WO2019012624A1 - エレベータ運行管理装置、エレベータ運行管理方法及びエレベータ運行管理プログラム - Google Patents

エレベータ運行管理装置、エレベータ運行管理方法及びエレベータ運行管理プログラム Download PDF

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operation management
machine learning
algorithm
call
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PCT/JP2017/025412
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坂倉　隆史
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三菱電機株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to elevator operation management.
  • Patent Documents 1 to 4 disclose the technology related to elevator operation management.
  • the elevator installer when an elevator is newly installed in a building, such as when a building is newly built, the elevator installer generates an algorithm for elevator operation management and implements the generated algorithm in the elevator operation management device. Do. More specifically, the elevator installer predicts the operation situation when the elevator actually operates, generates an algorithm that enables an operation considered to be efficient at that time, and manages the elevator operation control algorithm Mount on the device.
  • the elevator installer predicts the operation situation when the elevator actually operates, generates an algorithm that enables an operation considered to be efficient at that time, and manages the elevator operation control algorithm Mount on the device.
  • the operation situation predicted when generating the algorithm and the actual operation situation do not match, an algorithm that is incompatible with the actual situation will be executed. Therefore, in such a case, there is a problem that efficient elevator operation management can not be performed.
  • the main object of the present invention is to solve such problems. More specifically, the main object of the present invention is to realize a configuration capable of appropriately managing the operation of the elevator car by the operation management algorithm adapted to the actual operation situation.
  • the elevator operation management device is An elevator operation control apparatus for managing the operation of a plurality of elevator cars, comprising: A machine learning unit that performs machine learning using operation data indicating the operation status of the plurality of elevator cars, and generates an operation management algorithm that is an algorithm used for operation management of the plurality of elevator cars; And a control unit that executes the operation management algorithm generated by the machine learning unit and performs operation management of the plurality of elevator cars.
  • an operation control algorithm is generated by machine learning using operation data indicating the operation status of a plurality of elevator cars. Then, the generated operation management algorithm is executed to perform operation management of a plurality of elevator cars. Therefore, according to the present invention, the operation management of the elevator car can be appropriately performed by the operation management algorithm adapted to the actual operation situation.
  • FIG. 2 is a view showing an arrangement example of an elevator car according to the first embodiment.
  • BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The figure which shows the hardware structural example of the elevator operation management apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The figure which shows the function structural example of the elevator operation management apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. 8 is a diagram showing an outline of the operation of the machine learning unit according to the first embodiment. The flowchart which shows the outline
  • FIG. 6 is a flowchart showing a generation procedure of an operation management algorithm according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart showing an operation procedure of the machine learning unit according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart showing an operation procedure of the data set adjustment unit according to the first embodiment.
  • 4 is a flowchart showing a selection procedure of a guidance elevator car according to the first embodiment.
  • 4 is a flowchart showing a selection procedure of a guidance elevator car according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a view showing a display example of the countdown type waiting time according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a view showing a display example of an hourglass-type waiting time according to the first embodiment.
  • FIG. 6 shows an example of a hoistway according to a second embodiment.
  • FIG. 8 is a view showing details of a hinge mechanism according to Embodiment 2; The figure which shows the detail of the clasp which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 10 is a view showing an intermediate process when the elevator car according to Embodiment 2 is folded. 10 is a flowchart showing an operation procedure of a control unit according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an operation procedure of a control unit according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a view showing an example of a control panel according to Embodiment 3.
  • FIG. 14 is a view showing an example of an operation screen of a control panel according to the third embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of an operation screen of a smartphone according to a fourth embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of an operation screen of a smartphone according to a fourth embodiment.
  • FIG. 1 shows a configuration example of an elevator system according to the present embodiment.
  • a plurality of elevator cars hereinafter, also simply referred to as "cars" are operated.
  • a plurality of elevator cars are operated.
  • the plurality of elevator cars are arranged, for example, as shown in FIG. FIG. 2 shows the elevator platform of each floor from above.
  • twelve elevator cars 100 are arranged.
  • a space for getting on and off the elevator car 100 corresponds to the landing. That is, in the example of FIG. 2, 12 landings exist.
  • the elevator operation management device 600 manages the operation of a plurality of elevator cars.
  • the elevator operation management device 600 is a computer.
  • the operation performed by the elevator operation management device 600 corresponds to an elevator operation management method. The details of the elevator operation management device 600 will be described later.
  • the elevator operation management device 600 is connected to the network switch 511 arranged on each floor. Also, the plurality of network switches 511 are connected in cascade.
  • a display board 506 and a destination button 507 are connected to the network switch 511 for each floor on each floor.
  • the destination button 507 may be an upward button and a downward button, or may be a plurality of buttons covering all the floors.
  • the control panel 508 of the elevator car is all connected to the network switch 511.
  • a communication device 509 communicating with the elevator operation management device 600 and a wireless local area network (LAN) access point 510 are also connected to the network switch 511.
  • LAN local area network
  • TCP / IP Transmission Control Protocol / Internet Protocol
  • FIG. 3 shows an example of a hardware configuration of the elevator operation management device 600.
  • FIG. 4 shows a functional configuration example of the elevator operation management device 600.
  • the hardware configuration of the elevator operation management device 600 will be described with reference to FIG.
  • the elevator operation management device 600 includes a processor 901, a memory 902, an auxiliary storage device 903 and a communication interface 904 as hardware.
  • the auxiliary storage device 903 includes a machine learning unit 601, a control unit 602, a data set adjustment unit 603, a command transmission unit 604, a command reception unit 605, an operation data reception unit 606, an operating system 607, a network driver 608, A program for realizing the function of the storage driver 609 is stored. Then, these programs are loaded from the auxiliary storage device 903 to the memory 903. Next, the processor 901 reads these programs from the memory 902 and executes these programs.
  • the processor 901 includes the machine learning unit 601, the control unit 602, the data set adjustment unit 603, the command transmission unit 604, the command reception unit 605, the operation data reception unit 606, the operating system 607, the network driver 608, and the storage driver 609. Do the action.
  • processor 901 includes machine learning unit 601, control unit 602, data set adjustment unit 603, command transmission unit 604, command reception unit 605, operation data reception unit 606, operating system 607, network driver 608, and storage driver 609.
  • a state in which a program for realizing a function is being executed is schematically represented.
  • a program that realizes at least the functions of the machine learning unit 601 and the control unit 602 corresponds to an elevator operation management program.
  • the communication interface 904 communicates with the display plate 506, the destination button 507, the control panel 508, the communication device 509, and the wireless LAN access point 510 via the network switch 511.
  • the machine learning unit 601 performs machine learning using operation data indicating the operation status of a plurality of elevator cars, and generates an operation management algorithm which is an algorithm used for operation management of the plurality of elevator cars. As shown in FIG. 5, the machine learning unit 601 performs regression machine learning and operates an algorithm for selecting an elevator car having the shortest waiting time when a call is made from among a plurality of elevator cars. Generate as a management algorithm. As exemplified in FIG. 5, the operation data includes information on call time, call floor, destination floor, stop floor, stop time, number of passengers, call waiting time, and whether elevator operation day is weekday or holiday. included. Further, the machine learning unit 601 performs machine learning using the operation data accumulated up to the update timing at the update timing of the operation management algorithm, and updates the operation management algorithm. The operation performed by the machine learning unit 601 corresponds to machine learning processing.
  • the control unit 602 executes the operation management algorithm generated by the machine learning unit 601 to perform operation management of a plurality of elevator cars. More specifically, when a call is made, control section 602 executes an operation management algorithm to select an elevator car having the shortest waiting time from among a plurality of elevator cars. The controller 602 then moves the selected elevator car to the call floor where the call was made. Further, after the operation control algorithm is updated by the machine learning unit 601, the control unit 602 executes the updated operation control algorithm to perform operation control of the plurality of elevator cars. The operation performed by the control unit 602 corresponds to control processing.
  • the data set adjustment unit 603 gives the machine learning unit 601 a learning data set used for machine learning.
  • the learning data set includes operation data from the control panel 508 and various commands.
  • the command transmission unit 604 transmits the command from the control unit 602 to the control board 508.
  • the command receiving unit 605 receives a call from an elevator user.
  • the command receiving unit 605 also receives a command from the control panel 508 when an abnormality occurs in the elevator system or when any element of the elevator system fails.
  • the operation data receiving unit 606 receives the above-described operation data from the control board 508.
  • the operation data receiving unit 606 stores the received operation data in the auxiliary storage device 903 using the storage driver 609.
  • the operating system 607 manages a machine learning unit 601, which is an application program, a control unit 602, a data set adjustment unit 603, a command transmission unit 604, a command reception unit 605, and an operation data reception unit 606.
  • the operating system 607 also performs task management, memory management, file management, and communication control.
  • the network driver 608 is a device driver that controls the communication interface 904.
  • the storage driver 609 is a device driver that controls the auxiliary storage device 903.
  • FIG. 6 shows an outline of the operation of the elevator operation management apparatus 600 according to the present embodiment.
  • control unit 602 moves the elevator car to the calling floor (step S102). That is, the control unit 602 selects an elevator car that can arrive at the call floor with the shortest waiting time. Then, the controller 602 moves the selected elevator car to the call floor.
  • the operation data receiving unit 606 receives operation data indicating the operation status of step S102 from the control panel 508 (step S103).
  • the operation data receiving unit 606 stores the received operation data in the auxiliary storage device 902 (step S104).
  • step S105 when the timing to generate the operation management algorithm has come (YES in step S105), the machine learning unit 601 generates an operation management algorithm by machine learning (step S106).
  • operation data is added to the auxiliary storage device 902 each time there is a call until the operation learning algorithm is generated by the machine learning unit 601. Therefore, the operation data held by the auxiliary storage device 902 increases as time passes.
  • FIG. 7 shows the generation procedure of the operation management algorithm.
  • FIG. 7 shows the details of steps S105 and S105 of FIG.
  • the control unit 602 determines whether the timing for generating an operation management algorithm has come (step S201).
  • the timing at which machine learning is performed may be periodic timing or timing at which an event occurs. As periodic timing, for example, machine learning may be performed every month. In addition, machine learning may be performed in a cycle other than one month (for example, one week). Further, as the timing when an event occurs, for example, machine learning may be performed when a tenant in a building changes. In the first machine learning, the administrator of the elevator operation management device 600 may instruct the control unit 602 to carry out the machine learning.
  • the data set adjustment unit 603 gives the learning data set to the machine learning unit 601 (step S202). More specifically, as shown in FIG. 9, the data set adjustment unit 603 reads out operation data from the auxiliary storage device 902 (step S401). Further, the data set adjustment unit 603 adds a command necessary for machine learning to operation data to generate a learning data set (step S402). Then, the data set adjustment unit 603 inputs the generated learning data set to the machine learning unit 601 (step S403).
  • the machine learning unit 601 performs machine learning using the learning data set to generate an operation management algorithm (step S203). The details of machine learning will be described later.
  • the machine learning unit 601 stores the generated operation management algorithm in the auxiliary storage device 903 (step S204).
  • the machine learning unit 601 can generate an operation management algorithm in line with the actual state by machine learning using operation data indicating the operation status of a plurality of elevator cars.
  • step S203 in FIG. 7 Next, the details of step S203 in FIG. 7 will be described.
  • the machine learning unit 601 When acquiring a learning data set (hereinafter referred to as a learning data set ⁇ ), the machine learning unit 601 performs machine learning as follows, and generates an operation management algorithm which is an optimal elevator control logic.
  • the data type included in the learning data set ⁇ is n.
  • n is a vector of x (i) .
  • i represents the order in n.
  • a label, i.e. the evaluation formula When h ⁇ , h ⁇ (x) is expressed as follows.
  • h ⁇ (x) ⁇ 0 x 0 + ⁇ 1 x 1 + ... ⁇ n x n
  • ⁇ 0 x 0 is 1 for convenience of probability calculation.
  • x and ⁇ as follows.
  • h ⁇ (x) ⁇ T x
  • J ( ⁇ ) is a cost function and y (i) is a shortened arrival time for each elevator car call, J ( ⁇ ) is
  • the machine learning unit 601 can generate an operation management algorithm capable of accurately predicting the time from the call to the arrival of the elevator car. .
  • the machine learning unit 601 stores the operation management algorithm in the auxiliary storage device 902 when the cost function J ( ⁇ ) reaches the target value.
  • the machine learning unit 601 updates the auxiliary storage device 902 when the cost function J ( ⁇ ) reaches the target value, for example.
  • the updated operation control algorithm is stored instead of the previous operation control algorithm.
  • the operation management algorithm is stored in the auxiliary storage device 902 when the cost function J ( ⁇ ) reaches the target value.
  • the machine learning unit 601 operates according to, for example, the operation procedure illustrated in FIG.
  • the machine learning unit 601 repeats the evaluation of the data set with a cost function consisting of parameter discreteness in the learning data set dimension, and verifies whether the cost function monotonically decreases (step S301). If the cost function does not decrease monotonically (NO in step S301), the machine learning unit 601 instructs the data set adjustment unit 603 to change the order of the learning data set, and the data set adjustment unit 603 performs the learning data set on the machine. The order of inputting to the learning unit 601 is changed (step S302). In this embodiment, as shown in FIG.
  • the dimension of the learning data set is 8 ((1) call time, (2) call floor, (3) destination floor, (4) stop floor, (5) Stop time, (6) number of passengers, (7) call waiting time, (8) weekday / holiday).
  • the cost function always decreases monotonically.
  • the machine learning unit 601 may change the order of the learning data set in order to efficiently reduce the cost function.
  • the machine learning unit 601 determines whether or not the convergence gradient is appropriate based on the number of learning data sets and the degree of their discreteness (step S303). Then, if the convergence gradient is not valid (NO in step S303), the machine learning unit 601 corrects the operation weighting coefficient for the new learning data set (step S304).
  • the machine learning unit 601 performs machine learning while generating the operation management algorithm while performing the above adjustment (step S305).
  • the machine learning unit 601 is not limited to the timing of providing the operation management algorithm to the control unit 602, and the above adjustment may be performed as appropriate.
  • FIG. 10 shows the overall operation procedure of the control unit 602.
  • the control unit 602 receives a call from the elevator user via the command receiving unit 605 (step S501).
  • the control unit 602 acquires a call time stamp by using, for example, NTP (Network Time Protocol) (step S502).
  • the control unit 602 executes the operation management algorithm generated by the machine learning unit 601 performing machine learning, and selects a guidance elevator car to be guided to the elevator user (step S503).
  • the control unit 602 outputs a call request for the guidance elevator car to the command transmission unit 604 (step S504).
  • the command transmission unit 604 transmits a call request to the control board 508 of the guidance elevator car.
  • the control unit 602 outputs the time stamp acquired in step S502 to the data set adjustment unit 603 (step S505).
  • the data set adjustment unit 603 includes the time stamp as the call time in the operation data.
  • step S503 the details of step S503 will be described with reference to FIG.
  • the control unit 602 determines whether or not the processing of step S602 and subsequent steps has been performed on all elevator cars (step S601).
  • step S602 If there is an elevator car for which the process after step S602 has not been performed (NO in step S601), the control unit 602 performs the process in step S602. Specifically, the control unit 602 executes the operation management algorithm generated by the machine learning unit 601, and from the operation data, the arrival time until the elevator car reaches the call floor where the call is made. It predicts (step S602).
  • control unit 602 determines whether the arrival time predicted in step S602 is the shortest among the predicted arrival times (step S603). If the arrival time predicted in step S602 is the shortest time (YES in step S603), control unit 602 selects the elevator car as a guidance elevator car. If there is an elevator car that has already been selected as a guiding elevator car, the control unit 602 invalidates the existing guiding elevator car and enables only the newly selected guiding elevator car. Then, when the processing in step S602 and the subsequent steps is performed on all elevator cars (YES in step S601), control unit 602 calls the selected guidance elevator car (step S605).
  • control unit 602 may display the waiting time on the display device installed on the calling floor, using the arrival time predicted in step S602. By doing this, the elevator user can know the waiting time quickly and dynamically, and can realize the convenience improvement. For example, as shown in FIG. 12, the control unit 602 displays the waiting time on the display device in a countdown format. In addition, the control unit 602 may display the waiting time on the display device in an hourglass format, for example, as shown in FIG.
  • an operation management algorithm is generated by machine learning using operation data indicating the operation status of a plurality of elevator cars. Then, the generated operation management algorithm is executed to perform operation management of a plurality of elevator cars. Therefore, according to the present embodiment, operation management of the elevator car can be appropriately performed by the operation management algorithm adapted to the actual operation condition. In particular, even when the tenant of the building changes and the flow of people changes, according to the present embodiment, it is possible to perform appropriate operation management adapted to the flow of new people.
  • the operation management algorithm output by the machine learning unit 601 is complex and large in size. As the number of dimensions in one learning data set increases, it is very difficult for a person to understand the operation control algorithm. In addition, when the elevator car stops operation due to a failure or maintenance, or when the elevator car moves to the transfer elevating lane described in the second embodiment, a person remains in the elevator car and can not move it. In any case, you should never change the operation data arbitrarily.
  • the mechanism by which fail safe is ensured in the elevator system must be closed and secured below the control panel as before.
  • the elevator operation management device 600 performs operation management of a plurality of elevator cars in a building where a normal elevating lane and a transfer elevating lane are provided.
  • the normal elevating lane is a passage in the hoistway where the elevator car moves up and down for getting on and off the human currency.
  • a transfer elevating lane is a passage through which an elevator car moves up and down for a transfer operation.
  • FIG. 14 shows an example of a hoistway according to the present embodiment.
  • FIG. 14 shows an example of a hoistway in which an elevator car having a machine room moves up and down.
  • the hoistway according to the present embodiment is also applicable to raising and lowering an elevator car without a machine room.
  • the mechanism required by design of an actual hoistway is as usual, description about these mechanisms is abbreviate
  • FIG. 14 shows the side of a hoistway.
  • FIG. 14 (b) shows the front of the hoistway.
  • a normal elevating lane 1011 and a transfer elevating lane 1012 are provided in the hoistway 101.
  • the elevator car 105 moves up and down in a normal state. That is, the elevator car 105 in the normal state is ready to carry a coin.
  • the transfer elevating lane 1012 the elevator car 106 and the elevator car 107 move up and down in a folded state. That is, the elevator car 106 and the elevator car 107 in the folded state are not ready to carry a coin. Since there are four sets of the hoisting machine 102 and the pulleys 103 in FIG.
  • FIG. 14 (a) there are four elevator cars in the hoistway 101.
  • FIG. 14 (a) only two elevator cars, elevator car 106 and elevator car 107, are shown in the transfer elevating lane 1012 for convenience of drawing, but in the transfer elevating lane 1012 there are three.
  • the elevator car 105 normally located in the elevating lane 1011 is retracted at an arbitrary position (floor) and enters the transfer elevating lane 1012, and is folded into an elevator car 106 or an elevator car 107.
  • the elevator car 106 or the elevator car 107 in the transfer elevating lane 1012 advances at an arbitrary position (floor), enters the normal elevating lane 1011 and is expanded to become the elevator car 105.
  • the elevator car 105 and the elevator car 106 and the elevator car 107 can switch lanes at any position (floor).
  • the elevator car 105, the elevator car 106 and the elevator car 107 are each connected to the hoisting machine 102 via a pulley 103.
  • the pulleys 103 change position when the elevator car is disposed in the normal elevating lane 1011 and when the elevator car is disposed in the transfer elevating lane 1012.
  • a weight 104 is provided to the elevator car 105, the elevator car 106 and the elevator car 107.
  • the normal elevating lane and the transfer elevating lane are respectively provided with guide rails.
  • the elevator car which has been folded and moved to the transfer elevating lane can move to the top floor unless there is another elevator car above the transfer elevating lane.
  • the elevator car which has been folded and moved to the transfer elevating lane can move to the lowest floor unless there is another elevator car below the transfer elevating lane.
  • the folded elevator car can be moved at a very high speed.
  • FIG. 15 shows the elevator car 201F in the normal elevating lane seen from the front and the elevator car 202F_F in the transfer elevating lane seen from the front.
  • FIG. 16 shows the elevator car 201F in the normal elevating lane seen from the side and the elevator car 202F_F in the transfer elevating lane seen from the side.
  • FIG. 17 shows the details of the hinge mechanism 20H.
  • FIG. 18 shows the details of the clasp 20K.
  • the hinge mechanism 20H is provided at the upper front of the elevator car.
  • the hinge mechanism 20H is configured of a hinge 301 and a stepping motor 302.
  • the hinge 301 is controlled by the stepping motor 302 to be 90 degrees in the normal elevating lane and to be 180 degrees in principle in the transfer elevating lane.
  • a hinge 301 is attached to the lower front, upper rear, and lower rear of the elevator car.
  • the stepping motor 302 may be disposed on the other hinges 301 according to the capability of the stepping motor 302.
  • FIG. 19 shows an intermediate process when the elevator car is folded. More specifically, reference numerals 203F and 204S indicate intermediate processes in which the elevator car is folded at folding line 2040.
  • a guide rail guiding end 303, a wheel 304 rotating in contact with the guide rail, and a stepping motor 305 are disposed at both ends of the clasp 20K of FIG.
  • the state 306 is a state in which the clasp 20K is on the guide rails of the transfer elevating lane. The other end of the clasp 20K is also on the guide rail of the transfer elevating lane.
  • the clasp 20K gets on the guide rails of the normal lift lane (state 307 or state 308).
  • the stepping motor 305 rotates 90 degrees while the clasp 20K is on the guide rail of the normal elevating lane as in the state 307, the clasp 20K gets on the guide rail of the transfer elevating lane (state 306).
  • the pulley 103 also moves between the normal elevating lane and the transfer elevating lane with the movement of the clasp 20H.
  • the present embodiment does not exclude an elevator of a type in which the car self-travels.
  • the functional configuration example and the hardware configuration example of the 60 according to the present embodiment are as shown in the first embodiment. That is, also in the present embodiment, the machine learning unit 601 performs machine learning in the same manner as that described in the first embodiment, and generates an operation management algorithm. Furthermore, also in the present embodiment, control unit 602 executes the operation management algorithm in the same manner as in the first embodiment, and manages the operation of the elevator car described with reference to FIGS. 14 to 19. .
  • FIG. 20 and 21 show an operation procedure of the control unit 602 according to the present embodiment.
  • FIG. 20 shows an operation procedure when the control unit 602 moves the elevator car from the elevating lane to the transfer elevating lane.
  • FIG. 21 shows an operation procedure when the control unit 602 moves the elevator car from the elevating lane to the transfer elevating lane.
  • step S901 when the elevator car in the normal elevating lane reaches the designated last destination floor (step S901), the control unit 602 moves the elevator car to the transfer elevating lane (step S902). If another elevator car is already in the forwarding elevating lane on the floor when an elevator car reaches the destination floor, the elevator car in the forwarding elevating lane moves to the floor where it can move horizontally to the elevating lane normally, Move horizontally to the normal elevating lane on the floor. By doing this, the elevator car that has reached the destination floor can be moved to the transfer elevating lane.
  • control unit 602 when the elevator user makes a call, if there is already an elevator car heading to the call floor (YES in step S1001), control unit 602 ends the operation. On the other hand, when there is no elevator car heading to the call floor (NO in step S1001), control unit 602 designates the elevator car in the transfer hauling lane closest to the call floor as the guidance elevator car, and designates the designated guidance elevator car. Go to the call floor (step S1002). If the guide elevator car can not reach the call floor due to another elevator car existing in the normal lift lane (YES in step S1003), control unit 602 waits until the normal lift lane to the destination floor becomes empty. Are made to stand by (step S1004).
  • step S1005 When the normal elevating lane to the destination floor is free, the control unit 602 moves the guiding elevator car from the transfer elevating lane to the normal elevating lane (step S1005).
  • the control unit 602 makes the elevator car in the turnaround lane on the 7th floor go to the 10th floor, which is the call floor, as a guidance elevator car.
  • the guidance elevator car can not go to the 10th floor by another downward elevator car which is usually in the hoistway. Therefore, the control unit 602 causes the guiding elevator car to stand by until another elevator car passes by the seventh floor.
  • the operation management of the elevator car is appropriately performed by the operation management algorithm adapted to the actual operation condition.
  • the elevator user can usually call the elevator car from the control panel 1401 installed in the hallway shown in FIG. 22 without pressing the call button installed on the wall of the landing.
  • the control panel 1401 is connected to the communicator 509 shown in FIG. 1 by means of ultra-low power radio, but the function is the same as the conventional call button.
  • FIG. 23 shows an operation screen 1402 of the control panel 1401.
  • the destination floor is input using the ten keys, but the destination floor may be input using the up and down buttons.
  • the destination floor may be input by the destination floor button.
  • the destination floor button may be scrolled by swipe operation.
  • the penetration rate of smartphones in Japan exceeded 50%.
  • the smartphone can perform not only communication by a mobile communication network but also communication by wireless LAN and communication by Bluetooth (registered trademark). Enabling elevator calling using the wireless LAN can provide an optimized service to the elevator user individually.
  • FIG. 24 shows an example of the input screen 1501 of the destination floor displayed on the smartphone.
  • FIG. 25 shows an example of the notification screen 1502 of the waiting time displayed on the smartphone.
  • the control unit 602 of the elevator operation management device 600 can receive the registration of the destination floor from the smartphone that is the portable terminal device of the elevator user.
  • control unit 602 of the elevator operation management device 600 can display the expected waiting time on the smart phone of the elevator user who has made the call.
  • the waiting time is displayed in the countdown format in the example of FIG. 25, the waiting time may be displayed in the hourglass format as shown in FIG. 13.
  • the MAC (Media Access Control) address of the smartphone of the elevator user is registered in advance in a Remote Authentication Dial-in User Service (RADIUS) server (IEEE 802.1x).
  • RADIUS Remote Authentication Dial-in User Service
  • the control unit 602 gives an IP address to the smartphone in a fixed manner when the smartphone can be authenticated by the RADIUS server.
  • the IP address given to the smartphone by the control unit 602 is used to register the destination floor and notify of the waiting time between the control unit 602 and the smartphone.
  • the RADIUS server is a publicly known technology, so the description is omitted.
  • the destination floor is usually the same when going to work at work, etc., it is also possible to automatically call the elevator when the smartphone of the elevator user enters the communication area of the wireless LAN access point. is there.
  • a processor 901 illustrated in FIG. 3 is an integrated circuit (IC) that performs processing.
  • the processor 901 is a central processing unit (CPU), a digital signal processor (DSP), or the like.
  • a memory 902 illustrated in FIG. 3 is a random access memory (RAM).
  • the auxiliary storage device 903 shown in FIG. 3 is a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an HDD (Hard Disk Drive) or the like.
  • the communication device 904 shown in FIG. 3 includes a receiver for receiving data and a transmitter for transmitting data.
  • the communication interface 904 is, for example, a communication chip or a NIC (Network Interface Card).
  • the figure also shows the processing results of the machine learning unit 601, control unit 602, data set adjustment unit 603, command transmission unit 604, command reception unit 605, operation data reception unit 606, operating system 607, network driver 608, and storage driver 609.
  • Information, data, signal values, and variable values are stored in at least one of the memory 902, the auxiliary storage device 903, the register in the processor 901 and the cache memory.
  • a program for realizing the functions of the machine learning unit 601, control unit 602, data set adjustment unit 603, command transmission unit 604, command reception unit 605, operation data reception unit 606, operating system 607, network driver 608, and storage driver 609. May be stored in a portable storage medium such as a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a Blu-ray (registered trademark) disk, and a DVD.
  • “units” of the machine learning unit 601, the control unit 602, the data set adjustment unit 603, the command transmission unit 604, the command reception unit 605, and the operation data reception unit 606 can be “circuit” or “process” or “procedure” or It may be read as “processing”.
  • the elevator operation management device 600 may be realized by a processing circuit such as a logic integrated circuit (IC), a gate array (GA), an application specific integrated circuit (ASIC), or a field-programmable gate array (FPGA).
  • IC logic integrated circuit
  • GA gate array
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field-programmable gate array
  • elevator cars 100 elevator cars, 101 hoistways, 102 hoists, 103 pulleys, 104 weights, 105 elevator cars, 106 elevator cars, 107 elevator cars, 1011 normal elevating lanes, 1012 turn elevating lanes, 506 display boards, 507 destination buttons, 508 controls Panel, 509 communicator, 510 wireless LAN access point, 511 network switch, 600 elevator operation management device, 601 machine learning unit, 602 control unit, 603 data set adjustment unit, 604 command transmission unit, 605 command reception unit, 606 operation data Receiver, 607 operating system, 608 network driver, 609 storage driver.

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Abstract

エレベータ運行管理装置（６００）は、複数のエレベータかごの運行管理を行う。機械学習部（６０１）は、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する。制御部（６０２）は、機械学習部（６０１）により生成された運行管理アルゴリズムを実行して複数のエレベータかごの運行管理を行う。

Description

エレベータ運行管理装置、エレベータ運行管理方法及びエレベータ運行管理プログラム
　本発明は、エレベータの運行管理に関する。
　高層ビル等の複数のエレベータかごが設置されているビルでは、呼び出しに対する待ち時間を短縮するために、複数のエレベータかごを効率的に運行することが行われている。
　エレベータの運行管理に関する技術として、例えば、特許文献１～４に開示の技術がある。
特開２００６－１９９３９４号公報 特開２００１－２２６０４８号公報 特開平０７－３０９５４１号公報 特公昭５９－０１２５９４号公報
　一般的に、ビルの新築時のような、ビルにエレベータが新規に設置される際に、エレベータ設置業者は、エレベータ運行管理のためのアルゴリズムを生成し、生成したアルゴリズムをエレベータ運行管理装置に実装する。
　より具体的には、エレベータ設置業者は、実際にエレベータが運行した際の運行状況を予測し、その時点で効率的と考えられる運行が可能となるアルゴリズムを生成し、生成したアルゴリズムをエレベータ運行管理装置に実装する。
　しかしながら、このような手法では、アルゴリズムの生成の際に予測した運行状況と実際の運行状況とが一致しない場合には、実態にそぐわないアルゴリズムが実行されることになる。このため、このような場合には、効率的なエレベータの運行管理が行われないという課題がある。
　また、事後的な理由により、アルゴリズムの生成の際に予測した運行状況と実際の運行状況とが一致しなくなる場合もある。例えば、ビルのテナントが変更したことによりエレベータを利用する人の流れが変わることがある。このような場合にも、実態にそぐわないアルゴリズムが実行されることになり、効率的なエレベータの運行管理が行われない。
　本発明は、このような課題を解決することを主な目的とする。より具体的には、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより、適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる構成を実現することを主な目的とする。
　本発明に係るエレベータ運行管理装置は、
　複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置であって、
　前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習部と、
　前記機械学習部により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う制御部とを有する。
　本発明では、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、運行管理アルゴリズムが生成される。そして、生成された運行管理アルゴリズムが実行されて複数のエレベータかごの運行管理が行われる。このため、本発明によれば、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより、適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
実施の形態１に係るエレベータシステムの構成例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータかごの配置例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る機械学習部の動作の概要を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置の動作の概要を示すフローチャート。 実施の形態１に係る運行管理アルゴリズムの生成手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る機械学習部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係るデータセット調整部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る案内エレベータかごの選択手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る案内エレベータかごの選択手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係るカウントダウン形式の待ち時間の表示例を示す図。 実施の形態１に係る砂時計形式の待ち時間の表示例を示す図。 実施の形態２に係る昇降路の例を示す図。 実施の形態２に係る通常昇降レーンにあるエレベータかごと回送昇降レーンにあるエレベータかごの例を示す図。 実施の形態２に係る通常昇降レーンにあるエレベータかごと回送昇降レーンにあるエレベータかごの例を示す図。 実施の形態２に係るヒンジ機構の詳細を示す図。 実施の形態２に係る留め金の詳細を示す図。 実施の形態２に係るエレベータかごが折りたたまれる際の中間過程を示す図。 実施の形態２に係る制御部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態２に係る制御部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態３に係る制御盤の例を示す図。 実施の形態３に係る制御盤の操作画面の例を示す図。 実施の形態４に係るスマートフォンの操作画面の例を示す図。 実施の形態４に係るスマートフォンの操作画面の例を示す図。
　以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１は、本実施の形態に係るエレベータシステムの構成例を示す。
　本実施の形態に係るエレベータシステムでは、複数のエレベータかご（以下、単に「かご」ともいう）が運行される。
　本実施の形態に係るエレベータシステムでは、例えば、複数のエレベータかごが運行される。複数のエレベータかごは、例えば、図２に示すように配置される。図２は、各階のエレベータ乗り場を上方から示している。図２の例では、１２台のエレベータかご１００が配置されている。そして、エレベータかご１００に乗降するためのスペースが乗り場に相当する。つまり、図２の例では、１２個の乗り場が存在する。
　エレベータ運行管理装置６００は、複数のエレベータかごの運行管理を行う。エレベータ運行管理装置６００は、コンピュータである。
　エレベータ運行管理装置６００により行われる動作は、エレベータ運行管理方法に相当する。
　なお、エレベータ運行管理装置６００の詳細は後述する。
　エレベータ運行管理装置６００は、各階に配置されたネットワークスイッチ５１１に接続されている。また、複数のネットワークスイッチ５１１は縦続接続されている。
　各階には、１つの乗場につき、表示板５０６、行き先ボタン５０７がネットワークスイッチ５１１に接続されている。行き先ボタン５０７は、上方向のボタン及び下方向のボタンであってもよいし、全ての階を網羅する複数のボタンであってもよい。
　また、エレベータかごの制御盤５０８も全てネットワークスイッチ５１１に接続されている。
　さらに、エレベータ運行管理装置６００と通信する通信機５０９及び無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）アクセスポイント５１０もネットワークスイッチ５１１に接続されている。
　本実施の形態に係るエレベータシステムでは、上位通信プロトコルとして、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／　Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が使用される。
　図３は、エレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成例を示す。図４は、エレベータ運行管理装置６００の機能構成例を示す。
　先ず、図３を参照してエレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成を説明する。
　エレベータ運行管理装置６００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、メモリ９０２、補助記憶装置９０３及び通信インタフェース９０４を備える。
　補助記憶装置９０３には、図４に示す機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムが記憶されている。
　そして、これらのプログラムが補助記憶装置９０３からメモリ９０３にロードされる。次に、プロセッサ９０１がこれらのプログラムをメモリ９０２から読み出し、これらプログラムを実行する。この結果、プロセッサ９０１は、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の動作を行う。
　図３では、プロセッサ９０１が機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。なお、少なくとも機械学習部６０１及び制御部６０２の機能を実現するプログラムは、エレベータ運行管理プログラムに相当する。
　通信インタフェース９０４は、ネットワークスイッチ５１１を介して、表示板５０６、行き先ボタン５０７、制御盤５０８、通信機５０９及び無線ＬＡＮアクセスポイント５１０と通信を行う。
　次に、図４を参照して、エレベータ運行管理装置６００の機能構成を説明する。
　機械学習部６０１は、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する。
　機械学習部６０１は、図５に示すように、回帰型機械学習を行って、呼び出しが行われた際の待ち時間が最も短いエレベータかごを複数のエレベータかごの中から選択するためのアルゴリズムを運行管理アルゴリズムとして生成する。
　図５に例示するように、運行データには、呼び出し時刻、呼び出し階、行き先階、停止階、停止時間、乗客数、呼び出し待ち時間、エレベータ運行日が平日であるか休日であるかの情報が含まれる。
　また、機械学習部６０１は、運行管理アルゴリズムの更新タイミングにおいて、更新タイミングまでに蓄積された運行データを用いた機械学習を行って、運行管理アルゴリズムを更新する。
　なお、機械学習部６０１で行われる動作は、機械学習処理に相当する。
　制御部６０２は、機械学習部６０１により生成された運行管理アルゴリズムを実行して複数のエレベータかごの運行管理を行う。
　より具体的には、制御部６０２は、呼び出しが行われた際に、運行管理アルゴリズムを実行して、待ち時間が最も短いエレベータかごを複数のエレベータかごの中から選択する。そして、制御部６０２は、選択したエレベータかごを、呼び出しが行われた呼び出し階に移動させる。
　また、制御部６０２は、機械学習部６０１により運行管理アルゴリズムが更新された後は、更新後の運行管理アルゴリズムを実行して複数のエレベータかごの運行管理を行う。
　なお、制御部６０２により行われる動作は、制御処理に相当する。
　データセット調整部６０３は、機械学習部６０１に、機械学習に用いられる学習データセットを与える。学習データセットには、制御盤５０８からの運行データと各種コマンドが含まれる。
　コマンド送信部６０４は、制御部６０２からのコマンドを制御盤５０８に送信する。
　コマンド受信部６０５は、エレベータ利用者からの呼び出しを受信する。
　また、コマンド受信部６０５は、エレベータシステムで異常が発生した際又はエレベータシステムのいずれかの要素が故障した際に、制御盤５０８からコマンドを受信する。
　運行データ受信部６０６は、前述した運行データを制御盤５０８から受信する。
　運行データ受信部６０６は、受信した運行データを、ストレージドライバ６０９を用いて補助記憶装置９０３に格納する。
　オペレーティングシステム６０７は、アプリケーションプログラムである機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５及び運行データ受信部６０６管理する。
　また、オペレーティングシステム６０７は、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御を行う。
　ネットワークドライバ６０８は、通信インタフェース９０４を制御するデバイスドライバである。
　ストレージドライバ６０９は、補助記憶装置９０３を制御するデバイスドライバである。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　次に、本実施の形態に係るエレベータ運行管理装置６００の動作の概要を説明する。
　図６は、本実施の形態に係るエレベータ運行管理装置６００の動作の概要を示す。
　図６において、エレベータかごの呼び出しがあると（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、制御部６０２がエレベータかごを呼び出し階に移動させる（ステップＳ１０２）。つまり、制御部６０２は、呼び出し階に最も短い待ち時間で到着できるエレベータかごを選択する。そして、制御部６０２は、選択したエレベータかごを、呼び出し階に移動させる。
　次に、運行データ受信部６０６が、ステップＳ１０２の運行状況を示す運行データを制御盤５０８から受信する（ステップＳ１０３）。
　運行データ受信部６０６は、受信した運行データを補助記憶装置９０２に格納する（ステップＳ１０４）。
　エレベータ運行管理装置６００では、エレベータ利用者によりエレベータかごの呼び出しがある度に、以上の図５の手順が行われ、補助記憶装置９０２に運行データが蓄積される。
　そして、運用管理アルゴリズムを生成するタイミングが到来した際（ステップＳ１０５でＹＥＳ）に、機械学習部６０１が機械学習により運用管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ１０６）。
　このように、機械学習部６０１により運行管理アルゴリズムが生成されるまでは、呼び出しがある度に、運行データが補助記憶装置９０２に追加されていく。このため、補助記憶装置９０２で保持される運行データは時間が経過するに連れて増えていく。
　次に、図７を参照して、機械学習による運行管理アルゴリズムの生成手順を説明する。図７は、運行管理アルゴリズムの生成手順を示す。図７は、図６のステップＳ１０５及びステップＳ１０５の詳細を示す。
　先ず、制御部６０２が、運用管理アルゴリズムを生成するタイミングが到来したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
　機械学習を実施するタイミングは、定期的なタイミングでもよいし、イベントが発生したタイミングでもよい。
　定期的なタイミングとして、例えば、１ヶ月ごとに機械学習を実施するようにしてもよい。また、１ヶ月以外の周期（例えば、１週間）で機械学習を実施するようにしてもよい。
　また、イベントが発生したタイミングとして、例えば、ビル内のテナントが変更になった際に機械学習を実施するようにしてもよい。
　また、初回の機械学習では、エレベータ運行管理装置６００の管理者が制御部６０２に機械学習の実施を指示してもよい。
　次に、データセット調整部６０３が、機械学習部６０１に学習データセットを与える（ステップＳ２０２）。
　より具体的には、図９に示すように、データセット調整部６０３は、補助記憶装置９０２から運行データを読み出す（ステップＳ４０１）。また、データセット調整部６０３は、機械学習に必要なコマンドを運行データに追加して学習データセットを生成する（ステップＳ４０２）。そして、データセット調整部６０３は、生成した学習データセットを機械学習部６０１に入力する（ステップＳ４０３）。
　次に、機械学習部６０１が、学習データセットを用いて機械学習を行い、運行管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ２０３）。
　機械学習の詳細は、後述する。
　最後に、機械学習部６０１は生成した運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０３に格納する（ステップＳ２０４）。
　以上より、機械学習部６０１は、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、実態に即した運行管理アルゴリズムを生成することができる。
　次に、図７のステップＳ２０３の詳細を説明する。
　機械学習部６０１は、学習データセット（以下、学習データセットθという）を取得すると、以下のように機械学習を行って、最適なエレベータ制御論理である運行管理アルゴリズムを生成する。以下では、学習データセットθに含まれるデータ種類をｎとする。また、ｎはｘ（ｉ）のベクトルである。また、ｉはｎ内の順番を表す。よって、ラベル、即ち評価式をｈθとすると、ｈθ（ｘ）は、以下のように表される。
　　ｈθ（ｘ）＝θ０ｘ０＋θ１ｘ１＋…θｎｘｎ
　ここで、θ０ｘ０は確率演算の便宜上、１とする。
　ｘとθを以下のように仮定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ｘとθを上記のように仮定すると、ｈθ（ｘ）は、以下のように示される。
　　ｈθ（ｘ）＝θＴｘ
　エレベータかごの呼び出しごとに、Ｊ（θ）を費用関数とし、ｙ（ｉ）を短縮可能な到着時間とするとき、Ｊ（θ）は、以下で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　上式を、アゴリズムで表現すると、以下が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、上式では「：＝」は代入を意味する。また、αは、単調減少する係数である。
　但し、変数の重みを均等にするため、機械学習部６０１は、全ての変数が－１≦ｘ≦１となるように全ての変数を調整する。
　なお、Ｊ（θ）をデータセットごとにプロットした際に、Ｊが大きいほどＪ（θ）が単調減少する場合は、費用関数Ｊ（θ）は正しく機能していると考えてよい。
　このように、機械学習部６０１に学習データセットを与え続けることにより、機械学習部６０１は、エレベータかごの呼び出しから到着までの時間を正確に予測することができる運行管理アルゴリズムを生成することができる。
　機械学習部６０１は、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０２に格納する。既に補助記憶装置９０２に運行管理アルゴリズムが格納されている場合は、機械学習部６０１は、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、既に補助記憶装置９０２に格納されている更新前の運行管理アルゴリズムに代えて更新後の運行管理アルゴリズムを格納する。
　機械学習では、最終的によりよいアルゴリズムを得るためには、全ての学習データ（運行データ）に適合するアルゴリズムを過度に追求することは望ましくない。このため、費用関数と呼ばれる指標を用いてアルゴリズムを得ることが一般的になされている。上記においても、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０２に格納することとしている。
　機械学習部６０１は、例えば、図８に示す動作手順にて動作する。
　具体的には、機械学習部６０１は、学習データセット次元においてパラメータ離散度からなる費用関数をもってデータセットの評価を繰り返し、その費用関数が単調減少するか否かを検証する（ステップＳ３０１）。
　費用関数が単調減少しない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）は、機械学習部６０１は、データセット調整部６０３に学習データセットの順序を変更するよう指示し、データセット調整部６０３が学習データセットを機械学習部６０１に入力する順序を変更する（ステップＳ３０２）。
　本実施の形態では、図５に示すように、例えば、学習データセットの次元は８（（１）呼び出し時刻、（２）呼び出し階、（３）行き先階、（４）停止階、（５）停止時間、（６）乗客数、（７）呼び出し待ち時間、（８）平日／休日）である。この場合は、費用関数は必ず単調減少する。しかし、費用関数が単調減少する場合であっても、機械学習部６０１は、費用関数の効率的に減少させるために、学習データセットの順序を変更してもよい。
　収束勾配が学習データセット全体の数に対して、なだらかになるのが望ましい。機械学習部６０１は、学習データセットの数とその離散度から、収束勾配が妥当であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。そして、収束勾配が妥当でない場合（ステップＳ３０３でＮＯ）は、機械学習部６０１は、新しい学習データセットに対する演算重み係数を是正する（ステップＳ３０４）。
　機械学習部６０１は、上記の調整を行いながら、機械学習を行って運用管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ３０５）。
　なお、機械学習部６０１は、制御部６０２に運用管理アルゴリズムを提供するタイミングに限らず、上記の調整を適宜行ってもよい。
　図１０は、制御部６０２の全体的な動作手順を示す。
　制御部６０２は、コマンド受信部６０５を介して、エレベータ利用者からの呼び出しを受信する（ステップＳ５０１）。
　次に、制御部６０２は、例えば、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いて、呼び出し時刻のタイムスタンプを取得する（ステップＳ５０２）。
　次に、制御部６０２は、機械学習部６０１が機械学習を行って生成した運行管理アルゴリズムを実行して、エレベータ利用者に案内する案内エレベータかごを選択する（ステップＳ５０３）。
　次に、制御部６０２は、案内エレベータかごの呼び出し要求をコマンド送信部６０４に出力する（ステップＳ５０４）。コマンド送信部６０４は、呼び出し要求を案内エレベータかごの制御盤５０８に送信する。
　最後に、制御部６０２は、ステップＳ５０２で取得したタイムスタンプをデータセット調整部６０３に出力する（ステップＳ５０５）。データセット調整部６０３は、当該タイムスタンプを呼び出し時刻として運行データに含める。
　次に、ステップＳ５０３の詳細を図１１を参照して説明する。
　制御部６０２は、全てのエレベータかごに、ステップＳ６０２以降の処理を実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ６０１）。
　ステップＳ６０２以降の処理を未実施のエレベータかごが存在すれば（ステップＳ６０１でＮＯ）、制御部６０２はステップＳ６０２の処理を行う。
　具体的には、制御部６０２は、機械学習部６０１により生成された運行管理アルゴリズムを実行して、運行データから、当該エレベータかごが、呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの到着時間を予測する（ステップＳ６０２）。
　次に、制御部６０２は、ステップＳ６０２で予測した到着時間が、予測済みの到着時間の中で最短であるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。
　ステップＳ６０２で予測した到着時間が最短の時間であれば（ステップＳ６０３でＹＥＳ）、制御部６０２は、当該エレベータかごを案内エレベータかごとして選択する。既に案内エレベータかごとして選択されていたエレベータかごが存在する場合には、制御部６０２は、既存の案内エレベータかごを無効にし、新たに選択した案内エレベータかごのみを有効にする。
　そして、制御部６０２は、全てのエレベータかごに対してステップＳ６０２以降の処理を実施した際に（ステップＳ６０１でＹＥＳ）選択されている案内エレベータかごの呼び出しを行う（ステップＳ６０５）。
　また、制御部６０２は、ステップＳ６０２で予測した到着時間を用いて、呼び出し階に設置されている表示装置に待ち時間を表示してもよい。
　このようにすることで、エレベータ利用者は、待ち時間を迅速かつ動的に知ることができるので、利便性の向上を実感することができる。
　制御部６０２は、例えば、図１２に示すようにカウントダウン形式で待ち時間を表示装置に表示する。また、制御部６０２は、例えば、図１３に示すように、砂時計形式で待ち時間を表示装置に表示してもよい。
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
　このように、本実施の形態では、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、運行管理アルゴリズムが生成される。そして、生成された運行管理アルゴリズムが実行されて複数のエレベータかごの運行管理が行われる。このため、本実施の形態によれば、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
　特に、ビルのテナントが変更になって人の流れに変化が生じた場合にも、本実施の形態によれば、新たな人の流れに適合した適切な運行管理を行うことができる。
　なお、機械学習部６０１が出力する運行管理アルゴリズムは複雑かつ規模が大きい。１つの学習データセットにおける次元数が大きくなると人が運行管理アルゴリズムを理解することは非常に難しい。
　また、故障やメンテナンスでエレベータかごが運行を停止するような場合、あるいは、エレベータかごが、実施の形態２で説明する回送昇降レーンに移動する際にエレベータかごに人貨が残っていて移動できないような場合でも、決して恣意的に運行データを変更してはならない。
　更に、エレベータシステムにおいてフェイルセーフが確保される機構は、従来どおり制御盤以下に閉じて担保しなくてはならない。
　なお、人貨の有無の確認などはニューラルネットワークを利用した画像認識などで担保することが望ましい。
実施の形態２．
　本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００が、通常昇降レーンと回送昇降レーンとが設けられている建物で、複数のエレベータかごの運行管理を行う例を説明する。
　通常昇降レーンは、昇降路内で、人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通路である。回送昇降レーンは、回送運行のためにエレベータかごが昇降する通路である。
　本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
　なお、本実施の形態で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。
　図１４は、本実施の形態に係る昇降路の例を示す。
　図１４では、機械室があるエレベータかごが昇降する昇降路の例を示す。しかし、本実施の形態に係る昇降路は、機械室レスのエレベータかごの昇降にも適用可能である。
　なお、実際の昇降路の設計で必要となる機構は従来通りであるので、これらの機構についての説明は省略する。具体的には、調速機、制御ケーブル、釣り合鎖、乗場敷居、トーガード、リミットスイッチ、ファイナルリミットスイッチ、張り車、エレベータかごのドア、セーフティシュー、かご敷居、ドア制御装置、非常止め、ガイドシューなどの説明を省略する。
　図１４の（ａ）は、昇降路の側面を示す。図１４の（ｂ）は、昇降路の前面を示す。
　昇降路１０１には、通常昇降レーン１０１１と回送昇降レーン１０１２とが設けられている。
　通常昇降レーン１０１１では、エレベータかご１０５は通常の状態で昇降する。つまり、通常の状態のエレベータかご１０５は人貨を搭載するできる状態になっている。一方、回送昇降レーン１０１２では、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は折りたたまれた状態で昇降する。つまり、折りたたまれた状態のエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は人貨を搭載するできる状態になっていない。
　なお、図１４（ｂ）に巻き上げ機１０２とプーリー１０３の組が４組あるので、昇降路１０１には、４台のエレベータかごが存在している。図１４（ａ）では、作図上の都合により、回送昇降レーン１０１２にはエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７の２台のエレベータかごのみが図示されているが、回送昇降レーン１０１２には、３台のエレベータかごが存在している。
　通常昇降レーン１０１１にあるエレベータかご１０５は、任意の位置（階床）で後退して回送昇降レーン１０１２に入り、折りたたまれて、エレベータかご１０６又はエレベータかご１０７になる。一方、回送昇降レーン１０１２にあるエレベータかご１０６又はエレベータかご１０７は、任意の位置（階床）で前進して通常昇降レーン１０１１に入り、展開されて、エレベータかご１０５になる。つまり、エレベータかご１０５とエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は、任意の位置（階床）でレーンを入れ替えることができる。
　エレベータかご１０５、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は、それぞれ、プーリー１０３を介して巻き上げ機１０２に接続される。プーリー１０３は、エレベータかごが通常昇降レーン１０１１に配置されている際とエレベータかごが回送昇降レーン１０１２に配置されている際とで位置を変える。また、エレベータかご１０５、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７には、おもり１０４が設けられている。
　通常昇降レーンと回送昇降レーンには、それぞれガイドレールが設けられている。折りたたまれて回送昇降レーンに移動したエレベータかごは回送昇降レーンの上方に他のエレベータかごがない限り、最上階に移動することができる。同様に折りたたまれて回送昇降レーンに移動したエレベータかごは回送昇降レーンの下方に他のエレベータかごがない限り、最下階に移動することができる。
　また、回送昇降レーンでは、速度の制限が無いので、折りたたまれたエレベータかごを極めて高速に移動させることができる。
　次に、エレベータかごの通常昇降レーンと回送昇降レーンの間の移動方法を説明する。
　図１５は、正面から見た通常昇降レーンにあるエレベータかご２０１Ｆと、正面から見た回送昇降レーンにあるエレベータかご２０２Ｆ＿Ｆを示す。
　図１６は、側面から見た通常昇降レーンにあるエレベータかご２０１Ｆと、側面から見た回送昇降レーンにあるエレベータかご２０２Ｆ＿Ｆを示す。
　エレベータかごの折りたたみはヒンジ機構２０Ｈにて実現される。また、通常昇降レーンと回送昇降レーンとの間のエレベータかごの移動は留め金２０Ｋにて実現される。
　図１７は、ヒンジ機構２０Ｈの詳細を示す。図１８は、留め金２０Ｋの詳細を示す。
　ヒンジ機構２０Ｈはエレベータかごの前面上部に設けられている。ヒンジ機構２０Ｈは、ヒンジ３０１とステッピングモータ３０２により構成される。ヒンジ３０１はステッピングモータ３０２により、通常昇降レーンでは９０度に、回送昇降レーンでは原理的には１８０度になるよう制御される。なお、エレベータかごの前面下部、背面上部、背面下部にもヒンジ３０１が装着される。ステッピングモータ３０２の能力により他のヒンジ３０１にもステッピングモータ３０２を配してもよい。
　図１９は、エレベータかごが折りたたまれる際の中間過程を示す。より具体的には、符号２０３Ｆ及び符号２０４Ｓはエレベータかごが折りたたみ線２０４０にて折りたたまれる中間過程を示す。
　図１８の留め金２０Ｋには、両端にガイドレール誘導端３０３、ガイドレールに接触して回転する車輪３０４、ステッピングモータ３０５が配される。状態３０６は、留め金２０Ｋが回送昇降レーンのガイドレールに乗っている状態である。留め金２０Ｋの他方も同じく回送昇降レーンのガイドレールに乗っている。ステッピングモータ３０５を９０度回転させることにより、留め金２０Ｋは通常昇降レーンのガイドレールに乗る（状態３０７又は状態３０８）。また、状態３０７のように留め金２０Ｋが通常昇降レーンのガイドレールに乗っている状態で、ステッピングモータ３０５が９０度回転すると、留め金２０Ｋは回送昇降レーンのガイドレールに乗る（状態３０６）。なお、留め金２０Ｈの移動に伴いプーリー１０３も通常昇降レーンと回送昇降レーンの間を移動する。
　なお、本実施の形態は、かごが自走する形式のエレベータを排除するものではない。
　本実施の形態に係る６０の機能構成例及びハードウェア構成例は、実施の形態１に示す通りである。
　つまり、本実施の形態においても、機械学習部６０１は実施の形態１で示したものと同様に機械学習を行い、運行管理アルゴリズムを生成する。
　更に、本実施の形態においても、制御部６０２は実施の形態１と示したものと同様に運行管理アルゴリズムを実行して、図１４～図１９を参照して説明したエレベータかごの運行を管理する。
　図２０及び図２１は、本実施の形態に係る制御部６０２の動作手順を示す。
　図２０は、制御部６０２がエレベータかごを昇降レーンから回送昇降レーンへ移動させる際の動作手順を示す。
　図２１は、制御部６０２がエレベータかごを昇降レーンから回送昇降レーンへ移動させる際の動作手順を示す。
　図２０において、通常昇降レーンにあるエレベータかごが指定された最後の行き先階に達すると（ステップＳ９０１）、制御部６０２は、当該エレベータかごを回送昇降レーンに移動させる（ステップＳ９０２）。あるエレベータかごが行き先階に達した際に当該階にてすでに回送昇降レーンに他のエレベータかごがある場合は、回送昇降レーンにあるエレベータかごは通常昇降レーンに水平移動できる階に移動し、当該階で通常昇降レーンに水平移動する。このようにすることで、行き先階に達したエレベータかごは回送昇降レーンに移動することができる。
　図２１において、エレベータ利用者が呼び出しを行った場合に、すでに呼び出し階に向かうエレベータかごがあれば（ステップＳ１００１でＹＥＳ）、制御部６０２は動作を終了する。
　一方、呼び出し階に向かうエレベータかごがない場合（ステップＳ１００１でＮＯ）は、制御部６０２は、呼び出し階に最も近い回送昇降レーンにあるエレベータかごを案内エレベータかごに指定し、指定した案内エレベータかごを呼び出し階に向かわせる（ステップＳ１００２）。
　通常昇降レーンに存在する他のエレベータかごにより案内エレベータかごが呼び出し階に到達することができない場合（ステップＳ１００３でＹＥＳ）は、制御部６０２は、行き先階への通常昇降レーンが空くまで案内エレベータかごを待機させる（ステップＳ１００４）。行き先階への通常昇降レーンが空いたら、制御部６０２は、案内エレベータかごを、回送昇降レーンから通常昇降レーンに移動させる（ステップＳ１００５）。
　ステップＳ１００３でＹＥＳになる場合としては、例えば、以下の場合が考えられる。
　エレベータ利用者が１０階で上方向に向かうエレベータかごを呼び出した場合に、制御部６０２が７階の回送昇降レーンにいるエレベータかごを案内エレベータかごとして呼び出し階である１０階に向かわせる。しかしながら、９階の通常昇降レーンには下方向に向かうエレベータかごが存在する。この場合は、案内エレベータかごは、通常昇降路にある下方向に向かう他のエレベータかごにより１０階に向かうことができない。このため、制御部６０２は、他のエレベータかごが７階を通り越すまで、案内エレベータかごを待機させる。
　このように、本実施の形態によれば、昇降路に通常昇降レーンと回送昇降レーンが存在する建物においても、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
実施の形態３．
　本実施の形態では、エレベータ利用者の利便性を更に向上させる構成を説明する。本実施の形態では、エレベータ利用者は、通常、乗場の壁面に設置される呼び出しボタンを押さずとも、図２２に示すホールウェイに設置される制御盤１４０１によりエレベータかごの呼び出しができる。
　制御盤１４０１は、図１に示す通信機５０９と特小電力無線にて接続されるが、機能は従来の呼び出しボタンと同じである。
　図２３は、制御盤１４０１の操作画面１４０２を示す。
　図２３の例では、行き先階がテンキーで入力されるが、上下ボタンで行き先階が入力されるようにしてもよい。また、行先階ボタンで行き先階が入力されるようにしてもよい。また、超高層ビルでは行き先階ボタンをスワイプ動作でスクロールできるようにしてもよい。
実施の形態４．
　日本におけるスマートフォンの普及率は５０％を超えた。スマートフォンは移動体通信網による通信のみならず、無線ＬＡＮによる通信とブルートゥース（登録商標）による通信も可能である。その無線ＬＡＮを使用したエレベータ呼び出しを可能にすると、そのエレベータ利用者個人に最適化されたサービスを提供可能である。
　図２４は、スマートフォンに表示される行き先階の入力画面１５０１の例を示す。また、図２５は、スマートフォンに表示される待ち時間の通知画面１５０２の例を示す。
　このように、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００の制御部６０２は、エレベータ利用者の携帯端末装置であるスマートフォンから行き先階の登録を受け付けることができる。また、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００の制御部６０２は、予想される待ち時間を、呼び出しを行ったエレベータ利用者のスマートフォンに表示させることができる。なお、図２５の例では、カウントダウン形式で待ち時間が表示されているが、図１３に示すような砂時計形式で待ち時間が表示されるようにしてもよい。
　このように、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００とエレベータ利用者のスマートフォンとの間で通信が行われるが、未知のエレベータ利用者にエレベータ運行管理装置６００へのアクセスを自由に認めるとセキュリティ上問題がある。そこで、エレベータ利用者のスマートフォンのＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスをＲＡＤＩＵＳ（Ｒｅｍｏｔｅ　Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ　Ｄｉａｌ－ｉｎ　Ｕｓｅｒ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）サーバー（ＩＥＥＥ　８０２．１ｘ）に予め登録しておく。そして、エレベータ利用者のスマートフォンがエレベータ運行管理装置６００にアクセスする際は、ＲＡＤＩＵＳサーバーにて当該スマートフォンを認証できた場合に制御部６０２がスマートフォンに固定的にＩＰアドレスを与える。以降は、制御部６０２がスマートフォンに与えたＩＰアドレスが用いられて制御部６０２とスマートフォンとの間で行き先階の登録及び待ち時間の通知が行われる。ＲＡＤＩＵＳサーバーは公知技術であるため、説明を省略する。
　なお、通常、勤務で職場に行く場合などは行き先階は同じであるので、エレベータ利用者のスマートフォンが無線ＬＡＮアクセスポイントの通信圏に入ると自動的にエレベータ呼び出しを行うと行った運用も可能である。
　以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
　あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
　あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
　なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
　最後に、エレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成の補足説明を行う。
　図３に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
　プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
　図３に示すメモリ９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。
　図３に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等である。
　図３に示す通信装置９０４は、データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む。
　通信インタフェース９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）である。
　また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
　また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
　また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５及び運行データ受信部６０６の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
　また、エレベータ運行管理装置６００は、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）といった処理回路により実現されてもよい。
　なお、本明細書では、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
　つまり、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。
　１００　エレベータかご、１０１　昇降路、１０２　巻き上げ機、１０３　プーリー、１０４　おもり、１０５　エレベータかご、１０６　エレベータかご、１０７　エレベータかご、１０１１　通常昇降レーン、１０１２　回送昇降レーン、５０６　表示板、５０７　行き先ボタン、５０８　制御盤、５０９　通信機、５１０　無線ＬＡＮアクセスポイント、５１１　ネットワークスイッチ、６００　エレベータ運行管理装置、６０１　機械学習部、６０２　制御部、６０３　データセット調整部、６０４　コマンド送信部、６０５　コマンド受信部、６０６　運行データ受信部、６０７　オペレーティングシステム、６０８　ネットワークドライバ、６０９　ストレージドライバ。

Claims (13)

  1. 　複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置であって、
    　前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習部と、
    　前記機械学習部により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う制御部とを有するエレベータ運行管理装置。
  2. 　前記機械学習部は、
    　前記運行管理アルゴリズムの更新タイミングにおいて、前記更新タイミングまでに蓄積された運行データを用いた機械学習を行って、前記運行管理アルゴリズムを更新し、
    　前記制御部は、
    　前記機械学習部により前記運行管理アルゴリズムが更新された後は、更新後の前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  3. 　前記機械学習部は、
    　少なくとも、呼び出し時刻、呼び出し階、行き先階、停止階、停止時間、乗客数、呼び出し待ち時間、エレベータ運行日が平日であるか休日であるかの情報が含まれる運行データを用いた機械学習を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  4. 　前記機械学習部は、
    　機械学習を行って、呼び出しが行われた際の待ち時間が最も短いエレベータかごを前記複数のエレベータかごの中から選択するためのアルゴリズムを前記運行管理アルゴリズムとして生成し、
    　前記制御部は、
    　呼び出しが行われた際に、前記運行管理アルゴリズムを実行して、待ち時間が最も短いエレベータかごを前記複数のエレベータかごの中から選択する請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  5. 　前記制御部は、
    　選択したエレベータかごが呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの待ち時間を、前記呼び出し階に設置された表示装置に表示する請求項４に記載のエレベータ運行管理装置。
  6. 　前記制御部は、
    　選択したエレベータかごが呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの待ち時間を、呼び出しを行ったエレベータ利用者の携帯端末装置に表示する請求項４に記載のエレベータ運行管理装置。
  7. 　前記制御部は、
    　前記待ち時間をカウントダウン形式及び砂時計形式の少なくともいずれにより表示する請求項５又は６に記載のエレベータ運行管理装置。
  8. 　前記制御部は、
    　エレベータ利用者の携帯端末装置から、前記エレベータ利用者の行き先階の登録を受け付ける請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  9. 　前記制御部は、
    　人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通常昇降レーンと、回送運行のためにエレベータかごが昇降する回送昇降レーンとが設けられている建物での前記複数のエレベータかごの運行管理を、前記運行管理アルゴリズムを実行して行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  10. 　前記制御部は、
    　エレベータかごが折りたたまれた状態で前記回送昇降レーンを昇降する建物での前記複数のエレベータかごの運行管理を、前記運行管理アルゴリズムを実行して行う請求項９に記載のエレベータ運行管理装置。
  11. 　前記制御部は、
    　ホールウェイに設置される制御盤による呼び出しに対して、前記複数のエレベータかごの運行管理を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  12. 　複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置が、
    　前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成し、
    　生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理方法。
  13. 　複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置に、
    　前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習処理と、
    　前記機械学習処理により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う制御処理とを実行させるエレベータ運行管理プログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110182655A (zh) * 2019-06-06 2019-08-30 上海三菱电梯有限公司 用于单梯的预测乘客乘梯需求的电梯控制方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10875742B2 (en) * 2017-11-09 2020-12-29 Otis Elevator Company Elevator service request using user device with filtered destination floor selection
CN111492371B (zh) * 2017-12-14 2023-05-26 三菱电机株式会社 检索系统和监视系统
CN111891882B (zh) * 2020-09-09 2023-09-08 金胜昔 一种连续升降机构、连续升降机构的提升方法及竖井
JP2022066665A (ja) * 2020-10-19 2022-05-02 株式会社日立製作所 通信パケット難読化装置、エレベータシステム及び通信パケット難読化方法
CN113247723A (zh) * 2021-06-04 2021-08-13 蒂升电梯(中国)有限公司成都分公司 一种电梯模块控制装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS52106554A (en) * 1976-03-05 1977-09-07 Hitachi Ltd Elevator waiting time indicating system
JP2004002020A (ja) * 2002-05-27 2004-01-08 Inventio Ag 数台の自走式かごと少なくとも３つの隣接配置されたエレベータ昇降路とを備えたエレベータ設備
JP2004250123A (ja) * 2003-02-18 2004-09-09 Mitsubishi Electric Corp エレベータの待ち時間表示システム
JP2005255289A (ja) * 2004-03-09 2005-09-22 Fujitec Co Ltd エレベータシステム及びその群管理制御装置
JP2008505037A (ja) * 2004-06-29 2008-02-21 オーチス　エレベータ　カンパニー プログラムできる調整可能なタッチスクリーン式エレベータ呼び装置
JP2015168520A (ja) * 2014-03-07 2015-09-28 東芝エレベータ株式会社 呼び登録システム

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5912594A (ja) 1982-07-09 1984-01-23 松下電器産業株式会社 高周波加熱装置
JP3414846B2 (ja) 1993-07-27 2003-06-09 三菱電機株式会社 交通手段制御装置
US5644110A (en) * 1994-12-16 1997-07-01 Otis Elevator Company Elevator service for dual lobby during up-peak
JPH109541A (ja) 1996-06-24 1998-01-16 Kurimoto Ltd 廃棄物の焼却炉と焼却方法
JP4158306B2 (ja) 2000-02-15 2008-10-01 三菱電機株式会社 エレベータシステム
JP2001247272A (ja) * 2000-03-06 2001-09-11 Mitsubishi Electric Corp エレベーターの保守運転装置
KR100567365B1 (ko) * 2002-03-07 2006-04-03 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 엘리베이터의 카 상부 난간장치
EP1367018B1 (de) 2002-05-27 2010-10-06 Inventio AG Aufzugsanlage mit mehreren selbstfahrenden Kabinen und mindestens drei nebeneinander angeordneten Aufzugsschächten
CN1612837A (zh) * 2002-12-24 2005-05-04 三菱电机株式会社 电梯装置
JP4575030B2 (ja) * 2004-05-27 2010-11-04 三菱電機株式会社 エレベータ交通需要予測装置およびそれを備えるエレベータ制御装置
JP2006199394A (ja) 2005-01-18 2006-08-03 Mitsubishi Electric Corp エレベータ装置
JP4570482B2 (ja) * 2005-03-02 2010-10-27 三菱電機株式会社 自動車用エレベーター装置
US8162108B2 (en) * 2006-06-30 2012-04-24 Otis Elevator Company Elevator having a limit switch for controlling power to the drive system as an elevator car approaches a shallow pit or a low overhead
KR101115482B1 (ko) * 2006-12-22 2012-03-05 오티스 엘리베이터 컴파니 단일 승강로 내에 다수의 차체를 구비한 엘리베이터 시스템
US8151943B2 (en) * 2007-08-21 2012-04-10 De Groot Pieter J Method of controlling intelligent destination elevators with selected operation modes
CN101774502A (zh) * 2009-01-08 2010-07-14 蒂森克虏伯家用电梯(上海)有限公司 一种可节省空间的家用电梯
JP6210921B2 (ja) * 2014-04-04 2017-10-11 三菱電機株式会社 エレベータ装置およびエレベータ予測配車制御方法
CN108483148B (zh) * 2016-08-23 2020-08-21 湖州巨拓电梯配件有限公司 一种连续升降式循环电梯的第二轿厢转运模块
CN206218988U (zh) * 2016-11-30 2017-06-06 日立电梯（成都）有限公司 一种用于电梯救援的逃生装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS52106554A (en) * 1976-03-05 1977-09-07 Hitachi Ltd Elevator waiting time indicating system
JP2004002020A (ja) * 2002-05-27 2004-01-08 Inventio Ag 数台の自走式かごと少なくとも３つの隣接配置されたエレベータ昇降路とを備えたエレベータ設備
JP2004250123A (ja) * 2003-02-18 2004-09-09 Mitsubishi Electric Corp エレベータの待ち時間表示システム
JP2005255289A (ja) * 2004-03-09 2005-09-22 Fujitec Co Ltd エレベータシステム及びその群管理制御装置
JP2008505037A (ja) * 2004-06-29 2008-02-21 オーチス　エレベータ　カンパニー プログラムできる調整可能なタッチスクリーン式エレベータ呼び装置
JP2015168520A (ja) * 2014-03-07 2015-09-28 東芝エレベータ株式会社 呼び登録システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110182655A (zh) * 2019-06-06 2019-08-30 上海三菱电梯有限公司 用于单梯的预测乘客乘梯需求的电梯控制方法

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