JP2018116603A - Index value estimation device and index value estimation method - Google Patents
Index value estimation device and index value estimation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018116603A JP2018116603A JP2017008258A JP2017008258A JP2018116603A JP 2018116603 A JP2018116603 A JP 2018116603A JP 2017008258 A JP2017008258 A JP 2017008258A JP 2017008258 A JP2017008258 A JP 2017008258A JP 2018116603 A JP2018116603 A JP 2018116603A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- index value
- estimation
- index
- facility
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 75
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 46
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 37
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 26
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 11
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 31
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 15
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000023077 detection of light stimulus Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012538 light obscuration Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000013077 scoring method Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、指標値推定装置及び指標値推定方法に関する。 The present invention relates to an index value estimation device and an index value estimation method.
特許文献1には、「本発明は、債権者や債権者から委託を受けた者が、インターネットなどの通信ネットワーク上に管理サーバーを設置し、月又はこれに準ずる期間単位で、融資対象である企業が処理した会計データをアップロードさせて継続的に債権者や職業会計人(税理士、公認会計士等)がモニタリング出来るようにし、債権者又は企業から委託を受けた職業会計人が、管理サーバーから提供されるプログラム化された調査手続に従って調査を行い、その調査結果を管理サーバーに記録し、企業が処理した会計データ及びその調査結果を基に、管理サーバー上に予め用意されたプログラムに従って、月若しくはこれに準ずる期間単位又は事業年度単位で、主に会計データから算出する業績の良否を評点化(業績評点)し、主に会計データと職業会計人の調査結果から算出する会計の信憑性の良否を評点化(会計の信憑性評点)し、或いは主に職業会計人の調査結果から算出する企業経営者死亡リスク付保の良否を評点化(必要保障評点)して、企業の信用リスクの程度と変化をタイムリーかつ正確に測定することを特徴とする信用情報モニタリング及び信用リスク評点化手法を提供するものである。」と記載されている。
融資、リース等の金融サービスを提供する事業者は、与信管理業務として、取引先事業者の経営状況(収入、支出、利益など)を定期的にモニタリングし、悪化時には与信限度枠や与信期間を変更する対応を取っている。 Businesses that provide financial services such as loans and leases regularly monitor the management status (revenue, expenses, profits, etc.) of business partners as credit management operations. Taking action to change.
例えば、プロジェクトファイナンスでは、融資先となるプロジェクト事業が生み出す収益と保有する資産のみが担保となるため、プロジェクト事業の経営状況の良し悪しが自社の収入に直結する。そのため、経営状況のモニタリングが特に重要である。 For example, in project finance, only the revenue generated by the project business that is the borrower and the assets held are collateral, so the quality of the project business management is directly linked to the company's revenue. Therefore, management status monitoring is particularly important.
経営状況のモニタリングには、(a)経営状況の正確な取得と、(b)経営状況の変化の即時取得、の課題がある。 Management status monitoring involves the following issues: (a) accurate acquisition of management status and (b) immediate acquisition of changes in management status.
これらの課題に対して、前記特許文献1には、融資先の事業者が、月又はこれに準ずる期間単位で、会計データを信用情報モニタリングシステムにアップロードし、当該信用情報モニタリングシステムが、当該会計データを活用して、業績の良否などを評点化し、信用リスクの程度と変化をモニタリングする仕組みが記載されている。
In response to these problems,
融資先の事業者が、本仕組みのとおりに会計データを信用情報モニタリングシステムにアップロードするためには、そのための設備を保有している必要がある。しかし、例えば、中小規模の企業などでは、当該設備を保有している企業は少ない。ゆえに、特許文献1を適用できない事業者も存在する。
In order for a loan provider to upload accounting data to the credit information monitoring system as in this system, it is necessary to have equipment for that purpose. However, for example, small and medium-sized enterprises do not have such facilities. Therefore, there are business operators to which
そこで、本発明は、会計データよりも容易に手に入る情報をもとに、モニタリング対象事業者の売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関わる指標の値と、その変化量を正確かつ即時に推定する装置を提供する。 Therefore, the present invention accurately determines the values of indicators related to business activities, such as sales, production volume, and inventory volume, and the amount of change based on information that is easier to obtain than accounting data. An apparatus for instantaneous estimation is provided.
上記課題を解決するために、例えば、特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本発明は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、ユーティリティの消費又は利用に関するデータを収集するデータ収集部と、前記データ収集部によって収集されたデータに基づいて、前記ユーティリティを消費又は利用する事業者の事業活動に関する指標の値を推定計算し、当該計算結果と過去における指標の推定値とを比較してその変化量を計算する指標値推定部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the above problems, for example, the configuration described in the claims is adopted. The present invention includes a plurality of means for solving the above-described problems. For example, based on the data collected by the data collection unit, a data collection unit that collects data related to consumption or use of the utility. An index value estimation unit that estimates and calculates an index value related to a business activity of a business operator that consumes or uses the utility, and compares the calculation result with an estimated value of an index in the past, and calculates a change amount thereof. It is characterized by having.
本発明によれば、会計データよりも容易に手に入る情報をもとに、モニタリング対象事業者の売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関わる指標の値と、その変化量を正確かつ即時に推定することが可能になる。 According to the present invention, based on information that can be obtained more easily than accounting data, the values of indicators related to business activities, such as sales, production volume, and inventory volume, and the amount of change are accurately determined. And it becomes possible to estimate immediately.
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態について説明する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
(実施の形態1)
図1は、指標値推定装置1の論理構成図の例であり、指標値推定装置1は、相関設備特定部17と、ユーティリティ消費データ収集部18と、相関設備稼動推定部19と、相関稼動状況抽出部20と、指標値推定部21と、設備稼動推定部22と、相関設備138と、回帰モデル139と、から構成される。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is an example of a logical configuration diagram of the index
指標値推定装置1は、事業者の売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標の値を推定計算し、この計算結果と過去における指標の推定値とを比較した変化量を計算する装置である。以降で述べる指標とは、売上高と、生産量と、在庫量と、クレーム件数と、サービス解約率などの、事業者の事業活動に関する指標を指す。
The index
指標値推定装置1は、指標値の推定対象となる事業者の業種情報と、当該事業者が消費した電気、ガス、水等のユーティリティの時系列の消費データ又は当該事業者が利用した冷水、温水、蒸気、通信(データ通信)等のユーティリティの時系列の利用データと、を入力として、当該事業者に関する指標の値と変化量を推定する。
The index
ユーティリティの時系列の消費データとは、電気、ガス、水等のユーティリティの各時刻における消費量である。消費量は、当該時刻の瞬間値(例えば、電気の場合はkW)でもよいし、積算値(例えば、電気の場合はkWh)でもよい。また、ユーティリティの時系列の利用データとは、冷水、温水、蒸気、通信(データ通信)等のユーティリティの各時刻における利用量(消費量)である。 The time-series consumption data of the utility is the amount of consumption of each utility such as electricity, gas, and water at each time. The consumption amount may be an instantaneous value at the time (for example, kW for electricity) or an integrated value (for example, kWh for electricity). The utility time-series usage data is the usage amount (consumption amount) of the utility at each time, such as cold water, hot water, steam, and communication (data communication).
また、当該消費量は、図2(a)のように、複数の設備がつながれている主幹の計測値でもよい。例えば、事業者の設備として、冷蔵庫300、食品加工器302、室内空調304を有し、各設備の消費量が分電盤306を介して計測器308で計測される場合、計測器308の計測値を用いることができる。また、消費量は、図2(b)のように、設備一つずつの計測値でもよい。例えば、事業者の設備であって、分電盤306に接続された設備として、冷蔵庫300、食品加工器302、室内空調304を有し、各設備の消費量がそれぞれ計測器310、312、314で計測される場合、計測器310、312、314の計測値を用いることができる。この際、電力事業で普及しつつあるスマートメータは前者のケースの計測値を収集できる。以降の実施の形態1では、前者のケースを対象に説明する。後者のケースについては、実施の形態2で説明する。
Moreover, the said consumption may be the measured value of the main body with which the some equipment is connected like Fig.2 (a). For example, when the company has a
指標値推定装置1は、ユーティリティの消費データを取得するたびに、推定処理を実施することで、指標値の変化を即時に検知できる。
The index
相関設備138は、事業者の業種ごとに、売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標と設備稼動率との間に相関がある設備の名称と、相関設備138が消費するユーティリティの種別と、相関設備138が持つ稼動モードのうち、前記指標と各稼動モードのときの設備稼動率との間に相関がある稼動モードの種別などの情報を管理するデータベースである。相関設備138は、事業者における事業活動(売上、生産、在庫など)を主に反映する設備であり、例えば、業種が「食品製造」の場合は、生産活動を主に反映する設備は「食品加工器」であり、その設備が消費するユーティリティの種別は「電気」である。また、相関がある稼動モードは、事業活動にプラスまたはマイナスの貢献をする稼動時のモードであり、例えば、「待機モード」などは該当しない。詳細は、図8で説明する。
回帰モデル139は、事業者における事業活動を主に反映する設備の稼動率から、事業活動に関する指標の値を計算するための式、などの情報を管理するデータベースである。本回帰モデル139は、過去の稼動率と、指標値との関係から回帰分析することにより作成されるモデルである。詳細は、図9で説明する。
The
相関設備特定部17は、事業者の業種に関する業種情報を入力として、相関設備138の情報をもとに、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備と、当該設備が消費するユーティリティの種別と、当該設備が持つ稼動モードのうち、事業活動に貢献する稼動モードの種別と、を特定し、特定した情報を相関設備稼動推定部19に送信する処理部である。
Correlated
ユーティリティ消費データ収集部18は、指標値を推定する事業者が消費した、電気、ガス、水等の複数種類のユーティリティの消費データを収集し、収集した消費データを相関設備稼動推定部19に送信する処理部である。
The utility consumption
例えば、ユーティリティ消費データ収集部18は、図3(a)のように、複数種類のユーティリティの消費データを収集する。
For example, the utility consumption
相関設備稼動推定部19は、ユーティリティ消費データ収集部18から受信した、複数種類のユーティリティの消費データと、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備と、当該設備が消費するユーティリティの種別と、をもとに、前記設備の稼動状況を推定し、推定結果を相関稼動状況抽出部20に送信する処理部である。
The correlation facility
図3の例を用いて説明する。相関設備稼動推定部19の処理は、図3の(b)、(c)、(d)に相当する。
This will be described with reference to the example of FIG. The processing of the correlation facility
まず、相関設備稼動推定部19は、ユーティリティ消費データ収集部18から取得した複数種類のユーティリティの消費データ(図3(a))の中から、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備が消費するユーティリティの種別に対応するものを抽出する(図3(b))。
First, the correlation facility
そして、相関設備稼動推定部19は、図3(b)の消費データを設備稼動推定部22に送信し、その結果として、当該ユーティリティを消費した各設備の稼動状況を受信する(図3(c))。設備稼動推定部22は、ユーティリティの消費データから、当該ユーティリティを消費した設備の時系列の稼動状況を推定する処理部である。本処理技術は、電力の分野では、ディスアグリゲーションや、NILM(Non-Intrusive Load Monitoring)と呼ばれ、例えば、特開2013−213825号公報に記載されている。
Then, the correlation facility
その後、相関設備稼動推定部19は、図3(c)の各設備の稼動状況から、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備に対応するものを抽出する(図3(d))。相関設備稼動推定部19が実施する相関設備稼動推定処理は、図11で詳細に説明する。
After that, the correlation facility
相関稼動状況抽出部20は、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備の事業活動に貢献する稼動モードの種別と、相関設備稼動推定部19から受信した、当該設備の稼動状況から、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況を抽出し(図3(e))、抽出結果を指標値推定部21に送信する処理部である。
The correlation operation
例えば、相関稼動状況抽出部20は、図3(e)のように、図3(d)のうち、稼動モードが「待機」のものは、事業活動に貢献しないために取り除く。相関稼動状況抽出部20が実施する相関稼動状況抽出処理は、図12で詳細に説明する。
For example, as shown in FIG. 3 (e), the correlation operation
指標値推定部21は、相関稼動状況抽出部20から受信した、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況から、稼動率を計算し、回帰モデル139をもとに、指標の値(指標値)を指標の推定値として計算する処理部である。また、前記計算した指標値と、過去における指標の推定値とを比較した変化量(推定変化量)を計算し、それらをユーザに画面表示する処理部である。指標値推定部21が実施する指標値推定処理は、図13で詳細に説明する。
The index
図4は、本発明を実施するための形態に係るシステムの全体構成図の例であり、このシステムは、指標値推定装置1と、ユーティリティ消費データ管理装置2と、通信路500と、から構成される。
FIG. 4 is an example of an overall configuration diagram of a system according to an embodiment for carrying out the present invention, and this system includes an index
図4の例では、融資やリース等の金融サービスを提供する、金融サービス提供事業者3が指標値推定装置1を保有し、取引先事業者4がユーティリティ消費データ管理装置2を保有した構成である。
In the example of FIG. 4, the
通信路500は、指標値推定装置1と、ユーティリティ消費データ管理装置2と、などをつなぐ。通信路500は、例えば有線通信や無線通信などといった規格の通信路である。
The
指標値推定装置1は、ユーティリティ消費データ管理装置2から、ユーティリティ消費データを受け付け、ユーティリティ消費データ管理装置2を保有する事業者の売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標の値を推定計算し、この計算結果と、過去における指標の推定値とを比較した変化量を計算するものである。
The index
指標値推定装置1は、少なくともCPU11と、メモリ12と、記憶装置13と、出力装置14と、入力装置15と、通信インタフェース16と、から構成される。通信インタフェース16は、例えば有線LANカードや無線LANカードなどといったインタフェースであり、ユーティリティ消費データ管理装置2と通信路500を介して通信する。
The index
記憶装置13は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリなどであり、プログラムやデータなどの情報を記憶する装置である。記憶装置13が格納するデータは、後述する。
The
出力装置14は、例えば、ディスプレイ装置であり、ユーティリティ消費データを収集した事業者の指標の値や、その変化量を推定した結果を表示する。出力装置24は、指標値推定部21の出力による情報を表示する表示部として機能し、例えば、図14の表示画面600に指標値推定結果を表示することで、ユーザに対して、ユーティリティ消費データを取得した事業者における事業活動に関する指標をモニタリングする機能を提供する。
The
入力装置15は、例えば、キーボードやマウスであり、出力装置14が表示した内容に対し、ユーザが指示やメモを入力できる。
The
次に、ユーティリティ消費データ管理装置2は、当該装置2を保有する事業者における、ユーティリティの消費量を管理するものである。また、前記ユーティリティの消費量を定期的に指標値推定装置1に送信するものである。
Next, the utility consumption
ユーティリティ消費データ管理装置2は、少なくともCPU27と、メモリ28と、記憶装置23と、出力装置24と、入力装置25と、通信インタフェース26と、から構成される。通信インタフェース26は、例えば有線LANカードや無線LANカードなどといったインタフェースであり、指標値推定装置1と通信路500を介して通信する。
The utility consumption
記憶装置23は、例えば、ハードディスクやフラッシュメモリなどであり、プログラムやデータなどの情報を記憶する装置である。
The
出力装置24は、例えば、ディスプレイ装置であり、当該ディスプレイ装置が管理するユーティリティの消費データを表示する。
The
入力装置25は、例えば、ユーティリティの消費データを収集するための計測器である。
The
図5は、指標値推定装置1の記憶装置13が格納するデータの例である。記憶装置13は、プログラムとして少なくとも、相関設備特定プログラム131と、ユーティリティ消費データ収集プログラム132と、相関設備稼動推定プログラム133と、相関稼動状況抽出プログラム134と、指標値推定プログラム135と、設備稼動推定プログラム136と、を格納している。記憶装置13は、データとして少なくとも、ユーティリティ消費データ137と、相関設備138と、回帰モデル139と、過去推定結果データ140と、を格納している。
FIG. 5 is an example of data stored in the
相関設備特定プログラム131は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、相関設備特定部17(図1参照)が具現化される。
The correlated
ユーティリティ消費データ収集プログラム132は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、ユーティリティ消費データ収集部18(図1参照)が具現化される。
The utility consumption
相関設備稼動推定プログラム133は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、相関設備稼動推定部19(図1参照)が具現化される。
The correlation facility
相関稼動状況抽出プログラム134は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、相関稼動状況抽出部20(図1参照)が具現化される。
The correlated operation
指標値推定プログラム135は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、指標値推定部21(図1参照)が具現化される。
The index
設備稼動推定プログラム136は、CPU11によって、メモリ12に読み込まれて実行されることにより、設備稼動推定部22(図1参照)が具現化される。
The equipment
図6は、ユーティリティ消費データ管理装置2の記憶装置23が格納するデータの例である。記憶装置23は、プログラムとして少なくとも、ユーティリティ消費データ収集プログラム231を格納している。記憶装置23は、データとして少なくとも、ユーティリティ消費データ232を格納している。
FIG. 6 is an example of data stored in the
図7は、指標値推定装置1のユーティリティ消費データ137のテーブル構成図の例である。ユーティリティ消費データ137は、電気、ガス、水などの各ユーティリティについて、各時刻における消費量に関する情報を管理するデータベースである。当該情報は、指標値推定装置1が、各ユーティリティ消費データ管理装置2から収集したユーティリティの消費データをまとめたものである。
FIG. 7 is an example of a table configuration diagram of the
ユーティリティ消費データ137は、レコードのフィールドとして、少なくとも、ユーティリティデータ管理装置ID137aと、ユーティリティ種別137bと、接続設備名称137cと、時間137dと、消費量137eと、を項目として含んでいる。
The
ユーティリティデータ管理装置ID137aには、ユーティリティデータ管理装置2を一意に特定する番号が格納される。
The utility data
ユーティリティ種別137bには、前記ユーティリティデータ管理装置ID137aが一意に特定する装置を保有する事業者が消費したユーティリティの種別が格納される。例えば、「電気」、「ガス」、「水」などである。
The
接続設備名称137cには、前記ユーティリティデータ管理装置ID137aが一意に特定する装置を保有する事業者が保有する設備のうち、前記ユーティリティ種別137bのユーティリティを消費する設備の名称が格納される。
The name of the facility that consumes the utility of the
時間137dには、時間が格納される。消費量137eには、前記ユーティリティデータ管理装置ID137aが一意に特定する装置を保有する事業者が保有する、前記接続設備名称137cの設備が、前記ユーティリティ種別137bのユーティリティを、前記時間137dの時間において消費した量が格納される。
The time is stored in the time 137d. The
ユーティリティ消費データ137は、記憶装置23のユーティリティ消費データ232が保有するデータをまとめたものである。なお、ユーティリティ消費データ232のレコードのフィールドはユーティリティ消費データ137と同様であり、説明は省略する。
The
図8は指標値推定装置1の相関設備138のテーブル構成図の例である。相関設備138は、事業者の業種ごとに、売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標と設備稼動率との間に相関がある設備の名称と、当該設備が消費するユーティリティの種別と、当該設備が持つ稼動モードのうち、前記指標と各稼動モードのときの設備稼動率との間に相関がある稼動モードの種別と、などの情報を管理するデータベースである。
FIG. 8 is an example of a table configuration diagram of the
相関設備138は、レコードのフィールドとして、少なくとも、業種138aと、指標種別138bと、設備名称138cと、消費ユーティリティ種別138dと、稼動モード138eと、を項目として含んでいる。
The
業種138aには、指標値を推定する事業者の業種が格納される。指標種別138bには、推定する指標の種別が格納される。設備名称138cには、前記業種138aの事業者について、前記指標種別138bの指標と設備稼動率との間に相関がある設備の名称が格納される。
The industry type 138a stores the industry type of the operator whose index value is estimated. The
消費ユーティリティ種別138dには、前記設備名称138cの設備が消費するユーティリティの種別情報が格納される。稼動モード138eには、前記設備名称138cの設備が持つ稼動モードのうち、前記指標種別138bの指標と各稼動モードのときの設備稼動率との間に相関がある稼動モードの種別が格納される。
The consumption utility type 138d stores the type information of the utility consumed by the equipment having the
図9は指標値推定装置1の回帰モデル139のテーブル構成図の例である。回帰モデル139は、事業者における事業活動を主に反映する設備の稼動率から、事業活動に関する指標の値を計算するための式、などの情報を管理するデータベースである。
FIG. 9 is an example of a table configuration diagram of the
回帰モデル139は、レコードのフィールドとして、少なくとも、ユーティリティデータ管理装置ID139aと、指標種別139bと、モデル式139cと、を項目として含んでいる。
The
ユーティリティデータ管理装置ID139aには、ユーティリティデータ管理装置2を一意に特定する番号が格納される。
The utility data
指標種別139bには、推定する指標の種別が格納される。モデル式139cには、設備の稼動率から、前記ユーティリティデータ管理装置ID139aが一意に特定するユーティリティデータ管理装置2を保有する事業者における、前記指標種別139bの指標の値を計算するための式が格納される。
The index type 139b stores the type of index to be estimated. The
図10は指標値推定装置1の過去推定結果データ140のテーブル構成図の例である。過去推定結果データ140は、指標値の過去の推定結果、などの情報を管理するデータベースである。
FIG. 10 is an example of a table configuration diagram of the past
過去推定結果データ140は、レコードのフィールドとして、少なくとも、ユーティリティデータ管理装置ID140aと、日時140bと、指標種別140cと、推定値140dと、設備名称140eと、設備稼動率140fと、を項目として含んでいる。
The past
ユーティリティデータ管理装置ID140aには、ユーティリティデータ管理装置2を一意に特定する番号が格納される。
The utility data
日時140bには、日時が格納される。指標種別140cには、推定する指標の種別が格納される。推定値140dには、前記ユーティリティデータ管理装置ID140aが一意に特定する装置を保有する事業者について、前記日時140bの日時における、前記指標種別140cの指標の推定値が格納される。
The date and time is stored in the date and time 140b. The index type 140c stores the type of index to be estimated. In the estimated value 140d, the estimated value of the index of the index type 140c at the date and time of the date and time 140b is stored for the business operator who owns the device uniquely specified by the utility data
設備名称140eには、前記指標種別140cの指標に関する活動を主に反映する設備の名称が格納される。
The
設備稼動率140fには、前記ユーティリティデータ管理装置ID140aが一意に特定する装置を保有する事業者について、前記日時140bの日時における、前記推定値140dを計算する際に使用した設備稼動率が格納される。
The
図11は、相関設備稼動推定処理を示すフローチャートである。当該処理は、相関設備稼動推定部19が、ユーティリティ消費データ収集部18から受信した、複数種類のユーティリティの消費データと、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備と、当該設備が消費するユーティリティの種別と、をもとに、前記設備の時系列の稼動状況を推定し、推定結果を相関稼動状況抽出部20に送信するものである。相関設備稼動推定部19は、CPU11が相関設備稼動推定プログラム133を実行することによって、具現化される。
FIG. 11 is a flowchart showing correlation facility operation estimation processing. This process is performed by the business facility in which the correlation facility
ステップS1900において、相関設備稼動推定部19は、ユーティリティ消費データ収集部18から、複数種類のユーティリティの消費データを受信することで、相関設備稼動推定処理を開始する。
In step S <b> 1900, the correlation facility
ステップS1901において、相関設備稼動推定部19は、相関設備特定部17から、事業活動を主に反映する設備が消費するユーティリティの種別を取得する。
In step S1901, the correlation facility
ステップS1902において、相関設備稼動推定部19は、ステップS1900で受信した複数種類のユーティリティの消費データから、ステップS1901で取得した種別のユーティリティの消費データを抽出する。
In step S1902, the correlation facility
ステップS1903において、相関設備稼動推定部19は、ステップS1902で抽出したユーティリティの消費データを設備稼動推定部22に送信し、その結果として、当該消費を生んだ各設備の稼動状況を取得する。
In step S1903, the correlation facility
ステップS1904において、相関設備稼動推定部19は、相関設備特定部17から、事業活動を主に反映する設備の名称を取得する。
In step S <b> 1904, the correlated facility
ステップS1905において、相関設備稼動推定部19は、ステップS1903で推定した各設備の稼動状況から、ステップS1904で取得した設備に関するものを抽出する。
In step S1905, the correlation facility
ステップS1906において、相関設備稼動推定部19は、ステップS1905で抽出した設備の稼動状況を、相関稼動状況抽出部20に送信することで、相関設備稼動推定処理を終了する。
In step S1906, the correlated facility
図12は、相関稼動状況抽出処理を示すフローチャートである。当該処理は、相関稼動状況抽出部20が、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備の事業活動に貢献する稼動モードの種別と、相関設備稼動推定部19から受信した当該設備の稼動状況と、から、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況を抽出し、抽出結果を指標値推定部21に送信するものである。相関稼動状況抽出部20は、CPU11が相関稼動状況抽出プログラム134を実行することによって、具現化される。
FIG. 12 is a flowchart showing the correlation operation status extraction process. The processing is performed by the correlation operation
ステップS2000において、相関稼動状況抽出部20は、相関設備稼動推定部19から、事業活動を主に反映する設備の稼動状況を受信することで、相関稼動状況抽出処理を開始する。
In step S2000, the correlated operation
ステップS2001において、相関稼動状況抽出部20は、相関設備特定部17から、事業活動にプラスまたはマイナスの貢献をする稼動時のモードの種別を取得する。
In step S2001, the correlated operation
ステップS2002において、相関稼動状況抽出部20は、ステップS2000で受信した設備の稼動状況から、ステップS2001で取得した稼動モードの時の稼動状況を抽出する。
In step S2002, the correlated operation
ステップS2003において、相関稼動状況抽出部20は、ステップS2002で抽出した稼動状況を、指標値推定部21に送信することで、相関設備状況抽出処理を終了する。
In step S2003, the correlated operation
図13は、指標値推定処理を示すフローチャートである。当該処理は、指標値推定部21が、相関稼動状況抽出部20から受信した、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況から、稼動率を計算し、回帰モデル139をもとに、指標の値(指標値)を計算するものである。また、前記計算した指標値と、過去における指標の推定値とを比較した変化量を計算し、それらをユーザに画面表示するものである。指標値推定部21は、CPU11が指標値推定プログラム135を実行することによって、具現化される。
FIG. 13 is a flowchart showing the index value estimation process. In this process, the index
ステップS2100において、指標値推定部21は、相関稼動状況抽出部20から、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況を受信することで、指標値推定処理を開始する。
In step S <b> 2100, the index
ステップS2101において、指標値推定部21は、ステップ2101で受信した稼動状況をもとに、週間、月間など、ある一定期間における稼動率を計算する。
In step S2101, the index
ステップS2102において、指標値推定部21は、ステップ2102で計算した稼動率をもとに、回帰モデル139から取得した計算式を活用して、指標値を推定する。
In step S2102, the index
ステップS2103において、指標値推定部21は、過去推定結果データ140から、ステップS2102で計算した指標の過去のデータを取得する。例えば、去年の同時期における指標の値や、直近数ヶ月間における指標の値などである。
In step S2103, the index
ステップS2104において、指標値推定部21は、ステップS2102で計算した指標値と、ステップS2103で取得した指標の過去の推定値と、を比較して変化量を計算する。
In step S2104, the index
ステップS2105において、指標値推定部21は、ステップS2102で計算した指標値と、ステップS2103で計算した変化量と、などをユーザに画面表示することで、指標値推定処理を終了する。
In step S2105, the index
ユーザに表示する画面は、例えば、図14のようなものである。出力装置14の表示画面600には、事業者に関する情報(会社名や業種等を含む情報)602、指標に関する情報(項目、生産量、在庫量を含む情報)604、ユーティリティの消費データに関する情報(設備の稼動モードの情報)606が表示されると共に、指標の変化量または、設備稼動率の変化量が事前に設定した閾値よりも大きい場合は、ユーザに対して、警告に関する情報608が表示される。なお、当該警告は、画面表示でなくても、メールなどで、ユーザに対してプッシュ型配信するものでもよい。また、指標値が悪化した際には、(a)営業員に企業訪問を指示し、営業員がその企業を訪問する、(b)融資を引き上げる、などの対策を施すこともできる。
The screen displayed to the user is, for example, as shown in FIG. The
また、本表示画面600には、推定された指標値だけではなく、推定計算の元となった、ユーティリティの消費量や、設備の稼動状況なども一緒に表示することができる。これにより、ユーザに対して、推定結果への納得感を与えることができる。
In addition, the
上記の実施の形態1では、ユーティリティの消費データそのものから、直接、事業活動に関する指標の値を推定するのではなく、ユーティリティの消費データから、事業活動を主に反映する設備を特定し、その稼動状況のうち事業活動に貢献する部分を抽出して稼動率を計算し、当該稼動率から、指標値を推定する構成をとっている。そのため、前者の方式よりも、より精度高く指標の値を推定できる。
In
特に、ステップS2104のように、推定した結果を、過去の推定結果と比較する場合には、ユーティリティを消費する他の設備の消費量が、現在と過去で異なる場合があるため、前者の方式では精度が下がる。図2(a)を用いて一例を説明する。室内空調は、その年の寒暖の差により消費量が異なる。そのため、食品加工器、室内空調、冷蔵庫の合算の消費データから、指標値を推定すると、事業活動を主に反映しない室内空調の稼動の影響を受け、現在と過去の推測値を同じ条件下で比較できず、変化量の計算精度が下がる。ゆえに、特に、指標値の変化量を算出する場合は、上記実施の形態1の構成が有用である。 In particular, when the estimated result is compared with the past estimated result as in step S2104, the consumption of other equipment that consumes the utility may differ between the present and the past. The accuracy decreases. An example will be described with reference to FIG. Consumption of indoor air conditioning varies depending on the temperature of the year. Therefore, if the index value is estimated from the combined consumption data of food processing equipment, indoor air conditioners, and refrigerators, it is affected by the operation of indoor air conditioners that do not mainly reflect business activities. The comparison cannot be made, and the calculation accuracy of the change amount is lowered. Therefore, the configuration of the first embodiment is useful particularly when calculating the change amount of the index value.
本実施の形態1によれば、会計データよりも容易に手に入る情報をもとに、モニタリング対象事業者の売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関わる指標の値と、その変化量を正確かつ即時に推定することが可能になる。 According to the first embodiment, on the basis of information that can be obtained more easily than accounting data, the values of indicators related to business activities such as sales, production volume and inventory volume of the monitoring target company, and changes thereof The quantity can be estimated accurately and immediately.
(実施の形態2)
実施の形態1では、ユーティリティの消費データは、図2(a)のように、複数の設備がつながれている主幹の計測値としたが、図2(b)のように、設備一つずつの計測値でもよい。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the utility consumption data is the measurement value of the main unit where a plurality of facilities are connected as shown in FIG. 2A. However, as shown in FIG. It may be a measured value.
実施の形態2では、ユーティリティの消費データとして、設備一つずつの計測値を取得する場合を説明する。 In the second embodiment, a case where a measured value for each facility is acquired as utility consumption data will be described.
図15は、実施の形態2における指標値推定装置1Aの論理構成図の例であり、指標値推定装置1Aは、相関設備特定部17と、ユーティリティ消費データ収集部18Aと、相関設備稼動推定部19Aと、相関稼動状況抽出部20と、指標値推定部21と、設備稼動推定部22と、相関設備138と、回帰モデル139と、から構成される。
FIG. 15 is an example of a logical configuration diagram of the index
ユーティリティ消費データ収集部18Aは、指標値を推定する事業者が保有する各設備が消費した、電気、ガス、水等のユーティリティの消費データを収集し、収集した消費データを相関設備稼動推定部19Aに送信する処理部である。
The utility consumption
収集されたデータは、例えば、図16のとおりである。図7とは、接続設備名称137cが、一つの設備の名称となっていることが異なる点である。 The collected data is, for example, as shown in FIG. FIG. 7 is different from FIG. 7 in that the connection facility name 137c is the name of one facility.
相関設備稼動推定部19Aは、ユーティリティ消費データ収集部18Aから受信した、各設備のユーティリティの消費データと、相関設備特定部17から受信した、指標値を推定する事業者における事業活動を主に反映する設備と、をもとに、前記設備の稼動状況を推定し、推定結果を相関稼動状況抽出部20に送信する処理部である。
The correlation facility
図17は、第2の実施形態における相関設備稼動推定処理を示すフローチャートである。ステップS1900の処理は、図11と同様である。 FIG. 17 is a flowchart illustrating correlation facility operation estimation processing according to the second embodiment. The processing in step S1900 is the same as that in FIG.
ステップS1901Aにおいて、相関設備稼動推定部19Aは、相関設備特定部17から、事業活動を主に反映する設備の名称を取得する。
In step S1901A, the correlated facility
ステップS1902Aにおいて、相関設備稼動推定部19Aは、ステップS1900で受信した各設備のユーティリティの消費データから、ステップS1901Aで取得した名称の設備の消費データを抽出する。
In step S1902A, the correlated facility
ステップS1903Aにおいて、相関設備稼動推定部19Aは、ステップS1902Aで抽出したユーティリティの消費データを設備稼動状況推定部22に送信し、その結果として、当該設備の稼動状況を取得する。
In step S1903A, the correlated facility
ステップS1906Aにおいて、相関設備稼動推定部19Aは、ステップS1903Aで抽出した設備の稼動状況を、相関稼動状況抽出部20に送信することで、相関設備稼動推定処理を終了する。
In step S1906A, the correlated facility
本実施の形態2によれば、実施の形態1と同様の効果を奏することができると共に、ユーティリティの消費データとして、設備一つずつの計測値を用いることができる。 According to the second embodiment, the same effect as in the first embodiment can be obtained, and the measured value for each piece of equipment can be used as utility consumption data.
以上、本発明を実施するための形態について具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。 As mentioned above, although the form for implementing this invention was demonstrated concretely, this invention is not limited to this, A various change is possible in the range which does not deviate from the summary.
例えば、図4において、指標値推定装置1と、ユーティリティ消費データ管理装置2と、はスタンドアロンで動作するものとしたが、ユーザ端末を用意し、本ユーザ端末を介して、各装置の機能を利用することもできる。
For example, in FIG. 4, the index
図18は、指標値推定装置1と、ユーティリティ消費データ管理装置2と、ユーザ端末9と、を通信路500で接続した構成図である。ユーザ端末9には、CPU91、メモリ92、記憶装置93、出力装置94、入力装置95、通信インタフェース96を備える。これにより、ユーザは、ユーザ端末9の通信インタフェース96からネットワーク500を介して、指標値推定装置1で生成した情報を利用できる。あるいは逆に、指標値推定装置1に対して、情報を送信できる。
FIG. 18 is a configuration diagram in which the index
図18の例では、売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標のモニタリングサービスを提供する指標値推定サービス事業者5が指標値推定装置1を保有し、当該サービスを使用する金融サービス提供事業者3は、保有するユーザ端末9から指標値推定装置1にアクセスして、当該モニタリングサービスを利用する構成である。
In the example of FIG. 18, an index value estimation service provider 5 that provides an index monitoring service related to business activities such as sales, production volume, and inventory volume has the index
また、上記の実施の形態1では、図4において、融資やリース等の金融サービスを提供する、金融サービス提供事業者3が指標値推定装置1を保有し、取引先事業者4がユーティリティ消費データ管理装置2を保有する構成としたが、指標値推定装置1の一部の処理部が、ユーティリティ消費データ管理装置2を保有する事業者側に存在する構成もある。
In the first embodiment, in FIG. 4, the
例えば、指標値推定装置1の相関設備特定部17と、ユーティリティ消費データ収集部18と、相関設備稼動推定部19と、相関稼動状況抽出部20と、設備稼動推定部22と、は、ユーティリティ消費データ管理装置2を保有する事業者側に存在する構成もある。本構成では、ユーティリティの消費データそのものを通信路500に流す必要がないため、通信路の負荷を低減できる。
For example, the correlation
また、上記実施の形態1、2では、ユーティリティの消費データとして、電気の消費量、ガスの消費量、水の消費量等を挙げたが、消費データだけではなく利用データでもよい。例えば、熱供給事業者が地域冷暖房システムなどを活用して供給する、冷水または温水または蒸気の利用量、などでもよい。また、固定電話、携帯電話、光通信などの、通信ネットワークのデータ通信量などでもよい。 In the first and second embodiments, as the utility consumption data, the consumption amount of electricity, the consumption amount of gas, the consumption amount of water, and the like are described. However, not only the consumption data but also utilization data may be used. For example, the usage amount of cold water or hot water or steam supplied by a heat supply company using a district air conditioning system or the like may be used. Further, it may be a data communication amount of a communication network such as a fixed phone, a mobile phone, and optical communication.
また、上記実施の形態1、2では、事業活動に関わる指標として、売上高、生産量、在庫量を上げたが、その他にも、クレーム件数、サービス解約率、などでもよい。 In the first and second embodiments, sales, production volume, and inventory volume are increased as indices related to business activities. However, the number of complaints, service churn rate, and the like may be used.
クレーム件数やサービス解約率は、例えば、お問い合わせ番号や解約受付番号への電話の着信件数、などから推定できる。 The number of complaints and the service cancellation rate can be estimated from, for example, the number of incoming calls to the inquiry number or the cancellation acceptance number.
また、上記の実施の形態1では、図13において、指標値推定部21が、事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況から、稼動率を計算し、回帰モデル139の情報をもとに、指標の値を計算したが、事前に稼動すべき時間帯をマスタ情報として定義しておき、前記稼動状況が、当該条件を満たしているか否かで、指標の良し悪しを判断することもできる。
Further, in the first embodiment, in FIG. 13, the index
例えば、「レストラン」では、事業活動を主に反映する設備は「ガス台」となるが、稼動すべき時間帯である「営業時間帯」において、指標値推定部21が取得した「事業活動を主に反映する設備の、事業活動に貢献した稼動状況」が稼動していない場合は、事業活動がうまくいっていないことが分かる。
For example, in the “restaurant”, the equipment that mainly reflects the business activity is the “gas stand”, but the “business activity” acquired by the index
また、上記の実施の形態1では、図1の回帰モデル139は、過去の稼動率と、指標値との関係から回帰分析することにより事前に作成したモデルとしたが、指標値推定装置1が推定した指標の実績値と、設備稼動率の実績値と、を取得して、モデルを定期的に更新することもできる。
In the first embodiment, the
また、上記の実施の形態1では、図1の相関設備138は、事業者の業種ごとに、売上高や生産量や在庫量などの事業活動に関する指標と設備稼動率との間に相関がある設備の名称と、当該設備が消費するユーティリティの種別と、当該設備が持つ稼動モードのうち、前記指標と各稼動モードのときの設備稼動率との間に相関がある稼動モードの種別と、などの情報を事前に定義したデータベースとしたが、指標値推定装置1が推定した指標の実績値と、設備稼動率の実績値をもとに、定期的に相関係数を計算し、相関が低い場合は、相関が高い別の設備の情報に相関設備138の内容を更新することもできる。
Further, in the first embodiment, the
また、上記の実施の形態1、2では、ユーティリティの消費データだけを利用していたが、人感センサの検知データ、気象データ等の他のデータと消費データとを組み合わせてもよい。 In the first and second embodiments, only the consumption data of the utility is used. However, the consumption data may be combined with other data such as human sensor detection data and weather data.
また、ユーティリティの消費データから、以下のことが分かる。
(a)機器の使用形態(ユーティリティの消費データにパルス的な波形がある場合、乱暴な設備立ち上げをしている等)
(b)組織の風土・文化(ユーティリティの消費データから消灯を検知する。こまめに消灯する企業は規則正しくよい文化である等)
(a)の適用先としては、例えば、リース会社がリース品を貸し出している間にどのような使われた方をしているかを判断するのに活用できる。
(b)の活用先としては、例えば、与信審査で企業全体の信用を評価する際に、評価軸の一つとして活用できる。
Moreover, the following can be understood from the consumption data of the utility.
(A) Device usage (If the utility consumption data has a pulse-like waveform, the equipment is ramped up violently)
(B) Organizational culture and culture (detection of light extinction from utility consumption data. Companies that turn off frequently are regularly good cultures, etc.)
As an application destination of (a), for example, it can be used to determine what kind of person the leasing company is using while renting a leased product.
For example, (b) can be used as one of evaluation axes when credit of the entire company is evaluated by credit examination.
17 相関設備特定部、18、18A ユーティリティ消費データ収集部、19、19A 相関設備稼動推定部、20 相関稼動状況抽出部、21 指標値推定部、22 設備稼動推定部、138 相関設備、139 回帰モデル 17 Correlated equipment specifying section, 18, 18A Utility consumption data collecting section, 19, 19A Correlated equipment operation estimating section, 20 Correlated operation status extracting section, 21 Index value estimating section, 22 Equipment operating estimating section, 138 Correlated equipment, 139 regression model
Claims (15)
前記データ収集部によって収集されたデータに基づいて、前記ユーティリティを消費又は利用する事業者の事業活動に関する指標の値を推定計算し、当該計算結果と過去における指標の推定値とを比較してその変化量を計算する指標値推定部と、を有することを特徴とする指標値推定装置。 A data collection unit that collects data related to the consumption or use of the utility;
Based on the data collected by the data collection unit, the value of an index related to the business activity of a business operator that consumes or uses the utility is estimated, and the calculated result is compared with the estimated value of the index in the past. And an index value estimating unit for calculating a change amount.
前記事業者の事業活動における、売上高と、生産量と、在庫量と、クレーム件数と、サービス解約率のうち少なくともいずれか一つから構成されることを特徴とする請求項1に記載の指標値推定装置。 The indicator is
The index according to claim 1, comprising at least one of sales, production, inventory, number of complaints, and service churn rate in the business activity of the business operator. Value estimation device.
電気の消費量と、ガスの消費量と、水の消費量のうち少なくとも一つの消費量を示す消費データで構成され、
前記ユーティリティの利用に関するデータは、
冷水の利用量と、温水の利用量と、蒸気の利用量と、通信の利用量のうち少なくとも一つの利用量を示す利用データで構成されることを特徴とする請求項1に記載の指標値推定装置。 Data on consumption of the utility is:
Consists of consumption data indicating at least one of the consumption of electricity, the consumption of gas, and the consumption of water,
Data regarding the use of the utility is:
The index value according to claim 1, comprising usage data indicating at least one usage amount among a usage amount of cold water, a usage amount of hot water, a usage amount of steam, and a usage amount of communication. Estimating device.
前記指標値推定部は、
前記相関設備稼動推定部の推定結果に基づいて、前記指標の値を推定計算することを特徴とする請求項1に記載の指標値推定装置。 It is data collected by the data collection unit, and the time series of facilities mainly reflecting the business activity of the operator from the data on consumption or use of the plurality of types of utilities and the industry information of the operator It has a correlation equipment operation estimation unit that estimates the operation status,
The index value estimation unit
The index value estimation apparatus according to claim 1, wherein the index value is estimated and calculated based on an estimation result of the correlation facility operation estimation unit.
前記指標値推定部は、
前記相関稼動状況抽出部の抽出結果に基づいて、前記指標の値を推定計算することを特徴とする請求項4に記載の指標値推定装置。 From the estimation result of the correlation facility operation estimation unit, a correlation operation status extraction unit that extracts a time-series operation status that contributed to the business activity of the operator,
The index value estimation unit
The index value estimation apparatus according to claim 4, wherein the index value is estimated and calculated based on an extraction result of the correlation operation status extraction unit.
前記相関設備稼動推定部の推定結果に基づいて、前記事業者の事業活動を主に反映する設備の稼動率を計算し、過去の稼動率と過去の前記指標の値を回帰分析して事前に作成したモデルを活用して、前記指標の値を計算することを特徴とする請求項4に記載の指標値推定装置。 The index value estimation unit
Based on the estimation result of the correlation facility operation estimation unit, the facility operation rate mainly reflecting the business activity of the operator is calculated, and the past operation rate and the past index value are regressively analyzed in advance. The index value estimation apparatus according to claim 4, wherein the index value is calculated using a created model.
前記相関設備稼動推定部の推定結果に基づいて、前記事業者の事業活動を主に反映する設備の稼動状況と、事前に定義した稼動ルールとを比較して、前記事業者の事業活動を主に反映する設備の稼動状況が、前記稼動ルールを満たすか否かで、前記指標の良し悪しを判断することを特徴とする請求項4に記載の指標値推定装置。 The index value estimation unit
Based on the estimation result of the correlation facility operation estimation unit, the operation status of the facility mainly reflecting the business activity of the operator is compared with the operation rules defined in advance, and the business activity of the operator is The index value estimation apparatus according to claim 4, wherein whether the index is good or bad is determined based on whether or not the operation status of the facility reflected in the condition satisfies the operation rule.
前記相関稼動状況抽出部の抽出結果に基づいて、前記事業者の事業活動を主に反映する設備のうち事業活動に貢献した設備の時系列の稼動状況から当該設備の稼動率を計算し、過去の稼動率と過去の前記指標の値を回帰分析して事前に作成したモデルを活用して、前記指標の値を計算することを特徴とする請求項5に記載の指標値推定装置。 The index value estimation unit
Based on the extraction result of the correlated operation status extraction unit, the operation rate of the equipment is calculated from the time-series operation status of the equipment that has contributed to the business activity out of the equipment that mainly reflects the business activity of the operator. The index value estimation apparatus according to claim 5, wherein the index value is calculated using a model created in advance by performing regression analysis of the operating rate and the index value in the past.
前記相関稼動状況抽出部の抽出結果に基づいて、前記事業者の事業活動を主に反映する設備のうち事業活動に貢献した設備の時系列の稼動状況と、事前に定義した稼動ルールとを比較して、前記事業者の事業活動に貢献した設備の稼動状況が、前記稼動ルールを満たすか否かで、前記指標の良し悪しを判断することを特徴とする請求項5に記載の指標値推定装置。 The index value estimation unit
Based on the extraction result of the correlation operation status extraction unit, compare the time-series operation status of equipment that has contributed to the business activity out of the equipment that mainly reflects the business activity of the operator and the operation rules defined in advance. The index value estimation according to claim 5, wherein whether the index is good or bad is determined based on whether or not an operation status of the equipment that has contributed to the business activity of the operator satisfies the operation rule. apparatus.
前記表示部は、
前記指標値推定部の計算結果として、前記指標の値である指標の推定値と、当該指標の推定値と前記過去における指標の推定値との比較結果を示す指標の変化量を表示することを特徴とする請求項1に記載の指標値推定装置。 It further has a display unit for displaying information by the output of the index value estimation unit,
The display unit
As the calculation result of the index value estimator, the estimated value of the index that is the value of the index, and the change amount of the index indicating the comparison result between the estimated value of the index and the estimated value of the index in the past are displayed. The index value estimation device according to claim 1, wherein
前記指標値推定部の推定計算の元となった情報であって、前記ユーティリティの消費量又は利用量に関する情報を表示すると共に、前記相関設備稼動推定部の推定結果による前記設備の稼動状況に関する情報を表示することを特徴とする請求項10に記載の指標値推定装置。 The display unit
Information that is the basis of the estimation calculation of the index value estimation unit, and displays information related to the consumption or usage of the utility, and information related to the operation status of the facility based on the estimation result of the correlated facility operation estimation unit The index value estimation apparatus according to claim 10, wherein:
前記指標の変化量が閾値よりも大きい場合は、前記表示部に警告に関する情報を表示させると共に、前記警告に関する情報をユーザ端末に対してプッシュ型配信することを特徴とする請求項10または11に記載の指標値推定装置。 The index value estimation unit
The information on the warning is displayed on the display unit when the change amount of the index is larger than a threshold value, and the information on the warning is push-distributed to the user terminal. The index value estimation device described.
前記データ収集ステップによって収集されたデータに基づいて、前記ユーティリティを消費又は利用する事業者の事業活動に関する指標の値を推定計算し、当該計算結果と過去における指標の推定値とを比較してその変化量を計算する指標値推定ステップと、を有することを特徴とする指標値推定方法。 A data collection step for collecting data relating to the consumption or use of the utility;
Based on the data collected by the data collection step, estimate the value of the business activity of the business operator consuming or using the utility, and compare the calculation result with the estimated value of the index in the past An index value estimation step for calculating a change amount, and an index value estimation method.
前記指標値推定ステップでは、
前記相関設備稼動推定ステップの推定結果に基づいて、前記指標の値を推定計算することを特徴とする請求項13に記載の指標値推定方法。 The data collected by the data collection step, and the time series of the equipment that mainly reflects the business activity of the operator from the data related to consumption or use of the plurality of types of utilities and the industry information of the operator. A correlation facility operation estimation step for estimating the operation status;
In the index value estimating step,
The index value estimation method according to claim 13, wherein the index value is estimated and calculated based on an estimation result of the correlation facility operation estimation step.
前記指標値推定ステップでは、
前記相関稼動状況抽出ステップの抽出結果に基づいて、前記指標の値を推定計算することを特徴とする請求項14に記載の指標値推定方法。 From the estimation result of the correlated facility operation estimation step, a correlated operation status extraction step for extracting a time-series operation status that contributed to the business activity of the operator,
In the index value estimating step,
The index value estimation method according to claim 14, wherein the index value is estimated and calculated based on an extraction result of the correlated operation status extraction step.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017008258A JP6829610B2 (en) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Index value estimation device and index value estimation method |
PCT/JP2017/041397 WO2018135120A1 (en) | 2017-01-20 | 2017-11-17 | Index value estimation device and index value estimation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017008258A JP6829610B2 (en) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Index value estimation device and index value estimation method |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018116603A true JP2018116603A (en) | 2018-07-26 |
JP2018116603A5 JP2018116603A5 (en) | 2019-04-18 |
JP6829610B2 JP6829610B2 (en) | 2021-02-10 |
Family
ID=62908713
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017008258A Active JP6829610B2 (en) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Index value estimation device and index value estimation method |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6829610B2 (en) |
WO (1) | WO2018135120A1 (en) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002251446A (en) * | 2001-02-22 | 2002-09-06 | Prime Firm:Kk | Business management system, server, business management method, and program |
JP2003141340A (en) * | 2001-10-31 | 2003-05-16 | Tokyo Data System Kk | Management information control system |
JP2014137630A (en) * | 2013-01-15 | 2014-07-28 | Kddi Corp | Push-type information distribution system, information receiving terminal, and computer program |
JP2014215701A (en) * | 2013-04-23 | 2014-11-17 | 横河電機株式会社 | Production energy management system and computer program |
WO2016017086A1 (en) * | 2014-07-31 | 2016-02-04 | 日本電気株式会社 | Behavioral feature prediction system, behavioral feature prediction device, method and program |
JP2016212643A (en) * | 2015-05-08 | 2016-12-15 | 株式会社エルプランニング | Rumor damage risk report creation system, program and method |
-
2017
- 2017-01-20 JP JP2017008258A patent/JP6829610B2/en active Active
- 2017-11-17 WO PCT/JP2017/041397 patent/WO2018135120A1/en active Application Filing
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002251446A (en) * | 2001-02-22 | 2002-09-06 | Prime Firm:Kk | Business management system, server, business management method, and program |
JP2003141340A (en) * | 2001-10-31 | 2003-05-16 | Tokyo Data System Kk | Management information control system |
JP2014137630A (en) * | 2013-01-15 | 2014-07-28 | Kddi Corp | Push-type information distribution system, information receiving terminal, and computer program |
JP2014215701A (en) * | 2013-04-23 | 2014-11-17 | 横河電機株式会社 | Production energy management system and computer program |
WO2016017086A1 (en) * | 2014-07-31 | 2016-02-04 | 日本電気株式会社 | Behavioral feature prediction system, behavioral feature prediction device, method and program |
JP2016212643A (en) * | 2015-05-08 | 2016-12-15 | 株式会社エルプランニング | Rumor damage risk report creation system, program and method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6829610B2 (en) | 2021-02-10 |
WO2018135120A1 (en) | 2018-07-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zavadskas et al. | Multi-criteria analysis of Projects’ performance in construction | |
Grant et al. | How does EuroSCORE II perform in UK cardiac surgery; an analysis of 23 740 patients from the Society for Cardiothoracic Surgery in Great Britain and Ireland National Database | |
Leverenz et al. | Reducing food waste in hotel kitchens based on self-reported data | |
Pirttimà et al. | Measurement of Business Intelligence in a Finnish Telecom‑munications Company | |
Walter et al. | Uncertainty estimation improves energy measurement and verification procedures | |
Alglawe et al. | Analysing the cost of quality within a supply chain using system dynamics approach | |
KR101042362B1 (en) | System and method for testing and diagnosing business feasibility | |
Wong et al. | Time series forecasts of the construction labour market in Hong Kong: the Box‐Jenkins approach | |
CA2766650C (en) | Demand side portfolio manager system for recommending and processing energy rebates | |
Raßfeld et al. | Do quality costs still matter? | |
Franconi et al. | The status and promise of advanced M&V: An overview of “M&V 2.0” methods, tools, and applications | |
Xie et al. | Two-dimensional aggregate warranty demand forecasting under sales uncertainty | |
Rimbalová et al. | The proposal of key performance indicators in facility management and determination the Weights of Significance | |
KR101059107B1 (en) | Long-term financial management method and system thereof | |
JP6829610B2 (en) | Index value estimation device and index value estimation method | |
KR20150039523A (en) | Company consulting information providing method | |
US20160253608A1 (en) | System and Method for Assessing Risk and Marketing Potential Using Industry-Specific Operations Management Transaction Data | |
Vine et al. | Emerging evaluation issues: persistence, behavior, rebound, and policy | |
US20140350992A1 (en) | Integrated maintenance scoring apparatus and method | |
Fowler et al. | Energy data management system commercial product summary | |
US20220004902A1 (en) | Methods for remote building intelligence, energy waste detection, efficiency tracking, utility management and analytics | |
Karanina et al. | Diagnostics and monitoring of economic entities security | |
Abdillah et al. | An Evaluation of a New Investors-Based System Information Application in the Indonesian Stock Exchange | |
KR20160139897A (en) | Method and system for providing evaluation service of enterprise value by automated network deduction | |
Yu et al. | Service quality management by expanded traditional importance–performance analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190301 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190301 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200623 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200813 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210119 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210122 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6829610 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |