JP4609405B2 - Image forming apparatus, failure diagnosis apparatus, image forming system, and failure diagnosis program - Google Patents
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本発明は、故障診断に要する診断時間を軽減できる画像形成装置、故障診断装置、画像形成システム、及び故障診断プログラムに関する。 The present invention relates to an image forming apparatus, a fault diagnosing apparatus, an image forming system, and a fault diagnosing program that can reduce a diagnosis time required for fault diagnosis.
従来から、システムの故障原因を推論する故障原因推論装置及び故障を診断する故障診断方法が知られている。特に、多機能化、高機能化及び高性能化等により故障により生じる不具合の種類が増加し、かつ故障原因の生じ得る部品数も増加したシステムに関する故障原因推論装置及び故障診断方法が広く知られている。 Conventionally, a failure cause inference apparatus for inferring a cause of a system failure and a failure diagnosis method for diagnosing a failure are known. In particular, failure cause reasoning devices and failure diagnosis methods are widely known for systems in which the number of types of failures caused by failures has increased due to multifunction, high functionality, high performance, etc., and the number of components that can cause failures has also increased. ing.
このような故障原因推論装置としては、故障の原因と故障の結果により生じる不具合との因果関係を記憶する知識ベースを有し、知識ベースが記憶した因果関係と、システムの運転者が入力したシステムの状態に関する情報とを照合しながら故障原因を推論エンジンを用いて推論する故障原因推論装置が知られている(例えば、特許文献1)。 Such a failure cause inference device has a knowledge base for storing a cause-and-effect relationship between a cause of failure and a failure caused by the result of the failure, a cause-and-effect relationship stored by the knowledge base, and a system input by a system driver There is known a failure cause inference device that infers a cause of failure using an inference engine while collating with information on the state of the device (for example, Patent Document 1).
また、このような診断方法としては、相互リンクされた複数のモジュールで構成されるシステムの診断方法であって、システムからモジュールの障害を示すエラーコード等のアラームを受け取るステップと、受け取ったアラームが示す故障の結果(障害)と障害の原因となった可能性がある1又は複数のモジュールの誤動作との因果関係に基づいて誤動作の発生確率を推論して故障を診断する診断方法が知られている(例えば、特許文献2)。 Further, as such a diagnostic method, there is a diagnostic method for a system composed of a plurality of mutually linked modules, and the step of receiving an alarm such as an error code indicating a module failure from the system, and the received alarm include There is known a diagnostic method for diagnosing a failure by inferring the probability of malfunction based on the causal relationship between the malfunction result (failure) shown and the malfunction of one or more modules that may have caused the malfunction. (For example, Patent Document 2).
更に、故障原因の推論等のシミュレーションを利用した検査における検査時間を短縮できるシミュレーション装置が知られている(例えば、特許文献3)。このシミュレーション装置は、検査対象である集積回路と集積回路が演算対象とする情報を保持したアドレス空間とをモデル化し、検査対象とするモデル化した集積回路に入力する入力パターンを、アドレス空間をモデル化した外部ポートに与えることで、シミュレーションを中断することなく入力パターンを修正又は追加できる装置である。
ここで、例えば、電子回路装置の故障原因が生じ得る部品と故障の結果により生じる不具合との因果関係をモデル化したモデルを解析して故障原因を推論する場合に必要とされる推論時間を短縮する必要がある。 Here, for example, the inference time required for inferring the cause of failure by analyzing a model that models the cause-and-effect relationship between a component that may cause the failure of the electronic circuit device and the failure caused by the result of the failure is reduced. There is a need to.
特に、多機能化等によって故障が引き起こす不具合の種類が増加し、かつ故障原因の生じ得る部品数が増加した電子回路装置においては、モデル化する不具合の種類及び部品の増加に伴う、故障診断に要する時間の増加を抑制する必要がある。 In particular, in electronic circuit devices in which the number of types of faults caused by failure has increased due to multi-functions and the number of parts that can cause faults has increased, it is useful for fault diagnosis due to the types of faults to be modeled and the increase in parts. It is necessary to suppress an increase in time required.
本発明は、上記事情に鑑みて成されたものであり、本発明の目的とするところは、故障診断に要する診断時間を軽減できる画像形成装置、故障診断装置、画像形成システム、及び故障診断プログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an image forming apparatus, a fault diagnosing apparatus, an image forming system, and a fault diagnosing program that can reduce the diagnostic time required for fault diagnosis. Is to provide.
本発明に係る画像形成装置は、画像形成装置であって、画像形成装置を構成する部品であり、かつ、画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する複数の部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報を収集する第1の収集手段と、第1の収集手段が収集した第1の診断情報を、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報を収集する第2の収集手段と、第1の算出手段が算出した確率と第2の収集手段が収集した第2の診断情報とを、部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と部品の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ確率と第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を備え、ボタンは、表示された部品群を選択し、選択された選択部品群についての第2の診断情報を収集し、選択部品群についての確率と収集された第2の診断情報とを第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴としている。
An image forming apparatus according to the present invention is an image forming apparatus, which is a component constituting the image forming apparatus , and a plurality of components used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. The first collecting means for collecting the first diagnostic information relating to the state of the parts group composed of the first diagnostic information collected by the first collecting means, the cause of the failure that may occur in the article group, and the parts group The failure caused by the cause is input to the first model that is modeled by associating the failure caused by the cause with the cause-and-effect relationship and analyzing the first model to which the first diagnosis information is input. A first calculating means for calculating the probability of occurrence of the cause, and a second relating to the state of the parts constituting the parts group when the probability calculated by the first calculating means exceeds a predetermined threshold Collect
上記構成において、表示手段は、第1の算出手段が算出した部品群に故障の原因が発生している確率に基づいて並び替えられた部品群を識別する情報、及び第2の算出手段が算出した部品に故障の原因が発生している確率に基づいて並び替えられた部品を識別する情報の少なくとも1つを表示する構成を採用できる。 In the above configuration, the display means includes information for identifying the parts group rearranged based on the probability that the cause of the failure has occurred in the parts group calculated by the first calculation means, and the second calculation means calculates It is possible to adopt a configuration in which at least one piece of information for identifying the rearranged parts is displayed based on the probability that the cause of the failure has occurred in the selected parts.
上記構成において、部品は交換可能な部品を含み、第2のモデルは、部品群を構成する部品及び部品間の接続部分に生じ得る故障の原因と、部品及び部品の接続部分の状態と、原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化したモデルである構成を採用できる。 In the above configuration, the part includes a replaceable part, and the second model has a cause of a failure that may occur in a part constituting the part group and a connection part between the parts, a state of the part and the connection part of the part, and a cause. Therefore, it is possible to adopt a configuration that is a model obtained by associating a defect caused by the above with a causal relationship.
本発明に係る故障診断装置は、画像形成装置を構成する部品であり、かつ、画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報と、部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報とを受信する受信手段と、受信手段が受信した第1の診断情報を、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、第1の算出手段が算出した確率と、受信手段が受信した第2の診断情報とを、部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と部品の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ確率と診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を備え、ボタンは、表示された部品群を選択し、選択された選択部品群についての第2の診断情報を収集し、選択部品群についての確率と収集された第2の診断情報とを第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴としている。 The failure diagnosis apparatus according to the present invention relates to the state of a component group that is a component that constitutes an image forming apparatus and that is composed of components that are used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. The receiving means for receiving the first diagnostic information and the second diagnostic information relating to the state of the parts constituting the parts group, and the first diagnostic information received by the receiving means as a cause of a failure that may occur in the article group By inputting the first model in which the state of the component group and the failure caused by the cause are modeled by associating them with the causal relationship, and analyzing the first model to which the diagnostic information is input, the failure of the component group is detected. A first calculating means for calculating a probability of occurrence of a cause; a probability calculated by the first calculating means when the probability calculated by the first calculating means exceeds a predetermined threshold; and a receiving means Received 2 is input to the second model modeled by associating the cause of the failure that may occur in the parts constituting the part group, the state of the part, and the failure caused by the cause by a causal relationship, and the probability. By analyzing the second model inputted with the diagnostic information, the second calculation means for calculating the probability that the cause of the failure has occurred in the component, and the probability calculated by the first calculation means are predetermined. Display means for displaying a probability for each component group that exceeds the threshold value, and displaying a probability and a button for each component group that does not exceed the predetermined threshold value; And the button selects the displayed component group, collects second diagnostic information for the selected selected component group, and displays the probability for the selected component group and the collected second diagnostic information. Input to second model And by analyzing the model of the second I am characterized by a possible input button commands to command to calculate the probability that the cause of failure in components of the selected component group has occurred.
本発明に係る画像形成システムは、画像形成装置であって、該画像形成装置を構成する部品であり、かつ、該画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報を収集する第1の収集手段、部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報を収集する第2の収集手段、及び第1の収集手段が収集した第1の診断情報と、第2の収集手段が収集した第2の診断情報とを送信する送信手段を有する画像形成装置と、画像形成装置が有する送信手段が送信した第1の診断情報と、第2の診断情報とを受信する受信手段、受信手段が受信した第1の診断情報を、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段、及び第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、第1の算出手段が算出した確率と、受信手段が受信した第2の診断情報とを、部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と部品の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ確率と第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を具備し、ボタンは、表示された部品群を選択し、選択された選択部品群についての第2の診断情報を収集し、選択部品群についての確率と収集された第2の診断情報とを第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンである故障診断装置と、を備えることを特徴としている。 An image forming system according to the present invention is an image forming apparatus, which is a component that constitutes the image forming apparatus , and that is used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. first collecting means for collecting first diagnostic information about the state of the configured component group in a second collection means for collecting the second diagnostic information about the status of parts constituting the component group, and the first a first diagnostic information collecting means collects, the image forming apparatus having a transmission hand stage second collection means for transmitting a second diagnostic information collected, transmission means of the image forming apparatus has sent and 1 diagnostic information, second receiving means for receiving the diagnostic information, the first diagnostic information received by the receiving means, the problem caused by the state and cause of the cause and part group of faults that may occur to the article group By causal relationship The first model that is input to the first model that has been added and is analyzed and the first model that has been input with the first diagnosis information is analyzed to calculate a probability that the cause of the failure has occurred in the component group. When the probability calculated by the first calculating means and the probability calculated by the first calculating means exceeds a predetermined threshold, the probability calculated by the first calculating means and the second diagnostic information received by the receiving means are The cause of a failure that may occur in the components that make up the group, the state of the component, and the failure caused by the cause are input to the second model that is modeled by associating the cause and effect, and the probability and the second diagnosis information are input by analyzing the second model that is, a second calculation means to calculate the probability that the cause of the failure part is occurring, the probability calculated by the first calculating means exceeds a predetermined threshold value For the parts group, the parts group A display unit for displaying a probability and a button for each component group for a component group that does not exceed a predetermined threshold, and the button selects the displayed component group. And collecting second diagnostic information for the selected selected component group, inputting the probability for the selected component group and the collected second diagnostic information to the second model, and the second model. by analyzing is characterized by comprising a failure diagnosis apparatus for a button can input instructions to order to calculate the probability that the cause of failure in components of the selected component group has occurred.
本発明に係る故障診断プログラムは、コンピュータを、画像形成装置を構成する部品であり、かつ、画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報を収集する第1の収集手段と、第1の収集手段が収集した第1の診断情報を、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報を収集する第2の収集手段と、第1の算出手段が算出した確率と、第2の収集手段が収集した第2の診断情報とを、部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と部品の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ確率と第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段として機能させ、コンピュータは、表示手段に、第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示させ、所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示させ、ボタンは、表示された部品群を選択し、選択された選択部品群についての第2の診断情報を収集し、選択部品群についての確率と収集された第2の診断情報とを第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴としている。 A failure diagnosis program according to the present invention is a component group that is a component that constitutes an image forming apparatus and that is used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. The first collecting means for collecting the first diagnostic information relating to the state of the product and the first diagnostic information collected by the first collecting means are caused by the cause of the failure that may occur in the article group and the state and cause of the parts group. The cause of the failure occurs in the component group by inputting the first model that is modeled by associating the failure with the causal relationship and analyzing the first model to which the first diagnosis information is input. A first calculating means for calculating a probability of being present, and a second diagnostic information relating to a state of a part constituting the part group when the probability calculated by the first calculating means exceeds a predetermined threshold . 2 The collecting means, the probability calculated by the first calculating means, and the second diagnostic information collected by the second collecting means are determined according to the cause of the failure that may occur in the parts constituting the parts group, the state of the parts, and the cause By inputting the probability and the second diagnosis information into the second model that is modeled by associating the caused failure with the causal relationship, the cause of the failure in the part is analyzed. The computer is caused to function as a second calculation unit that calculates the probability of occurrence , and the computer causes the display unit to display the component group for a component group for which the probability calculated by the first calculation unit exceeds a predetermined threshold. Probability is displayed for each component part. For parts group that does not exceed the specified threshold, the probability and button are displayed for each part group. The button selects the displayed part group and the selected selection. About parts The second diagnostic information is collected, the probability for the selected component group and the collected second diagnostic information are input to the second model, and the second model is analyzed. The button is characterized in that it is a button capable of inputting a command for commanding to calculate the probability that a failure is occurring in the component parts .
本発明によれば、故障診断に要する診断時間を軽減できる画像形成装置、故障診断装置、画像形成システム、及び故障診断プログラムを提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide an image forming apparatus, a fault diagnosing apparatus, an image forming system, and a fault diagnosing program that can reduce the diagnostic time required for fault diagnosis.
請求項1の構成によれば、故障診断に要する計算量であって、画像形成装置の機能を拡充することで生じる不具合の種類又は部品の増加に伴って増加する計算量を軽減できる。 According to the configuration of the first aspect, it is possible to reduce the amount of calculation required for failure diagnosis, which increases with an increase in the types of malfunctions or parts caused by expanding the functions of the image forming apparatus.
請求項2の構成によれば、故障の原因が発生している確率が高い部品群又は部品を一見して知ることができるため、故障診断に要する診断時間を軽減できる。 According to the configuration of the second aspect , since it is possible to know at a glance the parts group or parts that have a high probability of causing the failure, it is possible to reduce the diagnosis time required for the failure diagnosis.
請求項3の構成によれば、算出した確率に基づいて部品を交換、又は部品間の接続部分を検査することで、故障診断に要する診断時間を軽減できる。 According to the configuration of the third aspect, the diagnosis time required for the failure diagnosis can be reduced by exchanging the parts based on the calculated probability or inspecting the connection portion between the parts.
請求項4の構成によれば、故障診断に要する計算量であって、画像形成装置の機能を拡充することで生じる不具合の種類又は部品の増加に伴って増加する計算量を軽減できる。 According to the configuration of the fourth aspect , it is possible to reduce the amount of calculation required for failure diagnosis, which increases with an increase in the types of malfunctions or parts caused by expanding the functions of the image forming apparatus.
請求項5の構成によれば、故障診断に要する計算量であって、画像形成装置の機能を拡充することで生じる不具合の種類又は部品の増加に伴って増加する計算量を軽減できる。 According to the configuration of the fifth aspect , it is possible to reduce the amount of calculation required for the failure diagnosis, and the amount of calculation that increases with an increase in the types of defects or parts caused by expanding the functions of the image forming apparatus.
請求項6の構成によれば、故障診断に要する計算量であって、画像形成装置の機能を拡充することで生じる不具合の種類又は部品の増加に伴って増加する計算量を軽減できる。 According to the configuration of the sixth aspect , it is possible to reduce the amount of calculation required for failure diagnosis, which increases with an increase in the types of defects or parts caused by expanding the functions of the image forming apparatus.
以下、本発明の最良の実施形態について、添付図面を参照しつつ説明する。 DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the invention will be described with reference to the accompanying drawings.
図1は本発明の電子回路装置の一実施形態を示す構成図である。
本発明に係る電子回路装置1000は、例えば、画像入力機能(スキャン機能)、印刷機能(プリント機能)、ファクシミリ機能(FAX機能)、及び複製機能(コピー機能)を有する複合機等の画像形成装置で構成される。また、電子回路装置1000は、電子回路装置1000の故障を診断する故障診断機能を有している。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an electronic circuit device of the present invention.
The electronic circuit device 1000 according to the present invention includes, for example, an image forming apparatus such as a multifunction peripheral having an image input function (scan function), a print function (print function), a facsimile function (FAX function), and a copy function (copy function). Consists of. The electronic circuit device 1000 has a failure diagnosis function for diagnosing a failure of the electronic circuit device 1000.
電子回路装置1000は、通信網100に接続している。電子回路装置1000は、FAX機能部1010、画像入力機能部1020、制御機能部1030、及び画像出力機能部1040で構成される。
The electronic circuit device 1000 is connected to the
通信網100は、例えば、LAN(Local Area Network )、WAN(Wide Area Network)、又は公衆回線網で構成されている。
The
FAX機能部1010、画像入力機能部1020、制御機能部1030、及び画像出力機能部1040の各機能は、電子回路装置1000が実行するソフトウェア制御により実現できる。 The functions of the FAX function unit 1010, the image input function unit 1020, the control function unit 1030, and the image output function unit 1040 can be realized by software control executed by the electronic circuit device 1000.
ここで図2を参照して、ソフトウェア制御を実行するための電子回路装置1000の構成について説明する。図2は、このソフトウェア制御を実現するための電子回路装置1000の一構成例を表す構成図である。 Here, the configuration of the electronic circuit device 1000 for executing software control will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the electronic circuit device 1000 for realizing this software control.
電子回路装置1000は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等の演算部1001、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory)又はEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)等の読み出し専用メモリであるROM1002(Read-Only Memory )、DRAM(Dynamic RAM)又はSRAM(Static RAM)等の揮発性メモリ及びNVRAM(Non Volatile RAM)等の不揮発性メモリで構成されるRAM1003(Random Access Memory)、並びにハードディスク等の外部記憶装置である外部記憶部1004で構成され、演算部1001、ROM1002、RAM1003、及び外部記憶部1004は互いにバス1005によって接続している。
The electronic circuit device 1000 includes, for example, a
ソフトウェア制御は、ROM1002に格納したプログラムを演算部1001が読み、読込んだプログラムに従って演算部1001が演算を行うことにより上記各部の機能を実現する。なお、RAM1003には、演算結果のデータが書き込まれ、特にNVRAMには、電源オフ時にバックアップが必要なデータが保存される。
In the software control, the
ここで、図1に戻り、電子回路装置1000の構成について引き続き説明する。
FAX機能部1010は、通信網100及び制御機能部1030に接続している。FAX機能部1010は、制御機能部1030に制御されて、情報を通信網100を通じて、例えば、G3又はG4等の通信規格で送受信することでFAX機能を提供する。
Here, returning to FIG. 1, the configuration of the electronic circuit device 1000 will be described.
The FAX function unit 1010 is connected to the
FAX機能部1010は、FAX制御部1011及び通信部1012で構成される。FAX制御部1011は、通信部1012及びプリント制御部1031に接続している。また、FAX制御部1011は、通信部1012を介して通信網100に接続している。
The FAX function unit 1010 includes a
FAX制御部1011は、後述する画像読取部1021で読取られた電子原稿を画像処理部1022及びプリント制御部1031を介して取得する。次に、FAX制御部1011は、取得した電子原稿を圧縮し、圧縮したデータを、例えば、G3又はG4等のプロトコルに従って送信するよう通信部1012を制御する。
The
また、FAX制御部1011は、同様に、データをG3又はG4等のプロトコルに従って受信するよう通信部1012を制御し、通信部1012が受信したデータを伸長する。尚、FAX制御部1011の伸長したデータは、プリント制御部1031を介して画像形成制御部1041に送信され、画像形成制御部1041が制御する画像形成部により出力画像として印刷出力される。
Similarly, the
通信部1012は、例えば、FAXモデムで構成され、通信網100、FAX制御部1011、及びプリント制御部1031に接続している。通信部1012は、FAX制御部1011に制御されて、通信網100を介して、例えば、G3又はG4等の通信規格で情報を送受信する。
The
画像入力機能部1020は、制御機能部1030に接続している。画像入力機能部1020は、制御機能部1030に制御されて、例えば、複写対象又はFAX送信対象とする原稿を電子画像として制御機能部1030へ入力する機能(つまり、画像入力機能)を提供する。 The image input function unit 1020 is connected to the control function unit 1030. The image input function unit 1020 is controlled by the control function unit 1030 to provide a function of inputting, for example, a document to be copied or FAX transmission target as an electronic image to the control function unit 1030 (that is, an image input function).
画像入力機能部1020は、画像読取部1021、及び画像処理部1022で構成されている。画像読取部1021は、例えば、スキャナ等で構成され、画像処理部1022及びプリント制御部1031に接続している。画像読取部1021は、プリント制御部1031に制御されて、読取対象とするシート状の原稿から、その原稿上に描かれた画像を光学的に読み取って原稿情報を取得し、取得した原稿情報をディジタル化した電子情報(以下、単に電子原稿と言う)へ変換する。
The image input function unit 1020 includes an
画像読取部1021は、図示を省略するが、光源制御部、受光センサ部、及び画像信号補正処理部で構成されている。光源制御部は、原稿へ光を照射する光源ランプを制御する。
Although not shown, the
受光センサ部は、例えば、CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)イメージセンサ、又はCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサで構成され、光源制御部により制御された光源が照射した光であって、原稿に照射した光の反射光を受光する。次に、受光センサ部は、受光した反射光に基づいて電気信号を出力することで原稿情報をディジタル化する。 The light receiving sensor unit is composed of, for example, a CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) image sensor or a CCD (Charge Coupled Device) image sensor, and is a light irradiated by a light source controlled by a light source control unit. The reflected light of the reflected light is received. Next, the light receiving sensor unit digitizes the document information by outputting an electrical signal based on the received reflected light.
画像信号補正処理部は、受光センサ部の出力した信号を補正し、補正した信号を電子原稿として画像処理部1022へ送信する。
The image signal correction processing unit corrects the signal output from the light receiving sensor unit, and transmits the corrected signal to the
画像処理部1022は、画像読取部1021及びプリント制御部1031に接続しており、画像読取部1021から電子原稿を取得する。画像処理部1022は、取得した電子原稿を画像形成部の出力特性に合わせるための処理を行なう。尚、画像形成部は、画像形成制御部1041により制御されて出力画像を形成する。
The
具体的には、画像処理部1022の実行する処理は、色を補正する処理、絵と文字とを分離する処理、下地を除去する処理、若しくは拡大又は縮小出力を実現するための拡大又は縮小処理を含む。
Specifically, the processing executed by the
制御機能部1030について説明する前に、画像出力機能部1024について説明する。
画像出力機能部1040は、制御機能部1030に接続している。画像出力機能部1040は、制御機能部1030に制御されて、画像入力機能部1020が入力した画像を印刷出力する機能(つまり、画像出力機能)を提供する。
Before describing the control function unit 1030, the image output function unit 1024 will be described.
The image output function unit 1040 is connected to the control function unit 1030. The image output function unit 1040 is controlled by the control function unit 1030 to provide a function of printing out an image input by the image input function unit 1020 (that is, an image output function).
画像出力機能部1040は、画像形成制御部1041及びアクチュエータ制御部1042で構成されている。
画像形成制御部1041は、プリント制御部1031及びアクチュエータ制御部1042に接続している。画像形成制御部1041は、アクチュエータ制御部1042を介して画像形成部を制御する。
The image output function unit 1040 includes an image
The image
具体的には、画像形成制御部1041は、電子写真プロセス及び用紙搬送に関する制御を行う。電子写真プロセスに関する制御とは、画像形成に係わるプロセスであって、例えば、帯電、露光、現像、転写、クリーニング、及び定着プロセスを行う部材の駆動タイミングの制御、並びに画像形成に係わるプロセスで使用される各種センサが取得した情報に基づいたフィードバック制御を言う。
Specifically, the image
用紙搬送に関する制御とは、画像読取部1021の原稿、及び画像形成部の記録(印刷)用紙をを搬送する部品の動作に関する制御を言い、具体的には、例えば、モータ、ソレノイド、及びクラッチ等の各アクチュエータに関するタイミング制御、及び用紙詰まりの検出制御を言う。
The control related to paper conveyance refers to control related to the operation of a part that conveys the original of the
ここで、図示は省略するが、画像形成部を構成する用紙搬送部は、複数のタイミングセンサを有する。タイミングセンサは、用紙搬送のタイミングに関する情報を収集する。画像形成制御部1041は、タイミングセンサによって収集したタイミング情報に基づいて用紙詰まりを検出して用紙搬送に関する制御を実行する。
Here, although illustration is omitted, the sheet conveying unit constituting the image forming unit has a plurality of timing sensors. The timing sensor collects information related to the sheet conveyance timing. The image
アクチュエータ制御部1042は、画像形成制御部1041及び画像形成部を構成するアクチュエータに接続している。アクチュエータ制御部1042は、画像形成制御部1041により出力される各アクチュエータを制御する制御信号を、各アクチュエータ固有の制御信号に変換する。その後、アクチュエータ制御部1042は、変換した制御信号を用いて各アクチュエータを制御する。
The
制御機能部1030は、FAX機能部1010、画像入力機能部1020、及び画像出力機能部1040に接続してる。制御機能部1030は、FAX機能、スキャン機能、プリント機能、コピー機能、及び故障診断機能を提供するために、FAX機能部1010、画像入力機能部1020、及び画像出力機能部1040を制御する機能を有する、。 The control function unit 1030 is connected to the FAX function unit 1010, the image input function unit 1020, and the image output function unit 1040. The control function unit 1030 has a function of controlling the FAX function unit 1010, the image input function unit 1020, and the image output function unit 1040 in order to provide a FAX function, a scan function, a print function, a copy function, and a failure diagnosis function. Have.
制御機能部1030は、プリント制御部1031、記憶部1036、U/I制御部1037、入力部1038、及び表示部1039で構成される。
The control function unit 1030 includes a
プリント制御部1031について説明する前に、記憶部1036、U/I制御部1037、入力部1038、及び表示部1039について説明する。
Before describing the
記憶部1036は、図2を用いて説明したROM1002、RAM1003、及び外部記憶部1004で構成され、プリント制御部1031に接続している。
The
ROM1002は、電子回路装置1000の有する故障診断機能を提供するために使用されるモデルを格納する。尚、ROM1002が記憶するモデルについては後述する。
The
また、ROM1002は、電子回路装置1000の有する各機能を提供するために演算部1001が実行するファームフェアを格納する。尚、電子回路装置1000の有する機能は、スキャン機能、プリント機能、FAX機能、コピー機能、データ転送機能、及び故障診断機能のみならず、待機機能、省電力機能、及び起動機能を含む。
The
RAM1003は、演算部1001がファームフェアを実行する際に使用するワーク領域を提供する。外部記憶部1004は、電子回路装置が機能を提供する際に使用される画像情報、特に、電子ソートされて複写、又はプリントされる、若しくはFAX送受信される電子原稿等の画像情報を記憶する。
The
また、外部記憶部1004は、電子回路装置1000の動作履歴、及び電子回路装置1000の内部の状態情報を記述するログ情報ファイルをも記憶する。特に、ログ情報ファイルは、起動時に記録されたブートログ情報、及び機能の提供時に記録された動作ログ情報、故障発生時の機能診断テストから抽出されたテストログ情報、又は検査結果を記録したファイルを含む。
The
U/I制御部1037は、プリント制御部1031、入力部1038、及び表示部1039に接続している。U/I制御部1037は、表示部1039の表示を制御し、入力部1038により入力された信号に基づいてプリント制御部1031へ各種命令を出力する。
The U /
入力部1038は、例えば、タッチパネル、キーボード、又はマウスで構成され、U/I制御部1037に接続している。入力部1038は、ユーザに操作され、故障により生じた不具合を識別する情報を入力する。尚、電子回路装置1000が不具合を認識し、かつ認識した不具合を識別する情報を生成した場合には、ユーザは不具合を識別する情報を入力する必要は無い。
The
尚、電子回路装置1000が認識できない不具合の具体例としては、電子回路装置1000がフリーズする等の誤動作、画像不良、及びジョブ処理不良等が挙げられる。 Specific examples of problems that the electronic circuit device 1000 cannot recognize include malfunctions such as the electronic circuit device 1000 being frozen, image defects, and job processing defects.
また、入力部1038は、スキャン機能、プリント機能、FAX機能、コピー機能、データ転送機能、故障診断機能、待機機能、及び省電力機能を選択し、選択した機能の提供を指示する信号を入力する。
The
更に、入力部1038は、ユーザに操作されて、不具合を引き起こした故障を診断するための操作のみを受け付ける状態(以下単に、故障診断モードと言う)に移行する命令を入力する。その後、入力部1038は、電子回路装置を構成する複数の部品で構成される部品群であって、第2の故障診断処理の対象とする物品群を選択する信号を入力する。尚、第2の故障診断処理については後述する。
Furthermore, the
表示部1039は、例えば、液晶ディスプレイ又はCRT(Cathode Ray Tube)で構成され、U/I制御部1037に接続している。表示部1039は、U/I制御部1037に制御されて、各種の情報を表示する。尚、表示部1039が表示する情報については後述する。
The
ここで、プリント制御部1031について説明する前に、図3を参照して、制御機能部1030を構成するハードウェア部品について説明する。図3は、制御機能部の一実施形態を示す構成図である。
Here, before describing the
制御機能部1030は、ハードウェア部品であるROM1002、RAM1003、外部記憶部1004、ファン1131、UI PWBA1137、タッチパネル1138、ディスプレイ1139、及びESS PWBA1231で構成される。
The control function unit 1030 includes a
ROM1002、RAM1003、外部記憶部1004、ファン1131、UI PWBA1137、タッチパネル1138、ディスプレイ1139、及びESS PWBA1231は、それぞれ交換可能に電子回路装置1000に設置される部品である。
The
ROM1002、RAM1003、及び外部記憶部1004は、記憶部1036を構成する。ROM1002、RAM1003、及び外部記憶部1004は、ESS PWBA1231に接続している。
The
ファン1131、及びESS PWBA1231は、プリント制御部1031を構成する。ESS PWBA1231は、ファン1131、及びUI PWBA1137に接続している。ESS PWBA1231は、演算部1001を含む回路の中心部であるESS(Electric SubSystem)が配置された回路基盤(Printed Wiring Board Assy)である。
The
ESS PWBA1231は、ファン1131を制御してESS PWBA1231の加熱を抑制する。また、ESS PWBA1231は、UI PWBA1137を介してタッチパネル1138から各種情報及び信号を取得し、取得した情報及び信号に基づいて電子回路装置1000の有する機能を提供する。また、ESS PWBA1231は、UI PWBA1137を介してディスプレイ1139が表示する情報を制御する。
The
ファン1131は、ESS PWBA1231上に交換可能に設置され、ESS PWBA1231により制御されてESS PWBA1231に対して送風する。
The
UI PWBA1137は、U/I制御部1037を構成し、ESS PWBA1231、タッチパネル1138、及びディスプレイ1139に接続している。
The
UI PWBA1137は、ユーザインタフェース(User Interface)に関連した部品であるタッチパネル1138、及びディスプレイ1139との情報の入出力を制御する回路を配置した回路基盤である。
The
タッチパネル1138は、入力部1038を構成し、UI PWBA1137に接続している。タッチパネル1138は、ユーザに操作されて各種の情報及び信号をUI PWBA1137へ入力する。
The
液晶ディスプレイ1139は、表示部1039を構成し、UI PWBA1137に接続している。液晶ディスプレイ1139は、UI PWBA1137に制御されて、各種の情報を表示する。
The
尚、例えば、タッチパネル1138等の入力部1038を構成するハードウェア部品、及び例えば、液晶ディスプレイ1139等の表示部1039を構成するハードウェア部品を合わせてUI1238と呼ぶこととする。
Note that, for example, hardware components that configure the
ここで、制御機能部1030は、制御機能と言う同様の機能を達成するために使用される複数のハードウェア部品(つまり、ROM1002、RAM1003、外部記憶部1004、ファン1131、UI PWBA1137、タッチパネル1138、ディスプレイ1139、及びESS PWBA1231)で構成される部品群である。
Here, the control function unit 1030 includes a plurality of hardware components (that is, a
同様に、図示及び説明を省略するが、FAX機能部1010はFAX機能、画像入力機能部1020は画像入力機能、画像出力機能部1040は画像出力機能と言う同様の機能を達成するために使用される複数のハードウェア部品で構成される部品群である。 Similarly, although illustration and description are omitted, the FAX function unit 1010 is used to achieve the same function as a FAX function, the image input function unit 1020 is an image input function, and the image output function unit 1040 is an image output function. This is a component group composed of a plurality of hardware components.
プリント制御部1031は、FAX制御部1011、通信部1012、画像読取部1021、画像処理部1022、記憶部1036、画像形成制御部1041、及びU/I制御部1037に接続している。
The
プリント制御部1031は、記憶部1036に記憶されたファームウェアを実行することで、FAX制御部1011、通信部1012、画像読取部1021、及び画像形成制御部1041を制御して、故障診断機能等の電子回路装置1000の有する機能を提供する。
The
ここで、図4を参照してプリント制御部1031の構成を説明する。図4は、プリント制御部1031の一実施形態を表す機能ブロック図である。
Here, the configuration of the
プリント制御部1031は、第1の収集部1032、第1の算出部1033、第2の収集部1034、及び第2の算出部1035で構成されている。
The
第1の収集部1032は、記憶部1036、U/I制御部1037、及び第1の算出部1033に接続している。第1の収集部1032は、不具合が発生した際に、部品群であるFAX機能部1010、画像入力機能部1020、制御機能部1030、及び画像出力機能部1040から第1の診断情報を収集する。ここで、第1の診断情報とは、電子回路装置1000に不具合が発生した場合における各部品群の状態に関する情報を言う。
The
ここで、第1の診断情報についてより具体的に説明をする。第1の診断情報は、部品群に関する環境情報、部品群又は部品群が実行していたプログラムの機能診断結果を含む。 Here, the first diagnosis information will be described more specifically. The first diagnosis information includes environmental information about the component group, the component group, or the function diagnosis result of the program executed by the component group.
この診断情報は、電子回路装置1000の動作履歴、及び電子回路装置1000の内部の状態情報を記述するログ情報ファイルを解析して得られる。 This diagnostic information is obtained by analyzing a log information file describing an operation history of the electronic circuit device 1000 and state information inside the electronic circuit device 1000.
また、第1の収集部1032は、入力部1038をユーザが操作して入力した不具合を識別する情報をU/I制御部1037から取得する。
Further, the
また、第1の収集部1032は、接続する各部品群から電子回路装置1000が認識した不具合を識別する情報、及び不具合が発生した際に電子回路装置1000が機能を提供するために実行していた処理(以下単に、ジョブと言う)に関する情報をも収集する。
In addition, the
その後、第1の収集部1032は、収集した不具合を識別する情報、ジョブに関する情報、及び第1の診断情報(以下単に、第1の診断情報等と言う)を第1の算出部1033へ出力する。
Thereafter, the
第1の算出部1033は、第1の収集部1032、記憶部1036、及びU/I制御部1037に接続している。第1の算出部1033は、記憶部1036から第1のモデルを取得する。
The
ここで、図5を参照して第1のモデルについて説明する。図5は、第1のモデルの構成例を概念的に表す図である。
図5に示す、第1のモデルは、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化したモデルである。
Here, the first model will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram conceptually illustrating a configuration example of the first model.
The first model shown in FIG. 5 is a model in which a cause of a failure that may occur in an article group, a state of a part group, and a failure caused by the cause are associated with each other by a causal relationship.
第1のモデルは、第1の証拠情報ノードND1から5及び部品群状態ノードNG1から4で構成されるベイジアン・ネットワークモデルである。尚、ベイジアン・ネットワークモデルは、ノード間の定性的な依存関係である因果関係をグラフ構造によって表し、変数間の定量的な因果関係をその変数の間に定義される条件付き確率によって表すモデルである。 The first model is a Bayesian network model including first evidence information nodes ND1 to ND5 and component group state nodes NG1 to NG4. The Bayesian network model is a model that expresses a causal relationship that is a qualitative dependency between nodes by a graph structure, and a quantitative causal relationship between variables by a conditional probability defined between the variables. is there.
第1の証拠情報ノードND1から5は、部品群状態ノードNG1から4に関連付けられるフェイル情報、ブートログ情報、動作ログ情報、機能診断テスト等に基づく状態変数であり、第1の収集部1032が収集した第1の証拠情報を、第1の算出部が第1のモデルに入力することで定まる。
The first evidence information nodes ND1 to ND5 are state variables based on fail information, boot log information, operation log information, function diagnostic tests, and the like associated with the component group state nodes NG1 to NG1, and are collected by the
FAX機能部状態ノードNG1、画像入力機能部状態ノードNG3、制御機能部状態ノードNG2、及び画像入力機能部状態ノードNG3は、部品群状態ノードNGに含まれる。部品群状態ノードNGは、部品群の正常不良の状態を表す確率変数とする。 The FAX function unit state node NG1, the image input function unit state node NG3, the control function unit state node NG2, and the image input function unit state node NG3 are included in the component group state node NG. The component group state node NG is a random variable that represents the normal or defective state of the component group.
つまり、FAX機能部状態ノードNG1、画像入力機能部状態ノードNG3、制御機能部状態ノードNG2、及び画像入力機能部状態ノードNG3は、FAX機能部1010、画像入力機能部1020、制御機能部1030、及び画像入力機能部1020の正常不良の状態を表す確率変数とする。部品群の状態を表す確率変数のとり得る具体値は、例えば、「故障」又は「正常」である。 That is, the FAX function unit state node NG1, the image input function unit state node NG3, the control function unit state node NG2, and the image input function unit state node NG3 are the FAX function unit 1010, the image input function unit 1020, the control function unit 1030, And a random variable representing a normal or defective state of the image input function unit 1020. Specific values that the random variable representing the state of the component group can take are, for example, “failure” or “normal”.
本実施例においては、第1の算出部1033が、このノードに対応した状態確率を計算して、部品群毎に故障の原因が生じている確率(以下単に、故障原因の発生確率と言う)を算出する。つまり、各ノードには、第1の算出部1033が故障原因の発生確率を算出するために用いる確率表を対応させる。
In the present embodiment, the
この確率表は、物品群に生じ得る故障の原因と部品群の状態と原因により引き起こされる不具合との因果関係の強さを定量的に表す確率をまとめた表である。 This probability table is a table that summarizes the probabilities that quantitatively indicate the strength of the causal relationship between the cause of a failure that may occur in the article group, the state of the component group, and the malfunction caused by the cause.
また、確率表は、第1のモデルがモデル化する対象とした部品群が初期状態において故障状態にある確率である事前故障確率を有し、事前故障確率は過去の故障発生時のデータや部品の平均故障間隔MTBF(Mean Time Between Failure)を用いて決定できる。 The probability table has a prefailure probability that is a probability that a part group to be modeled by the first model is in a failure state in an initial state, and the prefailure probability is a data or component at the time of past failure occurrence. The average failure interval MTBF (Mean Time Between Failure) can be determined.
次に、ベイジアン・ネットワークである第1のモデルは、ノード間の定性的な依存関係である因果関係をグラフ構造によって表すために、「原因」と「結果」と言う因果関係を「原因」から「結果」へ向かう矢印で表すように結線される。 Next, the first model, which is a Bayesian network, expresses the causal relationship of “cause” and “result” from “cause” in order to express the causal relationship that is a qualitative dependency between nodes by a graph structure. Wired as shown by the arrow to “Result”.
例えば、第1の証拠情報ノードND1及びND2と、FAX機能部状態ノードNG1との関係は、第1の証拠情報ノードND1及びND2の状態変数を「原因」として、FAX機能部状態ノードNG1の確率変数が具体値「異常」を取ることを「結果」とする定性的な因果関係を表す。 For example, the relationship between the first evidence information nodes ND1 and ND2 and the FAX function unit state node NG1 is the probability of the FAX function unit state node NG1 with the state variable of the first evidence information nodes ND1 and ND2 as “cause”. It represents a qualitative causal relationship in which a variable takes a specific value “abnormal” as a “result”.
また、第1の証拠情報ノードND2と画像入力機能部状態ノードNG3との関係、第1の証拠情報ノードND3と制御機能部状態ノードNG2との関係、第1の証拠情報ノードND4と画像出力機能部状態ノードNG4との関係も同様であるので説明を省略する。 Further, the relationship between the first evidence information node ND2 and the image input function unit state node NG3, the relationship between the first evidence information node ND3 and the control function unit state node NG2, the first evidence information node ND4 and the image output function. Since the relationship with the part state node NG4 is the same, the description thereof is omitted.
また、FAX機能部状態ノードNG1と画像出力機能部状態ノードNG4との関係は、FAX機能部状態ノードNG1の確率変数が具体値「異常」を取ることを「原因」として、画像出力機能部状態ノードNG4の確率変数が具体値「異常」を取ることを「結果」とする定性的な因果関係を表す。尚、制御機能部状態ノードNG2とFAX機能部状態ノードNG1、画像入力機能部状態ノードNG3、及び画像出力機能部状態ノードNG4との関係、画像入力機能部状態ノードNG3とFAX機能部状態ノードNG1及び画像出力機能部状態ノードNG4との関係も同様であるため、説明を省略する。 In addition, the relationship between the FAX function unit state node NG1 and the image output function unit state node NG4 is determined based on the fact that the random variable of the FAX function unit state node NG1 takes the specific value “abnormal” as the “cause”. This represents a qualitative causal relationship in which the fact that the random variable of the node NG4 takes the specific value “abnormal” is the “result”. The relationship between the control function unit state node NG2 and the FAX function unit state node NG1, the image input function unit state node NG3, and the image output function unit state node NG4, the image input function unit state node NG3 and the FAX function unit state node NG1. Since the relationship with the image output function unit state node NG4 is the same, the description thereof is omitted.
更に、画像出力機能部状態ノードNG4と第1の証拠情報ノードND5との関係は、画像出力機能部状態ノードNG4の確率変数が具体値「異常」を取ることを「原因」として、第1の証拠情報ノードND5の状態変数が、故障により引き起こされる不具合を示す具体値をとることを「結果」とする定性的な因果関係を表す。 Further, the relationship between the image output function unit state node NG4 and the first evidence information node ND5 is based on the fact that the random variable of the image output function unit state node NG4 takes the specific value “abnormal” as the “cause”. The state variable of the evidence information node ND5 represents a qualitative causal relationship in which “result” is taken to take a specific value indicating a failure caused by the failure.
具体例を挙げると、画像出力機能部状態ノードNG4と第1の証拠情報ノードND5との関係は、画像出力機能部状態ノードNG4が具体値「異常」を取ることを原因として、出力画像に線状の欠陥が現れると言う不具合(つまり、結果)が発生すると言う関係である。 To give a specific example, the relationship between the image output function unit state node NG4 and the first evidence information node ND5 is that the image output function unit state node NG4 takes a specific value “abnormal” and causes a line in the output image. In other words, a defect (that is, a result) that a defect of a shape appears appears.
ここで、図3に戻り、引き続き第1の算出部1033について引き続き説明する。
第1の算出部1033は、第1の収集部1032から第1の診断情報等を取得する。次に、第1の算出部1033は、取得した診断情報等に含まれる不具合を識別する情報、及びジョブに関する情報に基づいて、記憶部1036の記憶するモデルの中から第1の算出部1033が実行する故障診断に適した第1のモデルを選択する。
Here, returning to FIG. 3, the
The
次に、第1の算出部1033は、第1の収集部1032から取得した第1の診断情報の一部又は全部を第1のモデルに入力し、第1の診断情報を入力されたモデルを解析することで、部品群に故障の原因が発生している確率を算出する。その後、第1の算出部1033は、算出した確率と、部品群を識別する情報(以下単に、物品群識別情報と言う)とを、第2の収集部1034へ出力する。
Next, the
ここで、表1を参照して第1の算出部1033が算出した確率について説明する。表1は、第1の算出部1033が算出した確率を説明するための表である。
Here, the probability calculated by the
表1は、故障箇所カラム及び故障確率カラムを有している。故障箇所カラムは第1の算出部1033が故障診断の対象とした部品群を識別する情報を、故障確率カラムは第1の算出部1033が算出した部品群に故障の原因が発生している確率を同一行に関連付けて保持している。
Table 1 has a failure location column and a failure probability column. The failure location column indicates information for identifying the component group that is subject to failure diagnosis by the
画像入力機能部1020は51%の確率で、制御機能部1030は3%の確率で、FAX機能部1010は2%の確率で故障の原因が発生していると推定されることを、表1は表している。 Table 1 shows that the cause of the failure is estimated with a probability of 51% for the image input function unit 1020, a probability of 3% for the control function unit 1030, and a probability of 2% for the FAX function unit 1010. Represents.
ここで図3に戻り、プリント制御部1031の構成について、引き続き説明を行う。
第2の収集部1034は、記憶部1036、U/I制御部1037、及び第2の算出部1035に接続している。第2の収集部1034は、不具合が発生した際に、接続する各部から第2の診断情報を収集する。ここで、第2の診断情報とは、電子回路装置1000に不具合が発生した場合における各部品群を構成する部品の状態に関する情報を言う。
Here, returning to FIG. 3, the configuration of the
The
ここで、第2の診断情報についてより具体的に説明をする。第2の診断情報は、部品群を構成する部品に関する環境情報、部品又は部品が実行していたプログラムの機能診断結果を含む。 Here, the second diagnosis information will be described more specifically. The second diagnosis information includes environmental information regarding the parts constituting the part group, and the function diagnosis result of the part or the program executed by the part.
この第2の診断情報は、第1の診断情報と同様に、電子回路装置1000の動作履歴、及び電子回路装置1000の内部の状態情報を記述するログ情報ファイルを解析して得られる。 Similar to the first diagnosis information, the second diagnosis information is obtained by analyzing an operation history of the electronic circuit device 1000 and a log information file describing state information inside the electronic circuit device 1000.
また、第2の収集部1034は、第1の収集部1032と同様に、入力部1038をユーザが操作して入力した不具合を識別する情報をU/I制御部1037から取得し、電子回路装置1000が認識した不具合を識別する情報、及び不具合が発生した際に電子回路装置1000が実行していたジョブに関する情報をも収集する。
Similarly to the
その後、第2の収集部1034は、収集した不具合を識別する情報、ジョブに関する情報、及び第2の診断情報(以下単に、第2の診断情報等と言う)を第2の算出部1035へ出力する。
Thereafter, the
第2の算出部1035は、第2の収集部1034、記憶部1036、及びU/I制御部1037に接続している。第2の算出部1035は、記憶部1036から第2のモデルを取得する。
The
ここで、図6を参照して第2のモデルについて説明する。図6は、第2のモデルの構成例を概念的に表す図である。
図6に示す、第2のモデルは、第1のモデルがモデル化の対象とした物品群である制御機能部1030を構成する物品についてモデル化したモデルである。
Here, the second model will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram conceptually illustrating a configuration example of the second model.
The second model shown in FIG. 6 is a model obtained by modeling an article constituting the control function unit 1030 that is an article group targeted by the first model.
この第2のモデルは、制御機能部1030を構成する物品に生じ得る故障の原因と部品の状態と原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化したモデルである。 The second model is a model obtained by associating a cause of a failure that may occur in an article constituting the control function unit 1030, a state of a part, and a failure caused by the cause by a causal relationship.
第2のモデルは、第2の証拠情報ノード及び部品状態ノードNPで構成されるベイジアン・ネットワークモデルである。尚、図6においては、説明の便宜のために、第2の証拠情報ノードを図示していない。 The second model is a Bayesian network model composed of a second evidence information node and a component state node NP. In FIG. 6, the second evidence information node is not shown for convenience of explanation.
第2の証拠情報ノードは、制御機能部1030を構成する物品に関連付けられるフェイル情報、ブートログ情報、動作ログ情報、機能診断テスト等に基づく状態変数であり、第2の収集部1034が収集した第2の証拠情報を、第2の算出部が第2のモデルに入力することで定まる。
The second evidence information node is a state variable based on fail information, boot log information, operation log information, a function diagnostic test, and the like associated with the articles constituting the control function unit 1030. The second evidence information node is collected by the
図6に示すESS PWBA状態ノードNP01、RAM接続部状態ノードNP02、ROM 接続部状態ノードNP03、HDD 接続部状態ノードNP04、UI PWBA 接続部状態ノードNP05、FAN接続部状態ノードNP06、RAM状態ノードNP07、ROM状態ノードNP08、HDD状態ノードNP09、UI PWBA状態ノードNP10、FAN状態ノードNP11、UI 接続部状態ノードNP12、及びUI状態ノードNP13は、部品状態ノードNPに含まれる。 ESS PWBA state node NP01, RAM connection state node NP02, ROM connection state node NP03, HDD connection state node NP04, UI PWBA connection state node NP05, FAN connection state node NP06, RAM state node NP07 shown in FIG. ROM state node NP08, HDD state node NP09, UI PWBA state node NP10, FAN state node NP11, UI connection unit state node NP12, and UI state node NP13 are included in the component state node NP.
ESS PWBA状態ノードNP01、RAM状態ノードNP07、ROM状態ノードNP08、HDD状態ノードNP09、UI PWBA状態ノードNP10、FAN状態ノードNP11、及びUI状態ノードNP13は、ESS PWBA1231、RAM1003、ROM1002、HDD1003、UI PWBA1137、ファン1131、及びUI1238の正常不良の状態を表す確率変数とする。部品の状態を表す確率変数が取り得る具体値は、例えば、「故障」又は「正常」である。
The ESS PWBA state node NP01, the RAM state node NP07, the ROM state node NP08, the HDD state node NP09, the UI PWBA state node NP10, the FAN state node NP11, and the UI state node NP13 are the ESS PWBA1231, RAM1003, ROM1002, HDD1003, and UI PWBA1137. ,
また、RAM接続部状態ノードNP02、ROM 接続部状態ノードNP03、HDD 接続部状態ノードNP04、UI PWBA 接続部状態ノードNP05、FAN接続部状態ノードNP06、UI 接続部状態ノードNP12は、RAM1003とESS PWBA1231との接続部、ROM1002とESS PWBA1231との接続部、HDD1004とESS PWBA1231との接続部、UI PWBA1137とESS PWBA1231との接続部、ファン1131とESS PWBA1231との接続部、及びUI1238とUI PWBA1137との接続部の正常不良の状態を表す確率変数とする。部品間の接続部の状態を表す確率変数が取り得る具体値は、例えば、「故障」又は「正常」である。
In addition, the RAM connection state node NP02, the ROM connection state node NP03, the HDD connection state node NP04, the UI PWBA connection state node NP05, the FAN connection state node NP06, and the UI connection state node NP12 are the
つまり、部品状態ノードNPは、部品、及び部品間の接続部分の状態が正常、又は不良であるかを表す確率変数とする。部品、及び部品間の接続部分の状態を表す確率変数のとり得る具体値は、例えば、「故障」又は「正常」である。 That is, the component state node NP is a random variable that represents whether the state of the component and the connection portion between the components is normal or defective. Specific values that can be taken by the random variable representing the state of the component and the connection portion between the components are, for example, “failure” or “normal”.
本実施例においては、第2の算出部1035が、このノードに対応した状態確率を計算して、部品毎に故障の原因が生じている確率(以下単に、故障原因の発生確率と言う)を算出する。つまり、第1のモデルと同様に、各ノードには、第2の算出部1035が故障原因の発生確率を算出するために用いる確率表を対応させる。また、確率表は、第1のモデルと同様に、第2のモデルがモデル化する対象とした部品が初期状態において故障状態にある確率である事前故障確率を有する。
In the present embodiment, the
部品状態ノードNP間の関係、及び部品状態ノードNPと第2の証拠情報ノードとの関係については、第1のモデルにおける部品群状態ノードNG間の関係、及び部品群状態ノードNGと第2の証拠情報ノードNDとの関係と同様であるので説明を省略する。 Regarding the relationship between the component state nodes NP and the relationship between the component state node NP and the second evidence information node, the relationship between the component group state nodes NG and the component group state node NG and the second evidence information node in the first model. Since it is the same as the relationship with the evidence information node ND, description thereof is omitted.
ここで、図3に戻り、引き続き第2の算出部1035について引き続き説明する。第2の算出部1035は、第2の収集部1034から第2の診断情報等を取得する。次に、第2の算出部1035は、取得した診断情報等に含まれる不具合を識別する情報、及びジョブに関する情報に基づいて、記憶部1036の記憶するモデルの中から第2の算出部1035が実行する故障診断に適した第2のモデルを取得する。
Here, returning to FIG. 3, the
次に、第2の算出部1035は、第2の収集部1034から取得した第2の診断情報の一部又は全部、及び第1の算出部1033が算出した確率を第2のモデルに入力し、第2の診断情報を入力されたモデルを解析することで、部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出する。
Next, the
ここで、プリント制御部1031が、故障診断機能を提供する際に実行する故障診断処理について説明する。故障診断処理は、第1の故障診断処理と第2の故障診断処理とで構成される。
Here, a failure diagnosis process executed when the
よって、図7を参照して、第1の故障診断処理について説明する。図7は、プリント制御部が実行する第1の故障診断処理の一例を説明するためのフローチャートである。 Therefore, the first failure diagnosis process will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the first failure diagnosis process executed by the print control unit.
プリント制御部1031は、電子回路装置1000を使用する使用者が入力部1038を操作して入力した故障診断モードへの移行を命じる命令を取得する(ステップST001)。
The
次に、プリント制御部1031は、第1の診断情報を収集するよう第1の収集部1032に命令を出力する(ステップST002)。その後、プリント制御部1031は、第1の算出部1033が実行する故障診断に適した第1のモデルを選択するよう第1の収集部1032に命令を出力する(ステップST003)。
Next, the
次に、プリント制御部1031は、選択した第1のモデルに第1の診断情報を入力し、入力した第1のモデルを解析するよう第1の算出部1033に命令を出力する(ステップST004)。
Next, the
その後、プリント制御部1031は、故障診断の対象とした部品群の全てについてステップST007の判定を実行したか否かを判断する(ステップST005)。プリント制御部1031は、全ての部品群についてステップST007の判定を実行したと判断する場合にはステップST006の処理を、そうでない場合にはステップST011の処理を実行する。
Thereafter, the
ステップST005において、プリント制御部1031は、全ての部品群についてステップST007の判定を実行していないと判断した場合には、未判定の部品群の内の1つをステップST7の判定対象とする部品群(以下単に、判定対象部品群と言う)として選択する(ステップST006)。
In step ST005, if the
次に、プリント制御部1031は、第1の算出部1033が算出した判定対象部品群の故障確率が所定の閾値を超えるか否かを判断する(ステップST007)。プリント制御部1031は、判定対象部品群の故障確率が所定の閾値を超えると判断する場合にはステップST008の処理を、そうでない場合にはステップST005に戻り上記処理を繰り返す。
Next, the
尚、上記閾値は、常に固定の値である構成を採用できる。また、電子回路装置1000の使用者が、故障診断処理毎に指定した閾値である構成を採用できる。 Note that a configuration in which the threshold value is always a fixed value can be adopted. Moreover, the structure which is the threshold value which the user of the electronic circuit apparatus 1000 designated for every failure diagnosis process is employable.
ステップST007において、プリント制御部1031は、判定対象部品群の故障確率が所定の閾値を超えると判断する場合には、判定対象部品群に故障の原因が発生していると推定し、かつ判定対象部品群に関する第2の診断情報を収集するよう第2の収集部1034に命じる命令を出力する(ステップST008)。
In step ST007, when the
ここで、表1を参照してステップST007及びST008の処理を説明する。尚、所定の閾値は50%であるとして説明する。 Here, the processing of steps ST007 and ST008 will be described with reference to Table 1. It is assumed that the predetermined threshold is 50%.
ステップST007において、判定対象部品群が画像入力機能部1020の場合には、プリント制御部1031は、第1の算出部1033が算出した確率51%が所定の閾値は50%を超えると判断する。
In step ST007, when the determination target component group is the image input function unit 1020, the
よって、ステップST008において、プリント制御部1031は、画像入力機能部1020に関する第2の診断情報を収集するよう第2の収集部1034に命令を出力する。
Therefore, in step ST008, the
また、ステップST007において、判定対象部品群が制御機能部1030の場合には、プリント制御部1031は、第1の算出部1033が算出した確率3%が所定の閾値は50%を超えないと判断する。
In step ST007, when the determination target component group is the control function unit 1030, the
よって、ステップST008において、プリント制御部1031は、制御機能部1030に関する第2の診断情報を収集するよう第2の収集部1034に命令を出力する。尚、判定対象部品群がFAX機能部1010の場合においても同様であるので説明を省略する。
Accordingly, in step ST008, the
次に、プリント制御部1031は、第2の算出部1035が実行する判定対象部品群の故障診断に適した第2のモデルを選択するよう第2の算出部1035に命じる命令を出力する(ステップST009)。
Next, the
次に、プリント制御部1031は、選択した第2のモデルに第2の診断情報、及び第1の算出部1033が算出した確率を入力し、入力した第2のモデルを解析するよう第2の算出部1035に命令を出力する(ステップST010)。その後、プリント制御部1031は、ステップST005に戻り上記処理を繰り返す。
Next, the
ステップST005において、プリント制御部1031は、全ての部品群についてステップST007の判定を実行したと判断した場合には、第1の結果表示画面を表示するよう表示部1039を制御する(ステップST011)。その後、プリント制御部1031は、第1の故障診断処理を終了する。
In step ST005, the
ここで、図8を参照して、第1の結果表示画面について説明する。図8は、第1の結果表示画面の一例について説明するための図である。 Here, the first result display screen will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram for explaining an example of the first result display screen.
第1の結果表示画面FR1は、第1の結果表示行列MR1、スクロールバーSB、終了ボタンBTC、及び第2の結果表示ボタンBTD1及び2で構成される。 The first result display screen FR1 includes a first result display matrix MR1, a scroll bar SB, an end button BTC, and second result display buttons BTD1 and BTD2.
第1の結果表示行列MR1は、故障推定箇所カラム、故障確率カラム、及び備考カラムを有している。故障推定箇所カラムは故障の原因が発生しているか否かを表す確率を算出した部品群、部品、又はそれらを接続する部分を識別する情報を、故障確率カラムは算出した故障確率を、備考カラムは部品群、部品、又はそれらを接続する部分に関する備考、又は第2の結果表示ボタンBTDを同一行に表示することで関連付けて表示する。尚、本実施例では、部品群、部品、又はそれらを接続する部分を識別する情報は、部品群、部品、又はそれらを接続する部分の名称であるとする。 The first result display matrix MR1 has a failure estimation location column, a failure probability column, and a remarks column. The failure estimation location column contains information for identifying the component group, the component, or the part connecting them, the probability of which indicates whether or not the cause of the failure has occurred, the failure probability column the calculated failure probability, and the remarks column Is displayed in association with the remarks related to the part group, the parts, or the parts connecting them, or the second result display button BTD displayed on the same line. In this embodiment, it is assumed that the information for identifying the component group, the component, or the portion connecting them is the name of the component group, the component, or the portion connecting them.
尚、第1の結果表示行列MR1は、故障確率カラムが表示する確率が大きい順に表示する。つまり、プリント制御部1031が故障推定箇所カラム、故障確率カラム、及び備考カラムに表示する情報を、故障確率カラムが表示する確率に基づいてソートした結果を、表示部1039はプリント制御部1031に制御されて表示する。
The first result display matrix MR1 is displayed in descending order of the probability displayed by the failure probability column. That is, the
ここで、表1に示した例を挙げて説明すると、第1の結果表示行列MR1は、第1の算出部1033が算出した確率が所定の閾値50%を超えなかった部品群である制御機能部1030、及びFAX機能部1010については、部品群及び部品群を接続する部分を識別する情報と第1の算出部1033が算出した確率3%及び2%とをそれぞれ関連付けて第20行及び21に表示する。
Here, to explain with reference to the example shown in Table 1, the first result display matrix MR1 is a control function that is a component group in which the probability calculated by the
また、第1の結果表示行列MR1は、第1の算出部1033が算出した確率が所定の閾値50%を超えた部品群である画像入力機能部1020については、画像入力機能部1020を構成する部品及び部品群を接続する部分を識別する情報と第2の算出部1035が算出した確率とをそれぞれ関連付けて第1行から19行に表示する。
Further, the first result display matrix MR1 constitutes the image input function unit 1020 for the image input function unit 1020 that is a component group in which the probability calculated by the
ここで、画像入力機能部1020を構成する部品、及びそれらを接続する部分は、CCD PWBA、ランプ PWBA、及びCCD PWBA 接続部を含む。また、第2の算出部1035は、CCD PWBA、ランプ PWBA、及びCCD PWBA 接続部に故障の原因が生じている確率を30%、25%、及び10%と算出した。
Here, the components constituting the image input function unit 1020 and the parts connecting them include a CCD PWBA, a lamp PWBA, and a CCD PWBA connection unit. Further, the
CCD PWBAは、受光センサであるCCD(Charge Coupled Devices)とCCDを制御する回路とを配置した回路基盤であり、ランプ PWBAは、原稿へ光を照射する光源であるランプとランプをを制御する回路とを搭載した回路基盤であり、CCD PWBA 接続部は、CCD PWBAと他の回路基盤とを接続する部分である。 The CCD PWBA is a circuit board on which a CCD (Charge Coupled Devices) that is a light receiving sensor and a circuit that controls the CCD are arranged. The lamp PWBA is a lamp that is a light source that irradiates light on a document and a circuit that controls the lamp. The CCD PWBA connection part is a part for connecting the CCD PWBA and another circuit board.
第2の結果表示ボタンBTDは、第2の結果表示ボタンBTDが表示された行の故障推定箇所カラムに、部品群を識別する情報が表示されている場合に表示される。 The second result display button BTD is displayed when information for identifying a component group is displayed in the failure estimated location column of the row where the second result display button BTD is displayed.
第2の結果表示ボタンBTDは、電子回路装置1000の使用者が入力部1038を操作することで、第2の結果表示ボタンBTDと同一行に表示された情報で識別される部品群を選択する選択信号を入力し、選択した部品群について第2の故障診断処理を実行するよう命じる命令をプリント制御部1031に入力できることを表すボタン表示である。
The second result display button BTD selects a component group identified by information displayed on the same line as the second result display button BTD when the user of the electronic circuit device 1000 operates the
スクロールバーSBは、第1の結果表示行列MR1に故障診断の対象とした全ての部品群、部品、及びそれらの接続部に関する情報を表示できない場合に表示される。 The scroll bar SB is displayed when information on all the component groups, components, and their connection portions that are the target of failure diagnosis cannot be displayed in the first result display matrix MR1.
スクロールバーSBは、第1の結果表示行列MR1に表示されていない情報を表示することを命じるスクロール命令を入力できることを表す表示である。 The scroll bar SB is a display indicating that a scroll command for commanding to display information that is not displayed in the first result display matrix MR1 can be input.
尚、プリント制御部1031が、入力部1038が入力したスクロール命令を取得した場合には、第1の結果表示行列MR1に表示されていない情報を表示するよう表示部1039を制御する。
When the
終了ボタンBTCは、第1の結果表示画面の表示を終了する命令を入力できることを表すボタン表示である。 The end button BTC is a button display indicating that an instruction to end the display of the first result display screen can be input.
次に、図9を参照して、第2の故障診断処理について説明する。図9は、プリント制御部が実行する第2の故障診断処理の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the second failure diagnosis process will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of the second failure diagnosis process executed by the print control unit.
先ず、プリント制御部1031は、電子回路装置1000を使用する使用者が入力部1038を操作して選択した部品群(以下単に、選択部品群と言う)を識別する情報を取得する(ステップST101)。
First, the
次に、プリント制御部1031は、選択部品群に関する第2の診断情報を収集するよう第2の収集部1034に命じる命令を出力する(ステップST102)。
Next, the
次に、プリント制御部1031は、第2の算出部1035が実行する選択部品群の故障診断に適した第2のモデルを選択するよう第2の算出部1035に命じる命令を出力する(ステップST103)。
Next, the
次に、プリント制御部1031は、第2のモデルに第2の診断情報、及び第1の算出部1033が算出した確率を入力し、入力した第2のモデルを解析するよう第2の算出部1035に命令を出力する(ステップST104)。
Next, the
その後、プリント制御部1031は、第2の結果表示画面を表示するよう表示部1039を制御する(ステップST105)。その後、プリント制御部1031は、第2の故障診断処理を終了する。
Thereafter, the
ここで、図10を参照して、第2の結果表示画面について説明する。図10は、第2の結果表示画面の一例について説明するための図である。 Here, the second result display screen will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram for explaining an example of the second result display screen.
第2の結果表示画面FR2は、第2の結果表示行列MR2、スクロールバーSB、及び終了ボタンBTCで構成される。 The second result display screen FR2 includes a second result display matrix MR2, a scroll bar SB, and an end button BTC.
第2の結果表示行列MR2は、故障推定箇所カラム、故障確率カラム、及び備考カラムを有している。故障推定箇所カラムは故障の原因が発生している確率を算出した部品、又は部品間を接続する部分を識別する情報を、故障確率カラムは算出した故障確率を、備考カラムは部品、又は部品間を接続する部分に関する備考を同一行に表示することで関連付けて表示する。 The second result display matrix MR2 includes a failure estimation location column, a failure probability column, and a remarks column. The failure estimation location column is the component that calculates the probability that the cause of the failure has occurred, or information that identifies the part that connects the components, the failure probability column is the calculated failure probability, the remarks column is the component or between components Remarks related to the part to connect are displayed in association by displaying them on the same line.
尚、第2の結果表示行列MR2は、故障確率カラムが表示する確率が大きい順に表示する。つまり、プリント制御部1031が故障推定箇所カラム、故障確率カラム、及び備考カラムに表示する情報を、故障確率カラムが表示する確率に基づいてソートした結果を、表示部1039はプリント制御部1031に制御されて表示する。
Note that the second result display matrix MR2 is displayed in descending order of the probability that the failure probability column displays. That is, the
図10に示した第2の結果表示画面FR2は、プリント制御部1031が制御機能部1030を選択部品群として第2の故障診断処理を実行した結果を表示する画面である。
A second result display screen FR2 illustrated in FIG. 10 is a screen that displays a result of the second failure diagnosis process performed by the
よって、第2の結果表示行列MR2は、第2の算出部1035が算出した確率が高い順に、制御機能部1030を構成する部品及び部品間を接続する部分を識別する情報を表示する。
Therefore, the second result display matrix MR2 displays information for identifying the components constituting the control function unit 1030 and the portions connecting the components in descending order of the probability calculated by the
スクロールバーSBは、第2の結果表示行列MR2に表示されていない情報を表示することを命じるスクロール命令を入力できることを表す表示である。 The scroll bar SB is a display indicating that a scroll command for instructing to display information that is not displayed in the second result display matrix MR2 can be input.
尚、プリント制御部1031が、入力されたスクロール命令を取得した場合には、第2の結果表示行列MR2に表示されていない情報を表示するよう表示部1039を制御する。
When the
終了ボタンBTCは、第2の結果表示画面の表示を終了する命令を入力できることを表すボタン表示である。 The end button BTC is a button display indicating that an instruction to end the display of the second result display screen can be input.
本実施例においては、第1の収集部1032が第1の収集手段に相当し、第1の算出部1033が第1の算出手段に相当し、第2の収集部1034が第2の収集手段に相当し、第2の算出部1035が第2の算出手段に相当する。
In the present embodiment, the
以下、本発明の第2の実施形態について説明する。
第2の実施例においては、故障診断システムの実施形態について説明する。
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described.
In the second example, an embodiment of a failure diagnosis system will be described.
図11は、第2の実施例における本発明の故障診断システムの一実施形態を示す構成図である。 FIG. 11 is a configuration diagram showing an embodiment of the failure diagnosis system of the present invention in the second embodiment.
本発明に係る故障診断システム10は、通信網100、故障診断装置2000、1又は複数の電子回路装置9000から900nで構成される。
The
通信網100は、実施例1で説明した通信網100と同様であるので説明を省略する。また、故障診断装置2000について説明する前に、電子回路装置9000から900nについて説明する。尚、電子回路装置9000から900nの構成はそれぞれほぼ同一の構成であるために電子回路装置9000についてのみ説明する。
Since the
電子回路装置9000は、通信網100を解して故障診断装置2000と通信可能に接続している。
The
ここで、図12を参照して、電子回路装置9000の構成について説明する。図12は、電子回路装置の一実施形態を示す構成図である。
Here, the configuration of the
実施例1で説明した電子回路装置1000と同様に、電子回路装置9000は、FAX機能提供部9010、画像入力機能部9020、制御機能部9030、及び画像出力機能部9040で構成される。
Similar to the electronic circuit device 1000 described in the first embodiment, the
また、FAX機能提供部9010はFAX制御部9011、及び通信部9012で構成され、画像入力機能部9020は画像読取部9021及び画像処理部9022で構成され、制御機能部9030はプリント制御部9031、記憶部9036、U/I制御部9037、入力部9038、及び表示部9039で構成され、画像出力機能部9040は画像形成制御部9041、及びアクチュエータ制御部9042で構成される。
The FAX function providing unit 9010 includes a
電子回路装置9000の構成及び機能は、実施例1で説明した電子回路装置1000の構成及び機能とほぼ同一であるため、主に相違点について説明する。
Since the configuration and function of the
電子回路装置9000は、故障診断機能を有しない。よって、プリント制御部9031の構成は、実施例1で示したプリント制御部1031の構成と異なる。
The
ここで、図13を参照して実施例2における電子回路装置が有するプリント制御部9031の構成について説明する。
Here, the configuration of the
プリント制御部9031は、第1の収集部9032及び第2の収集部9034で構成されている。
The
第1の収集部9032、及び第2の収集部9034は、U/I制御部9037及び記憶部9036のみならず通信部9012にも接続する。第1の収集部9032は、収集した第1の証拠情報等を通信部9012へ出力する。また、第2の収集部9034は、収集した第2の証拠情報等を通信部9012へ出力する。
The
通信部9012は、第1の収集部9032及び第2の収集部9034から取得した第1の証拠情報等及び第2の証拠情報等を取得し、プリント制御部9031に制御されて取得した第1の証拠情報等及び第2の証拠情報等を故障診断装置2000へ送信する。
The
記憶部9036を構成するROM1002は、実施例1で説明した記憶部1036と異なり、電子回路装置1000の有する故障診断機能を提供するために使用されるモデル及びファームウェアを格納しない。
Unlike the
次に、図14を参照して、故障診断装置2000の構成について説明する。図14は、実施例2における故障診断装置の一実施形態を示す構成図である。
Next, the configuration of the
故障診断装置2000は、通信部2012、故障診断制御部2031、記憶部2036、U/I制御部2037、入力部2038、及び表示部2039で構成されている。
The
故障診断制御部2031、及びU/I制御部2037の有する各機能は、故障診断装置2000が実行するソフトウェア制御により実現できる。尚、ソフトウェア制御を実行するための故障診断装置2000の構成は、実施例1で説明した電子回路装置1000の構成と同様であるので説明を省略する。
Each function of the failure
通信部2012は、通信網100及び故障診断制御部2031に接続している。通信部2012は、通信網100から電子回路装置9000が送信した第1の証拠情報及び第2の証拠情報を取得する。
The
故障診断制御部2031については説明する前に、記憶部2036、U/I制御部2037、入力部2038、及び表示部2039について説明する。
Before describing the failure
記憶部2036は故障診断制御部2031に接続し、U/I制御部2037は故障診断制御部2031、入力部2038、及び表示部2039に接続し、入力部2038はU/I制御部2037に接続し、表示部2039はU/I制御部2037に接続している。
The
記憶部2036、U/I制御部2037、入力部2038、表示部2039、及び通信部2012の構成及び機能は、実施例1で説明した電子回路装置1000の記憶部1036、U/I制御部1037、入力部1038、表示部1039、及び通信部1012とほぼ同様である。
The configurations and functions of the
しかし、記憶部2036を構成するROM1002が格納するファームフェアにより、故障診断装置2000が提供する機能は、スキャン機能、プリント機能、FAX機能、コピー機能を含まないが、故障診断機能を含む。
However, functions provided by the
故障診断制御部2031は、通信部2012、記憶部2036、及びU/I制御部2037に接続している。故障診断制御部2031は、故障診断機能を提供する。
The failure
ここで、図15を参照して、故障診断制御部2031の構成について説明する。図15は、故障診断制御部2031の一実施形態を示す構成図である。
Here, the configuration of the failure
故障診断制御部2031は、第1の算出部2033、及び第2の算出部2035で構成される。
The failure
第1の算出部2033、及び第2の算出部2035は、U/I制御部2037及び記憶部2036のみならず通信部2012にも接続する。
The
また、第1の算出部2033は、通信部2012が受信した第1の証拠情報等を取得し、取得した第1の証拠情報等に基づいて記憶部2036が記憶するモデルから第1の算出部2033が実行する故障診断処理に適した第1のモデルを選択し、選択した第1のモデルに取得した第1の証拠情報の一部又は全部を入力し、入力した第1のモデルを解析することで、電子回路装置9000を構成する部品群に故障の原因が生じている確率を算出する。
Further, the
また、第2の算出部2035は、通信部2012が受信した第2の証拠情報等を取得し、取得した第2の証拠情報等に基づいて記憶部2036が記憶するモデルから第2の算出部2035が実行する故障診断に適した第2のモデルを選択し、選択した第2のモデルに取得した第2の証拠情報の一部又は全部を入力し、入力した第2のモデルを解析することで、電子回路装置9000を構成する部品群を構成する部品に故障の原因が生じている確率を算出する。
In addition, the
また、故障診断制御部2031は、図7及び9で説明した第1の故障診断処理、及び第2の故障診断処理を実行し、第1の結果表示画面を及び第2の結果表示画面を故障診断装置2000の有する表示部2039、又は通信網100を介して接続する電子回路装置9000の有する表示部9039が表示するよう制御する。
Further, the failure
本実施例においては、通信部2110が受信手段に相当し、第1の算出部2033が第1の算出手段に相当し、第2の算出部2035が第2の算出手段に相当し、通信部9012が送信手段に相当し、第1の収集部9032が第1の収集手段に相当し、第2の収集部9034が第2の収集手段に相当する。
In this embodiment, the communication unit 2110 corresponds to a reception unit, the
電子回路装置1000は、機能的には、演算部1001がROM1002、RAM1003、外部記憶部1004の少なくともひとつに格納されたプログラムを実行することにより実現できる。また、このプログラムは、磁気ディスクや光ディスク、半導体メモリ、その他の記録媒体に格納して配布したり、ネットワークを介して配信したりすることにより提供できる。
The electronic circuit device 1000 can be functionally realized by the
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiments, and various modifications, within the scope of the gist of the present invention described in the claims, It can be changed.
上記実施形態では、外部記憶装置はハードディスク(Hard Disk)で構成されるとして説明したが、これに限定されるわけではなく、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD−ROM(Digital Versatile Disk Read Only Memory)、DVD−RAM(Digital Versatile Disk Random Access Memory)、MO(magneto-optic)、及び、フラッシュメモリ(flash memory)で構成される実施形式を採用できる。 In the above-described embodiment, the external storage device is described as being configured by a hard disk (Hard Disk). However, the present invention is not limited to this. For example, a flexible disk, a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD- An implementation format including a ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), a DVD-RAM (Digital Versatile Disk Random Access Memory), an MO (magneto-optic), and a flash memory can be adopted.
10…故障診断システム
100…通信網
1000…電子回路装置
1001…演算部
1002…ROM
1003…RAM
1004…外部記憶部
1005…バス
1010…FAX機能部
1011…FAX制御部
1012…通信部
1020…画像入力機能部
1021…画像読取部
1022…画像処理部
1030…制御機能部
1031…プリント制御部
1032…第1の収集部(第1の収集手段)
1033…第1の算出部(第1の算出手段)
1034…第2の収集部(第2の収集手段)
1035…第2の算出部(第2の算出手段)
1036…記憶部
1037…U/I制御部
1038…入力部
1039…表示部
1039…表示部
1040…画像出力機能部
1041…画像形成制御部
1042…アクチュエータ制御部
1131…ファン
1137…UI制御部
1138…タッチパネル
1139…液晶ディスプレイ
1231…ESS PWBA
1238…UI
2000…故障診断装置
2012…通信部(受信手段)
2031…故障診断制御部
2033…第1の算出部(第1の算出手段)
2035…第2の算出部(第2の算出手段)
2036…記憶部
2037…U/I制御部
2038…入力部
2039…表示部
9000〜n…電子回路装置
9010…FAX機能部
9011…FAX制御部
9012…通信部(送信手段)
9020…画像入力機能部
9021…画像読取部
9022…画像処理部
9030…制御機能部
9031…プリント制御部
9032…第1の収集部(第1の収集手段)
9034…第2の収集部(第2の収集手段)
9036…記憶部
9037…U/I制御部
9038…入力部
9039…表示部
9040…画像出力機能部
9041…画像形成制御部
9042…アクチュエータ制御部
BTC…終了ボタン
BTD1,2…第2の結果表示ボタン
FR1…第1の結果表示画面
FR2…第2の結果表示画面
MR1…第1の結果表示行列
MR2…第2の結果表示行列
ND1〜5…第1証拠情報ノード
NG1〜4…部品群状態ノード
NP01〜13…部品状態ノード
SB…スクロールバー
DESCRIPTION OF
1003 ... RAM
DESCRIPTION OF
1033 ... 1st calculation part (1st calculation means)
1034 ... 2nd collection part (2nd collection means)
1035 ... 2nd calculation part (2nd calculation means)
DESCRIPTION OF
1238 UI
2000 ...
2031 ... Failure
2035 ... 2nd calculation part (2nd calculation means)
2036:
9020 ... Image
9034 ... Second collection unit (second collection means)
9036:
Claims (6)
前記画像形成装置を構成する部品であり、かつ、前記画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する複数の部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報を収集する第1の収集手段と、
前記第1の収集手段が収集した第1の診断情報を、前記物品群に生じ得る故障の原因と前記部品群の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ前記第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、前記部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、
前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、前記部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報を収集する第2の収集手段と、
前記第1の算出手段が算出した確率と前記第2の収集手段が収集した第2の診断情報とを、前記部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と前記部品の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ前記確率と前記第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、前記部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、
前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、前記所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を備え、
前記ボタンは、表示された前記部品群を選択し、選択された選択部品群についての前記第2の診断情報を収集し、前記選択部品群についての確率と収集された前記第2の診断情報とを前記第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、前記選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴とする画像形成装置。 An image forming apparatus,
First diagnostic information relating to a state of a component group that is a component that constitutes the image forming apparatus and that includes a plurality of components that are used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming device. A first collecting means for collecting
A first diagnostic information collected by the first collecting means is modeled by associating a cause of a failure that may occur in the article group, a state of the component group, and a failure caused by the cause by a causal relationship. A first calculation unit that calculates a probability that a cause of a failure has occurred in the component group by analyzing the first model that is input to the model and the first diagnosis information is input;
A second collecting means for collecting second diagnostic information relating to a state of a part constituting the part group when the probability calculated by the first calculating part exceeds a predetermined threshold ;
The probability calculated by the first calculation means and the second diagnosis information collected by the second collection means are determined according to the cause of the failure that may occur in the parts constituting the part group, the state of the parts, and the cause. A failure is caused in the component by inputting the probability and the second diagnosis information into a second model that is modeled by associating the failure to be caused with a causal relationship and analyzing the second model. a second calculation means for calculating a probability that the cause of occurs,
For a component group for which the probability calculated by the first calculation means exceeds a predetermined threshold, the probability is displayed in units of components constituting the component group, and for a component group that does not exceed the predetermined threshold, Display means for displaying the probability and button in parts group unit,
The button selects the displayed component group, collects the second diagnostic information about the selected selected component group, and the probability about the selected component group and the collected second diagnostic information, Can be input to the second model, and an instruction to calculate the probability that the cause of failure has occurred in the components constituting the selected component group can be input by analyzing the second model An image forming apparatus characterized by being a button .
前記第2のモデルは、前記部品群を構成する部品及び前記部品間の接続部分に生じ得る故障の原因と、前記部品及び部品の接続部分の状態と、前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化したモデルであることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像形成装置。 The part includes a replaceable part,
The second model is a causal relationship between a cause of a failure that may occur in a part constituting the part group and a connecting part between the parts, a state of the part and a connecting part of the part, and a failure caused by the cause. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the image forming apparatus is a model modeled in association with each other.
前記受信手段が受信した第1の診断情報を、前記物品群に生じ得る故障の原因と前記部品群の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ前記診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、前記部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、
前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、前記第1の算出手段が算出した確率と、前記受信手段が受信した第2の診断情報とを、前記部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と前記部品の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ前記確率と前記診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、前記部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、
前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、前記所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を備え、
前記ボタンは、表示された前記部品群を選択し、選択された選択部品群についての前記第2の診断情報を収集し、前記選択部品群についての確率と収集された前記第2の診断情報とを前記第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、前記選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴とする故障診断装置。 First diagnostic information relating to a state of a component group that is a component that constitutes an image forming apparatus and that is a component used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming device ; Receiving means for receiving second diagnostic information relating to the state of the parts constituting the parts group;
The first diagnostic information received by the receiving unit is converted into a first model in which a cause of a failure that may occur in the article group, a state of the component group, and a failure caused by the cause are associated with each other by a causal relationship. A first calculation means for calculating a probability that a cause of a failure has occurred in the component group by analyzing the first model that is input and the diagnosis information is input;
When the probability calculated by the first calculation means exceeds a predetermined threshold, the probability calculated by the first calculation means and the second diagnostic information received by the reception means are used as the component group. The cause of the failure that may occur in the parts constituting the part, the state of the part, and the failure caused by the cause are input to a second model that is modeled by associating the cause and cause, and the probability and the diagnostic information are input. Analyzing the second model, a second calculation means for calculating a probability that a failure has occurred in the component ;
For a component group for which the probability calculated by the first calculation means exceeds a predetermined threshold, the probability is displayed in units of components constituting the component group, and for a component group that does not exceed the predetermined threshold, Display means for displaying the probability and button in parts group unit,
The button selects the displayed component group, collects the second diagnostic information about the selected selected component group, and the probability about the selected component group and the collected second diagnostic information, Can be input to the second model, and an instruction to calculate the probability that the cause of failure has occurred in the components constituting the selected component group can be input by analyzing the second model A failure diagnosis device characterized by being a button .
前記画像形成装置が有する送信手段が送信した第1の診断情報と、第2の診断情報とを受信する受信手段、前記受信手段が受信した第1の診断情報を、前記物品群に生じ得る故障の原因と前記部品群の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ前記第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、前記部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段、及び前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、前記第1の算出手段が算出した確率と、前記受信手段が受信した第2の診断情報とを、前記部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と前記部品の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ前記確率と前記第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、前記部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示し、前記所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示する表示手段と、を具備し、前記ボタンは、表示された前記部品群を選択し、選択された選択部品群についての前記第2の診断情報を収集し、前記選択部品群についての確率と収集された前記第2の診断情報とを前記第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、前記選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンである故障診断装置と、
を備えることを特徴とする画像形成システム。 An image forming apparatus, which is a component constituting the image forming apparatus , and a state of a component group composed of parts used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. first collecting means for collecting first diagnostic information, a second collecting means for collecting second diagnostic information about the state of the component constituting the component group, and the first of said first collection means collects and diagnostic information, and an image forming apparatus having a transmission means to transmit the second diagnostic information second collection means collects,
A first diagnostic information transmitting means for the image forming apparatus has sent a failure receiving means for receiving a second diagnostic information, the first diagnostic information received by the receiving unit, may occur in the group of articles The first model input with the first diagnosis information is analyzed by associating the cause of the component, the state of the component group, and the failure caused by the cause with a cause-and-effect relationship and modeling them. Thus, when the probability calculated by the first calculation means exceeds a predetermined threshold, the first calculation means for calculating the probability that a failure has occurred in the parts group. The probability calculated by one calculating means and the second diagnostic information received by the receiving means are the causes of a failure that may occur in the parts constituting the parts group, the state of the parts, and the malfunctions caused by the causes. Causal By inputting the probability and the second diagnosis information into the second model that is modeled in association with the person in charge, the cause of the failure occurs in the component by analyzing the second model a second calculation means to calculate the probability that are, for the part groups probabilities calculated exceeds a predetermined threshold value by the first calculating means displays a probability component units constituting the component groups, For the component group that does not exceed the predetermined threshold, the display unit displays a probability and a button in units of the component group, and the button selects the displayed component group and the selected selection Collecting the second diagnostic information for a component group, inputting the probability for the selected component group and the collected second diagnostic information to the second model, and analyzing the second model To configure the selected parts group A fault diagnosis apparatus is capable of inputting button commands to command to calculate the probability of that cause malfunctions in the component occurs,
An image forming system comprising:
画像形成装置を構成する部品であり、かつ、前記画像形成装置が有する複数の機能の少なくとも一つを達成するために使用する部品で構成される部品群の状態に関する第1の診断情報を収集する第1の収集手段と、
前記第1の収集手段が収集した第1の診断情報を、前記物品群に生じ得る故障の原因と前記部品群の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第1のモデルへ入力し、かつ前記第1の診断情報を入力された第1のモデルを解析することで、前記部品群に故障の原因が発生している確率を算出する第1の算出手段と、
前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた場合に、前記部品群を構成する部品の状態に関する第2の診断情報を収集する第2の収集手段と、
前記第1の算出手段が算出した確率と、前記第2の収集手段が収集した第2の診断情報とを、前記部品群を構成する部品に生じ得る故障の原因と前記部品の状態と前記原因により引き起こされる不具合とを因果関係により関連付けてモデル化した第2のモデルへ入力し、かつ前記確率と前記第2の診断情報とを入力された第2のモデルを解析することで、前記部品に故障の原因が発生している確率を算出する第2の算出手段として機能させ、
前記コンピュータは、表示手段に、前記第1の算出手段によって算出された確率が所定の閾値を超えた部品群については、該部品群を構成する部品単位で確率を表示させ、前記所定の閾値を超えなかった部品群については、部品群単位で確率とボタンとを表示させ、前記ボタンは、表示された前記部品群を選択し、選択された選択部品群についての前記第2の診断情報を収集し、前記選択部品群についての確率と収集された前記第2の診断情報とを前記第2のモデルへ入力し、かつ該第2のモデルを解析することで、前記選択部品群を構成する部品に故障の原因が発生している確率を算出するよう命じる命令を入力可能なボタンであることを特徴とする故障診断プログラム。 Computer
Collecting first diagnostic information relating to the state of a component group that is a component that constitutes an image forming apparatus and that is a component that is used to achieve at least one of a plurality of functions of the image forming apparatus. A first collection means;
A first diagnostic information collected by the first collecting means is modeled by associating a cause of a failure that may occur in the article group, a state of the component group, and a failure caused by the cause by a causal relationship. A first calculation unit that calculates a probability that a cause of a failure has occurred in the component group by analyzing the first model that is input to the model and the first diagnosis information is input;
A second collecting means for collecting second diagnostic information relating to a state of a part constituting the part group when the probability calculated by the first calculating part exceeds a predetermined threshold ;
The probability calculated by the first calculation means and the second diagnosis information collected by the second collection means are used to determine the cause of a failure that may occur in the parts constituting the part group, the state of the parts, and the cause By inputting the probability and the second diagnostic information into the second model, and inputting the probability and the second diagnostic information into the second model. Function as a second calculating means for calculating the probability that the cause of the failure has occurred ,
The computer causes the display unit to display the probability for each component group in which the probability calculated by the first calculation unit exceeds a predetermined threshold value for each component constituting the component group, and sets the predetermined threshold value. For the parts group that did not exceed, the probability and the button are displayed for each part group, and the button selects the displayed part group and collects the second diagnosis information about the selected selected part group. The components constituting the selected component group by inputting the probability of the selected component group and the collected second diagnosis information to the second model and analyzing the second model A failure diagnosis program characterized by being a button capable of inputting a command for commanding to calculate the probability that a failure has occurred .
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