JP2008009990A - 保守計画システム、保守計画方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 保守業務に関するコストを低減すると共に、製品のダウンタイムも低減することができる技術を提供する。
【解決手段】 保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画システム１であって、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得する間隔情報取得部２０６と、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するカウンタ値取得部２０６と、前記間隔情報取得部２０６にて取得される情報および前記カウンタ値取得部２０６にて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出する保守計画算出部２０９とを備えてなる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数の部品からなる製品の故障時期、各部品の劣化度を推定し、保守計画に反映する技術に関するものである。

従来の保守計画は、サービスマン個人の経験と勘に頼っていた。このため、製品が利用できなくなることにより生じるユーザの損害のリスクと、保守にかかるコストのバランスを取ることができなかった。

すなわち、製品故障のリスクを少なくするためには、故障の可能性が高くなった部品を寿命到達前に交換するために必要以上に交換作業が発生し、保守のコストが高くなる。逆に、部品を寿命に到達するまで使い切ることで保守コストを下げようとすると、故障してからの訪問となるため、ダウンタイムが長くなり、製品が使用できないことにより生じるユーザの損害が大きくなるというトレードオフの関係にある。

なお、異業種では、コストとリスクを元に保全計画を立案する例が知られている（特許文献１参照）。
特開２００４−１５２０１７号公報

しかし、特許文献１の技術はリスクに基づき、保全を行うかどうかの判定に留まるものであり、交換部品（消耗品）が多くなると、コストの見積もりが難しい。すなわち、消耗品を交換すべきか否かを判断する時点では、どの組合せで消耗品を交換するのが最も良い保守計画であるかを算出するのに計算コストが非常にかかる。また、次回の訪問時期がどの程度延長できるかが分からず、単純にコスト計算ができない。

本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、保守業務に関するコストを低減すると共に、製品のダウンタイムも低減することができる技術を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するため、本発明に係る保守計画システムは、保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画システムであって、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得する間隔情報取得部と、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するカウンタ値取得部と、前記間隔情報取得部にて取得される情報および前記カウンタ値取得部にて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出する保守計画算出部とを備えてなることを特徴とする構成としている。

また、本発明に係る保守計画システムは、保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画システムであって、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得するための間隔情報取得手段と、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するためのカウンタ値取得手段と、前記間隔情報取得手段にて取得される情報および前記カウンタ値取得手段にて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出するための保守計画算出手段とを備えてなることを特徴とする構成としている。

また、本発明に係る保守計画方法は、保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画方法であって、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得する間隔情報取得ステップと、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するカウンタ値取得ステップと、前記間隔情報取得ステップにて取得される情報および前記カウンタ値取得ステップにて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出する保守計画算出ステップとを備えてなることを特徴とする構成としている。

以上に詳述したように本発明によれば、保守業務に関するコストを低減すると共に、製品のダウンタイムも低減することができる技術を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る保守計画システムの概要を示すシステム構成図である。図１では、本実施の形態による保守計画システムによりユーザのもとに設置されている画像処理装置（ＭＦＰ：Multi Function Peripheral）２０１の保守計画を行い、サービスマン２０２が当該保守計画に従って保守業務を行なう例を示している。

従来の保守業務は、ＭＦＰ毎に設定されたＰＭ（Preventive Maintenance：定期保守）のタイミング毎にサービスマン２０２が保守対象であるＭＦＰを訪れて当該ＭＦＰの消耗品交換や清掃、動作確認をしていた。また、ＰＭ以外に偶発的に故障が発生した場合に、ユーザからのサービスコールを受けてＭＦＰの修理に出かけていた。

ＰＭ作業に関しては、１台のＭＦＰに対して複数の消耗品が存在するため、ＰＭ時に全ての消耗品が劣化している訳ではなく、まだ寿命に達していない消耗品を交換してしまうとロスが生じる。また、偶発故障が発生した場合に故障した一部の消耗品のみをその時に交換してしまうと、ＰＭのサイクルから交換時期のずれが生じてしまう。

そこで、サービスマン２０２は、設定ＰＭサイクルを基本とするものの、経験に基づいて個別に各消耗品の交換時期の調整を行い、ロスを減らそうとする。しかし、むやみに交換時期を遅らせて消耗品の使用時間を延ばすことによるコスト削減を計ると、逆に消耗品の故障リスクが高くなり、ＭＦＰが使用できないことによるユーザの損害が生じてしまう。また、消耗品個々に交換時期を変えてしまうと訪問回数が増加して反対にメンテナンスコストがかかってしまうことも考えられる。

そこで、本実施の形態による保守計画システム１は、過去の保守履歴データをもとに各消耗品についての故障率分布を算出し、算出した故障率分布に基づいて、次回の訪問時期とその時に交換する消耗品のリストを算出する構成となっている。

ここでの、保守計画システム１は、保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行うものであり、故障率分布算出部２０４、記憶部２０５、保守計画部（訪問間隔算出部、交換間隔算出部、組合せ算出部、間隔情報取得部、保守計画算出部）２０６、交換難易度判定部２０７、通知部２０８、カウンタ値取得部２０９、ＣＰＵ８０１およびＭＥＭＯＲＹ８０２を備えてなる構成となっている。

故障率分布算出部２０４は、保守対象である機器に対して行った保守作業に関する履歴情報としての保守履歴データに基づいて各消耗品についての故障率分布を算出する。ここでは、保守対象である機器に対して行った保守作業に関する履歴情報は、例えば保守作業を行なったサービスマン２０２によって入力されることにより、サービスセンタ２０３における記憶部２０５に記憶されているものとする。

保守計画部（訪問間隔算出部）２０６は、故障率分布算出部２０４にて算出された各消耗品の故障率分布に基づいて、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する「訪問間隔」を各消耗品についてランダムに算出する。また、保守計画部（交換間隔算出部）２０６は、各消耗品の故障率分布に基づいて、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定する「交換間隔」を各消耗品についてランダムに算出する。なお、ここでの「消耗品」としては、例えば感光体ドラム、帯電チャージャワイヤ、定着ローラおよび転写ベルト等が挙げられるが、本実施の形態では「消耗品」としてそれぞれが異なる機能を有する複数の消耗部品が一体的にユニット化されたカートリッジをも含むものとする。

ここで、保守計画部（訪問間隔算出部および交換間隔算出部）２０６は、各消耗品の故障確率分布に基づいて、該故障確率が所定の確率以上であると予測される間隔の近傍の値を算出する。なお、各消耗品について保守計画部（訪問間隔算出部）２０６にて算出される訪問間隔は、保守計画部（交換間隔算出部）２０６にて算出される交換間隔よりも長い間隔に設定されている。

保守計画部（組合せ算出部）２０６は、保守計画部（訪問間隔算出部）２０６にて算出される訪問間隔および保守計画部（交換間隔算出部）２０６にて算出される交換間隔に基づいて、モンテカルロ法もしくは遺伝的アルゴリズムを用いた探索処理を行うことにより、保守作業のために訪問を行うべき時間間隔と該訪問時に交換すべき消耗品の組合せの内、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを算出する。

なお、ここでの「所定のコスト」とは、サービスマンによる保守作業にかかる人件費、消耗品の材料費およびユーザが保守対象である機器を使用できないことにより生じる損失額の合計である。

保守計画部（間隔情報取得部）２０６は、保守計画部（組合せ算出部）２０６にて算出された情報である「訪問間隔」と該訪問間隔に対応付けられている「交換間隔」との組合せに関する情報を取得する。

カウンタ値取得部２０９は、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得する。ここでのカウンタ値とは、画像処理装置２０１におけるシート処理枚数、例えば原稿をスキャンした枚数や、印刷した枚数などのように、画像処理装置２０１に装着される各消耗品の劣化度を把握するのに有効である利用実績値を意味している。カウンタ値取得部２０９により取得されたカウンタ値は、サービスセンタ２０３に送信され、記憶部２０５に格納される。

保守計画部（保守計画算出部）２０６は、保守計画部（間隔情報取得部）２０６にて取得される情報およびカウンタ値取得部２０９にて取得されるカウンタ値に基づいて、保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品のリストを算出する。

交換難易度判定部２０７は、保守計画部（保守計画算出部）２０６にて算出された交換すべき消耗品が、機器の保守作業を行なうサービスマンによらなければ交換できない部品（ＳＲＵ（Serviceman Replacement Unit））であるか否かを判定する。

通知部２０８は、例えば液晶ディスプレイ等から構成され、交換難易度判定部２０７にてサービスマンによらなければ交換できない部品であると判定された場合に、該部品を交換するために保守対象である機器を訪問すべき旨の通知を画面表示によって行なう。なお、通知部２０８による通知は、必ずしも画面表示に限られるものではなく、例えば音声通知や印刷処理等によって行なうようにしてもよい。

ＣＰＵ８０１は、保守計画システム１における各種処理を行う役割を有しており、またＭＥＭＯＲＹ８０２に格納されているプログラムを実行することにより種々の機能を実現する役割も有している。ＭＥＭＯＲＹ８０２は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等から構成されており、保守計画システム１において利用される種々の情報やプログラムを格納する役割を有している。

図２は、本実施の形態による保守計画システム１にて利用されるデータのフォーマットと、各データテーブルの関係を示す図である。図２に示すように、保守計画システム１では、各ユーザに対する定数が設定されている「ユーザ」テーブル、サポートセンタに対する定数が設定されている「サポートセンタ」テーブル、機種に対する定数が設定されている「機種」テーブル、各機体に対する定数や使用状況から算出される変数が設定される「機体」テーブル、消耗品に対する定数や市場データから算出される故障率用変数が設定される「消耗品」テーブル、ユーザが所有する機体の対応を示す「ユーザ／機体対応」テーブル、サービスマンの保守作業履歴が記録される「保守履歴」テーブル、各消耗品の状態が設定される「消耗品状態」テーブル、各機体のカウンタ履歴が記録される「カウンタ履歴」テーブルの９つのデータテーブルが利用される。図中の矢印は、矢印の元の属性を矢印の先の属性に設定することを示し、矢印の先の属性の「．」の前は参照元のテーブル名、「．」の後は参照元の属性名を示す。例えば、「保守履歴」テーブルの「機体．ＩＤ」は、「機体」テーブルの「ＩＤ」を表す。

サービスマン２０２は、保守業務の報告としてまとめられた作業記録から、保守履歴テーブルのフォーマットに従い、例えばサービスセンタ２０３に備えられた不図示の操作入力部を用いて、記憶部２０５の保守履歴テーブルを更新する。

また、ＭＦＰ２０１は、インターネットや公衆電話回線等を介して、サービスセンタ２０３と相互通信可能に接続されており、ＭＦＰ２０１に設定されている定期通信時刻（例えば、毎日１０時）になると、ＭＦＰ２０１はサービスセンタ２０３との通信を行う。ＭＦＰ２０１は、当該通信時に、ＭＦＰ２０１のＩＤ番号と、現在の日時、現在のトータルカウンタ値をサービスセンタ２０３に対して送信する。サービスセンタ２０３は、ＭＦＰ２０１から受信した情報を、記憶部２０５に記憶されているカウンタ履歴テーブル（図２）に反映させる。その後、ＭＦＰ２０１は、通信のステータスや追加情報を確認してサービスセンタ２０３との通信を終了する。図３は、上述のようにして内容が更新された保守履歴テーブル３０１の一例を示す図である。

なお、「トータルカウンタ値」とは、Ａ４のコピー／プリントを１、Ａ３のコピー／プリントを２として、Ａ４サイズで何枚の出力が行われたかを示すカウンタ値であり、ここではサービスマン２０２が入力する「保守履歴」テーブルの「カウンタ」も同様な値である。

故障率分布算出部２０４では、保守履歴テーブル３０１をもとに、故障分布解析に広く利用されているワイブル分布（ｍ：形状パラメータ、η：尺度パラメータ）

Ｆ（ｔ） ＝ １−ｅ｛−（ｔ／η）＾ｍ｝

へのフィッティングを行うことで、各消耗品の故障率分布の推定を行う。

ここでは、機種Ａ（図３）の消耗品である「感光体ドラム」を例に説明する。故障率分布算出部２０４は、感光体ドラムの故障率分布を求めるために、記憶部２０５から読み込んだ保守履歴テーブル３０１から、感光体ドラムに関するデータを抽出し、故障間隔を算出する。即ち、保守履歴テーブル３０１の中から「機種．名称」が「機種Ａ」であり、「消耗品．略称」が「感光体ドラム」の全タプルと、「機種．名称」が「機種Ａ」であり、「消耗品．略称」が「ＰＭ全交換」の全タプルを抽出し、前回交換時のカウンタ値との差から故障間隔を算出する。

なお、保守履歴テーブル３０１の右端「寿命到達」の列は、本説明のために付加したものであり、寿命到達が「×」の項目は、感光体ドラムがＰＭ到達前に故障したときのデータであり、「○」の項目は、故障せずにＰＭに到達したために交換してしまったときのデータである。このように故障前に交換が行われたデータ（○の項目）を含むデータを「打ち切りデータ」と言い、このようなデータの解析手法として累積ハザード法が知られている。累積ハザード法により、抽出された各タプルの故障間隔をもとに、ワイブル分布の形状パラメータｍと尺度パラメータηを推定し、「消耗品」テーブルの故障分布関連変数を更新する。即ち、消耗品テーブルの「機種．名称」と「略称」が、「機種Ａ」と「感光体ドラム」に合致するタプルを抽出し、「故障分布パラメータ１」に形状パラメータｍを「故障分布パラメータ２」に尺度パラメータηを代入する。「故障分布分類」には、ワイブル分布に相当する定数（０）を設定する。消耗品毎にこの計算を行い、記憶部２０５の消耗品テーブルを更新してゆく。図４は、上述のようにして更新された状態の消耗品テーブル３０２の一例を示す図である。

また、故障率分布算出部２０４は、カウンタ履歴テーブル（図２）をもとに、保守対象である機器毎に１日当たりのコピー枚数の進度分布を算出する。即ち、カウンタ履歴テーブルから「機体．ＩＤ」が同じタプルを抽出し、カウンタ取得日の差（日数）とカウンタの変化量（進度）をもとに、カウンタ進度の平均値と分散を算出し、機体テーブル（図２）の「カウンタ進度平均」と「カウンタ進度分散」を更新する。同様に、機体毎に、最新の使用状況と各消耗品の交換日を更新する。図５は、内容が更新された状態の機体テーブル３０３の一例を示す図である。

使用状況については、「カウンタ履歴」テーブルから「機体．ＩＤ」で抽出された全タプルから最新の「カウンタ履歴」テーブルの「カウンタ取得日」とそのときの「トータルカウンタ」値が、最新カウンタデータとして、機体テーブルの「カウンタ取得日」と「トータルカウンタ」に設定される。図５に示す機体テーブル３０３は、更新後のデータの例である。消耗品毎の交換日は、「保守履歴」テーブルから「機体．ＩＤ」で抽出された全タプルから、「消耗品．略称」が該当消耗品か、「ＰＭ全交換」、「セットアップ」のタプルを抽出して、最新の「訪問日」を「消耗品状態」テーブル（図２）の「カウンタ取得日」に設定する。「消耗品状態」テーブルの「カウンタ」には０を設定する。図６は、上述のようにして内容が更新された消耗品状態テーブル３０４のデータの一例を示す図である。

次に、保守計画部２０６について説明する。保守計画部２０６は、「戦略策定モード」と、「訪問日提示モード」とを実行可能となっている。「戦略策定モード」は、ある一定量の保守履歴データが記憶部２０５に追加登録された場合や、月に一度等の定期的なタイミングで実行され、「訪問日提示モード」は、毎日実行される。

まず、「戦略策定モード」について説明する。

保守計画部２０６は、各機体に対し、消耗品毎に「訪問間隔」と「交換間隔」を算出し設定する。サービスマン２０２はこの「訪問間隔」と「交換間隔」をもとに保守作業を行うことになる。即ち、サービスマン２０２は保守対象の特定機体（ここでは画像処理装置２０１）に対して、一つでも消耗品が「訪問間隔」に達した場合に、当該機器の訪問を行なう。そして、サービスマン２０２は、この訪問時に「交換間隔」に達している全ての消耗品の交換を行なう。

続いて、「訪問間隔」と「交換間隔」の算出方法について詳しく説明する。保守計画部２０６は、「サポートセンタ」テーブル（図２参照）の「シミュレーション期間」に設定された期間の保守作業シミュレーションを行い、生じるコストができる限り小さくなるような「訪問間隔」と「交換間隔」を算出する。算出方法としては、例えば、モンテカルロ法や遺伝的アルゴリズムのような発見的手法を利用して、ランダムに「訪問間隔」と「交換間隔」を設定しては保守作業シミュレーションを繰り返してコスト計算を行い、その中でコストが最小となった訪問間隔と交換間隔を採用する。

シミュレーション期間の設定値は長ければ長い程良いが、その分、計算時間も長くなるので、機体の平均故障時間に対して、十分と思われる期間が設定されていることが望ましい。また、ここで言うコストとは、サービスマンの修理にかかる人件費、交換した消耗品の材料費、予期せぬ機体故障によりユーザが機体を使えないことにより生じる損失（ダウンタイム損失）の合計を指す。

具体的にモンテカルロ法を用いたシミュレーション例を示す。図７は、「機体．ＩＤ」が「１００２１３」の機体に対する保守計画戦略（各消耗品に対する訪問間隔と交換間隔の組合せ）を設定したサンプルであり、ランダムに２０００通りの保守計画戦略サンプルを作成している。

ここでサンプルの作成は基本的にはランダムに発生させるが、無駄なサンプルを作成しないように、各消耗品の故障確率分布等から経験的に予想される訪問間隔、交換間隔の近傍で発生させる方が望ましい。この２０００通りの保守計画戦略に対して、それぞれ保守作業シミュレーションを行い、コストが最小のサンプルを求める。

次に保守計画戦略サンプル１（図７参照）に対する保守作業シミュレーションについて説明する。図８は、保守計画システム１による保守作業シミュレーションの流れを示すフローチャートである。

保守計画部２０６は、「機体．ＩＤ」１００２１３に対し「機体」テーブルの「機種．名称」と「消耗品」テーブルの「機種．名称」を照らし合わせ、合致する「消耗品」テーブルの全タプルを抽出する。そして、「消耗品」テーブルの「故障分布分類」、「故障分布パラメータ１」、「故障分布パラメータ２」で表される故障確率に基づいて乱数を発生させ、各消耗品の次回故障時間を算出する（Ｓ９０１）。算出された次回故障時間の中で最も短いものを次回故障発生時間候補（Ｓ９０２）とする。一方、「機体」テーブルの「ＩＤ」と「消耗品状態」テーブルの「機体．ＩＤ」を照らし合わせ、合致する「消耗品状態」テーブルの全タプルを抽出し、サービスマンの次回訪問予定を算出する。即ち、抽出された各消耗品状態に対して、図７のサンプル１で設定されている「訪問間隔」を参照し（Ｓ９０３）、最も短いものを次回訪問時間候補とする（Ｓ９０４）。次に算出された次回故障発生時間候補と次回訪問時間候補を比較してイベントを確定する（Ｓ９０５）。

次回故障時間候補が次回訪問時間候補よりも短い場合（Ｓ９０５，Ｙ）、故障発生イベントとして次回故障時間候補を経過時間とする（Ｓ９０６）。交換する消耗品を確定し、発生するコストを算出する。故障発生が起こった消耗品以外の全消耗品に対して、予め設定されている「消耗品状態」テーブルの「交換間隔」を参照し、次回故障交換時間候補よりも短いものを、交換消耗品とし、コストは、以下の和となる（Ｓ９０７）。

人件費 ＝ （「ユーザ．移動時間」＋ Σ交換消耗品の「消耗品．交換時間」） × サービスマン単価

材料費 ＝ Σ交換消耗品の「消耗品．単価」

ダウンタイム損失 ＝ 「ユーザ．移動時間」×「機体．ダウンタイム損失単価」

ここで、「ユーザ．移動時間」はサポートセンタからユーザ所在地までの移動時間を示す。

次回故障時間候補が次回訪問時間候補以上の場合は（Ｓ９０５，Ｎ）、事前保守イベントとして次回訪問時間候補を経過時間とする（Ｓ９０８）。交換する消耗品を確定し、発生するコストを算出する。事前保守を行う（訪問間隔に達した）消耗品以外の全消耗品に対して、予め設定されている「消耗品状態」テーブルの「交換間隔」を参照し、次回訪問時間候補よりも短いものを、交換消耗品とし、コストは、以下の和となる（Ｓ９０９）。

人件費 ＝ （「ユーザ．移動時間」＋ Σ交換消耗品の「消耗品．交換時間」） × サービスマン単価

材料費 ＝ Σ交換消耗品の「消耗品．単価」
ダウンタイム損失 ＝ ０

ダウンタイムの考え方は、サービスマンの作業時間自体は、ユーザとの合意のもとにユーザが機体を未使用時に行っているとの仮定から、ダウンタイムをゼロとしている。ここでは、予期せぬ故障時にサービスマンが駆けつけるまでの時間をダウンタイムと考えることにする。

イベント発生時に、交換した消耗品に対しては、新たに次回故障時間を算出し、交換していない消耗品に対しては、算出済みの次回故障時間と訪問間隔から経過時間をそれぞれ引いて、次回故障時間と訪問間隔を更新する（Ｓ９１０）。以下、同様に次回故障時間候補と次回訪問時間候補の確定（Ｓ９１１）、イベントの確定、交換消耗品の確定、コストの算出をシミュレーション期間に経過時間が達するまで繰り返す（Ｓ９１２，Ｎ）。

このシミュレーションを１セットとして、図７の全てのサンプルに対してシミュレーションを行い、算出されるコストが最も小さいサンプルを採用し、最適戦略として「消耗品状態．訪問間隔」と「消耗品状態．交換間隔」に設定する。図９は、各サンプルに対するシミュレーション結果を示す図である。この例では、１１２番目のサンプルが１カウントあたりのコストが最小であり、最適戦略として採用される。

続いて、「訪問日提示モード」について説明する。図１０は保守計画システム１における訪問日提示モードの処理の流れを示すフローチャートであり、図１１は「カウンタ履歴」テーブルの一例を示す図である。

「訪問日提示モード」では、サービスマン２０２が、日常的に次回の訪問日（機器の訪問タイミング）を確認する場合を想定している。上述した「戦略策定モード」により、予め望ましい「訪問間隔」と「交換間隔」が設定されており、サービスマン２０２は、担当の機体の「機体．ＩＤ」をサービスセンタにおける不図示の操作入力部にて入力することにより次回の訪問日を確認する。

保守計画部２０６は、「機体」テーブル（図２参照）の「ＩＤ」と「消耗品状態」テーブル（図２参照）の「機体．ＩＤ」を照らし合わせ、合致する「消耗品状態」テーブル（図２参照）の全タプルを抽出し、「カウンタ取得日」と「カウンタ」、「訪問間隔」「交換間隔」を参照する。また、「機体」テーブルから「カウンタ進度平均」を参照する。保守計画部２０６は、各消耗品に対して、以下の計算をして、次回の訪問予定日を算出する（Ｓ７０１）。

訪問予定日 ＝ カウンタ取得日＋（訪問間隔−カウンタ）／カウンタ進度平均

各消耗品の訪問予定日から、最短のものを、訪問日として確定する（Ｓ７０２）。次に最短であった訪問予定日の消耗品以外に対して、以下の計算を行い交換予定日を算出する（Ｓ７０３）。

交換予定日 ＝ カウンタ取得日＋（交換間隔−カウンタ）／カウンタ進度平均

訪問日よりも交換予定日が短い消耗品を交換消耗品として確定し（Ｓ７０４）、訪問日とともに通知部２０８にて提示する（Ｓ７０５）。図１２に出力結果の例を示す。

なお、上述のような処理の他、「機体」テーブル（図２参照）の「カウンタ進度分散」を利用して、訪問日を期間で推定することも可能である。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。

本実施の形態は、上述した第１の実施の形態の変形例であり、その基本的なシステム構成は同じである。以下、第１の実施の形態にてすでに説明した部分と同一の部分には同一符号を付し、説明は割愛する。

本実施の形態では、保守対象である機器としてのＭＦＰ２０１は、感光体、帯電器、クリーナおよび現像器等が一体的にユニット化されたカートリッジを備えており、当該カードリッジは本体から着脱可能となっている。

このような各種部品を一体化したカートリッジでは、当該カートリッジを構成するどれか１つの部品が壊れると交換の必要が発生する。

よって「戦略策定モード」では、「消耗品状態」テーブル（図２参照）に設定されている「訪問間隔」及び「交換間隔」は、カートリッジを構成する部品に対して全て同じ値を設定した上で、算出されるコストができる限り小さくなるように設定される。

カートリッジは、着脱が容易なため、ユーザでも交換が可能（いわゆる、ＣＲＵ（Customer Replacement Unit）に相当）であり、このような交換が容易な消耗品の交換は、保守業務のコストや効率化の観点から、できるかぎりユーザ側で行なわれることが好ましい。

図１３は、本実施の形態による保守計画システムにおける「訪問日提示モード」の処理の流れを示すフローチャートである。なお、同図に示すフローチャートにおけるＳ６０１〜Ｓ６０４の処理は、第１の実施の形態にて図１０で示したＳ７０１〜Ｓ７０４の処理と同様であるため、Ｓ６０５以降の処理について説明する。

保守計画部２０６により保守対象である機器の訪問日に交換すべき消耗品が確定されると（Ｓ６０４）、交換難易度判定部２０７は交換すべき消耗品のリストの中にカートリッジの構成部品が含まれているか否かを判定する（Ｓ６０５）。当該訪問日に交換すべき消耗品のリストにカートリッジの構成部品が含まれていない場合（Ｓ６０５，Ｎｏ）、確定された訪問日と当該訪問日に交換すべき消耗品のリストを通知部２０８にて提示する（Ｓ６０８）。

一方、訪問日に交換すべき消耗品のリストにカートリッジの構成部品が含まれている場合（Ｓ６０５，Ｙｅｓ）、確定された訪問日が予め設定されている日数よりも前である場合（Ｓ６０６，Ｙｅｓ）、その訪問日を「カートリッジ交換日」とする。

交換難易度判定部２０７は、上述の「カートリッジ交換日」を記憶部２０５に登録し、ＭＦＰ２０１は定期通信時に追加情報として記憶部２０５に格納されている「カートリッジ交換日」の情報をダウンロードし、カートリッジ交換のメッセージをＭＦＰ２０１に備えられている不図示のコントロールパネル上に表示する。

これにより、ユーザ側で交換可能な消耗品についてはサービスマンが訪問することなく、ユーザ側で交換作業を行い、ユーザ側での交換が困難な消耗品についてはサービスマンが訪問するようにすることができ、保守作業の作業効率の向上を図ることができる。

図１４は、本実施の形態による保守計画システムにおける処理（保守計画方法）の大まかな流れについて説明するためのフローチャートである。

保守計画部（訪問間隔算出部）２０６は、各消耗品の故障率分布に基づいて、各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する「訪問間隔」を各消耗品についてランダムに算出する（訪問間隔算出ステップ）（Ｓ１０１）。

保守計画部（交換間隔算出部）２０６は、各消耗品の故障率分布に基づいて、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定する「交換間隔」を各消耗品についてランダムに算出する（交換間隔算出ステップ）（Ｓ１０２）。

訪問間隔算出ステップ及び交換間隔算出ステップでは、各消耗品の故障確率分布に基づいて、該故障確率が所定の確率以上であると予測される間隔の近傍の値を算出する。また、各消耗品について訪問間隔算出ステップにて算出される訪問間隔は、交換間隔算出ステップにて算出される交換間隔よりも長い間隔に設定されている。

次に、保守計画部（組合せ算出部）２０６は、訪問間隔算出ステップにて算出される「訪問間隔」および交換間隔算出ステップにて算出される「交換間隔」に基づいて、モンテカルロ法もしくは遺伝的アルゴリズムを用いた探索処理を行うことにより、保守作業のために訪問を行うべき時間間隔と該訪問時に交換すべき消耗品の組合せの内、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを算出する（組合せ算出ステップ）（Ｓ１０３）。

ここで、「所定のコスト」とは、サービスマンによる保守作業にかかる人件費、消耗品の材料費およびユーザが保守対象である機器を使用できないことにより生じる損失額の合計である。

続いて、保守計画部（間隔情報取得部）２０６は、組合せ算出ステップにて算出された情報である、「訪問間隔」と該訪問間隔に対して対応付けられている「交換間隔」との組合せに関する情報を取得する（間隔情報取得ステップ）（Ｓ１０４）。

カウンタ値取得部２０９は、保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得する（カウンタ値取得ステップ）（Ｓ１０５）。

保守計画部（保守計画算出部）２０６は、間隔情報取得ステップにて取得される情報およびカウンタ値取得ステップにて取得されるカウンタ値に基づいて、「保守対象である機器を次回訪問すべきタイミング」と「該タイミングにおいて交換すべき消耗品のリスト」を算出する（保守計画算出ステップ）（Ｓ１０６）。

交換難易度判定部２０７は、保守計画算出ステップにて算出された交換すべき消耗品が、機器の保守作業を行なうサービスマンによらなければ交換できない部品（ＳＲＵ）であるか否かを判定する（交換難易度判定ステップ）（Ｓ１０７）。

通知部２０８は、交換難易度判定ステップにてサービスマンによらなければ交換できない部品であると判定された場合に、該部品を交換するために保守対象である機器を訪問すべき旨の通知を行なう（通知ステップ）（Ｓ１０８）。

なお、ここでは、訪問間隔算出ステップが交換間隔算出ステップに先立って実行されている例を示しているが、これに限られるものではなく、組合わせ算出ステップの実行に先立って両方の処理が完了していれば、その順序は問わない。また、ここでは、カウンタ値取得ステップに先立って、訪問間隔算出ステップ〜感覚情報取得ステップが実行される例を示しているが、保守計画算出ステップの実行までにカウンタ値取得ステップおよび間隔情報取得ステップによる処理が完了していればよい。

上述の保守計画システム１での処理における各ステップは、ＭＥＭＯＲＹ８０２に格納されている保守計画プログラムをＣＰＵ８０１に実行させることにより実現されるものである。

本実施の形態では装置内部に発明を実施する機能が予め記録されている場合で説明をしたが、これに限らず同様の機能をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。

以上、本実施の形態によれば、消耗品個々に、「訪問間隔」と「交換間隔」の２つの判断基準を設定することで、サービスマンが「いつ訪問すべきか」「どの消耗品を交換すべきか」を把握することができる。また、望ましい訪問間隔と交換間隔（戦略）を予め算出しておき、通常は、確定済みの戦略を元に次回の訪問日を算出するので、計算にかかるコストを低減させることができる。また、保守対象である機器の使用状況をリアルタイムに収集することができるため、機器を訪問する日の予測の確度が大幅に向上する。

本発明を特定の態様により詳細に説明したが、本発明の精神および範囲を逸脱しないかぎり、様々な変更および改質がなされ得ることは、当業者には自明であろう。

以上に詳述したように本発明によれば、保守業務に関するコストを低減すると共に、製品のダウンタイムも低減することができる技術を提供することができる。

本発明の実施の形態に係る保守計画システムの概要を示すシステム構成図である。 本実施の形態による保守計画システム１にて利用されるデータのフォーマットと、各データテーブルの関係を示す図である。 内容が更新された保守履歴テーブル３０１の一例を示す図である。 更新された状態の消耗品テーブル３０２の一例を示す図である。 内容が更新された状態の機体テーブルの一例を示す図である。 内容が更新された消耗品状態テーブル３０４のデータの一例を示す図である。 「機体．ＩＤ」が１００２１３の機体に対する保守計画戦略（各消耗品に対する訪問間隔と交換間隔の組合せ）を設定したサンプルを示す図である。 保守計画システム１による保守作業シミュレーションの流れを示すフローチャートである。 各サンプルに対するシミュレーション結果を示す図である。 保守計画システム１における訪問日提示モードの処理の流れを示すフローチャートである。 「カウンタ履歴」テーブルの一例を示す図である。 通知部２０８における通知内容の一例を示す図である。 本実施の形態による保守計画システムにおける「訪問日提示モード」の処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態による保守計画システムにおける処理（保守計画方法）の流れについて説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１ 保守計画システム、２０２ サービスマン、２０３ サービスセンタ、２０４ 故障率分布算出部、２０５ 記憶部、２０６ 保守計画部、２０７ 交換難易度判定部、２０８ 通知部、２０９ カウンタ値取得部、８０１ ＣＰＵ、８０２ ＭＥＭＯＲＹ。

Claims (20)

1. 保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画システムであって、
   各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得する間隔情報取得部と、
   保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するカウンタ値取得部と、
   前記間隔情報取得部にて取得される情報および前記カウンタ値取得部にて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出する保守計画算出部と
   を備えてなる保守計画システム。
2. 請求項１に記載の保守計画システムであって、
   前記消耗品は、それぞれが異なる機能を有する複数の消耗部品が一体的にユニット化されたカートリッジを含む保守計画システム。
3. 請求項１に記載の保守計画システムであって、
   前記保守計画算出部にて算出された交換すべき消耗品が、前記機器の保守作業を行なうサービスマンによらなければ交換できない部品であるか否かを判定する交換難易度判定部と、
   前記交換難易度判定部にて前記サービスマンによらなければ交換できない部品であると判定された場合に、該部品を交換するために前記保守対象である機器を訪問すべき旨の通知を行なう通知部と
   を備える保守計画システム。
4. 請求項１に記載の保守計画システムであって、
   各消耗品の故障率分布に基づいて、前記訪問間隔を各消耗品について算出する訪問間隔算出部と、
   各消耗品の故障率分布に基づいて、前記交換間隔を各消耗品について算出する交換間隔算出部と、
   前記訪問間隔算出部にて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出部にて算出される交換間隔に基づいて、保守作業のために訪問を行うべき時間間隔と該訪問時に交換すべき消耗品の組合せに関する情報を算出する組合せ算出部とを備え、
   前記間隔情報取得部は、前記組合せ算出部にて算出された情報を取得する保守計画システム。
5. 請求項４に記載の保守計画システムにおいて、
   前記訪問間隔算出部は前記訪問間隔をランダムに算出し、前記交換間隔算出部は前記交換間隔をランダムに算出するものであり、
   前記組合せ算出部は、前記訪問間隔算出部にて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出部にて算出される交換間隔に基づいて、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを求める保守計画システム。
6. 請求項５に記載の保守計画システムにおいて、
   各消耗品について前記訪問間隔算出部にて算出される訪問間隔は、前記交換間隔算出部にて算出される交換間隔よりも長い間隔に設定されている保守計画システム。
7. 請求項５に記載の保守計画システムにおいて、
   前記所定のコストは、サービスマンによる保守作業にかかる人件費、消耗品の材料費およびユーザが前記保守対象である機器を使用できないことにより生じる損失額の合計である保守計画システム。
8. 請求項５に記載の保守計画システムにおいて、
   前記組合せ算出部は、前記訪問間隔算出部にて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出部にて算出される交換間隔に基づいて、モンテカルロ法もしくは遺伝的アルゴリズムを用いた探索処理を行うことにより、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを求める保守計画システム。
9. 請求項５に記載の保守計画システムにおいて、
   前記訪問間隔算出部及び前記交換間隔算出部は、各消耗品の故障確率分布に基づいて、該故障確率が所定の確率以上であると予測される間隔の近傍の値を算出する保守計画システム。
10. 保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画システムであって、
    各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得するための間隔情報取得手段と、
    保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するためのカウンタ値取得手段と、
    前記間隔情報取得手段にて取得される情報および前記カウンタ値取得手段にて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出するための保守計画算出手段と
    を備えてなる保守計画システム。
11. 請求項１０に記載の保守計画システムであって、
    前記保守計画算出手段にて算出された交換すべき消耗品が、前記機器の保守作業を行なうサービスマンによらなければ交換できない部品であるか否かを判定するための交換難易度判定手段と、
    前記交換難易度判定手段にて前記サービスマンによらなければ交換できない部品であると判定された場合に、該部品を交換するために前記保守対象である機器を訪問すべき旨の通知を行なうための通知手段と
    を備える保守計画システム。
12. 保守対象である機器の消耗品に関する保守計画を行う保守計画方法であって、
    各消耗品についての保守作業のために訪問を行うべき時間間隔を規定する訪問間隔と、各消耗品についての交換を行うべき時間間隔を規定するとともに該訪問間隔に対して対応付けられている交換間隔との組合せに関する情報を取得する間隔情報取得ステップと、
    保守対象である機器における消耗品の利用実績を示すカウンタ値を取得するカウンタ値取得ステップと、
    前記間隔情報取得ステップにて取得される情報および前記カウンタ値取得ステップにて取得されるカウンタ値に基づいて、前記保守対象である機器を次回訪問すべきタイミングと該タイミングにおいて交換すべき消耗品を算出する保守計画算出ステップと
    を備えてなる保守計画方法。
13. 請求項１２に記載の保守計画方法であって、
    前記消耗品は、それぞれが異なる機能を有する複数の消耗部品が一体的にユニット化されたカートリッジを含む保守計画方法。
14. 請求項１２に記載の保守計画方法であって、
    前記保守計画算出ステップにて算出された交換すべき消耗品が、前記機器の保守作業を行なうサービスマンによらなければ交換できない部品であるか否かを判定する交換難易度判定ステップと、
    前記交換難易度判定ステップにて前記サービスマンによらなければ交換できない部品であると判定された場合に、該部品を交換するために前記保守対象である機器を訪問すべき旨の通知を行なう通知ステップと
    を備える保守計画方法。
15. 請求項１２に記載の保守計画方法であって、
    各消耗品の故障率分布に基づいて、前記訪問間隔を各消耗品について算出する訪問間隔算出ステップと、
    各消耗品の故障率分布に基づいて、前記交換間隔を各消耗品について算出する交換間隔算出ステップと、
    前記訪問間隔算出ステップにて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出ステップにて算出される交換間隔に基づいて、保守作業のために訪問を行うべき時間間隔と該訪問時に交換すべき消耗品の組合せに関する情報を算出する組合せ算出ステップとを備え、
    前記間隔情報取得ステップは、前記組合せ算出ステップにて算出された情報を取得する保守計画方法。
16. 請求項１５に記載の保守計画方法において、
    前記訪問間隔算出ステップは前記訪問間隔をランダムに算出し、前記交換間隔算出ステップは前記交換間隔をランダムに算出するものであり、
    前記組合せ算出ステップは、前記訪問間隔算出ステップにて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出ステップにて算出される交換間隔に基づいて、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを求める保守計画方法。
17. 請求項１６に記載の保守計画方法において、
    各消耗品について前記訪問間隔算出ステップにて算出される訪問間隔は、前記交換間隔算出ステップにて算出される交換間隔よりも長い間隔に設定されている保守計画方法。
18. 請求項１６に記載の保守計画方法において、
    前記所定のコストは、サービスマンによる保守作業にかかる人件費、消耗品の材料費およびユーザが前記保守対象である機器を使用できないことにより生じる損失額の合計である保守計画方法。
19. 請求項１６に記載の保守計画方法において、
    前記組合せ算出ステップは、前記訪問間隔算出ステップにて算出される訪問間隔および前記交換間隔算出ステップにて算出される交換間隔に基づいて、モンテカルロ法もしくは遺伝的アルゴリズムを用いた探索処理を行うことにより、所定のコストが最小となる訪問間隔と交換間隔の組合せを求める保守計画方法。
20. 請求項１６に記載の保守計画方法において、
    前記訪問間隔算出ステップ及び前記交換間隔算出ステップは、各消耗品の故障確率分布に基づいて、該故障確率が所定の確率以上であると予測される間隔の近傍の値を算出する保守計画方法。

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