(57)【要約】【課題】リネン製品の在庫管理に関連する技術を提供する。【解決手段】在庫管理装置７は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を取得する入荷情報取得部６１と、リネン製品Ｐの出荷数を取得する出荷情報取得部６２と、入荷数と出荷数に基づいてリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を算出する在庫情報算出部６４と、を備える。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を取得する入荷数取得部と、
前記リネンサプライ工場からの前記リネン製品の出荷数を取得する出荷数取得部と、
前記入荷数と前記出荷数に基づいて前記リネンサプライ工場における前記リネン製品の在庫数を算出する在庫数算出部と、
を備えた、
在庫管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の在庫管理装置であって、
前記リネンサプライ工場における前記リネン製品の廃棄数を取得する廃棄数取得部を更に備え、
前記在庫数算出部は、前記入荷数と前記出荷数、前記廃棄数に基づいて前記リネン製品の前記在庫数を算出する、
在庫管理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の在庫管理装置であって、
前記在庫数を閾値と比較する比較部と、
前記在庫数が前記閾値よりも少ない場合、第１の制御情報を出力する制御情報出力部と、
を更に備えた、
在庫管理装置。
【請求項４】
リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を取得するステップと、
前記リネンサプライ工場からの前記リネン製品の出荷数を取得するステップと、
前記入荷数と前記出荷数に基づいて前記リネンサプライ工場における前記リネン製品の在庫数を算出するステップと、
を含む、
在庫管理方法。
【請求項５】
リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を計数する入荷数計数部を備えた入荷数計数装置。
【請求項６】
請求項５に記載の入荷数計数装置であって、
前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品を撮像して得られた第１の画像情報を取得する画像情報取得部と、
前記第１の画像情報に基づいて、前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品の品種を判定する品種判定部と、
を更に備え、
前記入荷数計数部は、前記品種判定部による判定結果に基づいて、前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品の入荷数を品種別に計数する、
入荷数計数装置。
【請求項７】
請求項６に記載の入荷数計数装置であって、
前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品の重量情報を取得する重量情報取得部を更に備え、
前記品種判定部は、前記第１の画像情報及び前記重量情報に基づいて、前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品の品種を判定する、
入荷数計数装置。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の入荷数計数装置であって、
前記第１の画像情報は、前記リネンサプライ工場に入荷した前記リネン製品を平面に載置した状態で撮像したものである、
入荷数計数装置。
【請求項９】
請求項８に記載の入荷数計数装置であって、
前記品種判定部による前記判定が失敗した場合、前記画像情報取得部は、前記判定が失敗した前記リネン製品が異なる姿勢で平面に載置された状態で前記リネン製品を撮像した第２の画像情報を取得し、
前記品種判定部は、前記第２の画像情報に基づいて、前記判定が失敗した前記リネン製品の品種を再度判定する、
入荷数計数装置。
【請求項１０】
リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を計数するステップを含む、入荷数計数方法。
【請求項１１】
リネン製品を撮像した画像情報を含む訓練情報を取得する訓練情報取得部と、
前記訓練情報取得部が取得した前記訓練情報を用いて機械学習の演算を行う学習演算部と、
を有し、
前記訓練情報に含まれる前記画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品を撮像したものであり、
前記学習演算部は、前記訓練情報を用いて前記リネン製品の品種判定を学習する演算を行う、
学習装置。
【請求項１２】
リネン製品を撮像した画像情報に基づいて、当該リネン製品の品種を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、
前記学習済みモデルを構成するニューラルネットワークの重み付け係数は、リネン製品を撮像した画像情報を含む訓練情報を用いて学習されており、
前記訓練情報に含まれる前記画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品を撮像したものであり、
前記学習済みモデルは、前記ニューラルネットワークの入力層に入力された、リネン製品が写っている画像情報に対し、前記重み付け係数に従った演算を実行させ、前記画像情報に写っている前記リネン製品の品種を前記ニューラルネットワークの出力層から出力させるよう、コンピュータを機能させる、
学習済みモデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、在庫管理装置、在庫管理方法、入荷数計数装置、入荷数計数方法、学習装置、及び、学習済みモデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、リネンサプライ工場に入荷したリネン製品を仕分けるのに好適な仕分け装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２１２２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、リネンサプライ工場においては、労働人口の減少に伴い人員確保が喫緊の課題となっている。また、リネンサプライ工場へ入荷したリネン製品を品種に応じて仕分ける仕分け作業は衛生面で課題を抱えている。更には、高温とされたロールアイロナーへのリネン製品のセット作業も高温下での作業となるので厳しいものがある。そこで、本願発明者らは、リネンサプライ工場を完全自動化したスマートランドリーを最終目標と定め、まずは、IoT技術及びAI技術を駆使したリネンサプライ工場の半自動化ないし一部自動化を検討している。
【０００５】
ところが、リネンサプライ工場においてはリネン製品の在庫が全く管理すらされていないのが実状であり、在庫管理に関して早急な取り組みが求められていた。
【０００６】
本発明の目的は、リネン製品の在庫管理に関連する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願発明の第１の観点によれば、リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を取得する入荷数取得部と、前記リネンサプライ工場からの前記リネン製品の出荷数を取得する出荷数取得部と、前記入荷数と前記出荷数に基づいて前記リネンサプライ工場における前記リネン製品の在庫数を算出する在庫数算出部と、を備えた、在庫管理装置が提供される。
【０００８】
本願発明の第２の観点によれば、リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を取得するステップと、前記リネンサプライ工場からの前記リネン製品の出荷数を取得するステップと、前記入荷数と前記出荷数に基づいて前記リネンサプライ工場における前記リネン製品の在庫数を算出するステップと、を含む、在庫管理方法が提供される。
【０００９】
本願発明の第３の観点によれば、リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を計数する入荷数計数部を備えた入荷数計数装置が提供される。
【００１０】
本願発明の第４の観点によれば、リネンサプライ工場に入荷したリネン製品の入荷数を計数するステップを含む、入荷数計数方法が提供される。
【００１１】
本願発明の第５の観点によれば、リネン製品を撮像した画像情報を含む訓練情報を取得する訓練情報取得部と、前記訓練情報取得部が取得した前記訓練情報を用いて機械学習の演算を行う学習演算部と、を有し、前記訓練情報に含まれる前記画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品を撮像したものであり、前記学習演算部は、前記訓練情報を用いて前記リネン製品の品種判定を学習する演算を行う、学習装置が提供される。
【００１２】
本願発明の第６の観点によれば、リネン製品を撮像した画像情報に基づいて、当該リネン製品の品種を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、前記学習済みモデルを構成するニューラルネットワークの重み付け係数は、リネン製品を撮像した画像情報を含む訓練情報を用いて学習されており、前記訓練情報に含まれる前記画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品を撮像したものであり、前記学習済みモデルは、前記ニューラルネットワークの入力層に入力された、リネン製品が写っている画像情報に対し、前記重み付け係数に従った演算を実行させ、前記画像情報に写っている前記リネン製品の品種を前記ニューラルネットワークの出力層から出力させるよう、コンピュータを機能させる、学習済みモデルが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、リネン製品の在庫数を管理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】リネンサプライ工場の構成概略図である。
【図２】リネンサプライ工場の処理のフローチャートである。
【図３】自動仕分け装置の構成概略図である。
【図４】自動仕分け装置の機能ブロック図である。
【図５】自動仕分け装置における機械学習のフローチャートである。
【図６】自動仕分け装置の制御のフローチャートである。
【図７】品質検査装置の構成概略図である。
【図８】品質検査装置の機能ブロック図である。
【図９】品質検査装置の制御のフローチャートである。
【図１０】リネンサプライシステムの機能ブロック図である。
【図１１】発注情報の一例を示す図である。
【図１２】在庫情報の一例を示す図である。
【図１３】入荷情報の一例を示す図である。
【図１４】出荷情報の一例を示す図である。
【図１５】廃棄情報の一例を示す図である。
【図１６】在庫管理装置の制御のフローチャートである。
【図１７】ランドリーバッグオープナーの構成概略図である。
【図１８】ダストコレクターの構成概略図である。
【図１９】コンテナストッカーの平面図である。
【図２０】コンテナストッカーの右側面図である。
【図２１】自動仕分け装置を採用したコンテナストッカーの平面図である。
【図２２】ワゴンストッカーの平面図である。
【図２３】ワゴンストッカーの正面図である。
【図２４】ワゴン洗浄装置の正面断面図である。
【図２５】ワゴン殺菌装置の正面断面図である。
【図２６】ワゴン乾燥装置の正面断面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本願発明の実施形態を説明する。
【００１６】
図１には、リネンサプライ工場１の概略図を示している。例えばホテルや旅館などの宿泊施設、病院などの医療施設を含むリネン使用施設で使用されたリネン製品は、トラック２でリネンサプライ工場１に入荷され、洗濯処理や乾燥処理、仕上げ処理を含む所定の処理が行われた後、再びトラック２でリネン使用施設に出荷される。
【００１７】
リネン製品は、例えば、シーツ、デュベカバー、包布、浴衣、ピローカバー、各種タオルなど多岐にわたる。
【００１８】
図１に示すように、リネンサプライ工場１は、入荷エリア３、洗濯脱水乾燥エリア４、仕上げエリア５、出荷エリア６に大別される。図２は、リネンサプライ工場１における処理フローを示している。
【００１９】
（入荷エリア３）
リネン使用施設において使用されたリネン製品は、ランドリーバッグに収容した状態で、又は、ワゴンに収容された状態で、或いはシーツ等の長大物に包まれた状態で入荷し（S100）、入荷エリア３に搬入されてストックされる（S105）。次に、リネン製品は、後述する自動仕分け装置にて品種別に仕分けされて（S110）、スリングバッグに収容されてストックされる（S115）。
【００２０】
（洗濯脱水乾燥エリア４）
その後、オペレータによって決定された順番で順次、リネン製品はスリングバッグから連続洗濯機に投入されて洗濯される（S120）。洗濯後のリネン製品は脱水機にて脱水され（S130）、乾燥機にて乾燥される（S140）。なお、リネン製品がスリングバッグを経由することは省略される場合もある。この場合、リネン製品はコンベアで搬送されることになる。
【００２１】
（仕上げエリア５）
各種タオルを除くリネン製品は、所定の含水率となるように乾燥機にて乾燥されて（S140）、オペレータによって１枚ずつロールアイロナーに投入され、シワ伸ばし処理が行われる。そして、各種タオルを除くリネン製品は、品質検査装置にてシミや破れなどの欠陥がないか検査され、検査に合格したリネン製品は自動折り畳み機によって所定形状に折り畳まれることにより仕上げられて（S150）、ストックされる（S155）。
【００２２】
一方、各種タオルは、乾燥機にて完全に乾燥されて（S140）、品質検査装置にてシミや破れなどの欠陥がないか検査され、検査に合格したリネン製品は自動折り畳み機によって所定形状に折り畳まれることにより仕上げられて（S150）、ストックされる（S155）。
【００２３】
（出荷エリア６）
そして、リネン製品は、ワゴンに収容されて出荷待ち状態となる（S160）。
【００２４】
図１に示すように、上記のリネンサプライ工場１は、リネン製品の在庫数を品種別に管理する在庫管理装置７を備えている。ここで、「在庫数」は、リネンサプライ工場におけるリネン製品の在庫数を意味している。在庫管理装置７については後述する。なお、リネンサプライ工場におけるリネン製品の在庫数と、リネン使用施設におけるリネン製品の在庫数は対応関係にあるので、前者を把握できれば後者も同時に把握することが可能であると言及することができる。
【００２５】
ただし、リネンサプライ工場１とリネン使用施設の間の流通経路におけるリネン製品の在庫は、リネンサプライ工場におけるリネン製品の在庫に含むものとして管理してもよいし、リネン使用施設におけるリネン製品の在庫に含むものとして管理してもよい。本実施形態では、一例として、流通経路におけるリネン製品の在庫は、リネン使用施設におけるリネン製品の在庫に含まれるものとする。
【００２６】
（自動仕分け装置８）
図３には、入荷エリア３に配置されたＡＩセパレータとしての自動仕分け装置８を示している。以下、図３から図６を参照して、自動仕分け装置８について詳細に説明する。
【００２７】
図３に示すように、自動仕分け装置８は、吐き出しコンベア１０、撮像コンベア１１、重量測定コンベア１２、複数の排出コンベア１３を備えている。また、自動仕分け装置８は、ピッカー装置１５、カメラ１６、重量センサ１７、複数のコンベアアクチュエータ１８、制御装置２０を備えている。
【００２８】
ピッカー装置１５は、多関節型のアーム１５ａと、アーム駆動部１５ｂ、アーム１５ａの先端に取り付けられたエンドエフェクタ１５ｃ及びセンサ１５ｄにより構成されている。アーム駆動部１５ｂは、アーム１５ａの傾動動作を駆動するものである。エンドエフェクタ１５ｃは、リネン製品を把持可能に構成されている。センサ１５ｄは、例えばLIDAR（Light Detection and Ranging）などの距離センサである。
【００２９】
カメラ１６は、撮像コンベア１１の無端ベルト上に載置されたリネン製品Ｐを撮像し、画像情報を生成する装置である。従って、撮像コンベア１１の無端ベルトは平面を構成するので、カメラ１６は、平面に載置された状態のリネン製品Ｐを撮像すると言及することができる。カメラ１６は、リネン製品Ｐを撮像した画像情報を制御装置２０に出力可能に構成されている。
【００３０】
重量センサ１７は、重量測定コンベア１２の無端ベルトに載置されたリネン製品Ｐの重量を測定可能に構成されている。重量センサ１７は、測定結果である重量情報を制御装置２０に出力可能に構成されている。
【００３１】
各コンベアアクチュエータ１８は、各排出コンベア１３に付随して設けられている。各コンベアアクチュエータ１８は、制御装置２０からの排出指令に基づいて、各排出コンベア１３を反転することにより、各排出コンベア１３の無端ベルトに載置されているリネン製品Ｐを各排出コンベア１３に対応したコンテナ２３に排出するように構成されている。
【００３２】
図４には、自動仕分け装置８の機能ブロック図を示している。図４に示すように、制御装置２０は、カメラ１６と重量センサ１７、ピッカー装置１５、複数のコンベアアクチュエータ１８、在庫管理装置７と通信可能に接続されている。
【００３３】
制御装置２０は、リネン製品Ｐが写っている画像情報を含む訓練情報に基づいて学習済みモデルを生成する学習処理と、学習済みモデルを用いてリネン製品Ｐの品種の判定を行う判定処理と、を実行する。
【００３４】
制御装置２０は、中央演算処理器としてのCPU２０ａ（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM２０ｂ（Random Access Memory）、読み出し専用のROM２０ｃ（Read Only Memory）を備えている。そして、CPU２０ａがROM２０ｃに記憶されているプログラムを読み出して実行することで、プログラムは、CPU２０ａなどのハードウェアを、ピッカー制御部２５、コンベアアクチュエータ制御部２７、画像情報取得部２８、重量情報取得部２９、品種判定部３０、入荷数計数部３１、入荷情報出力部３２、訓練情報取得部３３、学習演算部３４、モデル記憶部３５、として機能させる。
【００３５】
ピッカー制御部２５は、ピッカー装置１５を制御する。
【００３６】
コンベアアクチュエータ制御部２７は、複数のコンベアアクチュエータ１８を制御する。
【００３７】
画像情報取得部２８は、カメラ１６から画像情報を取得する。
【００３８】
重量情報取得部２９は、重量センサ１７から重量情報を取得する。
【００３９】
品種判定部３０は、画像情報及び重量情報に基づいてリネン製品Ｐの品種を判定する。
【００４０】
入荷数計数部３１は、品種判定部３０による判定結果に基づいて、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を品種毎に計数し、リネン製品Ｐの品種と入荷数を関連付けた入荷情報を生成する。
【００４１】
入荷情報出力部３２は、入荷数計数部３１が生成した入荷情報を在庫管理装置７に出力する。
【００４２】
訓練情報取得部３３は、リネン製品Ｐを撮像した画像情報を含む訓練情報を取得する。訓練情報取得部３３は、制御装置２０のROM２０ｃなどの記憶装置に予め記憶された訓練情報を読み込んで取得してもよいし、他の装置から送信された訓練情報を取得してもよい。学習演算部３４は、訓練情報取得部３３が取得した訓練情報を用いて機械学習の演算を行う。本実施の形態において、訓練情報に含まれる画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品Ｐが写っている画像情報である。
【００４３】
学習演算部３４は、このような訓練情報を用いて、リネン製品Ｐの品種判定を学習する演算を行う。本実施の形態では、機械学習モデルとして、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いる。ただし、リネン製品Ｐを撮像した画像情報に基づいて、リネン製品Ｐの品種を出力可能な他のニューラルネットワークが用いられてもよいし、その他の機械学習モデルが用いられてもよい。本実施の形態では、学習演算部３４は、訓練情報を用いて、具体的には、ニューラルネットワークの重み付け係数といったパラメータの値を計算する。学習演算部３４は、訓練情報を用いた演算処理の終了後、学習済みのモデルをモデル記憶部３５に記憶させる。
【００４４】
従って、モデル記憶部３５には、リネン製品Ｐを撮像した画像情報に基づいて、当該リネン製品Ｐの品種を出力するよう、コンピュータを機能させるための次のような学習済みモデルが記憶される。即ち、この学習済みモデルを構成するニューラルネットワークの重み付け係数は、リネン製品Ｐを撮像した画像情報を含む訓練情報を用いて学習されている。なお、この画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品Ｐを撮像したものである。そして、この学習済みモデルは、ニューラルネットワークの入力層に入力された、リネン製品Ｐが写っている画像情報に対し、重み付け係数に従った演算を実行させ、この画像情報に写っているリネン製品Ｐの品種をニューラルネットワークの出力層から出力させるよう、コンピュータを機能させる。このように、モデル記憶部３５に記憶される学習済みモデルは、プログラムモジュールとして利用される。
【００４５】
次に、図５及び図６のフローチャートを参照して、自動仕分け装置８の動作を説明する。
【００４６】
先ず、図５を参照して、自動仕分け装置８による学習処理の流れを説明する。
【００４７】
まず、訓練情報取得部３３が訓練情報を取得する（S200）。S200で取得される訓練情報は、リネン製品Ｐの品種に応じてラベル付けが行われたリネン製品Ｐの画像情報を含む。
【００４８】
次に、学習演算部３４が、S200で取得された訓練情報を用いて、リネン製品Ｐの品種を判定するＣＮＮの学習のための所定の演算処理を行う（S210）。
【００４９】
そして、モデル記憶部３５は、S210の演算処理の完了によりパラメータの値が決定された学習済みモデルを記憶する（S220）。
【００５０】
次に、図３及び図６を参照して、自動仕分け装置８がリネン製品の品種を判定し、判定結果に応じてリネン製品Ｐを仕分けする処理の流れを説明する。
【００５１】
先ず、ランドリーバッグから吐き出されたリネン製品Ｐは吐き出しコンベア１０に受け止められる。吐き出しコンベア１０に吐き出されたリネン製品Ｐは、ピッカー装置１５によって１枚ずつピックアップされて撮像コンベア１１に載置される。具体的には、ピッカー制御部２５は、センサ１５ｄから取得した画像情報に基づいてリネン製品Ｐを認識し、アーム駆動部１５ｂ及びエンドエフェクタ１５ｃを制御することで、リネン製品Ｐをエンドエフェクタ１５ｃで把持してピックアップする。ピッカー装置１５によるピックアップ技術は、例えば、「Marcus Gualtieri, Andreas ten Pas, Kate Saenko, and Robert Platt, “High precision grasp pose detection in dense clutter”, arXiv preprint arXiv:1603.01564, 2016.」に開示された公知の技術を用いることができる。
【００５２】
次に、カメラ１６が、撮像コンベア１１の無端ベルト上に載置されたリネン製品Ｐを例えば上方から撮像し、画像情報を制御装置２０に出力する。画像情報取得部２８は、カメラ１６からリネン製品Ｐの画像情報を取得する（S300）。なお、カメラ１６は、撮像コンベア１１に載置されたリネン製品を上方から撮像することに代えて、斜め上方から撮像するようにしてもよいし、側方から撮像するようにしてもよい。
【００５３】
次に、撮像コンベア１１の無端ベルト上に載置されたリネン製品Ｐは、撮像コンベア１１によって重量測定コンベア１２に搬送され、重量測定コンベア１２の無端ベルト上に載置される。重量センサ１７は、重量測定コンベア１２の無端ベルト上に載置されたリネン製品Ｐの重量を測定し、重量情報を制御装置２０に出力する。重量情報取得部２９は、重量センサ１７からリネン製品Ｐの重量情報を取得する（S310）。
【００５４】
次に、品種判定部３０は、画像情報取得部２８が取得した画像情報と、重量情報取得部２９が取得した重量情報に基づいて、リネン製品Ｐの品種を判定する（S320）。
【００５５】
具体的には、品種判定部３０は、先ず、画像情報に基づいてリネン製品Ｐの品種を判定する。このとき、品種判定部３０は、画像情報に対し、予め重み付け計数を含むパラメータが設定された上述のCNNを適用し、リネン製品Ｐの品種を判定し、判定結果を出力する。
【００５６】
ここで、リネン製品Ｐの品種によっては品種判定が困難な場合がある。具体的には、シーツとデュベカバーはサイズがほぼ等しいので、平面に載置した状態のシーツとデュベカバーの画像情報の間には実質的にほとんど差異がない。しかしながら、シーツは、デュベカバーと比較して軽量である。そこで、品種判定部３０は、リネン製品Ｐの品種を判定するに際し、画像情報だけでは判定が困難な品種間については、上述のCNNによる判定に加えて、重量情報を加味して更に判定を行う。具体的には、品種判定部３０は、上述のCNNを用いてシーツと判定したリネン製品Ｐについては、シーツではなくデュベカバーである可能性もあるので、更に重量情報を考慮し、リネン製品Ｐの重量が例えば６０グラムなどの所定値よりも小さい場合はシーツと判定し、所定値よりも大きい場合はデュベカバーと判定する。このようにリネン製品Ｐの品種を判定するに際し、画像情報のみならず重量情報も考慮することで、特定の品種間で品種の判定が困難な場合であっても、精度良く品種の判定を行うことができる。
【００５７】
次に、品種判定部３０は、リネン製品Ｐの品種判定が成功したか判定する（S330）。即ち、ピッカー装置１５は、吐き出しコンベア１０の無端ベルト上に載置されたリネン製品を１枚ずつピックアップして撮像コンベア１１の無端ベルト上に載置するとしたが、誤って複数枚まとめてピックアップして撮像コンベア１１の無端ベルト上に載置してしまうことが考えられる。このような場合、CNNの出力層の最大値が小さくなることが考えられる。このような場合、品種判定部３０は、リネン製品Ｐの品種判定が失敗したと判定する（S330：NO）。
【００５８】
S330でNOとなった場合、コンテナ２３の何れかをリターン用コンテナとして利用することで、判定に失敗したリネン製品Ｐを吐き出しコンベア１０に戻す（S340）。吐き出しコンベア１０に戻されたリネン製品Ｐは、上記のフローに従って、再度、品種判定部３０による品種の判定が行われる（S300-S320）。このように、品種判定が失敗したリネン製品Ｐが吐き出しコンベア１０に戻されることで、品種判定が失敗したリネン製品Ｐは解される可能性があり、ピッカー装置１５によって１枚ずつピックアップされる可能性が高まり、もって、再度の品種判定が成功する可能性が高くなることが期待できる。
【００５９】
一方、S330でYESとなった場合、コンベアアクチュエータ制御部２７は、各コンベアアクチュエータ１８を制御することで、複数の排出コンベア１３によって搬送されているリネン製品Ｐを所望のコンテナ２３に投入して仕分けする。また、入荷数計数部３１は、その日のリネン製品Ｐの入荷数を品種毎にインクリメントし（S350）、品種と入荷数を関連付けた入荷情報を更新する。
【００６０】
そして、入荷情報出力部３２は、現在時刻が所定時刻になったか判定し（S360）、まだ所定時刻前であれば（S360：NO）、処理をS300に戻す。一方、現在時刻が所定時刻になったら（S360:YES）、入荷情報出力部３２は、入荷数計数部３１が生成した入荷情報を在庫管理装置７に出力する（S370）。
【００６１】
なお、本実施形態では、入荷情報出力部３２は、現在時刻が所定時刻になったタイミングで入荷情報を在庫管理装置７に出力するように構成したが、これに代えて、リアルタイムで入荷情報を在庫管理装置７に出力するようにしてもよいし、数時間おきに入荷情報を在庫管理装置７に出力するようにしてもよく、入荷情報を在庫管理装置７に出力するタイミングは任意に設定することができる。
【００６２】
（品質検査装置４０）
図７には、仕上げエリア５に配置された品質検査装置４０を示している。以下、図７から図９を参照して、品質検査装置４０について詳細に説明する。
【００６３】
図７に示すように、品質検査装置４０は、シワ伸ばし処理が施されたリネン製品Ｐが載置される無端ベルト４１と、無端ベルト４１の駆動輪を駆動するベルト駆動部４２と、無端ベルト４１の上方に配置されたラインセンサカメラ４３と、制御装置４４と、を備えている。
【００６４】
図８には、品質検査装置４０の機能ブロック図を示している。図８に示すように、制御装置４４は、中央演算処理器としてのCPU４４ａ（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM４４ｂ（Random Access Memory）、読み出し専用のROM４４ｃ（Read Only Memory）を備えている。そして、CPU４４ａがROM４４ｃに記憶されているプログラムを読み出して実行することで、プログラムは、CPU４４ａなどのハードウェアを、ベルトコンベア制御部４５、画像情報取得部４６、廃棄判定部４７、廃棄数計数部４８、廃棄情報出力部４９として機能させる。
【００６５】
ベルトコンベア制御部４５は、ベルト駆動部４２に制御信号を出力することで、無端ベルト４１の走行を制御する。
【００６６】
画像情報取得部４６は、ラインセンサカメラ４３が出力した画像情報を取得する。
【００６７】
廃棄判定部４７は、画像情報取得部４６が取得した画像情報に基づいてリネン製品Ｐを廃棄すべきか判定する。
【００６８】
廃棄数計数部４８は、廃棄すべきと判定されたリネン製品Ｐを品種毎に計数し、品種と廃棄数を関連付けた廃棄情報を生成する。
【００６９】
廃棄情報出力部４９は、廃棄情報を在庫管理装置７に出力する。
【００７０】
次に、図９のフローチャートを参照して、品質検査装置４０の動作を説明する。
【００７１】
先ず、画像情報取得部４６は、無端ベルト４１で搬送されたリネン製品Ｐの画像情報を取得する（S400）。具体的には、画像情報取得部４６は、ラインセンサカメラ４３から連続的に出力される一次元画像情報を無端ベルト４１の走行に合わせて繋ぎ合わせることで、無端ベルト４１で搬送されたリネン製品Ｐの画像情報を取得する。
【００７２】
次に、廃棄判定部４７は、画像情報取得部４６が取得したリネン製品Ｐの画像情報に基づいてリネン製品Ｐの品質の合否を判定する（S410）。
【００７３】
廃棄数計数部４８は、廃棄判定部４７の判定結果が合格である場合は（S420:YES）、処理をS430に進める。一方、廃棄判定部４７の判定結果が不合格である場合は（S420:NO）、廃棄数計数部４８は、その日のリネン製品Ｐの廃棄数を品種毎にインクリメントし（S440）、品種と廃棄数を関連付けた廃棄情報を更新する。
【００７４】
そして、廃棄情報出力部４９は、現在時刻が所定時刻になったか判定し（S430）、まだ所定時刻前であれば（S430：NO）、処理をS400に戻す。一方、現在時刻が所定時刻になったら（S430:YES）、廃棄情報出力部４９は、廃棄数計数部４８が生成した廃棄情報を在庫管理装置７に出力する（S450）。
【００７５】
なお、本実施形態では、廃棄数計数部４８は、現在時刻が所定時刻になったタイミングで廃棄情報を在庫管理装置７に出力するように構成したが、これに代えて、リアルタイムで廃棄情報を在庫管理装置７に出力するようにしてもよいし、数時間おきに廃棄情報を在庫管理装置７に出力するようにしてもよく、廃棄情報を在庫管理装置７に出力するタイミングは任意に設定することができる。
【００７６】
（在庫管理装置７）
次に、図１０から図１６を参照して、前述した在庫管理装置７を詳細に説明する。
【００７７】
図１０には、リネンサプライシステム５０を示している。リネンサプライシステム５０は、リネン使用施設に設置される発注管理装置５１と、前述の在庫管理装置７と、により構成されている。発注管理装置５１と在庫管理装置７は、例えばWAN（Wide Area Network）を介して双方向通信可能に構成されている。
【００７８】
発注管理装置５１は、中央演算処理器としてのCPU（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM（Random Access Memory）、読み出し専用のROM（Read Only Memory）を備えている。そして、CPUがROMに記憶されているプログラムを読み出して実行することで、プログラムは、CPUなどのハードウェアを、発注情報取得部５２、発注情報記憶部５３、発注情報送信部５４として機能させる。
【００７９】
発注情報取得部５２は、リネン使用施設の発注担当者が例えばキーボードなどを介して入力した発注情報を取得する。図１１には、発注情報の一例を示している。図１１に示すように、発注情報は、リネン製品Ｐの品種と発注数、出荷日を関連付けた情報である。ここで、出荷日とは、発注したリネン製品Ｐをリネンサプライ工場から出荷する予定日を意味する。
【００８０】
図１０に戻り、発注情報記憶部５３は、発注情報取得部５２が取得した発注情報を記憶する。
【００８１】
発注情報送信部５４は、発注情報記憶部５３に記憶されている発注情報を発注元であるリネン使用施設の識別情報と共にリネンサプライ工場１の在庫管理装置７に送信する。
【００８２】
在庫管理装置７は、中央演算処理器としてのCPU７ａ（Central Processing Unit）と、読み書き自由のRAM７ｂ（Random Access Memory）、読み出し専用のROM７ｃ（Read Only Memory）を備えている。そして、CPU７ａがROM７ｃに記憶されているプログラムを読み出して実行することで、プログラムは、CPU７ａなどのハードウェアを、在庫情報記憶部６０、入荷情報取得部６１、出荷情報取得部６２、廃棄情報取得部６３、在庫情報算出部６４、在庫情報比較部６５（比較部）、警告信号出力部６６（制御情報出力部）、として機能させる。
【００８３】
在庫情報記憶部６０は、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの品種と在庫数を関連付けた在庫情報を記憶する。図１２には、在庫情報の一例を示している。図１２に示す在庫情報によれば、現時点でのリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫状況は、例えばシーツの在庫数が３９７４枚であり、デュベカバーの在庫数が４５９１枚となっている。
【００８４】
入荷情報取得部６１は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を取得する。具体的には、入荷情報取得部６１は、図４に示す入荷情報出力部３２から出力された入荷情報を取得し、RAM７ｂに記憶する。図１３には、RAM７ｂに記憶された入荷情報の一例を示している。図１３に示すように、入荷情報は、その日の入荷したリネン製品Ｐの品種と入荷数を関連付けた情報である。図１３に示す入荷情報によれば、シーツの入荷数は１８６枚であり、デュベカバーの入荷数は１９７枚である。
【００８５】
出荷情報取得部６２は、リネンサプライ工場１からのリネン製品Ｐの出荷数を取得する。出荷情報取得部６２は、出荷情報取得部、出荷数取得部の一具体例である。ここで、出荷数を取得する方法としては、以下の（１）及び（２）が考えられる。
【００８６】
（１）リネン製品Ｐを出荷エリア６からトラック２へ搬出する際に、オペレータが品種毎に出荷数を在庫管理装置７に入力することによる方法。
（２）リネン使用施設から受信した発注情報に基づいて、品種毎の受注数を取得し、取得した受注数を出荷数とみなす方法。
【００８７】
本実施形態では、上記（２）を採用している。しかしながら、上記（１）を採用してもよい。以下、上記（２）を採用した場合について説明する。
【００８８】
出荷情報取得部６２は、発注元であるリネン使用施設から発注情報を、発注元のリネン使用施設の識別情報と共に受信して取得し、出荷情報を生成し、出荷情報をRAM７ｂに記憶する。図１４には、RAM７ｂに記憶された出荷情報の一例を示している。図１４に示すように、出荷情報は、受注したリネン製品Ｐの品種、出荷数、出荷日が発注元のリネン使用施設の識別情報と関連付けられたものである。
【００８９】
廃棄情報取得部６３は、図８に示す廃棄情報出力部４９から出力された廃棄情報を取得し、RAM７ｂに記憶する。図１５には、RAM７ｂに記憶された廃棄情報の一例を示している。図１５に示すように、廃棄情報は、リネン製品Ｐの品種と廃棄数を関連付けた情報である。
【００９０】
在庫情報算出部６４は、上述の入荷情報と出荷情報、廃棄情報に基づいてリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を品種毎に算出する。
【００９１】
在庫情報比較部６５は、リネン製品Ｐの品種毎に、現在の在庫数が所定の閾値を下回っているか比較する。
【００９２】
警告信号出力部６６は、リネン製品Ｐの品種毎に、在庫情報比較部６５による比較の結果、現在の在庫数が所定の閾値を下回っていたら警告信号を出力する。警告信号は、第１の制御情報の一具体例である。
【００９３】
次に、図１６に示すフローチャートを参照して、在庫管理装置７の動作を説明する。
【００９４】
先ず、入荷情報取得部６１が入荷情報を取得する（S500）。次に、出荷情報取得部６２が発注情報を取得して出荷情報を生成して取得する（S510）。次に、廃棄情報取得部６３が廃棄情報を取得する（S520）。
【００９５】
次に、在庫情報算出部６４が入荷情報と出荷情報と廃棄情報に基づいて在庫情報を算出する（S530）。具体的には、在庫情報算出部６４は、リネン製品Ｐの品種毎に、図１２に示す現在の在庫数に図１３に示す入荷数を加算した上で、図１４に示す出荷数と図１５に示す廃棄数を減算することで、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの最新の在庫数を算出する。在庫情報算出部６４は、算出した在庫情報で、図１２に示す現在の在庫情報を更新する。
【００９６】
次に、在庫情報比較部６５が、リネン製品Ｐの品種毎に、現在の在庫数が所定の閾値を下回っているか比較する（S540）。
【００９７】
警告信号出力部６６は、S540でYESの場合は、警告信号を出力する（S550）。警告信号は、現在の在庫数が所定の閾値を下回っている品種を識別できる態様で出力される。出力方法は、例えばLCD（liquid crystal display）やスピーカー、ランプを介して行うことができる。S540でNOの場合、警告信号出力部６６は、処理をS500に戻す。
【００９８】
以上に、本願の好適な実施形態を説明したが、上記実施形態は以下の特徴を有している。
【００９９】
即ち、例えば図１０に示すように、在庫管理装置７は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を取得する入荷情報取得部６１（入荷数取得部）と、リネンサプライ工場１からのリネン製品Ｐの出荷数を取得する出荷情報取得部６２（出荷数取得部）と、入荷数と出荷数に基づいてリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を算出する在庫情報算出部６４（在庫数算出部）と、を備える。以上の構成によれば、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を把握することが可能となる。
【０１００】
また、在庫管理装置７は、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの廃棄数を取得する廃棄情報取得部６３（廃棄数取得部）を更に備える。在庫情報算出部６４は、入荷数と出荷数、廃棄数に基づいてリネン製品Ｐの在庫数を算出する。以上の構成によれば、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの廃棄数を考慮して一層精度よくリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を把握することが可能となる。
【０１０１】
また、在庫管理装置７は、在庫数を閾値と比較する在庫情報比較部６５（比較部）と、在庫数が閾値よりも少ない場合、警告信号（第１の制御情報）を出力する警告信号出力部６６（制御情報出力部）と、を更に備える。以上の構成によれば、在庫が不足することを未然に防止することができる。
【０１０２】
また、図１６に示すように、在庫管理方法は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を取得するステップ（S500）と、リネン製品Ｐの出荷数を取得するステップ（S510）と、入荷数と出荷数に基づいてリネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を算出するステップ（S530）と、を含む。以上の方法によれば、リネンサプライ工場１におけるリネン製品Ｐの在庫数を把握することが可能となる。
【０１０３】
また、図４に示すように、自動仕分け装置８（入荷数計数装置）は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を計数する入荷数計数部３１を備える。以上の構成によれば、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を自動で計数することができる。
【０１０４】
また、自動仕分け装置８は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐを撮像して得られた画像情報（第１の画像情報）を取得する画像情報取得部２８と、画像情報に基づいて、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの品種を判定する品種判定部３０と、を更に備える。入荷数計数部３１は、品種判定部３０による判定結果に基づいて、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を品種別に計数する。以上の構成によれば、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を品種毎に自動で計数することができるようになる。
【０１０５】
また、自動仕分け装置８は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの重量情報を取得する重量情報取得部２９を更に備える。品種判定部３０は、画像情報及び重量情報に基づいて、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの品種を判定する。以上の構成によれば、例えばシーツやデュベカバーといった画像情報だけでは品種判定が困難な場合でも精度よくリネン製品Ｐの品種を判定することができるようになる。
【０１０６】
また、画像情報は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐを平面に載置した状態で撮像したものである。以上の構成によれば、リネン製品Ｐを吊り下げた状態でリネン製品Ｐを撮像する場合と比較して、カメラの画素数や画角に関する要件を緩和することができる。
【０１０７】
また、品種判定部３０による判定が失敗した場合、画像情報取得部２８は、判定が失敗したリネン製品Ｐが異なる姿勢で平面に載置された状態で撮像した新たな画像情報（第２の画像情報）を取得し、品種判定部３０は、新たな画像情報に基づいて、判定が失敗したリネン製品Ｐの品種を再度判定する。以上の構成によれば、リネン製品Ｐの品種を問題なく判定することが可能となる。
【０１０８】
また、入荷数計数方法は、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を計数するステップ（S350）を含む。以上の方法によれば、リネンサプライ工場１に入荷したリネン製品Ｐの入荷数を自動で計数することができる。
【０１０９】
また、自動仕分け装置８の制御装置２０（学習装置）は、リネン製品Ｐを撮像した画像情報を含む訓練情報を取得する訓練情報取得部３３と、訓練情報取得部３３が取得した訓練情報を用いて機械学習の演算を行う学習演算部３４と、を有する。訓練情報に含まれる画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品Ｐを撮像したものである。学習演算部３４は、訓練情報を用いてリネン製品Ｐの品種判定を学習する演算を行う。
【０１１０】
また、学習済みモデルは、リネン製品Ｐを撮像した画像情報に基づいて、当該リネン製品Ｐの品種を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルである。学習済みモデルを構成するニューラルネットワークの重み付け係数は、リネン製品Ｐを撮像した画像情報を含む訓練情報を用いて学習されている。訓練情報に含まれる画像情報は、平面に載置された状態のリネン製品Ｐを撮像したものである。学習済みモデルは、ニューラルネットワークの入力層に入力された、リネン製品Ｐが写っている画像情報に対し、重み付け係数に従った演算を実行させ、画像情報に写っているリネン製品の品種をニューラルネットワークの出力層から出力させるよう、コンピュータを機能させる。
【０１１１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【０１１２】
例えば、リネンサプライ工場１が取り扱うリネン製品Ｐの品種の種類数が増えた場合は、追加された品種の画像情報を用いて既存の学習済みモデルを更新するようにしてもよい。
【０１１３】
リネン製品Ｐの品種判定のアルゴリズムは、上記のCNNに限定されない。例えば画像情報からリネン製品ＰのSIFT（Scale Invariant Feature Transform）特徴量又はSURF（Speeded-Up Robust. Features）特徴量を抽出し、これらの特徴量に基づいて上記の品種判定を行ってもよい。
【０１１４】
また、自動仕分け装置８のピッカー装置１５のエンドエフェクタ１５ｃやセンサ１５ｄは定期的に又は必要に応じて洗浄槽に浸漬させることにより洗浄することが好ましい。
【０１１５】
自動仕分け装置８のピッカー装置１５のセンサ１５ｄの汚れ具合は、センサ１５ｄによるバッググラウンドの画像情報に基づいて判定し、判定結果に基づいてセンサ１５ｄを洗浄するタイミングを決定してもよい。
【０１１６】
ピッカー装置１５は、ピッカー装置１５よりも下流側でのリネン製品Ｐの処理状況に応じて、自動的に運転状態と待機状態を切り替えるように構成し、消費電力を抑えることが好ましい。
【０１１７】
ピッカー装置１５のエンドエフェクタ１５ｃの近傍にエアノズルを設け、リネン製品Ｐに付着した大きなゴミや綿埃をピッキングの際にリネン製品Ｐから除去することが好ましい。
【０１１８】
ピッカー装置１５によって排除されたゴミは、吐き出しコンベア１０に留まり、やがてゴミ箱に移送されて収集されるようにしてもよい。
【０１１９】
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、Compact Disc Read Only Memory（CD-ROM）、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ（例えば、マスクROM、Programmable ROM（PROM）、Erasable PROM（EPROM）、フラッシュROM、Random Access Memory（RAM））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１２０】
次に、図１７を参照して、ランドリーバッグオープナー８０を説明する。
【０１２１】
本願発明者らがランドリーバッグオープナー８０を発明した背景には以下のような事情がある。
【０１２２】
即ち、リネン製品Ｐは、リネン使用施設からランドリーバッグ８１に収容された状態でリネンサプライ工場に入荷される。リネン製品Ｐが入荷すると、オペレータは、ランドリーバッグ８１をひっくり返すことで、ランドリーバッグ８１からリネン製品Ｐを吐き出させるようにしていた。
【０１２３】
しかしながら、１つのランドリーバッグ８１に収容されているリネン製品Ｐの総重量は約１０〜２０キログラムに及び、上記の吐き出し作業は極めて重労働を伴うものである。しかしながら、昨今の労働人口の減少及び労働者の高齢化に伴って、上記の重労働をこなせる人材の確保が困難となっている。
【０１２４】
そこで、本願発明者らは、鋭意研究の末、上記の吐き出し作業を補助するランドリーバッグオープナー８０を発明するに至った。
【０１２５】
図１７に示すように、ランドリーバッグオープナー８０は、バックセットコンベア８２、傾斜コンベア８３、バッグ吊るしガイドレール８４、搬送コンベア８５を備えている。
【０１２６】
バックセットコンベア８２は、搬送方向が水平となるように設置されている。
【０１２７】
傾斜コンベア８３は、バックセットコンベア８２の搬送方向の下流側に隣接するように設けられ、搬送方向が斜め上方となるように設置されている。傾斜コンベア８３の無端ベルトは横桟付き無端ベルトであるがこれに限定されない。
【０１２８】
バッグ吊るしガイドレール８４は、ランドリーバッグ８１の取っ手８１ａを引っ掛けることが可能なフック８６をガイドするガイドレールである。バッグ吊るしガイドレール８４は、バックセットレール部８４ａ、傾斜レール部８４ｂ、吐き出し水平レール部８４ｃ、リターンレール部８４ｄによって構成されている。
【０１２９】
バックセットレール部８４ａは、バックセットコンベア８２の搬送方向に沿って延びる部分である。
【０１３０】
傾斜レール部８４ｂは、バックセットレール部８４ａの下流側に連結され、傾斜コンベア８３の搬送方向に沿って延びる部分である。
【０１３１】
吐き出し水平レール部８４ｃは、傾斜レール部８４ｂの下流側に連結され、搬送コンベア８５の上方で水平に延びる部分である。
【０１３２】
リターンレール部８４ｄは、吐き出し水平レール部８４ｃの下流側とバックセットレール部８４ａの上流側を連結する部分である。
【０１３３】
次に、ランドリーバッグオープナー８０の動作を説明する。
【０１３４】
先ず、オペレータは、トラックの荷台から多数のランドリーバッグ８１を積み下ろし、図示しないワゴンに収容し、又は、トラックの荷台から多数のランドリーバッグ８１が収容されたワゴンを積み下ろす。
【０１３５】
次に、オペレータは、ワゴンからランドリーバッグ８１を１つずつ取り出して、バックセットコンベア８２に載置すると共に、ランドリーバッグ８１の取っ手８１ａをフック８６に引っ掛ける。また、このとき、ランドリーバッグ８１の開口部８１ｂを開放しておく。
【０１３６】
一方で、バックセットコンベア８２及び傾斜コンベア８３、搬送コンベア８５は常時、走行状態にある。
【０１３７】
従って、バックセットコンベア８２に載置されたランドリーバッグ８１は、フック８６と共に、バックセットコンベア８２によって水平に搬送され、次いで、傾斜コンベア８３によって斜め上方に搬送される。ランドリーバッグ８１が吐き出し水平レール部８４ｃに到達すると、ランドリーバッグ８１は、傾斜コンベア８３による支持を失うことにより自重で開口部８１ｂを下に向けるように揺動し、フック８６にぶら下がることになる。このときランドリーバッグ８１の開口部８１ｂから複数のリネン製品Ｐが自重により落下し、複数のリネン製品Ｐは搬送コンベア８５に受け止められ、所定の後工程へと搬送される。
【０１３８】
吐き出し水平レール部８４ｃにおいて空となったランドリーバッグ８１は、リターンレール部８４ｄに一時的に留まり、その後に自動的に又はオペレータによってフック８６から外される。
【０１３９】
以上の構成によれば、ランドリーバッグ８１からリネン製品Ｐを吐き出させる吐き出し作業のうち、ランドリーバッグ８１を持ち上げて、搬送コンベア８５上でランドリーバッグ８１の開口部８１ｂを下向きにする作業を機械に担わせることができるので、オペレータを重労働から解放することができる。
【０１４０】
次に、図１８を参照して、ダストコレクター９０について説明する。
【０１４１】
ダストコレクター９０を発明した背景には以下のような事情がる。
【０１４２】
即ち、ランドリーバッグには、リネン製品のみならず、例えばボールペンやヘアピンやヘアブラシ、歯ブラシなどのある程度重い異物や、ビニールや体毛や多量のホコリが混入している。このような異物やホコリに代表される混入物は仕分け工程における作業環境を悪くしたり、連続洗濯機の内胴を傷つけたり、更にボールペン等のインクが漏れてリネン製品を逆汚染させる虞がある。従って、このような混入物を入荷時に除去したいという要請があった。そこで、本願発明者らは、鋭意研究の末、入荷したリネン製品Ｐから混入物を自動で除去する密閉式のダストコレクター９０を発明するに至った。
【０１４３】
図１８に示すように、ダストコレクター９０は、密閉式の筐体９１と、内胴９２と、駆動モータ９３と、送風機９４と、上部ダクト９５と、リントフィルタ９６と、下部ダクト９７と、重量物フィルタ９８と、送気ダクト９９と、によって構成されている。なお、筐体９１のリネン製品Ｐを投入する投入口は図示を省略している。
【０１４４】
内胴９２は、多孔質状の周壁９２ａを有する回転体である。内胴９２は、筐体９１の内部空間に回転自在に収容されており、駆動モータ９３によって回転駆動される。
【０１４５】
上部ダクト９５は、筐体９１の背面に形成された上部通気口９１ａに連通している。上部通気口９１ａは、内胴９２の回転軸に沿って見たときに内胴９２の内側であって内胴９２の回転軸よりも上方に位置するように形成されている。上部ダクト９５は、送風機９４の吸気口９４ａに連通している。上部ダクト９５の中途には、リントフィルタ９６が設けられている。
【０１４６】
下部ダクト９７は、内胴９２の下部に開口しており、送風機９４の吸気口９４ｂに連通している。下部ダクト９７の中途には、重量物フィルタ９８が設けられている。
【０１４７】
送気ダクト９９は、送風機９４の排気口９４ｃに連通しており、内胴９２の周壁９２ａに対して側方から空気を吹き付けるように構成されている。
【０１４８】
次に、ダストコレクター９０の動作を説明する。
【０１４９】
送風機９４の排気口９４ｃから排気された空気は、送気ダクト９９を介して主に内胴９２の周壁９２ａに外側から吹き付けられる。周壁９２ａに外側から吹き付けられた空気は、多孔質状の周壁９２ａを通過して内胴９２内に送られる。
【０１５０】
内胴９２内に送られた空気の一部は、上部通気口９１ａから上部ダクト９５を介して送風機９４に戻される。また、内胴９２内に送られた空気の一部は、下部ダクト９７を介して送風機９４に戻される。
【０１５１】
このようにして、内胴９２と送風機９４の間では、上部ダクト９５、下部ダクト９７、送気ダクト９９を介して常に空気が循環した状態となっている。
【０１５２】
一方、内胴９２は、駆動モータ９３によって所望の速度で回転駆動されている。これにより、内胴９２に収容されたリネン製品Ｐは、内胴９２内で撹拌されている。
【０１５３】
内胴９２内における撹拌の結果、リネン製品Ｐに混入しているビニールや体毛やホコリは内胴９２内の上部空間に浮遊している。従って、リネン製品Ｐに混入しているホコリは、上部通気口９１ａを介して上部ダクト９５に排出され、上部ダクト９５に設けられたリントフィルタ９６によって効果的に捕集されることになる。
【０１５４】
また、内胴９２内における撹拌の結果、リネン製品Ｐに混入している重量物は自重により内胴９２の周壁９２ａを通過して落下し下部ダクト９７に排出され、下部ダクト９７に設けられた重量物フィルタ９８によって効果的に捕集されることになる。
【０１５５】
以上説明したように、ダストコレクター９０は、リネン製品Ｐに混入しているホコリの浮遊する特性を利用してリントフィルタ９６で捕集され、一方、リネン製品Ｐに混入している重量物の沈降する特性を利用して重量物フィルタ９８で捕集される。従って、ランドリーバッグから取り出されたリネン製品Ｐの異物を自動で効果的に捕集することができ、後工程の作業環境を飛躍的に改善することができる。
【０１５６】
次に、図１９及び図２０を参照して、コンテナストッカー１００について説明する。
【０１５７】
コンテナストッカー１００を発明した背景には以下のような事情がある。
【０１５８】
即ち、現在は、オペレータによる作業で、入荷したリネン製品を仕分けして品種毎にバッグ等に収容するようにしている。また、バッグ等に収容されたリネン製品がある程度の量に達したら、バッグ等を仕分け作業場から運び出してストックし、ストックしたバッグ等に収容されているリネン製品を連続洗濯機に投入するようにしていた。また、バッグシステムが無い場合、品種毎に仕分けたリネン製品は、かご台車に収容してストックし、必要数をコンベアに乗せて連続洗濯機に投入するようにしていた。
【０１５９】
しかしながら、１つのバッグ等に収容されるリネン製品の重量が多すぎる場合は連続洗濯機による洗濯が十分には行われず、逆にリネン製品の重量が少なすぎる場合は連続洗濯機の能力を最大限発揮することができないという問題があった。
【０１６０】
そこで、本願発明者らは、鋭意研究の末、上記のバッグ等に代えて１つのコンテナに収容するリネン製品の重量を所望の重量とし、併せてコンテナを小さい床面積で効果的にストックするコンテナストッカー１００を発明するに至った。
【０１６１】
図１９及び図２０に示すように、コンテナストッカー１００は、仕分け対象であるリネン製品Ｐをオペレータの目前で搬送する搬送コンベア１０１と、連続洗濯機１０２と、の近傍に配置されている。コンテナストッカー１００は、オペレータによって仕分けられたリネン製品Ｐを収容するコンテナ１０３を搬送し、保管し、決められた順番で連続洗濯機１０２へ搬出し、リネン製品Ｐを連続洗濯機１０２に投入する。又は、図２１に示すように、コンテナストッカー１００は、自動仕分け装置８によって自動的に仕分けられたリネン製品Ｐを収容するコンテナ１０３を搬送するように構成してもよい。
【０１６２】
コンテナストッカー１００は、複数の集荷コンベア１０４と、コンテナを載せたコンテナ用トラバースコンベア１０５と、コンテナを載せたコンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６と、搬出コンベア１０７を備えている。コンテナストッカー１００は、更に、複数の重量センサ１０８と、コンテナロータ１０９と、立体ストッカー１１０と、コンテナエレベータ１１１と、を備えている。コンテナストッカー１００は、更に、制御装置１１２を備えている。
【０１６３】
図１９に示すように、複数の集荷コンベア１０４は、搬送コンベア１０１の側方で、搬送コンベア１０１の搬送方向に沿って並べて配置されている。各集荷コンベア１０４の搬送方向は、搬送コンベア１０１の搬送方向に対して直交している。各集荷コンベア１０４には、コンテナ１０３が載置されている。各重量センサ１０８は、各集荷コンベア１０４に搭載されており、コンテナ１０３の重量を計測可能に構成されている。
【０１６４】
コンテナ用トラバースコンベア１０５は、搬送コンベア１０１との間で複数の集荷コンベア１０４を挟むように配置されている。コンテナ用トラバースコンベア１０５の搬送方向と搬送コンベア１０１の搬送方向は互いに平行である。
【０１６５】
コンテナ用トラバースコンベア１０５とコンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６の間には、コンテナ１０３を鉛直軸まわりに回転可能なコンテナロータ１０９が設けられている。なお、コンテナロータ１０９は搬送経路のレイアウトに応じて省略される場合がある。
【０１６６】
立体ストッカー１１０は、複数のコンテナ１０３を鉛直方向に多段に収容可能に構成されている。コンテナエレベータ１１１は、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６に設けられており、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６に載置されたコンテナ１０３を鉛直方向に昇降させる。
【０１６７】
搬出コンベア１０７は、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６からコンテナ１０３を受け取って、連続洗濯機１０２に搬出するように構成されている。
【０１６８】
次に、コンテナストッカー１００の動作を説明する。
【０１６９】
先ず、多量のリネン製品Ｐは搬送コンベア１０１によって搬送され、自動仕分け装置又はオペレータによって品種毎に仕分けされて、所定のコンテナ１０３に投入される。
【０１７０】
制御装置１１２は、各重量センサ１０８から各コンテナ１０３の重量情報を取得し、各コンテナ１０３に収容されているリネン製品Ｐの重量が所望の重量に達したら、集荷コンベア１０４を制御してそのコンテナ１０３をコンテナ用トラバースコンベア１０５に移乗させる。
【０１７１】
次に、制御装置１１２は、コンテナ用トラバースコンベア１０５を駆動制御することで、コンテナ１０３をコンテナロータ１０９まで移動させると共に、コンテナ１０３をコンテナ用トラバースコンベア１０５からコンテナロータ１０９へ移乗させる。
【０１７２】
制御装置１１２は、コンテナロータ１０９を駆動制御することで、コンテナ１０３を鉛直軸まわりに９０度回転させると共に、コンテナ１０３をコンテナロータ１０９からコンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６へ移乗させる。
【０１７３】
そして、制御装置１１２は、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６及びコンテナエレベータ１１１を駆動制御することで、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６に載置されているコンテナ１０３を立体ストッカー１１０の所望の空きスペースに移乗させる。
【０１７４】
次に、制御装置１１２は、コンテナストック用昇降トラバースコンベア１０６を駆動制御することで、オペレータにより、又は、機械学習により学習された学習モデルによって決定された順番で、立体ストッカー１１０に収容されているコンテナ１０３を搬出コンベア１０７に順次、移乗させる。
【０１７５】
図２０に示すように、搬出コンベア１０７に載置されたコンテナ１０３は連続洗濯機１０２へと搬送されて反転される。これにより、コンテナ１０３に収容されたリネン製品Ｐが連続洗濯機１０２に投入されることになる。
【０１７６】
以上に説明したように、コンテナストッカー１００は、仕分けされたリネン製品Ｐを収容するコンテナ１０３の重量を常時測定し、コンテナ１０３に収容されているリネン製品Ｐの重量が所望の重量に達したらコンテナ１０３を立体ストッカー１１０へ自動的に搬送して収容するようにしている。従って、コンテナ１０３に収容されているリネン製品Ｐの重量が所望の重量からバラつくことにより、連続洗濯機１０２の洗濯性能が十分に発揮されない問題が解決される。
【０１７７】
次に、図２２及び図２３を参照して、ワゴンストッカー１２０を説明する。
【０１７８】
本願発明者らがワゴンストッカー１２０を発明した背景には以下のような事情がある。
【０１７９】
即ち、現在、リネンサプライ工場の仕分けエリアや出荷エリアでは規定サイズのワゴンが無造作に散らばっており、作業性が悪い。また、仕分けエリアや出荷エリアの床面積は有限であり、多数のワゴンが散乱していることで実際にオペレータが作業に使用できる床面積が限られていた。
【０１８０】
そこで、本願発明者らは、鋭意研究の末、多数のワゴンを小さい床面積でストック可能なワゴンストッカー１２０を発明するに至った。
【０１８１】
図２２及び図２３に示すように、ワゴンストッカー１２０は、搬入傾斜コンベア１２１と、搬入水平コンベア１２２と、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３と、搬入エレベータ１２４と、を備えている。ワゴンストッカー１２０は、更に、立体ストッカー１２５と、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６と、搬出エレベータ１２７と、ワゴンロータ１２８と、搬送コンベア１２９と、制御装置１３０と、を備えている。
【０１８２】
搬入傾斜コンベア１２１は、ワゴン１３１の搬送方向に向かって登るように傾斜して設けられている。
【０１８３】
搬入水平コンベア１２２は、搬入傾斜コンベア１２１の下流側に連なっており、搬入傾斜コンベア１２１から移乗したワゴン１３１をワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３へ搬送する。
【０１８４】
ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３は、搬入水平コンベア１２２から移乗したワゴン１３１を搬送可能に構成されている。
【０１８５】
搬入エレベータ１２４は、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３に設けられており、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３に載置されたワゴン１３１を鉛直方向に昇降可能に構成されている。
【０１８６】
立体ストッカー１２５は、複数のワゴン１３１を鉛直方向に多段に収容可能に構成されている。
【０１８７】
ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６は、立体ストッカー１２５から移乗したワゴン１３１を搬送可能に構成されている。搬出エレベータ１２７は、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６に載置されたワゴン１３１を鉛直方向に昇降可能に構成されている。なお、搬入エレベータ１２４が搬出エレベータ１２７の役割を兼ねるように構成してもよい。
【０１８８】
なお、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３及び搬入エレベータ１２４と、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６及び搬出エレベータ１２７は、立体ストッカー１２５を挟んで反対側に配置されている。ただし、搬入エレベータ１２４を挟むように一対の立体ストッカー１２５を配置するようにしてもよい。
【０１８９】
ワゴンロータ１２８は、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６から移乗したワゴン１３１を鉛直軸まわりに回転可能に構成されている。なお、ワゴンロータ１２８は搬送経路のレイアウトに応じて省略される場合がある。
【０１９０】
搬送コンベア１２９は、ワゴンロータ１２８から移乗したワゴン１３１を所定位置へと搬送する。
【０１９１】
次に、ワゴンストッカー１２０の動作を説明する。
【０１９２】
先ず、図２３に示すように、オペレータが、ワゴンストッカー１２０に収容したいワゴン１３１を搬入傾斜コンベア１２１に載置する。制御装置１３０は、搬入傾斜コンベア１２１及び搬入水平コンベア１２２を駆動制御することで、搬入傾斜コンベア１２１に載置されたワゴン１３１をワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３に搬送する。
【０１９３】
次に、ワゴン１３１は、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３及び搬入エレベータ１２４を駆動制御することで、ワゴンストック用昇降トラバースコンベア１２３に載置されている制御装置１３０を立体ストッカー１２５の所望の空きスペースに移乗させる。
【０１９４】
次に、制御装置１３０は、オペレータの指示に基づいて、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６及び搬出エレベータ１２７を駆動制御することで、立体ストッカー１２５から所望のワゴン１３１をワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６に移乗させる。
【０１９５】
次に、制御装置１３０は、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６を駆動制御することで、ワゴンストック取出用昇降トラバースコンベア１２６に載置されているワゴン１３１をワゴンロータ１２８に移乗させる。そして、制御装置１３０は、ワゴンロータ１２８を駆動制御することでワゴン１３１を鉛直軸まわりに９０度回転させると共に、ワゴン１３１を搬送コンベア１２９に移乗させる。
【０１９６】
搬送コンベア１２９に移乗したワゴン１３１は、所定位置へと搬送される。
【０１９７】
以上に説明したように、ワゴンストッカー１２０は、多数のワゴン１３１を立体ストッカー１２５にて整然とストックし、オペレータの指示に基づいて立体ストッカー１２５からワゴン１３１を自在に取り出せるように構成されている。従って、小さな床面積で多数のワゴン１３１をストックし、所望のタイミングで立体ストッカー１２５からワゴン１３１を取り出すことができる。
【０１９８】
次に、図２４から図２６を参照して、ワゴン洗浄装置１４０、ワゴン殺菌装置１６０、ワゴン乾燥装置１８０を説明する。
【０１９９】
本願発明者らがワゴン洗浄装置１４０、ワゴン殺菌装置１６０、ワゴン乾燥装置１８０を発明した背景には以下のような事情がある。
【０２００】
即ち、ワゴンは、リネン使用施設からリネン製品をリネンサプライ工場に入荷する際に使用され、また、リネンサプライ工場からリネン製品をリネン使用施設に出荷する際に使用される。この場合、入荷時には通常リネン製品はランドリーバッグに収容された状態でワゴンに搭載されるが、それでもワゴンは不衛生な状態になっていると考えられる。このように汚染されたワゴンを用いてリネン製品を出荷するとなると、洗濯済みのリネン製品が出荷時に汚染してしまう虞がある。
【０２０１】
そこで、本願発明者らは、鋭意研究の末、ワゴンを洗浄するワゴン洗浄装置１４０、ワゴンを殺菌するワゴン殺菌装置１６０、ワゴンを乾燥するワゴン乾燥装置１８０を発明するに至った。
【０２０２】
先ず、図２４を参照して、ワゴン洗浄装置１４０を説明する。ワゴン洗浄装置１４０は、搬入シャッター１４１及び搬出シャッター１４２を備える洗浄室１４３と、ワゴンコンベア１４４と、複数の薬液吐出ノズル１４５、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１４６と、を備えている。
【０２０３】
搬入シャッター１４１及び搬出シャッター１４２は開閉可能に構成されいる。
【０２０４】
ワゴンコンベア１４４は、洗浄室１４３内に設けられ、ワゴン１３１の車輪１３１ａを浮かせた状態でワゴン１３１を搬入シャッター１４１から搬出シャッター１４２へ向かって搬送可能に構成されている。
【０２０５】
複数の薬液吐出ノズル１４５は、薬液をワゴン１３１に吐出するためのノズルであって、ワゴン１３１に向かって斜め下方を向くように洗浄室１４３に設けられている。薬液は、例えば界面活性剤や次亜塩素酸ナトリウム水溶液であるが、これに限られない。なお、複数の薬液吐出ノズル１４５は、ワゴン１３１に向かって斜め下方を向くように洗浄室１４３に設けられることに代えて、ワゴン１３１に向かって斜め上方を向くように洗浄室１４３に設けられていてもよく、薬液の吐出方向は任意である。
【０２０６】
複数の高圧洗浄水吐出ノズル１４６は、洗浄水を高圧でワゴン１３１の車輪１３１ａに吐出するためのノズルであって、ワゴン１３１の車輪１３１ａに向かって斜め上方を向くように洗浄室１４３に設けられている。また、洗浄水がワゴン１３１の車輪１３１ａ以外の部分に飛散しないよう、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１４６は吐出方向が外側を向くように配置されている。洗浄水は、上記の薬液と同じものを用いてもよい。
【０２０７】
次に、ワゴン洗浄装置１４０の動作を説明する。
【０２０８】
先ず、搬入シャッター１４１を開き、ワゴンコンベア１４４を用いてワゴン１３１を洗浄室１４３内に搬入し、搬入シャッター１４１を閉じる。次に、複数の薬液吐出ノズル１４５から薬液をワゴン１３１に霧状に吐出すると共に、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１４６から高圧の洗浄水をワゴン１３１の車輪１３１ａに吐出する。この吐出を一定時間継続したら吐出を停止し、搬出シャッター１４２を開き、ワゴンコンベア１４４を用いてワゴン１３１を洗浄室１４３から搬出する。
【０２０９】
以上の構成によれば、ワゴン洗浄装置１４０は、ワゴン１３１を効率よく洗浄することができる。
【０２１０】
次に、図２５を参照して、ワゴン殺菌装置１６０を説明する。
【０２１１】
ワゴン殺菌装置１６０は、搬入シャッター１６１及び搬出シャッター１６２を備える殺菌室１６３と、ワゴンコンベア１６４と、複数の薬液吐出ノズル１６５、複数の紫外線ランプ１６６と、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１６７と、を備えている。
【０２１２】
搬入シャッター１６１及び搬出シャッター１６２は開閉可能に構成されている。
【０２１３】
ワゴンコンベア１６４は、殺菌室１６３内に設けられ、ワゴン１３１の車輪１３１ａを浮かせた状態でワゴン１３１を搬入シャッター１６１から搬出シャッター１６２へ向かって搬送可能に構成されている。
【０２１４】
複数の薬液吐出ノズル１６５は、薬液をワゴン１３１に吐出するためのノズルであって、ワゴン１３１に向かって斜め下方を向くように洗浄室１４３に設けられている。薬液は、例えば界面活性剤や次亜塩素酸ナトリウム水溶液、アルコールであるが、これに限られない。なお、薬液をアルコールとした場合は、濯ぎ工程や乾燥工程を省略することができる。
【０２１５】
複数の紫外線ランプ１６６は、紫外線をワゴン１３１に照射するためのランプであって、ワゴン１３１へ側方から紫外線を照射するように洗浄室１４３に設けられている。なお、紫外線ランプ１６６に代えてX線照射装置を殺菌室１６３に設け、X線をワゴン１３１に照射するようにしてもよい。
【０２１６】
複数の高圧洗浄水吐出ノズル１６７は、洗浄水を高圧でワゴン１３１の車輪１３１ａに吐出するためのノズルであって、ワゴン１３１の車輪１３１ａに向かって斜め上方を向くように殺菌室１６３に設けられている。また、洗浄水がワゴン１３１の車輪１３１ａ以外の部分に飛散しないよう、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１６７は吐出方向が外側を向くように配置されている。洗浄水は、上記の薬液と同じものを用いてもよい。
【０２１７】
次に、ワゴン殺菌装置１６０の動作を説明する。
【０２１８】
先ず、搬入シャッター１６１を開き、ワゴンコンベア１６４を用いてワゴン１３１を殺菌室１６３内に搬入し、搬入シャッター１６１を閉じる。次に、複数の薬液吐出ノズル１６５から薬液をワゴン１３１に霧状に吐出すると共に、複数の高圧洗浄水吐出ノズル１６７から高圧の洗浄水をワゴン１３１の車輪１３１ａに吐出する。また、紫外線ランプ１６６から紫外線をワゴン１３１に向けて照射する。この吐出及び照射を一定時間継続したら吐出及び照射を停止し、搬出シャッター１６２を開き、ワゴンコンベア１６４を用いてワゴン１３１を殺菌室１６３から搬出する。
【０２１９】
以上の構成によれば、ワゴン殺菌装置１６０は、ワゴン１３１を効率よく殺菌することができる。
【０２２０】
次に、図２６を参照して、ワゴン乾燥装置１８０を説明する。
【０２２１】
ワゴン乾燥装置１８０は、搬入シャッター１８１及び搬出シャッター１８２を備える乾燥室１８３と、ワゴンコンベア１８４と、ブロワ１８５と、複数の圧縮空気吐出ノズル１８６と、熱風供給ダクト１８７と、を備えている。
【０２２２】
搬入シャッター１８１及び搬出シャッター１８２は開閉可能に構成されている。
【０２２３】
ワゴンコンベア１８４は、乾燥室１８３内に設けられ、ワゴン１３１の車輪１３１ａを浮かせた状態でワゴン１３１を搬入シャッター１８１から搬出シャッター１８２へ向かって搬送可能に構成されている。
【０２２４】
ブロワ１８５は、ワゴン１３１に向かって送風するように乾燥室１８３に設けられている。
【０２２５】
複数の圧縮空気吐出ノズル１８６は、ワゴン１３１に向かって圧縮空気を吐出するように構成されている。複数の圧縮空気吐出ノズル１８６は若干斜め下向きに圧縮空気を吐出するように構成されている。
【０２２６】
熱風供給ダクト１８７は、例えば乾燥機からの高温な排気を乾燥室１８３に導くように配置されている。
【０２２７】
次に、ワゴン乾燥装置１８０の動作を説明する。
【０２２８】
先ず、搬入シャッター１８１を開き、ワゴンコンベア１８４を用いてワゴン１３１を乾燥室１８３内に搬入し、搬入シャッター１８１を閉じる。次に、複数の圧縮空気吐出ノズル１８６から圧縮空気をワゴン１３１に吐出することで、ワゴン１３１に付着している水分を吹き飛ばす。また、ブロワ１８５からの送気、及び、熱風供給ダクト１８７を介した熱風の送気により、ワゴン１３１に付着した水分を強制的に蒸発させる。この吐出及び送気を一定時間継続したら吐出及び送気を停止し、搬出シャッター１８２を開き、ワゴンコンベア１８４を用いてワゴン１３１を乾燥室１８３から搬出する。
【０２２９】
以上の構成によれば、ワゴン乾燥装置１８０は、ワゴン１３１を効率よく乾燥することができる。
【０２３０】
さて、以上にリネンサプライ工場のスマートランドリー化を説明してきたが、本願出願人らは、リネンサプライ工場に関して更に以下のような種々の提案をしている。
【０２３１】
（１）図３に示した自動仕分け装置８を採用することで、リネンサプライ工場内におけるリネン製品の品種毎の在庫数、及び、リネン使用施設におけるリネン製品の品種毎の在庫数を把握し管理することができる。
【０２３２】
（２）図１０に示したリネンサプライシステム５０を採用することで、リネン使用施設の発注担当者は、WEB上で、必要となるリネン製品の枚数を予めリネンサプライ工場に伝えることができる。これによれば、リネン製品の配送者がリネンサプライ工場にリネン製品を入荷するときには既にリネン使用施設が要求するリネン製品を出荷エリアに準備しておくことが可能となる。これにより、配送トラックを常に満載状態とすることができ、配送効率が向上する。
【０２３３】
（３）リネンサプライ工場内の各種機器をIoT化することで、洗濯順番管理、自動人員配置、待ち時間削減、エネルギー管理、トレーサビリティ管理、各種機器の稼働率管理、メンテナンス自動計画、ビッグデータの活用による各種機器の予知保全が可能となる。
【０２３４】
（４）現状、仕上げ用フィーダー機へのリネン製品の投入はオペレータによる人手で行われている。そこで、仕上げ用フィーダー機に投入されるのを待っているリネン製品の残量をニューラルネットワークを利用した画像解析により判定し、仕上げ機の処理能力を考慮した上で、リネン製品をストックエリアから連続洗濯機に投入する順番を自動的に立案するようにしてもよい。
【０２３５】
（５）各種機器をIoT化することにより、リネンサプライ工場の敷地外のメンテンナス業者が各種機器を遠隔操作できるようにしてもよい。例えば、メンテナンス業者が自在に各種機器の設定値を修正したり変更できるようにすれば、各種機器の突発的な故障に対して迅速に対処することが可能となり、現状復帰するための修理を行うまでの仮の復旧作業や強制的な各種機器の稼働停止が可能となる。
【０２３６】
（６）また、各種機器をIoT化することにより、各種機器の稼働時間や機械寿命を短くする因子を各種センサーで読み取り、適切なメンテナンス計画を自動的に立案し、リネンサプライ工場の管理者に報告するようにしてもよい。
【０２３７】
（７）また、各種機器をIoT化することにより、各種機器の電流値や温度、インバータなどの内部数値を読み取り、これらの情報の変化を解析するようにしてもよい。これによれば、各種機器の故障時期及び故障内容を予知して事前にリネンサプライ工場の管理者に報告することが可能となる。また、上記の故障時期や故障内容をメンテンナス業者も自在に把握可能とすることで、自動的にリストアップされた消耗品などの売り込みや保守部品の先行発注が可能となる。
【０２３８】
（８）入荷エリアのランドリーバックオープナー、自動仕分け装置（AIセパレータ）、コンテナストッカー、連続洗濯機、油圧脱水機、トンネル乾燥機、各種コンベアシステム、バックシステム、仕上げ機前のリネン製品残量監視装置等をIoTで接続し、コンテナストッカから連続洗濯機に自動で必要な品種を必要な量、適切なタイミングで投入するようにしてもよい。上記の構成において、連続洗濯機に代えてバッチ式の洗濯脱水機を採用してもよい。
【０２３９】
（９）各種搬送システムと各種機器をIoT化することで一元的な生産管理を実現し、各種搬送システムで収集した情報を各エリアのタッチパネルや大型モニタ、タブレットやスマートフォンの表示画面に表示するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０２４０】
１  リネンサプライ工場
２  トラック
３  入荷エリア
４  洗濯脱水乾燥エリア
５  仕上げエリア
６  出荷エリア
７  在庫管理装置
８  自動仕分け装置
１０  吐き出しコンベア
１１  撮像コンベア
１２  重量測定コンベア
１３  排出コンベア
１４  リターンコンベア
１５  ピッカー装置
１６  カメラ
１７  重量センサ
１８  コンベアアクチュエータ
２０  制御装置
２３  コンテナ
２５  ピッカー制御部
２７  コンベアアクチュエータ制御部
２８  画像情報取得部
２９  重量情報取得部
３０  品種判定部
３１  入荷数計数部
３２  入荷情報出力部
３３  訓練情報取得部
３４  学習演算部
３５  モデル記憶部
４０  品質検査装置
４１  無端ベルト
４２  ベルト駆動部
４３  ラインセンサカメラ
４４  制御装置
４５  ベルトコンベア制御部
４６  画像情報取得部
４７  廃棄判定部
４８  廃棄数計数部
４９  廃棄情報出力部
５０  リネンサプライシステム
５１  発注管理装置
５２  発注情報取得部
５３  発注情報記憶部
５４  発注情報送信部
６０  在庫情報記憶部
６１  入荷情報取得部
６２  出荷情報取得部
６３  廃棄情報取得部
６４  在庫情報算出部
６５  在庫情報比較部
６６  警告信号出力部
Ｐ  リネン製品
【図１】
2020054587.tif 000003
【図２】
2020054587.tif 000004
【図３】
2020054587.tif 000005
【図４】
2020054587.tif 000006
【図５】
2020054587.tif 000007
【図６】
2020054587.tif 000008
【図７】
2020054587.tif 000009
【図８】
2020054587.tif 000010
【図９】
2020054587.tif 000011
【図１０】
2020054587.tif 000012
【図１１】
2020054587.tif 000013
【図１２】
2020054587.tif 000014
【図１３】
2020054587.tif 000015
【図１４】
2020054587.tif 000016
【図１５】
2020054587.tif 000017
【図１６】
2020054587.tif 000018
【図１７】
2020054587.tif 000019
【図１８】
2020054587.tif 000020
【図１９】
2020054587.tif 000021
【図２０】
2020054587.tif 000022
【図２１】
2020054587.tif 000023
【図２２】
2020054587.tif 000024
【図２３】
2020054587.tif 000025
【図２４】
2020054587.tif 000026
【図２５】
2020054587.tif 000027
【図２６】
2020054587.tif 000028