JP2019081622A - Vehicle allocation system of external system cooperation and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、エレベーター装置の運行管理に係り、特に外部システムと連携してエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うための外部システム連携配車システム及び方法に関する。 The present invention relates to operation management of an elevator apparatus, and more particularly to an external system cooperation dispatch system and method for appropriately dispatching a car at crowded elevator landings in cooperation with an external system.
従来からエレベーター装置の運行管理について、多くの提案がなされている。これらの中には、エレベーター装置の利用者が各階の乗場で混雑するときの運行管理について提案したものがある。 Conventionally, many proposals have been made for operation management of elevator devices. Among these, there are those proposed for operation control when a user of the elevator apparatus is congested at the landing of each floor.
例えば特許文献1は、複数のエレベーターを1群とするエレベータシステムに対して、混雑階に的確な台数のかごを配車することのできるエレベーターの制御装置を得ることを目的とし、「エレベーター乗場およびかご内の混雑状態を検出する乗場カメラ1B、かご内カメラ1Aと、これらのカメラの出力に基づいて現在のエレベーター乗場の乗客面積およびかご内の占有面積を計測する乗場面積検出手段3A、かご内面積検出手段3Bと、これらの検出手段の出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場およびかご内両方の将来混雑度を予測する追加割当判定手段3C、交通情報学習手段3Gと、この予測結果に基づいて乗場に複数台のかごを配車する割当演算手段3D、運転制御手段3Eとを備える。」ものである。
For example,
特許文献1に記載の装置によれば、エレベーター乗場の混雑状態を検出し、検出出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測し、乗場に複数台のかごを配車することで、エレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことができる。
According to the device described in
特許文献1の手法によれば、過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測しているので、エレベーターを設置したビル内で定常的に発生する混雑事象に対しては対応が可能である。例えば、朝晩の出退勤、昼食時の混雑などは、週末を除き、ルーチン的に発生する事象であるので、これに対応したエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことには有効である。
According to the method of
然しながらルーチン以外の突発事象に対する対応としては不十分である。特許文献1の手法における過去の学習結果には、ルーチン以外の突発事象は含まれておらず、突発事象の予測は不可能である。
However, it is inadequate as a response to non-routine sudden events. The past learning results in the method of
また特許文献1では、乗場に利用者が集まり、呼びが発生してから対応に入るので混雑が発生してしまっている可能性が大であり、適切な台数の配車には有効であっても、混雑を生じさせないための対応としては不十分なものである。
Further, in
このことから、本発明においては、突発事象時の対応も含めて先行的に配車可能な外部システム連携配車システム及び方法を提供することを目的とする。 From this, it is an object of the present invention to provide an external system linkage dispatch system and method that can be dispatched in advance including response to an emergency event.
以上ことから本発明においては「ビルなどの施設内に設置された複数のエレベーター装置の運行管理を行う外部システム連携配車システムであって、複数のエレベーター装置の運転実績と外部システムからのイベント情報を入力する受信部と、受信部から得られる運転実績の情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、学習部の記憶情報とイベント情報を用いて乗場の階床別に利用者数を予測する予測部と、イベント情報の時刻情報に基づいて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車する乗場呼び登録判定部を備えていることを特徴とする外部システム連携配車システム。」としたものである。 From the above, in the present invention, “the external system cooperation dispatch system for managing the operation of a plurality of elevator apparatuses installed in a facility such as a building etc., and the operation results of the plurality of elevator apparatuses and event information from the external system The number of users is estimated according to the floor of the landing using the receiving unit to be input, the information on the operation results obtained from the receiving unit as the past experience data, and the learning unit to learn and the stored information and event information of the learning unit An external system cooperation dispatch system characterized by comprising: a forecasting unit to make an elevator car at a predicted crowded floor where congestion occurrence is forecasted based on time information of event information; ".
また本発明においては「ビルなどの施設内に設置された複数のエレベーター装置の運行管理を行うエレベーター運行管理方法であって、複数のエレベーター装置の運転実績と外部システムからのイベント情報を用いて乗場の階床別に利用者数を予測し、イベント情報の時刻情報に基づいて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車することを特徴とする外部システム連携配車方法。」としたものである。 Further, in the present invention, “the elevator operation control method for managing the operation of a plurality of elevator devices installed in a facility such as a building or the like, and using the operation results of the plurality of elevator devices and event information from the external system The external system cooperation dispatching method is characterized in that the number of users is predicted for each floor and the elevator car is pre-dispatched to the predicted congested floor where congestion occurrence is predicted based on time information of event information. It is a thing.
本発明によれば、適切台数での事前配車が可能であるので、ルーチンによる混雑以外に、突発的な混雑にも対応可能である。 According to the present invention, since it is possible to pre-allocate a suitable number of vehicles, it is possible to cope with sudden congestion as well as routine congestion.
以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る予測混雑時先行かご配車処理機能を備えたエレベーター運行管理システムの概略構成を示している。なお本発明の機能を特許文献1と区別して表現すると、予測混雑時先行かご配車処理機能というのが適切である。特許文献1の機能は、混雑時かご配車処理機能というべきものである。
FIG. 1 shows a schematic configuration of an elevator operation management system having a function of processing for preceding car allocation at the time of predicted congestion according to the present invention. In addition, when the function of the present invention is expressed in distinction from
図1には、ビル1などの施設内の設備やシステムと、外部のシステム2が記述されている。このうち、ビル1などの施設内の設備やシステムは、エレベーター運行管理システム3、各階の乗場エレベーターサービス要求装置4、各階の監視カメラ5、ビル管理システム6などであり、これらの間では通信手段8を介して相互にデータ通信が行われている。またエレベーター制御システム7a・・・7nが複数号機設置されており、エレベーター運行管理システム3により制御されている。
In FIG. 1, facilities and systems in a facility such as a
さらに図1では、外部のシステム2の一事例として、公共機関管理システムを例示している。ここでエレベーター運行管理システム3は、エレベーター運行管理システム3以外の外部システムとして、ビル管理システム6や公共機関管理システム2に連携したシステムであり、外部システム連携配車システムを構成している。
Further, FIG. 1 illustrates a public organization management system as an example of the
本発明に係るエレベーター運行管理システム3は、多くの入力や設定を得て、出力を与えている。これら入出力のうち、エレベーター制御システム7a・・・7nとエレベーター運行管理システム3の間では、エレベーター制御システム7a・・・7nから運転状態情報S71をエレベーター運行管理システム3に報告し、エレベーター制御システム7a・・・7nは、エレベーター運行管理システム3からの制御指令信号S72により各号機エレベーターが制御されている。ここで特徴的なことは、エレベーター運行管理システム3がビル1内の全ての号機を運用管理していることであり、それ以外の事項は通常のエレベーター制御と変わることがないのでここでの説明を割愛する。
The elevator
本発明では、さらに他の入力として、各階の乗場エレベーターサービス要求装置4からサービス要求信号S4、各階の監視カメラ5から映像信号S5、ビル管理システム6からビル管理情報S6、公共機関管理システム2から公共機関管理情報S2などを得る。
In the present invention, the service request signal S4 from the landing elevator
図2は、本発明に好適な乗り場環境事例を示した図である。各階のエレベーター乗場には、エレベーター扉を含む空間を監視、撮影する監視カメラ5(5−1、5−2、5−3、5−4)と、乗場エレベーターサービス要求装置4として上下式釦4(4−1、4−2、4−3、4−4)が設置されている。また、は、エレベーターかごの到着を予報する、或いは方向を案内するランタン20(20−1、20−2、20−3)が配置されている。図2には、さらにエレベーターのかご24内にかご内カメラ21、荷重センサ22を備えている。
FIG. 2 is a diagram showing a landing environment example suitable for the present invention. At elevator halls of each floor, surveillance cameras 5 (5-1, 5-2, 5-3, 5-4) for monitoring and photographing a space including an elevator door, and up and down
以下に説明するように、本発明におけるサービス要求信号S4の位置づけは、乗り場からエレベーターへの上り、下りのサービス方向を確認するためのものである。図2には上下式釦4が例示されているが、これは乗り場から行先階を登録する行先階登録装置などであってもよい。
As described below, the positioning of the service request signal S4 in the present invention is to confirm the upward and downward service directions from the landing to the elevator. Although the up-down
また本発明における映像信号S5の位置づけは、利用者の人数を計測するためのものであり、直接的、間接的に利用者数を確認可能なものであれば他の手段で代替可能である。図2の例では、エレベーターのかご24内に設けたかご内カメラ21や、エレベーターのかご24内下部に設けた荷重センサ22からも利用者数の情報入手が可能である。
Further, the positioning of the video signal S5 in the present invention is for measuring the number of users, and any means capable of directly or indirectly confirming the number of users can be substituted. In the example of FIG. 2, information on the number of users can also be obtained from the in-
このようにして、サービス要求信号S4からは、エレベーターの上り、下りの方向を確認することができ、映像信号S5からは利用者の人数が確認でき、ビル管理情報S6からは施設内での会議、イベントなどの行動予定が確認でき、公共機関管理情報S2からは当日の公共機関の運行情報(例えば列車遅れ)などを把握可能である。なお、これらの情報の一部は、夫々既存のシステムでも入力して何らかの目的で使用されているものを含んでいるが、本発明においては予測乗り降り人数の推定に用いている点が新しい。 Thus, from the service request signal S4, the upward and downward directions of the elevator can be confirmed, and from the video signal S5, the number of users can be confirmed, and from the building management information S6, the conference in the facility The action schedule such as an event can be confirmed, and the operation information (for example, train delay) of the public organization on the day can be grasped from the public organization management information S2. Although a part of the information includes information which is input in the existing system and used for some purpose, the present invention is new in that it is used for estimation of the predicted number of people getting on and off.
図1のエレベーター運行管理システム3内の受信部36では、通信手段8を介してサービス要求信号S4、映像信号S5、ビル管理情報S6などを得、またエレベーター制御システム7a・・・7nから運転状態情報S71を入力する。
The
受信部36からの入力信号は、乗り場呼び登録判定部39と学習部31に与えられ利用されるが、これらは本発明の本質に関わる部分であるので、この説明を後述することにし、一般的な機能である総合評価部37と割当て司令部38の説明を先に行う事にする。
The input signal from the
総合評価部37では、これらの入力した信号から利用者の要求や移動方向を判断し、割当て司令部38において各号機のエレベーター制御システム7a・・・7nに対して制御指令信号S72を与え、これを制御する。この部分は、従来からのエレベーター制御と何ら変わるところがないものであるので、これ以上の説明を割愛する。
The
通信手段8を介して得たサービス要求信号S4、映像信号S5、ビル管理情報S6などは、学習部31において記録され、利用される。ここでは、サービス要求信号S4および映像信号S5は、これら信号を発生した時刻の情報とともに記憶されることで、過去における経験情報として利用される。これにより過去のある場面(曜日、季節など)、ある時刻における利用者の行動や、態様が統計的に把握される。例えば、出退勤時、昼食時、夜間などでの人の移動状況の概要が把握可能である。従って、同じような将来の場面では、利用者は過去経験と同じような行動パターンを示すものと推定可能である。
The service request signal S4, the video signal S5, the building management information S6 and the like obtained through the communication means 8 are recorded in the
因みに特許文献1において、「過去の学習結果」に利用される情報は、これらの情報である。特許文献1の混雑時かご配車処理機能を実現するためには、サービス要求信号S4および映像信号S5があればよい。これらの情報は、複数のエレベーター装置の運転実績についての情報ということができ、エレベーター運行管理システムが制御、管理する範囲内で得られた情報である。
Incidentally, in
本発明のように、予測混雑時先行かご配車処理機能を実現するためには、さらにビル管理システム6からのビル管理情報S6、および公共機関管理情報S2が利用される。 As in the present invention, the building management information S6 from the building management system 6 and the public organization management information S2 are further used to realize the predicted car dispatch car processing function at the time of predicted congestion.
サービス要求信号S4と映像信号S5が、過去における経験情報、運転実績情報として利用されるものであるに対し、ビル管理システム6からのビル管理情報S6は、近未来における施設内での会議などの行動予定(開催場所、出席者及びその在席場所)が、ビル管理システム6に登録された情報であり、これによれば、例えば本日の3時からの5階での会議のときに各階からの人の動きが予測可能である。 While the service request signal S4 and the video signal S5 are used as past experience information and driving performance information, the building management information S6 from the building management system 6 is a conference in a facility in the near future, etc. The action schedule (the place, the attendee and the place where they are present) is the information registered in the building management system 6, according to this, for example, from each floor at the meeting on the fifth floor from 3 o'clock today Human movement is predictable.
また公共機関管理情報S2から、当日の公共機関の運行情報として、例えば列車遅れとその程度が把握できれば、特に出勤時の利用者の移動動向が、遅れのない通常時の移動動向とは相違し、変更されることが予測可能である。 Also, if, for example, the train delay and its degree can be grasped as the operation information of the public organization on the day from the public organization management information S2, especially the movement trend of the user at work will differ from the normal movement trend without delay. It is predictable to be changed.
本発明においては、運転実績情報に対して、ビル管理情報S6、および公共機関管理情報S2を、外部システムからのイベント情報と称することにする。イベント情報には計画的なもの(ビル管理情報S6)と、突発的なもの(公共機関管理情報S2)があるが、いずれもエレベーター運行管理システム以外の、外部システムから提供されたものである。 In the present invention, the building management information S6 and the public organization management information S2 will be referred to as event information from an external system, with respect to the operation record information. Event information includes planned information (building management information S6) and unexpected information (public organization management information S2), both of which are provided from an external system other than the elevator operation management system.
なお、ビル管理情報S6および公共機関管理情報S2は、これらのイベントの発生時刻或は終了時刻の情報と共に得られるものである。 The building management information S6 and the public organization management information S2 are obtained together with information on the occurrence time or the end time of these events.
このようにして、学習部31は、通常のエレベーターの利用される利用人数を日々学習する。ここでは、マクロな人数情報を出力可能である。更に学習部31は、階床別の乗車率を学習している。
In this way, the
乗車率の学習方法としては、エレベーター内の荷重やかご内カメラによって、エレベーターかご内の乗車人数を、検出、或いは算出する。更に、乗り場の人数を検出するため、乗り場カメラや、距離センサ等を用いて乗り場の人数を直接検出する。或いは乗場のボタン登録状況から、乗り場ボタンが押下された時点で乗り場に人がいるということを認識すう方式でも良い。 As a learning method of the boarding ratio, the number of passengers in the elevator car is detected or calculated by the load in the elevator or the camera in the car. Furthermore, in order to detect the number of people at the landing, the number of people at the landing is directly detected using a landing camera, a distance sensor, and the like. Alternatively, it may be a method of recognizing that there is a person at the landing when the landing button is pressed, from the button registration status of the landing.
各階からの乗り場ボタン登録に応答し、到着してドアが開いた際、乗り場の人数がいなくなるか否かを判定し、乗り場の人数がいた場合、現在の乗車人数から、人が乗車可能と判断する乗車率を記録する。具体的には、5階乗り場に10名存在し、かご内に10名乗車していた状態で、かごが5階に到着し、乗り場の人数が2名残った場合、かご内の乗車人数は18名となる。定員数が24人乗りであった場合、かご内の乗車率は75%となる。或いは、人数でなく、その際のかご内利用者の占有率、またはかご内の空き率を検出し、その占有率、或いは空き率を記録する方式でも良い。 In response to the landing button registration from each floor, when arrival and opening the door, it is determined whether the number of people in the landing will be exhausted or not. Record your boarding rate. Specifically, when there are 10 people on the 5th floor and 10 passengers in the car, when the car arrives on the 5th floor and there are 2 people in the platform, the number of people in the car is It will be 18 people. When the number of seats is 24 people, the boarding rate in the car will be 75%. Alternatively, instead of the number of people, the occupancy rate of the car user at that time or the vacancy rate in the car may be detected, and the occupancy rate or the vacancy rate may be recorded.
乗り場のカメラが不付きの場合、5階の呼びが作成され、かごが5階に到着した際に、
ドアが戸閉した後、ある任意の時間内に同一方向への乗場呼び、或いは同一行先階へのサービス要求があった場合、乗り場に利用者が乗車できず、再登録したと判断し、その際の当該階の乗車人数、或いは占有率、空き率を記録する。
If the landing camera is missing, a call for the 5th floor will be made and when the car arrives on the 5th floor,
After the door is closed, if there is a landing call in the same direction or a service request to the same destination floor within a certain time, it is determined that the user can not get on the landing and re-registers, Record the number of passengers, occupancy rate and vacancy rate on the relevant floor.
記録された、乗車人数、或いは占有率、空き率を乗車率とし、これらを日々、階別に学習する。 The recorded number of passengers, occupancy rate, and vacancy rate are taken as the ride rate, and these are learned daily by floor.
ここで階床別の乗車率とは、各階の利用比率を求めたものであり、さらには各階の利用者の人数による重みづけをして求めたものであってもよい。さらに階床別の乗車率は、上り下り別に把握されるのがよい。例えば8階の建物の場合に、5階での乗車率として上り方向での乗車率と下り方向での乗車率をそれぞれ求めておくのがよい。 Here, the boarding rate by floor is obtained by obtaining the utilization rate of each floor, and may be obtained by weighting by the number of users of each floor. Furthermore, the boarding rate by floor should be grasped separately for going up and down. For example, in the case of a building on the eighth floor, it is preferable to obtain the boarding rate in the upward direction and the boarding rate in the downward direction as the boarding rate on the fifth floor.
エレベーター運行管理システムの管理者は、学習部31に蓄積した過去の乗車率実績などを参考にして、乗車率設定部40を用いて、乗車率を設定しておく。設定される乗車率は、利用者が次の配車を待つ判断をする限界の混み具合を定めたものである。例えば24人乗りのかごであっても、18人乗車していたら次の配車を待つ人が現れる限界の乗車率である。出勤時であれば高い乗車率であっても、通常時は低くなることがあるので、限界の乗車率は、階別、上り下り別、時間帯別などに設定されるのがよい。
The administrator of the elevator operation management system sets the boarding rate using the boarding
学習部31で学習した過去経験データは、例えば図3のように整理され記憶されている。図3は、例えば過去実績乗り人数の記憶フォーマットを例示しており、過去の日時ごとに、各階での乗降者数と、階別の上り下り別の乗車率の情報を関連付けして記憶している。過去実績降り人数の記憶フォーマットも同様形式で作成される。なお、上記記憶フォーマットは、日毎に例えば10分の時間帯毎に人数把握されて記憶され、かつ過去の長期にわたり蓄積した情報を備えるのがよい。また過去経験データには、付随情報として会議や各種イベントなどの行事情報を含んでおくのがよい。学習部31で学習した過去経験データは、過去経験として、以下の処理において予測処理に利用される。
The past experience data learned by the
階床別人数予測部32では、過去経験や、当日の会議予定などから、例えば今日の人の動きを階床別に人数予測する。図4aは、階床別人数予測部32で予測した予測乗り人数テーブルTB1の一例、図4bは、階床別人数予測部32で予測した予測降り人数テーブルTB2の一例を示している。
The floor-level estimated-number-of-
予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2は、上段から順次時刻データD1、D6、階床データD2、D7、予測人数データD3、D8、実人数データD4、D9、予測精度データD5、D10、乗車率D11、D12で構成されている。階床別人数予測部32では、これらテーブルの内、上から3段目までのデータを、図3の過去経験データなどを用いて形成している。
The predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2 are time data D1 and D6, floor data D2 and D7, predicted number data D3 and D8, actual number data D4 and D9, predicted accuracy data D5 and D10, from the upper row. It is comprised by the boarding rate D11 and D12. The floor-specific people
例えば予測乗り人数テーブルTB1について、8時の時刻(後述するが例えば8時からの10分間を表している)では、各階(ここでは1回から8階まで)の乗り人数は、それぞれ20、9、7、14、13、7、8、5人であると予測したことを示している。また例えば予測降り人数テーブルTB2について、8時の時刻(後述するが例えば8時からの10分間を表している)では、各階(ここでは1回から8階まで)の降り人数は、それぞれ20、5、9、15、11、15、18、11人であると予測したことを示している。 For example, with respect to the predicted number of people table TB1, the number of people on each floor (here, from the first floor to the eighth floor) is 20 and 9 respectively at 8 o'clock (which will be described later, for example, 10 minutes from 8 o'clock). , 7, 14, 13, 7, 8 and 5 people are predicted to be. Further, for example, with respect to the predicted number of people table TB2, at the time of 8 o'clock (which will be described later, for example, it represents 10 minutes from 8 o'clock), the number of people getting off each floor (here from 1 time to the eighth floor) is It shows that it was predicted to be 5, 9, 15, 11, 15, 18, 11.
なお、予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の作成手法に関して、前記したように過去の経験や本日の予定を考慮して作成することができ、さらには本日の列車遅れなどを考慮して補正により求めることができる。 In addition, regarding the method of creating the predicted number of passengers table TB1 and the predicted number of people table TB2, as described above, it can be created in consideration of past experiences and today's schedule, and further in consideration of today's train delay and the like. It can be determined by correction.
図5は、図1の階床別人数予測部32における処理内容を具体的に例示したフロー図である。なお、この前提としては学習部31での処理により、日々計測された時系列的な利用者数が、階別、上り下り方向別に乗車率の情報と共に把握され、図3の過去経験データが形成されているものとする。つまり、予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2について、実人数データD4、D9に対応する過去経験データが、時系列的、かつ相当日数分確保、記憶されているものとする。また、過去の日々についてその日に行われたイベントや会議の情報を含めて記憶されているものとする。
FIG. 5 is a flow diagram specifically exemplifying the processing content in the floor-based number-of-
図5の処理の開始は、適宜のタイミングで行われてよいが、例えば前日に翌日1日分の情報として提供されるのであれば、前日の適当な時間で処理されることになる。あるいは、外部からの要求で提供するのであれば、要求があった時点で開始してもよい。また新たな状態変化が生じた場合には、当日であってもその都度見直しをされるのがよい。 Although the start of the process of FIG. 5 may be performed at an appropriate timing, for example, if provided as information for one day on the previous day, the process will be processed at an appropriate time on the previous day. Alternatively, if it is provided by an external request, it may be started when there is a request. In addition, if a new state change occurs, it should be reviewed each time even on the day.
階床別人数予測部32の最初の処理ステップS100では、過去経験データなどを取り込む。この中には過去における実人数データD4、D9、時刻データD1、D6、乗車率、ビル管理情報S6などを含んでいる。処理ステップS101では、時間幅や指定時刻などの設定情報を取り込む。
In the first processing step S100 of the floor-specific
処理ステップS102では、出力日(例えば明日)について判定する。出力日が平日か、休日か、あるいは一部休止かなどを判定して、図3の過去経験データから該当する条件のもののみを抽出する。処理ステップS103では、例えば、出力日が平日なら平日の過去経験データのみを抽出し、出力日が休日なら休日の過去経験データのみを抽出する。なお利用者について季節的な変動、曜日的な変動が顕著に表れる場合には、これらの点を考慮して抽出するのがよい。 At processing step S102, the output date (for example, tomorrow) is determined. It is determined whether the output date is a weekday, a holiday, or a pause, etc., and only the conditions of the corresponding condition are extracted from the past experience data of FIG. In processing step S103, for example, if the output date is a weekday, only past experience data of a weekday is extracted, and if the output date is a holiday, only past experience data of a holiday is extracted. If seasonal and day-to-day variations appear prominently for the user, these points should be taken into consideration.
処理ステップS104では、抽出した複数日分の時系列的利用実績について、時刻別の利用平均を求め、予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の予測人数データD3、D8とする。なお、上記処理は階ごとの利用者数について行われているので、併せて、階床データD2、D7も得られている。 In the processing step S104, the usage average by time is obtained for the extracted time-series usage records for a plurality of days, and the predicted number of passengers data table TB1 and predicted number of people data D3 and D8 of the predicted number of people table TB2 are obtained. In addition, since the said process is performed about the number of users for every floor, floor data D2 and D7 are also obtained collectively.
処理ステップS105では、ビル管理情報S6の有無を確認し、例えば本日の15時から5階で会議が開催予定されている場合には、処理ステップS106において、その開催規模に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップS104で求めた予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の予測人数データD3、D8を修正する。なお、過去経験データの中に、この会議と同趣旨の会議が過去に実施された経験を有している場合には、その時の利用者情報を参考にして予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の予測人数データD3、D8を修正するのがよい。 In processing step S105, the presence or absence of building management information S6 is confirmed, and, for example, when a meeting is scheduled to be held on the fifth floor from 15 o'clock of today, the movement of the user according to the holding scale in processing step S106. The projected number of persons data table D1 and the predicted number of people data D3 of the predicted number of people table TB2 obtained in the processing step S104 are corrected, reflecting the way of using the elevator. In addition, in the past experience data, when the meeting of the same purpose as this meeting has the experience that the meeting was carried out in the past, referring to the user information at that time, the predicted number of people on the table TB1 It is preferable to correct the forecasted number of persons data D3 and D8 of the table TB2.
処理ステップS107では、公共機関管理情報S2の有無を確認し、例えば本日の8時にビルの最寄駅に到着予定の電車が遅れているという情報が得られている場合には、処理ステップS108において、その遅れの程度に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップS104、S106で求めた予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の予測人数データD3、D8を修正する。なお、処理ステップS107、S108の処理は、当日入手された外部情報により実行されることになる。 In processing step S107, the presence or absence of public organization management information S2 is confirmed. For example, when information is obtained that the train scheduled to arrive at the nearest station of the building is delayed at 8:00 today, processing step S108 is performed. According to the degree of the delay, reflecting the movement of the user and the way of using the elevator, the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people data table D3 and D8 of the predicted number of people table TB2 obtained in the processing steps S104 and S106. Fix it. The processing of the processing steps S107 and S108 is executed by the external information acquired on the day.
以上述べたように、過去実績を行動予定や公共機関の情報をもとに修正して、予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の予測人数データD3、D8を求める。なお、図5のフローには明記されていないが、図3の過去経験データを用いて、乗車率設定部40で設定された乗車率のデータは、予測乗り人数テーブルTB1と予測降り人数テーブルTB2の乗車率D11、D12の欄に反映される。
As described above, the past performance is corrected based on the action schedule and the information of the public organization, and the predicted number of people data D3 and D8 of the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2 are obtained. Although not explicitly described in the flow of FIG. 5, using the past experience data of FIG. 3, the data of the boarding rate set by the boarding
階床別人数予測部32は、さらに精度検証機能を備えており、階床別人数予測部32で作成した上位3段のデータにさらに下位2段の情報を、予測した日の実経験に基づいてデータ追加する。図6aは、精度検証により追加した実データを含む予測乗り人数テーブルTB1の一例、図6bは、精度検証により追加した実データを含む予測降り人数テーブルTB2の一例を示している。
The floor-specific people
この事例では、例えば予測乗り人数テーブルTB1について、8時の時刻では、各階の乗り人数を、それぞれ20、9、7、14、13、7、8、5人であると予測したが、実際には18、13、10、19、14、14、10、9人であり、夫々の精度は82、38、60、75、92、88、95、90%であったことがわかる。 In this case, for example, with respect to the predicted number of people table TB1, at 8 o'clock, the number of people on each floor was predicted to be 20, 9, 7, 14, 13, 7, 8, 5 respectively. Are 18, 13, 10, 19, 14, 14, 10, 9, and it can be seen that their respective accuracy was 82, 38, 60, 75, 92, 88, 95, 90%.
またこの事例では、例えば予測降り人数テーブルTB2について、8時の時刻では、各階の降り人数は、それぞれ20、5、9、15、11、15、18、11人であると予測したが、実際には17、13、15、12、12、17、19、10人であり、夫々の精度は89、69、70、74、93、50、80、56%であったことがわかる。 Also, in this case, for example, with respect to the forecasted number of people table TB2, at 8 o'clock, the number of people getting off each floor was predicted to be 20, 5, 9, 15, 11, 15, 18, and 11, respectively. To 17, 17, 12, 12, 17, 19, 10 persons, and it can be seen that their respective accuracies were 89, 69, 70, 74, 93, 50, 80, 56%.
なお、図6a、図6bのテーブルにおいて、データD4、D9を追加したということは、学習部31に新たな過去経験データとして追記したことを意味している。
The addition of the data D4 and D9 in the tables of FIGS. 6a and 6b means that the
図1の乗場呼び登録判定部39は、通常は各階の乗場エレベーターサービス要求装置4からのサービス要求信号S4に基づいて、乗場呼び登録判定処理を実施し、総合評価部37、割り当て指令部38を介して、登録した階にかごを配車しているが、予測混雑時先行かご配車処理機能を有する本発明においてはさらに以下のように機能する。
The hall call
図7には、本発明の実施例1に係る予測混雑時先行かご配車処理機能の処理フローを示している。実施例1は、予測混雑情報に基づいて、予測混雑階にエレベーターかごを戸開待機させるものである。 FIG. 7 shows a processing flow of the preceding car allocation processing function at the time of predicted congestion according to the first embodiment of the present invention. In the first embodiment, the elevator car is made to stand by at the estimated crowded floor on the basis of the predicted crowded information.
この場合に予測混雑情報は、ビル管理システム6からのビル管理情報S6、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2である。これらの情報によれば、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定、あるいは列車遅延に基づく利用者の集中とその時刻を含んでいるので、予測混雑情報として利用可能である。
In this case, the predicted congestion information is the building management information S6 from the building management system 6 and the public organization management information S2 from the public
図7の予測混雑時先行かご配車処理機能の処理フローでは、最初に処理ステップS110において「公共機関の遅延情報/イベント情報有りか?」を確認する。公共機関の遅延情報は、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2により判断し、イベント情報はビル管理システム6からのビル管理情報S6により判断する。遅延情報/イベント情報が特にない場合(S110、NO)には、処理ステップS115に移り、戸開待機による事前配車処理を解除する。
In the process flow of the predicted crowded preceding car allocation processing function shown in FIG. 7, first, in the processing step S110, "Is there any delay information of public organization / event information?" The delay information of the public organization is judged by the public organization management information S2 from the public
公共機関管理情報S2あるいはビル管理情報S6から、混雑が予見される場合(S110、YES)、処理ステップS111において、「当該情報の時刻と現在時刻は一致しているか?」を確認する。公共機関管理情報S2やビル管理情報S6は、遅延時間や、会議の開催、終了についての時刻情報を含んでいることから、これらのイベント発生時刻と現在時刻との関係を判断している。例えば、現在時刻がイベント発生時刻の1分前に至ったことをもって、当該情報と現在時刻は一致したと判断(S111、YES)して、処理ステップS112の処理に入る。なお、当該情報と現在時刻が一致していない時(S111、NO)には、処理ステップS115に移り、戸開待機による事前配車処理を解除する。 If congestion is foreseen from the public organization management information S2 or the building management information S6 (S110, YES), it is confirmed in processing step S111, "Is the time of the information and the current time match?". Since the public organization management information S2 and the building management information S6 include delay time and time information on holding and closing a meeting, the relationship between the event occurrence time and the current time is determined. For example, when the current time has reached one minute before the event occurrence time, it is determined that the information and the current time match (S111, YES), and the process of processing step S112 is performed. In addition, when the said information and the present time do not correspond (S111, NO), it transfers to process step S115 and cancels the advance dispatch process by door-open standby.
処理ステップS112では、予測した利用者の人数とエレベーターかご1台当りの乗員数を比較する。予測した利用者の人数は、階床別人数予測部32において図4a、図4bのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が得られているので、これを参照する。この利用者数は、過去経験データによる人数以外に、公共機関管理情報S2やビル管理情報S6に基づき、近い将来におけるイベントなどにより過渡的に増加する人数も加味された人数とされている。
At processing step S112, the predicted number of users and the number of occupants per elevator car are compared. The predicted number of users is referred to because the number of people is obtained separately by time, by floor, and by getting in and out of the floor by the floor
ここで、乗員数は定員数、あるいは先述の乗車率を乗じた人数であるが、ここではまず定員数を乗員数として説明する。エレベーターかご1台当りの乗員数(定員数)は、図8に示すようにエレベーター号機ごとの仕様として既知であり、例えば24人/かご、1560kg/かごである。処理ステップS112では、予測した利用者の人数とエレベーターかご1台当りの乗員数(定員数)を比較して、予測した利用者の人数>エレベーターかご1台当りの乗員数である場合には、処理ステップS114においてエレベーター複数台事前配車しこれらをエレベーター複数台戸開待機とする。予測した利用者の人数≦エレベーターかご1台当りの乗員数である場合には、処理ステップS113においてエレベーター1台事前配車しこれをエレベーター複数台戸開待機とする。 Here, the number of occupants is the number of occupants, or the number of persons multiplied by the above-mentioned boarding rate. Here, first, the number of occupants will be described as the number of occupants. The number of occupants (number of persons) per elevator car is known as a specification for each elevator, as shown in FIG. 8, and is, for example, 24 persons / car, 1560 kg / car. In processing step S112, the number of users predicted is compared with the number of occupants per elevator car (number of persons), and if the estimated number of users> the number of occupants per elevator car, In processing step S114, a plurality of elevators are allocated in advance, and these elevators are placed in the standby state for opening a plurality of elevators. If it is the predicted number of users 乗員 the number of occupants per elevator car, one elevator is pre-dispatched in processing step S113 and this is made to be a standby for opening a plurality of elevators.
図9は、図7の予測混雑時先行かご配車処理を行った時の、混雑階(混雑予想階:例えば1階)の様子を示した図である。エレベーターかご24は、例えば3台のうち1台(24a)、または複数台(24a、24c)が事前配車され、混雑階に到着すると各扉25(25a、25b、25c)を開放し、開放状態のまま待機(戸開待機)する。このとき、利用者の大半が同じ上り、下りの方向への移動を行う事が明らかであれば、予測混雑階の乗場エレベーターサービス要求装置4は、上り、下りともに、行先方向の表示を行わないものであってもよい。混雑予定時刻になって乗場に表れた利用者は、戸開待機中のエレベーターに順次搭乗する。
FIG. 9 is a diagram showing a crowded floor (congested floor: for example, the first floor) when the preceding crowded car allocation process in FIG. 7 is performed. For example, one elevator car 24 (24a) or a plurality of elevator cars 24 (24a, 24c) are pre-dispatched, and each door 25 (25a, 25b, 25c) is opened when it reaches the congested floor. Leave as it is (standby). At this time, if it is clear that most of the users move in the same direction of upward and downward travel, the hallway elevator
図7の処理ステップS102では、予測した利用者の人数とエレベーターかご1台当りの乗員数を比較するに際し、乗員数(定員数)*乗車率を乗員数としている。ここで乗車率は、階床別人数予測部32の乗車率設定部40において、図4a、図4bのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が設定されているので、これを参照する。ここで、乗車率を加味して乗員数とした理由は、利用者の心理として、ある程度以上のかご内混雑状態においては搭乗しない(次を待つ)傾向があることから、この利用者心理に基づいて、より実際的な運用として、多めにかご台数を配車しておくものである。
In the processing step S102 of FIG. 7, when comparing the predicted number of users and the number of occupants per elevator car, the number of occupants (number of persons) * the boarding rate is taken as the number of occupants. Here, as for the boarding rate, since the number of people is set according to time, floor, and getting on and off in the boarding
図10は、号機別、階床別、最大乗り込み可能定員数(定員数*乗車率)を求めたものであり、図7の処理ステップS102では予測した利用者の人数と図10の人数を比較して、エレベーターの配車台数を定めている。 FIG. 10 shows the maximum number of available passengers (number of people * boarding rate) for each car, floor, and floor. In processing step S102 of FIG. 7, the number of predicted users is compared with the number of people of FIG. And the number of elevators allocated.
上記処理により、列車遅延あるいは大きな会議の開催に伴い、大量の利用者が同一階に集まることが予想される予測混雑状態において、利用者の円滑な移動を可能とする。特に電車や地下鉄の駅に直結したビルの入り口階を備えている場合に本発明の効果が大きいといえる。 The above processing enables the smooth movement of users in a predicted congestion state where a large number of users are expected to gather on the same floor as train delays or large conferences are held. The effect of the present invention can be said to be significant particularly when the building has an entrance floor directly connected to a train or subway station.
図11には、実施例2に係る予測混雑時先行かご配車処理機能の処理フローを示している。実施例2は、予測混雑情報に基づいて、予測混雑階の乗場エレベーターサービス要求装置4に上り、下り方向の呼びボタンを自動登録するものである。
FIG. 11 shows a processing flow of the predicted car preceding car allocation processing function according to the second embodiment. The second embodiment is to automatically register a call button in the down direction by going up to the hallway elevator
この場合に予測混雑情報は、ビル管理システム6からのビル管理情報S6、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2である。これらの情報によれば、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定、あるいは列車遅延に基づく利用者の集中とその時刻が明確化でき、予測混雑情報として利用可能である。
In this case, the predicted congestion information is the building management information S6 from the building management system 6 and the public organization management information S2 from the public
図11の混雑時かご配車機能の処理フローでは、最初に処理ステップS110において「公共機関の遅延情報/イベント情報有りか?」を確認する。公共機関の遅延情報は、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2により判断し、イベント情報はビル管理システム6からのビル管理情報S6により判断する。遅延情報/イベント情報が特にない場合(S110、NO)には、処理ステップS204に移る。
In the processing flow of the on-congestion car allocation function in FIG. 11, first, "Is there delay information / event information of public organization?" In processing step S110. The delay information of the public organization is judged by the public organization management information S2 from the public
公共機関管理情報S2あるいはビル管理情報S6から混雑が予見される場合(S110、YES)、処理ステップS111において、「当該情報の時刻と現在時刻は一致しているか?」を確認する。公共機関管理情報S2やビル管理情報S6は、遅延時間や、会議の開催、終了についての時刻情報を含んでいることから、これらのイベント発生時刻と現在時刻との関係を判断している。例えば、現在時刻がイベント発生時刻の1分前に至ったことをもって、当該情報と現在時刻は一致したと判断(S111、YES)して、処理ステップS200の処理に入る。なお、当該情報と現在時刻が一致していない時(S111、NO)には、処理ステップS105に204に移る。 When congestion is foreseen from the public organization management information S2 or the building management information S6 (S110, YES), it is confirmed in processing step S111, "Is the time of the information and the current time match?". Since the public organization management information S2 and the building management information S6 include delay time and time information on holding and closing a meeting, the relationship between the event occurrence time and the current time is determined. For example, when the current time has reached one minute before the event occurrence time, it is determined that the information and the current time match (S111, YES), and the processing step S200 starts. When the information does not match the current time (S111, NO), the process proceeds to step S105.
処理ステップS200では、「公共機関から流入が予測される階か、一般在籍階か?」を判定する。公共機関から流入が予測される階は、一般にはビル下部にあり、外部からの利用者の多くは上りを志向していることから、処理ステップS201において上り方向の呼びボタンを自動登録し、また一般在籍階である場合には、処理ステップS202において当該階における行先階が多い方向として下り方向の呼びボタンを自動登録する。これにより、これらの階の乗場エレベーターサービス要求装置4は、上り、或は下り方向の呼び表示が行われる。なお、呼びボタンの自動登録により、図4の総合評価部37と割当て司令部38を介して、かごの配車が行われる。
In process step S200, it is determined whether "a floor expected to be inflow from a public organization or a general enrollment floor?". Since the floor where the inflow is expected from the public organization is generally located at the bottom of the building, and many users from the outside tend to go up, the call button in the up direction is automatically registered in process step S201. When the floor is a general registered floor, a call button in the downward direction is automatically registered as a direction in which there are many destination floors in the floor in processing step S202. As a result, the hall elevator
なお処理ステップS200では、公共機関からの流入を想定しているが、同様にして会議などのイベントに対応した呼び自動登録を行う事が可能である。例えば途中階で開催された会議の終了であれば、上り、下りについて自動呼び登録をすることで、対応が可能である。 Although inflow from a public organization is assumed in processing step S200, it is possible to perform call automatic registration corresponding to an event such as a meeting in the same manner. For example, if the end of the conference held on the floor, it is possible to cope by performing automatic call registration for going up and down.
また呼びボタンを自動登録した後は、処理ステップS203においてタイマ起動しておく。このタイマは、例えば混雑が解消するまでの時間を適宜設定したものであり、この期間内は基本的に呼びボタンの自動登録状態を継続し、上り、或は下り方向の呼び表示を継続表示とする。 Also, after the call button is automatically registered, the timer is started in processing step S203. This timer, for example, appropriately sets the time until the congestion is eliminated, and during this period, the automatic registration state of the call button is basically maintained, and the upward or downward call display is continuously displayed. Do.
処理ステップS204では、「タイマ時間満了するまでに、別方向の釦が登録されたか?」を確認する。NOであれば、何もしなくてもよい。別方向の釦が登録された場合、この後の対応は種々のものが考えられる。処理ステップS205では、混雑が解消したものという前提で、呼びボタンの自動登録をキャンセルする処理を行う事例を示している。ここで混雑が解消したことの確認は、監視カメラの映像を用いて判断してもよい。あるいは処理ステップS205の処理として、設定したタイマの時間経過までは呼び表示を継続表示し、別方向の釦についての釦を点灯する方法も考えられる。 In processing step S204, it is confirmed that "a button in another direction has been registered by the expiration of the timer time?". If it is NO, you do not need to do anything. When the button of the other direction is registered, various correspondences can be considered thereafter. A process step S205 shows an example in which the process of canceling the automatic registration of the call button is performed on the premise that the congestion is eliminated. Here, the confirmation that the congestion has been eliminated may be determined using the video of the surveillance camera. Alternatively, as the process of the process step S205, a method may be considered in which the call display is continuously displayed until the time of the set timer elapses, and the button for the button in the other direction is lighted.
なお、タイマによる混雑が解消するまでの時間設定に関して、混雑開始予測時刻から2段階に設定することも可能である。混雑開始予測時刻に直近の第1段階では、再配車を行っていくが、その後の第2段階では、混雑の様子を見ながら配車を調整し、或は混雑時かご配車処理を中断する判断を行うなどするのがよい。 In addition, it is also possible to set to two steps from the congestion start estimated time regarding the time setting until the congestion by a timer is eliminated. In the first stage closest to the estimated congestion start time, redistribution will be performed, but in the second stage thereafter, it will be determined whether to adjust the allocation while watching the state of congestion or to interrupt the car allocation processing at the time of congestion It is good to do.
実施例2によれば、予測混雑時先行かご配車処理として呼びボタンの自動登録を行うので、利用者が配車状態を確認可能である。 According to the second embodiment, since the automatic registration of the call button is performed as the predicted car allocation process at the time of predicted congestion, the user can confirm the allocation state.
図12には、実施例3に係る予測混雑時先行かご配車処理の処理フローを示している。実施例3は、予測混雑情報に基づいて、予測混雑階にエレベーターかごを事前配車させるものである。 FIG. 12 shows a processing flow of the predicted car dispatching process at the time of predicted congestion according to the third embodiment. In the third embodiment, the elevator car is pre-allocated to the estimated congestion floor based on the estimated congestion information.
この場合に予測混雑情報は、ビル管理システム6からのビル管理情報S6、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2である。これらの情報によれば、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定、あるいは列車遅延に基づく利用者の集中とその時刻が明確化でき、予測混雑情報として利用可能である。
In this case, the predicted congestion information is the building management information S6 from the building management system 6 and the public organization management information S2 from the public
図12の予測混雑時先行かご配車処理機能の処理フローでは、最初に処理ステップS110において「公共機関の遅延情報/イベント情報有りか?」を確認する。公共機関の遅延情報は、公共機関管理システム2からの公共機関管理情報S2により判断し、イベント情報はビル管理システム6からのビル管理情報S6により判断する。遅延情報/イベント情報が特にない場合(S110、NO)には、処理ステップS305に移り、事前配車を行わない。
In the processing flow of the predicted crowded preceding car allocation processing function shown in FIG. 12, first, in the processing step S110, "Is there delay information / event information of public organization?" The delay information of the public organization is judged by the public organization management information S2 from the public
公共機関管理情報S2あるいはビル管理情報S6から混雑が予見される場合(S110、YES)、処理ステップS111において、「当該情報の時刻と現在時刻は一致しているか?」を確認する。公共機関管理情報S2やビル管理情報S6は、遅延時間や、会議の開催、終了についての時刻情報を含んでいることから、これらのイベント発生時刻と現在時刻との関係を判断している。例えば、現在時刻がイベント発生時刻の1分前に至ったことをもって、当該情報と現在時刻は一致したと判断(S111、YES)して、処理ステップS200の処理に入る。なお、当該情報と現在時刻が一致していない時(S111、NO)には、処理ステップS305に移り、事前配車を行わない。 When congestion is foreseen from the public organization management information S2 or the building management information S6 (S110, YES), it is confirmed in processing step S111, "Is the time of the information and the current time match?". Since the public organization management information S2 and the building management information S6 include delay time and time information on holding and closing a meeting, the relationship between the event occurrence time and the current time is determined. For example, when the current time has reached one minute before the event occurrence time, it is determined that the information and the current time match (S111, YES), and the processing step S200 starts. In addition, when the said information and the present time do not correspond (S111, NO), it transfers to process step S305 and does not perform advance dispatch.
処理ステップS112の処理は、基本的に図7の処理ステップS112の処理と同じであるので、説明を割愛するが、要するに予測した利用者の人数とエレベーターかご1台当りの乗員数を比較して、予測した利用者の人数>エレベーターかご1台当りの乗員数である場合には、処理ステップS304においてエレベーター複数台事前配車する。予測した利用者の人数≦エレベーターかご1台当りの乗員数である場合には、処理ステップS303においてエレベーター1台事前配車する。この判断には、乗車率を勘案するのがよい。 Since the process of process step S112 is basically the same as the process of process step S112 of FIG. 7, the explanation is omitted, but the number of predicted users and the number of occupants per elevator car are compared in principle. If the predicted number of users> the number of occupants per elevator car, a plurality of elevators are pre-dispatched in processing step S304. If it is the predicted number of users 乗員 the number of occupants per elevator car, one elevator is allocated in advance in processing step S303. It is good to consider the boarding rate in this judgment.
図13は、図12の予測混雑時先行かご配車処理を行った時の、混雑階(混雑予想階:例えば1階)の様子を示した図である。エレベーターかご24は、例えば3台のうち1台(24a)、または複数台(24a、24c)が事前配車され、混雑階に到着すると各扉25(25a、25b、25c)を閉じた状態のまま待機する。このとき、利用者の大半が同じ方向への移動を行う事が明らかであれば、混雑階の乗場エレベーターサービス要求装置4は、上り、下りともに、行先方向の表示を行わないものであってもよい。
FIG. 13 is a diagram showing a crowded floor (crowded floor: for example, the first floor) when the preceding crowded car allocation process in FIG. 12 is performed. For example, one of the three elevator cars 24 (24a) or a plurality of elevator cars 24 (24a, 24c) are pre-dispatched, and the doors 25 (25a, 25b, 25c) are closed when arriving at the crowded floor. stand by. At this time, if it is clear that most of the users move in the same direction, even if the landing elevator
混雑予定時刻になって乗場に表れた利用者は、乗場エレベーターサービス要求装置4の呼び釦を押すことで待機中のエレベーターの扉が開放するので速やかに順次搭乗することができる。
The user who appears on the landing at the scheduled congestion time opens the door of the waiting elevator by pressing the call button of the landing elevator
1:ビルなどの施設、2:外部のシステム(公共機関管理システム)、3:エレベーター運行管理システム、4:各階の乗場エレベーターサービス要求装置、5:各階の監視カメラ、6:ビル管理システム、7a・・・7nエレベーター制御システム、8:通信手段、31:学習部、32:階床別人数予測部、36:受信部、37:総合評価部、38:割当て司令部、39:乗場呼び登録判定部、40:乗車率設定部、S2:公共機関管理情報、S4:サービス要求信号、S5:映像信号、S6:ビル管理情報、S72:制御指令信号 1: Facilities such as buildings 2: External system (public institution management system) 3: Elevator operation management system 4: Station elevator service request device on each floor 5: Surveillance camera on each floor 6: Building management system 7a ··· 7n elevator control system, 8: communication means, 31: learning unit, 32: number of people predicting unit by floor, 36: receiving unit, 37: general evaluation unit, 38: assignment command unit, 39: landing call registration judgment Unit 40: Ride ratio setting unit S2: Public organization management information S4: Service request signal S5: Video signal S6: Building management information S72: Control command signal
Claims (14)
複数のエレベーター装置の運転実績と外部システムからのイベント情報を入力する受信部と、該受信部から得られる運転実績の情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、該学習部の記憶情報と前記イベント情報を用いて乗場の階床別に利用者数を予測する予測部と、前記イベント情報の時刻情報に基づいて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車する乗場呼び登録判定部を備えていることを特徴とする外部システム連携配車システム。 An external system cooperation dispatch system that manages the operation of a plurality of elevator devices installed in a facility such as a building,
A receiving unit for inputting driving results of a plurality of elevator apparatuses and event information from an external system; a learning unit for storing and learning information on driving results obtained from the receiving unit as past experience data; storage of the learning unit A prediction unit for predicting the number of users according to the floor of the landing using information and the event information, and a landing for pre-allocating elevator cars to predicted crowded floors where congestion occurrence is predicted based on time information of the event information An external system cooperation dispatch system characterized by comprising a call registration determination unit.
前記乗場呼び登録判定部は、エレベーター装置における利用者の乗車率を用いて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車する台数を決定することを特徴とする外部システム連携配車システム。 It is an external system cooperation dispatch system according to claim 1,
The external system cooperation dispatch system characterized in that the hall call registration determination unit determines the number of elevator cars to be pre-dispatched to a predicted congested floor where congestion occurrence is predicted, using a user's boarding rate in the elevator apparatus. .
予測混雑階に事前配車されたエレベーターかごは、予測混雑階において戸開待機していることを特徴とする外部システム連携配車システム。 An external system cooperation dispatch system according to claim 1 or claim 2, wherein
An external system cooperation dispatch system characterized in that an elevator car pre-dispatched to a predicted congested floor is on standby at the predicted congested floor.
前記乗場呼び登録判定部は、予測混雑階の乗場に設置された呼び釦自動登録を行い、予測混雑階にエレベーターかごを事前配車することを特徴とする外部システム連携配車システム。 The external system cooperation dispatch system according to any one of claims 1 to 3, wherein
The external system cooperation dispatch system characterized in that the hall call registration determination unit performs call button automatic registration installed at a hall of a predicted crowded floor, and preallocates elevator cars to the predicted crowded floor.
複数のエレベーター装置の前記運転実績は、各階の利用者数および移動方向の情報であることを特徴とする外部システム連携配車システム。 The external system cooperation dispatch system according to any one of claims 1 to 4, wherein
The external system cooperation dispatch system characterized in that the operation results of the plurality of elevator apparatuses are information on the number of users on each floor and the moving direction.
前記イベント情報は、ビル管理システムから与えられる施設内での会議などの行動予定の情報であることを特徴とする外部システム連携配車システム。 The external system cooperation dispatch system according to any one of claims 1 to 5, wherein
The external system cooperation dispatch system characterized in that the event information is information of an action schedule such as a meeting in a facility given from a building management system.
前記イベント情報は、公共機関管理システムからの遅延情報であることを特徴とする外部システム連携配車システム。 The external system cooperation dispatch system according to any one of claims 1 to 6, wherein
The external system cooperation dispatch system characterized in that the event information is delay information from a public organization management system.
複数のエレベーター装置の運転実績と外部システムからのイベント情報を用いて乗場の階床別に利用者数を予測し、前記イベント情報の時刻情報に基づいて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車することを特徴とする外部システム連携配車方法。 It is an external system cooperation dispatching method that manages the operation of a plurality of elevator devices installed in a facility such as a building,
The number of users is predicted for each floor of the landing using the operation results of a plurality of elevator apparatuses and event information from the external system, and the estimated congestion floor where congestion occurrence is predicted is estimated based on time information of the event information An external system cooperation dispatch method characterized by pre-allocating a car.
エレベーター装置における利用者の乗車率を用いて、混雑発生が予測される予測混雑階にエレベーターかごを事前配車する台数を決定することを特徴とする外部システム連携配車方法。 It is the external system cooperation dispatch method of Claim 8, Comprising:
An external system cooperation dispatch method comprising: determining the number of elevator cars pre-dispatched to a predicted congested floor where congestion occurrence is predicted, using a user's boarding rate in the elevator apparatus.
予測混雑階に事前配車されたエレベーターかごは、予測混雑階において戸開待機していることを特徴とする外部システム連携配車方法。 The external system cooperation dispatch method according to claim 8 or 9, wherein
The external system cooperation dispatch method characterized in that the elevator car allocated in advance to the predicted crowded floor is on standby at the predicted crowded floor.
予測混雑階の乗場に設置された呼び釦自動登録を行い、予測混雑階にエレベーターかごを事前配車することを特徴とする外部システム連携配車方法。 The external system cooperation dispatch method according to any one of claims 8 to 10, wherein
An external system cooperation dispatch method characterized by performing call button automatic registration installed at a hall of a predicted crowded floor and pre-allocating elevator cars to the predicted crowded floor.
複数のエレベーター装置の前記運転実績は、各階の利用者数および移動方向の情報であることを特徴とする外部システム連携配車方法。 The external system cooperation dispatch method according to any one of claims 8 to 11, wherein
The external system cooperation dispatch method characterized in that the operation results of the plurality of elevator apparatuses are information on the number of users on each floor and the moving direction.
前記イベント情報は、ビル管理システムから与えられる施設内での会議などの行動予定の情報であることを特徴とする外部システム連携配車方法。 The external system cooperation dispatch method according to any one of claims 8 to 12, wherein
The external system cooperation dispatch method characterized in that the event information is information of an action schedule such as a meeting in a facility given from a building management system.
前記イベント情報は、公共機関管理システムからの遅延情報であることを特徴とする外部システム連携配車方法。 The external system cooperation dispatch method according to any one of claims 8 to 13, wherein
The external system cooperation dispatch method, wherein the event information is delay information from a public organization management system.
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