302)。
在本实施方式中，如图5所示，例如，学习数据集的维度为8((1)呼梯时刻、(2)呼梯楼层、(3)目的地楼层、(4)停靠楼层、(5)停靠时间、(6)乘客数量、(7)呼梯等待时间、(8)平日/休息日)。该情况下，代价函数肯定单调减少。但是，即使在代价函数单调减少的情况下，机器学习部601也可以变更学习数据集的顺序，以使得代价函数高效地减少。
优选的是，相对于整个学习数据集的数量，收敛梯度是平缓的。机器学习部601根据学习数据集的数量及其离散度，判定收敛梯度是否妥当(步骤S303)。然后，在收敛梯度不妥当的情况下(在步骤S303中为“否”)，机器学习部601纠正针对新的学习数据集的运算权重系数(步骤S304)。
机器学习部601一边进行上述调整，一边进行机器学习，生成运用管理算法(步骤S305)。
另外，机器学习部601不限于在向控制部602提供运用管理算法的时刻进行上述调整，也可以适当地进行上述调整。
图10示出控制部602的整体的动作步骤。
控制部602经由命令接收部605接收来自电梯利用者的呼梯(步骤S501)。
接下来，控制部602例如使用NTP(Network Time Protocol，网络时间协议)取得呼梯时刻的时间戳(步骤S502)。
接下来，控制部602执行机器学习部601进行机器学习而生成的运行管理算法，选择对电梯利用者进行引导的引导电梯轿厢(步骤S503)。
接下来，控制部602将引导电梯轿厢的呼梯请求输出至命令发送部604(步骤S504)。命令发送部604将呼梯请求发送给引导电梯轿厢的控制盘508。
最后，控制部602将在步骤S502中取得的时间戳输出至数据集调整部603(步骤S505)。数据集调整部603将该时间戳作为呼梯时刻包含在运行数据中。
接下来，参照图11对步骤S503的细节进行说明。
控制部602判定是否已对全部的电梯轿厢实施了步骤S602以后的处理(步骤S601)。
如果存在未实施步骤S602以后的处理的电梯轿厢(在步骤S601中为“否”)，则控制部602进行步骤S602的处理。
具体而言，控制部602执行由机器学习部601生成的运行管理算法，根据运行数据，预测该电梯轿厢直到到达进行了呼梯的呼梯楼层为止的到达时间(步骤S602)。
接下来，控制部602判定在步骤S602中所预测的到达时间在预测完毕的到达时间中是否为最短(步骤S603)。
如果在步骤S602中所预测的到达时间为最短时间(在步骤S603中为“是”)，则控制部602选择该电梯轿厢作为引导电梯轿厢。当已经存在被选择为引导电梯轿厢的电梯轿厢的情况下，控制部602使现有的引导电梯轿厢无效，仅使新选择的引导电梯轿厢有效。
然后，控制部602进行在对全部电梯轿厢实施了步骤S602以后的处理时(在步骤S601中为“是”)所选择的引导电梯轿厢的呼梯(步骤S605)。
此外，控制部602也可以使用在步骤S602中所预测的到达时间，在设置于呼梯楼层的显示装置显示等待时间。
由此，电梯利用者能够迅速且动态地获知等待时间，因此能够实际感受到便利性的提高。
例如，如图12所示，控制部602以倒计时形式在显示装置显示等待时间。此外，例如，如图13所示，控制部602也可以以沙漏形式在显示装置显示等待时间。
＊＊＊实施方式的效果的说明＊＊＊
这样，在本实施方式中，通过使用了表示多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成运行管理算法。并且，执行所生成的运行管理算法来进行多个电梯轿厢的运行管理。因此，根据本实施方式，能够利用适合实际的运行状况的运行管理算法来适当地进行电梯轿厢的运行管理。
特别是，在楼宇的租户变更而使得人员流动发生了变化的情况下，根据本实施方式，也能够进行适合新的人员流动的适当的运行管理。
另外，机器学习部601输出的运行管理算法复杂且规模较大。当一个学习数据集中的维数变大时，人很难理解运行管理算法。
此外，即使在电梯轿厢由于故障或维护而停止运行的情况或者在电梯轿厢要向在实施方式2中进行说明的回送升降通道移动时电梯轿厢中残留有人和/或货物而无法移动的情况下，也决不能恣意地变更运行数据。
此外，在电梯系统中确保了故障保护(fail-safe)的机构必须如以往那样控制盘以下关闭来确保。
另外，优选通过利用了神经网络的图像识别等来确保人和货物的有无的确认等。
实施方式2.
在本实施方式中，对电梯运行管理装置600在设置有通常升降通道和回送升降通道的建筑物中进行多个电梯轿厢的运行管理的例子进行说明。
通常升降通道是在井道内供电梯轿厢为了人和货物的乘降而升降的通道。回送升降通道是供电梯轿厢为了回送运行而升降的通道。
在本实施方式中，主要对与实施方式1的差异进行说明。
另外，在本实施方式中未说明的事项与实施方式1相同。
图14示出本实施方式的井道的例子。
图14中示出供具有机房的电梯轿厢升降的井道的例子。但是，本实施方式的井道也能够适用于无机房的电梯轿厢的升降。
另外，由于实际的井道的设计所需的机构与以往相同，因此省略对这些机构的说明。具体而言，省略限速器、控制线缆、平衡补偿装置(compensation chain)、层站地坎、护脚板、限位开关、极限开关(final limit switch)、张紧轮、电梯轿厢的门、安全触板、轿厢地坎、门控制装置、紧急制动装置以及导靴等的说明。
图14的(a)示出井道的侧面。图14的(b)示出井道的前表面。
在井道101中设置有通常升降通道1011和回送升降通道1012。
在通常升降通道1011中，电梯轿厢105以通常的状态升降。即，通常状态的电梯轿厢105处于能够搭载人和货物的状态。另一方面，在回送升降通道1012中，电梯轿厢106及电梯轿厢107以被折叠的状态升降。即，被折叠的状态的电梯轿厢106及电梯轿厢107并不处于能够搭载人和货物的状态。
另外，由于在图14的(b)中具有4组曳引机102和滑轮103的组，因此在井道101中存在4台电梯轿厢。在图14的(a)中，虽然为了作图方便在回送升降通道1012中仅图示出电梯轿厢106及电梯轿厢107这两台电梯轿厢，但在回送升降通道1012中是存在3台电梯轿厢的。
处于通常升降通道1011中的电梯轿厢105在任意的位置(楼层)后退而进入回送升降通道1012，被折叠而成为电梯轿厢106或电梯轿厢107。另一方面，处于回送升降通道1012中的电梯轿厢106或电梯轿厢107在任意的位置(楼层)前进而进入通常升降通道1011，展开而成为电梯轿厢105。即，电梯轿厢105和电梯轿厢106及电梯轿厢107能够在任意的位置(楼层)调换通道。
电梯轿厢105、电梯轿厢106及电梯轿厢107分别经由滑轮103与曳引机102连接。滑轮103的位置根据电梯轿厢配置于通常升降通道1011中时以及电梯轿厢配置于回送升降通道1012中时而改变。此外，电梯轿厢105、电梯轿厢106及电梯轿厢107设置有对重104。
在通常升降通道和回送升降通道中分别设置有导轨。只要在回送升降通道的上方没有其它电梯轿厢，则被折叠而移动至回送升降通道的电梯轿厢就能够移动至最上层。同样，只要在回送升降通道的下方没有其它电梯轿厢，则被折叠而移动至回送升降通道的电梯轿厢就能够移动至最下层。
此外，在回送升降通道中，由于没有速度的限制，因此能够使被折叠的电梯轿厢极高速地移动。
接下来，对电梯轿厢在通常升降通道与回送升降通道之间的移动方法进行说明。
图15示出从正面观察到的处于通常升降通道中的电梯轿厢201F和从正面观察到的处于回送升降通道中的电梯轿厢202F_F。
图16示出从侧面观察到的处于通常升降通道中的电梯轿厢201F和从侧面观察到的处于回送升降通道中的电梯轿厢202F_F。
电梯轿厢的折叠是通过铰链机构20H实现的。此外，通常升降通道与回送升降通道之间的电梯轿厢的移动是通过卡栓(latch)20K实现的。
图17示出铰链机构20H的细节。图18示出卡栓20K的细节。
铰链机构20H设置在电梯轿厢的前表面上部。铰链机构20H由铰链301和步进电机302构成。铰链301由步进电机302控制，以使得在通常升降通道中为90度，在回送升降通道中原理上为180度。另外，在电梯轿厢的前表面下部、背面上部、背面下部也安装有铰链301。根据步进电机302的能力，也可以对其它铰链301也配置步进电机302。
图19示出电梯轿厢被折叠时的中间过程。更具体而言，标号203F及标号204S表示电梯轿厢在折叠线2040折叠的中间过程。
在图18的卡栓20K的两端配置有导轨引导端303、与导轨接触而旋转的车轮304以及步进电机305。状态306是卡栓20K搭在回送升降通道的导轨上的状态。卡栓20K的另一方也同样地搭在回送升降通道的导轨上。通过使步进电机305旋转90度，使得卡栓20K搭在通常升降通道的导轨上(状态307或状态308)。此外，在如状态307那样卡栓20K搭在通常升降通道的导轨上的状态下步进电机305旋转90度时，卡栓20K搭在回送升降通道的导轨上(状态306)。另外，伴随着卡栓20H的移动，滑轮103也在通常升降通道与回送升降通道之间移动。
另外，本实施方式并不排除轿厢自行的形式的电梯。
本实施方式的标号60的功能结构例及硬件结构例与实施方式1相同。
即，在本实施方式中，机器学习部601也以与实施方式1中所示的方式同样的方式进行机器学习，生成运行管理算法。
此外，在本实施方式中，控制部602也与实施方式1所示的方式同样地执行运行管理算法来管理参照图14～图19进行了说明的电梯轿厢的运行。
图20和图21示出本实施方式的控制部602的动作步骤。
图20示出控制部602使电梯轿厢从升降通道移动至回送升降通道时的动作步骤。
图21示出控制部602使电梯轿厢从升降通道移动至回送升降通道时的动作步骤。
在图20中，当处于通常升降通道中的电梯轿厢到达所指定的最后的目的地楼层时(步骤S901)，控制部602使该电梯轿厢移动至回送升降通道(步骤S902)。在某个电梯轿厢到达目的地楼层时，在该楼层在回送升降通道中已经存在其它电梯轿厢的情况下，处于回送升降通道中的电梯轿厢移动至能够水平移动至通常升降通道的楼层，在该楼层水平移动至通常升降通道。由此，到达了目的地楼层的电梯轿厢能够移动至回送升降通道。
在图21中，在电梯利用者进行了呼梯的情况下，如果已经存在去往呼梯楼层的电梯轿厢(在步骤S1001中为“是”)，则控制部602结束动作。
另一方面，在没有去往呼梯楼层的电梯轿厢的情况下(在步骤S1001中为“否”)，控制部602将处于最接近呼梯楼层的回送升降通道中的电梯轿厢指定为引导电梯轿厢，使所指定的引导电梯轿厢去往呼梯楼层(步骤S1002)。
当由于存在于通常升降通道中的其它电梯轿厢而使得引导电梯轿厢无法到达呼梯楼层的情况下(在步骤S1003中为“是”)，控制部602使引导电梯轿厢待机，直到去往目的地楼层的通常升降通道空闲为止(步骤S1004)。当去往目的地楼层的通常升降通道空闲时，控制部602使引导电梯轿厢从回送升降通道移动至通常升降通道(步骤S1005)。
作为在步骤S1003中为“是”的情况，例如可以考虑以下的情况。
当电梯利用者在10层召唤了去往上方向的电梯轿厢的情况下，控制部602使处于7层的回送升降通道中的电梯轿厢作为引导电梯轿厢去往作为呼梯楼层的10层。然而，在9层的通常升降通道中存在去往下方向的电梯轿厢。该情况下，引导电梯轿厢由于处于通常升降通道中的去往下方向的其它电梯轿厢而无法去往10层。因此，控制部602使引导电梯轿厢待机，直到其它电梯轿厢越过7层为止。
这样，根据本实施方式，在井道中存在通常升降通道和回送升降通道的建筑物中，也能够利用适合实际的运行状况的运行管理算法来适当地进行电梯轿厢的运行管理。
实施方式3.
在本实施方式中，对进一步提高电梯利用者的便利性的结构进行说明。在本实施方式中，电梯利用者即使通常不按压设置于层站的壁面的呼梯按钮，也能够利用设置于图22所示的门厅(hallway)的控制盘1401进行电梯轿厢的呼梯。
控制盘1401通过特小功率无线(specified low power radio)与图1所示的通信设备509连接，但功能与现有的呼梯按钮相同。
图23示出控制盘1401的操作画面1402。
在图23的例子中，虽然用数字键输入目的地楼层，但也可以用上下按钮输入目的地楼层。此外，也可以用目的地楼层按钮输入目的地楼层。此外，在超高层楼宇中，也可以通过滑动动作使目的地楼层按钮滚动。
实施方式4.
日本的智能手机的普及率已超过50％。智能手机不仅能够通过移动通信网进行通信，还能够通过无线LAN进行通信和通过蓝牙(注册商标)进行通信。如果能够进行使用该无线LAN的电梯呼梯，则能够向该电梯利用者个人提供优化的服务。
图24示出智能手机中显示的目的地楼层的输入画面1501的例子。此外，图25示出智能手机中显示的等待时间的通知画面1502的例子。
这样，在本实施方式中，电梯运行管理装置600的控制部602能够从作为电梯利用者的便携式终端装置的智能手机受理目的地楼层的登记。此外，在本实施方式中，电梯运行管理装置600的控制部602能够使进行了呼梯的电梯利用者的智能手机显示预想的等待时间。另外，在图25的例子中，以倒计时形式显示等待时间，但也可以以图13所示的沙漏形式显示等待时间。
这样，在本实施方式中，虽然在电梯运行管理装置600与电梯利用者的智能手机之间进行通信，但如果对未知的电梯利用者自由地允许其访问电梯运行管理装置600，则存在安全上的问题。因此，将电梯利用者的智能手机的MAC(Media Access Control，媒体访问控制)地址预先登记在RADIUS(Remote Authentication Dial-in User Service，用户服务中的远程身份验证)服务器(IEEE802.1x)中。然后，在电梯利用者的智能手机访问电梯运行管理装置600时，在RADIUS服务器成功认证了该智能手机的情况下，控制部602向智能手机固定地提供IP地址。之后，使用控制部602提供给智能手机的IP地址，在控制部602与智能手机之间进行目的地楼层的登记及等待时间的通知。RADIUS服务器是公知技术，因此省略说明。
另外，通常，在工作中前往工作场所的情况下等，目的地楼层是相同的，因此也可以在电梯利用者的智能手机进入无线LAN接入点的通信范围时自动地进行电梯呼梯等运用。
以上，对本发明的实施方式进行了说明，但也可以将这些实施方式中的两个以上组合起来实施。
或者，也可以部分地实施这些实施方式中的一个。
或者，也可以将这些实施方式中的两个以上部分地组合起来实施。
另外，本发明不限于这些实施方式，可以根据需要进行各种变更。
＊＊＊硬件结构的说明＊＊＊
最后，进行电梯运行管理装置600的硬件结构的补充说明。
图3所示的处理器901是进行处理的IC(Integrated Circuit，集成电路)。
处理器901是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、DSP(Digital SignalProcessor，数字信号处理器)。
图3所示的存储器902是RAM(Random Access Memory，随机访问存储器)。
图3所示的辅助存储装置903是ROM(Read Only Memory，只读存储器)、闪存、HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)等。
图3所示的通信装置904包括接收数据的接收机以及发送数据的发送机。
通信接口904例如是通信芯片或NIC(Network Interface Card，网络接口卡)。
此外，表示机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605、运行数据接收部606、操作系统607、网络驱动器608以及存储驱动器609的处理的结果的信息、数据、信号值和/或变量值存储在存储器902、辅助存储装置903、处理器901内的寄存器以及高速缓冲存储器的至少任意一个中。
此外，实现机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605、运行数据接收部606、操作系统607、网络驱动器608以及存储驱动器609的功能的程序也可以存储在磁盘、软盘、光盘、紧凑型光盘、蓝光(注册商标)盘、DVD等可移动存储介质中。
此外，也可以将机器学习部601、控制部602、数据集调整部603、命令发送部604、命令接收部605以及运行数据接收部606的“部”改写为“电路”、“工序”、“步骤”或“处理”。
此外，电梯运行管理装置600也可以通过逻辑IC(Integrated Circuit，集成电路)、GA(Gate Array，门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)这样的处理电路来实现。
另外，在本说明书中，处理器、存储器、处理器和存储器的组合以及处理电路的上位概念被称为“处理电路系统(processing circuitry)”。
即，处理器、存储器、处理器和存储器的组合以及处理电路分别为“处理电路系统”的具体例。
标号说明
100：电梯轿厢；101：井道；102：曳引机；103：滑轮；104：对重；105：电梯轿厢；106：电梯轿厢；107：电梯轿厢；1011：通常升降通道；1012：回送升降通道；506：显示板；507：目的地按钮；508：控制盘；509：通信设备；510：无线LAN接入点；511：网络交换器；600：电梯运行管理装置；601：机器学习部；602：控制部；603：数据集调整部；604：命令发送部；605：命令接收部；606：运行数据接收部；607：操作系统；608：网络驱动器；609：存储驱动器。

Claims (13)

1.一种电梯运行管理装置，其进行多个电梯轿厢的运行管理，其中，该电梯运行管理装置具有：
机器学习部，其进行使用了表示所述多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成作为在所述多个电梯轿厢的运行管理中所使用的算法的运行管理算法；以及
控制部，其执行由所述机器学习部生成的所述运行管理算法来进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
2.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述机器学习部在所述运行管理算法的更新时刻进行使用了直到所述更新时刻为止所蓄积的运行数据的机器学习而更新所述运行管理算法，
所述控制部在由所述机器学习部更新了所述运行管理算法后，执行更新后的所述运行管理算法来进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
3.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述机器学习部进行使用了如下的运行数据的机器学习，所述运行数据至少包含呼梯时刻、呼梯楼层、目的地楼层、停靠楼层、停靠时间、乘客数量、呼梯等待时间以及电梯运行日是平日还是休息日的信息。
4.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述机器学习部进行机器学习，生成用于从所述多个电梯轿厢中选择进行了呼梯时的等待时间最短的电梯轿厢的算法作为所述运行管理算法，
在进行了呼梯时，所述控制部执行所述运行管理算法，从所述多个电梯轿厢中选择等待时间最短的电梯轿厢。
5.根据权利要求4所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部将直到所选择的电梯轿厢到达进行了呼梯的呼梯楼层为止的等待时间显示于设置在所述呼梯楼层的显示装置。
6.根据权利要求4所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部将直到所选择的电梯轿厢到达进行了呼梯的呼梯楼层为止的等待时间显示于进行了呼梯的电梯利用者的便携式终端装置。
7.根据权利要求5或6所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部通过倒计时形式及沙漏形式中的至少任意一种来显示所述等待时间。
8.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部从电梯利用者的便携式终端装置受理所述电梯利用者的目的地楼层的登记。
9.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部执行所述运行管理算法来进行如下的建筑物中的所述多个电梯轿厢的运行管理，所述建筑物设置有为了人和货物的乘降而供电梯轿厢升降的通常升降通道和为了回送运行而供电梯轿厢升降的回送升降通道。
10.根据权利要求9所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部执行所述运行管理算法来进行如下的建筑物中的所述多个电梯轿厢的运行管理，在所述建筑物中，电梯轿厢以被折叠的状态在所述回送升降通道中升降。
11.根据权利要求1所述的电梯运行管理装置，其中，
所述控制部针对通过设置于门厅的控制盘实现的呼梯进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
12.一种电梯运行管理方法，其中，进行多个电梯轿厢的运行管理的电梯运行管理装置
进行使用了表示所述多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成作为在所述多个电梯轿厢的运行管理中所使用的算法的运行管理算法，
执行所生成的所述运行管理算法来进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
13.一种电梯运行管理程序，其使进行多个电梯轿厢的运行管理的电梯运行管理装置执行如下处理：
机器学习处理，在该机器学习处理中，进行使用了表示所述多个电梯轿厢的运行状况的运行数据的机器学习，生成作为在所述多个电梯轿厢的运行管理中所使用的算法的运行管理算法；以及
控制处理，在该控制处理中，执行通过所述机器学习处理而生成的所述运行管理算法来进行所述多个电梯轿厢的运行管理。
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