特許 7523976 情報処理装置

(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】2024-07-19

(45)【発行日】2024-07-29

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G03G 21/00 20060101AFI20240722BHJP

   B41J 29/38 20060101ALI20240722BHJP

   H04N 1/00 20060101ALI20240722BHJP

   G06F 3/12 20060101ALI20240722BHJP

【ＦＩ】

G03G21/00 396

G03G21/00 388

G03G21/00 512

B41J29/38 204

H04N1/00 127A

G06F3/12 310

G06F3/12 329

G06F3/12 335

G06F3/12 385

G06F3/12 373

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020115863

(22)【出願日】2020-07-03

(65)【公開番号】P2022013358

(43)【公開日】2022-01-18

【審査請求日】2023-06-29

(73)【特許権者】

【識別番号】000001007

【氏名又は名称】キヤノン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100125254

【弁理士】

【氏名又は名称】別役 重尚

(72)【発明者】

【氏名】田中 孝一

(72)【発明者】

【氏名】白潟 二郎

(72)【発明者】

【氏名】杉本 駿

【審査官】金田 理香

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－１９９５９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－２２１４８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１０１６８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０９５１４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２２６１９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１１６３７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－３７５４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０２０１２２７（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ４１Ｊ ２９／００－２９／７０

Ｇ０３Ｇ １３／３４

１５／００

１５／３６

２１／００－２１／０２

２１／１４

２１／２０

Ｇ０６Ｆ ３／０９－３／１２

Ｈ０４Ｎ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像形成装置と通信する情報処理装置であって、
前記画像形成装置の消耗品の残量に関する残量情報を受信する受信手段と、
指定日に関する日付情報を入力する入力手段と、
前記指定日の前記消耗品の残量に関する予測残量情報を、前記残量情報に基づき出力する出力手段と、を有し、
前記出力手段は、前記指定日の前記消耗品の残量に関する第１予測量情報を、前記指定日よりも過去の第１の日数分の前記残量情報に基づき出力し、
前記出力手段は、前記指定日の前記消耗品の残量に関する第２予測量情報を、前記指定日よりも過去の前記第１の日数と異なる第２の日数分の前記残量情報に基づき出力することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記消耗品は、前記画像形成装置が画像を形成する際に用いる剤であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記消耗品は、前記画像形成装置に設けられたローラであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記消耗品は、シートに転写される画像が形成される感光体であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記消耗品は、シートに転写された画像を該シートに定着する定着器であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記指定日は訪問予定日であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

画像形成装置と通信する情報処理装置であって、
前記画像形成装置の消耗品の残量に関する残量情報を受信する受信手段と、
指定日に関する日付情報を入力する入力手段と、
前記指定日の前記消耗品の残量に関する予測残量情報を、前記残量情報に基づき出力する出力手段と、を有し、
前記出力手段は、ある時点を基準として互いに異なる長さの複数の過去の期間における前記残量情報に基づき複数の予測残量情報を決定し、前記複数の予測残量情報から前記指定日に基づき前記予測残量情報を決定するために用いる期間を選択する選択部を含むことを特徴とする情報処理装置。

【請求項8】

前記選択部は、前記複数の予測残量情報と前記ある時点よりも後の残量の実績との合致度を決定し、前記ある時点よりも後の時点における合致度が最も高くなる期間を選択することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、画像形成装置に備えられる交換部品の交換時期を管理する情報処理装置が知られている。画像形成装置は、トナーや紙などのほか、画像形成プロセスで用いられる感光体などの交換部品（消耗品とも呼ばれる）を備える。例えば感光体は、トナーや紙粉による汚染や摩耗が原因で所望の性能を発揮できなくなる。そのため、情報処理装置は感光体の交換時期を当該感光体の残使用量に関する情報に基づいて判定することが知られている。このほか、給紙ローラや現像装置なども消耗品に該当する。

【0003】

特許文献１では、ある画像形成装置の消耗品が交換されるまでの使用履歴に関する情報をサーバが受信し、当該サーバと通信可能な別の画像形成装置の消耗品の交換時期を前記情報に基づいて予測する技術が開示されている。具体的に述べると、特許文献１のシステムは、ある画像形成装置の感光体の膜厚の変化に基づいて別の画像形成装置の感光体の膜厚の摩耗速度を推定し、当該摩耗速度に基づいて感光体の交換時期を予測している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１０－１４５９４２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１の方法では、交換時期にならないと交換の通知がされないので、任意のタイミングでの消耗品の消耗度（残量）の予測結果を求めることができなかった。

【0006】

そこで、本発明は、任意のタイミングでの消耗品の消耗度合（残量）の予測結果を求めることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために本発明は、画像形成装置と通信する情報処理装置であって、前記画像形成装置の消耗品の残量に関する残量情報を受信する受信手段と、指定日に関する日付情報を入力する入力手段と、前記指定日の前記消耗品の残量に関する予測残量情報を、前記残量情報に基づき出力する出力手段と、を有し、前記出力手段は、前記指定日の前記消耗品の残量に関する第１予測量情報を、前記指定日よりも過去の第１の日数分の前記残量情報に基づき出力し、前記出力手段は、前記指定日の前記消耗品の残量に関する第２予測量情報を、前記指定日よりも過去の前記第１の日数と異なる第２の日数分の前記残量情報に基づき出力することを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、任意のタイミングでの消耗品の消耗度合（残量）の予測結果を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】消耗品管理システムのブロック図である。

【図2】画像形成装置の概略構成を示す断面図である。

【図3】消耗度情報記憶処理を示すフローチャートである。

【図4】消耗度情報送信処理を示すフローチャートである。

【図5】消耗度管理処理を示すフローチャートである。

【図6】消耗度合予測処理を示すフローチャートである。

【図7】経過日数に対する消耗品の消耗度の遷移を示す図、１日ごとの消耗度の進行度の推移を示す図である。

【図8】管理画面の例を示す図である。

【図9】第２の実施の形態における消耗品管理システムのブロック図である。

【図10】経過日数と消耗品の消耗度との関係を例示する図である。

【図11】経過日数と消耗品の消耗度との関係を例示する図である。

【図12】経過日数と消耗品の消耗度との関係を例示する図である。

【図13】消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図である。

【図14】消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図である。

【図15】消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図である。

【図16】消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図、基準時点からの経過日数と予測誤差との対応関係を例示する図である。

【図17】図１６（ａ）、（ｂ）に対応する図である。

【図18】図１６（ａ）、（ｂ）に対応する図である。

【図19】図１６（ａ）、（ｂ）に対応する図である。

【図20】図１６（ａ）、（ｂ）に対応する図である。

【図21】各予測式の、基準時点後における日ごとの予測精度の成績を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

【0011】

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理装置が適用される消耗品管理システムのブロック図である。この消耗品管理システムは、情報処理装置としての予測システム２０１と、画像形成装置１０１とが通信可能に接続されて構成される。予測システム２０１と画像形成装置１０１とは例えば、通信ネットワークにより接続されるが、通信接続の形態は問わない。また、予測システム２０１に接続される画像形成装置１０１の数は問わない。

【0012】

予測システム２０１は、画像形成装置１０１における消耗品の消耗度（残量）を予測し、適切な交換時期を判断するシステムである。予測システム２０１は、ＣＰＵ２０９、受信部２０２、第１記憶部２０３、予測処理部２０４、入力部２０５、表示制御部２０６、管理画面２０７、閾値入力部２０８を有する。これらの各機能は、ＣＰＵ２０９と、ＲＡＭ、ＲＯＭ（いずれも不図示）、各種インターフェイスの少なくともいずれかとの協働により実現される。従って、予測システム２０１の各部はＣＰＵ２０９によって統括的に制御される。画像形成装置１０１は、集計部１８０、第２記憶部１８１、送信部１８２を有する。これらの各機能は、各種インターフェイスや、いずれも不図示のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭの協働により実現される。画像形成装置１０１における各部はＣＰＵによって統括的に制御される。

【0013】

画像形成装置１０１において、集計部１８０は、消耗度に関する情報として、消耗度情報（残量情報）を収集すべきタイミングになると、各消耗品の消耗度情報（残量情報）を収集する。消耗度情報は、各消耗品の寿命に関わる値であり、例えば消耗度合（ないし残量）である。消耗度情報は、例えば、消耗品の残量、当該消耗品が画像形成装置１０１に装着されてから画像形成装置１０１が画像を印刷した頁数、消耗品の累積駆動回数、累積駆動時間、累積駆動距離であってもよい。

【0014】

本実施の形態では、消耗度合は、新品時を０％とした場合の新品時からの消耗進行割合とするが、新品時を１００％とした場合の残寿命（残量）であるとしてもよい。第２記憶部１８１は、収集された各消耗品の消耗度情報を記憶する。送信部１８２は、消耗度情報を予測システム２０１に対して送信する。画像形成装置１０１は、複数の消耗品を有する。図２で後述するように、複数の消耗品として、給紙ローラ１５３、感光体１１１、現像装置１１４、定着部１６０が例示されるが、これらに限定されない。

【0015】

予測システム２０１において、受信手段としての受信部２０２は、画像形成装置１０１から消耗度情報を受信することにより取得する。送信されてくる消耗度情報には、画像形成装置および消耗品を特定する付随情報が対応付けられている。第１記憶部２０３は、消耗度情報に上記付随情報を対応付けて記憶する。入力部２０５は、部品交換の予定時期として、部品交換のためにサービスマンがユーザ先を訪れる予定日（以下、訪問予定日と呼ぶ）を受け付けることにより取得する。入力部２０５を介した訪問予定日の入力は通常、サービスマンが行う。なお、訪問予定日は、指定された日付に関する日付情報の一例である。便宜上、訪問予定日という用語を用いるが、指定された日付は、必ずしも訪問する日でなくてもよい。従って、サービスマンは、消耗度を推定・決定する対象となる日など想定して、任意に日付を入力してもよい。予測処理部２０４は、消耗品の過去の消耗度から未来の日の消耗度を予測するための予測式（生成条件）をはじめとする各種演算式を生成すると共に記憶している。

【0016】

閾値入力部２０８は、まとめ交換閾値をサービスマン等から受け付けるための入力部である。まとめ交換閾値は消耗品ごとに設定され、第１記憶部２０３に記憶される。まとめ交換閾値は、訪問予定日における各消耗品の交換の要否を判定するための閾値である。管理画面２０７は、表示画面であり、表示制御部２０６による制御によって、各消耗品の予測された消耗度などを表示する。

【0017】

図２は、画像形成装置１０１の概略構成を示す断面図である。画像形成装置１０１は、一例として電子写真方式を用いたカラー画像形成装置である。画像形成装置１０１は、４色の画像形成部を並べて配置した、タンデム方式の画像形成装置である。４色の画像形成部で形成されたトナー像は、中間転写ベルトユニット１０２を介して、紙搬送部１５０を搬送される記録材であるシートＳに転写される。

【0018】

シートＳは、収納部１５１内のリフトアップ装置１５２上に積載される形で収納されており、給紙ローラ１５３により画像形成タイミングに合わせて給紙される。給紙方式は問わない。給紙ローラ１５３により送り出されたシートＳは、給紙搬送パス１５４を通過し、レジストローラ１５５へと搬送される。レジストローラ１５５において斜行補正やタイミング補正が行われた後、シートＳは二次転写部へと送られる。二次転写部は、互いに対向する駆動ローラ２および外ローラ１５６により形成される転写ニップ部である。

【0019】

二次転写部までのシートＳの搬送プロセスに対して、タイミングを合わせて実行される画像形成プロセスについて説明する。画像形成部１１０Ｙ、１１０Ｍ、１１０Ｃ、１１０Ｋはそれぞれ、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）ブラック（ＢＫ）のトナーにより画像を形成する。各画像形成部は、用いるトナーの色が異なる以外は同様の構成であるため、代表して画像形成部１１０Ｙの構成を説明する。

【0020】

画像形成部１１０Ｙは、感光体１１１を有する。感光体１１１の周囲に、帯電器１１２、露光部１１３、現像装置１１４、一次転写ローラ１１５および感光体クリーナ１１６が配置される。感光体１１１は、図中矢印ｍの方向に回転する。帯電器１１２は、感光体１１１の表面を一様に帯電させる。スキャナユニット１１７からは、不図示の画像コントローラから送信された画像ピクセル情報に応じて変調されたレーザ光が出力される。このレーザ光が折り返しミラーで反射し、帯電された感光体１１１を露光部１１３が露光することで、静電潜像が形成される。感光体１１１上に形成された静電潜像は、現像装置１１４でトナーによって現像され、感光体１１１上にトナー像が形成される。

【0021】

その後、一次転写ローラ１１５により所定の加圧力および静電的負荷バイアスが加えられることにより、中間転写ベルト１上にイエローのトナー像が転写される。感光体１１１上に残った転写残トナーは感光体クリーナ１１６により回収され、再び次の画像形成に備える。以上のプロセスが画像形成部１１０Ｍ、Ｃ、Ｂｋでも実行され、中間転写ベルト１に４色のトナー像が重ね合わせられる。

【0022】

次に、中間転写ベルトユニット１０２について説明する。中間転写ベルト１は、駆動ローラ２、テンションローラ３および転写前ローラ４によって張架されている。中間転写ベルト１は図中矢印Ｖの方向へと搬送駆動される。中間転写ベルト１の搬送方向Ｖに対して転写前ローラ４は駆動ローラ２の上流側に配置され、テンションローラ３は駆動ローラ２の下流に配置されている。テンションローラ３と転写前ローラ４との間には一次転写ローラ１１５が配置されている。テンションローラ３および転写前ローラ４は中間転写ベルト１の搬送に従動して回転する。

【0023】

テンションローラ３に対して、中間転写ベルト１を挟んで対向側に中間転写クリーナ５０が配置される。中間転写クリーナ５０は、中間転写ベルト１に残ったトナーを除去する。画像形成部１１０Ｙ，１１０Ｍ，１１０Ｃ，１１０Ｋにより並列処理される各色の画像形成プロセスは、中間転写ベルト１上に一次転写された上流色のトナー像上に重ね合わせるタイミングで行われる。その結果、最終的にはフルカラーのトナー像が中間転写ベルト１上に形成され、二次転写部へと搬送される。二次転写部にて所定の加圧力と静電的負荷バイアスが与えられることで、中間転写ベルト１上のトナー像がシートＳ上に転写される。

【0024】

その後、シートＳに転写されたトナー像は、定着部１６０にて、熱と圧力によって定着される。なお、両面印刷の場合は、反転搬送路を用いて、シートＳの第２面に対して上記画像形成プロセスおよび定着部１６０での処理が実行される。定着部１６０で画像を定着されたシートＳは、機外へ搬出される。

【0025】

次に、消耗品の消耗度（消耗度合）について説明する。まず、給紙ローラ１５３と感光体１１１の消耗度の予測方法を説明する。給紙ローラ１５３はシートＳを搬送することによって摩耗する。給紙ローラ１５３は摩耗することにより、搬送力が低下し、給紙不良やシートＳの搬送速度の低下を引き起こす。そのため、予め給紙ローラ１５３の寿命を予測して、給紙ローラ１５３を交換する必要がある。一般にローラ部材は素材やプロセス速度ごとに寿命枚数が決まっている。給紙ローラの消耗度Ｌｒ［％］は、給紙ローラ１５３を交換してからのシートの積算枚数ＰＶｔ［枚］、給紙ローラ１５３が寿命となる枚数ＰＶｒ［枚］を用いて、式１で予測できる。
Ｌｒ＝（ＰＶｔ×１００）／ＰＶｒ…（１）

【0026】

一方、感光体１１１が回転すると、感光体クリーナ１１６との機械的な摺擦によって、感光体１１１の表面の膜が摩耗する。感光体１１１の走行距離Ｘｄ［ｍｍ］は、プロセス速度Ｐｓ[ｍｍ／ｓ]、感光体回転時間Ｓｄ[ｓ]を用いて、式２で予測できる。感光体回転時間Ｓｄは、前回転時間、作像時間および後回転時間の総和である。
Ｘｄ＝Ｐｓ×Ｓｄ…（２）

【0027】

本実施の形態では、プロセス速度ＰＳは３００[ｍｍ/ｓ]、前回転時間は５[ｓ]、後回転時間は５[ｓ]を想定している。また、作像時間は、１度に５枚印刷するジョブの場合は７[s]、１度に１枚印刷するジョブの場合は１[s]を想定している。感光体削れ量Ｔｔ[ｍｍ]、感光体消耗度Ｌｔ［％］は、走行距離Ｘｄ[ｍｍ]、感光体削れ量変換係数α、寿命時の感光体削れ量Ｔｍ[ｍｍ]を用いて、式３、４で予測することができる。感光体削れ量変換係数αは例えば、１．０×１０^－７であるとする。
Ｔｔ＝α／Ｘｄ…（３）
Ｌｔ＝（Ｔｔ×１００）／Ｔｍ…（４）

【0028】

次に、画像形成装置１０１において、各消耗品の消耗度情報を予測システム２０１に送信する流れを説明する。図３は、消耗度情報記憶処理を示すフローチャートである。図４は、消耗度情報送信処理を示すフローチャートである。これらの処理は、画像形成装置１０１が備えるＲＯＭ等の記憶部に格納されたプログラムを画像形成装置１０１が備えるＣＰＵが読み出して実行することにより実現される。これらの処理は、画像形成装置１０１の電源が入れられると定期的に開始され、両処理は並行して実行される。

【0029】

ステップＳ３０１で、ＣＰＵ（集計部１８０）は、消耗度情報を収集するタイミングになるまで待機する。消耗度情報を収集するタイミングは、例えば、画像形成処理の準備段階で行われるウォーミングアップ処理や画像形成後に行われる後処理のタイミングである。そして、消耗度情報を収集するタイミングになると、ＣＰＵ（集計部１８０）は、ステップＳ３０２で各消耗品の消耗度情報を収集し、ステップＳ３０３で消耗度情報を第２記憶部１８１に記憶させる。各消耗品には、上述したように給紙ローラ１５３、感光体１１１、現像装置１１４などが挙げられる。その後、図３に示す処理は終了する。

【0030】

図４のステップＳ４０１では、ＣＰＵ（送信部１８２）は、第２記憶部１８１に記憶されている消耗品の消耗度情報が更新されるまで待機する。そして、消耗品の消耗度情報が更新されると、送信部１８２は、消耗度情報の送信タイミングとなったか否かを判別する。消耗度情報の送信タイミングは、定期的なタイミング、もしくは特定のイベントが発生したタイミングである。特定のイベントとは、例えば、消耗品の残量が指定の残量に達したタイミングや、消耗品の交換が行われたタイミングを指す。消耗度情報の送信タイミングとなっていない場合は、送信部１８２は、処理をステップＳ４０１に戻す。しかし、消耗度情報の送信タイミングとなった場合は、ＣＰＵ（送信部１８２）は、ステップＳ４０３で、更新された消耗品情報を予測システム２０１に対して送信し、図４に示す処理を終了する。

【0031】

次に、予測システム２０１が消耗度情報を受け取り、予測された消耗度情報をサービスマンが確認するまでの流れを説明する。図５は、消耗度管理処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ２０９が、予測システム２０１のＲＯＭに格納されたプログラムを予測システム２０１のＲＡＭに展開して実行することにより実現される。この処理は、例えば、予測システム２０１の電源が入れられると定期的に実行される。

【0032】

ステップＳ５０１で、ＣＰＵ２０９（受信部２０２）は、消耗度情報を受信するまで待機し、消耗度情報を受信すると、ステップＳ５０２で、消耗度情報を上記付随情報と対応付けて第１記憶部２０３に記憶させる。

【0033】

ステップＳ５０３では、ＣＰＵ２０９（入力部２０５）は、サービスマンから、画像形成装置１０１のユーザを訪れる訪問予定日の入力があるまで待機する。なお、訪問予定日の受け付けは随時行ってもよい。そして、訪問予定日の入力があると、ステップＳ５０４で、ＣＰＵ２０９（予測処理部２０４）は、後述する消耗度合予測処理（図６で後述する）を実行する。この消耗度合予測処理は、日付情報、対象の画像形成装置の各消耗品の消耗度情報から、訪問予定日における各消耗品の消耗度合を決定・推定する処理である。なお、各消耗品の消耗度は独立して推定される。ステップＳ５０５では、ＣＰＵ２０９（表示制御部２０６）は、図８で後述するように、各消耗品の予測された消耗度を管理画面２０７に表示させ、図５に示す処理を終了する。

【0034】

図６は、図５のステップＳ５０４で実行される消耗度合予測処理を示すフローチャートである。図７（ａ）は、経過日数に対する消耗品の消耗度の遷移を示す図である、図７（ｂ）は、１日ごとの消耗度の進行度の推移を示す図である。図７（ａ）において、第１記憶部２０３に記憶されている消耗度を実線で示し、未来の予測による消耗度を点線で示している。点線で示す部分は、消耗品の消耗度の将来の変化を示し、これは予測処理部２０４により予測式を用いて生成される。

【0035】

第１記憶部２０３に記憶されている消耗度は現在（つまり予測実施日）における消耗度であり、これを現在消耗度Ｌ［％］とする。前日の消耗度を前日消耗度Ｌｚ［％］とする。１日ごとの消耗度の進行度を進行度Ｌｄ［％］とする。ステップＳ６０１で、ＣＰＵ２０９（予測処理部２０４）は、１日ごとの消耗度の進行度Ｌｄを、式５により算出する。
Ｌｄ＝Ｌ－Ｌｚ…（５）

【0036】

ステップＳ６０２で、ＣＰＵ２０９（予測処理部２０４）は、過去Ｎ日分の消耗進行度から、１日あたりの消耗進行度の平均Ｌｄ＿ａｖｅ［％］を式６により算出する。この例ではＮ＝３０とし、過去３０日のデータを用いるものとする。式６で、（Σ［ｉ＝１→Ｎ］Ｌｄ）は、１からＮまでの進行度Ｌｄの総和である。
Ｌｄ＿ａｖｅ＝（Σ［ｉ＝１→Ｎ］Ｌｄ）／Ｎ…（６）

【0037】

入力部２０５に入力された訪問予定日と現在との日数差（現在から方訪問予定日までの期間）をＤ［日］とする。ステップＳ６０３では、ＣＰＵ２０９（予測処理部２０４）は、訪問予定日における予測消耗度Ｌｆ［％］を式７により算出する。これにより、予測消耗度Ｌｆが決定・推定される。その後、図６に示す処理は終了する。
Ｌｆ＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ×Ｄ…（７）

【0038】

言い換えると、式７は、現在からの経過期間と訪問予定日における消耗度合との関係を規定する予測式である。特に、平均Ｌｄ＿ａｖｅは、消耗度情報として受信された過去の所定期間（Ｎ日間）における消耗履歴（消耗度）の移動平均である。なお、Ｎ日やＤ日の値は例示した値に限定されない。このように、生成された将来の変化と取得された日付情報とに基づいて、指定された日付（訪問予定日）における消耗品の消耗度が決定される。

【0039】

図８は、図５のステップＳ５０５で表示される管理画面２０７の例を示す図である。図５、図６に示す処理は消耗品ごとに実行される。管理画面２０７は、サービスマンが視認可能なように常に表示され、ステップＳ５０５の処理の度に更新される。管理画面２０７では、サービスマンが指定した訪問予定日における予測消耗度が消耗品ごとに表示される。また、配送の要否、つまり交換の要否が消耗品ごとに判定され、表示される。

【0040】

表示制御部２０６は、消耗品ごとに、第１記憶部２０３に記憶されたまとめ交換閾値と、訪問予定日の予測消耗度とを比較し、予測消耗度がまとめ交換閾値を下回る消耗品については、配送が「要」であると判定する。サービスマンは、予定訪問日に訪問した際に、配送が「要」となっている消耗品だけを交換すればよい。従って、判断が容易で、無駄な交換も回避できる。

【0041】

本実施の形態によれば、取得された消耗度合（現在消耗度Ｌ）に基づいて、消耗品ごとに、訪問予定日おける消耗度合（予測消耗度Ｌｆ）が推定される。すなわち、消耗品の消耗度に関する情報に基づいて、消耗度の将来の変化が生成され、将来の変化と指定された日付に関する日付情報とに基づいて、指定された日付の消耗品の消耗度が決定される。これにより、任意のタイミングでの消耗品の消耗度合（残量）の予測結果を求めることができる。ひいては、消耗品の不要な交換を抑制することができる。

【0042】

また、複数の消耗品を対象とする場合、サービスマンにとっては、同じタイミングで複数の消耗品を同時に交換する「まとめ交換」ができれば効率的である。しかし、予定日に交換を行うべきかどうかを消耗品ごとに判断することは容易でない。推定された消耗度合と消耗品ごとのまとめ交換閾値とに基づいて、消耗品ごとに、訪問予定日における交換の要否が判定される。判定結果は消耗品ごとに報知される。これにより、効率的な「まとめ交換」を実現しつつも、予定したタイミングで交換を行うべきかどうかを消耗品ごとに判断することが容易となる。

【0043】

（第２の実施の形態）
図９は、本発明の第２の実施の形態における消耗品管理システムのブロック図である。本実施の形態では、第１の実施の形態に対して、予測システム２０１が、予測処理部２０４に代えて予測式自動切り替えシステム５０１を有する点が異なる。第１の実施の形態と同様の構成についての説明は省略する。

【0044】

詳細は後述するが、主な処理を概説する。第１の実施の形態では、過去Ｎ日の移動平均を用いた単一の予測式（式７）を用いて、訪問予定日における消耗品の消耗度合を推定した。これに対し、本実施の形態では、過去Ｎ日を複数種類設定して複数の予測式を選択肢として生成し、そのうち１つの予測式を、消耗度合の推定に用いる。

【0045】

予測式自動切り替えシステム５０１は、予測処理部５０２、予測成績判定部５０３、予測式切り替え部５０４を有する。予測処理部５０２は、消耗品ごとに複数の予測式を生成し、保持する。予測処理部５０２は、訪問予定日に応じて選択した１つの予測式を用いて、消耗度合に基づいて、訪問予定日における消耗品の消耗度合を決定・推定する。予測成績判定部５０３は、どの予測式の精度が高いかを示す成績を生成する。予測式切り替え部５０４は、訪問予定日に基づいて、あるいは予測成績判定部５０３により生成された成績と訪問予定日とに基づいて、訪問予定日において最も予測精度が高い予測式を選択し、表示制御部２０６に通知する。予測処理部５０２は、予測式切り替え部５０４によって選択された予測式を用いて消耗品の消耗度合を推定する。

【0046】

図１０～図１２は、経過日数と消耗品の消耗度との関係を例示する図である。各図において、予測日は、予測式を生成した日である。

【0047】

上述したように、第１の実施の形態では、現在から訪問予定日までの日数差Ｄによらず１つの予測式を用いた。例えば、図１０に示すように「現在」が１５０日目であって、消耗度情報Ｌが２２［％］、過去３０日間の平均Ｌｄ＿ａｖｅが０.２１［％］であるとする。「現在」から３０日後である１８０日目の予測消耗度Ｌｆは、式７から、Ｌｆ＝２２＋０.２１×３０＝２８.３［％］となる。同様に、「現在」から６０日後である２１０日目の予測消耗度Ｌｆは、式７から、Ｌｆ＝２２＋０.２１×６０＝３４.６［％］となる。

【0048】

図１１に示すように、１８０日目まで経過し、仮に１５０日目から１８０日目までの３０日間の１日当たりの実績の平均Ｌｄ＿ａｖｅが、予測に用いた平均消耗度Ｌｄ＿ａｖｅと同じ０.２１［％］であったとする。つまり、予測通りに消耗が進行したとする。この場合、１８０日目での実際の消耗度は予測消耗度Ｌｆと一致する。

【0049】

一方、図１２に示すように、その後、１８０日目から２１０日目までの３０日間の１日当たりの実績の平均Ｌｄ＿ａｖｅが、予測に用いた平均消耗度Ｌｄ＿ａｖｅとは異なる０.０５［％］であったとする。つまり、予測通りに消耗が進行しなかったとする。この場合、２１０日目での実際の消耗度は予測消耗度Ｌｆと一致しない。

【0050】

そこで、本実施の形態では、予測式自動切り替えシステム５０１は、「基準時点（第１時点）」を基準として互いに異なる長さの複数の過去の期間における消耗品の消耗履歴に基づいて、予測式を複数生成する。ここでいう消耗品の消耗履歴は、受信された消耗品の消耗度に関する情報に該当する。

【0051】

図１３～図１５は、消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図である。各図において、予測日は、過去Ｎ日を複数種類設定した場合の基準時点である。

【0052】

図１３に示すように、予測式自動切り替えシステム５０１は、１５０日目を基準時点とし、基準時点からの過去Ｎ日として、３０日、６０日、９０日、１５０日の１日あたりの消耗進行度の平均Ｌｄ＿ａｖｅ［％］を、式６により求める。過去３０日分、６０日分、９０日分、１５０日分のそれぞれに対応する移動平均である平均Ｌｄ＿ａｖｅを、Ｌｄ＿ａｖｅ０３０、Ｌｄ＿ａｖｅ０６０、Ｌｄ＿ａｖｅ０９０、Ｌｄ＿ａｖｅ１５０と記す。

【0053】

平均Ｌｄ＿ａｖｅ０３０、Ｌｄ＿ａｖｅ０６０、Ｌｄ＿ａｖｅ０９０、Ｌｄ＿ａｖｅ１５０をそれぞれ適用した式７に相当する予測式を、予測式０３０、０６０、０９０、１５０と記す。予測式０３０、０６０、０９０、１５０によって導かれる予測消耗度Ｌｆを、それぞれ、予測消耗度Ｌｆ０３０、０６０、０９０、１５０と記す。予測式０３０、０６０、０９０、１５０は、次のように示される。
Ｌｆ０３０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０３０×Ｄ
Ｌｆ０６０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０６０×Ｄ
Ｌｆ０９０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０９０×Ｄ
Ｌｆ１５０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ１５０×Ｄ

【0054】

仮に、１５０日目の消耗度Ｌが２２％、平均Ｌｄ＿ａｖｅ０３０、Ｌｄ＿ａｖｅ０６０、Ｌｄ＿ａｖｅ０９０、Ｌｄ＿ａｖｅ１５０がそれぞれ０.２１、０.１３、０.１０、０.１５［％］であったとする。すると、基準時点から３０日後である１８０日目の予測消耗度Ｌｆは、各予測式から次のように算出される。
Ｌｆ０３０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０３０×３０＝２２＋０.２１×３０＝２８.３［％］
Ｌｆ０６０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０６０×３０＝２２＋０.１３×３０＝２５.９［％］
Ｌｆ０９０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ０９０×３０＝２２＋０.１０×３０＝２５.０［％］
Ｌｆ１５０＝Ｌ＋Ｌｄ＿ａｖｅ１５０×３０＝２２＋０.１５×３０＝２６.５［％］

【0055】

図１３～図１５において、予測式０３０、０６０、０９０、１５０による予測消耗度Ｌｆの算出結果を、それぞれ、３０、６０、９０、１５０点平均予測線として示している。これらの予測線は、各予測式を用いた場合における消耗品の消耗度の将来の変化を示している。

【0056】

図１４を用いて１８０目での誤差を考察する。基準時点から１８０日目まで経過し、この３０日間の１日当たりの実績の平均Ｌｄ＿ａｖｅが０.２１［％］であったとする。１５０日目の消耗度Ｌは２２％であるとする。１８０日目での実際の消耗度は２８．３であるとする。この場合、各予測式による予測消耗度Ｌｆと実際の消耗度との誤差の絶対値ΔＬｆは次のようになる。
|ΔＬｆ０３０|＝|２８.３－２８.３|＝０.０［％］
|ΔＬｆ０６０|＝|２５.９－２８.３|＝２.４［％］
|ΔＬｆ０９０|＝|２５.０－２８.３|＝３.３［％］
|ΔＬｆ１５０|＝|２６.５－２８.３|＝１.８［％］
従って、予測式０３０を用いた場合に誤差が最も小さいことがわかる。

【0057】

次に、図１５を用いて２１０目での誤差を考察する。仮に、１５０日目の消耗度Ｌが２２％、平均Ｌｄ＿ａｖｅ０３０、Ｌｄ＿ａｖｅ０６０、Ｌｄ＿ａｖｅ０９０、Ｌｄ＿ａｖｅ１５０がそれぞれ０.２１、０.１３、０.１０、０.１５［％］であったとする。２１０日目での実際の消耗度は２９.６％であるとする。この場合、各予測式による予測消耗度Ｌｆと実際の消耗度との誤差の絶対値ΔＬｆは次のようになる。
|ΔＬｆ０３０|＝|２２＋０.２１×６０－２９.６|＝５.０［％］
|ΔＬｆ０６０|＝|２２＋０.１３×６０－２９.６|＝０.２［％］
|ΔＬｆ０９０|＝|２２＋０.１０×６０－２９.６|＝１.６［％］
|ΔＬｆ１５０|＝|２２＋０.１５×６０－２９.６|＝１.４［％］
従って、予測式０６０を用いた場合に誤差が最も小さいことがわかる。

【0058】

図１６（ａ）は、消耗度に、複数の予測式による予測消耗度を併せて示す図である。図１６（ｂ）は、基準時点からの経過日数と、各予測式による誤差の絶対値ΔＬｆ、すなわち予測誤差との対応関係を例示する図である。図１６（ｂ）に示す予測誤差は、言い換えると、予測式の各々により求められた基準時点より後の消耗度合と、基準時点より後の消耗品の消耗度合の実績と、の合致度を示している。経過に対応する合致度を示す曲線として、３０、６０、９０、１５０点平均予測誤差が示されている。予測誤差が高いほど合致度は低い。

【0059】

図１４、図１５では、基準時点から３０、６０日目での誤差の絶対値ΔＬｆを考察した。図１６（ｂ）では、基準時点から１５０日間における日ごとの誤差の絶対値ΔＬｆが示されている。この例において４つの予測式を比べると、基準時点から５０日後では１５０点平均予測式で誤差が最も小さく、１００日後では９０点平均予測式で誤差が最も小さい。

【0060】

予測式の生成から選択までの動作は次のようになる。予測処理部５０２は、基準時点（第１時点）を基準として互いに異なる長さの複数の過去の期間における予測式として、消耗品ごとに、予測式０３０、０６０、０９０、１５０を生成し、保持する。なお、予測処理部５０２は、例えば、予測式を生成するために使用されるデータの範囲（予測条件）が管理画面２０７に入力されると、当該範囲のデータから予測式を生成してもよい。予測式を生成するために使用されるデータの範囲（予測条件）は、例えば、過去Ｎ日を示す数Ｎである。予測式切り替え部５０４は、予測式ごとに、基準時点よりも、現在から訪問予定日までの期間（Ｄ）と同じ長さだけ後の「第２時点」における合致度を求める。例えば、日数差Ｄが５０日であれば、図１６（ｂ）では、この第２時点には、基準時点から５０日目が該当し、合致度には、５０日目における予測式ごとの予測誤差が該当する。図１６（ｂ）の例では、５０日目では、１５０点平均予測誤差が最も小さい（合致度が高い）。従って、予測式切り替え部５０４は、訪問予定日において最も予測精度が高い予測式として、予測式１５０を選択する。

【0061】

また、第２時点が基準時点から１００日目である場合は、９０点平均予測誤差が最も小さい（合致度が高い）。従って、予測式切り替え部５０４は、訪問予定日において最も予測精度が高い予測式として、予測式０９０を選択する。予測処理部５０２は、予測式切り替え部５０４によって選択された予測式を用いて消耗品の消耗度合を推定する。

【0062】

なお、各消耗品の予測された消耗度や交換の要否を報知する処理（図８）は、第１の実施の形態と同様に実行される。

【0063】

本実施の形態によれば、任意のタイミングでの消耗品の消耗度合（残量）の予測結果を求めることに関し、第１の実施の形態と同様の効果を奏することができる。

【0064】

図１７～図２１を用いて、本実施の形態における変形例を説明する。本実施の形態では、複数の予測式における基準時点は１つであった。変形例では、異なる基準時点を複数設定し、複数の予測式を、設定した基準時点の数だけ生成する。

【0065】

図１７（ａ）、（ｂ）～図２０（ａ）、（ｂ）は、図１６（ａ）、（ｂ）に対応する図である。図１７（ａ）、図１８（ａ）、図１９（ａ）、図２０（ａ）に示す各例における基準時点は、１８０、２１０、２４０、２７０日目である。

【0066】

図１６（ａ）の例で用いた予測式群（予測式０３０、０６０、０９０、１５０）を、第１予測式群と呼ぶ。同様に、図１７（ａ）、図１８（ａ）、図１９（ａ）、図２０（ａ）の各例で用いる予測式群を、第２、第３、第４、第５予測式群と呼ぶ。

【0067】

基準時点よりも、現在から訪問予定日までの期間（Ｄ）と同じ長さだけ後の「第２時点」における合致度について比較する。例えば、上述したように、第２時点が５０日目の場合、第１予測式群（図１６（ａ）、（ｂ））の中では、１５０点平均予測誤差が最も小さい（合致度が高い）。図１７～図２０を参照すると、第２、第３、第４、第５予測式群においても、１５０点平均予測誤差が最も小さい。

【0068】

また、第２時点が１００日目の場合、第１予測式群（図１６）の中では、１５０点平均予測誤差が最も小さい。第２予測式群（図１７）においては、１５０点平均予測誤差が最も小さい。第３予測式群（図１８）においては、６０点平均予測誤差が最も小さい。第４予測式群（図１９）においては、１５０点平均予測誤差が最も小さい。第５予測式群（図２０）においては、６０点平均予測誤差が最も小さい。

【0069】

このように、基準時点と第２時点との採り方によって、予測誤差が最も小さい予測式は異なる。第１～第５予測式群の中の複数の予測式の精度を個別に評価するために、成績を算出する。

【0070】

図２１は、予測式０３０、０６０、０９０、１５０の、基準時点後における日ごとの予測精度の成績を示す図である。横軸には、基準時点からの経過日数、つまり第２の時点をとり、縦軸には、成績をとっている。成績は、予測式群の各々について、予測式０３０、０６０、０９０、１５０のうち、ある日において最も誤差の小さい予測式に１ポイント付与し、その他にはポイントを付与しないで、ポイントを合算した値である。なお、第１位だけにポイントを付与するのではなく、各予測式に、順位に応じて重み付けしたポイントを付与してもよい。図２１の例では、第２時点が５０日目の場合、第１～第５予測式群のいずれにおいても、１５０点平均予測誤差が最も小さい（１位であった）ので、予測式１５０に５ポイントが付与されている。

【0071】

図２１に示す例では、訪問予定日における消耗度を予測する際、現在から訪問予定日までの日数差Ｄが５０日である場合、５ポイントを有する予測式１５０を選択するのがよい。また、現在から訪問予定日までの日数差Ｄが６５日である場合、予測式１５０は２ポイント有し、予測式０６０は３ポイント有する。従って、予測式０６０を選択するのがよい。

【0072】

このように、予測成績判定部５０３は、基準時点（第１時点）を複数設定し、基準時点からの経過日数と予測誤差との対応関係を、予測式ごとに且つ基準時点ごとに求める（図１７（ｂ）～図２０（ｂ））。そして、予測成績判定部５０３は、どの予測式の精度が高いかを示す成績を生成する（図２１）。予測式切り替え部５０４は、成績と訪問予定日とから、訪問予定日において最も予測精度が高い予測式を選択する。

【0073】

従って、一層高い精度で、消耗品の不要な交換を回避することができる。

【0074】

なお、第２の実施の形態およびその変形例においては、消耗度合を予測する対象となる消耗品は１つでもよい。

【0075】

なお、上記各実施の形態において、経過期間と消耗度合との関係を規定する予測式は、関数に限定されず、テーブルやマップ等であってもよい。消耗度合（残量）を予測するために使用される予測式（又はテーブル）は、消耗品の消耗度（残量）の将来の変化を生成する生成条件である。

【0076】

なお、訪問予定日や経過日数については日を単位として説明したが、これに限らず、所定の時間を単位としてもよい。

【0077】

また、上記各実施の形態において訪問予定日が入力されるケースが例示されているが、任意の日付（あるいは時間）を指定することで当該指定日（指定時間）の消耗度（残量）が決定される構成としてもよい。

【0078】

なお、消耗度予測の対象となる消耗品を有する機器は、画像形成装置に限定されない。

【0079】

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。上述の実施形態の一部を適宜組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0080】

２０２ 受信部
２０３ 第１記憶部
２０４ 予測処理部
２０５ 入力部
２０９ ＣＰＵ

【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】