JP2013122510A

JP2013122510A - 障害予測システム、障害予測装置及びプログラム

Info

Publication number: JP2013122510A
Application number: JP2011270434A
Authority: JP
Inventors: Takashi Kusakai; 隆史草皆
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2011-12-09
Filing date: 2011-12-09
Publication date: 2013-06-20
Anticipated expiration: 2031-12-09
Also published as: JP5867041B2

Abstract

【課題】画像形成装置などの装置を対象とした障害予測に関し、障害の予測精度を高めることが可能な技術を提案する。
【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

本発明は、障害予測システム、障害予測装置及びプログラムに関する。

例えば、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成装置において、その動作に支障をきたす障害（異常、故障及び不具合を含む）が発生すると、画像形成装置の利用者に不便を生じることになる。そこで、このような障害の発生について予測を行い、障害の発生に先立って或いは障害が発生した後に速やかに部品交換や修理等の必要な処置を施せるようにすることで、画像形成装置の利用が制限された状態となる時間を低減することが望まれている。

ここで、画像形成装置などの装置を対象とした障害予測に関して種々の発明が提案されている。
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）。

特開２０１０−２１０８０１号公報

本発明は、画像形成装置などの装置を対象とした障害予測に関し、障害の予測精度を高めることが可能な技術を提案することを目的とする。

請求項１に係る本発明は、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である。

請求項２に係る本発明は、請求項１に係る本発明において、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、ことを特徴とする障害予測システムである。

請求項３に係る本発明は、請求項２に係る本発明において、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、ことを特徴とする障害予測システムである。

請求項４に係る本発明は、請求項１から請求項３に係る本発明において、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、ことを特徴とする障害予測システムである。

請求項５に係る本発明は、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である。

請求項６に係る本発明は、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である。

請求項１，５，６に係る本発明によれば、画像形成装置などの装置を対象とした障害予測を、本発明を適用しない場合に比べて精度良く行うことができる。

請求項２に係る本発明によれば、種々の時間要素が各パラメータに及ぼす影響を考慮して、障害予測に用いるパラメータについての補正を行うことができる。

請求項３に係る本発明によれば、動作の不安定性の程度を効果的に推定することができる。

請求項４に係る本発明によれば、障害予測に用いるパラメータについての補正を、動作の不安定性の程度に応じて行うことができ、障害予測の精度を高めることができる。

本発明の一実施形態に係る障害予測システムにおけるサーバ装置の機能ブロックの例を示す図である。障害予兆指標の換算値の設定テーブルの例を示す図である。障害予兆指標の換算値の補正に使用する補正係数の設定テーブルの例を示す図である。障害予兆指標の換算値に対する補正の適用態様の設定テーブルの例を示す図である。サーバ装置による障害予測に関する処理フローの例を示す図である。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す図である。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す図である。障害予兆指標の換算及び補正の例を示す図である。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す図である。時間要素毎の補正係数の設定テーブルの例を示す図である。動作パラメータと時間要素との対応を示す設定テーブルの例を示す図である。

本発明の一実施形態に係る障害予測システムについて、図面を参照して説明する。
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。

まず、監視対象となる画像形成装置について説明する。
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。

ここで、本例の画像形成装置は、その内部状態を示す動作パラメータの値を検出する機能を有している。この動作パラメータは、障害の予測に寄与し得るパラメータとして予め定められたものであり、例えば、トナー濃度、帯電電圧、露光電位、露光電力量、グリッド電位、マグロール電位といった画像形成処理の動作中に随時検出されるパラメータなどが挙げられる。動作パラメータの検出値としては、その動作パラメータに該当する部位で計測された計測値を用いてもよく、各部位を制御する目標に設定された目標値（設定値）を用いてもよく、計測値と目標値との差分などの他の種別の値を用いてもよい。

また、本例の画像形成装置は、その動作状況を示す時間要素について計時する機能を有している。この時間要素は、障害予測に際して動作パラメータの寄与度の調整に用いるパラメータとして予め設定されたものであり、例えば、画像形成装置の稼働時間（連続稼働時間や過去Ｔ時間以内の稼働時間）、消耗品（例えば、トナー）の交換からの経過時間、部品（例えば、感光体）の交換からの経過時間などの時間要素が挙げられる。

本例の画像形成装置では、１ページ或いは複数ページに係る画像形成処理の実行を指示するジョブ命令を受け付けると、当該ジョブ命令に従って用紙に画像を形成して出力する毎（１ページ毎）に各々の動作パラメータの値を検出し、当該ジョブ命令に係る全ての画像形成処理の終了後に、各動作パラメータの検出値を格納した動作状態データをサーバ装置へ送信する。また、動作状態データの送信に併せて、各々の時間要素について計時した結果を格納した時間データをサーバ装置へ送信する。
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。

ここで、上記のように、ジョブ命令に基づく画像形成処理の終了毎に動作状態データ及び時間データをサーバ装置へ送信する構成に代えて、これらのデータをメモリに一時的に蓄積しておき、予め定められた送信条件を満たしたことを契機に、蓄積しておいた未送信のデータを送信する構成を採用してもよい。具体的には、例えば、予め定められた時間の経過を送信条件とし、当該時間の経過毎（例えば１時間毎）にデータを送信してもよく、サーバ装置からの要求を送信条件とし、当該要求に応答してデータを送信してもよい。また、動作状態データと時間データはそれぞれ異なる送信条件に基づいて送信してもよい。

次に、サーバ装置について説明する。
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。

装置動作状態取得部１は、監視対象の画像形成装置から動作状態データを取得（受信）する。また、装置使用状況取得部２は、監視対象の画像形成装置から時間データを取得（受信）する。なお、装置動作状態取得部１及び装置使用状況取得部２により取得されたデータは、障害予測をするために必要な期間において記憶される。例えば、過去３ヶ月のデータを用いて障害予測を行う場合には、少なくとも、データの取得時点から３ヶ月間において記憶される。

障害予兆指標算出部３は、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（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する。障害予兆指標としては、例えば、予め定められた長さの期間における各動作パラメータの値の分散値（或いは標準偏差）や、予め定められた長さの期間における２つの動作パラメータの値の時系列変化の相関値などが挙げられる。

障害予兆指標補正部４は、障害予兆指標算出部３により算出された障害予兆指標を、装置使用状況取得部２により取得された時間データ（各時間要素の値）に基づいて補正する。障害予兆指標の補正では、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間（例えば、画像形成装置の起動直後の期間）について、障害予兆指標の異常性を抑える方向に調整する。一例として、障害予兆指標に対して補正係数（０〜１）を乗じて補正を行う場合には、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間ほど小さい補正係数（０に近い値）を用い、監視対象の画像形成装置の動作が安定していると推定される期間ほど大きい補正係数（１に近い値）を用いる。

ここで、監視対象の画像形成装置の動作の不安定性の程度は、装置使用状況取得部２により取得された時間データ（各時間要素の値）に基づいて判断する。具体的には、例えば、画像形成装置の稼働時間（連続稼働時間や過去Ｔ時間以内の稼働時間）が短いほど不安定性が高いと判定し、また、消耗品（例えば、トナー）や部品（例えば、感光体）の交換からの経過時間が短いほど不安定性が高いと判定する。

障害予兆指標補正部４による障害予兆指標の補正について、図２〜図４を参照して説明する。
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Ｘ_１に含まれる場合に定数ｘ_１に換算し、範囲Ｘ_２に含まれる場合に定数ｘ_２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Ｙ_１に含まれる場合に定数ｙ_１に換算し、範囲Ｙ_２に含まれる場合に定数ｙ_２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Ｚ_１に含まれる場合に定数ｚ_１に換算し、範囲Ｚ_２に含まれる場合に定数ｚ_２に換算すること等が設定されている。

図３は、障害予兆指標の換算値の補正に使用する補正係数の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標の換算値を補正する際に使用される。図３の例では、障害予兆指標の換算値に乗じる補正係数として、補正指標Ａ（時間要素の一種）の値が範囲Ａ_１に含まれる場合に補正係数α_１を用い、範囲Ａ_２に含まれる場合に補正係数α_２を用い、範囲Ａ_３に含まれる場合に補正係数α_３を用いること、補正指標Ｂ（時間要素の一種）の値が範囲Ｂ_１に含まれる場合に補正係数β_１を用い、範囲Ｂ_２に含まれる場合に補正係数β_２を用い、範囲Ｂ_３に含まれる場合に補正係数β_３を用いること等が設定されている。

図４は、障害予兆指標の換算値に対する補正の適用態様の設定テーブルの一例であり、障害予兆指標の換算値を補正するか否かを判定する際に使用される。図４の例では、パラメータＸの障害予兆指標の換算値に対し、補正指標Ａに基づく補正係数と補正指標Ｂに基づく補正係数を用いて補正を行うこと、パラメータＹの障害予兆指標の換算値に対し、補正指標Ａに基づく補正係数を用いて補正を行うこと、パラメータＺの障害予兆指標の換算値に対しては補正しないこと等が設定されている。

本例の障害予兆指標補正部４では、障害予兆指標算出部３により算出された障害予兆指標を図２に例示した設定テーブルを参照して換算し、その結果として得られた値（障害予兆指標の換算値）を、装置使用状況取得部２により取得された時間データ（各時間要素の値）及び図３，４に例示した各設定テーブルを参照して補正する。具体的には、例えば、動作パラメータＸが範囲Ｘ_１、動作パラメータＹが範囲Ｙ_２、動作パラメータＺが範囲Ｚ_２であり、補正指標Ａが範囲Ａ_１、補正指標Ｂが範囲Ｂ_２である場合には、動作パラメータＸに係る補正後の障害予兆指標（換算値）ｘ’＝ｘ_１×α_１×β_２となり、動作パラメータＹに係る補正後の障害予兆指標（換算値）ｙ’＝ｙ_１×α_１となり、動作パラメータＺに係る補正後の障害予兆指標（換算値）ｚ’＝ｚ_２となる。

以上のように、本例の障害予兆指標補正部４では、障害予兆指標算出部３により算出された障害予兆指標を定数に換算し、その換算値（定数）に、時間データ（各時間要素の値）によって定まる補正係数を乗じて補正する。ここで、補正対象である障害予兆指標は、監視対象の画像形成装置の内部状態を示す動作パラメータの値の特徴を表す指標であり、上記のような補正を行うことで、監視対象の画像形成装置の動作が不安定であると推定される期間について、後続の障害予測における動作パラメータの寄与度が低下される。なお、このような補正の仕方は一例に過ぎず、他の手法により補正を行ってもよい。

障害予兆判定部５は、障害予兆指標補正部４による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する。本例では、障害予兆指標補正部４による補正後の障害予兆指標（換算値）について日毎の最大値を合計し、その合計値が予め定めた閾値を超えた場合に、監視対象の画像形成装置において近い将来に故障が発生する予兆があると判定する。なお、このような予測の仕方は一例に過ぎず、他の手法により障害予測を行ってもよい。

通知部６は、障害予兆判定部５による予測結果を障害予測システムの利用者に通知する。通知の仕方は任意であり、例えば、監視対象の画像形成装置宛てに予測結果の情報を送信して、その画像形成装置に設けられた操作パネル上に表示出力させる構成や、リモートセンターの端末宛てに予測結果の情報を送信して、その端末に設けられた表示パネル上に、監視対象の画像形成装置を識別して表示出力させる構成が挙げられる。

本例のサーバ装置による障害予測に関する一連の処理を、図５に例示する処理フローを参照して説明する。
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）。

本例のサーバ装置による障害予兆指標の補正について、具体例を挙げて説明する。
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には、障害予兆指標の換算及び補正の例を示してある。
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。

また、図８において、ｂ１は、或る１日におけるパラメータＢ（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、ｂ２は、パラメータＢ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、ｂ３は、補正後のパラメータＢ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。
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。

障害予兆指標の換算及び補正の他の例について説明する。
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。

図１１には、動作パラメータと時間要素との対応を示す設定テーブルの例を示してある。なお、図１１の設定テーブル中の「○」は、該当する時間要素に基づく補正を行うことを意味し、「×」は、該当する時間要素に基づく補正を行わないことを意味する。例えば、トナー濃度の測定値に関する障害予兆指標（換算値）は、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の各時間要素から影響を受けるので、これらの時間要素に基づく補正を行うが、一方、感光体交換からの経過時間ｔ４からは影響を受けないので、この時間要素に基づく補正は行わないことが設定されている。

このような設定テーブル（図９〜図１１）に基づき、一例として、以下のように処理を行う。
まず、Ｍ（Ｍａｇｅｎｔａ）色、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ）色、Ｃ（Ｃｙａｎ）色、Ｋ（ＫｅｙＰｌａｔｅ）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。

その後、図１０の設定テーブルに従って、動作パラメータ毎に、その障害予兆指標（換算値）の補正に用いる時間要素を特定し、図９の設定テーブルに従って、特定された時間要素に基づいて障害予兆指標（換算値）の補正を行う。
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、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といった時間要素が短い場合には、例えば、トナーがトナー容器内で混ざらずにばらつきが生じ易いこと、画像形成処理におけるクリーニングの回数が少なく感光体表面が不均一であること等の要因により画像形成装置の動作が不安定であると推定され、そのような期間において一時的に異常値を取り易い動作パラメータについて補正を行うことで、一時的に生じる異常値によって障害予測の精度が低下することの抑制を図る。

以上のように、本例の障害予測システムでは、サーバ装置が、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ようにした。

なお、本例では、各動作パラメータの値に基づいて算出した障害予兆指標（換算値）について補正を行っているが、画像形成装置の動作が不安定な期間におけるパラメータ異常が障害予測に及ぼす影響を低減できればよく、例えば、動作パラメータの値そのものに対して補正を行うようにしてもよい。

ここで、本例の障害予測システムにおけるサーバ装置は、各種演算処理を行うＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＣＰＵの作業領域となるＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）や基本的な制御プログラムなどを記録したＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置、各種のプログラムやデータを記憶するＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、各種の情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ、といったハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。

そして、本発明に係るプログラムを補助記憶装置等から読み出してＲＡＭに展開し、これをＣＰＵにより実行させることで、本発明に係る障害予測装置の機能をサーバ装置のコンピュータ上に実現している。
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。

また、画像形成装置以外の装置を障害予測の対象とするようにしてもよい。すなわち、対象の装置における障害の発生予測を、当該装置の内部状態を示すパラメータ（障害の予測に寄与し得るパラメータ）を用いて行う構成において、当該装置の動作状況を示す時間要素（動作の不安定性を推定し得る時間要素）の計時を行い、その結果に基づいて、当該装置の動作が不安定と推定される期間について、障害予測におけるパラメータの寄与度を低下させる補正を行うようにすることで、当該装置の動作の不安定性に起因するパラメータ異常によって障害予測の精度が低下することを抑制できる。

ここで、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信網等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。
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。

１：装置動作状態取得部、２：装置使用状況取得部、３：障害予兆指標算出部、４：障害予兆指標補正部、５：障害予兆判定部、６：通知部

Claims

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。