CN110428262A - 检测异常状态的装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明是涉及检测异常状态的装置及方法的技术，本发明一实施例的检测异常状态的冰箱包括：多个传感器；通信部，将这些传感器感测的感测信息发送给云服务器；以及控制部，执行控制以将通过云服务器或监控服务器提供的异常状态信息输出到显示器。

Description

检测异常状态的装置及方法

技术领域

本发明是涉及检测异常状态的装置及方法的技术。

背景技术

电子产品在各种环境中工作。因此，以产品出厂的时刻为基准，在用户使用产品的过程中可能会发生产品的结构或构成要素的改变。例如，在TV的情况下，当用户频繁开启/关闭TV时，电源连接部可能会发生故障。此外，例如空调，如果空调是通过外部的室外机和机械/化学/物理构成要素来工作，则可能会发生异常状态。

同样地，冰箱是使用频率非常高的装置，因此冰箱可能会被施加机械或电性冲击。其结果，会发生制冷剂的变化或压缩机的变化等各种异常状态。由于这种异常状态难以一定从外部明确掌握其原因，因此用户无法解决冰箱的异常状态，于是需要执行额外的服务人员访问冰箱的安装地点以解该异常状态的流程。

韩国授权专利第10-1215097号中描述了通过移动终端容易地确认冰箱的诊断信息或状态信息，并且可以在冰箱和移动终端之间收发用户信息的冰箱的无线通信装置和无线通信方法。图1是示出前述的文献中描述的冰箱和移动终端之间的信息收发过程的图。

首先，移动终端判断是否从用户接收到信息请求(S1)，由移动终端将信息请求消息发送给冰箱(S2)。冰箱搜索被请求的信息(S3)，并将搜索到的信息再次发送给移动终端(S4)。然后，移动终端显示并存储接收到的信息(S5)。图1的过程可以在用户想要使用移动终端确认冰箱的状态时应用。

然而，如图1所描述的冰箱的状态仅限于确认冰箱的基本信息，在确认冰箱内异常状态的方面存在局限性。冰箱将内部的状态判断为异常或正常的内容在图1中完全没有描述。然而，图1中的重点在于由移动终端执行信息的确认。

因此，图1的技术中没有描述能够时常检查冰箱的异常状态的技术，并且没有描述需要以哪种方式利用接收到的状态信息。因此，没有能够将TV、空调或冰箱等电子产品的异常状态实时地或者按照规定间隔发送给客户的技术。因此，需要使诸如冰箱的电子产品能够确认异常状态并且迅速应对的技术。

发明内容

为了解决上述问题，本说明书中提供一种将家用电器的工作过程中发生的异常状态在发展成故障之前对其进行检测的装置。

本说明书中提供一种将家用电器的状态持续发送给服务器，从而使服务器能够基于接收到的信息来判断异常状态或正常状态的装置。

根据本说明书，即使用户在申请客户服务的过程中无法准确地说明家用电器的状态，服务中心也可以基于累积的感测信息来确认家用电器的状态，从而能够提供适当的客户服务。

本发明的目的不限定于上述提及的目的，没有提及的本发明的其他目的以及优点可通过以下说明理解，且通过本发明的实施例能够更清楚地理解。此外，本发明的目的和优点等，可通过权利要求书中表示的手段及其组合来能够容易地实现。

本发明一实施例的检测异常状态的冰箱包括：多个传感器；通信部，将这些传感器感测的感测信息发送给云服务器；以及控制部，执行控制以将通过云服务器或监控服务器提供的异常状态信息输出到显示器。

本发明另一实施例的检测异常状态的云服务器包括：存储部，存储将从多个冰箱感测的感测信息进行比较来判断异常状态的模式信息；以及控制部，将存储在存储部中的模式信息与第一冰箱在第一时刻和第二时刻感测的感测信息进行比较，以计算异常状态信息。

本发明另一实施例的监控服务器检测异常状态的方法包括：监控服务器的通信部从云服务器接收第一冰箱的异常状态信息和对应于异常状态信息的感测信息的步骤；所述监控服务器的控制部确定要输出通信部接收到的信息的第一冰箱的负责人员的监控显示部，并且向所述监控显示部提供所述通信部接收到的信息和对应于第一冰箱的用户信息的步骤；以及在监控显示部输出所提供的信息之后，通信部或监控显示部将解决异常状态所需的作业信息和异常状态信息发送给第一冰箱的步骤。

当应用本发明时，能够实现将家用电器的工作过程中发生的异常状态在发展成故障之前对其进行检测以解决异常状态的装置。

当应用本发明时，能够将表示家用电器的状态的各种传感器感测的感测信息持续发送给云服务器，从而使云服务器能够利用接收到的信息来判断异常状态或正常状态。

当应用本发明时，即使用户在申请客户服务的过程中无法准确地说明家用电器的状态，服务中心也可以基于累积的感测信息来确认家用电器的状态，从而能够提供适当的客户服务。

本发明的效果并不限于上述效果，本领域技术人员可以从本发明的结构容易地导出本发明的各种效果。

附图说明

图1是示出前述的文献中描述的冰箱和移动终端之间的信息收发过程的图。

图2是示出本发明一实施例的将装置的运行信息发送给服务器的过程的图。

图3是示出本发明一实施例的冰箱的构成的图。

图4是示出本发明一实施例的云服务器的构成的图。

图5是示出本发明一实施例的监控服务器的构成的图。

图6是示出本发明一实施例的云服务器基于温度感测信息来判断异常状态的过程的图。

图7是示出本发明一实施例的基于感测到的温度信息来向用户推荐最佳设置温度的过程的图。

图8是本发明一实施例的根据感测温度和设置温度的变化来改变设置温度的实施例。

图9是示出本发明一实施例的反映外气温度来重置设置温度的过程的图。

图10是本发明一实施例的云服务器基于门打开信息和感测到的温度信息来确认异常状态的图。

图11是示出本发明一实施例的云服务器基于从压缩机中感测到的信息来确认异常状态的过程的图。

图12是示出本发明一实施例的从冰箱接收到的压缩机的信息的图。

图13是用于说明本发明一实施例的各个装置的工作过程的图。

图14是示出本发明一实施例的多个冰箱向云服务器发送感测到的信息的过程的图。

附图标记的说明

100：冰箱

200：云服务器

300：分析服务器

400：监控服务器

具体实施方式

下面，参照附图详细说明本发明的实施例，以使本发明所属技术领域的普通技术人员能够容易实施。本发明能够以多种不同的形态实现，并不限定于在此说明的实施例。

为了准确地说明本发明而省略了与本发明无关的部分，在整个说明书中，对相同或相似的构成要素标注了相同的附图标记。参照示例性的附图详细地说明本发明一些实施例。在对各个附图的构成要素标注附图标记时，对不同的附图中的相同的构成要素尽可能使用相同的附图标记。在说明本发明时，当判断为对有关的公知结构或功能的具体说明会使本发明不清楚时，可省略对其的详细说明。

在说明本发明的构成要素的过程中，可使用第一、第二、A、B、(a)、(b)等术语。上述术语仅为了区别所述构成要素与其它构成要素，不会因上述术语而限定相应构成要素的本质、次序、顺序或个数等。当记载为某一构成要素“连接”、“结合”或“接触”于其他构成要素时，虽然有可能该构成要素直接与其他构成要素连接或接触，但是应当理解为有可能在各个构成要素之间“夹设”其他构成要素或各个构成要素通过其他构成要素来“连接”、“结合”或“接触”。

在实现本发明的过程中，为了便于说明，可以将构成要素细化并进行说明，而这些构成要素可以在一个装置或模块中实现，或者也可以是一个构成要素分布在多个装置或模块中实现。

在本发明中，作为监控设备的异常状态(Abnormal state)的主要实施例，主要描述冰箱。异常状态意味着设备不能正常工作，并不一定表示设备的故障状态。设备发生故障之前的状态也包含在异常状态中，故障状态自然包含在异常状态中。

如上所述，冰箱具有非常复杂的运行状态，这意味着各种异常状态的可能性，因此需要执行比其他家用电器更复杂的异常状态的判断。因此，在发明的实施例中，主要对冰箱进行描述。然而，本发明不限于冰箱，并且可以应用于能够将可通信的电子产品持续工作而生成的关于运行状态的信息发送给云服务器，并且接收关于运行状态的信息的判断结果的所有产品。

在本说明书的实施例中，作为用于冷藏或冷冻储藏物的装置，主要描述冰箱。冰箱包括用于储藏普通食物的冰箱、泡菜冰箱、饮料冰箱、家用冰箱、商用冰箱、以及仅由冷冻箱构成的冷冻装置等以各种冷藏和冷冻功能为主的装置。此外，还应用于诸如化妆品冰箱的用于冷藏非食物类储藏物的装置，另外，非固定式的移动式冷藏装置也包含在本说明书所提及的实施例中，例如，安装于大型冷藏拖车中的冷藏装置。

在本说明书中，冰箱可以基于各种通信协议来收集内部的状态信息，并将收集的信息发送给外部的云服务器。作为一实施例，可以基于WiFi来执行通信，但本发明不限于此。

图2是示出本发明一实施例的将装置的运行信息发送给服务器的过程的图。作为装置的一实施例示出了冰箱。冰箱100将在规定时间间隔(例如，以秒为单位或者以分钟为单位等)期间对构成要素执行监控的过程中生成的运行信息发送给云服务器200(S11)。

对构成要素的监控可以通过各种方式来执行，例如，检测门的打开和关闭、温度或湿度的变化、制冷剂的循环、压缩机的工作等。在除了冰箱以外的其他装置的情况下，在相应装置中可能计算出的各种运行信息可以被发送给云服务器200。可以通过Wi-Fi来执行S11的发送。

另一方面，云服务器200将接收到的运行信息与相应产品的先前运行信息一起进行比较和分析，并将编码数据发送给呼叫中心的监控服务器400(S12)。云服务器200可以基于与接收到的数据不同的比较数据、或者相应产品的先前数据等来判断和预测产品的异常状态。然后，当发现产品的异常时，将产品的信息和关于异常状态的内容发送给呼叫中心的监控服务器400。

在该过程中，云服务器200将接收到的运行信息的编码数据发送给单独的分析服务器300(S13)。分析服务器300可以分析编码数据。云服务器200可以与分析服务器300配置成一体。或者，云服务器200也可以与分析服务器300分开配置。分析服务器300基于接收到的编码数据生成对冰箱的工作的诊断结果，并将其发送给呼叫中心的监控服务器(S14)。

呼叫中心的监控服务器400可以基于由云服务器200或分析服务器300提供的信息来确认设备工作的异常状态是否发生。或者，呼叫中心的监控服务器400可以基于由云服务器200或分析服务器300提供的信息来确认设备是否处于可能发生问题的状态之前的状态，从而确认异常状态是否发生。然后，当异常状态发生时，监控服务器400执行控制以向监控人员发送通知消息(S15)。

监控人员向相应装置的所有者的联系方式拨打电话或者发送短信，以将解决异常状态的方案传达给所有者(S16)。或者，监控人员可以将信息传达给客户服务(售后服务)人员，以便维修装置(S17)。可以顺序或同时地执行S16和S17，以调整装置所有者和客户服务人员的访问日程。

图2的过程总结如下。当安装在房屋内的家用电器通过诸如Wi-Fi的通信方式将产品运行信息发送给云服务器200时(S11)，云服务器200基于接收到的数据来判断产品的异常状态或发生预测异常状态的可能性。然后，当云服务器200判断产品异常状态时，将产品信息和异常内容发送给呼叫中心的监控服务器400(S12)。

在该过程中，由配置在云服务器200内或者与云服务器200分开配置的分析服务器300分析的异常状态的分析信息也可以被发送给监控服务器400(S14)。之后，呼叫中心的监控人员可以联系客户和维修人员以设用于置解决异常状态的访问维修日程。

作为一实施例，后述的异常状态信息是云服务器200基于配置在冰箱100内的各种传感器感测的感测信息中具有关联关系的第一感测信息和第二感测信息来计算的。在第二感测信息与存储在云服务器200中的模式信息不匹配的情况下，云服务器200可以基于第一感测信息将与模式信息不匹配的第二感测信息的状态判断为异常状态，从而生成异常状态信息。关联关系指示计算感测信息的传感器或这些传感器所计算的感测关系。

例如，假设由第二传感器感测的第二感测信息具有与特定模式信息不一致的值(例如，第二感测信息对应于温度传感器中的温度值的异常变化、压缩机传感器中的压缩机工作的异常状态等)。模式信息是在冰箱的工作过程中累积成大数据并经过验证后计算出的，可以将每个冰箱的感测值的组合与模式信息进行比较。另外，可以将模式信息与每个冰箱的感测值的变化进行比较。在这种情况下，云服务器200可以基于由区别于第二传感器并且与所述第二传感器具有关联关系的其他传感器计算的第一感测信息，即使第二感测信息与模式信息不匹配，也能够精准地判断相应冰箱是否处于异常状态。

即，即使在判断为通过特定传感器感测到的信息不包含在正常模式的范围内或者符合异常模式时，也不直接将其规定为异常状态，而是基于其他传感器生成的信息来提高判断异常状态的准确度。

在该过程中，异常状态可以包括计算第一感测信息的第一传感器的误动作状态、或者计算第二感测信息的第二传感器的误动作状态。

另外，用于计算与正常模式或异常模式进行比较的第二感测信息的传感器包括持续处于变化状态的传感器，例如，温度传感器或压缩机传感器。此外，第二感测信息还可以由用于确认冰的状态、测量水量和水压、或者感测除霜周期或除霜状态的传感器生成。

或者，计算第二感测信息的传感器中的部分传感器可以包含在计算第一感测信息的传感器中。即，云服务器200可以基于两个以上的传感器的感测信息的关联关系来判断异常状态。下面将进一步详细地描述。

图3是示出本发明一实施例的冰箱的构成的图。图中未示出冰箱工作所需的门、压缩机或马达等，仅示出了构成本发明的必需要素。因此，除了图3的构成要素以外，为了提供冰箱的实际功能所需的各种构成要素也同样包含在本发明所描述的冰箱中。

冰箱100可以包括各种传感器。作为传感器的示例性构成，包括：温度传感器101，感测冷藏室和冷冻室的温度；门传感器102，感测门的开闭；压缩机传感器110，感测压缩机的运行模式；冰传感器121，感测冰的使用量和冰的状态；水量水压传感器122，感测水的使用量和水压；以及除霜传感器130，用于监控除霜周期、感测霜、或者感测生成霜的状态或除霜的状态。流量传感器可以构成水量水压传感器122。压缩机的运行模式包括关于压缩机运行的模式化的信息，例如，包括压缩的模式(mode of compressing)、吐出的模式(mode ofdischarging)、蒸发的模式(mode of evaporating)或冷凝的模式(mode of condensing)等关于压缩机运行的信息。

存储部170将传感器感测的感测信息与时间信息结合并存储。存储在存储部170中的感测信息在规定时间之后被擦除，但是当确认为异常状态时，可以执行控制以累积并存储与异常状态相关的感测信息，使其不被擦除。

通信部180将存储的信息(感测信息和时间信息)以及对冷藏室和冷冻室设置的设置信息发送给云服务器200。

显示部160输出各种信息。可以输出诸如声音的声音数据、诸如文字或图片的图像数据。

控制部150控制传感器、存储部170、通信部180、显示部160，并调节将感测信息发送给服务器的间隔或传感器的感测间隔。当通信部180接收到云服务器200或监控服务器400基于传感器感测的感测信息来计算出的异常状态信息时，控制部150执行控制以将接收到的异常状态信息输出到显示部160。

这里，控制部150可以调节发送感测信息的间隔或传感器感测的间隔，但在正常情况下可以以预定间隔执行发送，之后当确认到异常状态时，可以将感测信息的发送间隔减小或增大。

例如，控制部150可以在接收到异常状态信息之后调节感测周期。控制部150根据不同传感器以不同的方式管理感测信息的发送周期。另外，在通信部180接收到异常状态信息之后，控制部150可以将异常状态信息所对应的传感器感测的感测信息的发送周期或感测周期设置为小于接收异常状态信息之前的发送周期或感测周期。

这是为了在发生了异常状态时，使与此相关的传感器更频繁地生成感测信息，从而更精准地执行监控。例如，在感测温度变化的温度传感器执行感测的时间间隔为1分钟的状态下，当冰箱100接收到温度发生异常变化的异常状态信息时，控制部150可以将温度感测间隔设为30秒并将所述异常状态信息发送给服务器，或者可以将温度感测信息的发送间隔设为30秒的间隔。

另外，通信部180可以从监控服务器400接收解决异常状态所需的作业信息。作为一实施例，异常状态信息是描述异常状态的信息。另外，作为一实施例，作业信息是消除异常状态所需的客户服务日程信息或最佳设置信息。客户服务日程包括人员访问安装地点以解决异常状态的日程。另外，为了远程解决异常状态而约定的日程也属于客户服务日程。

最佳设置信息是指为了解决装置的异常状态，冰箱100的用户需要设置的信息。例如，当冰箱的温度设置不当时(设置得过低或过高)，通知调节温度的引导消息或者激活最佳设置的信息等属于最佳设置信息。

图3的构成解决了用户在诸如冰箱100的家用电器发生故障之后才发现产品中发生异常状态的问题，并且能够在发展成故障之前解决问题。为此，冰箱100内计算出的各种信息由通信部180发送给云服务器200。然后，由云服务器200或与云服务器200相互工作的分析服务器300对接收到的信息和模式信息进行比较，从而确认冰箱100处于异常状态，并对应于此向监控服务器400提供异常状态信息。

或者，云服务器200可以直接向冰箱100提供异常状态信息。其结果，识别出冰箱100的异常状态的冰箱100的用户或者相应冰箱100的客户服务负责人员可以确认当前冰箱处于异常状态，并且可以采取用于解决上述异常状态的措施。

其结果，控制部150可以将客户服务日程信息显示在显示部160。与此同时，为了累积并存储客户服务过程所需的信息，控制部150可以累积异常状态信息所对应的传感器感测的感测信息，并将其存储到储部170。

例如，当根据温度感测结果确认到冰箱内温度变化属于异常状态时，控制部150可以将温度感测信息累积并存储在存储部170中，以能够准确地确认温度变化。该信息用作之后的客户服务过程中人员能够准确地确认感测到的信息并掌握冰箱100的问题的依据。

图4是示出本发明一实施例的云服务器的构成的图。如图2中所描述，云服务器200从诸如冰箱的设备持续接收感测信息，并基于累积的信息来判断异常状态。为了便于说明，主要描述一个冰箱和云服务器之间的关系。

通信部280从多个冰箱接收感测信息。通信部280从第一冰箱接收在第一时刻感测的感测信息。然后，存储部270存储通信部280接收到的感测信息。此外，存储部270还存储模式信息。模式信息是用作通过与多个感测信息进行比较来判断异常状态的标准的信息。

控制部250将存储在存储部270中的模式信息和不同时刻的第一冰箱的感测信息(例如，第一冰箱在第一时刻和第二时刻感测的感测信息)进行比较，从而计算异常状态信息，以确认通信部280接收到的感测信息的异常状态。

然后，当由控制部250计算出异常状态信息时，通信部280可以将异常状态信息发送给第一冰箱或监控服务器400。

在该过程中，模式信息可以在以规定间隔存储于存储部270之后，被更新或替换。例如，当分析部300a包含在云服务器200中时，分析部300a可以累积并存储基于第一冰箱和多个第二冰箱的感测信息来生成的正常模式信息和异常模式信息。然后，云服务器200可以将这些模式信息提供给存储部270。如果分析服务器300被配置成单独的外部装置，则分析服务器300可以基于通信协议，将累积的正常模式信息和异常模式信息提供给云服务器200。

正常模式信息包括冰箱正常工作的过程中累积的感测信息。异常模式信息包括冰箱异常工作的过程中累积的感测信息。

或者，分析服务器300可以将云服务器200提供的感测信息与正常模式信息和异常模式信息进行比较，从而直接向监控服务器400通知异常状态。

图5是示出本发明一实施例的监控服务器的构成的图。监控服务器400从云服务器200或分析服务器300接收特定设备的异常状态信息，并执行解决相应设备的异常状态的流程。

通信部480从云服务器200接收第一冰箱的异常状态信息、对应于异常状态信息的感测信息、以及对应于第一冰箱的通知消息接收者信息。另外，通信部480将前述的异常状态信息或解决异常状态所需的作业信息发送给第一冰箱。作业信息是基于云服务器200提供的异常状态信息的信息，作为一实施例，可以是用于解决异常状态的客户服务日程信息、最佳设置信息等后续措施所需的信息。

然后，控制部450确定要输出通信部480接收到的信息的第一冰箱的负责人员的监控显示部。监控服务器400可以生成将发送给多个监控人员的计算机画面的信息，并将信息输出到相应画面。在确定的监控显示部460a～460n输出信息。

当基于输出的信息在监控人员和冰箱的用户之间生成预定作业信息(例如，配置成包括客户服务日程信息或最佳设置信息)时，监控服务器400通过通信部480发送作业信息。然后，将这种作业信息存储在存储部470中，从而能够确认后续步骤的处理状态。基于前述的各个构成要素详细描述实施例。

图6是示出本发明一实施例的云服务器基于温度感测信息来判断异常状态的过程的图。对冷藏室或冷冻室设置的温度(设置温度或切口温度)可以是恒定的，或者设置温度可以通过人工智能缓慢地增减。相反，在冷藏室和冷冻室中感测的温度由于冰箱内物品的放入和取出、门的打开、以及压缩机的工作等而连续地变化。因此，云服务器200可以基于在冰箱内感测的温度的变化以及变化的温度是否收敛到设置温度来确认异常状态。

云服务器200接收第一冰箱的冷藏室或冷冻室的设置温度(S21)。设置温度不会频繁变化，因此可以仅在设置温度发生变化时才执行发送。然后，云服务器200持续接收冷藏室或冷冻室的感测温度(S22)。

如果接收到的感测温度与设置温度之差小于预定大小K(S23)，则云服务器200将冰箱的设置温度和感测温度存储为正常模式信息(S24)。当然，也可以是分析部300a或分析服务器将冰箱的设置温度和感测温度存储为正常模式信息。关于温度的各种信息可以存储为正常模式信息。

另一方面，云服务器200确认接收到的感测信息与设置信息之差为预定大小以上的情况(S23)。此时，云服务器200基于其他感测信息(门感测信息、在压缩机的工作过程中感测到的感测信息等)来确认引起温度变化的情况是否发生(S25)。

如果确认结果表示存在引起温度变化的感测信息(S26)，例如，门打开或者压缩机执行额外的运行，则云服务器200在稳定状态确认时间间隔期间持续从冰箱接收温度感测信息(S27)。作为一实施例，稳定状态确认时间间隔可以是门打开之后温度达到稳定状态(Stable state)所需的时间、或者对应于压缩机的工作而温度达到稳定状态所需的时间等。

稳定状态确认时间可以是预定的，或者也可以根据温度变化大小而改变。如果在稳定状态确认时间期间感测的温度与设置温度之差在预定大小以内(S28)，则云服务器200可以判断为达到稳定状态。

相反，如果在经过稳定状态确认时间之后温度仍没有达到稳定状态，并且感测温度与设置温度之差为K以上，例如，温度持续降低或升高、或者连续保持温度超出感测温度与设置温度之间的间隙K的状态，则云服务器200可以将该状态确认为异常状态(S29)。如果确认到异常状态，则将指示异常状态的信息(异常状态信息)发送给冰箱100或监控服务器400(S30)，使得冰箱100或监控服务器400执行应对异常状态的措施。

另一方面，当S26中不存在可能引起温度变化的其他感测信息时，云服务器200判断其他感测信息发生错误的可能性。例如，确认为发生了无法检测门打开的异常状态、或者发生了不能感测压缩机的工作的异常状态。

为此，云服务器200基于先前的门感测信息或压缩机感测信息(存储在存储部中的历史记录)来判断异常状态(S32)。然后，如果之前也没有正常接收或感测到门感测信息或压缩机感测信息，则云服务器200判断发生了异常状态(S33)，并将异常状态信息发送给冰箱100或监控服务器400(S34)，使得冰箱100或监控服务器400执行应对异常状态的措施。

另一方面，如果在利用先前历史记录的状态下门感测信息或压缩机感测信息中也没有问题，则云服务器200判断为没有发生异常状态，如果在稳定状态确认时间间隔期间接收温度感测信息，温度差连续地保持或增加，从而确认为异常状态，则向冰箱100或监控服务器400执行发送(S35)，使得冰箱100或监控服务器400执行应对此的措施。

如图6所示，在连接到网络的家用电器例如冰箱的情况下，可以事先检测产品的故障状态并向客户进行通知。尤其，家用电器可以感测关于运行状态的信息并将其发送给云服务器，云服务器或分析服务器可以基于接收到的信息提前预测产品的故障，并进行维修和客户服务。

过去，只有在产品发生故障时，用户才会确认产品的故障并咨询客户中心进行维修。因此，在产品已经发生故障之后才咨询维修的时间和装置方面存在局限性。另外，用户需要等待较长时间等待产品的维修。

此外，当产品发生异常时，用户直接拨打电话申请服务，以解决相应问题，但是用户可能无法准确地说明问题。因此，当用户将产品的缺陷情况错误地传达给服务中心时，可能需要进行两次以上的维修过程。

当应用本发明的实施例时，诸如冰箱的家用电器可以将运行过程中计算出的感测信息持续发送给云服务器，并且基于收集的信息来判断或提前预测故障，并向用户进行通知。另外，由于可以在异常状态下抢先执行维修，因此能够防止产品在异常状态下发展成故障状态，从而能够实现迅速且高效的产品管理，并且能够延长产品寿命。

根据本说明书的一实施例，在冰箱的运行过程中计算出的感测信息的种类列出如下。这些信息可以由前述的图3中描述的各种传感器计算。当然，也可以使用除了图3的传感器以外的其他种类的传感器计算。

冰箱通过网络在线发送的感测信息的种类描述如下。

作为一实施例，判断冰箱处于异常状态还是正常状态的标准可以是冷藏室设置温度和感测温度、冷冻室的设置温度和感测温度、以及门打开(DoorOpen)信息。冰箱或云服务器可以确认前述的温度的变化，并且判断经历温度变化的冰箱处于异常状态还是正常状态。

作为关于安装冰箱的信息的一实施例，感测信息可以是关于安装冰箱之后经过的时间的信息、以及关于安装冰箱的外部环境的安装信息。这些信息包括安装冰箱之后周围墙壁和冰箱之间的距离、以及对经过时间的计时等。在安装冰箱之后，云服务器200可以通过对应于经过时间对冰箱内部温度进行测量来判断冰箱的异常状态。

在该情况下，云服务器200和冰箱100之间可以以初始安装的时刻为基准，在规定时间期间以较短的数据发送周期收发冰箱内感测到的温度信息，从而能够精准地判断冰箱的状态处于初始安装时发生的临时低冷却状态还是异常状态。

另外，当冰箱支持特殊模式时，特殊模式设置信息也包含在感测信息中。例如，即使在云服务器分析了特殊模式设置信息并且临时发生了异常状态的情况下，也可以基于持续接收到的感测信息来判断冰箱的状态是异常状态还是正常状态。

云服务器200对于临时噪音、低冷却、过度冷却、霜的产生等也可以区分为特殊模式和一般模式(除了特殊模式以外的模式)，从而云服务器200可以根据各个模式以不同的方式判断异常状态。因此，云服务器200可以对应于冰箱的特殊模式来掌握异常状态。可以仅在新设置或改变设置信息时发送发送周期。或者，可以与其他感测信息一起被批量发送。

此外，压缩机(Comp)运行信息、马达的工作状态信息、以及压缩机的运行模式信息也包含在感测信息中。当温度以异常状态变化时，压缩机运行信息和马达的工作状态信息是掌握其原因所必需的信息。

当压缩机的运行发生问题或者马达未正常工作时，温度可以持续升高或降低，云服务器或分析服务器可以对应于温度变化的时刻来确认压缩机和马达的异常状态，以便最终计算异常状态信息。

传感器是否存在异常和传感器的工作模式也可以作为传感器的元信息来构成感测信息。然后，除霜周期、冰的使用量、水使用量、供应到冰箱的水的水压、滤芯使用量等信息也被感测并持续发送给服务器。其结果，当确认到发生了水压问题或者需要更换滤芯(净水滤芯、空气净化滤芯等)时，云服务器200可以将更换周期作为异常状态信息或作业信息发送给冰箱。

在冰的使用量的情况下，关于用户使用的冰的使用量的信息被发送给云服务器200，并且当用户使用比预测或者准备的冰的使用量更多的冰时，云服务器200可以将作业信息发送给冰箱，以将正确的使用方法(每小时可以使用的冰的量或者生成冰所需的时间)输出到显示部160。

在水压的情况下，通过测量供应到冰箱的水的水压，可以在过水压或低水压的状态下将其通知给用户，并向用户推荐最佳使用方法。

或者，云服务器200可以在感测水压的过程中确认到用户过多使用水的信息。因此，云服务器200可以与前述的信息结合将作业信息发送给冰箱，以面向用户将不引起低水压/过水压的水的使用方法输出到显示部160。在该过程中，可以将水再次达到适当温度所需的时间输出到显示部160，从而引导用户在相应时间之前不再使用水。

另外，用户设置的功能设置信息也可以周期性地或者在改变的时刻被发送给云服务器200。另外，云服务器200可以基于用户设置的功能设置信息并且利用在冰箱工作的过程中计算出的感测信息来推荐最佳设置信息。图8中将对此描述。

尤其，感测信息(数据)的发送周期也可以被调节，其中，所有感测信息可以以相同的周期一次性地被发送，但是当发生异常状态时，部分感测信息可以以更短的周期被发送。这是为了当发生异常状态时能够更主动地应对故障。

图7是示出本发明一实施例的基于感测到的温度信息来向用户推荐最佳设置温度的过程的图。

云服务器200从冰箱接收对冷藏室和冷冻室设置的温度信息和温度感测信息(S41)。另外，云服务器200接收门感测信息(S42)，即，关于门打开和关闭的时刻的信息。之后，云服务器200基于接收到的信息来计算适合于冰箱的最佳设置温度(S43)。这一步骤可以进一步细化，云服务器200或分析服务器300主要根据当前门的开闭情况、设置温度、以及温度感测信息来判断冰箱的工作是否处于异常状态。

当判断结果表示当前设置的温度存在异常时，例如，当用户的使用模式(门开闭)中频繁发生开闭但是设置温度过低时，可能会发生过载。另外，在该过程中，云服务器200或分析服务器300可以判断温度感测信息在门打开之后进入稳定的状态需要较长的时间。

即，当用户设置的温度和使用模式的组合属于异常状态时，云服务器200将关于最佳设置温度的信息发送给冰箱(S44)，以便调整设置温度。关于最佳设置温度的信息是作业信息的一实施例。另外，在发送关于最佳设置温度的信息的过程中，关于异常状态的信息也可以一起被发送。

其结果，冰箱100的显示部160输出接收到的异常状态信息(通知温度设置不合适的消息)和作业信息(建议最佳设置温度的消息)，当用户确认到上述信息时，重置冷藏室或冷冻室的最佳温度(S45)。在该过程中，重置的设置温度信息再次被发送给云服务器200，可以用作后续判断冰箱的运行状态的依据。

云服务器200可以通过分析用户设置的设置温度和冰箱内温度传感器的变化模式来实现判断最佳设置温度。另外，云服务器200可以通过分析设置温度和安装环境(外部温度和外部湿度值)来推荐最佳温度设置。

图8是本发明一实施例的根据感测温度和设置温度的变化来改变设置温度的实施例。

在图8中，可以确认到设置温度设置为T1的状态下感测温度在第一区间期间重复上升和下降。这里，当云服务器200判断为感测温度上升和下降的幅度超过规定水平时，可以确认为这种温度设置导致冰箱执行不稳定工作的异常状态。

然后，云服务器200发送将设置温度重置为T2的消息，以便用户直接或自动将设置温度重置为T2。其结果，在第二区间中，由冰箱感测的温度上升和下降的幅度减小，可以保持稳定的工作状态。

图8示出了当冰箱内温度传感器感测的温度的变化模式中的最大值和最小值之间的间隙大时提高设置温度。此外，可以通过将外部温度和外部湿度进行比较来改变设置温度。即，可以基于冰箱外部的安装信息来比较冰箱内温度，从而提高判断异常状态的准确度。

云服务器200可以通过分析配置在外部的温度和湿度传感器感测的冰箱外部的温度和湿度的变化模式来分析出对冰箱的工作产生不良影响的缺陷发生环境，从而推荐正确的安装环境和使用方法。另外，云服务器200可以基于安装过程中冰箱倾斜、以及由于这种倾斜而发生的温度、湿度或压缩机的变化等感测到的信息来判断冰箱处于异常状态。

图9是示出本发明一实施例的反映外气温度来重置设置温度的过程的图。在第一区间中，外气温度处于相对稳定的状态，并且在冰箱内感测的温度也较稳定。随着进入第二区间，如箭头47所示，在冰箱内感测的温度持续上升，并且外气温度和在冰箱内感测的温度持续被发送给云服务器200。

云服务器200基于接收到的关于外气温度的信息和关于在冰箱内感测的温度的信息，判断为由于外部温度上升导致发生了不能保持冰箱内新鲜度的异常状态，将最佳重置温度信息发送给冰箱，以便将设置温度降低到T3。发送的温度信息是作业信息的一实施例。

当冰箱100将设置温度调整到T3时，如箭头46指示，可以确认到冰箱内温度在第三区间中逐渐降低。

图8和图9的温度变化图表可以被提供到监控服务器400。其结果，当用户向客户中心询问冰箱的异常工作时，监控服务器400可以基于监控先前的变化过程的信息来确认异常状态，或者将修改异常状态的作业信息发送给冰箱100。

此外，可以基于门的开闭信息向用户推荐正确的使用方法。门开闭时间信息由门传感器感测并发送给云服务器200。若门长时间处于打开状态，则云服务器200将异常状态信息发送给冰箱100，从而向用户警告门被打开。例如，可以通过配置在冰箱中的扬声器来输出声音、或者显示部160的画面闪烁、或者向用户注册的智能手机发送通知消息。

此外，当基于门传感器检测的门开闭时间信息确认到门频繁开闭时，可以将有效的使用方法通过消息输出到显示部160。

另外，云服务器200可以与温度传感器一起警告基于门的打开状态和冰箱内温度变化模式的低冷却/过度冷却，并将应对此的方案推荐给用户。例如，云服务器200可以将如图8和图9所示感测的温度的变化和门开闭时刻进行比较。另外，当门没有频繁打开时，可以提示冰箱节能方法。

例如，在图9中，当在第一区间的结束点冰箱门打开和关闭之后如第二区间所示温度上升时，云服务器200可以判断门没有正常关闭的异常状态。

即，当温度感测信息在规定时间范围期间持续增加或减少时，云服务器200的控制部250可以基于门感测信息来计算关于门打开的异常状态信息，并将异常状态信息发送给冰箱。

图10是本发明一实施例的云服务器200基于门打开信息和感测到的温度信息来确认异常状态的图。

通信部接收感测冷藏室或冷冻室的温度的温度感测信息和感测门的开闭的门感测信息，其中，感测到门在第一区间的结束点打开后关闭。然而，云服务器200确认到在门关闭之后(第二区间)，冰箱内温度如50所示仍与第一区间的状态一样处于不降低的状态。

这种情况可能是由于轻微打开导致门传感器没有检测到的打开状态。当第二区间持续规定期间以上时，云服务器200可以判断为发生了异常状态。因此，控制部150可以将温度感测信息的变化幅度、减小变化幅度所需的时间信息、以及门感测信息进行比较以计算异常状态信息，并通过冰箱100的显示部160或额外的扬声器等来通知异常状态信息。

图11是示出本发明一实施例的云服务器200基于在压缩机的工作过程中感测到的信息来确认异常状态的过程的图。

云服务器200接收安装在压缩机中的传感器(压缩机传感器)感测的压缩机的运行时间、运行模式等信息(S51)。另外，云服务器200还按照发送周期接收冰箱内温度感测信息和门感测信息(S52)。

云服务器200基于压缩机的运行时间(接通和断开的时间、间隔和次数等)和运行模式来判断是由于过度使用引起的临时低冷却/过度冷却，还是发生缺陷(S53)。例如，与之前不同，当门开闭的次数或门打开的时间长时，可以被视为是过度使用。

另外，当门打开之后温度高的物品被放入冰箱内导致冰箱内温度迅速上升时，压缩机可以临时执行低冷却/过度冷却，以降低冰箱内温度。因此，云服务器200基于关于门开闭的信息和温度的上升和下降速度等来分析运行模式，判断是误用(过多使用)还是缺陷的异常状态，当判断为压缩机缺陷的异常状态时，向监控服务器发送维修通知消息(S54)。

监控服务器400以维修通知消息的形式从云服务器200接收压缩机的运行信息、运行模式信息、门开闭信息、温度信息等，并将接收到的消息输出到特定监控显示部460a。相应显示部460a的人员与相应冰箱的用户取得联系，从而生成用于维修的客户服务日程或用户可以执行的最佳设置信息等作业信息。然后，生成的作业信息被发送给冰箱100。

图11总结如下，为了确认压缩机的误动作或缺陷，云服务器200可以将从冰箱接收到的冰箱的温度感测信息、模式信息(正常状态或异常状态的模式)、或者额外的门感测信息等进行比较，以计算压缩机异常状态信息。

在该情况下，作为一实施例，模式信息对应于温度的变化在压缩机的工作时刻(压缩机接通或断开的时刻)规定温度的变化范围。模式信息定义正常状态的温度变化范围。另外，模式信息定义异常状态的温度变化范围。

云服务器200可以基于感测压缩机的工作的压缩机感测信息和由温度传感器感测的温度感测信息来确认压缩机的运行模式是被误用还是缺陷。云服务器200可以分析关于冰箱内温度传感器感测的温度的增减的模式，以确认异常状态。

当然，云服务器200可以省略步骤S52，仅基于压缩机的感测信息来确认压缩机的异常状态。

例如，云服务器200的控制部250可以基于从冰箱感测压缩机的运行模式的压缩机感测信息、冰箱的压缩机的连续运行时间、或者压缩机的运行周期来计算第一冰箱的压缩机异常状态信息。

云服务器200可以基于压缩机感测信息来确认压缩机的运行模式，在该过程中，云服务器200可以计算压缩机的连续运行时间或者压缩机的运行周期(cycle)。然后，将由温度传感器感测的温度感测信息和压缩机感测信息的运行模式信息进行比较，在温度的变化发生异常或者温度没有随着压缩机的工作而适当变化等的情况下，云服务器200可以在确认异常状态时基于其他传感器的感测值来提高准确度。

图12是示出本发明一实施例的冰箱发送的压缩机的信息的图。56表示压缩机接通和断开的时刻。57表示压缩机的功率。云服务器200可以从冰箱接收关于压缩机接通和断开的时间的信息以及压缩机在每个时刻的功率信息，并且基于接通和断开的周期或压缩机的功率的大小来确认异常状态。例如，当压缩机接通的状态保持预定时间(例如，30分钟)以上时，云服务器200可以判断为这是压缩机发生了异常。

此外，即使压缩机以断开状态保持预定时间(例如，30分钟)以上时，云服务器200也可以判断为压缩机处于异常状态。

此外，可以基于压缩机的接通和断开时刻以及压缩机功率的大小来判断压缩机的状态。然后，如果基于这些压缩机的状态来判断为异常状态，则云服务器200可以向监控服务器400发送异常状态信息以通知异常状态，并且后续可以由监控服务器生成客户服务日程信息或作业信息。

云服务器200可以通过确认门的开闭情况或冰箱内温度的情况来提高判断异常状态的准确度。

云服务器200可以累积并存储正常模式信息和异常模式信息，所述正常模式信息是在冰箱正常工作时感测到的信息的组合，所述异常模式信息是在发生了冰箱的缺陷或故障时或就在发生冰箱的缺陷或故障之前确认的感测信息的组合。或者，这种信息可以存储在分析服务器300中，通过分析服务器300或者通过云服务器200的分析部300a基于感测到的信息来判断压缩机是否处于异常状态。

此外，当判断为产品处于异常状态并且服务人员为了产品的维修而访问时，发现产品不处于异常状态而是处于应当包含在正常状态中的例外模式时，该模式也可以存储为正常模式信息。此时，例外模式可以应用于整个相应产品组，或者也可以仅应用于已经判断为相应异常状态的相应产品。

作为一实施例，云服务器200或分析服务器300可以存储温度感测信息、门感测信息、和对应于这两个感测信息而存储正常模式信息和非正常模式信息。门开闭之后在正常状态下的温度变化范围、或者达到设置温度的时间等可以被存储为模式。

然后，云服务器200或分析服务器300比较模式信息，当超出模式信息中定义的变化范围而导致温度感测信息发生时间上的变化或温度上的变化时，云服务器200的控制部250可以产生异常状态信息。

此外，云服务器200基于以各种方式计算出的感测信息来判断冰箱的异常状态。基于感测冰箱马达的工作状态或转速的信息，当马达没有工作、或者过多地工作、或者转速超过正常模式信息中规定的速度范围时，云服务器200的控制部250可以产生异常状态信息。

另外，云服务器200基于感测到的信息还可以确认传感器是否存在异常。温度传感器、压缩机传感器、门传感器等产生在规定时间之后改变的值，当该值在规定时间期间完全没有变化或者感测的值的模式超出正常模式范围时，云服务器200可以判断为传感器发生异常。由于传感器的异常会导致不能控制冰箱的工作的问题，因此云服务器200可以分析感测值之差，以确认异常状态。

尤其，温度传感器精准地判断冰箱的整个工作过程，从而提高云服务器200确认异常状态的准确度。例如，云服务器200通过分析冰箱内部的温度变化模式来判断低冷却或过度冷却状态，并且当该状态持续规定时间以上时，判断为异常状态。

另外，云服务器200可以通过分析冰箱内部的温度和冷却器(EVA)的温度模式来预测产生霜的程度，例如，霜的过度结霜状态等。另外，如果温度的变化不规则或者超出正常模式范围，则还可以判断风扇马达的缺陷。

另外，除霜周期和时间信息也持续被发送给云服务器200。云服务器200通过分析冰箱除霜周期和时间来分析用户的误用形态，从而云服务器200或监控服务器400可以将包含正确的使用方法的作业信息发送给冰箱，以引导用户能够高效使用冰箱。

在分析冰箱除霜周期和时间的过程中还分析霜的过度结霜状态，当确认到过度结霜时，云服务器200或监控服务器400可以将包含除霜功能选择方法的作业信息发送给冰箱。

另一方面，云服务器200可以通过分析冰箱发送的数据的发送周期来检测冰箱所处的空间的停电状态，从而将检测到的停电状态通知给用户。

当应用本发明时，无需用户联系服务中心来申请故障维修。会在用户申请维修之前建立服务计划，因此能够实现SVC运营效率化和迅速化。另外，解决了由于用户不能准确地掌握问题情况导致基于不当或不正确的信息拟定不当维修日程的问题，因此，改善了针对相同故障需要反复拟定维修日程的问题。

图13是用于说明本发明一实施例的各个装置的工作过程的图。图中示出了下述一系列的过程，为了判断异常状态，冰箱将运行信息(感测信息)发送给云服务器200，并且云服务器200判断产品的故障，从而向用户通知包含故障情况的异常状态信息。然后，云服务器或监控服务器将用户需要执行的作业信息发送给冰箱，以解决误用或故障。

冰箱100将工作过程中每个传感器计算出的感测信息发送给云服务器200(S61)。如前述的各种实施例中所描述，云服务器200基于感测信息来判断异常状态并生成异常状态信息(S62)。

作为一实施例，异常状态信息包括感测到的信息中属于异常模式的感测信息的组合。异常状态信息可以是相应时刻和相应时刻前后的感测信息，以便在根据温度传感器和门传感器感测到的信息确认到发生了异常时对其进行表示。

或者，作为另一实施例，异常状态信息是指示相应异常状态的消息和感测信息的组合，例如，“TEMP_ERROR”、“DOOR_ERROR”、“COMP_ERROR”。

云服务器200将异常状态信息发送给监控服务器400(S63)。然后，监控服务器400将异常状态输出到负责发生异常状态的冰箱的监控人员所管理或使用的监控显示部460a～460n(S66)。此时，监控服务器400可以将包含在异常状态信息中的感测信息输出到监控显示部460a～460n，并且将可以与感测信息进行比较的正常模式信息也一起输出。

之后，人员可以确认异常状态信息，并将关于访问维修的信息、以及引导用户直接改变设置的信息中的任意一种以上输入到监控服务器400(S67)，以便之后对历史记录进行管理。然后，当需要访问维修时，人员确认用户和维修人员的日程并将访问维修日程存储到监控服务器400作为包含客户服务日程信息的作业信息(S68)。在该过程中，当解决异常状态的方案为更换消耗品时，可以执行消耗品获取流程，以更换消耗品。

如果问题可以通过用户的操作来解决，则监控人员将用于解决异常状态的最佳设置信息作为作业信息存储到监控服务器400(S69)。

之后，监控服务器400将异常状态信息和作业信息发送给冰箱100(S70)。在执行预定问题解决过程(维修或最佳设置改变)之后，如S61所示，冰箱100发送传感器计算出的感测信息(S71)。在该过程中，对应于异常状态的感测信息的感测周期和发送周期可以比S61的感测周期和发送周期短。即，当发生问题时，即使已经解决了该问题，云服务器200也可以在规定期间(一天或一周)以较短的周期接收感测信息，从而准确地判断异常状态是否完全消除。

在规定时间期间确认感测信息的结果，云服务器200确认到之前的异常状态已经解决(S72)。可选地，云服务器200可以指示冰箱100将数据的感测周期和发送周期改变为原来的周期。

在图13中，云服务器200累积并存储关于安装时刻的信息和关于冰箱的使用状态的信息，因此可以判断冰箱内消耗品的消耗周期。当需要更换消耗品时，监控服务器400可以向用户发送或提前发出通知消息，以便更换消耗品。

尤其，监控服务器400配置在服务中心，在人员直接确认产品的状态之前可能难以掌握产品误动作的原因。云服务器200判断异常状态并将包含感测信息的异常状态信息发送给监控服务器400，从而可以提高服务中心的人员也掌握冰箱的状态的准确度，执行关怀(caring)服务，以此来提高用户便利性。

图13总结如下。监控服务器的通信部480从云服务器接收第一冰箱的异常状态信息和对应于异常状态信息的感测信息(S63)。然后，监控服务器的控制部450确定要输出接收到的信息的监控显示部，即，负责第一冰箱的人员的监控显示部460a～460n。然后，监控服务器的控制部450将通信部480接收到的信息和对应于第一冰箱的用户信息提供给确定的监控显示部(S66)。这里，用户信息包括通知消息接收者信息、机主信息、应用ID、产品信息(序列号、型号名等)中的任意一种以上。

在监控显示部460a～460n将提供的信息输出之后，监控人员根据用户信息中包含的电话号码通过电话或SMS的方式将异常状态传达给用户。另外，在该过程中监控人员和用户之间通过电话或SMS等方式确定为了解决异常状态的客户服务日程的情况下，确定的日程信息存储为作业信息，或者被发送给冰箱100。即，通信部480或监控显示部460a～460n将解决异常状态所需的作业信息(消除异常状态所需的客户服务日程信息或最佳设置信息)和异常状态信息发送给冰箱100(S70)。

尤其，用户和监控人员之间通话的内容或通过SMS等方式传达的内容被存储到存储部470，用作确认监控是否适当执行的依据。即，监控显示部460a～460n可以接收监控人员根据用户信息中包含的电话号码通过电话或SMS的方式提供的异常状态信息或作业信息并存储到存储部470。然后，可以根据需求来检索(retrieve)存储的信息以确认监控情况，或者确认是否提供了客户服务。

图14是示出本发明一实施例的多个冰箱向云服务器发送感测到的信息的过程的图。

多个冰箱100a～100n将图3中描述的各种传感器感测到的信息发送给云服务器200(S81～S82)。云服务器200将接收到的信息与各个冰箱100a～100n的识别信息一起存储，并确认每个冰箱100a～100n中是否发生异常状态。在该过程中，云服务器200可以累积并存储非异常状态的正常状态的感测信息，以存储正常模式。

云服务器200可以按时间顺序累积一个传感器感测的感测信息而生成正常模式。或者，云服务器200可以按时间顺序累积由两个以上的传感器感测到的信息而生成正常模式。在规定时间期间针对每个特定类型或种类的冰箱生成正常模式并存储之后，可以将正常模式与发生异常状态的冰箱的感测信息进行比较。其结果，当任意一个冰箱(例如，100n)中发生异常状态时，云服务器200向监控服务器400通知异常状态的发生(S83)，监控服务器400和冰箱100n或相应冰箱的用户之间可以执行图12中描述的过程的步骤(S67～S70)。

如上所述，云服务器200可以包括分析部300a。或者，单独的分析服务器300可以与云服务器200分开工作。这些云服务器200或分析服务器300可以累积并存储关于正常模式和异常模式的信息，从而掌握特定冰箱是异常状态还是正常状态。

以上描述了构成本发明的实施例的所有构成要素结合在一起或结合来运转，但本发明并不一定限于上述实施例，在本发明的目的范围内，所有构成要素也可以选择性地结合成一个以上来运转。另外，上述所有构成要素可以分别由一个独立的硬件实现，也可以由具有程序模块的计算机程序实现，在该程序模块中，各个构成要素的部分或全部可选地进行组合且在一个或多个硬件中执行组合的部分或全部功能。构成上述计算机程序的代码和代码段可以由本发明领域技术人员容易地推导出。上述计算机程序可以存储在计算机可读取的存储介质(Computer Readable Media)中，并由计算机读取并执行，从而实现本发明的实施例。作为计算机程序的存储介质，包括磁存储介质、光存储介质、半导体存储元件等存储介质。另外，实现本发明的实施例的计算机程序包括通过外部装置实时传输的程序模块。

以上，以本发明的实施例为中心进行了说明，但本领域技术人员可以进行各种变更或变形。因此，应理解，上述变更和变形在不脱离本发明的范围的前提下均应包含在本发明的范围内。

Claims (20)

1.一种检测异常状态的冰箱，其中，包括：

温度传感器，感测冷藏室和冷冻室的温度；

门传感器，感测门的开闭；

压缩机传感器，感测压缩机的运行模式；

冰传感器，感测冰的使用量和冰的状态；

水量水压传感器，感测水的使用量和水压；

除霜传感器，感测霜的状态；

存储部，将一个以上的所述传感器感测的感测信息与时间信息结合而存储；

通信部，将存储的所述信息以及对所述冷藏室和冷冻室设置的设置信息发送给云服务器；

显示部，输出信息；以及

控制部，控制所述传感器、存储部、通信部以及显示部，并且，若所述通信部通过所述云服务器或监控服务器接收到基于所述传感器感测的感测信息来计算出的异常状态信息，则所述控制部执行控制以将接收到的所述异常状态信息输出到所述显示部。

2.根据权利要求1所述的检测异常状态的冰箱，其中，

所述异常状态信息是所述云服务器基于所述传感器感测的感测信息中具有关联关系的第一感测信息和第二感测信息来计算出的异常状态信息，

在所述关联关系中，所述第二感测信息与存储在所述云服务器中的模式信息不匹配的情况下，所述云服务器基于所述第一感测信息将与所述模式信息不匹配的所述第二感测信息的状态判断为异常状态，从而生成所述异常状态信息。

3.根据权利要求2所述的检测异常状态的冰箱，其中，

所述异常状态包括计算所述第一感测信息的第一传感器的误动作状态或者计算所述第二感测信息的第二传感器的误动作状态。

4.根据权利要求2所述的检测异常状态的冰箱，其中，

计算所述第二感测信息的传感器包括所述温度传感器和压缩机传感器中的任意一种。

5.根据权利要求1所述的检测异常状态的冰箱，其中，

所述通信部从所述监控服务器接收解决所述异常状态所需的作业信息，

所述作业信息包括消除所述异常状态所需的客户服务日程信息或最佳设置信息。

6.根据权利要求5所述的检测异常状态的冰箱，其中，

所述控制部将所述客户服务日程信息显示在所述显示部，

所述控制部累积并存储与所述异常状态信息对应的传感器感测的感测信息。

7.根据权利要求1所述的检测异常状态的冰箱，其中，

所述控制部根据所述传感器以不同的方式管理感测信息的发送周期或感测周期，

在接收到所述异常状态信息之后，与所述异常状态信息对应的传感器感测的感测信息的发送周期或感测周期设置为小于接收所述异常状态信息之前的发送周期或感测周期。

8.一种检测异常状态的云服务器，其中，

包括：

通信部，从第一冰箱接收在第一时刻感测的感测信息；

存储部，存储所述感测信息，并存储通过与多个感测信息进行比较来判断异常状态的模式信息；以及

控制部，将存储在所述存储部中的模式信息与第一冰箱在所述第一时刻和第二时刻感测的感测信息进行比较来计算异常状态信息，以确认所述通信部接收到的感测信息的异常状态，

若计算出所述异常状态信息，则所述通信部将所述异常状态信息发送给所述第一冰箱或监控服务器。

9.根据权利要求8所述的检测异常状态的云服务器，其中，

所述异常状态信息是所述控制部基于所述传感器感测的感测信息中具有关联关系的第一感测信息和第二感测信息来计算出的异常状态信息，

在所述关联关系中，所述第二感测信息与所述模式信息不匹配的情况下，所述控制部基于所述第一感测信息将与所述模式信息不匹配的所述第二感测信息的状态判断为异常状态，从而生成所述异常状态信息。

10.根据权利要求9所述的检测异常状态的云服务器，其中，

所述异常状态指示计算所述第一感测信息的第一传感器的误动作或者计算所述第二感测信息的第二传感器的误动作。

11.根据权利要求9所述的检测异常状态的云服务器，其中，

计算所述第二感测信息的传感器包括所述温度传感器和压缩机传感器中的任意一种。

12.根据权利要求8所述的检测异常状态的云服务器，还包括：

分析部，累积并存储基于所述第一冰箱和多个第二冰箱感测的感测信息来生成的正常模式信息和异常模式信息，并将所述模式信息提供给所述存储部。

13.根据权利要求8所述的检测异常状态的云服务器，其中，

所述控制部基于从所述第一冰箱感测压缩机的运行模式的压缩机感测信息、所述第一冰箱的压缩机的连续运行时间以及所述压缩机的运行周期，来计算所述第一冰箱的压缩机异常状态信息。

14.根据权利要求8所述的检测异常状态的云服务器，其中，

将从所述第一冰箱接收到的温度感测信息与基于压缩机感测信息计算出的压缩机的运行模式信息进行比较，从而计算所述压缩机异常状态信息。

15.根据权利要求8所述的检测异常状态的云服务器，其中，

所述通信部接收感测所述冷藏室或冷冻室的温度的温度感测信息和感测所述门的开闭的门感测信息，

所述控制部利用所述温度感测信息的变化幅度、减小所述变化幅度所需的时间信息以及所述门感测信息来计算所述异常状态信息。

16.根据权利要求15所述的检测异常状态的云服务器，其中，

将所述温度感测信息和所述门感测信息与存储的模式信息进行比较，当所述温度感测信息超出所述模式信息的变化范围而发生时间上的变化或温度上的变化时，所述控制部计算出异常状态信息。

17.根据权利要求15所述的检测异常状态的云服务器，其中，

若所述温度感测信息在规定时间范围期间持续增加或减少，则所述控制部基于所述门感测信息来计算关于门打开的异常状态信息，

所述通信部将所述异常状态信息发送给所述第一冰箱。

18.一种监控服务器检测异常状态的方法，其中，包括：

监控服务器的通信部从云服务器接收第一冰箱的异常状态信息和对应于所述异常状态信息的感测信息的步骤；

所述监控服务器的控制部确定要输出接收到的信息的所述第一冰箱的负责人员的监控显示部，并且向所述监控显示部提供所述通信部接收到的信息和对应于所述第一冰箱的用户信息的步骤；以及

在所述监控显示部输出所提供的所述信息之后，所述通信部或所述监控显示部将解决所述异常状态所需的作业信息和所述异常状态信息发送给所述第一冰箱的步骤。

19.根据权利要求18所述的监控服务器检测异常状态的方法，其中，

所述监控显示部接收所述负责人员利用所述用户信息中包含的电话号码通过电话或SMS的方式提供的异常状态信息或所述作业信息，并存储到存储部。

20.根据权利要求18所述的监控服务器检测异常状态的方法，其中，

所述作业信息包括消除所述异常状态所需的客户服务日程信息或最佳设置信息。