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JP2026011564A - Group management device - Google Patents

Group management device

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Publication number
JP2026011564A
JP2026011564A JP2024112296A JP2024112296A JP2026011564A JP 2026011564 A JP2026011564 A JP 2026011564A JP 2024112296 A JP2024112296 A JP 2024112296A JP 2024112296 A JP2024112296 A JP 2024112296A JP 2026011564 A JP2026011564 A JP 2026011564A
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JP
Japan
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car
hall call
passengers
call
platform
Prior art date
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Application number
JP2024112296A
Other languages
Japanese (ja)
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JP7790853B1 (en
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直秀 門馬
英光 鈴木
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Toshiba Elevator and Building Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Elevator Co Ltd
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Publication date
Application filed by Toshiba Elevator Co Ltd filed Critical Toshiba Elevator Co Ltd
Priority to JP2024112296A priority Critical patent/JP7790853B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7790853B1 publication Critical patent/JP7790853B1/en
Publication of JP2026011564A publication Critical patent/JP2026011564A/en
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  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)

Abstract

【課題】積み残しの発生を予測して乗りかごを適正に割り当てることができる群管理装置を提供すること。
【解決手段】実施形態の群管理装置は、複数の乗りかごのうち、異なる階層ごとの乗り場呼びに応答させる乗りかごを割り当てる制御部と、機械学習によって構築された学習モデルを用いて、異なる階層のうち乗り場呼びがあった対象階で積み残しが発生する確率を算出する解析部と、を備え、解析部は、第1の乗り場呼びがあると、対象階における待ち人数を推定し、第1の乗り場呼びの応答に割り当てられた第1の乗りかご内の乗車人数を推定し、待ち人数と乗車人数とから確率を算出し、制御部は、確率が所定値以上の場合であって、複数の乗りかごのうち、対象階で第1の乗りかごが戸開中に、第1の乗り場呼びで指定された方向へと通過する第2の乗りかごがある場合には、通過予定であった第2の乗りかごを対象階に停車させる。
【選択図】図2

A group management device is provided that can predict the occurrence of passengers being left behind and appropriately allocate elevator cars.
[Solution] The group management device of an embodiment comprises a control unit that assigns one of a plurality of cars to respond to a hall call for each different floor, and an analysis unit that uses a learning model constructed by machine learning to calculate the probability of passengers being left behind at a target floor among the different floors where there is a hall call.When a first hall call is received, the analysis unit estimates the number of people waiting at the target floor, estimates the number of passengers in the first car assigned to respond to the first hall call, and calculates the probability from the number of people waiting and the number of passengers.If the probability is greater than or equal to a predetermined value, and when a second car among the plurality of cars is passing in the direction specified by the first hall call while the doors of the first car are open at the target floor, the control unit stops the second car that was scheduled to pass at the target floor.
[Selected Figure] Figure 2

Description

本発明の実施形態は、群管理装置に関する。 An embodiment of the present invention relates to a group management device.

エレベータシステムにおいては、混雑階での乗り場呼びに応答する際、応答した乗りかごに利用者全員が乗り切れない積み残しが発生する場合がある。 In elevator systems, when responding to hall calls at crowded floors, there may be cases where not all passengers can board the car that responded, resulting in some passengers being left behind.

特許文献1の技術では、満員通過が発生した乗り場で待ち時間が長くなる可能性がある場合には、乗り場の利用者全員が乗車可能な最短応答時間の乗りかご、あるいは、乗車人数が最も少ない乗りかごをその乗り場に応答させる。 With the technology in Patent Document 1, when there is a possibility of long waiting times at a platform where a full passenger has passed, the car with the shortest response time that allows all passengers at the platform to board, or the car with the fewest passengers, is made to respond to that platform.

特許文献2の技術では、所定の乗り場で積み残しが発生する可能性がある場合、未応答時間に待ち人数を掛け合わせた数値を用いて評価することで、応答時間の短い乗りかごを、待ち人数に応じた台数割り当てる。 The technology in Patent Document 2, when there is a possibility that passengers will be left behind at a specific stop, evaluates the number of passengers waiting by multiplying the unresponsive time by the number of passengers waiting, and allocates elevators with short response times in proportion to the number of passengers waiting.

特開2010-208708号公報JP 2010-208708 A 特開2023-081587号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2023-081587

しかしながら、特許文献1の技術は、満員通過が発生した乗り場での待ち時間を短縮することを目的としている。したがって、応答後の積み残しに対する対策とはなっていない。 However, the technology in Patent Document 1 aims to shorten waiting times at platforms where passengers pass through due to a full bus. Therefore, it does not address the issue of passengers being left behind after a passenger has responded.

また、特許文献2の技術では、乗り場の待ち人数とかご内人数とを取得して、これらの数値に基づいて乗りかごの運行制御を行っている。このとき、例えば乗り場に撮像装置を設置したり、乗り場への経路にゲートを設置したり、あるいは、利用者の端末と通信可能な設備を設置して、これらの設備から得た情報に基づいて乗り場の待ち人数等を取得する。このため、特許文献2の技術では、エレベータシステム、またはエレベータの設置場所に追加の設備を設ける必要がある。 The technology in Patent Document 2 also acquires the number of people waiting at the platform and the number of people in the car, and controls the operation of the car based on these values. For example, an imaging device is installed at the platform, a gate is installed on the route to the platform, or equipment capable of communicating with users' terminals is installed, and the number of people waiting at the platform, etc. is acquired based on information obtained from these pieces of equipment. For this reason, the technology in Patent Document 2 requires the installation of additional equipment in the elevator system or at the location where the elevator is installed.

本実施形態が解決しようとする課題は、積み残しの発生を予測して乗りかごを適正に割り当てることができる群管理装置を提供することである。 The problem that this embodiment aims to solve is to provide a group management device that can predict the occurrence of passengers being left behind and appropriately allocate cars.

実施形態の群管理装置は、エレベータの複数の乗りかごの異なる階層間での運行を制御する群管理装置であって、前記複数の乗りかごのうち、前記異なる階層ごとの乗り場呼びに応答させる乗りかごを割り当てる制御部と、機械学習によって構築された学習モデルを用いて、前記異なる階層のうち前記乗り場呼びがあった対象階で積み残しが発生する確率を算出する解析部と、を備え、前記解析部は、第1の乗り場呼びがあると、前記対象階における待ち人数を推定し、前記第1の乗り場呼びの応答に割り当てられた第1の乗りかご内の乗車人数を推定し、前記待ち人数と前記乗車人数とから前記確率を算出し、前記制御部は、前記確率が所定値以上の場合であって、前記複数の乗りかごのうち、前記対象階で前記第1の乗りかごが戸開中に、前記第1の乗り場呼びで指定された方向へと通過する第2の乗りかごがある場合には、通過予定であった前記第2の乗りかごを前記対象階に停車させる。 An embodiment of the group management device controls the operation of multiple elevator cars between different floors, and includes: a control unit that assigns a car from the multiple cars to respond to a hall call for each of the different floors; and an analysis unit that uses a learning model constructed by machine learning to calculate the probability of passengers being left behind at a target floor from the different floors where the hall call was made. When a first hall call is made, the analysis unit estimates the number of passengers waiting at the target floor and the number of passengers in the first car assigned to respond to the first hall call, and calculates the probability from the number of passengers waiting and the number of passengers. If the probability is equal to or greater than a predetermined value, and there is a second car from the multiple cars passing in the direction specified by the first hall call while the doors of the first car are open at the target floor, the control unit stops the second car that was scheduled to pass at the target floor.

図1は、実施形態にかかるエレベータシステムの全体構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of an elevator system according to an embodiment. 図2は、実施形態にかかるエレベータシステムの機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the elevator system according to the embodiment. 図3は、実施形態にかかるエレベータシステムの動作の一例を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of the operation of the elevator system according to the embodiment. 図4は、実施形態にかかるエレベータシステムの動作の他の例を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram illustrating another example of the operation of the elevator system according to the embodiment. 図5は、実施形態にかかる群管理装置による乗りかごの割り当て処理の手順の一例を示すフロー図である。FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a procedure for car allocation processing by the group management device according to the embodiment. 図6は、実施形態の変形例にかかる群管理装置による乗りかごの割り当て処理の手順の一例を示すフロー図である。FIG. 6 is a flowchart showing an example of a procedure for car allocation processing by a group control device according to a modified example of the embodiment.

(エレベータシステムの構成例)
図1は、実施形態にかかるエレベータシステム10の全体構成の一例を示す図である。図1に示すように、実施形態のエレベータシステム10は、群管理装置30、エレベータ制御装置40、乗りかご50、乗り場60、及び昇降路70を備える。
(Example of elevator system configuration)
1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of an elevator system 10 according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the elevator system 10 according to the embodiment includes a group control device 30, an elevator control device 40, a car 50, a hall 60, and a hoistway 70.

昇降路70は、エレベータシステム10の設置場所である建物等の内部に、複数の階層に亘って設けられている。複数の乗りかご50は、昇降路70内を昇降することで、利用者が乗車して異なる階層間を移動することが可能に構成される。建物等の各階層には、利用者が乗りかご50への乗降を行う乗り場60が設けられている。 The elevator shaft 70 is provided across multiple floors inside a building or the like where the elevator system 10 is installed. Multiple cars 50 are configured to ascend and descend within the elevator shaft 70, allowing passengers to board and travel between different floors. Each floor of the building or the like is provided with a landing 60 where passengers can board and alight from the cars 50.

昇降路70内には、ロープ71、カウンタウェイト72、及び巻き上げ機73が設けられている。 A rope 71, a counterweight 72, and a hoist 73 are provided within the elevator shaft 70.

個々の乗りかご50は、ロープ71を介してカウンタウェイト72とそれぞれ連結されている。また、ロープ71は巻き上げ機73に架け渡されており、巻き上げ機73の駆動によりロープ71が送り動作されることで、乗りかご50がカウンタウェイト72とバランスを取りながら昇降路70内を昇降する。 Each car 50 is connected to a counterweight 72 via a rope 71. The rope 71 is also stretched across a hoist 73, which drives the rope 71 to feed the car 50, allowing it to ascend and descend within the hoistway 70 while balancing with the counterweight 72.

個々の乗りかご50には、それぞれ行き先階呼び装置51、かごドア52、及び荷重センサ54が設けられている。 Each elevator car 50 is equipped with a destination floor call device 51, an elevator door 52, and a load sensor 54.

行き先階呼び装置51は、乗りかご50内に設けられ、行き先階を示すボタン等を有して構成されている。乗りかご50内の利用者が、所定の行き先階ボタンを押下することで、行き先階呼び装置51によって行き先階呼びが受け付けられ、後述のエレベータ制御装置40を介して群管理装置30へと送信され登録される。これにより、利用者は、乗りかご50を所望の行き先階へと向かわせることができる。 The destination floor call device 51 is installed inside the elevator car 50 and is configured with buttons indicating destination floors, etc. When a user inside the elevator car 50 presses a specific destination floor button, the destination floor call is accepted by the destination floor call device 51, which then transmits the call to the group control device 30 via the elevator control device 40 (described below) and registers it. This allows the user to direct the elevator car 50 to the desired destination floor.

かごドア52は、乗りかご50の乗降口に設けられている。かごドア52は、乗りかご50が昇降路70内を移動中には閉状態となっており、乗りかご50が所定階の乗り場60に到着すると開状態となって、乗りかご50に対する利用者の乗降が可能となる。 The car door 52 is located at the entrance of the car 50. The car door 52 is closed while the car 50 is moving within the elevator shaft 70, and opens when the car 50 arrives at the landing 60 on a specified floor, allowing passengers to board and disembark from the car 50.

荷重センサ54は、例えば乗りかご50外側の下面等に設けられ、乗りかご50全体の重量を検出する。乗りかご50自体の重量は既知であるので、乗りかご50全体の重量を検出することで、乗りかご50内の利用客等の合計の重量を検出することができる。これにより、乗りかご50内の利用者数を推定することが可能である。 The load sensor 54 is provided, for example, on the underside of the outside of the car 50, and detects the weight of the entire car 50. Since the weight of the car 50 itself is known, detecting the weight of the entire car 50 makes it possible to detect the total weight of passengers and other people inside the car 50. This makes it possible to estimate the number of passengers inside the car 50.

階層ごとの乗り場60には、それぞれ乗り場呼び装置61、及び乗り場ドア62が設けられている。 Each landing 60 on each floor is equipped with a landing call device 61 and a landing door 62.

乗り場呼び装置61は、上下ボタン等を有して構成されている。乗り場60の利用者が、上下ボタンのいずれかを押下することで、乗り場呼び装置61によって乗り場呼びが受け付けられ、後述のエレベータ制御装置40を介して群管理装置30へと送信され登録される。これにより、利用者は、所望の行き先階へと向かう乗りかご50を、乗り場60に呼ぶことができる。 The hall call device 61 is configured with up and down buttons, etc. When a user at the hall 60 presses either the up or down button, the hall call is accepted by the hall call device 61, and the call is sent to and registered in the group management device 30 via the elevator control device 40 (described below). This allows the user to call a car 50 heading to the desired destination floor at the hall 60.

乗り場ドア62は、乗り場60内の乗りかご50への乗降口に設けられている。乗り場ドア62は、乗りかご50がその乗り場60に到着するまでは閉状態となっており、乗りかご50が到着すると、乗りかご50のかごドア52と連動して開状態となる。これにより、乗りかご50に対して利用者が乗降することができる。 The platform door 62 is located at the entrance to the car 50 within the platform 60. The platform door 62 remains closed until the car 50 arrives at the platform 60, and once the car 50 arrives, the platform door 62 opens in conjunction with the car door 52 of the car 50. This allows passengers to board and alight from the car 50.

群管理装置30、及びエレベータ制御装置40は、それぞれCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、及びRAM(Random Access Memory)等を備えるコンピュータとして構成されている。これらの群管理装置30、及びエレベータ制御装置40は、互いに情報の授受が可能なように、有線または無線で接続されている。 The group control device 30 and elevator control device 40 are each configured as computers equipped with a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), etc. The group control device 30 and elevator control device 40 are connected by wire or wirelessly so that they can exchange information with each other.

エレベータ制御装置40は、個々の乗りかご50ごとに設けられ、対応する乗りかご50をそれぞれ制御する。 An elevator control device 40 is provided for each individual car 50 and controls each corresponding car 50.

群管理装置30は、エレベータ制御装置40を介して、対応する複数の乗りかご50の運行を制御する。より具体的には、群管理装置30は、行き先階呼び装置51からの行き先階呼び、及び乗り場呼び装置61からの乗り場呼びを登録し、複数の乗りかご50のいずれかを、これらの呼び登録に応答させる。 The group control device 30 controls the operation of the corresponding multiple cars 50 via the elevator control device 40. More specifically, the group control device 30 registers destination floor calls from the destination floor call device 51 and hall calls from the hall call device 61, and causes one of the multiple cars 50 to respond to these call registrations.

図2は、実施形態にかかるエレベータシステム10の機能構成の一例を示すブロック図である。 Figure 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the elevator system 10 according to an embodiment.

図2に示すように、乗りかご50は、行き先階呼び装置51、かごドア52、及び荷重センサ54を備える。これらの行き先階呼び装置51、かごドア52、及び荷重センサ54は、エレベータ制御装置40と各種情報の授受を行う。 As shown in Figure 2, the elevator car 50 is equipped with a destination floor call device 51, a car door 52, and a load sensor 54. The destination floor call device 51, the car door 52, and the load sensor 54 exchange various information with the elevator control device 40.

例えば、行き先階呼び装置51は、利用者による行き先階呼びを受け付けると、その行き先階呼びをエレベータ制御装置40へと送信する。また、かごドア52は、エレベータ制御装置40から受信した制御信号等に応じて開閉動作を行う。また、荷重センサ54は、乗りかご50の重量を検出し、エレベータ制御装置40へと送信する。 For example, when the destination floor call device 51 receives a destination floor call from a user, it transmits the destination floor call to the elevator control device 40. The car doors 52 open and close in response to control signals received from the elevator control device 40. The load sensor 54 detects the weight of the car 50 and transmits the weight to the elevator control device 40.

また、昇降路70には、巻き上げ機73が設けられ、エレベータ制御装置40と各種情報の授受を行う。具体的には、巻き上げ機73は、エレベータ制御装置40から受信した制御信号等に応じて駆動し、昇降路70内で乗りかご50を昇降させる。 In addition, a hoist 73 is provided in the hoistway 70, which exchanges various information with the elevator control device 40. Specifically, the hoist 73 is driven in response to control signals received from the elevator control device 40, and raises and lowers the car 50 within the hoistway 70.

また、乗り場60には、乗り場呼び装置61、及び乗り場ドア62が設けられている。これらの乗り場呼び装置61及び乗り場ドア62は、群管理装置30と各種情報の授受を行う。 In addition, the platform 60 is equipped with a platform call device 61 and a platform door 62. These platform call devices 61 and platform doors 62 exchange various information with the group control device 30.

例えば、乗り場呼び装置61は、利用者による乗り場呼びを受け付けると、その乗り場呼びを群管理装置30へと送信する。また、乗り場ドア62は、群管理装置30から受信した制御信号等に応じて開閉動作を行う。 For example, when the platform call device 61 receives a platform call from a user, it transmits the platform call to the group control device 30. Furthermore, the platform door 62 opens and closes in response to control signals received from the group control device 30.

エレベータ制御装置40は、機能部として、通信部41、制御部42、及び記憶部45を備える。これらの機能部は、例えばエレベータ制御装置40が備える上述のCPUが、ROM等に格納された制御プログラムをRAMに展開して実行することで実現される。 The elevator control device 40 has functional units, including a communication unit 41, a control unit 42, and a memory unit 45. These functional units are realized, for example, by the above-mentioned CPU provided in the elevator control device 40 expanding a control program stored in ROM or the like into RAM and executing it.

通信部41は、エレベータ制御装置40の外部機器との通信を行う。 The communication unit 41 communicates with external devices of the elevator control device 40.

例えば、通信部41は、乗りかご50に設けられた行き先階呼び装置51、かごドア52、及び荷重センサ54、並びに昇降路70に設けられた巻き上げ機73と各種情報の授受を行って、これらの各部の状態情報を受信し、また、これらの各部を制御する制御信号等を送信する。また、通信部41は、乗りかご50内の行き先階呼び装置51から行き先階呼びを受信する。 For example, the communication unit 41 exchanges various information with the destination floor call device 51, car door 52, and load sensor 54 installed in the car 50, as well as the hoist 73 installed in the elevator shaft 70, to receive status information about each of these components and to transmit control signals and the like that control each of these components. The communication unit 41 also receives destination floor calls from the destination floor call device 51 in the car 50.

また例えば、通信部41は、群管理装置30と各種情報の授受を行って、上記各部の状態情報、及び行き先階呼び装置51からの行き先階呼びを転送する。また、通信部41は、群管理装置30から上記各部への指示を受信する。 For example, the communication unit 41 exchanges various information with the group control device 30, transferring status information for each of the above-mentioned units and destination floor calls from the destination floor call device 51. The communication unit 41 also receives instructions from the group control device 30 to each of the above-mentioned units.

制御部42は、群管理装置30からの指示に基づいて、乗りかご50に設けられた行き先階呼び装置51、かごドア52、及び荷重センサ54、並びに昇降路70に設けられた巻き上げ機73を制御する制御信号を生成し、通信部41を介してこれらの各部を制御する。 Based on instructions from the group management device 30, the control unit 42 generates control signals to control the destination floor call device 51, car door 52, and load sensor 54 installed in the car 50, as well as the hoist 73 installed in the elevator shaft 70, and controls each of these components via the communication unit 41.

記憶部45は、エレベータ制御装置40の機能を実現させる制御プログラム及び制御パラメータ等を記憶する。 The memory unit 45 stores control programs and control parameters that realize the functions of the elevator control device 40.

群管理装置30は、機能部として、通信部31、制御部32、解析部33、呼び管理部34、及び記憶部35を備える。これらの機能部は、例えば群管理装置30が備える上述のCPUが、ROM等に格納された制御プログラムをRAMに展開して実行することで実現される。 The group management device 30 has functional units, including a communication unit 31, a control unit 32, an analysis unit 33, a call management unit 34, and a memory unit 35. These functional units are realized, for example, by the above-mentioned CPU of the group management device 30 expanding into RAM and executing a control program stored in ROM or the like.

通信部31は、群管理装置30の外部機器との通信を行う。 The communication unit 31 communicates with devices external to the group management device 30.

例えば、通信部31は、エレベータ制御装置40との通信を行って、エレベータ制御装置40を介して乗りかご50の各部の状態情報、行き先階呼び装置51からの行き先階呼び、及び荷重センサ54からの検出結果等を取得する。また、通信部31は、エレベータ制御装置40に乗りかご50を制御させるための指令を送信する。 For example, the communication unit 31 communicates with the elevator control device 40 and obtains, via the elevator control device 40, status information for each part of the car 50, destination floor calls from the destination floor call device 51, and detection results from the load sensor 54. The communication unit 31 also transmits commands to the elevator control device 40 to control the car 50.

また例えば、通信部31は、乗り場60に設置される乗り場呼び装置61、及び乗り場ドア62等と通信を行って、これらの状態情報、及び乗り場呼び装置61からの乗り場呼びを取得する。また、通信部31は、乗り場60の各部を制御する制御信号を送信する。 For example, the communication unit 31 communicates with the platform call device 61 and platform door 62 installed at the platform 60, and acquires their status information and platform calls from the platform call device 61. The communication unit 31 also transmits control signals that control each part of the platform 60.

制御部32は、乗り場60に設けられた乗り場呼び装置61、及び乗り場ドア62を制御する制御信号を生成し、通信部31を介してこれらの各部を制御する。また、制御部32は、行き先階呼び装置51から取得した行き先階呼び、または乗り場呼び装置61から取得した乗り場呼びに乗りかご50を応答させるための指示を生成し、通信部31を介して、生成した指示をエレベータ制御装置40へと送信する。 The control unit 32 generates control signals to control the hall call device 61 and hall doors 62 installed at the hall 60, and controls these components via the communication unit 31. The control unit 32 also generates instructions to cause the car 50 to respond to destination floor calls obtained from the destination floor call device 51 or hall calls obtained from the hall call device 61, and transmits the generated instructions to the elevator control device 40 via the communication unit 31.

解析部33は、所定階の乗り場60から乗り場呼びがあると、機械学習によって構築された学習モデル37を用いて、所定の乗りかご50をその乗り場呼びに応答させた際に、その乗り場60で利用者の積み残しが発生する確率を算出する。乗り場60での積み残しの発生とは、例えば乗り場呼びに応答した乗りかご50に乗り切れない利用者が発生することである。 When a platform call is received from a platform 60 at a specified floor, the analysis unit 33 uses a learning model 37 constructed by machine learning to calculate the probability that a passenger will be left behind at that platform 60 when a specified car 50 is made to respond to the platform call. An occurrence of a passenger being left behind at a platform 60 means, for example, that a passenger is unable to fit into the car 50 that responded to the platform call.

学習モデル37は、そのエレベータシステム1における複数の乗りかご50の運行状況等のデータを機械学習によって学習して得られたものであり、例えば群管理装置30の記憶部35に格納されている。 The learning model 37 is obtained by learning data such as the operating status of multiple cars 50 in the elevator system 1 through machine learning, and is stored, for example, in the memory unit 35 of the group control device 30.

機械学習の対象となるデータとしては、例えば時間帯ごと、曜日ごと、季節ごと、あるいは天候ごとの複数の乗りかご50の運行状況を示すデータ等である。複数の乗りかご50の運行状況には、時々における複数の乗りかご50の配置、乗り場呼びまたは行き先階呼びへの割り当て状況、並びに、個々の乗り場60における積み残しの有無および積み残し人数等である。 Data that is the subject of machine learning includes, for example, data showing the operation status of multiple elevator cars 50 by time period, day of the week, season, or weather. The operation status of multiple elevator cars 50 includes the location of multiple elevator cars 50 at any given time, the allocation status to platform calls or destination floor calls, and whether or not there are any passengers left behind at each platform 60 and the number of passengers left behind.

個々の乗り場60における積み残しの有無は、例えばその乗り場60における乗り場呼びに応答させた後、所定時間内に、同じ方向へと走行する乗りかご50の呼びが発生したか否か等に基づいて推定可能である。また、乗り場60に乗車待ちの利用者がいる場合に、所定の乗りかご50が応答するまでに要した時間等からも積み残しの有無、及び積み残し発生時の未応答時間等を推定することができる。積み残し発生時の積み残し人数は、例えば積み残し発生後に、同じ方向へと走行する乗りかご50に乗車した人数等に基づいて推定可能である。 Whether or not passengers are left behind at an individual platform 60 can be estimated based on, for example, whether or not a call is made for a car 50 traveling in the same direction within a specified time after a platform call at that platform 60 is answered. Furthermore, if there are passengers waiting to board at a platform 60, the presence or absence of passengers left behind, as well as the length of time it takes for a specific car 50 to respond, can also be used to estimate. The number of passengers left behind when a passenger is left behind can be estimated based on, for example, the number of passengers who board a car 50 traveling in the same direction after the departure.

また、時間帯ごと、曜日ごと、季節ごと、あるいは天候ごとに、乗車待ちの利用者の多寡、及び人流等が異なり得る。また、季節によって利用者が厚着か薄着かが異なり、天候によっては雨具の持ち歩きが多くなり、これらの条件により乗りかご50への乗車可能人数も異なり得る。 Furthermore, the number of passengers waiting to board, as well as the flow of people, may vary depending on the time of day, day of the week, season, or weather. Furthermore, passengers may be dressed lightly or heavily depending on the season, and depending on the weather, more passengers may carry rain gear, and the number of passengers that can fit in elevator 50 may also vary depending on these conditions.

以上のような機械学習は、例えば機械学習機能を備える不図示のコンピュータ等に、上記データを与えることで行われる。機械学習用のコンピュータは、与えられたデータに基づいて、積み残しの発生確率を算出可能な学習モデル37を構築する。機械学習用のコンピュータにより構築された学習モデル37は、群管理装置30の解析部33が利用可能なように、記憶部35等に格納される。 The above-described machine learning is performed by providing the above data to, for example, a computer (not shown) equipped with machine learning capabilities. The machine learning computer constructs a learning model 37 that can calculate the probability of leftovers based on the provided data. The learning model 37 constructed by the machine learning computer is stored in the memory unit 35 or the like so that it can be used by the analysis unit 33 of the group management device 30.

ただし、群管理装置30が機械学習機能を備えていてもよく、この場合、群管理装置30に上記データを蓄積し、群管理装置30自体が機械学習を行って、上記の学習モデル37を構築してもよい。 However, the group management device 30 may also have a machine learning function. In this case, the above data may be stored in the group management device 30, and the group management device 30 itself may perform machine learning to construct the above learning model 37.

所定の乗り場60で乗り場呼びが発生すると、解析部33は、その時の複数の乗りかご50の運行状況、乗り場呼び発生の時間帯、曜日、季節、天候等を学習モデル37に当てはめて、乗り場呼びがあった乗り場60の待ち人数を推定する。 When a platform call occurs at a specific platform 60, the analysis unit 33 applies the operating status of multiple elevators 50 at that time, the time of day when the platform call occurred, the day of the week, season, weather, etc. to the learning model 37 to estimate the number of people waiting at the platform 60 where the platform call occurred.

また、解析部33は、その乗り場呼びに応答するよう割り当てられた乗りかご50内の乗車人数を推定する。乗車人数は、例えば乗りかご50に設けられた荷重センサ54の検出結果から推定することができる。あるいは、解析部33が、乗り場60の待ち人数を推定する場合と同様、その時の各種状況を学習モデル37に当てはめて、乗りかご50内の乗車人数を推定してもよい。 The analysis unit 33 also estimates the number of passengers in the car 50 assigned to respond to the platform call. The number of passengers can be estimated, for example, from the detection results of a load sensor 54 installed in the car 50. Alternatively, the analysis unit 33 may estimate the number of passengers in the car 50 by applying various conditions at the time to the learning model 37, just as when estimating the number of people waiting at the platform 60.

さらに、解析部33は、乗り場呼びがあった乗り場60の待ち人数と、乗り場呼びに割り当てられた乗りかご50内の乗車人数との推定結果から、その乗り場60で積み残しが発生する確率を算出する。なお、乗り場60の待ち人数が多いほど、また、乗りかご50内の乗車人数が多いほど、その乗り場60で積み残しが発生する確率は高くなる。 Furthermore, the analysis unit 33 calculates the probability that passengers will be left behind at the platform 60 based on the estimated number of people waiting at the platform 60 where the platform call was made and the number of passengers in the car 50 assigned to the platform call. Note that the greater the number of people waiting at the platform 60 and the greater the number of passengers in the car 50, the higher the probability that passengers will be left behind at the platform 60.

積み残しの発生確率が所定値以上であった場合には、上述の制御部32が、例えば乗り場呼びに応答するよう割り当てられた乗りかご50に加えて、その乗り場60へと向かう他の乗りかご50を手配する。 If the probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value, the control unit 32 described above will, for example, arrange for other cars 50 to head to the platform 60 in addition to the car 50 assigned to respond to the platform call.

呼び管理部34は、行き先階呼び装置51から取得した行き先階呼びを記憶部35に格納して行き先階呼び登録を行う。また、呼び管理部34は、乗り場呼び装置61から取得した乗り場呼びを記憶部35に格納して乗り場呼び登録を行う。 The call management unit 34 stores the destination floor call obtained from the destination floor call device 51 in the memory unit 35 and registers the destination floor call. The call management unit 34 also stores the platform call obtained from the platform call device 61 in the memory unit 35 and registers the platform call.

記憶部35は、群管理装置30の機能を実現させる制御プログラム及び制御パラメータ等を記憶する。また、記憶部35は呼び登録データベース36及び上述の学習モデル37を記憶する。呼び登録データベース36には、呼び管理部34により登録された行き先階呼び登録および乗り場呼び登録等の呼び登録が格納される。 The memory unit 35 stores control programs and control parameters that realize the functions of the group control device 30. The memory unit 35 also stores the call registration database 36 and the learning model 37 described above. The call registration database 36 stores call registrations such as destination floor call registrations and platform call registrations registered by the call management unit 34.

(エレベータシステムの動作例)
次に、図3及び図4を用いて、実施形態のエレベータシステム10の動作例について説明する。図3は、実施形態にかかるエレベータシステム10の動作の一例を示す模式図である。図4は、実施形態にかかるエレベータシステム10の動作の他の例を示す模式図である。
(Example of elevator system operation)
Next, an operation example of the elevator system 10 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 3 and Fig. 4. Fig. 3 is a schematic diagram showing an example of the operation of the elevator system 10 according to the embodiment. Fig. 4 is a schematic diagram showing another example of the operation of the elevator system 10 according to the embodiment.

図3に示す例では、所定の階床の乗り場60において、下層階へと向かうための乗り場呼びが発生したものとする。また、上記の乗り場呼びの発生時、複数の乗りかご50のうち、1号機~3号機までの乗りかご50が、乗り場呼びのあった階床よりも上層階におり、これらの乗りかご50のいずれかを上記の乗り場呼びに応答させることが可能であるとする。群管理装置30は、1号機~3号機までの乗りかご50のうち、例えば1号機の乗りかご50を上記の乗り場呼びに応答させることを決定したものとする。 In the example shown in Figure 3, it is assumed that a hall call for travel to a lower floor is generated at hall 60 on a specific floor. Furthermore, when the hall call is generated, of the multiple cars 50, cars 50 No. 1 to No. 3 are located on floors above the floor where the hall call was generated, and it is possible to have one of these cars 50 respond to the hall call. It is assumed that the group control device 30 has decided to have, for example, car 50 No. 1 respond to the hall call from among cars 50 No. 1 to No. 3.

1号機の乗りかご50は、上層階から下降して、乗り場呼びがあった乗り場60に時刻t1に到着すると戸開する。これにより、その乗り場60で下層階へと向かう乗りかご50を待っていた利用者が、1号機の乗りかご50へと乗り込む。1号機の乗りかご50は、その後、時刻t3に戸閉して、その階床の乗り場60から下層階へと向けて出発する。 The No. 1 car 50 descends from an upper floor and opens its doors when it arrives at the platform 60 where the platform call was made at time t1. This allows passengers who have been waiting at that platform 60 for a car 50 heading to a lower floor to board the No. 1 car 50. The No. 1 car 50 then closes its doors at time t3 and departs from the platform 60 on that floor for the lower floor.

上記の乗り場呼びに割り当てられなかった2号機および3号機の乗りかご50は、それぞれ時刻t2と時刻t4とに、乗り場呼びがあった乗り場60を通過する。時刻t2は、1号機の乗りかご50の戸開時刻である時刻t1と、1号機の乗りかご50の戸閉時刻である時刻t3との間の時刻である。時刻t4は、1号機の乗りかご50の戸閉時刻である時刻t3の後の時刻である。 The elevators 50 of elevators 2 and 3 that were not assigned to the above-mentioned hall calls pass through the hall 60 where the hall call occurred at times t2 and t4, respectively. Time t2 is between time t1, when the doors of elevator 50 of elevator 1 open, and time t3, when the doors of elevator 50 of elevator 1 close. Time t4 is after time t3, when the doors of elevator 50 of elevator 1 close.

ここで、乗り場60の待ち人数が多い場合、あるいは、1号機の乗りかご50に既に乗車済みの人数が多い場合等には、1号機の乗りかご50を上記の乗り場呼びに応答させても、乗り場60の利用者全員が1号機の乗りかご50に乗り切れず、その乗り場60に積み残しが発生する場合がある。 Here, if there are a large number of people waiting at platform 60, or if there are a large number of people already aboard car No. 1 50, even if car No. 1 50 responds to the platform call, not all passengers at platform 60 may be able to board car No. 1 50, resulting in passengers being left behind at platform 60.

この場合であっても、1号機の乗りかご50が戸開中は、次の乗り場呼びが受け付けられない。このため、2号機の乗りかご50は、その乗り場60に停車することなく通過する。乗り場60において積み残された利用者は、2号機の乗りかご50の通過、及び1号機の乗りかご50の出発を見送った後に、ようやく次の乗り場呼びを行うことができる。これにより、1号機と2号機とに続く3号機の乗りかご50が、例えばその乗り場60に停車し、積み残された利用者に対応することとなる。 Even in this case, the next platform call cannot be accepted while the doors of the No. 1 car 50 are open. Therefore, the No. 2 car 50 passes through the platform 60 without stopping. Passengers left behind at the platform 60 can finally make the next platform call after seeing the No. 2 car 50 pass by and the No. 1 car 50 depart. As a result, the No. 3 car 50 following the No. 1 and No. 2 cars will stop at the platform 60, for example, to accommodate the left-behind passengers.

このような事態を回避するため、実施形態の群管理装置30においては、解析部33が、上記の乗り場呼びがあった階床の乗り場60にて積み残しが発生する確率を算出する。すなわち、例えば乗り場呼びが発生したタイミングで、解析部33は、その乗り場60における待ち人数を推定する。また、制御部32によって、例えば上記の乗り場呼びに応答する乗りかご50の割り当てが決定されると、解析部33は、割り当てられた乗りかご50内の乗車人数を推定する。 To avoid such a situation, in the group management device 30 of this embodiment, the analysis unit 33 calculates the probability that passengers will be left behind at the platform 60 on the floor where the platform call was made. That is, for example, when a platform call is made, the analysis unit 33 estimates the number of people waiting at that platform 60. Furthermore, when the control unit 32 determines, for example, the allocation of a car 50 to respond to the platform call, the analysis unit 33 estimates the number of passengers in the allocated car 50.

これにより、解析部33は、1号機の乗りかご50がその乗り場60に到着する前後のタイミングで、積み残しの発生確率の算出を終えることができる。このとき、積み残しの発生確率の算出が、1号機の乗りかご50がその乗り場60に到着する前に終了していることが、より好ましい。 This allows the analysis unit 33 to complete calculation of the probability of passengers being left behind around the time when the first car 50 arrives at the platform 60. In this case, it is more preferable that the calculation of the probability of passengers being left behind be completed before the first car 50 arrives at the platform 60.

制御部32は、解析部33が算出した積み残しの発生確率が所定値以上であった場合には、割り当て済みの1号機の乗りかご50に次いで、その乗り場60に応答可能な他の乗りかご50の検討を開始する。 If the probability of passengers being left behind calculated by the analysis unit 33 is equal to or greater than a predetermined value, the control unit 32 begins to consider other cars 50 that can respond to the platform 60, following the assigned No. 1 car 50.

より詳細には、制御部32は、その乗り場60に応答可能な他の乗りかご50として、例えば1号機の乗りかご50の戸開中、つまり、時刻t1~t3の間に、その乗り場60を、上記の乗り場呼びで指定された方向へと通過する乗りかご50があるか否かを確認する。図3の例では、乗り場呼びのあった乗り場60を、上層階から下層階へと通過する2号機の乗りかご50がこれに該当する。 More specifically, the control unit 32 checks whether there are any other cars 50 that can respond to the platform 60, such as cars 50 that are passing through the platform 60 in the direction specified by the platform call while the doors of car 50 No. 1 are open, that is, between times t1 and t3. In the example of Figure 3, this would be car 50 No. 2, which is passing through the platform 60 from an upper floor to a lower floor, from which the platform call was made.

また、制御部32は、実際に積み残しが発生した場合、積み残された利用者に対する未応答時間がどの程度になるかを算出する。ここで、未応答時間とは、例えば上記の乗り場呼びに応答した1号機の乗りかご50が、その乗り場60から出発した後に、積み残された利用者による更なる乗り場呼びに応答可能な乗りかご50が、その乗り場60に到着するまでの時間である。 In addition, the control unit 32 calculates the amount of time that a passenger will not be answered if a passenger is actually left behind. Here, the amount of time that is not answered is, for example, the time from when the first car 50 that responded to the above-mentioned platform call departs from that platform 60 until when a car 50 that can respond to a further platform call from the left-behind passenger arrives at that platform 60.

図3の例では、上述したように、1号機の乗りかご50の出発後、新たな乗り場呼びに応答可能な乗りかご50は、3号機の乗りかご50である。したがって、積み残された利用者に対する未応答時間は、1号機の乗りかご50の出発時刻である時刻t3~3号機の乗りかご50がその乗り場60に到達する時刻t4である。 In the example of Figure 3, as described above, after the departure of car No. 1 50, the car 50 that can respond to a new platform call is car No. 3 50. Therefore, the unanswered time for the left-behind passengers is from time t3, which is the departure time of car No. 1 50, to time t4, when car No. 3 50 arrives at the platform 60.

制御部32は、時刻t3~t4で示される未応答時間が所定時間以上となる場合には、1号機の乗りかご50の戸開中に、その乗り場60を通過予定の2号機の乗りかご50を、その乗り場60に停車させ、積み残された利用者に対して応答させることを決定する。その場合の例を図4に示す。 If the unresponsive time indicated by times t3 to t4 exceeds a predetermined time, the control unit 32 determines to stop the second car 50, which is scheduled to pass through the same platform 60, at the platform 60 while the doors of the first car 50 are open, and to allow the remaining passengers to respond. An example of this is shown in Figure 4.

図4に示すように、時刻t1における1号機の乗りかご50の到着後、時刻t2に、2号機の乗りかご50がその乗り場60に到着して戸開する。その後、時刻t3に1号機の乗りかご50が戸閉してその乗り場60を出発し、更に、時刻t3の後の時刻t3’に2号機の乗りかご50が戸閉してその乗り場60を出発する。更なる積み残しの発生確率が高くなければ、3号機の乗りかご50は、予定通り時刻t4にその乗り場60を通過する。 As shown in Figure 4, after the arrival of the car 50 of the first train at time t1, the car 50 of the second train arrives at the platform 60 at time t2 and opens its doors. Then, at time t3, the car 50 of the first train closes its doors and departs from the platform 60, and then, at time t3' after time t3, the car 50 of the second train closes its doors and departs from the platform 60. If there is not a high probability of further passengers being left behind, the car 50 of the third train will pass through the platform 60 at time t4 as scheduled.

以上のように、所定の階床で乗り場呼びが発生し、その乗り場60における積み残しの発生確率が所定値以上の場合であって、その乗り場呼びに割り当てられた乗りかご50の戸開中に、その乗り場60を通過する乗りかご50があり、更には、当初の割り当ての乗りかご50が出発した後の未応答時間が所定時間以上となる場合には、実施形態の群管理装置30は、割り当ての乗りかご50の戸開中に通過予定であった乗りかご50を、積み残された利用者への応答に割り当てる。 As described above, when a platform call occurs at a specific floor and the probability of passengers being left behind at that platform 60 is equal to or greater than a specific value, and there is another car 50 passing through that platform 60 while the doors of the car 50 assigned to that platform call are opening, and further, if the unanswered time after the departure of the originally assigned car 50 exceeds a specific time, the group control device 30 of the embodiment assigns the car 50 that was scheduled to pass while the doors of the assigned car 50 were opening to respond to the left-behind passengers.

(エレベータシステムの処理例)
次に、図5を用いて、実施形態の群管理装置30による処理例について説明する。図5は、実施形態にかかる群管理装置30による乗りかご50の割り当て処理の手順の一例を示すフロー図である。
(Example of elevator system processing)
Next, an example of processing by the group control device 30 of the embodiment will be described with reference to Fig. 5. Fig. 5 is a flow diagram showing an example of the procedure of processing for allocating cars 50 by the group control device 30 according to the embodiment.

図5に示すように、群管理装置30は、いずれかの乗り場60で乗り場呼びが行われるのをモニタする(ステップS101)。群管理装置30は、乗り場呼びが行われない間は(ステップS101:No)モニタリングを継続する。 As shown in FIG. 5, the group control device 30 monitors whether a hall call is made at any of the halls 60 (step S101). The group control device 30 continues monitoring as long as no hall call is made (step S101: No).

いずれかの乗り場60で乗り場呼びが行われると(ステップS101:Yes)、解析部33は、例えば記憶部35に格納される学習モデル37を用いて、乗り場呼び登録があった階床の乗り場60における待ち人数を推定する(ステップS102)。 When a platform call is made at any of the platforms 60 (step S101: Yes), the analysis unit 33 estimates the number of people waiting at the platform 60 on the floor where the platform call was registered, using, for example, the learning model 37 stored in the memory unit 35 (step S102).

また、制御部32が乗り場呼びに応答させる乗りかご50を割り当てると、解析部33は、乗り場呼びに応答する乗りかご50内の乗車人数を推定する(ステップS103)。乗車人数は、上述のように、例えば学習モデル37を用いて推定されてもよく、あるいは、乗り場呼びに応答する乗りかご50に設けられた荷重センサ54の検出結果に基づいて推定されてもよい。 Furthermore, once the control unit 32 assigns a car 50 to respond to the hall call, the analysis unit 33 estimates the number of passengers in the car 50 responding to the hall call (step S103). As described above, the number of passengers may be estimated, for example, using the learning model 37, or may be estimated based on the detection results of a load sensor 54 installed in the car 50 responding to the hall call.

解析部33は、ステップS102,S103の処理で推定した、乗り場60の待ち人数と乗りかご50内の乗車人数とに基づいて、その乗り場60で積み残しが発生する確率を算出する(ステップS104)。制御部32は、算出された積み残しの発生確率が所定値以上であるか否かを判定する(ステップS105)。 The analysis unit 33 calculates the probability that passengers will be left behind at the platform 60 based on the number of people waiting at the platform 60 and the number of passengers in the car 50 estimated in steps S102 and S103 (step S104). The control unit 32 determines whether the calculated probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value (step S105).

積み残しの発生確率が所定値以上であった場合(ステップS105:Yes)、制御部32は、複数の乗りかご50の運行状況等を確認する(ステップS106)。制御部32は、複数の乗りかご50の運行状況から、乗り場呼びに応答した乗りかご50の戸開中に、その乗り場60を、戸開中の乗りかご50と同じ方向に通過する予定の乗りかご50があるか否かを判定する(ステップS107)。 If the probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value (Step S105: Yes), the control unit 32 checks the operation status of the multiple cars 50 (Step S106). Based on the operation status of the multiple cars 50, the control unit 32 determines whether there is another car 50 scheduled to pass through the platform 60 in the same direction as the car 50 whose door is open while the car 50 that responded to the platform call is opening (Step S107).

その乗り場60を通過予定の乗りかご50がある場合には(ステップS107:Yes)、制御部32は、乗り場呼びに応答した乗りかご50が戸閉した後、積み残された利用者に対する未応答時間が所定時間以上となるか否かを判定する(ステップS108)。 If there is a car 50 scheduled to pass through that platform 60 (step S107: Yes), the control unit 32 determines whether the time without a response from the remaining passengers will be a predetermined time or longer after the car 50 that responded to the platform call closes its doors (step S108).

未応答時間が所定時間以上となる場合には(ステップS108:Yes)、制御部32は、ステップS107の処理で特定された乗りかご50の乗車可能人数を算出する(ステップS109)。より詳細には、制御部32は、例えばその乗りかご50に設けられた荷重センサ54の検出結果から現在の乗車人数を推定し、さらに、現在の乗車人数から、さらに乗車が可能な人数を算出することができる。 If the unresponsive time is equal to or longer than the predetermined time (step S108: Yes), the control unit 32 calculates the number of passengers that can fit in the car 50 identified in the processing of step S107 (step S109). More specifically, the control unit 32 estimates the current number of passengers from the detection results of, for example, the load sensor 54 installed in the car 50, and can further calculate the number of passengers that can fit from the current number of passengers.

制御部32は、ステップS107の処理で特定された乗りかご50の乗車可能人数に基づいて、積み残された利用者全員が乗車可能な台数の乗りかご50を、乗り場呼びのあった乗り場60に停車させる(ステップS110)。なお、ステップS107の処理で特定された乗りかご50が、積み残された利用者全員が乗車可能な台数に満たない場合には、これらの乗りかご50を全て停車させることを決定してもよい。 The control unit 32 stops the number of cars 50 that can accommodate all of the remaining passengers at the stop 60 where the stop call occurred, based on the number of passengers that can be accommodated in the cars 50 identified in the processing of step S107 (step S110). Note that if the number of cars 50 identified in the processing of step S107 is less than the number that can accommodate all of the remaining passengers, it may decide to stop all of these cars 50.

積み残しの発生確率が所定値未満であった場合(ステップS105:No)、乗り場呼びに応答した乗りかご50の戸開中に、その乗り場60を通過予定の乗りかご50がない場合(ステップS107:No)、または、乗り場呼びに応答した乗りかご50が戸閉した後の未応答時間が所定時間未満の場合には(ステップS108:No)、当初、割り当てた乗りかご50に加えて、更に乗りかご50を停車させる処理は行われない。 If the probability of passengers being left behind is less than a predetermined value (step S105: No), if there are no cars 50 scheduled to pass through the platform 60 while the doors of a car 50 that responded to a platform call are open (step S107: No), or if the unanswered time after the doors of a car 50 that responded to a platform call are closed is less than a predetermined time (step S108: No), no processing is performed to stop any more cars 50 in addition to the initially assigned cars 50.

以上により、実施形態の群管理装置30による乗りかご50の割り当て処理が終了する。 This completes the elevator car 50 allocation process performed by the group management device 30 in this embodiment.

(概括)
エレベータの複数の乗りかごの運行を制御する群管理装置が知られている。群管理装置は、各階における待ち時間を均等化するため、例えば複数の乗りかごを等間隔で運行させるよう制御する。この場合、乗り場呼び応答時に積み残しが発生すると、積み残された利用者は、乗り場呼びに応答した乗りかごの出発を待って、新たな乗り場呼びを行わなければならず、これらの利用者に対する未応答時間が長期化する。
(Overview)
A group control device is known that controls the operation of multiple elevator cars. The group control device controls the operation of multiple elevator cars, for example, to operate at equal intervals in order to equalize waiting times at each floor. In this case, if passengers are left behind when a hall call is answered, the left-behind passengers must wait for the car that answered the hall call to depart before making a new hall call, which results in a long unanswered time for these passengers.

このため、群管理装置では、例えば乗車人数が所定数以上の乗りかごを、その乗り場呼びに応答させずに通過させたり、乗車人数が所定数未満の乗りかごを割り当てたりすることで、積み残しの発生を抑制している。 For this reason, the group control device prevents passengers from being left behind by, for example, allowing cars with more than a certain number of passengers to pass through without responding to calls from the platform, or by assigning cars with fewer than a certain number of passengers.

しかしながら、上記のような対策では積み残しの発生を完全になくすことは困難であり、積み残しが発生した際の未応答時間の短縮を図ることも困難である。 However, it is difficult to completely eliminate backlogs with the above measures, and it is also difficult to shorten the unresponsive time when backlogs do occur.

実施形態の群管理装置30によれば、機械学習によって構築された学習モデル37を用いて、異なる階層のうち乗り場呼びがあった対象階で積み残しが発生する確率を算出する。このように、機械学習による学習モデル37を利用するので、積み残しの発生を予測して乗りかご50を適正に割り当てることができる。 According to the group control device 30 of this embodiment, a learning model 37 constructed by machine learning is used to calculate the probability that passengers will be left behind at the target floor where the hall call occurred among different floors. In this way, by using a learning model 37 based on machine learning, it is possible to predict the occurrence of passengers being left behind and appropriately allocate elevator cars 50.

実施形態の群管理装置30によれば、積み残しの発生確率が所定値以上の場合であって、複数の乗りかご50のうち、乗り場呼びのあった対象階で、乗り場呼びの応答に割り当てられた乗りかご50が戸開中に、その乗り場呼びで指定された方向へと通過する他の乗りかご50がある場合には、通過予定であった他の乗りかご50を対象階に停車させる。 According to the group control device 30 of this embodiment, if the probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value, and if one of the multiple cars 50 assigned to respond to a hall call is at the target floor where the call was made and the car 50 is opening its doors, and there is another car 50 passing in the direction specified by the hall call, the other car 50 that was scheduled to pass through is stopped at the target floor.

このように、当初の割り当ての乗りかご50の戸開中に、追加の乗り場呼びを行えずに通過してしまう乗りかご50を、その乗り場60に停車させることで、積み残された利用者に対する未応答時間が長期化してしまうことを抑制できる。 In this way, by stopping a car 50 at a platform 60 that passes by without being able to make an additional platform call while the doors of the originally assigned car 50 are open, it is possible to prevent the unanswered time for left-behind passengers from becoming too long.

実施形態の群管理装置30によれば、積み残しの発生確率が所定値以上であることに加えて、割り当ての乗りかご50が戸閉した後に未応答時間が所定時間以上となる場合には、他の乗りかご50を、上記の対象階に停車させる。このように、未応答時間が所定時間以上となることを条件の1つとして、他の乗りかご50を停車させるか否かを決定するので、不用意に追加の応答をしてしまうことを回避し、追加の応答が無駄になってしまうことを抑制することができる。 According to the group control device 30 of this embodiment, if the probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value and if the non-response time after the doors of the assigned car 50 closes is equal to or greater than a predetermined time, another car 50 is stopped at the target floor. In this way, whether or not to stop another car 50 is determined based on the non-response time being equal to or greater than a predetermined time, so it is possible to avoid making additional responses inadvertently and prevent additional responses from being wasted.

実施形態の群管理装置30によれば、乗り場呼びのあった対象階の待ち人数の推定と、応答時の乗りかご50内の乗車人数の推定との少なくともいずれかに学習モデル37を適用して積み残しの発生確率を算出する。これにより、例えばエレベータシステム10に追加の設備を設けることなく、積み残しの発生確率を算出することができる。 According to the group control device 30 of this embodiment, the probability of passengers being left behind is calculated by applying the learning model 37 to at least one of the estimation of the number of people waiting at the target floor where the hall call was made and the estimation of the number of passengers in the elevator car 50 at the time of the response. This makes it possible to calculate the probability of passengers being left behind without, for example, installing additional equipment in the elevator system 10.

実施形態の群管理装置30によれば、学習モデル37を用いて対象階の待ち人数を推定する。これにより、個々の乗り場60に撮像装置等の追加の設備を設けることなく、乗り場60の待ち人数の推定値を取得することができる。 According to the group management device 30 of this embodiment, the number of people waiting at a target floor is estimated using the learning model 37. This makes it possible to obtain an estimate of the number of people waiting at each landing 60 without installing additional equipment such as an imaging device at each landing 60.

実施形態の群管理装置30によれば、乗りかご50に設けられた荷重センサ54の検出結果から、応答時の乗りかご50内の乗車人数を推定する。エレベータシステム10においては通常、乗りかご50の乗車人数の超過を検出するための荷重センサ54が元々備わっている。既存の設備である荷重センサ54の検出結果を用いることで、乗りかご50内のより正確な乗車人数を取得することができる。乗りかご50内の乗車人数推定までをも行う必要が無いので、機械学習による学習モデル37構築の負荷も軽減することができる。 According to the group control device 30 of this embodiment, the number of passengers in the car 50 at the time of response is estimated from the detection results of the load sensor 54 installed in the car 50. Elevator systems 10 are typically already equipped with a load sensor 54 for detecting whether the car 50 is overloaded. By using the detection results of the load sensor 54, which is an existing facility, a more accurate number of passengers in the car 50 can be obtained. Because there is no need to estimate the number of passengers in the car 50, the burden of building a learning model 37 using machine learning can also be reduced.

なお、上述の実施形態において、追加の乗りかご50により、積み残された利用者に応答する際には、乗り場60もしくは乗りかご50に設置された不図示のスピーカ、または、乗り場60に設置された表示盤等を用いて、追加の乗りかご50への乗車を促すアナウンスを行ってもよい。 In the above-described embodiment, when the additional car 50 responds to the left-behind passengers, an announcement encouraging them to board the additional car 50 may be made using a speaker (not shown) installed at the platform 60 or the car 50, or a display board or the like installed at the platform 60.

また、上述の実施形態において、学習モデル37は適宜、アップデート可能であってもよい。具体的には、例えば積み残された利用者に向けて追加の乗りかご50を応答させたが乗車する利用者がいなかった場合等には、当初の割り当ての乗りかご50における応答後の乗車人数または乗りかご50内の空きスペース等、そのときの状況を更に反映させて、より精度の高い予測を行うことが可能なように、学習モデル37をアップデートさせることができる。 Furthermore, in the above-described embodiment, the learning model 37 may be updateable as appropriate. Specifically, for example, if an additional elevator 50 is sent to respond to left-behind passengers but no passengers board, the learning model 37 can be updated to further reflect the situation at the time, such as the number of passengers in the originally assigned elevator 50 after the response or the amount of available space in the elevator 50, so as to enable more accurate predictions.

(変形例)
次に、図6を用いて、実施形態の変形例の群管理装置による処理例について説明する。変形例の群管理装置は、追加の乗りかご50を停車させるか否かの判定条件が、上述の実施形態の群管理装置30とは異なる。
(Modification)
Next, a processing example of a group management device according to a modified example of the embodiment will be described with reference to Fig. 6. The group management device according to the modified example has a different condition for determining whether to stop an additional car 50 from that of the group management device 30 according to the above-described embodiment.

図6は、実施形態の変形例にかかる群管理装置による乗りかご50の割り当て処理の手順の一例を示すフロー図である。 Figure 6 is a flow diagram showing an example of the procedure for allocating cars 50 by a group management device according to a modified embodiment.

図6に示すように、変形例の群管理装置においても、ステップS201~S204の処理は、上述のステップS101~S104と同様に行われる。すなわち、変形例の群管理装置も、所定階で乗り場呼びがあると(ステップS201:Yes)、その乗り場60で積み残しが発生する確率を算出する(ステップS202~S204)。 As shown in Figure 6, in the modified group control device, steps S201 to S204 are processed in the same manner as steps S101 to S104 described above. That is, when there is a hall call at a given floor (step S201: Yes), the modified group control device also calculates the probability that a passenger will be left behind at that hall 60 (steps S202 to S204).

制御部は、その乗り場呼びに応答させる乗りかご50の割り当てを行い、割り当てられた乗りかご50が応答後、戸閉する(ステップS205)。制御部は、ステップS204の処理で算出された積み残しの発生確率が所定値以上であったか否かを判定する(ステップS206)。 The control unit assigns a car 50 to respond to the hall call, and after the assigned car 50 responds, the doors close (step S205). The control unit determines whether the probability of passengers being left behind calculated in the processing of step S204 is equal to or greater than a predetermined value (step S206).

積み残しの発生確率が所定値以上であった場合(ステップS206:Yes)、制御部は、その乗り場60を出発する際、応答後の乗りかご50内の乗車人数が所定数以上であったか否かを判定する(ステップS207)。応答後の乗りかご50の乗車人数は、例えばその乗りかご50に設けられた荷重センサ54の検出結果から推定することができる。 If the probability of passengers being left behind is equal to or greater than a predetermined value (step S206: Yes), the control unit determines whether the number of passengers in the elevator 50 after the response was equal to or greater than a predetermined number when departing from the platform 60 (step S207). The number of passengers in the elevator 50 after the response can be estimated, for example, from the detection results of the load sensor 54 installed in the elevator 50.

なお、応答後の乗りかご50内の乗車人数が所定数以上であった場合(ステップS207:Yes)、積み残しが発生している可能性が更に高まる。 Furthermore, if the number of passengers in the elevator car 50 after the response is equal to or greater than the predetermined number (step S207: Yes), the possibility that passengers have been left behind increases even further.

制御部は、更に、応答後の乗りかご50がその乗り場60を出発した後、所定時間内に更に、その乗りかご50と同じ方向に向かうための乗り場呼びが、その乗り場60であったか否かを判定する(ステップS208)。所定時間内に追加の乗り場呼びがあった場合には(ステップS208:Yes)、積み残された利用者による乗り場呼びである可能性が高い。 The control unit further determines whether there is another platform call from that platform 60 within a predetermined time after the responded car 50 departs from that platform 60, heading in the same direction as the responded car 50 (step S208). If there is an additional platform call within the predetermined time (step S208: Yes), it is highly likely that the call is from a passenger who was left behind.

制御部は、追加の乗り場呼びに応答させる乗りかご50を割り当てる際、応答時間の短縮を優先して割り当てを行う(ステップS209)。 When assigning elevator cars 50 to respond to additional hall calls, the control unit prioritizes shortening the response time (step S209).

通常の場合であれば、制御部が乗りかご50の割り当てを行う際には、個々の乗りかご50の荷重、個々の乗りかご50が応答に要する時間、他の階床における乗り場呼び数等、いくつかの条件を均等に考慮のうえ、所定の乗りかご50が選定される。つまり、これらの条件の重みづけを平準化して、これらの条件が同程度に満たされることとなる乗りかご50が割り当てられる。これにより、エレベータシステムの運行効率を全体的に高めることができる。 Normally, when the control unit assigns cars 50, it selects a specific car 50 by equally considering several conditions, such as the load of each car 50, the time it takes for each car 50 to respond, and the number of hall calls at other floors. In other words, the weighting of these conditions is equalized, and cars 50 that meet these conditions to an equal extent are assigned. This can improve the overall operating efficiency of the elevator system.

しかし、ステップS206~S208が全て当て嵌まる状況下で、追加の乗りかご50を割り当てる際には、例えば上記条件のうち、個々の乗りかご50が応答に要する時間の重みづけを他の条件より高めて、乗りかご50の選定が行われる。これにより、積み残しが高確率で発生していることが予測される状況下において、未応答時間を極力短縮することができる。 However, when all of steps S206 to S208 are met and an additional car 50 is assigned, the car 50 is selected by, for example, placing a higher weight on the time required for each car 50 to respond than on the other conditions. This makes it possible to minimize the unresponsive time in situations where a high probability of passengers being left behind is predicted.

なお、制御部は、応答時間の短縮を優先させて追加の乗りかご50を割り当てるために、例えば他階の乗り場呼び等に応答させるため、既に決定済みの乗りかご50の割り当てを変更してもよい。また、制御部は、ステップS208の処理における追加の乗り場呼びへの応答が終了するまで、追加で割り当てた乗りかご50に対して、他の呼びに対する割り当てを行わないこととしてもよい。 In order to allocate an additional car 50 with priority given to shortening the response time, the control unit may change the allocation of an already determined car 50, for example, to have it respond to a hall call for another floor. Furthermore, the control unit may not allocate the additionally allocated car 50 to other calls until the response to the additional hall call in the processing of step S208 has finished.

積み残しの発生確率が所定値未満であった場合(ステップS206:No)、当初の割り当ての乗りかご50の応答終了後、応答後の乗りかご50内の乗車人数が所定数未満であった場合(ステップS207:No)、または、所定時間内に追加の乗り場呼びがなかった場合には(ステップS208:No)、当初、割り当てた乗りかご50に加えて、更に乗りかご50を停車させる処理は行われない。 If the probability of passengers being left behind is less than a predetermined value (step S206: No), if the number of passengers in the initially assigned car 50 after the response is complete is less than a predetermined number (step S207: No), or if there are no additional calls from the platform within a predetermined time period (step S208: No), no process is performed to stop any additional cars 50 in addition to the initially assigned car 50.

以上により、変形例の群管理装置による乗りかご50の割り当て処理が終了する。 This completes the elevator car 50 allocation process performed by the modified group management device.

変形例の群管理装置によれば、積み残しの発生確率が所定値以上の場合であって、割り当ての乗りかご50が対象階を出発後、所定時間内に更に、割り当ての乗りかご50と同じ方向の追加の乗り場呼びが対象階であった場合には、追加の乗り場呼びに対する応答時間の短縮を優先条件として、複数の乗りかご50のうち所定の乗りかご50を割り当てる。 According to the modified group management device, if the probability of a passenger being left behind is equal to or greater than a predetermined value, and if an additional platform call from the same direction as the assigned car 50 is received at the target floor within a predetermined time after the assigned car 50 departs from the target floor, a predetermined car 50 is assigned from among the multiple cars 50, with shortening the response time to the additional platform call being given priority.

これにより、積み残しが発生したことに起因する乗り場呼びを通常の乗り場呼びと区別することができる。また、その場合に、応答時間を短縮することを優先して追加の乗りかご50を割り当てるので、積み残し発生時の未応答時間をいっそう短縮することができる。 This allows hall calls resulting from a passenger being left behind to be distinguished from normal hall calls. Furthermore, in such cases, an additional car 50 is allocated with priority given to shortening the response time, further reducing the unanswered time when a passenger is left behind.

変形例の群管理装置によれば、所定時間内に更に追加の乗り場呼びがあったことに加えて、対象階を出発した乗りかご50の乗車人数が所定数以上であった場合には、応答時間の短縮を優先条件として追加の乗りかごを割り当てる。これにより、より確実に積み残しが発生したことを判別することができ、不用意に応答時間の優先度を高めた割り当てを行ってしまうことを抑制できる。 In accordance with the modified group management device, if there is an additional hall call within a specified time period and the number of passengers on the elevator 50 departing from the target floor is equal to or greater than a specified number, an additional elevator is allocated with a priority on shortening the response time. This makes it possible to more reliably determine when passengers are left behind and prevents inadvertent allocations that prioritize response time.

変形例の群管理装置によれば、応答時間の短縮を優先条件として追加の乗りかご50を割り当てるため、既に決定済みの他の乗りかご50の割り当てを変更する。これにより、積み残し発生時の追加の割り当てをより柔軟に行うことができ、積み残し発生時の未応答時間をよりいっそう短縮することができる。 In accordance with the modified group management device, additional cars 50 are allocated with the priority given to shortening response times, and the allocation of other cars 50 that have already been determined is changed. This allows for more flexible allocation of additional cars when passengers are left behind, further reducing the unresponsive time when passengers are left behind.

変形例の群管理装置によれば、追加の乗りかご50を割り当てた後、その乗りかご50に追加の割り当てを行わない。これにより、積み残し発生時の未応答時間をよりいっそう短縮することができる。 In the modified group management device, after an additional car 50 is assigned, no additional assignments are made to that car 50. This further reduces the unresponsive time when a passenger is left behind.

なお、変形例の群管理装置は、上述の実施形態の手法に加えて変形例の手法を用いることができる。この場合、例えば上述の実施形態の図5のステップS107の処理で、該当する乗りかご50がなかった場合等に、変形例の手法が適用されてよい。また、上述の実施形態の図5のステップS108の処理で、未応答時間が所定時間未満であった場合であっても、改めて、変形例の手法を適用して追加の乗りかご50を割り当てるようにしてもよい。 The group management device of the modified example can use the modified example method in addition to the method of the above-described embodiment. In this case, for example, the modified example method may be applied when there is no corresponding car 50 in the processing of step S107 in Figure 5 of the above-described embodiment. Also, even if the non-response time is less than the predetermined time in the processing of step S108 in Figure 5 of the above-described embodiment, the modified example method may be applied again to assign an additional car 50.

また、上述の変形例において、追加の乗りかご50により、積み残された利用者に応答する際には、乗り場60もしくは乗りかご50に設置された不図示のスピーカ、または、乗り場60に設置された表示盤等を用いて、追加の乗りかご50の到着時間を案内し、追加の乗りかご50への乗車を促してもよい。 Furthermore, in the above-described modified example, when the additional car 50 responds to the left-behind passengers, a speaker (not shown) installed at the platform 60 or the car 50, or a display board or the like installed at the platform 60 may be used to inform the passengers of the arrival time of the additional car 50 and encourage them to board the additional car 50.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 While several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments may be embodied in a variety of other forms, and various omissions, substitutions, and modifications may be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their variations are within the scope and spirit of the invention, and are also included in the scope of the invention and its equivalents as set forth in the claims.

10…エレベータシステム、30…群管理装置、31…通信部、32…制御部、33…解析部、34…呼び管理部、35…記憶部、36…呼び登録DB、37…学習モデル、40…エレベータ制御装置、50…乗りかご、51…行き先階呼び装置、54…荷重センサ、60…乗り場、61…乗り場呼び装置。 10...Elevator system, 30...Group control device, 31...Communication unit, 32...Control unit, 33...Analysis unit, 34...Call management unit, 35...Memory unit, 36...Call registration DB, 37...Learning model, 40...Elevator control device, 50...Cab, 51...Destination floor call device, 54...Load sensor, 60...Landing, 61...Landing call device.

実施形態の群管理装置は、エレベータの複数の乗りかごの異なる階層間での運行を制御する群管理装置であって、前記複数の乗りかごのうち、前記異なる階層ごとの乗り場呼びに応答させる乗りかごを割り当てる制御部と、前記複数の乗りかごの運行状況を示すデータに基づく機械学習によって構築された学習モデルを用いて、前記異なる階層のうち前記乗り場呼びがあった対象階における待ち人数と、前記乗り場呼びの応答に割り当てられたりかご内の乗車人数との少なくともいずれかを推定し、前記対象階で積み残しが発生する確率を算出する解析部と、を備え、前記解析部は、第1の乗り場呼びがあると、前記対象階における待ち人数を推定し、前記第1の乗り場呼びの応答に割り当てられた第1の乗りかご内の乗車人数を推定し、前記待ち人数と前記乗車人数とから前記確率を算出し、前記制御部は、前記確率が所定値以上の場合であって、前記複数の乗りかごのうち、前記対象階で前記第1の乗りかごが戸開中に、前記第1の乗り場呼びで指定された方向へと通過する第2の乗りかごがある場合には、通過予定であった前記第2の乗りかごを前記対象階に停車させる。 The group control device of an embodiment is a group control device that controls the operation of a plurality of elevator cars between different floors, and includes a control unit that assigns a car among the plurality of cars to respond to a hall call for each of the different floors, and a learning model that is constructed by machine learning based on data showing the operation status of the plurality of cars , and estimates at least one of the number of people waiting at a target floor among the different floors where the hall call occurred and the number of people in a car that is assigned to respond to the hall call, and calculates the probability that passengers will be left behind at the target floor. and an analysis unit that calculates the probability of a first floor call being received, wherein when a first floor call is received, the analysis unit estimates the number of people waiting at the target floor, estimates the number of people riding in a first car assigned to respond to the first floor call, and calculates the probability from the number of people waiting and the number of people riding in the first car, and when the probability is equal to or greater than a predetermined value and there is a second car among the multiple cars passing in the direction specified by the first floor call while the doors of the first car are open at the target floor, the control unit stops the second car that was scheduled to pass at the target floor.

Claims (10)

エレベータの複数の乗りかごの異なる階層間での運行を制御する群管理装置であって、
前記複数の乗りかごのうち、前記異なる階層ごとの乗り場呼びに応答させる乗りかごを割り当てる制御部と、
機械学習によって構築された学習モデルを用いて、前記異なる階層のうち前記乗り場呼びがあった対象階で積み残しが発生する確率を算出する解析部と、を備え、
前記解析部は、
第1の乗り場呼びがあると、前記対象階における待ち人数を推定し、前記第1の乗り場呼びの応答に割り当てられた第1の乗りかご内の乗車人数を推定し、前記待ち人数と前記乗車人数とから前記確率を算出し、
前記制御部は、
前記確率が所定値以上の場合であって、前記複数の乗りかごのうち、前記対象階で前記第1の乗りかごが戸開中に、前記第1の乗り場呼びで指定された方向へと通過する第2の乗りかごがある場合には、通過予定であった前記第2の乗りかごを前記対象階に停車させる、
群管理装置。
A group control device that controls the operation of multiple elevator cars between different floors,
a control unit that assigns cars among the plurality of cars to respond to hall calls for the different floors;
an analysis unit that calculates a probability that a passenger will be left behind at a target floor where the hall call was made among the different floors, using a learning model constructed by machine learning;
The analysis unit
When a first hall call is received, the number of people waiting at the target floor is estimated, the number of people riding in a first car assigned to respond to the first hall call is estimated, and the probability is calculated from the number of people waiting and the number of people riding;
The control unit
When the probability is equal to or greater than a predetermined value, and when there is a second car among the plurality of cars passing in the direction specified by the first hall call while the door of the first car is open at the target floor, the second car that was scheduled to pass is stopped at the target floor.
Group management device.
前記制御部は、
前記確率が所定値以上であることに加えて、前記第1の乗りかごが戸閉した後に未応答時間が所定時間以上となる場合には、前記第2の乗りかごを前記対象階に停車させる、
請求項1に記載の群管理装置。
The control unit
If the probability is equal to or greater than a predetermined value and if a non-response time after the door of the first car is closed is equal to or greater than a predetermined time, the second car is stopped at the target floor.
The group management device according to claim 1 .
前記制御部は、
前記確率が所定値以上の場合であって、前記第1の乗りかごが前記対象階を出発後、所定時間内に更に、前記第1の乗りかごと同じ方向の第2の乗り場呼びが前記対象階であった場合には、前記第2の乗り場呼びに対する応答時間の短縮を優先条件として、前記複数の乗りかごのうち第3の乗りかごを割り当てる、
請求項1に記載の群管理装置。
The control unit
When the probability is equal to or greater than a predetermined value, and when a second hall call in the same direction as the first hall call is also at the target floor within a predetermined time after the first hall call departs from the target floor, assign a third hall call from among the plurality of halls, with shortening the response time to the second hall call as a priority condition.
The group management device according to claim 1 .
前記制御部は、
前記所定時間内に前記第2の乗り場呼びがあったことに加えて、前記対象階を出発した前記第1の乗りかごの乗車人数が所定数以上であった場合には、前記応答時間の短縮を優先条件として前記第3の乗りかごを割り当てる、
請求項3に記載の群管理装置。
The control unit
When the second hall call is received within the predetermined time and the number of passengers in the first car that departed from the target floor is equal to or greater than a predetermined number, the third car is assigned with a priority given to shortening the response time.
The group management device according to claim 3 .
前記制御部は、
前記応答時間の短縮を優先条件として前記第3の乗りかごを割り当てるため、既に決定済みの他の乗りかごの割り当てを変更する、
請求項3に記載の群管理装置。
The control unit
changing the allocation of other cars that have already been determined in order to allocate the third car with the shortening of the response time as a priority condition;
The group management device according to claim 3 .
前記制御部は、
前記第3の乗りかごを割り当てた後、前記第3の乗りかごに追加の割り当てを行わない、
請求項3に記載の群管理装置。
The control unit
after allocating the third car, no additional allocations are made to the third car;
The group management device according to claim 3 .
前記解析部は、
前記対象階の前記待ち人数の推定と、応答時の前記第1の乗りかご内の前記乗車人数の推定との少なくともいずれかに前記学習モデルを適用して前記確率を算出する、
請求項1に記載の群管理装置。
The analysis unit
calculating the probability by applying the learning model to at least one of the estimation of the number of people waiting at the target floor and the estimation of the number of people riding in the first car at the time of the response;
The group management device according to claim 1 .
前記解析部は、
前記学習モデルを用いて前記対象階の前記待ち人数を推定する、
請求項7に記載の群管理装置。
The analysis unit
Estimating the number of people waiting on the target floor using the learning model;
The group management device according to claim 7.
前記第1の乗りかごには、
前記第1の乗りかご内の乗車人数を検出可能な荷重センサが設けられており、
前記解析部は、
前記荷重センサの検出結果から、応答時の前記第1の乗りかご内の前記乗車人数を推定する、
請求項7に記載の群管理装置。
The first car includes:
a load sensor capable of detecting the number of passengers in the first car is provided;
The analysis unit
The number of passengers in the first car at the time of the response is estimated from the detection result of the load sensor.
The group management device according to claim 7.
エレベータの複数の乗りかごの異なる階層間での運行を制御する群管理装置であって、
前記複数の乗りかごのうち、前記異なる階層ごとの乗り場呼びに応答させる乗りかごを割り当てる制御部と、
機械学習によって構築された学習モデルを用いて、前記異なる階層のうち前記乗り場呼びがあった対象階で積み残しが発生する確率を算出する解析部と、を備え、
前記解析部は、
第1の乗り場呼びがあると、前記対象階における待ち人数を推定し、前記第1の乗り場呼びの応答に割り当てられた第1の乗りかご内の乗車人数を推定し、前記待ち人数と前記乗車人数とから前記確率を算出し、
前記制御部は、
前記確率が所定値以上の場合であって、前記第1の乗りかごが前記対象階を出発後、所定時間内に更に、前記第1の乗りかごと同じ方向の第2の乗り場呼びが前記対象階であった場合には、前記第2の乗り場呼びに対する応答時間の短縮を優先条件として、前記複数の乗りかごのうち第3の乗りかごを割り当てる、
群管理装置。
A group control device that controls the operation of multiple elevator cars between different floors,
a control unit that assigns cars among the plurality of cars to respond to hall calls for the different floors;
an analysis unit that calculates a probability that a passenger will be left behind at a target floor where the hall call was made among the different floors, using a learning model constructed by machine learning;
The analysis unit
When a first hall call is received, the number of people waiting at the target floor is estimated, the number of people riding in a first car assigned to respond to the first hall call is estimated, and the probability is calculated from the number of people waiting and the number of people riding;
The control unit
When the probability is equal to or greater than a predetermined value, and when a second hall call in the same direction as the first hall call is also at the target floor within a predetermined time after the first hall call departs from the target floor, assign a third hall call from among the plurality of halls, with shortening the response time to the second hall call as a priority condition.
Group management device.
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