(57)【要約】【課題】故障予測に従って機器の設置場所を保守員が訪問して保守作業を行う場合に、必要な部品を的確かつ迅速に配送するための必要部品配送支援システム、必要部品配送支援方法及び必要部品配送支援プログラムを提供する。【解決手段】画像形成装置３０は、故障予測システム３２により故障予測を行い、故障予測有りの場合、故障予測情報を情報管理装置２０に送信する。情報管理装置２０は、これに基づいて、機器部品情報記憶部２６を用いて必要な部品を特定する。そして、情報管理装置２０は、部品配送指示情報を部品受注管理装置４０に送信し、部品受注管理装置４０は、機器設置情報記憶部４２を用いて画像形成装置３０の設置場所を特定して、部品を配送するための処理を行う。また、情報管理装置２０は、故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末５０に送信する。【選択図】図１
2007164724.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、機器の設置場所に関する情報を前記機器と関連付けて記録した機器設置情報記憶手段とを備え、管理対象の機器の故障予測に基づいて必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて保守員端末に通知情報を送信する必要部品配送支援システムであって、
前記必要部品配送支援システムに備えたコンピュータが、
管理対象の機器の故障予測を行う故障予測手段と、
前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する部品特定手段と、
前記機器設置情報記憶手段を用いて前記機器の設置場所を特定して前記部品を配送するための処理を行う配送処理手段と、
前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する通知情報送信手段
として機能することを特徴とする必要部品配送支援システム。
【請求項２】
前記必要部品配送支援システムは、前記機器に接続可能な情報管理装置を備え、
前記機器が前記故障予測手段として機能するとともに、前記機器が、前記故障予測手段による故障予測の結果に関する情報を前記情報管理装置に送信し、
前記情報管理装置が、前記故障予測の結果に関する情報を用いて処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の必要部品配送支援システム。
【請求項３】
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又は２に記載の必要部品配送支援システム。
【請求項４】
機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、機器の設置場所に関する情報を前記機器と関連付けて記録した機器設置情報記憶手段とを備えた必要部品配送支援システムを用いて、管理対象の機器の故障予測に基づいて、必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて通知情報を保守員端末に送信する必要部品配送支援方法であって、
前記必要部品配送支援システムに備えたコンピュータが、
管理対象の機器の故障予測を行う段階と、
前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する段階と、
前記機器設置情報記憶手段を用いて前記機器の設置場所を特定して前記部品を配送するための処理を行う段階と、
前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する段階と
を実行することを特徴とする必要部品配送支援方法。
【請求項５】
機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、管理対象の機器に接続可能なコンピュータとを用いて、管理対象の機器の故障予測に基づいて必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて保守員端末に通知情報を送信するための必要部品配送支援プログラムであって、
前記コンピュータを、
管理対象の機器からの前記機器の故障予測の結果に関する情報を受信する故障予測結果受信手段と、
前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する部品特定手段と、
前記特定した部品の前記機器の設置場所への配送を指示する配送指示手段と、
前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する通知情報送信手段
として機能させることを特徴とする必要部品配送支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の保守作業で必要となる部品を機器の設置場所に配送するための必要部品配送支援システム、必要部品配送支援方法及び必要部品配送支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、様々な顧客のオフィス等に多種多様なプリンタ、複写装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置が設置されているが、このような、用紙を使用し、用紙に画像を印刷する画像形成装置においては、用紙の紙詰まり（ジャム）等のトラブルを皆無にすることは困難である。このため、トラブルが発生した場合でも、極力、顧客自身でトラブル状態を正常状態に復帰できる様に、画像形成装置には様々な工夫がなされている。
【０００３】
しかし、専門の保守員でなければ回復できないようなトラブルが発生する事もあり、各画像形成装置のメーカや販売会社と顧客との間で保守に関する契約を結んで、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を行うとともに、トラブル発生時、迅速な対応が提供できるような保守体制や契約が存在している。
【０００４】
顧客が使用している画像形成装置において、保守員が対応しないと修復しない障害が発生した場合、顧客は、保全保守に関する契約を結んでいる各メーカや販売会社の営業拠点に修理の依頼をする。修理依頼を受けた各保守の営業拠点では、依頼を受けた顧客を担当している保守員又は当該顧客の近くで当該機種の保守が可能な保守員を探して連絡し、顧客対応を依頼することが一般的である。
【０００５】
また、近年、保全作業による画像形成装置の動作停止を最小限にするとともに、装置の状態を適切に把握するために、画像形成装置に状態センシング手段と通信機能と設け、通信回線を通じて状態を定期的に診断するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。このようなシステムを実現する手段として用いることが可能な技術が数多く開示されている。その一つは、特定のユニットや部品の故障検出に関するものであり、これらの寿命を予測する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照。）。また、様々な障害を順次診断していく技術も提案されている（例えば、特許文献３参照。）。また、画像形成装置の結果物であるトナー像の異常を検出する方法もある（例えば、特許文献４参照。）。また、各画像形成装置で故障予備診断を行い、さらに遠隔管理装置がユーザ情報を含めた各種情報に基づいて故障診断を行う技術も開示されている（例えば、特許文献５参照。）。これらの技術を利用して診断システムを構築すれば、保守員による顧客訪問の回数を減らすことが可能であり、保守作業による装置の停止時間を少なくすることができる。
【０００６】
一方、本出願人は先に画像形成装置の正常動作中に取得した複数種類の情報に基づいて異常発生の予測を行う指標値を算出する方法を出願している（例えば、特許文献６参照。）。この方法を用いることにより、従来の寿命予測技術でカバーできなかった広い範囲の画像形成装置における故障予測が可能となり、緊急障害時や定期予防保全保守での保守員による多数の消耗部品の寿命判定の作業負荷を軽減でき、かつ、適切なタイミングでの保守作業が実現され、機械停止時間も少なくなる。
【特許文献１】特開２００３−２４１４４８号公報（第５−１６頁）
【特許文献２】特開２００１−３５６６５５号公報（第９−２３頁）
【特許文献３】特開２０００−２７０１４１号公報（第３−２０頁）
【特許文献４】特開２０００−８９６２３号公報（第３−６頁）
【特許文献５】特開平８−３０１５２号公報（第３−１６頁）
【特許文献６】特開２００５−１７８７４号公報（第６−３６頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、障害対応時、緊急対応のために、まず訪問を優先する。このため、顧客訪問により故障原因が判ったとしても、訪問した保守員が修復に必要な部品を持っていない場合、障害復旧に必要な部品を営業所に取りに帰ったり、営業所にも該当部品が無い場合には、部品を手配して入手してから再訪問したりすることになる。このような場合、事前に必要部品を準備できないことにより、トラブル状態がより長くなってしまう。
【０００８】
また、定期予防保全保守訪問の直前に緊急障害が発生したとき、保守員がその修復保守を行う際には通常は交換部品が用意されておらず、改めて訪問しなければならない。このような場合は、保守員にとって時間とコストがかかるばかりでなく、顧客にとっても装置の停止により損失が生じることになる。また、上記特許文献６に記載の故障予測技術を用いて故障予測を行う場合でも、必要な部品を準備できなければ、故障予測に応じた対応を迅速に行うことができない。
【０００９】
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、故障予測に従って機器の設置場所を保守員が訪問して保守作業を行う場合に、必要な部品を的確かつ迅速に配送するための必要部品配送支援システム、必要部品配送支援方法及び必要部品配送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】
【００１０】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、機器の設置場所に関する情報を前記機器と関連付けて記録した機器設置情報記憶手段とを備え、管理対象の機器の故障予測に基づいて必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて保守員端末に通知情報を送信する必要部品配送支援システムであって、前記必要部品配送支援システムに備えたコンピュータが、管理対象の機器の故障予測を行う故障予測手段と、前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する部品特定手段と、前記機器設置情報記憶手段を用いて前記機器の設置場所を特定して前記部品を配送するための処理を行う配送処理手段と、前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する通知情報送信手段として機能することを要旨とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の必要部品配送支援システムにおいて、前記必要部品配送支援システムは、前記機器に接続可能な情報管理装置を備え、前記機器が前記故障予測手段として機能するとともに、前記機器が、前記故障予測手段による故障予測の結果に関する情報を前記情報管理装置に送信し、前記情報管理装置が、前記故障予測の結果に関する情報を用いて処理を実行することを要旨とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の必要部品配送支援システムにおいて、前記機器は画像形成装置であることを要旨とする。
請求項４に記載の発明は、機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、機器の設置場所に関する情報を前記機器と関連付けて記録した機器設置情報記憶手段とを備えた必要部品配送支援システムを用いて、管理対象の機器の故障予測に基づいて、必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて通知情報を保守員端末に送信する必要部品配送支援方法であって、前記必要部品配送支援システムに備えたコンピュータが、管理対象の機器の故障予測を行う段階と
、前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する段階と、前記機器設置情報記憶手段を用いて前記機器の設置場所を特定して前記部品を配送するための処理を行う段階と、前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する段階を実行することを要旨とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、機器の故障内容と故障対応に用いる部品とを関連付けて記録した機器部品情報記憶手段と、管理対象の機器に接続可能なコンピュータとを用いて、管理対象の機器の故障予測に基づいて必要な部品を配送するための処理を行うとともに、前記故障予測に基づいて保守員端末に通知情報を送信するための必要部品配送支援プログラムであって、前記コンピュータを、管理対象の機器からの前記機器の故障予測の結果に関する情報を受信する故障予測結果受信手段と、前記故障予測の結果に基づいて、前記機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する部品特定手段と、前記特定した部品の前記機器の設置場所への配送を指示する配送指示手段と、前記故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と前記部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する通知情報送信手段として機能させることを要旨とする。
【００１４】
（作用）
請求項１、４に記載の発明によれば、前記必要部品配送支援システムに備えたコンピュータは、管理対象の機器の故障予測を行い、この故障予測の結果に基づいて機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する。そして、機器設置情報記憶手段を用いて前記機器の設置場所を特定して前記部品を配送するための処理を行うとともに、故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する。これにより、管理対象の機器についての故障予測の結果に基づいて、必要な部品を機器の設置場所に配送するとともに、保守員に故障予測及び部品配送に関する情報を通知できる。従って、必要な部品を的確かつ迅速に機器の設置場所に配送できるとともに、保守員は必要な部品を自分で準備しなくてもよいため迅速に機器の設置場所に行くことが可能となる。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、前記必要部品配送支援システムは、前記機器に接続可能な情報管理装置を備える。そして、前記機器が前記故障予測手段として機能するとともに、前記機器が、前記故障予測手段による故障予測の結果に関する情報を前記情報管理装置に送信し、前記情報管理装置が、前記故障予測の結果に関する情報を用いて処理を実行する。これにより、管理対象の機器がそれぞれ故障予測を行うとともに、この故障予測の結果を用いて情報管理装置が処理を行うことができる。
【００１６】
請求項３に記載の発明によれば、管理対象の機器を画像形成装置とすることができる。
請求項５に記載の発明によれば、管理対象の機器に接続可能なコンピュータは、管理対象の機器からの前記機器の故障予測の結果に関する情報を受信し、この故障予測の結果に基づいて、機器部品情報記憶手段を用いて必要な部品を特定する。そして、特定した部品の前記機器の設置場所への配送を指示するとともに、故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末に送信する。これにより、管理対象の機器についての故障予測の結果に基づいて、必要な部品を機器の設置場所に配送することが可能となるとともに、保守員に故障予測及び部品配送に関する情報を通知できる。従って、必要な部品を的確かつ迅速に機器の設置場所に配送できるとともに、保守員は必要な部品を自分で準備しなくてもよいため迅速に機器の設置場所に行くことが可能となる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、故障予測に従って機器の設置場所を保守員が訪問して保守作業を行う
場合に、必要な部品を的確かつ迅速に配送することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図１０を用いて説明する。本実施形態では、故障予測に従って機器の設置場所を保守員が訪問して保守作業を行う場合に、必要な部品を的確かつ迅速に配送するための必要部品配送支援システム、必要部品配送支援方法及び必要部品配送支援プログラムとして説明する。なお、本実施形態においては、保守作業に必要な部品には、消耗品も含まれるものとする。
【００１９】
図１に示すように、情報管理装置２０は、画像形成装置３０、部品受注管理装置４０、保守員端末５０と、通信回線６１，６２，６３を介してそれぞれ接続可能である。
情報管理装置２０は、制御部２１を備えている。制御部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。この制御部２１は、画像形成装置３０の故障予測の結果に基づいて、必要な部品を機器の設置場所に配送するとともに、保守員に故障予測及び部品配送に関する情報を通知するために後述する処理を実行する。制御部２１は、故障予測情報受信部２２、部品特定部２３、部品配送指示情報送信部２４及び端末通知情報送信部２５を備えている。
【００２０】
故障予測情報受信部２２は、通信回線６１で接続された画像形成装置３０において異常事前事象が発生した場合に、画像形成装置３０から送信された故障予測情報を、通信回線６１を通じて受信する。この故障予測情報には、故障予測日（ｎ日後の予測故障を行った日）、故障予測情報を送信してきた画像形成装置３０の機種識別子・製造番号、予測された故障の種類、対応の種類（部品交換・調整の準備）などに関する情報が含まれている。このように、本実施形態では、故障予測情報受信部２２が特許請求の範囲に記載の故障予測結果受信手段として機能する。故障予測情報受信部２２は、受信した故障予測情報を部品特定部２３に転送する。
【００２１】
部品特定部２３は、故障予測情報に含まれる機種識別子、予測された故障の種類、対応の種類に基づいて、機器部品情報記憶部２６に記録されている部品番号、部品名称を検索、抽出する。このように、本実施形態では、部品特定部２３が特許請求の範囲に記載の部品特定手段として機能する。そして、部品特定部２３は、抽出した部品番号、部品名称に関する情報、及び故障予測情報を部品配送指示情報送信部２４と端末通知情報送信部２５とにそれぞれ転送する。
【００２２】
部品配送指示情報送信部２４は、故障予測日、機種識別子、製造番号、部品番号、部品名称に関するデータを含む部品配送指示情報を、部品受注管理装置４０に送信する。このように、本実施形態では、部品配送指示情報送信部２４が特許請求の範囲に記載の配送指示手段として機能する。
【００２３】
端末通知情報送信部２５は、上記故障予測情報に基づく故障予測通知情報と、故障予測日、機種識別子、製造番号、部品番号、部品名称に関するデータを含む部品配送通知情報とを含む端末通知情報を保守員端末５０に送信する。このように、本実施形態では、端末通知情報送信部２５が特許請求の範囲に記載の通知情報送信手段として機能する。
【００２４】
情報管理装置２０は、さらに、機器部品情報記憶手段としての機器部品情報記憶部２６を備えている。機器部品情報記憶部２６は、機種識別子及び故障の種類毎に、故障対応に必要な部品についての部品番号及び部品名称に関する機器部品情報が記録されている。この機器部品情報は、機種識別子及び故障の種類毎に、予め記録されている。本実施形態では、機器部品情報は、機種識別子、故障の種類、必要な部品についての部品番号及び部品名称に関するデータを含んで構成されている。
【００２５】
部品受注管理装置４０は、制御部４１及び機器設置情報記憶手段としての機器設置情報記憶部４２を備えている。部品受注管理装置４０は、情報管理装置２０から送信された部品配送指示情報を受信して、画像形成装置３０の設置場所を特定して、特定された設置場所に部品を配送するための処理を行う。このように、本実施形態では、部品配送指示情報送信部２４と部品受注管理装置４０とが特許請求の範囲に記載の配送処理手段として機能する。
【００２６】
制御部４１は、情報管理装置２０から送信された部品配送指示情報を受信し、この部品配送指示情報に含まれる機種識別子・製造番号に基づいて機器設置情報記憶部４２を検索して、機器の設置場所を特定する。そして、制御部４１は、この設置場所に部品を配送するための処理を行う。
【００２７】
機器設置情報記憶部４２には、機種識別子及び製造番号毎に、機器（画像形成装置３０）の設置場所に関する機器設置情報が記録されている。本実施形態では、機器の設置場所に関する情報として、機器が設置されている顧客の住所及び名称が記録されている。本実施形態では、この機器設置情報の機器が設置されている顧客の住所及び名称は、顧客先に機器を設置した場合に、登録入力により記録され、機器の設置場所を変更した場合に、変更入力により更新される。本実施形態では、機器設置情報は、機種識別子、製造番号、顧客の住所及び名称に関するデータを含んで構成されている。なお、機器の設置場所に関する情報としては、機器（画像形成装置３０）がＧＰＳによる位置特定手段を備え、この位置特定手段により部品受注管理装置４０が画像形成装置３０の位置情報を取得するようにしてもよい。例えば、画像形成装置３０が移動された場合に、位置情報を取得して機器の設置場所に関する情報として機器設置情報記憶部４２に記録しておいてもよい。
【００２８】
保守員端末５０は、保守員が使用するコンピュータ端末であり、情報管理装置２０から受信した情報を記憶し、訪問先や対象画像形成装置の状態等を提示する。保守員端末５０は、図３に示すように、受信部５１、受信情報記録部５２、訪問要請通報部５３及び表示部５４を備えている。受信部５１は、情報管理装置２０から送信された故障予測通知情報及び部品配送通知情報を含む端末通知情報を受信する。受信情報記録部５２は、この受信情報を記録する。訪問要請通報部５３は、受信部５１で受信した故障予測通知情報に基づいて訪問要請を通報する。表示部５４は、これらの情報に基づいて、故障予測に関する情報及び部品配送に関する情報を表示する。保守員は、表示部５４に表示されたこれらの情報に基づいて保守作業を行う。
【００２９】
画像形成装置３０は、画像形成部３１、故障予測システム３２及び送信部３３を備えている。画像形成部３１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。本実施形態では、故障予測システム３２が特許請求の範囲に記載の故障予測手段として機能する。
【００３０】
故障予測システム３２は、図２に示すように、情報取得部７１、指標値算出部７２、状態判定部７３、制御部８１、パラメータ群形成部８２、及び記憶部８３を備えている。
情報取得部７１は、画像形成装置３０の画像形成動作に関する複数種類の情報を取得する。この情報取得部７１には、画像形成部３１における各入力項目７４についてそれぞれ処理部７５が設けられている。指標値算出部７２は、情報取得部７１で取得した複数種類の情報に基づいて単一の指標値を算出する。状態判定部７３は、指標値算出部７２で算出した指標値の時間変化のデータに基づいて、その後の画像形成装置の状態の変化を判定する。指標値算出部７２で算出した指標値の時間変化のデータや、状態判定部７３で判定された判定結果のデータは、画像形成部３１内の各装置を制御する制御部８１で用いたり、ディスプレイ等の表示手段や外部装置に出力したりすることができる。本実施形態では、
状態判定部７３は、この判定結果のデータを送信部３３に出力し、送信部３３が、通信回線６１を通じてこの診断結果のデータを情報管理装置２０に送信する。この診断結果のデータの送信は、例えば、定期的に送信する方法（例えば、１日に１回）、指標値が特定以上の値を持つ場合のみに送信する方法、あるいはこれらを組み合わせた方法等で行う。
【００３１】
上記情報取得部７１は、後述の各種情報を取得するものであり、各種センシング情報を検出する各種センサ、制御部８１及び図示しない画像データ処理部との間でデータ送受信用の通信インターフェース等で構成されている。この情報取得部７１は、各種センサ、制御部８１及び画像データ処理部に対してデータ取得要求を送信する。そして、この情報取得部７１は、各種センサから各種センシング情報のデータを受信し、制御部８１からのモード指定のための制御パラメータ情報のデータを受信し、画像データ処理部から入力画像情報のデータを受信することができる。
【００３２】
上記制御部８１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏインターフェース部などにより構成されている。上記指標値算出部７２及び状態判定部７３は、専用のＬＳＩ等で構成した装置として制御部８１とは別に設けてもよいし、上記制御部８１を構成するＣＰＵ等のハードウェア資源を兼用して構成してもよい。
【００３３】
パラメータ群形成部８２は、指標値算出のための複数のパラメータ（パラメータ群）を算出し、記憶部８３に格納する。
上記記憶部８３は、画像形成装置３０本体から着脱可能な記憶媒体８４を用いるものとする。このため、必要に応じて交換や内容変更が容易に可能となる。このような記憶媒体としては、従来知られているメモリモジュール、例えばメモリカード、メモリボード、メモリカートリッジ、ＲＯＭカートリッジ、ＩＣカードなどを用いることができる。あるいはフレキシブルディスクなどの磁気メモリでもよい。画像形成装置３０本体にはこれらのドライバが設けられていて、状態判定モードではデータの読み取り、パラメータ群形成モードでは主にデータの書込みが行われる。これらの記憶媒体８４を交換することにより、状態判定モードでの判定条件（指標値算出式）を変更することが容易に可能となる。
【００３４】
故障予測システム３２は、予め決められたパラメータを使って各種入力情報から指標値を算出する。以下、この指標値を算出する動作を行うモードを「状態判定モード」と呼び、指標値を算出するためのパラメータを決定するためのモードを「パラメータ群形成モード」と呼ぶ。
【００３５】
上記情報取得部７１は、画像形成部３１からｍ項目の情報（具体例は後述する）を取り込む。そして、パラメータ群形成モードでは、取得した情報に処理を施した後、パラメータ群形成部８２に出力する。一方、状態判定モードでは、取得した情報に処理を施した後、指標値算出部７２に出力する。
【００３６】
次に、情報取得部７１で取得する情報について説明する。情報取得部７１で取得する情報としては、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）などがある。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
上記入力画像情報は、画像データとして画像形成装置３０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。
【００４０】
故障予測システム３２のモードは、制御部８１からの指示により切り替わる。制御部８１は出力した画像の数、あるいは画像形成システムの累積駆動時間によりモードを指定する。これらの数値（閾値）は予め設定されるものであっても、外部から送信された信号（例えば操作者のキー入力や通信回線を通じて受信される情報など）により決まるものであってもよい。
【００４１】
モードの切り替えは画像形成システムの故障の有無により、例えば以下のような基準により決めてもよい。
・明白な故障が発生したら、それ以前のデータを破棄し、新たにパラメータ群形成モードがスタートし、安定な状態とする。
・明白な故障が発生したら、その時点のデータのみを採用せず、パラメータ形成群モードを継続する。
・明白な故障が発生したら、その時点より遡った特定の期間のデータを採用せず、パラメータ形成群モードを継続する。または、その時点から特定のあとの期間を採用せず、パラメータ群形成モードを実行する。ここで、特定の期間は任意に設定することができる。
【００４２】
パラメータ群形成モードでは、パラメータ群形成部８２が予め定められた手順により、指標値算出のための複数のパラメータ（パラメータ群）を算出し、記憶部８３に格納する。
【００４３】
状態判定モードでは、指標値算出部７２にて、情報取得部７１から得られる情報と、記憶部８３から読み出すパラメータ群を、予め設定されている計算式に導入して、その時点での指標値が算出される。その結果が状態判定部７３に送られ、最終的な判定がなされる。この判定に関しての具体的処理内容は後述する。
【００４４】
以下、各モードの基本動作を説明する。
＜パラメータ群形成モードの基本的動作＞
ここでは、予測する対象日まで、正常に動作している状態に基づいて、パラメータ群を形成する。言い換えれば「正常な状態」はどのような取得データの組合せパターンになっているかを定義する。そ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。
【００４５】
例えばｎ日後の予測を行う場合、ｎ日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。取得された情報から以下のようなステップでパラメータ群を決定する。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４を用いて説明する。
【００４６】
まず、上述の定義の「正常状態」であった場合のｎ日分のデータ（各ｋ種類）を取得する（ステップＳ１−１）。もし、正常状態でない（連続ｎ日のいずれかに故障がある）状態が含まれた場合は、そのときのデータは利用しない。このようにしてｎ日分のデータが蓄積されるまで行う。
【００４７】
データの構成を表１に示す。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組のデータを取得する。
【００４８】
【表１】
2007164724.tif 000003
次に、情報の種類（ｊ）ごとに生データ（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Ｓ１−２）。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。
【００４９】
【数１】
2007164724.tif 000004
【００５０】
【表２】
2007164724.tif 000005
このステップＳ１−１、ステップＳ１−２の処理を、すべてのｉ，ｊについて終了するまで（ステップＳ１−３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Ｓ１−３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Ｓ１−４）。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。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。
【００５１】
【数２】
2007164724.tif 000006
【００５２】
【数３】
2007164724.tif 000007
次に、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個を行列要素として選択する（ステップＳ１−５）。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と必要な情報の項目の対応が項目指定部（図示せず）の中に格納されている。故障内容を絞らない場合はｍ＝ｋとなる。
【００５３】
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Ｓ１−６）。
【００５４】
【数４】
2007164724.tif 000008
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。このパラメータ群（パラメータ行列Ａ）を記憶部８３（記憶媒体８４）に格納する（ステップＳ１−７）。
【００５５】
＜状態判定モードの基本的動作＞
以下、状態判定モードにおける処理手順について、図５及び図６を用いて説明する。
図５に示すように、まず、正常状態で取得したのと同じｋ種類のデータを情報取得部７１により取得する（ステップＳ２−１）。次に、指標値算出部７２が記憶部８３（記憶媒体８４）に格納されているパラメータ群を読み出す（ステップＳ２−２）。そして、取得した複数の情報から指標値を算出する（ステップＳ２−３）。そして、算出した指標値に基づいて後述するように判定を行い、判定結果を出力する（ステップＳ２−４）。
【００５６】
＜状態判定モードにおける指標値の算出＞
この指標値の算出の手順について、図６を用いて説明する。
図６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Ｓ３−１）。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Ｓ３−２）。ここで、規格化したデータをＸ1,Ｘ2,・・・,Ｘkとする。
【００５７】
【数５】
2007164724.tif 000009
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Ｓ３−３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。
【００５８】
次に、すでに求めている逆行列Ａの要素を用いて、数６に示す算出式により、指標値ＭＤ2を算出する（ステップＳ３−４）。
【００５９】
【数６】
2007164724.tif 000010
この指標値ＭＤ2の平方根である指標値ＭＤ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。
【００６０】
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ＭＤ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ｎ日後まで連続で故障がない状態としているので、指標値ＭＤが大きくなるとｎ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。
【００６１】
数５、６で用いられる各パラメータは、必ずしも図６で示す上記パラメータ群形成モードの処理のようにして今後診断の対象となる装置で求められたものでなくてもよい。予め、別種の装置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決めることもできる。また、これらのパラメータは必要に応じて定期的または特定の時期に、あるいは使用者の指示により更新するようにしてもよい。
【００６２】
なお、予測の期間は保守作業の効率化のために任意に設定することができる。キーやタッチパネルなどの直接的な入力、あるいは通信回線で接続されている機器からの入力により期間が設定されると、パラメータ群形成モードを実行するプログラムに反映されて、正常状態の再定義とそれに基づいた指標値算出のためのパラメータ群形成が行われる。
【００６３】
＜予測の具体例＞
以下、予測の具体例について説明する。ここでは、（１）紙詰まり、（２）感光体劣化、（３）画像濃度変動を予測する例を説明する。なお、本発明を適用する具体例については、これに限られるものではない。例えば、本発明は、給紙ローラ、転写ベルト、定着ローラの寿命（交換時期）等を予測する場合にも適用できる。
【００６４】
本実施形態では、故障予測システム３２での入力情報として以下のものを用いる。なお、故障予測のための入力情報は、以下のものに限られるものではなく、例えば、故障予測のための入力情報として、特許文献６に開示されているものを用いることができる。
【００６５】
（１）温度
温度センサとしては、２種類の材質の異なる金属線の先端を接続し、その先端と他端の温度差によって熱起電力が発生する原理を利用して測定する熱電対や、一般に金属の電気抵抗が温度に比例して増加する性質を利用する測温抵抗体、金属の酸化物を焼結した素子で温度の変化で抵抗値が大きく変化する特性を利用するサーミスタ、異種金属をはり合わせてそれぞれの熱膨張率の違いによる形状の変化から温度を測定するバイメタル、感温部の熱膨張を圧力変化に変えて測定する充満式温度計、測定対象物から放射される熱放射をとらえる放射温度計などが用いられる。
【００６６】
（２）湿度
湿度については、小型にできる湿度センサが本発明に有用である。感湿素子が吸湿・脱湿にともない性質が変化することを利用したものであって、吸湿性物質として塩化リウチ
ム・セラミックス・高分子などを使用し、水蒸気量の変化を電気抵抗や電気容量など電気的な変化として測定するものが好ましい。
【００６７】
（３）振動
振動センサは、各種の振動量を電圧、電流など電気量に変換するものであり、ピエゾ素子（力により電荷が発生する）などの圧電素子を用いた圧電式センサ、ひずみゲージ式、サーボ式、レーザドップラ式の速度振動計などを用いることができる。
【００６８】
（４）濃度（４色分）
各色についてトナー濃度を検出する。トナー濃度センサとしては従来公知の方式を用いることができる。例えば、特開平６−２８９７１７に開示されているような現像装置中の現像剤の透磁率の変化を測定するセンシングシステムにより検出される。
【００６９】
（５）帯電電位（４色分）
帯電後の感光体の表面電位を測定する。電位センサとしては、例えば、特開平６−５１００７に開示されているような従来知られているものを用いることができる。
【００７０】
（６）露光後電位（４色分）
像露光を行うＬＤ（半導体レーザー）の照射後の感光体の表面電位を（５）帯電電位の場合と同様にして検出する。
【００７１】
（７）着色面積率（４色分）
入力画像情報から、着色しようとする画素の累計値と全画素の累計値の比から着色面積率を色ごとに求め、これを利用する。
【００７２】
（８）現像トナー量（４色分）
感光体上に現像されたトナー付着量を反射濃度センサで読み取る。反射濃度センサは対象物にＬＥＤ光を照射し、反射光を光センサで検出するものである。トナー付着量と反射率データの関係は、予めトナーの色ごとに把握しておくことが望ましい。
【００７３】
（９）紙先端位置の傾き
レジストローラから中間転写ベルトに至る経路のいずれかの位置に、紙面方向の手前側と奥側に光センサを設置し、搬送される紙の先端位置を検出する。レジストローラの駆動信号の発信時を基準として、通過までの時間を計測し、送り方向に対する傾きのデータを得る。
【００７４】
（１０）排紙タイミング
排出ローラ通過後の紙先端の通過タイミングを光センサで検出する。この場合もレジストローラの駆動信号の発信時を基準として計測する。
【００７５】
（１１）感光体総電流（４色分）
感光体からアースに流れ出るすべての電流を取得する。感光体の基板と接地端子との間に、電流測定手段を設置して検出する。
【００７６】
（１２）感光体駆動電力（４色分）
感光体の駆動源（モータ)が駆動中に費やす駆動電力（電流×電圧）を電流計・電圧計
などにより計測する。
【００７７】
本実施形態では、以上の１２種類３３項目のデータを入力情報として採用する。
故障の種類毎の故障予測では、故障の種類に応じて異なる項目の情報を用いる。故障の
種類として、上記の（１）紙詰まり、（２）感光体劣化、（３）画像濃度変動について、故障の種類と入力情報の対応を表３に示す（○印が有効）。故障の種類毎の故障予測では、表３に示すような故障の種類と入力情報の対応を予め決めておき、それぞれの故障を予測・診断するときに対応する情報を用いる。
【００７８】
【表３】
2007164724.tif 000011
ここでは、実際に画像形成装置を稼動させ、５日間故障のなかった場合を「正常な状態」として、該当するデータ５０組を取得する。すなわち、５日間故障のなかった場合を「正常な状態」として、「正常な状態」のデータを５０日分集める。例えば、以下の（例１）、（例２）のように行う。
【００７９】
（例１）連続５５日間故障が起こらなかったときのデータ（「正常な状態」として５０日分のデータ）を集める。この場合、６日目から「正常な状態」ということとなり、「正常な状態」として６日目からの５０日分のデータを集める。
【００８０】
（例２）連続２０日間故障が起こらなかったときのデータ（「正常な状態」として１５日分のデータ）と連続４０日間故障が起こらなかったときのデータ（「正常な状態」として３５日分のデータ）とを集めることにより、合計５０日分の「正常な状態」のデータを集める。
【００８１】
このように、３３項目について「正常な状態」のデータを５０日分集めることにより、総データ数は３３×５０個になる。これに基づいて、上記の数１〜数３に示す数式に従って項目ごとのデータの規格化、相関係数からなる行列の生成を行う。
【００８２】
以下、故障の種類別に指標値を算出する式を定義する。
（１）紙詰まりの場合は、選択された７種類１３項目（表３の○印）の情報間の相関係数を要素とする１３行１３列の行列の逆行列（または余因子行列）を形成する。すなわち、上記数４のパラメータ行列を形成する。これにより、指標値ＭＤを算出するための上記数５、上記数６に示す数式のパラメータが決定され、指標値ＭＤを定義することができる。数７は、この場合の指標値ＭＤ1についての上記数６に対応する数式である。
【００８３】
【数７】
2007164724.tif 000012
（２）感光体劣化の場合も同様に、選択された７種類２２項目（表３の○印）の情報間
の相関係数からなる２２行２２列の行列の逆行列（または余因子行列）を形成する。すなわち、上記数４のパラメータ行列を形成する。これを用いて指標値ＭＤを定義することができる。数８は、この場合の指標値ＭＤ2についての上記数６に対応する数式である。
【００８４】
【数８】
2007164724.tif 000013
（３）画像濃度変動の場合も同様に、選択された７種類２２項目（表３の○印）の情報間の相関係数からなる２２行２２列の逆行列（または余因子行列）を形成する。すなわち、上記数４のパラメータ行列を形成する。これを用いて指標値ＭＤを定義することができる。数９は、この場合の指標値ＭＤ3についての上記数６に対応する数式である。
【００８５】
【数９】
2007164724.tif 000014
診断時には、表３に示す全項目の情報を取得し、数７、数８、数９の数式に従って（ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3）をそれぞれ求める。
【００８６】
これらの数式（数７、数８、数９）によれば、５日間装置が正常に動作している状態では、各項目間の相関が変化せず、データが予想される範囲に収まるので、指標値ＭＤ（ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3）は1.0に近い値を示す。これに対して、故障のない状態が５日以内に現れた場合、各情報間の相関関係が崩れ、予想される範囲に収まらないデータが得られるため、指標値ＭＤ（ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3）は大きな値を示すようになる。このことを利
用して、その時点で入力可能な情報に基づき、そこから５日先までの間に保守作業が必要かどうかを予測することができる。
【００８７】
それぞれの故障の種類に対応する指標値ＭＤについてそれぞれ閾値を決め、それを超えた値になった場合は警告を発したり、保守員が対応をとるよう指示を送信したりするようにシステムを設定する。本実施形態では、表４を用いて後述するように、指標値ＭＤに応じて、部品を発送するとともに、保守員に保守作業を指示する。それぞれの閾値は過去の故障の発生率などのデータから適宜定める。画像形成装置を稼動させながら、随時更新していくようにすれば、診断の精度を向上させることができる。
【００８８】
さらに、数７、数８、数９により定義される指標値ＭＤ（ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3）に加
えて、すべての項目を採用した指標値ＭＤ（ＭＤ0）を定義する。これを数１０に示す。
【００８９】
【数１０】
2007164724.tif 000015
ＭＤ0の値は、最初の段階の５０組のデータに基づく各情報の相関関係のずれを示すも
のであり、画像形成装置の全般的な状態を表す指標となる。このため、上記（１）紙詰まり、（２）感光体劣化、（３）画像濃度変動の故障に関するもの以外についての診断もすることができる。
【００９０】
装置全体の故障診断は表４の基準に従って行われる。なお、表４においては、各指標値の判断閾値を１０としたが、通常は現実のデータに基づいてそれぞれ別の値にする方がよい。
【００９１】
【表４】
2007164724.tif 000016
表４に示すように、ＭＤ0、ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3ともすべて判断閾値未満の場合は、判定は正常となり、対応の必要はない。ＭＤ0が判断閾値未満であって、ＭＤ1が判断閾値以上の場合、故障（１）の紙詰まりが発生する可能性があると判定される。この場合、故障（１）の紙詰まりの対策として部品交換や調整を行う必要がある。故障（２）、（３）についても、同様に判定が行われ、それぞれについて必要な対応を行う必要がある。
【００９２】
ＭＤ0が判断閾値以上であって、ＭＤ1、ＭＤ2、ＭＤ3がいずれも判断閾値未満の場合、一般の故障の可能性があると判定される、この場合、一般故障対策として原因調査と対策を行う必要がある。
【００９３】
ＭＤ0が判断閾値以上であって、ＭＤ1が判断閾値以上の場合、故障（１）の紙詰まりが発生する可能性があり、一般の故障が発生する可能性があると判定される。この場合、故障（１）の紙詰まりの対策として部品交換や調整を行うとともに、一般故障対策として原因調査と対策を行う必要がある。故障（２）、（３）についても、同様に判定が行われ、それぞれについて必要な対応を行う必要がある。なお、表４において、「対応」はサービスマンが準備する内容である。故障の種類に応じては、自動的に修復するモードを設定したり、装置の特定の動作に一時的な制限を加えたりするなどの対応も可能である。
【００９４】
なお、現実的にはＭＤ0が閾値未満でその他のＭＤ値が閾値を超えることはほとんどな
いと考えられるが、理論上の可能性を完全には否定できないので、対応を明確にしておく必要がある。
【００９５】
また、例えば、給紙ローラ、転写ベルト、定着ローラについて、市場で交換されたデータを蓄積して図７のような関係がそれぞれ作成され記憶部８３（記憶媒体８４）に格納されている。これに基づいて残りの寿命を予測する場合は、前回交換した時点を原点（ｔ＝０）とし、そこから例えば全体の１０％が故障すると予想される時点（ｔ＝ｔ１）がｎ日以内に到達するか否かの判断を行い、到達する場合は該当する部品について故障予測情報を情報管理装置２０に送信する。
【００９６】
（画像形成装置３０の状態判定の基本動作）
本実施形態では、画像形成装置３０の故障予測のための指標値の算出パラメータを予め決定しておく。本実施形態における画像形成装置３０の状態判定の基本動作について、図８を用いて説明する。
【００９７】
図８に示すように、画像形成装置３０のシステム（画像形成システム）が稼働すると（
ステップＳ４−１）、以下のようにして状態判定の処理を行う。
まず、故障予測システム３２は、記憶媒体８４が画像形成装置３０の本体に装着しているかどうかを検知する（ステップＳ４−２）。
【００９８】
そして、故障予測システム３２は、記憶媒体８４が装着されていない場合（ステップＳ４−２においてＮＯの場合）、画像形成装置３０の表示部に警告を表示する（ステップＳ４−３）。装着されるまでこれを繰り返し、装着されるまで以下のステップには進まない。ただし、画像形成は行われる。
【００９９】
記憶媒体８４が装着されたことを検知した場合（ステップＳ４−２においてＹＥＳの場合）、故障予測システム３２は、状態判定モードを実行する（ステップＳ４−４）。そして、故障予測有りと判定した場合、故障予測システム３２は、この故障予測に応じた処理を実行する。本実施形態では、状態判定部７３が判定結果のデータを送信部３３に転送し、送信部３３が故障予測情報を情報管理装置２０に送信する。
【０１００】
なお、故障予測に応じた処理として、故障予測システム３２が自動的に対応を行うようにしてもよい。自動的に行う対応としては、結果の出力（例えば表示、音声出力、記録媒体への記録）、結果の送信、記憶、装置の停止、装置動作の制限や制御の変更（例えば色モードの変更、記録速度の変更、中間調再現の線数の変更、中間調処理方法の変更、紙種の制限、レジスト調整パラメータの変更、画像形成パラメータ（電子写真方式の場合、帯電電位、露光量、現像バイアス、転写バイアスなど）の変更）、自動修理などがある。一方、部品（消耗品を含む）の補給・交換が必要な場合、必要な部品（消耗品を含む）を用意する必要があるが、この場合、本実施形態では、以下に示す処理により、自動的に配送指示が行われ、画像形成装置３０の設置場所に届けられる。この結果、保守員が故障対応に用いる部品を持参する必要がない。
【０１０１】
（情報管理装置の処理）
故障予測情報受信部２２は、通信回線６１で接続された画像形成装置３０において異常事前事象が発生したときに、画像形成装置３０の送信部３３から送信された故障予測情報を、通信回線６１を通じて受信する（ステップＳ５−１）。この故障予測情報には、故障予測日（ｎ日後の予測故障を行った日）、故障予測情報を送信してきた機種識別子、製造番号、上述の（１）紙詰まり、（２）感光体劣化、（３）画像濃度変動のような予測された故障の種類、対応の種類（部品交換・調整の準備）などに関する情報が含まれている。故障予測情報受信部２２は、受信した故障予測情報を部品特定部２３に転送する。
【０１０２】
部品特定部２３は、機種識別子、予測された故障の種類、及び対応の種類に基づいて、機器部品情報記憶部２６に記録されている部品番号、部品名称を検索、抽出する（ステップＳ５−２）。部品特定部２３は、抽出した部品番号、部品名称に関する情報、及び故障予測情報を部品配送指示情報送信部２４と端末通知情報送信部２５とにそれぞれ転送する。
【０１０３】
部品配送指示情報送信部２４は、故障予測日、機種識別子、製造番号、部品番号、部品名称に関するデータを含む部品配送指示情報を、部品受注管理装置４０に送信する（ステップＳ５−３）。
【０１０４】
部品受注管理装置４０の制御部４１は、受信した部品配送指示情報の機種識別子及び製造番号に基づいて機器設置情報記憶部４２から機器の設置位置に関する情報を検索する。そして、部品受注管理装置４０は、検索された設置位置に関する情報に基づいて、部品配送指示情報により特定される部品の設置位置への配送を指示する。これに基づいて、部品配送指示情報により特定される部品が、この機器が設置された場所に配送される。
【０１０５】
一方、端末通知情報送信部２５は、上記故障予測情報に基づく故障予測通知情報と、故障予測日、機種識別子、製造番号、部品番号、部品名称に関するデータを含む部品配送通知情報とを含む端末通知情報を保守員端末５０に送信する（ステップＳ５−４）。これに基づいて、保守員が次に示す処理を行う。
【０１０６】
（保守員による保守作業計画）
保守員端末５０は、受信部５１により端末通知情報を受信すると、受信情報記録部５２に受信情報を記録するとともに、端末通知情報に含まれる故障予測通知情報を訪問要請通報部５３に転送する。そして、この故障予測通知情報に基づいて、機種識別子及び製造番号と故障予測の内容を含む訪問要請を表示部５４に表示する。これに基づいて保守員が保守作業を計画し、画像形成装置３０の設置場所である顧客を訪問して保守作業を行う。この保守員端末５０における保守作業の計画のための処理について、図１０を用いて説明する。
【０１０７】
保守員端末５０により端末通知情報を受信すると、保守員は、保守員端末５０に表示された訪問要請に基づいて、図１０に示す処理手順に従って、ｎ日後の故障予測に対する対策を反映した保守作業を計画する。
【０１０８】
まず、保守員は、故障予測通知情報に基づいて、故障予測の結果（ｎ日後の故障予測）を保守員端末５０に入力する（ステップＳ６−１）。そして、保守員は、保守作業の必要性を確認する（ステップＳ６−２）。具体的には、故障予測通知情報に含まれる故障の種類、判定結果、必要な対応に関する情報に基づいて、保守作業の必要性を確認する。保守作業が不要である場合（ステップＳ６−２においてＮＯの場合）、保守員は作業の終了指示を入力して、保守作業計画の処理を終了させる。
【０１０９】
保守作業が必要である場合（ステップＳ６−２においてＹＥＳの場合）、その内容をリストアップする（ステップＳ６−３）。具体的には、特定の種類の故障について故障予測ありの場合、その故障についての対策をリストアップする。また、特定の故障について故障の発生が予測されているとともに、一般の故障が発生する可能性が予測されている場合には、その特定の故障についての対策とともに、一般故障対策をリストアップする。そして、保守員は、この内容に基づいて作業準備を行い、詳細な作業計画を立てる。
【０１１０】
このとき、保守員は、端末通知情報中の部品配送指示通知情報に基づいて必要な部品の配送日を確認できるため、必要な部品が到着している時期を把握できる。このため、必要な部品が到着してから作業を行うように、訪問計画を立てる。従って、保守員は、必要な部品を持参しなくても、適切な保守作業を行うことができる。さらに、配送指示通知情報に基づいて、必要な部品が到着してすぐ作業を行えるタイミングで顧客を訪問すれば、顧客先に先着した部品を長期間、保管する必要もない。
【０１１１】
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、画像形成装置３０は、故障予測システム３２によりこの画像形成装置３０の故障予測を行い、故障予測有りの場合、故障予測情報を情報管理装置２０に送信する。そして、情報管理装置２０は、この故障予測情報に基づいて、機器部品情報記憶部２６を用いて必要な部品を特定する。そして、情報管理装置２０は、特定した部品を画像形成装置３０の設置場所に配送するために部品配送指示情報を部品受注管理装置４０に送信し、部品受注管理装置４０は、機器設置情報記憶部４２を用いて画像形成装置３０の設置場所を特定して、部品を配送するための処理を行う。また、情報管理装置２０は、故障予測に関する情報を通知する故障予測通知情報と部品の配送に関する情報を通知する部品配送通知情報とを保守員端末５０に送信する。これにより、管理対象の画像形成装置
３０についての故障予測の結果に基づいて、必要な部品を機器の設置場所に配送するとともに、保守員に故障予測及び部品配送に関する情報を通知できる。従って、必要な部品を的確かつ迅速に機器の設置場所に配送できるとともに、保守員は必要な部品を自分で準備しなくてもよいため迅速に機器の設置場所に行くことが可能となる。
【０１１２】
○  上記実施形態では、各画像形成装置３０がそれぞれ故障予測システム３２を備え、当該画像形成装置３０の故障予測を行うとともに、故障予測有りの場合、故障予測情報を情報管理装置２０に送信する。これにより、管理対象の各画像形成装置３０がそれぞれ故障予測を行うとともに、この故障予測の結果を用いて情報管理装置２０が必要部品配送支援のための処理を行うことができる。
【０１１３】
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、機器設置情報記憶部４２を部品受注管理装置４０に備えた。そして、部品を配送する必要がある場合、情報管理装置２０が部品受注管理装置４０に部品配送指示情報を送信し、部品受注管理装置４０が部品の配送先である画像形成装置３０の設置場所を特定した。これに代えて、部品の配送先である画像形成装置３０の設置場所の特定は情報管理装置２０が行ってもよい。例えば、機器設置情報記憶部４２を情報管理装置２０に備え、情報管理装置２０が機器設置情報記憶部４２のデータを検索してもよい。
【０１１４】
・  上記実施形態では、機器設置情報記憶部４２に画像形成装置３０の設置場所に関する情報として顧客の住所及び名称やＧＰＳによる位置特定手段により取得された位置情報を記録しておき、機種識別子・製造番号に基づいてこのような設置場所に関する情報を検索することにより画像形成装置３０の設置場所を特定した。機器設置情報記憶手段に記録しておく設置場所に関する情報は、このような直接的に設置場所を特定する情報でなくてもよい。例えば、設置場所に関する情報として、画像形成装置３０を特定する情報を記録しておくとともに、各画像形成装置３０がＧＰＳによる位置特定手段を備える。そして、故障予測がされた際に、故障が予測された画像形成装置３０の設置位置を、当該画像形成装置３０に備えられた位置特定手段により特定するようにしてもよい。
【０１１５】
・  上記実施形態では、各画像形成装置３０が故障予測を行い、故障予測の結果に関する情報を情報管理装置２０に送信した。これに代えて、画像形成装置に接続可能な情報管理装置が、各画像形成装置について故障予測を行ってもよい。例えば、情報管理装置が、上記実施形態の情報取得部７１で取得する各種情報を各画像形成装置から取得して各画像形成装置の故障予測を行ってもよい。
【０１１６】
・  上記実施形態では、画像形成装置を対象としたが、管理対象となる機器は、保守員の訪問による保守作業の対象となる機器であって、部品を用意する必要がある場合があるものであれば、どの様な機器について、本発明を適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の一実施形態のシステムの概略図。
【図２】画像形成装置の機能ブロック図。
【図３】保守員端末の機能ブロック図。
【図４】診断パラメータ群形成の処理手順の説明図。
【図５】故障予測判定の処理手順の説明図。
【図６】指標値の算出の処理手順の説明図。
【図７】部品の交換タイミングを説明するための説明図。
【図８】画像形成装置のシステム稼働時における処理手順の説明図。
【図９】情報管理装置の必要部品配送支援処理の処理手順の説明図。
【図１０】保守員端末を用いた保守員の保守作業計画立案の処理手順の説明図。
【符号の説明】
【０１１８】
２０…情報管理装置、２６…機器部品情報記憶手段としての機器部品情報記憶部、３０…画像形成装置、３２…故障予測システム、４０…部品受注管理装置、４２…機器設置情報記憶手段としての機器設置情報記憶部、５０…保守員端末。
【図１】
2007164724.tif 000017
【図２】
2007164724.tif 000018
【図３】
2007164724.tif 000019
【図４】
2007164724.tif 000020
【図５】
2007164724.tif 000021
【図６】
2007164724.tif 000022
【図７】
2007164724.tif 000023
【図８】
2007164724.tif 000024
【図９】
2007164724.tif 000025
【図１０】
2007164724.tif 000026