CN108090648A - 诊断用电设备工作状态的方法、装置及显示装置 - Google Patents

诊断用电设备工作状态的方法、装置及显示装置 Download PDF

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Abstract

本公开涉及诊断用电设备的工作状态的方法、装置及显示装置。诊断装置具备：日志接收部，其取得用于识别对象用电设备的识别信息；设备统计信息算出部，其基于识别信息确定对象用电设备的第1以及第2特征项目；统计值决定部，其基于第1日志信息，决定要使用汇总了第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，第1日志信息是与具有与第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，第2日志信息是与具有与第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息；以及诊断部，其使用所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态。

Description

诊断用电设备工作状态的方法、装置及显示装置
技术领域
本公开涉及对多个用电设备(electric appliance)中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断方法、诊断装置以及显示该诊断装置的诊断结果的显示装置。
背景技术
以往，在专利文献1中公开了对多个种类的制造物的品质进行预测的系统。在该系统中，从每个诸如种类的组的制造物中导出传感器值等数据，计算该数据的统计值(平均值)。该统计值成为表示该组的特征的统计值。并且，在预测某个组的制造物的品质时，使用从相同组的制造物中导出的统计值，对从制造物收集到的数据进行标准化，在排除了该组固有的特征之后，应用所给予的逻辑(模型)来预测品质。由此，即使是具有不同特征的多个组的制造物，也能够用单一的逻辑(模型)来预测品质。
现有技术文献
专利文献1：美国专利第9110452号说明书
发明内容
发明要解决的技术问题
然而，在以往的系统中，关于统计信息的精度没有任何研究，需要进一步的改善。
本公开是为了解决上述的问题而完成的，其目的在于，提供一种即使在用于算出统计信息的日志信息的样本数少、统计信息的精度低的状况下，也能够高精度地诊断用电设备的工作状态的诊断方法、诊断装置以及显示装置。
用于解决问题的技术方案
为了达成上述目的，本公开的一个技术方案涉及的诊断方法，是对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断装置的诊断方法，包括：取得步骤，取得用于识别所述对象用电设备的识别信息；确定步骤，基于所述识别信息，确定第1特征信息以及第2特征信息，所述第1特征信息表示所述对象用电设备的第1特征项目，所述第2特征信息表示与所述第1特征项目不同的第2特征项目；以及诊断步骤，基于第1日志信息，决定要使用汇总了所述第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，
按各所述第1特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
发明的效果
根据上述技术方案，即使在用于算出统计信息的日志信息的样本数少、统计信息的精度低的状况下，也能够以足够的精度来诊断用电设备的工作状态。
附图说明
图1是表示本公开的一个实施方式的诊断系统的构成的一例的框图。
图2是表示图1所示的用电设备的构成的一例的框图。
图3是表示图2所示的日志存储部的数据结构的一例的图。
图4是表示图2所示的识别信息存储部的数据结构的一例的图。
图5是表示图1所示的诊断装置的构成的一例的框图。
图6是表示图5所示的日志存储部的数据结构的一例的图。
图7是表示图5所示的款型信息存储部的数据结构的一例的图。
图8是表示图5所示的设备统计信息存储部的第一个设备统计信息的数据结构的一例的图。
图9是表示图5所示的设备统计信息存储部的第二个设备统计信息的数据结构的一例的图。
图10是表示图5所示的设备统计信息存储部的第三个设备统计信息的数据结构的一例的图。
图11是表示图5所示的设备连接信息存储部的第一个设备连接信息的数据结构的一例的图。
图12是表示图5所示的设备连接信息存储部的第二个设备连接信息的数据结构的一例的图。
图13是表示图5所示的设备连接信息存储部的第三个设备连接信息的数据结构的一例的图。
图14是表示图5所示的逻辑存储部的数据结构的一例的图。
图15是表示图1所示的显示装置的构成的一例的框图。
图16是表示图15所示的显示装置的输入输出部所显示的输入画面的一例的图。
图17是表示图15所示的显示装置的输入输出部所显示的结果显示画面的一例的图。
图18是表示图15所示的显示装置的输入输出部所显示的结果显示画面的另一例的图。
图19是表示图1所示的诊断系统的整体次序的一例的图。
图20是表示图19所示的日志收发处理的一例的流程图。
图21是表示图19所示的设备统计信息导出处理的一例的流程图。
图22是表示图19所示的用电设备诊断处理的一例的流程图。
图23是表示图22所示的统计信息决定处理的一例的流程图。
图24是表示图22所示的诊断处理的一例的流程图。
图25是表示图22所示的诊断结果显示处理的一例的流程图。
图26是表示图5所示的设备连接信息存储部的第一个设备运转信息的数据结构的一例的图。
图27是表示图5所示的设备连接信息存储部的第二个设备运转信息的数据结构的一例的图。
图28是表示图5所示的设备连接信息存储部的第三个设备运转信息的数据结构的一例的图。
图29是表示图5所示的设备连接信息存储部的第一个设备数据量信息的数据结构的一例的图。
图30是表示图5所示的设备连接信息存储部的第二个设备数据量信息的数据结构的一例的图。
图31是表示图5所示的设备连接信息存储部的第三个设备数据量信息的数据结构的一例的图。
图32是表示图5所示的款型信息存储部所保存的款型关系信息的一例的图。
图33是表示使用了图32所示的款型关系信息的情况下的图5所示的设备连接信息存储部的第一个树形结构(Tree Structure)用设备信息的数据结构的一例的图。
图34是表示使用了图32所示的款型关系信息的情况下的图5所示的设备连接信息存储部的第二个树形结构用设备信息的数据结构的一例的图。
图35是表示图5所示的设备统计信息存储部的第一个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图。
图36是表示图5所示的设备统计信息存储部的第二个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图。
图37是表示图5所示的设备统计信息存储部的第三个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图。
图38是表示图5所示的设备统计信息存储部的第一个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图。
图39是表示图5所示的设备统计信息存储部的第二个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图。
图40是表示图5所示的设备统计信息存储部的第三个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图。
图41是表示在本公开的实施方式中提供的服务的全貌的图。
图42是表示本公开的实施方式中的服务的类型(本公司数据中心型)的图。
图43是表示本公开的实施方式中的服务的类型(IaaS利用型)的图。
图44是表示本公开的实施方式中的服务的类型(PaaS利用型)的图。
图45是表示本公开的实施方式中的服务的类型(SaaS利用型)的图。
标号的说明
1用电设备；2互联网；3诊断装置；4显示装置；101控制部；102日志取得部；103日志存储部；104识别信息存储部；105日志发送部；106压缩机；107传感器部；301日志接收部；302日志存储部；303款型信息存储部；304设备统计信息算出部；305设备统计信息存储部；306收发部；307诊断部；308统计值决定部；309设备连接信息存储部；310逻辑存储部；401输入输出部；402诊断对象确定部；403诊断请求发送处理部；404收发部；405诊断结果接收处理部；406诊断结果显示处理部
具体实施方式
(成为本公开的基础的见解)
已知通常在算出以平均值等为代表的统计值时使用的元数据的样本数少的阶段，统计值的精度低。因此，考虑存在如下情况：根据样本数不同，作为表示该组的特征的统计值并不恰当。
然而，在专利文献1所公开的以往的系统中，仅公开了以被给与高精度的统计值作为前提，用单一的诊断逻辑来预测品质的技术，对于该统计值的精度，并没有考虑。
例如，存在如下问题：当在某个组中一边收集数据、一边并行地算出了统计值的情况下，在收集起初统计值的精度低，用单一的诊断逻辑来预测品质时的判定精度低。
如上所述，虽然研究了用单一的诊断逻辑对具有不同特征的多个组的用电设备进行诊断的技术，但存在即使在为了用单一的诊断逻辑进行品质预测而需要的统计值的精度低的情况下也想要高精度地进行诊断这样的需求，对于用于满足这种需求的技术性解决方案，却没有任何研究。
为了解决这样的问题，本公开例如实现了如下系统：对单个组以多个种类算出相同种类的统计值(平均值等)，在诊断时，考虑各个统计值的精度，选择最佳的统计值来进行诊断，由此，能够以足够的精度进行诊断。
本公开的一个技术方案涉及的诊断方法，是对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断装置的诊断方法，包括：取得步骤，取得用于识别所述对象用电设备的识别信息；确定步骤，基于所述识别信息，确定第1特征信息以及第2特征信息，所述第1特征信息表示所述对象用电设备的第1特征项目，所述第2特征信息表示与所述第1特征项目不同的第2特征项目；以及诊断步骤，基于第1日志信息，决定要使用汇总了所述第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，按各所述第1特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
根据这样的构成，取得用于识别成为诊断对象的对象用电设备的识别信息，基于所取得的识别信息来确定表示对象用电设备的第1特征项目的第1特征信息和表示与第1特征项目不同的第2特征项目的第2特征信息，基于第1日志信息，决定要使用汇总了第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与多个用电设备中具有与对象用电设备的第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是具有与对象用电设备的第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
在此，按各第1特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数，比按各第2特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数多，因此，第2相同特征用电设备的个数比第1相同特征用电设备的个数多，与第2相同特征用电设备的工作状态有关的第2日志信息的样本数，会比与第1相同特征用电设备的工作状态有关的第1日志信息的样本数多。
因此，在第1日志信息的样本数少、第1相同特征统计信息的精度低的情况下，通过使用样本数多的第2日志信息来作为用于算出统计信息的日志信息，能够获得足够的精度的第2相同特征统计信息，使用该第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。其结果是，即使在用于算出统计信息的日志信息的样本数少、统计信息的精度低的状况下，也能够以足够的精度来诊断用电设备的工作状态。
也可以是，所述多个用电设备与预定的网络连接，所述诊断步骤中，根据从所述第1日志信息确定的表示与所述网络连接的所述第1相同特征用电设备的台数的连接台数是否为预定数量以上，决定要使用所述第1相同特征统计信息和所述第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，根据从第1日志信息确定出的表示与网络连接的第1相同特征用电设备的台数的连接台数是否为预定数量以上，决定要使用第1相同特征统计信息和第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，根据所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态。
因此，在表示第1相同特征用电设备的台数的连接台数为预定数量以上的情况下，第1日志信息的样本数变多，能够获得精度高的第1相同特征统计信息，因此，使用精度高的第1相同特征统计信息，能够高精度地诊断对象用电设备的工作状态。另一方面，在表示第1相同特征用电设备的台数的连接台数少于预定数量的情况下，虽然第1日志信息的样本数少，但第2日志信息的样本数比第1日志信息的样本数多，能够获得足够精度的第2相同特征统计信息，因此，使用足够的精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述诊断步骤中，在所述连接台数为所述预定数量以上的情况下，使用所述第1相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，在第1相同特征用电设备的连接台数为预定数量以上的情况下，使用第1相同特征统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，因此，第1日志信息的样本数变多，能够获得精度高的第1相同特征统计信息，使用精度高的第1相同特征统计信息，能够高精度地诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述诊断步骤中，在所述连接台数比所述预定数量少的情况下，使用所述第2相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，在第1相同特征用电设备的连接台数少于预定数量的情况下，使用第2相同特征统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，因此，使用样本数比第1日志信息多的第2日志信息，能够获得足够的精度的第2相同特征统计信息，使用足够的精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述多个用电设备与预定的网络连接，所述诊断步骤中，根据经由所述网络从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量是否为预定量以上，决定要使用所述第1相同特征统计信息和所述第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，根据经由网络从第1相同特征用电设备发送的第1日志信息的数据量是否为预定量以上，决定要使用第1相同特征统计信息和所述第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，根据所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态。
因此，在第1日志信息的数据量为预定量以上的情况下，第1日志信息的样本数变多，能够获得精度高的第1相同特征统计信息，因此，使用精度高的第1相同特征统计信息，能够高精度地诊断对象用电设备的工作状态。另一方面，在第1日志信息的数据量少于预定量的情况下，虽然第1日志信息的样本数少，但第2日志信息的样本数比第1日志信息的样本数多，能够获得足够精度的第2相同特征统计信息，因此，使用足够精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述诊断步骤中，在从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量为所述预定量以上的情况下，使用所述第1相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，在第1日志信息的数据量为预定量以上的情况下，使用第1相同特征统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，因此，第1日志信息的样本数变多，能够获得精度高的第1相同特征统计信息，使用精度高的第1相同特征统计信息，能够高精度地诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述诊断步骤中，在从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量比所述预定量少的情况下，使用所述第2相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
根据这样的构成，在第1日志信息的数据量少于预定量的情况下，使用第2相同特征统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，因此，使用样本数比第1日志信息多的第2日志信息，能够获得足够精度的第2相同特征统计信息，使用足够精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述确定步骤中，确定机型信息作为所述第1特征信息，并且确定属性信息作为所述第2特征信息，所述机型信息表示通过所述识别信息识别的所述对象用电设备的机型，所述属性信息表示与通过所述识别信息识别的所述对象用电设备的产品款型和能力中的至少一方有关的属性项目，所述诊断步骤中，基于相同机型日志信息，决定要使用汇总了所述相同机型日志信息的相同机型统计信息和汇总了相同属性日志信息的相同属性统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述相同机型日志信息表示所述多个用电设备中与所述对象用电设备的所述机型信息所表示的机型相同机型的相同机型用电设备的工作状态，所述相同属性日志信息是来自具有与所述对象用电设备的所述属性信息所表示的属性项目相同的属性项目的相同属性用电设备的日志信息，按各所述机型对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述属性项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
根据这样的构成，确定表示通过识别信息识别的对象用电设备的机型的机型信息，并且，确定表示与通过识别信息识别的对象用电设备的产品款型和能力中的至少一方有关的属性项目的属性信息，基于相同机型日志信息，决定要使用汇总了相同机型日志信息的相同机型统计信息和汇总了相同属性日志信息的相同属性统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，相同机型日志信息表示多个用电设备中与对象用电设备的机型信息所表示的机型相同机型的相同机型用电设备的工作状态，所述相同属性日志信息是来自具有与对象用电设备的属性信息所表示的属性项目相同的属性项目的相同属性用电设备的日志信息。
在此，在按各机型对多个用电设备进行了分组时的组数比按各属性项目对多个用电设备进行了分组时的组数多，因此，相同属性用电设备的个数比相同机型用电设备的个数多，与相同属性用电设备的工作状态有关的相同属性日志信息的样本数，比与相同机型用电设备的工作状态有关的相同机型日志信息的样本数多。
因此，在相同机型用电设备的相同机型日志信息的样本数少、相同机型统计信息的精度低的情况下，通过使用样本数多的相同属性用电设备的相同属性日志信息来作为用于算出统计信息的日志信息，能够获得足够精度的相同属性统计信息，使用足够精度的相同属性统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述属性信息包含表示所述对象用电设备的制造年度的年度信息。
根据这样的构成，在相同机型用电设备的相同机型日志信息的样本数少、相同机型统计信息的精度低的情况下，通过使用样本数多的制造年度相同的相同属性用电设备的相同属性日志信息来作为用于算出统计信息的日志信息，能够获得足够精度的相同属性统计信息，因此，使用足够精度的相同属性统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述属性信息包含由多个等级的某个等级表现的表示所述对象用电设备的能力的能力信息。
根据这样的构成，在相同机型用电设备的相同机型日志信息的样本数少、相同机型统计信息的精度低的情况下，通过使用样本数多的能力相同的相同属性用电设备的相同属性日志信息来作为用于算出统计信息的日志信息，能够获得足够精度的相同属性统计信息，因此，使用足够精度的相同属性统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述诊断步骤中，作为所述第1相同特征统计信息或者所述第2相同特征统计信息，算出与所述第1日志信息或者所述第2日志信息所包含的诊断内容相关联的项目的统计值，将所述统计值应用于预定的诊断逻辑来判断所述对象用电设备是否异常。
根据这样的构成，算出与第1日志信息或者第2日志信息所包含的诊断内容相关联的项目的统计值，将所算出的统计值应用于预定的诊断逻辑来判断对象用电设备是否异常，因此，即使在用于算出统计信息的日志信息的样本数少、统计信息的精度低的状况下，也能够使用单一的诊断逻辑，以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述多个用电设备包括多个空气调节装置，所述第1日志信息以及所述第2日志信息，包含表示所述多个空气调节装置的压缩机的转速的转速信息和表示配管温度的配管温度信息中的至少一方。
根据这样的构成，根据表示空气调节装置的压缩机的转速的转速信息以及表示配管温度的配管温度信息，算出压缩机的转速以及配管温度的统计值，将所算出的统计值应用于预定的诊断逻辑来判断空气调节装置是否异常，因此，即使在用于算出具有与第1特征项目相同的特征项目的空气调节装置的压缩机的转速以及配管温度的统计值的转速信息以及配管温度信息的样本数少、压缩机的转速以及配管温度的统计值的精度低的状况下，也能够使用具有与第2特征项目相同的特征项目的空气调节装置的压缩机的转速以及配管温度的统计值，以足够的精度来诊断成为诊断对象的空气调节装置的工作状态。
也可以是，还包括：判定步骤，根据已在所述诊断步骤的诊断中使用的所述统计信息来判定该诊断的精度；和变化步骤，根据所述诊断的精度，使表示所述诊断的结果的诊断结果信息的显示内容变化。
根据这样的构成，根据已在诊断中使用的统计信息来判定该诊断的精度，根据所判定出的诊断的精度使表示诊断的结果的诊断结果信息的显示内容变化，因此，能够向用户提示以何种程度的精度进行了对象用电设备的工作状态的诊断。
也可以是，所述确定步骤中，进一步，基于所述识别信息，确定表示与所述第1特征项目以及所述第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第3特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多，所述第1特征信息至所述第3特征信息，具有在所述诊断步骤中作为统计信息使用的优先级，所述诊断步骤中，基于所述第1日志信息、所述第2日志信息以及所述优先级，决定要使用所述第1相同特征统计信息、所述第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述第3日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
根据这样的构成，进一步，基于用于识别成为诊断对象的对象用电设备的识别信息，确定表示与第1以及第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，基于第1日志信息、第2日志信息、以及将第1至第3特征信息作为统计信息使用的优先级，决定要使用第1相同特征统计信息、第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，根据所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，所述第3日志信息是与多个用电设备中具有与对象用电设备的第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
在此，按各第2特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数，比按各第3特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数多，因此，第3相同特征用电设备的个数比第2相同特征用电设备的个数多，与第3相同特征用电设备的工作状态有关的第3日志信息的样本数比与第2相同特征用电设备的工作状态有关的第2日志信息的样本数还多。
因此，在第1日志信息的样本数少、第1相同特征统计信息的精度低的情况下，根据第1至第3特征信息作为统计信息使用的优先级，使用样本数多的第2日志信息作为用于算出统计信息的日志信息，由此，能够获得足够精度的第2相同特征统计信息，使用足够精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
另外，在第2日志信息的样本数少、第2相同特征统计信息的精度低的情况下，根据第1至第3特征信息作为统计信息使用的优先级，使用样本数多的第3日志信息作为用于算出统计信息的日志信息，由此，能够获得足够精度的第3相同特征统计信息，使用足够精度的第3相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
也可以是，所述确定步骤中，进一步，基于所述识别信息，确定表示与所述第1特征项目以及所述第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第3特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多，所述诊断步骤中，基于所述第1日志信息、所述第2日志信息以及款型关系信息，决定要使用所述第1相同特征统计信息、所述第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述款型关系信息通过树形结构定义了所述第1特征信息至所述第3特征信息所包含的所述第1特征项目至所述第3特征项目各自的关系，所述第3日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
根据这样的构成，基于用于识别成为诊断对象的对象用电设备的识别信息，确定表示与第1以及第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，基于第1日志信息、第2日志信息以及用树形结构对第1至第3特征信息所包含的第1至第3特征项目各自的关系进行了定义的款型关系信息，决定要使用第1相同特征统计信息、第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，根据所决定的统计信息来诊断对象用电设备的工作状态，所述第3日志信息是与多个用电设备中具有与对象用电设备的第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
在此，按各第2特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数比按各第3特征项目对多个用电设备进行了分组时的组数多，因此，第3相同特征用电设备的个数比第2相同特征用电设备的个数多，与第3相同特征用电设备的工作状态有关的第3日志信息的样本数比与第2相同特征用电设备的工作状态有关的第2日志信息的样本数还多。
因此，在第1日志信息的样本数少、第1相同特征统计信息的精度低的情况下，按照用树形结构对第1至第3特征项目各自的关系进行了定义的款型关系信息，使用样本数多的第2日志信息作为用于算出统计信息的日志信息，由此，能够获得足够精度的第2相同特征统计信息，使用足够精度的第2相同特征统计信息，能够以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
另外，在第1以及第2日志信息的样本数少、第1以及第2相同特征统计信息的精度低的情况下，按照用树形结构对第1至第3特征项目各自的关系进行了定义的款型关系信息，使用样本数多的第3日志信息作为用于算出统计信息的日志信息，由此，能够获得足够精度的第3相同特征统计信息，能够使用足够精度的第3相同特征统计信息，以足够的精度来诊断对象用电设备的工作状态。
另外，本公开不仅能够作为执行以上那样的特征性处理的诊断方法来实现，也能够作为具有与诊断方法所执行的特征性处理对应的特征性构成的诊断装置等来实现。因此，以下的其他技术方案也能够发挥与上述的诊断方法同样的效果。
本公开的另一技术方案涉及的诊断装置，对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断，所述诊断装置具备：取得部，其取得用于识别所述对象用电设备的识别信息；确定部，其基于所述识别信息，确定第1特征信息以及第2特征信息，所述第1特征信息表示所述对象用电设备的第1特征项目，所述第2特征信息表示与所述第1特征项目不同的第2特征项目；以及诊断部，其基于第1日志信息，决定要使用汇总了所述第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，按各所述第1特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
另外，本公开的另一技术方案涉及的显示装置，显示对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断装置的诊断结果，所述显示装置具备：发送部，其将用于识别所述对象用电设备的识别信息发送给所述诊断装置；接收部，其从所述诊断装置接收统计信息确定信息，所述统计信息确定信息表示所述诊断装置已在所述对象用电设备的诊断中使用的统计信息是汇总了第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述第1日志信息与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关，所述第2日志信息与所述多个用电设备中具有与不同于所述对象用电设备的所述第1特征项目的第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关；以及显示部，其基于所述统计信息确定信息来决定所述诊断的精度，根据所决定的所述诊断的精度，决定用于通知所述诊断结果信息的显示内容，显示表示所决定的显示内容的通知画面。
根据这样的构成，将用于识别对象用电设备的识别信息发送给诊断装置，从诊断装置接收统计信息确定信息，基于所接收到的统计信息确定信息来决定诊断的精度，根据所决定的诊断的精度，决定用于通知诊断结果信息的显示内容，显示表示所决定的显示内容的通知画面，所述统计信息确定信息表示诊断装置已在对象用电设备的诊断中使用的统计信息是汇总了第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述第1日志信息与多个用电设备中具有与对象用电设备的第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关，所述第2日志信息与多个用电设备中具有与不同于所述对象用电设备的所述第1特征项目的第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关，因此，能够根据已在诊断中使用的统计信息来判定该诊断的精度，根据所判定出的诊断的精度使表示诊断的结果的诊断结果信息的显示内容变化并显示，向用户提示以何种程度的精度进行了对象用电设备的工作状态的诊断，并且，即使在用于算出统计信息的日志信息的样本数少、统计信息的精度低的状况下，也能够以足够的精度来诊断用电设备的工作状态。
另外，也可以作为使计算机执行上述的诊断方法所包含的特征性处理的计算机程序来实现。并且，当然也可以使这样的计算机程序经由CD-ROM等计算机可读取的非瞬时性记录介质或者互联网等通信网络进行流通。
此外，以下说明的实施方式都是用于表示本公开的一个具体例子的实施方式。以下的实施方式中示出的数值、形状、构成要素、步骤、步骤的顺序等是一例，并非限定本公开的意思。另外，关于以下的实施方式中的构成要素中的未记载在表示最上位概念的独立技术方案中的构成要素，作为任意的构成要素来说明。另外，也可以在所有的实施方式中组合各个实施方式的内容。另外，也可以作为使以下的一个实施方式涉及的诊断装置的构成要素的一部分和除此以外的构成要素分散到多个计算机的系统而构成。
(实施方式)
以下，参照附图对本公开的一个实施方式进行说明。
(1.1)诊断系统
首先，对本实施方式的诊断系统的全貌进行说明。图1是表示本公开的一个实施方式的诊断系统的构成的一例的框图。如图1所示，诊断系统具备多个用电设备1、诊断装置3以及显示装置4，各装置以能够经由互联网2通信的方式连接。此外，各装置的个数并不特别限定于本例，例如，也可以使用多个显示装置4。
各用电设备1例如设置在家庭内，直接地或者经由网关等通信装置(图示省略)间接地与互联网2连接。用电设备1例如是电视机、录像机(recorder)、空调机(空气调节装置)、电冰箱、洗衣机、微波炉、电饭锅等家电产品(家电设备)。另外，在各用电设备1中，作为互联网连接用，搭载有有线LAN(Local Area Network，局域网)、无线LAN、LTE(Long TermEvolution，长期演进)标准等的通信功能。
互联网2是公众通信网。此外，在本实施方式中，经由互联网2将各装置以能够通信的方式进行连接，但并不特别限定于该例，也可以使用其他的各种网络。
诊断装置3是对用电设备1的工作状态进行诊断的服务器装置，例如是在云上构成的云服务器。显示装置4是对诊断装置3的诊断结果进行显示的装置，例如是PC(PersonalComputer，个人计算机)。
接着，说明上述的诊断系统中的信息的流动。首先，各用电设备1定期或非定期地将用电设备自身生成的日志数据发送给诊断装置3。在此，日志数据例如是表示用电设备1的运转状况、动作日期时刻、传感器信息等的信息(与用电设备1的工作状态有关的日志信息)。如果是洗衣机则包含滚筒的转速，如果是电冰箱则包含压缩机的转速，如果是空调机则包含压缩机的转速以及配管温度等，但并不限于这些信息，也可以包含能够从各种设备取得的各种信息。
接着，诊断装置3，基于从各用电设备1汇集的日志数据，导出诊断所需的设备统计信息。并且，显示装置4在被从外部输入用于识别成为诊断对象的用电设备1(对象用电设备)的识别信息时，将该识别信息作为诊断请求发送给诊断装置3。诊断装置3使用从用电设备1收集的日志数据和汇总后的设备统计信息，进行接受了诊断请求的用电设备1的工作状态的诊断，将诊断结果响应(回应)给显示装置4。显示装置4显示该诊断结果。
此外，在本实施方式中，以用电设备1是家庭用空调机(以后，称为“空调机”)的情况为例进行说明。但是，本实施方式所适用的用电设备不限于空调机，能够适用于所有的用电设备。以下，对构成图1所示的诊断系统的各装置进行详细说明。
(1.2)用电设备1
图2是表示图1所示的用电设备1的构成的一例的框图。如图2所示，用电设备1具备控制部101、日志取得部102、日志存储部103、识别信息存储部104、日志发送部105、压缩机106以及传感器部107。
(1)控制部101
控制部101对用电设备1的主功能进行控制。该主功能根据用电设备1的种类而不同。在本实施方式中，用电设备1是空调机，因此排出冷空气的制冷功能、排出暖空气的供暖功能、降低室内湿度的除湿功能等成为主功能。
具体而言，控制部101根据用电设备1的使用者的操作，对空调机本体(用电设备1)所具备的压缩机(compressor)106、风扇(图示省略)等部件进行控制。压缩机106受控制部101控制，将自身的转速通知给控制部101。传感器部107检测流通制冷剂的配管的温度，将配管温度通知给控制部101。控制部101将压缩机106的转速以及传感器部107的配管温度通知给日志取得部102。
此外，用电设备1的主功能并不特别限定于上述的例子，在用电设备1是电冰箱的情况下，使用压缩机对冰箱内进行冷却的冷却功能成为主功能，在用电设备1是洗衣机的情况下，使用自来水和/或洗涤剂对洗涤物进行洗涤的洗涤功能和烘干洗涤物的烘干功能成为主功能。
(2)日志取得部102
日志取得部102在控制部101的控制动作的过程中，生成日志数据。如上所述，日志数据例如是表示运转状况、动作日期时刻、传感器信息等的信息，但因为用电设备1是空调机，所以为了压缩制冷剂而使用的压缩机106的转速(单位为次/秒)和/或传感器部107所测定出的流通制冷剂的配管的温度(单位为度)等成为日志数据。但是，并不限定于这些信息，也可以包含能够从各种设备取得的各种信息。
日志取得部102从控制部101取得压缩机106的转速以及传感器部107的配管温度等并生成日志数据，将所生成的日志数据与时间戳一起存储于日志存储部103。时间戳是取得了日志数据的日期时刻信息。
(3)日志存储部103
日志存储部103例如由RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，电可擦除可编程只读存储器)等构成。图3是表示图2所示的日志存储部103的数据结构的一例的图。
如图3所示，日志存储部103存储有由以时间戳、压缩机转速以及配管温度为一组的n组(n为2以上的整数)数据构成的表来作为日志数据。例如，作为表的最上部的数据，针对时间戳“2016/6/2813：51”，存储有压缩机的转速“50”以及配管温度“13”。根据该数据可知：2016年6月28日的13时51分的压缩机106的转速为50次/秒，传感器部107的配管温度为13度。
(4)识别信息存储部104
识别信息存储部104例如由ROM(Read Only Memory，只读存储器)、EEPROM等构成。图4是表示图2所示的识别信息存储部104的数据结构的一例的图。
如图4所示，识别信息存储部104存储有由机型信息和制造编号构成的表来作为识别信息。机型信息是表示用电设备1的机型的信息，制造编号是唯一地识别用电设备1的独特编号，是在制造时被单独赋予的编号。
在图4中，示出了机型信息为“AC2016-H”、制造编号为“12345”的例子。在此，“AC”是空调机(空气调节装置)，“2016”是2016年制款型，“H”是高端款型(HIGH)的简称。此外，机型信息的构成并不特别限定于上述的例子，能够进行各种变更，也可以使用包含用于确定产品系列的系列编号等型号等。另外，识别信息也不特别限定于上述的例子，能够进行各种变更，也可以仅使用机型信息来作为识别信息，或者仅使用制造编号来作为识别信息并根据制造编号来确定机型信息。
(5)日志发送部105
日志发送部105基于预定的触发，将从识别信息存储部104取得的机型信息及制造编号和从日志存储部103取得的时间戳、压缩机转速及配管温度一并经由互联网2发送给诊断装置3。
此外，设为日志发送部105仅取得日志存储部103的日志数据中的尚未向诊断装置3发送的日志数据并进行发送。因此，已发送给诊断装置3的日志数据既可以构成为逐次从日志存储部103删除，也可以准备判断是否已发送的标志(flag)来进行判定。
另外，作为从日志发送部105向诊断装置3发送数据的触发，能够使用各种时机(timing)，例如，既可以是日志发送部105具备定时计数器而每隔10分钟定期地进行发送，或者，也可以在用电设备1开始动作时和/或停止动作时等、状态发生了变化的时机进行发送。
(1.3)诊断装置3
图5是表示图1所示的诊断装置3的构成的一例的框图。如图5所示，诊断装置3具备日志接收部301、日志存储部302、款型信息存储部303、设备统计信息算出部304、设备统计信息存储部305、收发部306、诊断部307、统计值决定部308、设备连接信息存储部309以及逻辑存储部310。诊断装置3例如是服务器装置。
(1)日志接收部301
日志接收部301经由互联网2从多个用电设备1定期或非定期地接收作为用电设备1的识别信息的机型信息以及制造编号的信息和作为用电设备1的日志数据的时间戳、压缩机转速以及配管温度的信息。并且，日志接收部301将接收到的识别信息以及日志数据存储于日志存储部302。
(2)日志存储部302
日志存储部302例如由RAM、EEPROM等构成。图6是表示图5所示的日志存储部302的数据结构的一例的图。如图6所示，日志存储部302存储有由以机型信息、制造编号、时间戳、压缩机转速以及配管温度为一组的m组(m为2以上的整数)数据构成的表来作为日志数据。例如，在表的最上部，存储有用电设备1的款型信息“AC2016-H”以及制造编号“12345”，针对该用电设备1的时间戳“2016/6/28 13：51”，存储有压缩机的转速“50”以及配管温度“13”。根据这些数据可知：机型信息“AC2016-H”以及制造编号“12345”的用电设备1在2016年6月28日的13时51分时的压缩机106的转速为50次/秒，传感器部107的配管温度为13度。
(3)款型信息存储部303
款型信息存储部303例如由ROM、EEPROM等构成。图7是表示图5所示的款型信息存储部303的数据结构的一例的图。
如图7所示，款型信息存储部303存储有由以机型信息、年度信息以及能力信息为一组的k组(k为2以上的整数)数据构成的表来作为款型信息。机型信息是表示用电设备1的机型的信息，与存储在用电设备1的识别信息存储部104中的机型信息相同。
年度信息是确定对应的机型信息的用电设备1是哪一年制造的(制造年度)的信息。例如，年度信息“2016”表示是2016年制款型。另外，能力信息是确定对应的机型信息的用电设备1的能力的信息。例如，能力信息“HIGH”表示高端款型(能力高)，“MIDDLE”表示中端款型(能力中等)，“LOW”表示低端款型(能力低)。
另外，按机型对多个用电设备1进行了分组时的组数，比按制造年度对多个用电设备1进行了分组时的组数多，按制造年度对多个用电设备1进行了分组时的组数，比按能力对多个用电设备1进行了分组时的组数多。
在此，在本实施方式中，机型信息相当于表示成为诊断对象的用电设备1的第1特征项目的第1特征信息的一例，年度信息相当于表示与成为诊断对象的用电设备1的第1特征项目不同的第2特征项目的第2特征信息的一例，能力信息相当于表示与成为诊断对象的用电设备1的与第1以及第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息的一例。此外，特征信息并不特别限定于上述的例子，也可以使用2个种类或4个种类以上的特征信息，和/或使用表示其他特征的信息。
另外，年度信息以及能力信息，是表示与成为诊断对象的用电设备的产品款型和能力中的至少一方有关的属性项目的属性信息的一例。此外，属性信息并不特别限定于上述的例子，也可以使用3个种类以上的属性信息，和/或使用与产品款型和能力中的至少一方有关的其他信息。
(4)设备统计信息算出部304
设备统计信息算出部304基于预定的触发，从日志存储部302取得包含识别信息的日志数据，从款型信息存储部303取得款型信息。并且，设备统计信息算出部304根据这些信息算出设备统计信息以及设备连接信息，将设备统计信息存储于设备统计信息存储部305，将设备连接信息存储于设备连接信息存储部309。作为设备统计信息算出部304算出设备统计信息以及设备连接信息的触发，能够使用各种时机，例如，既可以是设备统计信息算出部304具备定时计数器而每隔1小时定期地算出，或者，也可以在接收到来自显示装置4的诊断请求的时机算出。
在此，作为一例，说明基于上述的3个种类的第1至第3特征信息等来算出设备统计信息和/或设备连接信息的例子。
首先，对设备统计信息的算出方法进行说明。设备统计信息算出部304算出3个种类的统计值、即机型信息的统计值、年度信息的统计值以及能力信息的统计值来作为设备统计信息。各统计值，例如是将从多个用电设备1收集到的压缩机转速和配管温度等的日志数据按机型信息所表示的机型、按年度信息所表示的年度以及按能力信息所表示的能力进行了汇总的平均值。
即，设备统计信息算出部304按机型信息的种类(机型)算出第一个统计值，按年度信息的种类(年度)算出第二个统计值，按能力信息的种类(能力)算出第三个统计值。
具体而言，作为第一个统计值(按机型信息的种类)，设备统计信息算出部304，从日志存储部302中提取相应的机型信息和与该机型信息相对应的日志数据(压缩机转速和/或配管温度)，按机型导出压缩机转速的平均值以及配管温度的平均值。
另外，作为第二个统计值(按年度信息的种类)，设备统计信息算出部304从款型信息存储部303中提取与相应的年度信息相对应的机型信息，然后，从日志存储部302中提取与所提取出的机型信息相对应的日志数据，按年度导出压缩机转速的平均值以及配管温度的平均值。
进而，作为第三个统计值(按能力信息的种类)，设备统计信息算出部304从款型信息存储部303中提取与相应的能力信息相对应的机型信息，然后，从日志存储部302中提取与所提取出的机型信息相对应的日志数据，按能力导出压缩机转速的平均值以及配管温度的平均值。
对这些3个统计值的特征进行说明。在进行用电设备1的诊断时，希望从按机型的第1个统计值(按机型信息的种类)中，使用与成为诊断对象的用电设备1的机型信息的机型一致的第1个统计值。这是因为：由于机型一致，因此认为第1个统计值最能表现成为诊断对象的用电设备1的特征，在与相同机型的其他个体相比，例如在不容易制冷或压缩机的转速低等情况下，能够以高精度准确地进行诊断。
另一方面，由于第2个统计值(按年度信息的种类)或第3个统计值(按能力信息的种类)也包含与成为诊断对象的用电设备1的机型不一致的用电设备1的特征，因此不容易认为相比于第1个统计值(按机型信息的种类)而言最能表现成为诊断对象的用电设备1的特征。
但是，年度一致的用电设备1虽然没达到机型一致的用电设备1那种程度，但也表现成为诊断对象的用电设备1的特征，在无法利用第1个统计值的情况下，能够以中间精度准确地进行诊断。另外，能力一致的用电设备1虽然没达到年度一致的用电设备1那种程度，但也表现成为诊断对象的用电设备1的特征，在无法利用第2个统计值的情况下，能够以低精度准确地进行诊断。
接着，对设备连接信息的算出方法进行说明。设备统计信息算出部304，与设备统计信息同样地，使用为了算出先前所述的统计值而使用的用电设备1的台数的信息，算出3个种类的连接台数。第1个设备连接信息是按机型信息的种类的连接台数，第2个统计值是按年度信息的种类的连接台数，第3个是按能力信息的种类的连接台数。
具体而言，设备统计信息算出部304从日志存储部302中提取机型信息一致的日志数据，数一数独特的制造编号的个数，由此导出第1个连接台数(按机型信息的种类)。
另外，设备统计信息算出部304，首先从款型信息存储部303中提取年度信息一致的机型信息，然后，将所提取出的机型信息一致的日志数据从日志存储部302中提取，同样地数一数独特的制造编号的个数，由此导出第2个连接台数(按年度信息的种类)。
进而，设备统计信息算出部304，首先从款型信息存储部303中提取能力信息一致的机型信息，然后，将所提取出的机型信息一致的日志数据从日志存储部302中提取，数一数独特的制造编号的个数，由此导出第3个连接台数(按能力信息的种类)。这些3个设备连接信息用于推测对应的设备统计信息的精度。也就是说，连接台数越多，则判断为设备统计信息的精度越高，反过来，当设备连接信息少时，则判断为设备统计信息的精度低。
(5)设备统计信息存储部305
作为一例，设备统计信息存储部305由RAM、EEPROM等构成。图8是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第一个设备统计信息的数据结构的一例的图，图9是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第二个设备统计信息的数据结构的一例的图，图10是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第三个设备统计信息的数据结构的一例的图。此外，在图8至图10中列举了3个种类的表作为例子，但并不特别限定于该例，能够进行各种变更。
设备统计信息存储部305存储有图8至图10所示那样的表。图8所示的第1个表是按机型信息的种类的设备统计信息的表，由以机型信息、压缩机的转速的平均值以及配管温度的平均值为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成。图9所示的第2个表是按年度信息的种类的设备统计信息的表，由以年度信息、压缩机的转速的平均值以及配管温度的平均值为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成。图10所示的第3个表是按能力信息的种类的设备统计信息的表，由以能力信息、压缩机的转速的平均值以及配管温度的平均值为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成。
(6)收发部306
收发部306经由互联网2与显示装置4收发各种信息。收发部306大略具有两个功能。作为第一个功能，收发部306从显示装置4接收诊断请求信息，将该诊断请求信息输出给诊断部307。在诊断请求信息中包含成为诊断对象的用电设备1的机型信息和制造编号。作为第二个功能，收发部306将从诊断部307输出的诊断结果发送给显示装置4。
(7)诊断部307
诊断部307经由收发部306从显示装置4接收诊断请求信息。并且，诊断部307首先将诊断请求信息所包含的机型信息输出给统计值决定部308，从统计值决定部308接收要使用的统计值和作为附带信息的统计值的导出源信息。在此，导出源信息是表示对统计值进行了计算的单位的统计信息确定信息，例如是表示“按机型信息”、“按年度”或者“按能力”的信息。
然后，诊断部307从日志存储部302中取得与成为诊断对象的用电设备1的制造编号相对应地存储的最新的日志数据，并且从逻辑存储部310中取得诊断项目和诊断逻辑。诊断部307使用从统计值决定部308接收到的统计值和从日志存储部302接收到的成为诊断对象的用电设备1的日志数据，确认诊断逻辑是否完全适合。诊断部307在诊断逻辑完全适合的情况下，针对诊断逻辑的诊断项目判断为“符合”，在诊断逻辑不完全适合的情况下判断为“不符合”。并且，诊断部307针对各诊断项目，将是符合还是不符合的信息和作为附带信息从统计值决定部308接收到的导出源信息一并作为诊断结果，经由收发部306响应给显示装置4。
(8)统计值决定部308
统计值决定部308，从诊断部307接收机型信息，向诊断部307输出统计值和附带信息。首先，统计值决定部308从设备连接信息存储部309中的优先级最高的优先级1的表中，取得与所接收到的机型信息对应的设备连接信息。接着，统计值决定部308在所取得的设备连接信息为所给予的阈值以上的情况下，从设备统计信息存储部305中，取得压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值来作为与相同机型信息对应的统计值，对诊断部307响应压缩机的转速的平均值及配管温度的平均值、并且响应表示这些统计值是与机型信息对应的统计值的信息来作为附带信息。
另一方面，在所取得的设备连接信息小于所给予的阈值的情况下，统计值决定部308从款型信息存储部303中取得与相同机型信息对应的年度信息。然后，统计值决定部308从设备连接信息存储部309中的优先级次高的优先级2的表中，取得与所取得的年度信息对应的设备连接信息。接着，统计值决定部308在所取得的设备连接信息为所给予的阈值以上的情况下，从设备统计信息存储部305中取得压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值来作为与相同年度信息对应的统计值，对诊断部307响应压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值，并且响应表示这些统计值是与年度信息对应的统计值的信息来作为附带信息。
另一方面，在与年度信息对应的设备连接信息小于所给予的阈值的情况下，统计值决定部308最后从款型信息存储部303中取得与相同机型信息对应的能力信息。然后，统计值决定部308从设备连接信息存储部309中的优先级次次高的优先级3的表中，取得与所取得的能力信息对应的设备连接信息。接着，统计值决定部308在所取得的设备连接信息为所给予的阈值以上的情况下，从设备统计信息存储部305中取得压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值来作为与相同能力信息对应的统计值，对诊断部307响应压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值，并且响应表示这些统计值是与能力信息对应的统计值的信息来作为附带信息。
另一方面，在设备连接信息小于所给予的阈值的情况下，统计值决定部308对诊断部307响应表示不能诊断之意的通知。此外，上述的各阈值例如给予为“200”，但并不特别限定于该例，能够进行各种变更，也可以使用按机型信息、年度信息以及能力信息而不同的值。
(9)设备连接信息存储部309
作为一例，设备连接信息存储部309由RAM、EEPROM等构成。图11是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第一个设备连接信息的数据结构的一例的图，图12是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第二个设备连接信息的数据结构的一例的图，图13是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第三个设备连接信息的数据结构的一例的图。此外，在图11至图13中，列举了3个种类的表作为例子，但并不特别限定于该例，能够进行各种变更。
设备连接信息存储部309存储有图11至图13所示的表。图11所示的第一个表是按机型信息的种类的设备连接信息的表，由以机型信息以及连接台数为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成，作为机型信息的优先级而存储有“1”。图12所示的第二个表是按年度信息的种类的设备连接信息的表，由以年度信息以及连接台数为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成，作为年度信息的优先级而存储有“2”。图13所示的第三个表是按能力信息的种类的设备连接信息的表，由以能力信息以及连接台数为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成，作为能力信息的优先级而存储有“3”。
(10)逻辑存储部310
作为一例，逻辑存储部310由ROM、EEPROM等构成。图14是表示图5所示的逻辑存储部310的数据结构的一例的图。
逻辑存储部310存储有图14所示的表。图14所示的表设想为空调机，由诊断项目和诊断逻辑构成。例如，第一个诊断项目是“配管的制冷不足”，用于判定的诊断逻辑是“比平均配管温度高5度以上”。此外，诊断项目以及诊断逻辑并不特别限定于该例，能够进行各种变更。
(1.4)显示装置4
图15是表示图1所示的显示装置4的构成的一例的框图。如图15所示，显示装置4具备输入输出部401、诊断对象确定部402、诊断请求发送处理部403、收发部404、诊断结果接收处理部405以及诊断结果显示处理部406。
(1)输入输出部401
输入输出部401受理来自显示装置4的操作者(用户)的各种输入，另外，向操作者提示各种信息。输入输出部401例如具备键盘、鼠标以及显示器等。操作者是进行用电设备1的诊断的主体者，例如是对来自用电设备1的使用者的电话接待进行受理的呼叫中心的操作人员或对用电设备1的品质进行确认的开发者等。
(2)诊断对象确定部402
诊断对象确定部402经由输入输出部401取得设为诊断对象的用电设备1的信息，并向诊断请求发送处理部403输出。图16是表示图15所示的显示装置4的输入输出部401所显示的输入画面的一例的图。例如，输入输出部401向操作者提示图16所示那样的输入画面，促使操作者输入机型信息和制造编号，诊断对象确定部402取得操作者输入的机型信息和制造编号。
(3)诊断请求发送处理部403
诊断请求发送处理部403从诊断对象确定部402取得设为诊断对象的用电设备1的信息(机型信息以及制造编号)，将该信息作为诊断请求信息，经由收发部404发送给诊断装置3。作为在此的诊断请求信息，包含机型信息和制造编号。
(4)收发部404
收发部404经由互联网2与诊断装置3收发各种数据。收发部404粗略具有两个功能。作为第一个功能，收发部404从诊断请求发送处理部403接收诊断请求信息，将其发送给诊断装置3。作为第二个功能，收发部404从诊断装置3接收诊断结果，并输出给诊断结果接收处理部405。
(5)诊断结果接收处理部405
诊断结果接收处理部405经由收发部404从诊断装置3接收诊断结果。并且，诊断结果接收处理部405将接收到的诊断结果输出给诊断结果显示处理部406。
(6)诊断结果显示处理部406
诊断结果显示处理部406从诊断结果接收处理部405接收诊断结果，经由输入输出部401向操作者提示诊断结果。图17是表示图15所示的显示装置4的输入输出部401所显示的结果显示画面的一例的图，图18是表示图15所示的显示装置4的输入输出部401所显示的结果显示画面的另一例的图。
图17是显示判定精度高时的诊断结果的结果显示画面的例子，图18是显示判定精度低时的诊断结果的结果显示画面的例子。如图17以及图18所示，针对各诊断项目，如果诊断逻辑符合，则显示为“可能异常”，如果诊断逻辑不符合则显示为“正常”。另外，作为附带信息，在已在诊断逻辑中使用的统计值的导出源为“机型信息”的情况下，如图17所示，显示为判定精度“高”，在统计值的导出源为“年度信息”的情况下，显示为判定精度“中”，在统计值的导出源为“能力信息”的情况下，如图18所示，显示为判定精度“低”。操作者观看该判定精度并分析判定结果，在电话接待时的客户应对或用电设备1的品质确认中进行活用。
(1.5)动作
以下，在说明了上述的诊断系统的动作之后，对用电设备1、诊断装置3和显示装置4各自的详细动作进行说明。
(1)诊断系统的动作
使用图19对图1所示的诊断系统的动作进行说明。图19是表示图1所示的诊断系统的整体次序的一例的图。
用电设备1取得与用电设备1的工作状态有关的日志数据，并发送给诊断装置3，诊断装置3存储所接收到的日志数据(步骤S100)。然后，诊断装置3使用所存储的日志数据以及款型信息，导出设备统计信息并存储(步骤S200)。最后，显示装置4根据来自操作者的请求将诊断请求信息发送给诊断装置3，诊断装置3基于所接收到的诊断请求信息进行诊断，将该诊断结果响应给显示装置4，显示装置4将该诊断结果提示给操作者(步骤S300)。此外，这些处理是表示诊断系统的处理的概要的处理，对于各处理的顺序以及各处理的次数等，能够进行各种变更。
(2)步骤S100的详细动作
图20是表示图19所示的日志收发处理S100的一例的流程图，日志收发处理S100是用电设备1将日志数据发送给诊断装置3的处理。
首先，用电设备1的日志取得部102从控制部101取得压缩机106的转速以及传感器部107的配管温度等并生成日志数据(步骤S101)。接着，日志取得部102将日志数据存储于日志存储部103(步骤S102)。然后，日志发送部105基于预定的触发，将从识别信息存储部104取得的机型信息以及制造编号和从日志存储部103取得的时间戳、压缩机转速以及配管温度一并经由互联网2发送给诊断装置3(步骤S103)。此时，诊断装置3的日志接收部301经由互联网2从用电设备1接收日志数据等，将接收到的日志数据等存储于日志存储部302(步骤S104)。
(3)步骤S200的详细动作
图21是表示图19所示的设备统计信息导出处理S200的一例的流程图，设备统计信息导出处理S200是诊断装置3导出设备统计信息的处理。
首先，诊断装置3的设备统计信息算出部304使定时计数器计数完成(步骤S201)。接着，设备统计信息算出部304判断计数值是否为预定的阈值(例如，与一个小时相当的值)以上(步骤S202)，在计数值不为预定的阈值以上的情况下(步骤S202：否)，反复进行步骤S201的处理。
另一方面，在计数值为预定的阈值以上的情况下(步骤S202：是)，设备统计信息算出部304算出按机型信息的种类的统计值、按年度信息的种类的统计值以及按能力信息的种类的统计来作为3个种类的设备统计信息，并记录于设备统计信息存储部305(步骤S203)。
接着，设备统计信息算出部304算出按机型信息的种类的连接台数、按年度信息的种类的连接台数以及按能力信息的种类的连接台数来作为同样3个种类的设备连接信息，并记录于设备连接信息存储部309(步骤S204)。最后，设备统计信息算出部304使定时计数器重置(reset)，返回步骤S201并继续以后的处理(步骤S205)。
(4)步骤S300的详细动作
图22是表示图19所示的用电设备诊断处理S300的一例的流程图，用电设备诊断处理S300是如下处理：向显示装置4输入设为诊断对象的用电设备1，将该诊断请求发送给诊断装置3，诊断装置3使用从用电设备1收集到的日志数据和设备统计信息来进行工作状态的诊断，将诊断结果响应给显示装置4，由显示装置4显示诊断结果。
首先，显示装置的输入输出部401受理来自操作者的输入，诊断对象确定部402取得设为诊断对象的用电设备1的信息并输出给诊断请求发送处理部403(步骤S301)。接着，诊断请求发送处理部403从诊断对象确定部402取得设为诊断对象的用电设备1的信息，将其作为诊断请求信息，经由收发部404发送给诊断装置3(步骤S302)。
接着，诊断装置3的收发部306经由互联网2从显示装置4接收诊断请求信息，将诊断请求信息输出给诊断部307，诊断部307经由收发部306接收来自显示装置4的诊断请求信息(步骤S303)。接着，诊断部307将诊断请求信息所包含的机型信息输出给统计值决定部308，统计值决定部308从诊断部307接收机型信息并决定统计信息，对诊断部307输出统计值和附带信息(步骤S304)。
接着，诊断部307接收要使用的统计值和作为附带信息的统计值的导出源信息，然后，从逻辑存储部310取得诊断项目和诊断逻辑，使用从统计值决定部308接收到的统计值来确认诊断逻辑是否完全适合并进行诊断(步骤S305)。接着，诊断部307经由收发部306将诊断结果发送给显示装置4(步骤S306)。
接着，显示装置4的收发部404从诊断装置3接收诊断结果并输出给诊断结果接收处理部405，诊断结果接收处理部405经由收发部404接收来自诊断装置3的诊断结果(步骤S307)。最后，诊断结果显示处理部406将接收到的诊断结果输出给诊断结果显示处理部406，诊断结果显示处理部406从诊断结果接收处理部405接收诊断结果，使用输入输出部401向操作者提示诊断结果(步骤S308)。
(5)步骤S304的详细动作
图23是表示图22所示的统计信息决定处理S304的一例的流程图。
首先，诊断装置3的统计值决定部308从设备连接信息存储部309取得与所接收到的机型信息对应的设备连接信息(步骤S311)。接着，统计值决定部308从设备连接信息存储部309中的优先级最高的优先级1的表中，取得与所接收到的机型信息对应的设备连接信息，判断设备连接信息是否为预定的阈值以上(步骤S312)。
在设备连接信息为阈值以上的情况下(步骤S312：是)，统计值决定部308从设备统计信息存储部305中，作为与相同机型信息对应的统计值，取得压缩机的转速的平均值和配管温度的平均值，对诊断部307响应压缩机的转速的平均值以及配管温度的平均值来，并且响应表示这些统计值是与机型信息对应的统计值的信息来作为附带信息(步骤S313)。
另一方面，在设备连接信息小于阈值的情况下(步骤S312：否)，统计值决定部308判断设备连接信息存储部309中是否存在具有次优先级的设备连接信息(步骤S314)。在存在具有次优先级的设备连接信息的情况下(步骤S314：是)，统计值决定部308从款型信息存储部303取得与相同机型信息对应的更广泛的信息(例如，年度信息)，从设备连接信息存储部309中的次优先级的表中，取得与所取得的广泛的信息对应的设备连接信息(步骤S315)。接着，统计值决定部308使处理转移到步骤S312，进行所取得的设备连接信息是否为阈值以上的判定，重复以后的处理。
另一方面，在不存在具有次优先级的设备连接信息的情况下(步骤S314：否)，统计值决定部308对诊断部307响应表示不能诊断之意的通知(步骤S316)。如此，根据优先级，按机型信息、年度信息、能力信息的顺序决定设备统计信息。
(6)步骤S305的详细动作
图24是表示图22所示的诊断处理S305的一例的流程图。首先，诊断装置3的诊断部307经由收发部306从显示装置4接收诊断请求信息，将诊断请求信息所包含的机型信息向统计值决定部308输出，然后，从统计值决定部308接收要使用的统计值和作为附带信息的统计值的导出源信息(步骤S321)。
接着，诊断部307从逻辑存储部310取得诊断项目和诊断逻辑，使用从统计值决定部308接收到的统计值，确认诊断逻辑是否完全适合(步骤S322)。另外，诊断部307在诊断逻辑完全适合的情况下，将该诊断项目设为“符合”，在不完全适合的情况下，将该诊断项目设为“不符合”，针对各诊断项目，将“符合”或者“不符合”的信息和作为附带信息而从统计值决定部308接收到的统计值的导出源信息一并作为诊断结果，经由收发部306响应给显示装置4(步骤S322)。
(7)步骤S308的详细动作
图25是表示图22所示的诊断结果显示处理S308的一例的流程图。首先，显示装置4的诊断结果显示处理部406从诊断结果接收处理部405接收诊断结果(步骤S331)。接着，诊断结果显示处理部406确认已在诊断逻辑中使用的统计值的导出源来作为附带信息(步骤S332)。
此时，诊断结果显示处理部406在统计值的导出源为“机型信息”的情况下，生成判定精度为“高”这样的第一消息(步骤S333)，在统计值的导出源为“年度信息”的情况下，生成判定精度为“中”这样的第二消息(步骤S334)，在统计值的导出源为“能力信息”的情况下，生成判定精度为“低”这样的第三消息(步骤S335)。
最后，诊断结果显示处理部406将所生成的各消息和判定结果显示于输入输出部401(步骤S336)。
(1.6)总结以及效果
以上，如说明的那样，在本实施方式中，在与成为诊断对象的用电设备1相同机型的用电设备的连接台数比预定的阈值少的情况下，由于相同机型的用电设备的日志数据少，因此相同机型的用电设备的日志数据的统计值的精度低，但由于与成为诊断对象的用电设备1相同制造年度的用电设备的连接台数多，因此通过使用相同制造年度的用电设备的日志数据来作为用于算出统计值的日志数据，能够获得足够精度的统计值。因此，在相同机型的用电设备的连接台数比预定的阈值少的情况下，能够使用相同制造年度的用电设备的统计值，以足够的精度对成为诊断对象的用电设备1的工作状态进行诊断。
另外，在相同制造年度的用电设备的连接台数比预定的阈值少的情况下，由于相同制造年度的用电设备的日志数据少，因此相同制造年度的用电设备的日志数据的统计值的精度低，但由于与成为诊断对象的用电设备1相同性能的用电设备的连接台数多，因此通过使用相同性能的用电设备的日志数据来作为用于算出统计值的日志数据，能够获得足够精度的统计值。因此，在相同制造年度的用电设备的连接台数比预定的阈值少的情况下，使用相同性能的用电设备的统计值，能够以足够的精度对成为诊断对象的用电设备1的工作状态进行诊断。
如此，在本实施方式中，实现了如下系统：在存在具有不同特征的多个组的用电设备1时，即使在用单一的诊断逻辑并行地算出了为了进行品质预测而需要的统计值的情况下，也能够使得计算多个种类的统计值，从多个种类的统计值中选择最佳的统计值，以足够的精度来预测品质。
(变形例)
(1)在上述的实施方式中，虽然以空调机作为一例进行了说明，但用电设备1并不限于空调机，只要是直接或间接地与互联网连接的家电产品即可。例如，也可以是电冰箱、洗衣机、微波炉、电饭锅、空气净化器、电视机、录像机等。
(2)设备连接信息存储部309虽然保持有图11至图13所示的设备连接信息(连接台数)，但只要是能够预测统计值的精度的信息即可，并不限于此。例如，也可以将从接通用电设备1(例如，空调机)的电源到切断为止的期间定义为一次运转，使用表示该运转次数的设备运转信息。图26是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第一个设备运转信息的数据结构的一例的图，图27是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第二个设备运转信息的数据结构的一例的图，图28是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第三个设备运转信息的数据结构的一例的图。
如图26至图28所示，设备连接信息存储部309存储有包含运转次数的3个种类的表。图26所示的第一个表是按机型信息的种类的设备运转信息的表，由以机型信息以及运转次数为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成，作为机型信息的优先级而存储有“1”。图27所示的第二个表是按年度信息的种类的设备运转信息的表，由以年度信息以及运转次数为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成，作为年度信息的优先级而存储有“2”。图28所示的第三个表是按能力信息的种类的设备运转信息的表，由以能力信息以及运转次数为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成，作为能力信息的优先级而存储有“3”。
在该情况下，也与上述的实施方式同样地，统计值决定部308能够按优先级的顺序参照各表，对预定的阈值和与成为诊断对象的用电设备1相同机型的用电设备的运转次数、与成为诊断对象的用电设备1相同制造年度的用电设备的运转次数以及与成为诊断对象的用电设备1相同性能的用电设备的运转次数依次进行比较，决定要使用的统计值的种类，发挥与上述的实施方式同样的效果。此外，设备运转信息并不特别限定于上述的例子，也可以使用用电设备1的其他运转状态。
另外，也可以使用表示从用电设备1(例如，空调机)发送的日志数据的数据量(例如，在一个日志数据被存储于设备连接信息存储部309的存储区域的一条记录的情况下的记录数)的设备数据量信息。图29是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第一个设备数据量信息的数据结构的一例的图，图30是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第二个设备数据量信息的数据结构的一例的图，图31是表示图5所示的设备连接信息存储部309的第三个设备数据量信息的数据结构的一例的图。
如图29至图31所示，设备连接信息存储部309存储有包含日志数据的数据量的3个种类的表。图29所示的第一个表是按机型信息的种类的设备数据量信息的表，由以机型信息以及数据量为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成，作为机型信息的优先级而存储有“1”。图30所示的第二个表是按年度信息的种类的设备数据量信息的表，由以年度信息以及数据量为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成，作为年度信息的优先级而存储有“2”。图31所示的第三个表是按能力信息的种类的设备数据量信息的表，由以能力信息以及数据量为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成，作为能力信息的优先级而存储有“3”。
在该情况下，也与上述的实施方式同样地，统计值决定部308能够按优先级的顺序参照各表，对预定的阈值和与成为诊断对象的用电设备1相同机型的用电设备的数据量、与成为诊断对象的用电设备1相同制造年度的用电设备的数据量以及与成为诊断对象的用电设备1相同性能的用电设备的数据量依次进行比较，决定要使用的统计值的种类，发挥与上述的实施方式同样的效果。此外，设备数据量信息并不特别限定于上述的例子，也可以使用表示日志数据的数据量的其他信息。
(3)虽然图11至图13所示的设备连接信息具有优先级，但不限于此。例如，也可以用树形结构来定义用电设备1的款型关系表，使用表示该树形结构的款型关系信息，省略优先级。图32是表示图5所示的款型信息存储部303所保存的款型关系信息的一例的图。
例如，在用电设备1为空调机时，存在如下情况：即使同样2016年的产品，对于标配机而使用旧款型的压缩机，对于高配机而使用新款型的压缩机。在此，若用“压缩机A”表示新款型的压缩机、用“压缩机B”表示旧款型的压缩机、用“整体”表示全部机型，则用电设备1的款型关系表由图32所示的树形结构定义，表示该树形结构的款型关系信息被保存于款型信息存储部303。
在图32所示的例子中，作为特征项目表示“整体”的根节点成为最上位的节点，作为特征项目表示“压缩机A”以及“压缩机B”的节点成为中间的节点，表示用电设备1的各机型(例如，“AC2016-H”等)的叶节点成为最下位的节点，这些关系被作为款型关系信息进行存储。因此，能够表现通过单纯的优先顺位不能表现的各种特征项目的关系。
该情况下，按机型对用电设备1进行了分组时的组数为4，比按特征项目“压缩机A”以及“压缩机B”对用电设备1进行了分组时的组数2多。另外，按特征项目“压缩机A”以及“压缩机B”对用电设备1进行了分组时的组数为2，比按特征项目“整体”对用电设备1进行了分组时的组数1多。
此外，树形结构并不特别限定于该例，能够进行各种变更，例如，也可以使用4层以上的树形结构。另外，特征项目也并不特别限定于该例，也可以使用产品系列等其他特征项目。
图33是表示在使用了图32所示的款型关系信息的情况下的图5所示的设备连接信息存储部309的第一个树形结构用设备信息的数据结构的一例的图，图34是表示在使用了图32所示的款型关系信息的情况下的图5所示的设备连接信息存储部309的第二个树形结构用设备信息的数据结构的一例的图。
在使用了图32所示的款型关系信息的情况下，例如，设备连接信息存储部309存储有图33所示的包含机型信息和运转次数的表和图34所示的包含特征项目和运转次数的表来作为设备运转信息。图33所示的第一个表是按机型信息的种类的设备运转信息的表，由以机型信息以及运转次数为一组的4组数据构成。图34所示的第二个表是按特征项目的种类的设备运转信息的表，由以特征项目以及运转次数为一组的3组数据构成。
该情况下，统计值决定部308能够参照款型信息存储部303所存储的款型关系信息，从叶节点(最下位的模式)，开始搜索成为诊断对象的用电设备1的机型，在叶节点的运转次数不为预定的阈值以上的情况下，通过依次移动到该叶节点之上的节点，对预定的阈值和与成为诊断对象的用电设备1相同机型的用电设备的运转次数、与成为诊断对象的用电设备1使用相同压缩机的用电设备的运转次数以及全部用电设备1的运转次数依次进行比较，决定要使用的统计值的种类。因此，即使在使用通过单纯的优先顺位不能表现的各种特征项目的情况下，也能够发挥与上述的实施方式同样的效果。
(4)虽然设备统计信息存储部305使用了图8至图10所示的平均值来作为统计值，但不限于此。例如，也可以添加方差。图35是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第一个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图，图36是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第二个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图，图37是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第三个设备统计信息的数据结构的第1变形例的图。
图35所示的第一个表是按机型信息的种类的设备统计信息的表，由以机型信息、压缩机的转速的平均值以及压缩机的转速的方差为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成。图36所示的第2个表是按年度信息的种类的设备统计信息的表，由以年度信息、压缩机的转速的平均值以及压缩机的转速的方差为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成。图37所示的第3个表是按能力信息的种类的设备统计信息的表，由以能力信息、压缩机的转速的平均值以及压缩机的转速的方差为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成。该情况下，也能够将元数据标准化为-1～1来处理。另外，除了方差以外，也可以使用中间值和/或似然度等。
(5)虽然设备统计信息存储部305使用了图8至图10所示的单独的传感器值的平均值来作为统计值，但不限于此。例如，也可以在诊断装置3中求出使用预定的计算式对多个传感器值进行了计算的值的平均值。图38是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第一个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图，图39是表示图5所示的设备统计信息存储部305的第二个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图，图40是表示图5所示的设备统计信息存储部的第三个设备统计信息的数据结构的第2变形例的图。
图38所示的第一个表是按机型信息的种类的设备统计信息的表，由以机型信息和将配管温度除以压缩机的转速而得到的值的平均值为一组的l组(l为2以上的整数)数据构成。图39所示的第2个表是按年度信息的种类的设备统计信息的表，由以年度信息和将配管温度除以压缩机的转速而得到的值的平均值为一组的t组(t为2以上的整数)数据构成。图40所示的第3个表是按能力信息的种类的设备统计信息的表，由以能力信息和将配管温度除以压缩机的转速而得到的值的平均值为一组的s组(s为2以上的整数)数据构成。该情况下，也能够发挥与上述的实施方式同样的效果。此外，传感器值以及计算式并不特别限定于上述的例子，也可以使用其他的传感器值和/或其他的计算式。
(6)也可以对上述的各构成进行任意组合。该情况下，能够获得与上述同样的效果。
(要提供的服务的全貌)
图41(A)中示出了本实施方式涉及的服务的全貌。例如，上述的云服务器(诊断装置3)的模块(block)的一部分或全部属于图41所示的数据中心运营公司110的云服务器111和服务提供商120的服务器121的某一方。
组100例如是企业、团体、家庭等，其规模不限。在组100中存在作为多个设备(用电设备)1的设备A、设备B以及家庭网关102G。在多个设备1中，既存在能够与互联网连接的设备(例如，智能手机、PC、TV等)，也存在凭其自身不能与互联网连接的设备(例如，照明、洗衣机、电冰箱等)。也可以存在虽然凭其自身不能与互联网连接但能够经由家庭网关102G与互联网连接的设备。另外，在组100中存在使用多个设备1的用户10Y。
在数据中心运营公司110中存在云服务器111。云服务器111是经由互联网与各种各样的设备合作的虚拟服务器。云服务器111主要对难以通过通常的数据库管理工具等处理的海量数据(大数据)等进行管理。数据中心运营公司110进行数据管理和/或云服务器111的管理、进行这些管理的数据中心的运营等。关于数据中心运营公司110所承担的任务，在后面进行详细叙述。在此，数据中心运营公司110不限于只进行数据管理和/或云服务器111的运营等的公司。例如，在对多个设备1中的一个设备进行开发及制造的设备制造商一并进行数据管理和/或云服务器111的管理等的情况下，设备制造商相当于数据中心运营公司110(图41(B))。另外，数据中心运营公司110不限于一个公司。例如，在设备制造商和其他管理公司共同或分担地进行数据管理和/或云服务器111的运营的情况下，两者或某一方相当于数据中心运营公司110(图41(C))。
服务提供商120保有服务器121。对于在此所说的服务器121，其规模不限，例如也包括个人用PC内的存储器等。另外，也存在服务提供商不保有服务器121的情况。
此外，在上述服务中家庭网关102G不是必须的。例如，在云服务器111进行全部的数据管理等情况下，不需要家庭网关102G。另外，也存在如家庭内的所有设备都与互联网连接的情况那样不存在凭其自身不能与互联网连接的设备的情况。
接着，说明上述服务中的设备的日志信息(操作历史记录信息以及动作历史记录信息等)的流动。
首先，组100的设备A或者设备B将各日志信息发送给数据中心运营公司110的云服务器111。云服务器111对设备A或者设备B的日志信息进行汇集(图41(a))。在此，日志信息是多个设备1的例如表示运转状况和/或动作日期时刻等的信息。例如是电视机的试听历史记录或录像机的录像预约信息、洗衣机的运转日期时刻·洗涤物的量、电冰箱的开闭日期时刻·开闭次数等，但不限于这些，而是指能够从所有设备取得的所有信息。日志信息有时会被经由互联网从多个设备1自身直接提供给云服务器111。另外，也可以是日志信息暂时从多个设备1汇集到家庭网关102G，并从家庭网关102G提供给云服务器111。
接着，数据中心运营公司110的云服务器111，将所汇集的日志信息以一定的单位提供给服务提供商120。在此，既可以是数据中心运营公司能够对所汇集的信息进行整理并向服务提供商120提供的单位，也可以是服务提供商120要求的单位。虽然记载为一定的单位，但也可以并不一定，也存在要提供的信息量根据状况而变化的情况。日志信息根据需要保存于服务提供商120所保有的服务器121(图41(b))。并且，服务提供商120将日志信息整理成适合于向用户提供的服务的信息并提供给用户。被提供的用户既可以是使用多个设备1的用户10Y，也可以是外部的用户20Y。向用户提供服务的方法，例如也可以是从服务提供商直接向用户提供(图41(f)、(e))。另外，向用户提供服务的方法，例如也可以再次经由数据中心运营公司110的云服务器111向用户提供(图41(c)、(d))。另外，也可以是数据中心运营公司110的云服务器111将日志信息整理成适合于向用户提供的服务的信息，并提供给服务提供商120。
此外，用户10Y和用户20Y既可以不同也可以相同。
在上述技术方案中说明的技术例如可以在以下的云服务的类型中实现。但是，可实现上述技术方案中说明的技术的类型并不限于此。
(服务的类型1：本公司数据中心型)
图42表示服务的类型1(本公司数据中心型)。本类型是服务提供商120从组100取得信息、向用户提供服务的类型。在本类型中，服务提供商120具有数据中心运营公司的功能。即，服务提供商保有进行大数据(big data)管理的云服务器111。因此，不存在数据中心运营公司。
在本类型中，服务提供商120对数据中心(云服务器111)进行运营、管理(203)。另外，服务提供商120管理OS(202)2和应用(201)。服务提供商120使用服务提供商120管理的OS(202)和应用(201)来进行服务提供(204)。
(服务的类型2：IaaS利用型)
图43是表示服务的类型2(IaaS利用型)的图。在此，IaaS是基础设施即服务(Infrastructure as a Service)的简称，是将用于构建及运行计算机系统的基础本身作为经由互联网的服务来提供的云服务提供款型。
在本类型中，数据中心运营公司对数据中心(云服务器111)进行运营、管理(203)。另外，服务提供商120管理OS(202)和应用(201)。服务提供商120使用服务提供商120管理的OS(202)和应用(201)来进行服务提供(204)。
(服务的类型3：PaaS利用型)
图44是表示服务的类型3(PaaS利用型)的图。在此，PaaS是平台即服务(Platformas a Service)的简称，是将成为用于构建及运行软件的根基的平台作为经由互联网的服务来提供的云服务提供款型。
在本类型中，数据中心运营公司110管理OS(202)，对数据中心(云服务器111)进行运营、管理(203)。另外，服务提供商120管理应用(201)。服务提供商120使用数据中心运营公司管理的OS(202)和服务提供商120管理的应用(201)来进行服务提供(204)。
(服务的类型4：SaaS利用型)
图45是表示服务的类型4(SaaS利用型)的图。在此，SaaS是软件即服务(Softwareas a Service)的简称。例如是具备如下功能的云服务提供款型，即未保有数据中心(云服务器)的公司、个人(利用者)能够经由互联网等网络使用保有数据中心(云服务器)的平台提供商提供的应用程序。
在本类型中，数据中心运营公司110管理应用(201)，管理OS(202)，对数据中心(云服务器111)进行运营、管理(203)。另外，服务提供商120使用数据中心运营公司110管理的OS(202)和应用(201)来进行服务提供(204)。
以上，不论在哪一种类型中都设为服务提供商120进行服务提供行为。另外，例如，服务提供商或者数据中心运营公司既可以自行开发OS、应用或者大数据的数据库等，另外也可以向第三方订购。

Claims (17)

1.一种诊断方法，是对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断装置的诊断方法，包括：
取得步骤，取得用于识别所述对象用电设备的识别信息；
确定步骤，基于所述识别信息，确定第1特征信息以及第2特征信息，所述第1特征信息表示所述对象用电设备的第1特征项目，所述第2特征信息表示与所述第1特征项目不同的第2特征项目；以及
诊断步骤，基于第1日志信息，决定要使用汇总了所述第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，
按各所述第1特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
2.根据权利要求1所述的诊断方法，
所述多个用电设备与预定的网络连接，
所述诊断步骤中，根据从所述第1日志信息确定的表示与所述网络连接的所述第1相同特征用电设备的台数的连接台数是否为预定数量以上，决定要使用所述第1相同特征统计信息和所述第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
3.根据权利要求2所述的诊断方法，
所述诊断步骤中，在所述连接台数为所述预定数量以上的情况下，使用所述第1相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
4.根据权利要求2或3所述的诊断方法，
所述诊断步骤中，在所述连接台数比所述预定数量少的情况下，使用所述第2相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
5.根据权利要求1所述的诊断方法，
所述多个用电设备与预定的网络连接，
所述诊断步骤中，根据经由所述网络从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量是否为预定量以上，决定要使用所述第1相同特征统计信息和所述第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
6.根据权利要求5所述的诊断方法，
所述诊断步骤中，在从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量为所述预定量以上的情况下，使用所述第1相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
7.根据权利要求5或6所述的诊断方法，
所述诊断步骤中，在从所述第1相同特征用电设备发送的所述第1日志信息的数据量比所述预定量少的情况下，使用所述第2相同特征统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态。
8.根据权利要求1～7中任一项所述的诊断方法，
所述确定步骤中，确定机型信息作为所述第1特征信息，并且确定属性信息作为所述第2特征信息，所述机型信息表示通过所述识别信息识别的所述对象用电设备的机型，所述属性信息表示与通过所述识别信息识别的所述对象用电设备的产品款型和能力中的至少一方有关的属性项目，
所述诊断步骤中，基于相同机型日志信息，决定要使用汇总了所述相同机型日志信息的相同机型统计信息和汇总了相同属性日志信息的相同属性统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述相同机型日志信息表示所述多个用电设备中与所述对象用电设备的所述机型信息所表示的机型相同机型的相同机型用电设备的工作状态，所述相同属性日志信息是来自具有与所述对象用电设备的所述属性信息所表示的属性项目相同的属性项目的相同属性用电设备的日志信息，
按各所述机型对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述属性项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
9.根据权利要求8所述的诊断方法，
所述属性信息包含表示所述对象用电设备的制造年度的年度信息。
10.根据权利要求8或9所述的诊断方法，
所述属性信息包含由多个等级的某个等级表现的表示所述对象用电设备的能力的能力信息。
11.根据权利要求1～10中任一项所述的诊断方法，
所述诊断步骤中，作为所述第1相同特征统计信息或者所述第2相同特征统计信息，算出与所述第1日志信息或者所述第2日志信息所包含的诊断内容相关联的项目的统计值，将所述统计值应用于预定的诊断逻辑来判断所述对象用电设备是否异常。
12.根据权利要求1～11中任一项所述的诊断方法，
所述多个用电设备包括多个空气调节装置，
所述第1日志信息以及所述第2日志信息，包含表示所述多个空气调节装置的压缩机的转速的转速信息和表示配管温度的配管温度信息中的至少一方。
13.根据权利要求1～12中任一项所述的诊断方法，还包括：
判定步骤，根据已在所述诊断步骤的诊断中使用的所述统计信息来判定该诊断的精度；和
变化步骤，根据所述诊断的精度，使表示所述诊断的结果的诊断结果信息的显示内容变化。
14.根据权利要求1～13中任一项所述的诊断方法，
所述确定步骤中，进一步，基于所述识别信息，确定表示与所述第1特征项目以及所述第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，
按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第3特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多，
所述第1特征信息至所述第3特征信息，具有在所述诊断步骤中作为统计信息使用的优先级，
所述诊断步骤中，基于所述第1日志信息、所述第2日志信息以及所述优先级，决定要使用所述第1相同特征统计信息、所述第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述第3日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
15.根据权利要求1～13中任一项所述的诊断方法，
所述确定步骤中，进一步，基于所述识别信息，确定表示与所述第1特征项目以及所述第2特征项目不同的第3特征项目的第3特征信息，
按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第3特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多，
所述诊断步骤中，基于所述第1日志信息、所述第2日志信息以及款型关系信息，决定要使用所述第1相同特征统计信息、所述第2相同特征统计信息和汇总了第3日志信息的第3相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述款型关系信息通过树形结构定义了所述第1特征信息至所述第3特征信息所包含的所述第1特征项目至所述第3特征项目各自的关系，所述第3日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第3特征信息所表示的第3特征项目相同的特征项目的第3相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息。
16.一种诊断装置，对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断，所述诊断装置具备：
取得部，其取得用于识别所述对象用电设备的识别信息；
确定部，其基于所述识别信息，确定第1特征信息以及第2特征信息，所述第1特征信息表示所述对象用电设备的第1特征项目，所述第2特征信息表示与所述第1特征项目不同的第2特征项目；以及
诊断部，其基于第1日志信息，决定要使用汇总了所述第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，使用所决定的统计信息来诊断所述对象用电设备的工作状态，所述第1日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，所述第2日志信息是与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的所述第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关的日志信息，
按各所述第1特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数，比按各所述第2特征项目对所述多个用电设备进行了分组时的组数多。
17.一种显示装置，显示对多个用电设备中成为诊断对象的对象用电设备的工作状态进行诊断的诊断装置的诊断结果，所述显示装置具备：
发送部，其将用于识别所述对象用电设备的识别信息发送给所述诊断装置；
接收部，其从所述诊断装置接收统计信息确定信息，所述统计信息确定信息表示所述诊断装置已在所述对象用电设备的诊断中使用的统计信息是汇总了第1日志信息的第1相同特征统计信息和汇总了第2日志信息的第2相同特征统计信息中的哪个统计信息，所述第1日志信息与所述多个用电设备中具有与所述对象用电设备的第1特征信息所表示的第1特征项目相同的特征项目的第1相同特征用电设备的工作状态有关，所述第2日志信息与所述多个用电设备中具有与不同于所述对象用电设备的所述第1特征项目的第2特征信息所表示的第2特征项目相同的特征项目的第2相同特征用电设备的工作状态有关；以及
显示部，其基于所述统计信息确定信息来决定所述诊断的精度，根据所决定的所述诊断的精度，决定用于通知所述诊断结果信息的显示内容，显示表示所决定的显示内容的通知画面。
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