JP4347150B2 - Air conditioning service support equipment - Google Patents
Air conditioning service support equipment Download PDFInfo
- Publication number
- JP4347150B2 JP4347150B2 JP2004203438A JP2004203438A JP4347150B2 JP 4347150 B2 JP4347150 B2 JP 4347150B2 JP 2004203438 A JP2004203438 A JP 2004203438A JP 2004203438 A JP2004203438 A JP 2004203438A JP 4347150 B2 JP4347150 B2 JP 4347150B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- failure determination
- operation data
- failure
- data
- terminal device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 title claims description 51
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 21
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 20
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 17
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 6
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 208000032368 Device malfunction Diseases 0.000 description 1
- 101000737052 Homo sapiens Coiled-coil domain-containing protein 54 Proteins 0.000 description 1
- 101000824971 Homo sapiens Sperm surface protein Sp17 Proteins 0.000 description 1
- 102100022441 Sperm surface protein Sp17 Human genes 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000002496 gastric effect Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、ネットワークを介して空調に関するサービス支援を行う空調サービス支援装置に係り、特に、空気調和機(以下「空調機」という。)の自動故障判定を実現する空調サービス支援装置に関するものである。 The present invention relates to an air conditioning service support apparatus that performs service support related to air conditioning via a network, and more particularly to an air conditioning service support apparatus that realizes automatic failure determination of an air conditioner (hereinafter referred to as “air conditioner”). .
従来、インターネットを利用して、機器の不具合対応等を行うサービス支援システムが知られている。
例えば、特開2002−115893号公報(特許文献1)には、使用者により、空調機のリモコンに設けられたサービスコールボタンが押下された場合に、運転情報や使用者等のデータが、サービスセンタを介してメンテナンス会社へ送信されることにより、迅速なメンテナンス対応を実現させる技術が開示されている。
また、特開2001−282944号公報(特許文献2)には、機器の使用者からインターネットを介して機器の不具合の症状等を受付け、これら受け付けた情報に基づいて故障原因を特定し、特定した故障原因や対応の回答を使用者へ通知する技術が開示されている。
For example, in Japanese Patent Laid-Open No. 2002-115893 (Patent Document 1), when a user presses a service call button provided on a remote controller of an air conditioner, driving information and data such as a user are stored in a service. A technique for realizing a quick maintenance response by being transmitted to a maintenance company via a center is disclosed.
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-282944 (Patent Document 2) receives a symptom of a malfunction of a device from the user of the device via the Internet, and identifies and identifies the cause of the failure based on the received information. A technique for notifying a user of a cause of failure or a response to the response is disclosed.
上記特許文献1に開示されているサービスシステムでは、迅速なメンテナンス対応を実現できるが、結局、故障の判定や、故障原因の特定については、メンテナンス会社のサービスマンが行わなければならないため、人的な負担が大きかった。特に、室内機が複数有り、かつ室外機が複数ある、所謂『組合せマルチ』等の故障原因の特定等では、複雑な冷媒の流れや制御内容に基づいて判断する必要が有り、この種のノウハウを持っていないと判断が出来ないなどの問題が生じていた。
これに対し、上記特許文献2に開示されているサービスシステムでは、使用者から受け付けたクレーム症状のキーワード等に基づいて、自動的に機器の故障原因を特定するため、人的な負担が少ないというメリットがある。
しかしながら、キーワードによる故障モード検索は、いわゆる『組合せマルチ』等の複雑な空調機に対しては、故障原因の特定に時間がかかり、また、検索精度が低いという問題があった。
The service system disclosed in
On the other hand, in the service system disclosed in Patent Document 2 described above, the cause of equipment failure is automatically identified based on the complaint symptom keyword received from the user. There are benefits.
However, the failure mode search by keyword has a problem that it takes time to specify the cause of failure and the search accuracy is low for complex air conditioners such as so-called “combined multi”.
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、簡便な手法により、精度の高い故障判定を迅速に行うことができる空調サービス支援装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an air conditioning service support apparatus that can quickly make a failure determination with high accuracy by a simple method.
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、空気調和機に関する情報を取り扱う少なくとも1つの端末装置とネットワークを介して接続される空調サービス支援装置であって、一の前記端末装置から空気調和機の運転データを受信した場合に、前記運転データに基づいて故障判定を行う故障判定手段と、前記故障判定手段による判定結果を前記一の端末装置へ送信する通信処理手段とを備え、前記故障判定手段は、予め保有している回帰曲線又は回帰式のパラメータに、前記運転データの一部の実測値データを用いて回帰予測値を求め、この回帰予測値と前記運転データの所定の実測値データとを比較することにより前記故障判定を行い、複数の所定の監視項目の実測値データをそれぞれ対応する前記回帰予測値と比較し、これら比較結果の組み合わせに応じて、故障モードを特定し、前記通信処理手段は、前記故障モードを判定結果に含めて、一の前記端末装置へ送信する空調サービス支援装置を提供する。
In order to solve the above problems, the present invention employs the following means.
The present invention is an air conditioning service support device connected via a network to at least one terminal device that handles information related to an air conditioner, and when operating data of the air conditioner is received from the one terminal device, A failure determination unit that performs a failure determination based on the operation data; and a communication processing unit that transmits a determination result by the failure determination unit to the one terminal device. The failure determination is performed by obtaining a regression prediction value using a part of the actual measurement data of the operation data as a curve or a regression equation parameter, and comparing the regression prediction value with the predetermined actual measurement data of the operation data. gastric lines, a plurality of predetermined monitoring item measured value data is compared with the regression prediction value corresponding, in accordance with the combination of these comparison results, failure mode Identified, the communication processing means, including the determination result the failure mode, which provides an air-conditioning service support system to be transmitted to one of said terminal device.
本発明によれば、予め備えている回帰曲線又は回帰式のパラメータとして、運転データの一部の実測値データを用い、演算処理により回帰予測値を求めるので、迅速に、且つ、信頼性の高い回帰予測値を得ることが可能となる。これにより、速やかに、且つ、精度よく故障判定を行うことができる。
また、複数の所定の監視項目の実測値データをそれぞれ対応する回帰予測値と比較するので、故障判定の精度を高めることが可能となる。さらに、これらの比較結果の組み合わせに応じて、故障モードの特定を行うので、単なる実測値データの比較だけでなく、故障モードという、より詳細な情報を端末装置へ送信することが可能となる。
上記監視項目は、例えば、コンプレッサの高圧側圧力、コンプレッサの低圧側圧力、吐出口の温度、CT電流(カレントトランスフォーマーによる電流)等である。
故障モードの特定は、例えば、故障モード毎に比較結果の組み合わせが設定されたテーブルを備えており、このテーブルを参照することにより行われる。
According to the present invention, since a regression prediction value is obtained by calculation processing using a part of actual measurement data of operation data as a regression curve or regression equation parameter provided in advance, it is quick and highly reliable. A regression prediction value can be obtained. Thereby, failure determination can be performed promptly and accurately.
Further, since the actual measurement value data of a plurality of predetermined monitoring items are compared with the corresponding regression prediction values, the accuracy of failure determination can be improved. Furthermore, since the failure mode is specified according to the combination of these comparison results, more detailed information such as failure mode can be transmitted to the terminal device in addition to simple comparison of actually measured value data.
The monitoring items include, for example, the high pressure side pressure of the compressor, the low pressure side pressure of the compressor, the temperature of the discharge port, and the CT current (current by the current transformer).
The failure mode is specified by, for example, providing a table in which a combination of comparison results is set for each failure mode, and referring to this table.
本発明の空調サービス支援装置において、前記運転データ及び前記故障判定手段による判定結果の少なくもいずれかを蓄積するデータ蓄積手段を備えることが好ましい。
本発明によれば、データ蓄積手段を備えるので、各空気調和機の故障判定履歴や運転データを必要に応じて確認することが可能となる。
The air-conditioning service support apparatus according to the present invention preferably includes a data storage unit that stores at least one of the operation data and a determination result by the failure determination unit.
According to the present invention, since the data storage means is provided, it is possible to check the failure determination history and operation data of each air conditioner as necessary.
本発明の空調サービス支援装置において、前記パラメータは、室温、外気温度、インバータの周波数、室内ファン速度、室外ファン速度を少なくとも含むことが好ましい。
本発明によれば、室温、外気温度、インバータの周波数、室内ファン速度、室外ファン速度という非常に少ないデータから回帰予測値を得ることが可能となるので、処理負担を大幅に軽減することが可能となる。
In the air conditioning service support apparatus of the present invention, it is preferable that the parameters include at least room temperature, outside air temperature, inverter frequency, indoor fan speed, and outdoor fan speed.
According to the present invention, it is possible to obtain a regression prediction value from extremely small data such as room temperature, outside air temperature, inverter frequency, indoor fan speed, and outdoor fan speed, so that the processing burden can be greatly reduced. It becomes.
本発明の空調サービス支援装置において、前記故障判定手段は、前記故障判定の対象となっている前記空気調和機に関する過去の運転データを前記データ蓄積手段から抽出し、抽出した過去の前記運転データと、今回受信した前記運転データとに基づいて故障判定を行うことが好ましい。
更に、前記故障判定手段は、過去の前記運転データの故障判定結果と、今回受信した前記運転データの故障判定結果とを比較し、その比較結果の組み合わせに基づいて故障モードを特定することが好ましい。
In the air-conditioning service support apparatus of the present invention, the failure determination unit extracts past operation data related to the air conditioner that is the target of the failure determination from the data storage unit, and the extracted past operation data and Preferably, the failure determination is performed based on the operation data received this time.
Furthermore, it is preferable that the failure determination unit compares a failure determination result of the past operation data with a failure determination result of the operation data received this time, and specifies a failure mode based on a combination of the comparison results. .
本発明によれば、故障判定を行う対象となる空気調和機の過去のデータも加味して、故障判定を実施するので、より信頼性の高い故障判定結果を得ることが可能となる。 According to the present invention, since the failure determination is performed in consideration of the past data of the air conditioner to be subjected to the failure determination, it is possible to obtain a more reliable failure determination result.
本発明は、空気調和機の販売店により使用される第1の端末装置、空気調和機のメンテナンス会社のサービスマンにより使用される第2の端末装置、及び空気調和機の制御監視を実施する集中監視装置、メンテナンス会社により使用される第3の端末装置、空調機製造会社により使用される第4の端末装置の少なくとも1つとネットワークを介して接続され、これらの装置から送信されてくる空気調和機に関する各種情報をその属性に応じて区分して前記データ蓄積手段に蓄積することが好ましい。 The present invention relates to a first terminal device used by an air conditioner dealer, a second terminal device used by a serviceman of an air conditioner maintenance company, and a centralized point for carrying out control monitoring of the air conditioner. An air conditioner connected to at least one of a monitoring device, a third terminal device used by a maintenance company, and a fourth terminal device used by an air conditioner manufacturing company via a network and transmitted from these devices It is preferable that various types of information are classified and stored in the data storage unit according to their attributes.
本発明によれば、ネットワークに接続されている各装置からそれぞれ送信されてくる空気調和機に関する様々な情報をその属性に応じて区分して蓄積するので、空気調和機に関する各種情報を一元的に管理することが可能となる。
第1の端末装置からは、例えば、顧客に関する顧客データ、空気調和機の販売に関する販売データ等を受信し、格納・管理する。販売データは、例えば、空気調和機を設置するビル名、空気調和機の機種情報(ユニット仕様、識別番号、制御バージョン等)、据付情報(アドレス、室外機と室内機の組み合わせ、配管の長さ、追加冷媒量等)等である。
また、第2の端末装置からは、例えば、空気調和機の故障判定に係る運転データを受信し、格納・管理する。なお、この運転データは、上述の故障判定においても使用される。
また、集中監視装置からは、例えば、空気調和機設置後に行われる試運転時の運転データを受信するとともに、通常運転時の運転データを定期的に受信し、これらの運転データを空気調和機毎に格納・管理する。
According to the present invention, since various pieces of information related to the air conditioner transmitted from each device connected to the network are classified and stored according to their attributes, various types of information related to the air conditioner are unified. It becomes possible to manage.
From the first terminal device, for example, customer data related to customers, sales data related to sales of air conditioners, etc. are received, stored and managed. Sales data includes, for example, the name of the building where the air conditioner is installed, the air conditioner model information (unit specifications, identification number, control version, etc.), installation information (address, combination of outdoor unit and indoor unit, length of piping) , Additional refrigerant amount, etc.).
In addition, for example, the operation data related to the air conditioner failure determination is received from the second terminal device, and stored and managed. This operation data is also used in the above-described failure determination.
Also, from the centralized monitoring device, for example, the operation data at the time of test operation performed after the installation of the air conditioner is received, the operation data at the time of normal operation is periodically received, and these operation data are received for each air conditioner. Store and manage.
本発明の空調サービス支援装置によれば、簡便な手法により、速やかに回帰予測値を得ることができるため、故障判定を迅速に行うことができるという効果を奏する。
更に、故障判定の際に比較される回帰予測値についても、同じ空気調和機の運転データの一部を用いて算出するので、各空気調和機について個別の故障判定を行うことが可能となり、故障判定の信頼性を高めることができる。
According to the air-conditioning service support apparatus of the present invention, it is possible to quickly obtain a regression prediction value by a simple method, so that it is possible to perform failure determination quickly.
Furthermore, since the regression prediction value compared at the time of failure determination is also calculated using a part of the same air conditioner operation data, it becomes possible to perform individual failure determination for each air conditioner. The reliability of determination can be improved.
以下に、本発明にかかる空調サービス支援装置を適用した空調サービス支援システムの一実施形態について、図面を参照して説明する。
図1は、本実施形態に係る空調サービス支援システムの構成を示した図である。
この図に示すように、本実施形態に係る空調サービス支援システムは、空調サービス支援装置1、販売店により使用される第1の端末装置2、空調機が設置されているビル等に設置され、複数の空調機を集中監視する中央監視装置3、及び空調機のメンテナンス、故障対応のために、ビルへ赴いたサービスマンにより使用される第2の端末装置4、メンテナンス会社より使用される第3の端末装置5、及び空調機製造会社により使用される第4の端末装置6を主な構成として備えている。
上記空調サービス支援装置1、第1〜第4の端末装置2、4〜6、中央監視装置3は、それぞれインターネット7を介して接続されており、互いに情報の授受が可能な構成となっている。
An embodiment of an air conditioning service support system to which an air conditioning service support device according to the present invention is applied will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an air conditioning service support system according to the present embodiment.
As shown in this figure, the air conditioning service support system according to this embodiment is installed in an air conditioning
The air conditioning
上記空調サービス支援装置1は、空調機に関する情報を一元管理する装置であり、当該空調サービス支援システムを構築する各端末装置2〜7から空調機に関する種々の情報を受信して、蓄積・管理するとともに、また、各端末装置2〜7から受け付けた情報配信等の要求に応じて、空調機に関する情報を提供する。
第1の端末装置2は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータであり、空調の販売に関する顧客データや販売データ等を取り扱う専用アプリケーション等が搭載されている。
中央監視装置3は、ビルに設置されている複数の空調機の運転制御及び運転状態の監視等を行う端末装置であり、インターネット7を介して情報を授受するための通信機能を備えている。
The air conditioning
The first terminal device 2 is, for example, a so-called personal computer, and is equipped with a dedicated application that handles customer data, sales data, and the like regarding sales of air conditioning.
The central monitoring device 3 is a terminal device that performs operation control of a plurality of air conditioners installed in a building, monitoring of an operation state, and the like, and has a communication function for transmitting and receiving information via the Internet 7.
第2の端末装置4は、サービスマンが使用する端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータの他、通信機能を備えたPDA、携帯電話機等が挙げられる。第2の端末装置4からは、主に、据付直後の試運転データやメンテナンス時や故障時における空調機の運転データがインターネット7を介して空調サービス支援装置1へ送信される。
第3の端末装置5は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータであり、空調機のメンテナンスに関するメンテナンスデータ等を取り扱う専用アプリケーション等が搭載されている。
第4の端末装置6は、空調機製造会社内に構築されている社内LANに接続される各種端末装置であり、ゲートウェイ、インターネット7を介して空調サービス支援装置1と接続される。具体的には、第4の端末装置6は、空調機製造会社の各部門、例えば、製造部門、設計部門、品質部門により使用される端末装置であり、空調サービス支援装置1と通信を行うことにより、空気調和機に関する各種データ、例えば、製造データ、設計データ、品質データ等を空調サービス支援装置1へ送信するとともに、空調サービス支援装置1にて蓄積・管理されている各種データの閲覧等をすることにより、各職務に役立つデータを適宜得ることが可能となる。
The second
The third terminal device 5 is a so-called personal computer, for example, and is equipped with a dedicated application for handling maintenance data related to maintenance of the air conditioner.
The fourth terminal device 6 is various terminal devices connected to an in-house LAN constructed in the air conditioner manufacturing company, and is connected to the air conditioning
次に、上記空調サービス支援装置1の構成について、図2を参照して説明する。
空調サービス支援装置1は、インターネット7を介して情報を授受するための通信処理部11、種々の処理を実行する処理部12、各種データが蓄積されるデータ蓄積部(データ蓄積手段)13を主な構成として備えている。
上記処理部12は、顧客情報管理部121、販売情報管理部122、運転データ管理部123、故障判定部(故障判定手段)124、メンテナンス管理部125、クレーム情報管理部126、部品の発注及び在庫管理部127等を備えている。これら各部121〜127により実現される処理については、後述する。
Next, the configuration of the air conditioning
The air-conditioning
The
この処理部12は、例えば、図示しないCPU(中央演算装置)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random
Access Memory)等から構成されている。上記各部の機能を実現するための一連の処理の過程は、プログラムの形式でROM等の不揮発性メモリに記録されており、このプログラムをCPUがRAM等の揮発性メモリに読み出して、情報の加工・演算を行うことにより、後述の処理が実現される。
The
Access Memory). A series of processing steps for realizing the functions of the above units is recorded in a nonvolatile memory such as a ROM in the form of a program, and the CPU reads the program into a volatile memory such as a RAM to process information. By performing the calculation, the processing described later is realized.
データ蓄積部13は、顧客データベース131、販売データベース132、運転データベース133、故障判定データベース134、クレームデータベース135、技術文書データベース136等を備えており、各データベース131〜136には、通信処理部11を介して受信した空調機に関する各種情報が、その属性に応じて区分してそれぞれ蓄積されている。
The data storage unit 13 includes a
次に、上記処理部12を構成する各部の処理内容について、具体的に説明する。
(1)顧客情報管理部121について
この顧客情報管理部121は、主に、販売店により使用される第1の端末装置2(図1参照)から送信されてきた顧客データを顧客データベース131に格納し、管理するとともに、第1の端末装置2や第2の端末装置4から顧客データの送信要求を受けた場合に、該当する顧客データを顧客データベース131から抽出して、送信する。
上記顧客データは、例えば、顧客番号、顧客の氏名・名称、住所、空調機の設置されているビル名、使用している空調機の識別番号、メンテナンス契約の有無、メンテナンスの詳細情報(期間、担当者等)等からなる。
Next, the processing content of each part which comprises the said
(1) About Customer
The customer data includes, for example, customer number, customer name / name, address, building name where the air conditioner is installed, identification number of the air conditioner used, presence / absence of maintenance contract, detailed maintenance information (period, Etc.).
(2)販売情報管理部122について
例えば、ビル建設に合わせて空調機を導入する場合、販売店のスタッフにより第1の端末装置2が操作されることにより、第1の端末装置2は、販売データの入力処理、送信処理を実行する。
これにより、販売データがインターネット7を介して空調サービス支援装置1へ送信される。販売情報管理部122は、このようにして第1の端末装置2から受信した販売データを販売データベース132に格納し、管理するとともに、第1の端末装置2や第2の端末装置4等から販売データの送信要求を受けた場合に、該当する販売データを販売データベース132から抽出して、送信する。
販売データは、空調機を設置するビル名、設置する空調機の機種情報(ユニット仕様、識別番号、制御バージョン等)、据付情報(アドレス、室外機と室内機の組み合わせ、配管の長さ、追加冷媒量等)等からなる。
(2) About Sales
Thereby, the sales data is transmitted to the air conditioning
Sales data includes the name of the building where the air conditioner is installed, the model information (unit specifications, identification number, control version, etc.) of the installed air conditioner, installation information (address, combination of outdoor unit and indoor unit, pipe length, additional Refrigerant amount, etc.).
(3)運転データ管理部123について
運転データ管理部123は、空調機が設置されているビル等に設置されている中央監視装置3や、空調機のメンテナンス等によりビルに赴いたサービスマンにより使用される第2の端末装置4から、空調機の運転データを受信した場合に、その運転データを運転データベース133に格納し、管理する。
例えば、ビルに空調機を設置した場合、試運転を行い、空調機が正常に運転するか否かを判断する。このとき、中央監視装置3は、試運転時の運転データを空調機の識別番号に関連付けて自動的に記録し、この運転データを所定のタイミングでインターネット7を介して空調サービス支援装置1へ送信する。
運転データ管理部123は、このようにして受信した試運転時の運転データを各空調機の識別番号毎に区分して、運転データベース133に格納し、管理する。
(3) About the operation
For example, when an air conditioner is installed in a building, a trial operation is performed to determine whether the air conditioner operates normally. At this time, the central monitoring device 3 automatically records the operation data during the trial operation in association with the identification number of the air conditioner, and transmits this operation data to the air conditioning
The operation
また、同様に、メンテナンス時や故障やクレームの対応時などにおいては、現地(ビル)へ赴いたサービスマンにより第2の端末装置4が操作されることにより、第2の端末装置4から運転データが空調サービス支援装置1へ送信される。
運転データ管理部123は、第2の端末装置4から受信した運転データについても、同様に、その運転データを空調機の識別番号毎に区分して運転データベース133に格納し、管理する。
Similarly, at the time of maintenance or at the time of handling a failure or a complaint, the second
Similarly, for the operation data received from the second
上述したような処理が運転データ管理部123により行われることにより、運転データベース133には、各空調機の試運転時からの運転データが蓄積されることとなる。
これにより、例えば、空調機に故障が生じた場合には、過去の運転データの履歴を取り出すことが可能となるので、故障の発生要因等についても特定することが可能となる。
By performing the processing as described above by the operation
As a result, for example, when a failure occurs in the air conditioner, it is possible to extract a history of past operation data, and thus it is possible to specify the cause of the failure.
なお、中央監視装置3に、定期的に運転データを空調サービス支援装置1へ送信するようなプログラムを搭載することにより、上述の運転データの蓄積や後述する故障判定等を定期的に行うことが可能となり、空調機の故障を迅速に見つけることが可能となる。
運転データは、図3に示されるように、運転モード、設定温度、吸込温度等の各種監視項目に対する実測値データ等からなる。
The central monitoring device 3 is equipped with a program that periodically transmits operation data to the air-conditioning
As shown in FIG. 3, the operation data includes actual measurement data for various monitoring items such as an operation mode, a set temperature, and a suction temperature.
(4)故障判定部124について
故障判定部124は、上述した運転データ(図3参照)を通信処理部11を介して受信した場合に、この運転データに基づいて、空調機の故障判定を自動的に行う。
故障判定は、予め保有している回帰曲線又は回帰式のパラメータに、運転データの一部の実測値データを使用して、バランス点における回帰予測値を求め、この回帰予測値と運転データの所定の実測値とを比較することにより行われる。
本実施形態では、故障判定は、コンプレッサの高圧側圧力(以下「高圧」という。)Hp、コンプレッサの低圧側圧力(以下「低圧」という。)Lp、吐出口の温度(以下「吐出温度」という。)Td、CT(カレントトランスフォーマー)の電流(以下「CT電流」という。)CTAの4つの監視項目(以下、これら故障判定の対象とされる監視項目を「判定対象項目」という。)を対象として行われる。
(4)
For failure determination, a regression prediction value at the balance point is obtained by using a part of the actual measurement data of the operation data as a regression curve or regression equation parameter, and the regression prediction value and the operation data are predetermined. This is done by comparing the measured value of
In the present embodiment, the failure determination includes the high pressure side pressure of the compressor (hereinafter referred to as “high pressure”) Hp, the low pressure side pressure of the compressor (hereinafter referred to as “low pressure”) Lp, and the temperature of the discharge port (hereinafter referred to as “discharge temperature”). .) Td, CT (current transformer) current (hereinafter referred to as “CT current”) CTA's four monitoring items (hereinafter referred to as “determination target items”). As done.
また、故障判定部124は、上記判定対象項目の各々について、比較値となる回帰予測値を求めるための回帰式fHp、fLp、fTd、fCTAを備えている。
この回帰式fHp等は、バランス点における計測値データに基づいて経験上導出された関数式である。ここで、バランス点とは、コンプレッサの性能、放熱器が冷却する性能、蒸発器が吸熱する性能の三つの性能が、熱的に平衡に保つ点を収束計算する事によって、得られる運転ポイント(主にコンプレッサの吐出圧力、吸入圧力、吐出ガス温度、電流など)をいう。
また、本実施形態では、上記いずれの回帰式fHp、fLp、fTd、fCTAについても、室温、外気温度、インバータの周波数、室内ファン速度、室外ファン速度の5つの実測値データがパラメータとして使用される。
In addition, the
The regression equation f Hp or the like is a functional equation derived from experience based on measured value data at the balance point. Here, the balance point is the operating point obtained by convergent calculation of the point where the performance of the compressor, the performance of the radiator to cool, and the performance of the evaporator to absorb heat are kept in thermal equilibrium ( Mainly compressor discharge pressure, suction pressure, discharge gas temperature, current, etc.).
In the present embodiment, for any of the above regression equations f Hp , f Lp , f Td , and f CTA , five measured value data of room temperature, outside air temperature, inverter frequency, indoor fan speed, and outdoor fan speed are parameters. Used as.
以下、故障判定部124により行われる故障判定処理について、図4に示されるフローチャートを参照して説明する。
まず、故障判定部124は、図3に示される各種監視項目に対応する実測値データの中から、パラメータとして利用される室温、外気温度、インバータの周波数、室内ファン速度、室外ファン速度の5つの実測値データを抽出する(ステップSP1)。
続いて、予め備えている各回帰式fHp、fLp、fTd、fCTAに、ステップSP1において抽出した5つの実測値データをそれぞれパラメータとして入力することによって、各判定対象項目について、回帰予測値Hp´、Lp´、Td´、CTA´を算出する(ステップSP2)。
Hereinafter, the failure determination process performed by the
First, the
Subsequently, by inputting the five actual measurement data extracted in step SP1 as parameters to the regression equations f Hp , f Lp , f Td , and f CTA prepared in advance, the regression prediction is performed for each determination target item. Values Hp ′, Lp ′, Td ′, and CTA ′ are calculated (step SP2).
次に、図3に示される運転データの中から、各判定対象項目、つまり高圧Hp、低圧Lp、吐出温度Td、電流CTAに対応する実測値データを抽出する(ステップSP3)。
続いて、ステップSP3にて抽出した実測値データHp等と、ステップS2において算出した回帰予測値Hp´等とをそれぞれ比較する(ステップSP4)。
この比較は、実測値が上記回帰予測値の誤差範囲内であるか否かにより判断される。
例えば、図5に示されるように、高圧Hpの実測値データが3.1(MPa)、回帰予測値が3.4(MPa)、誤差範囲が±0.5(MPa)であった場合、実測値は回帰予測値の誤差範囲内であるため、比較結果は、正常値を示す「0」となる。
このようにして、低圧Lp、吐出温度Td、電流CTAについても同様に判定を行う。
この結果、図5に示されるように、各比較結果は、高圧Hp「0」、低圧Lp「0」、吐出温度Td「−1」、電流CTA「0」となる。
ここで、「0」は正常、「−1」は実測値が正常範囲を下回っていること、「1」は実測値が正常範囲を超過していることをそれぞれ示している。
なお、図5に示される誤差範囲は、空調機が使われる地域(北海道や沖縄、都市部や郊外部など)や入力されたデータの集録時期(冬、夏、中間期など)等により、経験的な値を複数持つ事等が可能である。
Next, actual value data corresponding to each determination target item, that is, the high pressure Hp, the low pressure Lp, the discharge temperature Td, and the current CTA is extracted from the operation data shown in FIG. 3 (step SP3).
Subsequently, the actual measurement value data Hp and the like extracted in step SP3 are compared with the regression prediction value Hp ′ and the like calculated in step S2 (step SP4).
This comparison is determined by whether or not the actual measurement value is within the error range of the regression prediction value.
For example, as shown in FIG. 5, when the actual measurement data of the high pressure Hp is 3.1 (MPa), the regression prediction value is 3.4 (MPa), and the error range is ± 0.5 (MPa), Since the actual measurement value is within the error range of the regression prediction value, the comparison result is “0” indicating a normal value.
In this way, the same determination is made for the low pressure Lp, the discharge temperature Td, and the current CTA.
As a result, as shown in FIG. 5, the comparison results are high pressure Hp “0”, low pressure Lp “0”, discharge temperature Td “−1”, and current CTA “0”.
Here, “0” indicates normal, “−1” indicates that the actually measured value is below the normal range, and “1” indicates that the actually measured value exceeds the normal range.
Note that the error range shown in Fig. 5 depends on the area where the air conditioner is used (Hokkaido, Okinawa, urban area, suburb area, etc.) and the timing of the input data collection (winter, summer, intermediate period, etc.). It is possible to have multiple values.
続いて、故障判定部124は、この判定結果の組み合わせに基づいて、故障モードを特定する(図4のステップSP5)。
ここで、故障モードは、図6に示される第1の故障モードテーブルを参照することにより行われる。図6に示されるように、故障モードは、冷媒系、風系、機能品系に大別されている。冷媒系は、モードAのガス漏れ、モードBのオーバーチャージ、風系は、モードCの室内ファン閉塞、モードDの室外ファン閉塞、機能品系は、モードEの室内EEVの動作不良、モードFの室外EEVの動作不良にそれぞれ分けられる。また、それぞれのモードA〜Fについて、暖房、冷房の2通りが設定されており、これらの各々に対して、判定結果の組み合わせが設定されている。
故障判定部124は、図4のステップSP4において得られた比較結果の組み合わせが、この故障モードテーブルに設定されているいずれかの組み合わせに該当するか否かを判定し、故障モードの特定を行う。
例えば、図5に示されるような比較結果が得られた場合には、図6に設定されているいずれの故障モードにも該当しないため、当該自動故障判定では、故障モードを特定できないこととなる。
Subsequently, the
Here, the failure mode is performed by referring to the first failure mode table shown in FIG. As shown in FIG. 6, the failure mode is roughly divided into a refrigerant system, a wind system, and a functional product system. The refrigerant system is mode A gas leakage, mode B overcharge, the wind system is mode C indoor fan blockage, the mode D outdoor fan blockage, the functional system is the mode E indoor EEV malfunction, the mode F It is divided into the malfunction of outdoor EEV. Moreover, about each mode AF, two types, heating and cooling, are set, and the combination of the determination result is set with respect to each of these.
The
For example, when a comparison result as shown in FIG. 5 is obtained, it does not correspond to any of the failure modes set in FIG. 6, and therefore the failure mode cannot be specified in the automatic failure determination. .
続いて、故障判定部124は、上記処理により得られた各判定対象項目の比較結果(図5)及び故障モード(特定された場合のみ)からなる故障判定結果(図7参照)を当該運転データの送信元、例えば、図1の第2の端末装置4へ返信する(図4のステップSP6)。
これにより、第2の端末装置4の表示部には、故障判定結果が表示されることとなる。そして、例えば、現場にいるサービスマンは、当該故障判定結果を参照しながら、更なる詳細な故障分析等を現場にて行うことが可能となる。
続いて、故障判定部124は、上記故障判定結果に、当該運転データを含めた情報を1つのファイルとして、データ蓄積部13(図2参照)の故障判定データベース134に格納し(図4のステップSP7)、当該故障判定処理を終了する。
これにより、故障判定データベース134には、空調機毎に、故障判定結果等が蓄積され格納されることとなり、最終的に、故障判定データベース134には、メンテナンス時における試運転データとその段階での故障判定結果、故障修理後の試運転データとその段階での故障判定結果などが全て蓄積されることとなる。また、例えば、ユーザからのサービスコール(例えば、ユーザからの冷えない/暖まらない等のコールなど)を契機に、サービスマンが現地に赴いた場合に、図1に示す第2の端末装置4から上記試運転データの送信などがされた場合には、この試運転データや故障判定結果などについても故障判定データベース134に蓄積される。
Subsequently, the
As a result, the failure determination result is displayed on the display unit of the second
Subsequently, the
As a result, the
(5)メンテナンス管理部125について
上記顧客情報管理部121の説明で述べたとおり、顧客データベース131には、メンテナンス契約の有無、並びにメンテナンスの詳細情報等を含む顧客データが格納されている。メンテナンス管理部125は、定期的に顧客データベース131に格納されている上記メンテナンスに関する情報を参照し、メンテナンスの期限が近づいているものに関しては、メンテナンス会社が使用する第3の端末装置5(図1参照)に対して、サービスマンの派遣指示等を行う。
なお、上記派遣指示とともに、顧客データのうち、必要事項について送信するようにしても良い。
このように、サービスマンの派遣指示を自動的に行うことができるため、メンテナンスの管理等を確実に行うことが可能となる。
(5)
In addition, you may make it transmit about a required item among customer data with the said dispatch instruction | indication.
As described above, since the dispatch instruction of the service person can be automatically performed, it becomes possible to reliably perform maintenance management and the like.
(6)クレーム情報管理部126について
クレーム情報管理部126は、主に、販売店により使用される第1の端末装置2から送信されてきたクレーム情報をクレームデータベース135に格納し、管理するとともに、このクレーム情報をメンテナンス会社により使用される第3の端末装置5及び空調機製造会社に設置されている第4の端末装置6に対して転送する。
これにより、クレーム情報をメンテナンス会社へ迅速に通知することができるので、クレームに関する迅速な対処、例えば、サービスマンの派遣等が可能となる。
また、メンテナンス会社だけでなく空調機製造会社に対してクレーム情報を通知することにより、例えば、設計部門の技術者は、このクレーム情報を反映した設計を行うことが可能となる。
上記クレーム情報は、例えば、顧客番号、空気調和機の識別番号、運転状態(エラーコードや異常状況など)等からなる。
(6) About the complaint
Thereby, since the complaint information can be promptly notified to the maintenance company, it is possible to quickly deal with the complaint, for example, dispatch a service person.
In addition, by notifying the maintenance company as well as the air conditioner manufacturer, the engineer in the design department can perform a design reflecting the claim information.
The claim information includes, for example, a customer number, an air conditioner identification number, an operation state (such as an error code or an abnormal situation), and the like.
(7)部品の発注及び在庫管理部127について
部品の発注及び在庫管理部127は、例えば、第1の端末装置2や、第2の端末装置4から部品発注の情報を受信した場合に、この情報に基づいて部品発注指示や在庫確認を行う。
これにより、例えば、顧客から部品発注の要求があった場合には、販売店のスタッフが第1の端末装置2を操作することにより、顧客から要求された部品発注情報を空調サービス支援装置1へ送信することにより、容易に部品の発注等を行うことができる。
また、同様に、空調機のメンテナンス、故障修理等に訪れたサービスマンが第2の端末装置4から必要な部品の発注を簡単に行うことができる。また、在庫状況も閲覧し、把握することが可能となる。
(7) Part Ordering and
Thereby, for example, when there is a request for parts order from a customer, the staff of the sales store operates the first terminal device 2 to send the part order information requested by the customer to the air conditioning
Similarly, a service person who visits the maintenance of the air conditioner, trouble repair, etc. can easily order the necessary parts from the second
(8)その他
空調サービス支援装置1は、空調機製造会社により使用される第4の端末装置6から技術開発に関する情報や、故障、メンテナンスの対応策の技術的情報を受信した場合には、これらの情報を、データ蓄積部13の技術文書データベース136に格納し、管理する。
これにより、例えば、メンテナンス会社から故障修理等の技術問い合わせ情報を受信した場合には、これらの受信処理を契機にして該当する技術的情報を返信することが可能となり、故障対策に有効に活用させることができる。
(8) Others When the air conditioning
As a result, for example, when technical inquiry information such as failure repair is received from a maintenance company, it is possible to send back the corresponding technical information triggered by these reception processes, which is effectively utilized for failure countermeasures. be able to.
以上、説明してきたように、本発明の空調サービス支援装置によれば、以下の効果を奏する。
第1に、空調機に関する情報を取り扱う少なくとも1つの端末装置、例えば、中央監視装置3や第2の端末装置4から空気調和機の運転データを受信した場合に、この運転データに基づいて故障判定を行う故障判定部124と、故障判定部124による判定結果を上記運転データの送信元である端末装置へ送信する通信処理部11とを備え、故障判定部124は、予め保有している回帰曲線又は回帰式のパラメータに、運転データの一部の実測値データを用いて、バランス点における回帰予測値を求め、この回帰予測値と運転データの所定の実測値データとを比較することにより、故障判定を行うので、迅速に、且つ、簡便な手法により、回帰予測値を得ることが可能となり、故障判定を迅速に行うことができるという効果を奏する。
特に、いわゆる『組合せマルチ』等の複数の室外機と複数の室内機が同じ冷媒配管に接続されたような複雑な空調機においては、この運転状態が判断出来るサービスマンが少ない状況下にあるため、本発明の空調サービス支援装置を用いることにより、専門的な故障判断などをサービスマンなどが行う必要がなくなるため、現場での総合的なサービス向上(サービス時間短縮や正しい処理など)を図ることができる。
As described above, according to the air-conditioning service support apparatus of the present invention, the following effects can be obtained.
First, when the operation data of the air conditioner is received from at least one terminal device that handles information related to the air conditioner, for example, the central monitoring device 3 or the second
Especially in complex air conditioners where multiple outdoor units such as so-called “combined multi” and multiple indoor units are connected to the same refrigerant pipe, there are few service personnel who can judge this operating state. By using the air-conditioning service support device of the present invention, it is not necessary for a service person to perform specialized failure determination, etc., so that comprehensive service improvement (reduction of service time, correct processing, etc.) at the site is achieved. Can do.
第2に、上記回帰曲線又は回帰式のパラメータとして、室温、外気温度、インバータの周波数、室内ファン速度、室外ファン速度等の監視項目を空調機自身が計測している実測値データを用いるので、非常に少ない実測値データから回帰予測値を得ることが可能となり、処理負担を大幅に軽減することが可能となる。また、各空調機の実測値データを利用して回帰予測値を得ることから、個別の故障判定を行うことが可能となるので、故障判定の信頼性を高めることができる。 Secondly, as the parameters of the regression curve or the regression equation, actual value data measured by the air conditioner itself such as room temperature, outside air temperature, inverter frequency, indoor fan speed, outdoor fan speed, etc. is used. It is possible to obtain a regression prediction value from very little actual measurement value data, and the processing burden can be greatly reduced. In addition, since the regression prediction value is obtained by using the actual measurement data of each air conditioner, it is possible to perform individual failure determination, so that the reliability of failure determination can be improved.
第3に、故障判定部124は、複数の所定の監視項目の実測値データをそれぞれ対応する回帰予測値と比較し、これら比較結果の組み合わせに応じて、故障モードを特定し、通信処理部11は、故障モードを判定結果に含めて、運転データの送信元の端末装置へ送信するので、単なる実測値データの比較だけでなく、故障モードというより詳細な情報を端末装置へ送信することができるという効果を奏する。
Thirdly, the
第4に、運転データ及び前記故障判定部124による判定結果を蓄積するデータ蓄積部13を備えるので、ネットワークを介して接続されている端末装置は、空調サービス支援装置1に対して、これらの情報の配信要求を行うことにより、各空気調和機の故障判定履歴や運転データを取得、閲覧することができるという効果を奏する。
Fourthly, since the data storage unit 13 that stores the operation data and the determination result by the
第5に、空気調和機の販売店により使用される第1の端末装置2、空気調和機のメンテナンス会社のサービスマンにより使用される第2の端末装置4、及び空気調和機の制御監視を実施する集中監視装置3、メンテナンス会社により使用される第3の端末装置5、空調機製造会社により使用される第4の端末装置6等とインターネット7を介して接続され、これら装置2〜6から送信されてくる空気調和機に関する各種情報をその属性に応じて区分してデータ蓄積部13に蓄積し、一元管理するので、各装置は、空調サービス支援装置からインターネット5を介してこれらの各種情報の提供を受けることにより、互いに共通の情報を共有することができるとともに、製造販売からメンテナンスまでの一貫した情報を取り出すことが可能となる。
Fifth, the first terminal device 2 used by an air conditioner dealer, the second
例えば、空調機製造会社の設計部門では、第4の端末装置6を使用することにより、空調サービス支援装置1に蓄積されているクレーム情報等の提供を受けることが可能となるので、このクレーム情報を反映させた次世代の空調機の設計を行うことができる。
同様に、営業部門(図示略)では、空調サービス支援装置1から顧客データ等の提供を受けることにより、自社内における顧客データの管理が不要となるとともに、営業・サービス等にこの顧客データを活用することが可能となる。
For example, in the design department of an air conditioner manufacturing company, it is possible to receive provision of complaint information and the like stored in the air conditioning
Similarly, in the sales department (not shown), receiving customer data etc. from the air conditioning
〔他の実施形態〕
次に、上述した本発明の空調サービス支援装置1における故障判定部124により行われる故障判定処理の他の実施形態について説明する。
本実施形態においては、故障判定部124は、過去の運転データをも参照することにより、故障判定を行う。以下、詳細について図8を参照して説明する。
[Other Embodiments]
Next, another embodiment of the failure determination process performed by the
In the present embodiment, the
例えば、ビルに設置されている空調機のメンテナンスに訪れているサービスマンにより、図1に示される第2の端末装置4が操作されることにより、運転データが入力され、送信操作が行われた場合には、第2の端末装置4からメンテナンス時の運転データがインターネット7を介して空調サービス支援装置1へ送信されることとなる。
空調サービス支援装置1内の故障判定部124は、通信処理部11を介してこの運転データを受信すると、以下の故障処理を行う。
For example, a service person visiting maintenance of an air conditioner installed in a building operates the second
When the
まず、故障判定部124は、当該運転データの中から判定対象項目の実測値データを抽出し、抽出した実測値データを対応する回帰予測値と比較することにより、その差を算出する(ステップSP11)。
この結果、例えば、図9に示すように、今回の運転データについて、判定項目毎に差が算出される。
なお、上記判定対象項目の実測値データの抽出、回帰予測値の算出等に係る処理については、図4に示したステップSP1〜SP3と同様の処理を実行することにより実現される。
First, the
As a result, for example, as shown in FIG. 9, a difference is calculated for each determination item for the current operation data.
In addition, about the process which concerns on extraction of the actual value data of the said determination object item, calculation of a regression prediction value, etc., it implement | achieves by performing the process similar to step SP1-SP3 shown in FIG.
続いて、当該空調機の前回の運転データを故障判定データベース134(図2参照)から抽出し(ステップSP12)、抽出した運転データについても上述の処理と同様の処理を行うことによって、実測値データと回帰予測値との差を算出する(ステップSP13)。この結果、例えば、図9に示すように、前回の運転データに関し、判定対象項目毎に差が算出される。 Subsequently, the previous operation data of the air conditioner is extracted from the failure determination database 134 (see FIG. 2) (step SP12), and the extracted operation data is subjected to processing similar to the above-described processing, thereby obtaining measured value data. And the difference between the regression prediction values (step SP13). As a result, for example, as shown in FIG. 9, with respect to the previous operation data, a difference is calculated for each determination target item.
続いて、ステップSP11において算出した今回の運転データの各判定対象項目の差と、ステップSP13において算出した前回の運転データの各判定対象項目の差とをそれぞれ比較し、変化量を算出する(ステップSP14)。
これにより、例えば、図9に示されるように、各判定対象項目について、変化量が求められる。
Subsequently, the difference between the determination target items of the current driving data calculated in step SP11 is compared with the difference of the determination target items of the previous driving data calculated in step SP13 to calculate the amount of change (step). SP14).
Thereby, for example, as shown in FIG. 9, the amount of change is obtained for each determination target item.
次に、故障判定部124は、この変化量の組み合わせに基づいて、故障モードを特定する(ステップSP15)。
例えば、故障判定部124は、図10に示す第2の故障モードテーブルを参照することにより、故障モードの特定を行う。図10に示すように、第2の故障モードテーブルは、各故障モードのそれぞれについて、変化量の閾値の組み合わせが設定されているテーブルである。
故障判定部124は、図8のステップSP14において得られた変化量の組み合わせが、この図10に示される第2の故障モードテーブルに設定されているいずれかの組み合わせに該当するか否かを判定し、故障モードの特定を行う。
Next, the
For example, the
The
次に、故障判定部124は、上記処理により得られた各判定対象項目の変化量及び故障モード(特定された場合のみ)からなる故障判定結果を通信処理部11を介して今回の運転データの送信元、例えば、図1の第2の端末装置4へ返信する(ステップSP16)。
これにより、第2の端末装置4の表示部には、故障判定結果が表示されることとなり、判定結果をサービスマンへ提供することが可能となる。これにより、現場にいるサービスマンは、当該故障判定結果を参照しながら、メンテナンスを現場にて行うことが可能となる。
Next, the
Thereby, the failure determination result is displayed on the display unit of the second
続いて、故障判定部125は、上記故障判定結果に、今回の運転データを含めた情報を1つのファイルとして、データ蓄積部13(図2参照)の故障判定データベース134に格納し(図8のステップSP17)、当該故障判定処理を終了する。
これにより、故障判定データベース134には、空調機毎に、故障判定結果が蓄積されることとなる。
Subsequently, the
As a result, failure determination results are accumulated in the
以上説明したように、故障判定部125は、過去に受信した運転データを使用して故障判定を行うので、より信頼性の高い故障判定結果を得ることが可能となる。
また、故障判定部125は、図6に示した故障判定処理及び図8に示した故障判定処理の双方を実行することにより、故障モードを特定するようにしても良い。このように、2つの手法により故障判定を行うことにより、故障判定の信頼性をより一層高めることが可能となる。
As described above, the
Further, the
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、インターネットを介して接続される端末装置は、上記第1〜第4の端末装置並びに中央監視装置3に限定されない。
また、故障判定部125は、運転データを受信した場合に、上述の故障判定処理を行うが、この運転データの受信タイミング並びに運転データの送信元端末については、特に限定されない。
As mentioned above, although embodiment of this invention was explained in full detail with reference to drawings, the specific structure is not restricted to this embodiment, The design change etc. of the range which does not deviate from the summary of this invention are included.
For example, the terminal devices connected via the Internet are not limited to the first to fourth terminal devices and the central monitoring device 3.
In addition, the
1 空調サービス支援装置
2 第1の端末装置
3 中央監視装置
4 第2の端末装置
5 第3の端末装置
6 第4の端末装置
11 通信処理部
12 処理部
13 データ蓄積部
124 故障判定部
DESCRIPTION OF
Claims (5)
一の前記端末装置から空気調和機の運転データを受信した場合に、前記運転データに基づいて故障判定を行う故障判定手段と、
前記故障判定手段による判定結果を前記一の端末装置へ送信する通信処理手段とを備え、
前記故障判定手段は、
予め保有している回帰曲線又は回帰式のパラメータに、前記運転データの一部の実測値データを用いて回帰予測値を求め、この回帰予測値と前記運転データの所定の実測値データとを比較することにより前記故障判定を行い、
複数の所定の監視項目の実測値データをそれぞれ対応する前記回帰予測値と比較し、これら比較結果の組み合わせに応じて、故障モードを特定し、
前記通信処理手段は、前記故障モードを判定結果に含めて、一の前記端末装置へ送信する
空調サービス支援装置。 An air-conditioning service support device connected via a network to at least one terminal device that handles information related to an air conditioner,
A failure determination means for performing failure determination based on the operation data when the operation data of the air conditioner is received from the one terminal device;
Communication processing means for transmitting the determination result by the failure determination means to the one terminal device,
The failure determination means includes
A regression prediction value is obtained by using a part of the actual measurement data of the operation data as a regression curve or a regression equation parameter held in advance, and the regression prediction value is compared with predetermined actual measurement data of the operation data. There line the failure determination by,
Compare the measured value data of a plurality of predetermined monitoring items with the corresponding regression prediction values, and specify the failure mode according to the combination of these comparison results,
The air conditioning service support device , wherein the communication processing means includes the failure mode in a determination result and transmits the failure mode to the one terminal device.
抽出した過去の前記運転データと、今回受信した前記運転データとに基づいて故障判定を行う請求項2又は請求項3に記載の空調サービス支援装置。 The failure determination means extracts past operation data related to the air conditioner that is the target of the failure determination from the data storage means,
The air conditioning service support apparatus according to claim 2 or 3, wherein a failure determination is made based on the extracted past operation data and the operation data received this time.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004203438A JP4347150B2 (en) | 2004-07-09 | 2004-07-09 | Air conditioning service support equipment |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004203438A JP4347150B2 (en) | 2004-07-09 | 2004-07-09 | Air conditioning service support equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006023051A JP2006023051A (en) | 2006-01-26 |
JP4347150B2 true JP4347150B2 (en) | 2009-10-21 |
Family
ID=35796440
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004203438A Expired - Lifetime JP4347150B2 (en) | 2004-07-09 | 2004-07-09 | Air conditioning service support equipment |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4347150B2 (en) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4737423B2 (en) * | 2006-02-20 | 2011-08-03 | 日立アプライアンス株式会社 | Air conditioning system and online maintenance contract system for air conditioning |
US9043645B2 (en) | 2010-05-06 | 2015-05-26 | Nec Corporation | Malfunction analysis apparatus, malfunction analysis method, and recording medium |
JP5876874B2 (en) * | 2010-06-04 | 2016-03-02 | センサス ユーエスエー インク.Sensus Usa Inc. | Non-intrusive load monitoring and processing method and system |
JP6216796B2 (en) | 2013-09-10 | 2017-10-18 | ジョンソンコントロールズ ヒタチ エア コンディショニング テクノロジー(ホンコン)リミテッド | Air conditioner diagnosis system, air conditioner and mobile communication terminal |
US20170010014A1 (en) * | 2014-01-27 | 2017-01-12 | Johnson Controls-Hitachi Air Conditioning Technology (Hong Kong) Limited | Air conditioner test operation application, and air conditioner test operation system |
DE102014206265A1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-08 | Robert Bosch Gmbh | Method and device for operating a feed pump |
WO2016174767A1 (en) | 2015-04-30 | 2016-11-03 | 三菱電機株式会社 | Refrigeration cycle device and system for detecting annormalities in refrigeration cycle device |
WO2018003110A1 (en) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | 三菱電機株式会社 | Information notification device |
JP6767841B2 (en) * | 2016-10-14 | 2020-10-14 | サンデン・オートモーティブクライメイトシステム株式会社 | Vehicle air conditioner |
JP6855400B2 (en) * | 2018-01-31 | 2021-04-07 | キヤノン株式会社 | Recording device and control method |
JP6797886B2 (en) * | 2018-01-31 | 2020-12-09 | キヤノン株式会社 | Image recording device and its control method |
WO2020013228A1 (en) * | 2018-07-12 | 2020-01-16 | ダイキン工業株式会社 | Air quality information provision device and provision method |
JP7406060B2 (en) * | 2018-10-29 | 2023-12-27 | ダイキン工業株式会社 | refrigeration system |
WO2021250787A1 (en) * | 2020-06-09 | 2021-12-16 | 三菱電機株式会社 | Air conditioning system |
JP2022155336A (en) | 2021-03-30 | 2022-10-13 | ミツミ電機株式会社 | Detection device and manufacturing method thereof |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3753752B2 (en) * | 1994-12-08 | 2006-03-08 | 高砂熱学工業株式会社 | Rotor deterioration diagnosis method and rotor replacement time prediction method in dry dehumidifier |
JP2002032460A (en) * | 2000-07-17 | 2002-01-31 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Maintenance management supporting method and remote operating method for air conditioner |
JP4281334B2 (en) * | 2002-11-20 | 2009-06-17 | ダイキン工業株式会社 | Abnormality diagnosis system |
-
2004
- 2004-07-09 JP JP2004203438A patent/JP4347150B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2006023051A (en) | 2006-01-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4347150B2 (en) | Air conditioning service support equipment | |
US11847617B2 (en) | Model predictive maintenance system with financial analysis functionality | |
CN101240936B (en) | Integrated management system for multi-air conditioner and integrated management method thereof | |
US7424345B2 (en) | Automated part procurement and service dispatch | |
US9911147B2 (en) | Systems and methods for implementing automated intelligence-based bidding for repair services for environmental control systems in monitored buildings | |
US8094005B2 (en) | Asset performance optimization | |
US8725299B2 (en) | Customer equipment profile system for HVAC controls | |
US20060117767A1 (en) | System and method for verifying proper refrigerant and airflow for air conditioners and heat pumps in cooling mode | |
EP1804007B1 (en) | Air conditioner integrated management system and control method of the same | |
MX2011012546A (en) | System and method for monitoring and evaluating equipment operating parameter modifications. | |
WO2020068730A1 (en) | Methods and systems for remotely diagnosing an abnormality in a climate control device | |
Wang et al. | Advanced rooftop control (arc) retrofit: Field-test results | |
US11722331B2 (en) | Device management system | |
US20230358427A1 (en) | System and method for heating and cooling system maintenance | |
JP6773078B2 (en) | Air conditioning management system and communication control device | |
US11846439B2 (en) | Building control system with peer analysis based on weighted outlier detection | |
US20170278170A1 (en) | Method and system for measuring envelope efficiency | |
Heinemeier et al. | Residential HVAC Performance | |
CN109323384A (en) | The service ability detection method and system of air-conditioning | |
KR20120014837A (en) | Chiller system method for logging data | |
KR20070013781A (en) | Air conditioner |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070705 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080805 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20081007 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081208 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090616 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090715 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4347150 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120724 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130724 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |