EP3707659A1 - Verfahren zum herstellen eines produktes mittels einer getränkezubereitungsmaschine, system zur durchführung des verfahrens und maschinen-backend für eine getränkezubereitungsmaschine - Google Patents

Verfahren zum herstellen eines produktes mittels einer getränkezubereitungsmaschine, system zur durchführung des verfahrens und maschinen-backend für eine getränkezubereitungsmaschine

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Publication number
EP3707659A1
EP3707659A1 EP18795673.5A EP18795673A EP3707659A1 EP 3707659 A1 EP3707659 A1 EP 3707659A1 EP 18795673 A EP18795673 A EP 18795673A EP 3707659 A1 EP3707659 A1 EP 3707659A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
machine
identifier
preparation
backend
rule
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP18795673.5A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Friedrich KROSS
Dominik FRANKE
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tchibo GmbH
Original Assignee
Tchibo GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tchibo GmbH filed Critical Tchibo GmbH
Publication of EP3707659A1 publication Critical patent/EP3707659A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/12—Hotels or restaurants
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08—Payment architectures
    • G06Q20/18—Payment architectures involving self-service terminals [SST], vending machines, kiosks or multimedia terminals
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F13/00—Coin-freed apparatus for controlling dispensing or fluids, semiliquids or granular material from reservoirs
    • G07F13/06—Coin-freed apparatus for controlling dispensing or fluids, semiliquids or granular material from reservoirs with selective dispensing of different fluids or materials or mixtures thereof
    • G07F13/065—Coin-freed apparatus for controlling dispensing or fluids, semiliquids or granular material from reservoirs with selective dispensing of different fluids or materials or mixtures thereof for drink preparation

Definitions

  • the invention relates to beverage preparation machines for preparing beverages or the like, for example from a portion package with a portion package (eg capsule) and an extraction material (for example coffee) contained in the portion package.
  • a portion package eg capsule
  • an extraction material for example coffee
  • it relates to a method for producing a product by means of a beverage preparation machine, a system for carrying out the method and a machine backend for a beverage preparation machine.
  • Beverage preparation machines for preparing beverages or the like from an extraction material present in a portion packaging are known, for example, as coffee or espresso machines.
  • the portion packages are designed as a capsule, in which the extraction material, for example. Airtight is completed.
  • the capsule is placed in a capsule receptacle and pierced, for example on two opposite sides. On the first side then an extraction liquid - generally hot water - is introduced. On the second side, the extraction product is discharged from the capsule. This happens in a so-called brewing module.
  • the beverage preparation machine can produce a beverage or, generally speaking, a total product of two partial products.
  • European Patent Application No. 15 194 735 describes a method of operating a beverage preparation machine to produce a product of multiple partial products, wherein proportions of the partial products can be adjusted by a user on a graphical display of the proportions.
  • European Patent Application No. 15 194 667 describes a method of operating a beverage making machine using cooking parameters determined by a serving code of a sachet. In this case, individual preparation parameters can be adapted by a user.
  • the option of communication of the beverage preparation machine with an operating device is described, which may be mobile and portable, such as a mobile phone or smartphone.
  • Preparation instructions or recipes can be communicated to the beverage preparation machine with the operating device, or preparation instructions stored in the beverage preparation machine can be modified.
  • a formulation specification may define proportions of partial products and / or ingredients such as brewing times and temperatures according to individual preferences of users.
  • individualized preparation instructions can be stored in a beverage preparation machine.
  • Such individualized preparation instructions may also have their own individualized name, for example "Karl's entering" or "Morgan's payment”.
  • Preparation regulations can, depending on how a user interface is configured, be selected on the beverage preparation machine and / or on the control unit. In a subsequent step, the production of the product can be triggered according to the selected preparation rule. This can also be done on the beverage preparation machine and / or on the operating device or both.
  • a preparation rule via a voice-controlled system. It can be used on an existing infrastructure for speech recognition and command processing.
  • Such an existing system is for example the device “Amazon Echo” in combination with Alexa Voice Services in the Amazon cloud.
  • Other known systems are "Google Home” by Google and "S” by Apple.
  • Amazon provides a third-party feature set called Skills. This allows voice commands to the Amazon Echo device that relate to these third-party features to be recognized and forwarded to third-party servers.
  • replies can be processed by the server of the third-party provider and corresponding responses can be generated to the user and output in spoken form by Amazon Echo.
  • the system could have a name of a ready-to-use. hereafter also referred to as a recipe name for brevity, recognized and transmitted to a beverage preparation machine as a selected preparation rule as part of a command to prepare a beverage.
  • a recipe name for brevity recognized and transmitted to a beverage preparation machine as a selected preparation rule as part of a command to prepare a beverage.
  • Alexa In combination with the described individualized preparation instructions, however, there is the problem that persons can name, write and pronounce their recipes as they wish. Alexa is limited in this regard: So recognize Alexa eg the word “Morgan's Coffee” depending on “Morgan's Coffee”, “Morgan's Coffee”, “Morning Coffee”, “Morning cafe”, “Morning Coffee”, “Morning Coffee”, etc. Based on such different possible interpretations is an assignment a voice input to the actual recipe name very difficult.
  • WO 01/12038 describes a process for "delayed Ii herring" for the production of individualized variants of fresh coffee based on an extract which has been brewed for a very long time - maximum of 48 hours. This extract is filtered based on user preferences.
  • the user preferences are processed with a "customization director". This can be realized in a server outside a beverage preparation machine. In the "customization director" a recipe is generated from the user preferences. It can use stored data associated with the identity of the user. However, no identifier is processed which identifies a preparation rule.
  • At least one of these objects solves a method for manufacturing a product by means of a beverage preparation machine, a system for carrying out the method, and a machine backend for a beverage dispensing machine.
  • the method for producing a product by means of a beverage preparation machine comprises the following steps:
  • the backend request having an identifier for identifying a preparation rule and a configuration identifier
  • User profiles is assigned to the individual identifier, the user profile corresponding to the
  • Beverage preparation machine wherein the machine order the
  • These identifiers are common to all users of beverage preparation machines controlled by the method, and thus also to all individual configurations of speech recognition devices and users and beverage preparation machines.
  • This set of identifiers may include, for example, twenty or less, or forty or fewer or sixty or fewer identifiers.
  • an infrastructure that can handle only such a limited set of voice commands can be used.
  • the individualization of the orders is carried out by determining in each case by means of an identifier whether the order has a generic identifier or an individual identifier. If an individual identifier is present, the preparation rule determined therefrom depends on an onfiguration identifier.
  • the configuration identifier identifies a specific configuration of a specific voice interface, at least one beverage preparation machine and a user profile, ie their assignment to one another. This assignment can be called configuration information.
  • the configuration information associates an interface identifier of the voice interface with a user identifier and / or at least one machine identifier.
  • the configuration identifier may be the same as the interface identifier or user identifier or machine identifier.
  • a user can use several beverage preparation machines. Accordingly, a user identifier can be assigned a plurality of machine identifiers. Even a voice interface can be assigned to several beverage preparation machines. Accordingly, a plurality of machine identifiers can be assigned to an interface identifier in the configuration information.
  • the configuration information On the basis of the configuration information can be determined based on the voice interface from which the order comes, for which user and / or which Getränkezurungsmaschinc the order applies. This determination can, depending on the embodiment, happen in the speech recognition backend or in the machine backend.
  • a user identifier or an associated user profile
  • the individual preparation instructions are advantageously stored in the machine backend and assigned to the user identifier, as well as the individual identifiers and optionally also ZuOrdstedsvorschriften (see below).
  • the step of producing the product by means of the beverage preparation machine may include sub-steps for confirming the correctness of the selected preparation rule, and / or for checking whether production is possible, and / or for triggering production separately by the user by a further operation.
  • this operating step may be an interaction with the beverage preparation machine, the voice interface or a remote operator console communicating with the beverage preparation machine, for example a smartphone.
  • the step of determining a preparation rule includes the step of:
  • a preparation rule which is assigned to this, wherein the assignment is independent of a user profile. This can be done on the basis of a list which assigns a preparation rule to a generic identifier. Such a list or, in general, the assignment realized therewith is typical. stored in the machine backend. In other embodiments, it is stored the beverage preparation machine. The assignment is thus generally independent of configuration information as described above, or by a user or a user test, respectively, and can also be independent of the interface identifier and / or of the machine identifier.
  • the Maschincn backend a voice recognition backend a backend response to issue an error message through a voice interface.
  • a preparation specification is assigned directly to an individual identifier, and individual identifiers and assigned preparation instructions are stored in the machine backend.
  • multiple user profiles are stored in the machine backend, and each user profile has a user-specific list of user profiles individual identifiers and their assignment to user-specific
  • the selection of the user profile can take place on the basis of a configuration identifier, that is to say of a user identifier or of a face-to-face identifier or a machine identifier.
  • the machine order specifies the preparation rule corresponding to the individual identifier or the generic identifier by the machine order having this preparation rule.
  • the preparation instructions are transmitted to the beverage preparation machine and used in the beverage preparation machine for production.
  • a stored list of preparation instructions and their assignment to individual identifiers or generic identifiers is available in the machine backend.
  • the machine order specifies the preparation rule corresponding to the individual identifier or the generic identifier by the machine order having the individual identifier and the generic identifier, respectively.
  • the individual identifier is transmitted to the beverage preparation machine, and in the beverage preparation machine is selected based on a stored list of preparation rules that and used for the production, which corresponds to the individual Identi ficator respectively the generic identifier.
  • a configuration information is implicitly included, since the concrete beverage preparation machine was determined based on this information and knows itself only a set of individual identifiers.
  • provisions for preparation are each assigned to an individual identifier indirectly via a ZuOrdnungsvorschrift and a personal identifier.
  • a preparation rule is assigned to an individual identifier in each case indirectly via an assignment rule and a personal identifier, and the assignment rule is determined on the basis of configuration information which has an assignment of the assignment rule to a configuration identifier, in particular in the form of one or more of the following information :
  • an associated personal identifier is determined via the assignment rule and, in turn, an associated preparation rule based thereon.
  • assignments can be directly represented in the system, especially in the machine backend, or indirectly via other identifiers.
  • the configuration information based on a given machine identifier, interface identifier, user identifier, etc., clearly allows one of several assignment rules to be determined.
  • a plurality of assignment rules are stored in the machine backend.
  • the assignment rule used in a particular job is determined in the machine backend using the configuration information.
  • the method comprises the step:
  • the voice interface is typically a device having a microphone, a speaker, and a data processing unit configured to capture and digitize acoustic signals with the microphone and transmit as a job voice file to a voice recognition backend and feedback voice files from the voice recognition -Backend to receive and output as acoustic signals with the speaker.
  • the speech recognition backend can process the job language file and determine whether it contains a job for making a product using a beverage maker and, if so, determine the identifier.
  • the creation of an order includes the transfer to a recipient of the order.
  • the transmission can be done by means of a push or a pull method.
  • a transmission of the machine order to the beverage preparation machine is done by means of a pull process by the beverage preparation machine in the machine B ackend asks if a machine order is present, and triggers its transmission to the beverage preparation machine in the presence of a machine order.
  • the method has the additional steps of:
  • the machine confirmation may contain information about the following alt:
  • the system includes a beverage preparation machine and a machine backend, and is configured to perform the method.
  • the machine backend for a beverage maker is configured to perform the following steps
  • Identifier for identifying a preparation rule has and a configuration identifier
  • a preparation rule which in a user profile the associated with the individual identifier, the user profile being determined according to the configuration identifier
  • the machine billing is typically a data processing system and includes storage means having computer program code means stored therein which describe a computer program and data processing means for executing the computer program, the execution of the computer program carrying out the method according to the invention.
  • a method of selecting a product to be made by a beverage making machine that is feasible without manufacturing the product includes the steps as noted above in the machine backend.
  • a corresponding computer program can be loaded and executed on a data processing unit, and executes the method with the steps mentioned above in the machine backend when it is executed.
  • the computer program is typically loadable into an internal memory of a digital data processing unit and has computer program code means which, when executed in a digital data processing unit, bring them into execution of the method according to the invention.
  • a computer program product comprises a data carrier, or a computer-readable medium, on which the computer program code means are stored.
  • Figure 1 shows a structure of a system for producing a product with a
  • FIG. 3 shows a flow chart of a method for operating the system.
  • FIG. 1 schematically shows a structure of a system for producing a product by means of a beverage making machine using a voice input and output system.
  • the system comprises a beverage preparation machine 1, a machine backend 2, a voice recognition backend 3 and a voice interface 4.
  • the beverage preparation machine 1 is for producing a beverage, also called product, formed with one or more partial products, in accordance with preparation instructions or recipes 14.
  • the beverage preparation machine 1 w r eist has means for data processing and for communication with other devices, typically over a wired or wireless computer network. For unambiguous identification, ie for differentiation from other beverage preparation machines, it has a masehine identifier 11.
  • the beverage preparation machine 1 can receive or store preparation instructions 14, by means of which the preparation of products can be controlled.
  • Each of the preparation instructions 14 is uniquely determined by an identifier. In the embodiments according to FIG. 1, preparation instructions 14 and their assignment to an individual identifier 24 or a generic identifier 34 are stored in the machine backend 2.
  • the generic identifiers 34 are associated with standard formulation rules 14 which are defined and invariable to all users.
  • the generic identifiers 34 are shortened by x, y, z. w, v denotes, in reality they are for example “Ristretto”, “Espresso”, “Caffe”, “Caffe grande”, “Caffe crema”. "Caffe latte”, “Caffe cappucino”, “Milk froth cold”, “Milk froth warm”, etc.
  • generic identifiers 34 may be present for analogous terms in other languages, particularly English.
  • the individual identifiers 24 are associated with individual preparation instructions 14 which are adaptable by the users.
  • the individual preparation instructions 14 may each be assigned to a user identifier 21 (as shown in the figure) and / or an engine identifier 11 (not shown).
  • the association between individual identifiers 24 and preparation rules 14 is each user-dependent and may be stored in a user profile 26 identified by the user identifier 21.
  • the individual identifiers 24 are abbreviated to a, b, c, in reality they are for example "morning coffee", “favorite coffee", “pick-me-up”, etc.
  • individual identifiers 24 for analogous names in other languages, especially English.
  • personal identifiers 27 may be stored. These can be defined or processed in the same way by the user and the machine backend 2. They differ from the individual identifiers 24 in that their values have no equivalent in the speech recognition backend 3.
  • Identifiers 27 abbreviated to m, n, o, p, q, in reality they are for example "Karl's coffee”, “Erich's espresso”, “Claudia's cappuccino”. Etc.
  • the machine backend 2 can communicate bidirectionally with a plurality of beverage preparation machines 1 via a communication link.
  • the voice recognition backend 3 can communicate bidirectionally with the machine backend 2 via a further communication link.
  • the speech recognition backend 3 has a speech recognition system and a domain-specific subsystem ("skills") that are designed to recognize and process specific commands for a particular application, in this case the activation of beverage maker 1 of a particular manufacturer.
  • the subsystem may, among other things, extract the identifiers 44, ie the generic identifiers 34 and the individual identifiers 24, from a spoken command.
  • the voice interface 4 comprises a microphone, a speaker and a data processing unit. It detects acoustic signals and transmits them in digital form as a job voice file 42 to the voice recognition backend 3. Feedback voice files 33 from the voice recognition backend 3 are output as acoustic signals with the speaker.
  • An example of a speech recognition backend 3 is the initially mentioned by Amazon realized and usable by third party echo system. This has an "Alexa backend" for processing audio data of the Amazon Echo device as a voice interface 4, and a lambda system for the realization of "skills" for Drittanbictcr.
  • the lambda system can recognize, based on the processed audio files, an order to a beverage preparation machine 1 and a generic identifier 34 from a limited set of predetermined third-party generic identifiers 34.
  • the lambda system is one Amazon's architecture, runs in the Amazon cloud, and implements functionalities that combine third-party skills with language.
  • an association between machine identifier 1 1, interface identifier 41 and user identifier 21 can be made. This defines configuration information, and each of these identifiers can serve as a configuration identifier.
  • an order received by the voice interface 4 can be assigned to a user and / or a beverage preparation machine 1. Local information can thus be ascertained for an order, such as order specifications 25 (see below), individual identifiers 24 and preparation instructions 14. Depending on how the system is operated, this local information is assigned to a user or beverage preparation machine 1 and is sent via the user identifier 21 or determined the machine identifier 11.
  • a user defines, for example via a configuration program which is executed on an operating device, a preparation rule 14 according to his own taste and assigns it to one of the predetermined individual identifiers 24.
  • FIG. 2 shows an alternative embodiment of the machine backend 2.
  • the individual identifiers 24 therein are not assigned directly to a preparation rule 14, but indirectly via an assignment rule 25 and a personal identifier 27.
  • a personal identifier 27 can, as in the embodiment 1, defined by a user and associated with a preparation rule 14. This assignment and thus the preparation rule 14 can be stored in the machine B ackend 2 or in the beverage preparation machine 1.
  • An assignment rule 25 thus assigns a personal identifier 27 to an individual identifier 24 in each case.
  • Individual identifiers 24 are also common to all beverage preparation machines 1 and users in this embodiment.
  • Personal identifiers 27 are each individually customizable for a user and / or a beverage maker 1.
  • preparation instructions 14 and associated personal identifiers 27 are stored in the beverage preparation machine 1, and the assignment rule 25 of individual identifiers 24 to the personal identifiers 27 is stored in the machine backend 2.
  • additional provisions 25 can also be assigned to beverage preparation machines 1. Then, in the machine backend 2 ZuOrdnungsvorschriften 25 for several beverage preparation machines 1 are stored, each of the beverage preparation machines 1 such ZuOrd Vietnamesesvorschrift 25 directly (for example, by the machine identifier 11 of the beverage preparation machine 1) or indirectly (for example, by a user identifier 21, in turn, the machine identifier 1 is assigned) is assigned.
  • FIG. 3 shows a flowchart of a method for operating the system for producing a product with a beverage preparation machine.
  • the use cases mentioned therein are, for example, the preparation of a drink, the preparation of a drink at a specific time (absolutely specified), the preparation of a drink after a certain time (relatively specified), the request for the possibilities offered by the beverage preparation machine 1 , etc.
  • the following steps can be performed.
  • voice interface 4 for example an Alexa or Echo device:
  • Speech Recognition Backend 3 for example Alexa backend from Amazon: a. Receives the job language file 42 with raw sound files and
  • Beverage preparation machines 1 for example, according to a "skill” defined in Amazon Alexa, with the command "Alexa start Qbo and ⁇ Y>", so ⁇ Y> is sent to the Lambda system for Qbo.
  • Speech Recognition Backend 3 for example Amazon Lambda System: a.
  • espresso is a fixed variable corresponding to a generic identifier 34 for a standard preparation rule 14 from Qbo.
  • Machine A now wants to have Variable C via Use Gasses B.
  • A is a specific one
  • Machine Identifier 1 1 meaning that an association between Interface Identifier 41 and Machine Identifier 11 was performed based on configuration information in Speech Recognition Backend 3
  • the Use Gases is "make beverage”
  • C is an identifier 44, which is an individual identifier 24 or a generic identifier 34.
  • a. Keeps active connection to machine backend 2.
  • the beverage preparation machine 1 builds up the connection and pulls recipes directed at it with the "pull-mechamsmus" (no push possible) from the machine backend 2.
  • c Depending on the use of gases, it triggers the brewing.
  • the brew can be triggered, it can transmit a confirmation as machine feedback 13 to the speech recognition backend 3. Otherwise, e.g. if water is missing, it can transmit an error message as machine feedback 13.
  • Machine Backend 2 F. Machine Backend 2:
  • a. Receives the answer and converts it into a language file.
  • b. Transmits the voice message as feedback voice file 33 to the voice interface 4.
  • a control unit of the beverage preparation machine 1 has a memory in which, inter alia, preparation instructions or recipes are stored.
  • a preparation rule has at least control information that can be converted into commands for controlling the beverage preparation machine 1.
  • control information comprises flow information which specifies a sequence of steps which are defined by the Beverage preparation machine 1 to produce a total products are executed.
  • the control information for example, temperatures, volumes, times, etc. - in the following also generally called preparation parameters - which parameterize a flow.
  • exercise information represents "turn on the auxiliary unit heater, turn on the pump of the brewing module for fifteen seconds, wait at least five seconds after the pump is turned off until the heater is at set temperature, turn on the breast pump for twelve seconds".
  • the times and temperatures mentioned in this example may be specified by formulation parameters and / or determined by the controller in accordance with other formulation parameters and sensor readings.
  • a preparation rule may also contain user instructions. These instructions are part of the overall product preparation and must be performed by a user. For this purpose, the user instructions can be displayed by means of an output unit of the beverage preparation machine or a user interface of a remote operating device (for example, a smartphone).
  • Such user instructions are “add ice cubes now” or “measure 20ml caramel syrup” or “add the prepared caramel syrup now” or “stir please” or “please check if inserted capsule and recipe match” etc.
  • a user instruction may be of a visual nature Be accompanied representation, for example, the product to be produced, a selected or actually inserted capsule, etc.
  • a preparation rule may include formulation parameters that may be adjusted by the user, as well as preparation parameters that are not user-customizable.
  • Adaptable preparation parameters are, for example, (volume) fractions of partial products in the overall product, a total amount, or the temperature of a partial product.
  • the cooking instructions may include a default or default value that is used when the user does not adjust the parameter.

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Abstract

Ein Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschme (1) weist die Schritte auf: • mittels eines Maschinen-Backends (2) zu einer Getränkezubereitungsmaschine (1), Empfangen eines Backend- Auftrags (32), wobei der Backend- Auftrag (32) einen Identifikator (44) zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift (14) aufweist sowie einen Konfigurationsidentifikator; • Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift (14) durch Ermitteln, o falls der Identifikator (44) gleich einem individuellen Identifikator (24) ist, einer Zubereitungsvorschrift (14), welche in einem von mehreren Benutzerprofilen (26) dem individuellen Identifikator (24) zugeordnet ist, wobei das Benutzerprofil (26) entsprechend dem Konfigurationsidentifikator bestimmt wird; · mittels des Maschinen-Backends (2), Erzeugen eines Maschinen- Auftrags (22) an die Getränkezubereitungsmaschine (1), wobei der Maschinen- Auftrag (22) die Zubereitungsvorschrift (14) spezifiziert; • mittels der Getränkezubereitungsmaschine (1), Herstellen des Produktes entsprechend der Zubereitungsvorschrift (14).

Description

VERFAHREN ZUM HERSTELLEN EINES PRODUKTES MITTELS EINER GETRÄNKEZUBEREITUNGSMASCHINE, SYSTEM ZUR DURCHFÜHRUNG DES VERFAHRENS UND M ASCH IN EN-BACKEND FÜR EINE GETRÄNKEZUBEREITUNGSMASCHINE
Die Erfindung betrifft Getränkezubereitungsmaschinen zum Zubereiten von Getränken oder dergleichen, beispielsweise aus einer Portionspackung mit einer Portionsverpackung (bspw. Kapsel) und einem in der Portionsverpackung enthaltenen Extraktionsgut (bspw. Kaffee). Sie betrifft insbesondere ein Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine, ein System zur Durchführung des Verfahrens und ein Maschinen-Backend für eine Getränkezubereitungsmaschine.
Getränkezubereitungsmaschinen zum Zubereiten von Getränken oder dergleichen aus einem in einer Portionsverpackung vorhandenen Extraktionsgut sind beispielsweise als Kaffee- oder Espressomaschinen bekannt. In vielen entsprechenden Systemen sind die Portionsverpackungen als Kapsel ausgebildet, in denen das Extraktionsgut bspw. luftdicht abgeschlossen ist. Für die Extraktion wird die Kapsel in einer Kapselaufnahnie platziert und angestochen, beispielsweise an zwei einander gegenüberliegenden Seiten. Auf der ersten Seite wird dann eine Extraktionsflüssigkeit - im Allgemeinen heisses Wasser - eingeleitet. Auf der zweiten Seite wird das Extraktionsprodukt aus der Kapsel ausgeleitet. Dies geschieht in einem sogenannten Brühmodul. Neben einem Brühmodul können eine oder mehrere weitere Einheiten zum Fördern und Beifügen einer weiteren Getränkekomponente wie beispielsweise Milch vorliegen. So kann die Getränkezubereitungsmaschine ein Getränk oder allgemein gesprochen ein Gesamtprodukt aus zwei Teilprodukten herstellen.
Die europäische Patentanmeldung Nr. 15 194 735 beschreibt ein Verfahren zum Betrieb einer Getränkezubereitungsmaschine zum Herstellen eines Produktes aus mehreren Teilprodukten, wobei Mengenanteile der Teilprodukte durch einen Benutzer auf einer grafischen Anzeige der Mengenanteile angepasst werden können.
Die europäische Patentanmeldung Nr. 15 194 667 beschreibt ein Verfahren zum Betrieb einer Getränkezubereitungsmaschine unter Verwendung von Zubereitungsparametern, die anhand eines Portionencodes einer Portionspackung bestimmt werden. Dabei sind einzelne Zubereitungsparameter durch einen Benutzer anpassbar.
In den oben genannten Patentanmeldungen ist unter anderem die Option einer Kommunikation der Getränkezubereitungsmaschine mit einem Bediengerät beschrieben, welches mobil und tragbar sein kann, beispielsweise ein Mobiltelefon oder Smartphone. Mit dem Bediengerät können Zubereitungsvorschriften oder Rezepte an die Getränkezubereitungsmaschme übermittelt werden, oder Zubereitungsvorschriften, welche in der Getränkezubereitungsmaschine gespeichert sind, können modifiziert werden. Eine Zubereitungsvorschrift kann beispielsweise Mengenverhältnisse von Teilprodukten und/oder Ilerstellungsparamctcr wie Brühzeiten und -Temperaturen gemäss individuellen Vorlieben von Benutzern definieren. Somit können in einer Getränkezubereitungsmaschine individualisierte Zubereitungsvorschriften gespeichert sein. Solche individualisierten Zubereitungsvorschriften können auch einen eigenen, individualisierten Namen aufweisen, beispielsweise "Karl's Kaffee" oder "Morgan's Kaffee". Zubereitungsvorschriften können, je nachdem, wie ein User-Interface ausgestaltet ist, an der Getränkezubereitungsmaschine und/oder am Bedien gerät ausgewählt werden. In einem anschliessenden Schritt kann die Herstellung des Produktes entsprechend der gewählten Zubereitungsvorschrift ausgelöst werden. Auch dies kann an der Getränkezubereitungsmaschine und/oder am Bediengerät oder beiden geschehen.
Als Alternative oder ergänzend zum vorangehend beschriebenen ist es denkbar, eine Auswahl einer Zubereitungsvorschrift über ein sprachgesteuertes System vorzunehmen. Dabei kann auf eine existierende Infrastruktur zur Spracherkennung und Befehlsverarbeitung zurückgegriffen werden. Ein solches bestehendes System ist beispielsweise das Gerät "Amazon Echo" in Kombination mit Alexa Voice Services in der Amazon-Cloud. Andere bekannte Systeme sind "Google Home" von Google und "S " von Apple. Nebst standardisierten Funktionen bietet Amazon eine Infrastruktur für Funktionen für Drittanbieter, sogenannte Skills. Damit können Sprachbefehle an das Amazon Echo-Gerät, welche sich auf diese Funktionen der Drittanbieter beziehen, erkannt werden und an Server des Drittanbieters weitergeleitet werden. Ebenso können Antworten vom Server des Drittanbieters verarbeitet werden und daraus der Situation entsprechende Antworten an den Benutzer generiert und in gesprochener Form durch Amazon Echo ausgegeben werden.
Mit dem System könnte ein Name einer Zu bere i t un gs v orsc h i t . im Folgenden der Kürze wegen auch Rezeptname genannt, erkannt und einer Getränkezubereitungs- maschine als gewählte Zubereitungsvorschrift übermittelt werden, als Teil eines Befehls zum Zubereiten eines Getränkes.
In Kombination mit den beschriebenen individualisierten Zubereitungsvorschriften ergibt sich aber das Problem, dass Personen ihre Rezepte beliebig nennen, schreiben und aussprechen können. Alexa ist diesbezüglich aber eingeschränkt: So erkennt Alexa z.B. bei dem Wort "Morgan's Kaffee" je nachdem "Morgans Kaffee", "Morgan's Kaffee", "Morgens Kaffee", "Morgens Cafe", "Morgenkaffee", "Morgenskaffee", etc. Ausgehend von solch unterschiedlichen möglichen Interpretationen ist eine Zuordnung einer Spracheingabe zu dem tatsächlichen Rezeptnamen sehr schwierig.
Ferner ist keine Lösung für Drittanbieter vorgesehen, mit welcher individuelle Namen von Zubereitungsvorschriften hinterlegt werden können. Es ist nur möglich, für einen Skill, beispielsweise den Ski 11 "Kaffeemaschinensteuerung des Herstellers Qbo" eine Menge von Rezeptnamen zu hinterlegen, welche für alle Nutzer des Skills global dieselben sind. Dies würde bedeuten, dass das Spracherkennungssystem bei sämtlichen Maschinen dieses Herstellers sämtliche individuellen Rezeptnamen aller Maschinen respektive aller Benutzer kennen müsste - aber die meisten gar nicht umgesetzt werden könnten, weil sie nur auf einer Maschine gespeichert und erwünscht sind.
WO 01/12038 beschreibt ein Verfahren für "delayed Ii Hering" zum Herstellen von individualisierten Varianten frischen Kaffees aufgrund eines schon länger - maximal 48 Stunden - gebrauten Extraktes. Dieser Extrakt wird aufgrund von Benutzer- Präferenzen gefiltert. Die Benutzerpräferenzen werden mit einem "customisation director" verarbeitet. Dieser kann in einem Server ausserhalb einer Getränkezubereitungsmaschine realisiert sein. Im "customization director" wird aus den Benutzerpräferenzen ein Rezept generiert. Dabei können gespeicherte und mit der Identität des Benutzers verknüpfte Daten verwendet werden. Es wird jedoch kein Identifikator verarbeitet, welcher eine Zubereitungsvorschrift identifiziert.
Es ist eine mögliche Aufgabe der Erfindung, einem Benutzer zu ermöglichen, die Herstellung von Getränken gemäss individualisierten Rezepten (respektive Zubereitungsvorschriften) durch Spracheingabe zu steuern, obwohl eine dazu eingesetzte Infrastruktur zur Spracherkennung keine individualisierten Sprachbefehle zulässt. Es ist eine mögliehe Aufgabe der Erfindung, einem Benutzer zu ermöglichen, Getränke gemäss individualisierten Rezepten (respektive Zubereitungsvorschriften) herzustellen, mit einer relativ hohen Zuverlässigkeit der Spracherkennung.
Mindestens eine dieser Aufgaben lösen ein Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine, ein System zur Durchführung des Verfahrens und ein Maschinen-Backend für eine Getränkezu- berei tun gsmaschine .
Es ist deshalb Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine, ein System zur Durchführung des Verfahrens und ein Maschinen-Backend für eine Getränkezubereitungsmaschine der eingangs genannten Art zu schaffen, welche die oben genannten Nachteile beheben.
Das Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine weist die folgenden Schritte auf:
• mittels eines Maschinen-Backends zu einer Getränkezubereitungsmaschine,
Empfangen eines Backend-Auftrags, wobei der Backend-Auftrag einen Identifikator zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift aufweist sowie einen Konfigurationsidentifikator;
• Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift durch Ermitteln,
o falls der Identifikator gleich einem individuellen Identifikator ist, einer Zubereitungsvorschrift, welche in einem von mehreren
Benutzerprofilen dem individuellen Identifikator zugeordnet ist, wobei das Benutzerprofil entsprechend dem
Konfigurationsidentifikator bestimmt wird;
• mittels des Maschinen-Backends, Erzeugen eines Maschinen-Auftrags an die
Getränkezubereitungsmaschine, wobei der Maschinen- Auftrag die
Zubereitungsvorschrift spezifiziert; • mittels der Getränkezubereitungsrnascbine, Herstellen des Produktes entsprechend der Zubereitungsvorschrift.
Damit wird es möglich, dass ein Sprachcrkennungs-Baekend. welches den Backend- Auftrag erzeugt, lediglich eine relativ kleine Menge von Identifikatoren erkennen können muss. Diese Identifikatoren sind allen Benutzern von Getränkezubereitungsmaschinen, die mit dem Verfahren angesteuert werden, gemeinsam, und somit auch allen individuellen Konfigurationen von Spracherkennungsgeräten und Benutzern und Getränkezubereitungsmaschinen gemeinsam. Diese Menge von Identifikatoren kann beispielsweise zwanzig oder weniger, oder vierzig oder weniger oder sechzig oder weniger Identifikatoren umfassen.
Indem eine Gruppe der Identifikatoren individuelle Identifikatoren sind, zu denen individuelle Zubereitungs Vorschriften jeweils spezifisch für einen Benutzer hinterlegt werden können, ist die Herstellung von individuellen Produkten für die Benutzer möglich, obschon nur standardisierte individuelle Identifikatoren durch das Sprachinterface verarbeitet werden.
Indem nur eine beschränkte Menge von Identifikatoren und damit verbundenen Sprachbefehlen vorliegt, kann eine Infrastruktur, welche nur eine solche beschränkte Menge von Sprachbefehlen verarbeiten kann, genutzt werden.
Indem nur eine beschränkte Menge von Identifikatoren und damit verbundenen Sprachbefehlen vorliegt, kann eine Zuverlässigkeit der Spracherkennung erhöht werden, verglichen mit einer Situation, in welcher eine grosse Anzahl von Sprachbefehlen erkannt und voneinander unterschieden werden müssen. Zudem kann bei der Auswahl der beschränkten Menge von Sprachbefehlen darauf geachtet werden, dass diese sich gut voneinander unterscheiden lassen, also nicht ähnlich klingen. Im Maschinen-Backend geschieht die Individualisierung der Aufträge, indem jeweils anhand eines Identifikators ermittelt wird, ob der Auftrag einen generischen Identifikator oder einen individuellen Identifikator aufweist. Falls ein individueller identifikator vorliegt, ist die daraus ermittelte Zubereitungsvorschrift von einem onfigurationsidentifikator abhängig.
Der Konfigurationsidentifikator identifiziert eine bestimmte Konfiguration eines konkreten Sprachinterfaces, mindestens einer Getränkezubereitungsmaschine und eines Benutzerprofil, also deren Zuordnung zueinander. Diese Zuordnung kann als Konfigurationsinformation bezeichnet werden. Die Konfigurationsinformation ordnet einen Interface- Identifikator des Sprachinterfaces einem Benutzeridentifikator und/oder mindestens einem Maschinenidentifikator zu.
Somit kann der Konfigurationsidentifikator, je nach Ausführungsform, gleich dem Interface-Identifikator oder dem Benutzeridentifikator oder dem Maschinenidentifikator sein.
Ein Benutzer kann mehrere Getränkezubereitungsmaschine nutzen. Entsprechend können einem Benutzeridentifikator mehrere Maschinenidentifikatoren zugeordnet sein. Auch einem Sprachinterface können mehrere Getränkezubereitungsmaschinen zugeordnet sein. Entsprechend können in der Konfigurationsinformation einem Interface-Identifikator mehrere Maschinenidentifikatoren zugeordnet sein.
Anhand der Konfigurationsinformation kann ausgehend vom Sprachinterface, von welchem der Auftrag stammt, ermittelt werden, für welchen Benutzer und/oder welche Getränkezubereitungsmaschinc der Auftrag gilt. Diese Ermittlung kann, je nach Ausführungsform, im Spracherkennungs-Backend oder im Maschinen-Backend geschehen. Ein Erfassen der Konfigurationsinformation, also der Zuordnung zwischen Sprachinterface und Benutzer und/oder Getränkezubereitungsmaschine, kann bei einer Anmeldung eines Benutzers am Sprachinterface geschehen, wobei ein Interface-Identifikator des Sprachinterfaces einem Benutzeridentifikator und/oder Maschinenidentifikator zugeordnet werden kann.
Die Verwendung eines Benutzcridentifikators respektive eines damit verbundenen Benutzerprofils macht es möglich, dass ein Benutzer individuelle Zubereitungsvorschriften pflegen und nutzen kann, unabhängig von der Getränkezubereitungsmaschine, welche er benutzt. Dann sind die individuellen Zubereitungsvorschriften vorteilhafterweise im Maschinen-Backend gespeichert und dem Benutzeridentifikator zugeordnet, und ebenso die individuellen Identifikatoren und optional auch ZuOrdnungsvorschriften (siehe unten).
Der Schritt des Herstellens des Produktes mittels der Getränkezubereitungsmaschine kann Teilschritte enthalten zum Bestätigen der Korrektheit der ausgewählten Zubereitungsvorschrift, und/oder zum Prüfen, ob die Herstellung möglich ist, und/oder zum separaten Auslösen der Herstellung durch einen weiteren Bedienschritt durch den Benutzer. Dabei kann dieser Bedienschritt eine Interaktion mit der Getränkezubereitungsmaschine, dem Sprachinterface oder einem abgesetzten und mit der Getränkezubereitungsmaschine kommunizierenden Bediengerät sein, beispielsweise einem Smartphone.
In Ausführungsformen weist der Schritt zum Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift den Schritt auf:
• Ermitteln,
o falls der Identifikator gleich einem generischen Identifikator ist. einer Zubereitungsvorschrift, welche diesem zugeordnet ist, wobei die Zuordnung unabhängig von einem Benutzerprofil ist. Dies kann anhand einer Liste geschehen, welche jeweils einem generi sehen Identifikator eine Zubereitungsvorschrift zuordnet. Eine solche Liste oder allgemein die damit realisierte Zuordnung ist typi. scherweise im Maschinen-Backend gespeichert. In anderen Ausführungsformen ist sie der Getränkezubereitungs- maschine gespeichert. Die Zuordnung ist generell also unabhängig von einer Konfigurationsinformation wie oben beschreiben, respektive von einem Benutzer respektive einem Benutzerpr fi], und kann auch unabhängig vom Interface- Identifikator und/oder vom Maschinenidentifikator sein. In Ausführungsformen übermittelt, falls dem individuellen Identi fikator keine Zubereitungsvorschrift zugeordnet ist (also anhand des individuellen Identifikators kein Zubercitungsvorschrift ermittelt werden kann), das Maschincn-Backend einem Spracherkennungs-Backend eine Backend-Rückmeldung zur Ausgabe einer Fehlermeldung durch ein Sprachinterface.
Damit wird es möglich, einem Benutzer anzuzeigen, dass die Konfiguration des Systems bezüglich der Zubereitungsvorschrift für den empfangenen individuellen Identifikator unvollständig ist. In Ausführungsformen ist einem individuellen Identifikator jeweils eine Zubereitungsvorschrift direkt zugeordnet, und sind individuelle Identifikatoren und zugeordnete Zubereitungsvorschriften im Maschinen-Backend gespeichert.
Damit ist es möglich, individuelle Zubereitungsvorschriften eines Benutzers unabhängig von einer bestimmten Getränkezubereitungsmaschine zu verwalten und zu nutzen.
In Ausführungsformen sind im Maschinen-Backend mehrere Benutzerprofile gespeichert, und weist jedes Benutzerprofil eine benutzerspezifische Liste der individuellen Identifikatoren und deren Zuordnung zu benutzerspezifischen
Zubereitungsvorschriften auf.
Damit ist es möglich, individuelle Zubereitungsvorschriften mehrerer Benutzer zu verwalten und zu nutzen. Dabei kann anhand eines Konfigurationsidentifikators, also eines Benutzeridentifikators oder eines 1 ntcr face- 1 den li iikators oder eines Maschinenidentifikators die Auswahl des Benutzerprofils geschehen.
In Aus führungs formen spezifiziert der Maschinen- Auftra die Zubereitungs- Vorschrift entsprechend dem individuellen Identifikator oder dem generischen Identifikator, indem der Maschinen- Auftrag diese Zubereitungsvorschrift aufweist.
Es wird also die Zubereitungsvorschrift an die Getränkezubereitungsmaschine übermittelt und in der Getränkezubereitungsmaschine zur Herstellung verwendet. Zur Bestimmung der Zubereitungsvorschrift liegt im Maschinen-Backend eine gespeicherte Liste von Zubereitungsvorschriften und deren Zuordnung zu individuellen Identifikatoren respektive generischen Identifikatoren vor.
In Ausführungsformen spezifiziert der Maschinen-Auftrag die Zubereitungs- Vorschrift entsprechend dem individuellen Identifikator oder dem generischen Identifikator, indem der Maschinen-Auftrag den individuellen Identifikator respektive den generischen Identifikator aufweist.
Es wird also der individuelle Identifikator an die Getränkezubereitungsmaschine übermittelt, und in der Getränkezubereitungsmaschine wird anhand einer gespeicherten Liste von Zubereitungsvorschriften diejenige ausgewählt und zur Herstellung verwendet, welche dem individuellen Identi fikator respektive dem generischen Identifikator entspricht. Ein Konfigurationsinformation ist dabei implizit enthalten, da die konkrete Getränkezubereitungsmaschine anhand dieser Information ermittelt wurde und selber nur einen Satz von individuellen Identifikatoren kennt. In Ausführungsformen sind Zubereitungsvorschriften jeweils einem individuellen Identifikator indirekt über eine ZuOrdnungsvorschrift und einen persönlichen Identifikator zugeordnet.
In Ausführungsformen ist einem individuellen Identifikator jeweils eine Zubereitungsvorschrift indirekt über eine ZuOrdnungsvorschrift und einen persönlichen Identifikator zugeordnet, und wird die ZuOrdnungsvorschrift anhand von einer Konfigurationsinformation ermittelt, welche eine Zuordnung der ZuOrdnungsvorschrift zu einem Konfigurati onsidentifikator aufweist, insbesondere in Form von einer oder mehrerer der folgenden Informationen:
• eine Zuordnung der ZuOrdnungsvorschrift zu einem Maschinenidentifikator;
• eine Zuordnung der ZuOrdnungsvorschrift zu einem Interface- Identifikator;
• eine Zuordnung der ZuOrdnungsvorschrift zu einem Benutzeridenti fikator.
Ausgehend von einem individuellen Identifikator wird über die Zuordnungs- vorschrift ein zugeordneter persönlicher Identifikator ermittelt, und wiederum ausgehend von diesem eine zugeordnete Zubereitungsvorschrift. Allgemein gilt, dass solche Zuordnungen im System, insbesondere im Maschinen- Backend, direkt repräsentiert sein können, oder indirekt über andere Identifikatoren. In beiden Varianten (direkt oder indirekt) erlauben die Konfigurationsinformationen, anhand eines gegebenen Maschinenidentifikators, Interface-Identifikators, Benutzeridentifikator etc. eindeutig eine von mehreren Zuordnungsvorschriften zu bestimmen.
In Ausführungsformen sind also mehrere Zuordnungsvorschriften im Maschinen- Backend gespeichert. Die in einem bestimmten Auftrag verwendete Zuordnungs- vorschrift wird im Maschinen-Backend anhand der Konfigurationsinformation bestimmt. In Ausführangsformen weist das Verfahren den Schritt auf:
• mittels eines Sprachinterfaces und eines Spracherkennungs-Backends,
Erfassen einer Spracheingabe und Erzeugen, entsprechend der
Spracheingabe, des Backend-Auftrags an das Maschinen-Backcnd zu der Getränkezubereitungsmaschine, wobei der Backend-Auftrag den
Identifikator zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift aufweist.
Das Sprachinterface ist typischerweise ein Gerät mit einem Mikrofon, einem Lautsprecher und einer Datenverarbeitungseinheit, welche dazu eingerichtet ist, akustische Signale mit dem Mikrofon zu erfassen, zu digitalisieren und als Auftrags- Sprachdatei an ein Spracherkennungs-Backend zu übermitteln, und Rückmeldungs- Sprachdateicn vom Spracherkennungs-Backend zu erhalten und als akustische Signale mit dem Lautsprecher auszugeben.
Das Spracherkennungs-Backend kann die Auftrags-Sprachdatei verarbeiten und Bestimmen, ob diese einen Auftrag zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine enthält, und, wenn dies der Fall ist, den Identifikator ermitteln.
Das Erzeugen eines Auftrags (Backend-Auftrag oder Maschinen-Auftrag) umfasst jeweils das Übermitteln an einen Empfänger des Auftrags. Das Übermitteln kann mittels eines Push- oder eines Pull- Verfahrens geschehen.
In Ausfuhrungsformen geschieht eine Übermittlung des Maschinen-Auftrags an die Getränkezubereitungsmaschine mittels eines Pull-Verfahrens, indem die Getränkezubereitungsmaschine beim Maschinen-B ackend nachfragt, ob ein Maschinen-Auftrag vorliegt, und beim Vorliegen eines Maschinen-Auftrags dessen Übermittlung an die Getränkezubereitungsmaschine auslöst. In Ausführungsformen weist das Verfahren die zusätzlichen Schritte auf:
• mittels der Getränkezubereitungsmaschine, Erzeugen einer Maschinen-
Rückmeldung an das Maschinen-Backend;
• mittels des Maschinen-Backends, Erzeugen einer entsprechenden Backend- Rückmeldung an das Sprac hinter face;
• mittels des Sprachinterface, Ausgabe einer Sprachmitteilung entsprechend der
Backend-Rückmeldung.
Die Maschinen-Rückmeldung kann beispielsweise Informationen der folgenden Alt enthalten:
• Bestätigung, dass die Auswahl der Zubercitungsvorschrift durch das Getränkezubereitungsmaschine empfangen wurde;
• Bestätigung der Auswahl der Zubereitungsvorschrift zusammen mit einer Bezeichnung der Zubereitungsvorschrift;
· Fehlermeldungen betreffend den Zustand der Getränkezubereitungsmaschine, beispielsweise wenn Wasser fehlt, keine Portionspackung vorliegt, eine Portionspackung vorliegt, die nicht zur Zubereitungsvorschrift passt.
Das System weist eine Getränkezubereitungsmaschine und ein Maschinen-Backend auf, und ist zur Durchführung des Verfahrens konfiguriert.
Das Maschinen-Backend für eine Getränkezubereitungsmaschine ist zur Durchführung der folgenden Schritte konfiguriert
• Empfangen eines Backend-Auftrags, wobei der Backend- Auftrag einen
Identifikator zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift aufweist sowie einen Konfigurationsidentifikator;
• Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift durch Ermitteln,
o falls der Identifikator gleich einem individuellen Identifikator ist, einer Zubereitungsvorschrift, welche in einem Benutzerprofil dem individuellen Identifikator zugeordnet ist, wobei das Benutzerprofil entsprechend dem Konfigurationsidenlifikator bestimmt wird;
• Erzeugen eines Maschinen-Auftrags an die Getränkezubereitungsmaschine, wobei der Maschinen-Auftrag die Zubereitungsvorschrift spezifiziert.
Das Maschinen-B ackend ist typischerweise ein Datenverarbeitungssystem und weist Speichermittel mit darin gespeicherten Computerprogrammcodemitteln auf, welche ein Computerprogramm beschreiben, und Datenverarbeitungsmittel zur Ausführung des Computerprogramms, wobei die Ausführung des Computerprogramms zur Durchführung des Verfahrens gemäss der Erfindung führt.
Ein Verfahren zur Auswahl eines durch eine Getränkezubereitungsmaschine herzustellenden Produkts, welches ohne eine Herstellung des Produkts durchführbar ist, weist die oben als im Maschinen-Backend durchgeführt genannten Schritte auf.
Ein entsprechendes Computerprogramm ist auf einer Datenverarbeitungseinheit ladbar und ausführbar, und führt bei seiner Ausfülirung das Verfahren mit den oben als im Maschinen-Backend durchgeführt genannten Schritte aus.
Das Computerprogramm ist typischerweise in einen internen Speicher einer digitalen Datenverarbeitungseinheit ladbar und weist Computerprogrammcodemittel auf, welche, wenn sie in einer digitalen Datenverarbeitungseinheit ausgeführt werden, diese zur Ausführung des erfindungsgemässen Verfahrens bringen. In einer Ausführungsform der Erfindung weist ein Computerprogrammprodukt einen Datenträger, respektive ein computerlesbares Medium auf, auf welchem die Computerprogrammcodemittel gespeichert sind.
Weitere bevorzugte Ausführungsformen gehen aus den abhängigen Patentansprüchen hervor. Dabei sind Merkmale der Verfahrensansprüche sinngemäss mit den Vorrichtungsansprüchen kombinierbar und umgekehrt. Im Folgenden wird der Erfindungsgegenstand anhand von bevorzugten Ausführungsbeispielen, welche in den beiliegenden Zeichnungen dargestellt sind, näher erläutert. Es zeigen jeweils schematisch:
Figur 1 eine Struktur eines Systems zum Herstellen eines Produktes mit einer
Getränkezubereitungsmaschine ;
Figur 2 Alternative Formen eines Maschinen-Backends und einer
Getränkezubereitungsmaschine; und
Figur 3 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Betrieb des Systems.
Figur 1 zeigt schematisch eine Struktur eines Systems /.um Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschine unter Verwendung eines Systems zur Spracheingabe und -Ausgabe. Das System weist eine Getränkezubereitungsmaschine 1 , ein Maschinen-Backend 2, ein Spracherkennungs-Backend 3 und ein Sprachinterface 4 auf.
Die Getränkezubereitungsmaschine 1 ist zur Herstellung eines Getränkes, auch Produkt genannt, mit einem oder mehreren Teilprodukten, nach Massgabe von Zubereitungsvorschriften oder Rezepten 14 ausgebildet. Die Getränkezubereitungsmaschine 1 wreist Mittel zur Datenverarbeitung und zur Kommunikation mit anderen Geräten auf, typischerweise über ein drahtgebundenes oder drahtloses Computernetzwerk. Zur eindeutigen Identifikation d.h. zur Unterscheidung von andern Getränkezubereitungsmaschinen weist sie einen Masehinenidentifikator 1 1 auf. Die Getränkezubereitungsmaschine 1 kann Zubereitungsvorschriften 14 empfangen oder speichern, anhand derer die Zubereitung von Produkten steuerbar ist. Jede der Zubereitungsvorschriften 14 ist durch einen Identifikator eindeutig bestimmt. In der Ausführungsformen gemäss Figur 1 sind Zubereitungsvorschriften 14 und ihre Zuordnung zu jeweils einem individuellen idcntifikator 24 oder einem generischen Identifikator 34 im Maschinen-Backend 2 gespeichert. Die generischen Identifikatoren 34 sind Standard-Zubereitungsvorschriften 14 zugeordnet» welche für alle Benutzer definiert und unveränderlich sind. In den Figuren sind die generischen Identifikatoren 34 verkürzt mit x, y, z. w, v bezeichnet, in der Realität sind sie beispielsweise "Ristretto", "Espresso", "Caffe", "Caffe grande", "Caffe crema". "Caffe latte", "Caffe cappucino", "Milchschaum kalt", "Milchschaum warm", etc. Zusätzlich dazu können generische Identifikatoren 34 für analoge Bezeichnungen in anderen Sprachen, insbesondere Englisch, vorliegen.
Die individuellen Identifikatoren 24 sind individuellen Zubereitungsvorschriften 14 zugeordnet, welche durch die Benutzer anpassbar sind. Dabei können die individuellen Zubereitungsvorschriften 14 jeweils einem Benutzeridentifikator 21 (wie in der Figur dargestellt) und/oder einem Maschinenidentifikator 11 (nicht dargestellt) zugeordnet sein. Mit anderen Worten ist die Zuordnung zwischen individuellen Identifikatoren 24 und Zubereitungsvorschriften 14 jeweils benutzer abhängig und kann in einem Benutzerprofil 26, identifiziert durch den Benutzeridentifikator 21, gespeichert sein. In den Figuren sind die individuellen identifikatoren 24 verkürzt mit a, b, c bezeichnet, in der Realität sind sie beispielsweise "Morgenkaffee", "Lieblingskaffee", "Muntermacher", etc. Zusätzlich dazu können individuelle Identifikatoren 24 für analoge Bezeichnungen in anderen Sprachen, insbesondere Englisch, vorliegen. Ebenfalls als Teil des Benutzerprofils 26 können persönliche Identifikatoren 27 abgespeichert sein. Diese können durch den Benutzer und das Maschinen-Backend 2 in gleicher Weise definiert respektive verarbeitet werden. Sie unterscheiden sich von den individuellen Identifikatoren 24 dadurch, dass ihre Werte keine Entsprechung im Spracherkennungs-Backend 3 haben. In den Figuren sind die persönlichen Identifikatoren 27 verkürzt mit m, n, o, p, q bezeichnet, in der Realität sind sie beispielsweise "Karl's Kaffee", "Erich's Espresso", "Claudia's Cappucino". etc.
Das Maschinen-Backend 2 kann über eine Kommunikationsverbindung mit mehreren Getränkezubereitungsmaschinen 1 bidirektional kommunizieren.
Das Spracherkennungs-Backend 3 kann über eine weitere Kommunikationsverbindung mit dem Maschinen-Backend 2 bidirektional kommunizieren. Das Spracherkennungs-Backend 3 weist eine Spracherkennungssystem und ein domänenspezifisches Subsystem ("Skills") auf welche darauf ausgerichtet ist, spezifische Befehle für einen bestimmten Anwendungsbereich - in diesem Fall die Ansteuerung von Getränkezubereitungsmaschinen 1 eines bestimmten Herstellers - zu erkennen und zu verarbeiten. Als Ergebnis der Verarbeitung kann das Subsystem unter anderem die Identifikatoren 44, also die generischen Identifikatoren 34 und die individuellen Identifikatoren 24 aus einem gesprochenen Befehl extrahieren.
Das Sprachinterface 4 weist ein Mikrofon, einen Lautsprecher und eine Datenverarbeitungseinheit. Es erfasst akustische Signale und übermittelt sie in digitaler Form als Auftrags-Sprachdatei 42 an das Spracherkennungs-Backend 3. Rückmeldungs-Sprachdateien 33 vom Spracherkennungs-Backend 3 werden als akustische Signale mit dem Lautsprecher ausgegeben.
Ein Beispiel für ein Spracherkennungs-Backend 3 ist das eingangs genannte von Amazon realisierte und durch Drittanbieter nutzbare Echo-System. Dieses weist ein "Alexa-Backend" zur Verarbeitung von Audiodaten des Amazon Echo-Gerätes als Sprachinterface 4 auf, sowie ein Lambda-System zur Realisierung von "Skills" für Drittanbictcr. Das Lambda-System kann anhand der verarbeiteten Audiodateien einen Auftrag an eine Getränkezubereitungsmaschine 1 erkennen, sowie einen generischen identilikator 34 aus einer beschränkten Menge von vorgegebenen generischen Identifikatoren 34 des Drittanbieters. Das Lambda-System ist eine Architektur von Amazon, wird in der Amazon-Cloud ausgeführt und realisiert Funktionalitäten, welche Skills für einen Drittanbieter mit Sprache verbinden.
In einem Registrierungsvorgang kann eine Zuordnung zwischen Maschinen- identilikator 1 1, Interface-Identifikator 41 und Benutzeridentiilkator 21 vorgenommen werden. Damit wird eine Konfigurationsinformation definiert, und jeder dieser Identifikatoren kann als Konfigurationsidentifikator dienen. Anschliessend kann im Betrieb des Systems ein Auftrag, der durch das Sprachinterface 4 empfangen wird, einem Benutzer und/oder einer Getränkezubereitungsmaschine 1 zugeordnet werden. Damit können zu einem Auftrag lokale Informationen ermittelt werden wie ZuOrdnungsvorschriften 25 (siehe unten), individuelle Identifikatoren 24 und Zubereitungsvorschriften 14. Je nachdem wie das System betrieben wird, sind diese lokalen Informationen einem Benutzer oder einer Getränkezubereitungsmaschine 1 zugeordnet und werden über den Benutzeridentiilkator 21 oder den Maschinenidentifikator 11 ermittelt.
Um eine individuelle Zubereitungsvorschrift 14 der Sprachsteuerung zugänglich zu machen, definiert ein Benutzer, beispielsweise über ein Konfigurationsprogramm, welches auf einem Bediengerät ausgeführt wird, eine Zubereitungsvorschrift 14 nach eigenem Geschmack und ordnet sie einem der vorgegebenen individuellen Identifikatoren 24 zu.
Beispielsweise stehen als individuelle Identifikatoren 24 zur Verfügung: "Morgenkaffee", "Favorit", "Muntermacher", .... Indem der Benutzer seiner selber definierten Zubereitungsvorschrift 14 unter einem dieser Namen abspeichert, ist die Zuordnung realisiert.
Wenn nun über das Sprachinterface 4 und das Spracherkennungs -Backend 3 der Befehl "Alexa, starte Qbo und mach mir einen Muntermacher" empfangen und verarbeitet wird, so wird der als "Muntermacher" benannte individuelle Identilikator 24 erkannt, und wird die unter dem Namen "Muntermacher" gespeicherte persönlich definierte Zubereitungsvorschrift 14 umgesetzt.
Wird ein Sprachbefehl "Alexa, starte Qbo und mach mir einen Ristretto" empfangen, so existiert dazu ein generi scher Identifikator 34 und wird die dazu gespeicherte generische definierte Zubereitungsvorschrift 14 umgesetzt..
Wird ein Sprachbefehl "Alexa. starte Qbo und mach mir Karl's Kaffee" empfangen, so existiert dazu weder ein individueller Identifikator 24 noch ein generi scher Identifikator 34 und das Spracherkennungs-Backend 3 erzeugt eine Rückmeldungssprachdatei 33 mit einer entsprechenden Meldung an den Benutzer.
Figur 2 zeigt eine alternative Ausführungsform des Maschinen-Backends 2. Die individuellen Identifikatoren 24 sind darin jeweils nicht direkt einer Zubereitungs- Vorschrift 14 zugeordnet, sondern indirekt über eine Zuordnungsvorschrift 25 und einen persönlichen Identifikator 27. Ein persönlicher Identifikator 27 kann, wie in der Ausführungsform der Figur 1 , durch einen Benutzer definiert und einer Zubereitungsvorschrift 14 zugeordnet werden. Diese Zuordnung und damit die Zubereitungsvorschrift 14 kann im Maschinen-B ackend 2 oder in der Getränkezubereitungsmaschine 1 gespeichert sein.
Eine Zuordnungsvorschrift 25 ordnet also jeweils einem individuellen Identifikator 24 einen persönlichen Identifikator 27 zu. Individuelle Identifikatoren 24 sind auch in dieser Ausführungsform allen Getränkezubereitungsmaschinen 1 und Benutzern gemeinsam. Persönliche Identifikatoren 27 sind jeweils individuell für einen Benutzer und/oder eine Getränkezubereitungsmaschine 1 anpassbar.
Im Beispiel der Figur 2 sind Zubereitungsvorschriften 14 und zugeordnete persönliche Identifikatoren 27 in der Getränkezubereitungsmaschine 1 gespeichert, und ist die ZuOrdnungsvorschrift 25 von individuellen Identifikatoren 24 zu den persönlichen Identifikatoren 27 im Maschinen-Backend 2 gespeichert.
Im Maschinen-Backend 2 können ZuOrdnungsvorschriften 25 einzelnen Benutzern respektive Benutzeridentifikatoren 21 zugeordnet sein. Dann sind im Maschinen- Backend 2 ZuOrdnungsvorschriften 25 für mehrere Benutzer gespeichert.
Alternativ können ZuOrdnungsvorschriften 25 auch Getränkezubereitungsmaschinen 1 zugeordnet sein. Dann sind im Maschinen-Backend 2 ZuOrdnungsvorschriften 25 für mehrere Getränkezubereitungsmaschinen 1 gespeichert, wobei jeder der Getränkezubereitungsmaschinen 1 eine solche ZuOrdnungsvorschrift 25 direkt (beispielsweise durch den Maschinenidentifikator 11 der Getränkezubereitungsmaschine 1) oder indirekt (beispielsweise durch einen Benutzeridentifikator 21, der wiederum dem Maschinenidentifikator 1 1 zugeordnet ist) zugeordnet ist.
Figur 3 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Betrieb des Systems zum Herstellen eines Produktes mit einer Getränkezubereitungsmaschine. Die darin erwähnten Use Cases sind beispielsweise das Zubereiten eines Getränks, das Zubereiten eines Getränks zu einer bestimmten Zeit (absolut spezifiziert), das Zubereiten eines Getränks nach Ablauf einer bestimmten Zeit (relativ spezifiziert), die Anfrage nach den Möglichkeiten, welche die Getränkezubereitungsmaschine 1 bietet, etc. Im Verfahren können die folgenden Schritte ausgeführt werden.
A. Im Sprachinterface 4, beispielsweise ein Alexa- oder Echo-Gerät:
a. Erkennt die Sprache des Benutzers, dekodiert die Sprachnachricht
„Alexa <X>" und sendet <X> als Auftrags-Sprachdatei 42 an das Spracherkennungs-Backend 3.
B. Spracherkennungs-Backend 3, beispielsweise Alexa-Backend von Amazon: a. Erhält die Auftrags-Sprachdatei 42 mit rohen Sounddateien und
dekodiert die Sounddateien in geschriebene Sprache. b. Wenn der Befehl an eine bestimmte Infrastruktur für die
Getränkezubereitungsmaschinen 1 gerichtet ist, beispielsweise entsprechend einem in Amazon Alexa definierten "Skill", mit dem Befehl„Alexa starte Qbo und <Y>", so wird <Y> an das Lambda- System für Qbo versandt.
Spracherkennungs-Backend 3, beispielsweise Lambda-System von Amazon: a. Erkennt beispielsweise im Auftrag„Alexa, starte Qbo und brühe mir einen Espresso", dass der Begriff„Espresso" eine feste Variable entsprechend einem generischen Identifikator 34 für eine Standard- Zubereitungsvorschrift 14 von Qbo ist.
b. Extrahiert alle Variablen (generischer Identifikator 34. Zeitangaben, Use Gase, ...) und sendet diese als Backend- Auftrag 32 an das Maschinen-Backend 2.
Maschinen-Backend 2:
a. Läuft auf Servern des Drittanbieters.
b. Erhält den Backend-Auftrag 32: Maschine A möchte über Use Gase B jetzt Variable C haben. Beispielsweise ist A ein bestimmter
Maschinenidentifikator 1 1 (was bedeutet, dass eine Zuordnung zwischen Interface-Identifikator 41 und Maschincnidentilikator 11 anhand von Konfigurationsinformation im Spracherkennungs- Backend 3 durchgeführt wurde), ist der Use Gase "Getränk herstellen", und ist C ein Identifikator 44, also ein individueller Identifikator 24 oder ein generischer Identifikator 34.
c. Hält Zubereitungsvorschriften 14 für die individuellen Identifikatoren 24 und generischen Identifikatoren 34 bereit.
d. Hält Kontakt zu allen Maschinen und sendet je nach Use Gase die identifizierte Zubereitungsvorschrift 14 als Teil eines Maschinen- Auftrags 22 zu einer Maschine.
Getränkezubereitungsmaschine 1 :
a. Hält aktiv eine Verbindung zum Maschinen-Backend 2. b. Aus Sicherheitsgründen baut die Getränkezubereitungsmaschine 1 die Verbindung auf und zieht Rezepte, die an sie gerichtet sind, mit dem „Pull-Mechamsmus" (kein Push möglich) vom Maschinen-Backend 2. c. Je nach Use Gase löst sie die Brühung aus.
d. Falls die Brühung ausgelöst werden kann, kann sie eine Bestätigung als Maschinen-Rückmeldung 13 dem Spracherkennungs-Backend 3 übermitteln. Andernfalls, z.B. wenn Wasser fehlt, kann sie eine Fehlermeldung als Maschinen-Rückmeldung 13 übermitteln.
F. Maschinen-Backend 2:
a. Erhält die Rückmeldung und gibt diese über als Backend-
Rückmeldung 23 an das Lambda- System des Spracherkennungs- Backends 3 weiter.
G. Spracherkennungs-Backend 3, Lambda- System:
a. Erhält die Rückmeldung und verarbeitete sie entsprechend dem Use Gase.
b. Entscheidet, weiche Antwort gegeben wird.
c. Sendet die Antwort an das Alexa-Backend.
H. Spracherkennungs-Backend 3, Alexa-Backend:
a. Erhält die Antwort und wandelt diese in eine Sprachdatei um. b. Übermittelt die Sprachnachricht als Rückmeldungs-Sprachdatei 33 an das Sprachinterface 4.
I. Sprachinterface 4. Alexa-Gerät:
a. Gibt die Rückmeldungs-Sprachdatei 33 wieder.
Eine Steuereinheit der Getränkezubereitungsmaschine 1 weist einen Speicher auf, in welchem unter anderem Zubereitungsvorschriften oder Rezepte gespeichert sind. Eine Zubereitungsvorschrift weist mindestens Steuerinformationen auf, die in Befehle zur Steuerung der Getränkezubereitungsmaschine 1 umgesetzt werden können. Solche Steuerinformationen weisen einerseits Ablaufinformationen auf, welche einen Ablauf von Schritten spezifizieren, die durch die Getränkezubereitungsmaschine 1 zum Erzeugen eines Gesamtprodukte auszuführen sind. Andererseits weisen die Steuerinformationen beispielsweise Temperaturen, Volumenangaben, Zeitangaben, etc. auf - im Folgenden allgemein auch Zubereitungsparameter genannt - welche einen Ablauf parametrisieren.
Abiaufmformationen repräsentieren beispielsweise "Heizung der Zusatzeinheit einschalten; Pumpe des Brühmoduls während fünfzehn Sekunden einschalten; nach Abschalten der Pumpe mindestens fünf Sekunden warten bis Heizung auf Solltemperatur ist; Milchpumpe während zwölf Sekunden einschalten". Die in diesem Beispiel erwähnten Zeiten und Temperaturen können durch Zubereitungsparameter spezifiziert sein und/oder durch die Steuerung nach Massgabe von andern Zubereitungsparametern und Sensormesswerten bestimmt werden. Eine Zubereitungsvorschrift kann auch Benutzeranweisungen enthalten. Diese Anweisungen sind Teil der Zubereitung des Gesamtproduktes und müssen durch einen Benutzer ausgeführt werden. Dazu können die Benutzeranweisungen mittels einer Ausgabeeinheit der Getränkezubereitungsmaschine oder eines Benutzerinterfaces eines abgesetzten Bediengerätes (beispielsweise eines Smartphones) angezeigt werden. Beispielsweise sind solche Benutzeranweisungen "Jetzt Eiswürfel hinzufügen" oder "Bitte 20ml Karamelsirup abmessen" oder "Jetzt den vorbereiteten Karamelsirup hinzufügen" oder "Bitte umrühren" oder „Bitte überprüfen, ob eingelegte Kapsel und angewähltes Rezept zusammenpassen" etc. Eine Benutzeranweisung kann von einer visuellen Darstellung begleitet sein, beispielsweise des herzustellenden Gesamtproduktes, einer ausgewählten oder einer tatsächlich eingelegten Kapsel etc.
Zur Zubereitung eines Produktes werden entsprechend der Zubereitungsvorschrift Steuerinformationen, respektive entsprechende Befehle durch die Getränkezubereitungsmaschine 1 umgesetzt und damit ein Zubcrcitungsablauf realisiert. Falls Zubereitungsvorschrift Benutzeranweisungen aufweist, werden diese an entsprechenden Stellen des Ablaufs dem Benutzer angezeigt. Nach einer Quittierung durch den Benutzer mittels einer Eingabeeinheit der Getränkezubereitungsmaschine 1 oder dem Benutzerinterface, welche dem System die Ausführung der Benutzeranweisung bestätigt, werden nachfolgende Steuerinformationen des Zubereitungsablaufs umgesetzt.
Eine Zubereitungsvorschrift kann Zubereitungsparameter aufweisen, die durch den Benutzer angepasst werden dürfen, sowie Zubereitungsparameter, die nicht durch den Benutzer anpassbar sind. Anpassbare Zubereitungsparameter sind beispielsweise (Volumen)Anteile von Teilprodukten im Gesamtprodukt, eine Gesamtmenge, oder die Temperatur eines Teilproduktes. Für anpassbare Zubereitungsparameter kann die Zubereitungsvorschrift einen Standardwert oder De fault wert enthalten, welcher verwendet wird, wenn der Benutzer den Parameter nicht anpasst.

Claims

PATENTANSPRÜCHE
Verfahren zum Herstellen eines Produktes mittels einer Getränkezubereitungsmaschme (1), aufweisend die Schritte:
• mittels eines Maschinen-Backends (2) zu einer Getränkezubereitungsmaschine (1), Empfangen eines Backend-Auftrags (32), wobei der Backend- Auftrag (32) einen Identifikator (44) zur Identifikation einer
Zubereitungsvorschrift (14) aufweist sowie einen
Konfigurationsidentifikator;
• Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift (14) durch Ermitteln,
o falls der Identifikator (44) gleich einem individuellen Identifikator (24) ist, einer Zubereitungsvorschrift (14), welche in einem von mehreren Benutzerprofilen (26) dem individuellen Identifikator (24) zugeordnet ist, wobei das Benutzerpro fil (26) entsprechend dem Konfigurationsidentifikator bestimmt wird;
• mittels des Maschinen-Backends (2), Erzeugen eines Maschinen- Auftrags
(22) an die Getränkezubereitungsmaschme (1), wobei der Maschinen- Auftrag (22) die Zubereitungsvorschrift (14) spezifiziert;
• mittels der Getränkezubereitungsmaschine (1), Herstellen des Produktes
entsprechend der Zubereitungsvorschrift (14).
Verfahren gemäss Anspruch 1, wobei der Schritt zum Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift (14) den Schritt aufweist:
• Ermitteln,
o falls der Identifikator (44) gleich einem generischen Identifikator (34) ist, einer Zubereitungsvorschrift (14), welche diesem zugeordnet ist, wobei die Zuordnung unabhängig von einem Benutzerprofil (26) ist.
3. Verfahren gemäss Anspruch 1 oder 2, wobei falls dem individuellen Identifikator (24) keine Zubereitungsvorschrift (14) zugeordnet ist, das Maschinen-Backend (2) einem Spracherkennungs-Backend (3) eine Backend- Rücknieldung (23) zur Ausgabe einer Fehlermeldung durch ein Sprachinterface (4) übermittelt.
4. Verfahren gemäss einem der vorangehenden Ansprüche, wobei einem individuellen Identifikator (24) jeweils eine Zubereitungsvorschrift (14) direkt zugeordnet ist, und individuelle Identifikatoren (24) und zugeordnete Zubereitungsvorschriften (14) im Masch i nen-Backend (2) gespeichert sind.
5. Verfahren gemäss Anspruch 4, wobei im Masehi nen-Backend (2) mehrere Benutzerprofile (26) gespeichert sind, und jedes Benutzerprofil (26) eine benutzer spezifische Liste der individuellen Identifikatoren (24) und deren Zuordnung zu benutzerspezifischen Zubereitungsvorschriften (14) aufweist.
6. Verfahren gemäss einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der Maschinen-Auftrag (22) die Zubereitungsvorschrift (14) entsprechend dem individuellen
Identifikator (24) oder dem generischen Identifikator (34) spezifiziert, indem der Maschinen-Auftrag (22) diese Zubereitungsvorschrift (14) aufweist.
7. Verfahren gemäss einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der Maschinen-Auftrag (22) die Zubereitungsvorschrift (14) entsprechend dem individuellen
Identifikator (24) oder dem generischen Identifikator (34) spezifiziert, indem der Maschinen -Auftrag (22) den individuellen Identifikator (24) respektive den generischen Identifikator (34) aufweist. 8. Verfahren gemäss einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei einem individuellen Identifikator (24) jeweils eine Zubereitungsvorschrift (14) indirekt über eine Zuordnungsvorschrift (25) und einen persönlichen Identifikator (27) zugeordnet ist, und die Zuordnungsvorschrift (25) anhand von einer Konfigurationsinformation ermittelt wird, welche eine Zuordnung der Zuordnungsvorschrift (25) zu einem Konfigurationsidenti fikator aufweist, insbesondere in Form von einer oder mehrerer der folgenden Informationen:
• eine Zuordnung der Zuordnungsvorsehrift (25) zu einem
Maschinenidentifikator (1 1);
· eine Zuordnung der Zuordnungsvorsehrift (25) zu einem Interface-
Identifikator (41);
• eine Zuordnung der Zuordnungsvorsehrift (25) zu einem
Benutzeridentifikator (21). 9. Verfahren gemäss einem der vorangehenden Ansprüche, mit dem Schritt:
• mittels eines Sprachinterfaces (4) und eines Spracherkennungs-Backends (3),
Erfassen einer Spracheingabe und Erzeugen, entsprechend der
Spracheingabe, des Backend-Auftrags (32) an das Maschinen-Backend (2) zu der Getränkezubereitungsmaschine (1), wobei der Backend- Auftrag (32) den Identifikator (44) zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift (14) aufweist.
10. Verfahren gemäss einem der vorangehenden Ansprüche, wobei eine Übermittlung des Maschinen-Auftrags (22) an die Getränkezubereitungs- maschine (1) mittels eines Pull- Verfahrens geschieht, indem die Getränkezubereitungsmaschine (1) beim Maschinen-Backend (2) nachfragt, ob ein Maschinen-Auftrag (22) vorliegt, und beim Vorliegen eines Maschinen- Auftrags (22) dessen Übermittlung an die Getränkezubereitungsmaschine (1) auslöst. 1 1. Verfahren gemäss einem der vorangehenden Ansprüche, mit den zusätzlichen Schritten:
• mittels der Getränkezubereitungsmaschine (1), Erzeugen einer Maschinen-
Rückmeldung (13) an das Maschinen-Backend (2);
• mittels des Maschinen-Backends (2), Erzeugen einer entsprechenden
Backend-Rückmeldung (23) an das Sprachinterface (4); • mittels des Sprachinterface (4), Ausgabe einer Sprachmitteilung entsprechend der Backend-Rückmeldung (23).
System, aufweisend eine Getränkezubereitungsmaschine (1) und ein Maschinen- Backend (2), wobei das System zur Durchführung des Verfahrens gemäss einem der Ansprüche (1) bis (1 1) ausgebildet ist.
Masch i nen-Baekend (2) für eine Geträrrkezubereitungsmaschine (1), konfiguriert: zur Durchführung der Schritte
• Empfangen eines Backend-Auftrags (32), wobei der Backend-Auftrag (32) einen Identifikator (44) zur Identifikation einer Zubereitungsvorschrift (14) aufweist sowie einen Konfigurationsidentifikator;
• Bestimmen einer Zubereitungsvorschrift (14) durch Ermitteln,
o falls der Identifikator (44) gleich einem individuellen Identifikator (24) ist, einer Zubereitungsvorschrift (14), welche in einem Benutzerprofil (26) dem individuellen Identifikator (24) zugeordnet ist, wobei das Benutzerprofil (26) entsprechend dem
Konfigurationsidentifikator bestimmt wird;
• Erzeugen eines Maschinen-Auftrags (22) an die
Getränkezubereitungsmaschine (1), wobei der Masch i nen-Auftrag (22) die Zubereitungsvorschrift (14) spezifiziert.
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