JP4333331B2 - 故障予測システム及び故障予測プログラム並びに故障予測方法 - Google Patents
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Description
本発明は、ネットワーク上に接続された多数のデバイスをデバイス管理サーバによって管理・監視してその故障を予測するための故障予測システム及び故障予測プログラム並びに故障予測方法、デバイス、プリンタ並びにデバイス管理サーバに関するものである。
近年、プリンタや複写機等のデバイスにアプリケーション実行環境を載せることによってデバイス自らがデバイスの状況を通知することができるようになってきている。
このような環境下では各デバイス毎の故障やエラー情報をネットワークを介して一カ所に収集することによって各種メンテナンスサービスをビジネスとして行うことが可能となってきている。
このような環境下では各デバイス毎の故障やエラー情報をネットワークを介して一カ所に収集することによって各種メンテナンスサービスをビジネスとして行うことが可能となってきている。
例えば、インターネットやイントラネット等のネットワークに接続された多数のプリンタ毎の故障状況や利用方法等の診断結果を収集し、その診断結果から故障が起きやすくなったプリンタを予測して、そのプリンタに対して故障が発生する前に適切なメンテナンスサービスを行ったり、故障が予測される旨の警告を行うといったサービスが考えられている。
特開２００２−２０７３９９号公報
特開２００１−２１６４２３号公報
しかしながら、多数のプリンタの故障状況や利用方法等の診断結果から故障が起きやすくなったプリンタを予測する方法では、当初予想できなかった要因によって起こる故障に対しては全く対応することができず、正確な予測が難しいといった問題点がある。
そこで、本発明はこのような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであり、その目的はネットワーク上に接続されたデバイスの故障を正確に予測することが可能となる新規な故障予測システム及び故障予測プログラム並びに故障予測方法、デバイス、プリンタ並びにデバイス管理サーバを提供するものである。
そこで、本発明はこのような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであり、その目的はネットワーク上に接続されたデバイスの故障を正確に予測することが可能となる新規な故障予測システム及び故障予測プログラム並びに故障予測方法、デバイス、プリンタ並びにデバイス管理サーバを提供するものである。
〔発明１〕前記課題を解決するために発明１の故障予測システムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断で得られた第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断で得られた第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
すなわち、本発明の故障予測システムは、予め定められた診断設定にだけ基づいて各デバイスを診断してその診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するのではなく、それら診断結果をフィードバックしてさらに最適な診断設定を行い、その診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
この結果、当初では予想できなかった要因、例えば故障と関連のある操作や状態が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
この結果、当初では予想できなかった要因、例えば故障と関連のある操作や状態が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
尚、本発明及び以下の発明でいう「故障」とは、そのデバイスとしての本来の機能、例えば、このデバイスがプリンタであれば、プリンタ本来の機能である印刷機能を完全に喪失した状態だけでなく、その一部の機能を喪失したような状態や、印刷は機能しているものその状態を放置しているとやがてその機能を喪失してしまうようないわゆる「異常」な状態をも含むものとする。すなわち、本発明及び以下の発明でいう「故障」とは、一般的な故障といった概念の他に、そのデバイス提供者が意図していない、あるいは看過できない状態になった場合をも含むものとする（以下、同じ）。
また、本発明の「システム」とは、前記デバイス管理サーバと以下に示すような各種手段や機能を有する複数のデバイスが有機的に作用しあうような形態を指し、また、同じネットワーク上に他のデバイスや他のサーバが、すなわち、以下に規定するような各手段や機能を有しないデバイスやサーバが接続されているような形態も含むものとする（以下、同じ）。
〔発明２〕発明２の故障予測システムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる第１の診断プログラムによって自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスのうち前記関連ある状態の診断対象となるデバイスに送り、当該第２の診断プログラムによって通知される第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる第１の診断プログラムによって自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスのうち前記関連ある状態の診断対象となるデバイスに送り、当該第２の診断プログラムによって通知される第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
すなわち、本発明はデバイス管理サーバから送られる診断プログラムを用いてデバイスを診断すると共に、その診断プログラムの診断設定をネットワークを介して適宜変更するようにしたものであり、これによって、発明１と同様な効果を容易に達成することができる。
また、ここでいう、「第２の診断プログラムを前記各デバイスのうち前記関連ある状態の診断対象となるデバイスに送る」という意味は、システムに接続された全部のデバイスを対象とする場合と、選択された特定のデバイスを対象とする場合がある。全部のデバイスを対象とする場合は、予測の精度が上がるという効果がある。逆に、選択された特定のデバイスを対象とする場合は、処理速度が速くなるという効果がある。
また、ここでいう、「第２の診断プログラムを前記各デバイスのうち前記関連ある状態の診断対象となるデバイスに送る」という意味は、システムに接続された全部のデバイスを対象とする場合と、選択された特定のデバイスを対象とする場合がある。全部のデバイスを対象とする場合は、予測の精度が上がるという効果がある。逆に、選択された特定のデバイスを対象とする場合は、処理速度が速くなるという効果がある。
〔発明３〕発明３の故障予測システムは、
発明１又は２に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、前記デバイス各部の状態を診断する第１及び第２の診断プログラムを実行するプログラム実行部と、前記第１及び第２の診断プログラムの設定及び前記第１及び第２の診断結果を保存する記憶部と、前記デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
発明１又は２に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、前記デバイス各部の状態を診断する第１及び第２の診断プログラムを実行するプログラム実行部と、前記第１及び第２の診断プログラムの設定及び前記第１及び第２の診断結果を保存する記憶部と、前記デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
このような構成を採用することにより、前記デバイスは自己のデバイス各部の状態を的確に診断してその診断結果をデバイス管理サーバに送ることができると共に、新たな診断設定も容易に受信して的確な故障診断を実行することが可能となる。
〔発明４〕発明４の故障予測システムは、
発明１又は２に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態の傾向を表す故障発生傾向の情報を作成すると共に前記第２の診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、前記故障発生傾向の情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
〔発明４〕発明４の故障予測システムは、
発明１又は２に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態の傾向を表す故障発生傾向の情報を作成すると共に前記第２の診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、前記故障発生傾向の情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
このような構成を採用することにより、前記デバイス管理サーバは的確な診断設定を行い、その診断設定に従って各デバイスから送られる診断結果から故障発生傾向を作成することができるため、より正確な故障予測を行うことができる。
〔発明５〕発明５の故障予測システムは、
発明１〜４のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段を備えたことを特徴とするものである。
〔発明５〕発明５の故障予測システムは、
発明１〜４のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段を備えたことを特徴とするものである。
このような構成とすることにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことができなくなるため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
この結果、故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
〔発明６〕発明６の故障予測システムは、
発明１〜５のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される旨、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段を備えたことを特徴とするものである。
この結果、故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
〔発明６〕発明６の故障予測システムは、
発明１〜５のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される旨、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段を備えたことを特徴とするものである。
これにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことがなくなり、発明５と同様な効果が得られる。
〔発明７〕発明７の故障予測システムは、
発明１〜６のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記デバイスが、プリンタであることを特徴とするものである。
〔発明７〕発明７の故障予測システムは、
発明１〜６のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記デバイスが、プリンタであることを特徴とするものである。
これにより、ネットワーク上に接続された各プリンタに関してその故障を的確に予測することが可能となる。
〔発明８〕発明８の故障予測システムは、
発明１〜７のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断は、定期的に実行することを特徴とするものである。
〔発明８〕発明８の故障予測システムは、
発明１〜７のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断は、定期的に実行することを特徴とするものである。
すなわち、前記各デバイスによる自己状態の診断は、電源投入時には常に行っても良いが、本発明のように定期的に行うようにすれば、各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けのものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
〔発明９〕発明９の故障予測システムは、
発明１〜７のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断は、イベント発生時に実行することを特徴とするものである。
すなわち、前記各デバイスによる自己状態の診断は、電源投入時には常に行っても良いが、本発明のように所定のイベント発生時に行うようにすれば、各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。また、発明８と同様に、特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けのものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
発明１〜７のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断は、イベント発生時に実行することを特徴とするものである。
すなわち、前記各デバイスによる自己状態の診断は、電源投入時には常に行っても良いが、本発明のように所定のイベント発生時に行うようにすれば、各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。また、発明８と同様に、特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けのものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
〔発明１０〕発明１０の故障予測システムは、
発明１〜９のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断結果の前記デバイス管理サーバへの通知は、定期的に実行することを特徴とするものである。
すなわち、前記各デバイスからデバイス管理サーバへの診断結果の通知は、診断が行われる毎に行っても良いが、本発明のようにデバイスが溜めた情報を纏めて定期的に通知すれば、通知に要するデバイスでの処理負荷やネットワークトラフィックの軽減を図ることができる。
発明１〜９のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記各デバイスによる自己状態の診断結果の前記デバイス管理サーバへの通知は、定期的に実行することを特徴とするものである。
すなわち、前記各デバイスからデバイス管理サーバへの診断結果の通知は、診断が行われる毎に行っても良いが、本発明のようにデバイスが溜めた情報を纏めて定期的に通知すれば、通知に要するデバイスでの処理負荷やネットワークトラフィックの軽減を図ることができる。
〔発明１１〕発明１１の故障予測システムは、
発明１〜１０のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバの故障予測手段による故障と関連のある状態の検出は、前記デバイスの故障に至るまでの過程に基づいて行うことを特徴とするものである。
このように故障に至るまでの過程を故障原因の解析情報として利用することにより、想定できない要因による故障原因を容易に発見することができる。
発明１〜１０のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバの故障予測手段による故障と関連のある状態の検出は、前記デバイスの故障に至るまでの過程に基づいて行うことを特徴とするものである。
このように故障に至るまでの過程を故障原因の解析情報として利用することにより、想定できない要因による故障原因を容易に発見することができる。
〔発明１２〕発明１２のデバイスは、
ネットワークを介してデバイス管理サーバに管理されるデバイスであって、自己の状態を診断して当該診断による診断結果を前記ネットワークを介して前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えたことを特徴とするものである。
これによって、デバイス自ら自己の状態を自発的に前記デバイス管理サーバに確実に通知できるため、そのデバイス管理サーバから的確な措置を受けることができる。
ネットワークを介してデバイス管理サーバに管理されるデバイスであって、自己の状態を診断して当該診断による診断結果を前記ネットワークを介して前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えたことを特徴とするものである。
これによって、デバイス自ら自己の状態を自発的に前記デバイス管理サーバに確実に通知できるため、そのデバイス管理サーバから的確な措置を受けることができる。
〔発明１３〕発明１３のデバイスは、
発明１２に記載のデバイスにおいて、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作を制限する操作制限手段を備えたことを特徴とするものである。
このように、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段を備えることにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことができなくなるため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。この結果、発明５と同様に故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
発明１２に記載のデバイスにおいて、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作を制限する操作制限手段を備えたことを特徴とするものである。
このように、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段を備えることにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことができなくなるため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。この結果、発明５と同様に故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
〔発明１４〕発明１４のデバイスは、
発明１２又は１３に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される旨、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段を備えたことを特徴とするものである。
これにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことがなくなり、発明１３と同様な効果が得られる。
発明１２又は１３に記載の故障予測システムにおいて、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される旨、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段を備えたことを特徴とするものである。
これにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことがなくなり、発明１３と同様な効果が得られる。
〔発明１５〕発明１５のプリンタは、
ネットワークを介してデバイス管理サーバに管理されるプリンタであって、自己の状態を診断して当該診断による診断結果を前記ネットワークを介して前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えたことを特徴とするものである。
これによって、プリンタ自ら自己の印刷機能等に関する状態を自発的に前記デバイス管理サーバに確実に通知できるため、そのデバイス管理サーバから的確な措置を受けることができる。
ネットワークを介してデバイス管理サーバに管理されるプリンタであって、自己の状態を診断して当該診断による診断結果を前記ネットワークを介して前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えたことを特徴とするものである。
これによって、プリンタ自ら自己の印刷機能等に関する状態を自発的に前記デバイス管理サーバに確実に通知できるため、そのデバイス管理サーバから的確な措置を受けることができる。
〔発明１６〕発明１６のデバイス管理サーバは、
ネットワークを介して複数のデバイスを管理するためのデバイス管理サーバであって、前記各デバイスから送られる診断による診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断による診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
ネットワークを介して複数のデバイスを管理するためのデバイス管理サーバであって、前記各デバイスから送られる診断による診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断による診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
これによって、当初では予想できなかった要因、例えば故障と関連のある操作や状態が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
〔発明１７〕発明１７の故障予測プログラムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムをコンピュータで実現するための故障予測プログラムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断で得られた第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
〔発明１７〕発明１７の故障予測プログラムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムをコンピュータで実現するための故障予測プログラムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断し、当該診断で得られた第２の診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
これにより、発明１と同様な効果が得られると共に、ネットワーク上のデバイスの正確な故障予測をソフトウェア上で実現することが可能となるため、専用のハードウェアを製作して実現する場合比べて容易且つ経済的に実現することができる。また、プログラム記述内容の一部を変えるだけで容易のその機能改変を、改良を行うことができる。
〔発明１８〕発明１８の故障予測プログラムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムをコンピュータで実現するための故障予測プログラムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる第１の診断プログラムによって自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスに送り、当該第２の診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
〔発明１８〕発明１８の故障予測プログラムは、
複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムをコンピュータで実現するための故障予測プログラムであって、前記複数のデバイスにおける各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる第１の診断プログラムによって自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識し、当該認識された関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスに送り、当該第２の診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
これにより、発明２と同様な効果が得られると共に、発明１７と同様にソフトウェア上で実現できるため、容易且つ経済的にデバイスの故障予測を実現することができる。
〔発明１９〕発明１９の故障予測プログラムは、
発明１７又は１８記載の故障予測プログラムにおいて、上記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、前記デバイス各部の状態を診断する診断プログラムを実行するプログラム実行部と、前記診断プログラムの設定及び前記第１の診断結果を保存する記憶部と、前記デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
〔発明１９〕発明１９の故障予測プログラムは、
発明１７又は１８記載の故障予測プログラムにおいて、上記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、前記デバイス各部の状態を診断する診断プログラムを実行するプログラム実行部と、前記診断プログラムの設定及び前記第１の診断結果を保存する記憶部と、前記デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
これによって、前記発明３及び発明１７，１８と同様な効果を得ることができる。
〔発明２０〕発明２０の故障予測プログラムは、
発明１７〜１９のいずれかに記載の故障予測プログラムにおいて、上記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果に基づく故障発生傾向を作成すると共に前記第２の診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
〔発明２０〕発明２０の故障予測プログラムは、
発明１７〜１９のいずれかに記載の故障予測プログラムにおいて、上記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果に基づく故障発生傾向を作成すると共に前記第２の診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
これによって、前記発明４及び発明１７，１８と同様な効果を得ることができる。
〔発明２１〕発明２１の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスの状態を診断し、前記複数のデバイスの診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識した後、当該関連ある状態を診断して、当該診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたことを特徴とするものである。
〔発明２１〕発明２１の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスの状態を診断し、前記複数のデバイスの診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識した後、当該関連ある状態を診断して、当該診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたことを特徴とするものである。
これにより、発明１と同様に、当初では予想できなかった要因が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
〔発明２２〕発明２２の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスを、当該各デバイス内に設けられた第１の故障診断プログラムによって診断し、当該各第１の故障診断プログラムの診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識した後、当該関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスに送り、当該第２の故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたことを特徴とするものである。
〔発明２２〕発明２２の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスを、当該各デバイス内に設けられた第１の故障診断プログラムによって診断し、当該各第１の故障診断プログラムの診断結果を基に、故障と関連ある状態を認識した後、当該関連ある状態を診断する第２の診断プログラムを前記各デバイスに送り、当該第２の故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたことを特徴とするものである。
これにより、その診断プログラムの診断設定をネットワークを介して適宜変更するだけで発明１と同様な効果を容易に達成することができる。
〔発明２３〕発明２３の故障予測方法は、
発明２１及び２２に記載の故障予測方法において、故障傾向のあるデバイスの予測が行われた場合、前記予測が行われた後、前記故障傾向のあるデバイスの操作停止、又は当該デバイスの利用者に対して警告を行うようにしたことを特徴とするものである。
〔発明２３〕発明２３の故障予測方法は、
発明２１及び２２に記載の故障予測方法において、故障傾向のあるデバイスの予測が行われた場合、前記予測が行われた後、前記故障傾向のあるデバイスの操作停止、又は当該デバイスの利用者に対して警告を行うようにしたことを特徴とするものである。
これにより、発明５及び６と同様に、そのデバイスの利用者自身が故障を招くような操作を行うことができなくなるか、あるいは故障を招くような操作を行うことがなくため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
〔発明２４〕発明２４の故障予測方法は、
発明２１〜２３のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断は、定期的に実行することを特徴とするものである。
〔発明２４〕発明２４の故障予測方法は、
発明２１〜２３のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断は、定期的に実行することを特徴とするものである。
これによって、発明８と同様に、常時実行する場合に比べて各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けののものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
〔発明２５〕発明２５の故障予測方法は、
発明２１〜２４のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断は、イベント発生時に実行することを特徴とするものである。
これによって、発明９と同様に、常時実行する場合に比べて各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けののものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
発明２１〜２４のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断は、イベント発生時に実行することを特徴とするものである。
これによって、発明９と同様に、常時実行する場合に比べて各デバイスに係る処理負荷を軽減することができる。特に、その診断を専用の診断プログラムで実行する場合であってそのプログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイスに備え付けののものを借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。また、イベント通知により、プログラム内でのループ処理による状況確認の必要がなく、問題発生からのタイミングの遅延がなく情報処理を行うことができる。
〔発明２６〕発明２６の故障予測方法は、
発明２１〜２５のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断結果の通知は、定期的に実行することを特徴とするものである。
これによって、発明１０と同様にデバイスが溜めた情報を纏めて定期的に通知すれば、通知に要するデバイスでの処理負荷やネットワークトラフィックの軽減を図ることが可能となる。
発明２１〜２５のいずれかに記載の故障予測方法において、前記各デバイスによる自己状態の診断結果の通知は、定期的に実行することを特徴とするものである。
これによって、発明１０と同様にデバイスが溜めた情報を纏めて定期的に通知すれば、通知に要するデバイスでの処理負荷やネットワークトラフィックの軽減を図ることが可能となる。
〔発明２７〕発明２７の故障予測方法は、
発明２１〜２６のいずれかに記載の故障予測方法において、前記デバイス管理サーバの故障予測手段による故障と関連のある状態の検出は、前記デバイスの故障に至るまでの過程に基づいて行うことを特徴とする故障予測方法。
これにより、発明１１と同様に故障に至るまでの過程を故障原因の解析情報として利用することにより、想定できない要因による故障原因を容易に発見することができる。
発明２１〜２６のいずれかに記載の故障予測方法において、前記デバイス管理サーバの故障予測手段による故障と関連のある状態の検出は、前記デバイスの故障に至るまでの過程に基づいて行うことを特徴とする故障予測方法。
これにより、発明１１と同様に故障に至るまでの過程を故障原因の解析情報として利用することにより、想定できない要因による故障原因を容易に発見することができる。
〔発明２８〕また、発明２８の故障予測システムは、
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムであって、前記各デバイスは、自己の状態を常時診断してその診断結果を前記ネットワークを介して随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断し、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムであって、前記各デバイスは、自己の状態を常時診断してその診断結果を前記ネットワークを介して随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断し、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
すなわち、本発明の故障予測システムは、予め定められた診断設定にだけ基づいて各デバイスを診断してその診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するのではなく、それら診断結果をフィードバックしてさらに最適な診断設定を行い、その診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
この結果、当初では予想できなかった要因、例えば故障と関連のある操作や状態が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
この結果、当初では予想できなかった要因、例えば故障と関連のある操作や状態が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
〔発明２９〕また、発明２９の故障予測システムは、
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムであって、前記各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる診断プログラムによって自己の状態を常時診断してその情報を随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムであって、前記各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる診断プログラムによって自己の状態を常時診断してその情報を随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたことを特徴とするものである。
すなわち、本発明はデバイス管理サーバから送られる診断プログラムを用いてデバイスを診断すると共に、その診断プログラムの診断設定をネットワークを介して適宜変更するだけで発明２８と同様な効果を容易に達成することができる。
〔発明３０〕また、発明３０の故障予測システムは、
前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、デバイス各部の状態を診断するための診断プログラムを実行するプログラム実行部と、その診断プログラムの設定及び診断結果を保存する記憶部と、デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
〔発明３０〕また、発明３０の故障予測システムは、
前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、デバイス各部の状態を診断するための診断プログラムを実行するプログラム実行部と、その診断プログラムの設定及び診断結果を保存する記憶部と、デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたことを特徴とするものである。
このような構成を採用することにより、デバイス各部の状態を的確に診断してその診断結果をデバイス管理サーバに送ることができると共に、新たな診断設定も容易に受信して的確な故障診断を実行することが可能となる。
〔発明３１〕また、発明３１の故障予測システムは、
前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果を処理して故障発生傾向を作成すると共に新たな診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
〔発明３１〕また、発明３１の故障予測システムは、
前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果を処理して故障発生傾向を作成すると共に新たな診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたことを特徴とするものである。
このような構成を採用することにより、デバイス管理サーバが的確な診断設定を行い、その診断設定に従って各デバイスから送られる診断結果から故障発生傾向を作成することができるため、より正確な故障予測を行うことができる。
〔発明３２〕また、発明２８等と同様に特に特許請求の範囲には規定されていないが、発明３２の故障予測システムは、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
〔発明３２〕また、発明２８等と同様に特に特許請求の範囲には規定されていないが、発明３２の故障予測システムは、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段をさらに備えたことを特徴とするものである。
このような構成とすることにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことができなくなるため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
この結果、故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
〔発明３３〕また、発明３３の故障予測システムは、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段をさらに備えたものである。
この結果、故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
〔発明３３〕また、発明３３の故障予測システムは、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段をさらに備えたものである。
これにより、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことがなくなり、発明５と同様な効果が得られる。
〔発明３４〕また、発明３４の故障予測システムは、
前記デバイスが、プリンタであることを特徴とするものである。
これにより、ネットワーク上に接続された各プリンタに関してその故障を的確に予測することが可能となる。
〔発明３４〕また、発明３４の故障予測システムは、
前記デバイスが、プリンタであることを特徴とするものである。
これにより、ネットワーク上に接続された各プリンタに関してその故障を的確に予測することが可能となる。
〔発明３５〕また、発明３５の故障予測プログラムは、
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムをコンピュータに実現させるための故障予測プログラムであって、前記各デバイスは、自己の状態を常時診断してその診断結果を前記ネットワークを介して随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断し、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたものである。
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムをコンピュータに実現させるための故障予測プログラムであって、前記各デバイスは、自己の状態を常時診断してその診断結果を前記ネットワークを介して随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断し、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたものである。
これにより、ネットワーク上のデバイスの正確な故障予測をソフトウェア上で実現することが可能となるため、専用のハードウェアで行うよりも経済的に実現することができる。
〔発明３６〕また、発明３６の故障予測プログラムは、
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムをコンピュータに実現させるための故障予測プログラムであって、前記各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる診断プログラムによって自己の状態を常時診断してその情報を随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたものである。
〔発明３６〕また、発明３６の故障予測プログラムは、
複数のデバイスとこれらデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバとを備えた故障予測システムをコンピュータに実現させるための故障予測プログラムであって、前記各デバイスは、前記デバイス管理サーバから送られる診断プログラムによって自己の状態を常時診断してその情報を随時あるいは定期的に前記デバイス管理サーバに通知するデバイス診断手段を備えると共に、前記デバイス管理サーバは、これら各デバイスのデバイス診断手段から送られる診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出してその関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測する故障予測手段を備えたものである。
これにより、発明３５と同様に経済的にデバイスの故障予測を実現することができる。
〔発明３７〕また、発明３７の故障予測プログラムは、
前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、デバイス各部の状態を診断するための診断プログラムを実行するプログラム実行部と、その診断プログラムの設定及び診断結果を保存する記憶部と、デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたものである。
〔発明３７〕また、発明３７の故障予測プログラムは、
前記デバイスのデバイス診断手段は、前記デバイス管理サーバとの通信機能を提供する通信部と、デバイス各部の状態を診断するための診断プログラムを実行するプログラム実行部と、その診断プログラムの設定及び診断結果を保存する記憶部と、デバイス各部の状態を検知する検知部とを備えたものである。
これにより、発明３５等と各デバイスに備えられるデバイス診断手段をソフトウェア上で実現することが可能となり経済的にその機能を実現することができる。
〔発明３８〕また、発明３８の故障予測プログラムは、
前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果を処理して故障発生傾向を作成すると共に新たな診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたものである。
〔発明３８〕また、発明３８の故障予測プログラムは、
前記デバイス管理サーバの故障予測手段は、前記デバイスとの通信機能を提供する通信部と、前記各デバイスから送られる診断結果を処理して故障発生傾向を作成すると共に新たな診断プログラムを作成するデータ処理部と、前記デバイス情報及び診断結果を記憶する記憶部と、故障発生傾向情報に一致するデバイスを検索する検索部とを備えたものである。
これにより、発明３７と同様にデバイス管理サーバに備えられる故障予測手段とをソフトウェア上で実現することが可能となり経済的にその機能を実現することができる。
〔発明３９〕また、発明３９の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスの状態を診断し、それら各デバイスの診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出した後、その関連ある状態を重点的に診断して、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
〔発明３９〕また、発明３９の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスの状態を診断し、それら各デバイスの診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出した後、その関連ある状態を重点的に診断して、その新たな診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
これにより、発明２８と同様に、当初では予想できなかった要因が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となるため、想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができる。
〔発明４０〕また、発明４０の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスをそれら各デバイス内に設けられた故障診断プログラムによって診断し、それら各故障診断プログラムの診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出した後、その関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
〔発明４０〕また、発明４０の故障予測方法は、
ネットワークに接続された複数のデバイスをそれら各デバイス内に設けられた故障診断プログラムによって診断し、それら各故障診断プログラムの診断結果を基に、故障しているデバイスとその故障に至るまでの過程からその故障と関連ある状態を見い出した後、その関連ある状態を重点的に診断する新たな診断プログラムを前記各デバイスに送り、その新たな故障診断プログラムによって通知される診断結果から故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
これにより、その診断プログラムの診断設定をネットワークを介して適宜変更するだけで発明２８と同様な効果を容易に達成することができる。
〔発明４１〕また、発明４１の故障予測方法は、
故障傾向のあるデバイスの予測が行われたならば、さらにその後にそのデバイスの操作停止、又はそのデバイスの利用者に対して警告を行うようにしたものである。
〔発明４１〕また、発明４１の故障予測方法は、
故障傾向のあるデバイスの予測が行われたならば、さらにその後にそのデバイスの操作停止、又はそのデバイスの利用者に対して警告を行うようにしたものである。
これにより、発明３２及び３３と同様に、そのデバイスの利用者自身が故障を招くような操作を行うことができなくなるか、あるいは故障を招くような操作を行うことがなくため、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
以下、本発明を実施するための最良の形態を添付図面を参照しながら詳述する。
図１は、本発明の故障予測システムの実施の一形態を示したものである。
図示するようにこの故障予測システムは、インターネットやイントラネット等のネットワークＮに接続された多数のデバイス１０，１０…と、これらのデバイス１０，１０…をそのネットワークＮを介して管理するデバイス管理サーバ１２とから主に構成されている。以下、本実施の形態では、デバイス１０としてアプリケーション実行環境を載せることができるプリンタを、また、デバイス管理サーバ１２としてプリンタを集中管理するプリンタ管理サーバを用いた例で説明する。
図１は、本発明の故障予測システムの実施の一形態を示したものである。
図示するようにこの故障予測システムは、インターネットやイントラネット等のネットワークＮに接続された多数のデバイス１０，１０…と、これらのデバイス１０，１０…をそのネットワークＮを介して管理するデバイス管理サーバ１２とから主に構成されている。以下、本実施の形態では、デバイス１０としてアプリケーション実行環境を載せることができるプリンタを、また、デバイス管理サーバ１２としてプリンタを集中管理するプリンタ管理サーバを用いた例で説明する。
先ず、プリンタ１０は、印字部や紙送り部等といったプリンタ本来の機能に加え、図２に示すように、自己の利用状況やエラー、故障等を定期的に診断するためのデバイス診断手段２０が備えられており、このデバイス診断手段２０によって診断された診断結果が前記ネットワークＮを介してプリンタ管理サーバ１２に通知されるようになっている。
具体的には、このデバイス診断手段２０は、図示するように前記プリンタ管理サーバ１２との通信機能を提供する通信部２２と、所定の診断プログラムを実行して診断結果を得るためのプログラム実行部２３と、この診断プログラムの診断結果や設定を記憶する記憶部２４と、自己のプリンタ各部の機能状態等を検知する検知部２５と、プリンタ固有のデータ処理を行うデータ処理部２６とから主に構成されている。
具体的には、このデバイス診断手段２０は、図示するように前記プリンタ管理サーバ１２との通信機能を提供する通信部２２と、所定の診断プログラムを実行して診断結果を得るためのプログラム実行部２３と、この診断プログラムの診断結果や設定を記憶する記憶部２４と、自己のプリンタ各部の機能状態等を検知する検知部２５と、プリンタ固有のデータ処理を行うデータ処理部２６とから主に構成されている。
すなわち、通信部２２は前記デバイス管理サーバ１２との通信機能を提供してそのデバイス管理サーバ１２から故障診断プログラムやその設定を取得したり、自己のプリンタ機能の診断結果をデバイス管理サーバ１２に送信する等の機能を発揮するものであり、また、プログラム実行部２３は自己のプリンタ機能が正常に作動しているか否かを診断すべく故障診断プログラムを実行したり、その診断結果を処理する機能を発揮するようになっている。
また、記憶部２４はプリンタ本体に内蔵された半導体メモリやハードディスク装置等の記憶装置からなっており、その診断プログラムや診断プログラムの診断設定等を記憶・保存するようになっている。
また、検知部２５は、プリンタ各部に設けられた複数のセンサからなっており、Ｊａｍエラーやフィーダーエラー、保護カバーの開け閉め状態等を常時検知するようになっている。
また、検知部２５は、プリンタ各部に設けられた複数のセンサからなっており、Ｊａｍエラーやフィーダーエラー、保護カバーの開け閉め状態等を常時検知するようになっている。
一方、プリンタ管理サーバ１２は、各プリンタによる分散印刷や各プリンタの集中管理等といった本来の機能の他に、図３に示すように各プリンタ１０，１０…から通知されるデータを基にそのプリンタの故障発生時期を予測する故障予測手段３０を備えたものであり、その故障予測手段３０は、図示するように通信部３２と、データ処理部３４と、記憶部３６と、検索部３８とから主に構成されている。
すなわち、通信部３２は前記各プリンタ１０，１０…との通信機能を提供してそれら各プリンタ１０，１０…に診断プログラムや新たな診断設定を送信したり、各プリンタ１０，１０…から診断結果を取得するものであり、また、データ処理部３４は、その診断結果から故障が起きているかを監視したり、故障が起きたプリンタと同様の故障を起こしたプリンタの履歴情報を基に、故障が起きる傾向を作成したり、さらにまもなく故障が発生する傾向があるプリンタに向かって新たな診断設定を作成する等の機能を発揮するようになっている。
また、記憶部３６は、半導体メモリやハードディスク装置等の記憶装置からなっており、各プリンタの情報や診断結果及び故障発生の傾向情報等を主に記憶・保存するようになっている。また、検索部３８は、得られた故障発生の傾向情報に全プリンタの中から症状が一致するプリンタを検索するようになっている。
そして、このプリンタに備えられるデバイス診断手段２０やプリンタ管理サーバ１２に備えられる故障予測手段３０等における各処理機能は、具体的には中央演算処理装置や主記憶装置等からなるハードウェアと、通信、診断、検索等の処理用に製作された各種専用のソフトウェア（処理プログラム）とからなるコンピュータシステムによって実現されるようになっている。
そして、このプリンタに備えられるデバイス診断手段２０やプリンタ管理サーバ１２に備えられる故障予測手段３０等における各処理機能は、具体的には中央演算処理装置や主記憶装置等からなるハードウェアと、通信、診断、検索等の処理用に製作された各種専用のソフトウェア（処理プログラム）とからなるコンピュータシステムによって実現されるようになっている。
すなわち、これら各手段２０や３０等を実現するためのコンピュータシステムは、例えば図４に示すように、各種制御や演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ Ｓｔｒａｇｅ）に用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４１と、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４２と、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）や半導体メモリ等の補助記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｓｔｏｒａｇｅ）４３、及びモニタ（ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（陰極線管））等からなる出力装置４４及びキーボードやマウス等からなる入力装置４５と、ネットワークＮと、これらの入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）４６等との間を、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスやＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；アイサ）バス等からなるプロセッサバス、メモリバス、システムバス、入出力バス等の各種内外バス４７によってバス接続したものである。
そして、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク等の記憶媒体、あるいは前述した通信ネットワークＮを介して供給される各種制御用プログラムやデータを補助記憶装置４３等にインストールすると共にそのプログラムやデータを必要に応じて主記憶装置４１にロードし、その主記憶装置４１にロードされたプログラムに従ってＣＰＵ４０が各種リソースを駆使して所定の制御及び演算処理を行い、その処理結果（処理データ）をバス４７を介して出力装置４４に出力して表示すると共に、そのデータを必要に応じて補助記憶装置４３によって形成されるデータベースに適宜記憶、保存（更新）処理するようになっている。
以上において前記のような構成した故障診断システムを用いた故障診断方法の一例を図５〜図９のフローチャート図を参照しながら説明する。
先ず、図５は各プリンタ１０，１０…の動作を示すフローチャートである。
図５に示すように、各プリンタ１０，１０…は、それぞれ予め記憶部２４に保存された故障診断プログラム（第１の診断プログラム）を定期的に実施してプリンタ各部の診断を行い、その診断結果を取得する（ステップＳ１００）。診断結果を取得した（Ｙｅｓ）ならば、その診断結果を処理（ステップＳ１０２）し、その結果をネットワークＮを介してプリンタ管理サーバ１２へ通知する（ステップＳ１０４）。
先ず、図５は各プリンタ１０，１０…の動作を示すフローチャートである。
図５に示すように、各プリンタ１０，１０…は、それぞれ予め記憶部２４に保存された故障診断プログラム（第１の診断プログラム）を定期的に実施してプリンタ各部の診断を行い、その診断結果を取得する（ステップＳ１００）。診断結果を取得した（Ｙｅｓ）ならば、その診断結果を処理（ステップＳ１０２）し、その結果をネットワークＮを介してプリンタ管理サーバ１２へ通知する（ステップＳ１０４）。
ここで、ステップＳ１０２における診断結果の処理については、プリンタ１０に設定された診断結果処理設定に基づいて行われる。例えば、複数の診断結果項目を併せて新しい診断項目を作成したり、指定された診断項目についてはどういう状態であっても通知したりする等の設定がなされる。
一方、この故障診断プログラムの診断設定はプリンタ管理サーバ１２によって適宜変更できるようになっている。すなわち、図６に示すように、各プリンタ１０，１０…は、常時プリンタ管理サーバ１２から新しい診断設定を受信したか否かを監視（ステップＳ２００）し、新しい診断設定を受信したならば（Ｙｅｓ）、その新しい診断設定を記憶部２４に保存（ステップＳ２０２）すると共に、この新しい診断設定に従って診断プログラム（第２の診断プログラム）を定期的に実行してその診断結果の通知が定期的になされる。
一方、この故障診断プログラムの診断設定はプリンタ管理サーバ１２によって適宜変更できるようになっている。すなわち、図６に示すように、各プリンタ１０，１０…は、常時プリンタ管理サーバ１２から新しい診断設定を受信したか否かを監視（ステップＳ２００）し、新しい診断設定を受信したならば（Ｙｅｓ）、その新しい診断設定を記憶部２４に保存（ステップＳ２０２）すると共に、この新しい診断設定に従って診断プログラム（第２の診断プログラム）を定期的に実行してその診断結果の通知が定期的になされる。
例えば、各プリンタ１０，１０…の診断プログラムは、図１０に示すように、「給紙状況」１００、「ＪａｍＡ」１０１、「ＪａｍＢ」１０２、「給紙ユニット」１０３、「排紙ユニット」１０４、「給紙モータ」１０５といった６カ所が診断箇所として設定されている場合には、そのエラーの有無とそれらに関連するイベント（「Ｎｏ Ｐａｐｅｒ」、「Ｃｏｖｅｒ Ａ Ｏｐｅｎ」、「Ｃｏｖｅｒ Ｂ Ｏｐｅｎ」、「給紙ユニット Ｏｐｅｎ」、「排紙ユニット Ｏｐｅｎ」、「モータ温度」）とその数値（診断箇所１００〜１０４は「累積回数」、診断箇所１０５は「閾値温度（１００℃）を超えた回数」）を監視し、これを図１１に示すような診断履歴（ログデータ）として取得してから、その情報を診断結果として定期的にプリンタ管理サーバ１２に送信することになる。
図１１の例では、２００２年１１月９日の９時１０分と１０時１０分とに「ＪａｍＡエラー」が２回続けて発生し、その後１２時１０分にその「ＪａｍＡ」近傍の「ＣｏｖｅｒＡ」が利用者によって開けられ、その後２０時００分に通信が「オフライン」（停止）し、次の日の１０時１０分に給紙ユニットに「Ｆｅｅｄｅｒ エラー」が発生したことを示している。さらに、図示するように、このプリンタ１０は「給紙ユニット」にエラーが発生した日（１１月１０日）の１２時３０分に、「給紙モータ」の温度が６０℃になり、さらにその１５分後（１２時４５分）には、その「給紙モータ」の温度が１１０℃に達し、これらの診断履歴はある時間のプリンタ１０の診断結果としてプリンタ管理サーバ１２に送られることになる。
次に、図７〜図９はプリンタ管理サーバ１２の動作を示すフローチャートである。
先ずプリンタ管理サーバ１２は、図７に示すように、ネットワークＮを介して送られてくる各プリンタ１０，１０…からの診断結果を受信したか否かを常に監視（ステップＳ４００）し、受信したならば（Ｙｅｓ）その診断結果を自己の記憶部３６に保存しておく（ステップＳ４０２）。
先ずプリンタ管理サーバ１２は、図７に示すように、ネットワークＮを介して送られてくる各プリンタ１０，１０…からの診断結果を受信したか否かを常に監視（ステップＳ４００）し、受信したならば（Ｙｅｓ）その診断結果を自己の記憶部３６に保存しておく（ステップＳ４０２）。
次に、このプリンタ管理サーバ１２は、図８に示すように保存した診断結果を解析して故障を起こしているプリンタがあるかどうかを判断し（ステップＳ３００）、故障しているプリンタを発見したとき（Ｙｅｓ）は、そのプリンタの診断結果の履歴を取得（ステップＳ３０２）し、その後、全プリンタの故障履歴を検索して故障したプリンタと同様の故障を起こしたプリンタを検索する（ステップＳ３０４）。
そして、この検索の結果（ステップＳ３０６）、該当するプリンタが検索されたならば（Ｙｅｓ）、検索されたプリンタの全てにおいて対象の故障が起こるまでの診断履歴を取得（ステップＳ３０８）し、その診断履歴に残されている各項目についての発生回数を累積して分布データを作成（ステップＳ３１０）し、その後、分布ピークが存在する項目を検索する（ステップＳ３１２）。
図１２及び図１３はこのステップＳ３１０及びステップＳ３１２の関連図であって、故障したプリンタの診断履歴の累積回数の分布の一例を示したものである。
例えば、図１２に示すように「ＪａｍＡ」の累積回数に関してピークがある場合には全プリンタに対して診断履歴をチェックするが、図１３に示すように「ＪａｍＢ」の累積回数に関してピークがない場合には全プリンタに対して診断履歴チェックを行わないことになる。
例えば、図１２に示すように「ＪａｍＡ」の累積回数に関してピークがある場合には全プリンタに対して診断履歴をチェックするが、図１３に示すように「ＪａｍＢ」の累積回数に関してピークがない場合には全プリンタに対して診断履歴チェックを行わないことになる。
そして、この検索の結果（ステップＳ３１４）、該当する項目が見つかった場合（Ｙｅｓ）には、全プリンタから該当項目の値がピークの回数よりある一定割合以上になっているプリンタを取得（ステップＳ３１６）する。
図１４はこのステップＳ３１６の関連図であって、全プリンタの診断履歴の累積回数の分布の一例を示したものであり、ピーク値よりも一定割合少ない回数以上をしきい値に設定し、それ以上（図の塗りつぶし部分）を診断設定の修正を行うプリンタとして選択することになる。
図１４はこのステップＳ３１６の関連図であって、全プリンタの診断履歴の累積回数の分布の一例を示したものであり、ピーク値よりも一定割合少ない回数以上をしきい値に設定し、それ以上（図の塗りつぶし部分）を診断設定の修正を行うプリンタとして選択することになる。
そして、該当するプリンタがあるか否かを判断（ステップＳ３１８）し、該当するプリンタが見つかった（Ｙｅｓ）ならば、見つかったプリンタに対して、関連監視項目テーブルを参照し、該当項目に関連監視項目監視頻度を一定割合上げ、関連しない項目の監視頻度を一定割合下げるといった新たな診断設定を作成する（ステップＳ３２０）。尚、図１０はこのステップＳ３２０の関連図であって、故障箇所に対する関連監視項目テーブルの一例を示したものである。
その後、さらに次の該当項目があるか否かを判断（ステップＳ３２２）し、ないとき（Ｙｅｓ）は新しい診断設定を対象のプリンタに送信して処理を終了することになる。
一方、前記ステップＳ３０６において、該当するプリンタが見つからなかったとき（Ｎｏ）、また、前記ステップＳ３１４で該当する項目がないとき（Ｎｏ）、さらにステップＳ３１８で該当するプリンタがないとき（Ｎｏ）は、いずれもそのまま処理を終了し、他方、ステップＳ３２２で次の項目があると判断したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３１６に戻ってその項目がなくなるまで同様の処理を繰り返すことになる。
一方、前記ステップＳ３０６において、該当するプリンタが見つからなかったとき（Ｎｏ）、また、前記ステップＳ３１４で該当する項目がないとき（Ｎｏ）、さらにステップＳ３１８で該当するプリンタがないとき（Ｎｏ）は、いずれもそのまま処理を終了し、他方、ステップＳ３２２で次の項目があると判断したとき（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３１６に戻ってその項目がなくなるまで同様の処理を繰り返すことになる。
図１５及び図１６はこのプリンタ管理サーバ１２の故障予測設定の具体例を示したものである。
すなわち、図１５は前記プリンタ管理サーバ１２で管理するプリンタが５台（プリンタ１〜５）あり、それぞれのプリンタ１〜５についてそれぞれ診断項目が４つ（「Ｎｏ Ｐａｐｅｒ」、「ＪａｍＡ」、「ＪａｍＢ」、「Ｆｅｅｄｅｒ」）であり、且つそれらの診断時間間隔は共通診断設定２００によっていずれも「１分おき」に診断されているものとする。
すなわち、図１５は前記プリンタ管理サーバ１２で管理するプリンタが５台（プリンタ１〜５）あり、それぞれのプリンタ１〜５についてそれぞれ診断項目が４つ（「Ｎｏ Ｐａｐｅｒ」、「ＪａｍＡ」、「ＪａｍＢ」、「Ｆｅｅｄｅｒ」）であり、且つそれらの診断時間間隔は共通診断設定２００によっていずれも「１分おき」に診断されているものとする。
そして、これら各プリンタ１〜５の診断結果を解析すると、プリンタ１，２で「Ｆｅｅｄｅｒ」の故障が発生し、他のプリンタ３〜５では「Ｆｅｅｄｅｒ」が正常に動いていることがわかる。また、「Ｆｅｅｄｅｒ」が故障しているプリンタ１，２では、いずれも「ＪａｍＡ」が３０回に達しているのに対して、「Ｆｅｅｄｅｒ」が正常に動いているプリンタ３〜５ではいずれも「ＪａｍＡ」が３０回未満であることがわかる。
この結果から、「Ｆｅｅｄｅｒ」の故障と「ＪａｍＡ」の回数とが密接な関係にあることが推測されるだけでなく、「ＪａｍＡ」の回数が３０回に達したときに「Ｆｅｅｄｅｒ」が故障することが推測される。
従って、プリンタ管理サーバ１２は、図１６に示すように、新たな共通診断設定２０１として「Ｆｅｅｄｅｒ」の故障とその故障と密接な関係にある「ＪａｍＡ」の診断時間間隔を「１分おき」から「３０秒おき」に短縮すると共に、関連性の低い「Ｎｏ Ｐａｐｅｒ」及び「ＪａｍＢ」の診断間隔を「１分おき」から「５分おき」に延長するように診断設定を変更して各プリンタに通知する。尚、「給紙モータの温度」の時間間隔については、変更することなく引き続き「１分おき」とする。
従って、プリンタ管理サーバ１２は、図１６に示すように、新たな共通診断設定２０１として「Ｆｅｅｄｅｒ」の故障とその故障と密接な関係にある「ＪａｍＡ」の診断時間間隔を「１分おき」から「３０秒おき」に短縮すると共に、関連性の低い「Ｎｏ Ｐａｐｅｒ」及び「ＪａｍＢ」の診断間隔を「１分おき」から「５分おき」に延長するように診断設定を変更して各プリンタに通知する。尚、「給紙モータの温度」の時間間隔については、変更することなく引き続き「１分おき」とする。
また、この診断結果からプリンタ５の「ＪａｍＡ」の回数が「２８回」であって、故障を招くおそれがある回数である「３０回」にまもなく達することから、このプリンタ５が近いうちに故障することが予測できる。
このため、その旨がプリンタ５の利用者に通知されたり、あるいは図１７に示すように、利用者が故障を招くような操作、すなわち、「ＪａｍＡ」の回数を増加させるようなことがないようにそれと関連する「ＣｏｖｅｒＡ」を開閉を禁止したり、給紙ユニットの使用を規制するような操作をネットワークＮを介して実施することになる。これによって、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
このため、その旨がプリンタ５の利用者に通知されたり、あるいは図１７に示すように、利用者が故障を招くような操作、すなわち、「ＪａｍＡ」の回数を増加させるようなことがないようにそれと関連する「ＣｏｖｅｒＡ」を開閉を禁止したり、給紙ユニットの使用を規制するような操作をネットワークＮを介して実施することになる。これによって、そのデバイスの故障の発生を未然に防止することができる。
具体的には、図２に示すように、各デバイス１０毎にデバイス管理サーバ１２からの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段２７をさらに備えたり、また、デバイス管理サーバ１２からの信号によってそのデバイスの故障が予測される、あるいは操作を制限する旨の警告、例えば、文字によるメッセージや音や光による警告を行う警告手段２８等をさらに備えれば、そのデバイスの利用者が故障を招くような操作を行うことができなくなるため、
ここで、操作制限手段２７による制限方法としては特に限定するものではないが、例えば、排紙トレイの開閉を禁止、印刷データ受信の停止、Ｗｅｂサーバ等のネットワークサーバ機能の停止、プリンタ上の操作ボタンによる操作を無効、表示パネルへの表示を停止、トナーカートリッジの抜き差し禁止、感光体の抜き差し禁止、廃トナーカートリッジの抜き差し禁止、インクカートリッジの抜き差し禁止等が挙げられる。
ここで、操作制限手段２７による制限方法としては特に限定するものではないが、例えば、排紙トレイの開閉を禁止、印刷データ受信の停止、Ｗｅｂサーバ等のネットワークサーバ機能の停止、プリンタ上の操作ボタンによる操作を無効、表示パネルへの表示を停止、トナーカートリッジの抜き差し禁止、感光体の抜き差し禁止、廃トナーカートリッジの抜き差し禁止、インクカートリッジの抜き差し禁止等が挙げられる。
これにより、故障した場合に係る修理費用を抑えることが可能となり、コスト削減にも貢献することができる。
このように本発明の故障予測システムは、予め定められた診断設定にだけ基づいて各プリンタを診断してその診断結果から故障傾向のあるプリンタを予測するのではなく、それら診断結果をフィードバックしてさらに動的に最適な診断設定を行い、その診断結果を収集・解析して故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
このように本発明の故障予測システムは、予め定められた診断設定にだけ基づいて各プリンタを診断してその診断結果から故障傾向のあるプリンタを予測するのではなく、それら診断結果をフィードバックしてさらに動的に最適な診断設定を行い、その診断結果を収集・解析して故障傾向のあるデバイスを予測するようにしたものである。
この結果、当初から予想できる故障を招く要因は勿論、新製品のように未だ多くの故障データが得られていないようなケース等であって、当初では予想できなかった要因による故障傾向が容易に把握できるだけでなく、その結果を直ちに新たな故障予測に活用することが可能となる。
従って、本システムを採用すれば、当初想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができ、タイムリーでかつ高品質なメンテナンスサービスを提供することが可能となる。
従って、本システムを採用すれば、当初想定される要因による故障のみならず想定できない要因による故障までも的確に予測することができ、タイムリーでかつ高品質なメンテナンスサービスを提供することが可能となる。
また、故障間際のデバイスに対しては診断レベルを変化させることができるため、非常に精度良く故障までの状況を把握することができる。
加えて、故障予測のために監視する必要性が少ないパーツを特定できると共に、その監視頻度を下げることができるため、デバイスの負担及びデバイス管理サーバでの解析負荷を軽減できる。
加えて、故障予測のために監視する必要性が少ないパーツを特定できると共に、その監視頻度を下げることができるため、デバイスの負担及びデバイス管理サーバでの解析負荷を軽減できる。
尚、本実施の形態では、診断対象となる自己の状態として、「ジャム」、「カバーオープン」、「紙詰まり」を挙げたが、その他の自己の状態として以下に挙げるものも含むことができる。
１．印刷枚数（紙種別、サイズ別、カラー別）、印刷時間、２．印刷データの処理内容、処理時間、処理リソース（ＣＰＵ占有率、メモリ使用量）、３．トナー残量、インク残量、４．感光体使用時間、５．転写ユニット使用時間、６．廃トナー使用個数、７．定着ユニット使用時間、温度、８．インク出力量、使用時間、型番、ロット番号（シリアル番号）、９．ベルト使用時間、張力、１０．モータ使用時間、温度、トルク、回転数、１１．サービスコール履歴等。
１．印刷枚数（紙種別、サイズ別、カラー別）、印刷時間、２．印刷データの処理内容、処理時間、処理リソース（ＣＰＵ占有率、メモリ使用量）、３．トナー残量、インク残量、４．感光体使用時間、５．転写ユニット使用時間、６．廃トナー使用個数、７．定着ユニット使用時間、温度、８．インク出力量、使用時間、型番、ロット番号（シリアル番号）、９．ベルト使用時間、張力、１０．モータ使用時間、温度、トルク、回転数、１１．サービスコール履歴等。
また、図５に示したような診断プログラムによる診断結果の取得タイミングとしては、プリンタの稼働中（通電中）、常に行っても良いが、一定周期、すなわち定期的に処理を行えば、プログラム側の処理負荷を軽減することが可能となる。特に、その診断プログラムを実行するためのハードウェア資源としてデバイス１０に備え付けのＣＰＵやＲＡＭ等の機能の一部を時分割して借用して行うような場合では、より顕著な効果を得ることができる。
一方、この診断プログラムによる診断結果の取得タイミングとして、イベント通知時を採用しても良い。すなわち、プリンタにハードウェア的な障害が発生した場合には、プリンタハードウェアからソフトウェア側にイベント通知することができる。例えば、故障情報やトラフィック情報等のネットワーク管理情報をやりとりするためのプロトコルであるＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）におけるＴｒａｐの用に予めイベント発生の内容を登録することにより、問題発生時にプログラムがイベント通知を受けることができる。また、ソフトウェアにおいてもデータ処理において何らかの問題が発生した場合にイベント通知を受けることができる。
すなわち、一定周期でプリンタの状態を監視するだけでなく、ハードウェア／ソフトウェアからのイベント通知を待ち受けるというタイミングでプリンタの状態を取得するようにしても良い。
図１８は、このようにイベント通知時を診断プログラムによる診断結果の取得タイミングとして採用したプリンタ側の処理フローを示したものであり、先ず、プリンタのデバイス診断手段２０は、最初のステップＳ４００において、イベント通知を受信したか否かを監視し、受信したと判断したとき（Ｙｅｓ）は、次のステップＳ４０２に移行して、その診断結果を処理してから次のステップＳ４０４にてその診断結果をプリンタ管理サーバ１２へ通知することになる。
図１８は、このようにイベント通知時を診断プログラムによる診断結果の取得タイミングとして採用したプリンタ側の処理フローを示したものであり、先ず、プリンタのデバイス診断手段２０は、最初のステップＳ４００において、イベント通知を受信したか否かを監視し、受信したと判断したとき（Ｙｅｓ）は、次のステップＳ４０２に移行して、その診断結果を処理してから次のステップＳ４０４にてその診断結果をプリンタ管理サーバ１２へ通知することになる。
また、各デバイスからサーバへ通知する診断履歴（ログデータ）は、良い状態及び悪い状態といったデジタル的な情報だけでなく、アナログ的な情報、例えば図１１に示すように、給紙モータ温度の閾値（１００℃）を越えない給紙モータ温度（６０℃）を含ませても良い。すなわち、アナログ的な情報も通知するようにすれば、管理サーバでの診断に際して、悪い状況になる原因追及のために過去の良い状態でのアナログ的な診断結果を利用し、診断設定をデバイスにフィードバックすることが可能となる。
また、診断レベルとしては、前記実施の形態の他に次のようなものを採用しても良い。例えば、１，「Ｊａｍ Ａ」について、頻度を「１分おき」から「３０秒おき」に上げる例に加え、診断レベルを上げる例として新たに「Ｆｅｅｄｅｒ」動作の関連診断情報としてモータの温度を取得する用に、診断設定を変更する。２、「Ｆｅｅｄｅｒ」動作の診断レベルとしては、例えば「モータ温度」、「モータトルク」、「モータ回転数」、「駆動ベルト張力」の順序でより詳しい情報を取得するようにする。
また、本実施の形態ではデバイス管理サーバ１２で管理されるデバイス１０として、プリンタを用いた例で説明したが、本発明はこれに限定されるものでなく、例えばプロジェクタや、スキャナ、複合機、デジタルカメラ、複写機等の他に携帯電話やＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：登録商標）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、交換機、ＮＣＵ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ルータ、ハブ、ブリッジ、ゲートウェイ、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅ）端末等のネットワーク対応の機器にもそのまま適用することができる。すなわち、本発明の対象となるデバイスは、デバイスの状態を取得する機能（センサ等）を備えると共に、有線あるいは無線のネットワーク接続可能で電子制御可能な機器であれば、殆どのデバイスを処理対象とすることができ、その他、車やバイク、電車、航空機等の乗り物、医療機器、工作機器等への適用も可能である。
また、前記実施の形態では、デバイス管理サーバ１２とデバイス１０との通信に用いる通信規約であるプロトコルについては特に限定するものでなく、インターネットを経由するものであれば、インターネットでスタンダードなＴＣＰ／ＩＰプロトコルが必然的に利用され、また、ある特定のベンダーで統一されたＬＡＮであれば、ＡｐｐｌｅＴａｌｋ／ＥｔｈｅｒＴａｌｋ（登録商標）やＮｅｔＢＥＵＩ／ＮｅｔＢＩＯＳ（登録商標）、ＳＰＸ／ＩＰＸ（登録商標）等の特定のプロトコルを利用することができる。
例えば、ＴＣＰ／ＩＰであれば、デバイス管理サーバ１２とデバイス１０間でコネクションを確立して信頼性のある通信を確保するためのＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）や効率的な通信を提供すべくコネクションレス型のプロトコルであるＵＤＰ（Ｕｓｅｒ Ｄａｔａｇｒａｍ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、多数の経路の中から所定の宛先にパケットを送り届けるためのプロトコルであるＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）の他、ネットワークを介して他方の端末をリモートコントロールするためのプロトコルであるＴｅｌｎｅｔ（Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｔｅｌｎｅｔを利用してファイル転送を実行するプロトコルであるＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、他のコンピュータに対する透過的なファイルアクセス機能を提供するためのプロトコルであるＮＦＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＡＲＰａｎｄＲＡＲＰ（Ａｄｄｒｅｓｓ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ，Ｒｅｖｅｒｓｅ ＡＲＰ）、ＳＬＩＰａｎｄＰＰＰ（Ｓｅｒｉａｌ Ｌｉｎｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ， Ｐｏｉｎｔ ｔｏ Ｐｏｉｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＲＩＰａｎｄＯＳＰＦ（Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ，Ｏｐｅｎ Ｓｈｏｒｔｅｓｔ Ｐａｔｈ Ｆｉｒｓｔ）、ＲＳＶＰ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＩＰｓｅｃ（ＩＰ ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＩＧＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｇｒｏｕｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等が多用されるものと考えられる。
また、制御プログラムや各種データを保存する記憶部２４、３６等としては、ハードディスク装置や半導体記憶媒体以外に、適宜交換・流通可能な記憶媒体、例えば、ＦＤ、ＨＤ、ＭＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気・光学的記憶媒体等のコンピュータ読み取り可能な媒体等が適用可能となっている。
１０…デバイス（プリンタ）、１２…デバイス（プリンタ）管理サーバ、２０…デバイス診断手段、２２…通信部、２３…実行部、２４…記憶部、２５…検知部、２６…データ処理部、２７…操作制限手段、２８…警告手段、３０…故障予測手段、３２…通信部、３４…データ処理部、３６…記憶部、３８…検索部、４０…ＣＰＵ、４１…ＲＡＭ、４２…ＲＯＭ、４３…補助記憶装置、４４…出力装置、４５…入力装置、４６…入出力インターフェース、４７…バス、Ｎ…ネットワーク。
Claims (7)
- 複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムであって、
前記複数のデバイスにおける各デバイスは、
複数の診断項目の関連イベントとその監視頻度を規定した第１の診断設定に基づいて自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段を備え、
前記デバイス管理サーバは、
前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を診断履歴として保存すると共に当該第１の診断結果に基づいて故障状態にあるデバイスを認識し、当該認識されたデバイスと同様の故障を起こしたデバイスを検索し、当該検索したデバイスの診断履歴と前記故障状態にあるデバイスの診断履歴に基づいて当該故障と関連ある診断項目を特定すると共に当該診断項目の関連イベントの発生回数を累積し、その累積回数に基づいて次に同様の故障を起こす可能性のある他のデバイスを予測する故障予測手段を備え、
さらに当該故障予測手段は、前記故障と関連ある診断項目の関連イベントの監視頻度を変更した第２の診断設定を生成し、当該第２の診断設定を前記各デバイスに送信し、
前記第２の診断設定が送信された前記デバイスのデバイス診断手段は、前記第２の診断設定に基づいて自己の状態を診断することを特徴とする故障予測システム。 - 請求項１に記載の故障予測システムにおいて、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってデバイスの操作の一部あるいは全部を制限する操作制限手段を備えたことを特徴とする故障予測システム。 - 請求項１または２に記載の故障予測システムにおいて、
前記各デバイスに、前記デバイス管理サーバからの信号によってそのデバイスの故障が予測される旨、あるいは操作を制限する旨の警告を行う警告手段を備えたことを特徴とする故障予測システム。 - 請求項１〜３のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、
前記デバイスが、プリンタであることを特徴とする故障予測システム。 - 請求項１〜４のいずれかに記載の故障予測システムにおいて、
前記各デバイスによる自己状態の診断結果の前記デバイス管理サーバへの通知は、定期的に実行することを特徴とする故障予測システム。 - 複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を備えた故障予測システムをコンピュータで実現するための故障予測プログラムであって、
前記複数のデバイスにおける各デバイスのコンピュータを、
診断箇所とその監視頻度を規定した第１の診断設定に基づいて自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断手段として機能させ、
前記デバイス管理サーバのコンピュータを、
前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を診断履歴として保存すると共に当該第１の診断結果に基づいて故障状態にあるデバイスを認識し、当該認識されたデバイスと同様の故障を起こしたデバイスを検索し、当該検索したデバイスの診断履歴と前記故障状態にあるデバイスの診断履歴に基づいて当該故障と関連ある診断項目を特定すると共に当該診断項目の関連イベントの発生回数を累積し、その累積回数に基づいて次に同様の故障を起こす可能性のある他のデバイスを予測する故障予測手段として機能させると共に、
前記故障と関連ある診断項目の関連イベントの監視頻度を変更した第２の診断結果に基づいて第２の診断設定を生成し、当該第２の診断設定を前記各デバイスに送信するように機能させ、
さらに前記第２の診断設定が送信されたデバイスのコンピュータを、当該第２の診断設定に基づいて自己の状態を診断するように機能させることを特徴とする故障予測プログラム。 - 複数のデバイスと、前記複数のデバイスをネットワークを介して管理するデバイス管理サーバと、を用いた故障予測方法であって、
前記複数のデバイスにおける各デバイスは、
診断箇所とその監視頻度を規定した第１の診断設定に基づいて自己の状態を診断して前記診断で得られた第１の診断結果を前記デバイス管理サーバに送るデバイス診断ステップを有し、
前記デバイス管理サーバは、
前記各デバイスのデバイス診断手段から送られる前記第１の診断結果を診断履歴として保存すると共に当該第１の診断結果に基づいて故障状態にあるデバイスを認識し、当該認識されたデバイスと同様の故障を起こしたデバイスを検索し、当該検索したデバイスの診断履歴と前記故障状態にあるデバイスの診断履歴に基づいて当該故障と関連ある診断項目を特定すると共に当該診断項目の関連イベントの発生回数を累積し、その累積回数に基づいて次に同様の故障を起こす可能性のある他のデバイスを予測する故障予測手段を有し、
さらに当該故障予測ステップは、前記故障と関連ある診断項目の関連イベントの監視頻度を変更した第２の診断設定を生成し、当該第２の診断設定を前記予測されたデバイスに送信し、
前記第２の診断設定が送信されたデバイスは、当該第２の診断設定に基づいて自己の状態を診断することを特徴とする故障予測方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8549133B2 (en) * | 2002-03-11 | 2013-10-01 | Qwest Communications International Inc. | Systems and methods for tracking the reliability of communications networks |
| JP2005309077A (ja) * | 2004-04-21 | 2005-11-04 | Fuji Xerox Co Ltd | 故障診断方法および故障診断装置、並びに搬送装置および画像形成装置、並びにプログラムおよび記憶媒体 |
| JP4040596B2 (ja) * | 2004-04-27 | 2008-01-30 | キヤノン株式会社 | 画像形成装置、そのセットアップ方法、及びプログラム |
| JP2006047382A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Fuji Photo Film Co Ltd | 写真処理装置の管理方法、およびシステム |
| JP4125274B2 (ja) * | 2004-08-26 | 2008-07-30 | キヤノン株式会社 | 画像入出力装置および情報処理方法およびコンピュータが読み取り可能なプログラムを格納した記憶媒体およびプログラム |
| JP4506376B2 (ja) * | 2004-09-22 | 2010-07-21 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像形成装置の障害対処システムおよび画像形成装置および管理装置および画像形成装置の障害対処システムの制御方法および管理装置の制御方法 |
| WO2006036812A2 (en) * | 2004-09-22 | 2006-04-06 | Xyratex Technology Limited | System and method for network performance monitoring and predictive failure analysis |
| US7623254B2 (en) * | 2004-10-28 | 2009-11-24 | Xerox Corporation | Systems and methods for detecting inkjet defects |
| KR100677159B1 (ko) * | 2004-12-15 | 2007-02-02 | 삼성전자주식회사 | 호스트 컴퓨터에서 외부장치의 진단 기능을 수행하는 방법및 장치 |
| CN100479575C (zh) | 2005-06-30 | 2009-04-15 | 华为技术有限公司 | 在设备管理中实现预定操作的方法及装置 |
| US20070192065A1 (en) * | 2006-02-14 | 2007-08-16 | Sun Microsystems, Inc. | Embedded performance forecasting of network devices |
| JP4851232B2 (ja) * | 2006-05-02 | 2012-01-11 | 株式会社リコー | 画像形成装置及びその運転方法 |
| US7865089B2 (en) * | 2006-05-18 | 2011-01-04 | Xerox Corporation | Soft failure detection in a network of devices |
| US20080059120A1 (en) * | 2006-08-30 | 2008-03-06 | Fei Xiao | Using fault history to predict replacement parts |
| JP4413915B2 (ja) | 2006-12-13 | 2010-02-10 | 株式会社東芝 | 異常兆候検出装置および方法 |
| US8693021B2 (en) * | 2007-01-23 | 2014-04-08 | Xerox Corporation | Preemptive redirection in printing systems |
| US8253958B2 (en) * | 2007-04-30 | 2012-08-28 | Xerox Corporation | Scheduling system |
| US8180642B2 (en) * | 2007-06-01 | 2012-05-15 | Xerox Corporation | Factorial hidden Markov model with discrete observations |
| JP2009196133A (ja) * | 2008-02-20 | 2009-09-03 | Kyocera Mita Corp | 画像形成装置 |
| JP2009206788A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Canon Inc | 管理サーバ、画像形成装置、管理方法、プログラム |
| US7921337B2 (en) * | 2008-05-30 | 2011-04-05 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for diagnosing faults in electronic systems |
| US20090315496A1 (en) * | 2008-06-23 | 2009-12-24 | Young-Chun Jeung | Data transfer between motors |
| US8074124B2 (en) * | 2008-08-29 | 2011-12-06 | Xerox Corporation | Visualization of user interactions in a system of networked devices |
| JP4572251B2 (ja) * | 2008-09-29 | 2010-11-04 | 株式会社日立製作所 | 計算機システム、計算機システムの障害の予兆検知方法及びプログラム |
| JP4414470B1 (ja) * | 2008-10-10 | 2010-02-10 | 本田技研工業株式会社 | 車両の故障診断のための基準値の生成 |
| US8103916B2 (en) * | 2008-12-01 | 2012-01-24 | Sap Ag | Scheduling of checks in computing systems |
| JP5527503B2 (ja) | 2009-02-13 | 2014-06-18 | 富士ゼロックス株式会社 | 監視装置および情報処理システムおよびプログラム |
| US8381043B2 (en) | 2009-02-27 | 2013-02-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | System for testing a hinge and a cable connecting the main body and the display of a device |
| JP5299684B2 (ja) * | 2009-03-03 | 2013-09-25 | 富士ゼロックス株式会社 | 監視装置および情報処理システムおよび監視プログラム |
| US8598833B2 (en) * | 2009-12-11 | 2013-12-03 | Sntech Inc. | Electrically communtated motor with data communication device |
| CN102291508A (zh) * | 2010-06-02 | 2011-12-21 | 株式会社东芝 | 图像处理装置及管理装置 |
| JP2010205303A (ja) * | 2010-06-17 | 2010-09-16 | Toshiba Corp | 情報処理装置及びその検査方法 |
| US8331925B1 (en) * | 2010-10-05 | 2012-12-11 | Sprint Communications Company L.P. | Assessing call integrity of calls communicated via a mobile device |
| US8538908B2 (en) * | 2011-01-26 | 2013-09-17 | Xerox Corporation | Efficient service rules creation through subjective logic and temporal pattern recognition |
| FR2973131B1 (fr) * | 2011-03-22 | 2013-04-19 | Airbus Operations Sas | Procede et dispositif de detection d'incompatibilites d'interfaces logiques d'equipements de systemes embarques |
| CN102325036B (zh) * | 2011-05-17 | 2016-09-14 | 南京中兴软件有限责任公司 | 一种网络系统的故障诊断方法、系统及装置 |
| US9036174B2 (en) * | 2011-10-19 | 2015-05-19 | Palo Alto Research Center Incorporated | Cover sheets used for diagnosis |
| JP5870667B2 (ja) * | 2011-12-12 | 2016-03-01 | 株式会社リコー | 印刷管理装置及び印刷管理方法 |
| US9483344B2 (en) | 2012-04-05 | 2016-11-01 | Assurant, Inc. | System, method, apparatus, and computer program product for providing mobile device support services |
| US9413893B2 (en) | 2012-04-05 | 2016-08-09 | Assurant, Inc. | System, method, apparatus, and computer program product for providing mobile device support services |
| WO2013160488A1 (es) * | 2012-04-26 | 2013-10-31 | Nube Print Sl | Dispositivo de control en remoto por programa de copiadoras e impresoras |
| WO2014033605A1 (en) * | 2012-08-29 | 2014-03-06 | Koninklijke Philips N.V. | Environment and use monitoring system for advanced life support devices |
| US8982378B2 (en) * | 2012-11-27 | 2015-03-17 | Xerox Corporation | Methods and systems for analyzing the impact of machine failure data on a print shop |
| JP6180124B2 (ja) * | 2013-01-31 | 2017-08-16 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体 |
| KR20150009242A (ko) * | 2013-07-16 | 2015-01-26 | 삼성전자주식회사 | 화상형성장치, 서버 장치 및 서버 장치의 인쇄 제어 방법 |
| JP6459180B2 (ja) * | 2014-02-10 | 2019-01-30 | 富士ゼロックス株式会社 | 障害予測システム、障害予測装置、ジョブ実行装置およびプログラム |
| JP6303875B2 (ja) * | 2014-07-01 | 2018-04-04 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報管理制御装置、情報管理制御プログラム |
| BR112017007004B1 (pt) | 2014-10-07 | 2023-03-07 | Videojet Technologies Inc | Método e sistema para a manutenção remota de uma impressora industrial |
| US10417076B2 (en) | 2014-12-01 | 2019-09-17 | Uptake Technologies, Inc. | Asset health score |
| CN108141473A (zh) * | 2014-12-01 | 2018-06-08 | 阿普泰克科技公司 | 基于资产可用性的网状网络路由 |
| CN104678844B (zh) * | 2015-01-23 | 2017-12-29 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种设备诊断接头及设备诊断方法 |
| JP6219865B2 (ja) * | 2015-02-19 | 2017-10-25 | ファナック株式会社 | 制御装置の故障予測システム |
| US10176279B2 (en) | 2015-06-05 | 2019-01-08 | Uptake Technologies, Inc. | Dynamic execution of predictive models and workflows |
| US10254751B2 (en) | 2015-06-05 | 2019-04-09 | Uptake Technologies, Inc. | Local analytics at an asset |
| US10579750B2 (en) | 2015-06-05 | 2020-03-03 | Uptake Technologies, Inc. | Dynamic execution of predictive models |
| US10878385B2 (en) | 2015-06-19 | 2020-12-29 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for distributing execution of a predictive model |
| JP6485250B2 (ja) | 2015-06-26 | 2019-03-20 | セイコーエプソン株式会社 | ネットワークシステム、及び、ネットワークシステムの制御方法 |
| US10291732B2 (en) | 2015-09-17 | 2019-05-14 | Uptake Technologies, Inc. | Computer systems and methods for sharing asset-related information between data platforms over a network |
| KR102292990B1 (ko) | 2015-11-20 | 2021-08-26 | 삼성전자 주식회사 | 상태 관련 정보 공유 방법 및 장치 |
| WO2017100306A1 (en) | 2015-12-07 | 2017-06-15 | Uptake Technologies, Inc. | Local analytics device |
| CN105653266A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-08 | 武汉明德生物科技股份有限公司 | 自助咨询系统、定量分析仪及自助咨询方法 |
| US11295217B2 (en) | 2016-01-14 | 2022-04-05 | Uptake Technologies, Inc. | Localized temporal model forecasting |
| US10510006B2 (en) | 2016-03-09 | 2019-12-17 | Uptake Technologies, Inc. | Handling of predictive models based on asset location |
| US10796235B2 (en) | 2016-03-25 | 2020-10-06 | Uptake Technologies, Inc. | Computer systems and methods for providing a visualization of asset event and signal data |
| US20170353353A1 (en) | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Uptake Technologies, Inc. | Provisioning a Local Analytics Device |
| JP2017226170A (ja) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | セイコーインスツル株式会社 | プリンタ装置、及び制御方法 |
| US10210037B2 (en) | 2016-08-25 | 2019-02-19 | Uptake Technologies, Inc. | Interface tool for asset fault analysis |
| CN106408783A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 安徽天斯努信息技术股份有限公司 | 一种自助打印设备的状态分析方法及相关设备 |
| CN106385440A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-08 | 安徽天斯努信息技术股份有限公司 | 一种自助打印设备的远程监控方法及相关设备 |
| US10474932B2 (en) | 2016-09-01 | 2019-11-12 | Uptake Technologies, Inc. | Detection of anomalies in multivariate data |
| CN106407090B (zh) * | 2016-09-23 | 2020-03-24 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种光路诊断服务器状态显示面板 |
| US10228925B2 (en) | 2016-12-19 | 2019-03-12 | Uptake Technologies, Inc. | Systems, devices, and methods for deploying one or more artifacts to a deployment environment |
| US10579961B2 (en) | 2017-01-26 | 2020-03-03 | Uptake Technologies, Inc. | Method and system of identifying environment features for use in analyzing asset operation |
| US10346107B2 (en) * | 2017-05-01 | 2019-07-09 | Kyocera Document Solutions Inc. | Methods and apparatus for situational and event-driven discovery optimization of printing devices |
| US10671039B2 (en) | 2017-05-03 | 2020-06-02 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for predicting an abnormal event at a wind turbine in a cluster |
| US10255526B2 (en) | 2017-06-09 | 2019-04-09 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for classifying temporal patterns of change in images of an area |
| JP6939311B2 (ja) * | 2017-09-20 | 2021-09-22 | コニカミノルタ株式会社 | 障害予測システム、サーバ、プログラム |
| US11232371B2 (en) | 2017-10-19 | 2022-01-25 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for detecting anomalies in multivariate data |
| US10552246B1 (en) | 2017-10-24 | 2020-02-04 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for handling non-communicative assets |
| US10379982B2 (en) | 2017-10-31 | 2019-08-13 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for performing a virtual load test |
| US10635519B1 (en) | 2017-11-30 | 2020-04-28 | Uptake Technologies, Inc. | Systems and methods for detecting and remedying software anomalies |
| CN108234196B (zh) * | 2017-12-12 | 2021-07-16 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 故障检测方法及装置 |
| US10815966B1 (en) | 2018-02-01 | 2020-10-27 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for determining an orientation of a wind turbine nacelle |
| US10169135B1 (en) | 2018-03-02 | 2019-01-01 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method of detecting manufacturing network anomalies |
| US10554518B1 (en) | 2018-03-02 | 2020-02-04 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for evaluating health of nodes in a manufacturing network |
| JP7039377B2 (ja) * | 2018-04-18 | 2022-03-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及び、プログラム |
| US10635095B2 (en) | 2018-04-24 | 2020-04-28 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for creating a supervised failure model |
| CN108593325B (zh) * | 2018-05-03 | 2020-05-08 | 江苏建筑职业技术学院 | 基于互联网共享的自助复印打印系统的智能故障诊断方法 |
| US10860599B2 (en) | 2018-06-11 | 2020-12-08 | Uptake Technologies, Inc. | Tool for creating and deploying configurable pipelines |
| US10579932B1 (en) | 2018-07-10 | 2020-03-03 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for creating and deploying an anomaly detection model based on streaming data |
| US11119472B2 (en) | 2018-09-28 | 2021-09-14 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for evaluating an event prediction model |
| US11181894B2 (en) | 2018-10-15 | 2021-11-23 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method of defining a set of anomaly thresholds for an anomaly detection model |
| CN109753407A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-14 | 福建网能科技开发有限责任公司 | 基于snmp协议的打印机状态监控方法 |
| US11480934B2 (en) | 2019-01-24 | 2022-10-25 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for creating an event prediction model |
| US11030067B2 (en) | 2019-01-29 | 2021-06-08 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for presenting asset insights at a graphical user interface |
| WO2020159606A1 (en) | 2019-01-30 | 2020-08-06 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Processing service notes |
| US11797550B2 (en) | 2019-01-30 | 2023-10-24 | Uptake Technologies, Inc. | Data science platform |
| JP7271990B2 (ja) * | 2019-02-15 | 2023-05-12 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置 |
| US11209808B2 (en) | 2019-05-21 | 2021-12-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Systems and method for management and allocation of network assets |
| US11048603B2 (en) | 2019-05-22 | 2021-06-29 | International Business Machines Corporation | Critical path failure analysis using hardware instruction injection |
| US11208986B2 (en) | 2019-06-27 | 2021-12-28 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for detecting irregular yaw activity at a wind turbine |
| JP7314692B2 (ja) * | 2019-07-31 | 2023-07-26 | コニカミノルタ株式会社 | 画像形成装置および画像形成装置診断システム |
| US10975841B2 (en) | 2019-08-02 | 2021-04-13 | Uptake Technologies, Inc. | Computer system and method for detecting rotor imbalance at a wind turbine |
| US11010222B2 (en) * | 2019-08-29 | 2021-05-18 | Sap Se | Failure mode specific analytics using parametric models |
| US11172075B2 (en) * | 2019-11-27 | 2021-11-09 | Ricoh Company, Ltd. | Device management system, apparatus, and device involving request to change to a higher failure risk condition that changes the target device monitoring condition |
| US11731870B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-08-22 | Canon Solutions America, Inc. | Devices, systems, and methods for obtaining sensor measurements |
| GB2598385B (en) * | 2020-08-29 | 2023-09-06 | Linx Printing Tech Limited | Fault diagnosis in a continuous ink jet printer |
| US11892830B2 (en) | 2020-12-16 | 2024-02-06 | Uptake Technologies, Inc. | Risk assessment at power substations |
| US11431566B2 (en) | 2020-12-21 | 2022-08-30 | Canon Solutions America, Inc. | Devices, systems, and methods for obtaining sensor measurements |
| CN115208773B (zh) * | 2021-04-09 | 2023-09-19 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 网络隐性故障监测方法及装置 |
| CN113808725A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-17 | 武汉联影医疗科技有限公司 | 设备预警系统和方法 |
| WO2023157085A1 (ja) * | 2022-02-15 | 2023-08-24 | 三菱電機株式会社 | データ収集装置、データ収集方法、データ収集プログラム、監視装置及びデータ収集システム |
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| TW272270B (ja) * | 1992-08-28 | 1996-03-11 | Compaq Computer Corp | |
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| JP3442174B2 (ja) * | 1995-01-19 | 2003-09-02 | 株式会社リコー | 画像形成装置サービスシステム |
| US5710723A (en) * | 1995-04-05 | 1998-01-20 | Dayton T. Brown | Method and apparatus for performing pre-emptive maintenance on operating equipment |
| US6199018B1 (en) * | 1998-03-04 | 2001-03-06 | Emerson Electric Co. | Distributed diagnostic system |
| US6397247B1 (en) * | 1998-03-25 | 2002-05-28 | Nec Corporation | Failure prediction system and method for a client-server network |
| JP4101368B2 (ja) * | 1998-08-24 | 2008-06-18 | 松下電器産業株式会社 | ボタン電話装置およびそのメンテナンス方法並びに記録媒体 |
| JP2001207399A (ja) | 2000-01-21 | 2001-08-03 | Lion Corp | キッチン用ペーパー |
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| US6609212B1 (en) * | 2000-03-09 | 2003-08-19 | International Business Machines Corporation | Apparatus and method for sharing predictive failure information on a computer network |
| US6782495B2 (en) * | 2001-06-19 | 2004-08-24 | Xerox Corporation | Method for analyzing printer faults |
| US7089154B2 (en) * | 2001-08-09 | 2006-08-08 | Rovsing Dynamics A/S | Automatic machinery fault diagnostic method and apparatus |
| US6718285B2 (en) * | 2001-11-05 | 2004-04-06 | Nexpress Solutions Llc | Operator replaceable component life tracking system |
| US7149936B2 (en) * | 2002-09-30 | 2006-12-12 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Interactive multimedia for remote diagnostics and maintenance of a multifunctional peripheral |
| US7146542B2 (en) * | 2002-12-20 | 2006-12-05 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and apparatus for diagnosis and repair of computer devices and device drivers |
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