(57)【要約】【課題】客数のレベルを予測する方法を提供する。【解決手段】該方法は少なくとも、（ａ）カウンタが時間期間内の人時をカウントするステップと、（ｂ）プロセッサが、時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるステップと、（ｃ）プロセッサが、時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該時間期間の基準客数に従って客数のレベルを推定するステップとを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
客数のレベルを予測する方法であって、
カウンタが時間期間内の人時をカウントすること、
プロセッサが、前記時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べること、及び
前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数が前記データベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って前記客数のレベルを推定すること、
を含む、方法。
【請求項２】
時間サイクルがＮ個の時間期間を含み、前記データベースが少なくとも前記時間サイクルのＮ個の基準客数を含む場合、前記プロセッサは、前記Ｎ個の基準客数のうちの最初のｎ個の最も大きい基準客数の平均値を最大客数としてとり、ｎ及びＮの双方は正の整数であり、前記客数は、前記最大客数に対する前記基準客数の比率に従ってプロセッサによって格付けされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の７０％よりも大きい場合、前記客数のレベルを高レベルと推定すること、
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の３５％〜７０％に及ぶ場合、前記客数のレベルを中レベルと推定すること、及び
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の３５％よりも小さい場合、前記客数のレベルを低レベルと推定すること、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセッサが、前記基準客数が前記データベース内に記憶されていない場合に、前記客数のレベルを高レベルに設定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プロセッサが、推定時間に達した場合に、現在累積されている人時に従って前記客数のレベルを予測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記推定時間は前記時間期間の実質的に半分である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記客数のレベルを予測する方法は、
前記プロセッサが、推定方法によって、現在累積されている人時に従って予測客数を得ること、及び
前記プロセッサが、前記最大客数に対する前記予測客数の比率に従って前記客数のレベルを計算すること、
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記カウンタが、前記時間期間の終了時点にいる場合に、該時間期間内の前記人時を実際の客数として累積すること、及び
前記カウンタが、前記時間期間の前記実際の客数を前記データベース内に記憶すると共に、前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数を前記データベースにおいて更新すること、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数を更新する際に、前記時間期間の前記基準客数及び実際の客数の平均値を、次の時間サイクルの時間期間の基準客数として使用することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
空調温度を制御する方法であって、
測定ユニットが時間期間の屋外温度を測定すること、
プロセッサが客数のレベルを予測することであって、
カウンタが前記時間期間内の人時をカウントすること、
前記プロセッサが、前記時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べること、及び
前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数が前記データベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って前記客数のレベルを推定すること、
を含む、予測すること、並びに
前記プロセッサが、前記時間期間の前記屋外温度及び前記客数のレベルに従って前記空調温度を設定すること
を含む、方法。
【請求項１１】
前記プロセッサが、前記測定ユニットによって測定された前記屋外温度を対応する関係に適用し、それによって、空調温度の２つの設定値を得ることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記プロセッサが、前記空調温度を設定する際に、前記客数のレベルが低レベルにある場合に、前記空調温度を前記空調温度の２つの設定値のうちの高い方に設定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記空調温度は、前記客数のレベルが高レベルにある場合に、前記空調温度の２つの設定値のうちの低い方に設定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記空調温度は、前記客数のレベルが中レベルにある場合に、前記空調温度の２つの設定値の平均値に設定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
時間サイクルがＮ個の時間期間を含み、前記データベースが少なくとも該Ｎ個の時間期間のＮ個の基準客数を含み、前記プロセッサは、前記Ｎ個の基準客数のうちの最初のｎ個の最も大きい基準客数の平均値を最大客数としてとり、ｎ及びＮの双方は正の整数であり、前記客数は、前記最大客数に対する前記基準客数の比率に従ってプロセッサによって格付けされる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記プロセッサが、前記客数のレベルを予測する際に、
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の７０％よりも大きい場合、前記客数のレベルを高レベルと推定すること、
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の３５％〜７０％に及ぶ場合、前記客数のレベルを中レベルと推定すること、及び
前記プロセッサが、前記基準客数が実質的に前記最大客数の３５％よりも小さい場合、前記客数のレベルを低レベルと推定すること、
をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記プロセッサが、前記基準客数が前記データベース内に記憶されていない場合、前記客数のレベルを高レベルに設定することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記プロセッサが、推定時間に達した場合に、現在累積されている人時に従って前記客数のレベルを予測することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記推定時間は前記時間期間の実質的に半分である、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセッサが、前記客数のレベルを予測する際に、
前記プロセッサが、推定方法によって、現在累積されている人時に従って予測客数を得ること、及び
前記プロセッサが、前記最大客数に対する前記予測客数の比率に従って前記客数のレベルを計算すること、
を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記カウンタが、前記時間期間の終了時点にいる場合に、該時間期間内の前記人時を実際の客数として累積すること、及び
前記カウンタが、前記時間期間の前記実際の客数を前記データベース内に記憶すると共に、前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数を前記データベースにおいて更新すること、
をさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記時間期間の前記基準客数を更新する際に、前記時間期間の前記基準客数及び実際の客数の平均値を、次の時間サイクルの時間期間の基準客数として使用することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
客数のレベルを予測する装置であって、
時間期間内の人時をカウントするカウンタと、
複数の人時及び基準客数を記憶するデータベースと、
前記時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数が前記データベース内に記憶されているか否かを調べるプロセッサであって、前記時間期間の前記基準客数が前記データベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って前記客数のレベルを推定する、プロセッサと、
を備える、装置。
【請求項２４】
空調温度を制御するシステムであって、
時間期間の屋外温度を測定する測定ユニットと、
前記時間期間内の人時をカウントするカウンタと、
複数の人時及び基準客数を記憶するデータベースと、
前記時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数が前記データベース内に記憶されているか否かを調べるプロセッサであって、前記時間期間の前記基準客数が前記データベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って客数のレベルを推定する、プロセッサと、
を備え、
前記プロセッサが、前記時間期間の前記屋外温度及び前記客数のレベルに従って前記空調温度を設定する、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、量を予測する方法及び装置に関し、より詳細には、客数のレベルを予測する方法及び装置、並びに該方法及び装置を使用することによって空調温度を制御する方法及びシステムに関する。
【０００２】
本願は、２００８年１１月６日に出願された台湾出願第９７１４２９５６号、及び２００９年９月８日に出願された台湾出願第９８１３０２８９号の利益を主張する。これらの出願の主題は本明細書に参照により援用される。
【背景技術】
【０００３】
コンビニエントストアは小さいにもかかわらず、その電力消費指数は、デパート及びスーパーマーケットのような同様の事業よりもはるかに高い。電力消費が普遍的重要性を帯びるにつれて、コンビニエンスストアのための効率的で適切な省電力システムを如何に設計するかが重要な研究課題となっている。
【０００４】
コンビニエンスストアは客にサービスを提供するための場所であるため、省電力方式は業務に悪影響を与えるべきではない。特許文献１「店舗管理システム」には、ＰＯＳと店舗管理とを統合する構造が開示されている。この構造は、空調設備及び照明設備を制御するための遠隔ネットワークリンク及び省電力方式を提供する。しかしながら、上記システムは、過度にコストがかかり、そのコストを回収するには長い時間を要する。また、該構造は、過度に複雑であり、関連付けられるハードウェアコスト及びソフトウェア設計コストの引き下げを困難にする。したがって、実用性は乏しい。
【０００５】
特許文献２「店舗内機器遠隔監視システム」には、監視システムが開示されている。この監視システムは、屋内／屋外照明、冷蔵庫温度、屋外温度、及び自動ドアの開閉回数のようなパラメータを集める。該システムは、翌日の天気、これらのパラメータに従った照明を予測し、さらに、ユーザが設備を調整するための基礎として、推奨屋内照明及び屋内空調温度を提供する。しかしながら、該システムは構築に過度にコストがかかり、その構造は過度に複雑であるため、関連付けられるハードウェアコスト及びソフトウェア設計コストの引き下げを困難にする。特に、該システムは設備の動作を自動的に調整せず、業務が忙しく且つ環境因子が頻繁に変化する場合に店員が手動で設備を調整することは実際的ではない。したがって、自動的で効率的な省電力方式を提供することが必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１７８８８６号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２００２１６３４３１号明細書
【発明の概要】
【０００７】
本発明は、客数のレベルを予測する方法及び装置を対象とする。該方法は、統計データに従って後の時間期間の客数のレベルを予測することが可能である。
【０００８】
本発明の第１の態様によれば、客数のレベルを予測する方法が提供される。該方法は少なくとも、（ａ）カウンタが時間期間内の人時（person-time）をカウントするステップと、（ｂ）プロセッサが、時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるステップと、（ｃ）プロセッサが、時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該時間期間の基準客数に従って客数のレベルを推定するステップとを含む。
【０００９】
本発明の第２の態様によれば、空調温度を制御する方法が提供される。該方法は、（ａ）測定ユニットが時間期間の屋外温度を測定するステップと、（ｂ）プロセッサが客数のレベルを予測するステップと、（ｃ）プロセッサが、時間期間の屋外温度及び客数のレベルに従って空調温度を設定するステップとを含む。ステップ（ｂ）は、（ｂ１）カウンタが時間期間内の人時をカウントするサブステップと、（ｂ２）プロセッサが、時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるサブステップと、（ｂ３）プロセッサが、時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って客数のレベルを推定するサブステップとを含む。
【００１０】
本発明の第３の態様によれば、客数のレベルを予測する装置が提供される。該装置は少なくとも、時間期間内の人時をカウントするカウンタと、複数の人時及び基準客数を記憶するデータベースと、時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるプロセッサであって、時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って客数のレベルを推定する、プロセッサとを備える。
【００１１】
本発明の第４の態様によれば、空調温度を制御するシステムが提供される。該システムは少なくとも、時間期間の屋外温度を測定する測定ユニットと、時間期間内の人時をカウントするカウンタと、複数の人時及び基準客数を記憶するデータベースと、時間期間の開始時点にいる場合に、該時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるプロセッサであって、時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って客数のレベルを推定する、プロセッサとを備える。プロセッサは、時間期間の屋外温度及び客数のレベルに従って空調温度を設定する。
【００１２】
本発明は、好ましいが限定するものではない実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。以下の説明は添付の図面を参照して行われる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態による客数のレベルを予測する装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による客数のレベルを予測する方法のフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態による空調温度を制御するシステムのブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態による空調温度を制御する方法のフローチャートである。
【図５】屋外温度と空調設定温度との間の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明は制御概念を提供する。幾つかの事業所では、管理に客数が大きく関係している。客数を推定して有用な統計データに格付けした後、本発明は、客数のレベルを予測する方法を提供する。統計データに従って後の時間期間の客数のレベルを予測することが可能な該方法の用途範囲は広い。たとえば、該予測方法及び装置は、本発明の第２の実施形態において示される（しかしこれには限定されない）ような空調温度を制御する方法及びシステムに適用可能である。
【００１５】
第１の実施形態
客数のレベルを予測する方法及び装置を本実施形態において提供する。客数のレベルを予測する装置は少なくとも、カウンタ、データベース、及びプロセッサを備える。本発明の本実施形態による客数のレベルを予測する方法は少なくとも、（ａ）カウンタが時間期間内の人時をカウントするステップと、（ｂ）プロセッサが、現在の時間期間の開始時点にいる場合に、現在の時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されているか否かを調べるステップと、（ｃ）プロセッサが、現在の時間期間の基準客数がデータベース内に記憶されている場合に、該基準客数に従って該時間期間の客数のレベルを推定するステップとを含む。
【００１６】
時間を複数の時間サイクルＷとして定義し、各時間サイクルＷがＮ個の時間期間、すなわちＴ１、Ｔ２、Ｔ３…Ｔｎ…ＴＮを有するとする。たとえば、１週間を１つの時間サイクルとし、１０分を１つの時間期間とする。１週間は１００８０分を有し、これは１０分が１００８個存在することに等しいため、各時間サイクルは、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３…Ｔ１００８によって連続して表される１００８個の時間期間を有する。たとえば、時間期間Ｔ２は毎週日曜日の０：１０〜０：２０を表す。本発明の本実施形態の方法は、コンビニエントストア、劇場、デパート、スーパーマーケット、公衆トイレ等の客数のレベルを予測するのに使用することができる。該方法をコンビニエントストアにおける用途によって例示し、該方法の詳細なステップを下記に開示する。
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態による客数のレベルを予測する装置のブロック図を示す。図２は、本発明の第１の実施形態による客数のレベルを予測する方法のフローチャートを示す。図１を参照すると、客数のレベルを予測する装置は、カウンタ１３０、データベース１４０、及びプロセッサ１５０を備える。図１及び図２の双方を参照すると、該方法は、時間期間Ｔｎ内の人時がカウンタ１３０によってカウントされるステップ１００で開始する。本発明の本実施形態では、客数は人時に従って推定される。たとえば、センサが、コンビニエントストアの自動ドア内に配置される。センサが検知範囲に入った客を検知すると、カウントに１が加算される。検知時間は客の数と正確には等しくない。しかしながら、検知時間を使用して、時間期間Ｔｎの客数を推定することができる。
【００１８】
次に、該方法はステップ１０２に進み、時間期間の開始時点にいるか否かがプロセッサ１５０によって判断される。ステップ１０４に示されるように、プロセッサ１５０は、時間期間の開始時点にいる場合、データベースが時間期間Ｔｎの基準客数Ｒｎを含むか否かを調べる。システムが或る期間にわたって動作した後、データベースは、１つ又は複数の時間サイクルの多数の過去の時間期間の基準客数を含む多数のデータ項目を記憶する。データを得る方法はステップ１１０及び１１２に示される。
【００１９】
次に、該方法はステップ１０６に進み、データベース１４０が時間期間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３…ＴＮの基準客数Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３…ＲＮを含む場合、時間期間Ｔｎの客数のレベルが基準客数Ｒｎに従ってプロセッサ１５０によって推定される。客数は好ましくは、最大客数Ｍに対する基準客数Ｒｎの比率に従って格付けされる。最大客数Ｍは以下のように定義される。プロセッサ１５０は、Ｎ個の基準客数のうちの最初のｎ個の最も大きい基準客数の平均値を最大客数Ｍとしてとる。ここで、ｎ及びＮの双方は正の整数であり、ｎ＝Ｎ／２０である。好ましい一実施形態では、時間期間Ｔｎの客数のレベルは、基準客数Ｒｎが最大客数Ｍの７０％よりも大きい（すなわち、Ｒｎ／Ｍ＞０．７）場合、高レベルと推定される。時間期間Ｔｎの客数のレベルは、基準客数Ｒｎが最大客数の３５％〜７０％に及ぶ（すなわち、０．３５＜Ｒｎ／Ｍ＜０．７）場合、中レベルと推定される。時間期間Ｔｎの客数のレベルは、基準客数Ｒｎが最大客数の３５％よりも小さい（すなわち、Ｒｎ／Ｍ＜０．３５）場合、低レベルと推定される。
【００２０】
本発明の本実施形態の最大客数Ｍの定義に従って、ｎはＮの実質的に１／２０（すなわち、５％Ｎ）に設定される。しかしながら、本発明の技術分野における当業者であれば誰でも、基準客数の最初の５％又は２０％の平均値として設定される最大客数は可能なパラメータのうちの１つであるが、本発明はこれに限定されないことを理解するであろう。同様に、客数の格付けは上記に限定されない。本発明の技術分野における当業者であれば誰でも、客数の格付けには様々な方法があることを理解するであろう。たとえば、客数は、２つのレベル、すなわち高レベル及び低レベルに格付けすることができるか、又は５つ以上のレベルに格付けすることができる。客数の格付けのレベルの数は、種々の分野の用途に適合するように調整される。客数が、本発明の本実施形態において示されるように３つのレベルに格付けされる場合、異なる複数のレベルを表す臨界値は限定されない。本発明の本実施形態では、３５％及び７０％が最大客数の臨界値として使用されるが、本発明はこれに限定されない。たとえば、２５％及び７５％を臨界値として使用することもできる。
【００２１】
ステップ１０２〜１０６では、現在の時間期間の客数のレベルは、データベース１４０内に記憶されている履歴データに従って予測される。すなわち、後の時間期間の客数は、過去の時間サイクルにおける同じ時間期間の基準客数に従って予測される。客数が時間サイクルに対して高い相関を有するため、予測結果はより正確になる。
【００２２】
ステップ１０８に示されるように、データベース１４０が基準客数を含まない場合、時間期間の客数のレベルは高レベルに設定される。
【００２３】
ステップ１１０において、プロセッサ１５０は、時間期間の終了時点にいるか否かを判断する。時間期間Ｔｎの人時は、該時間期間の終了時点まで、実際の客数Ｘｎ（Ｗｉ）としてカウンタ１３０によって累積される。その後、該方法はステップ１２２に進み、時間期間Ｔｎの実際の客数Ｘｎがデータベース１４０内に記憶され、時間期間の基準客数Ｒｎ’がプロセッサ１５０によって更新される。好ましくは、現在の時間サイクルの時間期間Ｔｎの実際の客数Ｘｎ（Ｗｉ）及びデータベースの基準客数Ｒｎ（Ｗｉ−１）の平均値は、次の時間サイクルの時間期間Ｔｎの基準客数Ｒｎ’として役立つ。ここで、基準客数Ｒｎ’＝［Ｒｎ（Ｗｉ−１）＋Ｘｎ（Ｗｉ）］／２である。好ましい一実施形態では、基準客数は以下のように定義及び更新される。
Ｒｎ’＝（Ｒｎ（Ｗｉ−１）＋Ｘｎ（Ｗｉ））／２
Ｒｎ（Ｗｉ−１）：データベース内に記憶されている、時間期間Ｔｎの基準客数Ｒ。
Ｘｎ（Ｗｉ）：前回の時間サイクルの時間期間Ｔｎの実際の客数。
Ｒｎ’：時間期間Ｔｎの更新された基準客数。
【００２４】
たとえば、データベース内に記憶されている。火曜日１３：００〜１３：１０の基準客数が６０であり、火曜日１３：００〜１３：１０の実際の客数が８０であると、基準客数及び実際の客数の平均値は７０である。すなわち、（６０＋８０）／２＝７０である。該平均値は、次の火曜日の１３：００〜１３：１０の基準客数として使用される。
【００２５】
ステップ１２０において、時間期間の開始時点でも終了時点でもない場合、推定時間に達したか否かがプロセッサ１５０によって判断される。次に、時間期間の推定時間に達した場合、該方法はステップ１２２に進み、現在の時間期間の客数のレベルが、現在累積されている実際の人時に従ってプロセッサ１５０によって予測される。好ましくは、推定時間は時間期間の実質的に半分である。たとえば、時間期間が１０分である場合、推定時間は５分である。現在の時間期間の客数のレベルを予測する方法は、（ａ）プロセッサ１５０が、推定方法を使用することによって、現在累積されている実際の人時に従って予測客数Ｐｎを計算するステップと、（ｂ）プロセッサ１５０が、最大客数Ｍに対する予測客数の比率に従って現在の時間期間の客数のレベルを計算するステップとを含む。時間期間Ｔ２（日曜日の０：１０〜０：２０）を例にとる。実際の人時が０：１５において５であると仮定すると、１分当たりの平均人時は１である。残りの５分の人時が同じ傾向に従うと仮定すると、時間期間の終了時点における累積された人時は推定方法によって１０と推定され、予測客数として使用される。推定方法は内挿法又は外挿法とすることができる。予測客数Ｐｎが推定方法によって得られた後、現在の時間期間の客数のレベルが、最大客数Ｍに対する予測客数Ｐｎの比率に従って推定される。最大客数Ｍを計算する方法はステップ１０６において示される方法と同じである。好ましい一実施形態では、時間期間Ｔｎの客数のレベルは、予測客数Ｐｎが最大客数Ｍの７０％よりも大きい（すなわち、Ｐｎ／Ｍ＞０．７）場合、高レベルと推定される。時間期間Ｔｎの客数のレベルは、予測客数Ｐｎが最大客数の３５％〜７０％に及ぶ（すなわち、０．３５＜Ｐｎ／Ｍ＜０．７）場合、中レベルと推定される。時間期間Ｔｎの客数のレベルは、予測客数Ｐｎが最大客数の３５％よりも小さい（すなわち、Ｐｎ／Ｍ＜０．３５）場合、低レベルと推定される。
【００２６】
実際の客数と基準客数との間には相違があり得るため、ステップ１２０〜１２２において、現在の時間期間の客数の次のレベルは、現在の時間期間の推定時間内の人時のリアルタイムの累積データに従って予測される。すなわち、代表的な人時データが時間期間の開始時点から推定時間まで累積され、現在の時間期間の客数のレベルは、現在の時間期間の後半の客数が現在の時間期間の前半の実際の客数に従って推定される場合、より正確に推定される。
【００２７】
最後に、時間期間の開始時点にいるか、中間であるか、又は終了時点にいるかにかかわらず、該方法はステップ１２４に進み、客数のレベルが格付けされた後、時間期間の人時が累積され続ける。時間期間の終了時点において、累積された実際の客数がカウンタ１３０によってデータベース１４０内に記憶され、基準客数がプロセッサによって更新される。客数が時間サイクルに対して高い相関を有するため、データが定期的に更新される場合、客数のレベルの予測の精度は向上する。
【００２８】
第２の実施形態
本発明の本実施形態は、客数のレベルを予測する方法を使用することによって、空調温度を制御する方法を提供する。空調温度を制御する方法は、２つの制御因子、すなわち屋外温度及び客数のレベルに従って、空調設定温度を調整する。
【００２９】
図３及び図４を参照すると、図３は、本発明の第２の実施形態による空調温度を制御するシステムのブロック図を示し、図４は、本発明の第２の実施形態による空調温度を制御する方法のフローチャートを示す。本実施形態による空調温度を制御するシステム２００は、カウンタ１３０、データベース１４０、プロセッサ１５０、及び測定ユニット２６０を備える。本実施形態の空調温度を制御する方法は少なくとも以下のステップを含む。まず、該方法はステップ２０２で開始し、時間期間の屋外温度が測定ユニット２６０によって測定される。次に、客数のレベルがプロセッサ１５０によって予測される。予測方法は第１の実施形態において開示されており、ここでは繰り返さない。最後に、空調温度が、時間期間の屋外温度と客数のレベルとに従って、プロセッサによって設定される。
【００３０】
図５は、屋外温度と空調設定温度との間の関係を示す。好ましい一実施形態では、プロセッサ１５０は、測定ユニット２６０によって測定された屋外温度を対応する関係に適用し、それによって、２つの対応する空調温度を得る。２つのパターンは、図５における２つの棒グラフから導き出すことができる。高い方は省電力モードの場合のものであり、低い方は快適モードの場合のものである。屋外温度が３７℃であるとき、空調温度は、快適モードでは２８℃に設定され、省電力モードでは３０℃に設定される。
【００３１】
ステップ２０４において、客数のレベルが低レベルにあるか否かがプロセッサ１５０によって判断される。客数のレベルが低レベルにない場合、屋外温度が再測定され、客数のレベルが再びプロセッサ１５０によって求められる。客数のレベルが低レベルにある場合、該方法はステップ２０６に進み、空調温度がプロセッサ１５０によって、２つの空調温度のうちの高い方に設定される。たとえば、時間期間の屋外温度が３７℃であり且つ客数のレベルが低い場合、プロセッサ１５０は空調を省電力モードに設定し、すなわち空調温度が３０℃に設定され、空調の必要な電力消費を低減し、電力消費及び電力料金を削減する。
【００３２】
ステップ２２０において、客数のレベルが高レベルにあるか否かがプロセッサ１５０によって判断される。客数のレベルが高レベルにない場合、屋外温度が測定ユニット２６０によって再測定され、客数のレベルが再びプロセッサ１５０によって求められる。客数のレベルが高レベルにある場合、該方法はステップ２２２に進み、プロセッサ１５０は空調温度を、２つの空調温度のうちの低い方に設定する。たとえば、時間期間の屋外温度が３７℃であり且つ客数のレベルが高い場合、空調は快適モードに設定される、すなわち空調温度は２８℃に設定される。また、客数のレベルがより高いことは、店舗内により多くの客が存在することを暗示し、自動ドアはより頻繁に開閉する（冷気の流出がより多いことは熱気の流入がより多いことを意味する）。多数の客が存在する場合、自動ドアはより頻繁に開閉し、熱気が多く流入する。このような状況では、屋内温度を、短い期間内にプリセット温度に下げることはできない。したがって、次の時間期間の客数を予測することができ、且つ、屋内温度が、客数が高い時間期間の開始時点又は該時間期間より前に調整される場合、大量の電力を消費することなく店舗内の快適さのレベルを維持することができる。
【００３３】
ステップ２１０において、客数のレベルが中レベルにあるか否かがプロセッサ１５０によって判断される。客数のレベルが中レベルにない場合、屋外温度が測定ユニット２６０によって再測定され、客数のレベルが再びプロセッサ１５０によって求められる。客数のレベルが中レベルにある場合、該方法はステップ２１２に進み、プロセッサ１５０は空調温度を、２つの空調温度の平均値に設定する。たとえば、時間期間の屋外温度が３７℃であり且つ客数のレベルが中レベルと判断される場合、プロセッサ１５０は空調を、快適モードと省電力モードとの間の温度に設定する、すなわち、空調温度は、（２８＋３０）／２＝２９℃に設定される。
【００３４】
上記制御方法によって必要とされるハードウェア設備は簡単であり、設置コストは低い。空調温度の制御に関しては、本制御方法は、人時をカウントするカウンタ（たとえばセンサ）、測定ユニット（たとえば屋外温度計）、プロセッサ、及びデータベースしか必要としない。パーソナルコンピュータ又は組み込みシステムによって実装することができるプロセッサは、カウンタ及び測定ユニットからデータを受信し、受信データにデータ処理を適用し、その後、制御コマンドを空調設備（すなわち、図３の２０及び２２）に出力する。
【００３５】
客数のレベルを予測する方法の用途範囲は広く、該方法は本発明の例示には限定されない。コンビニエントストアを例にとる。客数のレベルの予測結果は、冷蔵庫温度を制御する方法、照明システムを制御する方法、及び季節に応じた設備を提供するタイミングのような、店舗内の他の設備の制御又は管理において使用することができる。また、客数のレベルの予測結果は、電力消費の店舗全体における制御、又は店舗と供給業者との間の物流管理において使用することができる。制御及び管理の上記方法は、店舗の管理を効率化する。
【００３６】
本発明の上記実施形態に開示された客数のレベルを予測する装置及び方法と、該装置及び方法を使用することによって空調温度を制御する装置及び方法とによれば、後の時間期間の客数のレベルは統計データに従って予測され、予測の結果は、リアルタイムの客数に従ってさらに修正することができる。客数のレベルを予測する方法を、空調温度を制御する方法においてさらに使用して、客数が低レベルにある時間期間中に空調設定温度を上げ、それによって、空調設備の電力消費を低減し、電力料金を削減することができる。さらに、上記制御方法によって必要とされるハードウェア設備は簡単であり、設置コストは低い。
【００３７】
本発明を例として且つ好ましい一実施形態に関して説明したが、本発明はそれに限定されないことを理解されたい。反対に、様々な変更並びに同様の配置及び手順を包含することが意図されており、したがって、添付の特許請求の範囲の範疇は全てのこのような変更並びに同様の配置及び手順を包含するように最も広く解釈されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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