(57)【要約】【課題】診断対象機器に対する故障対処の要否を正確に予測する。【解決手段】診断対象機器１０の内部情報を収集する情報収集手段２と、情報収集手段２にて収集された診断対象機器１０の内部情報に基づき診断対象機器１０の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段３と、回帰モデル作成手段３にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段４と、指標算出手段４にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段５と、経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段６と、指標変化数値化手段５及び故障対処状況数値化手段６の各パラメータに基づいて診断対象機器１０の故障対処の有無を決定する故障対処決定手段８とを備える。【選択図】図１
2009003561.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動作管理上必要な内部情報が記憶可能な診断対象機器の故障予測状態を診断する故障予測診断装置であって、
診断対象機器の前記内部情報を収集する情報収集手段と、
この情報収集手段にて収集された診断対象機器の内部情報に基づき診断対象機器の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段と、
この回帰モデル作成手段にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段と、
この指標算出手段にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段と、
経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段と、
前記指標変化数値化手段及び前記故障対処状況数値化手段の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する故障対処決定手段とを備えることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項２】
請求項１記載の故障予測診断装置において、
更に、故障対処についての顧客の習熟度状況をパラメータとして利用可能に数値化する顧客状況数値化手段を備え、
前記故障対処決定手段は、前記指標変化数値化手段、前記故障対処状況数値化手段及び前記顧客状況の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
診断対象機器は搬送する記録材に対して画像を形成する画像形成装置であることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項４】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
故障予測指標は診断対象機器の故障に至る危険度合を示す故障危険度であることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項５】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
回帰モデル作成手段はロジスティック回帰分析を利用して回帰モデルを作成するものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項６】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
回帰モデル作成手段は、回帰モデルを作成する際に用いる内部情報として、診断対象機器が故障したときの内部情報と、故障した診断対象機器に対して故障対処した後の内部情報とを含むものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項７】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
回帰モデル作成手段は回帰モデルを更新するものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項８】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
情報収集手段は内部情報として環境情報も収集することを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項９】
請求項８記載の故障予測診断装置において、
回帰モデル作成手段は環境区分毎に作成される回帰モデルを故障要因で複数に分類したものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項１０】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
指標変化数値化手段にて数値化される指標変化パラメータは、故障予測指標の予め決められた閾値との差情報、故障予測指標の傾き変化情報及び所定期間中の故障予測指標の傾き変化回数情報の少なくとも一つであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項１１】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
故障対処決定手段はベイジアンネットワークによる確率推論エンジンを用いて故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項１２】
請求項１又は２記載の故障予測診断装置において、
故障対処決定手段にて決定された故障対処情報が表示可能な表示手段を備えていることを特徴とする故障予測診断装置。
【請求項１３】
動作管理上必要な内部情報が環境情報と共に記憶可能な複数の診断対象機器と、各診断対象機器と通信可能な通信ネットワークを介して接続されて各診断対象機器の故障予測状態を診断する故障予測診断装置とを備えた故障予測診断システムであって、
前記故障予測診断装置は、
診断対象機器の前記内部情報を収集する情報収集手段と、
この情報収集手段にて収集された診断対象機器の内部情報に基づき診断対象機器の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段と、
この回帰モデル作成手段にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段と、
この指標算出手段にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段と、
経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段と、
前記指標変化数値化手段及び前記故障対処状況数値化手段の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する故障対処決定手段とを備えることを特徴とする故障予測診断システム。
【請求項１４】
請求項１３記載の故障予測診断システムにおいて、
故障予測診断装置は、更に、故障対処についての顧客の習熟度状況をパラメータとして利用可能に数値化する顧客状況数値化手段を備え、
前記故障対処決定手段が、前記指標変化数値化手段、前記故障対処状況数値化手段及び前記顧客状況の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断システム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４記載の故障予測診断システムにおいて、
情報収集手段は各診断対象機器から定期的に内部情報を収集することを特徴とする故障予測診断システム。
【請求項１６】
請求項１３又は１４記載の故障予測診断システムにおいて、
情報収集手段は、診断対象機器を特定する診断対象情報及び診断対象機器の内部情報が収集される情報収集日時情報を併せて収集するものであることを特徴とする故障予測診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障予測診断装置及びこれを用いた故障予測診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像形成装置などの診断対象機器の故障状態を事前に予測する各種の故障予測診断システムが提供されている。
特許文献１には、画像形成装置の状態と関連がある複数種類の情報を取得し、この取得情報を用いて正常時の基準空間からのマハラノビス距離を計算し、この距離が予め定めた閾値よりも大きい場合、故障発生の可能性が高いと判断する技術が開示されている。
また、特許文献２には、複写装置からジャムコードとその時点での累積複写枚数がホストコンピュータへ送信され、ホストコンピュータが送信されたデータに基づいて累積ジャム曲線を求め、所定のフィルタ処理を行い、フィルタ出力とフィルタ値と危険度とのメンバーシップ関数とに基づいてジャムの危険度を推論し、ユーザ訪問するか否かを決定する技術が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１７８７４号公報（発明の実施の形態，図１）
【特許文献２】特開平１０−１６１４８３号公報（発明の実施の形態，図１４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、診断対象機器に対する故障対処の要否を正確に予測する故障予測診断装置及びこれを用いた故障予測診断システムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、動作管理上必要な内部情報が記憶可能な診断対象機器の故障予測状態を診断する故障予測診断装置であって、診断対象機器の前記内部情報を収集する情報収集手段と、この情報収集手段にて収集された診断対象機器の内部情報に基づき診断対象機器の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段と、この回帰モデル作成手段にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段と、この指標算出手段にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段と、経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段と、前記指標変化数値化手段及び前記故障対処状況数値化手段の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する故障対処決定手段とを備えることを特徴とする故障予測診断装置である。
【０００６】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る故障予測診断装置において、更に、故障対処についての顧客の習熟度状況をパラメータとして利用可能に数値化する顧客状況数値化手段を備え、前記故障対処決定手段が、前記指標変化数値化手段、前記故障対処状況数値化手段及び前記顧客状況の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項３に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、診断対象機器が搬送する記録材に対して画像を形成する画像形成装置であることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項４に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、故障予測指標が診断対象機器の故障に至る危険度合を示す故障危険度であることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項５に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、回帰モデル作成手段がロジスティック回帰分析を利用して回帰モデルを作成するものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
【０００７】
請求項６に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、回帰モデル作成手段が、回帰モデルを作成する際に用いる内部情報として、診断対象機器が故障したときの内部情報と、故障した診断対象機器に対して故障対処した後の内部情報とを含むものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項７に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、回帰モデル作成手段が回帰モデルを更新するものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項８に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、情報収集手段が内部情報として環境情報も収集することを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項９に係る発明は、請求項８に係る故障予測診断装置において、回帰モデル作成手段が環境区分毎に作成される回帰モデルを故障要因で複数に分類したものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項１０に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、指標変化数値化手段にて数値化される指標変化パラメータが、故障予測指標の予め決められた閾値との差情報、故障予測指標の傾き変化情報及び所定期間中の故障予測指標の傾き変化回数情報の少なくとも一つであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項１１に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、故障対処決定手段がベイジアンネットワークによる確率推論エンジンを用いて故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断装置である。
請求項１２に係る発明は、請求項１又は２に係る故障予測診断装置において、故障対処決定手段にて決定された故障対処情報が表示可能な表示手段を備えていることを特徴とする故障予測診断装置である。
【０００８】
請求項１３に係る発明は、動作管理上必要な内部情報が環境情報と共に記憶可能な複数の診断対象機器と、各診断対象機器と通信可能な通信ネットワークを介して接続されて各診断対象機器の故障予測状態を診断する故障予測診断装置とを備えた故障予測診断システムであって、前記故障予測診断装置が、診断対象機器の前記内部情報を収集する情報収集手段と、この情報収集手段にて収集された診断対象機器の内部情報に基づき診断対象機器の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段と、この回帰モデル作成手段にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段と、この指標算出手段にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段と、経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段と、前記指標変化数値化手段及び前記故障対処状況数値化手段の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する故障対処決定手段とを備えることを特徴とする故障予測診断システムである。
請求項１４に係る発明は、請求項１３に係る故障予測診断システムにおいて、故障予測診断装置が、更に、故障対処についての顧客の習熟度状況をパラメータとして利用可能に数値化する顧客状況数値化手段を備え、前記故障対処決定手段が、前記指標変化数値化手段、前記故障対処状況数値化手段及び前記顧客状況の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定するものであることを特徴とする故障予測診断システムである。
請求項１５に係る発明は、請求項１３又は１４に係る故障予測診断システムにおいて、情報収集手段が各診断対象機器から定期的に内部情報を収集することを特徴とする故障予測診断システムである。
請求項１６に係る発明は、請求項１３又は１４に係る故障予測診断システムにおいて、情報収集手段が、診断対象機器を特定する診断対象情報及び診断対象機器の内部情報が収集される情報収集日時情報を併せて収集するものであることを特徴とする故障予測診断システムである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１に係る発明によれば、診断対象機器に対して故障対処の要否を正確に予測することができる。
請求項２に係る発明によれば、故障対処についての顧客の習熟度を加味し、故障対処の緊急性について配慮することができ、その分、故障対処の要否をより正確に予測することができる。
請求項３に係る発明によれば、診断対象機器としての画像形成装置に対して故障対処の要否を正確に予測することができる。
請求項４に係る発明によれば、診断対象機器の故障予測指標としての故障危険度を正確に予測することができる。
請求項５に係る発明によれば、正確な回帰モデルを簡単に作成することができる。
請求項６に係る発明によれば、過去の故障事例を利用して回帰モデルを簡単に構築することができる。
請求項７に係る発明によれば、季節の影響を有効に反映させ、故障対処の要否をより正確に予測することができる。
請求項８に係る発明によれば、環境条件に依存し易い故障状態を正確に予測することができる。
【００１０】
請求項９に係る発明によれば、環境条件に依存し易い故障状態を故障要因毎に正確に予測することができる。
請求項１０に係る発明によれば、故障予測指標の経時変化を正確に把握することができる。
請求項１１に係る発明によれば、故障対処の要否を効率的に決定することができる。
請求項１２に係る発明によれば、故障対処の要否結果を正確に把握することができる。
請求項１３に係る発明によれば、複数の診断対象機器に対して故障対処の要否を正確に予測することができる。
請求項１４に係る発明によれば、故障対処についての顧客の習熟度を加味し、故障対処の緊急性について配慮することができ、その分、複数の診断対象機器に対して故障対処の要否をより正確に予測することができる。
請求項１５に係る発明によれば、複数の診断対象機器の状態を常に監視し、故障状態を正確に予測することができる。
請求項１６に係る発明によれば、診断対象機器を特定し、経時的変化を見ながら故障状態を正確に予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
先ず、本発明が適用される実施の形態モデルの概要について説明する。
◎実施の形態モデルの概要
図１は本発明が適用される故障予測診断システムの実施の形態の概要を示す。
同図において、故障予約診断システムは、動作管理上必要な内部情報が環境情報と共に記憶可能な複数の診断対象機器１０（例えば１０(1)，１０(2)，１０(3)……１０(n)）と、各診断対象機器１０と通信可能にネットワーク１１接続されて各診断対象機器１０の故障予測状態を診断する故障予測診断装置１とを備えた故障予測診断システムであって、前記故障予測診断装置１が、診断対象機器１０の前記内部情報を収集する情報収集手段２と、この情報収集手段２にて収集された診断対象機器１０の内部情報に基づき診断対象機器１０の故障予測状態に対応する故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成する回帰モデル作成手段３と、この回帰モデル作成手段３にて作成された回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する指標算出手段４と、この指標算出手段４にて算出された故障予測指標の経時変化をパラメータとして利用可能に数値化する指標変化数値化手段５と、経時的な故障対処状況をパラメータとして利用可能に数値化する故障対処状況数値化手段６と、前記指標変化数値化手段５及び前記故障対処状況数値化手段６の各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する故障対処決定手段８とを備えるものである。
【００１２】
このような技術的手段において、診断対象は診断対象機器１０の故障予測状態であり、診断対象機器１０の故障を事前に予測して予防することを可能とするものである。
ここで、‘内部情報’としては一つの種類の故障要因に関する情報でもよいが、故障予測を広範囲に亘って予測するという観点からすれば、複数種の故障要因に関する情報を収集することが好ましい。
また、診断対象機器１が環境依存性の高い画像形成装置であるような場合には、内部情報として環境情報も取り込むようにすることが好ましい。この場合において、‘環境情報’としては温度及び湿度情報を用いることが好ましいが、温度又は湿度情報だけを用いることは可能である。
更に、情報収集手段２としては、故障予測診断システムの中で使用する場合には通常は通信ネットワーク１１接続による通信回線が用いられるが、これに限られるものではなく、記録媒体などを介して収集するようにしてもよい。
【００１３】
更にまた、回帰モデル作成手段３としては、故障予測指標が算出可能な回帰モデルが作成されればよく、通常は過去の故障事例における内部情報を用いたり、同一機種の過去の事例がないような場合には関連する機種の故障事例における内部情報を利用するなどすればよい。また、作成される回帰モデルとしては必ずしも一つである必要はなく、複数作成されていてもよい。この場合、いずれかの回帰モデルが選定されるようにすればよい。
更に、故障対処決定手段８は、指標変化及び故障対処状況をパラメータとして、所定のルール（推論エンジン）に従って故障対処の要否を決定するものを広く含む。
ここで、故障対処法としては一つでもよいし複数でもよく、代表的には保守点検専門家（例えばサービスエンジニア）を派遣する方法が挙げられるが、これに限られるものではなく、保守点検専門家にＴＶ会議システム、電話にて相談するなどの方法も含まれる。
【００１４】
また、本実施の形態モデルでは、診断対象機器１０の代表的態様としては、故障対処の必要性が高い画像形成装置などが挙げられる。ここでいう画像形成装置は搬送する用紙に対して画像を形成するものであれば、画像形成方式や後処理装置の有無などを問わない。
更に、‘故障予測指標’としては、例えば診断対象機器１０の故障に至る危険度合を示す故障危険度、診断対象機器１０の故障に対する緊急度合を示す故障緊急度、診断対象機器１０の故障の症状の程度を示す故障重症度など適宜選定して差し支えないが、故障を有効に予防、予測するという観点からすれば故障危険度を故障予測指標として用いることが好ましい。
【００１５】
また、情報収集手段２において、情報の収集効率を良好に保つという観点からすれば各診断対象機器１０から定期的に内部情報を環境情報と共に収集する方式が好ましい。
更に、診断対象機器１０を特定し、経時的変化を見ながら故障状態を正確に予測するという観点からすれば、情報収集手段２は、診断対象機器１０を特定する診断対象情報及び診断対象機器１０の内部情報、環境情報が収集される情報収集日時情報を併せて収集するものが好ましい。
【００１６】
また、回帰モデル作成手段３としては公知の回帰分析を用いて回帰モデルを設定して差し支えないが、代表的な手法としては例えばロジスティック回帰分析を利用して回帰モデルを作成することが挙げられる。
更に、回帰モデル作成手段３において、回帰モデルを簡単に構築するという観点からすれば、回帰モデルを作成する際に用いる診断対象機器１０の内部情報として、診断対象機器１０が故障したときの内部情報と、故障した診断対象機器１０を修理した後の内部情報とを含むものを利用することが好ましい。
更にまた、季節の影響をより正確に反映させるという観点からすれば、回帰モデル作成手段３は回帰モデルを更新するものであることが好ましい。この態様において、更新の時期については定期的でもよいし、顧客の指定時期など適宜選定して差し支えない。
また、回帰モデル作成手段３は少なくとも一つの回帰モデルを有していればよいが、環境依存性の高い画像形成装置などを診断対象機器１０とする場合には、環境区分毎に作成される回帰モデルを有することが好ましく、診断予測をより細かく行うという観点からすれば、環境区分毎の回帰モデルを故障要因で複数に分類するようにしてもよい。
【００１７】
また、指標変化数値化手段５にて数値化される指標変化パラメータとしては適宜選定して差し支えないが、故障予測指標の予め決められた閾値との差情報、故障予測指標の傾き変化情報及び所定期間中の故障予測指標の傾き変化回数情報の少なくとも一つ、好ましいは全てを用いるのがよい。
また、本実施の形態モデルの好ましい態様としては、故障予測診断装置１が、更に、故障対処についての顧客の習熟度状況をパラメータとして利用可能に数値化する顧客状況数値化手段７を備え、前記故障対処決定手段８が、前記指標変化数値化手段５、前記故障対処状況数値化手段６及び前記顧客状況７の各パラメータに基づいて診断対象機器１０の故障対処の要否を決定するものが挙げられる。
更にまた、故障対処の要否結果を正確に把握するという観点からすれば、故障対処決定手段８にて決定された故障対象の要否結果が表示可能な表示手段９を備えるようにすることが好ましい。尚、この表示手段９に前記指標変化数値化手段５、前記故障対処状況数値化手段６及び前記顧客状況７の各パラメータを表示するようにしてもよいことは勿論である。
【００１８】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明をより詳細に説明する。
◎実施の形態１
図２は実施の形態１に係る故障予測診断システムの全体構成を示す。
同図において、故障予測診断システムは、複数の画像形成装置２０（具体的には２０(1)，２０(2)，２０(3)……２０(n)）と、これらに夫々通信可能な通信ネットワーク２１を介して接続された保守センター２２とを備えたものである。
本実施の形態において、保守センター２２は、各画像形成装置２０の故障予測状態を診断する故障予測診断装置４０を有しており、この故障予測診断装置４０は、各画像形成装置２０からの管理情報を受け入れるための通信部４１と、この通信部４１で受け入れた管理情報や故障予測診断を行う上で必要な回帰モデルである回帰式などを格納する記憶部４２と、各種入力操作を行うための入力部４３と、前記入力部４３からの故障予測診断要求に対する解析処理などを制御する解析処理／制御部４４と、この解析処理／制御部４４による処理結果などを表示する表示部４５とを備えている。
【００１９】
また、本実施の形態において、画像形成装置２０は、図３に示すように、例えば電子写真方式などの作像部３１にて記録材としての例えば用紙に画像を形成するものであり、作像処理プログラムなどを格納する記憶部３２、故障予測診断装置４０との通信を可能とする通信部３３と、作像部３１、記憶部３２及び通信部３３を制御する制御部３４とを備えている。
更に、制御部３４には、画像形成装置２０の内部若しくは周辺温度を検出するための温度検出器３６、画像形成装置２０の内部若しくは周辺湿度を検出するための湿度検出器３７、用紙の搬送経路に設けられて用紙の搬送制御やジャム処理時に使用される位置検出器３８及び用紙の枚数を計数するための用紙計数器３９が接続されている。
そして、制御部３４は、記憶部３２に予め格納されている作像プログラムに従って作像部３１による作像処理を行ったり、記憶部３２に対して画像形成装置２０の動作管理上必要な管理情報を格納処理したり、あるいは、故障予測診断装置４０に対して管理情報を送信処理したりするようになっている。
【００２０】
上述した管理情報としては、画像形成装置２０の内部情報に加えて、温度検出器３６からの温度情報及び湿度検出器３７からの湿度情報からなる環境情報、更には、画像形成装置の機械番号、及び、これらのデータ収集日情報が利用されている。
ここで、画像形成装置２０の内部情報について補足すると、画像形成装置２０が、動作状態によって自動的に送出する警告（ウォーニング）やフェイル信号、制御に利用されている各設定値や観測値などが装置内にある記憶部３２としての不揮発性メモリに記憶されている。例えばフェイル信号なら、システムフェイル、ローカルフェイル、用紙ジャムフェイル、原稿ジャムフェイルの４種があり、それぞれの種類に対して、約２０〜３０程度のフェイルがある。これらは、画像形成装置２０内に設けられた各種検出器（例えば位置検出器３８）やプログラムによって検出され、フェイルの内容と回数、又、過去に生じたフェイルの履歴もフェイル発生時の用紙カウント数とともに画像形成装置２０内に記憶されており、最新の一定（例えば各種類２０個）のフェイル数が保持されている。
【００２１】
図４に画像形成装置２０の内部情報の一例を示す。
同図において、フェイル情報とは、画像形成装置２０の各部で生ずる故障情報を示す。
ＩＯＴ_ＬｏｇｉｃＦａｉｌ：画像出力部での故障
ＥＳＳ_ＦａｎＦａｉｌ：電送サブシステム（画像信号生成器）のファン故障
ＳｏｆｔＦａｉｌ：ソフトウエア上の故障
ＳｅｎｓｏｒＣ_Ｆａｉｌ：センサ故障
ＵＳＢ_Ｏｐｅｎ_Ｆａｉｌ：ＵＳＢケーブルの接続故障
ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＦａｉｌ：通信フェイル（例えば画像出力部と画像読取部との間の通信フェイルなど）
また、ジャム情報とは用紙の搬送経路各部に設けられている位置検出器３８からのジャム検出情報である。
Ｆｕｓｅｒ_Ｊａｍ：作像部３１の定着部位でのジャム
Ｒｅｇｉ_Ｊａｍ：作像部３１の位置合わせロール（レジストロール）におけるジャム
ＦｅｅｄＯｕｔ_Ｊａｍ：用紙供給部でのジャム
Ｅｘｉｔ_Ｊａｍ：排出ロール付近でのジャム
ＴａｋｅＡｗａｙ_Ｊａｍ：所定の搬送ロールでのジャム
更に、現在カウンタ値−異常発生時カウンタ値に関する情報は、正常に作像処理が行われた枚数を示す情報である。
【００２２】
また、本実施の形態では、故障予測診断装置４０の制御部４４は図５に示すような各処理を実行するようになっている。
（１）管理情報要求処理（ステップ５１〜５３参照）
これは、診断対象となる画像形成装置２０に対して定期的に管理情報要求信号を送信し、これに伴って、画像形成装置２０側から管理情報を受信し、受信した管理情報を記憶部４２に格納するものである。
（２）回帰式作成（ステップ５４参照）
これは、例えば図６に示すように、故障して修理依頼のあった画像形成装置２０の内部情報（故障内部情報とする）を温度湿度データとともに収集する。その後、修理されて正常に動作している画像形成装置２０の内部情報（正常内部情報とする）を温度湿度データとともに収集する。
このとき、複数台の画像形成装置２０から内部情報、温度湿度データを抽出することが好ましい。
また、温度湿度データは、例えば温度データなら２０℃から６５℃の程度、湿度データなら１２４から１３５（任意の相対値）の値で分布している。
本実施の形態では、例えば図７に示すように、温度データ領域を３分割、湿度データ領域を３分割し、９つの環境区分Ａ〜Ｉに分ける。
尚、図７において、一つの点は同じ温度、湿度にある複数台の画像形成装置を示し、この例では中央の環境区分Ｅに全体の約５０％の画像形成装置が含まれている。
図７において、９つの環境区分Ａ〜Ｉに入る画像形成装置の故障内部情報と正常内部情報とを使って、環境区分Ａ〜Ｉ毎に９通りの故障危険度の回帰モデルとしての回帰式を作成する。
ここで、回帰式としては、例えば図８に示すように、ロジスティック回帰分析を利用したものが採用される。
作成された故障危険度の回帰式は識別番号が付されて記憶部４２に格納される。
【００２３】
このように、本実施の形態では、環境区分Ａ〜Ｉ毎に一つの回帰モデルを作成する方式を採用すればよいが、より細かい故障予測診断を行うという観点からすれば、環境区分Ａ〜Ｉ毎に故障要因に関連して更にカテゴリー分けし、夫々のカテゴリーに対して故障危険度の回帰式を作成する方式が好ましい。
つまり、故障危険度の回帰式作成には、上述したように過去の故障事例における画像形成装置の内部情報を用いることになるが、過去に故障した画像形成装置は、故障個所や故障要因がわかっているので、例えば故障要因を、紙送りトラブル（ジャムトラブル）、画質トラブル、機械トラブル等のカテゴリーに分け、夫々のトラブルを生じた画像形成装置の内部情報を利用して回帰式を作成するようにすればよい。
【００２４】
例えば紙送りトラブルであれば、紙送りトラブルの故障危険度の回帰式を作成する。紙送りトラブルに関する内部情報は、用紙ジャムフェイル、原稿ジャムフェイル、フェイル時のフィード数の間隔、ローカルフェイル（用紙位置を検出する位置検出器に関するフェイル）、消耗品の限界率等が挙げられる。ここで、消耗品の限界率とは、紙送りに用いられるロール、ソレノイド、モータ等の限界使用回数で現在の使用回数を割った値を意味する。
したがって、紙送りトラブルの故障危険度Ｐ（図８中のＤに相当）の回帰式は、
紙送りトラブルの故障危険度Ｐ＝１／（１＋ｅｘｐ（−Ｘ））
但し、Ｘ＝Ａ１×（用紙ジャムフェイル数の合計）＋Ｂ１×（原稿ジャムフェイル数の合計）＋Ｃ１×（フェイル間のフィード数の平均）＋Ｄ１×（紙送り全フィード数の合計）＋Ｅ１×（消耗品の限界率）
そして、Ａ１〜Ｅ１の係数は、過去の故障事例の内部情報を利用して決定するようにすればよい。
このとき、画像形成装置の過去の故障事例で、サービスエンジニア(サービスマン)が紙送りトラブルの保守点検を実施する前の内部情報と保守点検を実施した後の内部情報（一部の内部情報は再設定される）から、保守点検前ならＰ＝１とし、保守点検後ならＰ＝０としてＡ１〜Ｅ１の係数（図８中のＫ１〜Ｋ３に相当）を求める。この手順は通常ロジスティック回帰分析と呼ばれている。
【００２５】
また、画質トラブルの故障危険度Ｇ（図８中のＤに相当）の回帰式は、画質にカテゴリ分けした内部情報を利用して作成される。
つまり、画質トラブルの故障危険度Ｇ＝１／（１＋ｅｘｐ（−Ｙ））
但し、Ｙ＝Ａ２×（システムフェイル数の合計）＋Ｂ２×（ローカルフェイル数の合計）＋Ｃ２×（画質に関わるセンサの測定値）＋Ｄ２×（フェイル間のフィード数の平均）＋Ｅ２×（消耗品の限界率）
ここでの消耗品の限界率は、画質に関わる消耗品で、ドラム、デベロッパー等の限界使用回数で現在の使用回数を割った値である。
そして、Ａ２〜Ｅ２の係数（図８中のＫ１〜Ｋ３に相当）は、紙送りトラブルの場合と同様に過去の故障事例の内部情報を利用して決定するようにすればよい。
具体的には、サービスエンジニアが過去に画質トラブルで訪問した日前後の内部情報からロジスティック回帰分析手法を使って、Ａ２〜Ｅ２の値を決定するようにすればよい。
尚、過去の内部情報に関するデータが少ない場合には上述したように計算ができないことがある。更に、機種によって画像形成装置の特性が異なるので、新規の新しい画像形成装置導入時などの場合には、過去の故障事例の内部情報に関するデータがないので、他の機種の内部情報に関するデータを用いてもよい。
【００２６】
（３）故障予測診断処理（図５ステップ５５〜ステップ６１）
これは、例えばサービスエンジニアが診断対象である画像形成装置について故障予測診断を要求するような場合の処理である。
このとき、サービスエンジニアは、診断対象である画像形成装置の機械番号、データ収集日を入力部４３から入力するようにすればよく、解析処理／制御部４４は、記憶部４２にある該当する内部情報、環境情報（温度湿度データ）を抽出し、環境情報（温度湿度データ）に基づいて、故障危険度の回帰式の選定を行い、選定した回帰式に、環境情報と一緒に抽出した内部情報を入力して、環境情報に基づいた故障危険度を算出し、その値を表示部４５の画面にて参照可能に表示する。
このとき、記憶部４２に格納されている故障危険度の回帰式は、環境区分Ａ〜Ｉ毎によって複数作成されており、識別番号とともに記憶部４２に格納されている。このため、環境情報がわかれば識別番号に対応でき、回帰式を選定することができる。
【００２７】
更に、算出した故障危険度は、記憶部４２に機械番号、データ収集日、選定された回帰式の識別番号とともに格納され、表示部４５に機械番号、データ収集日とともに故障危険度が表示される。
但し、診断対象となる画像形成装置の機械番号とデータ収集日から既に故障危険度が計算され、記憶部４２に格納されている場合には、記憶部４２から故障危険度を読み出し、表示部４５に機械番号、データ収集日とともに故障危険度を表示することが可能である。
ここで、故障危険度の過去の履歴をグラフ化して表示する場合には、入力部４３から機械番号と表示したい日付の範囲を指定すればよく、上述の計算を自動的に繰り返し表示部４５に過去の履歴に相当するグラフを表示することが可能である（例えば図１４参照）。
特に、故障危険度の回帰式として、故障要因毎にカテゴリーを分類した態様にあっては、紙送りトラブルの故障危険度が、画質トラブルの故障危険度より大きな確率であれば、紙送りトラブルでの故障危険度が高いと判断でき、故障危険度の値を算出することができる。この値は、内部情報を与えたときにサービスエンジニアが保守点検が必要か否かの判定基準とすることができる（例えば図１４参照）。
【００２８】
このとき、故障危険度は０〜１の間の確率値として表示され、その値によって画像形成装置の故障予測状態を示す。
所定の閾値（例えば０．５）未満ではサービスエンジニアが顧客を訪問する必要がないと判断することが可能である。また、例えば０．５以上０．６以下の場合には、顧客まで訪問しなくても注意が必要ということでその診断対象である画像形成装置を見守ることができる。また、所定の閾値（例えば０．６）を超えた場合には、たとえ顧客から連絡がなくても、サービスエンジニアが顧客まで訪問し、予防メンテナンスを行うという手法が従前から行われている一般的手法である。
【００２９】
しかし、予防メンテナンスが必要か否かの判定には、画像形成装置の故障危険度だけでなく、その危険が迫っている程度を示す緊急度も必要になる。予防メンテナンスの判定に故障危険度の閾値のみ用いる方式では、その緊急度が適切に反映されない点で好ましいとは言えない。緊急度を適切に反映することは、市場にある多数の画像形成装置をメンテナンスする優先順位を決める場合や限られたサービスエンジニアを効率的に活用する上でも非常に重要な課題である。
例えば、故障危険度がゆっくり１ヶ月をかけて上昇して閾値を超える場合と、故障危険度が１日で殆どゼロから閾値を超える場合とでは、後者の緊急性が高いことは過去の事例から見ても明らかである。
また、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況によっても、サービスエンジニア派遣の緊急度が異なってくる。例えばサービスエンジニアが２ヶ月に１回訪問する画像形成装置と２週間に１回訪問する画像形成装置とでは、故障危険度が同じであっても、同じ緊急度とは言えないことは明らかである。
ここで、顧客状況とは、画像形成装置のトラブルに対する顧客の習熟度である。画像形成装置の使用目的によっても異なってくるが、ジャムを簡単にクリアできる習熟した顧客とそうでない顧客とでは、同じ故障危険度が表示されたとしても、同じ緊急度ではない。未熟顧客の方がサービスエンジニア派遣の緊急度が高いことは明らかである。
そこで、本実施の形態にあっては、これらの故障危険度の経時変化、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況を夫々パラメータ化、つまりパラメータとして利用可能に数値化し、例えば図９に示すベイジアンネットワークによる確率推論エンジンでサービスエンジニア派遣の要否を決定する方式が採用されている（図５ステップ６１参照）。
【００３０】
−サービスエンジニア派遣要否決定処理−
本実施の形態において、サービスエンジニア派遣要否の決定処理は、例えば図９に示すように、故障危険度の状況、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況のパラメータに基づいて、ベイジアンネットワークによる確率推論エンジンに組み込まれた条件付確率表を参照し、サービスエンジニア派遣要否の確率を求め、その確率値によってサービスエンジニアの派遣要否を決定するものである。
ここで、故障危険度の状況は、故障危険度の経時変化の閾値との差、傾き変化、一定期間中の傾き変化回数につき、例えば図１０（ａ）に示すルールに従ってパラメータ化するようにしたものである。
また、サービスエンジニアの訪問状況は、日常的な保守メンテナンスの回数頻度を例えば図１０（ｂ）のルールに従ってパラメータ化した。
更に、顧客状況は、顧客の習熟度につき例えば図１０（ｃ）のルールに従ってパラメータ化するようにしたものである。
【００３１】
図９に示すベイシアンネットワークのノードは、サービスエンジニア派遣要否、故障危険度の状況、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況、閾値との差、傾き変化、変化回数の７つである。
ここで、閾値との差、傾き変化、変化回数のノードは、故障危険度の状況の原因ノードとなり、故障危険度の状況、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況のノードがサービスエンジニア派遣要否ノードの原因ノードとなる構成になっている。
そして、閾値との差、傾き変化、変化回数のノードは故障危険度のパラメータから抽出されるデータである。更に、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況のノードへのデータは過去の経験値をインプットする。これらのデータは保守センター２２の故障予測診断装置４０の記憶部４２に格納されている。これらのデータは機械番号から検索できるように格納されている。
ベイジアンネットワークでは図１１に示すようにサービスエンジニア派遣要否の決定処理が順次行われる。
このとき、ベイジアンネットワークで確率を計算するノードは、故障危険度の状況及びサービスエンジニア派遣要否であるが、故障危険度の状況の値は中間ノードなので結果は不要である。最終的に必要な結果はサービスエンジニア派遣要否の確率である。そして、サービスエンジニア派遣要否の確率が算出されると、この値と予め設定している閾値（例えば５０％）より大きい場合は、サービスエンジニアを派遣し、前記閾値以下である場合にはサービスエンジニア派遣不要という判断を行う。
【００３２】
また、故障予測診断装置４０内の記憶部４２には、サービスエンジニアに付けられたコード番号と機械番号が関連づけられたデータが格納されており、入力部４３からサービスエンジニアが自分のコードを入力すると、担当している機械番号の一覧を故障危険度とともに表示部４５に表示でき、保守点検の予防が必要な画像形成装置の全てを把握することが可能である（例えば図１４参照）。
更に、故障予測診断装置４０内の記憶部４２には、地域コードと機械番号とが関連づけられたデータが格納されており、入力部４３から該当画像形成装置が設置されている地域を特定できるコード、即ち地域コードを入力すると、地域にある機械番号の一覧を故障危険度とともに表示部４５に表示でき、保守点検の予防が必要な画像形成装置の全てを把握することが可能である。
【００３３】
（４）故障危険度の閾値変更処理
故障危険度の閾値については、図５のステップ６２に示すように、画像形成装置の機種によって特性が異なるため、実際に運用されてから閾値を変更可能にすることが好ましい。
【００３４】
（５）回帰式の更新（ステップ５４参照）
画像形成装置で生じるフェイルの数は、使用条件、環境条件によっても変化することが経験的に知られているので、故障危険度算出のための回帰式は、定期的に更新される必要がある。例えばジャムフェイルは、湿度の関係から冬場増加することがわかっているので、季節の影響を反映させることを考えれば、定期的（例えば１ヶ月毎で）又は不定期的に回帰式を再算出する方法がより好ましい。このとき、故障危険度の閾値を変更してフェイルの変化に対応させることも可能であるが、回帰式を更新したほうがより良い。
【００３５】
◎変形形態
実施の形態１では、回帰モデルとして環境情報に応じて複数に分けられたものを使用しているが、これに限られるものではなく、一つの回帰モデルを用いるようにしてもよい。
また、実施の形態１では、サービスエンジニア派遣要否の決定処理にあたり、顧客状況を加味しているが、これに限られるものではなく、顧客状況を用いないようにしてもよい。
更に、実施の形態１に係る故障予測診断システムの変形形態を図１２に示す。
同図においては、故障予測診断システムは、保守センター２２の故障予測診断装置４０だけでなく、サービスエンジニアが所有している携帯情報端末７０（例えばノートパソコン７０ａ、ＰＤＡ７０ｂ、携帯電話等）から通信ネットワーク２１を介して、故障危険度の情報を収集することが可能である。
この場合、サービスエンジニアが自分のコードを入力することで故障予測診断装置４０にアクセスし、一連の故障予測診断処理などを行うようにすればよい。
【実施例】
【００３６】
図１３は画像形成装置のジャムなど紙送りトラブルでサービスエンジニアが顧客訪問した回数を示した棒グラフである。
同図において、画像形成装置導入開始ＸＸ年５月からＺＺ年５月までの数年間にわたって徐々に増加傾向にある。
これは消耗によるトラブルと考えられる。
また、図１３によれば、季節によって周期性も認められる。例えば５〜８月にかけて訪問回数は少なくなり、１１〜２月にかけて増加している。６月と１月では約２倍の差がある。
これは、周囲の環境情報（温度湿度）の影響により、画像形成装置内の温度湿度も影響を受け、紙送りトラブルの発生回数が変化するものと考えられる。
【００３７】
このような状態において、実施の形態１で示すような故障予測診断システム、特には各環境区分Ａ〜Ｉ毎に故障要因に応じて更にカテゴリー分けし、例えば紙送りトラブル／画質トラブルの故障危険度の回帰式を設定し、これを選定して夫々の故障危険度を所定の日数に亘ってプロットしたところ、図１４に示すような結果が得られた。
同図において、例えば故障危険度が６０％を超え且つ緊急性が高い状況下で、サービスエンジニアの派遣を決定したところ、２月１６日の紙送りトラブルにおいてサービスエンジニアを派遣することになり、サービスエンジニアによる保守点検作業が行われる。
この状況において、翌日には、サービスエンジニアによる保守点検作業が完了しているため、故障危険度が０になっている。
このように、本実施例によれば、故障が発生する前に、サービスエンジニアが顧客の下に訪問して保守点検を行うことが可能になる。つまり、サービスエンジニアが訪問計画をたて効率的に顧客を訪問し保守点検を行うことが可能になるので、サービスコストの大幅な低減、画像形成装置のダウンタイムの大幅な低減、更には、顧客満足度の向上につながることが理解される。
【００３８】
ここで、故障危険度の経時変化パターンを見てみると、例えば図１５に示す状況では、閾値との差が閾値未満、傾き変化＝１０％／ｄａｙ以上、４０％／ｄａｙ未満、一定期間中の傾き変化回数＝１であるから、サービスエンジニア派遣が不要ということが理解される。
また、図１６では、閾値との差が閾値以上、傾き変化は１０％／ｄａｙ以上、４０％／ｄａｙ未満、一定期間中の傾き変化回数＝２であり、故障危険度が急嵯に上昇しているため、サービスエンジニア派遣の緊急性が高いということが理解される。
更に、図１７では、閾値との差が閾値未満、傾き変化＝１０％／ｄａｙ、一定期間中の傾き変化回数＝１以下であり、故障危険度が緩やかに上昇しているため、サービスエンジニア派遣の緊急性は低いということが理解される。
【００３９】
更にまた、本実施例における故障危険度の経時変化は、図１８（ａ）（ｂ）に示すように、比較例のフィルタ出力に比べて応答性が良好であることも確認された。
この比較例は、特許文献２のＦＩＲフィルタ（Finite Impulse Response Filter：有限インパルス応答フィルタ）をハイパスフィルタとして使用し、以下のようなフィルタ条件にてフィルタ出力を算出したものであるが、抽出した変化部分の傾きが緩やかであり、ピークがフィルタ長の約１／２程度遅延していることが理解される。
但し、比較例のフィルタ条件は、ｑ（フィルタ長）＝９、ｘｔを入力、ｙｔを出力、
ａｊ（フィルタ係数）＝（ａ０，ａ１，ａ２・・・ａｑ）
＝（-0.3,-0.225,-0.15,-0.075,0,0.075,0.15,0.225,0.3）とすると、以下の数１で表される。
【数１】
2009003561.tif 000003
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明が適用される実施の形態モデルの故障予測診断システムの概要を示す説明図である。
【図２】実施の形態１に係る故障予測診断システムを示す説明図である。
【図３】実施の形態１で用いられる画像形成装置の概要を示す説明図である。
【図４】実施の形態１で用いられる画像形成装置の内部情報の一例を示す説明図である。
【図５】実施の形態１に係る故障予測診断システムの動作過程を示す説明図である。
【図６】図５の回帰式作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１で用いられる複数の回帰式の環境区分の一例を示す説明図である。
【図８】実施の形態１で用いられる回帰式を作成する際に用いられるロジスティック回帰分析の一例を示す説明図である。
【図９】図５のサービスエンジニア派遣要否決定処理を具現化するための推論エンジンの一例を示す説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は図９の故障危険度の状況、サービスエンジニアの訪問状況、顧客状況のパラメータ化についてのルール例を示す説明図である。
【図１１】図５のサービスエンジニア派遣要否決定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態１の変形形態に係る故障予測診断システムを示す説明図である。
【図１３】実施例におけるサービスエンジニアの訪問年月と訪問回数との関係の一例を示す説明図である。
【図１４】実施例における故障危険度の変化例を示す説明図である。
【図１５】故障危険度の変化パターン１を示す説明図である。
【図１６】故障危険度の変化パターン２を示す説明図である。
【図１７】故障危険度の変化パターン３を示す説明図である。
【図１８】（ａ）（ｂ）は実施例における故障危険度の変化パターンと比較例におけるフィルタ出力の変化パターンとを対比したグラフ図である。
【符号の説明】
【００４１】
１…故障予測診断装置，２…情報収集手段，３…回帰モデル作成手段，４…指標算出手段，５…指標変化数値化手段，６…故障対処状況数値化手段，７…顧客状況数値化手段，８…故障対処決定手段，９…表示手段，１０（１０(1)〜１０(n)）…診断対象機器，１１…通信ネットワーク
【図１】
2009003561.tif 000004
【図２】
2009003561.tif 000005
【図３】
2009003561.tif 000006
【図４】
2009003561.tif 000007
【図５】
2009003561.tif 000008
【図６】
2009003561.tif 000009
【図７】
2009003561.tif 000010
【図８】
2009003561.tif 000011
【図９】
2009003561.tif 000012
【図１０】
2009003561.tif 000013
【図１１】
2009003561.tif 000014
【図１２】
2009003561.tif 000015
【図１３】
2009003561.tif 000016
【図１４】
2009003561.tif 000017
【図１５】
2009003561.tif 000018
【図１６】
2009003561.tif 000019
【図１７】
2009003561.tif 000020
【図１８】
2009003561.tif 000021