JP2017016238A - 情報処理システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予測された故障に応じた対応内容の決定を支援する。【解決手段】１以上の情報処理装置を含む情報処理システムであって、前記情報処理システムとネットワークを介して接続される機器の状態を示す状態情報を所定の記憶手段から取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記状態情報と、前記機器の故障の発生を予測する第１のモデルとに基づいて、前記機器において故障が発生する確率と、該確率で故障が発生するまでの期間と、前記故障の重症度とを含む故障予測情報を生成する故障予測手段と、前記故障予測手段により生成された前記故障予測情報に基づいて、前記確率と、前記期間と、前記重症度とに応じて、前記発生が予測された故障に対する対応内容を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された前記対応内容に応じた通知を行う通知手段とを有する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理システム及びプログラムに関する。

複合機等の画像形成装置において、部品の劣化度や故障時期等の推定結果に基づいて、当該画像形成装置の点検や部品交換等の保守作業の時期を決定することが行われている。

また、画像形成装置の動作数と消耗品の寿命等との関係に基づいて、当該画像形成装置の保守計画を作成する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。

ここで、例えば、保守対象の画像形成装置において、重症度が高い故障が近日中に発生すると予測された場合には、当該画像形成装置に作業員を迅速に派遣して、故障の発生を未然に防止する必要がある。一方で、例えば、画像形成装置において、重症度の低い故障が、ある程度の日数後に発生すると予測された場合には、作業員は保守計画に従って保守を行えば良い。

しかしながら、上記従来技術においては、予測された故障等の発生時期や重症度に応じて適切な保守を行うことができない場合があった。

本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたものであり、予測された故障に応じた対応内容の決定を支援することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態は、１以上の情報処理装置を含む情報処理システムであって、前記情報処理システムとネットワークを介して接続される機器の状態を示す状態情報を所定の記憶手段から取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記状態情報と、前記機器の故障の発生を予測する第１のモデルとに基づいて、前記機器において故障が発生する確率と、該確率で故障が発生するまでの期間と、前記故障の重症度とを含む故障予測情報を生成する故障予測手段と、前記故障予測手段により生成された前記故障予測情報に基づいて、前記確率と、前記期間と、前記重症度とに応じて、前記発生が予測された故障に対する対応内容を判定する判定手段と、前記判定手段により判定された前記対応内容に応じた通知を行う通知手段とを有する。

本発明の一実施形態によれば、予測された故障に応じた対応内容の決定を支援することができる。

第一の実施形態の機器管理システムの一例を示す図である。 第一の実施形態のコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態の機器のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態の管理装置の一例の機能構成を示す図である。 対応判定モデルの一例を示す図である。 対応判定モデルの重症度に応じた断面の一例を示す図である。 第一の実施形態の対応内容の判定処理の一例のフローチャートである。 機器状態情報の一例を示す図である。 故障予測情報の一例を示す図である。 機器管理情報の一例を示す図である。 緊急手配画面の一例を示す図である。 保守計画画面の一例を示す図である。 第二の実施形態の管理装置の一例の機能構成を示す図である。 顧客属性情報の一例を示す図である。 第二の実施形態の対応内容の判定処理の一例のフローチャートである。

次に、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。

［第一の実施形態］
＜システム構成＞
まず、第一の実施形態の機器管理システム１について、図１を参照しながら説明する。図１は、第一の実施形態の機器管理システムの一例を示す図である。

本実施形態の機器管理システム１は、管理装置１０、複数の機器２０、サービスステーション端末３０、及びコールセンタ端末４０を有し、インターネットや電話回線網等のネットワークＮを介して通信可能に接続されている。

管理装置１０は、機器２０から収集した情報（機器状態情報）に基づいて当該機器２０に発生する故障を予測し、当該予測結果に応じて、予測された故障に対する対応内容を判定する。そして、管理装置１０は、当該対応内容を、サービスステーション環境Ｅ３に設置されたサービスステーション端末３０又はコールセンタ環境Ｅ４に設置されたコールセンタ端末４０に通知する。

なお、図１に示す管理装置１０は、１台の情報処理装置（コンピュータ）により構成されているが、これに限られず、複数台の情報処理装置により構成されていても良い。

機器２０は、ユーザである顧客Ａの事業所等を示す顧客環境Ｅ１や顧客Ｂの事業所等を示す顧客環境Ｅ２に設置される複合機やプリンタ等の画像形成装置である。機器２０は、例えば所定の期間毎に、当該機器２０に含まれる各種部品等の電流や電圧、温度等を各種のセンサで計測した計測値等を含む機器状態情報を管理装置１０に送信する。

なお、本実施形態において機器２０は、複合機等の画像形成装置であるものとして説明するが、機器２０は画像形成装置に限られない。機器２０は、例えば、プロジェクタや電子黒板、テレビ会議端末、デジタルサイネージ装置等の各種機器であっても良い。

サービスステーション端末３０は、例えば機器２０の販売元又はリース元等の事業者の事業所を示すサービスステーション環境Ｅ３に設置され、機器２０を保守又は修理するカスタマーエンジニア（ＣＥ）等の作業員が使用するＰＣ（パーソナルコンピュータ）等である。なお、サービスステーション端末３０は、例えば、タブレット端末やスマートフォン等の各種の情報処理装置であっても良い。

カスタマーエンジニア等の作業員（以下、「ＣＥ等」と表す）は、管理装置１０からサービスステーション端末３０に通知された対応内容に基づいて、機器２０の保守を行うことができる。

コールセンタ端末４０は、例えば機器２０の販売元又はリース元等の事業者のコールセンタを示すコールセンタ環境Ｅ４に設置され、ＣＥ等を顧客先に派遣するオペレータ又はディスパッチャが使用するＰＣ等である。なお、コールセンタ端末４０は、例えば、タブレット端末やスマートフォン等の各種の情報処理装置であっても良い。

オペレータ又はディスパッチャ（以下、「オペレータ等」と表す）は、管理装置１０からコールセンタ端末４０に通知された対応内容に基づいて、ＣＥ等に対して顧客環境Ｅ１や顧客環境Ｅ２に設置された機器２０の保守を依頼して、顧客先に当該ＣＥ等を派遣する。

図１に示す機器管理システム１により、ＣＥ等は、管理装置１０において予測された故障に応じて、機器２０の保守を適切に行うことができる。

すなわち、本実施形態では、例えば重症度が高い故障が予測された場合等には、オペレータ等は、当該故障が予測された機器２０に対してＣＥ等を速やかに派遣し、適切な部品交換等の保守作業を依頼する。一方で、例えば重症度が高くない故障が予測された場合等には、ＣＥ等は、保守計画の中で、当該故障が予測された機器２０の保守作業を行う。このように、本実施形態の機器管理システム１では、機器２０に発生すると予測された故障の重症度に応じて、ＣＥ等が適切な保守を行えるように支援する。

＜ハードウェア構成＞
次に、第一の実施形態の管理装置１０、サービスステーション端末３０、及びコールセンタ端末４０のハードウェア構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、第一の実施形態のコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

図２に示すコンピュータ１００は、入力装置１０１、表示装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３、及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０４を有する。また、コンピュータ１００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７、及びＨＤＤ１０８を有する。これら各ハードウェア構成は、バスＢにより相互に接続されている。

入力装置１０１は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含み、コンピュータ１００に各種信号を入力するのに用いられる。表示装置１０２は、ディスプレイ等を含み、各種の処理結果を表示する。なお、管理装置１０は、入力装置１０１及び／又は表示装置１０２を、必要なときにバスＢに接続して利用する形態であっても良い。

外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、例えば、ＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード(SD memory card）、ＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等の記録媒体がある。コンピュータ１００は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して記録媒体の読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。

ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保存する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０５は、電源を切ってもデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＣＰＵ１０６は、例えばＨＤＤ１０８やＲＯＭ１０５等からプログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出して、各種処理を実行する演算装置である。

通信Ｉ／Ｆ１０７は、コンピュータ１００をネットワークＮに接続するためのインタフェースである。ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性のメモリ（記憶装置）である。ＨＤＤ１０８に格納されるプログラムやデータには、本実施形態を実現するプログラムや、コンピュータ１００の全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）、ＯＳ上で動作する各種アプリケーションプログラム等がある。なお、コンピュータ１００は、ＨＤＤ１０８の代わりに又はＨＤＤ１０８と併せて、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性のメモリ（記憶装置）を用いても良い。

本実施形態の管理装置１０、サービスステーション端末３０、及びコールセンタ端末４０は、図２に示すようなコンピュータ１００により後述する各種処理を実現することができる。

次に、第一の実施形態の機器２０のハードウェア構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、第一の実施形態の機器のハードウェア構成の一例を示す図である。

図３に示す機器２０は、コントローラ２０１、操作パネル２０２、外部Ｉ／Ｆ２０３、通信Ｉ／Ｆ２０４、プリンタ２０５、及びスキャナ２０６を有する。

また、コントローラ２０１は、ＣＰＵ２１１、ＲＡＭ２１２、ＲＯＭ２１３、ＮＶＲＡＭ２１４、及びＨＤＤ２１５を有する。

ＲＯＭ２１３は、各種プログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ２１２は、プログラムやデータを一時保持する。ＮＶＲＡＭ２１４は、例えば設定情報等が格納されている。また、ＨＤＤ２１５は、各種プログラムやデータが格納されている。

ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１３やＮＶＲＡＭ２１４、ＨＤＤ２１５等からプログラムやデータ、設定情報等をＲＡＭ２１２上に読み出し、処理を実行することで、機器２０全体の制御や機能を実現する。

操作パネル２０２は、ユーザからの入力を受け付ける入力装置と、表示を行う表示装置とを備えている。外部Ｉ／Ｆ２０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体２０３ａなどがある。これにより、機器２０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して記録媒体２０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体２０３ａには、ＩＣカード、フレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤメモリカード、ＵＳＢメモリ等がある。

通信Ｉ／Ｆ２０４は、機器２０をネットワークＮに接続させるためのインタフェースである。これにより、機器２０は、通信Ｉ／Ｆ２０４を介してデータ通信を行うことができる。プリンタ２０５は、印刷データを用紙に印刷するための印刷装置である。スキャナ２０６は、原稿を読み取って画像データ（電子データ）を生成するための読取装置である。

本実施形態の機器２０は、上記のハードウェア構成により後述する各種処理を実現することができる。

＜機能構成＞
次に、第一の実施形態の機器管理システム１に含まれる管理装置１０の機能構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、第一の実施形態の管理装置の一例の機能構成を示す図である。

本実施形態の管理装置１０は、情報取得部１１、故障予測部１２、対応判定部１３、及び結果通知部１４を有する。これら各部は、管理装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０６に実行させる処理により実現される。

また、本実施形態の管理装置１０は、機器状態情報記憶部１５、故障予測モデル記憶部１６、故障予測情報記憶部１７、対応判定モデル記憶部１８、及び機器管理情報記憶部１９を有する。これら各記憶部は、ＨＤＤ１０８、又は管理装置１０とネットワークＮを介して接続される記憶装置等により実現可能である。

情報取得部１１は、後述する機器状態情報記憶部１５から機器状態情報を取得する。ここで、機器状態情報とは、機器２０の使用状態を示す情報であり、例えば、機器２０の各種部品等の電流や電圧、温度等を各種のセンサで計測した計測値や、プリンタ２０５により印刷データが用紙に印刷された回数を示すカウンタ値等を含む情報である。

故障予測部１２は、情報取得部１１により取得された機器状態情報と、後述する故障予測モデル記憶部１６に記憶された故障予測モデルとに基づいて、機器２０において発生する故障を予測して、故障予測情報を生成する。そして、故障予測部１２は、生成した故障予測情報を故障予測情報記憶部１７に記憶させる。

ここで、故障予測情報とは、機器２０において発生が予測される故障に関する情報であり、故障が発生する確率や、発生するまでの時間、発生が予測される故障の重症度等が含まれる。

対応判定部１３は、故障予測情報記憶部１７に記憶された故障予測情報と、対応判定モデル記憶部１８に記憶された対応判定モデルとに基づいて、発生が予測された故障（以降、「予測故障」とも表す）に対する対応内容を判定する。

ここで、本実施形態において対応内容は、予測故障の緊急性に応じて、例えば、「緊急手配」、「点検（３日以内）」、「点検（７日以内）」、「情報提供」の４つの区分に分けられる。すなわち、本実施形態における対応内容は、緊急性が高い順に、「緊急手配」、「点検（３日以内）」、「点検（７日以内）」、「情報提供」の４つの区分に分けられるものとする。

対応内容「緊急手配」とは、予測故障が発生した機器２０に対してＣＥ等を速やかに派遣して、部品交換等の保守作業が必要な場合である。対応内容「点検（３日以内）」とは、予測故障が発生した機器２０に対して３日以内にＣＥ等が点検を行うことが必要な場合である。対応内容「点検（７日以内）」とは、予測故障が発生した機器２０に対して７日以内にＣＥ等が点検を行うことが必要な場合である。対応内容「情報提供」とは、予測故障が発生したものの、現時点では必ずしも対応する必要がないものである。

このように、本実施形態では、機器２０の予測故障に対して、緊急性に応じた対応内容を判定する。これにより、対応内容が「緊急手配」である予測故障に対しては、ＣＥ等を迅速に派遣して、故障の発生を未然に防止させることができる。一方で、対応内容が「点検（３日以内）」や「点検（７日以内）」である予測故障に対しては、ＣＥ等は、当該予測故障が発生した機器２０を保守計画に組み込むことで、通常の保守計画の中で保守作業を行うことができる。

結果通知部１４は、対応判定部１３により判定された対応内容に応じて、サービスステーション端末３０又はコールセンタ端末４０に対して、機器２０において故障の発生が予測されたことを通知する。

より具体的には、結果通知部１４は、対応判定部１３により判定された対応内容が「緊急手配」である場合、コールセンタ端末４０に対して、予測故障が発生した機器２０に対してＣＥ等を速やかに派遣する必要があることを通知する。このとき、結果通知部１４は、後述する機器管理情報記憶部１９に記憶された機器管理情報を参照して、予測故障が発生した機器２０を担当するＣＥ等の連絡先等も通知する。

一方、結果通知部１４は、対応判定部１３により判定された対応内容が「点検（３日以内）」や「点検（７日以内）」である場合、該当のサービスステーション端末３０に対して、保守計画として保守作業を行う必要があることを通知する。このとき、結果通知部１４は、機器管理情報記憶部１９に記憶された機器管理情報を参照して、予測故障が発生した機器２０を担当するＣＥ等のサービスステーション端末３０に対して当該通知を行う。

また、結果通知部１４は、対応判定部１３により判定された対応内容が「情報提供」である場合、対応内容が「点検（３日以内）」や「点検（７日以内）」である場合と同様に、該当のサービスステーション端末３０に対して、故障が予測されたことを通知する。

機器状態情報記憶部１５は、機器状態情報１５１を記憶する。故障予測情報記憶部１７は、故障予測情報１７１を記憶する。機器管理情報記憶部１９は、機器管理情報１９１を記憶する。機器状態情報１５１、故障予測情報１７１、及び機器管理情報１９１の詳細については後述する。

故障予測モデル記憶部１６は、機器状態情報１５１に基づいて、機器２０における故障の発生を予測するための故障予測モデルを記憶する。故障予測モデルとは、故障が発生する際の計測値やカウンタ値のパターン等をモデル化したデータであり、故障の種別（故障種別）毎に存在する。例えば、故障予測モデル記憶部１６には、故障Ａの発生を予測するための故障予測モデルＡ、故障Ｂの発生を予測するための故障予測モデルＢ、故障Ｃの発生を予測するための故障予測モデルＣ等が記憶されている。

対応判定モデル記憶部１８は、故障予測情報１７１に基づいて対応内容を判定するための対応判定モデル１８１を記憶する。

ここで、対応判定モデル記憶部１８に記憶される対応判定モデル１８１について、図５を参照しながら説明する。図５は、対応判定モデルの一例を示す図である。

図５に示すように、対応判定モデル１８１は、故障が発生する確率ｐ、故障が発生するまでの時間ｔ、及び重症度ｒの３つの変数より表される３次元データである。そして、対応判定モデル１８１は、領域Ｄ１、領域Ｄ２、領域Ｄ３、及び領域Ｄ４の４つの領域に分けられる。上述した対応判定部１３は、確率ｐ、時間ｔ、及び重症度ｒを含む故障予測情報１７１が、対応判定モデル１８１において領域Ｄ１〜領域Ｄ４のいずれの領域に属するかに応じて、対応内容を判定する。

すなわち、故障予測情報１７１が領域Ｄ１に属する場合、対応判定部１３により、対応内容は「情報提供」と判定される。また、故障予測情報１７１が領域Ｄ２に属する場合、対応判定部１３により、対応内容は「点検（７日以内）」と判定される。

また、故障予測情報１７１が領域Ｄ３に属する場合、対応判定部１３により、対応内容は「点検（３日以内）」と判定される。同様に、故障予測情報１７１が領域Ｄ４に属する場合、対応判定部１３により、対応内容は「緊急手配」と判定される。

ここで、本実施形態において、予測故障の重症度は、「Ｓ」、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」の５つの区分に分けられる。

重症度「Ｓ」の予測故障とは、例えば、予測故障が実際に発生した場合、安全性が問題となるような故障である。

重症度「Ａ」の予測故障とは、例えば、予測故障が実際に発生した場合、安全性の問題はないものの、機器２０が使用不可能となるような故障である。

重症度「Ｂ」の予測故障とは、例えば、予測故障が実際に発生した場合、機器２０が使用可能となるまでの修理時間が多く掛かるような故障や、機器２０の使用可能とするための修理費用（部品の費用）が多く掛かるような故障である。

重症度「Ｃ」の予測故障とは、例えば、予測故障が実際に発生した場合、機器２０は使用不可能となるものの、設置値の変更やソフトウェアのアップデート等により復旧できるような故障である。

重症度「Ｄ」の予測故障とは、例えば、予測故障が実際に発生した場合でも、代替手段で機器２０の使用を継続することができるような故障である。

すなわち、予測故障が実際に発生した場合に深刻となる順に、重症度を「Ｓ」〜「Ｄ」と定義している。

ここで、図５に示す対応判定モデル１８１を重症度ｒに応じて、確率ｐと時間ｔの２次元データとして表した対応判定モデル１８１１〜１８１５を図６に示す。図６は、対応判定モデルの重症度に応じた断面の一例を示す図である。なお、本実施形態では、時間ｔは、０（日）以上、１４（日）以下の値をとり得るものとして説明する。

図６（ａ）に示す対応判定モデル１８１１は、対応判定モデル１８１の重症度「Ｄ」における確率ｐと時間ｔの２次元データを示している。したがって、故障予測情報１７１に含まれる重症度が「Ｄ」である場合、予測故障が発生する確率が５０（％）未満であるとき当該故障予測情報１７１は領域Ｄ１に属する。一方で、予測故障が発生する確率が５０（％）以上であるとき、当該故障予測情報１７１は領域Ｄ２に属する。

図６（ｂ）に示す対応判定モデル１８１２は、対応判定モデル１８１の重症度「Ｃ」における確率ｐと時間ｔの２次元データを示している。したがって、上記と同様に、故障予測情報１７１に含まれる確率ｐと時間ｔの値に応じて、領域Ｄ１〜領域Ｄ４のいずれかの領域に属する。

図６（ｃ）に示す対応判定モデル１８１３は、対応判定モデル１８１の重症度「Ｂ」における確率ｐと時間ｔの２次元データを示している。したがって、上記と同様に、故障予測情報１７１に含まれる確率ｐと時間ｔの値に応じて、領域Ｄ１、領域Ｄ３、又は領域Ｄ４のいずれかの領域に属する。

図６（ｄ）に示す対応判定モデル１８１４は、対応判定モデル１８１の重症度「Ａ」における確率ｐと時間ｔの２次元データを示している。したがって、上記と同様に、故障予測情報１７１に含まれる確率ｐと時間ｔの値に応じて、領域Ｄ３又は領域Ｄ４のいずれかの領域に属する。

図６（ｅ）に示す対応判定モデル１８１５は、対応判定モデル１８１の重症度「Ｓ」における確率ｐと時間ｔの２次元データを示している。したがって、この場合、故障予測情報１７１は、領域Ｄ４に属する。

なお、例えば機器管理システム１の管理者等が、対応判定モデル１８１の各領域の境界を変更することができるようにしても良い。例えば、図６（ａ）に示す対応判定モデル１８１において、領域Ｄ１と領域Ｄ２の境界を示す値は確率ｐ＝５０（％）で示されるが、当該境界を示す値を変更することができても良い。これにより、例えば機器管理システム１の管理者等は、予測故障に応じて判定される対応内容を調整することができる。

また、図５に示す対応判定モデル１８１では、領域Ｄ１〜領域Ｄ４の４つの領域に分けられる例を示したが、これに限られず、対応判定モデル１８１は、任意の数の領域に分けられても良い。すなわち、例えば、対応判定モデル１８１を領域Ｄ１〜Ｄ５の５つの領域に分けて、領域Ｄ１を対応内容「情報提供」と判定される領域、領域Ｄ２を対応内容「点検（１４日以内）」と判定される領域、領域Ｄ３を対応内容「点検（７日以内）」と判定される領域、領域Ｄ４を対応内容「点検（３日以内）」と判定される領域、及び領域Ｄ５を対応内容「緊急手配」と判定される領域としても良い。

これにより、例えば機器管理システム１の管理者等は、領域の数に応じた対応内容を設定することができる。このとき、例えば機器管理システム１の管理者等は、点検を行うまでの期限を任意に設定できても良い。すなわち、例えば、管理者等は、「点検（Ｎ日以内）」におけるＮの値を任意に設定できても良い。

＜処理の詳細＞
次に、第一の実施形態の機器管理システム１の処理の詳細について、図７を参照しながら説明する。図７は、第一の実施形態の対応内容の判定処理の一例のフローチャートである。

まず、管理装置１０の情報取得部１１は、機器状態情報記憶部１５から一の機器２０の機器状態情報１５１を取得する（ステップＳ７０１）。

ここで、機器状態情報記憶部１５に記憶されている機器状態情報１５１について、図８を参照しながら説明する。図８は、機器状態情報の一例を示す図である。

図８に示すように、機器状態情報１５１は、機器２０を一意に識別する機器ＩＤ毎に、機器状態情報記憶部１５に記憶されている。すなわち、機器状態情報記憶部１５には、機器ＩＤ「ＭＦＰ００１」の機器状態情報１５１、機器ＩＤ「ＭＦＰ００１」の機器状態情報１５１等が記憶されている。

また、機器状態情報１５１は、データの項目として、取得日時、センサＡの計測値、センサＢの計測値、カウンタ値等を有する。すなわち、機器状態情報１５１は、機器２０に含まれる部品等の電流や電圧、温度等を各種のセンサで計測した計測値や、プリンタ２０５により印刷された回数を示すカウンタ値等が、当該計測値やカウンタ値等を機器２０から取得した日時と対応付けられている。このように、機器状態情報１５１は、機器２０における計測値やカウンタ値の所定の時間毎の履歴を示す情報である。

次に、管理装置１０の故障予測部１２は、機器状態情報１５１と、故障予測モデル記憶部１６に記憶された故障予測モデルとに基づいて、機器２０における故障の発生を予測して、故障予測情報１７１を生成する（ステップＳ７０２）。

すなわち、例えば、ステップＳ７０１において機器ＩＤ「ＭＦＰ００１」の機器状態情報１５１が取得された場合、故障予測部１２は、当該機器状態情報１５１と、故障Ａの発生を予測するための故障予測モデルＡとに基づいて、故障Ａの発生を予測する。同様に、故障予測部１２は、当該機器状態情報１５１と、故障Ｂの発生を予測するための故障予測モデルＢとに基づいて、故障Ｂの発生を予測する。このように、故障予測部１２は、故障予測モデル記憶部１６に記憶されている故障予測モデル毎に、当該故障予測モデルに対応する故障の発生を予測する。そして、故障予測部１２は、これらの予測結果に基づいて、故障予測情報１７１を生成する。

次に、管理装置１０の故障予測部１２は、ステップＳ７０２で生成した故障予測情報１７１を故障予測情報記憶部１７に格納する（ステップＳ７０３）。

ここで、故障予測情報記憶部１７に格納（記憶）された故障予測情報１７１について、図９を参照しながら説明する。図９は、故障予測情報の一例を示す図である。

図９に示すように、故障予測情報１７１は、データ項目として、故障種別、確率、時間、及び重症度を有する。故障種別は、故障予測モデルに対応する故障の種別である。確率は、予測故障が発生する確率である。時間は、予測故障が発生するまでの時間（期間）である。重症度は、予測故障の重症度である。

例えば、故障予測情報記憶部１７に格納されている１件目の故障予測情報１７１は、故障種別が「○○部品摩耗」、確率が「４０％」、時間が「１０日」、重症度が「Ｄ」である。これは、当該故障予測情報１７１は、故障種別「○○部品摩耗」の故障の発生を予測するための故障予測モデルの予測結果であり、重症度「Ｄ」の故障「○○部品摩耗」が「１０日」後に、「４０％」の確率で発生することを示している。

同様に、例えば、故障予測情報記憶部１７に格納されている２件目の故障予測情報１７１は、故障種別が「○×故障」、確率が「５％」、時間が「５日」、重症度が「Ａ」である。これは、当該故障予測情報１７１は、故障種別「○×故障」の故障の発生を予測するための故障予測モデルの予測結果であり、重症度「Ａ」の故障「○×故障」が「５日」後に、「５％」の確率で発生することを示している。

次に、管理装置１０の対応判定部１３は、故障予測情報記憶部１７から故障予測情報１７１を１件取得する（ステップＳ７０４）。

次に、管理装置１０の対応判定部１３は、取得した故障予測情報１７１から確率、時間、及び重症度を取得する（ステップＳ７０５）。

次に、管理装置１０の対応判定部１３は、取得した確率、時間、及び重症度と、対応判定モデル１８１とに基づいて、予測故障に対する対応内容を判定する（ステップＳ７０６）。

すなわち、対応判定部１３は、重症度に応じて、図６（ａ）に示す対応判定モデル１８１１〜図６（ｅ）に示す対応判定モデル１８１５のうちから当該重症度に対応するモデルを特定する。そして、対応判定部１３は、確率及び時間から特定されたモデルにおいて、当該故障予測情報１７１が属する領域を特定し、特定した領域に対応する対応内容を判定する。

例えば、ステップＳ７０４において故障予測情報記憶部１７から１件目の故障予測情報１７１が取得された場合、対応判定部１３は、重症度「Ｄ」の対応判定モデル１８１１を特定する。そして、対応判定部１３は、確率「４０％」及び時間「１０日」から対応判定モデル１８１１において、当該故障予測情報１７１が属する領域を領域Ｄ１と特定する。したがって、この場合、対応判定部１３は、対応内容を「情報提供」と判定する。

同様に、例えば、ステップＳ７０４において故障予測情報記憶部１７から２件目の故障予測情報１７１が取得された場合、対応判定部１３は、重症度「Ａ」の対応判定モデル１８１４を特定する。そして、対応判定部１３は、確率「５％」及び時間「５日」から対応判定モデル１８１４において、当該故障予測情報１７１が属する領域を領域Ｄ３と特定する。したがって、この場合、対応判定部１３は、対応内容を「点検（３日以内）」と判定する。

同様に、例えば、ステップＳ７０４において故障予測情報記憶部１７から３件目の故障予測情報１７１が取得された場合、対応判定部１３は、重症度「Ｂ」の対応判定モデル１８１３を特定する。そして、対応判定部１３は、確率「９０％」及び時間「２日」から対応判定モデル１８１３において、当該故障予測情報１７１が属する領域を領域Ｄ４と特定する。したがって、この場合、対応判定部１３は、対応内容を「緊急手配」と判定する。

次に、管理装置１０の対応判定部１３は、ステップＳ７０６で判定された対応内容が「緊急手配」、「点検（３日以内）」、「点検（７日以内）」、又は「情報提供」のいずれであるかを判定する（ステップＳ７０７）。

ステップＳ７０７において、対応判定部１３により対応内容が「緊急手配」であると判定された場合、管理装置１０の結果通知部１４は、コールセンタ端末４０に対して、対応内容が「緊急手配」である予測故障が発生したことを通知する（ステップＳ７０８）。このとき、結果通知部１４は、機器管理情報記憶部１９に記憶される機器管理情報１９１から予測故障が発生した機器２０が設置されている顧客名や当該機器２０の保守を担当する担当ＣＥ、当該担当ＣＥの電話番号等の情報を取得する。

ここで、機器管理情報記憶部１９に記憶される機器管理情報１９１について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、機器管理情報の一例を示す図である。

図１０に示すように、機器管理情報１９１は、データの項目として、機器ＩＤ、顧客名、担当ＣＥ、及び電話番号を有する。これにより、機器ＩＤにより示される機器２０が設置されている設置先の顧客環境の顧客名、当該機器２０の保守を担当する担当ＣＥ、及び当該担当ＣＥの電話番号が管理される。なお、担当ＣＥは、複数のＣＥ等が設定されていても良いし、担当ＣＥの他に副担当ＣＥが設定されていても良い。

以上により、ステップＳ７０８において管理装置１０の結果通知部１４から通知を受信したコールセンタ端末４０は、例えば図１１に示すような緊急手配画面１０００が表示される。図１１は、緊急手配画面の一例を示す図である。

図１１に示す緊急手配画面１０００では、故障が予測された機器２０が設置されている顧客名や機器ＩＤ、当該機器２０の担当ＣＥ、当該担当ＣＥの電話番号等が表示エリア１００１に表示されている。また、図１１に示す緊急手配画面１０００では、予測故障の内容が表示エリア１００２に表示されている。これにより、コールセンタのオペレータ等は、表示エリア１００１に表示された担当ＣＥに対して、顧客先に速やかに向かって保守作業を行うように指示することができる。

また、図１１に示す緊急手配画面１０００において、オペレータ等が作業内容ボタン１００３を押下すると、予測故障に対する保守作業の作業内容画面に遷移しても良い。当該作業内容画面では、当該予測故障に対応するために必要な部品等の情報が表示される。これにより、オペレータ等は、担当ＣＥに対して、保守作業に必要な部品等の情報を提示することができる。

ステップＳ７０７において、対応判定部１３により対応内容が「点検（３日以内）」又は「点検（７日以内）」であると判定された場合、結果通知部１４は、該当のサービスステーション端末３０に対して、予測故障が発生したことを通知する（ステップＳ７０９）。すなわち、結果通知部１４は、機器管理情報１９１を参照して、故障の発生が予測された機器２０の担当ＣＥのサービスステーション端末３０に対して、対応内容が「点検（３日以内）」又は「点検（７日以内）」である予測故障が発生したことを通知する。

以上により、ステップＳ７０９において管理装置１０の結果通知部１４から通知を受信したサービスステーション端末３０は、保守計画画面が表示される。

ここで、対応内容が「点検（３日以内）」である予測故障が発生した場合において、サービスステーション端末３０に表示される保守計画画面の一例を図１２に示す。図１２は、保守計画画面の一例を示す図である。

図１２に示す保守計画画面２０００では、故障が予測された機器２０が設置されている顧客名や機器ＩＤが表示エリア２００１に表示されている。また、図１２に示す保守計画画面２０００では、保守計画の内容が表示エリア２００２に表示されている。これにより、ＣＥ等は、保守計画画面２０００に表示された内容に従って、保守対象の機器２０に対して保守作業を行うことができる。

また、図１２に示す保守計画画面２０００において、ＣＥ等が作業内容ボタン２００３を押下すると、予測故障に対する保守作業の作業内容画面に遷移しても良い。当該作業内容画面では、当該予測故障に対応するために必要な部品等の情報が表示される。これにより、ＣＥ等は、保守作業に必要な部品等の情報を知ることができる。

ステップＳ７０７において、対応判定部１３により対応内容が「情報提供」であると判定された場合、結果通知部１４は、該当のサービスステーション端末３０に対して、予測故障が発生したことを通知する（ステップＳ７１０）。すなわち、結果通知部１４は、機器管理情報１９１を参照して、故障の発生が予測された機器２０の担当ＣＥのサービスステーション端末３０に対して、対応内容が「情報提供」である予測故障が発生したことを通知する。

ここで、「情報提供」としてサービスステーション端末３０に通知される内容には、予測故障の発生に加えて、例えば、当該予測故障の発生を防止するための保守作業の内容及び当該保守作業の推定作業時間等が含まれても良い。これにより、担当ＣＥは、予測故障が発生する確率や当該予測故障の発生を防止するための作業時間等を鑑みて、保守作業を行うべきか否かを判断することができる。すなわち、例えば、担当ＣＥは、予測された故障が実際に起こった場合に要する時間やコストと、予測故障の発生を防止のための保守作業に要する時間やコストとを鑑みて、保守作業を行うべきか否かを判断することができる。

なお、ステップＳ７１０において、結果通知部１４は、当該通知を行わなくても良い。すなわち、結果通知部１４は、対応を行う必要が無い予測故障に関する情報は、担当ＣＥには通知しないようしても良い。これにより、担当ＣＥのサービスステーション端末３０において、必ずしも対応する必要がない予測故障に関する情報が表示されることがなくなる。

次に、管理装置１０の対応判定部１３は、次の故障予測情報１７１が故障予測情報記憶部１７にあるか否かを判定する（ステップＳ７１１）。

ステップＳ７１１において、次の故障予測情報１７１があると判定された場合、対応判定部１３は、ステップＳ７０４に戻る。この場合、対応判定部１３は、ステップＳ７０４において、次の故障予測情報１７１を故障予測情報記憶部１７から取得する。

ステップＳ７１１において、次の故障予測情報１７１がないと判定された場合、情報取得部１１は、次の機器状態情報１５１（すなわち、次の機器ＩＤの機器状態情報１５１）が存在するか否かを判定する（ステップＳ７１２）。

ステップＳ７１２において、次の機器状態情報１５１があると判定された場合、情報取得部１１は、ステップＳ７０１に戻る。この場合、情報取得部１１は、ステップＳ７０１において、次の機器状態情報１５１を機器状態情報記憶部１５から取得する。

ステップＳ７１２において、次の機器状態情報１５１がないと判定された場合、管理装置１０は、処理を終了させる。

以上のように、本実施形態の機器管理システム１では、機器２０における予測故障の重症度に応じて、当該予測故障に対する対応内容を判定する。

そして、本実施形態の機器管理システム１では、当該対応内容を速やかに行う必要がある場合（すなわち、「緊急手配」である場合）、コールセンタに通知して、担当ＣＥを機器２０に派遣する。これにより、本実施形態の機器管理システム１では、ＣＥ等が速やかに適切な保守作業を行うことができ、重症度の高い予測故障や発生確率が高い予測故障等が実際に発生する事態を防止することができる。

また、本実施形態の機器管理システム１では、当該対応内容を必ずしも速やかに行う必要はない場合（すなわち、「点検（３日以内）」や「点検（７日以内）」である場合）、担当ＣＥに対して、保守計画として保守作業を行う必要があることを通知する。これにより、本実施形態の機器管理システム１では、緊急性が低い予測故障に対しては通常の保守計画の中で保守作業を行うことができる。

［第二の実施形態］
次に、第二の実施形態の機器管理システム１について説明する。第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有する箇所には第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

本実施形態では、機器２０のユーザである顧客の属性情報に応じて、対応内容を調整（変更）するものである。ここで、顧客の属性情報とは、例えば、顧客の業種、顧客の繁忙期、事業所の拠点、機器２０が故障した場合に代替機があるか否か、顧客が属するグループ等の情報である。

＜機能構成＞
次に、第二の実施形態の機器管理システム１に含まれる管理装置１０の機能構成について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、第二の実施形態の管理装置の一例の機能構成を示す図である。

本実施形態の管理装置１０は、対応内容調整部２１を有する。対応内容調整部２１は、管理装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０６に実行させる処理により実現される。

また、本実施形態の管理装置１０は、顧客属性情報記憶部２２を有する。顧客属性情報記憶部２２は、ＨＤＤ１０８、又は管理装置１０とネットワークＮを介して接続される記憶装置等により実現可能である。

対応内容調整部２１は、後述する顧客属性情報記憶部２２に記憶される顧客属性情報に基づいて、対応判定部１３により判定された対応内容を調整（変更）する。

顧客属性情報記憶部２２は、顧客属性情報２２１を記憶する。ここで、顧客属性情報記憶部２２に記憶される顧客属性情報２２１について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、顧客属性情報の一例を示す図である。

図１４に示すにように、顧客属性情報２２１は、データ項目として、顧客名、業種、繁忙期、代替機、拠点、及びグループ等を有する。

顧客名は、機器２０のユーザである顧客の名称である。業種は、顧客が営む事業等の種類である。繁忙期は、顧客の事業等の活動が活発な時期である。代替機は、顧客の顧客環境に設置された機器２０が故障した場合に、代替機として利用できる機器２０が存在するか否かを示す。拠点は、顧客が営む事業等の活動拠点である。グループとは、所定の条件により顧客を複数のグループに分類した場合におけるグループを識別する情報である。

なお、顧客属性情報２２１は、図１４に示したデータ項目に加えて、例えば、顧客の事業規模や顧客環境に設置された機器２０の故障回数の累積等の種々のデータ項目を有していても良い。

＜処理の詳細＞
次に、第二の実施形態の機器管理システム１の処理の詳細について、図１５を参照しながら説明する。図１５は、第二の実施形態の対応内容の判定処理の一例のフローチャートである。

管理装置１０の対応内容調整部２１は、顧客属性情報記憶部２２に記憶される顧客属性情報２２１を参照して、ステップＳ７０６で対応判定部１３により判定された対応内容を調整する（ステップＳ１５０１）。

より具体的には、対応内容調整部２１は、故障の発生が予測された機器２０が設置された顧客環境に対応する顧客の顧客属性情報２２１を参照して、対応判定部１３により判定された対応内容を調整する。なお、次のステップＳ７０７では、対応判定部１３は、対応内容調整部２１により調整された対応内容が「緊急手配」、「点検（３日以内）」、「点検（７日以内）」、又は「情報提供」のいずれであるかを判定する。

ここで、対応内容調整部２１は、対応判定部１３により判定された対応内容に対して、例えば以下のような調整を行う。

（１）顧客属性情報２２１における顧客の「業種」を参照して、予め設定された所定の業種である場合、対応内容の緊急性を上げる。例えば、対応判定部１３により判定された対応内容が「点検（７日以内）」であるとして、顧客の業種が「サービス」である場合、対応内容調整部２１は、緊急性を上げて、対応内容を「点検（３日以内）」に調整（変更）する。

（２）顧客属性情報２２１における顧客の「繁忙期」を参照して、当該顧客の繁忙期に該当する場合、対応内容の緊急性を上げる。例えば、対応判定部１３により判定された対応内容が「点検（３日以内）」であるとして、当該顧客の繁忙期に該当する場合、対応内容調整部２１は、緊急性を上げて、対応内容を「緊急手配」に調整する。

（３）顧客属性情報２２１における顧客の「代替機」を参照して、当該顧客の代替機の有無に応じて、対応内容の緊急性を変更する。例えば、代替機「あり」の場合、対応内容調整部２１は、対応判定部１３により判定された対応内容の緊急性を下げる一方で、代替機「なし」の場合、対応判定部１３により判定された対応内容の緊急性を上げる。

（４）顧客属性情報２２１における顧客の「拠点」を参照して、予め設定された所定の拠点である場合、対応内容の緊急性を上げる。

（５）顧客属性情報２２１における顧客の「グループ」を参照して、所定のグループに該当する場合、対応内容の緊急性を変更する。例えば、当該顧客がグループ「Ａ」に属する場合、対応内容調整部２１は、対応判定部１３により判定された対応内容の緊急性を上げる一方で、当該顧客がグループ「Ｂ」に属する場合、対応判定部１３により判定された対応内容の緊急性を下げる。

以上のように、本実施形態の機器管理システム１では、故障の発生が予測された機器２０のユーザである顧客の属性情報に応じて、対応内容を調整する。これにより、本実施形態の機器管理システム１では、顧客に応じた適切な保守作業を行えるようになる。

例えば、機器２０の通常のリース契約を締結した顧客をグループ「Ｂ」に、通常のリース契約に加えて特別な保守契約を締結した顧客をグループ「Ａ」に分類することで、グループ「Ａ」の顧客に対しては、緊急性を上げた対応内容で保守作業を行うことができる。

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態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の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１ 機器管理システム
１０ 管理装置
１１ 情報取得部
１２ 故障予測部
１３ 対応判定部
１４ 結果通知部
１５ 機器状態情報記憶部
１６ 故障予測モデル記憶部
１７ 故障予測情報記憶部
１８ 対応判定モデル記憶部
１９ 機器管理情報記憶部
２０ 機器
３０ サービスステーション端末
４０ コールセンタ端末

特開２０１１−１８１０７３号公報

Claims (7)

1. １以上の情報処理装置を含む情報処理システムであって、
   前記情報処理システムとネットワークを介して接続される機器の状態を示す状態情報を所定の記憶手段から取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記状態情報と、前記機器の故障の発生を予測する第１のモデルとに基づいて、前記機器において故障が発生する確率と、該確率で故障が発生するまでの期間と、前記故障の重症度とを含む故障予測情報を生成する故障予測手段と、
   前記故障予測手段により生成された前記故障予測情報に基づいて、前記確率と、前記期間と、前記重症度とに応じて、前記発生が予測された故障に対する対応内容を判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定された前記対応内容に応じた通知を行う通知手段と
   を有する情報処理システム。
2. 前記判定手段は、
   複数の領域が含まれる第２のモデルを用いて、前記故障予測情報に含まれる前記確率と、前記期間と、前記重症度とで示される値が、前記第２のモデルの前記複数の領域のうちのいずれの領域に属するかに応じて、前記対応内容を判定する、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記機器のユーザの属性情報に応じて、前記対応内容を変更する変更手段を有し、
   前記変更手段は、
   前記属性情報に含まれる前記ユーザの業種、前記ユーザの事業所の拠点、前記ユーザの繁忙期に関する情報、又は前記ユーザが属するグループのいずれかに応じて、前記判定手段により判定された対応内容を変更する、請求項１又は２記載の情報処理システム。
4. 前記故障予測手段は、
   前記状態情報と、予測対象の故障毎の前記第１のモデルとに基づいて、該予測対象の故障毎に前記故障予測情報を生成する、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. １以上の情報処理装置と、該１以上の情報処理装置とネットワークを介して接続される端末装置とを含む情報処理システムであって、
   前記情報処理システムとネットワークを介して接続される機器の状態を示す状態情報を所定の記憶手段から取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記状態情報と、前記機器の故障の発生を予測する第１のモデルとに基づいて、前記機器において故障が発生する確率と、該確率で故障が発生するまでの期間と、前記故障の重症度とを含む故障予測情報を生成する故障予測手段と、
   前記故障予測手段により生成された前記故障予測情報に基づいて、前記確率と、前記期間と、前記重症度とに応じて、前記発生が予測された故障に対する対応内容を判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定された前記対応内容に応じた通知を、前記端末装置に送信する通知手段と
   を有する情報処理システム。
6. 前記通知手段は、
   前記対応内容に応じて、コールセンタに設置される第１の端末装置又はサービスステーションに設置される第２の端末装置のいずれかの端末装置に前記通知を送信する、請求項５記載の情報処理システム。
7. 情報処理装置を、
   前記情報処理装置とネットワークを介して接続される機器の状態を示す状態情報を所定の記憶手段から取得する取得手段、
   前記取得手段により取得された前記状態情報と、前記機器の故障の発生を予測する第１のモデルとに基づいて、前記機器において故障が発生する確率と、該確率で故障が発生するまでの期間と、前記故障の重症度とを含む故障予測情報を生成する故障予測手段、
   前記故障予測手段により生成された前記故障予測情報に基づいて、前記確率と、前記期間と、前記重症度とに応じて、前記発生が予測された故障に対する対応内容を判定する判定手段、
   前記判定手段により判定された前記対応内容に応じた通知を行う通知手段
   として機能させるためのプログラム。

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