JP2006023051A - 空調サービス支援装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 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。
【解決手段】 空気調和機に関する情報を取り扱う少なくとも１つの端末装置とインターネットを介して接続される空調サービス支援装置１であって、一の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、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による判定結果を一の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。
【選択図】 図２
【解決手段】 空気調和機に関する情報を取り扱う少なくとも１つの端末装置とインターネットを介して接続される空調サービス支援装置１であって、一の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、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による判定結果を一の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。
【選択図】 図２
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。
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。
特開２００２−１１５８９３号公報
特開２００１−２８２９４４号公報
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。
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。
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。
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。
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、前記故障判定を行う空調サービス支援装置を提供する。
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、前記故障判定を行う空調サービス支援装置を提供する。
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。
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。
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。
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。
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。
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、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ことが好ましい。
本発明によれば、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。
また、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。
また、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
（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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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）。
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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。
（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。
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。
（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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
〔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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
Claims (6)
- 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、前記故障判定を行う空調サービス支援装置。 - 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ともいずれかを蓄積するデータ蓄積手段を備える請求項１に記載の空調サービス支援装置。
- 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請求項１又は請求項２に記載の空調サービス支援装置。
- 前記故障判定手段は、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請求項１から請求項３のいずれかの項に記載の空調サービス支援装置。 - 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請求項２から請求項４のいずれかの項に記載の空調サービス支援装置。 - 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請求項５に記載の空調サービス支援装置。
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