(57)【要約】  【課題】  冷蔵庫の診断に自己診断機能を設けなくとも該冷蔵庫の診断が可能な，また，冷蔵庫が備える各部品の予測寿命を診断することが可能な，また，他の冷蔵庫の稼動状況若しくは故障の実績等を用いた冷蔵庫の診断が可能な，また，冷蔵庫が設置されている場所（地域性）や稼働状況，実際の故障実績等に応じた冷蔵庫の診断が可能な冷蔵庫，及びそれを管理する冷蔵庫管理装置，又は該冷蔵庫及び該冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムを提供すること  【解決手段】  制御装置１０１，ドアスイッチ１０７，温度計１１０により普段の冷蔵庫１の稼動状況を検知し，その検知結果を通信装置１０９により，外部の冷蔵庫管理装置に送信し，該冷蔵庫管理装置により前記冷蔵庫の診断を行う。【選択図】図１
2006057906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
貯蔵庫内の貯蔵物を冷却する冷蔵庫と，該冷蔵庫とネットワークを介して接続され，前記冷蔵庫を管理する冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムであって，
前記冷蔵庫が，
自身の稼動状況を検知する稼動状況検知手段と，
前記稼動状況検知手段による検知結果及び／又は該検知結果に基づいて当該冷蔵庫の状態を自己診断した結果を前記ネットワークを通じて前記冷蔵庫管理装置に送信する情報送信手段と，を具備するものであり，
前記冷蔵庫管理装置が，
一又は複数の前記冷蔵庫から前記ネットワークを通じて得た前記冷蔵庫に関する前記検知結果及び／又は該検知結果に基づいて前記冷蔵庫の状態を自己診断した結果を受信する情報受信手段と，
前記情報受信手段による受信情報に基づいて前記冷蔵庫各々の状態を診断する診断手段と，を具備するものであることを特徴とする冷蔵庫管理システム。
【請求項２】
貯蔵庫内の貯蔵物を冷却する冷蔵庫と，該冷蔵庫とネットワークを介して接続され，前記冷蔵庫を管理する冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムに用いられる冷蔵庫であって，
当該冷蔵庫の稼動状況を検知する稼動状況検知手段と，
前記稼動状況検知手段による検知結果及び／又は該検知結果に基づいて当該冷蔵庫の状態を自己診断した結果を前記ネットワークを通じて外部の前記冷蔵庫管理装置に送信する情報送信手段と，を具備してなることを特徴とする冷蔵庫。
【請求項３】
前記稼動状況検知手段による検知結果及び／又は該検知結果に基づいて当該冷蔵庫の状態を自己診断した結果を一時記憶する情報記憶手段を具備し，
前記情報送信手段が，前記情報記憶手段の記憶情報を前記冷蔵庫管理装置に送信するものである請求項２に記載の冷蔵庫。
【請求項４】
前記稼動状況が，当該冷蔵庫が備えるコンプレッサの稼働率若しくは稼働時間，前記貯蔵庫の扉の開閉回数及び当該冷蔵庫の周辺温度のうちの１又は複数を含むものである請求項２または３に記載の冷蔵庫。
【請求項５】
前記情報送信手段が，当該冷蔵庫の設置地域に関する情報も前記冷蔵庫管理装置に送信してなる請求項２〜４のいずれかに記載の冷蔵庫。
【請求項６】
前記冷蔵庫管理装置から当該冷蔵庫の状態についての診断結果を受信する診断結果受信手段と，
前記診断結果受信手段による受信結果を通知する診断結果通知手段と，を具備してなる請求項２〜５のいずれかに記載の冷蔵庫。
【請求項７】
貯蔵庫内の貯蔵物を冷却する冷蔵庫と，該冷蔵庫とネットワークを介して接続され，前記冷蔵庫を管理する冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムに用いられる冷蔵庫管理装置であって，
１又は複数の前記冷蔵庫から前記ネットワークを通じて該冷蔵庫の稼動状況及び／又は該冷蔵庫の状態の自己診断結果を受信する情報受信手段と，
前記情報受信手段による受信情報に基づいて前記冷蔵庫各々の状態を診断する診断手段と，を具備してなることを特徴とする冷蔵庫管理装置。
【請求項８】
前記診断手段による診断結果を前記冷蔵庫各々に送信する診断結果送信手段を具備してなる請求項７に記載の冷蔵庫管理装置。
【請求項９】
前記診断手段が，前記冷蔵庫が備える部品の予測寿命を診断するものである請求項７または８に記載の冷蔵庫管理装置。
【請求項１０】
前記診断手段が，複数の前記冷蔵庫からの受信情報の統計処理に基づいて前記冷蔵庫の診断を行うものである請求項７〜９のいずれかに記載の冷蔵庫管理装置。
【請求項１１】
前記診断手段が，前記冷蔵庫各々の設置地域毎に前記統計処理を行うものである請求項１０に記載の冷蔵庫管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は冷蔵庫及びその冷蔵庫を管理する管理装置，また，それらからなる冷蔵庫管理システムに関するものであり，ネットワークを介して冷蔵庫の診断を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年，冷蔵庫が備える各部品に故障が発生した場合に警報を発し，故障をユーザに通知する冷蔵庫が開発されている。このような冷蔵庫は，例えば，貯蔵物を保存するための貯蔵庫内に温度センサなどが設置されており，前記貯蔵室内の温度上昇が検知された場合に，コンプレッサ等の冷却装置が故障したものとして警報を発する，といったものである。しかし，これらの冷蔵庫は，故障が生じたという結果を警報にて報知するのみであり，ユーザが故障の発生を知覚した後に対応を行っても，既に前記貯蔵物が腐敗している等，ユーザの対応が間に合わない場合が多く，実用性に乏しいものであった。
このように，故障が検知されてから対応を行うのではなく，予め故障発生の可能性を検知し，故障の発生前に対応を行うのが望ましい。そのような要望に応える冷蔵庫として，特許文献１には，故障が生じたときにその旨を報知するのみではなく，構成作動部品の機能状況の調査結果から故障が予知され，故障に繋がる構成作動部品があれば，ユーザにその旨を警告する冷蔵庫が提案されている。これにより，故障が生じる前に予め故障の可能性，及び故障に繋がる箇所を知ることが可能となり，対応も容易となる。
【特許文献１】特開平４−３４０１９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら，冷蔵庫単独で自己診断を行う場合，該冷蔵庫には高度の自己診断機能を設ける必要があり，装置の複雑化やコスト増大を招くという問題点があった。これが，本発明における第１の課題である。
また，冷蔵庫が備えるコンプレッサ等の部品の故障原因は，機械的な磨耗による場合が多く，普段の稼動状況から部品の予測寿命の診断が可能となるが，特許文献１に記載の冷蔵庫では，このような予測寿命の診断は行われていなかった。これが，本発明における第２の課題である。
【０００４】
更に，特許文献１に記載の冷蔵庫では，自己診断に用いる種々のデータは，その冷蔵庫のみから検出したものが用いられている。従って，他の冷蔵庫の稼動状況若しくは故障の実績等が一切参酌されず，それらを加味した相対的，客観的な診断は行われていなかった。これが，本発明における第３の課題である。
また，故障の可能性があると診断するための診断基準も，メーカで予め定められた固定的なものが用いられている。従って，冷蔵庫が設置されている場所や稼働状況，実際の故障実績等に応じた診断ができないという問題点があった。これが，本発明における第４の課題である。
従って，本発明は上記第１〜第４の課題の解決に向けたものであり，その第１の目的とするところは，冷蔵庫の診断に自己診断機能を設けなくとも該冷蔵庫の診断が可能な，また，自己診断機能を設けるにしても高度なものを設ける必要のない冷蔵庫，及びそれを管理する冷蔵庫管理装置，又は該冷蔵庫及び該冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムを提供することにある。また，第２の目的は，冷蔵庫が備える各部品の予測寿命を診断することができる冷蔵庫，及びそれを管理する冷蔵庫管理装置，又は該冷蔵庫及び該冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムを提供することにある。また，第３の目的は，他の冷蔵庫の稼動状況若しくは故障の実績等を用いて，それらを加味した相対的，客観的な診断を行うことが可能な冷蔵庫，及びそれを管理する冷蔵庫管理装置，又は該冷蔵庫及び該冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムを提供することにある。更に，第４の目的は，冷蔵庫が設置されている場所（地域性）や稼働状況，実際の故障実績等に応じた冷蔵庫の診断が可能な冷蔵庫，及びそれを管理する冷蔵庫管理装置，又は該冷蔵庫及び該冷蔵庫管理装置からなる冷蔵庫管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記第１〜４の目的を達成するために本発明は，貯蔵庫内の貯蔵物を冷却する冷蔵庫について，自装置の稼動状況を検知し，その検知結果やその検知結果に基づいて当該冷蔵庫の状態を自己診断した結果を，ネットワークを通じて外部の冷蔵庫管理装置に送信する冷蔵庫と，１又は複数の前記冷蔵庫からネットワークを通じてその冷蔵庫の稼動状況の検知結果や，その検知結果に基づいてその冷蔵庫の状態を自己診断した結果を受信し，その受信情報に基づいて前記冷蔵庫各々の状態を診断する冷蔵庫管理装置と，からなる冷蔵庫管理システムとして構成される。これにより，冷蔵庫の診断を，外部の冷蔵庫管理装置により行うことが可能となり，冷蔵庫に高度な自己診断機能を設ける必要が無くなる。また，自己診断機能を設ける場合であっても，冷蔵庫には比較的簡易な診断機能のみを設け，高度な診断は外部の冷蔵庫管理装置により行うといったことが可能となる。さらに，前記冷蔵庫管理装置の設置者（メーカやサービス会社等）側で，冷蔵庫の稼働状況やその診断結果を把握できるので，出張サービス等に対応するための的確な部品手配等が容易となる。
また，本発明は上述の冷蔵庫管理システムに用いられる冷蔵庫として捉えることも可能であり，同様に，該冷蔵庫管理システムに用いられる冷蔵庫管理装置として捉えることも可能である。
【０００６】
ここで，前記稼動状況を当該冷蔵庫が有する記憶手段に記憶させておき，蓄積された前記稼動状況を前記冷蔵庫管理装置に送信するものであれば，前記冷蔵庫管理装置との通信頻度を減らすことが可能である。
前記稼動状況の一例として，当該冷蔵庫が備えるコンプレッサの稼働率若しくは稼働時間，貯蔵庫の扉の開閉回数，当該冷蔵庫の周辺温度等が考えられる。これらの稼働状況は，冷蔵庫に発生する故障と密接に関連する。従って，当該冷蔵庫の診断を精度良くなすことができ，また，これらのデータから当該冷蔵庫の部品の予測寿命を算出することが可能である。
また，当該冷蔵庫が設置された地域に関する情報も，前記冷蔵庫管理装置に送信することが考えられる。これにより，前記冷蔵庫管理装置側で，冷蔵庫の設置地域の地域性を考慮した診断を行うことが可能である。
更に，当該冷蔵庫の状態についての診断結果を受信し，その受信結果を出力（表示，音声出力等による通知）するものも考えられる。これにより，前記冷蔵庫管理装置でなされた診断結果が，当該冷蔵庫のユーザが把握できる。
【０００７】
また，前記冷蔵庫管理装置が，診断の結果を前記冷蔵庫各々に送信する機能を具備するものであれば，冷蔵庫のユーザは当該冷蔵庫管理装置でなされた診断結果を把握することが可能である。
ここで，冷蔵庫の状態の診断としては，冷蔵庫が備える部品の予測寿命の診断が考えられる。これにより前記冷蔵庫が備える部品の寿命が予め予測されるため，当該冷蔵庫管理装置の設置者側で，出張サービス等に対応するための的確な部品手配等が容易となる。
また，冷蔵庫の診断は，複数の冷蔵庫からの受信情報を統計処理した結果に基づいて行うことが考えられる。これにより，他の冷蔵庫の稼動状況も加味した上での冷蔵庫の診断が可能となり，冷蔵庫各々をその個別の情報に基づいて診断する場合に比べ，より客観的な診断が可能となる。
また，上述の統計処理は，前記冷蔵庫が設置された地域毎に行うことが考えられる。例えば，前記冷蔵庫周辺の外気温等は，前記冷蔵庫の診断を行う上で重要なパラメータであり，前記冷蔵庫が設置される地域毎に特徴的な傾向を有するものである。従って，このようなパラメータに関して地域毎に統計処理を行うことにより，地域性を加味した診断が可能となり，精度の高い冷蔵庫の診断が可能となる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば，ネットワーク接続された冷蔵庫管理装置側に冷蔵庫の稼働状況が送信されるので，冷蔵庫に高度な自己診断機能を設ける必要が無くなり，冷蔵庫の構成の簡素化，低コスト化が可能となる。また，冷蔵庫管理装置側で冷蔵庫の稼働状況に基づく部品の予測寿命を診断することが可能となり，部品の故障に対する早期かつ的確な対応がより一層容易となる。また，ネットワークを構成する全ての冷蔵庫の稼動状況若しくは故障の実績等を用いて，それらを加味した相対的，客観的な診断を行うことが可能となる。更に，冷蔵庫管理装置側で，冷蔵庫が設置されている場所（地域性）や稼働状況，実際の故障実績等に応じた冷蔵庫の診断が可能となり，状況に応じたより精度の高い冷蔵庫の診断が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１の主要部の構成を表すブロック図，図２は本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１と通信サーバ２０１とより構築されるネットワークシステムの模式図，図３は本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１におけるコンプレッサの動作状況の一例を示す図，図４は冷蔵庫における外気温とコンプレッサの運転率との関係及び冷蔵庫の累積通電時間とコンプレッサ累積稼働時間との関係を示すグラフ，図５は本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１から冷蔵庫管理装置へ送信されるデータパケットの一例を示す図，図６は冷蔵庫の累積通電時間とコンプレッサの累積稼働時間との関係の一例を示すグラフ。図７は地域毎の月別平均外気温の特徴を示す外気温特徴関数の概念図及びその外気温特徴関数を用いた今後の月別平均外気温の振る舞いの予測を説明する概念図。図８は冷蔵庫における今後の月別ドア開閉回数の予測に用いられる予測計算用重み係数テーブルの一例を示す図。図９は本発明の実施例に係る冷蔵庫２の主要部の構成を表すブロック図。図１０は冷蔵庫が有するコンプレッサの実故障時間の度数分布の一例を示す図，図１１は冷蔵庫の通電時間とコンプレッサの稼働時間との関係の他例であり，予測寿命範囲の予測を説明する概念図である。
【００１０】
図１は本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１の主要部の構成を表すブロック図である。図１に示される本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１は，食物などの貯蔵物を収納し，低温状態で保管するための不図示の冷蔵室及び冷凍室（貯蔵庫）を備えている。
前記冷蔵庫１は，図１に示されるように，制御部１０１，コンプレッサ１０２，庫内ヒータ１０３，ファンモータ１０４，庫内サーミスタ１０５，除霜ヒータ１０６，ドアスイッチ１０７，蓄積用メモリ１０８，通信部１０９，庫外サーミスタ１１０，タイマ１１１，ディスプレイ１１２を具備している。
【００１１】
前記制御部１０１は，ＭＰＵ及びＲＯＭ，ＲＡＭ等の周辺装置を備え，そのＲＯＭに予め記憶された制御プログラムを実行することにより，当該冷蔵庫１の各構成要素を制御するものである。
前記庫内サーミスタ１０５は，前記冷蔵室及び冷凍室各々に配置され，各室内の温度を検出するセンサである。
前記庫内ヒータ１０３は，前記冷蔵室及び冷凍室各々に配置され，前記冷蔵室及び前記冷凍室の各温度が設定温度（目標温度）よりも必要以上に低下したことが検出された場合に前記制御部１０１によりＯＮ（作動）され，前記冷蔵室及び前記冷凍室の温度昇温させるために用いられるものである。
前記コンプレッサ１０２は，冷媒の圧縮手段であって冷凍サイクルを構成するものであり，前記冷蔵室及び前記冷凍室が設定温度を超えて上昇することが検出されると，前記制御部１０１によりＯＮ（作動）され，前記冷蔵室及び前記冷凍室の温度を下げるために用いられるものである。
【００１２】
前記ファンモータ１０４は，前記コンプレッサ１０２を冷却するためのファンを回転駆動するものである。
前記除霜ヒータ１０６は，前記冷蔵室及び前記冷凍室に蓄積した霜を除去するためのヒータである。
前記ドアスイッチ１０７は，前記冷蔵室及び前記冷凍室各々に設けられたドア（扉）の開閉の状態を検知するものである。
前記庫外サーミスタ１１０は，前記冷蔵庫１の周りの外気温を検知する温度センサである。
前記ディスプレイ１１２は，液晶パネル等からなる情報の表示手段であり，利用者に対する各種情報の通知（出力）を行うものである。
前記通信部１０９（情報送信手段の一例）は，前記制御部１０１と後述する外部装置である通信サーバ２０１（図２参照）との間でネットワーク３００を介して通信を行い，詳しくは後述する前記冷蔵庫１の稼動状況についての情報を，前記通信サーバ２０１（冷蔵庫管理装置の一部の一例）に送信するものである。例えば，前記制御部１０１との間では，ＵＡＲＴ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）によるシリアル通信等により双方向通信を行い，前記通信サーバ２０１との間では，ＴＣＰ／ＩＰおよびＵＤＰ等のインターネットプロトコルによる双方向通信を行う。
ここで，前記通信サーバ２０１に送信される各種データ（当該冷蔵庫１の稼動状況の情報）は，後述するように一日毎のデータとして送信されるため，前記タイマ１１１により一日の経過が経時されて送信タイミングが制御される。
前記蓄積用メモリ１０８は、当該冷蔵庫１の稼動状況の情報を一時記憶するものであり，前記通信サーバ２０１（冷蔵庫管理装置の一例）から前記各種データの送信要求があった場合に，前記蓄積用メモリ１０８（情報記憶手段の一例）により前回の送信から今回の送信までの期間に一時蓄積された前記各種データ（前記冷蔵庫１の稼動状況）が，前記通信部１０９（情報送信手段の一例）により送信される。
【００１３】
図２に本実施形態に係る冷蔵庫１と前記通信サーバ２０１とを有するネットワークシステムの模式図を示す。（後述の実施例に係る冷蔵庫２についても同様のネットワークシステムが構築される。）
本ネットワークシステム（冷蔵庫管理システムの一例）は，複数の前記冷蔵庫１と，これとネットワーク接続された前記通信サーバ２０１と，これと通信可能な予測エンジン２０２とを有している。本実施形態では，前記通信サーバ２０１及び前記予測エンジン２０２が，冷蔵庫管理装置の一例である。ここで，前記通信サーバ２０１及び前記予測エンジン２０２は，ＣＰＵ及びその周辺装置等からなる演算手段，通信インターフェース及びハードディスク装置等の記憶部等を備える計算機であり，その記憶部に予めインストールされたプログラムを前記演算手段によって実行することにより，各種処理を実行するものである。
前記通信サーバー２０１（情報受信手段，診断結果送信手段の一例）は，複数の前記冷蔵庫１と前記ネットワーク３００を介して情報通信を行い，前記冷蔵庫１各々の稼動状況を受信するとともに，その受信情報を前記予測エンジン２０２に転送する。さらに，前記予測エンジン２０２から転送されてくる前記冷蔵庫１の診断結果を，ネットワーク３００を介して対応する前記冷蔵庫１に送信（返信）する。
【００１４】
前記予測エンジン２０２（診断手段の一例）は，前記冷蔵庫１各々から前記通信サーバ２０１を通じて受信した各冷蔵庫１の稼働状況に基づいて，各冷蔵庫１が備える部品の一つである前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断を行うものである。その診断結果は，前記通信サーバ２０１を通じて，前記冷蔵庫１に送信される。
一方，前記冷蔵庫１各々は，前記予測エンジン２０２から前記通信サーバ２０１を通じて自装置の前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断結果を受信し，その診断結果に関する情報を前記ディスプレイ１１２に表示（出力）させる。これにより，前記冷蔵庫１のユーザは，その冷蔵庫１が備える前記コンプレッサ１０２の予測寿命を知ることが出来る。ここで，前記診断結果の受信は，前記通信部１０９（診断結果受信手段の一例）により行われる。
前記冷蔵庫１は，それぞれの設置地域毎，例えば，都道府県毎にグループ分けがなされている。尚，前記通信サーバ２０１及び前記予測エンジン２０２が，冷蔵庫管理装置の一例である。
【００１５】
図３は，前記コンプレッサ１０２の動作状況の一例を示す図である。
図３に示されるとおり，前記コンプレッサ１０２は，稼動状態（動作オン）と休止状態（動作オフ）とが頻繁に切替えられて制御される。前記冷蔵庫１の通電時間（前記コンプレッサ１０２の稼動時間と休止時間との合計）における前記コンプレッサ１０２の稼働時間の占有率であるコンプレッサ運転率（稼働率）は，一般に外気温に依存する。図３は，外気温が３０℃の環境における前記コンプレッサ１０２の動作状況を表しており，当該環境では前記コンプレッサ運転率は例えば７０〜８０％となる。
図４（ａ）は外気温と前記コンプレッサ運転率との関係であり，外気温が高くなると前記コンプレッサ運転率も上昇する傾向にある。また，前記冷蔵室及び前記冷凍室に設けられている扉の開閉回数と前記コンプレッサ運転率との関係も，図４（ａ）と同様の関係となる。
図４（ｂ）は前記冷蔵庫１の累積通電時間と前記コンプレッサ１０２の累積稼働時間との関係である。前記冷蔵庫１の累積通電時間と前記コンプレッサ１０２の累積稼働時間とは，一定の外気温の下では比例関係にあり，比例係数である前記コンプレッサ運転率は，前述のように外気温（及び，ドア開閉回数）に依存する。
【００１６】
図５は，前記冷蔵庫１から前記通信サーバ２０１に送信されるデータパケットの構成例を示す図である。
前記通信部１０９（情報送信手段の一例）によって前記通信サーバ２０１（冷蔵庫管理装置）に送信されるデータパケット５００は，例えば図５に示すように，ヘッダ５０１，地域コード５０２，冷蔵庫ＩＤ５０３，コンプレッサＯＮ時間５０４，ドア開閉回数５０５，外気温データ５０６，特別制御データ５０７，拡張コード／予備データ５０８等から構成されている。
前記ヘッダ５０１により，前記通信サーバ２０１は前記冷蔵庫１からの前記データパケット５００であることを認識する。前記地域コード５０２は，図２で示した前記冷蔵庫１各々が設置されている地域（Ａ〜Ｄ等）の情報である。前記冷蔵庫ＩＤ５０３は，前記冷蔵庫１各々に割り当てられる，各冷蔵庫１固有の識別情報である。前記コンプレッサＯＮ時間５０４は，前回通信時から今回通信時まで（１日）に前記コンプレッサ１０２が稼動した時間であり，後述の寿命予測の基礎となる情報である。ドア開閉回数５０５は，前回通信時から今回通信時まで（１日）に前記ドアスイッチ１０７により検知され前記制御部１０１によりカウントされた前記冷蔵室及び前記冷凍室の扉の開閉回数である。前記外気温データ５０６は，前記庫外サーミスタ１１０により検出された前記冷蔵庫１の平均外気温の１日平均値のデータである。また，前記特別制御データ５０７は，前記冷蔵庫１に対して行われた特別な制御を表すデータである。本実施例では，急速冷凍が行われた回数を前記特別制御データ５０７として扱う。ここで，急速冷凍とは，短期期間での製氷などを行う場合に，前記冷凍室内の温度を前記設定温度以下に低下させるための運転であり，前記コンプレッサ１０２は高負荷で稼動される。更に，拡張コード／予備データ５０８は，将来の拡張のために設けられているものである。
尚，前記コンプレッサＯＮ時間５０４，前記ドア開閉回数５０５，前記外気温データ５０６，前記特別制御データ５０７が稼動状況の具体例であり，前記コンプレッサ１０２の稼動制御を行う前記制御部１０１，前記扉の開閉を検知する前記ドアスイッチ１０７，外気温を検知する前記庫外サーミスタ１１０が，稼動状況検知手段の一例である。
【００１７】
前記制御部１０１及び前記通信部１０９は，前記通信サーバ２０１から送信される所定のデータ送信要求に応じて，前記蓄積用メモリ１０８に一時記憶されているデータを，前記データパケット５００として前記通信サーバ２０１に送信する。そのデータは，前記通信サーバ２０１から前記予測エンジン２０２に転送され，前記予測エンジン２０２が備えるハードディスク等の記憶部に累積記憶される。その累積記憶されたデータは，前記冷蔵庫１が備える前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断に用いられる。
前記コンプレッサ１０２の寿命は機械的な磨耗に起因しており，従って累積稼働時間（累積通電時間）が前記予測寿命の診断に用いられる主なパラメータとなる。一般に，前記コンプレッサ１０２について，故障の発生が予測される累積稼働時間が製造メーカから示される（図４（ｂ）の縦軸に示される寿命故障時間Ｔmax）。
そこで，前記予測エンジン２０２（診断手段の一例）は，前記冷蔵庫１の稼働状況に基づいて，各冷蔵庫１の有する前記コンプレッサ１０２（部品の一例）の累積稼働時間が前記寿命故障時間Ｔmaxに達すると予想される日時を，予想故障日として算出する（即ち，予測寿命を診断する）。
【００１８】
以下に，図６〜図８を参照しつつ，前記予測エンジン２０２による，前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断方法について説明する。
以下，時間変数をｔ，月別平均外気温をｘ，月別ドア開閉回数をｙ，前記コンプレッサ１０２の月別運転率をｒとする。ここで，ｘ，ｙ，ｒは，各々前記予測エンジン２０２の記憶部に累積された前記データパケット５００の情報における，前記外気温データ５０６の月別の平均値，前記ドア開閉回数５０５の月別の合計値，前記コンプレッサＯＮ時間５０４の月別の合計値を１ヶ月の時間で割った比率（つまり，１ヶ月の平均運転率）である。また，前記コンプレッサ１０２の累積稼働時間をＦ（ｔ）で表し，時間変数ｔに対する関数として扱う。
図６は，ある冷蔵庫１における，現時点から将来に渡る時間変数ｔに対する累積稼働時間Ｆ（ｔ）の振る舞いを示すグラフである。
関数Ｆ（ｔ）は，複数の前記冷蔵庫１についての過去の稼働状況のデータに基づいて求められる関数である。現時点における累積稼働時間Ｆ（０）は，ある冷蔵庫１についての前記コンプレッサＯＮ時間５０４の累積値である。
また，Ｆ（ｔ）の振る舞いの予測は，将来の前記月別運転率ｒを１ヶ月毎に予測することにより行われる。上述したように前記コンプレッサ１０２の運転率は前記冷蔵庫１の外気温及び前記扉の開閉回数に依存し，つまり前記月別運転率ｒは，主に前記月別平均外気温ｘ，及び前記月別ドア開閉回数ｙに依存する。よって，今後の前記コンプレッサ１０２の運転率ｒ予測のため，今後の前記月別平均外気温ｘ，及び前記月別ドア開閉回数ｙの予測がなされる。
【００１９】
まず，前記月別平均外気温ｘの振る舞いの予測について説明する。前記予測エンジン２０２の記憶部には，図７（ａ）に示される外気温特徴関数Ｘ＝Ｘ（ｔ）が記憶されている。前記外気温特徴関数Ｘ＝Ｘ（ｔ）は，図２に示される地域（Ａ〜Ｄ等）毎にそれぞれ定義されるものであり，過去に実際に計測された地域毎の外気温について，所定の年数分における平均値を関数として定義したものである。尚，図７（ａ）はＸ（ｔ）の一年分（横軸ｔは，１月〜１２月を表す）の概形を示したものであるが，Ｘ（ｔ）は一年間を周期とした周期関数である。
前記冷蔵庫１各々のうち，診断対象である前記冷蔵庫１（以下，診断対象という）について，前記予測エンジン２０２の記憶部に記憶されている前記月別平均外気温ｘのうち，現在から所定期間過去まで累積データが読み出され，図７（ｂ）のように，ｔ（１月〜１２月）を横軸として縦軸にｘがプロットされ，これらのプロットに対して，前記外気温特徴関数Ｘ＝Ｘ（ｔ）によるフィッティングが行われる。このフィッティング後の関数をＸ’＝Ｘ（ｔ−α）＋βとすると，将来のｘの振る舞いは，Ｘ’に従うものと予想される。フィッティングの方法（上記Ｘ’の式におけるα，βの決定方法）には，例えば最小二乗法等が用いられる。
【００２０】
次に，将来の前記月別ドア開閉回数ｙが予測される。前記月別ドア開閉回数ｙには，前記月別平均外気温ｘのように予測の根拠となるような関数は存在せず，前記月別平均外気温ｘとは全く異なる方法で予想される。
図８は，前記月別ドア開閉回数の予測に用いられる予測計算用重み係数テーブルの一例を示す図である。前記予測エンジン２０２の記憶部には，図８に示される予測計算用重み係数テーブルの情報が予め記憶されている。図８において，Ｗｉ（ｉ＝１〜６）の各値は，前記月別ドア回数ｙについて，過去６ヶ月の実績値から翌月の予測値を求める際に，過去６ヶ月の実績値各々に乗算する重み係数を表す（ｉ＝１は最新の月を表す）。
前記予測エンジン２０２では，前記診断対象について，記憶部に記憶されている前記月別ドア開閉回数ｙのうち，現在から過去ｎヶ月分の累積データ（図８に示される予測計算用重み係数テーブルは，ｎ＝６）が読み出され，それらの前記月別ドア開閉回数及び前記予測計算用重み係数テーブルから，次に示される漸化式（１）に従って，将来の前記月別ドア開閉回数が予想される。尚，ｙ（ｉ）［ｉ＝１〜ｎ］は月別ドア開閉回数の実績値，ｙ（ｎ＋１）は翌月のドア開閉回数の予測値とする。
【数１】
2006057906.tif 000003
例えば，２月のドア開閉回数が１０９回，３月のドア開閉回数が２１６回，４月のドア開閉回数が６４回，５月のドア開閉回数が１８０回，６月のドア開閉回数が２５６回，７月のドア開閉回数が２４３回であるとすると，８月のドア開閉回数は２４３×０．５＋２５６×０．３＋１８０×０．１＋６４×０．０５＋２１６×０．０３＋１０９×０．０２≒２２１として予測される。
【００２１】
このように，前記診断対象について将来の前記月別平均外気温ｘ及び前記月別ドア開閉回数ｙが予測されると，将来のコンプレッサ１０２の月別運転率ｒが予測される。
例えば，上述のように前記外気温と前記コンプレッサ運転率，また，前記ドア開閉回数と前記コンプレッサ運転率との間に図４（ａ）のような関係がある場合，前記月別外気温データｘ，前記月別ドア開閉回数ｙ，前記月別運転率ｒの間の関係式として次式（２）の関係式を予め与える。
【数２】
2006057906.tif 000004
ここで，ａ，ｂ，ｃは係数であり，前記予測エンジン２０２の記憶部に記憶されている実績データを統計処理することにより求められる。
そして，上述のように予測された前記月別平均外気温ｘ及び前記月別ドア開閉回数ｙを，係数ａ，ｂ，ｃが決定された（２）式に適用することにより，将来の前記月別運転率ｒを予測する。
ここで，（２）式の係数ａ，ｂ，ｃを求める統計処理としては，例えば，最小二乗法等を用いる。
また，前記予測エンジン２０２の記憶部には，全ての前記冷蔵庫１から受信された各稼動状況等のデータが記憶されているが，（２）式の係数を求める際には，前記冷蔵庫１の設置地域毎に統計処理がなされる。即ち，前記予測エンジン２０２（診断手段）による診断のための統計処理は，前記冷蔵庫１各々の設置地域毎に行われる。前記冷蔵庫前記冷蔵庫１各々の設置地域は，前記データパケット５００における前記地域コード５０２により判別される。そして，前記予測エンジン２０２により，前記地域コード５０２が共通するデータごとに，前記月別運転率ｒ，前記月別ドア開閉回数ｙ，前記月別外気温データｘ（複数の前記冷蔵庫からの受信情報の一例）が読み出され，それらの実績データを用いて，最小二乗法等によるフィッティング（統計処理の一例）が行われる。このように，前記予測エンジン２０２（診断手段の一例）は，前記冷蔵庫１各々の地域毎に統計処理を行った結果で，（２）式に示される定数ａ，ｂ，ｃそれぞれを決定し，前記冷蔵庫１各々に備えられた前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断が行うものである。（２）式は，新規データが所定量追加される毎に更新される。
【００２２】
このように予想された前記月別運転率ｒは，前記特別制御データ５０７によって修正される。前記特別制御データ５０７は，前記コンプレッサ１０２により行われた急速冷凍の回数を表しており，負荷が高い状況で前記コンプレッサ１０２が稼動されたことを示している。そこで，これらの過去に行われた前記特別制御データ５０７に従って，将来について予測された運転率であるｒに増分修正が加えられる。ｒの増分修正は，例えば（３）式に従って行われる。Δｒが前記特別制御データ５０７による増分，ｒ’が修正後の前記月別運転率である。尚，過去における前記急速冷凍の回数と，将来における前記運転率の増分である前記Δｒとの関係（前記急速冷凍の回数からΔｒへ変換する変換テーブル等）は予め定められており，前記予測エンジン２０２の記憶部に予め記憶されているものとする。
【数３】
2006057906.tif 000005
以上のように得られた前記修正後の月別運転率ｒ’は，図６におけるＦ（ｔ）の傾きであるため，該運転率ｒ’に従って今後のＦ（ｔ）が算出される。更に，Ｆ（ｔ）と前記故障寿命時間Ｔmaxとの交点までの時間が，前記コンプレッサ１０２の予測寿命として算出される。該予測寿命は，前記予測エンジン２０２（診断手段の一例）による診断結果として前記通信サーバ２０１に転送され，この通信サーバ２０１（診断結果送信手段の一例）により，診断の対象となった前記冷蔵庫１に送信される。前記冷蔵庫１では，前記通信部１０９（診断結果受信手段の一例）により前記診断結果が受信され，前記ディスプレイ１１２（診断結果通知手段の一例）により前記診断結果が表示（通知の一例）される。これにより，前記冷蔵庫１のユーザは，前記コンプレッサ１０２の予測寿命を知ることが出来る。
【実施例】
【００２３】
上述した本発明の実施の形態で用いられた前記寿命故障時間（図４におけるTmax）は，メーカー側が実験などを繰り返した上で，予め定めておくべきものである。しかし，前記故障寿命時間は前記冷蔵庫１各々が設置されている場所及び使用状況等が考慮されずに定められた便宜的なものであり，必ずしも使用の実情に即したものでないことも考えられる。従って，前記故障寿命時間等の故障診断の診断基準は，該冷蔵庫の使用の実情に即して修正されるのが望ましい。
そこで，前記寿命故障時間が修正される実施例を以下に説明する。
図９は，本発明の実施例に係る冷蔵庫２の主要部の構成を表すブロック図である。本発明の実施の形態に係る前記冷蔵庫１と異なる点は，前記コンプレッサ１０２の故障を検知する診断部１１３を有する点である。その他の構成の動作，或いは，前記通信サーバ２０１及び前記予測エンジン２０２が行う前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断方法等は，全て前記冷蔵庫１と同一である。
【００２４】
前記診断部１１３は，前記制御部１０１が前記コンプレッサ１０２に対して作動信号（ＯＮさせる信号）を出力中であるか否か，及び前記コンプレッサ１０２の稼動状況（作動状態であるか，休止状態であるか）を常時検知するものである。ここで，前記制御部１０１から前記作動信号を出力中であるにもかかわらず，前記コンプレッサ１０２が休止状態のままである場合，前記診断部１１３（自己診断手段の一例）は前記コンプレッサ１０２の故障であると診断（判定）し，その故障診断結果は前記蓄積用メモリ１０８（記憶手段の一例）に記憶される。前記制御部１０１及び前記通信部１０９が前記データパケット５００を前記通信サーバ２０１に送信する際，前記故障診断（自己診断）の結果は前記拡張コード／予備データ５０８に含められて送信される。
。
このように，前記制御部１０１は，前記通信部１０９（情報送信手段の一例）を介して，前記通信サーバ２０１に前記コンプレッサ１０２の故障発生の旨（自己診断の結果の一例）を通知する。
【００２５】
前記予測エンジン２０２が前記データパケット５００を受信し，前記拡張コード／予備データ５０８から前記コンプレッサ１０２の故障発生を認識すると，前記冷蔵庫ＩＤ５０３から前記冷蔵庫２の個体識別が行なわれ，該冷蔵庫２について現在までに前記記憶手段に累積された前記データパケット５００の情報から，現在までのコンプレッサの累積稼働時間，つまり，前記コンプレッサ１０２の故障までの累積稼働時間（以下，実故障時間という）が算出される。この実故障時間は前記冷蔵庫２各々から収集され，前記予測エンジン２０２の記憶部に記憶される。そして，前記実故障時間の記憶件数が所定件数に達すると，前記実故障時間に基づいて前記故障寿命時間の更新がなされる。
このように，前記予測エンジン２０２は，前記冷蔵庫２各々の有する前記コンプレッサ１０２の故障までの累積稼働時間の実測値を収集し，収集された該実測値から，前記故障寿命時間を改めて算出する。これにより，前記冷蔵庫２の使用の実情に即して前記故障寿命時間が更新されるので，前記コンプレッサ１０２の予測寿命の診断が，実情に即したより高精度なものとなる。
【００２６】
ここで，前記故障寿命時間の更新は，前記実故障時間の平均値とすることの他，前記実故障時間を統計処理することにより，更に詳細な前記コンプレッサ１０２の故障寿命の予測を行うことも可能である。例えば，収集された前記実故障時間は正規分布になることが予想され，図１０のように分散σを計算することが可能である。前記故障寿命時間を前記実故障時間の平均値ｐとして定義し，かつｐ‐σを故障可能性時間として定義する。そこで，前記冷蔵庫２各々の有する前記コンプレッサ１０２の累積稼働時間が前記ｐ−σに達すると，予測寿命に達していなくとも故障の危険性があるもの診断され，該冷蔵庫２に前記診断の結果が送信される。これにより，前記冷蔵庫２各々のユーザは，該冷蔵庫２の有するコンプレッサ１０２に故障の危険性があることを知ることが可能である。
【００２７】
以上の実施形態，実施例では，蓄積用メモリ１０８を用いて一日分のデータを一時記憶し，前記通信サーバ２０１に送信したが，前記蓄積用メモリ１０８は必ずしも用いられる必要は無く，稼動状況が検出される毎に前記通信サーバ２０１に情報の送信を行っても構わない。
また，前記月別ドア開閉回数ｙの今後の予測には前記予測計算用重み係数テーブルを用いるものとしたが，必ずしもこのような予測方法を用いる必要は無く，今後の前記月別ドア開閉回数ｙを，例えば過去に蓄積された地域毎の全データの単純平均ｐ’とする場合も考えられる。その場合，単純平均に加えて地域毎の全データの分布から分散σ’を算出し，図１１のように前記ｐ’±σ’の範囲内で前記月別運転率ｒが変動しうるものとして，前記コンプレッサ１０２の予測寿命の範囲を診断しても良い。
【００２８】
また，本発明の実施の形態では前記予測エンジン２０２による診断結果は前記冷蔵庫１，若しくは前記冷蔵庫２に送信され，前記冷蔵庫１若しくは前記冷蔵庫２が有するディスプレイによりその診断結果を表示する一例を示したが，このように，必ずしも前記通信サーバ２０１により診断結果が送信される必要は無く，例えば前記通信サーバ２０１の管理者が前記診断結果を読み取るなどして，その結果を手紙などでユーザに通知しても構わない。
また，前述の実施の形態では，コンプレッサの稼働時間を前記予測エンジン２０２（冷蔵庫管理装置）側に送信し，前記予測エンジン２０２によりコンプレッサの運転率（稼働率）を算出する例を示したが，これに限らず，例えば，前記冷蔵庫１側で前記コンプレッサ１０２の運転率（稼働率）を算出し，その算出結果を前記予測エンジン側に送信することも考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１の主要部の構成を表すブロック図。
【図２】本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１と通信サーバ２０１とより構築されるネットワークシステムの模式図。
【図３】本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１におけるコンプレッサの動作状況の一例を示す図。
【図４】冷蔵庫１における外気温とコンプレッサの運転率との関係及び冷蔵庫の累積通電時間とコンプレッサ累積稼働時間との関係を示すグラフ。
【図５】本発明の実施の形態に係る冷蔵庫１から冷蔵庫管理装置へ送信されるデータパケットの一例を示す図。
【図６】冷蔵庫１の累積通電時間とコンプレッサの累積稼働時間との関係の一例を示すグラフ。
【図７】地域毎の月別平均外気温の特徴を示す外気温特徴関数の概念図及びその外気温特徴関数を用いた今後の月別平均外気温の振る舞いの予測を説明する概念図。
【図８】冷蔵庫における今後の月別ドア開閉回数の予測に用いられる予測計算用重み係数テーブルの一例を示す図。
【図９】本発明の実施例に係る冷蔵庫２の主要部の構成を表すブロック図。
【図１０】冷蔵庫が有するコンプレッサの実故障時間の度数分布の一例を示す図。
【図１１】冷蔵庫の通電時間とコンプレッサの稼働時間との関係の他例であり，予測寿命範囲の予測を説明する概念図。
【符号の説明】
【００３０】
１…本発明の実施の形態に係る冷蔵庫
２…本発明の実施例に係る冷蔵庫
１０１…制御部
１０２…コンプレッサ
１０３…庫内ヒータ
１０４…ファンモータ
１０５…庫内サーミスタ
１０６…除霜ヒータ
１０７…ドアスイッチ
１０８…蓄積用メモリ
１０９…通信部
１１０…庫外サーミスタ
１１１…タイマ
１１２…ディスプレイ
１１３…診断部
【図１】
2006057906.tif 000006
【図２】
2006057906.tif 000007
【図３】
2006057906.tif 000008
【図４】
2006057906.tif 000009
【図５】
2006057906.tif 000010
【図６】
2006057906.tif 000011
【図７】
2006057906.tif 000012
【図８】
2006057906.tif 000013
【図９】
2006057906.tif 000014
【図１０】
2006057906.tif 000015
【図１１】
2006057906.tif 000016