以下に、説明を構成する一部となる添付図面を参照して、詳細な説明をする。図において、同じ符号は、一般的に、他に異なる記載がない限り同じ構成要素とする。詳細な説明に記載された例示の実施の形態、図面、及び請求項は限定することを意図するものではない。他の実施形態も利用可能であり、また開示された主題の範囲を逸脱することなく変更をすることは可能である。全般的に記載され、また図面に示されている本開示の諸態様は、広範囲にわたる様々な構成に再構成し、置換え、連結し、分割し、及び設計することができ、そして、それらのすべてが本記載の中で明らかに考慮されていることは容易に理解される。
I 概要
印刷デバイスにおける着色剤使用の予測に関連する例示の装置及び方法を説明する。印刷デバイスは一般に、トナー、インク、又は染料等の着色剤を、印刷処理の一環として使用する。各印刷デバイスは、着色剤を交換する必要が出てくるまでに多数のページを印刷できるよう、一定量の着色剤を有することができる。例えば、レーザプリンタは交換までに10,000ページ印刷できると見積もられているトナーカートリッジを有することができる。
着色剤の見積もられる容量は所定の見積もり割合の範囲、例えば5%、に基づき算出できる。しかしながら、見積もられる着色剤の量は正確でないこともあり、例えば、印刷ジョブの種類、プリンタのメインテナンス状況、プリンタの使用できる着色剤の量、及び他の要因が、着色剤交換までに何ページ印刷デバイスが印刷できるかに影響を与え得る。つまり、実際の印刷作業では、予め見積もられる割合から異なる範囲での、より多い(又はより少ない)ページが印刷された後に、結果的に、着色剤を交換することになり得る。例えば、印刷出力は、10%又は20%の範囲での早期の着色剤交換に繋がることもあるが、同様に、1%、2%等の範囲での遅い交換に繋がることもある。
少なくともこれらの要因を考慮した正確な着色剤使用予測は、着色剤の適時な交換作業に繋がり、着色剤の不足に起因する印刷品質の悪い画像、さらには、印刷デバイスの強制終了を回避できる。トナー使用の予測は、交換用着色剤の注文及び納品をちょうどよいタイミングで行えるよう導くことができ、プリンタ動作の改善と予備用着色剤の支出削減の双方に繋がる。正確な着色剤使用予測の実現に貢献する他の要因としては、着色剤使用を計測するために使われる方法が挙げられる。印刷デバイスには、着色剤を検知する物理的(アナログ)センサを有するものもある。これらセンサは個別の範囲を有することができ、個別の範囲はセンサの計測値がデジタル化される際に正確に反映されることもあれば、されないこともある。他の印刷デバイスは着色剤を検知する物理的センサを持たず、むしろ、これらの印刷デバイスは、用紙に印刷されるドットの数に基づいて用紙に移動した着色剤を算出できる。しかしながら、これらの印刷デバイスは、物理的センサの使用なしでは、印刷ページの無駄なトナーの損失及び/又はドットのサイズのばらつきを無視し得る。このように、センサなしの印刷デバイスでは不正確な着色剤使用の判定を行い得る。
本明細書中に説明されている着色剤予測技術は、特定の印刷デバイスによる実際の着色剤使用、同じ製造者、機種、及び/又は他のデバイス特性を有する印刷デバイスによる着色剤使用、共に配置された及び/又は共に所有されたデバイスによる着色剤使用、着色剤交換作業、及び印刷デバイスのメインテナンス作業を考慮することができる。例えば、特定の印刷デバイスPD1は、次を含み得るプリンタ情報を予測サーバに提供できる。(1)デバイス情報、例えば、PD1に関する製品仕様データ、PD1に関する辞書データ、PD1の製造者、機種、及び/又は他のデバイス特性等のPD1に関する製造元が提供するデータ、(2)着色剤使用情報、例えば、PD1のトナーレベル情報又はインクレベルのデータ、及び/又は(3)メインテナンス作業情報、例えば、PD1のトナーカートリッジ又はインク交換に関する情報、PD1がトナーを使用している場合はフューザの交換、PD1がインクを使用している場合はノズルの交換、等である。その後、予測サーバはプリンタ情報(例えば、いくつかの又はすべてのデバイス情報、着色剤使用情報、及び/又はメインテナンス作業情報)をPD1及び他の印刷デバイスから受け、PD1による着色剤使用を推測できる。
着色剤使用の推測と併せて、予測サーバはその推測に関する信頼区間を提供することができる。例えば、予測サーバが、35日後にPD1がトナーを必要とし、この35日という推測は30から45日の範囲内である、予測を生成したと仮定する。その場合、この例では、予測サーバは、35日後にPD1がトナーを必要とすると示す推測を[−5、+10]日の信頼区間と共に提供できるということである。つまり、PD1は35−5=30日と35+10=45日の範囲でトナーを必要とする。
着色剤使用の推測は、1つ以上の“予測成分”を含み得る1つ以上の関数又は着色剤使用を推測する関数に基づくことができる。関数は1つ以上の線形関数及び1つ以上の非線形関数を含み得る。そして、予測成分は線形予測成分及び/又は非線形予測成分を含み得る。非線形予測成分は周期予測成分を含み得る。線形予測成分及び/又は周期予測成分は、着色剤使用の(過去の)数値等のプリンタデータに回帰法を行うことに基づき決定できる。例えば、フーリエ回帰法を上記のPD1等の印刷デバイスから受信される着色剤使用値に適用し、1つ以上の線形予測成分及び1つ以上の周期予測成分を決定できる。これらの周期成分は、1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、1年毎、及び、ことによると他の周期にできる。例えば、印刷デバイスWork1は平日の間しっかりと使われ、週末の間は控えめに又は一切使われないことがある。すると、印刷デバイスWork1の着色剤使用は、平日の間の使用はより多く、週末の間の使用はより少ないと、1週間毎の周期予測成分が示すことができる。
このような線形及び非線形/周期予測成分は、予測サーバと関連付けられる印刷デバイスによって提供されるデバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は他の情報に予測サーバが回帰法を適用することによって決定できる。予測サーバが受信する情報には外れデータを取り除くようにフィルタ処理を行うことができる。例えば、高すぎる及び/又は低すぎる着色剤使用値を1つ以上の閾値と比較する。情報には絶対値から相対値に変換できるものもある。例えば、印刷デバイスが、24.5%、24.5%、24.2%、23.9%、23.8%、23.4%、23.2%、及び23.2%のトナー残量割合を提供したと仮定する。予測サーバは、トナー残量割合間の差を取得することで、割合値を1日あたりのトナー使用割合を示す相対値に変換できる。この例では、1日あたりのトナー使用割合を示す相対値は0%、0.3%、0.3%、0.1%、0.4%、0.2%、及び0%となる。
トナーカートリッジ等の着色剤が交換される際、残りの着色剤レベルは増加できる。例えば、交換された着色剤レベルは100%になることができる。交換作業は2つの計測された使用値間の差の絶対値が着色剤交換に関連する閾値を超える際に決定され得る。例えば、40%、50%、55%、60%等の所定の割合が挙げられる。上記の例に続けて、差の絶対値が閾値を超えると識別され、上記の0%、0.3%、0.3%、0.1%、0.4%、0.2%、及び0%の差等の通常の差の絶対値からフィルタ処理が行われる。つまり、第1の(先に測定された)使用レベルが35%以下で、着色剤交換後に測定された第2の(後に測定された)使用レベルが(ほぼ)100%だった場合、第1と第2の使用レベル間の差は65%を超え、着色剤交換を示す閾値を超える。場合によっては、着色剤交換後しばらくの間、印刷デバイスが使用レベルを報告できないことがあるため、所定の割合は、例えば、55%〜95%の間の数値等、100%未満にすることができる。1日毎の(又は他の測定される)トナー値間の差等の相対的な着色剤使用値を使用することで、プリンタデータの処理及び着色剤使用の予測論理を簡潔にすることができる。
印刷デバイスよって提供されるデバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は他の情報の相対値のフィルタ処理及び決定後、予測サーバは線形回帰及び/又は上述のフーリエ回帰法等の回帰法を使用して線形及び非線形成分を決定できる。そして、予測サーバは、線形及び非線形成分を使用して印刷デバイスの着色剤使用を推測できる。
場合によっては、デバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は他の情報は、同様のデバイス情報を有する他の印刷デバイスからの情報と結合させることができる。同様のデバイス情報とは、例えば、同一の製造者及び/又は機種である、同じドライバ・ソフトウェアを使用している等である。他のケースとして、デバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は他の情報は共に配置された印刷デバイス及び/又は同様の作業量の印刷デバイスからの情報と結合させることができる。共に配置された印刷デバイス及び/又は同様の作業量の印刷デバイスとは、例えば、同じエンティティによって所有及び/又は運転される印刷デバイス等で、共に配置されていてもよいし、されていなくてもよい。さらにまた別のケースでは、1つの印刷デバイスの推測は、同様のデバイス情報を有する印刷デバイスからの推測、共に配置される印刷デバイスからの推測、及び/又は同様の作業量の印刷デバイスからの推測と比較及び/又は結合できる。つまり、各デバイスからの未加工情報は分離したままだが、推測(例えば、線形成分や非線形成分)は比較及び/又は結合できる。
本明細書中に説明されている技術は、着色剤レベルの判定及び報告のために、直接、包括的な物理センサに依存するものではない。むしろ、これらの技術は、印刷デバイスによって提供される情報を利用し、提供される情報に基づいて推測を決定できる。例えば、印刷デバイスが着色剤使用の数レベルのみである、フル、ほぼフル、ほぼ空、及び空を報告すると仮定する。そして、これらのレベルは、フル=3、ほぼフル=2、ほぼ空=1、及び空=0等の数値に変換でき、線形及び非線形成分は、これらの絶対値及び/又は対応する相対値をフィルタ処理後に決定できる。このように、本明細書中に説明されている技術は、異なるタイプの着色剤を利用する多数の異なるタイプの印刷デバイスに適合でき、着色剤使用の正確な推測を提供できる。
II 印刷システムの例
図1は、例示の実施形態に係る印刷ネットワーク100を図で示す。印刷ネットワーク100は、ネットワーク140を使用して相互接続される印刷デバイス(PDs)110、112、114、コンピュータ120、122、1つ以上の予測サーバ130、1つ以上の機械学習サーバ132、及び1つ以上の製品情報サーバ/データベース134を備える。例によっては、印刷ネットワーク100は、図1に示されるよりも多く、少なく、及び/又は異なるタイプのコンピューティング・デバイス、サーバ、及び/又は印刷デバイスを有することができる。
印刷デバイス110、112、114は、元々用紙又は電子的のいずれかで入手できる原稿及び/又はファイルをスキャン、印刷、複写、電子メール送信、報告、通信及び/又は処理できるデバイスを含み得る。1つ以上の印刷デバイス110、112、114によって処理された後、原稿及び/又はファイルは、続いて、要求に応じて、用紙又は電子的のいずれかで利用できる。つまり、印刷デバイス110、112、114は、少なくとも、PDの内容を表す電子文書ED1を作成すること(例えば、PDをスキャンしてED1を作成すること)、PDの1つ以上の用紙複写を作成すること、EDの1つ以上の複写の印刷及び/又はED1を1つ以上のタイプの用紙に印刷すること、ED及び/又はED1の1つ以上の電子複写を作成すること、ED及び/又はED1の形式を変更すること(例えば、OCRスキャンを実行すること、ED及び/又はED1を記憶するために使用されるファイル形式を変換すること等)、遠隔アクセス可能なストレージ(例えば、ドキュメント・ボックス)を維持して印刷デバイス110、112、114以外の他のデバイスがED及び/又はED1を使用/にアクセスできるようにすること、及び/又はED及び/又はED1の内容を他のデバイスに/から通信すること、によって用紙原稿PD又は電子文書EDを処理できる。
ドキュメント・ボックスは、印刷デバイス、印刷サーバ、又は他のデバイス上のエンティティ(例えば、ユーザ、管理者、企業、他のタイプのエンティティ)に割り付けられるストレージであることができ、それにより、エンティティは原稿、ファイル、及び/又は他のデータを保持及び維持することができる。実施形態によっては、ドキュメント・ボックスは、アドレス帳及び/又はデバイスアカウント処理ストレージ等の個人データ用のストレージを付随及び/又は含むことができる。ドキュメント・ボックス、アドレス帳、及びデバイスアカウント処理ストレージには、1つ以上の原稿、ファイル、個人データ、及び/又は、コンタクト、使用状況、及び使用制限等の他のデータを記憶できる。
実施形態によっては、印刷デバイス110、112、114は他のタスク及び/又は他の処理もまた実行できる。印刷デバイス110、112、114は、色、速度、演算能力、機能性、ネットワーク接続性、及び/又は他の特徴のバリエーションを持つ様々な製造者による製品を含み得る。
例示の実施形態においては、印刷デバイス110、112、114のいくつかの又はすべては1つ以上の、おそらく異なる、ネットワーク・プロトコルを通して、ネットワーク140に接続できる。データは、印刷デバイス110、112、114、コンピュータ120、122、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び製品情報サーバ/データベース134の相互間で、コンピュータ、コンピューティング・デバイス、印刷デバイス、サーバ、及びネットワーク140を有線及び/又は無線リンクで繋げて伝送される。印刷ネットワーク100のデバイス間のそれぞれ各データ伝送の形式は、次に挙げる1つ以上の様々な異なる形式を含み得る。テキスト形式、画像フォーマット、拡張マークアップ言語(XML)、シンプル・ネットワーク・マネージメント・プロトコル(SNMP)形式、データベース・テーブル、フラットファイル形式、又は他の形式。
コンピュータ、コンピューティング・デバイス、サーバ、及び印刷デバイス間は次に挙げる通信を含み得る。コンピュータ120、122、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品情報サーバ/データベース134が印刷ジョブ用データ及び/又は印刷用印刷ジョブの割り当て分を印刷デバイス110、112、114に送信する通信、及び印刷デバイス110、112、114が、警告、状況、エラー、デバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は他のメッセージをコンピュータ120、122、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品情報サーバ/データベース134に送信し、他のデバイスに印刷デバイスの着色剤使用、メインテナンス、エラー、及び/又は他の条件を通知する通信である。印刷デバイスの他の条件とは、例えば、待機中、印刷中、休止中、紙詰まり、用紙量の低下又は用紙切れ、トナー/インク量の低下又はトナー/インク切れ等である。コンピュータ120、122、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品情報サーバ/データベース134間の他の通信は、着色剤使用予測の要求や対応する応答等も可能だが、これらに限られない。
コンピュータ120、122は印刷ネットワーク100を構成するためのデータ(又はことによると関連するソフトウェア)を作成、取得、更新、表示、及び/又は削除できる。印刷ネットワーク100を構成するためのデータの例として、印刷ネットワーク100内のデバイスを構成するためのデータ、例えば、印刷デバイス110、112、114のデータ、ネットワーク・プロトコルを構成するためのデータ(例えば、FTP、HTTP、JMS、KPDL、PCT、PDF、SOAP、SMS、SMTP、SNMP、TCP/IP、UDP、LDAP、MQ、及び/又は他のプロトコル)、クライアント及び/又はサーバのアクセス管理関連のデータ(例えば、パスワード、署名、認可証、証明書、サブスクリプション、ライセンス、及び/又はネットワーク140及び/又はクラウドベースサービス、ソフトウェア及び/又はソリューションの機能のアクセス箇所又はすべてに関連するトークン)及び印刷ネットワーク100のデバイス/サーバのカスタマイズ、構成、及び管理アプリケーションのデータが挙げられる。特に、コンピュータ120、122は、印刷デバイスの維持に関連する表示を提供できる。印刷デバイスの維持に関連する表示には、印刷デバイスの着色剤使用に関連する表示及び/又は着色剤使用に関連する予測が含まれる。印刷デバイスとしては印刷デバイス110、112、114を挙げることができるが、これらに限らない。
1つ以上の予測サーバ130は、少なくとも、ネットワーク140及び/又は他のネットワークに接続されてもよい印刷デバイスに関連する着色剤使用の予測の要求を受信及び対応する着色剤使用の予測を生成できる。例えば、VPN及び/又はLAN等のネットワーク140に直接接続されていないプライベート・ネットワークを介して遠隔アクセス可能な印刷デバイス、ネットワーク140にアクセスしてもよいし、しなくてもよいインターネットアクセス可能な印刷デバイス等である。
機械学習サーバ132は、学習パターン、傾向、及び/又はデータに関する特徴、具体的に、印刷デバイス110、112、114等の印刷デバイスに関連する機能を提供できる。学習したパターン、傾向、及び/又は特徴に基づき、機械学習サーバ132は、印刷デバイスによる着色剤使用の予測を含むが、これに限られない印刷デバイスに関する予測等の出力を生成できる。
製品情報サーバ/データベース134は、印刷デバイス110、112、114、及び、ことによると他のデバイスに関するデータを含む、印刷ネットワーク100に関連するデータを記憶及び読み出すことができる。データは、デバイス情報、着色剤使用情報、メインテナンス作業情報、及び/又は印刷ネットワーク100に関連するデバイスに関連する他の情報を含み得る。データは、特定のデバイス、着色剤使用、メインテナンス作業、及び/又は他の情報に関する情報を要求する受信されるクエリに応じて製品情報サーバ/データベース134から読み出すことができる。
実施形態によっては、例えば、1つ以上のサーバ等の1つ以上のコンピューティング・デバイスは、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び製品情報サーバ/データベース134の本明細書中に説明されている機能のいくつか又はすべてを実行できるように構成されている。例えば、ことによるとサーバとして機能する、1つ以上のコンピューティング・デバイスは、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び製品情報サーバ/データベース134の本明細書中に説明されている機能を提供するために利用できる。
他の実施形態では、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品情報サーバ/データベース134は、上記とは別に更なるサービスを提供できる。例えば、1つ以上の原稿ソリューション及び管理される印刷サービスのための機能のいくつか又はすべてに関連するサービス等で、例えば、ソリューション及びサービスのアカウント処理及びメインテナンスの機能、原稿ワークフローの機能等で、例えば、処理フォーム、ハードコピー署名、クライアント認証/アクセス機能、ユーザインタフェース機能、印刷ネットワーク100内のデバイスを含むローカル及び/又はリモートネットワークベースのストレージ管理等である。
例えば、1つ以上の予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び製品情報サーバ/データベース134はさらに印刷サーバに関連する機能を提供できる。印刷サーバは、ジョブ(例えば、スプールジョブ関連データ、ルートジョブ、ジョブのユーザ及び/又はサーバ関連アカウント処理の提供、ジョブに関連する認証及び承認ルールの確認/施行)の処理及び印刷ネットワーク140の印刷デバイスに関連するデータの記憶ができる。印刷サーバによって処理されるジョブには、印刷ジョブ/印刷要求、通信原稿、ファイル、及び/又は関連データ(例えば、電子メール内のデータ、SMSメッセージ等)、要求に関連する原稿及びファイル(例えば、1つ以上の原稿及びファイルの生成、フォーマット設定、スキャン、再フォーマット、変換、アクセス、更新、及び/又は削除)、原稿ワークフローのジョブ、及び/又は印刷デバイスに関するエラー/不具合報告に関する処理情報(例えば、印刷(及びことによると他の)デバイス110、112、114に関するエラー/不具合報告に関するトラブル・チケットの生成、再調査、更新、提出、再提出、通信、及び/又は削除)を含み得るが、これらに限らない。データには、ジョブの処理で使用されるデータ(例えば、印刷ジョブ用スプールデータ、ファイル関連要求用ファイル)、アクセス管理関連データ、主要識別特性、及び/又は予測サーバ130及び/又は印刷サーバ並びに、ことによると他のデータとしてのクラウドサーバによって支配される印刷デバイスに関する機種依存情報を含み得る。
図2Aは、例示の実施形態に係るコンピューティング・デバイス200を概略ブロック図で示す。実施形態によっては、コンピューティング・デバイス200は、次の本明細書中に説明されている1つ以上の機能を実行するよう構成できる。図4A〜9に示されるグラフ及び/又はシナリオ1100に関連する本明細書中に説明されている機能の一部又は全部のみならず、印刷ネットワーク100、印刷デバイス110、112、114、コンピュータ120、122、予測サーバ130、機械学習サーバ132、製品情報サーバ/データベース134、ネットワーク140、コンピューティング・デバイス200a〜200i、データベースストレージ(メモリ)208a、サービスアーキテクチャ230、方法300、1000、1030、及び/又は1200、トナー交換予測アルゴリズム、表示部1110、1140、線形、非線形、及び/又は周期予測成分の機能が含まれる。
コンピューティング・デバイス200は1つ以上の入力デバイス202、1つ以上の出力デバイス204、1つ以上のプロセッサ206及びメモリ208を備えることができる。入力デバイス202は、ユーザ入力デバイス、ネットワーク入力デバイス、センサ、及び/又は他のタイプの入力デバイスを備えることができる。例えば、入力デバイス202は、タッチスクリーン、キーボード、キーパッド、マウス、トラックボール、ジョイスティック、カメラ、音声認識モジュール、及び/又は他の同様のデバイス等のユーザ入力デバイスを備えることができる。ネットワーク入力デバイスは、有線ネットワークレシーバ及び/又はトランシーバを備えることができる。有線ネットワークレシーバ及び/又はトランシーバは、イーサネット(登録商標)・トランシーバ、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)トランシーバ、又はツイストペア線、同軸ケーブル、光ファイバーリンク、又はネットワーク140の有線箇所のような有線ネットワークへの同様の物理的接続、及び/又は無線ネットワークレシーバ及び/又はトランシーバを介して通信可能に構成されることのできる同様のトランシーバ等である。無線ネットワークレシーバ及び/又はトランシーバは、例えば、Bluetooth(登録商標)トランシーバ、Zigbeeトランシーバ、Wi−Fiトランシーバ、WiMAXトランシーバ、無線広域ネットワーク(WWAN)トランシーバ及び/又は他の同様のタイプのネットワーク140の無線箇所のような無線ネットワークを介して通信するように構成されることのできる無線トランシーバである。センサはコンピューティング・デバイス200の環境内の条件を測定するよう、及び当該環境に関するデータを提供するよう構成され、このようなデータには、配置位置データ、速度(速度、方向)データ、加速度データ、及びコンピューティング・デバイス200の環境に関するその他のデータが含まれるが、これらに限らない。例示のセンサには、GPSセンサ、配置位置センサ、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計、カメラ、光センサ、赤外線センサ、及びマイクロホンが含まれるが、これらに限らない。他の入力デバイス202もまた、可能である。
出力デバイス204には、ユーザ表示デバイス、可聴出力デバイス、ネットワーク出力デバイス及び/又は他のタイプの出力デバイスを備えることができる。ユーザ表示デバイスには、1つ以上の印刷コンポーネント、液晶ディスプレイ(LCD)、発光ダイオード(LED)、レーザ光、デジタル光処理(DLP)技術を使用する表示、陰極線管(CRT)、電球、及び/又は他の同様のデバイスを備えることができる。可聴出力デバイスには、スピーカ、スピーカジャック、音声出力ポート、音声出力デバイス、ヘッドホン、イヤホン、及び/又は他の同様のデバイスを備えることができる。ネットワーク出力デバイスには、イーサネット(登録商標)・トランシーバ、ユニバーサル・シリアル・バス(USB)トランシーバ、又はツイストペア線、同軸ケーブル、光ファイバーリンク、又はネットワーク140の有線箇所のような有線ネットワークへの同様の物理的接続を介して通信するように構成できる同様のトランシーバ等の有線ネットワークトランスミッタ及び/又はトランシーバを備えることができる。無線ネットワークトランスミッタ及び/又はトランシーバは、例えば、Bluetooth(登録商標)トランシーバ、Zigbeeトランシーバ、Wi−Fiトランシーバ、WiMAXトランシーバ、無線広域ネットワーク(WWAN)トランシーバ及び/又は他の同様のタイプのネットワーク140の無線箇所のような無線ネットワークを介して通信するように構成されることのできる無線トランシーバである。他のタイプの出力デバイスは、振動装置、触覚フィードバックデバイス、及び赤外線又は紫外線を出射するデバイス等の不可視光放射デバイスを備えることができるが、これらに限らない。他の出力デバイス204もまた、可能である。
プロセッサ206は1つ以上の汎用プロセッサ、中央処理装置(CPU)、CPUコア、及び/又は1つ以上の専用プロセッサ(例えば、グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)、デジタル・シグナル・プロセッサ(DSP)、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)等)を備えることができる。プロセッサ206はメモリ208内にあるコンピュータ読み込み可能な指示210及び/又は本明細書中に説明されている他の指示を実行するように構成できる。
メモリ208は、少なくとも1つのプロセッサ206によって読み込み及び/又はアクセスされることのできるデータ及び/又は指示を記憶するように構成される1つ以上のコンピュータ読み込み可能なストレージ媒体を備えることができる。
1つ以上のコンピュータ読み込み可能なストレージ媒体は、光学、磁気、有機、又は他のメモリ又はディスクストレージ等の1つ以上の揮発性及び/又は不揮発性ストレージコンポーネントを備えることができる。揮発性及び/又は不揮発性ストレージコンポーネントは全体的に又は一部的に少なくとも1つのプロセッサ206に一体化させることができる。コンピュータ読み込み可能なストレージ媒体は、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及び/又はランダム・アクセス・メモリ(RAM)のような短期間データを記憶する1つ以上のコンポーネントを備えることができる。コンピュータ読み込み可能なストレージ媒体は、例えば、読み出し専用メモリ(ROM)、光学又は磁気ディスク、コンパクトディスク読み出し専用メモリ(CD−ROM)等の二次的又は持続的長期ストレージのような長期間のプログラムコード及び/又はデータを記憶する非一時的なコンピュータ読み込み可能媒体を備えることができる。実施形態によっては、メモリ208は単体の物理的デバイス(例えば、1つの光学、磁気、有機、若しくは他のメモリ、又はディスク記憶部)を使用して実装できるが、他の実施形態では、メモリ208は2つ以上の物理的デバイスを使用して実装できる。
特に、メモリ208は、プロセッサ206によって実行される際、コンピューティング・デバイスに、本明細書中に説明されているデバイス、ネットワーク、方法、特徴、及びシナリオの機能等を含むがこれらに限られない機能を実施させることができるコンピュータ読み込み可能な指示210を記憶できる。実施形態によっては、コンピュータ読み込み可能な指示210は、実行される際、印刷デバイス110及び/又はコンバータ304の本明細書中に説明されている機能の一部又は全部を実施できる指示を備えることができる。
実施形態によっては、コンピュータ読み込み可能な指示210は、印刷サービスソフトウェア212、印刷サービスインターフェース214、及び/又は着色剤使用予測ソフトウェア216の指示を少なくとも備えることができる。印刷サービスソフトウェア212及び印刷サービスインターフェース214は、サービスとしてのプラットフォーム(PaaS)として多数のコンピューティング・デバイス200に水平スケールでき、それにより実質的に無制限の性能を提供できる。集中的な計算を要求できる本予測機能には、多数のコンポーネントが利用可能である一方で、予測結果には時間的制約があるため迅速に提供される必要がある。着色剤使用予測ソフトウェア216は、1つ以上の印刷デバイスによる着色剤使用の予測に関連する機能を提供できる。実施形態によっては、着色剤使用予測ソフトウェア216は、方法300に対して説明されている機能の一部又は全部を実行できる。
図2Bは、例示の実施形態に係る、サービスアーキテクチャ230にネットワーク140を介して接続されるコンピューティング・デバイス200aを概略ブロック図で示す。サービスアーキテクチャ230は、予測サーバ130、機械学習サーバ132、製品情報サーバ/データベース134、及び印刷サーバ等を含むがこれらに限られない1つ以上のサーバを実行できる。サービスアーキテクチャ230によって実装される1つ以上のサーバは、サービスとしての印刷(PaaS)、他の印刷サービス、ウェブサービス、コンテンツデリバリサービス、及びオンライン取引サービス等を含むがこれらに限られない1つ以上のサービスを提供できる。他の多くのサーバ及び/又はサービスもまた、サービスアーキテクチャ230によって実装及び/又は提供できる。
図2Aに示されていない実施形態では、ネットワーク140は、1つ以上のファイアウォールを使用してサービスアーキテクチャ230と通信できる。ファイアウォールは、許可される通信を可能にしながら、許可されない通信をブロックするよう構成される1つ以上のコンピューティング・デバイスを備える。典型的な許可される通信には、サービスアーキテクチャ230によって提供される1つ以上のサービスに関連している通信が含まれる。典型的な許可されない通信には、許可される通信に入らないいかなる通信が含まれ、つまり、サービスアーキテクチャ230によって提供される1つ以上のサービスに関連していない通信である。
コンピューティング・デバイス200aは、ネットワーク140を使用して接続及び通信するように構成されるコンピューティング・デバイスであることができる。例えば、コンピューティング・デバイス200aは図2Aと関連して上記で説明されているコンピューティング・デバイス200のいくつか又はすべてのコンポーネント及び/又は機能を備えることができる。特に、コンピューティング・デバイス200aはサービスアーキテクチャ230と通信し、サービスアーキテクチャ230によって提供される1つ以上のサービスを要求及び/又は受信するように構成できる。
図2Bは、ウェブティア及びデータベース/アプリケーション(DB/App)ティアを含むサービスアーキテクチャ230を示す。ウェブティアはネットワーク140、コンピューティング・デバイス200a、及び/又は他のコンピューティング・デバイスと通信できる。例えば、ウェブティアはコンピューティング・デバイス200aからの1つ以上のサービスの要求を(ネットワーク140を介して)受信し、サービスアーキテクチャ230のコンピューティング・デバイス200aに1つ以上のサービスを(ネットワーク140を介して)提供することに関連する応答を送信するために使用できる。データベース/アプリケーションティアは、1つ以上のサービスをサービスアーキテクチャ230に提供するために十分な演算能力及びデータ記憶部を有することができる。
図2Bは、ウェブティアが負荷分散装置200b及びコンピューティング・デバイス200c、200d、200eを備え、データベース/アプリケーションティアが負荷分散装置200f、コンピューティング・デバイス200g、200h、200i、及びデータベースストレージ208aを備えることを示す。実施形態によっては、いくつか又はすべての負荷分散装置200b、200f及びコンピューティング・デバイス200c、200d、200e、200g、200h、200iは、図2Aと関連して上記で説明されているコンピューティング・デバイス200のいくつか又はすべてのコンポーネント及び/又は機能を備えることができる。
データベースストレージ208aは、ことによると1つ以上のデータベースに実装される、十分なコンピュータ読み込み可能なストレージを備えることができ、サービスアーキテクチャ230の1つ以上のサービスを実行できる。実施形態によっては、データベースストレージ208aは、図2Aと関連して上記で説明されているメモリ208のいくつか又はすべてのコンポーネント及び/又は機能を備えることができる。
ウェブティアの負荷分散装置200bはネットワーク140から通信を受信し、ウェブティアの1つ以上のコンピューティング・デバイス、例えば、コンピューティング・デバイス200c、200d、200e、間に通信を分配できる。例えば、ネットワーク140から入ってくる通信を受信すると、負荷分散装置200bはコンピューティング・デバイス200c、200d、200eのうちの1つを選択でき、通信をサービスできる。選択されたコンピューティング・デバイスは、要求にサービスするために必要な1つ以上のアクションを行うことができる。これはコンピューティング・デバイス自体によって直接的に行われるか、アプリケーション/データベースティアを使用して間接的に行われるかのいずれかである。1つ以上のアクションが行われた後、選択されたコンピューティング・デバイスは、要求された1つ以上のサービスに関連する結果を含む応答を生成でき、応答を結果とともに負荷分散装置200bを介してネットワーク140に送信できる。実施形態によっては、選択されたコンピューティング・デバイスはネットワーク140に直接、応答を送信できる。
実施形態によっては、ウェブティアは多数の負荷分散装置を備えることができる。他の実施形態では、ウェブティアは図2Bに示されるよりも多くの又は少ないコンピューティング・デバイスを備えることができる。また、他の実施形態では、負荷分散装置200bの機能は、コンピューティング・デバイス200c、200d、200eの機能と結合及び/又はコンピューティング・デバイス200c、200d、200eの機能に分散することもできる。さらに他の実施形態では、ウェブティアはコンピューティング・デバイス200c、200d、200eのいくつかと一緒に又はコンピューティング・デバイス200c、200d、200eのいくつかに代えて、1つ以上の仮想コンピューティング・デバイスを備えることができる。
ウェブティアの1つ以上のコンピューティング・デバイス200c、200d、200eは、ネットワーク140から入ってくる通信を受け入れることでネットワーク140との通信を処理し、ネットワーク140に出て行く通信を送信する。ネットワーク140から入ってくる通信及び/又はサービスアーキテクチャ230内の内部通信がアプリケーション/データベースティアによる処理を必要とする場合、通信を処理するコンピューティング・デバイス200c、200d、200eのコンピューティング・デバイスは、必要な情報及び/又は演算サービスのため、新しい通信を生成及び送信及び/又は通信をデータベース/アプリケーションティアに転送できる。
図2Aに示されない実施形態では、ウェブティアは、データベース/アプリケーションティアとの通信及び/又はアクセスを制限するアクセス制御ソフトウェア及び/又はハードウェアを介してデータベース/アプリケーションティアと通信を行う。アクセス制御ソフトウェア及び/又はハードウェアは、データベース/アプリケーションティアが、データベース/アプリケーションティアが処理できるより多く通信、具体的にはデータ及び/又は演算サービスの要求、を受信しないように保護できる。例えば、アクセス制御ソフトウェア及び/又はハードウェアは、ウェブティアとデータベース/アプリケーションティア間の通信を調整できる。
データベース/アプリケーションティアの負荷分散装置200fはウェブティアからの通信を受信でき、データベース/アプリケーションティアの1つ以上のコンピューティング・デバイス、例えば、コンピューティング・デバイス200g、200h、200i、間の通信を分配できる。例えば、ウェブティアから入ってくる通信が、データベース/アプリケーションティアによって提供される1つ以上のサービスのうちのサービスの要求の場合、負荷分散装置200fは要求にサービスするようにコンピューティング・デバイス200g、200h、200iのうちの1つを選択することができる。選択されるコンピューティング・デバイスは、要求にサービスするために必要な1つ以上のアクションを行うことができる。これはコンピューティング・デバイス自体によって直接的に行われるか、ウェブティアを使用して間接的に行われるかのいずれかである。1つ以上のアクションが行われた後、選択されたコンピューティング・デバイスは、要求されたサービスに関連する結果を含む応答を生成でき、応答を結果と共に負荷分散装置200fを介してウェブティアに送信できる。実施形態によっては、選択されたコンピューティング・デバイスはウェブティアに直接、応答を送信できる。
実施形態によっては、データベース/アプリケーションティアは多数の負荷分散装置を備えることができる。他の実施形態では、データベース/アプリケーションティアは図2Bに示されるよりも多くの又は少ないコンピューティング・デバイスを備えることができる。また、他の実施形態では、負荷分散装置200fの機能は、コンピューティング・デバイス200g、200h、200iの機能と結合及び/又はコンピューティング・デバイス200g、200h、200iの機能に分散することもできる。さらに他の実施形態では、データベース/アプリケーションティアはコンピューティング・デバイス200g、200h、200iのいくつかと一緒に又はコンピューティング・デバイス200g、200h、200iのいくつかに代えて、1つ以上の仮想コンピューティング・デバイスを備えることができる。
データベース/アプリケーションティアの1つ以上のコンピューティング・デバイス200g、200h、200iは、ウェブティアから入ってくる通信を受け入れ、入ってくる通信に関連するデータ及び/又は情報サービスを行うことでウェブティアとの通信を処理でき、実施したデータ及び/又は情報サービスの結果を含む応答を生成でき、ウェブティアに出て行く応答を送信できる。
III 着色剤使用の予測技術
図3は、例示の実施形態に係る着色剤使用予測ソフトウェア216によって実行可能な方法300をフローチャートで示す。方法300はコンピューティング・デバイス200によって実施できる。コンピューティング・デバイス200は、例えば、着色剤使用予測ソフトウェア216及び/又は方法300の機能を実施するよう構成された他のソフトウェアを実行する予測サーバ130として作動する1つ以上のコンピューティング・デバイス等である。
方法300はブロック310で開始できる。ブロック310では、着色剤使用予測ソフトウェア216が、少なくとも印刷デバイスPD1のプリンタデータを取得できる。実施形態によっては、プリンタデータの例としてデバイス情報、着色剤使用情報、及び/又はメインテナンス作業情報が挙げられる。実施形態によっては、印刷デバイスPD1は周期的にプリンタデータを提供できる。周期的とは、例えば、1時間毎、1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、及び/又は1年毎等である。例えば、PD1は、使用データ及び着色剤使用情報を含むプリンタ情報を1日毎(又は他の周期で)提供できる。使用データは、1日(又は他の期間)あたり印刷されるページ数及び/又は1日(又は他の期間)あたりスキャンされるページ数等の情報を含み得る。1日毎(又は他の期間で)提供される着色剤使用情報は、印刷デバイスが利用できる1つ以上のトナー量に関する情報、印刷デバイスが利用できる1つ以上のインク量に関する情報、及び/又は低トナー下及び/又はトナーなしの事象に関する情報を含み得る。PD1がモノクロプリンタである例では、1つのタイプのトナー又はインクが使用されることが多く、例えば、ブラックのトナー又はインク等である。そのため、着色剤使用情報は、PD1が利用できるブラックトナー又はインクに関する情報及び/又はPD1が利用できるブラックトナー又はインクの低下又はインク切れに関する情報を含むと考えられる。PD1がカラープリンタである例では、多数のタイプのトナー又はインクが使用されることが多く、例えば、シアン、マゼンタ、イエロー、及びブラックのトナー又はインク等である。そのため、着色剤使用情報は、PD1が利用できる多数のトナー又はインクに関する情報及び/又はPD1が利用できる各タイプのトナー又はインクの着色剤値の低下又は着色剤値なしに関する情報を含むと考えられる。
PD1は、デバイス情報を1日毎(又は他の周期で)提供できる。デバイス情報は、名前、製造者、機種、ネットワークアドレス(例えば、インターネットプロトコル(IP)アドレス、媒体アクセス制御(MAC)アドレス)、アセット番号、シリアル番号、物理的位置、1ヶ月(又は他の期間)あたり印刷デバイスによって印刷できる最少、最多及び/又は平均のページ数に関する情報等のデューティサイクル情報、コンポーネント交換タイミングに関連するデータ等のメインテナンスサイクル情報、及び/又はデバイスPD1の特徴を指定、そうでない場合は、示す他の情報等の情報を含み得るが、これらに限られない。デバイス情報は、初期トナー(又は他の着色剤)容量、交換トナー(又は他の着色剤)容量、トナーカートリッジ(又は他の着色剤ストレージコンポーネント)の数、等のトナー(又は他の着色剤)容量情報、その日(又は他の期間)中に発生した、例えばコンポーネント交換、動力サイクル、着色剤取り替え、及び/又は他のメインテナンス関連事象等の、メインテナンス作業の数を含み得る1日毎(又は他の周期で)提供されるメインテナンス作業情報をはじめとする着色剤関連情報を含み得る。
他の実施形態では、印刷デバイスPD1は周期的にではなく、別の基準でプリンタデータを提供できる。例えば、メインテナンス作業に応じて、いくつかの又はすべてのプリンタデータの要求を受信した後、いくつかの又はすべてのプリンタデータがPD1によって提供される。例えば、動力サイクル、トナー交換、又は他のメインテナンス作業後に、PD1が報告を生成する。他のプリンタデータ及び/又はプリンタデータを提供する他の技術もまた、提供及び/又は活用できる。
予測サーバによってPD1から受信される着色剤値データを示すため、図4Aは、例示の実施形態に係るPD1のトナー値の1日毎のグラフを示す。当該グラフは、ブロック310に関連付けることができ、印刷デバイスPD1が利用できる状態で残っているトナーの割合を示す。具体的に、図4Aのグラフは、105日の稼動の各日の終わりにおける日毎のPD1のトナー値を示している。図4Aは、PD1のトナー値を示し、例えば、稼動1日目の終わりでは、フルトナーカートリッジの99.5%が、PD1が利用できる状態で残っており、51日目の終わりでは、フルトナーカートリッジの80%が、PD1が利用できる状態で残っている。
他の例として、図4Bは例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスのトナー値の1週間毎のグラフを示す。図4Bのグラフも、ブロック310に関連付けることができ、印刷デバイスPD1が利用できる状態で残っているトナーの割合を1週間毎で示す。特に、図4Bのグラフは、105週の稼動の各週の月曜日の終わりにおける週毎のPD1のトナー値を示している。図4Bは、PD1のトナー値を示し、例えば、稼動1週目の月曜日の終わりでは、フルトナーカートリッジの99.5%が、PD1が利用できる状態で残っており、51週目の月曜日の終わりでは、フルトナーカートリッジの73.5%が、PD1が利用できる状態で残っている。
図4Bは、また、トナー交換作業も示す。例えば、図4Bのグラフは、32週目の月曜日の終わりでフルトナーカートリッジの10.7%が、PD1が利用できる状態で残っており、33週目の月曜日の終わりでは、フルトナーカートリッジの99.6%が、PD1が利用できる状態で残っている。当該トナーカートリッジの取り替えは、図4B中、トナー交換作業410としてほぼ垂直な線で示されている。図4Bはまた、PD1の95週目と96週目の稼動間で別のトナー交換作業420を示す。このように、図4Bは、105週間の稼動中、PD1が2回、トナーカートリッジを交換したことを示しており、1回目の交換は32週目の月曜日の終わりと33週目の月曜日の終わりとの間で、2回目の交換は95週目の月曜日の終わりと96週目の月曜日の終わりとの間である。
図3に戻り、ブロック320では、着色剤使用予測ソフトウェア216は受信されるプリンタデータを処理して、少なくとも印刷デバイスPD1の相対的な過去情報を取得できる。例えば、プリンタデータは、時間をかけて得られる着色剤使用値を含み得、そのため着色剤使用値は絶対的な過去情報であることができる。そして、絶対的な過去情報、例えば、着色剤使用値は、着色剤使用値の差等の相対的な過去情報を取得するために処理できる。実施形態によっては、より古い着色剤使用値とより新しい着色剤使用値の差は、2つの測定間の時間間隔でどのくらいの着色剤がPD1によって使用されたかを示す相対的着色剤使用値を決定するために使用できる。
例えば、図4Aに示すように、着色剤使用予測ソフトウェア216が、1日毎にトナー使用値を含むプリンタデータを受信する場合、着色剤使用予測ソフトウェア216は、2日連続で受信されるトナー使用値間の差を取得し、1日あたりどのくらいのトナーが使用されたのかを判定することができる。具体的な例として、図4Aは、1日目から3日目に受信されたトナー値を(順番に)、99.5%、98.8%、98.3%と示している。そして、1日目と2日目の測定間にどのくらいトナーが使用されたかを判定するため、差が次のように決定できる。98.8%(2日目のトナー値)−99.5%(1日目のトナー値)=−0.7%の利用できるトナーが1日目と2日目の測定間に使用された。同様に、2日目のトナー値測定の98.8%と3日目のトナー値測定の98.3%間で使用されたトナー量は、98.3−98.8=−0.5%である。実施形態によっては、差は、同じ絶対値を有する、より古い測定とより新しい測定の間で取得できるが、より新しい測定とより古い測定の間の差から反対の記号(プラス又はマイナス)である。
実施形態によっては、差は、さらに、着色剤使用の期待値に関連するものであることができる。例えば、PD1と共に配置された並びに/又はPD1と同一及び/若しくは同様のデバイス特性を有する印刷デバイスの観察により平日1日あたり−0.5%の期待値のトナーが使用されていると示されたと仮定する。上記の例を使用して、1日目から2日目の−0.7%の差は、期待値−0.5%と1日目から2日目で観察された差−0.7%の間の差を取得することで、相対的に、PD1が期待されたよりも0.2%トナーを多く使用したと示すことができた。上記の例に続けて、2日目から3日目で観察された−0.5%の差は−0.5%のトナー使用期待値と合致するため、期待値からの2日目と3日目の差は0である。絶対値及び/又は観察された着色剤使用値に基づいた相対的な着色剤使用値を決定する他の技術もまた可能である。
図5は、例示の実施形態に係るPD1のトナー値の1日毎の変化のグラフを示す。図5に示される各日の変化値は、図4Aに示されるN日目+1とN日目のトナー測定値の差を取得することで決定されたもので、N=0、1…104で、0日目のトナー値は100%と想定される。例えば、図5の左側に、示される最初の数値は、1日目のトナー測定値99.5%と0日目のトナー測定値100%間の差、=99.5%−100%=−0.5%、を取得することで、N=0の場合、1日毎のトナー変化−0.5%を示す。図5に示される次の数値は、N=1の場合、1日毎のトナー変化−0.7%を示し、これは2日目のトナー測定値98.8%と1日目のトナー測定値99.5%間の差、=98.8%−99.5%=−0.7%、を取得することで、決定できる。
図3に戻り、ブロック324では、着色剤使用予測ソフトウェア216は線形予測成分の1つ以上の係数を決定することができる。1つ以上の係数は線形回帰法によって提供できる。例えば、線形回帰法によって提供される1つ以上の係数は、X切片係数、スロープ係数、及び誤差係数を含み得る。“b”係数と呼ばれることもあるX切片係数は、線形予測成分を表す線がX軸と交差する数値を示す。“m”係数と呼ばれることもあるスロープ係数は、従属(y)変数及び独立(x)変数間の変化の比率を特定できる。イプシロンと呼ばれることもある誤差係数は、線形予測成分によって提供される推測内の誤差の量を推測できる。
これら係数は、係数が標準化又は非標準化されたかによって異なる単位の観点から特定できる。標準化係数は標準偏差単位の観点から特定でき、一方、非標準化係数は、線形回帰法の入力として使用されたデータによって使用されたものと同じ単位で特定できる。例えば、トナー値の1日毎(又は他)の変化に関連する単位である。
1つ以上の係数は、フィルタリング、線形及び/又は非線形予測成分線形に使用できる。いくつか又はすべての係数は、予測成分の入力として使用されるデータから予測成分を取り除くために使用できる。例えば、一旦、線形予測成分の1つ以上の係数が決定されたら、1つ以上の係数は線形回帰法の入力として使用されたデータ値の数を簡潔に表すことができる。また、特定の印刷デバイスからのトナー値データを使用して生成される線形予測成分は、異なる印刷デバイスだが、ある程度類似する印刷デバイスに使用することができる。例えば、みな特定の製造者及び機種である多数の印刷デバイスから得られるデータから生成される線形予測成分は、同じ製造者及び機種である異なる印刷デバイスの動作を予測するために使用することができる。また、線形予測成分の使用に基づくいくつかのアルゴリズム、例えば方法300、は線形予測成分の係数が変わったとしても、問題なく使用又は再使用できる。
ブロック330では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、少なくとも印刷デバイスPD1の相対的な過去情報、例えば、着色剤使用値の差等、をフィルタ処理及び/又は正規化できる。相対的な過去情報は1つ以上の閾値に基づいてフィルタ処理できる。例えば、数値が上限閾値より高い場合、数値が下限閾値より低い場合、又は数値が下限と上限閾値間の範囲外にある場合、数値はフィルタ処理で除去又は除外できる。数値がフィルタ処理で除去されない場合、数値は、後の利用のため、フィルタを通して入る又は含まれることができる。
図6Aは例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスのトナー値の1日毎のグラフ及び対応する閾値を示す。図6Aに示される例では、閾値610、620は数式(1)に基づいて決定される:
閾値=平均±定数×標準偏差 (1)
平均は、図5及び6Aで示される着色剤使用値間の差の平均値であり、図6Aでは平均630として示されている。定数は所定値又は一定値である。標準偏差は図5及び6Aで示される着色剤使用値間の差の標準偏差である。図6Aに示される具体的な数値については、平均=−0.3958、定数=1.5、及び標準偏差=0.2541である。数式(1)を使用して、着色剤値上限閾値610は、−0.3958+1.5×0.2541=−0.0147として決定でき、下限閾値620は、−0.3958−1.5×0.2541=−0.7769として決定できる。
当該例に続けて、着色剤使用予測ソフトウェア216は、上限閾値610と下限閾値620の間にない数値はすべてフィルタ処理で除去できる。つまり、図6Aの例では、範囲[−0.7769、−0.0147]にないトナー値の1日毎の変化はすべてフィルタ処理で除去できる。例えば、定数=0.5、0.75、1、1.25、2、2.5、3等の数式(1)の定数の他の数値及び/又は閾値を決定する他の技術もまた可能である。
実施形態によっては、着色剤使用値間の差は、1日毎(又は他の周期)の着色剤使用比率等の着色剤使用比率と考えることができる。そして、着色剤使用予測ソフトウェア216は、着色剤使用比率を、着色剤使用比率値の分布を表す1つ以上の数値、例えば、ブロック320と関連して説明されている着色剤使用の期待値等、と比較できる。着色剤使用予測ソフトウェア216は着色剤使用比率が(1日毎の)着色剤使用比率値の分布内にあるかどうか判定できる。
着色剤使用予測ソフトウェア216が、着色剤使用比率は着色剤使用比率値分布内にないと判定した場合、着色剤使用予測ソフトウェア216は着色剤使用比率をフィルタ処理で除去できる。しかしながら、着色剤使用予測ソフトウェア216が、着色剤使用比率は着色剤使用比率値分布内にあると判定した場合、着色剤使用予測ソフトウェア216は着色剤使用比率を後の利用のため、フィルタを通して入れることができる。後の利用とは、例えば、線形、非線形/予測及び/又は他の予測成分を当該比較に基づいて決定するために着色剤使用比率を使用すること等である。
特定の実施形態では、着色剤使用比率値の分布は1つ以上の着色剤レベル値及び1つ以上のページ数値に基づくことができる。例えば、着色剤使用値間の差が1日毎(又は他の周期)の着色剤使用比率であるならば、1日毎の着色剤使用比率はその日(又は他の期間)に印刷されたページ数で分割することで、1日毎(又は他の周期)の1ページあたりの着色剤使用比率を決定することができる。当該1日毎(又は他の周期)の1ページあたりの着色剤使用比率は着色剤使用比率値の分布を表す1つ以上の数値と比較できる。例えば、ブロック320と関連して説明されている着色剤使用の期待値は、1日あたり(又は他の期間)に印刷されるページ数の期待値によって分割することで、1ページあたりの期待される着色剤使用比率を決定できる。そして、1日毎(又は他の周期)の1ページあたりの着色剤使用比率は1ページあたりの期待される着色剤使用比率と比較でき、1日毎(又は他の周期)の1ページあたりの着色剤使用比率が着色剤使用比率値の分布内にあると判定して、後に利用するためフィルタを通して入れるか、1日毎(又は他の周期)の1ページあたりの着色剤使用比率が着色剤使用比率値の分布外にあると判定して、後に利用するためフィルタ処理によって除去するかのいずれかを行う。相対的な過去情報をフィルタ処理する他の技術も可能である。
図6Bは、例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスのトナー値のフィルタ処理された1日毎の変化のグラフを示す。図6Bに示される例では、PD1によって提供されるトナー使用値の差として表される相対的な過去情報には、フィルタ処理が行われており、上限閾値610と下限閾値620の間にないすべての数値は除外されている。
図3に戻り、ブロック333では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、更新された予測成分が利用できるかどうか判定できる。更新された予測成分は、線形予測成分及び/又は非線形予測成分を含み得るがこれらに限らない。非線形予測成分は周期的な予測成分を含み得る。
実施形態によっては、着色剤使用予測ソフトウェア216は、ブロック310のプリンタデータ、ブロック320の過去情報、並びに/又はブロック330のフィルタ処理が行われた及び/若しくは正規化された過去情報等が含まれるが、これらに限らない成分関連データに働きかけることで、予測成分を着色剤使用予測ソフトウェア216自体で生成及び/又は更新する。他の実施形態では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、更新された予測成分が外部のソースから入手できるかどうか判定できる。外部のソースとは、例えば、ブロック310のプリンタデータ、ブロック320の過去情報、及び/又はブロック330のフィルタ処理が行われた及び/又は正規化された過去情報等が含まれるが、これらに限らない成分関連データに働きかける機械学習サーバ132等の機械学習サーバ等である。
更新された予測成分を着色剤使用予測ソフトウェア216が利用できる場合、方法300はブロック336へ進む。そうではなく、更新された予測成分を着色剤使用予測ソフトウェア216が利用できない場合、方法300はブロック340へ進む。
ブロック336では、着色剤使用予測ソフトウェア216は利用できる更新された予測成分を取得、ロード、及び/又は使用できる。
ブロック340では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、少なくとも印刷デバイスPD1の線形予測成分を決定できる。着色剤使用予測ソフトウェア216は、線形予測成分自体を生成及び/又は更新することによって、又はブロック333と関連して上記で説明されているような外部ソースから線形予測成分を取得することによって、のいずれかによって線形予測成分を決定できる。
線形予測成分は、例えば、最小二乗回帰法、最尤回帰法等の線形回帰法等の成分関連データに1つ以上の回帰法を適用することによって生成できる。線形予測成分は、追加の成分関連データに基づいて、及び/又は他の基準に基づいて更新できる。他の基準とは、例えば、印刷デバイスPD1の着色剤が交換される度などである。数式(2)は、例示の線形予測成分を表す:
着色剤=定数1+着色剤変化×期間の回数+誤差項 (2)
着色剤は、図4Aに示される1日毎のトナー値又は図4Bに示される1週間毎のトナー値等の着色剤使用値を表す。定数1は、数式(2)のためのX切片値を表す所定値である。着色剤変化は、着色剤値のための周期あたりの変化率を表す所定値である。期間の回数は、期間の回数を表す可変数値である。誤差項は、線形予測成分の統計上の誤差を表す所定値である。実施形態によっては、フィルタ処理が行われた又はフィルタ処理が行われていない相対的な過去情報から決定された平均又は他の数値を使用して線形予測成分を決定できる。例えば、フィルタ処理が行われた着色剤変化値の平均を数式(2)の着色剤変化の数値として使用することができる。
図6Cは、例示の実施形態に係る、PD1の1日毎のトナー値の実際のトナーグラフ640と対応するPD1の予測トナー値の線形予測成分の線形予測成分グラフ650を示す。実際のトナーグラフ640は、PD1によって提供されるフィルタ処理が行われた1日毎のトナー値を示し、1日毎のトナー値は図6A及び6Bとブロック330と関連して上記で説明されている閾値に基づき、フィルタ処理が行われたものである。線形予測成分グラフ650は線形予測成分をグラフにしたもので、線形予測成分は数式(3)を使用して表される:
トナー値=平均使用値×期間の回数+誤差項 (3)
数式(3)は数式(2)を次のように変更したものである。数式(2)の定数1及び誤差項が0に設定され、数式(2)の着色剤変化は数式(3)の平均使用値と等しい。平均使用値は、グラフに示されるフィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値の平均であることができる。図6Cに示される特定の例では、平均使用値=−0.4509である。
他の実施形態では、線形予測成分は、数式(4)を使用して表すことができる:
トナー値=(平均使用値−K×SD)×期間の回数+誤差項 (4)
トナー値、平均使用値、期間の回数、及び誤差項は数式(3)で上記に説明されている通りである。Kは、−1、−0.5、+0.5、+1等の定数値である。SDは使用レベルの標準偏差である。
数式(4)に基づく線形予測成分は、調整された平均使用値に基づいて予測着色剤レベル(トナー値)を決定でき、調整された平均使用値は使用値の標準偏差のスケーリングされた数値に基づいて調整できる。このように、数式(4)で(平均使用値−K×SD)として表される調整された平均使用値は、Kの数値によって実際の使用値を上回る又は下回るかのいずれかになることができる。
シナリオによっては、ビジネスの場での着色剤切れに起因する印刷デバイスのダウンタイムを最小限に抑える又は回避することを示すことがあるかもしれない。これらのシナリオでは、例えば、−0.5又は−1等のより小さい及び/又はマイナスの数値のKを使用して、数式(4)の予測されるトナー値が実際の着色剤レベルを下回るように尤度を増加させることができる。例えば、数式(4)のトナー値等の予測着色剤値に基づき、同時に交換用着色剤が注文されたと仮定する。例えば、トナー値が25%未満で交換用着色剤が注文されたとする。数式(4)で小さい又はマイナスの数値のKを選択することで、実際に観察されるよりも低い、低めの予測着色剤レベルとなり、これにより、交換用着色剤は必要になるよりも早めに注文されることとなる。早めに着色剤を注文することで、プリンタのダウンタイムが発生する前に着色剤を利用できるように確保できる。
図3に戻り、ブロック350では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、少なくとも印刷デバイスPD1の、周期予測成分等の非線形予測成分を決定できる。着色剤使用予測ソフトウェア216は、非線形及び/又は周期予測成分自体を生成及び/又は更新すること、又は非線形及び/又は周期予測成分をブロック333と関連して上記で説明されているような外部ソースから取得すること、のいずれかによって、非線形及び/又は周期予測成分を判定できる。
例えば、周期、非線形予測成分はフーリエ回帰法を使用して推定できる。フーリエ回帰は、線形又は非線形関数を正弦及び余弦関数の関数として推定又はモデリングすることを含む。F(T)を推定される関数としてみよう。数式(5)はF(T)を推定するフーリエ回帰モデルを表す:
kは0以上の所定の整数であり、a0、a1…an及びb1、b2…bnは定数値である。
例えば、第1の周期関数は、1日毎の実際のトナー使用と線形関数によって作成された1日毎の予測されるトナー使用の差に基づき決定できる。例えば、平日の1日毎の実際のトナー使用値が、ADTU={−0.5%、−0.3%、−0.7%、−0.6%、−0.5%}で、1日毎のトナー使用を予測する線形関数が、1日毎の予測トナー使用=0.5%だったと仮定する。すると、ADTUと1日毎の予測トナー使用間の差は、DATDU=ATDU−1日毎の予測トナー使用={0.0%、+0.2%、−0.2%、−0.1%、0.0%}と等しい。そして、第1の周期関数はDATDUの数値に基づき決定できる。第2の周期関数は、1日毎の実際のトナー使用(例えば、ADTUの数値)と、線形関数及び第1の周期関数の合成値との間の差に基づいてモデリングできる。同様の技術を使用して追加の周期関数を生成することができる。
実施形態によっては、数式(5)のF(T)は、長期間にわたるPD1等の印刷デバイスによる着色剤使用を表す着色剤使用関数であることができる。例えば、F(T)は、1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、1年毎、又は他の時間にまつわる基準で測定されるPD1(又は他の印刷デバイス)による着色剤使用を表す。そして、数式(5)の数値ntは、着色剤が使用された時間の量を表し、nは、日数の分数又は整数を表すことができる。例えば、F(T)がPD1による1週間毎の着色剤使用を表し、tが日数における時間を表し、k=4とすることにする。すると、F(T)は数式(5)を使用して、次のように近似値を求めることができる。F(T)〜=a0+a1 cos(t)+b1 sin(t)+…+a4 cos(4t)+b4 sin(4t)
つまり、F(T)によって表されるPD1による1週間毎の着色剤使用は、例えば、sin(nt)及びcos(nt)関数等の1日毎の周期着色剤使用関数の和によって近似値を求めることができる。tの数値は、測定間の時間の量に基づいて変化できる。例えば、Tの数値が日数における測定された時間を表す場合、tの例示の数値は次のように求めることができる。1日毎の測定はt=T、1週間毎の測定はt=(2/7)×π×T、1ヶ月毎の測定はt=(2/30.4375)×π×T、1年毎の測定はt=(2/365.25)×π×Tである。
例えば、数式(5a)は、F(T)を推定するため、数式(5)によって提供されるフーリエ回帰モデルを表し、Tは日数における時間を表し、フーリエ回帰モデルを決定するために使用される測定は1ヶ月毎に測定される。
実施形態によっては、数式(5)は、正弦及び余弦関数の和として1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、又は他の着色剤使用関数をモデリングするために使用できる。数式(5)のan及びbnの数値は、フーリエ変換、1つ以上の線形回帰法、及び/又は高速フーリエ変換(FFT)等の関連する機能を使用して決定できる。線形及び非線形予測成分を使用して着色剤使用関数をモデリングする他の技術もまた可能である。
相対的に短期間の測定のプリンタデータ値は、相対的に長期間の測定の予測成分を決定するために使用できる。例えば、ブロック330で生成されたようなフィルタ処理が行われた(又はフィルタ処理が行われていない)1日毎の(フィルタ処理が行われた)着色剤使用値は1週間毎の周期予測成分を生成するために使用でき、1週間毎の着色剤使用値は1ヶ月毎の周期予測成分を生成するために使用でき、1ヶ月毎の着色剤使用値は1年毎の周期予測成分を生成するために使用できる等である。例えば、フィルタ処理が行われた1日毎(又は1週間毎又は1ヶ月毎)のトナー変化値等の1日毎(又は1週間毎又は1ヶ月毎)の着色剤使用値は、1週間毎(又は1ヶ月毎又は1年毎)の実際のプリンタ使用を示す1週間毎(又は1ヶ月毎又は1年毎)の周期成分を生成するために使用できる。そして、1週間毎(又は1ヶ月毎又は1年毎)の周期成分は、ブロック340及びブロック350(当該ブロック)で方法300と関連して上記で説明されているような回帰法を使用して推定できる。
図7Aは、例示の実施形態に係る印刷デバイスPD1のトナー値の1週間毎の周期成分のグラフ710と対応する1週間毎の周期予測成分のグラフ720を示す。1週間毎の周期成分は、図7Aの左に示すように、PD1の1日毎の着色剤使用値を使用して決定できる。特に、1週間毎の周期成分は、フィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値を使用して生成でき、1週間毎の周期成分はグラフ710のようにグラフに描くことができる。フィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値は図6Bにも示され、ブロック330と関連して上記でも説明されている。図7Aは、1週間毎の周期成分のグラフ710が、各フィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値とフィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値の平均との差を取得することによって、フィルタ処理が行われた1日毎のトナー変化値の平均に関する違いを表すために正規化されているフィルタ処理の行われた1日毎のトナー変化値のグラフであることを示している。つまり、1週間毎の周期成分のグラフ710は、平均値からどのくらいトナーの変化が変わるかを長期間にわたって1日毎に示し、さらに1週間毎でどのくらいトナーが変わるかを示す。
1週間毎の周期予測成分は、当該ブロックと関連して上記で説明されているように決定できる。例えば、グラフ710としてグラフに描かれている1週間毎の周期成分は、数式(5)のF(T)として使用でき、フーリエ回帰法は数式(5)の右手側に示される1週間毎の周期予測成分を決定するために使用できる。そして、1週間毎の周期予測成分はグラフ720を生成するためにグラフに描かれることができる。
図7Bは、例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスのトナー値の1ヶ月毎の周期成分のグラフ730と対応する1ヶ月毎の周期予測成分のグラフ740を示す。1ヶ月毎の周期成分は、図7Bの左に示すように、PD1の1週間毎の着色剤使用値を使用して決定できる。特に、1ヶ月毎の周期成分は、フィルタ処理が行われた1週間毎のトナー変化値を使用して生成でき、1ヶ月毎の周期成分はグラフ730のようにグラフに描くことができる。図7Bは、1ヶ月毎の周期成分のグラフ730が、各フィルタ処理が行われた1週間毎のトナー変化値とフィルタ処理が行われた1週間毎のトナー変化値の平均の差を取得することによって、フィルタ処理が行われた1週間毎のトナー変化値の平均に関する違いを示すために正規化されたフィルタ処理が行われた1週間毎のトナー変化値のグラフであることを示している。つまり、1ヶ月毎の周期成分のグラフ730は、平均値からどのくらいトナーの変化が変わったかを長期間にわたって1週間毎に示し、さらに1ヶ月毎でどのくらいトナーが変わるかを示す。
1ヶ月毎の周期予測成分は、当該ブロックと関連して上記で説明されているように決定できる。例えば、グラフ730としてグラフに描かれている1ヶ月毎の周期成分は、数式(5)のF(T)として使用でき、フーリエ回帰法は数式(5)の右手側に示される1ヶ月毎の周期予測成分を決定するために使用できる。そして、1ヶ月毎の周期予測成分はグラフ740を生成するためにグラフに描かれることができる。
図7Cは、例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスのトナー値の1年毎の周期成分のグラフ750と対応する1年毎の周期予測成分のグラフ760を示す。
1年毎の周期成分は、図7Cの左に示すように、PD1の1ヶ月毎の着色剤使用値を使用して決定できる。特に、1年毎の周期成分は、フィルタ処理が行われた1ヶ月毎のトナー変化値を使用して生成でき、1年毎の周期成分はグラフ750のようにグラフに描くことができる。図7Cは、1年毎の周期成分のグラフ750が、各フィルタ処理が行われた1ヶ月毎のトナー変化値とフィルタ処理が行われた1ヶ月毎のトナー変化値の平均の差を取得することによって、フィルタ処理が行われた1ヶ月毎のトナー変化値の平均に関する違いを示すために正規化されたフィルタ処理が行われた1ヶ月毎のトナー変化値のグラフであることを示している。つまり、1年毎の周期成分のグラフ750は、平均値からどのくらいトナーの変化が変わったかを長期間にわたって1ヶ月毎に示し、さらに1年毎でどのくらいトナーが変わるかを示す。
1年毎の周期予測成分は、当該ブロックと関連して上記で説明されているように決定できる。例えば、グラフ750としてグラフに描かれている1年毎の周期成分は、数式(5)のF(T)として使用でき、フーリエ回帰法は数式(5)の右手側に示される1年毎の周期予測成分を決定するために使用できる。そして、1年毎の周期予測成分はグラフ760を生成するためにグラフに描かれることができる。
実施形態によっては、1週間毎、1ヶ月毎、及び/若しくは1年毎の周期成分並びに/又は1週間毎、1ヶ月毎、及び/若しくは1年毎の周期予測成分は、図7A〜7Cに示される間隔とは異なる間隔で得られたデータを使用して決定できる。例えば、1ヶ月毎及び/又は1年毎の成分は1日毎の着色剤使用値に基づき決定できる。他の多数の例もまた可能である。
ブロック360では、着色剤使用予測ソフトウェア216が、フィルタ処理が行われた/正規化された過去情報から少なくともPD1の追加の予測成分を決定できる。これら追加の予測成分の例として、消耗予測成分及び着色剤容量予測成分が挙げられるが、これらに限らない。消耗予測成分は、レーザ印刷デバイスのフューザ取り替え又はインクジェット若しくは他のインクベースの印刷デバイスのノズル取り替え等のメインテナンス作業に基づいて着色剤使用への影響をモデリングできる。着色剤容量成分は、例えば、トナーカートリッジの取り替えやインクの充填等の貯蔵された着色剤の変化に基づいて着色剤使用への影響をモデリングできる。
図8は例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイス低トナー割合値のグラフ800と対応する線形消耗予測成分グラフ840を示す。印刷デバイスによっては、印刷デバイスのメインテナンス作業に基づき着色剤使用レベルが変化する。
印刷デバイスには、そのプリンタデバイスが利用できるトナーが所定の割合、例えば、5%や10%、になった時点で“低トナー”事象を引き起こす、及び/又は印刷デバイスが利用できるトナーがなくなった(0%)際に“トナーなし”の事象を引き起こすものがある。印刷デバイスが利用されるにつれ、印刷デバイスは残りのトナー量の検知能力が下がることがあり、これによって、利用できるトナーの所定の割合より高い時点で低トナー事象が引き起こされることがある。例えば、本来の所定の割合が5%だった場合に、頻繁に使用されるプリンタが、その頻繁に使用されるプリンタが利用できるトナーが6%又は7%の時に低トナー事象を引き起こすことがある。このように、時間の経過によって、初期の低トナー事象以降に印刷デバイスが多くトナーを利用できることがある。
さらに、印刷デバイスには、トナーセンサ等の、3つのトナー状況を推測する機能のみを有するものもある。3つのトナー状況は、トナーなしの状況、低トナーの状況、及び通常の状況である。実施形態によっては、印刷デバイスは低トナーの状況を検知するトナーセンサ1つのみを有する。これらの実施形態では、トナーなしの状況は、所定のトナー範囲割合に達した時点、又は下回った時点で所定のページ数が印刷された後に決定できる。例えば、トナー範囲が5%以下で少なくとも100ページ印刷した際にトナーなしの状況が受信される。これらの印刷デバイスの場合、トナーなし事象、及び、ことによると他の事象は、低トナーセンサによる読み出しを使用した算出/推測に基づき決定できる。そして、時間の経過によって低下する残トナー量の検知能力は、印刷デバイスが低トナー事象及びトナーなし事象を必要以上に早めに送信する原因となり、その結果トナーの無駄に繋がる。
グラフ800は、メインテナンス作業に基づく低トナー割合値への影響を示す。例えば、印刷デバイスは、マイナー及びメジャーなメインテナンス作業を受けることがある。図8は、例えば、約450,000ページ印刷した後に発生するマイナーメインテナンス作業810と約1,000,000ページ印刷した後に発生するメジャーメインテナンス作業820を示す。図8のグラフ800に示されるように、これらのメインテナンス作業後、低トナー割合値が急落し、続いて次のメインテナンス作業までの間緩やかに上がっている。
線形及び/又は非線形回帰法を、低トナー/トナーなし事象のデータグラフ800によってグラフに描かれる数値等の、低トナー割合値に適用することができる。例えば、グラフ800に示された低トナー/トナーなし事象のデータに線形回帰法を適用し、例えば、線形消耗予測成分グラフ840としてグラフに描かれる線形消耗予測成分等の、トナー使用への消耗の影響をモデリングする線形予測成分を生成することができる。消耗をモデリングする他の技術を使用することもでき、そうして消耗予測成分を生成する。例えば、他の線形技術、非線形及び/又は周期的な技術等である。
図9は、例示の実施形態に係る、例示の印刷デバイスによるトナー使用割合あたりの印刷されるページ数のグラフ900と対応する線形トナー容量推測のグラフ930を示す。グラフ900は、例示の印刷デバイスによって使用されるトナー1%あたりのページ数を示す。グラフ900によって示される期間、印刷デバイスは2回トナーカートリッジを取り替えている。これらのトナー交換作業は、グラフ900に、トナー交換作業910、920として示されている。トナー交換作業910の後、使用されるトナー1%あたりのページ数の量が大幅に増え、交換トナーカートリッジのトナー容量がより多いことを示唆しており、これにより、印刷デバイスによって使用された先のトナーカートリッジよりも使用されるトナー1%あたりでより多くのページが印刷できる。トナー交換作業920は、使用されるトナー1%あたりで印刷されるページ数の著しい変化に対応しないため、第2の交換用トナーカートリッジが第1(前回)の交換用トナーカートリッジと同じくらい又は全く同じトナー容量であることを示唆する。このようにトナー容量又はインク容量等の着色剤容量は着色剤の取り替え間の時間の量に影響を与える。
線形及び/又は非線形回帰法は、トナー使用グラフ900の割合あたりで印刷されるページ数によってグラフに描かれる数値等の1%あたりのトナー(又は他の着色剤)使用値で印刷されるページ数に適用できる。例えば、グラフ900に示される1%あたりのトナー(又は他の着色剤)使用データで印刷されるページ数に線形回帰法を適用し、線形トナー容量予測成分のグラフ930としてグラフに描かれる線形トナー容量予測成分等のトナー(又は他の着色剤)の容量の影響をモデリングする線形予測成分を生成する。消耗をモデリングする他の技術も使用でき、これによって、トナー(又は他の着色剤)の着色剤予測成分を生成する。例えば、他の線形技術、非線形及び/又は周期的な技術等である。
図3に戻り、ブロック370では、着色剤使用予測ソフトウェア216がPD1と共に配置されるデバイス及び/又はPD1に類似するデバイスの予測成分を、例えば、ブロック340のPD1の線形予測成分及び/又はブロック350のPD1の周期予測成分等のPD1の予測成分と組み合わせることができる。例えば、PD1と共に配置されるデバイス及び/又はPD1に類似するデバイスの予測成分はPD1の予測成分で平均化することができる。そして、これらの平均化、そうでない場合は、数学的に結合された予測成分は、PD1及び/若しくは他の印刷デバイスの着色剤交換を予測並びに/又はPD1及び/若しくは他の印刷デバイスの着色剤交換予測の信頼区間値を提供するために使用できる。
具体的には、線形及び非線形/周期予測成分は、結合されてPD1等の印刷デバイスの着色剤使用を推測できる。例えば、以下の数式(6)で表されるように、数式(3)及び(5)は、結合されて印刷デバイスの推定着色剤使用Estを決定することができる。
w1及びw2は、例えば、w1>w2の場合、線形予測成分が非線形予測成分より重く重み付けされると考えることができ、w1<w2の場合、非線形予測成分が線形予測成分より重く重み付けされると考えることができ、w1=w2の場合、線形及び非線形予測成分は等しい重さであると考えることができる、重み値である。具体的には、w1=w2=1の場合、数式(6)によって提供される着色剤使用Estの推測は、線形及び非線形予測成分の和と等しい。
実施形態によっては、数式(4)の線形予測成分又は他の線形予測成分は、数式(6)を決定するために使用できる。他の実施形態では、数式(5)として示されるものとは異なる非線形予測成分が数式(6)で使用できる。
さらに他の実施形態では、着色剤使用予測ソフトウェア216は予測成分を追加の予測成分と組み合わせることができる。追加の予測成分はブロック360で決定される追加の予測成分等だがこれに限らず、例えば、消耗及びトナー容量に関する成分等である。線形、非線形、周期及び他の予測成分を決定する他の技術もまた可能である。さらに、線形、非線形、周期及び/若しくは他の予測成分を使用して並びに/又は数学的に結合して着色剤使用の推測を決定する他の技術もまた可能である。
ブロック380では、着色剤使用予測ソフトウェア216は線形、周期及び/又は追加的な予測成分を利用して少なくともPD1の着色剤交換を予測するために、着色剤交換予測アルゴリズムを使用できる。着色剤交換予測アルゴリズムは、方法1000及び1030としてそれぞれ示され、図10A及び図10B〜10Cにそれぞれ関連してすぐ下で説明されている。他の着色剤交換予測アルゴリズムもまた可能である。ブロック380が完了すると、方法300が完了できる。
図10Aは、例示の実施形態に係る着色剤交換予測アルゴリズムの方法1000をフローチャートで示す。着色剤交換予測アルゴリズムは、印刷デバイスPD1の着色剤をいつ交換するか予測するために、着色剤使用予測ソフトウェア216及び/又は予測サーバ130によって使用できる。
方法1000は、着色剤使用予測ソフトウェア216がPD1に関連しているプリンタ情報を取得することができるブロック1010で開始できる。プリンタ情報とは、デバイス情報、PD1の着色剤使用情報、及びPD1のメインテナンス作業情報等だが、これらに限らない。上述のように、デバイス情報は、PD1に関する製造者提供のデータ、例えば、PD1の製造者名、PD1の機種名、PD1に関する製品仕様データ、PD1に関する辞書データ、及び/又はPD1に関する他のデバイス特性を含み得る。PD1の着色剤使用情報は、PD1のトナーレベル情報又はインクレベルデータを含み得る。PD1のメインテナンス作業情報は、例えば、トナーカートリッジ交換作業情報、インク交換作業情報、フューザ交換作業情報、ノズル交換作業情報等のPD1の着色剤関連メインテナンス作業に関する情報、を含み得る。
ブロック1012では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD1による着色剤使用を推定するため、及び、ことによるとPD1の着色剤使用を推定するために消耗及び/又は着色剤容量を推定するため、1つ以上の線形、周期、非線形及び/又は追加の予測成分等の一般的な初期予測成分をデバイス情報に基づいて生成できる。線形及び非線形/周期予測成分の生成は、少なくとも図3及び図6C〜7Cのブロック340及び350と関連して上記でさらに詳細に説明されている。消耗及び着色剤容量予測成分は、少なくとも図3並びに図8及び9のブロック360と関連して上記でさらに詳細に説明されている。
例えば、PD1がトナーを着色剤として使用すると仮定し、現在PD1は50%のトナーが残っている状態で、デバイス情報は、PD1及び同様のデバイスの1ヶ月毎の推奨される印刷ボリュームが3000ページであるとする製造者提供データと3000ページの初期トナー容量を含むとする。着色剤使用予測ソフトウェア216はデバイス情報に基づいて一般的な初期予測成分を生成することができる。そして、本例では、着色剤使用予測ソフトウェア216は一般的な初期予測成分を使用して、PD1のトナーが15日間もつと予測できる。
ブロック1014では、着色剤使用予測ソフトウェア216はPD1に関連している印刷デバイスの利用できる過去情報を取得できる。PD1に関連する印刷デバイスの例として、PD1と共に配置される印刷デバイス、PD1を所有及び/若しくは使用する同じエンティティによって所有及び/若しくは使用される印刷デバイス、並びに/又はPD1と同じ若しくは類似の製造者、機種、及び/若しくは他のデバイス特性を有する印刷デバイスが挙げられるが、これらに限らない。
実施形態によっては、利用できる過去データAHDは、PD1に関連している印刷デバイスによって提供されるプリンタデータを統合することによって生成することができる。実施形態によっては、PD1に関連する印刷デバイスは、例えば、デバイス情報、着色剤使用情報、及び/又はメインテナンス作業情報等のプリンタデータを1つ以上の他のデバイスに提供できる。これら他のデバイスとして、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品サーバ/データベース134が挙げられるが、これらに限らない。特定の実施形態では、PD1に関連する印刷デバイスは、周期的(例えば、1時間毎、1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、1年毎)他のデバイスからの要求に応じて、いくつか又はすべてのプリンタデータの変更の検出に応じて、又は他の基準に応じてプリンタデータを提供できる。他の実施形態では、他のデバイスは、PD1に関連する印刷デバイスに接続及びPD1に関連する印刷デバイスからプリンタデータを取得できる。
具体的には、他のデバイス、例えば、予測サーバ130は、PD1に関連する印刷デバイスから、使用データ及び着色剤使用情報等の現在の使用データを周期的又は他の基準で取得できる。そして、他のデバイスは、現在の使用データに基づいて利用できる過去データAHDを決定できる。例えば、他のデバイスは、すでに記憶されている過去データAHDに現在の使用データを追加できる。すなわち、長期間にわたって、PD1に関連する印刷デバイスから得られるデータを記憶することで、利用できる過去データAHDは、他のデバイスによって統合することができる。印刷デバイスPD2がPD1に関連していると仮定する。そしてPD2はD2日目に起動され、ND2日間稼動したままにして、1日毎に現在の使用データを含むプリンタデータを予測サーバ130に提供するように構成されていた。そして、予測サーバ130は、利用できる過去データAHDを記憶、及び/又は更新することで、PD2に関する利用できる過去データAHDを統合し、AHDがPD2によってD2日、D2+1日、…、及びD2+ND2日に提供された現在の使用データを含むようにするが、含まれるデータはこれらに限らない。利用できる過去データAHDを取得、生成、及び/又は統合する他の技術もまた可能である。
ブロック1016では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD1による着色剤使用を推定するため、並びに、ことによるとPD1の着色剤使用を推定するために消耗及び/又は着色剤容量を推定するため、1つ以上の線形、周期、非線形及び/又は追加の予測成分等の1つ以上の関連初期予測成分を生成できる。関連初期予測成分は、PD1に関連する印刷デバイスの利用できる過去情報AHDに基づき生成できる。線形及び非線形/周期予測成分は、少なくとも図3及び図6C〜7Cのブロック340及び350と関連して上記で詳細に説明されている。消耗及び着色剤容量予測成分は、少なくとも図3並びに図8及び9のブロック360と関連して上記で詳細に説明されている。
一般的な初期予測成分が、PD1のトナーは15日間もつと予測し、着色剤使用予測ソフトウェア216が、PD1に関連する印刷デバイスのために利用できる過去情報AHDに基づいて関連初期予測成分を生成できる、上例のブロック1012から続ける。そして、この特定の例では、着色剤使用予測ソフトウェア216は関連初期予測成分を使用して、PD1のトナーは17日間、又は一般的な初期予測成分による予測よりも2日長く、もつと予測できる。
ブロック1018では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD1特有データを印刷デバイスPD1から取得できる。PD1特有データは、PD1に関する及び/又はPD1からのプリンタデータを含み得る。PD1に関する及び/又はPD1からのプリンタデータとは、例えば、PD1に関する及び/若しくはPD1からのデバイス情報、PD1に関する及び/若しくはPD1からの着色剤使用情報、並びに/又はPD1に関する及び/若しくはPD1からのメインテナンス作業情報等である。
実施形態によっては、印刷デバイスPD1は、1つ以上の他のデバイスにPD1特有データを提供できる。これらの他のデバイスは、予測サーバ130、機械学習サーバ132、及び/又は製品情報サーバ/データベース134を含み得るが、これらに限らない。特定の実施形態では、PD1は、周期的(例えば、1時間毎、1日毎、1週間毎、1ヶ月毎、1年毎)に他のデバイスからの要求に応じて、いくつか又はすべてのプリンタデータの変更の検出に応じて、又は他の基準応じてPD1特有データを提供できる。他の実施形態では、他のデバイスは、PD1に接続し、PD1からPD1特有データを取得できる。
さらに他の実施形態では、いくつか又はすべてのPD1特有データは利用できる過去データAHDに統合することができる。具体的には、他のデバイス、例えば、予測サーバ130は、PD1、及び、ことによると追加のデバイスから、使用データ及び着色剤使用情報等の現在のPD1特有データを周期的又は他の基準で取得できる。そして、他のデバイスは、現在の使用データに基づいて利用できる過去データAHDを決定できる。例えば、他のデバイスは、すでに記憶されている利用できる過去データAHDに現在の使用データを追加できる。すなわち、長期間にわたって、PD1を含む1つ以上の印刷デバイスから得られるデータを記憶することで、利用できる過去データAHDは、他のデバイスによって統合することができる。PD1がD1日目に起動され、ND日間稼動したままにして、1日毎に現在の使用データを含むプリンタデータを予測サーバ130に提供するように構成されていたと仮定する。そして、予測サーバ130は、利用できる過去データAHDを記憶、及び/又は更新することで、PD1に関する利用できる過去データAHDを統合し、AHDがPD1によってD1日、D1+1日、…、及びD+ND日に提供された現在の使用データを含むようにするが、含まれるデータはこれらに限らない。利用できる過去データAHDを取得、生成、及び/又は統合する他の技術もまた可能である。
ブロック1020では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD1による着色剤使用を推定するため、並びに、ことによるとPD1の着色剤使用を推定するために消耗及び/又は着色剤容量を推定するため、1つ以上の線形、周期、非線形及び/又は追加の予測成分等の1つ以上の特定初期予測成分を生成できる。関連予測成分は、PD1特有データに基づき生成できる。線形及び非線形/周期予測成分の生成は、少なくとも図3及び図6C〜7Cのブロック340及び350と関連して上記で詳細に説明されている。消耗及び着色剤容量予測成分は、少なくとも図3並びに図8及び9のブロック360と関連して上記で詳細に説明されている。
一般的な初期予測成分が、PD1のトナーは15日間もつと予測し、関連初期予測成分がPD1のトナーは17日間もつと予測し、着色剤使用予測ソフトウェア216が、PD1特有データに基づいて特定初期予測成分を生成できる、上例のブロック1012及び1016から続ける。そして、この特定の例では、着色剤使用予測ソフトウェア216は関連初期予測成分を使用して、PD1のトナーは20日間、又は一般的な初期予測成分による予測よりも5日長く、及び関連初期予測成分による予測よりも3日長くもつと予測できる。
ブロック1022では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、着色剤使用、PD1消耗及び/又は着色剤容量に関する予測成分PC1を生成できる。予測成分PC1は、ブロック1012で生成される一般的な初期予測成分、ブロック1016で生成される関連初期予測成分、ブロック1020で生成される特有初期予測成分を含み得る及び/又、そうでない場合は、基づくことができる。例えば、予測成分PC1は、一般的な、関連する、及び特有の初期予測成分の統合であることができる。実施形態によっては、予測成分PC1は、例えば、一般的、関連、及び特有初期予測成分を生成するために使用されるデータ等のブロック1010、1014、及び1018で収集されるデータに基づいて生成及び/又は更新できる。プリンタデータから線形及び非線形/周期予測成分を生成することは、少なくとも図3及び図6C〜7Cのブロック340及び350と関連して上記で詳細に説明されている。プリンタデータから消耗及び着色剤容量に関する予測成分を生成することは、少なくとも図3並びに図8及び9のブロック360と関連して上記で詳細に説明されている。
ブロック1024では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD1の着色剤使用を予測する要求を受信することができる。例えば、着色剤使用を予測する要求は、PD1に着色剤を追加する必要性が出てくるまでにどのくらい時間があるかを予測する要求、PD1がいつ着色剤切れになるかを予測する要求、PD1の残りの着色剤がいつ特定の割合になるかを予測する要求(例えば、いつPD1が10%、20%、25%、50%、又は80%の残りの着色剤のレベルに達するかを判定する要求等)、及び/又は他のPD1の着色剤使用に関連する予測であることができる。実施形態によっては、PD1の着色剤使用を予測する要求は、PD1による着色剤使用の予測に関連する信頼区間情報を提供する要求も含むことができる。他の実施形態では、信頼区間情報は暗黙的に要求することができる。つまり、PD1による着色剤使用の予測はPD1による着色剤使用の予測に関連する信頼区間情報の要求を暗黙的に含む。
ブロック1026では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、着色剤使用を予測する要求を受信した後、PD1の着色剤使用の推測U1を、着色剤使用、消耗及び/又は着色剤容量に関する予測成分PC1に基づき、決定できる。U1は、PD1の着色剤使用の推測であるが、ブロック1020で要求される、PD1に着色剤を追加する必要性が出てくるまでにどのくらいの時間があるか、PD1がいつ着色剤切れになるか、PD1の残りの着色剤がいつ特定の割合になるか、及び/又は他のPD1の着色剤使用に関連する予測のうちの、1つ以上の予測の1つ以上の数値であることができる。実施形態によっては、U1は、ブロック1020と関連して上記で説明されているような、PD1による着色剤使用の予測に関連する信頼区間情報を含み得る。
ブロック1028では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、ブロック1024で受信される着色剤使用を予測する要求への応答を生成及び送信できる。U1が、印刷デバイスPD1が着色剤交換を必要とするまでにどのくらい時間があるかを予測できるブロック1026で決定される着色剤使用の推測U1を応答は含み得る。
実施形態によっては、ブロック1028の手順が完了した後、方法1000が完了できる。そして、着色剤交換予測アルゴリズムは終了できる。他の実施形態では、方法1000及び/又は着色剤交換予測アルゴリズムの一部又はすべては、指示のループ又は他の繰り返されるシーケンスの一環として実行でき、特定の要求に応じて終了できる。特定の要求に応じてとは、終了に関連する1つ以上の入力(例えば、アルゴリズムを“終了”するコマンド)の受信に応じて、ウィンドウ又は他のユーザインタフェースコンポーネントの閉鎖に応じて、スレッドの終了に応じて、処理の終了に応じて、等である。方法1000及び/又は着色剤交換予測アルゴリズムの終了は、方法300のブロック380の完了、したがって、方法300の完了に繋がる。
図10B及び10Cは、例示の実施形態に係る他の着色剤交換予測アルゴリズムの方法1030をフローチャートで示す。方法1030は着色剤使用予測ソフトウェア216によって使用され、プリンタ使用の予測及び関連する信頼区間情報を決定できる。実施形態によっては、方法1030は、方法1000の手順のいくつか又はすべてを使用し、着色剤使用の予測を決定できる。方法1030は、着色剤使用の予測に関連する信頼区間情報も提供する。着色剤使用の予測及び/又は信頼区間情報はマトリクス状に記憶できる。
図10Bに示されるように、方法1030は、着色剤使用予測ソフトウェア216が印刷デバイスのグループGPDから印刷デバイスPD2を選択できる、ブロック1032で開始することができる。印刷デバイスPD2は、予測成分及び/又は信頼区間情報を有していないか、予測成分及び/又は信頼区間情報を有していて、これら予測成分及び/又は信頼区間情報は更新されるかのいずれかの1つ以上の印刷デバイスから選択できる。グループGPDは、PD2を含む1つ以上の印刷デバイスのグループであることができる。
ブロック1034では、着色剤使用予測ソフトウェア216は利用できる過去データAHDを印刷デバイスPD2が利用できるか判定できる。例えば、PD2は利用できる過去データを一切有していなくてもよいし、ブロック1042〜1052の手順を実行するために十分な利用できる過去データを有していなくてもよい。例えば、利用できる過去データAHDを取得できるに足る時間までプリンタが使用されていない等である。実施形態によっては、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD2がアクセス可能な利用できる過去データの月数NM(PD2)を決定すること、NM(PD2)を利用できる所定の1ヶ月毎のデータ閾値と比較することに基づいて利用できる過去データAHDが利用できるかを判定できる。例えば、少なくとも3ヶ月のデータ、少なくとも5ヶ月のデータ、少なくとも10ヶ月のデータ等をAHDが表すとNM(PD2)は示す。他の実施形態では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD2がアクセス可能な利用できる過去データに表される着色剤交換サイクル数NC(PD2)を決定すること、NC(PD2)を利用できる所定の1ヶ月毎のデータ閾値と比較することに基づいて利用できる過去データAHDが利用できるかを判定できる。例えば、少なくとも交換サイクル数3、少なくとも交換サイクル数4、少なくとも少なくとも交換サイクル数8等をAHDが表すとNC(PD2)は示す。さらに他の実施形態では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、AHDが、例えば、ストレージのバイト数等の、ストレージ量NS(PD2)、を必要としていると判定し、その後、利用できる所定のデータストレージ量閾値よりNS(PD2)が大きいか判定できる。例えば、5000バイトのストレージ、10キロバイトのストレージ、等である。利用できる所定の数より多い使用データに関連する報告をAHDが表しているかを判定するような、他の技術もまた可能である。
PD2がAHDを利用できる場合、続いて、着色剤使用予測ソフトウェア216はブロック1040に進む。そうでなく、PD2AHDを利用できない場合は、着色剤使用予測ソフトウェア216はブロック1054に進む。
ブロック1042では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、AHDのポーションに基づき予測成分PC1.1、PC1.2、PC1.3、…を生成できる。各予測成分PC1.1、PC1.2、PC1.3、…は線形、周期、及び/又は追加の成分、例えば、着色剤使用、消耗、及び/又は着色剤容量に関する成分等を含み得る。
着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD2に関連する利用できる過去データAHDの各ポーションP1%、P2%、P3%、を選択できる。例えば、P1%は1%、10%、20%、30%…の1つであることができ、P2%は2%、20%、40%、60%の1つであることができ、P3%は3%、30%、60%、90%…の1つであることができる。実施形態によっては、AHDの選択されるポーションは、重なることができる。例えば、AHDのP1%はAHDの第1のP1%であることができ、AHDのP2%はAHDの第1のP2%として選択できる。他の実施形態では、AHDの異なる範囲になるように各ポーションは選択できる。例えば、P1はAHDの第1のポーション(例えば、第1の1%、5%、10%、又は20%)、P2はAHDの第2のポーション(例えば、第2の1%、5%、10%、又は20%)を表すことができる。
そして、AHDの不十分なポーション(つまり、100%未満)を選択した後、着色剤使用予測ソフトウェア216は、方法1000のブロック1022の技術を使用して、AHDの選択された不十分なポーションに働きかけて、予測成分を生成できる。例えば、PC1.1はAHDのP1%を使用して生成でき、PC1.2はAHDのP2%を使用して生成でき、PC1.3はAHDのP3%を使用して生成できる。各予測成分を生成するために使用されなかったAHDの残りのポーションは、トレーニング、照合、信頼水準の決定、及び/又は他の各予測成分に関連する目的のために使用される。
ブロック1050では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、利用できる過去データAHDで表される印刷デバイスのPD2着色剤交換サイクル数NCを決定できる。例えば、利用できる過去データAHDで、PD2による着色剤使用に関するデータが一切表されていない場合、NCは0に設定できる。利用できる過去データAHDが、PD2による着色剤使用に関するいくつかのデータを含むが、着色剤交換作業に関するデータを含まない場合、NCは1に設定でき、先に提供された着色剤を持つPD2の使用を表す。利用できる過去データAHDが着色剤交換作業に関するデータを含む場合、NCは、利用できる過去データAHDで表されるPD2の着色剤交換作業の回数+1に設定できる。例えば、AHDがPD2の2回のトナー取り替え事象に関するデータを含む場合、NCは2+1=3にセットできる。他の例も可能ある。
ブロック1052では、着色剤使用予測ソフトウェア216は予測成分PC2.1、PC2.2、PC2.3…をAHDのポーションに基づき生成できる。各予測成分PC1.1、PC1.2、PC1.3…は、例えば、着色剤使用、消耗及び/又は着色剤容量に関する成分等の線形、周期、及び/又は追加の成分を含み得る。
着色剤使用予測ソフトウェア216は、AHDで表される着色剤交換サイクルの回数N1、N2、N3…に基づき、利用できる過去データAHDの各ポーションを選択できる。例えば、N1は1、2、…NC−5、NC−4、NC−3、等の1つであることができ、N2は2、3、…NC−4、NC−3、NC−2、等の1つであることができ、N3は3、4、…NC−3、NC−2、NC−1、等の1つであることができる。実施形態によっては、AHDの選択されるポーションは重なることができる。例えば、AHDのN1に関連するポーションはN1着色剤交換サイクルに関連するAHDの第1のポーションであることができ、AHDのN1に関連するポーションはN2着色剤交換サイクルに関連するAHDの第1のポーションであることができる。他の実施形態では、AHDの異なる範囲になるように各ポーションは選択できる。例えば、N1は、第1(又はX1st)着色剤交換サイクルに対応するAHDのポーションを表す1(又はX1、1<=X1<=NC)であることができ、N2は、2(又はX2、1<=X2<=NC、及びX1≠X2)であることができる。
着色剤交換サイクル数に関連するAHDの不完全なポーションを選択した後、着色剤使用予測ソフトウェア216は、方法1000のブロック1022の技術を使用して、選択されたAHDの不完全なポーションに働きかけて、予測成分を生成できる。例えば、PC.2.1はN1着色剤交換サイクルを表すAHDのポーションを使用して生成でき、PC2.2はN2着色剤交換サイクルを表すAHDのポーションを使用して生成でき、PC2.3はN3着色剤交換サイクルを表すAHDのポーションを使用して生成できる。各予測成分を生成するために使用されなかったAHDの残りのポーションは、トレーニング、照合、信頼水準の決定、及び/又は他の各予測成分に関連する目的のために使用できる。
ブロック1054では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、AHDの完全なポーション(例えば、100%)を含むPD2及び/又は利用できる過去情報AHDに関連するプリンタ情報に基づいて予測成分PC3を生成することができる。予測成分PC3は、例えば、着色剤使用、消耗及び/又は着色剤容量に関する成分等の線形、周期、及び/又は追加の成分を含む。例えば、着色剤使用予測ソフトウェア216は、方法1000のブロック1010〜1022のいくつか又はすべての技術を使用して予測成分PC3を生成できる。
ブロック1060では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、マトリクスMを生成して、差D1.1、D1.2、D1.3、…及びD2.1、D2.2、D2.3、…を記憶することができる。差D1.1、D1.2、D1.3…はブロック1042で決定される予測成分PC1.1、PC1.2、PC1.3…に基づくことができる。差D2.1、D2.2、D2.3…はブロック1052で決定される予測成分PC2.1、PC2.2、PC2.3…に基づくことができる。
各差D1.1、D1.2、D1.3、…及び D2.1、D2.2、D2.3…は、数式(7)を使用して決定できる。
Diff(t)=既知(t)−Pred(t) (7)
Diff(t)は、任意の期間の着色剤使用値の差である。既知(t)は、時間tにおける既知の着色剤使用値である。Pred(t)は時間tにおける予測される着色剤使用値である。
上述のように、各予測成分PC1.1、PC1.2、PC1.3…及び予測成分PC2.1、PC2.2、PC2.3…はAHDの不完全なポーションに基づく。そして、Diff(t)を決定するには、Pred(t)を決定するために予測成分を生成する際に使用されなかったAHDのポーションに対応できる。例えば、印刷デバイスPDのPC1.1が、PDの利用できる過去データAHDの最初の30%を使用して決定されると仮定すると、tはAHDの最初の30%で表される数値に対応する時間より遅い時間の数値であることができる。つまり、PDのAHDが、PDが使用された最初の100ヶ月分利用でき、PC1.1を生成するために使用されるAHDの最初の30%はPDが使用された最初の30ヶ月を表す場合、時間tは、PDが使用された最初の30ヶ月より後の時間となるように選択できる。
図10Bのブロック1060に示されるように、差分値D1.1は既知の数値AHD(t(P1+x%))と予測される数値PC1.1(t(P1+x%))間の差であることができる。P1はPC1.1を決定するために使用されるAHDの割合で、x%は所定の数値、例えば、1%、5%、10%、である。t(P1+x%)は、AHDのポーションに対応する割合値P1+x%に関連する時間であることができる。つまり、PC1.1がAHDの第1のP1%を使用して生成される場合、t(P1+x%)は第1のAHDのP1+x%に対応する時間である。具体的な例として、AHDが100ヶ月の使用を表す場合、P1=AHDの最初の30%とx%=10%、D1.1=AHD(t(40%))−PC1.1(t(40%))で時間t(40%)はAHDの最初の40%に対応している。つまり、時間はAHDで記録された(約)40ヶ月の使用に対応する。
同じく、差D1.2は、AHDの不完全なポーションP2%を使用して生成される予測成分PC1.2に数式(7)を使用して決定できる。ここでは、数式(7)のDiff(t)はD1.2に対応する。t(P2+x%)はAHDのポーションP2+x%に対応する時間である。x%は差D1.1について上記で説明されている通りである。数式(7)のPred(t)はPC1.2予測着色剤使用時間t(P2+x%)である。数式(7)の既知(t)はAHDで記録された時間t(P2+x%)における着色剤使用に対応する。また、差D1.3はAHDの不完全なポーションP3%を使用して生成される予測成分PC1.3の数式(7)を使用して決定できる。数式(7)のDiff(t)はD1.3に対応する。t(P3+x%)はAHDのポーションP3+x%に対応する時間である。x%は差D1.1及びD1.2について上記で説明されている通りである。数式(7)のPred(t)はPC1.3予測着色剤使用時間t(P3+x%)である。数式(7)の既知(t)はAHDで記録された時間t(P3+x%)における着色剤使用に対応する。
図10Dは、方法1030のマトリクスMに対応する例示のマトリクス1090を示す。マトリクス1090は、以下の表1及び2で再作成されている。“Conf.Int”又は信頼区間として省略形“CI”を使用して、表1はマトリクス1090のPC1データ1092を再作成し、表2はマトリクス1090のPC2データ1094を再作成する。
PC1データ1092及び表1は、マトリクスMがAHDの異なる不完全なポーションを使用して生成された予測成分間の差を記憶できる。PC1データ1092及び表1の最初の非見出し行は、各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの3ヶ月に満たない利用できる過去データを使用して生成される予測成分に関連する差分値、それぞれ3、2、8、−9、及び−5を含む。
PC1データ1092及び表1の3ヶ月の差分値は数式(7)を使用して決定できる。t=3ヶ月で、既知(t)は各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの利用できる過去データの着色剤使用値で、Pred(t)は各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの3ヶ月に満たない利用できる過去データを使用して生成される各予測成分によって決定される予測着色剤使用値である。同じく、PC1データ1092並びに表1の各PD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの列は、各対応する印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの4ヶ月、5ヶ月、6ヶ月、及び7ヶ月の差分値を示す。
図10Bのブロック1060に示されるように、差分値D2.1は、既知の数値AHD(t(NC))と予測される数値PC2.1(t(NC))間の差であることができる。ここでのNCはブロック1050で決定される着色剤交換サイクル数であることができ、t(NC)はNC着色剤交換サイクルに関連する時間であることができる。ブロック1052と関連して上記で説明されているように、PC2.1は、N1着色剤交換サイクルに対応するAHDの不完全なポーションを使用して生成できる。ここで、1<=N1<NCである。また、t(NC)は、AHDがNC着色剤交換サイクルを表しているので、AHDの完全なポーションに対応する時間であることができる。そして、D2.1はAHDの完全なポーションを表す時間に関連する既知の数値AHD(t(NC))とAHDの完全なポーションを表す時間の予測P2.1(t(NC))間の差であることができる。ここでの予測は、AHDの不完全なポーションを使用して生成される予測成分P2.1によって生成されるものである。
同じく、差D2.2は、N2着色剤交換サイクルに対応するAHDの不完全なポーションを使用して生成される予測成分PC2.2に数式(7)を使用して決定できる。ここでは、2<=N2<NCで、数式(7)のDiff(t)はD2.2に対応し、t(NC)は差D2.1について上記で説明されているようにAHDの完全なポーションに対応する時間で、数式(7)のPred(t)は時間t(NC)におけるPC2.2予測着色剤使用に対応し、数式(7)の既知(t)はAHDで記録された時間t(NC)における着色剤使用に対応する。
また、差D2.3は、N3着色剤交換サイクルに対応するAHDの不完全なポーションを使用して生成される予測成分PC2.3に数式(7)を使用して決定できる。ここでは、3<=N3<NCで、数式(7)のDiff(t)はD2.3に対応し、t(NC)は差D2.1及びD2.2について上記で説明されているようにAHDの完全なポーションに対応する時間で、数式(7)のPred(t)は時間t(NC)におけるPC2.3予測着色剤使用に対応し、数式(7)の既知(t)はAHDで記録された時間t(NC)における着色剤使用に対応する。
図10DのPC2データ1094及び表2は、マトリクスMがAHDの異なる不完全なポーションを使用して生成された予測成分間の差を記憶できる。PC2データ1094及び表2の最初の非見出し行は、各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの3回の着色剤交換サイクルに対応する利用できる過去データを使用して生成される予測成分に関連する差分値、それぞれ6、0、−1、2、及び−9を含む。
PC2データ1094及び表2の3サイクル差分値は数式(7)を使用して決定できる。ここでは、tはデータの3回の着色剤交換サイクルに関連し、既知(t)は各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの利用できる過去データの着色剤使用値で、Pred(t)は各印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの3回の着色剤交換サイクルに満たない利用できる過去データを使用して生成される各予測成分によって決定される予測着色剤使用値である。同じく、PC1データ1092並びに表1の各PD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの列は、各対応する印刷デバイスPD1、PD2、PD3、PD4、及びPDxの4回の着色剤交換サイクル、5回の着色剤交換サイクル、6回の着色剤交換サイクル、及び7回の着色剤交換サイクルの差分値も示す。
他の例では、マトリクスMはより多い、より少ない、及び/又は異なる印刷デバイスからのデータ並びに/又はより多い、より少ない、及び/若しくは異なる量の時間及び/若しくは着色剤交換サイクルに対応する差を記憶することができる。
図10Bは、ブロック1062にて、着色剤使用予測ソフトウェア216がグループGPD内に予測成分の生成のために選択すべき印刷デバイスがまだあるかどうか判定できることを示す。例えば、着色剤使用予測ソフトウェア216はグループGPD内のどのデバイスが選択されたか追跡でき、これによってグループGPD内のデバイスがすべて選択されたかどうか判定する。
着色剤使用予測ソフトウェア216がグループGPD内に予測成分の生成のために選択すべき印刷デバイスがまだあると判定した場合、着色剤使用予測ソフトウェア216はブロック1032に進むことができる。そうでない場合は、着色剤使用予測ソフトウェア216はグループGPD内に予測成分の生成のために選択すべき印刷デバイスがこれ以上ないと判定でき、図10Cに描かれるブロック1064に進むことができる。
ブロック1064では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、差分値がマトリクスM内に記憶されている少なくとも1つの印刷デバイスのすでに記憶されている数値D1.1、D1.2、D1.3…及びD2.1、D2.2、D2.3…を使用して、統計及び信頼区間についてマトリクスMを更新できる。
差分値の統計は印刷デバイスのグループで計算でき、例えば、マトリクスM内に差分値が記憶されているすべての印刷デバイスのグループ、マトリクスM内に差分値が記憶されている特定の配置位置に関連付けられている印刷デバイスのグループ、マトリクスM内に差分値が記憶されている特定のデバイス情報(例えば、製造者が共通する又は製造者及び機種名が共通する等)に関連付けられている印刷デバイスのグループ、マトリクスM内に差分値が記憶されている特定のエンティティ(人、組織、所有者、オペレータ、サービスプロバイダ等)に関連付けられている印刷デバイスのグループ、及びマトリクスM内に差分値が記憶されているユーザによって選択された印刷デバイスのグループ等があるが、これらに限らない。他の印刷デバイスのグループもまた可能である。これらの統計は、平均値、中央値、モード、分散値、標準偏差値、テスト統計、分位値(パーセンタイル値、四分位値、十分位値)、最大値、最小値、及びこれらの統計の数学的統合を含み得るがこれらに限らない。
例えば、図10D及び対応する表1の行に示されるマトリクス1090の最初の非見出し行には、印刷デバイス{PD1、PD2、PD3、PD4、PDx}のグループは3ヶ月のAHDに関連付けられている5つの差分値を有することを示す。5つの差分値は、印刷デバイスPD1に関連付けられている3日の差、印刷デバイスPD2に関連付けられている2日の差、印刷デバイスPD3に関連付けられている8日の差、印刷デバイスPD4に関連付けられている−9日の差、及び印刷デバイスPDxに関連付けられている−5日の差である。
マトリクス1090及び表1の最初の非見出し行の“平均”列のセルに示されるように、これら5つの数値の平均は−0.2である。これらの5つの数値の標準偏差は、6.0である。マトリクス1090及び表1の最初の非見出し行の“+1SD”列のセルに示されるように、平均と標準偏差の数値の和は5.8である。マトリクス1090及び表1の最初の非見出し行の“−1SD”列のセルに示されるように、平均と標準偏差の数値の差は―6.2である。さらに、マトリクス1090及び表1の最初の非見出し行の“+2SD”列のセルに示されるように、平均値と2倍の標準偏差の数値との丸み付け後の和は、11.9である。また、さらに、マトリクス1090及び表1の最初の非見出し行の“−2SD”列のセルに示されるように、平均値と2倍の標準偏差の数値との丸み付け後の和は、−12.3である。
データセットの平均と標準偏差の数値の和及び差は、信頼区間を決定するために使用できる。例えば、直上に述べた3ヶ月のAHDに関連付けられている5つの差分値のデータセットの信頼区間は範囲[−1SD、+1SD]である。つまり、数値範囲は[−6.2、+5.8]である。整数値[−6、+6]に丸み付けされた、当該数値範囲は、マトリクス1090の最初の非見出し行の“Conf.Int.(日)”列のセル及び表1の対応する“CI値(日)”列のセルに示される。他の数値、例えば、[−2SD、+2SD]、[−1.5SD、+1.5SD]等も使用できる。
上記のマトリクス1090並びに対応する表1及び2は、マトリクスMが差分値、平均値、及び平均±標準偏差値を記憶できることを示す。他の例では、マトリクスMは追加の数値を記憶することができる。実施形態によっては、予測成分PC3によって生成される予測値及び関連する統計値をマトリクスMに記憶できる。また、一度マトリクスMに数値が記憶されると、着色剤使用予測ソフトウェア216は記憶された数値を1つ以上の使用目的のために読み出すことができる。例えば、予測及び/又は信頼水準の情報の要求への応答に関連する使用目的等である。
ブロック1070では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、印刷デバイスPD3の着色剤使用を予測する要求を受信できる。PD3は、ブロック1032で予測成分及び対応する信頼区間を生成するために着色剤使用予測ソフトウェア216によって選択されるグループGPD内の印刷デバイスであることができる。実施形態によっては、着色剤使用予測ソフトウェア216は、図10Aに示される方法1000のブロック1024の手順を使用して、PD3の着色剤使用を予測する要求を受信できる。着色剤使用予測する要求はブロック1024と関連して上記でより詳細に説明されている。
ブロック1072では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、印刷デバイスMG(PD3)及びLG(PD3)のグループを同定できる。MG(PD3)は、機種情報等の、PD3と同じ(又は類似の)デバイス特性を有する印刷デバイスを含み得るグループGPDのサブグループであることができる。LG(PD3)は、PD3と同じ、近い、そうでない場合は、関連している(例えば共に所有された)配置位置にある印刷デバイスを含み得るグループGPDのサブグループであることができる。他の実施形態では、PD3に関連する印刷デバイスの他のサブグループが同定できる。
ブロック1074では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、予測成分PC3、グループMG(PD3)に関連する予測成分に基づくPD3の着色剤使用の予測EST_MG、及び/又はグループLG(PD3)に関連する予測成分に基づくPD3の着色剤使用の予測EST_LGに基づいてPD3の着色剤使用の予測(又は推測)ESTを決定できる。例えば、グループMG(PD3)(及び/又はグループLG(PD3))の印刷デバイスの推測は決定及び使用できる。例えば、結合して、推測EST_MG(及び/又は推測EST_LG)を決定する。実施形態によっては、予測EST、EST_MG、及び/又はEST_LGは、ブロック1060及び1064に関して上記で説明されているマトリクスMに基づいて決定できる。これらの実施形態では、いくつか又はすべてのEST、EST_MG、及びEST_LGがマトリクスMに記憶され、続いて着色剤使用予測ソフトウェア216によってマトリクスMから読み出しできる。
ブロック1076では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、PD3の着色剤使用の予測ESTに対応する信頼区間CI、グループMG(PD3)に関連するPD3の着色剤使用の予測EST_MGに対応する信頼区間CI_MG、及び/又はグループLG(PD3)に関連するPD3の着色剤使用の予測EST_LGに対応する信頼区間CI_LGを決定できる。実施形態によっては、信頼区間CI_MG(及び/又は信頼区間CI_LG)は、ブロック1060及び1064に関して上記で説明されているマトリクスMに基づいて決定されることができる。これらの実施形態では、いくつか又はすべてのCI、CI_MG、及びCI_LGがマトリクスMに記憶され、続いて着色剤使用予測ソフトウェア216によってマトリクスMから読み出されることができる。例えば、グループMG(PD3)(及び/又はグループLG(PD3))の印刷デバイスの信頼区間は決定及び使用されることができる。例えば、結合して、信頼区間CI_MG(及び/又は信頼区間CI_LG)を決定する。
ブロック1080では、着色剤使用予測ソフトウェア216は、ブロック1070で受信される印刷デバイスPD3の着色剤使用を予測する要求に応答できる。着色剤使用予測ソフトウェア216は、1つ以上の着色剤使用の推測EST、EST_MG、及び/又はEST_LG並びに1つ以上のそれぞれ対応する信頼区間CI、CI_MG、及び/又はCI_LGを含む応答を生成及び送信できる。応答は、ブロック1070で受信された予測要求を送信したデバイスに送信することができる。例えば、着色剤使用予測ソフトウェア216は、印刷デバイスPD3が着色剤交換を必要とするまでにどのくらい時間があるかを予測する推測EST及び対応する信頼区間CIを含む1つ以上のメッセージの応答を生成及び送信することで、ブロック1070で受信される印刷デバイスPD3の着色剤使用を予測する要求に応答できる。
実施形態によっては、ブロック1070で受信される印刷デバイスPD3の着色剤使用を予測する要求に応答する際に、3つのEST、EST_MG、及びEST_LG、並びにそれぞれ対応する信頼区間CI、CI_MG、及び/又はCI_LGのうちの1つ又は2つが提供される。これらの実施形態では、ブロック1072〜1076の手順のいくつかの態様は省略できる。例えば、推測EST及び対応する信頼区間CIのみが、ブロック1070で受信される印刷デバイスPD3の着色剤使用を予測する要求に応答する際に提供されると仮定する。当該例では、ブロック1072の手順が省略でき、グループMG(PD3)及びLG(PD3)に関連するブロック1074及び1076の態様も省略できる。
他の実施形態では、ブロック1080の手順が完了したら、方法1030を完了することができ、こうして着色剤交換予測アルゴリズムを終了することができる。
さらに他の実施形態では、方法1030の一部又はすべての指示のループ又は他の繰り返されるシーケンスの一環として実行されることができ、方法1000及び図10Aと関連して上記で説明されているような特定の要求に応じて終了されることができる。方法1030及び/又は着色剤交換予測アルゴリズムの終了は、方法300のブロック380の完了をもたらし、このように方法300は完了する。
また他の実施形態では、方法1030の技術は、2つ(以上)のサブメソッドに分けることができる。例えば、ブロック1032〜1064に関連付けられている技術は第1のサブメソッドとして実施されることができ、ブロック1070〜1080に関連付けられている技術は第2のサブメソッドとして実施されることができる。第1のサブメソッドは、ことによるとバッチ実行又はバックグラウンド実行を使って周期的(例えば、1時間毎、1日毎、又は1週間毎)に、又はオンデマンド基準等の他の基準で、新しいプリンタデータが得られる時に着色剤使用予測ソフトウェア216によって実行することができる。第2のサブメソッドは、着色剤使用予測ソフトウェア216によって、一度1つ以上の予測要求が受信されて、着色剤使用予測ソフトウェア216から1つ以上の予測要求に対する1つ以上の応答が送信されるまでに実行される。
シナリオ1100は、印刷デバイスのユーザにトナー予測がどのように提供されるかを説明できる。シナリオ1100では、コンピュータ120又はコンピュータ122等のグラフィカル・ユーザー・インターフェース(GUI)を提供できるコンピューティング・デバイスのユーザがGUIを使用して、表示部にリストされる印刷デバイスを生成できる。表示部にリストされる印刷デバイスは印刷デバイスを選択するために使用できる。一度印刷デバイスが選択されたら、表示部は更新され、印刷デバイスの着色剤を交換する推定時間を、推定時間と関連付けられる信頼区間と共に提供できる。印刷デバイスの着色剤を交換する推定時間及び信頼区間は、図3〜10Cと関連して上記で説明されている方法300を実施することで、少なくとも一部、決定されることができる。シナリオ1100は、コンピューティング・デバイスのユーザがGUIを使用することで継続でき、新たな印刷デバイスを追加できる。新たな印刷デバイスを追加したら、シナリオ1100は終了できる。
図11Aは例示の実施形態に係る印刷デバイス例の着色剤交換を予測することに関連している表示部1110を示す。シナリオ1100は、図11Aの上部に示される通り、表示部1110を表示するGUIを提供するコンピューティング・デバイスによって開始される。表示部1110は、京セラ1、京セラ2、部屋444、及びカラープリンタと名付けられた4つの印刷デバイスのデバイス・リストを示す。シナリオ1100の一環として、図11Aの上部の選択1112によって示される、京セラ1の印刷デバイスが選択される。京セラ1の印刷デバイスが選択されると、コンピューティング・デバイスは、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求を生成できる。着色剤使用予測する要求は、図3及び10A〜10Cと関連して説明されている着色剤交換予測アルゴリズムと少なくとも関連して上記で説明されている。シナリオ1100では、コンピューティング・デバイスは京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求を予測サーバに送信する。着色剤使用を予測する要求の受信に応じて、予測サーバは少なくとも方法300の着色剤交換予測アルゴリズムを実施し、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び着色剤使用の予測のための信頼区間に関連する情報を決定する。予測サーバは、その後、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び関連する信頼区間を含む応答を生成する。
京セラ1の印刷デバイスの応答の受信に応じて、図11Aに示されるように、コンピューティング・デバイスは、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び関連する信頼区間を取得し、推測1120及び信頼区間1122で表示部1110を更新する。具体的には、表示部1110は、“100日”の“トナー交換までの推定時間”を有する京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び“[−4、+15]日”の信頼区間を有する予測を表す信頼区間1122を示す推測1120を表す。つまり、表示部1110は{100+[−4、+15]}日の時間間隔で京セラ1の印刷デバイスのトナーを取り替えなくてはならないと示す。言い換えると、京セラ1の印刷デバイスのトナーは、96から115日の間に取り替えなくてはならない。
シナリオ1100は、図11Aの底部の表示部1110の選択1114で示されるような、京セラ2の印刷デバイスの選択に続く。選択1114の受信に応じて、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求に関して上記で説明されているように、コンピューティング・デバイスは、京セラ2の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求を生成でき、着色剤使用を予測する要求を予測サーバに送信する。そして、予測サーバは、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求への応答に関して上記で説明されているような、京セラ2の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び関連する信頼区間を含む応答をコンピューティング・デバイスに送信できる。
京セラ2の印刷デバイスの応答の受信に応じて、コンピューティング・デバイスは、京セラ1の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び関連する信頼区間を取得し、図11Aに示されるように推測1130、信頼区間1132、及び推奨事項1134で表示部1110を更新する。具体的には、表示部1110は、“2日”の“トナー交換までの推定時間”を有する京セラ2の印刷デバイスの着色剤使用の予測及び“[−1、+2]日”の信頼区間を有する予測を表す信頼区間1132を示す推測1130を表す。つまり、表示部1110は{2+[−1、+2]}日の時間間隔で京セラ2の印刷デバイスのトナーを取り替えなくてはならないと示す。言い換えると、京セラ2の印刷デバイスのトナーは、1から4日の間に取り替えなくてはならない。
実施形態によっては、応答は予測に関連する推奨事項を含み得る。他の実施形態では、コンピューティング・デバイスは、応答に基づく予測に関連する推奨事項を決定できる。例えば、トナーが比較的短い期間内に交換されなくてはならないと決定されると、例えば、予測が閾値量の時間(例えば、1日、1週間、10日)未満の場合、予測サーバ及び/又はコンピューティング・デバイスは、着色剤交換の推奨事項を生成できる。例えば、図11Aは、京セラ2の印刷デバイスのトナーの“交換推奨”を示す推奨事項1134を示す。実施形態によっては、着色剤使用の予測、関連する信頼区間、及び着色剤交換に関する推奨事項を表示する、図11Aに示されるより他の技術が利用されることができる。
京セラ2の印刷デバイスの着色剤使用の予測、関連する信頼区間、及び着色剤交換に関する推奨事項の表示後、シナリオ1100は、コンピューティング・デバイスによって“京セラ3”という名の新たな印刷デバイスを追加することで、継続できる。新たな印刷デバイスは、ダイアログ又はコンピューティング・デバイスのGUIによって提供される他の表示部を使用して追加することができる。
図11Bは、例示の実施形態に係る新たな印刷デバイスの追加に関連する表示部1140を示す。表示部1140は、トナー予測特性の使用選択部1150、関連プリンタデータの取得選択部1160、関連プリンタ使用データの使用選択部1170、及び関連プリンタ予測成分の使用1172を含む多数の選択部を備える。
トナー予測特性の使用選択部1150は、新たな“京セラ3”の印刷デバイスの着色剤予測の始動又は解除を可能にする。図11Bは、トナー予測特性の使用選択部1150に“X”を付け、新たな“京セラ3”の印刷デバイスのトナー予測特性の使用が始動されることを示している。トナー予測特性の使用選択部は、それぞれの製造者及び機種情報を入力するための製造者フィールド1152及び機種フィールド1154を備える。図11Bに示される例では、製造者フィールド1152は“京セラ”が製造者で、機種フィールドは新たな“京セラ3”の印刷デバイスの機種が“xx−xxxxxx”であることを示す。
関連プリンタデータの取得選択部1160は、新たな“京セラ3”の印刷デバイスでの着色剤使用予測に関連するプリンタデータの使用の始動又は解除を可能にする。図11Bは、関連プリンタデータの取得選択部1160に“X”を付け、新たな“京セラ3”の印刷デバイスの着色剤使用予測のために関連するプリンタデータが使用されることを示している。関連プリンタデータの取得選択部は、新たな“京セラ3”の印刷デバイスに関連すると考えられる印刷デバイスを選択するための関連プリンタリストの選択部1162を備える。
図11Bに示される例では、関連プリンタリストの選択部1162が灰色部分に“京セラ1”及び“京セラ2”を表示し、“京セラ1”及び“京セラ2”の印刷デバイスが新たな“京セラ3”の印刷デバイスに関連する印刷デバイスであると選択されていることを示している。関連プリンタリストの選択部1162は白色部分に“部屋444”及び“カラープリンタ”を表示し、“部屋444”及び“カラープリンタ”の印刷デバイスが新たな“京セラ3”の印刷デバイスに関連する印刷デバイスであると選択されていないことを示している。
関連プリンタ使用データの使用選択部1170は、着色剤使用予測を生成する際に関連するプリンタ使用データの使用の始動又は解除を可能にする。図11Bは、関連プリンタ使用データの使用選択部1170に“X”を付け、新たな“京セラ3”の印刷デバイスの着色剤使用予測のために関連するプリンタ使用データが使用されることを示している。関連プリンタ予測成分の使用1172は、着色剤使用予測を生成する際に関連するプリンタ予測成分の使用を始動又は解除することを可能にする。図11Bは、関連プリンタ予測成分の使用1172に“X”を付けずに、新たな“京セラ3”の印刷デバイスの着色剤使用予測のために関連するプリンタ予測成分が使用されないことを示している。
実施形態によっては、図11Bに示されるよりも、多い、少ない、及び/若しくは異なる選択部並びに/又はデータが新たなプリンタの追加に関連して及び/又は1つ以上の印刷デバイスの着色剤使用を予測する本明細書中に説明されている技術の使用に関連して提供されることができる。
IV. 例示の動作方法
図12は例示の実施形態に係る方法1200をフローチャートで示す。方法1200は、予測サーバ130等の予測サーバによって実施されることができる。実施形態によっては、方法1200は、予測サーバではないコンピューティング・デバイスによって実施されることができる。
方法1200は、少なくとも図10A及び10Bと関連して上記で説明されているような第1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する要求を予測サーバが受信できるブロック1210で開始することができる。
ブロック1220では、予測サーバは第1の印刷デバイスの着色剤使用を予測する第1の複数の関数を決定できる。ここでは、第1の複数の関数は、少なくとも1つの線形関数及び少なくとも1つの非線形関数を含み得、また、第1の複数の関数は、少なくとも図3及び10A〜10Dと関連して上記で説明されているような第1の印刷デバイスによって使用される着色剤の過去の変化率を示す1つ以上の着色剤使用比率に基づくことができる。
実施形態によっては、少なくとも1つの非線形関数は周期成分を含み得る。そして、周期成分は、少なくとも図3及び7A〜7Cと関連して上記で説明されているような、第1の印刷デバイスの1週間毎の使用に関連する1週間毎の周期成分、第1の印刷デバイスの1ヶ月毎の使用に関連する1ヶ月毎の周期成分、及び第1の印刷デバイスの1年毎の使用に関連する1年毎の周期成分のうちの1つ以上を含み得る。他の実施形態では、第1の複数の関数は、少なくとも図3及び8と関連して上記で説明されているような、第1の印刷デバイスで実施されたメインテナンス作業に関連する関数を含み得る。また、他の実施形態では、第1の複数の関数は、少なくとも図3及び9と関連して上記で説明されているような、
第1の印刷デバイスの着色剤容量に関連する関数を含み得る。さらに、他の実施形態では、第1の複数の関数を決定することは、第1の印刷デバイスから現在の使用データを取得すること、及び現在の使用データに基づく第1の印刷デバイスの過去の使用データを決定することを含み得る。現在の使用データは第1の印刷デバイスによるトナー使用に関連するデータを含む。過去の使用データは、少なくとも図3と関連して上記で説明されている、1つ以上の着色剤使用比率の少なくとも1つの着色剤使用比率を含む。
ブロック1230では、少なくとも図3及び10A〜11Aと関連して上記で説明されているような、第1の複数の関数を使用して、予測サーバは第1の印刷デバイスの着色剤使用の予測を決定できる。
ブロック1240では、予測サーバは第1の印刷デバイスの着色剤使用の予測を含む出力を提供できる。ここで、着色剤使用の予測は、少なくとも図3及び10A〜11Aと関連して上記で説明されているような、予測に関連する信頼区間を含む。
実施形態によっては、コンピューティング・デバイスの出力は、少なくとも図10A〜11Aと関連して上記で説明されているような、第1の印刷デバイスの着色剤交換までの日数予測を含む。これらの実施形態は具体的には、信頼区間が、少なくとも図10A〜11Aと関連して上記で説明されているような、第1の印刷デバイスの着色剤交換までの日数予測に関連する日数の範囲を含むことができる。
実施形態によっては、方法1200は、第1の印刷デバイスの使用に関する予測サーバの受信する情報、及び少なくとも図3と関連して上記で説明されている、第1の時間間隔中に第1の印刷デバイスによって印刷されたページ数に関連する第1のページ数値及び第1の時間間隔内の特定の期間で第1の印刷デバイスが使用可能な着色剤の量に関連する第1の着色剤レベル値に関する情報、をさらに含み得る。具体的な実施形態では、1つ以上の着色剤使用比率は第1の着色剤使用比率を含み得る。そして、第1の複数の関数を決定することは、第1の着色剤レベル値に基づく第1の時間間隔での第1の着色剤使用比率を決定すること、着色剤使用比率値の分布内に第1の着色剤使用比率があるかを決定すること、及び着色剤使用比率値の分布内に第1の着色剤使用比率があることが決定された後、少なくとも図3と関連して上記で説明されているような、第1の着色剤使用比率に基づく少なくとも1つの線形関数を決定する。他の具体的な実施形態では、着色剤使用比率値の分布は、少なくとも図3と関連して上記で説明されているような、第1の印刷デバイスの1つ以上の着色剤レベル値及び第1の印刷デバイスの1つ以上のページ数値に基づくページあたりの着色剤使用比率を含み得る。さらに他の具体的な実施形態では、第1の印刷デバイスの使用に関する情報は、第1の印刷デバイスの複数のページ数値を含み得る。そして、第1の複数の関数を決定することは、少なくとも図3と関連して上記で説明されているような、複数のページ数値に回帰法を適用することに基づく少なくとも1つの非線形関数を決定することを含み得る。
実施の形態、図面、及び請求項に記載の例示の実施形態に限定する意図はない。本明細書において提示されている主題の主旨又は適用範囲から逸脱することがなければ、他の実施形態を利用したり、他の変更を加えたりすることができる。全般的に記載され、また図面に示されている本開示の諸態様は、広範囲にわたる様々な構成に再構成し、置換え、連結し、分割し、及び設計することができ、そして、それらのすべてが本記載の中で明らかに考慮されていることは容易に理解される。
図面における任意の又はすべてのラダー図、シナリオ、及びフローチャートに対して及び本明細書中に説明されたように、各ブロック及び/又は通信は、例示の実施形態に従って情報の処理及び/又は情報の送信を表してもよい。別の実施形態もこれら例示の実施形態の範囲内に含まれる。これら別の実施形態において、例えば、ブロックとして記載された機能、送信、通信、要求、応答及び/又はメッセージは、ほぼ同時又は逆の順序も含めて、関係する機能性に応じて、示された又は説明された順序から外れた順序で実行してもよい。さらに、本明細書中に説明された任意のラダー図、シナリオ、及びフローチャートを用いて、より多い又はより少ないブロック及び/又は機能を使用してもよく、またこれらラダー図、シナリオ、及びフローチャートは、部分的又は全体的に互いに結合してもよい。
情報の処理を表すブロックは、方法又は技術の特定の論理機能を実行するように構成することができる回路に対応してもよい。それに代えて又はさらに、情報の処理を表すブロックは、モジュール、セグメント、又はプログラムコードの一部(関連するデータを含めて)に対応してもよい。プログラムコードは、方法又は技術において特定の論理機能又は動作を実行するために、プロセッサにより実行可能な1つ以上の指示を含んでよい。プログラムコード及び/又は関連データは、ディスク若しくはハードドライブ又はその他の記憶媒体を含む記憶装置等、任意の種類のコンピュータ読み取り可能な媒体に記憶してもよい。
前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、また、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及びランダムアクセスメモリ(RAM)のような、短期間データを記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体等の、非一時的でコンピュータ読み取り可能な媒体も含んでもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、また、例えば、リードオンリーメモリ(ROM)、光学又は磁気ディスク、コンパクトディスク・リードオンリーメモリ(CD‐ROM)のような、二次又は持続的長期記憶装置等の、より長期間プログラムコード及び/又はデータを記憶する非一時的でコンピュータ読み取り可能な媒体を含んでもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、また、その他の揮発性又は非揮発性の記憶システムであってもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えば、有形の記憶デバイスと見なしてもよい。
本明細書中において様々な態様及び実施形態が開示されてきたが、他の態様及び実施形態も当業者にとって明白であろう。本明細書中において開示された様々な態様及び実施形態は、例示目的であって限定することを意図するものではなく、真の範囲は以下の請求項により示されている。
符号の説明
100 印刷ネットワーク
110、112、114 印刷デバイス(PD)
120、122 コンピュータ
130 予測サーバ
132 機械学習サーバ
134 製品情報サーバ/データベース
140 ネットワーク