JP5598312B2 - データ推定装置、データ推定方法、およびデータ推定システム - Google Patents

Description

この発明は、データ推定装置、データ推定方法、およびデータ推定システムに関し、特に、機器の状態データを推定するデータ推定装置、データ推定方法、およびデータ推定システムに関するものである。

昨今では、消費エネルギーの節約の観点から、機器の消費エネルギーを管理する技術が注目されている。このような技術は、例えば、特開２００８−２３２６１５号公報（特許文献１）に開示されている。

特許文献１によると、異なる複数のエネルギーを消費する機器において、それぞれのエネルギー消費量の積算値を他の換算値で換算することにより、一つのトータルエネルギー消費量として、表示することとしている。

特開２００８−２３２６１５号公報

ここで、特許文献１に開示されているように、エネルギー消費量等の機器の状態データを取得するためには、機器の状態データを計測するためのセンサ等を設置する必要がある。しかしながら、設置したい機器が複雑な構成であったり、センサを購入するための資金不足等、設置が困難な場合がある。

この発明の目的は、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができるデータ推定装置を提供することである。

この発明の他の目的は、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができるデータ推定方法を提供することである。

この発明のさらに他の目的は、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができるデータ推定システムを提供することである。

この発明に係るデータ推定装置は、機器の状態データを推定可能である。データ推定装置は、機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物において、計測手段が計測した第一の対象物における第一の状態データを取得する取得手段と、取得手段により取得した第一の状態データを記憶する記憶手段と、計測手段の取り付けられていない第二の対象物を特定する特定手段と、記憶手段により記憶した第一の状態データを用いて、特定手段により特定した第二の対象物における第二の状態データを推定する推定手段とを備える。

このようなデータ推定装置は、センサ等の計測手段の取り付けられた第一の対象物における第一の状態データを用いて、計測手段の取り付けられていない第二の対象物における第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができる。

好ましくは、機器は、複数で構成され、各々を識別するためのＩＤが割り当てられており、取得手段は、機器のＩＤを取得し、記憶手段は、取得手段により取得した第一の状態データと機器のＩＤとを関連付けて記憶する。こうすることにより、第一の状態データを取得できた機器を容易に判別することができる。

さらに好ましくは、記憶手段は、機器のＩＤの一覧を記憶し、特定手段は、記憶手段により記憶した機器のＩＤの一覧と、取得手段により取得した機器のＩＤとに基づいて、第二の対象物を特定する。こうすることにより、機器のＩＤの一覧から、取得した機器のＩＤを対応させて、容易に第二の対象物を特定することができる。

好ましくは、第一の対象物および第二の対象物は、所定の階層を構成し、ＩＤは、所定の階層の情報を含み、推定手段は、ＩＤの所定の階層の情報に基づいて、第二の対象物における第二の状態データを推定する。こうすることにより、階層の情報に基づいた状態データの推定を行うことができる。

さらに好ましくは、ＩＤは、機器または計測手段が設置される場所の情報を含む。こうすることにより、場所の情報に基づいた状態データの推定を行うことができる。

さらに好ましくは、記憶手段は、第二の状態データを推定するためのモデルを記憶し、推定手段は、モデルに基づいて、第二の対象物における第二の状態データを推定する。こうすることにより、予めモデルを記憶しておき、記憶したモデルに従って、容易に第二の状態データを推定することができる。

さらに好ましくは、第一の状態データと第二の状態データとを表示する表示部を備える。こうすることにより、機器の状態データをユーザに容易に認識させることができる。

さらに好ましくは、表示部は、状態データを機器が設置される場所毎に比較して表示する。こうすることにより、ユーザにとって、場所毎の状態データの差異を容易に認識することができる。

さらに好ましくは、推定手段は、計測手段が故障しているか否かを判断する故障判断手段を含み、故障判断手段により計測手段が故障していると判断した場合には、第一の対象物のうち、その故障している計測手段の取り付けられた対象物を除いて、第二の対象物における第二の状態データを推定する。こうすることにより、センサ等の計測手段が故障している場合であっても、第二の状態データを推定することができる。

この発明の他の局面においては、機器の状態データを推定可能なデータ推定方法に関する。データ推定方法は、機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物において、計測手段が計測した第一の対象物における第一の状態データを取得するステップと、取得した第一の状態データを記憶するステップと、計測手段の取り付けられていない第二の対象物を特定するステップと、記憶した第一の状態データを用いて、特定した第二の対象物における第二の状態データを推定するステップとを備える。

このようなデータ推定方法は、センサ等の計測手段の取り付けられた第一の対象物における第一の状態データを用いて、計測手段の取り付けられていない第二の対象物における第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができる。

この発明のさらに他の局面においては、機器の状態データを計測するセンサと、機器の状態データを推定可能なデータ推定装置とを備えるデータ推定システムに関する。データ推定装置は、センサの取り付けられた第一の対象物において、センサが計測した第一の対象物における第一の状態データを取得する取得手段と、取得手段により取得した第一の状態データを記憶する記憶手段と、センサの取り付けられていない第二の対象物を特定する特定手段と、記憶手段により記憶した第一の状態データを用いて、特定手段により特定した第二の対象物における第二の状態データを推定する推定手段とを備える。

このようなデータ推定システムは、センサ等の計測手段の取り付けられた第一の対象物における第一の状態データを用いて、計測手段の取り付けられていない第二の対象物における第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができる。

この発明によると、センサ等の計測手段の取り付けられた第一の対象物における第一の状態データを用いて、計測手段の取り付けられていない第二の対象物における第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができる。

データ推定装置を含むデータ推定システムの構成を示すブロック図である。 データ推定システムのセンサを機器に取り付けた場合の一実施形態を示すブロック図である。 記憶部に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。 階層情報に基づいて、センサの取り付けられていない第二のコンセントにおいて供給する電力量を推定する場合について示すフローチャートである。 図４に示すフローチャートの各ステップにおける処理の流れを示す図である。 Ｓ１４において、記憶部に記憶したデータを示す図である。 Ｓ１６において、記憶部に記憶されているデータを示す図である。 データ表示Ａとして従来における状態データを表示部に表示したグラフと、データ表示Ｂとして本願発明における状態データを表示部に表示したグラフとを比較した図である。 この発明の他の実施形態であって、データ推定システムのセンサを機器に取り付けた場合を示すブロック図である。 記憶部に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。 モデルに基づいて、センサの取り付けられていない配電盤において供給する電力量を推定する場合について示すフローチャートである。 図１１に示すフローチャートの各ステップにおける処理の流れを示す図である。 Ｓ２４において、記憶部に記憶したデータを示す図である。 Ｓ２６において、記憶部に記憶されているデータを示す図である。 この発明のさらに他の実施形態であって、データ推定システムのセンサを機器に取り付けた場合を示すブロック図である。 センサの取り付けられていない第一および第二の子機において出力する周波数帯域を推定する場合について示すフローチャートである。 記憶部に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。 この発明のさらに他の実施形態であって、データ推定システムを複数の生産ラインを有する工場に適用した場合を示すブロック図である。 第一のラインにおけるユーティリティの消費電力量を推定する場合について示すフローチャートである。 記憶部に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。 階層が３階層の場合を示すブロック図である。 ３階層の場合に、記憶部に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。 図２１に示す階層において、算出した電力量と計測した電力量とを示す図である。 データ推定システムを複数の工場に亘って適用した場合を示す図である。 記憶部に記憶されているデータを示す図である。 場所毎に状態データを推定する場合について示すフローチャートである。 センサの故障の際に、機器の状態データを推定する場合について示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、この発明の一実施形態に係るデータ推定装置、データ推定方法、およびデータ推定システムについて説明する。図１は、データ推定装置１０を含むデータ推定システム９の構成を示すブロック図である。図１を参照して、データ推定システム９は、センサ２５，２６と、データ推定装置１０とを備える。

センサ２５，２６は、図１に示すように、複数であってもよいし、１個であってもよい。センサ２５，２６は、各々がデータ推定装置１０と接続される。センサ２５，２６は、例えば、ネットワークを介してデータ推定装置１０と接続される。また、センサ２５，２６は、例えば工場内や建物内の機器に取り付けられ、機器の状態データを計測する。計測は、例えば、所定の時間間隔で行われる。ここで、センサ２５，２６は、計測手段として作動する。

データ推定装置１０は、サーバ等のコンピュータ（パソコン）に適用でき、データ推定装置１０全体を制御するＣＰＵ等の制御部１１と、データを記憶するハードディスク等の記憶部１２と、データを表示するディスプレイ等の表示部１３と、ユーザからデータの入力を受け付けるマウスやキーボード等の入力部１４とを備える。データ推定装置１０は、機器の状態データを推定可能である。機器の状態データとは、機器の稼動状況に応じて変化するデータであって、例えば、機器が供給する電力量やガス量であってもよいし、機器が消費する電力量やガス量であってもよい。

記憶部１２は、工場内や建物内等に存在する機器の一覧を記憶する。機器の一覧は、例えば、ユーザが状態データを知りたい機器の一覧である。記憶部１２は、例えば機器のそれぞれにＩＤを割り当てることによって、ＩＤの一覧を記憶することにより、機器の一覧を記憶する。ここで、ＩＤとは、機器のぞれぞれを識別するためのものである。また、記憶部１２は、圧力計や電力計等のセンサの種類や、名称、型式等を記憶する。

表示部１３は、機器の状態データを表示する。これにより、ユーザにとって、機器の状態データを容易に認識することができる。

図２は、データ推定システム９のセンサ２５，２６を機器に取り付けた場合の一実施形態を示すブロック図である。図２を参照して、この実施形態においては、機器は、配電盤２０と、第一のコンセント２１および第二のコンセント２２とを含む。なお、本明細書中において、コンセントとは、電子機器等に電力を供給するための電力供給端末を意図するものである。配電盤２０には、データ１ａというＩＤが割り当てられ、第一のコンセント２１には、データ１ｂというＩＤが割り当てられ、第二のコンセント２２には、データ１ｃというＩＤが割り当てられている。

配電盤２０は、第一および第二のコンセント２１，２２に電力を供給する。第一および第二のコンセント２１，２２は、配電盤２０から供給された電力をコンセントに接続された電子機器等に供給する。したがって、機器は階層を成し、配電盤２０と第一および第二のコンセント２１，２２は親子関係の階層を成している。配電盤２０が親となる上層であり、第一および第二のコンセント２１，２２が子となる下層である。第一および第二のコンセント２１，２２は、同等の階層である。すなわち、この実施形態において、機器の構成は、２階層となる。センサ２５は、機器として配電盤２０に取り付けられ、配電盤２０が供給する電力量を計測する。ここで、配電盤２０は、第一の対象物である。また、センサ２６は、第一のコンセント２１に取り付けられ、第一のコンセント２１が供給する電力量を計測する。ここで、第一のコンセント２１は、第一の対象物である。すなわち、この実施形態においては、複数の第一の対象物が存在することになる。第二のコンセント２２においては、センサは取り付けられていない。ここで、第二のコンセント２２は、第二の対象物である。

図３は、この実施形態において、記憶部１２に記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。図３を参照して、記憶部１２はＩＤを記憶する。ＩＤは機器を示すものであり、すなわち、ＩＤは機器情報を含む。そして、この実施形態においては、ＩＤは各機器の階層情報を含む。すなわち、配電盤２０のＩＤ：データ１ａが上層であり、第一および第二のコンセント２１，２２のＩＤ：データ１ｂ，データ１ｃが同じ下層である。このようにＩＤは、それぞれの階層を示す階層情報を含む。なお、この各機器の階層情報は、後述する第一の状態データに基づいて第二の状態データを推定するための情報である。

ここで、データ推定システム９を用いて、階層情報に基づいて、センサの取り付けられていない第二のコンセント２２において供給する電力量を推定する場合について説明する。図４は、階層情報に基づいて、センサの取り付けられていない第二のコンセント２２において供給する電力量を推定する場合について示すフローチャートである。図５は、図４に示すフローチャートの各ステップにおける処理の流れを示す図である。図２〜図５を参照して、説明する。

まず、機器に取り付けられているセンサ２５，２６が、機器の状態データを計測する。具体的には、センサ２５が、配電盤２０の電力量を計測し、センサ２６が、第一のコンセント２１の電力量を計測する（図４において、ステップＳ１１、以下ステップを省略する）。計測した配電盤２０の電力量は、第一の状態データである。また、計測した第一のコンセント２１の電力量は、第一の状態データである。

そして、センサ２５，２６は、計測した機器の状態データに対して、機器に割り当てられたＩＤを付加する（Ｓ１２）。このＩＤは、図３に示すデータ推定装置１０の記憶部１２に記憶しているＩＤと同一である。センサ２５は、計測した配電盤２０の電力量に対して、データ１ａというＩＤを付加する。また、センサ２６は、計測した第一のコンセント２１の電力量に対して、データ１ｂというＩＤを付加する。

そして、センサ２５，２６は、計測した機器の状態データと計測した機器のＩＤとをデータ推定装置１０へ通知する。すなわち、配電盤２０の電力量と配電盤２０のＩＤであるデータ１ａ、および第一のコンセント２１の電力量と第一のコンセント２１のＩＤであるデータ１ｂを通知する。これにより、データ推定装置１０は、第一の状態データとＩＤとを取得する（Ｓ１３）。ここで、制御部１１は、取得手段として作動する。

そして、データ推定装置１０は、取得した第一の状態データとＩＤとを記憶する（Ｓ１４）。図６は、Ｓ１４において、記憶部１２に記憶したデータを示す図である。図６を参照して、データ推定装置１０は、取得した第一の状態データとＩＤとを関連付けて記憶する。すなわち、機器のＩＤに対応させて、第一の状態データを記憶する。取得した第一の状態データは、センサ２５，２６がそれぞれ９時に計測した電力量である。記憶部１２は、ＩＤ：データ１ａ（配電盤２０）においては、８．０７ｋｗｈであると記憶し、ＩＤ：データ１ｂ（第一のコンセント２１）においては、１．７５ｋｗｈであると記憶する。ここで、記憶部１２は、記憶手段として作動する。

そして、データ推定装置１０は、センサの取り付けられていない機器を特定する。具体的には、第一の状態データを取得できなかったＩＤを抽出し、第一の状態データを取得できなかったＩＤを、センサの取り付けられていない機器として特定する。この実施形態においては、図３に示すように、記憶部１２に予めＩＤの一覧として、データ１ａ、データ１ｂ、およびデータ１ｃが記憶されている。これに対し、図６に示すように、第一の状態データを取得したＩＤは、データ１ａおよびデータ１ｂである。したがって、データ推定装置１０は、一覧のＩＤと第一の状態データを取得したＩＤとを比較して、データ１ｃを抽出し、データ１ｃに該当する第二のコンセント２２を第一の状態データを取得できなかった機器として特定する。すなわち、第二のコンセント２２をセンサの取り付けられていない機器として特定する（Ｓ１５）。ここで、第二のコンセント２２は、第二の対象物である。ここで、制御部１１は、特定手段として作動する。

そして、データ推定装置１０は、特定した第二の対象物の状態データを推定する。具体的には、記憶部１２に予め記憶しているＩＤの階層情報に従って、第二のコンセント２２の電力量を算出する。第二のコンセント２２の電力量は、第二の状態データである。

記憶部１２は、図３に示すように、配電盤２０が上層で、第一および第二のコンセント２１，２２が同等の下層であるという階層情報を記憶している。このことから、データ推定装置１０は、上層の状態データが下層の状態データの合計に相当すると判断し、上層の状態データと下層の一部の状態データとの差分を算出すれば、下層の残りの状態データを算出できると判断する。したがって、配電盤２０の電力量が第一および第二のコンセント２１，２２の電力量の合計に相当すると判断し、配電盤２０の電力量：ｘと、第一のコンセント２１の電力量：ｙとの差分を算出すれば、第二のコンセント２２の電力量：ｚを算出できると判断する。すなわち、複数の第一の状態データの差分を算出することにより、第二の状態データを推定する（Ｓ１６）。そして、データ推定装置１０は、ｚ＝ｘ―ｙという算出式を作成し、第二のコンセント２２の電力量を、８．０７−１．７５＝６．３２と算出する。ここで、制御部１１は、推定手段として作動する。

すなわち、制御部１１は、第二のコンセント２２のようなセンサの取り付けられていない機器において、仮想のセンサが取り付けられているかのように、第二の状態データを推定する。そして、この実施形態においては、第二の状態データの推定は、階層情報に基づいて、ｚ＝ｘ―ｙという算出式を作成することにより行うものである。

図７は、Ｓ１６において、記憶部１２に記憶されているデータを示す図である。図７を参照して、記憶部１２は、ＩＤ：データ１ａ（配電盤２０）においては、８．０７ｋｗｈであると記憶し、ＩＤ：データ１ｂ（第一のコンセント２１）においては、１．７５ｋｗｈであると記憶している。そして、ＩＤ：データ１ｃ（第二のコンセント２２）においては、６．３２ｋｗｈと記憶する。配電盤２０および第一のコンセント２１においては、計測した電力量であって、第二のコンセント２２においては、算出した電力量であって、仮想センサの電力量となる。なお、図７において、算出した電力量には下線を付して図示している。

このようなデータ推定装置１０、データ推定方法、およびデータ推定システム９は、センサ２５，２６等の計測手段の取り付けられた第一の対象物における第一の状態データを用いて、計測手段の取り付けられていない第二の対象物における第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置されていない機器においても、機器の状態データを推定することができ、機器の状態データの補完を行うことができる。すなわち、センサの設置されていない機器においても、ユーザにとって仮想のセンサが設置されているかのように、機器の状態データを推定することができる。

さらに、図８は、「データ表示Ａ」として従来における状態データを表示部１３に表示したグラフと、「データ表示Ｂ」として本願発明における状態データを表示部１３に表示したグラフとを比較した図である。図８を参照して、ユーザにとって、従来においては、センサの取り付けられた機器においてのみ、機器の状態データを知ることができたが、本願発明においては、センサの取り付けの有無に関係なく、機器の状態データを知ることができる。そして、従来においては、図８の「データ表示Ａ」のセンサのデータｍ、ｎに示すように、センサの取り付け状況に依存した表示が行われており、センサの取り付けられた機器の状態データのみを表示する等、センサ単位の状態データの表示が行われていた。しかしながら、本願発明では、図８の「データ表示Ｂ」の配電盤のデータｌに示すように、ユーザの都合に応じた、センサの取り付け状況に依存しない、例えば機器単位の状態データの表示を行うことができる。

次に、この発明の他の実施形態について説明する。図９は、この発明の他の実施形態であって、データ推定システムのセンサ２５ａ，２６ａを機器に取り付けた場合を示すブロック図である。図９を参照して、この実施形態においては、上記の実施形態と同様に、機器は、配電盤３０と、第一のコンセント３１および第二のコンセント３２とを含む。配電盤３０には、データ２ａというＩＤが割り当てられ、第一のコンセント３１には、データ２ｂというＩＤが割り当てられ、第二のコンセント３２には、データ２ｃというＩＤが割り当てられている。

センサ２５ａは、機器として第一のコンセント３１に取り付けられ、第一のコンセント３１が供給する電力量を計測する。ここで、第一のコンセント３１は、第一の対象物である。また、センサ２６ａは、第二のコンセント３２に取り付けられ、第二のコンセント３２が供給する電力量を計測する。ここで、第二のコンセント３２は、第一の対象物である。すなわち、この実施形態においては、複数の第一の対象物が存在することになる。配電盤３０においては、センサが取り付けられていない。ここで、配電盤３０は、第二の対象物である。そして、この実施形態においても同様に、配電盤３０と第一および第二のコンセント３１，３２は、機器の構成として、親子関係の２階層を成している。

図１０は、この実施形態において、記憶部１２ａに記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。図１０を参照して、記憶部１２ａはＩＤの一覧を記憶する。ＩＤは、機器情報を含む。そして、記憶部１２ａは、この実施形態においては、モデルを記憶する。このモデルとは、機器の状態データを推定するためのルールを規定しており、センサ２５ａ，２６ａの取り付け状況に応じて異なるものである。そして、第二の状態データを推定するための情報である。モデルの具体的な内容については後述する。

ここで、モデルに基づいて、センサの取り付けられていない配電盤３０において供給する電力量を推定する場合について説明する。図１１は、モデルに基づいて、センサの取り付けられていない配電盤３０において供給する電力量を推定する場合について示すフローチャートである。図１２は、図１１に示すフローチャートの各ステップにおける処理の流れを示す図である。図９〜図１２を参照して、説明する。

まず、機器に取り付けられているセンサ２５ａ，２６ａが、機器の状態データを計測する。具体的には、センサ２５ａが、第一のコンセント３１の電力量を計測し、センサ２６ａが、第二のコンセント３２の電力量を計測する（Ｓ２１）。計測した第一のコンセント３１の電力量は、第一の状態データである。また、計測した第二のコンセント３２の電力量は、第一の状態データである。

そして、上記したＳ１２〜Ｓ１４と同様に、センサ２５ａ，２６ａは、計測した第一のコンセント３１の電力量に対して、データ２ｂというＩＤを付加し、計測した第二のコンセント３２の電力量に対して、データ２ｃというＩＤを付加し（Ｓ２２）、第一の状態データとＩＤとをデータ推定装置１０ａへ通知する。データ推定装置１０ａは、第一の状態データとＩＤとを取得し（Ｓ２３）、取得した第一の状態データとＩＤとを記憶する（Ｓ２４）。図１３は、Ｓ２４において、記憶部１２ａに記憶したデータを示す図である。図１３を参照して、記憶部１２は、ＩＤ：データ２ｂ（第一のコンセント３１）においては、４．３４ｋｗｈであると記憶し、ＩＤ：データ２ｃ（第二のコンセント３２）においては、３．７３ｋｗｈであると記憶する。

そして、データ推定装置１０ａは、上記したＳ１５と同様に、一覧のＩＤと第一の状態データを取得したＩＤとを比較して、データ２ａを抽出し、データ２ａに該当する配電盤３０を第一の状態データを取得できなかった機器として特定する。すなわち、配電盤３０をセンサの取り付けられていない機器として特定する（Ｓ２５）。ここで、配電盤３０は、第二の対象物である。

そして、データ推定装置１０ａは、特定した第二の対象物の状態データを推定する。具体的には、記憶部１２ａに記憶しているモデルに従って、配電盤３０の電力量を算出する。配電盤３０の電力量は、第二の状態データである。

記憶部１２ａに記憶しているモデルは、配電盤３０、第一および第二のコンセント３１，３２の関係である。この実施形態においては、記憶部１２ａは、第一のコンセント３１の電力量：ｓと、第二のコンセント３２の電力量：ｔとの合計が、配電盤３０の電力量：ｕになるという算出式ｕ＝ｓ＋ｔをモデルとして記憶している。データ推定装置１０ａは、記憶部１２ａに記憶しているモデルに基づき、第一および第二のコンセント３１，３２の電力量を用いて、配電盤３０の電力量を算出する。すなわち、複数の第一の状態データの合計を算出することにより、第二の状態データを推定する（Ｓ２６）。配電盤３０の電力量は、４．３４＋３．７３＝８．０７となる。

すなわち、この実施形態においては、第二の状態データの推定は、記憶部１２ａに予め記憶している算出式のモデルに基づいて行うものである。

図１４は、Ｓ２６において、記憶部１２ａに記憶されているデータを示す図である。図１４を参照して、記憶部１２は、ＩＤ：データ２ｂ（第一のコンセント３１）においては、４．３４ｋｗｈであると記憶し、ＩＤ：データ２ｃ（第二のコンセント３２）においては、３．７３ｋｗｈであると記憶している。そして、ＩＤ：データ２ａ（配電盤３０）においては、８．０７ｋｗｈと記憶する。第一のコンセント３１および第二のコンセント３２においては、計測した電力量であって、配電盤３０においては、算出した電力量である。

このように、データ推定装置１０ａは、予めモデルを記憶しておき、記憶したモデルに従って、容易に推定することができる。そして、簡易な方法で、第二の状態データを推定することができる。

次に、この発明のさらに他の実施形態について説明する。この実施形態においては、１つの第一の状態データを複数に分配することにより、第二の状態データを推定する場合について説明する。まず、周波数を用いる場合について説明する。

図１５は、この発明のさらに他の実施形態であって、データ推定システムのセンサ２５ｂを機器に取り付けた場合を示すブロック図である。図１５を参照して、この実施形態においては、機器は、親機４０と、第一の子機４１および第二の子機４２とを含む。親機４０には、データ３ａというＩＤが割り当てられ、第一の子機４１には、データ３ｂというＩＤが割り当てられ、第二の子機４２には、データ３ｃというＩＤが割り当てられている。

親機４０は、第一および第二の子機４１，４２に、周波数信号を出力する。センサ２５ｂは、機器として親機４０に取り付けられ、親機４０において出力する周波数信号の周波数帯域を計測する。ここで、親機４０は、第一の対象物である。第一および第二の子機４１，４２においては、センサが取り付けられていない。ここで、第一および第二の子機４１，４２は、第二の対象物である。すなわち、この実施形態においては、複数の第二の対象物が存在し、第一の対象物は、第二の対象物より少なく存在することとなる。そして、この実施形態においても同様に、親機４０と第一および第二の子機４１，４２は、機器の構成として、親子関係の２階層を成している。

ここで、センサの取り付けられていない第一および第二の子機４１，４２において出力する周波数帯域を推定する場合について説明する。図１６は、センサの取り付けられていない第一および第二の子機４１，４２において出力する周波数帯域を推定する場合について示すフローチャートである。図１５〜図１６を参照して、説明する。

まず、機器に取り付けられているセンサ２５ｂが、機器の状態データを計測する。具体的には、センサ２５ｂが、親機４０の周波数帯域を計測する（Ｓ３１）。計測した周波数帯域は、第一の状態データである。

そして、上記したＳ１２〜Ｓ１４と同様に、Ｓ３２〜Ｓ３４の処理を行い、データ推定装置１０ｂは、取得した第一の状態データとＩＤとを記憶する（Ｓ３４）。そして、上記したＳ１５と同様に、データ推定装置１０ｂは、第一の子機４１および第二の子機４２をセンサの取り付けられていない機器として特定する（Ｓ３５）。ここで、第一および第二の子機４１，４２は、第二の対象物である。

そして、データ推定装置１０ｂは、特定した第二の対象物の状態データを推定する。具体的には、記憶部１２ｂに記憶しているモデルに従って、第一および第二の子機４１，４２の周波数帯域を算出する。第一および第二の子機４１，４２の周波数帯域は、第二の状態データである。

図１７は、この実施形態において、記憶部１２ｂに記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。図１７を参照して、記憶部１２ｂは、ＩＤの一覧とモデルとを記憶している。そして、この実施形態においては、第一の子機４１の中心周波数がｘＨｚ（ｘヘルツ）であって、第二の子機４２の中心周波数がｙＨｚ（ｙヘルツ）であり、中心周波数がｘＨｚならば、第一の子機４１の周波数帯域と判断し、中心周波数がｙＨｚならば、第二の子機４２の周波数帯域と判断するというモデルを記憶している。

データ推定装置１０ｂは、記憶部１２ｂに記憶しているモデルに基づき、親機４０の周波数帯域を用いて、第一および第二の子機４１，４２の周波数帯域を判断する。すなわち、親機４０の周波数帯域に対して、フーリエ変換等を行い、中心周波数がｘＨｚである周波数帯域と、中心周波数がｙＨｚである周波数帯域とに周波数フィルタリングする（Ｓ３６）。そして、ｘＨｚであれば、第一の子機４１であるとし、ｙＨｚであれば、第二の子機４２であると推定する。このようにして、第一の状態データを複数に分ける。

このように、第二の状態データより少ない数の第一の状態データから、複数の第二の状態データを推定することができる。したがって、センサの設置数が少ない場合であっても、第二の状態データを容易に推定することができる。

なお、上記の実施の形態においては、１つの第一の状態データを複数に分配する実施例として、親機４０の周波数帯域に対して、周波数フィルタリングすることにより、センサの取り付けられていない複数の第二の対象物において、状態データを推定する例について説明した。次に、第一および第二の子機４１，４２がコンプレッサー等のエア供給機器の場合において、出力するエア流量の比に基づいて、状態データを推定する場合について説明する。

具体的には、この場合、上記した図１５の実施形態と同様に、電力の供給を行う親機４０にのみセンサ２５ｂが取り付けられており、コンプレッサーである第一および第二の子機４１，４２については、センサが取り付けられていない。そして、第一および第二の子機４１，４２から出力するエア流量の比が、第一および第二の子機４１，４２において消費する電力量の比と一致すると共に、第一および第二の子機４１，４２において消費する電力量の合計が、親機４０において供給する電力量と一致する。このような場合について説明する。

データ推定装置１０ｂは、センサ２５ｂによって計測された親機４０の電力量を取得すると、取得した電力量を第一および第二の子機４１，４２が出力するエア流量の比で按分する。これにより、第一および第二の子機４１，４２が消費する電力量を推定する。すなわち、データ推定装置１０ｂは、第一および第二の子機４１，４２が出力するエア流量比α：βをモデルとして記憶部１２ｂに記憶しておく。そして、データ推定装置１０ｂは、親機４０が供給する電力量をｗとし、第一の子機４１が消費する電力量をｗ_１とし、第二の子機４２が消費する電力量をｗ_２とすると、ｗ_１＝（α／（α＋β））ｗと算出し、ｗ_２＝（β／（α＋β））ｗと算出する。

次に、この発明のさらに他の実施形態について説明する。図１８は、この発明のさらに他の実施形態であって、データ推定システムを複数の生産ラインを有する工場１５に適用した場合を示すブロック図である。図１８を参照して、機器は設備を含み、この実施形態においては、設備は、親機５０と、ユーティリティ５１と、第一のライン５２および第二のライン５３とを含む。

親機５０は、ユーティリティ５１、第一および第二のライン５２，５３に電力を供給する。ユーティリティ５１は、例えば空調機や照明であり、第一および第二のライン５２，５３が重複して使用するものである。第一のライン５２は、例えば、ワークに対してプレス加工を行うラインであって、親機５０から電力を供給されて稼動すると共に、稼動の際に、ユーティリティ５１を使用する。すなわち、第一のライン５２は、稼動の際に、親機５０の電力とユーティリティ５１の電力とを消費することとなる。第二のライン５３は、例えば、ワークを搬送するラインであって、第一のライン５２と同様に、親機５０から電力を供給されて稼動すると共に、稼動の際に、ユーティリティ５１を使用する。すなわち、第二のライン５３においても、稼動の際に、親機５０の電力とユーティリティ５１の電力とを消費することとなる。

センサ２５ｃは、親機５０に取り付けられ、親機５０が消費する電力量を計測する。センサ２６ｃは、ユーティリティ５１に取り付けられ、ユーティリティ５１が消費する電力量を計測する。センサ２７ｃは、第一のライン５２に取り付けられ、第一のライン５２において、親機５０からの電力供給により消費する電力量を計測する。また、センサ２８ｃは、第二のライン５３に取り付けられ、第二のライン５３において、親機５０からの電力供給により消費する電力量を計測する。すなわち、第一および第二のライン５２，５３において、センサ２７ｃ，２８ｃにより親機５０からの電力供給による消費電力量は、それぞれ計測可能である。しかし、ユーティリティ５１を使用するにもかかわらず、ユーティリティ５１のライン毎の消費電力量は、計測できない。センサ２６ｃにより、第一および第二のライン５２，５３を合わせたユーティリティ５１の消費電力量が、計測されることとなる。

ここで、第一のライン５２におけるユーティリティ５１の消費電力量を推定する場合について説明する。図１９は、第一のライン５２におけるユーティリティ５１の消費電力量を推定する場合について示すフローチャートである。図１８〜図１９を参照して、説明する。

まず、センサ２６ｃは、ユーティリティ５１が消費する電力量を計測する。また、センサ２７ｃは、第一のライン５２において、親機５０からの電力供給により消費する電力量を計測し、センサ２８ｃは、第二のライン５３において、親機５０からの電力供給により消費する電力量を計測する（Ｓ４１）。ここで、計測した電力量は、第一の状態データである。

そして、上記したＳ１２〜Ｓ１４と同様に、Ｓ４２〜Ｓ４４の処理を行い、データ推定装置１０ｃは、取得した第一の状態データとＩＤとを記憶する（Ｓ４４）。

そして、データ推定装置１０ｃは、記憶部１２ｃに記憶されている設備の中で、２以上の他の設備によって共通して使用されるものが存在するか否かを判断する（Ｓ４５）。判断は、記憶部１２ｃに記憶されているＩＤに従って行う。

図２０は、この実施形態において、記憶部１２ｃに記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。図２０を参照して、記憶部１２ｃはＩＤを記憶する。そして、この実施形態においては、ＩＤは、当該設備に関連する設備の情報を含む。ここで、当該設備に関連する設備とは、第一および第二のライン５２，５３のように、ユーティリティ５１等の当該設備を共通して使用する設備のことである。ここでは、ユーティリティ５１が第一および第二のライン５２，５３によって共通して使用されることから、第一および第二のライン５２，５３のＩＤが対応付けられている。

したがって、データ推定装置１０ｃは、記憶部１２ｃに記憶しているＩＤに基づいて、共通して使用される設備として、ユーティリティ５１があると判断し（Ｓ４５において、ＹＥＳ）、ユーティリティ５１に対応付けられている第一および第二のライン５２，５３の電力量比を算出する（Ｓ４６）。

そして、データ推定装置１０ｃは、算出した第一および第二のライン５２，５３の電力量比により、ユーティリティ５１が消費する電力量を按分して、第一のライン５２におけるユーティリティ５１の電力量を推定する（Ｓ４７）。

そして、データ推定装置１０ｃは、例えば、Ｓ４７において推定した電力量と、センサ２７ｃにより計測した電力量とを合わせて、第一のライン５２の電力量として、表示部１３ｃに表示する（Ｓ４８）。

なお、共通して使用する設備が存在しない場合、例えば、ユーティリティ５１が第二のライン５３専用の場合には（Ｓ４５において、ＮＯ）、センサ２７ｃにより計測した電力量のみを第一のライン５２の電力量として、表示部１３ｃに表示する（Ｓ４８）。

こうすることにより、第一および第二のライン５２，５３において、重複して使用しているユーティリティ５１があっても、第一および第二のライン５２，５３の電力量の比率に応じて按分することができ、ライン毎のユーティリティ５１の電力量を推定することができる。そして、ライン毎の原単位の電力算出を行うことができる。

なお、上記の実施の形態においては、ユーティリティ５１が消費する電力量を、第一および第二のライン５２，５３の電力量比で按分する例について説明したが、これに限ることなく、等分に割り振ってもよいし、第一および第二のライン５２，５３の稼動時間等で割り振ってもよい。

また、上記の実施の形態においては、機器の構成として、階層が２階層の例について説明したが、これに限ることなく、３階層以上の場合にも適用することができる。図２１は、階層が３階層の場合を示すブロック図であり、図２２は、３階層の場合に、記憶部１２ｄに記憶されているデータと、そのデータが指す情報を示す図である。図２１および図２２を参照して、機器は、親機６０が上層に位置し、第一の子機６１および第二の子機６２が中層に位置し、第一の孫機６３、第二の孫機６４、第三の孫機６５、および第四の孫機６６が下層に位置するように構成される。子機６１，６２は、それぞれ同等の階層であり、孫機６３〜６６は、それぞれ同等の階層である。

図２１に示すように、親機６０と、第二の子機６２と、第二および第四の孫機６４，６６とに、センサ２５ｄ，２６ｄ，２７ｄ，２８ｄが取り付けられている。この場合、センサ２５ｄ，２６ｄ，２７ｄ，２８ｄが取り付けられていない機器において、状態データの推定は、第一の子機６１においては、例えば記憶部１２ｄにモデルを記憶しておくことにより、親機６０と第二の子機６２との差で算出することができる。第一の孫機６３においては、算出した第一の子機６１と第二の孫機６４との差で算出することができる。第三の孫機６５においては、第二の子機６２と第四の孫機６６との差で算出することができる。そして、算出した電力量と計測した電力量とは、例えば、図２３に示すようになる。

また、例えば、センサは、孫機６３〜６６の全てにのみ取り付けられていてもよい。この場合、上記した図９の実施形態のようにして、状態データを推定することができる。また、センサは、子機６１，６２の全てにのみ取り付けられていてもよい。この場合、上記した、図９および図１５の実施形態のようにして、状態データを推定することができる。このように、センサの取り付け状況があらゆる場合であっても、上記した実施形態を組合わせる等により、状態データを推定することができる。

また、上記の実施の形態においては、データ推定システムは、１工場内に適用する例について説明したが、これに限ることなく、複数の工場に亘って適用してもよい。図２４は、データ推定システムを複数の工場に亘って適用した場合を示す図である。図２５は、記憶部１２ｅに記憶されているデータを示す図である。図２４および図２５を参照して、この場合、機器７０〜７５を示すＩＤは、機器情報と階層情報とに加え、機器の設置される場所である各工場１６，１７を示す場所情報を含む。すなわち、場所情報と階層情報とは、ＩＤにより紐付いている。ＩＤは、場所毎に異なるＩＤである。

ここで、データ推定システムを複数の工場に亘って適用する場合、状態データの推定は、場所毎に行う。図２６は、場所毎に状態データを推定する場合について示すフローチャートである。図２６を参照して、まず、データ推定装置１０ｅは、場所毎に状態データを推定する（Ｓ５１）。例えば、第一の工場１６内のデータを用いて親機７０の状態データを推定し、第二の工場１７内のデータを用いて子機７５の状態データを推定する。

そして、表示部１３ｅは、各場所の各階層の状態データを棒グラフ等で比較して表示する（Ｓ５２）。例えば、各場所の上層同士や下層同士等の階層の特定箇所を比較して表示してもよいし、各場所において、各階層を合算したものを比較して表示してもよい。また、このとき、推定したデータであるか計測したデータであるかを区別して表示することとしてもよい。

この場合、データ推定装置１０ｅは、表示部１３ｅに表示する際に、センサの取り付け状況が場所毎に異なる場合であっても、従来のようにセンサの取り付け状況によって状態データの表示にバラつくことがなく、推定した状態データを用いて、場所毎に統一して状態データを表示することができる。図２４のような場合、従来においては、第一の工場１６の上層の親機７０にはセンサが取り付けられておらず、上層同士を表示しようとすると、第二の工場１７のみが表示されることとなったが、本願発明の状態データの推定により、第一の工場１６の上層と第二の工場１７の上層とを統一して状態データを表示することができる。

また、場所情報とは、機器の設置される工場を示すことに限ることなく、例えば、センサの設置地点を示すものであってもよいし、拠点を示すものであってもよい。

また、上記の実施の形態においては、当初からセンサの取り付けられていない機器が存在している例について説明したが、これに限ることなく、例えば、当初は複数の機器の全てにセンサが取り付けられていた場合であって、その後複数のうちのいずれかのセンサが故障した際にも適用することができる。

具体的には、データ推定装置は、記憶部にモデルとして、各々のセンサが故障しているか否かを判断し、故障していると判断した場合に実行する処理を記憶しておく。実行する処理としては、例えば、第一の対象物のうち、故障しているセンサの取り付けられた対象物を、センサの取り付けられていない対象物として、すなわち、故障しているセンサの取り付けられた対象物を、第二の対象物として、状態データを推定するというものである。これにより、センサが故障した場合であっても、その故障したセンサが取り付けられている機器の状態データを推定することができる。したがって、ユーザにとって、センサの故障の有無に関係なく、機器の状態データを知ることができる。また、この場合、表示部に状態データを表示する際に、センサの故障の有無を区別して表示してもよい。ここで、制御部は、故障判断手段として作動する。

図２７は、センサの故障の際に、機器の状態データを推定する場合について示すフローチャートである。図２７を参照して、データ推定装置は、取得した第一の状態データとＩＤとを記憶すると、機器に取り付けられたセンサが故障しているか否かを判断する（Ｓ６１）。判断においては、第一の状態データを取得できなかったＩＤにおいて、当該ＩＤが示す機器に取り付けられているセンサが故障していると判断する。

そして、センサが故障していると判断すると（Ｓ６１において、ＹＥＳ）、故障しているセンサの取り付けられた対象物を第二の対象物と特定する（Ｓ６２）。そして、特定した第二の対象物の状態データを推定する。

第二の状態データの推定は、記憶部に記憶しているモデルに従って行う。記憶部は、故障していると判断した場合に実行する処理を記憶しており、例えば、故障しているセンサの取り付けられた対象物以外の対象物に基づいて、第二の状態データを推定するというモデルを記憶している。すなわち、故障しているセンサの取り付けられた対象物を除いて、第二の状態データを推定するというモデルを記憶している（Ｓ６３）。データ推定装置は、記憶部に記憶しているモデルに基づき、故障しているセンサの取り付けられた第二の対象物の状態データを推定する（Ｓ６４）。

なお、故障していないと判断した場合には（Ｓ６１において、ＮＯ）、推定する必要がないため、そのまま取得した状態データを表示等に用いる。

また、上記の実施の形態においては、データ推定装置は、センサから機器の状態データを通知されることにより、第一の状態データを取得する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、センサとデータ推定装置とが接続されていない場合において、キーボード等の入力部を使用されて、ユーザによって、機器の状態データを入力されることにより、取得してもよい。また、センサが、所定の時間間隔で通知してもよいし、データ推定装置が、センサへ取得しにいってもよい。

また、上記の実施の形態においては、データ推定装置は、センサの取り付けられていない機器を特定し、特定した機器に対して、階層情報から算出式を作成する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、ＩＤの一覧を記憶した際に、全てのＩＤに対応する状態データを算出するための算出式を作成してもよい。こうすることにより、状態データを推定する際の処理を早く行うことができる。

また、上記の実施の形態においては、計測した機器の状態データに対して、機器に割り当てられたＩＤを付加する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、取り付けられているセンサが１個である等、センサと、センサの取り付けられている機器との対応関係が明確である場合等には、特に付加しなくてもよい。

また、上記の実施の形態においては、機器に割り当てられたＩＤを付加する際に、センサ側で付加する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、データ推定装置が付加してもよいし、ＩＤを付加するための他のコンピュータを新たに設けてもよい。

また、上記の実施の形態においては、記憶部において、モデルを記憶する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、推定する第二の状態データが固定である等、記憶する必要がない場合には、記憶しなくてもよい。また、階層情報においても同様に、上記の実施の形態においては、ＩＤが指す情報として、階層情報を含む例について説明したが、これに限ることなく、階層情報を必要としない場合には、含めなくてもよい。また、記憶部にモデルを記憶する場合において、ＩＤに階層情報を含む構成としてもよい。

また、上記の実施の形態においては、センサの取り付けられていない機器を特定する際に、ＩＤの一覧から、第一の状態データを取得できなかったＩＤを抽出することにより特定する例について説明したが、これに限ることなく、予め記憶部にセンサの取り付けられていない機器のＩＤを記憶しておくことにより特定してもよいし、データ推定システムにおいて、例えば別途サーバ等を含む構成とし、サーバからセンサの取り付けられていない機器を通知することにより特定してもよい。

また、上記の実施の形態においては、センサの取り付けられていない機器を特定する際に、ＩＤの一覧から、第一の状態データを取得できなかったＩＤを抽出する例について説明したが、これに限ることなく、ユーザにとって状態データを取得したい機器の部分の一覧を、記憶部に記憶しておくことにより、その一覧から、第一の状態データを取得できなかった部分を抽出して、抽出した部分を第二の対象物として特定してもよい。

また、上記の実施の形態においては、データ推定装置は、記憶部において、機器のＩＤの一覧を記憶する例について説明したが、これに限ることなく、例えば、機器のＩＤの一覧を記憶する他のコンピュータを別途設けることにより、他のコンピュータが、機器のＩＤの一覧を記憶してもよい。そして、必要に応じて、他のコンピュータが機器のＩＤの一覧をデータ推定装置に通知してもよい。こうすることにより、機器に取り付けられるセンサが新たに追加された場合であっても、ＩＤの一覧を記憶するコンピュータを、追加したセンサを記憶した新たなコンピュータに取り換えるのみで、容易にＩＤの一覧を更新することができる。

また、上記の実施の形態においては、センサは、電力量を計測する例について説明したが、これに限ることなく、エア流量であってもよいし、ガス量であってもよいし、他のエネルギー消費量であってもよい。

また、上記の実施の形態においては、第二の状態データを推定する際に、第一の状態データの差分の算出等を行う例について説明したが、これに限ることなく、四則演算や周波数解析等のあらゆる算出方法を適用することができる。

また、上記の実施の形態においては、センサは、機器として、配電盤やコンセントに取り付けられる例について説明したが、これに限ることなく、様々なあらゆる機器に取り付けることが可能である。さらに、機器に限ることなく、機器の特定の部分に取り付けることも可能である。

以上、図面を参照してこの発明の実施形態を説明したが、この発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、この発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。

この発明は、機器の消費エネルギーを節約する際に有効に利用される。

９ データ推定システム、１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅ データ推定装置、１１，１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄ，１１ｅ 制御部、１２，１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ，１２ｅ 記憶部、１３，１３ａ，１３ｂ，１３ｃ，１３ｄ，１３ｅ 表示部、１４，１４ａ，１４ｂ，１４ｃ，１４ｄ，１４ｅ 入力部、１５，１６，１７ 工場、２５，２５ａ，２５ｂ，２５ｃ，２５ｄ，２５ｅ，２６，２６ａ，２６ｃ，２６ｄ，２６ｅ，２７ｃ，２７ｄ，２８ｃ，２８ｄ，２８ｅ，２９ｅ センサ、２０，３０ 配電盤、２１，２２，３１，３２ コンセント、４０，５０，６０，７０，７３ 親機、４１，４２，６１，６２，７１，７２，７４，７５ 子機、６３，６４，６５，６６ 孫機、５１ ユーティリティ、５２，５３ ライン。

Claims (12)

1. 複数の機器の状態データを推定可能なデータ推定装置であって、
   前記複数の機器は、エア供給機器である複数の子機と、前記複数の子機それぞれに電力の供給を行う親機とを含み、
   機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物としての前記親機において、前記計測手段が計測した第一の状態データとしての消費電力量を取得する取得手段と、
   前記複数の子機から出力するエア流量比を予め記憶するとともに、前記取得手段により取得した前記第一の状態データとして、前記親機の消費電力量を記憶する記憶手段と、
   前記計測手段の取り付けられていない第二の対象物として、前記複数の子機を特定する特定手段と、
   前記記憶手段により記憶した前記親機の消費電力量を、予め記憶された前記エア流量比で按分することにより、前記特定手段により特定した前記第二の対象物における第二の状態データとして、前記複数の子機それぞれの消費電力量を推定する推定手段と、
   前記第一の状態データと前記第二の状態データとを表示する表示部とを備える、データ推定装置。
2. 複数の機器の状態データを推定可能なデータ推定装置であって、
   前記複数の機器は、複数の子機と、前記複数の子機それぞれに周波数信号を出力する親機とを含み、
   機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物としての前記親機において、前記計測手段が計測した第一の状態データとして、前記親機が出力する周波数信号の周波数帯域を取得する取得手段と、
   前記複数の子機それぞれの中心周波数を予め記憶するとともに、前記取得手段により取得した前記第一の状態データとして前記親機の周波数帯域を記憶する記憶手段と、
   前記計測手段の取り付けられていない第二の対象物として、前記複数の子機を特定する特定手段と、
   前記記憶手段により記憶した前記親機の周波数帯域を、予め記憶された前記複数の子機それぞれの中心周波数の周波数帯域に周波数フィルタリングすることにより、前記特定手段により特定した前記第二の対象物における第二の状態データとして、前記複数の子機それぞれの周波数帯域を推定する推定手段と、
   前記第一の状態データと前記第二の状態データとを表示する表示部とを備える、データ推定装置。
3. 前記複数の機器は、各々を識別するためのＩＤが割り当てられており、
   前記取得手段は、前記機器のＩＤを取得し、
   前記記憶手段は、前記取得手段により取得した前記第一の状態データと前記機器のＩＤとを関連付けて記憶する、請求項１または２に記載のデータ推定装置。
4. 前記記憶手段は、前記機器のＩＤの一覧を記憶し、
   前記特定手段は、前記記憶手段により記憶した前記機器のＩＤの一覧と、前記取得手段により取得した前記機器のＩＤとに基づいて、前記第二の対象物を特定する、請求項３に記載のデータ推定装置。
5. 前記第一の対象物および前記第二の対象物は、所定の階層を構成し、
   前記ＩＤは、前記所定の階層の情報を含み、
   前記推定手段は、前記ＩＤの前記所定の階層の情報に基づいて、前記第二の対象物における前記第二の状態データを推定する、請求項３または４に記載のデータ推定装置。
6. 前記ＩＤは、機器または前記計測手段が設置される場所の情報を含む、請求項３〜５のいずれかに記載のデータ推定装置。
7. 前記記憶手段は、前記第二の状態データを推定するためのモデルを記憶し、
   前記推定手段は、前記モデルに基づいて、前記第二の対象物における前記第二の状態データを推定する、請求項１〜６のいずれかに記載のデータ推定装置。
8. 前記表示部は、前記状態データを機器が設置される場所毎に比較して表示する、請求項１〜７のいずれかに記載のデータ推定装置。
9. 前記推定手段は、前記計測手段が故障しているか否かを判断する故障判断手段を含み、前記故障判断手段により前記計測手段が故障していると判断した場合には、前記第一の対象物のうち、その故障している前記計測手段の取り付けられた対象物を除いて、前記第二の対象物における前記第二の状態データを推定する、請求項１〜８のいずれかに記載のデータ推定装置。
10. 複数の機器の状態データを推定可能なデータ推定方法であって、
    前記複数の機器は、エア供給機器である複数の子機と、前記複数の子機それぞれに電力の供給を行う親機とを含み、
    機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物としての前記親機において、前記計測手段が計測した第一の状態データとしての消費電力量を取得するステップと、
    取得した前記第一の状態データとして、前記親機の消費電力量を記憶するステップと、
    前記計測手段の取り付けられていない第二の対象物として、前記複数の子機を特定するステップと、
    記憶した前記親機の消費電力量を、予め記憶された前記複数の子機から出力するエア流量比で按分することにより、特定した前記第二の対象物における第二の状態データとして、前記複数の子機それぞれの消費電力量を推定するステップと、
    前記第一の状態データと前記第二の状態データとを表示するステップとを備える、データ推定方法。
11. 複数の機器の状態データを推定可能なデータ推定方法であって、
    前記複数の機器は、複数の子機と、前記複数の子機それぞれに周波数信号を出力する親機とを含み、
    機器の状態データを計測する計測手段の取り付けられた第一の対象物としての親機において、前記計測手段が計測した前記第一の対象物における第一の状態データとして、前記親機が出力する周波数信号の周波数帯域を取得するステップと、
    取得した前記第一の状態データとしての周波数帯域を記憶するステップと、
    前記計測手段の取り付けられていない第二の対象物として、前記複数の子機を特定するステップと、
    記憶した前記周波数帯域を、予め記憶された前記複数の子機それぞれの中心周波数の周波数帯域に周波数フィルタリングすることにより、特定した前記第二の対象物における第二の状態データとして、前記複数の子機それぞれの周波数帯域を推定するステップと、
    前記第一の状態データと前記第二の状態データとを表示するステップとを備える、データ推定方法。
12. 請求項１〜９のいずれかに記載のデータ推定装置と、
    機器の状態データを計測する計測手段としてのセンサとを備える、データ推定システム。

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