JP2023099936A - 空調システム、当該空調システムを備えたフォークリフト制御システムおよび制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各荷役作業に係るバッテリ式有人フォークリフトの運転者の適正設定温度を出力する。【解決手段】空調システムは、フォークリフト用空調装置１８と、第１ニューラルネットワーク４６と、空調装置制御部１９と、を備えている。第１ニューラルネットワーク４６は、過去の各荷役作業における、荷役作業場所の気温、フォークリフトＣの識別子および運転者の識別子を入力データとし、空調装置１８の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各荷役作業に係る荷役作業場所の気温、各フォークリフトＣの識別子および各運転者の識別子を入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの空調装置１８の適正設定温度を出力する。空調装置制御部１９は、対応する荷役作業の間、当該出力された適正設定温度において空調装置１８を作動させる。【選択図】図５

Description

本発明は、フォークリフトの空調システム、当該空調システムを備えたフォークリフト制御システムおよび制御プログラムに関する。

特許文献１に記載のように、有人フォークリフトを含む荷役システムが知られている。この荷役システムでは、有人フォークリフトと、自律して荷役作業をする無人フォークリフトと、管理サーバとを備えている。管理サーバは、有人フォークリフトと、無人フォークリフトとが混在する荷役システムにおいて、無人フォークリフトの数が少ない空位置で実行される荷役作業を有人フォークリフトに割り当てるよう構成されている。

ところで、バッテリ電力によって動作する有人フォークリフト（以下、単に「フォークリフト」という）の場合、バッテリ残量がなくなると、バッテリを充電したり充電されたバッテリと交換する必要がある。そのため、荷役システムは、バッテリを充電、交換するタイミングを少なくするために、このフォークリフトの消費電力も考慮して荷役作業を割り当てることが好ましい。しかしながら、フォークリフトの運転者によってフォークリフトの動作が異なるので、フォークリフトの消費電力を考慮して荷役作業を割り当てることは容易ではない。

また、フォークリフトは、炎天下で利用されたり冷凍室で利用されたりする。そこで、運転者の体調を考慮して、空調装置がフォークリフトに設けられることがある（特許文献２および特許文献３参照）。空調装置は、フォークリフトのバッテリ電力によって動作するので、荷役システムは、荷役作業に係る電力消費だけでなく、空調装置の消費電力も加味して荷役作業を割り当てることが好ましい。しかしながら、運転者によって空調装置の温度設定が異なるので空調装置の消費電力を考慮して荷役作業を割り当てることは、さらに容易ではない。しかも、空調装置の消費電力を考慮して荷役作業を割り当てたとしても運転者がこれまでの設定と異なった温度設定に変更する場合もあり、この場合、考慮された消費電力よりも実際の消費電力が上回れば割り当てられた荷役作業が予定どおりに実行されない可能性がある。

特許第６２８４２１２号公報 特開平７－８３４６４号公報 国際公開第２０１７／１７９２４７号

そこで、本発明が解決しようとする課題は、各荷役作業に係るバッテリ式有人フォークリフトの運転者の適正設定温度を出力するとともに出力された適正設定温度どおりに空調装置を作動させる空調システム、当該空調システムを備えたフォークリフト制御システムおよび制御プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明に係る空調システムは、
フォークリフト用空調装置と、
過去の各荷役作業における、荷役作業場所の気温、フォークリフトの識別子および運転者の識別子を入力データとし、空調装置の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各荷役作業に係る荷役作業場所の気温、各フォークリフトの識別子および各運転者の識別子を入力されると、各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの空調装置の適正設定温度を出力する第１ニューラルネットワークと、
対応する荷役作業の間、当該出力された適正設定温度において空調装置を作動させる空調装置制御部と、を備える、ことを特徴とする。

上記空調システムは、好ましくは、
第１ニューラルネットワークが、さらに、過去の各荷役作業における、荷役作業場所の気温、湿度および風速、フォークリフトの識別子ならびに運転者の識別子を入力データとし、空調装置の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各荷役作業に係る荷役作業場所の気温、湿度および風速、各フォークリフトの識別子ならびに各運転者の識別子を入力されると、各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの空調装置の適正設定温度を出力する。

上記空調システムは、好ましくは、
荷役作業場所の施設情報に基づいて適正設定温度を補正する温度補正部をさらに備え、
空調装置制御部が、補正された適正設定温度に基づいて空調装置を作動させる。

上記空調システムは、好ましくは、
荷役作業場所の施設情報に湿度情報が含まれる。

上記空調システムは、好ましくは、
荷役作業場所の施設情報に風速情報が含まれる。

上記課題を解決するために、本発明に係るフォークリフト制御システムは、
バッテリ式の複数のフォークリフトと、管理装置と、を備え、
管理装置は、
上記空調システムと、
複数の荷役予定を記憶する記憶部と、
荷役割当部と、
過去の各荷役作業における、フォークリフトおよび運転者の識別子、荷役動作ならびに荷の重量を入力データとし荷役消費電力を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各フォークリフトおよび各運転者の識別子ならびに各荷役作業に係る荷役動作および荷の重量を入力されると各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの荷役予測消費電力を出力する第２ニューラルネットワークと、
過去の各荷役作業における、フォークリフトおよび運転者の識別子、荷役動作ならびに荷の重量を入力データとし荷役作業時間を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、フォークリフトおよび運転者の識別子ならびに各荷役作業に係る荷役動作および荷の重量を入力されると各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの荷役予測作業時間を出力する第３ニューラルネットワークと、
過去の各荷役作業における、荷役作業場所における気温、フォークリフトの識別子および設定温度を入力データとし空調装置の消費電力を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各荷役作業場所における気温、各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの適正設定温度ならびに各荷役予測作業時間が入力されると各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの空調装置の予測消費電力を出力する第４ニューラルネットワークと、を有し、
荷役予定は、複数の荷役作業を含むとともに、荷役作業が行われる施設のエリアごとに荷役作業を割り当てられており、
荷役割当部は、各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの空調装置の予測消費電力と、各フォークリフト、各運転者および各荷役作業の組み合わせごとの荷役予測消費電力とに基づいて、複数の荷役予定の合計の消費電力が最小となる荷役予定ごとのフォークリフトおよび運転者の組み合わせを出力する。

上記課題を解決するために、本発明に係る制御プログラムは、
上記管理装置が、サーバコンピュータであって、
サーバコンピュータを上記管理装置として機能させる、ことを特徴とする。

本発明に係る空調システムは、各荷役作業に係るバッテリ式有人フォークリフトの運転者の適正設定温度を出力するとともに出力された適正設定温度どおりに空調装置を作動させる。また、当該空調システムを備えたフォークリフト制御システムは、空調装置の消費電力を含むバッテリ式有人フォークリフトの消費電力を予測して、荷役作業を複数の有人フォークリフトに割り当てることができる。

本発明の一実施形態に係るフォークリフト制御システムの全体図である。 荷役施設を示す概略平面図である。 フォークリフトを示す側面図である。 管理装置のハードウェア構成を示す図である。 フォークリフト制御システムのブロック図である。 荷役動作出力部の動作を示す図である。 第２ニューラルネットワークの動作を示す図である。 フォークリフト制御システムの動作を示すフロー図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の空調システム、フォークリフト制御システムおよび制御プログラムに係る一実施形態について説明する。

図１に示すように、フォークリフト制御システムＳは、複数（本実施形態では３つ）のバッテリ式有人フォークリフト（以下、単に、「フォークリフト」という）Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３と、管理装置４と、を備えている。本実施形態では、複数（３人）の運転者Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３がフォークリフト制御システムＳを利用することを想定している。以下において、フォークリフト全体における説明の場合、「フォークリフトＣ」といい、運転者全体における説明の場合、「運転者Ｄ」ということがある。管理装置４および複数のフォークリフトＣは、ネットワークを介して互いに通信可能に構成されている。本実施形態に係るフォークリフトＣは、同種のフォークリフトＣであるが単なる一例であって、本発明に係る複数のフォークリフトＣは、別種のフォークリフトによって構成されていてもよい。別種のバッテリ式有人フォークリフトとしては、例えば、車体１１の向きを変えずに、前・左右３方向への荷役が可能な３方向フォークリフトでもよい。フォークリフトＣおよび運転者Ｄは、荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３をそれぞれ割り当てられる。

＜荷役施設＞
次に、図２を参照して、本実施形態に係る荷役施設Ｆについて説明する。図２に示すように、荷役施設Ｆは、３つのエリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３を有し、３つのエリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３は、荷役作業ｊｎに係る荷取位置および荷置位置をそれぞれ有している。３つのエリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３の空調は、それぞれ独立しており、異なる気温および湿度で構成されている。例えば、エリアＥ１が冷凍施設であったり、エリアＥ３が屋外であったりしてもよい。３つのフォークリフトＣ１、Ｃ２、Ｃ３は、エリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３で個別に荷役作業ｊｎを行うよう構成されている。また、風速センサが各エリアに設けられてもよい。荷役施設Ｆの気温情報、湿度情報および風速情報は、管理装置４に送信される。

次に、添付図面を参照しつつ、フォークリフト制御システムＳが備える各構成要素について説明する。

＜フォークリフト＞
図３に示すように、フォークリフトＣは、前後の車輪１０と、車体１１と、車体１１に設けられた運転席１２と、バッテリ１３と、バッテリ残量検出部１４と、を有する。バッテリ残量検出部１４は、バッテリ１３の残量を検出する。検出されたバッテリ１３の残量は、管理装置４に送信される。なお、本実施形態におけるフォークリフトＣ１、Ｃ２、Ｃ３は、同じ１方向フォークリフトＣであるが、型式、年式、経年劣化により電力効率が同じではない。

フォークリフトＣは、さらに、上下に延びる左右一対のマスト１５と、マスト１５に連結され上下に昇降させられるリフトブラケット１６と、リフトブラケット１６に連結された左右一対のフォーク１７と、を備えている。フォークリフトＣは、フォーク１７によって荷Ｌをすくい上げ、リフトブラケット１６を介してフォーク１７を昇降させることにより荷Ｌを持ち上げたり降ろしたりする。

フォークリフトＣは、さらに、空調装置１８（図５参照）と、空調装置制御部１９と、表示部２０（図５参照）と、を備えている。空調装置１８は、冷房および暖房のいずれかまたはその両方の機能を有していてもよい。空調装置制御部１９は、後で詳細に説明するように、管理装置４によって出力された適正設定温度ＳＴにおいて空調装置１８を作動させる。表示部２０は、管理装置４によって割り当てられた荷役予定およびこの荷役予定に係る荷役作業ｊｎを表示する。

＜管理装置＞
次に、図４を参照して、管理装置４のハードウェア構成について説明する。管理装置４は、サーバコンピュータであって、制御手段４ａと、メモリ４ｂと、記憶手段４ｃとを有する。記憶手段４ｃには、ＯＳ（operating system）４０と、荷役リスト４１と、サーバコンピュータを管理装置４として機能させる制御プログラム４２とが記憶されている。

次に、図５を参照して、管理装置４の機能構成について説明する。図５に示すように、管理装置４は、記憶部４３と、荷役動作出力部４４と、消費電力算出部４５と、第１ニューラルネットワーク４６（以下、「第１ＮＮ４６」という）と、温度補正部４７と、第２ニューラルネットワーク４８（以下、「第２ＮＮ４８」という）と、第３ニューラルネットワーク４９（以下、「第３ＮＮ４９」という）と、第４ニューラルネットワーク５０（以下、「第４ＮＮ５０」という）と、荷役割当部５１と、荷役通知部５２と、を有する。本発明に係る空調システムは、上記構成のうち空調装置１８と、空調装置制御部１９と、第１ＮＮ４６と、温度補正部４７と、から構成されている。

記憶部４３は、施設Ｆ情報と、荷役リスト４１と、を記憶している。施設Ｆ情報には、棚Ｒおよび通路の座標ならびにエリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３ごとの気温情報、湿度情報および風速情報が含まれている。

荷役リスト４１には、図１に示すように、荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が含まれている。以下において、荷役予定全体を示す場合、「荷役予定Ｐ」ということがある。荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３には、複数の荷役作業ｊｎの荷役作業情報がそれぞれ含まれている。始めに説明したように、フォークリフトＣおよび運転者Ｄは、荷役予定Ｐｎごとに割り当てられる。本実施形態では、荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、エリアＥ１、Ｅ２、Ｅ３にそれぞれ割り当てられているが単なる一例であって、例えば、荷役予定Ｐは、同じエリア内において、荷取位置および荷置位置といった荷役位置が互いに近い荷役作業ｊｎごとに振り当てられていてもよい。荷役位置が互いに近ければ、前の荷役作業ｊｎから後の荷役作業ｊｎへの移動時間が短縮し、かつその消費電力も減少するので好ましい。

荷役作業情報には、各荷役作業ｊｎの荷取位置および荷置位置の座標ならびに荷Ｌの重量が含まれている。また、荷取位置および荷置位置の座標は、水平方向の座標と高さ方向の座標とが含まれている。

図６に示すように、荷役動作出力部４４は、フォークリフトＣの種類、施設Ｆ情報ならびに荷取位置および荷置位置の座標に基づいて、各荷役作業ｊｎにおける各フォークリフトＣの走行距離（荷役時走行距離）、荷取時フォーク１７揚高、荷置時フォーク１７揚高を出力する。なお、荷役動作出力部４４は、「過去の荷役作業ｊｎ」におけるフォークリフトＣの荷役動作だけでなく、まだ行われていない「先の荷役作業ｊｎ」におけるフォークリフトＣの荷役動作も出力する。なお、実際には、フォークリフトＣは、運転者Ｄによって操作されるので、この出力される荷役動作と、運転者Ｄが実際に行う荷役動作とは異なることがある。

「荷役時走行距離」とは、荷取位置から荷置位置までの走行距離のことである。荷役動作出力部４４は、施設Ｆ情報および荷取位置および荷置位置の座標からそのルートを取得し、次いで、そのルートの距離に基づいて荷役時の走行距離を出力する。

「荷取時および荷置時フォーク１７揚高」とは、荷取作業および荷置作業の際のフォーク１７の揚高のことである。荷役動作出力部４４は、荷取位置および荷置位置の高さ座標とフォークリフトＣの仕様とに基づいて荷取時および荷置時におけるフォークリフトＣのフォーク１７の揚高を出力する。

「車体方向転換回数」とは、荷取位置から荷置位置までに行われるフォークリフトＣの車体１１の方向転換のことである。荷役動作出力部４４は、フォークリフトＣの種類、施設Ｆ情報ならびに荷取位置および荷置位置の座標からフォークリフトＣが荷取位置から荷置位置まで何回方向転換が必要かを出力する。例えば、３方向フォークリフトＣの方向転換回数は、１方向フォークリフトＣの方向転換回数よりも少なく出力される。

消費電力算出部４５は、通信によってバッテリ残量検出部１４からフォークリフトＣのバッテリ１３の残量を受信する。消費電力算出部４５は、荷役作業ｊｎ開始時のバッテリ１３の残量と荷役作業ｊｎ完了時のバッテリ１３の残量とに基づいて、各荷役作業ｊｎにおけるフォークリフトＣの荷役消費電力を算出する。

第１ＮＮ４６は、過去に行われた各荷役作業ｊｎにおける、荷役作業場所の気温、フォークリフトＣの識別子および運転者Ｄの識別子を入力データとし空調装置１８の設定温度を出力データとする教師データによって、それらの相関を予め学習させられている。これにより、第１ＮＮ４６は、各荷役作業場所の気温、各フォークリフトＣの識別子および各運転者Ｄの識別子を入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの適正設定温度ＳＴを出力する。適正設定温度ＳＴとは、過去に行われた各荷役作業ｊｎにおける、荷役作業場所の気温、フォークリフトＣ、運転者Ｄおよび空調装置１８の設定温度の相関に基づいて各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとに導出された各運転者Ｄにとって好ましい空調装置１８の設定温度のことである。

温度補正部４７は、荷役作業場所の環境に基づいて、第１ＮＮ４６によって出力された適正設定温度ＳＴを補正する。温度補正部４７は、例えば、荷役作業場所の湿度、風速または湿度、風速および気温のバランスに基づいて適正設定温度ＳＴを補正する。体感温度は、気温だけでなく湿度、風速によって変更される。したがって、温度補正部４７は、適正設定温度ＳＴを補正して運転者Ｄの体感温度を適切にするよう構成されている。具体的には、温度補正部４７は、荷役作業場所の湿度が８０％以上かつ気温が２８度以上のときは、適正設定温度ＳＴを１度以上下げるよう設定されてもよい。また、温度補正部４７は、荷役作業場所の風速が１ｍ／ｓ以上かつ気温が２５度以下のとき適正設定温度ＳＴを１度以上上げるよう設定されてもよい。

図７に示すように、第２ＮＮ４８は、過去に行われた各荷役作業ｊｎにおける、フォークリフトＣの識別子、運転者Ｄの識別子、荷役動作および荷Ｌの重量を入力データとし荷役消費電力を出力データとする教師データによって、それらの相関を予めディープラーニングによる教師あり学習をさせられている。これにより、第２ＮＮ４８は、各フォークリフトＣの識別子、各運転者Ｄの識別子ならびに各荷役作業ｊｎに係る荷役動作および荷Ｌの重量を入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測消費電力ＥＣを出力する。

第３ＮＮ４９は、過去に行われた各荷役作業ｊｎにおける、フォークリフトＣの識別子、運転者Ｄの識別子、荷役動作、荷Ｌの重量を入力データとし荷役作業時間を出力データとする教師データによってそれらの相関を予めディープラーニングによる教師あり学習をさせられている。これにより、第３ＮＮ４９は、各フォークリフトＣの識別子、各運転者Ｄの識別子ならびに各荷役作業ｊｎに係る荷役動作および荷Ｌの重量を入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測作業時間ＣＴを出力する。なお、「荷役作業時間」は、荷役作業ｊｎ開始時および荷役作業ｊｎ完了時に消費電力算出部４５がバッテリ１３の残量を受信した時刻に基づいて設定されてもよい。

第４ＮＮ５０は、過去に行われた各荷役作業ｊｎにおける、荷役作業場所における気温、フォークリフトＣの識別子および設定温度を入力データとし空調装置１８の消費電力を出力データとする教師データによって、それらの相関を予め学習させられている。空調装置１８の消費電力は、設定温度だけでなく周囲温度によっても変動する。第４ＮＮ５０は、上記学習により、この変動の相関を予め学習している。これにより、第４ＮＮ５０は、各荷役作業場所における気温、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの適正設定温度ＳＴならびに各荷役予測作業時間ＣＴが入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の予測消費電力ＡＣを出力する。すなわち、第４ＮＮ５０は、荷役施設Ｆの気温と適正設定温度ＳＴから時間当たりの消費電力を予測するとともに、この予測した消費電力に荷役予測作業時間ＣＴを積算して、予測消費電力ＡＣを出力する。

荷役割当部５１は、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の予測消費電力ＡＣと、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測消費電力ＥＣとに基づいて、複数の荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の合計の消費電力ＡＥＣが最小となる荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３ごとのフォークリフトＣ１、Ｃ２、Ｃ３および運転者Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の組み合わせを出力する。これにより、荷役割当部５１は、各フォークリフトＣ１、Ｃ２、Ｃ３に、最適な運転者Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３および荷役作業ｊｎをそれぞれ割り当てる。

荷役割当部５１によって出力された各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせに対応する各適正設定温度ＳＴは、各フォークリフトＣの空調装置制御部１９にそれぞれ送信される。空調装置制御部１９は、対応する荷役作業ｊｎの間、受信した適正設定温度ＳＴにおいて空調装置１８を作動させる。これにより、各運転者Ｄは、自ら空調装置１８の設定温度を設定しなくても、好ましい空調において荷役作業ｊｎを行うことができる。また、本実施形態では、第１ＮＮ４６によって出力された適正設定温度ＳＴは、温度補正部４７によって適切に補正されるので、運転者Ｄは、より適切な空調において荷役作業ｊｎを行うことができる。

荷役通知部５２は、荷役割当部５１によって出力された荷役予定ＰごとのフォークリフトＣおよび運転者Ｄの組み合わせに基づいて、各フォークリフトＣに対応する荷役予定Ｐを通知する。フォークリフトＣの表示部２０は、通知された荷役予定Ｐをそれぞれ表示する。なお、荷役通知部５２は、対応する荷役予定Ｐを運転者Ｄに直接通知してもよい。運転者Ｄは、通知された荷役予定Ｐに従ってフォークリフトＣを選択し荷役予定Ｐに従って荷役作業ｊｎを行う。

次に、図８を参照して、フォークリフト制御システムＳの動作について説明する。
（１）まず、管理装置４は、荷役割当部５１によって、各フォークリフトＣの識別子と、各運転者Ｄの識別子と、各荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に含まれる荷役作業ｊｎに係る荷役動作と、各荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に含まれる荷役作業ｊｎに係る荷Ｌの重量と、を第２ＮＮ４８に入力して、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測消費電力ＥＣを出力させる（図８のＳ１）。
（２）次いで、荷役割当部５１は、フォークリフトＣの識別子、運転者Ｄの識別子ならびに各荷役作業ｊｎに係る荷役動作および荷Ｌの重量と、を第３ＮＮ４９に入力して、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測作業時間ＣＴを出力させる（図８のＳ２）。
（３）次いで、荷役割当部５１は、各荷役作業ｊｎに係る荷役作業場所の気温、フォークリフトＣの識別子および運転者Ｄの識別子を第１ＮＮ４６に入力して、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の適正設定温度ＳＴを出力させる（図８のＳ３）。
（４）次いで、荷役割当部５１は、各荷役作業場所における気温、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの適正設定温度ＳＴならびに各荷役予測作業時間ＣＴを第４ＮＮ５０に入力して、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の予測消費電力ＡＣを出力させる（図８のＳ４）。
（５）次いで、荷役割当部５１は、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の予測消費電力ＡＣと、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの荷役予測消費電力ＥＣとに基づいて、複数の荷役予定Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の合計の消費電力ＡＥＣが最小となる荷役予定ＰごとのフォークリフトＣおよび運転者Ｄの組み合わせを出力する（図８のＳ５）。
（６）次いで、管理装置４は、荷役通知部５２によって対応する荷役予定Ｐを各フォークリフトＣおよび運転者Ｄに通知する（図８のＳ６）。運転者Ｄは、通知された荷役予定Ｐに従って荷役作業ｊｎを行う。
（７）次いで、管理装置４は、適正設定温度ＳＴを各空調装置制御部１９に送信する。空調装置制御部１９は、受信した適正設定温度ＳＴにおいて空調装置１８を作動させる（図８のＳ７）。

これにより、フォークリフト制御システムＳは、バッテリ式有人フォークリフトＣの荷役に係る消費電力および空調装置１８の消費電力を考慮して、荷役作業ｊｎをフォークリフトＣに割り当てることができる。しかも、フォークリフト制御システムＳは、運転者ＤごとにばらつきのあるフォークリフトＣの消費電力を考慮して運転者ＤをフォークリフトＣに割り当てているので、荷役情報のみに基づいて荷役作業ｊｎをフォークリフトＣに割り当てるよりもより省電力な荷役スケジュールを出力することができる。さらに、空調装置制御部１９は、受信した適正設定温度ＳＴにおいて空調装置１８を作動させるので、フォークリフトＣのバッテリ１３は、空調装置１８の予測消費電力ＡＣどおりに電力を消費させられる。したがって、本実施形態に係るフォークリフト制御システムＳは、フォークリフトＣがバッテリ１３を充電、交換するタイミングを少なくすることができる。

以上、本発明の一実施形態に係る空調システム、フォークリフト制御システムおよび制御プログラムについて説明してきたが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明に係る空調システム、フォークリフト制御システムおよび制御プログラムは、公知の技術と組み合わせて実施されてもよい。

本発明の空調システムの変形例として、例えば、第１ＮＮ４６は、さらに、過去の各荷役作業ｊｎにおける、荷役作業場所の気温、湿度および風速、フォークリフトＣの識別子ならびに運転者Ｄの識別子を入力データとし、空調装置１８の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各荷役作業ｊｎに係る荷役作業場所の気温、湿度および風速、各フォークリフトＣの識別子ならびに各運転者Ｄの識別子を入力されると、各フォークリフトＣ、各運転者Ｄおよび各荷役作業ｊｎの組み合わせごとの空調装置１８の適正設定温度ＳＴを出力するよう構成されてもよい。この場合、空調システムは、温度補正部４７を有しなくてもよい。

Ｓ フォークリフト制御システム
Ｆ 施設
Ｒ 棚
Ｃ、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３ バッテリ式有人フォークリフト
Ｄ、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３ 運転者
Ｌ 荷
１０ 車輪
１１ 車体
１２ 運転席
１３ バッテリ
１４ バッテリ残量検出部
１５ マスト
１６ リフトブラケット
１７ フォーク
１８ 空調装置
１９ 空調装置制御部
２０ 表示部
４ 管理装置
４ａ 制御手段
４ｂ メモリ
４ｃ 記憶手段
４０ ＯＳ
４１ 荷役リスト
４２ 制御プログラム
４３ 記憶部
４４ 荷役動作出力部
４５ 消費電力算出部
４６ 第１ニューラルネットワーク（第１ＮＮ）
４７ 温度補正部
４８ 第２ニューラルネットワーク（第２ＮＮ）
４９ 第３ニューラルネットワーク（第３ＮＮ）
５０ 第４ニューラルネットワーク（第４ＮＮ）
５１ 荷役割当部
５２ 荷役通知部

Claims (7)

1. フォークリフト用空調装置と、
   過去の各荷役作業における、荷役作業場所の気温、前記フォークリフトの識別子および運転者の識別子を入力データとし、前記空調装置の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各前記荷役作業に係る前記荷役作業場所の気温、各前記フォークリフトの識別子および各前記運転者の識別子を入力されると、各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記空調装置の適正設定温度を出力する第１ニューラルネットワークと、
   対応する前記荷役作業の間、当該出力された適正設定温度において前記空調装置を作動させる空調装置制御部と、を備える
   ことを特徴とする空調システム。
2. 前記第１ニューラルネットワークは、さらに、過去の各荷役作業における、荷役作業場所の気温、湿度および風速、前記フォークリフトの識別子ならびに前記運転者の識別子を入力データとし、前記空調装置の設定温度を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各前記荷役作業に係る前記荷役作業場所の気温、湿度および風速、各前記フォークリフトの識別子ならびに各前記運転者の識別子を入力されると、各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記空調装置の前記適正設定温度を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の空調システム。
3. 前記荷役作業場所の施設情報に基づいて前記適正設定温度を補正する温度補正部をさらに備え、
   前記空調装置制御部は、補正された前記適正設定温度に基づいて前記空調装置を作動させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の空調システム。
4. 前記荷役作業場所の施設情報には、湿度情報が含まれる
   ことを特徴とする請求項３に記載の空調システム。
5. 前記荷役作業場所の施設情報には、風速情報が含まれる
   ことを特徴とする請求項３または４に記載の空調システム。
6. バッテリ式の複数のフォークリフトと、管理装置と、を備えたフォークリフト制御システムであって、
   前記管理装置は、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の前記空調システムと、
   複数の荷役予定を記憶する記憶部と、
   荷役割当部と、
   過去の各荷役作業における、前記フォークリフトおよび前記運転者の識別子、荷役動作ならびに荷の重量を入力データとし荷役消費電力を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各前記フォークリフトおよび各前記運転者の識別子ならびに各前記荷役作業に係る前記荷役動作および前記荷の重量を入力されると各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの荷役予測消費電力を出力する第２ニューラルネットワークと、
   過去の各前記荷役作業における、前記フォークリフトおよび前記運転者の識別子、前記荷役動作ならびに前記荷の重量を入力データとし荷役作業時間を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、前記フォークリフトおよび前記運転者の識別子ならびに各前記荷役作業に係る前記荷役動作および前記荷の重量を入力されると各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの荷役予測作業時間を出力する第３ニューラルネットワークと、
   過去の各前記荷役作業における、前記荷役作業場所における気温、前記フォークリフトの識別子および前記設定温度を入力データとし前記空調装置の消費電力を出力データとする教師データによってそれらの相関を予め学習させられ、各前記荷役作業場所における気温、各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記適正設定温度ならびに各前記荷役予測作業時間が入力されると各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記空調装置の予測消費電力を出力する第４ニューラルネットワークと、を有し、
   前記荷役予定は、複数の前記荷役作業を含むとともに、前記荷役作業が行われる施設のエリアごとに前記荷役作業を割り当てられており、
   前記荷役割当部は、各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記空調装置の前記予測消費電力と、各前記フォークリフト、各前記運転者および各前記荷役作業の組み合わせごとの前記荷役予測消費電力とに基づいて、前記複数の荷役予定の合計の消費電力が最小となる前記荷役予定ごとの前記フォークリフトおよび前記運転者の組み合わせを出力する
   ことを特徴とするフォークリフト制御システム。
7. 前記管理装置は、サーバコンピュータであって、
   前記サーバコンピュータを、請求項６に記載の管理装置として機能させる
   ことを特徴とする制御プログラム。

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