(57)【要約】【課題】冷凍車両の冷凍機の制御を改善する提案を行うシステムを提供する。【解決手段】改善提案システムは、冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付ける受付部と、１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における輸送計画データおよび冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、受付部が受け付けた輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす冷凍機の制御情報を算出する算出部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付ける受付部と、
１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受付部が受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出する算出部と、
を備える改善提案システム。
【請求項２】
前記算出部は、前記冷凍機が必要とする燃料消費量が所定の基準以下となるような前記冷凍機の制御情報を算出する、
請求項１に記載の改善提案システム。
【請求項３】
前記算出部は、前記冷凍車両の保冷庫の庫内温度が所定の範囲内となるような前記冷凍機の制御情報を算出する、
請求項１または請求項２に記載の改善提案システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記冷凍車両の保冷庫の設定温度を算出する、
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の改善提案システム。
【請求項５】
前記算出部は、前記設定温度を基準とする温度制御幅を算出する、
請求項４に記載の改善提案システム。
【請求項６】
前記算出部は、前記冷凍機におけるデフロスト運転のインターバルを算出する、
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の改善提案システム。
【請求項７】
前記輸送計画データは、前記荷物の種類、前記冷凍車両の輸送ルートを含む、
請求項１から請求項６の何れか１項に記載の改善提案システム。
【請求項８】
前記輸送計画データに基づく前記荷物の輸送中に、当該輸送を行う前記冷凍車両から前記冷凍機の制御情報を取得する取得部と、
前記算出部が算出する制御情報を前記冷凍車両に送信する送信部と、
をさらに備える請求項１から請求項７の何れか１項に記載の改善提案システム。
【請求項９】
冷凍車両の冷凍機の制御の改善提案方法であって、
冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付けるステップと、
１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受け付けるステップで受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出するステップと、
を有する改善提案方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付ける手段、
１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受け付ける手段が受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、改善提案システム、改善提案方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
冷凍車両の中には、車両の走行に用いる動力を、冷凍機の動力としても用いる構成を有する車両がある。このような構成の冷凍車両について、冷凍車両のＥＣＵから走行状態に関する情報を取得し、冷凍車両の走行状態と冷凍機の運転状態の両面からエネルギーの効率化を図る制御が提案されている。例えば、特許文献１には、冷凍車両の管理センターが、冷凍車両の走行経路上に登り坂があることを検出すると、登り坂の走行負荷を考慮して、予め登り坂に差し掛かるまでの間に強めの冷却を行い、登り坂では、冷凍車両の走行に多くの負荷を分配できるようにする運行管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１７４８１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
冷凍車両で荷物を輸送する場合、適切な荷物の温度管理が求められる。例えば、荷物の種類によって、基準となる設定温度から、どの程度の乖離が許容されるかは異なる。また、同じ種類の荷物を輸送する場合でも、冷凍車両の特性や走行ルートなどによって、適正な温度管理を行うための冷凍機の運転が異なる可能性がある。所望の温度管理を達成しつつ、走行条件や輸送する荷物に応じたエネルギー効率のよい冷凍機の制御が求められている。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる改善提案システム、改善提案方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、改善提案システムは、冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付ける受付部と、１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受付部が受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出する算出部と、を備える。
【０００７】
本発明の一態様によれば、前記算出部は、前記冷凍機が必要とする燃料消費量が所定の基準以下となるような前記冷凍機の制御情報を算出する。
【０００８】
本発明の一態様によれば、前記算出部は、前記冷凍車両の保冷庫の庫内温度が所定の範囲内となるような前記冷凍機の制御情報を算出する。
【０００９】
本発明の一態様によれば、前記算出部は、前記冷凍車両の保冷庫の設定温度を算出する。
【００１０】
本発明の一態様によれば、前記算出部は、前記設定温度を基準とする温度制御幅を算出する。
【００１１】
本発明の一態様によれば、前記算出部は、前記冷凍機におけるデフロスト運転のインターバルを算出する。
【００１２】
本発明の一態様によれば、前記輸送計画データは、前記荷物の種類、前記冷凍車両の輸送ルートを含む。
【００１３】
本発明の一態様によれば、前記改善提案システムは、前記輸送計画データに基づく前記荷物の輸送中に当該輸送を行う前記冷凍車両から前記冷凍機の制御情報を取得する取得部と、前記算出部が算出する制御情報を前記冷凍車両に送信する送信部と、をさらに備える。
【００１４】
本発明の一態様によれば、改善提案方法は、冷凍車両の冷凍機の制御の改善提案方法であって、冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付けるステップと、１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受け付けるステップで受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出するステップと、を有する。
【００１５】
本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータを、冷凍車両による荷物の輸送計画データの入力を受け付ける手段、１または複数の冷凍車両による複数回の輸送における前記輸送計画データおよび前記冷凍車両が備える冷凍機の制御情報を含む運転データと、前記受け付ける手段が受け付けた前記輸送計画データと、に基づいて、所定の基準を満たす前記冷凍機の制御情報を算出する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、冷凍車両の冷凍機について、温度制御の精度やエネルギー効率を向上させる制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態における改善提案システムの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるパラメータの一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態における燃料消費量の算出方法の一例を説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態における冷凍機制御パラメータの学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態における冷凍機制御パラメータの算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態における改善提案システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態による冷凍車両の冷凍機の制御について改善提案を行うシステムを、図１〜図６を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態における改善提案システムの一例を示す図である。
図１に示すとおり改善提案システム１は、改善提案装置１０と、複数の冷凍車両２０Ａ〜２０Ｂと、端末装置４０とを含む。冷凍車両２０Ａは、ＥＣＵ２１Ａと、保冷庫２２Ａと、冷凍機３０Ａと、コントローラ３１Ａとを備える。
【００１９】
ＥＣＵ２１Ａは、冷凍車両２０Ａの走行を制御する機能を備える。例えば、ＥＣＵ２１Ａは、ドライバーの操作に基づいて、エンジン、ブレーキ、ステアリング等の制御を行う。ＥＣＵ２１Ａは、ネットワークを介して改善提案装置１０との通信を行う通信手段を備える。ＥＣＵ２１Ａは、例えば、冷凍車両２０Ａが消費する燃料消費量や走行速度などの走行運転データを、改善提案装置１０へ送信する。
【００２０】
冷凍機３０Ａは、冷凍車両２０Ａで輸送する荷物を冷却または加温する装置である。冷凍機３０Ａは、図示しない圧縮機、室外熱交換器、室内熱交換器、膨張弁などから構成される冷媒回路を備えている。コントローラ３１Ａは、冷凍機３０Ａを制御する。荷物は、保冷庫２２Ａに積載され、コントローラ３１Ａは、保冷庫２２Ａの庫内温度が設定温度となるよう冷凍機３０Ａを運転する。また、コントローラ３１Ａは、ネットワークを介して改善提案装置１０と通信を行う通信手段を備える。例えば、コントローラ３１Ａは、各種センサが検出する冷媒回路の冷媒の温度や圧力、圧縮機の回転数等の情報や、保冷庫２２Ａ内に設けられた温度センサが検出した庫内温度、外気温を検出するセンサが検出した庫外温度、冷凍機３０Ａが消費する燃料消費量などの冷凍運転データを改善提案装置１０へ送信する。
【００２１】
冷凍車両２０Ｂも冷凍車両２０Ａと同様の機能、構成を備えている。また、改善提案装置１０と通信可能な冷凍車両は１台でもよいし、３台以上であってもよい。なお、冷凍車両２０Ａ、２０Ｂの区別が必要ない場合は、単に冷凍車両２０と記載する。ＥＣＵ２１、保冷庫２２、冷凍機３０、コントローラ３１についても同様である。
【００２２】
端末装置４０は、配送センターに設けられたコンピュータである。配送センターでは、担当者が、輸送する荷物の種類や個数、荷物の輸送ルート、輸送に用いる冷凍車両２０の識別情報、輸送ルートの天候などの輸送計画データを端末装置４０に入力する。輸送ルートとは、例えば、配送センターから輸送先までの経路の情報、あるいは、配送センターから荷物の輸送先までに経由する位置の情報である。端末装置４０は、ネットワークを介して改善提案装置１０と通信可能に接続されている。端末装置４０は、担当者によって入力された輸送計画データを、改善提案装置１０へ送信する。
【００２３】
改善提案装置１０は、データ取得部１１と、パラメータ算出部１２と、提案情報出力部１３と、通信部１４と、条件受付部１５と、記憶部１６と、学習部１７とを備える。
データ取得部１１は、通信部１４がＥＣＵ２１から受信した燃料消費量や走行距離、走行速度などの走行運転データを取得する。また、データ取得部１１は、通信部１４がコントローラ３１から受信した保冷庫２２の設定温度、庫内温度、外気温、冷凍機３０が備える圧縮機の回転数、圧縮機や熱交換器付近での冷媒の圧力や温度などの冷凍運転データを取得する。
【００２４】
パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が取得した輸送計画データを用いて、冷凍車両２０に適用する冷凍機制御パラメータを算出する。冷凍機制御パラメータとは、例えば、保冷庫２２に対する設定温度、その設定温度を基準としてどの程度の変動を許容するのかを示す温度制御幅、デフロスト運転の実行タイミングを決定するデフロストインターバル等である。例えば、パラメータ算出部１２は、データ取得部１１が取得した走行運転データおよび冷凍運転データと、条件受付部１５が取得した輸送計画データとの関係を学習することによって構築された冷凍機制御パラメータの算出モデルに基づいて、冷凍機制御パラメータを算出する。この算出モデルは、例えば、冷凍車両２０の車種、荷物の種類、輸送ルート、外気温などのパラメータを入力すると、最適な設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルを出力するように構築されている。ここで、最適とは、例えば、輸送する荷物に要求される温度管理を最も精度よく実現できること、あるいは、最も燃費のよい輸送が可能なことである。パラメータ算出部１２は、算出した冷凍機制御パラメータを提案情報出力部１３に出力する。
【００２５】
提案情報出力部１３は、冷凍機制御パラメータを改善提案装置１０のモニタに表示したり、端末装置４０へ送信したり、冷凍車両２０へ送信したりする。冷凍機制御パラメータを受信した端末装置４０は、冷凍機制御パラメータを表示する。配送センターでは、担当者やドライバーが、この表示を見て、これから輸送を開始する冷凍車両２０のコントローラ３１に、端末装置４０が表示した冷凍機制御パラメータの値を設定する。あるいは、コントローラ３１が、冷凍車両２０に送信された冷凍機制御パラメータを受信した場合、コントローラ３１は、パラメータの値をコントローラ３１自身に設定する。これにより、冷凍車両２０は、荷物の種類や輸送ルートに応じた最適な冷凍機制御パラメータに基づいて、冷凍機３０を運転しながら荷物を輸送することができる。
【００２６】
通信部１４は、冷凍車両２０のＥＣＵ２１およびコントローラ３１と通信を行う。
条件受付部１５は、冷凍車両２０が輸送する荷物の種類、輸送ルートなど、冷凍機制御パラメータ算出の条件となる輸送計画データ入力を受け付ける。例えば、条件受付部１５は、通信部１４が端末装置４０から受信した冷凍車両２０の識別情報や車種、積載する荷物の種類や個数、輸送ルートなどの輸送計画データを取得する。
記憶部１６は、様々な情報を記憶する。例えば、記憶部１６は、データ取得部１１が取得した走行運転データ、冷凍運転データ、輸送計画データを記憶する。以下、走行運転データ、冷凍運転データ、輸送計画データの一部または全部の総称として運転データと記載する。
【００２７】
学習部１７は、データ取得部１１が取得した走行運転データ、冷凍運転データ、条件受付部１５が取得した輸送計画データに基づいて、算出モデルを構築する。例えば、学習部１７は、冷凍車両の識別情報別、冷凍車両の種類別、荷物の種類別、輸送ルート別に、庫内温度が最も望ましい温度に維持された場合の、設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルを、冷凍車両の識別情報、冷凍車両の種類、荷物の種類、輸送ルートと対応付けて「温度管理優先の冷凍機制御パラメータ」として記憶部１６に記録する。また、例えば、学習部１７は、冷凍車両の識別情報別、冷凍車両の種類別、荷物の種類別、輸送ルート別に、庫内温度が適正な温度範囲に維持され、最も燃料消費量が少なかったときの、設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルを、冷凍車両の識別情報、冷凍車両の種類、荷物の種類、輸送ルートと対応付けて「燃費優先の冷凍機制御パラメータ」として記憶部１６に記録する。なお、最も燃料消費量が少ないとは、冷凍機３０の燃料消費量が最も少ない、あるいは、冷凍機３０および冷凍車両２０による燃料消費量が最も少ないことを意味する。
【００２８】
また、学習部１７は、データ取得部１１が新たに取得した走行運転データ、冷凍運転データと、登録済みの「温度管理優先の冷凍機制御パラメータ」を比較して、より望ましい温度管理が達成できている場合には、登録済みの「温度管理優先の冷凍機制御パラメータ」を新たに取得した冷凍運転データに含まれる設定温度等の値で更新する。あるいは、学習部１７は、データ取得部１１が新たに取得した運転データが、登録済みの「燃費優先の冷凍機制御パラメータ」よりも燃費のよい運転を示している場合は、登録済みの「燃費優先の冷凍機制御パラメータ」を新たに取得した運転データに含まれる設定温度等の値で更新する。このようにして構築された算出モデルとは、例えば、様々な冷凍車両の識別情報、冷凍車両の種類、荷物の種類、輸送ルートの組合せと対応付けられた設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルのデータセットの集まりである。
【００２９】
算出モデルは、冷凍車両２０や冷凍機３０が最も優れた動作を行ったときの冷凍機制御パラメータの値に限定されない。例えば、「温度管理優先の冷凍機制御パラメータ」を算出するための算出モデルの場合、学習部１７は、データ取得部１１が取得した各種データの中から、庫内温度が望ましい範囲内に収まったときの冷凍車両の識別情報、冷凍車両の種類、荷物の種類、輸送ルート、庫内温度、温度制御幅、デフロストインターバルを含むデータを抽出し、冷凍車両の識別情報、冷凍車両の種類、荷物の種類、輸送ルートを入力パラメータ、庫内温度、温度制御幅、デフロストインターバルを出力パラメータとし、両者の関係を学習した算出モデルを構築してもよい。算出モデルの構築には、機械学習、深層学習などの手法を用いてもよい。
【００３０】
また、学習部１７は、パラメータ算出部１２が算出した冷凍機制御パラメータをコントローラ３１に適用して冷凍機３０を運転させ荷物を輸送したときにデータ取得部１１等が取得した走行運転データ、冷凍運転データ、輸送計画データに基づいて、保冷庫２２の温度管理状況、冷凍機３０等の燃料消費量を評価し、次回の評価時にさらに評価が向上するような「温度管理優先の冷凍機制御パラメータ」や「燃費優先の冷凍機制御パラメータ」が算出できるように算出モデルを更新してもよい。
【００３１】
算出モデルの入力パラメータと出力パラメータは上記のものに限定されない。パラメータについては、次に図２を用いて説明する。
図２は、本発明の一実施形態におけるパラメータの一例を示す図である。
まず、入力パラメータの「冷凍車両の識別情報」、「冷凍車両の種類」は、冷凍車両２０の個体差や車種（積載容量、駆動方式などの違い）が温度管理や燃料消費量に与える影響を出力パラメータ（冷凍機制御パラメータ）に反映させるためのものである。他の入力パラメータは、それぞれ以下のような影響を出力パラメータに反映させるためのものである。例えば、「荷物の種類」は、荷物の種類によって設定温度や許容される制御温度幅が異なる。「天候」、「外気温」、「湿度」は、冷凍機３０の能力（冷却または加温）や保冷庫２２の温度維持（外部からの進入熱）に影響する。「輸送ルート」、「走行速度」は、燃料消費量、冷凍機３０の能力、保冷庫２２の温度維持に影響する。例えば、輸送ルートが長ければ、走行負荷や冷凍機負荷が上昇する。また、輸送ルートに登り坂が多ければ走行負荷が高くなり、冷凍機３０の動力源が車両のエンジンであれば、冷凍機３０の能力に影響する可能性がある。また、渋滞の多い輸送ルートや走行速度が遅い場合、車両のエンジンを動力源として動作する冷凍機であれば、エンジンを停止することができないため、燃料消費量が増加し、燃費が低下する可能性がある。
【００３２】
また、出力パラメータについて、「設定温度」や「温度制御幅」は、それぞれ保冷庫２２の目標温度と、目標温度を基準とする許容が許される温度幅である。冷凍機３０は、積載する荷物の種類に応じて、庫内温度を適切な範囲の温度に制御しなければならない。荷物の種類別の温度制御幅の例を示すと、例えば、医薬品の場合、その種類によって±２〜８℃程度である。また、野菜の場合、根菜類であれば±０〜４℃程度、葉物の場合は冷害を防ぐためにマイナスとなることを許容せず＋０〜４℃程度である。果物の場合は例えば、±０〜４℃程度である。
【００３３】
「デフロストインターバル」は、デフロスト運転の間隔であるが、蒸発器に着霜した状態が続くと冷却能力が低下したままとなるため、デフロスト運転を実行して霜を溶かす必要がある。一方、デフロスト運転中は庫内の冷却が停止するため、デフロスト運転を過度に行うと温度管理に影響が出る。従って、適切なデフロストインターバルを設定することは、冷凍機３０の運転効率や保冷庫２２の温度管理に影響する。
【００３４】
また、評価用パラメータについて、「庫内温度」は、実際の庫内温度が上記の出力パラメータの設定温度および温度制御幅によって定められる範囲内の温度に収まっているかどうかを評価するためのパラメータである。「燃料消費量」は、冷凍車両２０や冷凍機３０が消費するエネルギーの指標であり、庫内温度が適切な範囲に収まっていれば、燃料消費量は小さい方が好ましい。図３に冷凍機３０の燃料消費量の算出方法の一例を示す。
【００３５】
図３は、本発明の一実施形態における燃料消費量の算出方法を説明する図である。
図示する発電機は、冷凍車両２０に搭載され、冷凍機３０の圧縮機や庫内熱交換器用ファンのモータへ電力を供給する。そこで、発電機の後流に電圧センサ、電流センサを設け、消費電力Ｐを測定する。すると、冷凍機３０が消費する燃料の量Ｑは、所定の関数Ｆを用いて、Ｑ＝Ｆ（Ｐ）で算出することができる。なお、消費電力Ｐは、圧縮機モータの上流で測定した電力（圧縮機モータ上流で測定した電流値から推定した電力でもよい。）にファンモータの消費電力を加算して算出してもよい。ファンモータの消費電力Ｑfanは、ファンの周囲の温度センサ（例えば冷凍庫内熱交換器用のファンであれば、冷凍機の庫内温度センサ、冷凍庫外熱交用のファンであれば、冷凍機の外気温度センサ）が検出した温度Ｔと所定の関数Ｇを用いて、Ｑfan＝Ｇ（Ｔ）によって推定することができる。なお、燃料消費量は、燃料タンクに燃料センサを設け、燃料センサによって検出してもよい。燃料消費量は、冷凍機３０だけの燃料消費量でもよいし、冷凍車両２０の走行に使用した燃料消費量を加えた値でもよい。また、冷凍車両２０にバッテリを搭載し、バッテリによって冷凍機３０が駆動される場合、コントローラ３１は、バッテリが放電する電流を測定し、この電流値から消費電力を推定し、所定の関数を用いて、消費電力を燃料消費量に換算してもよい。
【００３６】
コントローラ３１は、上記方法で燃料消費量を算出すると、庫内温度等とともにその値を、改善提案装置１０へ送信する。データ取得部１１は、庫内温度と燃料消費量などの冷凍運転データを取得し、学習部１７が、庫内温度が適正で、且つ、燃料消費量が最小、あるいは、所定範囲の値となるときの入力パラメータと出力パラメータの関係を学習する。
【００３７】
また、燃料消費量の代わりに冷凍機３０や冷凍車両２０の電力消費量を算出し、評価用パラメータとしてもよい。あるいは、冷凍車両２０の輸送中における冷凍機３０が備える圧縮機の回転数を評価用パラメータとしてもよい。この場合、学習部１７は、例えば、庫内温度が適正で、且つ、回転数が比較的小さい範囲で稼働したときの入力パラメータと出力パラメータの関係を学習する。
【００３８】
次に改善提案装置１０における改善提案処理について説明する。改善提案処理は、最適な冷凍機制御パラメータを算出する算出モデルを構築する処理と、構築された算出モデルを用いて、実際の輸送計画に適した冷凍機制御パラメータを算出する処理とに分かれる。これらのうち、まず、算出モデルを構築する処理について、図４を用いて説明する。
【００３９】
図４は、本発明の一実施形態における冷凍機制御パラメータの学習処理の一例を示すフローチャートである。
まず、データ取得部１１等が、運転データを取得する（ステップＳ１１）。例えば、データ取得部１１は、コントローラ３１から輸送中の庫内温度、設定温度、制御温度幅、外気温、湿度、圧縮機の回転数、冷凍機３０による燃料消費量などの冷凍運転データを時刻とともに、通信部１４を介して取得する。データ取得部１１は、ＥＣＵ２１から冷凍車両２０による燃料消費量や走行速度などの走行運転データを時刻とともに、通信部１４を介して取得する。条件受付部１５は、端末装置４０から冷凍車両２０の識別情報、車種、荷物の種類、荷物の個数、輸送ルート、天候などの輸送計画データを、通信部１４を介して取得する。
【００４０】
データ取得部１１は、取得した運転データを、記憶部１６へ書き込んで保存する。データ取得部１１は、１回の輸送ごとに輸送計画データと冷凍運転データと走行運転データを対応付けて記憶部１６に保存する。データ取得部１１は、輸送の度に運転データを記憶部１６へ保存し、運転データを蓄積する（ステップＳ１２）。
【００４１】
次に学習部１７が、記憶部１６に蓄積された運転データを、例えば、冷凍車両２０の識別情報別、車種別、荷物の種類別、輸送ルート別、天候別、外気温別、湿度別、走行速度別に分類する。例えば、外気温、湿度、走行速度については、予め分類用に温度、湿度、速度の範囲が設定されており、この範囲ごとに分類を行ってもよい。
【００４２】
次に学習部１７は、燃費優先用の冷凍機制御パラメータを算出する算出モデルを構築する（ステップＳ１３）。例えば、学習部１７は、分類された運転データのグループごとに評価用パラメータを参照して、庫内温度が適正な範囲（例えば、設定温度を基準とする温度制御幅内）に収まっている運転データを選択し、その中で冷凍機３０の燃料消費量、又は冷凍機３０の燃料消費量と冷凍車両２０の走行に使用した燃料消費量の合計値が最も小さい運転データを選択する。学習部１７は、分類されたグループごとに選択した運転データの集まりを燃費優先用の算出モデルとする。
【００４３】
また、例えば、学習部１７は、分類後の運転データのグループごとに庫内温度が適正な範囲に収まっているデータの中から冷凍機３０等の燃料消費量が所定の範囲内（例えば、計算などで算出される理想値の範囲）となる運転データを抽出してこれらを学習データとし、学習データが示す、冷凍車両２０の識別情報、車種、荷物の種類、輸送ルート、天候、外気温、湿度、走行速度と、設定温度、制御温度幅、デフロストインターバルとの関係を示す算出モデル（例えば、関数群）を機械学習などにより構築してもよい。
【００４４】
次に学習部１７は、温度管理優先用の冷凍機制御パラメータを算出する算出モデルを構築する（ステップＳ１４）。例えば、学習部１７は、分類された運転データのグループごとに評価用パラメータを参照して、冷凍機３０等の燃料消費が許容範囲内であって、庫内温度が最も望ましい温度で制御されている運転データを選択し、グループごとに選択した運転データの集まりを温度管理優先用の算出モデルとする。最も望ましい温度とは、例えば、冷却の場合であれば、庫内温度をなるべく冷えた状態に制御できた場合の温度である。例えば、学習部１７は、輸送中の庫内温度を、設定温度を基準として上下に温度制御幅をもたせた許容温度範囲に収めつつ、平均温度が最も低い場合の運転データを最も望ましい運転データとして選択してもよい。
【００４５】
また、例えば、学習部１７は、分類後のグループごとに燃料消費量が所定範囲に収まっている運転データの中から、庫内温度が望ましい温度範囲（例えば、冷却の場合、許容温度範囲内の低温側に設けられた所定の温度範囲）で制御されている運転データ（例えば、冷えた状態で輸送できたときの運転データ）を抽出してこれらを学習データとし、学習データが示す、冷凍車両２０の識別情報、車種、荷物の種類、輸送ルート、天候、外気温、湿度、走行速度と、設定温度、制御温度幅、デフロストインターバルとの関係を示す算出モデルを機械学習などにより構築してもよい。
【００４６】
学習部１７は、ステップＳ１３、ステップＳ１４で構築した算出モデルを記憶部１６に保存する（ステップＳ１５）。
なお、ステップＳ１３、ステップＳ１４の入力パラメータ、出力パラメータは一例であって、これに限定されない。例えば、上記した入力パラメータのうち、冷凍車両２０の識別情報、荷物の種類、輸送ルートのみを用いて、これら３つの入力パラメータと設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルの関係を示す算出モデルを構築してもよい。あるいは、上記した出力パラメータのうち設定温度、制御温度幅のみを出力するような算出モデルを構築してもよい。
【００４７】
次に改善提案装置１０に実際の輸送計画に適した冷凍機制御パラメータの算出処理について、図５を用いて説明する。
図５は、本発明の一実施形態における冷凍機制御パラメータの算出処理の一例を示すフローチャートである。
まず、配送センターで、担当者が、これから輸送を開始する冷凍車両２０について、輸送計画データと優先モードを端末装置４０へ入力する。優先モードには、低燃費で輸送できることを優先する燃費優先モードと、温度管理を厳密に行うことを優先する温度管理優先モードが存在する。端末装置４０は、これらの情報を、改善提案装置１０へ送信する（ステップＳ２１）。改善提案装置１０では、通信部１４が輸送計画データと優先モードを受信する。条件受付部１５は、輸送計画データと優先モードを取得する（ステップＳ２２）。条件受付部１５は、パラメータ算出部１２へ冷凍機制御パラメータの算出を指示する。パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が取得した輸送計画データと優先モードと算出モデルとに基づいて、冷凍機制御パラメータを算出する（ステップＳ２３）。
【００４８】
例えば、優先モードが燃費優先の場合、パラメータ算出部１２は、燃費優先用の算出モデルの冷凍車両２０の識別情報別、荷物の種類別、輸送ルート別に分類された運転データのグループの中から、条件受付部１５が取得した冷凍車両２０の識別情報、荷物の種類、輸送ルート等に対応するグループを選択し、そのグループの設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルを冷凍機制御パラメータとして算出する。あるいは、パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が取得した輸送計画データのうち、冷凍車両２０の識別情報、荷物の種類、輸送ルート等の入力パラメータを、燃費優先用の算出モデルに入力する。パラメータ算出部１２は、燃費優先用の算出モデルが出力する入力パラメータの値に応じた設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルの各値を冷凍機制御パラメータとして算出する。
【００４９】
また、優先モードが温度管理優先モードの場合も同様に、パラメータ算出部１２は、温度管理優先用の算出モデルの運転データのグループの中から、条件受付部１５が取得した冷凍車両２０の識別情報、荷物の種類、輸送ルート等に対応するグループを選択し、そのグループの設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルを冷凍機制御パラメータとして算出する。あるいは、パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が取得した輸送計画データのうち入力パラメータを、温度管理優先用の算出モデルに入力し、算出モデルが出力する出力パラメータの各値を冷凍機制御パラメータとして算出する。
パラメータ算出部１２は、冷凍機制御パラメータ（例えば、設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルの各制御値）を提案情報出力部１３へ出力する。
【００５０】
提案情報出力部１３は、通信部１４へ冷凍機制御パラメータを冷凍車両２０（コントローラ３１）へ送信するよう指示する。通信部１４は、冷凍機制御パラメータを冷凍車両２０へ送信する（ステップＳ２４）。冷凍車両２０では、コントローラ３１が冷凍機制御パラメータを受信する。コントローラ３１は、冷凍機３０の設定値を、受信した冷凍機制御パラメータで更新する（ステップＳ２５）。例えば、受信した冷凍機制御パラメータが、設定温度「−１０℃」、温度制御幅「−２℃〜＋４℃」、デフロストインターバル「５時間」であれば、冷凍機３０に設定する設定温度、温度制御幅、デフロストインターバルの各パラメータの値を受信した値で更新する。
【００５１】
ステップＳ２５の処理は、手動で行ってもよい。例えば、提案情報出力部１３は、通信部１４へ冷凍機制御パラメータを端末装置４０へ送信し、通信部１４が、冷凍機制御パラメータを端末装置４０へ送信する。端末装置４０は、冷凍機制御パラメータをモニタへ表示する。配送センターの担当者はドライバーへ、設定温度「−１０℃」、温度制御幅「−２℃〜＋４℃」、デフロストインターバル「５時間」の各値を伝え、ドライバーがコントローラ３１へこれらの値を設定する。
【００５２】
パラメータの更新が完了すると、ドライバーは、冷凍車両２０の走行を開始し（ステップＳ２６）、荷物の輸送を行う。冷凍車両２０の走行中、コントローラ３１は、例えば、所定の時間間隔で、輸送中の庫内温度、外気温、湿度、圧縮機の回転数、冷凍機３０による燃料消費量などの冷凍運転データと時刻とを改善提案装置１０へ送信する。ＥＣＵ２１は、冷凍車両２０の走行で消費された燃料消費量や走行速度などの走行運転データと時刻とを改善提案装置１０へ送信する（ステップＳ２７）。改善提案装置１０では、通信部１４がこれらの運転データを受信する。データ取得部１１は、通信部１４が受信した運転データをステップＳ２２で取得した輸送計画データおよび優先モードと対応付けて記憶部１６へ書き込んで保存する（ステップＳ２８）。
保存された運転データは、次回、学習部１７が算出モデルを更新するときに使用される。
【００５３】
本実施形態の改善提案システム１によれば、冷凍機３０の運転を、温度管理または燃料消費量の観点から最適化することができる。これにより、例えば、温度管理を厳密に行うことが求められる荷物を輸送する場合であれば、保冷庫２２の温度を所望の設定温度に精度よく維持することができる。また、エネルギー効率よく荷物の輸送を行いたい場合には、庫内温度を許容範囲に維持しながら、なるべく低燃費で輸送を行うことができる。
また、例えば、輸送ルート、外気温、天候などの影響を考慮した算出モデルを用いて制御パラメータを算出するので、例えば、温度管理が難しい環境を走行する場合でも、適正な温度管理が可能となる。
【００５４】
なお、図４のフローチャートでは、１種類の入力パラメータの組合せに対して算出モデルを構築することとしたが、複数の入力パラメータの組合せに対してそれぞれ算出モデルを構築してもよい。また、パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が取得した条件に応じて算出モデルを選択して、冷凍機制御パラメータを算出してもよい。例えば、学習部１７は、冷凍車両２０の車種、輸送ルート、荷物の種類を入力し、設定温度、制御温度幅、デフロストインターバルを出力する「算出モデルＡ１」と、冷凍車両２０の車種、輸送ルート、荷物の種類に加え、天候、外気温、走行速度を入力パラメータとし、設定温度、制御温度幅、デフロストインターバルを出力パラメータとする「算出モデルＡ２」を構築する。そして、パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が、冷凍車両２０の車種、輸送ルート、荷物の種類に加え、天候、外気温、走行速度を受け付けた場合には、算出モデルＡ２を用いて冷凍機制御パラメータを算出する。また、パラメータ算出部１２は、条件受付部１５が、天候、外気温、走行速度の情報を受け付けていない場合には、算出モデルＡ１を用いて冷凍機制御パラメータを算出する。これにより、指定できる条件が多い場合には、それらの条件に応じたより実際の走行環境に適した冷凍機制御パラメータを算出することができ、荷物の種類、輸送ルートなど最低限の情報しか分からない場合でも、それらに応じた冷凍機制御パラメータを算出することができる。
【００５５】
また、図４のフローチャートでは、燃費優先用の算出モデルと、温度管理優先の算出モデルを構築することとしたが、どちらか一方のみを構築するようにしてもよい。
【００５６】
図６は、本発明の一実施形態における改善提案装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述の改善提案装置１０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
【００５７】
なお、改善提案装置１０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。なお、改善提案装置１０は、複数のコンピュータ９００によって構成されていても良い。
【００５８】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
【００５９】
例えば、上記の実施形態では、ネットワークを介した所謂クラウドサービスの形式で最適な冷凍機制御パラメータを算出する例を挙げたが、例えば、端末装置４０に改善提案装置１０の機能を発揮するプログラムを実装し、一方、冷凍車両２０には、例えば、外部記憶装置を設け、冷凍車両２０の走行中に収集した運転データを外部記憶装置に保存し、所定のタイミングで、外部記憶装置に保存した運転データを端末装置４０へ転送して、図４のフローチャートで説明した算出モデルを構築する処理を実行したり、冷凍車両２０での輸送を開始する前に、その冷凍車両２０の冷凍機３０に関する冷凍機制御パラメータ算出処理（図５）を実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１・・・改善提案システム
１０・・・改善提案装置
１１・・・データ取得部
１２・・・パラメータ算出部
１３・・・提案情報出力部
１４・・・通信部
１５・・・条件受付部
１６・・・記憶部
１７・・・学習部
２０Ａ、２０Ｂ・・・冷凍車両
２１Ａ、２１Ｂ・・・ＥＣＵ
２２Ａ、２２Ｂ・・・保冷庫
３０Ａ、３０Ｂ・・・冷凍機
３１Ａ、３１Ｂ・・・コントローラ
４０・・・端末装置
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ、
９０２・・・主記憶装置、
９０３・・・補助記憶装置、
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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