JP2019128703A - System and method for adjusting harvest date in plan factory - Google Patents

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彰二 藤本
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Abstract

To provide a system and a method for adjusting a harvest date so that plants can be supplied when an amount of market distributions is insufficient due to an abnormal weather.SOLUTION: A harvest date adjustment system comprises: an amount-of-distributions prediction unit which predicts a distribution insufficiency date of open-field plants; an environment apparatus control unit which controls an environment control apparatus so that a harvest prediction date and a harvest setting date will come in a first range; and a production plan unit which changes the harvest setting date to the harvest prediction date when the distribution insufficiency date and the harvest prediction date are in a second range.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

植物工場で栽培される野菜や果物などの収穫日の調整システムおよびその調整方法に関する。 The present invention relates to a system and method for adjusting harvest dates of vegetables and fruits grown in a plant factory.

植物工場には、外部から隔離した閉鎖環境で制御する「完全人工光型工場」と、温室等の半閉鎖環境で外部の環境を利用した「太陽光利用型工場」と、太陽光利用型で人工光も利用する「人工光太陽光併用型工場」などがある。一般的に植物工場における栽培は露天(露地)の栽培に比べ、異常気象の影響を受けにくい、収穫量が安定、品質が一定というメリットがある一方、環境制御のためのエネルギーコストが掛かるため高価格であるというデメリットがある。
植物工場における植物の育成を促進する方法として、特許文献1の放電を利用する方法や特許文献2のCO2濃度を高める方法などが知られている。
Plant factories include a "total artificial light factory" controlled in a closed environment isolated from the outside, and a "sunlight utilizing factory" using an external environment in a semi-closed environment such as a greenhouse There are “artificial light combined solar power factories” that also use artificial light. In general, cultivation in a plant factory has the advantages of being less susceptible to abnormal weather, stable yields, and consistent quality compared to open-air (open-air) cultivation, but high energy costs for environmental control. There is a demerit that it is price.
As a method for promoting the growth of plants in a plant factory, a method using discharge in Patent Document 1 and a method for increasing CO2 concentration in Patent Document 2 are known.

特許第6207001号公報Japanese Patent No. 6207001 特開2017−73990号公報JP 2017-73990 A

近年、地球温暖化に伴う異常気象による農作物への被害発生頻度が多くなってきている。例えば、2017年に日本に上陸した台風は4つで、特に9月に日本を縦断した台風18号の農作物被害は4万4000ヘクタールで40億円に上った。このように台風上陸や長雨などがあると、露天で栽培された野菜や果物(以下、露地物と呼ぶ)の収穫量が激減し品薄状態となり市場価格が高騰するということが社会問題化している。
本発明の課題は、上記を鑑みて自然環境の要因により市場での露地物の流通量が少なくなる時期に栽培植物を供給できるように植物工場における収穫日を調整できるシステムを提供することにある。
In recent years, the frequency of damage to crops due to abnormal weather accompanying global warming has increased. For example, there were four typhoons that landed in Japan in 2017, and the damage to crops by Typhoon No. 18 that crossed Japan in particular in September was 4 billion hectares, rising to 4 billion yen. If there is a typhoon landing or long rain in this way, the amount of harvested vegetables and fruits cultivated in the open air (hereinafter referred to as outdoor products) is drastically reduced, resulting in a lack of stock and rising market prices. .
It is an object of the present invention to provide a system capable of adjusting the harvest date in a plant factory so that cultivated plants can be supplied at a time when the distribution of the exposed material in the market decreases due to natural environment factors. .

本発明の収穫日調整システムは、植物工場の栽培環境を制御する環境制御機器と、植物の生育状況を検出する生育状況モニタリング装置と、前記栽培環境を計測する環境センサとにより構成され、
地域の気象情報を取得する気象情報取得部と、
露地物の生産地情報を記憶している生産地情報記憶部と、
前記地域の気象情報と前記生産地情報とに基づいて露地物の流通不足日を予測する流通量予測部と、
前記生育状況から収穫予測日を予測する収穫予測部と、
前記収穫予測日と設定された収穫設定日とが第一の範囲内に収まるように前記環境制御機器を制御する環境機器制御部と、
前記流通不足日と前記収穫予測日とが第二の範囲内の場合は前記収穫設定日を前記流通不足日に変更する生産計画部と、を有することを特徴とする。
The harvest date adjustment system according to the present invention comprises an environmental control device for controlling the cultivation environment of the plant factory, a growth situation monitoring device for detecting the growth situation of the plant, and an environmental sensor for measuring the cultivation environment.
A weather information acquisition unit that acquires local weather information;
A production area information storage unit that stores production area information of the exposed features;
A distribution amount prediction unit that predicts a distribution shortage date of a ground item based on weather information of the area and the production location information;
A harvest forecasting unit for forecasting a harvest forecast date from the growth state;
An environmental device control unit that controls the environmental control device such that the predicted harvest date and the set harvest setting date fall within a first range;
A production planning unit that changes the harvest setting date to the distribution shortage date when the distribution shortage date and the harvest forecast date are within a second range.

本発明によれば、自然環境の要因により市場での露地物の流通量が不足する時期に合わせて栽培植物の収穫日を調整できる。 According to the present invention, it is possible to adjust the harvest date of the cultivated plant in accordance with the time when the quantity of the distribution of the marketed article runs short due to the factors of the natural environment.

本発明の全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of the present invention. 本発明の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the present invention. 収穫設定日と環境制御モードを変更する際の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence at the time of changing a harvest setting date and environmental control mode. 環境制御モードごとの環境条件の設定例を示す図である。It is a figure which shows the example of a setting of the environmental condition for every environmental control mode. イチゴ(実)の成長度合いを示す図である。It is a figure which shows the growth degree of a strawberry (fruit). 収穫日の予測方法を示す図である。It is a figure which shows the prediction method of a harvest date.

本発明の収穫日調整システムを用いた植物工場の全体構成を図1に示す。植物工場1は、栽培レーン5が仕切板4によって複数の区画に分割されている。図1の例では、図面の左右方向にA区画とB区画の2つの区画に分割されている。図1では2分割の例を示しているが、これに限らず図面の左右方向を栽培レーン5ごとに分割しても良いし、栽培レーンの長手方向(図中の紙面を貫く方向)に更に分割しても良い。
分割された区画が栽培環境を制御するための最小単位となる。例えば、A区画には環境制御機器として照明装置331a、カーテン332a、送風機333a、空調機334a、CO2供給装置335a、これらを制御する制御装置3a、生育状況モニタリング装置6(不図示)と環境センサ7(不図示)が設置されている。B区画も同様である。
更に本発明の植物工場1には各区画共通の機器として、管理装置2と養液供給装置336が設置されている。但し、養液供給装置336はバルブ338a、338bで区画Aと区画Bごとに個別に供給制御が可能となっている。
The whole structure of the plant factory using the harvest date adjustment system of this invention is shown in FIG. In the plant factory 1, the cultivation lane 5 is divided into a plurality of sections by a partition plate 4. In the example of FIG. 1, it is divided into two sections, A section and B section, in the left-right direction of the drawing. Although the example of 2 division is shown in FIG. 1, the left and right direction of the drawing may be divided for each cultivation lane 5 without being limited to this, and further in the longitudinal direction of the cultivation lane (the direction of penetrating the paper in the drawing). It may be divided.
The divided sections become the minimum unit for controlling the cultivation environment. For example, in the A section, as an environmental control device, an illumination device 331a, a curtain 332a, a blower 333a, an air conditioner 334a, a CO2 supply device 335a, a control device 3a for controlling these, a growth monitoring device 6 (not shown), and an environmental sensor 7 (Not shown) is installed. The same applies to the B section.
Furthermore, the management apparatus 2 and the nutrient solution supply apparatus 336 are installed in the plant factory 1 of this invention as an apparatus common to each division. However, the nutrient solution supply device 336 can be individually controlled for each of the sections A and B by the valves 338a and 338b.

図1の例では、養液供給装置336は共通機器として設置しているが、各区画に分割設置しても良い。また、CO2供給装置は各区画に分割設置しているが、養液供給装置と同様に共通機器として設置し、バルブで個別に供給制御できるようにしても良い。同様に送風機や空調機も通風路を設けてバルブで各区画に供給制御できるようにすれば共通機器として設置しても良い。すなわち、環境制御機器は設置コストや制御容易性に応じて、適宜共通設置とするか分割設置とするか選択すれば良い。  In the example of FIG. 1, although the nutrient solution supply apparatus 336 is installed as a common apparatus, you may divide and install in each division. Moreover, although the CO2 supply device is divided and installed in each section, it may be installed as a common device in the same manner as the nutrient solution supply device so that supply control can be individually performed with a valve. Similarly, a blower or an air conditioner may be installed as a common device if an air passage is provided and supply can be controlled to each section by a valve. That is, depending on the installation cost and the ease of control, environmental control devices may be appropriately selected as common installation or divided installation.

本発明の植物工場の制御方法について図2の機能ブロック図を用いて説明する。
管理装置2は例えばパーソナルコンピュータやモバイル端末である。管理装置2は、設定入力部21、気象情報取得部22、生産地情報記憶部23、流通量予測部24および表示部25を有している。
設定入力部21は入力機能であり、この機能を介して区画Aおよび区画Bの収穫設定日の初期設定を行う。気象情報取得部22は気象情報をネットワーク経由で取得する。
生産地情報記憶部23には、露地物の生産地および生産地ごとの過去数年の平均生産量、平均出荷ピーク時期が記憶されている。
流通量予測部24は、露地物生産地の気象情報と生産地情報とに基づいて露地物の流通不足日を予測する。
The control method of the plant factory of this invention is demonstrated using the functional block diagram of FIG.
The management device 2 is, for example, a personal computer or a mobile terminal. The management device 2 includes a setting input unit 21, a weather information acquisition unit 22, a production area information storage unit 23, a circulation amount prediction unit 24, and a display unit 25.
The setting input unit 21 is an input function, and performs initial setting of harvest setting dates of the sections A and B via this function. The weather information acquisition unit 22 acquires weather information via a network.
The production area information storage unit 23 stores the production area of the dew products, the average production amount in the past several years for each production area, and the average shipment peak time.
The distribution amount prediction unit 24 predicts the distribution shortage date of the outdoor object based on the meteorological information and the production area information of the outdoor object production area.

表示部25は環境センサ7が計測した温度、湿度、日射量、CO2濃度、風量などの測定データを制御装置3から受け取りトレンドグラフに表示する。同時に区画ごとの収穫設定日や収穫予測日などを表示管理している。
制御装置3は例えばPLC(プログラマブルロジックコントローラ)であり、CPU(中央演算処理装置)、通信インターフェース、メモリを有している。また、アプリケーションソフトとして生産計画部31、収穫予測部32、環境機器制御部33を有している。
収穫予測部32は、生育状況モニタリング装置6の検出値から収穫予測日を予測する。
環境機器制御部33は収穫予測日と収穫設定日が第一の範囲内(例えば±1.5日)に収まるように温度計、湿度計、日射量計、CO2濃度計などの環境センサ7の測定データを用いて環境制御機器を制御する。第一範囲は栽培する植物の種類や同一の植物でも品種によって異なる。環境制御機器は、照明装置331、カーテン332、送風機333、空調機334、CO2供給装置335、養液供給装置336である。なお、生産計画部31により収穫設定日が変更された場合は、環境制御モードを通常モードから促進モードないし抑制モードに変更する。詳細については後述する。
生産計画部31は、温度計、湿度計、日射量計、CO2濃度計などの環境センサ7の測定データを収集し管理装置2に送信する。また、流通不足日が収穫設定日の第二の範囲内(例えば±7日)である場合は当該区画の収穫設定日を流通不足日に変更する。
The display unit 25 receives measurement data such as temperature, humidity, amount of solar radiation, CO2 concentration, and air volume measured by the environment sensor 7 from the control device 3 and displays them on a trend graph. At the same time, it displays and manages harvest setting date and harvest forecast date for each section.
The control device 3 is, for example, a PLC (programmable logic controller), and includes a CPU (central processing unit), a communication interface, and a memory. In addition, a production planning unit 31, a harvest predicting unit 32, and an environmental device control unit 33 are provided as application software.
The harvest prediction unit 32 predicts the predicted harvest date from the detection value of the growth status monitoring device 6.
The environmental device control unit 33 is provided with environmental sensors 7 such as a thermometer, a hygrometer, a solar radiation meter, and a CO2 concentration meter so that the predicted harvest date and the set harvest date fall within the first range (for example, ± 1.5 days) Control environmental control equipment using measurement data. The first range varies depending on the type of plant to be cultivated and the same plant depending on the variety. The environmental control devices are a lighting device 331, a curtain 332, a blower 333, an air conditioner 334, a CO2 supply device 335, and a nutrient solution supply device 336. When the harvest setting date is changed by the production planning unit 31, the environment control mode is changed from the normal mode to the promotion mode or the suppression mode. Details will be described later.
The production planning unit 31 collects measurement data of the environmental sensor 7 such as a thermometer, a hygrometer, a solar radiation meter, a CO2 concentration meter, and transmits it to the management device 2. Further, when the distribution shortage date is within the second range (for example, ± 7 days) of the harvest setting date, the harvest setting date of the section is changed to the distribution shortage date.

なお、本例では管理装置2と制御装置3を分けているが、管理装置2と制御装置3は一体化させても良い。また、管理装置2と制御装置3の各機能は本例に限らずどちらに持たせても良い。
収穫日の予測方法について図5および図6を用いて説明する。
図5はイチゴ(実)の成長度合いを示した図である。イチゴの実は、初期は白色をしている(図5a)。これが大きくなると共に先端部から完熟色の赤色に変化し始める(図5b)。更に成長が進むと赤色が徐々に上端部に向け拡がっていく(図5c)。収穫期には、ほぼ全体が赤色になる(図5d)。実全体に対するこの完熟色(赤色)の面積比率を、収穫日を判定する評価指標として、収穫日の予測方法を示したものが図6である。なお、完熟色の面積比率は、CCDカラーカメラの画像から、実の初期色である白色に相当する画素と実の完熟色である赤色に相当する画素を抽出し、赤色画素数を赤色画素数と白色画素数の合計で除算して求めれば良い。日々の完熟色の比率をプロットし、これらのプロット点の近似直線を求め、この近似直線の傾きから収穫日を予測する。近似直線の傾きは成長速度を表しており、式1にて収穫まであと何時間必要かが求まる。
[収穫設定値(%)−現在値(%)]÷成長速度(%/時間)・・・・・・・式1
上記の収穫予測では色の変化とその検出手段としてCCDカラーカメラを用いた例を示したが、この限りではない。例えば、糖度を収穫日の評価指標とし、その検出手段は赤外線糖度計でも良い。また葉物野菜であれば、単純に大きさを評価指標とし、その検出手段はCCD白黒カメラでも良い。すなわち本発明における収穫日予測方法は収穫日に関連するなんらかの評価指標を定め、その評価指標の時間経過に対する変化率(植物の成長速度に相当)を求めることにある。
In addition, although the management apparatus 2 and the control apparatus 3 are divided in this example, the management apparatus 2 and the control apparatus 3 may be integrated. Further, each function of the management device 2 and the control device 3 is not limited to this example, and may be provided in either one.
A method for predicting the harvest date will be described with reference to FIGS.
FIG. 5 is a diagram showing the degree of growth of strawberry (fruit). Strawberry fruits are initially white in color (Fig. 5a). As this increases, it begins to change from the tip to a fully ripe red (FIG. 5b). As the growth further proceeds, the red color gradually spreads toward the upper end (FIG. 5c). During the harvest season, the whole is almost red (FIG. 5d). FIG. 6 shows a method for predicting the harvest date, using the ratio of the area of the complete ripe color (red) with respect to the actual whole as an evaluation index for determining the harvest date. In addition, the area ratio of the mature color is extracted from the image of the CCD color camera, a pixel corresponding to white which is an actual initial color and a pixel corresponding to red which is an actual mature color. And dividing by the total number of white pixels. The ratio of the daily mature color is plotted, approximate lines of these plot points are obtained, and the harvest date is predicted from the slope of the approximate line. The slope of the approximate line represents the growth rate, and the number of hours required for harvesting can be obtained from Equation 1.
[Harvest set value (%)-Current value (%)] ÷ Growth rate (% / hour)
In the above-described harvest prediction, an example in which a CCD color camera is used as a color change and its detection means is shown, but this is not restrictive. For example, sugar content may be used as an evaluation index for harvest date, and the detecting means may be an infrared sugar content meter. In the case of leafy vegetables, the size may simply be used as the evaluation index, and the detection means may be a CCD black and white camera. That is, the harvest date prediction method in the present invention is to determine some evaluation index related to the harvest date, and to obtain the rate of change of the evaluation index over time (corresponding to the growth rate of plants).

なお、図6では収穫設定日が変更され、それに伴い環境制御モードも変更された場合の収穫日予測も併せて示している。環境制御モードが変更された場合は、変更された環境制御モードにおけるプロット点の近似直線の傾きから収穫日が新たに予測される。
次に、動的に収穫設定日を変更する際の手順について、図3を用いて説明する。図3に示す処理は所定の間隔でサイクリックに実行される。
ステップS1において、気象情報取得部22はネットワーク経由で気象庁から気象予報を取得する。気象予報は警戒度レベルから3段階に分けられている。特別警報は6種類で「重大な災害が発生するおそれが著しく高まっており最大級の警戒を要する場合」、警報は7種類で「重大な災害が発生するおそれがあり警戒を要する場合」、注意報は16種類で「災害が発生するおそれがあり注意を要する場合」である。
ステップS2において、警報の有無を判断する。特別警報および警報が発せされている場合はステップS3に進み、注意報もしくは何も発せられていない場合は終了する
ステップS3において、警報が発せられている地域が生産地情報記憶部23に記憶されている露地物生産地と一致するか否かを判断する。一致する場合はステップS4に進み、一致しない場合は終了する。
FIG. 6 also shows harvest date prediction when the harvest setting date is changed and the environmental control mode is changed accordingly. When the environmental control mode is changed, the harvest date is newly predicted from the slope of the approximate straight line of the plot points in the changed environmental control mode.
Next, a procedure for dynamically changing the harvest setting date will be described with reference to FIG. The process shown in FIG. 3 is cyclically executed at predetermined intervals.
In step S1, the weather information acquisition unit 22 acquires a weather forecast from the Meteorological Agency via the network. The weather forecast is divided into three levels from the alert level. There are six types of special alarms, “When the risk of serious disasters is extremely high and the highest level of caution is required,” and seven types of alarms are used: “When there is a risk of serious disasters and requires caution.” There are 16 types of information, “when a disaster may occur and attention is required”.
In step S2, the presence or absence of an alarm is determined. If the special alarm and the alarm are issued, the process proceeds to step S3. If the warning or nothing is issued, the area where the alarm is issued is stored in the production place information storage unit 23 in step S3. It is judged whether or not it coincides with the outdoor production area. If they match, the process proceeds to step S4, and if they do not match, the process ends.

ステップS4において、流通量予測部24は市場での流通量が不足する日を予測する。市場価格の高騰日を流通不足日と仮定し、過去事例における警報日と市場価格の高騰日との差分の平均値を流通量が不足するまでの日数として予測する。なおこれに限らず、警報レベル(特別警報or警報)、警報種類(大雨、大雪、暴風など)、警報日、被害発生日(台風通過日、大雨降雨日など)、価格高騰日の過去実績を機械学習させ、機械学習させたデータベースを用いて流通不足日を予測するようにしても良い。  In step S4, the distribution amount prediction unit 24 predicts a day when the amount of distribution in the market runs short. Assuming that the market price soaring date is the distribution shortage date, the average value of the difference between the warning date and the market price soaring date in the past case is predicted as the number of days until the circulation amount is insufficient. Not limited to this, alarm level (special alarm or alarm), alarm type (heavy rain, heavy snow, storm etc), alarm date, damage occurrence day (typhoon passing day, heavy rain rainfall day etc), past results of price soaring day You may make it predict a distribution shortage day using the database learned by machine learning.

ステップS5において、収穫設定日を変更する区画候補を抽出し、検討区画を1つ選択する。区画の分割数が本例のように2区画と少ない場合は無条件で全区画を変更候補として抽出すれば良い。区画数が多い場合は、育成段階が実まで来ている区画を抽出するようにしても良い。なお、ステップS8から戻った場合は、未選択の区画を再度選択する。  In step S5, a section candidate whose harvest setting date is to be changed is extracted, and one examination section is selected. If the number of divisions of divisions is as small as two divisions as in this example, all divisions may be extracted unconditionally as change candidates. When the number of sections is large, a section where the growing stage has come to the end may be extracted. When returning from step S8, an unselected section is selected again.

ステップS6において、収穫日を調整できる範囲は1週間程度(約±7日)であり抽出した区画候補の収穫設定日をステップS4で予測した流通不足日に変更できるか否かを判断する。現状の収穫予測日とステップ4で予測した流通不足日が第二の範囲内(例えば±7日)ならばステップS7へ進み、範囲外ならば終了する。  In step S6, the range in which the harvest date can be adjusted is about one week (about ± 7 days), and it is determined whether or not the harvest setting date of the extracted section candidate can be changed on the distribution shortage day predicted in step S4. If the current harvest forecast date and the distribution shortage date predicted in step 4 are within the second range (for example, ± 7 days), the process proceeds to step S7, and if outside the range, the process is terminated.

ステップS7において、現状の収穫設定日をステップ4で予測した流通不足日に変更し、環境制御モードを通常モードから収穫日を遅らせる場合は抑制モード、収穫日を早める場合は促進モードに変更する。  In step S7, the current harvest setting date is changed to the distribution shortage day predicted in step 4, and the environmental control mode is changed from the normal mode to the suppression mode when delaying the harvest date and to the promotion mode when advancing the harvest date.

ステップS8において、ステップS5で抽出した候補全ての検討が完了したか否かを判断する。完了していない場合はステップS5に戻る。完了していた場合は、処理を終了する。
収穫日の調整方法について、図4を用いて説明する。
植物は光合成により成長する。光合成の環境要因の4大要素は、光強度、光照射時間(日長)、温度、CO2濃度である。一般的にこれらの4大要素は高い程、光合成は活発に行われる。
本発明では、環境制御モードを、通常モード、促進モード、抑制モードの3つのモードに分けている。
In step S8, it is determined whether or not all the candidates extracted in step S5 have been examined. If not completed, the process returns to step S5. If it has been completed, the process ends.
A method for adjusting the harvest date will be described with reference to FIG.
Plants grow by photosynthesis. The four major elements of environmental factors of photosynthesis are light intensity, light irradiation time (day length), temperature, and CO2 concentration. In general, the higher these four elements, the more active photosynthesis.
In the present invention, the environmental control mode is divided into three modes, a normal mode, a promotion mode, and a suppression mode.

通常モードは、植物の味が最良になるようもしくは栄養価が最高になるように、かつ植物に与えるダメージが最小になるように設定されている。当然この設定値は、栽培する植物の種類、同一植物でも品種により異なる。
促進モードは、光合成を促進するために環境条件を図4に示すように通常モードよりも設定値を増加させたモードである。このモードでは、光合成が活性化されるため成長速度は速まるが、植物に与えるダメージは大きくなると共に味や栄養価も落ちる傾向にある。
抑制モードは、光合成を抑制するために図4に示すように通常モードよりも設定値を減少させたモードである。このモードは促進モードとは異なり特段の弊害はない。
The normal mode is set so that the plant tastes best or the nutritional value is maximized, and the damage to the plant is minimized. Naturally, this set value differs depending on the type of plant to be grown, and even on the same plant.
The promotion mode is a mode in which the setting value is increased compared to the normal mode as shown in FIG. 4 in order to promote photosynthesis. In this mode, photosynthesis is activated and the growth rate is increased, but the damage to plants tends to increase and the taste and nutritional value tend to decrease.
The suppression mode is a mode in which the set value is reduced as compared with the normal mode as shown in FIG. 4 in order to suppress photosynthesis. Unlike the promotion mode, this mode has no particular adverse effects.

なお図4において、養液の設定値を変化させていないのは、植物が吸収して減少した分の成分を補充する制御をしているためである。また風量を増加もしくは停止するのは、葉からの蒸散速度を増加もしくは減少させ、根からの養分吸収を促進もしくは抑制するためである。本発明では、光合成の4大要素と風量により植物の成長速度をコントロールし、収穫日を調整している。
以上説明した通り、本発明によれば収穫日が調整可能となり、災害発生時の一助となる。また、副次的な効果として植物工場経営者にとっては高値販売が可能となることから経営の安定化が期待できる。
In FIG. 4, the set value of the nutrient solution is not changed because the control is performed to replenish the components that are absorbed and reduced by the plant. The reason why the air volume is increased or stopped is to increase or decrease the transpiration rate from the leaves and to promote or suppress nutrient absorption from the roots. In the present invention, the growth rate of plants is controlled by the four major elements of photosynthesis and the air volume, and the harvest date is adjusted.
As described above, according to the present invention, the harvest date can be adjusted, which helps when a disaster occurs. As a secondary effect, plant plant managers can expect high-sale sales, so stable management can be expected.

1 植物工場
2 管理装置
21 設定入力部
22 気象情報取得部
23 生産地情報記憶部
24 流通量予測部
25 表示部
3 制御装置
31 生産計画部
32 収穫予測部
33 環境機器制御部
331 照明装置
332 カーテン
333 送風機
334 空調機
335 CO2供給装置
336 養液供給装置
337 バルブ(CO2)
338 バルブ(養液)
4 仕切板
5 栽培レーン
6 生育状況モニタリング装置
7 環境センサ
Reference Signs List 1 plant factory 2 management apparatus 21 setting input unit 22 weather information acquisition unit 23 production location information storage unit 24 distribution amount prediction unit 25 display unit 3 control device 31 production planning unit 32 harvest prediction unit 33 environmental device control unit 331 lighting device 332 curtain 333 Blower 334 Air conditioner 335 CO2 supply device 336 Nutrient solution supply device 337 Valve (CO2)
338 valve (nutrient solution)
4 Partition plate 5 Cultivation lane 6 Growth condition monitoring device 7 Environmental sensor

Claims (9)

植物工場の栽培環境を制御する環境制御機器と、植物の生育状況を検出する生育状況モニタリング装置と、前記栽培環境を計測する環境センサとを備えた収穫日調整システムにおいて、
地域の気象情報を取得する気象情報取得部と、
露地物の生産地情報を記憶している生産地情報記憶部と、
前記地域の気象情報と前記生産地情報とに基づいて露地物の流通不足日を予測する流通量予測部と、
前記生育状況から収穫予測日を予測する収穫予測部と、
前記収穫予測日と設定された収穫設定日とが第一の範囲内に収まるように前記環境制御機器を制御する環境機器制御部と、
前記流通不足日と前記収穫予測日とが第二の範囲内の場合は前記収穫設定日を前記流通不足日に変更する生産計画部と、
を有することを特徴とする収穫日調整システム。
In a harvest date adjustment system comprising an environment control device that controls the cultivation environment of a plant factory, a growth condition monitoring device that detects the growth condition of the plant, and an environmental sensor that measures the cultivation environment,
A weather information acquisition unit that acquires local weather information;
A production area information storage unit that stores production area information of the exposed features;
A distribution amount prediction unit that predicts a distribution shortage date of a ground item based on weather information of the area and the production location information;
A harvest forecasting unit for forecasting a harvest forecast date from the growth state;
An environmental device control unit that controls the environmental control device such that the predicted harvest date and the set harvest setting date fall within a first range;
A production planning unit for changing the harvest setting date to the distribution shortage date when the distribution shortage date and the predicted harvest date are within a second range;
A harvest date adjustment system characterized by comprising:
前記植物工場は、複数の区画に分割されており、前記区画ごとに収穫設定日が設定されていることを特徴とする請求項1に記載の収穫日調整システム。 The harvesting date adjustment system according to claim 1, wherein the plant factory is divided into a plurality of sections, and a harvest setting date is set for each section. 前記生産地情報は、植物工場内で栽培されている植物の露地物の複数の生産地、該生産地ごとの過去数年の平均生産量および平均出荷ピーク時期であることを特徴とする請求項1に記載の収穫日調整システム。 The production site information is a plurality of production sites of the open place of plants grown in a plant factory, an average production amount in the past several years for each production site, and an average shipping peak time. The harvest date adjustment system according to 1. 前記収穫予測部は、予め定めた収穫時期評価指標の時間変化を直線近似し、該直線の傾を成長速度とし、該収穫時期指標の収穫設定値と該収穫時期指標の現在値との差分を該成長速度にて除算し収穫日を予測することを特徴とする請求項1に記載の収穫日調整システム。   The harvest prediction unit linearly approximates a time change of a predetermined harvest time evaluation index, takes the inclination of the straight line as a growth rate, and calculates a difference between a harvest setting value of the harvest time index and a current value of the harvest time index. The harvest date adjustment system according to claim 1, wherein the harvest rate is predicted by dividing by the growth rate. 前記環境機器制御部は、環境制御モードとして通常モード、促進モード、抑制モードを有しており、前記生産計画部が収穫設定日を早めた場合は前記制御モードを前記促進モードに変更することを特徴とする請求項1に記載の収穫日調整システム。   The environmental device control unit has a normal mode, a promotion mode, and a suppression mode as an environmental control mode, and when the production planning unit advances the harvest setting date, changing the control mode to the promotion mode. The harvest date adjusting system according to claim 1, wherein the harvest date is adjusted. 前記環境機器制御部は、環境制御モードとして通常モード、促進モード、抑制モードを有しており、前記生産計画部が収穫設定日を遅らせた場合は前記制御モードを前記抑制モードに変更することを特徴とする請求項1に記載の収穫日調整システム。   The environmental device control unit has a normal mode, a promotion mode, and a suppression mode as an environmental control mode, and when the production planning unit delays the harvest setting date, changing the control mode to the suppression mode. The harvest date adjusting system according to claim 1, wherein the harvest date is adjusted. 前記促進モードは、光強度、光照射時間、温度、CO2濃度、風量の設定値の少なくとも1つを増加させることを特徴とする請求項5に記載の収穫日調整システム。   6. The harvest date adjustment system according to claim 5, wherein the promotion mode increases at least one of a set value of light intensity, light irradiation time, temperature, CO2 concentration, and air volume. 前記抑制モードは、光強度、光照射時間、温度、CO2濃度、風量の設定値の少なくとも1つを減少させることを特徴とする請求項6に記載の収穫日調整システム。   The harvest date adjustment system according to claim 6, wherein the suppression mode decreases at least one of set values of light intensity, light irradiation time, temperature, CO2 concentration, and air volume. 植物工場の栽培環境を制御する環境制御機器と、植物の生育状況を検出する生育状況モニタリング装置と、前記栽培環境を計測する環境センサとを用いた収穫日調整方法において、
地域の気象情報を取得する気象情報取得ステップと、
露地物の生産地情報と、
前記地域の気象情報と前記生産地情報とに基づいて露地物の流通不足日を予測する流通量予測ステップと、
前記生育状況から収穫予測日を予測する収穫予測ステップと、
前記収穫予測日と設定された収穫設定日とが第一の範囲内に収まるように前記環境制御機器を制御する環境機器制御ステップと、
前記流通不足日と前記収穫予測日とが第二の範囲内の場合は前記収穫設定日を前記流通不足日に変更する生産計画ステップと、
を有することを特徴とする収穫日調整方法。



In a harvest date adjustment method using an environmental control device for controlling a cultivation environment of a plant factory, a growth situation monitoring device for detecting a growth situation of a plant, and an environmental sensor for measuring the cultivation environment,
A meteorological information acquisition step for acquiring local weather information;
Information on the production site of open-place objects,
A distribution amount prediction step of predicting a distribution shortage date of a ground item based on the weather information of the area and the production location information;
A harvest prediction step for predicting a predicted harvest date from the growth state;
An environmental equipment control step for controlling the environmental control equipment so that the predicted harvest date and the set harvest date are within a first range;
A production planning step for changing the harvest setting date to the distribution shortage date when the distribution shortage date and the predicted harvest date are within a second range;
A method for adjusting harvest date, comprising:



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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021157260A1 (en) * 2020-02-07 2021-08-12 横河電機株式会社 Prediction device, prediction system, and prediction method
JP2021125143A (en) * 2020-02-07 2021-08-30 横河電機株式会社 Prediction device, prediction system, and prediction method
JP7314825B2 (en) 2020-02-07 2023-07-26 横河電機株式会社 Prediction device, prediction system, and prediction method

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