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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-05-08
(45)【発行日】2024-05-16
(54)【発明の名称】画像形成システム
(51)【国際特許分類】
B41J 29/38 20060101AFI20240509BHJP
G03G 21/00 20060101ALI20240509BHJP
【ＦＩ】
B41J29/38 301
G03G21/00 386
G03G21/00 388
G03G21/00 510
【請求項の数】
17
(21)【出願番号】P 2020115258
(22)【出願日】2020-07-03
(65)【公開番号】P2022013010
(43)【公開日】2022-01-18
【審査請求日】2023-05-17
(73)【特許権者】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001254
【氏名又は名称】弁理士法人光陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】谷上 進也
【審査官】小野 郁磨
(56)【参考文献】
【文献】特開２００７－２８３６３５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０９００２０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－１３４０９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－００１４２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２０６８５０（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ４１Ｊ ２９／００－２９／７０
Ｇ０３Ｇ ２１／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
装置内に配置され当該装置内の状態又は測定値を取得する複数のセンサーにより取得された状態又は測定値に対応する検知情報を含む参照情報を取得する参照情報取得部と、前記装置において発生した改善を要する事象を示す事象情報を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報に基づいて、前記事象に対する対策情報を出力する対策情報出力部と、
前記対策情報出力部により出力された対策情報に対する評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部により取得された評価に基づいて、前記対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する参照情報決定部と、
を備え、
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報と関連付けられた参照情報を選択することを特徴とする画像形成システム。
【請求項2】
前記事象情報は、前記装置において発生したトラブル情報又は不都合情報であることを特徴とする請求項１に記載の画像形成システム。
【請求項3】
前記事象情報は、前記装置における用紙のジャムに関する情報又は生産性に関する情報であることを特徴とする請求項２に記載の画像形成システム。
【請求項4】
前記受付部は、前記装置において発生した事象情報の取得、操作パネルに表示された事象候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、前記事象情報を受け付けることを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項5】
前記参照情報は、前記検知情報と、機械及びジョブの設定情報と、を含むことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項6】
前記設定情報は、サイズ、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの用紙情報を含むことを特徴とする請求項５に記載の画像形成システム。
【請求項7】
前記複数のセンサーは、用紙特性情報を検知するメディア検知センサーを含み、前記検知情報は、前記メディア検知センサーにより検知された用紙特性情報を含むことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項8】
前記用紙特性情報は、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの物性値を含むことを特徴とする請求項７に記載の画像形成システム。
【請求項9】
前記複数のセンサーは、前記装置内の温度又は湿度を検知する環境検知センサーを含み、前記検知情報は、前記環境検知センサーにより検知された環境測定値を含むことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項10】
前記対策情報出力部は、複数の前記対策情報を、前記評価取得部により取得された評価が高い順に出力させることを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項11】
前記対策情報出力部は、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容を出力させることを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項12】
ユーザー又はサービスマンが実施した対策を取得する対策取得部を備えることを特徴とする請求項１～１１のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項13】
前記対策取得部は、前記ユーザー又は前記サービスマンの行動及び動作を、操作パネルに表示された対策候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定、音声入力による指定、若しくは、前記ユーザー又は前記サービスマンを撮影した画像又は動画により特定し、当該特定した行動及び動作を前記対策として取得することを特徴とする請求項１２に記載の画像形成システム。
【請求項14】
前記対策情報により前記事象が解消したか否かを判定する判定部を備え、前記評価取得部は、前記判定部による判定結果に基づいて、前記対策情報に対する評価を取得することを特徴とする請求項１～１３のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【請求項15】
前記判定部は、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、ユーザーによる対策完了の入力、改善判定入力、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、前記事象が解消したと判定することを特徴とする請求項１４に記載の画像形成システム。
【請求項16】
前記判定部は、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、前記対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて前記事象が解消したか否かを判定することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の画像形成システム。
【請求項17】
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報を入力、前記事象に対する対策情報を出力、前記対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成することを特徴とする請求項１～１６のいずれか一項に記載の画像形成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像形成システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、装置に異常やユーザーから改善が要求されるようなトラブル（事象）が生じた場合に、個々のトラブルに対して対策となるヘルプ情報を提供するシステムが知られている。
例えば、ＭＦＰなどの画像形成装置では、装置内部に複数のセンサーを設けるようにし、そのセンサーにより装置各部の状態、形成される画像、シートの状態などを検知し、発生したトラブルに対して適切な解決策をヘルプ情報として表示することができる。
例えば、機器の状態を示す機器状態情報を取得することで、ユーザーが表示を希望する可能性の高いヘルプコンテンツを取得し、表示可能とする構成が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
また、印刷項目の設定内容に基づいたヘルプ情報を表示可能とする構成が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
例えば、ＭＦＰなどの画像形成装置では、装置内部に複数のセンサーを設けるようにし、そのセンサーにより装置各部の状態、形成される画像、シートの状態などを検知し、発生したトラブルに対して適切な解決策をヘルプ情報として表示することができる。
例えば、機器の状態を示す機器状態情報を取得することで、ユーザーが表示を希望する可能性の高いヘルプコンテンツを取得し、表示可能とする構成が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
また、印刷項目の設定内容に基づいたヘルプ情報を表示可能とする構成が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－１６４７１８号公報
【文献】特開２０１９－１６４４４５号公報
【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、上記従来技術では、常に同じ検知情報を用いるため、トラブルに対して提供される解決策が一律なものとなり、適切なヘルプ情報（対策）が得られないことがあった。
例えば、市場で発生する問題の原因を製品開発中に想定していなかった場合（ユーザーが独自の用紙を用いる、ユーザー環境に依存した装置状態の変化など）、トラブルの解析に必要な検知情報も想定と異なることがある。一方で、全ての検知情報を用いると、ノイズが多くなるため、適切なヘルプが得られないことになる。
例えば、市場で発生する問題の原因を製品開発中に想定していなかった場合（ユーザーが独自の用紙を用いる、ユーザー環境に依存した装置状態の変化など）、トラブルの解析に必要な検知情報も想定と異なることがある。一方で、全ての検知情報を用いると、ノイズが多くなるため、適切なヘルプが得られないことになる。
【0005】
本発明は、予め対策が規定されていないトラブルや動作改善要望に対して、適切な対策方法を提案することが可能な画像形成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】
請求項１に記載の発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、
画像形成システムにおいて、
装置内に配置され当該装置内の状態又は測定値を取得する複数のセンサーにより取得された状態又は測定値に対応する検知情報を含む参照情報を取得する参照情報取得部と、
前記装置において発生した改善を要する事象を示す事象情報を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報に基づいて、前記事象に対する対策情報を出力する対策情報出力部と、
前記対策情報出力部により出力された対策情報に対する評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部により取得された評価に基づいて、前記対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する参照情報決定部と、
を備え、
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報と関連付けられた参照情報を選択することを特徴とする。
画像形成システムにおいて、
装置内に配置され当該装置内の状態又は測定値を取得する複数のセンサーにより取得された状態又は測定値に対応する検知情報を含む参照情報を取得する参照情報取得部と、
前記装置において発生した改善を要する事象を示す事象情報を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報に基づいて、前記事象に対する対策情報を出力する対策情報出力部と、
前記対策情報出力部により出力された対策情報に対する評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部により取得された評価に基づいて、前記対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する参照情報決定部と、
を備え、
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報と関連付けられた参照情報を選択することを特徴とする。
【0007】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像形成システムにおいて、
前記事象情報は、前記装置において発生したトラブル情報又は不都合情報であることを特徴とする。
前記事象情報は、前記装置において発生したトラブル情報又は不都合情報であることを特徴とする。
【0008】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像形成システムにおいて、
前記事象情報は、前記装置における用紙のジャムに関する情報又は生産性に関する情報であることを特徴とする。
前記事象情報は、前記装置における用紙のジャムに関する情報又は生産性に関する情報であることを特徴とする。
【0009】
請求項４に記載の発明は、請求項１～３のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記受付部は、前記装置において発生した事象情報の取得、操作パネルに表示された事象候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、前記事象情報を受け付けることを特徴とする。
前記受付部は、前記装置において発生した事象情報の取得、操作パネルに表示された事象候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、前記事象情報を受け付けることを特徴とする。
【0010】
請求項５に記載の発明は、請求項１～４のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記参照情報は、前記検知情報と、機械及びジョブの設定情報と、を含むことを特徴とする。
前記参照情報は、前記検知情報と、機械及びジョブの設定情報と、を含むことを特徴とする。
【0011】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の画像形成システムにおいて、
前記設定情報は、サイズ、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの用紙情報を含むことを特徴とする。
前記設定情報は、サイズ、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの用紙情報を含むことを特徴とする。
【0012】
請求項７に記載の発明は、請求項１～６のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記複数のセンサーは、用紙特性情報を検知するメディア検知センサーを含み、
前記検知情報は、前記メディア検知センサーにより検知された用紙特性情報を含むことを特徴とする。
前記複数のセンサーは、用紙特性情報を検知するメディア検知センサーを含み、
前記検知情報は、前記メディア検知センサーにより検知された用紙特性情報を含むことを特徴とする。
【0013】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の画像形成システムにおいて、
前記用紙特性情報は、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの物性値を含むことを特徴とする。
前記用紙特性情報は、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの物性値を含むことを特徴とする。
【0014】
請求項９に記載の発明は、請求項１～８のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記複数のセンサーは、前記装置内の温度又は湿度を検知する環境検知センサーを含み、
前記検知情報は、前記環境検知センサーにより検知された環境測定値を含むことを特徴とする。
前記複数のセンサーは、前記装置内の温度又は湿度を検知する環境検知センサーを含み、
前記検知情報は、前記環境検知センサーにより検知された環境測定値を含むことを特徴とする。
【0016】
請求項１０に記載の発明は、請求項１～９のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記対策情報出力部は、複数の前記対策情報を、前記評価取得部により取得された評価が高い順に出力させることを特徴とする。
前記対策情報出力部は、複数の前記対策情報を、前記評価取得部により取得された評価が高い順に出力させることを特徴とする。
【0017】
請求項１１に記載の発明は、請求項１～１０のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記対策情報出力部は、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容を出力させることを特徴とする。
前記対策情報出力部は、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容を出力させることを特徴とする。
【0018】
請求項１２に記載の発明は、請求項１～１１のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
ユーザー又はサービスマンが実施した対策を取得する対策取得部を備えることを特徴とする。
ユーザー又はサービスマンが実施した対策を取得する対策取得部を備えることを特徴とする。
【0019】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の画像形成システムにおいて、
前記対策取得部は、前記ユーザー又は前記サービスマンの行動及び動作を、操作パネルに表示された対策候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定、音声入力による指定、若しくは、前記ユーザー又は前記サービスマンを撮影した画像又は動画により特定し、当該特定した行動及び動作を前記対策として取得することを特徴とする。
前記対策取得部は、前記ユーザー又は前記サービスマンの行動及び動作を、操作パネルに表示された対策候補からの指定、前記操作パネルにおける文字入力による指定、音声入力による指定、若しくは、前記ユーザー又は前記サービスマンを撮影した画像又は動画により特定し、当該特定した行動及び動作を前記対策として取得することを特徴とする。
【0020】
請求項１４に記載の発明は、請求項１～１３のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記対策情報により前記事象が解消したか否かを判定する判定部を備え、
前記評価取得部は、前記判定部による判定結果に基づいて、前記対策情報に対する評価を取得することを特徴とする。
前記対策情報により前記事象が解消したか否かを判定する判定部を備え、
前記評価取得部は、前記判定部による判定結果に基づいて、前記対策情報に対する評価を取得することを特徴とする。
【0021】
請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載の画像形成システムにおいて、
前記判定部は、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、ユーザーによる対策完了の入力、改善判定入力、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、前記事象が解消したと判定することを特徴とする。
前記判定部は、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、ユーザーによる対策完了の入力、改善判定入力、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、前記事象が解消したと判定することを特徴とする。
【0022】
請求項１６に記載の発明は、請求項１４又は１５に記載の画像形成システムにおいて、
前記判定部は、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、前記対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて前記事象が解消したか否かを判定することを特徴とする。
前記判定部は、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、前記対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて前記事象が解消したか否かを判定することを特徴とする。
【0023】
請求項１７に記載の発明は、請求項１～１６のいずれか一項に記載の画像形成システムにおいて、
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報を入力、前記事象に対する対策情報を出力、前記対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成することを特徴とする。
前記対策情報出力部は、前記受付部により受け付けられた事象情報及び前記参照情報取得部により取得された参照情報を入力、前記事象に対する対策情報を出力、前記対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【0024】
本発明によれば、予め対策が規定されていないトラブルや動作改善要望に対して、適切な対策方法を提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】本実施形態に係る画像形成システムの概略構成を示す図である。
【図2】本実施形態に係る画像形成システムの制御構造を示す機能ブロック図である。
【図3】本実施形態に係る画像形成システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図4】給紙トレイによる給紙動作を説明する図である。
【図5】ジャムコード表示画面の一例を示す図である。
【図6】トラブル選択画面の一例を示す図である。
【図7】参照情報の一例を示す図である。
【図8】対策リスト決定・表示処理の一例を示すフローチャートである。
【図9】取得した参照情報と各対策との関連を説明する図である。
【図10】各ファンのエア風量の設計値の一例を示す図である。
【図11】対策候補１が選択された対策候補表示画面の一例を示す図である。
【図12】対策候補２が選択された対策候補表示画面の一例を示す図である。
【図13】対策候補３が選択された対策候補表示画面の一例を示す図である。
【図14】給紙ベルトの構成を示す図である。
【図15】「新規追加」のタブが追加された対策候補表示画面の一例を示す図である。
【図16】対策登録画面の一例を示す図である。
【図17】対策候補４が選択された対策候補表示画面の一例を示す図である。
【図18】トラブル情報、参照情報、対策情報、評価情報をセットで記憶させる一例を示す図である。
【図20】参照情報決定処理の一例を示すフローチャートである。
【図21】関連パラメーターを追加して対策条件を更新した一例を示す図である。
【図22】新たな対策の追加時に、関連パラメーターを追加して対策条件を更新した一例を示す図である。
【図23】各対策に関連する参照情報の一例を示す図である。
【図24】対策１の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。
【図25】対策２の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。
【図26】対策３の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。
【図27】対策１に説明変数を追加して再計算した結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【0027】
［１．構成の説明］
本実施形態に係る画像形成システム１は、図１に示すように、給紙装置１０と、給紙装置１０の後段に接続された画像形成装置２０と、画像形成装置２０の後段に接続されたインサーター３０と、インサーター３０の後段に接続された画像検査装置４０と、画像検査装置４０の後段に接続されたパージユニット５０と、パージユニット５０の後段に接続された断裁ユニット６０と、断裁ユニット６０の後段に接続された排紙ユニット７０と、を備えて構成されている。
本実施形態に係る画像形成システム１は、図１に示すように、給紙装置１０と、給紙装置１０の後段に接続された画像形成装置２０と、画像形成装置２０の後段に接続されたインサーター３０と、インサーター３０の後段に接続された画像検査装置４０と、画像検査装置４０の後段に接続されたパージユニット５０と、パージユニット５０の後段に接続された断裁ユニット６０と、断裁ユニット６０の後段に接続された排紙ユニット７０と、を備えて構成されている。
【0028】
給紙装置１０は、ＰＦＵ（Paper Feed Unit）と称されるものであり、複数の給紙トレイや、給紙ローラー、分離ローラー、給紙／分離ゴム、送り出しローラー等からなる給紙手段を備える。各給紙トレイには、用紙の種類（紙種、坪量、用紙サイズ等）ごとに用紙が格納されており、用紙の最上部から一枚ずつ画像形成装置２０へと用紙が搬送される。
【0029】
画像形成装置２０は、無端で環状に掛け渡された中間転写ベルト２１と、この中間転写ベルト２１に沿って配置されたＣ（シアン）、Ｍ（マジェンタ）、Ｙ（イエロー）及びＫ（黒）各色の像形成ユニット２２と、を備えて構成され、像形成ユニット２２により中間転写ベルト２１上にＣＭＹＫ各色のトナー像を重畳してフルカラーのトナー像を形成する。そして、画像形成装置２０は、中間転写ベルト２１上に形成したトナー像を、給紙トレイ２３から搬送されてきた用紙に転写し、さらに定着器２４で用紙に熱定着させた後、当該用紙を後段の装置（ここではインサーター３０）に向けて出力する。なお、画像形成装置２０は、上記のようなタンデム式の電子写真方式のものに限定されず、用紙に画像を形成する方式は任意であってよい。
【0030】
また、画像形成装置２０は、操作パネル２５を備えて構成されている。
操作パネル２５は、ユーザーに対して各種情報を表示する表示部２５１と、ユーザーによる操作入力を受け付ける操作部２５２と、を備えて構成されている。
表示部２５１は、カラー液晶ディスプレイなどで構成され、操作画面等（各種設定画面、各種ボタン、各機能の動作状況等）を表示する。
操作部２５２は、表示部２５１の画面上に設けられるタッチパネルと、表示部２５１の画面周囲に配置される各種ハードキーと、を備えて構成されている。ユーザーは、操作部２５２を操作して、画質設定、倍率設定、応用設定、出力設定及び用紙設定等の画像形成に関する設定、用紙搬送指示、並びに装置の停止操作などを行うことができる。
操作パネル２５は、ユーザーに対して各種情報を表示する表示部２５１と、ユーザーによる操作入力を受け付ける操作部２５２と、を備えて構成されている。
表示部２５１は、カラー液晶ディスプレイなどで構成され、操作画面等（各種設定画面、各種ボタン、各機能の動作状況等）を表示する。
操作部２５２は、表示部２５１の画面上に設けられるタッチパネルと、表示部２５１の画面周囲に配置される各種ハードキーと、を備えて構成されている。ユーザーは、操作部２５２を操作して、画質設定、倍率設定、応用設定、出力設定及び用紙設定等の画像形成に関する設定、用紙搬送指示、並びに装置の停止操作などを行うことができる。
【0031】
インサーター３０は、画像形成装置２０と画像検査装置４０との間の用紙の搬送経路に挿入紙を給紙する。具体的には、インサーター３０は、上部に設けられた給紙トレイ３１に収納された挿入紙（合い紙、白紙、画像形成済みの用紙などの画像形成が不要な用紙）を、画像形成装置２０から搬送されてくる用紙の搬送経路に給紙する。
【0032】
画像検査装置４０は、インサーター３０から搬送された用紙を光学的に読み取るラインセンサー４１を備えて構成されている。画像検査装置４０は、基準画像と、基準画像に対応する画像（基準画像と略同一の画像）が形成された用紙をラインセンサー４１で読み取って得た検査画像と、を比較して、検査画像を検査する。
【0033】
パージユニット５０は、画像検査装置４０により印刷画像が正常と判定された用紙を断裁ユニット６０に搬送するとともに、画像検査装置４０により印刷画像が異常と判定された用紙をパージトレイ５１に排出する。
【0034】
断裁ユニット６０は、画像検査装置４０から搬送されてきた用紙を分割断裁する。断裁ユニット６０は、用紙の端部をＦＤ方向（用紙搬送方向）に断裁するＦＤ断裁部６１と、用紙の端部をＣＤ方向（用紙幅方向）に断裁するＣＤ断裁部６２と、用紙が断裁された際に下方に落下する断裁屑を収容する屑箱６３と、名刺／カードのサイズに断裁された用紙を収容するカードトレイ６４と、パージする用紙を積載するサブトレイ６５と、を備えて構成されている。
【0035】
排紙ユニット７０は、画像形成システム１の用紙の搬送方向の最下流に設けられたメイントレイ７１と、排紙ユニット７０の上部に設けられたサブトレイ７２と、を備え、断裁ユニット６０から搬送された用紙を排出する。
【0036】
また、画像形成システム１は、図２に示すように、制御部１００と、検知部１１０と、参照情報取得部１２０と、受付部１３０と、対策情報出力部１４０と、評価取得部１５０と、参照情報決定部１６０と、記憶部１７０と、を備えて構成されている。
【0037】
制御部１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えて構成され、ＲＯＭから各種プログラムを読み出して実行することにより、画像形成システム１の各部を制御する。
【0038】
検知部１１０は、画像形成システム１を構成する装置（画像形成装置２０等）内に配置され当該装置内の状態又は測定値を取得する。検知部１１０は、例えば、用紙特性情報を検知するメディア検知センサー１１１、装置内の温度又は湿度を検知する環境検知センサー１１２などの複数のセンサーを含んで構成されている。
【0039】
参照情報取得部１２０は、複数のセンサーにより取得された状態又は測定値に対応する検知情報を含む参照情報を取得する。検知情報は、メディア検知センサー１１１により検知された用紙特性情報（紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの物性値を含む）、環境検知センサー１１２により検知された環境測定値を含んでいる。また、参照情報は、検知情報の他、機械及びジョブの設定情報を含んでいる。設定情報は、サイズ、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの用紙情報を含んでいる。
【0040】
受付部１３０は、装置において発生した改善を要する事象を示す事象情報を受け付ける。事象情報は、装置において発生したトラブル情報又は不都合情報であり、例えば、装置における用紙のジャムに関する情報又は生産性に関する情報である。
受付部１３０は、装置において発生した事象情報の取得、操作パネル２５に表示された事象候補からの指定、操作パネル２５における文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、事象情報を受け付ける。
受付部１３０は、装置において発生した事象情報の取得、操作パネル２５に表示された事象候補からの指定、操作パネル２５における文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、事象情報を受け付ける。
【0041】
対策情報出力部１４０は、受付部１３０により受け付けられた事象情報及び参照情報取得部１２０により取得された参照情報に基づいて、事象に対する対策情報を出力する。対策情報出力部１４０は、受付部１３０により受け付けられた事象情報と関連付けられた参照情報を選択する。
【0042】
評価取得部１５０は、対策情報出力部１４０により出力された対策情報に対する評価（対策がＯＫかＮＧか）を取得する。
【0043】
参照情報決定部１６０は、評価取得部１５０により取得された評価に基づいて、対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する。なお、参照情報は、１つの場合もあれば、複数の場合もある。また、参照情報は、検知情報のみの場合や設定情報のみの場合もあれば、検知情報及び設定情報を組み合わせた場合もある。
【0044】
記憶部１７０は、プログラムや画像データ等の各種データを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）、半導体メモリー等の不揮発性の記憶装置である。記憶部１７０には、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部１００から読み書き可能に記憶する。
【0045】
［２．動作の説明］
次に、本実施形態に係る画像形成システム１の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。
なお、図３に示す例では、トラブルとして、画像形成装置２０の給紙トレイ２３で給紙ジャムが発生したことを例示して説明する。制御部１００は、給紙トレイ２３に収容されている用紙を送り出してから所定時間以内に、最初のＮＦセンサー２３２（図４参照）に用紙が到達しない場合に、給紙ジャムが発生したと判断する。
次に、本実施形態に係る画像形成システム１の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。
なお、図３に示す例では、トラブルとして、画像形成装置２０の給紙トレイ２３で給紙ジャムが発生したことを例示して説明する。制御部１００は、給紙トレイ２３に収容されている用紙を送り出してから所定時間以内に、最初のＮＦセンサー２３２（図４参照）に用紙が到達しない場合に、給紙ジャムが発生したと判断する。
【0046】
まず、前提として、図４を用いて、給紙トレイ２３による給紙動作を説明する。
まず、用紙Ｐが給紙トレイ２３に積載された際、給紙トレイ２３の底面に配置された昇降板（図示略）により、給紙トレイ２３の上方に配置された給紙ベルト２３１手前の位置まで用紙Ｐが持ち上げられる。そして、印刷ジョブが始まると、給紙ベルト２３１に内蔵された吸着ファン（図示略）と、先端ファン（図示略）及びサイドファン（図示略）と、が動作して、積載された用紙Ｐの数枚分を浮上させ、最上部の用紙Ｐが給紙ベルト２３１に貼り付いた状態となる。なお、図中の矢印Ａ１は吸着ファンによる風の流れを、矢印Ａ２は先端ファンによる風の流れを、矢印Ａ３はサイドファンによる風の流れを、それぞれ示している。次いで、給紙ベルト２３１が動作することで、最上部の用紙Ｐが給紙トレイ２３の外側に搬送される。給紙トレイ２３の外側に搬送された用紙Ｐは、給紙トレイ２３の搬送方向下流側に配置されたＮＦセンサー２３２に到達した後、搬送ローラー（図示略）により搬送経路を搬送され、画像が形成される。連続搬送の場合もこの繰り返しであり、前紙がＮＦセンサー２３２の次に設けられた出口センサー（図示略）により検知されたときに、給紙ベルト２３１を動作させて次の用紙Ｐを給紙する。なお、吸着ファン、先端ファン、サイドファンは、主に用紙Ｐの坪量に応じて、風量が決められている。
以下、図３を参照して、画像形成システム１の動作を説明する。
まず、用紙Ｐが給紙トレイ２３に積載された際、給紙トレイ２３の底面に配置された昇降板（図示略）により、給紙トレイ２３の上方に配置された給紙ベルト２３１手前の位置まで用紙Ｐが持ち上げられる。そして、印刷ジョブが始まると、給紙ベルト２３１に内蔵された吸着ファン（図示略）と、先端ファン（図示略）及びサイドファン（図示略）と、が動作して、積載された用紙Ｐの数枚分を浮上させ、最上部の用紙Ｐが給紙ベルト２３１に貼り付いた状態となる。なお、図中の矢印Ａ１は吸着ファンによる風の流れを、矢印Ａ２は先端ファンによる風の流れを、矢印Ａ３はサイドファンによる風の流れを、それぞれ示している。次いで、給紙ベルト２３１が動作することで、最上部の用紙Ｐが給紙トレイ２３の外側に搬送される。給紙トレイ２３の外側に搬送された用紙Ｐは、給紙トレイ２３の搬送方向下流側に配置されたＮＦセンサー２３２に到達した後、搬送ローラー（図示略）により搬送経路を搬送され、画像が形成される。連続搬送の場合もこの繰り返しであり、前紙がＮＦセンサー２３２の次に設けられた出口センサー（図示略）により検知されたときに、給紙ベルト２３１を動作させて次の用紙Ｐを給紙する。なお、吸着ファン、先端ファン、サイドファンは、主に用紙Ｐの坪量に応じて、風量が決められている。
以下、図３を参照して、画像形成システム１の動作を説明する。
【0047】
まず、制御部１００は、給紙ジャム、故障などのトラブルを検知したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。具体的には、制御部１００は、受付部１３０により事象情報が受け付けられたか否かを判定する。
例えば、受付部１３０は、給紙ベルト２３１が動作してから所定時間以内に用紙がＮＦセンサー２３２に到達しない場合に、給紙ジャム（トラブル）の発生を受け付ける。例えば、用紙積載位置から給紙ベルト２３１が動作して用紙がＮＦセンサー２３２に到達するまでの設計値が２００ｍｓであるとして、５００ｍｓ経過しても用紙がＮＦセンサー２３２に到達しない場合に、給紙不良（給紙ジャム）の発生を受け付ける。制御部１００は、受付部１３０により給紙ジャムが受け付けられた場合に、それに応じたジャムコード（例えばＪ－１６０１）を表示させるためのジャムコード表示画面Ｇ１を表示部２５１に表示させる（図５参照）。ユーザーは、トラブル発生後に対策を実施したい場合、表示部２５１に表示された画面（例えばジャムコード表示画面Ｇ１）のトラブルシュートボタンＢ１を押下する。
例えば、受付部１３０は、給紙ベルト２３１が動作してから所定時間以内に用紙がＮＦセンサー２３２に到達しない場合に、給紙ジャム（トラブル）の発生を受け付ける。例えば、用紙積載位置から給紙ベルト２３１が動作して用紙がＮＦセンサー２３２に到達するまでの設計値が２００ｍｓであるとして、５００ｍｓ経過しても用紙がＮＦセンサー２３２に到達しない場合に、給紙不良（給紙ジャム）の発生を受け付ける。制御部１００は、受付部１３０により給紙ジャムが受け付けられた場合に、それに応じたジャムコード（例えばＪ－１６０１）を表示させるためのジャムコード表示画面Ｇ１を表示部２５１に表示させる（図５参照）。ユーザーは、トラブル発生後に対策を実施したい場合、表示部２５１に表示された画面（例えばジャムコード表示画面Ｇ１）のトラブルシュートボタンＢ１を押下する。
【0048】
制御部１００は、トラブルを検知したと判定した場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、次のステップＳ１０２へと移行する。
一方、制御部１００は、トラブルを検知していないと判定した場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、ステップＳ１０３へと移行する。
一方、制御部１００は、トラブルを検知していないと判定した場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、ステップＳ１０３へと移行する。
【0049】
ステップＳ１０２において、制御部１００は、トラブル発生時のトラブル情報、参照情報（検知情報及び設定情報）を記憶部１７０に記憶させる。
【0050】
ステップＳ１０３において、制御部１００は、通常動作時の参照情報（検知情報、設定情報）を記憶部１７０に記憶させる。制御部１００は、検知情報や設定情報が変化したタイミングで、データを記憶しておく。
【0051】
次に、制御部１００は、ユーザーによりトラブルシュートボタンが押下されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
ここで、例えば、図５に示したケースのように、直前で給紙ジャムが発生している場合、制御部１００も、トラブル（給紙ジャム）が発生していることを認識しており、その状態でトラブルシュートボタンＢ１が押下されると、給紙ジャムの対策画面に移行する。
ここで、例えば、図５に示したケースのように、直前で給紙ジャムが発生している場合、制御部１００も、トラブル（給紙ジャム）が発生していることを認識しており、その状態でトラブルシュートボタンＢ１が押下されると、給紙ジャムの対策画面に移行する。
【0052】
制御部１００は、トラブルシュートボタンが押下されたと判定した場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、次のステップＳ１０５へと移行する。
一方、制御部１００は、トラブルシュートボタンが押下されていないと判定した場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、トラブルが解消したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
制御部１００は、トラブルが解消したと判定した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、処理を終了する。
一方、制御部１００は、トラブルが解消していないと判定した場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、ステップＳ１０４へと移行して、再度ステップＳ１０４の処理を繰り返す。
一方、制御部１００は、トラブルシュートボタンが押下されていないと判定した場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、トラブルが解消したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
制御部１００は、トラブルが解消したと判定した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、処理を終了する。
一方、制御部１００は、トラブルが解消していないと判定した場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、ステップＳ１０４へと移行して、再度ステップＳ１０４の処理を繰り返す。
【0053】
ステップＳ１０５において、制御部１００は、直前でトラブルが発生しているか否かを判定する。
制御部１００は、直前でトラブルが発生していると判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、ステップＳ１０７へと移行する。
一方、制御部１００は、直前でトラブルが発生していないと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、ステップＳ１０８へと移行する。
制御部１００は、直前でトラブルが発生していると判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、ステップＳ１０７へと移行する。
一方、制御部１００は、直前でトラブルが発生していないと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、ステップＳ１０８へと移行する。
【0054】
ステップＳ１０７において、制御部１００は、ステップＳ１０２で記憶部１７０に記憶されたトラブル情報を取得する。例えば、Ｊ－１６０１を含む給紙ジャムが発生している場合は、トラブル情報として給紙ジャムの発生を取得する。
【0055】
ステップＳ１０８において、制御部１００は、トラブル情報特定処理を行う。具体的には、制御部１００は、トラブルを識別するためのトラブル選択画面Ｇ２（図６参照）を表示部２５１に表示させ、ユーザーによる入力（選択）を受け付けて、困りごとを含むトラブル情報を特定（取得）する。例えば、ユーザーは、ウォームアップ時間が長いことで生産性に不満がある場合は、「生産性」→「ウォームアップが長い」を選択して、ＯＫボタンＢ２を押下する。
【0056】
次に、制御部１００は、ステップＳ１０７又はステップＳ１０８で取得したトラブル情報に応じた参照情報（検知情報、設定情報）を選定する（ステップＳ１０９）。
例えば、検知情報としては、メディア検知センサー１１１により検知されるメディア検知情報（坪量、表面光沢性、含水量）や、環境検知センサー１１２により検知される湿度などが挙げられる（図７参照）。また、設定情報としては、先端ファンやサイドファンのエア風量などが挙げられる（図７参照）。
例えば、検知情報としては、メディア検知センサー１１１により検知されるメディア検知情報（坪量、表面光沢性、含水量）や、環境検知センサー１１２により検知される湿度などが挙げられる（図７参照）。また、設定情報としては、先端ファンやサイドファンのエア風量などが挙げられる（図７参照）。
【0057】
次に、制御部１００は、対策情報出力部１４０を制御して、事象に対する対策情報を出力する対策リスト決定・表示処理を行わせる（ステップＳ１１０）。以下、対策リスト決定・表示処理について、図８のフローチャートを参照して説明する。
【0058】
［対策リスト決定・表示処理］
まず、対策情報出力部１４０は、ステップＳ１０７又はステップＳ１０８で取得したトラブル情報の種類に応じた複数の対策候補からなる対策リストを取得する（ステップＳ２０１）。
まず、対策情報出力部１４０は、ステップＳ１０７又はステップＳ１０８で取得したトラブル情報の種類に応じた複数の対策候補からなる対策リストを取得する（ステップＳ２０１）。
【0059】
次に、対策情報出力部１４０は、対策リスト内の対策ごとに関連する参照情報（検知情報、設定情報）を取得する（ステップＳ２０２）。
例えば、Ｊ－１６０１（給紙トレイ２３から用紙が出ない給紙ジャム）の場合は、図９に示すように、予め上記図７に示した参照情報を用いて対策表示を行うことが設定されている。ここで、用紙の坪量に対する各ファンの理想のエア風量は、設計的に予め決まっている（図１０参照）が、様々な用紙があることから、予め設計値で決められている風量では、給紙ジャムが発生しやすい場合がある。そこで、図９に示すように、各対策における各ファン（先端ファン、サイドファン）の記載は、検知した坪量に基づいて、対策が必要と思われる風量設定（範囲）を取得するようにしている。
例えば、Ｊ－１６０１（給紙トレイ２３から用紙が出ない給紙ジャム）の場合は、図９に示すように、予め上記図７に示した参照情報を用いて対策表示を行うことが設定されている。ここで、用紙の坪量に対する各ファンの理想のエア風量は、設計的に予め決まっている（図１０参照）が、様々な用紙があることから、予め設計値で決められている風量では、給紙ジャムが発生しやすい場合がある。そこで、図９に示すように、各対策における各ファン（先端ファン、サイドファン）の記載は、検知した坪量に基づいて、対策が必要と思われる風量設定（範囲）を取得するようにしている。
【0060】
次に、対策情報出力部１４０は、ステップＳ２０２で取得した参照情報（パラメーター）をチェックし、対策が有効と判断されるパラメーターの数で得点を付ける（ステップＳ２０３）。
例えば、図９に示す例では、給紙ジャム対策として、予め対策１～３まで登録されており、登録された対策ごとに参照情報（パラメーター）の値が設計値と合致するものをチェックする。例えば、対策１（先端ファン風量ＵＰ）の先端ファンについては、風量の値（３０％）が設計値（３０％：図１０参照）と同じであるため、得点を０とする。また、対策２（サイドファン風量ＵＰ）のサイドファンについては、風量の値（４０％）が設計値（５０％：図１０参照）と異なるため、対策が有効と判断し、得点を１とする。また、対策３（除湿）については、用紙の含水量も湿度も値が低く対策条件（高い）と逆であるため、得点を－１×２＝－２とする。
例えば、図９に示す例では、給紙ジャム対策として、予め対策１～３まで登録されており、登録された対策ごとに参照情報（パラメーター）の値が設計値と合致するものをチェックする。例えば、対策１（先端ファン風量ＵＰ）の先端ファンについては、風量の値（３０％）が設計値（３０％：図１０参照）と同じであるため、得点を０とする。また、対策２（サイドファン風量ＵＰ）のサイドファンについては、風量の値（４０％）が設計値（５０％：図１０参照）と異なるため、対策が有効と判断し、得点を１とする。また、対策３（除湿）については、用紙の含水量も湿度も値が低く対策条件（高い）と逆であるため、得点を－１×２＝－２とする。
【0061】
次に、対策情報出力部１４０は、複数の対策を、得点が高い順に表示部２５１に表示させる（ステップＳ２０４）。なお、同じ得点の対策が複数ある場合は、評価が高い（評価ＯＫの割合が大きい）ものから順に表示させる。
例えば、図９に示す例では、得点に従い、対策２（１点）、対策１（０点）、対策３（－２点）の順に、対策として表示部２５１に表示させる。
例えば、図９に示す例では、得点に従い、対策２（１点）、対策１（０点）、対策３（－２点）の順に、対策として表示部２５１に表示させる。
【0062】
図１１に対策候補１として対策２（サイドファン風量ＵＰ）を表示させる対策候補表示画面Ｇ３１を、図１２に対策候補２として対策１（先端ファン風量ＵＰ）を表示させる対策候補表示画面Ｇ３２を、図１３に対策候補３として対策３（除湿）を表示させる対策候補表示画面Ｇ３３を、それぞれ示す。図１１～図１３に示す各画面は、上部のタブＴ１～Ｔ３を選択することで、切り替えることができる。
図１１において、ユーザーは、サイドファンの風量を変更することができる。また、図１２において、ユーザーは、先端ファンの風量を変更することができる。また、図１３において、ユーザーは、除湿設定を変更することができる。
また、図１１～図１３において、ユーザーは、プリント継続ボタンＢ３を押下することで、プリントを継続することができる。
また、図１１～図１３に示す各画面には、評価（対策できたか否か）を入力させるためのボタン（はいボタンＢ４、いいえボタンＢ５）を配置するようにし、はいボタンＢ４又はいいえボタンＢ５が押下されると、「通常プリント画面に戻りますか」というポップアップが表示され、そこで「はい」が選択されると、通常プリント画面に戻るようになっている。
図１１において、ユーザーは、サイドファンの風量を変更することができる。また、図１２において、ユーザーは、先端ファンの風量を変更することができる。また、図１３において、ユーザーは、除湿設定を変更することができる。
また、図１１～図１３において、ユーザーは、プリント継続ボタンＢ３を押下することで、プリントを継続することができる。
また、図１１～図１３に示す各画面には、評価（対策できたか否か）を入力させるためのボタン（はいボタンＢ４、いいえボタンＢ５）を配置するようにし、はいボタンＢ４又はいいえボタンＢ５が押下されると、「通常プリント画面に戻りますか」というポップアップが表示され、そこで「はい」が選択されると、通常プリント画面に戻るようになっている。
【0063】
図３のフローチャートに戻り、制御部１００は、新規の対策の入力があったか否かを判定する（ステップＳ１１１）。
【0064】
ここで、新規の対策を入力（登録）する例を説明する。これまでの説明では、予め登録されている対策１～３の３種類の対策から優先度を決定するようにしていた。しかしながら、実際には、予め登録している対策以外にも、有効な対策を発見するケースがある。例えば、給紙ジャムの対策として、吸着ベルト２３１ａ、吸着ファン２３１ｂ、吸着センサー２３１ｃから構成される給紙ベルト２３１（図１４参照）の清掃に効果があるとわかった場合の例を説明する。
これまで説明してきた例と同様に、給紙ジャムが発生したことを検知した場合、そのときの参照情報（検知情報及び設定情報）に応じて、対策候補を決定する。ユーザーは、対策候補に挙げられた対策のいくつかを実施しても状況が改善しない場合、サービスマンに連絡して対応を依頼することになる。ここで、サービスマンは、給紙トレイ２３の状態を確認し、例えば、吸着ベルト２３１ａに形成された用紙吸着のための吸気口の穴に紙粉などの汚れが詰まって吸着ベルト２３１ａの吸引力が落ちていることを確認し、その部分の清掃を実施する。そして、そのサービスマンの対応により、吸着ベルト２３１ａの吸引力が復活し、給紙ジャムが解消されたものとする。
これまで説明してきた例と同様に、給紙ジャムが発生したことを検知した場合、そのときの参照情報（検知情報及び設定情報）に応じて、対策候補を決定する。ユーザーは、対策候補に挙げられた対策のいくつかを実施しても状況が改善しない場合、サービスマンに連絡して対応を依頼することになる。ここで、サービスマンは、給紙トレイ２３の状態を確認し、例えば、吸着ベルト２３１ａに形成された用紙吸着のための吸気口の穴に紙粉などの汚れが詰まって吸着ベルト２３１ａの吸引力が落ちていることを確認し、その部分の清掃を実施する。そして、そのサービスマンの対応により、吸着ベルト２３１ａの吸引力が復活し、給紙ジャムが解消されたものとする。
【0065】
本実施形態では、上記のように、対策候補にない新規の対策を実施して効果が得られた場合に、実施した対策を登録できる仕組みを備えている。具体的には、新規の対策の実施後に、対策候補表示画面Ｇ４（図１５参照）の「新規追加」のタブＴ１０を選択することで対策登録画面Ｇ５（図１６参照）を表示部２５１に表示させ、対策した内容を選択する。対策登録画面Ｇ５では、予め機械のメンテナンスに関わる項目がカテゴリー分け及びリスト化されており、そのメンテナンスリストの中から選択を行う。例えば、大項目として「清掃」「調整」「交換」「トレイ操作」「設定変更」「新規入力」が設けられ、清掃ボタンＢ６１が押下されると、清掃場所（「トレイ」「本体搬送」「ドラム・ベルト」「現像」「定着」「排紙部」「新規入力」）を特定するためのリストが表示される。次に、トレイボタンＢ６２が押下されると、給紙トレイ２３内の清掃場所（「給紙ベルト」「出口ローラー」「吸着センサー」「ＮＦセンサー」「新規入力」）を特定するためのリストが表示される。例えば、登録する対策が「吸着ベルト２３１ａの清掃」の場合、清掃ボタンＢ６１→トレイボタンＢ６２→給紙ベルトボタンＢ６３を選択する。対策を選択したら、登録ボタンＢ７を押下することで、新たな対策候補（ここでは対策候補４）として登録される。ここで、対策候補４のタブＴ４を選択すると、対策候補４の対策候補表示画面Ｇ６（図１７参照）が表示され、新たに登録した対策の内容（トレイの給紙ベルトを清掃してください。）が表示される。
なお、登録したい対策の内容に該当する項目が、予め設定されたメンテナンスリストに存在しない場合、対策登録画面Ｇ５（図１６参照）において、該当するリストの新規入力ボタンＢ８１～Ｂ８３を押下することで、直接文字を入力可能なポップアップ画面を表示させ、そのポップアップ画面に項目を入力することで、該当するリストに項目を追加することができる。
なお、登録したい対策の内容に該当する項目が、予め設定されたメンテナンスリストに存在しない場合、対策登録画面Ｇ５（図１６参照）において、該当するリストの新規入力ボタンＢ８１～Ｂ８３を押下することで、直接文字を入力可能なポップアップ画面を表示させ、そのポップアップ画面に項目を入力することで、該当するリストに項目を追加することができる。
【0066】
制御部１００は、新規対策の入力があったと判定した場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、次のステップＳ１１２へと移行する。
一方、制御部１００は、新規対策の入力がなかったと判定した場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）、ステップＳ１１３へと移行する。
一方、制御部１００は、新規対策の入力がなかったと判定した場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）、ステップＳ１１３へと移行する。
【0067】
ステップＳ１１２において、制御部１００は、入力された新規の対策を記憶部１７０に記憶させる。すなわち、制御部１００は、ユーザー又はサービスマンが実施した対策を取得する本発明の対策取得部として機能する。具体的には、制御部１００は、ユーザー又はサービスマンの行動及び動作を、操作パネル２５（表示部２５１）に表示された対策候補からの指定又は操作パネル２５における文字入力による指定により特定し、当該特定した行動及び動作を対策（内容）として取得する。なお、ユーザー又はサービスマンの行動及び動作を、音声入力による指定、若しくは、ユーザー又はサービスマンを撮影した画像又は動画により特定するようにしてもよい。
【0068】
次に、制御部１００は、対策に対する評価の入力が完了したか否かを判定する（ステップＳ１１３）。例えば、制御部１００は、図１１～図１３に示す各画面において、ユーザーからの評価が入力（はいボタンＢ４又はいいえボタンＢ５が押下）されると、評価の入力が完了したと判定する。
そして、制御部１００は、入力情報を参照して、対策情報によりトラブル（事象）が解消したか否かを判定する。すなわち、制御部１００は、本発明の判定部として機能する。そして、評価取得部１５０は、その判定結果に基づいて、対策情報に対する評価（ＯＫ／ＮＧ）を取得する。
なお、制御部１００は、トラブル（事象）が解消したか否かを判定する際、ユーザーによる対策完了の入力や改善判定入力の他、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、事象が解消したと判定するようにしてもよい。
また、制御部１００は、トラブル（事象）が解消したか否かを判定する際、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて事象が解消したか否かを判定するようにしてもよい。
そして、制御部１００は、入力情報を参照して、対策情報によりトラブル（事象）が解消したか否かを判定する。すなわち、制御部１００は、本発明の判定部として機能する。そして、評価取得部１５０は、その判定結果に基づいて、対策情報に対する評価（ＯＫ／ＮＧ）を取得する。
なお、制御部１００は、トラブル（事象）が解消したか否かを判定する際、ユーザーによる対策完了の入力や改善判定入力の他、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、事象が解消したと判定するようにしてもよい。
また、制御部１００は、トラブル（事象）が解消したか否かを判定する際、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて事象が解消したか否かを判定するようにしてもよい。
【0069】
制御部１００は、対策に対する評価の入力が完了したと判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）、次のステップＳ１１４へと移行する。
一方、制御部１００は、対策に対する評価の入力が完了していないと判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、対策に対する評価の入力が完了したと判定されるまでステップＳ１１３の処理を繰り返す。
一方、制御部１００は、対策に対する評価の入力が完了していないと判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、対策に対する評価の入力が完了したと判定されるまでステップＳ１１３の処理を繰り返す。
【0070】
次に、制御部１００は、情報記憶処理を行う（ステップＳ１１４）。具体的には、制御部１００は、図１８に示すように、入力された評価情報とともに、トラブル情報、参照情報（検知情報及び設定情報）、対策情報をセットで記憶部１７０に記憶させ、以降も蓄積していく。なお、検知情報、設定情報は、トラブルの種類や対策に関連付けられていないものも含んでいる。
【0071】
次に、制御部１００は、参照情報決定部１６０を制御して、評価取得部１５０により取得された評価に基づいて、対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する参照情報決定処理を行わせる（ステップＳ１１５）。
【0072】
ステップＳ１１４までの制御では、トラブル情報に応じて予め決まっている参照情報から対策を提示するようにしている。ただし、これだけでは予め分かっている範囲での情報に応じた対策を提案することしかできないため、市場での使われ方に応じて対策候補の優先度を適正化していくことが難しい。したがって、対策候補の決定に用いていない検知情報を用いることで、優先度を適正化するようにする。
ステップＳ１１５において、トラブル情報、参照情報（検知情報及び設定情報）、対策情報、評価情報をセットで記憶部１７０に記憶させる（図１８参照）ようにしているが、これらの情報とは別に、他の参照情報も紐付けて蓄積しておくようにする。ここで、他の参照情報とは、例えば、用紙幅、用紙長さ、給紙開始から最初センサー（最初のＮＦセンサー２３２）までの時間、重送検知結果、用紙ガイド板幅検知などの情報（図１９参照）や、用紙浮上時間、湿度などである。図１９に示した情報は、給紙ジャムの参照情報として記憶させるものであり、トラブル情報により異なる。
以下、参照情報決定処理について、図２０のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ１１５において、トラブル情報、参照情報（検知情報及び設定情報）、対策情報、評価情報をセットで記憶部１７０に記憶させる（図１８参照）ようにしているが、これらの情報とは別に、他の参照情報も紐付けて蓄積しておくようにする。ここで、他の参照情報とは、例えば、用紙幅、用紙長さ、給紙開始から最初センサー（最初のＮＦセンサー２３２）までの時間、重送検知結果、用紙ガイド板幅検知などの情報（図１９参照）や、用紙浮上時間、湿度などである。図１９に示した情報は、給紙ジャムの参照情報として記憶させるものであり、トラブル情報により異なる。
以下、参照情報決定処理について、図２０のフローチャートを参照して説明する。
【0073】
［参照情報決定処理］
まず、制御部１００は、トラブル発生（入力）時に記憶しているパラメーター（参照情報）に、特異点があるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。ここで、特異点とは、設計値に対して所定以上乖離している値、又は、取得した情報の分布の中で上下限に近い値（例えば上限５％又は下限５％に含まれる値）など、通常とは異なる状態であることを示す値のことである。
まず、制御部１００は、トラブル発生（入力）時に記憶しているパラメーター（参照情報）に、特異点があるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。ここで、特異点とは、設計値に対して所定以上乖離している値、又は、取得した情報の分布の中で上下限に近い値（例えば上限５％又は下限５％に含まれる値）など、通常とは異なる状態であることを示す値のことである。
【0074】
ここで、図１８のＮｏ４（評価ＮＧ）のデータとＮｏ５（評価ＯＫ）のデータを比較する。予め決まっている参照情報に従って、対策２を対策候補１としている（図１１参照）が、図１８に示す例では、対策２（Ｎｏ４）は評価ＮＧであり、対策１（Ｎｏ５）は評価ＯＫとなっている。そこで、別で記憶した情報（図１９参照）を比較する。給紙開始から最初センサーまでの時間の設計値は予め２００ｍｓと分かっており、Ｎｏ４及びＮｏ５は設計値の２倍の４００ｍｓとなっている。仮に、設計値の１．３倍（２００×１．３＝２６０ｍｓ）以上など、設計値から外れている値のデータを特異点と判断するので、給紙開始から最初センサーまでの時間を特異点として抽出する。すなわち、特異点として抽出したパラメーターで評価ＯＫになった情報（給紙開始から最初センサーまでの時間）を、新たに参照情報として評価ＯＫの対策（対策１）に追加し、対策条件を更新する（図２１参照）。
【0075】
制御部１００は、特異点があると判定した場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、次のステップＳ３０２へと移行する。
一方、制御部１００は、特異点がないと判定した場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、処理を終了する。
一方、制御部１００は、特異点がないと判定した場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、処理を終了する。
【0076】
次に、制御部１００は、ステップＳ３０１で特異点があると判定されたパラメーターが、特定の対策に対して評価結果との相関があるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。具体的には、制御部１００は、評価結果をＯＫ＝１、ＮＧ＝０としたときの、ステップＳ３０１で特異点があると判定されたパラメーターとの相関係数を算出し、所定値以上である場合（例えば相関係数が０．７以上である場合）に評価結果との相関があると判定する。
制御部１００は、特定の対策に対して評価結果との相関があると判定した場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、次のステップＳ３０３へと移行する。
一方、制御部１００は、特定の対策に対して評価結果との相関がないと判定した場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、処理を終了する。
制御部１００は、特定の対策に対して評価結果との相関があると判定した場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、次のステップＳ３０３へと移行する。
一方、制御部１００は、特定の対策に対して評価結果との相関がないと判定した場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、処理を終了する。
【0077】
次に、制御部１００は、ステップＳ３０１で特異点があると判定され、ステップＳ３０２で評価結果との相関があると判定されたパラメーターを、上記の特定の対策に関連するパラメーター（関連パラメーター）として登録する（ステップＳ３０３）。次回の処理において、上記の特定の対策の得点を再計算する際に、ステップＳ３０３で登録されたパラメーターに特異点があると判定した場合は、特徴が合致すると判断し、得点を加算する。
例えば、図２１に示す例では、対策１及び対策２が１点、対策３が－２点となる。得点が同じ場合は、過去情報の評価結果を確認し、蓄積した情報から今回と同様の条件に当てはまるものが複数ある場合に、評価ＯＫの割合が大きい方を優先して表示させる。例えば、坪量帯、エア風量設定、給紙開始から最初センサーまでの時間条件が同じ場合に、対策１の評価ＯＫの確率が８０％、対策２の評価ＯＫの確率が３０％の場合は、対策１を優先して表示させる。
なお、ここでは、対策を決定するためのパラメーター（参照情報）として新たに「給紙開始から最初センサーまでの時間」を追加する制御を示した。追加したパラメーターは、その後の対策候補を選定する制御に使用するが、データを蓄積する中で、そのパラメーターと評価に相関がないことが分かった場合は、判断を間違う要因になるため、そのパラメーターを削除するようにしてもよい。
例えば、図２１に示す例では、対策１及び対策２が１点、対策３が－２点となる。得点が同じ場合は、過去情報の評価結果を確認し、蓄積した情報から今回と同様の条件に当てはまるものが複数ある場合に、評価ＯＫの割合が大きい方を優先して表示させる。例えば、坪量帯、エア風量設定、給紙開始から最初センサーまでの時間条件が同じ場合に、対策１の評価ＯＫの確率が８０％、対策２の評価ＯＫの確率が３０％の場合は、対策１を優先して表示させる。
なお、ここでは、対策を決定するためのパラメーター（参照情報）として新たに「給紙開始から最初センサーまでの時間」を追加する制御を示した。追加したパラメーターは、その後の対策候補を選定する制御に使用するが、データを蓄積する中で、そのパラメーターと評価に相関がないことが分かった場合は、判断を間違う要因になるため、そのパラメーターを削除するようにしてもよい。
【0078】
なお、新たな対策候補（対策４）が追加されたときに、関連するパラメーター（参照情報）を追加する場合もある。例えば、プリント開始時に、給紙トレイ２３に積載された用紙に対し、用紙情報に基づいて吸着ファン、先端ファン、サイドファンを動作させて給紙ベルト２３１に吸着させるが、例えば、吸着ファンの吸引力不足により用紙の浮上に時間が掛かっている場合は、吸着ファンＯＮから吸着センサーＯＮまでの時間を測定し、その時間が設計値（１０００ｍｓ）の１．３倍（１０００×１．３＝１３００ｍｓ）以上になる場合に、「吸着ファンＯＮから吸着センサーＯＮまでの時間」を特異点として抽出する。そして、特異点として抽出した「ファンＯＮから吸着センサーＯＮまでの時間」を、関連するパラメーター（参照情報）として新たに追加する（図２２参照）。
例えば、図２２に示す例では、関連するパラメーターを参照して得点を付けると、対策１、２が０点、対策３が－２点となり、対策４が１点となる。したがって、この場合は、対策４を優先表示させることとなる。
例えば、図２２に示す例では、関連するパラメーターを参照して得点を付けると、対策１、２が０点、対策３が－２点となり、対策４が１点となる。したがって、この場合は、対策４を優先表示させることとなる。
【0079】
以上のように、本実施形態に係る画像形成システム１は、装置内に配置され当該装置内の状態又は測定値を取得する複数のセンサーにより取得された状態又は測定値に対応する検知情報を含む参照情報を取得する参照情報取得部１２０と、装置において発生した改善を要する事象を示す事象情報を受け付ける受付部１３０と、受付部１３０により受け付けられた事象情報及び参照情報取得部１２０により取得された参照情報に基づいて、事象に対する対策情報を出力する対策情報出力部１４０と、対策情報出力部１４０により出力された対策情報に対する評価を取得する評価取得部１５０と、評価取得部１５０により取得された評価に基づいて、対策情報を出力する際に参照する参照情報を決定する参照情報決定部１６０と、を備える。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策に対する評価に基づいて次回以降に参照する情報を更新することができるので、予め対策が規定されていないトラブルや動作改善要望に対して、適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策に対する評価に基づいて次回以降に参照する情報を更新することができるので、予め対策が規定されていないトラブルや動作改善要望に対して、適切な対策方法を提案することができる。
【0080】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、事象情報は、装置において発生したトラブル情報又は不都合情報である。また、事象情報は、装置における用紙のジャムに関する情報又は生産性に関する情報である。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した改善を要する事象に対する対策情報を出力することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した改善を要する事象に対する対策情報を出力することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
【0081】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、受付部１３０は、装置において発生した事象情報の取得、操作パネル２５に表示された事象候補からの指定、操作パネル２５における文字入力による指定及び音声入力による指定のいずれか一つにより、事象情報を受け付ける。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象を臨機応変に受け付けることができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象を臨機応変に受け付けることができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
【0082】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、参照情報は、検知情報と、機械及びジョブの設定情報と、を含む。また、設定情報は、サイズ、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの用紙情報を含む。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する設定情報を幅広く参照することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する設定情報を幅広く参照することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
【0083】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、複数のセンサーは、用紙特性情報を検知するメディア検知センサー１１１を含み、検知情報は、メディア検知センサー１１１により検知された用紙特性情報を含む。また、用紙特性情報は、紙種、坪量、剛度、紙目、表面光沢性、含水量及び電気抵抗の少なくともいずれか一つの物性値を含む。また、複数のセンサーは、装置内の温度又は湿度を検知する環境検知センサー１１２を含み、検知情報は、環境検知センサー１１２により検知された環境測定値を含む。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する検知情報を幅広く参照することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する検知情報を幅広く参照することができるので、必要に応じて適切な対策方法を提案することができる。
【0084】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策情報出力部１４０は、受付部１３０により受け付けられた事象情報と関連付けられた参照情報を選択する。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する参照情報を選択して参照することができるので、適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、装置内で発生した事象に関連する参照情報を選択して参照することができるので、適切な対策方法を提案することができる。
【0085】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策情報出力部１４０は、複数の対策情報を、評価取得部１５０により取得された評価が高い順に出力させる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、有効である可能性の高い対策を容易にユーザーに認識させることができるので、ユーザーが適切な対策を選択し易くすることができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、有効である可能性の高い対策を容易にユーザーに認識させることができるので、ユーザーが適切な対策を選択し易くすることができる。
【0086】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、ユーザー又はサービスマンが実施した対策を取得する対策取得部（制御部１００）を備える。また、対策取得部は、ユーザー又はサービスマンの行動及び動作を、操作パネル２５に表示された対策候補からの指定、操作パネル２５における文字入力による指定、音声入力による指定、若しくは、ユーザー又はサービスマンを撮影した画像又は動画により特定し、当該特定した行動及び動作を対策として取得する。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、新規に実施された対策を取得することができるので、事象に対して有効であった対策を取り入れることが可能となり、以降、より適切な対策方法を提案することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、新規に実施された対策を取得することができるので、事象に対して有効であった対策を取り入れることが可能となり、以降、より適切な対策方法を提案することができる。
【0087】
また、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策情報により事象が解消したか否かを判定する判定部（制御部１００）を備え、評価取得部１５０は、判定部による判定結果に基づいて、対策情報に対する評価を取得する。また、判定部は、ジャムの発生率が低下したこと、生産性が向上したこと、画質不良が改善されたこと、ユーザーによる対策完了の入力、改善判定入力、所定枚数印刷が実行されたこと、印刷ジョブが完了したこと、異なる印刷ジョブが開始されたこと、及び、メンテナンスモードからユーザーモードへのモード変化のいずれか一つを検知した場合に、事象が解消したと判定する。また、判定部は、画像改善レベル、生産性向上レベル、ダウンタイム削減量、並びに、ユーザーにより入力された改善レベル、満足度、対策完了までの時間及び作業数のいずれか一つに基づいて、対策情報の効果のレベルを判定し、当該判定したレベルに基づいて事象が解消したか否かを判定する。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策を実施したことにより事象が解消したか否かを判定することで、対策による効果の有無やレベルを判定することができるので、対策に対する適切な評価を取得することができる。
したがって、本実施形態に係る画像形成システム１によれば、対策を実施したことにより事象が解消したか否かを判定することで、対策による効果の有無やレベルを判定することができるので、対策に対する適切な評価を取得することができる。
【0088】
以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
【0089】
例えば、図１７に示す例では、対策候補１～４を全て表示させるようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、対策４（トレイの給紙ベルトの清掃）は、サービスマンにとっては実施可能であるが、安全性の観点からユーザーには対応を促すべきでない場合がある。そのため、対策の登録時に、サービスマンのみに公開するかユーザーにも公開するかを、選択できるようにしてもよい。すなわち、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容（対策情報）を出力させるようにしてもよい。サービスマンのみに公開する対策の場合、ユーザーの使用時には表示させず、サービスマンによる操作であることが入力された場合のみ表示させる。
上記のように、対策情報出力部１４０は、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容を出力させることで、対策の安全性を考慮した出力を行わせることができるので、ユーザーの安全を確保することができる。
上記のように、対策情報出力部１４０は、使用者であるユーザーとメンテナンスを実施するサービスマンとで異なる内容を出力させることで、対策の安全性を考慮した出力を行わせることができるので、ユーザーの安全を確保することができる。
【0090】
また、事象情報（トラブル情報）及び参照情報を入力、事象（トラブル）に対する対策情報を出力、対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成するようにしてもよい。すなわち、トラブル情報、参照情報（検知情報、設定情報）、対策、評価結果に基づいて、対策の効果を機械学習により算出するようにしてもよい。これは、トラブルに対する対策の効果を算出するものであり、参照情報（検知情報、設定情報）を入力し、対策した効果がある場合（評価がＯＫになる場合）を出力するものである。
上記のように、対策情報出力部１４０は、受付部１３０により受け付けられた事象情報及び参照情報取得部１２０により取得された参照情報を入力、事象に対する対策情報を出力、対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成することで、事象に対する対策の効果を自動的に算出して対策ＯＫの確率が高いものを優先的に出力させることができるので、ユーザーに適切な対策を選択させ易くすることができる。
上記のように、対策情報出力部１４０は、受付部１３０により受け付けられた事象情報及び参照情報取得部１２０により取得された参照情報を入力、事象に対する対策情報を出力、対策情報に対する評価を報酬として機械学習を実行し、学習モデルを生成することで、事象に対する対策の効果を自動的に算出して対策ＯＫの確率が高いものを優先的に出力させることができるので、ユーザーに適切な対策を選択させ易くすることができる。
【0091】
例えば、図２３に示すように、各対策において「対象」と設定されているパラメーターが、各対策に関連する参照情報である。ここでは、過去に蓄積した情報に基づいて、ロジスティクス回帰分析を行う。
ここで、目的変数を評価ＯＫ＝１、評価ＮＧ＝０とし、説明変数を参照情報（検知情報、設定情報）とする。
給紙ジャムが発生したときに蓄積された情報（参照情報）に基づいて、各対策の効果の有無が算出される。具体的には、ロジスティック回帰手法により、各対策の関連パラメーターに基づいて、対策ＯＫの確率（推定値）をそれぞれ求める。
ここで、目的変数を評価ＯＫ＝１、評価ＮＧ＝０とし、説明変数を参照情報（検知情報、設定情報）とする。
給紙ジャムが発生したときに蓄積された情報（参照情報）に基づいて、各対策の効果の有無が算出される。具体的には、ロジスティック回帰手法により、各対策の関連パラメーターに基づいて、対策ＯＫの確率（推定値）をそれぞれ求める。
【0092】
図２４に、対策１の蓄積情報及び分析結果の一例を示す。
対策１における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ１は、下記式（１）を用いて算出される。
Ｒ１＝１／（１＋ｅ－（０．０９１０＊坪量－０．３３２４＊エア風量（先端）＋１．８５３０））…（１）
対策１における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ１は、下記式（１）を用いて算出される。
Ｒ１＝１／（１＋ｅ－（０．０９１０＊坪量－０．３３２４＊エア風量（先端）＋１．８５３０））…（１）
【0093】
図２５に、対策２の蓄積情報及び分析結果の一例を示す。
対策２における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ２は、下記式（２）を用いて算出される。
Ｒ２＝１／（１＋ｅ－（－０．０２４４＊坪量＋０．０６６７＊エア風量（サイド）－０．５５３９））…（２）
対策２における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ２は、下記式（２）を用いて算出される。
Ｒ２＝１／（１＋ｅ－（－０．０２４４＊坪量＋０．０６６７＊エア風量（サイド）－０．５５３９））…（２）
【0094】
図２６に、対策３の蓄積情報及び分析結果の一例を示す。
対策３における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ３は、下記式（３）を用いて算出される。
Ｒ３＝１／（１＋ｅ－（－０．０１９４＊表面光沢性－０．０１８１＊含水量＋０．０６６７＊湿度－１．９８５５））…（３）
対策３における対策ＯＫの確率（推定値）Ｒ３は、下記式（３）を用いて算出される。
Ｒ３＝１／（１＋ｅ－（－０．０１９４＊表面光沢性－０．０１８１＊含水量＋０．０６６７＊湿度－１．９８５５））…（３）
【0095】
上記のように、対策ＯＫの確率（推定値）を、対策ごとに算出しておく。そして、次回以降、トラブルが発生したときに、対策ＯＫとなる計算式から対策ＯＫの確率を算出し、確率の高いものから優先して表示させる。また、蓄積した情報を用いて定期的に再計算することで、より精度を向上させることができる。
【0096】
また、例えば、図２１に示す例では、対策１に「給紙開始から最初センサーまでの時間」を追加した構成を説明しているが、ここでも上記の分析に使用するパラメーターを変更することができる。具体的には、対策１に関して、蓄積した情報に基づいて、給紙ジャムに関連する情報の中から評価結果と相関があるパラメーター（参照情報）を検索する。例えば、既に関連参照情報として記憶されている「坪量」「エア風量（先端）」以外の「表面光沢性」「含水量」「湿度」「サイドファン風量」「用紙幅」「用紙長さ」「給紙開始から最初センサーまでの時間」「重送検知結果」「用紙ガイド板幅検知」といった各パラメーターと評価結果との相関関係を算出して、相関が高いものを選択する。ここで、「給紙開始から最初センサーまでの時間」が評価結果との相関が高かった場合、「給紙開始から最初センサーまでの時間」を説明変数に追加して、分析を実施する。
図２７に、「給紙開始から最初センサーまでの時間」を説明変数に追加して再計算した結果の一例を示す。図２７に示す例では、「坪量」が１５０（「給紙開始から最初センサーまでの時間」が３５０ｍｓ）になっている部分（図２７の符号Ｄ２）で、確率（推定値）が再計算前（図２４の符号Ｄ１参照）の「９０％」から「９９％」になっており、精度が向上していることが分かる。
図２７に、「給紙開始から最初センサーまでの時間」を説明変数に追加して再計算した結果の一例を示す。図２７に示す例では、「坪量」が１５０（「給紙開始から最初センサーまでの時間」が３５０ｍｓ）になっている部分（図２７の符号Ｄ２）で、確率（推定値）が再計算前（図２４の符号Ｄ１参照）の「９０％」から「９９％」になっており、精度が向上していることが分かる。
【0097】
また、分析の手法として、ロジスティクス回帰の代わりに、ディープラーニング（ニューラルネットワーク）を用いるようにし、蓄積した情報を教師データとするとともに、参照情報（検知情報及び設定情報）を入力、評価を出力として学習させ、トラブル発生時の入力情報に基づいて評価がＯＫとなる確率を算出し、確率が高いものを優先表示させるようにしてもよい。
パラメーターの変更方法は、予め関連付けられている参照情報があり、まず、他の情報の中で評価と相関が高いパラメーターを関連パラメーターとして仮に追加する。次に、蓄積した情報をトレーニングデータと検証データに分類し、トレーニングデータによる学習の後、検証データでテストしたときのテスト結果が良い場合に、関連パラメーターとして本登録する。
パラメーターの変更方法は、予め関連付けられている参照情報があり、まず、他の情報の中で評価と相関が高いパラメーターを関連パラメーターとして仮に追加する。次に、蓄積した情報をトレーニングデータと検証データに分類し、トレーニングデータによる学習の後、検証データでテストしたときのテスト結果が良い場合に、関連パラメーターとして本登録する。
【0098】
その他、画像形成システムを構成する各装置の細部構成及び各装置の細部動作に関しても、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。
【符号の説明】
【0099】
１ 画像形成システム
１０ 給紙装置
２０ 画像形成装置
２１ 中間転写ベルト
２２ 像形成ユニット
２３ 給紙トレイ
２４ 定着器
２５ 操作パネル
２５１ 表示部
２５２ 操作部
３０ インサーター
３１ 給紙トレイ
４０ 画像検査装置
４１ ラインセンサー
５０ パージユニット
５１ パージトレイ
６０ 断裁ユニット
６１ ＦＤ断裁部
６２ ＣＤ断裁部
６３ 屑箱
６４ カードトレイ
６５ サブトレイ
７０ 排紙ユニット
７１ メイントレイ
７２ サブトレイ
１００ 制御部（対策取得部、判定部）
１１０ 検知部
１１１ メディア検知センサー
１１２ 環境検知センサー
１２０ 参照情報取得部
１３０ 受付部
１４０ 対策情報出力部
１５０ 評価取得部
１６０ 参照情報決定部
１７０ 記憶部
１０ 給紙装置
２０ 画像形成装置
２１ 中間転写ベルト
２２ 像形成ユニット
２３ 給紙トレイ
２４ 定着器
２５ 操作パネル
２５１ 表示部
２５２ 操作部
３０ インサーター
３１ 給紙トレイ
４０ 画像検査装置
４１ ラインセンサー
５０ パージユニット
５１ パージトレイ
６０ 断裁ユニット
６１ ＦＤ断裁部
６２ ＣＤ断裁部
６３ 屑箱
６４ カードトレイ
６５ サブトレイ
７０ 排紙ユニット
７１ メイントレイ
７２ サブトレイ
１００ 制御部（対策取得部、判定部）
１１０ 検知部
１１１ メディア検知センサー
１１２ 環境検知センサー
１２０ 参照情報取得部
１３０ 受付部
１４０ 対策情報出力部
１５０ 評価取得部
１６０ 参照情報決定部
１７０ 記憶部
【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16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】