JP2004113681A - メンテナンス時期判定方法、故障診断装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】設置環境等に影響されることなく、安価なシステムで、省エネ化の為の適切なメンテナンス時期を自動的に判定できるようにする。
【解決手段】相関関係学習部７３は、所定の学習期間中に、状態データ収集部７１によって収集された、冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データと、消費電力検出部７２により検出された消費電力とに基づいて、各部分の状態と消費電力との相関関係を求める。閾値決定部７４は、この相関関係に基づいて、任意に設定された省エネ目標値に対応する閾値を決定する。メンテナンス時期判定部７５は、閾値を用いて、上記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期となったか否かを判定する。
【選択図】　　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、冷凍／冷蔵ショーケースの管理・監視を行うシステムに係わり、特に冷凍／冷蔵ショーケースの各部の適切なメンテナンス時期を判定するメンテナンス時期判定方法、この方法を実現する故障診断装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、スーパーマーケットやコンビニエンスストア内に設置される各種機器を管理する店舗内管理システムが普及し始めており、冷凍・冷蔵ショーケース等の庫内温度やその冷凍機等の各種状態データの監視を行っている。
【０００３】
このような冷凍・冷蔵ショーケース等を対象とした管理システムに関して、本出願の出願人は、既に、各機器毎の違いや、設置環境の違いがあっても、実際に設置した後に実測したデータに基づいて、各故障（着霜、目詰まり、冷媒漏れ等）毎に適切な閾値を設定できるようにすることで、精度よい故障検出／故障予測を行うことができ、また膨大な量のデータベースを構築する必要なく、処理負荷が小さくて済む管理システム（故障診断装置）を、本出願人により特願２００１−３８００８３号で提案している。
尚、低温ショーケース等の機器の故障判定を行うものとしては、他にも例えば特許文献１等に記載の手法等が提案されている。
【０００４】
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−３３７２４２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記本出願人が提案している装置では、上記の通り、各故障（着霜、目詰まり、冷媒漏れ等）毎に、精度よい故障検出／故障予測を行うことができるが、着霜、目詰まり等は、“故障”と呼んではいるものの、基本的には掃除等のメンテナンスを行うことで対応できるものであり、適切なメンテナンス時期を自動的に判定することができれば、冷凍・冷蔵ショーケースの運用・管理上、役立つことが期待できる。例えば、省エネ化を図る観点から適切なメンテナンス時期を判断することが考えられる。
【０００７】
本発明の課題は、設置環境等に影響されることなく、安価なシステムで、省エネ化の為の適切なメンテナンス時期を自動的に判定できるメンテナンス時期判定方法、該方法を実行する故障診断装置、プログラム等を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明によるメンテナンス時期判定方法は、任意の学習期間内において、コンピュータが、ショーケースと冷凍機とより成る冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データと、前記冷凍機の消費電力とを、所定周期で収集し、該収集結果に基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求め、該相関関係を用いて、設定された省エネ目標値に対応する閾値を、前記部分毎に決定し、運用中に、該決定された閾値を用いて、前記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期を判定する。
【０００９】
上記手法によれば、冷凍・冷蔵ショーケース等に関して、設置後に実測したデータに基づいて、省エネ目標に対する閾値を決定しているので、設置環境等に影響されることなく、冷凍・冷蔵ショーケースの各部分（メンテナンス対象）毎に、省エネ化の為の適切なメンテナンス時期を自動的に判定できる。
【００１０】
更に、単純に消費電力の増加を監視するのではなく、冷凍・冷蔵ショーケースの各部分（メンテナンス対象）毎に、その状態と消費電力との相関関係を、学習により求め、各メンテナンス対象毎に閾値を決定するので、各メンテナンス対象毎に、省エネ化の為の適切なメンテナンス時期を判定することができる。
【００１１】
また、例えば、前記各部分の状態データは、前記ショーケースの庫内温度または前記冷凍機の吐出側圧力あるいは前記ショーケースの温調温度のプルダウン時間であり、該吐出側圧力または該温調温度のプルダウン時間に関しては、前記所定周期で収集したデータに対して、データ収集時の周囲環境による影響を除去する補正を行った後、該補正後のデータに基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求めるようにする。
【００１２】
このように、吐出側圧力、該温調温度のプルダウン時間に関しては、データ補正を行うことで、データ収集時の周囲環境（特に温度）による影響を除去することができる。
【００１３】
また、本発明の故障診断装置は、ショーケースと冷凍機とより成る冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データを所定周期で収集する状態データ収集手段と、該状態データ収集手段により状態データを収集するときの前記冷凍機の消費電力を検出する消費電力検出手段と、所定の学習期間中に、前記状態データ収集手段によって収集された各状態データと、該状態データ収集時に前記消費電力検出手段によって検出された各消費電力とに基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求める相関関係学習手段と、該相関関係学習手段により求められた相関関係に基づいて、任意に設定された省エネ目標値に対応する閾値を、前記各部分毎に決定する閾値決定手段と、運用中、該閾値決定手段によって決定された閾値を用いて、前記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期となったか否かを判定するメンテナンス時期判定手段とを有するように構成する。
【００１４】
なお、上述した本発明の各構成により行なわれる機能と同様の制御をコンピュータに行なわせるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体から、そのプログラムをコンピュータに読み出させて実行させることによっても、前述した課題を解決することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本実施の形態による故障診断装置の機能ブロック図である。
【００１６】
図示の故障診断装置７０は、状態データ収集部７１、消費電力検出部７２、相関関係学習部７３、閾値決定部７４、メンテナンス時期判定部７５を有する。尚、これに限らず、例えば後述する図１０の処理を実現する機能部が更に備わっていてもよい。また、尚、故障診断装置７０は、例えば後述する図３に示す店舗内ＰＣ８に実装する。これに限らず、図３のＮＡ３、ショーケースコントローラ９や、外部の他の情報処理装置（例えば図２に示す各種サーバ等）に実装してもよい。
【００１７】
状態データ収集部７１は、ショーケース８０と冷凍機９０とより成る、後述する冷凍／冷蔵ショーケースの各部分（メンテナンス対象）の状態データを所定周期で収集する。各部分の状態データとは、例えば、後述するショーケース庫内温度、冷凍機の吐出圧力値、温調温度のプルダウン時間等である。
【００１８】
消費電力検出部７２は、上記状態データ収集部７１が各種状態データを収集するときに、そのときの冷凍機の消費電力を検出する。
相関関係学習部７３は、所定の学習期間中に、上記状態データ収集部７１によって収集された各種状態データと、上記消費電力検出部７２により検出された消費電力とに基づいて、各種状態（故障度合い）と消費電力との相関関係を求める。その際、冷凍機の吐出圧力値、温調温度のプルダウン時間に関しては、収集したデータを、標準温度環境下での値となるように補正し、補正後のデータを用いる。
【００１９】
閾値決定部７４は、上記相関関係に基づいて、任意に設定された省エネ目標値に対応する各故障度合いの閾値を決定する。
上記状態データ収集部７１は、更に、上記学習期間終了後、冷凍／冷蔵ショーケースの運用中も、随時、各種状態データを収集する。
【００２０】
そして、メンテナンス時期判定部７５は、この運用中に収集される各種状態データと、上記閾値決定部７４により決定されている各閾値とを比較して、メンテナンスを実施すべき時期となったか否かを判定する。　その際、比較に用いる状態データは、ショーケース庫内温度は収集値をそのまま用いるが、冷凍機の吐出圧力値、温調温度のプルダウン時間に関しては、収集したデータを、標準温度環境下での値となるように補正し、補正後のデータを用いる。
【００２１】
図１に示す故障診断装置７０については、後に、図１６等を参照して詳細に説明する。
上記故障診断装置７０について詳細に説明する前に、まず、当該故障診断装置７０に係わるシステム全体や、故障診断に関して前提となる事項の説明について、以下、説明していく。
【００２２】
図２は、本故障診断装置に係わる店舗内機器管理システム全体の構成を概略的に示す図である。
図３は、図２に示した店舗１００Ａ内のシステム構成を示すブロック図である。
【００２３】
尚、ここでは、説明の便宜上、店舗１００Ａのみ細部構成を示すこととするが、店舗１００Ｂ、１００Ｃについても店舗１００Ａと略同様の構成となる。
図２、図３に示す店舗内機器管理システムは、各店舗１００Ａ〜１００Ｃ内のショーケース１（冷凍／冷蔵オープンショーケース）、エアコン２、その他照明等の各種機器に、それぞれ別個のコントローラ（ショーケースコントローラ９、エアコンコントローラ１１、蓄熱コントローラ１２、照明コントローラ２１）を配設して、ＮＡ（ネットワークアダプタ）３、ルータ４、ネットワーク５を介して、店舗内ＰＣ８や、店舗外の情報処理装置（店舗本部サーバ６、サービス本部サーバ７等々）と接続するように構成したものである。そして、この店舗内機器管理システムでは、各コントローラが、それぞれ管轄する機器からデータを一定時間毎に経時的に集計し、収集したデータを店舗内パソコン（以下、店舗内ＰＣという）８に送信する。具体例としては、ショーケースコントローラ９は、ショーケース１及び冷蔵庫１０のデータを収集して、店舗内ＰＣ８に送信する。エアコンコントローラ１１は、エアコン２のデータを収集して店舗内ＰＣ８に送信する。蓄熱コントローラ１２は、蓄熱槽１３のデータを収集して店舗内ＰＣ８に送信する。あるいは、収集したデータは、ネットワーク５を介して、店舗外の情報処理装置に送信するようにしてもよい。尚、一応断っておくが、これらコントローラは、当然、データ収集専用ではない。
【００２４】
そして、これらコントローラからデータを受信した店舗内ＰＣ８や店舗外の任意の情報処理装置は、受信したデータに基づいて各機器の故障診断／予測を行う。具体的な故障診断／予測方法については、後に詳細に説明する。
【００２５】
図２において、店舗１００Ａ、店舗１００Ｂ、及び店舗１００Ｃは、店舗内にショーケース１等を配設した店舗である。また、これら店舗には、エアコン２、自動販売機１４、セキュリティシステム１５等が配設されていてもよい。尚、ここでは、これら店舗１００Ａ〜１００Ｃは、チェーン店化したスーパーマーケットのように、地域的に分散配置された店舗であるものとする。
【００２６】
また、店舗本部サーバ６は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃを統括する本部機構の端末装置であり、提供する商品の種別及び価格等を各店舗に指示すると共に、各店舗１００Ａ〜１００Ｃの売上げ状況等を把握する。サービス本部サーバ７は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃが顧客に提供すべきサービスの内容を集中管理する本部機構の端末装置である。セキュリティ本部サーバ１６は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃにおける入退出管理や火災、防犯に係わるセキュリティ機構を統括する本部機構の端末装置である。
【００２７】
このように、本例の店舗内機器管理システムでは、単に店舗ごとにその店舗の商品、サービス、セキュリティ等を管理するのではなく、店舗本部サーバ６、サービス本部サーバ７、セキュリティ本部サーバ１６という各店舗１００Ａ〜１００Ｃに共通の本部機構を設け、各店舗１００Ａ〜１００Ｃを機能ごとに集中管理している。
【００２８】
また、店舗オーナー・サーバ１７は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃのオーナーが所有する端末装置である。機器オーナー・サーバ１８は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃに設置されるショーケース等の機器がメーカー等からレンタルしたレンタル機器である場合、このレンタル機器のオーナーが所有する端末装置である。機器メンテナンス業者・サーバ１９は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃに設置されるショーケース１等の機器を維持・管理するメンテナンス業者が所有する端末装置である。尚、ここでは説明の便宜上、各店舗１００Ａ〜１００Ｃの店舗オーナー、機器オーナー、及び機器メンテナンス業者は、同一人であるものとする。
【００２９】
また、各店舗１００Ａ〜１００Ｃ、店舗本部サーバ６、サービス本部サーバ７、セキュリティ本部サーバ１６、店舗オーナー・サーバ１７、機器オーナー・サーバ１８、機器メンテナンス業者・サーバ１９は、それぞれ、ルータ４を介してネットワーク５に接続されている。具体的には、このネットワーク５は、公衆回線網（電話回線、ＩＳＤＮ等）やインターネット、ＡＴＭを用いるネットワーク等であり、また各端末装置はＴＣＰ／ＩＰプロトコルを用いた通信を行う。よって、各店舗１００Ａ〜１００Ｃと各端末装置との間でインターネット上のファイル転送（ＦＴＰ）や電子メールの転送を行うことも可能である。
【００３０】
従って、各店舗１００Ａ〜１００Ｃ内の各機器の故障診断及び予測は、各店舗１００Ａ〜１００Ｃ内の店舗内ＰＣ８だけでなく、店舗本部サーバ６、サービス本部サーバ７、セキュリティ本部サーバ１６、店舗オーナー・サーバ１７、機器オーナー・サーバ１８、機器メンテナンス業者・サーバ１９等の各端末装置において行わせることもできる。または、後述するＮＡ３に行わせるようにしてもよい。
【００３１】
図３に示す各店舗１００Ａ〜１００Ｃ内のシステムは、店舗制御コントローラ２０、ショーケース・コントローラ９、エアコン・コントローラ１１、蓄熱コントローラ１２、照明コントローラ２１、自動販売機１４、セキュリティシステム１５等を、マルチドロップ方式（図示のように、各種コントローラ、自動販売機等を各々経由させて接続させる方式）でＮＡ３に接続した構成を有し、各機器の状態に係わる情報の通知や指示等を行える。
【００３２】
具体的には、例えば、蓄熱コントローラ１２は、冷凍機２２及び冷凍機２３の負荷状況を示すデータを、ショーケース・コントローラ９、エアコン・コントローラ１１から受け取り、この受信したデータ（冷凍機の負荷状況）に基づいて蓄熱槽１３を制御する。
【００３３】
ＮＡ３は、例えば「機器の状態表示／機器の設定入力」等のホームページを提供し、例えばアクセスを許可されている端末装置の“ブラウザ”画面上で、上記のように接続した機器の状態表示や設定を行うことができるようにする機能（以下、ホームページ機能という）と、接続している機器にトラブル等が発生した場合に自動的に管理者あるいは予め指定／登録されている任意の者に対して、電子メールなどによりトラブル発生を通知する機能（以下、自動メール送信機能という）とを有するネットワークアダプタである（これら機能に関する発明は、既に本発明の出願人が出願している）。
【００３４】
このＮＡ３を用いることにより、各店舗１００Ａ〜１００Ｃ内の各種機器の監視や管理等を外部において（例えば店舗本部サーバ６等）集中的に行うことができたり、障害発生等を機器メンテナンス業者・サーバ１９等に電子メールにより迅速に通知することができる。尚、このＮＡ３は、シリアル通信ラインを収容するインタフェースを有するオプションボードとして形成し、店舗内ＰＣ８等に装着することもできる。また、ＮＡ３に代えて、ホームページ機能やメール送信機能を有するパソコン等を配設したり、店舗内の各種機器に直接ＮＡ３を装着する構成としてもよい。
【００３５】
店舗コントローラ２０は、店舗全体の省エネルギー制御を行うコントローラであり、具体的にはパソコン等で構成される。ショーケース・コントローラ９は、ショーケース１、冷蔵庫１０の庫内商品に対する温度調整を行う為に冷凍機２２を制御するコントローラである。エアコン・コントローラ１１は、店舗内を所定の温度に調整する為のエアコン２を冷凍機２３を用いて制御するコントローラである。蓄熱コントローラ１２は、冷凍機２２、冷凍機２３の負荷状態に基づいて、氷を蓄熱する蓄熱槽１３を制御するコントローラである。
【００３６】
照明コントローラ２１は、店舗内の天井等に配設された各種照明機器等を制御するコントローラであり、併せて、ショーケース１の蛍光灯調光をも行う。具体的には、例えば、ショーケース１の蛍光灯調光を行うに際しては、特開平６−３２５８７４号公報に開示された照明制御システムに対応する調光制御を行う。
【００３７】
自動販売機１４は、店舗内に設置され、飲料や食品等を販売する、オーナー管理される自動販売機である。尚、かかる自動販売機１４は、ショーケース等との関連が薄いため、この自動販売機１４用のコントローラは設けていない。
【００３８】
セキュリティシステム１５は、ドア２４に設けられたセンサ、火災報知器２５、防犯装置２６等からのデータに基づいて店舗全体のセキュリティ管理するシステムである。尚、このセキュリティシステム１５は、元々コントローラの機能を有するため、別個にコントローラを設けていない。
【００３９】
店舗内ＰＣ８は、店舗内に設置されているパソコンであり、店舗で販売する商品の種類、価格等の管理や、売上げの計数の他に、各コントローラから受信した時系列データに基づいて各機器の故障診断を行う。尚、この店舗内ＰＣ８に付設されたＰＨＳアダプタ２７を介して、店舗オーナー・サーバ１７や機器オーナー・サーバ１８等に音声メッセージを用いた連絡等を行うこともできる。具体的には、例えば後述する故障の予測情報等を発信する。
【００４０】
尚、上述した実施例の説明では、ショーケース・コントローラ９やエアコン・コントローラ１１などの各種機器をマルチドロップ方式で接続することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、リング型等の各種のネットワークトポロジーを用いることもできる。また、ネットワーク５を介して店舗１００Ａ〜１００Ｃと店舗本部サーバ６等とが通信可能としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば無線通信系、衛星通信等による伝送路を介して、通信可能とする構成であってもよい。
【００４１】
次に、ショーケース１の構成について説明する。ここでは、オープンショーケースを例にして、図４を参照して説明する。
図４には、オープンショーケースの一例の側断面図を示す。
【００４２】
同図に示すオープンショーケース３２は、本体２７、陳列棚２８、開口部２９、冷凍機３０、冷媒配管３１、蒸発器３３、送風機３４、ダクト３５、吹き出し口３６等より成り、外気温度用サーミスタ４５、庫内温度用サーミスタ４６、温調温度用サーミスタ４７、除霜温度用サーミスタ４８等が設置されている構成となっている。尚、これらは基本的に室内（店舗内）に設置される構成であり、室外機である冷凍機３０と区別する為に、以下、これらをオープンショーケース３２の本体側と呼ぶこととする。
【００４３】
本体２７は、当該オープンショーケース３２を形成する基本的な筐体であり、その一方向が開口（開口部２９）されて、ここから商品の出し入れを行える形状となっている。陳列棚２８は、商品を置くための棚である。
【００４４】
冷凍機３０は、高温・高圧の液冷媒を生成して、オープンショーケース３２の本体側に供給する。すなわち、冷凍機３０により生成された高温・高圧の液冷媒は、冷媒配管３１を通り、オープンショーケース３２本体側に供給される。これは不図示の膨張弁により低温・低圧の液冷媒となり、蒸発器３３に送られる。これにより蒸発器３３周辺の空気が冷やされる。冷やされた空気は、送風機３４によりダクト３５に送り込まれ、更に吹き出し口３６からオープンショーケース３２の庫内３７へと送られ、庫内３７全体を冷やす。吹き出し口３６から庫内３７に送られた冷気の一部は、図上に矢印で示すようにエアカーテンを形成しつつ吸込み口３８に吸込まれる。これは、再び送風機３４により送られ、冷気の循環を作り出す。尚、図４には示していないが、蒸発器３３に流れ込む前の配管には電磁弁が設置されており、この電磁弁は、ショーケース庫内温度が設定温度に保たれるように開閉される。
【００４５】
また、上記外気温度用サーミスタ４５は、オープンショーケース３２の周囲の温度を検知する為の温度センサである。庫内温度用サーミスタ４６は、オープンショーケース３２の庫内３７の温度を検知する為の温度センサである。温調温度用サーミスタ４７は、送風機３４によりダクト３５に送り込まれた空気の温度を検知する為の温度センサである。除霜温度用サーミスタ４８は、蒸発器３３近傍の温度を検知する為の温度センサである。
【００４６】
上記冷凍機３０について詳細に説明する。
冷凍機３０は、同図に示すように、圧縮機３９、凝縮器４０等を有する構成である。
【００４７】
上記蒸発器３３に送られた低温・低圧の液冷媒は、低温・低圧のガス冷媒となって、冷媒配管３１を通って冷凍機３０側に戻される。これは、まず、圧縮機３９に送られて圧縮されて高温・高圧のガス冷媒になる。このガス冷媒は、凝縮器４０に送られ、凝縮器４０により放熱を行うことにより高温・高圧の液冷媒となり、これは再び冷媒配管３１を通りオープンショーケース３２側に送られる。尚、冷媒配管３１はループ状で冷媒を循環させるようになっている。
【００４８】
また、圧縮機３９は、例えばあるインバータ式冷凍機の場合、負荷に応じて回転数が制御される。
すなわち、負荷が大きいため、より大きい冷却能力が必要なときには、圧縮機３９は高速回転するように制御され、多量の冷媒が送り込まれる。この場合、消費電力が増大する。
【００４９】
一方、負荷が小さく、それほど冷却能力が必要ではないときには、圧縮機３９は低速回転するように制御され、送り込む冷媒量を少なくする。つまり、省エネ運転となる。
【００５０】
また、冷凍機３０には温度センサと圧力センサが設けられている。すなわち、同図に示すように、吸込（低圧）側温度センサ４１、吸込（低圧）側圧力センサ４２、吐出（高圧）側温度センサ４３、吐出（高圧）側圧力センサ４４が設けられている。吸込（低圧）側温度センサ４１と吸込（低圧）側圧力センサ４２は、圧縮機３９に入るまえの低温・低圧のガス冷媒の温度と圧力を測定するために設けられているセンサである。吐出（高圧）側温度センサ４３と吐出（高圧）側圧力センサ４４は、圧縮機３９により圧縮されて成る高温・高圧のガス冷媒の温度と圧力を測定するために設けられているセンサである。
【００５１】
ここで、あるインバータ式冷凍機の場合、負荷の増大、過渡的な外乱により冷凍サイクル機器、電気・電子部品の許容範囲を越えると予想された場合、通常運転制御とは異なる保護制御動作に入る。例えば、吐出（高圧）側圧力が高すぎた場合に運転周波数を減らす、等のような保護制御を行う。このような保護制御を行うことにより、冷凍機３０自体の故障は防止することが可能となるが、ショーケース庫内温度上昇という問題が生じる場合がある。
【００５２】
次に、以下に、各種故障が起きた場合の、オープンショーケース３２、冷凍機３０に設置した上記各種センサの信号変化特性について説明する。尚、以下に説明する各種故障のうち、着霜故障、目詰り故障は、厳密に言えば故障ではないのかもしれないが、ここでは故障と呼ぶものとする。
【００５３】
まず、上記蒸発器３３に着霜故障（アイスバンク）が発生した場合について説明する。
図５（ａ）は霜が完全に除去された状態の蒸発器３３の外観図、図５（ｂ）は除霜動作により霜を完全に除去できる限界の量まで霜４９が付着した状態の蒸発器３３の外観図である。
【００５４】
図６には、主に図５（ａ）の状態から図５（ｂ）の状態になるまでの（更にその後も）外気温度用サーミスタ４５、庫内温度用サーミスタ４６、及び温調温度用サーミスタ４７でそれぞれ計測される温度の経時変化をグラフで示す。同図に示すグラフの縦軸は計測温度、横軸は時間である。
【００５５】
図６において、時間ｔ１　は図５（ａ）の状態のとき、時間ｔ２は図５（ｂ）の状態のときである。外気温度用サーミスタ４５は、オープンショーケース３２の周囲の温度を測定するので、蒸発器３３への霜の付着状態には影響されない。同図に示す例では、周囲温度はほぼ一定であったものとする。一方、蒸発器３３への霜の付着量が増すに従って冷気が送風され難くなる為、庫内温度用サーミスタ４６及び温調温度用サーミスタ４７で計測される温度（庫内３７、ダクト３５の温度）は、同図に示すように徐々に上昇していく。
【００５６】
次に、図７（ａ）、（ｂ）、図８（ａ）、（ｂ）を参照して、冷凍機３０の凝縮器４０の目詰り故障時について説明する。
図７（ａ）はゴミ５０が完全に除去された状態の凝縮器４０、図７（ｂ）はゴミ５０が詰まった状態の凝縮器４０の外観図である。
【００５７】
図８（ａ）、（ｂ）には、主に図７（ａ）の状態から図７（ｂ）の状態になるまでの間（更にその後も）吐出（高圧）側温度センサ４３、吐出（高圧）側圧力センサ４４でそれぞれ計測される冷媒の温度／圧力の経時変化をグラフで示す。同図（ａ）、（ｂ）に示すグラフの横軸は時間、縦軸は（ａ）は温度、（ｂ）は圧力である。
【００５８】
図８（ａ）、（ｂ）において、時間ｔ３　は図７（ａ）の状態のとき、時間ｔ４は図７（ｂ）の状態のときである。凝縮器４０が目詰まりし伝熱面積が小さくなると、ガス冷媒からの放熱が正常に行われなくなるため、吐出（高圧）側のガス冷媒の温度と圧力は、目詰まりの度合いに応じて上昇する。吐出（高圧）側のガス冷媒の温度と圧力が上昇することで、蒸発器３３に導かれる冷媒の温度と圧力も上昇する為、ショーケースの庫内３７の温度が上昇してしまう。
【００５９】
更に、蒸発器３７から冷凍機３０側へ戻る冷媒、すなわち吸込（低圧）側のガス冷媒の温度と圧力も上昇する。このガス冷媒の圧力が上昇すると、上述したあるインバータ式冷凍機の場合、上記の様に、運転周波数を低くする保護制御動作に入る。保護制御動作に入ることで、冷凍機３０は故障を免れるかもしれないが、運転周波数を低くすると、蒸発器３３に導かれる冷媒の温度や圧力が更に上昇してしまい、ショーケースの庫内３７が全く冷えない状態になってしまう。
【００６０】
更に、このまま運転を続けることで凝縮器４０の目詰まりが更に酷くなると、最終的には冷凍機３０は高圧圧力異常となり停止する。
続いて、以下に、ガス冷媒の漏れまたは不足時の現象について説明する。
【００６１】
図９には、除霜動作が入った後の、庫内温度５１（庫内温度用サーミスタ４６で計測）、温調温度５２（温調温度用サーミスタ４７で計測）のプルダウン時間を表わしたグラフを示す。
【００６２】
同図の左側にはガス冷媒の漏れ／不足がない状態、右側にはガス冷媒の漏れ／不足がある状態における庫内温度５１、温調温度５２の経時変化を示す。
まず、同図左側に示すように、ガス冷媒の漏れ／不足がない状態では、除霜動作が行われることによって庫内温度５１、温調温度５２は急激に上昇するが、除霜動作終了後は急激に低下する。一方、ガス冷媒の漏れ／不足がある状態では、蒸発器３３における冷却能力が低下する為、同図右側に示すように、除霜動作終了後、庫内温度５１、温調温度５２が低下するまでのプルダウン時間が掛かるようになる。
【００６３】
以上、オープンショーケース３２、冷凍機３０の状態データを検出する為の各種センサの信号変化特性が、各種故障が起きた場合にそれぞれどの様になるかを説明したが、これらセンサからの信号（計測データ）に基づいて、閾値設定、その後の故障診断／予測処理を行うことになる。
【００６４】
以下、図１０等を参照して、故障診断／予測手法について説明していく。尚、予測とは、近い将来に故障が発生する可能性が高い、と判断することである。
図１０は、故障診断装置によって実行される閾値決定／故障診断／予測処理について説明する為のフローチャート図である。
【００６５】
上述してあるように、図２、図３に示す店舗内機器管理システムでは、各コントローラ（ショーケース・コントローラ９等）がそれぞれ管轄する機器（ショーケース１及び冷蔵庫１０等）のデータ（各種センサの計測データ等）を、一定時間毎に経時的に集計し、収集した時系列データを店舗内ＰＣ８に送信する。
【００６６】
本例では、店舗内ＰＣ８が、上記のように送信されてきたデータを用いて、以下に説明する処理を実行する例を説明するが、これに限るわけではなく、当該処理はＮＡ３で実行するようにしてもよいし、ネットワーク５を介して店舗外の任意の情報処理装置（例えば図２の各サーバ（サービス本部サーバ７等々））に上記データを転送して処理を行わせるようにしてもよい。本例による故障診断装置としての機能を、店舗内ＰＣ８で実現させるようにすると、機能のバージョンアップ等が容易になり、またＮＡ３または店舗外の任意の情報処理装置で実現させるようにすると店舗内ＰＣ８を設ける必要がなくなる。
【００６７】
店舗内ＰＣ８は、正常なデータ収集ができると考えられる特定の期間内（例えばショーケースと冷凍機が納入され、店舗内に設置され、電源が入ってから機器の動作が安定するまでの一定時間経過後からスタートし、任意の期間経過するまでの間）に、上記時系列データに基づいて、学習処理（データベース化）を行う（ステップＳ１）。
【００６８】
すなわち、非除霜区間では（つまり、除霜が行われていないとき；ショーケース庫内温度等は、除霜中は、一時的に温度上昇するので、学習に利用できない為）、ショーケース庫内温度の平均値と瞬時値、冷凍機の吐出圧力の平均値、及び店舗外の温度の平均値を求めて、これを格納する。また、庫内温度プルダウン時間のデータは、当然、除霜区間（除霜動作後等）において収集し、またそのときの店舗内の温度の平均値を求めて、これらデータを格納する（ステップＳ２）。
【００６９】
所定期間内、上記データ収集を行った後、このデータに基づいて、後述する正規分布曲線を用いた閾値の決定処理を行うが（または特に図示／説明はしないが、例えば学習データの量が不十分であり分布の分散が不明確な場合には、正規分布曲線の代わりに、ｔ分布曲線を用いてもよい）、その前に、冷凍機の吐出圧力、及び庫内温度プルダウン時間について補正処理を行う。
【００７０】
すなわち、上記データのうち、冷凍機の吐出圧力、及び庫内温度プルダウン時間は、季節の変動等（主に、温度変化）の影響を受けて、故障を生じてなくても変動していく。
【００７１】
よって、上記収集した冷凍機の吐出圧力の平均値、庫内温度プルダウン時間の各々と、各影響因子（主に上記店舗内／店舗外温度）との関係を求めることで、これらデータを、温度の影響を受けないものに補正する必要がある。冷凍機の吐出圧力は主に店舗外温度に影響され、庫内温度プルダウン時間は主に店舗内温度に影響されるので、これらの関係を求め、上記収集したデータを補正する（ステップＳ３）。
【００７２】
ここでは、図１１を参照して、冷凍機の吐出圧力と店舗外温度との関係の一例を示して説明するが、庫内温度プルダウン時間と店舗内温度との関係についても、同様にして求める。
【００７３】
図１１は、上記ステップＳ２で収集したデータを元に作成した、吐出圧力−店舗外温度の関係図である。図示の例は、約１５個分のデータに基づいて作成したものであり、これにより図示の回帰直線（ｙ＝０．２ｘ＋９．７）を作成する（相関係数；０．７６）。図示の通り、吐出圧力のデータは、店舗外温度に影響された一定の傾向でその値が変動しているので、これら収集した各データは、店舗外温度が同じであったとした場合に得られるべき値へと補正しなければならない。よって、予め任意の温度（以下、標準温度という）を決めておき、上記関係式（回帰直線）を用いて、吐出圧力の各データを、標準温度のときの値となるように補正する。
【００７４】
庫内温度プルダウン時間についても、店舗内温度との関係式を求めて、同様にして補正を行う。
そして、次に、閾値を決定する処理を行う（ステップＳ４）。閾値は、正規分布曲線を用いて求める。正規分布曲線は、ショーケース庫内温度については収集したデータをそのまま用いて作成し、冷凍機の吐出圧力、庫内温度プルダウン時間についてはステップＳ３で補正したデータを用いて作成する。
【００７５】
まず、ショーケース庫内温度を例にして説明する。
図１２は、実際にスーパーマーケットに設置されたショーケース庫内温度データ（約４０個）を収集して作成したヒストグラムと正規分布曲線を示す図である。
【００７６】
図示の通り、庫内温度データは、特に補正しなくても、−１〜−０．５°Ｃあたりを中心とする正規分布曲線５３を描けるようなデータが得られている。この正規分布曲線５３を用いて閾値を求める方法を、以下に説明する。
【００７７】
まず、一般に、統計学的にみて、ある測定データの分布が、学習した分布と同じであるか否かを検定する場合、学習データの正規分布の基準化（正規分布曲線に囲まれた面積を１とする）を行い、これに対して、測定したデータが位置する確率が何％であるかを判断する。一般には５％、１％といった値を用いる。すなわち、図１２に示す例では、正規分布曲線５３に囲まれた全面積に対して、閾値の右側のエリア５４（斜線で示す）の面積が１％や５％程度になるように、閾値の値を決定する。その際、更に、ある程度のマージンを見込んで、最終的な閾値を決定してもよい。
【００７８】
冷凍機の吐出圧力、及び庫内温度プルダウン時間についても、上記と同様に、ステップＳ３で補正したデータを用いて、正規分布曲線を得て、閾値を決定する。
【００７９】
ここで、上記補正を行ったことにより、正しい閾値が得られるようになることについて、図１１で説明した冷凍機の吐出圧力を例にして説明する。
図１３（ａ）は補正前のデータを用いて作成したヒストグラムとその正規分布曲線、図１３（ｂ）は補正後のデータを用いて作成したヒストグラムとその正規分布曲線の一例、図１３（ｃ）は図１３（ａ）と図１３（ｂ）の関係を示す図である。
【００８０】
図１３（ａ）、（ｂ）を比較すれば明らかなように、補正前は店舗外温度により影響を受けてデータのバラツキが大きいのに対して、補正後は、店舗外温度の影響を除去しているので、データの分布の幅がかなり小さくなっている。図１３（ｃ）は、この事を、更に視覚的に分かり易く示している図である。
【００８１】
この補正後のデータにより得られる正規分布曲線５６を用いることで、より適切な閾値を決定することができる。庫内温度プルダウン時間についても同様である。
【００８２】
以上、機器を設置後に所定期間、実際にその場でデータ収集して、このデータに基づいて閾値を決定するので、各機器毎に設置した環境に応じた（実際に設置しないと、環境等による影響が分からない部分があるので）閾値の決定を行うことができ、本例では更に必要に応じて収集したデータを補正し、正規分布曲線を用いた閾値の決定を行うことで、より適切な閾値が設定されるようになる。
【００８３】
上記のように閾値を決定した後は、この閾値を用いて機器の異常（故障）判定を行っていく。基本的には、随時または所定時間毎に、データ収集して、このデータと閾値とを比較することにより、異常か正常かを判定する。データ収集方法は、上記ステップＳ２と同様であり、非除霜区間では、ショーケース庫内温度の平均値と瞬時値、冷凍機の吐出圧力の平均値、及び店舗外の温度の平均値を求める。除霜区間においては、庫内温度プルダウン時間のデータと、店舗内の温度の平均値を求める。そして、これらデータから、各々、蒸発器の着霜（アイスバンク）、凝縮器の目詰まりに代表される凝縮器の熱交換性能低下、冷媒漏れに代表される冷却性能低下を判定する。尚、ここでは、ショーケース庫内温度に関する閾値を閾値Ａ、冷凍機の吐出圧力に関する閾値を閾値Ｂ、庫内温度プルダウン時間に関する閾値を閾値Ｃとして、以下の説明を行う。
【００８４】
まず、蒸発器の着霜（アイスバンク）の異常判定について説明する。
まず、上記データ収集して求めたショーケース庫内温度の平均値が、閾値Ａ以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。
【００８５】
閾値Ａ以上であった場合（ｎ回連続して閾値Ａ以上であった場合としてもよい）（ステップＳ６，ＹＥＳ）、原因は不確かだが、何等かの異常が生じたものと判定して、「異常」信号を発報する（ステップＳ７）。本例では、誤報となる可能性を考慮して、「異常」信号が１回程度発報されても直ちに故障とは判定せず、「異常」信号がｍ回連続して発報された場合に（ステップＳ８，ＹＥＳ）、確実にショーケース庫内温度の上昇が起こっているものとし、「蒸発器の着霜（アイスバンク）」信号を発報する（ステップＳ９）。
【００８６】
一方、ショーケース庫内温度の平均値が、閾値Ａ未満であった場合でも（ステップＳ６，ＮＯ）、上記ショーケース庫内温度の瞬時値（複数の時系列データであり、これに基づき上記平均値が求められている）より、庫内温度の変化率を求め（ステップＳ１０）、この変化率が予め設定してある閾値を越えた場合（異常なほど急激な変化が起こっていると見做せる場合）にも（ステップＳ１１，ＹＥＳ）、「蒸発器の着霜（アイスバンク）」信号を発報する（ステップＳ９）。
【００８７】
また、「蒸発器の着霜（アイスバンク）」信号を発報する様な状態ではない（閾値を越えていない）場合でも、庫内温度が上昇傾向にある場合には、庫内温度が上昇速度（１日当たり、１週間当たり等の単位での上昇速度）を算出して、これに基づいて閾値まで到着するのに掛かる時間を計算することで、故障発生時期を予測して、予測結果を表示／通知等するようにしてもよい。このように故障時期を予測することで、メンテナンス計画を精度良く構築することができるようになる。
【００８８】
次に、凝縮器の熱交換性能低下の異常判定について説明する。
この場合は、まず、ステップＳ３で求めた関係式を用いて、収集したデータ（冷凍機の吐出圧力の平均値）を、標準温度環境下での値となるように補正する必要がある（ステップＳ１２）。
【００８９】
そして、補正後の吐出圧力データが、閾値Ｂ以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。
閾値Ｂ以上であった場合（ｎ回連続して閾値Ｂ以上であった場合としてもよい）（ステップＳ１３，ＹＥＳ）、原因は不確かだが、何等かの異常が生じたものと判定して、「異常」信号を発報する（ステップＳ１４）。本例では、誤報となる可能性を考慮して、「異常」信号が１回程度発報されても直ちに故障とは判定せず、「異常」信号がｍ回連続して発報された場合に（ステップＳ１５，ＹＥＳ）、確実に冷凍機の吐出圧力の上昇が起こっていると判定して、「凝縮器の熱交換性能低下（目詰り）」信号を発報する（ステップＳ１６）。
【００９０】
一方、ショーケース庫内温度の平均値が、閾値Ｂ未満であった場合には（ステップＳ１３，ＮＯ）、ステップＳ５の処理に戻る。
最後に、冷却性能低下の異常判定について説明する。これは、上記凝縮器の熱交換性能低下（目詰り）と略同様に、まず、収集したデータ（庫内温度プルダウン時間）を、ステップＳ３で求めた関係式を用いて補正し（ステップＳ１７）、補正後のデータが閾値Ｃ以上であるか否かを判定し（ステップＳ１８）、閾値Ｃ以上である場合（ステップＳ１８，ＹＥＳ）、「異常」信号を発報し（ステップＳ１９）、これがｍ回連続したとき（ステップＳ２０，ＹＥＳ）「冷却性能低下（冷媒漏れ）」と判定する（ステップＳ２１）。
【００９１】
尚、上記「蒸発器の着霜（アイスバンク）」信号等の警報が１回発報されても、保守員等が確認した結果、何等異常が無かった場合（誤報であった場合）であって、学習が不十分であることが誤報の原因であると判断された場合には、そのとき収集されたデータ（閾値との比較／判定に用いられたデータ）もデータベース（学習期間に収集したデータのデータベース）に追加して、再度閾値を設定し直すようにしてもよい。
【００９２】
図１４（ａ）〜図１４（ｄ）は、上述した学習から判定までの様子を、同じグラフ形式で視覚的に表した図である。ここでは、一例として、冷凍機の吐出圧力について示す。
【００９３】
図１４（ａ）には、学習段階（上記ステップＳ３）を示している。既に説明してあるように、ここでは、初めに、収集したデータより、店舗外温度と吐出圧力との相関関係を求めて補正式を作成する為に、回帰直線を作成する。次に、この回帰直線に沿って、各データの店舗外温度を、予め設定した標準温度になるように収束させる。これは、既に図２１で説明したことであるが、図１４（ａ）には、この収束させる様子をグラフ上で視覚的に表わしている。
【００９４】
図１４（ｂ）には、閾値設定段階（上記ステップＳ４）を示している。
ここでは、上記学習段階により収束された、標準温度における吐出圧力のデータ幅から、閾値を決定する。図１４（ｂ）には、この閾値決定の様子をグラフ上で視覚的に表わしている。
【００９５】
図１４（ｃ）には、測定段階（上記ステップＳ５以降；実際の運用中）を示しており、吐出圧力データ取得時の店舗外温度を測定した一例を示してある。
図１４（ｄ）には、判定段階（この例では上記ステップＳ１２、Ｓ１３；その他ステップＳ１７、１８も）を示している。
【００９６】
つまり、上記測定段階で測定した吐出圧力データを、予め設定した標準温度における値に補正（回帰直線に沿って補正）する様子、及び補正後の値を設定した閾値と比較する様子を、グラフ上で視覚的に表わしている。
【００９７】
以下、図１に示した故障診断装置７０に関する説明を行う。
まず最初に、各故障と、ショーケース／冷凍機の消費電力との関係について、図１５（ａ）〜（ｄ）を参照して説明する。
【００９８】
まず、ショーケースの蒸発器３３の着霜故障（アイスバンク）と消費電力との関係について説明する。
図５（ａ）、（ｂ）、図６で説明したように、蒸発器３３に付着する霜の量が増加していくに従って、冷気が通風され難くなっていく為、庫内温度用サーミスタ４６及び温調温度用サーミスタ４７で計測される温度（庫内３７、ダクト３５の温度）は、徐々に上昇していく。
【００９９】
一方、冷凍機３０の運転制御は、基本的に、ショーケース庫内温度が設定温度を保つように行われる為、ショーケース庫内温度が設定温度より高い場合は、冷凍機３０側から見ると負荷が大きいと見なし、圧縮機の回転数を上げる制御を行うようになる。この為、図１５（ａ）に示すように、蒸発器３３に付着する霜の量が増加していくに従って、圧縮機の回転数が大きくなっていき、これに伴って、図１５（ｂ）に示すように、電流値が増大していく。つまり、消費電力が増大していく。
【０１００】
次に、冷凍機３０の凝縮器４０の目詰り故障と消費電力との関係について説明する。
上記図７（ａ）、（ｂ）、図８（ａ）、（ｂ）で説明したように、例えばゴミ等によって凝縮器４０が目詰まりし、伝熱面積が小さくなると、ガス冷媒からの放熱が正常に行われなくなるため、吐出（高圧）側のガス冷媒の温度と圧力は、目詰まりの度合いに応じて上昇する。すると、所定のガス冷媒温度／圧力となるようにする為に、凝縮器４０に設置されている冷却用ファンの回転数を上げて放熱量を増やそうとする制御が行われる。この為、例えば、図１５（ｃ）に示すように、凝縮器４０の目詰まりの度合いに応じて、冷却用ファンの回転数が大きくなっていき、これに伴って、図１５（ｄ）に示すように、電流値が増大していく。つまり、消費電力が増大していく。
【０１０１】
最後に、ガス冷媒の漏れまたは不足と、消費電力との関係について説明する。
図９で説明したように、ガス冷媒の漏れまたは不足が発生すると、蒸発器３３における冷却能力が低下する為、相対的に冷凍機側３０からみると負荷が大きいと見なされる。よって、この場合も、上記着霜故障と同様に、圧縮機の回転数が上がり、その結果、消費電力が増大する。
【０１０２】
図１６は、図１に示す故障診断装置７０により実行される、省エネ目標値からメンテナンス実施時期を判定する処理を説明する為のフローチャート図である。
図１６において、まず最初に、省エネ目標値を設定する（ステップＳ３１）。これは、例えば、ユーザが任意に設定する消費電力値である。
【０１０３】
その後、図１０で説明した所定の学習期間内において、例えば図１０の処理と共に、あるいは図１０の処理は行わずに単独で、各故障度合と消費電力との相関関係を学習する（ステップＳ３２）。故障度合は、図１０で説明した、蒸発器３３の着霜、凝縮器４０の目詰まり、ガス冷媒の漏れ／不足の度合いであり、蒸発器３３の着霜については、図１０と同様、収集したショーケース庫内温度のデータ値をそのまま用いる。凝縮器４０の目詰まり、ガス冷媒の漏れ／不足の度合いについては、収集したデータ値を、ステップＳ３と同様の処理によって補正し、補正後の吐出圧力、補正後のプルダウン時間の値を用いる。また、各データ値を収集したときの冷凍機３０の消費電力を、消費電力検出部７１により検出する。消費電力も、基本的には、吐出圧力、プルダウン時間と同様に補正を行うが、補正を行わなくても良い。
【０１０４】
そして、上記学習期間内に、所定周期毎に、データ収集を行っていくことで、学習期間終了時には、ショーケース庫内温度と消費電力との相関関係、補正後の吐出圧力値と消費電力との相関関係、補正後のプルダウン時間値と消費電力との相関関係が求められる。例えば図１７に示すような、ショーケース庫内温度（蒸発器３３の着霜度合い）と消費電力との相関関係が求められる。尚、図１７に示す相関関係は、着霜故障が発生する（多量の霜が付着する）状態になるまで学習期間を延長して求めてもよいし、着霜故障が発生していない正常な状態で求められた相関関係に基づいて推定してもよい。吐出圧力、プルダウン時間についても同様である。
【０１０５】
このようにして求めた相関関係に基づいて、ステップＳ１で設定した省エネ目標値に対応する故障度合いを、閾値として決定する（ステップＳ３３）。例えば、図１７には、ショーケース庫内温度（蒸発器３３の着霜度合い）と消費電力との相関関係に基づいて、蒸発器３３の着霜故障に関する閾値（ショーケース庫内温度に関する閾値）が決まる様子を示してある。他の故障（凝縮器４０の目詰まり、ガス冷媒の漏れ／不足）についても同様にして、省エネ目標値に対応する吐出圧力値（補正値）、省エネ目標値に対応するプルダウン時間値（補正値）を、閾値として決定する。
【０１０６】
これら各閾値は、図１０の処理において決定している各閾値とは異なる。図１０の各閾値は、故障発生を検出する為、または故障発生時期を予測する為の閾値であるが、ステップＳ３３で求めた各閾値は、効率的な運転持続による省エネ化を図るうえで、最適なメンテナンス時期を判定する為の閾値である。よって、図１６のステップＳ３４〜Ｓ３６の処理は、図１０のステップＳ５以降の処理と並行して行ってもよい。つまり、故障発生の検出、故障発生時期の予測、及び最適なメンテナンス時期の判定・通知を行う故障診断装置として構成してもよい。勿論、図１０の処理は行わずに、図１６の処理、すなわち最適なメンテナンス時期の判定・通知のみを実行する故障診断装置として構成してもよい。
【０１０７】
図１６のステップＳ３４〜Ｓ３６の処理は、上記学習期間終了後、運用中に、繰り返し実行する。すなわち、図１０のステップＳ５の処理と同様、随時、ショーケース庫内温度、冷凍機の吐出圧力値、温調温度５２のプルダウン時間の各種データを収集する（ステップＳ３４）。そして、ショーケース庫内温度については、そのまま、対応する閾値と比較して（ステップＳ３５）、閾値を越えた場合には（ステップＳ３５、ＹＥＳ）、メンテナンスを実施すべき時期になったものと判定し（ステップＳ３６）、表示・通知等を行う。吐出圧力値、プルダウン時間については、各々、収集したデータを、標準温度環境下での値となるように補正した後、この補正後の値と閾値とを比較して（ステップＳ３５）、閾値を越えた場合には（ステップＳ３５、ＹＥＳ）、メンテナンスを実施すべき時期になったものと判定し（ステップＳ３６）、表示・通知等を行う。
【０１０８】
以上説明したように、本例の故障診断装置７０によれば、特に冷凍・冷蔵ショーケース等に関して、設置環境等に影響されることなく、適切なメンテナンス時期を自動的に判定でき、以って効率的な運転を持続させて省エネ化を図ることができる。
【０１０９】
また、単純に消費電力の増加を監視するのではなく、冷凍・冷蔵ショーケースの各部分（メンテナンス対象）毎に、その状態と消費電力との相関関係を、学習により求め、各メンテナンス対象毎に閾値を決定するので、各メンテナンス対象毎に、メンテナンス時期を判定することができる。
【０１１０】
更に、吐出側圧力、温調温度のプルダウン時間に関しては、上記の通り補正後のデータを用いているので、データ収集時の周囲環境による影響を除去することができる。
【０１１１】
更に、どのメンテナンス対象が最も消費電力に影響を与えるかということも明確になるので、メンテナンスの優先順位を判定することもできる。
図１８は、上記学習処理、閾値設定／故障診断／予測／警報通知処理等を実行する情報処理装置のハードウェア構成図、及びこれら処理を実行させるプログラムを記憶した記憶媒体の一例を示す図である。
【０１１２】
図１８において、情報処理装置６０は、ＣＰＵ６１、記憶部６２（可搬記憶媒体６２ａを含む）、メモリ６３、表示部６４、操作部６５、入出力インタフェース部６６、通信部６７等より構成される。尚、情報処理装置６０は、上記店舗内ＰＣ８、ＮＡ（ネットワークアダプタ）３、機器メンテナンス業者・サーバ１９等である。
【０１１３】
ＣＰＵ６１は、情報処理装置６０全体を制御する中央処理装置である。
記憶部６２は、少なくとも、上述した学習処理、故障診断／予測処理を実現するためのプログラムが記憶されているＨＤＤ等の記憶装置である。または記憶部６２は可搬記憶媒体６２ａとその駆動読み取り装置の組合せ（例えば、フロッピディスク（ＦＤ）とフレキシブルディスクドライブ（ＦＤＤ））であってもよい。可搬記憶媒体６２ａには上記ＦＤの他にＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＤＶＤ、ＭＯ等がある。
【０１１４】
メモリ６３は、記憶部６２に格納されているプログラムを一時的に記憶し当該プログラムをＣＰＵ６１に実行させる為のＲＡＭ等である。
表示部６４は、ディスプレイ等であり、例えば図２５、図２６のような表示を行う。
【０１１５】
操作部６５は、キーボード、マウス等であり、これを用いてユーザ等は所望の操作を行う。
入出力インタフェース部６６は、例えば上記マルチドロップ方式やリング型等の何等かの通信線を介して、各種機器（ショーケースや冷凍機等）の状態データを入力する為のインタフェースである。
【０１１６】
通信部６７は、例えば上記ルータ（ダイヤルアップルータ）、ネットワーク８を介して他の情報処理装置と通信可能とする一般的に良く知られている構成である。
【０１１７】
ここで、本発明は、情報処理装置といった装置それ自体に限らず、コンピュータにより使用されたときに、本発明に係わる各種機能を実現させる為のプログラムが格納されたコンピュータ読出し可能な記録媒体（記憶媒体）自体として構成することもできる。
【０１１８】
この場合、「記録媒体」には、例えば図１８で可搬記憶媒体６２ａの一例として示しているＣＤ−ＲＯＭ６８、フロッピィーディスク６９等の可搬記憶媒体や（勿論、これら一例に限らず、ＭＯ、ＤＶＤ、リムーバブルハードディスク等、「可搬記憶媒体」の範疇に入るものであれば何であってもよい）だけでなく、ネットワーク８を介して通信可能な外部の任意の情報処理装置（不図示）の「記録媒体」も含まれる。また、当然、上記情報処理装置６０内の記憶装置（ＲＡＭ／ＲＯＭ又はハードディスク等）も含まれる。
【０１１９】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明のメンテナンス時期判定方法、故障診断装置、プログラム等によれば、特に冷凍・冷蔵ショーケース等に関して、設置環境等に影響されることなく、安価なシステムで、冷凍・冷蔵ショーケースの各部分（メンテナンス対象）毎に、省エネ化の為の適切なメンテナンス時期を自動的に判定できる。
【０１２０】
更に、どのメンテナンス対象が最も消費電力に影響を与えるかということも明確になるので、メンテナンスの優先順位を判定することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態による故障診断装置の機能ブロック図である。
【図２】本故障診断装置に関連する店舗内機器管理システム全体の構成を概略的に示す図である。
【図３】図２に示した店舗内のシステム構成を示すブロック図である。
【図４】オープンショーケースの一例の側断面図を示す。
【図５】（ａ）は霜が完全に除去された状態の蒸発器の外観図、（ｂ）は除霜動作により霜を完全に除去できる限界の量まで霜が付着した状態の蒸発器の外観図である。
【図６】外気温度用サーミスタ、庫内温度用サーミスタ、及び温調温度用サーミスタでそれぞれ計測される温度の経時変化をグラフで示す。
【図７】（ａ）はゴミが完全に除去された状態、（ｂ）はゴミが詰まった状態の凝縮器の外観図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は、吐出（高圧）側温度センサ、吐出（高圧）側圧力センサでそれぞれ計測される冷媒の温度／圧力の経時変化をグラフで示す。
【図９】除霜動作が入った後の、庫内温度、温調温度のプルダウン時間を表わしたグラフを示す。
【図１０】故障診断装置によって実行される閾値決定／故障診断／予測処理について説明する為のフローチャート図である。
【図１１】吐出圧力−店舗外温度の関係図である。
【図１２】ショーケース庫内温度のヒストグラムと正規分布曲線を示す図である。
【図１３】（ａ）は補正前、（ｂ）は補正後のデータを用いて作成したヒストグラムとその正規分布曲線の一例、（ｃ）は（ａ）と（ｂ）の関係を示す図である。
【図１４】（ａ）〜（ｄ）は、学習から判定までの様子を、同じグラフ形式で視覚的に表した図である。
【図１５】（ａ）〜（ｄ）は、各故障と、ショーケース／冷凍機の消費電力との関係について説明する為の図である。
【図１６】メンテナンス実施時期を判定する為の処理を説明するフローチャート図である。
【図１７】ショーケース庫内温度（蒸発器の着霜度合い）と消費電力との相関関係の一例を示す図である。
【図１８】故障診断装置を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。
【符号の説明】
１　ショーケース
２　エアコン
３　ＮＡ（ネットワークアダプタ）
４　ルーター
５　ネットワーク
６　店舗本部サーバ
７　サービス本部サーバ
８　店舗内ＰＣ
９　ショーケース・コントローラ
１０　冷蔵庫
１１　エアコン・コントローラ
１２　蓄熱コントローラ
１３　蓄熱槽
１４　自動販売機
１５　セキュリティシステム
１６　セキュリティ本部サーバ
１７　店舗オーナー・サーバ
１８　機器オーナー・サーバ
１９　機器メンテナンス業者・サーバ
２０　店舗制御コントローラ
２１　照明コントローラ
２２　冷凍機
２３　冷凍機
２４　ドア
２５　火災報知機
２６　防犯装置
２７　本体
２８　陳列棚
２９　開口部
３０　冷凍機
３１　冷媒配管
３２　オープンショーケース
３３　蒸発器
３４　送風機
３５　ダクト
３６　吹き出し口（ハニカム）
３７　庫内
３８　吸い込み口
３９　圧縮機
４０　凝縮器
４１　吸込（低圧）側温度センサ
４２　吸込（低圧）側圧力センサ
４３　吐出（高圧）側温度センサ
４４　吐出（高圧）側圧力センサ
４５　外気温度用サーミスタ
４６　庫内温度用サーミスタ
４７　温調温度用サーミスタ
４８　除霜温度用サーミスタ
４９　霜
５０　ゴミ
５１　庫内温度
５２　温調温度
５３　正規分布曲線
５４　エリア
５５　正規分布曲線
５６　正規分布曲線
６０　情報処理装置
６１　ＣＰＵ
６２　記憶部
６２ａ　可搬記憶媒体
６３　メモリ
６４　表示部
６５　操作部
６６　入出力インタフェース部
６７　通信部
６８　ＣＤ−ＲＯＭ
６９　フロッピィーディスク
７０　故障診断装置
７１　状態データ収集部
７２　消費電力検出部
７３　相関関係学習部
７４　閾値決定部
７５　メンテナンス時期判定部
８０　ショーケース
９０　冷凍機

Claims (4)

1. 任意の学習期間内において、コンピュータが、
   ショーケースと冷凍機とより成る冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データと、前記冷凍機の消費電力とを、所定周期で収集し、
   該収集結果に基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求め、
   該相関関係を用いて、設定された省エネ目標値に対応する閾値を、前記部分毎に決定し、
   運用中に、該決定された閾値を用いて、前記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期を判定することを特徴とするメンテナンス時期判定方法。
2. 前記各部分の状態データは、前記ショーケースの庫内温度または前記冷凍機の吐出側圧力あるいは前記ショーケースの温調温度のプルダウン時間であり、
   該吐出側圧力または該温調温度のプルダウン時間に関しては、前記所定周期で収集したデータに対して、データ収集時の周囲環境による影響を除去する補正を行った後、該補正後のデータに基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求めることを特徴とする請求項１記載のメンテナンス時期判定方法。
3. ショーケースと冷凍機とより成る冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データを所定周期で収集する状態データ収集手段と、
   該状態データ収集手段により状態データを収集するときの前記冷凍機の消費電力を検出する消費電力検出手段と、
   所定の学習期間中に、前記状態データ収集手段によって収集された各状態データと、該状態データ収集時に前記消費電力検出手段によって検出された各消費電力とに基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求める相関関係学習手段と、
   該相関関係学習手段により求められた相関関係に基づいて、任意に設定された省エネ目標値に対応する閾値を、前記各部分毎に決定する閾値決定手段と、
   運用中、該閾値決定手段によって決定された閾値を用いて、前記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期となったか否かを判定するメンテナンス時期判定手段と、
   を有することを特徴とする故障診断装置。
4. コンピュータに、
   任意の学習期間内において、ショーケースと冷凍機とより成る冷凍／冷蔵ショーケースの各部分の状態データと、前記冷凍機の消費電力とを、所定周期で収集し、該収集結果に基づいて、前記各部分の状態と前記消費電力との相関関係を求め、該相関関係を用いて、設定された省エネ目標値に対応する閾値を、前記部分毎に決定する機能と、
   運用中において、該決定された閾値を用いて、前記各部分毎に、メンテナンスを実施すべき時期を判定する機能と、
   実現させるためのプログラム。

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