JP6459180B2 - 障害予測システム、障害予測装置、ジョブ実行装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、障害予測システム、障害予測装置およびプログラムに関する。

紙などの記録材に画像を形成する機能を備えた画像形成装置として、複写機、プリンタ装置、ファクシミリ装置、これらの機能を併せもった複合機などが知られている。
プロダクション市場向けの画像形成装置では、大量印刷のための連続運転や多種多様な用紙の使用など、限界条件で使用されることが多く、専任のオペレータが装置状態をメンテナンスしながら動作を維持させている。特に、電子写真方式の画像形成装置では、複雑な画像形成機構のため、専任のオペレータのメンテナンスだけでは安定稼働を維持することは困難で、メーカーの保守サービスエンジニアの定期訪問によって安定稼働を維持しようとしているが、保守サービスエンジニアの定期訪問でも不十分なため、トラブル発生に対応するための緊急訪問が発生する懸念がある。

近年では、上記の状況に対応するために、画像形成装置の状態をリモートで監視し、トラブルの予兆が発現した場合に予防的な訪問保守を行うようにした、所謂リモートメンテナンスサービスが普及してきており、画像形成装置のダウンタイム（障害により装置本来の機能の使用に支障がある状態の時間）を削減するのに役立っている。

これまで、各種の装置や設備を対象とした障害予測に関し、種々の発明が提案されている。
例えば、特許文献１には、製造プラントの状況を監視し、管理する製造プラント管理システムにおいて、各データの変動の傾向を監視し、製造プラントが現状のまま運転された時、将来において異常が発生するかどうかを推論する発明が開示されている。

例えば、特許文献２には、プロセス量の変化による異常発生を予測して不測の事態を回避することを目的としたアラーム予測ステーションにおいて、現在の変動パターンに対応する過去のプロセス量データの履歴を求め、該過去のプロセス量データの履歴に基づいて、近未来のプロセス量データについて異常の有無を予測する発明が開示されている。

例えば、特許文献３には、複数台の設備からなる生産ラインを対象とした設備保全管理システムにおいて、次回の保全作業を行うべき時期を特定するために、現在までの生産実績と過去の稼働状況とに基づいて、所定の生産計画を履行するために必要となる今後の稼働状況を予測する発明が開示されている。

特開昭６２−２６４８５４号公報 特開平０８−２４９０４６号公報 特開２００１−０９２５２０号公報

本発明は、ジョブを実行する装置の運用予定を考慮して当該装置を制御することで、障害発生までの猶予期間を延ばすことを目的とする。

本発明（１）は、被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システムである。

本発明（２）は、本発明（１）において、前記出力手段は、前記第２の確率が閾値を上回る場合に、前記複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミング同士の間隔が大きくなるよう制御する制御情報を出力する、ことを特徴とする障害予測システムである。

本発明（３）は、本発明（１）において、前記出力手段は、前記第２の確率が閾値を上回る場合に、前記複数の実行予定の印刷ジョブの実行する順番を変更するよう制御する制御情報を出力する、ことを特徴とする障害予測システムである。

本発明（４）は、本発明（１）〜（３）において、前記算出手段は、障害の種類毎に、その障害の種類に対応する予測モデルを用いて、前記被監視装置に障害が発生する前記第１の確率および前記第２の確率を算出する、ことを特徴とする障害予測システムである。

本発明（５）は、被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置である。

本発明（６）は、コンピュータに、被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集機能と、前記収集機能により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集機能により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出機能により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力機能と、を実現させるためのプログラムである。
本発明（７）は、受け付けた印刷ジョブを実行する実行手段と、実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、自装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力する出力手段と、を備え、前記実行手段は、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更することを特徴とするジョブ実行装置である。

本発明によれば、ジョブを実行する装置の運用予定を考慮して当該装置を制御することで、障害発生までの猶予期間を延ばすことができる。

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す図である。 予測モデルで使用するパラメータにジョブ特性のパラメータが含まれる例を示す図である。 （ａ）は、所定出力毎のカバレッジ累計の時系列変化の例を示す図であり、（ｂ）は、「トナー汚れ」の障害予兆確率の時系列変化の例を示す図である。 図１の障害予測システムにおける処理フローの例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る障害予測システムの他の構成例を示す図である。 図５の障害予測システムにおける処理フローの例を示す図である。

本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
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。
同図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について、過去データに基づく障害予測に加えて将来のジョブ情報に基づく障害予測を行い、その結果を画像形成装置のユーザに報知するものであり、状態情報収集部１１、第１障害予測部１２、ジョブ情報収集部１３、第２障害予測部１４、メンテナンス指示部１５を備えている。
なお、本例では、各機能部１１〜１５を画像形成装置に個別に設けているが、１以上の画像形成装置と通信可能に接続されたジョブ管理装置やリモートサポートセンターサーバー等の他の装置に各機能部１１〜１５を設ける構成としてもよい。

ここで、ジョブ管理装置とは、配下の画像形成装置で実行されるジョブを管理する装置であり、例えば、画像形成装置の一例であるプリンタの印刷ジョブのスケジューリングやレンダリングを処理する印刷処理サーバなどが挙げられる。
また、ジョブとは、ジョブ管理装置や画像形成装置において画像形成プロセスを取り扱うデータ単位であり、ジョブ毎に、ジョブ管理装置におけるスケジューリングや、ジョブ管理装置から画像形成装置への実行指示や、画像形成装置における画像形成プロセスの実行が行われる。
また、ジョブ情報は、ジョブの内容を示すデータであり、例えば、印刷ジョブのジョブ情報には、印刷対象データ（文字、図形、画像等のデータ）の他に、印刷枚数、カバレッジ（印字面積率）累計、用紙特性等のデータが含まれている。

状態情報収集部１１は、ジョブ管理装置から与えられたジョブ情報に基づいて画像形成プロセスを実行した際の画像形成装置の状態を示す各種の状態情報を収集し、蓄積する。
この状態情報は、後述の第１障害予測部１２における障害予測（本例では、障害予兆確率の現在値の算出）を行う際に使用される。すなわち、障害予測の結果に影響を与える情報を状態情報として収集する。状態情報としては、例えば、画像形成プロセスの制御情報、温度や湿度等の環境情報、ジョブ情報、交換部品の使用履歴情報、印刷用紙情報などが挙げられる。
状態情報の収集タイミングは予め規定されており、例えば、ジョブの終了後、予め定められた時間の経過毎、予め定められた時刻の到来時、といったタイミングで、状態情報の収集・蓄積が行われる。
収集した情報を蓄積する期間は、少なくとも、後述の第１障害予測部１２における障害予測で使用するデータ期間であるが、それ以上の期間において蓄積しても構わない。

第１障害予測部１２は、状態情報収集部１１により収集された状態情報を予め定められた予測モデルに適用して、障害予兆確率の現在値を算出する。
ここで、障害予兆確率の現在値とは、これまでの画像形成装置の運用実績から推測される、現時点において障害が発生する可能性を示す数値データである。
本例では、予め定められたデータ期間分の直近過去の状態情報を用いて、障害予兆確率の現在値の算出を行う。
障害予兆確率の現在値の算出を行う診断タイミングは予め規定されており、例えば、ジョブの終了後、予め定められた時間の経過毎、予め定められた時刻の到来時、といったタイミングで、障害予兆確率の現在値の算出が行われる。

本例の予測モデルは、濃度ムラ、かぶり、白筋等の障害の種類毎に障害予兆確率を算出可能に構成されている。画質障害の予測モデルとしては、例えば、特開２０１３−１０９４８３号公報に記載された予測モデルを適用できるが、マハラノビス距離を用いた予測モデルやブースティング・アルゴリズムを用いた予測モデルなど、他の予測モデルを適用してもよい。なお、特開２０１３−１０９４８３号公報に記載された予測モデルは、正常時データと障害直前の数日間のデータを機械学習して構築されたモデルであるが、障害予兆確率として算出される数値データは、障害の予兆を表す相対的指標である。

また、第１障害予測部１２は、算出した障害予兆確率の現在値を予め定められた閾値（例えば、８０％）と比較して、障害予兆確率の現在値が閾値を上回る場合に障害の予兆があると判定し、その旨をメンテナンス指示部１５に通知する。
なお、障害の予兆有無の判断に用いる閾値は、対象となる障害の種類や、その種類の障害に適用する予測モデルなどに応じて異なる。

ジョブ情報収集部１３は、ジョブ管理装置から、当該画像形成装置で実行するジョブ情報を収集し、蓄積する。収集するジョブ情報は、予定された実行タイミングの到来を契機にしてジョブ管理装置から画像形成装置へ出力されるもののみでなく、将来的に実行する予定としてスケジュール状態にあるものも対象にして行われる。これにより、ジョブ情報収集部１３には、既に実行済みである過去のジョブ情報と、今後実行する予定である将来のジョブ情報とが蓄積されることになる。
ジョブ情報の収集は、ジョブ管理装置にジョブ情報の有無を問い合わせ、スケジュール状態にあるものを含めて送信を要求することで実現できる。
本例では、ジョブ情報の収集を、第１障害予測部１２による障害予測（障害予兆確率の現在値の算出）の後に行うようにしているが、例えば、予め定められた時間の経過毎、予め定められた時刻の到来時、といった他のタイミングで行うようにしてもよい。
なお、上述したように、本例の第１障害予測部１２は、状態情報収集部１１で収集されたジョブ情報を用いて障害予兆確率の現在値を算出するが、ジョブ情報収集部１３で収集されたジョブ情報を用いるようにしてもよい。

第２障害予測部１４は、ジョブ情報収集部１３により収集されたジョブ情報（過去のジョブ情報及び将来のジョブ情報）を予め定められた予測モデルに適用して、障害予兆確率の将来値を算出する。
また、第２障害予測部１４は、第１障害予測部１２と同様に、算出した障害予兆確率の将来値を予め定められた閾値（例えば、８０％）と比較して、障害予兆確率の将来値が閾値を上回る場合に障害の予兆があると判定し、その旨をメンテナンス指示部１５に通知する。

ここで、障害予兆確率の将来値とは、これまでの画像形成装置の運用実績及び今後の画像形成装置の運用予定から推測される、将来時点（将来のジョブ情報に基づくジョブを実施した時点）において障害が発生する可能性を示す数値データである。つまり、障害予兆確率の将来値は、障害予兆確率の現在値を今後の画像形成装置の運用予定に応じて補正したものといえる。
本例では、例えば、印刷枚数、カバレッジ累計、用紙特性等のジョブ特性に関わるパラメータ（特性値）を用いる予測モデルにおいて、予め定められたデータ期間分の直近過去のジョブ特性のトレンド（時系列的な変化の傾向）に比べて将来のジョブ特性が大きく変化する場合に、当該予測モデルにおけるジョブ特性のパラメータを将来のジョブ特性のものに入れ替えて適用することで、障害予兆確率の将来値の算出を行う。
また、本例では、ジョブ情報収集部１３により新たな将来のジョブ情報が収集されたことに応じて、障害予兆確率の将来値の算出を行う。

図２には、予測モデルで使用するパラメータにジョブ特性のパラメータが含まれる例を示してある。
同図の例では、「トナー汚れ」の障害に関する予測モデルで使用するパラメータとして、トナー濃度、現像電位、１次転写電圧、湿度、所定出力毎のカバレッジ累計、・・・、が設定されている。これらのパラメータのうち、所定出力毎のカバレッジ累計は、ジョブ特性のパラメータである。このため、将来のジョブ情報から把握される今後のカバレッジ累計がこれまでの傾向とは乖離する場合に、将来の「トナー汚れ」の障害予兆確率に影響を及ぼすことになる。

図３（ａ）には、所定出力毎のカバレッジ累計の時系列変化の例を示してあり、同図（ｂ）には、これに伴う「トナー汚れ」の障害予兆確率の時系列変化の例を示してある。なお、（ｂ）において、診断タイミングまでの障害予兆確率は、障害予兆確率の現在値を時系列順に示したものであり、診断タイミング以降の障害予兆確率は、将来のジョブ情報の各々をその実行予定に従った順序で予測モデルに入れ替え適用して算出した障害予兆確率の将来値を時系列順に示したものである。

同図の例では、診断タイミング（最新の障害予兆確率の現在値の算出時点）までにおいては、所定出力毎のカバレッジ累計の変動は少なく、障害予兆確率の上昇は緩やかであるが、それ以降においては、所定出力毎のカバレッジ累計が急増しており、これに伴って障害予兆確率の上昇度合いが急になっていることが分かる。
つまり、障害予兆確率の現在値の推移によれば、障害予兆確率が閾値を超えるまでは或る程度の猶予期間があったが、今後の画像形成装置の運用予定を考慮した障害予兆確率の将来値の推移によれば、障害予兆確率が閾値を超えるまでの猶予期間が短縮されてしまっている。

メンテナンス指示部１５は、第１障害予測部１２又は第２障害予測部１４からの通知に基づいて、当該画像形成装置の操作パネル等の表示部にメンテナンス情報を表示出力させる。本例では、メンテナンス情報として、メンテナンスを指示するメッセージ、障害予兆確率の現在値や将来値、障害の予防又は解消に有効な処置内容を示す処置情報を表示出力させる。
これにより、画像形成装置のユーザ（オペレータ）は、障害の予防又は解消のために速やかにメンテナンスを実施する必要性があることを把握でき、これに応じて必要な処置を施すことで、障害によるダウンタイムを効果的に削減することが可能となる。
なお、メンテナンス情報の出力は、本例のような表示出力する態様の他、印刷出力する態様や、音声出力する態様など、他の態様により行うようにしてもよく、ユーザがメンテナンス情報を認識することが可能な態様であればよい。

図４には、図１の障害予測システムにおける処理フローの例を示してある。
本例の障害予測システムの画像形成装置は、状態情報収集部１１が、状態情報の収集タイミング毎に状態情報の収集及び保存を行う（ステップＳ１１）。
また、診断タイミングが到来したかを定期的に判定し（ステップＳ１２）、診断タイミングでないと判定された場合（判定結果；Ｎｏ）には、ステップＳ１１に戻り、状態情報の収集及び保存を繰り返す。
一方、ステップＳ１２において、診断タイミングであると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、第１障害予測部１２による過去データに基づく障害予測を行う（ステップＳ１３）。

そして、第１障害予測部１２による障害予測で算出された障害予兆確率の現在値が閾値以上であるかを判定し（ステップＳ１４）、障害予兆確率の現在値が閾値以上であると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、メンテナンス指示部１４が、メンテナンス指示や処置情報を含むメンテナンス情報を出力する（ステップＳ１５）。

一方、ステップＳ１４において、障害予兆確率の現在値が閾値以上ではないと判定（判定結果；Ｎｏ）された場合には、ジョブ情報収集部１３が、ジョブ管理装置から今後出力する予定のジョブ情報の取得を行う（ステップＳ１６）。
その後、今後出力する予定のジョブ情報が無いかを判定し（ステップＳ１７）、今後出力する予定のジョブ情報が有ると判定（判定結果；Ｎｏ）された場合は、第２障害予測部１４による将来データを含む障害予測を行う（ステップＳ１８）。

そして、第２障害予測部１４による障害予測で算出された障害予兆確率の将来値が閾値以上であるかを判定し（ステップＳ１９）、障害予兆確率の将来値が閾値以上であると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、メンテナンス指示部１４が、メンテナンス指示や処置情報を含むメンテナンス情報を出力する（ステップＳ２０）。
なお、ステップＳ１５やステップＳ２０におけるメンテナンス情報の出力後や、ステップＳ１７において今後出力する予定のジョブ情報が無いと判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、ステップＳ１１に戻り、状態情報の収集及び保存を繰り返す。

以上のように、本例（図１の障害予測システム）の画像形成装置では、状態情報収集部１１が、画像形成装置の状態情報を収集し、第１障害予測部１２が、状態情報収集部１１で収集された状態情報に基づいて、障害発生確率の現在値を算出するだけでなく、ジョブ情報収集部１３が、画像形成装置で実行済のジョブ情報および実行予定のジョブ情報を収集し、第２障害予測部１４が、ジョブ情報収集部１３で収集された実行済のジョブ情報および実行予定のジョブ情報に基づいて、障害発生確率の将来値を算出するようにした。そして、メンテナンス指示部１４が、第１障害予測部１２や第２障害予測部１４による算出結果（障害発生確率の現在値や将来値）が閾値を上回る場合に、メンテナンス情報をユーザが認識可能な態様で出力するようにした。

これにより、これまでの画像形成装置の運用実績に基づく障害発生確率の現在値からメンテナンスの必要性を判定して、その結果を画像形成装置のユーザに報知することができるだけでなく、今後の画像形成装置の運用予定に基づく障害発生確率の将来値からメンテナンスの必要性を判定して、その結果を画像形成装置のユーザに報知することができる。
すなわち、本例では、これまでの画像形成装置の運用実績からはメンテナンスの必要性が無い状況でありながら、今後の画像形成装置の運用予定次第ではメンテナンスの必要性があることを検知して、その結果を画像形成装置のユーザに報知できるので、適切なメンテナンスを実施させて画像形成装置のダウンタイムを削減することができる。

なお、本例では、個々の画像形成装置が、自装置について障害発生確率を算出し、その結果についての出力を行うことで、画像形成装置のユーザにメンテナンスの必要性を認識させているが、ジョブ管理装置や他の管理装置が、障害予測対象となる画像形成装置毎に、障害発生確率の算出に必要となる各種情報を収集して障害発生確率を算出し、その結果についての出力を行うようにしてもよく、これにより、メンテナンスの必要性を他の者（例えば、画像形成装置の保守担当者）に認識させることもできる。

また、障害発生確率の算出に用いる予測モデルを障害の種類毎に用意しておき、第１障害予測部１２や第２障害予測部１４が、障害の種類毎に、その障害の種類に対応する予測モデルを用いて、障害発生確率の算出を行うようにしてもよい。
これにより、近い将来に発生する可能性がある障害の種類を特定した上で、メンテナンスの必要性の有無を判定することができ、より的確なメンテナンスの実施が可能となる。

図５には、本発明の一実施形態に係る障害予測システムの他の構成例を示してある。
同図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について、過去データに基づく障害予測に加えて将来のジョブ情報に基づく障害予測を行い、その結果に基づいて自装置または外部装置を制御するものであり、状態情報収集部２１、第１障害予測部２２、ジョブ情報収集部２３、第２障害予測部２４、装置制御部２５を備えている。
なお、機能部２１〜２４は、図１における同名の機能部１１〜１４と同じである。すなわち、図５の障害予測システムは、図１におけるメンテナンス指示部１５に代えて（又は、これと共に）装置制御部２５を設けたものであるため、機能部２１〜２４の説明については省略する。

装置制御部２５は、第１障害予測部１２又は第２障害予測部１４からの通知（障害発生確率の現在値又は将来値が閾値を上回る旨の通知）に基づいて、画像形成装置におけるジョブの実行状況に影響を与える装置に対する制御情報（装置の設定を変更させるための情報）を出力する。
制御情報の出力先（画像形成装置におけるジョブの実行状況に影響を与える装置）としては、画像形成装置自身、画像形成装置で実行されるジョブを管理するジョブ管理装置、画像形成装置の設置環境（部屋）の温度や湿度を調整する空調装置などが挙げられる。

一例として、将来のジョブで大量印刷が実施される予定となっており、画像形成装置の機内温度の上昇による画質障害（例えば、トナー固着による白筋）の発生が予測される場合には、装置制御部２５は、自装置のジョブ実行制御部に対してジョブ出力間隔を広げる旨の制御情報を出力したり、当該画像形成装置の設置環境の空調装置に対して目標温度を下げる旨の制御情報を出力したりすることで、機内温度の上昇を防ぎ、画質トラブルの発生を未然に防止し、或いは、画質トラブルの発生までの猶予期間を延ばす。

また、他の例として、将来のジョブで特定の印刷用紙への切り替えが発生する予定となっており、この切り替えにより紙送り系の障害の発生が予測される場合には、装置制御部２５は、ジョブ管理装置に対して該当ジョブ（特定の印刷用紙を用いるジョブ）の出力が除外されるようにスケジュール変更させる旨の制御情報を出力することで、該当ジョブの実行を抑止し、紙送り系の障害の発生を未然に防止する。或いは該当ジョブを実行する順番が後になるようにスケジュール変更させる旨の制御情報を出力することで、該当ジョブの実行を遅らせ、紙送り系の障害の発生までの猶予期間を延ばす。

図６には、図５の障害予測システムにおける処理フローの例を示してある。
本例の障害予測システムの画像形成装置は、状態情報収集部２１が、状態情報の収集タイミング毎に状態情報の収集及び保存を行う（ステップＳ３１）。
また、診断タイミングが到来したかを定期的に判定し（ステップＳ３２）、診断タイミングでないと判定された場合（判定結果；Ｎｏ）には、ステップＳ３１に戻り、状態情報の収集及び保存を繰り返す。
一方、ステップＳ３２において、診断タイミングであると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、第１障害予測部２２による過去データに基づく障害予測を行う（ステップＳ３３）。

そして、第１障害予測部２２による障害予測で算出された障害予兆確率の現在値が閾値以上であるかを判定し（ステップＳ３４）、障害予兆確率の現在値が閾値以上であると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、メンテナンス指示や処置情報を含むメンテナンス情報を出力する（ステップＳ３５）。

一方、ステップＳ３４において、障害予兆確率の現在値が閾値以上ではないと判定（判定結果；Ｎｏ）された場合には、ジョブ情報収集部２３が、ジョブ管理装置から今後出力する予定のジョブ情報の取得を行う（ステップＳ３６）。
その後、今後出力する予定のジョブ情報が無いかを判定し（ステップＳ３７）、今後出力する予定のジョブ情報が有ると判定（判定結果；Ｎｏ）された場合は、第２障害予測部２４による将来データを含む障害予測を行う（ステップＳ３８）。

そして、第２障害予測部２４による障害予測で算出された障害予兆確率の将来値が閾値以上であるかを判定し（ステップＳ３９）、障害予兆確率の将来値が閾値以上であると判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、装置制御部２５が、画像形成装置自身や外部装置に対する制御情報を出力する（ステップＳ４０）。
なお、ステップＳ３５におけるメンテナンス情報の出力後や、ステップＳ４０における制御情報の出力後や、ステップＳ３７において今後出力する予定のジョブ情報が無いと判定された場合（判定結果；Ｙｅｓ）には、ステップＳ３１に戻り、状態情報の収集及び保存を繰り返す。

以上のように、本例（図５の障害予測システム）の画像形成装置では、状態情報収集部２１が、画像形成装置の状態情報を収集し、第１障害予測部２２が、状態情報収集部２１で収集された状態情報に基づいて、障害発生確率の現在値を算出するだけでなく、ジョブ情報収集部２３が、画像形成装置で実行済のジョブ情報および実行予定のジョブ情報を収集し、第２障害予測部２４が、ジョブ情報収集部２３で収集された実行済のジョブ情報および実行予定のジョブ情報に基づいて、障害発生確率の将来値を算出するようにした。そして、装置制御部２５が、第２障害予測部２４による算出結果（障害発生確率の将来値）が閾値を上回る場合に、画像形成装置におけるジョブの実行状況に影響を与える装置（画像形成装置自身や外部装置）に対する制御情報を出力するようにした。

これにより、これまでの画像形成装置の運用実績に基づく障害発生確率の現在値からメンテナンスの必要性を判定して、その結果を画像形成装置のユーザに報知することができるだけでなく、今後の画像形成装置の運用予定に基づく障害発生確率の将来値からメンテナンスの必要性を判定して、その結果に基づいて、画像形成装置におけるジョブの実行状況に影響を与える装置の動作を制御することができる。
すなわち、本例では、これまでの画像形成装置の運用実績からはメンテナンスの必要性が無い状況でありながら、今後の画像形成装置の運用予定次第ではメンテナンスの必要性があることを検知して、その結果を各種装置の動作に反映させることができるので、画像形成装置のユーザや保守担当者によるメンテナンスに依存することなく障害の発生を抑制することが可能となり、画像形成装置のダウンタイムを削減することができる。

なお、本例では、個々の画像形成装置が、自装置について障害発生確率を算出し、その結果についての出力を行うことで、画像形成装置や外部装置の動作を制御しているが、ジョブ管理装置や他の管理装置が、障害予測対象となる画像形成装置毎に、障害発生確率の算出に必要となる各種情報を収集して障害発生確率を算出し、その結果についての出力を行うようにしてもよく、これにより、例えば、或る画像形成装置で実行する予定であったジョブを他の画像形成装置で実行されるように割り当て直す、等の複数の装置を跨った制御が可能となる。

また、障害発生確率の算出に用いる予測モデルを障害の種類毎に用意しておき、第１障害予測部２２や第２障害予測部２４が、障害の種類毎に、その障害の種類に対応する予測モデルを用いて、障害発生確率の算出を行うようにしてもよい。
これにより、近い将来に発生する可能性がある障害の種類を特定した上で、画像形成装置又は外部装置の制御の必要性を判定することができ、より的確な装置制御の実施が可能となる。

ここで、本例の画像形成装置は、各種演算処理を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＣＰＵの作業領域となるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）や基本的な制御プログラムなどを記録したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置、各種のプログラムやデータを記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、各種の情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ、といったハードウェア資源を備えたコンピュータにより実現されている。

そして、本発明に係るプログラムを補助記憶装置等から読み出してＲＡＭに展開し、これをＣＰＵにより実行させることで、本発明に係る障害予測装置の各機能を画像形成装置のコンピュータにより実現している。
なお、図１の例では、本発明に係る収集手段の機能をジョブ情報収集部１３により実現し、本発明に係る算出手段の機能を第２障害予測部１４により実現し、本発明に係る出力手段の機能をメンテナンス指示部１５により実現している。
また、図５の例では、本発明に係る収集手段の機能をジョブ情報収集部２３により実現し、本発明に係る算出手段の機能を第２障害予測部２４により実現し、本発明に係る出力手段の機能を装置制御部２５により実現している。

ここで、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信網等を介して受信する形式などにより、画像形成装置のコンピュータに設定される。
なお、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、各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。

また、これまでの説明では、画像形成装置を例にして障害の発生確率を算出する処理の説明を行ったが、予め設定されたスケジュールに従ってジョブを実行する他の装置を被監視装置としてもよく、障害の発生確率の算出に必要なデータを各装置から収集することが可能な仕組みがあればよい。

本発明は、予め設定されたスケジュールに従ってジョブを実行する装置を被監視装置として障害予測を行う種々のシステムや装置、これらのプログラム、方法等に利用することができる。

１１，２１：状態情報収集部、 １２，２２：第１障害予測部、 １３，２３：ジョブ情報収集部、 １４，２４：第２障害予測部、 １５：メンテナンス指示部、 ２５：装置制御部

Claims (7)

1. 被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とする障害予測システム。
2. 前記出力手段は、前記第２の確率が閾値を上回る場合に、前記複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミング同士の間隔が大きくなるよう制御する制御情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の障害予測システム。
3. 前記出力手段は、前記第２の確率が閾値を上回る場合に、前記複数の実行予定の印刷ジョブの実行する順番を変更するよう制御する制御情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の障害予測システム。
4. 前記算出手段は、障害の種類毎に、その障害の種類に対応する予測モデルを用いて、前記被監視装置に障害が発生する前記第１の確率および前記第２の確率を算出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の障害予測システム。
5. 被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とする障害予測装置。
6. コンピュータに、
   被監視装置で実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集機能と、
   前記収集機能により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集機能により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、前記被監視装置に障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、前記被監視装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力し、前記算出機能により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更するよう制御する制御情報を出力する出力機能と、
   を実現させるためのプログラム。
7. 受け付けた印刷ジョブを実行する実行手段と、
   実行済の印刷ジョブの特性値および実行予定の印刷ジョブの特性値であって、該印刷ジョブにおける印刷枚数、カバレッジ、印刷用紙情報の少なくとも１つを含む特性値を収集する収集手段と、
   前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値に基づいて、障害が発生する第１の確率を算出し、また、前記収集手段により収集された前記実行済の印刷ジョブの特性値と複数の前記実行予定の印刷ジョブの特性値の累計に基づいて、障害が発生する第２の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前記第１の確率が閾値を上回る場合に、自装置のメンテナンスの必要性があることを示すメンテナンス情報を出力する出力手段と、を備え、
   前記実行手段は、前記算出手段により算出された前記第２の確率が閾値を上回る場合に、複数の実行予定の印刷ジョブの実行タイミングを、障害発生までの猶予期間が延びるように変更することを特徴とするジョブ実行装置。

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