JP2008060713A - 情報処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自装置の状態を示す状態データとネットワークに接続された他の情報処理装置の状態を示す状態データとを用いて精度高く異常診断を行なう。
【解決手段】ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１６等の記憶手段に自装置の状態に応じて自装置の状態に関する状態データを記憶しておき、ネットワーク５に接続された自装置と同じ機能を実行する他の情報処理装置から該他の情報処理装置の記憶手段（ＨＤＤ１６）に記憶された状態データをネットワーク５を介して取得し、該他の情報処理装置から取得した状態データと自装置の記憶手段に記憶された自装置の状態データとに基づいて、自装置または他の情報処理装置の異常診断を行なう。
【選択図】図２

Description

本発明は、ネットワークに接続可能な情報処理装置、および該情報処理装置に搭載されたコンピュータに実行させるプログラムに関する。

近年、LAN(Local Area Network)等のネットワークにプリンタ等の情報処理装置を複数個接続し、これら複数個の情報処理装置を多数の端末で共有して使用するなど、ネットワークを介した情報処理装置の利用が普及している。

こうした環境下では、プリンタ等の情報処理装置の異常の発生を効率的に診断して、名テナンス時間を短くしたり、異常の発生を未然に防ぐことが求められている。

そこで、プリンタとネットワークとの間に接続されたネットワーク基板を用いて、プリンタが遭遇したエラーに関する情報や印刷されたページ数等の統計情報を記録し、遠隔的にその記録にアクセスする技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。このような技術により、遠隔診断（例えばプリンタから離れて設置された保守センター等における診断）が可能となる。

ところが、実際にはセキュリティ上の制約などから、プリンタ等の情報処理装置は、オフィス内等の限定されたエリアのネットワーク環境に接続されている場合が多い。従って、遠隔診断ではなく、個々の装置単独で予防保全・故障診断を行なわざるを得ないケースが一般的である。
特開平６−２１４８９６号公報

本発明は、自装置の状態を示す状態データとネットワークに接続された他の情報処理装置の状態を示す状態データとを用いて精度高く異常診断を行なうことができる情報処理装置およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１の発明の情報処理装置は、所定の機能を実行するための実行手段と、ネットワークに接続するための接続手段と、自装置の状態に応じて自装置の状態に関する状態データを記憶するための記憶手段と、前記ネットワークに接続された前記所定の機能と同じ機能を実行する他の情報処理装置から該他の情報処理装置の記憶手段に記憶された状態データを前記ネットワークを介して取得する取得手段と、前記取得手段によって前記他の情報処理装置から取得された状態データと前記記憶された自装置の状態データとに基づいて、自装置または前記他の情報処理装置の異常診断を行なう診断手段と、を含んで構成されている。

請求項２の発明は、請求項１記載の情報処理装置において、前記診断手段による診断結果を前記ネットワークに接続された他の情報処理装置に報知する報知手段を更に含むことを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または２記載の情報処理装置において、前記ネットワークに接続された他の情報処理装置の診断手段による診断結果を取得する診断結果取得手段を更に含むことを特徴とする。

請求項４の発明は、所定の機能を実行するための実行手段およびネットワークに接続するための接続手段を備えた情報処理装置に搭載されたコンピュータに所定の処理を実行させるプログラムであって、前記所定の処理は、自装置の状態に応じて自装置の状態に関する状態データを記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記ネットワークに接続された前記所定の機能と同じ機能を実行する他の情報処理装置から該他の情報処理装置の記憶手段に記憶された状態データを前記ネットワークを介して取得する取得ステップと、前記取得ステップによって前記他の情報処理装置から取得された状態データと前記記憶された自装置の状態データとに基づいて、自装置または前記他の情報処理装置の異常診断を行なう診断ステップと、を含むものである。

以上説明したように本発明によれば、自装置の状態を示す状態データとネットワークに接続された他の情報処理装置の状態を示す状態データとを用いて精度高く異常診断を行なうことができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置としての複合機１０を含んで構成されたネットワークシステム１の概略的な構成を示す図である。

ネットワークシステム１は、プリント機能、スキャナ機能及びファクシミリ機能を兼ね備えた複数の複合機１０と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと称す）３０とを備え、各複合機１０とＰＣ３０とはLAN(Local Area Network)等のネットワーク５を介して相互に接続されている。なお、ネットワーク５には、図示しないが、プリンタ、スキャナ、ファクシミリ装置、メールサーバなどがそれぞれ接続されてもよい。なお、本実施の形態では、ネットワーク５に接続された各複合機１０の構成は同一であって、各複合機１０が同じ機能を実行する同一機種である場合を例に挙げて説明する。

図２は、複合機１０の構成を示すブロック図である。

複合機１０は、複合機１０全体を制御するＣＰＵ１１、ワークエリアとして使用されるＲＡＭ１２、ＣＰＵ１１が実行する制御プログラム等を記憶するＲＯＭ１３を備えている。

また、複合機１０は、各種画面や情報を表示すると共に利用者が指等で接触指示することにより各種情報や命令を入力することができるタッチパネルディスプレイ１４、公衆回線に接続され、公衆回線を介してＦＡＸ文書の送受信を行うＦＡＸ部１５、各種データやプログラムなどを記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１６、原稿に記録された画像を読み取るスキャナ部１７、感光体にレーザ光を照射して静電潜像を記録し、静電潜像をモノクロトナーまたはカラートナーを用いて現像し、現像した画像を記録紙に転写して定着器で定着させて出力するプリンタ部１８を備えている。タッチパネルディスプレイ１４、ＦＡＸ部１５、ＨＤＤ１６、スキャナ部１７、およびプリンタ部１８は、各々インタフェース１９に接続されている。

なお、ＨＤＤ１６には、ネットワーク５に接続された他の複合機１０と各複合機１０の状態を示す状態データを共有することによって異常診断を行なうためのプログラムを含み、各種プログラム１６ａが予め記録されている。

また、ＨＤＤ１６には、異常診断を行なうときに参照される異常発生診断用テーブルと、自装置の状態を示す状態データを記憶するための２種類の状態データテーブルと、実際に異常が発生したときの状態データを記憶するための異常発生状況テーブルとが記憶されている。

図３は、異常発生診断用テーブルの一例を示す図である。この異常発生診断用テーブルには、複合機１０で発生する可能性のある様々な異常の種別が予め記憶されると共に、該異常の種別に対応して、該異常を診断するときに利用される状態データ種別、第１・第２診断用係数、および異常の兆候や発生が確認されたときに表示すべきメッセージの内容が予め記憶されている。

なお、複合機１０で発生する可能性のある異常には、例えば、図３に示すように、JAM（＝紙づまり）や、トナーニアエンプティ（＝トナー量が少ない状態または空の状態）、濃度パッチ異常（＝画質異常）、ＡＤＣ(Auto Density Control)センサ（トナー濃度を制御するときに形成される濃度パッチの濃度を読み取るためのセンサ）の異常、定着器異常など、様々な種類がある。本実施の形態では、これら異常種別には１から順に識別番号が付与されて異常発生診断用テーブルに登録されている。

また、第１・第２診断用係数は、後述する異常診断処理において、自装置の状態データと他の装置の状態データとを比較するときに、他の装置の状態データにある程度幅を持たせて比較するための係数である。状態データ種別に応じて比較方法が異なるため、状態データ種別によっては、第１診断用係数のみ登録され、第２診断用係数は登録されていない場合もある。

図４は、２種類の状態データテーブルの一方（ここでは第１状態データテーブルと呼称する）の一例を示す図である。この第１状態データテーブルには、状態データの最新の値が格納される。ＣＰＵ１１は、所定時間間隔毎あるいは所定印刷枚数間隔毎に最新の値を算出し、第１状態データテーブルに格納する。

第１状態データテーブルに格納される状態データの種別には、例えば、図４に示すように、搬送された全用紙枚数に対する用紙サイズ毎の搬送枚数比率（以下、サイズ比率と呼称）、搬送された全用紙枚数に対する紙質毎の搬送枚数比率（以下、紙質比率と呼称）、搬送された全用紙枚数に対する白黒／カラー／白紙毎の搬送枚数比率（以下、印刷モード比率と呼称）、搬送された全用紙枚数に対するプロセススピード毎の搬送枚数比率（以下、ＰＳ比率と呼称）、平均エリアカバレッジ（＝１ページあたりの描画ドット数（ピクセルカウント値）の平均値であって、A3サイズ相当、A4サイズ相当で平均化したもの）、ＹＭＣＫ各色毎のＩＣＤＣ積算値（＝ＹＭＣＫ各色毎の描画ドット数の積算値）、平均Ｒ／Ｌ（＝１ジョブあたりのＰＶ（Print Volume、プリント枚数）の平均値）、ＡＭＰＶ（＝月間ＰＶの平均値）など、様々な種類がある。

なお、図４に示す第１状態データテーブルにおいて、サイズ比率、紙質比率、印刷モード比率、およびＰＳ比率のそれぞれの値は、用紙を収容すると共に収容した用紙を搬送経路に供給するための各給紙トレイの種類毎に格納されている。

また、複合機１０では、ＰＶ（プリント枚数）も常にモニタされ、状態データの１つとして異常診断に用いられるが、その値は、別途ＨＤＤ１６あるいはＲＯＭ１３等の特定の領域（不図示）に格納され常に更新される。

図５は、２種類の状態データテーブルの他方（ここでは第２状態データテーブルと呼称する）の一例を示す図である。

ＣＰＵ１１は、複合機１０に設けられた様々なセンサの検出値あるいは検出タイミングの最新の値が得られると、この値を、状態データとして第２状態データテーブルに追加的に（過去のデータに上書きせずに）格納する。従って、この第２状態データテーブルによって、複合機１０に設けられた様々なセンサの検出値あるいは検出タイミングの履歴データを利用することができる。

第２状態データテーブルに格納される状態データの種別には、例えば、図５に示すように、ＡＤＣセンサの検出値、ＡＴＣ(Auto Toner Control)センサ（現像器のトナー濃度を検出するセンサ）の検出値、ＬＤ（レーザダイオード）光量出力値、用紙搬送タイミング（用紙搬送経路の所定位置に設けられたセンサで印刷用紙が該位置に到達したことを検出したときの検出タイミング）など、様々な種類がある。

なお、図３、図４および図５に示した各テーブルは一例であるため、図３には図示されているが図４や図５には図示されていない状態データ種別もある。しかし、基本的には、異常発生診断用テーブルにおいて異常種別に対応して記憶されている状態データ種別は、ＰＶを除き第１、第２状態データテーブルのいずれかに登録されているものとする。これにより、状態データを効率的に読み出して異常判断を円滑に行なうことができる。

図６は、異常発生状況テーブルの一例を示す図である。ＣＰＵ１１は、実際に複合機１０に異常が発生したときに、その時点の状態データを異常種別に対応させてこのテーブルに格納する。なお、同じ種別の異常が複数回発生した場合には、ＣＰＵ１１は、その異常が発生する毎にその時点の状態データを追加的に格納する。なお、異常発生状況テーブルに格納する状態データが第２状態データテーブルで管理する状態データである場合には、異常発生時点までの履歴データの平均値をその時点の状態データとして格納する。

なお、ＣＰＵ１１が実行するプログラムや上記各テーブルを格納する記憶媒体は、複合機１０で利用可能な記憶媒体であれば特に限定されない。例えば、上記ＨＤＤ１６の他、ＣＤ−ＲＯＭ等の読み取り装置が複合機１０に備えられていれば、ＣＤ−ＲＯＭ等の外付けの記憶媒体であってもよいし、ネットワーク５や、他の電気通信回線上の搬送波のような伝送媒体であってもよく、特に限定されない。

複合機１０のＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、及びインタフェース１９は、入出力ポート２０に接続されている。入出力ポート２０は、通信制御ユニット２２を介してネットワーク５に接続され、通信制御ユニット２２により、ネットワーク５に接続された他の複合機１０やＰＣ３０と通信を行うことができる。

ＰＣ３０は、図示は省略するが、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び通信制御ユニットを備えたコンピュータであって、通信制御ユニットを介してネットワーク５に接続され、各複合機１０に印刷命令などを送信することができる。

次に、本実施の形態に係る複合機１０の動作を説明する。

図７は、複合機１０のＣＰＵ１１が実行する異常診断処理のメインルーチンの流れを示すフローチャートである。この異常診断処理を実行するためのプログラムは、予めＨＤＤ１６等に記憶され、所定時間間隔あるいは所定印刷枚数間隔で起動され実行される。

ステップ１００では、ネットワーク５に接続された自装置と同一機種の複合機１０を検索する。なお、自装置と同一機種の複合機１０の情報は、予めＨＤＤ１６等の記録媒体に記憶されている。例えば、同一機種の複合機１０を一意に識別する識別番号（例えばＭＡＣアドレス等）を記憶しておけば、ネットワーク５に接続された同一機種の複合機１０を容易に検索することができる。

ステップ１０２では、ＣＰＵ１１は、上記検索された全複合機１０にアクセスして、各複合機１０の状態データの全てを取得する。具体的には、第１、第２状態データテーブル、および異常発生状況テーブルに記憶されている全てのデータを取得する。

ステップ１０４では、ＣＰＵ１１は、ｎに１をセットする。ｎは、診断する異常種別をカウントするためのカウンタとして利用される。

ステップ１０６では、ＣＰＵ１１は、第ｎ番目の異常種別について異常診断処理サブルーチンを実行する。

図８は、異常診断処理のサブルーチンの流れの一例を示すフローチャートである。

ステップ２００では、ＣＰＵ１１は、自装置の異常発生診断用テーブルに第ｎ番目の異常種別に対応して登録されている状態データ種別および第１、第２診断用係数を読み出す。例えば、図３に示す異常発生診断用テーブルを利用した場合、かつｎが１（異常種別がＪａｍ）の場合には、状態データ種別として、ＰＶ、紙質種類毎の搬送枚数比率、用紙サイズ毎の搬送枚数比率、および用紙搬送タイミングデータと、これら状態データ種別に対応して格納されている第１、第２診断用係数を読み出す。

ステップ２０２では、ＣＰＵ１１は、ｋに１をセットする。ｋは、ネットワーク５に接続され上記ステップ１００で検索された複合機１０をカウントするためのカウンタとして利用される。

ステップ２０４では、ＣＰＵ１１は、第ｋ番目の複合機１０で第ｎ番目の異常が発生したことがあるか否かを判断する。具体的には、第ｋ番目の複合機１０から取得した異常発生状況テーブルのデータに、第ｎ番目の異常が発生したときの状態データが少なくとも１回分以上含まれていれば、第ｋ番目の複合機１０で第ｎ番目の異常が発生したと判断し、そうでなければ、第ｋ番目の複合機１０で第ｎ番目の異常は発生していないと判断する。

ＣＰＵ１１は、ステップ２０４で否定判断した場合には、ステップ２１４に移行し、ｋを１インクリメントする。

そして、ステップ２１６で、ｋが上記検索された全複合機１０の数を超えたか否かを判断する。ここでｋが上記検索された全複合機１０の数を超えていないと判断した場合には、ステップ２０４に戻る。また、ｋが上記検索された全複合機１０の数を超えたと判断した場合には、検索された全ての複合機１０で第ｎ番目の異常は発生していないため、本サブルーチンを終了する。

一方、ＣＰＵ１１は、ステップ２０４で肯定判断した場合には、ステップ２０６で、異常発生診断用テーブルから読み出した状態データ種別の状態データを、自装置の第１、第２状態データテーブルから読み出すと共に、第ｋ番目の複合機１０から取得した異常発生状況テーブルの状態データから抽出する。

ステップ２０８では、上記抽出した第ｋ番目の複合機１０の状態データに第１、第２診断用係数を乗算した値と、上記読み出した自装置の状態データとを比較し、第ｎ番目の異常の兆候があるか否かを診断する。

例えば、図３に示す異常発生診断用テーブルを利用した場合、かつｎが１（異常種別がＪａｍ）の場合には、自装置および第ｋ番目の複合機１０の、ＰＶ、紙質種類毎の搬送枚数比率（紙質比率）、用紙サイズ毎の搬送枚数比率（サイズ比率）、および用紙搬送タイミングデータの値をそれぞれ比較し、判断する。なお、第ｋ番目の複合機１０で、同じ種別の異常が何度も発生していた場合には、状態データも複数個存在するため、該状態データを平均化した値を用いて比較する。また、最新の状態データを用いて比較してもよい。
比較方法は各状態データ種別に応じて異なる。ＣＰＵ１１は、状態データ種別毎に予め定められた比較方法に従って比較し、判断する。以下に、いくつか具体例を挙げる。

ＰＶを比較する場合は、自装置のＰＶ値（ＰＶｍ）と、第ｋ番目の複合機１０のＰＶ値（ＰＶｋ）に第１診断用係数αを乗算した値とを比較し、以下（１）の比較式を満たすか否かを判断する。
ＰＶｍ＞ＰＶｋ×α （α≦１） ・・・（１）。

紙質比率を比較する場合は、自装置の紙質比率（紙質比率ｍ）と、第ｋ番目の複合機１０の紙質比率（紙質比率ｋ）に第１診断用係数αを乗算した値および第２診断用係数βを乗算した値とを比較し、以下（２）の比較式を満たすか否かを判断する。
紙質比率ｋ×α≦紙質比率ｍ≦紙質比率ｋ×β （α≦１、β≧１）・・・（２）。

サイズ比率やタイミングデータについても、それぞれ比較式が予め定められている。なお、本実施の形態では、図４に示すように、紙質比率やサイズ比率などは、第１状態データテーブルに、各紙質や用紙サイズ毎かつ給紙トレイ毎にその値が格納されている。従って、各紙質や用紙サイズ毎かつ給紙トレイ毎に比較して異常を診断することができる。

また、比較する状態データの種別が、第２状態データテーブルで管理される状態データ種別である場合には、自装置の第２状態データテーブルに該状態データ種別に対応して格納されている全履歴データの平均値（または最新の値を含む所定期間の履歴データの平均値）を算出し、該算出した平均値と、第ｋ番目の複合機１０から取得した状態データとを比較し、予め定められた比較式を満たすか否かを判断する。なお、前述したように、異常発生状況テーブルには、異常発生時点の履歴データの平均値が状態データとして格納されているため、第ｋ番目の複合機１０から取得した状態データも履歴データの平均値となる。

各状態データについて予め定められた比較式を全て満たした場合に、ＣＰＵ１１は、自装置に第ｎ番目の異常の兆候がある、と判断する（ステップ２１０、Ｙ）。逆に、比較式を１つでも満たさなかった場合には、ＣＰＵ１１は、自装置に第ｎ番目の異常の兆候はない、と判断する（ステップ２１０、Ｎ）。

ステップ２１０で肯定判断した場合には、ステップ２１２に移行し、異常発生診断用テーブルに第ｎ番目の異常種別に対応して登録されているメッセージを診断メッセージとしてタッチパネルディスプレイ１４に出力し、本サブルーチンを終了する。

なお、ここではタッチパネルディスプレイ１４に診断メッセージを出力する例について説明したが、診断結果の出力方法はこれに限定されない。例えば、この時点では、異常が実際に発生した状態ではなく兆候があると診断されただけであるとみなし、タッチパネルディスプレイ１４に診断メッセージを出力することはせずに、ＨＤＤ１６等の記録媒体に、実使用には影響がないワーニングレベルのFault情報として、出力（記憶）しておくこともできる。この情報を保守サービス時にサービスマンが読み出して用いれば、異常が発生する疑いのある部材を容易に特定でき、部材の交換や修繕などを効率的に行なうことができる。

一方、ステップ２１０で、否定判断した場合には、ステップ２１４に移行し、ｋを１インクリメントする。そしてステップ２１６で、ｋが検索された全複合機１０の数を超えていなければ、ステップ２０４に戻り、次の複合機１０の状態データと自装置の状態データとを上記と同様に比較し、診断する。また、ステップ２１６でｋが検索された全複合機１０の数を超えた場合には、第ｎ番目の異常が発生する兆候は無いとして本サブルーチンを終了する。

異常診断処理のサブルーチンが終了した後は図７のメインルーチンに戻り、ステップ１０８で、ＣＰＵ１１は、ｎを１インクリメントする。

ステップ１１０では、ＣＰＵ１１は、ｎが異常種別の総数を超えたか否かを判断する。ここでｎが異常種別の総数を超えたと判断した場合には、この異常診断処理のメインルーチンを終了する。また、ここでｎが異常種別の総数以下であると判断した場合には、ステップ１０６に戻り、次の診断対象の異常種別について異常診断処理サブルーチンを実行する。

なお、上記実施の形態では、ネットワーク５に接続され検索された他の複合機１０の全てで全く異常が発生していなければ、自装置の異常の兆候を診断することができないため、上記図８に示した異常診断処理サブルーチンに代えて、図９に示す異常診断処理サブルーチンを実行することもできる。以下、これらサブルーチンを区別して説明するため、図８に示す異常診断処理サブルーチンを第１の異常診断処理サブルーチンと呼称し、図９に示す異常診断処理サブルーチンを第２の異常診断処理サブルーチンと呼称する。

図９は、ＣＰＵ１１が実行する第２の異常診断処理のサブルーチンの流れの一例を示すフローチャートである。この第２の異常診断処理では、異常発生状況テーブルは使用しない。

ステップ３００では、ＣＰＵ１１は、自装置の異常発生診断用テーブルに第ｎ番目の異常種別に対応して登録されている状態データ種別および第１、第２診断用係数を読み出す。

ステップ３０２では、上記ステップ３００で異常発生診断用テーブルから読み出した状態データ種別の状態データを、自装置の第１、第２状態データテーブルから読み出すと共に、検索された全ての複合機１０から取得した状態データから抽出する。

ステップ３０４では、上記抽出した全ての複合機１０の状態データの平均値を算出し、該平均値に第１、第２診断用係数を乗算した値と、上記読み出した自装置の状態データとを比較し、第ｎ番目の異常の兆候があるか否かを診断する。

例えば、ＰＶを比較する場合には、自装置のＰＶ値（ＰＶｍ）と、検索した全複合機１０のＰＶ値の平均値（ＰＶave）に例えば第２診断用係数βを乗算した値とを比較し、以下（３）の比較式を満たすか否かを判断する。
ＰＶｍ＞ＰＶave×β （β≧１） ・・・（３）。

なお、比較する状態データの種別が、第２状態データテーブルで管理される状態データ種別である場合には、各装置毎に該状態データの全履歴データ（あるいは所定期間の履歴データ）の平均値を算出し、この平均値を用いて上記と同様に比較する。

各状態データについて予め定められた比較式を全て満たした場合に、ＣＰＵ１１は、自装置に第ｎ番目の異常の兆候がある、と判断する（ステップ３０６、Ｙ）。逆に、比較式を１つでも満たさなかった場合には、ＣＰＵ１１は、自装置に第ｎ番目の異常の兆候はない、と判断する（ステップ３０６、Ｎ）。

ステップ３０６で肯定判断した場合には、ステップ３０８に移行し、ＣＰＵ１１は、異常発生診断用テーブルに第ｎ番目の異常種別に対応して登録されているメッセージを診断メッセージとしてタッチパネルディスプレイ１４に出力（あるいはワーニングレベルのFault情報として、ＨＤＤ１６等に記憶）し、本サブルーチンを終了する。

一方、ステップ３０６で否定判断した場合には、第ｎ番目の異常が発生する兆候は無いとして本サブルーチンを終了する。

なお、上記実施の形態では、メインルーチンのステップ１０６で、第１の異常診断処理サブルーチンと第２の異常診断処理サブルーチンのいずれかを実行する例について説明したが、これに限定されず、第１の異常診断処理サブルーチンのステップ２１６の後に、第２の診断処理サブルーチンのステップ３０２〜３０８を実行してもよい。このとき、診断用係数を第１の異常診断処理サブルーチンでの処理と第２の異常診断処理サブルーチンでの処理とで異ならせるようにしてもよい。これにより、検索した複合機１０のいずれにも異常が発生していない場合でも、異常診断を行なうことができる。

なお、異常発生前に異常の兆候を発見するだけでなく、既に発生した異常の種別を正確に診断するために異常診断を行なうこともできる。また、診断目的に応じて比較式や診断用係数などを調整することもできる。

ここで、自装置に何らかの異常が発生したときに（複合機１０が異常停止したときを含む）に、異常診断を行なう場合について説明する。

図１０は、何らかの異常が発生した後に複合機１０のＣＰＵ１１が実行する異常診断処理のメインルーチンの流れを示すフローチャートである。この異常診断処理を実行するためのプログラムは、予めＨＤＤ１６等に記憶され、何らかの異常が発生して装置が異常停止したときに起動され実行される。

ステップ４００からステップ４１０までの処理は、上記図７で説明したステップ１００〜１１０までの処理と同一であるため、説明を省略する。なお、前述したように、ステップ４０６では、上記第１、第２の異常診断処理サーブルーチンのいずれか、あるいは、第１の異常診断処理サブルーチンのステップ２１６の後に、第２の異常診断処理サブルーチンのステップ３０２〜３０８を実行するようなサブルーチンを実行することができる。

ステップ４０４〜４０８までの処理により、発生した異常の種別を特定することができる。

ステップ４１２では、異常発生状況テーブルに、上記ステップ４０４〜４０８までの処理で発生したと判断された異常種別に対応させて、異常発生時の状態データを登録する。これにより、他の複合機１０に該異常発生状況テーブルのデータを供給することができる。

なお、上記実施の形態では、複数の比較式を１つでも満たさなかった場合には自装置に異常の兆候はない、と判断する例について説明したが、これに限定されず、複数の比較式を所定数以上満たせば異常の兆候があると判断するようにしてもよい。

また、上記実施の形態では、各状態データ種別に応じて第１、第２診断用係数を定めた例について説明したが、これに限定されず、状態データ種別全てに同じ診断用係数を用いてもよい。

また、上記実施の形態では、自装置の異常診断を行なう例について説明したが、複合機１０が、ネットワーク５に接続され検索された他の複合機１０の異常診断を行なうようにしてもよい。このように自装置の異常診断ではなく、他の装置の異常診断を行なう場合には、上記ステップ２０８、３０４で行なう比較処理で、診断対象の複合機１０の状態データを、自装置および診断対象の複合機１０以外の他の複合機１０の状態データと比較する。このとき、ステップ２１２，３０８では、診断メッセージを該診断対象の複合機１０に送信するようにしてもよい。

さらにまた、ＣＰＵ１１は、自装置の異常診断の診断結果をネットワーク５に接続された他の複合機１０に送信するようにしてもよい。また、ＣＰＵ１１は、ネットワーク５に接続された他の複合機１０で行なわれた異常診断の診断結果をネットワーク５を介して取得するようにしてもよい。他の複合機１０から診断結果を取得するタイミングは、特に限定されず、例えば、利用者が複合機１０に何らかの指示を入力したときであってもよいし、所定時間間隔で診断結果を取得するようにしてもおい
なお、本発明は、上述した実施の形態の複合機１０に限定されるものではなく、印刷機能のみを有するプリンタであってもよいし、ＦＡＸ機能のみを有するＦＡＸ機であってもよく、様々な情報処理装置に本願発明を適用可能である。

本発明の実施の形態に係る情報処理装置としての複合機を含んで構成されたネットワークシステムの概略的な構成を示す図である。 複合機の構成を示すブロック図である。 異常発生診断用テーブルの一例を示す図である。 第１状態データテーブルの一例を示す図である。 第２状態データテーブルの一例を示す図である。 異常発生状況テーブルの一例を示す図である。 複合機のＣＰＵが実行する異常診断処理のメインルーチンの流れを示すフローチャートである。 第１の異常診断処理のサブルーチンの流れの一例を示すフローチャートである。 第２の異常診断処理のサブルーチンの流れの一例を示すフローチャートである。 何らかの異常が発生した後に複合機のＣＰＵが実行する異常診断処理のメインルーチンの流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ ネットワークシステム
５ ネットワーク
１０ 複合機
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ タッチパネルディスプレイ
１６ ＨＤＤ
２２ 通信制御ユニット

Claims (4)

1. 所定の機能を実行するための実行手段と、
   ネットワークに接続するための接続手段と、
   自装置の状態に応じて自装置の状態に関する状態データを記憶するための記憶手段と、
   前記ネットワークに接続された前記所定の機能と同じ機能を実行する他の情報処理装置から該他の情報処理装置の記憶手段に記憶された状態データを前記ネットワークを介して取得する取得手段と、
   前記取得手段によって前記他の情報処理装置から取得された状態データと前記記憶された自装置の状態データとに基づいて、自装置または前記他の情報処理装置の異常診断を行なう診断手段と、
   を含む情報処理装置。
2. 前記診断手段による診断結果を前記ネットワークに接続された他の情報処理装置に報知する報知手段を更に含む請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記ネットワークに接続された他の情報処理装置の診断手段による診断結果を取得する診断結果取得手段を更に含む請求項１または２記載の情報処理装置。
4. 所定の機能を実行するための実行手段およびネットワークに接続するための接続手段を備えた情報処理装置に搭載されたコンピュータに所定の処理を実行させるプログラムであって、
   前記所定の処理は、
   自装置の状態に応じて自装置の状態に関する状態データを記憶手段に記憶する記憶ステップと、
   前記ネットワークに接続された前記所定の機能と同じ機能を実行する他の情報処理装置から該他の情報処理装置の記憶手段に記憶された状態データを前記ネットワークを介して取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって前記他の情報処理装置から取得された状態データと前記記憶された自装置の状態データとに基づいて、自装置または前記他の情報処理装置の異常診断を行なう診断ステップと、
   を含むプログラム。

Images