データサイエンス技術を用いた予兆保全の実現
Worldwide MFP Predictive Maintenance

東立Ryu HIGASHI

横酒向峰行

板

Mineyuki SAKO堀潤

Jun YOKOBORI

吉田英

垣整子

Seiko ITAGAKI一河Eiichi YOSHIDA

野好坂本和

洋

Kazuhiro SAKAMOTO博

Yoshihiro KAWANO

要旨

Abstract

昨今，データを活用する技術の進歩が目覚ましく活用範囲も広がっている。そのような中，コニカミノルタが予兆保全に取り組む背景として業界全体の収益構造が変化するにつれて製品の使われ方も多様化してきており，顧客満足と同時にコストダウンを実現するサービスが求められていることがある。

Technologies utilizing big data have made remarkableprogress of late and in various fields. Such a field is predictive
maintenance (PdM). Predictive maintenance aims to monitor
the condition of in-service equipment so as to predict thepoint at which maintenance should be performed. Unlike
preventive maintenance, which is time-based or based on

コニカミノルタでは，顧客の使用状況に応じて部品の寿命を予測することで顧客が不具合に遭遇しないサービスを実現し顧客の生産性をアップすること，またワール
ドワイドで均質なサービスを提供しサービスコストを削減することでサービス活動プロセスを変革することを目的に予兆保全に取り組んだ。

routine, predictive maintenance is based on equipment’sactual condition, rather than on average or projected life.
Of late, the profit structure of the entire business machineindustry has diversified, with the usage of products diversifying accordingly. With these diversifications, services realizing
greater customer satisfaction and cost reduction have led

予兆保全を実現する環境としては，お客様に合意頂いた上で，分析に必要な装置データをワールドワイドで約100万台の複合機（MFP）から毎日もしくは毎週データを取得する仕組みと，ワールドワイドで時差を利用した24 時間稼働可能な分析基盤がある。

Konica Minolta to embrace predictive maintenance.
Konica Minolta has implemented predictive maintenanceworldwide to serve customers by predicting the lifetimes ofindividual MFPs (multifunction peripherals) on the basis ofactual customer usage. This expansive system conducts a

予測は，カスタマーエンジニア（CE）が実施しているサービス活動の現状を踏まえて 1 ヶ月先を予測する枠組みを設定した。モデルの開発ではデータサイエンスの手法だけでなく製品開発者の知見をもとに特徴量を作成し，更に必要なデータを取得する技術の開発を並行して行った。またサービス部門と協力することで実際に CE が使って効果のでるモデル開発に向けて方向性を明確化にした。

daily or weekly collection of data for analysis from some one
million MFPs worldwide during local business hours.
The system’s framework inputs the service activity of customer engineers to project service needs one month inadvance. Feature values are produced not only via data science, but also by exploiting the knowledge of product development engineers. By applying essential data acquisitiontechniques, and in cooperation with Konica Minolta’s service

実際に，開発したモデルに従ってサービス活動を行った効果として，従来は時間経過にともない増加していたクレームが約 30 % 減少したこと，部品の稼働実績が約10 % 延長したことがあげられる。

division, the system has been tuned for efficient use by ourcustomer engineers. In actual application, service activities
conducted in accordance with our system resulted in onceincreasing failure reports being decreased by 30 % and the

今後はリモートサービスの拡張や CE の行動を最適化することによるサービス活動の変革と，故障診断など施策に取り組みたい。

operational time of components increased by 10 %.
Building upon our success, we next aim to transform service activities by expanding remote services, optimizing customer engineers’ activities, and bolstering failure diagnosis.

＊IoT サービス PF 開発統括部

データサイエンス技術部＊＊情報機器開発本部

IJ 画像技術開発センター＊＊＊情報機器開発本部

EP 画像技術開発センター

第 1 プロセス開発部＊＊＊＊情報機器開発本部

EP 画像技術開発センター

第 2 プロセス開発部

22＊＊＊＊＊情報機器開発本部＊＊＊＊＊＊情報機器開発本部

システム制御開発センター

第 1 システム制御開発部

システムプラットフォーム開発センター＊＊＊＊＊＊＊情報機器カスタマーサポート統括部

KONICA MINOLTA TECHNOLOGY REPORT VOL. 16 (2019)

第 1 プラットフォーム開発部

サービスイノベーション推進室

13. 3

背景

時差を利用した環境

時差を利用して4エリアで24時間稼働可能な分析基盤

昨今，データを活用する技術の進歩が目覚ましく活用範囲も広がっている。そのような中，コニカミノルタがを構築した。各エリアの仮想環境を構築しデータを集約して適切なリソースの割り当てを行った。

予兆保全に取り組む背景として業界全体の収益構造が変化するにつれて製品の使われ方も多様化してきており，顧客満足と同時にコストダウンを実現するサービスが求められていることがある。
また，既にMFPからカウンターデータやセンサーデー

4

データ分析の流れ

4. 1

部品交換の現状を調査

部品交換の分布は，部品が標準交換目安に達した時点タを取得し蓄積する技術はあったが，当初はMFPの稼働の定期交換とクレームによる交換の二峰性であった

実績を把握するのが目的でありアナリティクスに活用し（Fig. 2）。実際の部品寿命をクレームによる交換とするきれていなかった。と Fig. 2 から定期交換時ではまだ使える部品を多く交換していることがわかる。部品交換を顧客の使用状況に合2わせることで，メンテナンス回数を減らしMFPの稼働時目的間を向上させることを検討した。

顧客の使用状況に応じて部品の寿命を予測することで，顧客が不具合に遭遇しないサービスを実現し顧客の生産

Peak number of components
replaced by periodic
replacement

性をアップすることを目的にした。
ビスコストを削減することで，サービス活動プロセスを変革することを目的にした。

3

環境

3. 1

グローバルでデータを取得する環境

顧客の合意を得た上で，分析に必要な装置データをワールドワイドで約100万台のMFPから毎日もしくは毎Number of replacements

また，ワールドワイドで均質なサービスを提供しサー

Peak number of component
replacements based on
failure reports

週データを取得していた。

Usage period
3. 2

Cyber Physical System を意識した環境

PhysicalのデータをCyberで分析してPhysicalを最適化する Cyber Physical System を意識したシステムを構築した。特に分析をCyberで終わらせずにPhysicalに影響を与えるところまで取り組んだ（Fig. 1）。

Fig. 2 Conventional components replacement.
The peak number of components replaced periodically is followed by the peak of the number of components replaced basedon failure reports. Components replaced periodically remain
operable at the time of replacement, with failure reports substantiating the actual lifetime of the components.

4. 2

Cyber

予測の枠組み予測の運用は CE が実施しているサービス活動の現状を踏まえ直近 6 ヶ月のデータをインプットして，1 ヶ月先StoreLearnを予測する枠組み（フレームワーク）を設定した（Table 1,Determine

Fig. 3）。

Input

OutputTable 1 Analytic framework items.
Items

Details

Prediction rate

Rate at which components reach end-of-lifeTarget prediction horizon One month

PhysicalsicalData mining period

Six months

Prediction frequency

WeeklyData mining: 6 months

Fig. 1 Cyber-physical system.

StartdatePrediction horizon:
1 monthFig. 3 Analytics framework.

KONICA MINOLTA TECHNOLOGY REPORT VOL. 16 (2019)

23

4. 3

様々なセンサーを用いて精度を向上

Fig. 4 は，横軸はモデルが予測すべき対象をどの程度

4. 5モデル適用による顧客クレームの削減予測モデルに従ってサービス活動を行った効果として，網羅しているかを示す捕捉率（Recall）で縦軸が的中率

従来は時間がたつにつれクレームが増加（部品が故障）（Precision）である。一番下の赤い線は，従来のカウンターしていたが，その上昇を抑えることができ結果的にクデータ（印刷枚数など）だけを用いたモデルで Precision

レームが約 30 % 減少した（Fig. 6）。

が低いが，様々なセンサーの値を用いることにより他の曲線のように Precision を大幅に改善することができた。

Precision

Number of claims

Prediction models using
multiple sensor values.

With prediction model
Without prediction modelTime
Fig. 6 Failure reports over time.
Failure reports were reduced by 30 % by performing service activity according to the prediction model.

Recall4. 4

経済効果のシミュレーション

Fig. 5 は横軸が予測結果のスコア値で縦軸がそのスコア値で運用したときのサービスコストである。どのスコア値を採用するかは経済効果をシミュレーションして決定した。

4. 6

モデル適用による部品寿命の向上

Fig. 7 は横軸が印刷枚数で，縦軸が部品の生存率である。部品稼働時間を約 10 % 延長することができた。

Component survival rate

Fig. 4 P
 recision/recall curve of prediction model.The horizontal axis represents recall (the proportion of components predicted to be operable to components actually operable). The vertical axis represents precision (an index of how many
actually operable components are predicted by our model to beoperable). We improved the precision of the model remarkably byembedding the values of multiple MFP sensors into the prediction model.

With prediction model
Without prediction model

Number of printouts
Fig. 7 Survival rate curves of MFP components.
The horizontal axis represents number of MFP prints, and the vertical axis represents the survival rate of components. By performing service activity according to the prediction model, the survival
rate of components is higher for the same number of prints.

Service costs

Threshold determines
optimum point minimizing
service cost.

5

活動を通して得られたこと

5. 1

自分たちにあった分析のプロセス

Fig. 8 の青い部分は一般的なデータ分析のプロセス

00.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

Score threshold
Fig. 5 S imulated Economic Effect.
The horizontal axis represents the threshold of a prediction scoreused to determine when to perform service. The vertical axis represents the service cost when service is performed according tothe threshold.

24（CRISP-DM）である。赤い部分は独自に追加したプロセスである。私たちは製造業であるためデータを取得する技術の開発が可能であった。良いモデルを作るには良いデータが必要である。このプロセスを回す場合でもチェックポイントを設け，更に各プロセスの責任部署をきめてアウトプットを明確にした。

KONICA MINOLTA TECHNOLOGY REPORT VOL. 16 (2019)

CP

1

Data
examination

0-2

Purposesetting0-1

Data
understanding

Business
understanding

2
3

Data
Preparation

6
Deployment

4
Modeling

Data
5

CP

Data Analysis Process(CRISP-DM)

CP

Data-Retrieval
Development

Technologicaldevelopment

0-3Evaluation

Fig. 8 D ata retrieval development and data analysis process.
In this analysis, it was necessary to perform CRISP-DM (crossindustry standard process for data mining), a common process ofdata analysis, but with our own data acquisition techniques added.

5. 2

製品開発部門とサービス部門の知識が必要

予兆保全の開発を進める中でいくつかの課題に直面した。データサイエンティストだけでは，データの背景にある物理現象が理解できていないため変数の選択がうまくいかないことがあった。そこで製品開発部門が入ることでデータの意味が理解でき，さらに新しい変数を合成することができた。
また，製品開発部門だけで取り組むと技術的な興味が優先してビジネス的な考慮が不足することがあったが，サービス部門が入ることで目標を明確化にした。

6まとめ
今後はリモートサービスの拡張や故障診断を行い CEの行動を最適化することに取り組みたい。
また，不具合に遭遇しないサービスを提供することで，顧客の事業機会獲得に貢献したい。

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