JP4867959B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

画像形成装置の多機能化、高機能化及び高性能化により故障の態様が複雑化した結果、習熟した専門家であっても故障原因の特定が困難となった。そのため、画像形成装置の故障原因の特定を支援する故障診断システム等が必要となる。

このような機能を有する故障診断システム等として、入力されたデータと知識ベースに予め定められた規則とを照合して故障原因を推論する故障推論装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この知識ベースは故障推論に必要な知識として縦列に結果を横列に原因を表した二次元のテーブル形式で規則を表現している。
特開平５−２９８１０５号公報

ところで、上記のような故障推論装置では、故障推論の精度は予め定められる規則により左右されることになる。

本発明は、障害の発生原因を特定する際の精度の向上を実現する情報処理装置及びプログラムの提供を、その目的の一つとする。

上記課題を解決するために、請求項１に係る情報処理装置は、対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段と、前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段と、前記装置に含まれる部品の過去のタイミングにおける状態を取得する状態取得手段と、前記タイミングが前記発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定するタイミング判定手段と、前記状態取得手段により取得された状態が所定状態であるか否かを判定する状態判定手段と、前記タイミング判定手段と前記状態判定手段により所定の判定結果が得られた場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段と、を含むことを特徴とする。ここで、関連付け手段は、例えば、前記状態取得手段により取得された状態が所定状態であるとの判定結果と前記タイミングがタイミング条件を満足するとの判定結果が得られた場合に、前記障害特定手段により特定された障害を前記部品に関連付ける。

また、上記課題を解決するために、請求項２に係る情報処理装置は、対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段と、前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段と、前記装置に含まれる部品が交換されたタイミングを取得するタイミング取得手段と、前記タイミングが前記発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定するタイミング判定手段と、前記タイミング判定手段により所定の判定結果が得られた場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段と、を含むことを特徴とする。ここで、関連付け手段は、例えば、前記タイミングがタイミング条件を満足するとの判定結果が得られた場合に、前記障害特定手段により特定された障害を前記部品に関連付ける。

また、請求項３の発明に係る情報処理装置は、前記タイミング条件が、前記タイミングと前記発生タイミングとの時間差に関する条件であること、を特徴とする。

また、請求項４の発明に係る情報処理装置は、請求項１乃至３のいずれかの発明において、前記障害識別手段により取得された障害識別情報に関連付けて、該障害識別情報が取得された場合に前記所定の判定結果が得られた回数を記憶手段に記憶させる回数記憶手段と、前記記憶手段に記憶される回数に基づいて、該回数に関連付けられた障害の発生原因が前記部品である確率を算出する算出手段と、をさらに含むことを特徴とする。

また、請求項５の発明に係るプログラムは、対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段、前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段、前記装置に含まれる部品の過去のタイミングにおける状態を取得する状態取得手段、前記タイミングが前記発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定するタイミング判定手段、前記状態取得手段により取得された状態が所定状態であるか否かを判定する状態判定手段、前記タイミング判定手段と前記状態判定手段により所定の判定結果が得られた場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。

また、請求項６の発明に係るプログラムは、対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段、前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段、前記装置に含まれる部品が交換されたタイミングを取得するタイミング取得手段、前記タイミングが前記発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定するタイミング判定手段、前記タイミング判定手段により所定の判定結果が得られた場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。

なお、上記プログラムは、インターネットなどの通信ネットワークを介して提供されてもよいし、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な各種情報記録媒体に格納されて提供されてもよい。

また、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記憶されてもよい。情報記録媒体としては、例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカードなどを用いることができる。

請求項１，請求項２，請求項５，請求項６の発明によれば、 本発明は、障害の発生原因を特定する際の精度の向上が、実現される。

また、請求項３、４の発明によれば、本構成を有していない場合に比して、障害の発生原因を特定する際の精度のさらなる向上が実現される。

［１．実施形態１］
本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。

［１−１．構成］
図１は実施形態１に係る情報処理装置の構成を示す図である。本実施形態では、情報処理装置は、スキャナとプリンタとを備えた画像形成装置２として実現される。同図に示すように、画像形成装置２は、ＣＰＵ４、ＲＯＭ６、ＲＡＭ８、スキャナ１０、プリンタ１２、及びセンサ部１４を備える。これらは、データバス１５を介して通信可能に接続されている。なお、ここでは図示していないが、画像形成装置２は、情報を表示したり情報を入力したりするためのタッチパネル等も備える。

ＣＰＵ４は、ＲＯＭ６に格納されている基本プログラムやＲＡＭ８に格納されているアプリケーションプログラムに従って動作する。例えば、ＣＰＵ４は、ＲＯＭ６やＲＡＭ８に格納されている情報を用いて演算する。

ＲＯＭ６は、上記基本プログラムを格納する。基本プログラムとは、画像形成装置２の基本機能（例えば、画像読取機能や印刷機能や障害報知機能等を実現するプログラムである。例えば、基本プログラムは、画像形成装置２の製造者により予めＲＯＭ６に格納される。

ＲＡＭ８は、上記アプリケーションプログラムを格納する。アプリケーションプログラムは、画像形成装置２の利用者により格納される。ここで、アプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体から読み出されたものであってもよし、インターネット等の通信手段を介して取得されたものであってもよい。なお、ＲＡＭ８は、ＣＰＵ４のワークメモリとしても動作する。

スキャナ１０は、例えば、公知のフラットヘッドスキャナである。スキャナ１０は、ＣＰＵ４の指示に従い動作する。例えば、スキャナ１０は、紙媒体に記載された画像を読み取り、該画像の画像データを生成する。

プリンタ１２は、例えば、公知のレーザープリンタである。プリンタ１２は、ＣＰＵ４の指示に従い動作する。例えば、プリンタ１２は、画像データにより示される画像を紙媒体に印刷する。

センサ部１４は、スキャナ１０やプリンタ１２を構成する各部品に設置されたセンサやレジスタである。センサ部１４は、各部品の状態を示す信号を出力する。以下、ある部品に設置されたセンサ／レジスタのことを、その部品のセンサ／レジスタと記載する。

［１−２．機能ブロック］
図２は、画像形成装置２にて実現される機能群を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像形成装置２は、障害検知部１６と、障害報知部１８と、障害識別部２０と、状態取得部２２と、状態判定部２４と、診断モデル更新部２６と、を機能的に含む。障害検知部１６と、障害報知部１８と、は画像形成装置２の基本機能のうちの障害報知機能に関する。障害検知部１６と障害報知部１８とは、ＣＰＵ４が上記基本プログラムを実行することによって実現される。また、障害識別部２０と、状態取得部２２と、状態判定部２４と、診断モデル更新部２６とは、ＣＰＵ４が上記アプリケーションプログラムを実行することによって実現される。

［障害検知部］
障害検知部１６は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。障害検知部１６は、所定時間間隔で各センサ／レジスタが出力している信号を取得し、取得した信号の値に基づいて、障害の発生を検知する。

［障害報知部］
障害報知部１８は、ＣＰＵ４とタッチパネルを主として実現される。障害報知部１８は、障害検知部１６が障害の発生を検知した場合に、該障害を識別するフェイルコード（障害識別情報）を出力する。

［障害識別部］
障害識別部２０（障害識別手段）は、ＣＰＵ４を主として実現される。障害識別部２０は、画像形成装置２（装置）で障害が発生した場合に、該障害のフェイルコードを取得する。本実施形態では、障害識別部２０は、障害報知部１８により出力されたフェイルコードを取得する。

［状態取得部］
状態取得部２２（状態取得手段）は、ＣＰＵ４を主として実現される。状態取得部２２は、障害識別部２０によりフェイルコードが取得された場合に、画像形成装置２に含まれる部品の状態を取得する。本実施形態では、状態取得部２２は、障害識別部２０によりフェイルコードが取得された場合に、各センサ／レジスタが出力している信号を取得する。

［状態判定部］
状態判定部２４（状態判定手段）は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。状態判定部２４は、状態取得部２２により取得された状態が故障状態（所定状態）であるか否かを判定する。

本実施形態では、状態判定部２４は、故障条件記憶部を含む。図３は故障条件記憶部の一例を示す。同図に示すように、故障条件記憶部は、各部品に関連付けて、該部品の故障条件を記憶する。ここで、故障条件とは、状態取得部２２がセンサ／レジスタから取得した信号の値に関する条件である。例えば、ある部品の故障条件は、該部品のセンサ／レジスタから状態取得部２２が取得した信号の値の条件となる。

こうした上で、状態判定部２４は、部品ごとに、状態取得部２２により取得された状態が「その部品の故障条件を満足する状態」、すなわち、故障状態であるか否かを判定する。すなわち、状態判定部２４は、部品ごとに、該部品のセンサ／レジスタから取得された信号の値が、該部品の故障条件を満足するか否かを判定する。その結果、障害識別部２０によって取得されたフェイルコードにより識別される障害の発生原因である可能性がある部品が特定される。

［診断モデル更新部］
診断モデル更新部２６は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。診断モデル更新部２６（関連付け手段）は状態判定部２４により部品の状態が故障状態であるとの判定結果（所定の判定結果）が得られた場合に、障害識別部２０により取得されたフェイルコードにより識別される障害を該部品に関連付ける。すなわち、障害識別部２０により取得されたフェイルコードを、状態判定部２４により故障状態であると判定された部品に関連付ける。以下、「障害識別部２０により取得されたフェイルコード」を対象フェイルコードと呼び、「状態判定部２４により故障状態であると判定された部品」を対象部品と呼ぶ。

ここでは、「対象フェイルコードを対象部品に関連付ける」とは、対象フェイルコードの障害ノードを子ノードとし、対象部品の部品ノードを親ノードとするベイジアンネットワークを生成することをいう。

図４は、診断モデル情報により示されるベイジアンネットワークを示す。診断モデル情報は、例えば、ＲＡＭ８や画像形成装置２とは別に設けられたデータベースサーバに格納される。同図に示すように、このベイジアンネットワークは、画像形成装置２で発生した障害のフェイルコードをノード名とするノード（以下、障害ノード）と、画像形成装置２の各部品の部品名をノード名とするノード（以下、部品ノード）と、を含む。診断モデル情報は、各ノードのノード情報を含む。各ノードのノード情報は、そのノードに関する情報（例えば、そのノードのノード名、そのノードの親ノード、及び、そのノードの事象の発生原因が親ノードの事象である条件付確率など）を含む。診断モデル情報は、例えば、ＸＭＬＢＩＦ形式で記述される。以下、あるフェイルコードをノード名とする障害ノードを、そのフェイルコードの障害ノードと呼び、ある部品の部品名をノード名とする部品ノードを、その部品の部品ノードと記載する。

診断モデル更新部２６は、ベイジアンネットワークにおいて、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが、対象部品の部品ノードでない場合、該障害ノードの親ノードが該部品ノードとなるよう診断モデル情報を更新する。例えば、対象フェイルコードの障害ノード自体がベイジアンネットワークにない場合、該障害ノードのノード情報を診断モデル情報に追加する。この場合、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を含めたり、条件付確率として所定の確率Ｐｄを含めたりする。また、例えば、対象フェイルコードの障害ノードがベイジアンネットワークにあるものの、該障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合、該障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を追加する。

こうして、診断モデル更新部２６は、実際に発生した障害のフェイルコードのみをベイジアンネットワークに含める。また、ベイジアンネットワークにおいて、各障害のフェイルコードを、該障害の発生原因となりうる部品に関連付ける。

［１−３．フローチャート］
図５は、画像形成装置２において実行される処理のうち本発明に関連するものを示すフロー図である。ＣＰＵ４は、アプリケーションプログラムに従って、図５に示す処理を実行する。なお、この処理は、障害の発生を検知したＣＰＵ４がフェイルコードを基本プログラムに従って出力した場合に実行される。

ＣＰＵ４（障害識別手段）は、フェイルコードを取得する（Ｓ１０１）。以下、Ｓ１０１のステップで取得したフェイルコードを対象フェイルコードと呼ぶ。そして、ＣＰＵ４（状態取得手段）は、各部品の状態を取得する（Ｓ１０２）。すなわち、各センサ／レジスタが出力している信号を取得する。そして、ＣＰＵ４は、各部品について、その状態が故障状態であるか否かを判定することにより、故障状態にある部品を特定する（Ｓ１０３）。具体的には、各部品に設置されたセンサ／レジスタから取得した信号の値が、該部品の故障条件を満足するか否かを判定することにより、信号の値が故障条件を満足する部品を特定する。以下、Ｓ１０３のステップで特定した部品を対象部品と呼ぶ。

そして、ＣＰＵ４は、各対象部品について、Ｓ１０４以降のステップを実行する。

すなわち、ＣＰＵ４は、診断モデル情報を参照し、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが、対象部品の部品ノードであるか否かを判定する（Ｓ１０４）。対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ１０４のＹ）、他の対象部品について、Ｓ１０４以降のステップを実行する。

一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ１０４のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードとなるよう診断モデル情報を更新する（Ｓ１０５）。例えば、対象フェイルコードの障害ノード自体がベイジアンネットワークにない場合、該障害ノードのノード情報を診断モデル情報に追加する。この場合、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を含めたり、条件付確率として所定の確率Ｐｄを含めたりする。また、例えば、対象フェイルコードの障害ノードがベイジアンネットワークにあるものの、該障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合、該障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を追加する。

［１−４．まとめ］
以上のように、画像形成装置２では、実際に発生した障害のフェイルコードのみがベイジアンネットワークに含められる。従って、未発生の障害のフェイルコードまでもがベイジアンネットワークに含められる場合に比して、ベイジアンネットワークの小型化が実現される。また、ベイジアンネットワークにおいて、フェイルコードは、そのフェイルコードにより識別される障害の発生原因となりうる部品に関連付けられる。従って、ベイジアンネットワークを用いて障害の発生原因を特定する際の精度の向上も実現される。

［１−５．変形例］
ＣＰＵ４（回数記憶手段）は、Ｓ１０１のステップで取得したフェイルコードと、Ｓ１０３のステップで故障状態であると判定された部品の部品名と、に関連付けて、図６に示すように、該フェイルコードを取得した場合に該部品名により識別される部品が故障状態であると判定した回数ＮをＲＡＭ８やデータベースサーバ等の記憶手段に記憶するようにしてもよい。こうした上で、ＣＰＵ４（算出手段）は、回数Ｎに基づいて、該回数Ｎに関連付けられたフェイルコードにより識別される障害の発生原因が該回数Ｎに関連付けられた部品名により識別される部品である確率を算出するようにしてもよい。以下この態様について説明する。

この態様では、例えば、各フェイルコードに関連付けて、該フェイルコードをＣＰＵ４が取得した回数Ｎ１をＲＡＭ８等に記憶しておく。

こうした上で、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ１０４のＮ）と、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ１０４のＹ）とで以下の処理を実行する。すなわち、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ１０４のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けて回数Ｎの初期値１を記憶手段に記憶する。そして、回数Ｎを対象フェイルコードに関連付けられた回数Ｎ１で除算することにより、対象フェイルコードにより識別される障害の発生原因が対象部品である確率Ｐを算出する。そして、Ｓ１０５のステップにおいて、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、条件付確率として、上記確率Ｐｄではなく上記確率Ｐを含めるようにする。一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ１０４のＹ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けられた回数Ｎをインクリメントする。そして、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合と同様にして、確率Ｐを算出する。そして、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に含まれる条件付確率を、上記確率Ｐに更新する。

［２．実施形態２］
以下、実施形態２について説明する。

［２−１．構成］
実施形態２に係る情報処理装置の構成は、図１の画像形成装置２と同様である。但し、実施形態２では、ＣＰＵ４が基本プログラム及びアプリケーションプログラムを実行することによって画像形成装置２にて実現される機能が、実施形態１とは異なる。

［２−２．機能ブロック］
図７は、実施形態２において画像形成装置２で実現される機能群を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像形成装置２は、障害履歴記憶部３０と、状態履歴記憶部３２と、障害識別部２０と、発生タイミング取得部３４と、状態取得部２２と、タイミング判定部３６と、状態判定部２４と、診断モデル更新部２６と、を含む。障害履歴記憶部３０と、状態履歴記憶部３２と、はＣＰＵ４が基本プログラムを実行することにより実現される。その他の機能は、ＣＰＵ４がアプリケーションプログラムを実行することにより実現される。

［障害履歴記憶部］
障害履歴記憶部３０は、ＲＡＭ８を主として実現される。障害履歴記憶部３０は、画像形成装置２（装置）にて発生した障害の履歴を示す障害履歴を記憶する。図８は、障害履歴の一例を示す。同図に示すように、障害履歴は、障害レコードを複数含む。障害レコードは、発生した障害のフェイルコード（障害識別情報）と、該障害の発生した発生タイミングと、を含む。

［状態履歴記憶部］
状態履歴記憶部３２は、ＲＡＭ８を主として実現される。状態履歴記憶部３２は、過去の複数のタイミングにおいて各センサ／レジスタが出力していた信号の値の履歴を示す状態履歴を記憶する。図９は、状態履歴の一例を示す。同図に示すように、状態履歴は、状態レコードを複数含む。状態レコードは、タイミングと、そのタイミングにおいて各センサ／レジスタが出力していた信号の値と、を含む。

［障害識別部］
障害識別部２０は、ＣＰＵ４を主として実現される。障害識別部２０は、画像形成装置２（装置）で過去に発生した障害のフェイルコードを取得する。本実施形態では、処理対象の障害レコードからフェイルコードを読み出して取得する。

［発生タイミング取得部］
発生タイミング取得部３４は、ＣＰＵ４を主として実現される。発生タイミング取得部３４は、画像形成装置２で過去に発生した障害の発生タイミングを取得する。本実施形態では、発生タイミング取得部３４は、処理対象の障害レコードから発生タイミングを読み出して取得する。

［状態取得部］
状態取得部２２は、ＣＰＵ４を主として実現される。状態取得部２２は、画像形成装置２に含まれる各部品の過去のタイミングにおける状態を取得する。本実施形態では、ＣＰＵ４は、処理対象の状態レコードから、各センサ／レジスタが出力していた信号の値を取得する。

［タイミング判定部］
タイミング判定部３６は、ＣＰＵ４を主として実現される。タイミング判定部３６は、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングが発生タイミング取得部３４により取得された発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定する。本実施形態では、タイミング条件は、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングと、発生タイミング取得部３４により取得された発生タイミングと、の時間差に関する条件である。具体的には、タイミング判定部３６は、上記時間差が所定閾値ＴＨ以内であるか否かを判定する。

［状態判定部］
状態判定部２４は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。状態判定部２４は、状態取得部２２により取得された各部品の状態が故障状態（所定状態）であるか否かを判定する。本実施形態でも、状態判定部２４は、図３に示す故障条件記憶部を含む。こうした上で、状態判定部２４は、部品ごとに、状態取得部２２により取得された状態が「その故障条件を満足する状態」、すなわち故障状態であるか否かを判定する。すなわち、状態判定部２４は、部品ごとに、該部品のセンサ／レジスタの信号の値が、該部品の故障条件を満足するか否かを判定する。その結果、障害識別部２０により取得されたフェイルコードにより識別される障害の発生原因となりうる部品が特定される。

［診断モデル更新部］
診断モデル更新部２６は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。診断モデル更新部２６は、実施形態１と同様にして、「障害識別部２０により取得されたフェイルコード」（以下、対象フェイルコード）を、「状態判定部２４により故障状態であると判定された部品」（以下、対象部品）に関連付ける。すなわち、実施形態１と同様にして、記憶手段（ＲＡＭ８やデータベースサーバ）に格納される診断モデル情報を更新する。但し、本実施形態では、タイミング判定部３６により処理対象の状態レコードに含まれるタイミングがタイミング条件を満足するとの判定結果が得られた場合に、対象フェイルコードを対象部品に関連付ける。

［２−３．フローチャート］
図１０は、画像形成装置２において実行される処理のうち本発明に関連するものを示すフロー図である。ＣＰＵ４は、アプリケーションプログラムに従って、図１０に示す処理を実行する。この処理は、各障害レコードを対象に実行される。

ＣＰＵ４（障害識別手段）は、処理対象の障害レコードからフェイルコードを取得する（Ｓ２０１）。以下、Ｓ２０１のステップで取得したフェイルコードを対象フェイルコードと呼ぶ。また、ＣＰＵ４（発生タイミング取得手段）は、処理対象の障害レコードに含まれる発生タイミングを取得する（Ｓ２０２）。そして、ＣＰＵ４は、各状態レコードを対象にＳ２０３以降のステップを実行する。

すなわち、ＣＰＵ４（状態取得手段）は、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングがＳ２０２のステップで取得した発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定する（Ｓ２０３）。具体的には、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングとＳ２０２のステップで取得した発生タイミングとの時間差が所定閾値ＴＨ以内であるか否かを判定する。

そして、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングがＳ２０２のステップで取得した発生タイミングに基づくタイミング条件を満足しない場合、すなわち、該タイミングと該発生タイミングとの時間差がＴＨより大きい場合（Ｓ２０３のＮ）、他の状態レコードを対象にＳ２０３以降のステップを実行する。

一方、処理対象の状態レコードに含まれるタイミングがＳ２０２のステップで取得した発生タイミングに基づくタイミング条件を満足する場合、すなわち、該タイミングと該発生タイミングとの時間差がＴＨ以下である場合（Ｓ２０３のＹ）、処理対象の状態レコードに含まれる各部品の状態を取得する（Ｓ２０４）。すなわち、各センサ／レジスタが出力している信号を取得する。そして、ＣＰＵ４は、各部品について、その状態が故障状態であるか否かを判定することにより、故障状態にある部品を特定する（Ｓ２０５）。具体的には、処理対象の状態レコードに含まれる各部品に設置されたセンサ／レジスタからの信号の値が、該部品の故障条件を満足するか否かを判定することにより、信号の値が故障条件を満足する部品を特定する。以下、Ｓ２０５のステップで特定した部品を対象部品と呼ぶ。

そして、ＣＰＵ４は、各対象部品について、Ｓ２０６以降のステップを実行する。

すなわち、診断モデル情報を参照し、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが、対象部品の部品ノードであるか否かを判定する（Ｓ２０６）。対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ２０６のＹ）、他の対象部品を対象に、Ｓ２０６以降のステップを実行する。

一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ２０６のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードとなるよう診断モデル情報を更新する（Ｓ２０７）。例えば、対象フェイルコードの障害ノード自体がベイジアンネットワークにない場合、該障害ノードのノード情報を診断モデル情報に追加する。この場合、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を含めたり、条件付確率として所定の確率Ｐｄを含めたりする。また、例えば、対象フェイルコードの障害ノードがベイジアンネットワークにあるものの、該障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合、該障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を追加する。

［２−４．まとめ］
以上のように、画像形成装置２では、実際に発生した障害のフェイルコードのみがベイジアンネットワークに含められる。従って、未発生の障害のフェイルコードまでもがベイジアンネットワークに含められる場合に比して、ベイジアンネットワークの小型化が実現される。また、ベイジアンネットワークにおいて、フェイルコードは、そのフェイルコードにより識別される障害の発生原因となりうる部品に関連付けられる。従って、ベイジアンネットワークを用いて障害の発生原因を特定する際の精度の向上も実現される。

［２−５．変形例］
ＣＰＵ４（回数記憶手段）は、Ｓ２０１のステップで取得したフェイルコードと、Ｓ２０５のステップで故障状態であると判定された部品の部品名と、に関連付けて、図６に示すように、Ｓ２０１のステップで該フェイルコードを取得した場合にＳ２０５のステップで該部品名により識別される部品が故障状態であると判定した回数ＮをＲＡＭ８やデータベースサーバなどの記憶手段に記憶するようにしてもよい。こうした上で、ＣＰＵ４（算出手段）は、記憶手段に記憶される回数Ｎに基づいて、該回数Ｎに関連付けられたフェイルコードにより識別される障害の発生原因が該回数Ｎに関連付けられた部品名により識別される部品である確率を算出するようにしてもよい。以下この態様について説明する。

この態様でも、各フェイルコードに関連付けて、該フェイルコードをＣＰＵ４が取得した回数Ｎ１をＲＡＭ８等に記憶しておく。

こうした上で、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ２０６のＮ）と、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ２０６のＹ）とで以下の処理を実行する。すなわち、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ２０６のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けて回数Ｎの初期値１を記憶手段に記憶する。そして、回数Ｎを対象フェイルコードに関連付けられた回数Ｎ１で除算することにより、対象フェイルコードにより識別される障害の発生原因が対象部品である確率Ｐを算出する。そして、Ｓ２０７のステップにおいて、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、条件付確率として、上記確率Ｐｄではなく上記確率Ｐを含めるようにする。一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ２０６のＹ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けられた回数Ｎをインクリメントする。そして、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合と同様にして、確率Ｐを算出する。そして、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に含まれる条件付確率を、上記確率Ｐに更新する。

［３．実施形態３］
以下、実施形態３について説明する。

［３−１．構成］
実施形態３に係る情報処理装置の構成は、図１の画像形成装置２と同様である。但し、実施形態３では、ＣＰＵ４が基本プログラム及びアプリケーションプログラムを実行することによって画像形成装置２にて実現される機能が、実施形態１と実施形態２とは異なる。

［３−２．機能ブロック］
図１１は、実施形態３において画像形成装置２にて実現される機能群を示す機能ブロック図である。同図に示すように、画像形成装置２は、障害履歴記憶部３０と、交換履歴記憶部３８と、障害識別部２０と、発生タイミング取得部３４と、交換タイミング取得部４０と、タイミング判定部３６と、診断モデル更新部２６と、を含む。障害履歴記憶部３０と、交換履歴記憶部３８と、はＣＰＵ４が基本プログラムを実行することにより実現される。その他の機能は、ＣＰＵ４がアプリケーションプログラムを実行することにより実現される。以下、各機能について説明する。なお、障害履歴記憶部３０と、障害識別部２０と、発生タイミング取得部３４の機能は実施形態２と同様なので説明を省略する。

［交換履歴記憶部］
交換履歴記憶部３８は、ＲＡＭ８を主として実現される。過去に交換された部品の履歴を示す交換履歴を記憶する。図１２は、交換履歴の一例を示す。同図に示すように、交換履歴は、交換レコードを含む。交換レコードは、交換された部品の部品名と、その部品が交換されたタイミング（以下、交換タイミング）と、を含む。

［交換タイミング取得部］
交換タイミング取得部４０は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。交換タイミング取得部４０は、画像形成装置２に含まれる各部品が交換された交換タイミングを取得する。本実施形態では、交換タイミング取得部４０は、処理対象の交換レコードから交換タイミングを読み出して取得する。

［タイミング判定部］
タイミング判定部３６は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。タイミング判定部３６は、交換タイミング取得部４０により取得された交換タイミングが発生タイミング取得部３４により取得された発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定する。ここで、タイミング条件は、交換タイミングと発生タイミングとの時間差に関する条件である。例えば、タイミング判定部３６は、上記時間差が所定閾値ＴＨ以内であるか否かを判定するようにしてもよい。これにより、障害識別部２０により取得されたフェイルコードにより識別される障害の発生原因が、交換タイミング取得部４０により取得された交換タイミングで取得された部品にあるか否かが判明する。

［診断モデル更新部］
診断モデル更新部２６は、ＣＰＵ４とＲＡＭ８とを主として実現される。診断モデル更新部２６は、交換タイミング取得部４０により取得された交換タイミングが上記タイミング条件を満足するとの判定結果（所定の判定結果）がタイミング判定部３６によって得られた場合に、「障害識別部２０により取得されたフェイルコード」（以下、対象フェイルコード）を、「該交換タイミングで交換された部品」（以下、対象部品）の部品名に関連付ける。本実施形態でも、実施形態１及び実施形態２と同様にして、対象フェイルコードを対象部品の部品名に関連付ける。すなわち、実施形態１及び実施形態２と同様にして、記憶手段（ＲＡＭ８やデータベースサーバ）に格納される診断モデル情報を更新する。

［３−３．フローチャート］
図１３は、画像形成装置２において実行される処理のうち本発明に関連するものを示すフロー図である。ＣＰＵ４は、アプリケーションプログラムに従って、図１３に示す処理を実行する。この処理は、各障害レコードを対象に実行される。

ＣＰＵ４（障害識別手段）は、処理対象の障害レコードからフェイルコードを取得する（Ｓ３０１）。以下、Ｓ３０１のステップで取得したフェイルコードを対象フェイルコードと呼ぶ。また、ＣＰＵ４（発生タイミング取得手段）は、処理対象の障害レコードに含まれる発生タイミングを取得する（Ｓ３０２）。そして、ＣＰＵ４は、各交換レコードを対象にＳ３０３以降のステップを実行する。

すなわち、ＣＰＵ４（タイミング取得手段）は、処理対象の交換レコードに含まれる交換タイミングを取得する（Ｓ３０３）。そして、ＣＰＵ４（タイミング判定手段）は、Ｓ３０３のステップで取得した交換タイミングがＳ３０２のステップで取得した発生タイミングに基づくタイミング条件を満足するか否かを判定する（Ｓ３０４）。具体的には、Ｓ３０３のステップで取得した交換タイミングとＳ３０２のステップで取得した発生タイミングとの時間差が所定閾値ＴＨ以内であるか否かを判定する。

そして、Ｓ３０３のステップで取得した交換タイミングがタイミング条件を満足しない場合、すなわち、該交換タイミングと該発生タイミングとの時間差がＴＨより大きい場合（Ｓ３０４のＮ）、他の交換レコードを対象にＳ３０３以降のステップを実行する。

一方、Ｓ３０３のステップで取得した交換タイミングがタイミング条件を満足する場合、すなわち、該交換タイミングと該発生タイミングとの時間差がＴＨ以下である場合（Ｓ３０４のＹ）、診断モデル情報を参照し、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが、処理対象の交換レコードに含まれる部品（以下、対象部品）の部品ノードであるか否かを判定する（Ｓ３０５）。対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ３０５のＹ）、他の交換レコードを対象に、Ｓ３０３以降のステップを実行する。

一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ３０５のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードとなるよう診断モデル情報を更新する（Ｓ３０６）。例えば、対象フェイルコードの障害ノード自体がベイジアンネットワークにない場合、該障害ノードのノード情報を診断モデル情報に追加する。この場合、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を含めたり、条件付確率として所定の確率Ｐｄを含めたりする。また、例えば、対象フェイルコードの障害ノードがベイジアンネットワークにあるものの、該障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合、該障害ノードのノード情報に、該障害ノードの親ノードとして対象部品の部品名を追加する。

［３−４．まとめ］
以上のように、画像形成装置２では、実際に発生した障害のフェイルコードのみがベイジアンネットワークに含められる。従って、未発生の障害のフェイルコードまでもがベイジアンネットワークに含められる場合に比して、ベイジアンネットワークの小型化が実現される。また、ベイジアンネットワークにおいて、フェイルコードは、そのフェイルコードにより識別される障害の発生原因である可能性がある部品に関連付けられる。従って、ベイジアンネットワークを用いて障害の発生原因を特定する際の精度の向上も実現される。

［３−５．変形例］
ＣＰＵ４（回数記憶手段）は、Ｓ３０１のステップで取得したフェイルコードと、その交換タイミングがタイミング条件を満足するとＳ３０４のステップで判定した部品（すなわち、対象部品）の部品名と、に関連付けて、該フェイルコードをＳ３０１のステップで取得した場合に、該部品名により識別される部品の交換タイミングがタイミング条件を満足するとＳ３０４のステップで判定した回数ＮをＲＡＭ８やデータベースサーバ等の記憶手段に記憶するようにしてもよい（図６参照）。こうした上で、ＣＰＵ４（算出手段）は、記憶手段に記憶される回数Ｎに基づいて、該回数Ｎに関連付けられたフェイルコードにより識別される障害の発生原因が該回数Ｎに関連付けられた部品名により識別される部品である確率を算出するようにしてもよい。以下この態様について説明する。

この態様でも、各フェイルコードに関連付けて、該フェイルコードをＣＰＵ４が取得した回数Ｎ１をＲＡＭ８等に記憶しておく。

こうした上で、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ３０５のＮ）と、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ３０５のＹ）とで以下の処理を実行する。すなわち、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合（Ｓ３０５のＮ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けて回数Ｎの初期値１を記憶手段に記憶する。そして、回数Ｎを対象フェイルコードに関連付けられた回数Ｎ１で除算することにより、対象フェイルコードにより識別される障害の発生原因が対象部品である確率Ｐを算出する。そして、Ｓ３０６のステップにおいて、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に、条件付確率として、上記確率Ｐｄではなく上記確率Ｐを含めるようにする。一方、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードである場合（Ｓ３０５のＹ）、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードと対象部品の部品名とに関連付けられた回数Ｎをインクリメントする。そして、ＣＰＵ４は、対象フェイルコードの障害ノードの親ノードが対象部品の部品ノードでない場合と同様にして、確率Ｐを算出する。そして、対象フェイルコードの障害ノードのノード情報に含まれる条件付確率を、上記確率Ｐに更新する。

［４．その他］
なお、本発明は、以上に説明した実施形態に限定されるものではない。

例えば、実施形態１において、障害検知部１６及び障害報知部１８以外の機能を、画像形成装置２とは異なる情報処理装置に含めるようにしてもよい。

また、例えば、実施形態２において、障害履歴記憶部３０及び状態履歴記憶部３２以外の機能を、画像形成装置２とは異なる情報処理装置に含めるようにしてもよい。

また、例えば、実施形態３において、障害履歴記憶部３０及び交換履歴記憶部３８以外の機能を、画像形成装置２とは異なる情報処理装置に含めるようにしてもよい。

また、例えば、本発明は、画像形成装置以外の装置（例えば、プリンタ、スキャナ、ＦＡＸ送信機など）で発生した障害の障害識別情報を診断モデルに含める場合にも適用可能である。

本発明の実施形態に係る画像形成装置の構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。 故障条件記憶部の記憶内容の一例である。 ベイジアンネットワークの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置にて実行される処理の一例を示すフロー図である。 ＲＡＭの記憶内容の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。 障害履歴の一例を示す図である。 状態履歴の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置にて実行される処理の一例を示すフロー図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。 交換履歴の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置にて実行される処理の一例を示すフロー図である。

符号の説明

２ 画像形成装置、４ ＣＰＵ、６ ＲＯＭ、８ ＲＡＭ、１０ スキャナ、１２ プリンタ、１４ センサ部、１５ データバス、１６ 障害検知部、１８ 障害報知部、２０ 障害識別部、２２ 状態取得部、２４ 状態判定部、２６ 診断モデル更新部、３０ 障害履歴記憶部、３２ 状態履歴記憶部、３４ 発生タイミング取得部、３６ タイミング判定部、３８ 交換履歴記憶部、４０ 交換タイミング取得部。

Claims (8)

1. 対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段と、
   前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段と、
   前記装置に含まれる部品の過去のタイミングにおける状態を示す値を取得する状態取得手段と、
   前記過去のタイミングと前記発生タイミングとの時間差が所定閾値以下であるか否かを判定するタイミング判定手段と、
   前記状態取得手段により取得された値が記憶手段に記憶される故障条件を満足するか否かを判定する状態判定手段と、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定され且つ前記状態判定手段により前記値が前記故障条件を満足すると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段と、
   を含むことを特徴とする障害処理装置。
2. 対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段と、
   前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段と、
   前記装置に含まれる部品が交換されたタイミングを取得するタイミング取得手段と、
   前記タイミングと前記発生タイミングとの時間差が所定閾値以下であるか否かを判定するタイミング判定手段と、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段と、
   を含むことを特徴とする情報処理装置。
3. 前記障害識別手段により取得された障害識別情報に関連付けて、該障害識別情報が取得された場合に前記タイミング判定手段により時間差が前記所定閾値以下であると判定され且つ前記状態判定手段により前記値が前記故障条件を満足すると判定された回数を記憶手段に記憶させる回数記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶される回数に基づいて、該回数に関連付けられた障害識別情報により識別される障害の発生原因が前記部品である確率を算出する算出手段と、をさらに含むこと、
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記障害識別手段により取得された障害識別情報に関連付けて、該障害識別情報が取得された場合に前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定された回数を記憶手段に記憶させる回数記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶される回数に基づいて、該回数に関連付けられた障害識別情報により識別される障害の発生原因が前記部品である確率を算出する算出手段と、をさらに含むこと、
   を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記関連付け手段は、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定され且つ前記状態判定手段により前記値が前記故障条件を満足すると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害のノードを前記部品のノードの子ノードとするベイジアンネットワークを生成すること、
   を特徴とする請求項１又は３に記載の情報処理装置。
6. 前記関連付け手段は、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害のノードを前記部品のノードの子ノードとするベイジアンネットワークを生成すること、
   を特徴とする請求項２又は４に記載の情報処理装置。
7. 対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段、
   前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段、
   前記装置に含まれる部品の過去のタイミングにおける状態を示す値を取得する状態取得手段、
   前記過去のタイミングと前記発生タイミングとの時間差が所定閾値以下であるか否かを判定するタイミング判定手段、
   前記状態取得手段により取得された値が記憶手段に記憶される故障条件を満足するか否かを判定する状態判定手段、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定され且つ前記状態判定手段により前記値が前記故障条件を満足すると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段、
   としてコンピュータを機能させるプログラム。
8. 対象となる装置で過去に発生した障害を識別する障害識別情報を取得する障害識別手段、
   前記障害の発生タイミングを取得する発生タイミング取得手段、
   前記装置に含まれる部品が交換されたタイミングを取得するタイミング取得手段、
   前記タイミングと前記発生タイミングとの時間差が所定閾値以下であるか否かを判定するタイミング判定手段、
   前記タイミング判定手段により前記時間差が前記所定閾値以下であると判定された場合に、前記障害識別情報により識別される障害を前記部品に関連付ける関連付け手段、
   としてコンピュータを機能させるプログラム。

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