WO2018016509A1 - 穀物処理施設の運転補助システム - Google Patents

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WO2018016509A1
WO2018016509A1 PCT/JP2017/026017 JP2017026017W WO2018016509A1 WO 2018016509 A1 WO2018016509 A1 WO 2018016509A1 JP 2017026017 W JP2017026017 W JP 2017026017W WO 2018016509 A1 WO2018016509 A1 WO 2018016509A1
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rice
grain
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driving assistance
assistance system
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PCT/JP2017/026017
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真典 松田
範行 林
Original Assignee
株式会社サタケ
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Definitions

  • the present invention relates to operation control technology for a grain processing facility.
  • a consignment process for weighing the soot for each producer a primary storage process for storing the consignment soot, a drying process for drying the stored soot to a predetermined moisture, and a dry soot are stored. It comprises a storage process, a rice-brushing process for converting the stored rice bran to brown rice, and a shipping process for shipping the rice-brown rice that has been dredged.
  • a rice tracking system characterized in that work history can be tracked by recording and allowing a management computer to communicate and store data.
  • the weight and moisture of the receiving container in the receiving process and the data of the receiving varieties, the primary storage data in the primary storage process for storing straw by cultivar and by moisture, and the drying of storage bottle straw in the drying process are stored in the computer in association with the shipping lot number added to the shipped brown rice.
  • this stored information as preparation information, storage information, drying information, and consignment information, it is possible to know processing preparation information for each process and its passage route.
  • Patent Document 1 The system disclosed in Patent Document 1 is general enough to know processing preparation information for each process and its passing route as preparation information, storage information, drying information, and receiving information from a shipping lot number and the like. It is a traceability system. Therefore, when it happened to have good quality polished rice and cooked rice, it was not possible to reproduce it because no detailed data was acquired.
  • the present invention provides a grain that can reproduce the processed or taste of the grain when a good quality processed or tasted for consumers (including Japanese and foreigners) is obtained.
  • An object is to provide a driving assistance system for a treatment facility.
  • a driving assistance system for a grain processing facility is provided.
  • the driving assistance system is configured to receive input of evaluation information related to evaluation regarding at least one of the processing state and taste of the first grain, which is directly or indirectly associated with the characteristics and processing history of the first grain.
  • a database in which received characteristics, processing history, and evaluation information are stored in association with each other, and a second receiving section that receives a second characteristic of the second grain that is carried into the grain processing facility
  • a calculation unit for calculating an operation parameter used when processing the second grain at the grain processing facility based on the received second characteristic and the information accumulated in the database.
  • traceability technology is used to distribute the characteristics and processing history of a grain in a traceable manner, and an evaluation of at least one of the processing state and taste of the grain is evaluated at a retail store, a meal / restaurant, By obtaining from a consumer or the like, a database in which characteristics, processing history, evaluation information, and evaluation are associated is obtained. By calculating the operating parameters of the grain processing facility based on this database, grain processing capable of suitably reproducing good quality polished rice or cooked rice is provided.
  • the characteristics and processing history of the first grain and the evaluation information may be directly associated with each other, or may be indirectly associated with each other through the grain identification information.
  • the first reception unit may receive input of identification information and evaluation information associated therewith.
  • the relationship between the common drying facility (the country elevator 100 and the mini rice center 200), the rice mill 300, the retail business, and the consumer is as follows, for example.
  • Brown rice is procured from a country elevator (CE) 100, a mini rice center (RC) 200, a farmer, a stockpiling warehouse, and imported rice to a rice mill 300.
  • the rice milling plant 300 is provided with a regular rice milling line 301, a rice milling / mealing rice milling line 302, and a foreign rice milling line 303 as rice milling lines.
  • the rice milling line of the rice milling plant 300 is selected according to the application.
  • brown rice brought in from a producer farmer in Niigata Uonuma is selected at the rice mill 300.
  • the rice milling line is selected from the regular rice milling line 301 and the rice milling line 302 for exclusive meals and eating out according to the use.
  • brown rice brought in from the country elevator 100 is selected, and a rice meal line 302 dedicated to meals and restaurants is selected as the rice milling line.
  • foreigners are also included, and when foreigners desire foreign-produced rice, foreign-imported brown rice is selected and foreign-only rice milling line 303 is selected.
  • brown rice, polished rice, and cooked rice are distributed so that traceability technology can be used to trace the characteristics of rice and the processing history at each facility.
  • the characteristic of rice is an arbitrary factor that affects the quality of rice. Examples of such a factor include a production area, a variety, a weather condition, a soil condition, and a pattern.
  • Retailers, restaurants / restaurants, and consumers can evaluate rice taste values and taste, rice characteristics and processing history, or rice identification information (for example, barcode stickers and tags on containers and packaging) And transmitted via the Internet 10. This information is received by the first receiving unit 30 and stored in the database 60.
  • the second reception unit 40 receives the characteristics of the rice carried into the rice mill 300 from the rice mill 300 via the Internet 10.
  • the calculation unit 50 calculates an operation parameter used when processing the brown rice in the rice mill 300 based on the characteristics of the rice received by the second reception unit 40 and the information accumulated in the database 60. To do.
  • the operation parameters are provided to the rice mill 300 through the Internet 10, and the rice milling process is performed using the operation parameters in the rice mill 300.
  • any network such as a dedicated line can be employed.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of the country elevator 100.
  • the country elevator 100 is a grain dry drying preparation facility in which operations from drying of grains to shipping of packages are performed.
  • the country elevator 100 includes a load receiving hopper 101, a load receiving unit 103, a ventilation drying unit 105, a thermal power drying unit 107, a silo unit 109, a huller 110, a sorter 111, and a preparation unit. 113.
  • the consignment hopper 101 receives a ginger mainly brought from a farmer.
  • the load receiving unit 103 includes a coarse selection machine 118 and a load receiving weighing machine 102.
  • the ventilation drying unit 105 includes a plurality of ventilation dryers 104.
  • the thermal drying unit 107 includes a thermal dryer 106 that dries to a predetermined moisture while circulating the grains.
  • the silo unit 109 includes a plurality of silos 108 for storing dried grains.
  • the huller 110 takes out the dried grain from the silo 108 and hulls it.
  • the sorter 111 performs fine grain selection after graining.
  • the preparation unit 113 measures and packages the selected grain.
  • the country elevator 100 further includes a test dryer 114, a self-test device 115, a grain discriminator 116, and a taste measuring device 117 as incidental facilities.
  • the test dryer 114 dries the sample basket collected by the consignment receiving unit 103 to a predetermined moisture value.
  • the self-inspection apparatus 115 removes the dried sample cake, sorts it into sized particles and waste particles, and calculates the yield rate from the respective weight values of the sized particles and waste particles.
  • the grain discriminator 116 takes out the grain from the self-test device 115 and optically calculates the quality and the like.
  • the taste measuring device 117 optically calculates a taste value and the like.
  • Grade is an index that is calculated by actually measuring the proportion of sized particles, the moisture content, the proportion of damaged particles such as colored and immature grains, and so on. It can be understood as one of the indicators.
  • the taste value is an index of taste calculated based on amylose, protein, moisture, and degree of fatty acid measurement measured with a near-infrared analyzer. The taste value may be obtained by a sensory test instead of or in addition to the analytical test.
  • a data recording device D for acquiring various data is electrically connected to each device constituting the country elevator 100.
  • the coarse selection data (grain weight (branch to which the rice cob is attached)) grain weight, fine grain weight, ratio of branch leaf grain, straw weight
  • a data recording device D1 is connected to acquire the straw ratio, etc.) and the receiving data (grain weight value, receiving water value, variety, farm owner code, production location (field location), etc.). That is, in the data recording device D1, data relating to the characteristics of the rice that is carried in is acquired.
  • the thermal dryer 106 obtains drying data (initial moisture value of straw before drying, finish moisture value of straw after drying, drying rate, total drying time, fuel consumption rate, total electric energy, etc.).
  • a data recording device D2 is connected.
  • the hulling machine 110 is provided with hulling data (dehulling capacity, dehulling rate, immature grain mixing rate, dehulling roll replacement frequency, maximum current value, average current value, minimum current value, total electric energy, etc.).
  • the data recording device D3 to be acquired is connected.
  • the sorting machine 111 includes sorting data (defective particle removal rate (sorting rate), rotation speed of the sorting cylinder of the rotary sorting machine, number of ejectors of the color sorting machine, maximum current value, average current value, minimum current value, and total power.
  • a data recording device D4 for acquiring the quantity etc. is connected.
  • the weighing / packaging machine 112 is connected to a data recording device D5 for obtaining weighing / packaging data (measurement count, cumulative (shipped) measured value, cumulative (shipped) packaged number, total electric energy, etc.).
  • the silo 108 is connected to a data recording device D6 that acquires storage data (storage period, number of rotations, maximum grain temperature, minimum grain temperature, average grain temperature, etc.).
  • the self-verification device 115, the grain discriminator 116 and the taste measuring device 117 include self-verification data (weight value of rice bran, brown rice, sizing and waste grains, moisture, yield, variety, farm owner code). And production location (field location, etc.), quality data (size, particle size, colored particle weight, etc.) and taste data (protein content, amylose content, taste sensory evaluation, taste value, etc.) A data recording device D7 to be acquired is connected.
  • consignment data such as a producer, a variety, and a production place is acquired by the data recording device D1. This is done by the importer or the operator of the country elevator 100 inputting using a user interface.
  • the received rice is sorted and dried in various facilities, and the data recording devices D2 to D7 acquire the preparation processing data in which the processing state of the preparation machine at that time is quantified.
  • the data recording device D7 measures the index values (here, the quality data and the taste data) about the processed rice taste.
  • Information acquired by the data recording devices D1 to D7 is associated with each other, and is transmitted to the driving assistance system 20 via the Internet 10 together with rice identification information.
  • the rice identification information a receipt number assigned at the time of receipt may be used, or a dedicated ID may be assigned for each lot.
  • the mini rice center 200 is different from the country elevator 100 in that it does not include the silo unit 109 and is smaller than the country elevator 100, but the other points are the same as those in the country elevator 100. Therefore, detailed description of the mini rice center 200 is omitted.
  • FIG. 3 is a diagram showing a schematic configuration of the rice mill 300.
  • the rice mill 300 includes a cargo receiving unit 303, a rice milling unit 308, a selection unit 311, and a weighing packaging unit 313.
  • the cargo receiving unit 303 includes a cargo receiving hopper 301 that receives brown rice carried into the rice mill 300, and a coarse sorting machine 302.
  • the rice milling unit 308 includes a plurality of rice milling machines 304, 305, and 306 and a stone remover 307.
  • the selection unit 311 includes a color sorter 309 and a sieving machine 310.
  • the weighing and packaging unit 313 includes a weighing and packaging machine 312.
  • a data recording device D for acquiring various data is electrically connected to each device.
  • the consignment hopper 301 and the coarse selection machine 302 include consignment data (grain weight value, consignment moisture value, variety, farm owner code, production location (field location), etc.) and coarse selection data (string-like).
  • a data recording device D10 for acquiring a mixing ratio of foreign matters such as objects and a sizing weight) is connected.
  • the rice milling machine (first machine) 304 is connected to a data recording device D11 for obtaining the most sophisticated data (current value, yield, whiteness, total driving time, total electric energy, etc.).
  • a data recording device D12 for acquiring second machine milling data is connected to the rice milling machine (second machine) 305, and data for obtaining third machine milling data is connected to the rice milling machine (third machine) 306.
  • a recording device D13 is connected.
  • the stone remover 307 is connected to a data recording device D14 for obtaining stone removal data (the weight of stone grains, the weight of sizing, the mixing rate of stones, the total amount of power, etc.).
  • the color sorter 309 has a data recording device for obtaining sorting data (defective particle removal rate (sorting rate), number of ejector operations of the color sorter, maximum current value, average current value, minimum current value, total electric energy, etc.). D15 is connected.
  • the sieving machine 310 is connected to a data recording device D16 for obtaining sieving data (sieving machine rotation speed, crushed grain ratio, sizing ratio, total electric energy, etc.).
  • the weighing / packing machine 312 is connected to a data recording device D17 for obtaining weighing / packaging data (measurement count, cumulative (shipped) measured value, cumulative (shipped) packaged number, total electric energy, etc.).
  • the information acquired by the data recording devices D10 to D17 is associated with each other, and is transmitted to the driving assistance system 20 via the Internet 10 together with the rice identification information. Also in the rice mill 300, as in the country elevator 100, at least one of self-inspection data, quality data, and taste data may be acquired and transmitted to the driving assistance system 20.
  • the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice milling plant 300 that provides various data received by the first receiving unit 30 is also referred to as an information providing plant.
  • Information provided from the information providing factory to the driving assistance system 20 is also referred to as provision information.
  • the driving assistance system 20 is realized as a cloud server connected to the Internet 10 in this embodiment. However, the driving assistance system 20 may be any information processing apparatus that can communicate via any network.
  • the driving assistance system 20 includes a first reception unit 30, a second reception unit 40, a calculation unit 50, and a database 60. These functional units are realized by executing a predetermined program stored in the memory.
  • 1st reception part 30 receives the input of the evaluation information regarding the evaluation regarding at least one of the rice processing state and taste associated with the characteristic and processing history of rice via the Internet 10.
  • the rice characteristics and processing history are acquired via the data recording device D in the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300.
  • the rice characteristics and processing history may be directly associated with the evaluation information, or may be indirectly associated with the rice identification information.
  • rice identification information is recorded on a bar code, QR code (registered trademark), tag, etc. of rice containers and packaging.
  • This identification information is used when the rice is transferred to other containers and packaging in the distribution process up to the consumer (for example, after the brown rice carried from the country elevator 100 to the rice mill 300 is polished by the rice mill 300).
  • Bar codes, QR codes, tags, etc. of other containers and packaging, etc., when they are put into other containers and packaging, or when the polished rice brought into the meal is processed and then put into other containers and packaging) Will be taken over.
  • identification information is taken over by a code or tag reader and writer.
  • the information acquired through the data recording device D in the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300 is associated with the identification information and transmitted to the driving assistance system 20.
  • the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice milling plant 300 that provides such information is also referred to as an information providing plant.
  • the 1st reception part 30 receives the information transmitted in this way.
  • the first reception unit 30 receives evaluation information transmitted to the driving assistance system 20 by a retail store, a meal / restaurant, or a consumer.
  • This evaluation information is transmitted to the driving assistance system 20 in association with the identification information from a retail store, a meal / restaurant, or a consumer information terminal.
  • the mail address or URL of the driving assistance system 20 may be recorded together with the rice identification information on the bar code seal, QR code seal, tag, etc. of the container and packaging of rice.
  • a retail store a restaurant / restaurant, a web page displayed by reading a QR code of a container and packaging of the imported rice with a portable terminal (the rice identification information recorded in the QR code is automatically input) 2), an evaluation regarding at least one of the processing state and taste of rice may be entered.
  • Consumers who have purchased polished rice or processed foods from retail or ready-to-eat meals can use their mobile devices to evaluate the taste of rice in the driving assistance system 20 in the same manner as retail stores and prepared meals / restaurants. You may send it.
  • a consumer who has received processed food at a restaurant may input an evaluation regarding the taste of rice to an information terminal prepared by the restaurant.
  • the restaurant may associate the identification information corresponding to the processed food provided to the consumer with the evaluation input by the consumer and transmit it to the driving assistance system 20.
  • the database 60 stores rice characteristics, processing history, and evaluation information received by the first receiving unit 30 in association with each other. In the present embodiment, these associations are performed via rice identification information.
  • the weather information acquisition unit 70 acquires the weather information of the rice production areas received by the first reception unit 30 via the Internet 10. Weather information acquired by the weather information acquisition unit 70 may also be stored in the database 60 in association with rice characteristics, processing history, and evaluation information. Such weather information is provided on the Internet 10 from, for example, the Japan Meteorological Agency or a private weather information company. This meteorological information is meteorological data corresponding to the rice production area and harvest year, which are the basis of each data group stored in the database 60.
  • the weather information may be, for example, accumulated sunshine hours or accumulated temperatures (accumulated values of daily average temperatures) during a period from sowing to harvesting.
  • Accumulated sunshine hours affect rice maturity, and cumulative air temperature affects protein content, so these are important factors in producing good-tasting rice.
  • the second reception unit 40 receives the characteristics of rice from the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300 via the Internet 10.
  • the information received by the second receiving unit 40 is information about rice that has been carried into the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300, but has not yet been processed.
  • This information is transmitted from the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300 (hereinafter also referred to as a contract factory) that has been contracted to receive driving assistance from the driving assistance system 20.
  • the contract factory may be the same as or different from the information providing factory.
  • the contract factory may transmit the individual characteristics to be received by the second receiving unit 40 to the driving assistance system 20 together with the driving assistance request.
  • the calculation unit 50 calculates the rice corresponding to the information received by the second reception unit 40 based on the rice characteristic information received by the second reception unit 40 and the information stored in the database 60. Then, an operation parameter to be used in processing at the contract factory that transmitted the information is calculated.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram of a process in which the calculation unit 50 calculates an operation parameter to be used in the contract factory. As shown in FIG. 4, this process is started by inputting the rice characteristics received by the second receiving unit 40 when a driving assistance request is received from the contracted factory (step S1). This characteristic is an arbitrary factor that affects the quality of rice, and such factors include, for example, the production area, variety, weather conditions, soil conditions, pattern, and the like.
  • the calculation unit 50 searches the various data files 61 to 69 stored in the database 60 based on the various factors received by the second reception unit 40.
  • the evaluation data 68 is data related to evaluation by a retail store, a meal / restaurant, or a consumer received by the first receiving unit 30. However, the evaluation data 68 may include taste data received from the country elevator 100, the mini rice center 200, or the rice mill 300.
  • the calculating unit 50 includes the characteristics of the rice received by the second receiving unit 40 (may include the weather information acquired by the weather information acquiring unit 70), the information accumulated in the database 60, Based on the above, the optimum operating parameters for processing rice having the characteristics of rice accepted by the second accepting unit 40 at the contract factory are calculated (step 2).
  • This process is associated with, for example, a rice characteristic approximate to the characteristic of rice received by the second receiving unit 40, and the evaluation regarding the processing state and / or taste (evaluation in the evaluation data 68) is good. It may be a process of extracting operating parameters associated with rice. The evaluation may be quantified, and when there are a large number of evaluation data for rice having the same identification information, the statistical value (for example, an average value) may be used.
  • logical reasoning based on the data files 61 to 69 and artificial intelligence (“AI”) learned from past experience may be used. Even if various known methods and algorithms are used, such as experimental design, neural network, deep learning, fuzzy reasoning, multivariate analysis (Mahalanobis distance, multiple regression analysis, etc.), sparse modeling, support vector machine, etc. Good.
  • the driving assistance system 20 may store the evaluation data 68 in the database 60 so that the evaluator can be identified.
  • the evaluator may be identified.
  • an IP address, a MAC address, or the like used at the time of transmitting the evaluation may be used for identifying the evaluator.
  • the evaluator ID may be stored in the database 60 in association with the evaluation.
  • the overlap is based on the basis for calculating the optimum operation parameter. It may be excluded or deleted from the database 60. According to such a configuration, it is possible to prevent the evaluation of one evaluator from excessively affecting the calculation of the optimum driving parameter.
  • all of the plurality of evaluations may be excluded from the basis of calculation of the optimum driving parameter, It may be deleted from the database 60. According to this configuration, even if an intentional (or malicious) evaluation operation is performed by some evaluators, it does not affect the calculation of the optimum operation parameter.
  • the optimal operation parameters calculated in this way are transmitted via the Internet 10 to the contract factory that made the driving assistance request.
  • the contract factory receives the optimum operation parameters and operates (for example, automatic operation) various facilities of the contract factory based on the optimum operation parameters.
  • the driving assistance system 20 may include a charging system that charges a contract factory in response to a driving assistance request.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of a charging process in the charging system. This billing process is executed when the driving assistance system 20 receives a driving assistance request from the contract factory.
  • the driving assistance system 20 first determines whether or not the received driving assistance request is transmitted from the information providing factory (step S400). For this determination, for example, the IP address of the information terminal of the information providing factory is registered in advance in the memory provided in the driving assistance system 20, and these IP addresses are collated with the transmission source IP address included in the driving assistance request. Can be done.
  • step S400 determines whether or not it is equal to or more than a predetermined standard.
  • the usefulness of the provided information is an index indicating whether or not the driving assistance system 20 is useful in calculating the optimum driving parameter.
  • the processing history corresponding to rice having a low evaluation regarding the processing state or taste of rice has a small contribution in calculating the optimum operation parameter, and thus the usefulness of the provided information is low.
  • the processing history corresponding to rice having a high evaluation regarding the processing state or taste of rice has a large contribution in calculating the optimum operation parameter, and thus the usefulness of the provided information is increased. In this embodiment, this degree of contribution is reflected in the charge related to driving assistance.
  • the criteria may be the number of times useful information has been provided, the rate at which a good evaluation of the total number of information has been obtained, the number of times used as the basic data when calculating the optimal operating parameters, etc. .
  • Such various histories may be stored in the database 60 each time the optimum operation parameter is calculated.
  • the evaluation may be digitized, and when a plurality of evaluation values exist for one sample, it may be determined whether or not the evaluation is good based on an average value thereof.
  • the driving assistance system 20 charges a second fee as a fee related to driving assistance (step S430).
  • the second fee is set at a lower price than the first fee.
  • the information providing factory contributes more than the factory that does not provide information in terms of providing information, and the charge is set at a lower price.
  • step S410 if the usefulness of the provided information is equal to or greater than the standard (step S410: Yes), the driving assistance system 20 charges a third fee as a fee related to driving assistance (step S440).
  • the third fee is set at a lower price than the second fee. In other words, an information providing factory that has provided useful information in the past is preferentially paid.
  • the evaluation is good, reflecting the evaluation of at least one of the processing state and the taste on the downstream side of the rice distribution process (retail store, meal / restaurant, consumer, etc.).
  • Operating parameters are calculated so that rice can be obtained. Therefore, good quality polished rice or cooked rice can be suitably reproduced.

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Abstract

消費者にとってよい品質の精米、炊飯米ができたときに、再現性を図ることのできる共乾施設と精米工場との連携システムを提供する。　穀物処理施設の運転補助システムは、第１の穀物の特性および処理履歴と直接的または間接的に対応付けられた、第１の穀物の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価に関する評価情報の入力を受け付ける第１の受付部と、受け付けられた特性、処理履歴および評価情報がそれぞれ対応付けられて記憶されるデータベースと、穀物処理施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける第２の受付部と、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、穀物処理施設で第２の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、を備える。

Description

穀物処理施設の運転補助システム
　本発明は、穀物処理施設の運転制御技術に関する。
　下記特許文献１には、籾を生産者ごとに計量する荷受工程と、荷受籾を貯蔵する一次貯留工程と、貯留された籾を所定の水分まで乾燥させる乾燥工程と、乾燥した籾を貯蔵させる貯蔵工程と、貯蔵された籾を玄米にする籾摺工程と、籾摺した玄米を出荷する出荷工程とを具備し、前記各工程の制御を統括管理する主操作盤で各工程の通過履歴を記録し、管理コンピュータにデータを通信及び保存させることにより、作業履歴を追跡可能としたことを特徴とする米の追跡調査システムが開示されている。
　これにより、作業履歴が追跡可能となる。具体的には、荷受工程における荷受籾の重量及び水分ならびに荷受品種のデータと、品種別及び水分別に籾を貯蔵する１次貯留工程における１次貯留データと、乾燥工程における貯蔵ビンの籾の乾燥データと、所定水分に到達した籾をサイロに貯蔵させる貯蔵工程のデータとが、出荷された玄米に付加した出荷ロット番号等と対応付けられて、コンピュータに保存される。この保存された情報を調製情報、貯蔵情報、乾燥情報、荷受情報として使用することによって、工程ごとの加工調製情報及びその通過経路を知ることができる。また、消費者へ供給される米に対する品質及び信頼性確保の観点から、出荷された玄米の生産過程及び履歴を追跡できる。
　特許文献１に開示されたシステムは、出荷ロット番号等から、調製情報、貯蔵情報、乾燥情報、荷受情報としての工程ごとの加工調製情報及びその通過経路を知ることができるという程度の一般的なトレーサビリティシステムである。したがって、たまたま良い品質の精米、炊飯米ができたとき、それを再現しようとしても、詳細なデータを何ら取得していなかったため、再現することができなかった。
特開２００５－３０９９０２号公報
　本発明は、上記問題点に鑑み、穀物について、消費者（日本人のほか外国人も含む）にとって良い品質の加工または食味が得られたときに、その加工または食味を再現することのできる穀物処理施設の運転補助システムを提供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、第１の穀物の特性および処理履歴と直接的または間接的に対応付けられた、第１の穀物の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価に関する評価情報の入力を受け付ける第１の受付部と、受け付けられた特性、処理履歴および評価情報がそれぞれ対応付けられて記憶されるデータベースと、穀物処理施設に搬入される第２の穀物の第２の特性を受け付ける第２の受付部と、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、穀物処理施設で第２の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、を備える。
　かかる運転補助システムによれば、トレーサビリティ技術を活用して、穀物の特性および処理履歴を追跡可能に流通させ、当該穀物の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価を小売店、中食・外食店、消費者などから取得することによって、特性、処理履歴および評価情報と、評価と、が対応付けられたデータベースが得られる。このデータベースに基づいて、穀物処理施設の運転パラメータを算出することにより、良好な品質の精米または炊飯米を好適に再現することができる穀物処理が提供される。第１の穀物の特性および処理履歴と、評価情報と、は、直接的に対応付けられていてもよいし、穀物の識別情報を介して間接的に対応付けられていてもよい。例えば、第１の受付部は、識別情報、および、それに対応付けられた評価情報の入力を受け付けてもよい。
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。 カントリーエレベータの概略構成を示す図である。 精米工場の概略構成を示す図である。 契約工場で使用されるべき運転パラメータを算出する処理の概念図である。 課金システムにおける課金処理の一例を示すフローチャートである。
　図１に示すように、共乾施設（カントリーエレベータ１００およびミニライスセンタ２００）と、精米工場３００と、小売業と、消費者と、の関係は、例えば、以下のようになる。玄米は、カントリーエレベータ（ＣＥ）１００、ミニライスセンタ（ＲＣ）２００、農家、備蓄倉庫、輸入米から精米工場３００へ調達される。精米工場３００には、精米ラインとして、普通精米ライン３０１と、中食・外食専用精米ライン３０２と、外国専用精米ライン３０３と、が設けられる。精米工場３００の精米ラインは、用途に応じて選択される。例えば、小売り、中食、外食または消費者が食味を重視した精米を所望するときは、精米工場３００において、新潟魚沼の生産者農家から搬入された玄米が選択される。このとき、精米ラインは、普通精米ライン３０１および中食・外食専用精米ライン３０２のうちから用途に応じて選択される。また、コンビニエンスストアなどで量を重視した精米が所望されるときは、カントリーエレベータ１００から搬入された玄米が選択され、精米ラインとして、中食・外食専用精米ライン３０２が選択される。消費者の中には、外国人も含まれるから、外国人が外国産米を所望するときは、外国産輸入玄米が選択されるとともに、外国専用精米ライン３０３が選択される。
　各種ビッグデータを取得することと、米の入手ルートとして、カントリーエレベータ１００やミニライスセンタ２００や各農家など多数の者を確保しておくことと、精米工場３００内での精米ラインを複数設けることと、消費者に近い流通の末端側におけるデータを取得しておく（例えば、精米工場３００内の試験室（検査室）に設置している食味計、小売り・中食・外食などに設置している食味計が使用される）ことと、により、消費者（日本人のほか外国人も含む）にとって良い品質の精米、炊飯米ができたときに、その際に使用された乾燥調製手法、精米手法を再現することができる。
　具体的には、図１において、玄米、精米および炊飯米は、トレーサビリティ技術を活用して、米の特性および各施設での処理履歴を追跡可能に流通される。米の特性とは、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。小売店、中食・外食店、消費者は、米の食味値や食味に関する評価を、米の特性および処理履歴、または、米の識別情報（これらは、例えば、容器包装のバーコードシールやタグに記録される）とともにインターネット１０を介して送信する。この情報は、第１の受付部３０に受け付けられ、データベース６０に格納される。第２の受付部４０は、インターネット１０を介して、精米工場３００に搬入される米の特性を精米工場３００から受け取る。算出部５０は、第２の受付部４０によって受け付けられた米の特性と、データベース６０に蓄積された情報と、に基づいて、精米工場３００で玄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。この運転パラメータは、インターネット１０を介して精米工場３００に提供され、精米工場３００では、この運転パラメータを使用して精米処理が行われる。インターネット１０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。
　図２は、カントリーエレベータ１００の概略構成を示す図である。カントリーエレベータ１００は、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である。カントリーエレベータ１００は、図示するように、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。
　カントリーエレベータ１００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、整粒と屑粒とに分別し、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。
　カントリーエレベータ１００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。
　かかるカントリーエレベータ１００では、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、搬入者またはカントリーエレベータ１００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、米の識別情報とともに、インターネット１０を介して運転補助システム２０に送信される。米の識別情報として、荷受け時に付与される荷受番号が使用されてもよいし、あるいは、ロット単位で専用のＩＤが付与されてもよい。
　ミニライスセンタ２００は、サイロ部１０９を備えていない点と、カントリーエレベータ１００よりも小規模である点と、がカントリーエレベータ１００と異なっているが、その他の点は、カントリーエレベータ１００と同様である。このため、ミニライスセンタ２００についての詳細な説明は省略する。
　図３は、精米工場３００の概略構成を示す図である。精米工場３００では、搬入された玄米が精米され、その後、選別・計量を経て袋詰めされ、出荷される。精米工場３００は、荷受部３０３と、精米部３０８と、精選部３１１と、計量包装部３１３と、を備えている。荷受部３０３は、精米工場３００に搬入される玄米を受ける荷受ホッパ３０１と、粗選機３０２と、を備えている。精米部３０８は、複数の精米機３０４，３０５，３０６と、石抜き機３０７と、を備えている。精選部３１１は、色彩選別機３０９と篩分け機３１０とを備えている。計量包装部３１３は、計量・包装機３１２を備えている。
　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、荷受ホッパ３０１および粗選機３０２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）３０４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。同様に、精米機（二番機）３０５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）３０６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３０７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３０９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３１０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３１２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。
　データ収録装置Ｄ１０～Ｄ１７によって取得された情報は、その各々が対応付けられ、米の識別情報とともに、インターネット１０を介して運転補助システム２０に送信される。精米工場３００においても、カントリーエレベータ１００と同様に、自主検定データ、品位データおよび食味データの少なくとも１つが取得され、運転補助システム２０に送信されてもよい。
　上記のように、第１の受付部３０によって受け付けられる各種データを提供するカントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００を情報提供工場とも呼ぶ。また、情報提供工場から運転補助システム２０に提供される情報を提供情報とも呼ぶ。
　運転補助システム２０は、本実施例では、インターネット１０に接続されたクラウドサーバとして実現される。ただし、運転補助システム２０は、任意のネットワークを介して通信可能な任意の情報処理装置であってもよい。運転補助システム２０は、第１の受付部３０と第２の受付部４０と算出部５０とデータベース６０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。
　第１の受付部３０は、米の特性および処理履歴と対応付けられた、米の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価に関する評価情報の入力を、インターネット１０を介して受け付ける。米の特性および処理履歴は、上述したように、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００においてデータ収録装置Ｄを介して取得される。米の特性および処理履歴は、評価情報と直接的に対応付けられてもよいし、米の識別情報を介して、間接的に対応付けられてもよい。
　本実施例においては、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００において、米の容器包装のバーコード、ＱＲコード（登録商標）、タグなどに米の識別情報が記録される。この識別情報は、米が消費者に至るまでの流通過程において、他の容器包装に移し替えられる場合（例えば、カントリーエレベータ１００から精米工場３００に搬入された玄米が精米工場３００で精米された後、他の容器包装に入れられる場合や、中食に搬入された精米が加工された後、他の容器包装に入れられる場合）にも、当該他の容器包装のバーコード、ＱＲコード、タグなどに引き継がれる。例えば、容器包装の移し替えが行われる場合には、コードやタグのリーダおよびライタによって、識別情報が引き継がれる。また、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００においてデータ収録装置Ｄを介して取得された情報は、当該識別情報と対応付けられて、運転補助システム２０に送信される。このような情報提供を行うカントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００を情報提供工場とも呼ぶ。第１の受付部３０は、このようにして送信された情報を受け付ける。
　さらに、第１の受付部３０は、小売店、中食・外食店または消費者が運転補助システム２０に送信した評価情報を受け付ける。この評価情報は、小売店、中食・外食店または消費者の情報端末から、上記の識別情報と対応付けられて、運転補助システム２０に送信される。米の容器包装のバーコードシール、ＱＲコードシール、タグなどには、米の識別情報とともに、運転補助システム２０のメールアドレスまたはＵＲＬが記録されていてもよい。例えば、小売店、中食・外食店は、搬入される精米の容器包装のＱＲコードを携帯端末で読み込むことによって表示されるウェブページ（当該ＱＲコードに記録された米の識別情報が自動入力される）に、米の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価を記入してもよい。小売または中食から精米または加工食品を購入した消費者は、自身の携帯端末を使用して、小売店、中食・外食店と同様の手法によって、米の味覚に関する評価を運転補助システム２０に送信してもよい。また、外食店で加工食品の提供を受けた消費者は、外食店が用意した情報端末に、米の味覚に関する評価を入力してもよい。この場合、外食店は、消費者に提供した加工食品に対応する識別情報と、消費者が入力した評価と、を対応付けて、運転補助システム２０に送信してもよい。
　データベース６０には、第１の受付部３０が受け付けた米の特性、処理履歴および評価情報がそれぞれ対応付けられて記憶される。これらの対応付けは、本実施例では、米の識別情報を介して行われる。気象情報取得部７０は、第１の受付部３０が受け付けた米の産地の気象情報を、インターネット１０を介して取得する。データベース６０には、気象情報取得部７０が取得した気象情報も、米の特性、処理履歴および評価情報と対応付けられて記憶されてもよい。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１０上に提供されている。この気象情報は、データベース６０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。
　第２の受付部４０は、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００からインターネット１０を介して、米の特性を受け付ける。第２の受付部４０が受け付ける情報は、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００に搬入されたが、未だ処理が行われていない米に関する情報である。この情報は、運転補助システム２０による運転補助を受ける契約がなされたカントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００（以下、契約工場とも呼ぶ）から送信される。契約工場は、情報提供工場と同一であってもよいし、異なっていてもよい。例えば、契約工場は、運転補助要求ととともに、第２の受付部４０によって受け付けられるべき個の特性を運転補助システム２０に送信してもよい。
　算出部５０は、第２の受付部４０によって受け付けられた米の特性情報と、データベース６０に蓄積された情報と、に基づいて、第２の受付部４０によって受け付けられた情報に対応する米を、当該情報を送信した契約工場において処理する際に使用されるべき運転パラメータを算出する。
　図４は、算出部５０によって、契約工場で使用されるべき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４に示すように、契約工場から運転補助要求を受け付けた際に、第２の受付部４０が受け付けた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。
　次いで、算出部５０は、第２の受付部４０が受け付けた各種因子に基づき、データベース６０に格納された各種データファイル６１～６９を探索する。評価データ６８は、第１の受付部３０によって受け付けられた小売店、中食・外食店または消費者による評価に関するデータである。ただし、評価データ６８には、カントリーエレベータ１００、ミニライスセンタ２００または精米工場３００から受信した食味データも含まれてもよい。そして、算出部５０は、第２の受付部４０によって受け付けられた米の特性（気象情報取得部７０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６０に蓄積された情報と、に基づいて、第２の受付部４０によって受け付けられた米の特性を有する米を契約工場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、第２の受付部４０によって受け付けられた米の特性に近似する米の特性に対応付けられるとともに、加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価（評価データ６８における評価）が良好な米に対応付けられた運転パラメータを抽出する処理であってもよい。評価は、数値化されてもよく、同一の識別情報を有する米について多数の評価データが存在する場合には、その統計値（例えば、平均値）が使用されてもよい。
　このような最適運転パラメータの算出処理には、データファイル６１～６９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、運転補助システム２０は、評価データ６８を、評価者を識別可能にデータベース６０に記憶してもよい。この場合、評価者の識別は、例えば、評価の送信時に使用されたＩＰアドレス、ＭＡＣアドレスなどが使用されてもよい。あるいは、評価者が情報端末への評価の入力時に評価者ＩＤも入力する場合には、当該評価者ＩＤが評価と対応付けられてデータベース６０に記憶されてもよい。
　このように評価者が識別可能である構成において、同一の識別情報を有する米に対して同一の評価者から複数の評価が提供される場合、その重複分は、最適運転パラメータの算出の基礎から除外されてもよいし、データベース６０から削除されてもよい。かかる構成によれば、一人の評価者の評価が、最適運転パラメータの算出に過剰に影響を与えることを防止できる。あるいは、同一の識別情報を有する米に対して、同一の評価者から複数の評価が提供される場合、その複数の評価の全ては、最適運転パラメータの算出の基礎から除外されてもよいし、データベース６０から削除されてもよい。かかる構成によれば、一部の評価者によって意図的な（あるいは、悪意的な）評価操作が行われたとしても、それが最適運転パラメータの算出に影響を与えることがない。
　こうして算出された最適運転パラメータは、インターネット１０を介して、運転補助要求を行った契約工場に送信される。一方、契約工場は、最適運転パラメータを受信し、それに基づいて当該契約工場の各種設備を運転（例えば、自動運転）する。
　運転補助システム２０は、運転補助要求に応じて契約工場に課金する課金システムを備えていてもよい。図５は、課金システムにける課金処理の一例を示すフローチャートである。この課金処理は、運転補助システム２０が契約工場から運転補助要求を受けた際に実行される。課金処理が開示されると、運転補助システム２０は、まず、受信した運転補助要求が情報提供工場から送信されたものであるか否かを判断する（ステップＳ４００）。この判断は、例えば、運転補助システム２０が備えるメモリに情報提供工場の情報端末のＩＰアドレスを予め登録しておき、これらのＩＰアドレスと、運転補助要求に含まれる送信元ＩＰアドレスと、を照合することによって行うことができる。
　判断の結果、運転補助要求が情報提供工場以外からの工場から送信されたのであれば（ステップＳ４００：Ｎｏ）、運転補助システム２０は、運転補助に係る料金として第１の料金を課金する（ステップＳ４２０）。一方、運転補助要求が情報提供工場から送信されたのであれば（ステップＳ４００：Ｙｅｓ）、運転補助システム２０は、運転補助要求を送信した情報提供工場から以前に送信された提供情報の有用性が、予め定められた基準以上であるか否かを判断する（ステップＳ４１０）。
　提供情報の有用性とは、運転補助システム２０が最適運転パラメータを算出する上で有用となるか否かを表す指標である。例えば、米の加工状態または味覚に関する評価が低い米に対応する処理履歴は、最適運転パラメータを算出する上で貢献度が小さいので、提供情報の有用性は低くなる。一方、米の加工状態または味覚に関する評価が高い米に対応する処理履歴は、最適運転パラメータを算出する上で貢献度が大きいので、提供情報の有用性は高くなる。本実施例では、この貢献度が運転補助に係る料金に反映される。
　基準は、有用な情報提供が行われた回数、総情報提供数に対する良好な評価が得られた割合、最適運転パラメータを算出する際に、その基礎データとして使用された回数などであってもよい。こうした種々の履歴は、最適運転パラメータを算出するたびにデータベース６０に記憶されてもよい。また、評価は、数値化されてもよく、１つのサンプルについて複数の評価値が存在する場合には、それらの平均値に基づいて、良好な評価であるか否かが判断されてもよい。
　提供情報の有用性が基準以上でなければ（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、運転補助システム２０は、運転補助に係る料金として第２の料金を課金する（ステップＳ４３０）。第２の料金は、第１の料金よりも安価に設定される。つまり、情報提供工場は、情報を提供している点で、情報を提供していない工場よりも貢献しているので、その分だけ、料金が安価に設定される。
　一方、提供情報の有用性が基準以上であれば（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、運転補助システム２０は、運転補助に係る料金として第３の料金を課金する（ステップＳ４４０）。第３の料金は、第２の料金よりも安価に設定される。つまり、過去に有用な情報提供を行った情報提供工場は、料金の面で優遇される。
　上述した運転補助システム２０によれば、米の流通過程の下流側（小売店、中食・外食店、消費者など）における加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価を反映して、評価が良好な米が得られるような運転パラメータが算出される。したがって、良好な品質の精米または炊飯米を好適に再現することができる。
　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、上記した発明の実施形態は、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、本発明にはその均等物が含まれる。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構成要素の組み合わせ、または、省略が可能である。例えば、上述した実施形態は、米の処理施設に限らず、各種穀物の処理施設に適用可能である。
　　Ｄ１１～Ｄ１７…データ収録装置
　　１０…インターネット
　　２０…運転補助システム
　　３０…第１の受付部
　　４０…第２の受付部
　　５０…算出部
　　６０…データベース
　　６１～６９…各種データファイル
　　７０…気象情報取得部
　　１００…カントリーエレベータ
　　２００…ミニライスセンタ
　　３００…精米工場
 

Claims (3)

  1. 　穀物処理施設の運転補助システムであって、
    　第１の穀物の特性および処理履歴と直接的または間接的に対応付けられた、該第１の穀物の加工状態および味覚の少なくとも一方に関する評価に関する評価情報の入力を受け付ける第１の受付部と、
    　前記受け付けられた特性、処理履歴および評価情報がそれぞれ対応付けられて記憶されるデータベースと、
    　前記穀物処理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第２の受付部と、
    　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、前記穀物処理施設で前記第２の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、
    　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、
    　前記算出部によって算出された前記運転パラメータを前記穀物処理施設に対して提供することに対して課金する課金システムを備え、
    　前記課金システムは、前記穀物処理施設が前記第１の穀物の前記特性および前記処理履歴を前記運転補助システムに提供したことがある場合において、該提供された前記特性および前記処理履歴の有用性を判断し、該有用性に応じた料金を課金する
    　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、
    　前記データベースにおいて、前記評価情報は、評価者と対応付けられて記憶され、
    　前記同一の前記第１の穀物についての同一の前記評価者による複数の前記評価情報が前記データベースに存在する場合には、前記算出部は、前記複数の評価情報の一部または全部を、前記運転パラメータを算出する基礎から除外する
    　運転補助システム。
     
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