JP2021009553A - 分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】運搬機械に関する分析を実行できる、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体を提供する。【解決手段】実施形態に係る分析システムは、処理装置を備える。前記処理装置は、運搬機械を動作させる第１作業及び前記運搬機械を動作させない第２作業を含む作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付ける。前記処理装置は、前記運搬機械の動きを検出する第１検出器から送信された第１信号を用いて、前記開始情報及び前記終了情報から特定される作業期間における前記運搬機械の稼働状況を分類する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体に関する。

製造現場、物流拠点などでは、物品を運搬する運搬機械（例えばフォークリフト）が用いられている。運搬機械の稼働率は、高いことが望ましい。運搬機械を効率的に稼働させるために、運搬機械に関する分析を実行できる技術が望まれている。

国際公開第２０１７／１５９３６５号公報 特開２００８−１２８６８６号公報

本発明が解決しようとする課題は、運搬機械に関する分析を実行できる、分析システム、分析方法、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。

実施形態に係る分析システムは、処理装置を備える。前記処理装置は、運搬機械を動作させる第１作業及び前記運搬機械を動作させない第２作業を含む作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付ける。前記処理装置は、前記運搬機械の動きを検出する第１検出器から送信された第１信号を用いて、前記開始情報及び前記終了情報から特定される作業期間における前記運搬機械の稼働状況を分類する。

第１実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第１実施形態に係る分析システムの適用例を表す模式図である。 第１実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第１実施形態の第１変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第１実施形態の第２変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第１実施形態の第２変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。 第１実施形態の第２変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。 第１実施形態の第３変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第１実施形態の第３変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。 第１実施形態の第３変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。 第１実施形態の第３変形例に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第１実施形態の第３変形例に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第１実施形態の第４変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第１実施形態の第４変形例に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第２実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第２実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第２実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第２実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第２実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。 第２実施形態の変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。 第２実施形態の変形例に係る分析システムの適用例を表す模式図である。 出力装置に表示されるＧＵＩを表す模式図である。 出力装置に表示されるＧＵＩを表す模式図である。 出力装置に表示されるＧＵＩを表す模式図である。

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
第１実施形態に係る分析システム１００は、物品を運搬する運搬機械９０に関する分析を行う。図１に表したように、分析システム１００は、処理装置１を備える。図１に表した例では、分析システム１００は、読取装置２、入力装置３、出力装置４、及び第１検出器１１をさらに備える。

第１検出器１１は、運搬機械９０の動きを検出する。第１検出器１１は、検出結果に基づく第１信号を処理装置１に送信する。処理装置１は、受信した第１信号を用いて、運搬機械９０の稼働状況を分類する。第１検出器１１は、例えば加速度センサである。処理装置１は、処理回路を含む中央演算処理装置を備える。

分析対象となる運搬機械９０は、例えば、フォークリフト、クレーン、無人搬送車（ＡＧＶ）、ドローンなどである。ここでは、「運搬機械」とは、物品を運ぶために比較的短距離を移動する機械を指す。例えば、「運搬機械」は、物流拠点、工場、納品所などの特定の敷地内を移動する、又は特定の複数の敷地の間を往復する。
このため、「運搬機械」は、物品を運ぶために長距離を移動するトラック、船舶、列車、航空機などを含まない。また、短距離を移動する機械であっても、主として人を搬送の対象とする、車（バス、タクシー等）、列車、船舶、航空機は、「運搬機械」には含まれない。

稼働状況の分類には、例えば、第１分類及び第２分類が含まれる。第１分類は、運搬機械が動いていることを示す。第１分類は、例えば「主作業」と呼ばれる。第２分類は、運搬機械が動いていないことを示す。第２分類は、例えば、「ムダ」又は「余裕」と呼ばれる。

処理装置１は、さらに、作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付ける。これらの情報は、読取装置２から送信される。例えば、開始情報及び終了情報は、作業の内容を示す情報を含む。処理装置１は、開始情報を受け付けた時刻を、作業の開始時刻として扱う。処理装置１は、終了情報を受け付けた時刻を、作業の終了時刻として扱う。又は、開始情報及び終了情報は、作業の開始時刻及び終了時刻をそれぞれ含んでいても良い。

例えば、読取装置２は、バーコードリーダである。運搬機械９０を使用する作業者は、読取装置２を用いて所定のバーコードを読み取る。これにより、バーコードによって特定される作業の情報とともに、開始情報又は終了情報が処理装置１へ送信される。

処理装置１には、入力装置３から情報が入力される。例えば、ユーザは入力装置３を操作し、稼働状況の分析を開始又は停止させる。ユーザは、入力装置３を通して、分析に用いられる情報を処理装置１に入力しても良い。入力装置３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、及びマイク（音声入力）の少なくともいずれかを含む。作業者は、読取装置２に代えて、入力装置３を用いて、作業の開始又は終了を示す情報を処理装置１へ入力しても良い。

処理装置１は、ユーザが認識できるように、出力装置４に情報を出力させる。例えば、処理装置１は、分析結果を含む情報を出力装置４へ送信する。出力装置４は、受信した情報を、ユーザが認識できるように出力する。出力装置４は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、及びプロジェクタの少なくともいずれかを含み、ユーザが分析結果を視認できるように出力する。

出力装置４がディスプレイ又はプロジェクタのとき、処理装置１は、出力装置４にグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示させても良い。処理装置１は、ＧＵＩに分析結果を表示させることができる。また、ユーザは、ＧＵＩを通して、処理装置１へ情報を入力することができる。

処理装置１は、既存のファイルの読込機能を有しても良い。処理装置１は、既存のファイルを読み込み、そのファイルに含まれる情報を取得する。また、処理装置１は、分析結果に基づく情報を、ＣＳＶ（Comma-Separated Values）などの所定の形式のファイルで出力しても良い。

図２は、第１実施形態に係る分析システムの適用例を表す模式図である。
図２に表した例では、運搬機械９０は、フォークリフトである。第１検出器１１は、例えば、フォークリフトに取り付けられた加速度センサである。

この例では、第１検出器１１としてスマートフォンＳＰ１が用いられている。スマートフォンＳＰ１の加速度計が第１検出器１１として機能する。また、スマートフォンＳＰ１の中央演算処理装置（ＣＰＵ）などが処理装置１として機能する。スマートフォンＳＰ１のタッチパネルが、入力装置３及び出力装置４として用いられても良い。

読取装置２は、バーコードリーダである。例えば、作業の内容が記載された書類に、バーコードＢＣが印字されている。作業者は、作業の開始時及び作業の終了時に、読取装置２を用いてバーコードＢＣを読み取る。読取装置２は、Bluetooth（登録商標）などの無線通信により、スマートフォンＳＰ１と接続される。読取装置２は、読み取った情報を、スマートフォンＳＰ１へ送信する。

例えば、バーコードＢＣは、書類に記載された作業を示す識別情報を含む。読取装置２は、識別情報を処理装置１へ送信する。処理装置１は、識別情報を受信すると、サーバ等に記憶された情報を参照し、識別情報に対応する作業を検索する。これにより、処理装置１は、開始された作業及び終了された作業を特定する。

第１検出器１１から送信される第１信号は、運搬機械９０の動きに関する。動きが大きいと、運搬機械９０が稼働中であることを示す。例えば、処理装置１は、第１信号から、運搬機械９０の動きを示す第１値を得る。第１検出器１１が加速度センサであるとき、第１値は、加速度に対応する。

処理装置１は、第１値を第１閾値と比較する。第１値が第１閾値以上のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を第１分類に分類する。第１値が第１閾値未満のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を第２分類に分類する。第１閾値は、ユーザ又は処理装置１により予め設定される。

稼働状況の分類に用いる時間が予め設定されていても良い。処理装置１は、第１値が第１閾値以上の状態が設定時間以上継続されると、稼動状況を第１分類に分類する。処理装置１は、第１値が第１閾値未満の状態が設定時間以上継続されると、稼動状況を第２分類に分類する。一例として、当該時間は、１秒以上５秒以下に設定される。

処理装置１は、作業期間における運搬機械９０の稼動状況を分類する。作業期間は、開始情報及び終了情報によって特定される。例えば、処理装置１は、開始情報及び終了情報を受け付けると、それぞれの時刻を記録する。処理装置１は、開始情報を受け付けた時刻から終了情報を受け付けた時刻までの期間を、作業期間として扱う。開始情報及び終了情報に、作業の開始時刻及び終了時刻がそれぞれ含まれても良い。この場合、処理装置１は、開始時刻から終了時刻までの期間を作業期間として扱う。

ここでは、「作業」とは、運搬機械９０を動作させる第１作業と、運搬機械９０を動作させない第２作業と、を含む。
例えば、運搬機械９０がフォークリフトのとき、第１作業では、作業者がフォークリフトを操縦し、物品が載置されたパレットへのフォークの差し込み、フォークによる物品の搬送、パレットからのフォークの抜き出しなどを実行する。第２作業では、作業者は、フォークリフトによる運搬前の点検及び準備などを実行する。例えば、点検は、フォークリフトや物品の点検を含む。準備は、運搬指示の確認などを含む。
又は、運搬機械９０がクレーンのとき、第１作業では、作業者がクレーンを操縦し、物品が置かれた場所へのクレーンの移動、クレーンによる物品の運搬などを実行する。第２作業では、作業者は、クレーンへの物品の取り付け、クレーンからの物品の取り外しなどを実行する。

第１実施形態の効果を説明する。
運搬機械９０の稼働状況を分類することで、その運搬機械９０がどの程度効率的に運用されているかを分析できる。具体的には、第１分類に分類された期間が長いほど、運搬機械９０は効率的に運用されているとみなせる。第２分類に分類された期間が長い場合には、運搬機械９０が稼動している期間がより長くなるように、作業内容や運搬計画などを変更する。これにより、運搬機械９０の稼働率を高め、生産性又は運搬効率を向上させることができる。

より詳細な分析のためには、作業期間を特定して、運搬機械９０の稼働状況を分類することが望ましい。例えば、稼働状況が第２分類に分類されるときには、２つのケースが存在する。１つ目は、作業者が実際に作業していたにも拘わらず、運搬機械９０が使用されなかったケースである。２つ目は、作業が実行されていないために、運搬機械９０が使用されなかったケースである。これらのケースでは、運搬機械９０の稼働率を向上させるための対策が、互いに異なる。

そこで、第１実施形態に係る分析システム１００では、処理装置１は、開始情報及び終了情報を受け付ける。そして、処理装置１は、開始情報を受け付けてから終了情報を受け付けるまでの作業期間における運搬機械９０の稼働状況を分類する。これにより、ユーザは、どのような対策を採れば運搬機械９０の稼働率を向上できるか、より具体的な対策を検討できるようになる。

分析結果の一例として、所定期間において、作業が行われていたにも拘わらず、運搬機械９０が使用された期間が短かった。すなわち、第１分類に分類された期間が短く、第２分類に分類された期間が長かった。この場合には、その作業において運搬機械９０の稼働率を高めるように、作業を改善することが考えられる。又は、その作業において運搬機械９０を使用しない期間は、別の作業で運搬機械９０を使用するように、各作業への運搬機械９０の割り当てを変更することが考えられる。
別の一例として、作業期間において第１分類に分類された期間は長かったが、所定期間の大半において作業が行われていなかった。この結果、所定期間における運搬機械９０の稼動率が低かった。この場合、作業の実行時刻を変更したり、作業が行われていない期間に運搬機械９０を別の作業に割り当てたりするなどの対策が考えられる。
このように、実際に作業が行われた期間の特定と稼働状況の分類を組み合わせることで、より詳細な分析が可能となる。この結果、例えば、運搬機械９０の稼働率のさらなる向上が可能となる。

処理装置１は、さらに非作業期間における運搬機械９０の稼動状況を分類しても良い。非作業期間は、作業期間以外の期間である。例えば、非作業期間は、作業期間と連続する所定の長さの期間である。予め設定された期間において、作業期間以外の期間が、非作業期間として扱われても良い。例えば、処理装置１は、開始情報及び終了情報の受け付けに拘わらず、所定期間の間、連続的に稼働状況を分類しても良い。処理装置１は、所定期間の各時点における稼動状況の分類完了後に、その所定期間内での作業期間における分類結果を特定する。通常、非作業期間では、運搬機械９０は動いていない。このため、非作業期間における運搬機械９０の稼働状況は、第２分類に分類される。

第１実施形態に係る分析システム１００は、運搬機械９０に好適に用いられる。一般的に、運搬機械は、ある限られたエリア内において、複数の停止場所の間を頻繁に移動する。例えば、運搬機械は、１つの停止場所で物品を保持すると、別の停止場所へ移動し、その別の停止場所で物品を下ろす。また、運搬機械を使用する作業者は、運搬機械で運ぶ物品を整理したり、運搬機械に物品を取り付けたりする。これらの作業中は、運搬機械は停止している。このように、運搬機械の状態は、長距離を移動するトラック、鉄道車両などに比べて、頻繁に切り替わる。このため、運搬機械の場合、長距離を連続的に移動するトラック、鉄道車両などと比べて、稼働率を向上させるための対策を実行できる余地が大きい。運搬機械について稼動状況を分類することで、例えば、稼動率を効率的に向上させることが可能となる。

実施形態に係る分析システム１００は、特に、人（例えば作業者）が操作する運搬機械９０に好適に用いられる。無人で動作する運搬機械９０は、例えば、動作が予めスケジュールされる。無人の運搬機械９０は、スケジュールされた通りに動作するため、人が操作する運搬機械９０に比べて、予定された動作と実際の動作との間の差異は小さい。このため、無人の運搬機械９０については、実施形態に係る分析システム１００を用いることがより望ましいものの、作成されたスケジュールを基に分析することも可能である。一方で、人が操作する運搬機械９０は、無人の運搬機械９０に比べて、予定と実績との差異が大きい。実施形態に係る分析システム１００を用いることで運搬機械９０の稼動率を改善できる余地がより大きい。

第１検出器１１としては、上述した加速度計以外に、角速度センサ、測距センサ、電波センサ、又は撮像装置などを用いることができる。例えば、角速度センサにより、運搬機械９０の動きを検出しても良い。この場合、第１信号から得られる第１値は、角速度に対応する。又は、ある場所に測距センサを取り付け、測距センサと運搬機械９０との間の距離を検出しても良い。この場合、検出された距離から算出される移動速度が第１値に対応する。又は、ある場所に電波センサを取り付け、運搬機械９０の移動速度を検出しても良い。撮像装置で運搬機械９０を撮影し、取得した画像に基づいて運搬機械９０の動きを検出しても良い。例えば、撮像装置は、処理装置１へ画像データを送信する。処理装置１は、画像中の運搬機械９０を識別する。処理装置１は、画像の撮影時刻及び画像中の運搬機械９０の位置の変化から、運搬機械９０の移動速度を算出する。

第１検出器１１の具体的な構成は、運搬機械９０の動きを検出できれば、上述した例に限定されない。ただし、第１検出器１１は、運搬機械９０に対して外部から取り付け可能であることが望ましい。第１検出器１１が、上述した例のいずれかである場合、運搬機械９０を改造等せずに、第１検出器１１を運搬機械９０に取り付けることができる。従って、既に稼働している運搬機械９０に対しても、分析システム１００を容易に適用することができる。

より望ましくは、第１検出器１１は、加速度センサ又は角速度センサである。第１検出器１１が加速度センサ又は角速度センサであるとき、運搬機械９０の動きを示す第１値は、第１信号に含まれる。すなわち、加速度センサ及び角速度センサは、加速度及び角速度を示すデータを含む信号をそれぞれ送信する。これらのセンサを用いることで、測距センサ、電波センサ、撮像装置、又は測位システムなどを用いるときに比べて、運搬機械９０の動きを、直接的且つ高精度に検出できる。これにより、稼働状況の分類の精度をさらに向上させることができる。

図３は、第１実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。
図３では、複数の運搬機械Ａ〜Ｃの分析結果が表示されている。この例では、１日の所定期間における作業期間及び非作業期間が表示されている。作業期間は、パターンが付されたブロックで表され、非作業期間は、線で表されている。作業期間において、第１分類ＣＬ１と判定された期間には、密度の低いドットが付されている。第２分類ＣＬ２と判定された期間には、密度の高いドットが付されている。

図３に示す例では、運搬機械Ａに関して、作業ａ〜ｃが実行されている。作業ａ〜ｃのいずれにおいても、第１分類と判定された期間が長い。また、作業ａ〜ｃの互いの間隔が短い。このため、運搬機械Ａは、効率的に運用されていることが分かる。

運搬機械Ｂに関しては、作業ｄ及びｅが実行されている。作業ｄ及びｅの両方において、第１分類と判定された期間が長い。しかし、作業ｄとｅの間隔が長い。この分析結果から、運搬機械Ｂの稼働率を向上させるためには、例えば、作業ｄとｅの間に、別の作業で運搬機械Ｂを用いれば良いことがわかる。

運搬機械Ｃに関しては、作業ｆ〜ｈが実行されている。作業ｆ〜ｈの互いの間隔は、比較的短い。しかし、作業ｆ〜ｈのそれぞれにおいて、第２分類と判定された期間が長い。この分析結果から、運搬機械Ｃの稼働率を向上させるためには、例えば、作業ｆ〜ｈのそれぞれの内容を改善することが考えられる。

（第１変形例）
図４は、第１実施形態の第１変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図４に表した第１変形例に係る分析システム１１０では、処理装置１は、第１検出器１１に代えて、第２検出器１２から第２信号を受信する。

第２検出器１２は、運搬機械９０における物品の有無を検出する。第２検出器１２は、検出結果に基づく第２信号を、処理装置１に送信する。処理装置１は、第２信号を用いて運搬機械の稼働状況を分類する。

例えば、第２検出器１２は、赤外線センサである。第２検出器１２は、運搬機械において物品が保持される空間に向けて赤外線を照射する。第２検出器１２から送信される第２信号は、反射光の強度に関する。反射光の強度が大きいと、運搬機械が物品を保持していることを示す。

例えば、処理装置１は、第２信号から、運搬機械９０における物品の有無を示す第２値を得る。第２検出器１２が赤外線センサであるとき、第２値は、反射光の強度に対応する。処理装置１は、第２値を第２閾値と比較する。第２値が第２閾値以上のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を第１分類に分類する。第２値が第２閾値未満のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を第２分類に分類する。第２閾値は、ユーザ又は処理装置１により予め設定される。

第１検出器１１に代えて第２検出器１２を用いた場合でも、分析システム１００と同様に、運搬機械に関するより詳細な分析が可能となる。

第２検出器１２としては、赤外線センサ以外に、荷重センサ、圧力計、電力計、又は測距センサなどが用いられる。例えば、荷重センサで、運搬機械９０の物品を保持する部分に加わる荷重を検出しても良い。この場合、第２信号から得られる第２値は、荷重に対応する。運搬機械９０に加わる圧力（油圧、空圧、又は気圧）又は電力を検出し、物品の有無を検出しても良い。この場合、第２信号から得られる第２値は、圧力又は電力を示す。運搬機械９０が物品を保持しているとき、運搬機械９０が物品を保持していないときに比べて、圧力又は電力は増大する。又は、測距センサで、運搬機械９０の特定の部分と載置される物品との距離を検出しても良い。この場合、例えば、運搬機械９０の特定部分と物品との距離の逆数が第２値として用いられる。例えば、運搬機械９０が物品を保持していないときには、距離が大きくなり、第２値が小さくなる。いずれの場合においても、第２信号から得られる第２値を第２閾値と比較することで、運搬機械９０における物品の有無を検出できる。

第２検出器１２の具体的な構成は、運搬機械９０における物品の有無を検出できれば、上述した例に限定されない。ただし、第２検出器１２は、運搬機械９０に対して外部から取り付け可能であることが望ましい。第２検出器１２が、上述した例のいずれかである場合、運搬機械９０を改造等せずに、第２検出器１２を運搬機械９０に取り付けることができる。従って、既に稼働している運搬機械９０に対しても、分析システム１１０を容易に適用することができる。

（第２変形例）
図５は、第１実施形態の第２変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図５に表した第２変形例に係る分析システム１２０では、処理装置１は、第１検出器１１から第１信号を受信し、第２検出器１２から第２信号を受信する。処理装置１は、第１信号及び第２信号の両方に基づいて、運搬機械９０の稼動状況を３つ以上に分類する。

第１信号に基づく第１値が第１閾値以上であり、且つ第２信号に基づく第２値が第２閾値以上のとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第１分類に分類する。第１分類は、運搬機械が動いており且つ物品を保持していることを示す。
第１値が第１閾値未満のとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を、第２分類に分類する。第２分類は、運搬機械が動いていないことを示す。例えば、第１値が第１閾値未満であれば、第２値に拘わらず、稼働状況は第２分類に分類される。
第１値が第１閾値以上であり、且つ第２値が第２閾値未満のとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を、第３分類に分類する。第３分類は、運搬機械が動いているが、物品を保持していないことを示す。第３分類は、例えば「付随」と呼ばれる。フォークリフトの例では、物品を運搬した後に別の場所へ移動している状態などが第３分類に分類される。

例えば、分析システム１００において第１分類と判定されたときでも、実際には運搬機械９０が物品を運搬していないことがある。分析システム１２０によれば、運搬機械９０が物品を運搬している状態と、運搬機械９０が物品を持たずに移動している状態と、を分けて分類できる。例えば、この分類結果を基に、ユーザは、運搬機械９０が物品を運搬している期間がより長くなるように、物品の配置や運搬機械９０の移動経路を変更できる。
このように、第１信号及び第２信号に基づいて稼動状況がより細かく分類されることで、より詳細な分析が可能となる。この結果、例えば、運搬機械の稼働率のさらなる向上が可能となる。

図６及び図７は、第１実施形態の第２変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
図６及び図７を参照して、分析システム１２０の動作の一例を説明する。

図６に表した例では、処理装置１は、時刻ｔが規定された時刻ｔ１になると分析を開始する（ステップＳ１）。処理装置１は、第１信号及び第２信号を受信する（ステップＳ１１）。処理装置１は、第１信号が第１条件を充足するか判定する（ステップＳ１２）。第１検出器１１が加速度センサのとき、加速度に対応する第１値が第１閾値以上であること、が第１条件として設定される。第１条件が充足されないとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第２分類に分類する（ステップＳ１３）。

第１条件が充足されるとき、処理装置１は、第２信号が第２条件を充足するか判定する（ステップＳ１４）。第２検出器１２が赤外線センサのとき、反射波強度に対応する第２値が第２閾値以上であること、が第２条件として設定される。第２条件が充足されるとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第１分類に分類する（ステップＳ１５）。第２条件が充足されないとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第３分類に分類する（ステップＳ１６）。ステップＳ１５又はＳ１６の後、処理装置１は、時刻ｔが規定された時刻ｔ２になっているか判定する（ステップＳ２）。時刻ｔが時刻ｔ２では無いとき、再度ステップＳ１１が実行される。これにより、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの各時刻における稼動状況が分類される。

処理装置１は、稼働状況の分類と並行して、開始情報を受け付け（ステップＳ３）、終了情報を受け付ける（ステップＳ４）。読取装置２から送信された信号が別の装置で受信され、その別の装置から処理装置１へ開始情報及び終了情報が送信されても良い。この場合、ステップＳ３及びＳ４は、同時に実行されても良い。

処理装置１は、稼働状況の分類結果と、開始情報及び終了情報によって特定される作業期間と、を対応付ける（ステップＳ６）。処理装置１は、対応付けた結果を出力装置４に出力させる（ステップＳ７）。

図７に表した動作では、処理装置１は、開始情報を受け付けると（ステップＳ３）、稼動状況の分類を実行する（ステップＳ１１〜Ｓ１６）。処理装置１は、終了情報を受け付けたか判定する（ステップＳ５）。終了情報を受け付けていないとき、処理装置１は、再度ステップＳ１１を実行する。これにより、終了情報を受け付けるまで、稼動状況の分類が繰り返される。終了情報を受け付けると、処理装置１は、作業期間における分類結果を出力装置４に出力させる（ステップＳ７）。

処理装置１は、複数の作業のそれぞれに関する開始情報及び終了情報を受け付けても良い。処理装置１は、図６に表した動作を実行する場合、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間における分析結果に、複数の作業のそれぞれの作業期間を対応付ける。処理装置１は、図７に表した動作を実行する場合、作業の開始情報を受け付けるたびに、稼働状況の分類を開始する。

（第３変形例）
図８は、第１実施形態の第３変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図８に表した第３変形例に係る分析システム１３０では、処理装置１は、第１検出器１１及び第２検出器１２に加えて、第３検出器１３から第３信号を受信する。

第３検出器１３は、運搬機械付近における作業者の有無を検出し、検出結果に基づく第３信号を処理装置１へ送信する。処理装置１は、第１信号及び第２信号に加えて、第３信号を用いて、運搬機械の稼働状況を分類する。

例えば、運搬作業に関わる作業者ＯＰは、特定の周波数の電波を発する発信機１３ａを携帯する。第３検出器１３は、その周波数の電波を受信する受信機である。また、発信機１３ａから発せられる電波は、別の発信機と区別するための識別情報を含む。第３検出器１３は、その識別情報を含む電波のみを検出する。これにより、運搬機械９０付近における特定の作業者の有無のみが、第３検出器１３により検出される。例えば、第３信号は、受信した電波の強度に関する。第３信号の強度が大きいと、作業者ＯＰが運搬機械９０付近にいることを示す。第３信号から得られる第３値は、電波の強度に対応する。又は、第３信号は、運搬機械９０付近における作業者の検出結果を示しても良い。

稼働状況の分類は、例えば、上述した第１分類〜第３分類に加えて、第４分類をさらに含む。第４分類は、運搬機械が動いておらず、作業者が運搬機械付近にいることを示す。第４分類は、例えば「段取り」と呼ばれる。作業者が運搬機械付近で運搬の準備をしている場合などが第４分類に分類される。

例えば、処理装置１は、電波の強度を示す第３値を、第３閾値と比較する。第３閾値は、ユーザ又は処理装置１により予め設定される。

例えば、処理装置１は、運搬機械９０の稼動状況を以下のように分類する。
第１値が第１閾値未満であり、且つ第３値が第３閾値未満のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を、第２分類に分類する。第２分類は、運搬機械９０が動いておらず、運搬機械９０付近に作業者がいないことを示す。
第１値が第１閾値未満であり、且つ第３値が第３閾値以上のとき、処理装置１は、運搬機械９０の稼働状況を、第４分類に分類する。
第１分類又は第３分類への分類は、第２変形例に係る分析システム１２０と同様に、第１値及び第２値を用いて行われる。

発信機１３ａは、例えばビーコンである。第３検出器１３は、ビーコンから送信された電波を検出する。図２に表したように、運搬機械９０にスマートフォンＳＰ１が取り付けられる場合、このスマートフォンＳＰ１がビーコン信号を受信しても良い。

第１検出器１１及び第２検出器１２と同様に、第３検出器１３も、運搬機械９０に対して外部から取り付け可能であることが望ましい。これにより、運搬機械９０を改造等せずに第１検出器１１〜第３検出器１３を運搬機械９０に取り付けることができる。従って、既に稼働している運搬機械９０に対しても、分析システム１２０を容易に適用することができる。

図９及び図１０は、第１実施形態の第３変形例に係る分析システムの動作を表すフローチャートである。
図９及び図１０を参照して、分析システム１３０の動作の一例を説明する。

図９に表した例では、処理装置１は、時刻ｔ１になると（ステップＳ１）、第１信号〜第３信号を受信する（ステップＳ２１）。処理装置１は、第１信号〜第３信号を受信する（ステップＳ２１）。処理装置１は、第１信号が第１条件を充足するか判定する（ステップＳ２２）。第１条件が充足されるとき、処理装置１は、第２信号が第２条件を充足するか判定する（ステップＳ２３）。第２条件が充足されるとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第１分類に分類する（ステップＳ２４）。第２条件が充足されないとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第３分類に分類する（ステップＳ２５）。

ステップＳ２２で第１条件が充足されないとき、処理装置１は、第３信号が第３条件を充足するか判定する（ステップＳ２６）。第３信号が電波強度を示すとき、電波強度が第３閾値以上であること、が第３条件として設定される。第３信号は、運搬機械付近における作業者の検出結果を示しても良い。この場合、運搬機械付近に作業者がいること、が第３条件として設定される。第３条件が充足されるとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第４分類に分類する（ステップＳ２７）。第３条件が充足されないとき、処理装置１は、運搬機械の稼働状況を第２分類に分類する（ステップＳ２８）。

ステップＳ２４、Ｓ２５、Ｓ２７、又はＳ２７の終了後、処理装置１は、時刻ｔが規定された時刻ｔ２になっているか判定する（ステップＳ２）。時刻ｔが時刻ｔ２では無いとき、再度ステップＳ２１が実行される。ステップＳ３、Ｓ４、Ｓ６、及びＳ７については、第２変形例に係る分析システム１２０の動作における処理と同様である。

図１０に表した動作では、処理装置１は、開始情報を受け付けると（ステップＳ３）、稼動状況の分類を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２８）。処理装置１は、終了情報を受け付けたか判定する（ステップＳ５）。終了情報を受け付けていないとき、処理装置１は、再度ステップＳ２１を実行する。稼動状況の分類が終了すると、処理装置１は、ステップＳ７の処理を実行する。

図１１及び図１２は、第１実施形態の第３変形例に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。
例えば、分析システム１３０は、ある期間中、運搬機械の稼働状況を継続的に分析する。処理装置１は、その期間に含まれる作業期間中の各時点での稼働状況の分類結果に基づき、作業期間における各分類の合計時間を算出する。ここでは、処理装置１が稼働状況を第１分類〜第４分類のいずれかに分類したときの結果について説明する。

処理装置１は、例えば図１１（ａ）に表したような円グラフを、出力装置４に表示させる。図１１（ａ）に表した円グラフにおいて、第１分類ＣＬ１〜第４分類ＣＬ４の面積の割合は、作業期間における第１分類ＣＬ１〜第４分類ＣＬ４の合計時間の割合を示している。円グラフが表示されることで、ユーザは、作業期間における運搬機械の稼働状況の概略を容易に理解できる。

処理装置１は、図１１（ｂ）に表したようなグラフを、出力装置４に表示させても良い。グラフにおいて、横軸は日付を表し、縦軸はその日の作業期間における各分類の合計時間の割合を表している。図１１（ｂ）に表した例では、第１分類の実績が実線で示され、第３分類の実績が破線で示されている。例えば、ユーザは、実績を表示させる分類を選択できる。グラフが表示されることで、ユーザは、時間に対するある分類の割合の変化を容易に把握できる。

処理装置１は、図１１（ｃ）に表したようなガントチャートを、出力装置４に表示させても良い。ガントチャートにおいて、横軸は時間を表し、縦軸は日付を表している。ガントチャートが表示されることで、ユーザは、それぞれの日の作業期間において、どの分類がどの程度の割合を占めているかを容易に把握できる。

図１１（ａ）〜図１１（ｃ）に表したように、作業期間における稼働状況を分類した結果が可視化して出力されることで、ユーザがその結果を容易に把握できる。これにより、その結果を用いた分析が実行しやすくなる。

処理装置１は、図１２に表したように、作業期間及び非作業期間を含むある期間における稼動状況の分類結果を、出力装置４に表示させても良い。図１２の例では、図３と同様に、複数の運搬機械Ａ〜Ｃの分析結果が表示されている。作業期間において、第１分類ＣＬ１と判定された期間には、密度の低いドットが付されている。第２分類ＣＬ２と判定された期間には、密度の高いドットが付されている。第３分類ＣＬ３と判定された期間及び第４分類ＣＬ４と判定された期間には、互いに異なる方向に引かれた斜線が付されている。

図１２に表した出力結果を用いることで、例えば、非作業期間も考慮して、運搬機械の稼働率を向上させるための対策を検討できる。

図１３は、第１実施形態の第４変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図１３に表した分析システム１４０では、処理装置１は、記憶装置５に記憶された情報を参照する。記憶装置５は、運搬機械が使用される作業のスケジュールを記憶している。処理装置１は、予定されていた作業期間と実際の作業期間を対比させつつ、作業期間における稼動状況の分析結果を出力する。

図１４は、第１実施形態の第４変形例に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。
図１４の例では、複数の運搬機械Ａ〜Ｃのそれぞれについて、各作業の予定と実績が表示されている。パターンが付されていないブロックは、各作業の予定された期間を表す。実際の作業期間は、図３と同様に、パターンが付されたブロックで表されている。作業期間における分析結果をスケジュールと対比させることで、より詳細な分析が可能となる。

例えば、運搬機械Ａについては、作業ａ〜ｃが、ほぼ予定された通りに実行されていることが分かる。
運搬機械Ｂについては、実際の作業ｄの期間と作業ｅの期間との間隔が長い。これに対して、スケジュールでは、作業ｄの期間と作業ｅの期間との間隔は短い。予定された作業ｄの期間及び作業ｅの期間は、それぞれ、実際の作業ｄの期間及び作業ｅの期間よりも長い。この出力結果から、スケジュールが原因で運搬機械Ｂの稼働率が低下していたことが分かる。運搬機械Ｂの稼働率を向上させるためには、スケジュールの組み方を改善すれば良いことが分かる。
運搬機械Ｃについては、実際の作業ｇ〜ｈの期間が、それぞれ、予定された作業ｇ〜ｈの期間よりも長い。また、作業ｇ〜ｈのそれぞれにおいて、第２分類の時間が長い。この出力結果から、例えば、第２分類の時間を短縮することで、実際の作業の期間と、予定された期間と、の差を小さくできることが分かる。また、運搬機械Ｃの稼働率を向上させるためには、各作業における第２分類の時間を短縮し、且つスケジュールにおける作業同士の間隔を短縮すれば良いことが分かる。

処理装置１は、開始情報及び終了情報が作業の情報を含むとき、予定された作業期間と実際の作業期間を対応付けて表示させても良い。図１４に表した例では、各作業について、予定された作業期間と実際の作業期間の対応が、破線で示されている。これにより、作業の予定と実績が大きく異なっている場合でも、ユーザが予定と実績の対応を把握し易くなる。

記憶装置５は、作業の内容を記憶していても良い。例えば、読取装置２から送信される情報は、作業を特定するための識別情報を含む。処理装置１は、その識別情報を用いて、記憶装置５に記憶された作業内容を参照する。処理装置１は、作業内容を、作業者が所持する端末装置に送信する。これにより、作業者は、端末装置で作業の具体的内容を確認できるようになる。作業者が所持する端末装置が、処理装置１として機能しても良い。この場合、端末装置は、参照した情報を、その端末装置の画面に表示させる。

作業内容が表示されることで、作業者による作業の効率を向上させることができる。また、作業内容は、読取装置２から処理装置１への情報送信後に表示される。これにより、作業者が、読取装置２を用いた情報の読み取りを忘れることを防止できる。

（第２実施形態）
図１５は、第２実施形態に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
図１５に表したように、第２実施形態に係る分析システム２００では、処理装置１は、第１受信機２１から送信された信号を受信する。

第１受信機２１は、運搬機械９０の位置を検出するために、運搬機械９０に取り付けられる。第１受信機２１は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信する。処理装置１は、第１受信機２１で受信した信号に基づき、運搬機械９０の位置を検出する。

例えば、処理装置１は、各時点において、稼働状況を分類するとともに、運搬機械９０の位置を検出する。稼働状況の分類と運搬機械９０の位置を対応付けることで、より詳細な分析が可能となる。

図１６（ａ）、図１６（ｂ）、図１７、図１８（ａ）、図１８（ｂ）、図１９（ａ）、及び図１９（ｂ）は、第２実施形態に係る分析システムによる出力例を表す模式図である。
出力装置４は、図１６（ａ）に表したように、運搬機械９０が通過した経路と、運搬機械９０が各経路を通過する頻度と、を示す画像を表示する。図１６（ａ）に表した例において、ピンＰ１〜Ｐ９は、運搬機械９０が滞在していた場所を示す。ピン同士を結ぶ線分は、運搬機械９０が移動した経路を示す。線分の太さは、運搬機械９０がその経路を移動した頻度を示す。

又は、出力装置４は、図１６（ｂ）に表したように、運搬機械９０が通過した経路と、各点における滞在時間と、を示す画像を表示する。図１６（ｂ）に表した例において、ピンＰ１〜Ｐ９が付された点における円Ｃ１〜Ｃ９の面積は、その点における滞在時間を示す。円の面積が大きいほど、滞在時間が長いことを示す。ピンＰ１〜Ｐ９が付された位置（座標）は、例えば、ＧＰＳ信号に基づく緯度及び経度に対応する。

処理装置１は、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを、分類された稼働状況と対応付けて出力しても良い。例えば、処理装置１は、移動経路を、稼働状況の分類に応じて区別可能に表示させる。処理装置１は、滞在場所を、稼働状況の分類に応じて区別可能に表示させる。

図１７に表した例において、ピンＰ１〜Ｐ９が付された場所同士は、実線又は点線で結ばれている。実線は、運搬機械９０がその経路を移動しているときに、稼働状況が第１分類（主作業）に分類されていることを示す。点線は、運搬機械９０がその経路を移動しているときに、稼働状況が第３分類（付随）に分類されていることを示す。実線又は点線の太さは、運搬機械９０がその経路を移動した頻度を示す。ある経路について、第１分類に分類されたときと第３分類に分類されたときがある場合、例えば、処理装置１は、第１分類に分類された時間の合計と、第３分類に分類された時間の合計と、を比較する。処理装置１は、より合計時間の長い方を、その経路の稼働状況として表示させる。

ピンＰ１〜Ｐ９が付された場所には、円又は四角が付されている。円は、運搬機械９０がその場所に滞在していたときに、稼働状況が第２分類（ムダ）に分類されていることを示す。四角は、運搬機械９０がその場所に滞在していたときに、稼働状況が第４分類（段取り）に分類されていることを示す。ある場所について、第２分類に分類されたときと第４分類に分類されたときがある場合、例えば、処理装置１は、第２分類に分類された時間の合計と、第４分類に分類された時間の合計と、を比較する。処理装置１は、より合計時間の長い方を、その場所の稼働状況として表示させる。

処理装置１は、分類された稼働状況ごとに、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを出力しても良い。例えば、図１８（ａ）に表したように、ＧＵＩにプルダウンメニューが表示される。ユーザは、このプルダウンメニューから、表示させたい分類を選択する。

図１８（ｂ）は、第１分類が選択されたときの出力結果を表す。運搬機械９０が動いていないときは、稼働状況は第１分類には分類されない。このため、図１８（ｂ）に表した出力例では、滞在場所及び滞在時間の長さに関する情報は、表示されない。

処理装置１は、作業ごとに、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを出力しても良い。

例えば、処理装置１は、複数の作業の分析結果に基づいて、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さを出力可能である。図１７は、複数の作業の分析に基づく総合的な出力結果の一例とする。

例えば図１９（ａ）に表したように、ＧＵＩにプルダウンメニューが表示される。ユーザは、このプルダウンメニューから、分析結果を表示させたい作業を選択する。図１９（ｂ）は、第１作業が選択されたときの出力結果を表す。これにより、第１作業に関する稼動状況の分類のみに基づく情報が出力される。

ＧＵＩにおいて、図１８（ａ）に表した分類を選択するメニューと、図１９（ａ）に表した作業を選択するメニューと、の両方が表示されても良い。すなわち、処理装置１は、複数の作業の１つについて、分類された稼働状況ごとに、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを出力しても良い。

このように、稼働状況を分類するとともに運搬機械９０の位置を検出することで、運搬機械９０について、より詳細な分析が可能となる。また、稼働状況ごと、作業ごとに分類結果を出力することで、運搬機械の稼働率を向上させるための対策がさらに検討し易くなる。

上述したＧＵＩにおいて、より詳細な情報が表示可能であっても良い。例えば、ユーザが、図１７に表した出力結果において、いずれかの経路を選択すると、その経路を移動する際の稼働状況の分類の内訳を確認できる。又は、ユーザが、図１７に表した出力結果において、いずれかのピンを選択すると、そのピンの場所で運搬機械９０が滞在していた時間の分類の内訳を確認できる。

また、運搬機械９０には、撮像装置が取り付けられても良い。処理装置１は、作業期間において、所定時間の間、運搬機械９０の稼働状況が継続して特定の分類に分類されると、撮像装置を起動させる。処理装置１は、撮像装置により周囲の状況を撮影し、記録する。又は、撮影した画像を予め設定した宛先へ送信する。
処理装置１は、例えば、運搬機械９０が所定時間の間動いておらず、稼働状況が継続的に第２分類に分類されている場合に、撮像装置を起動させる。これにより、運搬機械９０が所定時間の間動いていないときに、ユーザが、そのときの周囲の状況を後で確認できる。例えば、ユーザは、その画像から、運搬機械９０が動いていない理由、運搬機械９０の稼働効率を向上させるための対策などを検討できる。

また、運搬機械９０が、ある１つの場所から別の１つの場所のみへ物品を運搬し、且つその別の１つの場所で作業が終了するとき、処理装置１は、作業の終了時刻における運搬機械９０の位置を、物品の運搬先として用いても良い。

図２０は、第２実施形態の変形例に係る分析システムの構成を表すブロック図である。
変形例に係る分析システム２１０では、処理装置１は、第２受信機２２から送信された信号を受信する。運搬機械９０には、第１受信機２１に加えて、第２受信機２２が取り付けられる。

第２受信機２２は、固有の識別情報を含む信号（電波）を受信する。例えば、第２受信機２２は、ビーコン信号を受信する。処理装置１は、第１受信機２１又は第２受信機２２で受信した信号に基づき、運搬機械９０の位置を検出する。

図２１は、第２実施形態の変形例に係る分析システムの適用例を表す模式図である。
例えば、運搬機械９０は、建物９１内部と、建物９１外部と、の間を移動する。建物９１内部には、第１発信機３１及び複数の第３発信機３３が設けられている。建物９１外部には、第２発信機３２が設けられている。各発信機は、例えばビーコンタグであり、固有の識別情報（ＩＤ）を含む電波を発する。

処理装置１は、第１受信機２１からＧＰＳ信号が送信されると、ＧＰＳ信号に基づいて運搬機械９０の位置を検出する。
処理装置１は、第２受信機２２から発信機の識別情報が送信されると、以下の方法により運搬機械９０の位置を検出する。例えば、不図示のデータベースに、ビーコンの識別情報と、各識別情報に対応する位置情報と、が記憶されている。処理装置１は、第２受信機２２から識別情報を受信すると、このデータベースにアクセスする。処理装置１は、受信した識別情報に対応する位置情報を抽出する。これにより、抽出された位置情報が示す位置に運搬機械９０が有ると判定される。なお、第２受信機２２が複数の発信機から電波を受信した場合、処理装置１は、最も強度が大きい電波に含まれる識別情報を位置の検出に用いる。

運搬機械９０の位置は、ＧＰＳ信号を用いて検出することが望ましい。運搬機械９０の位置をより正確に検出できるためである。ただし、建物９１内部に運搬機械９０が有る場合、第１受信機２１でＧＰＳ信号を受信できない可能性がある。

このため、分析システム２１０において、処理装置１は、運搬機械９０が建物の内部に有るか否かに応じて、位置情報の検出に利用する信号を切り替える。具体的には、第１発信機３１及び第２発信機３２が、建物９１の出入口９２付近に取り付けられる。第１発信機３１は建物９１内部に取り付けられ、第２発信機３２は建物９１外部に取り付けられる。

運搬機械９０が建物９１内部から外部へ移動する場合を考える。運搬機械９０が建物９１内部の出入口９２付近に有るとき、第２受信機２２は、第１発信機３１から送信された信号（第１電波）のみを受信し、第２発信機３２から送信された信号（第２電波）を受信しない。又は、第２受信機２２は、第１電波及び第２電波を受信するが、第２電波の強度は第１電波の強度よりも小さい。

その後、運搬機械９０が出入口９２を通過すると、第２電波の強度が第１電波の強度よりも大きくなる。このとき、処理装置１は、運搬機械９０が建物９１外部へ移動したと判定する。この判定後、処理装置１は、ＧＰＳ信号を利用して運搬機械９０の位置を検出する。

次に、運搬機械９０が建物９１外部から内部へ移動する場合を考える。運搬機械９０が建物９１外部の出入口９２付近に有るとき、第１電波の強度は第２電波の強度よりも小さい。

その後、運搬機械９０が出入口９２を通過すると、第１電波の強度が、第２電波の強度よりも大きくなる。このとき、処理装置１は、運搬機械９０が建物９１内部へ移動したと判定する。この判定後、処理装置１は、第３発信機３３から送られる識別情報（第３識別情報）を利用して運搬機械９０の位置を検出する。

処理装置１は、例えば、運搬機械９０の位置を継続的に検出する。処理装置１は、検出結果に基づき、運搬機械９０の位置に関する分析を実行しても良い。例えば、処理装置１は、検出した位置を用いて、運搬機械９０の移動経路、移動経路を通過する頻度、運搬機械９０が滞在していた場所、及び各場所における滞在時間の長さ、の少なくともいずれかを算出する。処理装置１は、その算出結果を出力装置４へ出力する。

第１受信機２１及び第２受信機２２は、別々の機器であっても良いし、１つの機器であっても良い。例えば、図２に表したように、運搬機械９０にスマートフォンＳＰ１が取り付けられる場合、このスマートフォンＳＰ１がＧＰＳ信号及びビーコン信号を受信しても良い。スマートフォンＳＰ１は、例えば、ビーコン信号をＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により受信する。

分析システム２１０では、運搬機械９０が建物の内部にあるか外部にあるかに応じて、処理装置１が、運搬機械９０の位置の検出に用いる信号を切り替える。このため、運搬機械９０が建物の内部と外部の間を移動する場合でも、運搬機械９０の位置をより正確に検出することが可能となる。

以下で、上述した各実施形態に係る分析システムのＧＵＩの一例を説明する。
図２２〜図２４は、出力装置に表示されるＧＵＩを表す模式図である。

処理装置１は、各分類の条件を設定するための設定画面を、出力装置４に表示させることができる。設定画面は、例えば図２２に表したように、テーブルＴａを含む。例えば、テーブルＴａは、列Ｌ１〜Ｌ５を含む。列Ｌ１は分類のＩＤを表し、列Ｌ２は分類の名称を表す。列Ｌ３〜Ｌ５は、それぞれ、第１検出器１１〜第３検出器１３による検出結果を表す。

ユーザは、テーブルＴａにおいてセルＣｅの項目を操作することで、各分類の条件を変更できる。例えば、列Ｌ２において「主作業」と入力された行では、稼働状況が主作業（第１分類）に分類される条件が設定される。この例では、運搬機械に動きが有り、運搬機械に物品が有る場合に、作業者の有無に拘わらず、主作業と分類されるよう条件が設定されている。同様に、列Ｌ２において「ムダ」、「付随」、「段取り」と入力された行では、それぞれ、稼働状況がムダ（第２分類）、付随（第３分類）、段取り（第４分類）に分類される条件が設定されている。

このように、分類の条件を変更するためのテーブルを出力装置４に表示させることで、ユーザが、運搬機械の実際の稼働状況に応じて、条件を容易に変更できる。また、列Ｌ３〜列Ｌ５の検出結果を必要に応じて組み合わせることで、運搬機械の稼動状況を所望な程度までに具体的に分類することができる。これにより、分析システムの使い勝手を向上させることができる。

処理装置１は、第１信号〜第３信号に対する第１閾値〜第３閾値を変更するための編集画面を、出力装置４に表示させても良い。

図２３（ａ）に表した例では、領域Ｒ１に、稼働状況の分析対象となる装置名が表示される。領域Ｒ２には、分析システムを操作するためのアイコンが表示されている。アイコンＩＣ１〜ＩＣ３は、それぞれ、稼働状況の分析を開始、停止、中断させるためのアイコンである。アイコンＩＣ４は、第２受信機２２にビーコンの電波を受信させ、処理装置１に読み込ませるためのアイコンである。

アイコンＩＣ５は、上述した第１閾値〜第３閾値を変更する画面を開くためのアイコンである。領域Ｒ３には、直近に読み込まれたビーコンの識別情報が表示されている。領域Ｒ４では、直近に受信した第１信号の情報が表示されている。この例では、当該情報として、運搬機械９０の加速度、角速度、及びジャイロ（慣性）が表示されている。また、例えば、ユーザがアイコンＩＣ６を選択すると、図２３（ｂ）に表したように、運搬機械９０の一覧Ｌｉが表示される。表示された一覧Ｌｉから、設定を変更する運搬機械を選択できる。

このように、少なくともいずれかの検出器で検出された信号（情報）、第１閾値〜第３閾値の少なくともいずれかを設定変更するための画面、発信機から発せられる電波を第２受信機２２に受信させるためのアイコンの少なくともいずれかを出力装置４に表示させることで、分析システムの使い勝手を向上させることができる。

処理装置１は、図２４に表したように、分類ごとに、分類された時刻、その合計時間、位置に関する情報（運搬元及び運搬先）を出力装置４に表示又は印刷させても良い。処理装置１は、図２４に示した表を、所定の形式（ＣＳＶなど）で出力しても良い。

このように、分類ごとに、時刻、合計時間、及び位置に関する情報の少なくともいずれかが出力されることで、分析システムの使い勝手を向上できる。また、運搬機械９０について、より詳細な分析が可能となる。

以上で説明した実施形態に係る分析システム及び分析方法を用いることで、物品を運搬する運搬機械をより詳細に分析できる。同様に、コンピュータを分析システムとして動作させるためのプログラムを用いることで、コンピュータに運搬機械をより詳細に分析させることができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。

１ 処理装置、 ２ 読取装置、 ３ 入力装置、 ４ 出力装置、 ５ 記憶装置、 １１ 第１検出器、 １２ 第２検出器、 １３ 第３検出器、 １３ａ 発信機、 ２１ 第１受信機、 ２２ 第２受信機、 ３１〜３３ 発信機、 ９０ 運搬機械、 ９１ 建物、 ９２ 出入口、 １００〜１４０、２００、２１０ 分析システム、 ＯＰ 作業者、 ＳＰ１ スマートフォン

Claims (19)

1. 運搬機械を動作させる第１作業及び前記運搬機械を動作させない第２作業を含む作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付け、
   前記運搬機械の動きを検出する第１検出器から送信された第１信号を用いて、前記開始情報及び前記終了情報から特定される作業期間における前記運搬機械の稼働状況を分類する、
   処理装置を備えた分析システム。
2. 前記処理装置は、前記運搬機械における物品の有無を検出する第２検出器から送信された第２信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を３つ以上の分類に分類する請求項１記載の分析システム。
3. 前記処理装置は、
   前記第１信号から得られる前記運搬機械の動きを示す第１値が第１閾値以上であり、且つ、前記第２信号から得られる前記運搬機械における物品の有無を示す第２値が第２閾値以上のとき、前記運搬機械の稼動状況を第１分類に分類し、
   前記第１値が前記第１閾値未満のとき、前記運搬機械の稼動状況を第２分類に分類し、
   前記第１値が前記第１閾値以上であり、且つ前記第２値が前記第２閾値未満のとき、前記運搬機械の稼動状況を第３分類に分類する、
   請求項２記載の分析システム。
4. 前記処理装置は、前記運搬機械付近における人の有無を検出する第３検出器から送信された第３信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を４つ以上の分類に分類する請求項２記載の分析システム。
5. 前記処理装置は、
   前記第１信号から得られる前記運搬機械の動きを示す第１値が第１閾値以上であり、且つ前記第２信号から得られる前記運搬機械における物品の有無を示す第２値が第２閾値以上のとき、前記運搬機械の稼動状況を第１分類に分類し、
   前記第１値が前記第１閾値未満であり、且つ前記第３信号から得られる前記運搬機械付近における人の存在を示す第３値が第３閾値未満のとき、前記運搬機械の稼動状況を第２分類に分類し、
   前記第１値が前記第１閾値以上であり、且つ前記第２値が前記第２閾値未満のとき、前記運搬機械の稼動状況を第３分類に分類する、
   前記第１値が前記第１閾値未満であり、且つ前記第３値が前記第３閾値以上のとき、前記運搬機械の稼動状況を第４分類に分類する、
   請求項４記載の分析システム。
6. 前記処理装置は、所定期間における前記作業期間及び前記非作業期間を示す情報と、前記作業期間における前記稼働状況の分類結果と、を出力可能である請求項１〜３のいずれか１つに記載の分析システム。
7. 前記処理装置は、前記運搬機械の位置を示す情報を受け付け、前記運搬機械の位置と分類した前記稼働状況を対応付ける請求項１〜６のいずれか１つに記載の分析システム。
8. 前記処理装置は、前記運搬機械の移動経路、移動経路を通過する頻度、前記運搬機械が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを、分類された前記稼働状況と対応付けて出力可能である請求項７記載の分析システム。
9. 前記処理装置は、分類された前記稼働状況ごとに、前記運搬機械の移動経路、移動経路を通過する頻度、前記運搬機械が滞在していた場所、及び滞在していた場所における滞在時間の長さの少なくともいずれかを出力可能である請求項７又は８に記載の分析システム。
10. 前記第１検出器は、前記運搬機械に対して外部から取り付け可能である請求項１〜９のいずれか１つに記載の分析システム。
11. 運搬機械を動作させる第１作業及び前記運搬機械を動作させない第２作業を含む作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付け、
    前記運搬機械の動きを検出する第１検出器から送信された第１信号を用いて、前記開始情報及び前記終了情報から特定される作業期間における前記運搬機械の稼働状況を分類する分析方法。
12. 前記運搬機械における物品の有無を検出する第２検出器から送信された第２信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を３つ以上の分類に分類する請求項１１記載の分析方法。
13. 前記運搬機械付近における人の有無を検出する第３検出器から送信された第３信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を４つ以上の分類に分類する請求項１２記載の分析方法。
14. 処理装置に、
    運搬機械を動作させる第１作業及び前記運搬機械を動作させない第２作業を含む作業の開始を示す開始情報と、前記作業の終了を示す終了情報と、を受け付けさせ、
    前記運搬機械の動きを検出する第１検出器から送信された第１信号を用いて、前記開始情報及び前記終了情報から特定される作業期間における前記運搬機械の稼働状況を分類させる、
    プログラム。
15. 前記処理装置に、前記運搬機械における物品の有無を検出する第２検出器から送信された第２信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を３つ以上の分類に分類させる請求項１４記載のプログラム。
16. 前記処理装置に、前記運搬機械付近における人の有無を検出する第３検出器から送信された第３信号をさらに用いて、前記運搬機械の稼働状況を４つ以上の分類に分類させる請求項１５記載のプログラム。
17. 前記処理装置に、所定期間における前記作業期間及び前記非作業期間を示す情報と、前記作業期間における前記稼働状況の分類結果と、を出力させる請求項１４〜１６のいずれか１つに記載のプログラム。
18. 前記処理装置に、前記運搬機械の位置を示す情報を受け付けさせ、前記運搬機械の位置と分類した前記稼働状況を対応付けさせる請求項１４〜１７のいずれか１つに記載のプログラム。
19. 請求項１４〜１８のいずれか１つに記載の前記プログラムを記憶した記憶媒体。

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