扉開閉回数や各種センサーなどのデータからお客様の生活パターンをAIが学習し、最適な運転を行います。
また扉開閉回数や3種類の運転状況が見える化できることで、生活パターンの把握にも役立ちます。
※生活パターンが毎週異なる場合は、実際の使用状況と一致しない場合があります。
※お客様のネットワーク環境が不安定な時など、一部の時間帯でサーバの指示通りに動かない場合があります。
<運転実績の見かた>
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日のエコ運転、通常運転、予冷運転のブロック数(時間帯)からエコ運転率を算出しています。
エコ運転率が高いほど省エネ運転をしています。
※かってにエコOFF時、オフライン時のブロック数(時間帯)は除いて計算されます。
設定した温度設定を基準に通常の運転を実施します。
生活パターンを学習し使用頻度が少ない時間帯には自動でエコ運転を実施します。
エコ運転中は冷蔵庫の温度設定に対し庫内温度は約1℃上がります。
生活パターンを学習し扉開閉回数や冷蔵庫使用頻度が多い時間帯の約1時間前に庫内を冷やし込み、
庫内の温度上昇を防ぎます。予冷運転中は温度設定に対し約1℃下げた運転を実施します。
ネットワーク環境が不安定な時や冷蔵庫がオフラインなどで一時的にデータが取得できない場合に表示されます。
<運転実績の空白>
かってにエコがOFFになっている時やAIの学習期間(無線LANに接続してから1週間程度)の時は、空白となります。
ご回答いただきまして、ありがとうございます。
今後の参考にさせていただきます。
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