JP2007298875A - 画像形成装置及びその運転方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成装置の感光体ドラムの表面状態を監視して故障予測を行い、その使用状態が多忙期であるときに、故障が起こらないようにする。
【解決手段】画像形成装置の通常運転を行う際に、画像形成装置の感光体ドラム状態を検出した内部状態信号を記憶装置に保存する。そして、感光体ドラムの反射光状態信号から所定の状態判別式を作成する。そして、この状態判別信号が所定の閾値を超えたか否かにより、故障予測を行い、その予測結果に基づいて、画像形成装置の通常期の運転中にメンテナンスを行うか否かを判断する。
【選択図】図４

Description

この発明は、画像形成装置とその運転方法に関し、特に画像品質の異常を検知して故障予測を行い、メンテナンスを行う要否を判断することができる画像形成装置とその運転方法に関する。

画像形成装置、特に電子写真を用いた画像形成装置は、トナー・感光体などの消耗品の交換や、故障時の修理などのメンテナンスが必要である。
この画像形成装置の故障時には、故障発生から修理完了まで画像形成装置の全機能または一部の機能を停止させなければならなくなるため、使用者にとってこのメンテナンスにかかる時間的なロスは極めて大きなものとなっている。

このため、画像形成装置に中で故障が発生する確率が高くなることを予測し、予めメンテナンスなどの必要な処置を施すことにより、故障してからのダウンタイム（メンテナンスのために機能が停止している時間）を低減することが望まれている。

このような課題に対し、以下に示すような様々な対策が提案されている。例えば、複写機の寿命がそれを構成する構成部品の耐久寿命に関係していることに鑑み、各駆動要素の動作状態の良否の診断を行うものが提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載の複写機では、異常状態の早期発見を行い、その際に異常発生箇所を特定する自己診断を行うようにしている。

また、一定期間ごとの画像形成ユニット（例：複写機）の使用回数を集計し、この使用回数の増加率からユニットの寿命を予測し、その予測値よりも所定回数（例えば１０００回）少ない値に達したときにアラームメッセージを表示する画像形成装置も提案されている（特許文献２参照）。

さらに、搬送系障害、画像系障害、動作系障害、異音系障害、入力・操作系障害等のさまざまな障害の診断を順次実施し、その結果一つでも異常有りという結果が出た場合には、再点検に必要な情報をサービス拠点の端末装置に送信する管理サービスシステムも提案されている（特許文献３参照）。

また、画像形成装置の結果物であるトナー像が異常であるかどうかを検出し、異常である場合は、正規の記録動作を停止させる方法や（特許文献４）、有機感光体を有する像担持体に光を照射し、像担持体の有機感光層の破損状態（削れ状態）の変化を検出して感光体の寿命判断を行う方法も提案されている（特許文献５）。

また、画像形成装置における記録体の紙詰まりなどの搬送不良を予測し、搬送不良が発生する前にメンテナンス処理などの必要な処理を行うことができる画像形成装置も提案されている（特許文献６参照）。
特開平５−２８１８０９号公報 特開平７−１０４６１６号公報 特開２０００−２７０１４１号公報 特開平８−１３７３４４号公報 特開平７−１０４６１９号公報 特開２００６−１１１７４号公報

しかしながら、電子写真方式の画像形成装置の故障原因は、感光体や中間転写ベルトなど（像担持体）の通常運転による摩擦磨耗だけではない。外部からの紙粉など有害物質の混入や、通常運転以外の想定外の運転がもたらすトナーの攪拌過剰に伴う粘着力増大や外添材の脱落などが原因となる場合もある。また、クリーニング手段や帯電手段の汚染劣化や偶発故障などによっても緩やかに機能低下していくということもある。いずれの場合も、最終的には、像担持体自身の機能に支障をきたし故障状態となるのである。

このような故障は、画像品質の低下を引き起こす。詳しくは、回転方向に沿ったタテスジ状の不快な異常画像や画像のボヤケ、回転方向と直交するヨコスジ状の異常画像、あるいはスポット状の汚点画像や白ヌケ画像などを引き起こすことになる。このように、画像形成装置の作像動作自体には支障がないような場合であっても、運転しつづけているうちに、使用者が画像を目視した時点でトラブルに気づくことがある。このような場合でも、修理と画像形成のやり直しが必要となるため、そのための時間を多く必要とし、結局は資源の無駄が発生してしまうことになる。

そこで、使用者の都合により画像形成装置を多く利用する多忙期と、通常の利用に供せされるだけの通常期に区分して、運転方法を管理する方法が考えられている。
例えば、多忙期としては、以下（１）から（３）に示されるような時期が考えられる。
（１）月末に一斉に発行される請求書のプリント（月末集中）
（２）顧客訪問直前の勧誘カタログのプリント（夜間、早朝集中）
（３）保険業、自動車業など契約締結促進時の勧誘チラシのプリント（期末集中）
などである。特に、このような多忙期における故障は、基幹的な業務遂行を不可能にしてしまいかねず、その損失は計り知れないものとなる場合がある。

一方、メンテナンスを実施すると、交換部品費だけでなく、専門技術者に作業を依頼する工賃や運送移動費等が付帯的に必要となる。そして、これらの費用は、交換部品費に比べても高コストとなるため、ユーザーにとって、故障が顕在化していないのに毎回多忙期前に専門技術者の派遣を要求することは事実上難しいという問題があった。また、画像形成装置の保守管理サービスを提供する業者にとっても、多忙期前の予防保全実施はコスト負担が大きく、その実施を困難とする要因があった。このため、万一多忙期に故障が発生すると、緊急修理で対応しなければならず、十分な対応ができないという問題があった。

本発明は、上記問題点を解決することを目的としてなされたものであり、多忙期における基幹業務の遂行を確実に行うことができ、かつメンテナンス実施に必要な時間と費用をできる限り節約できる画像形成装置とその運転方法を提供するものである。

上記課題を解決し、本発明の目的を達成するため、本発明の画像形成装置は、内部状態信号に基づいて故障予測を行う故障予測判別手段と、この内部状態信号に基づいてメンテナンスを必要とする時期を判断するメンテナンス時期決定手段と、メンテナンス時期決定手段で決定された、メンテナンスを必要とする時期に、故障予測判別手段の故障予測判別結果に基づいてメンテナンスを必要とするかどうかを判別するメンテナンス要否判別手段と
を備えたことを特徴としている。

さらに、本発明の好ましい形態は、画像形成装置の運転記録のログを保持する保持手段と、時刻を計時して日時情報を発生する時計手段と、をさらに備え、メンテナンス時期決定手段は、保持手段において保持されたログを読み出して画像形成装置の多忙期を推定し、該多忙期の直前の通常期区間内の時期をメンテナンスの要否の判断を行う時期であると決定し、メンテナンス要否判断手段は、この決定されたメンテナンス要否の判断を行う時期が、時計手段で計時された日時情報と一致したときに、メンテナンスを行う必要があるか否かを判断するようにしている。

また、別の好ましい形態は、内部状態信号に基づいて故障予測を行う故障予測判別手段と、時刻を計時して日時情報を発生する時計手段と、メンテナンスを行うか否かを判断する時期を予め指定するメンテナンス時期入力手段と、このメンテナンス時期入力手段で決定された、メンテナンスを必要とする時期が、時計手段で計時された日時情報と一致したときに、故障予測判別手段の故障予測判別結果に基づいてメンテナンスを必要とするかどうかを判別するメンテナンス要否判別手段と、を備えている。

本発明の画像形成装置の運転方法は、運転量の多い多忙期と運転量の少ない通常期に、使用時期を区分して運転する画像形成装置の運転方法であって、この画像形成装置の運転中に、画像形成装置の内部状態信号に基づいて、画像形成装置の故障予測を行い、メンテナンスを必要とするかどうかを判別するステップと、故障予測の判別結果と画像形成装置の内部状態信号に基づいて、画像形成装置の通常期の運転中にメンテナンスを行うか否かを判断するステップと、を含むことを特徴としている。

本発明によれば、故障予測結果に基づいてメンテナンスを行うかどうか、またその時期を何時にするかについて判断することができるので、使用者の都合に応じた画像形成装置のメンテナンス処理の必要性を判断することができる。

また、本発明によれば、過去から今日までの運転記録に基づいて多忙期、通常期を推定する手段を設けているため、使用者が特別に意識して運転しなくても実情に合ったメンテナンスの必要性の判断をすることが可能となる。さらに、故障予測判別の判断時期を適切に設定することができるので、メンテナンス事業者にとっても、業務都合に合わせてメンテナンス処理ができるため、極めて好都合である。

また、本発明の画像形成装置においては、画像形成装置の内部状態を常に監視することにより、例え画像形成装置の外部からは異常が見られなくても、多忙期に故障が発生する可能性を予測することができる。そして、この故障予測結果を利用してメンテナンスをするか否かを判断しているので、故障の発生確率が少ない場合に高額の費用が発生するメンテナンス作業を行う必要がなくなる。したがって、故障の発生を心配することなく、多忙期における基幹業務の遂行を確実に行うことが可能となる。更にメンテナンス実施に必要な時間と費用を節約することもできる。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態例を説明する。
図１は、本発明が適用される画像形成装置の一実施形態例の構成例を示した側断面図である。
図１に示される本例の画像形成装置は、不図示のスキャナで読み取った原稿画像を直接感光体ドラム２上に露光して静電潜像を形成する複写機等の画像形成装置である。この感光体ドラム２の周囲には、電子写真プロセスに必要な、周知の帯電装置（帯電チャージャー）３、現像装置（現像ユニット）５、転写装置（転写チャージャー）６、クリーニング装置８、除電ランプ９等が配置されている。

給紙装置１に載置された記録紙１０は、記録紙繰出しローラ１１、搬送ローラ１２、１３を介してレジストセンサ１６の位置に搬送される。ここで、記録紙の先端部が検出され、レジストローラ１４を経由して転写装置６に送られる。転写装置６では感光体ドラム２の表面に形成されたトナー像が記録紙１０に転写され、この記録紙１０に転写された像は定着装置７で定着処理がなされて記録紙トレイ１７に排出される。

一方、画像形成装置における作像作用について説明すると、感光体ドラム２は、帯電装置３で一様に帯電され、この帯電された感光体ドラム２上に、露光装置４からの画像信号に応じた変調光が照射されて静電潜像が形成される。この静電潜像に対して現像装置５でトナーが供給され、トナーが付着した像が感光体ドラム２上に形成される。このトナー像が形成された感光体ドラム２の表面は、発光素子と受光素子から形成されるプロセス制御用センサ１５により監視されており、このプロセス制御用センサ１５の出力に基づいて、後述するような制御動作が行われる。

現像装置５において感光体ドラム２上に形成されたトナー像は、転写装置６において記録紙１０に転写される。なお、記録紙１０への像転写後でも、感光体ドラム２上にトナーの一部が残っているため、クリーニング装置８によってこの残っているトナーを取り除き、その後除電ランプ９によって帯電された電荷がすべて取り除かれるようになっている。

図２は、図１に示される本例の画像形成装置にとって特に重要な役割を果たす光検出信号を得るためのセンサにスポットを当てて示した図である。図１と同じ構成部分については同一番号を付し、その説明は省略する。

図２に示されるように、感光体ドラム２の回転軸と並行に配置された除電ランプ９から感光体ドラム２に照射された光は、感光体ドラム２で反射されてその反射光が一次元に配置された線状の除電ランプ反射光センサ（ＣＣＤ）１８に取り込まれる。また、露光装置４から感光体ドラム２に入射される露光光は、感光体ドラム２で反射されて、その反射光も同様に線状の一次元センサである露光反射光センサ（ＣＣＤ）１９に取り込まれる。同様に、図１でも説明しているが、プロセス制御用センサ１５は、露光、現像後の感光体ドラム２からの反射光を取り込み、これを制御信号として図３に示すＣＰＵ（Central Processing Unit）２０に供給している。

図３は、図１に示した画像形成装置の中の特に制御部分の構成を示したブロック図である。この図３に示されるように、本例の画像形成装置の制御装置は、オペレーションパネル等の入力手段からの通常運転信号及びプロセス制御用センサの受光素子１５ｂあるいは除電ランプ反射光センサ（１次元ＣＣＤ）からの検出信号が供給されるＣＰＵ２０を有している。また、この制御装置には、ＣＰＵ２０によって形成される制御信号が供給されて感光体モータ２３ａ及び現像駆動モータ２３ｂを駆動制御する駆動回路２３と、ＣＰＵ２０からの制御信号が供給されて帯電部３、現像部５、転写部６及び除電ランプ９にバイアス電圧を供給するバイアス電源回路２４が設けられている。また、制御装置は、プロセス制御用センサの発光素子１５ａの光量制御を行う光量調整回路２５と、過去における画像形成装置全体の状態ログを記憶する記憶装置２６を備えている。

図３に示されるように、本例の制御装置には、外部から画像信号と通常運転信号が供給され、かるＣＰＵ２０からプロセス調整運転信号が供給される画像信号回路２１が設けられている。そして、この画像信号回路２１の出力に基づいて露光用レーザダイオード２２ａを制御する露光駆動回路２２が設けられている。また、ＣＰＵ２０には、プロセス制御用センサの受光素子１５ｂと除電ランプ反射センサ１８からの感光体ドラム２表面の検知信号も供給されるようになっている。

この図３に示した制御装置において、画像信号発生回路２１には、不図示のスキャナで読み込まれた画像信号のほかに、オペレーションパネル等の入力手段から入力される通常運転信号が供給されている。そして、これらの各種信号に基づいて露光駆動回路２２が作動されて、露光用レーザダイオード２２ａへの入力信号強度が制御される。また、ＣＰＵ２０は、感光体モータ２３ａと現像駆動モータ２３ｂを駆動するための駆動信号を発生する駆動回路２３に制御信号を供給している。さらに、ＣＰＵ２３は、帯電、現像、転写、除電等の各作像工程のバイアス出力を順次シーケンシャルに出力している。

図４は、本発明の一実施形態例である画像形成装置において、ＣＰＵ２０の機能を中心に示した機能ブロック図である。図１、図２と同じ構成部分は同一符号を付している。
ＣＰＵ２０は、画像形成動作のシーケンスを実行するシーケンス運転部３１を備えている。このシーケンス運転部３１は、運転入力信号部３０からの運転開始信号に基づいて、駆動モータの起動及び停止の制御、作像バイアスのオン／オフ制御、あるいは露光開始の制御を行う部分である。

このシーケンス運転部３１からの信号は運転枚数カウント部３２に送られる。運転枚数カウント部３２は、画像形成装置が運転された量（時間）を使われた用紙枚数換算でカウントする部分である。具体的には、Ａ４サイズの用紙１枚の作像動作を行う毎に１カウントをカウントアップし、累積値を記録する。Ａ３サイズは通常Ａ４サイズの２枚分（２カウント）として勘定する。このカウント値は記憶装置（ログ保持装置）２６（図３参照）に記憶されるようになっている。なお、運転枚数をカウントする代わりに、駆動モータの運転時間をカウントするようにしてもよい。

また、ＣＰＵ２０は、制御計算部３３を備えている。この制御計算部３３は、プロセス制御用センサ１５（図１、図２参照）のからの信号に基づいて、図６で後述する傾きγ、切片Ｘ_０を求める部分である。詳しくは後述するが、予め設定した複数段階の濃度のテストチャートを感光体ドラム２上に作像し、これをプロセス制御用センサ１５で読み取っている。そして、プロセス制御用センサ１５で読み取った光強度信号のプロット値を直線近似して、その傾きγと切片Ｘ_０を求めている。
また、制御計算部３３は、プロセス制御用センサ１５の感度調整も行っている。この感度調整は、感光体ドラム２上に画像を作像しない状態で、感光体ドラム２の表面からの反射光が一定の強度になるように光源の光量を補正する調整である。この調整値が後述するＲ値となる。

制御計算部３３で得られた傾きγと切片Ｘ_０の値は制御定数決定部３４に送られる。制御定数決定部３４は、画像濃度を適正化するために必要な濃度補正値を計算する部分である。この濃度補正値は、上記制御計算部で計算された傾きγと切片Ｘ_０を本来の狙いの特性に近づけるための数値であり、後述するＰ、Ｑ値がこれに相当する。ここで決定された濃度補正値であるＰ、Ｑ値は記憶装置２６に格納される。

また、ＣＰＵ２０は、ドラム状態判別部３５を備えている。このドラム状態判別部３５は、感光体ドラム２の表面が鏡面状になっているか、あるいは汚れているかどうかの判別を行う部分である。このドラム状態判別部３５は、ドラム状態検出部３６が感光体ドラム２の汚れを検出したかどうかを、感光体ドラム２からの乱反射光量の変動によって判別する。ここで、ドラム状態検出部３６は、図２に示すプロセス制御センサ１５、除電ランプ反射光センサ１８、あるいは露光反射光センサ１９のいずれかを含み、感光体ドラム２表面からの反射光を検出してドラム状態を検出している。

ドラム状態判別部３５で判別された感光体ドラム２の状態変化は、判別結果記録部３７に送られ、ドラム状態の判別結果が記憶装置２６に記憶される。この判別結果が後述する状態判別値（Ｓ値）である（図７参照）。

また、ＣＰＵ２０は時計手段３８を有している。この時計手段３８は、年月日と実時間を発生する時計機能を持つ部分であり、この時計手段３８により、記憶されるデータの記録日時がデータの記録と併せて記憶装置２６に記録される。

さらに、ＣＰＵ２０は、記憶装置２６に記憶されている過去の運転ログから故障予測を行うメンテナンス時期決定部３９を有する。このメンテナンス時期決定部３９は、過去の運転ログからメンテナンスを行う時期を自動的に算出する部分である。具体的には、まず、過去のログから平均的なプリント枚数に比べて標準偏差σの２倍以上になっている区間のプリント枚数の発生時期、すなわち多忙期を検出する。そして、多忙期の略直前の通常期を故障予測を実行する時期として設定する。

このメンテナンス時期決定部３９で決定されたメンテナンス時期に関する情報は、メンテナンス要否判定部４０に送られる。メンテナンス要否判定部４０は、時計手段３８から日時情報（例えば、○月○日○時という情報）が与えられており、この日時情報が上記メンテナンス時期決定部３９で決定したメンテナンス時期に一致したときに、メンテナンスが必要になったとの判定を行う。

図４の点線で示したメンテナンス時期入力部４１は、画像形成装置付属のオペレーションパネルなどの、メンテナンス事業者あるいは保守要員がメンテナンス時期を人為的に入力するための手段であり、このメンテナンス時期入力部４１は、メンテナンス時期決定部３９の代わりの役割を果たすものである。このメンテナンス時期入力部４１からのメンテナンス時期情報が時計手段３８からの日時の情報と一致した場合に、メンテナンス要否判定部４０において、メンテナンスを必要とする時期が来たことを判定する。なお、メンテナンス時期入力手段が利用される場合には、メンテナンス時期決定部３９の接続は解除されることになる。

このように、メンテナンス要否判定部４０において、メンテナンス要否が判定されると、その結果は故障予測判別部４２に送られる。故障予測判別部４３は、記憶装置２６に記憶されているＰ，Ｑ，Ｒ，Ｓのような情報を一定の手順で演算し、その演算結果が閾値と比較することにより、故障が発生する可能性が大きくなっているかどうかを判別する。この判別結果は、印字装置などのメンテナンス要求出力部４３に送られ、故障が発生する可能性がある時期とそれに対応するためのメンテナンスが必要となる時期がメンテナンス事業者あるいは保守要員に報知される（メンテナンス依頼）。

図５は、本発明の画像形成装置においてそのメンテナンスがどのように行われるかの概略を示すフローチャートである。まず、感光体ドラム２（図１参照）の状態やプリント枚数（使用時間）等のデータが長期にわたって収集され、記憶装置２６（図４）に記憶される（ステップＳ１）。したがって、記憶装置２６には、その画像形成装置における過去の履歴が記憶されることになる。

続いて、記憶装置２６も記憶された内容から、それぞれの画像形成装置が非常に多く利用される時期（多忙期）が推定される。通常の利用状態の時期（通常期）も同様に推定されることは言うまでもない。この多忙期の推定は、画像形成装置のメンテナンスを何時行うかという判断をする上で極めて重要であり、このステップＳ２における多忙期の推定結果に基づいて、多忙期を避けて画像形成装置のメンテナンスを行う時期を決定する（ステップＳ３）。ここでは、多忙期に故障が発生しないように、それぞれの画像形成装置のメンテナンス時期を決定するようにする。

次に、感光体ドラム２の状態検出を行う（ステップＳ４）。このドラム状態の検出は、例えばプロセス制御用センサ１５（図１、２参照）で常時行っており、これによりドラムの劣化の状態をリアルタイムで把握することが可能となっている。ステップＳ４におけるドラム状態の判別結果に基づいて、詳しくは後述する判別式の演算がなされ、この演算結果が所定の閾値と照合される（ステップＳ５）。

続いて、ステップＳ５の判別式の数値と所定の閾値との照合結果に基づいて、故障になる可能性が近いか否かの判断、いわゆる故障予測の判断がなされ、それに伴ってメンテナンスの要否が判断される（ステップＳ６）。そして、この判断ステップＳ６でメンテナンスが必要であると判断された場合には、多忙期の前に画像形成装置のメンテナンスがなされるようにメンテナンス依頼がなされる（ステップＳ７）。一方、判断ステップＳ６で、まだメンテナンスをするほどの状態ではないと判断された場合は、ステップＳ４に戻り、引き続き感光体ドラム２の状態観測が行われる。

図６は、本発明の画像形成装置において、故障運転を含んだプロセス調整運転を説明するためのフローチャートである。この図６のフローチャートは、図５のフローチャートに示した本発明の画像形成装置の動作をより詳細に説明するためのものである。特に、このフローチャートでは、感光体のトナー濃度を一定に保つ制御について説明される。

すなわち、本例の画像形成装置では、通常の画像形成の前後の時間を利用し、ＣＰＵ２０から画像信号発生回路２１にプロセス調整運転信号が加えられる。このとき、画像信号発生回路２１はまず画像ナシの状態に設定される（ステップＳ１１）。そして、感光体ドラム２表面に画像がない状態で、ＣＰＵ２０は、感光体ドラム２の表面からの受光信号が予め決められた所定値になるように、露光用レーザダイオードの発光光量を調整する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２における発光光量の調整は、受発光素子のばらつきや経時変化、感光体ドラム２の表面状態の経時変化に影響されずに、精度良くトナー像濃度を計測するための校正動作に相当するものである。この発光光量の調整工程においては、受光光量の内部設定値である調整値Ｒが設定される。この調整値Ｒに基づいて露光装置４における発光光量が制御されることになる。

次に、この調整値Ｒが予め設定した値に一致したかどうか、すなわち発光光量の調整が当初設定した値に調整されたかどうかが判断される（ステップＳ１３）。そして、調整値Ｒが当初設定した設定値に一致しないと判定された場合は、調整値Ｒを再設定して（ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻り、露光用レーザダイオードの発光光量を調整する。

調整値Ｒが予め設定した値に一致した場合には、続いて、感光体ドラム２の表面状態を監視するために、感光体ドラム２周辺に設置した除電ランプ反射光センサ（ＣＣＤ）１８によって、光検出信号を取得し（ステップＳ１５）、この結果を記憶装置２６に記憶する（ステップＳ１６）。なお、ここで除電ランプ反射光センサ１８の代わりに露光反射光センサ１９を用いて感光体ドラム２の表面状態を検出することもできる。

続いて、テスト画像作像動作がなされる（ステップＳ１７）。このテスト画像作像動作は、特定のテスト画像を自動出力し、このテスト画像をプロセス制御用センサ１５が光学的に検出することにより、感光体ドラム２表面上のトナー像濃度を計測する動作である。ここで、テスト画像としては、例えば濃度レベルの異なる５段階の露光を行った一様濃度のパターンが用いられる。このときの帯電バイアス、現像バイアスとしては予め決められた特定の値が用いられる。

ステップＳ１７のテスト画像作像動作が終了すると、次に受光信号の計測が行われる（ステップＳ１８）。この受光信号の計測は、感光体ドラム２の表面からの反射光を光検出信号として検出する操作である。この検出センサの構成は、専用の発光素子と受光素子を用意してもよいが、図２に示されるプロセス制御用センサ１５や、除電ランプ反射光センサ１８、あるいは露光反射光センサ１９を兼用することも可能である。但し、プロセス制御用センサ１５は、感光体ドラム２上の特定部分の反射光を検出するものであるが、除電ランプ反射光センサ１８と露光反射光センサ１９は、感光体ドラム２の回転軸と平行に配置されている１次元ＣＣＤセンサである。

上述したようなプロセス制御用センサ１５、除電ランプ反射光センサ１８、あるいは露光反射光センサ１９としては、乱反射光を受光するように光軸をとったもの、正反射光を受光するように光軸を取ったもの、あるいはその両方の受光素子を備えたものがある。通常は、感光体ドラムの表面は極めて平滑で乱反射光を発生しないが、本例の画像形成装置が対象とするような微細なキズや付着物を見つけ出すには、キズや付着物による凹凸を持った構造物が発する強い乱反射光を捉えることが必要とされる。

この受光信号の計測動作について図７に基づいて詳細に説明する。図７は、テスト画像を用いて行う本発明実施形態例のプロセス調整方法を示したものである。まず、５段階の露光光量について、所定の帯電バイアスと現像バイアスを設定して現像ポテンシャルを決定する。このように設定して測定した５段階の露光光量について、感光体ドラムの反射光からトナー付着量を測定した。図７はその結果を示したものである。

すなわち、図７では、現像ポテンシャル（ｘ）を横軸（Ｘ軸）にとり、トナー付着量（ｙ）を縦軸（Ｙ軸）として５段階のテスト画像に対応する点をプロットしている。この５つの点を●で示した。図示のように、●で示した点は、略直線上になっていることが分かる。この直線の傾きをγとし、この直線がＸ軸と交わる切片をＸ_０とすると、数式（１）のようになる。この直線は5点の受光信号から線形近似した現像ポテンシャルに対するトナー付着量直線である。

〔数１〕
ｙ（ｘ）＝γ（ｘ−Ｘ_０） ・・・（１）

図７から分かるように、本例のような画像形成装置では、故障に至るさまざまな要因事象が発生するため、感光体ドラム２の表面の状態が変わり、同じ運転条件下では変化しないはずのトナー付着量が変動する。例えば、上述した変動要因によって、この傾きγと切片Ｘ_０が狙った特性とずれている場合には、露光光量補正パラメータＰを変化させて傾きγを狙いの特性（図７の二点鎖線：傾きγ′）にあわせるようにする。また、切片Ｘ_０はトナーがのり始める現像ポテンシャルなので、現像バイアス補正パラメータＱを変化させることにより、切片Ｘ_０を狙った特性（切片Ｘ_０′）に合わせるようにする。

再び図６に戻り、ステップＳ１８の受光信号計測が終了すると、上記図７に示されるような傾きγと切片Ｘ_０が算出され、これに基づいて内部状態変数ＰとＱが決定される（ステップＳ１９）。そして、最後にこのパラメータＰ，Ｑに基づいてバイアス電源電圧を決定し（ステップＳ２０）、狙いの特性（図７の２点鎖線）に近づいた特性直線を得る。以上により故障検出を含むプロセス調整運転が終了する。

次に、図８に基づいて、本例の画像形成装置を用いて印刷を継続して行ったときのプリント枚数と感光体ドラム２の表面状態を示す値であるＳ値について説明する。
例えば、プロセス制御用センサの受光素子（ＣＣＤ）からの平均出力信号レベル（光強度）をプリント枚数が進むごとに順次記録しておく。図８に示されるように、所定のプリント枚数までは略一定の光強度が維持されているが、プリント枚数が所定枚数を超えると光強度が異常なレベルに推移する。光強度がほぼ一定の状態を維持している表面状態値Ｓを“０”とし、光強度が高くなったとき、つまり平均出力レベルが異常なレベルになった場合の表面状態値Ｓを“１”とする。このＳ値の上昇は、プリント枚数の増加（時間の経過）とともに、感光体ドラム２表面上の一部あるいは全体にキズや付着物が増えてくることに起因していると考えられる。このため、従来のものでは表面状態値Ｓをもって、感光体ドラムの交換時期であると判定するものがあった。しかし、感光体ドラム２からの反射光の平均レベルの上昇を検出して、ただちにメンテナンス要求を報知するように構成すると誤報が多発する虞がある。したがって、このような場合も、メンテナンス要求が必要かどうかを、故障の判別、予測とともに行うこと必要である。

本例では、この表面状態値Ｓのみではなく、上述したＲ値、Ｐ値、Ｑ値を含めた総合的な判定値Ｃを計算で求め、この判定値Ｃによって故障予測を行い、メンテナンスを行うか否かを判定するようにしている。
図９と図１０は、上記Ｒ，Ｐ，Ｑ，Ｓ値の値からメンテナンスを行うか否かを判断する動作を説明するためのフローチャート及びメンテナンス要求結果を判定する根拠を示す図である。

まず、ＣＰＵ２０は、図６と図７で示した５つのテスト画像の作像動作で得られた露光量補正パラメータＰと現像バイアス補正パラメータＱ、及び受光信号強度調整で得られた調整値Ｒを記録装置２６（図３）より読み出す（ステップＳ２１）。続いて、図８で説明した表面状態値Ｓを記憶装置２６から読み出す（ステップＳ２２）。そして、これらの値に基づいて数式（２）により状態指標値Ｃを計算する（ステップＳ２３）。

〔数２〕
Ｃ＝ｆ（Ｐ，Ｑ，Ｒ，Ｓ）＝ａＰ＋ｂＱ＋ｃＲ＋ｄＳ＋Ｃ_０・・・（２）
ここで、ａ〜ｄは定数（負の数になる場合もある）であり、Ｐ〜Ｓの値の重み付けとして任意に設定できる値である。Ｃ_０は初期値であり、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓが‘０’のときの状態指標値を表す。ここでは仮にＣ_０＝０として以下説明する。

次に、ステップＳ２３において、数式（２）で求められる状態指標値Ｃが‘０’より大きいか否かが判断される（ステップＳ２４）。判断ステップＳ２３で、「Ｃ＞０」であればメンテナンス要求を行うことなく処理を終了するが、「Ｃ＜０」になった場合には、余り遠くない時期に故障の可能性があると判断してメンテナンス要求を報知する（ステップＳ２５）。

このステップＳ２５におけるメンテナンス要求報知について、図１０のグラフを用いてさらに詳細に説明する。
図１０は、プリント枚数に対して、Ｐ値（露光光量補正パラメータ）、Ｑ値（現像バイアス補正パラメータ）、Ｒ値（発光強度調整値）、Ｓ値（表面状態値）がどのように変化するかを示した図である。プリント枚数が所定枚数に達する前は、Ｐ値、Ｑ値、Ｒ値に所定のばらつきは生じるものの、極端に変化していない。このような場合に、数式（２）に基づいて状態指標値Ｃを計算すると、「Ｃ＞０」となり、メンテナンス要求を報知する状態ではないと判断される。しかし、プリント枚数が増加して所定の枚数を超えてくると、Ｐ、Ｑ、Ｒ値とも、その変動が大きくなり、S値は階段状に上昇する。この状態で、状態指標値Ｃを計算すると「Ｃ＜０」となる。この状態は、故障が発生しやすいドラムの表面状態であり、メンテナンスをする必要があると判断される状態であることを意味している。

このように、感光体ドラム２の表面状態が変化すると現像状態が変化するので、Ｐ，Ｑ，Ｒいずれも変化する可能性がある。本例の画像形成装置においては、これらのパラメータをすべて含んだ４つのパラメータに基づいて故障発生の可能性を予測し、メンテナンス要求の要否を判断しているので、誤報が少なく、より確かな故障発生予測及びメンテナンス要求を行うことができる。なお、ここでは、計算式ｆ（Ｐ，Ｑ，Ｒ，Ｓ）としては、Ｐ，Ｑ，Ｒ，Ｓの一次線形結合式を用いて計算しているが、一次線形結合式以外の数式によって状態指標値を求めてもよい。また、係数ａ〜ｄは重み付けパラメータとして画像形成装置の状態に応じて自由に設定することができる値である。

これらの内部状態変数Ｐ，Ｑ，Ｒ，Ｓは、正常時と故障時のデータを予め多数集めておき、統計数理的に正常か故障かを判断できるようにしておくことが望ましい。そして、故障と判別されたときは、実際に異常画像が発生しているかどうかに拘らず内部を点検し、実際に故障が起こる前に修理を行うようにする。

図１１は、本例の画像形成装置が設置される顧客のオフィス業務フローを示した図である。図１１に示す例は、生命保険や自動車販売などの比較的高額の個人向け商品販売を行う企業のオフィスの業務フローを示している。このような企業では、通常、顧客を待つのではなく、積極的に潜在顧客を掘り起こす活動を行っている。そして、顧客を発掘した後に、顧客一人ひとりにマッチした提案を行い、契約を締結するのが普通である。

これらの業種では、半年サイクルで主な営業活動が行われ、成約間際には提案書などのプリントが急増する傾向がある。また、この例に限らず、それぞれの業種において、その特有の主業務サイクルが存在し、ある特定の時期にプリントが急増する場合がある。これが、いわゆる多忙期といわれる時期である。この多忙期に画像形成装置の故障があると、当然のことながら、業務に与える悪影響は計り知れないものとなる。

図１１に示した業務フローでは、半年サイクルで考え、５ヶ月を通常期、１ヶ月を多忙期としている。通常期の５ヶ月間には、まず顧客の情報収集が行われ、その結果に基づいて有力顧客がリストアップされる。そして、それらの有力顧客が何を望んでいるかの分析が行われる。これを顧客の深堀りと呼んでいる。顧客情報の分析が終わると、個別提案書が作成され、この個別提案書に基づいて顧客との契約を締結することになる。この段階で大量のプリントが発生する。すなわち、画像形成装置は多忙期に入ることになる。

図１１に示した業務フローが発生するオフィスにおいて、複写機（複合機を含む）等の画像形成装置を定期点検する方法について、図１２に基づいて説明する。
一般に、画像形成装置の定期点検作業は装置の使用量に応じて実施される。近年では、その使用量はプリント枚数カウンタなどの値を電話回線やネットワークを使って保守管理会社に送信することができるようになっている。すなわち、保守業務を行う者が、遠隔にいながら顧客の画像形成装置の使用状態等を知りうる保守管理システムが構築されている。

したがって、顧客の訪問をしなくとも、リモートでプリント量が定期点検の必要な値に達しているかどうかを知ることができるので、計画的に顧客を訪問することで可能である。これにより、訪問に伴う人件費、移動費を効率化することができる。しかし、顧客が多忙期に入り、プリント量が増大しているときに、定期点検が必要かどうかで訪問する場合には、顧客からも歓迎されない訪問になってしまう。あるいは、多忙期が過ぎた直後に計画訪問する場合が多くなるが、これでは多忙期の故障防止には役に立たない。

そこで、多忙期に故障が発生するのを防ぐために、多忙期前の点検訪問を必ず行うように運用することが考えられている。これは、多忙期の故障防止には有効であるが、一方において不要な点検訪問をすることにもなりかねない。通常、訪問にかかる人件費、移動費は画像形成装置維持費の中では比較的高額であるので、このような無用な訪問は維持費の大幅増大を招くことになり、極力少なくすることが望ましい。

一方、多忙期、通常期にかかわらず、突然の故障で緊急点検を行う場合は、短時間に故障原因を突き止めて修理を行うことができる、技術力の高い保守要員が必要とされる。このような保守要員は、一般の計画訪問で保守管理を行う保守要員に比べて技術力が高いのでその費用も高くなってくる。そのため、それら保守要員にかかる経費負担を最小化したいという要請もある。

本発明の実施形態例では、多忙期を特定できる画像形成装置の使用者について、前述の故障予測判別技術を用いて多忙期の略直前にメンテナンスが必要かどうかを判断し、その判断に応じて多忙期前の点検修理を実行するかどうかを判断するようにしている。これにより、多忙期前と多忙期中の緊急点検修理の発生を極力低減することができる。また、技術力の高い保守要員を無駄に訪問に使う必要がないので、不用意に維持費の増大を招くことがない。また、故障予測判別に用いるパラメータを通常期の運転中にデータ収集記録して活用するので、特別なテスト運転を余分に実施する必要がない。

ここで、多忙期の略直前とは、多忙期１回を含む業務期間の長さに応じて次のように考えることが妥当である。多忙期が１年あるいは半年サイクルの単位のものでは、多忙月の前の１ヶ月間が略直前と考える。１ヶ月サイクルの単位のものでは多忙週、多忙日の前の１０日間が略直前と考える。週サイクルの単位のものでは多忙日の前の２日間、日サイクルの単位のものでは多忙時間の直前から６時間が略直前と考える。

図１２の例は、保守要員の１ヶ月の定期点検業務フローを示したものである。まず、月の初日に顧客からネットワーク回線を通じて送られている画像形成装置のプリント量を確認する。そして、定期点検計画を作成し、計画訪問の日を決めて計画訪問を行う。計画訪問の際には、顧客を訪問して装置の点検を行った後、必要があれば修理を行うことになる。訪問が終了して帰社してから、報告書を作成する。そして、月末の一日は、点検にかかった経費を計上して１ヶ月の業務を終了する。

図１３は、顧客から緊急連絡が入った場合、すなわち、定期点検ではない計画外の緊急点検の業務フローを示している。このケースでも、訪問時に保守要員が行う業務は図１２に示した業務と変わらない。ただし、緊急連絡が入る場合というのは、顧客において既に故障が発生している場合が圧倒的に多いから、修理ができないまま帰社することがあってはならない。もちろん、図１２の例とは異なり、定期点検計画書もない。したがって、技術力の高い保守要員を顧客先へ派遣する必要がある。

図１４は、半年に１回多忙期がある場合のメンテナンス判断の時期について説明するための図である。この図では、例えば企業における決算期である３月と、中間決済期である９月が多忙期になると仮定している。この多忙期にはプリント枚数が通常期に比べて３〜４倍に増大する。そこで、多忙期が始まる約１ヶ月前の２月と８月に、画像形成装置内部の状態信号を記録するようにする。保守要員はこの内部状態信号の記録をみて、点検に出向いた方がよいかどうかを判断することになる。

次に、図１５、図１６に基づいて、本発明の実施形態例における、入力手段の操作について説明する。図１５は、メンテナンスを行うか否かを判断する時期を指定する入力手段としてのオペレーションパネルを示す図である。このオペレーションパネルは、画像形成装置に装着されているパネルであり、通常はタッチパネルで形成されている。このオペレーションパネルを用いて、多忙期のサイクルや業務都合に応じてメンテナンス間隔やその時期を指定することができる。

図１５（ａ）は、当初画面であり、「運転管理」をタッチすると、図１５（ｂ）の画面が現れる。この図１５（ｂ）の画面において、メンテナンスの実施頻度をどれくらいにするかが入力される。これは顧客における画像形成装置の使用状態に応じて設定される。

今、実施時期が半年毎であれば、図１５（ｂ）の「毎半年」が入力され、図１５（ｃ）の入力画面となる。図１５（ｃ）の画面において実施タイミングを「２月、８月」と入力し、さらに、訪問の日としては、「１５日頃」と入力する。また、訪問時間については「夕刻頃」と入力するとともに平日が土日を含むかについては、「平日のみ」と入力する。以上で、オペレーションパネルを用いてのメンテナンス時期の入力が終了する。「運転管理 設定完了」を押すと、元の画面（図１５（ａ））に戻る。

図１６は、オペレーションパネル以外の入力手段を含む、複数の入力手段全体とシステムとの関係を示した図である。画像形成装置５０は、そのシステム全体を制御するシステムコントローラ５１に接続されている。装置付属のオペレーションパネル５２がシステムコントローラ５１に接続されていることは当然であるが、保守要員のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）５３や保守要員が持参するＳＤカード５４のような情報記憶装置（メモリ）もシステムコントローラ５１と接続できるようになっている。また、これらの情報の入力は画像形成装置５０が備えるシステムコントローラ５１とメンテナンス事業者情報端末との間で電気通信回線を使ってやり取りすることも可能である。

したがって、図１６で示したメンテナンス時期の入力は、オペレーションパネルだけでなく、保守要員のＰＣ５３から、あるいは保守要員が持参したＳＤカード５４からシステムコントローラ５１に入力することができる。なお、この入力は、メンテナンス事業者または保守要員がネットワークや電話回線などの通信手段をつかってリモートで入力できるように設定してもよい。

次に、図１７と図１８に基づいて、多忙期を特定する方法について説明する。この多忙期の特定は、使用者が入力手段によって行うのではなく、画像形成装置自身が過去の運転履歴から多忙期を割り出し、故障予測判別を行う時期を特定するようにしている。これにより、入力作業を大幅に軽減することができる。

例えば、図１７に示されるようなプリント履歴の場合、１年を通した月間平均プリント枚数Ｐａ（１２ヶ月平均）を求める。一方、毎月のプリント量Ｐｘ（１ヶ月）が分かっているので、ＰｘとＰａとから標準偏差σを算出することができる。この標準偏差σの２倍を月間平均プリント枚数Ｐａに加えて、メンテナンスが必要か否かの判定ラインＬ（１２ヶ月、１ヶ月）を決定する。この基準に照らした場合、３月、９月が基準以上のプリント量となり、多忙月であると特定される。

図１８は、上述した多忙期の特定を説明するためのフローチャートである。まず、記憶装置に記憶されているプリント枚数を読み出す（ステップＳ２６）。この読み出しの期間Ｔは年間（１２ヶ月）、１ヶ月、１週間、１日とさまざまであるが、どの程度の期間Ｔの平均をとるかは多忙期がどのような頻度で起こってくるか依存している。

ステップＳ２６で、プリント枚数記録が読み出されると、次に、読み出した期間の平均プリント枚数が計算される。図１７の例では１２ヶ月の平均プリント枚数Ｐａが計算される（ステップＳ２７）。次に、例えば特定の区間ｉにおけるプリント枚数Ｐｘ（ｉ）が算出される（ステップＳ２８）。図１７では区間ｉは毎月であるが、毎週、毎日、あるいは毎時であってもよい。多忙期がどのように現れるかは、画像形成装置の使用状態に依存する。

続いて、平均プリント枚数Ｐａと区間ｉにおけるプリント枚数Ｐｘとから標準偏差σが求められ、このσに基づいてメンテナンスを必要とするか否かの判定ラインＬ（ｉ）＝Ｐａ＋２σが計算される（ステップＳ２９）。

ステップＳ２９において、判定ラインＬ（ｉ）が決まると、続いて、区間ｉ（ここでは１ヶ月）のプリント枚数Ｐｘ（ｉ）が判定ラインＬを超えているかどうかが判断される（ステップＳ３０）。この判断ステップＳ３０において、特定の区間ｉ（ｉ＝ｎとする。図１７の例ではｎは３月と９月）のプリント枚数Ｐｘ（ｉ＝ｎ）が判定ラインＬを超えていると判定された場合は、メンテナンス判定時期Ｘ_Ｄを区間ｎより、区間ｉ（１ヶ月）の半分の期間だけ前に設定するようにする（ステップＳ３１）。図１７の例では、２月の中ごろと８月の中ごろがメンテナンス時期Ｘ_Ｄに相当することになる。

判断ステップＳ３０において、プリント枚数Ｐｘ（ｉ）が判定ラインＬを超えていないと判断された場合（図１７では１０月〜２月及び４月〜８月の１０ヶ月間）には、メンテナンス判定時期を設定することなく、処理を終了する。

上述したようなアルゴリズムによっても、多忙期が見つからなかった場合は、例えばオペレーションパネル等から入力するデフォルト設定したメンテナンス判定時期を適用するなどの対応を取ることができる。また、このような多忙期の特定結果を使用者、メンテナンス事業者などに報知するように構成することにより、使用者の業務計画立案やメンテナンス事業者の点検計画立案を有効に行うことができる。

上述した多忙期を特定するためのアルゴリズムは、通常は画像形成装置の内部に搭載されているアルゴリズムであるが、多忙期を特定するためには、同様のアルゴリズムを用いてメンテナンス事業者がリモートで取り出した過去のプリント枚数記録から演算することもできる。メンテナンス事業者が自分の情報端末にリモートで取り出す装置構成は図１４に示されている。また、このようなアルゴリズムを使用しなくとも、画像形成装置に記憶されているプリント枚数等のログをグラフ化するなどしてメンテナンス事業者が視覚的にメンテナンス時期を判断することも可能である。

また、本例の画像形成装置では、メンテナンス判断時期を画像形成装置付属のオペレーションパネル、画像形成装置に接続されるPCからの操作、あるいは画像形成装置に装着したメモリーカードから入力することもできるので、一般のユーザーにおいても、メンテナンスの必要性の判断を容易に行うことが可能である。

以上、本発明の実施の形態例について説明したが、本発明は上記実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の実施の形態例を含むことは言うまでもない。

本発明が適用される画像形成装置の概略構成図である。 感光体ドラムからの光信号を得るための光センサを示す図である。 本発明が適用される画像形成装置の制御装置を示すブロック構成図である。 図３の制御装置を構成するＣＰＵの働きを示す機能ブロック構成図である。 本発明の実施形態例において、故障予測に基づくメンテナンス動作の概略を示すフローチャートである。 本発明の実施形態例におけるプロセス調整運転を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態例におけるプロセス調整方法を説明するための図である。 プリント枚数と感光体ドラムの表面状態を示すＳ値との関係を示した図である。 本発明の実施形態例における故障予測を行う動作を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態例におけるメンテナンス要求の判定結果を示す図である。 本発明の画像形成装置が設置される顧客の業務フローを示す図である。 本発明の画像形成装置をメンテナンス事業者が定期点検するための業務フローを示す図である。 本発明の画像形成装置に対して緊急連絡を受けたときに、メンテナンス事業者が緊急の点検するための業務フローを示す図である。 本発明の画像形成装置のメンテナンス時期を判断するための参考図である。 本発明の画像形成装置における入力手段（オペレーションパネル）の操作を説明するための図である。 本発明の画像形成装置に接続される各種入力装置を示す接続ブロック図である。 本発明の画像形成装置において、多忙期を特定する方法を説明するための図である。 本発明の画像形成装置において、メンテナンス時期を判断する方法を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１・・・給紙装置、２・・・感光体ドラム、３・・・帯電装置、４・・・露光装置、５・・・現像装置、６・・・転写装置、７・・・定着装置、８・・・クリーニング装置、９・・・除電ランプ、１０・・・記録紙、１１、１２、１３・・・記録紙送りローラ、１５・・・プロセス制御用センサ、１８・・・除電ランプ反射光センサ、１９・・・露光反射光センサ、２０・・・ＣＰＵ、２１・・・画像信号発生回路、２２・・・露光駆動回路、２３・・・駆動回路、２４・・・バイアス電源回路、２５・・・光量調整回路、２６・・・記憶装置、３１・・・シーケンス運転部、３２・・・運転枚数カウント部、３３・・・制御計算、３４・・・制御定数決定部、３５・・・ドラム状態判別部、３９・・・メンテナンス時期決定部、４０・・・メンテナンス要否判定部、４１・・・メンテナンス時期入力部、４２・・・故障予測判別部、４３・・・メンテナンス要求出力部

Claims (6)

1. 内部状態信号に基づいて故障予測を行う故障予測判別手段と、
   前記内部状態信号に基づいてメンテナンスを必要とする時期を判断するメンテナンス時期決定手段と、
   前記メンテナンス時期決定手段で決定された前記メンテナンスを必要とする時期に、前記故障予測判別手段の故障予測判別結果に基づいてメンテナンスを必要とするかどうかを判別するメンテナンス要否判別手段と
   を備えたことを特徴とする画像形成装置。
2. 内部状態信号に基づいて故障予測を行う故障予測判別手段と、
   時刻を計時して日時情報を発生する時計手段と、
   メンテナンスを行うか否かを判断する時期を予め指定するメンテナンス時期入力手段と、
   前記メンテナンス時期入力手段で決定された前記メンテナンスを必要とする時期が、前記時計手段で計時された前記日時情報と一致したときに、前記故障予測判別手段の故障予測判別結果に基づいてメンテナンスを必要とするかどうかを判別するメンテナンス要否判別手段と
   を備えたことを特徴とする画像形成装置。
3. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記画像形成装置の運転記録のログを保持する保持手段と、
   時刻を計時して日時情報を発生する時計手段と、
   をさらに備え、
   前記メンテナンス時期決定手段は、前記保持手段において保持された前記ログを読み出して前記画像形成装置の多忙期を推定し、該多忙期の直前の通常期区間内の時期をメンテナンスの要否の判断を行う時期であると決定し、
   前記メンテナンス要否判断手段は、前記メンテナンス時期決定手段において決定された前記メンテナンス要否の判断を行う時期が、前記時計手段で計時された前記日時情報と一致したときに、メンテナンスを行う必要があるか否かを判断する
   ことを特徴とする画像形成装置。
4. 使用者の都合により、運転量の多い多忙期と運転量の少ない通常期に、使用時期を区分して運転する画像形成装置の運転方法であって、
   該画像形成装置の運転中に、該画像形成装置の内部状態信号に基づいて、前記画像形成装置の故障予測を行い、メンテナンスを必要とするかどうかを判別するステップと、
   前記故障予測の判別結果と前記画像形成装置の内部状態信号に基づいて、前記画像形成装置の通常期の運転中にメンテナンスを行うか否かを判断するステップと
   を含むことを特徴とする画像形成装置の運転方法。
5. 請求項４に記載の画像形成装置の運転方法において、
   メンテナンスを行うか否かを判断する時期を指定するステップを
   含むことを特徴とする画像形成装置の運転方法。
6. 請求項４に記載の画像形成装置の運転方法において、
   前記画像形成装置の運転記録のログを保持するとともに、この保持されたログを読み出して、前記画像形成装置の多忙期を推定するステップと、
   前記推定した多忙期の直前の通常期区間内の時期をメンテナンスの要否の判断を行う時期であると決定するステップと、
   をさらに含むことを特徴とする画像形成装置の運転方法。

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