JP2010128816A - Apparatus and method for supporting operation of vending machine, and program - Google Patents

Apparatus and method for supporting operation of vending machine, and program Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To enable a route man to find out a vending machine in which commodities should be efficiently replenished from the installation places of a plurality of vending machines and the weather. <P>SOLUTION: In an apparatus for supporting operation of vending machines, a client terminal 101 includes: a sales calculation unit 301 for calculating a sales prediction value according to a predetermined temporary schedule based on the presence of a change in sales due to the weather stored in a location storage means in each vending machine for performing respective processing while referring to various tables; a consumption rate calculation unit 302 for calculating a stock consumption rate based on the calculated sales prediction value and the number of stocks; a schedule adjustment unit 303 for adjusting supply schedule so as to advance the temporary schedule about the vending machine in which the calculated stock consumption rate is higher than a predetermined threshold; and a target period setting unit 304. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、自動販売機運用支援装置、自動販売機運用支援方法およびプログラムに関し、より具体的には、特に自動販売機の補充日程を定める際に支援することができる自動販売機運用支援装置、自動販売機運用支援方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a vending machine operation support apparatus, a vending machine operation support method, and a program, and more specifically, a vending machine operation support apparatus that can support, in particular, when determining a replenishment schedule for a vending machine, The present invention relates to a vending machine operation support method and program.

従来、飲料などを販売する自動販売機の売上は天気に応じて変動することが知られている。例えば、寒い日は、温かいものがよく売れ、暑い日には冷たいものがよく売れる。したがって、自動販売機に商品を補充するルートマンと呼ばれる営業従事者は、売り切れにより販売機会の消化を減らすために、天気に応じて多く補充できる商品や、その商品数を予測して自動販売機の補充のためルート巡回を行っている。   Conventionally, sales of vending machines that sell beverages and the like are known to vary according to the weather. For example, warm items sell well on cold days, and cold items sell well on hot days. Therefore, a salesperson called Rootman who replenishes products to vending machines predicts the number of products that can be replenished according to the weather and the number of products to reduce the digestion of sales opportunities due to sold out vending machines. We are going around the route to replenish.

即ち、商品を補充するために、天気に応じて変動する自動販売機の売上を予測することが求められている。このような、ルートマンを支援するため、例えば特許文献１のような、天気予報データに基づいて販売予測を行い、在庫と予測販売量から在庫の足りないデータを出力するシステムが提案されている。   That is, in order to replenish merchandise, it is required to predict the sales of a vending machine that varies according to the weather. In order to support such a route man, for example, Patent Document 1 proposes a system that performs sales prediction based on weather forecast data and outputs data that is insufficient in inventory from the inventory and the predicted sales volume. .

また、特許文献２のような、自動販売機において天気予報情報から飲料の最適温度を調整し、人通り情報より販売数を予測し、必要数の商品に対し温度制御を行うシステムも提案されている。   In addition, a system has been proposed in which a vending machine adjusts the optimal temperature of a beverage from weather forecast information, predicts the number of sales based on traffic information, and controls the temperature of a necessary number of products, such as Patent Document 2. Yes.

特開平４−３５３９７０号公報JP-A-4-353970 特開２００２−７４４９０号公報JP 2002-74490 A

しかしながら、上記特許文献に開示されている仕組みでは、複数の自動販売機の設置場所と、天気とを考慮して、複数の自動販売機の中からルートマンが効率的に商品を補充すべき自動販売機を見つけ出すことが困難である。たとえば、従来では、自動販売機の設置場所を考慮していなかったため、路上に設置された自動販売機も、地下街に設置された自動販売機も、天気が雨の場合は自動販売機内の商品があまり売れず、商品を補充すべきではないと判断していた。   However, in the mechanism disclosed in the above patent document, in consideration of the installation location of the plurality of vending machines and the weather, the automatic routeman should replenish the goods from among the plurality of vending machines. It is difficult to find a vending machine. For example, in the past, the location of vending machines was not taken into consideration, so vending machines installed on the road and vending machines installed in underground shopping streets are not available when the weather is raining. They didn't sell well and decided that they shouldn't replenish their products.

すなわち、天気が雨の場合は、路上に設置された自動販売機内の商品はあまり売れないが、地下街に設置された自動販売機内の商品はよく売れるのが通常であるが、従来の仕組みでは、自動販売機の設置場所が天気に応じて売上が変わる場所であるか否かを考慮していなかったため、ルートマンが効率的に商品を補充すべき自動販売機を見出すことが困難であるという問題があった。   In other words, when the weather is raining, the products in the vending machines installed on the street do not sell well, but the products in the vending machines installed in the underground shopping streets usually sell well. It was difficult for rootman to find a vending machine to efficiently replenish products because it did not consider whether the location of the vending machine was a place where sales change according to the weather was there.

本発明は、複数の自動販売機の設置場所と天気とから、ルートマンが効率的に商品を補充すべき自動販売機を見出すことを目的とする。   An object of the present invention is to find a vending machine in which a route man should efficiently replenish a product from the installation location and weather of a plurality of vending machines.

本発明は上記の課題を解決することを目的とし、請求項１に記載の発明は、自動販売機運用支援装置であって、各自動販売機ごとに、設置場所および設置場所における天候により設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段と、各自動販売機について、ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出手段と、売上算出手段により算出した売上予測値と、売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出手段と、算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整手段とを備えたことを特徴とする。   The present invention aims to solve the above-mentioned problems, and the invention according to claim 1 is a vending machine operation support device, wherein each vending machine has an installation location depending on the installation location and the weather at the installation location. Location storage means for storing whether or not sales of vending machines installed in the market change, sales storage means for storing past sales and the number of inventory of each vending machine, past weather and future prediction Weather storage means for storing predicted weather, provisional schedule storage means for storing provisional schedules for future replenishment estimated from the replenishment results for vending machines, and each vending machine stored in location storage means Read the presence or absence of changes in sales due to the weather, in the vending machine with changes, use the sales on the day of the same weather as the weather of the day of replenishment according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means, In the vending machine without conversion, the sales calculation means for calculating the sales forecast value using the sales on the day of the weather different from the weather to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means, and the sales calculation means Expediting the provisional schedule for the sales rate calculation means for calculating the stock consumption rate based on the forecasted sales value and the number of stocks stored in the sales storage means, and the vending machine for which the calculated stock consumption rate is higher than a predetermined threshold And a schedule adjusting means for adjusting the schedule of replenishment.

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の自動販売機運用支援装置において、在庫消化率は、売上予測値を前記在庫数で除算して得られることを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, in the vending machine operation support apparatus according to the first aspect, the inventory consumption rate is obtained by dividing the sales forecast value by the inventory quantity.

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の自動販売機運用支援装置において、日程調整手段は、閾値よりも高い在庫消化率を有する自動販売機の補充日程を仮日程よりも１営業日前倒しするように調整することを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, in the vending machine operation support apparatus according to the first or second aspect, the schedule adjustment means sets the replenishment schedule of the vending machine having an inventory consumption rate higher than the threshold to a provisional schedule. It is characterized by adjusting so that it is one business day ahead of schedule.

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置において、自動販売機毎にイベントがある日と、通常の日の売上に対する倍率とを紐付けて記憶するイベント記憶手段を更に備え、売上予測値は、イベント記憶手段から自動販売機の仮日程の対応日がイベントのある日であるか否かを読み出して、仮日程の対応日がイベントのある日である場合は、イベント記憶手段に記憶された倍率を乗算することを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, in the vending machine operation support apparatus according to any one of the first to third aspects, the day on which there is an event for each vending machine is linked to the ratio to the sales on a normal day. Event storage means for storing the information, and the sales forecast value is read from the event storage means whether or not the corresponding date of the provisional schedule of the vending machine is a date of the event, and the correspondence date of the provisional schedule is If it is a certain day, the multiplication factor stored in the event storage means is multiplied.

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置において、ロケーション記憶手段は、更に自動販売機の設置場所が曜日により売上が変化する否かを記憶し、売上予測値は、各自動販売機について、ロケーション記憶手段に記憶された曜日による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、仮日程に従い補充する曜日と同じ曜日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、仮日程に従い補充する曜日と異なる曜日における売上を用いて計算されることを特徴とする。   According to a fifth aspect of the present invention, in the vending machine operation support apparatus according to any one of the first to fourth aspects, the location storage means further determines whether the sales location of the vending machine changes depending on the day of the week. For each vending machine, the sales forecast value is stored for each vending machine to read out whether there is a change in sales depending on the day of the week stored in the location storage means. A vending machine that uses sales and does not change is calculated using sales on a day of the week different from the day of the week to be replenished according to a provisional schedule.

請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置において、過去の売上データとして使用する期間を設定する設定手段を更に備え、売上予測値は、設定手段で設定された期間の過去の売上を用いて計算されることを特徴とする。   The invention described in claim 6 further includes setting means for setting a period to be used as past sales data in the vending machine operation support apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the sales forecast value is: It is calculated using past sales for the period set by the setting means.

請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置において、売切れ状態にある期間に売切れでなかった場合に推定される売上を自動販売機毎に記憶する推定売上記憶手段を更に備え、売上予測値は、設定手段で設定された期間の過去の売上期間に売切れ状態にある期間がある場合は、推定売上記憶手段に記憶された売上を用いて計算されることを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, in the vending machine operation support apparatus according to any one of the first to sixth aspects, the sales estimated when the vending machine is not sold out during a sold-out period are determined for each vending machine. An estimated sales storage means for storing, and when the sales forecast value is sold out in the past sales period of the period set by the setting means, the sales stored in the estimated sales storage means are used. It is calculated.

請求項８に記載の発明は、各自動販売機ごとに、設置場所および設置場所における天候により設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段とを備えたコンピュータシステムにより実行される自動販売機運用支援方法であって、各自動販売機について、ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出ステップと、売上算出ステップにおいて算出した売上予測値と、売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出ステップと、算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整ステップとを備えたことを特徴とする。   The invention according to claim 8 is, for each vending machine, location storage means for storing whether or not the sales of the vending machine installed at the installation location changes depending on the installation location and the weather at the installation location, Sales storage means for storing past sales and inventory numbers of vending machines, weather storage means for storing past weather and forecasted weather forecasts in the future, and future estimates estimated from the replenishment results of the vending machines A vending machine operation support method executed by a computer system having provisional schedule storage means for storing provisional provisional schedules, and for each vending machine, the change in sales due to weather stored in the location storage means In a vending machine with a change in the presence / absence, the sales on the day of the same weather as the weather to be replenished in accordance with the provisional schedule stored in the provisional schedule storage means are used. In a vending machine with no sales, a sales calculation step of calculating a sales forecast value using sales on a day with a weather different from the weather to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means, and the sales calculated in the sales calculation step A digest rate calculating step for calculating a stock consumption rate based on the predicted value and the number of stocks stored in the sales storage means, and a provisional schedule for a vending machine having the calculated stock exhaust rate higher than a predetermined threshold And a schedule adjusting step for adjusting the schedule of replenishment.

請求項９に記載の発明は、各自動販売機ごとに、設置場所および設置場所における天候により設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段とを備えたコンピュータシステムに自動販売機運用支援方法を実行させるプログラムであって、方法は、各自動販売機について、ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出ステップと、売上算出ステップにおいて算出した売上予測値と、売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出ステップと、算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整ステップとを備えたことを特徴とする。   The invention according to claim 9 is a location storage means for storing, for each vending machine, whether or not the sales of the vending machine installed at the installation location changes depending on the installation location and the weather at the installation location, Sales storage means for storing past sales and inventory numbers of vending machines, weather storage means for storing past weather and forecasted weather forecasts in the future, and future estimates estimated from the replenishment results of the vending machines A computer system having provisional schedule storage means for storing provisional schedules for replenishment, which executes a vending machine operation support method according to the weather stored in the location storage means for each vending machine The presence or absence of changes in sales is read, and in vending machines with changes, on the day of the same weather as the day of replenishment according to the provisional schedule stored in the provisional schedule storage means. In a vending machine that uses sales and does not change, a sales calculation step that calculates a sales forecast value using sales on a day with a different weather from the weather to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means, and a sales calculation About a digestion rate calculating step for calculating an inventory consumption rate based on the predicted sales value calculated in the step and the number of stocks stored in the sales storage means, and a vending machine in which the calculated inventory exhaustion rate is higher than a predetermined threshold And a schedule adjustment step of adjusting a replenishment schedule so as to advance the provisional schedule.

本発明によれば、各自動販売機について、ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出手段と、売上算出手段により算出した売上予測値と、売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出手段と、算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整手段とを備えているので、複数の自動販売機の設置場所と天気とから、ルートマンが効率的に商品を補充すべき自動販売機を見出すことができる。   According to the present invention, for each vending machine, the presence / absence of a change in sales due to the weather stored in the location storage means is read out, and the vending machine having a change is replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means. For vending machines that use the same weather as the day's weather, and for a vending machine that does not change, the sales forecast value is calculated using the sales on the day of the weather different from the day's weather to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means. A sales calculation means for calculating, a sales forecast value calculated by the sales calculation means, a digest rate calculating means for calculating an inventory rate based on the number of stocks stored in the sales storage means, and the calculated inventory rate is predetermined. It is equipped with schedule adjustment means that adjusts the schedule of replenishment so as to advance the provisional schedule for vending machines that are higher than the threshold, so the installation location and weather of multiple vending machines Can route man finds vending machines should be efficiently replenished items.

以下、添付図面を参照して、本発明を好適な実施形態に従って詳細に説明する。   Hereinafter, the present invention will be described in detail according to preferred embodiments with reference to the accompanying drawings.

図１は、本発明の一実施形態を示すシステムの構成の一例を示す図である。本実施形態では、自動販売機の補充を主な業務とする会社内の一般的な業務支援システムを用いる。図１に示すシステムは、営業所内のクライアント端末１０１（情報処理装置、自動販売機運用支援装置）と、営業所内のプリンタ１０２と、光コミュニケーションユニット（ＯＣ）１０３と、気象団体のサーバ１０６と、ハンディターミナル（携帯端末）１０４と、自動販売機（１０７〜１１０）とを備える。   FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration showing an embodiment of the present invention. In this embodiment, a general business support system in a company that mainly replenishes a vending machine is used. The system shown in FIG. 1 includes a client terminal 101 (information processing apparatus, vending machine operation support apparatus) in a business office, a printer 102 in the business office, an optical communication unit (OC) 103, a server 106 of a weather organization, A handy terminal (portable terminal) 104 and vending machines (107 to 110) are provided.

また、営業所内のクライアント端末１０１とプリンタ１０２とＯＣ１０３とがそれぞれ接続されたネットワーク（社内LANなど）と、気象団体のサーバ１０６が接続されたネットワークとは、広域回線１０５を介して通信可能に接続されている。したがって、営業所内のクライアント端末１０１と、気象団体のサーバ１０６は、広域回線（ネットワーク）１０５を介して通信可能に接続されている。   In addition, a network (such as an in-house LAN) to which the client terminal 101, the printer 102, and the OC 103 in the sales office are connected, and a network to which the server 106 of the weather organization is connected are communicatively connected via the wide area line 105. Has been. Therefore, the client terminal 101 in the business office and the server 106 of the weather organization are connected to each other via a wide area line (network) 105 so that they can communicate with each other.

営業所には、クライアント端末１０１とプリンタ１０２とＯＣ１０３とがそれぞれネットワーク（社内LANなど）を介して通信可能に接続されている。ＯＣ１０３は、いわゆる「光コミュニケーションユニット」であって、ハンディターミナルをネットワーク（社内LANなど）に接続するための装置である。ハンディターミナル１０４をＯＣ１０３に接続することにより、ハンディターミナル１０４は、ＯＣ１０３を介してネットワーク（社内LANなど）に接続され、営業所内のクライアント端末１０１やプリンタ１０２と相互に通信することが可能になる。プリンタ１０２は、ハンディターミナル１０４やクライアント端末１０１からの印刷要求を受信すると、印刷要求された印刷データを印刷することができる。   The client terminal 101, the printer 102, and the OC 103 are connected to the sales office via a network (such as an in-house LAN) so that they can communicate with each other. The OC 103 is a so-called “optical communication unit” and is a device for connecting the handy terminal to a network (such as an in-house LAN). By connecting the handy terminal 104 to the OC 103, the handy terminal 104 is connected to a network (such as an in-house LAN) via the OC 103, and can communicate with the client terminal 101 and the printer 102 in the sales office. Upon receiving a print request from the handy terminal 104 or the client terminal 101, the printer 102 can print the print data requested for printing.

クライアント端末１０１は、クライアント端末１０１の記憶手段に、後述する自販機データテーブル（図１１）、自販機在庫数テーブル（図１３）、休日・イベントデータテーブル（図１４）、気象情報（図１５）、過去の売上実績データテーブル（図１６）、第１の閾値、第２の閾値を記憶している。クライアント端末１０１は、これらのデータを用いて、複数の自動販売機の設置場所と天気とから、ルートマンが効率的に商品を補充すべき自動販売機を見出すための処理を実行するが、テーブルの構成はこれに限られることなく、相互にデータ項目を組み合わせてより少ないテーブルとし、あるいはデータ項目を細分化してより多くのテーブルとするなど、本技術分野で知られたいずれのテーブル構成とすることができる。具体的には、クライアント端末１０１は、図３に示す機能モジュールにより、図５、図６、図７、図８、図９、図１０を参照して説明する処理を実行する。   The client terminal 101 stores a vending machine data table (FIG. 11), a vending machine inventory number table (FIG. 13), a holiday / event data table (FIG. 14), weather information (FIG. 15), a past, Sales result data table (FIG. 16), a first threshold value, and a second threshold value are stored. The client terminal 101 uses these data to execute processing for finding a vending machine to which the routeman should efficiently replenish a product from the installation location and weather of a plurality of vending machines. The configuration of is not limited to this, and any table configuration known in this technical field, such as combining data items with each other to form fewer tables, or subdividing data items into more tables, is adopted. be able to. Specifically, the client terminal 101 executes processing described with reference to FIGS. 5, 6, 7, 8, 9, and 10 by the functional module shown in FIG.

気象団体（天気予報提供団体）のサーバ１０６は、各地における、現在の天気、過去の天気、将来の天気予報などの天気情報（気象情報）をデータベースなどの記憶装置に記憶している。クライアント端末１０１は、気象団体のサーバ１０６の記憶装置に記憶されている現在の天気、過去の天気、将来の天気予報などの天気情報を、ネットワーク１０５を介して気象団体のサーバ１０６から取得することができる。   A server 106 of a weather group (weather forecast providing group) stores weather information (weather information) such as current weather, past weather, and future weather forecast in each location in a storage device such as a database. The client terminal 101 acquires weather information such as current weather, past weather, and future weather forecast stored in the storage device of the weather group server 106 from the weather group server 106 via the network 105. Can do.

ハンディターミナル１０４は赤外線ポートなどの赤外線通信するための通信部を備え、地下街Aや路上Bや地下街Cなどに設置された自動販売機（自販機）１０７〜１１０と赤外線通信を行うことが可能である。図１に示すシステム構成図には、地下街Aには、自動販売機１０７と自動販売機１０８とが設置され、路上Bには、自動販売機１０９が設置され、地下街Cには、自動販売機１１０が設置されていることを示している。   The handy terminal 104 includes a communication unit for infrared communication such as an infrared port, and can perform infrared communication with vending machines (vending machines) 107 to 110 installed in the underground shopping area A, the street B, the underground shopping center C, and the like. . In the system configuration diagram shown in FIG. 1, a vending machine 107 and a vending machine 108 are installed in the underground shopping area A, a vending machine 109 is installed on the street B, and a vending machine is installed in the underground shopping center C. 110 is installed.

図２は、図１に示したクライアント端末１０１（情報処理装置）の基本構成を示すブロック図である。図２を参照して、クライアント端末１０１のハードウェア構成について説明するが、ハンディターミナル１０４も、形状はサイズは異なるものの基本的には情報処理装置であり、同様のハードウェア構成を有しているものとする。   FIG. 2 is a block diagram showing a basic configuration of the client terminal 101 (information processing apparatus) shown in FIG. The hardware configuration of the client terminal 101 will be described with reference to FIG. 2, but the handy terminal 104 is basically an information processing apparatus although the shape is different in size, and has the same hardware configuration. Shall.

図２に示すように、クライアント端末１０１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２０４、およびネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）２０５を備える。また、クライアント端末１０１は、ハードウェアとして、記録媒体ドライブ２０６、キーボード２０７、マウス２０８、ビデオＩ／Ｆ２０９、ディスプレイ装置２１０、および外部機器Ｉ／Ｆ２１１も備える。これらのハードウェアは、システムバス２１２を介して互いに接続されている。   As shown in FIG. 2, the client terminal 101 includes a CPU 201, a RAM 202, a ROM 203, an HDD (hard disk drive) 204, and a network I / F (interface) 205 as hardware. The client terminal 101 also includes a recording medium drive 206, a keyboard 207, a mouse 208, a video I / F 209, a display device 210, and an external device I / F 211 as hardware. These hardwares are connected to each other via a system bus 212.

ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２やＲＯＭ２０３に格納されているプログラムやデータを用いて、クライアント端末１０１全体を制御するとともに、クライアント端末１０１が行う各処理を実行する。ＲＡＭ２０２は、ＨＤＤ２０４からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するためのエリアを有するとともに、ＣＰＵ２０１が各種処理を実行するために使用するワークエリアを有する。ＲＯＭ２０３は、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等の各種プログラムを記憶している。   The CPU 201 controls the entire client terminal 101 using programs and data stored in the RAM 202 and the ROM 203, and executes each process performed by the client terminal 101. The RAM 202 has an area for temporarily storing programs and data loaded from the HDD 204 and a work area used by the CPU 201 to execute various processes. The ROM 203 stores various programs such as a computer boot program and BIOS.

ＨＤＤ２０４は、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、クライアント端末１０１が行う各処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムや各種データを保存しており、これらは必要に応じてＣＰＵ２０１の制御によりＲＡＭ２０２に読み出されて実行される。ネットワークＩ／Ｆ２０５はネットワーク１０４に接続するためのものであり、このネットワークＩ／Ｆ２０５を介して外部機器との間でデータ通信を行うことが可能となる。記録媒体ドライブ２０６は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／ＲＷ、ＤＶＤ―ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ／ＲＷ、およびＤＶＤ−ＲＡＭ等のドライブとして機能する。   The HDD 204 stores an OS (operating system), programs for causing the CPU 201 to execute each process performed by the client terminal 101, and various data, which are read out to the RAM 202 as required by the control of the CPU 201. Executed. A network I / F 205 is used to connect to the network 104, and data communication can be performed with an external device via the network I / F 205. The recording medium drive 206 functions as a drive such as a CD-ROM, CD-R / RW, DVD-ROM, DVD-R / RW, and DVD-RAM.

キーボード２０７、およびマウス２０８は、各種の指示を入力するための入力部として機能する。ビデオＩ／Ｆ２０９には、ディスプレイ装置２１０が接続される。ディスプレイ装置２１０は、ＣＲＴや液晶表示装置等で構成されており、ビデオＩ／Ｆ２０９を介して送られた信号に基づいて、文字や画像等の情報を表示画面上に表示する機能を有する。   The keyboard 207 and the mouse 208 function as an input unit for inputting various instructions. A display device 210 is connected to the video I / F 209. The display device 210 includes a CRT, a liquid crystal display device, and the like, and has a function of displaying information such as characters and images on a display screen based on a signal transmitted via the video I / F 209.

外部機器Ｉ／Ｆ２１１は、周辺機器を接続するためのポートであり、この外部機器Ｉ／Ｆ２１１を介して周辺機器との間でデータの送受信を行うことが可能になる。外部機器Ｉ／Ｆ２１１は、ＳＣＳＩ、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の各種インタフェースで構成することができ、通常、複数の外部機器Ｉ／Ｆを有する。なお、周辺機器との接続形態は有線／無線を問わない。この外部機器Ｉ／Ｆ２１１を介してプリンタ１０３−１〜１０３−３と接続することも勿論可能である。   The external device I / F 211 is a port for connecting a peripheral device, and data can be transmitted / received to / from the peripheral device via the external device I / F 211. The external device I / F 211 can be configured by various interfaces such as SCSI, USB, IEEE1394, and usually includes a plurality of external devices I / F. The connection form with the peripheral device may be wired / wireless. Of course, it is possible to connect to the printers 103-1 to 103-3 via the external device I / F 211.

図３は、本実施形態のクライアント端末１０１内の機能モジュールの構成を示す図である。クライアント端末１０１は、上述の各種テーブルを参照しながら、各々処理を実行する各自動販売機について、前記ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無に基づいて、予め定められた仮日程に従い売上予測値を計算する売上算出部３０１、算出した売上予測値と在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出部３０２、算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整部３０３および対象期間設定部３０４を備える。   FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of functional modules in the client terminal 101 of the present embodiment. The client terminal 101 refers to the above-mentioned various tables, and for each vending machine that executes each process, a provisional schedule determined in advance based on whether there is a change in sales due to weather stored in the location storage means The sales calculation unit 301 that calculates the sales forecast value according to the above, the digestion rate calculation unit 302 that calculates the inventory consumption rate based on the calculated sales prediction value and the number of inventory, and the automatic sales in which the calculated inventory rate is higher than a predetermined threshold A schedule adjustment unit 303 and a target period setting unit 304 that adjust the replenishment schedule so as to advance the provisional schedule for the machine are provided.

図４は、自動販売機から売上データをハンディターミナル１０４が取得する処理を示すフローチャートである。ステップＳ４０１、ステップＳ４０５、ステップＳ４０６は、ハンディターミナル１０４のＣＰＵ２０１が実行する処理である。ステップＳ４０２、ステップＳ４０３は、自動販売機のＣＰＵが実行する処理である。まず、ハンディターミナル１０４は、自動販売機に対して売上データの要求を送信すると（ステップＳ４０１）、自動販売機は、この要求を受信し（ステップＳ４０２）、自動販売機の記憶手段に記憶された商品の売上データをハンディターミナル１０４に送信する（ステップＳ４０３）。   FIG. 4 is a flowchart showing a process in which the handy terminal 104 acquires sales data from the vending machine. Step S401, step S405, and step S406 are processing executed by the CPU 201 of the handy terminal 104. Steps S402 and S403 are processes executed by the CPU of the vending machine. First, when the handy terminal 104 transmits a request for sales data to the vending machine (step S401), the vending machine receives this request (step S402) and is stored in the storage means of the vending machine. The sales data of the product is transmitted to the handy terminal 104 (step S403).

そして、ハンディターミナル１０４は、自動販売機から商品の売上データを受信すると（ステップＳ４０５）、売上データをハンディターミナル１０４内のＨＤＤやＲＡＭなどの記憶手段に記憶する（ステップＳ４０６）。ルートマンが各自動販売機を巡回して、各自動販売機と以上の処理を実行することで、各自販機の商品の売上データを取得することができる。   When the handy terminal 104 receives the sales data of the product from the vending machine (step S405), the handy terminal 104 stores the sales data in a storage means such as an HDD or RAM in the handy terminal 104 (step S406). When the route man visits each vending machine and executes the above processing with each vending machine, the sales data of the products of each vending machine can be acquired.

次に、図５および１６を参照して、自動販売機から取得した売上データをクライアント１０１の記憶手段に登録するまでの処理を説明する。図５は、クライアント端末１０１が、各自動販売機から取得した売上データを、ハンディターミナル１０４から取得して登録する処理を示すフローチャートである。また、図１６は、本実施形態の自販機毎の過去の売上実績を示す過去の売上実績データテーブルである。過去の売上実績データテーブルは、通常クライアント端末１０１の記憶手段に記憶されているが、これに限らず接続されたいずれかの記憶装置等に記憶しておくこともできる。過去の売上実績データテーブルは、「自販機」、「天気」、「日付」、「曜日」、「売上本数（売上データ）」、「売切れ時間」の項目を備える。過去の売上実績データテーブルには、自販機毎に、過去の日付と、その曜日と、その日付における自販機周辺の天気と、前回の商品の補充日から、過去の日付までの売上本数（売上データ）と、前回の商品補充日からルートマンが商品を補充するまでの商品の売り切れ時間とを記憶している。   Next, with reference to FIGS. 5 and 16, a process until the sales data acquired from the vending machine is registered in the storage unit of the client 101 will be described. FIG. 5 is a flowchart illustrating processing in which the client terminal 101 acquires and registers sales data acquired from each vending machine from the handy terminal 104. FIG. 16 is a past sales record data table showing the past sales record for each vending machine according to the present embodiment. The past sales record data table is normally stored in the storage means of the client terminal 101, but is not limited to this, and can be stored in any connected storage device or the like. The past sales record data table includes items of “vending machine”, “weather”, “date”, “day of the week”, “number of sales (sales data)”, and “sold out time”. In the past sales record data table, for each vending machine, the past date, the day of the week, the weather around the vending machine on that date, and the number of sales from the last product replenishment date to the past date (sales data) And the sold-out time of the product from the previous product replenishment date until the rootman replenishes the product.

ステップＳ５０１は、ハンディターミナル１０４のＣＰＵ２０１が実行する処理である。ステップＳ５０２およびステップＳ５０３は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理である。まず、ハンディターミナル１０４は、クライアント端末１０１に対して、ステップＳ４０６でハンディターミナル１０４内の記憶部に記憶された、各自販機の商品の売上データを登録すべく送信する。   Step S501 is processing executed by the CPU 201 of the handy terminal 104. Steps S502 and S503 are processes executed by the CPU 201 of the client terminal 101. First, the handy terminal 104 transmits to the client terminal 101 to register the sales data of the products of each vending machine stored in the storage unit in the handy terminal 104 in step S406.

次に、クライアント端末１０１は、売上データをハンディターミナル１０４から受信すると（ステップＳ５０２）、クライアント端末１０１内のＨＤＤやＲＡＭなどの記憶部に記憶する（ステップＳ５０３）。ここで、売上データには、図１６に示す過去の売上実績データテーブルの「自販機」、「日付」、「売上本数（売上データ）」、「売切れ時間」の項目に記憶されるデータが含まれる。すなわち、ステップＳ５０３では、これらのデータが、過去の売上実績データテーブルに記憶される。また、過去の売上実績データテーブル（図１６）の「天気」と「曜日」の項目に記憶されるデータは、後述する図６のステップＳ６０５で記憶される。   Next, when the client terminal 101 receives sales data from the handy terminal 104 (step S502), the client terminal 101 stores the sales data in a storage unit such as an HDD or a RAM in the client terminal 101 (step S503). Here, the sales data includes data stored in the items of “vending machine”, “date”, “number of sales (sales data)”, and “sold out time” in the past sales record data table shown in FIG. . That is, in step S503, these data are stored in the past sales record data table. Further, data stored in the items “weather” and “day of the week” in the past sales record data table (FIG. 16) is stored in step S605 in FIG.

図６および１５を参照して天気情報を取得し、登録する処理について説明する。図６は、クライアント端末１０１が、サーバ１０６から、現在の天気、過去の天気、将来の天気予報などの天気情報（気象情報）を取得し、登録する処理を示すフローチャートである。図１５は、気象団体（天気予報提供団体）のサーバ１０６から取得し、クライアント端末１０１の記憶手段に記憶された天気情報（気象情報）テーブルである。図１５に示す天気情報テーブルには、「日付」、「曜日」、「天気（気象）」の項目を備える。すなわち、天気情報テーブルには、日付とその曜日と、その日の天気を示す情報が記憶されている。   A process for acquiring and registering weather information will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a flowchart illustrating processing in which the client terminal 101 acquires and registers weather information (weather information) such as current weather, past weather, and future weather forecast from the server 106. FIG. 15 is a weather information (weather information) table acquired from the server 106 of the weather group (weather forecast providing group) and stored in the storage unit of the client terminal 101. The weather information table shown in FIG. 15 includes items of “date”, “day of the week”, and “weather (meteorology)”. That is, the weather information table stores information indicating the date, the day of the week, and the weather of the day.

ステップＳ６０１、ステップＳ６０４、ステップＳ６０５は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理であり、ステップＳ６０２およびステップＳ６０３は気象団体のサーバ１０６のＣＰＵ２０１が実行する処理である。   Steps S601, S604, and S605 are processes executed by the CPU 201 of the client terminal 101, and steps S602 and S603 are processes executed by the CPU 201 of the server 106 of the weather organization.

クライアント端末１０１は、気象団体のサーバ１０６に対して気象情報の取得要求を行い（ステップＳ６０１）、気象団体のサーバ１０６は、当該取得要求を受信すると（ステップＳ６０２）、気象情報をクライアント端末１０１に送信する（ステップＳ６０３）。次に、クライアント端末１０１は、気象団体のサーバ１０６から気象情報を受信すると（ステップＳ６０４）、この気象情報を、クライアント端末１０１内のＨＤＤやＲＡＭなどの記憶手段に記憶する（ステップＳ６０５）。ここで、気象情報とは、図１５に示す気象情報テーブルに示されるデータを含んでいる。すなわち、気象情報テーブルには、日付と、その日付の曜日と、その日付の天気から構成される。   The client terminal 101 makes a weather information acquisition request to the weather group server 106 (step S601). When the weather group server 106 receives the acquisition request (step S602), the client terminal 101 sends the weather information to the client terminal 101. Transmit (step S603). Next, when the client terminal 101 receives the weather information from the server 106 of the weather group (step S604), the client terminal 101 stores the weather information in a storage unit such as an HDD or a RAM in the client terminal 101 (step S605). Here, the weather information includes data shown in the weather information table shown in FIG. That is, the weather information table includes a date, a day of the week, and the weather of that date.

図１５の例を用いて説明すると、「２００８年５月２５日」は、「月曜日」で「天気」は晴れであることを示している。また、ここで、ステップＳ５０３で記憶された「日付」に対応する「曜日」と「天気」を当該気象情報の中から取得し、取得した「曜日」と「天気」を、「日付」に対応付けて過去の売上実績データテーブル（図１６）に記憶する。これにより、図１６に示す過去の売上実績データが記憶される。   Referring to the example of FIG. 15, “May 25, 2008” indicates that “Monday” and “Weather” is clear. Here, “day of the week” and “weather” corresponding to “date” stored in step S503 are acquired from the weather information, and the acquired “day of the week” and “weather” correspond to “date”. In addition, it is stored in the past sales record data table (FIG. 16). Thereby, the past sales performance data shown in FIG. 16 is stored.

図７、１１および１８を参照してロケーション情報の設定登録処理について説明する。
図７は、ロケーション情報を自販機毎に設定登録する処理を示すフローチャートである。図１１は、クライアントＰＣ１０１のＨＤＤ２０４やＲＡＭ２０２などの記憶手段に記憶された自販機データテーブルである。自販機データテーブルには、図１１の通り、「ルートマン」、「自販機（自販機ＩＤ）」、「ロケーション特性区分」、「日付（売上データ取得日）」、「前回訪問日」、「次回訪問日」が含まれる。「ルートマン」の項目には、ハンディターミナル１０４を持って各自販機に補充する商品を配達するルートマンを識別する情報が記憶される。また、「自販機」の項目には、自動販売機を識別する情報、例えば自販機コードなどが記憶されている。また、「ロケーション特性区分」の項目には、自動販売機の設置場所（ロケーション）より、天気や曜日に依存するかを識別する情報が記憶される。この項目に記憶されるデータについては、図１２を用いて後述する。 Location information setting registration processing will be described with reference to FIGS.
FIG. 7 is a flowchart showing processing for setting and registering location information for each vending machine. FIG. 11 is a vending machine data table stored in a storage unit such as the HDD 204 or the RAM 202 of the client PC 101. In the vending machine data table, as shown in FIG. 11, “Rootman”, “Vending machine (vending machine ID)”, “Location characteristic category”, “Date (sales data acquisition date)”, “Last visit date”, “Next visit date” Is included. In the item “Route Man”, information for identifying a Route Man who has the handy terminal 104 and delivers a product to be replenished to each vending machine is stored. In the “vending machine” item, information for identifying the vending machine, for example, a vending machine code is stored. Further, in the item of “location characteristic classification”, information for identifying whether it depends on the weather or the day of the week from the installation location (location) of the vending machine is stored. The data stored in this item will be described later with reference to FIG.

「日付（売上データ取得日）」の項目には、ハンディターミナル１０４が自動販売機から売上データを取得した日付が記憶されている。また、「前回訪問日」の項目には、前回、自動販売機に商品を補充した日付が記憶されている。この「前回訪問日」の日付は、図５のステップＳ５０３で売上データを登録（記憶）する際に、自動販売機ごとに記憶される。さらに、「次回訪問日」の項目には、次回、自動販売機に商品を補充する日付が記憶される。   The item “date (sales data acquisition date)” stores the date when the handy terminal 104 acquires the sales data from the vending machine. In addition, in the item “Last Visit Date”, the date when the vending machine is replenished with the product is stored. The date of the “previous visit” is stored for each vending machine when sales data is registered (stored) in step S503 in FIG. Further, in the item of “next visit date”, the date when the vending machine is replenished with products is stored.

「次回訪問日」の日付は、「前回訪問日」の日付が記憶された際に、所定の期間（例えば、２日など）後の日が記憶される。ここでの所定の期間は、自動販売機ごとに異なっていてもよい。ここで、後述するように「次回訪問日」は、補充の巡回の仮日程であり、他の方法によっても、予め何らかの本技術分野で知られたいずれかの方法も用いて行うことができる。図１８は、図１１に示す自販機データテーブルのロケーション特性区分を登録するための登録画面である。   As the date of “next visit date”, the date after a predetermined period (for example, 2 days) is stored when the date of “last visit date” is stored. The predetermined period here may be different for each vending machine. Here, as will be described later, the “next visit date” is a provisional circulation provisional schedule, and can be performed by any method known in advance in this technical field. FIG. 18 is a registration screen for registering the location characteristic classification of the vending machine data table shown in FIG.

ステップＳ７０１〜ステップＳ７０５は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理である。まず、クライアント端末１０１は、各自動販売機を識別するデータ（例えば自販機コード（自販機ＩＤ）を、自販機データテーブルから取得する（ステップＳ７０１）。具体的には、図１１に示す自販機データテーブルの「自販機」の項目に記憶された自販機コードを取得し、ロケーション情報設定画面（図１８）をクライアント端末１０１の表示部に表示する（ステップＳ７０２）。   Steps S701 to S705 are processing executed by the CPU 201 of the client terminal 101. First, the client terminal 101 obtains data for identifying each vending machine (for example, a vending machine code (vending machine ID)) from the vending machine data table (step S701). The vending machine code stored in the “vending machine” item is acquired, and the location information setting screen (FIG. 18) is displayed on the display unit of the client terminal 101 (step S702).

図１８の画面においてユーザが入力した、自動販売機ごとにロケーション情報（ロケーション特性区分）を受け付ける（ステップＳ７０３）。図１８の画面には、自動販売機ごとに、ロケーション情報として、「売上が天気及び曜日に応じて変わる場所」（ロケーション特性区分が１）、「売上が天気に応じて変わる場所」（ロケーション特性区分が２）、「売上が曜日に応じて変わる場所」（ロケーション特性区分が３）、「売上が天気及び曜日に応じて変わらない場所」（ロケーション特性区分が４）を選択するラジオボタン１８０１が表示されている。   The location information (location characteristic classification) input by the user on the screen of FIG. 18 is accepted for each vending machine (step S703). In the screen of FIG. 18, for each vending machine, as location information, “location where sales change according to weather and day of the week” (location characteristic classification is 1), “location where sales change according to weather” (location characteristic) A radio button 1801 for selecting a category 2), “location where sales change according to the day of the week” (location characteristic category 3), and “location where sales do not change according to the weather and day of the week” (location characteristic category 4). It is displayed.

これらのラジオボタンが、自動販売機ごとにユーザにより選択され、登録ボタン１８０２が押下された場合（ステップＳ７０４：ＹＥＳ）、自販機毎に選択されたロケーション特性区分が図１１に示す自販機データテーブルに記憶される（ステップＳ７０５）。   When these radio buttons are selected by the user for each vending machine and the registration button 1802 is pressed (step S704: YES), the location characteristic classification selected for each vending machine is stored in the vending machine data table shown in FIG. (Step S705).

図８および１４を参照して本実施形態の基本処理を説明する。図８は、本実施形態に係る基本的な処理を示すフローチャートである。図１４は、自動販売機の周辺で、花火や文化祭などのイベントが行われるかを管理する休日・イベントデータテーブルである。本実施形態において、休日・イベントデータテーブルは、クライアント端末１０１の記憶手段に記憶されているがこれに限らない。休日・イベントデータテーブルは、「自販機」、「期間開始」、「期間終了」、「倍率」を備える。   The basic processing of this embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a flowchart showing basic processing according to the present embodiment. FIG. 14 is a holiday / event data table for managing events such as fireworks and cultural festivals around vending machines. In the present embodiment, the holiday / event data table is stored in the storage unit of the client terminal 101, but is not limited thereto. The holiday / event data table includes “vending machine”, “period start”, “period end”, and “magnification”.

「期間開始」の項目には、イベントが開始する日付を記憶し、「期間終了」には、イベントが終了する日付を記憶している。「倍率」の項目には、数値が設定されている。
「倍率」に設定された数値は、後述するステップＳ９１４、ステップＳ９１２、ステップＳ９０８、ステップＳ９０７で算出された売上予測データに乗算するために用いられるが、その詳細は後述する。 In the “period start” item, the date on which the event starts is stored, and in “period end”, the date on which the event ends is stored. A numerical value is set in the item of “magnification”.
The numerical value set in “magnification” is used to multiply the sales forecast data calculated in step S914, step S912, step S908, and step S907, which will be described later, the details of which will be described later.

ここで、ステップＳ８０１〜ステップＳ８１７は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理である。まず、クライアント端末１０１は、ルートマンを特定するための特定情報の入力を受け付け（ステップＳ８０１）、実績データの範囲の入力を受け付ける（ステップＳ８０２）。ステップＳ８０１で受け付けた特定情報から特定されるルートマンが商品の補充を担当している自動販売機を、自販機データテーブルの中から検索し（ステップＳ８０３）、検索されたルートマンが担当している自動販売機の自販機データを取得する（ステップＳ８０４）。ここで、自販機データとは、自販機データテーブル（図１１）に記憶されている各項目のデータを言う。   Here, steps S801 to S817 are processes executed by the CPU 201 of the client terminal 101. First, the client terminal 101 receives input of specific information for specifying a route man (step S801), and receives input of a range of performance data (step S802). The vending machine in which the rootman specified from the specific information received in step S801 is in charge of replenishing the product is searched from the vending machine data table (step S803), and the searched rootman is in charge. Vending machine data of the vending machine is acquired (step S804). Here, the vending machine data refers to data of each item stored in the vending machine data table (FIG. 11).

次に、クライアント端末１０１は、ステップＳ８０４で取得した自販機データのうち、ロケーション特性区分（ロケ特性区分）を取得し（ステップＳ８０６）、以下のステップＳ８０９からステップＳ８１２までの処理を次回訪問日までについて実行する。   Next, the client terminal 101 acquires the location characteristic classification (location characteristic classification) from the vending machine data acquired in step S804 (step S806), and performs the following processing from step S809 to step S812 until the next visit date. Execute.

すなわち、先ずステップＳ８０９において、ステップＳ８０６で取得したロケーション情報に基づいて、自動販売機内の商品の売上予測データを算出する処理（売上予測データ算出処理）を実行する。この売上予測データ算出処理の詳細は、図９を用いて後述する。次に、クライアント端末１０１は、図１４の「休日・イベントデータテーブル」を参照し、現在予測対象の自動販売機の日付にイベントが開催されているか否かを判定し（ステップＳ８１０）、予測対象の自動販売機の予測対象日にイベントがあると判定された場合は（ステップＳ８１０：ＹＥＳ）、自動販売機について定められた倍率を、ステップＳ８０９で算出された売上予測データに対して乗算し、ステップＳ８０９で算出された売上予測データを補正する（ステップＳ８１１）。一方、ステップＳ８１０でイベントが開催されていないと判定された場合は（ステップＳ８１０：ＮＯ）、ステップＳ８１２の処理へ移行する。   That is, first in step S809, based on the location information acquired in step S806, a process for calculating sales forecast data for a product in the vending machine (sales forecast data calculation process) is executed. Details of the sales forecast data calculation processing will be described later with reference to FIG. Next, the client terminal 101 refers to the “holiday / event data table” in FIG. 14 to determine whether an event is currently held on the date of the vending machine to be predicted (step S810). When it is determined that there is an event on the prediction target day of the vending machine (step S810: YES), the sales forecast data calculated in step S809 is multiplied by the magnification determined for the vending machine, The sales forecast data calculated in step S809 is corrected (step S811). On the other hand, when it is determined in step S810 that no event is held (step S810: NO), the process proceeds to step S812.

ステップＳ８１２では、ステップＳ８１０でイベントが開催されていないと判定された場合は、ステップＳ８０９で算出された売上予測データを累積加算し、ステップＳ８１０でイベントが開催されていると判定された場合は、ステップＳ８１１で補正された売上予測データを累積加算する。その後、現在、処理の対象となっている日の次の日を予測対象日と設定し、ステップＳ８０９からステップＳ８１２までの処理を実行する。   In step S812, if it is determined in step S810 that the event is not held, the sales prediction data calculated in step S809 is cumulatively added, and if it is determined in step S810 that the event is held, The sales forecast data corrected in step S811 is cumulatively added. Thereafter, the next day that is the current processing target is set as the prediction target date, and the processing from step S809 to step S812 is executed.

次に、クライアント端末１０１は、前回、ルートマンが巡回して得られた自動販売機内の商品の在庫数と、ステップＳ８１２で累積加算された売上予測データ（売上予測数）とから在庫消化率である売上予測率を算出する（ステップＳ８１４）。本実施形態において、売上予測率は、「ステップＳ８１２で算出された売上予測数÷自動販売機内の商品の在庫数」を計算することにより求めることができるが、これに限られず在庫消化を示すいずれかの一定の指標を用いることができる。   Next, the client terminal 101 uses the inventory consumption rate based on the inventory quantity of the products in the vending machine obtained by the routeman traveling last time and the sales forecast data (sales forecast quantity) accumulated in step S812. A certain sales prediction rate is calculated (step S814). In the present embodiment, the sales forecast rate can be obtained by calculating “the forecasted number of sales calculated in step S812 ÷ the number of inventory of products in the vending machine”. A certain index can be used.

ここで在庫消化率とは、自動販売機内の商品の在庫数のうち、ステップＳ８１２で算出された売上予測数を売り上げることを示す指標である。すなわち、在庫消化率が高いほど、自動販売機内の在庫がよく売れることを示し、在庫消化率が低いほど、自動販売機内の在庫が売れにくいことを示している。   Here, the inventory consumption rate is an index indicating that the sales forecast number calculated in step S812 is sold out of the number of goods in the vending machine. That is, the higher the inventory consumption rate, the better the stock in the vending machine can be sold, and the lower the inventory consumption rate, the less likely the inventory in the vending machine will be sold.

ステップＳ８０６からステップＳ８１４までの処理を、ステップＳ８０３で検索された全ての自販機に対して実行し終わると、ステップＳ８１６の処理に移行する。一方、検索された全ての自販機に対して実行していない場合は、次の自販機を予測対象としてステップＳ８０６からステップＳ８１４までの処理を実行する。   When the processes from step S806 to step S814 have been executed for all the vending machines searched in step S803, the process proceeds to step S816. On the other hand, if it has not been executed for all the vending machines searched, the process from step S806 to step S814 is executed with the next vending machine as a prediction target.

ステップＳ８１６においては、優先巡回先決定処理を実行する（ステップＳ８１６）。この処理は、ステップＳ８１４で得られた売上予測率と予め設定された閾値とに従って、次に商品を補充する日を自販機毎に変更し、ルートマンが１日に巡回するべき自販機の巡回順序を変更する処理である。この処理の詳細は、図１０を用いて後述する。   In step S816, a preferential circulation destination determination process is executed (step S816). This process changes the next product replenishment date for each vending machine according to the sales forecast rate obtained in step S814 and a preset threshold value, and determines the circulation order of vending machines that Routeman should visit on a daily basis. It is a process to change. Details of this processing will be described later with reference to FIG.

以上の処理の結果、クライアント端末１０１は、ステップＳ８１６で設定された巡回順序を出力する（ステップＳ８１７）。ここで出力とは、クライアント端末１０１の表示部への表示、クライアント端末１０１と通信可能なプリンタへの印刷、ハンディターミナル１０４などの各種装置への送信のいずれの構成でもよい。   As a result of the above processing, the client terminal 101 outputs the cyclic order set in step S816 (step S817). Here, the output may be any configuration of display on the display unit of the client terminal 101, printing on a printer that can communicate with the client terminal 101, and transmission to various devices such as the handy terminal 104.

次に、図９および１２を参照して、売上予測データ算出処理を説明する。図９は、図８に示す売上予測データ算出処理（ステップＳ８０９）の詳細処理を示すフローチャートである。   Next, the sales forecast data calculation process will be described with reference to FIGS. FIG. 9 is a flowchart showing detailed processing of the sales forecast data calculation processing (step S809) shown in FIG.

図１２は、図１１に示した「ロケーション特性区分」の説明するための図である。図１２の例では、「ロケーション特性区分」が「１」は、気候（天気）及び曜日により自販機内の商品の売上が依存することを示す。例えば、地下や屋内、店内などに設置された自動販売機が「ロケーション特性区分」が「１」が設定される。「ロケーション特性区分」が「２」は、気候（天気）により自販機内の商品の売上が依存するが、自販機内の商品の売上が曜日には依存しないことを示す。「ロケーション特性区分」が「３」は、気候（天気）により自販機内の商品の売上が依存しないが、自販機内の商品の売上が曜日には依存することを示す。例えば、学校内や社内、車内などに設置された自動販売機が「ロケーション特性区分」が「１」に設定される。「ロケーション特性区分」が「４」は、気候（天気）及び曜日により自販機内の商品の売上が依存しないことを示す。   FIG. 12 is a diagram for explaining the “location characteristic classification” shown in FIG. In the example of FIG. 12, the “location characteristic classification” of “1” indicates that the sales of products in the vending machine depend on the climate (weather) and the day of the week. For example, in a vending machine installed underground, indoors, in a store, etc., “1” is set for “location characteristic classification”. “Location characteristic classification” of “2” indicates that the sales of the product in the vending machine depend on the climate (weather), but the sales of the product in the vending machine do not depend on the day of the week. “Location characteristic classification” of “3” indicates that the sales of the product in the vending machine do not depend on the climate (weather), but the sales of the product in the vending machine depend on the day of the week. For example, the “location characteristic classification” is set to “1” for a vending machine installed in a school, in the office, in a car, or the like. “Location characteristic classification” of “4” indicates that the sales of products in the vending machine do not depend on the climate (weather) and the day of the week.

ステップＳ９０１〜ステップＳ９１４は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理である。ここで、詳述しないが、ルートマンの自動販売機を補充する巡回順序などは、クライアント端末１０１あるいは接続されたいずれかの記憶装置などに図１１に示すようなテーブルとして記憶されているが、別の、例えばルートマンごとに何日にどの自動販売機を補充するかといったスケジュールの形など、システムに適合したいずれの形態とすることもできる。なお、本実施形態では、自動販売機の補充は日単位で行う、すなわち各自動販売機は概ね１乃至２週間に１回補充するものとして、補充のタイミングは曜日や日付など日単位で扱うものとし、１日に何回も補充することは想定しないで説明する。ただし、日に何度も巡回する場合でも、本技術分野のいずれかの技術を用いて本発明の技術的思想を適用することができる。   Steps S <b> 901 to S <b> 914 are processes executed by the CPU 201 of the client terminal 101. Here, although not described in detail, the traveling order for replenishing the route man vending machine is stored as a table as shown in FIG. 11 in the client terminal 101 or any of the connected storage devices. It can be in any form suitable for the system, such as another schedule, for example, which vending machines are replenished every day for each rootman. In this embodiment, vending machines are replenished on a daily basis, that is, each vending machine is replenished approximately once or every two weeks, and the replenishment timing is handled on a daily basis such as the day of the week or date. The explanation will be made without assuming that it is replenished several times a day. However, the technical idea of the present invention can be applied by using any technique in this technical field even when patrols many times a day.

まず、クライアント端末１０１は、ステップＳ８０６で取得したロケーション特性区分が「１」又は「２」であるか否かを判定（ステップＳ９０１）、すなわち現在、予測対象の自動販売機の設置場所が天気に応じて売上が変わる場所であるか否かを判定する。そして、クライアント端末１０１は、ロケーション特性区分が「１」又は「２」である（現在、予測対象の自動販売機の設置場所が天気に応じて売上が変わる場所である）と判定された場合（ステップＳ９０１：ＹＥＳ）、ステップＳ９０２に処理を移行する。一方、ロケーション特性区分が「１」又は「２」ではなく「３」又は「４」であると判定された場合（ステップＳ９０１：Ｎｏ）、処理をステップＳ９０９に移行する。   First, the client terminal 101 determines whether or not the location characteristic classification acquired in step S806 is “1” or “2” (step S901), that is, the installation location of the vending machine to be predicted is currently in the weather. In response to this, it is determined whether or not this is a place where sales change. When the client terminal 101 determines that the location characteristic classification is “1” or “2” (currently, the installation location of the vending machine to be predicted is a location where sales change according to the weather) ( Step S901: YES), the process proceeds to step S902. On the other hand, when it is determined that the location characteristic classification is “3” or “4” instead of “1” or “2” (step S901: No), the process proceeds to step S909.

ステップＳ９０２では、現在、予測対象の自動販売機の次回巡回日である日付（仮日程）の天気を、図１５に示す気象情報から取得し、ステップＳ８０６で取得したロケーション特性区分が「１」であるか否かを判定する（ステップＳ９０３）。即ち、現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わる場所であるか否かを判定する。そして、ロケーション特性区分が「１」である（現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わる場所である）と判定された場合は（ステップＳ９０３：ＹＥＳ）、現在の仮日程の曜日を気象情報（図１５）から取得する（ステップＳ９０４）。   In step S902, the weather on the date (provisional schedule) that is the next tour date of the vending machine to be predicted is acquired from the weather information shown in FIG. 15, and the location characteristic classification acquired in step S806 is “1”. It is determined whether or not there is (step S903). That is, it is determined whether the installation location of the vending machine to be predicted is a location where sales change according to the day of the week. If it is determined that the location characteristic category is “1” (currently, the installation location of the vending machine to be predicted is a location where sales change according to the day of the week) (step S903: YES), the current The day of the tentative schedule is acquired from the weather information (FIG. 15) (step S904).

一方、ロケーション特性区分が「１」ではなく「２」である（現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わらない場所である）と判定された場合は（ステップＳ９０３：ＮＯ）、現在、予測対象の自動販売機における、ステップＳ８０２で設定された期間内の過去の売上実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）の中から、ステップＳ９０２で取得した天気（気象情報）と同じ天気の過去の売り上げ実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）を選択し（ステップＳ９０６）、ステップＳ９０６で選択された全ての過去の売上実績データから、売上予測データを算出する（ステップＳ９０８）。   On the other hand, if it is determined that the location characteristic classification is “2” instead of “1” (currently, the installation location of the vending machine to be predicted is a location where sales do not change according to the day of the week) (step S903). : NO), from the past sales performance data within the period set in step S802 (data in the item of “number of sales (sales data)” in FIG. 16) in the vending machine to be predicted. Past sales result data (data of the item “number of sales (sales data)” in FIG. 16) of the same weather as the weather (meteorological information) acquired in S902 is selected (step S906), and all the items selected in step S906 are selected. Sales forecast data is calculated from the past sales performance data (step S908).

また、クライアント端末１０１は、ステップＳ９０４で曜日を取得すると、現在、予測対象の自動販売機における、ステップＳ８０２で設定された期間内の過去の売上実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）の中から、ステップＳ９０２で取得した天気（気象情報）と同じ天気で、かつステップＳ９０４で取得した曜日と同じ曜日の過去の売り上げ実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）を選択し（ステップＳ９０５）、ステップＳ９０７で選択された全ての過去の売り上げ実績データ（売上本数）から、売上予測データを算出する（ステップＳ９０７）。   In addition, when the client terminal 101 acquires the day of the week in step S904, the past sales performance data within the period set in step S802 in the vending machine currently targeted for prediction ("Number of sales (sales data)" in FIG. 16). ”Of the past sales performance data for the same day as the day of the week acquired in step S904 and the same weather as that acquired in step S902 (meteorological information). Data) "item) is selected (step S905), and sales forecast data is calculated from all past sales performance data (number of sales) selected in step S907 (step S907).

また、クライアント端末１０１は、ステップＳ８０６で取得したロケーション特性区分が「３」であるか否かを判定（ステップＳ９０９）、即ち、現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わる場所であるか否かを判定し、ステップＳ８０６で取得したロケーション特性区分が「３」である（現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わる場所である）と判定された場合は（ステップＳ９０９：ＹＥＳ）、現在、予測対象日である日付の曜日を気象情報（図１５）から取得する（ステップＳ９１０）。現在、予測対象の自動販売機における、ステップＳ８０２で設定された期間内の過去の売上実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）の中から、ステップＳ９１０で取得した曜日と同じ曜日の過去の売り上げ実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）を選択し（ステップＳ９１１）、ステップＳ９１１で選択された全ての過去の売り上げ実績データから、売上予測データを算出する（ステップＳ９１２）。   Further, the client terminal 101 determines whether or not the location characteristic classification acquired in step S806 is “3” (step S909), that is, the installation location of the vending machine to be predicted is currently sold according to the day of the week. The location characteristic classification acquired in step S806 is “3” (currently, the installation location of the vending machine to be predicted is a location where sales change according to the day of the week). If it is determined (step S909: YES), the current day of the week, which is the prediction target date, is acquired from the weather information (FIG. 15) (step S910). Currently acquired in step S910 from the past sales performance data (data of the item “number of sales (sales data)” in FIG. 16) within the period set in step S802 in the vending machine to be predicted. The past sales performance data of the same day of the week as the day of the week (data of the item “number of sales (sales data)” in FIG. 16) is selected (step S911), and from all the past sales performance data selected in step S911, Sales forecast data is calculated (step S912).

一方、ステップＳ９０９において、ステップＳ８０６で取得したロケーション特性区分が「３」ではなく「４」である（現在、予測対象の自動販売機の設置場所が曜日に応じて売上が変わる場所ではない）と判定された場合は（ステップＳ９０９：ＮＯ）、現在、予測対象の自動販売機における、ステップＳ８０２で設定された期間内の過去の売上実績データ（図１６の「売上本数（売上データ）」の項目のデータ）を選択する（ステップＳ９１３）。ステップＳ９１３で選択された全ての過去の売り上げ実績データから、売上予測データを算出する（ステップＳ９１４）。   On the other hand, in step S909, the location characteristic classification acquired in step S806 is “4” instead of “3” (currently, the installation location of the vending machine to be predicted is not a location where sales change according to the day of the week). If it is determined (step S909: NO), the past sales performance data within the period set in step S802 (item “number of sales (sales data)” in FIG. Data) is selected (step S913). Sales prediction data is calculated from all past sales record data selected in step S913 (step S914).

ここで、ステップＳ９１４、ステップＳ９１２、ステップＳ９０８、ステップＳ９０７での売上予測データの算出は、選択された過去の実績データの平均値を求めることにより行う。具体的には、「選択された過去の実績データの和÷選択された過去の実績データの数」から過去の実績データの平均値を算出できる。すなわち、ステップＳ９１４では、ステップＳ９１３で選択された過去の実績データの数と、選択された過去の実績データの和とから、過去の実績データの平均値を求める。同様に、ステップＳ９１２では、ステップＳ９１１で選択された過去の実績データの数と、選択された過去の実績データの和とから、過去の実績データの平均値を求める。ステップＳ９０８でも、ステップＳ９０６で選択された過去の実績データの数と、選択された過去の実績データの和とから、過去の実績データの平均値を求める。さらに、ステップＳ９０７でも、ステップＳ９０５で選択された過去の実績データの数と、選択された過去の実績データの和とから、過去の実績データの平均値を求める。   Here, the calculation of the sales forecast data in step S914, step S912, step S908, and step S907 is performed by obtaining an average value of the selected past performance data. Specifically, the average value of past performance data can be calculated from “the sum of selected past performance data ÷ the number of selected past performance data”. That is, in step S914, an average value of past performance data is obtained from the number of past performance data selected in step S913 and the sum of the selected past performance data. Similarly, in step S912, an average value of past performance data is obtained from the number of past performance data selected in step S911 and the sum of the selected past performance data. Also in step S908, an average value of past performance data is obtained from the number of past performance data selected in step S906 and the sum of the past performance data selected. Furthermore, also in step S907, the average value of past performance data is obtained from the number of past performance data selected in step S905 and the sum of the past performance data selected.

さらに、ステップＳ９１４、ステップＳ９１２、ステップＳ９０８、ステップＳ９０７での売上予測データの算出方法について、ここで簡単に説明する。まず、ステップＳ９１３、ステップＳ９１１、ステップＳ９０６、ステップＳ９０５で選択された過去の売り上げ実績データ（売上本数）に対応して図１６に示す売上実績データテーブルに記憶された売切れ時間を取得する。   Furthermore, the calculation method of the sales forecast data in step S914, step S912, step S908, and step S907 will be briefly described here. First, the sold-out time stored in the sales record data table shown in FIG. 16 corresponding to the past sales record data (number of sales) selected in step S913, step S911, step S906, and step S905 is acquired.

また、図示していないが、クライアント１０１の記憶手段には、自動販売機（自販機）毎に、売切れ時間の単位時間（例えば１時間）当たりの売上データを記憶している。ここで記憶されている売上データ（売上本数）は、売切れの状態にある期間に仮に商品があるとしたら売れると推定される売上を示している。そして、売切れ状態になっている時間がある（０ではない）場合は、現在算出対象の自動販売機に対応した、単位時間当たりの売上データを当該記憶手段から取得する。ここで取得した売上データと売切れ時間とを乗算することで、売切れの期間がなかった場合の売上データを算出することができ、これにより、算出された売上データを用いて、上述した通りに、売上予測データを算出することができる。   Although not shown, the storage unit of the client 101 stores sales data per unit time (for example, one hour) of sold-out time for each vending machine (vending machine). The sales data (number of sales) stored here indicates sales that are estimated to be sold if there is a product in a period of being sold out. If there is a time that is sold out (not 0), sales data per unit time corresponding to the currently calculated vending machine is acquired from the storage means. By multiplying the sales data acquired here and the sold-out time, it is possible to calculate sales data when there is no sold-out period, and as described above, using the calculated sales data, Sales forecast data can be calculated.

図１０および１７を参照して優先巡回先決定処理を説明する。図１０は、図８に示す優先巡回先決定処理（ステップＳ８８１６）の詳細処理を示すフローチャートである。図１７は、売上予測率に基づいて、自動販売機への巡回順序を示す売上予測率データテーブルである。売上予測率データテーブルは、クライアント端末１０１の記憶手段に記憶されているがこれに限られない。図１７に示す売上予測率データテーブルは、少なくとも、自販機を識別する情報（自販機コードなど）と、売上予測率と、巡回順序を備える。図１７には、説明の便から在庫数と売上予測データも含めて記載している。すなわち、例えば、図１７の例では、前回商品補充した際の自販機１の在庫数は２０で、それからの売上予測数は１２であり、自販機１の売上予測率０．６（＝１２÷２０）であることを示している。他の自販機の売上予測率についても同様に算出することができる。   The priority circulation destination determination process will be described with reference to FIGS. FIG. 10 is a flowchart showing detailed processing of the priority circulation destination determination processing (step S8816) shown in FIG. FIG. 17 is a sales forecast rate data table showing the circulation order to the vending machine based on the sales forecast rate. The sales forecast rate data table is stored in the storage unit of the client terminal 101, but is not limited thereto. The sales forecast rate data table shown in FIG. 17 includes at least information for identifying a vending machine (such as a vending machine code), a sales forecast rate, and a circulation order. In FIG. 17, the number of stocks and sales forecast data are also shown for convenience of explanation. That is, for example, in the example of FIG. 17, the number of inventory of the vending machine 1 when the product is replenished last time is 20, the number of predicted sales is 12, and the sales forecast rate of the vending machine 1 is 0.6 (= 12 ÷ 20). It is shown that. The sales forecast rate of other vending machines can be calculated in the same manner.

ステップＳ１００１〜ステップＳ１００５は、クライアント端末１０１のＣＰＵ２０１が実行する処理である。まず、クライアント端末１０１は、予めクライアント端末の記憶手段に記憶された第１の閾値を取得し（ステップＳ１００２）、ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００２で取得した第１の閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１００３）。次に、ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００２で取得した第１の閾値よりも大きいと判定された場合は（ステップＳ１００３：ＹＥＳ）、現在、対象の自動販売機の次回の商品を補充する日（巡回する日）を所定の日数（例えば、１営業日）早めに設定する（ステップＳ１００４）。   Steps S1001 to S1005 are processes executed by the CPU 201 of the client terminal 101. First, the client terminal 101 acquires a first threshold value stored in advance in the storage unit of the client terminal (step S1002), and the sales prediction rate calculated in step S814 is greater than the first threshold value acquired in step S1002. Is also larger (step S1003). Next, when it is determined that the sales prediction ratio calculated in step S814 is larger than the first threshold acquired in step S1002 (step S1003: YES), the next product of the target vending machine is currently Is set earlier by a predetermined number of days (for example, one business day) (step S1004).

図１７の例では、第１の閾値が例えば、０．７５である場合、自販機３に次回の商品を補充する日を１日早めることを示している。ここで、このように、次回の商品を補充する日を変更した場合、図１１に示す自販機データテーブルの、変更された自販機に対応する次回訪問日を、ステップＳ１００４で変更された日に設定する。以上の処理により、各自動販売機に商品を補充する次の予定日を決定（変更）することができる。   In the example of FIG. 17, when the first threshold is 0.75, for example, it indicates that the date of replenishing the vending machine 3 with the next product is advanced by one day. Here, when the date for replenishing the next product is changed in this way, the next visit date corresponding to the changed vending machine in the vending machine data table shown in FIG. 11 is set to the date changed in step S1004. . With the above processing, it is possible to determine (change) the next scheduled date for replenishing the goods to each vending machine.

一方、ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００２で取得した第１の閾値以下であると判定された場合は（ステップＳ１００３：ＮＯ）、ステップＳ１００５の処理へ移行し、クライアント端末１０１は、予めクライアント端末の記憶手段に記憶された第２の閾値を取得する（ステップＳ１００５）。その結果ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００５で取得した第２の閾値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１００６）。   On the other hand, when it is determined that the sales prediction rate calculated in step S814 is equal to or less than the first threshold acquired in step S1002 (step S1003: NO), the process proceeds to step S1005, and the client terminal 101 The second threshold value stored in advance in the storage means of the client terminal is acquired (step S1005). As a result, it is determined whether or not the sales prediction ratio calculated in step S814 is smaller than the second threshold acquired in step S1005 (step S1006).

ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００５で取得した第２の閾値よりも小さいと判定された場合は（ステップＳ１００６：ＹＥＳ）、現在、対象の自動販売機の次回の商品を補充する日（巡回する日）を所定の日数（例えば、１日）遅めに設定する（ステップＳ１００７）。図１７の例では、第２の閾値が例えば、０．５５である場合、自販機２に次回の商品を補充する日を１営業日遅くすることを示している。   If it is determined that the sales forecast rate calculated in step S814 is smaller than the second threshold acquired in step S1005 (step S1006: YES), the next product of the target vending machine is currently replenished. The day (the day to go around) is set to be delayed by a predetermined number of days (for example, one day) (step S1007). In the example of FIG. 17, when the second threshold is 0.55, for example, it indicates that the next day for replenishing the vending machine 2 with the next product is delayed by one business day.

ここで、このように、次回の商品を補充する日を変更した場合、図１１に示す自販機データテーブルの、変更された自販機に対応する次回訪問日を、ステップＳ１００７で変更された日に設定する。以上の処理により、各自動販売機に商品を補充する次の予定日を決定（変更）することができる。   Here, when the date for replenishing the next product is changed in this way, the next visit date corresponding to the changed vending machine in the vending machine data table shown in FIG. 11 is set to the date changed in step S1007. . With the above processing, it is possible to determine (change) the next scheduled date for replenishing the goods to each vending machine.

一方、ステップＳ８１４で算出された売上予測率が、ステップＳ１００５で取得した第２の閾値以上と判定された場合は（ステップＳ１００６：ＮＯ）、ステップＳ１００８の処理へ移行する。ステップＳ１００２からステップＳ１００７の処理を、ステップＳ８０３で検索された自販機の全てに対して実行し、ステップＳ８０３で検索された全ての自販機に対して実行し終われば、ステップＳ１００９の処理へ移行する（ステップＳ１００８）。   On the other hand, when it is determined that the sales prediction rate calculated in step S814 is equal to or greater than the second threshold acquired in step S1005 (step S1006: NO), the process proceeds to step S1008. If the processing from step S1002 to step S1007 is executed for all of the vending machines searched in step S803 and is executed for all of the vending machines searched in step S803, the process proceeds to step S1009 (step S1009). S1008).

次に、各自販機の販売予測率をそれぞれ比較し（ステップＳ１００９）、売上予測率の高い順に優先順序を設定する（ステップＳ１０１０）。このとき、ステップＳ１００４及びステップＳ１００７で巡回日（訪問日）が変更された自販機は、ステップＳ１０１０の処理の対象外とする。したがって、図１７の例では、売上予測率が最も高い自販機４（売上予測率が０．７）の優先順序が１で、その次に売上予測率が高い自販機１（売上予測率が０．６）の優先順位を２と設定する。   Next, the sales forecast rates of the vending machines are respectively compared (step S1009), and the priority order is set in descending order of the sales forecast rate (step S1010). At this time, the vending machine whose traveling date (visit date) has been changed in step S1004 and step S1007 is excluded from the processing in step S1010. Therefore, in the example of FIG. 17, the priority order of the vending machine 4 with the highest sales forecast rate (sales forecast rate is 0.7) is 1, and the vending machine 1 with the next highest sales forecast rate (sales forecast rate is 0.6). ) Is set to 2.

図１３は、各自動販売機内の商品の在庫数を示す自販機在庫数テーブルである。自販機在庫数テーブルは、クライアント端末１０１の記憶手段に記憶されている。自販機在庫数テーブルには、「自販機」、「在庫数」が含まれ、各自販機毎の商品の在庫数がそれぞれ記憶されている。図１３に示す各自販機内の商品の在庫数は、ステップＳ５０３で登録又は更新される。   FIG. 13 is a vending machine inventory quantity table showing the inventory quantity of products in each vending machine. The vending machine inventory quantity table is stored in the storage means of the client terminal 101. The vending machine inventory quantity table includes “vending machine” and “inventory quantity”, and stores the inventory quantity of products for each vending machine. The number of products in stock in each vending machine shown in FIG. 13 is registered or updated in step S503.

図１９は、図１４に示す休日・イベントデータテーブルの各項目のデータを登録するための画面であり、クライアント端末１０１の表示部に表示される。   FIG. 19 is a screen for registering data of each item of the holiday / event data table shown in FIG. 14 and is displayed on the display unit of the client terminal 101.

本発明における一実施形態のシステム構成を示す図である。It is a figure which shows the system configuration | structure of one Embodiment in this invention. 本発明の実施形態の管理サーバ装置のハードウエア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the management server apparatus of embodiment of this invention. 本発明の一実施形態の機能モジュール構成を示す図である。It is a figure which shows the functional module structure of one Embodiment of this invention. 本実施形態の自販機から売上データを吸い上げる処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process which siphons sales data from the vending machine of this embodiment. 本実施形態の自販機の売上データを登録する処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process which registers the sales data of the vending machine of this embodiment. 本実施形態の気象情報の登録処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the registration process of the weather information of this embodiment. 本実施形態のロケーション情報設定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the location information setting process of this embodiment. 本実施形態の基本処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the basic process of this embodiment. 本実施形態の売上予測データ算出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the sales forecast data calculation process of this embodiment. 本実施形態の優先巡回先決定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the priority patrol destination determination process of this embodiment. 本発明の一実施形態の自販機データテーブルを示す図である。It is a figure which shows the vending machine data table of one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態のロケーション特性データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the location characteristic data table of one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態の自販機在庫数テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the vending machine stock quantity table of one Embodiment of this invention. 本実施形態の休日・イベントデータテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the holiday and event data table of this embodiment. 本実施形態の気象情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the weather information table of this embodiment. 本実施形態の売上実績データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the sales performance data table of this embodiment. 本実施形態の自販機ごとの在庫消化率テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the inventory consumption rate table for every vending machine of this embodiment. 本実施形態のロケーション情報登録画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the location information registration screen of this embodiment. 本実施形態のイベント情報登録画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the event information registration screen of this embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１０１ クライアント装置
１０２ プリンタ
１０３ ＯＣ
１０４ ハンディターミナル
１０５ ネットワーク
１０６ サーバ
１０７〜１１０ 自動販売機
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＡＭ
２０３ ＲＯＭ
２０４ ＨＤＤ
２０５ ネットワークＩ／Ｆ
３０１ 売上算出部
３０２ 消化率算出部
３０３ 日程調整部
３０４ 対象期間設定部 101 Client device 102 Printer 103 OC
104 Handy terminal 105 Network 106 Server 107-110 Vending machine 201 CPU
202 RAM
203 ROM
204 HDD
205 Network I / F
301 Sales Calculation Unit 302 Digestion Rate Calculation Unit 303 Schedule Adjustment Unit 304 Target Period Setting Unit

Claims (9)

各自動販売機ごとに、設置場所および該設置場所における天候により該設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、
前記各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、
過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、
前記自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段と、
各自動販売機について、前記ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出手段と、
前記売上算出手段により算出した売上予測値と、前記売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出手段と、
前記算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について前記仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整手段と
を備えたことを特徴とする自動販売機運用支援装置。 For each vending machine, location storage means for storing whether or not the sales of the vending machine installed at the installation location changes depending on the installation location and the weather at the installation location;
Sales storage means for storing the past sales and the number of stocks of each vending machine;
Weather storage means for storing past weather and predicted weather forecast in the future;
Provisional schedule storage means for storing a provisional schedule for future replenishment estimated from a record of replenishment to the vending machine;
For each vending machine, read the presence or absence of changes in sales due to the weather stored in the location storage means, in the vending machine with changes, the weather of the day to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means Sales that use sales on the day of the same weather, and in a vending machine that does not change, sales that calculate the sales forecast value using the sales on the day of the weather different from the weather of the day of replenishment according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means A calculation means;
Digestion rate calculating means for calculating an inventory consumption rate based on the sales forecast value calculated by the sales calculating means and the number of stocks stored in the sales storage means;
A vending machine operation support apparatus comprising: schedule adjustment means for adjusting a replenishment schedule so as to advance the provisional schedule for a vending machine having the calculated inventory consumption rate higher than a predetermined threshold. 前記在庫消化率は、前記売上予測値を前記在庫数で除算して得られることを特徴とする請求項１に記載の自動販売機運用支援装置。   The vending machine operation support apparatus according to claim 1, wherein the inventory consumption rate is obtained by dividing the sales forecast value by the inventory quantity. 前記日程調整手段は、前記閾値よりも高い在庫消化率を有する自動販売機の補充日程を前記仮日程よりも１営業日前倒しするように調整することを特徴とする請求項１または２に記載の自動販売機運用支援装置。   The said schedule adjustment means adjusts so that the replenishment schedule of the vending machine which has a stock consumption rate higher than the said threshold value may be advanced one business day ahead of the said temporary schedule. Vending machine operation support device. 前記自動販売機毎にイベントがある日と、通常の日の売上に対する倍率とを紐付けて記憶するイベント記憶手段を更に備え、
前記売上予測値は、前記イベント記憶手段から自動販売機の仮日程の対応日がイベントのある日であるか否かを読み出して、該仮日程の対応日がイベントのある日である場合は、前記イベント記憶手段に記憶された倍率を乗算することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置。 Event storage means for storing a date with an event for each vending machine and a magnification for sales on a normal day,
The sales forecast value is read from the event storage means whether or not the corresponding date of the provisional schedule of the vending machine is a date with an event, and when the corresponding date of the provisional schedule is a date with an event, The vending machine operation support apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein a multiplication factor stored in the event storage means is multiplied. 前記ロケーション記憶手段は、更に自動販売機の設置場所が曜日により売上が変化する否かを記憶し、
前記売上予測値は、各自動販売機について、前記ロケーション記憶手段に記憶された曜日による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、前記仮日程に従い補充する曜日と同じ曜日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、前記仮日程に従い補充する曜日と異なる曜日における売上を用いて計算されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置。 The location storage means further stores whether the sales location of the vending machine changes depending on the day of the week,
The predicted sales value for each vending machine reads out whether there is a change in sales according to the day of the week stored in the location storage means, and in a vending machine with a change, on the same day of the week as the day of the week to be replenished according to the provisional schedule 5. The vending machine using sales according to any one of claims 1 to 4, wherein the vending machine without change is calculated using sales on a day of the week different from the day of the week to be replenished according to the provisional schedule. Operation support device. 過去の売上データとして使用する期間を設定する設定手段
を更に備え、前記売上予測値は、前記設定手段で設定された期間の過去の売上を用いて計算されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置。 2. A setting unit for setting a period to be used as past sales data, wherein the sales forecast value is calculated using past sales for the period set by the setting unit. 5. The vending machine operation support apparatus according to any one of 5 above. 売切れ状態にある期間に売切れでなかった場合に推定される売上を自動販売機毎に記憶する推定売上記憶手段を更に備え、
前記売上予測値は、前記設定手段で設定された期間の過去の売上期間に売切れ状態にある期間がある場合は、前記推定売上記憶手段に記憶された売上を用いて計算されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の自動販売機運用支援装置。 It further comprises estimated sales storage means for storing sales estimated for each vending machine when it is not sold out during a period of being sold out,
The sales forecast value is calculated using the sales stored in the estimated sales storage means when there is a sold-out period in the past sales period of the period set by the setting means. The vending machine operation support apparatus according to any one of claims 1 to 6. 各自動販売機ごとに、設置場所および該設置場所における天候により該設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、前記各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、前記自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段とを備えたコンピュータシステムにより実行される自動販売機運用支援方法であって、
各自動販売機について、前記ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出ステップと、
前記売上算出ステップにおいて算出した売上予測値と、前記売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出ステップと、
前記算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について前記仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整ステップと
を備えたことを特徴とする自動販売機運用支援方法。 For each vending machine, location storage means for storing whether the sales of the vending machine installed at the installation location changes depending on the installation location and the weather at the installation location; Sales storage means for storing sales and the number of inventory, weather storage means for storing past weather and forecast weather predicted in the future, and provisional schedule for future replenishment estimated from the replenishment performance of the vending machine A vending machine operation support method executed by a computer system comprising provisional schedule storage means for storing,
For each vending machine, read the presence or absence of changes in sales due to the weather stored in the location storage means, in the vending machine with changes, the weather of the day to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means Sales that use sales on the day of the same weather, and in a vending machine that does not change, sales that calculate the sales forecast value using the sales on the day of the weather different from the weather of the day of replenishment according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means A calculation step;
A digestion rate calculating step of calculating an inventory digestion rate based on the sales forecast value calculated in the sales calculating step and the number of stocks stored in the sales storage means;
A vending machine operation support method, comprising: a schedule adjustment step of adjusting a replenishment schedule so as to advance the provisional schedule for a vending machine having the calculated inventory consumption rate higher than a predetermined threshold. 各自動販売機ごとに、設置場所および該設置場所における天候により該設置場所に設置された自動販売機の売上が変化するか否かを記憶するロケーション記憶手段と、前記各自動販売機の過去の売上および在庫数を記憶する売上記憶手段と、過去の天候および将来予測される予測天候を記憶する天候記憶手段と、前記自動販売機への補充の実績から推定される将来の補充の仮日程を記憶する仮日程記憶手段とを備えたコンピュータシステムに自動販売機運用支援方法を実行させるプログラムであって、該方法は、
各自動販売機について、前記ロケーション記憶手段に記憶された天候による売上の変化の有無を読み出し、変化の有る自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と同じ天候の日における売上を用い、変化の無い自動販売機においては、前記仮日程記憶手段に記憶する仮日程に従い補充する日の天候と異なる天候の日における売上を用い売上予測値を計算する売上算出ステップと、
前記売上算出ステップにおいて算出した売上予測値と、前記売上記憶手段に記憶された在庫数とに基づき在庫消化率を算出する消化率算出ステップと、
前記算出された在庫消化率が所定の閾値よりも高い自動販売機について前記仮日程を早めるように補充の日程を調整する日程調整ステップと
を備えたことを特徴とするプログラム。 For each vending machine, location storage means for storing whether the sales of the vending machine installed at the installation location changes depending on the installation location and the weather at the installation location; Sales storage means for storing sales and the number of inventory, weather storage means for storing past weather and forecast weather predicted in the future, and provisional schedule for future replenishment estimated from the replenishment performance of the vending machine A program for causing a computer system comprising a temporary schedule storage means to execute a vending machine operation support method, the method comprising:
For each vending machine, read the presence or absence of changes in sales due to the weather stored in the location storage means, in the vending machine with changes, the weather of the day to be replenished according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means Sales that use sales on the day of the same weather, and in a vending machine that does not change, sales that calculate the sales forecast value using the sales on the day of the weather different from the weather of the day of replenishment according to the temporary schedule stored in the temporary schedule storage means A calculation step;
A digestion rate calculating step of calculating an inventory digestion rate based on the sales forecast value calculated in the sales calculating step and the number of stocks stored in the sales storage means;
A schedule adjustment step of adjusting a replenishment schedule so as to advance the provisional schedule for a vending machine having the calculated inventory consumption rate higher than a predetermined threshold.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014164530A (en) * 2013-02-25 2014-09-08 Tohoku Otas Kk Management server, merchandise distribution method and automatic vending machine management system
JP2017167773A (en) * 2016-03-16 2017-09-21 ソフトバンク株式会社 Information confirmation system
JP2019149060A (en) * 2018-02-27 2019-09-05 ソフトバンク株式会社 Information processing apparatus, information processing method, program and article providing system
CN110210907A (en) * 2019-06-10 2019-09-06 文良均 A kind of data analysis replenishment system of automatic vending

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997024701A1 (en) * 1995-12-27 1997-07-10 Sanyo Electric Co., Ltd. Sales management method in automatic vending machine
JP2002042217A (en) * 2000-07-21 2002-02-08 Taro Mori Patrol and replenishing method and system for vending machine
JP2003162619A (en) * 2001-11-27 2003-06-06 World:Kk Sales prediction apparatus and method
JP2003323479A (en) * 2002-05-02 2003-11-14 World:Kk System, apparatus and method for distribution process
JP2004070930A (en) * 2002-06-10 2004-03-04 Japan Tobacco Inc System and method for making charging plan

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997024701A1 (en) * 1995-12-27 1997-07-10 Sanyo Electric Co., Ltd. Sales management method in automatic vending machine
JP2002042217A (en) * 2000-07-21 2002-02-08 Taro Mori Patrol and replenishing method and system for vending machine
JP2003162619A (en) * 2001-11-27 2003-06-06 World:Kk Sales prediction apparatus and method
JP2003323479A (en) * 2002-05-02 2003-11-14 World:Kk System, apparatus and method for distribution process
JP2004070930A (en) * 2002-06-10 2004-03-04 Japan Tobacco Inc System and method for making charging plan

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014164530A (en) * 2013-02-25 2014-09-08 Tohoku Otas Kk Management server, merchandise distribution method and automatic vending machine management system
JP2017167773A (en) * 2016-03-16 2017-09-21 ソフトバンク株式会社 Information confirmation system
JP2019149060A (en) * 2018-02-27 2019-09-05 ソフトバンク株式会社 Information processing apparatus, information processing method, program and article providing system
CN110210907A (en) * 2019-06-10 2019-09-06 文良均 A kind of data analysis replenishment system of automatic vending

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