TWI773386B

TWI773386B - 預測飲料中最高咖啡因含量值的方法及其系統

Info

Publication number: TWI773386B
Application number: TW110121984A
Authority: TW
Inventors: 石惠娟; 陳立偉
Original assignee: 統一企業股份有限公司
Priority date: 2021-06-16
Filing date: 2021-06-16
Publication date: 2022-08-01
Also published as: TW202301142A

Abstract

一種預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，包含以下步驟：取得一歷史現場的一飲料的多筆歷史資料，該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的一歷史咖啡因含量值；透過一處理器根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一預估CV值；取得一目標現場的該飲料的多筆目標資料，該多筆目標資料中的每一筆包括該飲料的一目標咖啡因含量值，並且該目標資料的數量係少於該歷史資料的數量；以及透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的一咖啡因含量最高值。本發明還公開了一種預測飲料中最高咖啡因含量值的系統。

Description

預測飲料中最高咖啡因含量值的方法及其系統

本發明係關於一種預測飲料中特定成分含量值的方法及其系統，特別是關於一種預測飲料中最高咖啡因含量值的方法及其系統。

超商的現製飲料，包括咖啡、純茶，由於取得方便及具備一定品質，使得超商經營外帶現製飲料的市場規模成熟且龐大。因應法規之「連鎖飲料便利商店及速食業之現場調製飲料標示規定」之修正，咖啡飲料的咖啡因標示可改為標示「總咖啡因含量之最高值」。

過去包裝食品成分標示主要為誤差允許範圍以≦標示值之120%的方式，業界並無最高值的規定及估算方式，就統計常態分配而言最高值是一種無限大的概念。由於咖啡因標示是應用於現場調製的咖啡飲料，會因店內的製備機台種類、人員操作差異、冰塊添加量以及奶量添加等因素影響，導致每次採樣變異大，不如一般包裝加工食品的穩定度及一致性高。此外。礙於成本考量，實際上能夠進行抽樣檢驗的樣本數無法太大。

本發明之主要目的在於提供一種預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，以降低咖啡因含量標示錯誤的風險。

為達上述之目的，在本發明之一實施例中，提供一種預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，包含以下步驟：取得一歷史現場的一飲料的多筆歷史資料，該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的一歷史咖啡因含量值；透過一處理器根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一預估CV值；取得一目標現場的該飲料的多筆目標資料，該多筆目標資料中的每一筆包括該飲料的一目標咖啡因含量值，並且該目標資料的數量係少於該歷史資料的數量；以及透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的一咖啡因含量最高值。

在本發明之一實施例中，在透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的該咖啡因含量最高值的步驟中包括：透過該處理器使用多筆該目標咖啡因含量值計算出一目標咖啡因平均值及一目標標準差；透過該處理器使用該預估CV值調整該目標標準差以得到一調整標準差；透過該處理器使用該目標咖啡因平均值以及該調整標準差計算出一咖啡因平均值的信賴上限；以及透過該處理器使用該咖啡因平均值的信賴上限及該調整標準差計算出該咖啡因含量最高值。

在本發明之一實施例中，該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的歷史容量及歷史乳類添加有無。

在本發明之一實施例中，該飲料的各種歷史容量係各自對應於一特定的預估CV值。

在本發明之一實施例中，在透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的該咖啡因含量最高值的步驟中，該多筆目標資料具有共同的一目標特定容量，並且所根據的該預估CV值為該目標特定容量所對應到的該各種歷史容量中的其中一個歷史容量的預估CV值。

在本發明之一實施例中，該飲料的不同歷史乳類添加有無係各自對應於一特定的預估CV值。

在本發明之一實施例中，該飲料的一特定的歷史容量與一特定的歷史乳類添加有無的一歷史組合係對應於一特定的預估CV值。

在本發明之一實施例中，在透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的該咖啡因含量最高值的步驟中，該多筆目標資料具有共同的一目標特定容量與一目標乳類添加有無的一目標組合，並且所根據的該預估CV值為該目標組合所對應到的該歷史組合的預估CV值。

為達上述之目的，在本發明之一另一實施例中，提供一種預測飲料中最高咖啡因含量值的系統，包含：一儲存裝置，包括一歷史資料庫以及一目標資料庫，該歷史資料庫包括一歷史現場的一飲料的多筆歷史資料，該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的一歷史咖啡因含量值，以及該目標資料庫包括一目標現場的該飲料的多筆目標資料，該多筆目標資料中的每一筆包括該飲料的一目標咖啡因含量值，並且該目標資料的數量係少於該歷史資料的數量；以及一處理器，耦接至該儲存裝置，該處理器配置用以：自該儲存裝置的該歷史資料庫取得該歷史現場的該飲料的多筆歷史資料，以根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一預估CV值；以及自該儲存裝置的該目標資料庫取得該目標現場的該飲料的多筆目標資料，並根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的一咖啡因含量最高值。

在本發明之一實施例中，在該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的該咖啡因含量最高值中包括：該處理器使用多筆該目標咖啡因含量值計算出一目標咖啡因平均值及一目標標準差；該處理器使用該預估CV值調整該目標標準差以得到一調整標準差；該處理器使用該目標咖啡因平均值以及該調整標準差計算出一咖啡因平均值的信賴上限；以及該處理器使用該咖啡因平均值的信賴上限及該調整標準差計算出該咖啡因含量最高值。

本發明的有益效果在於：透過本發明之預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，在樣本數少量的情況下，可推估出飲料中最高咖啡因含量值的建議標示值，以降低標示錯誤的風險，另也避免過度高標導致數值不合理及影響購買意願的狀況發生。

100:系統

1:儲存裝置

11:歷史資料庫

12:目標資料庫

2:處理器

CV1:第一預估CV值

CV2:第二預估CV值

CV3:第三預估CV值

CV4:第四預估CV值

CV5:第五預估CV值

CV6:第六預估CV值

H:高效液相層析儀

I:輸入介面

O:輸出介面

第1圖為根據本發明之一實施例的一種預測飲料中最高咖啡因含量值的系統的方塊圖；以及第2圖為透過本發明的預測飲料中最高咖啡因含量值的方法建立的一咖啡因CV值預估最佳模型。

下面將結合本發明之實施例中的附圖，對本發明之實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。另外，為了更好地說明本發明，在下文的具體實施方式中給出了眾多的具體細節。本領域技術人員應當理解，沒有某些具體細節，本發明同樣可以實施。在一些實施例中，對於本領域技術人員熟知的方法、手段、元件及電路未作詳細描述，以便於凸顯本發明的主旨。

本發明的預測飲料中最高咖啡因含量值的方法主要是用於預估一特定現場的一現場調製咖啡飲料的一咖啡因含量的最高值。由於預估特定現場的現場調製咖啡飲料的咖啡因含量的最高值會受限於人力及時間，在取得及檢測大量的咖啡飲料有相當難度，因此在本發明之預測飲料中最高咖啡因含量值的方法中，預先蒐集以及計算一群數量較多的現場調製咖啡飲料，以得到一CV值，之後，在欲推估一特定現場所製備出的一咖啡飲料的咖啡因含量的最高值時，該特定現場提供的檢測數量可遠低於在預先計算時的檢測數量，並根據預先計算時所得到的該CV值來調整該特定現場的咖啡飲料經計算所得到的一另一CV值，進而得推估出該特定現場的現場調製咖啡飲料的咖啡因含量的最高值。

根據本發明之一實施例的一種預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，包含以下步驟：

步驟S1，取得一歷史現場的一飲料的多筆歷史資料。該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的一歷史咖啡因含量值。詳細而言，在本實施例中，該歷史現場為一超商內的一現製咖啡區，在該現製咖啡區中提供有一現製咖啡飲料，該飲料為該咖啡飲料。該超商可為同一間超商，或是具有同一套咖啡飲料製備流程的多間超商分店。在本實施例中，係使用一高效液相層析儀來檢測該咖啡飲料中的咖啡因含量(即，該歷史咖啡因含量值)。另外，該多筆歷史資料中的每一筆還可包括該飲料的歷史容量以及歷史乳類添加有無。該歷史容量例如常見超商的現製飲料的特大杯容量，約660毫升、大杯容量，約480毫升、中杯容量，約360毫升、小杯容量，約240毫升；而該歷史乳類添加有無則例如是否添加牛奶、奶精。在其他實施例中，歷史資料還可包括產品類別，例如咖啡豆種類、產品冷熱種類、是否添加糖、以及製備機台類別。

步驟S2，透過一處理器根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一預估CV值。進一步地，各種歷史容量及不同的歷史乳類添加有無係各自對應於一預估CV值；或是，一特定的歷史容量與一特定的歷史乳類添加有無的一歷史組合係對應於一特定的預估CV值。

步驟S3，取得一目標現場的該飲料的多筆目標資料，該多筆目標資料中的每一筆包括該飲料的一目標咖啡因含量值，並且該目標資料的數量係少於該歷史資料的數量。

步驟S4，透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的一咖啡因含量最高值。進一步地，該多筆目標資料具有共同的一目標特定容量，並且所根據的該預估CV值為該目標特定容量所對應到的該各種歷史容量中的其中一個歷史容量的預估CV值；或是，該多筆目標資料具有共同的一目標特定容量與一目標乳類添加有無的一目標組合，並且所根據的該預估CV值為該目標組合所對應到的該歷史組合的預估CV值。

詳細而言，在透過該處理器根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的該咖啡因含量最高值的步驟中(步驟S4)包括：透過該處理器使用多筆該目標咖啡因含量值計算出一目標咖啡因平均值

及一目標標準差s(步驟S41)；透過該處理器使用該預估CV值調整該目標標準差s以得到一調整標準差s'(步驟S42)；透過該處理器使用該目標咖啡因平均值

以及該調整標準差s'計算出一咖啡因平均值的信賴上限(步驟S43)，公式為

，其中n為該目標咖啡因含量值的總筆數，α1為決定平均值上限之信賴係數，z為標準分數；以及透過該處理器使用該咖啡因平均值的信賴上限及該調整標準差s'計算出該咖啡因含量最高值(步驟S44)，公式為：平均值的信賴上限+z _α2 s'，其中α2為決定個別值上限的信賴係數。該信賴上限即為該咖啡因含量最高值。

此外，本發明還提供了一種預測飲料中最高咖啡因含量值的系統，用來實現前述的預測飲料中最高咖啡因含量值的方法，相應技術方案及描述參見前述方法部分的相應記載，不再贅述。

第1圖示出根據本發明的一實施例的一種預測飲料中最高咖啡因含量值的系統100的方塊圖，如第2圖所示，該系統100包括一儲存裝置1以及一處理器2。

該儲存裝置1包括一歷史資料庫11以及一目標資料庫12，該歷史資料庫11包括一歷史現場的一飲料的多筆歷史資料，該多筆歷史資料中的每一筆包括該飲料的一歷史咖啡因含量值；以及該目標資料庫12包括一目標現場的該飲料的多筆目標資料，該多筆目標資料中的每一筆包括該飲料的一目標咖啡因含量值，並且該目標資料的數量係少於該歷史資料的數量。

該處理器2耦接至該儲存裝置1，該處理器2配置用以：自該儲存裝置1的該歷史資料庫11取得該歷史現場的該飲料的多筆歷史資料，以根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一預估CV值；以及自該儲存裝置1的該目標資料庫12取得該目標現場的該飲料的多筆目標資料，並根據該預估CV值計算出在該目標現場中的該飲料的一咖啡因含量最高值。

該系統可以被提供為終端、伺服器或其它形態的設備。

以下參照第1圖、第2圖、表1及表2，透過示例來進一步說明本發明的預測飲料中最高咖啡因含量值的方法的各個步驟。

第2圖為透過本發明的預測飲料中最高咖啡因含量值的方法的步驟S1以及步驟S2所建立的一咖啡因CV值預估最佳模型。首先，使用一高效液相層析儀H檢測一超商(歷史現場)的26種現場調製的咖啡(每種有多杯咖啡樣本)，以取得該26種咖啡的歷史資料，每一筆該歷史資料皆包括每一杯咖啡的咖啡因的含量值、容量以及有無乳類添加(步驟S1)。並將該26種咖啡的歷史資料透過一輸入介面I輸入至一儲存裝置1中的一歷史資料庫11。接著，使用一處理器2自該儲存裝置1的該歷史資料庫11取得該26種咖啡的歷史資料，並根據該多筆歷史資料的該多筆歷史咖啡因含量值計算出一第一預估CV值CV1，0.113(11.3%)；進一步根據該多筆歷史資料的咖啡容量分別計算出對應於中杯容量的一第二預估CV值CV2，0.14(14%)，對應於大杯容量的一第三預估CV值CV3，0.113 (11.3%)；對應於特大杯容量的一第四預估CV值CV4，0.079(7.9%)；以及再進一步在特大杯容量的樣本中，根據是否含乳製品計算出一第五預估CV值CV5，0.07(7%)以及一第六預估CV值CV6，0.086(8.6%)(步驟S2)。

參照表1，在一第一示例中，使用該高效液相層析儀H分別檢測超商(目標現場)A、B、C門市各1杯中杯熱拿鐵，檢測的總數量為3杯，以取得該3杯咖啡的目標資料，每一筆該目標資料皆包括每一杯咖啡的咖啡因的含量值(步驟S3)。並將該3杯咖啡的目標資料透過該輸入介面I輸入至該儲存裝置1的一目標資料庫12。參照表2，該處理器2經配置而取得該目標現場的該飲料的多筆目標資料，並使用多筆該目標咖啡因含量值計算出一目標咖啡因平均值75.8及一目標標準差10.294。由於待檢測的咖啡為中杯熱拿鐵，對應至該咖啡因CV值預估最佳模型所得到的CV值為該第二預估CV值CV2，14%。該處理器2使用該第二預估CV值CV2調整該目標標準差以得到一調整標準差10.61。該處理器2使用該目標咖啡因平均值以及該調整標準差計算出一咖啡因平均值的信賴上限；最後該處理器2使用該咖啡因平均值的信賴上限以及該調整標準差計算而推估出該家超商的中杯熱拿鐵的咖啡因含量最高值為119.9(步驟S4)，該咖啡因含量最高值係透過一輸出介面O輸出。

類似地，參照表1，在一第二示例中，使用該高效液相層析儀H分別檢測超商(目標現場)A’、B’、C’門市各1杯中杯冷拿鐵，檢測的總數量為3杯，以取得該3杯咖啡的目標資料，每一筆該目標資料皆包括每一杯咖啡的咖啡因的含量值(步驟S3)。並將該3杯咖啡的目標資料透過該輸入介面I輸入至該儲存裝置1中的一目標資料庫12。參照表2，該處理器2經配置而取得該目標現場的該飲料的多筆目標資料，並使用多筆該目標咖啡因含量值計算出一目標咖啡因平均值80.448及一目標標準差24.006。由於待檢測的咖啡為中杯冷拿鐵，對應至該咖啡因CV值預估最佳模型所得到的CV值為該第二預估CV值CV2，14%。該處理器2使用該第二預估CV值CV2調整該目標標準差以得到一調整標準差11.26。該處理器2使用該目標咖啡因平均值以及該調整標準差計算出一咖啡因平均值的信賴上限；最後該處理器2使用該咖啡因平均值的信賴上限以及該調整標準差計算而推估出該家超商的中杯冷拿鐵的咖啡因含量最高值為127.2(步驟S4)，該咖啡因含量最高值係透過該輸出介面O輸出。

在上述的計算中，使用了卡方自動交互檢測、改進的CHAID方法及CRT分類以及迴歸樹三種決策樹預測模型，來決定咖啡因CV值預估最佳模型。

綜上所述，在本發明之預測飲料中最高咖啡因含量值的方法中，在樣本數少量的情況下，可推估出咖啡飲料中的一最高咖啡因含量值，以降低標示錯誤的風險，另也避免過度高標導致數值不合理以及影響購買意願的狀況發生。

雖然本發明已以較佳實施例揭露，然其並非用以限制本發明，任何熟習此項技藝之人士，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種更動與修飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。