JP7134915B2 - プログラム、クレーム発生予測装置及びクレーム発生予測方法 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態の空調クレーム予測システムの構成例を示す図である。なお、本構成はあくまで一例であり、実施形態を制限するものではない。施設2は、空調クレームの発生予測を行う対象である。施設2は、空調区分を1以上有する。施設2には、クレーム発生予測装置1と、監視・制御システム3と、制御対象機器4と、センサ5と、仮設センサ6とが設置される。
クレーム発生予測装置1の予測用データ受信部14は、監視・制御システム3及び仮設センサ6からリアルタイムで計測データを受信する。予測用データ受信部14は、受信した計測データを用いて予測用データを生成し、記憶部11に書き込む。予測用データは、図4に示すクレーム履歴データからクレームの有無の情報を除いたデータ構造である。予測用データにおいて隣接するレコード間の日時の差分は、クレーム予測周期と同じか、クレーム予測周期よりも短い時間とする。
本実施形態では、予測モデルに、空調装置の制御能力の余裕の有無の判定を追加する。以下では、第1の実施形態との差分を中心に説明する。本実施形態のクレーム発生予測装置の構成は、図3に示す第1の実施形態のクレーム発生予測装置1と同様である。また、本実施形態のクレーム発生予測装置1が実行する予測モデル学習処理及びクレーム予測処理は、図5に示す第1の実施形態の予測モデル学習処理及び図9に示す第1の実施形態のクレーム予測処理と同様である。
本実施形態では、予測モデルに、空調負荷が増加傾向にあるか否かの判定を追加する。以下では、第1の実施形態との差分を中心に説明する。本実施形態のクレーム発生予測装置の構成は、図3に示す第1の実施形態のクレーム発生予測装置1と同様である。また、本実施形態のクレーム発生予測装置1が実行する予測モデル学習処理及びクレーム予測処理は、図5に示す第1の実施形態の予測モデル学習処理及び図9に示す第1の実施形態のクレーム予測処理と同様である。
上述した実施形態では、同一の空調区分に設置されている全ての空調装置に一つの予測モデルを用いていた。本実施形態では、同一の空調区分に設置されている空調装置を、空調機の単位や設置場所の単位でグループに分け、各グループ単位で異なる予測モデルを用いる。このように、一つの予測モデルを適用する空調装置の単位を、クレーム発生の集計単位である空調区分よりも小さくする。そして、空調機単位の予測モデルを用いて予測されたクレームリスクの有無を空調区分単位で集計し、複合的な条件によってクレーム発生の予測を行う。本実施形態では、1つの空調区分に、インテリア用の空調機と、ペリメータ用の空調機が用いられる場合を例に、第1の実施形態との差分を説明する。
Claims (21)
- コンピュータに、
居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルを、前記計測装置が計測した過去の計測値と前記過去の計測値が得られたときのクレームの発生の有無とを示す履歴データを用いて学習する学習ステップ、
を実行させるためのプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、前記過去の計測値を用いて前記予測モデルによりクレームの発生の有無を予測した結果が、前記過去の計測値が得られたときのクレームの発生の有無と一致する割合が高くなるように前記予測モデルを学習する、
請求項1に記載のプログラム。 - 前記居住環境調整装置は、前記調整区分における空調環境を調整する空調装置である、
請求項1又は請求項2に記載のプログラム。 - 前記第一条件は、前記計測装置により計測された空調環境の状態を表す計測値に基づいて得られる空調状態の評価指標の値が第一閾値を逸脱していることであり、
前記第二条件は、前記第一条件を満たす前記空調装置の台数が第二閾値以上である又は前記第一条件を満たす前記空調装置の組合せが所定のパターンであることである、
請求項3に記載のプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、前記評価指標の種類と、前記第一閾値と、前記第二閾値又は前記所定のパターンとのうち一以上を学習する、
請求項4に記載のプログラム。 - 前記空調装置の前記評価指標は、当該空調装置の空調所掌範囲内における室内温度又は室内湿度である、
請求項4又は請求項5に記載のプログラム。 - 前記空調装置の前記評価指標は、当該空調装置の空調所掌範囲内における室内温度及び室内湿度を用いて計算される室内エンタルピ又は快適性指標である、
請求項4又は請求項5に記載のプログラム。 - 前記空調装置の前記評価指標は、当該空調装置の空調所掌範囲内における室内温度及び給気温度を用いて計算され、当該空調装置の給気口付近の室内温度を表す補正室内温度である、
請求項4又は請求項5に記載のプログラム。 - 前記空調装置の前記評価指標は、前記補正室内温度と当該空調装置の空調所掌範囲内における室内湿度とを用いて計算されるエンタルピ又は快適性指標である、
請求項8に記載のプログラム。 - 前記予測モデルにおいては、前記空調装置の制御能力に余裕がある場合、前記第一条件を満たさないと判定する、
請求項4から請求項9のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記予測モデルにおいては、前記空調装置の空調負荷が減少傾向にある場合、前記第一条件を満たさないと判定する、
請求項4から請求項9のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、単一の前記調整区分に設置された複数の空調装置を前記空調装置が設置されている条件に応じて複数のグループに分割し、前記グループごとに前記予測モデルを適用して得られたクレームの発生の有無の予測結果を複合して前記調整区分におけるクレームの発生の有無を予測する複合予測モデルを、前記履歴データを用いて学習する、
請求項4から請求項11のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、単一の前記調整区分に設置された複数の空調装置を、前記空調装置が接続されている空調機別に複数のグループに分割する、
請求項12に記載のプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、単一の前記調整区分に設置された複数の空調装置を、前記空調装置の設置場所がインテリアであるかペリメータであるかに応じて複数のグループに分割する、
請求項12に記載のプログラム。 - 前記学習ステップにおいては、前記グループごとに得られたクレームの発生の有無の予測結果の複合条件を学習する、
請求項12から請求項14のいずれか一項に記載のプログラム。 - 前記コンピュータに、
前記学習ステップにおいて学習された前記予測モデルに、クレームの発生有無を予測する対象の時間に応じたタイミングにおいて前記計測装置により計測された予測用の計測値を用いることによりクレームの発生の有無を予測する予測ステップをさらに実行させるための請求項1から請求項15のいずれか一項に記載のプログラム。 - コンピュータに、
居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルに、クレームの発生有無を予測する対象の時間に応じたタイミングにおいて前記計測装置により計測された予測用の計測値を用いることによりクレームの発生の有無を予測する予測ステップ、
を実行させるためのプログラム。 - 居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルを、前記計測装置が計測した過去の計測値と前記過去の計測値が得られたときのクレームの発生の有無とを示す履歴データを用いて学習する学習部、
を備えるクレーム発生予測装置。 - 居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルに、クレームの発生有無を予測する対象の時間に応じたタイミングにおいて前記計測装置により計測された予測用の計測値を用いることによりクレームの発生の有無を予測する予測部、
を備えるクレーム発生予測装置。 - 居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルを、前記計測装置が計測した過去の計測値と前記過去の計測値が得られたときのクレームの発生の有無とを示す履歴データを用いて学習する学習ステップ、
を有するクレーム発生予測方法。 - 居住環境の調整を行う単位である調整区分に複数設置され、前記調整区分における居住環境の調整を行う居住環境調整装置ごとに、前記居住環境調整装置に割り当てられた計測装置により計測された居住環境の状態を表す計測値に基づいて居住環境の調整状態が第一条件を満たすか否かを判定し、前記調整区分における複数の前記居住環境調整装置について得られた判定結果が第二条件を満たすか否かに基づいて、前記調整区分における居住環境が不快である旨の利用者の意思表示であるクレームの発生の有無を予測するための予測モデルに、クレームの発生有無を予測する対象の時間に応じたタイミングにおいて前記計測装置により計測された予測用の計測値を用いることによりクレームの発生の有無を予測する予測ステップ、
を有するクレーム発生予測方法。
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JP2019091283A JP7134915B2 (ja) | 2019-05-14 | 2019-05-14 | プログラム、クレーム発生予測装置及びクレーム発生予測方法 |
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