JP4852872B2 - Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program - Google Patents
Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program Download PDFInfo
- Publication number
- JP4852872B2 JP4852872B2 JP2005113817A JP2005113817A JP4852872B2 JP 4852872 B2 JP4852872 B2 JP 4852872B2 JP 2005113817 A JP2005113817 A JP 2005113817A JP 2005113817 A JP2005113817 A JP 2005113817A JP 4852872 B2 JP4852872 B2 JP 4852872B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- fare
- ticket
- difference
- program
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
Description
この発明は、鉄道等の交通機関の駅等に設置される自動改札機、精算機等に組み込まれ、切符や定期券等の乗車券データが入力データとして与えられたときに、精算料金等の項目を含む運賃データを出力(生成)する運賃判定プログラムを確認する運賃判定プログラムの確認装置、運賃判定プログラムの確認方法、及び、運賃判定プログラムの確認プログラムに関する。 This invention is incorporated in automatic ticket gates, payment machines, etc. installed at railway stations and other transportation facilities, and when ticket data such as tickets and commuter passes are given as input data, The present invention relates to a fare determination program confirmation device for confirming a fare determination program for outputting (generating) fare data including items, a fare determination program confirmation method, and a fare determination program confirmation program.
従来、鉄道等の交通機関の駅に設置されている、自動改札機や精算機等には、ROM等の記憶手段に運賃判定プログラムが記憶されている。周知のように、自動改札機は適正な乗車券を所持しない利用者が駅構内に入場したり、駅構内から出場するのを制限する装置であり、精算機は乗り越し等により所持している乗車券が駅構内から出場するのに適正な乗車券でない利用者が、駅構内から出場する前に所持している乗車券を用いて精算する装置である。運賃判定プログラムは、乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する運賃データを生成するプログラムである。乗車券には、キップ、定期券、プリペイド券等がある。キップには、券面金額、発行駅等の項目データが乗車券データとして記憶されており、定期券には、有効期間、定期利用可能区間、利用区間の開始駅等の項目のデータが乗車券データとして記憶されており、プリペイド券には、有効期間、プリペイド残額、利用区間の開始駅等の項目のデータが乗車券データとして記憶されている。なお、上記定期券及び上記プリペイド券に記憶されている利用区間の開始駅にかかるデータは入場時に書き込まれる。また、運賃データには、利用区間の利用にかかる乗車料金、この乗車料金に対して不足している精算金額等の項目のデータが含まれている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a fare determination program is stored in a storage means such as a ROM in an automatic ticket gate, a checkout machine, and the like installed at a transportation station such as a railway. As is well known, an automatic ticket gate is a device that restricts users who do not have the proper ticket from entering or leaving the station, and the checkout machine is a boarding device that is carried by the train, etc. This is a device that allows a user who is not a proper ticket to participate in a ticket from the station premises to use the ticket he / she has before participating in the station yard. The fare determination program is a program that generates fare data for the ticket data when the ticket data is given as input data. There are tickets, commuter passes, prepaid tickets, and so on. In the ticket, item data such as the ticket amount and issuing station are stored as ticket data, and in the commuter pass, data on items such as the valid period, the period where the period can be used, and the starting station of the section of use is the ticket data. In the prepaid ticket, data of items such as the valid period, the remaining prepaid amount, the starting station of the use section, and the like are stored as boarding ticket data. In addition, the data concerning the start station of the use section memorize | stored in the said commuter pass and the said prepaid ticket are written at the time of entrance. In addition, the fare data includes data on items such as a boarding fee for use of the use section and a settlement amount that is insufficient for the boarding fee.
自動改札機や精算機は、駅構内から出場する利用者が乗車券を投入したときに、投入された乗車券が記憶する乗車券データを読み取り、この乗車券データを運賃判定プログラムに入力として与え、この運賃判定プログラムにより生成されたこの乗車券データに対する運賃データに基づいて、出場前に精算が必要である乗車券かどうかや、精算が必要であればその精算金額等を判断し、利用者の通行制限(自動改札機)や投入された乗車券に対する精算(精算機)を行う。 Automatic ticket gates and checkout machines read the ticket data stored in the inserted ticket when a user entering the station enters the ticket, and give this ticket data as input to the fare determination program Based on the fare data for this ticket data generated by this fare determination program, it is determined whether it is a ticket that needs to be settled before entry, and if it is necessary to settle, Traffic adjustments (automatic ticket gates) and check-in (accounting machine) for the entered tickets.
この運賃判定プログラムは、運賃改定等が行われる毎に更新しなければならない。また、運賃判定プログラムを更新したときには、更新した運賃判定プログラムを自動改札機や精算機等に組み込む前に、この運賃判定プログラムが仕様通りに動作するかどうかを確認する確認作業も必要である。 This fare determination program must be updated each time a fare revision is made. In addition, when the fare determination program is updated, it is necessary to confirm whether or not the fare determination program operates according to the specifications before the updated fare determination program is incorporated into an automatic ticket checker or a checkout machine.
また、更新した運賃判定プログラムを組み込んだ自動改札機に対して、ホストコンピュータからテストデータ(乗車券データ)を送信し、この自動改札機が送信されてきたテストデータを運賃判定プログラムに入力データとして与え、この運賃判定プログラムにより生成された運賃データを得る、運賃判定プログラムのテストを実施する。自動改札機は、このテストにおけるテスト結果や、ホストコンピュータからテストデータとともに送信された予想結果とテスト結果とを比較した比較結果等をホストコンピュータに送信する。そして、作業者がホストコンピュータにおいて、自動改札機から送信されてきた、テスト結果や比較結果等の情報を確認し、テスト結果と予想結果とが一致しなかった点(相違点)のあったテストデータについて1件ずつ原因の解析が行えるようにすることが提案されている(特許文献1参照)。 In addition, test data (ticket data) is transmitted from the host computer to the automatic ticket checker incorporating the updated fare determination program, and the test data transmitted from the automatic ticket checker is input to the fare determination program as input data. A fare determination program test is performed to obtain fare data generated by the fare determination program. The automatic ticket checker transmits to the host computer the test result in this test, the comparison result comparing the test result with the expected result transmitted from the host computer together with the test data, and the like. Then, the operator checks information such as test results and comparison results sent from the automatic ticket checker on the host computer, and the test results that there was a difference (difference) between the test results and the expected results. It has been proposed to analyze the cause of data one by one (see Patent Document 1).
なお、予想結果は、テストデータ毎に、作業者がテスト結果として得られるであろうと想定したものである。
しかしながら、上述の特許文献1の構成では、作業者が予想結果を乗車券データ毎に作成しなければならず、この作業に手間と時間がかかっていた。また、作業者が相違点が生じた原因を1件ずつ解析しなければならず、この解析にも手間と時間がかかっていた。
However, in the configuration of the above-described
しかも、最近では、電鉄会社間の相互乗り入れや、複数種類の乗車券(キップ、定期券、プリペイドカード等)を使用した精算等を行うことから、運賃の計算が複雑になっている。このため、運賃判定プログラムの動作確認を十分に行うには、多大なテストデータを用いなければならない。キップと定期券とを使用した精算、電鉄会社間の乗り継ぎ等が計算を複雑にしている。 Moreover, recently, the calculation of fares has become complicated due to mutual entry between electric railway companies and payment using multiple types of tickets (such as tickets, commuter passes, and prepaid cards). For this reason, in order to fully confirm the operation of the fare determination program, a large amount of test data must be used. Settlement using tickets and commuter passes, connections between railway companies, etc. complicate calculations.
一方、作業者の負担や、運賃判定プログラムの動作確認にかける作業時間等を考慮すると、動作確認に用いるテストデータは数万件程度が限界である。したがって、運賃判定プログラムの動作確認を十分行っても、実際にこの運賃判定プログラムが導入された後に、上記のようなキップと定期券とを使用した場合や、電鉄会社間の乗り継ぎの場合など複雑な運賃判定となる場合では希に、運賃の計算のプログラムミス等が発見され、利用者に対して迷惑をかける等の問題があった。 On the other hand, considering the burden on the worker and the work time required for the operation check of the fare determination program, the limit of test data used for the operation check is about tens of thousands. Therefore, even if the operation of the fare determination program is sufficiently confirmed, it is complicated to use the ticket and commuter pass as described above after connecting the fare determination program or when connecting between electric railway companies. In rare cases, a fare calculation program error was discovered, causing trouble for users, and so on.
この発明の目的は、運賃判定プログラムのテスト結果と比較させるための予想結果の生成効率と、比較結果における相違点についての原因の解析効率とを向上させることで、運賃判定プログラムの動作確認を十分に行える運賃判定プログラム確認装置、運賃判定プログラム確認方法、及び確認プログラムを提供することにある。 The object of the present invention is to sufficiently confirm the operation of the fare determination program by improving the generation efficiency of the predicted result for comparison with the test result of the fare determination program and the analysis efficiency of the cause of the difference in the comparison result. The present invention provides a fare determination program confirmation device, a fare determination program confirmation method, and a confirmation program.
この発明の運賃判定プログラム確認装置は、上記課題を解決するために以下の構成を備えている。 The fare determination program confirmation device of the present invention has the following configuration in order to solve the above problems.
この発明の運賃判定プログラム確認装置は、テスト用の複数の乗車券データを生成するテスト券生成手段と、
前記テスト券生成手段によって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第1の運賃データを生成する運賃判定プログラム、および前記運賃判定プログラムと異なるスペックで作成され、前記テスト券生成手段によって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第2の運賃データを生成するシミュレーションプログラムを実行する制御手段と、
前記乗車券データ毎に、前記制御手段によって生成された前記第1の運賃データと前記第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出し、抽出した相違点毎に、重要度の大きさを定めた複数ランクのいずれに該当する相違点であるかを判定する判定手段と、
前記乗車券データ毎に、前記判定手段の判定結果に基づき、抽出した相違点の件数を重要度のランク別に集計した集計データを生成する集計手段と、
前記乗車券データ毎に、前記集計手段が生成した前記集計データに基づき、相違点の件数を重要度のランク別に出力する出力手段と、
前記判定手段が抽出した相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データを検索するフィルタリング処理を行うフィルタリング手段と、を備えている。
Fare determination program verification device of this invention, and the test tickets generating means for generating a plurality of ticket data for the test,
When the ticket data generated by the test ticket generating means is given as input data, a fare determination program for generating first fare data for the ticket data, and a specification different from the fare determination program Control means for executing a simulation program for generating second fare data for the ticket data when the ticket data generated by the test ticket generating means is given as input data;
For each of the ticket data, the first fare data generated by the control means and the second fare data are matched to extract a difference, and for each extracted difference, the degree of importance is set. A determination means for determining which of the plurality of defined ranks corresponds to the difference,
For each ticket data, based on the determination result of the determination means, a totaling means for generating total data in which the number of extracted differences is totaled according to the rank of importance,
For each of the ticket data, an output means for outputting the number of differences according to rank of importance based on the aggregate data generated by the aggregate means;
Filtering means for performing a filtering process for searching for ticket data that is presumed to have the same cause of the difference extracted by the determination means .
この構成では、テスト券生成手段によりテスト用の乗車券データが生成される。このテスト用の乗車券データには、乗車券に記憶される券面金額、発行駅、利用区間、定期利用可能区間等の項目のデータが含まれている。券面金額はキップ等の金額であり、発行駅はキップ等を購入した駅である。利用区間は券面金額に対して乗車できる駅と駅との区間であり、定期利用可能区間は定期券において自由に乗降できる駅と駅との区間である。またテスト券生成手段は、キップ、定期券、プリペイド券等の複数種類の乗車券を組み合わせたテスト用の乗車券データも生成する。例えば、キップと定期券とを組み合わせたテスト用の乗車券データを生成する。さらには、異なる鉄道会社間の鉄道を乗り継ぎする乗車券データを生成する。このように、テスト券生成手段により想定される種々の場合のテスト用の乗車券データが生成される。 In this configuration, test ticket data is generated by the test ticket generating means. This test ticket data includes data on items such as a ticket face amount, issuance station, use section, and periodical section that can be stored in the ticket. The ticket amount is the amount such as a ticket, and the issuing station is the station where the ticket was purchased. The use section is a section between the station and the station where the ticket amount can be boarded, and the regular useable section is a section between the station and the station where the commuter pass can be boarded and exited freely. The test ticket generating means also generates test ticket data combining a plurality of types of tickets such as tickets, commuter passes, and prepaid tickets. For example, test ticket data combining a ticket and a commuter pass is generated. Furthermore, ticket data for transferring a railway between different railway companies is generated. In this way, test ticket data for various cases assumed by the test ticket generating means is generated.
また、制御手段により運賃判定プログラムが実行される。この運賃判定プログラムは、入力データとしてテスト券生成手段により生成された乗車券データが与えられたとき、出力として第1の運賃データが生成される。 Further, a fare determination program is executed by the control means. This fare determination program generates first fare data as output when the ticket data generated by the test ticket generation means is given as input data.
また、制御手段によりシミュレーションプログラムが実行される。このシミュレーションプログラムは、入力データとしてテスト券生成手段により生成された乗車券データが与えられたとき、出力として第2の運賃データが生成される。 Further, a simulation program is executed by the control means. In the simulation program, when the ticket data generated by the test ticket generating means is given as input data, second fare data is generated as output.
このシミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムとは異なる条件で作成されている。言い換えれば、シミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムのスペックを下げたプログラムである。シミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムのある程度標準的な仕様については満足するように作成されているが、運賃判定プログラムの細かい仕様については考慮することなく作成されている。したがって、シミュレーションプログラムは、開発期間や開発コストを運賃判定プログラムよりも抑えられる。ここで言う異なる条件とは、スペックが異なるという意味である。 This simulation program is created under different conditions from the fare determination program. In other words, the simulation program is a program in which the specifications of the fare determination program are lowered. The simulation program is created so as to satisfy some standard specifications of the fare determination program, but is created without considering the detailed specifications of the fare determination program. Therefore, the simulation program can suppress the development period and development cost more than the fare determination program. The different conditions mentioned here mean that the specifications are different.
また、後述するように、運賃判定プログラムのテストにおいて、運賃判定プログラムで生成された第1の運賃データと、シミュレーションプログラムで生成された第2の運賃データと、を突き合わせることから、運賃判定プログラムと、シミュレーションプログラムとを、異なる開発者に作成させるのが好ましい。これは、同じ開発者に両プログラムを開発させた場合、両プログラムに同じ誤りが存在する可能性が高くなるからである。 Further, as will be described later, in the test of the fare determination program, the first fare data generated by the fare determination program is matched with the second fare data generated by the simulation program, so that the fare determination program It is preferable to have different developers create the simulation program. This is because if both programs are developed by the same developer, there is a high possibility that the same error exists in both programs.
第1の運賃データ及び第2の運賃データには、精算金額、判定金額、券面金額、精算起点駅、可否判定結果等の項目のデータが含まれる。券面金額はキップの金額であり、判定金額は利用区間における乗車料金である。精算金額は利用区間における判定金額に対して不足している不足金額であり、可否判定結果は精算金額等から精算が必要かどうかを判定した結果である。 The first fare data and the second fare data include data of items such as a settlement amount, a determination amount, a ticket amount, a settlement start station, and a determination result. The ticket amount is the amount of the ticket, and the determination amount is the boarding fee in the usage zone. The payment amount is a shortage amount that is insufficient with respect to the determination amount in the usage section, and the availability determination result is a result of determining whether the adjustment is necessary from the payment amount or the like.
また、判定手段が乗車券データ毎に第1の運賃データと第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出する。具体的には、第1の運賃データ、および第2の運賃データに含まれる精算金額、判定金額、券面金額、精算起点駅、可否判定結果等の項目の中から、不一致の項目を全て抽出する。また、第1の運賃データ、および第2の運賃データに含まれる上記の項目毎に重要度のランクを定めている。重要度のランクは、複数である。判定手段が、抽出した相違点毎に該当する重要度のランクを判定する。集計手段が、乗車券データ毎に、判定手段が抽出した相違点について、重要度のランク別に件数を集計した集計データを生成する。例えば、重要度のランクがA、B、Cの3段階(重要度が高い順番をA、B、Cとする。)である場合、集計手段は、ランクAに該当する相違点の件数、ランクBに該当する相違点の件数、およびランクCに該当する相違点の件数を集計した集計データを生成する。出力手段が、この集計データを出力する。さらに、フィルタリング手段により、判定手段が抽出した相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データが検索される。 Further, the determination means matches the first fare data and the second fare data for each ticket data and extracts a difference. Specifically, all items that do not match are extracted from items such as the settlement amount, judgment amount, ticket amount, settlement origin station, and availability judgment result included in the first fare data and the second fare data. . Also, the importance rank is determined for each of the items included in the first fare data and the second fare data. There are multiple importance ranks. The determination means determines the rank of importance corresponding to each extracted difference. The tabulation unit generates tabulation data in which the number of cases is tabulated according to importance ranks for the differences extracted by the determination unit for each ticket data. For example, when the rank of importance is A, B, and C (the order of importance is A, B, and C), the counting means calculates the number of differences corresponding to rank A, rank Total data is generated by counting the number of differences corresponding to B and the number of differences corresponding to rank C. The output means outputs this aggregated data. Further, the filtering means searches for ticket data presumed that the cause of the difference extracted by the determination means is the same.
このように、テスト券生成手段によってテスト用の乗車券データが自動で生成されるので、従来のように作業者がテスト用の乗車券データを作成する必要がなく、作業者の負担が解消される。また、運賃判定プログラムのテスト結果となる第1の運賃データの比較対象である予想結果に相当する第2の運賃データがシミュレーションプログラムの実行によって自動で生成されるので、従来のように作業者が第2の運賃データを作成する必要がなく、作業者の負担が解消される。したがって、第2の運賃データの生成効率を向上させることができる。 In this way , test ticket data is automatically generated by the test ticket generation means, so there is no need for the operator to create test ticket data as in the prior art, and the burden on the operator is eliminated. The In addition, since the second fare data corresponding to the predicted result to be compared with the first fare data as the test result of the fare determination program is automatically generated by executing the simulation program, the worker can There is no need to create second fare data, and the burden on the operator is eliminated. Therefore , the generation efficiency of the second fare data can be improved.
また、乗車券データ毎に、重要度のランク別に相違点の件数を集計した集計データを出力するので、例えば作業者が重要度のランクが高い相違点について優先的に原因を解析する場合に、重要度のランクが高い相違点があった乗車券データを簡単に見つけ、重要度のランクが高い相違点が生じた原因の解析作業を進めることができる。これにより、相違点についての原因の解析効率を向上させることができる。さらに、同じ原因で相違点が生じた乗車券データを簡単に確認することができる。
また、フィルタリング手段は、相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データのいずれかについて、相違点が生じた原因の解析が行われていれば、その解析により得られた相違点が生じた原因の種類を示す分類データを付与する、構成とするのが好ましい。このようにすれば、同じ原因で相違点が生じた複数の乗車券データに対する解析効率を向上させることができる。
また、発駅と着駅との間で複数の経路が生じる場合、運賃判定プログラムが経路毎に第1の運賃データを生成するとともに、シミュレーションプログラムが経路毎に第2の運賃データを生成し、経路毎に第1の運賃データと前記第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出すればよい。
In addition , for each ticket data, because it outputs the aggregated data that totaled the number of differences according to the rank of importance, for example, when analyzing the cause preferentially for the difference where the rank of importance is high, It is possible to easily find ticket data having a difference with a high importance rank, and to proceed with an analysis of the cause of the difference with a high importance rank. Thereby, the analysis efficiency of the cause about a difference can be improved. Furthermore, it is possible to easily check the ticket data in which a difference is caused by the same cause.
In addition, if the cause of the difference has been analyzed for any of the ticket data that is presumed that the cause of the difference is the same, the filtering means may obtain the difference obtained by the analysis. It is preferable to provide a configuration in which classification data indicating the type of cause of the dot is given. In this way, it is possible to improve the analysis efficiency for a plurality of ticket data for which differences are caused by the same cause.
In addition, when multiple routes occur between the departure station and the arrival station, the fare determination program generates first fare data for each route, and the simulation program generates second fare data for each route, What is necessary is just to match a 1st fare data and said 2nd fare data for every path | route, and to extract a difference.
第2の運賃データの生成効率及び相違点についての原因の解析効率を向上できるので、使用する乗車券データの件数を従来よりも増加させることができる。 Since the generation efficiency of the second fare data and the analysis efficiency of the cause of the difference can be improved, the number of ticket data to be used can be increased more than before.
しかも、複数種類の乗車券にかかるテスト用の乗車券データも自動で生成されるので、複数種類の乗車券が使用されることを想定したテストも十分に行った上で、出力手段に出力された集計データを確認、解析することができる。 In addition, test ticket data for multiple types of tickets is also automatically generated, so it is output to the output means after sufficiently performing a test assuming that multiple types of tickets are used. The collected data can be confirmed and analyzed.
また、出力手段が、集計データを表示器に表示させる映像信号を出力する構成としてもよい。 Also, the output means may output a video signal for displaying the aggregated data to the display unit.
このように構成すれば、集計データが表示器に表示されるので、集計データが生成されると、作業者がすぐに確認することができる。これにより、作業者の負担の軽減が図れる。 If comprised in this way, since total data will be displayed on a display , if total data will be produced | generated, an operator can confirm immediately. Thereby, the burden on the operator can be reduced.
また、第1の運賃データ及び第2の運賃データは、入力として与えられた乗車券データに対する精算金額の項目を含み、この精算金額にかかる相違点を、重要度が最も高いランクに該当する相違点としてもよい。 In addition, the first of fare data and the second of fare data is, look at including an item in the settlement amount for the ticket data given as input, the differences according to the settlement amount, corresponding to the highest rank importance it may be a difference of.
精算金額の間違いは、利用者に迷惑をかけることになる。言い換えれば、精算金額を間違うことが、利用者の信頼を低下させる最も大きな要因である。 Ma違doctor of fine calculation amount, so that the inconvenience to the user. In other words, the wrong amount is the biggest factor that reduces the trust of users.
したがって、重要度が最も高いランクに該当する相違点が生じたテスト用の乗車券データについてのみ、その相違点が生じた原因を解析することで、利用者の信頼を最も低下させる精算金額を間違う原因に対する解析作業が行える。 Therefore, only for the test ticket data for which the difference corresponding to the rank with the highest importance has occurred, by analyzing the cause of the difference, the payment amount that most reduces the trust of the user is wrong. Analyze the cause.
この発明によれば、テスト券生成手段を用いてテスト用の乗車券データを自動で生成することによって、従来のように作業者がテスト用の乗車券データを作成する必要がなくなり、作業者の負担を解消することができる。また、運賃判定プログラムのテスト結果となる第1の運賃データの比較対象である予想結果に相当する第2の運賃データをシミュレーションプログラムを実行することで自動で生成することによって、従来のように作業者が第2の運賃データを作成する必要がなくなり、作業者の負担を解消することができる。これにより、第2の運賃データの生成効率を向上させることができる。 According to the present invention, by automatically generating test ticket data using the test ticket generating means, it is not necessary for an operator to create test ticket data as in the prior art. The burden can be eliminated. In addition, the second fare data corresponding to the predicted result to be compared with the first fare data that is the test result of the fare determination program is automatically generated by executing the simulation program. The operator does not need to create the second fare data, and the burden on the worker can be eliminated. Thereby, the generation efficiency of the second fare data can be improved.
さらに、出力手段を用いて乗車券データ毎の相違点の件数が重要度別に集計された集計データを出力することによって、例えば作業者が重要度の大きい相違点について優先的に原因を解析する場合に、出力された相違点について重要度が大きい相違点であるかどうかを確認する必要がなく、すぐに解析作業が開始可能となる。これにより、相違点についての原因の解析効率を向上させることができる。 Furthermore, when outputting the aggregated data in which the number of differences for each ticket data is aggregated according to the importance using the output means, for example, when the operator analyzes the cause preferentially for the differences of great importance In addition, it is not necessary to check whether the output difference is a difference having a high importance level, and the analysis work can be started immediately. Thereby, the analysis efficiency of the cause about a difference can be improved.
しかも、複数種類の乗車券にかかるテスト用の乗車券データも自動で生成することによって、複数種類の乗車券が使用されることを想定したテストも十分に行った上で、出力された集計データを確認、解析することができる。 In addition, by automatically generating test ticket data for multiple types of tickets, it is possible to perform a test that assumes that multiple types of tickets will be used, and then output the aggregated data. Can be confirmed and analyzed.
以下、この発明の実施形態である運賃判定プログラム確認装置について説明する。 Hereinafter, a fare determination program confirmation device according to an embodiment of the present invention will be described.
図1は、この発明の実施形態に係る運賃判定プログラム確認装置1の構成を示すブロック図である。本実施形態の運賃判定プログラム確認装置1は、テスト券生成プログラム、運賃判定プログラム、シミュレーションプログラム及び確認プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ(PC)である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a fare determination
運賃判定プログラム確認装置1は、運賃判定プログラムの動作確認をする際に用いられ、制御部11、HDD(ハードディスク)12、出力部13、操作部14等から構成されている。
The fare determination
制御部11は、装置本体の動作を制御する。HDD12は、確認プログラム、テスト券生成プログラム、運賃判定プログラム及びシミュレーションプログラム等を記憶している。出力部13は、接続された出力装置に応じた形式にデータ等の信号を変換し、出力装置に送信する。本実施形態では、出力装置としてディスプレイ装置13aが接続されている。ディスプレイ装置13aは、例えば液晶ディスプレイ装置があり、出力部13から受信したデータ等を表示する。なお、プリンタ等の出力装置を接続してもよい。
The control unit 11 controls the operation of the apparatus main body. The
操作部14は、図示しないキーボード、マウス等の公知の入力デバイスで構成され、ユーザによる入力操作を受け付ける。
The
テスト券生成プログラムは、キップ、定期券、プリペイド券等の複数種類の乗車券におけるテスト用の乗車券データを生成する。乗車券データは、乗車券に記憶されているデータである。このテスト用の乗車券データには、乗車券に記憶される券面金額、発行駅、利用区間、定期利用可能区間等の項目のデータが含まれている。券面金額はキップ等の金額であり、発行駅はキップ等を購入した駅である。利用区間は券面金額に対して乗車できる駅と駅との区間であり、定期利用可能区間は定期券において自由に乗降できる駅と駅との区間である。 The test ticket generation program generates test ticket data for a plurality of types of tickets such as tickets, commuter passes, and prepaid tickets. The ticket data is data stored in the ticket. This test ticket data includes data on items such as a ticket face amount, issuance station, use section, and periodical section that can be stored in the ticket. The ticket amount is the amount such as a ticket, and the issuing station is the station where the ticket was purchased. The use section is a section between the station and the station where the ticket amount can be boarded, and the regular useable section is a section between the station and the station where the commuter pass can be boarded and exited freely.
また、テスト券生成プログラムは、想定される種々の場合におけるテスト用の乗車券データを出力する。例えば、キップと定期券とを併用する場合や、1枚のキップで異なる鉄道会社間の鉄道を乗り継ぎする場合がある。なお、テスト券生成プログラムによって生成されたテスト用の乗車券データには、降車した駅を示す降駅データが含まれている。なお、降駅データは、キップや定期券等に記憶されている通常の乗車券データには含まれていない。 The test ticket generation program outputs test ticket data for various assumed cases. For example, there are cases where a ticket and a commuter pass are used together, or a train between different railway companies is connected with one ticket. Note that the test ticket data generated by the test ticket generation program includes descending station data indicating the station from which the train got off. The descending station data is not included in normal ticket data stored in tickets, commuter passes, and the like.
運賃判定プログラムは、乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第1の運賃データを生成するプログラムである。 The fare determination program is a program for generating first fare data for the ticket data when the ticket data is given as input data.
シミュレーションプログラムは、乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第2の運賃データを生成するプログラムである。第2の運賃データは、テスト用の乗車券データから第1の運賃データとして生成されると想定される予想結果である。 The simulation program is a program for generating second fare data for the ticket data when the ticket data is given as input data. The second fare data is an expected result that is assumed to be generated as the first fare data from the test ticket data.
シミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムとは異なる条件で作成されている。言い換えれば、運賃判定プログラムのスペックを下げたプログラムである。シミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムのある程度標準的な仕様については満足するように作成されているが、運賃判定プログラムの細かい仕様については考慮することなく作成されている。したがって、シミュレーションプログラムは、開発期間や開発コストを運賃判定プログラムよりも抑えられる。ここで言う異なる条件とは、スペックが異なるという意味である。 The simulation program is created under different conditions from the fare determination program. In other words, it is a program that lowers the specifications of the fare determination program. The simulation program is created so as to satisfy some standard specifications of the fare determination program, but is created without considering the detailed specifications of the fare determination program. Therefore, the simulation program can suppress the development period and development cost more than the fare determination program. The different conditions mentioned here mean that the specifications are different.
また、後述するように、運賃判定プログラムのテストにおいて、運賃判定プログラムで生成された第1の運賃データと、シミュレーションプログラムで生成された第2の運賃データと、を突き合わせることから、運賃判定プログラムと、シミュレーションプログラムとを、異なる開発者に作成させるのが好ましい。これは、同じ開発者に両プログラムを開発させた場合、両プログラムに同じ誤りが存在する可能性が高くなるからである。本実施形態のシミュレーションプログラムは、運賃判定プログラムが有する標準的な仕様のみが実装されている。 Further, as will be described later, in the test of the fare determination program, the first fare data generated by the fare determination program is matched with the second fare data generated by the simulation program, so that the fare determination program It is preferable to have different developers create the simulation program. This is because if both programs are developed by the same developer, there is a high possibility that the same error exists in both programs. In the simulation program of the present embodiment, only standard specifications of the fare determination program are implemented.
第1の運賃データ及び第2の運賃データには、精算金額、判定金額、券面金額、精算起点駅、可否判定結果等の項目のデータが含まれる。券面金額はキップの金額であり、判定金額は利用区間における乗車料金である。精算金額は利用区間における判定金額に対して不足している不足金額であり、可否判定結果は精算金額等から利用者が精算が必要かどうかを判定した結果である。 The first fare data and the second fare data include data of items such as a settlement amount, a determination amount, a ticket amount, a settlement start station, and a determination result. The ticket amount is the amount of the ticket, and the determination amount is the boarding fee in the usage zone. The settlement amount is a shortage amount that is insufficient with respect to the determination amount in the usage section, and the availability determination result is a result of determining whether the user needs to settle from the settlement amount or the like.
なお、運賃判定プログラムは実際に自動改札機や精算機等に組み込まれるプログラムであり、シミュレーションプログラムは運賃判定プログラムの動作確認を行うのに利用されるプログラムである。 The fare determination program is a program that is actually incorporated into an automatic ticket checker, a checkout machine, and the like, and the simulation program is a program used to check the operation of the fare determination program.
確認プログラムは、乗車券生成プログラム、運賃判定プログラム、シミュレーションプログラムの実行によって得られた第1の運賃データと第2の運賃データとを入力として与えたときに、第1の運賃データと第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出し、乗車券データ毎に相違点の件数を重要度別に集計した集計データを生成し、ディスプレイ装置13aに表示する。
The confirmation program receives the first fare data and the second fare data when the first fare data and the second fare data obtained by execution of the ticket generation program, the fare determination program, and the simulation program are given as inputs. Differences are extracted by matching the fare data, and aggregate data is generated by counting the number of differences for each ticket data according to importance, and displayed on the
図2は、運賃判定プログラム確認装置1の動作手順、つまり確認プログラムの運賃判定プログラムの確認手順を示す流れ図である。
FIG. 2 is a flowchart showing the operation procedure of the fare determination
操作部14によって実行開始の入力が受け付けられると、制御部11はHDD12から確認プログラムを読み出して実行する。
When the execution start input is received by the
その後、操作部14によって運賃判定プログラムの確認処理の実行開始の入力が受け付けられると、制御部11は、図2に示すようにHDD12からテスト券生成プログラムを読み出して実行する(S1)。具体的には、テスト用の乗車券データを生成して券データファイルに出力し、この券データファイルをHDD12に記憶する。本実施形態では数百万件程度の乗車券データを生成する。乗車券データは、例えば図3(A),(B)に示すような手順で生成する。
Thereafter, when an input for starting the confirmation process of the fare determination program is received by the
図3(A)は、鉄道会社であるA社局と、A社局とは異なる鉄道会社のB社局との2線連絡定期券の乗車券データを生成する処理手順を示す流れ図である。まず、制御部11は、A社局の全ての駅を発駅とすべく発駅データとしてHDD12から予め記憶されているA社局の駅コードを取得する(S51)。次に、B社局の全ての駅を着駅とすべく着駅データとしてHDD12から予め記憶されているB社局の駅コードを取得する(S52)。
FIG. 3A is a flowchart showing a processing procedure for generating ticket data for a two-line communication commuter pass between a company A, which is a railway company, and a company B, a railway company different from the company A. First, the control unit 11 acquires the station code of the company A station stored in advance from the
その後、発駅と着駅との駅コードを全て組み合わせた発駅着駅データを生成する(S53)。次に、HDD12に予め記憶された全線経路情報等を読み出し、発駅着駅データ毎に発駅から着駅に到着することができる全ての経路の経路データを取得する(S54)。
Thereafter, departure station arrival station data combining all station codes of departure station and arrival station is generated (S53). Next, all-line route information and the like stored in advance in the
次に、取得した経路データ、発駅着駅データ等の乗車券データを構成するデータをエンコード情報に変換し(S55)、発駅と着駅との全ての組み合わせの乗車券データを生成する。 Next, the data constituting the ticket data such as the obtained route data and departure station arrival station data is converted into encoded information (S55), and the train ticket data of all combinations of departure station and arrival station are generated.
この乗車券データは、A社局の駅とB社局の駅とを定期利用可能区間とする定期券(A社局B社局2線連絡定期券)の乗車券データである。
This boarding ticket data is boarding ticket data of a commuter pass (A company station
その後、全ての乗車券データを券データファイルに出力し、HDD12に記憶する(S56)。 Thereafter, all the ticket data is output to a ticket data file and stored in the HDD 12 (S56).
図3(B)は、鉄道会社であるA社局と、A社局とは異なる鉄道会社のB社局との2線連絡普通乗車券の乗車券データを生成する処理手順を示す流れ図である。制御部11は、A社局の全ての駅を発駅とすべく発駅データとしてHDD12から予め記憶されているA社局の駅コードを取得する(S61)。次に、A社局・B社局の全ての連絡駅について連絡駅データとしてHDD12から予め記憶されているA社局・B社局の連絡駅の駅コードを取得し(S62)、発駅と連絡駅との駅コードを全て組み合わせた発駅連絡駅データを生成する(S63)。
FIG. 3B is a flowchart showing a processing procedure for generating ticket data of a two-line contact ordinary ticket between a company A, which is a railway company, and a company B, a railway company different from the company A. . The control unit 11 acquires the station code of the A company station stored in advance from the
次に、HDD12から予め記憶されている区数計算用データ、全線経路情報等を読み出して発駅連絡駅データ毎に発駅と連絡駅との間の区数として区数データを取得し、発駅連絡駅データ毎に発駅から連絡駅に到着することができる可能な全ての経路の経路データを取得する(S64)。また、HDD12から予め記憶されている利用可能区数データを読み出し、利用可能区数から発駅と連絡駅の間の区数を差し引いて連絡駅からB社局において利用可能な区数をB社局利用区数データとして取得する(S65)。
Next, data for calculating the number of districts, all-line route information, etc. stored in advance from the
次に、取得した経路データや区数データ等の乗車券データを構成するデータをエンコード情報に変換し(S66)、発駅から連絡駅との全ての組み合わせの乗車券データを生成する。この乗車券データは、A社局の駅からA社局・B社局の連絡駅を経由してB社局の駅まで利用する際に用いる1枚のキップ(A社局B社局2線連絡普通乗車券)に記憶されている乗車券データである。 Next, the data constituting the ticket data such as the acquired route data and the number of districts data is converted into encoded information (S66), and the ticket data of all combinations from the departure station to the contact station is generated. This ticket data is a single ticket (A company B company B line 2) used when using from the A company station to the B company station via the A company / B company station. The ticket data stored in the contact ordinary ticket).
その後、全ての乗車券データを上述した券データファイルに出力し、HDD12に記憶する(S67)。 Thereafter, all the ticket data are output to the above-described ticket data file and stored in the HDD 12 (S67).
上述の乗車券データの他、発駅と着駅とをA社局の全ての駅の組み合わせにより生成されたA社局の区間内で使用できるキップの乗車券データや、生成したテスト用の乗車券データにランダムに選択した駅を乗車駅とした乗駅データとランダムに選択した駅を降車駅とした降駅データとを追加した乗車券データ等も生成される。乗駅データ及び降駅データを追加した乗車券データは、駅を乗り越して精算が必要な場合等を想定している。 Other ticket data mentioned above, Hatsueki and a and ticket data ticket that can be used in a section of the generated A company station by the combination of all the stations of the company A station destination station, generated test for In addition, boarding ticket data obtained by adding boarding station data with the station selected at random as the boarding station and boarding station data with the station selected at random as the boarding station is generated. The ticket data to which the boarding station data and the descending station data are added assumes a case where payment is required after getting over the station.
なお、テスト用の乗車券データは、発駅等の種々のデータを組み合わせて生成される特性上、前後に似たパターンの乗車券データが連続することが多くなる。 Note that the test ticket data is often generated by combining various data such as the departure station, and thus the ticket data having a pattern similar to the front and back is often continuous.
また、制御部11、テスト券生成プログラムが本発明のテスト券生成手段に相当する。 The control unit 11 and the test ticket generation program correspond to the test ticket generation means of the present invention.
S1においてテスト用の乗車券データを生成した後、HDD12から運賃判定プログラムを読み出して実行する(S2)。具体的には、HDD12から乗車券データを読み出し、乗車券データ毎に第1の運賃データを生成する。その後、全ての第1の運賃データを第1運賃データファイルに出力し、HDD12に記憶する。
After generating test ticket data in S1, a fare determination program is read from the
次に、HDD12からシミュレーションプログラムを読み出して実行する(S3)。具体的には、HDD12から乗車券データを読み出し、乗車券データ毎に第2の運賃データを生成する。その後、全ての第2の運賃データを第2運賃データファイルに出力し、HDD12に記憶する。
Next, the simulation program is read from the
S3においてシミュレーションプログラムを実行した後、第1の運賃データと第2の運賃データと相違点に基づいて比較等を行う集計・解析処理を実行する(S4)。具体的には、図4に示すように、HDD12から第1運賃データファイルと第2運賃データファイルとを読み出し(S71)、乗車券データ毎に両運賃データの各項目のデータを比較して相違点を抽出する(S72)。本実施形態では、精算料金、判定料金、券面料金、精算起点駅、可否判定結果の項目のデータについてのみ相違点を抽出する。なお、上記項目のデータだけでなく他の項目のデータについても相違点を抽出してもよい。 After the simulation program is executed in S3, a totaling / analysis process for performing comparison and the like based on the difference between the first fare data and the second fare data is executed (S4). Specifically, as shown in FIG. 4, the first fare data file and the second fare data file are read from the HDD 12 (S71), and the data of each item of both fare data is compared for each ticket data. A point is extracted (S72). In the present embodiment, differences are extracted only for the items of the adjustment fee, determination fee, ticket surface fee, adjustment start station, and availability determination result. Note that differences may be extracted not only for the data of the above items but also for data of other items.
次に、抽出した相違点の重要度を判定する(S73)。本実施形態では、重要度を大きい順にA〜Cランクの3つのランクに分け、抽出した相違点がどのランクに該当するかを判定する。Aランクは精算料金の相違、Bランクは判定料金の相違、券面料金の相違、Cランクは可否判定結果の相違、精算起点駅の相違が該当する。なお、制御部11が本発明の判定手段に相当する。 Next, the importance of the extracted difference is determined (S73). In the present embodiment, the importance is divided into three ranks A to C in descending order, and it is determined which rank the extracted difference corresponds to. Rank A corresponds to the difference in the settlement fee, Rank B corresponds to the difference in the judgment fee, the difference in the ticket surface fee, Rank C corresponds to the difference in the determination result of admissibility, and the difference in the settlement origin station. The control unit 11 corresponds to the determination unit of the present invention.
その後、乗車券データ毎に相違点の件数をランク別に集計した集計データを生成し、集計データファイルに出力してHDD12に記憶する(S74)。集計データには、相違点毎に分類データ(初期値0:原因未解析)が付与されている。分類データは、相違点の原因の種類を示す。なお、制御部11が本発明の集計手段に相当する。 Thereafter, aggregate data is generated by summing up the number of differences by rank for each ticket data, output to an aggregate data file, and stored in the HDD 12 (S74). In the total data, classification data (initial value 0: cause unanalyzed) is assigned for each difference. The classification data indicates the type of cause of the difference. Note that the control unit 11 corresponds to a counting unit of the present invention.
次に、HDD12からフィルタ条件を読み出す(S75)。また、Aランクに該当する相違点を有し、且つ、フィルタ条件に合致する乗車券データをフィルタリングする(S76)。 Next, the filter condition is read from the HDD 12 (S75). Further, ticket data that has a difference corresponding to rank A and matches the filter condition is filtered (S76).
フィルタ条件は、既に原因を解析済みの相違点を有する乗車券データをフィルタリングするとともに、同じ原因で相違点が生じていると考えられる乗車券データについて、自動で同じ原因の種類であることを示す分類データを付与して更新する乗車券データを検索する検索条件である。なお、S76においては、さらにフィルタリングにより抽出した乗車券データに対応する集計データにフィルタ条件に含まれている分類データを付与して更新する。フィルタ条件は、ユーザが操作部14を介して設定の入力を行う。
The filter condition indicates that the ticket data having the difference whose cause has already been analyzed is filtered, and that the ticket data that is considered to have a difference due to the same cause is automatically of the same cause type. This is a search condition for searching for ticket data to be updated by adding classification data. In S76, the classification data included in the filter condition is added to the total data corresponding to the ticket data extracted by filtering and updated. The filter condition is input by the user via the
次に、原因が未解析のAランクに該当する相違点を有する乗車券データがあるか否かを判断する(S77)。具体的には、分類データが初期値0となっている乗車券データが存在しているか否かを判断する。S77において、原因が未解析のAランクに該当する相違点を有する乗車券データがないと判断した場合は、解析処理を終了して確認プログラムの実行を終了する。なお、本実施形態では、後述する最安値経路データについてのみ原因が未解析のAランクに該当する相違点を有する乗車券データがあるか否かを判断している。 Next, it is determined whether or not there is ticket data having a difference corresponding to an unanalyzed rank A (S77). Specifically, it is determined whether or not there is ticket data whose classification data has an initial value of 0. In S77, when it is determined that there is no ticket data having a difference corresponding to the rank A that has not been analyzed, the analysis process is terminated and the execution of the confirmation program is terminated. In the present embodiment, it is determined whether or not there is ticket data having a difference whose cause corresponds to an unanalyzed A rank only for the lowest price route data described later.
一方、S77において、最安値経路データについて原因が未解析のAランクに該当する相違点を有する乗車券データがあると判断した場合は、最安値経路データにAランクの相違点を有する乗車券データの乗車券データ番号を選択し、例えばディスプレイ装置13aに図5に示すような形式で、選択した乗車券データ番号に該当する乗車券データについての詳細情報を表示する(S78)。乗車券データ番号は、各乗車券データに付与された固有の番号であり、乗車券データと集計データとを対応付けする。領域Pは、図6に示すように乗車券データの集計データを示し、左列から順に乗車券データ番号、各ランク(A〜C)の相違点の件数を表示している。
On the other hand, if it is determined in S77 that there is ticket data having a difference corresponding to rank A whose cause has not been analyzed for the cheapest route data, the ticket data having a difference of rank A in the cheapest route data. The ticket data number is selected and, for example, detailed information about the ticket data corresponding to the selected ticket data number is displayed on the
領域Qは、図7に示すように領域Pにおいて選択された単一の乗車券データの集計データの詳細情報を表示する。左列から順に経路データ番号、比較の対象となった運賃データの各項目名、第2の運賃データ、第1の運賃データ、各項目のランク、比較結果(一致、不一致)、分類データを表示している。 The area Q displays detailed information on the total data of the single ticket data selected in the area P as shown in FIG. In order from the left column, the route data number, each fare data item name to be compared, second fare data, first fare data, each item rank, comparison result (match or mismatch), and classification data are displayed. is doing.
なお、図7は、図6の一点鎖線で示す乗車券データ番号92の詳細情報を表示している。
FIG. 7 displays the detailed information of the
経路データ番号は、図7に示すように、発駅と着駅との間では複数の経路が生じる場合があるので、経路データ毎に相違点等のデータを区別すべく経路データ毎に付与した番号である。また、経路データ毎に運賃データを表示している。複数の経路データのうち、精算料金が最も安い経路データである最安値経路データを第1行目に表示している。例えば、図7に示した乗車券データについては、経路データ番号1〜3の経路データのうち精算料金の最も安い経路データ番号1の経路データを最安値経路データとして第1行目に表示している。 As shown in FIG. 7, a route data number is assigned to each route data so as to distinguish data such as differences for each route data because a plurality of routes may occur between the departure station and the arrival station. Number. In addition, fare data is displayed for each route data. Of the plurality of route data, the lowest price route data that is the route data with the lowest settlement fee is displayed in the first line. For example, for the ticket data shown in FIG. 7, the route data of route data No. 1 with the lowest settlement fee among the route data of route data Nos. 1 to 3 is displayed as the lowest price route data on the first line. Yes.
領域Rは、解析結果である分類データ等の解析情報を表示する。分類データ等の解析情報は、図示しないホストコンピュータに登録され、表示する際に図示しない通信手段を介して情報を受信する。領域Sは、領域Pにおいて選択された単一の乗車券データの詳細情報を表示する。領域Tは、領域Pにおいて選択された単一の乗車券データの第1の運賃データの詳細情報を表示する。領域Uは、領域Pにおいて選択された単一の乗車券データの第2の運賃データの詳細情報を表示する。 The region R displays analysis information such as classification data that is an analysis result. Analysis information such as classification data is registered in a host computer (not shown), and information is received via a communication means (not shown) when displayed. The area S displays detailed information of the single ticket data selected in the area P. The area T displays detailed information of the first fare data of the single ticket data selected in the area P. The area U displays the detailed information of the second fare data of the single ticket data selected in the area P.
これにより、作業者は、集計データを生成後すぐに確認することができるので、作業者の負担の軽減が図れる。また、集計データ、乗車券データ等を1画面で表示しているので、作業者が相違点について原因の解析作業を行い易い。 As a result, the operator can check the aggregated data immediately after generation, so that the burden on the operator can be reduced. Moreover, since total data, ticket data, etc. are displayed on one screen, it is easy for an operator to analyze the cause of the difference.
本実施形態では、S78において最安値経路データにAランクの相違点を有する乗車券データについてのみ選択してディスプレイ装置13aに詳細情報を表示するが、特にこれに限定するものではなく、全ての経路データを対象としてAランクの相違点を有する乗車券データについて詳細情報を表示してもよい。
In this embodiment, in S78, only the ticket data having a difference of rank A in the cheapest route data is selected and detailed information is displayed on the
S78においてディスプレイ装置13aに表示した後、操作部14によって解析処理を中断する入力を受け付けたか否かを判断し(S79)、中断する入力を受け付けたと判断した場合は解析処理を中断終了(中断)して確認プログラムの実行を終了する。
After displaying on the
また、S79において中断の入力を受け付けていないと判断した場合は、操作部14によってフィルタリングの実行開始の入力が受け付けられたか否かを判断し(S80)、フィルタリングの実行開始の入力が受け付けられるまでS79及びS80の処理を繰り返し行う。 If it is determined in S79 that no interruption input has been received, it is determined whether or not the filtering execution start input has been received by the operation unit 14 (S80), and until the filtering execution start input is received. The processes of S79 and S80 are repeated.
この間、作業者は、領域Pに表示された乗車券データについて1件ずつ精算料金の相違の原因を解析する。本実施形態では、最安値経路データにおける重要度の最大の精算料金の相違についてのみ解析する。精算金額を間違うと、利用者に迷惑をかけてしまうからである。言い換えれば、精算金額を間違うことが、利用者の信頼を低下させる最も大きな要因だからである。 During this time, the worker analyzes the cause of the difference in the settlement fee for the ticket data displayed in the area P one by one. In the present embodiment, only the difference in the most important settlement fee in the lowest price route data is analyzed. When the wrong settlement amount of money, because the would bother to the user. In other words, the wrong amount is the biggest factor that reduces the trust of users.
なお、本実施形態におけるS76,S81のフィルタリングの処理は、最安値経路データにおける精算料金の相違についてのみ行っているが、特にこれに限定されるものではない。 In addition, although the filtering process of S76 and S81 in this embodiment is performed only about the difference of the adjustment fee in the cheapest route data, it is not limited to this.
相違の原因が判明すると、作業者は、その原因について分類データに使用する値、その他現象名等の情報を領域Rにおいて操作部14を介して入力する。入力が受け付けられると、図示しないホストコンピュータに分類データ等の情報が送信され、登録される。なお、同じ原因の分類データが既に登録されていた場合は登録しない。
When the cause of the difference is clarified, the operator inputs information such as a value used for classification data and other phenomenon names about the cause in the region R via the
この時、同じ原因の相違点を有する乗車券データの検索条件が明確であれば、作業者はフィルタ条件の設定の入力を行う。例えば、運賃判定プログラムにおいて不具合個所があった場合、必ずこの不具合個所を実行する条件の乗車券データについては、この不具合が原因で精算料金の相違が生じていると考えられる。したがって、作業者がフィルタ条件として乗車券データの検索条件とこの原因を示す分類データとを入力する。 At this time, if the search conditions for the ticket data having the same cause difference are clear, the operator inputs the setting of the filter condition. For example, if there is a defective part in the fare determination program, it is considered that there is a difference in the settlement fee due to this problem for the ticket data under the condition for executing this defective part. Therefore, the operator inputs the ticket data search condition and the classification data indicating the cause as the filter condition.
また、例えば図6に示すように乗車券データの乗車券データ番号104〜115は、連続して各ランクの相違点の件数が同一であるので、同じ原因で相違点が生じていると考えられる。テスト用の乗車券データは、種々の情報を組み合わせて生成されたデータであるので、似たパターンの乗車券データが連続することが多いからである。したがって、作業者は、フィルタ条件として乗車券データの検索条件に、乗車券データ番号104〜115に共通して相違点の原因となっていると特定したデータと、これに該当する原因の分類データとを入力する。これにより、ひとつの乗車券データの相違点の原因を解析することで、他の乗車券データの相違点について原因の解析を行うことができる。しかも、フィルタ条件を設定し、S76及び以下に記述するS82におけるフィルタリングの処理を実行させることによって、同じ原因で相違点が生じている乗車券データについて、同一の分類データを自動で付与して更新することができる。
Further, for example, as shown in FIG. 6, the
一方、同じ原因の相違点を有する乗車券データの検索条件を特定できない場合は、作業者が領域Qにおいて最安値経路データにおける精算料金の分類データの欄に操作部14を介して分類データの値を入力する。
On the other hand, if the search condition for the ticket data having the same cause difference cannot be specified, the operator can enter the value of the classification data via the
なお、作業者は、解析作業によりフィルタ条件を新たに入力した後、操作部14を介してフィルタリング実行開始の入力を行うと、以下のように処理が行われる。
In addition, when an operator inputs a filter execution start via the
S78において、制御部11はフィルタリングの実行開始の入力が受け付けられたと判断した場合、上述のS75,S76の処理と同様に、HDD12からフィルタ条件を読み出し(S81)、Aランクに該当する相違点を有し、且つ、フィルタ条件に合致する乗車券データをフィルタリングする(S82)。また、S82において、フィルタリングにより抽出した乗車券データに対応する集計データにフィルタ条件に含まれている分類データを付与して更新する。その後、S77の処理に戻る。 In S78, when the control unit 11 determines that the input for starting the filtering is accepted, the filter condition is read from the HDD 12 (S81) and the difference corresponding to the A rank is determined in the same manner as the processes of S75 and S76 described above. Passage ticket data that has and satisfies the filter condition is filtered (S82). Further, in S82, the classification data included in the filter condition is added to the total data corresponding to the ticket data extracted by filtering, and updated. Thereafter, the process returns to S77.
上述のように、作業者が上記の解析作業を進め、Aランクの相違点について分類データの値を更新し、またはS76,81のフィルタリングを行って分類データの値を更新することで、最安値経路データにおけるAランクの相違点について分類データが初期値0以外の原因の種類を示す値となった際、制御部11は、S77においてAランクの相違点の原因の解析が終了したと判断し、処理が終了する。
As described above, the worker proceeds with the above analysis work, updates the value of the classification data for the difference of rank A, or performs the filtering of S76, 81 to update the value of the classification data, so that the lowest price is obtained. When the classification data for the difference of rank A in the route data has a value indicating the cause type other than the
なお、図示しないが、S79において処理を中断した場合等において再び解析作業を開始する際は、作業者が操作部14を介して、確認プログラムの実行開始の入力を行った後、集計・解析処理の実行再開の入力、及び、集計データの集計データ格納ファイルの選択の入力を行うことによって、図4におけるS75から処理が再開される。
Although not shown, when the analysis work is started again in the case where the process is interrupted in S79, the operator inputs the start of execution of the confirmation program via the
以上のように、この発明の運賃判定プログラム確認装置1は、テスト用の乗車券データを自動で生成しているので、従来のように作業者がテスト用の乗車券データを作成する必要がなくなり、作業者の負担を解消することができる。また、運賃判定プログラムのテスト結果となる第1の運賃データの比較対象である予想結果に相当する第2の運賃データを自動で生成しているので、従来のように作業者が第2の運賃データを作成する必要がなくなり、作業者の負担を解消することができる。これにより、第2の運賃データの生成効率を向上させることができる。
As described above, since the fare determination
さらに、ディスプレイ装置13aに乗車券データ毎の相違点の件数が重要度別に集計された集計データを表示しているので、例えば作業者が重要度の大きい相違点について優先的に原因を解析する場合に、出力された相違点について重要度が大きい相違点であるかどうかを確認する必要がなく、すぐに解析作業が開始可能となる。これにより、相違点についての原因の解析効率を向上させることができる。
Furthermore, since the
また、複数種類の乗車券にかかるテスト用の乗車券データも自動で生成しているので、複数種類の乗車券が使用されることを想定したテストも十分に行った上で、出力された集計データを確認、解析することができる。 In addition, test ticket data for multiple types of tickets is automatically generated, so the output is calculated after sufficient testing is performed assuming that multiple types of tickets are used. Data can be confirmed and analyzed.
しかも、S76、S82において、Aランクに該当する相違点を有する乗車券データをフィルタリングすることで、重要度の大きい相違点から優先的に解析を行うことができる。また、フィルタ条件に合致する乗車券データをフィルタリングすることで、作業者が同一の原因を有する乗車券データについて相違点を解析する必要がなくなり、解析効率を向上させることができる。さらに、不具合等を修正した運賃判定プログラムを再度動作確認するため、確認プログラムを実行し、図2に示す確認プログラムの処理を再度実行した場合にも、解析する必要のない乗車券データの集計データを表示しないので、相違点の原因の解析効率を向上させることができる。 In addition, in S76 and S82, by filtering the ticket data having a difference corresponding to the rank A, it is possible to preferentially analyze from the difference having a high importance. In addition, by filtering the ticket data that matches the filter condition, it is not necessary for the operator to analyze the difference between the ticket data having the same cause, and the analysis efficiency can be improved. Furthermore, in order to confirm the operation of the fare determination program that has been corrected for defects again, the confirmation data is not required to be analyzed even when the confirmation program is executed and the confirmation program processing shown in FIG. 2 is executed again. Is not displayed, the analysis efficiency of the cause of the difference can be improved.
なお、本実施形態では、確認プログラム等のプログラムをHDD12に記憶しているが特にこれに限定されるものではなく、本体に内蔵されるRAM等の記録媒体に記憶してもよい。
In this embodiment, a program such as a confirmation program is stored in the
1−運賃判定プログラム確認装置
11−制御部
12−HDD(ハードディスク)
13−出力部
13a−ディスプレイ装置
1-Fare determination program confirmation device 11-Control unit 12-HDD (hard disk)
13-
Claims (7)
前記テスト券生成手段によって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第1の運賃データを生成する運賃判定プログラム、および前記運賃判定プログラムと異なるスペックで作成され、前記テスト券生成手段によって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、この乗車券データに対する第2の運賃データを生成するシミュレーションプログラムを実行する制御手段と、
前記乗車券データ毎に、前記制御手段によって生成された前記第1の運賃データと前記第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出し、抽出した相違点毎に、重要度の大きさを定めた複数ランクのいずれに該当する相違点であるかを判定する判定手段と、
前記乗車券データ毎に、前記判定手段の判定結果に基づき、抽出した相違点の件数を重要度のランク別に集計した集計データを生成する集計手段と、
前記乗車券データ毎に、前記集計手段が生成した前記集計データに基づき、相違点の件数を重要度のランク別に出力する出力手段と、
前記判定手段が抽出した相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データを検索するフィルタリング処理を行うフィルタリング手段と、を備えた運賃判定プログラム確認装置。 Test ticket generating means for generating a plurality of test ticket data for testing;
When the ticket data generated by the test ticket generating means is given as input data, a fare determination program for generating first fare data for the ticket data, and a specification different from the fare determination program Control means for executing a simulation program for generating second fare data for the ticket data when the ticket data generated by the test ticket generating means is given as input data;
For each of the ticket data, the first fare data generated by the control means and the second fare data are matched to extract a difference, and for each extracted difference, the degree of importance is set. A determination means for determining which of the plurality of defined ranks corresponds to the difference,
For each ticket data, based on the determination result of the determination means, a totaling means for generating total data in which the number of extracted differences is totaled according to the rank of importance,
For each of the ticket data, an output means for outputting the number of differences according to rank of importance based on the aggregate data generated by the aggregate means;
A fare determination program confirmation device comprising: filtering means for performing a filtering process for searching for ticket data presumed to have the same cause of the difference extracted by the determination means .
前記判定手段は、前記精算金額にかかる相違点を、重要度が最も高いランクに該当する相違点であると判定する、請求項1〜4のいずれかに記載の運賃判定プログラム確認装置。 The first fare data and the second fare data include an item of a settlement amount for the ticket data given as input,
The fare determination program confirmation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination unit determines that the difference related to the settlement amount is a difference corresponding to a rank having the highest importance.
コンピュータが、
テスト用の複数の乗車券データを生成するテスト券生成ステップと、
前記テスト券生成ステップによって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、前記運賃判定プログラムで、この乗車券データに対する第1の運賃データを生成するとともに、前記運賃判定プログラムと異なるスペックで作成されたシミュレーションプログラムで、この乗車券データに対する第2の運賃データを生成する運賃データ生成ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記運賃データ生成ステップで生成された前記第1の運賃データと前記第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出し、抽出した相違点毎に、重要度の大きさを定めた複数ランクのいずれに該当する相違点であるかを判定する判定ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記判定ステップの判定結果に基づき、抽出した相違点の件数を重要度のランク別に集計した集計データを生成する集計ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記集計ステップが生成した前記集計データに基づき、相違点の件数を重要度のランク別に出力する出力ステップと、
前記判定ステップが抽出した相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データを検索するフィルタリング処理を行うフィルタリングステップと、
を実行する運賃判定プログラムの確認方法。 A method for confirming a fare determination program for confirming a fare determination program for generating first fare data for the ticket data when the ticket data is given as input data,
Computer
A test ticket generation step for generating a plurality of test ticket data for testing;
When the ticket data generated by the test ticket generation step is given as input data, the fare determination program generates first fare data for the ticket data and is different from the fare determination program. A fare data generation step for generating second fare data for the ticket data in a simulation program created in the specifications;
For each of the ticket data, the first fare data generated in the fare data generation step and the second fare data are matched to extract a difference, and for each extracted difference, the degree of importance is large. A determination step for determining which of the plurality of ranks that define the difference corresponds to;
For each of the ticket data, based on the determination result of the determination step, a tabulation step for generating tabulated data in which the number of extracted differences is tabulated according to the rank of importance,
For each of the ticket data, an output step for outputting the number of differences according to rank of importance based on the aggregate data generated by the aggregate step;
A filtering step for performing a filtering process for searching for ticket data presumed to have the same cause of the difference extracted by the determination step;
How to check the fare determination program that executes
テスト用の複数の乗車券データを生成するテスト券生成ステップと、
前記テスト券生成ステップによって生成された前記乗車券データが入力データとして与えられたときに、前記運賃判定プログラムで、この乗車券データに対する第1の運賃データを生成するとともに、前記運賃判定プログラムと異なるスペックで作成されたシミュレーションプログラムで、この乗車券データに対する第2の運賃データを生成する運賃データ生成ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記運賃データ生成ステップで生成された前記第1の運賃データと前記第2の運賃データとを突き合わせて相違点を抽出し、抽出した相違点毎に、重要度の大きさを定めた複数ランクのいずれに該当する相違点であるかを判定する判定ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記判定ステップの判定結果に基づき、抽出した相違点の件数を重要度のランク別に集計した集計データを生成する集計ステップと、
前記乗車券データ毎に、前記集計ステップが生成した前記集計データに基づき、相違点の件数を重要度のランク別に出力する出力ステップと、
前記判定ステップが抽出した相違点が生じた原因が同じであると推定される乗車券データを検索するフィルタリング処理を行うフィルタリングステップと、
をコンピュータに実行させる確認プログラム。 A confirmation program for confirming a fare determination program for generating first fare data for the ticket data when the ticket data is given as input data,
A test ticket generation step for generating a plurality of test ticket data for testing;
When the ticket data generated by the test ticket generation step is given as input data, the fare determination program generates first fare data for the ticket data and is different from the fare determination program. A fare data generation step for generating second fare data for the ticket data in a simulation program created in the specifications;
For each of the ticket data, the first fare data generated in the fare data generation step and the second fare data are matched to extract a difference, and for each extracted difference, the degree of importance is large. A determination step for determining which of the plurality of ranks that define the difference corresponds to;
For each of the ticket data, based on the determination result of the determination step, a tabulation step for generating tabulated data in which the number of extracted differences is tabulated according to the rank of importance,
For each of the ticket data, an output step for outputting the number of differences according to rank of importance based on the aggregate data generated by the aggregate step;
A filtering step for performing a filtering process for searching for ticket data presumed to have the same cause of the difference extracted by the determination step;
A confirmation program that causes a computer to execute.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2005113817A JP4852872B2 (en) | 2005-04-11 | 2005-04-11 | Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2005113817A JP4852872B2 (en) | 2005-04-11 | 2005-04-11 | Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2006293711A JP2006293711A (en) | 2006-10-26 |
| JP4852872B2 true JP4852872B2 (en) | 2012-01-11 |
Family
ID=37414224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005113817A Expired - Fee Related JP4852872B2 (en) | 2005-04-11 | 2005-04-11 | Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4852872B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006293911A (en) * | 2005-04-14 | 2006-10-26 | Toshiba Corp | Automatic ticket gate verification system and automatic ticket gate verification system |
| JP7194604B2 (en) * | 2019-01-31 | 2022-12-22 | Jr東日本メカトロニクス株式会社 | Information processing device, information processing method and program |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08249384A (en) * | 1995-03-08 | 1996-09-27 | J R Higashi Nippon Mechatronics Kk | Transaction equipment aggregation management system |
| JPH0981416A (en) * | 1995-09-20 | 1997-03-28 | Fujitsu Ltd | Test equipment |
| JPH09120367A (en) * | 1995-10-26 | 1997-05-06 | Nec Corp | Inspection system for charge calculation system program |
| JPH1021431A (en) * | 1996-07-03 | 1998-01-23 | Toshiba Corp | Station service central monitoring system and station service central monitoring method |
| JP3502543B2 (en) * | 1998-04-23 | 2004-03-02 | 株式会社東芝 | Test case generation system and test case generation method |
| JP2004030060A (en) * | 2002-06-24 | 2004-01-29 | Toshiba Corp | Station service equipment development system, automatic ticket gate development system, station service equipment development method, and automatic ticket gate development method |
| JP2004291530A (en) * | 2003-03-28 | 2004-10-21 | Kyocera Mita Corp | Image forming apparatus |
-
2005
- 2005-04-11 JP JP2005113817A patent/JP4852872B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2006293711A (en) | 2006-10-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102542461A (en) | Receipt data verification support device and receipt data verification support program | |
| JP6180577B1 (en) | Transportation expense application processing device and transportation expense application processing program | |
| JP5082362B2 (en) | Automatic ticketing machine and automatic ticketing system | |
| JP4852872B2 (en) | Fare determination program confirmation device, fare determination program confirmation method, and confirmation program | |
| WO2024022544A1 (en) | Travel method and apparatus fusing multiple systems | |
| JP4857737B2 (en) | Fare verification device | |
| JP5811701B2 (en) | Management server and station service system | |
| JP5857566B2 (en) | Management server and station service system | |
| JP5193580B2 (en) | Data processing server, data processing method, ticket gate, station service system, and portable electronic device | |
| JP4857714B2 (en) | Boarding fee verification system | |
| JP2010266936A (en) | Petty cash settlement device and method, and computer program | |
| JP2019067199A (en) | Tenant management server device and program | |
| JP4984599B2 (en) | Failure case search system, fare calculation failure case search system, charge calculation failure case search system | |
| JP2002015105A (en) | Electronic decision system | |
| JP2021056962A (en) | Workflow support device, method for supporting workflow, and program | |
| JP6095499B2 (en) | Customer guidance system and customer guidance method | |
| JP2019185829A (en) | Information processing apparatus and information processing program | |
| Ellenberger et al. | Introducing the partitioned equivalence test: Artificial intelligence in automatic passenger counting validation | |
| JP4942019B2 (en) | Commuter pass matching simulator | |
| JP5023860B2 (en) | Test pattern generator for fare calculation verification | |
| JP4797443B2 (en) | Station service system and server device | |
| JP2018151865A (en) | Fare payment device, fare payment method and program | |
| JP2025038875A (en) | Vehicle entry/exit management program, vehicle entry/exit management device, parking lot system using these, and payment method | |
| CN120806839A (en) | Business service decision method and system based on multi-mode model | |
| JP5251307B2 (en) | Arithmetic device, boarding fee calculation device, calculation method, and calculation program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080117 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20101217 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20101221 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110216 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20110216 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20110614 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110825 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20110901 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110927 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20111010 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141104 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4852872 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |