JP4710720B2 - 故障予防診断支援システム及び故障予防診断支援方法 - Google Patents
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Description
しかし、画像形成装置に異常が生じたとしても偶発的に生じた異常は必ずしも即座に修理を行なう必要が無く、また早急に修理を要する異常とそうでない異常とが画像形成装置の用途等に依存してそれぞれ異なる。
そこで、故障予防措置を講ずる必要があるか否かの判断を効率的に支援できる装置が必要となる。
これにより故障の程度を判定する対象である画像形成装置の種類が多くなる、若しくは設置環境又は用途等が多様化するにつれて、状態判定装置へ多様な閾値を設定、維持、及び管理する負担が増加すると言う問題があった。
この構成によれば、画像形成装置の故障の程度を表す指標である危険度を、画像形成装置毎に選択したロジスティック回帰モデルにより算出するだけでなく、ロジスティック回帰モデルにより算出された危険度は、正常状態を表す値と異常状態を表す値で定まる区間に属する。よって、多様な画像形成装置に対して措置を講ずる必要があるか否かの判断を、正常値と危険度との差を区間長で除した値と予め定められた一様な基準値とを比較することで高精度に支援できる。
また、一般に、画像形成装置を構成する部品には、部品における故障や異常動作が直接的に紙詰まり又は画質の異常を引き起こす部品と、間接的に引き起こす部品と、が存在し故障に与える影響度が異なる。
よってこの構成によれば、目的変数を良く説明すると考えられる変数を重み付けして説明変数を作成できるため、一例として、重み付けをしないモデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
さらに、一例として、偶発的に発生したノイズ又は誤った操作により画像形成装置が異常状態に陥った場合等には、画像形成装置は故障予防措置を取られるまでも無く正常状態に復旧する。また、画像形成装置が正常状態に復旧したことは、その後何ら異常が生じないと言う経過により裏付けられる。
よってこの構成によれば、ロジスティック回帰モデルの目的変数である危険度は経過時間により説明されるため、一例として、説明変数に経過時間を含まないモデルと比べて、危険度を高精度に算出することができる。
さらに、この構成によれば、経過時間は定量的な値であるため、例として、ユーザの画像形成装置に対する習熟レベル又は故障感知レベルと言った定性的なパラメタを説明変数とする場合と比べて、危険度の算出精度を高精度のまま容易に維持できる。
一般に、紙詰まりは、主に使用環境における湿度、又は使用された用紙の状態等に依存する事が多く偶発的に発生する傾向が強い。反面、画質の異常は、部品の故障又は動作異常により発生するため偶発的に発生したノイズによる動作異常を除けば反復継続する傾向が強い。
よってこの構成によれば、それぞれ異なる原因により引き起こされる性質の異なる故障の程度を表す指標をそれぞれ異なったモデルを用いて算出するため、一例として、画質に異常を生じさせる故障の危険度と紙詰まりを生じさせる故障の危険度とを同一のモデルで算出する場合と比べて、危険度を精度良く算出できる。
一般に、画質に影響を与える故障は、システム全体的な不具合の発生としてカウントされ、画質センサの値に基づいて発生を検知され、フェイル間のフィード数が減少すればするほど故障は頻繁に生じて深刻化していると判断され、かつ紙送り限界率の増加に伴って故障確率が増加する。
よってこの構成によれば、画質ロジスティック回帰モデルの説明変数は、システムフェイル数、画質ローカルフェイル数、画質センサの測定値、フェイル間のフィード数の平均値、画質限界率のいずれか1つ以上を含むため、一例として、これらの変数のいずれも説明変数としない画質ロジスティック回帰モデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
一般に、紙送りに影響を与える故障は、用紙又は原稿の紙詰まりとして発生し、紙詰まり間の平均フィード数が減少すればするほど紙詰まりは頻繁に生じて深刻化していると判断され、紙センサの測定値により紙詰まりを検出し、紙送り限界率の増加及び紙送り全フィード数の増加に伴って故障確率が増加する。
よってこの構成によれば、紙送ロジスティック回帰モデルの説明変数は、用紙の紙詰まりの発生回数、原稿の紙詰まりの発生回数、紙詰まり間の平均フィード数、用紙ローカルフェイル数、紙送り全フィード数、又は紙送り限界率のいずれか1つ以上を含むため、一例として、これらの変数のいずれも説明変数としない紙送ロジスティック回帰モデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
一般に、紙詰まりは、主に使用環境における湿度、又は使用された用紙の状態等に依存する事が多く偶発的に発生する傾向にある。反面、紙詰まりを除く部品の動作異常は、偶発的に発生したノイズによる動作異常を除けば反復継続される傾向にあり、画質に影響を及ぼすことが多い。また一般に、ジャムフェイル情報と非ジャムフェイル情報との相関は低い。
また、紙詰まりは部品毎ジャムフェイル発生回数としてカウントされ、かつジャムフェイル誘発異常発生回数の増加は紙詰まりの発生確率を増加させる。更に、非ジャムフェイル誘発異常発生回数の増加は紙詰まりを除く動作異常の発生確率を増加させる。
よってこの構成によれば、危険度を相補的に算出するため、一例として、ジャムフェイル情報又は非ジャムフェイル情報により危険度を説明しないモデルを利用する場合と比べて、危険度を精度良く算出できる。
一般に、修理を行なう前の画像形成装置の故障の程度は修理を要する程度の故障であり、修理を行なった後の故障の程度はまったく修理を要しない程度であり正常状態にあると考えられる。よってこの構成によれば、記憶手段に記憶した内部情報の内で過去の故障事例を表す内部情報に基づいてモデルを更新できるので、危険度を精度良く算出できる。
一例として、湿度の低下は用紙の性質を変化させるため画像形成装置の内部状態に依存せずに紙詰まりの発生頻度を変化させる。
よってこの構成によれば、画像形成装置の設置された環境の変化等に柔軟に対応できるため、危険度を精度良く算出できる。
この構成によれば、表示手段は、危険度と取得時刻とを関連付けて表示する時系列グラフを表示するため、危険度の大小のみならず危険度の時間的な増減を一見して知ることができる。よってユーザは、早急に故障予防のための措置を講ずる、又は修理を行なう必要があるか否かを容易かつ効率的に判断できる。
この構成によれば、担当者識別情報で識別される人物が管理を担当する画像形成装置の危険度を表示手段に一覧表示できるため、ユーザは、管理を担当する画像形成装置の内で故障予防のための措置を講ずる、又は修理を行なう必要がある画像形成装置を一見して知ることができる。また、危険度に基づいて故障予防のための措置等を講ずる画像形成装置の優先度を容易に判断できる。
この構成によれば、設置地域識別情報で識別される地域に設置された画像形成装置の危険度を表示手段に一覧表示できるため、ユーザは、設置地域識別情報で識別される地域において、故障予防のための措置を講ずる、又は修理を行なう必要がある画像形成装置を一見して知ることができる。また、危険度に基づいて故障予防のための措置等を講ずる画像形成装置の優先度を容易に判断できる。よって、修理等を要する画像形成装置を巡回するために強いられる負担又は経費等を軽減できる。
この構成によれば、画像形成装置の故障原因の発生確率と故障原因の発生箇所である部品又は部品群とを関連付けて表示手段が表示するため、容易かつ効率的に画像形成装置の故障原因を特定できる。
この構成によれば、画像形成装置の内部情報をネットワークを通じて取得できるため、画像形成装置を一元管理及び一元支援できる。
この構成によれば、支援を求める画像形成装置を識別する情報を端末機の有する入力手段により入力し、入力した情報で識別される画像形成装置の危険度を端末機の有する表示手段に表示して支援できるため、故障予防診断支援システムの利便性が向上する。
この構成によれば、画像形成装置の故障の程度を表す指標である危険度を、画像形成装置毎に選択したロジスティック回帰モデルにより算出するだけでなく、ロジスティック回帰モデルにより算出された危険度は、正常状態を表す値と異常状態を表す値で定まる区間に属する。よって、多様な画像形成装置に対して措置を講ずる必要があるか否かの判断を、正常値と危険度との差を区間長で除した値と予め定められた一様な基準値とを比較することで高精度に支援できる。
また、一般に、画像形成装置を構成する部品には、部品における故障や異常動作が直接的に紙詰まり又は画質の異常を引き起こす部品と、間接的に引き起こす部品と、が存在し故障に与える影響度が異なる。
よってこの構成によれば、目的変数を良く説明すると考えられる変数を重み付けして説明変数を作成できるため、一例として、重み付けをしないモデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
さらに、一例として、偶発的に発生したノイズ又は誤った操作により画像形成装置が異常状態に陥った場合等には、画像形成装置は故障予防措置を取られるまでも無く正常状態に復旧する。また、画像形成装置が正常状態に復旧したことは、その後何ら異常が生じないと言う経過により裏付けられる。
よってこの構成によれば、ロジスティック回帰モデルの目的変数である危険度は経過時間により説明されるため、一例として、説明変数に経過時間を含まないモデルと比べて、危険度を高精度に算出することができる。
さらに、この構成によれば、経過時間は定量的な値であるため、例として、ユーザの画像形成装置に対する習熟レベル又は故障感知レベルと言った定性的なパラメタを説明変数とする場合と比べて、危険度の算出精度を高精度のまま容易に維持できる。
ジャムフェイル情報とは紙詰まりである動作異常に関する情報を言い、非ジャムフェイル情報とは紙詰まりを除く動作異常に関する情報を言う。
具体的には、ジャムフェイル誘発センサCフェイル回数、ジャムフェイル誘発ソフトフェイル発生回数、及びジャムフェイル誘発USBオープンフェイル発生回数、及びジャムフェイル誘発コミュニケーションフェイル発生回数等を含む。
尚、経過時間及び画像形成回数は、経過時間カラム及び画像形成回数カラムに蓄積される。
よってこの構成によれば、それぞれ異なる原因により引き起こされる性質の異なる故障の程度を表す指標をそれぞれ異なったモデルを用いて算出するため、一例として、画質に異常を生じさせる故障の危険度と紙詰まりを生じさせる故障の危険度とを同一のモデルで算出する場合と比べて、危険度を精度良く算出できる。
よってこの構成によれば、画質ロジスティック回帰モデルの説明変数は、システムフェイル数、画質ローカルフェイル数、画質センサの測定値、フェイル間のフィード数の平均値、画質限界率のいずれか1つ以上を含むため、一例として、これらの変数のいずれも説明変数としない画質ロジスティック回帰モデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
よってこの構成によれば、紙送ロジスティック回帰モデルの説明変数は、用紙の紙詰まりの発生回数、原稿の紙詰まりの発生回数、紙詰まり間の平均フィード数、用紙ローカルフェイル数、紙送り全フィード数、又は紙送り限界率のいずれか1つ以上を含むため、一例として、これらの変数のいずれも説明変数としない紙送ロジスティック回帰モデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
この構成によれば、画像形成回数及び経過時間は定量的な値であるため、例として、ユーザの画像形成装置に対する習熟レベル又は故障感知レベルと言った定性的なパラメタを説明変数とする場合と比べて、危険度の算出精度を高精度のまま容易に維持できる。
また、紙詰まりは部品毎ジャムフェイル発生回数としてカウントされ、かつジャムフェイル誘発異常発生回数の増加は紙詰まりの発生確率を増加させる。更に、非ジャムフェイル誘発異常発生回数の増加は紙詰まりを除く動作異常の発生確率を増加させる。
よってこの構成によれば、総合危険度を相補的に算出するため、一例として、ジャムフェイル情報又は非ジャムフェイル情報により危険度を説明しないモデルを利用する場合と比べて、危険度を精度良く算出できる。
よってこの構成によれば、ロジスティック回帰モデルの目的変数である危険度は経過情報により説明されるため、一例として、説明変数に経過情報を含まないモデルと比べて、危険度を高精度に算出することができる。
よってこの構成によれば、目的変数を良く説明すると考えられる変数を重み付けして説明変数を作成できるため、一例として、重み付けをしないモデルと比べて、危険度を精度良く算出できる。
制御部203については、後述することとする。
故障診断部206は、部位状態情報取得部2061、履歴情報取得部2062、環境情報取得部2063、及び故障確率推論部2064等で構成される。
制御部203は、図示を省略するが、例えば、ハードディスク等の外部記憶装置、RAM等の内部記憶装置、及びCPU等の演算装置等で構成されており、また記憶装置に記憶された情報を処理する外部記憶装置等に記憶されたプログラムを演算装置が実行することで後述する様々な機能を提供する。
制御部203は、内部情報、環境情報、取得時刻、及び画像形成装置識別情報等を取得部201から受信する。次に、受信した内部情報、取得時刻、及び画像形成装置識別情報等を関連付けて記憶部202の有する時系列情報テーブルTHへ記憶させる。
または制御部203は、入力部205等が入力した担当者識別情報に関連付けられた記憶部202が記憶する画像形成装置識別情報を取得し、取得した画像形成装置識別情報に関連付けられた記憶部202が記憶する内部情報を取得する。
第1入力コード表示サブ画面SFCI1は、制御部203が支援対象とする画像形成装置を特定するために入力部205等で入力される情報を表示するサブ画面である。
故障予防情報表示サブ画面SFPIは、第1入力コード表示サブ画面SFCI1に表示された情報であり、かつ入力部205等で入力された情報により特定された1又は複数の画像形成装置の危険度等の支援情報を表示するサブ画面である。
表示ボタンBTVは、ユーザが表示ボタンBTVを触れる等して入力部205等を操作して、第1入力コード表示領域ACI1に表示された情報で特定される画像形成装置101ないし10mに対する支援を開始するよう命令を入力できることを表すボタン表示である。
表示区分リストボックスLBDは、コード番号リストボックスLBCが表示する情報が担当者識別情報であるか設置地域識別情報であるかを表す文字列情報を表示する。具体的には、コード番号リストボックスLBCが表示する情報が担当者識別情報である場合には、「担当CE」と言う文字列を表示する。
表示件数リストボックスLBVは、故障予防情報表示サブ画面SFPIに情報を表示することで一度に支援する画像形成装置の最大数を表示する。
詳細情報表示ボタンBTMは、キャプションとして表示する画像形成装置識別情報で識別される画像形成装置101ないし10mに関する情報を表示する故障予防経過監視画面FPTMを表示部204等に表示させる命令を、詳細情報表示ボタンBTMをユーザが触れる等して入力部205等を操作して入力できることを表すボタン表示である。尚、故障予防経過監視画面FPTMについては後述する。
第2入力コード表示サブ画面SFCI2は、故障予防監視画面FPTMの有する第1入力コード表示サブ画面SFCI1と同様に、制御部203が支援対象とする画像形成装置を特定するために入力部205等で入力される情報を表示するサブ画面である。
表示期間リストボックスLBTは、故障予防経時情報表示サブ画面SFPTに表示する危険度の時間的推移を表すグラフにおける、描画対象とする時間区間を表す。具体的には、表示期間リストボックスLBTに「1ヶ月」と表示する場合には、故障予防経時情報表示サブ画面SFPTは、支援日から過去1ヶ月の危険度の推移をグラフ表示する。
第2コード等表示領域ACO2は、第2入力コード表示サブ画面SFCI2が表示する情報の一部と支援日とを表示する。具体的には、第2入力コード表示サブ画面SFCI2の機種リストボックスLBMが表示する種類識別情報、表示区分リストボックスLBDの表示する文字列、コード番号リストボックスLBCの表示する担当者識別情報又は設置地域識別情報を表示する。
横軸は、支援日から第2入力コード表示サブ画面SFCI2の有する表示期間リストボックスLBTに表示された表示区間だけ前の日を時間軸の原点とし、かつ支援日を横軸の表す最大値とする。
縦軸は、正常状態を表す値(本実施例では0とした)を原点とし、かつ故障状態を表す値(本実施例では1とした)を縦軸の表す最大値とする。
第3入力コード表示サブ画面SFCI3は、故障予防監視画面FPTMの有する第1入力コード表示サブ画面SFCI1と同様に、制御部203が支援対象とする画像形成装置を特定するために入力部205等が入力する情報を表示するサブ画面である。
故障確率は、後述するように制御部203が算出した故障部位が故障している確率を言う。
よってこの構成によれば、画像形成装置の設置された環境の変化等に柔軟に対応できるため、危険度を精度良く算出できる。
ネットワーク300は、例えば、LAN、WAN、又はインタネット等で構成され、1又は複数の画像形成装置101ないし10m、故障予防診断支援装置200、及び遠隔端末401ないし40nに接続している。
101〜10m…画像形成装置
200…故障予防診断支援装置
201…取得部(取得手段)
202…記憶部(記憶手段)
203…制御部(制御手段)
204…表示部(表示手段)
205…入力部(入力手段)
206…故障診断部
2061…部位状態情報取得部
2062…履歴情報取得部
2063…環境情報取得部
2064…故障確率推論部
20641…故障候補検出部
20642…推論エンジン
20643…故障診断モデル
300…ネットワーク
401〜40n…遠隔端末
ACI1…第1入力コード表示領域
ACI2…第2入力コード表示領域
ACI3…第3入力コード表示領域
ACO1…第1コード等表示領域
ACO2…第2コード等表示領域
ACO3…第3コード等表示領域
AG…グラフ表示領域
AR…故障危険度等表示領域
ARP…部位毎故障確率表示領域
BTB…後リスト表示ボタン
BTC…キャンセルボタン
BTF…前リスト表示ボタン
BTM01〜10…詳細情報表示画面
BTP…印刷ボタン
BTV…表示ボタン
ETM…予防メンテナンス終了日時
FPM…故障予防監視画面
FPPM…故障箇所推定監視画面
FPTM…故障予防経時監視画面
IO…異常不発生期間
IT1…第1異常発生区間
IT2…第2異常発生区間
LBC…コード番号リストボックス
LBD…表示区分リストボックス
LBM…機種リストボックス
LBT…表示期間リストボックス
LBV…表示件数リストボックス
ND1〜6…ノード
R…総合危険度曲線
RG……画質トラブル危険度曲線
RP……紙送トラブル危険度曲線
SFCI1…第1入力コード表示サブ画面
SFCI2…第2入力コード表示サブ画面
SFCI3…第3入力コード表示サブ画面
SFPI…故障予防情報表示サブ画面
SFPP…故障箇所推定情報表示サブ画面
SFPT…故障予防経時情報表示サブ画面
STM…予防メンテナンス開始日時
TBM…機械番号テキストボックス
TF…フェイル情報重付テーブル
TH…時系列情報テーブル
Th1…第1の閾値
TI…内部情報テーブル
TJ…ジャム情報重付テーブル
TMT…機械担当テーブル
Claims (14)
- 入力手段から支援の対象として入力された画像形成装置の内部の状態に関する情報である内部情報を取得する取得手段と、
前記画像形成装置の故障状態及び正常状態を択一的に表す二値変数を目的変数とし、かつ前記画像形成装置の内部情報を説明変数とする1又は複数のロジスティック回帰モデルを記憶する記憶手段と、
前記画像形成装置の故障時及び正常時に取得した内部情報を用いて前記ロジスティック回帰モデルの回帰係数の推定値を算出する算出手段と、
前記画像形成装置に応じて前記記憶手段に記憶されたロジスティック回帰モデルを選択すると共に、前記取得手段によって取得された内部情報を、紙詰まりに関する動作異常を表すジャムフェイル情報と前記紙詰まりを除く動作異常を表す非ジャムフェイル情報とに分類し、前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報のそれぞれに、前記画像形成装置の故障に与える影響度に基づいて、該影響度の大きい順に重み付けを行い、重み付けされた前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報を前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報毎に合算し、合算されたそれぞれの値を説明変数として、前記回帰係数の推定値が算出された前記ロジスティック回帰モデルに代入することで前記画像形成装置の故障の程度を表す指標である危険度を目的変数として算出するよう制御する制御手段と、を備え、
前記内部情報は、前記画像形成装置の修理時から支援時までの経過時間を含み、
前記ロジスティック回帰モデルの説明変数は、前記経過時間を含むことを特徴とする故障予防診断支援システム。 - 前記危険度は、画質に異常を生じさせる故障の程度を表す指標である画質トラブル危険度、及び紙詰まりを生じさせる故障の程度を表す指標である紙送トラブル危険度の双方を含み、
前記記憶手段の記憶するロジスティック回帰モデルは、前記画質トラブル危険度を算出するためのモデルである画質ロジスティック回帰モデル、及び前記紙送トラブル危険度を算出するためのモデルである紙送ロジスティック回帰モデルの双方を含むことを特徴とする請求項1に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記内部情報は、前記画像形成装置に生じた動作異常の発生回数であるシステムフェイル数、前記画像形成装置の有する画質に関わる情報を検出するセンサである画質センサの出力が規定値の範囲を超えた回数である画質ローカルフェイル数、前記画質センサの測定値、動作異常が発生した後に再度動作異常が発生するまでのフィード数の平均値、画質を左右する消耗品の限界使用回数で現在の使用回数を除して求める画質限界率のいずれか1つ以上を含み、
前記画質ロジスティック回帰モデルの説明変数は、前記内部情報であることを特徴とする請求項2に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記内部情報は、用紙の紙詰まりの発生回数、原稿の紙詰まりの発生回数、紙詰まりが発生した後に再度紙詰まりが発生するまでの平均フィード数、前記画像形成装置の有する用紙に関わる情報を検出するセンサである用紙センサの出力が規定値の範囲を超えた回数である用紙ローカルフェイル数、紙送り全フィード数、又は紙送りに用いられる消耗品の限界使用回数で現在の使用回数を除して求める紙送り限界率のいずれか1つ以上を含み、
前記紙送ロジスティック回帰モデルの説明変数は、前記内部情報であることを特徴とする請求項2に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記ジャムフェイル情報は、前記画像形成装置を構成する部品において生じた紙詰まりの発生回数である部品毎ジャムフェイル発生回数、及び紙詰まりである動作異常を引き起こす原因に関連する前記画像形成装置を構成する部品に生じた異常の発生回数であるジャムフェイル誘発異常発生回数を含み、
前記非ジャムフェイル情報は、紙詰まりを除く動作異常を引き起こす原因に関連する前記画像形成装置を構成する部品に生じた異常の発生回数である非ジャムフェイル誘発異常発生回数を含むことを特徴とする請求項1に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記記憶手段は、前記取得手段が取得した内部情報と前記内部情報を取得した時刻である取得時刻とを前記制御手段により関連付けられて記憶し、
前記制御手段は、前記記憶手段が記憶する画像形成装置に対して修理を行なう直前の時刻に関連付けられた内部情報と、修理を行った直後の時刻に関連付けられた前記内部情報と、に基づいて前記記憶手段の記憶するロジスティック回帰モデルを更新するよう制御することを特徴とする請求項1ないし5に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記取得手段は、前記画像形成装置を識別する情報である画像形成装置識別情報と前記画像形成装置識別情報で識別される画像形成装置の内部情報とを関連付けて取得し、
前記記憶手段は、前記取得手段が関連付けて取得した画像形成装置識別情報と前記内部情報とを記憶し、かつ前記画像形成装置識別情報と前記画像形成装置識別情報で識別される画像形成装置の設置地域を識別する情報である設置地域識別情報とを制御手段によって関連付けられて記憶し、
前記制御手段は、前記記憶手段が記憶する同一の設置地域識別情報で識別される1又は複数の画像形成装置の画像形成装置識別情報に関連付けられた内部情報に基づいて前記記憶手段の記憶するロジスティック回帰モデルを更新するよう制御することを特徴とする請求項1ないし6に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記制御手段が算出させた危険度を表示する表示手段を更に有し、
前記制御手段は、算出させた前記危険度と、前記危険度を算出するために用いた内部情報に対して前記記憶手段に関連付けて記憶させた前記取得時刻と、を関連付けて作成した時系列グラフを前記表示手段に表示するよう制御することを特徴とする請求項7に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記入力手段は、前記画像形成装置の管理を担当する人物を識別する情報である担当者識別情報を入力し、
前記記憶手段は、前記画像形成装置識別情報と前記画像形成装置識別情報で識別される画像形成装置の担当者識別情報とを制御手段によって関連付けられて記憶し、
前記制御手段は、前記入力手段が入力した担当者識別情報に関連付けられた前記記憶手段が記憶する画像形成装置識別情報を取得し、取得した画像形成装置識別情報に関連付けられた前記記憶手段が記憶する内部情報を取得し、取得した全ての画像形成装置識別情報に対して取得した内部情報を用いて危険度を算出するよう制御し、算出させた前記危険度と前記画像形成装置識別情報とを関連付けて一覧表示するよう前記表示手段を制御することを特徴とする請求項8に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記入力手段は、前記設置地域識別情報を入力し、
前記制御手段は、前記入力手段が入力した設置地域識別情報を取得し、取得した設置地域識別情報に関連付けられた前記記憶手段が記憶する内部情報及び画像形成装置識別情報を取得し、取得した全ての画像形成装置識別情報に対して取得した内部情報を用いて危険度を算出するよう制御し、算出させた前記危険度と前記画像形成装置識別情報とを関連付けて一覧表示するよう前記表示手段を制御することを特徴とする請求項9に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記画像形成装置の故障を引き起こす原因をモデル化した故障診断モデルを解析することで前記画像形成装置を構成する部品又は部品群の故障を診断する故障診断部を更に備え、
前記入力手段は、前記画像形成装置識別情報を入力し、
前記制御手段は、前記入力手段で入力された画像形成装置識別情報に関連付けた前記記憶手段が記憶する内部情報を取得し、取得した前記内部情報に基づいて前記画像形成装置識別情報で識別される画像形成装置の故障原因である部品又は部品群の故障の発生確率を算出するよう前記故障診断部を制御し、前記故障診断部が算出した故障原因発生確率と故障原因の発生箇所である部品又は部品群とを関連付けて前記表示手段が表示するよう制御することを特徴とする請求項7ないし10に記載の故障予防診断支援システム。 - 前記取得手段は、ネットワークを介して前記画像形成装置の内部情報を取得することを特徴とする請求項1ないし11に記載の故障予防診断支援システム。
- ネットワークを通じて前記制御手段に制御される前記表示手段又は前記入力手段のいずれか1つ以上を有する端末機を更に備えることを特徴とする請求項7ないし12に記載の故障予防診断支援システム。
- 入力手段から支援の対象として入力された画像形成装置の内部の状態に関する情報である内部情報を取得する取得ステップと、
前記画像形成装置の故障状態及び正常状態を択一的に表す二値変数を目的変数とし、かつ前記画像形成装置の内部情報を説明変数とする1又は複数のロジスティック回帰モデルを記憶する記憶ステップと、
前記画像形成装置の故障時及び正常時に取得した内部情報を用いて前記ロジスティック回帰モデルの回帰係数の推定値を算出する算出ステップと、
前記画像形成装置に応じて前記記憶ステップに記憶されたロジスティック回帰モデルを選択すると共に、前記取得ステップによって取得された内部情報を、紙詰まりに関する動作異常を表すジャムフェイル情報と前記紙詰まりを除く動作異常を表す非ジャムフェイル情報とに分類し、前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報のそれぞれに、前記画像形成装置の故障に与える影響度に基づいて、該影響度の大きい順に重み付けを行い、重み付けされた前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報を前記ジャムフェイル情報と前記非ジャムフェイル情報毎に合算し、合算されたそれぞれの値を説明変数として、前記回帰係数の推定値が算出された前記ロジスティック回帰モデルに代入することで前記画像形成装置の故障の程度を表す指標である危険度を目的変数として算出するよう制御する制御ステップと、を備え、
前記内部情報は、前記画像形成装置の修理時から支援時までの経過時間を含み、
前記ロジスティック回帰モデルの説明変数は、前記経過時間を含むことを特徴とする故障予防診断支援方法。
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