予測装置、予測システム、画像形成装置、媒体搬送装置及びプログラム
【課題】媒体の搬送系に係る障害に関する予測を精度よく行えるようにする。
【解決手段】 予測式データ記憶部２３には、搬送ロールの稼働時間と用紙搬送時間との関係式である予測式Ａと、搬送ロールの非稼働時間と用紙搬送時間との関係式である予測式Ｂのデータが記憶されており、限界到達時期算出部２７は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出された搬送ロールの稼働時間及び非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータと、平均稼働率設定部２４から与えられる搬送ロールの今後の平均稼働率を用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出し、算出結果に関する通知の指示を通知部２８に出力する。
【解決手段】 予測式データ記憶部２３には、搬送ロールの稼働時間と用紙搬送時間との関係式である予測式Ａと、搬送ロールの非稼働時間と用紙搬送時間との関係式である予測式Ｂのデータが記憶されており、限界到達時期算出部２７は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出された搬送ロールの稼働時間及び非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータと、平均稼働率設定部２４から与えられる搬送ロールの今後の平均稼働率を用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出し、算出結果に関する通知の指示を通知部２８に出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測システム、画像形成装置、媒体搬送装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像形成装置において用紙等の媒体を搬送する搬送系で紙詰まり（ＪＡＭ）等の障害が発生することの防止などを実現するために、搬送系に係る障害に関する予測が行われている。
【０００３】
また、画像形成装置に設けられた搬送系に係る障害に関する予測について、以下のような発明が提案されている。
例えば、シートを搬送するローラの消耗による搬送性能の低下を検出する検知部と、前記ローラの稼働時間を計測する計測部と、前記ローラが消耗により搬送不能となる直前の限界消耗度を記憶する記憶部とを有し、前記検知部により検出した前記ローラの消耗度と、前記計測部により計測した前記ローラの稼働期間と、前記記憶部が記憶している限界消耗度とを利用して、前記ローラが消耗により搬送不能となる寿命時期を算出する発明が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
例えば、管理装置と情報を通信する通信制御装置と、画像形成装置内部の給紙ローラの消耗度（遅延率）を検知する検知部と、当該検知部の検知結果に基づき給紙ローラの寿命を予測する予測部を画像形成装置が有し、予測された寿命が予め定められた範囲内にある場合には、予測された寿命情報を管理装置に送信しないようにする発明が提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２６１２３７号公報
【特許文献２】特開２００８−１５８０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を精度よく行えるようにする技術を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の本発明は、媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする予測装置である。
【０００８】
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の予測装置において、前記予測手段は、予め設定された前記搬送手段の稼働量及び非稼動量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼動量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の本発明は、請求項１に記載の予測装置において、前記予測手段は、前記取得手段により取得された前記搬送手段の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼働量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の本発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の予測装置において、前記予測手段により予測された時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、前記予測手段による予測結果について出力する出力手段を備えた、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の本発明は、監視対象装置と、前記監視対象装置とネットワークで接続された予測装置と、を有し、前記監視対象装置は、媒体を搬送する搬送手段を備え、前記予測装置は、前記監視対象装置から前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を前記ネットワークを介して取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が予め設定された閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えた、ことを特徴とする予測システムである。
【００１２】
請求項６に記載の本発明は、媒体に画像を形成する画像形成手段と、当該画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
【００１３】
請求項７に記載の本発明は、画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする媒体搬送装置である。
【００１４】
請求項８に記載の本発明は、コンピュータに、媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得機能と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得機能により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１、５〜８に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、非稼動量を考慮しない場合に比べて精度よく行えるようになる。
【００１６】
請求項２に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、搬送系について予め設定された稼働量及び非稼働量の比率を考慮して行うことができる。
【００１７】
請求項３に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、搬送系の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を踏まえて行うことができる。
【００１８】
請求項４に記載の本発明によると、媒体の搬送系の限界まで時間的な余裕がある場合には、予測の結果についての出力を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理に係る機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける用紙搬送時間の計測例を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける時間経過に伴うロール稼働状態の変化を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて収集されたデータを例示する図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理のフローを例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理に係る機能ブロックの一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示する図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示する図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間と経過時間との関係を例示する図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理のフローの一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理に係る機能ブロックの他の例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理のフローの他の例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る予測システムを予測装置と複数の画像形成装置を用いて構成する例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて予測装置として動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示する図である。
【図１５】搬送ロールの稼働時間の増加に伴う用紙搬送時間の変化を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
以下では、印刷装置（プリンタ）、複写装置（コピー機）、ファクシミリ装置、印刷・複写・ファクシミリ等の機能を複合的に備えた複合機などの画像形成装置を例にして、画像形成の対象となる用紙等の媒体の搬送系を構成する搬送ロールに係る障害に関する予測について説明する。
【００２１】
まず、本発明の説明に先立って、従来方式による予測の例として、搬送ロールの稼働時間に基づいて当該搬送ロールに係る障害に関する予測を行う方式を説明する。
図１５には、搬送ロールの稼働時間の増加に伴う用紙搬送時間の変化を例示してある。横軸は、搬送ロールの稼働時間を表すロール稼働時間であり、縦軸は、当該搬送ロールによる搬送中の用紙が予め設定された区間を通過するのに要した時間を表す用紙搬送時間である。
【００２２】
図１５では、搬送ロールを実験環境において試験的に利用した際の測定結果に基づいて導き出された用紙搬送時間の予測カーブを点線で例示しており、ロール稼働時間の増加に伴って、用紙搬送時間が標準の時間（初期値）から次第に増加していることが分かる。また、紙詰まり等の障害が発生し始める（或いは発生が顕著になる）と推定される用紙搬送時間を故障限界用紙搬送時間（＝Ｔｔｈ）として示してあり、用紙搬送時間が故障限界用紙搬送時間に達した時点がライフエンド（寿命）として求められる。ライフエンドとは、搬送ロールとしての機能を発揮する限界に達しており、搬送ロールの交換を要することを意味する。
【００２３】
このような従来方式によれば、運用時における画像形成装置の利用の仕方が試験時に近いほど、ライフエンドの時期を予測する精度が高まる。しかしながら、運用時における測定結果に基づく実測カーブを図中に実線で例示するように、当初は用紙搬送時間が予測カーブと同様な増加傾向を示すものの、或る時期から予測カーブとは異なる増加傾向を示すことがある。その結果、図１５の例では、予測カーブから求められるライフエンドの時期は約１６０時間であるのに対し、実測カーブから求められるライフエンドの時期は約１４０時間であり、約２０時間もの誤差が生じている。
【００２４】
従来方式において予測結果に上記のような無視できない誤差が生じる原因について説明する。
搬送ロールによる用紙搬送時間が変化する主な要因としては、用紙の搬送による搬送ロールの磨耗に起因する搬送速度の低下や表面性の変化（摩擦係数の低下）によるスリップなどが挙げられる。また、他の要因として、搬送ロールが周囲の環境（空気など）に晒されることによる摩擦係数の経時的な低下がある。本明細書では、前者の要因による劣化を磨耗系劣化といい、後者の要因による劣化を経時系劣化という。
【００２５】
上記のように、用紙搬送時間には搬送ロールの磨耗系劣化による影響だけでなく経時系劣化による影響も現れるが、従来方式で説明したロール稼働時間に基づく予測は磨耗系劣化を考慮したモデル化であり、経時系劣化については殆ど考慮されていない。
従来方式において経時系劣化が殆ど考慮されなかった理由としては、期間によるバラツキが少ない安定的な利用頻度を想定（磨耗系劣化と経時系劣化が同程度の割合で進行すると仮定）して、その想定のもとで測定された用紙搬送時間から予測式（予測カーブを表す式）を作成しても、その予測式には想定された利用頻度における経時系劣化が反映されているので、経時系劣化に起因する誤差は少ないと考えられていたことが挙げられる。
【００２６】
しかしながら、実際に画像形成装置を利用する頻度は、画像形成装置の利用形態や利用者数などの利用環境の違いに応じて異なるため、搬送ロールが稼働する時間間隔や用紙搬送枚数は利用環境毎に相違する。このため、用紙搬送による摩耗系劣化の進行具合と時間経過による経時系劣化の進行具合は利用環境毎に異なる。具体的には、例えば、毎日稼働する搬送ロールと、１週間毎に稼働する搬送ロールと、途中で１ヶ月以上長期に亘って稼働しない搬送ロールでは、用紙の搬送枚数が同じ（摩耗系劣化の進行具合が同じ）であっても経時系劣化の進行具合は異なる。したがって、画像形成装置の利用頻度が想定とは異なる利用環境ほど、その利用環境で測定される用紙搬送時間は予測式から乖離していき、ライフエンドの時期の予測において無視できない誤差が生じる原因となる。
【００２７】
そこで、本発明では、磨耗系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）と、経時系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）とを別々に用意し、これら２つの予測式Ａ，Ｂに基づいて予測を行う構成とすることで、搬送系に係る障害に関する予測の精度を高めるようにしている。
【００２８】
まず、本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理について説明する。
図１には、予測式作成処理に係る機能ブロックの一例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部１１、ロール稼働／非稼働時間算出部１２、予測式作成部１３、予測式データ記憶部１４等の機能部を用いて予測式作成処理を行う。
【００２９】
データ取得部１１は、実験用に設置された画像形成装置から予測式Ａ，Ｂを作成する基礎となるデータを取得する。本例では、基準となる日時からの経過時間、搬送ロールによる搬送中の用紙が予め設定された区間を通過するのに要した用紙搬送時間、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）を示す稼働状態データなどを取得する。
【００３０】
経過時間としては、例えば、搬送ロールが画像形成装置に取り付けられた日時を基準として記憶部に記憶しておき、計測時点の日時から基準の日時を差し引いて求められる時間が用いられる。なお、基準となる日時として、画像形成装置が利用環境に設置された日時、搬送ロールが製造された日時、搬送ロールが交換された日時などを用いてもよい。
用紙搬送時間としては、例えば、図２に例示するように複数の検知部を用いて測定される時間が用いられる。図２の例では、搬送系を構成する２つの搬送ロール４１、４２により搬送される用紙Ｐの搬送経路の途中に距離Ｌを設けて２つの検知部４３、４４が配置されており、用紙Ｐの先端（又は後端）の通過を検知部４３が検知した時間と検知部４４が検知した時間との時間差を求め、これを搬送ロール４１、４２による用紙搬送時間としている。
稼働状態データとしては、例えば、搬送ロールの駆動部（モーター）に対して画像形成装置の制御部から発せられる制御信号（例えば、駆動開始又は駆動停止を指示する信号）が用いられる。
【００３１】
ロール稼働／非稼働時間算出部１２は、データ取得部１１により取得されたデータに基づいて、搬送ロールの稼働時間（ロール稼働時間）と搬送ロールの非稼働時間（ロール非稼働時間）を算出する。
本例のロール稼働／非稼働時間算出部１２によるロール稼働時間及びロール非稼働時間の算出について、図３を参照して説明する。図３には、時間経過に伴うロール稼働状態の変化を例示してある。横軸は、基準となる日時からの経過時間であり、縦軸は、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）である。本例では、基準となる日時をＲ0とし、或る程度の時間が経過する毎の各時点をＲ1、Ｒ2、…、Ｒk-1、Ｒkとして、ｉ＝１〜ｋとした場合のＲi-1からＲiまでの各期間についてロール稼働時間Ｏiをそれぞれ算出し、その後、各期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi -1）からロール稼働時間Ｏiを差し引いてロール非稼働時間ＮＯiを算出している。
【００３２】
各期間におけるロール稼働時間Ｏiは、例えば、その期間において搬送ロールの駆動部に対して駆動開始を指示する信号が発せられた時点から駆動停止を指示する信号が発せられた時点までの時間（搬送ロールが動作していた時間）を積算することにより算出される。
なお、各区間におけるロール非稼働時間ＮＯiを、各期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi-1）からロール稼働時間Ｏiを差し引いて算出するのではなく、例えば、その期間において搬送ロールの駆動部に対して駆動停止を指示する信号が発せられた時点から駆動開始を指示する信号が発せられた時点までの時間（搬送ロールが停止していた時間）を積算することにより算出してもよい。この場合には、上記とは逆に、その期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi-1）からロール非稼働時間ＮＯiを差し引いてロール稼働時間Ｏiを算出してもよい。
【００３３】
図４には、データ取得部１１及びロール稼働／非稼働時間算出部１２により収集されたデータを例示してある。図４の例では、Ｒ0からＲkまでの各期間のそれぞれについて、ロール稼働時間Ｏi、ロール非稼働時間ＮＯi（＝Ｒi−Ｒi-1−Ｏi）、用紙搬送時間Ｔiが収集されている（但し、ｉ＝１〜ｋ）。なお、本例では、用紙搬送時間Ｔiとして、Ｒi-1からＲiまでの期間において計測された用紙搬送時間の平均値を用いている。
【００３４】
予測式作成部１３は、データ取得部１１及びロール稼働／非稼働時間算出部１２により収集されたデータに基づいて、磨耗系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ａと、経時系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ｂをそれぞれ作成し、これらの予測式Ａ，Ｂのデータを予測式データ記憶部１４に記憶させる。
【００３５】
本例では、期間によるバラツキが少ない安定的な利用頻度を想定し、その想定に従って画像形成装置を利用しながらデータの収集を行い、当該収集されたデータに基づいてロール稼働時間と用紙搬送時間との関係式を導出し、これを予測式Ａとしている。また、別途、磨耗系劣化の発生が非常に小さくなるような低頻度（例えば、各期間における用紙の搬送枚数を１枚とする）で画像形成装置を利用しながらデータの収集を行い、当該収集されたデータに基づいてロール非稼働時間と用紙搬送時間との関係式を導出し、これを予測式Ｂとしている。
なお、各期間の長さ（時間長）は均一でも不均一でもよく、また、予測式Ａの導出に用いる期間の長さと予測式Ｂの導出に用いる期間の長さは異なってもよく、それぞれの予測式Ａ，Ｂを導出するために十分な程度の数のサンプルが得られればよい。
【００３６】
予測式Ａ，Ｂはいずれも単調増加カーブを描くと推定されるので、例えば、多項式回帰モデルを用いた手法などにより導出される。予測式Ａ，Ｂは、一例として、（式１）のように表現される。
【数１】
【００３７】
上記の（式１）において、次数を表すＭは、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）などを用いて決定される。目的変数ｙは、用紙搬送時間である。独立変数ｘは、予測式Ａではロール稼働時間とし、予測式Ｂではロール非稼働時間とする。係数ｗは、図４に例示したようなデータに基づいて、回帰係数を求めるアルゴリズムなどを用いて求められる。
【００３８】
図５には、図１に例示した機能ブロックの構成により実施される予測式作成処理のフローを例示してある。
本例では、データ取得部１１が、予測式Ａ，Ｂを作成する基礎となるデータとして、経過時間、用紙搬送時間、稼働状態データなどを収集し（ステップＳ１１）、ロール稼働／非稼働時間算出部１２が、稼働状態データに基づいてロール稼働時間を算出すると共に、経過時間からロール稼働時間を差し引いてロール非稼働時間を算出する（ステップＳ１２）。その後、予測式作成部１３が、用紙搬送時間を目的変数、ロール稼働時間を独立変数として予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）を作成し（ステップＳ１３）、また、用紙搬送時間を目的変数、ロール非稼働時間を独立変数として予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）を作成する（ステップＳ１４）。
上記のようにして作成された予測式Ａ，Ｂは予測式データ記憶部１４に記憶され、その後の予測処理に用いられる。
【００３９】
次に、本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理について説明する。
図６には、予測処理に係る機能ブロックの一例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部２１、ロール稼働／非稼働時間算出部２２、予測式データ記憶部２３、平均稼働率設定部２４、用紙搬送時間算出部２５、閾値比較部２６、限界到達時期算出部２７、通知部２８等の機能部を用いて予測処理を行う。
【００４０】
データ取得部２１は、実際の利用環境に設置された画像形成装置から予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータを取得する。本例では、データ取得部１１と同様にして、基準となる日時からの経過時間、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）を示す稼働状態データなどを取得する。
ロール稼働／非稼働時間算出部２２は、データ取得部２１により取得されたデータに基づいて、ロール稼働／非稼働時間算出部１２と同様にして、搬送ロールの稼働時間（ロール稼働時間）と搬送ロールの非稼働時間（ロール非稼働時間）を算出する。なお、本例では、各期間のそれぞれにおけるロール稼働時間とロール非稼働時間ではなく、基準となる日時から現時点（予測処理を行う時点）までのロール稼働時間の累積値とロール非稼働時間の累積値を算出する。
【００４１】
予測式データ記憶部２３は、予測式作成処理により作成された予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）及び予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）のデータを記憶している。
平均稼働率設定部２４は、予め設定された搬送ロールの平均稼働率（単位時間（例えば１日）に占めるロール稼働時間の割合）に関するデータを記憶しており、この平均稼働率を今後の平均稼働率と見做して限界到達時期算出部２７に与える。本例では、平均稼働率に関するデータの一例として画像形成装置の運用予定（例えば、１日あたり５時間の使用予定）のデータが記憶されており、この運用予定に基づいて搬送ロールの平均稼働率を算出するようにしているが、搬送ロールの平均稼働率そのものを記憶させておいてもよい。
例えば、１日あたり５時間稼動させると想定した場合、平均稼働率は以下のように算出され、平均稼働率設定部２４に記憶される。
平均稼働率＝５時間／２４時間＝０．２０８
【００４２】
用紙搬送時間算出部２５は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出されたロール稼働時間及びロール非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータを用いて、現時点における用紙搬送時間を算出する。
本例では、現時点までのロール稼働時間（累積値）について予測式Ａから算出される用紙搬送時間と、現時点までのロール非稼働時間（累積値）について予測式Ｂから算出される用紙搬送時間とを加算して、現時点における用紙搬送時間を算出する。
【００４３】
図７には、予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示してある。横軸は、搬送ロールの稼働時間を表すロール稼働時間であり、縦軸は、当該ロール稼働時間から予測式Ａに基づいて予測される用紙搬送時間である。また、予測式Ａとして（式２）が用いられている。
【数２】
【００４４】
図８には、予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示してある。横軸は、搬送ロールの非稼働時間を表すロール非稼働時間であり、縦軸は、当該ロール非稼働時間から予測式Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間である。また、予測式Ｂとして（式３）が用いられている。
【数３】
【００４５】
図９には、予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間と経過時間との関係を例示してある。横軸は、基準となる日時からの経過時間であり、縦軸は、当該経過時間から予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間である。
図７〜９に示されるように、本例では、基準となる日時から現時点までのロール稼働時間（＝Ｔｏ）に基づいて磨耗系劣化に応じた用紙搬送時間ｙ１を算出し、基準となる日時から現時点までのロール非稼働時間（＝Ｔｎｏ）に基づいて経時系劣化に応じた用紙搬送時間ｙ２を算出し、これらを加算することで、現時点（＝Ｔｏ＋Ｔｎｏ）における用紙搬送時間（＝ｙ１＋ｙ２）を算出している。
【００４６】
閾値比較部２６は、用紙搬送時間算出部２５により算出された現時点までの用紙搬送時間をライフエンド判定用の閾値と比較し、現時点までの用紙搬送時間が閾値に到達している場合（閾値以上又は閾値より大きい場合）に、搬送ロールがライフエンドに達したと判定して、その旨の通知の指示を通知部２８に出力する。図９の例では、ライフエンド判定用の閾値として故障限界用紙搬送時間（＝Ｔｔｈ）を用いている。
【００４７】
限界到達時期算出部２７は、閾値比較部２６において搬送ロールがライフエンドに達したと判定されなかった場合（現時点までの用紙搬送時間が閾値に到達していない場合）に、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出された現時点までのロール稼働時間及びロール非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータと、平均稼働率設定部２４から与えられる搬送ロールの今後の平均稼働率とを用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出し、算出結果に関する通知の指示を通知部２８に出力する。
【００４８】
本例では、現時点（＝Ｔｏ＋Ｔｎｏ）から限界到達時期（＝Ｔｅｎｄ）までの時間長をＴｐｅとして、限界到達時期を以下のようにして算出する。
なお、与えられている情報は、現時点までのロール稼働時間Ｔｏ、現時点までのロール非稼働時間Ｔｎｏ、磨耗系用紙搬送時間予測式である予測式Ａ、経時系用紙搬送時間予測式である予測式Ｂ、現時点から限界到達時期までのロール稼働率（今後の平均稼働率）εである。また、予測式Ａをｙ＝ｆ（ｘ）（但し、ｘはロール稼働時間）、予測式Ｂをｙ’＝ｆ’（ｘ）（但し、ｘはロール非稼働時間）とし、ライフエンドとなる用紙搬送時間（ライフエンド判定用の閾値）を故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈとする。
【００４９】
予測式Ａから算出される用紙搬送時間と予測式Ｂから算出される用紙搬送時間を加算した結果が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈとなる時期が限界到達時期であるので、ｆ（Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊ε）＋ｆ’（Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε））＝Ｔｔｈの等式が成り立つ。
また、現時点から限界到達時期までの時間長Ｔｐｅ＝Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ）であるので、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊ε＝（Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ））＊ε、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）＝（Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ））＊（１−ε）の各算出式が導き出される。
そこで、これらの算出式（ロール稼働時間及び非稼働時間の各算出式）を上記の等式に代入してＴｅｎｄについて解くことで、限界到達時期が求められる。
【００５０】
通知部２８は、閾値比較部２６又は限界到達時期算出部２７から与えられた指示に応じた通知を出力する。通知の出力手法は種々であり、例えば、画像形成装置に設けられた表示部への表示、画像形成装置の機能による用紙等の媒体への印刷、予め指定された宛先へのメール送信などの出力手法が挙げられる。
【００５１】
ここで、本例では、用紙搬送時間算出部２５により現時点における用紙搬送時間を算出し、当該用紙搬送時間について閾値比較部２６により判定し、搬送ロールがライフエンドに達したと判定されなかった場合に、限界到達時期算出部２７により限界到達時期を算出するようにしているが、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行うようにしてもよい。この場合には、算出結果の限界到達時期を現時点までの経過時間と比較して、経過時間が限界到達時期を越えている場合に、搬送ロールがライフエンドに達していると判定してもよい。
【００５２】
また、本例では、限界到達時期算出部２７による算出結果に関する通知の指示を通知部２８へ無条件に出力しているが、例えば、現時点から限界到達時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、限界到達時期算出部２７から通知部２８へ算出結果に関する通知の指示を出力させるようにしてもよく、これにより、限界到達時期まで時間的な余裕がある場合の通知が抑制される。
【００５３】
図１０には、図６に例示した機能ブロックの構成により実施される予測処理のフローの一例を示してある。なお、本フローは、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行う場合の例である。
データ取得部２１が、予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータとして、経過時間、稼働状態データなどを収集し、ロール稼働／非稼働時間算出部２２が、稼働状態データなどに基づいて現時点までのロール稼働時間を算出すると共に、現時点までの経過時間から当該ロール稼働時間を差し引いて現時点までのロール非稼働時間を算出する（ステップＳ２１）。また、平均稼働率設定部２４が、予め設定された搬送ロールの平均稼働率に関するデータに基づいて、現時点からライフエンドまでに想定されるロール稼働率εを限界到達時期算出部２７に設定する（ステップＳ２２）。その後、限界到達時期算出部２７が、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊εと、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）を求める算出式を導き出し（ステップＳ２３）、基準となる日時からライフエンドまでのロール稼働時間Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊εとロール非稼働時間Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε）の算出式をそれぞれ予測式Ａ（ｙ＝ｆ（ｘ））と予測式Ｂ（ｙ’＝ｆ’（ｘ））に代入して、その和が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈに等しいとして限界到達時期Ｔｅｎｄを求める（ステップＳ２４）。
【００５４】
図１１には、予測処理に係る機能ブロックの他の例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部２１、ロール稼働／非稼働時間算出部２２、予測式データ記憶部２３、平均稼働率算出部２９、用紙搬送時間算出部２５、閾値比較部２６、限界到達時期算出部２７、通知部２８等の機能部を用いて予測処理を行う。
図１１の例は、図６における平均稼働率設定部２４を平均稼働率算出部２９に置き換えたものであり、他の機能部は図６の対応する機能部と同じ動作を行うものであるため、当該他の機能部についての説明を省略する。
【００５５】
平均稼働率算出部２９は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出されたロール稼働時間及びロール非稼働時間に基づいて、搬送ロールの過去の平均稼働率（単位時間（例えば１日）に占めるロール稼働時間の割合）を算出する。この平均稼働率は、限界到達時期算出部２７において、現時点からライフエンドまでの平均ロール稼働率として用いられる。すなわち、本例は、これまでの画像形成装置の利用頻度と同様な利用頻度で今後も画像形成装置が利用されると想定し、現時点までの平均稼働率を今後の平均稼働率と見做して限界到達時期算出部２７に与えて、限界到達時期を算出させるものである。
例えば、搬送ロールの設置（製造）から現時点までの日数が９０日で、搬送ロールが稼動した時間の合計が４５０時間だった場合、平均稼働率は以下のように算出される。
平均稼働率＝ロール稼働時間／（ロール稼働時間＋ロール非稼働時間）＝ロール稼働時間／（搬送ロールの設置（製造）から現在までの時間の合計）＝４５０時間／（９０日×２４時間）＝０．２０８
【００５６】
図１２には、図１１に例示した機能ブロックの構成により実施される予測処理のフローの一例を示してある。なお、本フローは、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行う場合の例である。
データ取得部２１が、予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータとして、経過時間、稼働状態データなどを収集し、ロール稼働／非稼働時間算出部２２が、稼働状態データなどに基づいて現時点までのロール稼働時間を算出すると共に、現時点までの経過時間から当該ロール稼働時間を差し引いて現時点までのロール非稼働時間を算出する（ステップＳ３１）。また、平均稼働率算出部２９が、現時点までのロール稼働時間及びロール非稼働時間に基づいて搬送ロールの過去の平均稼働率を算出し、現時点からライフエンドまでに想定されるロール稼働率εとして限界到達時期算出部２７に設定する（ステップＳ３２）。その後、限界到達時期算出部２７が、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊εと、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）を求める算出式を導き出し（ステップＳ３３）、基準となる日時からライフエンドまでのロール稼働時間Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊εとロール非稼働時間Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε）の算出式をそれぞれ予測式Ａ（ｙ＝ｆ（ｘ））と予測式Ｂ（ｙ’＝ｆ’（ｘ））に代入して、その和が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈに等しいとして限界到達時期Ｔｅｎｄを求める（ステップＳ３４）。
【００５７】
以上のように、本例では、ロール稼働時間と磨耗系劣化に応じた用紙搬送時間との関係式を予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）とし、ロール非稼働時間と経時系劣化に応じた用紙搬送時間との関係式を予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）として、これらの予測式Ａ，Ｂを用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出している。
なお、上記の例で用いた予測式Ａ，Ｂは一例に過ぎず、他の形式で表される予測式を用いて予測を行うようにしてもよい。
【００５８】
また、上記の例では、搬送ロールの稼働量を表す指標としてロール稼働時間を用いているが、これに代えて、搬送ロールによる用紙の搬送量などの他の指標を用いてもよい。なお、用紙の搬送量としては、用紙の搬送枚数や、用紙上の走行距離（搬送ロールが用紙に接触していた距離）などが挙げられる。また、走行距離は、種々の手法により求められ、例えば、測定により求めてもよく、搬送対象の用紙の種別と用紙の種別毎に予め設定された距離（搬送方向の長さ）とに基づいて求めてもよい。
ここで、搬送ロールの稼働量を表す指標としてロール稼働時間以外を用いる場合には、搬送ロールの非稼働量についても同様な指標を用いてもよく、この場合には、例えば、予め定められた換算式を用いてロール非稼働時間を換算することにより該当する指標を求めればよい。
また、上記の例では、搬送ロールの搬送能力値（劣化度）を表す指標として用紙搬送時間を用いているが、これに代えて、単位時間あたりの用紙搬送距離（用紙搬送速度）などの他の指標を用いてもよい。
また、上記の例では、搬送ロールの稼働量及び非稼動量の比率を表す指標として搬送ロールの平均稼働率（単位時間に占めるロール稼働時間の割合）を用いているが、これに代えて、単位時間あたりのロール稼働時間（又はロール非稼働時間）などの他の指標を用いてもよい。
【００５９】
また、予測処理に係る各機能部２１〜２９は、画像形成装置の内部又は外部に一体に設けられた予測装置として構成されてもよく、或いは、画像形成装置とは隔離して設けられた別体の予測装置（例えば、画像形成装置と無線又は有線により通信可能なサーバ装置）に構成され、遠隔で予測処理を行うようにしてもよい。また、画像形成装置とは別体の予測装置として構成する場合には、複数の画像形成装置から個別にデータを収集して、各画像形成装置のそれぞれについて予測処理を行うようにしてもよい。
当該予測装置を、画像形成装置の稼働状況を管理する保守センター等に配置してもよい。また、遠隔にある予測装置による予測を元に、画像形成装置の保守の時期を決定するようにしてもよい。例えば、図１３に構成例を示すように、予測装置Ｓと複数の画像形成装置ＭとをネットワークＮで接続し、予測装置Ｓが複数の画像形成装置Ｍのそれぞれについての予測処理を行うべく、各々の画像形成装置Ｍで収集したデータ（ロール稼働時間及びロール非稼働時間に関するデータなど）を予測装置ＳへネットワークＮを介して送信するよう構成すればよい。
【００６０】
保守の一例として、画像形成装置の搬送ベルトの交換においては、交換時期が早すぎると交換回数が増加し、顧客の費用負担や環境問題の観点から好ましくない。一方、交換が遅すぎると紙詰まり等が発生して顧客に迷惑がかかる可能性が高くなり、また、突発的な交換依頼が入ることにより、保守を行う人員を配置変更するなどの必要性が生じる。本発明により非稼動量を考慮して予測を行い、その精度を向上させることで、上記のような問題の発生頻度が減少する。
【００６１】
また、画像形成装置以外の装置を監視対象の装置として、その装置に設けられた搬送ロールについての予測を行うようにしてもよく、例えば、券売機において発券される乗車券、入場券、食券等の媒体を搬送する搬送ロールついての予測を行うようにしてもよい。
また、媒体の搬送系を構成する他の部材についての予測を行うようにしてもよく、例えば、搬送ベルトを用いて構成された搬送系において当該搬送ベルトに経時系劣化及び磨耗系劣化が生じる場合には、当該搬送ベルトについての予測を行うようにしてもよい。
【００６２】
図１４には、本例の予測システムにおいて予測装置として動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示してある。
本例では、各種演算処理を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６１、ＣＰＵ６１の作業領域となるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６２や基本的な制御プログラムを記録したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６３等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶する補助記憶装置（例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリなど）６４、各種情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ６５、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ６６、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。
そして、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置６４等から読み出してＲＡＭ６２に展開し、これをＣＰＵ６１により実行させることで、本発明の一実施形態に係る予測装置の各機能をコンピュータ上に実現している。
【００６３】
なお、本例では、予測装置の各機能部を１台のコンピュータに設ける構成としてあるが、各機能部を複数台のコンピュータに分散して設ける構成としてもよい。
また、本発明の一実施形態に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信回線等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。
また、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、それぞれの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。
【符号の説明】
【００６４】
１１：データ取得部、 １２：ロール稼働／非稼働時間算出部、 １３：予測式作成部、 １４：予測式データ記憶部、
２１：データ取得部、 ２２：ロール稼働／非稼働時間算出部、 ２３：予測式データ記憶部、 ２４：平均稼働率設定部、 ２５：用紙搬送時間算出部、 ２６：閾値比較部、 ２７：限界到達時期算出部、 ２８：通知部、 ２９：平均稼働率算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測システム、画像形成装置、媒体搬送装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像形成装置において用紙等の媒体を搬送する搬送系で紙詰まり（ＪＡＭ）等の障害が発生することの防止などを実現するために、搬送系に係る障害に関する予測が行われている。
【０００３】
また、画像形成装置に設けられた搬送系に係る障害に関する予測について、以下のような発明が提案されている。
例えば、シートを搬送するローラの消耗による搬送性能の低下を検出する検知部と、前記ローラの稼働時間を計測する計測部と、前記ローラが消耗により搬送不能となる直前の限界消耗度を記憶する記憶部とを有し、前記検知部により検出した前記ローラの消耗度と、前記計測部により計測した前記ローラの稼働期間と、前記記憶部が記憶している限界消耗度とを利用して、前記ローラが消耗により搬送不能となる寿命時期を算出する発明が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
例えば、管理装置と情報を通信する通信制御装置と、画像形成装置内部の給紙ローラの消耗度（遅延率）を検知する検知部と、当該検知部の検知結果に基づき給紙ローラの寿命を予測する予測部を画像形成装置が有し、予測された寿命が予め定められた範囲内にある場合には、予測された寿命情報を管理装置に送信しないようにする発明が提案されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２６１２３７号公報
【特許文献２】特開２００８−１５８０５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を精度よく行えるようにする技術を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の本発明は、媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする予測装置である。
【０００８】
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の予測装置において、前記予測手段は、予め設定された前記搬送手段の稼働量及び非稼動量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼動量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、ことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の本発明は、請求項１に記載の予測装置において、前記予測手段は、前記取得手段により取得された前記搬送手段の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼働量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の本発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の予測装置において、前記予測手段により予測された時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、前記予測手段による予測結果について出力する出力手段を備えた、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の本発明は、監視対象装置と、前記監視対象装置とネットワークで接続された予測装置と、を有し、前記監視対象装置は、媒体を搬送する搬送手段を備え、前記予測装置は、前記監視対象装置から前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を前記ネットワークを介して取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が予め設定された閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えた、ことを特徴とする予測システムである。
【００１２】
請求項６に記載の本発明は、媒体に画像を形成する画像形成手段と、当該画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする画像形成装置である。
【００１３】
請求項７に記載の本発明は、画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする媒体搬送装置である。
【００１４】
請求項８に記載の本発明は、コンピュータに、媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得機能と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得機能により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１、５〜８に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、非稼動量を考慮しない場合に比べて精度よく行えるようになる。
【００１６】
請求項２に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、搬送系について予め設定された稼働量及び非稼働量の比率を考慮して行うことができる。
【００１７】
請求項３に記載の本発明によると、媒体の搬送系に係る障害に関する予測を、搬送系の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を踏まえて行うことができる。
【００１８】
請求項４に記載の本発明によると、媒体の搬送系の限界まで時間的な余裕がある場合には、予測の結果についての出力を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理に係る機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける用紙搬送時間の計測例を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける時間経過に伴うロール稼働状態の変化を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて収集されたデータを例示する図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理のフローを例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理に係る機能ブロックの一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示する図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示する図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間と経過時間との関係を例示する図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理のフローの一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理に係る機能ブロックの他の例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理のフローの他の例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る予測システムを予測装置と複数の画像形成装置を用いて構成する例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る予測システムにおいて予測装置として動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示する図である。
【図１５】搬送ロールの稼働時間の増加に伴う用紙搬送時間の変化を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
以下では、印刷装置（プリンタ）、複写装置（コピー機）、ファクシミリ装置、印刷・複写・ファクシミリ等の機能を複合的に備えた複合機などの画像形成装置を例にして、画像形成の対象となる用紙等の媒体の搬送系を構成する搬送ロールに係る障害に関する予測について説明する。
【００２１】
まず、本発明の説明に先立って、従来方式による予測の例として、搬送ロールの稼働時間に基づいて当該搬送ロールに係る障害に関する予測を行う方式を説明する。
図１５には、搬送ロールの稼働時間の増加に伴う用紙搬送時間の変化を例示してある。横軸は、搬送ロールの稼働時間を表すロール稼働時間であり、縦軸は、当該搬送ロールによる搬送中の用紙が予め設定された区間を通過するのに要した時間を表す用紙搬送時間である。
【００２２】
図１５では、搬送ロールを実験環境において試験的に利用した際の測定結果に基づいて導き出された用紙搬送時間の予測カーブを点線で例示しており、ロール稼働時間の増加に伴って、用紙搬送時間が標準の時間（初期値）から次第に増加していることが分かる。また、紙詰まり等の障害が発生し始める（或いは発生が顕著になる）と推定される用紙搬送時間を故障限界用紙搬送時間（＝Ｔｔｈ）として示してあり、用紙搬送時間が故障限界用紙搬送時間に達した時点がライフエンド（寿命）として求められる。ライフエンドとは、搬送ロールとしての機能を発揮する限界に達しており、搬送ロールの交換を要することを意味する。
【００２３】
このような従来方式によれば、運用時における画像形成装置の利用の仕方が試験時に近いほど、ライフエンドの時期を予測する精度が高まる。しかしながら、運用時における測定結果に基づく実測カーブを図中に実線で例示するように、当初は用紙搬送時間が予測カーブと同様な増加傾向を示すものの、或る時期から予測カーブとは異なる増加傾向を示すことがある。その結果、図１５の例では、予測カーブから求められるライフエンドの時期は約１６０時間であるのに対し、実測カーブから求められるライフエンドの時期は約１４０時間であり、約２０時間もの誤差が生じている。
【００２４】
従来方式において予測結果に上記のような無視できない誤差が生じる原因について説明する。
搬送ロールによる用紙搬送時間が変化する主な要因としては、用紙の搬送による搬送ロールの磨耗に起因する搬送速度の低下や表面性の変化（摩擦係数の低下）によるスリップなどが挙げられる。また、他の要因として、搬送ロールが周囲の環境（空気など）に晒されることによる摩擦係数の経時的な低下がある。本明細書では、前者の要因による劣化を磨耗系劣化といい、後者の要因による劣化を経時系劣化という。
【００２５】
上記のように、用紙搬送時間には搬送ロールの磨耗系劣化による影響だけでなく経時系劣化による影響も現れるが、従来方式で説明したロール稼働時間に基づく予測は磨耗系劣化を考慮したモデル化であり、経時系劣化については殆ど考慮されていない。
従来方式において経時系劣化が殆ど考慮されなかった理由としては、期間によるバラツキが少ない安定的な利用頻度を想定（磨耗系劣化と経時系劣化が同程度の割合で進行すると仮定）して、その想定のもとで測定された用紙搬送時間から予測式（予測カーブを表す式）を作成しても、その予測式には想定された利用頻度における経時系劣化が反映されているので、経時系劣化に起因する誤差は少ないと考えられていたことが挙げられる。
【００２６】
しかしながら、実際に画像形成装置を利用する頻度は、画像形成装置の利用形態や利用者数などの利用環境の違いに応じて異なるため、搬送ロールが稼働する時間間隔や用紙搬送枚数は利用環境毎に相違する。このため、用紙搬送による摩耗系劣化の進行具合と時間経過による経時系劣化の進行具合は利用環境毎に異なる。具体的には、例えば、毎日稼働する搬送ロールと、１週間毎に稼働する搬送ロールと、途中で１ヶ月以上長期に亘って稼働しない搬送ロールでは、用紙の搬送枚数が同じ（摩耗系劣化の進行具合が同じ）であっても経時系劣化の進行具合は異なる。したがって、画像形成装置の利用頻度が想定とは異なる利用環境ほど、その利用環境で測定される用紙搬送時間は予測式から乖離していき、ライフエンドの時期の予測において無視できない誤差が生じる原因となる。
【００２７】
そこで、本発明では、磨耗系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）と、経時系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）とを別々に用意し、これら２つの予測式Ａ，Ｂに基づいて予測を行う構成とすることで、搬送系に係る障害に関する予測の精度を高めるようにしている。
【００２８】
まず、本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測式作成処理について説明する。
図１には、予測式作成処理に係る機能ブロックの一例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部１１、ロール稼働／非稼働時間算出部１２、予測式作成部１３、予測式データ記憶部１４等の機能部を用いて予測式作成処理を行う。
【００２９】
データ取得部１１は、実験用に設置された画像形成装置から予測式Ａ，Ｂを作成する基礎となるデータを取得する。本例では、基準となる日時からの経過時間、搬送ロールによる搬送中の用紙が予め設定された区間を通過するのに要した用紙搬送時間、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）を示す稼働状態データなどを取得する。
【００３０】
経過時間としては、例えば、搬送ロールが画像形成装置に取り付けられた日時を基準として記憶部に記憶しておき、計測時点の日時から基準の日時を差し引いて求められる時間が用いられる。なお、基準となる日時として、画像形成装置が利用環境に設置された日時、搬送ロールが製造された日時、搬送ロールが交換された日時などを用いてもよい。
用紙搬送時間としては、例えば、図２に例示するように複数の検知部を用いて測定される時間が用いられる。図２の例では、搬送系を構成する２つの搬送ロール４１、４２により搬送される用紙Ｐの搬送経路の途中に距離Ｌを設けて２つの検知部４３、４４が配置されており、用紙Ｐの先端（又は後端）の通過を検知部４３が検知した時間と検知部４４が検知した時間との時間差を求め、これを搬送ロール４１、４２による用紙搬送時間としている。
稼働状態データとしては、例えば、搬送ロールの駆動部（モーター）に対して画像形成装置の制御部から発せられる制御信号（例えば、駆動開始又は駆動停止を指示する信号）が用いられる。
【００３１】
ロール稼働／非稼働時間算出部１２は、データ取得部１１により取得されたデータに基づいて、搬送ロールの稼働時間（ロール稼働時間）と搬送ロールの非稼働時間（ロール非稼働時間）を算出する。
本例のロール稼働／非稼働時間算出部１２によるロール稼働時間及びロール非稼働時間の算出について、図３を参照して説明する。図３には、時間経過に伴うロール稼働状態の変化を例示してある。横軸は、基準となる日時からの経過時間であり、縦軸は、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）である。本例では、基準となる日時をＲ0とし、或る程度の時間が経過する毎の各時点をＲ1、Ｒ2、…、Ｒk-1、Ｒkとして、ｉ＝１〜ｋとした場合のＲi-1からＲiまでの各期間についてロール稼働時間Ｏiをそれぞれ算出し、その後、各期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi -1）からロール稼働時間Ｏiを差し引いてロール非稼働時間ＮＯiを算出している。
【００３２】
各期間におけるロール稼働時間Ｏiは、例えば、その期間において搬送ロールの駆動部に対して駆動開始を指示する信号が発せられた時点から駆動停止を指示する信号が発せられた時点までの時間（搬送ロールが動作していた時間）を積算することにより算出される。
なお、各区間におけるロール非稼働時間ＮＯiを、各期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi-1）からロール稼働時間Ｏiを差し引いて算出するのではなく、例えば、その期間において搬送ロールの駆動部に対して駆動停止を指示する信号が発せられた時点から駆動開始を指示する信号が発せられた時点までの時間（搬送ロールが停止していた時間）を積算することにより算出してもよい。この場合には、上記とは逆に、その期間の時間長（＝Ｒi−Ｒi-1）からロール非稼働時間ＮＯiを差し引いてロール稼働時間Ｏiを算出してもよい。
【００３３】
図４には、データ取得部１１及びロール稼働／非稼働時間算出部１２により収集されたデータを例示してある。図４の例では、Ｒ0からＲkまでの各期間のそれぞれについて、ロール稼働時間Ｏi、ロール非稼働時間ＮＯi（＝Ｒi−Ｒi-1−Ｏi）、用紙搬送時間Ｔiが収集されている（但し、ｉ＝１〜ｋ）。なお、本例では、用紙搬送時間Ｔiとして、Ｒi-1からＲiまでの期間において計測された用紙搬送時間の平均値を用いている。
【００３４】
予測式作成部１３は、データ取得部１１及びロール稼働／非稼働時間算出部１２により収集されたデータに基づいて、磨耗系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ａと、経時系劣化に起因する用紙搬送時間の変化を算出する予測式Ｂをそれぞれ作成し、これらの予測式Ａ，Ｂのデータを予測式データ記憶部１４に記憶させる。
【００３５】
本例では、期間によるバラツキが少ない安定的な利用頻度を想定し、その想定に従って画像形成装置を利用しながらデータの収集を行い、当該収集されたデータに基づいてロール稼働時間と用紙搬送時間との関係式を導出し、これを予測式Ａとしている。また、別途、磨耗系劣化の発生が非常に小さくなるような低頻度（例えば、各期間における用紙の搬送枚数を１枚とする）で画像形成装置を利用しながらデータの収集を行い、当該収集されたデータに基づいてロール非稼働時間と用紙搬送時間との関係式を導出し、これを予測式Ｂとしている。
なお、各期間の長さ（時間長）は均一でも不均一でもよく、また、予測式Ａの導出に用いる期間の長さと予測式Ｂの導出に用いる期間の長さは異なってもよく、それぞれの予測式Ａ，Ｂを導出するために十分な程度の数のサンプルが得られればよい。
【００３６】
予測式Ａ，Ｂはいずれも単調増加カーブを描くと推定されるので、例えば、多項式回帰モデルを用いた手法などにより導出される。予測式Ａ，Ｂは、一例として、（式１）のように表現される。
【数１】
【００３７】
上記の（式１）において、次数を表すＭは、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）などを用いて決定される。目的変数ｙは、用紙搬送時間である。独立変数ｘは、予測式Ａではロール稼働時間とし、予測式Ｂではロール非稼働時間とする。係数ｗは、図４に例示したようなデータに基づいて、回帰係数を求めるアルゴリズムなどを用いて求められる。
【００３８】
図５には、図１に例示した機能ブロックの構成により実施される予測式作成処理のフローを例示してある。
本例では、データ取得部１１が、予測式Ａ，Ｂを作成する基礎となるデータとして、経過時間、用紙搬送時間、稼働状態データなどを収集し（ステップＳ１１）、ロール稼働／非稼働時間算出部１２が、稼働状態データに基づいてロール稼働時間を算出すると共に、経過時間からロール稼働時間を差し引いてロール非稼働時間を算出する（ステップＳ１２）。その後、予測式作成部１３が、用紙搬送時間を目的変数、ロール稼働時間を独立変数として予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）を作成し（ステップＳ１３）、また、用紙搬送時間を目的変数、ロール非稼働時間を独立変数として予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）を作成する（ステップＳ１４）。
上記のようにして作成された予測式Ａ，Ｂは予測式データ記憶部１４に記憶され、その後の予測処理に用いられる。
【００３９】
次に、本発明の一実施形態に係る予測システムにおける予測処理について説明する。
図６には、予測処理に係る機能ブロックの一例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部２１、ロール稼働／非稼働時間算出部２２、予測式データ記憶部２３、平均稼働率設定部２４、用紙搬送時間算出部２５、閾値比較部２６、限界到達時期算出部２７、通知部２８等の機能部を用いて予測処理を行う。
【００４０】
データ取得部２１は、実際の利用環境に設置された画像形成装置から予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータを取得する。本例では、データ取得部１１と同様にして、基準となる日時からの経過時間、搬送ロールの稼働状態（稼働又は非稼働）を示す稼働状態データなどを取得する。
ロール稼働／非稼働時間算出部２２は、データ取得部２１により取得されたデータに基づいて、ロール稼働／非稼働時間算出部１２と同様にして、搬送ロールの稼働時間（ロール稼働時間）と搬送ロールの非稼働時間（ロール非稼働時間）を算出する。なお、本例では、各期間のそれぞれにおけるロール稼働時間とロール非稼働時間ではなく、基準となる日時から現時点（予測処理を行う時点）までのロール稼働時間の累積値とロール非稼働時間の累積値を算出する。
【００４１】
予測式データ記憶部２３は、予測式作成処理により作成された予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）及び予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）のデータを記憶している。
平均稼働率設定部２４は、予め設定された搬送ロールの平均稼働率（単位時間（例えば１日）に占めるロール稼働時間の割合）に関するデータを記憶しており、この平均稼働率を今後の平均稼働率と見做して限界到達時期算出部２７に与える。本例では、平均稼働率に関するデータの一例として画像形成装置の運用予定（例えば、１日あたり５時間の使用予定）のデータが記憶されており、この運用予定に基づいて搬送ロールの平均稼働率を算出するようにしているが、搬送ロールの平均稼働率そのものを記憶させておいてもよい。
例えば、１日あたり５時間稼動させると想定した場合、平均稼働率は以下のように算出され、平均稼働率設定部２４に記憶される。
平均稼働率＝５時間／２４時間＝０．２０８
【００４２】
用紙搬送時間算出部２５は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出されたロール稼働時間及びロール非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータを用いて、現時点における用紙搬送時間を算出する。
本例では、現時点までのロール稼働時間（累積値）について予測式Ａから算出される用紙搬送時間と、現時点までのロール非稼働時間（累積値）について予測式Ｂから算出される用紙搬送時間とを加算して、現時点における用紙搬送時間を算出する。
【００４３】
図７には、予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示してある。横軸は、搬送ロールの稼働時間を表すロール稼働時間であり、縦軸は、当該ロール稼働時間から予測式Ａに基づいて予測される用紙搬送時間である。また、予測式Ａとして（式２）が用いられている。
【数２】
【００４４】
図８には、予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）による予測カーブを例示してある。横軸は、搬送ロールの非稼働時間を表すロール非稼働時間であり、縦軸は、当該ロール非稼働時間から予測式Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間である。また、予測式Ｂとして（式３）が用いられている。
【数３】
【００４５】
図９には、予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間と経過時間との関係を例示してある。横軸は、基準となる日時からの経過時間であり、縦軸は、当該経過時間から予測式Ａ，Ｂに基づいて予測される用紙搬送時間である。
図７〜９に示されるように、本例では、基準となる日時から現時点までのロール稼働時間（＝Ｔｏ）に基づいて磨耗系劣化に応じた用紙搬送時間ｙ１を算出し、基準となる日時から現時点までのロール非稼働時間（＝Ｔｎｏ）に基づいて経時系劣化に応じた用紙搬送時間ｙ２を算出し、これらを加算することで、現時点（＝Ｔｏ＋Ｔｎｏ）における用紙搬送時間（＝ｙ１＋ｙ２）を算出している。
【００４６】
閾値比較部２６は、用紙搬送時間算出部２５により算出された現時点までの用紙搬送時間をライフエンド判定用の閾値と比較し、現時点までの用紙搬送時間が閾値に到達している場合（閾値以上又は閾値より大きい場合）に、搬送ロールがライフエンドに達したと判定して、その旨の通知の指示を通知部２８に出力する。図９の例では、ライフエンド判定用の閾値として故障限界用紙搬送時間（＝Ｔｔｈ）を用いている。
【００４７】
限界到達時期算出部２７は、閾値比較部２６において搬送ロールがライフエンドに達したと判定されなかった場合（現時点までの用紙搬送時間が閾値に到達していない場合）に、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出された現時点までのロール稼働時間及びロール非稼働時間と、予測式データ記憶部２３に記憶されている予測式Ａ，Ｂのデータと、平均稼働率設定部２４から与えられる搬送ロールの今後の平均稼働率とを用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出し、算出結果に関する通知の指示を通知部２８に出力する。
【００４８】
本例では、現時点（＝Ｔｏ＋Ｔｎｏ）から限界到達時期（＝Ｔｅｎｄ）までの時間長をＴｐｅとして、限界到達時期を以下のようにして算出する。
なお、与えられている情報は、現時点までのロール稼働時間Ｔｏ、現時点までのロール非稼働時間Ｔｎｏ、磨耗系用紙搬送時間予測式である予測式Ａ、経時系用紙搬送時間予測式である予測式Ｂ、現時点から限界到達時期までのロール稼働率（今後の平均稼働率）εである。また、予測式Ａをｙ＝ｆ（ｘ）（但し、ｘはロール稼働時間）、予測式Ｂをｙ’＝ｆ’（ｘ）（但し、ｘはロール非稼働時間）とし、ライフエンドとなる用紙搬送時間（ライフエンド判定用の閾値）を故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈとする。
【００４９】
予測式Ａから算出される用紙搬送時間と予測式Ｂから算出される用紙搬送時間を加算した結果が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈとなる時期が限界到達時期であるので、ｆ（Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊ε）＋ｆ’（Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε））＝Ｔｔｈの等式が成り立つ。
また、現時点から限界到達時期までの時間長Ｔｐｅ＝Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ）であるので、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊ε＝（Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ））＊ε、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）＝（Ｔｅｎｄ−（Ｔｏ＋Ｔｎｏ））＊（１−ε）の各算出式が導き出される。
そこで、これらの算出式（ロール稼働時間及び非稼働時間の各算出式）を上記の等式に代入してＴｅｎｄについて解くことで、限界到達時期が求められる。
【００５０】
通知部２８は、閾値比較部２６又は限界到達時期算出部２７から与えられた指示に応じた通知を出力する。通知の出力手法は種々であり、例えば、画像形成装置に設けられた表示部への表示、画像形成装置の機能による用紙等の媒体への印刷、予め指定された宛先へのメール送信などの出力手法が挙げられる。
【００５１】
ここで、本例では、用紙搬送時間算出部２５により現時点における用紙搬送時間を算出し、当該用紙搬送時間について閾値比較部２６により判定し、搬送ロールがライフエンドに達したと判定されなかった場合に、限界到達時期算出部２７により限界到達時期を算出するようにしているが、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行うようにしてもよい。この場合には、算出結果の限界到達時期を現時点までの経過時間と比較して、経過時間が限界到達時期を越えている場合に、搬送ロールがライフエンドに達していると判定してもよい。
【００５２】
また、本例では、限界到達時期算出部２７による算出結果に関する通知の指示を通知部２８へ無条件に出力しているが、例えば、現時点から限界到達時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、限界到達時期算出部２７から通知部２８へ算出結果に関する通知の指示を出力させるようにしてもよく、これにより、限界到達時期まで時間的な余裕がある場合の通知が抑制される。
【００５３】
図１０には、図６に例示した機能ブロックの構成により実施される予測処理のフローの一例を示してある。なお、本フローは、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行う場合の例である。
データ取得部２１が、予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータとして、経過時間、稼働状態データなどを収集し、ロール稼働／非稼働時間算出部２２が、稼働状態データなどに基づいて現時点までのロール稼働時間を算出すると共に、現時点までの経過時間から当該ロール稼働時間を差し引いて現時点までのロール非稼働時間を算出する（ステップＳ２１）。また、平均稼働率設定部２４が、予め設定された搬送ロールの平均稼働率に関するデータに基づいて、現時点からライフエンドまでに想定されるロール稼働率εを限界到達時期算出部２７に設定する（ステップＳ２２）。その後、限界到達時期算出部２７が、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊εと、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）を求める算出式を導き出し（ステップＳ２３）、基準となる日時からライフエンドまでのロール稼働時間Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊εとロール非稼働時間Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε）の算出式をそれぞれ予測式Ａ（ｙ＝ｆ（ｘ））と予測式Ｂ（ｙ’＝ｆ’（ｘ））に代入して、その和が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈに等しいとして限界到達時期Ｔｅｎｄを求める（ステップＳ２４）。
【００５４】
図１１には、予測処理に係る機能ブロックの他の例を示してある。本例の予測システムでは、データ取得部２１、ロール稼働／非稼働時間算出部２２、予測式データ記憶部２３、平均稼働率算出部２９、用紙搬送時間算出部２５、閾値比較部２６、限界到達時期算出部２７、通知部２８等の機能部を用いて予測処理を行う。
図１１の例は、図６における平均稼働率設定部２４を平均稼働率算出部２９に置き換えたものであり、他の機能部は図６の対応する機能部と同じ動作を行うものであるため、当該他の機能部についての説明を省略する。
【００５５】
平均稼働率算出部２９は、ロール稼働／非稼働時間算出部２２により算出されたロール稼働時間及びロール非稼働時間に基づいて、搬送ロールの過去の平均稼働率（単位時間（例えば１日）に占めるロール稼働時間の割合）を算出する。この平均稼働率は、限界到達時期算出部２７において、現時点からライフエンドまでの平均ロール稼働率として用いられる。すなわち、本例は、これまでの画像形成装置の利用頻度と同様な利用頻度で今後も画像形成装置が利用されると想定し、現時点までの平均稼働率を今後の平均稼働率と見做して限界到達時期算出部２７に与えて、限界到達時期を算出させるものである。
例えば、搬送ロールの設置（製造）から現時点までの日数が９０日で、搬送ロールが稼動した時間の合計が４５０時間だった場合、平均稼働率は以下のように算出される。
平均稼働率＝ロール稼働時間／（ロール稼働時間＋ロール非稼働時間）＝ロール稼働時間／（搬送ロールの設置（製造）から現在までの時間の合計）＝４５０時間／（９０日×２４時間）＝０．２０８
【００５６】
図１２には、図１１に例示した機能ブロックの構成により実施される予測処理のフローの一例を示してある。なお、本フローは、現時点における用紙搬送時間の算出や判定を行わずに限界到達時期の算出を行う場合の例である。
データ取得部２１が、予測式Ａ，Ｂに基づく予測の基礎となるデータとして、経過時間、稼働状態データなどを収集し、ロール稼働／非稼働時間算出部２２が、稼働状態データなどに基づいて現時点までのロール稼働時間を算出すると共に、現時点までの経過時間から当該ロール稼働時間を差し引いて現時点までのロール非稼働時間を算出する（ステップＳ３１）。また、平均稼働率算出部２９が、現時点までのロール稼働時間及びロール非稼働時間に基づいて搬送ロールの過去の平均稼働率を算出し、現時点からライフエンドまでに想定されるロール稼働率εとして限界到達時期算出部２７に設定する（ステップＳ３２）。その後、限界到達時期算出部２７が、現時点から限界到達時期までのロール稼働時間Ｔｐｅ＊εと、現時点から限界到達時期までのロール非稼働時間Ｔｐｅ＊（１−ε）を求める算出式を導き出し（ステップＳ３３）、基準となる日時からライフエンドまでのロール稼働時間Ｔｏ＋Ｔｐｅ＊εとロール非稼働時間Ｔｎｏ＋Ｔｐｅ＊（１−ε）の算出式をそれぞれ予測式Ａ（ｙ＝ｆ（ｘ））と予測式Ｂ（ｙ’＝ｆ’（ｘ））に代入して、その和が故障限界用紙搬送時間Ｔｔｈに等しいとして限界到達時期Ｔｅｎｄを求める（ステップＳ３４）。
【００５７】
以上のように、本例では、ロール稼働時間と磨耗系劣化に応じた用紙搬送時間との関係式を予測式Ａ（磨耗系用紙搬送時間予測式）とし、ロール非稼働時間と経時系劣化に応じた用紙搬送時間との関係式を予測式Ｂ（経時系用紙搬送時間予測式）として、これらの予測式Ａ，Ｂを用いて、搬送ロールがライフエンドに達すると予測される限界到達時期を算出している。
なお、上記の例で用いた予測式Ａ，Ｂは一例に過ぎず、他の形式で表される予測式を用いて予測を行うようにしてもよい。
【００５８】
また、上記の例では、搬送ロールの稼働量を表す指標としてロール稼働時間を用いているが、これに代えて、搬送ロールによる用紙の搬送量などの他の指標を用いてもよい。なお、用紙の搬送量としては、用紙の搬送枚数や、用紙上の走行距離（搬送ロールが用紙に接触していた距離）などが挙げられる。また、走行距離は、種々の手法により求められ、例えば、測定により求めてもよく、搬送対象の用紙の種別と用紙の種別毎に予め設定された距離（搬送方向の長さ）とに基づいて求めてもよい。
ここで、搬送ロールの稼働量を表す指標としてロール稼働時間以外を用いる場合には、搬送ロールの非稼働量についても同様な指標を用いてもよく、この場合には、例えば、予め定められた換算式を用いてロール非稼働時間を換算することにより該当する指標を求めればよい。
また、上記の例では、搬送ロールの搬送能力値（劣化度）を表す指標として用紙搬送時間を用いているが、これに代えて、単位時間あたりの用紙搬送距離（用紙搬送速度）などの他の指標を用いてもよい。
また、上記の例では、搬送ロールの稼働量及び非稼動量の比率を表す指標として搬送ロールの平均稼働率（単位時間に占めるロール稼働時間の割合）を用いているが、これに代えて、単位時間あたりのロール稼働時間（又はロール非稼働時間）などの他の指標を用いてもよい。
【００５９】
また、予測処理に係る各機能部２１〜２９は、画像形成装置の内部又は外部に一体に設けられた予測装置として構成されてもよく、或いは、画像形成装置とは隔離して設けられた別体の予測装置（例えば、画像形成装置と無線又は有線により通信可能なサーバ装置）に構成され、遠隔で予測処理を行うようにしてもよい。また、画像形成装置とは別体の予測装置として構成する場合には、複数の画像形成装置から個別にデータを収集して、各画像形成装置のそれぞれについて予測処理を行うようにしてもよい。
当該予測装置を、画像形成装置の稼働状況を管理する保守センター等に配置してもよい。また、遠隔にある予測装置による予測を元に、画像形成装置の保守の時期を決定するようにしてもよい。例えば、図１３に構成例を示すように、予測装置Ｓと複数の画像形成装置ＭとをネットワークＮで接続し、予測装置Ｓが複数の画像形成装置Ｍのそれぞれについての予測処理を行うべく、各々の画像形成装置Ｍで収集したデータ（ロール稼働時間及びロール非稼働時間に関するデータなど）を予測装置ＳへネットワークＮを介して送信するよう構成すればよい。
【００６０】
保守の一例として、画像形成装置の搬送ベルトの交換においては、交換時期が早すぎると交換回数が増加し、顧客の費用負担や環境問題の観点から好ましくない。一方、交換が遅すぎると紙詰まり等が発生して顧客に迷惑がかかる可能性が高くなり、また、突発的な交換依頼が入ることにより、保守を行う人員を配置変更するなどの必要性が生じる。本発明により非稼動量を考慮して予測を行い、その精度を向上させることで、上記のような問題の発生頻度が減少する。
【００６１】
また、画像形成装置以外の装置を監視対象の装置として、その装置に設けられた搬送ロールについての予測を行うようにしてもよく、例えば、券売機において発券される乗車券、入場券、食券等の媒体を搬送する搬送ロールついての予測を行うようにしてもよい。
また、媒体の搬送系を構成する他の部材についての予測を行うようにしてもよく、例えば、搬送ベルトを用いて構成された搬送系において当該搬送ベルトに経時系劣化及び磨耗系劣化が生じる場合には、当該搬送ベルトについての予測を行うようにしてもよい。
【００６２】
図１４には、本例の予測システムにおいて予測装置として動作するコンピュータの主要なハードウェア構成を例示してある。
本例では、各種演算処理を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６１、ＣＰＵ６１の作業領域となるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６２や基本的な制御プログラムを記録したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６３等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶する補助記憶装置（例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリなど）６４、各種情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力Ｉ／Ｆ６５、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信Ｉ／Ｆ６６、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。
そして、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置６４等から読み出してＲＡＭ６２に展開し、これをＣＰＵ６１により実行させることで、本発明の一実施形態に係る予測装置の各機能をコンピュータ上に実現している。
【００６３】
なお、本例では、予測装置の各機能部を１台のコンピュータに設ける構成としてあるが、各機能部を複数台のコンピュータに分散して設ける構成としてもよい。
また、本発明の一実施形態に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信回線等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。
また、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、それぞれの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。
【符号の説明】
【００６４】
１１：データ取得部、 １２：ロール稼働／非稼働時間算出部、 １３：予測式作成部、 １４：予測式データ記憶部、
２１：データ取得部、 ２２：ロール稼働／非稼働時間算出部、 ２３：予測式データ記憶部、 ２４：平均稼働率設定部、 ２５：用紙搬送時間算出部、 ２６：閾値比較部、 ２７：限界到達時期算出部、 ２８：通知部、 ２９：平均稼働率算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記予測手段は、予め設定された前記搬送手段の稼働量及び非稼動量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼動量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記予測手段は、前記取得手段により取得された前記搬送手段の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼働量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項４】
前記予測手段により予測された時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、前記予測手段による予測結果について出力する出力手段を備えた、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
監視対象装置と、前記監視対象装置とネットワークで接続された予測装置と、を有し、
前記監視対象装置は、媒体を搬送する搬送手段を備え、
前記予測装置は、前記監視対象装置から前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を前記ネットワークを介して取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が予め設定された閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えた、
ことを特徴とする予測システム。
【請求項６】
媒体に画像を形成する画像形成手段と、
当該画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする媒体搬送装置。
【請求項８】
コンピュータに、
媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得機能と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得機能により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１】
媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記予測手段は、予め設定された前記搬送手段の稼働量及び非稼動量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼動量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記予測手段は、前記取得手段により取得された前記搬送手段の現時点までの稼働量及び非稼働量の比率を、前記搬送手段の今後の稼働量及び非稼働量の比率と見做して、前記搬送手段の搬送能力値が閾値に到達する時期について予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項４】
前記予測手段により予測された時期までの時間長が予め設定された時間長以下となった場合に、前記予測手段による予測結果について出力する出力手段を備えた、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
監視対象装置と、前記監視対象装置とネットワークで接続された予測装置と、を有し、
前記監視対象装置は、媒体を搬送する搬送手段を備え、
前記予測装置は、前記監視対象装置から前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を前記ネットワークを介して取得する取得手段と、前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が予め設定された閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、を備えた、
ことを特徴とする予測システム。
【請求項６】
媒体に画像を形成する画像形成手段と、
当該画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
画像形成の対象となる媒体を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得手段と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得手段により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする媒体搬送装置。
【請求項８】
コンピュータに、
媒体を搬送する搬送手段の稼働量及び非稼働量を取得する取得機能と、
前記搬送手段の劣化により変化する搬送能力値が閾値に到達する時期について、前記搬送手段の稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式及び前記搬送手段の非稼働量と前記搬送手段の搬送能力値との関係式に基づき、前記取得機能により取得された前記搬送手段の稼働量及び非稼働量を用いて予測する予測機能と、
を実現させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
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【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１２−４６２７１（Ｐ２０１２−４６２７１Ａ）
【公開日】平成２４年３月８日（２０１２．３．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１８７８８５（Ｐ２０１０−１８７８８５）
【出願日】平成２２年８月２５日（２０１０．８．２５）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年３月８日（２０１２．３．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月２５日（２０１０．８．２５）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
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