JP4232655B2 - System and method for managing operating status of industrial vehicles - Google Patents

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この発明は、産業車両の稼働状況を管理するためのシステム及び方法に係わり、特に、産業車両の稼働状況の把握、検討、管理のためのデータを作成して表示するシステム及び方法に係わる。   The present invention relates to a system and method for managing the operating status of an industrial vehicle, and more particularly to a system and method for creating and displaying data for grasping, examining, and managing the operating status of an industrial vehicle.

フォークリフト等の産業車両は、様々な作業現場で広く使用されている。そして、各産業車両を効率的に稼働させることができれば、全体として作業の効率が向上することになる。そこで、従来より、産業車両の稼働状況を管理する技術が提案されている。
例えば、特許文献1には、車両の稼働効率の向上を目的とした技術が記載されている。具体的には、産業車両に情報端末が搭載されており、その情報端末が各種センサの出力を収集する。この情報端末は、通信インタフェースを備え、収集した情報をサーバ装置に送信する。サーバ装置は、産業車両に搭載されている情報端末から受信した情報に基づいて車両の運転状態データ(一日の稼働時間、走行時間、荷役時間、待機時間等)を作成し、それらをグラフ化して表示する。そして、これらのデータは、産業車両を効率的に運用するための資料、またはメンテナンスを効率的に行うための資料として利用される。
特開2002−187689号公報(図1、3、4、6、段落0047〜0051、要約)
Industrial vehicles such as forklifts are widely used in various work sites. And if each industrial vehicle can be operated efficiently, work efficiency will improve as a whole. Thus, techniques for managing the operating status of industrial vehicles have been proposed.
For example, Patent Document 1 describes a technique for improving the operation efficiency of a vehicle. Specifically, an information terminal is mounted on an industrial vehicle, and the information terminal collects outputs of various sensors. The information terminal includes a communication interface and transmits collected information to the server device. The server device creates vehicle operating state data (daily operating time, running time, cargo handling time, standby time, etc.) based on information received from an information terminal mounted on an industrial vehicle, and graphs them. To display. These data are used as materials for efficiently operating industrial vehicles or materials for efficiently performing maintenance.
Japanese Patent Laid-Open No. 2002-187689 (FIGS. 1, 3, 4, 6, paragraphs 0047-0051, abstract)

上述のように、産業車両の稼働効率を向上させるための技術は従来から提案されてきている。しかし、従来技術においては、所定期間(例えば、1日、1ヶ月等)ごとの稼働時間、走行時間、荷役時間、待機時間などをグラフ化して表示するものは知られているが、それだけでは産業車両が効率的に稼働しているか否かを判断するための資料として十分でない場合がある。また、従来技術においては、稼働効率をモニタする際に、産業車両が荷物を積載しているか否かを考慮していなかった。よって、このことによっても、産業車両の稼働効率を的確に把握できているとは言えなかった。さらに、従来技術においては、産業車両を運転または操作する各作業者を個々に管理するための情報を十分に収集しているとは言えなかった。   As described above, techniques for improving the operating efficiency of industrial vehicles have been proposed. However, in the prior art, it is known that the operation time, the travel time, the cargo handling time, the standby time, etc. for each predetermined period (for example, one day, one month, etc.) are displayed in a graph. In some cases, it is not sufficient as data for determining whether or not the vehicle is operating efficiently. Further, in the prior art, when monitoring the operation efficiency, it is not considered whether or not the industrial vehicle is loaded with luggage. Therefore, even with this, it cannot be said that the operating efficiency of the industrial vehicle can be accurately grasped. Furthermore, in the prior art, it cannot be said that information for individually managing each worker who drives or operates an industrial vehicle is sufficiently collected.

本発明の目的は、産業車両が効率的に稼働しているか否かを判断するために十分な資料を提供できるようにすることである。また、本発明のさらなる目的は、産業車両を運転または操作する各作業者の作業効率を把握するための資料を提供できるようにすることである。   An object of the present invention is to be able to provide sufficient data for determining whether an industrial vehicle is operating efficiently. A further object of the present invention is to provide materials for grasping the work efficiency of each worker who drives or operates an industrial vehicle.

本発明の産業車両の稼働状況を管理するシステムは、産業車両の状態を検出する検出手段と、上記検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態が、積載走行状態、空荷走行状態、積載停止状態または空荷停止状態のいずれであるのかを判定する判定手段と、上記判定手段による判定結果を時間軸上に表示する表示手段、を有する。
上記検出手段は、上記産業車両が走行しているか否かを検出する走行検出手段と、上記産業車両が荷物を積載しているか否かを検出する積載検出手段、を備える。上記判定手段は、所定の時間間隔で上記走行検出手段および積載検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態を判定する第1の判定手段と、上記所定の時間間隔よりも長い単位時間ごとに上記第1の判定手段による判定結果に基づいて上記産業車両の状態を判定する第2の判定手段、を備える。
上記第2の判定手段は、上記単位時間内に上記第1の判定手段により得られた複数の判定結果に基づいて、上記単位時間内における積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間、空荷停止時間をそれぞれ算出し、さらに、上記積載走行時間を第1の閾値と比較し、上記空荷走行時間を第2の閾値と比較し、上記積載停止時間を第3の閾値と比較し、上記空荷停止時間を第4の閾値と比較した際の比較結果により、上記単位時間内における上記産業車両の状態を判定する。
上記第2の判定手段は、さらに、上記積載走行時間が上記第1の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載走行状態であると判断し、上記積載走行時間が上記第1の閾値以下であり、且つ、上記空荷走行時間が上記第2の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が空荷走行状態であると判断し、上記積載走行時間、空荷走行時間がそれぞれ上記第1、第2の閾値以下であり、且つ、上記積載停止時間が上記第3の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載停止状態であると判断し、上記積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間がそれぞれ上記第1、第2、第3の閾値以下であり、且つ、上記空荷停止時間が上記第4の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が空荷停止状態であると判断する。そして、上記表示手段は、上記第2の判定手段による判定結果を時間軸上に表示する。
The system for managing the operation status of the industrial vehicle according to the present invention includes a detection means for detecting the state of the industrial vehicle, and the state of the industrial vehicle based on the output of the detection means is a loaded travel state, an empty travel state, a load A determination unit that determines whether the vehicle is in a stopped state or an unloaded state, and a display unit that displays a determination result of the determination unit on a time axis.
The detection means includes travel detection means for detecting whether or not the industrial vehicle is traveling, and loading detection means for detecting whether or not the industrial vehicle is loaded with luggage. The determination means includes first determination means for determining the state of the industrial vehicle based on outputs of the travel detection means and the load detection means at predetermined time intervals, and for each unit time longer than the predetermined time interval. 2nd determination means for determining the state of the industrial vehicle based on the determination result by the first determination means.
The second determination unit is configured to load, travel, empty, load stop time, empty stop time within the unit time based on a plurality of determination results obtained by the first determination unit within the unit time. Calculating a load stop time, comparing the loaded travel time with a first threshold, comparing the unloaded travel time with a second threshold, and comparing the load stop time with a third threshold; The state of the industrial vehicle within the unit time is determined based on a comparison result when the empty stop time is compared with the fourth threshold value.
The second determination means further determines that the industrial vehicle is in a loaded traveling state when the loaded traveling time is greater than the first threshold, and the loaded traveling time is equal to or less than the first threshold. And when the unloading travel time is greater than the second threshold value, it is determined that the industrial vehicle is in an unloaded traveling state, and the loading traveling time and the unloading traveling time are respectively , When it is equal to or less than a second threshold and the loading stop time is greater than the third threshold, the industrial vehicle is determined to be in a loading stop state, and the loading travel time, the empty travel time, When the loading stop time is less than or equal to the first, second, and third threshold values, respectively, and the empty load stop time is greater than the fourth threshold value, the industrial vehicle is in an empty load stop state. to decide. And the said display means displays the determination result by the said 2nd determination means on a time-axis.

本発明の他の態様の産業車両の稼働状況を管理するシステムは、産業車両の状態を検出する検出手段と、上記検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態が、荷役走行状態、A system for managing the operating status of an industrial vehicle according to another aspect of the present invention includes: a detecting unit that detects the state of the industrial vehicle;
通常走行状態、荷役動作状態または停止状態のいずれであるのかを判定する判定手段と、上記判定手段による判定結果を時間軸上に表示する表示手段、を有する。It has a determination means for determining whether the vehicle is in a normal running state, a cargo handling operation state or a stopped state, and a display means for displaying the determination result by the determination means on the time axis.
上記検出手段は、上記産業車両が走行しているか否かを検出する走行検出手段と、上記産業車両が荷役動作をしているか否かを検出する荷役操作検出手段、を備える。上記判定手段は、所定の時間間隔で上記走行検出手段および荷役操作検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態を判定する第1の判定手段と、上記所定の時間間隔よりも長い単位時間ごとに上記第1の判定手段による判定結果に基づいて上記産業車両の状態を判定する第2の判定手段、を備える。The detection means includes travel detection means for detecting whether or not the industrial vehicle is traveling, and cargo handling operation detection means for detecting whether or not the industrial vehicle is performing a cargo handling operation. The determination means includes first determination means for determining the state of the industrial vehicle based on outputs of the travel detection means and the cargo handling operation detection means at predetermined time intervals, and unit time longer than the predetermined time interval. The second determination means for determining the state of the industrial vehicle based on the determination result by the first determination means.
上記第2の判定手段は、上記単位時間内に上記第1の判定手段により得られた複数の判定結果に基づいて、上記単位時間内における荷役走行時間、通常走行時間、荷役動作時間、停止時間をそれぞれ算出し、さらに、上記荷役走行時間を第1の閾値と比較し、上記通常走行時間を第2の閾値と比較し、上記荷役動作時間を第3の閾値と比較し、上記停止時間を第4の閾値と比較した際の比較結果により、上記単位時間内における上記産業車両の状態を判定する。The second determining means is based on a plurality of determination results obtained by the first determining means within the unit time, and the cargo handling travel time, the normal travel time, the cargo handling operation time, and the stop time within the unit time. Are further calculated, the cargo handling travel time is compared with a first threshold, the normal travel time is compared with a second threshold, the cargo handling operation time is compared with a third threshold, and the stop time is calculated. The state of the industrial vehicle within the unit time is determined based on the comparison result when compared with the fourth threshold.
上記第2の判定手段は、さらに、上記荷役走行時間が上記第1の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が荷役走行状態であると判断し、上記荷役走行時間が上記第1の閾値以下であり、且つ、上記通常走行時間が上記第2の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が通常走行状態であると判断し、上記荷役走行時間、通常走行時間がそれぞれ上記第1、第2の閾値以下であり、且つ、上記荷役動作時間が上記第3の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が荷役動作状態であると判断し、上記荷役走行時間、通常走行時間、荷役動作時間がそれぞれ上記第1、第2、第3の閾値以下であり、且つ、上記停止時間が上記第4の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が停止状態であると判断する。そして、上記表示手段は、上記第2の判定手段による判定結果を時間軸上に表示する。The second determination means further determines that the industrial vehicle is in a cargo handling state when the cargo handling time is greater than the first threshold, and the cargo handling time is equal to or less than the first threshold. When the normal travel time is larger than the second threshold, it is determined that the industrial vehicle is in a normal travel state, and the cargo handling travel time and the normal travel time are the first and second respectively. When the cargo handling operation time is greater than the third threshold, it is determined that the industrial vehicle is in the cargo handling operation state, and the cargo handling travel time, the normal travel time, and the cargo handling operation time are determined. When the respective threshold values are equal to or less than the first, second, and third threshold values and the stop time is longer than the fourth threshold value, it is determined that the industrial vehicle is in a stop state. And the said display means displays the determination result by the said 2nd determination means on a time-axis.

これらの発明によれば、産業車両の状態に係わるデータが検出手段により検出され、その検出結果に基づいて単位時間ごとの産業車両の状態が判定される。そして、その判定結果が時間軸上に表現されて表示される。これにより、産業車両の作業の流れが視覚的に見やすく表示されるので、作業改善を行うに際して、産業車両が効率的に稼働しているか否かを的確に判断できる。また、この構成によれば、単位時間ごとに産業車両の状態が判定されるので、その単位時間を適切に設定すれば、データ処理の量を抑えつつ、作業の流れを的確に表現することができる。 According to these inventions, the data relating to the state of the industrial vehicle is detected by the detecting means, and the state of the industrial vehicle for each unit time is determined based on the detection result. Then, the determination result is expressed and displayed on the time axis. Thereby, since the work flow of the industrial vehicle is displayed in a visually easy-to-see manner, it is possible to accurately determine whether or not the industrial vehicle is operating efficiently when the work is improved. Further , according to this configuration, since the state of the industrial vehicle is determined every unit time, if the unit time is appropriately set, the flow of work can be accurately expressed while suppressing the amount of data processing. it can.

また、上記システムにおいて、上記走行検出手段、上記積載検出手段および上記第1の判定手段を上記産業車両に搭載し、上記第2の判定手段および上記表示手段を上記産業車両と通信可能なサーバ装置に設けるようにしてもよい。この場合、産業車両側の処理を軽くできるので、産業車両側に高価な資源を設ける必要がない。   In the system, the travel detection means, the load detection means, and the first determination means are mounted on the industrial vehicle, and the second determination means and the display means can communicate with the industrial vehicle. You may make it provide in. In this case, since processing on the industrial vehicle side can be lightened, it is not necessary to provide expensive resources on the industrial vehicle side.

た、上記走行検出手段、上記荷役操作検出手段および上記第1の判定手段を上記産業
車両に搭載し、上記第2の判定手段および上記表示手段を上記産業車両と通信可能なサーバ装置に設けるようにしてもよい。なお、これらの構成の作用、効果は、基本的に、上述した発明と同じである。
Also, the running detecting means, the loading operation detection means and the first judging means is mounted on the industrial vehicle, providing the second judging means and the display means to communicate a server device and the industrial vehicle You may do it. The operations and effects of these configurations are basically the same as those of the above-described invention.

上記システムにおいて、上記産業車両を運転または操作する作業者を識別する識別手段をさらに備えるようにしてもよい。この場合、上記判定手段は、その識別手段により識別された作業者毎に上記産業車両の状態を判定し、上記表示手段は、その判定手段による判定結果を表示する。また、上記表示手段は、上記判定手段による判定結果を作業者毎に表示するようにしてもよい。   The system may further include identification means for identifying an operator who drives or operates the industrial vehicle. In this case, the determination means determines the state of the industrial vehicle for each worker identified by the identification means, and the display means displays a determination result by the determination means. The display means may display the determination result by the determination means for each worker.

本発明の他の態様の産業車両の稼働状況を管理するシステムは、産業車両の走行距離を検出する走行距離検出手段と、上記産業車両が荷物を積載しているか否かを検出する積載検出手段と、上記走行距離検出手段および積載検出手段の出力に基づいて上記産業車両が荷物を積載した状態で走行した距離および上記産業車両が空荷状態で走行した距離を求めて出力する判定手段、を有する。あるいは、産業車両の走行距離を検出する走行距離検出手段と、上記産業車両が荷役動作をしているか否かを検出する荷役操作検出手段と、上記走行距離検出手段および荷役操作検出手段の出力に基づいて上記産業車両が荷役動作をしながら走行した距離および上記産業車両が荷役動作をすることなく走行した距離を求めて出力する判定手段、を有する。   A system for managing the operating status of an industrial vehicle according to another aspect of the present invention includes a travel distance detecting means for detecting a travel distance of the industrial vehicle, and a load detecting means for detecting whether or not the industrial vehicle is loaded with a load. And a determination means for obtaining and outputting the distance traveled by the industrial vehicle in a loaded state and the distance traveled by the industrial vehicle in an unloaded state based on the outputs of the travel distance detecting means and the load detecting means. Have. Alternatively, the output of the travel distance detecting means for detecting the travel distance of the industrial vehicle, the load handling operation detecting means for detecting whether or not the industrial vehicle is performing a cargo handling operation, and the output of the travel distance detecting means and the cargo handling operation detecting means. And determining means for obtaining and outputting a distance traveled by the industrial vehicle while performing a cargo handling operation and a distance traveled by the industrial vehicle without performing a cargo handling operation.

これらの発明によれば、産業車両が荷物を積載した状態で走行した距離、産業車両が空荷状態で走行した距離、産業車両が荷役動作をしながら走行した距離、産業車両が荷役動作をすることなく走行した距離を求めて出力することができる。   According to these inventions, the distance traveled by the industrial vehicle loaded with luggage, the distance traveled by the industrial vehicle in an empty state, the distance traveled by the industrial vehicle while performing the cargo handling operation, and the industrial vehicle performs the cargo handling operation. The distance traveled can be obtained and output without any problem.

本発明によれば、産業車両の状態に係わるデータを自動的に収集し、それを時間軸上に時系列に表示するので、産業車両が効率的に稼働しているか否かを判断するために十分な資料を容易に作成できる。
また、それらのデータを作業者ごとに編集して表示すれば、非効率的な作業をしている作業者を特定できるので、的確な作業改善策を提案できる。
According to the present invention, data relating to the state of the industrial vehicle is automatically collected and displayed in time series on the time axis, so that it can be determined whether or not the industrial vehicle is operating efficiently. Sufficient materials can be created easily.
Further, if those data are edited and displayed for each worker, the worker who is performing inefficient work can be identified, and therefore an appropriate work improvement measure can be proposed.

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明をする。なお、以下では、産業車両の一例としてフォークリフトを採り上げて説明するが、本発明は、これに限定されるものではなく、他の産業車両(例えば、ショベルカー等)にも適用可能である。
図1は、実施形態のフォークリフト1の外観図である。なお、フォークリフト1は、エンジン車であってもよいし、バッテリ車であってもよい。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, a forklift is taken as an example of an industrial vehicle. However, the present invention is not limited to this and can be applied to other industrial vehicles (for example, an excavator).
FIG. 1 is an external view of a forklift 1 according to an embodiment. The forklift 1 may be an engine vehicle or a battery vehicle.

フォークリフト1は、フォークリフト1の車速を検出する車速センサ2、フォークリフト1が荷物を積載しているか否かを検出する荷重センサ3、および作業者により荷役操作が行われているか否かを検出する荷役操作検出センサ4を備えている。車速センサ2は、特に限定されるものではないが、例えば、タイヤ5に連結されているシャフトの回転数を検出するセンサにより実現される。荷重センサ3は、特に限定されるものではないが、例えば、フォーク6に積載されている荷物の重量を検出するセンサにより実現される。荷役操作検出センサ4は、特に限定されるものではないが、例えば、作業者によって荷役レバー7が操作されているか否か(すなわち、荷役レバー7が中立位置にあるか否か)を検出するセンサにより実現される。なお、荷役操作検出センサ4は、エンジン車においては、例えば、荷役レバー7が中立位置からずれたときにオン状態になるスイッチによって実現可能である。また、バッテリ車においては、例えば、荷役用のモータを駆動する信号を検出するセンサまたは回路によって実現可能である。さらに、キースイッチ8は、フォークリフト1のエンジンまたはモータの起動/停止を作業者に指示させるためのスイッチである。   The forklift 1 includes a vehicle speed sensor 2 that detects the vehicle speed of the forklift 1, a load sensor 3 that detects whether or not the forklift 1 is loaded with cargo, and a cargo handling that detects whether or not a cargo handling operation is being performed by an operator. An operation detection sensor 4 is provided. Although the vehicle speed sensor 2 is not specifically limited, For example, it is implement | achieved by the sensor which detects the rotation speed of the shaft connected with the tire 5. FIG. Although the load sensor 3 is not specifically limited, For example, it is implement | achieved by the sensor which detects the weight of the load loaded on the fork 6. FIG. The cargo handling operation detection sensor 4 is not particularly limited. For example, a sensor that detects whether the cargo handling lever 7 is operated by an operator (that is, whether the cargo handling lever 7 is in the neutral position). It is realized by. In the engine vehicle, the cargo handling operation detection sensor 4 can be realized by, for example, a switch that is turned on when the cargo handling lever 7 is shifted from the neutral position. Moreover, in a battery car, it is realizable with the sensor or circuit which detects the signal which drives the motor for cargo handling, for example. Further, the key switch 8 is a switch for instructing the operator to start / stop the engine or motor of the forklift 1.

図2は、フォークリフト1の構成を示すブロック図である。なお、ここでは、本発明に直接的に係わる構成のみが描かれている。
CPU11は、車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4の出力に基づいてフォークリフト1の状態を検出する。ここで、車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4の出力は、それぞれ、車速検出インタフェース12、荷重検出インタフェース13、荷重操作検出インタフェース14によってCPU11が認識可能な信号に変換される。また、CPU11は、予め記述されてROM15に格納されているプログラムを実行する。
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the forklift 1. Here, only the configuration directly related to the present invention is illustrated.
The CPU 11 detects the state of the forklift 1 based on the outputs of the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4. Here, the outputs of the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4 are converted into signals that can be recognized by the CPU 11 by the vehicle speed detection interface 12, the load detection interface 13, and the load operation detection interface 14, respectively. The CPU 11 executes a program described in advance and stored in the ROM 15.

RAM16は、CPU11の作業領域として使用される。リアルタイムクロックIC17は、時刻を表す情報を出力する。なお、RAM16およびリアルタイムクロックIC17には、フォークリフト全体が停止している場合であっても電力が供給されるように、バックアップ電源18が接続されている。   The RAM 16 is used as a work area for the CPU 11. The real time clock IC 17 outputs information representing time. Note that a backup power supply 18 is connected to the RAM 16 and the real-time clock IC 17 so that power is supplied even when the entire forklift is stopped.

通信インタフェース19は、CPU11による検出結果(すなわち、フォークリフト1の稼働状態を表すデータ)をサーバ装置100へ送信する。ここで、通信方式は特に限定されるものではなく、無線LANであってもよいし、ケーブルを介して信号を伝送する方式であってもよい。   The communication interface 19 transmits the detection result by the CPU 11 (that is, data indicating the operating state of the forklift 1) to the server device 100. Here, the communication method is not particularly limited, and may be a wireless LAN or a method of transmitting a signal via a cable.

サーバ装置100は、コンピュータであって、フォークリフト1から受け取った稼働状態を表すデータを解析し、フォークリフト1の稼働状況を表示する。
なお、実施形態の産業車両の稼働状況を管理するシステム200は、図2に示すフォークリフト1の各構成要素、およびサーバ装置100により構成される。そして、フォークリフト1は、自己の稼働状態に関する情報を収集する。また、サーバ装置100は、フォークリフト1が収集した情報に基づいて、フォークリフト1の稼働状況の把握、検討、管理のためのデータを作成して表示する。
The server apparatus 100 is a computer, analyzes data representing the operating state received from the forklift 1, and displays the operating status of the forklift 1.
In addition, the system 200 for managing the operation status of the industrial vehicle according to the embodiment includes the components of the forklift 1 illustrated in FIG. 2 and the server device 100. Then, the forklift 1 collects information regarding its own operating state. Further, the server device 100 creates and displays data for grasping, examining, and managing the operation status of the forklift 1 based on the information collected by the forklift 1.

図3は、サーバ装置100の構成を示すブロック図である。CPU101は、予め記述されたプログラムを記憶装置102からメモリ103にロードして実行する。記憶装置102は、例えばハードディスクであり、上記プログラムを格納する。なお、記憶装置102は、コンピュータ100に接続される外部記憶装置であってもよい。メモリ103は、例えば半導体メモリであり、CPU101の作業領域として使用される。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the server apparatus 100. The CPU 101 loads a previously described program from the storage device 102 to the memory 103 and executes it. The storage device 102 is a hard disk, for example, and stores the program. Note that the storage device 102 may be an external storage device connected to the computer 100. The memory 103 is a semiconductor memory, for example, and is used as a work area for the CPU 101.

記録媒体ドライブ装置104は、CPU101の指示に従って可搬型記録媒体105にアクセスする。可搬型記録媒体105は、特に限定されるものではないが、例えば、半導体デバイス(メモリカード等)、磁気的作用により情報が入出力される媒体(フレキシブルディスク、磁気テープ等)、光学的作用により情報が入出力される媒体(光ディスク等)などを想定する。通信制御装置106は、CPU101の指示に従って、ネットワークを介してデータを送受信する。表示装置107は、CPU101により作成された表示データを表示する。   The recording medium drive device 104 accesses the portable recording medium 105 in accordance with instructions from the CPU 101. The portable recording medium 105 is not particularly limited, but for example, a semiconductor device (memory card or the like), a medium (flexible disk, magnetic tape, or the like) to which information is input / output by a magnetic action, or an optical action. Assume a medium (such as an optical disk) through which information is input and output. The communication control device 106 transmits / receives data via the network in accordance with instructions from the CPU 101. The display device 107 displays display data created by the CPU 101.

なお、特許請求の範囲の「検出手段」は、例えば、車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4により実現される。「判定手段」は、例えば、CPU11、CPU101により実現される。「表示手段」は、例えば、CPU101、表示装置107により実現される。「走行検出手段」は、例えば、車速センサ2により実現される。「積載検出手段」は、例えば、荷重センサ3により実現される。なお、積載検出手段は、荷重センサに限定されるものではなく、例えば、予め決められた所定重量を越えたか否かを検出するリミットセンサ等により実現されるようにしてもよい。「第1の判定手段」は、例えば、CPU11により実現される。「第2の判定手段」は、例えば、CPU101により実現される。「荷役操作検出手段」は、例えば、荷役操作検出センサ4により実現される。「走行距離検出手段」は、例えば、車速センサ2、CPU11により実現される。「演算手段」は、例えば、CPU11により実現される。   The “detecting means” in the claims is realized by, for example, the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4. The “determination means” is realized by the CPU 11 and the CPU 101, for example. The “display unit” is realized by the CPU 101 and the display device 107, for example. The “running detection unit” is realized by the vehicle speed sensor 2, for example. The “loading detection unit” is realized by the load sensor 3, for example. Note that the load detection means is not limited to a load sensor, and may be realized by, for example, a limit sensor that detects whether or not a predetermined weight is exceeded. The “first determination unit” is realized by the CPU 11, for example. The “second determination unit” is realized by the CPU 101, for example. The “load handling operation detection means” is realized by, for example, the load handling operation detection sensor 4. The “travel distance detection means” is realized by the vehicle speed sensor 2 and the CPU 11, for example. The “calculation means” is realized by the CPU 11, for example.

実施例1では、車速センサ2、荷重センサ3の出力を利用してフォークリフト1の稼働状態が検出され、その検出結果に基づいてフォークリフト1の稼働状況に係わるデータが生成される。
図4は、実施例1におけるフォークリフト側の動作を示すフローチャートである。図5は、図4に示すフローチャートの処理を実行する際に使用されるハードウェア構成を模式的に示す図である。
In the first embodiment, the operating state of the forklift 1 is detected using the outputs of the vehicle speed sensor 2 and the load sensor 3, and data related to the operating state of the forklift 1 is generated based on the detection result.
FIG. 4 is a flowchart illustrating the operation on the forklift side in the first embodiment. FIG. 5 is a diagram schematically showing a hardware configuration used when executing the processing of the flowchart shown in FIG.

図4に示すフローチャートの処理は、CPU11により所定の時間間隔で繰り返し実行される。ここで、「所定の時間間隔」は、特に限定されるものではないが、例えば、数m秒〜1秒程度である。なお、この実施例では、10m秒であるものとする。
ステップS1では、車速センサ2の出力に基づいて、フォークリフト1が走行しているか否かを検出する。具体的には、「車速=0」であれば「停止」と判断され、そうでない場合は「走行中」と判断される。そして、フォークリフト1が走行中であればステップS2に進み、フォークリフト1が停止していればステップS11へ進む。
The process of the flowchart shown in FIG. 4 is repeatedly executed by the CPU 11 at predetermined time intervals. Here, the “predetermined time interval” is not particularly limited, and is, for example, about several milliseconds to 1 second. In this embodiment, it is assumed that it is 10 milliseconds.
In step S1, based on the output of the vehicle speed sensor 2, it is detected whether or not the forklift 1 is traveling. Specifically, if “vehicle speed = 0”, it is determined as “stop”, and if not, it is determined as “running”. If the forklift 1 is traveling, the process proceeds to step S2, and if the forklift 1 is stopped, the process proceeds to step S11.

ステップS2では、車速センサ2の出力に基づいて、フォークリフト1の走行距離を検出する。ここで、走行距離は、車速センサ2の出力を時間で積分することにより算出することができる。例えば、車速センサ2の出力が「2.5m/秒」であったものとすると、フォークリフト1は、現時点から当該フローチャートが次に実行されるまでの間に「0.025m(=2.5×0.01)」だけ走行するものと推定される。   In step S2, the travel distance of the forklift 1 is detected based on the output of the vehicle speed sensor 2. Here, the travel distance can be calculated by integrating the output of the vehicle speed sensor 2 with time. For example, assuming that the output of the vehicle speed sensor 2 is “2.5 m / second”, the forklift 1 is set to “0.025 m (= 2.5 × 0.01) ”is estimated to travel.

ステップS3では、荷重センサ3の出力に基づいて、フォークリフト1が荷物を積載しているか否かを検出する。具体的には、荷重センサ3の出力が所定値を越えていれば「荷物積載状態」と判断され、そうでない場合は「空荷状態」と判断される。そして、フォークリフト1が荷物を積載している場合はステップS4に進み、フォークリフト1が空荷状態のときはステップS6へ進む。   In step S3, based on the output of the load sensor 3, it is detected whether or not the forklift 1 is loaded with a load. Specifically, if the output of the load sensor 3 exceeds a predetermined value, it is determined as “loading state”; otherwise, it is determined as “empty state”. If the forklift 1 is loaded with a load, the process proceeds to step S4. If the forklift 1 is in an unloaded state, the process proceeds to step S6.

ステップS4では、積載走行時間カウンタ21をインクリメントする。続いて、ステップS5において、積載走行距離メモリ25に保持されている積載走行距離データにステップS2で算出した値を加算する。そして、この加算結果で積載走行距離メモリ25が更新される。   In step S4, the loading travel time counter 21 is incremented. Subsequently, in step S5, the value calculated in step S2 is added to the loaded travel distance data held in the load travel distance memory 25. Then, the loaded travel distance memory 25 is updated with the addition result.

同様に、ステップS6では、空荷走行時間カウンタ22をインクリメントする。つづいて、ステップS7において、空荷走行距離メモリ26に保持されている空荷走行距離データにステップS2で算出した値を加算する。そして、この加算結果で空荷走行距離メモリ26が更新される。   Similarly, in step S6, the empty travel time counter 22 is incremented. Subsequently, in step S7, the value calculated in step S2 is added to the empty mileage data stored in the empty mileage memory 26. The empty mileage memory 26 is updated with this addition result.

一方、フォークリフト1が停止している場合は(ステップS1:No)、ステップS11において、荷重センサ3の出力に基づいて、フォークリフト1が荷物を積載しているか否かを検出する。なお、この処理は、ステップS3と同じである。そして、フォークリフト1が荷物を積載している場合は、ステップS12において、積載停止時間カウンタ23をインクリメントする。同様に、フォークリフト1が空荷状態のときは、ステップS13において、空荷停止時間カウンタ24をインクリメントする。   On the other hand, when the forklift 1 is stopped (step S1: No), in step S11, based on the output of the load sensor 3, it is detected whether the forklift 1 is loaded. This process is the same as step S3. If the forklift 1 is loaded with a load, the loading stop time counter 23 is incremented in step S12. Similarly, when the forklift 1 is in an unloaded state, the unloaded stop time counter 24 is incremented in step S13.

図4に示すフローチャートは、所定間隔ごとに、すなわち10m秒ごとに繰り返し実行される。そして、その都度、フォークリフト1の状態が検出され、その検出結果に応じて対応するカウンタ21〜24がインクリメントされ、また、必要に応じてメモリ25、26が更新される。   The flowchart shown in FIG. 4 is repeatedly executed at predetermined intervals, that is, every 10 milliseconds. Each time the state of the forklift 1 is detected, the corresponding counters 21 to 24 are incremented according to the detection result, and the memories 25 and 26 are updated as necessary.

上述のカウンタ21〜24、メモリ25〜26は、例えば、図6に示す稼働状態テーブル27上に実現される。ここで、稼働状態テーブル27は、例えば、RAM16上に作成される。
図6において、X番地〜X+13番地は、2003年5月6日の9時12分〜9時13分の期間のデータを登録するために確保されている。そして、CPU11は、その期間内に図4に示すフローチャートを実行するごとに、稼働状態テーブル27の対応する領域を更新する。具体的には、たとえば、2003年5月6日の9時12分〜9時13分において「積載走行」が検出されると、積載走行時間カウンタ21に相当するデータ領域(ここでは、X+10番地)の値が10m秒だけインクリメントされ、また、積載走行距離メモリ25に相当するデータ領域(ここでは、X+6番地〜X+7番地)の値にステップS2で得た値が累積加算される。
The above-described counters 21 to 24 and memories 25 to 26 are realized, for example, on the operating state table 27 shown in FIG. Here, the operating state table 27 is created on the RAM 16, for example.
In FIG. 6, addresses X to X + 13 are reserved for registering data for the period from 9:12 to 9:13 on May 6, 2003. Then, the CPU 11 updates the corresponding area of the operating state table 27 every time the flowchart shown in FIG. 4 is executed within the period. Specifically, for example, when “loading travel” is detected at 9:12 to 9:13 on May 6, 2003, a data area corresponding to the load travel time counter 21 (here, X + 10 address) ) Is incremented by 10 milliseconds, and the value obtained in step S2 is cumulatively added to the value of the data area (here, X + 6 address to X + 7 address) corresponding to the loading travel distance memory 25.

CPU11は、所定の単位時間ごとに、カウンタ21〜24及びメモリ25〜26に相当する稼働状態テーブル27内のデータ領域を切り替える。ここで、「所定の単位時間」は、特に限定されるものではないが、図4に示すフローチャートを繰り返し実行するための「所定の時間間隔」よりも十分に長い時間であるものとする。なお、この実施例では、「所定の単位時間」は「1分間」である。   The CPU 11 switches the data area in the operation state table 27 corresponding to the counters 21 to 24 and the memories 25 to 26 every predetermined unit time. Here, the “predetermined unit time” is not particularly limited, but is a time sufficiently longer than the “predetermined time interval” for repeatedly executing the flowchart shown in FIG. In this embodiment, the “predetermined unit time” is “1 minute”.

なお、カウンタ21〜24、メモリ25〜26は、所定の単位時間ごとにそれぞれリセットされるものとする。
また、キースイッチ8がキーオフされている期間は、図4に示すフローチャートの処理は実行されず、稼働状態テーブル27には何も書き込まれない。図6に示す例では、9時13分〜9時36分の期間、キースイッチ8がキーオフされていたことを示している。さらに、9時36分〜9時37分の期間は、「積載走行時間」「空荷走行時間」「積載停止時間」「空荷停止時間」の合計値が45秒であるが、これは、この1分間の中で15秒間だけキースイッチ8がキーオフされていたことを示している。
The counters 21 to 24 and the memories 25 to 26 are reset every predetermined unit time.
Further, during the period in which the key switch 8 is keyed off, the processing of the flowchart shown in FIG. 4 is not executed, and nothing is written in the operation state table 27. The example shown in FIG. 6 indicates that the key switch 8 is keyed off during the period from 9:13 to 9:36. Furthermore, during the period from 9:36 to 9:37, the total value of “loading travel time”, “empty travel time”, “loading stop time”, and “empty stop time” is 45 seconds. This shows that the key switch 8 has been keyed off for 15 seconds in this one minute.

上述のようにして作成された稼働状態テーブル27は、通信インタフェース19を介してサーバ装置100へ送信される。なお、稼働状態テーブル27をサーバに送信する契機は、特に限定されるものではない。すなわち、例えば、一日の作業が終了したときに、その一日分のデータを格納した稼働状態テーブルを一括して送信するようにしてもよい。或いは、フォークリフト1が所定のエリア(例えば、サーバ装置100に隣接するエリア、予め設けられているパーキングエリア等)に位置したときに送信するようにしてもよい。また、稼働状態テーブル27は、必ずしも通信インタフェース19を介してサーバ装置100へ送信する必要はない。すなわち、例えば、稼働状態テーブル27をいったんメモリカード等の可搬型記録媒体に格納し、その記録媒体を利用してサーバ装置100へ供給するようにしてもよい。   The operating state table 27 created as described above is transmitted to the server device 100 via the communication interface 19. In addition, the opportunity which transmits the operation state table 27 to a server is not specifically limited. That is, for example, when an operation for one day is completed, an operation state table storing data for the entire day may be transmitted in a batch. Or you may make it transmit, when the forklift 1 is located in a predetermined | prescribed area (For example, the area adjacent to the server apparatus 100, the parking area provided previously, etc.). Further, the operating state table 27 is not necessarily transmitted to the server device 100 via the communication interface 19. That is, for example, the operating state table 27 may be temporarily stored in a portable recording medium such as a memory card and supplied to the server apparatus 100 using the recording medium.

サーバ装置100は、フォークリフト1から受け取った稼働状態テーブル27に登録されているデータを集計/解析し、その結果を表示装置107に表示する。
図7(a)は、ある一日のフォークリフト1の「積載走行時間」「空荷走行時間」「積載停止時間」「空荷停止時間」をグラフ化して表示した実施例である。ここで、状態ごとの合計時間は、稼働状態テーブル27に登録されて単位時間ごとのデータを状態ごとに加算することにより得られたものである。なお、この例では、日毎にデータ集計が行われているが、これに限定されるものではなく、例えば、1時間毎、1週間毎、或いは1ヶ月毎に集計するようにしてもよい。また、この例では、4つの状態(積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間、空荷停止時間)についてグラフ化しているが、「キーオフ時間」をあわせて表示するようにしてもよい。
The server device 100 aggregates / analyzes the data registered in the operation state table 27 received from the forklift 1 and displays the result on the display device 107.
FIG. 7A is an example in which the “loading travel time”, “empty travel time”, “loading stop time”, and “empty stop time” of the forklift 1 of a certain day are displayed in a graph. Here, the total time for each state is obtained by adding data for each unit time registered in the operating state table 27 for each state. In this example, data aggregation is performed every day, but the present invention is not limited to this. For example, the data may be aggregated every hour, every week, or every month. In this example, the four states (loading travel time, unloading travel time, loading stop time, unload stop time) are graphed. However, the “key-off time” may be displayed together.

このようなグラフを作成すれば、フォークリフト1がどの状態にどれだけの時間を要したのかが容易に認識できる。そして、このグラフを作業改善に利用することができる。
図7(b)は、ある一日のフォークリフト1の「積載走行距離」「空荷走行距離」をグラフ化して表示した実施例である。ここで、それぞれの合計距離は、稼働状態テーブル27に登録されて単位時間ごとの「積載走行距離」「空荷走行距離」を加算することにより得られたものである。なお、この例でも、日毎にデータ集計が行われているが、これに限定されるものではなく、例えば、1時間毎、1週間毎、あるいは1ヶ月毎に集計するようにしてもよい。
If such a graph is created, it can be easily recognized how much time the forklift 1 took in which state. And this graph can be used for work improvement.
FIG. 7B is an example in which the “loading travel distance” and “empty travel distance” of the forklift 1 of a certain day are displayed in a graph. Here, each total distance is obtained by adding the “loading travel distance” and “empty travel distance” for each unit time registered in the operation state table 27. In this example as well, data aggregation is performed every day. However, the present invention is not limited to this. For example, the data may be aggregated every hour, every week, or every month.

このようなグラフを作成すれば、フォークリフト1が無駄な走行をしているか否かを容易に認識できる。そして、このグラフを作業改善に利用することができる。すなわち、例えば、フォークリフト1が空荷で走行する状態は、基本的に、作業効率が悪いと考えられる。したがって、図7(b)に示す例のように、フォークリフト1が荷物を積載した状態で走行する距離よりも空荷で走行する距離の方が長い場合には、全体として作業効率が悪く、例えば、工場のレイアウトの変更や、フォークリフト1の待機場所の変更等を検討すべきであると判断される。   If such a graph is created, it can be easily recognized whether or not the forklift 1 is traveling wastefully. And this graph can be used for work improvement. That is, for example, the state in which the forklift 1 travels with an empty load is basically considered to have poor work efficiency. Therefore, as in the example shown in FIG. 7B, when the distance traveled by the empty load is longer than the distance traveled by the forklift 1 loaded with a load, the overall work efficiency is poor. Therefore, it is determined that a change in the factory layout, a change in the standby position of the forklift 1, and the like should be considered.

図8は、単位時間ごとの状態を判定する処理のフローチャートである。なお、この処理は、サーバ100により実行される。また、この処理は、フォークリフト1から受け取った稼働状態テーブル27に登録されている各単位時間内のデータごとに実行される。たとえば、図6に示す稼働状態テーブル27においては、1分毎に稼働状態データが登録されているので、この場合、サーバ装置100は、・・・「9時12分〜9時13分の稼働状態データ」「9時13分〜9時14分の稼働状態データ」「9時14分〜9時15分の稼働状態データ」・・・というように、各単位時間のデータを順番に取り出して図8に示すフローチャートの処理を実行する。   FIG. 8 is a flowchart of processing for determining a state for each unit time. This process is executed by the server 100. This process is executed for each data within each unit time registered in the operation state table 27 received from the forklift 1. For example, in the operating state table 27 shown in FIG. 6, since the operating state data is registered every minute, the server apparatus 100 performs the operation from “9:12 to 9:13”. "Status data" "Operation status data from 9:13 to 9:14", "Operation status data from 9:14 to 9:15", and so on. The process of the flowchart shown in FIG. 8 is executed.

また、サーバ装置100には、図8に示すフローチャートの処理のために、予め閾値A〜閾値Dが設定されている。ここで、これらの閾値は、当該単位時間におけるフォークリフト1の状態を判定するためのパラメータであり、A、B、C、Dは、それぞれ、積載走行状態であるか否かを判断するための閾値、空荷走行状態であるか否かを判断するための閾値、積載停止状態であるか否かを判断するための閾値、空荷停止状態であるか否かを判断するための閾値である。なお、これらの閾値は、互いに同じ値であってもよいし、互いに異なる値であってもよい。   Further, threshold value A to threshold value D are set in advance in server apparatus 100 for the processing of the flowchart shown in FIG. Here, these threshold values are parameters for determining the state of the forklift 1 in the unit time, and A, B, C, and D are threshold values for determining whether or not each is in a loaded traveling state. The threshold value for determining whether or not the vehicle is in an empty traveling state, the threshold value for determining whether or not the vehicle is in a loading stop state, and the threshold value for determining whether or not the vehicle is in an unloading stopped state. Note that these threshold values may be the same value or different values.

ステップS21では、稼働状態テーブル27から1単位時間分の稼働状態データを読み込む。ここで、稼働状態データは、図6に示すように、年月日/時刻に対応付けられて積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間、空荷停止時間を含んでいる。
ステップS22では、前回読み込んだ稼働状態データと今回読み込んだ稼働状態データとを比較し、それらのデータの「時刻」が連続しているか否かを調べる。ここでは、時刻が連続していたものとし、ステップS23に進む。
In step S21, operation state data for one unit time is read from the operation state table 27. Here, as shown in FIG. 6, the operating state data includes a loading travel time, an unloading travel time, a loading stop time, and an unloaded stop time in association with the date / time.
In step S22, the operation state data read last time is compared with the operation state data read this time, and it is checked whether or not the “time” of these data is continuous. Here, it is assumed that the times are continuous, and the process proceeds to step S23.

ステップS23では、稼働状態テーブル27から読み出した「積載走行時間」と閾値Aとを比較する。このとき、この「積載走行時間」が閾値Aよりも大きければ、当該単位時間におけるフォークリフト1の状態が「積載走行」であったものと判定する。
ステップS24、S25、S26は、それぞれ、基本的に、ステップS23と同じ処理である。即ち、「空荷走行時間」が閾値Bよりも大きければ、当該単位時間におけるフォークリフト1の状態が「空荷走行」であったものと判定する。また、「積載停止時間」が閾値Cよりも大きければ、当該単位時間におけるフォークリフト1の状態が「積載停止」であったものと判定する。さらに、「空荷停止時間」が閾値Dよりも大きければ、当該単位時間におけるフォークリフト1の状態が「空荷停止」であったものと判定する。なお、ステップS23〜S26の全てにおいて「No」と判定された場合は、「該当なし」とみなされる。
In step S <b> 23, the “loading travel time” read from the operation state table 27 is compared with the threshold value A. At this time, if the “loading travel time” is larger than the threshold A, it is determined that the state of the forklift 1 in the unit time is “loading travel”.
Steps S24, S25, and S26 are basically the same processing as step S23. That is, if the “empty travel time” is larger than the threshold B, it is determined that the state of the forklift 1 in the unit time is “empty travel”. Further, if the “loading stop time” is larger than the threshold value C, it is determined that the state of the forklift 1 in the unit time is “loading stop”. Further, if the “empty stop time” is larger than the threshold value D, it is determined that the state of the forklift 1 in the unit time is “empty stop”. In addition, when it is determined as “No” in all of steps S23 to S26, it is regarded as “not applicable”.

ステップS27では、次にアクセスすべき稼働状態テーブル27の番地が設定される。この後、ステップS21に戻り、次の単位時間における稼働状態データを読み込んでステップS22以降の処理を実行する。そして、上述の判定結果は、図9に示す判定結果テーブルに書き込まれる。   In step S27, the address of the operating state table 27 to be accessed next is set. Thereafter, the process returns to step S21, the operation state data in the next unit time is read, and the processes after step S22 are executed. And the above-mentioned determination result is written in the determination result table shown in FIG.

例えば、稼働状態テーブル27から時刻9時12分〜9時13分の稼働状態データを読み込んだものとする。また、「閾値A=20秒」「閾値B=20秒」「閾値C=15秒」「閾値D=15秒」であったものとする。この場合、ステップS24において「Yes」が得られるので、9時12分〜9時13分におけるフォークリフト1の状態は、「空荷走行」と判定される。   For example, it is assumed that the operation state data from 9:12 to 9:13 is read from the operation state table 27. Further, it is assumed that “threshold A = 20 seconds”, “threshold B = 20 seconds”, “threshold C = 15 seconds”, and “threshold D = 15 seconds”. In this case, since “Yes” is obtained in step S24, the state of the forklift 1 from 9:12 to 9:13 is determined as “empty travel”.

なお、ステップS22において、前回読み込んだ稼働状態データの「時刻」と今回読み込んだ稼働状態データの「時刻」とが非連続であった場合は、その間のフォークリフト1の状態が「キーオフ状態」と判定される。たとえば、図6に示す稼働状態テーブル27のX番地〜X+13番地のデータが読み込まれて上述の判定が行われ、それに続いてX+14番地〜X+27番地のデータが読み込まれたものとする。このとき、これらのデータの「時刻」は、「9時12分」から「9時36分」へジャンプしている。したがって、この場合、フォークリフト1は、9時13分〜9時36分の期間、「キーオフ状態」であったものと判定される。   In step S22, when the “time” of the operation state data read last time and the “time” of the operation state data read this time are discontinuous, it is determined that the state of the forklift 1 between them is “key-off state”. Is done. For example, it is assumed that the data at addresses X to X + 13 in the operating state table 27 shown in FIG. 6 is read and the above-described determination is performed, and subsequently the data at addresses X + 14 to X + 27 is read. At this time, the “time” of these data jumps from “9:12” to “9:36”. Therefore, in this case, it is determined that the forklift 1 was in the “key-off state” for the period from 9:13 to 9:36.

図10は、判定結果の表示例である。なお、図10に示す例では、図面を見やすくするために表示結果の一部のみを描いているが、一日分のデータが一画面内に表示されるようにしてもよい。また、図10では、複数のフォークリフト(1号車〜3号車)の稼働状況が表示されている。ここで、サーバ装置100は、各フォークリフトから稼働状態テーブルを受け取る際に、そのテーブルを作成したフォークリフトを識別する機能を備えているものとする。この機能は、例えば、各フォークリフトが作成する稼働状態テーブルの中に当該フォークリフトを識別する情報を埋め込む方式、あるいはフォークリフトからサーバ装置100へ稼働状態テーブルを含むデータを送信する際のデータ送信元アドレスを利用する方式により実現するようにしてもよい。   FIG. 10 is a display example of the determination result. In the example shown in FIG. 10, only a part of the display result is drawn for easy viewing of the drawing. However, data for one day may be displayed on one screen. Moreover, in FIG. 10, the operating status of a plurality of forklifts (No. 1 to No. 3) is displayed. Here, when the server apparatus 100 receives the operation state table from each forklift, it is assumed that it has a function of identifying the forklift that created the table. This function is, for example, a method of embedding information for identifying the forklift in the operation state table created by each forklift, or a data transmission source address when transmitting data including the operation state table from the forklift to the server apparatus 100. You may make it implement | achieve by the system to utilize.

判定結果は、上述した判定結果テーブルに格納されているが、サーバ装置100は、その判定結果を時間軸上に現して表示する。すなわち、各フォークリフトの動作状態が、時系列に表示される。
このように、実施形態の稼働状況管理システムにおいては、フォークリフト1の稼働状態が単位時間ごとに判定され、その判定結果が時間軸上に時系列に表示される。即ち、作業全体の流れが視覚化される。したがって、フォークリフト1の稼働状況を正確に認識することができ、無駄な作業を特定することができる。そして、これにより、的確な作業改善を図ることができる。
Although the determination result is stored in the above-described determination result table, the server apparatus 100 displays the determination result on the time axis. That is, the operating state of each forklift is displayed in time series.
Thus, in the operation status management system of the embodiment, the operation state of the forklift 1 is determined every unit time, and the determination result is displayed in time series on the time axis. That is, the flow of the entire work is visualized. Accordingly, the operating status of the forklift 1 can be accurately recognized, and useless work can be specified. This makes it possible to improve the work accurately.

ところで、フォークリフトは、様々な作業形態(たとえば、荷物の移動距離が長くなる作業もあれば、狭いエリア内で荷物の積み出しが行われる作業もある)において使用される。このため、図8に示すフローチャートの処理において閾値A〜Dが固定的に決められているものとすると、ユーザごとの実状にそぐわない場合がある。そこで、実施形態の稼働状況管理システムにおいては、ユーザが閾値A〜Dを調整できるようにしてもよい。例えば、積載走行に係わる閾値Aを「30秒」とすると、各単位時間(実施例では1分間)内で荷物を積載して走行している時間が30秒を越えないと、「積載走行」と判定されることはない。この場合、フォークリフト1の状態が「積載走行」と判定されにくくなる。一方、積載走行に係わる閾値Aを「15秒」とすれば、各単位時間内で荷物を積載して走行している時間が15秒を越えれば、「積載走行」と判定されることになる。この場合、フォークリフト1の状態が「積載走行」と判定されやすくなる。   By the way, the forklift is used in various work forms (for example, there are work in which the moving distance of the load is long and work in which the load is loaded in a narrow area). For this reason, if the threshold values A to D are fixedly determined in the process of the flowchart shown in FIG. Therefore, in the operation status management system of the embodiment, the user may be able to adjust the thresholds A to D. For example, if the threshold A related to loading and traveling is “30 seconds”, the loading and traveling time within each unit time (1 minute in the embodiment) does not exceed 30 seconds, and “loading and traveling” is performed. Is not determined. In this case, it is difficult to determine that the state of the forklift 1 is “loading travel”. On the other hand, if the threshold A related to the loading travel is set to “15 seconds”, it is determined as “loading traveling” if the traveling time with the load loaded within each unit time exceeds 15 seconds. . In this case, the state of the forklift 1 is easily determined as “loading travel”.

図11は、図8に示す判定処理の変形例のフローチャートである。なお、ステップS21、S22、S27は、図8を参照しながら説明した通りである。
ステップS31では、稼働状態テーブル27から読み込んだ「積載走行時間」「空荷走行時間」「積載停止時間」「空荷停止時間」の中から最大値を検出する。そして、ステップS32において、その検出された最大値と予め用意されている閾値Eとが比較される。このとき、「積載走行時間」「空荷走行時間」「積載停止時間」「空荷停止時間」のなかの最大値が閾値Eよりも大きければ、その最大値に対応する状態が当該単位時間についての判定結果として出力される。一方、閾値Eの方が大きければ、該当する状態がないと判定される。
FIG. 11 is a flowchart of a modification of the determination process shown in FIG. Steps S21, S22, and S27 are as described with reference to FIG.
In step S31, the maximum value is detected from “loading travel time”, “empty travel time”, “loading stop time”, and “empty stop time” read from the operation state table 27. In step S32, the detected maximum value is compared with a threshold value E prepared in advance. At this time, if the maximum value among the “loading travel time”, “empty travel time”, “loading stop time”, and “empty stop time” is larger than the threshold value E, the state corresponding to the maximum value is the unit time. Is output as the determination result. On the other hand, if the threshold value E is larger, it is determined that there is no corresponding state.

例えば、図6に示す稼働状態テーブル27から9時12分〜9時13分のデータが読み込まれたものとする。また、閾値Eが「15秒」であるものとする。この場合、「積載走行時間=18秒」「空荷走行時間=23秒」「積載停止時間=5秒」「空荷停止時間=14秒」のなかの最大値は「23秒」であり、閾値Eよりも大きい。しがたって、この単位時間におけるフォークリフト1の状態は、「空荷走行」と判定される。   For example, assume that data from 9:12 to 9:13 is read from the operating state table 27 shown in FIG. Further, it is assumed that the threshold E is “15 seconds”. In this case, the maximum value among “loading travel time = 18 seconds”, “empty travel time = 23 seconds”, “loading stop time = 5 seconds”, and “empty stop time = 14 seconds” is “23 seconds”, Greater than threshold E. Therefore, the state of the forklift 1 in this unit time is determined as “empty travel”.

図12は、他の実施形態のフォークリフトのブロック図である。なお、図12においても、図2と同様に、本発明に直接的に係わる構成のみが描かれている。
図12に示すフォークリフトは、稼働管理装置10および走行・荷役コントローラ30を備える。ここで、稼働管理装置10は、図2に示したCUP11、ROM15、RAM16、リアルタイムクロックIC17、バックアップ電池18、通信インタフェース19を備えている。一方、走行・荷役コントローラ30は、主にユーザの指示に従ってフォークリフト1の走行および荷役を制御する装置であって、少なくとも1個のマイコンを備えている。また、走行・荷役コントローラ30には、図2に示した車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4が接続されており、これらのセンサの出力を利用してフォークリフト1の走行および荷役を制御する。
FIG. 12 is a block diagram of a forklift according to another embodiment. Note that, in FIG. 12 as well, only the configuration directly related to the present invention is depicted as in FIG.
The forklift shown in FIG. 12 includes an operation management device 10 and a travel / load handling controller 30. Here, the operation management apparatus 10 includes the CUP 11, ROM 15, RAM 16, real-time clock IC 17, backup battery 18, and communication interface 19 shown in FIG. On the other hand, the travel / load handling controller 30 is a device that controls the travel and load handling of the forklift 1 mainly in accordance with user instructions, and includes at least one microcomputer. Further, the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4 shown in FIG. 2 are connected to the travel / load handling controller 30, and the travel and cargo handling of the forklift 1 are performed using the outputs of these sensors. Control.

上記構成において、CPU11は、車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4の出力を走行・荷役コントローラ30を介して受け取る。すなわち、この構成においては、フォークリフト1の走行および荷役を制御するために設けられている各種センサが稼働状態の管理のためにも利用される。   In the above configuration, the CPU 11 receives the outputs of the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4 via the travel / load handling controller 30. That is, in this configuration, various sensors provided for controlling the traveling and cargo handling of the forklift 1 are also used for managing the operating state.

実施例2では、車速センサ2、荷役操作検出センサ4の出力を利用してフォークリフト1の稼働状態が検出され、その検出結果に基づいてフォークリフト1の稼働状況に係わるデータが生成される。なお、実施例2のシステムの構成および動作は、基本的には実施例1と同じであるが、検出すべきパラメータが異なっている。   In the second embodiment, the operation state of the forklift 1 is detected using the outputs of the vehicle speed sensor 2 and the cargo handling operation detection sensor 4, and data related to the operation state of the forklift 1 is generated based on the detection result. The configuration and operation of the system of the second embodiment are basically the same as those of the first embodiment, but the parameters to be detected are different.

図13は、実施例2におけるフォークリフト側の動作を示すフローチャートである。ここで、このフローチャートのステップS41〜S53の基本的な動作は、図4に示した実施例1のフローチャートのステップS1〜S13と同じである。したがって、ここでは、これら2つのフローチャートの差異部分について説明する。   FIG. 13 is a flowchart illustrating the operation on the forklift side in the second embodiment. Here, the basic operations of steps S41 to S53 of this flowchart are the same as steps S1 to S13 of the flowchart of the first embodiment shown in FIG. Therefore, here, the difference between these two flowcharts will be described.

ステップS33またはS41では、荷役操作検出センサ4の出力に基づいて、フォークリフト1が荷役動作中であるか否かを検出する。ここで、荷役操作検出センサ4は、作業者によって荷役レバー7が操作されているか否かを検出する。すなわち、フォークリフト1の作業者が何らかの荷役操作をしているときは、その旨が荷役操作検出センサ4によって検出される。   In step S33 or S41, based on the output of the cargo handling operation detection sensor 4, it is detected whether or not the forklift 1 is performing a cargo handling operation. Here, the cargo handling operation detection sensor 4 detects whether or not the cargo handling lever 7 is operated by the operator. That is, when the operator of the forklift 1 is carrying out any cargo handling operation, the cargo handling operation detection sensor 4 detects that fact.

ところで、実施例1では、上述したように、図4に示すフローチャートが実行される毎にフォークリフト1の状態が「積載走行」「空荷走行」「積載停止」「空荷停止」のいずれであるのかが検出された。これに対して実施2では、図13に示すフローチャートが実行される毎に、「荷役走行」「通常走行」「荷役動作」「停止」のいずれであるのかが検出される。このため、実施例2では、特に図示しないが、荷役走行時間カウンタ、通常走行時間カウンタ、荷役動作時間カウンタ、停止時間カウンタ、荷役走行距離メモリ、通常走行距離メモリが設けられている。尚、「荷役走行」「通常走行」「荷役動作」「停止」は、それぞれ、荷役動作を行いながら走行している状態、荷役動作を行うことなく通常の走行をしている状態、停止して荷役動作をしている状態、停止して荷役動作をしていない状態を意味する。   By the way, in the first embodiment, as described above, every time the flowchart shown in FIG. 4 is executed, the state of the forklift 1 is any one of “loading travel”, “empty travel”, “loading stop”, and “empty load stop”. It was detected. On the other hand, in the second embodiment, every time the flowchart shown in FIG. 13 is executed, it is detected which of “loading traveling”, “normal traveling”, “loading operation” and “stop”. For this reason, in the second embodiment, although not particularly shown, a cargo handling travel time counter, a normal travel time counter, a cargo handling operation time counter, a stop time counter, a cargo handling travel distance memory, and a normal travel distance memory are provided. Note that “loading”, “normal driving”, “loading operation”, and “stop” are the states that the vehicle is traveling while performing the cargo handling operation, the state that the vehicle is normally traveling without performing the cargo handling operation, and the It means a state where a cargo handling operation is being performed, and a state where the cargo handling operation is stopped and no cargo handling operation is performed.

そして、フォークリフト1が走行中であり、且つ、荷役動作中であることが検出されると、荷役走行時間カウンタがインクリメントされると共に、荷役走行距離メモリが更新される。また、フォークリフト1が走行中であり、且つ、荷役動作中でないことが検出されると、通常走行時間カウンタがインクリメントされると共に、通常走行距離メモリが更新される。他方、フォークリフト1が停止状態であり、且つ、荷役動作中であることが検出されると、荷役動作時間カウンタがインクリメントされる。また、フォークリフト1が停止状態であり、且つ、荷役動作中でないことが検出されると、停止時間カウンタがインクリメントされる。   When it is detected that the forklift 1 is traveling and the cargo handling operation is being performed, the cargo handling travel time counter is incremented and the cargo handling travel distance memory is updated. When it is detected that the forklift 1 is traveling and is not in a cargo handling operation, the normal travel time counter is incremented and the normal travel distance memory is updated. On the other hand, when it is detected that the forklift 1 is in a stopped state and is in a cargo handling operation, the cargo handling operation time counter is incremented. When it is detected that the forklift 1 is in a stopped state and is not in a cargo handling operation, the stop time counter is incremented.

上記フローチャートの処理が繰り返し実行されることにより、実施例1と同様に、稼働状態テーブルが作成される。実施例2における稼働状態テーブルの一例を図14に示す。
サーバ装置100は、実施例1と同様に、上述のようにして作成された稼働状態テーブルを受け取り、そのテーブルに登録されているデータを集計/解析する。そして、その結果を表示装置107に表示する。図15(a)は、ある一日のフォークリフト1の「荷役走行時間」「荷役動作時間」「通常走行時間」「停止時間」をグラフ化して表示した実施例である。また、図15(b)は、ある一日のフォークリフト1の「荷役走行距離」「通常走行距離」をグラフ化して表示した実施例である。
By repeatedly executing the processing in the flowchart, an operating state table is created as in the first embodiment. An example of the operating state table in the second embodiment is shown in FIG.
Similarly to the first embodiment, the server apparatus 100 receives the operating state table created as described above, and totals / analyzes data registered in the table. Then, the result is displayed on the display device 107. FIG. 15A is an example in which “loading travel time”, “loading operation time”, “normal travel time”, and “stop time” of a forklift 1 of a certain day are displayed in a graph. FIG. 15B is an example in which the “loading travel distance” and “normal travel distance” of the forklift 1 for a certain day are displayed in a graph.

図16は、実施例2において単位時間ごとの状態を判定する処理のフローチャートである。ここで、このフローチャートのステップS51〜S57の処理は、基本的に、図8に示した実施例1のフローチャートのステップS21〜S27と同じである。ただし、判定に際して使用するパラメータ、および閾値が異なっている。なお、図16に示すフローチャートの代わりに、「荷役走行時間」「荷役動作時間」「通常走行時間」「停止時間」の中から最大値を検出し、その最大値に対応する状態を判定結果として出力するようにしてもよい(図11参照)。   FIG. 16 is a flowchart of processing for determining a state every unit time in the second embodiment. Here, the processing of steps S51 to S57 of this flowchart is basically the same as steps S21 to S27 of the flowchart of the first embodiment shown in FIG. However, parameters used for determination and threshold values are different. In addition, instead of the flowchart shown in FIG. 16, the maximum value is detected from “loading travel time”, “loading operation time”, “normal travel time”, and “stop time”, and the state corresponding to the maximum value is used as the determination result. You may make it output (refer FIG. 11).

図17は、上述のフローチャートによる判定結果の表示例である。このように、実施例2においては、フォークリフト1の稼働状態(荷役走行、荷役動作、通常走行、停止、キーオフ)が単位時間ごとに判定され、その判定結果が時間軸上に時系列に表示される。従って、実施例1と同様に、フォークリフト1の稼働状況を正確に認識することができ、無駄な作業を特定することができる。そして、これにより、的確な作業改善を図ることができる。   FIG. 17 is a display example of the determination result according to the above-described flowchart. As described above, in the second embodiment, the operating state of the forklift 1 (cargo handling, cargo handling operation, normal running, stop, key-off) is determined every unit time, and the determination result is displayed in time series on the time axis. The Therefore, as in the first embodiment, the operating status of the forklift 1 can be accurately recognized, and useless work can be specified. This makes it possible to improve the work accurately.

上述の実施例1、2では、各フォークリフトの稼働状況に係わるデータを収集して表示するシステムを示した。これに対して、実施例3のシステムは、実施例1、2の構成を前提とし、さらにフォークリフトを運転または操作する作業者ごとのデータを収集して表示する機能を備えている。   In the above-described first and second embodiments, the system for collecting and displaying the data related to the operation status of each forklift is shown. On the other hand, the system of the third embodiment is based on the configurations of the first and second embodiments, and further has a function of collecting and displaying data for each worker who operates or operates the forklift.

図18は、第3の実施例におけるフォークリフト40の構成を示すブロック図である。フォークリフト40の基本的な構成および動作は、上述した実施例1、2に示したフォークリフト1と同じである。ただし、フォークリフト40は、当該フォークリフトを運転または操作する作業者を識別する情報である個人コードをその作業者に入力させるための個人コード入力部41を備えている。   FIG. 18 is a block diagram showing the configuration of the forklift 40 in the third embodiment. The basic configuration and operation of the forklift 40 are the same as those of the forklift 1 shown in the first and second embodiments. However, the forklift 40 includes a personal code input unit 41 for allowing the worker to input a personal code that is information for identifying a worker who operates or operates the forklift.

個人コード入力部41は、特に限定されるものではないが、例えば、テンキー装置などのキーボードであってもよいし、カードリーダなどの読取り装置であってもよい。前者の場合、作業者は、フォークリフト40の起動時にキーボードを用いて自分を識別する個人コード(例えば、従業員番号など)を入力する。また、後者の場合は、各作業者が有するIDカード等にその作業者を識別する個人コード(例えば、従業員番号など)が書き込まれていることを前提とし、作業者は、フォークリフト40の起動時にそのIDカード等に書き込まれている個人コードを読取り装置に読み取らせる。   The personal code input unit 41 is not particularly limited, and may be a keyboard such as a numeric keypad device or a reading device such as a card reader. In the former case, the worker inputs a personal code (for example, an employee number) for identifying himself / herself using the keyboard when the forklift 40 is activated. In the latter case, it is assumed that a personal code (for example, an employee number) for identifying the worker is written on an ID card or the like of each worker, and the worker activates the forklift 40. Sometimes the reading device reads the personal code written on the ID card or the like.

CPU11は、実施例1、2と同様に、図4または図13に示したフローチャートの処理を実行する。すなわち、CPU11は、所定間隔ごとにセンサ2〜4の出力に基づいてフォークリフト40の稼働状態および走行距離を検出し、その結果を時系列に稼働状態テーブルに書き込む。ただし、実施例3においては、CPU11は、上記結果と共に、当該フォークリフトを運転または操作している作業者の個人コードを稼働状態テーブルに書き込む。なお、特許請求の範囲の「識別手段」は、例えば、CPU11(あるいは、個人コード入力部41とCPU11の組合せ)により実現される。   The CPU 11 executes the processing of the flowchart shown in FIG. 4 or FIG. 13 as in the first and second embodiments. That is, the CPU 11 detects the operating state and travel distance of the forklift 40 based on the outputs of the sensors 2 to 4 at predetermined intervals, and writes the results in the operating state table in time series. However, in the third embodiment, the CPU 11 writes the personal code of the worker who is operating or operating the forklift together with the above result in the operating state table. The “identification means” in the claims is realized by, for example, the CPU 11 (or a combination of the personal code input unit 41 and the CPU 11).

図19は、実施例3における稼働状態テーブル42の一例である。なお、稼働状態テーブル42は、実施例1、2と同様に、RAM16上に作成される。
図19において、例えば、X番地〜X+17番地は、2003年5月6日の9時12分〜9時13分の期間のデータを登録するために確保されている。ここで、時刻に係わるデータ(「年」「月」「日」「時」「分」)、走行距離に係わるデータ(「積載走行距離」「空荷走行距離」)、及びフォークリフトの状態に係わるデータ(「積載走行時間」「空荷走行時間」「積載停止時間」「空荷停止時間」)は、図6に示した実施例1と同じである。実施例3では、X+6番地〜X+9番地に「個人コード」が書き込まれていることが実施例1、2の稼働状態テーブルと異なる。この「個人コード」は、図18に示す個人コード入力部41から入力された値である。
FIG. 19 is an example of the operating state table 42 in the third embodiment. The operating state table 42 is created on the RAM 16 as in the first and second embodiments.
In FIG. 19, for example, addresses X to X + 17 are reserved for registering data for a period of 9:12 to 9:13 on May 6, 2003. Here, data related to time (“year” “month” “day” “hour” “minute”), data related to travel distance (“loading travel distance” “empty travel distance”), and status of forklifts Data (“loading travel time”, “empty travel time”, “loading stop time”, “empty stop time”) is the same as that of the first embodiment shown in FIG. The third embodiment is different from the operation state tables of the first and second embodiments in that “personal code” is written at addresses X + 6 to X + 9. This “personal code” is a value input from the personal code input unit 41 shown in FIG.

実施例3における稼働状態テーブル42によれば、各単位時間ごとにフォークリフト40を運転または操作していた作業者が特定される。図19に示す例では、フォークリフト40は、2003年5月6日の9時12分〜9時13分の期間は、「個人コード=12345」により識別される作業者により使用され、9時36分〜9時37分の期間は、「個人コード=98765」により識別される作業者により使用されていたことが登録されている。すなわち、稼働状態テーブル42を参照すれば、各単位時間ごとに、フォークリフト40の状態およびそのフォークリフト40を運転または操作していた作業者を認識することができる。   According to the operation state table 42 in the third embodiment, an operator who has operated or operated the forklift 40 every unit time is specified. In the example shown in FIG. 19, the forklift 40 is used by an operator identified by “personal code = 12345” during the period from 9:12 to 9:13 on May 6, 2003, at 9:36. It is registered that it was used by the worker identified by “personal code = 98765” in the period of minutes to 9:37. That is, with reference to the operation state table 42, the state of the forklift 40 and the operator who has operated or operated the forklift 40 can be recognized every unit time.

なお、任意の単位時間内に作業者が交代した場合は、例えば、以下のいずれかの規則に従って稼働状態テーブルにデータが書き込まれる。
1.当該単位時間の終了時点における作業者の個人コードを書き込む
2.当該単位時間内においてフォークリフト40を最も長い時間使用した作業者の個人コードを書き込む
3.当該単位時間内にN人の作業者がフォークリフト40を使用した場合は、N個のデータ領域(すなわち、各作業者のためのデータ領域)を確保し、各データ領域に、対応する個人コード、時刻に係わるデータ、走行距離に係わるデータ、フォークリフトの状態に係わるデータを書き込む
上述のようにして作成された稼働状態テーブル42は、サーバ装置100に渡される。そして、サーバ装置100は、フォークリフト40から受け取った稼働状態テーブル42に登録されているデータを集計/解析し、その結果を表示装置107に表示する。
Note that when an operator changes within an arbitrary unit time, for example, data is written to the operating state table according to any of the following rules.
1. 1. Write the worker's personal code at the end of the unit time. 2. Write the personal code of the worker who has used the forklift 40 for the longest time in the unit time. When N workers use the forklift 40 within the unit time, N data areas (that is, data areas for each worker) are secured, and each data area has a corresponding personal code, The operation state table 42 created as described above is written to the server device 100. The operation state table 42 is written with data related to time, data related to travel distance, and data related to forklift status. Then, the server apparatus 100 aggregates / analyzes the data registered in the operation state table 42 received from the forklift 40 and displays the result on the display apparatus 107.

このとき、サーバ装置100は、稼働状態テーブル42に書き込まれている個人コードを検索キーとして使用して各単位時間ごとのデータを作業者ごとに編集する。そして、サーバ装置100は、その編集結果を利用して、図7(a)、図7(b)、図15(a)、図15(b)に示す稼働データを作業者ごとに作成して表示装置107に表示する。尚、稼働状態テーブル42を作業者ごとに編集した後の処理は、基本的に、実施例1、2と同じである。   At this time, the server apparatus 100 edits the data for each unit time for each worker by using the personal code written in the operation state table 42 as a search key. Then, the server apparatus 100 creates the operation data shown in FIG. 7A, FIG. 7B, FIG. 15A, and FIG. It is displayed on the display device 107. The processing after the operation state table 42 is edited for each worker is basically the same as in the first and second embodiments.

また、サーバ装置100は、作業者ごとに図8、図11、図16に示すフローチャートの処理を実行し、その結果を表示装置107に表示する。
図20は、作業者ごとに図8または図11に示すフローチャートの処理を実行した結果の表示例である。この表示によれば、例えば、作業者Aが、8時10分〜10時30分の期間は継続的にフォークリフトを運転または操作し、10時30分〜11時の期間はフォークリフトから離れており、11以降再びフォークリフトの運転または操作を継続している様子を読み取ることができる。さらに、各作業者が、それぞれどのような作業をどのような順序でどのくらいの時間行っていたのかを容易に読み取ることができる。
Further, the server device 100 executes the processing of the flowcharts shown in FIGS. 8, 11, and 16 for each worker, and displays the result on the display device 107.
FIG. 20 is a display example of the result of executing the processing of the flowchart shown in FIG. 8 or 11 for each worker. According to this display, for example, the worker A continuously operates or operates the forklift during the period from 8:10 to 10:30, and is away from the forklift during the period from 10:30 to 11:00. , 11 and the like, it is possible to read the state in which the operation or operation of the forklift is continued again. Furthermore, it is possible to easily read what kind of work each worker has done in what order and how long.

図21は、フォークリフト毎、且つ、作業者ごとに図8または図11に示すフローチャートの処理を実行した結果の表示例である。この表示によれば、例えば、作業者Aが、8時10分〜9時の期間は1号車を運転または操作し、9時〜10時の期間はフォークリフトから離れており、10時〜10時30分の期間は2号車を運転または操作している様子を読み取ることができる。さらに、各作業者が、それぞれどのフォークリフトでどのような作業をどのような順序でどのくらいの時間行っていたのかを容易に読み取ることができる。   FIG. 21 is a display example of the result of executing the processing of the flowchart shown in FIG. 8 or 11 for each forklift and for each worker. According to this display, for example, the worker A operates or operates the first car during the period from 8:10 to 9 o'clock, and is away from the forklift during the period from 9 o'clock to 10 o'clock. During the period of 30 minutes, the state of driving or operating the second car can be read. Furthermore, it is possible to easily read what kind of work each worker has done with what forklift in what order and for how long.

このように、実施例3の表示によれば、各作業者の作業状況を視覚的に認識できる。これにより、各作業者の能力の把握や、無駄な作業を発生させている作業者の特定などが可能となる。そして、各作業者に対して的確な作業改善指示を与えることが可能になる。
図22は、実施例3における他の実施形態のフォークリフトのブロック図である。このフォークリフトは、図12に示した構成をベースとし、さらに個人コード管理コントローラ43を備えている。
As described above, according to the display of the third embodiment, the work status of each worker can be visually recognized. As a result, it is possible to grasp the ability of each worker and to identify the worker who is generating wasteful work. And it becomes possible to give a precise work improvement instruction to each worker.
FIG. 22 is a block diagram of a forklift according to another embodiment of the third embodiment. This forklift is based on the configuration shown in FIG. 12 and further includes a personal code management controller 43.

個人コード管理コントローラ43は、たとえば、個人コードに応じて当該フォークリフトのキーオンまたはエンジン始動を許可するコントローラ、あるいは個人コードに応じて当該フォークリフトの性能や動作条件などを変更するコントローラである。また、個人コード管理コントローラ43は、図18に示す個人コード入力部41と同等の機能を備えているものとする。そして、個人コード管理コントローラ43は、作業者から取得した個人コードを通信I/Fを介してCPU11に送信する。CPU11およびサーバ装置100の動作は、上述した通りである。   The personal code management controller 43 is, for example, a controller that permits key-on or engine start of the forklift according to the personal code, or a controller that changes the performance or operating conditions of the forklift according to the personal code. The personal code management controller 43 is assumed to have a function equivalent to that of the personal code input unit 41 shown in FIG. Then, the personal code management controller 43 transmits the personal code acquired from the worker to the CPU 11 via the communication I / F. The operations of the CPU 11 and the server device 100 are as described above.

なお、個人コード管理コントローラ43は、全てのフォークリフトに搭載されているわけではない。換言すれば、図22に示す構成は、個人コード管理コントローラ43を搭載しているフォークリフト、あるいは個人コード管理コントローラ43を搭載可能なフォークリフトにおいて実現可能である。   The personal code management controller 43 is not mounted on all forklifts. In other words, the configuration shown in FIG. 22 can be realized in a forklift in which the personal code management controller 43 is mounted or a forklift in which the personal code management controller 43 can be mounted.

このように、個人コード管理コントローラ43を搭載しているフォークリフトにおいては、そのコントローラ43を利用して個人コードを取得できるので、実施例3の動作を実現するために個人コード入力部41を設ける必要がない。よって、実施例3の動作を比較的安価に実現できる。   Thus, in the forklift equipped with the personal code management controller 43, since the personal code can be obtained using the controller 43, it is necessary to provide the personal code input unit 41 in order to realize the operation of the third embodiment. There is no. Therefore, the operation of the third embodiment can be realized at a relatively low cost.

なお、実施例3においても、図7及び図15に示すようなグラフを作成して表示するようにしてもよい。ただし、実施例3では、作業者ごとにデータが表示されることになる。あるいは、各作業者についてのデータを対比するように表示してもよい。
また、上述の実施例1〜3では、車速センサ2を利用してフォークリフト1が走行しているか否かを検出しているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、フォークリフト1にGPSセンサ等の位置センサを搭載し、その位置センサの出力に基づいてフォークリフト1が走行しているか否か、およびフォークリフト1の走行距離を検出するようにしてもよい。
In the third embodiment, graphs as shown in FIGS. 7 and 15 may be created and displayed. However, in the third embodiment, data is displayed for each worker. Or you may display so that the data about each worker may be contrasted.
In the first to third embodiments, the vehicle speed sensor 2 is used to detect whether or not the forklift 1 is traveling, but the present invention is not limited to this. For example, a position sensor such as a GPS sensor may be mounted on the forklift 1 to detect whether the forklift 1 is traveling and the travel distance of the forklift 1 based on the output of the position sensor.

さらに、上述の実施例1〜3では、フォークリフト1の状態を時系列に格納したテーブルがフォークリフト1により作成され、サーバ装置100がそのテーブルに登録されているデータを解析して表示する。しかし、本発明はこの形態に限定されるものではなく、サーバ装置を利用することなくフォークリフト1が自ら表示データを作成する形態や、フォークリフト1に設けられている各種センサの出力を加工することなくそのままサーバ装置へ送信するような形態も、本発明の適用範囲から除外されるものではない。   Furthermore, in the above-described first to third embodiments, a table storing the state of the forklift 1 in time series is created by the forklift 1, and the server apparatus 100 analyzes and displays data registered in the table. However, the present invention is not limited to this form, and the form in which the forklift 1 creates display data by itself without using the server device, or without processing the output of various sensors provided in the forklift 1. A form in which the data is transmitted to the server device as it is is not excluded from the scope of the present invention.

さらに、実施例1では、車速センサ2および荷重センサ3の出力に基づいて4つの状態が判定され、実施例2では、車速センサ2および荷役操作検出センサ4の出力に基づいて4つの状態が判定されているが、車速センサ2、荷重センサ3、荷役操作検出センサ4の出力に基づいてより多くの状態を判定するようにしてもよい。あるいは、フォークリフト1の状態を検出するための他のセンサの出力を利用して、または上述のセンサ2〜4と他のセンサとを組み合わせて状態判定を行うようにしてもよい。   Further, in the first embodiment, four states are determined based on the outputs of the vehicle speed sensor 2 and the load sensor 3, and in the second embodiment, four states are determined based on the outputs of the vehicle speed sensor 2 and the cargo handling operation detection sensor 4. However, more states may be determined based on the outputs of the vehicle speed sensor 2, the load sensor 3, and the cargo handling operation detection sensor 4. Or you may make it perform a state determination using the output of the other sensor for detecting the state of the forklift 1, or combining the above-mentioned sensors 2-4 and another sensor.

実施形態のフォークリフトの外観図である。It is an external view of the forklift of an embodiment. フォークリフトの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a forklift. サーバ装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a server apparatus. 実施例1におけるフォークリフト側の動作を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating an operation on the forklift side in the first embodiment. 図4に示すフローチャートの処理を実行する際に使用されるハードウェア構成を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the hardware constitutions used when performing the process of the flowchart shown in FIG. 実施例1における稼働状態テーブルの実施例である。It is an Example of the operation state table in Example 1. FIG. 実施例1における稼働データの表示例である。6 is a display example of operation data in the first embodiment. 実施例1において単位時間ごとの状態を判定する処理のフローチャートである。6 is a flowchart of processing for determining a state every unit time in the first embodiment. 判定結果テーブルの実施例である。It is an Example of a determination result table. 実施例1における判定結果の表示例である。It is a display example of the determination result in Example 1. 図8に示す判定処理の変形例のフローチャートである。It is a flowchart of the modification of the determination process shown in FIG. 他の実施形態のフォークリフトのブロック図である。It is a block diagram of the forklift of other embodiments. 実施例2におけるフォークリフト側の動作を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an operation on the forklift side in the second embodiment. 実施例2における稼働状態テーブルの実施例である。It is an Example of the operation state table in Example 2. FIG. 実施例2における稼働データの表示例である。It is an example of a display of the operation data in Example 2. FIG. 実施例2において単位時間ごとの状態を判定する処理のフローチャートである。10 is a flowchart of processing for determining a state for each unit time in the second embodiment. 実施例2における判定結果の表示例である。It is a display example of the determination result in Example 2. 実施例3におけるフォークリフトの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the forklift truck in Example 3. FIG. 実施例3における稼働状態テーブルの一例である。10 is an example of an operating state table in Embodiment 3. 実施例3における判定結果の表示例(その1)である。It is a display example (the 1) of the determination result in Example 3. 実施例3における判定結果の表示例(その2)である。It is a display example (the 2) of the determination result in Example 3. 実施例3における他の実施形態のフォークリフトのブロック図である。It is a block diagram of the forklift of other embodiments in Example 3.

符号の説明Explanation of symbols

1 フォークリフト
2 車速センサ
3 荷重センサ
4 荷役操作検出センサ
5 タイヤ
6 フォーク
7 荷役レバー
8 キースイッチ
10 稼働管理装置
11 CPU
19 通信インタフェース
21 積載走行時間カウンタ
22 空荷走行時間カウンタ
23 積載停止時間カウンタ
24 空荷停止時間カウンタ
25 積載走行距離メモリ
26 空荷走行距離メモリ
27 稼働状態テーブル
30 走行・荷役コントローラ
40 フォークリフト
41 個人コード入力部
42 稼働状態テーブル
43 個人コード管理コントローラ
100 サーバ装置
101 CPU
107 表示装置

DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Forklift 2 Vehicle speed sensor 3 Load sensor 4 Handling operation detection sensor 5 Tire 6 Fork 7 Handling lever 8 Key switch 10 Operation management apparatus 11 CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 19 Communication interface 21 Loading traveling time counter 22 Unloading traveling time counter 23 Loading stop time counter 24 Unloading stopping time counter 25 Loading traveling distance memory 26 Unloading traveling distance memory 27 Operating state table 30 Traveling / loading controller 40 Forklift 41 Personal code Input unit 42 Operating state table 43 Personal code management controller 100 Server device 101 CPU
107 Display device

Claims (11)

産業車両の状態を検出する検出手段と、
上記検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態が、積載走行状態、空荷走行状態、積載停止状態または空荷停止状態のいずれであるのかを判定する判定手段と、
上記判定手段による判定結果を時間軸上に表示する表示手段、を有し、
上記検出手段は、
上記産業車両が走行しているか否かを検出する走行検出手段と、
上記産業車両が荷物を積載しているか否かを検出する積載検出手段、を備え、
上記判定手段は、
所定の時間間隔で上記走行検出手段および積載検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態を判定する第1の判定手段と、
上記所定の時間間隔よりも長い単位時間ごとに上記第1の判定手段による判定結果に基づいて上記産業車両の状態を判定する第2の判定手段、を備え、
上記第2の判定手段は、上記単位時間内に上記第1の判定手段により得られた複数の判定結果に基づいて、上記単位時間内における積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間、空荷停止時間をそれぞれ算出し、さらに、上記積載走行時間を第1の閾値と比較し、上記空荷走行時間を第2の閾値と比較し、上記積載停止時間を第3の閾値と比較し、上記空荷停止時間を第4の閾値と比較した際の比較結果により、上記単位時間内における上記産業車両の状態を判定し、
上記第2の判定手段は、さらに、
上記積載走行時間が上記第1の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載走行状態であると判断し、
上記積載走行時間が上記第1の閾値以下であり、且つ、上記空荷走行時間が上記第2の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が空荷走行状態であると判断し、
上記積載走行時間、空荷走行時間がそれぞれ上記第1、第2の閾値以下であり、且つ、上記積載停止時間が上記第3の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載停止状態であると判断し、
上記積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間がそれぞれ上記第1、第2、第3の閾値以下であり、且つ、上記空荷停止時間が上記第4の閾値よりも大きいときは、上記産
業車両が空荷停止状態であると判断し、
上記表示手段は、上記第2の判定手段による判定結果を時間軸上に表示する
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
Detection means for detecting the state of the industrial vehicle;
Determination means for determining whether the state of the industrial vehicle is a loaded traveling state, an unloaded traveling state, a loaded stopped state or an unloaded stopped state based on the output of the detecting unit;
Display means for displaying the determination result by the determination means on the time axis,
The detecting means is
Traveling detection means for detecting whether the industrial vehicle is traveling;
Loading detection means for detecting whether or not the industrial vehicle is loaded with luggage,
The determination means is
First determination means for determining the state of the industrial vehicle based on outputs of the travel detection means and the load detection means at predetermined time intervals;
Second determination means for determining the state of the industrial vehicle based on a determination result by the first determination means for each unit time longer than the predetermined time interval;
The second determination unit is configured to load, travel, empty, load stop time, empty stop time within the unit time based on a plurality of determination results obtained by the first determination unit within the unit time. Calculating a load stop time, comparing the loaded travel time with a first threshold, comparing the unloaded travel time with a second threshold, and comparing the load stop time with a third threshold; The state of the industrial vehicle in the unit time is determined based on the comparison result when the empty stop time is compared with the fourth threshold value.
The second determination means further includes:
When the loading traveling time is greater than the first threshold, it is determined that the industrial vehicle is in a loading traveling state,
When the loaded traveling time is equal to or less than the first threshold and the unloaded traveling time is greater than the second threshold, it is determined that the industrial vehicle is in an unloaded traveling state,
When the loading traveling time and the unloading traveling time are equal to or less than the first and second threshold values, respectively, and the loading stop time is larger than the third threshold value, the industrial vehicle is in a loading stop state. Judging
When the loading traveling time, the unloading traveling time, and the loading stop time are not more than the first, second, and third threshold values, respectively, and when the unloading stopping time is larger than the fourth threshold value, Product
It is determined that the industrial vehicle is in an idle state,
The display means displays the determination result by the second determination means on a time axis. A system for managing the operating status of an industrial vehicle.
産業車両の状態を検出する検出手段と、
上記検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態が、荷役走行状態、通常走行状態、荷役動作状態または停止状態のいずれであるのかを判定する判定手段と、
上記判定手段による判定結果を時間軸上に表示する表示手段、を有し、
上記検出手段は、
上記産業車両が走行しているか否かを検出する走行検出手段と、
上記産業車両が荷役動作をしているか否かを検出する荷役操作検出手段、を備え、
上記判定手段は、
所定の時間間隔で上記走行検出手段および荷役操作検出手段の出力に基づいて上記産業車両の状態を判定する第1の判定手段と、
上記所定の時間間隔よりも長い単位時間ごとに上記第1の判定手段による判定結果に基づいて上記産業車両の状態を判定する第2の判定手段、を備え、
上記第2の判定手段は、上記単位時間内に上記第1の判定手段により得られた複数の判定結果に基づいて、上記単位時間内における荷役走行時間、通常走行時間、荷役動作時間、停止時間をそれぞれ算出し、さらに、上記荷役走行時間を第1の閾値と比較し、上記通常走行時間を第2の閾値と比較し、上記荷役動作時間を第3の閾値と比較し、上記停止時間を第4の閾値と比較した際の比較結果により、上記単位時間内における上記産業車両の状態を判定し、
上記第2の判定手段は、さらに、
上記荷役走行時間が上記第1の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が荷役走行状態であると判断し、
上記荷役走行時間が上記第1の閾値以下であり、且つ、上記通常走行時間が上記第2の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が通常走行状態であると判断し、
上記荷役走行時間、通常走行時間がそれぞれ上記第1、第2の閾値以下であり、且つ、上記荷役動作時間が上記第3の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が荷役動作状態であると判断し、
上記荷役走行時間、通常走行時間、荷役動作時間がそれぞれ上記第1、第2、第3の閾値以下であり、且つ、上記停止時間が上記第4の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が停止状態であると判断し、
上記表示手段は、上記第2の判定手段による判定結果を時間軸上に表示する
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
Detection means for detecting the state of the industrial vehicle;
Determining means for determining whether the state of the industrial vehicle is a cargo handling state, a normal running state, a cargo handling operation state or a stop state based on the output of the detection means;
Display means for displaying the determination result by the determination means on the time axis,
The detecting means is
Traveling detection means for detecting whether the industrial vehicle is traveling;
A cargo handling operation detecting means for detecting whether or not the industrial vehicle is performing a cargo handling operation,
The determination means is
First determination means for determining the state of the industrial vehicle based on outputs of the travel detection means and the cargo handling operation detection means at predetermined time intervals;
Second determination means for determining the state of the industrial vehicle based on a determination result by the first determination means for each unit time longer than the predetermined time interval;
The second determining means is based on a plurality of determination results obtained by the first determining means within the unit time, and the cargo handling travel time, the normal travel time, the cargo handling operation time, and the stop time within the unit time. Are further calculated, the cargo handling travel time is compared with a first threshold, the normal travel time is compared with a second threshold, the cargo handling operation time is compared with a third threshold, and the stop time is calculated. According to the comparison result when compared with the fourth threshold, the state of the industrial vehicle within the unit time is determined,
The second determination means further includes:
When the cargo handling travel time is greater than the first threshold, it is determined that the industrial vehicle is in the cargo handling state,
When the cargo handling travel time is less than or equal to the first threshold and the normal travel time is greater than the second threshold, the industrial vehicle is determined to be in a normal travel state,
When the cargo handling travel time and the normal travel time are less than or equal to the first and second threshold values, respectively, and the cargo handling operation time is greater than the third threshold value, the industrial vehicle is in the cargo handling operation state. Judgment
When the cargo handling travel time, the normal travel time, and the cargo handling operation time are less than the first, second, and third threshold values, respectively, and when the stop time is greater than the fourth threshold value, the industrial vehicle is Judge that it is stopped,
The display means displays the determination result by the second determination means on a time axis. A system for managing the operating status of an industrial vehicle.
請求項1に記載のシステムであって、
上記走行検出手段、上記積載検出手段および上記第1の判定手段は、上記産業車両に搭載されており、上記第2の判定手段および上記表示手段は、上記産業車両と通信可能なサーバ装置に設けられている
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
The system of claim 1, comprising:
The travel detection means, the load detection means, and the first determination means are mounted on the industrial vehicle, and the second determination means and the display means are provided in a server device that can communicate with the industrial vehicle. A system for managing the operating status of industrial vehicles.
請求項2に記載のシステムであって、
上記走行検出手段、上記荷役操作検出手段および上記第1の判定手段は、上記産業車両に搭載されており、上記第2の判定手段および上記表示手段は、上記産業車両と通信可能なサーバ装置に設けられている
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
The system of claim 2, comprising:
The travel detection means, the cargo handling operation detection means, and the first determination means are mounted on the industrial vehicle, and the second determination means and the display means are provided on a server device that can communicate with the industrial vehicle. A system for managing the operating status of industrial vehicles, which is characterized by being provided.
請求項1〜4のいずれか1つの請求項に記載のシステムであって、
上記産業車両を運転または操作する作業者を識別する識別手段をさらに有し、
上記判定手段は、上記識別手段により識別された作業者毎に上記産業車両の状態を判定し、
上記表示手段は、上記判定手段による判定結果を表示する
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
A system according to any one of claims 1-4 ,
An identification means for identifying an operator who drives or operates the industrial vehicle;
The determination means determines the state of the industrial vehicle for each worker identified by the identification means,
The system for managing the operating status of an industrial vehicle, wherein the display means displays a determination result by the determination means.
請求項に記載のシステムであって、
上記表示手段は、上記判定手段による判定結果を作業者毎に表示する
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
6. The system according to claim 5 , wherein
The display means displays a determination result by the determination means for each worker. A system for managing an operating state of an industrial vehicle.
請求項1に記載のシステムであって、
産業車両の走行距離を検出する走行距離検出手段と、
上記走行距離検出手段による検出結果および上記第1の判定手段による判定結果に基づいて、上記産業車両が荷物を積載した状態で走行した距離および上記産業車両が空荷状態で走行した距離を求めて出力する第3の判定手段、をさらに備える
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
The system of claim 1, comprising:
Mileage detection means for detecting the mileage of the industrial vehicle;
Based on the detection result by the travel distance detection means and the determination result by the first determination means, the distance traveled by the industrial vehicle in a loaded state and the distance traveled by the industrial vehicle in an unloaded state are obtained. The system which manages the operating condition of the industrial vehicle characterized by further including the 3rd determination means to output.
請求項2に記載のシステムであって、
産業車両の走行距離を検出する走行距離検出手段と、
上記走行距離検出手段による検出結果および上記第1の判定手段による判定結果に基づいて、上記産業車両が荷役動作をしながら走行した距離および上記産業車両が荷役動作をすることなく走行した距離を求めて出力する第4の判定手段、をさらに備える
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
The system of claim 2, comprising:
Mileage detection means for detecting the mileage of the industrial vehicle;
Based on the detection result by the travel distance detection means and the determination result by the first determination means, the distance traveled by the industrial vehicle while performing a cargo handling operation and the distance traveled by the industrial vehicle without performing the cargo handling operation are obtained. The system which manages the operating condition of the industrial vehicle characterized by further including the 4th determination means to output.
請求項7または8に記載のシステムであって、
上記走行距離検出手段は、
上記産業車両の車速を検出する車速センサと、
上記車速センサの出力を積分して上記産業車両の走行距離を算出する演算手段、
を有することを特徴とする産業車両の稼働状況を管理するシステム。
The system according to claim 7 or 8 , comprising:
The travel distance detecting means is
A vehicle speed sensor for detecting the vehicle speed of the industrial vehicle;
Computing means for integrating the output of the vehicle speed sensor to calculate the travel distance of the industrial vehicle;
A system for managing the operating status of an industrial vehicle characterized by comprising:
産業車両が走行しているか否かを検出する第1の検出ステップと、
上記産業車両が荷物を積載しているか否かを検出する第2の検出ステップと、
所定の時間間隔で、上記第1および第2の検出ステップによる検出結果に基づいて、上記産業車両の状態が、積載走行状態、空荷走行状態、積載停止状態または空荷停止状態のいずれであるのかを判定する第1の判定ステップと、
上記第1の判定ステップの時間間隔よりも長い単位時間ごとに、その単位時間内に上記第1の判定ステップにより得られた複数の判定結果に基づいて、上記単位時間内における積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間、空荷停止時間をそれぞれ算出し、さらに、上記積載走行時間を第1の閾値と比較し、上記空荷走行時間を第2の閾値と比較し、上記積載停止時間を第3の閾値と比較し、上記空荷停止時間を第4の閾値と比較した際の比較結果により、上記単位時間内における上記産業車両の状態を判定する第2の判定ステップと、
上記第2の判定ステップによる判定結果を時間軸上に表示する表示ステップ、を有し、
上記第2の判定ステップにおいて、さらに、
上記積載走行時間が上記第1の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載走行状態であると判断し、
上記積載走行時間が上記第1の閾値以下であり、且つ、上記空荷走行時間が上記第2の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が空荷走行状態であると判断し、
上記積載走行時間、空荷走行時間がそれぞれ上記第1、第2の閾値以下であり、且つ、上記積載停止時間が上記第3の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が積載停止状態であると判断し、
上記積載走行時間、空荷走行時間、積載停止時間がそれぞれ上記第1、第2、第3の閾値以下であり、且つ、上記空荷停止時間が上記第4の閾値よりも大きいときは、上記産業車両が空荷停止状態であると判断する
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理する方法。
A first detection step for detecting whether the industrial vehicle is running;
A second detection step for detecting whether or not the industrial vehicle is loaded with luggage;
Based on the detection results of the first and second detection steps at a predetermined time interval, the state of the industrial vehicle is any of a loaded traveling state, an unloaded traveling state, a loaded stopped state, or an unloaded stopped state. A first determination step for determining whether or not
For each unit time longer than the time interval of the first determination step, on the basis of a plurality of determination results obtained by the first determination step within the unit time, The load travel time, the loading stop time, and the empty load stop time are calculated, the load travel time is compared with a first threshold value, the empty load travel time is compared with a second threshold value, and the load stop time is calculated. A second determination step of determining a state of the industrial vehicle within the unit time based on a comparison result when the empty stop time is compared with a fourth threshold.
A display step for displaying the determination result of the second determination step on a time axis,
In the second determination step,
When the loading traveling time is greater than the first threshold, it is determined that the industrial vehicle is in a loading traveling state,
When the loaded traveling time is equal to or less than the first threshold and the unloaded traveling time is greater than the second threshold, it is determined that the industrial vehicle is in an unloaded traveling state,
When the loading traveling time and the unloading traveling time are equal to or less than the first and second threshold values, respectively, and the loading stop time is larger than the third threshold value, the industrial vehicle is in a loading stop state. Judging
When the loading traveling time, the unloading traveling time, and the loading stop time are not more than the first, second, and third threshold values, respectively, and when the unloading stopping time is larger than the fourth threshold value, Judge that the industrial vehicle is idle
A method for managing the operating status of an industrial vehicle.
請求項10に記載の方法であって、
上記産業車両を運転または操作する作業者を識別する識別ステップをさらに備え、
上記表示ステップでは、作業者ごとに上記第2の判定ステップの判定結果が表示される
ことを特徴とする産業車両の稼働状況を管理する方法。
The method of claim 10 , comprising:
An identification step for identifying an operator who drives or operates the industrial vehicle,
In the display step, the determination result of the second determination step is displayed for each worker.
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