(57)【要約】【課題】走行だけでなく荷役の作業も行う荷役用産業車両であっても、効率を悪くする運転操作を的確に抽出し、改善の指示を行う荷役産業用車両の管理システムを提供する。【解決手段】管理システム１００は、走行仕事量演算手段と、荷役上昇仕事量演算手段と、フォークリフト１０の運転状態を表わす複数の運転変数を取得する運転変数取得手段と、消費量取得手段と、燃料の単位消費量当たりの合計仕事量を効率として記憶するように構成されている記憶手段と、統計解析を実施することにより、複数の運転変数の中から、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数を抽出する変数抽出手段と、変数抽出手段において抽出された結果に基づいて、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を改善するための指示を出力する出力装置６２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】
荷役対象物に及ぼされた走行仕事量を取得する走行仕事量取得手段と、
荷役対象物に及ぼされた荷役上昇仕事量を取得する荷役上昇仕事量取得手段と、
荷役用産業車両の運転操作の状態を表わす複数の運転変数を取得する運転変数取得手段と、
燃料消費量又はバッテリー消費量を取得する消費量取得手段と、
前記燃料消費量又は前記バッテリー消費量と、荷役対象物に及ぼされた前記走行仕事量及び前記荷役上昇仕事量の合計である合計仕事量と、当該合計仕事量及び前記燃料消費量又は前記バッテリー消費量から算出される単位消費量当りの合計仕事量と、を所定時間ごとに記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記単位消費量当りの合計仕事量及び前記複数の運転変数に基づいて統計解析を実施する統計解析手段と、
前記統計解析の結果に基づいて、前記複数の運転変数の中から、前記単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数を抽出する変数抽出手段と、
前記変数抽出手段において抽出された結果に基づいて、前記運転操作を改善するための指示を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする、荷役用産業車両の管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の荷役用産業車両の管理システムであって、
前記統計解析は、前記単位消費量当りの合計仕事量を目的変数とし、前記複数の運転変数を説明変数とする重回帰分析であり、
前記変数抽出手段は、当該重回帰分析の結果、前記複数の運転変数の中から、標準偏回帰係数が負であり且つその絶対値が大きいものを抽出することを特徴とする、荷役用産業車両の管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の荷役用産業車両の管理システムであって、
重回帰分析における説明変数の選択方法として、変数減少法を用いることを特徴とする、荷役用産業車両の管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、荷役用産業車両の効率を改善するための荷役用産業車両の管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、荷役用産業車両の運転状態などを把握する為の管理システムを備えるものが知られている。近年、原材料費及び燃料費が高騰しており、荷役用産業車両の運用においても、効率を向上させランニングコストを低減させることが可能な管理システムの構築が重要な課題になっている。
【０００３】
これに関連して、特許文献１に開示された管理システムにおいては、走行仕事量演算手段が、荷役対象物の重量、走行距離、及び車速に基づいて、荷役対象物に及ぼされた走行仕事量を演算し、荷役上昇仕事量演算手段が、荷役対象物の重量、及び荷役上昇高さに基づいて、荷役対象物に及ぼされた荷役上昇仕事量を演算する。これにより、走行仕事量、及び荷役上昇仕事量という的確な指標によって、産業車両の稼動管理を可能にしている。
【０００４】
また、トラック等の自動車における省燃費運転を支援するための技術が、特許文献２及び特許文献３に開示されている。特許文献２の運転支援装置においては、走行状態検出手段車両の走行状態を検出し、燃費検出手段が車両の燃費情報を検出する。学習手段は車両の走行状態情報を入力し、検出された燃費情報を出力する学習を行い、推論手段は学習手段が行った学習結果を用いて、走行状態情報に対する燃費情報を推論する。燃費検出手段により検出された現燃費情報と、推論手段により推論された燃費情報を比較して省燃費運転の支援を行っている。
【０００５】
また、特許文献３の車両運行燃費評価装置においては、車速検出手段により検出された車速を、予め定めた車速範囲毎に走行時間を記録する。そして、この車速（範囲）を、車速が大となるほど評価点が低くしてある燃費評価点表を参照して、運転を数値で評価し、燃費の良い運転をしたかどうかを評価している。
【特許文献１】特開２００７−１９７１２９号公報
【特許文献２】特開２００６−４６１４９号公報
【特許文献３】特開２００３−１０６２０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、フォークリフト等の荷役用産業車両による作業においては、自動車とは異なり、走行だけでなく荷役の作業をも行なうため、運転者の運転技術や操作方法によって効率が大きく変動することがある。
【０００７】
また、荷役用産業車両では走行と荷役の作業を並行して行うことが多くあり、尚且つ、荷役する荷の重さも効率に大きく影響するため、燃費を悪化させている原因を把握することは難しいのが現状である。
【０００８】
このため、車速や燃費など検出手段によって検出された値を、予め定められた閾値や基準と比較して評価をすることにより効率を悪化させている運転動作を特定することが困難であるのが現状である。
【０００９】
また、特許文献１の技術においては、仕事量を、燃料の単位消費量当たりの形で（又はバッテリーの単位消費量当たりの形で）出力することは開示されているが、効率を悪化させている運転動作をどのように特定するかまでは言及されていない。
【００１０】
特許文献２及び特許文献３の技術は、荷役作業を行なわない自動車に関するものであるため、燃費情報の比較や、燃費評価点表を参照することによって効率を評価しているが、走行作業、及び、荷役作業のある荷役用産業車両では、効率を悪化させる要因が多数あるため、そのまま適用することはできない。
【００１１】
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、燃料消費量当りの仕事量のばらつきに着目することにより、走行だけでなく荷役の作業も行う荷役用産業車両であっても、効率を悪くする運転操作を的確に抽出し、改善の指示を行う荷役産業用車両の管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。本発明にかかる荷役用産業車両の管理システムは、荷役対象物に及ぼされた走行仕事量を取得する走行仕事量取得手段と、荷役対象物に及ぼされた荷役上昇仕事量を取得する荷役上昇仕事量取得手段と、荷役用産業車両の運転操作の状態を表わす複数の運転変数を取得する運転変数取得手段と、燃料消費量又はバッテリー消費量を取得する消費量取得手段と、前記燃料消費量又は前記バッテリー消費量と、荷役対象物に及ぼされた前記走行仕事量及び前記荷役上昇仕事量の合計である合計仕事量と、当該合計仕事量及び前記燃料消費量又は前記バッテリー消費量から算出される単位消費量当りの合計仕事量と、を所定時間ごとに記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記単位消費量当りの合計仕事量及び前記複数の運転変数に基づいて統計解析を実施する統計解析手段と、前記統計解析の結果に基づいて、前記複数の運転変数の中から、前記単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数を抽出する変数抽出手段と、前記変数抽出手段において抽出された結果に基づいて、前記運転操作を改善するための指示を出力する出力手段と、を備える。
【００１３】
この構成によると、単位消費量当りの合計仕事量と運転変数とを用いて統計解析を行うことにより、効率の悪化原因となっている運転変数を抽出して出力することができ、また、出力された指示に従って、運転者が運転操作を改善できるため、荷役用産業車両の効率を向上させることができる。
【００１４】
なお、統計解析とは、統計的手法により、集団における個々の要素の分布を調べ、その集団の傾向・性質などを、数量的に明らかにする解析のことである。具体的手法としては、正規分布を利用した解析、推計統計学を利用した解析、多変量解析などが挙げられる。
【００１５】
また、本発明に係る荷役用産業車両の管理システムにおいて、前記統計解析は、前記単位消費量当りの合計仕事量を目的変数とし、前記複数の運転変数を説明変数とする重回帰分析であり、前記変数抽出手段は、当該重回帰分析の結果、前記複数の運転変数の中から、標準偏回帰係数が負であり且つその絶対値が大きいものを抽出するようにしてもよい。
【００１６】
この構成によると、重回帰分析を用いることによって、単位消費量当りの合計仕事量に大きく影響する運転変数であって、標準偏回帰係数が負であり、尚且つその絶対値が大きいものが、単位消費量当りの合計仕事量をばらつかせている原因となっているという事が数値として分かるので、抽出すべき運転変数を確実に調べることができる。また、寄与率を計算することにより、回帰式が採用できるものかどうかを、容易に確認できる。
【００１７】
また、本発明に係る荷役用産業車両の管理システムにおいては、重回帰分析における説明変数の選択方法として、変数減少法を用いてもよい。
【００１８】
重回帰分析においては、多くの説明変数（独立変数）から有用な少数個の独立変数を精選して重回帰式を作ることが重要になることもある。変数減少法とは、全ての説明変数を含んだ重回帰モデルから出発し、順次説明変数を減少させていく方法のことである。この構成によると、効率にどの運転変数が大きく影響するのかを全く予測できない状態においても、考えられる全ての運転変数を説明変数として挙げ、それを順次減少させていくことにより、効率的な変数抽出が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
次に、本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る管理システムの全体的な構成を示す模式図である。図２は、フォークリフトに備えられる走行荷役制御コントローラ及び稼動管理コントローラの電気的構成を示すブロック図である。図３は、稼動管理コントローラ及び管理コンピュータの機能ブロック図である。図４は、統計解析に用いられる各種数値の出力例を示す図である。図５は、統計解析結果の出力例を示す図である。図６は、運転改善指示の出力例を示す図である。
【００２０】
図１には、倉庫内で複数台のフォークリフトを稼動させる際の管理システム１００の全体構成が示されている。図１において、フォークリフト１０は倉庫内を走行して荷物（荷役対象物）１を運搬し、所定の場所で積み降ろし作業を行なう。
【００２１】
図１に示すように、本実施形態のフォークリフト１０はエンジン２０の出力を走行駆動力として走行する、エンジン式のフォークリフトとして構成されており、フォークリフト１０には前輪５及び後輪６が取り付けられている。また、フォークリフト１０の前部にはマスト１２が昇降可能に支持されているとともに、このマスト１２には、荷物１を保持するためのフォーク１１が固定されている。
【００２２】
マスト１２には、マスト１２によって支持されるフォーク１１を昇降させるためのリフトシリンダ１３と、マスト１２を前傾又は後傾させるためのティルトシリンダ１４と、が備えられている。このリフトシリンダ１３には、シリンダ内圧力を検出することによって、荷物１の重量を間接的に測定するための荷重センサ２１が備えられている。
【００２３】
フォークリフト１０には運転座席１５が備えられており、この運転座席１５の前方には操舵のためのステアリングハンドル１６ａが備えられている。また、ステアリングハンドル１６ａの周辺位置には、操作レバー群１６ｂが設けられている。操作レバー群１６ｂには、フォークリフト１０を前方又は後方へ走行させるための前後進レバー、フォーク１１を昇降させるリフトレバー、及び、マスト１２のティルト動作を行なうためのティルトレバーが含まれる。また、運転座席１５の足元部分には、操作ペダル群１６ｃが設けられている。操作ペダル群１６ｃには、アクセルペダル、ブレーキペダル、及びインチングペダルが含まれる。
【００２４】
更に、フォークリフト１０には、落下物から運転者を保護するためのヘッドガード１８が備えられている。
【００２５】
また、フォークリフト１０にはエンジン２０が備えられている。エンジン２０はガソリンエンジン又はディーゼルエンジンであり、エンジン２０の動力によって、駆動輪である前輪５が回転し、また、リフトシリンダ１３及びティルトシリンダ１４に圧油を圧送するための図略の油圧ポンプが作動する。
【００２６】
また、フォークリフト１０には燃料残量検出センサ２２が設けられている。この燃料残量検出センサ２２は、本実施形態では、ガソリンタンク２０ｔ内に配置されている。
【００２７】
そして、運転座席１５に座った運転者が視認可能な位置に、ディスプレイ２５が配置されている。ディスプレイ２５は、燃料残量検出センサ２２で検出した燃料の残量を表示できるようになっている。また、ディスプレイ２５は、図２に示すように、メータ装置３２の構成要素となっている。
【００２８】
図１及び図２に示すように、フォークリフト１０には、フォークリフト１０を制御するための走行荷役制御コントローラ３０が備えられている。この走行荷役制御コントローラ３０は、図示しないが、中央処理装置としてのＣＰＵ、並びに、記憶装置としてのＲＯＭ及びＲＡＭ等を備えている。
【００２９】
図１に示すように、フォークリフト１０には、フォークリフト１０の車速を検出する車速センサ２３が備えられている。また、操作レバー群１６ｂには、操作レバー群１６ｂを用いてレバー操作がされたことを検出するためのレバー操作センサ２４が備えられる。また、フォークリフト１０には、エンジン回転数を検出するための回転数センサ２８が備えられている。また、操作ペダル群１６ｃには、操作ペダル群１６ｃを用いて各種操作がされたことを検出するためのペダル操作センサ２７が備えられている。
【００３０】
そして、図２に示すように、車速センサ２３、レバー操作センサ２４、荷重センサ２１、燃料残量検出センサ２２、ペダル操作センサ２７、及び、回転数センサ２８を含む各種のセンサ群が、走行荷役制御コントローラ３０にそれぞれ電気的に接続されている。
【００３１】
この構成により、走行荷役制御コントローラ３０は、上記のセンサ群からの情報に基づいて、エンジン２０を駆動させて、フォークリフト１０の走行、及び、リフトシリンダ１３を介したフォーク１１の昇降といった所要の制御を行なう。また、走行荷役制御コントローラ３０が備える通信インターフェース５２は、メータ装置３２の通信インターフェース５３と、信号線を介して接続されている。そして走行荷役制御コントローラ３０は、燃料残量検出センサ２２からの信号に基づいて得られた燃料残量信号をメータ装置３２へ送り、メータ装置３２はこの信号に基づいてディスプレイ２５に燃料の残量を表示する。
【００３２】
更に、走行荷役制御コントローラ３０は通信インターフェース５４を備えており、この通信インターフェース５４は、後述の稼動管理コントローラ４０が備える通信インターフェース５０と、信号線を介して接続されている。この構成により、走行荷役制御コントローラ３０は、車速センサ２３で検出したフォークリフト１０の車速、その車速を所定時間間隔で積分した値である走行距離、レバー操作センサ２４で検出した操作レバー群１６ｂの操作量、荷重センサ２１で検出した荷物１の重量、燃料残量検出センサ２２で検出した燃料の残量、ペダル操作センサ２７で検出した操作ペダル群１６ｃの操作量、及び、回転数センサ２８で検出したエンジン回転数などの各種情報を、稼動管理コントローラ４０側へ信号として送信できるようになっている。
【００３３】
更に、フォークリフト１０には稼動管理コントローラ（管理装置）４０が備えられている。この稼動管理コントローラ４０は、図２に示すように、ＣＰＵ４１と、ＲＯＭ４２と、ＲＡＭ４３と、リアルタイムクロックＩＣ４４と、走行荷役制御コントローラ３０に対する通信インターフェース５０と、後述の管理コンピュータ６０に対する外部通信インターフェース５１と、を主要な構成として備えている。
【００３４】
ＣＰＵ４１にはリアルタイムクロックＩＣ（ＲＴＣ−ＩＣ、日付・時刻取得手段）４４が接続されており、これによってＣＰＵ４１が現在の日付及び時刻に関するデータを取得できるようになっている。
【００３５】
図１に示すように、フォークリフト１０のヘッドガード１８には、通信手段としての無線通信機（移動局）２６が設置されている。この無線通信機２６は、図２に示すように、稼動管理コントローラ４０の外部通信インターフェース５１に接続されている。なお、無線通信機２６はヘッドガード１８以外に配置されていてもよい。
【００３６】
そして、ＲＯＭ４２は稼動管理ソフトウェアを記憶している。このソフトウェアには、上記稼動管理コントローラ４０に含まれる各種ハードウェアを、荷重取得手段８１、走行距離演算手段８２、車速取得手段８３、走行仕事量演算手段（走行仕事量取得手段）８４、上昇高さ取得手段８５、荷役上昇仕事量演算手段（荷役上昇仕事量取得手段）８６、記憶手段８７、消費量取得手段８８、単位消費仕事演算手段８９、速度変化量演算手段７１、最大速度演算手段７２、アイドリング時間演算手段７３、エンジン高回転運転時間演算手段７４、ブレーキ回数演算手段７５、スイッチバック回数演算手段７６、及び、無負荷荷役時間演算手段７７として機能させるための手順が記述されている（図３の機能ブロック図参照）。
【００３７】
荷重取得手段８１は、荷役作業中に荷重センサ２１の検出した荷物１の重量を、走行荷役制御コントローラ３０との通信により取得する。走行距離演算手段８２は、フォークリフト１０の走行距離を、走行荷役制御コントローラ３０との通信により取得する。車速取得手段８３は、車速センサ２３の検出したフォークリフト１０の車速を、走行荷役制御コントローラ３０との通信により取得する。走行仕事量演算手段８４は、荷重取得手段８１が取得した荷物の重量、走行距離演算手段８２が取得した走行距離、及び車速取得手段８３が取得した車速に基づいて、荷物１に及ぼされた走行仕事量を演算して取得する。
【００３８】
上昇高さ取得手段８５は、荷役上昇操作のされている時間等から、荷物１の荷役上昇高さを演算して取得する。荷役上昇仕事量演算手段８６は、荷重取得手段８１が取得した荷物の重量、及び上昇高さ取得手段８５が取得した荷役上昇高さに基づいて、荷物１に及ぼされた荷役上昇仕事量を演算して取得する。また、消費量取得手段８８は、走行荷役制御コントローラ３０との通信によって燃料の残量を取得し、その残量及び当初燃料量に基づいて、燃料消費量を演算により取得する。単位消費仕事演算手段８９は、後述するように、合計仕事量、及び、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を演算する。
【００３９】
次に、運転変数取得手段について説明する。運転変数取得手段は、複数の運転変数を取得するものである。運転変数は、荷役用産業車両であるフォークリフト１０の運転操作の状態を表わすものであり、運転者がどのような運転操作を行なっているかの指標となる。そして、以下に説明するように、管理システム１００においては、複数種類の運転変数が用いられ、運転変数取得手段には、複数種類の取得手段が含まれる。
【００４０】
本実施形態において、複数の運転変数には、急加速レベル、急減速レベル、フォークリフト１０の最大速度、アイドリング時間、エンジン高回転運転時間、ブレーキ回数、スイッチバック回数、及び、無負荷荷役時間が含まれる。また、本実施形態において、運転変数取得手段には、速度変化量演算手段７１、最大速度演算手段７２、アイドリング時間演算手段７３、エンジン高回転運転時間演算手段７４、ブレーキ回数演算手段７５、スイッチバック回数演算手段７６、及び、無負荷荷役時間演算手段７７が含まれる。なお、ここで挙げた運転変数は一例であり、荷役用産業車両の運転状態を表わすものであれば、他の運転変数を採用してもよい。また、本実施形態の運転変数取得手段についても一例であり、他の運転変数取得手段を採用してもよい。例えば、運転変数としては、過積載荷役時間（荷物の重量が所定値以上である状態で行なった荷役動作の時間）、過積載走行時間、過積載走行距離、荷役下降操作時の無駄なアクセル踏み込み時間等が採用され得る。
【００４１】
速度変化量演算手段７１は、時間、及び、車速取得手段８３が取得したフォークリフト１０の車速から、フォークリフト１０の走行動作における加速度を演算する。そして、演算した加速度に基づいて、加速度の値が正の場合には、急加速レベルを、加速度に比例する０〜１０の１１段階のレベルに分けるような演算処理を行なう。また、加速度の値が負の場合には、急減速レベルを、加速度の絶対値に比例する０〜１０の１１段階のレベルに分けるような演算処理を行なう。なお、速度変化量演算手段は、急加速レベル及び急減速レベルを演算せずに、加速度を演算するものであってもよい。
【００４２】
最大速度演算手段７２は、記憶手段８７が記憶しているフォークリフト１０の車速の履歴に基づいて、フォークリフト１０の最大車速を演算する。アイドリング時間演算手段７３は、ペダル操作センサ２７とレバー操作センサ２４からの情報等に基づいて、走行も荷役動作もしていない状態（アイドリング状態）の時間を演算する。
【００４３】
エンジン高回転運転時間演算手段７４は、回転数センサ２８からの情報等に基づいて、エンジン２０の回転数が、所定回転数以上（例えば、３０００ｒｐｍ以上）となっている時間を演算する。ブレーキ回数演算手段７５は、ペダル操作センサ２７からの情報等に基づいて、ブレーキが踏まれた回数を演算する。
【００４４】
スイッチバック回数演算手段７６は、レバー操作センサ２４、ペダル操作センサ２７からの情報等に基づいて、フォークリフト１０の走行方向に関する切り返し動作の回数を演算する。また、無負荷荷役時間演算手段７７は、荷役作業中に荷重センサ２１の検出した荷物の重量の情報等に基づいて、無負荷荷役時間（荷物がフォーク１１に載っていない状態で行なった荷役動作の時間）を演算する。
【００４５】
記憶手段８７は、主にＲＡＭ４３によって構成されている。そして、記憶手段８７は、荷重取得手段８１が取得した荷物１の重量、走行距離演算手段８２が取得した走行距離、車速取得手段８３が取得した車速、走行仕事量演算手段８４が演算した走行仕事量、上昇高さ取得手段８５が取得した荷役上昇高さ、荷役上昇仕事量演算手段８６が演算した荷役上昇仕事量、速度変化量演算手段７１が演算した急加速レベル及び急減速レベル、最大速度演算手段７２が演算したフォークリフト１０の最大車速、アイドリング時間演算手段７３が演算したアイドリング時間、エンジン高回転運転時間演算手段７４が演算したエンジン高回転運転時間、ブレーキ回数演算手段７５が演算したブレーキ回数、スイッチバック回数演算手段７６が演算したスイッチバック回数、並びに、無負荷荷役時間演算手段７７が演算した無負荷荷役時間、の情報をそれぞれ記憶する。
【００４６】
また、記憶手段８７は、消費量取得手段８８が取得した燃料消費量を、合計仕事量（荷物に及ぼされた走行仕事量、及び、荷物に及ぼされた荷役上昇仕事量の合計）とともに、所定時間ごとに記憶する。また、記憶手段８７は、燃料の単位消費量当たりの合計仕事量を所定時間ごとに記憶する。また、後述するように、燃料の単位消費量当りの合計仕事量の演算は、単位消費仕事演算手段８９が行なう。なお、記憶手段の内部で演算を行なうようにしても良い。
【００４７】
また、記憶手段８７は、リアルタイムクロックＩＣ４４から取得した日付及び時刻、個人コード管理コントローラ３１から取得した個人コード、走行荷役制御コントローラ３０から取得した車両コード、消費量取得手段８８が取得した燃料消費量、並びに、単位消費仕事演算手段８９が演算した合計仕事量及び燃料の単位消費量当りの合計仕事量、も記憶する。そして、記憶手段８７が記憶している各種の情報は、無線通信機２６を介して、後述の管理コンピュータ６０側へ随時送信される。
【００４８】
なお、図１においてフォークリフト１０は１台のみ図示されているが、倉庫には同様の構成を有する複数台のフォークリフトが配備されており、各フォークリフト１０の稼動情報はそれぞれに設けられた稼動管理コントローラ４０によって収集されることになる。
【００４９】
次に、フォークリフト１０の稼動に関するデータを管理・集計するための管理コンピュータ６０について説明する。フォークリフト１０の作業場所としての倉庫には図示しない管理事務所が付設されており、この管理事務所には管理コンピュータ６０が設置されている。
【００５０】
図１に示すように、管理コンピュータ６０は、汎用のパーソナルコンピュータとして構成されている。そして、管理コンピュータ６０の本体６１は、図示しないが、中央処理装置としてのＣＰＵ、主記憶装置としてのＲＡＭ、及び、補助記憶装置としてのハードディスクを備えている。このハードディスクには、統計解析ソフトウェア、変数抽出ソフトウェア、及び、フォークリフト１０の稼動情報等を管理するためのデータベースソフトウェアがインストールされている。統計解析ソフトウェアには、管理コンピュータ６０に含まれる各種ハードウェアを、統計解析手段７８として機能させるための手順が記述されている（図３参照）。また、変数抽出ソフトウェアには、管理コンピュータ６０に含まれる各種ハードウェアを、変数抽出手段７９として機能させるための手順が記述されている（図３参照）。
【００５１】
統計解析手段７８は、燃料の単位消費量当りの合計仕事量、及び、複数の運転変数に基づいて統計解析を実施し、その解析結果を出力する。そして、その統計解析の結果に基づいて、変数抽出手段７９が、複数の運転変数の中から、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数を抽出する。
【００５２】
また本体６１には、キーボード６４、マウス６５等の入力装置や、ディスプレイ６２ａ、プリンタ６２ｂ等の出力装置（出力手段）６２が接続されている。出力装置６２は、管理システム１００における出力手段を構成する。出力装置６２は、変数抽出手段７９において抽出された結果に基づいて、効率を改善するための指示を出力する。更に、本体６１は外部通信インターフェース６６を備えており、本体６１には、外部通信インターフェース６６を介して無線通信機（固定局）６７が接続されている。
【００５３】
次に、以上の構成の管理システム１００における、複数のフォークリフト１０からの稼動データの収集について、具体的に説明する。それぞれのフォークリフト１０に搭載される稼動管理コントローラ４０は、車両ごとに固有の車両コード（即ち、フォークリフトの識別情報）を、ＲＡＭ４３に記憶している。
【００５４】
また、運転者がフォークリフト１０に乗り込んで作業を始めるときには、運転者が個人コード管理コントローラ３１を操作し、運転者に予め割り当てられた固有の個人コード（運転者の識別情報）をテンキー等を用いて入力する。これにより、個人コード管理コントローラ３１は、フォークリフト１０を操作する運転者が誰であるかを特定することができる。運転者が荷役作業を始めるときには、個人コード管理コントローラ３１は、個人コードを稼動管理コントローラ４０へ送信する。
【００５５】
その後、運転者はステアリングハンドル１６ａ、操作レバー群１６ｂ、及び、操作ペダル群１６ｃ等を操作して荷役作業を行なう。例えば、レバー操作センサ２４が、操作レバー群１６ｂにおいてフォーク１１の上昇操作が開始されたことを検知すると、走行荷役制御コントローラ３０は、リフトシリンダ１３を駆動させるとともに、荷役上昇操作が開始された旨の信号を稼動管理コントローラ４０へ送信する。更に走行荷役制御コントローラ３０は、荷重センサ２１で検出された荷物１の重量の情報を稼動管理コントローラ４０へ送信する。また、操作レバー群１６ｂでの荷役上昇操作が解除されると、走行荷役制御コントローラ３０はリフトシリンダ１３の駆動を停止するとともに、荷役上昇操作が解除された旨の信号を稼動管理コントローラ４０へ送信する。
【００５６】
上記の信号ないし情報を受信した稼動管理コントローラ４０は、荷役上昇操作が開始された時間とそれが解除された時間を、リアルタイムクロックＩＣ４４を用いて取得する。そして、荷役上昇操作時間（荷役上昇操作の開始から解除までの時間）ｔLを算出するとともに、フォーク１１の上昇速度ＶLを上記時間ｔLに乗じることによって、荷物１が持ち上げられた高さ（荷役上昇高さ）ｈを取得する。
【００５７】
ここで、上記の乗算で用いられるフォーク１１の上昇速度ＶLは固定値とされ、具体的には、フォークリフトごとに性能として挙げられる負荷時上昇速度（負荷時最高速度）が採用されている。これにより、フォーク１１の高さを検出する特別なセンサが不要になるとともに、荷物１の持ち上げ高さ（荷役上昇高さｈ）を簡便に計算でき、稼動管理コントローラ４０の負荷を軽減することができる。この上昇速度ＶLの値は予め走行荷役制御コントローラ３０又は稼動管理コントローラ４０に記憶させておけばよい。なお、ＶLは固定値でなくてもよく、例えば、運転変数として荷役昇降速度を採用する場合には、フォーク昇降速度を検出する昇降速度センサにより、上昇速度を測定してもよい。
【００５８】
稼動管理コントローラ４０は、荷役上昇高さｈを計算した後、この高さに荷物１の重量と重力加速度を更に乗じることによって、この持ち上げにより荷物１に及ぼされた仕事量（荷役上昇仕事量）を計算する。即ち、荷物１の重量をｍ、重力加速度をｇとしたときに、稼動管理コントローラ４０の荷役上昇仕事量演算手段８６は、荷役上昇仕事量ＷLを、ＷL＝ｍ×ｇ×ｈの式に従って求める。
【００５９】
また、運転者がフォークリフト１０を走行操作した場合、走行荷役制御コントローラ３０は、フォークリフト１０の前進又は後進のためにエンジン２０を駆動させるとともに、車速センサ２３で検出されたフォークリフト１０の車速を稼動管理コントローラ４０へ随時送信する。また、荷物１を持ち上げた状態でフォークリフト１０の車速が変化した場合、稼動管理コントローラ４０の、速度変化量演算手段７１は、フォークリフト１０の加速度ａを求める。また、稼動管理コントローラ４０は、フォークリフト１０の走行距離ｓを車速から演算する。
【００６０】
そして、稼動管理コントローラ４０は、車速の加速度ａに荷物１の重量ｍ及び走行距離ｓを乗じることによって、フォークリフト１０の走行により荷物１に及ぼされた仕事量（走行仕事量）を計算する。即ち、稼動管理コントローラ４０の走行仕事量演算手段８４は、走行仕事量ＷRを、ＷR＝ａ×ｍ×ｓの式に従って求める。
【００６１】
また、稼動管理コントローラ４０の単位消費仕事演算手段８９は、合計仕事量を演算する。この合計仕事量は、荷物に及ぼされた走行仕事量ＷR、及び、荷物に及ぼされた荷役上昇仕事量ＷLの合計として演算される。そして、記憶手段８７は、燃料消費量を、合計仕事量とともに記憶する。次に、単位消費仕事演算手段８９は、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を演算する。この「燃料の単位消費量当りの合計仕事量」は、合計仕事量を、燃料消費量で除すことにより演算される。そして、記憶手段８７は、その演算結果を記憶する。
【００６２】
そして、稼動管理コントローラ４０が取得した種々の情報、具体的には、荷物１の重量、荷役上昇操作時間、フォークリフト１０の加速度、及び、フォークリフト１０の走行距離、に関する情報が、ＲＡＭ４３に随時書き込まれる。更に、荷役上昇仕事量ＷL、走行仕事量ＷR、合計仕事量、燃料消費量、燃料の単位消費量当りの合計仕事量、急加速レベル、急減速レベル、最大速度、アイドリング時間、エンジン高回転運転時間、ブレーキ回数、スイッチバック回数、及び、無負荷荷役時間、に関する情報も、ＲＡＭ４３に書き込まれるようになっている。なお、ＲＡＭ４３は、これらの情報を、個人コード及び車両コードの情報と関連付けた形で、１つのレコードとして記憶する。
【００６３】
以上の演算及び記憶は常時行なわれ、ＲＡＭ４３の記憶内容には、レコードが随時追加されていく。そして、稼動管理コントローラ４０は、所定の時間（本実施形態では１分）が経過する毎に、ＲＡＭ４３に蓄積された情報（全レコード）を無線通信機２６から管理コンピュータ６０へ送信する。なお、この送信データには、リアルタイムクロックＩＣ４４によって取得された日付及び時刻のデータが含まれる。
【００６４】
上記データを受信した管理コンピュータ６０側では、荷物１の重量等の上記情報が、日付及び時刻と関連付けられて、データベースに登録される。以上のように、管理コンピュータ６０のデータベースには、複数のフォークリフト１０からの稼動情報データが、１分ごとに次々と蓄積されていくことになる。
【００６５】
そして、管理コンピュータ６０のデータベースアプリケーションでは、上記の蓄積されたデータを様々に抽出・加工してディスプレイ６２ａ及びプリンタ６２ｂに出力することができる。図４には、一例として、１分間隔で取得した上記の情報を、プリンタ６２ｂにより出力したものを示している。なお、図４においては、４分以降の情報を省略して示している。また、稼動管理コントローラ４０が管理コンピュータ６０へ情報を送信する間隔は、１分には限られず、１分より短くても長くてもよい。
【００６６】
そして、管理コンピュータに蓄積された情報に基づき、フォークリフト１０の効率を判断する。ここで、効率を判断する場合には、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に着目することができ、燃料の単位消費量当りの合計仕事量が最大となるような運転操作が最も効率が良いことになる。これと比較して、燃料の単位消費量当りの合計仕事量が小さい場合には効率が悪いと判断されることになる。
【００６７】
また、効率が悪い場合には悪化の原因となる運転操作が含まれており、その運転操作の関与の状態（操作の回数や操作時間など）によって、蓄積された単位燃料消費量当りの合計仕事量のデータがばらつくことになる。したがって、管理コンピュータ内に蓄積された運転操作の状態を表わすデータ（運転変数）から燃料の単位消費量当りの合計仕事量の値がばらつく要因となっているデータを抽出することにより、効率を悪くしている運転操作を特定することができる。
【００６８】
そして、管理システム１００においては、データがばらつく要因の探索が、純粋な統計解析を使用することにより可能となるので、単位燃料消費量当りの合計仕事量の値がばらつく要因となっている運転データを抽出するために統計解析を行っている。以下に、統計解析処理について説明する。統計解析処理は、管理コンピュータ６０に蓄積された稼動情報データに基づき、統計解析手段７８にて行なわれる。本実施形態の統計解析処理では、燃料の単位消費量当りの合計仕事量及び複数の運転変数に基づいて統計解析を実施することにより、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数が抽出される。
【００６９】
そして、本実施形態において、統計解析手段７８が実施する統計解析は、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を目的変数（従属変数）とし、複数の運転変数を説明変数（独立変数）とする重回帰分析である。以下、統計解析処理について詳細に説明する。
【００７０】
まず、走行仕事量、荷役仕事量、燃料消費量、演算した合計仕事量、演算した燃料の単位消費量あたりの合計仕事量、及び、複数の運転変数に関する情報を、所定時間ごとに取得する（図４参照）。そして、この情報の取得が１０回行なわれたら（すなわち１０分ごとに）、その１０回分の情報を元に、１回の解析を行なう（図５参照）。また、１回の解析（分析）を行なうたびに、寄与率（重相関係数の２乗、Ｒ２）が１に近いこと、及び、多重共線性の有無を確認し、回帰式が採用できるものであること（成立していること）の確認が、変数抽出手段７９において行なわれる。例えば、寄与率に関しては、Ｒ２＞０．５といった閾値を設定して、これを満たすような回帰式を採用する。尚、ここでは例として１０回の情報収集に対して１回の解析を行なっているが、１回の解析で必要な情報の量（サンプル数）は説明変数の数に応じて変わるため、重回帰分析が適用できる任意の頻度で解析は行なう。
【００７１】
回帰式が採用できるものであった場合には、次に、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を目的変数とし、複数の運転変数を説明変数として、重回帰分析を行なう。そして、重回帰分析の結果から、変数抽出手段７９は、複数の運転変数の中から、標準偏回帰係数が負であり、且つ、その絶対値が大きいものを抽出する。ここで、標準偏回帰係数とは、重回帰分析の結果得られる数値であり、独立変数が１標準偏差だけ変動したときに、標準化された従属変数が変動する単位の数を表わす。この重回帰分析では、燃料単位消費量あたりの合計仕事量を目的変数としているので、ある運転変数の標準偏回帰係数が負であり、且つ、その絶対値が大きい場合には、その運転変数は、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に大きな影響を与えていることがわかる。ここで、統計解析は効率が悪いと判断されたものに対して行っているため、標準偏差回帰係数の絶対値が大きく且つ負となっている運転変数が、燃料の単位消費量当りの合計仕事量を低下させている要因となっていることになる。すなわち、その運転変数で示される運転操作が、効率を悪化させるように影響していることになる。そこで、変数抽出手段７９は、標準偏回帰係数が負であり、且つ、その絶対値が大きい運転変数の値を抽出する。ここで抽出する標準偏回帰係数の基準に関しては、効率の改善目標や、フォークリフトが作業する状況に応じて、絶対値の大きさの閾値を適宜設定すればよい。そして、管理コンピュータ６０のデータベースに、その結果が書き込まれる。
【００７２】
そして、管理コンピュータ６０は、稼動管理コントローラ４０から１０回分のデータを取得する度に、このような解析を行なう（図５参照）。そして、適当な回数の解析が終了したら、抽出した値を、運転変数ごとに集計する。その結果、集計値が大きいものを、順に二つ抽出する。図５には、解析結果を出力装置６２により表示した例を示している。なお、図５においては、３回目以降の解析結果を省略して示している。また、標準偏回帰係数が正の値になっている変数は抽出されないので、このような変数についての標準偏回帰係数は出力結果には表示されない。本実施形態においては、集計値が大きい運転変数として、急加速レベルと、エンジン高回転運転時間とが抽出されることになる（図５の（１）、（２）参照）。
【００７３】
そして、変数抽出手段７９において抽出された結果に基づいて、出力装置６２は、運転操作を改善するための指示を出力する。具体的には、図６に示すように、省燃費運転のポイントとして、急加速、及び、高回転での運転に関する運転改善指示を表示する。この運転改善指示は、改善を指示する運転操作ごとに予め定めらており、抽出される運転変数によって変化するものである。そして、運転者が、運転改善指示に基づいて運転を改善し、効率を向上させる。
【００７４】
なお、変数抽出手段７９による重回帰分析においては、説明変数の選択方法として、変数減少法を用いてもよい。重回帰分析においては、多くの説明変数（独立変数）から有用な少数個の独立変数を精選して重回帰式を作ることが重要になることもある。変数減少法とは、全ての説明変数を含んだ重回帰モデルから出発し、順次説明変数を減少させていく方法のことである。この構成によると、効率に大きく影響する運転変数を全く予測できない状態においても、考えられる全ての運転変数を説明変数として挙げ、それを順次減少させていくことにより、効率的な変数抽出が可能になる。
【００７５】
（効果）
【００７６】
以上のように、本実施形態の管理システム１００は、荷物１に及ぼされた走行仕事量を取得する走行仕事量演算手段８４と、荷物１に及ぼされた荷役上昇仕事量を取得する荷役上昇仕事量演算手段８６と、フォークリフト１０の運転操作の状態を表わす複数の運転変数を取得する運転変数取得手段（速度変化量演算手段７１、最大速度演算手段７２、アイドリング時間演算手段７３、エンジン高回転運転時間演算手段７４、ブレーキ回数演算手段７５、スイッチバック回数演算手段７６、及び、無負荷荷役時間演算手段７７）と、燃料消費量を取得する消費量取得手段８８と、燃料消費量と、荷物１に及ぼされた走行仕事量及び荷役上昇仕事量の合計である合計仕事量と、当該合計仕事量及び燃料消費量から算出される単位消費量当りの合計仕事量と、を所定時間ごとに記憶する記憶手段８７と、記憶手段８７に記憶された燃料の単位消費量当りの合計仕事量及び複数の運転変数に基づいて統計解析を実施する統計解析手段７８と、統計解析の結果に基づいて、複数の運転変数の中から、燃料の単位消費量当りの合計仕事量に与える影響が大きい運転変数を抽出する変数抽出手段７９と、変数抽出手段７９において抽出された結果に基づいて、運転操作を改善するための指示を出力する出力装置６２と、を備える。
【００７７】
この構成によると、単位消費量当りの合計仕事量と運転変数とを用いて統計解析を行うことにより、効率の悪化原因となっている運転変数を抽出して出力することができ、出力された指示に従って、運転者が運転操作を改善できるため、荷役用産業車両の効率を向上させることができる。
【００７８】
また、本件実施形態においては、効率が悪い場合には燃料の単位消費量当りの合計仕事量がばらつくという点に着目している。そして、燃料の単位消費量当りの合計仕事量、及び、運転操作の状態をあらわす運転変数に関して、数値がばらつく要因を探索する純粋な統計解析を行なうことにより、単位燃料消費量当りの仕事量に影響が大きい運転変数を抽出することができ、その運転変数に対応する運転操作に改善をするための指示を加えることができる。これにより、走行と荷役の作業を行なう荷役用産業車両においても、的確に運転操作の改善の指示ができる。
【００７９】
また、管理システム１００において、統計解析は、単位燃料消費量当りの仕事量を目的変数とし、複数の運転変数を説明変数とする重回帰分析であり、当該重回帰分析の結果、複数の運転変数の中から、標準偏回帰係数が負でありかつ、その絶対値が大きいものを抽出するようにしている。
【００８０】
この構成によると、重回帰分析を用いることによって、効率に大きく影響する運転変数を、確実に特定することができる。また、寄与率を計算することにより、回帰式が採用できるものかどうかを、容易に確認できる。
【００８１】
以上に本発明の好適な実施形態を説明したが、上記の構成は一例であって、例えば以下のように変更することができる。
【００８２】
上記の実施形態においては、統計解析として、多変量解析の一種である重回帰分析を実施している。しかし、本発明には種々の統計解析手法を適用することが可能であり、例えば、多変量解析として、多段層別分析やグラフィカルモデリング等を利用してもよいし、正規分布を利用した解析、推計統計学を利用した解析を行ってもよい。また、一種類の統計手法を適用するのではなく、複数の統計手法を組み合わせて利用してもよい。
【００８３】
また、図３で示す走行仕事量演算手段８４、荷役上昇仕事量演算手段８６、単位消費仕事演算手段８９、速度変化量演算手段７１、最大速度演算手段７２、アイドリング時間演算手段７３、エンジン高回転運転時間演算手段７４、ブレーキ回数演算手段７５、スイッチバック回数演算手段７６、及び無負荷荷役時間演算手段７７の一部又は全部を管理コンピュータ６０側に設け、走行仕事量等を管理コンピュータ６０側で演算し、その演算結果をデータベースに記憶するように変更することができる。この場合、稼動管理コントローラ４０側での演算量が減るので、稼動管理コントローラ４０の負荷を軽減することができる。
【００８４】
また、上記の実施形態においては、管理コンピュータ６０の出力装置６２に作業改善指示が表示されるが、作業改善指示は、フォークリフト１０のディスプレイ２５に表示されてもよい。また、上記の実施形態においては、管理コンピュータ６０が管理事務所に設置されているが、管理コンピュータ６０は、フォークリフト１０に設置され、運転者が自ら操作するものであってもよい。
【００８５】
本発明の管理システム１００は、エンジン式のフォークリフトには限らず、電動モータによって走行及び荷役動作を行なう、バッテリー型のフォークリフト１０にも適用することができる。この場合、燃料残量検出センサ２２の代わりにバッテリー残量検出センサを用いて、また、消費量取得手段の代わりにバッテリー量取得手段を用いて、バッテリーの単位消費量当たりの合計仕事量を、管理コンピュータ６０で出力できるように構成すればよい。
【００８６】
上記の管理システム１００は、フォークリフトに限らず他の産業車両、例えばホイルローダを使って土砂を搬送する場合などにも適用することができる。
【００８７】
また、ここでは、同一車両、及び、同一運転者についてのデータ解析例について説明したがＲＡＭ４３が個人コードや車両コード、日付及び時刻のデータを記憶しているので、車両ごとやある一定の時間ごとなど、適宜統計解析を行い、運転改善指示をすることができるため、状況に応じた改善指示が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の一実施形態に係る管理システムの全体的な構成を示す模式図。
【図２】フォークリフトに備えられる走行荷役制御コントローラ及び稼動管理コントローラの電気的構成を示すブロック図。
【図３】稼動管理コントローラ及び管理コンピュータの機能ブロック図。
【図４】統計解析に用いられる各種数値の出力例を示す図。
【図５】統計解析結果の出力例を示す図。
【図６】運転改善指示の出力例を示す図。
【符号の説明】
【００８９】
１  荷物（荷役対象物）
１０  フォークリフト（車両）
１６ａ  ステアリングハンドル
１６ｂ  操作レバー群
１６ｃ  操作ペダル群
２０  エンジン
２０ｔ  ガソリンタンク
２１  荷重センサ
２２  燃料残量検出センサ
２３  車速センサ
２４  レバー操作センサ
２７  ペダル操作センサ
２８  回転数センサ
３０  走行荷役制御コントローラ
４０  稼動管理コントローラ（管理装置）
６０  管理コンピュータ
６２  出力装置（出力手段）
７１  速度変化量演算手段（運転変数取得手段）
７２  最大速度演算手段（運転変数取得手段）
７３  アイドリング時間演算手段（運転変数取得手段）
７４  エンジン高回転運転時間演算手段（運転変数取得手段）
７５  ブレーキ回数演算手段（運転変数取得手段）
７６  スイッチバック回数演算手段（運転変数取得手段）
７７  無負荷荷役時間演算手段（運転変数取得手段）
７８  統計解析手段
７９  変数抽出手段
８１  荷重取得手段
８２  走行距離演算手段
８３  車速取得手段
８４  走行仕事量演算手段（走行仕事量取得手段）
８５  上昇高さ取得手段
８６  荷役上昇仕事量演算手段（荷役上昇仕事量取得手段）
８７  記憶手段
８８  消費量取得手段 
１００  管理システム
【図１】
2009256081.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2009256081.tif 000007
【図６】
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