JP2007233914A

JP2007233914A - 自動販売機の最適配置診断装置及び最適配置診断装置用プログラム

Info

Publication number: JP2007233914A
Application number: JP2006057556A
Authority: JP
Inventors: Katsuya Nagata; 勝也永田; Hiroshi Onoda; 弘士小野田; Masaru Niimi; 大新見; Isao Hasegawa; 長谷川　　功; Mai Honda; 麻衣本田
Original assignee: WASEDA KANKYO KENKYUSHO KK; Waseda University
Current assignee: WASEDA KANKYO KENKYUSHO KK; Waseda University
Priority date: 2006-03-03
Filing date: 2006-03-03
Publication date: 2007-09-13
Anticipated expiration: 2026-03-03
Also published as: JP4905882B2

Abstract

【課題】自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼす指標をパラメータとして、省エネルギーの観点から自動販売機の最適配置に関する診断を行う。
【解決手段】最適配置診断装置１２は、現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機におけるエネルギー関連要素に関する要素データが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから消費電力量予測式を作成する予測式作成手段２１と、現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、エネルギー関連要素となるパラメータに条件となる数値が入力されることにより、消費電力量予測式から予測消費電力量を算出する診断手段２４とを備えており、消費電力量予測式から種々の設置態様の予測消費電力量を求めて、自動販売機の最適配置を診断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、自動販売機の最適配置診断装置及び最適配置診断装置用プログラムに係り、更に詳しくは、自動販売機の設置環境や商品の売上数に応じて、消費電力量が最小となる自動販売機の設置台数及び容量を選定する自動販売機の最適配置診断装置及び最適配置診断装置用プログラムに関する。

従来の自動販売機には、予想した人通り情報及び気候情報に基づいて飲料商品の販売環境を予測し、これに応じて、必要数の飲料商品に対し、購入者が飲料商品を購入した時点での最適温度に調整する機能を備えたものが知られている（特許文献１参照）。

ところで、昨今、地球温暖化対策として二酸化炭素の排出量を抑制する動きが各所で見られるが、自動販売機にあっても、二酸化炭素の排出量を抑えるために、少ない電気エネルギーで効率的に運転させることが望まれている。
特開２００２−７４４９０号公報

しかしながら、前記特許文献１の自動販売機にあっては、見込まれた販売数の範囲内で飲料商品を最適な状態にするという点では省エネルギー効果があるが、自動販売機にも種々の仕様や種類があり、自動販売機の各設置環境において、最も高い省エネルギー効果を得るには、どの仕様の自動販売機を何台設置すれば良いかという点を評価する術は存在しなかった。換言すれば、ある場所に設置されている自動販売機について、「商品の売上数に対して容量が大き過ぎ、現状よりも消費電力量を抑えた自動販売機を設置しても現在の販売環境に問題なく対応できる」、との診断を行うシステムが存在しなかった。つまり、省エネルギーを効果的に行うには、前記特許文献１の自動販売機のように、自動販売機単位で効率的な運転を行えるようにすることはもとより、自動販売機の設置環境や商品の売上数等に応じ、消費電力量が最小となる自動販売機の設置台数及び容量を選定して自動販売機を最適に配置することも必要であり、このためには、省エネルギーの観点から自動販売機の最適配置を自動的に診断するシステムの出現が望まれている。

本発明は、このような課題に着目して案出されたものであり、その目的は、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼす指標をパラメータとして、省エネルギーの観点から自動販売機の最適配置に関する診断を行うことができる自動販売機の最適配置診断装置及び最適配置診断装置用プログラムを提供することにある。

（１）前記目的を達成するため、本発明は、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する予測式作成手段を備える、という構成を採っている。

（２）また、本発明は、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する診断手段を備える、という構成を採っている。

（３）更に、本発明は、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する予測式作成手段と、
現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する診断手段とを備える、という構成を採っている。

（４）また、前記予測式作成手段は、前記消費電力量を目的変量、前記要素データを説明変量として重回帰分析を使うことで、前記消費電力量予測式を求める、という構成を採ることが好ましい。

（５）更に、前記診断手段は、現在稼動中の自動販売機の状態に基づいて、当該自動販売機に物理的に代替可能となる自動販売機の設置態様を抽出する代替態様抽出部と、当該代替態様抽出部で抽出された設置態様について、前記消費電力量予測式を使って前記予測消費電力量を算出する演算部と、当該演算部で求められた予測消費電力量のうち、最小の予測消費電力量となる前記設置態様を決定する推奨態様決定部とを備える、という構成を採ることが好ましい。

（６）ここで、所定期間での商品の売上能力に応じて設定された最大売上数が各種の自動販売機毎に記憶された自販機データベースを更に備え、
前記代替態様抽出部は、現在稼動中の自動販売機における前記所定期間内の売上数以上となるように、前記自販機データベースから、適合する一の自動販売機及び／又は複数の自動販売機の組み合わせを抽出することで、自動販売機の各設置態様が決定される、という構成を採ることが好ましい。

（７）この際、前記代替態様抽出部は、予め設定された自動販売機の設置幅を越える前記設置態様を除外する、という構成を採るとよい。

（８）また、前記要素データは、自動販売機への外乱に影響する外乱データと、自動販売機の省エネルギー機能に影響する省エネ機能データと、自動販売機の仕様に影響する自販機仕様データとを含むことが好ましい。

（９）ここで、前記外乱データの少なくとも一部は、現在稼動中の自動販売機における周囲温度の実測値に基づいて求めるとよい。

（１０）また、前記省エネ機能データの少なくとも一部は、現在稼動中の自動販売機で実測された消費電流値に基づいて求めるとよい。

（１１）また、本発明に係る自動販売機の最適配置診断用プログラムは、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置に対し、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する処理を実行させる、という構成を採っている。

（１２）ここで、前記消費電力量予測式を作成した後、現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する処理を実行させる、という構成を採ることが好ましい。

なお、本特許請求の範囲及び明細書において、「自動販売機の設置態様」とは、所定の場所に設置される自動販売機の容量等の仕様及び台数により定まる態様を意味し、一の自動販売機の設置の他、複数の自動販売機を組み合わせて設置する態様も含まれる。

本発明によれば、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとした消費電力予測式を使って、現在稼動中の自動販売機の設置態様に代替可能な設置態様に対し、省エネルギー効果を表す指標となる予測消費電力量を求めることができる。つまり、現在稼動中の自動販売機に代替される自動販売機の設置態様に対し、当該設置態様に合わせて、自動販売機の設置環境に関連する諸因子や商品の売上数等を前記パラメータに代入することにより、消費電力予測式から各設置態様の予測消費電力を簡単にシミュレーションすることができる。従って、商品の売上数や設置環境を考慮した自動販売機の設置態様の中から、予測消費電力の最も少ない設置態様を求めることができ、現在稼動中の自動販売機の設置態様も含め、省エネルギーの観点から自動販売機の最適配置に関する診断を客観的且つ簡単に行うことができる。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。

図１には、本発明における自動販売機の最適配置診断装置を含む最適配置診断システムの概略構成図が示されている。この図において、最適配置診断システム１０は、飲料商品を取り扱う自動販売機の設置環境や商品の売上本数から、消費電力量が最小となる自動販売機の設置台数及び容量を選定することで、最適となる自動販売機の設置態様を提示し、現在稼動中の自動販売機の設置態様を省エネルギーの観点から自動的に診断するシステムである。

この最適配置診断システム１０は、自動販売機に取り付けられて当該自動販売機の状態を表す基礎データを測定するデータ測定装置１１と、データ測定装置１１で測定された基礎データに基づいて、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置１２とを備えて構成されている。

前記データ測定装置１１は、自動販売機の消費電流値を実測する電流測定手段１５と、自動販売機の周囲温度を実測する温度測定手段１６とを備えており、消費電流値及び周囲温度からなる基礎データを所定のタイミングで収集し、インターネット等の公知の通信手段を用いて最適配置診断装置１２に送信して入力する公知の構造が採用されている。また、本実施形態では、特に限定されるものではないが、基礎データが１分毎に測定され、当該基礎データを２週間収集するようになっている。これらの基礎データは、インターネット等の通信手段を介して、逐次、最適配置診断装置１２に送信してもよいし、収集期間終了後、まとめて最適配置診断装置１２に送信してもよい。なお、データ測定装置１１は、前記通信手段で最適配置診断装置１２に送信する機能を備えていなくてもよく、この場合には、オペレータ等が前記基礎データを最適配置診断装置１２に直接入力することで対応可能である。

前記最適配置診断装置１２は、複数のプログラムモジュール及び処理回路を含むソフトウェア及びハードウェアによって構成されており、予めインストールされたプログラムの実行により、次の処理を行うように機能する。

すなわち、先ず、データ測定装置１１で測定された基礎データ及び別途入力される諸条件から、現在稼動中の自動販売機に対し、消費電力量と自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素に関する要素データとからなる二次データを作成する。そして、前記消費電力量を目的変量とし、前記要素データを説明変量として重回帰分析を行うことで、予測消費電力量を求めるための消費電力量予測式を作成する。次に、この消費電力量予測式を使って、現在と異なる自動販売機の設置態様毎に予測消費電力量を求め、現在の設置態様も含めて、予測消費電力量が最小となる自動販売機の設置態様を決定する。

すなわち、最適配置診断装置１２は、前記二次データを作成して前記基礎データと共に記憶するデータ加工記憶手段１９と、このデータ加工記憶手段１９に記憶された二次データに基づいて、前記消費電力量予測式を作成する予測式作成手段２１と、自動販売機の各種仕様が各自動販売機に対応して記憶された自販機データベース２２と、予測式作成手段２１で作成された消費電力量予測式を使って、現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様毎に予測消費電力量を算出する診断手段２４と、診断手段２４での診断結果を表示するモニター等の表示手段２５と、データ加工記憶手段１９、予測式作成手段２１、診断手段２４及び表示手段２５に対し、所定のデータや指令を入力するためのキーボード及び／又はマウス等からなる入力手段２７とを備えて構成されている。

前記データ加工記憶手段１９は、消費電流値及び周囲温度からなる基礎データを測定日時に対応して記憶する測定データ記憶部２９と、測定データ記憶部２９の基礎データを加工するとともに、前記入力手段２７によって入力された各種条件の設定値を付加し、消費電力量及び要素データからなる二次データを作成して記憶する二次データ作成記憶部３０とを備えている。

前記二次データ作成記憶部３０には、図２に示されるように、消費電力量及び要素データが測定期間中の一日毎に記憶されており、これら消費電力量及び要素データは、後述するように、基礎データに基づいて加工されたり、前記入力手段２７によって所定値が入力されることにより作成される。なお、現在稼動中の自動販売機が複数台ある場合には、当該自動販売機毎に消費電力量及び要素データが記憶される。

前記消費電力量は、測定データ記憶部２９で記憶された実測の消費電流値から算出される。

前記要素データは、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素となる現在稼動中の自動販売機のデータであり、ここでのエネルギー関連要素は、消費電力量予測式におけるパラメータとなる。本実施形態における要素データは、特に限定されるものではないが、自動販売機への外乱に影響する外乱データと、自動販売機の省エネルギー機能に影響する省エネ機能データと、自動販売機の仕様に影響する自販機仕様データと、その他のデータとに大別される。

前記外乱データは、対象となる自動販売機（以下、「対象自販機」と称する。）の周囲温度を一日平均した平均周囲温度ｙ_１と、対象自販機の一日当たりの売上本数ｙ_２と、対象自販機における一日当たりの商品補充量ｙ_３と、対象自販機の周辺環境の一日当たりの降水量ｙ_４と、前記周辺環境の一日平均の風速ｙ_５と、前記周辺環境の一日平均の湿度ｙ_６と、前記周辺環境の一日当たりの日射量ｙ_７と、対象自販機が屋外設置か否かに関する設置設定値ｙ_８とからなる。

前記平均周囲温度ｙ_１は、測定データ記憶部２９に記憶された周囲温度を一日単位で平均することにより算出される。

前記売上本数ｙ_２は、対象自販機のオーナ等によって集計された月間の売上本数から、経験的に確立された所定のルールに従って求めた飲料の一日当たりの販売本数である。例えば、平日の売上本数ｙ_２を一日当たりＮ本と擬制し、土曜日の売上本数ｙ_２を一日当たり平日の５７％と擬制し、休日の売上本数ｙ_２を一日当たり平日の１６％と擬制したルールとした場合、月間の総売上本数を平日、土曜日、休日の各日数に応じて分散することにより、自動的に各日の売上本数ｙ_２が算出される。すなわち、入力手段２７を使って月間の総売上本数が入力されると、二次データ作成記憶部３０で、平日、土曜日、休日別に一日当たりの売上本数ｙ_２が算出される。この算出ルールは、対象自販機の設置状態によって任意に定めることができる。更に、対象自販機に一日毎の売上本数ｙ_２を自動集計できる機能が設けられている場合には、当該売上本数ｙ_２を、入力手段２７を使ってオペレータが直接、若しくは、自動販売機からインターネット等の通信手段を介し、二次データ作成記憶部３０に入力して記憶させることも可能である。また、対象自販機のオーナ等がその売上本数ｙ_２を一日毎に集計している場合には、当該一日毎の売上本数ｙ_２を入力手段２７で直接入力して記憶させることもできる。

前記商品補充量ｙ_３は、経験的に確立された所定のルールに従って前記売上本数ｙ_２から一義的に求められる。例えば、平日の売上本数を一日当たりＮ本と擬制した場合、平日の商品補充量ｙ_３は、Ｎ×１．１７と擬制され、土曜日、休日の商品補充量ｙ_３は売上に拘らず０本と擬制することにより、前記売上本数ｙ_２が決まれば計算により自動的に求められる。すなわち、二次データ作成記憶部３０では、平日の売上本数ｙ_２が決まると、平日、土曜日、休日別に一日当たりの商品補充量ｙ_３が算出される。なお、ここでの算出ルールも、対象自販機の設置状態によって任意に定めることができる。また、前記商品補充量ｙ_３のデータが一日毎に収集されている場合には、そのデータを、入力手段２７を使ってオペレータが直接、若しくは、インターネット等の通信手段を介し、二次データ作成記憶部３０に入力して記憶させることも可能である。

前記降水量ｙ_４、風速ｙ_５、湿度ｙ_６、及び日射量ｙ_７は、基礎データを収集する日の気象庁のデータが引用され、入力手段２７により二次データ作成記憶部３０に入力される。但し、これらの気象データは、対象自販機に取り付けた測定装置によって測定可能にした場合、そのデータを、入力手段２７を使って逐次オペレータが直接、若しくは、自動販売機からインターネット等の通信手段を介し、二次データ作成記憶部３０に入力して記憶させることも可能である。

前記設置設定値ｙ_８は、「１」若しくは「０」の二値であり、対象自販機が屋外に設置されている場合には、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に「１」が入力され、対象自販機が屋内に設置されている場合には、二次データ作成記憶部３０に「０」が入力されるようになっている。

前記省エネ機能データは、所定の日中時間の範囲内における対象自販機の消費電力停止時間を表すピークカット時間ｘ_１と、前記日中時間外における対象自販機の消費電力停止時間を表すオフピークカット時間ｘ_２と、対象自販機の省エネルギー用の照明設定の有無に関する照明設定値ｘ_３とからなる。

前記ピークカット時間ｘ_１は、所定の日中時間の範囲内（例えば、１３時〜１６時）で対象自販機の冷却運転が停止している時間、すなわち、コンプレッサが停止している時間であり、「〜時間」という形で表される。換言すれば、一部の自動販売機には、社会全体の省エネに貢献するために、電力消費量の多い真夏の昼間の一定時間で自動販売機の冷却運転を一時的に停止し、飲料の過剰な冷却による無駄なエネルギーの消費を抑制する機能が付いており、その機能が作用している時間がピークカット時間ｘ_１となる。このピークカット時間ｘ_１は、二次データ作成記憶部３０により、前記日中時間内で測定データ記憶部２９に記憶された消費電流値が所定値以下となった時間をカウントすることによって求められる。

前記オフピークカット時間ｘ_２は、ピークカット時間ｘ_１の対象となる日中時間外で、ピークカット時間ｘ_１の場合と同様に、対象自販機の冷却運転が停止している時間をカウントすることにより求められる。これは、例えば、自動販売機がオフィス内に設置されているような場合、当該自動販売機の機能により、深夜の自動販売機の冷却運転を停止する設定としたときに、その停止時間がオフピークカット時間ｘ_２となる。

前記照明設定値ｘ_３は、「１」若しくは「０」の二値であり、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に何れかの数値が入力される。すなわち、対象自販機のディスプレイの照明が節約された設定となっている場合には、「１」が入力され、前記照明が節約されていない通常設定の場合には、「０」が入力される。

前記自販機仕様データは、対象自販機内に蓄積される商品の列（セレ）の数となるセレ数ｗ_１と、対象自販機の製造が現在から何年前かを表す存在期間ｗ_２と、対象自販機が所定のＡ社製造か否かに関するＡ社設定値ｗ_３と、対象自販機が所定のＢ社製造か否かに関するＢ社設定値ｗ_４と、対象自販機が所定のＣ社製造か否かに関するＣ社設定値ｗ_５と、対象自販機が所定のフロンガスＡ（Ｒ４０７Ｃ）を使用しているか否かに関するＡフロン設定値ｗ_６と、対象自販機が所定のフロンガスＢ（Ｒ−２２）を使用しているか否かに関するＢフロン設定値ｗ_７と、対象自販機の表面積ｗ_ｓとからなる。

前記セレ数ｗ_１及び存在期間ｗ_２は、対象自販機のカタログ等に基づいて、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に該当する数値が入力される。なお、対象自販機の種類を入力することで、自販機データベース２２内に記憶されたデータを抽出して、二次データ作成記憶部３０に自動的に入力することも可能である。

前記Ａ社設定値ｗ_３は、「１」若しくは「０」の二値であり、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に何れかの数値が入力される。すなわち、対象自販機がＡ社製である場合には、「１」が入力され、そうでないでない場合には、「０」が入力される。また、Ｂ社設定値ｗ_４、Ｃ社設定値ｗ_５についても、Ａ社設定値ｗ_３と同様である。

Ａフロン設定値ｗ_６は、「１」若しくは「０」の二値であり、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に何れかの数値が入力される。すなわち、対象自販機にフロンガスＡが使用されている場合には、「１」が入力され、そうでないでない場合には、「０」が入力される。また、Ｂフロン設定値ｗ_７についても、Ａフロン設定値ｗ_６と同様である。

前記表面積ｗ_ｓは、対象自販機の６面全体の表面積であり、当該対象自販機のカタログ等に基づいて、入力手段２７から二次データ作成記憶部３０に該当する数値が入力される。なお、対象自販機の種類を入力することで、自販機データベース２２内に記憶されたデータを抽出して、二次データ作成記憶部３０に自動的に入力することも可能である。

前記その他のデータとしては、対象自販機におけるホット販売のセレ数となるホット販売セレ数ｚがある。このホット販売セレ数ｚは、対象自販機内で商品が蓄積される列のうち、飲料を温めるための加温設定がなされた列の数であり、入力手段２７により入力される。なお、対象自販機の状態がインターネット等の通信手段を介して送信されるシステムを採用していれば、当該送信による自動入力とすることもできる。

前記予測式作成手段２１では、二次データ作成記憶部３０で記憶された消費電力量を目的変量とし、二次データ作成記憶部３０で記憶された要素データを説明変量とし、重回帰分析により、要素データのエネルギー関連要素ｙ_１〜ｙ_８、ｘ_１〜ｘ_３、ｗ_１〜ｗ_７、ｗ_ｓ、ｚをパラメータとして予測消費電力量Ｐを算出する次の消費電力量予測式が求められる。

ここで、Ａ_１〜Ａ_１９は偏回帰係数であり、Ｂは定数である。

なお、このようにして求めた消費電力量予測式は、本発明者の実験及び研究により、予測消費電力量Ｐと実際の消費電力量とがほぼ一致し、高い信憑性を有することが実証されている。

前記自販機データベース２２には、現存する種々の自動販売機毎に、その各種仕様と、その容量すなわち売上能力に応じて予め設定された月間最大売上本数とを含む各種情報が記憶されている。

前記診断手段２４は、現在稼動中の自動販売機の状態に基づいて、当該自動販売機に物理的に代替可能となる自動販売機の設置態様を抽出する代替態様抽出部３２と、当該代替態様抽出部３２で抽出された各設置態様に対し、予測式作成手段２１で求めた消費電力量予測式を使って予測消費電力量を求める演算部３３と、演算部３３で求められた予測消費電力量のうち、最小の予測消費電力量となる設置態様を決定し、前記表示手段２５に出力する推奨態様決定部３４とを備えている。

前記代替態様抽出部３２では、入力手段２７により、現在稼動中の自動販売機の月間売上本数若しくは任意の月間売上本数が入力されると、自販機データベース２２内に記憶された各自動販売機の月間最大売上本数に基づいて、入力された月間売上本数以上となる容量の自動販売機の設置態様、すなわち、一の自動販売機及び／又は複数の自動販売機の組み合わせが求められる。更に、入力手段２７により、自動販売機の全体の設置幅が入力されると、求めた自動販売機の設置態様のうち、入力された設置幅を超える全体幅の自動販売機の設置態様が削除される。例えば、代替態様抽出部３２に対する入力条件として、月間売上本数を５０００本、自動販売機の全体の設置幅を３ｍと設定した場合、代替態様抽出部３２では、自販機データベース２２から、月間最大売上本数が５５６６本、幅２ｍの自動販売機Ａのみを設置するパターン１、月間最大売上本数が２８６３本、幅１．５ｍの自動販売機Ｂを２台設置するパターン２、当該自動販売機Ｂと月間最大売上本数が１９０８本、幅０．８ｍの自動販売機Ｃとを並列配置するパターン３、・・・等、入力条件に全て合致する自動販売機の設置態様が抽出される。

前記演算部３３では、代替態様抽出部３２で抽出された自動販売機の各設置態様について、自動販売機一台毎に、予測式作成手段２１で求めた消費電力量予測式から、エネルギー関連要素となる前記パラメータに数値を代入することで予測消費電力量を求め、同一の設置態様単位で予測消費電力量を集計することで、抽出された設置態様毎に予測消費電力量が求められる。例えば、前述のケースであれば、パターン１では、自動販売機Ａの予測消費電力量がそのまま予測消費電力量となり、パターン２では、自動販売機Ｂの予測消費電力量を二倍した値が予測消費電力量となり、パターン３では、自動販売機Ｂと自動販売機Ｃの各予測消費電力量を加算した値が予測消費電力量となる。ここで、消費電力量予測式のパラメータに代入される値は、対象自販機によって一義的に定まるパラメータであれば、自販機データベース２２からデータが抽出されて自動的に入力されるようになっており、そうでないパラメータは、消費電力量予測式を求める際に用いたデータをそのまま利用するようになっている。但し、対象自販機によって一義的に定まらないパラメータに関しては、任意に変更して入力することもでき、気象条件等、種々の条件に応じた予測消費電力量を簡単に求めることができる。

次に、前記最適配置診断システム１０の処理手順につき、図３のフローチャートを用いながら以下に説明する。

先ず、データ測定装置１１により、所定期間に亘って現在稼動中の自動販売機に関する消費電流値及び周囲温度が実測され、これらの基礎データが所定の通信手段を介して最適配置診断装置１２に入力されて測定データ記憶部２９に記憶されるとともに、入力手段２７から、現在稼動中の自動販売機に関する各種の情報が最適配置診断装置１２に入力される（ステップＳ１０１）。次に、二次データ作成記憶部３０で、入力されたデータに基づいて消費電力量及び要素データからなる二次データが作成され、当該二次データが二次データ作成記憶部３０に記憶される（ステップＳ１０２）。そして、データ収集期間が終了した後、予測式作成手段２１で、消費電力量を目的変量とし、要素データを説明変量として重回帰分析を行うことで消費電力量予測式が作成される（ステップＳ１０３）。次に、前記代替態様抽出部３２で、現在の月間売上本数以上を物理的に販売可能で、且つ、現在の自動販売機の設置幅に収まる範囲内となるように、代替される自動販売機の設置態様が抽出される（ステップＳ１０４）。そして、抽出された自動販売機の設置態様毎に、作成した消費電力量予測式を使って予測消費電力量が求められる（ステップＳ１０５）。次に、求めた各設置態様の予測消費電力量の中から、現在稼動中の自動販売機の設置態様を含めて最小の消費電力量となる自動販売機の推奨設置態様が決定される（ステップＳ１０６）。最後に、推奨された自動販売機の推奨設置態様の消費電力量等が、現在稼動中の自動販売機の消費電力量等と対比した状態でグラフ化され、その他各種情報とともに、表示手段２５に出力される（ステップＳ１０７）。

従って、このような実施形態によれば、現在稼動中の自動販売機に対し、商品の売上数や設置環境を考慮した状態で、エネルギー効率の良し悪しを診断することができ、省エネルギーの観点から代替すべき自動販売機の設置態様を客観的且つ簡単に提示できるという効果を得る。

なお、消費電力量予測式に用いられるパラメータは、前述の種類に限定されるものではなく、自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素であれば、何でも良く、他のエネルギー関連要素が入ったとしても、前記実施形態と同様にして消費電力量予測式を求めれば良い。

また、前記実施形態では、現在稼動中の自動販売機の設置環境に合わせて、診断毎に消費電力量予測式を都度作成するようになっているが、予め設定した消費電力量予測式を使用し、或いは、複数の消費電力量予測式から任意に選択するようにしてもよい。

更に、データ加工記憶手段１９、予測式作成手段２１、自販機データベース２２及び診断手段２４は、同一の装置内に存在していなくてもよく、それぞれ別の場所に分離して存在され、相互にインターネット等の通信手段等でデータ通信できるようしても良い。

また、前記実施形態に係る最適配置診断システム１０は、飲料の自動販売機に関する最適配置診断に用いられているが、本発明はこれに限らず、同様の構成で、他の商品の自動販売機に関する最適配置診断にも適用可能である。

その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。

本実施形態に係る自動販売機の最適配置診断システムの概略構成図。二次データ作成記憶部で記憶されるデータを模式的に示した図表。最適配置診断システムの処理手順を示すフローチャート。

符号の説明

１２最適配置診断装置
２１予測式作成手段
２２自販機データベース
２４診断手段
３２代替態様抽出部
３３演算部
３４推奨態様決定部

Claims

自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する予測式作成手段を備えたことを特徴とする自動販売機の最適配置診断装置。
自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する診断手段を備えたことを特徴とする自動販売機の最適配置診断装置。
自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置であって、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する予測式作成手段と、
現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する診断手段と、
を備えたことを特徴とする自動販売機の最適配置診断装置。
前記予測式作成手段は、前記消費電力量を目的変量、前記要素データを説明変量として重回帰分析を使うことで、前記消費電力量予測式を求めることを特徴とする請求項１又は３記載の自動販売機の最適配置診断装置。
前記診断手段は、現在稼動中の自動販売機の状態に基づいて、当該自動販売機に物理的に代替可能となる自動販売機の設置態様を抽出する代替態様抽出部と、当該代替態様抽出部で抽出された設置態様について、前記消費電力量予測式を使って前記予測消費電力量を算出する演算部と、当該演算部で求められた予測消費電力量のうち、最小の予測消費電力量となる前記設置態様を決定する推奨態様決定部とを備えたことを特徴とする請求項２又は３記載の自動販売機の最適配置診断装置。
所定期間での商品の売上能力に応じて設定された最大売上数が各種の自動販売機毎に記憶された自販機データベースを更に備え、
前記代替態様抽出部は、現在稼動中の自動販売機における前記所定期間内の売上数以上となるように、前記自販機データベースから、適合する一の自動販売機及び／又は複数の自動販売機の組み合わせを抽出することで、自動販売機の各設置態様が決定されることを特徴とする請求項５記載の自動販売機の最適配置診断装置。
前記代替態様抽出部は、予め設定された自動販売機の設置幅を越える前記設置態様を除外することを特徴とする請求項６記載の自動販売機の最適配置診断装置。
前記要素データは、自動販売機への外乱に影響する外乱データと、自動販売機の省エネルギー機能に影響する省エネ機能データと、自動販売機の仕様に影響する自販機仕様データとを含むことを特徴とする請求項１、３又は４記載の自動販売機の最適配置診断装置。
前記外乱データの少なくとも一部は、現在稼動中の自動販売機における周囲温度の実測値に基づいて求められることを特徴とする請求項８記載の自動販売機の最適配置診断装置。
前記省エネ機能データの少なくとも一部は、現在稼動中の自動販売機で実測された消費電流値に基づいて求められることを特徴とする請求項８記載の自動販売機の最適配置診断装置。
自動販売機のエネルギー消費に影響を及ぼすエネルギー関連要素をパラメータとして所定の自動販売機の予測消費電力量を求める消費電力量予測式により、自動販売機の最適配置を診断する最適配置診断装置に対し、
現在稼動中の自動販売機で実測した消費電力量と現在稼動中の自動販売機の前記エネルギー関連要素に関する要素データとが入力されることにより、これら消費電力量及び要素データから前記消費電力量予測式を作成する処理を実行させることを特徴とする自動販売機の最適配置診断装置用プログラム。
前記消費電力量予測式を作成した後、現在稼動中の自動販売機に代替可能な自動販売機の設置態様について、前記パラメータに条件となる数値が入力されることにより、前記消費電力量予測式から前記予測消費電力量を算出する処理を実行させることを特徴とする請求項１１記載の自動販売機の最適配置診断装置用プログラム。