JP4059075B2

JP4059075B2 - Showcase operation management program and operation management device

Info

Publication number: JP4059075B2
Application number: JP2002367501A
Authority: JP
Inventors: 敏至三木
Original assignee: Daikin Industries Ltd
Current assignee: Daikin Industries Ltd
Priority date: 2002-12-19
Filing date: 2002-12-19
Publication date: 2008-03-12
Anticipated expiration: 2022-12-19
Also published as: JP2004198035A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ショーケースの運転状況を管理するためのショーケースの運用管理プログラムおよび運用管理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ショーケースの運用状況を管理する手段として、図１に示すようなトレンドグラフなどが用いられてきた（特許文献１参照。）。このトレンドグラフは、数時間あるいは１日などの短期間でのショーケースの運用状況などを把握するのに非常に便利である。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−１３３１０３号公報（第２−８項、図３）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、１週間あるいは１ヶ月などの長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するために、このようなトレンドグラフを分析するとなると、かなりの労力を費やすことが予想される。
【０００５】
本発明の課題は、１週間あるいは１ヶ月などの長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力を低減することができるショーケースの運用管理プログラムおよび運用管理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載のショーケースの運用管理プログラムは、度数分布ステップ、数値データ抽出ステップ、第１表示ステップおよび第２表示ステップを備える。なお、ここにいうショーケースとは、冷蔵ショーケース、冷凍ショーケース、チルドショーケースあるいはホットショーケースなどである。度数分布ステップでは、所定期間におけるショーケースの庫内温度の数値データの度数分布を求める。数値データ抽出ステップでは、度数分布を利用して庫内温度の数値データの一部を抽出する。ここで本ステップを具体的に説明すると、度数の最も大きなものから順に積算して９０％に達するまでにその積算に用いた度数群に対応する庫内温度を抽出する、あるいは、度数がある閾値以上のものである庫内温度を抽出するなどが考えられる。このようにすれば、トレンドグラフのベース部とピーク部との出現頻度に相当の差があるため、トレンドグラフのベース部のデータあるいはピーク部のデータのどちらか一方を抽出することができる。第１表示ステップでは、数値データ抽出ステップにおいて抽出された庫内温度の数値データの一部を一つの軸上に表示する。第２表示ステップでは、数値データ抽出ステップにおいて抽出されなかった庫内温度の数値データを、第１表示ステップにおける表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示する。
【０００７】
ここでは、先ず、度数分布ステップで、所定期間におけるショーケースの庫内温度の数値データの度数分布を求める。次に、数値データ抽出ステップで、度数分布を利用して庫内温度の数値データの一部を抽出する。続いて、第１表示ステップで、数値データ抽出ステップにおいて抽出された庫内温度の数値データの一部を一つの軸上に表示する。最後に、第２表示ステップで、数値データ抽出ステップにおいて抽出されなかった庫内温度の数値データを、第１表示ステップにおける表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示する。このため、トレンドグラフにおけるベース部のデータとピーク部のデータとを分離して一軸上に表示できる。そして、この表示形態で表されるデータを、日、週あるいは月などを横軸して並べることができれば、長期間にわたるショーケースの運用状況を一度に把握できることになる。したがって、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力を低減することができる。
【０００８】
請求項２に記載のショーケースの運用管理プログラムは、請求項１に記載のショーケースの運用管理プログラムであって、デフロスト関連データ排除ステップをさらに備える。デフロスト関連データ排除ステップでは、所定期間における庫内温度の数値データからデフロスト運転に関する数値データを排除する。ところで、デフロスト運転は、冷凍機の運転能力を保つために人為的に行われるものであって、ショーケースの運用状況を把握するのには重要なデータとはならない場合が多い。ショーケースの運用状況を把握する上で重要となるのは、デフロスト運転に起因するピーク部以外のピーク部であることが多い。このような意味の異なるピーク部が同じ表示形態で示されると、ショーケースの運用状況に問題があるのかないのかを判断するのが難しくなる。このため、ここでは、デフロスト関連データ排除ステップを設けた。なお、このデフロスト運転に起因するデータの排除は、デフロスト運転のスケジュールなどを利用することによって実現可能である。また、デフロスト関連データ排除ステップは、度数分布ステップの前に挿入されるのが好ましいが、それ以外のステップ間に挿入されてもかまわない。
【０００９】
ここでは、デフロスト関連データ排除ステップで、所定期間における庫内温度の数値データからデフロスト運転に関する数値データを排除する。このため、異常ピークが現れた場合、その異常ピークのみを表示することができる。したがって、ショーケースの運用状況に問題があるのかないのかを容易に判断することができる。
【００１０】
請求項３に記載のショーケースの運用管理プログラムは、請求項１または２に記載のショーケースの運用管理プログラムであって、範囲ステップをさらに備える。範囲ステップでは、数値データ抽出ステップにおいて抽出された庫内温度の数値データの範囲を求める。このとき、第１表示ステップでは、抽出された庫内温度の数値データの範囲が一つの軸上に表示される。
【００１１】
ここでは、範囲ステップで、数値データ抽出ステップにおいて抽出された庫内温度の数値データの範囲を求める。そして、第１表示ステップで、抽出された庫内温度の数値データの範囲が一つの軸上に表示される。このため、表示を簡素化することができ、ショーケースの運用状況を容易に把握することができる。また、全てのデータを表示する手間を省くことができるので、コンピュータなどの負荷を軽減することができる。
【００１２】
請求項４に記載のショーケースの運転監視プログラムは、請求項３に記載のショーケースの運転監視プログラムであって、範囲判定ステップをさらに備える。範囲判定ステップでは、範囲ステップで求められた庫内温度の数値データの範囲を利用してショーケースの運用状況の良否を判定する。
【００１３】
ここでは、範囲判定ステップで、範囲ステップで求められた庫内温度の数値データの範囲を利用してショーケースの運用状況の良否を判定する。このため、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００１４】
請求項５に記載のショーケースの運用管理プログラムは、請求項１から４のいずれかに記載のショーケースの運用管理プログラムであって、極値データステップをさらに備える。極値データステップでは、数値データ抽出ステップにおいて抽出されなかった庫内温度の数値データにおいて最大の数値データおよび最小の数値データの少なくとも一方を求める。このとき、第２表示ステップでは、最大の数値データおよび最小の数値データの少なくとも一方が、第１表示ステップにおける表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示される。
【００１５】
ここでは、極値データステップで、数値データ抽出ステップにおいて抽出されなかった庫内温度の数値データにおいて最大の数値データおよび最小の数値データの少なくとも一方を求める。そして、第２表示ステップで、最大の数値データおよび最小の数値データの少なくとも一方が、第１表示ステップにおける表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示される。このため、表示を簡素化することができ、ショーケースの運用状況を容易に把握することができる。また、全てのデータを表示する手間を省くことができ、コンピュータなどの負荷を軽減することができる。
【００１６】
請求項６に記載のショーケースの運転監視プログラムは、請求項５に記載のショーケースの運転監視プログラムであって、極値データ判定ステップをさらに備える。
【００１７】
ここでは、極値データ判定ステップで、最大の数値データおよび最小の数値データの少なくとも一方を利用してショーケースの運用状況の良否を判定する。このため、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００１８】
請求項７に記載のショーケースの運用管理プログラムは、請求項５又は６に記載のショーケースの運用管理プログラムであって、差分算出ステップと差分判定ステップとをさらに備える。差分算出ステップでは、極値データステップにおいて最大の数値データおよび最小の数値データが求められる場合は最大の数値データおよび最小の数値データの差を算出し、極値データステップにおいて最大の数値データあるいは最小の数値データのいずれかが求められる場合はショーケースの設定庫内温度と最大の数値データあるいは最小の数値データのいずれかとの差を算出する。差分判定ステップでは、差分算出ステップにおいて算出された差を利用してショーケースの運用状況の良否を判定する。
【００１９】
ここでは、差分算出ステップで、極値データステップにおいて最大の数値データおよび最小の数値データが求められる場合は最大の数値データおよび最小の数値データの差を算出し、極値データステップにおいて最大の数値データあるいは最小の数値データのいずれかが求められる場合はショーケースの設定庫内温度と最大の数値データあるいは最小の数値データのいずれかとの差を算出する。そして、差分判定ステップで、差分算出ステップにおいて算出された差を利用してショーケースの運用状況の良否を判定する。このため、ショーケースの庫内温度の温度変動を把握することができる。また、差分判定ステップで、その温度変動を利用してショーケースの運用状況の良否を判断するので、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００２０】
請求項８に記載のショーケースの運用管理装置は、度数分布手段、数値データ抽出手段、第１表示手段および第２表示手段を備える。なお、ここにいう装置とは、ショーケースのコントローラあるいはコンピュータなどである。度数分布手段は、所定期間におけるショーケースの庫内温度の数値データの度数分布を求める。数値データ抽出手段は、度数分布を利用して庫内温度の数値データの一部を抽出する。第１表示手段は、数値データ抽出手段において抽出された庫内温度の数値データの一部を一つの軸上に表示する。第２表示手段は、数値データ抽出手段において抽出されなかった庫内温度の数値データを、第１表示手段における表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示する。
【００２１】
ここでは、先ず、度数分布手段が、所定期間におけるショーケースの庫内温度の数値データの度数分布を求める。次に、数値データ抽出手段が、度数分布を利用して庫内温度の数値データの一部を抽出する。続いて、第１表示手段が、数値データ抽出手段において抽出された庫内温度の数値データの一部を一つの軸上に表示する。最後に、第２表示手段が、数値データ抽出手段において抽出されなかった庫内温度の数値データを、第１表示手段における表示形態とは異なる表示形態で先と同じ軸上に表示する。このため、トレンドグラフにおけるベース部のデータとピーク部のデータとを分離して一軸上に表示できる。そして、この表示形態で表されるデータを日、週、月などを横軸して並べることができれば、長期間にわたるショーケースの運用状況を一度に把握できることになる。したがって、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力を低減することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態では、多店舗を有するチェーン店に対して行われる店舗内設備機器の運用管理サービスについて説明する。なお、このサービスを提供するにあたって、図２に示されるようなシステム１００が構築されている。また、この実施の形態に示される遠隔監視センター７０は、チェーン店９０，５１，５２，５３，・・・を顧客とする企業によって運営されている。
【００２３】
［店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービス内容］
店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスは、チェーン本部９０がチェーン店舗５１，５２，５３，・・・の空気調和機１８およびショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用管理を容易に行うことができるように２週間分の空気調和機１８およびショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運転データを加工して、その加工されたデータをチェーン本部９０に提供するサービスである。
【００２４】
［店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００の構成］
図２に示すように、本店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００は、冷蔵ショーケース１１，１２、冷凍ショーケース１４，１５，１６、空気調和機１８、店舗コントローラ３０、データサーバ８０、Ｗｅｂサーバ８３、コンピュータ８１，８２およびインターネット６０から構成される。
【００２５】
［店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００の構成要素］
（１）冷蔵ショーケース１１，１２
冷蔵ショーケース１１，１２は、チェーン店舗５１，５２，５３，・・・内に設けられる。この冷蔵ショーケース１１，１２は、弁当や総菜などの食品を冷蔵しておくために設けられている。
【００２６】
（２）冷凍ショーケース１４，１５，１６
冷凍ショーケース１４，１５，１６は、チェーン店舗５１，５２，５３，・・・内に設けられる。この冷凍ショーケース１４，１５，１６は、アイスクリームを冷凍しておくために設けられている。
【００２７】
（３）空気調和機１８
空気調和機１８は、チェーン店舗５１，５２，５３，・・・内に設けられる。この空気調和機１８は、チェーン店舗５１，５２，５３，・・・内の空気調和を行う。
【００２８】
（４）店舗コントローラ３０
店舗コントローラ３０は、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転制御を行う。また、この店舗コントローラ３０は、データ表示画面を有しており、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データを表示する。なお、運転データの表示は、トレンドグラフにより行われる。さらに、この店舗コントローラ３０は、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データを遠隔監視センター７０のデータサーバ８０に送信する。
【００２９】
（５）データサーバ８０
データサーバ８０は、店舗コントローラ３０から送信されるショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データを蓄積する。このデータサーバ８０にはデータベース作成ソフトウェアがインストールされており、店舗コントローラ３０からショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データが送信されると、このデータサーバ８０はそれらのデータをデータベース化する。なお、このデータサーバ８０には、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の店舗コントローラ３０から各ショーケース１１，１２，１４，１５，１６のデフロスト運転スケジュールも送信され記憶される。
【００３０】
（６）Ｗｅｂサーバ８３
Ｗｅｂサーバ８３は、遠隔監視センター７０に設けられるコンピュータ８１によって加工されるショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データをＷｅｂページに掲載してチェーン本部９０に公開する。なお、チェーン本部９０には、このＷｅｂサーバ８３にアクセスするためのＩＤおよびパスワードが発行されている。
【００３１】
（７）コンピュータ８１，８２
コンピュータ８１，８２は、遠隔監視センター７０およびチェーン本部９０に設けられる。遠隔監視センター７０に設けられるコンピュータ８１は、データサーバ８０に蓄積されるショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データをチェーン本部９０にとって有益なデータに加工する。そして、そのコンピュータ８１は、その加工されたデータをＷｅｂサーバ８３に送信する。一方、チェーン本部９０に設けられるコンピュータ８２は、インターネット６０を介して遠隔監視センター７０のＷｅｂサーバ８３にアクセスし、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の加工された運転データを閲覧するために用意されている。
【００３２】
（８）インターネット６０
インターネット６０は、チェーン店舗５１，５２，５３，・・・に設けられる店舗コントローラ３０、遠隔監視センター７０に設けられるデータサーバ８０およびＷｅｂサーバ８３、チェーン本部９０に設けられるコンピュータ８２を接続する。
【００３３】
［店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００の接続形態］
ショーケース１１，１２，１４，１５，１６は、店舗コントローラ３０に接続される。空気調和機１８も、店舗コントローラ３０に接続される。店舗コントローラ３０は、インターネット６０に接続される。遠隔監視センター７０に設けられるコンピュータ８１は、データサーバ８０およびＷｅｂサーバ８３に接続される。データサーバ８０およびＷｅｂサーバ８３は、インターネット６０に接続される。チェーン本部９０のコンピュータ８２は、インターネット６０に接続される。
【００３４】
［データ加工ソフトウェア］
このデータ加工ソフトウェアは、遠隔監視センター７０のコンピュータ８１にインストールされている。このデータ加工ソフトは、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運転データを図３（冷凍ショーケース１４，１５，１６の場合。）のようなグラフに加工したり、また、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運転データをチェーン店舗５１，５２，５３，・・・に関するデータと関連させて図５のようなグラフに加工したりする。また、このデータ加工ソフトウェアは、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・における空気調和機１８の設定温度の平均値を日々プロットし、図４に示すようなグラフを作成する。なお、ここでは、全チェーン店舗の平均値以上に省エネルギーを達成した店のみを表示している。さらに、このデータ加工ソフトウェアは、図４の各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・における空気調和機１８の平均設定温度と推奨値との差を電気代に換算して、図１０に示すような省エネルギー評価表を作成する。なお、電気代の算出は、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・における空気調和機１８から常時収集している電力量データを利用して行われる。ちなみに、図４に示すグラフおよび図１０に示す表は、チェーン本部９０が各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の省エネルギー活動を監視あるいは奨励するために用いられる。加えて、このデータ加工ソフトウェアは、図６に示すように、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・に設置されるショーケースメーカー別およびチェーン店舗別のアイスクリームダメージ相対比較表も作成する。
【００３５】
［データ加工ソフトウェアによるグラフの作成および異常データの自動判定］
（ショーケースの運用状況を示すローソク足グラフ作成の例）
図７には、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を示すローソク足グラフ作成の流れを表すフローチャートを示した。なお、ここでは、データの許容値に基づいて異常データの自動判定が行われる。自動判定の結果は、グラフ上（コンピュータ８１の画面上。）に表示される。また、加工処理が終了したデータは、Ｗｅｂサーバ８３にアップロードされ、チェーン本部９０に提供可能な状態になる。
【００３６】
図７において、ステップＳ１では、コンピュータ８１において必要なデータの期間を指定する。なお、ここでは、１１／１から１１／１４となっている。ステップＳ２では、コンピュータ８１が、指定した期間のショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運転データおよびデフロスト運転スケジュールをデータサーバ８０からダウンロードする。ステップＳ３では、データ加工ソフトウェアが、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運転データからデフロスト運転スケジュールに基づいてデフロスト運転に起因するデータを消去する。ステップＳ４からステップＳ１６までの処理は、指定した期間の開始点から終了点までループされる。ステップＳ４では、データ加工ソフトウェアが、図８に示すように、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の１日分の温度データから度数分布を求める。ステップＳ５では、データ加工ソフトウェアが、度数の上位９０％に対応する温度データを選択する。ステップＳ６では、データ加工ソフトウェアが、選択された温度データの範囲を求める。ステップＳ７では、データ加工ソフトウェアが、ステップＳ５において選択されなかった温度データの最大値と最小値とを求める。ステップＳ８では、データ加工ソフトウェアが、ステップＳ６において求められた温度データの範囲が許容値未満であるかを確認する。ステップＳ８の確認の結果、温度データの範囲が許容値未満であれば、ステップＳ９で、その範囲が白い四角でグラフ上に表示される。ステップＳ８の確認の結果、温度データの範囲が許容値以上であれば、ステップＳ１０で、その範囲が黒い四角でグラフ上に表示される。ステップＳ１１では、データ加工ソフトウェアが、ステップＳ７で求められた最大値が許容値未満であるかを確認する。ステップＳ１１の確認の結果、その最大値が許容値未満であれば、ステップＳ１２で、その最大値が線でグラフ上に表示される。ステップＳ１１の確認の結果、最大値が許容値以上であれば、ステップＳ１３で、その最大値が点線でグラフ上に表示される。ステップＳ１４では、データ加工ソフトウェアが、ステップＳ７で求められた最小値が許容値よりも大きいかを確認する。ステップＳ１４の確認の結果、その最小値が許容値よりも大きければ、ステップＳ１５で、その最小値が線でグラフ上に表示される。ステップＳ１４の確認の結果、その最小値が許容値以下であれば、ステップＳ１６で、その最小値が点線でグラフ上に表示される。
【００３７】
また、それぞれの表示の下には、詳細表示オブジェクトが設けられ、対応するトレンドグラフとリンクするように設定される。
【００３８】
［グラフおよび表の使用目的など］
（１）ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を示すローソク足グラフ（図３）
２週間や１ヶ月といった長期間のショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するために用いられる。
【００３９】
（２）温度変動―店舗数の関係を示すグラフ（図５）
チェーン本部９０が、全チェーン店舗のショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するために用いられる。このグラフが作成されるときにも、先のローソク足グラフと類似の自動判定が行われる。ここでは、庫内温度の最大値と最小値との差を求め、その差分が許容値以上である場合に、表示形態が変更される。なお、本実施の形態では、摂氏７度を基準に自動判定が行われ、許容値を逸脱しているデータの範囲は、斜線で表示される。
【００４０】
（３）空気調和機１８の平均設定温度グラフ（図４）
このグラフには、空気調和機１８の１日の設定温度履歴の平均値がとられ、日付ごとにプロットされる。このグラフは、チェーン本部９０が各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の省エネルギー活動を監視あるいは奨励するために用いられる。なお、ここでは、全チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の平均値以上に省エネルギーを達成したチェーン店舗５１，５２，５３，・・・のみが表示される。
【００４１】
（４）ショーケースメーカー別およびチェーン店舗別アイスクリームダメージ相対比較表（図６）
この相対比較表は、ショーケースメーカーの評価およびチェーン店舗の冷凍ショーケース１４，１５，１６の運用状況の評価に用いられる。本チェーン店９０，５１，５２，５３，・・・では、Ｘ、Ｙ、およびＺ社製の冷凍ショーケース１４，１５，１６を採用しており、これらの冷凍ショーケース１４，１５，１６が食品に与える影響を把握することができる。また、この相対比較表は、アイスクリームに与えるダメージが小さい冷凍ショーケース１４，１５，１６を優先的に購入するといったことなどに利用できる。さらに、この相対比較表において異常な値が観測された場合、そのショーケース１４，１５，１６にあるアイスクリームの販売を停止するなどして、チェーン店の信用を損なわないようにする対策としても利用される。加えて、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の冷凍ショーケース１４，１５，１６の運用状況を評価するためにも利用される。なお、この相対比較表に示されるデータは、Ａ店５１のＸ社製冷凍ショーケース１４を基準とする相対値として表されている。
【００４２】
（５）省エネルギー評価表（図１０）
この表には、図４の各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・における空気調和機１８の平均設定温度と推奨値との差を電気代に換算したデータが示される。この表は、チェーン本部９０が各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の省エネルギー活動を監視あるいは奨励するために用いられる。なお、ここでは、全チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の平均値以上に省エネルギーを達成したチェーン店舗５１，５２，５３，・・・のみが表示される。
【００４３】
［店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００の特徴］
（１）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、トレンドグラフにおけるベース部のデータとピーク部のデータとを分離して一軸上に表示できる。そして、このデータ加工ソフトウェアは、この表示形態で表されるデータを、日、週あるいは月などを横軸して並べることができる。このため、長期間にわたるショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を、労力をかけることなく把握できる。
【００４４】
（２）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、デフロスト運転に起因する温度データを消去することができる。このため、ベース部から乖離したデータがあれば、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況に問題があると容易に判断することができる。
【００４５】
（３）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、ベース部の温度範囲を四角で表示し、ピーク部の最大値および最小値を線で表示する。このため、表示を簡素化することができ、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を容易に把握することができる。また、全てのデータを表示する手間を省くことができるので、コンピュータ８１などの負荷を軽減することができる。
【００４６】
（４）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、温度範囲、最大値および最小値が許容値を満足しているかを確認する。このため、長期間にわたるショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００４７】
（５）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、アイスクリームのダメージを相対比較できる表を作成する。このため、低品質品を顧客に提供してしまうことを防止できる。また、庫内温度の最適化についての検討を行うこともできる。
【００４８】
（６）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の庫内温度の温度変動に対するチェーン店舗数を表示する。また、その温度変動を利用してショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況の良否を判断するので、全店舗のショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するための労力を低減することができる。
【００４９】
（７）
本実施の形態に係るデータ加工ソフトウェアは、各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・における空気調和機１８の１日の設定温度の平均値を日々表示する。このため、チェーン本部９０は、空気調和機１８の省エネルギー活動に貢献したチェーン店舗５１，５２，５３，・・・を把握することができる。
【００５０】
＜本実施の形態の変形例＞
（１）
本実施の形態では、加工されたショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データを、Ｗｅｂページを介してチェーン本部９０に公開したが、これに代えて、加工された運転データを、ｅ−ｍａｉｌを用いて送信してもよい。または、プリントアウトして、チェーン本部９０に郵送してもよいし、サービスエンジニアなどに配達させてもよい。
【００５１】
（２）
本実施の形態では、２週間のショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況をまとめるためにローソク足表示を採用したが、これに変えて、図９に示すような表示形態を用いてもよい。表示形態に関しては、これらに限定されるものではなく、トレンドグラフのベース部のデータとピーク部のデータとが区別できるように工夫されていればよい。
【００５２】
（３）
本実施の形態では、データ加工ソフトウェアが度数分布から度数上位９０％に対応する庫内温度を選択したが、これに代えて、度数に閾値を設けることによって庫内温度を選択してもよい（例えば、度数が１０以上の庫内温度を選択するなど。）。
【００５３】
（４）
本実施の形態では、遠隔監視センター７０のデータサーバ８０に蓄積されたショーケース１１，１２，１４，１５，１６および空気調和機１８の運転データをコンピュータ８１により加工したが、これに代えて、店舗コントローラ３０によりこのようなデータ加工を行ってもよい。また、この場合、店舗コントローラ３０が、その加工された運転データをチェーン本部９０に送信してもよい。ただし、この場合、店舗コントローラ３０には、大型の記憶装置を設ける必要がある。
【００５４】
【発明の効果】
請求項１に係るショーケースの運用管理プログラムでは、トレンドグラフにおけるベース部のデータとピーク部のデータとを分離して一軸上に表示できる。そして、この表示形態で表されるデータを、日、週あるいは月などを横軸して並べることができれば、長期間にわたるショーケースの運用状況を一度に把握できることになる。したがって、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力を低減することができる。
【００５５】
請求項２に係るショーケースの運用管理プログラムでは、異常ピークが現れた場合、その異常ピークのみを表示することができる。したがって、ショーケースの運用状況に問題があるのかないのかを容易に判断することができる。
【００５６】
請求項３に係るショーケースの運用管理プログラムでは、表示を簡素化することができ、ショーケースの運用状況を容易に把握することができる。また、全てのデータを表示する手間を省くことができるので、コンピュータなどの負荷を軽減することができる。
【００５７】
請求項４に係るショーケースの運転監視プログラムでは、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００５８】
請求項５に係るショーケースの運用管理プログラムでは、表示を簡素化することができ、ショーケースの運用状況を容易に把握することができる。また、全てのデータを表示する手間を省くことができ、コンピュータなどの負荷を軽減することができる。
【００５９】
請求項６に係るショーケースの運転監視プログラムでは、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００６０】
請求項７に係るショーケースの運用管理プログラムでは、ショーケースの庫内温度の温度変動を把握することができる。また、差分判定ステップで、その温度変動を利用してショーケースの運用状況の良否を判断するので、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力をさらに低減することができる。
【００６１】
請求項８に係るショーケースの運用管理装置では、トレンドグラフにおけるベース部のデータとピーク部のデータとを分離して一軸上に表示できる。そして、この表示形態で表されるデータを日、週、月などを横軸して並べることができれば、長期間にわたるショーケースの運用状況を一度に把握できることになる。したがって、長期間にわたるショーケースの運用状況を把握するための労力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するのに従来から用いられているトレンドグラフ。
【図２】店舗内設備機器１１，１２，１４，１５，１６，１８の運用管理サービスシステム１００のブロック図。
【図３】長期間にわたるショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するために工夫されたローソク足グラフ。
【図４】各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の空気調和機１８に対する省エネルギー活動を把握するために用いられる設定温度グラフ。
【図５】温度変動の激しいチェーン店舗５１，５２，５３，・・・を把握するための分布図。
【図６】ショーケース別チェーン店舗別アイスクリームダメージ相対比較表。
【図７】長期間にわたるショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するために工夫されたローソク足グラフを作成する流れを示すフローチャート
【図８】ショーケース１１，１２，１４，１５，１６の庫内温度の度数分布表
【図９】長期間にわたるショーケース１１，１２，１４，１５，１６の運用状況を把握するために工夫されたグラフの変形例を示す図。
【図１０】各チェーン店舗５１，５２，５３，・・・の空気調和機１８に対する省エネルギー活動を評価するために用いられる省エネルギー評価表。
【符号の説明】
１１，１２冷蔵ショーケース
１４Ｘ社製冷凍ショーケース（アイスクリーム用）
１５Ｙ社製冷凍ショーケース（アイスクリーム用）
１６Ｚ社製冷凍ショーケース（アイスクリーム用）
１８空気調和機
３０店舗コントローラ
５１，５２，５３，・・・チェーン店舗
６０インターネット
７０遠隔監視センター
８０データサーバ
８１，８２コンピュータ
８３Ｗｅｂサーバ
９０チェーン本部
１００店舗内設備機器の運用管理サービスシステム[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a showcase operation management program and an operation management apparatus for managing the operation status of a showcase.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a trend graph or the like as shown in FIG. 1 has been used as means for managing the operation status of a showcase (see Patent Document 1). This trend graph is very useful for grasping the operation status of a showcase in a short period such as several hours or one day.
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-133103 (Section 2-8, FIG. 3)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, if such a trend graph is analyzed in order to grasp the operational status of a showcase over a long period of time, such as one week or one month, it is expected that considerable labor will be spent.
[0005]
An object of the present invention is to provide an operation management program and an operation management apparatus for a showcase that can reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time such as one week or one month.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The showcase operation management program according to claim 1 includes a frequency distribution step, a numerical data extraction step, a first display step, and a second display step. Here, the showcase is a refrigerated showcase, a frozen showcase, a chilled showcase, a hot showcase, or the like. In the frequency distribution step, the frequency distribution of the numerical data of the showcase interior temperature in a predetermined period is obtained. In the numerical data extraction step, a part of the numerical data of the internal temperature is extracted using the frequency distribution. Here, this step will be described specifically. The internal temperature corresponding to the frequency group used for the integration is extracted until 90% is accumulated in order from the largest frequency, or the frequency has a threshold value. For example, it is possible to extract the inside temperature as described above. In this way, since there is a considerable difference in the appearance frequency between the base portion and the peak portion of the trend graph, either the base portion data or the peak portion data of the trend graph can be extracted. In the first display step, a part of the numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step is displayed on one axis. In the second display step, the numerical value data of the internal temperature that has not been extracted in the numerical data extraction step is displayed on the same axis as before in a display form different from the display form in the first display step.
[0007]
Here, first, in the frequency distribution step, the frequency distribution of the numerical data of the showcase internal temperature in a predetermined period is obtained. Next, in the numerical data extraction step, a part of the numerical data of the internal temperature is extracted using the frequency distribution. Subsequently, in the first display step, a part of the numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step is displayed on one axis. Finally, in the second display step, the numerical data of the internal temperature that has not been extracted in the numerical data extraction step is displayed on the same axis as before in a display form different from the display form in the first display step. For this reason, the base part data and the peak part data in the trend graph can be separated and displayed on one axis. If the data represented in this display format can be arranged with the horizontal axis of day, week or month, the operation status of the showcase over a long period of time can be grasped at a time. Therefore, it is possible to reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[0008]
The showcase operation management program according to claim 2 is the showcase operation management program according to claim 1, further comprising a defrost related data exclusion step. In the defrost related data exclusion step, numerical data relating to the defrost operation is excluded from the numerical data of the internal temperature during the predetermined period. By the way, the defrost operation is performed artificially in order to maintain the operation capacity of the refrigerator, and is often not important data for grasping the operation state of the showcase. What is important in grasping the operation status of the showcase is often a peak portion other than the peak portion due to the defrost operation. If such different peak portions are displayed in the same display form, it becomes difficult to determine whether there is a problem in the operation status of the showcase. For this reason, a defrost related data exclusion step is provided here. The elimination of data resulting from the defrost operation can be realized by using a defrost operation schedule or the like. Further, the defrost related data exclusion step is preferably inserted before the frequency distribution step, but may be inserted between other steps.
[0009]
Here, in the defrost related data exclusion step, the numerical data relating to the defrost operation is excluded from the numerical data of the internal temperature during the predetermined period. For this reason, when an abnormal peak appears, only the abnormal peak can be displayed. Therefore, it is possible to easily determine whether or not there is a problem with the operation status of the showcase.
[0010]
The showcase operation management program according to claim 3 is the showcase operation management program according to claim 1 or 2, further comprising a range step. In the range step, the range of the numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step is obtained. At this time, in the first display step, the range of the extracted numerical value data of the internal temperature is displayed on one axis.
[0011]
Here, in the range step, the range of the numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step is obtained. In the first display step, the range of the extracted numerical data of the internal temperature is displayed on one axis. For this reason, it is possible to simplify the display and to easily grasp the operation status of the showcase. Further, since it is possible to save the trouble of displaying all data, it is possible to reduce the load on the computer.
[0012]
A showcase operation monitoring program according to a fourth aspect is the showcase operation monitoring program according to the third aspect, further comprising a range determination step. In the range determination step, the quality of the showcase operation status is determined using the range of the numerical value data of the internal temperature obtained in the range step.
[0013]
Here, in the range determination step, the quality of the showcase operation status is determined using the range of the numerical value data of the inside temperature obtained in the range step. For this reason, the labor for grasping | ascertaining the operation condition of the showcase over a long period of time can further be reduced.
[0014]
A showcase operation management program according to a fifth aspect is the showcase operation management program according to any one of the first to fourth aspects, further comprising an extreme value data step. In the extreme value data step, at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data is obtained in the numerical data of the internal temperature not extracted in the numerical data extraction step. At this time, in the second display step, at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data is displayed on the same axis as the previous display form different from the display form in the first display step.
[0015]
Here, at the extreme value data step, at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data is obtained in the numerical data of the internal temperature not extracted in the numerical data extraction step. In the second display step, at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data is displayed on the same axis as the previous display in a display form different from the display form in the first display step. For this reason, it is possible to simplify the display and to easily grasp the operation status of the showcase. Moreover, the trouble of displaying all data can be saved, and the load on the computer can be reduced.
[0016]
A showcase operation monitoring program according to a sixth aspect is the showcase operation monitoring program according to the fifth aspect, further comprising an extreme value data determination step.
[0017]
Here, in the extreme value data determination step, the quality of the showcase operation status is determined using at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data. For this reason, the labor for grasping | ascertaining the operation condition of the showcase over a long period of time can further be reduced.
[0018]
The showcase operation management program according to claim 7 is the showcase operation management program according to claim 5 or 6, further comprising a difference calculation step and a difference determination step. In the difference calculation step, when the maximum numerical data and the minimum numerical data are obtained in the extreme data step, the difference between the maximum numerical data and the minimum numerical data is calculated, and the maximum numerical data or the minimum numerical data is calculated in the extreme data step. When any one of the numerical data is obtained, the difference between the temperature in the showcase setting chamber and either the maximum numerical data or the minimum numerical data is calculated. In the difference determination step, the quality of the showcase operation status is determined using the difference calculated in the difference calculation step.
[0019]
Here, in the difference calculation step, when the maximum numerical data and the minimum numerical data are obtained in the extreme data step, the difference between the maximum numerical data and the minimum numerical data is calculated, and the maximum numerical data is calculated in the extreme data step. When either the data or the minimum numerical data is obtained, the difference between the set-case temperature in the showcase and either the maximum numerical data or the minimum numerical data is calculated. Then, in the difference determination step, the quality of the showcase operation status is determined using the difference calculated in the difference calculation step. For this reason, it is possible to grasp the temperature fluctuation of the inside temperature of the showcase. In addition, since the difference determination step uses the temperature fluctuation to determine whether the showcase operation status is good or not, the labor for grasping the showcase operation status over a long period of time can be further reduced.
[0020]
The showcase operation management apparatus according to claim 8 includes a frequency distribution means, a numerical data extraction means, a first display means, and a second display means. The apparatus referred to here is a showcase controller or a computer. The frequency distribution means obtains a frequency distribution of the numerical data of the showcase internal temperature during a predetermined period. The numerical data extraction means extracts a part of the numerical data of the internal temperature using the frequency distribution. The first display means displays a part of the numerical data of the internal temperature extracted by the numerical data extraction means on one axis. The second display means displays the numerical data of the internal temperature that has not been extracted by the numerical data extraction means on the same axis as before in a display form different from the display form in the first display means.
[0021]
Here, first, the frequency distribution means obtains the frequency distribution of the numerical data of the showcase internal temperature during a predetermined period. Next, the numerical data extraction means extracts a part of the numerical data of the internal temperature using the frequency distribution. Subsequently, the first display means displays a part of the numerical data of the internal temperature extracted by the numerical data extraction means on one axis. Finally, the second display means displays the numerical data of the internal temperature that has not been extracted by the numerical data extraction means on the same axis as before in a display form different from the display form in the first display means. For this reason, the base part data and the peak part data in the trend graph can be separated and displayed on one axis. If the data represented in this display format can be arranged with the horizontal axis of day, week, month, etc., it is possible to grasp the operational status of the showcase over a long period of time at a time. Therefore, it is possible to reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In the embodiment of the present invention, an operation management service for in-store equipment is performed for a chain store having multiple stores. In providing this service, a system 100 as shown in FIG. 2 is constructed. The remote monitoring center 70 shown in this embodiment is operated by a company whose customers are chain stores 90, 51, 52, 53,.
[0023]
[Operation Management Service Contents of In-Store Equipment 11, 12, 14, 15, 16, 18]
The operation management service of the equipment devices 11, 12, 14, 15, 16, 18 in the store is that the chain headquarters 90 has the air conditioners 18 and the showcases 11, 12, 14,. The operation data of the air conditioner 18 and the showcases 11, 12, 14, 15, 16 for two weeks are processed so that the operation management of the 15, 16 can be easily performed, and the processed data is chained. This is a service provided to the headquarters 90.
[0024]
[Configuration of Operation Management Service System 100 for In-Store Equipment 11, 12, 14, 15, 16, 18]
As shown in FIG. 2, the operation management service system 100 for the equipment devices 11, 12, 14, 15, 16, and 18 in the store includes a refrigerated showcase 11, 12, a refrigerated showcase 14, 15, 16, and an air conditioner. 18, a store controller 30, a data server 80, a Web server 83, computers 81 and 82, and the Internet 60.
[0025]
[Constituent Elements of Operation Management Service System 100 for In-Store Equipment 11, 12, 14, 15, 16, 18]
(1) Refrigerated showcase 11, 12
The refrigerated showcases 11 and 12 are provided in the chain stores 51, 52, 53,. The refrigerated showcases 11 and 12 are provided to refrigerate food such as lunch boxes and prepared dishes.
[0026]
(2) Refrigerated showcase 14, 15, 16
The frozen showcases 14, 15, 16 are provided in the chain stores 51, 52, 53,. The frozen showcases 14, 15 and 16 are provided for freezing ice cream.
[0027]
(3) Air conditioner 18
The air conditioner 18 is provided in the chain stores 51, 52, 53,. This air conditioner 18 performs air conditioning in the chain stores 51, 52, 53,.
[0028]
(4) Store controller 30
The store controller 30 controls the operation of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18. Further, the store controller 30 has a data display screen and displays operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18. The operation data is displayed by a trend graph. Further, the store controller 30 transmits the operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 to the data server 80 of the remote monitoring center 70.
[0029]
(5) Data server 80
The data server 80 accumulates operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 transmitted from the store controller 30. Database creation software is installed in the data server 80. When operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 is transmitted from the store controller 30, the data server 80 Database of data. The data server 80 also transmits and stores the defrost operation schedule of each showcase 11, 12, 14, 15, 16 from the store controller 30 of each chain store 51, 52, 53,.
[0030]
(6) Web server 83
The Web server 83 publishes operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 processed by the computer 81 provided in the remote monitoring center 70 on a Web page and publishes it to the chain headquarters 90. . The chain headquarter 90 is issued with an ID and password for accessing the Web server 83.
[0031]
(7) Computers 81 and 82
The computers 81 and 82 are provided in the remote monitoring center 70 and the chain headquarters 90. The computer 81 provided in the remote monitoring center 70 processes the operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 stored in the data server 80 into data useful for the chain headquarters 90. Then, the computer 81 transmits the processed data to the Web server 83. On the other hand, the computer 82 provided in the chain headquarters 90 accesses the Web server 83 of the remote monitoring center 70 via the Internet 60, and the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 are processed. It is prepared for browsing data.
[0032]
(8) Internet 60
The Internet 60 connects the store controller 30 provided in the chain stores 51, 52, 53,..., The data server 80 and Web server 83 provided in the remote monitoring center 70, and the computer 82 provided in the chain headquarter 90.
[0033]
[Connection form of operation management service system 100 of in-store equipment 11, 12, 14, 15, 16, 18]
The showcases 11, 12, 14, 15, 16 are connected to the store controller 30. The air conditioner 18 is also connected to the store controller 30. The store controller 30 is connected to the Internet 60. A computer 81 provided in the remote monitoring center 70 is connected to the data server 80 and the Web server 83. The data server 80 and the web server 83 are connected to the Internet 60. The computer 82 of the chain headquarter 90 is connected to the Internet 60.
[0034]
[Data processing software]
This data processing software is installed in the computer 81 of the remote monitoring center 70. This data processing software processes the operation data of the showcases 11, 12, 14, 15 and 16 into a graph as shown in FIG. 3 (in the case of the frozen showcases 14, 15 and 16). , 12, 14, 15 and 16 are processed into a graph as shown in FIG. 5 in association with data relating to the chain stores 51, 52, 53,. In addition, this data processing software plots the average value of the set temperature of the air conditioner 18 at each chain store 51, 52, 53,... Daily and creates a graph as shown in FIG. Here, only stores that have achieved energy savings above the average value of all chain stores are displayed. Furthermore, this data processing software converts the difference between the average set temperature and recommended value of the air conditioner 18 in each chain store 51, 52, 53,... In FIG. Create an energy conservation evaluation table like this. In addition, calculation of an electricity bill is performed using the electric energy data always collected from the air conditioner 18 in each chain store 51, 52, 53, .... Incidentally, the graph shown in FIG. 4 and the table shown in FIG. 10 are used by the chain headquarters 90 to monitor or encourage energy saving activities of the chain stores 51, 52, 53,. In addition, as shown in FIG. 6, the data processing software also creates an ice cream damage relative comparison table for each showcase manufacturer and each chain store installed in each chain store 51, 52, 53,. .
[0035]
[Create graphs with data processing software and judge abnormal data automatically]
(Example of creating a candlestick graph showing the operational status of a showcase)
FIG. 7 shows a flowchart showing a flow of creating a candlestick graph showing the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, and 16. Here, automatic determination of abnormal data is performed based on the allowable value of the data. The result of automatic determination is displayed on the graph (on the screen of the computer 81). The data for which the processing has been completed is uploaded to the Web server 83 and is ready to be provided to the chain headquarters 90.
[0036]
In FIG. 7, in step S <b> 1, a necessary data period is designated in the computer 81. In addition, it is 11/1 to 11/14 here. In step S <b> 2, the computer 81 downloads the operation data and the defrost operation schedule of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 for the designated period from the data server 80. In step S3, the data processing software deletes data resulting from the defrost operation from the operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 based on the defrost operation schedule. The processing from step S4 to step S16 is looped from the start point to the end point of the specified period. In step S4, the data processing software obtains a frequency distribution from the temperature data for one day in the showcases 11, 12, 14, 15, 16 as shown in FIG. In step S5, the data processing software selects temperature data corresponding to the upper 90% of the frequencies. In step S6, the data processing software obtains the range of the selected temperature data. In step S7, the data processing software obtains the maximum value and the minimum value of the temperature data not selected in step S5. In step S8, the data processing software confirms whether the range of the temperature data obtained in step S6 is less than the allowable value. As a result of the confirmation in step S8, if the range of the temperature data is less than the allowable value, the range is displayed on the graph as a white square in step S9. As a result of the confirmation in step S8, if the temperature data range is greater than or equal to the allowable value, the range is displayed on the graph as a black square in step S10. In step S11, the data processing software checks whether the maximum value obtained in step S7 is less than the allowable value. If the maximum value is less than the allowable value as a result of the confirmation in step S11, the maximum value is displayed on the graph as a line in step S12. If the maximum value is greater than or equal to the allowable value as a result of the confirmation in step S11, the maximum value is displayed on the graph with a dotted line in step S13. In step S14, the data processing software confirms whether the minimum value obtained in step S7 is larger than the allowable value. If the minimum value is larger than the allowable value as a result of the confirmation in step S14, the minimum value is displayed as a line on the graph in step S15. If the minimum value is equal to or smaller than the allowable value as a result of the confirmation in step S14, the minimum value is displayed on the graph with a dotted line in step S16.
[0037]
In addition, a detailed display object is provided under each display, and is set so as to be linked to the corresponding trend graph.
[0038]
[Intended use of graphs and tables]
(1) Candlestick graph showing operational status of showcases 11, 12, 14, 15, 16 (Figure 3)
It is used to grasp the operational status of long-term showcases 11, 12, 14, 15, 16 such as two weeks or one month.
[0039]
(2) Graph showing the relationship between temperature fluctuation and the number of stores (Figure 5)
The chain headquarters 90 is used to grasp the operational status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 of all chain stores. Even when this graph is created, automatic determination similar to the previous candlestick graph is performed. Here, the difference between the maximum value and the minimum value of the internal temperature is obtained, and the display form is changed when the difference is greater than or equal to the allowable value. In the present embodiment, automatic determination is performed based on 7 degrees Celsius, and the range of data that deviates from the allowable value is displayed with diagonal lines.
[0040]
(3) Average set temperature graph of the air conditioner 18 (FIG. 4)
In this graph, the average value of the set temperature history of the air conditioner 18 for one day is taken and plotted for each date. This graph is used by the chain headquarters 90 to monitor or encourage energy saving activities of the chain stores 51, 52, 53,. Here, only chain stores 51, 52, 53,... That have achieved energy saving above the average value of all chain stores 51, 52, 53,.
[0041]
(4) Relative comparison table of ice cream damage by showcase maker and chain store (Figure 6)
This relative comparison table is used for the evaluation of the showcase manufacturer and the operation status of the frozen showcases 14, 15, 16 of the chain stores. The chain stores 90, 51, 52, 53,... Employ refrigerated showcases 14, 15, 16 manufactured by X, Y, and Z companies. The impact on food can be ascertained. Further, this relative comparison table can be used for preferentially purchasing the frozen showcases 14, 15, and 16 that cause little damage to the ice cream. Furthermore, if an abnormal value is observed in this relative comparison table, it is possible to stop selling ice cream in the showcases 14, 15, and 16 so as not to damage the trust of the chain store. Used. In addition, it is also used to evaluate the operational status of the refrigerated showcases 14, 15, 16 of each chain store 51, 52, 53,. The data shown in this relative comparison table is expressed as a relative value based on the refrigerated showcase 14 manufactured by Company X of the A store 51.
[0042]
(5) Energy saving evaluation table (Figure 10)
In this table, data obtained by converting the difference between the average set temperature and the recommended value of the air conditioner 18 in each chain store 51, 52, 53,... In FIG. This table is used by the chain headquarters 90 to monitor or encourage the energy saving activities of the chain stores 51, 52, 53,. Here, only chain stores 51, 52, 53,... That have achieved energy saving above the average value of all chain stores 51, 52, 53,.
[0043]
[Features of the operation management service system 100 for the in-store equipment 11, 12, 14, 15, 16, 18]
(1)
The data processing software according to the present embodiment can separate the base portion data and the peak portion data in the trend graph and display them on one axis. And this data processing software can arrange the data represented by this display form on the horizontal axis of day, week or month. For this reason, it is possible to grasp the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 over a long period of time without any effort.
[0044]
(2)
The data processing software according to the present embodiment can erase the temperature data resulting from the defrost operation. For this reason, if there is data deviating from the base portion, it can be easily determined that there is a problem in the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, and 16.
[0045]
(3)
The data processing software according to the present embodiment displays the temperature range of the base portion as a square and displays the maximum value and the minimum value of the peak portion as lines. For this reason, a display can be simplified and the operation condition of showcase 11, 12, 14, 15, 16 can be grasped | ascertained easily. Further, since it is possible to save the trouble of displaying all data, it is possible to reduce the load on the computer 81 and the like.
[0046]
(4)
The data processing software according to the present embodiment confirms whether the temperature range, the maximum value, and the minimum value satisfy the allowable values. For this reason, the effort for grasping | ascertaining the operation condition of the showcase 11, 12, 14, 15, 16 over a long period of time can further be reduced.
[0047]
(5)
The data processing software according to the present embodiment creates a table that allows relative comparison of ice cream damage. For this reason, it can prevent providing a low quality product to a customer. It is also possible to examine optimization of the internal temperature.
[0048]
(6)
The data processing software according to the present embodiment displays the number of chain stores with respect to the temperature fluctuation of the inside temperature of the showcases 11, 12, 14, 15, and 16. Moreover, since the quality of the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 is determined using the temperature fluctuation, the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 of all stores is grasped. Therefore, it is possible to reduce labor.
[0049]
(7)
The data processing software according to the present embodiment displays the average value of the set temperature of the air conditioner 18 in each chain store 51, 52, 53,. For this reason, the chain headquarters 90 can grasp the chain stores 51, 52, 53,... That have contributed to the energy saving activities of the air conditioner 18.
[0050]
<Modification of the present embodiment>
(1)
In the present embodiment, the processed showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the operation data of the air conditioner 18 are disclosed to the chain headquarters 90 via the Web page, but instead, they are processed. The operation data may be transmitted using e-mail. Alternatively, it may be printed out and mailed to the chain headquarters 90 or delivered to a service engineer.
[0051]
(2)
In this embodiment, a candlestick display is used to summarize the operational status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 for two weeks. Instead, a display form as shown in FIG. 9 is used. May be. The display form is not limited to these, and it is only necessary to be devised so that the data of the base portion and the peak portion of the trend graph can be distinguished.
[0052]
(3)
In the present embodiment, the data processing software selects the internal temperature corresponding to the upper 90% frequency from the frequency distribution, but instead, the internal temperature may be selected by providing a threshold value for the frequency ( For example, the internal temperature with a frequency of 10 or more is selected.)
[0053]
(4)
In the present embodiment, the operation data of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 and the air conditioner 18 stored in the data server 80 of the remote monitoring center 70 is processed by the computer 81, but instead, Such data processing may be performed by the store controller 30. In this case, the store controller 30 may transmit the processed operation data to the chain headquarters 90. However, in this case, the store controller 30 needs to be provided with a large storage device.
[0054]
【The invention's effect】
In the showcase operation management program according to the first aspect, the base portion data and the peak portion data in the trend graph can be separated and displayed on one axis. If the data represented in this display format can be arranged with the horizontal axis of day, week or month, the operation status of the showcase over a long period of time can be grasped at a time. Therefore, it is possible to reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[0055]
In the showcase operation management program according to claim 2, when an abnormal peak appears, only the abnormal peak can be displayed. Therefore, it is possible to easily determine whether or not there is a problem with the operation status of the showcase.
[0056]
In the showcase operation management program according to the third aspect, the display can be simplified, and the showcase operation status can be easily grasped. Further, since it is possible to save the trouble of displaying all data, it is possible to reduce the load on the computer.
[0057]
In the showcase operation monitoring program according to the fourth aspect, it is possible to further reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[0058]
In the showcase operation management program according to the fifth aspect, the display can be simplified, and the showcase operation status can be easily grasped. Moreover, the trouble of displaying all data can be saved, and the load on the computer can be reduced.
[0059]
In the showcase operation monitoring program according to the sixth aspect, it is possible to further reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[0060]
In the showcase operation management program according to the seventh aspect, it is possible to grasp the temperature fluctuation of the showcase internal temperature. In addition, since the difference determination step uses the temperature fluctuation to determine whether the showcase operation status is good or not, the labor for grasping the showcase operation status over a long period of time can be further reduced.
[0061]
In the showcase operation management apparatus according to the eighth aspect, the base portion data and the peak portion data in the trend graph can be separated and displayed on one axis. If the data represented in this display format can be arranged with the horizontal axis of day, week, month, etc., it is possible to grasp the operational status of the showcase over a long period of time at a time. Therefore, it is possible to reduce the labor for grasping the operation status of the showcase over a long period of time.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a trend graph conventionally used to grasp the operational status of showcases 11, 12, 14, 15, 16;
FIG. 2 is a block diagram of an operation management service system 100 for in-store equipment devices 11, 12, 14, 15, 16, 18;
FIG. 3 is a candlestick graph devised to grasp the operational status of showcases 11, 12, 14, 15, 16 over a long period of time.
FIG. 4 is a set temperature graph used for grasping energy saving activities for the air conditioner 18 of each chain store 51, 52, 53,.
FIG. 5 is a distribution diagram for grasping chain stores 51, 52, 53,.
FIG. 6 is a comparative table of ice cream damage by chain store by showcase.
FIG. 7 is a flowchart showing a flow of creating a candlestick graph devised for grasping the operation status of showcases 11, 12, 14, 15, 16 over a long period of time.
FIG. 8 is a frequency distribution table of the internal temperature of showcases 11, 12, 14, 15, 16
FIG. 9 is a view showing a modified example of a graph devised for grasping the operation status of the showcases 11, 12, 14, 15, 16 over a long period of time.
10 is an energy saving evaluation table used for evaluating energy saving activities for the air conditioner 18 of each chain store 51, 52, 53,.
[Explanation of symbols]
11,12 Refrigerated showcase
14 X company freezer showcase (for ice cream)
15 Y company frozen showcase (for ice cream)
16 Z company frozen showcase (for ice cream)
18 Air conditioner
30 store controller
51, 52, 53, ... Chain stores
60 Internet
70 Remote monitoring center
80 data server
81,82 computer
83 Web server
90 Chain Headquarters
100 Operation management service system for in-store equipment

Claims

A frequency distribution step for obtaining a frequency distribution of numerical data of the temperature of the showcase in a predetermined period;
Numerical data that integrates the frequencies in descending order of the frequency and extracts internal temperature data corresponding to the frequency group used for the integration when the integrated value reaches a predetermined ratio of the total numerical data number An extraction step;
A first display step of displaying a part of the numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step on one axis;
A second display step of displaying numerical data of the internal temperature not extracted in the numerical data extraction step on the axis in a display form different from the display form in the first display step;
A showcase operation management program.

Further comprising a defrost related data exclusion step of eliminating numerical data relating to defrost operation from the numerical data of the internal temperature in the predetermined period.
The showcase operation management program according to claim 1.

A range step for obtaining a range of numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction step;
In the first display step, the range of the numerical data of the extracted internal temperature is displayed on one axis.
The showcase operation management program according to claim 1 or 2.

A range determination step of determining whether the operational status of the showcase (11, 12, 14, 15, 16) is good or not by using the range of the numerical value data of the internal temperature;
The showcase operation monitoring program according to claim 3.

An extreme value data step for obtaining at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data in the numerical data of the internal temperature not extracted in the numerical data extraction step,
In the second display step, at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data is displayed on the axis in a display form different from the display form in the first display step.
The showcase operation management program according to any one of claims 1 to 4.

An extreme value data determination step of determining whether or not the operational status of the showcase (11, 12, 14, 15, 16) is good using at least one of the maximum numerical data and the minimum numerical data;
The showcase operation monitoring program according to claim 5.

When the maximum numerical data and the minimum numerical data are obtained in the extreme value data step, a difference between the maximum numerical data and the minimum numerical data is calculated, and the maximum numerical data or the minimum numerical data is calculated in the extreme value data step. If any one of the numerical data is obtained, a difference for calculating a difference between the set-case temperature of the showcase (11, 12, 14, 15, 16) and either the maximum numerical data or the minimum numerical data A calculation step;
A difference determination step of determining the quality of the operational status of the showcase (11, 12, 14, 15, 16) using the difference calculated in the difference calculation step;
Further comprising
The showcase operation management program according to claim 5 or 6.

A frequency distribution means for obtaining a frequency distribution of numerical data of the temperature in the showcase in a predetermined period;
Numerical data that integrates the frequencies in descending order of the frequency and extracts internal temperature data corresponding to the frequency group used for the integration when the integrated value reaches a predetermined ratio of the total numerical data number Extraction means;
First display means for displaying a part of numerical data of the internal temperature extracted in the numerical data extraction means on one axis;
Second display means for displaying numerical data of the internal temperature not extracted in the numerical data extraction means on the axis in a display form different from the display form in the first display means;
A showcase operation management device.