JP2520837B2 - Vending machine management system - Google Patents

Vending machine management system

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JP2520837B2
JP2520837B2 JP5051254A JP5125493A JP2520837B2 JP 2520837 B2 JP2520837 B2 JP 2520837B2 JP 5051254 A JP5051254 A JP 5051254A JP 5125493 A JP5125493 A JP 5125493A JP 2520837 B2 JP2520837 B2 JP 2520837B2
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sales
maximum
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  • Control Of Vending Devices And Auxiliary Devices For Vending Devices (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は自動販売機管理システム
に関し、特に、商品の配送の効率を高めるために配送の
要否を判定できるようにした技術に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vending machine management system, and more particularly to a technique capable of determining the necessity of delivery in order to improve the efficiency of delivery of goods.

【0002】[0002]

【従来の技術】自動販売機では商品が売切とならないよ
うに、ルートマンと呼ばれる作業員により商品の配送お
よび補充が行われる。
2. Description of the Related Art In an automatic vending machine, a worker called a rootman delivers and replenishes products so that the products are not sold out.

【0003】なお、最近では無線テレメータ技術を用
い、隔たって配置された多数の自動販売機の在庫状態を
センタ側で把握し、ルートマンによる配送コストを低減
可能としたシステムが提供されるに到っている。
Recently, a system has been provided in which the center side can grasp the stock status of a large number of vending machines arranged apart from each other by using the wireless telemeter technology and reduce the delivery cost by the route man. ing.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来は、各
自動販売機から得られた販売数,在庫数等のデータから
商品の配送が必要な自動販売機を自動的に特定する方式
が存在せず、販売数の多い自動販売機に対する配送の周
期を単に短くしたり、一定の下限値を切った商品が存在
する自動販売機を配送対象としたりといった方法によっ
て、実際の配送をスケジューリングしていた。
By the way, conventionally, there has been a method of automatically identifying a vending machine that needs to deliver a product from data such as the number of sales and the number of stocks obtained from each vending machine. Instead, the actual delivery was scheduled by methods such as simply shortening the delivery cycle for vending machines with a large number of sales, or targeting vending machines with products with a certain lower limit value. .

【0005】すなわち、自動販売機では、 機種により商品の格納本数が異なる。 売れる商品は複数のコラムで販売される。 売切とならないための在庫の限界値は、1日当たりの
販売数によって変化する。 季節によって販売数は大きく変化(日本では、夏期は
冬季よりも約1.5倍程度となる。)する。 等の特殊性を有しているが、従来はこれらを充分に考慮
した配送の要否決定が行われておらず、充分な効率化が
図れないという欠点があった。
That is, in the vending machine, the number of stored products differs depending on the model. Items that can be sold are sold in multiple columns. The limit value of the stock for not being sold out varies depending on the number of sales per day. The number of sales varies greatly depending on the season (in Japan, it is about 1.5 times that in winter). However, in the past, the necessity of delivery was not sufficiently determined in consideration of these factors, and there was a drawback that sufficient efficiency could not be achieved.

【0006】本発明は上記の点に鑑み提案されたもので
あり、その目的とするところは、自動販売機の売切を発
生させずに配送回数を減少させることができ(1回の配
送でより多くの商品を補給することができ)、配送効率
を向上させることのできる自動販売機管理システムを提
供することにある。
The present invention has been proposed in view of the above points, and it is an object of the present invention to reduce the number of deliveries without causing the vending machine to be sold out. It is to provide a vending machine management system capable of supplying more products) and improving delivery efficiency.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するため、自動販売機内の全商品の物理的な最大格納
数の総和である最大在庫数aを計算する手段と、直近一
定期間の当該自動販売機の総販売数の一定時間毎の平均
値μを計算する手段と、直近一定期間の当該自動販売機
の総販売数の一定時間毎の標準偏差値σを計算する手段
と、当該自動販売機内において商品毎の物理的な最大格
納数に対する現時点の在庫数の比率が最も小さい商品に
ついての物理的な最大在庫数aおよび現時点の在庫数
を取得する手段と、b/aと2(μ+σ)/a
とを比較し、b/a≦2(μ+σ)/aの場合に商
品の配送が必要な自動販売機であると判断する手段とを
備えるようにしている。
SUMMARY OF THE INVENTION To achieve the above object, the present invention provides a maximum physical storage of all merchandise in a vending machine.
A means for calculating the maximum inventory number a, which is the sum of the numbers, a means for calculating the average value μ of the total sales number of the vending machine for the latest fixed period, and a vending machine for the latest fixed period.
Means for calculating the standard deviation value σ of the total number of products sold at regular time intervals, and the physical maximum rating for each product in the vending machine.
Means for obtaining the physical maximum inventory quantity a A and the current inventory quantity b A for the product having the smallest ratio of the current inventory quantity to the delivered quantity , and b A / a A and 2 (μ + σ) / a
And b A / a A ≦ 2 (μ + σ) / a, a means for determining that the vending machine requires delivery of a product is provided.

【0008】また、直近一定期間には、休日もしくは販
売数が0の日を含めないようにすることにより、精度を
高めることもできる。
Further, accuracy can be improved by not including holidays or days when the number of sales is 0 in the latest fixed period.

【0009】[0009]

【作用】本発明の自動販売機管理システムにあっては、
所定の自動販売機につき、全商品の物理的な最大格納数
の総和である最大在庫数aを計算し、直近一定期間の
該自動販売機の総販売数の一定時間毎の平均値μを計算
し、直近一定期間の当該自動販売機の総販売数の一定時
間毎の標準偏差値σを計算し、当該自動販売機内におい
て商品毎の物理的な最大格納数に対する現時点の在庫数
の比率が最も小さい商品についての物理的な最大在庫数
および現時点の在庫数bを取得し、b/a
2(μ+σ)/aとを比較することにより、b/a
≦2(μ+σ)/aの場合に商品の配送が必要な自動販
売機であると判断する。
In the vending machine management system of the present invention,
Maximum physical storage of all products per given vending machine
The maximum inventory a is the sum calculated in, the most recent predetermined period equivalent
When the average value μ of the total number of sales of the vending machine is calculated every certain time , and when the total number of sales of the vending machine in the latest certain period is constant
Calculate the standard deviation value σ for each period and place it in the vending machine.
Inventory quantity for the maximum physical storage quantity for each product
By the ratio of obtains the maximum physical inventory a A and inventory b A of current for the smallest item, compares the b A / a A and 2 (μ + σ) / a , b A / a A
When ≦ 2 (μ + σ) / a, it is determined that the vending machine requires delivery of products.

【0010】[0010]

【実施例】以下、本発明の実施例につき、図面を参照し
て説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0011】図1は本発明の自動販売機管理システムの
一実施例を示すネットワーク構成図である。
FIG. 1 is a network block diagram showing an embodiment of the vending machine management system of the present invention.

【0012】図1において、自動販売機11〜1nは無
線の送受信機能を有しており、無線基地局3を介して計
算センタ5からのポーリングにより販売数等の所定のデ
ータを返送するようになっている。また、自動販売機2
1〜2mは有線ネットワーク4を介して計算センタ5か
らのポーリングにより所定のデータを返送するようにな
っている。なお、有線によるデータ収集経路を設けてい
るのは、地下の施設やビル構内等に配置された自動販売
機からは無線によりデータを収集できないからである。
In FIG. 1, the vending machines 11 to 1n have a wireless transmission / reception function, so that predetermined data such as the number of sales can be returned by polling from the calculation center 5 via the wireless base station 3. Has become. In addition, vending machine 2
1 to 2 m are configured to return predetermined data by polling from the calculation center 5 via the wired network 4. A wired data collection path is provided because it is not possible to wirelessly collect data from vending machines located in underground facilities or in buildings.

【0013】図2は各自動販売機11〜1n,21〜2
mに対する配送要否判定の処理を示すフローチャートで
ある。なお、これらの処理は必要な収集データに基づい
て計算センタ5において行ってもよいし、個々の自動販
売機内において行ってもよい。個々の自動販売機内にお
いて配送要否判定を行う場合は、図3に示すように、各
種センサから得た最大在庫数,在庫数,販売数と、バー
コードリーダ等の入力装置から得た商品番号とから、マ
イクロプロセッサ6により情報処理を行い、配送の要否
を決定する。この場合には、計算センタ5側の負担が軽
減できる利点がある。
FIG. 2 shows each vending machine 11-1n, 21-2.
7 is a flowchart showing a process of determining whether or not delivery is necessary for m. It should be noted that these processes may be performed in the calculation center 5 based on necessary collection data, or may be performed in each vending machine. When determining whether or not delivery is required in each vending machine, as shown in FIG. 3, the maximum stock number, the stock number, the sales number obtained from various sensors, and the product number obtained from an input device such as a bar code reader. From this, the microprocessor 6 performs information processing and determines the necessity of delivery. In this case, there is an advantage that the load on the calculation center 5 side can be reduced.

【0014】また、自動販売機において最大在庫数,在
庫数,販売数を取得するための構成例を図4に示す。す
なわち、商品10を格納するコラム7毎に上部センサ8
および下部センサ9を設け、コラム7を空にしてリセッ
トした後に商品を満杯まで投入した際の上部センサ8の
通過検出回数が最大在庫数となり、その後の下部センサ
9の通過検出回数が販売数となり、最大在庫数から販売
数を引いた値が在庫数となる。
FIG. 4 shows a configuration example for obtaining the maximum inventory quantity, inventory quantity, and sales quantity in the vending machine. That is, the upper sensor 8 is provided for each column 7 that stores the product 10.
And the lower sensor 9 is provided, and the number of passage detections of the upper sensor 8 when the column 7 is emptied and reset and the product is fully loaded is the maximum inventory number, and the number of passage detections of the lower sensor 9 thereafter is the sales number. The maximum inventory quantity minus the sales quantity is the inventory quantity.

【0015】以下、図2のフローチャートに沿って配送
要否判定の処理を説明する。
The process of determining delivery necessity will be described below with reference to the flowchart of FIG.

【0016】先ず、ある自動販売機について、その自動
販売機内の最大在庫数aを計算する(ステップS1)。
図5は自動販売機内の各コラムの状態の例を示したもの
であり、各コラムの最大在庫数ai の総和をとることに
より、最大在庫数aを求めることができる。なお、隣接
するコラムの最大在庫数が階段状になっているのは、商
品の投入口が自動販売機の前面に設けられ、投入口と各
コラムとを接続する経路のスペースのために前側に配置
されたコラムの高さが制限されるからである。
First, for a certain vending machine, the maximum inventory number a in the vending machine is calculated (step S1).
FIG. 5 shows an example of the state of each column in the vending machine, and the maximum inventory number a can be obtained by summing the maximum inventory number a i of each column. In addition, the maximum number of inventory of adjacent columns is stepwise because the product inlet is provided on the front of the vending machine and the front side is provided due to the space of the route connecting the inlet and each column. This is because the height of the arranged columns is limited.

【0017】次いで、図2において、直近一定期間の販
売数の平均値μを計算する(ステップS2)。例えば、
過去30日の各日における販売数c(=Σci )の平均
をとることによりμを得る。なお、オフィス等に設置さ
れた自動販売機にあっては、土曜日,日曜日,祝日等の
休日には販売数が0となり、これらを考慮しないと平均
値が下がり、後述する標準偏差値は大きくなってしまっ
て、予測が正確でなくなるため、これらを計算から除外
するのが望ましい。具体的な手法としては、カレンダー
情報に基づいて休日を除外してもよいが、単に販売数が
0の日を除外するようにしてもよい。
Next, referring to FIG. 2, the average value μ of the sales numbers in the latest fixed period is calculated (step S2). For example,
Μ is obtained by taking the average of the sales numbers c (= Σc i ) on each day of the past 30 days. In the case of vending machines installed in offices, etc., the number of sales is 0 on holidays such as Saturdays, Sundays, and holidays. If these are not taken into consideration, the average value will decrease and the standard deviation value described later will increase. It is advisable to exclude them from the calculation as they will not be accurate. As a specific method, holidays may be excluded based on the calendar information, but days where the number of sales is 0 may be simply excluded.

【0018】次いで、直近一定期間の販売数の標準偏差
値σを計算する(ステップS3)。例えば、平均と同じ
過去30日の各日における販売数cの二乗の総和から平
均値μの二乗を引き、その平方根をとることによりσを
得る。
Then, the standard deviation value σ of the number of sales in the latest fixed period is calculated (step S3). For example, σ is obtained by subtracting the square of the average value μ from the sum of the squares of the sales number c on the same 30 days as the average and taking the square root.

【0019】次いで、最小在庫率の商品(最も売れてい
る商品)、すなわち当該自動販売機内において商品毎の
物理的な最大格納数に対する現時点の在庫数の比率が最
も小さい商品についての最大在庫数aおよび在庫数b
を取得する(ステップS4)。
Next, the product with the lowest inventory rate (the best-selling
Products), that is, for each product in the vending machine
The ratio of the current inventory quantity to the maximum physical storage quantity is the highest.
Maximum inventory quantity a A and inventory quantity b for small products
A is acquired (step S4).

【0020】次いで、bA /aA と2(μ+σ)/aと
を比較する(ステップS5)。ここで、右辺は現時点か
ら2日以内に売れると予想される商品の割合を示してお
り、左辺は最も残りが少ない商品の在庫の割合を示して
いる。すなわち、最終データの次の日(計算の当日)に
おける販売数は、図6に示すように、μ+σより小さい
値となる確率が95パーセントであることが統計数学の
原理から明らかであり、これを自動販売機の最大在庫数
aで割ったものが当日に売れる商品の割合となる。な
お、「2」を掛けているのは、1日分の多めの販売予想
数(μ+σ)/aだけでは現時点から次回翌日の計測時
までに売切が発生する確率が高いため、配送までに売切
を発生させないためである。
Then, b A / a A is compared with 2 (μ + σ) / a (step S5). Here, the right side shows the proportion of products that are expected to sell within two days from the present time, and the left side shows the proportion of products with the least remaining stock. That is, it is clear from the principle of statistical mathematics that the number of sales on the next day of the final data (the day of calculation) is 95% less than μ + σ, as shown in FIG. Dividing by the maximum inventory number a of the vending machine is the ratio of products that can be sold on the day. It should be noted that “2” is multiplied by the estimated number of sales for one day (μ + σ) / a alone, which is likely to cause the product to be sold out from the present time to the next measurement time on the next day. This is because the sold-out will not occur.

【0021】そして、上記の判断の結果、bA /aA
2(μ+σ)/aの場合(ステップS5の右側)には、
商品の配送が必要な自動販売機であると断定する(ステ
ップS6)。すなわち、最も在庫が少なくなっている商
品の在庫は、2日以内に95パーセントの確率で売れる
数よりも少なくなっているからである。
Then, as a result of the above judgment, b A / a A
In the case of 2 (μ + σ) / a (right side of step S5),
It is determined that the vending machine requires the delivery of products (step S6). That is, the inventory of the product with the lowest inventory is less than the number of items that can be sold within two days with a probability of 95%.

【0022】一方、bA /aA >2(μ+σ)/aの場
合(ステップS5の左側)には、商品の配送は必要でな
いと断定し(ステップS7)、続いて、何日後に配送す
る必要が生ずるかを計算する(ステップS8)。例え
ば、bA /aA が3(μ+σ)/aを越える場合には2
日後とし、4(μ+σ)/aを越える場合には3日後と
する。
On the other hand, if b A / a A > 2 (μ + σ) / a (left side of step S5), it is concluded that the product is not required to be delivered (step S7), and then, how many days later it is delivered. It is calculated whether a need arises (step S8). For example, when b A / a A exceeds 3 (μ + σ) / a, 2
If it exceeds 4 (μ + σ) / a, it will be 3 days later.

【0023】このようにして、全ての自動販売機につい
ての配送の要否を取得した後、配送の必要のある自動販
売機をルートマンによる配送スケジュールに組み込む。
なお、ルートマンは土曜日,日曜日,祝日は休日となっ
ていることが多いため、配送予定日が休日となる場合に
は、その前に配送を行う必要がある。一方、配送のスケ
ジューリングにあっては、配送ルートが最短になるよう
に、地理的な配置も考慮される。
In this way, after the necessity of delivery for all vending machines is acquired, the vending machines that need to be delivered are incorporated in the delivery schedule by Routeman.
Note that the route man often has holidays on Saturdays, Sundays, and holidays, so if the scheduled delivery date is a holiday, it is necessary to deliver it before that. On the other hand, in the scheduling of delivery, geographical arrangement is also taken into consideration so that the delivery route becomes the shortest.

【0024】次に、図7は前述した平均値μ,標準偏差
値σを簡単に求めるための手法の例を示したものであ
る。なお、過去30日間における平均値μ,標準偏差値
σを求める例であり、xは各日における販売数の総和で
ある。
Next, FIG. 7 shows an example of a method for easily obtaining the above-mentioned average value μ and standard deviation value σ. It should be noted that this is an example of obtaining the average value μ and the standard deviation value σ in the past 30 days, and x is the total number of sales on each day.

【0025】図7において、x1 〜x30について既に計
算された状態(ステップS11)において、新たにx31
のデータが追加され、x1 を削除する場合、その時点に
おけるA,Bの値に対してx1,31を用いた簡単な計算
を施す(ステップS12,S13)ことにより、計算を
容易に行うことができる。すなわち、A,Bの値を次回
の計算時まで保持しておくことにより、μ,σの計算が
容易に行える。
In FIG. 7, in the state already calculated for x 1 to x 30 (step S11), x 31 is newly added.
When data of 1 is added and x 1 is deleted, a simple calculation using x 1 and x 31 is performed on the values of A and B at that time (steps S12 and S13) to facilitate the calculation. It can be carried out. That is, by holding the values of A and B until the next calculation, it is possible to easily calculate μ and σ.

【0026】[0026]

【発明の効果】以上説明したように、本発明の自動販売
機管理システムにあっては、次のような効果がある。 統計的な原理を一部に利用しているため、正確な予測
計算が行え、売切を発生させない範囲で最小の配送回数
とすることができる。従って、配送コストを最小とする
ことができる。 商品の数を比率で把握しているため、自動販売機の機
種が異なったり、1つの商品を複数コラムで販売してい
る場合等であっても同じ基準で配送の要否を決定するこ
とができる。 実際の販売数から限界の在庫数を計算しているため、
販売数の大小にかかわらず適切な配送を行うことができ
る。 適当な期間における平均値,標準偏差値を利用してい
るため、季節による販売数の変化にも対応できる。
As described above, the vending machine management system of the present invention has the following effects. Since the statistical principle is used in part, accurate forecast calculation can be performed, and the minimum number of deliveries can be achieved within the range where sellout is not generated. Therefore, the delivery cost can be minimized. Since the number of products is grasped by the ratio, even if the model of the vending machine is different or one product is sold in multiple columns, the necessity of delivery can be decided based on the same standard. it can. Because the limit stock quantity is calculated from the actual sales quantity,
Appropriate delivery can be performed regardless of the number of sales. Since the average value and standard deviation value for an appropriate period are used, it is possible to handle changes in the number of sales due to the season.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の自動販売機管理システムの一実施例を
示すネットワーク構成図である。
FIG. 1 is a network configuration diagram showing an embodiment of a vending machine management system of the present invention.

【図2】配送の要否を判定する処理を示すフローチャー
トである。
FIG. 2 is a flowchart showing a process of determining whether delivery is necessary.

【図3】配送の要否を自動販売機側で判断する場合の構
成図である。
FIG. 3 is a configuration diagram when the necessity of delivery is determined on the vending machine side.

【図4】自動販売機内に設けられたセンサの説明図であ
る。
FIG. 4 is an explanatory diagram of a sensor provided in the vending machine.

【図5】自動販売機内の各コラムの在庫等の説明図であ
る。
FIG. 5 is an explanatory diagram of inventory of each column in the vending machine.

【図6】1日の販売数を統計的に予測する原理を示す説
明図である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the principle of statistically predicting the number of daily sales.

【図7】平均値および標準偏差値を簡易に計算する手法
を示す説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a method for simply calculating an average value and a standard deviation value.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11〜1n…自動販売機(無線機能有り) 21〜2m…自動販売機(無線機能無し) 3……………無線基地局 4……………有線ネットワーク 5……………計算センタ 6……………マイクロプロセッサ 7……………コラム 8……………上部センサ 9……………下部センサ 10…………商品 11-1n ... Vending machine (with wireless function) 21-2m ... Vending machine (without wireless function) 3 ……………… Wireless base station 4 ……………… Wired network 5 ……………… Calculation center 6 ……… Microprocessor 7 ……………… Column 8 ……………… Upper sensor 9 ……………… Lower sensor 10 ………… Products

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 自動販売機内の全商品の物理的な最大格
納数の総和である最大在庫数aを計算する手段と、 直近一定期間の当該自動販売機の総販売数の一定時間毎
平均値μを計算する手段と、 直近一定期間の当該自動販売機の総販売数の一定時間毎
標準偏差値σを計算する手段と、当該自動販売機内において商品毎の物理的な最大格納数
に対する現時点の在庫数の比率が最も小さい 商品につい
ての物理的な最大在庫数aおよび現時点の在庫数b
を取得する手段と、 b/aと2(μ+σ)/aとを比較し、b/a
≦2(μ+σ)/aの場合に商品の配送が必要な自動販
売機であると判断する手段とを備えたことを特徴とする
自動販売機管理システム。
1. A physical maximum rating for all products in a vending machine.
Means for calculating a maximum stock quantity a is the sum of the paid number, the most recent fixed period of the vending machine total sales for a predetermined time every
Means for calculating a mean value μ of a predetermined time interval the total sales of the vending machines in the most recent predetermined period
Means for calculating the standard deviation value σ of, and the maximum physical storage number for each product in the vending machine
The maximum physical inventory quantity a A and the current inventory quantity b A for the product with the smallest ratio of the current inventory quantity to
To obtain b A / a A and 2 (μ + σ) / a, and obtain b A / a A
An automatic vending machine management system comprising: means for determining that the vending machine requires delivery of a product when ≦ 2 (μ + σ) / a.
【請求項2】 直近一定期間には、休日もしくは販売数
が0の日を含めないことを特徴とする請求項1記載の自
動販売機管理システム。
2. The vending machine management system according to claim 1, wherein holidays or days when the number of sales is 0 are not included in the latest fixed period.
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