JPH11134554A - 飲料供給装置 - Google Patents
飲料供給装置Info
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- JPH11134554A JPH11134554A JP29661497A JP29661497A JPH11134554A JP H11134554 A JPH11134554 A JP H11134554A JP 29661497 A JP29661497 A JP 29661497A JP 29661497 A JP29661497 A JP 29661497A JP H11134554 A JPH11134554 A JP H11134554A
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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】 過去数日分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、曜日を休日と平日との
2つのグループに分ける手段、翌日の曜日が休日のグル
ープに属するか、平日のグループに属するかを判定する
手段、翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、
過去数日分の供給杯数の実績値のうち、平日の供給杯数
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。
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】 過去数日分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、曜日を休日と平日との
2つのグループに分ける手段、翌日の曜日が休日のグル
ープに属するか、平日のグループに属するかを判定する
手段、翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、
過去数日分の供給杯数の実績値のうち、平日の供給杯数
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
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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】この発明による第1の飲
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に基づい
てクラスタリングを行うことにより、曜日を休日と平日
との2つのグループに分ける第2手段、翌日の曜日が休
日のグループに属するか、平日のグループに属するかを
判定する第3手段、翌日の曜日が平日のグループに属す
る場合には、過去数日分の供給杯数の実績値のうち、平
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4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5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6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7手段を備えてい
ることを特徴とする。
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に基づい
てクラスタリングを行うことにより、曜日を休日と平日
との2つのグループに分ける第2手段、翌日の曜日が休
日のグループに属するか、平日のグループに属するかを
判定する第3手段、翌日の曜日が平日のグループに属す
る場合には、過去数日分の供給杯数の実績値のうち、平
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4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5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6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7手段を備えてい
ることを特徴とする。
【0009】この発明による第2の飲料供給装置は、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に基づいてクラスタリング
を行うことにより、曜日を休日と平日との2つのグルー
プに分ける第2手段、翌日の曜日が休日のグループに属
するか、平日のグループに属するかを判定する第3手
段、翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、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4
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5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6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7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8手段を備えていることを特徴とする。
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に基づいてクラスタリング
を行うことにより、曜日を休日と平日との2つのグルー
プに分ける第2手段、翌日の曜日が休日のグループに属
するか、平日のグループに属するかを判定する第3手
段、翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、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4
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5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6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7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8手段を備えていることを特徴とする。
【0010】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。
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。
【0011】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。第7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。
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。第7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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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bi 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。
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bi 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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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)。
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Σj bi が求められる。ここで、Σj は、時間帯
Ti に対して第1グループの曜日に対応する過去数日分
のbi を累積することを意味する。
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Σj bi が求められる。ここで、Σj は、時間帯
Ti に対して第1グループの曜日に対応する過去数日分
のbi を累積することを意味する。
【0068】次に、各時間帯Ti 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
j bi が、全時間帯Ti に渡って累積されることによ
り、累積値Σi Σj bi が算出される(ステップ4
2)。ここで、Σi は、時間帯TiごとのΣj bi を、
全時間帯にわたって累積することを意味する。
曜日に対応する過去数日分のコーヒ販売量biの総和Σ
j bi が、全時間帯Ti に渡って累積されることによ
り、累積値Σi Σj bi が算出される(ステップ4
2)。ここで、Σi は、時間帯TiごとのΣj bi 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Ti 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Ti ごとに、各時間帯Ti ごとの総和Σj bi の累
積値Σi Σj bi に対する、各時間帯Ti ごとの総和Σ
j bi の比(Σj bi /ΣiΣj bi )が算出される。
各時間帯Ti ごと算出された比(Σj bi /Σi Σjb
i )が、各時間帯Ti のコーヒ販売量の平均構成比とさ
れる。
均構成比が求められる(ステップ43)。つまり、各時
間帯Ti ごとに、各時間帯Ti ごとの総和Σj bi の累
積値Σi Σj bi に対する、各時間帯Ti ごとの総和Σ
j bi の比(Σj bi /ΣiΣj bi )が算出される。
各時間帯Ti ごと算出された比(Σj bi /Σi Σjb
i )が、各時間帯Ti 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Ti のコ
ーヒ販売量biの平均構成比(Σj bi /Σi Σ
j bi )とに基づいて、翌日の時間帯Ti ごとのコーヒ
販売量の予測値が求められる(ステップ44)。
日分のコーヒ販売量の予測値A15と、各時間帯Ti のコ
ーヒ販売量biの平均構成比(Σj bi /Σi Σ
j bi )とに基づいて、翌日の時間帯Ti 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Ti のコーヒ販売量biの平均
構成比(Σj bi /Σi Σj bi )をそれぞれ乗算する
ことにより、翌日の時間帯Ti ごとのコーヒ販売量の予
測値〔Di =A15・(Σj b i /Σi Σj bi )〕が求
められる。
予測値A15に、各時間帯Ti のコーヒ販売量biの平均
構成比(Σj bi /Σi Σj bi )をそれぞれ乗算する
ことにより、翌日の時間帯Ti ごとのコーヒ販売量の予
測値〔Di =A15・(Σj b i /Σi Σj bi )〕が求
められる。
【0072】次に、翌日の時間帯Ti のコーヒ販売量の
予測値Di ごとに、予測値Di 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Di が予め
定められたしきい値αより大きい時間帯Ti について
は、当該時間帯Ti 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。
予測値Di ごとに、予測値Di 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Di が予め
定められたしきい値αより大きい時間帯Ti について
は、当該時間帯Ti 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Ti 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Ti 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。
は5分間である。しかしながら、連続した時間帯Ti 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Ti 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Ti 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)。
設定されている場合には、それらの時間帯Ti 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。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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】上記実施の形態では、残業の有無によって
平日が2つのグループに分けられているが、平日を2つ
のクループに分けなくてもよい。この場合には、ステッ
プ34において翌日が平日であると判定された場合に
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5分
単位のコーヒ販売量データまたは、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。
平日が2つのグループに分けられているが、平日を2つ
のクループに分けなくてもよい。この場合には、ステッ
プ34において翌日が平日であると判定された場合に
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5分
単位のコーヒ販売量データまたは、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。
【0089】
【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。
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1】飲料自動販売機の内部構造を示す概略構成図で
ある。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
4 抽出機 5 貯蔵部 20 制御装置
Claims (5)
- 【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、 過去数日分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、曜日を休日と平日との2つのグル
ープに分ける第2手段、 翌日の曜日が休日のグループに属するか、平日のグルー
プに属するかを判定する第3手段、 翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、過去数
日分の供給杯数の実績値のうち、平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4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5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6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7手段、 を備えている飲料供給装置。 - 【請求項2】 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に基づいてクラスタリン
グを行うことにより、、曜日を休日と平日との2つのグ
ループに分ける第2手段、 翌日の曜日が休日のグループに属するか、平日のグルー
プに属するかを判定する第3手段、 翌日の曜日が平日のグループに属する場合には、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4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5
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6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7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8手段、 を備えている飲料供給装置。 - 【請求項3】 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および2のいずれか
に記載の飲料供給装置。 - 【請求項4】 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、2および3のいずれかに記載の飲料供給装置。 - 【請求項5】 第7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、3および4のいずれかに記
載の飲料供給装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29661497A JPH11134554A (ja) | 1997-10-29 | 1997-10-29 | 飲料供給装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP29661497A JPH11134554A (ja) | 1997-10-29 | 1997-10-29 | 飲料供給装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11134554A true JPH11134554A (ja) | 1999-05-21 |
Family
ID=17835840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP29661497A Pending JPH11134554A (ja) | 1997-10-29 | 1997-10-29 | 飲料供給装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11134554A (ja) |
-
1997
- 1997-10-29 JP JP29661497A patent/JPH11134554A/ja active Pending
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