JP6452542B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、同様の機能を有する複数の機器にジョブを分配制御する技術に関する。

画像形成装置などの機器では、サービスマンが機器の設置された場所を訪問して、部品交換などの保守（メンテナンス）作業が行われている。保守対象となる画像形成装置は、各ユーザーのオフィスなど様々な場所に設置されているため、保守回数が増えると、サービスマンの出動回数や移動距離が増加してしまう。従って、各部品の修理、交換が必要となるたびに保守を行うよりも、できる限り複数の部品の交換をまとめて実施して、保守回数を減らすことが好ましい。

部品交換などの保守作業をまとめて実施するための技術として、特許文献１がある。特許文献１には、画像形成装置に用いられる複数の消耗品それぞれについて劣化量を予測して、予測した劣化量に応じて次回保守のタイミングでまとめて交換した方がよい消耗品を推奨する方法が開示されている。

特開２００６−２１５７０号公報 特開２００８−７０８００号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、劣化していると判断された消耗品は、動作可能回数が残っていても次回保守作業のタイミングで交換の対象となる。このように、まだ利用可能な消耗品を交換してしまうと、残されていた部品の寿命が無駄になる。従って、単純に保守作業のタイミングで複数の消耗品をまとめて交換するだけでは、消耗品の残量分に相当する部品コストが発生してしまう。

また、次回保守作業のタイミングより前に動作可能回数がゼロになることが予測される消耗品がある場合、保守作業の前に装置が稼働しなくなり、装置のダウンタイムが発生してしまう。これを避けるために、予定されていたタイミングよりも前に保守作業を行うと、予定していた保守作業と合わせて複数回の保守作業を行うことになり、サービスマンの出動コストが上昇する問題や、保守作業の計画の見直しが発生してしまう。

このように、消耗品などの部品の寿命を予測したとしても、部品の寿命到達のタイミングが保守作業のタイミングとずれている限り、部品コストや出動コストなどの保守コストが発生してしまう。

同様に、同じオフィスに複数の画像形成装置が設置されているケースでは、各画像形成装置の寿命到達のタイミングが保守作業のタイミングとずれていると、その度に保守作業が発生し、多くの保守コストがかかってしまう。

以上の課題を解決するために、本発明は、入力されたジョブを処理可能な複数の機器が有する複数の部品それぞれについて、当該部品が正常に動作出来なくなるまでに処理可能なジョブの量を予測する第１の予測部と、前記複数の部品を交換する保守作業が行われるまでに、前記複数の機器に入力されるジョブの量を予測する第２の予測部と、前記第１の予測部および第２の予測部の予測結果に基づいて、保守コストに係る評価値を算出し、当該評価値に基づいて入力されるジョブを分配する分配方法を作成する作成部と、前記作成された分配方法に基づいて、入力されたジョブを複数の機器に分配する分配部と、を有することを特徴とする。

以上の構成によれば、本発明では、複数機器に対する保守コストを低減することが可能となる。

第１の実施形態における情報処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図。 第１の実施形態におけるジョブ分配方法を説明する図。 第１の実施形態における情報処理装置の処理フローを示すフローチャート。 第１の実施形態において保守コスト関数を示す図。 第１の実施形態において異なる個別の保守タイミングを設定した場合の概念図。 第２の実施形態における情報処理装置の処理フローを示すフローチャート。 第２の実施形態において複数の故障発生時期に対する保守コストを示す図。 第３の実施形態における情報処理装置の処理フローを示すフローチャート。 第４の実施形態における情報処理装置の処理フローを示すフローチャート。 第４の実施形態における評価値の概要を説明する図。

［第１の実施形態］
本実施形態は、同じジョブを処理可能な複数の機器を利用できる状況に適用可能な技術である。例えば、大規模オフィスや軽印刷業では、スループット向上やダウンタイムの発生に備えることを目的として、複数の画像形成装置を所有する場合がある。以下の本実施形態では、対象とする機器を画像形成装置として説明するが、本実施形態は画像形成装置以外の機器にも適用できるものである。本発明が対象とする機器は、同様の機能を有する機器が近くに複数設置されているなどして、あるジョブを実行可能な機器が複数備えられていれば、どのような機器でもよい。本実施形態を適用可能な機器の例としては、同じ製造能力を持つ、複数の生産ライン、製造装置などが挙げられる。

また、本実施形態に係る画像形成装置の場合には、トナー、ドラム、定着器などのユニットが交換部品であり、１つの機器に複数の交換部品が含まれるが、本実施形態は１つの機器に複数の交換部品が含まれる場合にも適用できる。また、サービスマンは、定期的な保守作業により必要に応じてこれらの部品を交換するが、保守作業には、部品を交換する作業に加えて、機器を正常動作させるために故障が発生しそうな部品の清掃、調整な度も含まれる。また、故障の予測や保守作業を行う対象は部品でなく、機器そのものとしてもよい。

また、本実施形態において、「ジョブ量」は機器の動作単位を示し、画像形成装置であれば、例えばプリント枚数（画像形成装置のカウンタ値）である。プリント枚数をジョブ量とする場合、プリントする紙サイズによって部品の消耗量が異なるので、基準の紙サイズを設定し、他の紙サイズをプリントしたときにはジョブ量を換算値で算出するようにしてもよい。例えば、Ａ４サイズを基準の紙サイズにした場合には、Ａ４サイズ１枚のプリントを１ジョブとする。そして、Ａ３サイズのプリントは２ジョブと換算する。また、１枚のプリントごとに印字量や紙面上のプリント密度などによってジョブ量を補正してもよい。例えば、プリント密度の高いプリントを行った場合には、ジョブ量が多くなるような補正を与える。

ジョブ量はプリント枚数に限定することなく、機器の動作単位を示す他の基準を用いてもよい。例えば、画像形成装置の他の動作単位の例としては、複数ページのプリントがセットになったプリント指示を１ジョブとしてもよい。その他の機器を対象とする場合には、対象とする機器の動作単位に適した基準を基にジョブ量を設定すればよい。例えば、製造装置の場合、１つの製品を作成するプロセスを１ジョブとすればよい。

また、以下の本実施形態では、部品の故障までのジョブ量として、これはある部品が劣化や摩耗などにより期待される機能、性能を満たさなくなるまでのジョブ量を予測するが、トナーなどの消耗品が稼働限界まで消耗されるまでのジョブ量でもよい。以下の説明では、突発的な故障や、摩耗や消耗による寿命なども合わせて、部品、機器が正常に動作出来ない状態全般を「故障」と称す。

＜全体の構成＞
以下、図面を参照して本実施形態を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１００のソフトウェア構成を示すブロック図である。同図において、機器１０１〜１０Ｎは、同様の機能を持つＮ台の機器で、ここでは、同じオフィスに設置された画像形成装置である。情報処理装置１００は、ネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク）を介して機器１０１〜１０Ｎと接続されている。

情報処理装置１００は、ネットワークまたは各種情報記録媒体を介して取得したソフトウェア（プログラム）を、ＣＰＵ、メモリ、ストレージデバイス、入出力装置、バス、表示装置などにより構成される計算機によって実現できる。なお、計算機については、汎用の計算機を用いてもよいし、本発明のプログラムに最適に設計されたハードウェアを用いてもよい。また、情報処理装置１００は、図１のように独立した処理装置として存在してもよいし、機器１０１〜１０Ｎのいずれかと一体に構成されてもよい。

情報処理装置１００は、通信部１１１、故障予測部１１２、全ジョブ量予測部１１３、利用履歴格納部１１４、ジョブ分配方法作成部１１５、ジョブ分配部１１６、ジョブ入力部１１７により構成される。通信部１１１は、機器１０１〜１０Ｎとの情報を送受信するためのインターフェースである。故障予測部１１２は、本発明の第１の予測部として機能し、機器１０１〜１０Ｎの内部状態の情報を通信部１１１を介して取得し、各機器の各部品の故障発生を予測する処理を行う。なお、ここでは、故障予測部１１２は情報処理装置１００に含まれる構成として説明しているが、故障予測部１１２は機器１０１〜１０Ｎそれぞれに含まれる構成としてもよい。この場合、各機器の内部で自機器内の部品の故障予測を行い、その予測結果を情報処理装置１００に送信する。

利用履歴格納部１１４は、各機器または機器全体の過去の利用履歴を保存する。全ジョブ量予測部１１３は、本発明の第１の予測部として機能し、利用履歴格納部１１４の情報に基づいて、次回保守作業のタイミングまでに機器１０１〜１０Ｎ全体で実行する全ジョブ量を予測する。なお、後述するように、ユーザー自身が次回保守作業までのジョブ量を予測して入力するようにしてもよく、その場合には、全ジョブ量予測部１１３と利用履歴格納部１１４は情報処理装置１００に含まれなくてもよい。

ジョブ分配方法作成部１１５は、次回保守作業までの全ジョブ量と各部品の故障予測結果に基づいて各機器へのジョブ分配方法を作成する。本実施形態では、主にダウンタイムコストと部品コストからなる保守コストを評価値とし、ジョブ分配方法作成部１１５はこの評価値（保守コスト）を最小化するジョブ分配方法を作成する。保守コストの算出方法については、以下の実施形態で詳細に説明する。

ジョブ分配部１１６はジョブ分配方法作成部１１５で作成されたジョブ分配方法に基づいてジョブを分配する機能部であり、通信部１１１を介して、ジョブ入力部１１７から入力されるジョブを機器１０１〜１０Ｎのいずれかに分配する。ジョブ入力部１１７は、プリントの実行に関わるプリントデータなどを受付ける機能部である。プリントデータ等は、ネットワークなどを介して通信部１１１より取得してもよいし、他のユーザーインターフェースから取得する形態でもよい。

＜本実施形態の概要＞
次に、本実施形態の概要について説明する。図２は、本実施形態におけるジョブ分配方法を説明する図である。図２は、機器１０１〜１０Ｎで次回保守タイミングまでに実行するジョブ量、故障発生時期、及び保守のタイミングの関係を示しており、図の横方向は時間の経過を示す。ここでは、機器１０１〜１０Ｎそれぞれに部品Ａ、Ｂが備えられているものとする。また、タイミング２０１〜２０４及び２２１〜２２４は予測される故障発生時期を示し、タイミング２１０は予め決められた保守のタイミングを示す。

図２（Ａ）は、機器１０１〜１０Ｎに対して、次回保守タイミングまでに同じ量のジョブ量ｖ’_１〜ｖ’_ｎを分配した場合に予測される故障発生時期と保守のタイミングの関係を示している。故障の予測に基づいて保守を行う場合、保守タイミング２１０では、このタイミングから遠くない時期に故障が発生すると予測される部品を合せて交換することになる。図２（Ａ）では、故障発生時期２０１〜２０４が保守タイミング２１０に近いため、機器１０１の部品Ａ、Ｂ、機器１０２の部品Ｂ、機器１０Ｎの部品Ａを保守タイミング２１０で交換する。

しかし、この場合、例えば、機器１０２の部品Ｂ（故障発生時期２０３）では、部品を完全に消耗する前に交換してしまうことになる。すなわち、矢印２１１に相当する期間の部品使用量が無駄になってしまい、部品コストが発生する。また逆に、機器１０Ｎの部品Ａ（故障発生時期２０４）では、保守タイミング２１０よりも前のタイミング２０４で故障が発生すると予測されている。この場合、保守タイミング２１０まで保守が行われないため、期間２１２の間は機器１０Ｎが利用できないことになる。この場合、期間２１２がダウンタイム発生コストとなる。

本実施形態では、これらの部品コストやダウンタイム発生コストを低減するため、各機器に分配されるジョブ量を調整することで、故障発生時期を保守時期に近づけることを目的としている。図２（Ｂ）には、各機器の故障発生時期を保守のタイミングに近づけるよう、ジョブ量ｖ_１〜ｖ_ｎを設定した場合を示している。具体的には、図２（Ｂ）のジョブ分配量は、図２（Ａ）のジョブ分配量ｖ’_１〜ｖ’_ｎに比べてｖ_１及びｖ_２は多いジョブ量を設定し、ｖ_ｎは少ないジョブ量を設定している（図２中の各ジョブ量ｖ’あるいはｖの矢印の大きさがジョブ量を示している）。このようなジョブ分配量にすることで、ジョブ量を均一にした場合に比べて、機器１０１、１０２の部品の消耗が早くなり、部品の故障発生時期２２１、２２２、２２３が保守タイミング２１０に近づくようになる。この結果、部品残量を残すことなく、次回の保守タイミングで部品を交換することができるようになり、部品コストが減少する。一方、図２（Ａ）に比べて実行するジョブ量が減少する機器１０Ｎでは、部品の故障発生時期が遅くなり、故障発生時期２２４が保守タイミング２１０に近づくようになる。この結果、ダウンタイムが発生する可能性がある期間がなくなり、ダウンタイム発生コストが減少する。

以上のように、本実施形態では、故障予測時期が保守のタイミングと可能な限り一致するように、複数の機器で次回保守までに実行するジョブ量ｖ_１〜ｖ_Ｎ（ジョブ分配方法）を求める。以下、このように複数機器にジョブ量分配する方法について説明する。

＜処理フロー＞
本実施形態では、次回保守タイミングは予め決められおり、次回保守タイミングは、例えば、サービスマンが担当する機器の訪問計画を立てることにより決定される。この場合、情報処理装置１００はサービスマンが決定した訪問計画（当該機種の保守タイミングの情報）を、ネットワークなどを介して入手する機能を備えるものとする。また、保守タイミングの決定の別の形態としては、機器のユーザーが保守タイミングを予め決定して、サービスマンに要請するとともに、その情報を機器に入力するなどの方法も採用できる。

ここで、まず図３を用いて本実施形態に係る情報処理装置１００の処理フローの全体を説明し、各機能部による処理の詳細については後述する。

図３において、ステップＳ３０１では、故障予測部１１２が機器１０１〜１０Ｎの各部品の故障を予測する。そして、このステップＳ３０１では、機器ｎの部品ｐについて、故障が発生するまでのジョブ量ｅ_ｎｐ（以下、これを予測ジョブ量とする）を算出する。次に、ステップＳ３０２において、ジョブ分配方法作成部１１５は、各部品の予測ジョブ量ｅ_ｎｐに基づき、次回の保守で交換が必要な部品を選択する。

一方、ステップＳ３０５では、全ジョブ量予測部１１３が、次回保守までに機器１０１〜１０Ｎの全体で実施することが予測される全ジョブ量Ｖを予測する。このステップＳ３０５では、全ジョブ量予測部１１３が、利用履歴格納部１１４に記録された機器１０１〜１０Ｎの過去の利用量と、予定されている保守タイミング（保守日）までの時間から、保守タイミングまでに実行されることが予測される全ジョブ量を算出する。

次に、ステップＳ３０３では、ジョブ分配方法作成部１１５が、次回保守で交換する対象として選択した部品について、予測ジョブ量ｅ_ｎｐと全ジョブ量Ｖ、及び次回保守のタイミングＤから保守コストを算出し、保守コストが最小化されるジョブ分配方法を算出する。

＜故障予測部＞
以下では、図３で説明した各ステップの処理の詳細について説明する。まず、故障予測部１１２によるステップＳ３０１の処理について説明する。故障予測部１１２は、各機器の内部状態の情報を通信部１１１を介して取得し、各機器の各部品の利用可能残量である予測ジョブ量を出力する。機器の内部状態とは、機器が画像形成装置であれば、例えば、トナーの使用量、イベント（ジャム、アラーム、エラー）の発生の頻度やパターン、印刷枚数やドラム回転量などのカウンタ値などである。また、画像形成装置中の振動センサ、温度センサ、電流センサなどのセンサ情報も含むものである。また、故障予測部１１２は、現時点のみの内部状態の情報だけでなく、過去の蓄積した内部状態の情報も利用するようにしてもよい。

前述したように、本実施形態では、消耗部品の寿命も故障と称しているが、例えば、トナーのような消耗部品では、現時点のトナー残量と１ジョブ当たりの平均的なトナー使用量から、比較的簡単に残りの稼働可能なジョブ量が予測できる。トナー残量のように、寿命と直結するような内部状態の情報が得られる部品では、このように残りの稼働可能なジョブ量を予測して、これを予測ジョブ量とすればよい。また、単純に１ジョブ当たりの平均的な消耗量から予測するのではなく、線形回帰モデルなどの回帰モデルなどに基づいて、寿命に到達するまでの残りジョブ量を予測してもよい。

一方、故障（突発故障や寿命）までの残りジョブ量が、単純に算出できない部品については、故障が発生する前の内部状態データを予め学習データとして収集しておき、その学習データの統計的パターンに基づいて予測を行う方法がある。例えば、特許文献２のように、現時点の内部状態データが、予め準備した、故障発生よりもｘジョブ前の時点の内部状態データと近い場合には、ｘジョブ後に故障が発生すると予測する方法がある。特許文献２では、ある種類の異常がｘジョブ後に発生するかを判定しているが、これを、ある部品について故障がｘジョブ後に発生するかという問題に置き換えることにより、本実施形態における故障予測部１１２の処理として利用することができる。また、予め用意した学習データを用いて故障発生時期を推定する場合、例えば、ｋＮＮ（ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）の手法、Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅの手法などを用いることもできる。これらの技術は公知の内容であるので、ここでの詳細な説明は割愛する。

以上のように、故障予測部１１２は、各機器ｎの各部品ｐについて、残りの稼働可能なジョブ量を予測ジョブ量ｅ_ｎｐとして算出する。

＜ジョブ分配方法作成部＞
ここで、ジョブ分配方法作成部１１５の処理について説明する。まず、ジョブ分配方法作成部１１５は、ステップＳ３０２において、次回保守で交換する部品を所定の基準により選択する。前述の通り、故障予測部１１２において、各部品の予測ジョブ量ｅ_ｎｐを算出した。予測ジョブ量ｅ_ｎｐが少ない機器ｎの部品ｐは、近いうちに故障が発生するため次回の保守で交換するべきである。従って、本実施形態では、予測ジョブ量ｅ_ｎｐが所定の値よりも小さな値を示す部品ｐを、次回保守での交換対象部品とする。以下、本実施形態での部品ｐは、全て所定の値よりも小さな値を示す予測ジョブ量ｅ_ｎｐの部品ｐであるとする。

次に、ステップＳ３０３において実行するジョブ分配方法の算出について説明する。本実施形態における評価値（保守コスト）は、予測される故障発生時期と予定されている保守のタイミングとに基づいて算出されるものである。図２を用いて先に説明したように、故障発生時期が保守のタイミングよりも遅くなると、部品を限界まで利用する前に交換してしまうので部品コストが発生する。一方、故障発生時期が保守のタイミングよりも早くなると、ダウンタイム発生のリスクがあり、必要に応じて出動を行うなどの対応コストが必要となる。このように、故障発生時期が保守のタイミングから乖離すると、保守コストが上昇する。従って、故障発生時期は、可能な限り保守のタイミングと一致することが望ましい。本発明では、複数機器のジョブ量を調整することで、保守コストを小さくことを目的に、複数機器へのジョブ分配方法を算出する。

以下の説明では、ジョブ分配方法ｖは、数１式で表わされるように、機器１０１〜１０Ｎそれぞれが保守タイミングまでに１日当たりに実行するジョブ量（以下、実行ジョブ量）ｖ_１〜ｖ_Ｎを要素に持つベクトルとする。

なお、本実施形態では、実行ジョブ量ｖ_ｎを１日当たりに実行するジョブ量としたが、これは他の基準としてもよい。例えば、ある時間当たりに実行するジョブ量としてもよいし、保守タイミングまでに機器ｎで実行するジョブ量を実行ジョブ量ｖ_ｎとしてもよい。ジョブ分配方法ｖは、各部品の予測ジョブ量ｅ_ｎｐを用いて以下の数２式で算出する。

ここで、Ｃｏｓｔ（）は、機器ｎの部品ｐについて、機器ｎの実行ジョブ量がｖ_ｎであるときの保守コストを算出する関数である。ｅ_ｎｐは、故障予測部で算出した予測ジョブ量で、機器ｎの部品ｐが故障までに実行可能なジョブ量である。数２式によると、ジョブ分配方法ｖは、各機器、各部品の保守コストの総和が最も小さくなる実行ジョブ量ｖ_１〜ｖ_Ｎの組み合わせを求めることになる。

なお、実行ジョブ量ｖ_１〜ｖ_Ｎは、全ジョブ量予測部１１３が算出した保守タイミングまでに実行する全機器の全ジョブ量Ｖと整合性を取る必要がある。従って、この最小化問題には、以下の数３式で表わされる制約条件が付く。

ここで、Ｄは保守タイミングまでの日数であり、次回保守タイミングは予め決められているものであるのでＤは定数となる。Ｄとｖ_ｎの積は、機器ｎが保守タイミングまでに実行するジョブ量となる。このジョブ量の全ての機器の総和が、機器全体で保守タイミングまでに実行すると予測される全ジョブ量Ｖと一致する必要がある。

また、これに加えて、算出する実行ジョブ量に他の制約を加えてもよい。例えば、実行ジョブ量は負の値を取ることがないので、これを制約条件とする。また、各機器が１日当たりに実行可能な最大ジョブ量ｖ_ｍａｘが存在する場合には、各実行ジョブ量ｖ_ｎはｖ_ｍａｘ以下の値となる必要がある。これらを合わせると、機器ｎの実行ジョブ量ｖ_ｎには、以下の数４式のような制約が付く。

これらの制約条件の下に、数２式の最小化問題を解くことで、ジョブ分配方法ｖを算出することができる。次に、保守コストの詳細について説明する。本実施形態において、保守コストは以下の式５式のように２次関数で定義する。

ここで、数５式において、Ｄは保守タイミングまでの日数で、括弧内の第一項（ｅ_ｎｐ／ｖ_ｎ）をｄ_ｎｐとすると、ｄ_ｎｐは実行ジョブ量ｖ_ｎのときに機器ｎの部品ｐに故障が発生すると予測される故障発生時期（残り日数）である。数５式では、保守タイミングまでの日数と故障までの日数の二乗誤差を保守コストとしている。

図４には、数５式で表わされる保守コスト関数を図示している。保守コストは二乗誤差なので、保守タイミングＤからのずれが大きくなるほど大きなコストとなる。また、保守タイミングＤよりも故障発生時期ｄが前に予測される場合（図中の領域４０１）のコストは、ダウンタイム発生のリスクによるものである。一方、保守タイミングＤよりも故障発生時期ｄが後に予測される場合（図中の領域４０２）のコストは、部品の残量を残して部品を交換してしまう場合の部品コストを示している。

また、数５式のα_ｎｐは機器ｎの部品ｐの保守コストの重み係数である。この重み係数により、部品ごとに重要度を設定することができる。例えば、高価な部品に高い重みを付けることにより、高価な部品の保守コストを重視したジョブ分配方法を算出することができるようになる。このようにすることで、高価な部品を限界まで利用することができるようになり、部品コストが低下することが期待できる。また、重みを付ける部品は高価なものだけでなく、機器の動作に重要な部品に重みを付けるようにしてもよい。この場合、逆に、機器の主要な動作に関係なく、故障が発生しても一部機能が失われるだけの部品については、重みを小さくする。また、重みを設定せずに、全ての部品の保守コストを等価にしてもよい。

保守コストを２次関数で定義した場合には、ジョブ分配方法ｖは、以下のようにして算出することができる。まず、数２式を書き換えて、目的関数ｆ（ｖ）を数６式のようにする。また、数３式の制約条件も書き直して、以下の数７式とする。

この目的関数と制約条件を元に、最適解となるジョブ分配方法ｖを求める。最適解の算出は、ラグランジュの未定乗数法により、数８式となるｖ、λを求めることにより算出できる。

＜ジョブ分配部＞
ジョブ分配部１１６は、以上のようにして算出したジョブ分配方法ｖに従って、ジョブ入力部１１７が受け付けたジョブを機器１０１〜１０Ｎに分配する。本実施形態では、ジョブ分配方法ｖは１日当たりに各機器で実行するジョブ量として算出しているので、各機器の１日のジョブ量がジョブ分配方法ｖに従うように、入力されたジョブを分配するようにすればよい。

なお、各機器に分配するジョブは、１ジョブごとに分配してもよいし、複数のジョブをまとめて分配するようにしてもよい。本実施形態のように対象機器が画像形成装置の例では、１ジョブを１枚のプリントとした場合、１ジョブごとにジョブ分配方法に従い、実行する機器が選択される。しかし、ユーザーが複数ページのプリントを指示した場合には、各ページが異なる機器から出力されてしまう可能性がある。プリント出力が複数の機器に分散してしまうとユーザーには不便であるため、まとまったジョブはまとめて同じ機器に分配されるようにジョブを分配するようにする方が好適である。このような場合には、ある期間（例えば１日）の各機器のジョブがジョブ分配方法に従うようにジョブの分配を制御する。

また、ジョブ分配部１１６が決定したジョブの分配先機器の情報を情報処理装置１００の表示部、または他の装置の表示部に表示して、ユーザーに知らせるようにしてもよい。このような形態においては、ジョブ分配部１１６が、決定したジョブの分配先機器の情報を表示部に表示させる機能を有するようにすればよい。ユーザーは、指示したジョブが実行される機器を確認することができるようになり、例えば、プリント出力を取りに行く機器を確認することができるようになる。

また、ジョブ実行前に、ジョブ分配先の機器の情報を表示部に表示させ、ジョブを実行する機器の判断を最終的にユーザーが行うようにしてもよい。これにより、ジョブ分配部１１６は、ジョブ分配方法に従い優先的に利用するべき機器を推薦し、ユーザーに提示する。そして、ユーザーはこの表示を元に、実際にジョブを実行する機器を選択することができる。あるいは、ジョブ分配部１１６がジョブを実行する機器を特に選択することなく、ジョブ分配方法そのものをユーザーに提示して、ユーザーがジョブを実行する機器を選択することもできる。

＜処理のタイミング＞
本実施形態において、ジョブ分配方法を算出（更新）するタイミングは特定の時期に限定されるものではない。例えば、定期的（例えば、毎日）に算出する、次回の保守までの時間が所定の時間になった場合に算出する、などの種々の方法により算出（更新）することが可能である。また、故障予測処理は随時実施しておき、予測ジョブ量（残りジョブ量）が少ない部品が発生した場合に算出するようにしてもよい。

以上、本実施形態によれば、複数機器に関する保守コストに係る評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、保守コストが最小となるジョブ分配方法を算出する。そして、算出されたジョブ分配方法に従って、複数機器にジョブを分配する制御を行うことにより、複数機器に対する保守コストを低減することが可能になる。

［第１の実施形態の変形例］
前述の第１の実施形態では、評価値としての保守コストを最小化するジョブ分配方法を算出し、算出した分配方法に従ってジョブを複数の機器に分配する構成について説明した。しかしながら、ジョブ分配方法を決定するにあたっては、保守コストを最小化するという観点に限らず、ユーザー利益の最大化の観点から決定するようにしてもよい。例えば、ダウンタイム発生リスクの減少はユーザーにとって利益であり、また、部品コストをユーザーが負う場合には部品コストの減少はユーザー利益となる。すなわち、評価値をユーザー利益に関する値とすることで、ユーザー利益に係る評価値が最大化されるようにジョブ分配方法を算出することも可能である。

また、前述の第１の実施形態では、同一の保守タイミングで複数機器の保守を実施するケースを例に説明した。一般に保守作業には時間がかかり、複数機器の保守作業を順次行っていくことが考えられる。従って、各機器に対して異なる個別の保守タイミングＤ_ｎを設定するようにしてもよい。図５は、各機器に対して異なる個別の保守タイミングＤ_ｎを設定する場合の概念図である。同図では、機器１の保守タイミングとしてＤ_１が設定され、機器２の保守タイミングとしてＤ_２が設定され、機器Ｎの保守タイミングとしてＤ_Ｎが設定されている。つまり、機器１と機器２との間には保守タイミングの差５０１が発生しており、この保守タイミングの差５０１は機器１の保守作業時間に相当する。

このように、各機器に対して異なる保守タイミングを設定した場合には、数５式の保守コスト関数は、全機器で共通とした保守タイミングＤを各機器の保守タイミングＤ_ｎに置き換えることにより、以下の数９式のように表わされる。

そして、数９式において、機器ｎの部品ｐの故障発生時期が、その機器の保守タイミングＤ_ｎに近づくほど保守コストが低くなるようにジョブ分配方法を算出する。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明を行う。第１の実施形態では、ジョブ分配方法を算出する前に、次の保守で交換する部品を決定していた（図３のステップＳ３０２）。これに対し、本実施形態では、次回の保守で交換する部品を限定せずにジョブ分配方法を算出し、算出したジョブ分配方法に基づいて次回保守で交換する部品を決定する構成について説明する。なお、第１の実施形態において既に説明をした構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

図６は、本実施形態に係る情報処理装置１００の処理フローを示すフローチャートである。同図において、ステップＳ６０１は、故障予測部１１２が各機器の各部品の故障を予測して、故障が発生するまでのジョブ量ｅ_ｎｐを算出するステップであり、図３のステップＳ３０１と同様の処理が行われる。また、ステップＳ６０５は、次回保守までの全ジョブ量Ｖを算出するステップであり、図３のステップＳ３０５と同様の処理が行われる。

本実施形態では、次回の保守で交換する部品を選択せずに、全ての機器ｎの全ての部品ｐについて保守コストを算出する。そこで、第１の実施形態では、数５式で表わされる２次関数で表わされる保守コストを設定したが、本実施形低ではこれと異なる保守コスト関数を設定する。

まず、本実施形態においても、第１の実施形態と同様に、故障までの予測ジョブ数ｅ_ｎｐ、およびある仮定した実行ジョブ量（機器ｎの１日当たりのジョブ量）ｖ_ｎから、機器ｎの部品ｐの故障発生時期ｄ_ｎｐが得られるものとする。次に、本実施形態では、次回保守に関わるコストだけでなく、次々回保守までのコストを考慮する。図７は、本実施形態において、部品ｐの故障発生時期ｄ_ｎｐに対する保守コストを示す図である。同図において、タイミング７１０は次回保守のタイミングを示し、タイミング７２０は次々回の保守タイミングを示す。

まず、期間７０１は現在から次回保守タイミング７１０までの期間に相当し、この期間には、次回保守タイミング７１０までに部品が故障し、ダウンタイム発生のリスクによるコストが生じる。ダウンタイム発生リスクは、第１の実施形態における２次関数コストと同様に、予測故障時期ｄ_ｎｐが次回保守のタイミング７１０に近づくほど低下する。

期間７０２は、次回保守タイミング７１０で交換する部品が利用可能残量を残すほど、すなわち予測故障時期ｄ_ｎｐが次回保守のタイミング７１０から遅れるほど、部品コストが上昇する期間である。これも、第１の実施形態と同様の考え方に基づいている。なお、ダウンタイムが発生することは、部品コスト上昇よりも避けるべき事態であると考えられる。そこで、期間７０２で故障発生時期ｄ_ｎｐが次回保守タイミング７１０から離れることによるコストの上昇は、期間７０１で故障発生時期ｄ_ｎｐが次回保守タイミング７１０から離れることによるコストの上昇に比べて、緩やかな上昇となるようにしている。

期間７０３は、次回保守タイミング７１０と次々回保守タイミング７２０との間の期間で、この期間に故障が発生するとサービスマンの訪問予定外の保守が発生するなどの問題がある。従って、予測故障時期がこの期間にかかる場合、保守コストが高くなる。

最後に、期間７０４は、次々回の保守タイミング７２０以降の期間で、故障発生時期ｄ_ｎｐがこの期間であるとすると、その部品の交換は次々回の保守で対応することができる。すなわち、当面、保守を考慮しなくてよい部品であるため、この部品の保守コストは最低となる。

このように設計された保守コスト関数を元に、ジョブ分配方法ｖを算出することにより、各部品の故障発生時期が次回保守タイミング７１０近傍の期間か、次々回保守タイミング７２０以降の期間になるようなジョブ分配方法を得ることができる。図７を用いて説明したコスト関数は、これに限定することなく、次々回以降までの保守コストを考慮したものであれば、どのような関数を用いてもよい。また、コスト関数の作成方法は、過去の保守のコストの実績などから人間が設計してもよいし、自動的に設計してもよい。また、ここでは、次々回までの保守タイミングを考慮するようにしているが、期間７０２〜７０４の保守コストの考えに基づいて３回以上の保守タイミングを考慮した保守コスト関数から、ジョブ分配方法ｖを算出するようにしてもよい。すなわち、本実施形態は、複数の保守作業のタイミングに基づいてジョブ分配方法ｖを算出する構成に広く適用できるものである。

本実施形態では、以上のようにして設計したコスト関数を元に、各部品の保守コストを算出する。しかし、このような保守コストを用いる場合、第１の実施形態のようにジョブ分配方法ｖを解析的に求めることは難しくなる。従って、本実施形態でのジョブ分配方法ｖの算出は、ジョブ分配方法に適当な初期値を与え、繰り返し処理により保守コストの極値を探索する手法により算出する。ジョブ分配方法ｖの初期値は、例えば、全ジョブ量Ｖをｎ台の機器に均等に割り振った値などを用いることができる。

極値の探索では、まず、初期値のジョブ分配方法ｖで全体の保守コストを算出する。そして、初期値から少し変化させたジョブ分配方法ｖを作成し、再び保守コストを算出する。この保守コストが前回よりも低いコストを示す場合には、今回のジョブ分配方法ｖを採択する。このループを保守コストが変化しなくなるまで実行することで、最適なジョブ分配方法ｖを算出することができる。なお、全ジョブ量Ｖを考慮する場合、第１の実施形態の数７式のように、ジョブ分配方法ｖは全ジョブ量Ｖによる制約があるため、ジョブ分配方法ｖを少し変化させる処理では、この制約を満たした新しいジョブ分配方法を作成する必要がある。

図６のステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で算出したジョブ分配方法ｖに基づいて、次回の保守で交換する部品を選択する。この処理では、ジョブ分配方法ｖと各部品の予測ジョブ量ｅ_ｎｐから各部品の故障発生時期ｄ_ｎｐを算出し、故障発生時期ｄ_ｎｐが次回保守のタイミングに近い部品を次回保守で交換する部品として選択すればよい。なお、この処理で選択した部品の情報をサービスマンに通知する機能部を備えるようにしてもよい。通知を受けたサービスマンは、次回保守で交換する部品の準備を予め行うことができる。

以上のように、本実施形態では、次々回の保守までの保守コストを考慮したコスト関数を元にジョブ分配方法を作成する。これにより、保守コスト低減のための適したジョブ分配方法を算出できるとともに、次回の保守で交換することが適切な部品を選択することができる。

［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明を行う。第１、第２の実施形態では、保守タイミング（保守日）Ｄは予め決められているものとして説明した。本実施形態では、ジョブ分配方法ｖと合わせて、最適な保守タイミングも決定する構成について説明する。なお、第１、第２の実施形態において既に説明をした構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

本実施形態では、予め複数の保守タイミングの候補を準備しておき、各保守タイミング候補に対して保守コスト、およびジョブ分配方法を算出する。そして、最小となる保守コストを示すジョブ分配方法を選択し、そのときの保守タイミング候補を保守タイミングとして選択する。図８は、本実施形態に係る情報処理装置１００の処理フローを示すフローチャートである。同図において、ステップＳ８０１は、故障予測部１１２が各機器の各部品の故障を予測して、故障が発生するまでのジョブ量ｅ_ｎｐを算出するステップであり、図３のステップＳ３０１と同様の処理が行われる。また、ステップＳ８０２は、故障予測部１１２の予測結果から、次回保守で交換する部品を選択するステップであり、図３のステップＳ３０２と同様の処理が行われる。

次に、ステップＳ８０３は、予め準備したＭ個の保守タイミングの候補から１つの保守タイミング候補を選択するステップである。Ｍ個の保守タイミング候補は、Ｄ^１、Ｄ^２、・・・、Ｄ^ｍ、・・・Ｄ^Ｍで表され、保守タイミング候補Ｄ^ｍは、例えば、現時点から保守を行うまでの日数である。これらの保守タイミング候補は、例えば、ユーザーの都合やサービスマンの都合に合わせて、次回保守を行う候補の日付を複数挙げて、それらの日付までの日数を算出することで取得することができる。ステップＳ８０３では、これらのＭ個の保守タイミング候補の中から、１つの保守タイミング候補Ｄ^ｍを選択する。

次に、ステップＳ８０７は、ステップＳ８０３で選択した保守タイミング候補Ｄ^ｍに応じて、次回保守までの全ジョブ量Ｖ^ｍを算出するステップである。第１の実施形態では、予め決められた次回保守タイミングまでの全ジョブ量Ｖは、次回保守までの時間に応じて算出したのに対し、本実施形態では、選択した保守タイミング候補Ｄ^ｍに応じて、次回保守までの全ジョブ量Ｖ^ｍを算出する。全ジョブ量Ｖ^ｍの算出方法は、第１の実施形態と同様に、過去の１日当たりのジョブ量と保守までの日数（保守タイミング候補Ｄ^ｍ）に基づいて算出することができる。

ステップＳ８０４では、ステップＳ８０３で選択した保守タイミング候補Ｄ^ｍの条件で保守コストを最小化するジョブ分配方法ｖ^ｍを算出する。ジョブ分配方法の算出は、第１の実施形態と同様の処理により実行できる。具体的には、以下の数１１式を用い、数６式で表される全体の機器の保守コストをジョブ分配方法ｖ^ｍを入力として算出することで、保守タイミング候補Ｄ^ｍのときに最小化した保守コストＣ^ｍを算出する。

コスト関数Ｃｏｓｔ（）については、第１の実施形態と同様の関数を利用できるので、詳細な説明は省略する。以上のように、ステップＳ８０３では、保守タイミング候補Ｄ^ｍについて、算出したジョブ分配方法ｖ^ｍ、保守コストＣ^ｍを出力するとともに、算出したジョブ分配方法ｖ^ｍのときの保守コストＣ^ｍは装置の格納部に保存しておく。

ステップＳ８０５では、準備したＭ個の保守タイミング候補の全てに対して、ステップＳ８０４、ステップＳ８０７の処理が行われたかを判定する。準備したＭ個の保守タイミング候補の全てに対して、ステップＳ８０４、ステップＳ８０７の処理が行われていない場合には、処理はステップＳ８０３に戻り、他の保守タイミング候補を選択する。Ｍ回のループ処理が行われ、準備したＭ個の保守タイミング候補の全てに対して、ステップＳ８０４、ステップＳ８０７の処理が完了した場合には、処理はステップＳ８０６へと進む。ここまでの処理により、Ｍ個の保守タイミング候補Ｄ^ｍについて、それぞれ、算出したジョブ分配方法ｖ^ｍ、保守コストＣ^ｍが算出される。

ステップＳ８０６で、ジョブ分配方法作成部１１５は、最終的に保守タイミングとジョブ分配方法を決定する。ステップＳ８０６では、Ｍ個の保守コストＣ^ｍの内、最も小さな値を示す保守コストを選択する。そして、その保守コストに対応する保守タイミングとジョブ分配方法を出力する。

本実施形態では、保守タイミング候補Ｄ^ｍを複数の保守の候補日として、離散値の場合について説明したが、最適な保守タイミングを探索する対象は連続値でもよい。例えば、所定の期間の日数や時間から最適な保守タイミングを探索するようにしてもよい。このような場合、所定の期間を１日や１時間など適当なステップで区切り、各ステップの日数や時間を保守タイミング候補Ｄ^ｍとする。あるいは、所定の期間内で保守タイミング候補Ｄ^ｍを随時更新し、繰り返し演算により保守コストＣ^ｍが最小となる保守タイミングを探索するようにしてもよい。この場合、まず、所定の期間の中で、適当な初期値となる保守タイミングを設定し、保守コストを算出する。そして、所定の期間の範囲で保守タイミングを少し変更し、新しい保守コストを算出する。前の保守コストよりも新しい保守コストが低い値であれば、新しい保守タイミングを採択する。これを保守タイミングが変化しなくなるまで繰り返し実行することで、保守タイミングの最適値を算出することができる。

以上、本実施形態によれば、複数準備した保守タイミングの候補の中から、最適な保守タイミングを決定すると同時に、その保守タイミングまでの複数機器へのジョブ分配方法を算出することができる。

［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について説明を行う。本実施形態は、複数の部品について予測される故障発生時期の分布に基づいて保守コストに係る評価値を算出し、算出した評価値（保守コスト）に基づいてジョブ分配方法を算出するものである。また、本実施形態では、算出したジョブ分配方法に基づき、前述の第３の実施形態とは異なる方法で最適な保守タイミングを決定する。なお、第１〜第３の実施形態において既に説明をした構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

図９は、本実施形態に係る情報処理装置１００の処理フローを示すフローチャートである。

同図において、ステップＳ８０１は、故障予測部１１２が各機器の各部品の故障を予測して、故障が発生するまでのジョブ量ｅ_ｎｐを算出するステップであり、図３のステップＳ３０１と同様の処理が行われる。また、ステップＳ９０２は、故障予測部１１２の予測結果から、次回保守で交換する部品を選択するステップであり、図３のステップＳ３０２と同様の処理が行われる。

また、本実施形態の処理フローでは、繰り返し処理を実行し、評価値の極値およびそのときのジョブ分配方法ｖを求める。ステップＳ９０３、Ｓ９０４、Ｓ９０５、Ｓ９０６の処理はジョブ分配方法作成部１１５により実行される繰り返し処理であり、この処理によりジョブ分配方法ｖが算出される。

まず、ステップＳ９０３では、繰り返し計算の初期値として、次回保守タイミングまでの全ジョブ量Ｖ^＊、次回保守タイミングまでの日数Ｄ^＊を設定する。これらの初期値の設定方法は、特に限定するものではないが、例えば、以下のように設定する。まず、次回保守タイミングＤ^＊は、第１の実施形態と同様に、サービスマンやユーザーの予定に応じて、予め決められた日付を元に設定する。この保守タイミングＤ^＊は、あくまで初期値としての仮の予定であって、本実施形態では、これを補正したタイミングを最終的な保守タイミングＤとして出力する。なお、以下の説明において、「^＊」は繰り返し演算中の仮の値を示すものとする。仮の保守タイミングＤ^＊が決まると、第１の実施形態と同様にして、過去の利用傾向に基づいて、保守までに実行する全ジョブ量Ｖ^＊を算出する。

ステップＳ９０３では、さらに、全ジョブ量Ｖ^＊、次回保守タイミングＤ^＊に基づいて、ジョブ分配方法ｖ^＊の初期値も設定する。これは、第２の実施形態と同様にして、全ジョブ量Ｖ^＊を複数の機器に対して均等に配分した場合の値をジョブ分配方法ｖ^＊とするなどして設定する。

次に、ステップＳ９０４では、現在のジョブ分配方法ｖ^＊および各部品の故障までのジョブ量（予測ジョブ量ｅ_ｎｐ）に基づいて、評価値Ｃ^＊を算出する。第１〜３の実施形態においては、評価値として保守コストに係るコスト関数を算出していたが、本実施形態では、予測される故障発生時期の分布に基づいて評価値を算出する。ジョブ分配方法ｖ^＊の要素である実行ジョブ量をｖ_ｎ ^＊とすると、予測ジョブ量ｅ_ｎｐと実行ジョブ量がｖ_ｎ ^＊のときに予測される機器ｎの部品ｐの故障発生時期ｄ^＊ _ｎｐは以下の数１２式により算出される。なお、実行ジョブ量ｖ_ｎ ^＊は機器ｎに分配する１日当たりのジョブ量であるとする。

図１０は、本実施形態における評価値の概要を説明する図である。同図には、機器１０１〜１０Ｎの各部品の故障発生時期ｄ^＊ _ｎｐを三角で示している。例えば、三角で示す時期１００１は、機器１０１の部品Ｂの故障発生時期ｄ^＊ _１Ｂである。また、図１０の下部には、各部品の故障発生時期ｄ^＊ _ｎｐを同一時間軸上のまとめて示しており、例えば、三角で示す時期１００２は、時期１００１に対応し、機器１０１の部品Ｂの故障発生時期ｄ^＊ _１Ｂである。なお、図１０の下部には、機器１０１、１０Ｎ以外の部品の故障発生時期も表示している。また、本実施形態では、ステップＳ９０２において次回保守で交換する部品を選択しているので、図１０に示す故障発生時期は、次回保守で交換する部品の故障発生時期のみを示している。

図１０では、複数の部品の故障発生時期の分布を分布１００３として表示しており、本実施形態では、この分布に基づいて評価値を算出する。より具体的には、保守タイミングＤ^＊は仮の設定としたので、まず、これを無視して、複数の部品の故障発生時期を近づけるために故障発生時期のばらつき（分布）を最小化するジョブ分配方法を算出する。その後、算出したジョブ分配方法から予測される故障発生時期に応じて保守タイミングを決定する。これにより、故障発生時期を保守タイミングに近づけることができ、保守コストの低減を図ることが可能となる。

以下では、分布１００３を小さくするジョブ分配方法を求めるために、分布１００３の大きさを示す分散σに基づいて評価値を設定する。ステップＳ９０４では、あるジョブ分配方法ｖ^＊での評価値Ｃ^＊を算出する。あるジョブ分配方法ｖ_ｎ ^＊に従う故障発生時期ｄ_ｎｐ ^＊から算出する評価値Ｃ^＊は、例えば以下の数１３式で表される。なお、μ^＊はｄ_ｎｐ ^＊の平均である。

以上のようにして算出した評価値はＣ^＊は、その際のジョブ分配方法ｖ^＊と合わせて装置内の格納部に保存しておく。

次に、ステップＳ９０６では、次のループでのパラメータを調整するために、ジョブ分配方法ｖ^＊を近傍の値に変化させて更新する。ここで、変化させるジョブ分配方法ｖ^＊は、全ジョブ量Ｖ^＊と整合性がとれる範囲内で変化させる。すなわち、保守タイミングＤ^＊までの各機器のジョブ量の総和がＶ^＊と一致する条件で、新しいジョブ分配方法ｖ^＊を作成する。

更新したジョブ分配方法ｖ^＊が得られたら、再びステップＳ９０４へと戻り、評価値Ｃ^＊を算出する。ジョブ分配方法ｖ^＊が変化すると、故障発生時期ｄ^＊ _ｎｐも変化するため、その分散σ（評価値Ｃ^＊）も変化する。このようにして得られた新しい評価値が前回の評価値よりも小さい場合（故障発生時期の分布が小さい場合）、新しいジョブ分配方法ｖ^＊を採用して、新しい評価値Ｃ^＊とジョブ分配方法ｖ^＊を保存する。一方、新しい評価値が前回の評価値よりも大きい場合には、新しいジョブ分配方法は採用しないで、前回のジョブ分配方法を採用する。

ステップＳ９０５の終了判定で終了と判定するまで、以上の処理を繰り返し実行することにより、評価値Ｃ^＊を小さくするジョブ分配方法ｖ^＊を求める。ステップＳ９０５の終了判定で、ステップＳ９０６へと進む場合（ループ処理を終了しない場合）には、現在のジョブ分配方法ｖ^＊を元に、再び新しいジョブ分配方法を作成し、次の評価値を算出する。

ステップＳ９０５は、ループの終了判定を行うステップである。ステップＳ９０５の終了判定では、前回の評価値と今回の評価値を比較し、その差が十分に小さくなり（差が所定の閾値より小さくなり）、収束した場合にループを終了すると判定する。また、所定のループ上限回数を定めておき、ループ回数がその上限に達した場合にもループを終了すると判定してもよい。

ステップＳ９０７では、まず、上記の繰り返し処理の最終的なジョブ分配方法ｖ^＊を最終的なジョブ分配方法ｖとする。そして、このジョブ分配方法ｖから保守タイミングＤを決定する。具体的には、数１２式を用い、ジョブ分配方法ｖと各部品の予測ジョブ量ｅ_ｎｐとから、故障発生時期ｄ_ｎｐを算出する。そして、この故障発生時期の平均を次回保守タイミングＤとする。平均を次回保守タイミングとする理由は、故障発生時期の分布の中心と考えられるので、各故障発生時期と保守タイミングのずれが小さくなることが期待されるためである。あるいは他の方法として、故障発生時期の中央値など他の統計量から保守タイミングＤを設定してもよい。また、あるいは、ダウンタイムの発生を防ぐため、現時点から最も近い時期に発生すると予測される故障発生時期、あるいはその少し前のタイミングを保守タイミングＤとしてもよい。これらの処理により、初期値の保守タイミングＤ^＊よりも、適切な保守タイミングＤを設定することができるようになる。

以上、本実施形態では、故障発生時期の分布に基づいて評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、ジョブ分配方法ｖと保守タイミングＤを算出する。これにより、最適な保守タイミングと、その保守タイミングまでの複数機器へのジョブ分配方法を算出することができる。

なお、上記の説明で算出した保守タイミングＤを再び初期値の保守タイミングＤ^＊として設定し、ステップＳ９０４、Ｓ９０５、Ｓ９０６、Ｓ９０７の処理を実行することにより、ジョブ分配方法ｖと保守タイミングＤをさらに更新するようにしてもよい。この場合、ジョブ分配方法ｖあるいは保守タイミングＤが変化しなくなるまで、初期値の保守タイミングＤ^＊を更新する繰り返し計算を行い、ジョブ分配方法ｖあるいは保守タイミングＤを算出する。これにより、より最適化されたジョブ分配方法と保守タイミングを決定することができる。

［その他の実施形態］
本発明は、上記実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施例の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１００ 情報処理装置
１０１〜１０Ｎ 機器
１１１ 通信部
１１２ 故障予測部
１１３ 全ジョブ量予測部
１１４ 利用履歴格納部
１１５ ジョブ分配方法作成部
１１６ ジョブ分配部
１１７ ジョブ入力部

Claims (13)

1. 入力されたジョブを処理可能な複数の機器が有する複数の部品それぞれについて、当該部品が正常に動作出来なくなるまでに処理可能なジョブの量を予測する第１の予測部と、
   前記複数の部品を交換する保守作業が行われるまでに、前記複数の機器に入力されるジョブの量を予測する第２の予測部と、
   前記第１の予測部および第２の予測部の予測結果に基づいて、保守コストに係る評価値を算出し、当該評価値に基づいて入力されるジョブを分配する分配方法を作成する作成部と、
   前記作成された分配方法に基づいて、入力されたジョブを複数の機器に分配する分配部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１の予測部は、前記複数の部品それぞれが正常に動作出来なくなるタイミングを予測し、
   前記作成部は、前記第１の予測部が予測した前記複数の部品それぞれが正常に動作出来なくなるタイミングと、前記保守作業が行われるタイミングと、の差に基づいて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記作成部は、前記第１の予測部の予測結果に基づいて、次の保守作業が行われるタイミングで交換すべき部品を選択し、当該選択した部品が正常に動作出来なくなるタイミングに基づいて評価値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記作成部は、前記複数の部品それぞれに設定された重みに基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記複数の機器それぞれについて、前記保守作業のタイミングが個別に設定されていることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記作成部は、複数の前記保守作業が行われるタイミングに基づいて前記評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記作成部は、前記複数の保守作業が行われるタイミングのうち、次の保守作業が行われるタイミングにおいて交換すべき部品を選択することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記作成部は、複数の前記保守作業のタイミングの候補それぞれに対して前記評価値を算出し、当該算出した評価値に基づいて、前記保守作業のタイミングを決定し、当該保守作業のタイミングまでのジョブの分配方法を作成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
9. 前記作成部は、前記複数の部品それぞれが正常に動作出来なくなるタイミングの分布に基づいて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記保守コストは、前記部品が交換されるまでに使用されなかったことによるコストと、前記部品が交換される前に正常に動作出来なくなることによるコストと、に基づくことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記機器は画像形成装置であり、前記ジョブは前記画像形成装置で処理されるプリントデータであることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 入力されたジョブを処理可能な複数の機器が有する複数の部品それぞれについて、当該部品が正常に動作出来なくなるまでに処理可能なジョブの量を予測する第１の予測ステップと、
    前記複数の機器に対する保守作業が行われるまでに、前記複数の機器に入力されるジョブの量を予測する第２の予測ステップと、
    前記第１の予測ステップおよび第２の予測ステップの予測結果に基づいて、保守コストに係る評価値を算出し、当該評価値に基づいて入力されるジョブを分配する分配方法を作成する作成ステップと、
    前記作成された分配方法に基づいて、入力されたジョブを複数の機器に分配する分配ステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
13. コンピュータを、請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。

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