(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の識別情報と位置情報とを含む機器情報を記録した機器情報記憶手段と、
保守員毎に通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画を記憶した事前保全保守計画立案システムと、
コンピュータとを用いて、機器の保守を支援する保守支援方法であって、
前記コンピュータが、
前記事前保全保守計画立案システムに記憶された訪問計画を取得する段階と、
前記訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定し、この対象機器の識別情報に基づいて前記機器情報記憶手段から訪問先の位置情報を特定する訪問先位置特定段階と、
前記訪問先の位置情報と、保守員により入力手段を用いて任意に設定可能である所定範囲とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報を算出し、この故障予測診断の対象範囲内の位置情報の機器情報を前記機器情報記憶手段において検索することにより、前記訪問先から前記所定範囲に設置された近隣設置機器を特定する近隣所在機器特定段階と、
前記近隣設置機器の状態に関する状態情報を当該近隣設置機器から取得する機器状態取得段階と、
前記状態情報を用いて、前記近隣設置機器について故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する故障予測診断段階と
を実行することを特徴とする保守支援方法。
【請求項２】
前記近隣所在機器特定段階は、
前記訪問計画における通常保守作業の対象機器の位置からの距離に基づいて、前記訪問先の近隣に所在する機器を特定することを特徴とする請求項１に記載の保守支援方法。
【請求項３】
前記予測診断は、
現在日から前記訪問予定日までの日数と故障予測診断指定日数との合計期間と、前記状態情報とを用いて、前記近隣設置機器について前記合計期間内における故障発生の可能性について行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の保守支援方法。
【請求項４】
前記機器状態取得段階は、機器の状態に関する複数種類の情報を取得し、
前記故障予測診断段階は、機器毎に、
前記複数種類の情報について、機器の正常動作中に前記合計日数に対応する期間の各日について連続して取得した情報に基づいて、指標値の算出方法を決定する段階と、
前記機器状態取得段階で取得した複数種類の情報を用いて、前記算出方法により指標値を算出する段階と、
前記算出された指標値に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期間内における機器の状態の変化を判定する段階と
を実行することを特徴とする請求項３に記載の保守支援方法。
【請求項５】
前記故障予測診断指定日数は、入力手段を用いて任意に設定可能であることを特徴とする請求項３又は４に記載の保守支援方法。
【請求項６】
前記機器は、画像形成装置であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の保守支援方法。
【請求項７】
機器の識別情報と位置情報とを含む機器情報を記録した機器情報記憶手段と、
保守員毎に通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画を記憶した事前保全保守計画立案システムと、
コンピュータとを用いて、機器の保守を支援するための保守支援プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記事前保全保守計画立案システムに記憶された訪問計画を取得する手段と、
前記訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定し、この対象機器の識別情報に基づいて前記機器情報記憶手段から訪問先の位置情報を特定する訪問先位置特定手段と、
前記訪問先の位置情報と、保守員により入力手段を用いて任意に設定可能である所定範囲とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報を算出し、この故障予測診断の対象範囲内の位置情報の機器情報を前記機器情報記憶手段において検索することにより、前記訪問先から前記所定範囲に設置された近隣設置機器を特定する近隣所在機器特定手段と、
前記近隣設置機器の状態に関する状態情報を当該近隣設置機器から取得する機器状態取得手段と、
前記状態情報を用いて、前記近隣設置機器について故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する故障予測診断手段
として機能させることを特徴とする保守支援プログラム。
【請求項８】
前記近隣所在機器特定手段を、
前記訪問計画における通常保守作業の対象機器の位置からの距離に基づいて、前記訪問先の近隣に所在する機器を特定する手段として機能させることを特徴とする請求項７に記載の保守支援プログラム。
【請求項９】
前記予測診断は、
現在日から前記訪問予定日までの日数と故障予測診断指定日数との合計期間と、前記状態情報とを用いて、前記近隣設置機器について前記合計期間内における故障発生の可能性について行うことを特徴とする請求項７又は８に記載の保守支援プログラム。
【請求項１０】
前記機器状態取得手段を、機器の状態に関する複数種類の情報を取得する手段として機能させ、
前記故障予測診断手段を、
機器毎に、前記複数種類の情報について、機器の正常動作中に前記合計日数に対応する期間の各日について連続して取得した情報に基づいて、指標値の算出方法を決定する手段と、
前記機器毎に、前記機器状態取得手段で取得した複数種類の情報を用いて、前記算出方法により指標値を算出する手段と、
前記機器毎に、前記算出された指標値に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期
間内における機器の状態の変化を判定する手段
として機能させることを特徴とする請求項９に記載の保守支援プログラム。
【請求項１１】
前記故障予測診断指定日数は、入力手段を用いて任意に設定可能であることを特徴とする請求項９又は１０に記載の保守支援プログラム。
【請求項１２】
前記機器は、画像形成装置であることを特徴とする請求項７〜１１のいずれか１つに記載の保守支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
保守員が機器の設置場所を訪問して機器の保守を行う保守業務を支援する保守支援方法及び保守支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客のオフィス等に設置されている画像形成装置については、顧客と画像形成装置の製造企業や販売企業等との間の保守契約により、保守員による定期的な清掃や消耗部品の交換作業等の保守作業や、異常発生時の対応が、一般的に行われている。
【０００３】
また、画像形成装置には、用紙搬送用のコロやローラ、感光体ドラム、感光体ドラムの清掃ローラ等、時間に関係して消耗される部品もある。例えば、用紙搬送用のコロやローラは、用紙と接触して用紙を搬送するため、長時間の使用にて徐々に消耗する。このため、安定した画像形成装置の動作を保証するために、これらの消耗部品の交換を所定のタイミングで保守員が行っている。この場合、例えば、顧客の画像形成装置の用紙作像枚数や使用時間で、各種の消耗部品の交換時期を判断し、保守員の訪問時期を決定している。このように、画像形成装置の製造企業や販売企業では、顧客が使用する画像形成装置を常に良好な状態に保とうと、故障の未然防止のための保守計画を立てて、保守員が顧客を訪問して保守作業を行うことが一般的である。
【０００４】
すなわち、（１）各種の経過使用枚数や時間に基づいて各種の消耗部品を定期的に交換する予防保全の保守作業（本明細書では、「定期予防保全保守」と呼ぶ）、（２）定期的な消耗部品の交換は伴わないが、顧客が使用する機器を良好な状態に保つ為、定期的な機器内部・外部の清掃、調整（本明細書では、「定期確認保全保守」と呼ぶ）を、定期的に行っている。さらに、（３）顧客の申告による保守員のみ修復可能なトラブルを修復するための保守作業（本明細書では、「緊急障害修復保守」と呼ぶ）、（４）機器の使用方法の支援等、上記（１）〜（３）に該当しない保守作業（本明細書では、「その他保全保守」と呼ぶ）が保守業者（製造企業や販売企業等）の保守員によって行われる。
【０００５】
このような保守員の顧客訪問による画像形成装置等の機器の保守作業は、効率的に顧客を訪問するために、近隣の地域の顧客をまとめて訪問できるように計画することが一般的である。このような保守員による保守作業を支援するために、様々なシステムが開発されている（例えば、特許文献１参照。）。この特許文献１には、情報通信端末の最新の保守管理状況を予め設定された任意の連絡先に通知し、利便性の高い保守管理サービスを提供するシステムが開示されている。また、画像形成装置の故障予測についてのシステムも開発されている（例えば、特許文献２参照。）。この特許文献２には、画像形成装置における故障等の異常状態の発生時期まで予測可能となるシステムが開示されている。
【特許文献１】特開２００３−５０８８２号公報（第４−１０頁）
【特許文献２】特開２００５−１７８７４号公報（第６−２０頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述のように画像形成装置等の機器について故障の未然防止のための保守計画による保守作業を行っていても、故障が生じることもあり、このような場合、故障が生じた機器の作業を優先的に行う必要がある。このため、保守計画中の訪問場所に加えて、故障が生じた機器の設置場所も訪問しなくてはならず、特に保守管理範囲の広い地域では、移動時間が多くかかるため、効率が悪い。また、例えば前日に保守作業を行った顧客の近隣で、その翌日に機器の故障が生じた場合、前日に保守作業を行った場合と比較して、移
動時間が余計にかかることとなる。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、訪問計画に基づいて保守員が機器の設置場所を訪問して機器の保守作業を行う場合に、機器の故障発生を未然に防止するとともに、効率的に機器の保守を行うための保守支援方法及び保守支援プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、機器の識別情報と位置情報とを含む機器情報を記録した機器情報記憶手段と、保守員毎に通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画を記憶した事前保全保守計画立案システムと、コンピュータとを用いて、機器の保守を支援する保守支援方法であって、前記コンピュータが、前記事前保全保守計画立案システムに記憶された訪問計画を取得する段階と、前記訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定し、この対象機器の識別情報に基づいて前記機器情報記憶手段から訪問先の位置情報を特定する訪問先位置特定段階と、前記訪問先の位置情報と、保守員により入力手段を用いて任意に設定可能である所定範囲とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報を算出し、この故障予測診断の対象範囲内の位置情報の機器情報を前記機器情報記憶手段において検索することにより、前記訪問先から前記所定範囲に設置された近隣設置機器を特定する近隣所在機器特定段階と、前記近隣設置機器の状態に関する状態情報を当該近隣設置機器から取得する機器状態取得段階と、前記状態情報を用いて、前記近隣設置機器について故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する故障予測診断段階とを実行することを要旨とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の保守支援方法において、前記近隣所在機器特定段階は、前記訪問計画における通常保守作業の対象機器の位置からの距離に基づいて、前記訪問先の近隣に所在する機器を特定することを要旨とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の保守支援方法において、前記予測診断は、現在日から前記訪問予定日までの日数と故障予測診断指定日数との合計期間と、前記状態情報とを用いて、前記近隣設置機器について前記合計期間内における故障発生の可能性について行うことを要旨とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の保守支援方法において、前記機器状態取得段階は、機器の状態に関する複数種類の情報を取得し、前記故障予測診断段階は、機器毎に、前記複数種類の情報について、機器の正常動作中に前記合計日数に対応する期間の各日について連続して取得した情報に基づいて、指標値の算出方法を決定する段階と、前記機器状態取得段階で取得した複数種類の情報を用いて、前記算出方法により指標値を算出する段階と、前記算出された指標値に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期間内における機器の状態の変化を判定する段階とを実行することを要旨とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の保守支援方法において、前記故障予測診断指定日数は、入力手段を用いて任意に設定可能であることを要旨とする。
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１つに記載の保守支援方法において、前記機器は、画像形成装置であることを要旨とする。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、機器の識別情報と位置情報とを含む機器情報を記録した機器情報記憶手段と、保守員毎に通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画を記憶した事前保全保守計画立案システムと、コンピュータとを用いて、機器の保守を支援するための保守支援プログラムであって、前記コンピュータを、前記事前保全保守計画立案システムに記憶された訪問計画を取得する手段と、前記訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定し、この対象機器の識別情報に基づいて前記機器情報記憶手段から訪問先の位置情報を特定する訪問先位置特定手段と、前記訪問先の位置情報と、保守員により入力手段を用いて任意に設定可能である所定範囲とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報を算出し、この故障予測診断の対象範囲内の位置情報の機器情報を前記機器情報記憶手段において検索することにより、前記訪問先から前記所定範囲に設置された近隣設置機器を特定する近隣所在機器特定手段と、前記近隣設置機器の状態に関する状態情報を当該近隣設置機器から取得する機器状態取得手段と、前記状態情報を用いて、前記近隣設置機器について故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する故障予測診断手段として機能させることを要旨とする。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の保守支援プログラムにおいて、前記近隣所在機器特定手段を、前記訪問計画における通常保守作業の対象機器の位置からの距離に基づいて、前記訪問先の近隣に所在する機器を特定する手段として機能させることを要旨とする。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項７又は８に記載の保守支援プログラムにおいて、前記予測診断は、現在日から前記訪問予定日までの日数と故障予測診断指定日数との合計期間と、前記状態情報とを用いて、前記近隣設置機器について前記合計期間内における故障発生の可能性について行うことを要旨とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の保守支援プログラムにおいて、前記機器状態取得手段を、機器の状態に関する複数種類の情報を取得する手段として機能させ、前記故障予測診断手段を、機器毎に、前記複数種類の情報について、機器の正常動作中に前記合計日数に対応する期間の各日について連続して取得した情報に基づいて、指標値の算出方法を決定する手段と、前記機器毎に、前記機器状態取得手段で取得した複数種類の情報を用いて、前記算出方法により指標値を算出する手段と、前記機器毎に、前記算出された指標値に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期間内における機器の状態の変化を判定する手段として機能させることを要旨とする。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の保守支援プログラムにおいて、前記故障予測診断指定日数は、入力手段を用いて任意に設定可能であることを要旨とする。
請求項１２に記載の発明は、請求項７〜１１のいずれか１つに記載の保守支援プログラムにおいて、前記機器は、画像形成装置であることを要旨とする。
【００１８】
（作用）
請求項１又は７に記載の発明によれば、前記コンピュータが、通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定し、この対象機器の識別情報に基づいて前記機器情報記憶手段から訪問先の位置情報を特定する。そして、前記訪問先から所定範囲に設置された近隣設置機器を、前記機器情報記憶手段を用いて特定し、この近隣設置機器の状態に関する状態情報を取得する。そして、前記状態情報を用いて、前記近隣設置機器について故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する。これにより、訪問計画における対象機器から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断の結果に基づいて、訪問計画における対象機器から所定範囲に設置された機器について、保守作業の対象とするかどうかを判定できる。従って、訪問計画における対象機器から所定範囲に設置された機器で、故障が生じる可能性が高い機器を保守作業の対象として追加することができる。このため、この近隣設置機器が後日故障した場合と比較して、保守員の移動に要する時間がかからず、効率的に保守作業を行うことができる。
【００１９】
請求項２又は８に記載の発明によれば、前記訪問計画における通常保守作業の対象機器の位置からの距離に基づいて、訪問先の近隣に所在する機器を特定する。このため、通常保守作業の対象機器の位置から所定の距離の範囲内に設置された機器の中から、追加の保守作業対象の機器を決定できる。このように、所定の距離の範囲内であるため、移動時間を制限でき、効率的に機器の設置場所を訪問して保守作業を行うことが可能となる。
【００２０】
請求項３又は９に記載の発明によれば、前記予測診断は、現在日から前記訪問予定日までの日数と故障予測診断指定日数との合計期間と、前記状態情報とを用いて、前記近隣設
置機器について前記合計期間内における故障発生の可能性について行う。このため、この合計日数後までの期間に故障する可能性がある機器を保守作業対象とすることができる。
【００２１】
請求項４又は１０に記載の発明によれば、機器の状態に関する複数種類の情報を取得する。そして、機器毎に、複数種類の情報について、機器の正常動作中に前記合計日数に対応する期間に取得した情報に基づいて、指標値の算出方法を決定する。そして、取得した複数種類の情報を用いて、決定された算出方法により指標値を算出し、算出された指標値に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期間内における機器の状態の変化を判定する。このため、現在日から前記合計日数後までの期間内に機器が故障する可能性を、機器毎の正常動作中における状態と、現在の状態とに基づいて、個別に判定できる。従って、機器毎のそれぞれの正常動作における状態に関するデータを用いて、現在の状態に基づいて、現在日から前記合計日数後までの期間内の故障予測診断を行うことができ、機器毎の故障予測の精度を高めることができる。
【００２２】
請求項５又は１１に記載の発明によれば、設定情報を任意に設定することができる。例えば、設定情報である訪問先の近隣の範囲を特定するための情報又は故障予測診断指定日数を任意に設定することにより、状況に応じて柔軟に対応できる。
【００２３】
請求項６又は１２に記載の発明によれば、前記機器を、画像形成装置とすることができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、訪問計画に基づいて保守員が機器の設置場所を訪問して機器の保守作業を行う場合に、機器の故障発生を未然に防止するとともに、効率的に機器の保守を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図８を用いて説明する。本実施形態では、訪問計画に基づいて保守員が機器の設置場所を訪問して機器の保守作業を行う場合に、機器の故障発生を未然に防止するとともに、効率的に機器の保守を行うための保守支援方法及び保守支援プログラムとして説明する。本実施形態では、機器としての画像形成装置の保守において、訪問計画に基づいて保守員が機器の設置場所を訪問して保守作業を行う場合に、訪問計画における対象機器の設置場所から所定範囲に設置された機器（近隣設置機器）について故障予測診断を行い、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を、保守作業の対象として追加する。
【００２６】
図１に示すように、故障予測診断保守支援システム２０は、事前保全保守計画立案システム５０と接続されている。さらに、故障予測診断保守支援システム２０は、公衆回線６０を介して、画像形成装置７０と接続されている。なお、故障予測診断保守支援システム２０と画像形成装置７０との接続は、ＬＡＮ等、公衆回線６０以外のネットワークを介するものであってもよい。
【００２７】
事前保全保守計画立案システム５０は、事前保守計画立案のための処理を行い、保守員毎の訪問計画データ及び訪問計画リストを出力する。本実施形態では、（１）定期予防保全保守、及び（２）定期確認保全保守について、保守員毎の訪問計画を立案する。そして、事前保全保守計画立案システム５０は、訪問計画リストを出力するとともに、訪問計画データを故障予測診断保守支援システム２０に転送する。
【００２８】
故障予測診断保守支援システム２０は、管理コンピュータ２１を備えている。管理コンピュータ２１は、図示しない制御手段（ＣＰＵ）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードデ
ィスク等）やデータ送受信手段等を有する。この管理コンピュータ２１は、保守支援に関して後述する処理を実行する。管理コンピュータ２１は、条件入力・受付部３１、情報分解部３２、機器位置情報検索・抽出部３３、範囲内機器情報検索・抽出部３４、故障予測診断依頼部３５、故障予測診断部３６、機器状態情報取得部３７及び故障予測結果情報出力部３８を備えている。
【００２９】
条件入力・受付部３１は、（１）訪問計画中の作業対象機器の機種・機番情報、（２）訪問予定日情報、（３）訪問予定日からｍ日以内（範囲日数）の故障予測診断指定日数情報（故障予測診断の範囲日数情報）、及び、（４）故障予測診断の範囲距離情報（例えば、１ｋｍ以内）に関する入力を受け付ける。
【００３０】
情報分解部３２は、条件入力・受付部３１により受け付けた情報を、（１）機器の位置情報を抽出する情報（機種・機番情報）と、（２）故障予測診断依頼に使用する情報（故障予測診断の範囲距離、訪問予定日、故障予測診断の範囲日数）とに分解する。
【００３１】
機器位置情報検索・抽出部３３は、機種・機番情報に基づいて、機器情報記憶部４１において機器の位置情報を検索し、抽出する。すなわち、この機器位置情報検索・抽出部３３は、特許請求の範囲に記載の訪問先位置特定手段として機能する。
【００３２】
範囲内機器情報検索・抽出部３４は、この位置情報に基づいて、故障予測診断の範囲距離内（例えば、１ｋｍ以内）の機器情報を検索し、抽出する。すなわち、範囲内機器情報検索・抽出部３４は、特許請求の範囲に記載の近隣所在機器特定手段として機能する。
【００３３】
故障予測診断依頼部３５は、範囲内機器情報検索・抽出部３４にて抽出された機器情報と、訪問予定日情報、故障予測診断の範囲日数情報に基づいて、故障予測診断を故障予測診断部３６に依頼する。
【００３４】
故障予測診断部３６は、診断依頼の対象の機器について、機器状態情報取得部３７より取得した機器の状態情報と、後述する診断パラメータ群とを用いて、故障予測診断を行う。すなわち、この故障予測診断部３６は、特許請求の範囲に記載の故障予測診断手段として機能する。
【００３５】
機器状態情報取得部３７は、対象機器の状態情報を取得する。すなわち、この機器状態情報取得部３７は、特許請求の範囲に記載の機器状態取得手段として機能する。
情報出力部３８は、故障予測診断の結果を出力する。
【００３６】
管理コンピュータ２１には、機器情報記憶手段としての機器情報記憶部４１、機器状態履歴記憶部４２及び診断パラメータ情報記憶部４３がそれぞれ接続されている。
機器情報記憶部４１は、図２に示すように、保守対象の画像形成装置７０に関する機器データ４１０が記録されている。この機器データ４１０は、画像形成装置７０について保守契約に基づいて入力登録を行った場合に記録される。本実施形態では、機器データ４１０は、機種識別子、機械番号、住所情報、位置情報及びその他の各種情報に関するデータを含んで構成されている。
【００３７】
機種識別子データ領域には、この画像形成装置７０の機種を特定するための識別子に関するデータが記録される。機械番号データ領域には、この画像形成装置７０の機械番号（機番）に関するデータが記録される。本実施形態では、機種識別子及び機械番号により画像形成装置７０が特定される。
【００３８】
住所情報データ領域には、この画像形成装置７０の設置場所の住所に関するデータが記
録される。
位置情報データ領域には、この画像形成装置７０の設置場所を特定するための位置情報として、緯度及び経度に関するデータが記録される。
【００３９】
各種情報データ領域には、電話番号、ＩＰアドレス等、この画像形成装置７０やこの画像形成装置７０の設置場所についての各種情報に関するデータが記録される。
機器状態履歴記憶部４２は、図３に示すように、保守対象の画像形成装置７０の状態に関する機器状態履歴データ４２０が記録されている。この機器状態履歴データ４２０は、画像形成装置７０の機器状態を取得した場合に記録される。本実施形態では、この機器状態履歴データ４２０は、機種識別子、機械番号、機器状態取得日時、項目種別及び状態に関するデータを含んで構成される。
【００４０】
機種識別子データ領域には、画像形成装置７０の機種を特定するための機種識別子に関するデータが記録される。機械番号データ領域には、画像形成装置７０の機械番号（機番）に関するデータが記録される。
【００４１】
機器状態取得日時データ領域には、この画像形成装置７０の機器状態を取得した日時（年月日時分秒）に関するデータが記録される。
項目種別データ領域には、取得した機器状態の項目種別に関するデータが記録される。具体的には、後述するセンシング情報（ａ）、制御パラメータ情報（ｂ）、入力画像情報（ｃ）などの項目種別に関するデータが記録される。
【００４２】
状態データ領域には、この項目種別に関して取得した機器状態に関するデータが記録される。具体的には、この項目種別に関して取得した数値が記録される。各項目種別についての詳細は、特許文献２に開示されている。
【００４３】
診断パラメータ情報記憶部４３は、図４に示すように、画像形成装置７０の故障予測に用いる診断パラメータ群に関する診断パラメータ関連データ４３０が記録される。この診断パラメータ関連データ４３０は、後述する処理に従って診断パラメータ群を形成した場合に記録される。なお、同一の機種識別子、機械番号、診断依頼日数の診断パラメータ関連データ４３０が記録されている場合、新たに形成された診断パラメータ群により更新される。本実施形態では、この診断パラメータ関連データ４３０は、機種識別子、機械番号、診断依頼日数及び診断パラメータ群に関するデータを含んで構成される。
【００４４】
機種識別子データ領域には、画像形成装置７０の機種を特定するための機種識別子に関するデータが記録される。機械番号データ領域には、画像形成装置７０の機械番号（機番）に関するデータが記録される。
【００４５】
診断依頼日数データ領域には、後述する処理に従って算出された、故障診断の診断依頼日数に関するデータが記録される。
診断パラメータ群データ領域には、後述する処理に従って算出された診断パラメータ群に関するデータが記録される。この診断パラメータ群は、正常状態において取得されたデータに基づいて算出される。ここで、正常状態とは、診断依頼日数の間、連続して問題が発生していない場合をいい、正常状態において、診断依頼日数の間の各日に取得されたデータが用いられる。
【００４６】
画像形成装置７０には、画像形成部７１が備えられている。画像形成部７１は、画像形成を行うための各手段（プリンタ部、給紙部、スキャナ部及び原稿搬送部等）を備えている。この画像形成部７１は、複数の部位７２について、それぞれ状態情報取得部７３が設けられている。各部位７２は、上記の機器状態情報の取得の対象となる各部位であり、例
えば、感光体ドラムや駆動モータ等である。状態情報取得部７３は、各部位７２についての状態情報を取得する。例えば、感光体ドラムの回転速度をエンコーダで検出することにより、感光体ドラムについての状態情報を取得する。また、駆動モータの電流値や温度を取得することにより、駆動モータの状態情報を取得する。画像形成装置７０における機器状態情報の取得については、詳しくは、特許文献２に開示されている取得方法により、各部位７２の状態情報を状態情報取得部７３により取得する。各状態情報取得部７３は、画像形成装置７０に備えられた通信部７４に接続されている。通信部７４は、ＬＡＮアダプタ（図示せず）及び公衆回線６０を介して故障予測診断保守支援システム２０の管理コンピュータ２１に接続されている。
【００４７】
次に、上記のように構成されたシステムを用いて訪問計画中の訪問先から所定範囲に設置された機器について故障予測診断を行い、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を保守作業の対象とする場合の処理手順を説明する。本実施形態では、定期保守作業（「定期予防保全保守」、「定期確認保全保守」）の対象となる画像形成装置７０の保守作業のための訪問計画に基づいて、この訪問計画中の画像形成装置７０から所定範囲に設置された機器（画像形成装置７０）について故障予測診断を行って、所定期間内に故障の可能性が高い機器を保守作業の対象として追加する。
【００４８】
（機器状態情報の取得）
本実施形態では、故障予測診断において、機器状態情報取得部３７が取得する機器状態情報を用いる。この機器状態情報について説明する。機器状態情報取得部３７は、各画像形成装置７０について、画像形成装置７０の各状態情報取得部７３によってそれぞれ取得された各部位７２の状態情報を取得する。
【００４９】
機器状態情報取得部３７で取得される機器状態情報は、センシング情報（ａ）、制御パラメータ情報（ｂ）、入力画像情報（ｃ）などの情報である。
上記センシング情報は、画像形成装置の内部あるいは周辺に設けられた各種センサにより得られるデータからなる情報である。このセンシング情報としては、装置各部の寸法、装置内にある移動体の速度、時間（タイミング）、重量、電流値、電位、振動、音、磁力、光量、温度、湿度などがある。
【００５０】
上記制御パラメータ情報は、装置の制御の結果として蓄積されている情報一般である。この制御パラメータ情報としては、ユーザの操作履歴、消費電力、消費トナー量、各種の画像形成条件設定履歴、警告履歴などがある。
【００５１】
上記入力画像情報は、画像データとして画像形成装置７０に入力された情報から得られるものである。この入力画像情報としては、着色画素累積数、文字部比率、ハーフトーン部比率、色文字比率、主走査方向のトナー消費分布、ＲＧＢ信号（画素単位の総トナー量）、原稿サイズ、縁有り原稿、文字の種類（大きさ、フォント）などがある。
【００５２】
これらのセンシング情報（ａ）、制御パラメータ情報（ｂ）、入力画像情報（ｃ）の具体的な情報の種類及びその取得方法は、特許文献２に記載されている。
機器状態情報取得部３７における機器状態情報の取得方法は、（１）機器状態情報取得部３７が、機器状態情報の取得要求を画像形成装置７０に送信して、画像形成装置７０から機器状態情報を取得する方法、（２）画像形成装置７０の通信部７４から送信される自動通報を受信する方法のいずれでもよい。
【００５３】
また、各画像形成装置７０において取得された機器状態情報を故障予測診断保守支援システム２０に蓄積してもよいし、各画像形成装置７０において蓄積された機器状態情報を、故障予測診断の際に取得してもよい。本実施形態では、各画像形成装置７０において取
得された機器状態情報を機器状態情報取得部３７が取得し、機器状態履歴記憶部４２に蓄積する。また、本実施形態では、各状態情報取得部７３による各部位７２の状態情報の取得を少なくとも１日１回行い、同一の画像形成装置７０における各状態情報取得部７３による各部位７２の状態情報の取得は、ほぼ同じタイミングで行うようにする。
【００５４】
（故障予測診断による保守支援）
次に、各保守員の訪問計画を立案し、この訪問計画中の訪問予定日について、訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断を行って、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を保守作業対象として追加する場合の処理を説明する。
【００５５】
本実施形態では、事前保全保守計画立案システム５０により、各保守員の訪問計画を立案する。具体的には、事前保全保守計画立案システム５０が、月毎に、保守員毎の定期保守点検作業を対象とする事前保全保守計画リストを出力する。この事前保全保守計画リストには、保守作業対象の画像形成装置７０が設置場所の住所の地域名により並べられ、各画像形成装置７０について、機種名、機械番号及びの設置場所の住所が印刷されている。
【００５６】
各保守員は、この事前保全保守計画リストに含まれる画像形成装置７０を保守作業対象として、効率的に画像形成装置７０の設置場所を訪問できるように訪問計画を立案する。このとき、同一の地域を一まとめにして、保守員の移動時間を短縮する。そして、各保守員は、自分の事前保全保守計画リスト中の保守作業対象の各画像形成装置７０について、訪問予定日を決定し、事前保全保守計画立案システム５０に入力する。これに基づいて、事前保全保守計画立案システム５０は、各保守員について、訪問予定日順に保守作業対象の画像形成装置７０を並び替えた訪問計画リストを出力する。
【００５７】
この訪問計画リストには、訪問予定日、機種名、機械番号、及び画像形成装置７０の設置場所の住所が印刷されている。さらに、事前保全保守計画立案システム５０は、この訪問計画リストに対応する訪問計画データを故障予測診断保守支援システム２０に転送する。この訪問計画データには、保守員識別子、訪問予定日、機種情報及び機械番号に関するデータが記録されている。この訪問計画データを受信した故障予測診断保守支援システム２０は、この訪問計画データを訪問計画データ記憶部（図示せず）に記録する。
【００５８】
なお、この訪問計画の立案は、事前保全保守計画立案システム５０が、画像形成装置７０の設置場所の位置情報や、所在地域に関する情報を用いて、自動的に行ってもよい。この場合も、保守員毎に、同様の訪問計画リスト及び訪問計画データを出力する。
【００５９】
（訪問計画中の訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断）
保守員は、出力された訪問計画リストに基づいて、保守作業対象の画像形成装置７０の保守作業のために顧客の訪問を行う。このとき、訪問先から所定範囲に設置された機器（画像形成装置７０）について、後述する故障予測診断の結果に基づいて、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を保守作業の対象とする。この訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断は、訪問計画立案後、訪問までのいずれの時期に行ってもよい。例えば、（１）定期保守訪問（「定期予防保全保守」・「定期確認保全保守」）の当日や所定日数前（例えば、前日）に行ってもよいし、（２）訪問計画リスト出力時に、引き続いて行ってもよい。また、（３）緊急障害修復保守時に、その訪問先から所定範囲に設置された機器について行ってもよい。
【００６０】
本実施形態では、各保守員は、訪問計画リストの出力後、訪問計画リスト中のすべての訪問予定日について訪問先をすべて対象として、訪問先から所定範囲に設置された機器について故障予測診断を行う。そして、この結果に基づいて、所定期間内に故障が生じる可能性が高い機器を保守作業の対象として追加する。さらに、各保守員は、訪問計画中の各
訪問予定日の当日又は所定日数前（例えば、前日）に、その訪問予定日の訪問先から所定範囲に設置された機器について故障予測診断を行い、所定期間内に故障が生じる可能性が高い機器を、その訪問予定日の保守作業の対象として追加する。
【００６１】
ここで、後述するように、故障予測診断の対象とする機器の設置場所の範囲の特定のための距離（故障予測診断の範囲距離）と、訪問予定日からｍ日以内（範囲日数）の故障予測診断指定日数（故障予測診断の範囲日数）とは、ユーザ（保守員等）の入力により、任意に設定できる。例えば、訪問計画の立案時に、訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断を行う場合、故障予測診断の範囲距離と、故障予測診断の範囲日数とは、各訪問予定日について、同様の値を用いるようにしてもよい。また、各訪問予定日について、それぞれ異なる範囲距離や範囲日数を指定してもよい。本実施形態では、故障予測診断の範囲日数として、訪問予定日から次に同じ地域の訪問を予定する日までの日数を用いる。
【００６２】
以下、故障予測診断保守支援システム２０により、訪問計画中の訪問先から所定範囲に設置された機器について故障予測診断を行う場合の処理手順について図５〜図８を用いて説明する。
【００６３】
保守員は、故障予測診断保守支援システム２０の入力手段において、訪問計画条件及び故障予測診断依頼条件を入力する。具体的には、訪問予定日、この訪問予定日における自分の保守作業対象の機種・機番情報（機種識別子・機械番号）、故障予測診断の範囲日数及び故障予測診断の範囲距離を入力する。故障予測診断保守支援システム２０の条件入力・受付部３１は、この入力を受け付け（ステップＳ１−１）、入力データを情報分解部３２に転送する。なお、機種・機番情報の代わりに、保守員識別子を入力してもよい。この場合、条件入力・受付部３１は、保守員識別子と訪問予定日に基づいて、前記訪問計画データ記憶部に記録した訪問計画データの機種・機番情報を抽出する。
【００６４】
情報分解部３２は、この訪問計画条件及び故障予測診断依頼条件に関する入力データを、機種・機番情報、故障予測診断の範囲距離、訪問予定日及び故障予測診断の範囲日数の各データに分解し、管理コンピュータ２１内のメモリに記録する（ステップＳ１−２）。
【００６５】
そして、情報分解部３２は、機種・機番情報を機器位置情報検索・抽出部３３に転送し、故障予測診断の範囲距離に関するデータを範囲内機器情報検索・抽出部３４に転送し、訪問予定日及び故障予測診断の範囲日数に関するデータを故障予測診断依頼部３５に転送する。機器位置情報検索・抽出部３３は、機器位置情報検索・抽出部３３から転送された機種・機番情報（機械番号及び機種情報）に基づいて、機器情報記憶部４１から、保守作業対象の画像形成装置７０の位置情報を抽出する（ステップＳ１−３）。そして、機器位置情報検索・抽出部３３は、抽出した位置情報を範囲内機器情報検索・抽出部３４に転送する。
【００６６】
範囲内機器情報検索・抽出部３４は、機器の位置情報と故障予測診断の範囲距離とに基づいて故障予測診断の位置情報を算出する（ステップＳ１−４）。具体的には、機器位置情報検索・抽出部３３から転送された位置情報（緯度及び経度）と、情報分解部３２から転送された故障予測診断の範囲距離とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報（緯度及び経度）を算出する。このとき、対象の訪問予定日における保守作業対象の画像形成装置７０として、複数の機種・機番情報が入力された場合、これらの複数の画像形成装置７０のそれぞれの位置と故障予測診断の範囲距離とに基づいて、故障予測診断の対象範囲の位置情報（緯度及び経度）を算出する。
【００６７】
そして、範囲内機器情報検索・抽出部３４は、故障予測診断の位置情報範囲内の故障予
測診断の対象機種・機番情報を検索し、抽出する（ステップＳ１−５）。具体的には、算出された故障予測診断の対象範囲の位置情報（緯度及び経度）に基づいて、機器情報記憶部４１の位置情報を検索し、故障予測診断の対象範囲に含まれる画像形成装置７０の機器データ４１０を抽出する。これにより、指定された訪問予定日における保守作業対象のいずれかの画像形成装置７０の設置場所から、指定された範囲距離（故障予測診断の範囲距離）の画像形成装置７０についての機器データ４１０が抽出される。そして、範囲内機器情報検索・抽出部３４は、抽出した機器データ４１０の機種・機番情報（機種識別子・機械番号）を故障予測診断依頼部３５に転送する。
【００６８】
この機種・機番情報を受信した故障予測診断依頼部３５は、先に情報分解部３２から受信した訪問予定日及び故障予測診断の範囲日数に基づいて、故障予測診断の診断依頼日数を算出する（ステップＳ１−６）。具体的には、まず、現在日を取得し、現在日から訪問予定日までの日数（ｎ日）を算出する。そして、この現在日から訪問予定日までの日数（ｎ日）と、先に情報分解部３２から受信した故障予測診断の範囲日数（ｍ日）との合計日数（ｎ＋ｍ日）を算出し、これを故障予測診断の診断依頼日数とする。すなわち、現在日から訪問予定日までの日数（ｎ日）と故障予測診断の範囲日数（ｍ日）との合計日数（ｎ＋ｍ日）後までの間に故障が発生する可能性を故障予測診断の対象とする。ここで、故障予測診断の範囲日数（ｍ日）は、訪問予定日から故障予測診断の対象の終了日までの期間である。このため、同じ訪問予定日についてこの故障予測診断保守支援システム２０による処理を行う場合、故障予測診断の対象の終了日に変更がなければ、処理の実行時期にかかわらず、故障予測診断の範囲日数（ｍ日）は同じ日数となる。
【００６９】
そして、故障予測診断依頼部３５は、範囲内機器情報検索・抽出部３４から受信した機種・機番情報と、故障予測診断の診断依頼日数とを故障予測診断部３６に転送する。
これを受信した故障予測診断部３６は、故障予測診断を実施する（ステップＳ１−７）。この処理について、図６〜図８を用いて説明する。
【００７０】
（診断パラメータ群形成）
故障予測診断部３６は、機器状態情報取得部３７により取得されて機器状態履歴記憶部４２に蓄積された機器状態履歴データ４２０を用いて、画像形成装置７０の故障予測診断を行う。
【００７１】
まず、故障予測診断部３６は、範囲内機器情報検索・抽出部３４から受信した機種・機番情報で特定される画像形成装置７０について、故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）の間、連続して問題が発生していない場合を「正常状態」として、取得された機器状態情報から診断パラメータ群を形成する。これについて、以下に説明する。
【００７２】
ここでは、故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）の間、連続して問題が発生していない場合を「正常状態」とする。そして、「正常状態」では、取得された機器状態の組合せパターンがどのようになっているかを定義する。そして、これから外れた状態を正常ではない、すなわち（潜在的な）故障状態とみなす。
【００７３】
そして、指標値の算出に先だって、その指標値の算出方法を決定する。本実施形態では、指標値は、入力する複数の情報それぞれに対して互いに異なる座標軸を設定した多次元空間を定義し、その多次元空間での距離として算出する。そのために、画像形成装置７０が正常に動作している状態において、画像形成装置７０の状態に関する複数種類の情報を診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）に対応する複数組（ｎ＋ｍ日分連続して）求める。
【００７４】
以下、指標値の算出方法の決定（診断パラメータ群の形成）の処理手順について、図６を用いて説明する。
図６に示すように、まず、画像形成装置７０の状態と関連があると考えられるｋ個の情報を、画像形成装置７０を動作させながらｎ＋ｍ組（ｎ＋ｍ日分）取得する（ステップＳ２−１）。情報の取得については前述のとおりであり、その具体例については後述する。
【００７５】
表１は、取得した情報のデータの構成（ｎ組の場合）を示している。最初の条件（１日目）でｋ個のデータが得られる。それらをｙ11，ｙ12，・・・，ｙ1kとする。同様に次の条件（２日目）で得られるデータをｙ21，ｙ22，・・・，ｙ2k、などとし、ｎ＋ｍ組（ｎ＋ｍ日分）のデータを取得する。
【００７６】
【表１】
0004723292.tif 000002
次に、情報の種類（ｊ）ごとに、式（１）を用いて生データ（例えばｙij）を平均値（ｙj）と標準偏差（σj）で規格化する（ステップＳ２−２）。表２は、表１に示すデータを数１に示す式を用いて規格化した結果を示している。
【００７７】
【数１】
0004723292.tif 000003
【表２】
0004723292.tif 000004
このステップＳ２−１、ステップＳ２−２の処理を、すべてのｉ，ｊについて終了するまで（ステップＳ２−３においてＹＥＳになるまで）繰り返す。そして、すべてのｉ，ｊについて終了した場合（ステップＳ２−３においてＹＥＳの場合）、各規格化情報の相関係数ｒpqを算出する（ステップＳ２−４）。すなわち、数２で示す式を用いてｋ種類のうち２組のデータ間の相関係数ｒpq（＝ｒqp）をすべて求め、それらを数３で示すように行列Ｒで表わす。
【００７８】
【数２】
0004723292.tif 000005
【数３】
0004723292.tif 000006
そして、故障内容に応じて行列要素を選択する（ステップＳ２−５）。具体的には、ｋ個の項目の中から、判定しようとする故障内容（例えば紙詰まり、濃度低下、雑音発生など）に応じてｍ個を選択する。選択のしかたは、予め決められていて、診断する故障の種類（故障内容）と必要な情報の項目の対応情報が、故障予測診断部３６内の項目指定部（図示せず）に格納されている。故障内容を絞らない場合はｍ＝ｋとなる。
【００７９】
本実施形態では、診断する故障の種類は、ユーザの入力により指定可能である。本実施形態では、まず、故障内容を絞らずに故障予測診断を行い、この結果を確認してから、ユーザが故障内容を指定し、この故障内容について故障予測診断を行う。
【００８０】
そして、その余因子行列または逆行列を求め、その結果を数４のようにパラメータ行列Ａ（ａij）で表わす（ステップＳ２−６）。なお、数２で示す式中の「Σ」は、添字ｉに関する総和を表している。
【００８１】
【数４】
0004723292.tif 000007
以上により、上記単一の指標値の算出するときに用いる算出式における算出パラメータの値（パラメータ行列Ａ）が定まる。ここで扱うデータ群はいずれも正常な状態を表すものであるので、取りこんだ様々な情報間に一定の相関があると考える。正常な状態から離れて故障などの異常が起こりそうになると、これらの相関に乱れが生じて、上記定義した多次元空間における原点（安定状態の平均）からの「距離」が大きくなる。この「距離」が指標値である。
【００８２】
そして、このパラメータ行列Ａ（診断パラメータ群）を、記憶媒体に書き込む（ステップＳ２−７）。具体的には、診断パラメータ情報記憶部４３に記録する。
（故障予測状態判定）
次に、この診断パラメータ群を用いて指標値を算出し、故障予測診断を行う場合について、図７を用いて説明する。
【００８３】
図７に示すように、故障予測診断部３６は、正常状態で取得したのと同じｋ種類のデータ（機器状態情報）を取得する（ステップＳ３−１）。具体的には、機器状態情報取得部
３７を介して、故障予測診断の対象の画像形成装置７０から取得する。なお、機器状態情報取得部３７により取得されて機器状態履歴記憶部４２に記録された直近（例えば、当日）の機器状態情報を機器状態履歴記憶部４２から取得してもよい。
【００８４】
そして、故障予測診断部３６は、診断パラメータ情報記憶部４３に格納されている診断パラメータ群を読み出す（ステップＳ３−２）。具体的には、機種識別子、機械番号及び診断依頼日数に基づいて診断パラメータ情報記憶部４３から診断パラメータ群を抽出する。そして、故障予測診断部３６は、取得した複数の情報に基づいて、上記診断パラメータ群を用いて指標値を算出する（ステップＳ３−３）。
【００８５】
この指標値の算出の手順について、図８を用いて説明する。
図８に示すように、任意の状態でのｋ種類のデータｘ1,ｘ2,・・・,ｘkを取得する（ステップＳ４−１）。データの種類はｙ11,ｙ12,・・・,ｙ1kなどに対応する。次に、数５
に示す式を用いて、取得した情報のデータを規格化する（ステップＳ４−２）。
【００８６】
【数５】
0004723292.tif 000008
ここで、規格化したデータをＸ1,Ｘ2,・・・,Ｘkとする。これをすべての種類について（全jについて）終了するまで（ステップＳ４−３においてＹＥＳとなるまで）、jを順次変化させながら繰り返す。
【００８７】
次に、すでに求めている逆行列Ａの要素を用いて決めた数６に示す算出式により、指標値Ｄ2を算出する（ステップＳ４−４）。
【００８８】
【数６】
0004723292.tif 000009
この指標値Ｄ2の平方根である指標値Ｄは「マハラノビスの距離」と呼ばれている。ま
た、数６で示す式中の「Σ」は、添字ｐおよびｑに関する総和を表している。
【００８９】
正常から外れた状態では、入力データのパターンが正常状態での入力データのパターンと異なっていて、正常状態からの外れの程度が指標値Ｄの大きさに反映されるようになっている。この例の場合、正常とは、故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）後まで連続で故障がない状態としているので、指標値Ｄが大きくなると故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）以内に故障が起こりやすい状態であることが示される。
【００９０】
このようにして指標値が算出されると、故障予測診断部３６は、得られた指標値に基づいて画像形成装置７０の故障予測診断の結果を出力する（ステップＳ３−４）。具体的には、指標値Ｄの大きさに基づいて、故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）の期間内に故障が発生する可能性を判定し、この判定結果を出力する。
【００９１】
この故障予測診断の結果情報は故障予測結果情報出力部３８に入力される（ステップＳ１−８）。
そして、範囲内機器情報検索・抽出部３４から渡された機種・機番情報がすべて終了するまで、すなわち故障予測診断の対象機種・機番がすべて終了するまで（ステップＳ１−９においてＹＥＳとなるまで、）、このステップＳ１−７〜ステップＳ１−９の処理を繰り返す。
【００９２】
そして、故障予測診断の対象機種・機番がすべて終了した場合（ステップＳ１−９にお
いてＹＥＳの場合、訪問計画の対象機種・機番がさらにあるかどうかを調べる（ステップＳ１−１０）。訪問計画の対象機種・機番がさらにある場合（ステップＳ１−１０においてＮＯの場合）、次の対象機種・機番を特定してステップＳ１−３に戻り、ステップＳ１−３〜ステップＳ１−１０の処理を繰り返す。そして、訪問計画の対象機種・機番が終了した場合（ステップＳ１−１０においてＹＥＳの場合）、故障予測診断部３６が、管理コンピュータ２１は、故障予測結果情報出力部３８により、故障予測診断結果情報を出力する（ステップＳ１−１１）。
【００９３】
保守員は、出力された故障予測診断結果情報に基づいて、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を保守作業の対象とする。
ここで、出力された故障予測診断結果情報を検討した結果、故障内容を指定してさらに故障予測診断を行う場合、ユーザ（保守員等）は、故障内容の指定を入力する。この場合、故障予測診断部３６は、指定された故障内容（故障の種類）に対応する項目を用いて、故障予測診断を行う。すなわち、故障内容を指定した場合には、故障内容に応じて機器状態の項目種類を選択する。具体的には、上述のように、ｋ個の項目の中から、判定しようとする故障内容に応じて、上述の項目指定部に格納された診断する故障の種類と必要な情報の項目の対応情報を用いて、機器状態の項目種類（ｍ個）を選択する。そして、診断パラメータ群の形成の際に、故障内容に応じて行列要素を選択し、この行列要素に基づいて算出した相関逆行列Ａを用いて、故障内容に応じた取得データに基づいて指標値を算出し、判定結果を出力する。
【００９４】
なお、故障内容を絞らずに故障予測診断を行った後に故障内容を指定して故障予測診断を行う場合、故障内容を絞らずに行った故障予測診断の結果に基づいて、機種・機番情報を特定して故障内容を指定して故障予測診断を行ってもよい。また、故障内容を絞らずに故障予測診断を行う場合と同様に、上記ステップＳ１−１〜ステップＳ１−１１の処理を行って、位置情報により検索される機器のすべてを対象として故障内容を指定して故障予測診断を行ってもよい。
【００９５】
なお、訪問計画リスト出力時に、引き続いて、訪問計画中の訪問先から所定範囲に設置された機器についてこの故障診断予測を行う場合は、訪問計画中の全訪問予定日について訪問先から所定範囲に設置された機器の故障予測診断を行った後、その結果に基づいて、訪問計画の見直しをしてもよい。
【００９６】
また、訪問計画中の各訪問予定日の当日又は所定日数前（例えば、前日）に、その訪問予定日の訪問先から所定範囲に設置された機器についてこの故障予測診断を行う場合は、所定期間内に故障が生じる可能性が高い機器のうち、よりその可能性が高い機器を保守作業の対象として追加してもよい。また、この場合も、故障予測診断の結果に基づいて、訪問計画の見直しを行ってもよい。
【００９７】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
○  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が、通常保守作業の対象機器の識別情報と訪問予定日とが関連付けられた訪問計画において、特定された訪問予定日の通常保守作業の対象機器を特定する。そして、この対象機器の識別情報に基づいて機器情報記憶部４１から訪問先の位置情報を特定する。そして、訪問先から所定範囲に設置された近隣設置機器を、機器情報記憶部４１を用いて特定し、この近隣設置機器の状態に関する状態情報を取得する。そして、現在日から前記訪問予定日までの日数（ｎ日）と故障予測診断の範囲日数（ｍ日）との合計期間（ｎ＋ｍ日）と、機器の状態情報とを用いて、近隣設置機器について現在日から前記合計日数後までの合計期間内における故障発生の可能性の予測診断を行い、この予測診断結果を出力する。これにより、訪問計画における訪問先から所定範囲に設置された機器で、故障が生じる可能性が高い機器を保守作業の対象として追加す
ることができる。このため、この近隣設置機器が後日故障した場合と比較して、保守員の移動に要する時間がかからず、効率的に保守作業を行うことができる。また、現在日から訪問予定日までの日数（ｎ日）と故障予測診断の範囲日数（ｍ日）との合計日数（ｎ＋ｍ日）後までの期間に故障する可能性を診断するため、この合計日数後までの期間に故障する可能性がある機器を保守作業対象とすることができる。
【００９８】
このため、例えば、故障予測期間として、訪問予定日の後、次に同じ地域の機器を保守作業対象とするまでの期間を設定すれば、次に同じ地域の機器を保守作業対象とするまでに故障する可能性がある機器を保守作業対象とすることができる。従って、次に同じ地域の機器を保守作業対象とするまでに、この地域の機器に故障が発生する可能性を少なくすることができ、保守作業を効率的に行うことが可能となる。また、近隣設置機器の中から追加の保守作業対象の機器を選択しているため、追加の保守作業対象の機器の設置場所を訪問する場合の移動時間を制限でき、効率的に機器の設置場所を訪問して保守作業を行うことが可能となる。
【００９９】
○  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が、訪問計画における通常保守作業の対象機器（画像形成装置７０）の位置からの距離に基づいて、訪問先の近隣に所在する機器（画像形成装置７０）を特定する。このため、通常保守作業の対象機器の位置から所定の距離の範囲内に設置された機器の中から、追加の保守作業対象の機器を決定できる。このように、所定の距離の範囲内であるため、移動時間を制限でき、効率的に機器の設置場所を訪問して保守作業を行うことが可能となる。
【０１００】
○  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が、機器（画像形成装置７０）の状態に関する複数種類の情報を取得する。そして、機器毎に、複数種類の情報について、機器の正常動作中に故障予測診断の診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）に対応する期間に取得した情報に基づいて、指標値の算出のための診断パラメータ群を形成し、取得した複数種類の情報と診断パラメータ群とを用いて指標値を算出し、算出された指標値に基づいて、現在日から診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）後までの期間内における機器の状態の変化を判定する。このため、現在日から診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）後までの期間内に機器が故障する可能性を、機器毎の正常動作中における状態と、現在の状態とに基づいて、個別に判定できる。従って、機器毎のそれぞれの正常動作における状態に関するデータを用いて、現在の状態に基づいて、現在日から診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）後までの期間内の故障予測診断を行うことができ、機器毎の故障予測の精度を高めることができる。
【０１０１】
○  上記実施形態では、故障予測診断の範囲距離と、故障予測診断の範囲日数とを任意に設定できる。このため、状況に応じて柔軟に対応できる。
○  上記実施形態では、故障内容を指定する場合、取得した項目の中から、判定しようとする故障内容に応じて、項目を選択して、パラメータ行列を求める。このため、判定しようとする故障内容に応じて、必要な情報の項目のみを用いて、判定を行うことができる。
【０１０２】
○  上記実施形態では、故障内容を絞らずに故障予測診断を行うことで、故障内容は不明であるものの何らかの故障が発生する可能性がある場合に、これを判定できる。また、故障内容を指定して故障予測診断を行うことで、指定した故障内容について、より精度よく故障予測診断を行うことができる。
【０１０３】
○  上記実施形態では、訪問計画に基づく訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断は、訪問計画立案後、訪問までのいずれの時期に行ってもよい。このため、故障予測診断を柔軟に行うことができる。また、訪問計画立案時に、訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断を行うことで、保守員は、予め、所定日数
後までに故障が発生する可能性が高い機器についても、訪問予定を立てることができる。また、訪問予定日の当日や所定日数前に行うことで、より精度の高い故障予測診断の結果を得ることができる。
【０１０４】
なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
・  上記実施形態では、故障予測診断の対象となる機器の正常な状態に基づいて診断パラメータ群を求めたが、診断パラメータ群は、故障予測診断の対象となる機器において求めたものでなくてもよい。例えば、予め、別の機器を用いた実験の結果や数値シミュレーションで求められた結果に基づいて、診断パラメータ群を決定してもよい。また、診断パラメータ群は、定期的、又は、特定の時期に更新してもよい。また、これらの更新は、ユーザの要求により、行うようにしてもよい。
【０１０５】
・  上記実施形態では、定期的な保守作業についての訪問計画を立て、この訪問計画における訪問先から所定範囲に設置された機器について、故障予測診断を行って、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を、保守作業の対象とした。これに代えて、最初に立案する訪問計画は、故障が発生する可能性に基づいて保守作業対象の機器を決定してもよい。例えば、所定期間内に故障が発生する可能性が所定値以上の機器を対象とする。また、最初に立案する訪問計画は、定期的な保守作業と、故障が発生する可能性に基づいて決定された機器の保守作業とを含んでいてもよい。このような場合も、上記実施形態の場合と同様に、訪問計画は、保守員の移動距離時間を短縮するため近隣地域をまとめて同じ日に訪問する様にするとともに、訪問計画における訪問先の近隣の地域に設置された機器について故障予測診断を行い、所定期間内に故障が発生する可能性が高い機器を保守作業の対象とする。また、この場合、より早い時期に故障が発生する可能性が高い機器の存在する地域から順番に訪問するように、所定期間（例えば、１か月）の訪問計画の日程を決めて、訪問計画を立ててもよい。
【０１０６】
・  上記実施形態では、出力された予測診断結果情報に基づいて、ユーザ（保守員等）が、追加の保守作業対象について検討した。これに代えて、この予測診断結果情報を用いて、コンピュータが追加の保守作業対象を決定してもよい。
【０１０７】
・  上記実施形態では、故障予測診断の範囲距離と、故障予測診断の範囲日数とをユーザ（保守員等）が任意に設定した。これに代えて、故障予測診断の範囲距離や故障予測診断の範囲日数は、予め設定した値を用いてもよい。また、故障予測診断の範囲日数は、近隣地域の訪問を次に行うまでの期間等に基づいて、自動的に算出した値を設定してもよい。また、一回の訪問計画の期間では、必ず、すべての地域の機器が故障予測診断の対象となるように、故障予測診断の範囲距離を自動的に設定し、各故障予測診断の範囲距離において自動的に変更するようにしてもよい。
【０１０８】
・  上記実施形態では、訪問先から所定範囲に設置された故障予測診断の対象の機器は、訪問予定の対象機器の位置から指定された故障予測診断の範囲距離の範囲内のものとした。これに代えて、訪問先から所定範囲の機器の特定は、地域区分（例えば、行政区画）毎に行い、訪問先と同一の地域区分に位置する機器を故障予測診断の対象としてもよい。この場合、地域毎にまとめて故障予測診断の対象を特定して故障予測診断を行ってもよい。
【０１０９】
・  上記実施形態では、故障予測診断は、複数種類の情報についての算出した診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）の正常状態のデータを用いて、種類毎に規格化し、規格化した情報の各種類間のすべての組合せについて相関係数を求め、故障内容に応じて選択されたものを要素とする行列の逆行列を求め、この逆行列のすべての要素を診断パラメータ群として、診断依頼日数後までの期間における故障の生じる可能性を判定する指標値の算出に用いた。
指標値の算出方法の決定方法は、これに限られるものではなく、診断依頼日数後までの期間における故障の生じる可能性を判定できれば、どのような方法により指標値の算出方法を決定してもよい。また、診断依頼日数後までの期間における故障の生じる可能性の判定は、この方法に限られるものではなく、診断依頼日数後までの期間における故障の生じる可能性を判定できれば、どのような方法であっても、本発明に適用できる。
【０１１０】
・  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が、各画像形成装置７０について、それぞれ診断パラメータ群を算出し、これを用いて指標値を算出して故障予測診断を行った。診断パラメータ群及び指標値の算出は、各画像形成装置７０が行ってもよい。
【０１１１】
この場合、画像形成装置７０は、複数の診断日数について、それぞれ診断パラメータ群及び指標値の算出を行い、各診断日数について算出した指標値をすべて管理コンピュータ２１に送信してもよい。また、画像形成装置７０において指標値の判定を行い、この判定結果に基づいて必要な場合に、診断日数と算出した指標値とを管理コンピュータ２１に送信してもよい。この場合、管理コンピュータ２１は、受信した診断日数と指標値とを機種・機番情報に関連付けて記録し、訪問先から所定範囲に設置された機器についての故障予測診断において、このデータを用いる。具体的には、上記実施形態と同様に訪問先から所定範囲に設置された機器を特定した後、特定された機器について、診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）に基づいて、対応する診断日数により指標値を抽出する。そして、この指標値を用いて故障予測診断を行う。
【０１１２】
また、管理コンピュータ２１が、訪問先から所定範囲に設置された機器に対して診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）に関するデータを送信し、これに基づいて画像形成装置７０が診断パラメータ群及び指標値を算出してもよい。そして、画像形成装置７０が、算出した指標値、又は、この指標値に基づく判断結果を管理コンピュータ２１に送信する。この場合、管理コンピュータ２１は、訪問先から所定範囲に設置された機器の故障予測診断において、このデータを用いる。具体的には、訪問先から所定範囲に設置された機器について、それぞれ受信した指標値、又は、指標値に基づく判断結果に基づいて、故障予測診断を行う。
【０１１３】
・  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）後までの期間に故障が発生する可能性を診断したが、管理コンピュータ２１が診断依頼日数（ｎ＋ｍ日）を用いずに故障予測診断を行ってもよい。この場合、管理コンピュータ２１が、例えば、機器の状態の変遷や故障が発生する可能性の変遷を、グラフ等を用いて表示してもよい。また、管理コンピュータ２１が、故障が発生する可能性が所定値に達する日時等を出力してもよい。この場合、この出力結果を参照して、ユーザが、近隣設置機器について保守作業の訪問対象とするかどうかを判定することができる。
【０１１４】
・  上記実施形態では、画像形成装置を対象としたが、保守員による訪問保守の対象となる機器であれば、どのような機器について、本発明を適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の一実施形態のシステムの概略図。
【図２】機器情報記憶部に記録されたデータの説明図。
【図３】機器状態履歴記憶部に記録されたデータの説明図。
【図４】診断パラメータ記憶部に記録されたデータの説明図。
【図５】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図６】診断パラメータ群形成の処理手順の説明図。
【図７】故障予測判定の処理手順の説明図。
【図８】指標値の算出の処理手順の説明図。
【符号の説明】
【０１１６】
２０…故障予測診断保守支援システム、２１…管理コンピュータ、４１…機器情報記憶部、４２…機器状態履歴記憶部、４３…診断パラメータ情報記憶部、７０…画像形成装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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