JP6681048B2 - 穀物処理施設の運転補助システム、および、サテライト施設の自動運転制御方法 - Google Patents

穀物処理施設の運転補助システム、および、サテライト施設の自動運転制御方法 Download PDF

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Description

本発明は、穀物処理施設の運転制御技術に関する。
従来、特許文献１には、収穫機で収穫した後、収穫物を適切な搬送先に速やかに搬送する収穫物管理システムが開示されている。
農家から持ち込まれた籾を荷受して半乾燥までを行う複数のサテライト施設と、当該複数のサテライト施設の中央に設置して、半乾燥された籾を荷受して本乾燥までを行うターミナル施設と、を備えた穀物共同乾燥施設が知られている（例えば、下記特許文献１）。かかるサテライト施設およびターミナル施設には、施設ごとに少なくとも一人の作業員を常駐させて作業を行う必要があった。すなわち、ターミナル施設とサテライト施設との間は、何らかの通信網を介してつながれてはいるが、施設ごとに自ら律して機能する自律的群行動を行っているわけではない。このため、いずれの施設も無人化することはできなかった。
一方、近年では、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組み（Internet of Things、「ＩｏＴ」）が知られてきている。
非特許文献１によれば、「デンソーが世界各地のあらゆる工場にあらゆるモノがネットにつながる「ＩｏＴ」を導入する。設備の稼働状況などを即時に把握し分析できるようにすることで、生産性を３０％改善させる。…中略…モデル工場と同じ製品を作る国内外の工場をつなぎ、１８年には１３０ほどある全工場をつなぎたい。」との記載がある。
上記非特許文献１は、規範となるモデル工場と、このモデル工場と全く同じ製品を作る他の工場とを、インターネットを介して連携させることで、モデル工場に「右に倣え」として、群行動の監視を行う。その結果、他の工場での判断が不要となり、無人化が可能となる。
しかしながら、工業製品であれば、このようなＩｏＴ技術の採用（全く同じ製品を作ること）が容易であるが、出発原料の性状が日々刻々と変化する穀物処理施設（例えば、穀物共同乾燥調製施設、精米工場、食品工場など）においては、運転パラメータの設定に必要な情報（例えば、工場内の機械設定、設定者の技量、原料生産地等）を一義的に決定することができない。このため、人間の勘や経験に頼らざるを得ず、無人化することは困難であった。
特許第３３６２７３５号公報
横田佑介著、「そこが知りたい 広がるＩｏＴ、工場どう変わる？」、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２８（2016）年７月３日、日本経済新聞朝刊、［平成２８年７月６日検索］、インターネット ＜ＵＲＬ：http://www.nikkei.com/article/DGKKZO04393180S6A700C1TJC000/＞
本発明は、上記問題点に鑑み、出発原料の性状が日々刻々と変化する穀物処理施設（例えば、穀物共同乾燥調製施設、精米工場、食品工場など）においても、サテライト施設を無人化運転することを目的とする。
本発明の第１の形態によれば、穀物処理施設の運転補助システムが提供される。この運転補助システムは、モデル施設に搬入される第１の穀物の第１の特性と、第１の穀物がモデル施設で処理された際に使用されたモデル施設の第１の運転パラメータと、モデル施設で処理された後の第１の穀物の味覚について実測された指標値と、が対応付けられて記憶されるデータベースと、サテライト施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける受付部と、受け付けられた第２の特性と、データベースに蓄積された情報と、に基づいて、サテライト施設で第２の穀物を処理する際に使用される第２の運転パラメータを算出する算出部と、算出された第２の運転パラメータを、ネットワークを介してサテライト施設に提供する提供部と、を備える。
かかる運転補助システムによれば、モデル施設での処理実績に基づいて、サテライト施設のための最適な運転パラメータ（第２の運転パラメータ）が算出される。したがって、この第２の運転パラメータをサテライト施設に提供することによって、サテライト施設を第２のパラメータにしたがって好適に無人化運転することができる。換言すれば、サテライト施設は、標準的なモデル施設に倣って（模倣して）、無人自動運転され得る。
本発明の第２の形態によれば、第１の形態において、サテライト施設は、複数のサテライト施設を備える。算出部は、第２の穀物をモデル施設で処理する場合の最適運転パラメータを算出し、最適運転パラメータに対して、複数のサテライト施設の各々の条件に応じた補正を行うことによって、第２のパラメータを算出する。かかる形態によれば、複数のサテライト施設の各々の条件（例えば、地域差、品種の差、環境条件の差、設備仕様の差などの、モデル施設と異なる特殊事情）があったとしても、この条件に応じた補正を行うことで、各サテライト施設を好適に自動運転することができる。
本発明の第３の形態によれば、第１または第２の形態において、受付部は、ネットワークを介して第２の特性を受け付ける。かかる形態によれば、例えば、モデル施設のオペレータ、または、サテライト施設を利用する農家は、通信端末を使用して遠隔的に第２の特性を入力することができる。このため、ユーザの利便性が向上する。
本発明の第４の形態によれば、第１ないし第３のいずれかの形態において、運転補助システムは、提供部によって提供される第２のパラメータに基づいて、サテライト施設の自動運転を行う制御部を備える。かかる形態によれば、第１ないし第３のいずれかの形態と同一の効果を奏する。
本発明の第５の形態によれば、穀物処理施設が提供される。この穀物処理施設は、モデル施設と、サテライト施設と、第１ないし第４のいずれかの運転補助システムと、を備える。かかる穀物処理施設によれば、第１ないし第４のいずれかの形態と同一の効果を奏する。
本発明の第６の形態によれば、第５の形態において、モデル施設は、モデル施設が備える設備の各種データを収録するデータ収録装置を備える。かかる形態によれば、荷受データに関連付けて各処理（例えば、粗選、乾燥、籾摺、選別）をしたときの処理データを取得し、第２の運転パラメータの算出に活用することができる。
本発明の第７の形態によれば、第５または第６の形態において、モデル施設およびサテライト施設は、穀物共同乾燥調製施設である。本発明の第８の形態によれば、第５または第６の形態において、モデル施設およびサテライト施設は、精米工場である。
本発明の第９の形態によれば、モデル化施設とサテライト施設とを備える広域分散配置型穀物処理施設において、サテライト施設を自動運転制御する方法が提供される。この方法は、モデル施設に搬入される第１の穀物の第１の特性を記録する工程と、モデル施設において第１の穀物を処理する工程と、処理された第１の穀物の味覚についての指標値を実測する工程と、第１の特性と、第１の穀物がモデル施設で処理された際に使用されたモデル施設の第１の運転パラメータと、指標値と、が対応付けられて記憶されるデータベースを用意する工程と、サテライト施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける工程と、受け付けられた第２の特性と、データベースに蓄積された情報と、に基づいて、サテライト施設で第２の穀物を処理する際に使用される第２の運転パラメータを算出する工程と、算出された第２の運転パラメータを、ネットワークを介してサテライト施設に提供する工程と、提供された第２のパラメータに基づいて、サテライト施設の自動運転を行う工程と、を備える。かかる方法によれば、第１の形態と同様の効果を奏する。
本発明の一実施形態による穀物処理施設に係る概念図である。 第１実施形態によるモデル施設およびサテライト施設としての穀物共同乾燥調製施設の概略構成を示す図である。 モデル施設のデータベース構成の一例を示す図表である。 モデル施設のデータベースの構成の一例を示す図表である。 サテライト施設の運転パラメータを算出する処理の概念図である。 第２実施形態によるモデル施設およびサテライト施設としての精米工場の概略構成を示す図である。
Ａ．第１実施形態：
以下、本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の一実施形態による穀物処理施設１の概念図である。図１に示すように、本発明の一実施形態による穀物処理施設１（以下、単に施設１とも呼ぶ）は、模範または規範となる標準的なモデル施設２と、各生産地に設置される複数（ここでは、ｎ個）のサテライト施設（現場施設、フィールド施設、圃場施設またはサイト施設とも称される）３−１〜３−ｎ（サテライト施設３−１〜３−ｎを総称して、サテライト施設３とも呼ぶ）と、クラウドサーバ５と、を備えている。サテライト施設は、現場施設、フィールド施設、圃場施設またはサイト施設とも称される。モデル施設２とサテライト施設３とクラウドサーバ５とは、ネットワーク（ここでは、インターネット４）を介して互いに通信可能に接続されている。インターネット４に代えて、専用回線など、任意のネットワークが採用され得る。
モデル施設２およびサテライト施設３は、本実施形態では、それぞれ、穀物の乾燥から包装出荷までの作業が行われる穀物共同乾燥調製施設１００ａ，１００ｂとして実現される。穀物共同乾燥調製施設は、数戸ないし数百戸の農家によって共同で使用される。モデル施設２は、人員が配置されて運転管理されるが、サテライト施設３は、無人自動運転が行われる。
クラウドサーバ５は、サテライト施設３を自動無人化運転させるための運転補助システムとして作用する。クラウドサーバ５は、データベース５ａと、受付部５ｂと、算出部５ｃと、提供部５ｄと、気象情報取得部５ｅと、を備えている。これらの機能部は、メモリに記憶された所定のプログラムを実行することによって実現される。データベース５ａには、モデル施設２に搬入される穀物（ここでは、米）の特性と、この米がモデル施設２で処理された際に使用された運転パラメータと、モデル施設２で処理された後の米の味覚について実測された指標値と、が対応付けられて記憶される。受付部５ｂは、サテライト施設３に搬入される米の特性を受け付ける。算出部５ｃは、受付部５ｂによって受け付けられた特性と、データベース５ａに蓄積された情報と、に基づいて、サテライト施設３で米を処理する際に使用される運転パラメータを算出する。提供部５ｄは、算出部５ｃによって算出された運転パラメータを、インターネット４を介してサテライト施設３に提供する。気象情報取得部５ｅは、サテライト施設３が設置された地域の気象情報を、インターネット４を介して取得する。このような気象情報は、例えば、気象庁や民間の気象情報会社からインターネット４上に提供されている。これらのクラウドサーバ５の機能の詳細については後述する。
図２は、モデル施設２およびサテライト施設３としての穀物共同乾燥調製施設１００ａ，１００ｂの概略構成を示す図である。図示するように、モデル施設２（穀物共同乾燥調製施設１００ａ）は、荷受ホッパ１０１と、荷受部１０３と、通風乾燥部１０５と、火力乾燥部１０７と、サイロ部１０９と、籾摺機１１０と、選別機１１１と、調製部１１３と、を備えている。荷受ホッパ１０１は、主として農家から持ち込まれる生籾を受ける。荷受部１０３は、粗選機１１８と荷受計量機１０２とを備えている。通風乾燥部１０５は、複数の通風乾燥機１０４を備えている。火力乾燥部１０７は、穀物を循環させながら所定水分に乾燥する火力乾燥機１０６を備えている。サイロ部１０９は、乾燥済の穀物を貯留する複数のサイロ１０８を備えている。籾摺機１１０は、乾燥済の穀物をサイロ１０８から取出して籾摺を行う。選別機１１１は、籾摺後の穀物の精選を行う。調製部１１３は、精選された穀物の計量・包装を行う。
モデル施設２は、さらに、付帯設備として、テストドライヤー１１４と自主検定装置１１５と穀粒判別器１１６と食味測定器１１７とを備えている。テストドライヤー１１４は、荷受部１０３で採取したサンプル籾を所定水分値まで乾燥する。自主検定装置１１５は、乾燥済のサンプル籾を脱ぷ処理してとに分別し、整粒および屑粒の各重量値から歩留率を算出する。穀粒判別器１１６は、自主検定装置１１５から穀粒を取り出して光学的に品位などを算出する。食味測定器１１７は、光学的に食味値などを算出する。品位とは、整粒の割合や、水分率や、着色粒、未熟粒などの被害粒の割合などを実測することによって算出される指標であり、この指標は味覚に大きな影響を及ぼすので、味覚の指標の１つとして捉えることができる。食味値とは、近赤外線分析機で測定されるアミロース、タンパク質、水分および脂肪酸化度に基づいて算出される味覚の指標である。食味値は、分析検査に代えて、または、加えて、官能試験によって取得されてもよい。
モデル施設２を構成する各機器には、各種データを取得するデータ収録装置Ｄが電気的に接続されている。例えば、粗選機１１８および荷受計量機１０２には、粗選データ（枝梗（イネの穂軸が付着している籾）付粒重、精籾重、枝梗付粒の割合、わら重、籾わら比など）および荷受データ（穀粒の重量値、荷受水分値、品種、農家の所有者コード、生産地（圃場の場所）など）を取得するデータ収録装置Ｄ１が接続される。つまり、データ収録装置Ｄ１では、搬入される米の特性に関するデータが取得される。また、火力乾燥機１０６には、乾燥データ（乾燥前の籾の初期水分値、乾燥後の籾の仕上水分値、乾減率、総乾燥時間、燃料消費率、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ２が接続される。さらに、籾摺機１１０には、籾摺データ（脱ぷ能力、脱ぷ率、未熟粒混入率、脱ぷロール交換頻度、最高電流値、平均電流値、最低電流値、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ３が接続される。
選別機１１１には、選別データ（不良粒除去率（選別率）、回転選別機の選別筒の回転数、色彩選別機のイジェクタ作動回数、最高電流値、平均電流値、最低電流値、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ４が接続される。また、計量・包装機１１２には、計量・包装データ（計量回数、累計（出荷済）計量値、累計（出荷済）包袋数、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ５が接続される。さらに、サイロ１０８には、貯蔵データ（貯蔵期間、ローテーション回数、穀温最高温度、穀温最低温度、平均穀温など）を取得するデータ収録装置Ｄ６が接続される。
そして、自主検定装置１１５、穀粒判別器１１６および食味測定器１１７には、自主検定データ（籾、玄米、整粒および屑粒の重量値、水分、歩留率、品種、農家の所有者コードおよび生産地（圃場の場所）など）と、品位データ（整粒、屑粒、着色粒の重量値など）と、食味データ（タンパク質含有率、アミロース含有率、食味官能評価、食味値など）を取得するデータ収録装置Ｄ７が接続されている。
一方、図２に示すように、サテライト施設３（穀物共同乾燥調製施設１００ｂ）は、テストドライヤー１１４、自主検定装置１１５および各種データ収録装置Ｄ１〜Ｄ７の各種計器を備えていない。
上述した施設１における運転管理について以下に説明する。まず、モデル施設２に米が搬入されると、荷受サンプルごとに、データ収録装置Ｄ１によって、生産者、品種、生産地などの荷受データが取得される。これは、搬入者またはモデル施設２のオペレータがユーザインタフェースを使用して入力することによって行われる。次いで、荷受された米が各種設備で選別・乾燥処理され、データ収録装置Ｄ２〜Ｄ７によって、そのときの調製機械の処理状況を数値化した調製処理データが取得される。さらに、データ収録装置Ｄ７によって、処理された米の味覚についての指標値（ここでは、品位データおよび食味データ）の実測が行われる。データ収録装置Ｄ１〜Ｄ７によって取得された情報は、その各々が対応付けられ、インターネット４を介してデータベース５ａに記録される。
図３および図４は、モデル施設の基本的なデータベース構成の一例を示している。図３では、データ収録装置Ｄ１，Ｄ７によって取得された情報を示している。図４では、データ収録装置Ｄ１〜Ｄ４などで取得された調製処理データ、例えば、粗選データ、乾燥データ、籾摺データ、選別データなどを示している（計量・包装データ、貯蔵データは図示を省略している。）。図４に示される情報は、図３に示される各「荷受Ｎｏ.」に対応付けられて記憶されている。
データベース５ａには、長年にわたり膨大なデータが蓄積されてもよい。また、データベース５ａには、日本各地の生産地情報についても蓄積されてもよい。このデータベースから、特定の産地の特定の品種ごとに、良好な味覚指標値が得られる運転パラメータ（例えば、図３において、「良」以上の品位、および、８０以上の食味値に対応付けられた運転パラメータ）である基準運転パラメータが設定されてもよい。例えば、モデル施設２には、「Ａ県産Ａ地区で生産され、品種がコシヒカリである米」に対応させて、この条件に該当する米を処理した際の調製処理データが基準運転パラメータとして設定されてもよい。
図示は省略するが、データベース５ａには、気象情報取得部５ｅによって取得された気象情報が記録されてもよい。この気象情報は、データベース５ａに蓄積されたデータ群の各々の基礎となっている米の産地、収穫年に対応する気象データである。気象情報は、具体的には、例えば、播種から収穫までの期間の累積日照時間や累積気温（日平均気温の累積値）であってもよい。累積日照時間は、米の成熟度に影響し、累積気温は、タンパク質含有量に影響するので、これらは良好な味の米を製造する上で重要な因子となる。
次いで、このようにして用意されたデータベース５ａを利用して、サテライト施設３に搬入される米の特性に応じて、サテライト施設３の運転パラメータが算出される。
図５は、サテライト施設３の運転パラメータを算出する処理の概念図である。この処理は、図５に示すように、モデル施設２のオペレータまたはサテライト施設３を利用する農家（搬入者）が、サテライト施設３に搬入される米の特性を入力することで開始される（ステップＳ１）。この特性は、米の品質に影響する任意の因子であり、このような因子には、例えば、生産地、品種、気象条件、土壌条件、作柄などが含まれる。この入力は、例えば、スマートフォンなどの情報端末を使用して、インターネット４を介して行われてもよいし、モデル施設２やサテライト施設３のユーザインタフェースを介して行われてもよい。このような入力内容は、クラウドサーバ５の受付部５ｂによって受け付けられる。
次いで、クラウドサーバ５の算出部５ｃ（図１）は、受付部５ｂが受け付けた各種因子に基づき、データベース５ａに格納された各種データファイル１１９〜１２５（図５）を探索する。また、クラウドサーバ５の気象情報取得部５ｅによって、サテライト施設３が属する地域の気象情報がインターネット４を介して取得される。
そして、算出部５ｃは、受付部５ｂによって受け付けられた米の特性（気象情報取得部５ｅによって取得された気象情報が含まれてもよい）と、データベース５ａに蓄積された情報と、に基づいて、受付部５ｂによって受け付けられた米の特性を有する米をモデル施設２で処理する場合の最適運転パラメータを算出する（ステップ２）。この処理は、例えば、上述の基準運転パラメータ（過去に良好な味覚指標値が得られた運転パラメータ）のうちから、受付部５ｂによって受け付けられた米の特性に近似する米の特性を有する運転パラメータを抽出する処理であってもよい。
本実施例では、さらに、最適運転パラメータに対して、サテライト施設３の各々の条件、すなわち、（例えば、地域差、品種の差、環境条件の差、設備仕様の差などの、モデル施設２と異なる特殊事情）に応じた補正が行われる。この補正内容は、試験的に、上記最適運転パラメータを使用してサテライト施設３で処理された米の味覚指標値を実測し、最適運転パラメータと味覚指標値との関係から経験的および実験的に予め設定される。この補正は、補正前後の米の特性の組み合わせごとに予め設定されてもよい。例えば、「Ａ県産Ａ地区で生産され、品種がコシヒカリの米」と、「Ｂ県産Ｂ地区で生産され、品種がヒノヒカリの米」との対応関係における補正係数が、テーブルに記憶されていてもよい。
こうして補正値（補正運転パラメータとも呼ぶ）が算出されると、補正値がクラウドサーバ５のマスタテーブル１２６（図５）に格納されるとともに、提供部５ｄによって、インターネット４を介してサテライト施設３に提供される。
サテライト施設３では、制御部３３は、提供部５ｄによって提供された補正運転パラメータを受け取って、それに基づいてサテライト施設３の各種設備を自動運転する。
このような最適運転パラメータの算出および／または補正処理には、データファイル１１９〜１２５を基にした論理的な推論や、過去の経験から学習する人工知能（Artificial Intelligence、「ＡＩ」）が利用されてもよい。また、例えば、実験計画法、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、ファジィ推論、多変量解析（マハラノビス距離、重回帰分析ほか）、スパースモデリング、サポートベクターマシンなど、種々の既知の手法およびアルゴリズムが使用されてもよい。また、定期的に、サテライト施設３で処理された米の味覚指標値を実測し、この味覚指標値と米の特性とを対応付けてクラウドサーバ５にフィードバックすることによって、ＡＩが学習してもよい。
上述した施設１によれば、サテライト施設３は、モデル施設２での実績に基づいて、最適なパラメータで運転され得る。したがって、出発原料の性状が日々刻々と変化する穀物共同乾燥調製施設においても、モデル施設２に倣いながら群行動の監視を行い、これにより、サテライト施設３においても無人化を実現することができる。
また、サテライト施設３で使用される運転パラメータの算出において、モデル施設２とサテライト施設３との間での特殊事情が補正処理によって考慮されるので、サテライト施設３の特殊事情に応じた良好な運転を簡易な手法で実現することができる。
また、サテライト施設３は、基本的に標準的なモデル施設２に倣って運転され得るので、テストドライヤー１１４、自主検定装置１１５および各種データ収録装置Ｄ１〜Ｄ７の各種計器を必ずしも必要としない。したがって、サテライト施設３をモデル施設２よりも簡略化した設備構成とすることができる。
Ｂ．第２実施形態：
本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態では、モデル施設２およびサテライト施設３は、本実施形態では、それぞれ、精選された玄米を精米した後、選別・計量するとともに袋詰めをして出荷を行う精米工場２００ａ，２００ｂとして実現される。以下、第１実施形態と同一の点については説明を省略し、第１実施形態と異なる点についてのみ説明する。
精米工場２００ａは、荷受部２０３と、精米部２０８と、精選部２１１と、計量包装部２１３と、を備えている。荷受部２０３は、市場から持ち込まれる玄米を受ける荷受ホッパ２０１と、粗選機２０２と、を備えている。精米部２０８は、複数の精米機２０４，２０５，２０６と、石抜き機２０７と、を備えている。精選部２１１は、色彩選別機２０９と篩分け機２１０とを備えている。計量包装部２１３は、計量・包装機２１２を備えている。
そして、第１実施形態と同様に、各機器には、各種データを取得するデータ収録装置Ｄが電気的に接続されている。例えば、荷受ホッパ２０１および粗選機２０２には、荷受データ（穀粒の重量値、荷受水分値、品種、農家の所有者コード、生産地（圃場の場所）など）および粗選データ（ひも状物など異物の混入の割合、整粒重量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１０が接続される。また、精米機（一番機）２０４には、一番機搗精データ（電流値、歩留り、白度、総駆動時間、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１１が接続されるる。同様に、精米機（二番機）２０５には、二番機搗精データを取得するデータ収録装置Ｄ１２が接続され、精米機（三番機）２０６には、三番機搗精データを取得するデータ収録装置Ｄ１３が接続される。さらに、石抜き機２０７には、石抜きデータ（石粒の重量、整粒の重量、石の混入率、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１４が接続される。
色彩選別機２０９には、選別データ（不良粒除去率（選別率）、色彩選別機のイジェクタ作動回数、最高電流値、平均電流値、最低電流値、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１５が接続される。また、篩分け機２１０には、篩分けデータ（篩分け機回転数、破砕粒割合、整粒割合、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１６が接続される。
計量・包装機２１２には、計量・包装データ（計量回数、累計（出荷済）計量値、累計（出荷済）包袋数、総電力量など）を取得するデータ収録装置Ｄ１７が接続される。
かかる第２実施形態では、第１実施形態と同様に、算出部５ｃは、受付部５ｂによって受け付けられた特性と、データベース５ａに蓄積された情報と、に基づいて、サテライト施設３で米を処理する際に使用される運転パラメータを算出する。これによって、第１実施例と同様の効果が得られる。
Ｃ．変形例：
Ｃ−１．変形例１：
モデル施設２が１つのサテライト施設３−１に対して学習を行えば、学習を終えたサテライト施設３−１を基準にして、他のサテライト施設３−２〜３−ｎに順次伝達する（サテライト施設３−１…３−ｎどうしの相互学習）ようにしてもよい。この処理は、クラウドサーバ５の算出部５ｃによって実行されてもよい。
Ｃ−２．変形例２：
上述の実施形態に加えて、モデル施設２は、穀物の搬入を受けた場合、その穀物をモデル施設２で処理するための運転パラメータを上述の手法によって、つまり、搬入穀物の特性と、データベース５ａに蓄積された情報と、に基づいて算出してもよい。
Ｃ−３．変形例３：
上述したクラウドサーバ５の機能の少なくとも一部は、他のネットワーク上の場所に配置されてもよい。例えば、クラウドサーバ５の機能のすべては、モデル施設２に備えられてもよいし、モデル施設２とＬＡＮを介して接続された情報処理端末に備えられてもよい。
Ｃ−４．変形例４：
上述の実施形態は、任意の穀物処理施設に適用することができ、例えば、穀物を扱う食品工場に適用されてもよい。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明してきたが、上述した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。また、上述した課題の少なくとも一部を解決できる範囲、または、効果の少なくとも一部を奏する範囲において、特許請求の範囲および明細書に記載された各形態要素の任意の組み合わせ、または、省略が可能である。例えば、上述の変形例２は、上述の第１または第２の実施形態と切り離して実現することも可能である。この場合、穀物処理施設に搬入される穀物の特性と、穀物が穀物処理施設で処理された際に使用された運転パラメータと、穀物処理施設で処理された後の穀物の味覚について実測された指標値と、が対応付けられて記憶されるデータベースと、穀物処理施設に新たに搬入される穀物の特性を受け付ける受付部と、受け付けられた特性と、データベースに蓄積された情報と、に基づいて、新たに搬入された穀物を処理する際に使用される運転パラメータを算出する算出部と、算出された運転パラメータに基づいて穀物処理施設の運転を制御する制御部と、を備える穀物処理施設の運転制御システムが提供され得る。
穀物共同乾燥調製施設、精米工場または食品工場など、種々の穀物処理施設で適用することができる。
１ 施設（または工場）
２ モデル施設
３ サテライト施設
４ インターネット
５ クラウドサーバ
６ 補正手段
７ 入力手段
８ 気象情報取得手段
１００ 穀物共同乾燥調製施設
１０１ 荷受ホッパ
１０２ 荷受計量機
１０３ 荷受部
１０４ 通風乾燥機
１０５ 通風乾燥部
１０６ 火力乾燥機
１０７ 火力乾燥部
１０８ サイロ
１０９ サイロ部
１１０ 籾摺機
１１１ 選別機
１１２ 計量・包装機
１１３ 調製部
１１４ テストドライヤー
１１５ 自主検定装置
１１６ 穀粒判別器
１１７ 食味測定器
１１８ 粗選機
１１９ 荷受データファイル
１２０ 粗選データファイル
１２１ 乾燥データファイル
１２２ 籾摺データファイル
１２３ 選別データファイル
１２４ 計量・包装データファイル
１２５ 貯蔵データファイル
１２６ マスタテーブル
２００ 精米工場
２０１ 荷受ホッパ
２０２ 粗選機
２０３ 荷受部
２０４ 精米機
２０５ 精米機
２０６ 精米機
２０７ 石抜き機
２０８ 精米部
２０９ 色彩選別機
２１０ 篩分け機
２１１ 精選部
２１２ 計量・包装機
２１３ 計量包装部
Ｄ データ収録装置

Claims (9)

  1. 穀物処理施設の運転補助システムであって、
    モデル施設に搬入される第１の穀物の第１の特性と、前記第１の穀物が前記モデル施設で処理された際に使用された該モデル施設の第１の運転パラメータと、前記モデル施設で処理された後の前記第１の穀物の味覚について実測された指標値と、が対応付けられて記憶されるデータベースと、
    サテライト施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける受付部と、
    前記受け付けられた第２の特性と、前記データベースに蓄積された情報と、に基づいて、前記サテライト施設で前記第２の穀物を処理する際に使用される第２の運転パラメータを算出する算出部と、
    前記算出された第２の運転パラメータを、ネットワークを介して前記サテライト施設に提供する提供部と
    を備える運転補助システム。
  2. 請求項１に記載の運転補助システムであって、
    前記サテライト施設は、複数のサテライト施設を備え、
    前記算出部は、前記第２の穀物を前記モデル施設で処理する場合の最適運転パラメータを算出し、該最適運転パラメータに対して、前記複数のサテライト施設の各々の条件に応じた補正を行うことによって、前記第２のパラメータを算出する
    運転補助システム。
  3. 請求項１または請求項２に記載の運転補助システムであって、
    前記受付部は、ネットワークを介して前記第２の特性を受け付ける
    運転補助システム。
  4. 請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の運転補助システムであって、
    前記提供部によって提供される前記第２のパラメータに基づいて、前記サテライト施設の自動運転を行う制御部を備える
    運転補助システム。
  5. 穀物処理施設であって、
    前記モデル施設と、
    前記サテライト施設と、
    請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の運転補助システムと
    を備える穀物処理施設。
  6. 請求項５に記載の穀物処理施設であって、
    前記モデル施設は、該モデル施設が備える設備の各種データを収録するデータ収録装置を備える
    穀物処理施設。
  7. 請求項５または請求項６の穀物処理施設であって、
    前記モデル施設および前記サテライト施設は、穀物共同乾燥調製施設である
    穀物処理施設。
  8. 請求項５または請求項６の穀物処理施設であって、
    前記モデル施設および前記サテライト施設は、精米工場である
    穀物処理施設。
  9. モデル化施設とサテライト施設とを備える広域分散配置型穀物処理施設において、前記サテライト施設を自動運転制御する方法であって、
    モデル施設に搬入される第１の穀物の第１の特性を記録する工程と、
    前記モデル施設において前記第１の穀物を処理する工程と、
    前記処理された第１の穀物の味覚についての指標値を実測する工程と、
    前記第１の特性と、前記第１の穀物が前記モデル施設で処理された際に使用された該モデル施設の第１の運転パラメータと、前記指標値と、が対応付けられて記憶されるデータベースを用意する工程と、
    前記サテライト施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける工程と、
    前記受け付けられた第２の特性と、前記データベースに蓄積された情報と、に基づいて、前記サテライト施設で前記第２の穀物を処理する際に使用される第２の運転パラメータを算出する工程と、
    前記算出された第２の運転パラメータを、ネットワークを介して前記サテライト施設に提供する工程と、
    前記提供された前記第２のパラメータに基づいて、前記サテライト施設の自動運転を行う工程と
    を備える方法。
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