JP2024006551A

JP2024006551A - Cargo handling system and control method

Info

Publication number: JP2024006551A
Application number: JP2022107553A
Authority: JP
Inventors: 良平寺尾; Ryohei Terao; 佑哉荒金; Yuya Arakane; 誠也伊藤; Seiya Ito
Original assignee: Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Priority date: 2022-07-04
Filing date: 2022-07-04
Publication date: 2024-01-17
Anticipated expiration: 2042-07-04
Also published as: JP7563868B2

Abstract

To meet high safety standards and reduce battery costs for batteries used in a manned forklift and an unmanned forklift.SOLUTION: A cargo handling system comprises: a collection unit 40 that collects teacher data 46 based on the relationship between usage data D regarding use of a battery 3 in a normal temperature range 100 and a cold temperature range 101 and a usage score S for determining when to replace the battery 3; a learning model generation unit 41 that generates and stores a learning model by machine learning; an acquisition unit 45 that acquires the current usage data D; a prediction unit 42 that acquires the usage score S from the learning model by inputting the current usage data D acquired from the acquisition unit 45; and a control unit 43 that perform announcement so as to replace the battery 3 from in a manned forklift 1 to in an unmanned forklift 2 and further to discard the battery 3 from the unmanned forklift 2.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、有人フォークリフト及び無人フォークリフトが同一施設内で荷役作業を行う荷役システムおよび制御方法に関する。 The present invention relates to a cargo handling system and control method in which a manned forklift and an unmanned forklift perform cargo handling work within the same facility.

従来から、フォークリフトを用いて、工場や倉庫などの施設内に設置された棚の収納部に対して荷物を出し入れする荷役作業が行われる。フォークリフトに関しては、オペレータが搭乗して運転する有人フォークリフトと、オペレータが搭乗せずに自動で運転する無人フォークリフトとがある。 2. Description of the Related Art Conventionally, forklifts have been used to carry out loading and unloading work of loading and unloading cargo into and out of storage units on shelves installed in facilities such as factories and warehouses. Regarding forklifts, there are manned forklifts that are operated with an operator on board, and unmanned forklifts that are operated automatically without an operator on board.

無人フォークリフトは、単純で容易な荷役作業を行う一方、有人フォークリフトは、複雑で難しい荷役作業を行うことができる。そのため、同一施設内に、複数の有人フォークリフト及び複数の無人フォークリフトが荷役作業を行う（特許文献１等参照）。 Unmanned forklifts can perform simple and easy cargo handling tasks, while manned forklifts can perform complex and difficult cargo handling tasks. Therefore, a plurality of manned forklifts and a plurality of unmanned forklifts perform cargo handling work within the same facility (see Patent Document 1, etc.).

フォークリフトはバッテリーが搭載されており、バッテリーに充電された電力によって、走行モータやリフトモータ等が駆動される。バッテリーは、長期間使用されると、疲労や劣化等によって、新たなバッテリーと交換される。一方、バッテリーは高額であることから、コスト削減のため、バッテリーをできるだけ長く使用したいという要望がある。しかし、オペレータが搭乗する有人フォークリフトでは、特に安全性が最優先されるため、高い安全基準を満たしたバッテリーを使用しなければならない。 A forklift truck is equipped with a battery, and the electric power charged in the battery drives a travel motor, a lift motor, etc. When a battery is used for a long period of time, it becomes fatigued, deteriorates, etc., and must be replaced with a new battery. On the other hand, since batteries are expensive, there is a desire to use batteries as long as possible in order to reduce costs. However, safety is a top priority for manned forklifts with operators on board, so batteries that meet high safety standards must be used.

ところで、荷役システムには、常温の倉庫等からなる常温領域と、冷温の倉庫等からなる冷温領域とを有する施設があり、施設内で、フォークリフトが常温領域と冷温領域との間を往来して各領域で荷役する場合がある。 By the way, some cargo handling systems have facilities that have a normal temperature area consisting of room-temperature warehouses, etc., and a cold area consisting of cold-temperature warehouses, etc. Within the facility, forklifts move back and forth between the normal temperature area and the cold temperature area. Cargo handling may be carried out in each area.

その場合、冷温領域での運転は、チェーンや回転軸が凍結することがあり、これらを駆動するために、各モータに対するバッテリーに加わる負荷が大きくなる。また、常温領域と冷温領域との温度差が大きいと、運転席の冷暖房機の出力変化が大きくなり、出力変化に対応するために、冷暖房機に対するバッテリーに加わる負荷が大きくなる。 In this case, when operating in a cold temperature region, the chain and rotating shaft may freeze, and in order to drive these, the load applied to the battery for each motor increases. Furthermore, if the temperature difference between the room temperature region and the cold temperature region is large, the output change of the driver's seat air conditioner/heater will increase, and the load applied to the battery for the air conditioner/heater will increase in order to cope with the output change.

そのため、バッテリーの疲労及び劣化の度合を測るときに、常温領域及び冷温領域での使用時間、常温領域と冷温領域との温度差に基づいて、バッテリーに加わる負荷を考慮する必要がある。 Therefore, when measuring the degree of fatigue and deterioration of a battery, it is necessary to consider the load applied to the battery based on the usage time in the room temperature region and the cold temperature region, and the temperature difference between the room temperature region and the cold temperature region.

特開２０１８－１４４９６７号公報Japanese Patent Application Publication No. 2018-144967

そこで、本発明が解決しようとする課題は、常温領域及び冷温領域を有する施設内で有人フォークリフト及び無人フォークリフトが荷役作業を行う場合、高い安全基準を満たすと共に、バッテリーのコストを削減できる荷役システムおよび制御方法を提供することである。 Therefore, the problem to be solved by the present invention is to provide a cargo handling system that satisfies high safety standards and can reduce battery costs when a manned forklift and an unmanned forklift perform cargo handling work in a facility that has a room temperature area and a cold temperature area. The object of the present invention is to provide a control method.

上記の課題を解決するために、本発明に係る荷役システムは、常温領域及び冷温領域を有する施設内を走行すると共に、バッテリーが搭載された有人フォークリフト及び無人フォークリフトを備えている。そして、荷役システムは、常温領域及び冷温領域におけるバッテリーの使用に関する使用データと、バッテリーを交換する時期を判断するための使用度スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部を備えている。荷役システムは、収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、現時点の使用データを取得する取得部と、学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点の使用データを入力することで、使用度スコアを学習モデルから取得する予測部と、を備えている。さらに、荷役システムは、予測部によって取得される使用度スコアが、予め設定された第１使用度レベル以上になると、バッテリーが有人フォークリフトから無人フォークリフトに交換されて使用されるように案内し、さらに、予め設定された第２使用度レベル以上になると、バッテリーが無人フォークリフトから破棄されるように案内する制御部を備えている。 In order to solve the above problems, a cargo handling system according to the present invention runs in a facility having a normal temperature area and a cold temperature area, and includes a manned forklift and an unmanned forklift each equipped with a battery. The cargo handling system includes a collection unit that collects training data based on the relationship between usage data regarding the usage of the battery in the normal temperature range and the cold temperature range and a usage score for determining when to replace the battery. There is. The cargo handling system performs machine learning from the teacher data collected in the collection section, and consists of a learning model generation section that generates and stores a learning model using machine learning, an acquisition section that acquires current usage data, and a learning model generation section. The prediction unit includes a prediction unit that acquires a usage score from the learning model by inputting current usage data acquired from the acquisition unit into the generated learning model. Furthermore, the cargo handling system guides the battery to be used by replacing the manned forklift with the unmanned forklift when the usage score obtained by the prediction unit becomes equal to or higher than a preset first usage level, and further and a control unit that guides the battery to be discarded from the unmanned forklift when the usage level exceeds a preset second usage level.

使用データは、駆動輪を駆動するための走行モータの使用時間と、リフトシリンダ、ティルトシリンダ及びリーチシリンダを駆動するための油圧モータの使用時間と、を含むことが望ましい。 Preferably, the usage data includes the usage time of the travel motor for driving the drive wheels, and the usage time of the hydraulic motor for driving the lift cylinder, tilt cylinder, and reach cylinder.

好ましくは、使用データは、常温領域と冷温領域との間の温度差を含んでいる。 Preferably, the usage data includes a temperature difference between a normal temperature region and a cold temperature region.

そして、使用度スコアは、使用データにおける重み付け係数により加重平均された数値パラメータに基づいて設定されてもよい。 The usage score may be set based on a numerical parameter that is weighted and averaged by a weighting coefficient in the usage data.

また、好ましくは、リフトシリンダを駆動する間における油圧モータの使用時間に関する重み付け係数は、その他の使用データの重み付け係数に比べて大きく設定されている。 Preferably, the weighting coefficient regarding the usage time of the hydraulic motor while driving the lift cylinder is set larger than the weighting coefficient of other usage data.

冷温領域における油圧モータの使用時間に関する重み付け係数は、常温領域における使用データの重み付け係数に比べて大きく設定されていることが望ましい。 It is desirable that the weighting coefficient regarding the usage time of the hydraulic motor in the cold temperature range is set larger than the weighting coefficient of the usage data in the normal temperature range.

好ましくは、荷役システムは、バッテリーを交換する時期を表示する表示部を備えている。そして、制御部は、バッテリーが有人フォークリフトから無人フォークリフトに交換されて使用されるように案内する第１案内と、バッテリーが無人フォークリフトから破棄されるように案内する第２案内と、を表示する制御を行う。 Preferably, the cargo handling system includes a display section that indicates when it is time to replace the battery. The control unit displays a first guide that guides the battery to be replaced from the manned forklift to an unmanned forklift and a second guide that guides the battery to be discarded from the unmanned forklift. I do.

本発明に係る荷役システムの制御方法は、常温領域及び冷温領域を有する施設内を走行すると共に、バッテリーが搭載された有人フォークリフト及び無人フォークリフトを備えている。そして、制御方法は、常温領域及び冷温領域におけるバッテリーの使用に関する使用データと、バッテリーを交換する時期を判断するための使用度スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集ステップを備えている。制御方法は、収集ステップで収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成ステップと、現時点の使用データを取得する取得ステップと、学習モデル生成ステップで生成された学習モデルに、取得ステップから取得される現時点の使用データを入力することで、使用度スコアを学習モデルから取得する予測ステップと、を備えている。さらに、制御方法は、予測ステップによって取得される使用度スコアが、予め設定された第１使用度レベル以上になると、バッテリーが有人フォークリフトから無人フォークリフトに交換されて使用されるように案内し、さらに、予め設定された第２使用度レベル以上になると、バッテリーが無人フォークリフトから破棄されるように案内する制御ステップと、を備えている。 A method for controlling a cargo handling system according to the present invention includes a manned forklift and an unmanned forklift that travel in a facility having a room temperature region and a cold temperature region, and are equipped with a battery. The control method includes a collection step of collecting training data based on a relationship between usage data regarding battery usage in a normal temperature range and a cold temperature range and a usage score for determining when to replace the battery. There is. The control method consists of a learning model generation step in which machine learning is performed from the teacher data collected in the collection step, a learning model is generated and stored by machine learning, an acquisition step in which current usage data is acquired, and a learning model generation step. The method includes a prediction step of acquiring a usage score from the learning model by inputting the current usage data acquired from the acquisition step into the generated learning model. Furthermore, the control method guides the battery to be exchanged from the manned forklift to the unmanned forklift for use when the usage score obtained by the prediction step is equal to or higher than a first preset usage level; and a control step for guiding the battery to be discarded from the unmanned forklift when the preset second usage level is exceeded.

本発明に係る荷役システムおよび制御方法は、上記構成を備えることによって、常温領域及び冷温領域を有する施設内で有人フォークリフト及び無人フォークリフトが荷役作業を行う場合、高い安全基準を満たすと共に、バッテリーのコストを削減できる。 By having the above configuration, the cargo handling system and control method according to the present invention meet high safety standards when a manned forklift and an unmanned forklift perform cargo handling work in a facility having a room temperature region and a cold temperature region, and also reduce battery costs. can be reduced.

荷役システムを示す平面図。A plan view showing a cargo handling system. フォークリフトの構成を説明するための図。A diagram for explaining the configuration of a forklift. 荷役システムの一部を説明するためのブロック図。A block diagram for explaining a part of the cargo handling system. 入力データ及び出力データを説明するための説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining input data and output data. （Ａ）は表示部に表示された第１案内画面、（Ｂ）は表示部に表示された第２案内画面を示す図。(A) is a diagram showing a first guide screen displayed on the display unit, and (B) is a diagram showing a second guide screen displayed on the display unit. 荷役システムの制御方法を示すフローチャート図。The flowchart figure which shows the control method of a cargo handling system.

以下、図面に基づいて、本発明に係る荷役システム及び制御方法について説明する。 Hereinafter, a cargo handling system and control method according to the present invention will be explained based on the drawings.

図１の通り、荷役システムは、工場や倉庫などの同一施設内に、常温領域１００及び冷温領域１０１を有している。施設内には、有人フォークリフト１、無人フォークリフト２、棚１０、充電装置５、管理装置６が配置されている。有人フォークリフト１及び無人フォークリフト２は、施設内に設置された棚１０の収納部に対して荷物を出し入れする荷役作業を行う。 As shown in FIG. 1, the cargo handling system has a normal temperature area 100 and a cold temperature area 101 within the same facility such as a factory or warehouse. A manned forklift 1, an unmanned forklift 2, a shelf 10, a charging device 5, and a management device 6 are arranged in the facility. The manned forklift 1 and the unmanned forklift 2 perform cargo handling work of loading and unloading cargo into and out of storage sections of shelves 10 installed within the facility.

常温領域１００は、温度が特に調整されておらず、冷やしたり熱したりしない一定の温度となっており、常温で保存できる荷物が棚１０に収納される。また、冷温領域１０１は、保管される荷物の特性に応じて、例えば、１０℃～－５０℃の冷蔵及び冷凍温度に保たれており、冷温で保存しなければならない荷物が棚１０に収納される。 In the normal temperature area 100, the temperature is not particularly regulated and is kept at a constant temperature without being cooled or heated, and items that can be stored at room temperature are stored on the shelf 10. Further, the cold temperature area 101 is maintained at a refrigerating or freezing temperature of, for example, 10° C. to -50° C., depending on the characteristics of the stored baggage, and the baggage that must be stored at a cold temperature is stored on the shelf 10. Ru.

有人フォークリフト１は、オペレータＯが搭乗して運転する。無人フォークリフト２は、オペレータが搭乗せずに自動で運転する。無人フォークリフト２は、予め記憶された荷役作業のスケジュールに従って、荷物を搬送及び積み降ろしするように構成される。また、有人フォークリフト１は、オペレータＯの操作に従って、荷物を搬送及び積み降ろしするように構成される。 The manned forklift 1 is operated by an operator O on board. The unmanned forklift 2 operates automatically without an operator on board. The unmanned forklift 2 is configured to transport and load/unload cargo according to a pre-stored cargo handling schedule. Moreover, the manned forklift 1 is configured to transport and load/unload cargo according to the operations of the operator O.

無人フォークリフト２は、単純で容易な荷役作業を行う一方、有人フォークリフト１は、複雑で難しい荷役作業を行うことができる。そのため、同一施設内で、複数の有人フォークリフト１及び複数の無人フォークリフト２が荷役作業を行う。そして、有人フォークリフト１及び無人フォークリフト２は、常温領域１００及び冷温領域１０１を往来して、各領域１００，１０１内で荷役作業を行うようになっている。 The unmanned forklift 2 can perform simple and easy cargo handling operations, while the manned forklift 1 can perform complicated and difficult cargo handling operations. Therefore, a plurality of manned forklifts 1 and a plurality of unmanned forklifts 2 perform cargo handling work within the same facility. The manned forklift 1 and the unmanned forklift 2 move back and forth between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101, and perform cargo handling work within each region 100, 101.

有人フォークリフト１及び無人フォークリフト２は、バッテリー式フォークリフトで構成されており、充電式バッテリー３が、有人フォークリフト１及び無人フォークリフト２に搭載される。 The manned forklift 1 and the unmanned forklift 2 are battery-powered forklifts, and a rechargeable battery 3 is mounted on the manned forklift 1 and the unmanned forklift 2.

充電装置５は、フォークリフト１，２に搭載されたバッテリー３に対して、電力を供給するケーブル５０を備える。
管理装置６は、ＣＰＵ（中央処理装置）、入出力インターフェース、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成されており、情報を処理するためのプログラムが記憶される。 The charging device 5 includes a cable 50 that supplies power to the batteries 3 mounted on the forklifts 1 and 2.
The management device 6 is composed of a CPU (central processing unit), an input/output interface, a ROM, a RAM, etc., and stores a program for processing information.

図２の通り、フォークリフト１，２は、車体を走行するための駆動輪７３と、マストを昇降するためのリフトシリンダ７０と、マストをティルトするためのティルトシリンダ７１と、マストを前後するためのリーチシリンダ７２とを備えている。 As shown in FIG. 2, the forklifts 1 and 2 include drive wheels 73 for moving the vehicle body, a lift cylinder 70 for raising and lowering the mast, a tilt cylinder 71 for tilting the mast, and a cylinder for moving the mast back and forth. A reach cylinder 72 is provided.

そして、フォークリフト１，２は、駆動輪７３を駆動するための走行モータ８３と、リフトシリンダ７０、ティルトシリンダ７１及びリーチシリンダ７２を駆動するための油圧モータ８０とを備えている。 The forklifts 1 and 2 each include a travel motor 83 for driving the drive wheels 73, and a hydraulic motor 80 for driving the lift cylinder 70, tilt cylinder 71, and reach cylinder 72.

また、フォークリフト１，２は、充電式バッテリー３を搭載しており、バッテリー３は、ＲＦＩＤ３２を備える。 Further, the forklifts 1 and 2 are equipped with a rechargeable battery 3, and the battery 3 is equipped with an RFID 32.

ＲＦＩＤ３２は、それぞれのバッテリー３におけるバッテリー番号等を識別するための情報が記憶される。バッテリー番号は、各バッテリーを識別するための識別番号が付される。この情報は、設定されると変更されない。 The RFID 32 stores information for identifying the battery number of each battery 3 and the like. The battery number is an identification number for identifying each battery. Once set, this information does not change.

また、ＲＦＩＤ３２は、常温領域１００と冷温領域１０１との温度差の情報が記憶される。温度差は、例えば、各領域１００，１０１に設けられた温度センサ（不図示）によって測定されてもよい。 Further, the RFID 32 stores information on the temperature difference between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101. The temperature difference may be measured, for example, by temperature sensors (not shown) provided in each region 100, 101.

ＲＦＩＤ３２は、さらに、それぞれのバッテリー３における車種タイプ、バッテリー使用時間、モータ使用時間、充電回数、温度差等の情報が記憶される。
車種タイプは、バッテリー３が搭載される車種であり、有人フォークリフト１、無人フォークリフト２がある。 The RFID 32 further stores information such as the vehicle type, battery usage time, motor usage time, number of charging times, and temperature difference for each battery 3.
The vehicle type is the vehicle type in which the battery 3 is installed, and includes a manned forklift 1 and an unmanned forklift 2.

バッテリー使用時間は、各バッテリー３において現時点まで使用された使用時間である。
モータ使用時間は、各バッテリー３において、駆動輪７３を駆動するための走行モータ８３と、リフトシリンダ７０、ティルトシリンダ７１及びリーチシリンダ７２を駆動するための油圧モータ８０とが現時点まで使用された使用時間である。 The battery usage time is the usage time that each battery 3 has used up to the present time.
The motor usage time is the amount of time that the travel motor 83 for driving the drive wheels 73 and the hydraulic motor 80 for driving the lift cylinder 70, tilt cylinder 71, and reach cylinder 72 have been used up to the present time in each battery 3. It's time.

さらに、バッテリー使用時間及びモータ使用時間は、常温領域１００及び冷温領域１０１ごとに使用された使用時間の情報が記憶される。各フォークリフト１，２は、例えば、温度センサ３４を備えており、温度センサ３４で検知された温度に基づいて、常温領域１００及び冷温領域１０１ごとに、バッテリー使用時間及びモータ使用時間の情報が記憶される。 Further, as the battery usage time and the motor usage time, information on the usage time used for each of the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101 is stored. Each of the forklifts 1 and 2 includes, for example, a temperature sensor 34, and based on the temperature detected by the temperature sensor 34, information on battery usage time and motor usage time is stored for each normal temperature region 100 and cold temperature region 101. be done.

充電回数は、現時点までに充電された回数である。
これら情報は、状況が更新される度に変更される。 The number of times the battery has been charged is the number of times the battery has been charged up to this point.
This information is changed each time the situation is updated.

フォークリフト１，２は、使用データ測定装置３３を備えている。使用データ測定装置３３は、バッテリー３、ＲＦＩＤ３２、走行モータ８３、油圧モータ８０に接続され、各バッテリー３におけるバッテリー使用時間、モータ使用時間、充電回数及び温度差をそれぞれ測定及び記憶するように構成されている。 The forklifts 1 and 2 are equipped with a usage data measuring device 33. The usage data measuring device 33 is connected to the battery 3, RFID 32, travel motor 83, and hydraulic motor 80, and is configured to measure and store the battery usage time, motor usage time, number of charging times, and temperature difference of each battery 3. ing.

使用データ測定装置３３は、モータ使用時間のうち、走行モータ８３の使用時間、油圧モータ８０の使用時間をそれぞれ測定及び記憶するように構成されており、さらに、油圧モータ８０の使用時間のうち、リフトシリンダ７０が駆動する間の油圧モータ８０の使用時間、ティルトシリンダ７１が駆動する間の油圧モータ８０の使用時間、リーチシリンダ７２が駆動する間の油圧モータ８０の使用時間をそれぞれ測定及び記憶するように構成されている。 The usage data measuring device 33 is configured to measure and store the usage time of the travel motor 83 and the usage time of the hydraulic motor 80 out of the motor usage time, and furthermore, out of the usage time of the hydraulic motor 80, The usage time of the hydraulic motor 80 while the lift cylinder 70 is driven, the usage time of the hydraulic motor 80 while the tilt cylinder 71 is driven, and the usage time of the hydraulic motor 80 while the reach cylinder 72 is driven are measured and stored. It is configured as follows.

さらに、使用データ測定装置３３は、温度センサ３４で検知された温度に基づいて、常温領域１００及び冷温領域１０１ごとに、バッテリー使用時間及びモータ使用時間の情報を測定及び記憶するようになっている。 Further, the usage data measuring device 33 measures and stores information on battery usage time and motor usage time for each normal temperature region 100 and cold temperature region 101 based on the temperature detected by the temperature sensor 34. .

管理装置６の算出集計部６１（図１）は、使用データ測定装置３３に無線又は有線で接続される。そして、算出集計部６１は、使用データ測定装置３３によって測定及び記憶された各バッテリー３における常温領域１００及び冷温領域１０１のバッテリー使用時間、モータ使用時間、充電回数及び温度差の情報を取得する。 The calculation and aggregation unit 61 (FIG. 1) of the management device 6 is connected to the usage data measurement device 33 wirelessly or by wire. Then, the calculation and aggregation unit 61 acquires information about the battery usage time, motor usage time, number of charging times, and temperature difference in the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101 of each battery 3, which are measured and stored by the usage data measuring device 33.

図３の通り、管理装置６は、教師データ４６を収集する収集部４０を備える。教師データ４６は、バッテリー３の使用に関する使用データＤを含む。 As shown in FIG. 3, the management device 6 includes a collection unit 40 that collects teacher data 46. The teacher data 46 includes usage data D regarding usage of the battery 3.

常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー３の使用に関する使用データＤは、例えば、上記した（１）車種タイプ、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）常温領域１００及び冷温領域１０１の温度差である。 The usage data D regarding the use of the battery 3 in the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101 includes, for example, the above-mentioned (1) vehicle type, (2) battery usage time in the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101, and (3) the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101. Travel motor usage time in the cold temperature area 101, (4) Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driven in the normal temperature area 100 and cold temperature area 101, (5) Time while the reach cylinder is driven in the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101. (6) Hydraulic motor usage time during which the tilt cylinder is driven in the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101, (7) Number of charging times, and (8) Temperature difference between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101.

管理装置６は、収集部４０に収集された教師データ４６（上記（１）～（８））から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成及び記憶する学習モデル生成部４１を備える。本実施の形態の学習モデル生成部４１は、教師あり学習を実施する。教師あり学習では、教師データ４６、すなわち、入力データＩＤと出力データＯＤとの組を大量に学習モデル生成部４１に入力する。 The management device 6 includes a learning model generation unit 41 that performs machine learning from the teacher data 46 ((1) to (8) above) collected by the collection unit 40, and generates and stores a learning model by machine learning. The learning model generation unit 41 of this embodiment performs supervised learning. In supervised learning, a large amount of teacher data 46, that is, pairs of input data ID and output data OD, are input to the learning model generation unit 41.

入力データＩＤは、（１）車種タイプ、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）常温領域１００及び冷温領域１０１の温度差を含む。出力データＯＤは、使用度スコアＳである。バッテリー３の使用度によって交換する時期を判断するための使用度スコアＳとして、入力データＩＤを評価し、０から１０までの数値パラメータが設定される。 The input data ID includes (1) vehicle type, (2) battery usage time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (3) travel motor usage time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (4) normal temperature range 100 and cold temperature. (5) Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driving in the area 101, (5) Hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driving in the normal temperature area 100 and cold temperature area 101, (6) Tilt in the normal temperature area 100 and cold temperature area 101. This includes the hydraulic motor usage time during which the cylinder is driven, (7) the number of charging times, and (8) the temperature difference between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101. The output data OD is the usage score S. The input data ID is evaluated and a numerical parameter from 0 to 10 is set as a usage score S for determining when to replace the battery 3 based on its usage.

例えば、使用度スコアＳが高い、すなわち、バッテリー３の使用度合が高くて交換する時期が近い場合として、（１）車種タイプが有人フォークリフトである場合、（２）～（６）冷温領域１０１における使用時間が長い場合、（７）充電回数が多い場合、（８）温度差が大きい場合に、バッテリー３の使用度合（劣化、疲労）が進んでいるので、バッテリー３を交換する時期が近い。 For example, assuming that the usage score S is high, that is, the battery 3 is used so much that it is almost time to replace it, (1) the vehicle type is a manned forklift, (2) to (6) If the usage time is long, (7) the number of times of charging is large, or (8) the temperature difference is large, the degree of usage (deterioration, fatigue) of the battery 3 has progressed, and it is almost time to replace the battery 3.

一方、使用度スコアＳが低い、すなわち、バッテリー３の使用度合が低くて交換する時期が遠い場合として、（１）車種タイプが無人フォークリフトである場合、（２）～（６）常温領域１００における使用時間が短い場合、（７）充電回数が少ない場合、（８）温度差が小さい場合に、バッテリー３の使用度合（劣化、疲労）が進んでいないので、バッテリー３を交換する時期が遠い。 On the other hand, if the usage score S is low, that is, the usage of the battery 3 is low and the time to replace it is far away, (1) the vehicle type is an unmanned forklift, (2) to (6) in the normal temperature range 100, If the usage time is short, (7) the number of times of charging is small, or (8) the temperature difference is small, the degree of usage (deterioration, fatigue) of the battery 3 has not progressed, and it is far from time to replace the battery 3.

なお、冷温領域１０１でのフォークリフト１，２の運転は、チェーンや回転軸が凍結することがあり、これらを駆動するために、各モータに対するバッテリー３に加わる負荷が大きくなる。また、常温領域１００と冷温領域１０１との温度差が大きいと、有人フォークリフト１の運転席の冷暖房機の出力変化が大きくなったり、バッテリー３の腐食が激しくなったりすることから、バッテリー３に加わる負荷が大きくなる。 Note that when the forklifts 1 and 2 are operated in the cold temperature region 101, the chains and rotating shafts may freeze, and in order to drive these, the load applied to the battery 3 for each motor increases. Furthermore, if the temperature difference between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101 is large, the output change of the air conditioner in the driver's seat of the manned forklift 1 will increase, and the corrosion of the battery 3 will become severe. The load increases.

使用度スコアＳは、（１）車種タイプ、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）温度差の使用データＤのいずれかの数値パラメータで設定されてもよいし、重み付け係数により加重平均された数値パラメータで設定されてもよい。 The usage score S is based on (1) vehicle type, (2) battery usage time in the normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (3) travel motor usage time in the normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (4) normal temperature range 100 and Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driven in the cold temperature area 101, (5) Hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driven in the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101, (6) Hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driven in the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101. The hydraulic motor usage time during which the tilt cylinder is driven, (7) the number of charging times, and (8) usage data D of temperature difference may be set as any numerical parameter, or a numerical parameter weighted and averaged by a weighting coefficient. may be set.

ここで、フォークリフト１，２が昇降する荷物が重量物であることから、リフトシリンダを駆動する間の油圧モータに加わる負荷が、その他のシリンダを駆動する間の負荷に比べて大きいので、（３）～（６）各モータ使用時間において、（４）リフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間がバッテリー３の使用度に大きく影響すると考えられて、（４）リフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間に関する重み付け係数が、その他のモータ使用時間に関する重み付け係数に比べて大きく設定されてもよい。 Here, since the loads being lifted and lowered by the forklifts 1 and 2 are heavy, the load applied to the hydraulic motor while driving the lift cylinder is greater than the load applied to the hydraulic motor while driving the other cylinders. ) to (6) For each motor usage time, (4) Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driving is considered to have a large effect on the usage of the battery 3, and (4) Hydraulic pressure while the lift cylinder is driving The weighting coefficient related to motor usage time may be set larger than the weighting coefficients related to other motor usage times.

また、冷温領域１０１で各フォークリフト１，２が運転されるとき、チェーンやスプロケット等が凍結して、これらを駆動するために、各モータに対するバッテリー３に加わる負荷が大きくなるので、（３）～（６）各モータ使用時間において、冷温領域１０１における各モータ使用時間がバッテリー３の使用度に大きく影響すると考えられる。そのため、冷温領域１０１におけるモータ使用時間に関する重み付け係数が、常温領域１００におけるモータ使用時間に関する重み付け係数に比べて大きく設定されてもよい。 Furthermore, when the forklifts 1 and 2 are operated in the cold region 101, the chains, sprockets, etc. freeze, and in order to drive them, the load applied to the battery 3 for each motor becomes large. (6) In each motor usage time, each motor usage time in the cold and hot region 101 is considered to have a large influence on the degree of usage of the battery 3. Therefore, the weighting coefficient regarding the motor usage time in the cold temperature region 101 may be set larger than the weighting coefficient regarding the motor usage time in the normal temperature region 100.

なお、実際に、車種タイプ、バッテリー使用時間、モータ使用時間、充電回数、温度差等によって、バッテリーの使用度合を判断することが多い。そのため、（１）車種タイプ、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）常温領域１００及び冷温領域１０１の温度差と、バッテリー３を交換する時期との間に相関関係等の一定の関係が存在することは推認できる。 In fact, the degree of battery usage is often determined based on the vehicle type, battery usage time, motor usage time, number of charging times, temperature difference, etc. Therefore, (1) vehicle type, (2) battery usage time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (3) travel motor usage time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (4) in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (5) Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driven, (5) Hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driven in the normal temperature area 100 and cold temperature area 101, (6) Tilt cylinder is driven in the normal temperature area 100 and cold temperature area 101. There is a certain relationship such as a correlation between the hydraulic motor usage time during the battery 3, (7) the number of charging times, (8) the temperature difference between the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101, and the timing of replacing the battery 3. can be inferred.

学習モデル生成部４１は、一般的なニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いる。学習モデル生成部４１は、相関関係を有する入力データＩＤと出力データＯＤを教師データ４６として機械学習を行うことにより、入力から出力を推定するモデル（学習モデル）、すなわち、入力データＩＤ（上記（１）～（８））を入力すると、使用度スコアＳを出力するモデルを生成する。 The learning model generation unit 41 uses a machine learning algorithm such as a general neural network. The learning model generation unit 41 generates a model (learning model) that estimates an output from an input by performing machine learning using input data ID and output data OD having a correlation as teacher data 46, that is, input data ID (the above (( When inputting 1) to (8)), a model that outputs a usage score S is generated.

荷役システムは、現時点の入力データＩＤを取得する取得部４５を備える。本実施形態では、取得部４５は、ＲＦＩＤ３２、使用データ測定装置３３、算出集計部６１を含む。上記の通り、入力データＩＤは、（１）車種タイプ、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）温度差である。入力データＩＤのうち（１）車種タイプは、一度取得されると、搭載されるフォークリフト１，２が変更されるまで再取得されない。一方、入力データＩＤのうち（２）～（６）使用時間、（７）充電回数、（８）常温領域１００及び冷温領域１０１の温度差は、ケーブル５０がバッテリー３に接続される度に、または、所定時間ごとに取得される。 The cargo handling system includes an acquisition unit 45 that acquires the current input data ID. In this embodiment, the acquisition unit 45 includes an RFID 32, a usage data measurement device 33, and a calculation and aggregation unit 61. As mentioned above, the input data ID includes (1) vehicle type, (2) battery operating time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (3) travel motor operating time in normal temperature range 100 and cold temperature range 101, (4) normal temperature. Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driven in the region 100 and cold temperature region 101, (5) Hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driven in the normal temperature region 100 and cold temperature region 101, (6) Normal temperature region 100 and cold temperature The hydraulic motor usage time during which the tilt cylinder is driven in the region 101, (7) the number of charging times, and (8) the temperature difference. Once acquired, (1) vehicle type among the input data IDs is not acquired again until the mounted forklifts 1 and 2 are changed. On the other hand, among the input data IDs, (2) to (6) the usage time, (7) the number of charging times, and (8) the temperature difference between the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101, each time the cable 50 is connected to the battery 3, Alternatively, it is obtained at predetermined time intervals.

管理装置６は、学習モデル生成部４１で生成された学習モデルを、取得部４５から取得される現時点の入力データＩＤに適用することで、バッテリー３を交換する時期か否かを予測する予測部４２を備える。 The management device 6 includes a prediction unit that predicts whether it is time to replace the battery 3 by applying the learning model generated by the learning model generation unit 41 to the current input data ID acquired from the acquisition unit 45. 42.

図４の通り、ケーブル５０がバッテリー３に接続されるごとに、または、所定時間ごとに、予測部４２に現時点の入力データＩＤが入力されたときに、（２）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるバッテリー使用時間、（３）常温領域１００及び冷温領域１０１における走行モータ使用時間、（４）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリフトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（５）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるリーチシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（６）常温領域１００及び冷温領域１０１におけるティルトシリンダが駆動する間の油圧モータ使用時間、（７）充電回数、（８）温度差を解析して使用度スコアＳが取得される。なお、上記の通り、入力データＩＤのうち（１）車種タイプは、一度取得されると、搭載されるフォークリフト１，２が変更されるまで再取得されない。 As shown in FIG. 4, each time the cable 50 is connected to the battery 3 or every predetermined time, when the current input data ID is input to the prediction unit 42, (2) the normal temperature area 100 and the cold temperature area 101 (3) Travel motor usage time in the normal temperature range 100 and cold temperature range 101; (4) Hydraulic motor usage time while the lift cylinder is driving in the normal temperature range 100 and cold temperature range 101; (5) Normal temperature range 100. and the hydraulic motor usage time while the reach cylinder is driven in the cold temperature region 101, (6) the hydraulic motor usage time while the tilt cylinder is driven in the normal temperature region 100 and the cold temperature region 101, (7) the number of times of charging, and (8) the temperature. A usage score S is obtained by analyzing the difference. Note that, as described above, once the (1) vehicle type among the input data IDs is acquired, it is not acquired again until the forklifts 1 and 2 to be mounted are changed.

バッテリー３を交換する時期を判断するために、第１使用度レベルＬ１（安全性上位の下限）と第２使用度レベルＬ２（安全性中位の下限）とが、管理装置６に設定及び記憶される。第１使用度レベルＬ１以上（例えば、使用度スコアＳ「５」＞Ｌ１）と判定されるバッテリー３は、有人フォークリフト１に搭載されると、オペレータに対する安全性が損なわれるおそれがある時期と判断される。また、第２使用度レベルＬ２以上（例えば、使用度スコアＳ「１０」＞Ｌ２）と判定されるバッテリー３は、無人フォークリフト２に搭載されると、無人フォークリフト２が破損するおそれがある時期と判断される。 In order to determine when to replace the battery 3, a first usage level L1 (upper limit of safety) and a second usage level L2 (lower limit of intermediate safety) are set and stored in the management device 6. be done. If the battery 3 is determined to be at the first usage level L1 or higher (for example, usage score S "5" > L1), it is determined that the safety for the operator may be compromised if it is mounted on the manned forklift 1. be done. In addition, if the battery 3 determined to be at the second usage level L2 or higher (for example, usage score S "10" > L2) is mounted on the unmanned forklift 2, the unmanned forklift 2 may be damaged. be judged.

取得された使用度スコアＳが、第１使用度レベルＬ１以上という条件を満たすと、そのバッテリー３は有人フォークリフト１から無人フォークリフト２に交換されるべき時期であると予測される。取得された使用度スコアＳが、第２使用度レベルＬ２以上という条件を満たすと、そのバッテリー３は無人フォークリフト２でも使用されずに破棄されるべき時期であると予測される。 When the obtained usage score S satisfies the condition that the first usage level L1 or higher is satisfied, it is predicted that it is time for the battery 3 to be replaced from the manned forklift 1 to the unmanned forklift 2. When the obtained usage score S satisfies the condition that the second usage level L2 or higher is satisfied, it is predicted that the battery 3 will not be used even by the unmanned forklift 2 and it is time to discard it.

管理装置６は、表示部６０を備える（図１）。取得された使用度スコアＳが、第１使用度レベルＬ１以上という条件を満たすと、管理装置６は、制御部４３によって、表示部６０に第１案内画面を表示する。第１案内画面は、例えば、「バッテリーを有人フォークリフトから無人フォークリフトに交換してください。このバッテリーは、有人フォークリフトには使用しないでください。」等の案内が表示されて、バッテリー３を有人フォークリフト１から無人フォークリフト２に交換するよう案内する。 The management device 6 includes a display section 60 (FIG. 1). When the acquired usage score S satisfies the condition that the usage level L1 is higher than the first usage level L1, the management device 6 causes the control unit 43 to display the first guide screen on the display unit 60. The first guidance screen displays a message such as "Please replace the battery from a manned forklift to an unmanned forklift. Do not use this battery on a manned forklift." We will guide you to replace it with unmanned forklift 2.

取得された使用度スコアＳが、第２使用度レベルＬ２以上という条件を満たすと、荷役システムは、制御部４３によって、表示部６０に第２案内画面を表示する。第２案内画面は、例えば、「バッテリーを無人フォークリフトから破棄してください。このバッテリーは、有人フォークリフト及び無人フォークリフトに使用しないでください。」等の案内が表示されて、バッテリー３を無人フォークリフト１から破棄するよう案内する。 When the acquired usage score S satisfies the condition that the second usage level L2 or higher is met, the cargo handling system causes the control unit 43 to display the second guidance screen on the display unit 60. The second guidance screen displays a message such as "Please discard the battery from the unmanned forklift. This battery should not be used for manned or unmanned forklifts." Advise you to discard it.

表示部６０に表示された案内画面に従って、オペレータがバッテリー３を交換及び破棄することができる。それによって、有人フォークリフト１に搭乗するオペレータＯに対する安全性を最大に確保すると共に、バッテリー３をできるだけ長く使用することができ、コストを大幅に削減できる。 The operator can replace or discard the battery 3 according to the guidance screen displayed on the display unit 60. Thereby, the safety for the operator O riding the manned forklift 1 is ensured to the maximum, and the battery 3 can be used for as long as possible, and costs can be significantly reduced.

図６の通り、上記の荷役システムは、以下の制御方法を実行する。なお、重複説明を避けるため、既に説明した部分は省略する。 As shown in FIG. 6, the cargo handling system described above executes the following control method. In addition, in order to avoid redundant explanation, parts that have already been explained will be omitted.

収集部４０によって、教師データ４６を収集する（収集ステップ：Ｓ１）。そして、学習モデル生成部４１によって、収集ステップＳ１で収集部４０に収集された教師データ４６から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する（学習モデル生成ステップ：Ｓ２）。取得部４５によって、現時点の入力データＩＤを取得する（取得ステップ：Ｓ３）。 The teacher data 46 is collected by the collection unit 40 (collection step: S1). Then, the learning model generation unit 41 performs machine learning from the teacher data 46 collected by the collection unit 40 in the collection step S1, and generates and stores a learning model by machine learning (learning model generation step: S2). The acquisition unit 45 acquires the current input data ID (acquisition step: S3).

予測部４２によって、学習モデル生成ステップＳ２で生成された学習モデルを、取得ステップＳ３で取得される現時点の入力データＩＤに適用することで、交換時期（使用度スコアＳ）を予測する（予測ステップ：Ｓ４）。制御部４３によって、予測ステップＳ４によって予測された出力データＯＤに基づいて、表示部６０に案内画面を表示する制御を行う（制御ステップ：Ｓ５）。 The prediction unit 42 predicts the replacement time (usage score S) by applying the learning model generated in the learning model generation step S2 to the current input data ID acquired in the acquisition step S3 (prediction step :S4). The control unit 43 performs control to display a guidance screen on the display unit 60 based on the output data OD predicted in the prediction step S4 (control step: S5).

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明の構成はこれらの実施形態に限定されない。
例えば、上記実施形態では、リフトシリンダ、リーチシリンダ及びティルトシリンダは１つの油圧モータ８０によって駆動されるように構成されているが、リフトシリンダはリフト用油圧モータによって、リーチシリンダはリーチ用油圧モータによって、ティルトシリンダはティルト用油圧モータによってそれぞれ駆動するように構成されていてもよい。その場合、使用データ測定装置３３は、リフト用油圧モータ、リーチ用油圧モータ、ティルト用油圧モータに接続され、リフトシリンダ７０が駆動する間のリフト用油圧モータの使用時間、リーチシリンダ７２が駆動する間のリーチ用油圧モータの使用時間、ティルトシリンダ７１が駆動する間のティルト用油圧モータの使用時間をそれぞれ測定及び記憶するように構成されていてもよい。 Although preferred embodiments of the present invention have been described above, the configuration of the present invention is not limited to these embodiments.
For example, in the above embodiment, the lift cylinder, reach cylinder, and tilt cylinder are configured to be driven by one hydraulic motor 80, but the lift cylinder is driven by the lift hydraulic motor, and the reach cylinder is driven by the reach hydraulic motor. , the tilt cylinders may be configured to be driven by respective tilt hydraulic motors. In that case, the usage data measurement device 33 is connected to the lift hydraulic motor, the reach hydraulic motor, and the tilt hydraulic motor, and the usage time of the lift hydraulic motor while the lift cylinder 70 is driven, and the usage time of the lift hydraulic motor while the reach cylinder 72 is driven. It may be configured to measure and store the usage time of the reach hydraulic motor during the period and the usage time of the tilt hydraulic motor while the tilt cylinder 71 is being driven.

本発明の効果を説明する。
常温領域１００及び冷温領域１０１を有する施設内においてフォークリフト１，２が走行及び荷役する場合に、バッテリー３は、有人フォークリフト１でまず使用されて、第１使用度レベルＬ１（安全性上位の下限）に達すると、有人フォークリフト１から無人フォークリフト２に交換されて使用される。無人フォークリフト２は、走行操作及び荷役操作が自動制御のため急加速及び急停止がなく、また、安全性を考慮して走行速度及び荷役速度が低速であることから、有人フォークリフト１と比較してバッテリー３の劣化を抑える制御が行われる。これによって、オペレータＯに対する安全性を最大に確保しつつ、バッテリー３の劣化を抑えてバッテリー３をより長く使用することができる。また、バッテリー３は、第２使用度レベルＬ２（安全性中位の下限）に達すると破棄されて使用されなくなるので、さらに安全性を高めることができる。よって、有人フォークリフト１に搭乗するオペレータＯに対する安全性を最大に確保すると共に、バッテリー３をできるだけ長く使用することができ、コストを大幅に削減できる。 The effects of the present invention will be explained.
When the forklifts 1 and 2 run and handle cargo in a facility that has a normal temperature area 100 and a cold temperature area 101, the battery 3 is first used by the manned forklift 1, and the battery 3 is first used at the first usage level L1 (lower limit of upper safety). When the number of forklifts reaches 1, the manned forklift 1 is replaced with an unmanned forklift 2 for use. Compared to manned forklift 1, unmanned forklift 2 has no sudden acceleration or sudden stop because its traveling and cargo handling operations are automatically controlled, and its traveling speed and cargo handling speed are low for safety reasons. Control is performed to suppress deterioration of the battery 3. As a result, the battery 3 can be used for a longer period of time by suppressing deterioration of the battery 3 while ensuring maximum safety for the operator O. Moreover, since the battery 3 is discarded and is no longer used when it reaches the second usage level L2 (lower limit of medium safety), safety can be further improved. Therefore, the safety for the operator O riding the manned forklift 1 is ensured to the maximum, and the battery 3 can be used for as long as possible, and costs can be significantly reduced.

１有人フォークリフト
２無人フォークリフト
３バッテリー
３２ＲＦＩＤ
３３使用データ測定装置
５充電装置
６管理装置
６０表示部
６１算出集計部
４０収集部
４１学習モデル生成部
４２予測部
４３制御部
４５取得部
４６教師データ
１００常温領域
１０１冷温領域
Ｓ使用度スコア
Ｄ使用データ
Ｌ１第１使用度レベル
Ｌ２第２使用度レベル 1 Manned forklift 2 Unmanned forklift 3 Battery 32 RFID
33 Usage data measurement device 5 Charging device 6 Management device 60 Display unit 61 Calculation aggregation unit 40 Collection unit 41 Learning model generation unit 42 Prediction unit 43 Control unit 45 Acquisition unit 46 Teacher data 100 Room temperature area 101 Cold temperature area S Usage score D Use Data L1 First usage level L2 Second usage level

Claims

A cargo handling system comprising a manned forklift and an unmanned forklift equipped with batteries, which travel within a facility having a normal temperature area and a cold temperature area,
a collection unit that collects teacher data based on a relationship between usage data regarding usage of the battery in the normal temperature range and the cold temperature range and a usage score for determining when to replace the battery;
a learning model generation unit that performs machine learning from the teacher data collected by the collection unit, and generates and stores a learning model by the machine learning;
an acquisition unit that acquires the current usage data;
a prediction unit that acquires the usage score from the learning model by inputting the current usage data acquired from the acquisition unit into the learning model generated by the learning model generation unit;
When the usage score obtained by the prediction unit becomes equal to or higher than a preset first usage level, the battery is guided to be used by being exchanged from the manned forklift to the unmanned forklift, and further, A cargo handling system comprising: a control unit that guides the battery to be discarded from the unmanned forklift when the battery reaches a preset second usage level or higher.

The usage data is
The usage time of the travel motor to drive the drive wheels,
2. The cargo handling system according to claim 1, further comprising: a time period in which a hydraulic motor is used to drive a lift cylinder, a tilt cylinder, and a reach cylinder.

The cargo handling system according to claim 2, wherein the usage data includes a temperature difference between the normal temperature area and the cold temperature area.

The cargo handling system according to any one of claims 1 to 3, wherein the usage score is set based on a numerical parameter weighted and averaged by a weighting coefficient in the usage data.

5. The cargo handling system according to claim 4, wherein a weighting coefficient related to the usage time of the hydraulic motor while driving the lift cylinder is set larger than weighting coefficients of other usage data.

5. The cargo handling system according to claim 4, wherein a weighting coefficient related to the usage time of the hydraulic motor in the cold temperature range is set larger than a weighting coefficient of the usage data in the normal temperature range.

The cargo handling system includes a display section that displays when to replace the battery,
The control unit includes a first guide for guiding the battery to be used by replacing the manned forklift with the unmanned forklift, and a second guide for guiding the battery to be discarded from the unmanned forklift. The cargo handling system according to claim 1, wherein the cargo handling system performs control to display.

A method for controlling a cargo handling system comprising a manned forklift and an unmanned forklift equipped with a battery and traveling in a facility having a normal temperature region and a cold temperature region, the method comprising:
collecting training data based on a relationship between usage data regarding usage of the battery in the normal temperature region and the cold temperature region and a usage score for determining when to replace the battery;
a learning model generation step of performing machine learning from the teacher data collected in the collecting step, and generating and storing a learning model by the machine learning;
an obtaining step of obtaining the current usage data;
a prediction step of acquiring the usage score from the learning model by inputting the current usage data acquired from the acquisition step into the learning model generated in the learning model generation step;
When the usage score obtained in the prediction step is equal to or higher than a preset first usage level, the battery is guided to be used by being exchanged from the manned forklift to the unmanned forklift, and further, A method for controlling a cargo handling system, comprising the step of guiding the battery to be discarded from the unmanned forklift when the battery reaches a preset second usage level or higher.