JP2006201928A - デバイス故障診断装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 デバイスの監視情報に基づいて容易に故障部位を特定することができるようにする。
【解決手段】 頻度導出部１５２はエラーコードまたは警告コードが発生した場合に、そのコードに対応するカテゴリ番号を故障候補として、管理テーブル１６６に登録する。前回の故障候補登録の解除からその時点までにプリンタ３００で印刷された印刷枚数と、同じく、登録の解除からその時点までにエラーコードまたは警告コードが発生した回数と、を算出した上で、エラー回数１回当たりの印刷枚数を求める。診断部１５４は或るカテゴリ番号について、そのエラー回数１回当たりの印刷枚数が閾値以下となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位で故障が発生したと診断して、その部位を故障部位として特定し、警告を発する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、プリンタなどのデバイスにおける故障部位を特定するための技術に関するものである。

近年、サーバによって、インターネットを介して、イントラネット内にある複数のプリンタを監視する監視システムが提案されている。

かかるシステムでは、イントラネットはファイアウォールを介してインターネットに接続されており、そのファイアウォールは、インターネットからの不正なアクセスを遮断するように、設定がなされている。従って、サーバ側からイントラネット内には、直接アクセスすることができないため、プリンタは、自発的に、イントラネットからインターネットを介してサーバにアクセスし、自己の監視結果を監視情報として送信するようにしている。

プリンタには、各種センサが取り付けられており、それらセンサからの検出結果を基にして、自己の動作状態を監視している。そして、センサの検出結果に異常が見られる場合に、対応するエラーコードや警告コードを監視情報に含めてサーバに送信するようにしている。

なお、従来において、このような監視システムに関連するものとしては、例えば、下記の特許文献１に記載されているような、プリンタからプリンタ情報をコントローラを介して遠隔地のコンピュータに送り、そのコンピュータにおいて故障予測を行うシステムなどが知られている。

特開平８−２３４０８号公報

しかしながら、従来における、このようなシステムでは、サーバ側において、受信した監視情報を基にしてプリンタの故障診断を行う場合、次のような問題があった。
すなわち、センサが付いている部位において故障が発生している場合は、そのセンサに対応しているエラーコードや警告コードから、直接的に、その部位を特定することが可能であるが、センサが付いていない部位において故障が発生している場合には、その部位を直接的に特定することは困難であった。そのため、そのような場合には、そのプリンタの設置場所までサービスマンが出向き、サーバで受け取ったエラーコードや警告コードを参考にしながら、直接、そのプリンタを調査した上で、故障の発生している部位を特定する必要があった。

従って、本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、デバイスの監視情報に基づいて、容易に、故障部位を特定することができる技術を提供することにある。

上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１のデバイス故障診断装置は、デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断装置であって、
前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルと、
前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する情報取得部と、
取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の単位発生回数当たりの、前記関連量を導き出す頻度導出部と、
或る予想故障部位について、導き出した単位発生回数当たりの関連量が予め定められた閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する診断部と、
を備えることを要旨する。

本発明の発明者らは、デバイスにおいて発生し得る各種事象と、デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される予想故障部位と、の間には、対応関係が見られることに着目し、その対応関係を用いれば、故障部位を特定できることを見い出した。
そこで、第１のデバイス故障診断装置では、情報取得部がデバイス監視情報を取得し、頻度導出部が、そのデバイス監視情報から各種事象の発生の有無を検出すると共に、事象発生時における、処理量に関連する関連量を検出する。そして、頻度導出部は、上記対応関係を示すテーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある事象の単位発生回数当たりの、関連量を導き出す。その結果、診断部は、或る予想故障部位について、導き出した単位発生回数当たりの関連量が閾値に達した場合に、その予想故障部位を故障部位として特定する。

従って、第１のデバイス故障診断装置によれば、デバイスの監視情報に基づいて、容易に、故障部位を特定することができる。そのため、デバイスの設置場所まで人が出向いて行って、直接、そのデバイスを調査する必要がなくなる。
また、一般に、デバイスにおいて、新規導入からの使用期間が長くても、その間におけるトータルの処理量が少なければ、故障の発生する可能性は低くなる。反対に、使用期間が短くても、その間におけるトータルの処理量が多ければ、故障の発生する可能性は高くなる。従って、処理量に関連する関連量を基にして故障診断を行うことにより、デバイスが稼働していない期間や、稼働していても所定の処理を行っていない期間を排除して、正味の処理に関わる期間を対象とすることができるため、故障診断をより精度よく行うことができる。

なお、デバイスにおける各種事象の発生の有無を示す情報には、例えば、エラーコードや警告コードなどが含まれる。また、故障部位には、故障が発生した部位の他、短時間の間に故障が発生する可能性が高い部位なども含まれる。
また、処理量，関連量としては、デバイスの種類に応じてそれぞれ適当な値を採ることができる。例えば、デバイスがプリンタの場合、処理量として印刷処理量を採用してもよく、その関連量としては、印刷枚数や、印刷面のドット数や、印刷ジョブの量や、トナーやインクの消費量もしくは残容量などを採用してもよい。さらに、関連量として、処理量そのものを用いてもよい。

本発明の第２のデバイス故障診断装置は、デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断装置であって、
前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルと、
前記前記デバイスるおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する情報取得部と、
取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の、単位関連値当たりに発生する回数を導き出す頻度導出部と、
或る予想故障部位について、導き出した前記回数が予め定められた閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する診断部と、
を備えることを要旨とする。

このように、第２のデバイス故障診断装置でも、情報取得部がデバイス監視情報を取得し、頻度導出部が、そのデバイス監視情報から各種事象の発生の有無を検出すると共に、事象発生時における、処理量に関連する関連量を検出する。そして、頻度導出部は、上記対応関係を示すテーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある事象の、単位関連値当たりに発生する回数を導き出す。その結果、診断部は、或る予想故障部位について、導き出した回数が閾値に達した場合に、その予想故障部位を故障部位として特定する。

従って、第２のデバイス故障診断装置によれば、第１のデバイス故障診断装置と同様の効果を奏することができる。

本発明のデバイス故障診断装置において、特定した前記故障部位に関する情報を外部に報知する報知部をさらに備えることが好ましい。
このような報知部を備えることにより、管理者やサービスマンなどに、故障部位に関する情報を容易に提供することができる。

なお、本発明は、上記したデバイス故障診断装置などの装置発明の態様に限ることなく、デバイス故障診断方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。

以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１の実施例
Ａ−１．実施例の構成：
Ａ−２．実施例の動作：
Ａ−３．実施例の効果：
Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
Ｂ−２．実施例の動作：
Ｂ−３．実施例の効果：
Ｃ．第３の実施例：
Ｃ−１．実施例の構成：
Ｃ−２．実施例の動作：
Ｃ−３．実施例の効果：
Ｄ．変形例：

Ａ．第１の実施例：
Ａ−１．実施例の構成：
図１は本発明の第１の実施例としてのプリンタ故障診断装置であるサーバ１００の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、プリンタ故障診断装置であるサーバ１００は、ネットワーク２００を介して、監視対象，診断対象であるプリンタ３００に接続されている。なお、図１では、図面をわかりやすくするため、プリンタは１台しか記載していないが、複数台のプリンタがネットワーク２００を介してサーバ１００に接続されていてもよく、サーバ１００は、それらプリンタを監視対象，診断対象としてもよい。プリンタ３００には、内部に各種センサ（図示せず）が取り付けられており、それらセンサからの検出結果を基にして、自己の動作状態を監視している。また、ネットワーク２００としては、ＬＡＮ，ＷＡＮ，イントラネット，インターネットなどを利用することができる。

サーバ１００は、主として、コンピュータプログラムに従って種々の処理や制御を行うためのＣＰＵ１０２と、上記コンピュータプログラムや種々のデータを記憶するためのメモリ１０４と、キーボードやポインティングデバイスなどから成る入力装置１０６と、液晶ディスプレイやＣＲＴなどから成る表示装置１０８と、ネットワーク２００に接続され、そのネットワーク上にある他の装置との間でデータなどのやり取りを行うためのネットワークインタフェース部１１０と、種々のデータやテーブルを格納するためのハードディスク装置１１２と、を備えており、これらはバスなどを介して接続されている。

このうち、ハードディスク装置１１２には、各種テーブルとして、後述するようなカテゴリテーブル１６２と、変換テーブル１６４と、管理テーブル１６６と、を備えており、ＣＰＵ１０２は、必要に応じて、これらテーブルを参照したり、情報を書き込んだり、書き換えたりする。

メモリ１０４には、情報取得部１５０と、頻度導出部１５２と、診断部１５４と、警告部１５６の、各機能を実現するためのコンピュータプログラムが格納されている。このコンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによって、これら各部１５０〜１５６の機能が実現される。

このようなコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（図示せず）に記録された形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体からコンピュータプログラムを読み取って、ハードディスク装置１１２を介してまたは直接にメモリ１０４に転送する。あるいは、コンピュータネットワーク上の他のコンピュータ（図示せず）などから、ネットワーク２００を介してサーバ１００に上記コンピュータプログラムを供給するようにしてもよい。

この明細書において、サーバ（またはコンピュータ）とは、ハードウェア装置とオペレーションシステムとを含む概念であり、オペレーションシステムの制御の下で動作するハードウェア装置を意味している。また、オペレーションシステムが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェア装置を動作させるような場合には、そのハードウェア装置自体がコンピュータに相当する。ハードウェア装置は、ＣＰＵと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段と、を少なくとも備えている。コンピュータプログラムは、このようなコンピュータに、上記各部の機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。なお、上述の機能の一部は、アプリケーションプログラムでなく、オペレーションシステムによって実現されていても良い。

また、「記録媒体」としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等の、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用することができる。

なお、図１において、サーバ１００は請求項に記載のデバイス故障診断装置に、プリンタ３００はデバイスに、それぞれ相当する。

Ａ−２．実施例の動作：
プリンタ３００は、前述したとおり、内部の各種センサからの検出結果を基にして、自己の動作状態を監視している。そして、プリンタ３００は、その監視結果を監視情報として、ネットワーク２００を介してサーバ１００に送信する。これに対し、サーバ１００では、その監視情報をネットワークインタフェース部１１０を介して受信し、ＣＰＵ１０２によって機能する情報取得部１５０が、その監視情報を取得する。

また、プリンタ３００は、それらセンサの検出結果に異常が見られる場合には、対応するエラーコードまたは警告コードを、その異常を検出した日時と共に、監視情報に含めて、サーバ１００に送信する。

一方、サーバ１００において、ハードディスク装置１１２には、前述したとおり、予め、カテゴリテーブル１６２と、変換テーブル１６４と、管理テーブル１６６と、が用意されている。図２は図１におけるカテゴリテーブル１６２の一例を示す説明図であり、図３は図１における変換テーブル１６４の一例を示す説明図であり、図４は図１における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。

このうち、カテゴリテーブル１６２には、図２に示すように、プリンタ３００において、故障が発生し得ると予想される故障部位（請求項に記載の予想故障部位に相当する）と、その故障部位に関連するエラーコードまたは警告コードと、が対応付けて記述されており、各故障部位毎に、それぞれカテゴリ番号が割り当てられている。

例えば、定着器に異常が発生すると、直接的に定着器の異常を表す「定着器異常」(エラーコードE051)という事象が起きる以外に、詰まり位置情報「カバーB」の紙詰まり(エラーコード4234)という事象と、「用紙サイズ確認」(警告コード2004)という事象が起き易くなる。このような設計上から知りえる情報に基づいて、カテゴリテーブル１６２には、これらの各事象を、定着器という故障部位(カテゴリ番号0001)に対応付けて記述されている。

また、同様に、転写ベルトに異常が発生する場合には、詰まり位置情報「カバーA」の紙詰まり(エラーコード4234)という事象と、「用紙サイズ確認」(警告コード2004)という事象が起き易くなるという設計上の情報や、「中間転写交換間近」(警告コード2571)という事象が起きれば、転写ベルトの寿命が近づいているという情報などに基づいて、カテゴリテーブル１６２には、これらの各事象を、転写ベルトという故障部位(カテゴリ番号0002)に対応付けて記述されている。

一方、変換テーブル１６４には、図３に示すように、エラーコードまたは警告コードと、そのコードに関連するカテゴリ番号と、が対応付けて記述されている。かかる変換テーブル１６４は、カテゴリテーブル１６２の記述内容から導き出されたものである。

例えば、エラーコード2004に対しては、カテゴリ番号として0001,0002,0003が対応付けられている。

また、管理テーブル１６６には、図４に示すように、イベント発生日と、そのイベントの内容と、カテゴリ番号と、が対応付けて記述されている。なお、図４では、説明をわかりやすくするために、便宜上、処理内容も併記してある。

図５及び図６は図１のサーバ１００におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。図５に示す処理と、図６に示す処理は、それぞれ、並行して独立に実行される。

本実施例においては、プリンタ故障診断処理として、概して、次のような処理を行う。すなわち、エラーコードまたは警告コードが発生した場合に、そのコードに対応するカテゴリ番号を故障候補として、管理テーブル１６６に登録する。そして、前回の故障候補登録の解除以降、初めての登録から一定期間（本実施例では５日）経過すると、管理テーブル１６６からその登録を解除する。しかし、その期間内に、エラーコードまたは警告コードの発生により、同じカテゴリ番号を故障候補として、再び登録すると、そのカテゴリ番号に対応する部位で故障が発生したと診断して、その部位を故障部位として特定し、警告を発する。

それでは、本実施例のプリンタ故障診断処理について、詳細に説明する。サーバ１００において、図５に示す処理が開始され、情報取得部１５０が、前述したように監視情報を取得すると、頻度導出部１５２が、その監視情報の内容を解析する。そして、その監視情報に、エラーコードまたは警告コードが含まれている場合には、そのコードと、その検出日時を抽出する（ステップＳ１０２）。次に、頻度導出部１５２は、ハードディスク装置１１２内の変換テーブル１６４を参照して、その抽出したコードに対応するカテゴリ番号を取得する（ステップＳ１０４）。このとき、抽出したコードが複数ある場合には、コード毎に、対応するカテゴリ番号を取得する。続いて、頻度導出部１５２は、取得したカテゴリ番号から、カテゴリ番号を１つ抽出し（ステップＳ１０６）、そのカテゴリ番号を故障候補として、図４に示す管理テーブル１６６に登録する（ステップＳ１０８）。ちなみに、図４では、カテゴリ番号の故障候補としての登録を、該当するカテゴリ番号の欄に丸印を記述することにより表している。また、このとき、管理テーブル１６６には、イベント内容として、そのカテゴリ番号に対応するコードを、イベント発生日として、そのコードの検出日を、それぞれ併せて記述する。

次に、診断部１５４は、そのカテゴリ番号の故障候補としての登録が、同一カテゴリ番号での再登録であるかどうかを判定する（ステップＳ１１０）。判定の結果、そのカテゴリ番号において、故障候補としての登録が、前回の故障候補登録の解除（解除については後述する）以降、初めての登録である場合には、診断部１５４は、そのカテゴリ番号について、上記したコードの検出日をエラー起算日として設定し（ステップＳ１１６）、処理をＳ１１８に移す。

一方、判定の結果、そのカテゴリ番号において、故障候補としての登録が、前回の故障候補登録の解除以降、２回目の登録（すなわち、再登録）である場合には、診断部１５４は、カテゴリテーブル１６２を参照して、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定し、その部位に故障が発生している、または、短時間のうちに故障が発生する可能性が高いとして、表示装置１０８の画面上に警告を表示し（ステップＳ１１２）、管理者等に知らせる。そして、診断部１５４は、そのカテゴリ番号の故障候補としての登録を解除する（ステップＳ１１４）。

次に、ステップＳ１１８では、頻度導出部１５２が、ステップＳ１０４において取得した全てのカテゴリ番号について、上記した一連の処理が完了したかどうかを判定する。判定の結果、完了していない場合には、頻度導出部１５２は、処理をステップＳ１０６に戻して、取得したカテゴリ番号から、未処理のカテゴリ番号を１つ抽出し、以下、同様の処理を繰り返す。その後、取得した全てのカテゴリ番号について、一連の処理が完了した場合には、処理をステップＳ１０２に戻し、次回、情報取得部１５０が監視情報を取得して、頻度導出部１５２がその監視情報からエラーコードまたは警告コードを取得するまで、待機する。

一方、図６に示す処理では、頻度導出部１５２は、管理テーブル１６６を参照して、故障候補として登録されているカテゴリ番号の中に、設定されたエラー起算日から５日を超えたカテゴリ番号があるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。判定の結果、５日を超えたカテゴリ番号がない場合には待機し、ある場合には、そのカテゴリ番号の故障候補としての登録を解除する（ステップＳ２０４）。また、このとき、管理テーブル１６６には、そのカテゴリ番号に関し、イベント内容として、故障候補登録の解除を、イベント発生日として、その判定をした日を、それぞれ併せて記述する。解除後は、処理をステップＳ２０２に戻す。

以上により、本実施例においては、或るカテゴリ番号について、故障候補として初めての登録がされて（すなわち、エラー起算日）から５日以内に、故障候補として２回目の登録（すなわち、再登録）がされた場合に、そのカテゴリ番号に対応する故障部位について警告を発するようにしている。一方、５日を超えた場合には、そのカテゴリ番号について故障候補の登録を解除し、その後、故障候補としての登録がされても、その登録は初めての登録として取り扱う。従って、本実施例では、或るカテゴリ番号について、５日当たりの、故障候補としての登録の回数（すなわち、言い換えれば、対応するエラーコードまたは警告コードの発生回数）が２回となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する故障部位について警告を発生するように構成されている。

さて、以上説明した処理動作を、次に、具体例を挙げて、図４を参照しながら説明する。この具体例では、2004/03/27から2004/04/19までの間に、エラーコードまたは警告コードが４回発生した場合の処理動作を採り上げる。

１）2004/03/27にエラーコード4234(カバーB)が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。
２）カテゴリ番号0001について、2004/03/27をエラー起算日に設定する。
３）エラー起算日から５日超えた2004/04/01までに、カテゴリ番号0001について故障候補の再登録がなされなかったので、カテゴリ番号0001についての故障候補登録を解除する。
４）2004/04/10に警告コード2004が発生し、それによりカテゴリ番号0001,0002,0003を故障候補として登録する。
５）カテゴリ番号0001,0002,0003について、2004/04/10をエラー起算日に設定する。
６）2004/04/13に警告コード2571が発生し、それによりカテゴリ番号0002を故障候補として登録する。
７）カテゴリ番号0002についてエラー起算日から５日以内に故障候補の再登録がなされたので、カテゴリ番号0002に対応する部位「転写ベルト」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号0002については故障候補登録を解除する。
８）2004/04/14に警告コード2004が発生し、それによりカテゴリ番号0001,0002,0003を故障候補として登録する。
９）カテゴリ0001,0003についてエラー起算日から５日以内に故障候補の再登録がなされたので、カテゴリ番号0001に対応する部位「定着器」及びカテゴリ番号0003に対応する部位「用紙搬送ローラA」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号0001,0003については故障候補登録を解除する。
１０）カテゴリ番号0002については、2004/04/24をエラー起算日と設定する。
１１）以降、2004/04/19までの間にエラーコードまたは警告コードが発生しなかったので、カテゴリ番号0002については故障候補登録を解除する。

Ａ−３．実施例の効果：
以上説明したように、本実施例によれば、サーバ１００において、予め、故障が発生し得ると予想される故障部位と、その故障部位に関連するエラーコードまたは警告コードと、を対応付けて、カテゴリテーブル１６２や変換テーブル１６４として用意し、それらテーブルを参照することにより、プリンタ３００から取得した監視情報に含まれるエラーコードまたは警告コードに基づいて、容易に故障部位を特定することができる。そのため、プリンタ３００の設置場所までサービスマンなどが出向いて行って、直接、そのプリンタを調査する必要がなくなる。

また、本実施例では、管理テーブル１６６を参照し、或るカテゴリ番号について、５日当たりの、故障候補登録の回数（すなわち、対応するエラーコードまたは警告コードの発生回数）が２回となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定するようにしている。従って、本実施例によれば、例え、プリンタ３００において、エラーコードまたは警告コードが誤って発生されても、それにより、直ちに警告を発生することがないため、信頼性を向上させることができる。また、エラーコードまたは警告コードの発生回数として、古い過去の回数は考慮せず、直近の回数のみを考慮するようにしているため、その部位において故障が発生しているかどうかをより精度よく見極めることができる。

Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
図７は本発明の第２の実施例としてのプリンタ故障診断装置であるサーバ１００'の構成を示すブロック図である。

図７に示すように、本実施例において、プリンタ故障診断装置であるサーバ１００'が、図１に示した第１の実施例におけるサーバ１００と構成上異なる点は、メモリ１０４において、頻度導出部１５２の機能に代えて、積算部１５８の機能を実現するためのコンピュータプログラムが格納されている点であり、このコンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによって、頻度導出部１５２の代わりに、積算部１５８の機能が実現される。

なお、その以外の構成については、第１の実施例におけるサーバ１００と同じであるので、説明を省略する。

Ｂ−２．実施例の動作：
サーバ１００'において、ハードディスク装置１１２には、第１の実施例の場合と同様に、予め、カテゴリテーブル１６２と、変換テーブル１６４と、管理テーブル１６６と、が用意されている。このうち、変換テーブル１６４については、図３に示した第１の実施例における変換テーブルの内容と同じであるが、カテゴリテーブル１６２，管理テーブル１６６については、図２，図４に示した第１の実施例におけるカテゴリテーブル，管理テーブルの内容と異なっている。

図８は図７におけるカテゴリテーブル１６２の一例を示す説明図であり、図９は図７における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。

このうち、カテゴリテーブル１６２には、図８に示すように、プリンタ３００において、故障が発生し得ると予想される故障部位と、その故障部位に関連するエラーコードまたは警告コードと、が対応付けて記述されている他、その故障部位とエラーコードまたは警告コードとの間の関連する度合い（以下、関連度という）が点数化されて記述されており、各故障部位毎に、それぞれカテゴリ番号が割り当てられている。図８では、上記した関連度は、エラーコードまたは警告コードの後に［ ］内に記載されている。

なお、関連度としては、概ね、そのエラーコードまたは警告コードに対応する事象が発生している場合に、その関連する部位において故障が発生している可能性が高いほど、高い点数が設定されている。かかる関連度は、請求項に記載の評価値に相当する。

また、管理テーブル１６６には、図９に示すように、イベント発生日と、そのイベントの内容と、カテゴリ番号と、が対応付けて記述されているが、図４の場合と異なり、カテゴリ番号の欄には、関連度の点数が記述されている。なお、図９においても、説明をわかりやすくするために、便宜上、処理内容が併記してある。

図１０及び図１１は図７のサーバ１００'におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示す処理と、図１１に示す処理は、それぞれ、並行して独立に実行される。

本実施例においては、プリンタ故障診断処理として、概して、次のような処理を行う。すなわち、エラーコードまたは警告コードが発生するたびに、そのコードに対応するカテゴリ番号を故障候補として、管理テーブル１６６に登録すると共に、そのカテゴリ番号について、そのコードに設定された関連度の点数を加えた上で、今までの点数を積算する。しかし、そのコード検出日から一定期間（本実施例では３０日）経過した点数については、積算対象から除外する。そして、或るカテゴリ番号について、その累積点が閾値（本実施例では１００点）以上になると、そのカテゴリ番号に対応する部位で故障が発生したと診断して、その部位を故障部位として特定し、警告を発する。

従って、関連度とは、具体的には以下のことを意味する。すなわち、或るコードに設定された関連度が１００点である場合、そのエラーコードまたは警告コードが１回でも発生すれば、そのカテゴリ番号に対応する部位で故障が発生している可能性がかなり高いという意味であり、或るコードに設定された関連度が３３点であるならば、そのエラーコードまたは警告コードが上記一定期間中に３回発生すれば、カテゴリ番号に対応する部位で故障が発生している可能性がかなり高いという意味である。

それでは、本実施例のプリンタ故障診断処理について、詳細に説明する。サーバ１００'において、図１０に示す処理が開始され、情報取得部１５０が、前述したように監視情報を取得すると、積算部１５８が、その監視情報の内容を解析する。そして、その監視情報に、エラーコードまたは警告コードが含まれている場合には、そのコードと、その検出日時を抽出する（ステップＳ３０２）。次に、積算部１５８は、ハードディスク装置１１２内の変換テーブル１６４を参照して、その抽出したコードに対応するカテゴリ番号を取得する（ステップＳ３０４）。このとき、抽出したコードが複数ある場合には、コード毎に、対応するカテゴリ番号を取得する。

続いて、積算部１５８は、取得したカテゴリ番号から、カテゴリ番号を１つ抽出し（ステップＳ３０６）、そのカテゴリ番号を故障候補として、図９に示す管理テーブル１６６に登録する（ステップＳ３０８）。このとき、管理テーブル１６６には、イベント内容として、そのカテゴリ番号に対応するコードを、イベント発生日として、そのコードの検出日を、それぞれ記述する。さらに、積算部１５８は、カテゴリテーブル１６２を参照して、そのカテゴリ番号及びコードから、そのコードに設定されている関連度の点数を取得し、その点数を、管理テーブル１６６におけるそのカテゴリ番号の欄に記述し、その上で、そのカテゴリ番号について、今までの点数を積算する（ステップＳ３１０）。

次に、診断部１５４は、そのカテゴリ番号について、積算により得られた累積点が、閾値である１００点に達したか否かを判定する（ステップＳ３１２）。判定の結果、１００点に達していない場合は、処理をステップＳ３１８に移す。反対に、１００点に達している場合には、診断部１５４は、カテゴリテーブル１６２を参照して、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定し、その部位に故障が発生している、または、短時間のうちに故障が発生する可能性が高いとして、表示装置１０８の画面上に警告を表示し（ステップＳ３１４）、管理者等に知らせる。そして、診断部１５４は、そのカテゴリ番号の故障候補としての登録を解除する（ステップＳ３１６）。これにより、そのカテゴリ番号についての累積点は０点になる。

次に、ステップＳ３１８では、積算部１５８が、ステップＳ３０４において取得した全てのカテゴリ番号について、上記した一連の処理が完了したかどうかを判定する。判定の結果、完了していない場合には、積算部１５８は、処理をステップＳ３０６に戻して、取得したカテゴリ番号から、未処理のカテゴリ番号を１つ抽出し、以下、同様の処理を繰り返す。その後、取得した全てのカテゴリ番号について、一連の処理が完了した場合には、処理をステップＳ３０２に戻し、次回、情報取得部１５０が監視情報を取得して、積算部１５８がその監視情報からエラーコードまたは警告コードを取得するまで、待機する。

一方、図１１に示す処理では、積算部１５８は、管理テーブル１６６を参照して、加えられた点数のうち、イベント発生日に記述されているコード検出日から起算して、３０日を超えた点数があるか否かを判定する（ステップＳ４０２）。判定の結果、３０日を超えた点数がない場合には待機する。反対に、３０日を超えた点数がある場合には、積算部１５８は、その点数を、対応するカテゴリ番号について点数を積算する際の対象から除外した上で（ステップＳ４０４）、そのカテゴリ番号について、今までの点数を積算する（ステップＳ４０６）。積算後は、処理をステップＳ４０２に戻す。

以上により、本実施例においては、或るカテゴリ番号について、直近の３０日間における関連度の点数を積算し、その累積点が１００点以上となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する故障部位について警告を発するようにしている。従って、本実施例では、或るカテゴリ番号について、３０日当たりの関連度の累積点が１００点以上となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する故障部位について警告を発生するように構成されている。

さて、以上説明した処理動作を、次に、具体例を挙げて、図９を参照しながら説明する。この具体例では、2004/03/27から2004/05/14までの間に、エラーコードまたは警告コードが６回発生した場合の処理動作を採り上げる。

１）2004/03/27にエラーコード4234(カバーB)が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。カテゴリ番号0001について20点を加え、累積点が20点になる。
２）2004/04/10に警告コード2004が発生し、それによりカテゴリ番号0001,0002,0003を故障候補として登録する。これに伴いカテゴリ番号0001、0002、0003についてそれぞれ5点、5点、10点を加える。それぞれの累積点は、25点、5点、10点となる。
３）2004/04/13に警告コード2571が発生し、それによりカテゴリ番号0002を故障候補として登録する。これに伴い、カテゴリ番号0002について75点を加え、累積点が80点になる。
４）2004/04/14に警告コード 2004が発生し、それによりカテゴリ番号 0001,0002,0003を故障候補として登録する。これに伴いカテゴリ番号0001、0002、0003についてそれぞれ5点、5点、10点を加える。それぞれの累積点は、30点、85点、20点となる。
５）2004/04/26は3/27から起算して31日目になるので、3/27に加えた点数を積算対象から除外する。これに伴いカテゴリ番号0001、0002、0003についてそれぞれの累積点は、10点、85点、20点となる。
６）2004/04/28にエラーコードE051が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。これに伴いカテゴリ番号0001について100点を加えると、その累積点は110点となり、閾値（100点）以上となるので、カテゴリ番号0001に対応する部位「定着器」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号 0001についてはその後故障候補登録を解除する。
７）2004/05/08にエラーコード 4234(カバーA)が発生し、それによりカテゴリ番号0002を故障候補として登録する。これに伴いカテゴリ番号0002について20点を加えると、その累積点が100点になり、閾値（100点）以上となるので、カテゴリ番号0002に対応する部位「転写ベルト」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号0002についてはその後故障候補登録を解除する。
８）2004/05/10は4/10から起算して31日目になるので、4/10に加えた点数を積算対象から除外する。これに伴いカテゴリ番号0001と0002については、故障候補登録が解除されて以来、点数が加えられていないため、カテゴリ番号0001、0002、0003についてそれぞれの累積点は、0点、0点、10点となる。
９）2004/05/14は4/14から起算して31日目になるので、4/14に加えた点数を積算対象から除外する。これに伴いカテゴリ番号0001、0002、0003についてそれぞれの累積点は、0点、0点、0点となる。

Ｂ−３．実施例の効果：
以上説明したように、本実施例によれば、サーバ１００において、予め、故障が発生し得ると予想される故障部位と、その故障部位に関連するエラーコードまたは警告コードと、を対応付けて、カテゴリテーブル１６２や変換テーブル１６４として用意し、それらテーブルを参照することにより、プリンタ３００から取得した監視情報に含まれるエラーコードまたは警告コードに基づいて、容易に故障部位を特定することができる。そのため、プリンタ３００の設置場所までサービスマンなどが出向いて行って、直接、そのプリンタを調査する必要がなくなる。

また、本実施例では、故障部位とエラーコードまたは警告コードとの間の関連度をそれぞれ点数として予め設定すると共に、エラーコードまたは警告コードが発生するたびに、そのコードに設定された関連度の点数を積算し、或るカテゴリ番号について、３０日当たりの関連度の累積点が１００点以上となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定するようにしている。そのため、本実施例によれば、例え、プリンタ３００において、エラーコードまたは警告コードが誤って発生されても、それにより、直ちに警告を発生することがないため、信頼性を向上させることができる。また、関連度の点数として、古い過去の点数は考慮せず、直近の点数のみを考慮するようにしているため、その部位において故障が発生しているかどうかをより精度よく見極めることができる。

また、関連度としては、概ね、そのエラーコードまたは警告コードに対応する事象が発生している場合に、その関連する部位において故障が発生している可能性が高いほど、点数が高くなるように設定されている。従って、本実施例によれば、コードに対応する事象の発生と故障部位との関連性を加味した上で診断することができ、より精度よく、故障部位を特定することができる。

Ｃ．第３の実施例：
Ｃ−１．実施例の構成：
本発明の第３の実施例としてのプリンタ故障診断装置は、図１に示した第１の実施例と同じ構成のサーバ１００によって構成されている。従って、そのサーバ１００の構成についての説明は省略する。

Ｃ−２．実施例の動作：
サーバ１００において、ハードディスク装置１１２には、第１の実施例の場合と同様に、予め、カテゴリテーブル１６２と、変換テーブル１６４と、管理テーブル１６６と、が用意されている。このうち、カテゴリテーブル１６２，変換テーブル１６４については、図２，図３に示した第１の実施例におけるカテゴリテーブル，変換テーブルの内容と同じであるが、管理テーブル１６６については、図４に示した第１の実施例における管理テーブルの内容と異なっている。

図１２は第３の実施例における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。管理テーブル１６６には、図１２に示すように、イベント発生日と、そのイベントの内容と、カテゴリ番号と、が対応付けて記述されているが、図４の場合と異なり、さらに、プリンタ新規導入時からの印刷枚数も併せて記述されている。なお、図１２においても、説明をわかりやすくするために、便宜上、処理内容が併記してある。

図１３は第３の実施例のサーバ１００におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。

本実施例においては、プリンタ故障診断処理として、概して、次のような処理を行う。すなわち、エラーコードまたは警告コードが発生した場合に、そのコードに対応するカテゴリ番号を故障候補として、管理テーブル１６６に登録する。そして、前回の故障候補登録の解除からその時点までにプリンタ３００で印刷された印刷枚数と、同じく、登録の解除からその時点までにエラーコードまたは警告コードが発生した回数（以下、エラー回数という）と、を算出した上で、エラー回数１回当たりの印刷枚数を求める。そして、或るカテゴリ番号について、そのエラー回数１回当たりの印刷枚数が閾値（本実施例では４０００枚）以下となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位で故障が発生したと診断して、その部位を故障部位として特定し、警告を発する。

それでは、本実施例のプリンタ故障診断処理について、詳細に説明する。サーバ１００において、図１３に示す処理が開始され、情報取得部１５０が、前述したように監視情報を取得すると、頻度導出部１５２が、その監視情報の内容を解析する。そして、その監視情報に、エラーコードまたは警告コードが含まれている場合には、そのコードと、その検出日時と、を抽出する（ステップＳ５０２）。さらに、頻度導出部１５２は、その監視情報より、プリンタ新規導入時からの印刷枚数を取得する（ステップＳ５０３）。次に、頻度導出部１５２は、ハードディスク装置１１２内の変換テーブル１６４を参照して、その抽出したコードに対応するカテゴリ番号を取得する（ステップＳ５０４）。このとき、抽出したコードが複数ある場合には、コード毎に、対応するカテゴリ番号を取得する。

続いて、頻度導出部１５２は、取得したカテゴリ番号から、カテゴリ番号を１つ抽出し（ステップＳ５０６）、そのカテゴリ番号を故障候補として、図１２に示す管理テーブル１６６に登録する（ステップＳ５０８）。ちなみに、図１２では、カテゴリ番号の故障候補としての登録を、該当するカテゴリ番号の欄に丸印を記述することにより表している。また、このとき、管理テーブル１６６には、イベント内容として、そのカテゴリ番号に対応するコードを、イベント発生日として、そのコードの検出日を、印刷枚数として、ステップＳ５０３で取得した印刷枚数をそれぞれ記述する。さらに、頻度導出部１５２は、管理テーブル１６６を参照して、前回の故障候補登録の解除からその時点までの印刷枚数Ｓを算出する（ステップＳ５１０）と共に、同じく、登録の解からその時点までのＡら回数Ｎを算出する（ステップＳ５１２）。そして、頻度導出部１５２は、その印刷枚数Ｓをエラー回数Ｎで除算することにより、エラー回数１回当たりの印刷枚数Ｐを求める（ステップＳ５１４）。

次に、診断部１５４は、そのカテゴリ番号について、エラー回数１回当たりの印刷枚数Ｐが、閾値である４０００枚以下になった否かを判定する（ステップＳ５１６）。判定の結果、４０００枚以下になっていない場合は、処理をステップＳ５２２に移す。反対に、４０００枚以下になっている場合には、診断部１５４は、カテゴリテーブル１６２を参照して、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定し、その部位に故障が発生している、または、短時間のうちに故障が発生する可能性が高いとして、表示装置１０８の画面上に警告を表示し（ステップＳ５１８）、管理者等に知らせる。そして、診断部１５４は、そのカテゴリ番号の故障候補としての登録を解除する（ステップＳ５２０）。

次に、ステップＳ５２２では、頻度導出部１５２が、ステップＳ５０４において取得した全てのカテゴリ番号について、上記した一連の処理が完了したかどうかを判定する。判定の結果、完了していない場合には、頻度導出部１５２は、処理をステップＳ５０６に戻して、取得したカテゴリ番号から、未処理のカテゴリ番号を１つ抽出し、以下、同様の処理を繰り返す。その後、取得した全てのカテゴリ番号について、一連の処理が完了した場合には、処理をステップＳ５０２に戻し、次回、情報取得部１５０が監視情報を取得して、頻度導出部１５２がその監視情報からエラーコードまたは警告コードを取得するまで、待機する。

以上により、本実施例においては、或るカテゴリ番号について、故障候補登録の解除からその時点までの印刷枚数とエラー回数とを算出して、エラー回数１回当たりの印刷枚数を導き出し、その印刷枚数が４０００枚以下になった場合に、そのカテゴリ番号に対応する故障部位について警告を発するように構成されている。

さて、以上説明した処理動作を、次に、具体例を挙げて、図１２を参照しながら説明する。この具体例では、2004/03/27から2004/05/30までの間に、エラーコードまたは警告コードが７回発生した場合の処理動作を採り上げる。

１）2004/03/01にプリンタ３００を新規導入した。
２）2004/03/27にエラーコード4234(カバーB)が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。プリンタ３００が稼動を開始してからこのエラーコードが発生するまでの間に、6000枚印刷をしていたので、カテゴリ番号0001についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は6000枚となる。
３）2004/04/10に警告コード2004が発生し、それによりカテゴリ番号0001,0002,0003を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこの警告コードが発生するまでの間に、10000枚印刷をしていたので、カテゴリ番号0001、0002、0003について、それぞれ、エラー回数１回当たりの印刷枚数は5000、10000、10000枚となる。
４）2004/04/13に警告コード 2571が発生し、それによりカテゴリ番号0002を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこの警告コードが発生するまでの間に、10500枚印刷をしていたので、カテゴリ番号0002についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は5250枚となる。
５）2004/05/08にエラーコード4234(カバーA)が発生し、それによりカテゴリ番号0002を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこの警告コードが発生するまでの間に、12000枚印刷をしていたので、カテゴリ番号0002についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は4000枚となり、閾値（4000枚）以下となったため、カテゴリ番号0002に対応する部位「転写ベルト」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号0002についてはその後故障候補登録を解除する。
６）2004/05/10にエラーコード4234(カバーB)が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこのエラーコードが発生するまでの間に、13000枚印刷していたので、カテゴリ番号0001についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は4333枚となる。
７）2004/05/14にエラーコード4234(カバーB)が発生し、それによりカテゴリ番号0001を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこのエラーコードが発生するまでの間に、17000枚印刷していたので、カテゴリ番号0001についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は4250枚となる。
８）2004/05/30に警告コード2004が発生し、それによりカテゴリ番号0001,0002,0003を故障候補として登録する。プリンタが稼動を開始してからこの警告コードが発生するまでの間に、20000枚印刷をしていたので、カテゴリ番号0001、0002、0003について、それぞれ、エラー回数１回当たりの印刷枚数は4000、8000、10000枚となる。このとき、カテゴリ番号0002については、5/8に故障候補登録が解除されており、その解除時点におけるプリンタ稼動開始からの印刷枚数は12000枚であった。従って、カテゴリ番号0002については、その登録の解除からこの警告コードの発生までの印刷枚数は、20000-12000=8000となった。
９）また、カテゴリ番号0001についてエラー回数１回当たりの印刷枚数は4000枚となり、閾値（4000枚）以下となったため、カテゴリ番号0001に対応する部位「定着器」を故障部位として特定し警告を発する。カテゴリ番号0001についてはその後故障候補登録を解除する。

Ｃ−３．実施例の効果：
以上説明したように、本実施例によれば、サーバ１００において、予め、故障が発生し得ると予想される故障部位と、その故障部位に関連するエラーコードまたは警告コードと、を対応付けて、カテゴリテーブル１６２や変換テーブル１６４として用意し、それらテーブルを参照することにより、プリンタ３００から取得した監視情報に含まれるエラーコードまたは警告コードに基づいて、容易に故障部位を特定することができる。そのため、プリンタ３００の設置場所までサービスマンなどが出向いて行って、直接、そのプリンタを調査する必要がなくなる。

また、本実施例では、管理テーブル１６６を参照し、或るカテゴリ番号について、エラー回数１回当たりの、印刷枚数が４０００枚以下となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定するようにしている。従って、本実施例によれば、例え、プリンタ３００において、エラーコードまたは警告コードが誤って発生されても、それにより、直ちに警告を発生することがないため、信頼性を向上させることができる。また、印刷枚数として、古い過去の枚数は考慮せず、前回の故障部位登録解除以降の枚数のみを考慮するようにしているため、その部位において故障が発生しているかどうかをより精度よく見極めることができる。

また、一般に、プリンタにおいて、新規導入からの使用期間が長くても、その間におけるトータルの印刷処理量が少なければ、故障の発生する可能性は低くなる。反対に、使用期間が短くても、その間におけるトータルの印刷処理量が多ければ、故障の発生する可能性は高くなる。従って、本実施例のように、印刷処理量と相関のある印刷枚数を基準として故障診断を行うことにより、プリンタが稼働していない期間や、稼働していても印刷していない期間を排除して、正味の印刷処理に関わる期間を対象とすることができるため、故障診断をより精度よく行うことができる。

Ｄ．変形例：
なお、本発明は上記した実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にて実施することが可能である。

上記した各実施例においては、それぞれ、特定の閾値を設定しているが、これら閾値は一例であって、それらの値に限定されるものではない。

上記した第２の実施例においては、評価値として、故障部位とエラーコードまたは警告コードとの間の関連度を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、関連度以外の値を評価値として用いてもよい。また、関連度を正の値として点数化したが、負の値として点数化してもよい。

上記した第３の実施例においては、或るカテゴリ番号について、単位エラー回数当たりの印刷枚数が閾値以下となった場合に、そのカテゴリ番号に対応する部位を故障部位として特定するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、反対に、単位印刷枚数当たりのエラー回数が所望の閾値以上となった場合に、その部位を故障部位として特定するようにしてもよい。

上記した第３の実施例においては、印刷処理量に関連する関連量として、印刷枚数を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、印刷面のドット数や、印刷ジョブの量や、トナーやインクの消費量もしくは残容量などを用いてもよい。

上記した実施例においては、プリンタ故障診断装置は、プリンタ３００にネットワーク２００を介して接続されるサーバ１００によって構成するようにしたが、本発明は、これに限定されるものではなくプリンタ３００にケーブルなどで接続されるコンピュータによって構成することもできるし、プリンタ３００に直接接続される、コンピュータ機能を有するネットワークボードなどによって構成することもできるし、あるいは、プリンタ３００に内蔵される、コンピュータ機能を有するコントローラによって構成することもできる。

上記した実施例においては、デバイスとしてプリンタを例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複写機、ファクシミリ、複合機、スキャナなど、他のデバイスに対しても適用することができる。

本発明の第１の実施例としてのプリンタ故障診断装置であるサーバ１００の構成を示すブロック図である。 図１におけるカテゴリテーブル１６２の一例を示す説明図である。 図１における変換テーブル１６４の一例を示す説明図である。 図１における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。 図１のサーバ１００におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１のサーバ１００におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施例としてのプリンタ故障診断装置であるサーバ１００'の構成を示すブロック図である。 図７におけるカテゴリテーブル１６２の一例を示す説明図である。 図７における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。 図７のサーバ１００'におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。 図７のサーバ１００'におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。 第３の実施例における管理テーブル１６６の一例を示す説明図である。 第３の実施例のサーバ１００におけるプリンタ故障診断処理の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００...サーバ
１０２...ＣＰＵ
１０４...メモリ
１０６...入力装置
１０８...表示装置
１１０...ネットワークインタフェース部
１１２...ハードディスク装置
１５０...情報取得部
１５２...頻度導出部
１５４...診断部
１５６...警告部
１５８...積算部
１６２...カテゴリテーブル
１６４...変換テーブル
１６６...管理テーブル
２００...ネットワーク
３００...プリンタ

Claims (8)

1. デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断装置であって、
   前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルと、
   前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する情報取得部と、
   取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の単位発生回数当たりの、前記関連量を導き出す頻度導出部と、
   或る予想故障部位について、導き出した単位発生回数当たりの関連量が予め定められた閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する診断部と、
   を備えるデバイス故障診断装置。
2. デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断装置であって、
   前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルと、
   前記前記デバイスるおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する情報取得部と、
   取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の、単位関連値当たりに発生する回数を導き出す頻度導出部と、
   或る予想故障部位について、導き出した前記回数が予め定められた閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する診断部と、
   を備えるデバイス故障診断装置。
3. 請求項１または請求項２に記載のデバイス故障診断装置において、
   特定した前記故障部位に関する情報を外部に報知する報知部をさらに備えるデバイス故障診断装置。
4. デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断方法であって、
   （ａ）前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルを用意する工程と、
   （ｂ）前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する工程と、
   （ｃ）取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の単位発生回数当たりの、前記関連量を導き出す工程と、
   （ｄ）各予想故障部位毎に、導き出した単位発生回数当たり関連量と予め定められた閾値とを比較する工程と、
   （ｅ）或る予想故障部位について、導き出した単位発生回数当たり関連量が前記閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する工程と、
   を備えるデバイス故障診断方法。
5. デバイスにおける故障部位を特定するためのデバイス故障診断方法であって、
   （ａ）前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルを用意する工程と、
   （ｂ）前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する工程と、
   （ｃ）取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の、単位関連値当たりに発生する回数を導き出す工程と、
   （ｄ）各予想故障部位毎に、導き出した前記回数と予め定められた閾値とを比較する工程と、
   或る予想故障部位について、導き出した前記回数が前記閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する工程と、
   を備えるデバイス故障診断方法。
6. デバイスにおける故障部位を特定するためのコンピュータプログラムであって、
   前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルにアクセスする機能と、
   前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する機能と、
   取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の単位発生回数当たりの、前記関連量を導き出す機能と、
   各予想故障部位毎に、導き出した単位発生回数当たり関連量と予め定められた閾値とを比較する機能と、
   或る予想故障部位について、導き出した単位発生回数当たり関連量が前記閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する機能と、
   をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
7. デバイスにおける故障部位を特定するためのコンピュータプログラムであって、
   前記デバイスにおいて発生し得る各種事象と、前記デバイスにおいて故障が発生し得ると予想される複数の予想故障部位と、の対応関係を示すテーブルにアクセスする機能と、
   前記デバイスにおける各種事象の発生の有無と、前記デバイスにおいてなされる所定処理の処理量に関連する関連量と、を少なくとも示すデバイス監視情報を取得する機能と、
   取得した前記デバイス監視情報から、前記各種事象の発生の有無を検出すると共に、前記事象の発生時における前記関連量を検出し、前記テーブルを用いて、各予想故障部位毎に、その予想故障部位と対応関係にある前記事象の、単位関連値当たりに発生する回数を導き出す機能と、
   各予想故障部位毎に、導き出した前記回数と予め定められた閾値とを比較する機能と、
   或る予想故障部位について、導き出した前記回数が前記閾値に達した場合に、その予想故障部位を、前記故障部位として特定する機能と、
   をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
8. 請求項６または請求項７に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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