JP2024047399A - Image forming apparatus, information processing apparatus - Google Patents
Image forming apparatus, information processing apparatus Download PDFInfo
- Publication number
- JP2024047399A JP2024047399A JP2022152999A JP2022152999A JP2024047399A JP 2024047399 A JP2024047399 A JP 2024047399A JP 2022152999 A JP2022152999 A JP 2022152999A JP 2022152999 A JP2022152999 A JP 2022152999A JP 2024047399 A JP2024047399 A JP 2024047399A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- error
- failure
- image forming
- fault
- cpu
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 113
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 53
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 23
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 abstract description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 description 38
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 36
- 230000008569 process Effects 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 21
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 7
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 7
- 108091008695 photoreceptors Proteins 0.000 description 7
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 6
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 6
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 2
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007723 transport mechanism Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Accessory Devices And Overall Control Thereof (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
Abstract
【課題】画像形成装置に生じた異常の原因を高精度に判定できなかった。【解決手段】画像形成装置は、シートへの画像形成に用いられる現像剤補給容器TBと、現像剤補給容器TBの動作のエラーを検知する稼働状態検知部208と、エラーの原因となる可能性のある故障箇所とエラーの発生間隔との関係を示す故障推定テーブルを記憶するROM202と、稼働状態検知部208で検知された解析対象のエラーと該解析対象のエラーに関連する関連エラーとの発生間隔を判定し、故障推定テーブルと判定した発生間隔とにより、解析対象のエラーの故障箇所を推定する第1の故障推定を行い、関連エラーが複数ある場合に、第1の故障推定により推定した複数の故障箇所を組み合わせて前記解析対象のエラーの故障箇所を推定する第2の故障推定を行うCPU201と、を備える。【選択図】図2[Problem] It has not been possible to determine with high accuracy the cause of an abnormality that has occurred in an image forming apparatus. [Solution] The image forming apparatus includes a developer supply container TB used for forming an image on a sheet, an operation state detection unit 208 that detects errors in the operation of the developer supply container TB, a ROM 202 that stores a failure estimation table that indicates the relationship between a failure location that may be the cause of the error and the error occurrence interval, and a CPU 201 that determines the occurrence interval between an error to be analyzed detected by the operation state detection unit 208 and an associated error related to the error to be analyzed, performs a first failure estimation to estimate the failure location of the error to be analyzed based on the occurrence interval determined based on the failure estimation table, and, when there are multiple associated errors, performs a second failure estimation to estimate the failure location of the error to be analyzed by combining the multiple failure locations estimated by the first failure estimation. [Selected Figure] Figure 2
Description
本発明は、複写機、複合機、プリンタ、ファクシミリ等の画像形成装置及び画像形成装置の管理システムに関する。 The present invention relates to image forming devices such as copiers, multifunction devices, printers, and facsimiles, and management systems for image forming devices.
画像形成装置は、故障の発生時に、画像形成装置の設置場所に出向いたカスタマーエンジニア(以下「CE」という。)により修理される。故障原因の特定や対処を正確に終了するまでの時間は、CEの能力に応じて差がある。そのために、CEによって画像形成装置の修理にかかる時間にバラツキが生じる。修理にかかる時間を短縮するために、画像形成装置の状態を表す機内データに基づいて故障原因を推定して、必要な処理を通知する技術が提案されている(特許文献1)。機内データは、例えば画像形成装置に設けられたセンサによる検出値や、エラー発生情報等の装置内の状態を示す情報である。 When a failure occurs in an image forming device, it is repaired by a customer engineer (hereinafter referred to as "CE") who visits the location where the image forming device is installed. The time it takes to identify the cause of the failure and accurately complete the countermeasure varies depending on the capabilities of the CE. As a result, the time it takes to repair an image forming device varies depending on the CE. In order to shorten the time it takes to repair, a technology has been proposed that estimates the cause of the failure based on in-machine data that indicates the status of the image forming device and notifies the required processing (Patent Document 1). In-machine data is, for example, information that indicates the status inside the device, such as values detected by sensors installed in the image forming device and information on the occurrence of an error.
特許文献には、所定の故障の原因と特徴的な出力値の変化を示すセンサとの対応関係から生成された診断モデルを使用する故障診断方法が開示されている。この故障診断方法は、故障が発生する前の各センサの出力値の変化から、予め決まった出力値の変化(データパターン)となるセンサを探索することで、該センサに対応する故障の原因を特定している。 The patent document discloses a fault diagnosis method that uses a diagnostic model generated from the correspondence between a specific fault cause and a sensor that exhibits a characteristic change in output value. This fault diagnosis method searches for a sensor that exhibits a predetermined output value change (data pattern) from the change in the output value of each sensor before a fault occurs, and identifies the cause of the fault that corresponds to that sensor.
しかしながら、引用文献に記載の故障診断方法は、故障の原因とセンサとの対応関係が予め決まっていなければ故障の原因を診断することができないという問題があった。本発明は、上述の問題に鑑み、画像形成装置に生じた異常の原因を高精度に判定することを主たる目的とする。 However, the fault diagnosis method described in the cited document has a problem in that it is not possible to diagnose the cause of a fault unless the correspondence between the cause of the fault and the sensor is determined in advance. In view of the above problem, the main object of the present invention is to determine with high accuracy the cause of an abnormality that has occurred in an image forming device.
本発明の画像形成装置は、シートへの画像形成に用いられる部品と、前記部品の動作のエラーを検知する検知手段と、前記エラーの原因となる可能性のある故障箇所とエラーの発生間隔との関係を示す故障推定情報を記憶する記憶手段と、前記検知手段で検知された解析対象のエラーと該解析対象のエラーに関連する関連エラーとの発生間隔を判定し、前記故障推定情報と判定した前記発生間隔とにより、該解析対象のエラーの故障箇所を推定する第1の故障推定を行い、前記関連エラーが複数ある場合に、前記第1の故障推定により推定した複数の故障箇所を組み合わせて、前記解析対象のエラーの故障箇所を推定する第2の故障推定を行う制御手段と、を備えることを特徴とする。 The image forming apparatus of the present invention is characterized by comprising: a component used for forming an image on a sheet; a detection means for detecting an error in the operation of the component; a storage means for storing failure estimation information indicating a relationship between a failure location that may cause the error and an error occurrence interval; and a control means for determining an occurrence interval between an error to be analyzed detected by the detection means and an associated error related to the error to be analyzed, performing a first failure estimation to estimate a failure location of the error to be analyzed based on the occurrence interval determined to be the failure estimation information, and, when there are multiple associated errors, performing a second failure estimation to estimate a failure location of the error to be analyzed by combining the multiple failure locations estimated by the first failure estimation.
本発明によれば、画像形成装置に生じた異常の原因を高精度に判定することができる。 The present invention makes it possible to determine with high accuracy the cause of an abnormality occurring in an image forming device.
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。実施例を挙げて本発明をより具体的に説明するが、これら実施例は本発明における好適な実施形態の一例ではあるものの、本発明はこれら実施例の構成のみに限定されるものではない。 The following describes preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. The present invention will be described in more detail with reference to examples. Although these examples are examples of preferred embodiments of the present invention, the present invention is not limited to the configurations of these examples.
(画像形成装置の構成)
図1は、本実施形態の画像形成装置の構成図である。画像形成装置100は、電子写真方式で動作し、シートSにカラー画像を形成する。画像形成装置100は、中間転写ベルト7の画像が転写される面に沿って複数の画像形成部が配置された中間転写タンデム方式を採用する。本実施形態の画像形成装置100は、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの4色の画像を形成するために、4つの画像形成部Pa、Pb、Pc、Pdを備える。このような画像形成装置100は、プリンタ、複写機、複合機、ファクシミリ等により実現される。
(Configuration of Image Forming Apparatus)
1 is a configuration diagram of an image forming apparatus according to the present embodiment. The
シートSは、シート収納庫60に収納されており、画像形成部Pa~Pdによる画像形成のタイミングに応じて、摩擦分離方式を採用した給紙ローラ61により給紙される。給紙ローラ61は、シート収納庫60から給紙したシートSを、搬送パスを介してレジストローラ62へ搬送する。レジストローラ62は、シートSの斜行を補正し、タイミングを調整して二次転写部T2へシートSを搬送する。
The sheets S are stored in a
画像形成部Pa~Pdは、形成する画像の色が異なるのみであり、同様の構成で同様の動作により画像を形成する。画像形成部Pa~Pdは、感光体1a~1d、帯電器2a~2d、露光器3a~3d、現像器10a~10d、一次転写部T1a~T1d、及び感光体クリーナ6a~6dを備える。以下、色を区別せずに説明する場合には、符号末尾のa、b、c、dを省略する。
Image forming units Pa to Pd have the same configuration and form images by the same operation, except for the color of the images they form. Image forming units Pa to Pd are equipped with
感光体1は、表面に感光層を有するドラム形状であり、ドラム軸を中心に回転駆動される。帯電器2は、回転する感光体1の表面を一様に帯電させる。露光器3は、形成する色の画像データに応じて変調された光を、一様に帯電した感光体1a~1dの表面に照射する。これにより感光体1の表面には、画像データに応じた静電潜像が形成される。
The
現像器10は、感光体1に形成された静電潜像を現像剤により現像する。本実施形態では、現像剤としてトナーを用いる。現像器10は、感光体1上の静電潜像にトナーを付着させることで、感光体1上にトナー像を形成する。画像形成部Paは、現像器10aがイエローの現像剤を収容し、イエローのトナー像を生成する。画像形成部Pbは、現像器10bがマゼンタの現像剤を収容し、マゼンタのトナー像を生成する。画像形成部Pcは、現像器10cがシアンの現像剤を収容し、シアンのトナー像を生成する。画像形成部Pdは、現像器10aがブラックの現像剤を収容し、ブラックのトナー像を生成する。なお、画像形成装置100において形成されるトナー像の色数は、4色に限定されるものではない。
The developing
本実施形態の現像器10a~10dは、非磁性トナーと磁性キャリアとを混合した二成分現像剤を収容するが、磁性トナー又は非磁性トナーのみの一成分現像剤であってもよい。現像器10a~10dは、画像形成により内部に収容する現像剤の量が所定量よりも低下することで、現像剤貯留部から現像剤が繰り返し補給される。現像剤貯留部は、内部に収容する現像剤の量が所定量よりも低下すると、現像剤の補給容器である現像剤補給容器TBa~TBdから、対応する色の現像剤が繰り返し補給される。現像剤補給容器TB、現像剤貯留部、及び現像器10から成る現像剤補給システムの構成の詳細については後述する。
The developing units 10a to 10d in this embodiment contain a two-component developer that is a mixture of non-magnetic toner and magnetic carrier, but may also be a one-component developer that contains only magnetic toner or non-magnetic toner. The developing units 10a to 10d are repeatedly replenished with developer from the developer storage unit when the amount of developer contained therein falls below a predetermined amount due to image formation. When the amount of developer contained therein falls below a predetermined amount, the developer storage unit is repeatedly replenished with developer of the corresponding color from the developer supply containers TBa to TBd, which are developer supply containers. Details of the configuration of the developer supply system consisting of the developer supply container TB, the developer storage unit, and the developing
現像剤補給システムにより、現像器10a~10dは、収容する現像剤の量が所定の基準量に対して安定する。収容する現像剤の量が安定化することにより、現像器10a~10dは、感光体1a~1dに付着させるトナー量を安定化できる。そのために感光体1a~1dに形成されるトナー像のトナー量が安定し、画像濃度が安定する。
The developer replenishment system stabilizes the amount of developer contained in the developing units 10a-10d relative to a predetermined reference amount. By stabilizing the amount of developer contained, the developing units 10a-10d can stabilize the amount of toner that adheres to the
一次転写部T1は、中間転写ベルト7方向への所定の加圧量及び静電的負荷バイアスが与えられることで、感光体1a~1dから中間転写ベルト7にトナー像を転写する。この際、感光体1a~1dの各々に形成されたトナー像は、中間転写ベルト7で重畳される。転写後に感光体1a~1dに残留するトナーは、感光体クリーナ6a~6dにより回収される。
The primary transfer section T1 transfers the toner images from the
中間転写ベルト7は、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの各色のトナー像が重ねて転写されることで、多色のトナー像を担持する。中間転写ベルト7は、不図示の中間転写ベルトフレームに設けられ、二次転写内ローラ8、テンションローラ17、及び二次転写上流ローラ18によって張架される無端ベルトである。中間転写ベルト7は、二次転写内ローラ8、テンションローラ17、及び二次転写上流ローラ18により矢印R7方向に回転駆動される。多色のトナー像が転写された中間転写ベルト7は、回転することで二次転写部T2へ該多色のトナー像を搬送する。
The
シートS及び中間転写ベルト7に形成された多色のトナー像は、それぞれ二次転写部T2で合致するタイミングで搬送される。二次転写部T2は、対向して配置される二次転写内ローラ8及び二次転写外ローラ9により形成される転写ニップ部である。二次転写部T2は、所定の加圧力及び静電的負荷バイアスが与えられることで、中間転写ベルト7からシートS上に多色のトナー像を吸着させる。このようにして二次転写部T2は、中間転写ベルト7上の多色のトナー像をシートSに転写する。転写後に中間転写ベルト7に残留するトナーは、転写クリーナ11により回収される。
The multi-color toner images formed on the sheet S and the
多色のトナー像が転写されたシートSは、二次転写外ローラ9により、二次転写部T2から定着器13へ搬送される。定着器13は、対向するローラにより形成される定着ニップ内でシートSに所定の圧力及び熱量を与えて、シートS上に多色のトナー像を溶融固着させる。多色のトナー像は、溶融固着の際に発色して、フルカラーのトナー像となる。定着器13は、熱源となるヒータを備え、常に最適な温度を維持するように制御される。
The sheet S onto which the multi-color toner image has been transferred is transported by the outer secondary transfer roller 9 from the secondary transfer section T2 to the fixing
フルカラーのトナー像が定着されたシートSは、排紙トレイ63上に排出される。両面印刷の場合、一方の面に画像が形成されたシートSは、反転搬送機構70により反転してレジストローラ62へ搬送され、他方の面への画像形成が行われる。以上のように、画像形成装置100は、画像データに基づく画像をシートに形成する画像形成処理を行う。
The sheet S with the full-color toner image fixed thereon is discharged onto the
(コントローラ)
図2は、以上のような構成の画像形成装置100の全体動作を制御するコントローラの構成図である。このコントローラ200は、現像剤の補給に関する制御を行う構成について示しており、他の機能、例えば画像形成処理の制御を行う機能についての構成は省略してある。
(controller)
2 is a diagram showing the configuration of a controller that controls the overall operation of the
コントローラ200は、CPU(Central Processing Unit)201、ROM(Read Only Memory)202、及びRAM(Random Access Memory)203を備える情報処理装置である。CPU201には、容器駆動制御部206、容器検知部209、残量検知部212、開閉検知部215、機内データ蓄積メモリ204、及び操作部205が接続される。
The
CPU201は、ROM202に格納されるコンピュータプログラムを実行することで、画像形成装置100による各種処理を行う。これによりCPU201は、画像形成装置100の各デバイスを制御する。例えばCPU201は、画像データに基づくフルカラーの画像をシートSに形成する。RAM203は、CPU201が処理を行う際のワークエリアを提供し、一時データの保存等を行う。機内データ蓄積メモリ204は、エラー発生時の日時、カウンタ値、エラーコード等の機内データを保存(蓄積)する記憶装置である。カウンタ値は、画像形成装置100のエラー発生時の稼働状態を示す値(パラメータ)である。カウンタ値は、例えば、画像形成装置100による累積印刷枚数や現像剤補給容器TBの累積補給回数等である。
The
操作部205は、入力インタフェースと出力インタフェースとを備えるユーザインタフェースである。入力インタフェースは、各種キーボタン、タッチパネル等である。出力インタフェースは、ディスプレイ、スピーカ等である。ユーザは、操作部205の入力インタフェースにより各種指示やデータの入力を行う。ユーザは、操作部205の出力インタフェースにより画像形成装置100の状態や通知を確認することができる。
The
容器駆動制御部206は、CPU201の指示により容器駆動部207を制御する。容器駆動部207は、現像剤補給容器TBの駆動及び容器交換扉213の開放を行うための駆動源を含む。容器駆動部207は、1つの駆動源の正回転と逆回転を切り替えることで異なる2つの負荷、ここでは現像剤補給容器TBと容器交換扉213とへ排他的に駆動力を伝達する。容器駆動部207は、容器駆動制御部206により電流を供給されて駆動し、現像剤補給容器TBを駆動する。容器駆動部207は、容器駆動制御部206により現像剤補給容器TB駆動時とは逆方向の電流を供給されることで、現像剤補給容器TB駆動時とは逆回転方向に駆動し、容器交換扉213を開放する。容器交換扉213は、現像剤補給容器TBの交換時に開放される扉であり、例えば画像形成装置100の前面に設けられる。
The container
容器検知部209は、CPU201の指示により稼働状態検知部208を制御する。稼働状態検知部208は、現像剤補給容器TBが駆動していることを検知するセンサを含む稼働監視部である。稼働状態検知部208が備えるセンサは、例えば光学式のフォトセンサ等である。稼働状態検知部208は、現像剤補給容器TBの駆動状態を検知して、該駆動状態を表す検知信号を容器検知部209へ送信する。容器検知部209は、稼働状態検知部208による検知結果をCPU201へ送信する。
The
CPU201は、容器駆動制御部206へ駆動信号を送信して容器駆動部207を駆動している間に、稼働状態検知部208による検知結果を取得する。CPU201は、容器駆動制御部206へ駆動信号を送信しているにもかかわらず、稼働状態検知部208の検知結果が、現像剤補給容器TBが駆動していないことを示す場合に、故障が発生したと判断して操作部205へエラー表示を行う。同時にCPU201は、エラーの種類に応じて予め割り当てられたエラーコード、エラーの発生した日時、及び画像形成装置100の稼働状態を示すカウンタ値を、機内データとして機内データ蓄積メモリ204へ蓄積する。
The
残量検知部212は、CPU201の指示により残量検知センサ211を制御する。残量検知センサ211は、現像剤貯留部210内の現像剤の量を検知するセンサである。残量検知センサ211は、例えば、圧電セラミックスと振動構造体を備えた圧電素子方式の粉体レベルセンサ等のセンサである。
The remaining
残量検知センサ211は、現像剤貯留部210内の現像剤量の検知結果を表す検知信号を残量検知部212へ送信する。残量検知部212は、残量検知センサ211による検知結果をCPU201へ送信する。CPU201は、画像形成動作中に残量検知センサ211の検知結果を取得する。CPU201は、残量検知センサ211の検知結果が、現像剤貯留部210内の現像剤量が少ないことを示す場合に、容器駆動制御部206へ駆動信号を送信し、容器駆動部207を駆動して現像剤貯留部210へ現像剤を供給する。
The remaining
現像剤補給容器TBが空になった場合、ユーザ或いはCEによって現像剤補給容器TBの交換操作が行われる。その際、CPU201は、操作部205に交換ボタンを表示する。CPU201は、この交換ボタンが押下されたことを検知すると、容器駆動制御部206へ、容器駆動部207が現像剤補給容器TBを駆動するときとは逆回転するように、駆動信号を送信する。これにより容器駆動部207は、容器交換扉213を開放する。
When the developer supply container TB becomes empty, the user or CE replaces the developer supply container TB. At that time, the
容器交換扉213は、現像剤補給容器TBが空になった場合のみ交換作業が行われるように、現像剤補給容器TBへの外部からのアクセスを防止する扉である。容器交換扉213の開閉状態は、開閉検知センサ214により検知される。開閉検知センサ214は、例えば光学式のフォトセンサ等による状態監視部である。開閉検知センサ214は、容器交換扉213の開閉状態の検知結果を表す検知信号を開閉検知部215へ送信する。開閉検知部215は、開閉検知センサ214による検知結果をCPU201へ送信する。
The
CPU201は、容器駆動制御部206へ駆動信号を送信して容器交換扉213を開放した際に、開閉検知センサ214による検知結果を取得する。CPU201は、開閉検知センサ214の検知結果が、容器交換扉213が開状態になったことを示す場合に容器駆動制御部206への駆動信号を停止する。
When the
なお容器駆動制御部206へ駆動信号を所定時間送信したにもかかわらず、開閉検知センサ214の検知結果が、容器交換扉213が開状態ではないことを示す場合、CPU201は、故障が発生したと判断して操作部205へエラー表示を行う。同時にCPU201は、エラーの種類に応じて予め割り当てられたエラーコード、エラーの発生した日時、及び画像形成装置100の稼働状態を示すカウンタ値を、機内データとして機内データ蓄積メモリ204へ蓄積する。
If the detection result of the open/
(現像剤の補給動作)
現像剤補給システムおよび補給動作について、図3~図6を用いて説明する。図3は、現像剤補給システムの全体構成図である。図4は、現像剤補給容器TBの外観図である。図5及び図6は、現像剤補給システムの断面図である。
(Developer Supply Operation)
The developer supply system and supply operation will be described with reference to Fig. 3 to Fig. 6. Fig. 3 is a diagram showing the overall configuration of the developer supply system. Fig. 4 is an external view of a developer supply container TB. Figs. 5 and 6 are cross-sectional views of the developer supply system.
図3に示すように、本実施形態の現像剤補給システムは、主に、容器駆動部207、現像剤補給容器TBを画像形成装置100内に保持する容器保持部301、及び現像剤貯留部210から構成される。容器駆動部207は、現像剤補給容器TBを駆動する。現像剤貯留部210は、現像剤Tを一定量貯留しており、現像器10へ現像剤を供給する。
As shown in FIG. 3, the developer supply system of this embodiment is mainly composed of a
現像剤補給容器TBは、画像形成装置100に着脱自在である。図4に示すように、現像剤補給容器TBは、画像形成装置100に装着された状態で容器保持部301に保持される被保持部402と、被保持部402に対して相対回転可能な現像剤収容部401と、から構成される。
The developer supply container TB is detachable from the
図5に示すように、容器駆動部207は、CPU201からの駆動信号により駆動する駆動モータ2071と、駆動モータ2071の駆動力を現像剤補給容器TBのへ伝達する駆動伝達部2072と、を備える。現像剤収容部401は、内部に補給用の現像剤Tを収容する。現像剤収容部401は、外周部の一部に容器駆動部207からの駆動力を受け付ける駆動受け部4012と、突起部4011と、が設けられている。突起部4011は、後述の検知フラグ2082に当接する。
As shown in FIG. 5, the
現像剤貯留部210は、現像器10へ現像剤Tを安定的に供給するために設けられており、一定量の現像剤Tを貯留する。現像剤貯留部210は、受入れ部2101、残量検知センサ211、搬送部2102、及び吐出口2103を備えている。受入れ部2101は、現像剤貯留部210の上部に設けられ、現像剤補給容器TBから吐出された現像剤Tを受け入れる。残量検知センサ211は、現像剤貯留部210の略中央部に設けられ、内部の現像剤Tの残量を検知する。搬送部2102及び吐出口2103は、残量検知センサ211の下部に設けられ、現像器10へ現像剤Tを搬送する。
The
現像剤貯留部210の上部には容器保持部301(図3参照)が設けられている。容器保持部301は、現像剤補給容器TBの稼働状態を監視する上記の稼働状態検知部208を備える。稼働状態検知部208は、フォトセンサ2081と、現像剤補給容器TBの回転動作に連動してフォトセンサ2081の検知面を遮蔽或いは解放する検知フラグ2082と、を備える。
A container holder 301 (see FIG. 3) is provided on the upper part of the
ユーザによって画像形成動作が指示されると、画像形成処理が実行される。その結果、図5に示すように、現像器10内の現像剤Tは、感光体1へ現像され消費される。CPU201は、現像器10内の現像剤Tが一定量消費されたと判断すると、現像剤貯留部210から現像器10へ現像剤Tを供給する。
When an image formation operation is instructed by a user, the image formation process is executed. As a result, as shown in FIG. 5, the developer T in the developing
現像器10へ現像剤が供給されることで、図6に示すように、現像剤貯留部210内の現像剤Tが減少し、残量検知センサ211の検知レベルが低下する。残量検知センサ211による検知結果から現像剤貯留部210内の現像剤Tが所定量よりも減少したことを検知したCPU201は、容器駆動部207を駆動させ、現像剤補給容器TBから現像剤貯留部210への現像剤Tの供給動作を行う。本実施形態では、現像剤補給容器TBが矢印m方向へ回転することによって、現像剤Tが現像剤貯留部210へ供給される。
As developer is supplied to the developing
現像剤補給容器TBが回転しているかどうかの稼働状態は、稼働状態検知部208によって監視されている。具体的には、CPU201は、容器駆動部207の駆動信号を送信してから一定時間内に、検知フラグ2082によってフォトセンサ2081の遮蔽或いは解放が行われるかを監視している。一定時間内にフォトセンサ2081の遮蔽或いは解放が行われない場合、CPU201は、現像剤補給動作に何らかの故障があったと判断し、現像剤補給容器TBの補給動作を停止させる。
The operating state of the developer supply container TB, i.e., whether it is rotating, is monitored by the operating
その後、CPU201は、異常状態が発生して画像形成装置100が停止したことを、操作部205に表示することでユーザに通知する。また、画像形成装置100がネットワーク接続されている場合、CPU201は、異常状態が発生して画像形成装置100が停止したことを、ネットワークを介してCE或いは販売会社へ通知する。ここで、現像剤補給動作の異常は、主に2つ故障状態により発生する。
Then, the
第1の故障状態は、現像剤補給容器TBが容器駆動部207から駆動力を受けても回転しない状態である。このような故障モードを、以降、「故障モードA」と呼称する。故障モードAは、例えば以下のようにして発生する。現像剤補給容器TB内の現像剤Tは、物流の振動によって圧密化することがある。これは、被保持部402に対する現像剤収容部401の回転負荷の増加につながる。現像剤収容部401の回転負荷が増加することで、容器駆動部207の駆動力では現像剤収容部401を回転させることができない故障モードAの状態となる。また、単に容器駆動部207が故障して、現像剤補給容器TBに駆動力が伝達されない状態の場合にも故障モードAが発生する。
The first failure state is a state in which the developer supply container TB does not rotate even when it receives a driving force from the
この場合、現像剤補給容器TBが回転しないため、検知フラグ2082がフォトセンサ2081の遮蔽或いは解放を行えず、稼働状態検知部208が異常を検知する。また、現像剤補給容器TBから現像剤貯留部210へ現像剤Tは供給されない。したがって、故障モードAの場合、現像剤貯留部210の残量検知センサ211の検知レベルは回復しない。
In this case, since the developer supply container TB does not rotate, the
第2の故障状態は、現像剤補給容器TBが容器駆動部207から駆動力を受けて回転するが、稼働状態検知部208が稼働を検知できない状態である。このような故障モードを、以降、「故障モードB」と呼称する。故障モードBは、例えば、稼働状態検知部208のフォトセンサ2081の検知面が現像剤によって汚染されている状態である。この場合、フォトセンサ2081が検知フラグ2082によって遮蔽或いは解放されたことが検知されない。なお、故障モードBの場合、上記したように現像剤補給容器TBは回転しているため、現像剤Tは現像剤貯留部210へ一定量供給される。つまり故障モードBの場合、現像剤貯留部210の残量検知センサ211の検知レベルは回復する。
The second failure state is a state in which the developer supply container TB receives a driving force from the
画像形成装置100の復旧作業は、CEによって速やかに行われることが望ましい。例えば故障モードAの場合、現像剤補給容器TB或いは容器駆動部207を修理する必要があり、故障モードBの場合、容器保持部301の稼働状態検知部208を修理する必要がある。しかしながら、通知を受けてからメンテナンス作業を行うまでは、修理箇所の特定や、修理部品の手配を考えると、数時間から数日間のブランクが発生するのが実態である。
It is desirable for the CE to quickly carry out recovery work for the
したがって、ユーザに対して、画像形成装置100の電源を入れ直すことによって再起動させ、画像形成装置100が再稼働可能かどうか、再稼働後にどのような状態になるか確認してもらうオペレーションを指示することがある。その第1の目的は、画像形成装置100を再起動させることにより、故障箇所を特定するための情報を収集することである。第2の目的は、故障の具合や種類によっては、再起動によって画像形成装置100が少なからず画像形成を行える場合があり、ユーザの機会損失を最小限に抑えられる可能性があるためである。
Therefore, the user may be instructed to restart the
具体的な例として、故障モードAが発生した場合、現像剤貯留部210に現像剤Tが供給されない状態で、CPU201は画像形成装置100を停止する。ユーザによる再起動後に画像形成処理が始まると、CPU201は、現像剤貯留部210内の現像剤Tの残量が少ないことを検知し、現像剤Tを供給するために現像剤補給容器TBを駆動する。結果として、再稼働前と同様に補給動作異常が検知されて画像形成装置100が停止する。この場合、CEによる故障修理処置が行われるまで画像形成装置100が稼働できないが、すぐに再発する故障状態であることが機内データとして入手される。
As a specific example, when failure mode A occurs, the
一方で、故障モードBが発生していた場合、現像剤貯留部210には現像剤Tが一定量供給されている。したがって、現像剤貯留部210の残量検知センサ211は、現像剤貯留部210内に現像剤Tが十分にあると検知している可能性がある。この場合、画像形成装置100の再起動後に画像形成処理が実行されると、一定量の現像剤Tが消費されるまでは滞りなく稼働が可能になる。そのために、ユーザの機会損失を最低限にできるとともに、再稼働によりすぐに再発する故障状態でないことが機内データとして入手される。
On the other hand, if failure mode B has occurred, a certain amount of developer T is supplied to the
上記したように画像形成処理が実行されることで、現像剤Tが消費され、現像剤Tが現像剤補給容器TBから供給される。ここで、現像剤補給容器TB内の現像剤Tが所定量よりも少なくなると、現像剤貯留部210に十分な現像剤Tが供給されなくなる。現像剤貯留部210内の現像剤量が一定時間内に復帰しない場合、CPU201は、現像剤補給容器TB内の現像剤Tが空になったと判断する。現像剤貯留部210内の現像剤量が一定時間内に復帰しない場合とは、具体的には、現像剤補給容器TBの現像剤Tの供給動作を行っているにも関わらず残量検知センサ211の検知レベルが回復しない場合である。その後、CPU201は、その旨を操作部205へ表示してユーザ或いはCEに通知する。ユーザ或いはCEは、通知に応じて現像剤補給容器TBの交換を行う。
As described above, when the image forming process is performed, developer T is consumed and developer T is supplied from the developer supply container TB. Here, when the amount of developer T in the developer supply container TB becomes less than a predetermined amount, sufficient developer T is not supplied to the
現像剤補給容器TBの交換操作について、図7及び図8を用いて説明する。図7は、現像剤補給容器TBが画像形成装置100に装着され、着脱不可とされた状態を示す図である。図8は、現像剤補給容器TBを画像形成装置100から着脱可能とした状態を示す図である。なお、図7(a)、図8(a)は斜視図である。図7(b)、図8(b)は上面図である。図7(c)、図8(c)は、側面図である。説明の便宜上、図7(b)、図7(c)、図8(b)、図8(c)は構成を簡略化している。
The replacement operation of the developer supply container TB will be described with reference to Figures 7 and 8. Figure 7 is a diagram showing a state in which the developer supply container TB is attached to the
図7(a)に示すように、画像形成装置100が稼働している状態では、現像剤補給容器TBが容器ハウジング700に内包される。現像剤補給容器TBは、容器ハウジング700に設けられた容器交換扉213によって外部からアクセスできくなっている。
As shown in FIG. 7A, when the
図7(b)に示すように、容器交換扉213は、容器ハウジング700に沿って延在するリンクシャフト7001と容器保持部301に設けられたリンク部材3011を介して、容器駆動部207の駆動伝達部2072に連結される。また、容器ハウジング700には、容器交換扉213の開閉を検知する開閉検知センサ214が設けられている。
As shown in FIG. 7(b), the
現像剤補給容器TBが空になった場合、ユーザ或いはCEによって現像剤補給容器TBの交換操作が行われる。その際、操作部205上に表示される現像剤補給容器TBの交換ボタンが押下されることで、容器駆動部207の駆動モータ2071及び駆動伝達部2072が現像剤補給容器TBの現像剤Tの補給動作時とは逆回転する(図6の矢印nとは逆方向の回転)。なお、駆動伝達部2072の一部には不図示のクラッチが設けられており、逆回転時にはクラッチにより現像剤補給容器TBに駆動力が伝達されないよう構成されている。
When the developer supply container TB becomes empty, the user or CE replaces the developer supply container TB. At that time, the developer supply container TB replacement button displayed on the
駆動伝達部2072が逆回転することで、図8(b)に示すように、駆動伝達部2072の一部がリンク部材3011に当接し、リンク部材3011が矢印P方向に回動する。続いて、リンク部材3011の動作にともない、リンクシャフト7001が矢印Y方向に変位する。リンクシャフト7001の変位に伴い、容器交換扉213が図8(c)の矢印S方向に開放される。図8(a)に示すように、容器交換扉213が開放されると、ユーザ或いはCEは、現像剤補給容器TBをY方向に脱着し、新しい現像剤補給容器と交換することができる。
When the
現像剤補給容器TBの交換動作では、容器交換扉213が正しく開放されたかどうかの状態が、開閉検知センサ214により監視されている。開閉検知センサ214が所定の時間で容器交換扉213の開閉を検知しなかった場合、CPU201は何らかの故障により現像剤補給容器TBの交換動作に異常があったと判断し画像形成装置100を停止する。その後、CPU201は、異常状態が発生して画像形成装置100を停止したことを操作部205に表示することでユーザに通知する。また、画像形成装置100がネットワーク接続されている場合、CPU201は、ネットワークを介して、CE或いは販売会社へ異常状態が発生して画像形成装置100を停止したことを通知する。
During the replacement operation of the developer supply container TB, the open/
ここで、現像剤補給容器TBの交換動作の異常は、主に以下の3つの故障状態により発生する。 Here, abnormalities in the replacement operation of the developer supply container TB mainly occur due to the following three failure conditions.
第3の故障状態は、容器駆動部207の故障である。このような故障を、以降、「故障モードC」と呼称する。故障モードCは、具体的には、駆動モータ2071が動作しない、或いは駆動伝達部2072が負荷重になり駆動力が伝達されない等により発生する。この場合、リンク部材3011及びリンクシャフト7001に駆動力が伝達されないため、容器交換扉213は開放されない。
The third failure state is a failure of the
第4の故障状態は、容器駆動部207から駆動力を受けたリンク部材3011或いはリンクシャフト7001自体の故障である。このような故障を、以降、「故障モードD」と呼称する。故障モードDは、具体的には、リンク部材3011とリンクシャフト7001とが、組み立て不良や物流の衝撃等で非連結状態となることで発生する。この場合、故障モードCと同様に、リンクシャフト7001に駆動力が伝達されないため、容器交換扉213は開放されない。
The fourth failure state is a failure of the link member 3011 or the link shaft 7001 itself that receives the driving force from the
第5の故障状態は、開閉検知センサ214の故障である。このような故障を、以降、「故障モードE」と呼称する。故障モードEの場合、容器駆動部207の駆動力によって容器交換扉213は開放されるが、その開放状態が検知されない。
The fifth failure state is a failure of the open/
なお、上記したように、停止した画像形成装置100の復旧作業はCEによって速やかに行われることが望ましい。例えば故障モードCの場合は容器駆動部207を修理する必要があり、故障モードDの場合は容器保持部301のリンク部材3011或いはリンクシャフト7001を修理する必要がある。故障モードEの場合は、開閉検知センサ214の修理が必要である。しかしながら、通知を受けてからメンテナンス作業を行うまでは、修理箇所の特定や、修理部品の手配を考えると、数時間から数日間のブランクが発生するのが実態である。したがって、上記したように、ユーザに対して、画像形成装置100の電源を入れ直すことによって再起動させ、画像形成装置100が再稼働可能かどうか、再稼働後にどのような状態になるか確認してもらうオペレーションを指示することがある。
As described above, it is desirable for the CE to quickly perform recovery work on the stopped
例えば交換動作の異常が故障モードCもしくは故障モードDの場合、画像形成装置100を再稼働した際に、現像剤補給容器TBの交換を促す通知が再度出力される。その際、前回と同様に操作部205を操作すると、状態が変化していないためすぐに同様の動作異常が発生する可能性が高い。動作異常が発生した場合、ユーザ或いはCEにその旨が再度通知される。言い換えれば、すぐに動作異常が再発生することで、CEは、今回の動作異常が故障モードCの要因である駆動伝達部2072の異常、或いは故障モードDの要因であるリンク部材3011かリンクシャフト7001の異常であることを想定することができる。
For example, if the replacement operation abnormality is failure mode C or failure mode D, when the
仮に、故障モードEが発生していた場合、画像形成装置100は停止したが、容器交換扉213は開放されているため、現像剤補給容器TBが交換されている可能性がある。この場合、画像形成装置100を再稼働させると、現像剤補給容器TBが交換されたことをCPU201が検知するため、交換を促す通知は行われない。つまり、通常通り画像形成装置100を稼働し、交換した現像剤補給容器TBが空になった際に再度同様の動作異常が発生する可能性が高い。CEは、すぐに動作異常が再発生しないことを受けて、前回の動作異常の要因が故障モードEの要因である開閉検知センサ214の故障可能性が高いと判断することができる。
If failure mode E had occurred, the
(エラーコード)
図9は、エラーコードの説明図である。図9は、CPU201がエラーを検知した際に操作部205へ表示するエラーコード、その検知内容、発生する現象、故障モード、故障箇所、再稼働時に再びエラーが発生するまでの稼働期間を示している。図9を用いて、各エラーと故障内容の関係、再稼働時にエラーが再発生するまでの期間について説明する。
(Error code)
Fig. 9 is an explanatory diagram of error codes. Fig. 9 shows the error code displayed on the
エラーコードErr001のエラーは、容器駆動部207を駆動しているにもかかわらず、稼働状態検知部208によって現像剤補給容器TBの稼働が検知できない場合に発出されるエラーである。上記のように、現像剤補給容器TBを駆動しているにもかかわらず、稼働状態検知部208が現像剤補給容器TBの稼働を検知できない場合、故障モードAと故障モードBのどちらかが発生している。故障モードAの場合には、現像剤補給容器TBもしくは容器駆動部207が故障しており、故障モードBの場合には、稼働状態検知部208が故障している。どちらの故障モードであっても、CPU201は、現像剤補給容器TBの稼働が検知できないため、同じエラーコードErr001を発出する。
The error code Err001 is an error that is issued when the operation
故障モードAでは、現像剤補給容器TBが稼働しておらず、現像剤貯留部210へ現像剤Tは供給されない。よって、エラー発生後に画像形成装置100を再起動及び再稼働させると、残量検知センサ211が現像剤貯留部210内の現像剤Tの量の減少を検知して、CPU201が現像剤供給動作を実行する。そのため短い稼働期間、具体的には印刷枚数10枚以下でエラーコードErr001のエラーが再度発生する。印刷枚数10枚という閾値は、エラー判断が行われるまでの画像形成装置100の稼働期間に基づき算出された、エラーコードErr001のエラーが再発するまでの値である。
In failure mode A, the developer supply container TB is not operating, and developer T is not supplied to the
故障モードBでは、稼働状態検知部208が現像剤補給容器TBの稼働状態を検知できないものの、現像剤補給容器TBは稼働するため、現像剤貯留部210へ現像剤が供給される。よって、エラー発生後に画像形成装置100を再起動及び再稼働させても、画像形成動作により現像剤貯留部210内の現像剤Tが消費されて残量検知センサ211が現像剤量の減少を検知するまで、CPU201は現像剤供給動作を実行しない。そのため故障モードAよりも長い稼働期間、具体的には10枚よりも多い印刷枚数でエラーコードErr001のエラーが再度発生することとなる。
In failure mode B, although the operating
エラーコードErr002のエラーは、容器駆動部207を逆回転駆動しているにもかかわらず、開閉検知センサ214によって容器交換扉213の開状態が検知できない際に発出されるエラーである。上記のように、この場合、故障モードC、故障モードD、及び故障モードEのいずれかが発生している。故障モードCもしくは故障モードDが発生している場合には、容器駆動部207、リンク部材3011、リンクシャフト7001のいずれかが故障している。故障モードEが発生している場合には、開閉検知センサ214が故障している。どちらの故障においても、CPU201は、容器交換扉213の開状態が検知できないため、同じエラーコードErr002を発出する。
The error code Err002 is issued when the open state of the
故障モードCもしくは故障モードDでは、容器交換扉213が開放されないために現像剤補給容器TBは交換されずに空のままとなる。そのために、エラー発生後に画像形成装置100を再起動及び再稼働させると、CPU201は再び容器交換扉213を開放させるために容器駆動部207を駆動させる。しかし容器交換扉213の開状態が検知できないため、再びエラーコードErr002のエラーが発生する。エラーコードErr002のエラーは、短い稼働期間、具体的には印刷枚数10枚以下で再度発生する。印刷枚数10枚という閾値は、エラー判断が行われるまでの画像形成装置100の稼働期間に基づき算出した、エラーコードErr002のエラーが再発するまでの値である。
In failure mode C or failure mode D, the
故障モードEでは、開閉検知センサ214が開状態を検知できないが、容器交換扉213は開放されるため、現像剤補給容器TBの交換作業は実行可能である。現像剤補給容器TBが交換されると、再び容器交換扉213を開放するのは、交換された現像剤補給容器TBが空になるタイミングである。そのために、故障モードC、Dよりも長い稼働期間、具体的には10枚よりも多い印刷枚数でエラーコードErr002のエラーが再発することとなる。
In failure mode E, the open/
(エラー関連情報)
図10は、機内データ蓄積メモリ204に蓄積されるエラー関連情報の例示図である。エラー関連情報は、エラーの発生した日時、画像形成装置100の稼働状態を示すカウンタ値、及びエラーの種類に応じて予め割り当てられたエラーコードを含む。本実施形態では、カウンタ値は画像形成装置100の累積印刷枚数である。
(Error related information)
10 is a diagram illustrating an example of error-related information stored in the internal
CPU201は、エラーを検知するたびに、図10に例示するエラー関連情報を、1行追加する形で機内データ蓄積メモリ204に蓄積する。例えば図10の1行目のエラー関連情報は、2022/6/1 12:00に累積印刷枚数100010枚の稼働状態でエラーコードErr001のエラーが発生したことを示している。後述の故障推定では、CPU201がこのエラー関連情報を参照し、累積印刷枚数とエラーコードから故障箇所の推定を行う。
Each time an error is detected, the
(第1の故障推定)
第1の故障推定では、故障パターンを複数(ここでは3つ)に分類し、エラーの発生状況がどの故障パターンに当てはまるかの判定が行われる。判定した故障パターンに応じて故障箇所が推定される。図11は、故障パターンの説明図である。図11の横軸は、画像形成装置100のカウンタ値である。三角形のマークは、エラーが発生したタイミングを示している。白色の三角形のマークは、故障推定の解析対象のエラーを示している。黒色の三角形のマークは、解析対象のエラーよりも過去に発生したエラーを示している。
(First Fault Estimation)
In the first failure estimation, failure patterns are classified into a plurality of types (three in this example), and it is determined which failure pattern the error occurrence situation falls into. The failure location is estimated according to the determined failure pattern. FIG. 11 is an explanatory diagram of failure patterns. The horizontal axis of FIG. 11 is the counter value of the
故障推定では、所定の1つのエラーを解析対象として着目する。解析対象のエラーのエラーコード及びカウンタ値と、解析対象のエラーに関連する関連エラーのエラーコード及びカウンタ値を用いて、故障推定が行われる。関連エラーとは、解析対象のエラーが発生し得る故障箇所と同様の故障箇所によって発生する可能性のあるエラーであり、且つ解析対象のエラーよりも過去に発生しているエラーである。 In fault estimation, one specific error is focused on as the analysis target. Fault estimation is performed using the error code and counter value of the error being analyzed and the error code and counter value of an associated error related to the error being analyzed. An associated error is an error that may occur due to a fault location similar to the fault location where the error being analyzed may occur, and that has occurred earlier than the error being analyzed.
例えば、エラーコードErr001のエラーであれば、現像剤補給容器TB或いは容器駆動部207と、稼働状態検知部208と、のいずれかが故障箇所であるので、容器駆動部207を故障箇所とするエラーコードErr002のエラーが関連エラーとなり得る。また、エラーコードErr001のエラーが過去に発生していた場合にも、該エラーが関連エラーと定義される。
For example, if the error is error code Err001, the fault is in either the developer supply container TB or the
故障推定は、過去に関連エラーが発生したときのカウンタ値と、画像形成装置100が再起動及び再稼働され、再び解析対象のエラーが発生したときのカウンタ値と、の差分に基づいて行われる。このカウンタ値の差分を「稼働期間」と呼称する。稼働期間が所定範囲内であるか否かが判断され、判断結果に基づいて故障箇所が推定される。
The fault estimation is performed based on the difference between the counter value when a related error occurred in the past and the counter value when the
図11(a)は、解析対象のエラーと関連エラーとの間の稼働期間が短く、再稼働後すぐにエラーが発生するような故障状態を表している。エラーが続いて発生することから、このような故障パターンを「連続」と定義する。CPU201は、稼働期間の閾値Aの範囲内に関連エラーが発生しているかどうかを判断し、閾値Aの範囲内に関連エラーが発生している場合に故障パターンが連続であると判定する。閾値Aは、故障パターンが連続であることを判断するために予め設定され、ROM202に記憶される値である。閾値Aは、多数のエラー発生情報と故障箇所とを対応付けたデータに基づいて、統計的に確率の高い値を算出して決定されてもよい。
Figure 11 (a) shows a failure state in which the operating period between the error being analyzed and the related error is short, and an error occurs immediately after restarting operation. Because errors occur successively, this type of failure pattern is defined as "continuous."
図11(b)は、連続の故障パターンよりも解析対象のエラーと関連エラーとの間の稼働期間が長い故障状態を表している。エラー間隔が空いていることから、このような故障パターンを「間欠」と定義する。CPU201は、閾値Aよりも大きく、閾値Bの範囲内に関連エラーが発生しているかどうかを判断する。閾値Aよりも大きく、閾値Bの範囲内に関連エラーがある場合、CPU201は、故障パターンが間欠であると判定する。閾値Bは、故障パターンが間欠であることを判断するために予め設定され、ROM202に記憶される値である。閾値Bは、閾値Aよりも長い期間である。閾値Bは、多数のエラー発生情報と故障箇所とを対応付けたデータに基づいて、統計的に確率の高い値を算出して決定されてもよい。
Figure 11 (b) shows a failure state in which the operating period between the error being analyzed and the associated error is longer than that of a continuous failure pattern. Since the error interval is long, this type of failure pattern is defined as "intermittent".
図11(c)は、間欠の故障パターンよりも解析対象のエラーと関連エラーとの間の稼働期間がさらに長い状態を表している。このような場合、安定して稼働している期間が長いことから、所定の故障状態がずっと続いている可能性は低いと判断される。よって解析対象のエラーと関連エラーは、同一の故障要因によって発生しているものではなく、各々独立した故障要因によって発生したと判断される。 Figure 11 (c) shows a state in which the operating period between the error being analyzed and the related error is even longer than in the case of an intermittent failure pattern. In such a case, since the period of stable operation is long, it is determined that the possibility of the specified failure state continuing indefinitely is low. Therefore, it is determined that the error being analyzed and the related error are not caused by the same failure factor, but are each caused by independent failure factors.
即ち、CPU201は、解析対象のエラーと同一の故障要因で発生した関連エラーはないと判断する。関連エラーの発生が無いことから、このような故障パターンを「発生無し」と定義する。この場合、故障推定を行うための情報が無いため、カウンタ値に基づいた故障推定を行うことはできない。CPU201は、閾値Aの範囲内に関連エラーが無いこと、及び閾値Aよりも大きく、閾値Bの範囲内に関連エラーが無いことを判断し、故障パターンを発生無しと判定する。
That is, the
図11(d)は、関連エラーが発生していない状態を表している。このような場合、故障推定を行うための情報が無いため、カウンタ値に基づいた故障推定を行うことはできない。このような故障パターンは図11(c)と同じく発生無しと定義される。CPU201の処理としては、図11(c)と同様となる。CPU201は、閾値Aの範囲内に関連エラーが無いこと、及び閾値Aよりも大きく、閾値Bの範囲内に関連エラーが無いことを判断し、故障パターンを発生無しと判定する。
Figure 11(d) shows a state where no associated error has occurred. In such a case, since there is no information to perform fault estimation, fault estimation based on the counter value cannot be performed. This type of fault pattern is defined as not occurring, just like in Figure 11(c). The processing of the
図12は、故障推定テーブルの例示図である。図12の故障推定テーブルは、解析対象のエラーと関連エラーのエラーコードの組み合わせ毎に、閾値A及び閾値Bに基づく判定条件、故障パターン、エラー原因となる可能性のある故障箇所の関係を示す情報がまとめられた故障推定情報である。CPU201は、故障推定テーブルに基づいて故障推定を行う。故障推定テーブルは、ROM202に記憶され、故障推定実行時に読み出される。故障推定テーブルの詳細について説明する。
Figure 12 is an example diagram of a fault estimation table. The fault estimation table in Figure 12 is fault estimation information that compiles, for each combination of the error code of the error to be analyzed and the related error, information indicating the relationship between the judgment conditions based on threshold A and threshold B, the fault pattern, and the fault location that may be the cause of the error. The
No.1は、解析対象エラーコードが「Err001」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが連続のケースである。これは図9の故障モードAに相当する。連続か間欠かを判断する閾値Aは10枚である。CPU201は、解析対象のエラーコードErr001のエラーが発生したときを基準として、10枚以下の範囲内で関連エラーコードErr001のエラーが発生している場合に、No.1に該当すると判断する。この場合、CPU201は、故障箇所を現像剤補給容器TBもしくは容器駆動部207のいずれかであると推定する。
No. 1 is a case where the error code to be analyzed is "Err001", the related error code is "Err001", and the failure pattern is continuous. This corresponds to failure mode A in FIG. 9. Threshold A for determining whether it is continuous or intermittent is 10 sheets. The
No.2は、解析対象エラーコードが「Err001」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが間欠のケースである。これは図9の故障モードBに相当する。間欠か発生無しかを判断するための閾値Bは1000枚である。CPU201は、解析対象のエラーコードErr001のエラーが発生したときを基準として、10枚より大きく1000枚以下の範囲内で関連エラーコードErr001のエラーが発生している場合に、No.2に該当すると判断する。この場合、CPU201は、故障箇所を稼働状態検知部208であると推定する。
No. 2 is a case where the error code to be analyzed is "Err001", the related error code is "Err001", and the failure pattern is intermittent. This corresponds to failure mode B in FIG. 9. Threshold B for determining whether it is intermittent or not occurring is 1000 sheets. The
No.3は、解析対象エラーコードが「Err001」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが発生無しのケースである。CPU201は、解析対象であるエラーコードErr001のエラーが発生したときを基準として1000枚以下の範囲内で関連エラーコードErr001のエラーが発生していない場合に、No.3に該当すると判断する。この場合、CPU201は、故障推定を行うための情報が無いため、故障箇所を解析対象のエラーコードErr001と関連するすべての箇所のいずれかであると推定する。エラーコードErr001と関連するすべての箇所のいずれかは、現像剤補給容器TB、容器駆動部207、及び稼働状態検知部208のいずれかである。
No. 3 is a case where the error code to be analyzed is "Err001", the related error code is "Err001", and no failure pattern occurs. The
No.4は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが連続のケースである。エラーコードErr002のエラーとエラーコードErr001のエラーの両方が発生している場合、図9より、共通して故障要因となり得る故障箇所は、容器駆動部207のみである。よってCPU201は、カウンタ値にかかわらず故障箇所を容器駆動部207と推定する。連続か間欠かを判断する閾値Aは10枚である。CPU201は、解析対象のエラーコードErr002のエラーが発生したときを基準として10枚以下の範囲内で関連エラーコードErr001のエラーが発生している場合に、No.4に該当すると判断する。この場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207であると推定する。
No. 4 is a case where the error code to be analyzed is "Err002", the related error code is "Err001", and the failure pattern is continuous. When both the error code Err002 and the error code Err001 occur, the only failure location that can be a common cause of the failure is the
No.5は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが間欠のケースである。これはNo.4と同じく、エラーコードErr002のエラーとエラーコードErr001のエラーの両方が発生しており、故障箇所もCPU201の処理もNo.4と同等である。No.4とNo.5は、判定条件を1000枚以下として1つのケースにまとめてもよい。
Case No. 5 is a case where the error code being analyzed is "Err002", the related error code is "Err001", and the failure pattern is intermittent. Like case No. 4, both the error code Err002 and the error code Err001 have occurred, and the location of the failure and the processing of the
なお、過去にエラーコードErr001のエラーが発生し、その後、エラーコードErr002のエラーが発生する例としては、以下のようなケースがある。例えば容器駆動部207の故障によりエラーコードErr001のエラーが発生した後、CEが現像剤補給容器TBの様子を確認するために操作部205を操作し、強制的に容器交換扉213を開放するケースである。容器交換扉213を開放しようとしても容器駆動部207が故障しているため、エラーコードErr002のエラーが発生する。
The following is an example of an error with error code Err001 occurring in the past, followed by an error with error code Err002. For example, after an error with error code Err001 occurs due to a malfunction of the
No.6は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err001」であり、且つ故障パターンが発生無しのケースである。CPU201は、解析対象であるエラーコードErr002のエラーが発生したときを基準として1000枚以下の範囲内で関連エラーコードErr001のエラーが発生していない場合に、No.6に該当したと判断する。この場合、CPU201は、故障推定を行うための情報が無いため、故障箇所を解析対象エラーコードErr002と関連するすべての箇所のいずれかであると推定する。解析対象エラーコードErr002と関連するすべての箇所のいずれかは、容器駆動部207、リンク部材3011、リンクシャフト7001、及び開閉検知センサ214のいずれかである。
No. 6 is a case where the error code to be analyzed is "Err002", the related error code is "Err001", and no failure pattern occurs. The
No.7は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err002」であり、且つ故障パターンが連続のケースである。これは図9の故障モードC、Dに相当する。連続か間欠かを判断する閾値Aは10枚である。CPU201は、解析対象であるエラーコードErr002のエラーが発生したときを基準として10枚以下の範囲内で関連エラーコードErr002のエラーが発生している場合に、No.7に該当したと判断する。この場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207、リンク部材3011、及びリンクシャフト7001のいずれかであると推定する。
No. 7 is a case where the error code to be analyzed is "Err002", the related error code is "Err002", and the failure pattern is continuous. This corresponds to failure modes C and D in FIG. 9. The threshold A for determining whether the error is continuous or intermittent is 10 sheets. The
No.8は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err002」であり、且つ故障パターンが間欠のケースである。これは図9の故障モードEに相当する。間欠か発生無しかを判断する閾値Bは1000枚である。CPU201は、解析対象であるエラーコードErr002のエラーが発生したときを基準として10枚より大きく1000枚以下の範囲内で関連エラーコードErr002のエラーが発生している場合に、No.8に該当したと判断する。この場合、CPU201は、故障箇所を開閉検知センサ214であると推定する。
No. 8 is a case where the error code to be analyzed is "Err002", the related error code is "Err002", and the failure pattern is intermittent. This corresponds to failure mode E in FIG. 9. Threshold B for determining whether the error is intermittent or not occurring is 1000 sheets. The
No.9は、解析対象エラーコードが「Err002」で関連エラーコードが「Err002」であり、且つ故障パターンが発生無しのケースである。CPU201は、解析対象であるエラーコードErr002のエラーが発生したときを基準として1000枚以下の範囲内で関連エラーコードErr002のエラーが発生していない場合に、No.9に該当したと判断する。この場合、CPU201は、故障推定を行うための情報が無いため、故障箇所を解析対象エラーErr002と関連するすべての箇所のいずれかであると推定する。解析対象エラーErr002と関連するすべての箇所のいずれかは、容器駆動部207、リンク部材3011、リンクシャフト7001、及び開閉検知センサ214のいずれかである。
No. 9 is a case where the error code to be analyzed is "Err002", the related error code is "Err002", and no failure pattern occurs. The
図13は、エラー関連情報の蓄積処理と故障箇所の推定処理を表すフローチャートである。この一連の処理は、画像形成装置100にエラーが発生した際に実行される。
Figure 13 is a flowchart showing the process of accumulating error-related information and estimating the location of a fault. This series of processes is executed when an error occurs in the
CPU201は、過去に発生したエラー関連情報を機内データ蓄積メモリ204から取得する(S101)。CPU201は、新たに発生したエラー関連情報を機内データ蓄積メモリ204に蓄積する(S102)。CPU201は、故障推定テーブルをROM202から取得する(S103)。
The
CPU201は、過去のエラー関連情報に基づいて関連エラーの故障パターンの判定を行う(S104)。この判定は、関連エラー毎に行われる。例えば解析対象エラーコードが「Err002」である場合、CPU201は、故障推定テーブルに基づいて、「Err002」に対応する関連エラーコードが「Err001」と「Err002」の2種類が存在すると判断して、故障パターンを判定する。故障パターンの判定方法の詳細は後述する。
The
CPU201は、故障推定テーブルに基づいて、エラーコードと故障パターンとから故障箇所を推定する(S105)。例えば、解析対象エラーコードが「Err001」、関連エラーコードが「Err001」、故障パターンが連続の場合、CPU201は、故障箇所を現像剤補給容器TB及び容器駆動部207のいずれかであると推定する。関連エラーが複数種類発生しており、複数の故障パターンに該当する場合、CPU201は、各々の故障パターンで推定した故障箇所を合わせて推定結果とする。例えば、解析対象エラーコードが「Err002」であり、関連エラーコードが「Err001」、故障パターンが連続である判定結果と、関連エラーコードが「Err002」、故障パターンが間欠である判定結果の両方が得られるとする。この場合、CPU201は、各々の故障箇所である容器駆動部207及び開閉検知センサ214のいずれかを故障箇所として推定する。
The
CPU201は、故障推定処理による推定結果に基づいて、故障箇所に関する情報を操作部205へ表示する(S106)。以上によりCPU201は、一連の処理を終了する。なお操作部205への表示は、故障箇所のみでなく、メンテナンス関連情報もあわせて行われてもよい。メンテナンス関連情報は、例えば部品交換手順やメンテナンスに要する作業時間目安である。故障箇所と対応するメンテナンス関連情報は、例えば予めROM202に記憶される。CPU201は、故障推定後にROM202から該当するメンテナンス関連情報を読み出して、操作部205へ表示する。また、画像形成装置100がネットワーク接続されている場合、CPU201は、ネットワークを介して、故障箇所やメンテナンス関連情報をCEへ通知する。
Based on the result of the fault estimation process, the
図14は、S104の故障パターンの判定処理を表すフローチャートである。
CPU201は、解析対象のエラーと関連エラーとの間のカウンタ値の差分を算出し、算出した差分が閾値A以内であるかどうかを判断する(S201)。閾値Aは、上記の通り、本実施形態では印刷枚数10枚である。例えば、解析対象のエラーの累積印刷枚数が100000枚、関連エラーの累積印刷枚数が99999枚である場合、差分は1枚である。CPU201は、この差分が閾値Aである10枚以内の値であるかどうかを判断する。
FIG. 14 is a flowchart showing the failure pattern determination process in S104.
The
差分が閾値A以内である場合(S201:Y)、CPU201は、故障パターンが連続であると判定し(S202)、故障パターンの判定処理を終了する。差分が閾値Aより大きい場合(S201:N)、CPU201は、S201の処理で算出した差分が閾値Aより大きく閾値B以内であるかどうかを判断する(S203)。閾値Bは、上記の通り本実施形態では印刷枚数1000枚である。差分が閾値B以内である場合(S203:Y)、CPU201は、故障パターンが間欠であると判定し(S204)、故障パターンの判定処理を終了する。差分が閾値Bより大きい場合(S203:N)、CPU201は、故障パターンが発生無しであると判定し(S205)、故障パターンの判定処理を終了する。
以上のような第1の故障推定では、解析対象のエラーに対する関連エラーの発生タイミングにより、故障箇所が推定されている
If the difference is within threshold A (S201: Y), the
In the first fault estimation described above, the fault location is estimated based on the occurrence timing of an associated error with respect to the error to be analyzed.
(第2の故障推定)
第2の故障推定は、解析対象のエラーに対して複数の関連エラーにより複数の故障パターンが発生する場合の故障推定である。図15、図16は、故障パターンの説明図である。図15、図16の横軸は、図11と同様に、画像形成装置100のカウンタ値である。三角形のマークは、エラーが発生したタイミングを示している。白色の三角形のマークは、故障推定の解析対象のエラーを示している。黒色の三角形のマークは、解析対象のエラーよりも過去に発生したエラーを示している。図17は、図13のS105の故障箇所の推定処理を表すフローチャートである。ここでは、解析対象エラーがエラーコードErr002のエラー(図9参照)、複数の関連エラーのうち第1関連エラーがエラーコードErr001のエラー、複数の関連エラーのうち第2関連エラーがエラーコードErr002のエラーである。
(Second Fault Estimation)
The second fault estimation is a fault estimation in the case where a plurality of fault patterns occur due to a plurality of related errors for the error to be analyzed. FIGS. 15 and 16 are explanatory diagrams of fault patterns. The horizontal axis in FIGS. 15 and 16 is the counter value of the
図15(a)に示す故障パターンは、解析対象エラーと、第1関連エラー及び第2関連エラーとの間の稼働期間が短く、再稼働後にすぐエラーが発生するような故障状態を表している。この場合、CPU201は、図13のフローチャートのS101~S105の処理を行い、図12の故障推定テーブルのNo.4とNo.7の故障パターンに基づいて故障箇所を推定する。具体的には、No.4は、解析対象エラーのエラーコードがErr002で関連エラーのエラーコードがErr001であり、故障パターンが連続のケースである。この場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207に推定する。No.7は、解析対象エラーのエラーコードがErr002で関連エラーのエラーコードがErr002であり、故障パターンが連続のケースである。この場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207、リンク部材3011、及びリンクシャフト7001のいずれかであると推定する。
The failure pattern shown in FIG. 15(a) represents a failure state in which the operating period between the analysis target error and the first and second related errors is short, and an error occurs immediately after restarting operation. In this case, the
容器駆動部207は、No.4とNo.7のいずれの故障パターンでも故障箇所として推定されている。仮にリンク部材3011或いはリンクシャフト7001が故障箇所であった場合、No.4の故障パターンが発生していることから、容器駆動部207も故障していると推定される。つまり、解析対象エラーが発生した時期と近い時期で、容器駆動部207の故障とリンク部材3011の故障、或いは容器駆動部207の故障とリンクシャフト7001の故障、といった複数の故障が発生していることが推定される。このように2箇所の故障が同時に発生していることを、以下、「2重故障」と称する。ここで、経験上、2重故障が発生する可能性はかなり低い。したがって、このような場合、故障箇所はNo.4及びNo.7のいずれの故障パターンにおいても故障箇所として推定される容器駆動部207の可能性が高いと考えられる。
The
複数の故障パターンが発生する場合、CPU201は、図13のS105の故障箇所の推定処理を、図17に示すように行う。CPU201は、故障パターンから図12の故障テーブルにより第1の故障推定で故障箇所を推定する(S105a)。故障パターンが複数発生ししている場合、CPU201は、故障パターン毎に第1の故障推定を行い、各故障パターンの故障箇所の推定を行う。次いで、CPU201は、第2の故障推定により、複数の故障パターンからの故障箇所の推定結果の組み合わせにより、解析対象エラーの故障箇所を推定する(S105b)。
When multiple failure patterns occur, the
図15(a)の故障パターンの場合、CPU201は、No.4の故障パターンから推定された容器駆動部207と、No.7の故障パターンから推定された容器駆動部207、リンク部材3011、リンクシャフト7001とを組み合わせる。その結果、CPU201は、推定頻度が最も多い容器駆動部207を故障箇所として推定する。したがってCPU201は、ユーザやCEに対して、メンテナンス時に容器駆動部207を修理、処置することで故障が解消されると通知することができ、交換部品の準備やメンテナンス時の作業時間の短縮に有用な情報を提供することができる。
In the case of the failure pattern in FIG. 15(a), the
図15(b)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラーとの間の稼働期間が短く、解析対象エラーと第2関連エラーとの間の稼働期間が長い故障状態を表している。つまり、図15(b)は、図12のNo.4とNo.8の故障パターンが発生しているケースである。したがって、CPU201は、図13の処理と図12に示す故障推定テーブルにより、No.4とNo.8の故障パターンに基づいて故障箇所を推定する。No.4の故障パターンの場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207に推定する。同様に、No.8の故障パターンの場合、CPU201は、開閉検知センサ214を故障箇所に推定する。
The failure pattern shown in FIG. 15(b) represents a failure state in which the operating period between the analysis target error and the first related error is short, and the operating period between the analysis target error and the second related error is long. In other words, FIG. 15(b) is a case in which failure patterns No. 4 and No. 8 in FIG. 12 have occurred. Therefore, the
さらに、先ほどと同様に、CPU201は、第2の故障推定である図17のS105bの処理を行う。この場合、容器駆動部207と開閉検知センサ214の推定頻度は同じ且つ最多である。したがって、CPU201は、S105bの処理により容器駆動部207と開閉検知センサ214を解析対象エラーの故障箇所として推定する。
Furthermore, as before, the
この故障パターンでは、2重故障が発生していることが示唆される。したがって、CPU201は、ユーザやCEに対して、メンテナンス時に、複数の故障を修理、処置する必要性があることを通知することができる。そのために、メンテナンスの計画や交換部品の準備に対して、有用な情報の提供が可能となる。
This failure pattern suggests that a double failure has occurred. Therefore, the
図15(c)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラーとの間の稼働期間が長く、解析対象エラーと第2関連エラーとの間の稼働期間が短い故障状態を表している。つまり、図15(c)は、図12のNo.5とNo.7の故障パターンが発生しているケースである。したがって、CPU201は、図13の処理と図12に示す故障推定テーブルより、No.5とNo.7の故障パターンに基づいて故障箇所を推定する。No.5の故障パターンの場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207に推定する。同様に、No.7の故障パターンの場合、CPU201は、容器駆動部207、リンク部材3011、リンクシャフト7001のいずれかを故障箇所に推定する。
The failure pattern shown in FIG. 15(c) represents a failure state in which the operating period between the analysis target error and the first related error is long, and the operating period between the analysis target error and the second related error is short. In other words, FIG. 15(c) is a case in which failure patterns No. 5 and No. 7 in FIG. 12 occur. Therefore, the
さらに、先ほどと同様に、CPU201は、第2の故障推定である図17のS105bの処理を行う。この場合、容器駆動部207の推定頻度が最も多いため、CPU201は、容器駆動部207を解析対象エラーの故障箇所として推定する。したがって、CPU201は、ユーザやCEに対して、メンテナンス時に、容器駆動部207を修理、処置すれば故障が解消されると通知することができ、交換部品の準備やメンテナンス時の作業時間の短縮に有用な情報を提供することができる。
Furthermore, as before, the
図15(d)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラー及び第2関連エラーとの間の稼働期間が長い故障状態を表している。つまり、図15(d)は、図12のNo.5とNo.8の故障パターンが発生しているケースである。したがって、CPU201は、図13の処理と図12に示す故障推定テーブルより、No.5とNo.8の故障パターンに基づいて故障箇所を推定する。No.5の故障パターンの場合、CPU201は、故障箇所を容器駆動部207に推定する。同様に、No.8の故障パターンの場合、CPU201は、故障箇所を開閉検知センサ214に推定する。
The failure pattern shown in FIG. 15(d) represents a failure state in which the operating period between the analysis target error and the first and second related errors is long. In other words, FIG. 15(d) is a case in which failure patterns No. 5 and No. 8 in FIG. 12 have occurred. Therefore, the
さらに、先ほどと同様に、CPU201は、第2の故障推定である図17のS105bの処理を行う。この場合、容器駆動部207と開閉検知センサ214の推定頻度は同じ且つ最多である。したがって、CPU201は、第2の故障推定に基づいて容器駆動部207と開閉検知センサ214を解析対象エラーの故障箇所として推定する。この故障パターンは、2重故障が発生していることが示唆される。したがって、CPU201は、ユーザやCEに対して、メンテナンス時に、複数の故障を修理、処置する必要性があることを通知することができる。そのために、メンテナンスの計画や交換部品の準備に対して、有用な情報の提供が可能となる。
Furthermore, similarly to the above, the
図16(a)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラーとの間の稼働期間が短く、解析対象エラーと第2関連エラーとの間の稼働期間が間欠の故障パターンよりも長い状態を表している。この場合、関連エラーが複数発生しているが、閾値B内では関連エラーは一つしか発生していない。そのため、CPU201は、解析対象エラーに対して第1関連エラーのみ発生していると判断する。具体的には、CPU201は、図12のNo.4の故障パターンが発生していると判定する。したがって、CPU201は、容器駆動部207を解析対象エラーの故障箇所として推定する。
The failure pattern shown in FIG. 16(a) represents a state in which the operating period between the error to be analyzed and the first related error is short, and the operating period between the error to be analyzed and the second related error is longer than the intermittent failure pattern. In this case, multiple related errors have occurred, but only one related error has occurred within threshold B. Therefore, the
図16(b)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラーとの間の稼働期間が間欠の故障パターンよりも長く、解析対象エラーと第2関連エラーとの間の稼働期間が長い状態を表している。この場合も同様に、CPU201は、解析対象エラーに対して第2関連エラーのみが発生していると判定する。具体的には、CPU201は、図12のNo.8の故障パターンが発生していると判定する。したがって、CPU201は開閉検知センサ214を解析対象エラーの故障箇所として推定する。
The failure pattern shown in FIG. 16(b) represents a state in which the operating period between the error to be analyzed and the first related error is longer than that of the intermittent failure pattern, and the operating period between the error to be analyzed and the second related error is longer. In this case as well, the
つまり、CPU201は、解析対象エラーに対して関連エラーが複数発生していても、閾値B内での発生でなければ関連エラーと判定せず、閾値B内の関連エラーのみ(今回の例では第2関連エラーのみ)が単独で発生した故障パターンとして故障推定を行う。
In other words, even if multiple related errors occur for the error being analyzed, the
図16(c)に示す故障パターンは、解析対象エラーと第1関連エラー及び第2関連エラーとの間の稼働期間が、ともに間欠の故障パターンよりも長い状態を表している。したがって、CPU201は、図11(d)の故障パターンと同様の故障推定を行う。
The failure pattern shown in FIG. 16(c) represents a state in which the operating periods between the analysis target error and the first related error and between the analysis target error and the second related error are both longer than the intermittent failure pattern. Therefore, the
以上のような第2の故障推定では、複数の関連エラーが発生する場合に、各々の故障パターンによる推定結果を組み合わせることで、解析対象エラーの故障箇所を推定する。これにより、各故障パターンの判定結果を個々に故障箇所として推定する場合よりも、故障箇所を明確に推定して、高度な故障箇所についての情報が入手可能となる。つまり、CPU201は、ユーザやCEに対して、故障箇所のメンテナンス時に、処置に必要な部品準備、処置に必要な時間や処置時間の短縮につながる有用な情報を提供することができる。
In the second fault estimation described above, when multiple related errors occur, the fault location of the error being analyzed is estimated by combining the estimation results from each fault pattern. This makes it possible to estimate the fault location more clearly than when the judgment results of each fault pattern are individually estimated as the fault location, and to obtain advanced information about the fault location. In other words, the
(変形例)
上記の例では、エラー関連情報を画像形成装置100内の機内データ蓄積メモリ204に蓄積し、CPU201が機内データ蓄積メモリ204からエラー関連情報を読み出して故障箇所を推定する構成について説明した。本例では、これらの処理を画像形成装置100の外部に設けられる情報処理装置で行う場合について説明する。
(Modification)
In the above example, a configuration has been described in which error-related information is stored in the in-machine
図18は、外部の情報処理装置により画像形成装置の故障箇所を推定する故障推定システムの構成図である。故障推定システム1500は、1台以上の画像形成装置1501、1502と、サーバ1503と、管理装置1504とを備える。ここでは、2台の画像形成装置1501、1502が故障推定システム1500に設けられる。画像形成装置1501、1502は、画像形成装置100にネットワークインタフェースが追加された構成であり、シートSに画像を形成して成果物を作成する。サーバ1503及び管理装置1504が、機内データに基づいて故障箇所を推定する情報処理装置として機能する。
Figure 18 is a configuration diagram of a fault estimation system that estimates the fault location of an image forming device using an external information processing device. The fault estimation system 1500 includes one or more image forming devices 1501, 1502, a server 1503, and a
画像形成装置1501、1502、サーバ1503、及び管理装置1504は、ネットワークを介して通信可能である。ここでは、ネットワークは、インターネット1505である。ネットワークは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等の電気通信回線であってもよい。故障推定システム1500は、画像形成装置1501、1502からそれぞれのデータを収集し、収集したそれぞれのデータに基づいて、画像形成装置1501、1502毎に故障の原因を推定する。
The image forming apparatuses 1501 and 1502, the server 1503, and the
画像形成装置1501、1502は、それぞれ、エラーが発生すると、発生したエラーに関するエラー関連情報をサーバ1503へ送信する。 When an error occurs, each of the image forming devices 1501 and 1502 sends error-related information about the error to the server 1503.
サーバ1503は、画像形成装置1501、1502のそれぞれから取得した機内データであるエラー関連情報を、取得した画像形成装置1501、1502毎に蓄積する。また、サーバ1503は、受信したエラー関連情報と過去に同じ画像形成装置で発生したエラーのエラー関連情報とを、管理装置1504へ送信する。
The server 1503 accumulates the error-related information, which is in-machine data acquired from each of the image forming devices 1501 and 1502, for each of the image forming devices 1501 and 1502 acquired. The server 1503 also transmits the received error-related information and error-related information of errors that have occurred in the same image forming device in the past to the
図19は、管理装置1504の構成図である。管理装置1504は、CPU1601、メモリ1602、ストレージ1603、ネットワークインタフェース(I/F)1604、及び操作部1606を備える。CPU1601、メモリ1602、ストレージ1603、及びネットワークI/F1604は、システムバス1605を介して通信可能に接続されている。
Figure 19 is a configuration diagram of the
CPU1601は、管理装置1504全体の動作を制御する。メモリ1602は、CPU1601の起動用プログラム及び該起動用プログラムの実行に必要となるデータを格納する。ストレージ1603は、メモリ1602より大容量の記憶装置であり、例えば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等である。ストレージ1603は、CPU1601が実行する制御用プログラム等を格納する。
The
CPU1601は、管理装置1504の起動時にメモリ1602に格納されている起動用プログラムを実行する。起動用プログラムは、ストレージ1603に格納された制御用プログラムをメモリ1602に展開するためのプログラムである。CPU1601は、メモリ1602に展開された制御用プログラムを実行し、各種制御を行う。また、CPU1601は、ネットワークI/F1604により、インターネット1505を介してサーバ1503等の他の機器と通信を行う。操作部1606は、操作部205と同様の機能を有する。操作部1606は、故障推定結果表示の指示をCPU1601へ入力する。また操作部1606は、CPU1601の制御により、故障推定結果を表示する。
The
CPU1601は、サーバ1503から受信したエラー関連情報に基づいて、図13、図14、及び図17の処理を実行して故障箇所を推定する。CPU1601は、故障箇所の推定結果をサーバ1503へ送信する。サーバ1503は、受信した故障箇所の推定結果を保存する。
The
CPU1601は、操作部1606から故障推定結果表示の指示が入力されると、サーバ1503から故障箇所の推定結果を取得し、操作部1606へ故障箇所に関する情報を表示する。なおCPU1601は、故障箇所のみでなく、メンテナンス関連情報もあわせて操作部1606に表示してもよい。メンテナンス関連情報は、例えば部品交換手順やメンテナンスに要する作業時間目安である。このようにして、故障推定システム1500の管理対象となる画像形成装置1501、1502の故障箇所が推定され、メンテンナンス作業が行われる。
When an instruction to display the failure estimation result is input from the
以上のような本実施形態の画像形成装置100及び故障推定システム1500は、エラーの発生原因となった故障箇所の推定を、エラー関連情報に含まれるカウンタ値のみを用いて判定したエラーの発生パターン(エラーの発生間隔)に基づいて行う。そのために、センサによる検出値や画像形成装置の制御値等の大量の機内データを用いずに、高精度に故障箇所の推定が可能となる。
The
Claims (10)
前記部品の動作のエラーを検知する検知手段と、
前記エラーの原因となる可能性のある故障箇所とエラーの発生間隔との関係を示す故障推定情報を記憶する記憶手段と、
前記検知手段で検知された解析対象のエラーと該解析対象のエラーに関連する関連エラーとの発生間隔を判定し、前記故障推定情報と判定した前記発生間隔とにより、該解析対象のエラーの故障箇所を推定する第1の故障推定を行い、前記関連エラーが複数ある場合に、前記第1の故障推定により推定した複数の故障箇所を組み合わせて、前記解析対象のエラーの故障箇所を推定する第2の故障推定を行う制御手段と、を備えることを特徴とする、
画像形成装置。 A component used for forming an image on a sheet;
detection means for detecting an error in the operation of said component;
a storage means for storing fault estimation information indicating a relationship between a fault location that may be the cause of the error and an interval at which the error occurs;
and a control means for determining an occurrence interval between an error of an analysis object detected by the detection means and an associated error related to the error of the analysis object, performing a first fault estimation for estimating a fault location of the error of the analysis object based on the occurrence interval determined as the fault estimation information, and, when there are a plurality of associated errors, performing a second fault estimation for estimating a fault location of the error of the analysis object by combining the plurality of fault locations estimated by the first fault estimation.
Image forming device.
請求項1記載の画像形成装置。 the control means determines a most frequent fault location among the plurality of fault locations estimated by the first fault estimation as the fault location of the error to be analyzed,
2. The image forming apparatus according to claim 1.
前記故障推定情報は、前記解析対象のエラーのエラーコードと前記関連エラーのエラーコードの組み合わせ毎に、前記解析対象のエラーの原因となる可能性のある故障箇所と前記解析対象のエラーと前記関連エラーの発生間隔による故障パターンとの関係を示す情報を含むことを特徴とする、
請求項1又は2記載の画像形成装置。 a storage unit for storing error-related information including an error code representing a type of the error;
the fault estimation information includes, for each combination of an error code of the error to be analyzed and an error code of the associated error, information indicating a relationship between a fault location that may be the cause of the error to be analyzed and a fault pattern due to an occurrence interval between the error to be analyzed and the associated error,
3. The image forming apparatus according to claim 1.
前記制御手段は、前記解析対象のエラーのエラー関連情報に含まれるカウンタ値と前記関連エラーのエラー関連情報に含まれるカウンタ値とから前記故障パターンを判定し、該故障パターンに応じた故障箇所を推定することを特徴とする、
請求項3記載の画像形成装置。 the error-related information further includes a counter value indicating an operating state of the image forming apparatus when the error occurred,
the control means determines the failure pattern from a counter value included in the error related information of the error to be analyzed and a counter value included in the error related information of the related error, and estimates a failure location according to the failure pattern.
4. The image forming apparatus according to claim 3.
前記制御手段は、前記解析対象のエラーのエラー関連情報に含まれるカウンタ値と前記関連エラーのエラー関連情報に含まれるカウンタ値との差分と、前記閾値とにより、故障パターンを判定することを特徴とする、
請求項4記載の画像形成装置。 The failure estimation information further includes a threshold value for determining a failure pattern,
the control means determines a failure pattern based on a difference between a counter value included in the error-related information of the error to be analyzed and a counter value included in the error-related information of the associated error, and the threshold value.
5. The image forming apparatus according to claim 4.
前記制御手段は、前記解析対象のエラーのエラー関連情報に含まれる前記カウンタ値と前記関連エラーのエラー関連情報に含まれるカウンタ値との差分と、前記第1閾値と前記第2閾値とにより、故障パターンを判定することを特徴とする、
請求項5記載の画像形成装置。 the failure estimation information includes a first threshold value for determining a failure pattern and a second threshold value that is greater than the first threshold value;
the control means determines a failure pattern based on a difference between the counter value included in the error-related information of the error to be analyzed and a counter value included in the error-related information of the associated error, and based on the first threshold value and the second threshold value.
6. The image forming apparatus according to claim 5.
請求項5記載の画像形成装置。 The threshold value is a value calculated based on a period of operation of the image forming apparatus until an error is determined.
6. The image forming apparatus according to claim 5.
請求項1記載の画像形成装置。 The failure estimation information is a table stored in the storage means.
2. The image forming apparatus according to claim 1.
請求項1記載の画像形成装置。 The control means displays information about the estimated fault location on a predetermined display.
2. The image forming apparatus according to claim 1.
前記ネットワークを介して前記画像形成装置から取得する前記エラーに関するエラー関連情報を蓄積する蓄積手段と、
前記エラーの原因となる可能性のある故障箇所と前記エラーが発生する間隔との関係を示す故障推定情報を記憶する記憶手段と、
前記検知手段で検知された解析対象のエラーのエラー関連情報と該解析対象のエラーに関連する関連エラーのエラー関連情報とから、前記解析対象のエラーと前記関連エラーの発生間隔を判定し、前記故障推定情報と前記発生間隔とにより、該解析対象のエラーの故障箇所を推定する第1の故障推定を行い、前記関連エラーが複数ある場合に、前記第1の故障推定により推定した複数の故障箇所を組み合わせて、前記解析対象のエラーの故障箇所を推定する第2の故障推定を行う制御手段と、を備えることを特徴とする、
情報処理装置。 An information processing apparatus connected via a network to one or more image forming apparatuses including components used for forming an image on a sheet and a detection unit for detecting an error in the operation of the components,
a storage unit that stores error-related information regarding the error acquired from the image forming apparatus via the network;
a storage means for storing fault estimation information indicating a relationship between a fault location that may be the cause of the error and an interval at which the error occurs;
and a control means for determining an occurrence interval of the error of the analysis object and the associated errors from error-related information of the error of the analysis object detected by the detection means and error-related information of associated errors related to the error of the analysis object, performing a first fault estimation for estimating a fault location of the error of the analysis object based on the fault estimation information and the occurrence interval, and, when there are a plurality of associated errors, performing a second fault estimation for estimating a fault location of the error of the analysis object by combining the plurality of fault locations estimated by the first fault estimation.
Information processing device.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022152999A JP2024047399A (en) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | Image forming apparatus, information processing apparatus |
US18/470,303 US20240103421A1 (en) | 2022-09-26 | 2023-09-19 | Information processing apparatus for determining causal part of cause of error which has occurred in image forming apparatus, and notification method of giving notification of causal part of cause of error which has occurred in image forming apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022152999A JP2024047399A (en) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | Image forming apparatus, information processing apparatus |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024047399A true JP2024047399A (en) | 2024-04-05 |
Family
ID=90527093
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022152999A Pending JP2024047399A (en) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | Image forming apparatus, information processing apparatus |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2024047399A (en) |
-
2022
- 2022-09-26 JP JP2022152999A patent/JP2024047399A/en active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5440257B2 (en) | Image forming apparatus | |
JP2013132825A (en) | Image forming apparatus and control method thereof | |
CN101840183B (en) | Image forming device and image forming method | |
JP5369641B2 (en) | Image forming apparatus | |
US20240077822A1 (en) | Information processing apparatus and image forming apparatus | |
JP2007003837A (en) | Image forming apparatus and method | |
JP2024047399A (en) | Image forming apparatus, information processing apparatus | |
JP4455197B2 (en) | Image forming apparatus | |
JP2017173534A (en) | Developing device and image forming device | |
JP2024047741A (en) | Image forming apparatus, information processing apparatus | |
JP2024047397A (en) | Image forming apparatus and information processing apparatus capable of communicating with the image forming apparatus | |
JP2024059191A (en) | Image forming apparatus, information processing apparatus | |
JP6160242B2 (en) | Fault diagnosis apparatus, image forming apparatus, and fault diagnosis system | |
US20240103421A1 (en) | Information processing apparatus for determining causal part of cause of error which has occurred in image forming apparatus, and notification method of giving notification of causal part of cause of error which has occurred in image forming apparatus | |
US9052628B2 (en) | Image forming apparatus having collecting operation for residual toner | |
JP2020015580A (en) | Parts management server, parts management system, and program | |
JP4227350B2 (en) | Image forming apparatus | |
JP2019035785A (en) | Image formation apparatus, control method and program of image formation apparatus | |
JP2023091303A (en) | Image forming apparatus and information processing apparatus | |
US20230418184A1 (en) | Image forming apparatus | |
JP4681213B2 (en) | Image forming apparatus, computer program, and image forming system | |
JP2012137520A (en) | Image forming apparatus | |
JP2018031854A (en) | Image forming apparatus | |
JP5773222B2 (en) | Image forming apparatus | |
JP2009210722A (en) | Diagnosis timing controller, image forming apparatus, and diagnosis timing determination transaction program |