JP2020129246A - サービスマン選定装置、機械学習装置、機械学習方法、サービスマン選定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、派遣するサービスマンを容易に選定可能にすることを目的とする。
なお、機械学習に用いられる教師データに含まれるサービスマン選定情報と、エラーが発生した際にこれからサービスマンを選定するために取得されるサービスマン選定情報とは、データの構成は共通であるが、データの中身はもちろん異なりうる。
本構成によれば、サービスマンが現在地から印刷装置の所在地まで移動するのに要する推定所要時間の精度を高めることができる。
本構成によれば、サービスマンの現在地(保守作業中の印刷装置の所在地)から印刷装置(保守作業中の印刷装置ではなく、新たに保守作業を必要とする別の印刷装置)の所在地に移動するのに要する推定所要時間の精度を高めることができる。
本構成によれば、サービスマン選定情報がある特徴を有する場合に、あるサービスマンは派遣要請を承諾しないが別のサービスマンは派遣要請を承諾することを学習することができる。その結果、サービスマン選定情報がある特徴を有する場合に、派遣要請を承諾しない可能性があるサービスマンを選定する可能性を低減でき、実際に派遣するサービスマンの決定までに要する時間を短縮可能である。
本構成によれば、スキル情報が保守対応結果に基づいて更新されることにより、次回以降のサービスマンの選定の際に、更新されたスキル情報に基づいたサービスマンの選定が可能となる。
本構成によれば、印刷装置の保守のために派遣するサービスマンをサービスマン選定情報に基づいて選定する機械学習モデルを得ることができる。
この方法によれば、印刷装置の保守のために派遣するサービスマンをサービスマン選定情報に基づいて選定する機械学習モデルを得ることができる。
本プログラムを実行することにより、コンピューターは、印刷装置の保守のために派遣するサービスマンをサービスマン選定情報に基づいて選定することができる。
本構成によれば、電子機器においてエラーが発生すると、発生した際に取得したサービスマン選定情報と、学習済モデルとを用いて、複数のサービスマンの中から派遣するサービスマンを容易に選定することができる。
(1)サービスマン選定装置(機械学習装置)の構成:
(2)サービスマン選定情報の収集:
(3)機械学習処理:
(4)保守シーケンス:
(5)他の実施形態:
図1は、本発明の実施形態にかかるサービスマン選定装置および機械学習装置としてのサーバー1の構成を示すブロック図である。サーバー1は、インターネット等のネットワークを介して複数の印刷装置と通信可能なコンピューターである。図1では印刷装置100として図示している。また、サーバー1は、ネットワークを介して複数の携帯端末と通信可能である。携帯端末は、印刷装置の保守作業を行うサービスマンが携帯する端末である。サービスマンは複数人おり、各サービスマンが1台ずつ携帯端末を携帯する。図1では携帯端末200として図示している。本実施形態においてサーバー1は、いずれかの印刷装置でエラーが発生したことを検知すると、複数のサービスマンの中から当該印刷装置の設置場所に当該印刷装置の保守作業のために派遣するサービスマンを選定する機能を有する。
続いて、印刷装置100の構成について説明する。印刷装置100は、プロセッサー110と、不揮発性メモリー120と、通信部130と、UI(User Interface)部140と、印刷部150と、を備える。プロセッサー110は、図示しないCPU,ROM,RAM等を備え、不揮発性メモリー120に記録された種々のプログラムを実行し印刷装置100の各部を制御することができる。なお、プロセッサー110は、単一のチップで構成されていても良いし、複数のチップで構成されていても良い。また、例えばCPUに変えてASICが採用されても良いし、CPUとASICとが協働する構成であっても良い。
次に、携帯端末200の構成について説明する。携帯端末200は、サービスマンが携帯する端末であり、タブレット端末やスマートフォン等を想定してよい。携帯端末200は、制御部210と、不揮発性メモリー220と、通信部230と、UI部240と、GNSS受信部250と、カメラ260を備える。制御部210は、図示しないCPU,RAM,ROM等を備え、不揮発性メモリー220に記録された種々のプログラムを実行し携帯端末200の各部を制御することができる。通信部230は、携帯端末200に装着された各種のリムーバブルメモリーや、有線または無線で携帯端末200に接続された他の装置と各種の通信プロトコルに従って通信するための通信インターフェース回路を含む。制御部210は、通信部230を介してサーバー1と通信可能である。
次に、サーバー1の記憶部20に記憶される印刷装置DB20aやサービスマンDB20bの更新について説明する。印刷装置DB20aにおいては、印刷装置の機体毎に固有の機体IDを割り振され管理されている。サーバー1の制御部10は、機体IDによって、当該機体の型番や所在地、稼働状況、機体を使用するユーザーのユーザーID等を取得可能である。例えば、印刷装置のユーザーが保守サービスのユーザー登録をする際に、当該機体の機体IDや型番、所在地、ユーザーID等が、印刷装置DB20aに登録される。印刷装置の所在地は、住所の形式であってもよいし、座標の形式であってもよい。ユーザー登録等の手続を経て、印刷装置100はサーバー1と通信が可能となる。例えば、印刷装置100においてエラーが発生した場合等に印刷装置100はサーバー1に情報を送信することができる。また例えば、サーバー1は印刷装置100に対してサービスマンの派遣に関する情報等を通知することができる。
図5は機械学習処理を示すフローチャートである。機械学習処理は、既定量の教師データ20dが蓄積された後、任意のタイミングで実行されてよい。教師データ20dは、過去にエラーが発生した際に、エラーが発生した印刷装置に実際に派遣されたサービスマンと、エラーが発生した際の当該印刷装置や他のサービスマンを含めたサービスマン全員(エラーが発生した印刷装置の型番の認定資格を保持するサービスマン全員)の状況を示すデータ(すなわちサービスマン選定情報)と、を対応付けたデータである。教師データは、ニューラルネットワークモデルによるサービスマンの選定が導入される以前に蓄積されたデータが含まれてよい。また導入後においては、後述するように、派遣要請の承諾結果や、保守対応結果に応じた再学習のために教師データがさらに蓄積されてよい。
次に、図6のシーケンス図を参照しながら、エラー発生からサービスマンの選定と派遣要請を経て保守対応結果を記憶するまでのシーケンスの一例を説明する。印刷装置100において、プロセッサー110がエラーの発生を検知すると(ステップS100)、プロセッサー110はエラーコードと機体IDを、サーバー1に送信する(ステップS105)。すなわちプロセッサー110は、センサーの出力に基づいて発生したエラーの内容を示すエラーコードを特定する。プロセッサー110は、不揮発性メモリー120に記憶された機体IDを取得する。プロセッサー110は、エラーコードと機体IDを、通信部130を介してサーバー1に送信する。
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、印刷装置においてエラーが発生すると、サービスマン選定情報を取得し、取得したサービスマン選定情報と学習済モデルとを用いて、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣するサービスマンを選定する限りにおいて、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、保守対象の装置は、印刷機能に加えて、画像読取機能やFAX通信機能等を備えた複合機であってもよい。
また例えば、モデルは、印刷装置の型番とエラーコードの組み合わせ毎に構築されてもよい。また例えば、モデルは、印刷装置の型番と、エラーコードが属する分野の組み合わせ毎に構築されてもよい。これらの場合、エラーコードはモデルの入力データに含まれなくてもよい。
また例えば、出力層の各ノードにおいて、出力値が閾値(例えば0.9)以上のノードに対応するサービスマンだけを派遣要請の対象とする構成であってもよい。出力値が閾値以上のノードが存在しない場合は、一定時間待機してもよい(誰にも派遣要請しない)。そして待機後に再び取得したサービスマン選定情報をモデルに入力し、その結果、閾値以上の出力値が得られた場合、閾値以上の出力値が得られたノードのうち最も大きい値が出力されたノードに対応するサービスマンに派遣要請する構成であってもよい。
Claims (9)
- 印刷装置のエラー情報、エラーが発生した印刷装置の保守作業をサービスマンが実施するまでの推定所要時間に関連するサービスマン毎の推定所要時間情報、サービスマン毎のスキル情報、サービスマン毎の保有部品情報のうちの少なくとも1つのサービスマン選定情報と、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣したサービスマンと、を対応付けた教師データを用いて機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
印刷装置においてエラーが発生すると、前記サービスマン選定情報を取得し、取得した前記サービスマン選定情報と前記学習済モデルとを用いて、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣するサービスマンを選定する制御部と、
を備えるサービスマン選定装置。 - 前記推定所要時間情報は、サービスマンが利用できる交通手段と、サービスマンの現在地から印刷装置の所在地までの前記交通手段に関連する交通情報と、を含む、
請求項1に記載のサービスマン選定装置。 - 前記推定所要時間情報は、サービスマンが保守作業中である場合には、サービスマンが保守作業を完了するまでの推定残時間を含む、
請求項1または請求項2に記載のサービスマン選定装置。 - 選定されたサービスマンへの派遣要請に対する承諾結果に基づいて、前記学習済モデルが再び機械学習される、
請求項1〜請求項3のいずれかに記載のサービスマン選定装置。 - 派遣されたサービスマンの保守対応結果に基づいて、派遣されたサービスマンの前記スキル情報が更新される、
請求項1〜請求項4のいずれかに記載のサービスマン選定装置。 - 印刷装置のエラー情報、エラーが発生した印刷装置の保守作業をサービスマンが実施するまでの推定所要時間に関連するサービスマン毎の推定所要時間情報、サービスマン毎のスキル情報、サービスマン毎の保有部品情報のうちの少なくとも1つのサービスマン選定情報と、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣したサービスマンと、を対応付けた教師データを取得し、前記サービスマン選定情報を入力しエラーが発生した印刷装置の保守のために派遣するサービスマンを出力するモデルを前記教師データに基づいて機械学習する制御部を備える機械学習装置。
- 印刷装置のエラー情報、エラーが発生した印刷装置の保守作業をサービスマンが実施するまでの推定所要時間に関連するサービスマン毎の推定所要時間情報、サービスマン毎のスキル情報、サービスマン毎の保有部品情報のうちの少なくとも1つのサービスマン選定情報と、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣したサービスマンと、を対応付けた教師データを取得し、
前記サービスマン選定情報を入力し、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣するサービスマンを出力するモデルを、前記教師データに基づいて機械学習する、
機械学習方法。 - コンピューターを、
印刷装置のエラー情報、エラーが発生した印刷装置の保守作業をサービスマンが実施するまでの推定所要時間に関連するサービスマン毎の推定所要時間情報、サービスマン毎のスキル情報、サービスマン毎の保有部品情報のうちの少なくとも1つのサービスマン選定情報と、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣したサービスマンと、を対応付けた教師データを用いて機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部、
印刷装置においてエラーが発生すると、前記サービスマン選定情報を取得し、取得した前記サービスマン選定情報と前記学習済モデルとを用いて、エラーが発生した印刷装置の保守のために派遣するサービスマンを選定する制御部、
として機能させるサービスマン選定プログラム。 - 電子機器のエラー情報、エラーが発生した電子機器の保守作業をサービスマンが実施するまでの推定所要時間に関連するサービスマン毎の推定所要時間情報、サービスマン毎のスキル情報、サービスマン毎の保有部品情報のうちの少なくとも1つのサービスマン選定情報と、エラーが発生した電子機器の保守のために派遣したサービスマンと、を対応付けた教師データを用いて機械学習した学習済モデルを記憶する記憶部と、
電子機器においてエラーが発生すると、前記サービスマン選定情報を取得し、取得した前記サービスマン選定情報と前記学習済モデルとを用いて、エラーが発生した電子機器の保守のために派遣するサービスマンを選定する制御部と、
を備えるサービスマン選定装置。
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