特開 2022-148012 フォークリフトおよび荷役システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022148012

(43)【公開日】2022-10-06

(54)【発明の名称】フォークリフトおよび荷役システム

(51)【国際特許分類】

   B66F 9/075 20060101AFI20220929BHJP

   B60H 1/00 20060101ALI20220929BHJP

【ＦＩ】

B66F9/075 E

B60H1/00 101H

B60H1/00 101U

B60H1/00 101Q

【審査請求】有

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021049522

(22)【出願日】2021-03-24

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2022-08-17

(71)【出願人】

【識別番号】000232807

【氏名又は名称】三菱ロジスネクスト株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000475

【氏名又は名称】特許業務法人みのり特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】寺尾 良平

【テーマコード（参考）】

3F333

3L211

【Ｆターム（参考）】

3F333AA02

3F333CA10

3F333CA19

3L211AA08

3L211BA05

3L211BA06

3L211EA04

3L211EA11

3L211FA01

3L211FB05

3L211FB09

3L211FB16

3L211GA03

3L211GA09

(57)【要約】

【課題】オペレータの温度感覚に合わせた空気調和装置の自動制御が可能なフォークリフトを提供する。
【解決手段】空気調和装置２１０と制御装置２２０とを備えるフォークリフト２００であって、制御装置２２０は、オペレータの温度に関する第１温度データを取得する第１情報取得部２２１と、運転席の温度に関する第２温度データを取得する第２情報取得部２２２と、快適スコアを生成するように機械学習された学習モデル部２２３と、学習モデル部２２３から快適スコアを取得する処理部２２４と、空気調和装置２１０の風温および／または風量の制御を行う制御部２２５とを備える。制御部２２５は、空気調和装置２１０の風温および／または風量を設定する第１処理と、第１処理で設定した風温および／または風量を快適スコアに基づいて変化させる第２処理と、を実行することを特徴とする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

運転席が設けられた車体と、
前記運転席の空調制御を行う空気調和装置と、
前記空気調和装置の制御を行う制御装置と、
を備え、作業場において荷役作業を行うフォークリフトであって、
前記制御装置は、
前記運転席のオペレータの温度に関する第１温度データを取得する第１情報取得部と、
前記運転席の温度に関する第２温度データを取得する第２情報取得部と、
前記第１温度データおよび前記第２温度データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記オペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記第１情報取得部で取得した前記第１温度データおよび前記第２情報取得部で取得した前記第２温度データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得する処理部と、
前記空気調和装置の風温および／または風量の制御を行う制御部と、
を備え、
前記制御部は、
前記空気調和装置の前記風温および／または風量を設定する第１処理と、
前記第１処理で設定した前記風温および／または風量を前記快適スコアに基づいて変化させる第２処理と、を実行する
ことを特徴とするフォークリフト。

【請求項2】

前記運転席の前記オペレータの画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部をさらに備え、
前記学習モデル部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データに基づいて前記快適スコアを生成し、
前記処理部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。

【請求項3】

前記制御部は、
前記画像データを所定周期で取得することで前記オペレータの連続運転時間を算出し、
前記連続運転時間が第１閾値を超える前までの第１期間は、前記第１処理を実行する一方で前記第２処理を実行することなく、
前記連続運転時間が前記第１閾値を超えてから第２閾値を超えるまでの第２期間は、前記第１処理および前記第２処理を実行し、
前記連続運転時間が前記第２閾値を超えた後の第３期間は、前記第２処理において変化させる前記風温および／または風量の変化量を大きくする
ことを特徴とする請求項２に記載のフォークリフト。

【請求項4】

前記制御部は、前記荷役作業のときは前記第２処理を実行しない
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載のフォークリフト。

【請求項5】

請求項１～４のいずれか一項に記載のフォークリフトと、
前記フォークリフトと通信を行う管理装置と、
を含む荷役システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、フォークリフトおよび荷役システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、冷暖房などの空気調和装置を備えたフォークリフトが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１のフォークリフトでは、オペレータが操作パネルを操作することで、冷暖房の風量等を設定することができる。

【0003】

しかしながら、フォークリフトの走行中や荷役作業中に、オペレータが操作パネルを操作することは安全面において好ましくないため、空気調和装置の自動制御が求められている。しかも、フォークリフトのオペレータは、人によって温度感覚（暑いと感じるか寒いと感じるかの感覚）が異なるため、オペレータの温度感覚に合わせた（例えば、オペレータが快適と感じるような）空気調和装置の自動制御が求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平８－１８３３２６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その課題とするところは、オペレータの温度感覚に合わせた空気調和装置の自動制御が可能なフォークリフトおよび荷役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】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明に係るフォークリフトは、
運転席が設けられた車体と、
前記運転席の空調制御を行う空気調和装置と、
前記空気調和装置の制御を行う制御装置と、
を備え、作業場において荷役作業を行うフォークリフトであって、
前記制御装置は、
前記運転席のオペレータの温度に関する第１温度データを取得する第１情報取得部と、
前記運転席の温度に関する第２温度データを取得する第２情報取得部と、
前記第１温度データおよび前記第２温度データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記オペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記第１情報取得部で取得した前記第１温度データおよび前記第２情報取得部で取得した前記第２温度データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得する処理部と、
前記空気調和装置の風温および／または風量の制御を行う制御部と、
を備え、
前記制御部は、
前記空気調和装置の前記風温および／または風量を設定する第１処理と、
前記第１処理で設定した前記風温および／または風量を前記快適スコアに基づいて変化させる第２処理と、を実行することを特徴とする。

【0007】

この構成によれば、制御部が空気調和装置の風温および／または風量を設定するので、空気調和装置の自動制御が可能となる。さらに、この構成によれば、学習モデル部がオペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成し、制御部が快適スコアに基づいて風温および／または風量を変化させるので、オペレータの温度感覚に合わせた自動制御が可能となる。

【0008】

前記フォークリフトは、
前記運転席の前記オペレータの画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部をさらに備え、
前記学習モデル部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データに基づいて前記快適スコアを生成し、
前記処理部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得するよう構成できる。

【0009】

前記フォークリフトにおいて、
前記制御部は、
前記画像データを所定周期で取得することで前記オペレータの連続運転時間を算出し、
前記連続運転時間が第１閾値を超える前までの第１期間は、前記第１処理を実行する一方で前記第２処理を実行することなく、
前記連続運転時間が前記第１閾値を超えてから第２閾値を超えるまでの第２期間は、前記第１処理および前記第２処理を実行し、
前記連続運転時間が前記第２閾値を超えた後の第３期間は、前記第２処理において変化させる前記風温および／または風量の変化量を大きくするよう構成できる。

【0010】

前記フォークリフトにおいて、
前記制御部は、前記荷役作業のときは前記第２処理を実行しないよう構成できる。

【0011】

上記課題を解決するために、本発明に係る荷役システムは、
前記いずれかのフォークリフトと、
前記フォークリフトと通信を行う管理装置と、
を含むことを特徴とする。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、オペレータの温度感覚に合わせた空気調和装置の自動制御が可能なフォークリフトおよび荷役システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明に係る荷役システムを示す図である。

【図2】本発明に係るフォークリフトを示す図であって、（Ａ）は平面図、（Ｂ）は側面図である。

【図3】本発明に係る空気調和装置の制御方法を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、添付図面を参照して、本発明に係るフォークリフトおよび荷役システムの実施形態について説明する。

【0015】

図１に、本発明の一実施形態に係る荷役システム１のブロック図を示す。荷役システム１は、管理装置１００と、少なくとも１台のフォークリフト２００（本発明の「フォークリフト」に相当）とを備える。

【0016】

管理装置１００は、通信部１０１と、統括制御部１０２と、表示部１０３とを備える。管理装置１００は、フォークリフト２００が走行する作業場（例えば、複数のラックを有する倉庫）の外に設けてもよいし、作業場の中に設けてもよい。

【0017】

通信部１０１は、管理装置１００に予め登録されたフォークリフト２００と無線通信を行うよう構成されている。統括制御部１０２は、フォークリフト２００の荷役作業を管理するよう構成されている。例えば、統括制御部１０２は、フォークリフト２００の荷役作業のスケジュールを作成し、通信部１０１を介して荷役作業のスケジュールをフォークリフト２００に通知する。表示部１０３は、例えば、液晶ディスプレイで構成されている。表示部１０３には、フォークリフト２００の荷役作業情報（荷役作業のスケジュール）等が表示される。

【0018】

フォークリフト２００は、有人運転と無人運転とを切り替え可能な有人無人フォークリフトであるが、本実施形態では、有人運転を行っているものとする。図２に示すように、フォークリフト２００は、車体２０１と、車体２０１の前部に設けられた荷役装置２０２と、車体２０１の後部に設けられた運転席２０３とを備える。荷役装置２０２は、左右一対のマストと、マストに昇降可能に取り付けられた左右一対のフォークとを含む。運転席２０３には、オペレータが足で操作するブレーキペダルが設けられている。

【0019】

運転席２０３の前方にはレバー類２０４が設けられており、運転席２０３の側方にはステアリングハンドル２０５が設けられている。レバー類２０４には、車体２０１を前後進させるための走行レバーと、荷役装置２０２を操作して荷役作業を行うための荷役レバー（リフトレバー、リーチレバー、ティルトレバー）が含まれる。

【0020】

レバー類２０４とステアリングハンドル２０５との間には、表示部２０６が設けられている。表示部２０６は、例えば、液晶ディスプレイで構成される。表示部２０６は、荷役作業のスケジュールや、後述する空気調和装置２１０の情報（例えば、風温および風量等）を表示することができる。

【0021】

運転席２０３の上方には、落下物からオペレータを保護するためのヘッドガード２０７が設けられている。なお、図２（Ａ）ではヘッドガード２０７を省略している。

【0022】

ヘッドガード２０７のピラーには、運転席２０３にいるオペレータを撮影してオペレータの画像データ（静止画および／または動画）を取得する撮影手段２０８が設けられている。撮影手段２０８は、本発明の「画像データ生成部」に相当し、例えば、赤外線カメラおよびカラーカメラ（もしくは、カラー画像を取得可能な赤外線カメラ）で構成される。

【0023】

ヘッドガード２０７の天板には、空気調和装置２１０が設けられており、車体２０１の内部には、制御装置２２０が設けられている。空気調和装置２１０は、温風と冷風とを切り替えて運転席２０３に供給することで、運転席２０３の空調制御を行うことが可能な冷暖房装置である。空気調和装置２１０は、制御装置２２０の制御下で、風温および風量が自動調整される。

【0024】

制御装置２２０は、図１に示すように、第１情報取得部２２１と、第２情報取得部２２２と、学習モデル部２２３と、処理部２２４と、制御部２２５とを備える。

【0025】

第１情報取得部２２１は、撮影手段２０８が取得したオペレータの画像データに対して所定の画像処理を行うことにより、運転席２０３のオペレータの温度（例えば、体表温度）に関する第１温度データを取得する。第１情報取得部２２１は、例えば、撮影手段２０８が取得したオペレータの画像データに基づいて、オペレータの体表温度（皮膚温度）を算出できる。

【0026】

第２情報取得部２２２は、運転席２０３の温度に関する第２温度データを取得する。第２情報取得部２２２は、例えば、運転席２０３に設けられた温度センサ（図示せず）から第２温度データを取得してもよいし、撮影手段２０８が取得したオペレータの画像データに基づいてオペレータの周囲の温度を算出することにより第２温度データを取得してもよい。

【0027】

学習モデル部２２３は、オペレータの画像データ、第１温度データおよび第２温度データが入力されると、所定のパラメータを有するニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、オペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成するように機械学習された学習済みモデルである。学習済みモデルの機械学習では、上記のとおりニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、教師データを大量に入力する。教師データは、オペレータの画像データ、第１温度データおよび第２温度データに所定の快適スコアを紐付けしたデータを含む。

【0028】

快適スコアとしては、数値パラメータ（例えば、１～５の数値パラメータ）を用いる。数値パラメータの設定は、人またはコンピュータが行う。例えば、オペレータの画像データから推定したオペレータの性別、年齢等のバイオメトリック情報と、第２温度データに含まれる運転席２０３の温度とに基づいて所定の閾値を決定し、当該閾値と第１温度データに含まれるオペレータの体表温度とを比較する。

【0029】

体表温度が閾値よりもはるかに大きい場合（例えば、＋７℃以上）を快適スコア５（不快な暑さを感じる状態）とし、体表温度が閾値よりも大きい場合（例えば、＋７℃から＋３℃）を快適スコア４（暑さを感じる状態）とし、体表温度が閾値と同じか閾値近傍の場合（例えば、＋３℃から－３℃）を快適スコア３（快適な状態）とし、体表温度が閾値よりも小さい場合（例えば、－３℃から－７℃）を快適スコア２（寒さを感じる状態）とし、体表温度が閾値よりもはるかに小さい場合（例えば、－７℃以下）を快適スコア１（不快な寒さを感じる状態）とする。バイオメトリック情報、運転席２０３の温度およびオペレータの体表温度とオペレータの快適さの程度との間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。

【0030】

処理部２２４は、オペレータの画像データ、第１情報取得部２２１から取得した第１温度データ、および第２情報取得部２２２から取得した第２温度データを学習モデル部２２３に入力することで、学習モデル部２２３から快適スコアを取得するよう構成されている。処理部２２４は、取得した快適スコアを制御部２２５と共有する。

【0031】

制御部２２５は、空気調和装置２１０の風温および風量の自動制御に関する第１処理および第２処理を実行するよう構成される。制御部２２５は、第１処理において、空気調和装置２１０の風温および風量を設定し、第２処理において、第１処理で設定した風温および風量の少なくとも一方を快適スコアに基づいて変化させる。

【0032】

制御部２２５および処理部２２４は、例えば、少なくとも１つのマイコンで構成され、マイコンのＣＰＵが所定のプログラムを実行すること等によって制御部２２５および処理部２２４の各種機能が実現される。

【0033】

図３に、制御部２２５が行う空気調和装置２１０の制御方法のフローチャートを示す。制御部２２５は、空気調和装置２１０の制御を開始すると、オペレータの連続運転時間の算出を開始する（Ｓ１）。制御部２２５は、タイマー機能を有し、例えば、オペレータの画像データに基づいてオペレータを特定し、特定したオペレータの連続運転時間を算出する。オペレータが別のオペレータと変わった場合、制御部２２５は、オペレータの連続運転時間をリセットする。

【0034】

次いで、制御部２２５は、オペレータの連続運転時間が所定の第１閾値以下か否かを判定する（Ｓ２）。オペレータの連続運転時間が所定の第１閾値以下の場合（Ｓ２でＹＥＳ）、制御部２２５は、第１期間モードで動作する（Ｓ３）。

【0035】

第１期間モードの制御部２２５は、第１処理を実行する一方で第２処理を実行しない。第１期間モードの制御部２２５は、第１処理において、外気温（本実施形態では、作業場の温度）に基づいて、空気調和装置２１０の風温および風量を設定する。制御部２２５は、図示しない温度センサから外気温を取得してもよいし、管理装置１００との通信により外気温を取得してもよい。

【0036】

オペレータの連続運転時間が所定の第１閾値を超えている場合（Ｓ２でＮＯ）、制御部２２５は、オペレータの連続運転時間が所定の第２閾値以下か否かを判定する（Ｓ４）。第２閾値は、第１閾値よりも大きな値に設定される。

【0037】

オペレータの連続運転時間が所定の第２閾値以下の場合（Ｓ４でＹＥＳ）、制御部２２５は、第２期間モードで動作する（Ｓ５）。第２期間モードの制御部２２５は、第１処理および第２処理を実行する。

【0038】

すなわち、第２期間モードの制御部２２５は、第１処理において、外気温に基づいて空気調和装置２１０の風温および風量を設定した後、第２処理において、第１処理で設定した風温および風量の少なくとも一方を快適スコアに基づいて変化させる。

【0039】

例えば、第２期間モードの制御部２２５は、風温の基準変化量をＡ［℃］（ただし、Ａは正の数値）とする。第２期間モードの制御部２２５は、快適スコア５の場合に風温を（１．２×Ａ）［℃］下げるとともに風量を強くし、快適スコア４の場合に風温をＡ［℃］下げ、快適スコア３の場合には風温および風量を変化させず、快適スコア２の場合に風温をＡ［℃］上げ、快適スコア１の場合に風温を（１．２×Ａ）［℃］上げるとともに風量を強くする。

【0040】

オペレータの連続運転時間が所定の第２閾値を超えている場合（Ｓ４でＮＯ）、制御部２２５は、第３期間モードで動作する（Ｓ６）。第３期間モードの制御部２２５は、第１処理および第２処理を実行し、かつ第２処理において変化させる風温および／または風量の変化量を大きくする。

【0041】

例えば、第３期間モードの制御部２２５は、第２処理において、風温の基準変化量をＢ［℃］（ただし、Ｂ＝１．２×Ａ）として、第２期間モードと同様に風温および風量の少なくとも一方を快適スコアに基づいて変化させる。

【0042】

例えば、第３期間モードの制御部２２５は、快適スコア５の場合に風温を（１．２×Ｂ）［℃］下げるとともに風量を強くし、快適スコア４の場合に風温をＢ［℃］下げ、快適スコア３の場合には風温および風量を変化させず、快適スコア２の場合に風温をＢ［℃］上げ、快適スコア１の場合に風温を（１．２×Ｂ）［℃］上げるとともに風量を強くする。第３期間モードでは、第２期間モードよりも風温の基準変化量を大きくしているので、第２期間モードよりも短時間で風温を変化させることができる。

【0043】

本実施形態に係るフォークリフト２００によれば、連続運転時間が第１閾値を超える前までの第１期間において、第２処理を実行しないので、オペレータの運転開始時に風温および風量が急に変化してオペレータの体にストレスがかかるのを抑制できる。

【0044】

一方で、本実施形態に係るフォークリフト２００によれば、連続運転時間が第１閾値を超えてから第２閾値を超えるまでの第２期間、および連続運転時間が第２閾値を超えた後の第３期間においては、学習モデル部２２３がオペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成し、制御部２２５が快適スコアに基づいて風温および／または風量を変化させるので、オペレータの温度感覚に合わせた空気調和装置２１０の自動制御が可能となる。

【0045】

［変形例］
以上、本発明に係るフォークリフトおよび荷役システムの実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。

【0046】

本発明に係るフォークリフトは、運転席が設けられた車体と、運転席の空調制御を行う空気調和装置と、空気調和装置の制御を行う制御装置とを備え、制御装置が、運転席のオペレータの温度に関する第１温度データを取得する第１情報取得部と、運転席の温度に関する第２温度データを取得する第２情報取得部と、第１温度データおよび第２温度データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、オペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、第１情報取得部で取得した第１温度データおよび第２情報取得部で取得した第２温度データを学習モデル部に入力することで、学習モデル部から快適スコアを取得する処理部と、空気調和装置の風温および／または風量の制御を行う制御部と、を備える。そして、制御部が、空気調和装置の風温および／または風量を設定する第１処理と、第１処理で設定した風温および／または風量を、快適スコアに基づいて変化させる第２処理と、を実行するのであれば、適宜構成を変更できる。

【0047】

例えば、本発明の学習モデル部では、第２温度データに含まれる運転席の温度に基づいて所定の閾値を決定し、当該閾値と第１温度データに含まれるオペレータの体表温度とを比較することで、快適スコアの数値パラメータを設定してもよい。数値パラメータは、上記実施形態では１～５の範囲で設定しているが、当該範囲は適宜変更できる。

【0048】

本発明の制御部は、荷役作業のときは第２処理を実行しないよう構成できる。荷役作業中か否かは、例えば、オペレータが荷役レバー（リフトレバー、リーチレバー、ティルトレバー）を操作しているか否かで判断できる。すなわち、制御部は、荷役レバーの操作量に応じて荷役作業中か否かを判定できる。この構成によれば、オペレータの荷役作業中に風温および風量が急に変化して、オペレータの集中力が乱れるのを抑制できる。

【0049】

本発明のフォークリフトは、有人運転と無人運転とを切り替え可能な有人無人フォークリフトに限定されるものではなく、有人運転のみを行う有人フォークリフトでもよい。有人フォークリフトは、リーチタイプ、カウンターバランスタイプ、ピッキングリフト、またはラックフォークタイプ等を含む。

【0050】

本発明の空気調和装置は、温風および冷風の少なくとも一方を運転席に供給するのであれば、適宜構成を変更でき、設置場所も適宜変更できる。空気調和装置として、任意の蓄熱手段および／または蓄冷手段を用いることができる。

【符号の説明】

【0051】

１ 荷役システム
１００ 管理装置
１０１ 通信部
１０２ 統括制御部
１０３ 表示部
２００ フォークリフト
２０１ 車体
２０２ 荷役装置
２０３ 運転席
２０４ レバー類
２０５ ステアリングハンドル
２０６ 表示部
２０７ ヘッドガード
２０８ 撮影手段
２１０ 空気調和装置
２２０ 制御装置
２２１ 第１情報取得部
２２２ 第２情報取得部
２２３ 学習モデル部
２２４ 処理部
２２５ 制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【手続補正書】

【提出日】2022-04-21

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

運転席が設けられた車体と、
前記運転席の空調制御を行う空気調和装置と、
前記空気調和装置の制御を行う制御装置と、
を備え、作業場において荷役作業を行うフォークリフトであって、
前記制御装置は、
前記運転席のオペレータの温度に関する第１温度データを取得する第１情報取得部と、
前記運転席の温度に関する第２温度データを取得する第２情報取得部と、
前記第１温度データおよび前記第２温度データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記オペレータの快適さの程度を示す快適スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記第１情報取得部で取得した前記第１温度データおよび前記第２情報取得部で取得した前記第２温度データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得する処理部と、
前記空気調和装置の風温および／または風量の制御を行う制御部と、
前記運転席の前記オペレータの画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、を備え、
前記制御部は、
前記空気調和装置の前記風温および／または風量を設定する第１処理と、
前記第１処理で設定した前記風温および／または風量を前記快適スコアに基づいて変化させる第２処理と、を実行し、
前記学習モデル部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データに基づいて前記快適スコアを生成し、
前記処理部は、前記第１温度データ、前記第２温度データおよび前記画像データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記快適スコアを取得する
ことを特徴とするフォークリフト。

【請求項2】

前記制御部は、
前記画像データを所定周期で取得することで前記オペレータの連続運転時間を算出し、
前記連続運転時間が第１閾値を超える前までの第１期間は、前記第１処理を実行する一方で前記第２処理を実行することなく、
前記連続運転時間が前記第１閾値を超えてから第２閾値を超えるまでの第２期間は、前記第１処理および前記第２処理を実行し、
前記連続運転時間が前記第２閾値を超えた後の第３期間は、前記第２処理において変化させる前記風温および／または風量の変化量を大きくする
ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。

【請求項3】

前記制御部は、前記荷役作業のときは前記第２処理を実行しない
ことを特徴とする請求項１または２に記載のフォークリフト。

【請求項4】

請求項１～３のいずれか一項に記載のフォークリフトと、
前記フォークリフトと通信を行う管理装置と、
を含む荷役システム。