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公開番号2025083980
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-02
出願番号2023197695
出願日2023-11-21
発明の名称故障予測システム
出願人株式会社リコー
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G03G 21/00 20060101AFI20250526BHJP(写真;映画;光波以外の波を使用する類似技術;電子写真;ホログラフイ)
要約【課題】故障の予兆を判断することにより故障の発生を抑制することができる画像形成装置で発生する異常ごとに異常予測を行うことができる故障予測システムを提供する。
【解決手段】複数の画像形成装置と、サーバとを含む故障予測システムであって、画像形成装置は、画像形成装置に搭載されたセンサにより検出されたセンサ情報と、画像形成装置の稼働状況を示す稼働情報と、を記憶する第1記憶部を備え、サーバは、センサ情報および稼働情報を取得する第1取得部と、第1取得部により取得されたセンサ情報および稼働情報に基づいて、画像形成装置で発生する異常ごとに異常の予兆の程度を示す異常予兆情報を算出する第1算出部と、を備える。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
複数の画像形成装置と、サーバとを含む故障予測システムであって、
前記画像形成装置は、該画像形成装置に搭載されたセンサにより検出されたセンサ情報と、該画像形成装置の稼働状況を示す稼働情報と、を記憶する第１記憶部を備え、
前記サーバは、
前記センサ情報および前記稼働情報を取得する第１取得部と、
前記第１取得部により取得された前記センサ情報および前記稼働情報に基づいて、前記画像形成装置で発生する異常ごとに該異常の予兆の程度を示す異常予兆情報を算出する第１算出部と、
を備えた故障予測システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記画像形成装置は、前記センサ情報および前記稼働情報を、前記サーバへ送信する送信部を、さらに備え、
前記サーバは、前記第１算出部により算出された前記異常予兆情報を、該異常予兆情報に対応する前記画像形成装置へ出力する出力部を、さらに備えた請求項１に記載の故障予測システム。
【請求項３】
前記画像形成装置は、メモリを備えたインクまたはトナーのカートリッジを、さらに備え、
前記メモリは、前記画像形成装置の前記センサ情報および前記稼働情報を記憶し、
前記第１取得部は、前記メモリに記憶された前記センサ情報および前記稼働情報を取得する請求項１に記載の故障予測システム。
【請求項４】
前記サーバは、前記第１算出部により算出された前記異常予兆情報を、インクまたはトナーのカートリッジに備えられたメモリに記憶させる出力部を、さらに備え、
前記画像形成装置は、前記カートリッジが搭載されることによって前記メモリに記憶された前記異常予兆情報を取得する第２取得部を、さらに備えた請求項１に記載の故障予測システム。
【請求項５】
前記異常予兆情報は、前記画像形成装置で発生する異常ごとの該異常の予兆の程度を連続的な点数で表される請求項１～４のいずれか一項に記載の故障予測システム。
【請求項６】
前記サーバは、
前記第１取得部により取得された前記センサ情報および前記稼働情報を記憶する第２記憶部と、
前記第２記憶部に記憶された前記センサ情報および前記稼働情報に基づいて、前記異常予兆情報に関する情報を出力するための学習モデルを構築する学習部と、
をさらに備え、
前記第１算出部は、前記第１取得部により取得された前記センサ情報および前記稼働情報を前記学習モデルに入力として与え、該学習モデルから出力された前記情報に基づいて前記異常予兆情報を算出する請求項１～４のいずれか一項に記載の故障予測システム。
【請求項７】
前記サーバは、前記第１算出部により算出された前記異常予兆情報に応じて、該異常予兆情報に対応する異常か否かを判定するための閾値を算出する第２算出部を、さらに備え、
前記画像形成装置は、前記第２算出部により算出された前記閾値を用いて、該閾値に対応する異常であるか否かを判定する判定部を、さらに備えた請求項１～４のいずれか一項に記載の故障予測システム。
【請求項８】
前記サーバは、前記第１算出部により算出された前記異常予兆情報が所定値以下であるか否かを判定し、前記所定値以下である場合、該異常予兆情報が低下した旨を、前記画像形成装置へ通知する通知部を、さらに備えた請求項１～４のいずれか一項に記載の故障予測システム。
【請求項９】
前記センサ情報は、前記画像形成装置に搭載された定着装置の温度データ、前記定着装置の回転トルク、環境温度データ、環境湿度データ、および電源電圧データのうち少なくともいずれか１つを含む請求項１～４のいずれか一項に記載の故障予測システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障予測システムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
教師あり学習等の機械学習等により構築した学習モデルにより画像形成装置の故障を予測するシステムが知られている。
【０００３】
このような画像形成装置の故障を予測する技術として、画像形成装置から、複数種の状態データを受信して状態データベースに蓄積する状態データ収集手段と、複数種の状態データに基づいて異常予兆判定用の複数種の対象データを生成する対象データ生成手段と、複数種の対象データが、各種宛に設定されている各基準値以下か越えるかを判別する第１判別手段と、第１判別手段の各種の状態データ宛の判別結果に、各状態データ宛に設定されている重みを付けて多数決により、数種の状態データの全体としての異常予兆の有無を判定する第２判別手段と、を備える管理装置が開示されている（例えば特許文献１）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、状態データ全体としての異常予兆を判定するのみで、画像形成装置で発生する異常ごとに異常予測を行うことができない問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像形成装置で発生する異常ごとに異常予測を行うことができる故障予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、複数の画像形成装置と、サーバとを含む故障予測システムであって、前記画像形成装置は、該画像形成装置に搭載されたセンサにより検出されたセンサ情報と、該画像形成装置の稼働状況を示す稼働情報と、を記憶する第１記憶部を備え、前記サーバは、前記センサ情報および前記稼働情報を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された前記センサ情報および前記稼働情報に基づいて、前記画像形成装置で発生する異常ごとに該異常の予兆の程度を示す異常予兆情報を算出する第１算出部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、画像形成装置で発生する異常ごとに異常予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、実施形態に係る故障予測システムの全体構成の一例を示す図である。
図２は、実施形態に係るＭＦＰの全体構造の一例を示す図である。
図３は、実施形態に係るＭＦＰの定着装置の構成の一例を示す図である。
図４は、実施形態に係る故障予測システムの全体動作の概要を説明する図である。
図５は、実施形態に係るサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
図６は、実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成の一例を示す図である。
図７は、実施形態に係る故障予測システムの機能ブロックの構成の一例を示す図である。
図８は、各異常の検知条件の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る故障予測システムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。
【００１０】
（故障予測システムの全体構成）
図１は、実施形態に係る故障予測システムの全体構成の一例を示す図である。図１を参照しながら、本実施形態に係る故障予測システム１の全体構成について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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