JP5867000B2 - 障害予測システム、障害予測装置及びプログラム - Google Patents
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Description
例えば、駆動機構の動作状態信号の、予め定められている正常範囲に対するずれの程度に基づいて故障診断を行う発明が提案されている(特許文献1参照)。
また、例えば、センサデータから算出した指標値と閾値とを比較することにより故障種別を予測する発明が提案されている(特許文献2参照)。
また、例えば、異常予兆判定用の複数種の対象データと各基準値を比較し、対象データ毎に設定されている重みを付けて多数決により全体の異常予兆の有無を判定する発明が提案されている(特許文献3参照)。
図1には、本発明の一実施形態に係る障害予測システムの構成例を示してある。
本例の障害予測システムは、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成装置100と、画像形成装置100の管理者や保守担当者などに利用される保守情報入力端末200と、を有している。図1の例では、2台の画像形成装置100と2台の保守情報入力端末200とを示してあるが、これらの台数は任意である。
画像形成装置100は、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成機能を備えた装置である。画像形成装置100としては、プリンタ(文書印刷装置)、コピー機(文書複写装置)、ファクシミリ装置(文書転送装置)などの装置が挙げられるほか、これらの装置の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。
なお、本例において画像形成処理のジョブ命令毎に管理装置300へ送信するマシン情報は、自装置を識別する装置ID、当該ジョブ命令を識別するジョブID、当該ジョブ命令に基づく画像形成処理毎の各監視パラメータの検出値及び検出日時などを格納した構造のデータとなっている。
本例の保守情報入力端末200は、画像形成装置100の設置場所に訪問して保守作業を実際に行った保守担当者やその報告を受けた者などから、その保守作業に関する保守情報の入力を受け付けて、管理装置300へ送信する。また、本例の保守情報入力端末200は、画像形成装置100におけるトラブル発生の予測結果の情報を管理装置300から受信して、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力する。
なお、本例の保守情報入力端末200が管理装置300へ送信する保守情報は、保守作業の対象となった画像形成装置100を識別する装置ID、当該保守作業が実施された日時を示す保守日時、当該保守作業により除去されたトラブルの種類を示すトラブル種類、当該トラブルが発生した日時を示すトラブル日時、当該トラブルが発生した箇所を示すトラブル発生箇所などを格納した構造のデータとなっている。すなわち、保守情報は、トラブル発生事例の情報ともいえる。
本例の管理装置300は、画像形成装置100におけるトラブルの発生について予測する装置であり、保守・マシン情報収集部301、保守情報蓄積部302、マシン情報蓄積部303、トラブル判定用確率分布生成部304、トラブル判定用確率分布蓄積部305、トラブル予兆判定部306、トラブル予兆判定部307を有している。
上述したように、監視情報蓄積部303に蓄積(記憶)されるマシン情報には、画像形成装置10を識別する装置ID、当該画像形成装置10で受けたジョブ命令を識別するジョブID、当該ジョブ命令に基づく画像形成処理毎の各監視パラメータの検出値及び検出日時などの情報が記録されている。また、保守情報蓄積部302に蓄積(記憶)される保守情報には、画像形成装置100を識別する装置ID、当該画像形成装置100に保守作業が施された日時を示す保守日時、保守作業により当該画像形成装置100から除去されたトラブルの種類を示すトラブル種類、当該トラブルが発生した日時を示すトラブル日時、当該トラブルが発生した箇所を示すトラブル発生箇所などの情報が記録されている。
まず、保守情報蓄積部302を参照して、トラブル発生事例(保守情報)を抽出する(ステップS11)。
次に、トラブル発生事例(保守情報)に対応する監視情報蓄積部303のマシン情報を参照して、トラブルが発生した(保守作業が施された)画像形成装置100について、その装置に発生したトラブル種類との対応が予め設定された(その種類のトラブルの発生の予測に寄与し得る)監視パラメータ毎に、期間ΔT1単位ずつデータ(検出値)を取得する(ステップS12)。例えば、濃度変動に関わる画質トラブルの場合には、監視パラメータとして、帯電電圧、現像バイアス、レーザ光量等のデータを取得する。なお、期間ΔT1は任意であり、比較的短い期間(例えば、1ジョブ単位、数ジョブ単位、1日単位、数日単位)が用いられる。
そして、画像形成装置100毎に、その装置に発生したトラブル種類に対応する複数種類の特徴量の各々について作成した2つの頻度分布(トラブル有りの頻度分布とトラブル無しの頻度分布)における頻度値をそれぞれ正規化し、その結果をトラブル種類判定用確率分布としてトラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させる(ステップS15)。
なお、装置間の特徴量のばらつきを補正するために、画像形成装置100毎に各特徴量の平均値と標準偏差を算出し、特徴量を規格化して頻度分布を作成してもよい。
すなわち、保守情報蓄積部302を参照して、トラブル発生事例(保守情報)を抽出する(ステップS11)。
次に、トラブル発生事例(保守情報)に対応する監視情報蓄積部303のマシン情報を参照して、トラブルが発生した(保守作業が施された)画像形成装置100について、その装置におけるトラブル発生箇所との対応が予め設定された(その箇所のトラブルの発生の予測に寄与し得る)監視パラメータ毎に、期間ΔT1単位ずつデータ(検出値)を取得する(ステップS12)。例えば、現像系が原因のトラブルの場合には、監視パラメータとして、現像バイアス、トナー濃度等のデータを取得する。
そして、画像形成装置100毎に、その装置におけるトラブル発生箇所に対応する複数種類の特徴量の各々について作成した2つの頻度分布(トラブル有りの頻度分布とトラブル無しの頻度分布)における頻度値をそれぞれ正規化し、その結果をトラブル発生箇所判定用確率分布としてトラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させる(ステップS15)。
また、本例では、トラブル発生箇所に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布をトラブル発生箇所判定用確率分布として、画像形成装置100毎に、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させているが、全ての画像形成装置100分のトラブル発生箇所に対応する特徴量毎の正規化後の頻度分布から、それぞれ平均頻度分布を算出して、これをトラブル発生箇所判定用確率分布として、トラブル判定用確率分布蓄積部305に記憶させてもよい。
まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得し(ステップS21)、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行う(ステップS22)。
次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得し(ステップS23)、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS24)。
また、P(xi|(T=yes))は、トラブルTが発生した場合にi番目の特徴量Xiの値がxiであった確率であり、トラブルTに対応する特徴量Xiについてのトラブル種類判定用確率分布(トラブル有り)におけるxiの確率を用いる。
また、P(xi|(T=no))は、トラブルTが発生しなかった場合にi番目の特徴量Xiの値がxiであった確率であり、トラブルTに対応する特徴量Xiについてのトラブル種類判定用確率分布(トラブル無し)におけるxiの確率を用いる。
なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。
図6(a)には、トラブル種類毎の発生予兆確率をリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。
まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得し(ステップS21)、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行う(ステップS22)。
次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得し(ステップS26)、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS27)。
本例では、トラブル発生確率の算出対象となるトラブル発生箇所をトラブルTとし、障害予測対象の画像形成装置100における直近のマシン情報に基づいて算出された、トラブルTに関するn種の特徴量Xi(1≦i≦n)の各値をそれぞれxiとして、(式1)により、障害予測対象の画像形成装置100にトラブルTが発生する確率を算出する。
なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。
図6(b)には、トラブル発生箇所毎の発生予兆確率をリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル発生箇所毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。
まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得し(ステップS21)、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行う(ステップS22)。
次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得し(ステップS23)、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS24)。
また、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得し(ステップS26)、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS27)。
なお、算出した全ての発生予兆確率を通知してもよく、予め定めた閾値を超えたものだけを通知してもよい。また、複数の発生予兆確率を通知する場合には、確率が高い順に通知することが好ましい。発生予兆確率の通知は、例えば、保守情報入力端末200に設けられた表示装置により表示出力することにより行われる。
図6(c)には、トラブル種類毎の発生予兆確率とトラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類してリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が確率の高い順に表示されると共に、トラブル種類毎に対応するトラブル発生箇所の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。
まず、障害予測対象の画像形成装置100についてマシン情報蓄積部303に蓄積されている直近のマシン情報を参照して、特徴量の算出に必要な分の監視パラメータのデータを取得し(ステップS21)、トラブル判定用確率分布生成部304と同様の手法により各特徴量の算出を行う(ステップS22)。
次に、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル種類判定用確率分布を取得し(ステップS23)、トラブル種類毎に、その種類のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS24)。
また、トラブル判定用確率分布蓄積部305からトラブル発生箇所判定用確率分布を取得し(ステップS26)、トラブル発生箇所毎に、その箇所のトラブルが障害予測対象の画像形成装置100に近い将来に発生する確率(発生予兆確率)を算出する(ステップS27)。
このトラブル種類毎の発生予兆確率を補正する処理(ステップS31,32)を全てのトラブル発生箇所について行った後(ステップS33)、トラブル種類毎に算出した発生予兆確率(補正前及び補正後)とトラブル発生箇所毎に算出した発生予兆確率をトラブル種類別に分類して通知する(ステップS34)。トラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類するには、例えば、トラブル種類とトラブル発生箇所との対応表に従って行えばよい。
図6(d)には、トラブル種類毎の発生予兆確率(補正前及び補正後)とトラブル発生箇所毎の発生予兆確率をトラブル種類別に分類してリスト形式で通知する例が示してあり、トラブル種類毎の発生予兆確率が補正後の確率の高い順に表示されると共に、トラブル種類毎に対応するトラブル発生箇所の発生予兆確率が確率の高い順に表示されている。
すなわち、本発明に係る記憶手段の機能をトラブル判定用確率分布蓄積部305により実現し、本発明に係る取得手段及び算出手段の機能をトラブル予兆判定部306により実現し、本発明に係る通知手段の機能をトラブル予兆通知部307により実現している。
なお、これらの機能部305〜307を画像形成装置100に設け、作成したトラブル判定用確率分布を各画像形成装置100に配布して記憶させる構成とすれば、画像形成装置100単体で自己の障害予測を行うことができる。
また、画像形成装置100ではない装置を障害予測対象とするようにしてもよい。すなわち、内部状態を示す複数種の特徴量を算出可能な1以上の装置における過去のマシン情報及び保守情報に基づいてトラブル判定用確率分布を作成しておくことで、これと同種の装置を障害予測対象としてトラブルの発生確率を算出することができる。
また、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。
301:保守・マシン情報収集部、 302:保守情報蓄積部、 303:マシン情報蓄積部、 304:トラブル判定用確率分布生成部、 305:トラブル判定用確率分布蓄積部、 306:トラブル予兆判定部、 307:トラブル予兆通知部
Claims (6)
- 装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、
を備え、
前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、
前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とする障害予測システム。 - 装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、
を備え、
前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、更に、障害の箇所毎の発生確率が閾値を超えか否かを判定し、閾値を超える箇所に対応する障害の種類を特定し、当該特定した種類についての障害の発生確率を増加させ、
前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とする障害予測システム。 - 装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、
を備え、
前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、
前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とする障害予測装置。 - 装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶手段と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された障害の発生確率を通知する通知手段と、
を備え、
前記記憶手段は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出手段は、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得手段により取得された各特徴量の値と前記記憶手段に記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、更に、障害の箇所毎の発生確率が閾値を超えか否かを判定し、閾値を超える箇所に対応する障害の種類を特定し、当該特定した種類についての障害の発生確率を増加させ、
前記通知手段は、前記算出手段により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とする障害予測装置。 - コンピュータに、
装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶機能と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得機能と、
前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出機能と、
前記算出機能により算出された障害の発生確率を通知する通知機能と、
を実現させるためのプログラムであって、
前記記憶機能は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出機能は、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、
前記通知機能は、前記算出機能により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とするプログラム。 - コンピュータに、
装置の内部状態の特徴を示す複数種の特徴量の各々について、当該装置に障害が発生した場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第1分布と、当該装置に障害が発生しなかった場合の特徴量の発生頻度の分布を示す第2分布とを記憶する記憶機能と、
障害予測の対象となる装置における各特徴量の値を取得する取得機能と、
前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、前記対象の装置における障害の発生確率を算出する算出機能と、
前記算出機能により算出された障害の発生確率を通知する通知機能と、
を実現させるためのプログラムであって、
前記記憶機能は、障害の種類毎に、その種類の障害に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、また、障害の箇所毎に、その箇所に予め関連付けられた複数種の特徴量の各々について第1分布及び第2分布を記憶し、
前記算出機能は、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された障害の種類毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の種類毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、また、前記取得機能により取得された各特徴量の値と前記記憶機能により記憶された障害の箇所毎の各特徴量の第1分布及び第2分布とに基づいて、障害の箇所毎に、前記対象の装置における障害の発生確率を算出し、更に、障害の箇所毎の発生確率が閾値を超えか否かを判定し、閾値を超える箇所に対応する障害の種類を特定し、当該特定した種類についての障害の発生確率を増加させ、
前記通知機能は、前記算出機能により算出された障害の種類毎の発生確率と障害の箇所毎の発生確率を、障害の種類と障害の箇所との対応に従って障害の種類別に分類して通知する、
ことを特徴とするプログラム。
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