(57)【要約】【課題】実測値と予め取得しておいた正常時の値とを用いて保守作業の必要性の度合を推定する場合に比較して、保守作業の必要性の度合を精度良く推定することができる保守必要性推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】用紙が搬送される搬送路、及び搬送路に沿って設けられた駆動部材を有する複数の画像形成装置１０に関して取得された、予め定められた時点から搬送路の予め定められた位置を用紙が通過するまでの通過期間に応じた値及び用紙の特性を示す特性情報を入力情報とし、駆動部材による用紙の搬送不良に関する搬送不良情報に応じた情報を出力情報として予め構築され、かつ出力情報に応じた、駆動部材に対する保守作業の必要性の度合を示す必要度情報を推定する推定モデルを用いて、必要度情報の推定対象とする画像形成装置１０の上記通過期間に応じた値及び上記特性情報を入力情報として、必要度情報を推定する。【選択図】図６
2016080866.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
用紙が搬送される搬送路、及び該搬送路に沿って設けられて前記用紙を搬送させるよう駆動する駆動部材を有する複数の画像処理装置に関して取得された、該画像処理装置における予め定められた時点から前記搬送路の予め定められた位置を前記用紙が通過するまでの通過期間に応じた値及び前記用紙の特性を示す特性情報を入力情報とし、前記複数の画像処理装置に関して取得された、前記駆動部材による前記用紙の搬送不良に関する搬送不良情報に応じた情報を出力情報として予め構築され、かつ該出力情報に応じた、前記駆動部材に対する保守作業の必要性の度合を示す必要度情報を推定する推定モデルを予め記憶する記憶手段と、
前記必要度情報の推定対象とする画像処理装置の前記通過期間及び前記特性情報を取得する取得手段と、
前記記憶手段によって記憶された推定モデルを用いて、前記取得手段によって取得された通過期間に応じた値及び前記特性情報を入力情報として、該必要度情報を推定する推定手段と、
を備えた保守必要性推定装置。
【請求項２】
前記出力情報及び前記必要度情報は、前記用紙の搬送不良の発生頻度である
請求項１記載の保守必要性推定装置。
【請求項３】
前記搬送不良情報は、前記駆動部材に対する保守作業の内容を示す保守作業情報を含み、
前記出力情報は、前記保守作業の内容を識別するための値であり、
前記必要度情報は、前記入力情報と前記保守作業の内容との類似度を示す類似度情報である
請求項１記載の保守必要性推定装置。
【請求項４】
前記保守作業は、前記駆動部材に対する清掃作業を含み、
前記通過期間に応じた値は、予め定められた期間内における該通過期間の平均値の変化度及び分散値の変化度を含む
請求項３記載の保守必要性推定装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、前記画像処理装置の機種毎に予め構築された複数の前記推定モデルを予め記憶する
請求項１〜請求項４の何れか１項記載の保守必要性推定装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、前記複数の画像処理装置の前記駆動部材を間に含む前記搬送路の予め定められた複数の位置に関して取得された、前記搬送路に沿って隣り合う２つの位置毎の前記通過期間に応じた値及び前記特性情報を各々前記入力情報として予め構築された複数の前記推定モデルを予め記憶し、
前記取得手段は、前記複数の位置における前記通過期間及び前記特性情報を取得し、
前記推定手段は、前記記憶手段によって前記２つの位置毎に記憶された前記複数の推定モデルを用いて、前記取得手段によって取得された前記２つの位置毎の前記通過期間に応じた値及び前記特性情報を各々入力情報として、前記必要度情報を各々推定する
請求項１〜請求項５の何れか１項記載の保守必要性推定装置。
【請求項７】
前記推定手段によって推定された必要度情報により示される保守作業の必要性の度合が大きいほど、前記保守作業が必要な時期として、現時点に近い時期を示す情報を報知する報知手段をさらに備えた
請求項１〜請求項６の何れか１項記載の保守必要性推定装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項７の何れか１項記載の保守必要性推定装置の取得手段及び推定手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保守必要性推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、被搬送体を収容する収容部とロール部材を含み、該ロール部材の回転力によって前記被搬送体を前記収容部から搬送方向に引き出して搬送させるフィード部を備えた搬送装置の故障診断を行う故障診断装置が開示されている。この技術では、前記収容部の近傍の第１の検知位置において、前記被搬送体の前記搬送方向における移動状態を検知する第１の検知部と、前記第１の検知位置よりも前記搬送方向における後流側の第２の検知位置において、前記被搬送体の前記搬送方向における移動状態を検知する第２の検知部と、を備えている。また、この技術では、前記第１の検知部及び前記第２の検知部の各検知結果に基づいて、前記被搬送体の前記搬送方向における変位情報を取得する変位情報取得部と、前記変位情報取得部が取得した前記変位情報に基づいて、前記フィード部の前記ロール部材の故障診断を行う故障診断部と、を備えている。
【０００３】
特許文献２には、紙を搬送する搬送手段と、該搬送手段により搬送される紙の搬送路内の第１の位置から第２の位置までの間を通過する時間を計時する計時手段と、を有する画像形成装置が開示されている。この技術では、前記計時手段により計時された時間に応じて、前記搬送手段の搬送速度を制御する制御手段を備えている。
【０００４】
特許文献３には、用紙束と当接して用紙の搬送方向に回転する送出手段と、前記送出手段と当接し、送出手段の回転に伴って搬送方向に対して反対方向に作用する摩擦力により前記用紙束から用紙を１枚ずつ分離する分離手段と、搬送された用紙の先端位置を検出する検出手段とを有する用紙分離搬送装置が開示されている。この技術では、前記用紙の分離搬送開始位置から前記検出手段が用紙の先端を検出する位置に到達するまでの時間を計測する計測手段と、前記計測手段の計測時間と任意の規定時間とを比較する比較手段と、を備えている。また、この技術では、前記比較手段の比較結果に応じて前記送出手段の清掃指示を通知する通知手段を備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２０６３０７号公報
【特許文献２】特開平０２−１４４３４８号公報
【特許文献３】特開２００３−１７６０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、実測値と予め取得しておいた正常時の値とを用いて保守作業の必要性の度合を推定する場合に比較して、保守作業の必要性の度合を精度良く推定することができる保守必要性推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の保守必要性推定装置は、用紙が搬送される搬送路、及び該搬送路に沿って設けられて前記用紙を搬送させるよう駆動する駆動部材を有する複数の画像処理装置に関して取得された、該画像処理装置における予め定められた時点から前記搬送路の予め定められた位置を前記用紙が通過するまでの通過期間に応じた値及び前記用紙の特性を示す特性情報を入力情報とし、前記複数の画像処理装置に関して取得された、前記駆動部材による前記用紙の搬送不良に関する搬送不良情報に応じた情報を出力情報として予め構築され、かつ該出力情報に応じた、前記駆動部材に対する保守作業の必要性の度合を示す必要度情報を推定する推定モデルを予め記憶する記憶手段と、前記必要度情報の推定対象とする画像処理装置の前記通過期間及び前記特性情報を取得する取得手段と、前記記憶手段によって記憶された推定モデルを用いて、前記取得手段によって取得された通過期間に応じた値及び前記特性情報を入力情報として、該必要度情報を推定する推定手段と、を備えている。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記出力情報及び前記必要度情報が、前記用紙の搬送不良の発生頻度であるものである。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記搬送不良情報が、前記駆動部材に対する保守作業の内容を示す保守作業情報を含み、前記出力情報が、前記保守作業の内容を識別するための値であり、前記必要度情報が、前記入力情報と前記保守作業の内容との類似度を示す類似度情報であるものである。
【００１０】
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、前記保守作業が、前記駆動部材に対する清掃作業を含み、前記通過期間に応じた値が、予め定められた期間内における該通過期間の平均値の変化度及び分散値の変化度を含むものである。
【００１１】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の発明において、前記記憶手段が、前記画像処理装置の機種毎に予め構築された複数の前記推定モデルを予め記憶するものである。
【００１２】
また、請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の発明において、前記記憶手段が、前記複数の画像処理装置の前記駆動部材を間に含む前記搬送路の予め定められた複数の位置に関して取得された、前記搬送路に沿って隣り合う２つの位置毎の前記通過期間に応じた値及び前記特性情報を各々前記入力情報として予め構築された複数の前記推定モデルを予め記憶し、前記取得手段が、前記複数の位置における前記通過期間及び前記特性情報を取得し、前記推定手段が、前記記憶手段によって前記２つの位置毎に記憶された前記複数の推定モデルを用いて、前記取得手段によって取得された前記２つの位置毎の前記通過期間に応じた値及び前記特性情報を各々入力情報として、前記必要度情報を各々推定するものである。
【００１３】
また、請求項７に記載の発明は、請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の発明において、前記推定手段によって推定された必要度情報により示される保守作業の必要性の度合が大きいほど、前記保守作業が必要な時期として、現時点に近い時期を示す情報を報知する報知手段をさらに備えている。
【００１４】
一方、上記目的を達成するために、請求項８に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の保守必要性推定装置の取得手段及び推定手段として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１及び請求項８に記載の発明によれば、実測値と予め取得しておいた正常時の値とを用いて保守作業の必要性の度合を推定する場合に比較して、保守作業の必要性の度合を精度良く推定することができる。
【００１６】
請求項２に記載の発明によれば、用紙の搬送不良の発生頻度を精度良く推定することができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、入力情報と保守作業の内容との類似度を精度良く推定することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、推定モデルの入力情報として上記平均値及び分散値のみを適用する場合に比較して、上記駆動部材に対する清掃作業の必要性の度合を精度良く推定することができる。
【００１９】
請求項５に記載の発明によれば、画像処理装置の機種毎に保守作業の必要性の度合を精度良く推定することができる。
【００２０】
請求項６に記載の発明によれば、上記２つの位置毎に、該２つの位置の間に位置する上記駆動部材に対する保守作業の必要性の度合を精度良く推定することができる。
【００２１】
請求項７に記載の発明によれば、推定結果に応じて上記駆動部材に対する保守作業が必要な時期を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施の形態に係る保守必要性推定システムの概略構成図である。
【図２】実施の形態に係る画像形成装置の概略構成図（破断側面図）である。
【図３】実施の形態に係る画像形成装置の搬送部の概略構成図（破断側面図）である。
【図４】実施の形態に係る画像形成装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態に係る保守必要性推定装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施の形態に係る画像形成装置及び保守必要性推定装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図７】実施の形態に係る用紙搬送情報の一例を示す模式図である。
【図８】第１の実施の形態に係る解析情報の一例を示す模式図である。
【図９Ａ】普通紙が搬送された場合の第１通過期間の推移の一例を示すグラフである。
【図９Ｂ】コート紙が搬送された場合の第１通過期間の推移の一例を示すグラフである。
【図９Ｃ】普通紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の推移の一例を示すグラフである。
【図９Ｄ】コート紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の推移の一例を示すグラフである。
【図１０】実施の形態に係る搬送不良情報の一例を示す模式図である。
【図１１】実施の形態に係る情報送信処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施の形態に係る推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】第１の実施の形態に係る推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第１の実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面の一例を示す概略図である。
【図１５Ａ】第１の実施の形態に係る重送発生レートの推定値の推移の一例を示すグラフである。
【図１５Ｂ】第１の実施の形態に係る搬送停止不良発生レートの推定値の推移の一例を示すグラフである。
【図１６Ａ】第１の実施の形態に係る重送発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。
【図１６Ｂ】第１の実施の形態に係る搬送停止不良発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。
【図１７Ａ】第１の実施の形態の変形例に係る普通紙の搬送不良発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。
【図１７Ｂ】第１の実施の形態の変形例に係るコート紙の搬送不良発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。
【図１８】第２の実施の形態に係る画像形成装置及び保守必要性推定装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図１９】第２の実施の形態に係る解析情報の一例を示す模式図である。
【図２０】第２の実施の形態に係る推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】第２の実施の形態に係る推定モデルの概念を示す概念図である。
【図２２】第２の実施の形態に係る推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】第２の実施の形態に係る保守作業表示画面の一例を示す概略図である。
【図２４】各実施の形態の変形例に係る用紙搬送情報の一例を示す模式図である。
【図２５Ａ】各実施の形態の変形例に係る普通紙が搬送された場合の第１通過期間の移動平均の推移の一例を示すグラフである。
【図２５Ｂ】各実施の形態の変形例に係るコート紙が搬送された場合の第１通過期間の移動平均の推移の一例を示すグラフである。
【図２５Ｃ】各実施の形態の変形例に係る普通紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の移動平均の推移の一例を示すグラフである。
【図２５Ｄ】各実施の形態の変形例に係るコート紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の移動平均の推移の一例を示すグラフである。
【図２６Ａ】各実施の形態の変形例に係る普通紙が搬送された場合の第１通過期間の移動分散の推移の一例を示すグラフである。
【図２６Ｂ】各実施の形態の変形例に係るコート紙が搬送された場合の第１通過期間の移動分散の推移の一例を示すグラフである。
【図２６Ｃ】各実施の形態の変形例に係る普通紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の移動分散の推移の一例を示すグラフである。
【図２６Ｄ】各実施の形態の変形例に係るコート紙が搬送された場合のタイミングセンサ間の第２通過期間の移動分散の推移の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を、複数の画像形成装置と１台の保守必要性推定装置とが通信回線を介して接続され、該保守必要性推定装置により各画像形成装置を統括的に管理する保守必要性推定システムに適用した場合について説明する。
【００２４】
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る保守必要性推定システム３００の構成を説明する。
【００２５】
図１に示すように、本実施の形態に係る保守必要性推定システム３００は、複数の画像形成装置１０ａ、１０ｂ、・・・と、保守必要性推定装置３１０とを備えている。なお、画像形成装置１０ａ、１０ｂ、・・・を区別する必要がない場合は、符号末尾のアルファベットを省略する。
【００２６】
各画像形成装置１０及び保守必要性推定装置３１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の予め定められた通信回線１１を介して接続されている。そして、各画像形成装置１０および保守必要性推定装置３１０は、通信回線１１を介して各種データの送受信を相互に行う。
【００２７】
次に、図２を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の構成を説明する。なお、図２では、錯綜を回避するために、後述するタイミングセンサ５７及び重送センサ５９（図３参照。）の図示を省略している。
【００２８】
本実施の形態に係る画像形成装置１０は、フルカラー画像または白黒画像を形成するものであり、図２に示すように、水平方向の一方側（図２における左側）の部分を構成する第１処理部が収容された第１筐体１０Ａを備えている。また、画像形成装置１０は、第１筐体１０Ａと分割可能に接続され、水平方向の他方側（図２における右側）の部分を構成する第２処理部が収容された第２筐体１０Ｂを備えている。
【００２９】
第２筐体１０Ｂの上部には、コンピュータ等の外部装置から送られてくる画像データに画像処理を施す画像信号処理部１３が設けられている。
【００３０】
一方、第１筐体１０Ａの上部には、トナーカートリッジ１４Ｖ、１４Ｗ、１４Ｙ、１４Ｍ、１４Ｃ、１４Ｋが水平方向に沿って交換可能に設けられている。トナーカートリッジ１４Ｖ、１４Ｗ、１４Ｙ、１４Ｍ、１４Ｃ、１４Ｋには、第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各トナーが収容される。
【００３１】
なお、第１特別色および第２特別色としては、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラック以外の色（透明を含む）から任意の色が適宜選択される。また、以下では、各構成部品について第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）を区別する場合は、数字の後にＶ、Ｗ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋの何れかを付して説明する。さらに、以下では、各構成部品について第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）を区別しない場合は、数字の後のＶ、Ｗ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋを省略する。
【００３２】
さらに、トナーカートリッジ１４の下側には、各色のトナーに対応する６つの画像形成ユニット１６が、各トナーカートリッジ１４と対応するように水平方向に沿って設けられている。
【００３３】
各画像形成ユニット１６に設けられた露光装置４０（４０Ｖ、４０Ｗ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ、４０Ｋ）は、前述した画像信号処理部１３によって画像処理を施された画像データを画像信号処理部１３から受け取る。そして、各露光装置４０は、受け取った画像データに応じて変調した光ビームＬを後述する像保持体１８（１８Ｖ、１８Ｗ、１８Ｙ、１８Ｍ、１８Ｃ、１８Ｋ）へ照射する。
【００３４】
各画像形成ユニット１６は、一方向に回転駆動される像保持体１８を備えている。各露光装置４０から各像保持体１８へ光ビームＬが照射されることにより、各像保持体１８に静電潜像が形成される。
【００３５】
各像保持体１８の周囲には、像保持体１８を帯電するコロナ放電方式（非接触帯電方式）のスコロトロン帯電器と、露光装置４０によって像保持体１８に形成された静電潜像を現像剤で現像する現像装置と、が設けられている。また、各像保持体１８の周囲には、転写後の像保持体１８に残留する現像剤を除去するブレードと、転写後の像保持体１８に光を照射して除電を行う除電装置と、が設けられている。なお、スコロトロン帯電器、現像装置、ブレード、除電装置は、像保持体１８の表面と対向して、像保持体１８の回転方向上流側から下流側へ向けてこの順番で配置されている。
【００３６】
また、各画像形成ユニット１６の下側には、転写部３２が設けられている。転写部３２は、各像保持体１８と接触する環状の中間転写ベルト３４と、各像保持体１８に形成されたトナー画像を中間転写ベルト３４に多重転写させる一次転写ロール３６と、を含んで構成されている。
【００３７】
中間転写ベルト３４は、図示しないモータで駆動される駆動ロール３８と、中間転写ベルト３４に張力を付与する張力付与ロール４１と、後述する二次転写ロール６２に対向する対向ロール４２と、複数の巻掛ロール４４と、に巻き掛けられている。そして、中間転写ベルト３４は、駆動ロール３８により、一方向（図２における反時計回り方向）に循環移動される。
【００３８】
各一次転写ロール３６は、中間転写ベルト３４を挟んで各画像形成ユニット１６の像保持体１８と対向配置されている。また、各一次転写ロール３６は、図示しない給電ユニットによって、トナーの極性とは逆極性の転写バイアス電圧が印加される。この構成により、各像保持体１８に形成されたトナー画像が中間転写ベルト３４に転写される。
【００３９】
中間転写ベルト３４を挟んで駆動ロール３８の反対側には、ブレードを中間転写ベルト３４に接触させて、中間転写ベルト３４上の残留トナーや紙粉等を除去する除去装置４６が設けられている。
【００４０】
一方、転写部３２の下方には、記録媒体の一例としての用紙Ｐが収容される用紙収容部４８が水平方向に沿って２つ設けられている。
【００４１】
各用紙収容部４８は、第１筐体１０Ａから引き出し自在とされている。各用紙収容部４８の一端側（図２における右側）の上方には、各用紙収容部４８から用紙Ｐを搬送路６０へ送り出す送出ロール５２が設けられている。
【００４２】
各用紙収容部４８内には、用紙Ｐが載せられる底板５０が設けられている。底板５０は、用紙収容部４８が第１筐体１０Ａから引き出されると、後述する制御装置２０の指示によって下降する。底板５０が下降することで、ユーザが用紙Ｐを補充する空間が用紙収容部４８に形成される。
【００４３】
第１筐体１０Ａから引き出された用紙収容部４８が第１筐体１０Ａに装着されると、底板５０が、制御装置２０の指示によって上昇する。底板５０が上昇することで、底板５０に載せられた最上位の用紙Ｐと送出ロール５２とが当たる。
【００４４】
送出ロール５２の用紙Ｐの搬送方向の下流側（以下、単に「下流側」ともいう。）には、用紙収容部４８から重なって送り出された用紙Ｐを１枚ずつに分離する分離ロール５６が設けられている。分離ロール５６の下流側には、用紙Ｐを下流側に搬送する複数の搬送ロール５４が設けられている。なお、以下では、送出ロール５２、搬送ロール５４、及び分離ロール５６の各ロールを総称して「駆動部材」という。
【００４５】
用紙収容部４８と転写部３２との間には、搬送路６０が設けられている。搬送路６０は、用紙収容部４８から送り出された用紙Ｐを第１折返部６０Ａで図２における左側に折り返し、さらに、第２折返部６０Ｂで図２における右側に折り返すように、二次転写ロール６２と対向ロール４２との間の転写位置Ｔへ延びている。
【００４６】
二次転写ロール６２は、給電ユニットによって、トナーの極性とは逆極性の転写バイアス電圧が印加される。この構成により中間転写ベルト３４に多重転写された各色のトナー画像が、二次転写ロール６２によって、搬送路６０に沿って搬送されてきた用紙Ｐに二次転写される。
【００４７】
搬送路６０の第２折返部６０Ｂへ合流するように、第１筐体１０Ａの側面から延びる予備経路６６が設けられている。第１筐体１０Ａに隣接して配置される図示しない別の用紙収容部から送り出された用紙Ｐが予備経路６６を通って搬送路６０に入り込む。
【００４８】
転写位置Ｔの下流側には、トナー画像が転写された用紙Ｐを第２筐体１０Ｂに向けて搬送する複数の搬送ベルト７０が第１筐体１０Ａに設けられ、搬送ベルト７０によって搬送された用紙Ｐを下流側に搬送する搬送ベルト８０が第２筐体１０Ｂに設けられている。
【００４９】
複数の搬送ベルト７０および搬送ベルト８０のそれぞれは、環状に形成されており、一対の巻掛ロール７２に巻き掛けられている。一対の巻掛ロール７２は、用紙Ｐの搬送方向の上流側と下流側とにそれぞれ配置されており、一方が回転駆動することにより、搬送ベルト７０（搬送ベルト８０）を一方向（図２における時計回り方向）に循環移動させる。
【００５０】
搬送ベルト８０の下流側には、用紙Ｐの表面に転写されたトナー画像を用紙Ｐに熱と圧力で定着させる定着ユニット８２が設けられている。
【００５１】
定着ユニット８２は、定着ベルト８４と、定着ベルト８４に対して下側から接触するように配置された加圧ロール８８と、を備えている。定着ベルト８４と加圧ロール８８との間には、用紙Ｐを加圧および加熱してトナー画像を定着させる定着部Ｎが形成されている。
【００５２】
定着ベルト８４は、環状に形成されており、駆動ロール８９および従動ロール９０に巻き掛けられている。駆動ロール８９は、加圧ロール８８に対して上側から対向しており、従動ロール９０は、駆動ロール８９よりも上側に配置されている。
【００５３】
駆動ロール８９および従動ロール９０は、それぞれに、ハロゲンヒータ等の加熱部が内蔵されている。この加熱部により、定着ベルト８４が加熱される。
【００５４】
定着ユニット８２の下流側には、定着ユニット８２から送り出された用紙Ｐを下流側へ搬送する搬送ベルト１０８が設けられている。搬送ベルト１０８は、搬送ベルト７０と同様に形成されている。
【００５５】
搬送ベルト１０８の下流側には、定着ユニット８２によって加熱された用紙Ｐを冷却する冷却ユニット１１０が設けられている。
【００５６】
冷却ユニット１１０は、用紙Ｐの熱を吸収する吸収装置１１２と、用紙Ｐを吸収装置１１２に押し付ける押付装置１１４と、を備えている。吸収装置１１２は、搬送路６０に対する一方側（図２における上側）に配置され、押付装置１１４は、他方側（図２における下側）に配置されている。
【００５７】
吸収装置１１２は、用紙Ｐと接触し、用紙Ｐの熱を吸収する環状の吸収ベルト１１６を備えている。吸収ベルト１１６は、吸収ベルト１１６へ駆動力を伝達する駆動ロール１２０と、複数の巻掛ロール１１８と、に巻き掛けられている。
【００５８】
吸収ベルト１１６の内周側には、吸収ベルト１１６と面状に接触して吸収ベルト１１６が吸収した熱を放熱させるアルミニウム材料で形成されたヒートシンク１２２が設けられている。
【００５９】
さらに、ヒートシンク１２２から熱を奪い熱気を外部へ排出させるためのファン１２８が、第２筐体１０Ｂの裏側（図２に示す紙面奥側）に配置されている。
【００６０】
押付装置１１４は、用紙Ｐを吸収ベルト１１６へ押し付けながら用紙Ｐを搬送する環状の押付ベルト１３０を備えている。押付ベルト１３０は、複数の巻掛ロール１３２に巻き掛けられている。
【００６１】
冷却ユニット１１０の下流側には、用紙Ｐを挟んで搬送し、用紙Ｐの湾曲（カール）を矯正する矯正装置１４０が設けられている。
【００６２】
矯正装置１４０の下流側には、用紙Ｐに定着されたトナー画像のトナー濃度欠陥、画像欠陥、画像位置欠陥等を検出するインラインセンサ（登録商標）２００が設けられている。
【００６３】
インラインセンサ２００の下流側には、片面に画像が形成された用紙Ｐを第２筐体１０Ｂの側面に取り付けられた排出部１９６に排出する排出ロール１９８が設けられている。
【００６４】
一方、用紙Ｐの両面に画像を形成させる場合は、インラインセンサ２００から送出された用紙Ｐは、インラインセンサ２００の下流側に設けられた反転経路１９４に搬送される。
【００６５】
反転経路１９４には、搬送路６０から分岐する分岐パス１９４Ａと、分岐パス１９４Ａに沿って搬送される用紙Ｐを第１筐体１０Ａ側に向けて搬送する用紙搬送パス１９４Ｂと、が設けられている。さらに、反転経路１９４には、用紙搬送パス１９４Ｂに沿って搬送される用紙Ｐを逆方向に向けて折返してスイッチバック搬送させて表裏を反転させる反転パス１９４Ｃが設けられている。
【００６６】
この構成により、反転パス１９４Ｃでスイッチバック搬送された用紙Ｐは、第１筐体１０Ａに向けて搬送され、さらに、用紙収容部４８の上方に設けられた搬送路６０に入り込み、転写位置Ｔへ再度送り込まれる。
【００６７】
次に、本実施の形態に係る画像形成装置１０の画像形成工程について説明する。
【００６８】
画像信号処理部１３で画像処理が施された画像データが、各露光装置４０に送られる。各露光装置４０では、画像データに応じて各光ビームＬを出射して、スコロトロン帯電器によって帯電した各像保持体１８に露光し、各像保持体１８に静電潜像が形成される。
【００６９】
像保持体１８に形成された静電潜像は、現像装置によって現像され、第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色のトナー画像が形成される。
【００７０】
各画像形成ユニット１６Ｖ、１６Ｗ、１６Ｙ、１６Ｍ、１６Ｃ、１６Ｋの像保持体１８に形成された各色のトナー画像は、６つの一次転写ロール３６Ｖ、３６Ｗ、３６Ｙ、３６Ｍ、３６Ｃ、３６Ｋによって中間転写ベルト３４に順次多重転写される。
【００７１】
中間転写ベルト３４に多重転写された各色のトナー画像は、二次転写ロール６２によって、用紙収容部４８から搬送されてきた用紙Ｐ上に二次転写される。トナー画像が転写された用紙Ｐは、搬送ベルト７０によって第２筐体１０Ｂの内部に設けられた定着ユニット８２に向けて搬送される。
【００７２】
用紙Ｐ上の各色のトナー画像が定着ユニット８２により加熱および加圧されることで用紙Ｐに定着される。さらに、トナー画像が定着された用紙Ｐは、冷却ユニット１１０を通過して冷却された後、矯正装置１４０に送り込まれ、用紙Ｐに生じた湾曲が矯正される。
【００７３】
湾曲が矯正された用紙Ｐは、インラインセンサ２００によって画像欠陥等が検出された後、排出ロール１９８によって排出部１９６に排出される。
【００７４】
一方、用紙Ｐの画像が形成されていない非画像面（裏面）に画像を形成させる場合（両面印刷の場合）は、インラインセンサ２００を通過した後に、用紙Ｐが反転経路１９４で反転される。そして、反転された用紙Ｐは、用紙収容部４８の上方に設けられた搬送路６０に送り込まれて、前述した手順で裏面にトナー画像が形成される。
【００７５】
次に、図３を参照して、本実施の形態に係る搬送部２１０の構成について詳細に説明する。
【００７６】
図３に示すように、本実施の形態に係る搬送部２１０は、前述した用紙収容部４８、送出ロール５２、搬送ロール５４、分離ロール５６、及び搬送路６０を備えている。また、搬送部２１０は、複数（図３に示す例では、９つ）のタイミングセンサ５７及び重送センサ５９も備えている。
【００７７】
本実施の形態に係るタイミングセンサ５７は、搬送路６０に沿って複数設けられている。また、タイミングセンサ５７は、搬送路６０に沿って隣り合うタイミングセンサ５７の間に少なくとも１対の搬送ロール５４が位置するように設けられている。そして、タイミングセンサ５７は、タイミングセンサ５７が設けられた位置に対応する搬送路６０上の位置（以下、単に「検知位置」という。）を用紙Ｐの先端が通過したタイミングを検知する。
【００７８】
具体的には、タイミングセンサ５７は、用紙Ｐの先端が検知位置を通過したタイミングでオン状態となり、用紙Ｐの後端が検知位置を通過したタイミングでオフ状態となる。なお、本実施の形態に係るタイミングセンサ５７としては、一例として、特開２００５−２０６３０７号公報に記載の透過型又は反射型のセンサ等の従来既知のセンサを適用すればよい。
【００７９】
一方、本実施の形態に係る重送センサ５９は、各搬送路６０の合流地点の搬送方向の下流側近傍に設けられている。重送センサ５９は、用紙Ｐが複数枚重なって搬送されること（以下、「重送」という。）を検知する。なお、本実施の形態に係る重送センサ５９としても、従来既知のセンサを適用すればよい。
【００８０】
次に、図４を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の電気系の要部構成について説明する。
【００８１】
図４に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、画像形成装置１０の全体的な動作を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０、及び各種プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２５２を備えている。また、画像形成装置１０は、ＣＰＵ２５０よる各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２５４、及びフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶部２５６も備えている。さらに、画像形成装置１０は、通信回線１１に接続され、該通信回線１１に接続された他の外部装置と通信データの送受信を行う通信回線Ｉ／Ｆ（Interface）部２５８も備えている。
【００８２】
そして、これらの各部がアドレスバス、データバス、および制御バス等のバス２６０を介して互いに接続されている。また、バス２６０には、搬送部２１０に設けられた各タイミングセンサ５７及び重送センサ５９も接続されている。この構成により、ＣＰＵ２５０により、バス２６０を介して、各タイミングセンサ５７がオン状態となったタイミング及びオフ状態となったタイミングが検知される。従って、ＣＰＵ２５０により、用紙収容部４８から給紙が開始された時点を起点として、用紙Ｐの先端が上記検知位置を通過して各タイミングセンサ５７がオン状態となるまでの期間（以下、「第１通過期間」という。）が検出される。また、各タイミングセンサ５７は、予め設置位置が固定されているため、ＣＰＵ２５０により、検出した第１通過期間が、何れのタイミングセンサ５７から得られた情報であるかが特定される。
【００８３】
また、ＣＰＵ２５０により、各タイミングセンサ５７の状態に応じて、用紙収容部４８から用紙Ｐが給紙されない不良（所謂ミスフィード）及び紙詰まり（所謂ジャム）も検知される。具体的には、これらの不良は、ＣＰＵ２５０により、タイミングセンサ５７毎に用紙Ｐが正常に搬送された期間として予め定められた期間の範囲を超えても、各タイミングセンサ５７がオン状態とならないことにより検知される。なお、以下では、ミスフィード及びジャムを総称して「搬送停止不良」という。
【００８４】
さらに、ＣＰＵ２５０により、バス２６０を介して、重送センサ５９からの出力により重送が検知される。なお、以下では、ミスフィード、ジャム及び重送等の用紙Ｐの搬送不良を総称して「用紙搬送不良」と言う。
【００８５】
次に、図５を参照して、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０の電気系の要部構成について説明する。
【００８６】
図５に示すように、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０は、保守必要性推定装置３１０の全体的な動作を司るＣＰＵ３５０、及び各種プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ３５２を備えている。また、保守必要性推定装置３１０は、ＣＰＵ３５０よる各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ３５４、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶部３１４も備えている。
【００８７】
また、保守必要性推定装置３１０は、各種の情報を入力するキーボード３５６、及び各種の情報を表示するディスプレイ３５８も備えている。また、保守必要性推定装置３１０は、通信回線１１に接続され、該通信回線１１に接続された他の外部装置と通信データの送受信を行う通信回線Ｉ／Ｆ部３６０も備えている。そして、これらの各部がアドレスバス、データバス、および制御バス等のバス３６２を介して互いに接続されている。
【００８８】
ところで、本実施の形態に係る画像形成装置１０では、上記駆動部材の経年による状態の変化や画像形成時の該駆動部材に対する紙粉や埃の付着等に起因して、用紙搬送不良が発生する場合がある。そして、用紙搬送不良が発生した場合、該駆動部材の交換や清掃等の保守員による保守作業が必要となる場合があり、この場合、保守員が保守作業を行っている間は、画像形成装置１０の使用が中断される。そこで、用紙搬送不良の発生を事前に把握し、用紙搬送不良が発生する前に夜間や休日等の画像形成装置１０の使用頻度が低い時間帯等に保守作業を行うことができれば、利用者にとっての利便性を向上させる上で好ましい。
【００８９】
このため、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０には、上記駆動部材に対する保守作業の必要性の度合（以下、「保守作業必要度」という。）を推定する保守必要性推定機能が搭載されている。また、本実施の形態に係る画像形成装置１０には、該保守必要性推定機能を実現するために必要とされる情報を保守必要性推定装置３１０に送信する情報送信機能が搭載されている。
【００９０】
次に、図６を参照して、上記情報送信機能及び保守必要性推定機能について説明する。なお、図６は、本実施の形態に係る情報送信機能及び保守必要性推定機能を実行するための機能ブロック図である。図６に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、用紙搬送情報取得部２２０、用紙搬送情報送信部２２２、及び用紙搬送不良情報取得部２２４を備えている。
【００９１】
本実施の形態に係る用紙搬送情報取得部２２０は、情報を取得する期間として予め定められた期間Ｔ１（本実施の形態では、一例として１０００枚の用紙Ｐに画像が形成される期間）毎に、予め定められた枚数Ｍ１（本実施の形態では、一例として２０枚）だけ連続して搬送された用紙Ｐに関して、タイミングセンサ５７毎の第１通過期間を取得する。また、用紙搬送情報取得部２２０は、外部から入力された画像形成指示に応じて、用紙Ｐの特性を示す用紙特性情報、及び用紙Ｐが収容されていた用紙収容部４８を識別するための収容部情報も取得する。なお、本実施の形態では、該用紙特性情報として、例えば、普通紙、コート紙等の用紙Ｐの表面の特性に応じた種類を示す情報を適用している。そして、用紙搬送情報取得部２２０は、取得した各情報と取得日時とを対応付けてＲＡＭ２５４に記憶する。
【００９２】
本実施の形態に係る用紙搬送情報送信部２２２は、用紙搬送情報取得部２２０によりＲＡＭ２５４に記憶された枚数Ｍ１分の取得日時、第１通過期間、用紙特性情報、及び収容部情報を通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信する。さらに、これらの情報と共に、用紙搬送情報送信部２２２は、画像形成装置１０の機種を示す機種情報、及び画像形成装置１０を個別に識別するための装置ＩＤ（Identification）も通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信する。なお、本実施の形態に係る用紙搬送情報送信部２２２は、以上の各情報を、ＲＡＭ２５４に枚数Ｍ１分の該各情報が記憶されたタイミングや、ジョブ（１回の画像形成指示に応じて実行される処理の単位）の終了のタイミング等に保守必要性推定装置３１０に送信する。
【００９３】
本実施の形態に係る用紙搬送不良情報取得部２２４は、用紙搬送不良が発生した場合、ミスフィード、ジャム、及び重送等の用紙搬送不良の種別を示す情報（以下、「不良種別情報」という。）を取得する。そして、用紙搬送不良情報取得部２２４は、不良種別情報を取得した日時及び該不良種別情報と、前述した機種情報及び装置ＩＤとを通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信する。なお、本実施の形態に係る用紙搬送不良情報取得部２２４は、以上の各情報を取得する毎に保守必要性推定装置３１０に送信する。
【００９４】
一方、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０は、第１の取得部３１２、解析部３１６、第２の取得部３１８、構築部３２０、推定部３２２、及び報知部３２４を備えている。
【００９５】
本実施の形態に係る第１の取得部３１２は、用紙搬送情報送信部２２２によって送信された取得日時、第１通過期間、用紙特性情報、収容部情報、機種情報、及び装置ＩＤを通信回線Ｉ／Ｆ部３６０を介して取得する。そして、第１の取得部３１２は、取得したこれらの情報を対応付けて記憶部３１４に記憶し、かつ解析部３１６に出力する。図７に、本実施の形態に係る第１の取得部３１２により記憶部３１４に記憶される情報（以下、「用紙搬送情報」という。）の一例を模式的に示す。
【００９６】
図７に示すように、本実施の形態に係る用紙搬送情報には、取得日時、装置情報、用紙特性情報、及び第１通過期間が含まれている。また、装置情報には、機種情報、装置ＩＤ、及び収容部情報が含まれている。
【００９７】
ここで、取得日時、装置情報、用紙特性情報、及び第１通過期間は、前述した用紙搬送情報送信部２２２から送信された各情報である。なお、第１通過期間は、タイミングセンサ５７毎に用紙搬送情報取得部２２０により取得された第１通過期間（単位：ｍｓ（ミリ秒））を示す情報である。なお、一例として、図７に示す収容部Ｙ１は、図３に示す用紙収容部４８Ａに対応し、図７に示すセンサＳ１及びセンサＳ２は、図３に示すタイミングセンサ５７Ａ及びタイミングセンサ５７Ｂに各々対応する。また、図７では、錯綜を回避するために、センサＳ１及びセンサＳ２以外については、第１通過期間の記載を省略している。
【００９８】
本実施の形態に係る解析部３１６は、第１の取得部３１２から入力された用紙搬送情報に対して解析を行い、該解析によって得られた情報（以下、「解析情報」という。）を機種情報毎に記憶部３１４に記憶する。具体的には、解析部３１６は、用紙搬送情報に含まれる枚数Ｍ１分の第１通過期間から用紙Ｐの搬送状態の特徴を示す統計量（以下、「搬送状態特徴量」という。）として、通過期間の平均値及び分散値の平方根（標準偏差）を用紙の種類毎に導出する。図８に、同一機種の画像形成装置１０における本実施の形態に係る解析情報の一例を模式的に示す。
【００９９】
図８に示すように、本実施の形態に係る解析情報には、取得日時、用紙特性情報、及び搬送状態特徴量が含まれる。また、搬送状態特徴量には、タイミングセンサ５７毎の第１通過期間の平均値と分散値の平方根、及び搬送路６０に沿って隣り合う各タイミングセンサ５７の間の用紙Ｐの通過期間（以下、「第２通過期間」という。）の平均値と分散値の平方根が含まれる。この第２通過期間は、搬送路６０に沿って隣り合う各タイミングセンサ５７の組合せ（以下、「センサペア」という。）における、搬送方向の下流側に位置するタイミングセンサ５７の第１通過期間から搬送方向の上流側に位置するタイミングセンサ５７の第１通過期間を減算することにより導出される。
【０１００】
また、図９Ａ〜図９Ｄに、用紙の種類毎に、センサＳ１の第１通過期間、センサＳ１とセンサＳ２との間の第２通過期間の時系列の推移を表すグラフを示す。図９Ａは、普通紙が搬送された場合のセンサＳ１の第１通過期間を示し、図９Ｂは、コート紙が搬送された場合のセンサＳ１の第１通過期間を示している。また、図９Ｃは、普通紙が搬送された場合のセンサＳ１とセンサＳ２との間の第２通過期間を示し、図９Ｄは、コート紙が搬送された場合のセンサＳ１とセンサＳ２との間の第２通過期間を示している。なお、図９Ａ〜図９Ｄの何れも、縦軸が期間（ｍｓ）を示し、横軸が第１の取得部３１２により取得された累積データ数を示し、右側ほど後に取得されたデータに対応している。
【０１０１】
本実施の形態に係る第２の取得部３１８は、用紙搬送不良情報取得部２２４によって送信された取得日時、不良種別情報、機種情報、及び装置ＩＤを通信回線Ｉ／Ｆ部３６０を介して取得し、これらの情報を対応付けて記憶部３１４に記憶する。また、保守員は、用紙搬送不良に対して保守作業を行った後に、第２の取得部３１８により記憶部３１４に記憶された情報（以下、「搬送不良情報」という。）に対して、該保守作業の内容を示す情報（以下、「保守作業情報」という。）を追加する。図１０に、本実施の形態に係る搬送不良情報の一例を模式的に示す。
【０１０２】
図１０に示すように、本実施の形態に係る搬送不良情報には、取得日時、装置情報、不良種別情報、及び保守作業情報が含まれる。また、装置情報には、機種情報及び装置ＩＤが含まれ、保守作業情報には、保守対象ロール、センサペア、及び保守作業内容が含まれる。
【０１０３】
ここで、取得日時、装置情報、及び不良種別情報は、用紙搬送不良情報取得部２２４から第２の取得部３１８に送信された情報である。また、保守対象ロールは、保守員により交換、清掃等の保守作業が行われた対象を個別に識別するための情報である。また、センサペアは、対応する保守対象ロールを挟む位置に設けられたセンサペアを示す情報であり、保守作業内容は、保守員により行われた保守作業の内容を示す情報である。
【０１０４】
本実施の形態に係る構築部３２０は、上記駆動部材に対する保守作業必要度を示す必要度情報を、機種情報毎で、かつセンサペア毎に推定する推定モデルを構築する。具体的には、第１の取得部３１２が記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報を取得し、構築部３２０に出力する。また、第２の取得部３１８が記憶部３１４から搬送不良情報を取得し、構築部３２０に出力する。構築部３２０は、第１の取得部３１２によって入力された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、第２の取得部３１８によって入力された搬送不良情報に応じた情報を出力情報として、必要度情報を推定する推定モデルを構築して記憶部３１４に記憶する。
【０１０５】
本実施の形態に係る推定部３２２は、記憶部３１４に予め記憶された推定モデルを用いて、必要度情報の推定対象とする画像形成装置１０について第１の取得部３１２によって取得された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報として、必要度情報を推定する。
【０１０６】
本実施の形態に係る報知部３２４は、推定部３２２によって推定された必要度情報により示される保守作業必要度が、予め定められた閾値以上である場合に、保守作業が必要である旨を報知する。
【０１０７】
ところで、以上のように構成された各構成要素による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現してもよい。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現してもよいことは言うまでもない。なお、上記各構成要素をハードウェア構成により実現する場合の形態例としては、該各構成要素と同様の処理を実行する機能素子を作成して適用する形態が例示される。
【０１０８】
以下では、上記各構成要素が、上記プログラムを実行することにより、該各構成要素による処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、対応するプログラムを画像形成装置１０及び保守必要性推定装置３１０に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線または無線による通信手段を介して配信される形態等を適用してもよい。
【０１０９】
次に、図１１を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の作用を説明する。なお、図１１は、画像形成装置１０により用紙Ｐに対する画像形成指示が入力される毎にＣＰＵ２５０によって実行される情報送信処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムはＲＯＭ２５２に予めインストールされている。なお、ここでは、説明を簡易かつ明瞭化するため、画像形成装置１０による画像を形成する処理については説明を省略する。
【０１１０】
図１１のステップＳ１００では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、各タイミングセンサ５７からの出力に基づいて搬送停止不良が発生したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１０２の処理に移行する。ステップＳ１０２では、ＣＰＵ２５０は、不良種別情報の取得日時及び不良種別情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信した後、ステップＳ１０４の処理に移行する。一方、上記ステップＳ１００の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、ステップＳ１０２の処理を実行することなく、ステップＳ１０４の処理に移行する。
【０１１１】
ステップＳ１０４では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、重送センサ５９からの出力に基づいて重送が発生したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１０６の処理に移行する。ステップＳ１０６では、ＣＰＵ２５０は、不良種別情報の取得日時及び不良種別情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信した後、ステップＳ１０８の処理に移行する。一方、上記ステップＳ１０４の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、ステップＳ１０６の処理を実行することなく、ステップＳ１０８の処理に移行する。
【０１１２】
ステップＳ１０８では、ＣＰＵ２５０は、第１通過期間を取得するタイミングとして予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１１０の処理に移行する。なお、本実施の形態では、該タイミングとして、前述したように期間Ｔ１毎に連続して搬送された枚数Ｍ１分の第１通過期間を取得するタイミングを適用しているがこれに限らない。例えば、上記タイミングとして、用紙搬送不良が検知されたタイミング、予め定められた期間（一例として３時間）毎のタイミング等、他のタイミングを適用してもよい。
【０１１３】
ステップＳ１１０では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、タイミングセンサ５７毎に第１通過期間を取得し、次のステップＳ１１２では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、用紙特性情報及び収容部情報を取得する。次のステップＳ１１４では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１０の処理によって取得した第１通過期間と上記ステップＳ１１２の処理によって取得した用紙特性情報及び収容部情報とを対応付けてＲＡＭ２５４に記憶する。
【０１１４】
次のステップＳ１１６では、ＣＰＵ２５０は、ＲＡＭ２５４に記憶した情報を送信するタイミングとして予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１１８の処理に移行する。なお、本実施の形態では、該情報を送信するタイミングとして、ＲＡＭ２５４に枚数Ｍ１分の情報が記憶されたタイミングを適用しているが、これに限らない。例えば、上記情報を送信するタイミングとして、用紙搬送不良が検知されたタイミングや、予め定められた期間（一例として１日）毎のタイミング等、他のタイミングを適用してもよい。
【０１１５】
ステップＳ１１８では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１４の処理によってＲＡＭ２５４に記憶した情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して保守必要性推定装置３１０に送信する。次のステップＳ１２０では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１４の処理によってＲＡＭ２５４に記憶した情報をＲＡＭ２５４から削除し、本情報送信処理プログラムを終了する。一方、上記ステップＳ１０８又はステップＳ１１６の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、本情報送信処理プログラムを終了する。
【０１１６】
次に、図１２及び図１３を参照して、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０の作用を説明する。なお、図１２は、保守必要性推定装置３１０の電源がオン状態とされたタイミングで、保守必要性推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、図１３は、予め定められた期間（一例として１日）毎に、保守必要性推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。これらの各プログラムは、ＲＯＭ３５２に予めインストールされている。
【０１１７】
まず、図１２を参照して、推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを説明する。
【０１１８】
図１２のステップＳ２００では、ＣＰＵ３５０は、上記情報送信処理プログラムのステップＳ１０２、ステップＳ１０６、又はステップＳ１１８の処理によって送信された情報が受信されるまで待機する。ステップＳ２０２では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２００の処理によって受信した情報が用紙搬送情報であるか否かを判定し、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２０４の処理に移行する。
【０１１９】
ステップＳ２０４では、ＣＰＵ３５０は、受信した用紙搬送情報を記憶部３１４に記憶する。このステップＳ２０４の処理によって、図７に模式的に示したように、用紙搬送情報が記憶部３１４に記憶される。次のステップＳ２０６では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２００の処理によって受信した用紙搬送情報を解析する。次のステップＳ２０８では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２０６の解析によって得られた解析情報を記憶部３１４に記憶した後、ステップＳ２１０の処理に移行する。このステップＳ２０６及びステップＳ２０８の処理によって、図８に模式的に示したように、解析情報が記憶部３１４に記憶される。一方、上記ステップＳ２０２において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ２０４〜ステップＳ２０８の処理を実行することなく、ステップＳ２１０の処理に移行する。
【０１２０】
ステップＳ２１０では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２００の処理によって受信した情報が搬送不良情報であるか否かを判定し、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２１２の処理に移行する。ステップＳ２１２では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２００の処理によって受信した搬送不良情報を記憶部３１４に記憶した後、ステップＳ２１４の処理に移行する。なお、前述したように、保守員は、このステップＳ２１２の処理によって記憶した搬送不良情報に対し、例えばキーボード３５６等を介して保守作業情報を追加する。これにより、図１０に模式的に示したように、搬送不良情報が記憶部３１４に記憶される。一方、上記ステップＳ２１０において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ２１２の処理を実行することなく、ステップＳ２１４の処理に移行する。
【０１２１】
ステップＳ２１４では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶した搬送不良情報のレコード数が予め定められた閾値（本実施の形態では、一例として３０件）以上となったか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２１６の処理に移行する一方、この判定が否定判定となった場合は上記ステップＳ２００の処理に戻る。
【０１２２】
ステップＳ２１６では、ＣＰＵ３５０は、搬送停止不良及び重送の各々について、搬送不良情報及び用紙搬送情報に基づいて、用紙Ｐの単位枚数（本実施の形態では、一例として１００００枚）当たりの不良の発生件数により示される不良発生レート（不良発生頻度）を導出する。次のステップＳ２１８では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報の各情報を全て読み出し、該各情報を入力情報とし、上記ステップＳ２１６の処理によって導出した不良発生レートを出力情報として推定モデルを機種毎かつセンサペア毎に構築する。
【０１２３】
ここで、上記推定モデルの構築について詳細に説明する。本実施の形態では、一例として、推定モデルの構築に重回帰分析を用いる。なお、ここでは、錯綜を回避するために、前述したセンサＳ１及びセンサＳ２のセンサペアについて推定モデルを構築する場合について説明するが、他のセンサペアについても同様に推定モデルを構築する。
【０１２４】
本実施の形態では、重回帰分析の入力情報（説明変数）として、２種類の用紙特性情報（普通紙又はコート紙）、２種類の通過期間に応じた情報（センサＳ１の第１通過期間、センサＳ１とセンサＳ２との間の第２通過期間）を適用する。さらに、本実施の形態では、重回帰分析の入力情報として、上記２種類の通過期間に応じた情報の各々についての２種類の搬送状態特徴量（各通過期間の平均値及び分散値の平方根）も適用する。一方、本実施の形態では、重回帰分析の出力情報（目的変数）として、搬送停止不良及び重送の発生レートを各々適用する。そして、ＣＰＵ３５０は、これらの入力情報と出力情報とを用いて重回帰分析を行い、重回帰分析係数及び定数項を得る。次の式（１）及び式（２）に、本実施の形態に係る重回帰分析の数式を示す。
【０１２５】
【数１】
2016080866.tif 000003
Ｐｍ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける搬送停止不良発生レート
Ｐｄ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける重送フィード発生レート
ａ１〜ａ８：各入力情報に対する搬送停止不良発生レートの推定モデルの重回帰分析係数
ｂ１〜ｂ８：各入力情報に対する重送発生レートの推定モデルの重回帰分析係数
ｘ１（ｔｎ）〜ｘ８（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける各入力情報
ｃ１：搬送停止不良発生レートの推定モデルの定数項
ｃ２：重送発生レートの推定モデルの定数項
【０１２６】
このように、本実施の形態では、重回帰分析で用いる回帰式として、１次関数を適用しているが、これに限らない。例えば、該回帰式として、２次関数や指数関数等の回帰式を経験則等に応じて適用してもよい。また、上記ａ１〜ａ８、ｂ１〜ｂ８の重回帰分析係数は、推定モデルの汎化性を高めるため、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）等の情報量基準を評価指標として、所定数の重回帰分析係数を選択して適用してもよい。
【０１２７】
次のステップＳ２２０では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２１８の処理によって導出した重回帰分析係数及び定数項を記憶部３１４に記憶することにより、推定モデルを記憶（更新）する。次のステップＳ２２２では、ＣＰＵ３５０は、予め定められた終了タイミングが到来したか否かを判定し、この判定が否定判定となった場合は、上記ステップＳ２００の処理に戻る一方、この判定が肯定判定となった場合は、本推定モデル構築処理を終了する。なお、本実施の形態では、上記ステップＳ２２２の処理において適用する終了タイミングとして、保守必要性推定装置３１０の電源スイッチがオフ状態とされたタイミングを適用しているが、これに限らない。例えば、該終了タイミングとして、ユーザにより、キーボード３５６等を介して本推定モデル構築処理プログラムの終了を指示する指示入力が行われたタイミング等、他のタイミングを適用してもよいことは言うまでもない。
【０１２８】
次に、図１３を参照して、上記推定モデル構築処理プログラムによって構築された推定モデルを用いて保守作業必要度を推定する推定処理プログラムの処理の流れについて説明する。
【０１２９】
図１３のステップＳ３００では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された用紙搬送情報のうち、保守作業必要度の推定を行っていない最新の用紙搬送情報を読み出す。次のステップＳ３０２では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した用紙搬送情報に対応する解析情報を読み出す。次のステップＳ３０４では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された搬送停止不良発生レートを推定する推定モデルを用いて、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した各情報、及び上記ステップＳ３０２の処理によって読み出した各情報を入力情報として、装置毎かつセンサペア毎に搬送停止不良発生レートを導出する。次のステップＳ３０６では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された重送発生レートを推定する推定モデルを用いて、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した各情報、及び上記ステップＳ３０２の処理によって読み出した各情報を入力情報として、装置毎かつセンサペア毎に重送発生レートを導出する。
【０１３０】
次のステップＳ３０８では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ３０４の処理によって導出した搬送停止不良発生レート、及び上記ステップＳ３０６の処理によって導出した重送発生レートの少なくとも１つが予め定められた閾値以上となったか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ３１０の処理に移行する。なお、上記ステップＳ３０８の処理で用いる閾値は、搬送停止不良発生レートと重送発生レートとで異なる値としてもよいし、同じ値としてもよい。また、該閾値は、要求される搬送不良への対策の即時性に応じて設定してもよいし、ユーザによりキーボード３５６等を介して入力されることにより設定してもよい。
【０１３１】
次のステップＳ３１０では、ＣＰＵ３５０は、搬送停止不良発生レート及び重送フィード発生レートの少なくとも１つが閾値以上となったことを報知する搬送不良発生レート表示画面をディスプレイ３５８に表示する。図１４に本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面の一例を示す。図１４に示すように、本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面では、報知を行った日時、報知の対象とされる画像形成装置１０の装置ＩＤ、及び保守作業の対象とするロールのロールＩＤが示される。さらに、図１４に示すように、本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面では、予め用意された文字列と推定値とを用いて推定結果も示される。なお、保守作業の対象とするロールのロールＩＤは、推定値が上記閾値以上となった推定モデルに対応するセンサペアの間に位置する上記駆動部材を個別に識別するための情報を示している。また、ユーザは、搬送不良発生レート表示画面の表示を終了する場合、該搬送不良発生レート表示画面の下部に表示されている終了ボタンをキーボード３５６等により指定する。
【０１３２】
一方、上記ステップＳ３０８において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ３１０の処理を実行することなく、本推定処理プログラムを終了する。
【０１３３】
以上説明した推定処理プログラムの実行により得られた推定値の一例を図１５Ａ、図１５Ｂ及び図１６Ａ、図１６Ｂに示す。図１５Ａは、重送発生レートの推定値の時系列のデータを示すグラフを示し、図１５Ｂは、搬送停止不良発生レートの推定値の時系列のデータを示すグラフを示している。ここで、図１５Ａ及び図１５Ｂともに、縦軸は推定値を示し、横軸は推定処理プログラムが実行された日時を示している。
【０１３４】
一方、図１６Ａは、重送発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図であり、図１６Ｂは、搬送停止不良発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図である。ここで、図１６Ａ及び図１６Ｂともに、縦軸が推定値を示し、横軸が実績値を示している。なお、図１６Ａ及び図１６Ｂでは、原点（０、０）を通り、傾きが１の直線Ｌ１に各推定値が近いほど推定の精度が高いことを示している。従って、図１６Ａ及び図１６Ｂの何れも、推定値と実績値との相関が比較的高いことを示している。
【０１３５】
なお、本実施の形態では、推定モデルの構築に用いる手法として、重回帰分析を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該推定モデルの構築に用いる手法として、ニューラルネットワーク等の他の機械学習の手法を適用する形態としてもよい。また、ユーザにより重回帰分析係数及び定数項を調整可能としてもよい。
【０１３６】
また、本実施の形態では、搬送停止不良発生レートを推定する推定モデルと、重送発生レートを推定する推定モデルとを同じタイミングで構築する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、これらの推定モデルを異なるタイミングで構築する形態としてもよい。
【０１３７】
また、本実施の形態では、保守作業が必要である旨を報知する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、推定値が大きくなるほど、保守作業が必要な時期として、現時点に近い時期を示す情報を報知する形態としてもよい。この場合、例えば、推定値が第１閾値（一例として０．５）未満の場合は報知せず、第１閾値以上第１閾値より大きい第２閾値（一例として１．５）未満の場合は、２週間以内に保守作業が必要であるとの旨のメッセージを搬送不良発生レート表示画面としてディスプレイ３５８に表示する形態が例示される。さらに、この場合、推定値が第２閾値以上の場合は、１週間以内に保守作業が必要であるとの旨のメッセージを搬送不良発生レート表示画面としてディスプレイ３５８に表示する形態が例示される。
【０１３８】
また、本実施の形態では、用紙Ｐの特性（種類）毎に推定モデルを分けずに構築する場合について説明したが、推定モデルを用紙Ｐの特性毎に分けて構築する形態もよい。この場合、用紙Ｐの特性毎に説明変数と目的変数を分類し、上記実施の形態と同様に、重回帰分析を用いて推定モデルを各々構築する形態が例示される。また、搬送停止不良及び重送の何れかが発生するレートである搬送不良発生レートが導出されるように推定モデルを構築する形態としてもよい。
【０１３９】
さらに、この形態例において、一例として次に示す式（３）を用いて、用紙Ｐの特性毎に導出した搬送不良発生レートに基づいて、１つの搬送不良発生レートを導出する形態としてもよい。
【０１４０】
【数２】
2016080866.tif 000004
Ｐｔ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける搬送不良発生レート
Ｐｐ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける普通紙の搬送不良発生レート
Ｐｃ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおけるコート紙の搬送不良発生レート
ＰｌａｉｎＰＶ：推定対象期間における普通紙の出力数の平均値
ＣｏａｔＰＶ：推定対象期間におけるコート紙の出力数の平均値
【０１４１】
図１７Ａ及び図１７Ｂに、用紙Ｐの特性毎の搬送不良発生レートの推定値と実績値の結果を示す。図１７Ａは、普通紙の搬送不良発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図であり、図１７Ｂは、コート紙の搬送不良発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図である。図１７Ａ及び図１７Ｂも図１６Ａ及び図１６Ｂと同様に、縦軸が推定値を示し、横軸が実績値を示している。なお、図１７Ａ及び図１７Ｂでも、原点（０、０）を通り、傾きが１の直線Ｌ１に各推定値が近いほど推定の精度が高いことを示している。従って、図１７Ａ及び図１７Ｂの何れも、推定値と実績値との相関が比較的高いことを示している。
【０１４２】
［第２の実施の形態］
上記第１の実施の形態では、保守必要性推定装置３１０が、保守作業必要度として搬送不良の発生レートを推定する場合について説明した。これに対し、本第２の実施の形態では、保守必要性推定装置３１０が、保守作業必要度として推定モデルへの入力情報と保守作業の内容との相関を示す類似度を推定する場合について説明する。なお、本実施の形態に係る保守必要性推定システム３００の構成は、上記第１の実施の形態に係る保守必要性推定システム３００（図１〜図５参照。）と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【０１４３】
まず、図１８を参照して、本実施の形態に係る情報送信機能及び保守必要性推定機能について説明する。なお、図１８における図６と同一の機能を有する構成要素については、図６と同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０１４４】
上記駆動部材に対する交換作業は、該駆動部材の長期的な磨耗に伴う摩擦係数の低下や形状の変化等に起因して行うものである。これに対し、上記駆動部材に対する清掃作業は、画像形成の際の用紙Ｐに対する紙粉や埃の付着等、短期的な状態の変化に起因して行うものである。例えば、図９Ａ及び図９Ｂに示した例では、第１通過期間が急激に増加した後に減少している部分（破線の楕円で囲われている部分）が、清掃作業を行ったことによる部分である。
【０１４５】
そこで、本実施の形態に係る解析部４１６は、上記搬送状態特徴量として、上記第１の実施の形態で導出した第１通過期間及び第２通過期間の平均値及び分散値の平方根に加えて、該平均値の変化度及び該分散値の平方根の変化度も導出する。なお、本実施の形態に係る解析部４１６では、上記平均値の変化度及び分散値の平方根の変化度として、解析情報における同じ装置ＩＤの複数のレコードの平均値及び分散値の平方根に基づく２次近似曲線の２次係数の値を適用するが、これに限らない。例えば、該平均値の変化度及び分散値の平方根の変化度として、該複数のレコードの平均値及び分散値の平方根に基づく１次近似直線の１次係数等、平均値の変化度及び分散値の平方根の変化度を表す他の値を適用してもよい。図１９に、本実施の形態に係る解析情報の一例を模式的に示す。
【０１４６】
本実施の形態に係る構築部４２０は、上記駆動部材に対する保守作業必要度を示す必要度情報を、機種情報毎で、かつセンサペア毎に推定する推定モデルを構築する。具体的には、第１の取得部３１２が記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報を取得し、構築部４２０に出力する。また、第２の取得部３１８が記憶部３１４から搬送不良情報を取得し、構築部４２０に出力する。構築部４２０は、第１の取得部３１２によって入力された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、第２の取得部３１８によって入力された搬送不良情報に応じた値を出力情報として、必要度情報を推定する推定モデルを構築して記憶部３１４に記憶する。
【０１４７】
本実施の形態に係る推定部４２２は、記憶部３１４に予め記憶された推定モデルを用いて、必要度情報の推定対象とする画像形成装置１０から第１の取得部３１２によって取得された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報として、必要度情報を推定する。
【０１４８】
本実施の形態に係る報知部４２４は、推定部４２２によって推定された必要度情報に応じた報知を行う。
【０１４９】
次に、図２０及び図２２を参照して、本実施の形態に係る保守必要性推定装置３１０の作用を説明する。なお、本実施の形態に係る画像形成装置１０の作用については、上記第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。また、図２０は、保守必要性推定装置３１０の電源がオン状態とされたタイミングで、保守必要性推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、図２２は、予め定められた期間（一例として１日）毎に、保守必要性推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。これらの各プログラムは、ＲＯＭ３５２に予めインストールされている。
【０１５０】
まず、図２０を参照して、推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを説明する。なお、図２０における図１２と同一の処理を行うステップについては図１２と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【０１５１】
図２０のステップＳ２０７では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２００の処理によって受信した用紙搬送情報を解析し、次のステップＳ２０９では、上記ステップＳ２０７の解析によって得られた解析情報を記憶部３１４に記憶する。このステップＳ２０７及びステップＳ２０９の処理によって、図１９に模式的に示したように、解析情報が記憶部３１４に記憶される。
【０１５２】
ステップＳ２１５では、ＣＰＵ３５０は、推定モデルを構築するタイミングとして予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２１７の処理に移行する一方、この判定が否定判定となった場合は上記ステップＳ２００の処理に戻る。なお、本実施の形態では、上記推定モデルを構築するタイミングとして、上記駆動部材が交換されてから予め定められた枚数Ｍ２（一例として５０００枚）分に対応する用紙搬送情報が記憶部３１４に蓄積されたタイミングで、かつ搬送不良情報における保守作業内容が交換及び清掃であるレコード数が、各々予め定められた閾値（一例として１０件）以上となったタイミングを適用している。なお、該閾値は、交換と清掃とで異なる値としてもよいし、同じ値としてもよい。
【０１５３】
ステップＳ２１７では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報と搬送不良情報とを全て読み出し、該用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、該搬送不良情報に応じた情報を出力情報として、推定モデルを機種毎かつセンサペア毎に構築する。
【０１５４】
ここで、上記推定モデルの構築について詳細に説明する。本実施の形態では、一例として、推定モデルの構築にマハラノビス距離による判別分析を用いる。また、ここでは、錯綜を回避するために、上記第１の実施の形態と同様にセンサＳ１及びセンサＳ２のセンサペアについて推定モデルを構築する場合について説明するが、他のセンサペアについても同様に推定モデルを構築する。
【０１５５】
本実施の形態では、判別分析の入力情報（説明変数）として、２種類の用紙特性情報（普通紙又はコート紙）、２種類の通過期間に応じた情報（センサＳ１の第１通過期間、センサＳ１とセンサＳ２との間の第２通過期間）を適用する。さらに、本実施の形態では、判別分析の入力情報として、上記２種類の通過期間に応じた情報の各々について４種類の搬送状態特徴量（各通過期間の平均値及び分散値の平方根、該平均値の変化度及び該分散値の平方根の変化度）も適用する。一方、本実施の形態では、出力情報（目的変数）として、初期状態群を示す値として「０」、清掃状態群を示す値として「１」、交換状態群を示す値として「２」を適用する。
【０１５６】
ここで、初期状態群とは、画像形成装置１０が設置された直後の状態や上記駆動部材が交換された直後の状態群である。また、清掃状態群とは、清掃作業を行う必要がある状態群であり、交換状態群とは、交換作業を行う必要がある状態群である。なお、以上の各状態群を示す値は、本実施の形態の値に限らず、各状態群を個別に識別可能な値であればよいことは言うまでもない。
【０１５７】
そして、ＣＰＵ３５０は、入力情報が初期状態群、清掃状態群、及び交換状態群の何れの状態に分類される（類似する）かを判別する推定モデルを構築する。マハラノビス距離を用いた判別分析では、以下の式（４）によってマハラノビス距離が導出される。
【０１５８】
【数３】
2016080866.tif 000005
ｘ：予測タイミングにおける入力情報のベクトル（ｘ１、・・・、ｘ１６）
μ：推定モデルの構築に用いた入力情報の平均ベクトル（μ１、・・・μ１６）
Σ：共分散行列
Ｄ（ｘ）：入力情報のベクトルｘにおけるマハラノビス距離
【０１５９】
本実施の形態では、ＣＰＵ３５０は、以上の平均ベクトルμ及び共分散行列Σを状態群毎に機械学習により導出する。具体的には、ＣＰＵ３５０は、初期状態群の平均ベクトルμＮ及び共分散行列ΣＮを、上記駆動部材が交換されてから枚数Ｍ２分の用紙Ｐに画像が形成されることにより取得された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、「０」を出力情報として導出する。また、ＣＰＵ３５０は、清掃状態群の平均ベクトルμＣ及び共分散行列ΣＣを、清掃作業が行われた時点から遡って枚数Ｍ２分に対応する用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、「１」を出力情報として導出する。また、ＣＰＵ３５０は、交換状態群の平均ベクトルμＥ及び共分散行列ΣＥを、交換作業が行われた時点から遡って枚数Ｍ２分に対応する用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、「２」を出力情報として導出する。
【０１６０】
図２１に、上記ステップＳ２１７の処理によって構築される推定モデルの概念図を示す。図２１の点Ｘは、予測を行うタイミングで入力された入力情報のベクトルｘに対応する点であり、点μＮは、前述した平均ベクトルμＮに対応する点である。また、点μＣは、前述した平均ベクトルμＣに対応する点であり、点μＥは、前述した平均ベクトルμＥに対応する点である。また、これらの点μＮ、点μＣ、点μＥを中心とした同心楕円ΣＮ、ΣＣ、ΣＥは、前述した共分散行列ΣＮ、ΣＣ、ΣＥに各々１対１で対応する。
【０１６１】
また、図２１に示すように、点Ｘに対応する入力情報と上記式（４）を用いて、点Ｘと点μＮとのマハラノビス距離ＤＮ、点Ｘと点μＣとのマハラノビス距離ＤＣ、点Ｘと点μＥとのマハラノビス距離ＤＥが各々導出される。そして、導出された各マハラノビス距離に基づいて、入力情報が、初期状態群、清掃状態群、及び交換状態群の何れの状態群に類似するかが判別される。なお、図２１に示す初期状態群と清掃状態群との間の破線、初期状態群と交換状態群との間の一点鎖線、及び清掃状態群と交換状態群との間の二点鎖線は、それぞれ各状態群の間の中間線を示す。
【０１６２】
具体的には、本実施の形態では、マハラノビス距離が導出され、点Ｘが各中間線上に位置する場合、点Ｘに対応する入力情報と各中間線に対応する各状態群との類似度が各々０（零）とされている。また、本実施の形態では、点Ｘが各状態群の中心点μＮ、μＣ、μＥと一致する場合、点Ｘに対応する入力情報と中心点μＮ、μＣ、μＥに対応する各状態群との類似度が各々１００とされている。さらに、本実施の形態では、各中間線から中心点μＮ、μＣ、μＥに近づくほど類似度は大きくなる。そして、例えば、入力情報が初期状態群に類似すると判別された場合は保守作業が不要であり、入力情報が清掃状態群に類似すると判別された場合は清掃作業が必要であり、入力情報が交換状態群に類似すると判別された場合は交換作業が必要であると推定される。
【０１６３】
ステップＳ２１９では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２１７の処理によって導出した平均ベクトルμ及び共分散行列Σを記憶部３１４に記憶することにより、推定モデルを記憶（更新）する。
【０１６４】
次に、図２２を参照して、上記推定モデル構築処理プログラムによって構築された推定モデルを用いて保守作業必要度を推定する推定処理プログラムの処理の流れについて説明する。なお、図２２における図１３と同一の処理を行うステップについては図１３と同一のステップ番号を付して、その説明を省略する。
【０１６５】
図２２のステップＳ３０５では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された推定モデルを用いて、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した各情報、及び上記ステップＳ３０２の処理によって読み出した各情報を入力情報として、保守作業必要度を導出する。具体的には、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記式（４）を用いて、装置毎かつセンサペア毎に入力情報と各状態群とのマハラノビス距離を各々導出し、該マハラノビス距離に応じた入力情報と各状態群との類似度を導出する。
【０１６６】
次のステップＳ３０７では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ３０５の処理によって導出した入力情報と各状態群との類似度に基づいて、保守作業が必要であることを報知するか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合は、ステップＳ３０９の処理に移行する。なお、本実施の形態では、ＣＰＵ３５０は、一例として、入力情報との類似度が最も大きい状態群が清掃状態群又は交換状態群であり、かつ該類似度が予め定められた閾値（本実施の形態では、一例として５０）以上である場合に、保守作業が必要であることを報知すると判定する。また、上記ステップＳ３０７の処理で用いる閾値は、要求される保守作業の即時性に応じて設定してもよいし、ユーザによりキーボード３５６等を介して入力されることにより設定してもよい。
【０１６７】
ステップＳ３０９では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ３０５の処理によって導出した類似度が最も大きい状態群に対応する保守作業を報知する保守作業表示画面をディスプレイ３５８に表示する。図２３に本実施の形態に係る保守作業表示画面の一例を示す。図２３に示すように、本実施の形態に係る保守作業表示画面では、報知を行った日時、報知の対象とされる画像形成装置１０の装置ＩＤ、保守作業の対象とするロールのロールＩＤが示される。さらに、図２３に示すように、本実施の形態に係る保守作業表示画面では、予め用意された文字列と、上記ステップＳ３０５の処理で導出した類似度が最も大きい状態群に対応する保守作業の内容及び該類似度とを用いた推定結果も示される。なお、ユーザは、保守作業表示画面の表示を終了する場合、該保守作業表示画面の下部に表示されている終了ボタンをキーボード３５６等により指定する。
【０１６８】
一方、上記ステップＳ３０７において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ３０９の処理を実行することなく、本推定処理プログラムを終了する。
【０１６９】
なお、本実施の形態では、推定モデルを用いて導出された、マハラノビス距離に応じた類似度に基づいて、保守作業が必要であることを報知するか否かを判断する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、推定モデルを用いて導出される値を保守作業の内容に応じて異なる値とし、導出された値に基づいて、保守作業が必要であることを報知するか否かを判断する形態としてもよい。この場合、例えば、推定モデルを用いて導出される値を「０」、「１」、「２」とし、「０」が導出された場合は入力情報が初期状態群に分類され、「１」が導出された場合は入力情報が清掃状態群に分類され、「２」が導出された場合は入力情報が交換状態群に分類されるように推定モデルを構築する。そして、推定モデルを用いて導出された値が、「１」の場合は、清掃作業が必要であることを報知し、「２」の場合は、交換作業が必要であることを報知する形態が例示される。
【０１７０】
さらに、この形態例及び本実施の形態において、入力情報と導出された値に対応する保守作業の状態群との類似度が大きい値であるほど、保守作業が必要な時期として、現時点に近い時期を示す情報を報知する形態としてもよい。
【０１７１】
また、本実施の形態では、推定モデルの構築に用いる手法として、マハラノビス距離による判別分析を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該推定モデルの構築に用いる手法として、決定木、重回帰分析、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、ナイーブベイズ等の他の機械学習の手法を適用する形態としてもよい。
【０１７２】
また、本実施の形態では、入力情報と各状態群との類似度の導出に用いる値として、マハラノビス距離を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該類似度の導出に用いる値として、ユークリッド距離等の他の値を適用する形態としてもよい。
【０１７３】
以上、実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１７４】
また、上記実施の形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施の形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の組み合わせにより種々の発明が抽出される。実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０１７５】
例えば、上記各実施の形態で示した入力情報の数は、上記実施の形態で示した数に限定されるものではなく、要求される推定精度や保守必要性推定システム３００の処理性能等に応じて適宜変更する形態としてもよい。この場合、例えば、用紙Ｐの特性として、用紙Ｐの種類に加えて、用紙Ｐの坪量及び用紙Ｐのサイズを適用する形態が例示される。図２４に、この形態例における用紙搬送情報の一例を模式的に示す。また、例えば、用紙Ｐの種類として、エンボス紙を追加する形態が例示される。
【０１７６】
また、上記各実施の形態では、用紙Ｐの搬送状態の特徴を示す統計量として、平均値及び分散値の平方根を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該統計量として、移動平均及び移動分散を適用する形態としてもよい。図２５Ａ〜図２５Ｄ及び図２６Ａ〜図２６Ｄにこの形態例における移動平均及び移動分散の時系列の推移を示す。図２５Ａ〜図２５Ｄ及び図２６Ａ〜図２６Ｄは、縦軸が該統計量の値を示し、横軸が第１の取得部３１２により取得された累積データ数を示し、右側ほど後に取得されたデータに対応している。また、例えば、上記統計量として、分散値の平方根に代えて、分散値を適用する形態としてもよいことは言うまでもない。この場合、上記第２の実施の形態では、該統計量として、分散値の平方根の変化度に代えて、分散値の変化度を適用する形態としてもよいことも言うまでもない。
【０１７７】
また、上記各実施の形態では、第１の取得部３１２により用紙搬送情報が取得される毎に解析部３１６（解析部４１６）により解析を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、予め定められた期間（一例として１日）毎に解析部３１６（解析部４１６）により解析を行う形態としてもよい。
【０１７８】
また、上記第１の実施の形態では、搬送不良の発生レートを推定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該発生レートが、上記第１閾値未満の場合は、保守作業必要度を小、上記第１閾値以上第２閾値未満の場合は保守作業必要度を中、上記第２閾値以上の場合は保守作業必要度を大と分類する。そして、推定モデルは、入力情報が、この大中小の分類の何れに分類されるかを推定する形態としてもよい。また、この形態例において、推定モデルを構築する手法として、上記第２の実施の形態と同じ手法を適用する形態としてもよい。
【０１７９】
また、上記各実施の形態では、用紙搬送情報を保守必要性推定装置３１０の記憶部３１４に記憶し、保守必要性推定装置３１０で用紙搬送情報を解析する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、これらの処理を各画像形成装置１０で行う形態としてもよい。
【０１８０】
また、上記各実施の形態で示したタイミングセンサ５７の数や位置は、上記実施の形態で示したものに限定されるものではなく、要求される推定精度等に応じて適宜変更してもよいことは言うまでもない。
【０１８１】
また、上記各実施の形態では、第１通過期間の検出の起点として、用紙収容部４８から給紙が開始された時点を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第１通過期間の検出の起点として、外部からＣＰＵ２５０に画像形成指示が入力された時点や用紙Ｐの搬送開始の指示がＣＰＵ２５０から出力された時点等、他の予め定められた時点を適用する形態としてもよい。
【０１８２】
また、上記各実施の形態では、画像形成装置の機種毎に推定モデルを構築する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該推定モデルを異なる機種を用いて構築する形態としてもよい。この場合、例えば、タイミングセンサ５７の配置位置を同じ位置にする等、推定モデルの構築に用いる異なる機種の入力情報を基準化する必要がある。
【０１８３】
さらに、上記各実施の形態では、保守必要度の推定対象として、画像形成装置を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、保守必要度の推定対象として、画像読取装置等の用紙を搬送させるために駆動される駆動部材を有する他の装置を適用する形態としてもよい。
【０１８４】
その他、上記各実施の形態で説明した保守必要性推定システム３００、画像形成装置１０、及び保守必要性推定装置３１０の構成（図１〜図６、図１８参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要な部分を削除したり、新たな部分を追加したりしてもよいことは言うまでもない。
【０１８５】
また、上記各実施の形態で説明した各種プログラムの処理の流れ（図１１〜図１３、図２０、図２２参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
【０１８６】
また、上記各実施の形態で示した各表示画面の構成（図１４、図２３参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、一部の情報を削除したり、新たな情報を追加したり、表示位置を変えたりすることができることは言うまでもない。
【０１８７】
さらに、上記各実施の形態で示した各情報の構成（図７、図８、図１０、図１９、図２４参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、一部の情報を削除したり、新たな情報を追加したり、記憶位置を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１８８】
１０    画像形成装置
５２    送出ロール
５４    搬送ロール
５６    分離ロール
３００  保守必要性推定システム
３１０  保守必要性推定装置
３１２  第１の取得部
３１４  記憶部
３２２、４２２  推定部
３２４、４２４  報知部
Ｐ      用紙
【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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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２５Ｄ】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２６Ｃ】
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【図２６Ｄ】
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