JP2005266863A - Consumption forecast system of drink - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、大型飲食店やビアホールなどにおいて顧客が注文したビール、酒、ジュースなどの飲料の消費予測を行う飲料の消費予測システムに関する。 The present invention relates to a beverage consumption prediction system that performs consumption prediction of beverages such as beer, liquor, and juice ordered by customers in large restaurants and beer halls.
従来、大型飲食店における顧客飲料の残量を管理する技術として、例えば、下記特許文献1に記載のものが知られている。
下記特許文献1に記載のものは、例えばドリンクバーを店舗内に設置して、顧客自身が自分の飲料をドリンクバーへ自発的に取りに行く販売形態の飲料の在庫管理に関するものである。これは、店舗単位の飲料残量管理および在庫管理をしたものである。
The thing of the following
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術は、ドリンクバーを設置して顧客自身に飲料を取りに行かせる販売形態であり、それにより、店員の手間を省き、顧客が好きな時におかわりをできるようにした販売形態であって、ドリンクバーが無い店舗やおかわりが自由でない飲料に関しては、常に店員が店内を見回り顧客からの注文を受け付ける必要がある。
特に、アルコール飲料を注文する顧客は、自分の飲料が無くなると、再度、注文をする傾向がある。その際、顧客は店員を探す、または、店員呼び出しボタンを押して店員を呼ぶ、もしくは、店員が見回るまで注文を待つ必要がある。
特に、顧客の飲料が無い状態で、店員が注文を取りに来るまでの時間が長いほど、顧客はその店舗での接客態度は悪いと判断してしまい、店舗の評判を下げてしまう問題がある。
However, the technology described in
In particular, customers who order alcoholic beverages tend to place orders again when their beverages run out. At that time, the customer needs to look for the store clerk, or press the store clerk call button to call the store clerk, or wait for the order until the store clerk looks around.
In particular, there is a problem that the longer the time it takes for a store clerk to pick up an order without the customer's beverage, the customer will judge that the customer service attitude at the store is worse and the reputation of the store will be lowered. .
本発明の目的は、店員が店内を巡回する手間を可能な限り少なくし、かつ、顧客に対して迅速な対応を可能とする顧客の飲料の消費予測システムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a consumption prediction system for a customer's beverage that makes it possible for a store clerk to travel around the store as much as possible and to promptly respond to the customer.
上記目的を達成するために、本発明は、顧客の飲料容器内の飲料残量を所定時間間隔で計測する第1の手段と、前記第1の計測手段が計測した所定時間間隔の飲料残量に基づき顧客の飲料消費速度を算出する第2の手段と、前記第1の手段が計測した最新の残量が閾値よりも少なくなるまでの予測時間を前記飲料消費速度によって算出する第3の手段と、算出した予測時間が予め設定した時間値より小さい場合に警告を発する第4の手段とを備えることを特徴とする。
また、前記第3の手段は、飲料消費時間に影響する顧客の累計飲料量、飲料種類、同時に注文する料理、気温によって記録した過去の実績データがある場合には、この実績データを参照し、予測時間を算出することを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention provides a first means for measuring a beverage remaining amount in a customer's beverage container at a predetermined time interval, and a beverage remaining amount at a predetermined time interval measured by the first measurement means. And second means for calculating the beverage consumption rate of the customer based on the above, and third means for calculating the predicted time until the latest remaining amount measured by the first means becomes less than a threshold value based on the beverage consumption rate And a fourth means for issuing a warning when the calculated predicted time is smaller than a preset time value.
In addition, when there is past performance data recorded by the customer's cumulative beverage amount, beverage type, food ordering at the same time, and temperature, the third means refers to this performance data, A prediction time is calculated.
本発明によれば、顧客が注文した飲料の残量が無くなる時期を予想でき、店員が顧客へ注文を取りに行く時期が分かり、タイミングよく注文を取ることができるうえ、店員が店内を巡回する手間を可能な限り少なくすることができる。
また、予測に際しては、飲料の消費速度に影響のある情報を加味するので、適切な注文時期が分かり、店員は効率的に注文を取りに行くなど、顧客の消費状況に応じて極め細かな対応が可能になり、店舗の評価や顧客満足度を高めることができる。
According to the present invention, it is possible to predict when the remaining amount of beverage ordered by the customer will run out, know when the clerk will go to the customer to order, can take the order in a timely manner, and the clerk goes around the store. The effort can be reduced as much as possible.
In addition, the forecast takes into account information that has an impact on the beverage consumption rate, so it is possible to know the appropriate ordering time, and the store clerk will take orders more efficiently. It is possible to improve store evaluation and customer satisfaction.
以下、本発明を実施する場合の一形態を図面を参照して具体的に説明する。
図1は、本発明の実施の一形態を示すシステム構成図である。
本実施形態における飲料の消費予測システムは、店舗内の構内LAN6、店員が顧客からの注文を入力する携帯形の注文入力装置1、顧客の注文情報と顧客へ運んだジョッキやカップ等の飲料容器識別子を記録する注文管理サーバ4、飲料容器2の残量を計測する残量計測装置3、顧客飲料残量の警告と消費量を予測する残量警告装置5からなっている。
注文入力装置1は、大型飲食店で利用されているPDA型のPOS端末と同様な構成であり、注文入力スイッチ8と、入力内容が確認できる小型ディスプレイの入力内容表示装置9と、それらを制御する制御部7と、通信制御部10を有している。
注文入力装置1は、店員の操作によって、図2に示す手順に従って処理を行う。
すなわち、店員は、注文を受ける時と飲料を顧客席に置く時に注文入力装置1を使う。注文を受けるときは、ステップS11で席識別子を入力する。この後、ステップS112で注文内容を入力し、ステップS113で注文内容を構内LAN6を通じて注文データ管理サーバ4へ通信制御部10を使って送信する。
これに対し、顧客が注文した飲料を顧客席に置くときには、ステップS121で席識別子と容器識別子を入力し、次のステップS122で注文データ管理サーバ5へ通信制御部10を使って送信する。
通信制御部10は、構内LAN7経由で注文データ管理サーバ4とのデータを送受信する。
Hereinafter, an embodiment for carrying out the present invention will be specifically described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a system configuration diagram showing an embodiment of the present invention.
The beverage consumption prediction system according to the present embodiment includes a
The
The
That is, the store clerk uses the
On the other hand, when the beverage ordered by the customer is placed at the customer seat, the seat identifier and the container identifier are input in step S121, and transmitted to the order
The
注文データ管理サーバ4は、制御部18、通信制御部19、注文データ記録DB20で構成され、いわゆるDBサーバである。
注文データ記録DB20の内容は、図3に示す例のような注文データテーブルの構成であり、注文データ表210および注文飲料データ表220から成り、注文入力装置1から送信された注文内容のデータおよび図2のステップS122で送信された容器識別子のデータを、席識別子に対応させて記録したものである。
通信制御部19は、構内LAN6を経由して注文入力装置1および残量計測装置3とのデータを送受信する機能を持つ。
The order
The content of the order
The
残量計測装置3は、ビアジョッキ、ピッチャー、徳利、グラスなど顧客が使う飲料容器2ごとに装着し、飲料容器2の重量を計測する重量センサ12、ディップスイッチ13、計測開始スイッチ14、計測終了スイッチ15、通信制御部16、タイマ17とそれらを制御する制御部11を備える。
残量計測装置3の動作を図4を使って説明する。
店員は店舗の開店前にディップスイッチ13により、容器毎に個別の識別情報を設定し(ステップS21)、重量を計測するタイマの間隔時間を設定する(ステップS22)。
店員が、顧客が注文をした飲料を顧客席へ持参したときに計測開始スイッチ14をONにすることで、タイマリセットを実行し(ステップS23)、タイマ17を動作させる。
顧客席に置かれた飲料は顧客に消費される。そこで、容器2の重量を重量センサ12で計測し(ステップS24)、その計測した重量と、ステップS21で入力した容器識別子と、タイマ17の経過時間を計測データとして、通信制御部16を介して残量警告装置5へ送信する。
The remaining
The operation of the remaining
The store clerk sets individual identification information for each container by the dip switch 13 before opening the store (step S21), and sets the interval time of the timer for measuring the weight (step S22).
When the store clerk brings the beverage ordered by the customer to the customer's seat, the timer start is executed by turning on the measurement start switch 14 (step S23), and the
Beverages placed at customer seats are consumed by customers. Therefore, the weight of the
この後、ステップS21でディップスイッチ13により設定した重量計測の間隔時間が経過するのをステップS26で待つ。タイマ17に設定した重量計測の間隔時間が過ぎたならば、計測終了スイッチ15が押されているかを判定する。計測終了スイッチ15が押されていない場合は、ステップS24に戻り、タイマ17の設定時間間隔で繰り返し容器2内の飲料の残量(重量)を計測し、計測データを残量警告装置5に送信する。
計測終了スイッチ15が押されている場合は、重量計測を止め終了する。計測終了スイッチ15は、店員が飲料容器2を顧客席から下げるときに店員によって押される。
なお、計測開始スイッチ14および計測終了スイッチ15については、店員のみが操作でき、顧客には操作できないような構成が望ましい。例えば、店員が携帯しているリモコン装置(注文入力装置1が備えていてもよい)によってのみ操作可能な構成にすることが望ましい。
Thereafter, the process waits in step S26 for the weight measurement interval time set by the dip switch 13 in step S21 to elapse. If the interval time of the weight measurement set in the
If the
In addition, about the
残量警告装置5は、制御部21、通信制御部22、温度センサ23、予測データ記録DB24、消費予測プログラム25、残量表示プログラム26、スピーカ27、キーボード28、ディスプレイ29を備える装置であり、例えばパーソナルコンピュータで構成されている。
残量警告装置5が備える予測データ記録DB24は、図6及び図7に示す残量データテーブル600、既飲酒条件データテーブル610、同時注文条件テーブル620、残量消費実績テーブル630を持つ構成のデータベースである。
残量データテーブル600には、条件ID、飲料種類、残量、気温、既飲酒条件ID、同時注文条件IDが管理されている。このうち、条件ID、既飲酒条件ID、同時注文条件IDはそれぞれ、残量消費実績データテーブル630の条件ID、既飲酒条件データテーブル610の既飲酒条件ID、同時注文条件テーブル620の同時注文条件IDを指している。
残量警告装置5は、残量表示プログラム26によって、図8に示す各飲料容器2の席識別子、残り時間、現在の残量、種類を消費時間予測プログラム25の表示指示によって表示する。更に、残量が無く顧客へ注文を取りに行く必要がある飲料容器2については、色反転表示して、店員が分かるようになっている。図8では席識別子=03の顧客の残量が少なくなったことを色反転して表示している状態を例示している。
The remaining
The prediction
In the remaining amount data table 600, a condition ID, a beverage type, a remaining amount, an air temperature, a drunk drinking condition ID, and a simultaneous order condition ID are managed. Among these, the condition ID, the already-drinking condition ID, and the simultaneous ordering condition ID are the condition ID of the remaining consumption record data table 630, the already-drinking condition ID of the already-drinking condition data table 610, and the simultaneous ordering condition of the simultaneous ordering condition table 620, respectively. It points to ID.
The remaining
残量警告装置5が備える消費時間予測プログラム25の動作について、図5のフローチャートを使って説明する。
まず、飲料が入った各容器2の重量、警告を行う残り閾値時間を設定する(ステップS301)。
次に、残量警告装置5が動作終了するかの判定を行い(ステップS302)、終了しない場合は、残量計測装置3から残量データの受信を待つ(ステップS303)。
通信制御部22が残量データを受信すると受信処理を実行し(ステップS304)、残量を求める。残量の検出に際しては、飲料が入った容器2の重量から容器2自体の重量を減算して求める。また、最新に受信した残量データと前回または前々回に受信した残量データとの差を求め、その経過時間で割り算し、残量データの受信時間間隔当りの消費速度(単位=グラム/sec)を計算する。
The operation of the consumption
First, the weight of each
Next, it is determined whether or not the operation of the remaining
When the
次に、容器識別子に対応する注文データを注文データ管理サーバ4から取得する(ステップS305)。このステップS305で取得する注文データは、同時に注文した品物とその容器識別子が示す飲料種類と数量である。
次に、温度センサ23が検出している現在の温度を取得する(ステップS306)。
次に、ステップS304で算出した顧客の飲料容器2内の残量を判定し、閾値よりも少なくなっている場合には「残量なし」と見做し、ステップS312bに移る。
しかし、残量が閾値よりも多い場合には「残量有り」と見做し、ステップS308に移り、実績データを検索する。すなわち、ステップS305で取得した注文データおよびステップS306で検出した温度と同じ条件を、図6の残量データテーブル600から条件が一致する残量消費実績速度を求める。
ステップ306から308の残量消費実績速度を求める具体的な例を説明する。
例えば顧客が「ビール大」(内容量700g)と「枝豆」を注文し、そのビールジョッキの容器識別子が「1001」、気温が28度で、既に200gのビールを飲酒しており、ビールの残量が500グラムという状況である場合、残量計測装置3からの重量データは、容器識別子の「1001」と残量が「500グラム」というデータが送られる。
注文飲料データ表220の容器識別子から席識別子「01」をたどり、注文データ表210から同時注文品が「枝豆」と分かる。同時注文条件テーブル620から「枝豆」の同時注文条件IDが「0000000002」と分かる。
更に、注文飲料データ表220から今までに注文した飲み物が「ビール大」のみと分かり、重量データと注文飲料データ220を比較して、顧客が席に着いてからの既飲酒量が200グラムと分かり、図6(b)の既飲酒条件データテーブル620から既飲酒条件IDが「0000000002」と分かる。
図6(a)の残量データテーブル600から、同時注文条件IDが「0000000002」と、既飲酒条件IDが「0000000002」と、残量が「500」と、温度センサ23で現在の温度28度に合致するのが条件ID「0000000002」ということが分かる。
図7(b)の残量消費実績データテーブル630から条件ID「0000000002」が一致する消費実績速度は「5.64[g/sec]」と「8.15[g/sec]」ということが分かる。
このように、顧客が席に着いてからすでにどれ程飲酒しているか、同時に注文している料理は何か、気温はどれ程か、等の飲酒速度に影響を与える条件を設定しておき(例えば、気温が高い方が、また注文した料理が辛いものや油こいものであった方がビールの消費速度が速くなる、逆に既飲酒が多い場合は消費速度が遅くなる、等)、条件別に消費実績速度の測定値を統計データとして蓄積しておくことにより、次の飲料を注文する時期をより正確に予測することができる。
Next, order data corresponding to the container identifier is acquired from the order data management server 4 (step S305). The order data acquired in step S305 is the item ordered at the same time and the beverage type and quantity indicated by the container identifier.
Next, the current temperature detected by the
Next, the remaining amount in the
However, if the remaining amount is greater than the threshold, it is determined that “there is a remaining amount”, the process proceeds to step S308, and the actual data is searched. That is, the remaining consumption actual speed with the same condition is obtained from the remaining amount data table 600 of FIG. 6 under the same conditions as the order data acquired in step S305 and the temperature detected in step S306.
A specific example of obtaining the remaining consumption actual speed in steps 306 to 308 will be described.
For example, a customer orders “beer large” (contents 700 g) and “green soybeans”, the container identifier of the beer mug is “1001”, the temperature is 28 ° C., and 200 g of beer has already been drunk. When the amount is 500 grams, the weight data from the remaining
The seat identifier “01” is traced from the container identifier of the order beverage data table 220, and the simultaneous order product is known as “green soybean” from the order data table 210. It can be seen from the simultaneous order condition table 620 that the simultaneous order condition ID of “green soybeans” is “0000000002”.
Further, it can be seen from the ordered beverage data table 220 that the beverage ordered so far is only “large beer”, and the weight data and the ordered
From the remaining amount data table 600 of FIG. 6A, the simultaneous order condition ID is “0000000002”, the already drinking condition ID is “0000000002”, the remaining amount is “500”, and the current temperature is 28 degrees by the
From the remaining consumption record table 630 in FIG. 7B, the consumption record speeds with the matching condition ID “0000000002” are “5.64 [g / sec]” and “8.15 [g / sec]”. I understand.
In this way, you can set the conditions that affect the drinking speed, such as how much you have already drunk since you sat down, what food you ordered at the same time, how much temperature, etc. For example, if the temperature is high, or if the food you ordered is spicy or greasy, the consumption of beer will be faster, and conversely if there is a lot of drinking, the consumption will be slower, etc.) In addition, by accumulating the measured value of the actual consumption speed as statistical data, it is possible to more accurately predict when to order the next beverage.
次に、ステップS309において図7(b)の残量消費実績データテーブル630の条件IDがある場合は、ステップS310aに移り、該当する消費実績速度を、残量消費速度とする。この場合、条件に合致するものが複数ある場合は、消費実績速度の平均値を残量消費速度とする。
ステップS309において、同一条件の残量消費実績データが無い場合は、ステップS310bに移り、ステップS304で計算した消費速度を残量消費速度とする。
次に、ステップS311において、残量消費速度と残量を掛けた値が、ステップS301で設定した残り閾値時間を過ぎている場合は、ステップS312bを実行し、図8に示す表示項目を残量表示プログラム26へ渡し、席識別子の色を反転した警告表示を行う。
残り時間がステップS301で設定した残り閾値時間内であれば、図8に示す表示項目を残量表示プログラム26へ渡し、通常表示を行う。
次に、ステップS313において、現在の残量と、条件と、ステップS304で計算した消費速度を残量データテーブル600に追加する。
ステップ309で残量データテーブル600に消費実績速度を求める条件が無かった場合は、今まで求めたデータを条件として、既飲酒条件テーブル610に、「種類」と「飲酒量」を追加して、新たに出来たIDと(「既飲酒条件」)、図7(a)の同時注文テーブル620に、同時に注文したデータを追加して、新たにできたID(「同時注文ID」)と、「飲酒種類」と、「残量」と、「気温」を残量データテーブル600に追加し、その後の残量消費実績値を求める際の条件精度を高めた後、ステップS302に戻る。
Next, if there is a condition ID in the remaining consumption record data table 630 in FIG. 7B in step S309, the process proceeds to step S310a and the corresponding consumption record speed is set as the remaining consumption speed. In this case, if there are a plurality of items that match the condition, the average value of the actual consumption speed is set as the remaining consumption speed.
In step S309, when there is no remaining amount consumption record data under the same conditions, the process proceeds to step S310b, and the consumption rate calculated in step S304 is set as the remaining amount consumption rate.
Next, in step S311, if the value obtained by multiplying the remaining amount consumption speed by the remaining amount exceeds the remaining threshold time set in step S301, step S312b is executed, and the display item shown in FIG. The information is transferred to the
If the remaining time is within the remaining threshold time set in step S301, the display items shown in FIG. 8 are transferred to the remaining
Next, in step S313, the current remaining amount, the condition, and the consumption speed calculated in step S304 are added to the remaining amount data table 600.
If there is no condition for determining the actual consumption speed in the remaining amount data table 600 in step 309, “type” and “drinking amount” are added to the already-drinking condition table 610 using the data obtained so far as a condition. The newly made ID (“already drinking conditions”), the simultaneously ordered data are added to the simultaneous order table 620 of FIG. 7A, and the newly made ID (“simultaneous order ID”) and “ After adding the “drinking type”, “remaining amount”, and “temperature” to the remaining amount data table 600 to improve the condition accuracy when obtaining the remaining remaining consumption result value, the process returns to step S302.
1…注文入力装置
2…飲料容器
3…残量計測装置
4…注文データ管理サーバ
5…残量警告装置
6…構内LAN
8…注文入力スイッチ
12…重量センサ
13…ディップスイッチ
14…計測開始スイッチ
15…計測終了スイッチ
17…タイマ
20…注文データ記録DB
23…温度センサ
24…予測データ記録DB
25…消費時間予測プログラム
26…残量表示プログラム
29…ディスプレイ
DESCRIPTION OF
8 ... Order input switch 12 ... Weight sensor 13 ...
23 ...
25 ... Consumption
Claims (2)
顧客の飲料容器内の飲料残量を所定時間間隔で計測する第1の手段と、
前記第1の計測手段が計測した所定時間間隔の飲料残量に基づき顧客の飲料消費速度を算出する第2の手段と、前記第1の手段が計測した最新の残量が閾値よりも少なくなるまでの予測時間を前記飲料消費速度によって算出する第3の手段と、
算出した予測時間が予め設定した時間値より小さい場合に警告を発する第4の手段と
を備えることを特徴とする飲料の消費予測システム。 A system for predicting consumption of beer, juice, liquor and other beverages ordered by customers at restaurants,
First means for measuring the remaining amount of beverage in the customer's beverage container at predetermined time intervals;
The second means for calculating the beverage consumption rate of the customer based on the beverage remaining amount measured at the predetermined time interval measured by the first measuring means, and the latest remaining amount measured by the first means is less than the threshold value. A third means for calculating the predicted time until the beverage consumption rate,
A beverage consumption prediction system comprising: a fourth means for issuing a warning when the calculated predicted time is smaller than a preset time value.
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