JP2023025165A - 不具合箇所推定システム、不具合箇所推定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の構成要素を含む冷凍空調システムにおいて、より少ないセンサの数で不具合が発生した箇所、不具合が発生した箇所の候補、又は不具合が発生した範囲等を示す不具合情報を提供できるようにする。【解決手段】不具合箇所推定システムは、冷凍空調システムを制御する制御部を備え、前記制御部が、前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する。【選択図】図６

Description

本開示は、不具合箇所推定システム、不具合箇所推定方法、及びプログラムに関する。

冷凍、冷蔵、又は空調等の用途に用いられる冷凍空調機器を含む冷凍空調システムにおいて、センサを用いて、不具合が発生した箇所を特定する技術が知られている。

例えば、複数の冷媒センサの出力に基づいて冷媒漏れを検知する冷媒漏洩検知装置と、複数の警報器とを備え、冷媒漏れが発生したときに、表示手段に冷媒漏れが発生したエリア等を表示する冷媒漏洩検知システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１７－５２５７３２号公報

複数の構成要素を含む冷凍空調システムにおいて、不具合が発生した箇所を特定する場合、特許文献１に開示された技術では、不具合が発生する可能性がある箇所ごとにセンサが必要となるため、センサの数を削減することは困難である。

本開示は、複数の構成要素を含む冷凍空調システムにおいて、より少ないセンサの数で不具合が発生した箇所、不具合が発生した箇所の候補、又は不具合が発生した範囲等を示す不具合情報を提供できるようにする。

本開示の第１の態様に係る不具合箇所推定システムは、冷凍空調システムを制御する制御部を備え、前記制御部が、前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する。

本開示の第１の態様によれば、複数の構成要素を含む冷凍空調システムにおいて、より少ないセンサの数で不具合が発生した箇所、不具合が発生した箇所の候補、又は不具合が発生した範囲等を示す不具合情報を提供できるようになる。

本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記不具合情報は、前記１つ以上の構成要素のうち、前記不具合が発生した可能性がある構成要素の情報を含む。これにより、不具合箇所推定システムは、冷凍空調システムに含まれる複数の構成要素のうち、不具合が発生した構成要素を特定することが容易になる。

本開示の第３態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記センサ情報は、前記センサが設置された位置に関する情報を含む。

本開示の第４の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記制御部は、環境情報を取得する１つ以上のセンサによるセンサ情報をさらに用いて、前記不具合情報を出力する。

本開示の第５の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記制御部は、前記不具合を検知する２つ以上のセンサのセンサ情報と前記設置位置情報とを用いて、前記不具合情報を出力する。

本開示の第６の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記制御部は、前記２つ以上のセンサのセンサ情報を用いて、前記不具合が発生した箇所、候補、又は範囲を限定する。

本開示の第７の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記制御部は、複数の同種類又は異なる種類のセンサのセンサ情報を組み合わせることで、前記不具合情報の精度を向上させる。

本開示の第８の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器に接続される配管の接続部の位置を示す情報を含み、前記制御部は、１つ以上の冷媒センサ又はガスセンサのセンサ情報と、前記設置位置情報とを用いて、冷媒の漏洩箇所の候補を推定する。

本開示の第９の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器と、前記機器に接続される配管又はダクトの接続部との位置を示す情報を含み、前記制御部は、音を取得する複数の音センサによるセンサ情報と、前記音センサごとの音の大きさ又は検知時間と、前記設置位置情報と、から前記不具合が発生した箇所の候補を推定する。

本開示の第１０の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器の位置を示す情報を含み、
前記制御部は、振動を検知する複数の振動センサによるセンサ情報と、前記振動センサごとの振動の大きさ又は検知時間と、前記設置位置情報と、から前記不具合が発生した箇所の候補を推定する。

本開示の第１１の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器に接続される配管の接続部を示す情報を含み、前記制御部は、漏水を検知する複数の漏水センサによる前記センサ情報と、前記漏水センサごとの漏水の検知時間とから、前記不具合が発生した箇所の候補を推定する。

本開示の第１２の態様は、第１の態様に記載の不具合箇所推定システムであって、前記設置位置情報は、前記構成要素の配置を示す図面情報を含み、前記センサは、前記構成要素を撮影する１つ以上のカメラを含み、前記制御部は、前記１つ以上のカメラが撮影した画像と、前記図面情報とから、前記不具合が発生した箇所の候補を推定する。

本開示の第１３の態様に係る不具合箇所推定方法は、冷凍空調システムを制御するコンピュータが、前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する。

本開示の第１４の態様に係るプログラムは、冷凍空調システムを制御するコンピュータに、前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力させる。

一実施形態に係る不具合箇所推定システムのシステム構成の例を示す図である。 一実施形態に係る設置位置情報の一例のイメージを示す図である。 一実施形態に係る不具合情報の一例を示す図である。 一実施形態に係る不具合情報の別の一例を示す図である。 一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。 一実施形態に係る不具合箇所推定システムの機能構成の例を示す図である。 一実施形態に係るセンサ情報の例を示す図である。 一実施形態に係る設置位置情報の例を示す図である。 第１の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る不具合情報の例を示す図である。 第２の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。 第２、３の実施形態に係る所定の距離について説明するための図である。 第４の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係るカメラの設置例について説明するための図である。 一実施形態に係る不具合箇所推定システムの別の適用例を示す図である。

以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。

＜システム構成＞
不具合箇所推定システムは、例えば、冷凍機器、冷蔵機器、又は空調機器等の冷凍空調機器を含む冷凍空調システムにおいて、１つ以上のセンサを用いて、不具合の発生を検知し、不具合が発生した不具合箇所の候補等を推定するシステムである。ここでは、説明用の一例として、空調システムにおいて、不具合箇所を推定する不具合箇所推定システムのシステム構成について説明する。

図１は、一実施形態に係る不具合箇所推定システムのシステム構成の例を示す図である。不具合箇所推定システム１００は、例えば、１つ以上の空調機器１１１ａ、１１１ｂ、・・・、空調システム１１０の不具合を検知する１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、・・・、及びコントローラ１１３等を備える空調システム１１０を含む。なお、以下の説明において、１つ以上の空調機器１１１ａ、１１１ｂ、・・・のうち、任意の空調機器を示す場合、「空調機器１１１」を用いる。また、１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、・・・のうち、任意のセンサを示す場合、「センサ１１２」を用いる。

好ましくは、不具合箇所推定システム１００は、通信ネットワークＮ１、Ｎ２等を介して、コントローラ１１３、及びセンサ１１２等と通信可能な管理サーバ１２０を含む。ここで、通信ネットワークＮ１は、例えば、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）の通信ネットワークである。通信ネットワークＮ２は、空調システム１１０内で機器間の通信に用いられる、例えば、ＬＡＮ等のネットワークである。ただし、通信ネットワークＮ２は、ＬＡＮに限られず、空調システム１１０内で機器間の通信が可能な、様々な通信方式のネットワークであって良い。なお、以下の説明において、通信ネットワークＮ１、Ｎ２を特に区別する必要がない場合、単に「通信ネットワーク」と呼ぶ。

空調機器１１１は、例えば、施設内の空気の温度、湿度、清浄度、又は気流等の空気環境を調整（調和）する機器である。空調機器１１１には、例えば、室内機、室外機、環境センサ、チラー（冷却水循環措置）、エアハンドリングユニット、配管、継手、又はダクト等の様々な構成要素が含まれ得る。また、空調機器１１１には、例えば、換気装置、及び換気装置用のダクト、吹出口、吸込口等の構成要素が含まれていても良い。

センサ１１２は、空調システム１１０の不具合を検知する検知機器である。センサ１１２には、例えば、冷媒の漏れを検知する冷媒センサ（又はガスセンサ）、漏水を検知する漏水センサ、音を検知する音センサ（例えばマイク）、振動を検知する振動センサ、又はカメラ等の様々な検知機器が含まれ得る。

コントローラ（制御部）１１３は、コンピュータの構成を備え、所定のプログラムを実行することにより、１つ以上の空調機器１１１ａ、１１１ｂ、・・・を制御する機器である。例えば、コントローラ１１３は、タッチパネルディスプレイ等に操作画面を表示して、管理者又は利用者等による操作に従って、施設内の温度、湿度、風量、又は清浄度等を制御する。なお、コントローラ１１３は、空調システム（冷凍空調システム）１１０を制御する制御部の一例である。本実施形態に係る制御部は、例えば、コンピュータ、プロセッサ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアである。

また、本実施形態に係るコントローラ１１３は、空調システム１１０に含まれる１つ以上の空調機器１１１ａ、１１１ｂ、・・・の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報を、コントローラ１１３の記憶部、又は管理サーバ１２０等に記憶して管理している。さらに、コントローラ１１３は、１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、・・・の固有情報を含むセンサ情報と、設置位置情報とを用いて、空調システム１１０で発生した不具合を検知し、不具合箇所の候補等を示す不具合情報を出力する機能を有している。

なお、コントローラ１１３が備える、空調機器の制御、センサ情報の取得、設置位置情報の管理、及び不具合情報の出力等の機能のうち、少なくとも一部は、管理サーバが備えていても良い。

管理サーバ１２０は、コンピュータの構成を備えた情報処理装置、又は複数のコンピュータを含むシステムである。管理サーバ１２０は、例えば、複数の空調システム１１０を管理するクラウドシステム等であっても良い。

（設置位置情報について）
不具合箇所推定システム１００（コントローラ１１３又は管理サーバ１２０）は、空調システム１１０に含まれる空調機器１１１の１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報を管理している。

図２は、一実施形態に係る設置位置情報の一例のイメージを示す図である。設置位置情報には、一例として、図２に示すように、空調機器１１１が設置された部屋２２０、及び部屋２２０に設置された空調システム１１０の１つ以上の構成要素が設置された位置を記録した図面情報２００が含まれる。図２の例では、図面情報２００には、部屋２２０を上方から見た図に、室内機２０１ａ～２０１ｄ、室内機に接続された配管（冷媒配管）２０３、及び配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｈ等が設置された位置を示す情報が記録されている。また、図面情報２００には、換気装置２１０、換気装置２１０に接続されたダクト２１１、複数の吹出口２１２、及び複数の吸込口２１３等の位置を示す情報が記録されている。さらに、図面情報２００には、不具合を検知する１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、及び室内機２０１ａ～２０１ｄの各々が備える環境センサ２０２ａ～２０２ｄ等の位置を示す情報が記録されていても良い。

この図面情報２００は、例えば、空調システム１１０を提供する提供者、又は空調システム１１０を管理する管理者等が、空調機器１１１を施工した際の設計図面、又は施工図面等に基づいて作成し、コントローラ１１３、又は管理サーバ１２０等に記憶しておく。或いは、不具合箇所推定システム１００は、空調機器１１１を施工した際の設計図面、又は施工図面等を解析して、図面情報２００を作成する機能を有していても良い。

好ましくは、設置位置情報には、空調システム１１０に含まれる１つ以上の構成要素を識別する識別情報と、各構成要素が設置された位置を示す座標情報とを記憶した機器座標情報等が含まれる。

（不具合情報について）
不具合箇所推定システム１００は、例えば、不具合を検知するセンサ１１２ａ、１１２ｂのセンサ情報を取得し、不具合が検知された場合、取得したセンサ情報と設置位置情報とを用いて、不具合箇所の候補等を示す不具合情報を出力する。

図３は、一実施形態に係る不具合情報の一例のイメージを示す図である。この図は、一例として、図２のセンサ１１２ａで、配管２０３を通る冷媒の漏れ（以下、冷媒漏洩と呼ぶ）を検知した場合に、不具合箇所推定システム１００が出力する不具合情報３００の一例を示している。

不具合箇所推定システム１００は、例えば、センサ１１２ａで冷媒漏洩を検知した場合、センサ１１２ａのセンサ情報に含まれる固有情報に基づいて、図２に示すような図面情報２００上のセンサ１１２ａの位置（座標情報）を特定する。また、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報（例えば、図２の図面情報２００等）を用いて、センサ１１２ａから所定の範囲内にある、冷媒漏洩の不具合箇所の候補となる構成要素を抽出する。ここでは、不具合箇所の候補となる構成要素として、配管２０３の接続部２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、２０４ｄが抽出されるものとする。

この場合、不具合箇所推定システム１００は、一例として、図３に示すように、不具合箇所の候補の位置を示す図３０１、不具合箇所の候補を示す文字列３０２、及び不具合の範囲を示す文字列３０３等を表示する不具合情報３００を出力する。例えば、不具合箇所推定システム１００は、図３に示すような不具合情報３００を、コントローラ１１３等に表示しても良いし、予め登録された情報端末等に送信しても良い。

図３に示すような不具合情報３００により、空調システム１１０を管理する管理者、又は空調システム１１０を利用する利用者等は、配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｄのいずれかで冷媒漏洩が発生している可能性があることを容易に認識することができる。

図４は、一実施形態に係る不具合情報の別の一例を示す図である。この図は、一例として、図２のセンサ１１２ａ、１１２ｂで同時に、配管２０３を通る冷媒漏洩を検知した場合に、不具合箇所推定システム１００が出力する不具合情報４００の一例を示している。

不具合箇所推定システム１００は、例えば、センサ１１２ａ、１１２ｂで冷媒漏洩を検知した場合、センサ１１２のセンサ情報に含まれる固有情報に基づいて、図２に示すような図面情報２００上のセンサ１１２ａ、１１２ｂの位置を特定する。また、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報（例えば、図２の図面情報２００）を用いて、センサ１１２ａ、１１２ｂから所定の範囲内にある、冷媒漏洩の不具合箇所の候補となる構成要素を抽出する。ここでは、不具合箇所の候補となる構成要素として、配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｈが抽出されるものとする。

この場合、不具合箇所推定システム１００は、一例として、図４に示すように、不具合箇所の候補の位置を示す図４０１、不具合箇所の候補を示す文字列３０２、及び不具合の範囲を示す文字列３０３等を表示する不具合情報３００を出力する。

従来の技術では、このように、部屋２２０全体で冷媒漏洩が検知された場合、部屋２２０内で冷媒漏洩が発生したことが判るのみであり、不具合箇所の候補を示すことは困難である。

一方、本実施形態に係る不具合箇所推定システム１００では、冷媒漏洩を検知したセンサ１１２のセンサ情報と、設置位置情報とを用いて不具合箇所の候補を抽出し、例えば、図４に示すような不具合情報４００を提供することができる。また、本実施形態に係る不具合箇所推定システム１００は、センサ１１２ａが不具合を検知した時刻と、センサ１１２ｂが不具合を検知した時間との時間差等に基づいて、不具合箇所の候補をさらに絞り込む機能を有している。なお、具体的な処理内容については、複数の実施形態を例示して後述する。

このように、本実施形態によれば、複数の構成要素を含む冷凍空調システムにおいて、より少ないセンサの数で不具合が発生した箇所、不具合が発生した箇所の候補、又は不具合が発生した範囲等を特定できる。

＜ハードウェア構成＞
（コンロトーラ、及び管理サーバのハードウェア構成）
コントローラ１１３、及び管理サーバ１２０は、例えば、図５に示すようなコンピュータ５００のハードウェア構成を有する。別の一例として、管理サーバ１２０は、例えば、複数のコンピュータ５００によって構成される。

図５は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。コンピュータ５００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、メモリ５０２、ストレージデバイス５０３、通信装置５０４、出力装置５０５、入力装置５０６、及びバス５０７等を有する。

ＣＰＵ５０１は、例えば、ストレージデバイス５０３、又はメモリ５０２等の記録媒体に記憶した所定のプログラムを実行することにより、不具合箇所推定システム１００が備える様々な機能を実現するプロセッサである。メモリ５０２は、例えば、ＣＰＵ５０１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）、及びコンピュータ５００の起動用のプログラム等を記憶する不揮発性のメモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む。ストレージデバイス５０３は、例えば、ＯＳ（Operating System）、アプリケーション等のプログラム、及び各種のデータ等を記憶する大容量の記憶装置であり、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）等によって実現される。

通信装置５０４は、コンピュータ５００を通信ネットワークに接続し、他の装置と通信する、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信インタフェースである。出力装置５０５は、例えば、不具合情報、操作画面等の様々な表示画面を表示する表示デバイス、又は音声メッセージ、エラー音等を出力する音声出力デバイス等を含む。入力装置５０６は、例えば、タッチパネル、キーボード、又はポインティングデバイス等の入力を受け付ける入力デバイスである。なお、入力装置５０６は、例えば、タッチパネルディスプレイ等の表示入力装置であっても良い。バス５０７は、上記の各構成要素に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号、及び各種の制御信号等を伝送する。

（空調機器、及びセンサのハードウェア構成）
空調機器１１１、及びセンサ１１２は、例えば、コンピュータの構成と、通信装置とを備える公知の空調機器１１１、及びセンサ１１２を利用することを想定しているため、ここでは詳細な説明は省略する。

＜機能構成＞
図６は、一実施形態に係る不具合箇所推定システムの機能構成の例を示す図である。不具合箇所推定システム１００は、例えば、通信部６０１、取得部６０２、出力部６０３、操作受付部６０４、センサ情報記憶部６０５、及び設置位置情報記憶部６０６等を有する。

通信部６０１、取得部６０２、出力部６０３、及び操作受付部６０４は、例えば、不具合箇所推定システム１００が備えるコンピュータ５００（コントローラ１１３及び／又は管理サーバ１２０）によって実行されるプログラムによって実現される。なお、上記の機能構成のうち、少なくとも一部は、ハードウェアによって実現されるものであっても良い。また、センサ情報記憶部６０５、及び設置位置情報記憶部６０６は、例えば、不具合箇所推定システム１００が備えるコンピュータ５００のストレージデバイス５０３、又はメモリ５０２等によって実現される。

通信部６０１は、不具合箇所推定システム１００を、例えば、図５の通信装置５０４等を用いて、通信ネットワークに接続し、他の装置と通信する通信処理を実行する。

取得部６０２は、空調システム（冷凍空調システムの一例）１１０で発生した不具合を検知する１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、・・・の固有情報を含むセンサ情報を、例えば、通信部６０１を介して取得する取得処理を実行する。

図７（Ａ）は、センサ１１２が出力するセンサ情報の一例のイメージを示している。図７（Ａ）の例では、センサ情報７０１には、センサ１１２を識別するための識別情報である管理ＩＤ（固有情報の一例）と、１つ以上のセンサデータ（センサデータ１、センサデータ２、・・・）が含まれる。管理ＩＤは、不具合箇所推定システム１００が付与した識別情報であっても良いし、例えば、センサ１１２のアドレス情報（ＩＰアドレス、又はＭＡＣアドレス）等の他の固有情報であっても良い。センサデータは、センサ１１２が取得した、例えば、フロン濃度データ、温度データ、湿度データ、音データ、振動データ、又は画像データ等の検知データである。

この場合、不具合箇所推定システム１００は、センサ情報記憶部６０５等に、例えば、図７（Ｂ）に示すようなセンサ位置情報７０２を予め記憶しておく。センサ位置情報７０２には、複数のセンサ１１２の管理ＩＤと、各センサ１１２が設置された位置を示す位置座標とが記憶されている。これにより、不具合箇所推定システム１００は、センサ１１２が出力するセンサ情報７０１に含まれる管理ＩＤと、センサ位置情報７０２とを用いて、センサ情報７０１を出力したセンサ１１２の位置を特定することができる。

図７（Ｃ）は、センサ１１２が出力するセンサ情報の別の一例のイメージを示している。図７（Ｃ）の例では、センサ情報７０３には、図７（Ａ）に示したセンサ情報７０１に加えて、位置座標が含まれる。このように、センサ１１２が出力するセンサ情報には、位置座標（センサ１１２が設置された位置に関する情報の一例）が含まれていても良い。

図７（Ｄ）は、センサ情報記憶部６０５に記憶するセンサ情報７０４の一例のイメージを示している。センサ情報７０４には、複数のセンサ１１２から取得したセンサ情報に含まれる管理ＩＤ、位置座標、１つ以上のセンサデータ、及び検知時刻等の情報が含まれる。検知時刻の情報は、センサ１１２が出力するセンサ情報に含まれている時刻を用いても良いし、取得部６０２が、センサ１１２から取得したセンサ情報を、センサ情報７０４に記憶する際に付与しても良い。

なお、コントローラ１１３が取得部６０２を有している場合、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４を、センサ情報を収集する管理サーバ１２０から取得して、コントローラ１１３が備えるセンサ情報記憶部６０５に記憶しても良い。要するに、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４をセンサ情報記憶部６０５に記憶するものであれば、取得するセンサ情報の形式は任意の形式であって良い。

出力部６０３は、取得部６０２が取得したセンサ情報７０４と、設置位置情報記憶部６０６に記憶した設置位置情報とに基づいて、不具合が発生した箇所、不具合が発生した箇所の候補、又は不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する出力処理を実行する。出力部６０３は、例えば、推定部６１１、表示制御部６１２、及び音声制御部６１３等を含む。

推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報と、空調システム１１０に含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、不具合が発生したときに、不具合が発生した箇所の候補等を推定（抽出）する。

図８（Ａ）は、設置位置情報に含まれる図面情報８０１の一例のイメージを示している。図面情報８０１には、図２で説明した図面情報２００と同様に、部屋２２０に設置された空調システム１１０の１つ以上の構成要素が設置された位置が記録されている。図８（Ａ）の例では、図面情報８０１には、部屋２２０を上方から見た図に、室内機２０１ａ～２０１ｄ、室内機に接続された配管（冷媒配管）２０３、及び配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｈ等の位置を示す情報が記録されている。また、図面情報８０１には、換気装置２１０、換気装置２１０に接続されたダクト２１１ａ～２１１ｄ、吹出口２１２ａ～２１２ｄ、及び吸込口２１３ａ～２１３ｄ等の位置を示す情報も記録されている。さらに、図面情報８０１には、不具合を検知する１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、及び室内機２０１ａ～２０１ｄの各々が備える環境センサ２０２ａ～２０２ｄ等の位置を示す情報が記録されていても良い。

図８（Ｂ）は、設置位置情報に含まれる機器座標情報８０２の一例のイメージを示している。機器座標情報８０２には、空調システム１１０に含まれる１つ以上の構成要素を識別する管理ＩＤと、各構成要素の表示名、及び各構成要素が設置された位置を示す座標情報等が記録されている。管理ＩＤは、各構成要素を識別する識別情報である。表示名は、例えば、不具合情報に表示するとき等に用いられる各構成要素の名称等を示す情報である。位置座標は、例えば、空調機器１１１を施工した際の設計図面、施工図面等、又は図面情報８０１等に基づいて取得した、構成要素の位置を示す座標である。位置座標は、一例として、図面情報８０１上の座標で表される。別の一例として、位置座標は、施設内の位置情報システム等により測位した３次元の位置情報等であっても良い。なお、図面情報８０１、及び機器座標情報８０２は、設置位置情報の一例である。

推定部６１１は、例えば、１つのセンサ１１２が不具合を検知した場合、不具合を検知したセンサ１１２から所定の距離以内にある所定の構成要素を、不具合箇所の候補とする。

好ましくは、不具合箇所推定システム１００は、不具合を検知したセンサ１１２の種類に応じて、当該不具合が発生する可能性がある所定の構成要素が予め定められている。例えば、冷媒漏洩の不具合が、配管２０３の接続部で発生することが予め判っている場合、配管２０３の接続部が、冷媒センサに対応する所定の構成要素となる。

また、推定部６１１は、複数のセンサ１１２が不具合を検知した場合、不具合を検知した全てのセンサ１１２から所定の距離以内にある所定の構成要素を、不具合箇所の候補とする。なお、推定部６１１の処理は、様々な変形や応用が可能なので、具体的な処理内容については、複数の実施形態を例示して後述する。

表示制御部６１２は、例えば、推定部６１１が抽出した不具合箇所の候補を示す不具合情報（表示画面）を作成し、例えば、コントローラ１１３、管理サーバ１２０、又は管理サーバ１２０に接続する情報端末等の表示部に、作成した不具合情報を表示させる。図３、４で説明した不具合情報３００、４００は、表示制御部６１２が作成し、表示させる不具合情報の一例である。

音声制御部６１３は、例えば、表示制御部６１２が作成した不具合情報に音声（音声メッセージ、エラー音等）が含まれている場合、音声を出力する。また、別の一例として、音声制御部６１３は、推定部６１１が抽出した不具合箇所の候補を示す不具合情報（音声メッセージ、エラー音等）を作成し、例えば、コントローラ１１３、管理サーバ１２０、又は管理サーバ１２０に接続する情報端末等から、作成した不具合情報を出力しても良い。

なお、図６に示す出力部６０３の機能構成は一例である。例えば、推定部６１１、表示制御部６１２、及び音声制御部６１３の機能は、１つの出力部６０３で実現されるものであっても良い。

操作受付部６０４は、例えば、図５の入力装置５０６等を用いて、管理者、又は利用者による各種の操作を受け付ける。センサ情報記憶部６０５は、例えば、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４を記憶する。設置位置情報記憶部６０６は、例えば、図８（Ａ）に示すような図面情報８０１、及び図８（Ｂ）に示すような機器座標情報８０２等を含む設置位置情報を記憶する。

なお、図６に示す不具合箇所推定システム１００に含まれる各機能構成は、図１のコントローラ１１３に含まれていても良いし、管理サーバ１２０に含まれていても良い。また、不具合箇所推定システム１００に含まれる各機能構成は、コントローラ１１３と管理サーバ１２０とに分散して設けられていても良い。ここでは、コントローラ１１３が、図６に示す不具合箇所推定システム１００の機能構成を有しているものとして、以下の説明を行う。

＜処理の流れ＞
続いて、本実施形態に係る不具合箇所推定方法の処理の流れについて説明する。

［第１の実施形態］
図９（Ａ）は、第１の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図８（Ａ）に示すような部屋２２０に、不具合を検知するセンサ１１２が１つ、部屋２２０全体をカバーするように設けられている場合に、不具合箇所推定システム１００のコントローラ（制御部）１１３が実行する処理の一例を示している。

ステップＳ９０１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられた不具合を検知するセンサ１１２のセンサ情報を取得する。

ステップＳ９０２において、取得部６０２は、取得したセンサ情報に基づいて、不具合が検知されたか否かを判定する。例えば、取得部６０２は、センサ情報に含まれるセンサデータの値が、予め定められた閾値を超えた場合、不具合が検知されたと判定する。

ステップＳ９０３において、不具合が検知された場合、取得部６０２は、処理をステップＳ９０４に移行させる。一方、不具合が検知されていない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ９０１に戻す。

ステップＳ９０４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報と、設置位置情報記憶部６０６に記憶した位置情報とから、不具合が発生した可能性がある構成要素である不具合箇所の候補を抽出（推定）する。

好ましくは、推定部６１１は、例えば、図８（Ａ）に示すような図面情報８０１、又は図８（Ｂ）に示すような機器座標情報８０２から、センサ１１２が検知した不具合に対応する所定の構成要素を抽出する。

ステップＳ９０５において、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した不具合箇所の候補（構成要素）を示す不具合情報を作成し、出力する。なお、推定部６１１が抽出した所定の構成要素が１つである場合、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した構成要素を、「不具合箇所」とする不具合情報を作成しても良い。また、不具合情報には、「不具合の範囲」として、センサ１１２が設置された部屋２２０の情報等が含まれていても良い。

このとき、出力部６０３は、例えば、表示制御部６１２を用いて不具合情報（表示画面）を作成し、コントローラ１１３、又は管理サーバ１２０等の表示部に表示させる。或いは、出力部６０３は、音声制御部６１３を用いて、不具合情報（音声メッセージ、エラー音等）を作成し、コントローラ１１３、又は管理サーバ１２０等から出力させても良い。さらに、出力部６０３は、不具合情報（表示画面、音声メッセージ、エラー音等）を、予め登録された管理者用の情報端末等に送信しても良い。

図９（Ｂ）は、第１の実施形態に係る不具合箇所推定処理の具体的な一例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図８（Ａ）に示した部屋２２０に設けられたセンサ１１２が、冷媒漏洩を検知するフロンセンサである場合の処理の例を示している。

ステップＳ９１１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられたフロンセンサであるセンサ１１２のセンサ情報を取得する。

ステップＳ９１２において、取得部６０２は、取得したセンサ情報に基づいて、冷媒漏洩の有無を判定する。例えば、取得部６０２は、センサ情報に含まれるフロン濃度の値が、予め定められた閾値より大きい場合、冷媒漏洩が検知されたと判定する。

ステップＳ９１３において、冷媒漏洩が検知された場合、取得部６０２は、処理をステップＳ９１４に移行させる。一方、冷媒漏洩が検知されていない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ９１１に戻す。

ステップＳ９１４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報と、設置位置情報記憶部６０６に記憶した位置情報とから、冷媒漏洩箇所の候補となる配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｈを抽出する。なお、配管２０３の接続部は、フロンセンサであるセンサ１１２に対応する所定の構成要素の一例である。

ステップＳ９１５において、出力部６０３の表示制御部６１２は、推定部６１１が抽出した配管２０３の接続部２０４ａ～２０４ｈを図示する不具合情報を作成し、例えば、コントローラ１１３、又は管理サーバ１２０の表示部等に表示させる。

図１０は、ステップＳ９１５において、表示制御部６１２が表示させる不具合情報の一例のイメージを示している。図１０の例では、不具合情報４００には、冷媒漏洩箇所の候補の位置を示す図１００１、冷媒漏洩箇所の候補を示す文字列１００２、及び冷媒漏洩の範囲を示す文字列１００３等が表示されている。

従来の技術では、このような場合、部屋２２０内で冷媒漏洩が発生したことしか示すことができない。しかし、本実施形態に係る不具合箇所推定システム１００では、設置位置情報を用いて冷媒漏洩箇所の候補を抽出し、例えば、図１０に示すような不具合情報１０００を提供することができる。

［第２の実施形態］
図１１（Ａ）は、第２の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図８（Ａ）に示すような部屋２２０に、不具合を検知するセンサ１１２が複数設けられている場合に、不具合箇所推定システム１００のコントロ－ラ（制御部）１１３が実行する処理の一例を示している。なお、ここでは、第１の実施形態と同様の処理に対する詳細な説明は省略する。

ステップＳ１１０１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられた複数のセンサ１１２のセンサ情報を取得する。例えば、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４から、更新されたセンサ情報、又は直近の所定の期間内のセンサ情報等を取得する。

ステップＳ１１０２において、取得部６０２は、取得したセンサ情報の各々で、不具合が検知されたか否かを判定する。例えば、取得部６０２は、センサ情報に含まれるセンサデータの値が、予め定められた閾値を超えた場合、不具合が検知されたと判定する。

ステップＳ１１０３において、不具合が検知されたセンサ情報がある場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１１０４に移行させる。一方、不具合が検知されたセンサ情報がない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１１０１に戻す。

ステップＳ１１０４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報から、不具合を検知した１つ以上のセンサ１１２の位置座標を取得する。また、ステップＳ１１０５において、推定部６１１は、取得した位置座標から所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出する。

ステップＳ１１０６において、複数のセンサ１１２が不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１１０７に移行させる。一方、１つのセンサ１１２が不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１１０８に移行させる。

ステップＳ１１０７に移行すると、推定部６１１は、不具合を検知した全てのセンサ１１２から、所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出する。

ステップＳ１１０８に移行すると、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した構成要素を、不具合箇所の候補として示す不具合情報を作成し、出力する。なお、推定部６１１が抽出した所定の構成要素が１つである場合、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した構成要素を、「不具合箇所」とした不具合情報を作成しても良い。また、不具合情報には、「不具合の範囲」を示す情報が含まれていても良い。

図１１（Ｂ）は、第２の実施形態に係る不具合箇所推定処理の具体的な一例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図８（Ａ）に示すような部屋２２０に設けられたセンサ１１２ａ、１１２ｂが、冷媒漏洩を検知するフロンセンサである場合の処理の例を示している。なお、冷媒漏洩を検知するセンサ１１２の数は、３つ以上であっても良い。

ステップＳ１１１１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられた複数のフロンセンサであるセンサ１１２のセンサ情報を取得する。例えば、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４から、更新されたセンサ情報、又は直近の所定の期間内のセンサ情報等を取得する。

ステップＳ１１１２において、取得部６０２は、取得したセンサ情報の各々で、冷媒漏洩が検知されたか否かを判定する。例えば、取得部６０２は、センサ情報に含まれるフロン濃度の値が閾値を超えた場合、冷媒漏洩が検知されたと判定する。

ステップＳ１１１３において、冷媒漏洩が検知されたセンサ情報がある場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１１１４に移行させる。一方、冷媒漏洩が検知されたセンサ情報がない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１１１１に戻す。

ステップＳ１１１４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報から、冷媒漏洩を検知した１つ以上のセンサ（フロンセンサ）１１２の位置座標を取得する。また、ステップＳ１１１５において、推定部６１１は、取得した位置座標から所定の距離以内にある配管（冷媒配管）２０３の接続部を抽出する。なお、配管２０３の接続部は、センサ（フロンセンサ）１１２に対応する所定の構成要素の一例である。

ステップＳ１１１６において、複数のセンサ（フロンセンサ）１１２が冷媒漏洩を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１１１７に移行させる。一方、１つのセンサ１１２が冷媒漏洩を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１１１８に移行させる。

ステップＳ１１１７に移行すると、推定部６１１は、冷媒漏洩を検知した全てのセンサ（フロンセンサ）１１２から、所定の距離以内にある配管２０３の接続部を抽出する。

ステップＳ１１１８に移行すると、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した配管２０３の接続部を、冷媒漏洩箇所の候補として示す不具合情報を作成し、出力する。例えば、図８（Ａ）に示すような部屋２２０のセンサ１１２ａで冷媒漏洩が検知された場合、出力部６０３は、図３に示すような不具合情報３００を出力する。

このように、不具合箇所推定システム１００は、複数のセンサ１１２を用いて、不具合が発生した箇所の候補を絞り込み、不具合情報の精度を向上させることができる。

上記の例では、冷媒漏洩を検知するセンサ１１２をフロンセンサとしたが、これに限られず、冷媒漏洩を検知可能な様々なガスセンサを、センサ１１２として適用することができる。

［第３の実施形態］
第１、２の実施形態では、不具合を検知するセンサ１１２がフロンセンサ、又はガスセンサである場合の例について説明した。第３の実施形態では、不具合を検知するセンサ１１２が、音データを取得するマイク等の音センサ、又は振動を検知する振動センサである場合の例について説明する。なお、ここでは、第１、２の実施形態と同様の処理に対する詳細な説明は省略する。

図１２（Ａ）は、第３の実施形態に係る不具合箇所推定処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、不具合を検知するセンサ１１２が、音データを取得するマイク等の音センサである場合に、不具合箇所推定システム１００のコントローラ（制御部）１１３が実行する処理の例を示している。

ステップＳ１２０１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられた複数の音センサのセンサ情報を取得し、センサ情報に含まれる音データを取得する。例えば、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４から、更新されたセンサ情報、又は直近の所定の期間内のセンサ情報等を取得する。

ステップＳ１２０２において、取得部６０２は、取得した音データの各々で、不具合判定を行う。例えば、取得部６０２は、音データが、音の大きさが閾値１より大きい音を含み、かつ閾値１より大きい音の周波数が、閾値２より高く、閾値３より低い場合、不具合を検知したと判定する。なお、閾値１～３は、不具合が発生したときに発生する、或いは発生すると予測される音の大きさ、及び音の周波数等に基づいて、予め設定されているものとする。

ステップＳ１２０３において、不具合が検知された音データがある場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１２０４に移行させる。一方、不具合が検知された音データがない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１２０１に戻す。

ステップＳ１２０４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報から、不具合を検知した音データを取得した、１つ以上の音センサの位置座標を取得する。

ステップＳ１２０５において、推定部６１１は、取得した位置座標から所定の距離以内にある、音センサに対応する所定の構成要素を抽出する。なお、音センサに対応する所定の構成要素には、例えば、室内機、チラー、室外機等の機器、又は配管、ダクト、継手（配管又はダクトの接続部）等が含まれ得る。

ステップＳ１２０６において、複数の音センサが不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１２０７に移行させる。一方、１つの音センサが不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１２０８に移行させる。

ステップＳ１２０７に移行すると、推定部６１１は、不具合を検知した全ての音センサから、所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出する。

ステップＳ１２０８に移行すると、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した所定の構成要素を、不具合箇所の候補として示す不具合情報を作成し、出力する。

上記の処理により、不具合箇所推定システム１００は、例えば、機器の故障（例えば、機器内のモータの故障等）、又は機器及び配管のがたつき等、冷媒漏洩以外の不具合箇所の候補を示す不具合情報を出力することができる。

図１２（Ｂ）は、第３の実施形態に係る不具合箇所推定処理の別の一例を示すフローチャートである。この処理は、不具合を検知するセンサ１１２が、振動を検知する振動センサである場合に、不具合箇所推定システム１００のコントローラ（制御部）１１３が実行する処理の例を示している。

ステップＳ１２１１において、出力部６０３の取得部６０２は、部屋２２０に設けられた複数の振動センサのセンサ情報を取得し、センサ情報に含まれる振動データを取得する。例えば、取得部６０２は、図７（Ｄ）に示すようなセンサ情報７０４から、更新されたセンサ情報、又は直近の所定の期間内のセンサ情報等を取得する。

ステップＳ１２１２において、取得部６０２は、取得した振動データの各々で、不具合判定を行う。例えば、取得部６０２は、振動データが、振動の大きさが閾値Ａより大きい振動を含み、かつ閾値Ａより大きい振動の周波数が、閾値Ｂより高く、閾値Ｃより低い場合、不具合を検知したと判定する。なお、閾値Ａ～Ｃは、不具合が発生したときに発生する、或いは発生すると予測される振動の大きさ、及び振動の周波数等に基づいて、予め設定されているものとする。

ステップＳ１２１３において、不具合が検知された振動データがある場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１２１４に移行させる。一方、不具合が検知された振動データがない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１２１１に戻す。

ステップＳ１２１４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報から、不具合を検知した振動データを取得した、１つ以上の振動センサの位置座標を取得する。

ステップＳ１２１５において、推定部６１１は、取得した位置座標から所定の距離以内にある、振動センサに対応する所定の構成要素を抽出する。なお、振動センサに対応する所定の構成要素には、例えば、室内機、チラー、室外機等の機器等が含まれ得る。

ステップＳ１２１６において、複数の振動センサが不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１２１７に移行させる。一方、１つの振動センサが不具合を検知した場合、推定部６１１は、処理をステップＳ１２１８に移行させる。

ステップＳ１２１７に移行すると、推定部６１１は、不具合を検知した全ての振動センサから、所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出する。

ステップＳ１２１８に移行すると、出力部６０３は、推定部６１１が抽出した所定の構成要素を、不具合箇所の候補として示す不具合情報を作成し、出力する。

上記の処理により、不具合箇所推定システム１００は、例えば、機器の故障等、冷媒漏洩以外の不具合箇所の候補を示す不具合情報を提供することができる。

（所定の距離について）
図１３は、第２、３の実施形態に係る所定の距離について説明するための図である。

例えば、図１１（Ｂ）のステップＳ１１１７において、出力部６０３の推定部６１１は、冷媒漏洩を検知した全てのフロンセンサから所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出している。この所定の距離は、初期値として、例えば、過去のデータ等から予測したフロンセンサの検知範囲、又はシミュレーション等で予測したフロンセンサの検知範囲等を適用することができる。また、この所定の距離は、必要に応じて動的に変更することができる。

例えば、図１３において、２つのセンサ１１２ｘ、１１２ｙがフロンセンサであり、２つのセンサ１１２ｘ、１１２ｙの間に、冷媒漏洩箇所の候補となる２つの構成要素１３０１、１３０２があるものとする。また、２つの構成要素１３０１、１３０２のうち、構成要素１３０１で冷媒漏洩が発生しており、構成要素１３０１とセンサ１１２ｘとの間の距離がｄ１、構成要素１３０１とセンサ１１２ｙとの間の距離がｄ２（ｄ１＜ｄ２）であるものとする。さらに、センサ１１２ｘから所定の距離（初期値）以内の検知範囲１３０３と、センサ１１２ｙから所定の距離（初期値）以内の検知範囲１３０４に、構成要素１３０１、１３０２が含まれるものとする。

この場合、構成要素１３０１から漏洩した冷媒が拡散して、センサ１１２ｘで検知されるまでの時間（第１の時間）と、センサ１１２ｙで検知されるまでの時間（第２の時間）との間には時間差がある。推定部６１１は、この時間差を利用して、冷媒漏洩箇所の候補を抽出する所定の距離を変更して、冷媒漏洩箇所の候補を抽出する検知範囲１３０５を限定しても良い。

例えば、推定部６１１は、距離と検知時間とが比例すると仮定して、第１の時間と第２の時間との時間差から、距離ｄ１と距離ｄ２との比を求め、この比に応じて、所定の距離を短くし、より狭い検知範囲１３０５で、冷媒漏洩箇所の候補を抽出しても良い。これにより、推定部６１１は、冷媒漏洩箇所の候補を、構成要素１３０１に絞り込むことができる。

なお、距離と検知時間との関係については、例えば、冷媒の拡散速度と時間等に基づいて、距離を算出する関数等を作成しても良いし、学習済みの予測モデル等を利用しても良い。

別の一例として、図１２（Ａ）のステップＳ１２０７において、出力部６０３の推定部６１１は、不具合を検知した全ての音センサから所定の距離以内にある所定の構成要素を抽出している。この所定の距離も、必要に応じて動的に変更することができる。

例えば、図１３において、２つのセンサ１１２ｘ、１１２ｙが音センサであり、２つのセンサ１１２ｘ、１１２ｙの間に、不具合箇所の候補となる２つの構成要素１３０１、１３０２があるものとする。また、２つの構成要素１３０１、１３０２のうち、構成要素１３０１で不具合による異音が発生しており、構成要素１３０１とセンサ１１２ｘとの間の距離がｄ１、構成要素１３０１とセンサ１１２ｙとの間の距離がｄ２（ｄ１＜ｄ２）であるものとする。

この場合、構成要素１３０１から発生した異音を、センサ１１２ｘで検知した音の大きさ（第１の音圧）と、センサ１１２ｙで検知した音の大きさ（第２の音圧）とには差がある。推定部６１１は、この第１の音圧と第２の音圧との差を利用して、不具合箇所の候補を抽出する所定の距離を変更して、不具合箇所の候補を抽出する検知範囲１３０５を限定しても良い。

例えば、推定部６１１は、距離と音の大きさ（音圧）とが比例すると仮定して、第１の音圧と第２の音圧との差から、距離ｄ１と距離ｄ２との比を求め、この比に応じて、所定の距離を短くし、より狭い検知範囲１３０５で、不具合箇所の候補を抽出しても良い。これにより、推定部６１１は、不具合箇所の候補を、構成要素１３０１に絞り込むことができる。なお、この方法は、センサ１１２ｘ、１１２ｙが振動センサである場合にも適用することができる。

なお、距離と音の大きさ（又は振動の大きさ）との関係については、例えば、音の大きさ（又は振動の大きさ）に基づいて距離を算出する関数等を作成しても良いし、学習済みの予測モデル等を利用しても良い。

［第４の実施形態］
第４の実施形態では、推定部６１１が、不具合を検知する１つ以上のセンサ１１２ａ、１１２ｂ、・・・のセンサ情報に加えて、例えば、温度、湿度等を検知する環境センサのセンサ情報を用いて、不具合箇所の候補の推定精度を向上させる場合の例について説明する。

図１４は、第４の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。なお、図１４に示す処理のうち、ステップＳ１１１１～１１１４、Ｓ１１１５～Ｓ１１１８の処理は、図１１（Ｂ）で説明した第２の実施形態に係る不具合箇所推定処理と同様なので、ここでは第２の実施形態との相違点を中心に説明する。

ステップＳ１１１３で冷媒漏洩が検知された場合、出力部６０３の推定部６１１は、ステップＳ１４０１において、例えば、図８（Ａ）の１つ以上の環境センサ２０２ａ～２０２ｄから、温度情報、湿度情報等を含むセンサ情報を取得する。例えば、推定部６１１は、取得部６０２を用いて、環境センサ２０２ａ～２０２ｄのうち、１つ以上の環境センサからセンサ情報を取得する。なお、ステップＳ１４０１の処理は、ステップＳ１１１４の前に実行しても良い。

ステップＳ１４０２において、推定部６１１は、取得した環境情報に基づいて、冷媒漏洩を検知した１つ以上のセンサの所定の距離を決定する。例えば、推定部６１１は、図１３で説明したように、２つのセンサ１１２ｘ、１１２ｙが冷媒漏洩を検知した場合、距離ｄ１と距離ｄ２との比を求め、この比に応じて、例えば、センサ１１２ｘの所定の距離を決定する。

このとき、推定部６１１は、前述したように、冷媒の拡散速度と時間とに基づいて距離を算出する関数、又は学習済みの予測モデル等を用いても良い。ここで、冷媒の拡散速度は、温度に依存するので、例えば、環境センサから取得した温度を用いて冷媒の拡散速度を求めることにより、距離の算出精度を向上させることができる。また、学習済みの予測モデルについても、温度情報を学習データの一つとして学習済みの予測モデルに、温度を入力することにより、距離の予測精度を向上させることができる。

ステップＳ１１１５において、推定部６１１は、ステップＳ１４０２で決定した所定の距離を用いて、取得した位置情報から所定の距離以内にある冷媒配管の接続部を抽出する。

上記の処理により、不具合箇所推定システム１００は、環境センサが取得した環境情報を用いて、不具合箇所の推定精度を向上させることができる。

［第５の実施形態］
第５の実施形態では、不具合を検知するセンサ１１２がカメラである場合の例について説明する。

図１５は、第５の実施形態に係る不具合箇所推定処理の例を示すフローチャートである。ここでは、不具合を検知するセンサ１１２が、物体の温度を示す温度画像を撮影するサーモグラフィカメラ（以下、サーモカメラと呼ぶ）等のカメラであるものとする。サーモカメラは、測定対象物からの赤外線放射を画像化して温度に換算し、温度の分布を色等によって可視化する装置である。

ステップＳ１５０１において、出力部６０３の取得部６０２は、複数のカメラのセンサ情報から、温度画像を取得する。一例として、取得部６０２は、図１６に示すように部屋１６１０に設けられたカメラ１、カメラ２が撮影した温度画像を取得する。

ステップＳ１５０２において、取得部６０２は、取得した温度画像の各々で、不具合が検知されたか否かを判定する。例えば、取得部６０２は、温度画像に、閾値より高い温度の示すエリアがある場合、不具合が検知されたと判定する。

ステップＳ１５０３において、不具合が検知された温度画像がある場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１５０４に移行させる。一方、不具合が検知された温度画像がない場合、取得部６０２は、処理をステップＳ１５０１に戻す。

ステップＳ１５０４に移行すると、出力部６０３の推定部６１１は、取得部６０２が取得したセンサ情報から、不具合が検知された温度画像を撮影したカメラの位置座標を取得する。

ステップＳ１５０５において、推定部６１１は、取得した位置座標とカメラの向きから、不具合箇所の座標を算出する。例えば、図１６に示すように、カメラ１、２は、複数の構成要素１～５が画角内に収まるように、設置されているものとする。また、カメラ１は、図１６に示すようなカメラ１の温度画像１６２０を撮影し、カメラ２は、カメラ２の温度画像１６３０を撮影したものとする。

この場合、推定部６１１は、例えば、カメラ１の温度画像１６２０に撮影された閾値より温度が高いエリア１６２１の位置から、図１６に示すように、カメラ１に対するエリア１６２１の方向１６１１を推定する。同様に、推定部６１１は、例えば、カメラ２の温度画像１６３０に撮影された閾値より温度が高いエリア１６３１の位置から、図１６に示すように、カメラ２に対するエリア１６３１の方向１６１２を推定する。また、推定部６１１は、カメラ１に対するエリア１６２１の方向１６１１と、カメラ２に対するエリア１６３１の方向１６１２の交点の座標を算出する。

ステップＳ１５０６において、推定部６１１は、算出した座標にある構成要素を抽出する。例えば、図１６の例では、カメラ１に対するエリア１６２１の方向１６１１と、カメラ２に対するエリア１６３１の方向１６１２の交点に構成要素５があるので、推定部６１１は、算出した座標にある構成要素５を抽出する。

ステップＳ１５０７において、出力部６０３は、抽出した構成要素を不具合箇所、又は不具合箇所の候補として示す不具合情報を作成し、出力する。

（変形例）
上記の処理では、カメラ１、及びカメラ２のいずれかが不具合を検知できない場合、不具合箇所の候補となる構成要素を特定することは困難である。

そこで、カメラ１、及びカメラ２として、温度画像だけではなく、カメラからの距離を表す深度画像を撮影する機能を持つカメラを用いても良い。これにより、１つのカメラでも、閾値より温度が高いエリア方向と距離とを求められるので、不具合箇所の候補となる構成要素を特定することができるようになる。

また、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術により、通常の撮影画像（ＲＧＢ画像等）から深度を推定する技術も開発されている。このような技術を利用すれば、カメラ１、及びカメラ２として、温度画像と通常の撮影画像とを撮影可能なカメラを利用することができる。例えば、推定部６１１は、カメラ１のみで不具合が検知された場合、カメラ１で撮影した通常の撮影画像を、学習済みの予測モデル、又は通常の撮影画像から深度を推定するサービスを提供するクラウドサービス等を利用して、深度画像に変換すれば良い。

このように、不具合箇所推定システム１００は、１つ以上のカメラが撮影した画像と、例えば、図１６（Ａ）に示す図面情報１６００とから、不具合が発生した箇所、又は不具合が発生した箇所の候補を推定し、不具合情報を出力することができる。

＜適用例＞
上記の各実施形態は一例であり、様々な変形や応用が可能である。

図１７は、一実施形態に係る不具合箇所推定システムの適用例を示す図である。本開示に係る不具合箇所推定システム１００は、例えば、図１７に示すように、複数のチラー１７０１ａ～１７０１ｈが設置された機械室１７００等にも適用することができる。図１７の例では、複数のチラー１７０１ａ～１７０１ｄは、それぞれ、ポンプ１７０２を介して、水配管１７０３ａに接続されている。同様に、複数のチラー１７０１ａ～１７０１ｄは、それぞれ、ポンプ１７０２を介して、水配管１７０３ｂに接続されている。

このように、水配管１７０３ａ、１７０３ｂが配置された機械室１７００では、不具合を検知するセンサとして、漏水センサ１７０６ａ、１７０６ｂを利用することができる。例えば、図１７において、漏水が発生した場合に、漏水が、より低い位置に設けられる排水溝に向かって流れるものとする。

この場合、推定部６１１は、漏水センサ１７０６ａのみで漏水が検知されたときに、一例として、チラー１７０１ａ～１７０１ｄ、及びチラー１７０１ａ～１７０１ｄと水配管１７０３ａとの接続部等を、漏水箇所の候補としても良い。同様に、推定部６１１は、漏水センサ１７０６ｂのみで漏水が検知されたときに、一例として、チラー１７０１ｅ～１７０１ｈ、及びチラー１７０１ｅ～１７０１ｈと水配管１７０３ｂとの接続部等を、漏水箇所の候補としても良い。また、推定部６１１は、複数の漏水センサによるセンサ情報と、漏水センサごとの漏水の検知時間とから、不具合が発生した箇所の候補を推定しても良い。

また、不具合箇所推定システム１００は、複数のチラー１７０１ａ～１７０１ｈの近くに設けられた音センサ（又は振動センサ）１７０５ａ～１７０５ｄを用いて、第３の実施形態を適用して、不具合が発生したチラーの候補を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、複数のチラー１７０１ａ～１７０１ｈより数が少ない、音センサ（又は振動センサ）１７０５ａ～１７０５ｄを用いて、不具合が発生したチラーの候補等を示す不具合情報を提供することができる。

なお、音センサ（又は振動センサ）１７０５ａ～１７０５ｄだけでは、例えば、チラーの発熱等の不具合を検知することは困難である。そこで、不具合箇所推定システム１００は、例えば、カメラ１７０４ａ、１７０４ｂを用いて、第４の実施形態を適用して、チラーの発熱等の不具合が発生したチラーの候補等を示す不具合情報を提供しても良い。

このように、不具合箇所推定システム１００は、複数の同種類又は異なる種類のセンサのセンサ情報を組み合わせることにより、不具合箇所、又は不具合箇所の候補の推定精度を向上させることができる。

＜その他の適用例＞
（適用例１）
不具合箇所推定システム１００は、２つの温度センサのセンサ情報から、温度差、温度変化の時間差、又は温度差の時間変化等の情報を取得し、取得した情報を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した平面、又は不具合が発生した範囲等を限定することができる。

（適用例２）
不具合箇所推定システム１００は、３つ以上の温度センサのセンサ情報から、温度差、温度変化の時間差、又は温度差の時間変化等の情報を取得し、取得した情報を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定することができる。例えば、不具合箇所推定システム１００は、水平方向だけではなく、垂直方向に設置された配管の接続部等、不具合が発生した範囲を、３次元で限定できるようになる。

（適用例３）
不具合箇所推定システム１００は、２つのガスセンサのセンサ情報から、ガスの濃度差、濃度変化の時間差、又は濃度差の時間変化等の情報を取得し、取得した情報を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した平面、又は不具合が発生した範囲等を限定することができる。

（適用例４）
不具合箇所推定システム１００は、３つ以上のガスセンサのセンサ情報から、ガスの濃度差、濃度変化の時間差、又は濃度差の時間変化等の情報を取得し、取得した情報を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定することができる。例えば、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した範囲を、３次元で限定できるようになる。

（適用例５）
不具合箇所推定システム１００は、２つの音センサのセンサ情報から、音の強度差を取得し、取得した音の強度差を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した平面、又は不具合が発生した範囲等を限定することができる。

（適用例６）
不具合箇所推定システム１００は、３つ以上の音センサのセンサ情報から、音の強度差を取得し、取得した音の強度差を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定することができる。例えば、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した範囲を、３次元で限定できるようになる。

（適用例７）
不具合箇所推定システム１００は、２つの振動センサのセンサ情報から、振動の強度を取得し、取得した振動の強度を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した平面、又は不具合が発生した範囲等を限定することができる。

（適用例８）
不具合箇所推定システム１００は、３つ以上の振動センサのセンサ情報から、振動の強度を取得し、取得した振動の強度を用いて、不具合が発生した箇所の方向等を推定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、設置位置情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定することができる。例えば、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した範囲を、３次元で限定できるようになる。

（適用例９）
不具合箇所推定システム１００は、２つのカメラで撮影した映像と、設置位置情報とを用いて、不具合が発生した箇所等を特定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、対象機器の大きさ（画像に示す割合）、又は深度推定技術等により、対象機器までの距離を算出することにより、設置位置情報から不具合が発生した対象機器を特定することができる。

（適用例１０）
不具合箇所推定システム１００は、２つのサーマルカメラ（サーモカメラ）で撮影した映像と、設置位置情報とを用いて、不具合の発生、又は不具合が発生した箇所等を特定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、サーマルカメラで撮影した映像から、表面温度、色の変化、又は振動等を検出することにより、不具合が発生したことを特定し、設置位置情報から不具合が発生した箇所等を特定することができる。

（適用例１１）
不具合箇所推定システム１００は、温度センサのセンサ情報とガスセンサのセンサ情報とから、温度の時間変化とガスの濃度変化の情報とを取得し、取得した情報を用いて、漏洩箇所の深刻度（漏れ量等）を推定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、温度（熱）の伝搬には時間がかかることから、ガスは検知したが、温度変化がない場合、スローリークと判定しても良い。

（適用例１２）
不具合箇所推定システム１００は、温度センサのセンサ情報と音センサのセンサ情報とから、温度の時間変化と音の強度を取得し、取得した情報を用いて、漏洩箇所の深刻度（漏れ量等）を推定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、異音は検知したが、温度変化がない場合、スローリークと判定しても良い。

（適用例１３）
不具合箇所推定システム１００は、ガスセンサのセンサ情報と音センサのセンサ情報とから、不具合が発生した箇所の位置情報、及び漏洩箇所の深刻度（漏れ量等）を推定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、ガスの濃度変化と設置位置情報とから不具合箇所の位置情報を推定する。また、不具合箇所推定システム１００は、ガスの拡散より音の伝搬の方が早いことから、異音を検出した時刻と、ガス漏れを検出した時刻との時間遅れから、スローリークであるか否かを判定しても良い。

（適用例１４）
不具合箇所推定システム１００は、ガスセンサのセンサ情報と振動センサのセンサ情報とから、不具合が発生した箇所の位置情報、及び漏洩箇所の深刻度（漏れ量等）を推定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、ガスの濃度変化と設置位置情報とから不具合箇所の位置情報を推定する。また、不具合箇所推定システム１００は、ガスの拡散より振動の伝搬の方が早いことから、振動を検出した時刻と、ガス漏れを検出した時刻との時間遅れから、スローリークであるか否かを判定しても良い。

（適用例１５）
不具合箇所推定システム１００は、２つの温度センサのセンサ情報から、と、適用例１と同様にして不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、ガスセンサのセンサ情報から、冷媒漏洩であることを確定しても良い。これにより、例えば、温度変化だけでは外的要因（熱源が設置されたなど）による誤検知があるが、ガスセンサを併用して誤検知を防止することができる。

（適用例１６）
不具合箇所推定システム１００は、２つの温度センサのセンサ情報から、と、適用例１と同様にして不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、音センサのセンサ情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、音センサが取得した音の周波数パターンに応じて、不具合が発生した箇所が機器であるか、配管であるか等を特定しても良い。

（適用例１７）
不具合箇所推定システム１００は、２つの温度センサのセンサ情報から、と、適用例１と同様にして不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、振動センサのセンサ情報から、不具合が発生した箇所をさらに限定しても良い。例えば、不具合箇所推定システム１００は、振動センサのセンサ情報から振動の周波数を取得し、振動の周波数パターンに応じて、不具合が発生した箇所が機器であるか、配管であるか等を特定しても良い。

（適用例１８）
不具合箇所推定システム１００は、２つの温度センサのセンサ情報から、適用例１と同様にして不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、カメラで撮影した映像を分析することにより、不具合箇所を特定しても良い。これにより、例えば、適用例９のように、カメラで撮影した映像のみから不具合箇所を特定するよりも、不具合を迅速に発見することができる。また、本適用例は、カメラの死角にある不具合箇所の特定にも適用することができる。

（適用例１９）
不具合箇所推定システム１００は、２つのガスセンサのセンサ情報から、適用例３と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、音センサで取得した音の強度と設置位置情報とから、不具合が発生した箇所をさらに限定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した箇所の推定精度をさらに向上させることができる。

（適用例２０）
不具合箇所推定システム１００は、２つのガスセンサのセンサ情報から、適用例３と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、振動センサで取得した振動の強度と設置位置情報とから、不具合が発生した箇所をさらに限定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した箇所の推定精度をさらに向上させることができる。

（適用例２１）
不具合箇所推定システム１００は、２つのガスセンサのセンサ情報から、適用例３と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、カメラで撮影した映像を分析することにより、不具合箇所を特定しても良い。これにより、例えば、適用例９のように、カメラで撮影した映像のみから不具合箇所を特定するよりも、不具合を迅速に発見することができる。また、本適用例は、カメラの死角にある不具合箇所の特定にも適用することができる。

（適用例２２）
不具合箇所推定システム１００は、２つの音センサのセンサ情報から、適用例５と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、振動センサで取得した振動の強度と設置位置情報とから、不具合が発生した箇所をさらに限定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、不具合が発生した箇所の推定精度をさらに向上させることができる。

（適用例２３）
不具合箇所推定システム１００は、２つの音センサのセンサ情報から、適用例５と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、カメラで撮影した映像を分析することにより、不具合が発生した箇所を特定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、例えば、適用例９のように、カメラで撮影した映像のみから不具合箇所を特定するよりも、不具合を迅速に発見することができる。また、本適用例は、カメラの死角にある不具合箇所の特定にも適用することができる。

（適用例２４）
不具合箇所推定システム１００は、２つの振動センサのセンサ情報から、適用例７と同様にして、不具合が発生した箇所の方向等を推定するとともに、カメラで撮影した映像を分析することにより、不具合が発生した箇所を特定しても良い。これにより、不具合箇所推定システム１００は、例えば、適用例９のように、カメラで撮影した映像のみから不具合箇所を特定するよりも、不具合を迅速に発見することができる。また、本適用例は、カメラの死角にある不具合箇所の特定にも適用することができる。

以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

１００ 不具合箇所推定システム
１１０ 空調システム（冷凍空調システムの一例）
１１１ 空調機器
１１２ センサ
１１３ コントローラ（制御部）
１２０ 管理サーバ
２０３ 配管
２０４ａ～２０４ｈ 配管の接続部
２１１ａ～２１１ｄ ダクト
３００、４００、１０００ 不具合情報
５００ コンピュータ
７０１、７０３、７０４ センサ情報
８０１ 図面情報（設置位置情報の一例）
８０２ 機器座標情報（設置位置情報の一例）
１７０４ａ、１７０４ｂ カメラ
１７０６ａ、１７０６ｂ 漏水センサ

Claims (14)

1. 冷凍空調システムを制御する制御部を備え、
   前記制御部が、
   前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する、
   不具合箇所推定システム。
2. 前記不具合情報は、前記１つ以上の構成要素のうち、前記不具合が発生した可能性がある構成要素の情報を含む、請求項１に記載の不具合箇所推定システム。
3. 前記センサ情報は、前記センサが設置された位置に関する情報を含む、請求項１又は２に記載の不具合箇所推定システム。
4. 前記制御部は、環境情報を取得する１つ以上のセンサによるセンサ情報をさらに用いて、前記不具合情報を出力する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
5. 前記制御部は、前記不具合を検知する２つ以上のセンサのセンサ情報と前記設置位置情報とを用いて、前記不具合情報を出力する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
6. 前記制御部は、前記２つ以上のセンサのセンサ情報を用いて、前記不具合が発生した箇所、候補、又は範囲を限定する、請求項５に記載の不具合箇所推定システム。
7. 前記制御部は、複数の同種類又は異なる種類のセンサのセンサ情報を組み合わせることで、前記不具合情報の精度を向上させる、請求項５又は６に記載の不具合箇所推定システム。
8. 前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器に接続される配管の接続部の位置を示す情報を含み、
   前記制御部は、１つ以上の冷媒センサ又はガスセンサのセンサ情報と、前記設置位置情報とを用いて、冷媒の漏洩箇所の候補を推定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
9. 前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器と、前記機器に接続される配管又はダクトの接続部との位置を示す情報を含み、
   前記制御部は、音を取得する複数の音センサによるセンサ情報と、前記音センサごとの音の大きさ又は検知時間と、前記設置位置情報と、から前記不具合が発生した箇所の候補を推定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
10. 前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器の位置を示す情報を含み、
    前記制御部は、振動を検知する複数の振動センサによるセンサ情報と、前記振動センサごとの振動の大きさ又は検知時間と、前記設置位置情報と、から前記不具合が発生した箇所の候補を推定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
11. 前記設置位置情報は、前記冷凍空調システムに含まれる機器に接続される配管の接続部を示す情報を含み、
    前記制御部は、漏水を検知する複数の漏水センサによる前記センサ情報と、前記漏水センサごとの漏水の検知時間とから、前記不具合が発生した箇所の候補を推定する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
12. 前記設置位置情報は、前記構成要素の配置を示す図面情報を含み、
    前記センサは、前記構成要素を撮影する１つ以上のカメラを含み、
    前記制御部は、前記１つ以上のカメラが撮影した画像と、前記図面情報とから、前記不具合が発生した箇所の候補を推定する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の不具合箇所推定システム。
13. 冷凍空調システムを制御するコンピュータが、
    前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力する、
    不具合箇所推定方法。
14. 冷凍空調システムを制御するコンピュータに、
    前記冷凍空調システムで発生した不具合を検知するセンサのセンサ情報と、前記冷凍空調システムに含まれる１つ以上の構成要素が設置された位置を示す設置位置情報とを用いて、前記不具合が発生した箇所、前記不具合が発生した箇所の候補、又は前記不具合が発生した範囲を示す不具合情報を出力させる、
    プログラム。

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