WO2004079615A1

WO2004079615A1 - 保守情報提供システム

Info

Publication number: WO2004079615A1
Application number: PCT/JP2004/002580
Authority: WO
Inventors: Gen Kumamoto
Original assignee: Daikin Industries, Ltd.
Priority date: 2003-03-03
Filing date: 2004-03-02
Publication date: 2004-09-16
Also published as: KR20050107589A; AU2004217110A1; JP2004265159A; JP3731125B2; KR100697521B1; US7599816B2; CN1757004A; AU2004217110B2; EP1600870A4; EP1600870A1; US20060259832A1; CN100451896C

Abstract

本発明の保守情報提供システムは、設備機器の保守をより適切に行うことを可能とする情報を提供するものであり、異常コードに基づくデータを記憶する異常コード実績データ記憶部（２６）、異常予知コードに基づくデータを記憶する異常予知コード実績データ記憶部（２７）、異常予知コードに対応する異常コードを記憶するコード対応データ記憶部（２８）、及び保守箇所情報出力部（２４）を備える。保守箇所情報出力部（２４）は、異常コード実績データ記憶部（２６）及び異常予知コード実績データ記憶部（２７）のデータに基づいて異常予知コードに対応する空気調和装置の異常箇所を抽出すると共に、コード対応データ記憶部（２８）から異常予知コードに対応する異常コードを抽出して異常コードに対応する空気調和装置の異常箇所を抽出する。

Description

明細書保守情報提供システム (技術分野）

本発明は、保守情報提供システム、特に設備機器の保守を行うための情報を提供する保守情報提供システムに関する。

(背景技術）

空気調和装置などの設備機器に異常が生じた際に出張修理サービスを行うためには、設備機器の設置場所にサービスエンジニア (サービスパーソン) が出張して、異常箇所の確認及び異常箇所の修理を行う必要がある。しかし、同様の異常が見られる場合にも、異常箇所が異なる場合がある。このため、出張修理サービスを行う際に設備機器の異常に関する情報を全く持たない場合には、異常箇所の確認の遅れが生じたり、異常箇所の修理部品を所持していないために部品を取りに帰って再度出張したりすることにより、無駄な時間が経過するおそれがある。設備機器に異常が生じた場合に設備機器の異常に関する保守情報を取得する方法として、例えば、設備機器の出張修理を行うサービスエンジニアが、その経験から、設備機器により報知される異常コードに基づいて異常箇所の推察を行うことが挙げられる。また、設備機器に生じた過去の異常事例のデータベースが構築されている場合に、新規に生じた設備機器の異常箇所を過去の異常事例に対する類似度により推定することによって保守情報を提供する、特開平 6— 2 9 4 6 6 8号公報に開示されているシステムを用いることが挙げられる。 (発明の開示）

しかし、設備機器の出張修理サービスを行うサービスエンジニアの経験だけで異常箇所の推察を行う場合には、出張修理を行うサービスエンジニアが類似の設備機器の異常箇所の修理経験がなければ推察ができないという問題が生じる。また、設備機器に対して一人のサービスエンジニアが行うことができる保守対象機器数は限定されるため、異常箇所の推測を行えるほどの経験が蓄積されないこともある。さらに、サービスエンジニアの経験に基づくと、異常箇所の特定が大雑把になる傾向にあるため、詳細な異常箇所特定が難しい場合が多い。加えて、サ一ビスエンジニアの経験だけに依存すると、過去の経験と先入観とが混在することにより、定量的な評価が難しくなリ、異常箇所に関する偏った見方で異常箇所の判断が行われてしまうため、その結果として設備機器の異常箇所の確認が遅れるおそれがある。

本発明の課題は、設備機器の保守をより適切に行うことを可能とする情報を提供するシステムを提供することにある。

第 1発明の保守情報提供システムは、設備機器の異常データ又は異常予知データに基づいて設備機器の保守情報を提供する保守情報提供システムであって、記憶部、対応データ記憶部、及び異常箇所抽出部を備える。記憶部は、異常データ及び異常予知データに基づく記憶データを記憶する。対応データ記憶部は、異常予知データに対応する異常データを記憶する。異常箇所抽出部は、記憶部の記憶データに基づいて異常予知データに対応する設備機器の異常箇所を抽出すると共に、対応データ記憶部から異常予知データに対応する異常データを抽出して異常データに対応する設備機器の異常箇所を抽出する。

異常とは、設備機器に生じる不具合を指し、故障や不調などを含むものである。設備機器に異常が生じた場合には、サービスエンジニアなどが出張して設備機器の修理を行う必要がある。異常データは、設備機器に異常があることを示す。また、異常予知データは、設備機器が保守されずに放置された場合に異常が生じることを示す。なお、異常データ及び異常予知データは、サービスエンジニアなどが理解可能なように予め定められた記号（コード）などを用いてもよい。異常予知データが生じる場合には、設備機器に異常が生じる前に、サービスエンジニアなどが出張して設備機器の保守を行うべきである。

記憶部には、異常データと異常予知データとに基づいた記憶データが記憶されている。この記憶データは、異常データ及び異常予知データがそのまま記憶されたリ、異常データと異常予知データとから導出される設備機器の異常の傾向が記憶されたり、或いは異常データと異常予知データとから異常箇所を導出するために予め導出された近似式などが記憶されていたりする。

異常箇所抽出部は、対応データ記憶部を用いることにより、設備機器からの異常予知データに関連する異常データを抽出する。また、異常箇所抽出部は、記憶部を用いて、異常予知データおよび抽出された異常データに対応する設備機器の異常箇所を、異常箇所として出力する。なお、保守時に判明した設備機器の異常箇所又は将来に異常が生じるおそれがある箇所を総称して、ここでは異常箇所としている。

ここでは、異常箇所抽出部が、記憶部と対応データ記憶部とを用いることによリ、異常予知データから異常箇所を抽出する。これにより、記憶データに基づいて異常予知データに対応する異常箇所を抽出可能であると共に、対応データ記憶部において異常予知データに対応づけられている異常データに関連する異常箇所も抽出可能となる。よって、この保守情報提供システムでは、設備機器の異常予知データから異常箇所を抽出して、設備機器に対して出張保守を行う際の情報とすることが可能となり、設備機器の維持をさらに適切に行うことができる。

第 2発明の保守情報提供システムは、第 1発明の保守情報提供システムであつて、記憶部が異常データ実績記憶部と異常予知データ実績記憶部とを有する。異常データ実績記憶部は、過去における異常データと設備機器の異常箇所との対応付けを記憶する。異常予知データ実績記憶部は、過去における異常予知データと設備機器の異常箇所との対応付けを記憶する。

ここでは、記憶部が、異常データ実績記憶部と異常予知データ実績記憶部とを有している。

異常データ実績記憶部には、設備機器の異常データが報知されてサービスェンジニァなどが設備機器を出張修理した際に、修理によって判明した設備機器の異常箇所と修理を行う端緒（発端）となった異常データとが対応づけて記憶されるまた、異常予知データ実績記憶部には、過去において設備機器の異常予知データが報知され且つ設備機器の異常データが報知される前にサービスエンジニアなどが設備機器を出張保守した際に、異常箇所と保守を行う端緒となった異常予知データとが対応づけて記憶される。

さらに、対応データ記憶部に記憶される対応付けは、異常予知データが報知されたが設備機器の保守を行わなかったときに出力される異常データと、その異常予知データとの対応関係、を記録したデータである。異常予知データ実績記憶部に蓄積されるデータは、異常予知の際に保守を行って判明したデータに限定される。一方、異常データ実績記憶部に蓄積されるデータは、異常予知データが報知された際にそのまま放置されて異常データが報知された場合を含む。

これらにより、異常予知データから、異常予知データ実績記憶部に記憶される異常箇所だけではなく、対応データ記憶部においてその異常予知データに対応づけられている異常データに関連する異常箇所についても、異常データ実績記憶部に基づくことにより併せて異常箇所として出力することが可能となる。よって、設備機器の異常予知データから、異常予知データ実績記憶部及び異常データ実績記憶部に基づいて抽出された異常箇所を提供することができる。

第 3発明の保守情報提供システムは、第 1発明または第 2発明の保守情報提供システムであって、異常箇所抽出部は、異常データ実績記憶部から異常データに対応する設備機器の異常箇所を抽出可能である。

ここでは、設備機器の異常データに基づいて、異常箇所抽出部が設備機器の異常箇所を抽出する。これにより、設備機器に現在生じている異常に対する保守及ぴ修理を適切に行うための情報を提供することが可能となる。

第 4発明の保守情報提供システムは、第 1発明から第 3発明のいずれかの保守情報提供システムであって、異常箇所抽出部が抽出した異常箇所を保守箇所としてさらに出力可能である。

ここでは、抽出された異常箇所を保守のための保守箇所として出力可能となつている。よって、抽出された異常箇所を保守箇所とすることにより出張保守を行う際の詳細な情報とできるため、設備機器の維持をさらに適切に行うことができる。

第 5発明の保守情報提供システムは、第 1発明から第 4発明のいずれかの保守情報提供システムであって、異常箇所抽出部は、設備機器の保守に要する物品について出力可能である。

保守に要する物品としては、設備機器の異常箇所の確認に必要な確認部材や、設備機器の異常箇所に対する保守部品などが挙げられる。ここでは、異常箇所を出力する際に、併せて出張保守及び出張修理の際に必要となる物品を出力する。異常に対応する異常箇所と保守及び修理対応の際に必要となる物品とを出力することができるので、設備機器に対する適切な対応を容易且つ確実に行うことが可能となる。また、保守及び修理に必要な物品を出張時に持参できるので、異常箇所の確認と同時に出張保守及び出張修理を行うことが可能となる。よって、設備機器の保守及び修理を迅速に行うことができる。

例えば、設備機器が故障した際に、出力された保守部品を持参することにより、故障箇所の確認と同時に修理を併せて行うことができる。よって、設備機器の修理のための出張回数を減らして、保守及び修理を迅速に行うことができる。

第 6発明の保守情報提供システムは、第 1発明から第 5発明のいずれかの保守情報提供システムであって、異常箇所が異常箇所抽出部において複数抽出される。また、異常予知データ実績記憶部及び異常データ実績記憶部から抽出されたそれぞれの異常箇所の頻度を確信度として算出する確信度算出部をさらに備える。さらに、異常箇所抽出部は、異常箇所及び確信度を、確信度の大小に従って出力する。

異常データの確信度又は異常予知データの確信度は、記憶部に記憶されている異常データ又は異常予知データに対する設備機器の異常箇所（保守箇所）の頻度である。すなわち、確信度は、記憶部に記憶される異常データ又は異常予知データの数量、又は、それらの数量データに対する各異常箇所（保守箇所）の数量の比を表す。

ここでは、異常箇所及び確信度を、確信度の大小順に並べて出力する。これにより、確信度に基づいて設備機器の保守及び修理を行うことができる。よって、設備機器の保守及び修理をよリ効率的に行うことが可能となる。

第 7発明の保守情報提供システムは、第 1発明から第 6発明のいずれかの保守情報提供システムであって、異常データ、異常予知データ、及び設備機器の特徴である特徴情報の入力を受け付ける入力受付部をさらに備える。また、特徴情報は、設備機器の機種番号又はこれに類する情報を含む。異常箇所抽出部は、特徴情報に適合する設備機器に限定して、記憶部から設備機器の異常箇所を抽出するここでは、異常箇所抽出部が、記憶部から特徴情報（設備機器の機種名、商品名等）に限定されるデータのみを対象として異常箇所を出力する。これにより、異常箇所抽出部が特定の特徴を有する設備機器に特有の異常箇所の傾向などを考慮した異常箇所の抽出を行えるようになるので、設備機器の保守対応のためにさらに適切な情報を提供することが可能となる。

第 8発明の保守情報提供システムは、第 7発明の保守情報提供システムであつて、特徴情報は、設備機器の設置年数又はこれらに類する情報を含む。

ここでは、設備機器の設置年数など経年変化による限定を行って、異常箇所抽出部が異常箇所を出力する。これにより、経年変化によって生じる異常箇所の傾向を考慮することが可能となる。

第 9発明の保守情報提供システムは、第 7発明又は第 8発明の保守情報提供システムであって、特徴情報は、設備機器の設置場所の業種、地域又はこれらに類する情報を含む。

ここでは、設備機器の設置場所や職種業種に関連した情報による限定を行って、異常箇所抽出部が異常箇所を出力する。これにより、設備機器の使用状況に応じた傾向を考慮することが可能となる。

(図面の簡単な説明）

図 1は、空気調和装置の管理システムの概要図である。

図 2は、空気調和装置の管理システムの管理装置のブロック図である。

図 3 (A ) は、空気調和装置の異常診断手順を示すフローチャート（前半部分 ) である。

図 3 (巳) は、空気調和装置の異常診断手順を示すフローチヤ一卜 (後半部分

) である。

図 4 ( A) は、空気調和装置の異常箇所と異常確信度との関係を示す図である図 4 ( B ) は、空気調和装置の異常箇所と予知確信度との関係を示す図である図 4 ( C ) は、空気調和装置の異常箇所と異常確信度との関係を示す図である図 4 ( D ) は、空気調和装置の異常箇所と異常確信度との関係を示す図である図 4 ( E) は、空気調和装置の異常箇所と異常確信度との関係を示す図である図 4 ( F ) は、空気調和装置の異常箇所と確信度との関係を示す図である。図 4 (G) は、空気調和装置の異常箇所と確信度との関係を示す図である。図 5 (A) は、端末に表示出力される保守情報の一例（上半分）を示す図である。

図 5 ( B) は、端末に表示出力される保守情報の一例 (下半分) を示す図である。

(発明を実施するための最良の形態）

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1 を、図 1 に示す。管理システム 1は、物件 2の内部を空気調和する空気調和装置 3を制御装置 4で制御すると共に、空気調和装置 3を遠隔監視センタ 5に設置される管理装置 6で遠隔管理するシステムである。

なお、管理システム 1による管理の対象は、物件 2に設けられる空気調和装置 3に限られず、給湯装置や照明など他の設備機器を含んでいてもよい。

<全体の構成 >

管理システム 1は、主として空気調和装置 3、制御装置 4、及び管理装置 6から構成される。

空気調和装置 3は、ビルや工場などの物件 2に複数配置され、室内の空気調和を行う。また、空気調和装置 3は、作動状態や環境状態を検知するセンサ 1 1が複数設けられている。それぞれの空気調和装置 3は、自己チェック機能を有しており、センサ 1 1の検知結果に基づいて自己の作動状況に異常があるか否かをチエックすることができる。空気調和装置 3に異常があると確認された（異常状態である）場合、空気調和装置 3は、制御装置 4に異常コードを送信する。異常コードは、設備機器に異常があることを知らせるものであり、コードの種類によつて異常の種類を示している。制御装置 4は、複数の空気調和装置 3と通信線により接続されており、それぞれの空気調和装置 3に対して集中制御を行う。制御装置 4は、空気調和装置 3が配置される物件 2の管理室などに配置される。また、制御装置 4は、空気調和装置 3からの異常コードを受信する。制御装置 4は、通信網 7を介して管理装置 6 に接続されており、それぞれの空気調和装置 3の運転データ及び異常コードを管理装置 6へと送信する。

この運転データには、空気調和装置 3が有するセンサ 1 1で検出された状態検出値、空気調和装置 3で実行された制御内容、空気調和装置 3の消費電力などが含まれる。これらの運転データは、所定時間毎、例えば 1分ごとに検出され、制御装置 4に蓄積される。

制御装置 4は、蓄積された運転データ、空気調和装置 3から随時受信する異常コードを、例えば 1時間毎に纏めて管理装置 6へと送信する。また、制御装置 4 は空気調和装置 3の運転データに基づいて、空気調和装置 3が異常状態か否か、また異常前兆状態か否かをチェックし、異常予知コードを出力する。制御装置 4 は、運転データ及び異常コードと同様に、出力した異常予知コードを管理装置 6 へと送信する。

管理装置 6は、襪数の物件 2に設置されている制御装置 4に接練された複数の空気調和装置 3の管理を行う装置であリ、空気調和装置 3が配置された物件 2から離れた遠隔監視センタ 5内に配置される。また、管理装置 6は、空気調和装置 3を特定する特徴情報（例えば、空気調和装置 3の機種名、商品名等や、設置年数、設置場所の業種、設置地域など）を記憶する。特徴情報は、空気調和装置 3 が設置された当初に制御装置 4から送信され、又は管理装置 6のオペレータなどにより入力され、管理装置 6に記憶される。

管理装置 6が行う管理の内容としては、異常診断、省エネ自動制御、報告書自動作成等がある。

異常診断は、以下のような管理内容である。管理装置 6が異常診断を行う場合には、制御装置 4から送られる空気調和装置 3の運転データ、異常コード、及び異常予知コードを参照して、物件 2に設置されるそれぞれの空気調和装置 3が異常状態や異常前兆状態になっていないか確認する。なお、制御装置 4から異常予知コードが出力されない場合にも、管理装置 6は、空気調和装置 3の運転データに基づいて、空気調和装置 3が異常前兆状態か否かをチヱックする。その結果、管理装置 6は、空気調和装置 3が異常前兆状態であると判断すると、異常予知コードを出力する。異常状態や異常前兆状態であると判断した場合、管理装置 6は、物件 2の管理者等に通知する。さらに、管理装置 6は、異常コード及び異常予知コードに基づいて保守及び修理を行うべき箇所（保守箇所）を抽出した後に、サ一ビスセンタ 8の端末 3 1に連絡する。端末 3 1への連絡内容には、保守箇所が含まれている。この後に、サービスセンタ 8に所属するサービスエンジニアを、連絡内容に基づいて空気調和装置 3の出張保守及び出張修理（点検、修理など）を行わせるために、物件 2へと出動させる。

省エネ自動制御は、所定期間で一定量の消費電力が削減されるように所定期間に省エネルギー制御を自動的に行うという管理内容である。

報告書自動作成とは、省エネルギー制御の運用効果などをまとめた報告書を自動的に作成し定期的に物件 2の所有者や管理者等に送るという管理内容である。以下では、管理装置 6の機能のうち、上記した異常診断に関する説明を主に行く管理装置の構成 >

図 2に、管理装置 6が有する構成部分のうちの異常診断に係る部分を示す。

管理装置 6は、主として、通信部 2 1、処理部 2 2、及び記憶部 2 3を有する。 (通信部）

通信部 2 1は、通信網 7を介して制御装置 4から送られてくる空気調和装置 3 の運転データ、異常コード、及び異常予知コードを受信する。また、通信部 2 1 は、物件 2の空気調和装置 3に対する省エネ自動制御の手順や自動作成された報告書の内容などを、制御装置 4へ送信する。さらに、通信部 2 1は、空気調和装置 3が異常状態や異常前兆状態である場合に、空気調和装置 3の出張保守及び出張修理を行うサービスエンジニアを物件 2へ派遣するようサービスセンタ 8の端末 3 1へ派遣情報を送信すると共に、異常が発生している生じるおそれがあるとの情報を制御装置 4へ送信する。これにより、制御装置 4が報知機能を有している場合に、この報知機能を用いて物件 2の利用者に対して空気調和装置 3に異常がある旨を報知することができるようになる。なお、空気調和装置 3の異常状態及び異常前兆状態における情報送信は、通信網 7を介する手段に限られず、例えば F A Xなどによつて情報伝達を行つてもよい。

(処理部）

処理部 2 2は、通信部 2 1で受信された空気調和装置 3の運転データを記憶部 2 3に記憶させると共に、運転データに基づいて空気調和装置 3の異常診断を行う。また、処理部 2 2は、省エネ自動制御の手順作成や報告書の自動作成等を行ラ。

処理部 2 2は、保守箇所情報出力部 2 4を有する。保守箇所情報出力部 2 4は、空気調和装置 3に対する異常コード及び異常予知コードを元に、過去における空気調和装置 3の保守対応の実績データを記憶する実績データ記憶部 2 5 (記憶部 2 3に含まれる）から空気調和装置 3の異常箇所を複数抽出し、保守箇所として出力する。また、それぞれの保守箇所に対して、実績データ記憶部 2 5から抽出された異常コード及び異常予知コードに対する異常箇所の頻度に基づいて、確信度が算出される。出力された保守箇所は、それぞれの確信度と併せて、通信部 2 1を介してサービスセンタ 8の端末 3 1へ送信される。

なお制御装置 4から異常予知コードが出力されない場合にも、保守箇所情報出力部 2 4は、空気調和装置 3の運転データに基づいて、空気調和装置 3が異常前兆状態であるか否かをダブルチェックする。その結果、空気調和装置 3が異常前兆状態であると判断すると、保守箇所情報出力部 2 4は、異常予知コードを出力し、その後に上記と同様の処理を行う。

(記憶部）

記憶部 2 3は、空気調和装置 3の特徴情報、通信部 2 1を介して受信した空気調和装置 3の運転データ、異常コード、及び異常予知コードを記憶する。また、記憶部 2 3は、管理システム 1に必要な管理情報などを記憶する。

さらに記憶部 2 3は、過去における空気調和装置 3の保守対応の実績データを記憶する実績データ記憶部 2 5を含む。実績データは、過去において空気調和装置 3の異常コード及ぴ異常予知コ一ドが出力された際に、空気調和装置 3の実際の異常箇所が記録されるデータである。実績データは、対象となる空気調和装置 3に対してサービスエンジニアの行った出張修理に関する情報（異常コード又は異常予知コード、空気調和装置 3の異常箇所、空気調和装置 3の特徴情報など）を元にして、サービスセンタ 8の端末 3 1などで入力される。

実績データ記憶部 2 5は、異常コードが出力された場合における実績データを記憶する異常コード実績データ記憶部 2 6、異常予知コードが出力された場合における実績データを記憶する異常予知コード実績データ記憶部 2 7、及び、異常予知コードが出力されたが保守が行われずに放置されたために異常コードがさらに出力された場合における異常予知コードと異常コードとの対応関係を記憶するコード対応データ記憶部 2 8から構成される。

異常コード実績データ記憶部 2 6は、過去において空気調和装置 3の異常コードが出力された場合における実際の異常箇所を記録した実績データを記憶する。異常予知コード実績データ記憶部 2 7は、過去において空気調和装置 3の異常予知コードが出力された場合における実際の異常箇所（異常が生じるおそれがある箇所を含む）を記録した実績データを記憶する。

コード対応データ記憶部 2 8は、過去において空気調和装置 3の異常予知コードが出力されたが保守を行わなかったときに出力される異常コードと、その異常予知コードとの対応関係、を記録したデータを記憶する。なお宾續データのうち、異常予知コードが出力されたが保守されずに放置されたために異常コードが出力され、その際に修理を行った場合における実績データは、異常予知コード実績データ記憶部 2 7には記録されず、異常コ—ド実績データ記憶部 2 6に記録される。

<異常診断手順 >

以下では、管理装置 6による空気調和装置 3の異常診断の手順について、図 3 (A) および図 3 ( B ) に示される処理部 2 2の保守箇所情報出力部 2 4の行うフローに従って説明する。なお、それぞれの異常コード Z異常予知コードによつて、実績データ量が十分に蓄積されたと言える数量が異なるため、以下での数量は一例とする。さらに、異常コード実績データ記憶部 2 6及び異常予知コード実績データ記憶部 2 7に記憶され抽出される実績データ量が不十分な場合、処理部 2 2は、従来から用いられている経験則による異常診断をさらに併用する。また、異常診断の手法が選択可能であってもよい。

まず、ステップ S 1では、異常コード又は異常予知コードを通信部 2 1が受信する。なお、保守箇所情報出力部 2 4が空気調和装置 3の運転データに基づいて異常予知コードを出力する場合も、ステップ S 1に含む。

続いて、ステップ S 2では、受信したコードが異常コードであるか異常予知コードであるか判別する。異常コードである場合にはステップ S 3へ移行し、異常予知コードである場合にはステップ S 5へ移行する。

ステップ S 3では、ステップ S 1で受信した異常コードに対応するデータを異常コード実績データ記憶部 2 6から抽出する。なお、抽出データは、異常コード実績データ記憶部 2 6に記憶される実績データのうち、ステップ S 1で受信された異常コードが出力された空気調和装置 3の特徴情報に関連する実績データに限定して抽出を行う。抽出を終えた後に、ステップ S 4へ移行する。

ステップ S 4では、ステップ S 3で抽出されたデータの異常箇所を導出すると共に、それぞれの異常箇所の確信度を算出する。ここにおける確信度は、異常コードに対応する各異常箇所の発生頻度を表す。異常箇所の確信度は、抽出したデータのうちそれぞれの異常箇所での異常回数を抽出したデータの全数で除算することにより算出する。磋信度の算出を終えると、ステップ S 1 6へ移行する。

図 4 ( A) では、異常コード 1において抽出した異常箇所、及び各異常箇所における確信度を示す。異常コード 1において抽出したデータの全数が 5 0であり、電動弁での異常回数が 2 0であるため、ステップ S 4では、異常コード 1において電動弁が異常箇所である確信度として、 2 0 / 5 0 = 0. 4が算出される。

ステップ S 5では、ステップ S 1で受信した異常予知コードに対応するデータを異常予知コード実績データ記憶部 2 7から抽出し、データの異常箇所を抽出すると共に、それぞれの異常箇所の予知確信度を算出する。ここにおける予知確信度は、異常予知コードに対応する各異常箇所の発生頻度を表す。なお、抽出されるデータの対象は、異常予知コード実績データ記憶部 2 7に記憶される実績データのうち、ステップ S 1で受信された異常コードが出力された空気調和装置 3の特徴情報に関連する実績データに限定する。抽出を終えた後に、ステップ S 6へ移行する。ステップ S 5において、異常箇所の予知確信度は、抽出データのうちそれぞれの異常箇所での異常回数を抽出データの全数で除算することにより算出する。図 4 ( B ) に、異常予知コード Aにおける抽出したデータを示す。抽出したデータ数の数量が異なる 3種類の例を示す。図 4 ( B ) の Iは抽出したデータが少ない場合、 Πはデータが程々にある場合、 IEはデータが十分ある場合である。

ステップ S 6では、ステップ S 5で抽出したデータの数量が十分であるか否かを判断する。なお、上記したように、異常予知コードによって、データの数量が十分であると言える数量は異なっている。図 4 ( B ) の IEでは、抽出したデータの数量が 1 0 0である場合を十分であるとしている。数量が十分である場合には、ステップ S 7へ移行する。不十分な場合には、ステップ S 8へ移行する。

ステップ S 7では、ステップ S 5で算出した異常箇所の予知確信度を、確信度とする。抽出したデータの数量が十分である図 4 ( B ) の！ [の例を示す。ここでは、異常予知コード Aにおける抽出したデータの全数が 1 0 0であり、圧縮機での異常回数が 6 0であることから、異常予知コード Aにおける圧縮機の確信度として、 6 0 / 1 0 0 = 0 . 6が算出される。ステップ S 7の後に、ステップ S 1 6へ移行する。

ステップ S 8では、コード対応データ記憶部 2 8から異常予知コ一ドに対応する異常コードを抽出する。なお、 1個の異常予知コードに対して複数の異常コードが存在する場合もある。図 4 ( C ) では、異常予知コード Aに対して異常コード 1 と異常コード 2とが対応する例を示す。ステップ S 8での抽出を終えた後に、ステップ S 9へ移行する。

ステップ S 9では、異常予知コードに対応するとして抽出した異常コードが複数あるか否か、複数ある場合にはそれぞれの異常コードに対する重み付けがあるか否かを判断する。重み付けがある場合には、ステップ S 1 0へ移行する。重み付けがない場合には、ステップ S 1 1へ移行する。また、異常予知コードに対応する異常コードが 1個である（異常予知コードと異常コードとが 1対 1対応している）場合には、ステップ S 1 2へ移行する。

ステップ S 1 0では、異常予知コードに対応するとして抽出した異常コードに対応するデータを、異常コード実績データ記憶部 2 6から抽出する。そして、異常箇所を抽出すると共に、それぞれの異常箇所の異常確信度を算出する。この後に、ステップ S 1 3へ移行する。

ステップ S 1 0で算出する異常確信度は、各異常箇所の発生頻度を表す。ステップ S 1 0では、異常コード実績データ記憶部 26に記憶される実績データのうち、異常予知コードが出力された空気調和装置 3の特徴情報に関連する実績データに限定して、データの抽出を行う。

ステップ S 1 0では、異常箇所の異常確信度を、抽出したデータのそれぞれの異常箇所の頻度を重み付け平均することにより算出する。異常予知コード Aに対応ずる異常コードとして異常コ一ド 1と異常コード 2とが対応しており、異常コード 1 と異常コード 2との重み付けが 1 ： 2となっている場合の例を、図 4 (D) に示す。例えば、電動弁の異常確信度を算出する。異常コード 1における電動弁の異常発生頻度は 20/50 (=0. 4) であり、異常コード 2における電動弁の異常発生頻度は 2/1 0 (=0. 2) である。重み付け平均することにより、電動弁の異常確信度は、

異常確信度 =1 / (1 +2) X [1 X (20/50) + 2 x (2/1 0) ]

=1 /3x40/50

=40/1 50

=0. 267

と算出される。電磁弁や圧縮機などにおける異常確信度も、同様に算出される。ステップ S I 1では、異常予知コードに対応するとして抽出した異常コードに対応するデータを、異常コード実績データ記憶部 26から抽出する。そして、異常箇所を抽出すると共に、それぞれの異常箇所の異常確信度を算出する。この後に、ステップ S 1 3へ移行する。

このステップ S 1 1において、異常コード実績データ記憶部 26に記憶される実績データのうち、異常予知コ一ドが出力された空気調和装置 3の特徴情報に関連する実績データに限定して、データの抽出を行う。

また、ステップ S 1 1において、異常箇所の異常確信度の算出は、抽出したデータの異常箇所のそれぞれにおける異常の回数の総計値を、異常コ一ドの抽出したデータの全数で除算することにより行う。異常予知コード Aに対応する異常コードとして異常コード 1と異常コード 2とが対応しており、異常コード 1 < コード 2との重み付けが無い場合の例を、図 4 ( E ) に示す。例えば、電動弁の異常確信度を算出する。異常コード 1において電動弁に生じた異常の回数は 2 0 であり、異常コード 2において電動弁に生じた異常の回数は 2であることから、異常予知コード Aにおいて電動弁に生じた異常の回数の総計値は、 2 0 + 2 = 2 2となる。また、異常コードの抽出データの全数は、 5 0 + 1 0 = 6 0となる。これから、電動弁の異常確信度は

異常確信度 = 2 2 6 0

= 0. 3 6 7

と算出される。電磁弁や圧縮機などにおける異常確信度も、同様に算出される。ステップ S 1 2では、異常予知コードに 1対 1対応する異常コードに対応するデータを異常コード実績データ記憶部 2 6から抽出する。そして、異常箇所を抽出すると共に、それぞれの異常箇所の異常確信度を算出する。この後に、ステツプ S 1 3へ移行する。

ステップ S 1 2において、異常コード実績データ記憶部 2 6に記憶される実績データのうち、異常予知コードに 1対 1対応する異常コ一ドが出力された空気調和装置 3の特徵情報に鬨違する宾續データに限定して、データの抽出を行う。

また、ステップ S 1 2において、異常箇所の異常確信度は、抽出したデータのうちそれぞれの異常箇所での異常回数を抽出したデータの全数で除算することにより算出する。異常予知コード Aに異常コード 1が 1対 1対応する場合を、図 4 ( C ) の Iに示す。ここでは、電動弁の異常確信度が、 2 0 / 5 0 (= 0 . 4 ) となる。電磁弁や熱交（熱交換器の略称）などの異常確信度も、同様に算出される。

ステップ S 1 3では、異常予知コードに対応するデータ（ステップ S 5で抽出）の数量が少ないか程々であるかを判断する。なお、異常予知コードによって、データの数量の判断基準は異なっている。図 4 ( B ) では、抽出したデータの数量が 5 0である場合を程々であると判断し、抽出したデータの数量が 2 0である場合を少ないと判断している。データの数量が程々である場合には、ステップ S 1 4へ移行する。データの数量が少ない場合には、ステップ S 1 5に移行する。ステップ S 1 4では、ステップ S 5で算出された異常箇所の予知確信度と、ステツプ S 1 0~1 2のいずれかで算出された異常箇所の異常確信度とから、それぞれの異常箇所における確信度を算出する。確信度を算出した後に、ステップ S 1 6へ移行する。

ステップ S 1 4において、異常箇所の確信度の算出は、異常箇所の予知確信度と異常確信度とを、異常予知コード及び異常コードによる貢献度に基づいて、重み付け平均することにより行われる。電動弁に対する確信度について、図 4 (F) を例として説明する。図 4 (F) では、異常予知コードと異常コードとの貢献度が 2 ： 1 となる場合を示す。異常予知コードにおける電動弁の予知確信度が 20/50 (図 4 (B) の Π参照）であり、ステップ S 1 0で算出された異常コードにおける電動弁の異常確信度が 40/1 50 (図 4 (D) 参照）であるため、電動弁の確信度は、重み付け平均により、

確信度 =1 / (2 + 1 ) X [2X (20/50) +1 X (40/1 50) ] = 1 /3 X (1 20 + 40) /1 50

=1 60/450

=0. 356

と算出される。圧縮機や熱交などの確信度も、同様に算出される。

ステップ S 1 5では、ステップ S 5で算出された異常箇所の予知確信度と、ステツプ S 1 0〜S 1 2のいずれかで算出された異常箇所の異常確信度とから、それぞれの異常箇所における確信度を算出する。確信度を算出した後に、ステップ S 1 6へ移行する。

ステップ S 1 5において、異常箇所の確信度の算出は、異常箇所において生じた異常の回数の総計値を、異常箇所の予知確信度と異常確信度とにおけるデータの全数で除算することにより行われる。電動弁に対する確信度について、図 4 (G) を例として説明する。異常予知コードにおける電動弁の予知確信度が 6Z 20 (図 4 (B) の I参照）であり、ステップ S 1 0で算出された異常コードにおける電動弁の異常確信度が 40 1 50 (図 4 (D) 参照）であることから、電動弁に生じた異常の回数は 6 + 40 = 46であり、異常予知コード及び異常コードのデータの全数は 20 + 1 50=1 70となる。これから、電動弁の確信度は、

確信度 =46/1 70

=0. 271

ステップ S 1 6では、ステップ S 3或いはステップ S 5及び S 8で抽出された異常箇所、並びに異常箇所に対応してステップ S 4、 S7、 S 1 4又は S 1 5で算出された確信度を、確信度が大きい順番に出力して、通信部 21からサービスセンタ 8の端末 31へ送信する。この際に、異常箇所を保守箇所として取り扱う。以上の手順により送信された保守箇所及び確信度は、サービスセンタ 8の端末 31において、例えば図 5 (A) および図 5 (B) に示されるように表示される。図 5 (A) は画面の上半分を拡大した図であり、図 5 (B) は画面の下半分を拡大した図である。図 5 (A) および図 5 (B) に示す画面では、異常コード EO が出力された空気調和装置 3 (機種名：コンビニパック ZEAS— AG、運転時間： 1 8765時間、業種：他店舗■飲食店）の保守箇所が、確信度の大きい順に並べて出力情報に出力される。この際に「絞込情報」の運転時間にチェックが付けられていることにより、過去 1年の実績データから、商品情報が「ビル用マルチ J であり且つ運転時間が 1 8765時間近傍である実績データに絞り込んだ上で、出力がなされる。この出力情報などに基づいて、サービスセンタ 8に所属するサービスエンジニアが、空気調和装置 3の出張修理を行うために物件 2へと出動する。

<特徴 >

(1 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、空気調和装置 3の異常状態において異常コードが出力された際に、管理装置 6の処理部 22の保守箇所情報出力部 24が、実績データ記憶部 25の異常コード実績データ記憶部 26から異常コードに対応する異常箇所を抽出して空気調和装置 3 の保守箇所として出力する。

保守箇所情報出力部 24は、異常コード実績データ記憶部 26に記憶される実績データに基づいて、異常コードから保守箇所を導き出すことができる。実績データには、過去において異常コードが出力された際における空気調和装置 3の実際の異常箇所が記録されている。これにより、過去において異常コードが出力された際の実績に基づいて、今回異常コードが出力された原因となる空気調和装置 3の異常箇所を推測して保守箇所として出力することができる。よって、出力された保守箇所を保守することにより、空気調和装置 3の保守を迅速且つ的確に行うことが可能となる。

( 2 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、空気調和装置 3の異常前兆状態において異常予知コードが出力された際に、保守箇所情報出力部 2 4が、実績データ記憶部 2 5の異常予知コード実績データ記憶部 2 7から異常予知コードに対応する異常箇所を抽出して空気調和装置 3の保守箇所として出力する。

保守箇所情報出力部 2 4は、異常予知コード実績データ記憶部 2 7に記憶される実績データに基づいて、異常予知コードから保守箇所を導き出すことができる。実績データ記憶部 2 5には、異常コードと同様に、過去において異常予知コードが出力された際における空気調和装置 3の実際の異常箇所（異常が生じるおそれがある箇所を含む）が記録されている。これにより、過去において異常予知コードが出力された際の実績に基づいて、今回異常予知コードが出力された原因となる空気調和装置 3の異常箇所を推測して保守箇所として出力することができる。

( 3 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、空気調和装置 3の異常前兆状態において異常予知コードが出力された際に、保守箇所情報出力部 2 4が、実績データ記憶部 2 5のコード対応データ記憶部 2 8に基づいて、異常予知コードが出力された際に修理されずに放置されると出力されると推測される異常コードを抽出する。そして、保守箇所情報出力部 2 4は、抽出された異常コードに対応する異常箇所を、実績データ記憶部 2 5の異常コード実績データ記憶部 2 6から抽出して空気調和装置 3の保守箇所として出力する。

異常予知コード実績データ記憶部 2 7には、異常予知された際に保守が行われた場合に判明した異常箇所に関するデータのみが記憶されている。そこで、保守箇所情報出力部 2 4は、異常予知コード実績データ記憶部 2 7から異常予知コードに対応する異常箇所を抽出して空気調和装置 3の保守箇所として出力すると共に、コード対応データ記憶部 2 8に基づいて、異常予知コードに対応する異常コードを抽出し、抽出された異常コードに対応する異常箇所を異常コード実績データ記憶部 2 6から抽出し、保守箇所として出力する。これにより、さらに多量の実績データに基づいて保守箇所を出力することが可能となる。この出力された保守箇所を保守することにより、空気調和装置 3の保守を迅速且つ的確に行うことが可能となる。

( 4 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、保守箇所情報出力部 2 4は、確信度の大小順に並べて保守箇所及び確信度を出力する。確信度は、実績データ記憶部 2 5から抽出された異常コード及び異常予知コ一ドに対する異常箇所の頻度に基づいて算出される。この確信度が大きい保守箇所は、過去の実績から、空気調和装置 3から今回出力された異常コード及び異常予知コードに対して優先的に保守及び修理を行うべき（確認すべき）箇所であると考えられる。よって、確信度に従って保守及び修理を行うことにより、効率的に保守することが可能となる。

( 5 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、保守箇所情報出力部 2 4は、空気調和装置 3の特徴情報に基づいて、実績データ記憶部 2 5の抽出の対象を限定する。特徴情報には、例えば空気調和装置 3の機種名、商品名等や、設置年数、設置場所の業種、設置地域などの情報が含まれる。実績データ記憶部 2 5に含まれる実績データから、特徴情報により限定を行うことにより、過去の実績データから今回の異常コ一ド及び異常予知コ一ドが出力された空気調和装置 3により類似した実績データを対象として保守箇所を抽出することが可能となる。すなわち、保守箇所情報出力部 2 4は、空気調和装置 3の機種、経年変化による傾向変化、設置地域や業種による使用状況に応じた変化傾向などの情報を考慮して、それぞれの空気調和装置 3に適した保守箇所を抽出することが可能となる。よって、特徴情報による限定を行うことにより、さらに適切な保守及び修理を行うことが可能となる。

<他の実施例 >

( 1 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、管理装置 6の処理部 2 2の保守箇所情報出力部 2 4が、実績データ記憶部 2 5の実績データを元にして異常コード又は異常予知コードから保守箇所及び確信度を確信度の大小順に出力し、サービスセンタ 8の端末 3 1が例えば図 5 ( A ) ， ( B ) のように表示する。

ここで、保守箇所情報出力部 2 4がさらに保守箇所の対応に必要な物品を出力するようにすれば、サービスセンタ 8のサービスエンジニアが出張保守及び出張修理をより適切且つ容易に行うことが可能となる。また、サービスセンタ 8のサ一ビスエンジニアが必要な物品を予め持参して物件 2の保守及び修理に向かうことになるため、異常箇所の確認を行うと同時に保守及び修理を行うことが可能となる。これにより、物件 2へのサービスエンジニアの出張回数を少なくすることができるため、空気調和装置 3の保守及び修理を迅速に行うことが可能となリ、空気調和装置 3の異常状態及び異常前兆状態の期間を短くすることが可能となる _c ( 2 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、空気調和装置 3の異常コード又は異常予知コードが出力されると、管理装置 6の処理部 2 2の保守箇所情報出力部 2 4が、特徴情報によリ実績データ記憶部 2 5の実績データの限定を行い、限定された実績データに基づいて異常コード及び異常予知コードに対応する異常箇所を抽出して保守箇所としてサービスセンタ 8の端末 3 1などへ出力する。

ここで、さらに次のようにしてもよい。サービスセンタ 8の端末 3 1で保守箇所及び確信度が表示（出力）されている際に、機種や業種などの特徴情報が選択入力されて、通信網 7を介して管理装置 6の通信部 2 1に入力されることにより、保守箇所情報出力部 2 4が実績データ記憶部 2 5の実績データの限定を再度行う _c そして、保守箇所情報出力部 2 4が、限定された実績データに基づいて異常コード及ぴ異常予知コードに対応する異常箇所を抽出して、保守箇所としてサービスセンタ 8の端末 3 1などへ出力する。

このようにすれば、例えば管理装置 6が特徴情報（例えば設置年数）を記憶しておらず、サービスセンタ 8で空気調和装置 3の特徴情報を把握している場合に、特徴情報による実績データの限定を行うことが可能となる。また、特徴情報をよリ適切な情報に変更する方がよい場合に、端末 3 1にて修正することが可能となる。これらにより、保守箇所及び確信度をより適切に出力させることが可能となる。

なお、入力された特徴情報を満足する実績データが少ない場合には、入力された特徴情報に対応する限定範囲を緩めて実績データの数量を確保するようにしてもよい。例えば、図 5 ( A ) ， ( B ) に示された場合では、空気調和装置 3の運転時間が 1 8 7 6 5時間となっている。通常であれば、運転時間が 1 8 7 6 5時間近傍である特徴情報を有する空気調和装置 3の実績データに基づく結果を、出力情報に出力する。しかし、これに適合する実績データが少ない場合には、運転時間を、例えば 1 5 0 0 0〜2 0 0 0 0時間に広げることが考えられる。

また、他の例として、所在地が青森県である空気調和装置 3を対象とするときに、青森県が所在地である実績データが少ない場合がありうる。このような場合には、所在地が例えば東北地方である空気調和装置 3の実績データに範囲を広げる。また、青森県と気候的に類似する地域（例えば、北海道南部、青森県、秋田県、及び岩手県）の空気調和装置 3の実績データに範囲を広げることも考えられる。

このように限定範囲の変更を行うことにより、実績データを十分な数量に確保することができる。

( 3 )

本発明の保守情報提供システムに係る空気調和装置の管理システム 1では、空気調和装置 3の特徴情報として設置年数が含まれており、この設置年数によリ経年変化による傾向変化などを把握する。

ここで、空気調和装置 3が運転データに運転時間を含めることができる場合には、特徴情報として設置年数の代わりに運転時間を用いて実績データ記憶部 2 5 の抽出の対象を限定してもよい。設置年数では空気調和装置 3の設置後の非運転時間を考慮できないが、運転時間に基づく場合には経年変化が生じる期間をより適切に考慮することができる。これにより、さらに実績データの限定をより適切にすることができる。

(産業上の利用可能性）

本発明に係る保守情報提供システムを利用すれば、設備機器の異常予知データから異常箇所を抽出するため、設備機器に対して出張保守を行う際の情報とすることが可能となり、設備機器の維持をさらに適切に行うことができるようになる

Claims

請求の範囲

1.

設備機器（3) の異常データ又は異常予知データに基づいて前記設備機器 (3) の保守情報を提供する保守情報提供システム（1 ) であって、

前記異常データ及び異常予知データに基づく記憶データを記憶する記憶部（2 6、 27) と、

前記異常予知データに対応する前記異常データを記憶する対応データ記憶部 (28) と、

前記記憶部（26、 27) の前記記憶データに基づいて前記異常予知データに対応する前記設備機器（3) の異常箇所を抽出すると共に、前記対応データ記憶部（28) から前記異常予知データに対応する前記異常データを抽出して前記異常データに対応する前記設備機器（3) の異常箇所を抽出する異常箇所抽出部 (24) と、

を備える保守情報提供システム（1 ) 。

2.

前記記憶部は、過去における前記異常データと前記設備機器（3) の異常箇所との対応付けを記憶する異常データ実績記憶部（26) と、過去における前記異常予知データと前記設備機器（3) の異常箇所との対応付けを記憶する異常予知データ実績記憶部（27) とを有する、

請求項 1に記載の保守情報提供システム（1 ) 。

3.

前記異常箇所抽出部（24) は、前記異常データ実績記憶部（26) から前記異常データに対応する前記設備機器（3) の異常箇所を抽出可能である、請求項 1または 2に記載の保守情報提供システム（1 ) 。

4.

前記異常箇所抽出部は、抽出した前記異常箇所を保守箇所としてさらに出力可能である、

請求項 1から 3のいずれかに記載の保守情報提供システム（1 ) 。

5.

前記異常箇所抽出部（24) は、前記設備機器（3) の保守に要する物品について出力可能である、

請求項 1から 4のいずれかに記載の保守情報提供システム（1 )。

6.

前記異常箇所は、前記異常箇所抽出部（24) において複数抽出され、前記異常予知データ実績記憶部（27) 及び前記異常データ実績記憶部（2

6) から抽出されたそれぞれの前記異常箇所の頻度を確信度として算出する確信度算出部（24) をさらに備え、

前記異常箇所抽出部（24) は、前記異常箇所及び前記確信度を、前記確信度の大小に従って出力する、

請求項 1から 5のいずれかに記載の保守情報提供システム（1) 。前記異常データ、前記異常予知データ、及び前記設備機器（3) の特徴である特徴情報の入力を受け付ける入力受付部（21) をさらに備え、

前記特徴情報は、前記設備機器（3) の機種番号又はこれに類する情報を含み、前記異常箇所抽出部（24) は前記特徴情報に適合する前記設備機器（3) に限定して、前記記憶部（26、 27) から前記設備機器（3) の異常箇所を抽出、

請求項 1から 6のいずれかに記載の保守情報提供システム（1) 。

8.

前記特徴情報は、前記設備機器（3) の設置年数又はこれらに類する情報を含む、

請求項 7に記載の保守情報提供システム（1)。

9.

前記特徴情報は、前記設備機器（3) の設置場所の業種、地域又はこれらに類する情報を含む、

請求項 7または 8に記載の保守情報提供システム（1) 。