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(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】P2025105115
(43)【公開日】2025-07-10
(54)【発明の名称】品質管理システムおよび品質管理方法
(51)【国際特許分類】
B65G 61/00 20060101AFI20250703BHJP
【ＦＩ】
B65G61/00 524
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023223429
(22)【出願日】2023-12-28
(71)【出願人】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002000
【氏名又は名称】弁理士法人栄光事務所
(72)【発明者】
【氏名】影山 光宏
(72)【発明者】
【氏名】松本 徳昭
(72)【発明者】
【氏名】久山 正洋
(72)【発明者】
【氏名】安東 ゆり
(72)【発明者】
【氏名】樋口 裕信
(57)【要約】
【課題】貨物のにおいに基づいて貨物の品質を管理する。
【解決手段】品質管理システムは、貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理システムであって、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成するにおいセンサを少なくとも含み、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、においデータに基づいて貨物の状態を分析する計算装置と、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する規定の閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいて規定のアクションを実行する監視装置と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】品質管理システムは、貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理システムであって、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成するにおいセンサを少なくとも含み、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、においデータに基づいて貨物の状態を分析する計算装置と、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する規定の閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいて規定のアクションを実行する監視装置と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて前記貨物の品質を管理する品質管理システムであって、
前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成するにおいセンサを少なくとも含み、前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、
前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析する計算装置と、
前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する監視装置と、を備える、
品質管理システム。
前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成するにおいセンサを少なくとも含み、前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、
前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析する計算装置と、
前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する監視装置と、を備える、
品質管理システム。
【請求項2】
前記においセンサに空気を送り込むポンプを更に備え、
前記ポンプは、前記コンテナ内の空気と新鮮空気とを規定の時間間隔で交互に前記においセンサに送り、
前記においセンサは、前記貨物のにおいと前記新鮮空気のにおいとを前記規定の時間間隔で交互に測定する、
請求項１に記載の品質管理システム。
前記ポンプは、前記コンテナ内の空気と新鮮空気とを規定の時間間隔で交互に前記においセンサに送り、
前記においセンサは、前記貨物のにおいと前記新鮮空気のにおいとを前記規定の時間間隔で交互に測定する、
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項3】
前記監視装置は、第１貨物の第１輸送先への到着予定日時に基づいて、当該到着予定日時における前記第１貨物の状態を予測し、当該予測結果と前記貨物の輸送先毎に規定された前記貨物の状態の許容範囲とに基づいて、前記第１貨物の前記第１輸送先への輸送可否を判定する、
請求項１に記載の品質管理システム。
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項4】
前記監視装置は、前記第１貨物を前記第１輸送先へ輸送できないと判定した場合、前記第１貨物の輸送先の変更または再発注を実行する、
請求項３に記載の品質管理システム。
請求項３に記載の品質管理システム。
【請求項5】
前記監視装置は、前記第１貨物の輸送先を変更する場合、
前記輸送先の候補を第２輸送先として選定し、前記第１貨物を前記第２輸送先に輸送した場合の到着予定日時を予測し、
当該到着予定日時における前記第１貨物の状態を予測し、
当該予測結果と前記許容範囲とに基づいて、前記第１貨物を前記第２輸送先に輸送可能であると判定し、かつ、
前記第２輸送先に輸送予定の第２貨物を前記第１輸送先へ輸送した場合の到着予定日時を予測し、
当該到着予定日時における前記第２貨物の状態を予測し、
当該予測結果と前記許容範囲とに基づいて、前記第２貨物を前記第１輸送先に輸送可能であると判定した場合、
前記第１貨物の前記第１輸送先と前記第２貨物の前記第２輸送先とを入れ替える、
請求項４に記載の品質管理システム。
前記輸送先の候補を第２輸送先として選定し、前記第１貨物を前記第２輸送先に輸送した場合の到着予定日時を予測し、
当該到着予定日時における前記第１貨物の状態を予測し、
当該予測結果と前記許容範囲とに基づいて、前記第１貨物を前記第２輸送先に輸送可能であると判定し、かつ、
前記第２輸送先に輸送予定の第２貨物を前記第１輸送先へ輸送した場合の到着予定日時を予測し、
当該到着予定日時における前記第２貨物の状態を予測し、
当該予測結果と前記許容範囲とに基づいて、前記第２貨物を前記第１輸送先に輸送可能であると判定した場合、
前記第１貨物の前記第１輸送先と前記第２貨物の前記第２輸送先とを入れ替える、
請求項４に記載の品質管理システム。
【請求項6】
前記監視装置は、前記輸送先の候補を複数箇所選定し、複数の前記候補それぞれに輸送予定の貨物を前記第１輸送先へ輸送した場合のそれぞれの到着予定日時を予測し、複数の前記候補のうち予測された到着予定日時が最も早い候補を、前記第１輸送先と入れ替える、
請求項４に記載の品質管理システム。
請求項４に記載の品質管理システム。
【請求項7】
前記第２貨物の品目および積載量は、前記第１貨物の品目および積載量とそれぞれ同一である、
請求項５に記載の品質管理システム。
請求項５に記載の品質管理システム。
【請求項8】
前記アクションは、前記貨物の輸送先の変更を含む、
請求項１に記載の品質管理システム。
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項9】
前記アクションは、前記貨物の再発注を含む、
請求項１に記載の品質管理システム。
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項10】
前記アクションは、前記異常要因の通知を含む、
請求項１に記載の品質管理システム。
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項11】
前記複数のセンサは、湿度センサ、温度センサ、加速度センサ、照度センサおよびＧＰＳセンサを含み、
前記測定データは、前記コンテナ内の湿度データ、温度データおよび照度データと、前記コンテナの加速度データおよび位置情報とを含む、
請求項１に記載の品質管理システム。
前記測定データは、前記コンテナ内の湿度データ、温度データおよび照度データと、前記コンテナの加速度データおよび位置情報とを含む、
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項12】
前記監視装置は、前記アラーム動作を実行した時刻に基づいて、特定の期間における前記測定データを取得する、
請求項１に記載の品質管理システム。
請求項１に記載の品質管理システム。
【請求項13】
貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて前記貨物の品質を管理する品質管理方法であって、
前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成し、
前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成し、
前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析し、
前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する、
品質管理方法。
前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成し、
前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成し、
前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析し、
前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する、
品質管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、品質管理システムおよび品質管理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、輸送中の物品の品質トラブルの予防および対策のために、輸送中の物品の品質管理が求められている。例えば、特許文献１には、輸送途上にある物品が受けるストレスを把握して、ストレスを管理する輸送品質管理システムが開示されている。この輸送品質管理システムは、実梱包体で梱包されて輸送される物品が受けるストレスを検出するストレスセンサとストレスセンサが検出したデータを微弱電波で送信する送信部を有するセンサモジュールと、梱包体中の物品の一部又は全部をセンサモジュールで置き換えてなるダミー梱包体と、を備える。輸送品質管理システムは、更に、トラックに装置されて、センサモジュールから送信されたデータを受信する受信モジュールと、受信モジュールに接続されるともに、通信回線を介して輸送管理センタと接続される外部通信モジュールとを備える。そして、輸送品質管理システムは、輸送される物品に加わるストレスを輸送管理センタでモニタする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００８－９４６１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
従来、輸送中の貨物の品質管理のために、例えば貨物の温度を管理しながら輸送したり、貨物が荷崩れしないような梱包をして輸送したり、様々な対策が検討されている。しかし、輸送中の貨物の品質トラブルを完全に無くすことは困難である。輸送中の貨物に品質トラブルの恐れがあることが判明した場合、貨物の具体的な状態を確認するために、貨物を格納しているコンテナを開梱することが考えられる。しかしながら、輸送の途中でコンテナを開梱した場合、開梱したことが貨物の品質劣化の原因となり得る。また、コンテナを開梱して貨物の状態を確認することは、確認の対象となるコンテナの数が多く現実的ではない場合がある。
【0005】
本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、貨物のにおいに基づいて貨物の品質を管理することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示は、貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて前記貨物の品質を管理する品質管理システムであって、前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成するにおいセンサを少なくとも含み、前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析する計算装置と、前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する監視装置と、を備える、品質管理システム。品質管理システムを提供する。
【0007】
また、本開示は、貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて前記貨物の品質を管理する品質管理方法であって、前記コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成し、前記コンテナ内の状態を測定して測定データを生成し、前記においデータに基づいて前記貨物の状態を分析し、前記貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、前記貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、前記アラーム動作を実行した場合に、前記測定データと前記測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、前記アラームレベルと前記異常要因とに基づいてアクションを実行する、品質管理方法を提供する。
【0008】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本開示の表現を方法、装置、システム、記憶媒体、コンピュータプログラム等の間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、貨物のにおいに基づいて貨物の品質を管理することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施の形態１に係る品質管理システムの構成例を示すブロック図
【図2】バナナの成熟に伴う色の変化を説明するための概略図
【図3】実施の形態１に係るにおいセンサに付着したにおいのクリーニングを説明するためのグラフ図
【図4】実施の形態１に係る計算装置の処理のフローチャート
【図5】実施の形態１に係るにおいデータの例を説明するための概略図
【図6】実施の形態１に係る計算装置によるにおいの分析結果の例を説明するためのテーブル図
【図7】実施の形態１に係るにおい分析電文の例を説明するための概略図
【図8】実施の形態１に係るバナナに対応するアラームレベル管理テーブルを説明するためのテーブル図
【図9】実施の形態１に係る貨物管理表を説明するためのテーブル図
【図10】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図11】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図12】実施の形態１に係るアラーム電文の例を説明するための概略図
【図13】実施の形態１に係る測定データの例を説明するためのテーブル図
【図14】実施の形態１に係るセンシングテーブルの例を説明するためのテーブル図
【図15】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図16】実施の形態１に係る要因電文の例を説明するための概略図
【図17】実施の形態１に係る貨物輸送先管理テーブルの例を説明するためのテーブル図
【図18】実施の形態１に係る輸送先別許容レベル管理テーブルの例を説明するためのテーブル図
【図19】実施の形態１に係る輸送拠点管理テーブルの例を説明するためのテーブル図
【図20】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図21】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図22】実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャート
【図23】実施の形態１に係る輸送先の入れ替えの例を説明するための概略図
【図24】実施の形態１の変形例に係るオイルに対応するアラームレベル管理テーブルを説明するためのテーブル図
【図25】実施の形態１の変形例に係る輸送先別許容レベル管理テーブルの例を説明するためのテーブル図
【図26】実施の形態１の変形例に係るアラーム動作と異常発生との時系列を説明するための概略図
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る品質管理システムおよび品質管理方法を具体的に開示した実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明および実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【0012】
（実施の形態１）
［システム構成］
図１は、実施の形態１に係る品質管理システム１の構成例を示すブロック図である。品質管理システム１は、貨物６が格納されたコンテナ１０内のにおいに基づいて貨物６の品質を管理するシステムである。貨物６が陸送される場合、コンテナ１０は、例えば、トレーラ１７に積載される。なお、トレーラ１７は、トラックと読み替えられてもよい。貨物６が海上輸送される場合、コンテナ１０は、例えば、コンテナ船１８に積載される。なお、本明細書において、「貨物」とは、物品、商品、資材、部品、またはそれらの組み合わせを含む。
［システム構成］
図１は、実施の形態１に係る品質管理システム１の構成例を示すブロック図である。品質管理システム１は、貨物６が格納されたコンテナ１０内のにおいに基づいて貨物６の品質を管理するシステムである。貨物６が陸送される場合、コンテナ１０は、例えば、トレーラ１７に積載される。なお、トレーラ１７は、トラックと読み替えられてもよい。貨物６が海上輸送される場合、コンテナ１０は、例えば、コンテナ船１８に積載される。なお、本明細書において、「貨物」とは、物品、商品、資材、部品、またはそれらの組み合わせを含む。
【0013】
品質管理システム１は、センサモジュール２と、ポンプ３と、電源装置４と、通信装置５と、計算装置８と、監視装置９と、を備える。
【0014】
センサモジュール２、ポンプ３、電源装置４および通信装置５は、コンテナ１０に設置される。コンテナ１０には、電源が供給可能である。コンテナ１０は、例えば、リーファーコンテナであってよい。また、図１には示していないが、コンテナ１０内には、エアーコンディショナが設置されている。
【0015】
センサモジュール２は、コンテナ１０内の状態等を測定して測定データを生成する複数のセンサから構成される。センサモジュール２は、においセンサ１１と、温度センサ１２と、湿度センサ１３と、加速度センサ１４と、照度センサ１５と、Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（以下、「ＧＰＳ」と称する）センサ１６と、を含む。
【0016】
においセンサ１１は、コンテナ１０内のにおいを測定して、測定データとしてにおいデータを生成する。より正確には、においセンサ１１は、ポンプ３から送り込まれた空気のにおいを測定する。温度センサ１２は、コンテナ１０内の温度を測定して、測定データとして温度データを生成する。湿度センサ１３は、コンテナ１０内の湿度を測定して、測定データとして湿度データを生成する。加速度センサ１４は、コンテナ１０の加速度を測定して、測定データとして加速度データを生成する。照度センサ１５は、コンテナ１０内の照度を測定して、測定データとして照度データを生成する。ＧＰＳセンサ１６は、コンテナ１０の位置を測定して、測定データとしてコンテナ１０の位置情報を生成する。においデータについては、図６を参照して後述する。温度データ、湿度データ、加速度データ、照度データおよび位置情報については、図１３を参照して後述する。
【0017】
ポンプ３は、においセンサ１１に空気を送り込む。ポンプ３は、コンテナ１０内の空気、言い換えると貨物６のにおいを含んだ空気と、新鮮空気とを規定の時間間隔で交互ににおいセンサ１１に送り込む。ここで、新鮮空気とは、においを含まない気体を指し、貨物６のにおいを含んだ空気と区別するための用語である。新鮮空気の例としては、コンテナ１０外の空気、言い換えると外気が挙げられる。図１の例では、ポンプ３はコンテナ１０の外から新鮮空気を取り込んでいるが、例えば、無臭の空気が貯蔵された容器が予めコンテナ１０内に設置されていてもよい。そして、ポンプ３は、当該容器に貯蔵された空気を新鮮空気としてにおいセンサ１１に送り込んでもよい。
【0018】
電源装置４は、センサモジュール２に含まれる各センサ、ポンプ３および通信装置５に電力を供給する。コンテナ１０がトレーラ１７に積載される場合、例えば、トレーラ１７またはトレーラ１７を牽引するトラクタに設置された電源設備から電源装置４へと電力が供給されてよい。また、コンテナ１０がコンテナ船１８に積載される場合、例えば、コンテナ船１８に設置された電源設備から電源装置４へと電力が供給されてよい。
【0019】
通信装置５は、センサモジュール２に含まれる各センサによる測定データを取得して、ネットワーク７を介して計算装置８へと送信する。ネットワーク７は特に限定されず、通信装置５は、例えば、衛星通信により計算装置８と通信を行ってもよいし、トレーラ１７またはコンテナ船１８が備える無線通信機能を利用して計算装置８と通信を行ってもよい。通信装置５は、取得した測定データをリアルタイムで計算装置８へと送信することが望ましい。しかし、例えば、貨物６がコンテナ船１８によって海上輸送されている場合等、計算装置８との通信を行えない場合がある。このような場合、通信装置５は、計算装置８と通信可能となるまで、取得した測定データを保持しておき、計算装置８と通信可能となったタイミングで、保持した測定データを纏めて計算装置８へと送信してよい。
【0020】
計算装置８は、例えば、パーソナルコンピュータまたはサーバコンピュータ等によって構成される。詳細は後述するが、計算装置８は、機械学習が実行可能であることが好ましい。計算装置８は、センサモジュール２に含まれる各センサによる測定データを取得する。計算装置８は、取得したにおいデータに基づいて貨物６の状態を分析する。詳細は、図４、図５、図６および図７を参照して後述する。計算装置８は、貨物６の状態の分析結果を監視装置９に送信する。また、計算装置８は、温度データおよび湿度データ等の各測定データを、監視装置９に送信する。なお、図１には示していないが、計算装置８の機能は、計算装置８が備えるプロセッサとメモリとが協働することにより実現される。また、計算装置８は、通信装置５および監視装置９等と通信するためのインタフェースを備えていてよい。また、図１の例では、計算装置８は１つのコンテナ１０に関する測定データを取得するが、計算装置８は、複数のコンテナに関する測定データを取得可能であってよい。
【0021】
監視装置９は、例えば、パーソナルコンピュータまたはサーバコンピュータ等によって構成される。監視装置９は、貨物６の品質を監視する。具体的には、監視装置９は、計算装置８による貨物６の状態の分析結果を取得する。詳細は後述するが、監視装置９は、貨物６の状態の分析結果に基づいて、アラーム動作を実行するか否かを判定する。アラーム動作とは、例えば、貨物６の輸送の責任者または貨物６の荷主等のユーザへの貨物６の状態の通知等である。監視装置９によるアラーム動作が実行される場合、貨物６の品質に何らかの異常が発生していることが考えられる。監視装置９は、アラーム動作を実行した場合に、温度データおよび湿度データ等の測定データに基づいて、貨物６の品質の異常の要因分析を実行する。監視装置９は、更に、貨物６の配送キャンセル等のアクションを実行する。なお、図１には示していないが、監視装置９の機能は、監視装置９が備えるプロセッサとメモリとが協働することにより実現される。また、監視装置９は、計算装置８等と通信するためのインタフェースを備えていてよい。また、図１の例では、監視装置９は１つのコンテナ１０に格納されている貨物６の品質を監視するが、監視装置９は、複数のコンテナに格納されている貨物を監視可能であってよい。
【0022】
このように、品質管理システム１は、貨物６のにおいをセンシングすることで貨物６の状態を分析する。そして、品質管理システム１は、分析した貨物６の状態に基づいて、貨物６の品質に異常が発生しているか否かを判定し、異常が発生している場合、異常の要因分析と何らかのアクションとを実行する。したがって、コンテナ１０に格納されて輸送される貨物６は、においを発する貨物であることが前提となる。貨物６の例として、果物等の生鮮食品またはにおいを有する液体等が挙げられる。以下、説明の便宜上、貨物６はバナナであるとする。
【0023】
バナナのにおいは、バナナの成熟に伴い変化する。バナナの皮の色もまた、バナナの成熟に伴い変化する。以下、バナナの皮の色のことを、単にバナナの色と称することがある。図２は、バナナの成熟に伴う色の変化を説明するための概略図である。図２に示すように、バナナは日数が経過するにつれて成熟度が高くなっていく。バナナの色は、最も成熟度が低い時期ではオールグリーンである。そして、バナナの色は、成熟度が高くなるにつれてオールグリーンからライトグリーン、ライトグリーンからハーフグリーン、ハーフグリーンからハーフイエロー、ハーフイエローからグリーンチップ、グリーンチップからフルイエロー、フルイエローからスター、スターからダップルへと変化する。バナナのにおいは、バナナの色が上記の８種類の色のいずれかであるそれぞれの時期毎に異なる。つまり、バナナのにおいに基づいて、バナナの色が上記の８種類のうちいずれの色であるかが判明する。更に、バナナのにおいの変化に基づいて、バナナの色の変化、すなわちバナナの成熟の進行が判明する。品質管理システム１は、バナナのにおいをセンシングして状態を分析することで、もしバナナの成熟が進んでいる場合、その成熟度の変化を検知する。このように、品質管理システム１は、バナナの品質を監視することができる。
【0024】
バナナのにおいは、においセンサ１１によって測定される。においセンサ１１は、異なるにおい成分、より正確には、特定のにおい分子に反応する分子認識材料を複数種類備える。各分子認識材料の電気特性は、におい分子を吸着した場合に変化する。簡単に言うと、各分子認識材料がにおい成分に反応することで電流が生じる。発生した電流は、各分子認識材料に対応するプローブによって検出される。においセンサ１１は、バナナのにおいを測定するために、少なくとも８種類の分子認識材料を備える。においセンサ１１は、バナナのにおいをより精度良く測定するために、例えば、１６種類の分子認識材料を備えていてもよい。
【0025】
においセンサ１１が備える分子認識材料が連続してにおい分子を吸着し続けた場合、におい分子が分子認識材料に付着して、においの測定の精度が悪くなる可能性がある。そこで、図１の説明で述べたように、ポンプ３が、新鮮空気と、バナナのにおいを含んだ空気とを規定の時間間隔で交互ににおいセンサ１１に送り込む。これにより、においセンサ１１がバナナのにおいを測定する際に分子認識材料に付着したにおい分子が、新鮮空気によって分子認識材料から取り除かれる。つまり、においセンサ１１に付着したにおいのクリーニングが行われる。図３は、実施の形態１に係るにおいセンサに付着したにおいのクリーニングを説明するためのグラフ図である。
【0026】
図３に示すグラフ図において、縦軸は電流値を示し、横軸は時間を示す。特性２０、特性２１および特性２２は、それぞれ、においセンサ１１の異なる３種類の分子認識材料がにおい分子を吸着した際の電流値の変化を示す。説明の便宜上、３つの特性２０、特性２１および特性２２しか示していないが、例えばにおいセンサ１１が１６種類の分子認識材料を備えている場合、電流値の変化を示す特性もまた、１６パターン生じる。
【0027】
特性２０、特性２１および特性２２が示すように、においセンサ１１によるにおいの測定において、期間Ｔ１と期間Ｔ２とが交互に繰り返される。においセンサ１１は、期間Ｔ１においては、新鮮空気のにおいを測定する。このとき、電流値はほとんど変化しない。これは、新鮮空気が無臭であるためである。言い換えると、においセンサ１１が備える分子認識材料に反応するにおい分子を新鮮空気が含まないためである。においセンサ１１は、期間Ｔ２においては、コンテナ１０内の空気、すなわちバナナのにおいを測定する。このとき、電流値が増加する。期間Ｔ１における測定と期間Ｔ２における測定とが繰り返されることで、においセンサ１１は、におい測定の精度を保つことができる。なお、期間Ｔ１および期間Ｔ２のそれぞれの長さは、例えば、ユーザによって予め設定されていてよい。
【0028】
［においの分析］
次に、計算装置８による、においデータに基づいたバナナの状態の分析の処理について説明する。計算装置８は、貨物６の種類毎の学習データに基づく学習済みモデルを用いて、貨物６の状態を分析する。貨物６の種類とは、例えば、バナナ、リンゴ、魚等である。実施の形態１において、計算装置８は、学習済みモデルを用いてバナナの状態を分析する。
次に、計算装置８による、においデータに基づいたバナナの状態の分析の処理について説明する。計算装置８は、貨物６の種類毎の学習データに基づく学習済みモデルを用いて、貨物６の状態を分析する。貨物６の種類とは、例えば、バナナ、リンゴ、魚等である。実施の形態１において、計算装置８は、学習済みモデルを用いてバナナの状態を分析する。
【0029】
計算装置８は、学習済みモデルを予め生成していてよい。学習済みモデルは、計算装置８以外のコンピュータによって生成されてもよい。学習済みモデルは、バナナのにおいデータに基づいて、分析の対象のバナナのにおいが、図２に示すバナナの８つの状態のうちいずれの状態のバナナのにおいであるかを分析する。つまり、学習済みモデルは、分析対象のバナナ、すなわちにおいデータの元となったバナナの状態が、オールグリーン、ライトグリーン、ハーフグリーン、ハーフイエロー、フルイエロー、スターおよびダップルの８つの状態のうちいずれの状態であるかを分析する。分析結果の例は、図６を参照して後述する。
【0030】
学習済みモデルは、においの特徴量データに基づいて、においデータの分析を行う。特徴量データとは、においデータが持つ特徴を表す。特徴量データは、バナナの状態によって異なる。例えば、バナナの状態がオールグリーンの場合のバナナのにおいデータから抽出される特徴量データと、バナナの状態がダップルの場合のバナナのにおいデータから抽出される特徴量データとは異なる。
【0031】
計算装置８のにおい分析の一連の処理の説明に入る前に、学習済みモデルの生成について、簡単に説明する。説明の便宜上、学習済みモデルの生成は計算装置８により行われるものとする。計算装置８は、例えば、色、言い換えると成熟度がオールグリーンの状態のバナナのにおいデータを取得する。計算装置８は、においデータから特徴量データを抽出する。例えば、においセンサ１１が１６種類の分子認識材料をそれぞれ１つずつ備えている場合、計算装置８は、図３に示したような、時間経過に伴う電流値の変化を示す特性を１６種類得る。この場合、計算装置８は、例えば１６種類の特性のそれぞれから、ある時間からある時間までの電流値のうち特定の値を特徴量データとして抽出する。特定の値とは、例えば、電流の最大値等である。これにより、計算装置８は、バナナの状態がオールグリーンの場合の特徴量データを取得する。計算装置８は、バナナの状態がオールグリーンの場合だけでなく、バナナが各状態である場合の特徴量データを取得する。
【0032】
計算装置８は、例えばオールグリーン等の状態を表すラベルと共に保存されたにおいデータを学習データとする。計算装置８は、学習データ、特徴量データおよび任意のアルゴリズムを用いて、モデルの学習を行う。モデルは、においデータの特徴量に基づいた各状態の分類を学習する。これにより、学習済みモデルが生成される。学習済みモデルの生成のために使用されるアルゴリズムは特に限定されず、例えば、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト等が用いられてよい。
【0033】
計算装置８は、生成した学習済みモデルを用いて、図４に示すフローチャートの各処理を実行する。なお、学習済みモデルは計算装置８のメモリに格納されてもよいし、計算装置８と通信可能な外部装置等に格納されてもよい。図４は、実施の形態１に係る計算装置８の処理のフローチャートである。
【0034】
計算装置８は、においセンサ１１により生成された、バナナのにおいデータを取得する（ステップＳｔ３０）。においデータの例については、図５を参照して説明する。
【0035】
図５は、実施の形態１に係るにおいデータ４０の例を説明するための概略図である。においデータ４０は、デバイスＩＤ４１と、ターゲット品目データ４２と、日付データ４３と、においデータ本体４４とを含む。デバイスＩＤ４１は、においセンサ１１を識別するためのＩＤである。ターゲット品目データ４２は、においデータの元となったターゲット品目、すなわち貨物６を示すデータであり、においセンサ１１に予め登録されている。図５の例では、ターゲット品目データ４２は、ターゲット品目がバナナであることを示す。日付データ４３は、においデータ４０が生成され始めた、言い換えるとにおいの測定が開始された年月日時分秒を示すデータである。図５の例では、日付データ４３は、２０２３年９月２３日９時０分０秒からにおいの測定が開始されたことを示す。においデータ本体４４は、測定されたにおいの数値化されたデータである。例えば、においデータ本体４４には、においセンサ１１が１６種類の分子認識材料をそれぞれ１つずつ備えている場合、各分子認識材料に対応するプローブによって検出された電流値が含まれる。においの数値化されたデータは、例えば、規定の時間間隔でにおいデータ本体４４として記録される。具体的には、においセンサ１１は、１００分の１秒毎に、においが数値化されたデータ、例えば電流値をにおいデータ本体４４として記録してよい。これにより、例えばにおいの測定が２０２３年９月２３日９時０分０秒に開始された場合、２０２３年９月２３日９時０分０秒から１００分の１秒毎に、においデータ本体４４に測定結果が記録されていく。
【0036】
次に、図４のフローチャートの説明に戻る。計算装置８は、においデータに含まれるにおいデータ本体のうち、基準となる時間から規定の期間のにおいデータ本体を切り出し、取得する（ステップＳｔ３１）。基準となる時間とは、においデータに含まれる日付データが示す年月日時分秒である。規定の期間のにおいデータ本体を切り出すとは、例えば、２０２３年９月２３日９時０分０秒から２０２３年９月２３日１０時０分０秒までの１時間分のにおいデータ本体を切り出す、等である。これは、においデータに含まれるにおいデータ本体のデータ量が膨大な場合があるためである。規定の期間は、例えば、ユーザにより予め設定されていてよい。
【0037】
計算装置８は、においデータ本体を切り出せなかった場合（ステップＳｔ３２；ＮＯ）、処理フローを終了する。計算装置８がにおいデータ本体を切り出せない場合とは、ステップＳｔ３１の処理が繰り返されることにより、においデータに含まれる全てのにおいデータ本体が既に切り出されている場合である。したがって、この場合、計算装置８は処理フローを終了する。
【0038】
計算装置８は、においデータ本体を切り出せた場合（ステップＳｔ３２；ＹＥＳ）、学習済みモデルにステップＳｔ３０で取得したにおいデータを入力し、バナナの状態を分析させる（ステップＳｔ３３）。より正確には、計算装置８は、においデータから特徴量データを抽出し、特徴量データに基づいて学習済みモデルにバナナの状態を分析させる。
【0039】
計算装置８は、学習済みモデルによる分析結果を取得する（ステップＳｔ３４）。分析結果の例については、図６を参照して説明する。
【0040】
図６は、実施の形態１に係る計算装置８によるにおいの分析結果の例を説明するためのテーブル図である。学習済みモデルは、バナナの各状態に対するマッチ率を出力する。マッチ率とは、バナナがある状態である確率を示す。図６の例では、分析されたにおいデータの元となったバナナの状態は、オールグリーンである確率が３０％である。また、バナナの状態は、ライトグリーンである確率が６３％、ハーフグリーンである確率が５％、ハーフイエローである確率が２％、グリーンチップである確率が０％、フルイエローである確率が０％、スターである確率が０％、ダップルである確率が０％である。
【0041】
次に、図４のフローチャートの説明に戻る。計算装置８は、ステップＳｔ３０にて取得したにおいデータと、ステップＳｔ３４にて取得した分析結果とに基づいて、におい分析電文を作成する（ステップＳｔ３５）。におい分析電文の例については、図７を参照して後述する。
【0042】
計算装置８は、基準となる時間を更新し（ステップＳｔ３６）、ステップＳｔ３１に戻り、処理を繰り返す。例えば、基準となる時間、すなわちにおいの測定が開始された年月日時分秒が２０２３年９月２３日９時０分０秒であり、においデータ本体を切り出すための規定の期間が３０分である場合、基準となる時間を２０２３年９月２３日９時３０分０秒に更新する。また、図７を参照して後述するが、ステップＳｔ３５の処理が繰り返されることで、におい分析電文に分析結果要素が追加されていく。
【0043】
図７は、実施の形態１に係るにおい分析電文５０の例を説明するための概略図である。におい分析電文５０は、日付データ５１と、分析結果要素として少なくとも分析結果要素５２と、分析結果要素５３とを含む。日付データ５１は、においデータに含まれる日付データと同様のデータであり、においの測定が開始された年月日時分秒を示す。図７の例では、日付データ５１は、２０２３年９月２３日９時０分０秒からにおいの測定が開始されたことを示す。分析結果要素は、においデータに含まれるデバイスＩＤと、ターゲット品目データと、規定の期間における分析結果とを含む。分析結果要素５２は、２０２３年９月２３日９時０分０秒から２０２３年９月２３日９時３０分０秒までの期間におけるバナナの各状態に対するマッチ率を示す。分析結果要素５３は、２０２３年９月２３日９時３０分０秒から２０２３年９月２３日１０時０分０秒までの期間におけるバナナの各状態に対するマッチ率を示す。図７の例では、図４に示すフローチャートのステップＳｔ３１にて、基準となる時間から３０分分のにおいデータ本体が切り出されている。分析結果要素は、図４に示すフローチャートのステップＳｔ３５の処理が１度行われると、におい分析電文に１つ追加される。
【0044】
［アラーム動作］
次に、計算装置８からにおい分析電文を受信した監視装置９が、におい分析電文等に基づいて実行するアラーム動作について説明する。監視装置９は、におい分析電文の他、図８に示すアラームレベル管理テーブルと図９に示す貨物管理表とを参照して、必要な場合にアラーム動作を実行する。
次に、計算装置８からにおい分析電文を受信した監視装置９が、におい分析電文等に基づいて実行するアラーム動作について説明する。監視装置９は、におい分析電文の他、図８に示すアラームレベル管理テーブルと図９に示す貨物管理表とを参照して、必要な場合にアラーム動作を実行する。
【0045】
図８は、実施の形態１に係るバナナに対応するアラームレベル管理テーブルを説明するためのテーブル図である。アラームレベル管理テーブルは、例えば、監視装置９のメモリに格納されてよい。アラームレベル管理テーブルは、貨物６の各状態に対応するアラームレベルを示す。図８に示すバナナに対応するアラームレベル管理テーブルの例では、バナナの各状態に対応するアラームレベルが示されている。バナナの成熟度レベルは、バナナの成熟度を表し、バナナの色がオールグリーンの場合に１であり、色がオールグリーンからダップルへと変化するにつれて１ずつ上がっていく。バナナの色がダップルの場合、成熟度レベルは８となる。アラームレベルは、貨物６の品質に関する警告の強さを表し、レベルが高いほど、警告も強くなる。バナナの例では、バナナの色がオールグリーンで成熟度レベルが１の場合、アラームレベルは０である。バナナの成熟が進み、バナナの色がライトグリーンからハーフグリーンになり、成熟度レベルが３になると、アラームレベルは２となる。更にバナナの成熟が進み、バナナの成熟度レベルが４以上になると、アラームレベルは３となる。なお、アラームレベルは「１」、「２」および「３」で表されているが、これに限定されず、例えばアラームレベルは文字列等で表されてもよい。
【0046】
図９は、実施の形態１に係る貨物管理表を説明するためのテーブル図である。貨物管理表は、例えば、監視装置９のメモリに格納されてよい。貨物管理表は、項目として、コンテナ１０を識別するためのコンテナＩＤ、当該コンテナＩＤが付与されたコンテナ１０の積載容量（例えば、３３．１ｍ３）、コンテナ１０の種別、コンテナ１０を所有する会社名、貨物６の品目、貨物６の積載量（例えば、１０００個）、コンテナ１０に設置されたにおいセンサ１１を識別するためのデバイスＩＤおよび貨物６のアラームレベルを少なくとも含む。貨物管理表は、上記の項目以外の項目を更に含んでもよい。
【0047】
次に、監視装置９の処理について説明する。図１０および図１１は、実施の形態１に係る監視装置９の処理のフローチャートである。図１０および図１１のそれぞれのフローチャートに示す「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」は、図１０に示すフローチャートと図１１に示すフローチャートとの繋がりを表す。
【0048】
監視装置９は、計算装置８からにおい分析電文を受信する（ステップＳｔ６０）。
【0049】
監視装置９は、ステップＳｔ６０にて受信したにおい分析電文のターゲット品目データから、ターゲット品目を特定する（ステップＳｔ６１）。本フローチャートの説明において、ターゲット品目はバナナである。
【0050】
監視装置９は、ステップＳｔ６１にて特定したターゲット品目に対応するアラームレベル管理テーブルを読み込む（ステップＳｔ６２）。監視装置９は、図８に示したバナナに対応するアラームレベル管理テーブルを読み込む。
【0051】
監視装置９は、ステップＳｔ６０にて受信したにおい分析電文に含まれる分析結果要素のうち先頭の分析結果要素に着目する（ステップＳｔ６３）。本明細書において、あるデータまたは情報に着目するとは、当該データまたは情報に対して何らかの処理を行えるように抽出して取得することである。先頭の分析結果要素とは、におい分析電文に最も早く追加された分析結果要素である。図７の例では、におい分析電文５０に含まれる分析結果要素のうち先頭の分析結果要素は、分析結果要素５２であり、分析結果要素５２の次の分析結果要素は、分析結果要素５３である。
【0052】
監視装置９は、分析結果要素に着目できた場合（ステップＳｔ６４；ＹＥＳ）、着目している分析結果要素からバナナの各状態に対するマッチ率を取得する（ステップＳｔ６５）。
【0053】
監視装置９は、分析結果要素に着目できなかった場合（ステップＳｔ６４；ＮＯ）、処理フローを終了する。監視装置９が分析結果要素に着目できない場合とは、後述するステップＳｔ７３の処理を繰り返すことで、ステップＳｔ６０にて受信したにおい分析電文に含まれる全ての分析結果要素に着目し終えた場合である。
【0054】
監視装置９は、ステップＳｔ６５にて取得したバナナの各状態に対するマッチ率に基づいて、ハーフイエロー、グリーンチップ、フルイエロー、スターおよびダップルの少なくとも１つに対するマッチ率が１％以上であるか否かを判定する（ステップＳｔ６６）。
【0055】
まず、ハーフイエロー、グリーンチップ、フルイエロー、スターおよびダップルの少なくとも１つに対するマッチ率が１％以上である場合（ステップＳｔ６６；ＹＥＳ）について説明する。この場合、監視装置９は、分析の対象となったバナナのアラームレベルが３であると認定する（ステップＳｔ６７）。
【0056】
監視装置９は、貨物管理表を参照し、分析の対象となったバナナのアラームレベルを特定する（ステップＳｔ６８）。監視装置９は、例えば、におい分析電文に含まれるデバイスＩＤに基づいて、貨物管理表に記載されているバナナのアラームレベルを特定する。
【0057】
監視装置９は、ステップＳｔ６７、後述するステップＳｔ７５または後述するステップＳｔ７７にて認定したアラームレベルが、ステップＳｔ６８にて特定したアラームレベルより高いか否かを判定する（ステップＳｔ６９）。
【0058】
監視装置９は、ステップＳｔ６７、後述するステップＳｔ７５または後述するステップＳｔ７７にて認定したアラームレベルが、ステップＳｔ６８にて特定したアラームレベルより高くないと判定した場合（ステップＳｔ６９；ＮＯ）、処理を後述するステップＳｔ７３に進める。
【0059】
監視装置９は、ステップＳｔ６７、後述するステップＳｔ７５または後述するステップＳｔ７７にて認定したアラームレベルが、ステップＳｔ６８にて特定したアラームレベルより高いと判定した場合（ステップＳｔ６９；ＹＥＳ）、アラーム電文を作成する（ステップＳｔ７０）。アラーム電文については、図１２を参照して後述する。
【0060】
監視装置９は、アラーム動作を実行する（ステップＳｔ７１）。アラーム動作とは、例えば、アラームレベルが上がったこと、すなわちバナナの状態に変化があったことを、輸送のオペレータまたは責任者等にメール等で一斉に同報したり、監視装置９が備える不図示の表示装置の表示画面にアラーム電文等を表示したりすることである。または、監視装置９は、アラーム動作として、品質管理システム１とは異なる不図示の他のシステムに通知を行ってもよい。これにより、荷卸し作業等のスケジューリングを関係者もしくは何らかのシステム等が行うことができる。
【0061】
監視装置９は、貨物管理表に記載されている、分析の対象となったバナナのアラームレベルを、ステップＳｔ６７、後述するステップＳｔ７５または後述するステップＳｔ７７にて認定したアラームレベルに書き換える（ステップＳｔ７２）。
【0062】
監視装置９は、ステップＳｔ６０にて受信したにおい分析電文に含まれる分析結果要素のうち、着目している分析結果要素の次の分析結果要素に着目する（ステップＳｔ７３）。そして、監視装置９は、ステップＳｔ６４に戻り、処理を繰り返す。
【0063】
次に、ハーフイエロー、グリーンチップ、フルイエロー、スターおよびダップルのそれぞれに対するマッチ率が１％未満である場合（ステップＳｔ６６；ＮＯ）について説明する。この場合、監視装置９は、ハーフグリーンに対するマッチ率が１０％以上であるか否かについて判定する（ステップＳｔ７４）。
【0064】
監視装置９は、ハーフグリーンに対するマッチ率が１０％以上である場合（ステップＳｔ７４；ＹＥＳ）、分析の対象となったバナナのアラームレベルが２であると認定する（ステップＳｔ７５）。そして、監視装置９は、処理をステップＳｔ６８に進める。
【0065】
監視装置９は、ハーフグリーンに対するマッチ率が１０％未満である場合（ステップＳｔ７４；ＮＯ）、ライトグリーンに対するマッチ率が５０％以上であるか否かを判定する（ステップＳｔ７６）。
【0066】
監視装置９は、ライトグリーンに対するマッチ率が５０％以上である場合（ステップＳｔ７６；ＹＥＳ）、分析の対象となったバナナのアラームレベルが１であると認定する（ステップＳｔ７７）。そして、監視装置９は、処理をステップＳｔ６８に進める。
【0067】
監視装置９は、ライトグリーンに対するマッチ率が５０％未満である場合（ステップＳｔ７６；ＮＯ）、着目している分析結果要素に関して、分析対象となったバナナは異常なしであると認定する（ステップＳｔ７８）。そして、監視装置９は、処理をステップＳｔ７３に進める。
【0068】
なお、ステップＳｔ６６、ステップＳｔ７４およびステップＳｔ７６のそれぞれにおける判定内容は、貨物６がバナナである場合の一例である。また、監視装置９により認定されるアラームレベルは「１」、「２」、「３」の３段階であったが、これに限定されるものではない。また、図１０および図１１に示した、アラームレベルの判定のためのバナナの各状態と、各状態に対するマッチ率の閾値とは一例であり、これに限定されない。例えば、ステップＳｔ７４では、ハーフグリーンに対するマッチ率が１０％以上である場合に、監視装置９はアラームレベルが２であると認定していたが、これに限定するものではない。例えば、監視装置９は、ハーフグリーンおよびライトグリーンの少なくとも１つに対するマッチ率が２０％以上である場合に、アラームレベルが２であると認定してもよい。
【0069】
図１２は、実施の形態１に係るアラーム電文８０の例を説明するための概略図である。アラーム電文８０には、コンテナＩＤ８１、ターゲット品目データ８２、日付データ８３、アラームレベルデータ８４およびマッチ率データ８５が含まれる。コンテナＩＤ８１は、分析対象となったバナナが格納されているコンテナ１０のコンテナＩＤである。ターゲット品目データ８２は、ターゲット品目がバナナであることを示す。日付データ８３は、におい分析電文に含まれる日付データが示す年月日時分秒から、次の時間だけ進めた年月日時分秒を示す。以下、詳細に説明する。
【0070】
計算装置８は、図４に示すフローチャートのステップＳｔ３１にて、規定の期間のにおいデータ本体をにおいデータから切り出した。日付データ８３は、におい分析電文に含まれる日付データが示す年月日時分秒から、当該規定の期間を、図１０に示すフローチャートのステップＳｔ６４の処理に戻った回数だけ進めた場合の年月日時分秒を示す。図７に示すにおい分析電文５０を取り上げて具体例を説明する。図７の例では、においデータからにおいデータ本体を切り出す際の規定の期間は、３０分である。監視装置９が、におい分析電文５０に含まれる分析結果要素５３に着目する場合、図１０に示すフローチャートのステップＳｔ６４の処理に戻った回数は１回である。監視装置９が、におい分析電文５０に含まれる分析結果要素５３に着目している際にアラーム電文を作成する場合、当該アラーム電文に含まれる日付データは、次の通りである。すなわち、アラーム電文に含まれる日付データは、におい分析電文５０に含まれる日付データ５１が示す２０２３年９月２３日９時０分０秒から、３０分を１回だけ進めた２０２３年９月２３日９時３０分０秒を示す。分析結果要素５３は、２０２３年９月２３日９時３０分０秒から２０２３年９月２３日１０時０分０秒におけるバナナの各状態に対するマッチ率を示す。つまり、アラーム電文に含まれる日付データは、アラームレベルが上がった、すなわちバナナの状態に変化が生じた概ねの時刻を示す。
【0071】
アラームレベルデータ８４は、監視装置９により認定されたアラームレベルを示す。マッチ率データ８５は、着目している分析結果要素が示すバナナの各状態に対するマッチ率を示す。
【0072】
このように、監視装置９は、バナナの状態の分析結果を取得し、バナナの状態に対応するアラームレベルに基づいて、バナナの状態をユーザに通知するためのアラーム動作を実行するか否かを判定する。
【0073】
［要因分析］
次に、監視装置９がアラーム動作を実行した場合に行う、アラームレベルが上がった要因、すなわち異常要因の分析について説明する。監視装置９は、図１３に示す測定データと、図１４に示すセンシングテーブルとに基づいて、異常要因を分析する。
次に、監視装置９がアラーム動作を実行した場合に行う、アラームレベルが上がった要因、すなわち異常要因の分析について説明する。監視装置９は、図１３に示す測定データと、図１４に示すセンシングテーブルとに基づいて、異常要因を分析する。
【0074】
図１３は、実施の形態１に係る測定データの例を説明するためのテーブル図である。図１３（ａ）は、温度データと湿度データとを示すテーブル図である。図１３（ｂ）は、加速度データを示すテーブル図である。図１３（ｃ）は、照度データを示すテーブル図である。図１３（ｄ）は、位置情報を示すテーブル図である。各測定データは、計算装置８が各センサから取得する。そして、計算装置８は、監視装置９に各測定データを送信する。
【0075】
なお、実施の形態１において、加速度センサ１４は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸という３つの直交する軸に沿った加速度を測定する。なお、加速度の単位はｍ／ｓ２であるとする。また、実施の形態１において、照度センサ１５は、硫化カドミウム（以下、「ＣｄＳ」と称する）を使用した素子によって構成される。照度が低い場合、照度センサ１５の抵抗値は高くなる。一方、照度が高い場合、照度センサ１５の抵抗値は低くなる。また、位置情報は、経度、緯度および高度を含む。
【0076】
例えば、図１３（ｃ）に示すテーブル図から、２０２３年８月１９日の０時１８分に、照度センサの抵抗値が低くなっていることが分かる。つまり、この時刻にコンテナ１０が開梱されたことが分かる。これにより、例えば、この時刻にコンテナ１０がどの輸送拠点付近にいたのか、コンテナ１０の位置情報から割り出すこと等ができる。
【0077】
図１４は、実施の形態１に係るセンシングテーブルの例を説明するためのテーブル図である。センシングテーブルは、例えば監視装置９のメモリに格納されていてよい。センシングテーブルは、温度データ、湿度データ、照度データおよび加速度データという４つのデータ種別のそれぞれの優先度と閾値とを示す。なお、センシングテーブルから各データ種別の単位は省略されている。監視装置９は、優先度の高い順にデータ種別に着目して異常の有無の分析を行う。なお、優先度が高いとは、優先度の数字が小さいことを意味する。つまり、優先度が１である温度が最も優先度が高く、優先度が４である加速度が最も優先度が低い。また、センシングテーブルに示された各データ種別の閾値の下限値から上限値までの範囲が、各データ種別の正常値の範囲である。照度データのように閾値の上限値が規定されていない場合、下限値以上の範囲が正常値の範囲である。加速度データのように閾値の下限値が規定されていない場合、上限値以下の範囲が正常値の範囲である。監視装置９は、温度データが示す温度が１０℃を下回っている場合、または１５℃を超えている場合、当該温度データを異常データであると認定する。また、監視装置９は、湿度データが示す湿度が８５％を下回っている場合、または９０％を超えている場合、当該湿度データを異常データであると認定する。また、監視装置９は、照度データが示す抵抗値が１００ｋΩを下回っている場合、当該照度データを異常データであると認定する。また、監視装置９は、加速度データが示すＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれの加速度のうちいずれかが２０ｍ／ｓ２を超えている場合、当該加速度データを異常データであると認定する。なお、これらの閾値は説明のための一例である。また、例えば、照度データの閾値の上限値が規定されていてもよいし、加速度データの閾値の下限値が規定されていてもよい。
【0078】
次に、監視装置９による要因分析の処理について説明する。図１５は、実施の形態１に係る監視装置９の処理のフローチャートである。なお、図１５に示すフローチャートの開始時点で、監視装置９は、アラーム動作を実行している。言い換えると、アラーム動作の実行が、図１５に示すフローチャートの開始のトリガとなる。
【0079】
監視装置９は、センシングテーブルを読み込む（ステップＳｔ９０）。監視装置９は、図１４に示すセンシングテーブルを読み込む。
【0080】
監視装置９は、ステップＳｔ９０で読み込んだセンシングテーブルに記載のデータ種別のうち、優先度が最も高いデータ種別に着目する（ステップＳｔ９１）。監視装置９は、温度データに着目する。
【0081】
監視装置９は、着目しているデータ種別について、アラーム動作が行われた日時より以前の特定の期間の測定データを読み込む（ステップＳｔ９２）。より正確には、監視装置９は、アラーム電文に含まれる日付データが示す年月日時分秒より以前の特定の期間の測定データを読み込む。特定の期間とは、例えば、１日であってもよいし、１時間であってもよい。図１２に示すアラーム電文８０を例に挙げて説明する。例えば、監視装置９は、アラーム電文８０に含まれる日付データ８３が示す２０２３年９月２３日９時３０分０秒より以前の、１日分の温度データを読み込む。つまり、監視装置９は、２０２３年９月２２日９時３０分０秒から２０２３年９月２３日９時３０分０秒までの１日分の温度データを読み込む。
【0082】
監視装置９は、ステップＳｔ９０にて読み込んだセンシングテーブルから、着目しているデータ種別の閾値を読み込む（ステップＳｔ９３）。
【0083】
監視装置９は、ステップＳｔ９２にて読み込んだ特定の期間の測定データのうち、最も早い時刻のデータに着目する（ステップＳｔ９４）。最も早い時刻のデータについて、図１３（ａ）に示す温度データと湿度データとのテーブル図のうち、温度データを例に挙げて説明する。図１３（ａ）の例では、温度データのうち最も早い時刻のデータは、２０２３年８月１９日０時０分のデータである。また、２０２３年８月１９日０時０分のデータの次の時刻のデータは、２０２３年８月１９日０時２分のデータである。
【0084】
監視装置９は、着目中のデータは、ステップＳｔ９３にて読み込んだ閾値の上限値を超えているか、または下限値を下回っているかを判定する（ステップＳｔ９５）。
【0085】
監視装置９は、着目中のデータは、閾値の上限値を超えておらず、かつ下限値を下回っていないと判定した場合（ステップＳｔ９５；ＮＯ）、後述するステップＳｔ９７の処理に進む。
【0086】
監視装置９は、着目中のデータは、閾値の上限値を超えている、または下限値を下回っていると判定した場合（ステップＳｔ９５；ＹＥＳ）、着目中のデータを異常データとして抽出する（ステップＳｔ９６）。
【0087】
監視装置９は、ステップＳｔ９２にて取得した特定の期間における全ての時刻のデータについて着目完了したか否かを判定する（ステップＳｔ９７）。言い換えると、監視装置９は、ステップＳｔ９２にて取得した特定の期間における全ての時刻のデータについて、閾値に基づいた異常か否かの判定を完了したか否かを判定する。
【0088】
監視装置９は、ステップＳｔ９２にて取得した特定の期間における全ての時刻のデータについて着目完了していないと判定した場合（ステップＳｔ９７；ＮＯ）、着目しているデータの次の時刻のデータに着目する（ステップＳｔ９８）。そして、監視装置９は、ステップＳｔ９５に戻り、処理を繰り返す。
【0089】
監視装置９は、ステップＳｔ９２にて取得した特定の期間における全ての時刻のデータについて着目完了したと判定した場合（ステップＳｔ９７；ＹＥＳ）、センシングテーブルに含まれる全てのデータ種別に着目したか否かを判定する（ステップＳｔ９９）。
【0090】
監視装置９は、センシングテーブルに含まれる全てのデータ種別に着目していないと判定した場合（ステップＳｔ９９；ＮＯ）、現在着目しているデータ種別の優先度よりも優先度が１つ下のデータ種別に着目する（ステップＳｔ１００）。図１４に示すセンシングテーブルが示す通り、例えば、温度データよりも優先度が１つ下のデータ種別は湿度データである。そして、監視装置９は、ステップＳｔ９２に戻り、処理を繰り返す。
【0091】
監視装置９は、センシングテーブルに含まれる全てのデータ種別に着目したと判定した場合（ステップＳｔ９９；ＹＥＳ）、要因電文を作成して、ユーザに通知する（ステップＳｔ１０１）。そして、監視装置９は、本処理フローを終了する。ユーザへの通知の方法は特に限定されるものではなく、例えばメールの送信であってもよいし、表示装置による表示等であってもよい。要因電文については、図１６を参照して後述する。
【0092】
【0093】
要因電文１１０には、コンテナＩＤ１１１、ターゲット品目データ１１２およびアラームレベルデータ１１３が含まれる。これらのデータは、アラーム電文に含まれるデータがそのまま要因電文１１０へと追加されたものである。要因電文１１０は更に、図１５に示すフローチャートのステップＳｔ９６にて抽出した異常データが含まれる。図１６の例では、要因電文１１０には、異常データ１１４、異常データ１１５および異常データ１１６が含まれる。異常データ１１４は、温度についての異常データである。異常データ１１５は、加速度についての異常データである。異常データ１１６は、照度についての異常データである。なお、異常データが１つも抽出されていない場合、要因電文には異常データが含まれない。
【0094】
概略図１２０には、湿度変化を表すグラフ１２１と、温度変化を表すグラフ１２２と、加速度の変化を表すグラフ１２３と、照度の変化を表すグラフ１２４とが含まれる。また、概略図１２０には、各グラフが表す測定データの変化の時系列を説明するための日付が記されている。
【0095】
輸送されているバナナの色は、８月１９日の時刻Ｐ１まではオールグリーンであったが、時刻Ｐ１にライトグリーンとなった。この情報は、においの測定と分析によって得られる。また、バナナの成熟が進んだことにより、監視装置９によりアラームレベルが１と認定され、アラーム電文が作成される。そして、監視装置９は、時刻Ｐ１より以前の特定の期間の各種の測定データを取得し、要因分析を行い、異常データ１１４、異常データ１１５および異常データ１１６を抽出する。概略図１２０からも、グラフ１２２、グラフ１２３およびグラフ１２４のそれぞれが、異常データ１１４、異常データ１１５、異常データ１１６のそれぞれが示す時刻付近で大きく変動していることが分かる。監視装置９は、要因電文１１０に基づいて、次のような判断を行うことができる。すなわち、監視装置９は、８月１８日の２０時頃にコンテナ１０に何らかの衝撃が加えられ、安全確認のために１９日の０時頃に輸送中のコンテナ１０が開かれ、それによりコンテナ１０内の温度が上昇し、その温度上昇の影響で、バナナの成熟が進行した、と判断できる。なお、監視装置９によるコンテナ１０に何らかの衝撃が加えられたという判断は、加速度の異常に基づき、コンテナ１０が開かれたという判断は、照度の異常に基づき、温度が上昇したという判断は、温度の異常に基づく。
【0096】
［アクションの実行］
監視装置９は、要因分析の後、アラームレベルと異常要因に基づいて、バナナの状態の変化、すなわちバナナの品質異常の可能性に対するアクションを実行する。監視装置９は、図１７に示す貨物輸送先管理テーブルと、図１８に示す輸送先別許容レベル管理テーブルと、図１９に示す輸送拠点管理テーブルとに基づいて、品質管理のための対策アクションを実行する。
監視装置９は、要因分析の後、アラームレベルと異常要因に基づいて、バナナの状態の変化、すなわちバナナの品質異常の可能性に対するアクションを実行する。監視装置９は、図１７に示す貨物輸送先管理テーブルと、図１８に示す輸送先別許容レベル管理テーブルと、図１９に示す輸送拠点管理テーブルとに基づいて、品質管理のための対策アクションを実行する。
【0097】
図１７は、実施の形態１に係る貨物輸送先管理テーブルの例を説明するためのテーブル図である。貨物輸送先管理テーブルは、例えば、監視装置９のメモリに格納されていてよい。貨物輸送先管理テーブルは、項目として、コンテナＩＤ、当該コンテナＩＤが付与されたコンテナ１０の輸送先、当該輸送先の種別、当該輸送先の住所および当該輸送先への到着予測日時を含む。以下、到着予測日時のことを、到着予定日時と称することがある。
【0098】
図１８は、実施の形態１に係る輸送先別許容レベル管理テーブルの例を説明するためのテーブル図である。輸送先別許容レベル管理テーブルは、例えば、監視装置９のメモリに格納されていてよい。輸送先別許容レベル管理テーブルは、輸送先の種別に応じて決められた、許容されるバナナの成熟度レベルを示す。図１８の例では、輸送先の種別がスーパーマーケットである場合、成熟度レベルが２までのバナナが許容される。つまり、スーパーマーケットは、成熟度レベルが２までのバナナ、すなわち色がオールグリーンまたはライトグリーンのバナナのみ受け入れる。また、輸送先の種別が製菓メーカである場合、成熟度レベルが５までのバナナが許容される。説明を簡単にするため、図１８に示す輸送先別許容レベル管理テーブルには、スーパーマーケットおよび製菓メーカの例のみ示している。なお、図１８に示す輸送先別許容レベル管理テーブルは、貨物６がバナナの場合のテーブルであり、貨物６の品目に対応したテーブルが用意されていてよい。
【0099】
図１９は、実施の形態１に係る輸送拠点管理テーブルの例を説明するためのテーブル図である。輸送拠点管理テーブルは、例えば、監視装置９のメモリに格納されていてよい。輸送拠点管理テーブルは、項目として、輸送を担当する業者、言い換えると輸送拠点を識別するための業者ＩＤ、当該業者名、当該業者の緯度および経度、当該業者の住所、当該業者の担当者の連絡先および当該業者の評価を含む。業者の評価とは、例えば、図１９の例のように、「８」、「９」および「１０」等の数字によって決められてよい。実施の形態１では、数字が大きければ大きいほど、高評価であるとする。また、評価に用いられる数字は１０が最大であるものとする。
【0100】
図２０および図２１を参照して、監視装置９による品質管理のための対策アクション実行処理について説明する。図２０および図２１は、実施の形態１に係る監視装置の処理のフローチャートである。図２０および図２１のそれぞれのフローチャートに示す「Ｄ」および「Ｅ」は、図２０に示すフローチャートと図２１に示すフローチャートとの繋がりを表す。なお、図２０に示すフローチャートの開始時点で、要因電文が監視装置９により作成されている。言い換えると、要因電文が作成されることが、本処理フローの開始のトリガとなる。
【0101】
監視装置９は、作成した要因電文を読み出す（ステップＳｔ１３０）。
【0102】
監視装置９は、ステップＳｔ１３０で読み出した要因電文に異常データが含まれるか否かを判定する（ステップＳｔ１３１）。
【0103】
監視装置９は、要因電文に異常データが含まれない場合（ステップＳｔ１３１；ＮＯ）、輸送をキャンセルする指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信し（ステップＳｔ１４２）、再発注の指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信する（ステップＳｔ１４３）。そして、監視装置９は、本処理フローを終了する。これは、異常データが含まれていないにもかかわらずアラームレベルが上がったため、監視装置９は、輸送しているバナナが不良品であると判断するためである。輸送のためのシステムとは、例えば、貨物６の受発注を管理するシステム等である。監視装置９は、再発注の指示を送信する際、例えば、コンテナＩＤに基づいて、貨物管理表から再発注する貨物６の積載品目と積載量とを取得し、貨物輸送先管理テーブルから輸送をキャンセルした貨物６の輸送先を取得する。そして、監視装置９は、輸送をキャンセルした貨物６と同一の品目を、同一の数量だけ同一の輸送先に対して再輸送する旨の指示を、受発注を管理するシステム等へ送信する。
【0104】
監視装置９は、要因電文に異常データが含まれる場合（ステップＳｔ１３１；ＹＥＳ）、異常要因が温度または湿度であるか否かを判定する（ステップＳｔ１３２）。つまり、監視装置９は、異常データに温度データ、湿度データまたはその両方が含まれるか否かを判定する。
【0105】
監視装置９は、異常要因が温度または湿度であると判定した場合（ステップＳｔ１３２；ＹＥＳ）、コンテナ１０内のエアーコンディショナを制御する（ステップＳｔ１３３）。そして、監視装置９は、処理を後述するステップＳｔ１３４に進める。
【0106】
監視装置９は、異常要因が温度または湿度ではないと判定した場合（ステップＳｔ１３２；ＮＯ）、言い換えると、異常要因は加速度または照度であると判定した場合、処理を後述するステップＳｔ１３５に進める。
【0107】
監視装置９は、異常要因に加速度または照度が含まれるか否かを判定する（ステップＳｔ１３４）。
【0108】
監視装置９は、異常要因に加速度または照度が含まれないと判定した場合（ステップＳｔ１３４；ＮＯ）、処理を後述するステップＳｔ１３７に進める。
【0109】
監視装置９は、異常要因に加速度または照度が含まれると判定した場合（ステップＳｔ１３４；ＹＥＳ）、異常データの時刻の位置情報を取得する（ステップＳｔ１３５）。
【0110】
監視装置９は、ステップＳｔ１３５にて取得した位置情報の緯度と経度とが示す位置に近い輸送拠点が、輸送拠点管理テーブルに含まれているか否かを判定する（ステップＳｔ１３６）。
【0111】
監視装置９は、ステップＳｔ１３５にて取得した位置情報の緯度と経度とが示す位置に近い輸送拠点が、輸送拠点管理テーブルに含まれていないと判定した場合（ステップＳｔ１３６；ＮＯ）、処理を後述するステップＳｔ１３９に進める。
【0112】
監視装置９は、ステップＳｔ１３５にて取得した位置情報の緯度と経度とが示す位置に近い輸送拠点が、輸送拠点管理テーブルに含まれていると判定した場合（ステップＳｔ１３６；ＹＥＳ）、当該輸送拠点の担当者に、異常発生の日時とその要因を通知する（ステップＳｔ１３７）。または、監視装置９は、ステップＳｔ１３４にて異常要因に加速度または照度が含まれないと判定した場合、コンテナ１０のエアーコンディショナの設定を行った輸送拠点の担当者に、異常発生の日時とその要因を通知する（ステップＳｔ１３７）。
【0113】
監視装置９は、ステップＳｔ１３７にて異常発生の日時とその要因を通知した先の輸送拠点の評価を下げ、輸送拠点管理テーブルに反映させる（ステップＳｔ１３８）。
【0114】
監視装置９は、ステップＳｔ１３０にて読み出した要因電文が示すアラームレベルが、レベル１、レベル２またはレベル３のうちいずれであるかを判定する（ステップＳｔ１３９）。
【0115】
監視装置９は、アラームレベルが１である場合（ステップＳｔ１３９；レベル１）、本処理フローを終了する。これは、アラームレベルが１である場合、監視装置９は、バナナの品質に問題は無いと判断するためである。
【0116】
監視装置９は、アラームレベルが２である場合（ステップＳｔ１３９；レベル２）、バナナの輸送先の入れ替え処理を実行する（ステップＳｔ１４０）。詳細は、図２２を参照して後述する。
【0117】
監視装置９は、バナナの輸送先の入れ替えに成功した場合、または入れ替えが不要である場合（ステップＳｔ１４１；ＹＥＳ）、本処理フローを終了する。
【0118】
監視装置９は、バナナの輸送先の入れ替えに失敗した場合（ステップＳｔ１４１；ＮＯ）、輸送をキャンセルする指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信し（ステップＳｔ１４２）、再発注の指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信する（ステップＳｔ１４３）。そして、監視装置９は、本処理フローを終了する。
【0119】
監視装置９は、アラームレベルが３である場合（ステップＳｔ１３９；レベル３）、輸送をキャンセルする指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信し（ステップＳｔ１４２）、再発注の指示をユーザまたは輸送のためのシステムに送信する（ステップＳｔ１４３）。そして、監視装置９は、本処理フローを終了する。
【0120】
【0121】
監視装置９は、入れ替え対象のバナナのコンテナＩＤに基づいて、貨物輸送先管理テーブルから当該バナナの輸送先種別を取得する（ステップＳｔ１５０）。図２３を参照して、具体例と共に説明する。図２３は、実施の形態１に係る輸送先の入れ替えの例を説明するための概略図である。図２３の例では、コンテナＩＤが「２８４７４６９」のバナナが、入れ替え対象、すなわちアラームレベルが２のバナナである。また、入れ替え対象のバナナの輸送先種別は、スーパーマーケットである。図２３の例では、コンテナＩＤが「２８４７４６９」のバナナの輸送先と、コンテナＩＤが「８３７４９８２３３」のバナナの輸送先とが入れ替えられる。
【0122】
監視装置９は、ステップＳｔ１５０にて取得したバナナの輸送先種別に基づいて、バナナに関する輸送先別許容レベル管理テーブルから、当該輸送先種別が許容するバナナの成熟度レベルを取得する（ステップＳｔ１５１）。入れ替え対象のバナナの輸送先種別は、スーパーマーケットである。図１８の例に示すように、スーパーマーケットが許容するバナナの成熟度レベルは２である。入れ替え対象のバナナのアラームレベルは２であるから、当該バナナの現在の成熟度レベルは３であり、その色はハーフグリーンである。現在の成熟度レベルとは、より正確には、アラーム検知日時、すなわちアラーム電文の日付データが示す日時における成熟度レベルである。
【0123】
監視装置９は、コンテナＩＤに基づいて、貨物輸送先管理テーブルから入れ替え対象のバナナの到着予測日時を取得する（ステップＳｔ１５２）。図２３の例では、入れ替え対象のバナナの到着予測日時は、２０２３年８月２０日１５時０分である。
【0124】
監視装置９は、公知の技術により、入れ替え対象のバナナの到着予測日時における色と、当該バナナの現在の成熟度レベルが現在の成熟度レベルよりも高い各成熟度レベルへと上がるそれぞれの日数とを予測する（ステップＳｔ１５３）。図２３の例では、監視装置９は、２０２３年８月２０日１５時０分における、入れ替え対象のバナナの色を予測する。更に、監視装置９は、入れ替え対象のバナナの現在の色、すなわちハーフグリーンが、ハーフイエロー、グリーンチップ、フルイエロー、スターおよびダップルのそれぞれに変化するまでの日数を予測する。監視装置９は、例えば、バナナのにおいデータ、においデータ取得日時、収穫日、温度データ、湿度データおよび当該バナナの色を用いて、特定の温度および湿度の下、収穫後何日目にバナナの色が何色になっているかを予測する学習済みモデルを予め生成していてよい。監視装置９は、当該学習済みモデルににおいデータを入力することで、当該においデータの元となったバナナの色の予測と、当該バナナが指定の色に変化するまでの日数の予測とをさせることができる。
【0125】
説明の便宜上、入れ替え対象のバナナの２０２３年８月２０日１５時０分における成熟度レベルは３であり、色はハーフグリーンであると予測されたとする。また、入れ替え対象のバナナの現在の色であるハーフグリーンは、４日後にグリーンチップへと変化すると予測されたとする。アラーム検知日は２０２３年８月１９日であるから、入れ替え対象のバナナの色は、２０２３年８月２３日にはグリーンチップとなっている。
【0126】
監視装置９は、入れ替え対象のバナナの輸送先が許容する成熟度レベルは、バナナが当該輸送先に到着する日時における成熟度レベル以上か否かを判定する（ステップＳｔ１５４）。
【0127】
監視装置９は、入れ替え対象のバナナの輸送先が許容する成熟度レベルが、バナナが当該輸送先に到着する日時における成熟度レベル以上であると判定した場合（ステップＳｔ１５４；ＹＥＳ）、入れ替えが不要であると判断して、本処理フローを終了する。
【0128】
監視装置９は、入れ替え対象のバナナの輸送先が許容する成熟度レベルが、バナナが当該輸送先に到着する日時における成熟度レベル未満であると判定した場合（ステップＳｔ１５４；ＮＯ）、処理をステップＳｔ１５５へと進める。図２３の例では、入れ替え対象のバナナの輸送先、すなわちスーパーマーケットが許容する成熟度レベルは２である。つまり、スーパーマーケットが許容するバナナの色はライトグリーンである。ステップＳｔ１５３にて予測された通り、入れ替え対象のバナナがスーパーマーケットに到着する日時における色はハーフグリーンであり、成熟度レベルは３である。したがって、監視装置９は、入れ替え対象のバナナの輸送先が許容する成熟度レベルが、バナナが当該輸送先に到着する日時における成熟度レベル未満であると判定し、処理をステップＳｔ１５５へと進める。
【0129】
監視装置９は、貨物管理表を参照して、入れ替え対象の貨物６と同一品目かつ同一積載量の貨物を格納したコンテナがあるか否かを判定する（ステップＳｔ１５５）。
【0130】
監視装置９は、貨物管理表を参照して、入れ替え対象の貨物６と同一品目かつ同一積載量の貨物を格納したコンテナが無いと判定した場合（ステップＳｔ１５５；ＮＯ）、入れ替え失敗と判断して、本処理フローを終了する。
【0131】
監視装置９は、貨物管理表を参照して、入れ替え対象の貨物６と同一品目かつ同一積載量の貨物を格納したコンテナがあると判定した場合（ステップＳｔ１５５；ＹＥＳ）、当該コンテナの輸送先を、貨物６の輸送先の候補として選定し、処理をステップＳｔ１５６へと進める。説明の便宜上、監視装置９は、貨物管理表を参照して、コンテナＩＤが「８３７４９８２３３」のコンテナが、バナナを入れ替え対象のバナナと同じだけ積載していると判定したとする。このとき、監視装置９は、コンテナＩＤが「８３７４９８２３３」のコンテナの輸送先である「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」を輸送先の候補として選定する。
【0132】
監視装置９は、貨物輸送先管理テーブルを参照して、輸送先の候補が入れ替え条件を満たすか否かを判定する（ステップＳｔ１５６）。つまり、監視装置９は、コンテナＩＤが「８３７４９８２３３」のコンテナの輸送先である「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」が、入れ替え条件を満たすか否かを判定する。入れ替え条件とは、例えば、以下の（Ａ１）から（Ａ４）の４つである。
【0133】
（Ａ１）輸送先の候補が許容する成熟度レベルが、入れ替え対象のバナナを当該輸送先の候補に輸送した場合の到着予測日時における、入れ替え対象のバナナの成熟度レベル以上であること。
【0134】
（Ａ２）輸送先の候補に輸送予定のバナナを入れ替え対象のバナナの輸送先に輸送した場合の到着予測日時における、輸送先の候補に輸送される予定だったバナナの成熟度レベルが、入れ替え対象のバナナの輸送先が許容する成熟度レベル以下であること。
【0135】
（Ａ３）入れ替え対象のバナナを輸送先の候補に輸送した場合の到着予測日時が、アラーム検知日時に、入れ替え対象のバナナの色が輸送先の候補が許容するバナナの色に変化するまでの日数を加えた日時よりも前であること。
【0136】
（Ａ４）（Ａ１）から（Ａ３）の３つの条件を満たす輸送先の候補のうち、輸送先の候補に輸送予定のバナナを入れ替え対象のバナナの輸送先に輸送した場合の到着予測日時が最も早い輸送先であること。
【0137】
（Ａ１）の条件は、例えば、入れ替え対象のバナナを「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」へ輸送したとしても、当該バナナが「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」に到着した時点で、「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」が当該バナナを受け入れられない程度まで当該バナナの成熟が進んでいることを避けるための条件である。
【0138】
（Ａ２）の条件は、例えば、「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」に輸送予定のバナナを「ＳｕｐｅｒＸ」へ輸送したとしても、当該バナナが「ＳｕｐｅｒＸ」に到着した時点で、「ＳｕｐｅｒＸ」が当該バナナを受け入れられない程度まで当該バナナの成熟が進んでいることを避けるための条件である。
【0139】
（Ａ３）の条件は、例えば、以下のような場合を避けるための条件である。
【0140】
ステップＳｔ１５３にて、入れ替え対象のバナナの現在の色であるハーフグリーンが、「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」が許容する色であるグリーンチップに変化するまでの日数は４日であると予測された。すなわち、アラーム検知日が２０２３年８月１９日であるため、入れ替え対象のバナナは、２０２３年８月２３日にはグリーンチップに変化している。入れ替え対象のバナナを「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」に輸送したとしても、当該バナナが「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」に８月２３日よりも後に到着した場合、当該バナナの成熟が進み、「ＣａｋｅＭａｋｅｒ」が当該バナナを受け入れられない場合がある。このような場合を避けるために、入れ替え対象のバナナを輸送先の候補に輸送した場合の到着予測日時が、アラーム検知日時に、入れ替え対象のバナナの色が輸送先の候補が許容するバナナの色に変化するまでの日数を加えた日時よりも前であることが求められる。なお、説明を簡単にするため、日時のうち時刻は省略している。
【0141】
（Ａ４）の条件は、監視装置９が、ステップＳｔ１５５にて輸送先の候補を複数箇所選定した場合に、輸送先の候補を１つに絞るための条件である。
【0142】
なお、監視装置９は、輸送先の候補が入れ替え条件を満たすか否かの判定のために、ステップＳｔ１５３にて用いた公知の技術、例えば、予め生成した学習済みモデルを用いてよい。
【0143】
監視装置９は、輸送先の候補が入れ替え条件を満たさないと判定した場合（ステップＳｔ１５６；ＮＯ）、入れ替え失敗と判断して、本処理フローを終了する。
【0144】
監視装置９は、輸送先の候補が入れ替え条件を満たすと判定した場合（ステップＳｔ１５６；ＹＥＳ）、貨物輸送先管理テーブルを修正する（ステップＳｔ１５７）。そして、監視装置９は、入れ替え成功と判断して、本処理フローを終了する。図２３の例では、監視装置９は、貨物輸送先管理テーブルでコンテナＩＤ「２８４７４６９」とコンテナＩＤ「８３７４９８２３３」とが入れ替えられるように修正する。また、図２３の例では、到着予測日時は修正されていない。つまり、各貨物は本来の到着予測日時通りに輸送される。このように、貨物６の輸送先の入れ替えを行ったとしても、各貨物の到着予測日時の変更が生じないことが好ましい。また、監視装置９による貨物輸送先管理テーブルの修正が行われることで、ユーザまたは輸送のためのシステム等に、貨物６の輸送先の入れ替えの指示が送信されてよい。このように、監視装置９は、アラーム動作が実行された場合に、貨物６の異常の要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいてアクションを実行する。監視装置９は、アクションとして、例えば、貨物６の輸送先の変更、貨物６の再発注または異常要因の通知等を実行する。ここで、貨物６の輸送先の変更とは、貨物６の輸送先と他の貨物の輸送先との入れ替え、貨物６の輸送のキャンセルおよび貨物６の出荷業者への返品等を含む。
【0145】
（実施の形態１の変形例）
上記の実施の形態１では、コンテナ１０に格納される貨物６がバナナである例を説明した。しかしこれに限定するものではなく、貨物６はモータサイクルであってもよい。この場合、アラームレベル管理テーブルと輸送先別許容レベル管理テーブルとは、例えば、それぞれ図２４、図２５のようになる。
上記の実施の形態１では、コンテナ１０に格納される貨物６がバナナである例を説明した。しかしこれに限定するものではなく、貨物６はモータサイクルであってもよい。この場合、アラームレベル管理テーブルと輸送先別許容レベル管理テーブルとは、例えば、それぞれ図２４、図２５のようになる。
【0146】
図２４は、実施の形態１の変形例に係るオイルに対応するアラームレベル管理テーブルを説明するためのテーブル図である。貨物６がモータサイクルである場合、モータサイクルのオイルのにおいの有無に基づいてアラームレベルが規定される。オイルのにおいが無い場合、すなわち、オイルが漏れていない場合、においの程度を示すにおいレベルは０であり、アラームレベルは０である。一方、オイルのにおいが有る場合、すなわち、オイルが漏れている場合、においレベルは１であり、アラームレベルは１である。
【0147】
図２５は、実施の形態１の変形例に係る輸送先別許容レベル管理テーブルの例を説明するためのテーブル図である。貨物６がモータサイクルである場合、輸送先種別が個人輸入者である場合は、においレベルが０のみが許容される。一方、輸送先種別がディーラまたはメーカ等の個人輸入者以外である場合は、においレベルが１であっても許容される。これは、ディーラまたはメーカは、オイルが漏れていたとしても、自分たちで修理できるためである。
【0148】
図２６は、実施の形態１の変形例に係るアラーム動作と異常発生との時系列を説明するための概略図である。図２６に示す概略図１６０には、湿度変化を表すグラフ１６１と、温度変化を表すグラフ１６２と、加速度の変化を表すグラフ１６３と、照度の変化を表すグラフ１６４とが含まれる。また、概略図１６０には、各グラフが表す測定データの変化の時系列を説明するための日付が記されている。なお、説明の便宜上、日付のみ表示し、時刻は省略している。
【0149】
輸送されているモータサイクルのオイルは、日時Ｐ２の時点で漏れ、においセンサ１１によってオイルのにおいが測定される。計算装置８は、においデータに基づいて、オイルのにおい有りと分析する。また、監視装置９は、アラームレベルを１と認定し、アラーム電文を作成する。そして、監視装置９は、日時Ｐ２より以前の特定の期間の各種の測定データを取得し、要因分析を行う。監視装置９は、要因分析により、８月８日にコンテナ１０に何らかの衝撃が加えられ、その衝撃によってモータサイクルのオイルが漏れたと判断できる。
【0150】
（実施の形態１のまとめ）
以上の実施の形態１の記載により、少なくとも以下の技術が開示される。なお、括弧内には、実施の形態１において対応する構成要素等を例示しているが、これに限定されるものではない。
以上の実施の形態１の記載により、少なくとも以下の技術が開示される。なお、括弧内には、実施の形態１において対応する構成要素等を例示しているが、これに限定されるものではない。
【0151】
（技術１）
品質管理システム（例えば、品質管理システム１）は、貨物（例えば、貨物６）が格納されたコンテナ（例えば、コンテナ１０）内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理システムであって、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータ（例えば、においデータ４０）を生成するにおいセンサ（例えば、においセンサ１１）を少なくとも含み、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、においデータに基づいて貨物の状態を分析する計算装置（例えば、計算装置８）と、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいてアクションを実行する監視装置（例えば、監視装置９）と、を備える。
品質管理システム（例えば、品質管理システム１）は、貨物（例えば、貨物６）が格納されたコンテナ（例えば、コンテナ１０）内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理システムであって、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータ（例えば、においデータ４０）を生成するにおいセンサ（例えば、においセンサ１１）を少なくとも含み、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成する複数のセンサと、においデータに基づいて貨物の状態を分析する計算装置（例えば、計算装置８）と、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいてアクションを実行する監視装置（例えば、監視装置９）と、を備える。
【0152】
これにより、品質管理システムは、貨物のにおいに基づいて、貨物の状態を分析することができる。また、品質管理システムは、分析した貨物の状態に基づいて、アラーム動作を実行することができる。これにより、輸送関係者等のユーザは、輸送中の貨物の品質に異常が発生している可能性があることを確認できる。また、品質管理システムは、コンテナ内の状態に関する測定データに基づいて、貨物に発生している可能性がある異常の要因を分析できる。また、品質管理システムは、分析した異常要因と貨物のアラームレベルとに基づいて、品質管理のためのアクションを実行できる。このように、においに基づいて、貨物の状態を分析することで、コンテナを開梱することなく、貨物の品質を管理することができる。また、コンテナの開梱が必要無いため、コンテナの数が多い場合でも、品質管理システムにより貨物の品質を管理することができる。
【0153】
（技術２）
技術１に記載の品質管理システムにおいて、品質管理システムは、においセンサに空気を送り込むポンプ（例えば、ポンプ３）を更に備え、ポンプは、コンテナ内の空気と新鮮空気とを規定の時間間隔で交互ににおいセンサに送り、においセンサは、貨物のにおいと新鮮空気のにおいとを規定の時間間隔で交互に測定する。
技術１に記載の品質管理システムにおいて、品質管理システムは、においセンサに空気を送り込むポンプ（例えば、ポンプ３）を更に備え、ポンプは、コンテナ内の空気と新鮮空気とを規定の時間間隔で交互ににおいセンサに送り、においセンサは、貨物のにおいと新鮮空気のにおいとを規定の時間間隔で交互に測定する。
【0154】
これにより、においセンサに付着した貨物のにおい成分を定期的に除去できるので、においセンサによるにおいの測定の精度が悪くなることを避けることができる。
【0155】
（技術３）
技術１または２に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物の第１輸送先への到着予定日時に基づいて、当該到着予定日時における第１貨物の状態を予測し、当該予測結果と貨物の輸送先毎に規定された貨物の状態の許容範囲とに基づいて、第１貨物の第１輸送先への輸送可否を判定する。
技術１または２に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物の第１輸送先への到着予定日時に基づいて、当該到着予定日時における第１貨物の状態を予測し、当該予測結果と貨物の輸送先毎に規定された貨物の状態の許容範囲とに基づいて、第１貨物の第１輸送先への輸送可否を判定する。
【0156】
これにより、監視装置は、第１貨物の第１輸送先への到着予定日時における状態を予測することができる。また、監視装置は、輸送先毎に規定された貨物の状態の許容範囲に基づいて、第１貨物を第１輸送先へ輸送できないと判定することができる。
【0157】
（技術４）
技術３に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物を第１輸送先へ輸送できないと判定した場合、第１貨物の輸送先の変更または再発注を実行する。
技術３に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物を第１輸送先へ輸送できないと判定した場合、第１貨物の輸送先の変更または再発注を実行する。
【0158】
これにより、監視装置は、輸送先毎に規定された貨物の状態の許容範囲に基づいて、第１貨物を第１輸送先へ輸送できないと判定した場合、例えば、第１貨物の輸送先の入れ替え、輸送のキャンセル、返品または再発注を実行することができる。
【0159】
（技術５）
技術４に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物の輸送先を変更する場合、輸送先の候補を第２輸送先として選定し、第１貨物を第２輸送先に輸送した場合の到着予定日時を予測し、当該到着予定日時における第１貨物の状態を予測し、当該予測結果と許容範囲とに基づいて、第１貨物を第２輸送先に輸送可能であると判定し、かつ、第２輸送先に輸送予定の第２貨物を第１輸送先へ輸送した場合の到着予定日時を予測し、当該到着予定日時における第２貨物の状態を予測し、当該予測結果と許容範囲とに基づいて、第２貨物を第１輸送先に輸送可能であると判定した場合、第１貨物の第１輸送先と第２貨物の第２輸送先とを入れ替える。
技術４に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、第１貨物の輸送先を変更する場合、輸送先の候補を第２輸送先として選定し、第１貨物を第２輸送先に輸送した場合の到着予定日時を予測し、当該到着予定日時における第１貨物の状態を予測し、当該予測結果と許容範囲とに基づいて、第１貨物を第２輸送先に輸送可能であると判定し、かつ、第２輸送先に輸送予定の第２貨物を第１輸送先へ輸送した場合の到着予定日時を予測し、当該到着予定日時における第２貨物の状態を予測し、当該予測結果と許容範囲とに基づいて、第２貨物を第１輸送先に輸送可能であると判定した場合、第１貨物の第１輸送先と第２貨物の第２輸送先とを入れ替える。
【0160】
これにより、監視装置は、第１貨物の輸送先を、第１輸送先から第２輸送先へと変更し、第２貨物の輸送先を、第２輸送先から第１輸送先へと入れ替えることができる。
【0161】
（技術６）
技術４に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、輸送先の候補を複数箇所選定し、複数の候補それぞれに輸送予定の貨物を第１輸送先へ輸送した場合のそれぞれの到着予定日時を予測し、複数の候補のうち予測された到着予定日時が最も早い候補を、第１輸送先と入れ替える。
技術４に記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、輸送先の候補を複数箇所選定し、複数の候補それぞれに輸送予定の貨物を第１輸送先へ輸送した場合のそれぞれの到着予定日時を予測し、複数の候補のうち予測された到着予定日時が最も早い候補を、第１輸送先と入れ替える。
【0162】
これにより、監視装置は、第１貨物の輸送先の入れ替えのための複数の輸送先の候補を１つに絞ることができる。
【0163】
（技術７）
技術５に記載の品質管理システムにおいて、第２貨物の品目および積載量は、第１貨物の品目および積載量とそれぞれ同一である。
技術５に記載の品質管理システムにおいて、第２貨物の品目および積載量は、第１貨物の品目および積載量とそれぞれ同一である。
【0164】
これにより、監視装置は、同一品目かつ同一積載量の貨物を格納したコンテナの輸送先を入れ替えることができる。
【0165】
（技術８）
技術１から７のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、貨物の輸送先の変更を含む。
技術１から７のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、貨物の輸送先の変更を含む。
【0166】
これにより、品質管理システムは、貨物の品質管理のために、貨物の輸送先を変更することができる。つまり、品質管理システムは、例えば、貨物の輸送先の入れ替え、輸送のキャンセルまたは返品ができる。
【0167】
（技術９）
技術１から８のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、貨物の再発注を含む。
技術１から８のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、貨物の再発注を含む。
【0168】
これにより、品質管理システムは、貨物の品質管理のために、貨物を再発注することができる。
【0169】
（技術１０）
技術１から９のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、異常要因の通知を含む。
技術１から９のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、アクションは、異常要因の通知を含む。
【0170】
これにより、品質管理システムは、貨物の品質管理のために、貨物に発生している可能性がある異常の要因を、輸送関係者等に通知することができる。
【0171】
（技術１１）
技術１から１０のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、複数のセンサは、湿度センサ（例えば、湿度センサ１３）、温度センサ（温度センサ１２）、加速度センサ（加速度センサ１４）、照度センサ（照度センサ１５）およびＧＰＳセンサ（ＧＰＳセンサ１６）を含み、測定データは、コンテナ内の湿度データ、温度データおよび照度データと、コンテナの加速度データおよび位置情報とを含む。
技術１から１０のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、複数のセンサは、湿度センサ（例えば、湿度センサ１３）、温度センサ（温度センサ１２）、加速度センサ（加速度センサ１４）、照度センサ（照度センサ１５）およびＧＰＳセンサ（ＧＰＳセンサ１６）を含み、測定データは、コンテナ内の湿度データ、温度データおよび照度データと、コンテナの加速度データおよび位置情報とを含む。
【0172】
これにより、品質管理システムは、コンテナ内の温度データ、湿度データおよび照度データと、コンテナの加速度データおよび位置情報とに基づいて、貨物に発生している可能性がある異常の要因を分析できる。
【0173】
（技術１２）
技術１から１１のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、アラーム動作を実行した時刻に基づいて、特定の期間における測定データを取得する。
技術１から１１のいずれか１つに記載の品質管理システムにおいて、監視装置は、アラーム動作を実行した時刻に基づいて、特定の期間における測定データを取得する。
【0174】
これにより、監視装置は、異常が発生したと考えられる期間の測定データを取得することができる。
【0175】
（技術１３）
貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理方法は、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成し、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成し、においデータに基づいて貨物の状態を分析し、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいてアクションを実行する。
貨物が格納されたコンテナ内のにおいに基づいて貨物の品質を管理する品質管理方法は、コンテナ内のにおいを測定してにおいデータを生成し、コンテナ内の状態を測定して測定データを生成し、においデータに基づいて貨物の状態を分析し、貨物の状態の分析結果に対応するアラームレベルに基づいて、貨物の状態を通知するアラーム動作を実行するか否かを判定し、アラーム動作を実行した場合に、測定データと測定データに対応する閾値とに基づいて異常要因を分析し、アラームレベルと異常要因とに基づいてアクションを実行する。
【0176】
これにより、品質管理方法は、技術１と同様の効果を得ることができる。
【0177】
上述した実施の形態の機能は、上述した実施の形態の機能を実現するためのプログラムおよびアプリケーションを、ネットワークまたは記憶媒体などを用いてシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。
【0178】
また、上述した実施の形態の機能は、１つ以上の機能を実現する回路（例えば、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ（以下、「ＡＳＩＣ」と称する）、またはＦＰＧＡ）によって実現してもよい。
【0179】
以上、図面を参照しながら本開示に係る実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【0180】
本開示は、品質管理システムおよび品質管理方法として有用である。
【符号の説明】
【0181】
１ 品質管理システム
２ センサモジュール
３ ポンプ
４ 電源装置
５ 通信装置
６ 貨物
７ ネットワーク
８ 計算装置
９ 監視装置
１０ コンテナ
１１ においセンサ
１２ 温度センサ
１３ 湿度センサ
１４ 加速度センサ
１５ 照度センサ
１６ ＧＰＳセンサ
１７ トラクタ
１８ コンテナ船
４０ においデータ
５０ におい分析電文
８０ アラーム電文
１１０ 要因電文
２ センサモジュール
３ ポンプ
４ 電源装置
５ 通信装置
６ 貨物
７ ネットワーク
８ 計算装置
９ 監視装置
１０ コンテナ
１１ においセンサ
１２ 温度センサ
１３ 湿度センサ
１４ 加速度センサ
１５ 照度センサ
１６ ＧＰＳセンサ
１７ トラクタ
１８ コンテナ船
４０ においデータ
５０ におい分析電文
８０ アラーム電文
１１０ 要因電文
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】