(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ショーケース、冷蔵庫または冷凍庫などの機器の運転率に関するデータに基いて機器の管理を行う運転状態管理装置において、
機器の運転率に関する情報を、当該情報が得られた機器の運転条件毎に分類して保存することにより、過去の所定期間における運転率に関するデータベースを構築するデータベース構築手段、および
機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、機器が故障に至る時期を予測する故障時期予測手段を備えていることを特徴とする機器の運転状態管理装置。
【請求項２】
故障時期予測手段は、機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、どの程度早く修理が必要かを表す緊急度を算出する緊急度算出手段、
過去に発生した運転条件に基づいて、数日中に発生する可能性がある運転条件を予測する運転条件予測手段、および
緊急度算出手段によって算出された緊急度および運転条件予測手段によって予測された運転条件に基づいて、故障時期を予測するものである請求項１に記載の機器の運転状態管理装置。
【請求項３】
緊急度算出手段は、同一運転率の悪化傾向に基づいて、緊急度を算出する請求項２に記載の機器の運転状態管理装置。
【請求項４】
機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、機器の修理に都合が良い日を決定する修理日決定手段が設けられている請求項１、２および３のいずれかに記載の機器の運転状態管理装置。
【請求項５】
修理日決定手段は、故障時期予測手段によって得られた情報ならびに機器が設置されている店舗の開店時刻、閉店時刻および休店日情報に基づいて、機器の修理に都合が良い日を決定するものである請求項４に記載の機器の運転状態管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばスーパーマーケットなどに設置される低温ショーケース、業務用冷蔵庫・冷凍庫等の機器の運転状態を管理する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来よりスーパーマーケットなどに設置される食品保存・陳列用の低温ショーケースは、当該店舗の規模に応じて数台〜数十台設置されている。係る低温ショーケースは、例えば特公平７−１１３５号公報（Ｆ２５Ｂ４７／０２）或いは特公平７−６７１３号公報（Ｆ２５Ｂ４７／０２）に示される如く、冷媒との熱交換により冷却した空気を庫内に循環させることにより、庫内の空気温度を周辺の空気温度より下げて食品を保存するものである。その目標となる設定温度は、対象とする食品により異なる。
【０００３】
即ち、陳列する食品が冷凍食品の場合には−２０℃などの冷凍温度に設定温度が設定される。また、陳列する食品が肉や魚などの生鮮食品の場合には例えば−３℃〜０℃などの氷温に設定温度が設定される。また、陳列する食品が野菜である場合には更に高い温度（＋５℃〜＋１０℃など）に、設定温度が設定される。
【０００４】
また、低温ショーケース自体の構造も、上下複数段の棚が架設された多段型ケース、底部に複数のトレイを並設する平型ケース等のように種々存在する。従って、スーパーマーケットの店舗内にはこれら多種の低温ショーケースが設置されることになる。更に、この種の低温ショーケースは一般に一台の冷凍機に対して複数台設置される。
【０００５】
即ち、冷凍機は圧縮機、凝縮器等を備え、各低温ショーケースにそれぞれ設置した蒸発器をこの圧縮機に対して冷媒配管にて並列接続し、所定の冷凍サイクルを構成するものである。
【０００６】
このような低温ショーケースが何らかの原因で故障し、庫内の食品を適切な温度に保存できなくなると、食品が劣化して販売に供せなくなり、店舗に重大な損害が生じる。そこで、この種のスーパーマーケットなどでは故障発生時における食品の損害を最小限に抑えるために、メンテナンス業者と保守契約を結び、故障発生時に対応させるようにしている。
【０００７】
この場合、商品（食品）の鮮度保持の観点から修理は迅速に行われなければならないため、メンテナンス業者は通常２４時間体制による管理が余儀なくされている。そこで、例えば特開平８−６１８１４号公報（Ｆ２５Ｂ４９／００）では、庫内最高温度・最低温度・許容温度差などの複数のしきい値を予め定めておき、冷凍・冷蔵ショーケースの庫内温度をこれらと順次比較して行くことによって、ショーケースに発生した故障を原因毎に判別し、運転状態を管理して行く方法を採っていた。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、低温ショーケースは前述のように多種存在し、冷凍機も圧縮機の馬力等が異なる複数のタイプが存在するため、故障の判断基準（前記各しきい値）は均一にはならず、前述の方法では前記しきい値を低温ショーケース毎に設定しなければならなくなり、その設定作業自体が極めて困難且つ煩雑なものとなる。
【０００９】
また、低温ショーケースの運転状態は故障により悪化する場合もあれば、運転条件によって悪化する場合もある。一般に低温ショーケース近辺の空気熱量及び冷凍機近辺の空気熱量が、各ショーケースの冷え具合、即ち、庫内温度に影響を与えることは知られているが、低温ショーケースは店舗内に分散して配置されるので、個々の設置場所における環境は微妙に異なる。
【００１０】
例えば、店舗内の空調機の配置状態とその空気吹き出し方向、或いは、店舗の出入口などの配置状況、その他の熱源などにより、店舗内の空気温度は一様ではなく、空気熱量は個々の低温ショーケースの周辺で異なってくる。従って、同一の店舗内であっても各低温ショーケースの設置環境は一様ではないため、運転条件は低温ショーケース毎に異なってくる。そして、係る運転条件の変化を正確に検知できるセンサも現時点では無いため、運転状態の悪化が故障なのか運転条件の変化によるものなのかを庫内温度から単純に判断することはできない。
【００１１】
一方、低温ショーケースや冷凍機周辺の空気熱量を外気温度センサや外気湿度センサなどを取り付けて測定すれば、上記運転条件の変化による運転状態の悪化を或程度判断することは可能であるが、センサ数が増大するため、コスト的に実用化は困難である。
【００１２】
また、庫内の冷却能力は冷凍機とそれに組み合わされる低温ショーケースによって決まるため、冷却能力に余裕がない場合には設置当初から冷えにくくなるケースも存在し、庫内温度と一定のしきい値との単純な比較のみから故障と判断することはできない。
【００１３】
更に、低温ショーケースの故障発生状態を早期に発見したり、近い将来故障するであろうことを予測したりすることができれば、メンテナンス業者の負担を軽減することができるようになるとともに、店舗としても不測の故障による損失を防止することが可能となるが、庫内温度と各しきい値との比較によってこれらを判断する従来方法において許容温度差に対応するしきい値を狭くして故障を迅速に検知しようとすると、今度は誤報が著しく頻繁に発生するようになり、実用的ではなくなる。
【００１４】
本発明は、機器の故障時期を予測することができる機器の運転状態管理装置を提供することを目的とする。
【００１５】
また、本発明は、故障時期の予測と同時に、機器が設置されている店舗等の営業に悪影響が少ない日時を修理日時として決定することができる機器の運転状態管理装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
この発明による機器の運転状態管理装置は、ショーケース、冷蔵庫または冷凍庫などの機器の運転率に関するデータに基いて機器の管理を行う運転状態管理装置において、機器の運転率に関する情報を、当該情報が得られた機器の運転条件毎に分類して保存することにより、過去の所定期間における運転率に関するデータベースを構築するデータベース構築手段、および
機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、機器が故障に至る時期を予測する故障時期予測手段を備えていることを特徴とする。
【００１７】
故障時期予測手段としては、たとえば、機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、どの程度早く修理が必要かを表す緊急度を算出する緊急度算出手段、過去に発生した運転条件に基づいて、数日中に発生する可能性がある運転条件を予測する運転条件予測手段、および緊急度算出手段によって算出された緊急度および運転条件予測手段によって予測された運転条件に基づいて、故障時期を予測するものが用いられる。
【００１８】
緊急度算出手段としては、同一運転率の悪化傾向に基づいて、緊急度を算出するものが用いられる。
【００１９】
機器の現在の運転率に関する情報とそれと同一の運転条件におけるデータベース内の過去の情報とに基づいて、機器の修理に都合が良い日を決定する修理日決定手段を設けることが好ましい。
【００２０】
修理日決定手段としては、たとえば、故障時期予測手段によって得られた情報ならびに機器が設置されている店舗の開店時刻、閉店時刻および休店日情報に基づいて、機器の修理に都合が良い日を決定するものが用いられる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
〔１〕低温ショーケースおよびその制御系についての説明
【００２３】
図１は、低温ショーケース１ａ（１ｂ）の構成を示す縦断側面図である。図２は、低温ショーケース１ａ（１ｂ）が据え付けられたスーパーマーケットの店舗内の配管構成を示す平面図である。図３は、低温ショーケース１ａ（１ｂ）の制御装置５６と店舗に設置された集中管理装置６９の電気的構成を示すブロック図である。
【００２４】
低温ショーケース１ａ（１ｂ）は縦型オープンショーケースであり、断面略コ字状の断熱壁３２と、据え付け現場においてこの断熱壁３２の両側に取り付けられる側板（図示せず）とから構成されている。断熱壁３２の内側にはそれぞれ間隔をおいて外層仕切板３４と内層仕切板３６が取り付けられている。断熱壁３２と外層仕切板３４との間の空間が外層ダクト３７とされ、外層仕切板３４と内層仕切板３６との間の空間が内層ダクト３８とされ、内層仕切板３６の内側の空間が貯蔵室３９とされている。
【００２５】
この貯蔵室３９内には複数段の棚４１が設けられている。各棚４１の下面前部と、貯蔵室３９の天井部と、庇３１内には蛍光灯４０が取り付けられている。貯蔵室３９の底部にはデックパン４２が取り付けられている。デックパン４２の下方には、外層ダクト３７および内層ダクト３８に連通した底部ダクト４３が形成されている。底部ダクト４３内には送風機４５が内蔵されたファンケース４４が設置されている。
【００２６】
貯蔵室３９の背後に位置する内層ダクト３８内の下部には蒸発器４６が収められている。蒸発器４６には、蒸発器４６の着霜を融解するための霜取りヒータ６７が取り付けられている。
【００２７】
貯蔵室３９の前面開口部５１の上方には、外層ダクト３７に連通した外層吐出口５２と、内層ダクト３８に連通した内層吐出口５３が形成されている。また、開口部５１の下方には、底部ダクト４３に連通した吸込口５４が形成されている。
【００２８】
ファンケース４４内の送風機４５が駆動されると、底部ダクト４３内の空気は後方の内外層ダクト３７、３８に送られる。外層ダクト３７に送られた空気は、外層ダクト３７内を通って外層吐出口５２に達し、外層吐出口５２から吸込口５４に向けて吹き出される。内層ダクト３８に送られた空気は、内層ダクト３８内にある蒸発器４６を通過して内層吐出口５３に達し、内層吐出口５３から吸込口５４に向けて吹き出される。内層ダクト３８内において空気が蒸発器４６を通過する際に熱交換が行なわれる。
【００２９】
これによって、貯蔵室３９の開口部５１には内側の冷気エアーカーテンとそれを保護する外側のエアーカーテンとが形成され、開口部５１からの外気の侵入が阻止または抑制されるととともに、内側の冷気エアーカーテンの一部が貯蔵室３９内に循環して貯蔵室３９内が冷却される。そして、これらの冷気などは吸込口５４から底部ダクト４３に帰還され、送風機４５に再び吸い込まれることになる。
【００３０】
図２に示すように、スーパーマーケットの店舗内には、青果（商品）を収納陳列するための３台の低温ショーケース（青果用冷蔵ケース）１ａと、鮮魚（商品）を収納陳列するための５台の低温ショーケース（鮮魚用氷温ケース）１ｂとが店舗の壁面に沿って設置されている。
【００３１】
一方、店舗外に構成された機械室１３内には、冷蔵用冷凍機１１および氷温用冷凍機１２とが設置されている。各冷凍機１１、１２は図示しない圧縮機や凝縮器によりそれぞれ構成されている。
【００３２】
各低温ショーケース１ａの蒸発器４６の入口側は、それぞれ電磁弁１４及び膨張弁１６を介して冷蔵用冷凍機１１の液冷媒配管１７に並列接続されている。各低温ショーケース１ａの蒸発器４６の出口側は、それぞれ冷蔵用冷凍機１１のガス冷媒配管１８に並列接続されている。
【００３３】
各低温ショーケース１ｂの蒸発器４６の入口側は、それぞれ電磁弁１９及び膨張弁２１を介して氷温用冷凍機１２の液冷媒配管２２に並列接続されている。各低温ショーケース１ｂの蒸発器４６の出口側は、それぞれ氷温用冷凍機１２のガス冷媒配管２３に並列接続されている。
【００３４】
図３に示すように、各低温ショーケース１ａ、１ｂの制御装置５６は、汎用マイクロコンピュータ５７を備えている。マイクロコンピュータ５７には、制御温度設定器５８、照明スイッチ６１、蒸発器４６の霜取り復帰温度を検出する霜取り復帰温度センサ６２、および内層ダクト３８から吐出される空気の温度（吐出空気温度）を検出する制御温度センサ６３が接続されている。制御温度センサ６３は、図１に示すように、内層吐出口５３の上流側の内層ダクト３８内に設けられている。
【００３５】
マイクロコンピュータ５７によって制御される温調接点６４には、電磁弁１４（または１９）が接続されている。マイクロコンピュータ５７によって制御される霜取り接点６６には、霜取りヒータ６７が接続されている。マイクロコンピュータ５７の通信部６８は、通信線を介して店舗に設置された集中管理装置６９に接続されている。
【００３６】
この集中管理装置６９は、パーソナルコンピュータなどから構成されており、集中管理装置６９には、店舗に設置された各低温ショーケース１ａ、１ｂの制御装置５６と、各冷凍機１１、１２の図示しない制御装置とが通信線を介して接続されている。集中管理装置６９には、各種入力操作を行うためのキーボード７１からの入力信号、店舗内に設置された温湿度センサ７２の検出信号および機械室１３内の温度を検出するための機械室温度センサ７３の検出信号が入力される。そして、この集中管理装置６９は公衆回線などを介してメンテナンス会社のコンピュータ（図示せず）に接続されている。
【００３７】
〔２〕低温ショーケースおよび氷温用冷凍機の動作の説明
【００３８】
低温ショーケース１ｂおよび氷温用冷凍機１２と、低温ショーケース１ａおよび冷蔵用冷凍機１１との動作は、ぼぼ同様なので、以下においては、低温ショーケース１ｂおよび氷温用冷凍機１２の動作についてのみ説明する。
【００３９】
氷温用冷凍機１２の圧縮機が運転されると、冷媒は液冷媒配管２２を経てそれぞれ膨張弁２１にて減圧された後、各低温ショーケース１ｂの蒸発器４６に供給され、そこで蒸発する。このときに蒸発器４６は冷却作用を発揮するが、この蒸発器４６と熱交換した空気（冷気）は内層ダクト３８内を通って内層吐出口５３から吐出される。
【００４０】
マイクロコンピュータ５７は、内層吐出口５３から吐出される空気の温度（吐出空気温度）の設定温度と制御温度センサ６３が検出する吐出空気温度に基づいて、温調スイッチ６４をオンオフ制御する。これによって、電磁弁１９が開閉制御される。
【００４１】
吐出空気温度の設定温度が、例えば、−５℃に設定されたとすると、マイクロコンピュータ５７は、制御温度センサ６３が検出した吐出空気温度が、例えば−５℃以上に上昇すると電磁弁１９が開放されるように温調スイッチ６４を制御し、制御温度センサ６３が検出した吐出空気温度が、−５℃以下に低下すると電磁弁１９が閉じるように温調スイッチ６４を制御する。
【００４２】
全ての低温ショーケース１ｂの電磁弁１９が閉じた場合には氷温用冷凍機１２の圧縮機は停止せしめられる。係る冷却運転によって、貯蔵室３９内の棚４１上に陳列された商品の温度は略０℃程に維持される。
【００４３】
マイクロコンピュータ５７は時計機能を備えており、例えば１２時間または２４時間毎に電磁弁１９を閉じて霜取り接点６６をＯＮさせる。これにより、霜取りヒータ６７は通電されて発熱し、蒸発器４６の着霜が融解除去されていく。そして、蒸発器４６の霜取りが進行して、霜取り復帰温度センサ６２の検出温度が所定の霜取り復帰温度（例えば＋８℃）に達すると、マイクロコンピュータ５７は、接点６６をＯＦＦさせて霜取りヒータ６７への通電を停止させる。この後、所定の水切り時間（霜取りヒータ６７はＯＦＦ、電磁弁１９は閉）をおいて、前述の冷却運転に復帰する。
【００４４】
〔３〕集中管理装置による故障予測処理の説明
【００４５】
図４の集中管理装置の機能ブロック図を参照して、集中管理装置６９による低温ショーケース１ａ、１ｂの故障予測処理について説明する。ここでは、説明の便宜上、１つの低温ショーケースに対する故障予測処理についてのみ説明する。
【００４６】
〔３−１〕運転条件推移登録部１０１
【００４７】
運転条件推移登録部１０１は、各種入力情報に基づいて、たとえば、３０分毎に、運転条件および運転率を算出し、得られた運転率を運転条件毎に分類して記憶する。運転条件推移登録部１０１は、過去１週間分のデータを記憶する。
【００４８】
ここで、運転条件とは、１日内の時刻、外気温および店舗内エンタルピの３要素の組み合わせによって決定される。外気温とは冷凍機１１、１２の周囲温度をいい、機械室温度センサ７３によって検出される。店舗内エンタルピとは、店舗内空気の内部エネルギーをいい、温湿度センサ７２の検出値に基づいて算出される。運転条件における時刻の刻み幅はたとえば３０分である。運転条件における外気温の刻み幅は、たとえば、２°Ｃである。運転条件における店舗内エンタルピの刻み幅は、たとえば、２Ｋｃａｌ／Ｋｇである。
【００４９】
また運転率とは、対象となっている低温ショーケースに対応する電磁弁１４（または１９）の開放時間と閉鎖時間との和に対する開放時間の比をいい％で表される。運転率は、低温ショーケースに対する温調接点６４のＯＮ／ＯＦＦ情報から算出される。
【００５０】
そして、過去１週間以内において、同一の運転条件が３回現れたときには、その運転条件に対する運転率の平均値が算出され、得られた平均値が当該運転条件に対する最新の運転率データとして、変化検出部１０２に送られる。
【００５１】
〔３−２〕変化検出部１０２
【００５２】
変化検出部１０２は、運転条件推移登録部１０１から最新の運転率データが送られてくると、最新の運転率データの運転条件と同じ運転条件に対する過去の運転率データがデータベース１０３に登録されているか否かを判別する。最新の運転率データの運転条件と同じ運転条件に対する過去の運転率データがデータベース１０３に登録されていない場合には、変化検出部１０２は、データベース学習機構部１０４を介して、最新の運転率データを当該運転条件の過去の運転率データとしてデータベース１０３に記憶させる。
【００５３】
最新の運転率データの運転条件と同じ運転条件に対する過去の運転率データがデータベース１０３に登録されている場合には、最新の運転率データと、データベース１０３に登録されている同じ運転条件に対する過去の運転率データとを比較する。
【００５４】
最新の運転率データが同じ運転条件に対する過去の運転率データよりも悪化していない場合、すなわち最新の運転率データが同じ運転条件に対する過去の運転率データよりも低い（小さい）場合には、変化検出部１０２は何ら処理を行なわない。
【００５５】
最新の運転率データが同じ運転条件に対する過去の運転率データよりも悪化している場合、すなわち最新の運転率データが同じ運転条件に対する過去の運転率データよりも高い（大きい）場合には、変化検出部１０２は、データベース学習機構部１０４を介して、上記過去の運転率データに代えて最新の運転率データをデータベース１０３に記憶させる。これにより、当該運転条件に対する過去の運転率データが更新される。データベース１０３の内容が更新された場合には、その更新に関する履歴情報がデータ変更履歴登録部１０５に登録される。
【００５６】
また、最新の運転率データが同じ運転条件に対する過去の運転率データよりも悪化している場合には、変化検出部１０２は、その悪化情報を運転状態登録部１０７に登録する。悪化情報には、当該運転条件、当該最新の運転率および悪化量（最新の運転率−過去の運転率）がある。運転状態登録部１０７は、運転条件ごとに悪化情報を整理して記憶する。
【００５７】
〔３−３〕故障予測部１１２
【００５８】
故障予測部１１２は、運転状態登録部１０７の内容に基づいて、将来的に故障が発生する可能性が高いか低いかを判別し、将来的に故障が発生する可能性が高いと判別したときには、その旨を示す予測結果を出力する。
【００５９】
具体的には、運転状態登録部１０７に登録された運転率の悪化の程度が比較的大きい場合には、近い将来に故障が発生する可能性が高いと判断し、それに応じた予測結果を出力する。
【００６０】
また、故障予測部１１２は、データ変更履歴登録部１０５の登録内容に基づいて、長期的な運転状態の悪化傾向を監視し、長期的な運転状態の悪化傾向が検出された場合には、遠い将来に故障が発生する可能性が高いと判断し、それに応じた予測結果を出力する。
【００６１】
故障予測部１１２から予測結果が出力されたときには、原因推定部１１１は、運転状態登録部１０７の登録内容と、故障予測部１１２からの予測結果に基づいて、故障原因を推定する。
【００６２】
〔３−４〕運転条件予測部１０６
【００６３】
運転条件予測部１０６は、運転条件推移登録部１０１の登録内容に基づいて、現在から数日先までに発生する可能性がある運転条件を推定する。
【００６４】
つまり、過去１週間において発生した各運転条件と同様な運転条件が数日中に再度発生すると推定する。さらに、この例では、過去１週間において発生した運転条件のうち、ある時刻において、発生した店舗内エンタルピおよび外気温のそれぞれ最高値よりも、１レベル高い店舗内エンタルピおよび外気温も数日中にその時刻において発生する可能性があると推定する。
【００６５】
たとえば、運転条件における外気温の刻み幅が２°Ｃであり、運転条件における店舗内エンタルピの刻み幅が２Ｋｃａｌ／Ｋｇである場合において、過去１週間の午後２時に対する店舗内エンタルピおよび外気温として、８Ｋｃａｌ／Ｋｇ、１０Ｋｃａｌ／Ｋｇ、３０°Ｃ、３２°Ｃが発生したとする。
【００６６】
この場合に、数日中に午後２時に発生する店舗内エンタルピおよび外気温の組み合わせは、次の９種類であると推定される。
【００６７】
（１）店舗内エンタルピ：  ８Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３０°Ｃ
（２）店舗内エンタルピ：  ８Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３２°Ｃ
（３）店舗内エンタルピ：  ８Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３４°Ｃ
（４）店舗内エンタルピ：１０Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３０°Ｃ
（５）店舗内エンタルピ：１０Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３２°Ｃ
（６）店舗内エンタルピ：１０Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３４°Ｃ
（７）店舗内エンタルピ：１２Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３０°Ｃ
（８）店舗内エンタルピ：１２Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３２°Ｃ
（９）店舗内エンタルピ：１２Ｋｃａｌ／Ｋｇ      外気温：３４°Ｃ
【００６８】
つまり、過去１週間おいて発生していなくても、数日中に、より負荷が重くなる運転条件が発生する可能性があるとして、店舗内エンタルピが１２Ｋｃａｌ／Ｋｇでかつ外気温が３４°Ｃの組み合わせを予想している。より負荷が重くなる運転条件が発生する可能性があると推定しているのは、基本的には、負荷が重くなる程、故障状態に至る可能性が高いと考えられるからである。
【００６９】
運転条件予測部１０６による推定結果は、故障時期および修理日予測部２００に送られる。
【００７０】
〔３−５〕登録データ評価部１０８
【００７１】
登録データ評価部１０８は、データベース１０３に記憶されている各運転条件毎の運転率データに基づいて、ほぼ同一の運転率となる運転条件どうし毎に、運転条件をグループ分けする。後述するように、同一グループ内の１つの運転条件において運転率の悪化が発生した場合には、そのグループ内の他の運転条件においても同様な悪化量で運転率が悪化すると推定される。
【００７２】
〔３−６〕悪化傾向判定部１１０
【００７３】
悪化傾向判定部１１０は、運転状態登録部１０７に新たな悪化情報が登録されると、その悪化情報に対応する最新の運転率データ（過去１週間内において３回以上発生した同一運転条件に対する運転率データの平均値）が算出された元となる過去１週間以内の３回（３日分）以上発生した同一運転条件に対する運転率データを運転条件推移登録部１０１から読み出す。
【００７４】
そして、上記最新の運転データに対する過去の運転データおよび上記最新の運転データが算出された元となる３日分以上の運転率データに基づいて、悪化が短期間内に拡大する傾向にあるか、悪化が短期間内に拡大する傾向がないか否かを判定し、その判定結果を故障時期および修理日予測部２００にに送る。
【００７５】
例えば、図５に示すように、過去の運転率が３０％、変化のあった一日目の運転率は５０％、２日目の運転率は７０％、３日目の運転率は９０％というように、運転率が悪化した場合には、４日目には運転率が１００％になると判断され、悪化が短期間内に拡大する傾向にあると判定される。
【００７６】
〔３−７〕故障時期および修理日予測部２００
【００７７】
故障時期および修理日予測部２００は、故障発生時期予想部２０１、緊急度算出部２０２および修理推薦日時推定部２０３を備えている。
【００７８】
緊急度算出部２０２は、悪化傾向判定部１１０から送られてきた判定結果に基づいて、緊急度を算出する。つまり、まず、悪化傾向判定部１１０から悪化が短期間内に拡大する傾向にある旨の判定結果が送られてきた場合には、緊急度を大と決定し、悪化傾向判定部１１０から悪化が短期間内に拡大する傾向がない旨の判定結果が送られてきた場合には、緊急度を小と決定する。
【００７９】
緊急度算出部２０２は緊急度を小と決定した場合には、その旨を故障発生時期予想部２０１に送る。故障発生時期予想部２０１は、緊急度算出部２０２からこの情報を受け取ると、今後数日中で故障に至る時期を次のようにして推定する。
【００８０】
つまり、故障発生時期予想部２０１は、運転条件予測部１０６からの推定結果に基づいて、今後数日中に発生する可能性のある運転条件を把握する。そして、今後数日中に発生する可能性のある各運転条件が含まれている運転条件グループを、登録データ評価部１０８内に管理されているデータに基づいて検索する。そして、検索された運転条件グループの中で運転率が悪化したものがあるか否かを判定する。
【００８１】
検索された運転条件グループの中で運転率が悪化したものがある場合には、その悪化量が調べられる。そして、今後数日中に発生する可能性のある各運転条件に対する運転率に、その悪化量を加算した場合に、運転率が１１０％以上となる運転条件が存在している場合には、その運転条件が発生する時刻を故障発生時期として決定する。
【００８２】
たとえば、ある運転条件において、運転率が２０％悪化した場合には、今後数日中に発生すると推定される運転条件において、運転率が２０％悪化すると、運転率が１１０％以上となる運転条件があれば、その運転条件が発生する時刻を故障発生時期として決定する。
【００８３】
故障発生時期予想部２０１によって、数日中に故障状態に至る日が予想された場合には、緊急度算出部２０２は緊急度を小から中に変更する。故障発生時期予想部２０１によって、数日中に故障状態に至る日が予想されなかった場合には、緊急度算出部２０２は緊急度を小のままとする。
【００８４】
緊急度算出部２０２が緊急度を大と決定した場合には、修理等を直ちに行なう必要があるので、その旨が出力される。
【００８５】
緊急度算出部２０２が緊急度を中と決定した場合には、基本的に故障状態と成る前に、修理等を行なえばよい。そこで、修理推薦日時推定部２０３は、故障発生時期予想部２０１によって予想された故障発生時期と、開閉店時刻および休店日情報登録部１０９に記憶されている開店時刻、閉店時刻、休店日情報とに基づいて、修理推薦日を決定する。
【００８６】
例えば、或る日の夕方頃において、故障発生時期予想部２０１によって故障発生時期が予測され、予測された故障発生時期が翌日の昼頃である場合には、閉店中の夜間に修理を行なうことが好ましいので、当日（現在の日）の閉店時間帯を修理推薦日時として外部に出力する。
【００８７】
また、或る日の朝方頃において、故障発生時期予想部２０１によって故障発生時期が予測され、予測された故障発生時期が当日の昼頃である場合には、緊急度は中であるけれども、開店前あるいは客の少ない午前中を修理推薦日時として外部に出力する。
【００８８】
緊急度を最終的に小と決定した場合には、修理推薦日時推定部２０３は、数日中に休店日がくる場合にはその休店日を、数日中に休店日がこない場合には数日中の閉店時間帯を修理推薦日時として外部に出力する。
【００８９】
緊急度が小または中である場合、その後の運転状態の推移によっては、緊急度を変更しなければならないときもある。上述したように、ある運転条件での運転率の悪化量が２０％である場合には、他の運転条件でもその悪化量は２０％と予想しているが、実際には３０％となる可能性がある。このようなことが判明した場合には、悪化量を３０％として、故障発生時期の予想、緊急度の算出および修理推薦日時の決定が再度行なわれる。
【００９０】
数日中に発生すると推定したものとは異なる運転条件が実際に発生した場合にも、緊急度と修理推薦日時の決定をやり直し、変更が必要な場合にはその処理を行なう。
【００９１】
つまり、故障発生時期の予想、緊急度の算出または修理推薦日時の決定が一旦行なわれた時点から実際に修理が行なわれるまでの間においても、故障発生時期の予想、緊急度の算出、修理推薦日時の決定が行なわれる。
【００９２】
〔４〕変形例等の説明
【００９３】
上記実施の形態では、過去１週間以内において、同一の運転条件が３回現れたときには、その運転条件に対する運転率の平均値が算出され、得られた平均値を当該運転条件に対する最新の運転率データとしているが、次のようにして最新の運転率データを求めてもよい。
【００９４】
すなわち、入力された運転率データを、まず、データベース１０３に登録されている同じ運転条件に対する過去の運転率データと比較する。そして、過去の運転率データより悪化してもののみを新運転率データ候補とする。このようにして、過去１週間以内において、同一運転条件における新運転率データ候補が３回現れたときには、それらの平均値が算出され、得られた平均値を当該運転条件に対する最新の運転率データとする。
【００９５】
また、上記実施の形態では、運転状態を表す指標として運転率を用い説明したが、その他の指標を複数組み合わせて用いることも可能である。
【００９６】
ファジィ推論等を利用することによって、故障発生時期の予想、緊急度の算出を精度良く複数段階に分けて出力させることも可能である。
【００９７】
故障発生の予測を行なった際の、その運転状況悪化の推定原因あるいは特有の評価指標の状況を考慮して、緊急度の算出、故障発生時期の予想、修理推薦日時等の算出を行なうことも可能である。
【００９８】
例えば、原因として冷媒漏れが考えられる場合などは、早急な対応が望まれるので、緊急度を大と決定することが好ましい。また、例えば評価指標として、霜取りヒータの通電オフ直後から庫内温度または吐出空気温度が設定温度に達するまでのプルダウン時間が従来に比べて長い場合には、霜取り処理終了後の短時間内に所望の冷却温度が得られないので、早急な対応が望まれる。したがって、このような場合も緊急度を大と決定することが好ましい。
【００９９】
また、データベース１０３には、運転条件で分類された過去の運転状態の指標が蓄積される。したがって、一定期間経過後はその蓄積データにおける運転条件と運転状態との相関関係は何らかの関数式で表されるようになる。上記実施の形態では、運転状態の悪化傾向を同一運転条件に対する運転状態の悪化傾向から評価していた。しかし、上記のような関数式を用いると、運転状態を運転条件に影響されずに、つまり、異なる運転条件間においても運転状態の悪化傾向を評価することができるようになる。したがって、上記実施の形態では、運転状態の悪化傾向すなわち悪化の早さを同一運転条件の場合に限って算出したが、この関数式を用いることにより、異なった運転条件間でも算出できるようになる。
【０１００】
図６に示すように、このようにして求めた悪化の早さと、将来的に発生する可能性のある運転条件の情報と、データベースのデータを利用した将来の運転状態に関するシミュレーション結果と、運転状態悪化の推定原因または特有の評価指標の状況から、緊急度の算出、故障発生時期の予想、修理推薦日等の算出などを行なうことも可能である。各入力信号に対して、どの様な出力信号を出力するかについては、たとえばファジィ推論等が用いられる。
【０１０１】
【発明の効果】
本発明によれば、機器の故障時期を予測することができる。また、本発明によれば、故障時期の予測と同時に、機器が設置されている店舗等の営業に悪影響が少ない日時を修理日時として決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】低温ショーケースの縦断側面図である。
【図２】低温ショーケースが据え付けられたスーパーマーケットの店舗内の配管構成を示す平面図である。
【図３】低温ショーケースの制御装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】集中管理装置の機能ブロック図である。
【図５】運転状態が悪化した場合の例を示す模式図である。
【図６】他の予測手法を示すブロック図である。
【符号の説明】
１ａ、１ｂ  低温ショーケース
１１、１２  冷凍機
１４、１９  電磁弁
５６  制御装置
６３  制御温度センサ
６９  集中管理装置
７１  キーボード
７２  温湿度センサ
７３  機械室温度センサ
１０１  運転条件推移登録部
１０２  変化検出部
１０３  データベース
１０４  データベース学習機構部
１０５  データ変更履歴登録部
１０６  運転条件予測部
１０７  運転状態登録部
１０８  登録データ評価部
１０９  開閉店時刻および休店日情報登録部
１１０  悪化傾向判定部
１１１  原因推定部
１１２  故障予測部
２００  故障時期および修理日予測部
２０１  故障発生時期予想部
２０２  緊急度算出部
２０３  修理推薦日時推定部
【図１】
0003604860.tif 000002
【図２】
0003604860.tif 000003
【図３】
0003604860.tif 000004
【図４】
0003604860.tif 000005
【図５】
0003604860.tif 000006
【図６】
0003604860.tif 000007