JP5949236B2 - 不具合推定装置及びプログラム - Google Patents
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Description
このような画像形成装置において、画像形成機能の動作に支障をきたす不具合(紙詰まりや転写不良等)が発生すると画像形成機能の利用が制限されてしまい、利用者に不便を生じることになる。そこで、このような不具合の発生を推定し、不具合の発生後に速やかに該当部品の交換や修理等の必要な処置を施せるようにすることで、画像形成機能の利用が制限された状態となる時間を低減することが望まれている。
本発明は、メモリ容量等のリソースが少ない画像形成装置について不具合の発生を推定することが可能な技術を提案することを目的とする。
図1には、監視対象となる複数の画像形成装置について不具合の発生を推定する不具合推定システムの構成例を示してある。
なお、本例では、監視対象の画像形成装置として、ユーザ端末からの印刷指示に従って印刷ジョブを実行するプリンタ(文書印刷装置)を用いる構成について説明する。なお、監視対象の画像形成装置としては、コピー機(文書複写装置)やファクシミリ装置(文書転送装置)、或いはこれらの装置の機能を複合的に備えた複合機であってもよい。
被監視サイト内の各画像形成装置10は、複数の監視対象グループにグループ分けしてある。この監視対象グループは、代替的に使用され得る関係にある複数の画像形成装置10をグループにしたものであり、例えば、フロア単位やエリア単位のグループとなる。
管理装置20は、使用履歴取得部21と、属性情報蓄積部22と、属性情報頻度算出部23と、不具合マシン抽出部24と、不具合種類推定部25とを有する。
属性情報蓄積部22は、使用履歴取得部21により取得された使用履歴に含まれる属性情報を、画像形成装置10の識別情報に対応付けて蓄積する。
不具合マシン抽出部24は、属性情報頻度算出部23により画像形成装置10毎に算出された頻度値を解析して、不具合が発生したと推定される画像形成装置10を抽出する。
不具合種類推定部25は、不具合マシン抽出部24により抽出された画像形成装置10の属性情報の頻度値の変化傾向に基づいて、当該画像形成装置10に発生したと推定される不具合の種類を推定する。
本例の管理装置20では、[解析手法1]〜[解析手法5]に示すような解析処理を行う。
[解析手法1]では、複数の画像形成装置10の各々に、当該画像形成装置10を主として利用するメインユーザと、当該画像形成装置10を他の画像形成装置10’に代替して使用する臨時ユーザとについて設定してあることを前提とする。
本例では、画像形成装置10毎に各ユーザの過去(不具合が発生していない期間)の利用頻度を算出し、利用頻度が基準値以上となるユーザをメインユーザに設定し、利用頻度が基準値未満となるユーザを臨時ユーザに設定してある。なお、他の手法によりユーザ種別(メインユーザ、臨時ユーザの別)を設定してもよく、例えば、利用頻度の上位から予め定められた人数又は割合のユーザをメインユーザに設定し、その他を臨時ユーザに設定する手法や、システムの管理者或いは個々のユーザが明示的にユーザ種別を設定する手法など、任意の手法を用いることができる。また、各画像形成装置10のメインユーザのみを設定し、他のユーザは臨時ユーザとして扱うようにしてもよい。
不具合マシン抽出部24は、メインユーザ数が基準人数を下回った日の継続日数が閾値日数以上の画像形成装置10が存在し、且つ、この画像形成装置10と同じ監視対象グループに臨時ユーザ率が基準比率を上回った日の継続日数が閾値日数以上の他の画像形成装置10’が存在する場合に、画像形成装置10に不具合が発生したと推定する。
図4には、画像形成装置10を利用したユーザ数の時間変化の例を示してある。(a)は、監視対象マシンAの利用ユーザ数の時間変化を示すグラフであり、(b)は、監視対象マシンAと同じ監視対象グループに属する監視対象マシンBの利用ユーザ数の時間変化を示すグラフである。
同図では、監視対象マシンAのメインユーザ数がメインユーザ数下限値(基準人数)を下回ったことに連動して、監視対象マシンBの臨時ユーザ率が臨時ユーザ率上限値(基準比率)を上回っており、しかも、このような状況が継続している。このような現象が発生した場合には、監視対象マシンAに何らかの不具合が発生したことにより、監視対象マシンAのメインユーザが、同じ監視対象グループ内の監視対象マシンBを監視対象マシンAに代替して使用している可能性が高い。そこで、[解析手法1]では、上記のような現象を検出した場合に、監視対象マシンAに不具合が発生したと推定する。
属性情報頻度算出部23は、予め定められた長さの期間について、画像形成装置10毎に、画像形成装置10で印刷ジョブが実行された後に同じ内容の印刷ジョブが同じ監視対象グループ内の他の画像形成装置10’で実行された事例数を算出する。
不具合マシン抽出部24は、画像形成装置10について算出された事例数が基準事例数を上回った場合に、画像形成装置10に不具合が発生したと推定する。
本例では、カラー印刷のジョブ数に対する白黒印刷のジョブ数の比率(=白黒印刷のジョブ数/カラー印刷のジョブ数)を求め、比率が閾値α以上であれば白黒印刷に係る不具合と推定し、比率が閾値β(ただし、β<α)以下であればカラー印刷に係る不具合と推定し、比率が閾値βより大きく且つ閾値β未満であれば紙シワ又はジャムに係る不具合と推定する。
[解析手法3]では、複数の画像形成装置10の各々に、当該画像形成装置10を主として利用するメインユーザについて設定してあることを前提とする。この設定は、[解析手法1]で述べた内容と重複するので、説明を省略する。
また、複数の画像形成装置10は、白黒印刷に対応する一方でカラー印刷に非対応の第1種別の画像形成装置10Aと、白黒印刷及びカラー印刷の両方に対応する第2種別の画像形成装置10Bとを含むものとする。
不具合マシン抽出部24は、共通のメインユーザが設定された第1種別の画像形成装置10Aと第2種別の画像形成装置10Bにおいて、画像形成装置10Bの利用回数に対する画像形成装置10Aの利用回数の比率(=画像形成装置10Aの利用回数/画像形成装置10Bの利用回数)が基準比率を上回った場合に、画像形成装置10B(白黒印刷及びカラー印刷の両方に対応)に不具合が発生したと推定する。基準比率としては、例えば、平均の比率に予め定められた割合を加算したものを用いる。
属性情報頻度算出部23は、予め定められた長さの期間について、画像形成装置10毎に、繰り返して実行された印刷ジョブの種類数を算出する。例えば、5分以内にドキュメントAの印刷ジョブとドキュメントBの印刷ジョブが繰り返して実行され、他のドキュメントの印刷ジョブについては繰り返して実行されなかった場合には、印刷ジョブの種類数は2となる。
不具合マシン抽出部24は、画像形成装置10について算出された印刷ジョブの種類数が基準種類数を上回った場合に、画像形成装置10に不具合が発生したと推定する。
本例では、変更頻度が基準頻度以上であれば紙シワ又はジャムに係る不具合と推定し、基準頻度未満であれば画質不良に係る不具合と推定する。
属性情報頻度算出部23は、予め定められた長さの期間について、画像形成装置10毎に、画像形成装置10で実行された印刷ジョブについて日別の白黒/カラー比率を算出する。白黒/カラー比率は、カラー印刷のジョブ数に対する白黒印刷のジョブ数の比率である。
不具合マシン抽出部24は、画像形成装置10について算出された白黒/カラー比率が基準比率を上回った場合に、画像形成装置10に不具合が発生したと推定する。基準比率としては、例えば、平均の比率に予め定められた割合を加算したものを用いる。
不具合種類推定部25は、画像形成装置10に不具合が発生したと推定された場合に、画像形成装置10に発生した不具合の種類がカラーの画質不良に係る不具合と推定する。
ここで、以上の説明では、[解析手法1]〜[解析手法5]を個別に説明したが、これらを組み合わせて画像形成装置10の不具合の推定を行うようにしてもよい。
リモートセンターサーバ30は、不具合マシン情報取得部31と、不具合マシン情報蓄積部32と、不具合マシン種別抽出部33と、主要不具合種類候補抽出部34と、通知部35とを有する。
不具合マシン情報蓄積部32は、不具合マシン情報取得部31により取得された不具合マシン情報を蓄積する。
本例では、本発明に係る取得手段の機能を使用履歴取得部21により実現し、本発明に係る推定手段の機能を属性情報頻度算出部23及び不具合マシン抽出部24(及び不具合種類推定部25)により実現している。
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。
21:使用履歴取得部、 22:属性情報蓄積部、 23:属性情報頻度算出部、 24:不具合マシン抽出部、 25:不具合種類推定部、
31:不具合マシン情報取得部、 32:不具合マシン情報蓄積部、 33:不具合マシン種別抽出部、 34:主要不具合種類候補抽出部、 35:通知部
Claims (6)
- 代替的に使用され得る関係にある複数の画像形成装置から、画像形成装置毎の利用状況を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像形成装置毎の利用状況に基づき、前記複数の画像形成装置間における利用状況の関係性の変化又は利用状況の変化の連動性から、これらの変化に係るいずれかの画像形成装置に不具合が発生したと推定する推定手段と、
を備えたことを特徴とする不具合推定装置。 - 前記複数の画像形成装置の各々には、当該画像形成装置を主として利用するメインユーザと、当該画像形成装置を他の画像形成装置に代替して使用する臨時ユーザとを設定してあり、
前記取得手段は、画像形成装置毎の利用状況として、画像形成装置を利用したユーザの情報を取得し、
前記推定手段は、一の画像形成装置を利用したメインユーザ数が基準人数を下回り、且つ、他の画像形成装置を利用したユーザ数に対する臨時ユーザ数の比率が基準比率を上回った場合に、前記一の画像形成装置に不具合が発生したと推定する、
ことを特徴とする請求項1に載の不具合推定装置。 - 前記取得手段は、画像形成装置毎の利用状況として、画像形成装置で実行された印刷ジョブの情報を取得し、
前記推定手段は、一の画像形成装置で印刷ジョブが実行された後に同じ内容の印刷ジョブが他の画像形成装置で実行された事例数が基準事例数を上回った場合に、前記一の画像形成装置に不具合が発生したと推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の不具合推定装置。 - 前記印刷ジョブの情報は、白黒印刷又はカラー印刷の別を示す情報を含み、
前記推定手段は、前記一の画像形成装置に不具合が発生したと推定した場合に、更に、推定の根拠となった複数の事例における白黒印刷のジョブ数とカラー印刷のジョブ数との比率を求め、当該比率に基づいて、前記一の画像形成装置に発生した不具合が、白黒印刷に係る不具合か、カラー印刷に係る不具合か、他の種類の不具合かを推定する、
ことを特徴とする請求項3に記載の不具合推定装置。 - 前記複数の画像形成装置は、白黒印刷に対応する一方でカラー印刷に非対応の第1種別の画像形成装置と、白黒印刷及びカラー印刷の両方に対応する第2種別の画像形成装置とを含み、
前記複数の画像形成装置の各々には、当該画像形成装置を主として利用するメインユーザを設定してあり、
前記取得手段は、画像形成装置毎の利用状況として、画像形成装置を利用したユーザの情報を取得し、
前記推定手段は、共通のメインユーザが設定された第1種別の画像形成装置と第2種別の画像形成装置において、メインユーザによる第2種別側の利用回数に対する第1種別側の利用回数の比率が基準比率を上回った場合に、第2種別側に不具合が発生したと推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の不具合推定装置。 - コンピュータに、
代替的に使用され得る関係にある複数の画像形成装置から、画像形成装置毎の利用状況を取得する取得機能と、
前記取得機能により取得された画像形成装置毎の利用状況に基づき、前記複数の画像形成装置間における利用状況の関係性の変化又は利用状況の変化の連動性から、これらの変化に係るいずれかの画像形成装置に不具合が発生したと推定する推定機能と、
を実現させるためのプログラム。
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