CN1409251A - 农业及水产业用生产管理*** - Google Patents

Abstract

本发明提供从生产者那里收集必要的数据，代替农家等集中管理作业过程的农业、水产业用生产管理信息***。它是通过适当的通信线路连接生产者计算机的农业以及水产业生产管理***，包含：信息接收单元，接收从上述生产者计算机输入的，表示包含各时刻的作业内容和生产量的作业状况的作业状况变量的数据；第1存储单元，积累在上述信息接收单元接收的各种作业状况变量数据；第2存储单元，其中存储有按照时间序列表示每种产品的标准作业状况的标准模型数据；第3存储单元，其中存储有把上述作业状况变量与规定维的坐标值对应起来的作为对应表的作业变量变换表；作业变量变换单元，取出被积累在上述第1存储单元中的各种作业状况变量数据，根据变换表变换为规定维的坐标值；作业状况显示单元，把被变换为上述坐标值的作业状况变量数据，和上述标准模型数据一同按照时间序列显示。

Description

农业及水产业用生产管理***

                         技术领域

本发明涉及集中管理农业及水产业的作业过程的生产管理信息***。更详细地说，涉及把表示对产品的产量和质量有影响的主要原因的各种作业内容的变量单纯地数值化，按照时间序列表示，并且进行现在的作业状况的评价、产量的预测等的农业以及水产业用生产管理信息***。

                         背景技术

以往，在工厂内生产产品的制造业中提出了各种各样的计算机信息***，用于通过把各种各样的制造工序变换为单纯的数值表示，监视、控制制造工序，或者设计最佳的生产计划。通过使用这种工业用生产管理***，对从物资采购到制造、出厂的一连串的生产业务流程进行单一的数据管理，如果有不适当的工序就立即发现并发出警告，从而可以适当地进行产品的质量管理。

另一方面，管理农畜产业，和养殖业等的水产业的生产过程的生产管理***前所未闻。其原因在于，第1，多是家庭等小规模经营，一般雇不起计算机信息处理和生产管理的专家，另外，生产者自己进行计算机生产管理存在劳动力和技术方面的困难。另外，第2个原因，和工厂内的作业不同，在农业等中必须考虑气象条件等人为不能控制的外部主要原因，而在如现在那样的因特网等的数据通信网络发达以前，连续得到气象观测数据输入计算机，装入生产管理***并不是容易的。

                         技术内容

因而，本发明的目的在于提供一种使用信息网络技术从农家等收集所需要的数据，代替农家等集中管理农业、水产业作业过程的生产管理信息***。另外，本发明的再一目的在于提供一种可以在还适当地考虑了气象条件等的外部主要原因之后，进行产品当年的产量和质量的预测的农业、水产业用的生产管理***。

为了解决上述的问题，本申请的第1发明是提供一种通过适当的通信线路和生产者一方使用的生产者计算机连接的、用规定的生产周期单位管理产品的生产状况的生产管理***，其特征在于具备：信息接收单元，它接收从上述生产者计算机输入的，表示包含各时刻的作业内容和产量的作业状况的作业状况变量数据；第1存储单元，它积累在上述信息接收单元中接收到的各种作业状况变量数据；第2存储单元，它存储按照时间序列表示每种产品的标准作业状况的标准模型数据；作业变量变换单元，它取出被积累在存储有把上述作业状况变量与规定维的坐标值对应起来的作为对应表的作业变量变换表的第3存储单元和上述第1存储单元中的各种作业状况变量数据，根据上述作业变量变换表变换为规定维的坐标值；作业状况显示单元，它把被变换为上述坐标值的作业状况变量数据和上述标准模型数据一同按照时间序列显示。

本申请第2发明的生产管理***，在第1发明的生产管理***中具有以下特征：上述作业变量变换表是使上述作业状况变量与3维坐标值对应的对应表，上述作业状况显示单元，把被变换为上述坐标值的作业变换状况变量数据，和上述标准模型数据一同按照时间序列展示为3维图形。

本申请第3发明的生产管理***的特征在于：在第1发明的生产管理***中，包含从适当的外部***接收包含气象观测数据的外部变量数据的第2信息接收单元，和积累上述外部变量数据的第4存储单元，代替上述作业状况显示单元包含：根据从上述第2存储单元取出的标准模型数据，和从上述第1存储单元取出的过去周期的作业状况变量数据，和从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，分析现在周期的作业状况变量数据，评价选择周期的作业状况的作业评价单元；显示根据该作业评价单元的评价结果的单元。

本申请第4发明的生产管理***的特征在于：在第3发明的生产管理***中，上述作业评价单元，在根据从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，补正根据上述作业变量变换表被变换为规定维的坐标值的上述各种作业状况变量数据之后，从对上述标准模型数据的偏差中抽出人为原因引起的偏差，把被抽出的此偏差作为评价结果。

本申请第5发明的生产管理***，在第3或者第4发明的生产管理***中，其特征在于：上述生产管理***，进一步包含警告数据发送单元，它根据上述作业评价单元产生的评价结果，在判断为作业状况不恰当时生成警告数据，把该警告数据发送到上述生产者计算机。

本申请第6发明的生产管理***，在第1至第5项的任意项发明的生产管理***中，其特征在于：包含产量预测单元，它根据上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量。

另外，本申请的第7发明的生产管理方法，在用通过适当的通信线路和生产者一方使用的生产者计算机连接的***，以规定的生产周期单位管理产品的生产状况的生产管理方法中，其特征在于包含：接收从上述生产者计算机输入的，表示包含各时间的作业内容和产量的作业状况的作业状况变量数据步骤；把在上述信息接收单元中接收到的各种作业状况变量数据存储在第1存储单元；把以时间序列表示每一产品的标准作业状况的标准模型数据存储在第2存储单元中的步骤；把上述作业状况变量与规定维的坐标值对应的作为对应表的作业变量变换表存储在第3存储单元中的步骤；取出被存储在上述第1存储单元中的各种作业状况变量数据，根据上述作业变量变换表变换为规定维的坐标值；和上述标准模型数据一同以时间序列表示把变换为上述坐标值的作业状况变量数据步骤。

如果采用第1以及第7发明，则把在产品的生产中的“已于某月某日割草”，“投入了几吨某种肥料”的表示这样的各种作业内容的数据数值化，并且连续积累，做成易于理解的时间序列的图形和表表示，并且因为还同时表示平均表现同种产品顺利生长的状况的标准模型数据，所以如下所述非常方便。即，可以客观地研究历年的作业状况和生长状况的关系。另外，作业经验不丰富的作业人员也可以把握现在要进行的适当的作业内容，或者技术人员可以随时监视是否进行了不适当的作业。

另外，例如柑橘类的果树，因为某一年的产量和下一年或者再下一年的产量相关联，所以如果长期积累被数值化的数据，就可以更正确地进行适当的作业管理。

另外，如果采用上述的第2发明，因为把作业内容以3维时间序列图形这种更易于通过视觉理解的图形表示，所以可以更容易进行作为第1发明的效果的各年的作业状况的比较研究，和现在的作业状况监视等。

第8发明的生产管理方法，在第7发明的生产管理方法中，其特征在于：包含从适当的外部***用第2信息接收单元接收包含气象观测数据的外部变量数据的步骤，和把上述外部变量数据积累在第4存储单元中的步骤，代替上述作业状况显示步骤包含：作业评价步骤，它根据从上述第2存储单元取出的标准模型数据、从上述第1存储单元取出的过去周期的作业状况数据、从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，分析现在周期的作业状况变量数据，评价现在周期的作业状况；显示步骤，显示由该作业评价步骤产生的评价结果。

第9发明的生产管理方法，在第8发明的生产管理方法中，其特征在于：上述作业评价单元包含，在根据从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，补正根据上述作业变量变换表被变换为规定维的指标值的上述各种作业状况变量数据之后，从对上述标准模型数据的偏差中抽出人为原因引起的偏差，把被抽出的此偏差作为评价结果的步骤。

如果采用上述第3、第4发明以及第8、第9发明，则根据标准模型数据和气象条件等的外部变量数据定量分析现在的作业状况，其结果，在认为现在的作业状况有异常时，或者认为在来自生产者计算机的输入中有错误和懈怠等的异常时，发现该情况并可以迅速对应地发出警告。

第10发明的生产管理方法，在第8发明或者第9发明的生产管理方法中，其特征在于：上述生产管理方法，进一步包含警告数据发送步骤，当在根据在上述则评价步骤产生的评价结果判断为作业状况不适当时生成警告数据，把该警告数据发送到上述生产者计算机。

如果采用第5以及第10发明，因为，当根据在第3、第4以及第8、第9发明中的作业评价结果，被判断为现在的作业状况有问题的情况下，对生产者计算机发送通知警告的画面数据，所以，生产者可以迅速知道有什么问题，并可以采取对策。

第11发明的生产管理方法，在从第7至第10的任意项所述的生产管理方法中，其特征在于：包含根据上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量的产量预测步骤。

如果采用上述第6以及第11发明，则相对于现在蔬菜水果市场等发表的产量预测，依赖于从生产者处通过电话打听收获情况这种误差极大的方法，可以早期，并且进行更准确的产量的预测。

                         附图说明

进而，本发明所说的“农业”也包含畜产业。

图1是展示本发明的生产管理***的一实施方案的网络构成图。

图2是同一实施方案的***构成图。

图3是展示同一实施方案的动作的流程图。

图4是同一实施方案的作业日志输入画面的一例。

图5是同一实施方案的年度数据表的一例。

图6是展示接着图4的流程图的流程图。

图7是展示同一实施方案的变换表的一部分的例子。

图8是同一实施方案的3维时间序列图形的一例。

                         具体实施方式

(本发明的各位置及用语说明)

本发明是代替(包含畜产业)农业或者养殖等的水产业的生产者管理各生产者的作业状况的生产管理信息***，通常集中管理气象条件和土地条件相同的一定的区域。例如在农业中该***可以设置在农民协会那样的各区域中进行农业信息管理，也可以设置在代表地域的农家。另外，对每一地区和每种农作物配备用本***管理作业过程的“作业过程管理者”，根据需要前往生产者处进行作业内容的指导，或者指导有关的终端操作方法。

另外，生产管理如果例如是农业则进行每种农作物的管理，但在此所说的“农作物的种类”，例如即使是同样的萝卜如果品种不同也看作不同种类，另外即使是同一品种但在播种时期不同时也作为另一种类的农作物处理。另外，如后述，本发明的最重要的特征是，随时核对生产者输入的表示“作业状况”的数据，发现进行了不适当的作业或者生产者的输入错误、输入懈怠等，立即向生产者发出警告，但在此所说的“作业状况”，如“某某投入某某肥料几千克”那样，总括起来包含作业内容以及作业员的区分和肥料、药品的种类，它们的使用量，还有农作物的收获和其产量等。

(网络构成)

以下，以农业为例说明本发明的实施方案。图1是展示在本发明的最佳实施方案中的，包含农业用生产管理***(以下，称为管理***)10的网络构成的概略的图。管理***10通过因特网和生产者计算机101～103以及气象观测站的气象数据提供终端(以下，称为气象终端)104连接。管理***10、各生产者计算机101～103以及气象终端104(未图示)通过适当的路由控制装置和一般电话线路与因特网连接。

生产者计算机101～103是具备CRT和LCD等的显示装置和键盘、鼠标等的输入装置的通常的个人计算机等的终端。作为生产者计算机用的软件可以使用通常的网络浏览器，也可以用CD-ROM配送专用的软件。气象终端104，是具有时时刻刻，或者每日1次至数次定期输出气象观测站的观测数据的服务功能的终端。

(生产管理***的结构)

图2概略展示本实施方案的管理***10的构成。管理***10，是包含CRT等的显示装置和键盘等的输入装置的1台服务计算机。控制部分12由CPU等构成，进行各部分的控制，和数据的转送、各种运算、数据的暂时存储等。在控制部分12上通过总线等的适当的数据转送路径14，连接信息接收控制单元16和发送控制单元18、气象数据接收控制单元(以下，气象接收单元)20，以及各种存储单元22、24、25、26等的各种***构成部分。控制部分12通过和这些各周边构成部分进行数据通信进行控制，总控制管理***。

信息接收控制单元16控制通过因特网从生产者计算机101～103输入的数据的接收。发送控制单元18，控制通过因特网被输出到生产者计算机的数据。气象信息接收单元20控制从上述气象终端104经由因特网接收的数据。

(作业变量数据库)

存储单元22，是积累从生产者计算机发送的经过信息接收控制单元16接收到的初始设定数据和作业状况数据(以下，称为作业变量数据)的数据库。所谓初始设定数据，是某一生产者为了利用本***在生产者计算机的导入时输入的数据，其内容是生产者姓名、作业者姓名、农田名、农作物名等。

所谓作业变量数据，是表示生产者每天输入的作业日志(后述)的内容的多维变量(作业变量)数据，在作业变量中不只有数量的变量而且有质量变量。表1表示例子。

[表1]

*括号内的数值是与变量值对应的数值代码

在表1中，展示表示2月10日、3月5日、12月3日这些作业日的作业状况的作业变量。例如2月10日的各作业变量表示“(经验丰富的)主人进行了1小时除草作业。所使用的除草剂是除草剂T，作为使用器材使用喷撒机，使用了10kg除草剂)这一作业内容。在此“作业内容”、“作业者”、“作业时间”这一作业变量的具体的值分别是“除草”、“主人”、“1小时”等。

本发明的管理***10的最重要的特征在于：可以随时核对用生产者计算机输入的作业变量数据，发现进行了不适当的作业和生产者的输入错误、输入懈怠等，立即向该生产者发出警告。理想的是读取上述初始条件的项目，将该作业变量数据，对每一生产者分类，进而对每一农作物和农田分类，并被存储在该作业变量数据库22中。

(外部变量数据库)

存储单元24是积累对农作物的产量和质量有影响的作业状况变量以外的外因，即外部变量的数据库。在本实施方案中作为外部变量，把地区气象观测站等的气象观测数据积累在该外部变量数据库24中。该气象数据，最好尽可能具有高的时间性、空间性分辨率。另外，如果还可以收集该***运用开始以前的数据，因为可以更正确地进行现在的作业状况的评价和产量的预测，所以更理想。之所以使用该外部变量数据，主要是为了补正作业变量数据每年的偏差。

(标准模型数据存储部分)

在存储单元26中，预先存储每种农作物的标准作业状况模型数据(标准模型数据)。该标准模型数据，例如以当地的多名生产者、多年的平均作业状况数据为基础，考虑该地区的平均气象观测数据制成。最好在***运转开始以后，以作业变量数据以及外部变量数据为基础随时计算，继续更新为更适当的标准模型。另外，在该管理***中因为收集多名生产者的作业状况数据，所以可以用多名生产者的数据在比较短的时间构筑理想的标准模型。

(作业变量变换表存储部分)

存储单元25是作业变量变换表存储部分。在该实施方案中如上所述把作为多维数据的作业变量数据，根据该作业变换表(以下。称为变换表)，变换为3维坐标值。有关变换规则等详细后述。

(动作说明)

以下，说明本实施方案的管理***的动作。图3是橘子等的柑橘类生产者A从导入生产者计算机101时刻开始的，管理***10、生产者101，以及气象终端104的处理流程图。

(生产者计算机的初始设定)

首先，生产者A在生产者计算机101的初始画面上输入上述规定的项目(c301)。该初始值数据被发送到管理***10，根据该接收信息管理***10发行用户ID和口令。进而，当计算机的操作是技艺不高的生产者等的情况下，上述的作业过程管理者也可以代行该输入作业。这种情况下，因为希望输入内容正确，所以最好是专门进行第三者核对的职员(内部检查人员)进行核对。

管理***10从该初始值数据的内容中读取农作物种类等项目，根据其内容在不同期间设定输入变量的种类(s201)。所谓该不同期间输入变量，如果用简单的例子说明，则具体地表示这种作业状况，即，在橘子情况下1月～2月是收获作业，3月～4月是剪枝作业，5～6月是施肥和洒药作业，7～8月是除草作业，10月是摘果作业。“作业者”和“作业时间”等的变量在各时期为共同的输入变数。生产者如果为了进行每日的作业状况输入、登录到生产者计算机101中后，则在管理***10中设定的输入不同期间输入变量的值的画面被发送到生产者计算机101。该画面是下面说明的作业日志画面。

(输入作业日志)

生产者A每天在一天的作业结束时用生产者计算机101输入该日的作业内容(c302)。在管理***10中被设定的输入变量，以易于理解的作业日志的形式显示在生产者计算机101上。图4表示作业日志画面的一例。例如因为作业内容1的“肥料投入”已经在按期间的输入变量的设定步骤s201中被设定并显示在画面上，所以生产者A只输入“肥料投入”变量的“种类”，以及“量”即可。其中肥料的“种类”等也可以预先设定数种选择对象。这种情况下最好进一步设置成只要从下拉式菜单中点击就可以选择。对于“量”也同样从多个范围中用下拉菜单选择，或者一般输入数值即可。

在此输入的作业变量数据，经由因特网用信息接收控制单元16接收，被分类为每种农作物并积累在作业变量数据库22中。这时，也包含“种类”等的(不是数量变量)质量变量，并被变换为预先确定的数值代码后积累。上述表1的括号内的值是该数值代码的一例。进而在没有作业的情况下的数值代码被确定为0。

(年度数据表的生成与表示)

可以一边积累作业变量数据，一边制成以时间顺序表示1年期间的作业状况的年度数据表(s206)，并显示(s207)。图5表示年度数据表的一例，表示生产者A的2000年度的在某一农田的作业状况。这种年度数据表可以对全部的农作物、农田制成。另外根据需要，也可以同样制成只表示某月的作业状况的月度数据表，和表示横跨多年的作业状况的多年度数据表等，并显示。

图5是显示2000年度柑橘的作业状况的，从1月开始在12月结束这一年份数据表的例子。如果是叶菜类等生长期短的农作物只表示数个月的月度数据表就够了。另外对于在秋季播种培育的蔬菜等制成表示跨年度的适当期间的月度数据表。

作业过程管理者和生产者，如果在年初参照过去年份数据表则可以在制订本年度的作业日程的计划中作为参考。另外，当在多块农田生产一种农作物的情况下，如果还具备并列显示它们的年份数据表等的功能则更好。即使在1块农田中生产多种农作物等情况下，如果可以并列显示这些农作物年份数据表则每块农田的作业日程的计划容易制订，更理想。

(根据气象数据进行补正值的计算)

和上述年份数据表的制成不同，在本实施方案中，对于每天积累的现在的作业变量表示的现在的作业状况，进行显示为容易理解的时间序列图形的处理，或者和标准模型数据比较评价作业状况的处理。作为用于执行这些处理的准备，首先根据气象数据计算用于补正被积累的作业变量值由于天气引起的每年的偏差的补正值(s203)。气象数据从气象终端104接收(m201)，按照年份、时间顺序整理后积累到外部变量数据库24(s202)。所谓作业变量值由于天气的偏差，是在例如某年可以在晴天进行收获作业而在另一年因为是雨天所以作业能率显著恶化这种情况等下发生。具体地使用日平均湿度、日平均温度、日照时间、风量等的数据。

补正值的具体的计算方法，例如是以下所述。首先，把积累温度(设为x)等的过去数年积累的数据作为母体。例如如果累计过去5年则把它设置成x1～x5，假设该母体按正态分布，求其平均值和标准偏差。以下，假设本年的累计温度(x6)例如表现为x6＝x的平均值+d。这时，用％表示在x的平均值±d的范围内包含标本的概率，把它设置成x补正值。例如，也可以同样地从雨量等其他数据中求y补正值、z补正值等。

这样求得的补正值，可以在后述的自然性偏差的计算步骤(s210)等中使用。进而，上述的年份数据表也可以在进行补正值的补正后制成。

(作业状况变量的三维坐标化)

图6是展示从图3的步骤s203开始接着的处理的流程图。接着上述步骤s203，作为用于时间序列图形显示处理，以及作业状况评价处理的基础作业，把还包含质量变量的多维的作业变量数据变换为3维坐标值(s208)。

各作业日的作业变量值如上所述被数值代码化后存储在作业变量数据库22中。各作业日的各数值代码被阅读后变换为1个3维坐标，而其变换规则被预先记录在被存储在变换表存储部分25中的变换表中。图7展示该变换表的一部分。3维坐标的各轴，X轴是时间轴，Y轴是作业内容，Z轴是表示物质的入出的轴。在表1中表示2月10日的作业内容的数值代码的“2-1-1-2”如果采用变换表则是Y坐标值23。表示同一日的物质的入出的数值代码“6-10-0-0”根据变换表是Z坐标值20。对于其他日的数值代码也可以同样根据变换表变换为Y、Z坐标值。

表2是展示根据图7的变换表把作业变量值变换为Y、Z坐标值的结果的一例的表。是2月10日、3月5日、12月3日的各作业日的作业变量的变换结果。

[表2]

*在各作业日中，上段表示作业变量的值(括号内为数值代码)，下段表示Y、Z坐标

在此，变换表的坐标值，被设置成在是近似的作业内容时该值接近。例如，作业变量2-1-1-2和作业变量2-3-1-2，作业种类都是除草，因为只是作业人不同，所以其结果，两者的Y坐标值是接近的23和25。另一方面作业变量5-1-1-1虽然是那一日的作业种类(收获)，但因为它和上述作业变量不同所以Y坐标值也和它们有很大不同为53。进而，当生产者输入错误的情况下和忘记输入的情况下，通常因为其数值代码偏离适当的值比较大，所以坐标值也是异常的值。

另外2月10日和3月5日的Z坐标值都被变换为20，是如以下那样的计算结果。即，首先根据除草剂的种类评价其毒性的值数值化。在此2月10日的除草剂T毒性是2，3月5日的除草剂S毒性是4。分别在毒性值上乘以投入量，2月10日为2×10kg＝20，3月5日为4×5kg＝20。

另外，在表示物质的出入的Z坐标值的确定中，设置成当投入物质的情况下取正的值，当因收获等排出物质的情况下取负的值。因为12月3日的物质的入出是收获蜜橘500kg，所以Z坐标值是-500。

(三维时间序列图形表示)

接着把变换的3维坐标值表示为以X轴为时间轴的3维图形(s209)。图8是表示至2000年度的3月的作业状况的图形。在该数值范围中好象是平滑的曲线，但它是顺序用线段连接一天一点的坐标点形成的。在此和2000年度的图形一同显示标准模型数据，以及表示气象条件和2000年度相似的例子的1996年度的作业状况的图形。在此，要注意标准模型数据的图形比较平滑地推移。这是因为规定上述变换表使得如果是适当的作业状况则成为平滑的图形的缘故。因而，如果各年的图形都是适当的作业内容则平滑地推移，并且应该推移成和标准模型数据相似。

1996年度的图形展示和比较标准模型数据近似的平滑的推移。各年的数据，对于每年的气象条件的偏差虽然通过步骤s203补正，但是例如即使进行同样的作业，如果作业人不同也会出现某种程度的偏差，1996年度的图形和标准模型数据的差就可以推测为这样的情况。

另一方面，2000年度的图形表示在1月附近和其他的图形有很大不同的推移。这种大的差异出现的理由可以考虑几点，例如，①手生的作业人在施肥和喷洒除草剂等的量上有很大的差异；②发生数据的输入错误，或者输入的懈怠等。因为无论是哪种情况，如果采用本图形则任何异常的发生都可以一目了然，所以可以立即对生产者A发出警告，并确定其原因。

进而，虽然在本实施方案中使用通过气象数据补正的作业变量制成各图形，但也可以通过省略补正处理步骤s203制成并显示不补正的作业状况的3维图形。

(评价现在的作业状况)

在步骤s209中，从3维图形中通过目视，发现了在现在的作业状况中发生了某些异常，接着，说明定量地评价在现在的状况中是否有正常的步骤s210～s213。该评价步骤基本上进行2阶段的处理。第1阶段称为由自然原因引起的偏差的评价(s210，s211)，第2阶段称为由人为因素引起的偏差的评价(s212，s213)。

首先在第1阶段，计算评价由天气的偏差引起的原因以外的作业状况的偏差。所谓由于天气的偏差引起的原因以外的偏差，例如在由于在栽培菠菜等的过程中的某些原因，一半的植株发生病害，出现欠苗的情况下，自然和追肥的量也减半。可是这种情况下因为“追肥量这一作业变量的值变为2分之1，所以在上述时间序列图形的推移中和风调雨顺的年景的推移比较产生差异。把这种偏差称为“由于自然原因引起的偏差”。

在步骤s210中定量计算由于自然原因引起的偏差。用图8是图形说明具体的计算方法。在此假设调查2000年度1月开始的自然性偏差。首先，确定2000年度的图形的1月开始的适当的x轴范围(它表示一定的期间)，连接属于该范围内的各点的相互之间制成(3维的)向量。例如，从与1月1日～1月11日的11天期间对应的11点(假设为p1～p11)中制作10个向量(假设为向量p1p2，～向量p10p11)。同样地根据标准模型数据的1月1日～1月11日的11点(s1～s11)制作10个向量(向量s1s2～向量s10s11)，和前面的10个向量比较。

其比较方法，通过比较各对应的向量调查不同的向量有几个。所谓“向量相同”在此是指3维向量的各成分完全相同。因而所谓“向量不同”是指3个成分中至少有1个成分不同。例如如果10个向量中有9个是相同的向量，则(10-9)/10＝0.1＝10％不同，和2000年度这一期间的作业状况相同期间的标准模型数据的作业状况因自然原因有10％不同。

而在这10％的数值中还包含天气引起的偏差。因而从这10％中减去首先在补正值的计算步骤(s203)中求得的根据因天气数据的补正值。减去后剩余的数值是“自然原因引起的偏差”的值，把它称为“自然偏差值”。如果2000年度的图形的推移与标准模型数据图形的推移比有大的不同，只要天气引起的偏差不很大，自然偏差值就大。进而在此例子中是用11天期间比较但也可以变更该期间。另外，在比较向量时，因为可以想象在实际中3个成分完全一致是极少的，所以最好设置成如果在适当的允许范围内，则认为“向量相同”。

如上所述当计算出的自然性的偏差值在10％以上的情况下，判断为有人为原因引起偏差的可能性，接着定量计算该人为原因引起的偏差(s212)。所谓人为原因引起的偏差，例如是投入的肥料和药剂的种类和量与其他年份相比有大幅度改变，或者生产者的计算机输入错误、忘记输入等。即使不是由于作业人的错误，也因为肥料和药剂的种类和量大幅度改变会对收获的量和质量产生大的影响，所以这种情况下需要确认当天的作业日志与生产者核对查找原因。

在人为偏差大时，例如可以认为是如图8的区域A那样。在区域A以外的部分中展示了2000年度的图形和标准模型以及1996年度的图形比较相似的推移，但在区域A上有大的不同。

人为偏差的值如以下那样计算。在自然偏差值的计算中，调查2000年度的各向量和标准模型对应的日期的向量是否相同，比较其中向量不同的日期的两点。例如在前面的例子中如果假设向量p1p2和向量s1s2有不同，则比较点p2和s2。其比较方法，用p2和s2距离x坐标轴的距离比较。例如，如果假设p2距离Z坐标轴的距离是8，s2是10，则两者的差异是(10-8)/10＝0.2＝20％，2000年度的1月2日和标准模型的1月2日的作业状况因人为原因有20％的差异。把这20％称为“人为性偏差值”。判断该人为性偏差值是10％以上还是不足10％(s213)，在不足10％的情况下确认上述年度数据表等。

(警告画面的送达)

在步骤s213中进行人为性偏差值的评价，当偏差值超过10％的情况下，转移到给予生产者A警告的处理。首先，从作业变量数据库22中读出该作业日的作业状况，确认作业内容(s215)。然后在推测人为的偏差原因后，接着制成对生产者A的警告画面(s216)，把该画面从信息发送控制单元18经过因特网发送到生产者A(s217)。例如在警告画面中和“在表示○月×日的职业状况的图形中发现了异常活动”的警告信息一同，显示“当日的作业内容应该是投入肥料，但其投入量和肥料的种类和历年比是否有大幅度改变？或者在当日的数据输入中是否有错误？”这一信息。当应该输入的数据未被输入(输入懈怠)时，发送“您忘记了当日的数据输入，请正确地重新输入”这一信息。生产者A接收这些警告画面，可以立即查找异常的原因。

变形例(产量预测)

在上述步骤s209中表示3维图形(图8)。使用该图形可以从现在的作业状况预测今年的产量。作为最简单的方法，比较标准模型数据和过去的图形的推移和至现在时刻的图形通过目视预测今年的产量。

为了进行更正确的预测，例如，根据在步骤s208中求得的3维坐标值数据和在步骤s210中求得的自然性偏差值进行以下的计算。在此假设没有任何人为原因引起的偏差。首先求成为产量预测的对象的农田的产量预测常数c。在此，c的定义如下。即，是从播种时(x＝0)的个数(如果是蔬菜则是播种数，如果是果树则是花朵的数等)求理论上半年后(x＝6个月)剩下的个体的数，和实际历年收获的平均数的比。为了求理论上剩下的个体数使用ゴンベルツ规则(参照JIS手册“质量管理”120页)。例如在播种株数是200时，理论上应该剩下100株，如果假设历年可以收获120株，则c＝120/100＝1.2。

接着，求从本年的播种时x＝0开始到收获预测时的自然偏差值d(％)，在前面的c上乘绝对值|1-(d/100)|，在本年度的播种数上乘该值作为预测产量。即，预测产量E＝(本年播种数)×c×|1-(d/100)|。作为进行该收获两预测计算的时期，在生长期的最初阶段是不可能的，但在果树的情况下在前年的收获后(或者作业日志的输入开始后)的1个月，在根类蔬菜中是3个月，在叶类蔬菜中在20天前后可以计算。

现在在蔬菜水果市场等中发表的产量的预测，是依赖于从生产者那里通过电话打听来的误差极其大的方法，但如果采用本发明的方法则可以从早期开始更正确地进行产量的预测。

(生产者、农产品的定级)

也可以通过把各生产者的作业状况用上述的3维时间序列图形等比较给生产者定级。以往，可以从收获的农作物，或者通过观察作业状况的一部分等，给生产者定级，但在本发明的生产管理***中因为连续地积累作业状况的数据所以可以进行更正确地定级。作为具体的评价方法，例如加上产量和质量，考虑每年的作业状况有多少是一定的，或者有多少和标准模型类似等。

另外，不仅进行采用这种独立基准的定级，而且如果对各生产者满足农林水产省等的公共机关制定的有机农产品的认定基准的水平的评价也采用本***的话则可以进行正确的评价，这是因为可以得到包含肥料和药剂的种类和使用量等的详细的作业状况的缘故。

(其它)

在上述实施方案中管理***和生产者计算机，以及管理***和气象终端等是通过电话线和因特网连接的，但只要是可以按照规定的通信协议相互进行数据通信，则使用分别铺设专用线路连接等上述以外的线路当然是没有问题的。

在上述实施方案中在生产者计算机101中的用户接口设置成通常的因特网浏览器，但除此以外也可以利用电视电话和因特网电话使用自动声音应答技术和声音识别技术。这种情况下，计算机操作对于手生的生产者来说因为每天的输入作业更容易所以很理想。另外，在生产者计算机中的全部的输入画面，如果设置成用双向对话性的程序引导输入操作则对于生产者来说更易于使用。

在上述实施方案中虽然把作业变量数据变换成3维数值制成一目了然的3维时间序列图形，但也可以把表示作业变量数据的内容变换为不太简单的4维以上的坐标值的时间序列。这种情况下，只要把作业变量适当地分成组制成多个2维和3维的图形等即可。即使是4维以上的情况下，上述步骤s210～s213的评价计算等，也只是增加数据的维而可以同样地进行。

在上述实施方案中虽然作为外部变量只使用了气象观测数据，但也可以适当地使用来自卫星的采用近红外线的作物生长状况观测数据等。例如，如果在进行产量的预测时使用则可以进行更正确的产量预测。

以上说明了农业中的例子，但本发明的生产管理***，也同样可以适用于畜产业，以及养殖等的水产业。

如果采用本发明的农业以及水产业用生产管理***，则可以提供用信息网络技术从农家等收集必要的数据，代替农家集中管理作业过程的生产管理信息***。另外，还提供在适当地考虑了气象条件等的外部原因后，可以进行产品的当年的产量和质量的预测的农业以及水产业用生产管理***。

Claims (13)

1、一种生产管理***，它是通过适当的通信线路连接生产者一方使用的生产者计算机，以规定的生产周期单位管理产品的生产状况的生产管理***，其特征在于包含：

信息接收单元，接收从上述生产者计算机输入的，表示包含各时间的作业内容和生产量的作业状况的作业状况变量的数据；

第1存储单元，积累在上述信息接收单元接收的各种作业状况变量数据；

第2存储单元，其中存储有按照时间序列表示每种产品的标准作业状况的标准模型数据；

第3存储单元，其中存储有把上述作业状况变量与规定维的坐标值对应起来的作为对应表的作业变量变换表；

作业变量变换单元，取出被积累在上述第1存储单元中的各种作业状况变量数据，根据上述作业变量变换表变换为规定维的坐标值；

作业状况显示单元，把被变换为上述坐标值的作业状况变量数据，和上述标准模型数据一同按照时间序列显示。

2、权利要求1的生产管理***，其特征在于：上述作业变量变换表是把上述作业状况变量与3维坐标值对应的对应表，上述作业状况显示单元，把被变换为上述坐标值的作业状况变量数据，和上述标准模型数据一同按照时间序列显示在3维图形上。

3、权利要求1所述的生产管理***，其特征在于：包含从适当的外部***接收包含气象观测数据的外部变量数据的第2信息接收单元，和积累上述外部变量数据的第4存储单元，

代替上述作业状况显示单元，包含，

作业评价单元，它根据从上述第2存储单元取出的标准模型数据、从上述第1存储单元取出的过去周期的作业状况变量数据、从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，分析现在周期的作业状况变量数据，评价现在周期的作业状况；

显示单元，显示由该作业评价单元产生的评价结果。

4、权利要求3所述的生产管理***，其特征在于：上述作业评价单元，在根据从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，补正根据上述作业变量变换表被变换为规定维的坐标值的上述各种作业状况变量数据后，从相对上述标准模型数据的偏差中抽出人为原因引起的偏差，把该抽出的偏差作为评价结果。

5、权利要求3或者4所述的生产管理***，其特征在于：上述生产管理***，进一步包含警告数据发送单元，它根据上述作业评价单元的评价结果，在判断为作业状况不适当时生成警告数据，把该警告数据发送到上述生产者计算机。

6、权利要求1至4的任意项中所述的生产管理***，其特征在于：包含生产量预测单元，它根据上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量。

7、权利要求5所述的生产管理***，其特征在于：包含生产量预测单元，它根据上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量。

8、一种生产管理方法，由通过适当的通信线路连接生产者一方使用的生产者计算机的***，以规定的生产周期单位管理产品的生产状况，其特征在于包含：

接收从上述生产者计算机输入的，表示包含各时间的作业内容和生产量的作业状况的作业状况变量的数据的步骤；

把在上述信息接收单元接收的各种作业状况变量数据积累在第1存储单元中的步骤；

把按照时间序列表示每种产品的标准作业状况的标准模型数据存储在第2存储单元中的步骤；

把将上述作业状况变量与规定维的坐标值对应的作为对应表的作业变量变换表存储在第3存储单元中的步骤；

取出被积累在上述第1存储单元中的各种作业状况变量数据，根据上述作业变量变换表变换为规定维的坐标值的步骤；

把被变换为上述坐标值的作业状况变量数据，和上述标准模型数据一同按照时间序列显示的作业状况显示步骤。

9、权利要求8的生产管理方法，包含从适当的外部***用第2信息接收单元接收包含气象观测数据的外部变量数据的步骤，和把上述外部变量数据积累在第4存储单元中的步骤，

代替上述作业状况显示步骤，包含，

作业评价步骤，它根据从上述第2存储单元取出的标准模型数据、从上述第1存储单元取出的过去周期的作业状况变量数据、从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，分析现在周期的作业状况变量数据，评价现在周期的作业状况；

显示步骤，显示由该作业评价步骤产生的评价结果。

10、权利要求9所述的生产管理方法，其特征在于：上述作业评价步骤，在根据从上述第4存储单元取出的现在周期以及过去周期的外部变量数据，补正根据上述作业变量变换表被变换为规定维的坐标值的的上述各种作业状况变量数据后，从相对上述标准模型数据的偏差中抽出人为原因引起的偏差，把该抽出的偏差作为评价结果。

11、权利要求9或者10所述的生产管理方法，其特征在于：上述生产管理方法，进一步包含警告数据发送步骤，它根据上述作业评价步骤的评价结果，在判断为作业状况不适当时生成警告数据，把该警告数据发送到上述生产者计算机。

12、权利要求8至10的任意项中所述的生产管理方法，其特征在于：包含生产量预测步骤，它根据上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量。

13、权利要求11所述的生产管理方法，其特征在于：上述标准模型数据和过去的作业状况变量数据和现在的作业状况变量数据预测现在生产的产量。

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