JP2959251B2

JP2959251B2 - 診断装置

Info

Publication number: JP2959251B2
Application number: JP33231991A
Authority: JP
Inventors: 豊黒須
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1991-12-16
Filing date: 1991-12-16
Publication date: 1999-10-06
Anticipated expiration: 2014-10-06
Also published as: JPH05164802A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複写機等の電子装置を
診断する診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】問題解決の手段としてエキスパートシス
テムを使用することは従来から知られている。たとえ
ば、特開平２−１００１４１号公報に記載されているよ
うに、プロダクションルール型のエキスパートシステム
においては、条件と結論が対となっているプロダクショ
ンルールを実行して推論を行っている。

【０００３】また、監視すべき対象からの情報に基づい
て監視制御装置で推論を行う技術が特開平３−３０１０
号公報に開示されている。

【０００４】このような推論機構を備えた診断方式にお
いては、知識ベースとして、予め多数のルールを用意し
ておく必要がある。エキスパートシステムによる診断結
果の精度は、用意されているルールが適正なものである
かどうかに依存している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の診
断方式においては、ルールとしては基本原理が元々明ら
かなものであるか、或いは、今までの経験から容易に予
想できるものが採用されているので、全く予想できない
ようなトラブルや障害に対しては対応できないという問
題があった。

【０００６】たとえば、新機種の複写機を市場に出す前
には、トラブルの発生を防止するために十分な検討が行
われ、トラブルの原因となりそうな要因については予め
対策が取られる。このトラブルの原因となりそうな要因
は、ルールとして知識ベースに組み込まれ、エキスパー
トシステムによる診断の際に使用される。しかしなが
ら、実際には製品が大量に市場に出回った後から明らか
になるトラブルが少なくない。しかも、トラブルの種類
は今までの経験からは予想できないようなものが多い。
特に複写機の用紙搬送系においては、搬送機構の機械的
な条件だけなく、用紙の性質、温度・湿度等の雰囲気の
変化等が搬送特性に微妙な影響を与えるので、ジャムが
発生する原因を実験室の環境だけでは再現しきれない。

【０００７】また、新たなトラブルが発生した場合で
も、サービスマンが単にそのトラブルを解消するための
処置が行われるだけで、今まで知られていない新たなト
ラブルが発生したという情報が、サービスセンターや他
のサービスマンに有効にフィードバックされない。

【０００８】また、診断を有効に行うためには、新たに
明らかになったトラブルとその原因を新たなルールとし
てエキスパートシステムの知識ベースに組み込む必要が
あるが、エキスパートシステムを実現するための装置
は、たとえば、全国に散在する各サービスステーション
等に配置されているために、知識ベースを更新する作業
に手間が掛かるという問題がある。また、エキスパート
システム自体が知識ベースの更新に対応できない場合も
あり、この場合は知識が直ぐに陳腐化してしまう。

【０００９】また、従来は表面に表れるトラブルにのみ
着目して診断を行っているで、見掛けのトラブルの裏に
真のトラブルが隠れているような場合、この隠れたトラ
ブルに対応することができないという問題があった。

【００１０】そこで本発明は、予想できないようなトラ
ブルに対して対応することができる診断方法および装置
を提供することを目的とする。

【００１１】また、本発明は、トラブル間の相関を検出
することにより、見掛けのトラブルの裏に隠れた真のト
ラブルに対応できるようにすることを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、シート搬送機
構を有する装置の動作状態を示す動作状態情報に基づい
てシート搬送機構を有する装置の診断を行なう診断装置
であって、前記診断装置は、複数のシート搬送機構を有
する装置のそれぞれに対応して設けられ、前記各シート
搬送機構を有する装置の動作状態を示す動作状態情報を
得て外部に対して送信する複数の通信制御装置と、前記
複数の通信制御装置からの前記複数の動作状態情報を収
集するホストコンピュータと、前記ホストコンピュータ
から得られた前記複数の動作状態情報に基づいて前記シ
ート搬送機構を有する装置の動作状態を診断する診断部
とを備え、前記診断部は、前記複数の動作状態情報を解
析して前記複数のシート搬送機構を有する装置に関して
共通の特性を示す普遍的徴候を得るための解析手段と、
前記解析手段により得られた前記普遍的徴候を蓄積する
ための普遍的徴候事例ベースと、前記シート搬送機構を
有する装置において発生する可能性のある、シート搬送
機構に関連するトラブル事例を蓄積するための仮想トラ
ブル事例ベースと、個別のシート搬送機構を有する装置
について、当該個別のシート搬送機構を有する装置に関
する動作状態情報に基づいて、前記仮想トラブル事例ベ
ース内の仮想トラブルの妥当性を検証して確定するため
のトラブル検証手段と、前記確定したトラブルと前記普
遍的特徴の中の各徴候との間の相関を求める相関解析手
段と、相関の高い特徴についてはこれを新たな仮想トラ
ブルとして前記仮想トラブル事例ベースに追加する手段
とを備えていることを特徴とする。

【００１３】

【００１４】

【作用】本発明においては、複数のシート搬送機構を有
する装置、たとえば複写機の動作状態を示す動作状態情
報が診断装置に収集される。或るシート搬送機構を有す
る装置でトラブルが発生した時には、発生したトラブル
の種類を示すデータとともに全部の動作状態情報が診断
装置に送られる。診断装置では、複数の動作状態情報か
ら複数のシート搬送機構を有する装置に関して共通の特
性を示す普遍的徴候を抽出する。この普遍的徴候は、全
部のシート搬送機構を有する装置に共通なトラブルの徴
候を示している。したがって、特定のトラブルの発生頻
度が高い場合、現在実際にトラブルが発生していない場
合でも将来的には同じトラブルが発生することが予知で
きる。この予知に基づいて予めトラブル対策を施してお
けば、トラブル発生は未然に防止される。

【００１５】また、上述のようにして抽出されたトラブ
ルに対して他の徴候との相関関係が検出され、相関が高
いものは新しいトラブルの候補とされ、この新しいトラ
ブルについてもトラブルの検証が行われる。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照しながら実施例に基づいて
本発明の特徴を具体的に説明する。

【００１７】図１は、本発明の診断方法が適用された診
断装置の概略ブロック図である。なお、本実施例におい
ては、複写機を診断する場合を例に挙げて説明する。

【００１８】複数の複写機１にはそれぞれ複写機本体２
および通信制御装置３が内蔵されている。各通信制御装
置３は各複写機本体２の状態、たとえば、紙づまりすな
わちジャムの有無，画質の良否等の動作状態情報を各複
写機本体２から得て電話回線等の通信回線４を介してホ
ストコンピュータ５に送る。ホストコンピュータ５には
エキスパートシステムサーバ６が接続されており、エキ
スパートシステムサーバ６はホストコンピュータ４から
送られてきた情報に基づき診断を行って、診断結果，対
処方法等をホストコンピュータ５に送り返す。エキスパ
ートシステムサーバ６は、通常のワークステーションや
コンピュータ上に構築されており、専門家の知識である
知識ベースとこの知識ベースを用いて推論を行う推論エ
ンジン等とを含む知識ベースシステム７と、この知識ベ
ースシステム７とホストコンピュータ５との間の通信制
御を行うシェル８とから構成されている。

【００１９】上記各複写機１は顧客の事務所や事業所に
設置されており、ホストコンピュータ５及びエキスパー
トシステムサーバ６は、複写機１を製造，販売したメー
カの工場，事業所，サービスステーション等に設置され
る。なお、複数の複写機１の機種は同一とは限らず、複
数の機種が混在している場合もある。

【００２０】上記複写機１の用紙搬送機構および画像形
成機構の基本的構成を図２に模式的に示す。

【００２１】上段，中断，下段の給紙トレイ１１ａ〜１
１ｃの中のいずれかの給紙トレイに収納されている用紙
１２が、給紙装置１３ａ〜１３ｃの何れかにより取り出
される。給紙トレイ１１から取り出された用紙は、複数
の搬送ローラからなる搬送装置１４により搬送経路Ａに
沿って搬送され、更にスリップローラ１５により位置合
わせゲート１６に突き当てられる。

【００２２】一方、矢印方向に回転するベルト状の感光
体１７上には、後述する電子写真方式の画像形成手段に
よりトナー像が形成される。この感光体１７上のトナー
像の移動に同期して位置合わせゲート１６が開放され、
用紙は位置合わせロール１８により転写位置１９に搬送
されて感光体１７と密着し、後述する転写手段により感
光体１７上のトナー像が用紙上に転写される。転写後の
用紙は搬送ベルト２０により定着器２１に搬送されて定
着処理を受ける。定着後の用紙は定着器出口ロール２２
により搬送され、定着器出口ゲート２３により搬送経路
が切り換えられる。片面印刷の場合には経路Ｂに搬送さ
れ、両面印刷或いは片面多重印刷の場合には経路Ｃに搬
送される。

【００２３】経路Ｂを通過する用紙の経路は更に反転ゲ
ート２４により経路Ｄと経路Ｅとに切り換えられる。経
路Ｄの場合には、用紙は画像面を上側にして搬送ロール
２５及び出口ロール２６により搬送され、経路Ｆを通過
して画像面を上側にして図示しない排紙トレイに排出さ
れる。また、経路Ｅの場合は、反転装置２７により用紙
の表裏が反転されたのち、経路Ｇ，Ｆを通過して画像面
を下側にして排出される。

【００２４】また、経路Ｃを通過する用紙はデカーラー
２８によりソリが補正された後、両面印刷ゲート２９に
より経路Ｈと経路Ｉとに切り換えられる。経路Ｈの場合
には用紙は両面印刷ロール３０により画像面を下側にし
て中間トレイ３１に排出される。また、経路Ｉの場合
は、反転装置３２により用紙の搬送方向が反転され経路
Ｊを通過し両面印刷ロール３０により画像面を上側にし
て中間トレイ３１に排出される。

【００２５】中間トレイ３１内の用紙は給紙装置３３に
より送り出され、複数の搬送ロールからなる搬送装置３
４により搬送されて、給紙トレイ１１ａ〜１１ｃからの
用紙と同様に、経路Ａに沿って搬送され、感光体１７上
のトナー像が用紙上に転写される。ここで、中間トレイ
３１内の用紙の画像面が下向きである場合には、すなわ
ち、用紙が経路Ｈを介して排出された場合には、既に画
像が形成されている面とは反対側に新たに画像が形成さ
れ、両面印刷が達成される。また、中間トレイ３１内の
用紙の画像面が上向きである場合には、すなわち、用紙
が経路Ｉ，Ｊを介して排出された場合には、既に画像が
形成されている面と同じ側に新たな画像が形成され、片
面多重印刷が達成される。

【００２６】両面印刷或いは片面多重印刷の場合には、
２回目の画像が形成された後は、片面印刷の場合と同様
に定着器２１で定着処理を受けた後、そのままの姿勢で
或いは表裏が反転されて排紙トレイ (図示せず) に排出
される。

【００２７】上記複写機の給紙トレイ１１或いは中間ト
レイ３１から排紙トレイ (図示せず) に到る用紙の搬送
経路に沿って複数の用紙センサ３５ａ〜３５ｊが配置さ
れており、各用紙センサ位置における用紙の有無が検出
される。たとえば、給紙装置１３ａに配置された用紙セ
ンサ３５ａは、給紙トレイ１１ａから用紙が送り出され
たことを検出し、定着器２１の直後に配置された用紙セ
ンサ３５ｇは用紙が定着器２１を通過したことを検出す
る。

【００２８】これらの各用紙センサ３５ａ〜３５ｊの出
力は、図３に示すように搬送制御ＣＰＵ（中央処理装
置) ４１に供給される。搬送制御ＣＰＵ４１は、各用紙
センサ３５ａ〜３５ｊの出力に応じて用紙搬送制御装置
４２を介して搬送ローラ等の各種の駆動機構の作動，停
止を制御し、用紙を所定のタイミング及び速度で搬送す
る。また、搬送制御ＣＰＵ４１は、各用紙センサ３５ａ
〜３５ｊの出力の状態から搬送経路における紙詰まりす
なわちジャムの発生を検出する。以下の説明において
は、各用紙センサ３５ａ〜３５ｊが配置されている場所
を、ジャム検出箇所Ｊ１〜Ｊ１０と呼ぶものとする。な
お、本実施例においては、説明を簡単にするために１０
個の用紙センサしか開示しておらず、したがって、ジャ
ム検出箇所も１０箇所のみであるが、実際には必要に応
じてより多数の用紙センサが設けられ、多数の箇所でジ
ャムを検出できるようにする。

【００２９】ジャムの発生は、給紙が開始されてから一
定時間内に用紙センサにより用紙が検出されたか、或い
は、用紙センサにより用紙が検出されてから一定時間内
に用紙が検出されなくなったか、或いは、用紙が複数の
用紙センサ間を所定時間内に通過したか等を判別するこ
とにより検出することができる。ジャムの発生の有無は
各用紙センサ毎に検出されて搬送制御ＣＰＵ４１に内蔵
されている不揮発性メモリ等に各箇所毎のジャム発生回
数として累積される。これらの情報は、ジャム検出箇所
Ｊ１，Ｊ２，Ｊ３，・・・，Ｊ１０，ジャム発生回数
（Ｎ₁，Ｎ₂，Ｎ₃，・・・，Ｎ₁₀を示す複写機履歴
（フォールトログ）として、たとえば、表１に示すよう
な形態で記憶される。なお、ここでいうジャム検出箇所
とは、実際のジャムの発生の有無に関係なくジャム発生
が検出可能な箇所を意味している。

【００３０】

【表１】複写機履歴には、上述のジャム検出箇所、ジャム発生回
数の他に、給紙数、各箇所毎の平均用紙通過時間、全コ
ピー数等が記憶される。

【００３１】また、最新のＮ回（たとえば数１０回）分
のトラブルのデータ、たとえば、トラブルの種類・場所
を示すコードＫ１，Ｋ２，Ｋ３，・・・，ＫＮおよびト
ラブルが発生した時点における複写枚数Ｌ₁，Ｌ₂，Ｌ
₃，・・・，Ｌ_Nが短期のトラブル履歴（シャットダウ
ンヒストリ）として、表２に示すような形態で記憶され
る。Ｎの値は、たとえば、２０〜４０である。

【００３２】

【表２】なお、Ｎ回分以上のトラブルデータについては、新しい
データが書き込まれる度に最も古いデータが捨てられ
る。また、上述の短期のトラブル履歴は、サービスマン
が複写機のメンテナンスを行ったときにサービスマンに
よりリセットされる。

【００３３】上記ジャム発生箇所は、各用紙センサによ
り検出された紙詰まり箇所の情報である。たとえば、あ
る用紙センサにより用紙の存在検出されてから所定の時
間が経過した後も依然用紙が検出された状態である場合
には、その位置でジャムが発生していると見做す。平均
用紙通過時間は、あるセンサから別のセンサまでの用紙
の通過時間の平均値を示すものである。

【００３４】上述のジャムに関連する各種情報は、搬送
制御ＣＰＵ４１から通信制御装置３に供給される。なお
通信制御装置３の詳細については後述する。

【００３５】次に、感光体１７上に画像を形成する電子
写真方式の画像形成手段について図２を参照して説明す
る。

【００３６】上記ベルト状の感光体１７は、複数の支持
ローラ５１の周りに巻き架けられている。この感光体１
７に沿って、帯電装置５２、レーザ出力スキャナ（ＲＯ
Ｓ）等の露光装置５３、パッチ生成装置５４、表面電位
センサ５５、第１及び第２の現像装置５６，５７、転写
前コロトロン５８、濃度センサ５９、転写装置６０、剥
離装置６１、クリーニング装置６２等が順次配置されて
いる。

【００３７】感光体１７の表面は帯電装置５２により一
様に帯電されたのち、露光装置５３により出力すべき画
像に対応したパターンで露光され、感光体１７上には出
力すべき画像に対応した静電潜像が形成される。この静
電潜像は第１或いは第２の現像装置５６，５７により現
像され、感光体１７上にトナー像が形成される。このト
ナー像は、給紙トレイ１１から搬送されてくる用紙に転
写装置６０により転写される。転写後の用紙は剥離装置
６１により感光体１７から剥離され、搬送ベルト２０に
より定着器２１方向に搬送される。転写後に感光体１７
上に残ったトナーはクリーニング装置６２で除去され、
次の画像形成サイクルに備える。

【００３８】なお、図示しないが、感光体１７の上方に
は、複写すべき原稿の画像を読み取って画像信号に変換
する画像入力装置と、この画像入力装置に対して自動的
に原稿を送り込むための自動原稿搬送装置が設けられて
いる。画像入力装置から得られた画像信号は、図２に示
す露光装置５３に供給される。

【００３９】画像形成の際には、原稿の画像を複写する
に先立って図３に示す高圧制御装置４３からパッチ生成
装置５４に所定の基準電圧が印加され、このパッチ生成
装置５４により感光体１７上に所定の電位を有するパッ
チが生成される。このパッチが現像装置５６或いは５７
で現像され、現像後のパッチの濃度が濃度センサ５９で
検出される。濃度センサ５９の出力は図３に示す画像形
成制御ＣＰＵ４４に供給され、検出された濃度が予め決
められた基準濃度と一致するように濃度制御装置４５が
制御される。具体的には、現像装置５６，５７における
現像バイアス，トナー補給量等が制御される。

【００４０】また、パッチ部分以外の感光体１７の表面
電位が表面電位センサ５５により検出される。表面電位
センサ５５の出力は画像形成制御ＣＰＵ４４に供給さ
れ、検出された表面電位が予め決められた基準電位と一
致するように高圧制御装置４３を介して帯電装置５２等
が制御される。

【００４１】原稿の画像を複写する際には、上述のよう
にして初期設定された画像形成条件に基づいて複写動作
が行われる。

【００４２】更に、パッチ生成装置５４に印加されてい
る電圧が電圧検出回路４６により検出され、パッチ生成
装置５４に印加されている電圧を示すデータが画像形成
制御ＣＰＵ４４に供給される。

【００４３】上述の現像濃度、感光体１７の表面電位、
パッチ生成装置５４に印加されている電圧を示す各デー
タは、画像形成制御ＣＰＵ４４から通信制御装置３に供
給される。

【００４４】前述の搬送制御ＣＰＵ４１と画像形成制御
ＣＰＵ４４は、主ＣＰＵ４７に接続されており、この主
ＣＰＵ４７からの指示に基づき、搬送制御ＣＰＵ４１に
よる用紙搬送動作と画像形成制御ＣＰＵ４４による画像
形成動作とが同期して実行され、複写動作が行われる。

【００４５】通信制御装置３は、搬送制御ＣＰＵ４１か
らの用紙搬送動作に関連する情報と、画像形成制御ＣＰ
Ｕ４４からの画像形成動作に関連する情報を受け取っ
て、これらの情報を蓄積する。そして通信制御装置３
は、複写機においてトラブルが発生しているか否かを検
出し、トラブルが発生している場合には、トラブルの発
生箇所および種類を示す識別コード（確定済トラブルＩ
Ｄ）とともに、通信制御装置３内に蓄積されている全情
報を通信回線４を介して図１に示すホストコンピュータ
５に送信する。

【００４６】各複写機１からホストコンピュータ５に送
られる送信情報には、複写機の機種を示す機種名、シリ
アル番号、顧客名、上記各センサの出力状態等が含まれ
ており、これらの情報はたとえばバイナリデータで表さ
れパケット形式で送信される。

【００４７】ホストコンピュータ５は、各複写機１から
送られてきたバイナリ表現の各種情報を、たとえば、Ａ
ＳＣＩＩ表現のデータファイルに変換し、エキスパート
システムサーバ６のシェル８に送る。シェル８はこのデ
ータファイルをハッシュテーブルに変換する。知識ベー
スシステム７は、ハッシュテーブルから必要な情報を取
り出して診断を行う。

【００４８】次に、診断を行うための知識ベースシステ
ム７の構成について図４を参照して説明する。

【００４９】本実施例における知識ベースシステム７
は、知識ベースとして、基本原理事実ベース７１、普遍
的徴候事例ベース７２、個別事例ベース７３、仮想トラ
ブル事例ベース７４を備えている。以下各ベースについ
て説明する。

【００５０】基本原理事実ベース７１は、基本原理とし
て明らかな事実を記憶した事実ベースであり、確定済ト
ラブルについての原因究明や対処手段の選定等は、全て
この基本原理事実ベース７１からの知識に基づいて決定
される。確定済トラブルの意味については後述する。普
遍的徴候事例ベース７２は、機種特有の徴候を統計処理
した形で整理して蓄積保持するもので、このベース７２
は、一つの機種について観測された現象や、複数の現象
の間の関係について統計的にその機種に普遍的に見られ
る徴候を保持する。個別事例ベース７３は、ある特定の
機種個別の徴候を統計処理した形で整理して蓄積保存す
るものであり、不良品等の特異な情報はこの個別事例ベ
ース７３に蓄積される。仮想トラブル事例ベース７４
は、或る機種に発生する可能性のあるトラブルの事例を
蓄積保存するもので、後述するトラブル予知診断はこの
中の事例を被診断機に対して適用し検証することによっ
て行う。

【００５１】更に、図４に示す知識ベースシステム７
は、学習機構７５、トラブル検証機構７６、仮想トラブ
ル維持機構７７、トラブル解析機構７８を備えている。

【００５２】学習機構７５は、被診断機からの観察デー
タを分析して必要なものは学習して保持するための機構
である。なお、学習が必要であるか否かは、大部分の項
目については予め決めらているが、後述する相関関係が
高いものについては、新たに決められる場合もある。こ
の学習機構７５は、入力情報解析機構７５−１と仮想ト
ラブル生成機構７５−２とから構成されている。入力情
報解析機構７５−１は、入出力機構 (図示せず) から受
け取った入力情報すなわち被診断機械情報Ｐを解析し、
普遍的徴候として蓄積するものについては統計処理を行
った後、前記普遍的徴候事例ベース７２を更新する。ま
た、被診断機の個別情報は診断のセッションが終わるま
で、すなわち、後述するアラート出力が生成されるま
で、内部ワークエリアに確保するとともに、個別情報も
特に観察継続が必要な装置については個別事例ベース７
３を更新しこれを蓄える。なお、観察継続が必要か否か
は、エキスパートシステム自体が予め決められた規則に
基づいて自動的に決定する。すなわち、診断した複写機
が普遍的徴候とは異なる徴候を示す場合には、その複写
機は特異なものであるので観察継続が必要な装置として
指定する。

【００５３】また、入力情報が確定済トラブルＩＤを含
んでいた場合には、その確定済トラブルＴ１を後述する
トラブル解析機構７８に渡す。なお、確定済トラブルＩ
Ｄは、トラブルの種類に応じて予め決まっており、複写
機側で実際にトラブルが発生したときに複写機側で生成
される。

【００５４】また、仮想トラブル生成機構７５−２は、
各種事例ベースに蓄積された内容から、入力情報に確定
済トラブルＩＤが含まれていたときの、そのトラブルを
引き起こすに到った徴候の変移を逆算して読み取る。そ
して、そのトラブル発生の一歩手前の各種徴候を整理し
て集めた集合Ｘを作る。ここで新規の仮想トラブルＨを
生成する。先の集合Ｘはこの仮想トラブルＨを証明する
際の論理的帰結要素となる。この両者を前記の仮想トラ
ブル事例ベース７４に追加して更新する。この処理の詳
細については後述する。

【００５５】次に、トラブル検証機構７６は、仮想トラ
ブル事例ベース７４内の仮想トラブルが真のトラブルで
あるかどうかを検証するするための機構であり、このト
ラブル検証機構７６は判断に必要なルールとデータ（詳
細については後述する）から構成されている。

【００５６】トラブル検証機構７６により検証された真
のトラブルは確定済トラブルＴ２として出力され、トラ
ブル解析機構７８に渡される。また、確定済トラブルＴ
２は、相関解析機構７５−２ａに渡され、相関の高い他
のトラブルが新しいトラブルの候補としてトラブル検証
機構７６に渡される。この候補が新しいトラブルである
と確定した場合には、新たな仮想トラブルとして仮想ト
ラブル維持機構７７を介して仮想トラブル事例ベース７
４に追加される。

【００５７】仮想トラブル維持機構７７は、前記仮想ト
ラブル事例ベース７４を効率よく常時更新するためのも
のであり、仮想トラブル順位決定機構７７−１を含んで
いる。この仮想トラブル順位決定機構７７−１は、トラ
ブルの重要度およびトラブルの発生頻度に基づき検証す
べきトラブルの優先度を決定するものであり、必要なル
ールとデータから構成されている。

【００５８】トラブル解析機構７８は、確定済トラブル
Ｔ１，Ｔ２を受け取ったときに、前記基本原理事実ベー
ス７１に基づいて原因の特定やその対処手段を決定アラ
ート出力Ｑを生成するための機構である。このトラブル
解析機構７８は、原因特定に必要なルールとデータから
構成される原因究明機構７８−１と、対処決定に必要な
ルールとデータから構成される対処決定機構７８−２と
を備えている。なお、上述の原因究明機構７８−１およ
び対処決定機構７８−２において使用されるルールとデ
ータは、従来の経験から推定できる一般的なものであ
る。

【００５９】次に、図４に示す知識ベースによる診断動
作について説明する。なお、診断動作は、たとえば、複
写機の動作状態を示す情報、すなわち、被診断機械情報
Ｐにトラブルを示すデータ（確定済トラブルＩＤ）が現
れたとき、或いは、定期的に開始される。また、顧客或
いはサービスマンの手動操作により起動される場合もあ
る。

【００６０】ここで、複写機の診断を行う場合の診断過
程の概略について図５を参照して説明する。なお、各過
程の詳細については後述する。

【００６１】先ず、長期観察情報の分析を行う (ステッ
プ１０１）。長期観察情報とは、診断の対象となる全て
の複写機から得られる各種の情報を長期間に渡って累積
したものであり、別の表現をすれば、十分な回数の診断
が行われたあとに得られた診断結果である。この長期観
察情報により、或る機種においては、どの箇所でどのよ
うなトラブルが発生するのかの統計を取ることができ
る。

【００６２】次に、長期観察情報の分析結果に基づいて
仮想トラブルの決定を行う (ステップ１０２）。仮想ト
ラブルとは、或る機種の複写機を診断の対象としたとき
に、その機種で発生する可能性があるトラブルであり、
このトラブルは上記長期観察情報の分析結果に基づいて
決定される。たとえば、或る機種で特定の位置でジャム
が発生し易いという分析結果が得られている場合、いま
診断中の複写機が実際にはジャムが発生していない場合
でも、将来的には上記特定の位置でジャムが発生する可
能性が高い。そこでこの上記特定の位置でジャム発生を
最優度の高い仮想トラブルとして決定する。他のトラブ
ルについても、全体で見た発生頻度等に応じて優先順位
をつける。

【００６３】次に、短期観察情報の分析を行う (ステッ
プ１０３）。短期観察情報とは個別の複写機に関して得
られた、或る制限された期間内の最新の情報を意味して
いる。この短期観察情報は、先に説明したシャットダウ
ンヒストリに対応しており、各複写機個別の最新の情報
を有しているので、診断の対象となる複写機において
は、最近の複写機の動作履歴を知ることができる。

【００６４】次に、ステップ１０２で決定された仮想ト
ラブルに対して、短期観察情報の分析結果に基づいて仮
想トラブルの重み付けを行う (ステップ１０４）。この
重み付けは、以下に述べる仮説推論において、個別の複
写機に対して最短時間で推論ができるようにするために
行われる。

【００６５】次に、この重み付けされた仮想トラブルに
基づいて、重要度および発生頻度の高いものから順次仮
説推論を実施する (ステップ１０５）。なお、重要度と
発生頻度にはそれぞれ重み付けが行われており、トラブ
ルが発生した場合の影響が大きなものから推論が実施さ
れる。この仮説は、診断中の複写機の入力情報を分析す
ることにより検証される (ステップ１０６）。すなわ
ち、診断中の複写機について、ジャム発生数，給紙数，
用紙平均通過時間等を順次調べて、予め決められた診断
アルゴリズムに基づいて、仮想したトラブルが妥当であ
るか否か、すなわち、このトラブルが実際に発生してい
るか、若しくは、発生する可能性が高いかどうかを検証
する。この検証は、診断中の複写機において発生する可
能性が高い仮想トラブルの順に予め決められたトラブル
数だけ行われる。検証された仮想トラブルについては、
確からしさを示す０〜１００の確信値を付けて出力す
る。そして、検証された仮想トラブルに対して原因の追
求するとともに、対処方法を決定する (ステップ１０
７）。また、仮説が検証された仮想トラブルと相関の高
いトラブルを新たな仮想トラブルとして生成し (ステッ
プ１０８）、ステップ１０２に戻る。なお、診断アルゴ
リズムの詳細については後述する。

【００６６】上述の診断は、或る複写機においてトラブ
ルが発生したときに、全ての複写機に対して実施され、
上述の長期観察情報及び短期観察情報は順次更新され
る。したがって、長期観察情報には或る機種共通の普遍
的な徴候が含まれ、短期観察情報には各複写機個別の徴
候が含まれることになる。普遍的な徴候からはその機種
において発生し易いトラブルを予め知ることができ、定
期点検等の際に予め部品の交換、装置の調整等を行って
トラブルの原因を取り除いておくことにより、顧客に迷
惑をかけるトラブルの発生を防止することができる。

【００６７】以下、診断の詳細について図４を参照して
説明する。

【００６８】被診断機すなわち図１に示す各複写機１か
らの被診断機械情報Ｐが、入力情報として学習機構７５
の入力情報解析機構７５−１に供給される。なお、被診
断機械情報Ｐが入力されるのは、たとえば、各複写機１
の動作状態を示す各種の情報の値が、予め決められた閾
値を超したときである。この入力情報には、たとえば、
ジャム発生箇所、ジャム発生数、発生時点における給紙
数、各箇所毎の平均用紙通過時間、複写機のシリアル番
号、全コピー数、感光体の表面電位、パッチ発生装置電
位、コピー濃度値等の情報が含まれている。入力情報解
析機構７５−１は、これらの入力情報を解析する。以
下、この入力情報の解析の具体例について説明する。

【００６９】入力情報の解析に際しては、入力情報解析
機構７５−１は、たとえば、診断毎に各箇所のジャム発
生数，給紙数等を順次積算して保持する。そしてこれら
の情報から、各ジャム発生のばらつきを統計的手法から
求める。具体的には、以下の各項目の統計を毎回取る。

【００７０】各ジャム発生箇所毎の全発生数各ジャム発生箇所毎の全給紙数ジャム発生における標準偏差標準偏差に基づく偏差値各平均発生率各平均用紙通過時間上述の各項目について統計的にその機種に普遍的に見ら
れる徴候すなわち性質示すデータで普遍的徴候事例ベー
ス７２を更新する。

【００７１】また、被診断機すなわち複写機の個別情報
は、１回の診断が終わるまでは入力情報解析機構７５−
１の内部に設けられたワークエリアに確保され、特に観
察継続が必要な複写機については、個別情報で個別事例
ベース７３を更新する。なお、特に観察継続が必要な複
写機とは、普遍的徴候から外れた特異な徴候を示す複写
機を意味する。

【００７２】また、入力情報が確定済トラブルを含んで
いた場合には、その確定済トラブルＴ１をトラブル解析
機構７８に渡す。なお、複写機から得られた生のデータ
には、トラブル解析に必要でないデータも含まれている
ので、必要なデータのみ選択し確定済トラブルＩＤを付
加して確定済トラブルＴ１とする。

【００７３】次に、入力情報が具体的にどのように解析
されるかを説明する。

【００７４】たとえば、の各ジャム発生箇所毎の全発
生数に関して説明すると、表２に示すように、診断毎に
どの位置でジャムが発生したかが判別される。なお、表
中の○印がジャムが発生した箇所を示している。また、
ジャムが発生した箇所では、その診断時における累積ジ
ャム回数が記憶される。

【００７５】

【表３】表３の例では、１回目の診断では、３箇所のジャム検出
箇所Ｊ１，Ｊ２，Ｊ１０でジャムが発生している。２回
目の診断では、ジャム検出箇所Ｊ２と他の二つの箇所の
計３ヶ所でジャムが発生し、確認されたジャム箇所の総
計が５ヶ所になっている。以下同様に診断毎にジャムの
発生箇所が確認される。表３の例では、サービスマンに
より短期履歴の内容がリセットされた時点から数えて診
断回数がＭ回目で全ての箇所、すなわち、表３の例では
１０ヶ所でジャムが確認されたことを示している。

【００７６】表３に示すジャム発生数の情報は、各箇所
におけるジャム発生回数を示すデータとともに、最新の
Ｍ回の診断分だけ時系列順にバッファに格納され、新た
に診断が行われるたびに最も古いデータが捨てられる。
なお、このバッファの容量（バッファ長）は、全ての箇
所（本実施例では１０ヶ所）でジャムが確認される平均
診断回数Ｍに対応して設定されている。Ｍの値は１００
以上が望ましい。このバッファは、図４に示す普遍的徴
候事例ベース７２内に存在しており、バッファ内の情報
が短期観察情報に対応している。

【００７７】また、表３に示す情報を格納するバッファ
とは別に設けられた記憶領域に、長期観察情報として、
ジャム検出箇所Ｊ１〜Ｊ１０で発生したジャム数が診断
毎に累積され全ジャム数として記憶される。

【００７８】これらの情報を同一機種の多数の複写機に
ついて長期間に渡って蓄積すれば、別の表現をすれば、
診断回数が十分多くなれば、たとえば、延べ１０００回
程度になれば、これらの情報に基づいて或る機種におい
て共通に発生するトラブル発生の傾向を知ることができ
る。すなわち、特定の装置固有の性質のみならず、或る
機種に普遍的に見られる特性を学習することができる。
したがって、この学習結果に基づいて或る機種ではどの
部分でジャムが発生し易いのか予測することができ、後
述するように、仮想トラブルを生成することができる。

【００７９】ところが、単純に各箇所毎の全ジャム数の
情報から学習を行うと、場合によっては不都合が生じる
場合がある。以下この不都合について説明する。

【００８０】たとえば、複写機の導入直後にジャム検出
箇所Ｊ１でジャムが多発したとする。この場合、図４に
示す学習機構７５は、このジャム検出箇所Ｊ１でジャム
が発生し易いことを学習しこの学習結果に基づいて診断
を行う。診断の結果、ジャムの原因は部品の初期不良と
判明し、この部品を交換したとするとこの位置でのジャ
ムは減少する。ところが、過去の履歴から見ると依然ジ
ャム検出箇所Ｊ１でジャムが発生し易いという判断が下
され、これに基づいた優先順で仮想トラブルが生成され
仮説推論が行われる。すなわち、部品を交換してから暫
くの間は、装置の現状が変化しているのにも拘わらず古
い知識に基づいて仮説推論を行うので、真の原因を究明
するまでの時間が長くなるという問題が生じる。

【００８１】そこで、本実施例においては、入力情報を
長期観察情報と短期観察情報とに分け、たとえば、上記
バッファ内のＭ回分の診断結果を短期観察情報とし、こ
の短期観察情報に基づいて仮想トラブルの優先順位を決
定する。これにより、トラブルに対して対策が取られた
後は、当該装置においてはこのトラブルは仮想トラブル
としては優先順位が低くなり、無駄に仮説の検証が行わ
れることがなくなる。

【００８２】次に、学習機構７５の仮想トラブル生成機
構７５−２は、入力情報に確定済トラブルＩＤが含まれ
ていたときには、普遍的徴候事例事例ベース７２等の各
種事例ベースに蓄積された内容から、当該トラブルを引
き起こすに到った徴候の変移を逆算して読み取る。そし
て、トラブル発生の一歩手前の各種徴候の中から必要な
徴候のみを整理して集めた集合Ｘを作る。

【００８３】たとえば、各ジャム検出箇所におけるジャ
ム発生の徴候の履歴は、短期観察情報として普遍的徴候
事例事例ベース７２に記憶されており、履歴を図示する
と図６に示すようになる。いま、ｎ回目の診断でジャム
発生を示す確定済トラブルＩＤが検出された場合には、
（ｎ−１）回目の診断時の普遍的徴候事例ベース７２の
内容の変化を読み取る。図６に示す例においては、ジャ
ム検出箇所Ｊ１でジャムが発生したことが検出された場
合に、徴候として他のジャム検出箇所Ｊ２，Ｊ３，・・
・・における用紙通過時間を読み取る。これらの各ジャ
ム検出箇所における用紙通過時間の集合がＸとなる。こ
こで、集合Ｘに対応する新規の仮想トラブルを仮想トラ
ブルＨとして定義する。この時点では仮想トラブルＨは
名前だけの存在であり実体はまだ存在していない。この
集合Ｘと仮想トラブルＨは、仮想トラブル事例ベース７
４に追加され事例ベース７４が更新される。

【００８４】トラブル検証機構７６は、仮想トラブル事
例ベース７４を参照して、仮想トラブルが真のトラブル
であるかどうかを検証する。すなわち、仮説が正しいか
どうかの検証を行う。この判断過程について、図７に示
されるトラブル検証ツリーを参照して説明する。

【００８５】図７は仮想トラブル事例ベース７４に基づ
くトラブル検証機構７６における検証論理を模式的に図
示した説明図である。本実施例においては、仮想トラブ
ル事例ベース７４等の知識ベースはすべてオブジェクト
指向表現に基づいて設計されている。したがって、全て
の知識及びルールは、オブジェクトの中に規定されてい
る。なお、オブジェクトは複数のスロットから構成さ
れ、検証に必要なデータ及びルールはスロット内に保持
される。

【００８６】以下、トラブル検証機構７６の動作につい
てジャムトラブルに注目して説明する。なお、ここでい
うオブジェクトとは、フレーム型言語におけるフレーム
と同じものを意味するものとする。

【００８７】図７は、仮想トラブル事例としては「ジャ
ムトラブル」と「画質トラブル」があり、更に、「ジャ
ムトラブル」事例中には複数の事例「ジャムトラブル
１」，「ジャムトラブル２」，・・・があることを示し
ている。そして、「ジャムトラブル１」が成立するため
に必要な論理的帰結要素が二つ（「証明要素１」，「証
明要素２」）あって、更にその要素の仮説から論理的に
得られる帰結要素が二つ（「証明要素１−１」，「証明
要素１−２」）あることを示している。「ジャムトラブ
ル１」，「ジャムトラブル２」，・・が各ジャム発生箇
所に対応しており、「証明要素１」，「証明要素２」・
・・が、後述するジャム発生重症度，ジャム増加重症
度，ジャム回数重症度，ジャム偏差値重要度に対応して
いる。

【００８８】図７において、枠で囲まれた「仮想トラブ
ル事例」，・・・，「証明要素１−２」のそれぞれがオ
ブジェクトを示しており、各オブジェクトは、必要なデ
ータを自分のスロット中に保持し、必要なデータは自分
のメソッドスロットに保持する。

【００８９】各オブジェクトに含まれているメソッドの
起動は、他のオブジェクトからオブジェクトから送られ
てくるメッセージにより行われる。このメソッドの起
動、すなわち、メッセージの送信等の検証の制御を行う
のがトラブル検証機構７６である。

【００９０】ここで、たとえば「ジャムトラブル１」を
検証する場合について説明する。この場合、「証明要素
１」と「証明要素２」のそれぞれについて、それぞれが
成立するかどうかを検定する。この検定のために、この
二つのオブジェクト「証明要素１」，「証明要素２」に
対して証明するためのメッセージ「Ｖｅｒｉｆｙ」を送
る。このメッセージ「Ｖｅｒｉｆｙ」を受け取った各オ
ブジェクト「証明要素１」，「証明要素２」は、メッセ
ージに対応するメソッドを起動しその判断を行う。但
し、この段階ではその是非は確定せず、自らを証明すべ
き下位階層のオブジェクト、たとえば、「証明要素１−
１」，「証明要素１−２」に同様のメッセージを送る。

【００９１】このようにして最下位階層のオブジェクト
まで到達すると、それぞれのオブジェクトが結果を上位
のオブジェクトに返す。上位のオブジェクトは下位のオ
ブジェクトから上がってきた結果を合計処理して自らの
是非を決定し、更にその是非を上位のオブジェクトに返
す。このようにして最終的に「ジャムトラブル１」の是
非が判断される。

【００９２】上述の証明に際しては、各オブジェクトは
結果の是非を２値で返すのではなく、０から１００の間
の値を有する確信値を返す。上位オブジェクトは複数の
結果とそれらに付随する確信値を勘案して自らの確信値
も決定する。最終的に「ジャムトラブル１」も０から１
００の確信値を伴って、被診断機に対するトラブルの検
証結果を推定する。すなわち、検証結果の確信値が１０
０に近ければ近い程そのトラブル可能性が高く、０に近
ければ近い程そのトラブル可能性は低いことを意味す
る。

【００９３】次に、上述の「ジャムトラブル１」の下位
に位置する「証明要素１」，「証明要素２」等の具体例
について説明する。本実施例においては、「ジャムトラ
ブル１」の下位に、各証明要素として「ジャム発生重症
度」，「ジャム増加重症度」，「ジャム回数重症度」，
「ジャム偏差値重症度」と名付けた四つの重症度を設定
し、これらの重症度からジャムトラブル判定に必要なジ
ャムトラブル度を求める。なお、図７においては、トラ
ブル検証ツリーを一般的に示しているが、下記の説明に
おいては、「証明要素１」の下位には一つの証明要素し
か存在しない。

【００９４】以下、各重症度について説明する。

【００９５】ジャム発生重症度（Ｘ１）：ある位置に
おいて現在までに発生したジャムの総数ｊをその位置に
おける現在の給紙数ｆで割って得たジャム発生率ｊ／ｆ
を引数として、以下の関数で得られるものがジャム発生
重症度である。

【００９６】ｆ＝０のときＸ１＝０ｆ≠０のときＸ１＝ｊ／ｆ×１００００Ｘ１＞１００のときＸ１＝１００なお、この値は、前述の短期観察情報（シャットダウン
ヒストリ）内で発見されたジャムのみならず、長期観察
情報（フォールトログ）内全てを検査して得られた全ジ
ャム数によって算出する。

【００９７】ジャム増加重症度（Ｘ２）：最新の三つ
のジャム発生時点Ｔ₁，Ｔ₂，Ｔ₃における給紙数
Ｎ_P1，Ｎ_P2，Ｎ_P3に着目し、時点Ｔ₁でジャムが発生し
てから時点Ｔ₂までの給紙数ΔＡ（＝Ｎ_P2−Ｎ_P1）と、
時点Ｔ₂から時点Ｔ₃までの給紙数ΔＢ（＝Ｎ_P3−
Ｎ_P2）とを比較し、発生間隔の長短によりジャム発生の
増加或いは減少傾向を示す。ジャム増加重症度Ｘ２は以
下の式から求められ、値が大きい程ジャム発生頻度が増
加していることを示す。なお、この値はシャットダウン
ヒストリ内で発見されたジャムのみを対象に算出する。

【００９８】 ΔＢ＝０のときＸ２＝０ ΔＡ≠０のときＸ２＝（ΔＡ／ΔＢ−１．０）
×１００Ｘ２＞１００のときＸ２＝１００Ｘ２＜０のときＸ２＝０ジャム回数重症度（Ｘ３）：ある位置におけるジャム
数をＮ_Jとしたとき、以下の式で示され、この値Ｎ_Jが
大きければ大きい程トラブルと判定する可能性が高くな
ることを意味している。なお、この値はシャットダウン
ヒストリ内で発見されたジャムのみを対象に算出する。

【００９９】Ｎ_J≧５のときＸ３＝１００Ｎ_J＜５のときＸ３＝ａ×Ｎ_J ³＋Ｎ_J ジャム偏差値重症度（Ｘ４）：各位置毎のジャム数か
ら発生に関する標準偏差を求め、更にそれぞれの偏差値
Ｓを算出する。この偏差値Ｓを以下の式に適用したもの
がジャム偏差値重症度Ｘ４である。なお、この値は、シ
ャットダウンヒストリ内で発見されたジャムのみなら
ず、フォールトログ内全てを検査して得られた全ジャム
数によって算出する。また、このジャム偏差値重症度Ｘ
４は、それまでに診断した全ての複写機に関して得られ
た情報に基づいて算出される。すなわち、他の三つの重
症度Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３が各複写機個別の情報に依存した
診断評価を示すのに対して、このジャム偏差値重症度Ｘ
４は或る機種に共通の普遍的な診断評価を示すことにな
る。

【０１００】Ｓ＞７５のときＸ４＝１００Ｓ＜２５のときＸ４＝０２５≦Ｓ≦７５のときＸ４＝２×（Ｓ−２５）このジャム偏差値重症度Ｘ４は、各箇所で発生するジャ
ムの中でもトラブルの多いものから対処できるようにす
るために求められる。

【０１０１】上述の三つの重症度Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ
４に下式のような重み付けを行ってジャムトラブル判定
に必要なジャムトラブル度Ｙを求める。

【０１０２】Ｙ＝（Ｘ１×ｎ１＋Ｘ２×ｎ２＋Ｘ３×ｎ３＋Ｘ４×ｎ４）但し、０≦Ｙ≦１００，０≦ｎ１≦１，０≦ｎ２≦１，０≦ｎ３≦１，０≦ｎ４≦１ｎ１＋ｎ２＋ｎ３＋ｎ４＝１０≦Ｘ１≦１００，０≦Ｘ２≦１００，０≦Ｘ３≦１００，０≦Ｘ４≦１００である。

【０１０３】上述のようにして求められたジャムトラブ
ル度Ｙにより、仮想したトラブルの妥当性が判定され
る。すなわち、仮説が検証される。ジャムトラブル度Ｙ
が一定値以上であるときは、仮想トラブルが真のトラブ
ルと見做され、確定済トラブルとなる。

【０１０４】上述の説明においては、ジャムに関しての
仮説検証について詳細に説明したが、画像品質や他の項
目についても同様に仮説検証が行われる。この仮説の検
証の際には、仮想トラブル事例ベース７４の中に蓄積さ
れている複数のトラブル事例について順次検証が行われ
るが、この検証は、仮想トラブル維持機構７７内の仮想
トラブル順位決定機構７７−１により予め決定されてい
る優先順序に基づいて、予め決められた数の仮想トラブ
ルだけ実行される。上述のようにして決定された確定済
トラブルＴ２は、トラブル解析機構７８に渡される。

【０１０５】また、トラブル検証機構７６において確定
したトラブルＴ２は、更に他のトラブルとの相関を求め
て真のトラブルを追求するために仮想トラブル生成機構
７５−２に渡される（経路Ｒ）。仮想トラブル生成機
構７５−２内に設けられた相関解析機構７５−２ａは、
各トラブル間、各徴候間等の相関を分析する。すなわ
ち、診断毎に或るトラブルの発生と他のトラブル或いは
徴候との相関関係を回帰分析によって求める。そして、
相関の高いトラブルに関しては、トラブル検証機構７６
に渡して（経路Ｒ）、真のトラブルであるか否かの検
証を行う。

【０１０６】このように或るトラブルと他のトラブル或
いは徴候との相関を求めるのは、表面に表れたトラブル
からは予想できないような真のトラブルの原因を究明す
るためである。

【０１０７】たとえば、いま図２に示す複写機の定着器
２１部分（ジャム検出箇所Ｊ７）でジャムが多発してい
るとする。この場合、表面的には定着器２１の動作が不
調であるように見えるため、一般には定着器２１近傍の
部品を交換したり調整を行ったするが、これらの対策だ
けではトラブルを解消できない場合がある。これはトラ
ブルの真の原因が隠れていて見えない場合があるからで
ある。以下に隠れているトラブルの真の原因の一例につ
いて説明する。

【０１０８】用紙は給紙トレイ１１から給紙されて所定
の搬送経路を経て定着器２１に到るが、定着器２１以前
の各箇所においても標準の用紙通過タイミングからのず
れが存在する。たとえば、図２に示す給紙トレイ１１ａ
における用紙通過タイミングの遅延が２０ｍ、搬送経路
中の通過点Ｊ５，Ｊ６における遅延がそれぞれ誤差の範
囲内である１ｍｓ，２ｍｓ、定着器２１における遅延が
１０ｍｓであり、また、給紙トレイ１１ａにおける許容
遅延時間が２５ｍｓ，定着器２１における許容遅延時間
が３０ｍｓであったとする。この場合、定着器２１より
前の部分では許容遅延時間内であるためジャムが検出さ
れることはないが、用紙の搬送に従って遅延が蓄積され
る。そして、定着器２１に到ったときに遅延量の累計が
３３ｍｓとなり許容遅延時間３０ｍｓを超えてしまうた
め、用紙センサ３５ｇによりジャムが検出される。しか
しながら、遅延の詳細を検討すると、最も遅延量が大き
いのは給紙トレイ１１ａであり、ここでの遅延量が小さ
ければ定着器２１ではジャムは検出されない筈である。
すなわち、定着器２１部分で検出されたジャムの真の原
因は給紙トレイ１１ａであり、本来はこの部分の対策を
施すべきであるにも拘わらず、従来の診断方法では隠れ
ている真の原因を知ることができなかった。

【０１０９】このような場合、給紙トレイ１１ａにおけ
る遅延量が大きいので、定着器２１部分（ジャム検出箇
所Ｊ７）だけではなく、頻度は少ないが給紙トレイ１１
ａ（ジャム検出箇所Ｊ１）においてもジャムが検出され
ることが予想される。すなわち、図８に示すように、ジ
ャム検出箇所Ｊ７とジャム検出箇所Ｊ１のジャム発生頻
度との間には正の相関が存在することが期待できる。な
お、Ｊｎは相関のないジャム検出箇所を示す。

【０１１０】そこで、本実施例においては、たとえば、
或る部分でトラブルが発生したときに、そのトラブル
と、同時に発生している他のトラブル或いはそのときの
徴候との相関を回帰分析により求め、相関の高いものを
新たな仮想トラブルとしている。

【０１１１】上述の例でいえば、定着器２１部分でジャ
ムが発生しているときは、給紙トレイ１１ａのジャムが
高い相関を示すので、給紙トレイ１１ａのジャムを新た
な仮想トラブルとして追加する。

【０１１２】相関を検出するためには、たとえば、以下
に示すような単回帰分析が使用される。

【０１１３】いま、ｎ個の対データ（Ｘ₁，Ｙ₁），・
・，（Ｘ_n，Ｙ_n）が得られたとするとき、Ｘに対する
Ｙの回帰式は以下のように表される。

【０１１４】

【数１】ここで、相関係数ｒは、以下の式で求まる。

【０１１５】

【数２】そして、この相関係数が、たとえば、０．５以上である
ものに関しては、相関があるトラブルの候補とし、更
に、このトラブルの候補が長期観察情報の中での徴候を
判断し、相関を求める元となったトラブルの確信値以下
の或る範囲内となるように調整して算出する。たとえ
ば、この相関から得られたトラブルが該当装置の中で実
際に発生していれば確信値を最大とし、トラブル発生に
は到らないがトラブル発生の徴候がある場合には中間の
値を割り当て、いずれでもなければ最低の値を割り当て
る。

【０１１６】上述のように、トラブル検証機構７６によ
り、相関から得たトラブルが新たなトラブルとして確定
すれば、これを確定済トラブルＴ２として学習機構７５
からの通常の確定済トラブルＴ１と同様にトラブル解析
機構７８に渡すとともに、仮想トラブル維持機構７７に
渡す（経路Ｒ）。

【０１１７】仮想トラブル維持機構７７においては、内
蔵の仮想トラブル順位決定機構７７−１により新規の仮
想トラブルの優先順位を決定し、仮想トラブル事例ベー
ス７４を更新する。優先順位は、たとえば、トラブルの
重要度および頻度に応じて決定され、基本的には重要度
が高い程また頻度が高い程優先順位を高くする。但し、
重要度および頻度には重みが付けられており、たとえ
ば、頻度が高い場合でも重要度が低い場合には優先順位
を下げるようにしている。なお、ここでいう重要度と
は、そのトラブルが発生した場合に顧客に与える影響が
大きいものを意味する。なお、仮想トラブル維持機構７
７は、高相関トラブルの有無に拘わらず、発生トラブル
の頻度等に応じて診断の度に実施される。

【０１１８】上述のように、優先順位を決定するパラメ
ータは、重要度および頻度であるが、重要度はトラブル
の種類に応じて、アラートカテゴリーとして予め決まっ
ている。

【０１１９】上記優先順位は、具体的には以下のように
して決定される。

【０１２０】重要度アラートカテゴリーは、大きく複数
段階、たとえば６段階に分かれている。また、頻度はト
ラブル発生の偏差値として統計処理されている。順位決
定の際には、重要度が決まっている６段階の階層（トラ
ブル重要度１〜６）が優先され、次に、同じ重要度の範
囲にあるもの同士の偏差値を比較し最終的な順位が決定
される。なお、各トラブルは、事例ベースの特定領域に
常にリスト形式で優先順位順に示される。

【０１２１】トラブル解析機構７８は、学習機構７５か
らの確定済トラブルＴ１或いはトラブル検証機構７６か
らの確定済トラブルＴ２に対して、基本原理事実ベース
７１に基づいて、原因究明機構７８−１により原因の究
明を行い、対処決定機構７８−２により対処方法等が決
定される。そして決定内容にしたがって、アラート出力
Ｑを生成する。なお、原因究明機構７８−１及び対処決
定機構７８−２は一般的なものであり、従来良く知られ
ている事実に基づいて、原因の究明および対処方法の決
定を行うものである。たとえば、用紙上に画像が記録さ
れない場合には、原因として、帯電装置の故障、露光装
置の故障、現像装置の故障、トナー欠乏、転写装置の故
障等をトラブルの候補にし、対処方法としては対応する
各装置の点検、トナー補給等を指示する。

【０１２２】このアラート出力Ｑには、診断の対象とな
った複写機のシリアル番号等、機種を示すコード等の情
報とともに、被診断機の現状に関しての徴候を示す「徴
候」、「徴候」を引き起こすに到った推論される要因或
いは部位情報を示す「要因」、妥当と思われる対処指示
情報である「対処」等の診断情報が含まれている。アラ
ート出力Ｑは、図１に示される知識ベース７からシェル
６を介してホストコンピュータ４に送り返される。

【０１２３】この診断情報は、ホストコンピュータ４に
送られファイルとして蓄積され、必要に応じてプリンタ
装置で出力される。或いは、この診断情報はホストコン
ピュータ４から通信回線を介して通信制御装置２に送ら
れ、通信制御装置２から取り出される。サービスマン
は、これらの情報から被診断機の「徴候」、「要因」、
「対処」を知ることができ、複写機が実際に故障する前
に、部品の交換，調整等を行って、顧客に迷惑をかける
装置トラブルを未然に防ぐことができる。

【０１２４】

【発明の効果】以上に述べたように、本発明において
は、複数のシート搬送機構を有する装置の動作状態を示
す複数の動作状態情報から、複数のシート搬送機構を有
する装置に関して共通の特性を示す普遍的徴候を抽出し
ている。これにより、将来発生する恐れのあるトラブル
を予知することができ、この予知に基づいて予めトラブ
ル対策を施しておけばトラブル発生を未然に防止するこ
とができ、顧客に迷惑をかけることがなくなる。

【０１２５】また本発明においては、抽出されたトラブ
ルに対して他の徴候との相関関係が検出され、相関が高
いものは新しいトラブルの候補とされ、この新しいトラ
ブルについてもトラブルの検証が行われる。これによ
り、見掛けのトラブルの裏に真のトラブルが隠れている
ような場合でも、この隠れたトラブルを見つけ出してこ
れに対応することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の推論機構を備えた診断方式が適用さ
れた診断装置の概略ブロック図である。

【図２】本発明が適用された複写機の基本的構成を模
式的に示す説明図である。

【図３】診断に必要な複写機に関する入力情報を得る
ための構成を示すブロック図である。

【図４】診断を行うための知識ベースの構成を模式的
に示す説明図である。

【図５】複写機の診断を行う場合の診断過程の概略を
示すフローチャートである。

【図６】仮想トラブルの生成を説明するためのグラフ
である。

【図７】相関解析を説明するためのグラフである。

【図８】トラブル検証を説明するためのグラフであ
る。

【符号の説明】

１複写機、２複写機本体、３通信制御装置、４
通信回線、５ホストコンピュータ、６エキスパート
システムサーバ、７知識ベースシステム、８シェル、
１１，１１ａ〜１１給紙トレイ、１２用紙、１３ａ
〜１３ｃ給紙装置、１４搬送装置、１５スリップ
ローラ、１６位置合わせゲート、１７感光体、１８
位置合わせロール、１９転写位置、２０搬送ベル
ト、２１定着器、２２定着器出口ロール、２３定
着器出口ゲート、２４反転ゲート、２５搬送ロー
ル、２６出口ロール、２７反転装置、２８デカー
ラー、２９両面印刷ゲート、３０両面印刷ロール、
３１中間トレイ、３２反転装置、３３給紙装置、３
４搬送装置、３５ａ〜３５ｊ用紙センサ、４１搬送
制御ＣＰＵ、４２用紙搬送制御装置、４３高圧制御
装置、４４画像形成制御ＣＰＵ、４５濃度制御装
置、４６電圧検出回路、４７主ＣＰＵ、５１支持
ローラ、５２帯電装置、５３露光装置、５４パッ
チ生成装置、５５表面電位センサ、５６，５７現像
装置、５８転写前コロトロン、５９濃度センサ、６
０転写装置、６１剥離装置、６２クリーニング装
置、７１基本原理事実ベース、７２普遍的徴候事例ベ
ース、７３個別事例ベース、７４仮想トラブル事例
ベース、７５学習機構、７５−１入力情報解析機
構、７５−２仮想トラブル生成機構、７６トラブル
検証機構、７７仮想トラブル維持機構、７７−１仮
想トラブル順位決定機構、７８トラブル解析機構、７
８−１原因究明機構、７８−２対処決定機構

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G03G 21/00 G01R 31/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】シート搬送機構を有する装置の動作状態
を示す動作状態情報に基づいてシート搬送機構を有する
装置の診断を行なう診断装置であって、前記診断装置は、複数のシート搬送機構を有する装置のそれぞれに対応し
て設けられ、前記各シート搬送機構を有する装置の動作
状態を示す動作状態情報を得て外部に対して送信する複
数の通信制御装置と、前記複数の通信制御装置からの前記複数の動作状態情報
を収集するホストコンピュータと、前記ホストコンピュータから得られた前記複数の動作状
態情報に基づいて前記シート搬送機構を有する装置の動
作状態を診断する診断部とを備え、前記診断部は、前記複数の動作状態情報を解析して前記複数のシート搬
送機構を有する装置に関して共通の特性を示す普遍的徴
候を得るための解析手段と、前記解析手段により得られた前記普遍的徴候を蓄積する
ための普遍的徴候事例ベースと、前記シート搬送機構を有する装置において発生する可能
性のある、シート搬送機構に関連するトラブル事例を蓄
積するための仮想トラブル事例ベースと、個別のシート搬送機構を有する装置について、当該個別
のシート搬送機構を有する装置に関する動作状態情報に
基づいて、前記仮想トラブル事例ベース内の仮想トラブ
ルの妥当性を検証して確定するためのトラブル検証手段
と、前記確定したトラブルと前記普遍的特徴の中の各徴候と
の間の相関を求める相関解析手段と、相関の高い特徴についてはこれを新たな仮想トラブルと
して前記仮想トラブル事例ベースに追加する手段とを備
えていることを特徴とする診断装置。