JP6349994B2 - 情報管理制御装置、情報管理制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報管理制御装置、情報管理制御プログラムに関する。

ネットワーク上に接続された画像処理装置の状態を一括管理するシステムの一例として、特許文献１には、ネットワークに接続された各画像形成装置において、これら画像形成装置内の環境（湿度等）情報を取り入れ、トナー容器のトナー残量予測を算出していることが記載されている。

また、特許文献２には、トナー消耗度を示す値と稼働条件を示す値に基づいて、現時点におけるトナーの想定消費量を特定し、トナーカートリッジ交換日に対して、トナーカートリッジ配送日数分を遡って配送日を決定することが記載されている。

特開２０１１−０６５００３号公報 特開２０１４−０９２７２９号公報

本発明は、予測した消耗品配送日の予測精度誤差に基づく、消耗品要求元での在庫切れ並びに緊急配送を回避することができる情報管理制御装置、情報管理制御プログラムを得ることが目的である。

請求項１に記載の発明は、現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記記録媒体の消費量であることを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記記録媒体の消費量と、記録媒体に記録された画像の種類の比率であることを特徴としている。

請求項３に記載の発明は、前記請求項２に記載の発明において、前記記録媒体に記録された画像の種類の比率が、文字画像と文字画像以外の画像との比率、或いは、白黒画像とカラー画像との比率、使用された記録媒体のサイズの比率の何れか１つである。

請求項４に記載の発明は、現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記消耗品の配送後の在庫日数及び前記消耗品の緊急配送頻度の少なくとも一方であることを特徴としている。

請求項５に記載の発明は、前記請求項１〜請求項４の何れか１項記載の情報管理制御装置と、複数の処理装置の設置場所へ消耗品を配送する拠点となる複数の配送センターのそれぞれに設置された複数の情報処理端末と、前記処理装置から前記情報管理制御装置へ稼働状態に関する情報を通知すると共に、前記情報管理制御装置から情報処理端末へ前記消耗品を配送する対象処理装置を特定する識別情報と配送日とを通知する通信回線網と、を有する情報管理制御システムである。

請求項６に記載の発明は、コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載の情報得管理制御装置として動作させる、情報管理制御プログラムである。

請求項１に記載の発明によれば、予測した消耗品配送日の予測精度誤差に基づく、消耗品要求元での在庫切れ並びに緊急配送を回避することができる。

請求項２に記載の発明によれば、画像処理装置特有の消費状況を、選定除外の要否を判断に反映させることができる。

請求項３に記載の発明によれば、消費状況を正確に認識することができる。

請求項４に記載の発明によれば、配送状況を、選定除外の要否を判断に反映させることができる。

請求項５に記載の発明によれば、予測した消耗品配送日の予測精度誤差に基づく、消耗品要求元での在庫切れ並びに緊急配送を回避することができる。

請求項６に記載の発明によれば、予測した消耗品配送日の予測精度誤差に基づく、消耗品要求元での在庫切れ並びに緊急配送を回避することができる。

本実施の形態に係る情報管理制御システムの概略構成図である。 本実施の形態に係る管理サーバーのハード構成を示す制御ブロック図である。 本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成図である。 本実施の形態に係り、配送センターの管轄区域分布の概略を示す平面図である。 本実施の形態に係る管理サーバーでの配送日設定に特化した機能を示すブロック図である。 クラスタリング処理におけるデータの流れを示すチャート図である。 トナーカートリッジ配送予測日とトナーカートリッジ配送実施日との差分の分布例をクラスタ別に示す特性図である。 本実施の形態に係る管理サーバーでの、配送日設定のための全体的な流れを示す配送日設定制御ルーチンを示すフローチャートである。 変形例に係る情報管理制御システムの概略構成図である。

（システム構成）
図１には、本実施の形態に係る通信回線網２０を中心とした情報管理制御システムが示されている。

図１に示される如く、通信回線網２０には、本実施の形態に係る複数台の画像処理装置１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ、１０Ｆ（以下、総称する場合、「画像処理装置１０」、又は、「画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆ」等という）がそれぞれ接続されている。図１では、画像処理装置１０として、６台の画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆが接続されているが、この数は限定されるものではない。

例えば、前記通信回線網２０がＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）であり、複数のＬＡＮ（通信回線網２０）が、ＷＡＮ（ワールド・エリア・ネットワーク）によって相互に接続されていてもよい。また、通信回線網２０がインターネットであり、例えば、全国に分散されている数万台以上の画像処理装置１０を対象としてもよい。

すなわち、本実施の形態の情報管理制御システムは、画像処理装置１０における、所謂「ビッグデータ」を一括管理することが可能である。従って、本実施の形態において、通信回線網２０は、管理制御対象となる画像処理装置１０と接続された全ての通信回線網を含むものとする。

通信回線網２０に対して枝線２０Ａを介して接続された通信回線網２０Ｂには、後述する配送センター３４毎に設置された、複数台のＰＣ（パーソナルコンピュータ）３４ＰＣが接続されている。なお、以下において、単に、通信回線網２０と記した場合は、枝線２０Ａ及び通信回線網２０Ｂを含むものとする。さらに、通信回線網２０を含む全ての通信回線網は、有線接続である必要はない。すなわち、無線によって情報を送受信する無線通信回線網であってもよい。

図１では、４台のＰＣ３４ＰＣが接続されているが、この数は限定されるものではなく、配送センター３４の数に応じて増減する。

画像処理装置１０は、当該画像処理装置１０を利用可能なＰＣ（図示省略）から当該画像処理装置１０に対して、例えば、遠隔でデータを転送して画像形成（プリント）指示操作を受ける場合、或いは、ユーザーが画像処理装置１０の前に立って直接、各種操作によって、例えば、複写（コピー）、スキャン（画像読取）、ファクシミリ送受信等の処理の指示を受ける場合がある。なお、直接操作による画像処理の実行は、例えば、コンビニエンスストアに設置されている課金型の画像処理装置１０を含む。

さらに、図１に示される如く、この通信回線網２０（本実施の形態では、通信回線網２０Ｂ）には、情報管理制御装置１００（以下、「管理サーバー１００」という場合がある。）が接続されている。管理サーバー１００は、主として、通信回線網２０に接続されている画像処理装置１０（対象画像処理装置）から画像処理に関する情報を集約して、画像処理装置１０の消耗品、特にトナーカートリッジの配送時期を管理することを主体としている。

例えば、図４に示される如く、消耗品を配送する配送センター３４の単位で管理する画像処理装置１０を一括りとして領域Ａｎ（図４の円で示す領域Ａ１、Ａ２、Ａ３・・・）を設定している。なお、図４では、３つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３を示しているが、１又は２、或いは４以上の領域であってもよい（すなわち、ｎは正の整数）。また、複数の領域が重複する部分は、少なくとも１つの領域に設定すればよい。

画像処理装置１０は、都道府県、市町村、メーカー側で独自に設定した領域Ａｎ、ユーザー（コンビニエンスストア等）単位、配送センターの規模、といった様々な括りが可能である。

なお、以下では、予め定められた領域Ａｎの一群として、１つの配送センター３４で配送可能な距離内に属する画像処理装置１０を例にとり、一括管理制御する状況を想定して説明するが、距離に関係なく、広範囲に展開しているコンビニエンスストア等に設置されている画像処理装置１０を対象とする管理を否定するものではない。

図２に示される如く、管理サーバー１００は、ＣＰＵ１００Ａ、ＲＡＭ１００Ｂ、ＲＯＭ１００Ｃ、Ｉ／Ｏ１００Ｄ及びこれらを相互に接続するデータバスやコントロールバス等のバス１００Ｅを備えている。

Ｉ／Ｏ１００には、キーボードやマウス等の入力装置１００Ｆと、モニタ１００Ｇが接続されている。また、Ｉ／Ｏ１００Ｄには、Ｉ／Ｆ１００Ｈを介して前記通信回線網２０に接続されている。

なお、管理サーバー１００は、基本的には、データの送受信が行われればよく、入力装置１００Ｆやモニタ１００Ｇは必須ではない。例えば、メンテナンス時では、専用又は汎用のＩ／ＦにＰＣ等を接続して、入力装置１００Ｆやモニタ１００Ｇを代行するようにすればよい。

（画像処理装置の概略構成）
図３には、本実施の形態に係る画像処理装置１０が示されている。なお、画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆは、型式、機種、グレードを含む製造情報によって、外観や一部機能が異なる場合があるが、以下では、画像処理装置１０の一般的な構造及び機能を説明する。

従って、それぞれの画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆは、図示した構造に限定されず、新機種に交換されている場合を含む。また、画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆは、個々に、オプション機能や新機能が装備されたり、新型部品に交換されている場合を含む。さらに、画像処理装置１０Ａ〜１０Ｆは、後述する一般的な構造の一部の機能（画像形成機能、画像読取機能、ファクシミリ通信機能）を搭載している場合も含む。

画像処理装置１０は、一般的な構造として、記録媒体（記録用紙）に画像を形成する画像形成部２４と、原稿画像を読み取る画像読取部２６と、ファクシミリ通信制御回路２８を備えている。また、画像処理装置１０は、当該装置全体を総括して制御する主制御部３０（以下、「メインコントローラ３０」という場合がある。）を備えており、画像形成部２４、画像読取部２６、ファクシミリ通信制御回路２８を制御して、画像読取部２６で読み取った原稿画像の画像データを一次的に記憶したり、読み取った画像データを画像形成部２４又はファクシミリ通信制御回路２８へ送出したりする。

メインコントローラ３０にはインターネット等の通信回線網２０が接続され、ファクシミリ通信制御回路２８には電話回線網３２が接続されている。メインコントローラ３０は、例えば、通信回線網２０を介してユーザーが所有する情報端末と接続され、画像データを受信したり、ファクシミリ通信制御回路２８を介して電話回線網３２を用いてファクシミリ受信及びファクシミリ送信を実行する役目を有している。

画像読取部２６には、原稿を位置決めする原稿台と、原稿台に置かれた原稿の画像を走査して光を照射する走査駆動系と、走査駆動系の走査により反射又は透過する光を受光して電気信号に変換するＣＣＤ等の光電変換素子と、が設けられている。

画像形成部２４は、感光体を備え、感光体の周囲には、感光体を一様に帯電する帯電装置と、画像データに基づいて光ビームを走査する走査露光部と、前記走査露光部によって走査露光されることで形成された静電潜像を現像剤としてのトナーによって現像する画像現像部と、現像化された感光体上の画像を記録用紙へ転写する転写部と、転写後の感光体の表面をクリーニングするクリーニング部と、が設けられている。また、記録用紙の搬送経路上には、転写後の記録用紙上の画像を定着する定着部が備えられている。

画像処理装置１０では、画像読取部２６、画像形成部２４、ファクシミリ通信制御回路２８を単独で、或いは組み合わせて動作させることにより、コピー、プリント、スキャン、ＦＡＸ送受信を含む複数のジョブを実行することが可能となる。

（管理サーバー１００の機能）
ところで、画像処理装置１０では、画像形成に伴って消費されるトナー、画像形成に伴って摩耗や劣化が生じる感光体ドラムや光源といった種々の消耗品が用いられている。

これらの消耗品を適宜に補給又は交換しなければ、画像処理装置１０の稼働に不具合を生じさせる原因となる場合がある。

そこで、画像処理装置１０の保守サービスの一環として、消耗品を補給又は交換する作業が必要となる前までに、当該画像処理装置１０が設置されている場所（或いは、ユーザーの指定場所）に対して、消耗品を配送しておくことで、当該作業が必要となった際に速やかに消耗品の補給又は交換が可能とすることが求められている。

図５は、管理サーバー１００における消耗品の管理制御に特化した機能ブロック図を示している。なお、図５のブロック図は、管理サーバー１００のハード構成を限定するものではない。

図５に示される如く、管理サーバー１００は、Ｉ／Ｆ１００Ｈを介して、通信回線網２０Ｂに接続されている。

Ｉ／Ｆ１００Ｈは、通信部１０６に接続され、管理サーバー１００と通信回線網２０Ｂに接続されている配送センター３４のＰＣ３４ＰＣ、並びに通信回線網２０に接続されている画像処理装置１０との通信を可能としている。通信部１０６は、受付手段の一例である受付部１０８及び送出部１１０に接続されている。

受付部１０８は、Ｉ／Ｆ１００Ｈを介して通信回線網２０から受けた情報を受け付ける。一方、送出部１１０は、管理サーバー１００で生成された情報をＩ／Ｆ１００Ｈを介して通信回線網２０へ送出する。

受付部１０８は、画像処理装置特定部１１４に接続され、受け付けた情報を画像処理装置特定部１１４へ送出する。画像処理装置１０から送られる情報は、当該画像処理装置１０を特定する識別情報（ＩＤ）と稼働状態情報（処理枚数、トナーを流動させる駆動手段であるディスペンスモータの通電時間、トナーカートリッジ配送日数、トナーの消耗にかかる日数を含む）である。なお、トナーの消耗にかかる日数とは、１単位のトナーカートリッジのトナーを使い切るまでにかかる日数をいう。

画像処理装置特定部１１４は、ＩＤ−画像処理装置テーブル記憶部１１６に接続されている。ここで、画像処理装置特定部１１４では、画像処理装置１０から受けた情報の中から識別情報（ＩＤ）を抽出し、前記ＩＤ−画像処理装置テーブル記憶部１１６に記憶されたＩＤ−画像処理装置テーブルに基づいて、画像処理装置１０を特定する。

画像処理装置特定部１１４は、稼働状態取得部１１８に接続され、この稼働状態取得部１１８へ識別情報（ＩＤ）と稼働状態情報（稼働情報）とを関連付けて送出する。

稼働状態取得部１１８では、通信回線網２０に接続されている画像処理装置１０の消耗品（ここでは、トナーカートリッジ）の配送日を一括管理する役目を有している。

稼働状態取得部１１８は、想定消費量演算部１２０に接続され、稼働状態情報の内、ディスペンスモータ通電時間情報が送出されるようになっている。

想定消費量演算部１２０では、ディスペンスモータの通電時間に対して、基本的に比例関係となっているトナー消費量（想定消費量）を演算する。この想定消費量演算部１２０での演算結果は、予測手段の一例である基本予測部１２２へ送出されるようになっている。

基本予測部１２２では、画像処理装置１０のクラスタ解析（詳細後述）によって、各画像処理装置１０のクラスタ（特性図）を構築する。

基本予測部１２２は、基本配送日設定部１２４に接続されており、前記構築したクラスタ情報を送出する。基本配送日設定部１２４では、受け付けたクラスタに基づいて、各画像処理装置１０のトナーカートリッジの配送日（基本配送日）を設定する。

基本配送日設定部１２４は、配送日補正部１２６において、必要に応じて配送日が補正された後、配送日指示部１２８へ送出する。

配送日指示部１２８は、前記画像処理装置特定部１１４から、クラスタ解析した画像処理装置１０を特定する識別情報が入力されており、送出部１１０、通信部１０６、並びにＩ／Ｆ１００Ｈを介して画像処理装置１０の識別情報に関連付けて配送日に関する情報を配送センター３４のＰＣ３４ＰＣへ送出する。なお、当該送出のとき、配送センター３４を特定してもよいし、配送センター３４側で、管轄の画像処理装置１０か否かを取捨選択するようにしてもよい。

（補正の必要性１）
ここで、配送日補正部１２６は、選定手段の一例である例外設定部１３０に接続されている。例外設定部１３０は、稼働状態取得部１１８２に接続されている。

例外設定部１３０では、稼働状態取得部１１８から、ディスペンサモータ通電時間、トナーカートリッジ配送日、トナー消耗日数の各情報を取得して、トナー量の１０％刻みの各残量時点で、最終的に消耗するまでの日数を線形的に推定し、配送に必要な日数（例えば、６日）以下であれば、配送日を補正する情報を配送日補正部１２６へ送出する。

（補正の必要性２）
一方、トナー消費が著しく短い（例えば、配送に必要な日数が６日であり、６日以下の日数で使い切ってしまうユーザー）場合は、予測対象から除外して、自動配送ではなく最初から預託該当機として、トナーカートリッジを預託するべく、基本配送日を補正する情報を配送日補正部１２６へ送出する。

例外設定部１３０では、上記補正の必要性１、２に対する対策を実行しているが、特に、預託該当機の設定では、配送遅延といった不具合の発生回避（すなわち、安全配送側への偏り）を考慮している。

このため、本実施の形態では、例外設定部１３０において預託該当機の設定の良否を判定するようにした。

すなわち、例外設定部１３０は、判断手段の一例である預託該当良否判定部１３２に接続されている。また、預託該当良否判定部１３２は、稼働状態取得部１１８に接続されている。

預託該当良否判定部１３２では、例外設定部１３０で設定した預託該当対象の画像処理装置１０の処理状況情報（処理枚数）を稼働状態取得部１１８から取得し、預託該当の良否を判定する。

一例として、一月に５０００枚以上の処理枚数である場合は、預託該当の判定は「良」として、例外設定部１３０通りの判定で、配送日を補正する。

一方、一月に５０００枚枚未満の処理枚数である場合は、預託該当の判定は「否」とし、例外設定部１３０での判定を覆し、預託該当から除外する（配送日の補正無し）。

以下に、本実施の形態の作用を説明する。

まず、主として、図５に示す基本予測部１２２での処理の詳細について説明する。

基本予測部１２２では、想定消費量演算部１２０での演算結果に基づいて、画像処理装置１０のクラスタ解析が実行される。

本実施の形態では、複数の画像処理装置１０をトナーの消耗速度に応じてクラスタ（画像処理装置群）に分類し、クラスタ別にその特性を考慮してトナーカートリッジの交換日を予測し、トナーカートリッジの配送日を決定する。

図６には、クラスタリング処理におけるデータの流れを示してある。

クラスタリング処理は、データマイニングツール４１、データ管理システム４２、物流４３の各ブロックにより実施される。ここで、データ管理システム４２は図５の基本予測部１２２に相当し、物流４３は図５の基本配送日設定部１２４に相当する。

データマイニングツール４１は、データ管理システム４２のデータベース（図示省略）より、予測用のデータを取得し、予測モデルを生成する。この予測モデルの生成時に、クラスタ分類用の閾値と、各クラスタで採用される説明変数と、その補正係数が決定される。

クラスタ分類用の閾値は、複数の画像処理装置１０を使用状況に応じて各クラスタに分類する基準となる値（例えば、各クラスタが取り得るトナーの消耗速度の上限や下限を定める値）であり、ＲＥＰＴｒｅｅ等により決定される。各クラスタ用説明変数及びその補正係数は、該クラスタにおいてトナー消費に与える影響の寄与度が高い稼動条件の値及びこれに関わる補正係数であり、ＡＩＣ（Akaike's Information Criterion）重回帰等により決定される。

また、データマイニングツール４１は、予測モデルを用いて、各クラスタ別に緊急配送と預託在庫のバランス点を選定し、このバランス点をトナーカートリッジ交換の予測日に対するオフセット日数（トナーカートリッジ交換の予測日とトナーカートリッジの到着日の間に設ける日数）として設定する。すなわち、クラスタ別に緊急配送や預託在庫に係る予定値を設定して、クラスタ別のオフセット日数を定めておく。

データ管理システム４２は、データマイニングツール４１より提供された、クラスタ分類用の閾値と、各クラスタで採用される説明変数及びその補正係数とを用いて、シリアル（個々の画像処理装置１０）毎にトナーカートリッジ交換の予測日を算出し、更に、シリアル毎にクラスタ属性（そのシリアルが属するクラスタを識別する情報）を付加する。

物流４３は、データ管理システム４２より提供された、シリアル毎のトナーカートリッジ交換の予測日及びクラスタ属性と、データマイニングツール４１より提供された、各クラスタ別のオフセット日数とを用いて、各シリアルについてトナーカートリッジの発注日（基本配送日）を決定する。すなわち、シリアル毎のトナーカートリッジ交換の予測日から該シリアルのクラスタ属性に対応するオフセット日数を遡った日をトナーカートリッジの到着日に設定し、更にトナーカートリッジ配送日数を遡った日をトナーカートリッジの配送日に決定する。

図７には、画像処理装置１０の使用状況に応じて４つのクラスタに分類した場合について、クラスタ別に、トナーカートリッジ交換の予測日とトナーカートリッジ交換の実施日との差分の分布例を示してある。図７の各グラフにおいて、横軸は、トナーカートリッジ交換の予測日（図７のＤ１位置）とトナーカートリッジ交換の実施日との差分（ずれ日数）を表し、縦軸は各差分の発生頻度（本例ではトナーカートリッジの本数）を表す。

本実施の形態では、トナーカートリッジ交換の平均日数（トナーカートリッジを交換してから次のトナーカートリッジに交換するまでの平均日数）、すなわち、トナーの消耗速度に応じて分類を行っている。

図７（ａ）は、トナーカートリッジ交換の平均日数が６日未満の画像処理装置群であるクラスタ１についてのグラフである。クラスタ１ではオフセット日数（トナーカートリッジ交換の予測日Ｄ１とトナーカートリッジの到着日Ｄ３の間に設ける日数）が８日となっている。

図７（ｂ）は、トナーカートリッジ交換の平均日数が６日以上１０日未満の画像処理装置群であるクラスタ２についてのグラフである。クラスタ２ではオフセット日数が１６日となっている。

図７（ｃ）は、トナー交換カートリッジの平均日数が１０日以上２０日未満の画像処理装置群であるクラスタ３についてのグラフである。クラスタ３ではオフセット日数が２４日となっている。

図７（ｄ）は、トナーカートリッジ交換の平均日数が２０日以上５０日未満の画像処理装置群であるクラスタ４についてのグラフである。クラスタ４ではオフセット日数が４８日となっている。

なお、各グラフにおける網掛け領域は、緊急配送を表している。

以上のように、複数の画像処理装置１０を使用状況（例えば、トナーの消耗速度）に応じて各クラスタに分類し、クラスタ別に緊急配送や預託在庫に係る予定値を設定してオフセット日数を定めておき、個々の画像処理装置１０について算出したトナーカートリッジ交換の予測日と、当該画像処理装置１０の属するクラスタについてのオフセット日数と、各クラスタで共通のトナーカートリッジ配送日数とに基づいて、トナーカートリッジの配送日を決定する。

これにより、画像処理装置１０の使用状況を考慮したトナーカートリッジの配送日を決定することが可能となる。

ところで、クラスタ解析により得られた配送日（基本配送日）では、緊急配送と、余剰預託が発生する場合がある。

そこで、例外設定部１３０では、配送日数と消耗日数に基づいて、配送日の補正の要否を判定している。

（緊急配送の回避）
例外設定部１３０では、トナーカートリッジ配送日数とトナー消耗日数、並びに画像処理装置１０の稼働状態（現像部に設けられているディスペンサモータの積算通電時間）により、トナー量の１０％刻みの各残量時点で、最終的に消耗するまでの日数を線形的に推定し、配送に必要な日数（例えば、６日）以下であれば、配送日補正部１２６に対して、当該画像処理装置１０へ即日配送（配送日を早める配送）とするように指示し、第１の変更として、基本配送日を補正する（以下、「規格外配送」という場合がある）。

この規格外配送の実施により、例えば、想定トナー残量２０％で重回帰により予測すると配送に必要な日数（例えば、配送に６日かかり、最終消耗期間が３日とすると予測時点ですでに、ユーザー先では、トナーカートリッジの配送が間に合わないという自体が極力低減される。

（余剰預託の回避）
一方、トナー消費が著しく短い（例えば、配送に必要な日数が６日であり、６日以下の日数で使い切ってしまうユーザー）場合は、配送日補正部１２６に対して、予測対象から除外して、自動配送ではなく最初から預託該当機として、トナーカートリッジを預託するように指示し、第２の変更として、基本配送日を定期配送するように補正する（以下、「預託該当」という場合がある）。

この預託該当が画像処理装置１０に設定されることで、当該設定前に比べて、緊急配送比率が軽減される。

ここで、例外設定部１３０では、稼働状態取得部１１８から受け付ける配送日数と消耗日数に基づいて、預託該当とする画像処理装置１０を設定していた。

本実施の形態では、当該預託該当とする画像処理装置１０の設定の精度を高めるべく、預託該当良否判定部１３２において、画像処理装置１０の、主として画像形成部２４における画像形成時の処理状況情報（少なくとも、画像形成処理枚数）を取り込み、例外設定部１３０での画像処理装置１０を預託該当とした設定の良否を判定するようにした。

言い換えれば、配送日数と消耗日数による、預託該当に設定する画像処理装置１０の設定では、配送遅延といった不具合の発生回避（すなわち、安全配送側への偏り）を考慮している。本実施の形態では、この安全配送を維持しつつ、預託該当に設定する画像処理装置１０の数を減らすようにした。

以上の各部の詳細な処理を踏まえ、配送日設定の全体的な流れについて、図８の配送日設定制御ルーチンを示すフローチャートに基づき説明する。

ステップ１５０では、配送日設定以来があったか否かが判断され、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。

また、ステップ１５０で肯定判定されると、ステップ１５２へ移行して配送日対象の画像処理装置１０を特定し、次いで、ステップ１５４へ移行して、特定した画像処理装置１０の稼働状態を取得し、ステップ１５６へ移行する。

ステップ１５４における稼働状態に関する情報は、処理状況（例えば、画像形成部２４での処理枚数）、画像形成部２４の現像部におけるディスペンスモータ通電時間、トナーカートリッジ配送日数、トナー消耗日数を含む。

ステップ１５６では、稼働状態の１つとして取得した、ディスペンスモータ通電時間に基づき、トナー消費量を演算する。なお、この演算結果は、トナー消費量の想定値である。

次のステップ１５８では、演算されたトナー消費量（想定値）を用いて、解析処理が実行され、ステップ１６０へ移行して、当該解析結果に基づいて、基本配送日を設定する。なお、本実施の形態では、解析処理は、クラスタ解析であり、詳細は後述する。

次のステップ１６２では、例外設定が実行される。例外設定とは、基本配送日を設定した時点で、配送に必要な日数以下となった場合に緊急に配送する規格外配送と、基本配送日を設定せず、常に預託しておくように定期的にトナーカートリッジを配送する預託該当と、があり、それぞれ、ディスペンスモータ通電時間、トナーカートリッジ配送日数、トナー消耗日数に基づいて、設定するか否かを判断する。

次のステップ１６４では、前記ステップ１６２において、規格外配送に設定したか否かが判断され、否定判定され場合は、ステップ１６６へ移行して、前記ステップ１６２において、預託該当に設定したか否かが判断される。

ステップ１６４及びステップ１６６の双方で否定判定された場合は、例外設定は無いと判断し、ステップ１７８へ移行して、基本配送日を確定した配送日として配送センター３４へ送出し、このルーチンは終了する。

一方、ステップ１６４で肯定判定された場合は、例外設定で、規格外配送に設定されたと判断し、ステップ１７２へ移行して、配送日を補正して、ステップ１７８へ移行し、補正した配送日を確定した配送日として配送センター３４へ送出し、このルーチンは終了する。

また、ステップ１６４で否定判定、かつステップ１６６で肯定判定された場合は、例外設定で、預託該当に設定されたと判断し、ステップ１６８へ移行して、処理状況（処理枚数情報）を取り込み、次いで、ステップ１７０へ移行して、取り込んだ処理枚数が５０００枚以上か否かが判断される。

このステップ１７０で肯定判定、すなわち、処理枚数が５０００枚以上と判定された場合は、ステップ１６２での例外判定が「良」と判断し、ステップ１７２へ移行して、預託該当に基づく配送日の補正を行い、次いでステップ１７８へ移行して、補正した配送日を確定した配送日として配送センター３４へ送出し、このルーチンは終了する。

また、ステップ１７０で否定判定、すなわち、処理枚数が５０００枚未満と判定された場合は、ステップ１６２での例外判定が「否」と判断し、ステップ１７４へ移行して、預託該当を解除し、ステップ１７６へ移行し、基本配送日を再設定し、ステップ１７８へ移行する。

ステップ１７８では、再設定した配送日を確定した配送日として、配送センター３４へ送出し、このルーチンは終了する。

なお、本実施の形態では、複数の配送センター３４のＰＣ３４ＰＣを、１つの管理サーバー１００で一括管理するようにしたが、図９に示される如く、例えば、１０数台の画像処理装置１０を管理する１企業における配送日を、当該１企業に設置された管理サーバー１００Ａで管理し、配送センター３４へ通知するようにしてもよい。言い換えれば、本実施の形態は、数万台の画像処理装置１０の一括管理だけでなく、ＬＡＮ２０（比較的小規模ネットワーク）での配送日管理制御システムを含む。

１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ（１０） 画像処理装置
２０ 通信回線網
２４ 画像形成部
２６ 画像読取部
２８ ファクシミリ通信制御回路
３０ 主制御部（メインコントローラ）
３４ 配送センター
３４ＰＣ ＰＣ
１００ 管理サーバー
１００Ａ ＣＰＵ
１００Ｂ ＲＡＭ
１００Ｃ ＲＯＭ
１００Ｄ Ｉ／Ｏ
１００Ｅ バス
１００Ｆ 入力装置
１００Ｇ モニタ
１００Ｈ Ｉ／Ｆ
１０６ 通信部
１０８ 受付部
１１０ 送出部
１１４ 画像処理装置特定部
１１６ ＩＤ−画像処理装置テーブル記憶部
１１８ 稼働状態取得部
１２０ 想定消費量演算部
１２２ 基本予測部
１２４ 基本配送日設定部
１２６ 配送日補正部
１２８ 配送日指示部
１３０ 例外設定部
１３２ 預託該当良否判定部

Claims (6)

1. 現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、
   前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、
   前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、
   前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、
   前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記記録媒体の消費量である、
   情報管理制御装置。
2. 現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、
   前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、
   前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、
   前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、
   前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記記録媒体の消費量と、記録媒体に記録された画像の種類の比率である情報管理制御装置。
3. 前記記録媒体に記録された画像の種類の比率が、文字画像と文字画像以外の画像との比率、或いは、白黒画像とカラー画像との比率、使用された記録媒体のサイズの比率の何れか１つである請求項２記載の情報管理制御装置。
4. 現像剤を駆動手段の駆動力で供給して記録媒体に画像情報に応じた画像を形成する画像形成機能を備えた画像処理装置を対象処理装置とし、当該対象処理装置から、画像形成処理を含む稼働情報を受け付ける受付手段と、
   前記稼働情報を解析して前記対象処理装置へ消耗品の１つである現像剤を配送する配送日を予測する予測手段と、
   前記稼働情報に含まれる、現像剤の配送に要する日数及び現像剤の消耗にかかる日数に基づいて、予測した配送日に関わらず配送日を早める第１の変更、又は、配送日数以下の間隔による定期配送とする第２の変更が必要な対象処理装置を選定する選定手段と、
   前記第２の変更に選定された対象処理装置に関わる状況に基づいて、当該対象処理装置に対し、前記選定の良否を判断する判断手段とを有し、
   前記判断手段による選定良否の判断基準として適用される前記対象処理装置に関わる状況が、前記消耗品の配送後の在庫日数及び前記消耗品の緊急配送頻度の少なくとも一方である情報管理制御装置。
5. 前記請求項１〜請求項４の何れか１項記載の情報管理制御装置と、
   複数の処理装置の設置場所へ消耗品を配送する拠点となる複数の配送センターのそれぞれに設置された複数の情報処理端末と、
   前記処理装置から前記情報管理制御装置へ稼働状態に関する情報を通知すると共に、前記情報管理制御装置から情報処理端末へ前記消耗品を配送する対象処理装置を特定する識別情報と配送日とを通知する通信回線網と、
   を有する情報管理制御システム。
6. コンピュータを、
   請求項１〜請求項４の何れか１項記載の情報管理制御装置として動作させる、
   情報管理制御プログラム。