JP2013122510A - 障害予測システム、障害予測装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】装置動作状態取得部1及び装置使用状況取得部2により、監視対象の画像形成装置から動作状態データ及び時間データを取得(受信)し、障害予兆指標算出部3により、動作状態データ(各動作パラメータの値)に基づいて、各動作パラメータの値の特徴を表す障害予兆指標を算出し、障害予兆指標補正部4により、障害予兆指標の換算後に、時間データ(各時間要素の値)に基づいて監視対象の画像形成装置の動作が不安定と推定される期間について、障害予測における寄与度を低下させる補正を障害予兆指標(換算値)に施し、障害予兆判定部5により、補正後の障害予兆指標(換算値)に基づいて、監視対象の画像形成装置における障害の発生を予測し、通知部6により、予測結果を利用者に通知する。
【選択図】図1
Description
例えば、搬送機構の劣化を判断可能な画像形成装置であって、用紙を検知するタイミングセンサと、用紙を搬送するために要した搬送時間の情報を取得するタイミングセンサ制御部と、搬送された用紙の厚さの情報を取得するメディアセンサ制御部と、温度、湿度の情報を取得する環境センサ制御部と、取得された搬送時間の情報に基づいて搬送機構の劣化を判断する経時劣化判断部とを含み、経時劣化判断部は、取得された厚さの情報及び温度、湿度の情報に基づいて経時劣化の判断結果を変える発明が提案されている(特許文献1参照)。
本例の障害予測システムでは、画像形成装置と有線又は無線により通信可能に接続されたサーバ装置(本発明に係る障害予測装置の一例)が、監視対象の画像形成装置から収集した情報に基づいて、当該画像形成装置における障害の発生を予測する。
画像形成装置は、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成機能を備えた装置である。画像形成装置としては、プリンタ(文書印刷装置)、コピー機(文書複写装置)、ファクシミリ装置(文書転送装置)などの装置が挙げられるほか、これらの装置の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。
なお、本例における動作状態データは、自装置を識別する装置ID、各動作パラメータの検出値及び検出日時などを格納した構造のデータとなっており、また、本例における時間データは、自装置を識別する装置ID、各時間要素の計測値などを格納した構造のデータとなっている。
本例のサーバ装置では、概略的に、監視対象の画像形成装置から収集(受信)した動作状態データ及び時間データに基づいて、その画像形成装置における障害の発生を予測する。ここで、障害発生の予測は、動作状態データ及び時間データに含まれる装置IDにより各画像形成装置を識別して、画像形成装置毎に行われる。
本例のサーバ装置は、その機能ブロックの例を図1に示すように、装置動作状態取得部1、装置使用状況取得部2、障害予兆指標算出部3、障害予兆指標補正部4、障害予兆判定部5、通知部6を有する。
図2は、障害予兆指標の換算値の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標を障害予測の処理に使用し易い態様に変換する際に使用される。図2の例では、パラメータX(動作パラメータの一種)の障害予兆指標が範囲X1に含まれる場合に定数x1に換算し、範囲X2に含まれる場合に定数x2に換算すること、パラメータY(動作パラメータの一種)の障害予兆指標が範囲Y1に含まれる場合に定数y1に換算し、範囲Y2に含まれる場合に定数y2に換算すること、パラメータZ(動作パラメータの一種)の障害予兆指標が範囲Z1に含まれる場合に定数z1に換算し、範囲Z2に含まれる場合に定数z2に換算すること等が設定されている。
本例のサーバ装置では、装置動作状態取得部1が、監視対象の画像形成装置から動作状態データ(各動作パラメータの値)を取得し(ステップS1)、障害予兆指標算出部3が、装置動作状態取得部1により取得された動作状態データに基づいて障害予兆指標を算出し(ステップS2)、障害予兆指標補正部4が、装置動作状態取得部1により算出された障害予兆指標の換算値を算出し(ステップS3)、装置使用状況取得部2により監視対象の画像形成装置から取得された時間データ(各時間要素の値)に基づく補正係数を用いて障害予兆指標の換算値を補正する(ステップS4)。
その後、障害予兆判定部5が、障害予兆指標補正部4による補正後の動作パラメータ毎の障害予兆指標(換算値)について同一日内の最大値を合計し(ステップS5)、この合計値と予め定めた閾値とを比較する(ステップS6)。その結果、合計値が閾値より大きいと判定された場合には、通知部6が、障害の予兆が有る旨の通知を行い(ステップS7)、一方、合計値が閾値より大きいと判定されなかった場合には、通知部6が、障害の予兆が無い旨の通知を行う(ステップS8)。
図6には、トナー濃度の標準偏差の換算値の設定テーブルの例を示してある。図6の例によれば、トナー濃度の標準偏差が0.2未満であれば0に換算し、0.2以上であれば1に換算することが設定されている。
図7には、連続稼働時間に基づく補正係数の設定テーブルの例を示してある。図7の例によれば、画像形成装置の連続稼働時間が2時間未満であれば補正係数0を用い、2時間以上であれば補正係数1を用いることが設定されている。
このような設定の場合には、トナー濃度の標準偏差が0.2以上で定数1に換算されたとしても、画像形成装置の連続稼働時間が2時間未満であれば補正係数0が乗じられるので、補正後のトナー濃度の標準偏差(換算値)は0となる。すなわち、トナー濃度の標準偏差が0.2以上で何らかの異常性がみられたとしても、画像形成装置の稼動からそれ程時間が経っておらず装置の動作が不安定な状態にあることに起因するものと判断し、この場合には、障害予測におけるトナー濃度の標準偏差(換算値)の寄与度を低下させる(本例では0にする)補正を行う。
図8において、a1は、或る1日におけるパラメータA(動作パラメータの一種)に係る障害予兆指標の時系列的な推移を示すグラフであり、a2は、パラメータAに係る障害予兆指標(換算値)の時系列的な推移を示すグラフであり、a3は、補正後のパラメータAに係る障害予兆指標(換算値)の時系列的な推移を示すグラフである。
a1〜a3のグラフによれば、パラメータAに係る障害予兆指標(換算値)は、9時の時点で1であり、異常な状態にあることを示しているが、画像形成装置の起動直後の不安定な状態に起因するものとして、値を減ずる(本例では、0にする)補正が行われている。この結果、1日の障害予兆指標(換算値)の最大値は0となる。
b1〜b3のグラフによれば、パラメータBに係る障害予兆指標(換算値)は、9時及び14時の時点で1であり、異常な状態にあることを示しているが、9時の時点の障害予兆指標(換算値)は画像形成装置の起動直後の不安定な状態に起因するものとして、障害予兆指標(換算値)を減ずる(本例では、0にする)補正が行われる一方で、14時の時点の障害予兆指標(換算値)は画像形成装置が起動してから或る程度の時間が経過して安定した状態であるので、値を減ずる補正は行われない。この結果、1日の障害予兆指標(換算値)の最大値は1となる。
図9には、各動作パラメータの標準偏差の換算値の設定テーブルの例を示してある。図9の例によれば、動作パラメータの標準偏差σが、その動作パラメータに対して定められた閾値未満であれば0に換算し、閾値以上であれば1に換算することが設定されている。
図10には、時間要素毎の補正係数の設定テーブルの例を示してある。図10の例によれば、画像形成装置の連続稼働時間t1、過去2時間以内の稼働時間t2、トナー交換からの経過時間t3、感光体交換からの経過時間t4の各時間要素について、それぞれ、時間が短いほど0に近い補正係数を用い、時間が長いほど1に近い補正係数を用いることが設定されている。
まず、M(Magenta)色、Y(Yellow)色、C(Cyan)色、K(Key Plate)色の色成分毎に、トナー濃度測定値、トナー濃度設定値(目標値)、帯電電位測定値、帯電電位設定値(目標値)、露光電位測定値、露光電力量、グリッド電位測定値、マグロール電位測定値の各動作パラメータについて、画像形成処理のジョブ命令毎に値を取得し、複数の時点の値から標準偏差σを障害予兆指標として算出する。そして、図9の設定テーブルに従って、各動作パラメータの障害予兆指標を動作パラメータ毎の閾値と比較し、閾値未満の場合には0、閾値以上の場合には1に換算する。
本例では、画像形成装置の連続稼働時間t1と過去2時間以内の稼働時間t2に基づいて補正を行う動作パラメータは、トナー濃度測定値、帯電電位測定値、帯電電位設定値、露光電位測定値、グリッド電位測定値となり、トナー交換からの経過時間t3に基づいて補正を行う動作パラメータは、トナー濃度測定値となり、感光体交換からの経過時間t4に基づいて補正を行う動作パラメータは、帯電電位測定値、帯電電位設定値、露光電位測定値、グリッド電位測定値となり、他の動作パラメータについては補正をしない。
すなわち、本発明に係る取得手段の機能を装置動作状態取得部1により実現し、本発明に係る予測手段の機能を障害予兆指標算出部3及び障害予兆判定部5により実現し、本発明に係る補正手段の機能を装置使用状況取得部2及び障害予兆指標補正部4により実現している。なお、本発明に係る計時手段の機能は、監視対象の画像形成装置に設けてある。
ここで、これらの機能部1〜5を画像形成装置に設ける構成とし、画像形成装置単体で自己の障害予測を行うようにしてもよい。
なお、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、各機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。
Claims (6)
- 対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、
前記対象の装置の動作状況を示す時間要素について計時を行う計時手段と、
前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、
前記計時手段により計時された時間要素に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、
を備えたことを特徴とする障害予測システム。 - 前記計時手段は、複数種の時間要素について計時を行い、
前記補正手段は、時間要素の種別毎に当該時間要素が影響を及ぼすパラメータを対応付けた対応表に基づいて、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間を表す時間要素に対応するパラメータについて補正を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。 - 前記複数種の時間要素として、装置の稼働時間、消耗品の交換からの経過時間、部品の交換からの経過時間の1以上を用い、これらの時間が短いほど前記対象の装置の動作の不安定性が高いと推定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の障害予測システム。 - 前記予測手段は、前記取得手段により取得されたパラメータの特徴を表す指標値を算出し、当該算出した指標値の異常性の程度に基づいて前記対象の装置における障害の発生を予測し、
前記補正手段は、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間の前記指標値を、当該期間の不安定性の程度に応じた補正係数を用いて異常性を抑える方向に補正する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の障害予測システム。 - 対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測手段と、
前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正手段と、
を備えたことを特徴とする障害予測装置。 - コンピュータに、
対象の装置の内部状態を示すパラメータを取得する取得機能と、
前記取得機能により取得されたパラメータを用いて、前記対象の装置における障害の発生を予測する予測機能と、
前記対象の装置の動作状況を示す時間要素の計時結果に基づき、前記対象の装置の動作が不安定と推定される期間について前記パラメータの前記予測における寄与度を低下させる補正を行う補正機能と、
を実現させるためのプログラム。
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