服务建议时期调整装置以及空调系统

技术领域

本发明涉及一种服务建议时期调整装置以及空调系统。

背景技术

已知有一种空调机，其将过滤器的保养时期或更换时期等发送至便携式终端(专利文献1)。此外，已知有一种空调系统，其自动提取与空调器有关的信息并发送至客户管理中心，客户管理中心自动将与发送内容相应的信息发送回空调器(专利文献2)。

专利文献1：日本专利特开2016-87510号公报

专利文献2：日本专利特开2007-218567号公报

发明内容

已知有一种服务点，其提供空调机的安装、空调机修理、空调机清扫等与空调机有关的各种服务。此外，提出有一种方案，即以规定的定时将用于督促空调机清扫的消息通知给使用者。根据这样的通知，使用者能够在合适的时间点向服务点委托空调机清扫。然而，对于空调机清扫等由服务点提供的服务，使用者一般会在场，此时存在下述问题：使用者需要将在家的多个时间段提示给服务点，委托耗时费力。

本发明是鉴于上述问题而作出的，目的在于提供一种令使用者向服务点委托服务更为容易的服务建议时期调整装置以及空调系统。

实施方式的一个形态的服务建议时期调整装置，与空调机以及在提供所述空调机的服务的服务点所设置的服务点终端连接，且包括：

运行状态收集部，其从空调机收集运行状态信号；

候选日期计算部，其基于所述运行状态信号，确定多个候选日期；

发送部，其将表示所述多个候选日期的服务推荐信号，发送至通信终端；以及

委托部，其将所述多个候选日期之中通过所述通信终端而被选择的委托日期，发送至服务点终端。

本发明的服务建议时期调整装置能够令使用者向服务点委托服务更为容易。

附图说明

图1是表示本实施例的空调系统的一个示例的说明图。

图2是表示适配器的硬件结构的一个示例的框图。

图3是表示空调机的框图。

图4是表示服务器装置的框图。

图5是表示候选日期计算表格的图。

图6是表示通信终端的俯视图。

图7是表示第二委托日期选择画面显示于显示部上的通信终端的俯视图。

图8是表示向服务点委托清扫的操作的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施方式涉及的服务建议时期调整装置以及空调系统进行说明。另外，下述内容并不构成对本发明的技术的限定。此外，下述内容中给相同的构成要素赋予相同的符号，并省略重复说明。此外，本实施方式中，作为服务点所提供的服务，以空调机清扫为例进行说明。

实施例

图1是表示本实施例的空调系统1的一个示例的说明图。图1所示的空调系统1具有：空调机2、适配器3、路由器4、服务器装置5、中继装置6、通信终端7、通信网络8、气象信息服务器9和服务点终端10。

空调机2是对室内进行制冷/制热的装置。这样的空调机2在空调系统1中设置有多个。通信终端7是使用者的智能手机等终端装置。通信终端7在空调系统1中设置有多个，且多个通信终端7与空调系统1中所设置的多个空调机对应。

适配器3具有：通信功能，用于将空调机2与路由器4之间无线通信连接；以及控制功能，用于对空调机2进行AI(Artificial Intelligence，人工智能)控制。适配器3设置于各空调机2。路由器4是例如使用WLAN(Wireless Local Area Network，无线局域网)等将适配器3与通信网络8无线通信连接的装置。通信网络8是例如因特网等通信网络。服务器装置5是服务建议时期调整装置的一个示例，具有生成用于控制空调机2的AI学习模型的功能、以及存储运行历史数据等的数据库等。另外，服务器装置5例如配置于数据中心。中继装置6具有与通信网络8通信连接且与服务器装置5通信连接的功能。中继装置6经由通信网络8将用于生成空调机2所使用的学习模型或对该学习模型进行更新的运行历史数据等，从适配器3发送至服务器装置5。此外，中继装置6将在服务器装置5生成的或更新后的学习模型经由通信网络8发送至适配器3。另外，中继装置6例如配置于数据中心等。

中继装置6具有第一中继部6A、第二中继部6B和第三中继部6C。第一中继部6A将从适配器3接收到的用于生成或更新学习模型的运行历史数据等，经由通信网络8发送至服务器装置5，并且将服务器装置5所生成或更新后的学习模型经由通信网络8发送至适配器3。第二中继部6B经由通信网络8获取由使用者从外出目的地使用通信终端7所设定的空调机2的运行条件(制冷/制热等运行模式及设定温度等)，并将其经由通信网络8发送至空调机2。第三中继部6C例如从因特网等通信网络8获取天气预报等外部数据，并将所获取的外部数据发送至服务器装置5。此外，第三中继部6C将外部数据经由通信网络8发送至适配器3。

气象信息服务器9向连接至通信网络8的信息处理装置公开气象预报。气象预报包含多个地区各自的多个时间段的气象数据。例如，某地区的某时间段的气象数据是对该地区该时间段的天气、气温以及降水概率的各种预测。服务点终端10设置在提供空调机安装、空调机修理、空调机清扫等与空调机有关的各种服务的服务点。另外，虽然服务点将这些各种服务提供给空调机2的使用者，但也可替换为提供一项服务的服务点。例如，服务点可替换为专业提供空调机修理的服务点，也可替换为专业提供空调机清扫的服务点。服务点终端10被输入服务点的工作状态，并间歇性地经由通信网络8将表示服务点的工作状态的信号(以下称为“工作状态信号”)发送至服务器装置5。工作状态是指服务点所提供的各种服务的每天的实施安排，多个日期分别与至少一个工作状态关联。例如，关于空调机清扫的工作状态表示服务点在该日期是否有空闲接受空调机清扫这项工作。

图2是表示适配器3的硬件结构的一个示例的框图。图2所示适配器3具有第一通信部11、第二通信部12、存储部13和CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)14。第一通信部11是与空调机2通信连接的通信IF(Interface，接口)，例如，UART(UniversalAsynchronous Receiver Transmitter，通用异步收发器)等。第二通信部12是与路由器4通信连接的通信部，例如，WLAN等通信IF等。存储部13例如具有ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)等，保存数据或程序等各种信息。CPU14控制适配器3整体。

图3是表示空调机2的框图。如图3所示，空调机2包括室内机15、室外机16、等离子体净化单元17、人体传感器18、遥控器19和控制部20。室内机15配置于室内，还包括未图示的室内风扇、过滤器、过滤器清扫机构和室内热交换器。室内风扇吸入室内机15所配置在的室内的空气，使其通过室内热交换器，并将通过室内热交换器后的空气吹出到室内。过滤器从通过室内热交换器的空气中捕集灰尘。过滤器清扫机构将过滤器所收集的灰尘从过滤器上除去。室内热交换器通过使在其与室外机16之间循环的制冷剂与由室内风扇吸入的空气之间进行热交换，对室内的空气进行加热或冷却。室内机15通过由室内热交换器对室内的空气进行加热或冷却，对室内进行制热、制冷或除湿。

室外机16配置于室外，包括未图示的室外风扇、室外热交换器、压缩机和膨胀阀。室外风扇吸入室外机16所配置在的屋外的外部气体，并使其通过室外热交换器。室外热交换器通过使由室外风扇吸入的外部气体与制冷剂进行热交换，对制冷剂进行加热或冷却。压缩机使制冷剂在室内机15与室外机16之间循环。膨胀阀通过调整其开度，对室内机15中流动的制冷剂的量进行调整。

等离子体净化单元17例如为电气集尘器，设置于室内机15内部，包括离子释放部和捕集部。离子释放部使通过室内机15的室内风扇吸入的空气中所包含的灰尘带电。捕集部包括电极板，通过对电极板施加规定的电压，使通过离子释放部而带电的灰尘吸附于电极板。等离子体净化单元17通过使灰尘吸附于捕集部的电极板，来净化通过室内机15的室内风扇吸入到室内机15内部的空气，从而净化室内的空气。此外，等离子体净化单元17还测定捕集部的电极板的电压，当电压比规定的电压值小时，停止操作以进行放电保护。

人体传感器18设置于室内机15，对室内机15所配置在的室内是否有人或宠物等存在，进行检测。遥控器19包括未图示的操作部和显示部。遥控器19将通过对操作部进行操作而生成的信息输出至控制部20，并将操作部的操作信息、室内温度等的各种传感器的检测结果、以及控制部20所生成的信息显示于显示部，以令使用者能够识别。也即是说，使用者能够通过操作遥控器19来远程操作空调机2。

控制部20对室内机15、室外机16、等离子体净化单元17和人体传感器18进行控制。例如，当通过操作遥控器19选择了“制热”时，控制部20对室内机15和室外机16进行控制，使室内机15对室内进行制热。当通过操作遥控器19选择了“制冷”时，控制部20对室内机15和室外机16进行控制，使室内机15对室内进行制冷。当通过操作遥控器19选择了“除湿”时，控制部20对室内机15和室外机16进行控制，使室内机15对室内进行除湿。当通过操作遥控器19选择了“停止”时，控制部20对室内机15和室外机16进行控制，使室内机15停止制冷/制热/除湿。

适配器3间歇性地(例如，每隔5分钟)从空调机2提取空调机2的运行状态。运行状态中包括空调机2上所设定的设定温度和风量等多个设定值、以及空调机2所检测到的室内温度和外部气温等多个运行数据。多个运行数据当中与某一日期对应的运行数据，表示该日期的空调机2的状态。适配器3将表示间歇性地提取出的运行状态的工作状态信号汇总，定期地(例如，每隔48小时)经由通信网络8发送至服务器装置5。适配器3进而存储从服务器装置5定期地(例如，每隔48小时)发送的学习模型，并指示控制部20基于学习模型对空调机2进行控制。

图4是表示服务器装置5的框图。服务器装置5是计算机，包括CPU31和存储装置32。CPU31通过执行安装在服务器装置5中的计算机程序，对存储装置32进行控制。存储装置32存储服务器装置5中所安装的计算机程序，并存储供CPU31使用的信息。

安装于服务器装置5中的计算机程序，是由用于使服务器装置5分别实现多个功能的多个计算机程序构成的。服务器装置5包括运行状态收集部41、判定部42、工作状态收集部44、候选日期计算部45、发送部46和清扫委托部47。运行状态收集部41经由通信网络8和中继装置6，收集从空调系统1所具备的多个空调机2分别发送的多个运行状态信号。运行状态收集部41将这些收集到的多个运行状态信号分别与进行发送的空调机关联，并存储在存储装置32中。

判定部42基于由运行状态收集部41收集的多个运行状态信号，计算与各个空调机对应的运行累计时间。各个运行累计时间，分别表示空调机2进行“制热”、“制冷”、“除湿”、“送风”运行的时间的总和。判定部42预先设定有阈值。作为阈值，例如为2000小时。判定部42基于多个运行累计时间和阈值，对多个空调机分别判定是否需要清扫。

气象信息收集部43经由通信网络8和中继装置6从气象信息服务器9收集气象信息。气象信息收集部43进而将这些收集到的气象信息存储在存储装置32中。工作状态收集部44经由通信网络8和中继装置6，收集从服务点终端10发送的工作状态信号。工作状态收集部44进而将这些收集到的工作状态信号存储在存储装置32中。

候选日期计算部45基于由运行状态收集部41所收集的空调机2的运行状态信号，推测空调机2的使用者是否在家。候选日期计算部45进而基于由气象信息收集部43所收集的气象信息，推测空调机2的使用者是否使用空调机2。候选日期计算部45进而基于由工作状态收集部44所收集的多个工作状态信号，针对多个空调机分别制作图5所示候选日期计算表格61。候选日期计算部45对存储装置32进行控制，将候选日期计算表格61存储在存储装置32中。

当判定部42判定为空调机2需要清扫时，发送部46制作针对空调机2的清扫推荐信号，并经由通信网络8和中继装置6将清扫推荐信号发送至通信终端7。当收到从通信终端7发送的清扫委托信号时，清扫委托部47经由通信网络8和中继装置6将清扫委托信号转发至服务点终端10。

图5是表示候选日期计算表格61的图。与空调机2对应的候选日期计算表格61将多个日期62与多个运行数据63、多个在家状态69、多个使用预测结果70、多个服务点工作状态64以及多个服务候选日期65关联。多个日期62分别表示由工作状态收集部44所收集到的服务点的工作状态信号所表示的多个日期，将一星期按天划分，再将每天划分为多个时间段，例如一星期中每天的上午时间段和下午时间段。多个运行数据63是由运行状态收集部41所收集到的多个运行状态信号之中从空调机2接收到的、用于确定“服务候选日期”的运行状态信号。

多个运行数据63之中与某一时间段对应的运行数据，表示空调机2的运行状态之中与该时间段对应的运行数据，且示出为人体传感器检测值66、运行状态67和有无操作68。人体传感器检测值66示出为“室内有人”或“室内无人”，表示空调机2的人体传感器18在该时间段的检测结果，即空调机2所配置在的室内在该时间段是否有人或宠物存在。运行状态67示出为“停止”、“制热”、“制冷”、“除湿”或“送风”，表示该时间段空调机2的状态。有无操作68示出为“有”或“无”，表示空调机2的遥控器19在该时间段是否被操作过。

候选日期计算表格61中的多个在家状态69，表示由候选日期计算部45基于多个运行数据63所推测出的值，示出为“在家”或“不在家”。候选日期计算部45基于多个运行数据63针对多个日期62中的每一个日期，推测空调机2的使用者是在家还是不在家，并将多个在家状态69设为“在家”或“不在家”。例如，对于运行状态67示出为“停止”以外的状态的时间段，候选日期计算部45推测为空调机2的使用者在家，并将与该时间段对应的在家状态设为“在家”。即使是运行状态67示出为“停止”以外的状态的时间段，但对于人体传感器检测值66示出为”室内无人”的时间段，候选日期计算部45推测为空调机2的使用者不在家，并将与该时间段对应的在家状态设为“不在家”。对于人体传感器检测值66示出为“室内有人”的时间段，候选日期计算部45推测为空调机2的使用者在家，并将与该时间段对应的在家状态设为“在家”。并且，对于有无操作68示出为“有”的时间段，候选日期计算部45推测为空调机2的使用者在家，并将与该时间段对应的在家状态设为“在家”。候选日期计算部45基于这样的推测，来计算被推测为使用者在家的多个在家时间段。多个在家时间段表示多个在家状态69被设为“在家”的时间段。

候选日期计算表格61中的多个使用预测结果70，表示候选日期计算部45基于由气象信息收集部43所收集到的气象信息而推测出的值，被设为“要使用”或“不使用”。也即是说，候选日期计算部45基于气象信息，针对多个日期62中的每一个日期，推测空调机2的使用者使用空调机2的可能性是否高，并将多个使用预测结果70中的每一个使用预测结果设为“要使用”或“不使用”。例如，如果气象信息之中某一日期的气温为规定的温度范围，例如气温为16℃～25℃，则候选日期计算部45推测为空调机2在该日期进行制热运行或制冷运行的概率低，并将多个使用预测结果70之中与该日期对应的使用预测结果设为“不使用”。当气象信息所表示的某一日期的气温偏离规定的温度范围时，候选日期计算部45推测为空调机2在该日期进行制热运行或制冷运行的概率高，并将多个使用预测结果70之中与该日期对应的使用预测结果设为“要使用”。

候选日期计算表格61中的多个服务点的工作状态64，表示由工作状态收集部44所收集到的工作状态信号。多个服务点的工作状态64之中与某一日期对应的工作状态示出为“有空闲”或“无空闲”，表示服务点在该日期是否有空闲接受空调机清扫这项工作。

候选日期计算表格61中的多个服务候选日期65之中与某一日期对应的服务候选日期，示出为“第一候选”、“第二候选”、“第三候选”、“第四候选”或“非候选”。多个服务候选日期65是由候选日期计算部45计算的。例如，候选日期计算部45将与“在家”且“不使用”且“有空闲”对应的服务候选日期，设为“第一候选”。此外，候选日期计算部45将与“在家”且“要使用”且“有空闲”对应的服务候选日期，设为“第二候选”。候选日期计算部45将与“不在家”且“不使用”且“有空闲”对应的服务候选日期，设为“第三候选”。此外，候选日期计算部45将与“不在家”且“要使用”且“有空闲”对应的服务候选日期，设为“第四候选”。候选日期计算部45将与对应于“无空闲”的日期对应的服务候选日期，设为“非候选”。

候选日期计算部45基于候选日期计算表格61，进而确定多个第一候选日期、多个第二候选日期、多个第三候选日期和多个第四候选日期。多个第一候选日期，表示在多个服务候选日期65中与“第一候选”关联的多个日期。另外，多个第一候选日期也可以替换为与“第一候选”关联的单个第一候选日期。多个第二候选日期，是优先级比多个第一候选日期低的日期，表示在多个服务候选日期65中与“第二候选”关联的多个日期。另外，多个第二候选日期也可以替换为与“第二候选”关联的单个第二候选日期。多个第三候选日期，是优先级比多个第二候选日期低的日期，表示在多个服务候选日期65中与“第三候选”关联的多个日期。另外，多个第三候选日期也可以替换为与“第三候选”关联的单个第三候选日期。多个第四候选日期，是优先级比多个第三候选日期低的日期，表示在多个服务候选日期65中与“第四候选”关联的多个日期。另外，多个第四候选日期也可以替换为与“第四候选”关联的单个第四候选日期。

图6是表示通信终端7的俯视图。通信终端7是例示为智能手机的信息处理装置，包括显示部71。通信终端7若接收到从服务器装置5发送的清扫推荐信号，则例如在显示部71上显示“尊敬的客户，您的空调机的运行时间超过了2000小时。关于清洗服务，您意向如何？”的消息(省略图示)，推荐对空调机进行清扫。

在该消息显示中，虽未图示，但显示部71上显示有按钮“是”、”否”，若使用者按下按钮“是”，则通信终端7将图6所示的清扫推荐信号所表示的第一委托日期选择画面72，显示于显示部71。第一委托日期选择画面72包括多个第一选择按钮73-1～73-m(m＝2,3,4,…)。多个第一选择按钮73-1～73-m纵向排列显示于第一委托日期选择画面72。多个第一选择按钮73-1～73-m之中的多个第一选择按钮73-1～73-(m-1)，与由候选日期计算部45计算出的多个第一候选日期和多个第二候选日期(图6中，服务候选日期65被设为“第一候选”、“第二候选”的日期)对应。多个第一选择按钮73-1～73-(m-1)之中与某一候选日期对应的第一选择按钮上，显示出该候选日期。第一选择按钮73-m上显示出“其他”。当使用者进行操作而选择了多个第一选择按钮73-1～73-(m-1)中的任一个按钮时，通信终端7将表示与所选择的第一选择按钮对应的候选日期的清扫委托信号，经由通信网络8和中继装置6发送至服务器装置5。

当使用者进行操作而选择了“其他”时，也即是说，当选择了第一选择按钮73-m时，如图7所示，通信终端7将清扫推荐信号所表示的第二委托日期选择画面75，显示于显示部71。图7是表示第二委托日期选择画面75显示于显示部71上的通信终端7的俯视图。第二委托日期选择画面75包括多个第二选择按钮76-1～76-M(M＝2,3,4,…)。多个第二选择按钮76-1～76-M纵向排列显示于第二委托日期选择画面75。多个第二选择按钮76-1～76-M与由候选日期计算部45计算出的多个第三候选日期和多个第四候选日期(图7中，服务候选日期65被设为“第三候选”、“第四候选”的日期)对应。当使用者进行操作而选择了多个第二选择按钮76-1～76-M中的任一个按钮时，通信终端7将表示与所选择的第二选择按钮对应的候选日期的清扫委托信号，经由通信网络8和中继装置6发送至服务器装置5。

服务器装置5的操作

服务器装置5的操作包括与空调机的AI控制相关的操作、对向服务点的清扫委托进行中继的操作。

关于与空调机的AI控制相关的操作，适配器3按5分钟周期的获取定时(timing)从室内机15获取运行历史数据，并将所获取的运行历史数据存储于存储部13。适配器3每隔48小时，将包含存储部13中所存储的多个运行历史数据之中这48小时的运行历史数据在内的运行状态信号，发送至服务器装置5。被发送至服务器装置5的运行历史数据，是从发送的时间点起到48小时前这段时间内的运行历史数据。服务器装置5接收从多个空调机的适配器3分别发送的多个运行历史数据，并将多个运行历史数据存储于存储装置32。服务器装置5基于存储装置32中所存储的多个运行历史数据，生成与多个空调机对应的多个学习模型，并将这些所生成的多个学习模型存储于存储装置32中。服务器装置5经由中继装置6将存储装置32中所存储的多个学习模型分别发送至多个空调机的适配器3。空调机的适配器3在接收到从服务器装置5发送出的学习模型时，将所接收到的学习模型存储于存储部13。适配器3基于存储部13中所存储的学习模型，对室内机15的控制部20进行控制，并经由控制部20间接地控制空调机2。

学习模型中例如存在体感温度设定预测模型，其根据各家庭的空调机的运行状态，预测室内的使用者在5分钟后的体感温度，并根据预测的体感温度来控制空调机。以往，由于空调机是对温度进行调整以使室内温度达到目标温度，所以使用者有时会对该温度变化体感上感到不适。相对于此，体感温度设定预测模型，例如是根据室内温度、室内湿度、室外温度等时间序列的运行历史数据，来对空调机进行调整以令使用者感到舒适时所执行的程序。例如，通过基于体感温度设定预测模型对空调机进行控制，使空调机的设定温度改变成与使用者所设定的温度不同的温度，以令使用者感到舒适。根据这样的操作，通过基于学习模型来对空调机进行控制，空调系统1能够使空调机适当地运行，以令空调机的使用者感到舒适。

图8是表示向服务点委托清扫的操作的流程图。空调机2的适配器3每隔48小时，将包含存储部13中所存储的多个运行历史数据之中这48小时的运行历史数据在内的运行状态信号，发送至服务器装置5(步骤S1)。服务器装置5例如对由气象信息服务器9公开的一个星期的气象信息，每天进行汇总收集，并接收从服务点终端10间歇性地(例如每天)发送的服务点的工作状态信号。服务器装置5若接收到从多个空调机2分别发送出的多个运行状态信号，则将多个运行状态信号存储于存储装置32中。服务器装置5基于存储装置32中所存储的多个运行状态信号，对各空调机分别判定是否需要清扫(步骤S2)。

例如，服务器装置5基于存储装置32中所存储的多个运行状态信号，来计算与各空调机对应的多个运行累计时间。服务器装置5将多个运行累计时间之中与空调机2对应的运行累计时间，与预先设定的阈值进行比较。当运行累计时间比阈值大时，服务器装置5判定为空调机2需要清扫，而当运行累计时间不大于阈值时，判定为空调机2不需要清扫。

当判定为空调机2需要清扫时(步骤S2：是)，服务器装置5基于与空调机2对应的候选日期计算表格61，制作清扫推荐信号。也即是说，服务器装置5基于空调机2的运行状态信号、气象信息和服务点的工作状态信号，制作空调机2的候选日期计算表格61。服务器装置5基于所制作的候选日期计算表格61，确定多个第一候选日期、多个第二候选日期、多个第三候选日期和多个第四候选日期。服务器装置5基于多个第一候选日期和多个第二候选日期，制作与显示于通信终端7的第一委托日期选择画面72相关的数据，并基于多个第三候选日期和多个第四候选日期，制作与显示于通信终端7的第二委托日期选择画面75相关的数据。服务器装置5利用这两个数据来制作清扫推荐信号。服务器装置5将所制作的清扫推荐信号发送至通信终端7(步骤S3)。

通信终端7在接收到清扫推荐信号时，通过将上述“尊敬的客户，您的空调机的运行时间超过了2000小时。关于清洗服务，您意向如何？”的消息显示于显示部71，督促使用者对空调机2进行清扫，并根据使用者的操作，将图6所示第一委托日期选择画面72显示于显示部71，让使用者从多个第一候选日期和多个第二候选日期之中选择清扫的委托日期，或者将图7所示第二委托日期选择画面75显示于显示部71，让使用者从多个第三候选日期和多个第四候选日期之中选择清扫的委托日期(步骤S4)。当委托日期被选择了时，通信终端7将表示所选择的委托日期的清扫委托信号，发送至服务器装置5(步骤S5)。服务器装置5若接收到从通信终端7发送出的清扫委托信号，则将清扫委托信号转发至服务点终端10(步骤S6)。由此，完成了向服务点委托对空调机2进行清扫。

服务点终端10在接收到清扫委托信号时，将清扫委托信号存储于服务点终端10的存储装置中，并将清扫委托信号所表示的委托日期，显示于服务点终端10的显示装置(步骤S7)。服务点在服务点终端10上所显示的委托日期，向空调机2的使用者提供空调机2的清扫服务。

根据这样的操作，空调系统1能够根据基于空调机2的运行状态而推测为使用者不在室内的日期、以及服务点的每天的工作状态，将能够提供空调机2的清扫的候选日期通知给使用者。由此，使用者能够容易地选择用于接受服务点对空调机2进行清扫的委托日期。此外，由于对于服务点而言能够使工作状态均一化，所以能提高业务效率。

另外，已作说明的第一委托日期选择画面72的多个第一选择按钮73-1～73-m以及第二委托日期选择画面75的多个第二选择按钮76-1～76-M，与多个第一候选日期至多个第四候选日期之间的对应关系，可以替换为其他对应关系。例如，可以将多个第一选择按钮73-1～73-m与多个第一候选日期相关联，并将多个第二选择按钮76-1～76-M与多个第二候选日期、多个第三候选日期和多个第四候选日期相关联。在此情况下，空调系统1也能够优先将除被推测为使用者不在室内的日期以外的多个候选日期，通知给使用者，从而使用者能够容易地选择用于接受服务点对空调机2进行清扫的委托日期。

此外，空调系统1能够利用三个以上的委托日期选择画面，让使用者从多个第一候选日期至多个第四候选日期之中选择清扫的委托日期。例如，服务器装置5制作与多个第一候选日期至多个第四候选日期所对应的第一委托日期选择画面至第四候选日期选择画面相关的数据，并利用这四个数据来制作清扫推荐信号。此时，通信终端7利用第一委托日期选择画面，让使用者从多个第一候选日期之中选择委托日期。当没有从多个第一候选日期之中选择委托日期时，通信终端7利用第二委托日期选择画面，让使用者从多个第二候选日期之中选择委托日期。当没有从多个第二候选日期之中选择委托日期时，通信终端7利用第三委托日期选择画面，让使用者从多个第三候选日期之中选择委托日期。当没有从多个第三候选日期之中选择委托日期时，通信终端7利用第四委托日期选择画面，让使用者从多个第四候选日期之中选择委托日期。在此情况下，空调系统1也能够优先将除被推测为使用者不在室内的日期以外的多个候选日期，通知给使用者，而使用者能够容易地选择用于接受服务点对空调机2进行清扫的委托日期。

实施例的服务建议时期调整装置的効果

作为实施例的服务建议时期调整装置的服务器装置5，与对室内进行制冷/制热的空调机2、以及在提供空调机2的服务的服务点所设置的服务点终端10连接。服务器装置5包括运行状态收集部41、候选日期计算部45、发送部46和清扫委托部47。运行状态收集部41从对室内进行制冷/制热的空调机2收集运行状态信号。候选日期计算部45基于运行状态信号，确定多个候选日期。发送部46将表示多个候选日期的清扫推荐信号，发送至通信终端7。清扫委托部47将多个候选日期之中通过通信终端7而被选择的委托日期，发送至服务点终端10。能够基于空调机2的运行状态，推测出使用者是否在家。服务器装置5能够将基于空调机2的运行状态而被推测为使用者不在室内的日期，从多个候选日期之中剔除后对使用者进行通知，从而能够减少多个候选日期的个数。服务器装置5通过减少多个候选日期的个数，能够令使用者容易地从多个候选日期之中，选择用于接受服务点对空调机2进行清扫的委托日期。服务器装置5进而利用用于对空调机进行AI控制的运行状态信号，来计算对空调机2进行清扫的合适的时间点。因此，服务器装置5无需为了计算对空调机2进行清扫的时间点而关于AI控制的运行状态信号以外的信号从空调机2收集信息，从而能够抑制服务器装置5与空调机2之间的通信业务量(traffic)增大。

此外，在实施例的服务建议时期调整装置中的服务点终端10，存储有基于服务点的工作状态的工作状态信号。服务器装置5还包括：工作状态收集部44，其从服务点终端10收集工作状态信号。候选日期计算部45在运行状态信号之外还基于工作状态信号来确定多个候选日期。服务器装置5能够推荐服务点有空闲的时间段，从而能够使服务点的工作率均一化。

另外，虽然实施例的服务建议时期调整装置的候选日期计算部45是基于服务点的工作状态来确定多个候选日期的，但也可以不管服务点的工作状态如何而确定多个候选日期。在此情况下，服务器装置5通过将基于空调机2的运行状态而推测出的室内无人的日期，从多个候选日期之中剔除，也能够减少多个候选日期的个数，让使用者容易地选择委托日期。

此外，实施例的服务建议时期调整装置中的空调机2包括人体传感器18。运行状态信号包含人体传感器18的检测结果。此时，候选日期计算部45进而基于人体传感器18的检测结果，确定多个候选日期。能够基于空调机2的人体传感器18的检测结果，高精度地推测出使用者是否在家。服务建议时期调整装置通过基于人体传感器18的检测结果来确定多个候选日期，从而能够适当地将使用者在家的时间段包含于候选日期中，能够令使用者容易地选择委托日期。

此外，实施例的服务建议时期调整装置的运行状态信号，包含用于操作空调机2的遥控器19的操作状态。候选日期计算部45进而基于遥控器19的操作状态，确定所述多个候选日期。能够基于是否对空调机2的遥控器19进行了操作，高精度地推测出使用者是否在家。服务建议时期调整装置通过基于遥控器19的操作状态来确定多个候选日期，从而能够适当地将使用者在家的时间段包含于候选日期中，能够令使用者容易地选择委托日期。

此外，实施例的服务建议时期调整装置的服务器装置5还包括：气象信息收集部43，其从气象信息服务器9收集空调机2所配置在的地区的气象信息。此时，候选日期计算部45还基于气象信息来确定多个候选日期。能够基于气象信息而高精度地推测出使用者是否要使用空调机2。服务建议时期调整装置能够将被推测为要使用空调机2的时间段从多个候选日期中剔除，从而能够减少因清扫而不能使用空调机2从而给使用者带来的不快。

另外，实施例的服务建议时期调整装置是基于气象信息来确定多个候选日期的，但也可以不管气象信息如何而确定多个候选日期。在此情况下，服务器装置5也能够通过将基于空调机2的运行状态而推测出的室内无人的日期，从多个候选日期之中剔除，减少多个候选日期的个数，从而令使用者容易地选择委托日期。

此外，已作说明的实施例中，多个候选日期是由服务器装置5确定的，但也可以由中继装置6来确定。在此情况下，空调系统1也能够通过将基于空调机2的运行状态而推测出的室内无人的日期，从多个候选日期中剔除，减少多个候选日期的个数，从而令使用者容易地选择委托日期。

此外，已作说明的实施例中，是由服务器装置5来计算运行累计时间，但也可以由空调机2来计算运行累计时间。此外，是由服务器装置5来判定阈值与运行累计时间之间的大小，但也可以由空调机2来判定阈值与运行累计时间之间的大小。在此情况下，空调系统1也能够在合适的时间点向空调机2的使用者推荐服务。

此外，空调系统1中，基于从空调机收集到的运行历史数据，服务器装置5使AI学习并生成学习模型，基于该学习模型来对空调机的运行进行控制，但也可以省略利用AI的这样的控制。在省略了利用AI的控制的情况下，服务器装置5也能够通过将基于空调机2的运行状态而推测出的室内无人的日期，从多个候选日期之中剔除，减少多个候选日期的个数，从而令使用者容易地选择委托日期。

以上对实施例进行了说明，但上述内容并非构成对实施例的限定。此外，上述构成要素中包含有本领域技术人员能够容易想到的、实质上相同的、通常所说的等同范围内的要素。此外，可以对上述构成要素适当地进行组合。此外，在不脱离实施例的主旨的范围内，可以对构成要素进行各种省略、替换及改变之中的至少一种。

符号说明

1：空调系统

2：空调机

5：服务器装置

7：通信终端

9：气象信息服务器

10：服务点终端

41：运行状态收集部

42：判定部

43：气象信息收集部

44：工作状态收集部

45：候选日期计算部

46：发送部

47：清扫委托部。