JP2022037951A - Information processing apparatus, sheet information notification method, and program - Google Patents

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Abstract

To facilitate selection of a sheet suitable for a print job and quality required for printed materials.SOLUTION: An information processing apparatus comprises: a job information acquisition unit that acquires job information on a submitted print job; an inspection level acquisition unit that acquires an inspection level required for printed materials of the print job; a sheet information acquisition unit that acquires sheet information on a plurality of sheets selectable for printing; and a notification unit that generates, by using the acquired information on the plurality of sheets, waste occurrence frequency 512 when printing to which the acquired job information and inspection level are set is performed and notifies the generated waste occurrence frequency 512 in association with the sheet information 511.SELECTED DRAWING: Figure 9

Description

本発明は、情報処理装置、用紙情報通知方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, a paper information notification method and a program.

従来、印刷ジョブが投入され、投入された印刷ジョブに応じて、画像を用紙に形成する複合機などの画像形成装置が知られている。印刷ジョブで用いる用紙は、指定される場合もあるが、顧客などの印刷ジョブの依頼元から具体的な用紙の指定がない場合もある。その場合、オペレーターが印刷ジョブの特徴（画像の特徴など）や依頼元が要望する品質に応じて欠陥が発生しづらく低コストな用紙を選択する。ここで、検品欠陥の発生率は用紙の特性によって異なる。用紙の種類は似た用紙でもメーカーごとに多数の種類があるので、オペレーターは経験を生かしたり試行錯誤したりして最適な用紙を選択していた。 Conventionally, an image forming apparatus such as a multifunction device in which a print job is input and an image is formed on paper according to the input print job is known. The paper used in the print job may be specified, but there are also cases where the requester of the print job, such as a customer, does not specify the specific paper. In that case, the operator selects low-cost paper that is less likely to cause defects according to the characteristics of the print job (characteristics of the image, etc.) and the quality requested by the requester. Here, the incidence of inspection defects differs depending on the characteristics of the paper. There are many types of paper, even if they are similar, for each manufacturer, so the operator used his experience and trial and error to select the most suitable paper.

また、経験の低いオペレーターは欠陥発生率が低く低コストな用紙を選択するのが困難であり、試行錯誤により用紙の選択に時間がかかったり、無駄な用紙が発生したりしていた。また、複数の印刷装置をそれぞれ操作する複数のオペレーターがいる場合に、印刷ジョブで指定された用紙や、印刷ジョブで指定されたオペレーターに対応付けられた用紙を選択して印刷装置に印刷させる印刷管理装置が知られている（特許文献１参照）。 In addition, it is difficult for an inexperienced operator to select low-cost paper with a low defect occurrence rate, and it takes time to select paper or waste paper is generated due to trial and error. In addition, when there are multiple operators who operate multiple printing devices, the paper specified in the print job or the paper associated with the operator specified in the print job is selected and printed by the printing device. A management device is known (see Patent Document 1).

特開２０１０－１１３６７３号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-113673

しかし、特許文献１の印刷管理装置では、オペレーターが利用できる適切な用紙を選択できるが、印刷物に求められる品質を考慮していなかった。 However, in the print management device of Patent Document 1, although an appropriate paper that can be used by the operator can be selected, the quality required for the printed matter is not taken into consideration.

本発明の課題は、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることである。 An object of the present invention is to facilitate the selection of paper suitable for a print job and the quality required for printed matter.

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の情報処理装置は、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部と、を備える。 In order to solve the above problem, the information processing apparatus of the invention according to claim 1 is used.
The job information acquisition unit that acquires the job information of the submitted print job,
An inspection level acquisition unit that acquires the inspection level required for the printed matter of the print job, and an inspection level acquisition unit.
A paper information acquisition unit that acquires paper information of multiple papers that can be selected for printing,
It is provided with a notification unit that uses the acquired plurality of paper information to notify the acquired job information and the frequency of abnormality occurrence when printing with an inspection level set in association with the paper information.

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部を備える。 The invention according to claim 2 is the information processing apparatus according to claim 1.
Based on the history information of the past print job, it is provided with a prediction unit that predicts the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information.

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。 The invention according to claim 3 is the information processing apparatus according to claim 2.
The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. ..

請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。 The invention according to claim 4 is the information processing apparatus according to claim 2 or 3.
The prediction unit learns the history information of the past print job, and predicts the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, the inspection level, and a plurality of paper information by using the learning result.

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。 The invention according to claim 5 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
The job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job.

請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む。
情報処理装置。 The invention according to claim 6 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
The paper information includes at least one of paper characteristic information and paper attribute information.
Information processing equipment.

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。 The invention according to claim 7 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6.
The notification unit sorts and notifies the combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information based on the cost of the paper.

請求項８に記載の発明の用紙情報通知方法は、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得工程と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得工程と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得工程と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知工程と、を含む。 The method for notifying paper information of the invention according to claim 8 is
The job information acquisition process to acquire the job information of the submitted print job, and
The inspection level acquisition process for acquiring the inspection level required for the printed matter of the print job, and the inspection level acquisition process.
The paper information acquisition process to acquire the paper information of multiple papers that can be selected for printing,
The present invention includes a notification step of notifying the acquired job information and the frequency of abnormality occurrence when printing with an inspection level set by using the acquired plurality of paper information in association with the paper information.

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の用紙情報通知方法において、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測工程を含む。 The invention according to claim 9 is the method for notifying paper information according to claim 8.
Includes a prediction step that predicts the frequency of occurrence of abnormalities corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information based on the history information of past print jobs.

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の用紙情報通知方法において、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。 The invention according to claim 10 is the method for notifying paper information according to claim 9.
The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. ..

請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の用紙情報通知方法において、
前記予測工程において、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。 The invention according to claim 11 is the method for notifying paper information according to claim 9 or 10.
In the prediction step, the history information of the past print job is learned, and the result of the learning is used to predict the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, the inspection level, and the plurality of paper information.

請求項１２に記載の発明は、請求項８から１１のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法において、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。 The invention according to claim 12 is the method for notifying paper information according to any one of claims 8 to 11.
The job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job.

請求項１３に記載の発明は、請求項８から１２のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法において、
前記通知工程において、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。 The invention according to claim 13 is the method for notifying paper information according to any one of claims 8 to 12.
In the notification step, the combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information is sorted and notified based on the cost of the paper.

請求項１４に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部、
として機能させる。 The program of the invention according to claim 14
Computer,
Job information acquisition unit that acquires job information of submitted print jobs,
Inspection level acquisition unit that acquires the inspection level required for the printed matter of the print job,
Paper information acquisition unit, which acquires paper information of multiple papers that can be selected for printing.
A notification unit that uses the acquired plurality of paper information to notify the acquired job information and the frequency of abnormalities when printing with the inspection level set in association with the paper information.
To function as.

請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載のプログラムにおいて、
前記コンピューターを、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部として機能させる。 The invention according to claim 15 is the program according to claim 14.
The computer
Based on the history information of the past print job, it functions as a predictor for predicting the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information.

請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載のプログラムにおいて、
前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む。 The invention according to claim 16 is the program according to claim 15.
The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. ..

請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載のプログラムにおいて、
前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。 The invention according to claim 17 is the program according to claim 15 or 16.
The prediction unit learns the history information of the past print job, and predicts the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, the inspection level, and a plurality of paper information by using the learning result.

請求項１８に記載の発明は、請求項１４から１７のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む。 The invention according to claim 18 is the program according to any one of claims 14 to 17.
The job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job.

請求項１９に記載の発明は、請求項１４から１８のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む。
情報処理装置。 The invention according to claim 19 is the program according to any one of claims 14 to 18.
The paper information includes at least one of paper characteristic information and paper attribute information.
Information processing equipment.

請求項２０に記載の発明は、請求項１４から１９のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する。 The invention according to claim 20 is the program according to any one of claims 14 to 19.
The notification unit sorts and notifies the combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information based on the cost of the paper.

本発明によれば、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることができる。 According to the present invention, it is possible to facilitate the selection of paper suitable for the print job and the quality required for the printed matter.

本発明の実施の形態の画像形成装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of the image forming apparatus of embodiment of this invention. 画像形成装置の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of an image forming apparatus. （ａ）は、ジョブ履歴データベースを示す図である。（ｂ）は、ジョブ情報を示す図である。(A) is a diagram showing a job history database. (B) is a diagram showing job information. （ａ）は、用紙情報を示す図である。（ｂ）は、検品情報を示す図である。(A) is a figure which shows the paper information. (B) is a diagram showing inspection information. 用紙インベントリデータベースを示す図である。It is a figure which shows the paper inventory database. 機械学習部の入出力情報を示す図である。It is a figure which shows the input / output information of a machine learning part. 用紙提案処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the paper proposal processing. 用紙情報設定画面を示す図である。It is a figure which shows the paper information setting screen. 用紙提案画面を示す図である。It is a figure which shows the paper suggestion screen. 変形例の画像形成システムの概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the schematic structure of the image formation system of a modification.

添付図面を参照して本発明に係る実施の形態及び変形例を順に詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。 Embodiments and modifications according to the present invention will be described in detail in order with reference to the accompanying drawings. The present invention is not limited to the illustrated examples.

（実施の形態）
図１～図９を参照して、本発明に係る実施の形態を説明する。まず、図１、図２を参照して、本実施の形態の情報処理装置としての画像形成装置１の装置構成を説明する。図１は、本実施の形態の画像形成装置１の概略構成図である。 (Embodiment)
An embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 9. First, the device configuration of the image forming apparatus 1 as the information processing apparatus of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the image forming apparatus 1 of the present embodiment.

本実施の形態の画像形成装置１は、例えば、ある印刷会社の敷地内に設置され、外部装置から受信した画像データに基づいて、電子写真方式により用紙にカラー画像を形成する複合機（ＭＦＰ（MultiFunction Peripheral））である。なお、画像形成装置１は、プリンターなど、他の電子写真方式の画像形成装置としてもよい。 The image forming apparatus 1 of the present embodiment is installed on the premises of a printing company, for example, and is a multifunction device (MFP) that forms a color image on paper by an electrophotographic method based on image data received from an external device. MultiFunction Peripheral)). The image forming apparatus 1 may be another electrophotographic image forming apparatus such as a printer.

図１に示すように、画像形成装置１は、上流から下流への用紙の流れ（通紙方向）に沿って、給紙装置２００と、画像形成装置本体１００と、後処理装置３００と、排紙トレイＴ４と、を順に備える。画像形成装置本体１００は、外部装置から受信した画像データに基づいて、給紙部２０（後述）から供給された用紙にカラーのトナー像を形成し、加熱及び加圧により定着し、後段の後処理装置３００に画像形成後の用紙を搬送する。 As shown in FIG. 1, the image forming apparatus 1 includes a paper feeding device 200, an image forming apparatus main body 100, a post-processing apparatus 300, and ejection along a paper flow (paper passing direction) from upstream to downstream. A paper tray T4 and the like are provided in order. The image forming apparatus main body 100 forms a color toner image on the paper supplied from the paper feeding unit 20 (described later) based on the image data received from the external device, fixes it by heating and pressurizing, and is after the subsequent stage. The paper after image formation is conveyed to the processing device 300.

給紙装置２００は、大容量の給紙トレイ（図示略）を備え、画像形成装置本体１００の制御部１１（後述）により指示された給紙トレイから用紙を取得して画像形成装置本体１００へ搬送する。 The paper feed device 200 includes a large-capacity paper feed tray (not shown), obtains paper from the paper feed tray instructed by the control unit 11 (described later) of the image forming apparatus main body 100, and transfers the paper to the image forming apparatus main body 100. Transport.

後処理装置３００は、用紙に後処理を施すための後処理部２１（図１の図示略）を備える。後処理としては、例えば、ステイプル処理、パンチ穴開け処理、折り処理、製本処理などが挙げられる。後処理装置３００は、後処理部２１により、画像形成装置本体１００から搬送された画像形成後の用紙に、必要に応じて後処理を施し、後処理を施された又は施されていない用紙を排紙トレイＴ４に排出する。 The post-processing device 300 includes a post-processing unit 21 (not shown in FIG. 1) for performing post-processing on the paper. Examples of the post-treatment include a staple treatment, a punch hole punching treatment, a folding treatment, and a bookbinding treatment. The post-processing device 300 performs post-processing on the image-formed paper conveyed from the image forming apparatus main body 100 by the post-processing unit 21 as necessary, and uses the post-processed or untreated paper. Discharge to the output tray T4.

排紙トレイＴ４は、後処理装置３００から搬送された画像形成（、後処理）後の用紙を載置するトレイである。 The output tray T4 is a tray on which the image-formed (, post-processed) paper conveyed from the post-processing device 300 is placed.

図１に示すように、画像形成装置本体１００は、操作部１２、表示部１３、画像形成部１７、定着部１８、給紙トレイＴ１，Ｔ２，Ｔ３、搬送部１９などを備える。 As shown in FIG. 1, the image forming apparatus main body 100 includes an operation unit 12, a display unit 13, an image forming unit 17, a fixing unit 18, a paper feed tray T1, T2, T3, a transport unit 19, and the like.

操作部１２は、表示部１３の表示画面上を覆うように形成されたタッチパネルや、数字ボタン、スタートボタンなどの各種操作ボタンを有する。 The operation unit 12 has a touch panel formed so as to cover the display screen of the display unit 13, and various operation buttons such as a number button and a start button.

表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなどの表示パネルにより構成され、表示パネルの表示画面上に各種表示情報を表示する。 The display unit 13 is composed of a display panel such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an EL (ElectroLuminescence) display, and displays various display information on the display screen of the display panel.

画像形成部１７は、給紙部２０から供給された用紙上に画像を形成する。画像形成部１７は、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の色ごとの画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋ、中間転写ベルト１７７、２次転写ローラー１７８などを有する。各画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋは、感光体ドラム１７１、帯電部１７２、露光部１７３、現像部１７４、１次転写ローラー１７５、クリーニング部１７６を有する。 The image forming unit 17 forms an image on the paper supplied from the paper feeding unit 20. The image forming unit 17 is an image forming unit 17Y, 17M, 17C, 17K for each color of yellow (Y), magenta (M), cyan (C), and black (K), an intermediate transfer belt 177, and a secondary transfer roller 178. And so on. Each image forming unit 17Y, 17M, 17C, 17K has a photoconductor drum 171, a charging unit 172, an exposure unit 173, a developing unit 174, a primary transfer roller 175, and a cleaning unit 176.

ここで、イエローの画像形成ユニット１７Ｙの各部について説明する。感光体ドラム１７１は、イエローのトナー像が形成される回転体である。帯電部１７２は、感光体ドラム１７１を一様に帯電させる。露光部１７３は、画像形成に係る画像データのイエロー成分に基づいて、感光体ドラム１７１の表面をレーザー光などのビームにより走査露光して、静電潜像を形成する。現像部１７４は、イエローのトナーを収納し、感光体ドラム１７１上の静電潜像にイエローのトナーを付着させ、現像を行う。１次転写ローラー１７５は、感光体ドラム１７１上に形成されたイエローのトナー像を中間転写ベルト１７７上に転写する（１次転写）。クリーニング部１７６は、感光体ドラム１７１に残ったトナーを除去する。マゼンタ、シアン、ブラックの画像形成ユニット１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋの各部についても、扱う色（トナー）が異なるだけで、イエローの画像形成ユニット１７Ｙの各部と同様である。 Here, each part of the yellow image forming unit 17Y will be described. The photoconductor drum 171 is a rotating body on which a yellow toner image is formed. The charging unit 172 uniformly charges the photoconductor drum 171. The exposure unit 173 scans and exposes the surface of the photoconductor drum 171 with a beam such as a laser beam based on the yellow component of the image data related to the image formation to form an electrostatic latent image. The developing unit 174 stores the yellow toner and attaches the yellow toner to the electrostatic latent image on the photoconductor drum 171 to perform development. The primary transfer roller 175 transfers the yellow toner image formed on the photoconductor drum 171 onto the intermediate transfer belt 177 (primary transfer). The cleaning unit 176 removes the toner remaining on the photoconductor drum 171. The magenta, cyan, and black image forming units 17M, 17C, and 17K are the same as the yellow image forming units 17Y, except that the colors (toners) handled are different.

中間転写ベルト１７７は、画像形成ユニット１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋの各色の感光体ドラム１７１上に形成されたトナー像が順次転写される無端状のベルトである。２次転写ローラー１７８は、中間転写ベルト１７７上に形成された４色のトナー像を用紙上に転写する（２次転写）。 The intermediate transfer belt 177 is an endless belt on which toner images formed on the photoconductor drums 171 of each color of the image forming units 17Y, 17M, 17C, and 17K are sequentially transferred. The secondary transfer roller 178 transfers the four-color toner image formed on the intermediate transfer belt 177 onto the paper (secondary transfer).

定着部１８は、画像形成部１７によりトナー像が形成された用紙が搬送され、加熱・加圧によりトナー像を用紙に定着させる。 The fixing section 18 conveys the paper on which the toner image is formed by the image forming section 17, and fixes the toner image on the paper by heating and pressurizing.

給紙部２０は、給紙トレイＴ１，Ｔ２，Ｔ３、給紙ローラーなどを有し、画像形成部１７に用紙を供給する。各給紙トレイＴ１～Ｔ３には、予め定められた紙種やサイズの用紙が収納されている。給紙部２０は、給紙装置２００を含めるものとする。 The paper feed unit 20 has paper feed trays T1, T2, T3, a paper feed roller, and the like, and supplies paper to the image forming unit 17. Paper of a predetermined paper type and size is stored in each of the paper feed trays T1 to T3. The paper feed unit 20 includes the paper feed device 200.

搬送部１９は、用紙を搬送するための搬送ローラー、レジストローラーなどにより構成され、給紙部２０から、画像形成部１７、定着部１８を介して、後処理装置３００までの用紙搬送経路上に配置され、当該用紙搬送経路上の用紙を搬送する。また、搬送部１９は、画像形成部１７により画像形成され定着部１８から搬送された用紙を反転して再度画像形成部１７に搬送する反転部を含むものとする。また、搬送部１９は、画像形成装置本体１００から搬送され、後処理装置３００を介する排紙トレイＴ４までの用紙搬送経路上の用紙の搬送部を含むものとする。 The transport unit 19 is composed of a transport roller, a resist roller, and the like for transporting paper, and is on the paper transport path from the paper feed section 20 to the post-processing device 300 via the image forming section 17 and the fixing section 18. It is arranged and transports the paper on the paper transport path. Further, the transport unit 19 includes an inversion section that reverses the paper that is image-formed by the image forming section 17 and is conveyed from the fixing section 18 and is conveyed to the image forming section 17 again. Further, the transport unit 19 is assumed to include a paper transport unit on the paper transport path transferred from the image forming apparatus main body 100 to the paper output tray T4 via the post-processing device 300.

なお、画像形成装置１は、原稿を読み取り画像データを生成するスキャナーなど、他の部品を備える構成としてもよい。 The image forming apparatus 1 may be configured to include other parts such as a scanner that reads a document and generates image data.

ついで、図２を参照して、画像形成装置１の内部の機能構成を説明する。図２は、画像形成装置１の機能構成を示すブロック図である。 Next, with reference to FIG. 2, the internal functional configuration of the image forming apparatus 1 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the image forming apparatus 1.

図２に示すように、画像形成装置１は、ジョブ情報取得部、用紙情報取得部、通知部としての制御部１１と、検査レベル取得部としての操作部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、通信部１５と、画像処理部１６と、画像形成部１７と、定着部１８と、搬送部１９と、給紙部２０と、後処理部２１と、を備える。画像形成装置１の図２の各部は、バス２２を介して接続されている。 As shown in FIG. 2, the image forming apparatus 1 includes a job information acquisition unit, a paper information acquisition unit, a control unit 11 as a notification unit, an operation unit 12 as an inspection level acquisition unit, a display unit 13, and a storage unit. It includes 14, a communication unit 15, an image processing unit 16, an image forming unit 17, a fixing unit 18, a transport unit 19, a paper feeding unit 20, and a post-processing unit 21. Each part of FIG. 2 of the image forming apparatus 1 is connected via a bus 22.

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成され、画像形成装置１の各部を制御する。制御部１１は、記憶部１４に記憶されている各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムとＣＰＵとの協働で、各種処理を実行する。 The control unit 11 is composed of a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), and the like, and controls each unit of the image forming apparatus 1. The control unit 11 reads various programs stored in the storage unit 14 and expands them in the RAM, and executes various processes in cooperation with the expanded programs and the CPU.

操作部１２は、オペレーター（ユーザー）からのタッチ入力、ボタンの押下入力を受け付け、その操作情報を制御部１１に出力する。 The operation unit 12 receives touch input and button press input from the operator (user), and outputs the operation information to the control unit 11.

表示部１３は、制御部１１から入力される表示情報に応じて、表示パネルに表示情報を表示する。 The display unit 13 displays the display information on the display panel according to the display information input from the control unit 11.

記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）やフラッシュメモリーなどの不揮発性の記憶装置により構成され、画像データなどの各種データ及び各種プログラムを記憶する。特に、記憶部１４には、後述するジョブ履歴データベースＤ１及び用紙インベントリデータベースＤ２と、後述する予測部としての機械学習部８０を実現するための機械学習プログラムＰ１と、後述する用紙提案処理を実行するための用紙提案プログラムＰ２と、を記憶している。 The storage unit 14 is composed of a non-volatile storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or a flash memory, and stores various data such as image data and various programs. In particular, the storage unit 14 executes a job history database D1 and a paper inventory database D2 described later, a machine learning program P1 for realizing a machine learning unit 80 as a prediction unit described later, and a paper proposal process described later. I remember the paper proposal program P2 for this purpose.

通信部１５は、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークを介して接続されたＰＣ（Personal Computer）などの外部装置との間でデータの送受信を行う。制御部１１は、通信部１５を介して、外部装置とデータを送受信する。例えば、通信部１５は、外部装置から印刷用の画像データを含む印刷ジョブを受信する。 The communication unit 15 transmits / receives data to / from an external device such as a PC (Personal Computer) connected via a communication network such as a LAN (Local Area Network). The control unit 11 transmits / receives data to / from an external device via the communication unit 15. For example, the communication unit 15 receives a print job including image data for printing from an external device.

画像処理部１６は、例えば、ラスタライズ処理部、色変換部、階調補正部、ハーフトーン処理部を有し、制御部１１の制御に従い、これらの各部により、通信部１５を介して外部装置から受信され（記憶部１４に記憶された）印刷用の画像データに各種画像処理を施す。 The image processing unit 16 has, for example, a rasterization processing unit, a color conversion unit, a gradation correction unit, and a halftone processing unit. According to the control of the control unit 11, each of these units can be used from an external device via a communication unit 15. Various image processes are applied to the received image data for printing (stored in the storage unit 14).

画像形成部１７は、制御部１１の制御に従い、通信部１５を介して外部装置から受信され（画像処理部１６により画像処理された）印刷用の画像データに基づいて、給紙部２０から給紙された用紙に画像形成を行う。 The image forming unit 17 is supplied from the paper feeding unit 20 based on the image data for printing received from the external device (image processed by the image processing unit 16) via the communication unit 15 under the control of the control unit 11. Image formation is performed on the printed paper.

定着部１８は、制御部１１の制御に従い、画像形成部１７によりトナー像が形成された用紙を加熱及び加圧して、トナー像を用紙に定着する。 The fixing unit 18 heats and pressurizes the paper on which the toner image is formed by the image forming unit 17 under the control of the control unit 11 to fix the toner image on the paper.

搬送部１９は、制御部１１の制御に従い、給紙部２０から給紙された用紙を、画像形成部１７、定着部１８、後処理部２１を介して排紙トレイＴ４へ搬送する。給紙部２０は、制御部１１の制御に従い、画像形成部１７に用紙を供給する。 Under the control of the control unit 11, the transport unit 19 transports the paper fed from the paper feed unit 20 to the output tray T4 via the image forming unit 17, the fixing unit 18, and the post-processing unit 21. The paper feeding unit 20 supplies paper to the image forming unit 17 under the control of the control unit 11.

後処理部２１は、制御部１１の制御に従い、画像形成装置本体１００から搬送された画像形成及び定着された用紙に、必要に応じて、各種後処理を施し、排紙トレイＴ４へ排紙する。 According to the control of the control unit 11, the post-processing unit 21 performs various post-processing on the image-formed and fixed paper conveyed from the image forming apparatus main body 100 as necessary, and discharges the paper to the output tray T4. ..

つぎに、図３（ａ）～図５を参照して、記憶部１４に記憶される情報を説明する。図３（ａ）は、ジョブ履歴データベースＤ１を示す図である。図３（ｂ）は、ジョブ情報３０を示す図である。図４（ａ）は、用紙情報５０を示す図である。図４（ｂ）は、検品情報６０を示す図である。図５は、用紙インベントリデータベースＤ２を示す図である。 Next, the information stored in the storage unit 14 will be described with reference to FIGS. 3A to 5. FIG. 3A is a diagram showing the job history database D1. FIG. 3B is a diagram showing job information 30. FIG. 4A is a diagram showing paper information 50. FIG. 4B is a diagram showing inspection information 60. FIG. 5 is a diagram showing the paper inventory database D2.

記憶部１４に記憶されるジョブ履歴データベースＤ１は、画像形成装置１に投入され実行された印刷ジョブに関する各種履歴情報を格納するデータベースである。 The job history database D1 stored in the storage unit 14 is a database that stores various history information related to the print job input to and executed by the image forming apparatus 1.

図３（ａ）に示すように、ジョブ履歴データベースＤ１は、互いに紐づけられた、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０を有する。ジョブ情報３０は、画像形成装置１に投入された印刷ジョブに関する情報テーブルである。用紙情報５０は、ジョブ情報３０の印刷ジョブの印刷時に選択された印刷対象の用紙の情報である。検品情報６０は、ジョブ情報３０の印刷ジョブの印刷後の印刷物の検品の情報である。ここでは、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０で、レコードが共通の構成例を説明する。 As shown in FIG. 3A, the job history database D1 has job information 30, paper information 50, and inspection information 60 linked to each other. The job information 30 is an information table related to a print job submitted to the image forming apparatus 1. The paper information 50 is information on the paper to be printed selected at the time of printing the print job of the job information 30. The inspection information 60 is information on inspection of the printed matter after printing of the print job of the job information 30. Here, a configuration example in which records are common to job information 30, paper information 50, and inspection information 60 will be described.

図３（ｂ）に示すように、ジョブ情報３０は、ジョブＩＤ３１、Ｐａｇｅ（ｓ）３２、Ｓｅｔ３３と、印刷ジョブの画像の特性情報としての印字率Ｃ（シアン）３４、印字率Ｙ（イエロー）３５、印字率Ｍ（マゼンタ）３６、印字率Ｋ（ブラック）３７、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）特徴３８、線特徴３９、調整情報４０などのカラム（項目）を有する。ジョブ情報３０の各カラムの情報をジョブの特徴情報とする。 As shown in FIG. 3B, the job information 30 includes the job ID 31, Page (s) 32, and Set 33, and the print rate C (cyan) 34 and the print rate Y (yellow) as characteristic information of the image of the print job. It has columns (items) such as 35, print rate M (magenta) 36, print rate K (black) 37, FFT (Fast Fourier Transform) feature 38, line feature 39, and adjustment information 40. The information in each column of the job information 30 is used as the feature information of the job.

ジョブＩＤ３１は、画像形成装置１に投入され実行された印刷ジョブの識別情報である。ジョブＩＤ３１は、ジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の各カラムの主キーとなる。Ｐａｇｅ３２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのページ数である。Ｓｅｔ３３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷の部数である。 The job ID 31 is identification information of a print job submitted to and executed by the image forming apparatus 1. The job ID 31 is a primary key for each column of job information 30, paper information 50, and inspection information 60. Page 32 is the number of pages of the print job of the job ID 31. Set33 is the number of print copies of the print job of the job ID 31.

印字率Ｃ３４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのシアンの印字率である。印字率は、用紙の面積に対するトナー像の面積の割合である。印字率Ｙ３５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのイエローの印字率である。印字率Ｍ３６は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのマゼンタの印字率である。印字率Ｋ３７は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブのブラックの印字率である。 The print rate C34 is the cyan print rate of the print job of the job ID 31. The print ratio is the ratio of the area of the toner image to the area of the paper. The print rate Y35 is the yellow print rate of the print job of the job ID 31. The print rate M36 is the magenta print rate of the print job of the job ID 31. The print rate K37 is the black print rate of the print job of the job ID 31.

ＦＦＴ特徴３８は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷画像のＦＦＴを用いて解析した特徴情報である。ＦＦＴは、印刷画像をその周波数成分に変換する。この周波数成分の振幅がＦＦＴ特徴として使用される。ＦＦＴ特徴３８の各レコードに対応して、印刷ジョブの印刷画像のＦＦＴ解析により、例えば、４００－４８４［ＴＨｚ］などの周波数範囲ごとの振幅が得られる。ただし、各周波数範囲内の複数の周波数の平均アンプリチュート（振幅）が使用されている。例えば、２番目のレコードでは、紫（６６８－７８９［ＴＨｚ］)は周波数成分が最も高く、赤（４００－４８４［ＴＨｚ］)は最低である。 The FFT feature 38 is feature information analyzed using the FFT of the print image of the print job of the job ID 31. The FFT transforms the printed image into its frequency components. The amplitude of this frequency component is used as an FFT feature. Corresponding to each record of the FFT feature 38, the FFT analysis of the print image of the print job obtains the amplitude for each frequency range such as 400-484 [THz]. However, the average amplitude (amplitude) of a plurality of frequencies within each frequency range is used. For example, in the second record, purple (668-789 [THz]) has the highest frequency component and red (400-484 [THz]) has the lowest frequency component.

線特徴３９は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷画像中のエッジなどの線の成分の合計画素数の割合を示す特徴情報である。 The line feature 39 is feature information indicating the ratio of the total number of pixels of line components such as edges in the print image of the print job of the job ID 31.

調整情報４０は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷前に画像形成装置１に対して行った各種調整の内容を示す情報である。調整情報４０は、例えば、色相、彩度、明度、画像判別調整（文字写真、色文字）、カラーバランス（シアン、イエロー、マゼンタ、ブラックの各色における低濃度、中濃度、高濃度の各濃度）の調整値である。図３の調整情報４０の調整値として、色相、彩度、明度の調整値を、例えば－４～＋４の範囲として表し、それ以外の項目の調整値を、例えば－１０～＋１０の範囲として表しているが、実際には、それらの範囲の具体的な１つの調整値がそれぞれ格納される。 The adjustment information 40 is information indicating the contents of various adjustments made to the image forming apparatus 1 before printing the print job of the job ID 31. The adjustment information 40 includes, for example, hue, saturation, lightness, image discrimination adjustment (character photograph, color character), and color balance (low density, medium density, and high density in each color of cyan, yellow, magenta, and black). It is an adjustment value of. As the adjustment value of the adjustment information 40 in FIG. 3, the adjustment value of hue, saturation, and lightness is represented as a range of, for example, -4 to +4, and the adjustment value of other items is represented as a range of, for example, -10 to +10. However, in reality, one specific adjustment value in those ranges is stored.

図４（ａ）に示すように、用紙情報５０は、用紙の特性情報としての用紙サイズ５１、紙種５２、坪量５３、色紙５４、厚さ５５と、用紙の属性情報としてのメーカー５６と、値段５７などのカラム（項目）を有する。用紙情報５０の各カラムの情報を用紙の特徴情報とする。用紙サイズ５１は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の用紙サイズである。紙種５２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の紙種である。紙種は、Ｐｌａｉｎ（普通紙）、Ｆｉｎｅ（上質紙）、Ｃｏａｔｅｄ－ＧＬ（レーザープリンター用艶コート紙）、Ｃｏａｔｅｄ－ＭＬ（レーザープリンター用艶消しコート紙）などである。 As shown in FIG. 4A, the paper information 50 includes a paper size 51, a paper type 52, a basis weight 53, a colored paper 54, and a thickness 55 as paper characteristic information, and a maker 56 as paper attribute information. , Price 57 and the like. The information in each column of the paper information 50 is used as the characteristic information of the paper. The paper size 51 is the paper size of the paper used for printing the print job of the job ID 31. The paper type 52 is a paper type of the paper used for printing the print job of the job ID 31. Paper types include Plain (plain paper), Fine (high quality paper), Coated-GL (gloss coated paper for laser printers), Coated-ML (matte coated paper for laser printers), and the like.

坪量５３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の質量［ｇ／ｍ２］である。色紙５４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の色である。厚さ５５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の厚さ［ｍｍ］である。メーカー５６は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙のメーカー名である。値段は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷に用いた用紙の値段［円／ｐｇ（ページ）］である。 The basis weight 53 is the mass [g / m 2 ] of the paper used for printing the print job of the job ID 31. The colored paper 54 is the color of the paper used for printing the print job of the job ID 31. The thickness 55 is the thickness [mm] of the paper used for printing the print job of the job ID 31. The maker 56 is a maker name of the paper used for printing the print job of the job ID 31. The price is the price [yen / pg (page)] of the paper used for printing the print job of the job ID 31.

図４（ｂ）に示すように、検品情報６０は、検査レベルとしての検品レベル６１、汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４、ヤレ総枚数６５などのカラム（項目）を有する。検品情報６０の各カラムの情報を検品の特徴情報とする。検品レベル６１は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷済の用紙（印刷物）のオペレーターによる検品の厳しさのレベルであり、例えば１（緩い）～７（厳しい）の７段階で表される。汚れ枚数６２は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物の汚れがある枚数である。 As shown in FIG. 4B, the inspection information 60 has columns (items) such as an inspection level 61, a number of stains 62, a number of streaks 63, a number of misaligned positions 64, and a total number of spoilers 65 as inspection levels. The information in each column of the inspection information 60 is used as the characteristic information of the inspection. The inspection level 61 is a level of strictness of inspection by the operator of the printed paper (printed matter) of the print job of the job ID 31, and is represented by, for example, 7 levels from 1 (loose) to 7 (strict). The number of stains 62 is the number of stains on the printed matter of the print job of the job ID 31.

スジ枚数６３は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物のスジがある枚数である。位置ズレ枚数６４は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物の位置ズレがある枚数である。ヤレ総枚数６５は、ジョブＩＤ３１の印刷ジョブの印刷物のヤレがある合計枚数である。ヤレとは、不具合のため無駄になった印刷物であり、ここでは、汚れ、スジ、位置ずれを含むものとする。 The number of streaks 63 is the number of streaks in the printed matter of the print job of the job ID 31. The number of misaligned sheets 64 is the number of sheets in which the printed matter of the print job of the job ID 31 is misaligned. The total number of spoilers 65 is the total number of spoiled printed matter of the print job of the job ID 31. The spoilage is a printed matter that is wasted due to a defect, and here, it is assumed to include stains, streaks, and misalignment.

記憶部１４に記憶される用紙インベントリデータベースＤ２は、画像形成装置１が設置された印刷会社が持っており給紙部２０へ格納可能な在庫の用紙の商品情報としての用紙情報７０を格納するデータベースである。ここでは、用紙インベントリデータベースＤ２の同一レコードが、同一の用紙の情報である構成とする。 The paper inventory database D2 stored in the storage unit 14 is a database that stores the paper information 70 as product information of the in-stock paper that is owned by the printing company in which the image forming apparatus 1 is installed and can be stored in the paper feed unit 20. Is. Here, it is assumed that the same record in the paper inventory database D2 is the information of the same paper.

図５に示すように、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０は、用紙サイズ７１、紙種７２、坪量７３、色紙７４、厚さ７５、メーカー７６、値段７７、用紙名７８などのカラム（項目）を有する。用紙情報７０の各カラムの情報を用紙の特徴情報とする。用紙サイズ７１は、在庫の用紙としての用紙名７８の用紙の用紙サイズである。紙種７２は、用紙名７８の用紙の紙種である。坪量７３は、用紙名７８の用紙の坪量である。 As shown in FIG. 5, the paper information 70 of the paper inventory database D2 includes columns (items) such as paper size 71, paper type 72, basis weight 73, colored paper 74, thickness 75, manufacturer 76, price 77, and paper name 78. ). The information in each column of the paper information 70 is used as the characteristic information of the paper. The paper size 71 is the paper size of the paper with the paper name 78 as the paper in stock. The paper type 72 is a paper type of the paper having the paper name 78. The basis weight 73 is the basis weight of the paper with the paper name 78.

色紙７４は、用紙名７８の用紙の色である。厚さ７５は、用紙名７８の用紙の厚さである。メーカー７６は、用紙名７８の用紙のメーカー名である。値段７７は、用紙名７８の用紙の値段である。用紙名７８は、在庫の用紙の識別情報としての用紙の名称である。用紙名７８は、例えば、用紙を識別する英数字などで表され、また用紙情報７０の一部（用紙サイズ７１、紙種７２など）を含んでもよい。 The colored paper 74 is the color of the paper of the paper name 78. The thickness 75 is the thickness of the paper of the paper name 78. The maker 76 is the maker name of the paper of the paper name 78. The price 77 is the price of the paper with the paper name 78. The paper name 78 is the name of the paper as the identification information of the paper in stock. The paper name 78 is represented by, for example, an alphanumerical character that identifies the paper, and may include a part of the paper information 70 (paper size 71, paper type 72, etc.).

つぎに、図６～図９を参照して、画像形成装置１の動作を説明する。図６は、機械学習部８０の入出力情報を示す図である。図７は、用紙提案処理を示すフローチャートである。図８は、用紙情報設定画面４００を示す図である。図９は、用紙提案画面５００を示す図である。 Next, the operation of the image forming apparatus 1 will be described with reference to FIGS. 6 to 9. FIG. 6 is a diagram showing input / output information of the machine learning unit 80. FIG. 7 is a flowchart showing the paper proposal process. FIG. 8 is a diagram showing a paper information setting screen 400. FIG. 9 is a diagram showing a paper proposal screen 500.

まず、図６を参照して、機械学習部８０の動作を説明する。機械学習部８０は、制御部１１による機械学習プログラムＰ１の実行により、制御部１１内に実現されるプログラムモジュールの機能部である。 First, the operation of the machine learning unit 80 will be described with reference to FIG. The machine learning unit 80 is a functional unit of a program module realized in the control unit 11 by executing the machine learning program P1 by the control unit 11.

画像形成装置１において、後述する用紙提案処理で学習情報を利用するために、ジョブ履歴データベースＤ１の情報を利用して機械学習モデルを構築する。具体的には、機械学習部８０は、ヤレ発生頻度と、ジョブ履歴データベースＤ１の情報との関係を学習する。 In the image forming apparatus 1, a machine learning model is constructed by using the information of the job history database D1 in order to use the learning information in the paper proposal processing described later. Specifically, the machine learning unit 80 learns the relationship between the spoilage occurrence frequency and the information in the job history database D1.

まず、数学的に、集合Ｘを次式（１）で定義する。
Ｘ＝［ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ］ …（１）
ここで、ｘ１～ｘｎ（ｎ：正の整数）は、ジョブ履歴データベースＤ１の各特徴情報（カラム）の値である。例えば、ｘ１は、ジョブ情報３０の印字率Ｃ３４とする。また、ｘ１～ｘｎに用いられるＦＦＴ特徴３８、調整情報４０の値は、例えば、最下層の各カラムの値を用いるものとする。ただし、ｘ１～ｘｎには、下記の情報は含まれない。
・ジョブ情報３０のジョブＩＤ３１、Ｐａｇｅ３２、Ｓｅｔ３３、
・用紙情報５０の値段５７、
・検品情報６０の、汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４、ヤレ総枚数６５。 First, mathematically, the set X is defined by the following equation (1).
X = [x 1 , x 2 , ..., x n ] ... (1)
Here, x 1 to x n (n: positive integer) are the values of each feature information (column) of the job history database D1. For example, x 1 is the print rate C34 of the job information 30. Further, as the values of the FFT feature 38 and the adjustment information 40 used for x 1 to x n , for example, the values of each column in the lowermost layer are used. However, the following information is not included in x 1 to x n .
-Job ID31, Page32, Set33, of job information 30
・ Price of paper information 50 57,
-Inspection information 60, the number of stains 62, the number of streaks 63, the number of misaligned positions 64, and the total number of spoilers 65.

ついで、印刷ジョブのヤレ発生頻度（ヤレ発生率）を求める関数をＹ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）とする。ヤレ発生頻度Ｙは、次式（２）で計算される。

Figure 2022037951000002
ここで、ヤレ量は、検品情報６０のヤレ総枚数６５、Pageは、ジョブ情報３０の印刷ジョブのＰａｇｅ３２、Setは、ジョブ情報３０の印刷ジョブのＳｅｔ３３、である。ここでは、ヤレ発生頻度Ｙは、ヤレ総枚数の発生率とする。ヤレ発生頻度Ｙの回帰式は、次式（３）となる。
Ｙ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）＝ｗ０＋ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋…＋ｗｎｘｎ …（３） Next, let Y (x 1 , x 2 , ..., X n ) be a function for obtaining the spoilage occurrence frequency (spoilage occurrence rate) of the print job. The spoilage occurrence frequency Y is calculated by the following equation (2).
Figure 2022037951000002
 Here, the amount of spoilage is 65, the total number of spoilage of inspection information 60 is 65, Page is Page32 of the print job of job information 30, and Set is Set33 of the print job of job information 30. Here, the spoilage occurrence frequency Y is the occurrence rate of the total number of spoilage. The regression equation of the spoilage occurrence frequency Y is the following equation (3).
Y (x 1 , x 2 , ..., x n ) = w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 + ... + w n x n ... (3)

新しい印刷ジョブが投入される時、その印刷ジョブの［ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ］を式（３）に入力したら、ヤレ発生頻度Ｙを予測できる。そうするためには、係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを学習により決定する必要がある。学習するためには、ジョブ履歴データベースＤ１のデータが使用される。この学習では、例えば、機械学習のRegressionアルゴリズムが使用される。また、式（２）のヤレ量を、検品情報６０の汚れ枚数６２、スジ枚数６３、位置ズレ枚数６４とする場合に、それぞれ、ヤレ発生頻度Ｙは、汚れ枚数、スジ枚数、位置ズレ枚数のヤレの発生率となる。 When a new print job is submitted, if the print job [x 1 , x 2 , ..., X n ] is input to the equation (3), the spoilage occurrence frequency Y can be predicted. In order to do so, it is necessary to determine the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., W n by learning. For learning, the data in the job history database D1 is used. In this learning, for example, a machine learning Regression algorithm is used. Further, when the amount of spoilage in the formula (2) is 62 for the number of stains in the inspection information 60, 63 for the number of streaks, and 64 for the number of misalignments, the spoilage occurrence frequency Y is the number of stains, the number of streaks, and the number of misalignments, respectively. It is the rate of occurrence of spoilage.

より具体的には、機械学習の学習段階として、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置からある印刷ジョブが投入され、画像形成装置１への必要な調整の後に印刷が実行された場合に、制御部１１は、当該印刷ジョブに関する上記調整の調整情報を含むジョブ情報（印刷率、ＦＦＴ特徴など、計算が必要な特徴情報については、制御部１１により計算がなされ、計算された特徴情報を含む）と、当該印刷ジョブの印刷用にオペレーターにより操作部１２を介して選択入力された用紙の用紙情報と、当該印刷ジョブの印刷物がオペレーターにより検品され操作部１２を介して入力された検品情報とを、ジョブ履歴データベースＤ１のジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の同一レコードに格納する。 More specifically, as a learning stage of machine learning, in the image forming apparatus 1, a print job is input from an external device via the communication unit 15, and printing is executed after necessary adjustments to the image forming apparatus 1. In this case, the control unit 11 calculates and calculates the job information (feature information that needs to be calculated, such as the print rate and the FFT feature,) including the adjustment information for the above adjustment regarding the print job. (Including feature information), the paper information of the paper selected and input by the operator via the operation unit 12 for printing the print job, and the printed matter of the print job are inspected by the operator and input via the operation unit 12. The inspection information is stored in the same record of the job information 30, the paper information 50, and the inspection information 60 of the job history database D1.

学習段階において、機械学習部８０は、ジョブ履歴データベースＤ１のジョブ情報３０、用紙情報５０、検品情報６０の各特徴情報が教師データとして入力され、入力された教師データにより係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを決定して保持する。 In the learning stage, the machine learning unit 80 inputs each feature information of the job information 30, the paper information 50, and the inspection information 60 of the job history database D1 as teacher data, and the coefficients w 0 , w 1 , 1, based on the input teacher data. Determine and hold w 2 , ..., W n .

そして、機械学習の予測段階として、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置からある印刷ジョブが投入された場合に、制御部１１は、当該印刷ジョブに関するジョブ情報と、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０とを、機械学習部８０に入力する。 Then, as a prediction stage of machine learning, when a print job is input from an external device in the image forming apparatus 1 via the communication unit 15, the control unit 11 has job information related to the print job and a paper inventory database. The paper information 70 of D2 is input to the machine learning unit 80.

予測段階において、機械学習部８０は、学習段階において決定されている係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎと、入力された印刷ジョブのジョブ情報及び用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０とから、式（３）により（給紙部２０に格納可能な商品の）用紙ごとのヤレ発生頻度Ｙを算出して予測し、予測結果としての用紙ごとのヤレ発生頻度Ｙを出力する。 In the prediction stage, the machine learning unit 80 has the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., Wn determined in the learning stage, the input job information of the print job, and the paper information 70 of the paper inventory database D2. Therefore, the spoilage occurrence frequency Y for each paper (of the product that can be stored in the paper feed unit 20) is calculated and predicted by the equation (3), and the spoilage occurrence frequency Y for each paper as the prediction result is output.

ついで、図７～図９を参照して、画像形成装置１で実行される用紙提案処理を説明する。あらかじめ、画像形成装置１において、上記の学習段階のように、ジョブ履歴データベースＤ１の特徴情報が蓄積され、機械学習部８０が、学習により、係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを決定して保持しているものとする。 Then, with reference to FIGS. 7 to 9, the paper proposal process executed by the image forming apparatus 1 will be described. In advance, in the image forming apparatus 1, the feature information of the job history database D1 is accumulated as in the above learning stage, and the machine learning unit 80 learns the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., W n . Is determined and held.

そして、画像形成装置１において、通信部１５を介して外部装置から用紙情報が指定されていない印刷ジョブが投入されたものとする。投入された印刷ジョブに応じて、制御部１１は、操作部１２を介するオペレーターからの画像形成装置１に行う必要な調整の調整情報と、印刷物に要する検品レベルと、の入力を受け付け、画像形成装置１に対して当該調整情報に対応する調整を行う。そして、制御部１１は、当該印刷ジョブの印刷に用いる用紙を設定するための用紙情報設定画面データを生成して表示部１３に表示する。例えば、図８に示すように、用紙情報設定画面４００が表示される。 Then, in the image forming apparatus 1, it is assumed that a print job for which paper information is not specified is input from an external device via the communication unit 15. In response to the submitted print job, the control unit 11 receives input from the operator via the operation unit 12 for adjustment information necessary for the image forming apparatus 1 and the inspection level required for the printed matter, and forms an image. Adjustments corresponding to the adjustment information are made to the device 1. Then, the control unit 11 generates the paper information setting screen data for setting the paper used for printing the print job and displays it on the display unit 13. For example, as shown in FIG. 8, the paper information setting screen 400 is displayed.

用紙情報設定画面４００は、用紙情報表示領域４１０と、用紙情報設定領域４２０と、ＯＫボタン４３１などのボタンと、を有する。用紙情報表示領域４１０は、特徴情報表示ボタン４１１と、特徴情報内容表示欄４１２と、を有する。特徴情報表示ボタン４１１は、投入された印刷ジョブに用いるための用紙情報の特徴情報の種類を表示し、当該特徴情報の種類の選択のタッチ入力を受け付けるボタンである。特徴情報内容表示欄４１２は、特徴情報表示ボタン４１１の用紙情報の各特徴情報の内容を表示する領域である。 The paper information setting screen 400 has a paper information display area 410, a paper information setting area 420, and a button such as an OK button 431. The paper information display area 410 includes a feature information display button 411 and a feature information content display field 412. The feature information display button 411 is a button that displays the type of feature information of the paper information to be used for the submitted print job and accepts the touch input for selecting the type of the feature information. The feature information content display column 412 is an area for displaying the content of each feature information of the paper information of the feature information display button 411.

用紙情報設定領域４２０は、特徴情報内容選択ボタン４２１と、用紙提案ボタン４２２と、を有する。特徴情報内容選択ボタン４２１は、特徴情報表示ボタン４１１のタッチ入力により選択された用紙情報の特徴情報の種類に対応する内容の選択のタッチ入力を受け付けるボタンである。用紙提案ボタン４２２は、投入された印刷ジョブに用いるための用紙情報を提案するための用紙提案画面を表示するタッチ入力を受け付けるボタンである。 The paper information setting area 420 has a feature information content selection button 421 and a paper proposal button 422. The feature information content selection button 421 is a button that accepts touch input for selecting content corresponding to the type of feature information of paper information selected by touch input of the feature information display button 411. The paper proposal button 422 is a button that accepts touch input for displaying a paper proposal screen for proposing paper information to be used for the submitted print job.

例えば、図８の用紙情報設定画面４００の例では、用紙情報表示領域４１０の「紙種」の特徴情報表示ボタン４１１がタッチ入力され、「紙種」の内容としての「Ｐｌａｉｎ」、「Ｆｉｎｅ」、「色指定」、「Ｃｏａｔｅｄ－ＧＬ」、「Ｃｏａｔｅｄ－ＭＬ」の特徴情報内容選択ボタン４２１と、用紙提案ボタン４２２とが、用紙情報設定領域４２０に表示されている。ＯＫボタン４３１は、特徴情報内容表示欄４１２に表示された特徴情報の用紙を印刷用に決定するタッチ入力を受け付けるボタンである。 For example, in the example of the paper information setting screen 400 of FIG. 8, the feature information display button 411 of the "paper type" of the paper information display area 410 is touch-input, and "Plan" and "Fine" as the contents of the "paper type" are input. , "Color designation", "Coated-GL", "Coated-ML" feature information content selection button 421 and paper proposal button 422 are displayed in the paper information setting area 420. The OK button 431 is a button that accepts a touch input that determines the paper for the feature information displayed in the feature information content display field 412 for printing.

そして、画像形成装置１において、操作部１２を介してオペレーターから用紙提案ボタン４２２のタッチ入力がされたことをトリガーとして、制御部１１は、記憶部１４に記憶されている用紙提案プログラムＰ２に従い、用紙提案処理を実行する。 Then, in the image forming apparatus 1, the control unit 11 follows the paper proposal program P2 stored in the storage unit 14, triggered by the touch input of the paper proposal button 422 from the operator via the operation unit 12. Execute the paper proposal process.

図７に示すように、まず、制御部１１は、投入された印刷ジョブのデータを用いて、当該印刷ジョブに対応するジョブ情報の特徴情報のうち、計算が必要なもの（印字率Ｃ、印字率Ｙ、印字率Ｍ、印字率Ｋ、ＦＦＴ特徴）の計算を行う（ステップＳ１１）。そして、制御部１１は、記憶部１４に記憶された用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０の未選択の用紙情報のレコードがあるか否かを判別する（ステップＳ１２）。 As shown in FIG. 7, first, the control unit 11 uses the input print job data, and among the feature information of the job information corresponding to the print job, the one that needs to be calculated (print rate C, printing). The rate Y, the print rate M, the print rate K, and the FFT feature) are calculated (step S11). Then, the control unit 11 determines whether or not there is a record of unselected paper information in the paper information 70 of the paper inventory database D2 stored in the storage unit 14 (step S12).

未選択の用紙情報のレコードがある場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、制御部１１は、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報７０の未選択の用紙情報の１レコードを選択して取得する（ステップＳ１３）。そして、制御部１１は、上記事前に入力された調整情報及び検品レベルと、ステップＳ１１で計算された特徴情報とを含む、投入された印刷ジョブの特徴情報を取得する（ステップＳ１４）。 When there is a record of unselected paper information (step S12; YES), the control unit 11 selects and acquires one record of unselected paper information of the paper information 70 of the paper inventory database D2 (step S13). Then, the control unit 11 acquires the feature information of the input print job including the adjustment information and the inspection level input in advance and the feature information calculated in step S11 (step S14).

そして、制御部１１は、ステップＳ１３で取得された用紙情報と、ステップＳ１４で取得された特徴情報とを、機械学習部８０に入力する（ステップＳ１５）。機械学習部８０は、式（２）により、学習段階で決定された係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを用いて、ステップＳ１４で入力された用紙情報及び特徴情報を［ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ］に代入して、選択中の用紙情報のヤレ発生頻度Ｙを算出して予測する。 Then, the control unit 11 inputs the paper information acquired in step S13 and the feature information acquired in step S14 to the machine learning unit 80 (step S15). The machine learning unit 80 uses the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., Wn determined in the learning stage according to the equation (2) to input the paper information and the feature information in step S14 [x]. 1 , x 2 , ..., X n ] is substituted to calculate and predict the spoilage occurrence frequency Y of the selected paper information.

そして、制御部１１は、ステップＳ１５で算出された選択中の用紙情報のヤレ発生頻度Ｙを機械学習部８０から取得して当該用紙情報の値段とともに制御部１１内のＲＡＭに記憶し（ステップＳ１６）、ステップＳ１２に移行する。 Then, the control unit 11 acquires the spoilage occurrence frequency Y of the selected paper information calculated in step S15 from the machine learning unit 80 and stores it in the RAM in the control unit 11 together with the price of the paper information (step S16). ), The process proceeds to step S12.

未選択の用紙情報のレコードがない場合（ステップＳ１２；ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ１６でＲＡＭに記憶された用紙情報ごとのヤレ発生頻度Ｙ及び値段を読み出し、ヤレ発生頻度Ｙと当該用紙情報の値段とのバランスがよい順番に、当該用紙情報をソートする（ステップＳ１７）。そして、制御部１１は、ステップＳ１７で読み出されたソートされた用紙情報を含む用紙提案画面データを生成して表示部１３に表示し（ステップＳ１８）、用紙提案処理を終了する。 When there is no record of unselected paper information (step S12; NO), the control unit 11 reads out the spoilage occurrence frequency Y and the price for each paper information stored in the RAM in step S16, and reads out the spoilage occurrence frequency Y and the paper. The paper information is sorted in an order that is well-balanced with the price of the information (step S17). Then, the control unit 11 generates the paper proposal screen data including the sorted paper information read in step S17 and displays it on the display unit 13 (step S18), and ends the paper proposal process.

ステップＳ１８では、例えば、図９に示す用紙提案画面５００が表示される。用紙提案画面５００は、表示番号(1)～(12)の１２個の用紙情報表示欄５１０を含む。用紙情報表示欄５１０は、表示番号(1)～(12)が付与され、左上から表示番号順に並べられた用紙情報の表示欄である。 In step S18, for example, the paper proposal screen 500 shown in FIG. 9 is displayed. The paper proposal screen 500 includes twelve paper information display fields 510 having display numbers (1) to (12). The paper information display field 510 is a paper information display field to which display numbers (1) to (12) are assigned and arranged in order of display number from the upper left.

用紙情報表示欄５１０には、用紙情報５１１と、ヤレ発生頻度５１２と、詳細表示入力領域５１３と、が含められる。用紙情報５１１は、用紙情報７０として、用紙名７８としての用紙名と、値段７７としての値段（ＣＯＳＴ）と、を含む。 The paper information display field 510 includes the paper information 511, the spoilage occurrence frequency 512, and the detailed display input area 513. The paper information 511 includes the paper name as the paper name 78 and the price (COST) as the price 77 as the paper information 70.

ヤレ発生頻度５１２は、用紙情報５１１の用紙のヤレ発生頻度である。また、詳細表示入力領域５１３は、操作部１２を介するオペレーターからのタッチ入力を受け付ける領域である。詳細表示入力領域５１３がタッチ入力されると、制御部１１は、タッチ入力された詳細表示入力領域５１３に対応する用紙情報の全ての特徴情報を表示部１３に表示する。 The spoilage occurrence frequency 512 is the spoilage occurrence frequency of the paper of the paper information 511. Further, the detailed display input area 513 is an area for receiving touch input from the operator via the operation unit 12. When the detailed display input area 513 is touch-input, the control unit 11 displays all the feature information of the paper information corresponding to the touch-input detailed display input area 513 on the display unit 13.

用紙提案画面５００では、印刷会社が持っている用紙の中で、値段とヤレ発生頻度とのバランスが良い用紙情報５１１が表示番号(1)～(4)の順番で表示されている。例えば、用紙を１００枚印刷する場合に、用紙名ＰＡ１の無駄紙のコストは、２０［円］×１００［枚］×０．０５（５［％］）=１００［円］となる。同様にして、用紙名ＰＡ２の無駄紙のコストは、１５０［円］、用紙名ＰＡ３の無駄紙のコストは、２５０［円］、用紙名ＰＡ４の無駄紙のコストは、４５０［円］となる。このように、無駄紙のコストが小さい順に、表示番号(1)～(4)の順番の用紙情報表示欄５１０に、用紙名ＰＡ１、用紙名ＰＡ２、用紙名ＰＡ３、用紙名ＰＡ４の用紙情報５１１が表示され、その表示順に用紙がオペレーターに提案されている。 On the paper proposal screen 500, among the papers owned by the printing company, the paper information 511 having a good balance between the price and the frequency of occurrence of spoilage is displayed in the order of display numbers (1) to (4). For example, when printing 100 sheets of paper, the cost of wasted paper with the paper name PA1 is 20 [yen] x 100 [sheets] x 0.05 (5 [%]) = 100 [yen]. Similarly, the cost of the wasted paper of the paper name PA2 is 150 [yen], the cost of the wasted paper of the paper name PA3 is 250 [yen], and the cost of the wasted paper of the paper name PA4 is 450 [yen]. .. In this way, the paper information 511 of the paper name PA1, the paper name PA2, the paper name PA3, and the paper name PA4 is displayed in the paper information display field 510 in the order of the display numbers (1) to (4) in ascending order of the cost of wasted paper. Is displayed, and the paper is proposed to the operator in the order of display.

また、用紙情報表示欄５１０は、中に含まれる用紙情報５１１に対応する用紙情報選択のタッチ入力を受け付ける。操作部１２を介してオペレーターにより用紙情報表示欄５１０がタッチ入力されると、制御部１１は、用紙提案画面５００を消去し、選択入力された用紙情報表示欄５１０に対応する用紙情報の内容を、表示中の用紙情報設定画面４００の特徴情報内容表示欄４１２に表示する。この状態で、操作部１２を介してオペレーターによりＯＫボタン４３１がタッチ入力されると、制御部１１は、投入された印刷ジョブを印刷する用紙を、特徴情報内容表示欄４１２の用紙情報の用紙に決定し、当該用紙が格納された給紙部２０の給紙トレイを選択する。そして、制御部１１は、画像処理部１６、画像形成部１７、定着部１８、搬送部１９、給紙部２０、後処理部２１を制御して、投入された印刷ジョブの画像データを、選択された用紙に画像形成（印刷）して印刷物として排紙トレイＴ４に排紙する。なお、一つの印刷ジョブに対して複数の種類の用紙を使う場合には、それぞれの種類について、上記と同様に用紙提案処理を行う構成としてもよい。また、上記決定された用紙が給紙部２０の給紙トレイに格納されていない場合に、制御部１１は、給紙部２０の給紙トレイへの決定された用紙の格納を促すメッセージを表示部１３に表示して、オペレーターに当該用紙を給紙トレイへ格納させ、当該給紙トレイから供給される用紙を用いて、印刷ジョブの印刷を行うこととしてもよい。 Further, the paper information display field 510 accepts a touch input for selecting paper information corresponding to the paper information 511 contained therein. When the paper information display field 510 is touch-input by the operator via the operation unit 12, the control unit 11 erases the paper proposal screen 500 and inputs the content of the paper information corresponding to the selected paper information display field 510. , It is displayed in the feature information content display field 412 of the paper information setting screen 400 being displayed. In this state, when the OK button 431 is touch-input by the operator via the operation unit 12, the control unit 11 uses the paper for printing the submitted print job as the paper for the paper information in the feature information content display field 412. The decision is made, and the paper feed tray of the paper feed unit 20 in which the paper is stored is selected. Then, the control unit 11 controls the image processing unit 16, the image forming unit 17, the fixing unit 18, the transport unit 19, the paper feeding unit 20, and the post-processing unit 21, and selects the image data of the input print job. An image is formed (printed) on the printed paper and the paper is discharged to the output tray T4 as a printed matter. When a plurality of types of paper are used for one print job, the paper proposal processing may be performed for each type in the same manner as described above. Further, when the determined paper is not stored in the paper feed tray of the paper feed unit 20, the control unit 11 displays a message prompting the storage of the determined paper in the paper feed tray of the paper feed unit 20. It is also possible to display on the unit 13 and have the operator store the paper in the paper feed tray, and print the print job using the paper supplied from the paper feed tray.

以上、本実施の形態によれば、画像形成装置１は、投入された印刷ジョブのデータを取得する制御部１１と、印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルとしての検品レベル、ジョブ情報の調整情報を取得する操作部１２と、を備える。制御部１１は、用紙インベントリデータベースＤ２から印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得し、取得された複数の用紙情報を用いて、取得した印刷ジョブのデータ及び検品レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度としてのヤレ発生頻度５１２を生成し、生成したヤレ発生頻度５１２を用紙情報５１１と関連付けて通知（表示部１３に表示）する。 As described above, according to the present embodiment, the image forming apparatus 1 has the control unit 11 for acquiring the data of the input print job, the inspection level as the inspection level required for the printed matter of the print job, and the adjustment information of the job information. The operation unit 12 to be acquired is provided. The control unit 11 acquires the paper information of a plurality of sheets that can be selected for printing from the paper inventory database D2, and uses the acquired plurality of paper information to set the acquired print job data and the inspection level. A spoilage occurrence frequency 512 is generated as an abnormality occurrence frequency when printing is performed, and the generated spoilage occurrence frequency 512 is notified (displayed on the display unit 13) in association with the paper information 511.

このため、表示されたヤレ発生頻度５１２及び用紙情報５１１から用紙情報を選択することで、印刷ジョブと印刷物に求められる品質とに適した用紙の選択を容易にすることができる。 Therefore, by selecting the paper information from the displayed spoilage occurrence frequency 512 and the paper information 511, it is possible to easily select the paper suitable for the print job and the quality required for the printed matter.

また、制御部１１は、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１に基づいて、取得された印刷ジョブのデータ、検品レベル及び複数の用紙情報に対応するヤレ発生頻度を予測する機械学習部８０として機能する。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度を予測できる。 Further, the control unit 11 functions as a machine learning unit 80 that predicts the acquired print job data, inspection level, and spoilage occurrence frequency corresponding to a plurality of paper information based on the job history database D1 of the past print job. do. Therefore, it is possible to predict the frequency of occurrence of spoilage for each paper information of the current print job from the job history database D1 of the past print job.

また、ジョブ履歴データベースＤ１は、過去の印刷ジョブのジョブ情報３０と、過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報５０と、過去の印刷ジョブの検品レベル６１及び印刷物の異常発生頻度としてのヤレ総枚数６５を含む検品情報６０と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度を正確に予測できる。 Further, the job history database D1 includes job information 30 of the past print job, paper information 50 of the paper used in the past print job, inspection level 61 of the past print job, and total spoilage as the frequency of occurrence of abnormalities in the printed matter. The inspection information 60 including the number of sheets 65 and the inspection information 60 are included. Therefore, it is possible to accurately predict the spoilage occurrence frequency for each paper information of the current print job from the job history database D1 of the past print job.

また、機械学習部８０は、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１を学習し、当該学習の結果としての係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを用いて、取得された印刷ジョブのデータ、検品レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。 Further, the machine learning unit 80 learns the job history database D1 of the past print job, and uses the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., Wn as a result of the learning to acquire the print job. Predict the frequency of abnormalities corresponding to the data, inspection level, and multiple paper information. Therefore, it is possible to more accurately predict the spoilage occurrence frequency for each paper information of the current print job from the job history database D1 of the past print job.

また、ジョブ情報（印刷ジョブのデータ、ジョブ情報３０）は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置１の調整情報と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。 Further, the job information (print job data, job information 30) includes characteristic information of the image of the print job and adjustment information of the image forming apparatus 1 before printing of the print job. Therefore, it is possible to more accurately predict the spoilage occurrence frequency for each paper information of the current print job from the job history database D1 of the past print job.

また、用紙情報（印刷ジョブの用紙情報、用紙インベントリデータベースＤ２の用紙情報）は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、を含む。このため、過去の印刷ジョブのジョブ履歴データベースＤ１から今回の印刷ジョブの用紙情報ごとのヤレ発生頻度をより正確に予測できる。 Further, the paper information (paper information of the print job, paper information of the paper inventory database D2) includes paper characteristic information and paper attribute information. Therefore, it is possible to more accurately predict the spoilage occurrence frequency for each paper information of the current print job from the job history database D1 of the past print job.

また、制御部１１は、ヤレ発生頻度及び用紙情報の組合せを、用紙のコスト（値段）に基づいてソートして表示する。このため、低コストかつ適切な用紙情報を容易に選択できる。 Further, the control unit 11 sorts and displays the combination of the spoilage occurrence frequency and the paper information based on the cost (price) of the paper. Therefore, low cost and appropriate paper information can be easily selected.

（変形例）
図１０を参照して、上記実施の形態の変形例を説明する。図１０は、本変形例の画像形成システム１０００の概略構成を示すブロック図である。 (Modification example)
A modified example of the above embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration of the image forming system 1000 of this modification.

上記実施の形態では、画像形成装置１自体が、投入された印刷ジョブのデータを用いて、用紙提案処理を行う構成としたが、本変形例では、画像形成装置とは独立した後述する情報処理装置としてのジョブ管理装置２が、投入された印刷ジョブのデータを管理するとともに、画像形成装置に用紙提案を行う構成である。 In the above embodiment, the image forming apparatus 1 itself is configured to perform the paper proposal processing using the input print job data, but in this modification, the information processing described later is independent of the image forming apparatus. The job management device 2 as a device manages the data of the input print job and proposes the paper to the image forming device.

図１０に示すように、画像形成システム１０００は、画像形成装置１Ａと、ジョブ管理装置２と、を備える。画像形成装置１Ａと、ジョブ管理装置２とは、通信ネットワークＮを介して接続されている。通信ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークである。 As shown in FIG. 10, the image forming system 1000 includes an image forming device 1A and a job management device 2. The image forming apparatus 1A and the job management apparatus 2 are connected to each other via the communication network N. The communication network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network).

画像形成装置１Ａは、上記実施の形態の画像形成装置１と同様の構成を有する。ただし、記憶部１４には、ジョブ履歴データベースＤ１、用紙インベントリデータベースＤ２、機械学習プログラムＰ１、用紙提案プログラムＰ２は、記憶されていないものとする。 The image forming apparatus 1A has the same configuration as the image forming apparatus 1 of the above-described embodiment. However, it is assumed that the job history database D1, the paper inventory database D2, the machine learning program P1, and the paper proposal program P2 are not stored in the storage unit 14.

ジョブ管理装置２は、ＰＣ３などの外部装置から投入された印刷ジョブのデータを記憶して管理し、印刷実行する印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信して印刷させる情報処理装置である。ジョブ管理装置２は、画像形成装置１と同様に、制御部、記憶部、操作部、表示部、通信部などを備える。この操作部は、キーボードや、マウスなどのポインティングデバイスを備えてもよい。 The job management device 2 is an information processing device that stores and manages print job data input from an external device such as a PC 3 and transmits the print job data to be printed to the image forming device 1A for printing. Similar to the image forming apparatus 1, the job management device 2 includes a control unit, a storage unit, an operation unit, a display unit, a communication unit, and the like. This operation unit may include a pointing device such as a keyboard and a mouse.

ジョブ管理装置２の記憶部には、ジョブ履歴データベース、用紙インベントリデータベース、機械学習プログラム、用紙提案プログラムが記憶される。ジョブ管理装置２の制御部は、ＰＣ３などの外部装置から投入された印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信してオペレーターの操作に応じて用紙に印刷させ、当該印刷ジョブに対応するジョブ情報と、画像形成装置１Ａの操作部１２を介してオペレーターから入力された用紙情報、検品情報とを取得してジョブ履歴データベースに格納する。 The job history database, the paper inventory database, the machine learning program, and the paper proposal program are stored in the storage unit of the job management device 2. The control unit of the job management device 2 transmits the data of the print job input from the external device such as the PC 3 to the image forming apparatus 1A and prints it on the paper according to the operation of the operator, and the job information corresponding to the print job. And the paper information and the inspection information input from the operator via the operation unit 12 of the image forming apparatus 1A are acquired and stored in the job history database.

ジョブ管理装置２の制御部には、機械学習プログラムにより機械学習部が実現される。ジョブ管理装置２の機械学習部は、ジョブ履歴データベースの特徴情報を用いて、式（２）の係数ｗ０，ｗ１，ｗ２，…，ｗｎを決定し保持する。 A machine learning unit is realized by a machine learning program in the control unit of the job management device 2. The machine learning unit of the job management device 2 determines and holds the coefficients w 0 , w 1 , w 2 , ..., Wn of the equation (2) using the feature information of the job history database.

そして、ＰＣ３などの外部装置から用紙情報を含まない印刷ジョブが投入された場合に、ジョブ管理装置２の制御部は、当該印刷ジョブのデータを画像形成装置１Ａに送信して用紙情報設定画面を表示部１３に表示させ、操作部１２を介してオペレーターから用紙提案ボタンがタッチ入力されると、そのタッチ入力情報を画像形成装置１Ａから受信して、用紙提案プログラムに従い、用紙提案処理を実行する。この用紙提案処理は、図７の用紙提案処理の主体をジョブ管理装置２の制御部に代えたものである。また、ジョブ管理装置２の制御部は、用紙提案処理で生成した用紙提案画面データを、画像形成装置１Ａに送信して表示部１３に表示させる。画像形成装置１Ａは、受信した印刷ジョブのデータと、表示された用紙提案画面により操作部１２を介してオペレーターから選択入力された用紙情報とを用いて、画像処理部１６、画像形成部１７、定着部１８、搬送部１９、給紙部２０、後処理部２１を制御して、当該用紙情報の用紙に画像を形成して印刷を行う。 Then, when a print job that does not include paper information is input from an external device such as a PC 3, the control unit of the job management device 2 transmits the data of the print job to the image forming device 1A to display the paper information setting screen. It is displayed on the display unit 13, and when the paper proposal button is touch-input from the operator via the operation unit 12, the touch input information is received from the image forming apparatus 1A, and the paper proposal process is executed according to the paper proposal program. .. In this paper proposal processing, the main body of the paper proposal processing of FIG. 7 is replaced with the control unit of the job management device 2. Further, the control unit of the job management device 2 transmits the paper proposal screen data generated in the paper proposal process to the image forming apparatus 1A and displays it on the display unit 13. The image forming apparatus 1A uses the received print job data and the paper information selected and input by the operator via the operation unit 12 on the displayed paper proposal screen to form the image processing unit 16 and the image forming unit 17. The fixing unit 18, the transport unit 19, the paper feeding unit 20, and the post-processing unit 21 are controlled to form an image on the paper of the paper information and print.

本変形例によれば、上記実施の形態と同様な効果を奏する。 According to this modification, the same effect as that of the above embodiment is obtained.

なお、上記実施の形態及び変形例における記述は、本発明に係る好適な情報処理装置、用紙情報通知方法及びプログラムの一例であり、これに限定されるものではない。 The description in the above-described embodiment and modification is an example of a suitable information processing device, paper information notification method, and program according to the present invention, and is not limited thereto.

また、以上の実施の形態及び変形例における画像形成装置１、画像形成システム１０００を構成する各部の細部構成及び細部動作に関して本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。 Further, the detailed configuration and detailed operation of each part constituting the image forming apparatus 1 and the image forming system 1000 in the above embodiments and modifications can be appropriately changed without departing from the spirit of the present invention.

１０００ 画像形成システム
１，１Ａ 画像形成装置
１００ 画像形成装置本体
１２ 操作部
１３ 表示部
１７ 画像形成部
１７Ｙ，１７Ｍ，１７Ｃ，１７Ｋ 画像形成ユニット
１７１ 感光体ドラム
１７２ 帯電部
１７３ 露光部
１７４ 現像部
１７５ １次転写ローラー
１７６ クリーニング部
１７７ 中間転写ベルト
１７８ ２次転写ローラー
１８ 定着部
１９ 搬送部
２０ 給紙部
Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３ 給紙トレイ
２００ 給紙装置
３００ 後処理装置
２１ 後処理部
Ｔ４ 排紙トレイ
２ ジョブ管理装置
３ ＰＣ
Ｎ 通信ネットワーク 1000 Image forming system 1, 1A Image forming apparatus 100 Image forming apparatus main body 12 Operation unit 13 Display unit 17 Image forming unit 17Y, 17M, 17C, 17K Image forming unit 171 Photoreceptor drum 172 Charging unit 173 Exposure unit 174 Development unit 175 1 Next transfer roller 176 Cleaning unit 177 Intermediate transfer belt 178 Secondary transfer roller 18 Fixing unit 19 Transport unit 20 Paper feed unit T1, T2, T3 Paper tray 200 Paper feed device 300 Post-processing device 21 Post-processing unit T4 Paper discharge tray 2 Job management device 3 PC
N communication network

Claims (20)

投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部と、を備える情報処理装置。 The job information acquisition unit that acquires the job information of the submitted print job,
An inspection level acquisition unit that acquires the inspection level required for the printed matter of the print job, and an inspection level acquisition unit.
A paper information acquisition unit that acquires paper information of multiple papers that can be selected for printing,
Information including a notification unit that notifies the acquired job information and the frequency of abnormality occurrence when printing with an inspection level set by using the acquired plurality of paper information in association with the paper information. Processing equipment. 過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部を備える請求項１に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, further comprising a prediction unit that predicts an abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information based on the history information of past print jobs. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項２に記載の情報処理装置。 The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. The information processing apparatus according to claim 2. 前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項２又は３に記載の情報処理装置。 The prediction unit learns the history information of the past print job, and uses the learning result to predict the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, the inspection level, and the plurality of paper information. Or the information processing apparatus according to 3. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job. .. 前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the paper information includes at least one of paper characteristic information and paper attribute information.
Information processing equipment. 前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 6, wherein the notification unit sorts and notifies a combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information based on the cost of the paper. 投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得工程と、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得工程と、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得工程と、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知工程と、を含む用紙情報通知方法。 The job information acquisition process to acquire the job information of the submitted print job, and
The inspection level acquisition process for acquiring the inspection level required for the printed matter of the print job, and the inspection level acquisition process.
The paper information acquisition process to acquire the paper information of multiple papers that can be selected for printing,
Paper including the notification process of notifying the acquisition frequency of abnormal occurrence in association with the paper information when printing is performed with the acquired job information and the inspection level set by using the obtained plurality of paper information. Information notification method. 過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測工程を含む請求項８に記載の用紙情報通知方法。 The paper information notification method according to claim 8, further comprising a prediction step of predicting an abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information based on the history information of past print jobs. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項９に記載の用紙情報通知方法。 The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. The form information notification method according to claim 9. 前記予測工程において、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項９又は１０に記載の用紙情報通知方法。 9. Claim 9 that learns the history information of past print jobs in the prediction step, and predicts the frequency of abnormality occurrence corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information by using the learning result. Or the form information notification method according to 10. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項８から１１のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法。 The paper information notification according to any one of claims 8 to 11, wherein the job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job. Method. 前記通知工程において、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項８から１２のいずれか一項に記載の用紙情報通知方法。 The paper information notification method according to any one of claims 8 to 12, wherein in the notification step, the combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information is sorted and notified based on the cost of the paper. コンピューターを、
投入された印刷ジョブのジョブ情報を取得するジョブ情報取得部、
前記印刷ジョブの印刷物に要する検査レベルを取得する検査レベル取得部、
印刷用に選択可能な複数の用紙の用紙情報を取得する用紙情報取得部、
前記取得された複数の用紙情報を用いて、前記取得したジョブ情報及び検査レベルが設定された印刷が行われた場合の異常発生頻度を当該用紙情報と関連付けて通知する通知部、
として機能させるためのプログラム。 Computer,
Job information acquisition unit that acquires job information of submitted print jobs,
Inspection level acquisition unit that acquires the inspection level required for the printed matter of the print job,
Paper information acquisition unit, which acquires paper information of multiple papers that can be selected for printing.
A notification unit that uses the acquired plurality of paper information to notify the acquired job information and the frequency of abnormalities when printing with the inspection level set in association with the paper information.
A program to function as. 前記コンピューターを、
過去の印刷ジョブの履歴情報に基づいて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する予測部として機能させる請求項１４に記載のプログラム。 The computer
The program according to claim 14, which functions as a predictor for predicting an abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, inspection level, and a plurality of paper information based on the history information of the past print job. 前記履歴情報は、過去の印刷ジョブのジョブ情報と、当該過去の印刷ジョブで使用した用紙の用紙情報と、当該過去の印刷ジョブの検査レベル及び印刷物の異常発生頻度を含む検査情報と、を含む請求項１５に記載のプログラム。 The history information includes job information of a past print job, paper information of a paper used in the past print job, and inspection information including an inspection level of the past print job and an abnormality occurrence frequency of a printed matter. The program according to claim 15. 前記予測部は、過去の印刷ジョブの履歴情報を学習し、当該学習の結果を用いて、前記取得されたジョブ情報、検査レベル及び複数の用紙情報に対応する異常発生頻度を予測する請求項１５又は１６に記載のプログラム。 The prediction unit learns the history information of the past print job, and uses the learning result to predict the abnormality occurrence frequency corresponding to the acquired job information, the inspection level, and the plurality of paper information. Or the program according to 16. 前記ジョブ情報は、印刷ジョブの画像の特性情報と、印刷ジョブの印刷前の画像形成装置の調整情報と、の少なくとも一つを含む請求項１４から１７のいずれか一項に記載のプログラム。 The program according to any one of claims 14 to 17, wherein the job information includes at least one of characteristic information of an image of a print job and adjustment information of an image forming apparatus before printing of a print job. 前記用紙情報は、用紙の特性情報と、用紙の属性情報と、の少なくとも一つを含む請求項１４から１８のいずれか一項に記載のプログラム。
情報処理装置。 The program according to any one of claims 14 to 18, wherein the paper information includes at least one of paper characteristic information and paper attribute information.
Information processing equipment. 前記通知部は、前記異常発生頻度及び前記用紙情報の組合せを、用紙のコストに基づいてソートして通知する請求項１４から１９のいずれか一項に記載のプログラム。 The program according to any one of claims 14 to 19, wherein the notification unit sorts and notifies a combination of the abnormality occurrence frequency and the paper information based on the cost of the paper.
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