JP2011037530A - フォークリフト用演算システム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単な方法でフォークリフトの消費電流量を正確に推測する。
【解決手段】フォークリフト用演算システムは、内燃式フォークリフト（内燃車）の稼働時間及び荷の重量を計測する。また、内燃車の加速度が単位時間当たりに基準値を超過した割合（加速度超過割合）を計測することで、この加速度超過割合を内燃車の作業者による運転の荒さを表す荒さ情報として取得する。そして、上記計測結果と電気式フォークリフト（電気車）の重量とに基づいて、作業者が内燃車と同じ運転操作を電気車で行った場合に、この電気車が消費するとみなされる電流量を推測する。以上のように、荒さ情報は作業者の主観的なものでなく計測により導出されるので、運転の荒さを正確に知ることができる。このため、消費電流量を正確に知ることができる。また、稼働時間、荷の重量、荒さ情報及び電気車の重量を用いて消費電流量を推測するだけなので、簡単に消費電流量を推測できる。
【選択図】図５

Description

本発明は、フォークリフト用演算システムに関する。

近年、フォークリフト業界では、ランニングコストの抑制や環境負荷への低減を実現するために、内燃式フォークリフト（内燃車）から電気式フォークリフト（電気車）への代替が進んでいる。

しかし、電気車は、一回の充電を行うのに８〜１０時間程度と長い時間を要するので、内燃車に比べると稼働時間が制約されてしまう。このため、一日の作業を連続して行うことが可能な電気車を選定する上で、この電気車が必要とするバッテリの容量（換言すると電気車が消費する電流量）を把握する必要がある。

そして、代替車（電気車）の選定としては、作業者が実際に現場で使用する内燃車と同一仕様の電気車を販売業者から試験導入し、その導入された電気車を作業者が実際に現場で使用して、電気車が消費した電流量（消費電流量）を把握した上で行うことが考えられている。

例えば、電気車としては、バッテリの残量（電圧）を検出する検出センサを用いて、消費電力量を計測するものが知られており（例えば、特許文献１参照）、この電気車を試験導入することで、電気車の消費電流量を知ることが可能である。

しかし、一般に、フォークリフトは、作業内容によって、特殊な仕様であったり、特殊なアタッチメントを使用していたりするため、同一仕様の電気車を販売業者側で準備することは困難である。また、仮に販売業者側で同一仕様の電気車を準備できたとしても、作業者は使い慣れない電気車（試験車両）を使うこととなるので、代替車選定の判断が正確に行えないこともある。

そこで、従来では、作業者の就業時間、フォークリフトの稼働時間、フォークリフトに積まれる荷の重量、及び、運転の荒さ等を作業者からヒアリングにて確認し、規格に従い導き出された電気車の標準的な稼働時間と上記ヒアリングによる確認内容とを参考にして、代替車を選定していた。

特開２００７−１９７１２９号公報

しかし、運転の荒さの判断は、作業者の主観的なものであるため、上述の選出方法では、フォークリフトの消費電流量を正確に知ることができず、適切な代替車を選出できないことがある。

本発明は、上記点に鑑みなされたものであり、簡単な方法でフォークリフトの消費電流量を正確に推測することを目的とする。

上記目的を達成するためになされた請求項１に記載のフォークリフト用演算システムは、内燃式フォークリフトの稼働時間、走行時間及び荷役時間を計測する時間計測手段と、内燃式フォークリフトに積まれた荷の重量を計測する荷重計測手段と、内燃式フォークリフトの挙動に関する挙動情報を計測することにより、この計測結果を、内燃式フォークリフトの作業者による運転の荒さを表す荒さ情報として取得する荒さ情報取得手段と、時間計測手段及び荷重計測手段により計測された計測結果と、荒さ情報取得手段により取得された荒さ情報と、電気式フォークリフトの重量とに基づいて、作業者が内燃式フォークリフトと同じ運転操作を電気式フォークリフトで行った場合に、この電気式フォークリフトが消費するとみなされる電流量を推測する消費電流量推測手段とを備え、時間計測手段、荷重計測手段、及び、荒さ情報取得手段は、内燃式フォークリフトに搭載されていることを特徴とする。

これによれば、荒さ情報は、作業者の主観的なものではなく、計測により導き出されるものであるので、作業者による運転の荒さを正確に知ることができる。このため、フォークリフトが消費する電流量（消費電流量）を正確に知ることができる。

ところで、内燃車が荷と車体とに与える位置エネルギ及び運動エネルギを直接算出すれば、この算出結果を用いて消費電流量を推測することが可能であるが、この場合、位置エネルギ及び運動エネルギを算出するために、車両の挙動を詳細に計測する必要がある。

これに対して、本発明では、稼働時間、走行時間、荷役時間、フォークリフトが積んだ荷の重量、荒さ情報、及び、電気式フォークリフトの重量を用いて消費電流量を推測するだけなので、上述の位置エネルギ及び運動エネルギを直接算出する場合に比べて、簡単に消費電流量を推測することができる。

したがって、以上のような請求項１に記載の発明によれば、簡単な方法でフォークリフトの消費電流量を正確に推測することができる。
また、荒さ情報取得手段は、請求項２に記載のように、内燃式フォークリフトの挙動情報として、内燃式フォークリフトの加速度が単位時間当たりに基準値を超過した割合を計測するとよい。

つまり、作業を早く実施するためには、急加速の割合（すなわち加速度が基準値を超過した割合）が自ずと増加するので、請求項２に記載のように、加速度が基準値を超過した割合を計測することにより、運転の荒さを知ることができる。

また、消費電流量推測手段は、請求項３に記載のように、荷重計測手段及び時間計測手段により計測された計測結果から、単位時間当たりに内燃式フォークリフトに積まれた荷の重量を導出し、更に、その導出結果と、内燃式フォークリフトが荷を積んだ状態で走行した時間又は距離と、内燃式フォークリフトが荷を積んでない状態で走行した時間又は距離と、電気式フォークリフトの重量とから、単位時間当たりにおける電気式フォークリフトの平均重量を導出し、この導出結果を電流量の推測の際に利用してもよい。

また、請求項４に記載の発明では、消費電流量推測手段は、単位時間当たりに電気式フォークリフトが消費するとみなされる電流量を推測するようにされており、消費電流量推測手段により推測された電流量とに基づいて、その電流量を一定時間続けて流すことが可能なバッテリの容量を導出するバッテリ容量導出手段を備えたことを特徴とする。

つまり、バッテリは、単位時間当たりに出力（放電）する電流量に応じて減衰する度合が変わるため、請求項４に記載のように、消費電流量推測手段により推測された電流量を加味して、バッテリの容量を導出するようにすれば、代替車選出の精度を高めることができる。

また、請求項５に記載の発明は、時間計測手段は、フォークリフトの作業者による一日の就業時間を計測するようにされており、消費電流量推測手段により推測された電流量に基づいて、その電流量を充電するのに必要な充電時間を推測する充電時間推測手段と、充電時間推測手段により推測された充電時間と、時間計測手段により計測された就業時間との和が、２４時間よりも大きい場合に、交換用のバッテリが必要であると判定する判定手段とを備えたことを特徴とする。

つまり、充電時間によってフォークリフトの稼働時間が制約されてしまうので、請求項５に記載の発明では、充電時間と就業時間との和が２４時間（一日）よりも大きい場合に、交換用のバッテリが必要であると判定するようにしている。したがって、これらの判定を自動的に行うので、代替車検討における検討者の負担を軽減することができる。

また、請求項６に記載の発明では、時間計測手段は、就業時間を一定期間の間計測し、判定手段は、時間計測手段が計測した就業時間の平均値又は最大値を用いるようにされており、さらに、荒さ情報取得手段は、荒さ情報を一定期間の間取得し、消費電流量推測手段は、一日における荒さ情報の平均値又は最大値を用いるようにされていることを特徴とする。

つまり、作業者の就業時間や運転の荒さは、日によって変わることがあるため、請求項６に記載の発明では、就業時間を一定期間の間計測し、かつ、一定期間の間取得した荒さ情報のうち、平均値又は最大値を用いて消費電流量を推測するようにしている。

このため、より正確な充電時間を推測することができ、代替者選出の精度を高めることができる。

実施形態のフォークリフト用演算システムの全体構成を表すブロック図である。 同実施形態の加速度超過割合とサイクル時間との関係を表すグラフである。 同実施形態の車重を一定にした場合における加速度超過割合と走行消費電流量との関係を表すグラフである。 同実施形態の加速度超過割合を一定にした場合における平均車重と走行消費電流量との関係を表すグラフである。 同実施形態の推測装置が実行する処理を表すフローチャートである。

以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
１．フォークリフト用演算システムの全体構成
図１は、本発明が適用されたフォークリフト用演算システムの全体構成を表すブロック図である。

フォークリフト用演算システムは、内燃式フォークリフトの稼働状況を計測し、この計測結果に基づいて、この稼働状況と同じ状況が電気式フォークリフト（以下、「電気車」という。）で再現された場合に、この電気車が消費するとみなされる電流量（消費電流量）を推測するものである。

そして、フォークリフト用演算システムは、図１に示すように、内燃式フォークリフト１（以下、「内燃車１」という。）の稼働状況を計測する計測装置１０、及び、計測装置１０の計測結果に基づいて電気車の消費電流量を推測する推測装置２０を有して構成されている。

計測装置１０は、内燃車１に搭載されており、各種情報を表示するための表示部５や各種情報を記憶するための記憶部１１を有して構成されている。
また、計測装置１０には、内燃車１の操作用レバーの操作状態を検出するレバーセンサ２、内燃車１のフォークに積まれる荷の重量を検出する荷重センサ３、及び、内燃車の速度（車速）を検出する車速センサ４からの出力信号が入力される。

そして、計測装置１０は、内燃車の稼働状況として、上記各種センサ２〜４からの出力信号に基づき、操作レバーの操作時間（荷役時間、走行時間、就業時間及び稼働時間など）、荷の重量、車速、走行距離、及び、加速度などを計測する。なお、この計測結果は記憶部１１に記憶される。また、本実施形態において、加速度は、車速センサ４からの出力信号に基づいて、車速を微分することにより計測される。

なお、本実施形態では、基準時刻（例えば、午前０時）以降で内燃車１の電源が最初にオンされた時刻から、上記基準時刻以前で内燃車１の電源が最後にオフされた時刻までの時間を就業時間としている。また、本実施形態では、一定期間（本実施形態では一ヶ月）の間、就業時間の計測が行われ、その計測結果のうち、最大値が就業時間として推測装置２０に利用される。

また、計測装置１０では、加速度が単位時間当たりに基準値を超過した割合（加速度超過割合）を計測するようにされており、この加速度超過割合を、作業者による運転の荒さを表す荒さ情報として取得し、記憶部１１に記憶する。また、本実施形態では、一定期間（本実施形態では一ヶ月）の間、荒さ情報が取得され、その取得結果のうち、最大値が荒さ情報として推測装置２０に利用される。

推測装置２０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、装置全体を統括制御する制御部２１、マウスやキーボード等からなる操作部２２、及び、各種情報を表示するための液晶ディスプレイからなる表示部２３等を有して構成されている。

また、推測装置２０は、計測装置１０による計測結果、及び、次式１〜９を用いて、電気車の消費電流量、延いては電気車に必要なバッテリの容量、及び、充電時間を推測する。

電気車に必要なバッテリ容量＝（電気車の消費電流量／バッテリ容量換算係数）／放電深度係数 … 式（１）
電気車の消費電流量＝補機類消費係数×（荷役消費電流量＋走行消費電流量） … 式（２）
バッテリ容量換算係数＝バッテリ容量変化率×（単位時間当たりの荷役消費電流量＋単位時間当たりの走行消費電流量） … 式（３）
荷役消費電流量＝荷役時間×単位時間当たりの荷役消費電流量 … 式（４）
単位時間当たりの荷役消費電流量＝荷役定数＋荷重係数×（マスト重量＋平均荷重） … 式（５）
走行消費電流量＝走行時間×単位時間当たりの走行消費電流量 … 式（６）
単位時間当たりの走行消費電流量＝走行定数＋車重係数×平均車重＋加速度係数×加速度超過割合 … 式（７）
平均車重＝無負荷車重＋平均荷重×（負荷走行時間／走行時間） … 式（８）
充電時間＝（電気車の消費電流量／電池効率×初期充電率）／初期平均充電電流＋後期充電時間 … 式（９）
ここで、上式１の「放電深度係数」は、バッテリの放電量の設定を行うための係数を表しており、一般にバッテリ保護の観点から「０．７５」程度に設定される。また、上式２の「補機類消費係数」は、パワーステアリングやその他補機類、制御系に使用される電流量（走行及び荷役以外で消費される電流量）の補正を行うための係数を表している。

また、上式３の「バッテリ容量変化率」は、上記消費電流量が単位時間当たりにバッテリから流れた場合におけるバッテリ容量の変化率のことであり、上式５の「マスト重量」は電気車のフォーク及びキャリッジを含む風袋としてのマスト重量である。

また、上式５の「平均荷重」は、内燃車の稼働時間内に内燃車に積まれた荷の重量の平均値であり、具体的には、内燃車１に積まれた荷の重量の積分値を、内燃車１が荷を持っていた時間（負荷時間）で割った値（＝積分荷重／負荷時間）である。

また、上式８の「無負荷車重」は、荷が積まれていない状態における電気車の重量である。また、上式５の「荷役定数」及び上式７の「走行定数」は定数であり、上式５の「荷重係数」と、上式７の「車重係数」及び「加速度係数」とは、係数である。

また、上式９の電池効率は、バッテリの充電器からバッテリに流れた電流のうち、有効に充電される割合（おおよそ「０．８」）である。また、初期充電率は、転極までに充電される電流量であり、初期平均充電電流は転極までの平均電流である。また、後期充電時間は、転極後の充電時間であり、一般に一定時間（３ないし５時間）である。

そして、放電深度係数、補機類消費係数、バッテリ容量変化率、マスト重量、無負荷車重、荷役定数、走行定数、荷重係数、車重係数及び加速度係数は、推測装置２０に予め登録されている。

また、上式４の「荷役時間（内燃車１で荷役操作が行われた時間）」、上式６の「走行時間（内燃車１が走行した時間）」、上式７の「加速度超過割合」、及び、上式８の「負荷走行時間（内燃車１が荷を積んだ状態で走行した時間）」は、計測装置１０により計測されるものである。

また、推測装置２０は、電気車に必要なバッテリの容量を推測すると、このバッテリをフル充電するのに必要な充電時間と就業時間の和が、２４時間よりも大きい場合に、交換用のバッテリが必要（すなわち、バッテリが２つ必要）であると判断するようにされている。

４．推測装置による消費電流量及びバッテリ容量の推測方法の検証
４．１．単位時間当たりの走行消費電流量の検証
上式７は、単位時間当たりの走行消費電流量は、加速度超過割合又は車重が増加するほど増大することを表している式であるが、この検証として、複数人の作業者が定格荷重の異なる電気車の各々を運転し、荷の重量及び運転の荒さを変化させた場合における走行電流量の変化の計測を行った。

なお、この検証では、予め決められたテストコースを電気車が二周走行するのに要した時間（サイクル時間）を計測するのであるが、電気車がこのテストコースを一周する間に、荷の入庫作業や出庫作業を１．５回（つまり、二周（２サイクル）で３回の入出庫作業を）行うようにされている。

図２は加速度超過割合とサイクル時間との関係を表すグラフであり、図３は、車重を一定にした場合における加速度超過割合と走行消費電流量との関係を表すグラフであり、図４は、加速度超過割合を一定にした場合における平均車重と走行消費電流量との関係を表すグラフである。

図２に示すように、サイクル時間は、電気車がテストコース一周（１サイクル）するのに要した時間（稼働時間）であるので、この値が小さいほど速い速度で運行していることを表している。

図２に示すグラフから明らかなように、作業者や定格荷重（車種）に拘わらず、作業を早く実施するためには、急加速の割合を増やさなければ達成できないということがわかる。これにより、運転の荒さは、加速度超過割合で説明できるということになる。

続いて、図３に示すように、車重を一定にした場合には、加速度超過割合が増えると、走行電流消費量が増大することがわかる。同じく、加速度超過割合を一定にした場合も、図４に示すように、平均車重が増えると、走行電流消費量が増大することがわかる。

４．２．単位時間当たりの荷役消費電流量の検証
上式５は、荷役消費電流量は、運転の荒さに関係なく、重量（すなわち荷の重量）が関係することを表す式であるが、これは、通常、荷役作業では極端に荷崩れしやすいものを除いて、ほぼ全力で荷揚げされることを根拠として導出されている
４．３．電気車の消費電流量の検証
電気車の消費電流量は、単に走行消費電流量と荷役消費電流量とを加算するだけでは正確に導出することができず、パワーステアリングやその他補機類、制御系に使用する電流量を補正する必要がある。そこで、上式２では、この補正を行うために、他補機類係数を乗じて、電気車の消費電流量を導出している。

４．４．電気車に必要なバッテリ容量について
上述したように、上式２により電気車の消費電流量を推測することができるが、バッテリは、単位時間当たりに流れ出る電流量によってバッテリ容量変化率が異なるため、消費電流量を推測しただけでは、電気車に必要なバッテリ容量を正確に推測できない。

具体的に説明すると、バッテリは、単位時間当たりに流れ出る電流量に応じて、バッテリ容量が規格上の容量に対して変化するので、バッテリ容量変化率を考慮せずにバッテリ容量を推測してしまうと、規格上のバッテリ容量が十分に足りていたとしても、稼働時間内にバッテリが切れてしまうことがある。

そこで、本実施形態では、上式３に示すように、単位時間当たりの荷役及び走行消費電流量とバッテリ容量変化率とを用いることにより、規格上の容量に対するバッテリ容量の変化量を導出するためのバッテリ容量換算係数を導出し、上式１に示すように、上式２にて導出された電気車の消費電流量にバッテリ容量換算係数を割ることにより、バッテリ容量推測の精度を高めている。

５．推測装置の作動
図５は、推測装置２０の制御部２１が実行する処理を表すフローチャートであり、この処理は、推測装置２０の使用者が操作部２２を介して処理の開始指令を入力することにより実行される。

そして、推測装置２０の制御部２１が図５に示す処理を開始すると、まずＳ１１０にて、計測装置１０の計測結果、及び、推測装置２０に予め登録された各種データが、上式２〜８に代入されることにより、電気車の消費電流量が推測される。

なお、本実施形態では、例えば、計測装置１０と図示しない記憶装置とを通信ケーブルで接続することにより、記憶装置に計測装置１０の計測結果をコピーし、記憶装置を推測装置２０に通信ケーブルを介して接続することにより、計測装置１０の計測結果を、推測装置２０に移動するようにされている。

次に、Ｓ１２０では、Ｓ１１０にて推測された消費電流量を上式１に代入することにより、電気車に必要なバッテリ容量が推測される。
続いて、Ｓ１２５では、Ｓ１２０での推測結果が、電気車に搭載可能な複数種類のバッテリのうち最大容量であるバッテリのバッテリ容量よりも小さいか否かが判定される。

具体的に説明すると、電気車では、通常、複数種類のバッテリ（標準仕様で搭載されるバッテリ、及び、このバッテリよりもバッテリ容量が大きい複数種類のオプション用バッテリ）の中から所望のものが注文時に選択可能である。そして、本実施形態では、Ｓ１２５で判定対象となるバッテリとして、複数種類のオプション用バッテリの中で最もバッテリ容量が大きいものとするようにされている。

そして、Ｓ１２５にて、Ｓ１２０での推測結果が複数種類のバッテリのうち最大容量であるバッテリよりも小さいと判定された場合には（Ｓ１２５：ＹＥＳ）、上記選択可能な複数種類のバッテリの中から、Ｓ１２０で推測されたバッテリ容量よりも大きいバッテリが１つ選出される（Ｓ１３０）。

なお、Ｓ１２０で推測されたバッテリ容量よりも大きいバッテリが複数存在した場合、Ｓ１３０では、これらの中で最もバッテリ容量が小さいバッテリが選出される。
また、推測装置２０には、Ｓ１３０での選出候補となるバッテリの容量と、その電池効率、初期充電率、初期平均充電電流、後期充電時間等とが関連付けて記憶されており、本実施形態では、Ｓ１３０でバッテリを選出すると、上記記憶された値を上式９に代入することにより、このバッテリの充電時間を特定するようにされている。

一方、Ｓ１２５にて、Ｓ１２０での推測結果が複数種類のバッテリのうち最大容量であるバッテリよりも小さくないと判定された場合には（Ｓ１２５：ＮＯ）、Ｓ１２０の推測結果に基づいて、上記選択可能な複数種類のバッテリの中から、同一種類のバッテリが複数個選出される（Ｓ１３５）。

例えば、標準仕様のバッテリのバッテリ容量を２倍した値が、Ｓ１２０の推測結果よりも大きい場合には、標準仕様のバッテリが２個選出される。また、上記選択可能なバッテリのうち最大サイズ（最大容量）であるバッテリのバッテリ容量を２倍した値が、Ｓ１２０の推測結果よりも小さく、かつ、標準仕様のバッテリのバッテリ容量を３倍した値が、Ｓ１２０の推測結果よりも大きい場合には、標準仕様のバッテリが３個選出される。

なお、本実施形態では、同一種類のバッテリを選出するようにされているが、これに限らず、異なる種類のバッテリを選出するようにしてもよい。
そして、Ｓ１３５にて同一種類のバッテリが複数個選出されると、続くＳ１６０では、電気車に用意するバッテリがＳ１３５で選出されたバッテリの種類である旨と、その必要個数がＳ１３５で選出された個数である旨とを表すメッセージが、推測装置２０の表示部２３に表示され（Ｓ１６０）、図５に示す処理が終了する。

一方、Ｓ１３０でバッテリが１つ選出されると、続くＳ１４０では、Ｓ１３０で特定された充電時間と、その内燃車１（作業者）の就業時間との和（＝充電時間＋就業時間）が、２４時間（一日）よりも大きいが否かが判定される。

そして、Ｓ１４０にて、充電時間と就業時間との和が２４時間よりも小さいと判定された場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、電気車に用意するバッテリがＳ１３０で選出されたバッテリの種類である旨と、その必要個数が１つである旨とを表すメッセージが、推測装置２０の表示部２３に表示され（Ｓ１５０）、図５に示す処理が終了する。

一方、Ｓ１４０にて、充電時間と就業時間との和が２４時間よりも大きいと判定された場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、処理がＳ１３５に移行され、Ｓ１２０の推測結果に基づいて、上記選択可能な複数種類のバッテリの中から、同一種類のバッテリが２つ選出される。なお、バッテリの選出方法は上述と同じである。

続いて、Ｓ１６０では、電気車に用意するバッテリがＳ１３５で選出されたバッテリの種類である旨と、その必要個数が２つである旨とを表すメッセージが、推測装置２０の表示部２３に表示され、図５に示す処理が終了する。

５．本実施形態に係るフォークリフト用演算システムの特徴
以上説明したように、本実施形態の荒さ情報は、作業者の主観的なものではなく、計測により導き出されるものであるので、作業者による運転の荒さを正確に知ることができる。このため、消費電流量を正確に知ることができる。

また、本実施形態では、内燃車１の稼働時間、内燃車１の走行時間、内燃車１の就業時間、内燃車１が積んだ荷の重量、内燃車１の荷役時間、荒さ情報、及び、電気車の重量（車重）を用いて消費電流量を推測するだけなので、簡単に消費電流量を推測することができる。

したがって、本実施形態によれば、簡単な方法でフォークリフトの消費電流量、延いては消費電流量を正確に推測することができる。
また、本実施形態では、運転の荒さを表す情報として、加速度超過割合を用いている。つまり、作業を早く実施するためには、急加速の割合（加速度超過割合）が自ずと増加するので、本実施形態のように、加速度超過割合を計測することにより、運転の荒さを知ることができる。

また、本実施形態では、単位時間当たりの荷役及び走行消費電流量とバッテリ容量変化率とを加味して電気車に搭載すべきバッテリの容量を導出するようにしているので、代替車選出の精度を高めることができる。

また、本実施形態では、充電時間と就業時間との和が２４時間よりも大きかった場合、すなわち充電時間が、内燃車１による一日の稼働時間外の時間でフル充電が可能な時間よりも長かった場合には、バッテリが２つ必要である旨のメッセージを表示するようにしているので、この場合、交換用のバッテリを用意することで対応することができる。したがって、本実施形態では、これらの判定を自動的に行うので、代替車検討における検討者の負担を軽減することができる。

また、本実施形態では、就業時間を一定期間の間計測し、かつ、一定期間の間取得した荒さ情報のうち、最大値を用いて消費電流量を推測するようにしているため、より正確な充電時間を推測することができ、代替者選出の精度を高めることができる。

６．発明特定事項と実施形態との対応関係
本実施形態では、計測装置１０が、特許請求の範囲に記載された時間計測手段、荷重計測手段、及び、荒さ情報取得手段に相当する。また、Ｓ１１０の処理が特許請求の範囲に記載された消費電流量推測手段に相当する。

また、Ｓ１２０の処理が特許請求の範囲に記載されたバッテリ容量導出手段に相当し、Ｓ１３０の処理が特許請求の範囲に記載された充電時間推測手段に相当し、Ｓ１４０の処理が特許請求の範囲に記載された判定手段に相当する。

（その他の実施形態）
本発明は、特許請求の範囲に記載された発明の趣旨に合致するものであればよく、上述の実施形態に限定されるものではない。

上記実施形態では、運転の荒さを表す情報として、加速度超過割合を用いていたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば本実施形態のように、速度に関する情報を計測してその計測結果を荒さ情報として取得するとよい。

具体的には、内燃車１の車速が単位時間当たりに基準値を超過した速度超過割合や、内燃車１の減速度が単位時間当たりに基準値を超過した減速度超過割合や、内燃車１の旋回速度が単位時間当たりに基準値を超過した旋回速度超過割合や、内燃車１のスイッチバック（前後切換操作時）での速度が単位時間当たりに基準値を超過したスイッチバック超過割合等を用いてもよい。

なお、旋回速度は、ヨーレートセンサや横Ｇセンサを用いて計測してもよいし、内燃車１のハンドル角と内燃車１の車速や、内燃車１のハンドル角速度と内燃車１の車速や、内燃車１のタイヤ角と内燃車１の車速などの組み合わせを利用して計測してもよい。

また、荒さ情報は、速度に関する情報に限らず、内燃車１の挙動に関する情報であれば何でもよい。例えば、内燃車１が上下に振動する度合を計測し、その計測結果を荒さ情報として取得してもよい。

また、上記実施形態では、荷役消費電流量を推測する際に、重量を変数としていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、重量に加えて、内燃車１の挙動に関する情報を変数としてもよい。

ここでいう挙動に関する情報としては、例えば、操作レバーの操作（引き）具合等により荷役機構（フォーク及びキャリッジ等）が移動する荷役速度の割合が挙げられる。そして、この情報を変数とすることにより、内燃車１の作業者による荷役作業での運転の荒さを知ることができる。

また、上記実施形態では、加速度超過割合に係数を乗じたものと、平均車重に係数を乗じたものとを足し合わせることにより、単位時間当たりの走行消費電流量を推測するための式（上式７）を導出したが、本発明はこれに限定されるものではなく、加速度超過割合に平均車重を乗じたものに対して、係数を乗じることにより、単位時間当たりの走行消費電流量を推測するための式（＝加速度超過割合×平均車重×係数）を導出してもよい。

また、上記実施形態では、積分荷重を負荷時間で割った値を平均荷重としていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、平均荷重は、荷の重量の総和を荷の個数で割った値（＝荷の重量の総和／荷の個数）としてもよいし、荷の重量に走行距離の総和を乗じた値に対して、内燃車１が荷を持った状態で走行した負荷走行距離の総和を割った値（＝荷の重量×走行距離の総和／負荷走行距離の総和）としてもよい。

また、これに限らず、時間平均又は加重平均を用いることで平均荷重を導出してもよい。
また、平均車重では、上式８に示すように、時間割合を用いて平均車重のうち、内燃車１が持っていた荷の重量を導出していたが、本発明はこれに限定されるものではなく、次式１０に示すように、距離割合を用いて平均車重のうち内燃車１が持っていた荷の重量を導出してもよい。

平均車重＝無負荷車重＋平均荷重×（負荷走行距離／走行距離） … 式（１０）
上記実施形態では、走行消費電流量を求めるのに走行時間を用いていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、走行時間に代えて、走行距離を用いてもよい。

また、上記実施形態では、荷役消費電流量を求めるのに荷役時間を用いていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、荷役時間に代えて、楊高を用いてもよい。
また、パワーステアリングを駆動するパワステモータに対して単位時間当たりに流れる電流量を求め、この結果にハンドル操作時間を掛けることでパワステモータを駆動するのに利用される消費電流量を求めてもよい。このようにすれば、電気車の消費電流量の推測精度を更に向上させることができる。

また、上記実施形態では、推測装置２０が推測した充電時間が設定値よりも大きい場合に、交換用のバッテリが必要であると判断するようにされていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数台の電気車が必要であると判断するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、消費電流量を推測するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、消費電力量（電流量と電圧量との積）を推測するようにしてもよい。

また、電気車の重量（車重）には作業者の重量が含まれていてもよい。
また、本実施形態では、推測装置２０が内燃車１に搭載されていないものとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、推測装置２０は内燃車２０に搭載されていてもよい。

また、バッテリの容量が比較的少ない状態でバッテリから大電流が流れるとバッテリ電圧が急激に落ちる（電圧降下が起こる）ので、この点を考慮して、電気車のバッテリを決めるようにしてもよい。

また、上記実施形態では、一定期間の間計測した就業時間及び荒さ情報のうち、最大値を推測装置２０にて用いるようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、平均値を用いるようにしてもよい。

また、上記実施形態では、車速を微分することにより加速度を計測するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、位置情報を取得し、この位置情報を二階微分することにより加速度を計測するようにしてもよいし、加速度センサを設け、この加速度センサから直接加速度を計測するようにしてもよい。

１…内燃式フォークリフト（内燃車）、２…レバーセンサ、３…荷重センサ、４…車速センサ、５…表示部、１０…計測装置、１１…記憶部、２０…推測装置、２１…制御部、２２…操作部、２３…表示部。

Claims (6)

1. 内燃式フォークリフトの稼働時間、走行時間及び荷役時間を計測する時間計測手段と、
   前記内燃式フォークリフトに積まれた荷の重量を計測する荷重計測手段と、
   前記内燃式フォークリフトの挙動に関する挙動情報を計測することにより、この計測結果を、前記内燃式フォークリフトの作業者による運転の荒さを表す荒さ情報として取得する荒さ情報取得手段と、
   前記時間計測手段及び前記荷重計測手段により計測された計測結果と、前記荒さ情報取得手段により取得された荒さ情報と、電気式フォークリフトの重量とに基づいて、前記作業者が前記内燃式フォークリフトと同じ運転操作を前記電気式フォークリフトで行った場合に、この電気式フォークリフトが消費するとみなされる電流量を推測する消費電流量推測手段とを備え、
   前記時間計測手段、前記荷重計測手段、及び、前記荒さ情報取得手段は、前記内燃式フォークリフトに搭載されていることを特徴とするフォークリフト用演算システム。
2. 前記荒さ情報取得手段は、前記挙動情報として、前記内燃式フォークリフトの加速度が単位時間当たりに基準値を超過した割合を計測することを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト用演算システム。
3. 前記消費電流量推測手段は、前記荷重計測手段及び前記時間計測手段により計測された計測結果から、単位時間当たりに前記内燃式フォークリフトに積まれた荷の重量を導出し、更に、その導出結果と、前記内燃式フォークリフトが荷を積んだ状態で走行した時間又は距離と、前記内燃式フォークリフトが荷を積んでない状態で走行した時間又は距離と、前記電気式フォークリフトの重量とから、単位時間当たりにおける電気式フォークリフトの平均重量を導出し、この導出結果を前記電流量の推測の際に利用することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のフォークリフト用演算システム。
4. 前記消費電流量推測手段は、単位時間当たりに前記電気式フォークリフトが消費するとみなされる電流量を推測するようにされており、
   前記消費電流量推測手段により推測された電流量に基づいて、前記電流量を一定時間続けて流すことが可能なバッテリの容量を導出するバッテリ容量導出手段を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか１項に記載のフォークリフト用演算システム。
5. 前記時間計測手段は、前記フォークリフトの作業者による一日の就業時間を計測するようにされており、
   前記消費電流量推測手段により推測された電流量に基づいて、その電流量を充電するのに必要な充電時間を推測する充電時間推測手段と、
   前記充電時間推測手段により推測された充電時間と、前記時間計測手段により計測された就業時間との和が、２４時間よりも大きい場合に、交換用のバッテリが必要であると判定する判定手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れか１項に記載のフォークリフト用演算システム。
6. 前記時間計測手段は、前記就業時間を一定期間の間計測し、
   前記判定手段は、前記時間計測手段が計測した就業時間の平均値又は最大値を用いるようにされており、
   さらに、前記荒さ情報取得手段は、前記荒さ情報を一定期間の間取得し、前記消費電流量推測手段は、一日における前記荒さ情報の平均値又は最大値を用いるようにされていることを特徴とする請求項６に記載のフォークリフト用演算システム。