JP2018158830A - エレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】乗りかごを効率的に運行するようにしたエレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法を提案する。【解決手段】乗りかごを複数の階床に亘って運行させる制御装置を備えるエレベータを管理するエレベータ管理システムにおいて、制御装置を管理する管理装置を備え、当該管理装置は、行先階指定情報、及び、かご呼び情報を受信する受信回路と、受信回路の受信情報を累積して記録するメモリと、メモリに記録された情報に基づいて、乗りかごの運行傾向を学習するコントローラと、管理情報を制御装置に出力する出力回路と、を備え、コントローラは、学習の結果に基づいて、受信回路の受信情報から所定時間後の行先階指定情報、及び、かご呼び情報を予測し、当該所定時間後の予測の結果に基づいて、管理情報を乗りかごの運行階の範囲を制限するように形成し、制御装置は、管理情報に基づいて乗りかごの運行を制御するようにした。【選択図】図１

Description

本発明は、エレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法に関し、例えば、複数の階床間を運行する乗りかごの複数台を群として管理するエレベータ管理システムに関する。

従来、この種のエレベータ管理システムは、最下階から最上階の間で、複数の乗りかご同士の重力方向の間隔が均等になるように、乗りかごを往復させている。ところが、一部の乗りかごについて、多数の乗客の乗降に伴い遅延が発生すると、複数の乗りかごを均等に運行することができずに、例えば、同一階床に複数のかごが同時期に停止するなどして、他の階床では、待ち時間が長くなるといった事態が発生していた。

そこで、特許文献１には、乗りかごの運行効率を向上させるために、各階床における乗りかごの待ち時間を等しくするようにエレベータ管理システムを制御する発明が提案されている。この発明は、複数の乗りかご夫々が最下階と最上階との間の運行を繰り返すことを前提にしながらも、所定時間後の乗りかごの位置と移動方向とを設定し、これに合うように、乗りかごを運行するというものである。

特許第４１３９８１９号公報

従来のエレベータ管理システムでは、乗りかごの運行に浪費が生じるという課題がある。そこで、本発明は、乗りかごを効率的に運行するようにしたエレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、乗りかごを複数の階床に亘って運行させる制御装置を備えるエレベータを管理するエレベータ管理システムにおいて、制御装置を管理する管理装置を備え、当該管理装置は、行先階指定情報、及び、かご呼び情報を受信する受信回路と、受信回路の受信情報を累積して記録するメモリと、メモリに記録された情報に基づいて、乗りかごの運行傾向を学習するコントローラと、管理情報を制御装置に出力する出力回路と、を備え、コントローラは、学習の結果に基づいて、受信回路の受信情報から所定時間後の行先階指定情報、及び、かご呼び情報を予測し、当該所定時間後の予測の結果に基づいて、管理情報を乗りかごの運行階の範囲を制限するように形成し、制御装置は、管理情報に基づいて乗りかごの運行を制御するようにした。

また本発明においては、エレベータの乗りかごを複数の階床に亘って運行させる制御装置を管理装置によって管理するエレベータの管理方法において、管理装置は、行先階指定情報、及び、かご呼び情報を受信し、受信回路の受信情報を累積して記録し、受信情報に基づいて、乗りかごの運行傾向を学習し、学習結果として管理情報を制御装置に出力し、学習結果に基づいて、受信情報から所定時間後の行先階指定情報、及び、かご呼び情報を予測し、当該予測の結果に基づいて、管理情報を乗りかごの運行階の範囲を制限するように形成し、制御装置に、管理情報に基づいて乗りかごの運行を制御させるようにした。

本発明によれば、乗りかごを効率的に運行するようにしたエレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法を実現できる。

本実施の形態によるエレベータ管理システムの構成を示したブロック図である。 本実施の形態によるエレベータ装置の概略構造の要部を示した略線図である。 本実施の形態によるエレベータ装置の運行経路を示す図である。 本実施の形態による学習の説明に供する概念図である。 本実施の形態による運行データテーブルの構成を示す概念図である。 本実施の形態による学習データテーブルの構成を示す概念図である。 運行データ記憶処理の処理手順を示すフローチャートである。 運行データ学習処理の処理手順を示すフローチャートである。 運行経路決定処理の処理手順を示すフローチャートである。 運行指示処理の処理手順を示すフローチャートである。 運行中運行経路補正処理の処理手順を示すフローチャートである。 扉開時運行経路補正処理の処理手順を示すフローチャートである。 他の実施の形態によるエレベータ管理システムの構成を示したブロック図である。 他の実施の形態によるエレベータ管理システムの構成を示したブロック図である。 他の実施の形態によるエレベータ管理システムの構成を示したブロック図である。 他の実施の形態によるエレベータ管理システムの構成を示したブロック図である。

（１）本実施の形態によるエレベータ管理システムの構成
図１において、１は本実施の形態によるエレベータ管理システムを示す。このエレベータ管理システム１は、複数のエレベータ３を管理する管理サーバ２を備えて構成される。管理サーバ２及び複数のエレベータ３がイントラネット等の通信路１９を介して接続されている。

管理サーバ２は、それぞれのエレベータ３の運行データを、受信回路を介して取得し、取得した運行データからそれぞれのエレベータ３の運行状況を学習して、それぞれのエレベータ３の運行を、出力回路を介して管理情報を出力することで、管理する管理装置である。管理サーバ２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４、補助記憶装置５及びメモリ６を備えて構成される。

ＣＰＵ４は、管理サーバ２全体の動作制御を司るプロセッサ（コントローラ）である。補助記憶装置５は、例えばハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量の不揮発性記憶装置から構成され、プログラムやデータを長期間記憶するために利用される。この補助記憶装置５が提供する記憶領域の一部が後述する運行データテーブルＴＢ１０及び学習データテーブルＴＢ２０として利用される。

メモリ６は、例えば揮発性の半導体メモリから構成され、ＣＰＵ４のワークメモリとしても利用され、運行記憶モジュール７、運行学習モジュール８、経路決定モジュール９及び経路指示モジュール１０を備える。なお、メモリ６は、運行データを適宜、累積して記録してもよい。

それぞれのエレベータ３は、図２に示すように、建物に設置された昇降路内において、例えば１階から７階の階層にそれぞれ設けられた乗場間で、乗りかご１２を昇降させるように運転している。

この乗りかご１２は、一端側に釣合錘１４が取り付けられた主ロープ１３の他端側に取り付けられている。また主ロープ１３は、巻上機１５に巻き付けられている。巻上機１５は、乗りかご１２を昇降駆動する昇降機構であり、昇降路の上部に設けられた機械室に、乗りかご１２の昇降運転を制御する制御装置（以下、これをエレベータ制御装置と呼ぶ）１１と共に設置される。

エレベータ制御装置１１（図１）は、乗りかご１２の運転を制御するコンピュータ装置であり、乗場に設けられた呼び釦１６（図２）に対する乗客の操作（かご呼び情報）に応じて乗りかご１２を昇降させるように巻上機１５を制御する。

エレベータ３は、どの時間帯にどの経路を乗りかご１２に走行させなくてよいかを判断することが難しいため、非効率的であるが、通常は、乗りかご１２が最上階から最下階まで運行され得るものとして運用されている。本発明においては、この判断を行うために学習機能をエレベータ管理システム１に実装している。

次に、かかるエレベータ管理システム１の管理サーバ２に実装される学習機能について説明する。なお、学習機能は、例えば、ディープラーニングを実施する。

エレベータ管理システム１の学習機能は、各階層のかご呼び情報、及び／又は、各乗りかご１２の行先階指定釦に対する操作（行先階指定情報）を受け付けてから、所定の時間後（例えば、乗りかご１２が走行路を１往復する周期としての５分後）の呼び釦１６及び各乗りかご１２の行先階指定釦の操作状態を予測して運行傾向を学習する。

図３に学習機能の一例を示す。隣接する層（図３においての列）のニューロン間（図３においての円）に重み付けがされ、演算が行われる。この学習機能では、各階層における呼び釦１６及び各乗りかご１２の行先階指定釦の入力数分の次元の配列が入力層から入力されると、複数の隠れ層及び出力層において、管理サーバ２は、所定の演算を行う。なお入力層は入力が行わる階層で１つであり、出力層は出力が行われる階層で１つである。また入力層と出力層の中間に隠れ層が複数存在する。

そして演算の結果として、管理サーバ２は、各階層における呼び釦１６及び各乗りかご１２の行先階指定釦の入力数分の次元の配列を出力する。なお、隠れ層における所定の演算とは、例えば、シグモイド関数、ハイパボリックタンジェント関数、ランプ関数等の活性化関数を用いた演算とする。また出力層における所定の演算とは、例えば、ソフトマックス関数等を用いた演算とする。

図３においては、管理サーバ２は、この学習機能に基づいて、１階で上昇する乗りかご１２を呼ばれ、かつ、２階で上昇する乗りかご１２及び下降する乗りかご１２が呼ばれた場合、次の周期において乗りかご１２がどう呼ばれるかを予測している。

管理サーバ２は、この場合、次の周期において、２階で上昇する乗りかご１２が呼ばれ、かつ、４階で下降する乗りかご１２が呼ばれると予測している。

なお、図３においては、釦が押された場合を「○」、釦が押されない場合を「×」で表している。また各階層において、乗場において上昇する乗りかご１２を呼ぶ場合の釦を「↑」、乗場において下降する乗りかご１２を呼ぶ場合の釦を「↓」、乗りかご１２においてその階で降りる場合の釦を「→」で表している。なお、図３においては、乗りかご１２が１つのみの場合を例にしているため、各階に「→」の列が１列ずつとなっているが、複数としても良い。

図３の予想の場合、ディープラーニングによって、管理サーバ２は、１往復するためにかかる時間の間に４階から７階において乗りかご１２が呼ばれないと予測する。管理サーバ２は、図４の実線で示すような４階を目的階とした運行経路で乗りかご１２を運行するようにエレベータ制御装置１１に指示する。具体的には、管理サーバ２は、４階において乗降のための待ち時間の後に、乗りかご１２の進行方向を反転するように、エレベータ制御装置１１に指示する。なお図４中の破線は、従来の運行経路を示しており、従来の運行においては最上階である７階まで乗りかご１２は到達する。

以上のような学習機能を実現するための手段として、図１に示すように、管理サーバ２のメモリ６には、運行記憶モジュール７、運行学習モジュール８、経路決定モジュール９及び経路指示モジュール１０が格納され、管理サーバ２の補助記憶装置５には、運行データテーブルＴＢ１０及び学習データテーブルＴＢ２０が格納されている。

運行記憶モジュール７は、それぞれのエレベータ３のエレベータ制御装置１１から運行データを例えば１日毎に取得し、取得した運行データを運行データテーブルＴＢ１０に記憶する機能を有するプログラムである。

運行学習モジュール８は、運行データテーブルＴＢ１０から取得する運行データを基に図３に示したような学習を例えば１年毎に１年分行い、図３に示したような重み付けの値等の学習に必要な値等を変更するプログラムである。また運行学習モジュール８は、学習結果として算出した各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態（学習結果）を、学習データテーブルＴＢ２０に記録する。なお、それぞれの任意の各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態の組み合わせに対してそれぞれ学習結果が算出される。

経路決定モジュール９は、学習データテーブルＴＢ２０から学習結果を取得し、乗りかご１２の運行経路を決定するプログラムである。経路決定モジュール９は、それぞれの学習結果から、乗りかご１２を走行させる必要のない省略できる経路を導出して、当該経路を通らない経路を短縮経路として乗りかご１２の運行経路として決定する。

例えば、図６における入力行及び出力行のような学習結果の場合、経路決定モジュール９は、入力行においても、出力行においても２階から７階を通る必要がないことがわかる。

このため、経路決定モジュール９は、２階から７階を通らない短縮経路を、乗りかご１２の運行経路として決定する。なお省略できる経路が無い場合、経路決定モジュール９は、最下階から最上階までを往復する通常経路を乗りかご１２の運行経路として決定する。

経路指示モジュール１０は、それぞれのエレベータ３のエレベータ制御装置１１から与えられたそれぞれの乗りかごの位置や進行方向等に応じて経路決定モジュール９が決定した運行経路を補正するプログラムである。例えば、乗りかご１２の運行中に、乗りかご１２がまだ通過していない運行経路内において、呼び釦１６が押圧されている場合や、乗りかご１２の扉が開いている際に、未だ発生していない予測がある場合等に乗りかご１２の運行経路を補正し、この補正した運行経路を管理情報として、エレベータ３のエレベータ制御装置１１に送信する。

なお乗りかご１２の運行経路を補正しなくてもよい場合、経路指示モジュール１０は、経路決定モジュール９の決定した運行経路をそのままエレベータ３のエレベータ制御装置１１に送信する。また経路指示モジュール１０は、経路決定モジュール９の決定した運行経路に基づいて、複数の乗りかご１２のうちから運行する乗りかご１２を１つ以上決定する。

運行データテーブルＴＢ１０には、図５に示すように、各階層における呼び釦１６の状態（かご呼び情報）及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態（行先階指定情報）が、運行データとして５分（１往復するためにかかる時間）毎に格納される。なお図５中の「○」、「×」、「↑」、「↓」、「→」は図３中と同様の意味とする。

同様に、学習データテーブルＴＢ２０には、図６に示すように、任意の各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態を入力としたときの、５分（１往復するためにかかる時間）の各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態が出力として格納されている。なお図６中の「○」、「×」、「↑」、「↓」、「→」は図３中と同様の意味とする。

（２）管理サーバによる各種処理
次に、上述した管理サーバ２において実行される各種処理について説明する。なお、以下においては、各種処理の処理主体を「プログラム」として説明するが、実際上は、ＣＰＵ４がその「プログラム」に基づいてその処理を実行することは言うまでもない。

図７は、運行記憶モジュール７が実行する運行データ取得処理の処理手順を示す。運行記憶モジュール７は、この図６に示す処理手順に従って、それぞれのエレベータ３のエレベータ制御装置１１から運行データを取得する。

実際上、運行記憶モジュール７は、例えば毎日決められた時間にこの図７に示す運行データ取得処理を開始する。

そして、運行記憶モジュール７は、まず、それぞれのエレベータ３のエレベータ制御装置１１から、１日分の運行データを取得する（Ｓ１１）。続いて、運行記憶モジュール７は、運行データテーブルＴＢ１０に１日分の運行データを格納し（Ｓ１２）、運行データ取得処理を終了する。

図８は、運行学習モジュール８により実行される運行データ学習処理の処理手順を示す。運行学習モジュール８は、この図８に示す処理手順に従って、運行データテーブルＴＢ１０から取得する運行データに基づいて、任意の各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態に対する、５分（１往復するためにかかる時間）の各階層における呼び釦１６の状態及び各乗りかご１２の行先階指定釦の状態（学習結果）を学習する。

実際上、運行学習モジュール８は、例えば毎年決められた時期にこの図８に示す運行データ学習処理を開始する。

そして、運行学習モジュール８は、まず、運行データテーブルＴＢ１０から１年分の運行データを取得し、取得した運行データを基に学習する（Ｓ１５）。続いて、運行学習モジュール８は、学習結果を学習データとして学習データテーブルＴＢ２０に格納し（Ｓ１６）、運行データ学習処理を終了する。

図９は、経路決定モジュール９により実行される運行経路決定処理の処理手順を示す。経路決定モジュール９は、この図９に示す処理手順に従って、乗りかご１２の運行経路を決定する。

実際上、経路決定モジュール９は、運行データ学習処理が終了すると、この図９に示す運行経路決定処理を開始する。

そして、経路決定モジュール９は、まず、学習データテーブルＴＢ２０から学習データを取得する（Ｓ２１）。続いて、経路決定モジュール９は、それぞれの学習結果に対して、省略できる経路があるか否かを判断する（Ｓ２２）。経路決定モジュール９は、この判断で否定結果を得ると、通常経路を運行経路とすることを経路指示モジュール１０に送信し、運行データ学習処理を終了する。

これに対して、経路決定モジュール９は、省略できる経路があることにより、ステップＳ２２の判断で肯定結果を得ると、その経路を省略した短縮経路を生成し（Ｓ２３）、経路指示モジュール１０に送信し、運行データ学習処理を終了する。

図１０は、経路指示モジュール１０により実行される運行指示処理の処理手順を示す。経路指示モジュール１０は、この図１０に示す処理手順に従って、乗りかご１２に運行経路を指示する。

実際上、経路指示モジュール１０は、エレベータ３のエレベータ制御装置１１より、呼び釦１６に対する乗客の操作を受信すると、この図１０に示す運行中運行経路補正処理を開始する。

そして、経路指示モジュール１０は、まず、運行する乗りかご１２を決定する（Ｓ２５）。続いて、経路指示モジュール１０は、その乗りかご１２を制御するエレベータ制御装置１１に、運行経路を送信し（Ｓ２６）、運行指示処理を終了する。そして運行経路を受信したエレベータ制御装置１１は、この運行経路に従って乗りかご１２を運行する。

図１１は、経路指示モジュール１０により実行される運行中運行経路補正処理の処理手順を示す。経路指示モジュール１０は、この図１１に示す処理手順に従って、乗りかご１２の運行経路を補正する。

実際上、経路指示モジュール１０は、運行指示処理が終了した後、この運行指示処理によって運行を指示された乗りかご１２の運行経路内の乗場の呼び釦１６に対する乗客の操作を、エレベータ制御装置１１から受信すると、この図１１に示す運行中運行経路補正処理を開始する。

そして、経路指示モジュール１０は、まず、それぞれのエレベータ制御装置１１からのりかご１２の位置及び進行方向を取得してその乗場に接近中の乗りかご１２がないか否かを判断する（Ｓ３１）。経路指示モジュール１０は、その乗場に近接中の乗りかご１２があり、この判断で肯定結果を得ると、運行中運行経路補正処理を終了する。この近接中の乗りかご１２がその乗場に停車するため、管理サーバ２での制御は不要となる。

これに対して、経路指示モジュール１０は、近接中の乗りかご１２がないことにより、ステップＳ３１の判断で肯定結果を得ると、乗場に一番近い乗りかご１２を選択する（Ｓ３２）。続いて、経路指示モジュール１０は、選択した乗りかご１２を制御するエレベータ制御装置１１に、当該乗りかご１２の進行方向を反転する指示を送信し（Ｓ３３）、運行中運行経路補正処理を終了する。

図１２は、経路指示モジュール１０により実行される扉開時運行経路補正処理の処理手順を示す。経路指示モジュール１０は、この図１２に示す処理手順に従って、乗りかご１２の運行経路を補正する。

実際上、経路指示モジュール１０は、運行指示処理が終了した後、この運行指示処理によって運行を指示された乗りかご１２が扉を開いている際（以下、これを扉開時と呼ぶ）に、この乗りかご１２に対して未だ発生していない（学習結果での予側によると発生しているはずの）釦の押圧操作をエレベータ制御装置１１から受信すると、この図１２に示す扉開時運行経路補正処理を開始する。

そして、経路指示モジュール１０は、まず、釦の押圧操作が発生しているはずの時間からこの扉開時までの経過時間が所定値以下か否かを判断する（Ｓ４１）。経路指示モジュール１０は、所定の時間が経過していることにより、学習結果での予側の誤差を修正することができないと判断し、この判断で否定結果を得ると、扉開時運行経路補正処理を終了する。

これに対して、経路指示モジュール１０は、所定の時間が経過しておらず、学習結果での予側の誤差を修正することができると判断することにより、ステップＳ４１の判断で肯定結果を得ると、扉を開いている時間を延長するよう指示を、この乗りかご１２を制御しているエレベータ制御装置１１に送信し（Ｓ４２）、扉開時運行経路補正処理を終了する。

（３）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態のエレベータ管理システム１では、管理サーバ２は、それぞれのエレベータ３が次の周期にどのような運行を行うかを学習データから予測することにより、省略できる経路に関しては省略して運行を行うような指示を、それぞれのエレベータ３に対して行う。

従って、本エレベータ管理システム１によれば、プログラムの改変等を行わずに、使用状況に応じた運行を乗りかご１２に適用することが可能となり、効率良く乗りかご１２を運行することができる。

（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、本発明を適用するエレベータ管理システム１を図１のように構成する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これらエレベータ管理システムの構成としては、この他種々の構成を広く適用することができる。

例えば、図１３に示すように、エレベータ管理システム２０は、管理サーバ２とそれぞれのエレベータ３とを、インターネット等の通信網２１を介して接続するような構成としても良い。この場合、管理サーバ２はクラウドサーバ、データセンタに設置されたサーバ装置となる。管理サーバ２は、通信網２１、スイッチングハブやルータ等の通信機器２２，２３及びイントラネットなどの通信路２４を介してエレベータ３と接続される。

図１のような構成の場合は、管理サーバ２の設置場所としてエレベータ３の昇降路内や機械室が想定されるが、このような場所に１年分の運行データを保存できるような大容量のデータ記憶装置やディープラーニングを実施するようなサーバ装置を設置するのは困難な場合がある。しかしながら、エレベータ管理システム２０は、図１３に示すような構成とすることで、このような場合にも本発明を適用することが可能となる。

またエレベータ管理システム２０は、インターネット等の外部との接続を持つことで、例えば、同じ就業時間や営業時間で運営される他の建物に設置されており、類似した運行を行うエレベータ３の運行データを取得することができる。このことで、エレベータ管理システム２０は、学習のための運行データを多く取得することが可能となり、学習の精度を上げることができる。

またエレベータ管理システム２０は、インターネット等の外部との接続を持ち、天候データや公共の交通機関の運行情報を学習のための情報とすることで、学習の精度を上げることができる。

さらに、図１４に示すように、エレベータ管理システム３０は、学習データを算出するクラウドサーバ３５を、通信網２１及びスイッチングハブやルータ等の通信機器３７，３９を介してサーバ装置である管理サーバ３１及びそれぞれのエレベータ３と接続するようにしても良い。なおクラウドサーバ３５は、クラウドサーバやデータセンタ等で構成される。

図１４に示すような構成とすることで、負荷の重い運行データの転送や学習処理を要する運行データ学習処理を中心とした処理は高性能なクラウドサーバ３５で行い、エレベータ３と頻繁に通信を行う必要があり、通信遅延が致命的になる運行指示処理を中心とした処理は管理サーバ３１で行うことができる。

このためエレベータ管理システム３０では、通信遅延による影響を減少させつつ、比較的設置スペースの限られた場所にも設置することができる。なお、ＤＭＺ（demilitarized zone）に管理サーバ３１を設置することで学習データ取得モジュール３４による学習データの取得と、エレベータ３に対する運行指示とを迅速に行うことが可能となる。

さらに、図１５に示すように、エレベータ管理システム５０においては、サーバ装置である管理サーバ５１に通信モジュール５４を設けることで、スイッチングハブやルータ等の通信機器３７（図１４）を介しての通信が不要となる。このため、スイッチングハブやルータ等が設置されていない環境やセキュリティ上の理由でスイッチングハブやルータ等が利用できない場合にも本発明を適用することができる。なお図１５の構成では、管理サーバ５１を除去するだけで、旧来のエレベータ３の運用に戻すことができる。

さらに、図１６に示すように、学習データを通信網経由でダウンロードすることが難しい場合、エレベータ管理システム６０に、学習データＴＢ３０を記録したＳＤカード等の補助記憶装置６３を接続しても良い。補助記憶装置６３は、エレベータ３を定期的に保守や点検をする保守員が、持ち運び保守や点検作業の際に学習データＴＢ３０を更新する。学習データＴＢ３０は、学習データＴＢ２０をコピーすることで作成される。なお図１６の構成では、サーバ装置である管理サーバ６１を除去するだけで、旧来のエレベータ３の運用に戻すことができる。

さらに、上述の実施の形態においては、学習手段としてディープラーニングを用いる場合について述べたが、本発明はこれに限らず、回帰分析のような統計手法を用いても良いし、ディープラーニング以外の機械学習を用いても良い。

さらに、上述の実施の形態においては、各階層における呼び釦１６及び各乗りかご１２の行先階指定釦の押圧状態のみから１往復後の各階層における呼び釦１６及び各乗りかご１２の行先階指定釦の押圧状態を予測する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、春夏秋冬といった季節の情報、やオリンピックが開催される年やうるう年といった年の情報、朝昼夜といった時間帯の情報等を反映しても良い。

さらに、上述の実施の形態においては、建物内のローカル情報を考慮しない場合について述べたが、本発明はこれに限らず、通信路１９から建物内の会議室の使用情報といったローカル情報を取得して予測結果に反映しても良い。

１，２０，３０，５０，６０……エレベータ管理システム、２，３１，５１，６１……管理サーバ、３……エレベータ、４，３２，５２，６２……ＣＰＵ、５，６３……補助記憶装置、６，３３，３６，５３，６４……メモリ、７……運行記憶モジュール、８……運行学習モジュール、９……経路決定モジュール、１０……経路指示モジュール、１１……エレベータ制御装置、１２……乗りかご、１３……主ロープ、１４……釣合錘、１５……巻上機、１６……呼び釦、１９，２４，３８，４０……通信路、２１……通信網、２２，２３，３７，３９……通信機器、３５……クラウドサーバ。

Claims (7)

1. 乗りかごを複数の階床に亘って運行させる制御装置を備えるエレベータを管理するエレベータ管理システムであって、
   前記制御装置を管理する管理装置を備え、
   当該管理装置は、
   行先階指定情報、及び、かご呼び情報を受信する受信回路と、
   前記受信回路の受信情報を累積して記録するメモリと、
   前記メモリに記録された情報に基づいて、前記乗りかごの運行傾向を学習するコントローラと、
   管理情報を前記制御装置に出力する出力回路と、
   を備え、
   前記コントローラは、
   前記学習の結果に基づいて、前記受信回路の受信情報から所定時間後の行先階指定情報、及び、かご呼び情報を予測し、
   当該所定時間後の予測の結果に基づいて、前記管理情報を前記乗りかごの運行階の範囲を制限するように形成し、
   前記制御装置は、前記管理情報に基づいて前記乗りかごの運行を制御する
   エレベータ管理システム。
2. 前記制御装置は、
   前記かご呼び情報及び前記行先階指定情報の予測に基づいて到達する階床を決定し、当該階床に到達すると前記乗りかごの進行方向を反転する
   請求項１記載のエレベータ管理システム。
3. 現時点からそれぞれの前記乗りかごの１回の運行にかかる時間までの、それぞれの前記乗りかごに対する前記かご呼び情報及び前記行先階指定情報を予測して、それぞれの前記乗りかごの運行経路を決定する
   請求項１記載のエレベータ管理システム。
4. 前記かご呼び情報及び前記行先階指定情報の予測の後に、予測以外のかご呼び又は行先階指定が発生した場合、
   現在の前記乗りかごの位置及び前記乗りかごの移動方向に基づいて運行経路を修正する
   請求項１記載のエレベータ管理システム。
5. 前記かご呼び情報及び前記行先階指定情報の予測に基づいたかご呼び及び行先階指定の発生時刻と実際のかご呼び及び行先階指定の発生時刻との差異に基づいて、前記乗りかごの扉の開時間を調整する、
   請求項１記載のエレベータ管理システム。
6. エレベータを管理するエレベータ管理システムであって、
   それぞれの乗りかごの行先階指定情報、それぞれの階床から与えられたかご呼び情報を含むかごの運行状況を記録し、当該運行状況を学習する第１のサーバ装置と、
   当該学習に基づいてそれぞれの階床から与えられた前記かご呼びを予測する第２のサーバ装置と
   を備え、
   それぞれの乗りかごの運行は制御装置によって制御され、
   前記制御装置は、
   前記第２のサーバ装置における前記かご呼びの予測に基づいて、前記かご呼びが発生しないと予測される階床を除外して、それぞれの乗りかごの運行経路を決定する
   エレベータ管理システム。
7. エレベータの乗りかごを複数の階床に亘って運行させる制御装置を管理装置によって管理するエレベータの管理方法であって、
   前記管理装置は、
   行先階指定情報、及び、かご呼び情報を受信し、
   受信した受信情報を累積して記録し、
   前記受信情報に基づいて、前記乗りかごの運行傾向を学習し、
   学習結果として管理情報を前記制御装置に出力し、
   前記学習結果に基づいて、前記受信情報から所定時間後の行先階指定情報、及び、かご呼び情報を予測し、
   当該予測の結果に基づいて、前記管理情報を前記乗りかごの運行階の範囲を制限するように形成し、
   前記制御装置に、前記管理情報に基づいて前記乗りかごの運行を制御させる
   エレベータの管理方法。

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