CN109697520A - 交易设备以及交易设备中的货币项补充的方法 - Google Patents

交易设备以及交易设备中的货币项补充的方法 Download PDF

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Abstract

一种用于管理交易设备(1)中的货币项补充的方法和设备，所述交易设备被配置为接受的m多个货币项面值，其中，所述方法包括分析交易历史数据以产生统计结果，根据统计结果来确定最佳货币项补充时段以及货币项补充水平。

Description

交易设备以及交易设备中的货币项补充的方法
技术领域
本发明总体涉及管理被配置为在交换货物和/或服务的过程中接受货币项(item)的机器中的现金水平。具体而言，本发明涉及一种管理适于接收硬币或纸币或者这两者的组合的交易设备中的货币项补充的方法。
背景技术
尽管将在硬币处理的背景下描述本发明，但这仅仅是为了方便起见，并且应当理解，例如，本发明同样能适用于处理诸如纸币的其他项的货币。
常规地，自动售货机和游戏机、或者其他类似的交易机器或投币装置包括货币项接受器/分配器以及钱箱。通常，将以现金‘浮动’的形式对钱箱进行定期地清空和补充预定数量的货币项。现金浮动将包括被交易机器接受的货币面值中的每个货币面值的给定数量，并且通常计算针对每个面值的水平，以确保对货币项(纸币和硬币)的足够的供应，以用于在需要为机器的用户找零时进行分配。
存在的问题在于，对交易机器钱箱的定期清空以及利用预定浮动水平的货币项对其的重新填充是耗时且低效的。此外，难以在保持对于连续的交易机器功能足够的浮动水平的同时避免大量现金被不必要地存储在交易机器内的情况之间取得平衡。同样地，不同的交易机器常常需要不同的浮动水平。例如，游戏机将通常比自动售货机具有大得多的现金浮动，因为游戏机需要保留足够量的货币项，以便满足赢取头奖和奖金支出的需求。
另一问题的出现与交易机器的地理位置有关。某些地点的交易机器可能比其他区域的机器经历高得多的使用，导致需要更高频率的收集和补充操作。
本发明寻求解决与现有技术相关的前述问题。
发明内容
根据本发明的一方面，提供了一种管理在被配置为接受m多个货币项面值的交易设备中的货币项补充的方法，其中，所述方法包括分析交易历史数据以产生至少一个统计学分布，根据所述统计学分布来确定最佳货币项补充时段(period)和货币项补充水平。
优选地，所述方法包括：监测由所述交易装置执行的多次钱币交易；针对多个货币项面值中的每个货币项面值来确定在所述多次钱币交易中的每交易净支出分布；针对m个货币项面值中的每个货币项面值来确定在n次交易之后的货币耗尽的概率密度函数；基于m个概率密度函数，来确定在n次交易之后所述多个货币项面值中的至少一个货币项面值的货币耗尽的全局概率密度函数；通过交换m个货币项面值之间的货币项数量分配q来迭代地调节所述m个货币项的面值中的每个货币项面值的概率密度函数，直到所述全局概率密度函数等于预定概率T的交易的次数N收敛到稳定值；并使用为N的稳定值来计算最佳货币项补充时段，并且将针对其N为稳定的q设置为最佳货币项补充水平。
最佳货币项补充水平q包括一组货币项数量分配，并且对于i＝1至m，q＝q1+q2+...+qm。也就是说，q是针对给定补充操作所需要的货币项(例如，硬币)的总数量。
能够使用n次交易中的每次交易之间逝去的平均时间来计算最佳货币项补充时段。
优选地，由交易装置在本地监测和收集交易历史数据。备选地，由远程处理器件经由有线或无线网络连接来监测和收集交易历史数据。
优选地，交易控制器件被配置为记录交易历史数据并且包括统计模块。备选地，或者额外地，所述远程处理器件包括统计模块。
所述交易设备被配置为接受和处理硬币和/或纸币。
根据本发明的另一方面，提供了一种交易设备，所述交易设备被配置为接受m多个货币项面值，其中，所述交易设备包括：货币项验证器单元，其包括货币项输入部/输出部；货币项储存器件；货币项传输机构，其将货币项验证器单元和货币项储存器件相互连接；以及交易控制器件，其被连接到货币项验证器单元和货币项储存器件；其中，所述交易控制器件被配置为记录交易历史数据。
优选地，所述交易控制器件包括统计模块，所述统计模块被配置为执行对交易历史数据的统计学分析。
优选地，所述交易设备包括有线或无线网络接口，所述有线或无线网络接口被配置为与远程处理器件进行通信。
所述交易设备被配置为接受和处理硬币和/或纸币。
有利地，所述交易控制器件被配置为执行根据权利要求1至6中的任一项所述的方法。
有利地，所述远程处理器件被配置为执行根据权利要求1至6中的任一项所述的方法。
附图说明
现在将仅以范例的方式参考随附的附图来描述本发明的实施例，在附图中：
图1示出了根据本发明的交易设备的实施例；
图2示出了交易直方图；
图3示出了交易概率分布族；
图4示出了全局交易概率分布；
图5图示了交易设备再填充操作的频率的变化；并且
图6示出了交易设备的网络。
具体实施方式
如在图1中所示的，本发明的交易设备1包括货币项验证器单元2和货币项储存器件4。
货币项验证器单元2可以是常规的硬币验证器/接受器、常规的钞票验证器/接收器、或者是被配置为验证硬币和纸币两者的组合单元。货币项验证器单元2包括货币输入部/输出部3，使得交易设备1能够接收和分配货币项。
货币项验证器单元2经由货币传输机构5与货币项储存器件4相互连接，货币传输机构5适于以任何已知的常规方式将货币项传输到货币项储存器件4以及从货币项储存器件4传输货币项。
交易设备1包括交易控制器件6，交易控制器件6被配置为监测货币项的输入并且记录在交易操作的任意给定时段期间分配的货币项的每个面值的数量。交易控制器件6可以是被连接到货币项验证器单元2和货币项储存器件4的微处理器或者其他这样的合适的处理单元。
有利地，交易控制器件6并入了统计模块(未示出)，所述统计模块用于实施对交易数据的统计学分析并且执行相关联的统计学算法。
提供了显示单元7，以使得照看交易设备1的操作人员能够从交易控制器件6获得交易数据。
交易设备1并入了网络连接8，以使得交易数据能够从远程位置被访问。所述网络连接可以是针对有线或无线网络的接口。优选地，网络连接8使得能够经由因特网进行对交易设备1的远程询问。然而，应当理解，例如，能够使用其他网络，诸如移动电话网络或超窄带低功率广域网络。
货币项储存器件4可以采取多面值硬币投币斗的形式，如在本领域中公知的。备选地，或者组合地，储存装置6可以是一个或多个钞票储存鼓或堆垛单元。这样的钞票储存设备在本领域中也是公知的。
在操作中，交易设备1被配置为接受和处理m个面值的货币项(纸币或硬币)。在下文讨论的范例中，m＝8。在这里，所述交易设备被配置为仅接受硬币，并且可接受的面值是：€0.01，€0.02，€0.05，€0.1，€0.2，€0.5，€1以及€2。然而，应当注意，在根据本发明的方法中可以使用任何数量的面值。
在给定的交易设备1中，被存储在货币项储存器件6中的硬币的初始数量被定义为Q，其中，Q＝[q1，q2，...，qm]，并且qm是针对第m个面值而储存的硬币的数量。因此，任务是确定Q的最佳水平，以便在给定的交易时段(其可以是数天、数周或数月)内，针对任何面值的硬币短缺的概率被最小化或者被保持在预定风险水平T之内[见下文]。
首先，有必要对每个面值何时将耗尽做出预测，并且这是通过记录和分析特定交易设备的交易历史并且使用该信息来外推硬币短缺事件的概率来完成的。在优选实施例中，由交易控制器件6来记录和编译所述交易历史数据。然后，该数据被分析以产生针对m个面额中的每个面额的每交易净支出的直方图。
在图2中示出了范例直方图，并且所述分布图图示了每10次交易的硬币水平的净变化。交易被定义为在给定交易设备处的任何硬币输入或输出事件。
根据经归一化的直方图数据，能够根据所整理的交易数据的平均值(μ)和标准偏差(δ)来确定针对m个面值中的每个面值的概率密度函数(PDF)。
如果数据是针对每n次交易的净硬币变化来获得的，那么中心极限定理预测：随着n接近无穷大，PDF趋向于近似正态分布。因此，对于任何给定的n次交易，概率密度函数参数能够被定义为：
μn＝nμ (1)
根据公式(1)和(2)，能够通过下式来定义概率密度函数：
其中，x是每次交易的硬币数量的净变化。根据公式(3)，能够构建如在图3中所示的概率分布族。
在由图3所图示的范例中，对于每个硬币面值，我们具有单独的分布(被标记为10至17)。线18表示预定的阈值概率。在所示的范例中，这已经被选择为0.05的概率，并且这表示针对硬币短缺事件的选取的可接受的风险。应当理解，该水平能够被设置为任何风险值，并且这是由交易设备的操作者来确定的。
从图3能够看出，随着交易的次数增加，针对每个面值，硬币短缺事件的概率增加。在所示的范例中，线10表示针对€0.1硬币的PDF，线11是针对€0.05硬币的PDF，线12是针对€1.0硬币的PDF，线13是针对€0.50硬币的PDF，线14是针对€2硬币的PDF，线15是针对€0.02硬币的PDF，线16是针对€0.01硬币的PDF，并且线17是针对€0.20硬币的PDF。应当理解，该PDF族仅仅是范例，每个交易设备将具有PDF的独特集合，并且这些PDF可以随着时间而改变。
从图3中的线10能够看到，例如，针对€0.1硬币的硬币短缺发生的概率在500次交易附近超过可接受的阈值概率。相比之下，针对€0.10硬币(线16)的PDF直到900次交易附近才超过阈值。
对于特定给定的面值i，作为n的函数的用光的概率由下式给出：
公式(4)能够关于误差函数来表达：
根据公式(5)，能够确定针对m个面值中的任何一个面值发生硬币短缺事件的全局风险函数F(n)，并且这是通过下式给出的：
公式(6)提供了预测针对m个面值中的每个面值的硬币的给定初始量qm在特定数量的交易之后每个面值用光的概率的手段。全局概率函数的范例在图4中被示为线20。
如果T是预定阈值概率，即，不考虑面值的硬币短缺事件的最大可接受概率，那么T包括针对每个面值的硬币短缺事件的最大可接受概率的集合t1，t2，…，tm。根据公式(6)，T被定义为：
假设针对每个面值发生硬币短缺事件的概率是相同的，即，t1＝t2＝...tm＝t，那么t被定义为：
根据公式(6)，值N能够被确定，其中，N是针对硬币的m个面值中的任一个面值的硬币短缺事件的可能性已达到概率T之前已经发生的交易的次数。
优化
常规地，交易设备操作者更愿意使交易设备补充操作之间的时间段最大化，同时在他们负责的交易设备中的每个交易设备中保持或多或少恒定的钱币平衡。
使补充之间的时间段最大化并且维持恒定的钱币平衡等价于使在针对特定面值的概率密度函数等于t之前发生的交易的数量最大化。由此，能够针对具有给定硬币容量Cmax’的交易设备来定义恒定的总钱币值Z，其中：
这里，vi是第i个面值的钱币值(例如，€2)，并且ci是被第i个面值的硬币占据的容量的单位的数量。这里，容量的单位能够是单个硬币(或钞票)占据的体积，或者其可以是硬币(或钞票)的宽度。备选地，容量的单位可以是单个硬币占据的交易设备的总容量的比例或者容量的某种其他适合的度量。
为了确定针对每个硬币面值的最佳硬币水平，有必要对被分配给硬币面值中的每个硬币面值的容量的单位的数执行再分配操作。该过程遵循下文所描述的步骤。
步骤1
通过满足公式(9)和(10)的组合要求的加权的量来使概率t处具有最大值ni的面值的硬币的数量qi减小并且使概率t处具有最低值ni的面值的硬币的数量增加。然后，针对每个面值来确定概率t处的新的ni值，并且将这些新的值与针对来自面值分布族中的ni的中值进行比较[参见图3]。重复该过程，直到针对ni的重新计算的值中的任一个值从超过中值ni的值改变为小于中值ni’的值，或者重新计算的ni中的任一个从小于中值ni的值改变为大于中值ni的值。在这一点，确定针对N的新的值并且记录针对每个qi的当前值。
步骤2
重复步骤1，直到该数值范围n1-n8已成为固定的并且没有实质的变化可见和/或N的值已经达到静态极限，并且步骤2的进一步迭代不会产生总体变化。
当步骤2已经达到静态结论时，针对每个q1至q8的当前值被舍入到最接近的整数，并且这些值被确定为针对各自八个硬币面值中的每个硬币面值的最佳硬币补充水平。
根据N的静态值能够计算一时间段，能够从所述时间段确定最佳硬币补充频率。通常，这将通过确定交易之间的平均时间跨度并且将该时段乘以N来计算，以产生应当进行补充操作时的未来时间点。
范例
图3示出了针对欧元硬币的分布族。在执行上文所论述的步骤之后，确定了针对q的以下值：
q1(€0.1硬币)＝50
q2(€0.05硬币)＝25
q3(€1.0硬币)＝165
q4(€0.50硬币)＝80
q5(€2.0硬币)＝138
q6(€0.02硬币)＝15
q7(€0.01硬币)＝10
q8(€0.2硬币)＝75
N＝560次交易。
对于该特定的交易设备，交易之间的平均时间被确定为近似25分钟。由此计算得出，针对补充操作的最佳频率将为560小时，当被舍入到最近的整数天数时，其等于10天。
因此，针对该特定的设备的现金浮动是由针对每个面值的以上数量的硬币组成的€502.65，并且所述交易设备需要每10天被补充该量，直到并且除非上文所描述的计算步骤的重复产生了不同的浮动水平和/或补充频率。应当注意，该范例特异于针对具体交易观测时段的特定交易设备，并且对于任何给定的交易设备1，浮动优化的过程是动态的并且被重复地执行。优化过程的执行的频率以及在进行优化之前观测到的历史交易的数量是由(一个或多个)交易设备的操作者来确定和实施的。
通常，浮动水平和补充频率将由交易控制器件6的统计模块的操作来确定，并且该信息将被显示在显示单元7上，从显示单元7，能够由交易操作人员在对交易设备1的例行访问期间注意到详情。
在某些情况下，可能希望确保特定面值的硬币的数量不低于预定的最小值或者不超过预定的最大值。在这种情况下，如果在步骤1或步骤2中针对特定面值的qi分配变得太低或太高，那么该过程根据需要切换到次低或次高ni的面值。
图5示出了在执行和实施上文所描述的优化过程之后针对给定交易设备的补充频率的变化。
图形21示出了在优化之前的再填充操作的发生21'，图形22示出了在优化之后的再填充操作的频率。根据这两个图形的比较能够看出，在优化之后的再填充操作的发生22'已经明显减少，并且补充操作之间的时段变得更加规则。
图6图示了本发明的备选实施例，其中，从中央的远程位置控制针对交易设备的网络的浮动水平的优化。
这里，多个交易设备经由网络23被连接到交易服务器24和/或中央交易终端25。网络23可以是有线或无线的，但是优选地，交易服务器24和/或中央交易终端25通过因特网与交易设备1进行通信。
在本实施例中，由交易控制器件6从交易设备1中的每个交易设备收集交易数据，并且该数据被传输到交易服务器24。交易服务器24包括统计模块[未示出]，其整理并且存储针对每个交易设备的交易数据，并且执行如上文所描述的统计学分析和优化步骤。
交易设备的网络的操作者能够经由中央交易终端25来访问统计和优化流程的结果。中央交易终端25将向操作者显示合适的用户界面，所述用户界面详述网络中每个交易设备1的位置和标识，连同预测浮动水平(包括针对每个货币项面值的数量qi)以及下一次补充操作应当发生的日期。
备选地，该信息以合适的定期间隔从交易服务器24被自动地转发到中央交易终端25。
有利地，这使得操作者能够计划和调度补充例程，该补充例程考虑到了操作者负责的设备的网络内的交易设备中的每个交易设备的位置、补充预测日期以及所需的浮动水平。

Claims (16)

1.一种管理交易设备中的货币项补充的方法，所述交易设备被配置为接受m多个货币项面值，其中，所述方法包括分析交易历史数据以产生至少一个统计学分布，根据所述统计学分布来确定最佳货币项补充时段以及货币项补充水平。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
监测由所述交易设备执行的多次钱币交易；
针对所述多个货币项面值中的每个货币项面值来确定在所述多次钱币交易中的每交易净支出分布；
针对m个货币项面值中的每个货币项面值来确定在n次交易之后的货币耗尽的概率密度函数；
基于m个概率密度函数来确定在n次交易之后所述多个货币项面值中的至少一个货币项面值的货币耗尽的全局风险函数；
通过交换所述m个货币项面值之间的货币项数量分配q来迭代地调节针对所述m个货币项面值中的每个货币项面值的所述概率密度函数，直到所述全局风险函数等于预定概率T的交易的次数N收敛到稳定值；并且
使用N的所述稳定值来计算所述最佳货币项补充时段，并且将针对其N为稳定的q设置为最佳货币项补充水平。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，q包括一组货币项数量分配，并且对于i＝1至m，q＝q1+q2+...+qm。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述最佳货币项补充时段是使用所述n次交易中的每次交易之间逝去的平均时间来计算的。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，交易历史数据是由所述交易设备在本地监测和收集的。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，交易历史数据是由远程处理器件经由有线或无线网络连接来监测和收集的。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，交易控制器件被配置为记录交易历史数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述交易控制器件包括统计模块。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述远程处理器件包括统计模块。
10.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述交易设备被配置为接受和处理硬币和/或纸币。
11.一种被配置为接受m多个货币项面值的交易设备，其中，所述交易设备包括：
货币项验证器单元，其包括货币项输入部/输出部；
货币项储存器件；
货币项传输机构，其将所述货币项验证器单元与所述货币项储存器件相互连接；以及
交易控制器件，其被连接到所述货币项验证器单元和所述货币项储存器件；
其中，所述交易控制器件被配置为记录交易历史数据。
12.根据权利要求11所述的交易设备，其中，所述交易控制器件包括统计模块，所述统计模块被配置为执行对交易历史数据的统计学分析。
13.根据权利要求11所述的交易设备，其中，所述交易设备包括有线或无线网络接口，所述有线或无线网络接口被配置为与远程处理器件进行通信。
14.根据权利要求11所述的交易设备，其中，所述交易设备被配置为接受和处理硬币和/或纸币。
15.根据权利要求11所述的交易设备，其中，所述交易控制器件被配置为执行根据权利要求1至6中的任一项所述的方法。
16.根据权利要求13所述的交易设备，其中，所述远程处理器件被配置为执行根据权利要求1至6中的任一项所述的方法。
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