JPH11134553A

JPH11134553A - 飲料供給装置

Info

Publication number: JPH11134553A
Application number: JP29661397A
Authority: JP
Inventors: Hideki Nakajima; 英樹中島; Hidetaka Sakai; 英隆阪井; Toru Kawabata; 徹川畑
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 1997-10-29
Filing date: 1997-10-29
Publication date: 1999-05-21

Abstract

(57)【要約】【目的】この発明の目的は、飲料の供給が集中する時
間帯を自動的に予測して決定することができ、管理者の
負担が軽減される飲料供給装置を提供することにある。【構成】翌日が平日である場合には、過去数日分の供
給杯数の実績値のうちの平日の供給杯数の実績値に基づ
いてクラスタリングを行うことにより、平日の曜日を残
業有無により２つのグループに分ける手段、過去数日分
の平日の供給杯数の実績値のうち、翌日の曜日が属する
グループの曜日の供給杯数の実績値に基づいて、所定時
間ずつずれた複数の時間帯ごとの供給杯数の、全時間帯
分の供給杯数に対する比率を算出する手段、予測された
翌日の１日分の供給杯数と、算出された各時間帯ごとの
供給杯数の全時間帯分の供給杯数に対する比率とに基づ
いて、翌日の各時間帯ごとの供給杯数の予測値を算出す
る手段を備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、原料から複数杯分の
飲料を抽出できる抽出機および抽出機によって抽出され
た飲料を貯蔵する貯蔵部を備え、需要者の供給命令に応
じて貯蔵部から飲料を供給する飲料供給装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】飲料供給装置として、レギュラーコーヒ
の自動販売機のように、温水とコーヒ豆から複数杯分の
レギュラーコーヒを抽出できる抽出機および抽出機によ
って抽出されたレギュラーコーヒを貯蔵する貯蔵部を備
え、需要者の供給命令に応じて貯蔵部からレギュラーコ
ーヒを供給するものがある。

【０００３】本出願人は、この種の飲料供給装置とし
て、次のようなものを既に開発して、特許出願している
（特開平１−２３７８９９号公報参照）。すなわち、予
め定められた時間帯の供給杯数の実績値が計数される。
上記時間帯について過去所定日数分の供給杯数の実績値
に基づいて、次回の上記時間帯の供給杯数の予測値が予
測される。そして、上記次回の上記時間帯の開始時刻に
は、上記次回の上記時間帯についての予測値に対応した
供給杯数分の飲料が抽出機により予め抽出されて貯蔵部
に貯蔵される。

【０００４】次回の上記時間帯の供給杯数の予測値は、
具体的には、上記時間帯について過去所定日数分の供給
杯数の実績値、前回の予測値および各種補正係数を、予
め定められた予測値算出式に代入することによって求め
られている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来例では、次回
の所定時間帯の供給杯数の予測値を得るためには、管理
者が複数の補正係数を入力する必要があり、手間がかか
るという問題がある。

【０００６】また、予測値に対応した供給杯数分の飲料
を抽出機により予め抽出するといったことが直前に行な
われる時間帯は、飲料の供給が集中する時間帯を管理者
が予測して、予め入力しておく必要があった。このた
め、飲料供給装置の設置場所ごとに、管理者は、飲料の
供給が集中する時間帯を予測して入力しなければなら
ず、その操作が面倒であるとともに、飲料の供給が集中
する時間帯を正確に予測することが困難であるという問
題があった。

【０００７】この発明の目的は、飲料の供給が集中する
時間帯を自動的に予測して決定することができ、管理者
の負担が軽減される飲料供給装置を提供することにあ
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明による飲料供給
装置は、原料から複数杯分の飲料を抽出できる抽出機お
よび抽出機によって抽出された飲料を貯蔵する貯蔵部を
備え、需要者の供給命令に応じて貯蔵部から飲料を供給
する飲料供給装置において、過去数日分の供給杯数の実
績値に基づいて、翌日の１日分の供給杯数を予測する第
１手段、過去数日分の供給杯数の実績値のうちの平日の
供給杯数の実績値に基づいてクラスタリングを行うこと
により、平日の曜日を残業有無により２つのグループに
分ける第２手段、翌日が平日である場合には、過去数日
分の平日の供給杯数の実績値のうち、翌日の曜日が属す
るグループの曜日の供給杯数の実績値に基づいて、所定
時間ずつずれた複数の時間帯ごとの供給杯数の、全時間
帯分の供給杯数に対する比率を算出する第３手段、予測
された翌日の１日分の供給杯数と、算出された各時間帯
ごとの供給杯数の全時間帯分の供給杯数に対する比率と
に基づいて、翌日の各時間帯ごとの供給杯数の予測値を
算出する第４手段、翌日の各時間帯ごとの供給杯数の予
測値と、しきい値とに基づいて、翌日において飲料の供
給が集中する時間帯を決定する第５手段、および飲料の
供給が集中すると決定された各時間帯の直前に、複数杯
分の飲料を抽出機により抽出して貯蔵部に蓄積する第６
手段を備えていることを特徴とする。

【０００９】飲料の供給が集中すると決定された各時間
帯おいては、飲料が供給されるごとに、貯蔵部から供給
された杯数分の飲料を抽出機により抽出して貯蔵部に補
給する手段を設けることが好ましい。

【００１０】第１手段としては、たとえば、ニューラル
ネットワークにより、翌日の１日分の供給杯数を予測す
るものが用いられる。

【００１１】第５手段としては、たとえば、翌日の各時
間帯ごとに、各時間帯の供給杯数の予測値が、しきい値
より大きいか否かを判定する手段、および供給杯数の予
測値が、しきい値より大きい時間帯については、その時
間帯の開始時刻から所定時間までの間を、飲料の供給が
集中する時間帯と決定する手段を備えているものが用い
られる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
を飲料自動販売機に適用した場合の実施例について説明
する。

【００１３】図１は、飲料自動販売機の内部機構を示し
ている。

【００１４】飲料自動販売機のケース１内の上段部に
は、温水が貯蔵された温水タンク２および粉末化された
コーヒ豆が貯蔵されたコーヒ豆タンク３が設けられてい
る。ケース１内の中段部には、複数杯分のコーヒを抽出
することができる抽出機４および抽出機４によって抽出
されたコーヒを貯蔵する貯蔵部５が設けられている。ケ
ース１内の下段部には、飲料取出口６が設けられてい
る。飲料取出口６には、販売時にコップ７が自動的にセ
ットされる。

【００１５】コーヒを抽出する際には、まず、コーヒ豆
タンク３の下部に設けられたオーガー８が回転駆動され
ることによりコーヒ豆が抽出機４内のフィルタ９上に供
給される。この後、温水供給用電磁弁１０が開けられて
温水タンク２内の温水が抽出機４に注がれるとともに、
高圧の圧縮空気が抽出機４内に送られることにより、コ
ーヒが抽出される。抽出されたコーヒは、貯蔵部５に貯
蔵される。

【００１６】貯蔵部５内には、コーヒを保温するための
ヒータ１１および貯蔵部５内のコーヒの残量を検出する
ための残量検出器１２が設けられている。

【００１７】所定金額以上の硬貨または紙幣が投入また
は挿入された後にコーヒが指定された場合にコーヒが供
給される。通常時のコーヒ販売は、次のようにして行な
われる。

【００１８】すなわち、所定金額以上の硬貨または紙幣
が投入または挿入された後、コーヒが指定された場合に
は、残量検出器１２に基づいて貯蔵部５内にコーヒが存
在するか否かが判別される。貯蔵部５内にコーヒが存在
する場合には、飲料供給用電磁弁１３が所定期間開か
れ、ノズル１４を介してコーヒがコップ７に供給され
る。一方、貯蔵部５内にコーヒが存在しない場合には、
抽出機４によって１杯分のコーヒが抽出された後、飲料
供給用電磁弁１３が所定時間開かれ、抽出したコーヒが
コップ７に供給される。通常時に行なわれるこのような
コーヒ販売処理を通常販売処理ということにする。

【００１９】通常時のコーヒ販売では、１杯ずつ抽出を
行なっているため、１杯の販売動作に、３０秒の時間が
かかる。１杯の販売動作に要する時間を短縮しようとす
ると、複数杯分のコーヒを抽出しておいて、貯蔵部５に
貯蔵しておけばよい。しかしながら、複数杯分のコーヒ
を貯蔵部５に貯蔵した後、所定時間（たとえば、６０
分）以上経過しても、貯蔵している全てのコーヒが販売
されないときには、コーヒの風味が低下するので抽出し
たコーヒが廃棄されるため、コーヒが無駄になる。

【００２０】この飲料自動販売機では、後述するよう
に、コーヒの販売が集中すると予測される翌日の時間帯
がその前日に予測される。そして、コーヒの販売が集中
すると予測される翌日の時間帯においては、その直前に
所定杯数分のコーヒを予め抽出して貯蔵部５に貯蔵して
おくことにより、コーヒの無駄をできるだけ少なくする
とともに、コーヒの供給時間の短縮化を図っている。

【００２１】コーヒの販売が集中すると予測される時間
帯を、以下、ＯＮ時間帯ということにする。また、ＯＮ
時間帯の直前に、所定杯数分のコーヒを予め抽出して貯
蔵部５に貯蔵する処理を事前抽出処理ということにす
る。ＯＮ時間帯においては、その時間帯においてコーヒ
が販売されるごとに、その貯蔵部５から供給された杯数
分のコーヒが抽出されて貯蔵部５に補給される。ＯＮ時
間帯におけるこのようなコーヒの補給を伴うコーヒの販
売処理を、バッチブリュー処理ということにする。

【００２２】図２は、飲料自動販売機の電気的構成を示
している。

【００２３】飲料自動販売機は、制御装置２０によって
制御される。制御装置２０には、温水供給用電磁弁１０
の駆動装置２１、オーガー８の駆動装置２２、フィルタ
９の送り装置２３、ヒータ１１の駆動装置２４、飲料供
給用電磁弁１３の駆動装置２５等が出力機器として接続
されている。

【００２４】制御装置２０には、残量検出器１１、投入
硬貨または挿入紙幣の種別および枚数を判別する判別装
置３１、商品選択スイッチ３２、赤外線検知器などの人
検知器３３等が入力機器として接続されている。

【００２５】人検知器３３は、飲料自動販売機が設置さ
れた営業所の営業日と休業日とを判別するためのデータ
を獲得するために設けられたものである。人検知器３３
は、営業所内の所定領域を通行する人を検知するごと
に、人検知信号を制御装置２０に送る。

【００２６】制御装置２０は、コーヒの販売量の実績値
データを収集し、過去２週間分のコーヒの販売量の実績
値データを保存する。保存されるコーヒの販売量の実績
値データには、所定時間単位、たとえば５分単位のコー
ヒの販売量の実績値データと、１日単位のコーヒの販売
量の実績値データとがある。

【００２７】また、人検知器３３の出力に基づいて、通
行人数のデータを収集し、過去２週間分の通行人数のデ
ータを保存する。保存される通行人数のデータには、所
定時間単位、たとえば５分単位の通行人数のデータと、
１日単位の通行人数のデータとがある。

【００２８】図３は、１日単位の集計データを示してい
る。１日単位の集計データは、日付けと、その日のコー
ヒの販売量と、その日の通行人数と、営業所が休業日で
あるか営業日かを示すフラグデータとからなる。集計デ
ータに保存されるフラグデータは、後述する”当日の休
業日判定処理”によって生成される。

【００２９】制御装置２０によって行なわれる処理に
は、コーヒの販売量のデータ収集および通行人数のデー
タ収集処理の他、１日の終了近くの時刻、たとえば、２
３：５９に行なわれる事前処理（図４参照）と、その翌
日において行なわれる非周期的休業日判定処理（翌日の
非周期的休業日判定処理）（図１１参照）と、販売時に
行なわれる逐次処理（図１２参照）と、ＯＮ時間帯の直
前に所定杯数分のコーヒを予め抽出する事前抽出処理と
がある。以下、これらの処理について、詳しく説明す
る。翌日の非周期的休業日判定処理が行なわれる時刻
（休業日判定時刻）およびその判定しきい値は、事前処
理によって決定される。

【００３０】〔１〕事前処理の説明事前処理では、図４に示すように、当日の休業日判定処
理（ステップ１）、１日単位の集計データの更新処理
（ステップ２）、翌日の休業日判定時刻およびしきい値
算出処理（ステップ３）ならびに、翌日においてコーヒ
の販売が集中する時間帯（ＯＮ時間帯）を決定するため
の翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定処理（ステップ４）が
行なわれる。

【００３１】〔１−１〕当日の休業日判定処理の説明図５は、当日の休業日判定処理手順を示している。ま
ず、当日を除く過去１３日分の１日単位の通行人数デー
タが読み込まれる（ステップ１１）。また、当日の通行
人数データが読み込まれる（ステップ１２）。

【００３２】次に、読み込まれた２週間分の通行人数デ
ータが、少ないものから順番に並べられ、隣り合うデー
タ間の差が算出される（ステップ１３）。算出された１
３個の差のうち、最も大きな差がある位置を境界とし、
当日の通行人数データが境界より通行人数データの少な
い方に位置しているか否かが判定される（ステップ１
４）。

【００３３】当日の通行人数データが境界より通行人数
データの少ない方に位置している場合には、当日は休業
日であると判定され（ステップ１５）、当日の通行人数
データが境界より通行人数データの多い方に位置してい
る場合には、当日は営業日であると判定される（ステッ
プ１６）。

【００３４】〔１−２〕１日単位の集計データの更新処
理の説明１日単位の集計データの更新処理では、当日の通行人数
データと、当日のコーヒ販売量データと、当日の休業日
判定処理結果に応じたフラグデータとが、当日の日付け
に関連して保存される。

【００３５】〔１−３〕翌日の休業日判定時刻およびし
きい値算出処理の説明図６は、翌日の休業日判定時刻およびしきい値算出処理
手順を示している。

【００３６】まず、当日を含む過去１４日分の５分単位
の通行人数データが読み込まれる（ステップ２１）。次
に、仮の判定時刻として、予め定められた探索開始時刻
が設定される（ステップ２２）。探索開始時刻として
は、たとえば、６：００が設定される。

【００３７】次に、０：００から現在設定されている仮
判定時刻までの通行人数の総和が、過去１４日の日ごと
に算出される（ステップ２３）。そして、算出結果のう
ちから、営業日（フラグデータにより決定された営業
日）における最小値と、休業日（フラグデータにより決
定された休業日）における最大値とが抽出される（ステ
ップ２４）。

【００３８】次に、抽出された営業日における最小値
が、休業日における最大値より大きいか否かが判別され
る（ステップ２５）。営業日における最小値が、休業日
における最大値以下である場合には、現在設定されてい
る仮判定時刻は休業日を判定する時刻としては早すぎる
と判断され、ステップ２６に進む。ステップ２６では、
現在設定されている仮判定時刻が予め定められた探索終
了時刻に達したか否かが判別される。探索終了時刻とし
ては、たとえば、９：００が設定される。

【００３９】現在設定されている仮判定時刻が予め定め
られた探索終了時刻に達していなければ、仮判定時刻が
所定分、たとえば５分間だけ進められた後（ステップ２
７）、すなわち、仮判定時刻が更新された後、ステップ
２２に戻る。そして、新たに更新された仮判定時刻を用
いて、ステップ２２〜２５の処理が行なわれる。

【００４０】このようにして、ステップ２２〜２７の処
理が繰り返され、ステップ２５において、ステップ２４
で抽出された営業日における最小値が、休業日における
最大値より大きいと判別されると、現在設定されている
仮判定時刻が、翌日において非周期的休業日判定を行な
う時刻（非周期的休業日判定時刻）として決定される
（ステップ２８）。また、ステップ２４で抽出された営
業日における最小値と、休業日における最大値との平均
値が算出され、算出結果が翌日において行なわれる非周
期的休業日判定に用いられるしきい値に決定される（ス
テップ２９）。

【００４１】なお、ステップ２６において、現在設定さ
れている仮判定時刻が、探索終了時刻に達していると判
別された場合には、現在設定されている仮判定時刻、す
なわち、探索終了時刻が、翌日において非周期的休業日
判定を行なう時刻（非周期的休業日判定時刻）として決
定される（ステップ２８）。

【００４２】〔１−４〕翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定
処理の説明図７は、翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定処理手順を示し
ている。

【００４３】まず、当日を含む過去１４日分の５分単位
のコーヒ販売量データおよび１日単位のコーヒ販売量デ
ータが読み込まれる（ステップ３１）。

【００４４】次に、１日単位のコーヒ販売量データに基
づいて、翌日の１日分のコーヒ販売量が予測される（ス
テップ３２）。この予測は、ニューラルネットワークに
よって行なわれる。

【００４５】過去１４日分の１日単位のコーヒ販売量デ
ータを、古いものから順に、ａ₁、ａ₂、ａ₃…ａ₁₄と
する。まず、ａ₁、ａ₂、ａ₃を入力パターンとし、ａ
₄を教師データとして、ニューラルネットワークが学習
せしめられる。次に、ａ₂、ａ₃、ａ₄を入力パターン
とし、ａ₅を教師データとして、ニューラルネットワー
クが学習せしめられる。

【００４６】このようにして、入力パターンおよび教師
データが１日ずつ更新されて、ニューラルネットワーク
が学習せしめられる。したがって、最後のニューラルネ
ットワークの学習では、ａ₁₁、ａ₁₂、ａ₁₃が入力パター
ンとされ、ａ₁₄が教師データとされる。

【００４７】このような学習の後、ａ₁₂、ａ₁₃、ａ₁₄が
ニューラルネットワークに入力され、その出力Ａ₁₅が翌
日の１日分のコーヒ販売量の予測値とされる。

【００４８】ステップ３２の処理が終了すると、クラス
タリングによって、周期的休日の曜日が決定される（ス
テップ３３）。

【００４９】このクラスタリングにおいては、過去１４
日の１日ごとの販売構成比データが１個のデータとして
取り扱われる。１日ごとの販売構成比データは、次のよ
うにして求められる。

【００５０】過去１４日分の５分単位のコーヒ販売量デ
ータに基づいて、図９に示すように、所定時間ずつずれ
た廃棄時間単位の時間帯Ｔ_i（ｉ＝１，２，３…）ごと
のコーヒ販売量ｂ_iが１日ごとに算出される。このよう
にして得られた１日ごとの各時間帯Ｔ_iのコーヒ販売量
ｂｉが、１日ごとの販売構成比データである。ところ
で、コーヒを貯蔵部５に最後に貯蔵または補給した時点
から、コーヒが販売されずに、一定時間経過したときに
は、貯蔵している全てのコーヒが廃棄される。この一定
時間を廃棄時間といい、この例では、たとえば６０分に
決定される。なお、販売比構成データとして、１日ごと
の各時間帯Ｔ_iのコーヒ販売量ｂｉのその日の総販売量
に対する比を用いてもよい。

【００５１】クラスタリングは、次のようにして行われ
る。過去１４日の１日ごとの販売構成比データを比較
し、距離が最も短いものどうしを併合して１つのクラス
ターとする。併合が行われると、再度全てのクラスター
のうち、距離が最も短いものどうしを併合して１つのク
ラスターとする。クラスターの数が２つになるまで、こ
のような処理を繰り返す。そして、クラスターの数が２
個になったときのメンバー数が小さい方のクラスターを
選択する。選択したクラスターに同じ曜日に対するメン
バーが２以上含まれている場合には、その曜日が周期的
休日として判定される。

【００５２】なお、クラスター間の距離としては、両ク
ラスターの販売構成比データの差分二乗和が用いられ
る。また、併合後のクラスターと他のクラスターとの間
の距離は、たとえば、群平均法に基づいて算出される。

【００５３】メンバー数ａのクラスターＡとメンバー数
ｂのクラスターＢとを併合して１つのクラスターＣが構
成されており、クラスターＡとクラスターＤの距離をＡ
Ｄ、クラスターＢとクラスターＤの距離をＢＤとする
と、群平均法においては、クラスターＣと他のクラスタ
ーＤとの距離ＣＤは、次の数式１で表される。

【００５４】

【数１】

【００５５】たとえば、図１０に示すように、５つのク
ラスターＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉを想定する。クラスターＥ
は、２つのメンバーｓ、ｔから構成されている。クラス
ターＦは、２つのメンバーｕ、ｖから構成されている。
クラスターＧは、３つのメンバーｕ、ｖ、ｗから構成さ
れている。クラスターＨは、５つのメンバーｓ、ｔ、
ｕ、ｖ、ｗから構成されている。クラスターＩは、１つ
のメンバーｘから構成されている。このような場合、ク
ラスターＥとＩとの距離ＥＩ、クラスターＦとＩとの距
離ＦＩ、クラスターＧとＩとの距離ＧＩおよびクラスタ
ーＨとＩとの距離ＨＩは、それぞれ次の数式２で表され
る。

【００５６】

【数２】

【００５７】クラスタリングによって周期的休日の曜日
が決定されると、翌日の曜日が周期的休日に該当するか
否かが判別される（ステップ３４）。

【００５８】翌日の曜日が周期的休日に該当すると判定
された場合には、翌日の全時間帯に対してＯＦＦ時間が
設定され（ステップ３９）、今回のＯＮ／ＯＦＦ時間帯
決定処理は終了する。

【００５９】翌日の曜日が周期的休日に該当しないと判
定された場合には、クラスタリングによって、残業が比
較的多い曜日と、残業が比較的少ない曜日とがグループ
分けされる（ステップ３５）。

【００６０】このクラスタリングにおいては、過去１４
日のうち、当日の休業日判定処理（図４のステップ１）
において、平日であると判定された日の１日ごとの販売
構成比データが１個のデータとして取り扱われる。な
お、過去１４日のうち、ステップ３４によって周期的休
日であると判定された曜日以外の曜日の１日ごとの販売
構成比データを１個のデータとして取り扱ってもよい。

【００６１】そして、上記ステップ３３と同様な方法に
よって、クラスターの数が１個になるまで、クラスタリ
ングが行われる。このクラスタリングの履歴を参照し
て、クラスタリングの過程において併合される２つのク
ラスターのうち、メンバー数が少ない方のクラスター
（以下、被併合クラスターという）に着目する。

【００６２】クラスタリングの履歴を参照して、メンバ
ー数が最も大きな被併合クラスターを探索する。探索さ
れた被併合クラスターに同じ曜日に対するメンバーが２
以上含まれている場合には、その曜日が第１グループと
される。そして、周期的休日であると判定された曜日と
第１グループの曜日以外の曜日が第２グループとされ
る。第１グループの曜日と、第２グループの曜日とのう
ち、いずれか一方が残業が多い曜日であり、他方が残業
が少ない曜日である。

【００６３】クラスタリングによって第１グループの曜
日と、第２グループの曜日とが決定されると、翌日の曜
日がいずれのグループに属しているかが判別される（ス
テップ３６）。

【００６４】翌日の曜日が第１グループに属していると
判定された場合には、過去１４日のうちの第１グループ
の曜日に対応する日の５分単位のコーヒ販売量データに
基づくＯＮ時間帯決定処理が行われる（ステップ３
７）。一方、翌日の曜日が第２グループに属していると
判定された場合には、過去１４日のうちの第２グループ
の曜日に対応する日の５分単位のコーヒ販売量データに
基づくＯＮ時間帯決定処理が行われる（ステップ３
８）。

【００６５】図８は、翌日の曜日が第１グループに属し
ていると判定された場合に行われるＯＮ時間帯決定処理
手順を示している。

【００６６】過去１４日のうちの第１グループの曜日に
対応する日の５分単位のコーヒ販売量データに基づい
て、所定時間（たとえば５分）ずつずれた廃棄時間単位
（たとえば６０分）の時間帯Ｔ_i（ｉ＝１，２，３…）
ごとの第１グループの曜日に対応する過去数日分の販売
量の総和が算出される（ステップ４１）。

【００６７】つまり、まず、過去１４日のうちの第１グ
ループの曜日に対応する日ごとに、各時間帯Ｔ_i（ｉ＝
１，２，３…）のコーヒ販売量ｂｉが算出される。そし
て、各時間帯Ｔ_i（ｉ＝１，２，３…）ごとに、第１グ
ループの曜日に対応する過去数日分のコーヒ販売量ｂｉ
の総和Σ_jｂ_iが求められる。ここで、Σ_jは、時間帯
Ｔ_iに対して第１グループの曜日に対応する過去数日分
のｂ_iを累積することを意味する。

【００６８】次に、各時間帯Ｔ_iごとの第１グループの
曜日に対応する過去数日分のコーヒ販売量ｂｉの総和Σ
_jｂ_iが、全時間帯Ｔ_iに渡って累積されることによ
り、累積値Σ_iΣ_jｂ_iが算出される（ステップ４
２）。ここで、Σ_iは、時間帯Ｔ_iごとのΣ_jｂ_iを、
全時間帯にわたって累積することを意味する。

【００６９】次に、時間帯Ｔ_iごとのコーヒ販売量の平
均構成比が求められる（ステップ４３）。つまり、各時
間帯Ｔ_iごとに、各時間帯Ｔ_iごとの総和Σ_jｂ_iの累
積値Σ_iΣ_jｂ_iに対する、各時間帯Ｔ_iごとの総和Σ
_jｂ_iの比（Σ_jｂ_i／Σ_iΣ_jｂ_i）が算出される。
各時間帯Ｔ_iごと算出された比（Σ_jｂ_i／Σ_iΣ_jｂ
_i）が、各時間帯Ｔ_iのコーヒ販売量の平均構成比とさ
れる。

【００７０】次に、ステップ３２で求められた翌日の１
日分のコーヒ販売量の予測値Ａ₁₅と、各時間帯Ｔ_iのコ
ーヒ販売量ｂｉの平均構成比（Σ_jｂ_i／Σ_iΣ
_jｂ_i）とに基づいて、翌日の時間帯Ｔ_iごとのコーヒ
販売量の予測値が求められる（ステップ４４）。

【００７１】すなわち、翌日の１日分のコーヒ販売量の
予測値Ａ₁₅に、各時間帯Ｔ_iのコーヒ販売量ｂｉの平均
構成比（Σ_jｂ_i／Σ_iΣ_jｂ_i）をそれぞれ乗算する
ことにより、翌日の時間帯Ｔ_iごとのコーヒ販売量の予
測値〔Ｄ_i＝Ａ₁₅・（Σ_jｂ _i／Σ_iΣ_jｂ_i）〕が求
められる。

【００７２】次に、翌日の時間帯Ｔ_iのコーヒ販売量の
予測値Ｄ_iごとに、予測値Ｄ_iが、予め定められたしき
い値αより大きいか否かが判別され、予測値Ｄ_iが予め
定められたしきい値αより大きい時間帯Ｔ_iについて
は、当該時間帯Ｔ_iの最初の５分間がＯＮ時間帯に決定
される（ステップ４５）。しきい値αとしては、たとえ
ば、貯蔵部５に蓄積できるコーヒの杯数が用いられる。
この例では、しきい値αは３である。なお、ＯＮ時間帯
以外の時間帯をＯＦＦ時間帯ということにする。

【００７３】１つの時間帯Ｔ_iに設定されるＯＮ時間帯
は５分間である。しかしながら、連続した時間帯Ｔ_iに
おいてＯＮ時間帯が設定された場合には、それらの時間
帯Ｔ _iごとのＯＮ時間帯は連続し、ＯＮ時間帯は５分よ
り長い時間となる。

【００７４】連続した時間帯Ｔ_iにおいてＯＮ時間帯が
設定されている場合には、それらの時間帯Ｔ_iごとのＯ
Ｎ時間帯の集合である１連の時間帯を、１つのＯＮ時間
帯として取り扱うことにする。翌日において、各ＯＮ時
間帯の直前においては、所定杯数分、この例では３杯分
のコーヒが予め抽出されて貯蔵部５に貯蔵される（事前
抽出処理）。

【００７５】なお、図７のステップ３７のＯＮ時間帯決
定処理（図８参照）では、過去１４日のうちの第１グル
ープの曜日に対応する日の５分単位のコーヒ販売量デー
タに基づいてＯＮ時間帯が決定されているのに対し、図
７のステップ３８のＯＮ時間帯決定処理では、過去１４
日のうちの第２グループの曜日に対応する日の５分単位
のコーヒ販売量データに基づいてＯＮ時間帯が決定され
る点が異なるだけなので、図７のステップ３８のＯＮ時
間帯決定処理の詳細については説明を省略する。

【００７６】〔２〕翌日の休業日判定処理の説明図１１は、翌日の非周期的休業日判定処理手順を示して
いる。

【００７７】この非周期的休業日判定処理は、前日に行
われた事前処理（図７のステップ３３、３４参照）にお
いて翌日が周期的休日ではないと判定されており、かつ
前日に行なわれた事前処理（図６参照）で求められた休
業日判定時刻になったときに実行される。

【００７８】休業日判定時刻になると、０：００から休
業日判定時刻までの通行人数が算出される（ステップ５
１）。次に、算出された通行人数が、前日に行なわれた
事前処理で求められたしきい値と比較される（ステップ
５２）。

【００７９】算出された通行人数がしきい値より多けれ
ば当日は営業日であると判定され（ステップ５３）、算
出された通行人数がしきい値以下であれば当日は非周期
的休業日であると判定される（ステップ５４）。

【００８０】当日が非周期的休業日と判定された場合に
は、休業日補正処理が行なわれる（ステップ５５）。す
なわち、前日に行なわれた事前処理で決定されたＯＮ時
間帯のうち、休業日判定時刻以降の全てのＯＮ時間帯が
ＯＦＦ時間帯に変更される。

【００８１】〔３〕逐次処理の説明図１２は、販売時に行なわれる逐次処理手順を示してい
る。

【００８２】逐次処理は、所定金額以上の硬貨または紙
幣が投入または挿入された後にコーヒが指定された場合
に実行される。

【００８３】所定金額以上の硬貨または紙幣が投入また
は挿入された後にコーヒが指定されると、現在時刻が、
ＯＮ時間帯か否かが判別される（ステップ６１）。

【００８４】現在時刻が、ＯＮ時間帯でないときには、
通常販売処理が行なわれる（ステップ６２）。すなわ
ち、まず、残量検出器１２に基づいて貯蔵部５内にコー
ヒが存在するか否かが判別される。貯蔵部５内にコーヒ
が存在する場合には、飲料供給用電磁弁１３が所定期間
開かれ、ノズル１４を介してコーヒがコップ７に供給さ
れる。一方、貯蔵部５内にコーヒが存在しない場合に
は、抽出機４によって１杯分のコーヒが抽出された後、
飲料供給用電磁弁１３が所定時間開かれ、抽出したコー
ヒがコップ７に供給される。

【００８５】現在時刻が、ＯＮ時間帯であるときには、
バッチブリュー処理が行なわれる（ステップ６３）。Ｏ
Ｎ時間帯においては、貯蔵部５内にコーヒが蓄積されて
いるので、飲料供給用電磁弁１３が所定期間開かれ、ノ
ズル１４を介してコーヒがコップ７に供給されるととも
に、抽出機４によって貯蔵部５から供給された杯数分の
コーヒが抽出されて貯蔵部５にコーヒが補給される。

【００８６】当日のＯＮ時間帯が図１３に示すように決
定されている場合には、各ＯＮ時間帯の直前において、
事前抽出処理が行なわれる。すなわち、３杯分のコーヒ
が予め抽出されて貯蔵部５に貯蔵される。また、各ＯＮ
時間帯において、コーヒが販売されるときには、バッチ
ブリュー処理が行なわれる。ＯＮ時間帯以外のＯＦＦ時
間帯において、コーヒが販売されるときには通常販売処
理が行なわれる。

【００８７】なお、事前抽出処理およびバッチブリュー
処理において、最新に貯蔵部５にコーヒが貯蔵または補
給された時刻から、コーヒが販売されずに６０分が経過
したときには、貯蔵部５内のコーヒが強制的に廃棄され
る。

【００８８】

【発明の効果】この発明によれば、飲料の供給が集中す
る時間帯を自動的に予測して決定することができる。し
たがって、管理者の負担が軽減される。

【図面の簡単な説明】

【図１】飲料自動販売機の内部構造を示す概略構成図で
ある。

【図２】飲料自動販売機の電気的な構成を示すブロック
図である。

【図３】１日単位の集計データの例を示す模式図であ
る。

【図４】事前処理の手順を示すフローチャートである。

【図５】当日の休業日判定処理手順を示すフローチャー
トである。

【図６】翌日の休業日判定時刻およびしきい値算出処理
手順を示すフローチャートである。

【図７】翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定処理手順を示す
フローチャートである。

【図８】翌日の曜日が第１グループに属していると判定
された場合に行われるＯＮ時間帯決定処理手順を示すフ
ローチャートである。

【図９】群平均法を説明するための模式図である。

【図１０】翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定処理を説明す
るための説明図である。

【図１１】翌日の休業日判定処理手順を示すフローチャ
ートである。

【図１２】逐次処理手順を示すフローチャートである。

【図１３】翌日のＯＮ／ＯＦＦ時間帯決定処理で決定さ
れたＯＮ時間帯と、通常販売処理、バッチブリュー処理
および事前抽出処理が行なわれる時間帯との関係を示す
模式図である。

【符号の説明】

４抽出機５貯蔵部２０制御装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】原料から複数杯分の飲料を抽出できる抽
出機および抽出機によって抽出された飲料を貯蔵する貯
蔵部を備え、需要者の供給命令に応じて貯蔵部から飲料
を供給する飲料供給装置において、過去数日分の供給杯数の実績値に基づいて、翌日の１日
分の供給杯数を予測する第１手段、翌日が平日である場合には、過去数日分の供給杯数の実
績値のうちの平日の供給杯数の実績値に基づいてクラス
タリングを行うことにより、平日の曜日を残業有無によ
り２つのグループに分ける第２手段、過去数日分の平日の供給杯数の実績値のうち、翌日の曜
日が属するグループの曜日の供給杯数の実績値に基づい
て、所定時間ずつずれた複数の時間帯ごとの供給杯数
の、全時間帯分の供給杯数に対する比率を算出する第３
手段、予測された翌日の１日分の供給杯数と、算出された各時
間帯ごとの供給杯数の全時間帯分の供給杯数に対する比
率とに基づいて、翌日の各時間帯ごとの供給杯数の予測
値を算出する第４手段、翌日の各時間帯ごとの供給杯数の予測値と、しきい値と
に基づいて、翌日において飲料の供給が集中する時間帯
を決定する第５手段、および飲料の供給が集中すると決
定された各時間帯の直前に、複数杯分の飲料を抽出機に
より抽出して貯蔵部に蓄積する第６手段、を備えている飲料供給装置。
【請求項２】飲料の供給が集中すると決定された各時
間帯おいては、飲料が供給されるごとに、貯蔵部から供
給された杯数分の飲料を抽出機により抽出して貯蔵部に
補給する手段を備えている請求項１に記載の飲料供給装
置。
【請求項３】第１手段は、ニューラルネットワークに
より、翌日の１日分の供給杯数を予測するものである請
求項１および２のいずれかに記載の飲料供給装置。
【請求項４】第５手段は、翌日の各時間帯ごとに、各時間帯の供給杯数の予測値
が、しきい値より大きいか否かを判定する手段、および
供給杯数の予測値が、しきい値より大きい時間帯につい
ては、その時間帯の開始時刻から所定時間までの間を、
飲料の供給が集中する時間帯と決定する手段、を備えている請求項１、２および３のいずれかに記載の
飲料供給装置。