JP6551943B2 - Growth management device, growth management method, and program - Google Patents

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Description

本発明は、ハウスにおいて植物の生育を管理するための、生育管理装置、生育管理方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to a growth management apparatus, a growth management method, and a program for managing plant growth in a house.

ハウスにおける植物の生育を管理する生育管理装置として、従来、次のようなものが知られている(例えば特許文献1)。農業生産情報を管理する農家情報管理システムにおける農家データベース及び農家サーバと、データセンタにおいて農業生産情報を管理するセンタ情報管理システムにおけるセンタデータベース及びセンタサーバと、を備えるシステムである。そして、このシステムでは、農家において取得された農業生産情報が農家データベースに蓄えられ、農家サーバを介してセンタデータベースに蓄積され、任意の端末装置がセンタサーバにアクセスすることにより、センタデータベースにおいて農業生産情報の収集、蓄積、更新、データ処理が可能となるように、各データベース及び各サーバが設置される。   Conventionally, the following is known as a growth management apparatus for managing the growth of plants in a house (for example, Patent Document 1). It is a system provided with a farmer database and a farmer server in a farmer information management system which manages agricultural production information, and a center database and a center server in a center information management system which manages agricultural production information in a data center. Then, in this system, agricultural production information acquired by the farmer is stored in the farmer database, accumulated in the center database via the farmer server, and any terminal device accesses the center server to perform agricultural production in the center database. Each database and each server are installed to enable collection, storage, update, and data processing of information.

また、植物を効果的に育成するための植物育成システムや情報提供サービスとして、従来、次のようなものが知られている(例えば特許文献2)。それぞれが環境検出手段、環境操作手段、それらを制御する育成制御手段、及び通信手段を備える複数の植物育成装置から、環境検出手段及び育成制御手段を介して情報が受信されて、植物育成システムのデータベースに蓄積され、あるいは、ユーザの端末装置に配信される。また、蓄積した情報又は受信した情報をもとに配信情報が生成されてその配信情報によって、あるいはユーザの端末装置からの遠隔操作によって、各植物育成装置の育成制御手段を介して環境操作手段が制御される。   Moreover, the following are conventionally known as a plant cultivation system and information provision service for effectively cultivating a plant (for example, Patent Document 2). Information is received from a plurality of plant growing devices each equipped with an environment detecting means, an environment operating means, a breeding control means for controlling them, and a communication means, via the environment detecting means and the breeding control means, and a plant breeding system It is stored in a database or distributed to a user's terminal device. In addition, distribution information is generated based on the accumulated information or the received information, and the environmental operation means is generated through the growth control means of each plant growth device according to the distribution information or by remote control from the terminal device of the user. Be controlled.

また、様々な植物の持つ多様性の解明や、研究を安価に短い期間で行うことが可能な植物育成情報の取得方法及び植物育成制御システムとして、従来、次のようなものが知られている(例えば特許文献3)。植物育成に要する育成要素の制御を行う制御機器及び上記育成用閉空間内の環境状態を検知するセンサ類を有する植物育成装置と、上記制御機器の制御情報や上記センサ類で検知した環境の情報を統合する制御ユニットとを、顧客側に備える。また、インターネットを通じて上記制御ユニットとの間で情報の授受を行うサーバを、事業者側に備える。そして、事業者側の上記サーバから上記インターネットを通じて上記制御ユニットへ植物育成情報を与える第1のステップと、与えられた上記植物育成情報に基づいて上記制御ユニットにより上記制御機器及び上記センサ類を使用して上記育成用閉空間内の環境を制御して、上記育成植物を育成する第2のステップと、上記育成用閉空間内の環境の情報と育成植物の成育状態を結果情報として制御ユニットからインターネットを介して上記事業者側のサーバへ伝達する第3のステップと、結果情報から事業者側で分類解析する第4のステップとからなる制御が行われる。また、上記分類解析後、該分類解析で得られた情報を、上記植物育成情報の更新情報として顧客側の制御ユニットにインターネットを通じて伝達する第5のステップが設けられ、上記第1のステップから上記第5のステップがサイクリックに繰り返される。さらに、上記第1のステップに、使用する上記植物育成情報を顧客側がカスタマイズ化する過程が含まれる。加えて、上記植物育成情報では、植物育成過程が、上記育成用閉空間内の環境条件や上記制御機器の制御条件が成長の時系列上に配置されて示される。   In addition, the following are known as methods for acquiring plant growth information and plant growth control systems that can elucidate the diversity of various plants and that can perform research in a short period of time at low cost. (For example, patent document 3). Plant growth apparatus having a control device for controlling a growth factor required for plant growth and sensors for detecting an environmental state in the closed space for growth, control information of the control device, and information of the environment detected by the sensors And a control unit for integrating the In addition, the enterprise side is provided with a server that exchanges information with the control unit via the Internet. Then, a first step of providing plant growth information from the server on the operator side to the control unit through the Internet, and using the control device and the sensors by the control unit based on the given plant growth information The second step of growing the breeding plants by controlling the environment in the breeding closed space, the environmental information in the breeding closed space and the growing state of the breeding plants as the result information from the control unit Control is performed including a third step of transmitting the information to the server on the business entity side via the Internet and a fourth step of performing classification analysis on the business operator side from the result information. Further, after the classification analysis, a fifth step of transmitting the information obtained by the classification analysis to the control unit on the customer side via the Internet as update information of the plant growth information is provided, and the first step The fifth step is cyclically repeated. Further, the first step includes a process in which the customer customizes the plant growth information to be used. In addition, in the plant growth information, the plant growth process is indicated by arranging the environmental conditions in the growing closed space and the control conditions of the control device in a time series of growth.

上述した種々の従来技術では、農作物や植物の育成環境の状態をセンサで検出しセンサ出力情報を、通信ネットワークを介してデータセンタ等で受信しその情報を、データベースに蓄積し、あるいはユーザ端末装置等に配信する仕組みが実現されている。また、センサ出力情報等に基づいて、またはユーザによる端末装置からの指示に基づいて、あるいは事業者側での分析結果に基づいて、農作物や植物の育成環境を、制御機器を介して制御する仕組みが実現されている。   In the above-described various conventional techniques, the state of the breeding environment of agricultural products and plants is detected by a sensor, sensor output information is received by a data center or the like through a communication network, and the information is stored in a database or a user terminal device The mechanism to deliver to etc. is realized. Also, a mechanism for controlling the cultivation environment of crops and plants via a control device based on sensor output information or the like, based on an instruction from a terminal device by a user, or based on an analysis result on the business side Is realized.

特開2005−38019号公報JP 2005-38019 A 特開2004−298069号公報JP 2004-298069 A 特開2002−101756号公報JP 2002-101756 A 特開2015−072506号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2015-072506

しかしながら、上述の従来技術では、センサ出力情報等に基づいて、又はユーザによる端末装置からの指示に基づいて、あるいは事業者側での分析結果に基づいて、農作物や植物の育成環境を、制御機器を介して制御するが、ハウスの状態を予測することはできなかった。   However, in the above-described conventional technology, the control environment of the crop or plant cultivation environment is determined based on sensor output information or the like, based on an instruction from a terminal device by a user, or based on an analysis result on the operator side. Through control, but could not predict the state of the house.

例えば、圃場であるハウスは個別大きさや形状が異なり、また、暖房機、炭酸ガス発生機、天窓(天窓開閉装置)などの制御機器の最大出力等の性能やハウスにおける配置位置が異なる。そのため、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態は、ハウスによって異なるものとなり、制御機器を的確に稼動させてハウスを所望の状態に近づけることができなかった。   For example, the house which is an agricultural field has different sizes and shapes, and the performance such as the maximum output of a control device such as a heater, a carbon dioxide generator, and a skylight (skylight opening / closing device) and the arrangement position in the house are different. For this reason, the state of the house when the control device is operated differs depending on the house, and the control device cannot be operated accurately to bring the house close to a desired state.

本発明の目的は、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態を予測することができる生育管理装置、生育管理方法、及びプログラムを提供することである。   An object of the present invention is to provide a growth management apparatus, a growth management method, and a program capable of predicting the state of a house when a control device is operated.

第1の態様では、生育管理装置は、農作物が育成されるハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部と、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する予測部と、を備える。   In the first aspect, the growth management device is installed in a performance information acquisition unit that acquires performance information indicating performance that can be exhibited in the house, and a control device installed in a house where crops are grown. A sensor information acquisition unit that acquires sensor information detected by a sensor, and a prediction unit that predicts the state of the house when the control device is operated based on at least the performance information and the sensor information.

第2の態様では、生育管理方法は、農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得し、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得し、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する。   In the second aspect, in the growth management method, a control device installed in a house for cultivating crops acquires performance information indicating performance that can be exhibited in the house, and a sensor installed in the house detects Sensor information is acquired, and the state of the house when the control device is operated is predicted based on at least the performance information and the sensor information.

第3の態様では、プログラムは、農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得する機能と、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得する機能と、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する機能と、をコンピュータに実現させる。   In the third aspect, the program detects a function for obtaining performance information representing performance that can be exhibited in the house by a control device installed in the house for growing crops and a sensor installed in the house A computer realizes a function of acquiring sensor information and a function of predicting a state of the house when the control device is operated based on at least the performance information and the sensor information.

前記態様によれば、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態を予測することができる。   According to the aspect, it is possible to predict the state of the house when the control device is operated.

本発明による生育管理システムの実施形態の全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of an embodiment of a growth management system according to the present invention. データセンタの構成例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example of composition of a data center. 端末装置が実行するソフトウェアの機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structure of the software which a terminal device runs. センサ監視データのデータ構成例を示す図(その1)である。It is a figure (the 1) showing an example of data composition of sensor surveillance data. センサ監視データのデータ構成例を示す図(その2)である。It is a figure (the 2) which shows the data structural example of sensor monitoring data. センサ監視データのデータ構成例を示す図(その3)である。It is a figure (the 3) showing an example of data composition of sensor surveillance data. 生長状態監視データのデータ構成例を示す図である。It is a figure which shows the data structural example of growth condition monitoring data. 予測処理及びグラフ生成処理の例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of prediction processing and graph generation processing. 制御盤装置の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example of composition of a control board device. 予測されるハウスの状態及び制御機器の設定状態を表すグラフ(その1)である。It is the graph (the 1) showing the state of a house predicted, and the setting state of a control apparatus. 予測されるハウスの状態及び制御機器の設定状態を表すグラフ(その2)である。It is a graph (the 2) showing the state of a house predicted, and the setting state of a control apparatus. 制御機器の自動設定の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of the automatic setting of a control apparatus. 本実施形態のシステムを実現可能なハードウェアシステムの構成図である。It is a block diagram of the hardware system which can implement | achieve the system of this embodiment.

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、本発明による生育管理システムの実施形態の全体構成図である。
農作物が育成される圃場であるハウス103には、その室内の温度6、湿度7、炭酸ガス(CO)濃度8、照度9、土壌水分10、溶存酸素11、又は積算日射量などの各種モニタリングを行う環境センサ106が設置される。
Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an embodiment of a growth management system according to the present invention.
In the house 103 which is a field where the crops are cultivated, various monitoring such as temperature 6, humidity 7, carbon dioxide (CO 2 ) concentration 8, illuminance 9, soil moisture 10, dissolved oxygen 11, or accumulated solar radiation amount in the room. An environmental sensor 106 is installed to perform the

また、ハウス103には、天窓(天窓開閉装置)12、カーテン(カーテン開閉装置)13、遮光カーテン(遮光カーテン開閉装置)14、循環扇15、炭酸ガス発生機16、暖房機17、ミスト発生器18、除湿機19、加湿器20、その他の補助温調機器21などの制御機器のうちの一部又は全部の制御機器が配置される。   In the house 103, a skylight (skylight opening and closing device) 12, a curtain (curtain opening and closing device) 13, a light shielding curtain (light shielding curtain opening and closing device) 14, a circulation fan 15, a carbon dioxide gas generator 16, a heater 17, a mist generator 18, some or all of the control devices such as the dehumidifier 19, the humidifier 20, and other auxiliary temperature control devices 21 are arranged.

更に、ハウス103には、暖房機17等の各制御機器のセンサ出力や、環境センサ106からの上述の温度6などの各種センサ出力などのセンサ情報を集約するセンサ制御装置104が設置されている。   Furthermore, the house 103 is provided with a sensor control device 104 that collects sensor information such as sensor outputs of control devices such as the heater 17 and various sensor outputs such as the temperature 6 from the environment sensor 106. .

加えて、ハウス103には、暖房機17等の各制御機器を制御するための制御盤装置105が設置されている。
センサ制御装置104及び制御盤装置105は、携帯電話回線113を介して、生育管理装置の一例であるデータセンタ100と通信する。
In addition, in the house 103, a control panel device 105 for controlling each control device such as the heater 17 is installed.
The sensor control device 104 and the control panel device 105 communicate with the data center 100 which is an example of the growth management device via the mobile phone line 113.

例えば農家である個別のユーザは、端末装置109からインターネット114を介して、データセンタ100と通信する。端末装置109は、いわゆるタブレット端末が好適であるが、いわゆるスマートフォン端末やパーソナルコンピュータであってもよい。個別のユーザは、端末装置109に表示される「生長状態記録」、「制御機器」、「環境センサ」、「グラフ生成」、「制御機器シーケンサ」などの機能起動用のボタンにタッチ操作することにより、後述する各機能を利用することができる。タブレット端末に内蔵されているカメラ110又はマイク111は、「生長状態記録」の機能が選択されたときに、育成している植物の生長の状態を記録するために使用される(矢印112)。   For example, an individual user who is a farmer communicates with the data center 100 from the terminal device 109 via the Internet 114. The terminal device 109 is preferably a so-called tablet terminal, but may be a so-called smartphone terminal or personal computer. An individual user touches a button for function activation such as “recording of growth state”, “control device”, “environment sensor”, “graph generation”, “control device sequencer”, etc. displayed on the terminal device 109. Thus, each function described later can be used. The camera 110 or the microphone 111 built in the tablet terminal is used to record the growth status of the growing plant when the "growth status recording" function is selected (arrow 112).

データセンタ100は、センタサーバ101及びセンタデータベース102を備える。
図2は、図1のデータセンタ100の構成例を示すブロック図である。
データセンタ100のセンタサーバ101は、センサ情報取得部の一例であるセンサ監視データ受信部201、制御機器シーケンス送信部202、インターネット通信部203、生長状態監視データ生成部204、収穫/収益データ受信部205、グラフ生成部206、制御機器シーケンス移入部207、制御機器シーケンスダウンロード部208、制御機器シーケンスアップロード部209、パフォーマンス情報取得部210、予測部211、気象予測情報取得部212、及びデータマイニング情報取得部213を備える。
The data center 100 includes a center server 101 and a center database 102.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the data center 100 of FIG.
The center server 101 of the data center 100 includes a sensor monitoring data receiving unit 201, which is an example of a sensor information acquiring unit, a control device sequence transmitting unit 202, an Internet communication unit 203, a growth state monitoring data generating unit 204, and a harvest / revenue data receiving unit. 205, graph generation unit 206, control device sequence transfer unit 207, control device sequence download unit 208, control device sequence upload unit 209, performance information acquisition unit 210, prediction unit 211, weather prediction information acquisition unit 212, and data mining information acquisition A unit 213 is provided.

データセンタ100のセンタデータベース102は、監視データ記憶部214、制御機器シーケンス記憶部215、パフォーマンス情報記憶部216、気象予測情報記憶部217、及びデータマイニング情報記憶部218を備える。   The center database 102 of the data center 100 includes a monitoring data storage unit 214, a control device sequence storage unit 215, a performance information storage unit 216, a weather forecast information storage unit 217, and a data mining information storage unit 218.

センタデータベース102内の監視データ記憶部214は、例えば農家である個別のユーザや共有されるユーザ(一例としては、「マイスター」と呼ばれるプロ農家や部会グループの中で成績の良い農家などの優れた農業従事者)による植物の生育における図1の環境センサ106や暖房機17等の各種制御機器からのセンサ出力に対応するセンサ監視データを記憶する。また、監視データ記憶部214は、植物の生育における生長の状態を監視する生長状態監視データを記憶する。   The monitoring data storage unit 214 in the center database 102 is, for example, an individual user who is a farmer or a shared user (for example, a professional farmer called "Meister" or a farmhouse having good results among division groups. The sensor monitoring data corresponding to the sensor output from various control devices such as the environment sensor 106 and the heater 17 of FIG. Further, the monitoring data storage unit 214 stores growth state monitoring data for monitoring the state of growth in plant growth.

センタデータベース102内の制御機器シーケンス記憶部215は、個別のユーザや共有されるユーザに対応する、各種制御機器をシーケンス制御するデータである制御機器シーケンスを記憶する。   The control device sequence storage unit 215 in the center database 102 stores a control device sequence which is data for sequence control of various control devices corresponding to individual users and shared users.

センタデータベース102内のパフォーマンス情報記憶部216は、図1に示す天高1、間口2、奥行き3等のハウス103の大きさ、形状に関する情報、各種制御機器の最大出力等の性能に関する情報、各種制御機器のハウス103における配置位置に関する情報などを、パフォーマンス情報として記憶する。このパフォーマンス情報は、制御機器がハウス103において発揮可能なパフォーマンスを表す情報といえる。パフォーマンスの一例としては、暖房機17が最大出力時にハウス103内の温度を、あるハウス103内の温度及び外気温の場合に所定時間内にどれだけ上昇させることができるかなどが一例として挙げられる。なお、パフォーマンス情報は、実際にハウス103において各種制御機器を稼働させた場合に環境センサ106のセンサ出力や制御機器のセンサ出力などであるセンサ情報の変化の情報であってもよい。   The performance information storage unit 216 in the center database 102 includes information on the size and shape of the house 103 such as the sky height 1, frontage 2 and depth 3 shown in FIG. 1, information on performance such as maximum output of various control devices, Information on the arrangement position of the control device in the house 103 is stored as performance information. This performance information can be said to be information representing the performance that the control device can exhibit in the house 103. As an example of the performance, it can be mentioned as an example how much the heater 17 can raise the temperature in the house 103 at maximum output within a predetermined time in the case of the temperature in the house 103 and the outside air temperature. . The performance information may be information on changes in sensor information such as sensor output of the environment sensor 106 or sensor output of the control device when various control devices are actually operated in the house 103.

センタデータベース102内の気象予測情報記憶部217は、例えば、ハウス103の詳細な所在地における局所的な予報である気象予測情報を記憶する。この気象予測情報は、定期的に新しい情報に更新される。気象予測情報によって、気温、湿度、日射量などがどのように変化するかを予測することができる。   The weather forecasting information storage unit 217 in the center database 102 stores, for example, weather forecasting information that is a local forecast at the detailed location of the house 103. This weather forecast information is regularly updated with new information. It is possible to predict how the temperature, humidity, solar radiation amount, etc. change by using the weather forecast information.

センタデータベース102内のデータマイニング情報記憶部218は、例えば、マイスターなどの複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報(制御機器シーケンス)をデータマイニングすることにより得られるアルゴリズムであるデータマイニング情報を記憶する。このデータマイニング情報は、品質、収量などの任意の観点で農作物を最適に育成すると考えられるハウス103の状態の情報を含む。   The data mining information storage unit 218 in the center database 102 is, for example, data mining information that is an algorithm obtained by data mining sensor information and control device setting information (control device sequence) of a plurality of users such as meisters. Remember. This data mining information includes information on the state of the house 103 that is considered to optimally grow crops from any viewpoint such as quality and yield.

次に、センタサーバ101内のセンサ監視データ受信部201は、図1のセンサ制御装置104から、それに接続される環境センサ106や各種制御機器のセンサ出力に対応するセンサ監視データを受信し、監視データ記憶部214に記憶させる。   Next, the sensor monitoring data receiving unit 201 in the center server 101 receives sensor monitoring data corresponding to the sensor output of the environment sensor 106 and various control devices connected thereto from the sensor control device 104 of FIG. The data is stored in the data storage unit 214.

センタサーバ101内の生長状態監視データ生成部204は、個別のユーザによる植物の生育における生長の状態を記録するデータを、ユーザが操作する図1の端末装置109から受信し、そのデータに基づいて生長状態監視データを生成して、監視データ記憶部214に登録する。   The growth state monitoring data generation unit 204 in the center server 101 receives data recording the state of growth in the growth of plants by individual users from the terminal device 109 of FIG. 1 operated by the user, and based on the data The growth state monitoring data is generated and registered in the monitoring data storage unit 214.

センタサーバ101内の収穫/収益データ受信部205は、個別のユーザによる植物の生育の結果得られる収穫及び収益に関するデータである収穫/収益データを、外部の例えばJA(農業協同組合)が管理する選果機システムから受信して、生長状態監視データの一部として監視データ記憶部214に登録する。   The harvest / revenue data receiving unit 205 in the center server 101 manages harvest / revenue data, which is data related to harvest and profit obtained as a result of growth of plants by individual users, for example, by an external JA (agricultural cooperative). It is received from the vegetable selection system and registered in the monitoring data storage unit 214 as a part of the growth state monitoring data.

センタサーバ101内のグラフ生成部206は、詳しくは後述するが、予測部211が予測するハウス103の状態を、制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを例えば図10に示すように生成する。そして、グラフ生成部206は、そのグラフを端末装置109に出力する。ここで、グラフ生成部206がグラフを生成するタイミングは、例えば、ユーザが図1の端末装置109に表示されている「グラフ生成」ボタンにタッチしたタイミングである。   Although the graph generation unit 206 in the center server 101 will be described later in detail, as shown in FIG. 10, for example, a graph showing the state of the house 103 predicted by the prediction unit 211 in the same time series together with the setting state of the control device Generate. Then, the graph generation unit 206 outputs the graph to the terminal device 109. Here, the timing at which the graph generation unit 206 generates a graph is, for example, a timing at which the user touches the “graph generation” button displayed on the terminal device 109 in FIG. 1.

センタサーバ101内の制御機器シーケンスダウンロード部208は、例えば、ユーザが図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチしたタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを制御機器シーケンス記憶部215から読み出して、インターネット通信部203を介して、端末装置109にダウンロードする。   The control device sequence download unit 208 in the center server 101 controls the control device sequence corresponding to the user at the timing when the user touches the “control device sequencer” button displayed on the terminal device 109 in FIG. It is read out from the device sequence storage unit 215 and downloaded to the terminal device 109 via the Internet communication unit 203.

センタサーバ101内の制御機器シーケンスアップロード部209は、例えば、ユーザが図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に制御機器シーケンスの編集を完了したタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを端末装置109からアップロードして、制御機器シーケンス記憶部215に記憶させる。   The control device sequence upload unit 209 in the center server 101 is, for example, at the timing when the user has finished editing the control device sequence after touching the “control device sequencer” button displayed on the terminal device 109 of FIG. The control device sequence corresponding to the user is uploaded from the terminal device 109 and stored in the control device sequence storage unit 215.

センタサーバ101内の制御機器シーケンス移入部207は、例えば個別のユーザが図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に更に特には図示しない移入ボタンにタッチしたタイミングで、例えば個別のユーザが指定した共有されるユーザに対応する参照範囲の制御機器シーケンスを、制御機器シーケンス記憶部215から読み出して、個別のユーザの個別制御機器シーケンスとして移入し、個別制御機器シーケンス記憶部215に記憶させる。このとき、移入した個別制御機器シーケンスを、制御機器シーケンスダウンロード部208を介して端末装置109にダウンロードするようにしてもよい。   The control device sequence transfer unit 207 in the center server 101 is, for example, a timing at which an individual user touches a “control device sequencer” button displayed on the terminal device 109 of FIG. Thus, for example, the control device sequence in the reference range corresponding to the shared user designated by the individual user is read from the control device sequence storage unit 215 and is imported as the individual control device sequence of the individual user. The data is stored in the storage unit 215. At this time, the transferred individual control device sequence may be downloaded to the terminal device 109 via the control device sequence download unit 208.

センタサーバ101内の制御機器シーケンス送信部202は、例えば、ユーザが図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に制御機器シーケンスの編集を完了して前述のアップロードが完了したタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを制御機器シーケンス記憶部215から読み出して、図1の制御盤装置105に送信する。   The control device sequence transmission unit 202 in the center server 101 completes the editing of the control device sequence after, for example, the user touches the “control device sequencer” button displayed on the terminal device 109 of FIG. Is completed, the control device sequence corresponding to the user is read from the control device sequence storage unit 215 and transmitted to the control panel device 105 of FIG.

図9は、図1の制御盤装置105の構成例を示すブロック図である。
制御機器シーケンス受信部901は、データセンタ100から、制御機器シーケンスを受信する。
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration example of the control panel device 105 of FIG.
The control device sequence receiving unit 901 receives a control device sequence from the data center 100.

制御機器シーケンス記憶部902は、制御機器シーケンス受信部901が受信した個別制御機器シーケンスを記憶する。
制御機器シーケンス実行部903は、制御機器シーケンス記憶部902に記憶された制御機器シーケンスに基づいて、#1〜#Mの制御機器駆動指示部904のいずれかに、それらに接続される図1の暖房機17等の制御機器への駆動指示を発行させる。この結果、#1〜#Mの制御機器駆動指示部904にそれぞれ接続された制御機器が駆動される。
The control device sequence storage unit 902 stores the individual control device sequence received by the control device sequence reception unit 901.
The control device sequence execution unit 903 is connected to any of the control device drive instruction units 904 # 1 to #M based on the control device sequence stored in the control device sequence storage unit 902 in FIG. A drive instruction to a control device such as the heater 17 is issued. As a result, the control devices respectively connected to the control device drive instructing units 904 of # 1 to #M are driven.

図2に戻り、センタサーバ101内のインターネット通信部203は、図1の端末装置109からのユーザログインや、図1のインターネット114を介した端末装置109との間の通信を制御する。   Returning to FIG. 2, the Internet communication unit 203 in the center server 101 controls user login from the terminal device 109 in FIG. 1 and communication with the terminal device 109 via the Internet 114 in FIG.

センタサーバ101内のパフォーマンス情報取得部210は、例えば、ユーザが予めハウス103の大きさや形状に関する天高1、間口2、奥行き3等の情報を計測し図1の端末装置109に入力するとともに、各種制御機器の最大出力等の性能に関する情報を端末装置109に入力することで、端末装置109からパフォーマンス情報を受信する。なお、パフォーマンス情報取得部210は、受信した情報、例えばハウス103の大きさ、形状に関する情報から体積を算出するなどの処理を行うことでパフォーマンス情報を取得してもよい。また、パフォーマンス情報取得部210は、実際にハウス103において各種制御機器を稼働させた場合に環境センサ106や制御機器から出力されるセンサ情報の変化の情報を受信することで取得してもよい。   The performance information acquisition unit 210 in the center server 101 measures, for example, information on the sky height 1, frontage 2, depth 3 and the like related to the size and shape of the house 103 in advance and inputs the information to the terminal device 109 in FIG. Performance information is received from the terminal device 109 by inputting, to the terminal device 109, information on the performance such as the maximum output of various control devices. The performance information acquisition unit 210 may acquire performance information by performing processing such as calculating a volume from the received information, for example, information on the size and shape of the house 103. The performance information acquisition unit 210 may acquire the performance information by receiving sensor information change information output from the environmental sensor 106 or the control device when various control devices are actually operated in the house 103.

センタサーバ101内の気象予測情報取得部212は、例えば、気象予測情報の提供社のサーバからハウス103の詳細な所在地における局所的な予報である気象予測情報を受信することで取得する。   The weather prediction information acquisition unit 212 in the center server 101 acquires, for example, by receiving weather prediction information that is a local prediction at a detailed location of the house 103 from a server of a weather prediction information provider.

センタサーバ101内のデータマイニング情報取得部213は、例えば、マイスターなどの複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を、データセンタ100とは異なる装置から受信するか或いは自らデータマイニングすることで取得する。データセンタ100とは異なる装置でデータマイニングが行われる場合は、監視データ記憶部214が記憶するセンサ情報及び制御シーケンス記憶部215が記憶する複数のユーザの制御機器シーケンス(制御機器の設定情報)を上記の装置に送信すればよい。   The data mining information acquisition unit 213 in the center server 101 differs from the data center 100 in data mining information obtained by data mining sensor information and control device setting information of a plurality of users such as meisters. Received from the device or acquired by data mining by itself. When data mining is performed by an apparatus different from the data center 100, the sensor information stored in the monitoring data storage unit 214 and the control device sequence (setting information of control devices) of a plurality of users stored in the control sequence storage unit 215 What is necessary is just to transmit to said apparatus.

図2において、生長状態監視データ生成部204、収穫/収益データ受信部205、グラフ生成部206、パフォーマンス情報取得部210、予測部211、気象予測情報取得部212、データマイニング情報取得部213以外の各機能と、図1に例示したセンサ制御装置104及び制御盤装置105の機能は、本出願人が開示した前述した特許文献4(特開2015−072506号公報)の特許出願に記載の技術を用いて実現することができるためそれらの説明は省略するものとし、これらの機能に関する特許文献4の全ての開示内容は参照によって本願に組み込まれるものとする。   In FIG. 2, other than the growth state monitoring data generation unit 204, the harvest / revenue data reception unit 205, the graph generation unit 206, the performance information acquisition unit 210, the prediction unit 211, the weather prediction information acquisition unit 212, and the data mining information acquisition unit 213. Each function and the functions of the sensor control device 104 and the control panel device 105 illustrated in FIG. 1 are based on the technology described in the above-mentioned patent application disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-072506 disclosed by the present applicant. The description thereof is omitted because it can be realized by using, and the entire disclosure of Patent Document 4 regarding these functions is incorporated herein by reference.

図3は、図1の端末装置109が実行するソフトウェアの機能構成を示すブロック図である。
図3において、生長状態記録部301は、図1に例示される端末装置109を操作する個別のユーザが、図1の端末装置109に表示されている「生長状態記録」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する生長状態監視データ(後述する図7を参照)の入力フォームを端末装置109のディスプレイに表示する。個別のユーザは、端末装置109に表示された入力フォームを使って、ディスプレイ上のタッチパネルから、自身が栽培する植物の生長の状態を入力する。
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of software executed by the terminal device 109 of FIG.
3, the growth state recording unit 301 is activated when an individual user operating the terminal device 109 illustrated in FIG. 1 touches a “growth state recording” button displayed on the terminal device 109 of FIG. 1. By accessing the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of the data center 100 in FIG. 2, an input form of the growth state monitoring data (see FIG. 7 described later) corresponding to the user is input to the terminal device 109. Display on the display. An individual user uses the input form displayed on the terminal device 109 to input the growth state of the plant he / she grows from the touch panel on the display.

図3において、制御機器情報表示部302は、図1に例示される端末装置109を操作するユーザが、図1の端末装置109に表示されている「制御機器」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する図1の制御機器のセンサ出力の情報をグラフ表示する。   3, the control device information display unit 302 is activated when the user operating the terminal device 109 illustrated in FIG. 1 touches the “control device” button displayed on the terminal device 109 in FIG. By accessing the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of the second data center 100, the sensor output information of the control device of FIG. 1 corresponding to the above user is graphically displayed.

環境センサ情報表示部303は、端末装置109を操作するユーザが、図1の端末装置109に表示されている「環境センサ」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する図1の環境センサ106の各センサ出力の情報をグラフ表示する。   The environmental sensor information display unit 303 is activated when the user operating the terminal device 109 touches the “environmental sensor” button displayed on the terminal device 109 in FIG. 1, and is stored in the center database 102 of the data center 100 in FIG. 2. By accessing the monitoring data storage unit 214, the information of each sensor output of the environmental sensor 106 in FIG. 1 corresponding to the user is displayed in a graph.

グラフ表示部304は、端末装置109を操作するユーザが、図1の端末装置109に表示されている「グラフ生成」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタサーバ101内のグラフ生成部206に要求を出力することにより、グラフ生成部206が生成したグラフをダウンロードし、端末装置109の画面に表示する。   The graph display unit 304 is activated when the user operating the terminal device 109 touches the “graph generation” button displayed on the terminal device 109 in FIG. 1, and the graph in the center server 101 of the data center 100 in FIG. 2 is displayed. By outputting the request to the generation unit 206, the graph generated by the graph generation unit 206 is downloaded and displayed on the screen of the terminal device 109.

制御機器シーケンス移入指示部305は、端末装置109を操作する個別のユーザが、図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンス移入」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタサーバ101内の制御機器シーケンス移入部207に対して、個別のユーザが選択した共有されるユーザに対応する共有制御機器シーケンスを個別のユーザの個別制御機器シーケンスとして移入させる。   The control device sequence transfer instruction unit 305 is activated when an individual user operating the terminal device 109 touches the “control device sequence transfer” button displayed on the terminal device 109 of FIG. 1, and the data center 100 of FIG. The shared control device sequence corresponding to the shared user selected by the individual user is transferred as the individual control device sequence of the individual user to the control device sequence transfer unit 207 in the center server 101 of FIG.

制御機器シーケンス編集部306は、端末装置109を操作するユーザが、図1の端末装置109に表示されている「制御機器シーケンス編集」ボタンにタッチすると起動される。   The control device sequence editing unit 306 is activated when the user operating the terminal device 109 touches the “control device sequence editing” button displayed on the terminal device 109 of FIG. 1.

そしてまず、制御機器シーケンス編集部306の起動時に、図2のデータセンタ100のセンタサーバ101内の制御機器シーケンスダウンロード部208にアクセスして、上記のユーザに対応する制御機器シーケンスをデータセンタ100から端末装置109にダウンロードさせる。   First, when the control device sequence editing unit 306 is activated, the control device sequence download unit 208 in the center server 101 of the data center 100 in FIG. Download to the terminal device 109.

その後、上記のユーザは、端末装置109上の制御機器シーケンスの編集画面を操作しながら、制御機器シーケンスを編集する。
上記のユーザが制御機器シーケンスの編集を完了し制御機器シーケンス編集部306に対して制御機器シーケンスの終了を指示すると、制御機器シーケンス編集部306は、図2のデータセンタ100のセンタサーバ101内の制御機器シーケンスアップロード部209にアクセスして、上記個別のユーザに対応する個別制御機器シーケンスを端末装置109からデータセンタ100にアップロードさせる。
Thereafter, the user edits the control device sequence while operating the editing screen of the control device sequence on the terminal device 109.
When the user completes the editing of the control device sequence and instructs the control device sequence editing unit 306 to end the control device sequence, the control device sequence editing unit 306 stores the control device sequence in the center server 101 of the data center 100 in FIG. The control device sequence upload unit 209 is accessed, and the individual control device sequence corresponding to the individual user is uploaded from the terminal device 109 to the data center 100.

図3において、生長状態記録部301及びグラフ表示部304以外の各機能は、本出願人が開示した前述した特許文献4の特許出願に記載の技術を用いて実現することができるためそれらの説明は省略するものとする。   In FIG. 3, functions other than the growth state recording unit 301 and the graph display unit 304 can be realized by using the technique described in the above-mentioned patent application of Patent Document 4 disclosed by the present applicant, and therefore their explanation. Shall be omitted.

図3における生長状態記録部301のより具体的な動作について、以下に説明する。前述したように、生長状態記録部301は、図1に例示される端末装置109を操作するユーザが、図1の端末装置109に表示されている「生長状態記録」ボタンにタッチすると起動され、図2のデータセンタ100のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する生長状態監視データ(後述する図7を参照)の入力フォームを端末装置109のディスプレイに表示する。   A more specific operation of the growth state recording unit 301 in FIG. 3 will be described below. As described above, the growth state recording unit 301 is activated when the user who operates the terminal device 109 illustrated in FIG. 1 touches the “growth state recording” button displayed on the terminal device 109 of FIG. By accessing the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of the data center 100 of FIG. 2, the input form of the growth status monitoring data (see FIG. 7 described later) corresponding to the above user is displayed on the terminal device 109 To display.

個別のユーザは、端末装置109に表示された入力フォームを使って、ディスプレイ上のタッチパネルから、自身が栽培する植物の生長の状態を入力することができる。
また、個別のユーザは、ディスプレイ上の特には図示しない「マイク」ボタンにタッチすることにより、自身が発音した内容の数値や文字を、端末装置109が内蔵するマイク111(図1参照)で録音し、端末装置109に音声認識処理を実行させることにより、ディスプレイ上の入力フォームの任意の入力項目に数値や文字を自動入力することができる。
An individual user can input the growth state of the plant he / she grows from the touch panel on the display using the input form displayed on the terminal device 109.
In addition, each individual user touches a “microphone” button (not shown) on the display to record numerical values and characters of the content that he / she pronounces with the microphone 111 (see FIG. 1) built in the terminal device 109. Then, by causing the terminal device 109 to execute voice recognition processing, it is possible to automatically input numerical values and characters to arbitrary input items on the input form on the display.

更に、個別のユーザは、ディスプレイ上の特には図示しない「撮影」ボタンにタッチすることにより、植物の画像を端末装置109が内蔵するカメラ110(図1参照)で撮像し、その撮像によって得られる画像データを、端末装置109から図1のデータセンタ100内のセンタサーバ101に送信することができる。センタサーバ101では、インターネット通信部203が、端末装置109からインターネット114(図1参照)を介して上述の画像データを受信し、生長状態監視データ生成部204に出力する。ここで、例えば、ユーザが育成する植物に、二次元コード又はICチップなどが配置され、これらの情報に基づき端末装置109が植物を識別してもよい。また、例えば、植物には、基準値となる十字マーカーシールが貼り付けられている。生長状態監視データ生成部204は、入力した画像データ上で、この十字マーカーシールの位置を過去の画像データと最新の画像データとで重ね合わせ、画像間の差分を自動的に数値化することにより、植物の伸長量や茎径(後述する図7の項目40や41)を自動的に取得することができる。生長状態監視データ生成部204は、その取得した数値を、端末装置109に表示されている入力フォームの該当する入力項目に反映させる。   Furthermore, an individual user captures an image of a plant with the camera 110 (see FIG. 1) incorporated in the terminal device 109 by touching a “photograph” button (not shown) on the display, and the image is obtained by the imaging. The image data can be transmitted from the terminal device 109 to the center server 101 in the data center 100 of FIG. In the center server 101, the Internet communication unit 203 receives the above-described image data from the terminal device 109 via the Internet 114 (see FIG. 1), and outputs the image data to the growth state monitoring data generation unit 204. Here, for example, a two-dimensional code or an IC chip may be arranged on a plant grown by the user, and the terminal device 109 may identify the plant based on such information. Further, for example, a cross marker seal serving as a reference value is attached to the plant. The growth state monitoring data generation unit 204 superimposes the position of the cross marker sticker on the input image data with the past image data and the latest image data, and automatically digitizes the difference between the images. , The amount of extension of the plant and the stem diameter (items 40 and 41 in FIG. 7 described later) can be automatically acquired. The growth state monitoring data generation unit 204 reflects the acquired numerical value on the corresponding input item of the input form displayed on the terminal device 109.

以上のような手段を用いることにより、ユーザは、自身が育成する植物の生長の状態を、容易に記録することができる。個別のユーザが端末装置109上で、特には図示しない記録終了を示すボタンにタッチすると、入力フォームに入力された内容が、センタサーバ101に送信される。センタサーバ101では、インターネット通信部203が、端末装置109からインターネット114(図1参照)を介して上述の入力フォームのデータを受信し、生長状態監視データ生成部204に出力する。生長状態監視データ生成部204は、取得した入力フォームのデータに基づいて、個別監視データ記憶部210上の、端末装置109を操作するユーザに対応する生長状態監視データ(後述する図7を参照)の内容を更新する。   By using the means as described above, the user can easily record the state of the growth of the plant he / she grows. When an individual user touches a button (not shown) indicating the end of recording on the terminal device 109, the content input to the input form is transmitted to the center server 101. In the center server 101, the Internet communication unit 203 receives data of the above-described input form from the terminal device 109 via the Internet 114 (see FIG. 1), and outputs the data to the growth state monitoring data generation unit 204. The growth state monitoring data generation unit 204 is based on the acquired input form data, and the growth state monitoring data corresponding to the user operating the terminal device 109 on the individual monitoring data storage unit 210 (see FIG. 7 described later). Update the contents of

図2における収穫/収益データ受信部205の動作について、以下に説明する。一般に、個別のユーザが栽培した植物は、JA(農業協同組合)等に出荷され、そこで選果機により、大きさ、糖度、色が判定されて、S及びA(特急)、B及びC(1級)等のランク付けがされ、ランク毎の収穫量が算出される。例えば、S又はAクラスのものは、有名デパートなどで扱ってもらえるが、Cクラスだとスーパー等でも扱ってもらえなくて、加工品の原材料になってしまう。さらに、選果機に接続される電算システムにより、出荷時期での市場価格(市況情報)によって、S、A、B、Cの各ランクの値段が判定され、ランク毎の収益が算出される。収穫/収益データ受信部205は、このようにして選果機システムにて算出されたランク毎の収穫量や収益を、インターネット又は専用線ネットワークを介して受信し、生長状態監視データの一部として監視データ記憶部214に取り込む。   The operation of the harvest / revenue data receiving unit 205 in FIG. 2 will be described below. Generally, plants grown by individual users are shipped to JA (Agricultural Cooperatives) etc., where the size, sugar content and color are determined by a fruit selection machine, S and A (express), B and C (B 1st grade) and the like, and the yield for each rank is calculated. For example, the S or A class can be handled by a famous department store, but the C class cannot be handled by a supermarket or the like, and becomes a raw material for a processed product. Furthermore, the price of each rank of S, A, B, and C is determined by the market price (market information) at the shipping time by the computer system connected to the fruit chooser, and the revenue for each rank is calculated. The harvest / revenue data receiving unit 205 receives the yield and profit for each rank calculated in this way by the fruit selection system via the Internet or a dedicated network, and as a part of the growth state monitoring data. The data is taken into the monitoring data storage unit 214.

図4から図7は、図2のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214に記憶されるデータ群のデータ構成例を示す図であり、図4から図6はセンサ監視データのデータ構成例を示す図、図7は生長状態監視データのデータ構成例を示す図である。   FIGS. 4 to 7 are diagrams showing an example of the data configuration of data groups stored in the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of FIG. 2, and FIGS. 4 to 6 are data configuration examples of sensor monitoring data. FIG. 7 is a view showing an example of the data configuration of the growth state monitoring data.

まず、図4に示されるNO(項目番号)が1から5のセンサ監視データは、外気管理項目であり、図1のハウス103に設けられた環境センサ106から自動的に取得され、又は図2のセンタサーバ101内のセンサ監視データ受信部201によって受信された環境センサ106の値から演算によって算出される。   First, the sensor monitoring data of NO (item number) 1 to 5 shown in FIG. 4 is an external air management item, and is automatically acquired from the environment sensor 106 provided in the house 103 of FIG. The value of the environmental sensor 106 received by the sensor monitoring data reception unit 201 in the center server 101 is calculated by calculation.

図4及び図5に示されるNOが6から11のセンサ監視データは、施設内管理項目であり、図1のハウス103に設けられた環境センサ106から自動的に取得され、又は図2のセンタサーバ101内のセンサ監視データ受信部201によって受信された環境センサ106の値から演算によって算出される。   The sensor monitoring data of NOs 6 to 11 shown in FIGS. 4 and 5 are in-facility management items, and are automatically acquired from the environment sensor 106 provided in the house 103 of FIG. 1 or the center of FIG. The value is calculated by calculation from the value of the environment sensor 106 received by the sensor monitoring data reception unit 201 in the server 101.

次に、図6に示されるNOが12から27のセンサ監視データは、養液管理項目であり、図1のハウス103内に設けられた環境センサ106から自動的に取得される。
次に、図7に示されるNOが28から68の生長状態監視データのうち28から39のデータは、前述した図2の収穫/収益データ受信部205によって選果機システムから自動的に取得されるデータ群であり、個別のユーザにより育成された植物の収穫や収益を示す項目群である。
Next, the sensor monitoring data of NO 12 to 27 shown in FIG. 6 is a nutrient solution management item and is automatically acquired from the environmental sensor 106 provided in the house 103 of FIG.
Next, the data of 28 to 39 among the growth state monitoring data of NO of 28 to 68 shown in FIG. 7 is automatically acquired from the fruit selection system by the harvest / revenue data receiving unit 205 of FIG. Data group, which is an item group indicating harvest and return of plants grown by individual users.

また、図7に示されるNOが40から68の生長状態監視データは、前述した端末装置109内の生長状態記録部301(図3参照)及びセンタサーバ101内の生長状態監視データ生成部204(図2参照)によって半自動で生成されるデータ群であり、ユーザによる植物の生育における生長の状態を示す項目群である。   Further, as shown in FIG. 7, the growth status monitoring data of NOs 40 to 68 are the growth status recording unit 301 (see FIG. 3) in the terminal device 109 described above and the growth status monitoring data generation unit 204 in the center server 101 (see FIG. It is a data group generated semi-automatically according to FIG. 2), and is a group of items indicating the state of growth in the growth of plants by the user.

以上のように、本実施形態では、監視データ記憶部214に記憶させる監視データ群として、本出願人が前述した特許文献4で開示した個別センサ監視データ(個別センサメッセージ)に加えて、生長状態監視データが管理される。即ち、作物生産の重要要素として、自然環境やハウス103内の環境等のセンサ監視データに加えて、総収穫量、積算総収穫量、昨年度・積算総収穫量、平均果重、廃棄量、伸長量、茎径、葉の長さ、葉の枚数、開花花房の高さ、開花段数、着果段数、収穫段数、新規着果数、新規収穫果数、現着果数、栽植密度等の、植物の生育において重要な生長の状態の監視項目が管理される。このとき、本実施形態では、個別センサ監視データについては、本出願人が前述した特許文献4で開示した技術により日単位で自動的に取得することができる。また、生長状態監視データについても、前述した端末装置109内の生長状態記録部301(図3参照)及びセンタサーバ101内の生長状態監視データ生成部204(図2参照)によって半自動で生成、取得することができる。   As described above, in this embodiment, as the monitoring data group to be stored in the monitoring data storage unit 214, in addition to the individual sensor monitoring data (individual sensor message) disclosed in Patent Document 4 described above by the present applicant, Monitoring data is managed. That is, in addition to sensor monitoring data such as natural environment and environment in the house 103 as an important factor of crop production, total harvest amount, cumulative total harvest amount, last year and cumulative total harvest amount, average fruit weight, waste amount, growth Amount, stem diameter, leaf length, number of leaves, height of flowering flower bunch, number of flowering trays, number of fruiting trays, number of harvesting trays, number of new fruits, number of newly harvested fruits, number of fresh fruits, planting density etc., Monitoring items for growth conditions important in plant growth are managed. At this time, in the present embodiment, the individual sensor monitoring data can be automatically acquired on a daily basis by the technique disclosed in Patent Document 4 described above by the present applicant. The growth state monitoring data is also generated and acquired semi-automatically by the above-described growth state recording unit 301 (see FIG. 3) in the terminal device 109 and the growth state monitoring data generation unit 204 (see FIG. 2) in the center server 101. can do.

監視データ記憶部214に記憶された個別のユーザに対応するこれらのセンサ監視データ及び生長状態監視データを、監視データ記憶部214に記憶された共有されるユーザの生長状態監視データと比較することにより、個別のユーザにおける植物の生育のプロセスをより精度良く評価することが可能となる。即ち、プロ農家と新規就農者の植物状態・環境状態・収穫量・コスト・売上・利益・農薬量・施肥量養液量を相対的に比較し、プロとの差分抽出・分析・改善ポイントの絞り込み・改善方針決めを可視化比較するための業界標準となるテンプレートフォーマットを提供することが可能となる。また、部会・団体内の品質向上・収量拡大・技能強化促進を目的に、植物状態・環境状態・収穫量・コスト・売上・利益・農薬量・施肥量、養液量を各々にグループ内評点基準を設け、評価点によるグループ内腕前ランキングや年度毎の偏差値比較による全体能力状態確認に利用することが可能となる。   By comparing these sensor monitoring data and growth state monitoring data corresponding to individual users stored in the monitoring data storage unit 214 with the growth status monitoring data of the shared user stored in the monitoring data storage unit 214 It becomes possible to evaluate the process of plant growth in an individual user with higher accuracy. That is, relative comparison between the plant condition, environmental condition, harvest amount, cost, sales, profit, agrochemical amount, fertilization amount and nutrient solution amount of professional farmers and new farmers, and differential extraction with professional, analysis and improvement points It becomes possible to provide an industry standard template format for visualizing and comparing refinement and improvement policy decisions. In addition, for the purpose of quality improvement, yield expansion, skill enhancement promotion in sectional meetings, groups, plant condition, environmental condition, harvest amount, cost, sales, profit, pesticide amount, fertilization amount, nutrient solution amount, respectively, in-group score It is possible to set a standard and use it to check the overall ability status by ranking the inner arm of the group based on evaluation points and comparing deviation values for each year.

更に、本実施形態では、その比較結果から、制御機器シーケンス記憶部215に記憶された共有されるユーザの制御機器シーケンスを、本出願人が前述した特許文献4で開示した制御機器シーケンスの移入、編集機能を用いることにより、制御機器シーケンス記憶部215に記憶された個別のユーザに対応する制御機器シーケンスの内容に反映させることにより、個別のユーザがより最適な植物の生育管理を容易に行うことが可能となる。   Further, in the present embodiment, from the comparison result, the shared control device sequence of the user stored in the control device sequence storage unit 215 is transferred to the control device sequence disclosed in Patent Document 4 described above by the applicant. By using the editing function, each user can easily manage the optimal plant growth by reflecting the contents of the control device sequence corresponding to the individual user stored in the control device sequence storage unit 215. Is possible.

図8は、データセンタ100のセンタサーバ101内の予測部211及びグラフ生成部206の機能に対応する予測処理及びグラフ生成処理の例を示すフローチャートである。この処理は、センタサーバ101を構成するCPU(中央演算処理装置)がメモリに記憶された予測処理プログラム(グラフ生成処理プログラム)を実行する動作である(後述する図13のハードウェア構成を参照)。この処理は、例えば、ユーザが自身の端末装置109の「グラフ生成」ボタン(図1参照)にタッチすることにより起動される。   FIG. 8 is a flowchart showing an example of prediction processing and graph generation processing corresponding to the functions of the prediction unit 211 and the graph generation unit 206 in the center server 101 of the data center 100. This processing is an operation in which a CPU (central processing unit) configuring the center server 101 executes a prediction processing program (graph generation processing program) stored in the memory (see the hardware configuration of FIG. 13 described later) . This process is activated, for example, by the user touching the "graph generation" button (see FIG. 1) of his or her terminal device 109.

まず、個別のユーザのセンサ監視データ(センサ情報)及び生長状態監視データが図2のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214から読み込まれる(ステップS801)。なお、後述するデータマイニング情報取得工程(S803)が省略される場合には、代わりとして、共有されるユーザのセンサ監視データ及び生長状態監視データも図2のセンタデータベース102内の監視データ記憶部214から読み込まれるとよい。   First, sensor monitoring data (sensor information) and growth status monitoring data of individual users are read from the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of FIG. 2 (step S801). When the data mining information acquisition step (S803) described later is omitted, instead, the shared user sensor monitoring data and the growth state monitoring data are also stored in the monitoring data storage unit 214 in the center database 102 of FIG. Should be read from

また、個別のユーザに対応するハウス103の制御機器のパフォーマンス情報が図2のセンタデータベース102内のパフォーマンス情報記憶部216から読み込まれる(ステップS802)。   Further, performance information of control devices of the house 103 corresponding to individual users is read from the performance information storage unit 216 in the center database 102 of FIG. 2 (step S802).

また、データマイニング情報が図2のセンタデータベース102内のデータマイニング情報記憶部218から読み込まれる(ステップS803)。
また、気象予測情報が図2のセンタデータベース102内の気象予測情報記憶部217から読み込まれる(ステップS804)。
Further, the data mining information is read from the data mining information storage unit 218 in the center database 102 of FIG. 2 (step S803).
Further, the weather forecast information is read from the weather forecast information storage unit 217 in the center database 102 of FIG. 2 (step S804).

次に、図2の予測部211は、パフォーマンス情報、センサ情報、及び気象予測情報に基づき、制御機器を稼動させた場合のハウス103の状態を予測する(ステップS805)。このハウス状態103の予測は、例えば、後述する図10のグラフに示すように、暖房機17を制御機器として用いる場合の温度の予測であれば、図1に示す天高1、間口2、奥行き3等のハウス103の大きさや形状に関する情報、及び暖房機17の最大出力等の性能に関する情報に基づき、暖房機17をある設定(例えばユーザが予め決定した設定)或いは複数パターンの設定で稼働させた場合に環境センサ106から得られる温度6がどのように変化するかを予測する。また、気象予測情報による今後の外気温変化の情報も踏まえて温度変化を予測するとよい。或いは、予測部211は、時間と季節の情報にも基づいて、時間別或いは日別の温度変化を予測してもよい。なお、予測部211は、ハウス103の状態として、温度に限らず、炭酸ガス濃度、湿度、土壌水運、溶存酸素、水耕栽培における水量などの状態を予測してもよい。   Next, the prediction unit 211 in FIG. 2 predicts the state of the house 103 when the control device is operated, based on the performance information, the sensor information, and the weather prediction information (step S805). The prediction of the house state 103 is, for example, as shown in the graph of FIG. 10 described later, if the temperature is predicted when the heater 17 is used as a control device, the sky height 1, the frontage 2, and the depth shown in FIG. Based on the information on the size and shape of the house 103 such as 3rd grade and the information on the performance such as the maximum output of the heater 17, the heater 17 is operated with a certain setting (for example, a setting previously determined by the user) or a plurality of patterns. The temperature 6 obtained from the environmental sensor 106 is predicted to change. In addition, it is preferable to predict the temperature change based on the information of the future outside air temperature change by the weather prediction information. Alternatively, the prediction unit 211 may predict a temperature change for each hour or day based on time and season information. The prediction unit 211 may predict, as the state of the house 103, not only the temperature but also states such as carbon dioxide gas concentration, humidity, soil water transport, dissolved oxygen, and the amount of water in hydroponic culture.

また、予測部211は、予測されるハウス103の状態を、データマイニング情報により得られる状態又は共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出するとよい。共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等は、本出願人が開示した前述した特許文献4の特許出願に記載されているように、制御機器に対する制御機器シーケンス(一連の制御シーケンスに対応する個別制御機器シーケンスメッセージ群)を記憶した物理媒体により又は電子的に構成されるセッティングカード(トレーディングカード)から取得してもよい。なお、制御機器として、肥料又は農薬等を散布する装置が用いられる場合には、制御機器の設定状態として、肥料又は農薬等の散布量や散布タイミングなどが算出されることになる。   The prediction unit 211 may calculate a setting state of the control device that brings the predicted state of the house 103 close to a state obtained from data mining information or a state obtained from sensor monitoring data corresponding to a shared user. . As described in the above-mentioned patent application disclosed in Patent Document 4 disclosed by the applicant, the sensor monitoring data corresponding to the shared user is a control device sequence for the control device (individually corresponding to a series of control sequences). The control device sequence messages may be acquired from a physical medium storing the information or from an electronically configured setting card (trading card). In addition, when the apparatus which sprays a fertilizer or an agricultural chemical, etc. is used as a control apparatus, the application amount, application timing, etc. of a fertilizer, an agricultural chemical, etc. will be calculated as a setting state of a control apparatus.

次に、図2のグラフ生成部206は、予測部211が予測するハウス103の状態を、制御機器(例えば暖房機17)の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成し(ステップS806)、端末装置109に送信する(ステップS807)。このグラフは、例えば、図10に示すように、共有されるユーザのセンサ情報から得られる温度又はデータマイニング情報により得られる温度である「実績の温度数値」と、上述の予測部211により得られる「温度推移予測」と、温度に関連する制御機器の一例である「暖房機の設定」及び「天窓12の設定」と、を含む。グラフにおける左右は、右にいくほど時間が進むことを表し、グラフにおける上下は、上にいくほど温度が高くなることを表す。このようにグラフ生成部206は、予測部211が予測するハウス103の状態(温度推移予測)を、制御機器である暖房機17及び天窓12の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成する。   Next, the graph generation unit 206 in FIG. 2 generates a graph representing the state of the house 103 predicted by the prediction unit 211 in the same time series together with the setting state of the control device (for example, the heater 17) (step S806). , And transmits to the terminal device 109 (step S807). For example, as shown in FIG. 10, this graph is obtained by the above-described prediction unit 211, "a temperature value of actual results" which is a temperature obtained from shared user sensor information or a temperature obtained from data mining information “Temperature transition prediction” and “setting of heater” and “setting of skylight 12”, which are examples of control devices related to temperature, are included. The left and right in the graph indicate that the time advances as it goes to the right, and the upper and lower in the graph indicate that the temperature rises as it goes up. Thus, the graph generation unit 206 generates a graph representing the state of the house 103 (temperature transition prediction) predicted by the prediction unit 211 in the same time series together with the setting states of the heater 17 and the skylight 12 as control devices. .

なお、図10のグラフの例では、天窓12は、数字が多くなるほど開放面積が多くなる開度1〜5の5段階に変化する。また、暖房機17は、OFF及びONに変化するが、設定温度や稼動状態の大小の変化が表されてもよい。また、グラフ内の「温度は○時に○度になります」などの表示は、温度などの設定がなされた場合にユーザに通知する表示の一例である。   In the example of the graph of FIG. 10, the skylight 12 changes in five stages of opening 1 to 5 where the open area increases as the number increases. Moreover, although the heater 17 changes to OFF and ON, the magnitude | size change of preset temperature and an operating state may be represented. Further, a display such as “the temperature is turned to 度 degrees when ○ at time」 ”in the graph is an example of a display notified to the user when the temperature or the like is set.

グラフ生成部206は、端末装置109に送信したグラフにおいて制御機器の設定状態の表示部分の位置をユーザの操作(例えば、ドラッグアンドドロップ)により変更されることで、制御機器の設定変更の操作を受け付けるようにしてもよい。例えば、図10の例では、天窓の設定又は暖房機の設定を表す線の位置をユーザが端末装置109においてドラッグアンドドロップにより変更することで、この操作をグラフ生成部206が受け付け、予測部211による再度の予測や上述の制御機器シーケンスに基づく制御に反映させてもよい。ユーザの操作を受け付けるためには、図10のグラフが端末装置109のディスプレイにおける上部に表示され、設定変更の操作が行われる操作部分が端末装置109のディスプレイにおける下部に表示されるなど、操作部分がグラフとは別の部分にあってもよい。   The graph generation unit 206 changes the position of the display portion of the setting state of the control device in the graph transmitted to the terminal device 109 by the user's operation (for example, drag and drop), thereby performing the operation of changing the setting of the control device. You may make it accept. For example, in the example of FIG. 10, the user changes the position of the line representing the setting of the skylight or the setting of the heater by the drag and drop in the terminal device 109, and the graph generating unit 206 receives this operation. It may be reflected in the control based on the re-prediction or the above-described control device sequence. In order to receive the user's operation, the graph in FIG. 10 is displayed on the upper part of the display of the terminal device 109, and the operation part on which the setting change operation is performed is displayed on the lower part of the display of the terminal device 109 May be in another part of the graph.

なお、上述の図10のグラフに関して、実績の温度数値を、図11に示すように、例えば、時間が進むほど温度が高くなる(右上がりの直線)という全体の傾向に合わせて、この傾向との差分を塗りつぶして強調表示するようにグラフ生成部206によってグラフが生成されてもよい。なお、全体の傾向は、温度変化の少ない時間帯では、時間が進んでも温度が変わらないこともあり得る。この場合、温度変化のない左右に延びる直線との差分を塗りつぶして強調表示するとよい。   With regard to the graph of FIG. 10 described above, the actual temperature numerical value is, for example, as shown in FIG. 11, in line with the overall tendency that the temperature rises (the straight line rising to the right) as time progresses. A graph may be generated by the graph generation unit 206 so as to fill and highlight the differences. In addition, the whole tendency may be that the temperature does not change even if time passes in the time zone where the temperature change is small. In this case, it is good to fill in and highlight the difference with the straight line extended to the left and right without a temperature change.

また、予測部211は、予測されるハウス103の状態を、長期(複数日、複数週、又は複数月)に亘って、データマイニング情報により得られる状態又は共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出してもよい。更には、図12に示すように、端末装置109に表示される設定画面で、収量の優先度合い、品質の優先度合い、出荷時期などの設定を受け付け、予測部211が、長期に亘る予測及び制御機器の自動制御を行わせてもよい。   In addition, the prediction unit 211 determines the state of the house 103 to be predicted over the long term (multiple days, multiple weeks, or multiple months), the sensor monitoring data corresponding to the state obtained by the data mining information or the shared user. It is also possible to calculate the setting state of the control device that brings it close to the state obtained from the above. Furthermore, as shown in FIG. 12, on the setting screen displayed on the terminal device 109, the setting of priority of yield, priority of quality, shipping time, etc. is accepted, and the prediction unit 211 performs long-term prediction and control Automatic control of the device may be performed.

例えば、予測部211は、収量や品質を優先させる場合には、収量又は品質の優れた他の共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。また、予測部211は、出荷時期を早める場合には、集荷時期の早い他の共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。或いは、上述のデータマイニングを行う装置が、収量又は品質の優れた状態や集荷時期の早い状態に近づける制御機器の設定状態をデータマイニング情報から得てもよい。   For example, when giving priority to yield or quality, the predicting unit 211 calculates a setting state of the control device that is close to a state obtained from sensor monitoring data or the like corresponding to another shared user with excellent yield or quality. . Further, when the shipping time is advanced, the prediction unit 211 calculates the setting state of the control device that is close to the state obtained from the sensor monitoring data corresponding to other shared users whose collection time is early. Alternatively, the device that performs the above-described data mining may obtain, from the data mining information, the setting state of the control device that brings the state of excellent yield or quality or the state of early collection time closer.

上述のように予測部211が上述の制御機器の自動制御を行うことで、データセンタ100が設置される国とは異なる外国のハウス103における制御機器の自動制御等を、ノウハウである共有されるユーザのセンサ情報や制御機器の設定情報を流出させずに、且つ外国の環境にセンサ情報や気象予測情報等に基づいて合わせながら、行うことができる。なお、図12に示す設定画面において、コストをかける度合い、病害を抑えるレベルなどの他の要素が設定されてもよい。   As described above, the prediction unit 211 performs automatic control of the above-described control device, so that automatic control of the control device in a foreign house 103 different from the country in which the data center 100 is installed is shared as know-how. This can be done while matching with the foreign environment based on the sensor information, the weather forecast information, etc. without flowing out the sensor information of the user and the setting information of the control device. In the setting screen illustrated in FIG. 12, other elements such as a cost level and a level for suppressing disease may be set.

予測部211がこのような算出を行う場合、図12の右上のグラフに示すように、予測される温度及び炭酸ガス濃度や暖房機17及び天窓12の設定状態のグラフを、ユーザの操作に基づきグラフ生成部206が端末装置109に表示させてもよい。また、予測部211は、図12の右下の表に示すように、暖房機17、炭酸ガス発生機(光合成促進機)などの制御機器の設定状態を、上述のように、ユーザの操作に基づき例えば日別に端末装置109に表示させてもよい。   When the prediction unit 211 performs such a calculation, as shown in the graph on the upper right of FIG. 12, the graph of the predicted temperature and carbon dioxide gas concentration and the setting state of the heater 17 and the skylight 12 is based on the user's operation. The graph generation unit 206 may cause the terminal device 109 to display. Further, as shown in the table on the lower right of FIG. 12, the prediction unit 211 sets the setting state of the control device such as the heater 17 and the carbon dioxide gas generator (photosynthesis accelerator) to the user's operation as described above. For example, it may be displayed on the terminal device 109 on a daily basis.

また、図11に示すように、「温度推移予測」を「実績の温度数値」に近づける制御機器の設定が予測部211により算出される場合、この自動補正の情報を、データマイニングを行う装置に送信し、データマイニング情報により得られるハウス103の状態をより的確なものとなるように当該装置に自己学習させるとよい。また、当該装置には、植物の栽培手法の様々な文献を、AIを利用し最適な栽培方法を学習させ、データマイニング情報に反映するとよい。なお、市場動向や市況から予測部211が出荷時期を計算し出荷時期を制御させてもよい。   Further, as shown in FIG. 11, when the setting of the control device for calculating “temperature transition prediction” closer to “actual temperature numerical value” is calculated by the prediction unit 211, the information of this automatic correction is used as an apparatus for data mining. It is good to let the said apparatus self-learn so that it may transmit and the state of the house 103 obtained by data mining information may become more exact. Moreover, it is good to make the said apparatus learn various cultivation methods of a plant about an optimal cultivation method using AI, and it is good to reflect it on data mining information. The forecasting unit 211 may calculate the shipping time and control the shipping time based on market trends and market conditions.

図13は、本実施形態による図2のブロック図で示されるデータセンタ100のシステムを実現可能なハードウェアシステムの構成図である。
図13に示されるコンピュータは、CPU1301、メモリ1302、入力装置1303、出力装置1304、外部記憶装置1305、可搬記録媒体1309が挿入される可搬記録媒体駆動装置1306、及び通信インタフェース1307を有し、これらがバス1308によって相互に接続された構成を有する。図13に示される構成は上記システムを実現できるコンピュータの一例であり、そのようなコンピュータはこの構成に限定されるものではない。
FIG. 13 is a block diagram of a hardware system that can realize the system of the data center 100 shown in the block diagram of FIG. 2 according to the present embodiment.
The computer shown in FIG. 13 includes a CPU 1301, a memory 1302, an input device 1303, an output device 1304, an external storage device 1305, a portable recording medium driving device 1306 into which a portable recording medium 1309 is inserted, and a communication interface 1307. , These are connected to each other by a bus 1308. The configuration shown in FIG. 13 is an example of a computer that can realize the above system, and such a computer is not limited to this configuration.

CPU1301は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ1302は、プログラムの実行、データ更新等の際に、外部記憶装置1305(或いは可搬記録媒体1309)に記憶されているプログラム又はデータを一時的に格納するRAM等のメモリである。CPU1301は、プログラムをメモリ1302に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。   The CPU 1301 controls the entire computer. The memory 1302 is a memory such as a RAM that temporarily stores a program or data stored in the external storage device 1305 (or the portable storage medium 1309) when executing a program, updating data, or the like. The CPU 1301 performs overall control by reading a program into the memory 1302 and executing the program.

入出力装置1303は、ユーザによるキーボードやマウス等による入力操作を検出し、その検出結果をCPU1301に通知し、CPU1301の制御によって送られてくるデータを表示装置や印刷装置に出力する。   The input / output device 1303 detects an input operation by a user using a keyboard, a mouse, or the like, notifies the CPU 1301 of the detection result, and outputs data transmitted under the control of the CPU 1301 to a display device or a printing device.

外部記憶装置1305は、例えばハードディスク記憶装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。
可搬記録媒体駆動装置1306は、光ディスクやSDRAM、コンパクトフラッシュ(登録商標)等の可搬記録媒体1309を収容するもので、外部記憶装置1305の補助の役割を有する。
The external storage device 1305 is, for example, a hard disk storage device. It is mainly used for storing various data and programs.
The portable recording medium driving device 1306 accommodates a portable recording medium 1309 such as an optical disk, SDRAM, or Compact Flash (registered trademark), and has an auxiliary role for the external storage device 1305.

通信インタフェース1307は、例えばLAN(ローカルエリアネットワーク)又はWAN(ワイドエリアネットワーク)の通信回線を接続するための装置である。これらのネットワークは、図1の携帯電話回線113及びインターネット114に対応する。   The communication interface 1307 is a device for connecting a communication line of, for example, a LAN (local area network) or a WAN (wide area network). These networks correspond to the mobile phone line 113 and the Internet 114 of FIG.

本実施形態によるシステムは、図2のブロック図と、図8のフローチャート等で実現される機能を搭載したプログラムをCPU1301が実行することで実現される。そのプログラムは、例えば外部記憶装置1305や可搬記録媒体1309に記録して配布してもよく、或いは通信インタフェース1307によりネットワークから取得できるようにしてもよい。   The system according to the present embodiment is realized by the CPU 1301 executing a program equipped with the functions realized by the block diagram of FIG. 2 and the flowchart of FIG. The program may be recorded and distributed in, for example, the external storage device 1305 or the portable recording medium 1309, or may be obtained from the network by the communication interface 1307.

以上説明した実施の形態では、生育管理装置の一例であるデータセンタ100(図2参照)は、農作物が育成されるハウス103(図1参照)に設置される暖房機17等の制御機器がハウス103において発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部210と、ハウス103に設置されるセンサが検出するセンサ情報の一例である、各制御機器のセンサ出力や環境センサ106からの各種センサ出力を取得するセンサ監視データ受信部(センサ情報取得部の一例)201と、少なくともパフォーマンス情報及びセンサ情報に基づき、制御機器を稼動させた場合のハウス103の状態を予測する予測部211と、を備える。そのため、制御機器がハウス103において発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報及びハウス103に設置されるセンサが検出するセンサ情報に基づきハウス103の状態を予測することができる。これにより、それぞれのハウス103に則した的確な制御を行うことができる。   In the embodiment described above, in the data center 100 (see FIG. 2) which is an example of the growth management apparatus, control devices such as the heater 17 installed in the house 103 (see FIG. 1) where crops are grown are A performance information acquisition unit 210 that acquires performance information representing performance that can be performed in 103, and various types of sensor output from control devices and environment sensors 106 as an example of sensor information detected by a sensor installed in the house 103 A sensor monitoring data reception unit (an example of a sensor information acquisition unit) 201 that acquires a sensor output; and a prediction unit 211 that predicts the state of the house 103 when the control device is operated based on at least performance information and sensor information; Is provided. Therefore, the state of the house 103 can be predicted based on the performance information indicating the performance that the control device can exhibit in the house 103 and the sensor information detected by the sensor installed in the house 103. In this way, accurate control can be performed according to each house 103.

また、本実施の形態では、データセンタ100は、気象予測情報を取得する気象予測情報取得部212を更に備え、予測部211は、少なくとも、パフォーマンス情報、センサ情報、及び気象予測情報に基づき、ハウス103の状態を予測する。そのため、より正確にハウス103の状態を予測することができる。   In the present embodiment, the data center 100 further includes a weather prediction information acquisition unit 212 that acquires weather prediction information, and the prediction unit 211 is based on at least performance information, sensor information, and weather prediction information. Predict the state of 103. Therefore, the state of the house 103 can be predicted more accurately.

また、本実施の形態では、データセンタ100は、予測部211が予測するハウス103の状態を、制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフ(図10及び図11参照)を生成するグラフ生成部206を更に備える。そのため、ユーザが直感的にハウス103の状態を認識することができる。   In the present embodiment, the data center 100 generates a graph (see FIGS. 10 and 11) that represents the state of the house 103 predicted by the prediction unit 211 in the same time series together with the setting state of the control device. The generation unit 206 is further provided. Therefore, the user can intuitively recognize the state of the house 103.

また、本実施の形態では、グラフ生成部206は、グラフにおいて制御機器の設定状態の表示部分の位置をユーザの操作により変更されることで、制御機器の設定変更の操作を受け付ける。これにより、ユーザの利便性を向上させることができる。   In the present embodiment, the graph generation unit 206 accepts an operation for changing the setting of the control device by changing the position of the display portion of the setting state of the control device in the graph by a user operation. Thereby, the convenience of the user can be improved.

また、本実施の形態では、予測部211は、予測されるハウス103の状態を、共有されるユーザに対応するセンサ情報(或いは、更に制御機器の設定状態)から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。そのため、予測されるハウス103の状態を所望の状態に近づけることができる。   Further, in the present embodiment, the prediction unit 211 is a control device that brings the predicted state of the house 103 closer to the state obtained from the sensor information (or the setting state of the control device) corresponding to the shared user. Calculate the setting status. Therefore, the predicted state of the house 103 can be brought close to a desired state.

また、本実施の形態では、データセンタ100は、複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報を少なくとも含む情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を取得するデータマイニング情報取得部213を更に備え、予測部211は、予測されるハウス103の状態を、データマイニング情報により得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。そのため、予測されるハウス103の状態を所望の状態に近づけることができる。   In the present embodiment, the data center 100 includes a data mining information acquisition unit 213 that acquires data mining information obtained by data mining information including at least sensor information of a plurality of users and setting information of control devices. In addition, the prediction unit 211 calculates a setting state of the control device that brings the predicted state of the house 103 close to the state obtained from the data mining information. Therefore, the predicted state of the house 103 can be brought close to a desired state.

12 天窓(天窓開閉装置)
13 カーテン(カーテン開閉装置)
14 遮光カーテン(遮光カーテン開閉装置)
15 循環扇
16 炭酸ガス発生機
17 暖房機
18 ミスト発生器
19 除湿機
20 加湿器
21 その他の補助温調機器
100 データセンタ
101 センタサーバ
102 センタデータベース
103 ハウス(圃場)
104 センサ制御装置
105 制御盤装置
106 環境センサ
109 端末装置
110 カメラ
111 マイク
113 携帯電話回線
114 インターネット
201 センサ監視データ受信部
202 制御機器シーケンス送信部
203 インターネット通信部
204 生長状態監視データ生成部
205 収穫/収益データ受信部
206 グラフ生成部
207 制御機器シーケンス移入部
208 制御機器シーケンスダウンロード部
209 制御機器シーケンスアップロード部
210 パフォーマンス情報取得部
211 予測部
212 気象予測情報取得部
213 データマイニング情報取得部
214 監視データ記憶部
215 制御機器シーケンス記憶部
216 パフォーマンス情報記憶部
217 気象予測情報記憶部
218 データマイニング情報記憶部
301 生長状態記録部
302 制御機器情報表示部
303 環境センサ情報表示部
304 グラフ表示部
305 制御機器シーケンス移入指示部
306 制御機器シーケンス編集部
901 制御機器シーケンスメッセージ受信部
902 制御機器シーケンスメッセージ記憶部
903 制御機器シーケンス実行部
904 制御機器駆動指示部
12 Skylight (skylight opening and closing device)
13 Curtain (curtain opening and closing device)
14 Shading curtain (shading curtain opening and closing device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 15 Circulation fan 16 Carbon dioxide generator 17 Heater 18 Mist generator 19 Dehumidifier 20 Humidifier 21 Other auxiliary temperature control equipment 100 Data center 101 Center server 102 Center database 103 House (field)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 104 Sensor control apparatus 105 Control panel apparatus 106 Environmental sensor 109 Terminal apparatus 110 Camera 111 Microphone 113 Mobile phone line 114 Internet 201 Sensor monitoring data receiving part 202 Control apparatus sequence transmission part 203 Internet communication part 204 Growth condition monitoring data generation part 205 Harvest / Revenue data reception unit 206 Graph generation unit 207 Control equipment sequence import unit 208 Control equipment sequence download unit 209 Control equipment sequence upload unit 210 Performance information acquisition unit 211 Prediction unit 212 Weather forecast information acquisition unit 213 Data mining information acquisition unit 214 Monitored data storage Part 215 Control device sequence storage part 216 Performance information storage part 217 Weather forecast information storage part 218 Data mining information storage part 3 01 growth status recording unit 302 control device information display unit 303 environment sensor information display unit 304 graph display unit 305 control device sequence import instruction unit 306 control device sequence editing unit 901 control device sequence message reception unit 902 control device sequence message storage unit 903 control Device sequence execution unit 904 Control device drive instruction unit

Claims (6)

農作物が育成されるハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部と、
前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する予測部と、
前記予測部が予測する前記ハウスの状態を、前記制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成するグラフ生成部と、
を備え
前記グラフ生成部は、前記グラフにおいて前記制御機器の設定状態の表示部分の線の位置をユーザのグラフ上での操作により変更されることで、前記制御機器の設定変更の操作を受け付ける、
とを特徴とする生育管理装置。
A performance information acquisition unit that acquires performance information representing performance that can be exhibited in the house by a control device installed in the house where the crop is grown; and
A sensor information acquisition unit for acquiring sensor information detected by a sensor installed in the house;
A prediction unit that predicts the state of the house when the control device is operated based on at least the performance information and the sensor information;
A graph generation unit that generates a graph that represents the state of the house predicted by the prediction unit in the same time series as the setting state of the control device;
Equipped with a,
The graph generation unit accepts an operation for changing the setting of the control device by changing the position of the line of the display portion of the setting state of the control device in the graph by an operation on the user's graph.
Growth management device comprising a call.
気象予測情報を取得する気象予測情報取得部を更に備え、
前記予測部は、少なくとも、前記パフォーマンス情報、前記センサ情報、及び前記気象予測情報に基づき、前記ハウスの状態を予測する、
ことを特徴とする請求項1記載の生育管理装置。
A weather forecast information acquisition unit for acquiring weather forecast information;
The prediction unit predicts the state of the house based on at least the performance information, the sensor information, and the weather prediction information.
The growth management device according to claim 1, characterized in that:
前記予測部は、予測される前記ハウスの状態を、共有されるユーザに対応する前記センサ情報から得られる状態に近づける前記制御機器の設定状態を算出することを特徴とする請求項1又は2記載の生育管理装置。 The prediction unit, the state of the house to be predicted, according to claim 1, wherein calculating a setting state of the control device closer to the state obtained from the sensor information corresponding to the user to be shared Growth management equipment. 複数のユーザの前記センサ情報及び前記制御機器の設定情報を少なくとも含む情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を取得するデータマイニング情報取得部を更に備え、
前記予測部は、予測される前記ハウスの状態を、前記データマイニング情報により得られる状態に近づける前記制御機器の設定状態を算出することを特徴とする請求項1又は2記載の生育管理装置。
A data mining information acquisition unit for acquiring data mining information obtained by data mining information including at least the sensor information of the plurality of users and the setting information of the control device;
The prediction unit, the state of the house to be predicted, growth management apparatus according to claim 1, wherein calculating a setting state of the control device closer to the state obtained by the data mining information.
農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得し、
前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得し、
少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測
予測する前記ハウスの状態を、前記制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成し、
前記グラフにおいて前記制御機器の設定状態の表示部分の線の位置をユーザのグラフ上での操作により変更されることで、前記制御機器の設定変更の操作を受け付ける、
ことを特徴とする生育管理方法。
A control device installed in a house for cultivating agricultural products acquires performance information indicating performance that can be exhibited in the house,
Obtain sensor information detected by sensors installed in the house,
Based on at least the performance information and the sensor information, predicts the house state when is operated the control device,
Generating a graph that represents the state of the house to be predicted in the same time series as the setting state of the control device;
The operation of changing the setting of the control device is accepted by changing the position of the line of the display portion of the setting state of the control device in the graph by an operation on the user's graph.
Growth management method characterized by
農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得する機能と、
前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得する機能と、
少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する機能と、
予測する前記ハウスの状態を、前記制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成する機能と、
前記グラフにおいて前記制御機器の設定状態の表示部分の線の位置をユーザのグラフ上での操作により変更されることで、前記制御機器の設定変更の操作を受け付ける機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。
A function of acquiring performance information representing the performance that can be exhibited in the house by a control device installed in the house for growing crops;
A function of acquiring sensor information detected by a sensor installed in the house;
A function of predicting the state of the house when the control device is operated based on at least the performance information and the sensor information;
A function of generating a graph that represents the state of the house to be predicted in the same time series as the setting state of the control device;
A function of accepting an operation for changing the setting of the control device by changing the position of the line of the display portion of the setting state of the control device in the graph by an operation on the user's graph;
A program that causes a computer to realize the program.
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