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JP7484502B2 - Image forming system - Google Patents
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JP7484502B2 - Image forming system - Google Patents

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Description

本発明は、画像形成システムに関する。 The present invention relates to an image forming system.

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)。
2. Description of the Related Art Conventionally, when an abnormality occurs in an apparatus or a trouble (event) for which a user requests improvement occurs, a system is known that provides help information as a countermeasure for each individual trouble.
For example, in an image forming device such as an MFP, multiple sensors can be installed inside the device to detect the status of each part of the device, the image being formed, the status of the sheet, etc., and appropriate solutions to any problems that arise can be displayed as help information.
For example, a configuration has been disclosed in which help content that a user is likely to want to display can be obtained and displayed by obtaining device status information that indicates the status of the device (see, for example, Patent Document 1).
Also, a configuration has been disclosed that makes it possible to display help information based on the settings of print items (see, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2003-233664).

特開2019-164718号公報JP 2019-164718 A 特開2019-164445号公報JP 2019-164445 A

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。
However, in the above-mentioned conventional technology, since the same detection information is always used, the solutions provided for the troubles are uniform, and appropriate help information (measures) may not be available.
For example, if the cause of a problem occurring in the market was not anticipated during product development (such as a user using their own paper, or changes in the device state depending on the user environment), the detection information required to analyze the problem may also differ from what was anticipated. On the other hand, if all the detection information is used, there will be a lot of noise, making it difficult to provide appropriate help.

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。 The present invention aims to provide an image forming system that can propose appropriate countermeasures for problems or requests for operational improvements for which no predefined countermeasures have been established.

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。
The invention described in claim 1 has been made to achieve the above object,
In an image forming system,
a reference information acquiring unit that acquires reference information including detection information corresponding to a state or a measurement value acquired by a plurality of sensors that are disposed within the device and acquire a state or a measurement value within the device;
a reception unit that receives event information indicating an event that has occurred in the device and requires improvement;
a countermeasure information output unit that outputs countermeasure information for the event based on the event information accepted by the accepting unit and the reference information acquired by the reference information acquiring unit;
an evaluation acquisition unit that acquires an evaluation of the countermeasure information output by the countermeasure information output unit;
a reference information determination unit that determines reference information to be referenced when outputting the countermeasure information based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit;
Equipped with
The countermeasure information output unit selects reference information associated with the event information received by the receiving unit .

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。
The present invention relates to an image forming system comprising:
The event information is characterized in that it is information about a trouble or inconvenience that has occurred in the device.

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。
The present invention relates to an image forming system comprising:
The event information is characterized in that it is information regarding a paper jam in the device or information regarding productivity.

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。
The invention described in claim 4 is the image forming system described in any one of claims 1 to 3,
The reception unit is characterized in that it receives the event information by one of obtaining event information that has occurred in the device, selecting from event candidates displayed on an operation panel, specifying by character input on the operation panel, and specifying by voice input.

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。
The present invention relates to an image forming system comprising:
The reference information includes the detection information and machine and job setting information.

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。
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an image forming system according to the fifth aspect,
The setting information includes at least one of paper information items including size, paper type, basis weight, stiffness, paper grain, surface glossiness, moisture content, and electrical resistance.

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。
The present invention relates to an image forming system, comprising:
the plurality of sensors includes a media detection sensor that detects paper characteristic information;
The detection information includes paper characteristic information detected by the media detection sensor.

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。
The invention described in claim 8 is the image forming system described in claim 7,
The paper characteristic information includes at least one physical property value of paper type, basis weight, stiffness, grain, surface gloss, moisture content, and electrical resistance.

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。
The present invention relates to an image forming system comprising:
the plurality of sensors includes an environment detection sensor that detects temperature or humidity within the device;
The detection information includes an environmental measurement value detected by the environmental detection sensor.

請求項10に記載の発明は、請求項1~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。
The present invention as set forth in claim 10 provides the image forming system as set forth in any one of claims 1 to 9 ,
The countermeasure information output unit outputs the plurality of pieces of countermeasure information in descending order of the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit.

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。
The present invention as set forth in claim 11 provides the image forming system as set forth in any one of claims 1 to 10 ,
The countermeasure information output unit is characterized in that it outputs different contents to a user who is a user and a serviceman who performs maintenance.

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。
The present invention as set forth in claim 12 provides the image forming system as set forth in any one of claims 1 to 11 ,
The system is characterized by including a countermeasure acquisition unit that acquires countermeasures implemented by a user or a service person.

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。
According to a thirteenth aspect of the present invention, in the image forming system according to the twelfth aspect,
The countermeasure acquisition unit identifies the behavior and actions of the user or serviceman by specifying them from potential countermeasures displayed on an operation panel, by inputting text on the operation panel, by inputting voice, or by using an image or video of the user or serviceman, and acquires the identified behavior and actions as the countermeasure.

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。
The invention described in claim 14 is the image forming system described in any one of claims 1 to 13 ,
a determination unit that determines whether the event has been resolved by the countermeasure information,
The evaluation acquisition unit is characterized in that it acquires an evaluation of the countermeasure information based on a result of the judgment by the judgment unit.

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。
According to a fifteenth aspect of the present invention, in the image forming system according to the fourteenth aspect,
The judgment unit is characterized in that it judges that the issue has been resolved when it detects any one of the following: a decrease in the incidence of jams, an improvement in productivity, an improvement in poor image quality, a user's input of completion of countermeasures, an input of an improvement judgment, a predetermined number of sheets being printed, completion of a print job, start of a different print job, or a change in mode from maintenance mode to user mode.

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。
The present invention relates to an image forming system according to claim 14 or 15 ,
The judgment unit judges the level of effectiveness of the countermeasure information based on one of the image improvement level, productivity improvement level, downtime reduction amount, and the improvement level, satisfaction level, time until completion of the countermeasure, and number of tasks input by the user, and judges whether the event has been resolved based on the determined level.

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。
The present invention as set forth in claim 17 provides the image forming system as set forth in any one of claims 1 to 16 ,
The countermeasure information output unit inputs the event information accepted by the reception unit and the reference information acquired by the reference information acquisition unit, outputs countermeasure information for the event, and performs machine learning using an evaluation of the countermeasure information as a reward to generate a learning model.

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。 The present invention makes it possible to propose appropriate countermeasures for problems or requests for operational improvements for which no countermeasures have been prescribed in advance.

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。1 is a diagram showing a schematic configuration of an image forming system according to an embodiment of the present invention; 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。FIG. 2 is a functional block diagram showing a control structure of the image forming system according to the embodiment. 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。5 is a flowchart showing an example of an operation of the image forming system according to the present embodiment. 給紙トレイによる給紙動作を説明する図である。10A and 10B are diagrams illustrating a paper feeding operation by a paper feed tray. ジャムコード表示画面の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a jam code display screen. トラブル選択画面の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a trouble selection screen. 参照情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of reference information. 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。13 is a flowchart showing an example of a countermeasure list determination and display process. 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。FIG. 13 is a diagram illustrating the relationship between acquired reference information and each measure. 各ファンのエア風量の設計値の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of design values of air volumes of each fan. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure candidate display screen on which countermeasure candidate 1 is selected. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure candidate display screen on which countermeasure candidate 2 is selected. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure candidate display screen on which countermeasure candidate 3 is selected. 給紙ベルトの構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a paper feed belt. 「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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure candidate display screen to which a "new addition" tab has been added. 対策登録画面の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure registration screen. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a countermeasure candidate display screen on which countermeasure candidate 4 is selected. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example in which trouble information, reference information, countermeasure information, and evaluation information are stored as a set. 図18で示した参照情報と異なる参照情報を記憶させる一例を示す図である。19 is a diagram showing an example of storing reference information different from the reference information shown in FIG. 18. FIG. 参照情報決定処理の一例を示すフローチャートである。13 is a flowchart illustrating an example of a reference information determination process. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example in which a related parameter is added to update a countermeasure condition. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example in which a measure condition is updated by adding a related parameter when a new measure is added. 各対策に関連する参照情報の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of reference information related to each measure. 対策1の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of accumulated information and analysis results of measure 1. 対策2の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of accumulated information and analysis results of measure 2. 対策3の蓄積情報及び分析結果の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of accumulated information and analysis results of measure 3. 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。FIG. 13 is a diagram showing an example of a result of recalculation by adding an explanatory variable to measure 1.

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。 The following describes in detail the embodiments of the present invention with reference to the drawings.

[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。
[1. Description of the configuration]
As shown in FIG. 1, the image forming system 1 of this embodiment is configured to include a paper feeding device 10, an image forming device 20 connected to the rear of the paper feeding device 10, an inserter 30 connected to the rear of the image forming device 20, an image inspection device 40 connected to the rear of the inserter 30, a purge unit 50 connected to the rear of the image inspection device 40, a cutting unit 60 connected to the rear of the purge unit 50, and a paper discharge unit 70 connected to the rear of the cutting unit 60.

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。 The paper feed device 10 is called a PFU (Paper Feed Unit) and is equipped with a paper feed means consisting of multiple paper feed trays, paper feed rollers, separation rollers, paper feed/separation rubber, and feed rollers. Each paper feed tray stores paper by type (paper type, basis weight, paper size, etc.), and the paper is transported one sheet at a time from the top of the paper stack to the image forming device 20.

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。 The image forming device 20 is configured with an intermediate transfer belt 21 that is endlessly stretched around in a circular shape, and image forming units 22 for the colors C (cyan), M (magenta), Y (yellow) and K (black) that are arranged along the intermediate transfer belt 21. The image forming units 22 superimpose the toner images of the colors CMYK on the intermediate transfer belt 21 to form a full-color toner image. The image forming device 20 then transfers the toner image formed on the intermediate transfer belt 21 onto paper conveyed from the paper feed tray 23, and then thermally fixes the toner image on the paper using the fixing device 24, and outputs the paper to a downstream device (here, the inserter 30). Note that the image forming device 20 is not limited to the tandem electrophotographic type as described above, and any method of forming an image on paper may be used.

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。
The image forming apparatus 20 also includes an operation panel 25 .
The operation panel 25 includes a display unit 251 that displays various information to the user, and an operation unit 252 that accepts operation inputs from the user.
The display unit 251 is configured with a color liquid crystal display or the like, and displays operation screens and the like (various setting screens, various buttons, operation statuses of each function, and the like).
The operation unit 252 is configured to include a touch panel provided on the screen of the display unit 251 and various hard keys arranged around the screen of the display unit 251. A user can operate the operation unit 252 to perform settings related to image formation such as image quality settings, magnification settings, application settings, output settings, and paper settings, give paper transport instructions, and perform an operation to stop the device.

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。 The inserter 30 feeds insertion sheets to the paper transport path between the image forming device 20 and the image inspection device 40. Specifically, the inserter 30 feeds insertion sheets (paper that does not require image formation, such as insert sheets, blank paper, and paper with an image already formed on it) stored in a paper feed tray 31 provided at the top to the transport path of the paper transported from the image forming device 20.

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。 The image inspection device 40 is configured with a line sensor 41 that optically reads the paper transported from the inserter 30. The image inspection device 40 compares the reference image with an inspection image obtained by reading, with the line sensor 41, a paper on which an image corresponding to the reference image (an image substantially identical to the reference image) is formed, and inspects the inspection image.

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。 The purge unit 50 transports paper whose print image is determined to be normal by the image inspection device 40 to the cutting unit 60, and ejects paper whose print image is determined to be abnormal by the image inspection device 40 onto the purge tray 51.

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。 The cutting unit 60 cuts and divides the paper transported from the image inspection device 40. The cutting unit 60 is equipped with an FD cutting section 61 that cuts the edge of the paper in the FD direction (paper transport direction), a CD cutting section 62 that cuts the edge of the paper in the CD direction (paper width direction), a waste box 63 that collects cutting waste that falls downward when the paper is cut, a card tray 64 that stores paper cut to the size of a business card/card, and a sub-tray 65 that loads paper to be purged.

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。 The paper discharge unit 70 includes a main tray 71 located at the most downstream position in the paper transport direction of the image forming system 1, and a sub-tray 72 located at the top of the paper discharge unit 70, and discharges the paper transported from the cutting unit 60.

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。 As shown in FIG. 2, the image forming system 1 is configured to include a control unit 100, a detection unit 110, a reference information acquisition unit 120, a reception unit 130, a countermeasure information output unit 140, an evaluation acquisition unit 150, a reference information determination unit 160, and a storage unit 170.

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。 The control unit 100 is configured with a CPU, RAM, ROM, etc., and controls each part of the image forming system 1 by reading and executing various programs from the ROM.

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。 The detection unit 110 is disposed within a device (such as the image forming device 20) constituting the image forming system 1, and acquires the state or measured values within the device. The detection unit 110 is configured to include multiple sensors, such as a media detection sensor 111 that detects paper characteristic information, and an environment detection sensor 112 that detects the temperature or humidity within the device.

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。 The reference information acquisition unit 120 acquires reference information including detection information corresponding to states or measurement values acquired by multiple sensors. The detection information includes paper characteristic information (including at least one physical property value of paper type, basis weight, stiffness, grain, surface glossiness, moisture content, and electrical resistance) detected by the media detection sensor 111, and environmental measurement values detected by the environment detection sensor 112. In addition to the detection information, the reference information also includes machine and job setting information. The setting information includes at least one paper information value of size, paper type, basis weight, stiffness, grain, surface glossiness, moisture content, and electrical resistance.

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。
The receiving unit 130 receives event information indicating an event that has occurred in the device and requires improvement. The event information is trouble or inconvenience information that has occurred in the device, such as information about a paper jam in the device or information about productivity.
The receiving unit 130 receives event information by acquiring event information that has occurred in the device, by selecting from event candidates displayed on the operation panel 25, by inputting characters on the operation panel 25, or by inputting voice information.

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。 The countermeasure information output unit 140 outputs countermeasure information for an event based on the event information accepted by the acceptance unit 130 and the reference information acquired by the reference information acquisition unit 120. The countermeasure information output unit 140 selects the reference information associated with the event information accepted by the acceptance unit 130.

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。 The evaluation acquisition unit 150 acquires an evaluation of the countermeasure information output by the countermeasure information output unit 140 (whether the countermeasure is OK or NG).

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。 The reference information determination unit 160 determines the reference information to be referenced when outputting countermeasure information, based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 150. Note that there may be one piece of reference information or multiple pieces of reference information. Furthermore, the reference information may be only detection information or only setting information, or may be a combination of detection information and setting information.

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。 The storage unit 170 is a non-volatile storage device such as a hard disk drive (HDD) or semiconductor memory that stores various data such as programs and image data. The storage unit 170 stores data such as program data and various setting data in a manner that can be read and written by the control unit 100.

[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。
2. Description of Operation
Next, the operation of the image forming system 1 according to this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
3, the trouble will be described by taking as an example a paper feed jam that has occurred in the paper feed tray 23 of the image forming apparatus 20. The control unit 100 determines that a paper feed jam has occurred when the paper stored in the paper feed tray 23 does not reach the first NF sensor 232 (see FIG. 4) within a predetermined time after the paper is sent out.

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。
First, as a premise, the paper feeding operation by the paper feed tray 23 will be described with reference to FIG.
First, when the paper P is loaded on the paper feed tray 23, a lift plate (not shown) arranged on the bottom surface of the paper feed tray 23 lifts the paper P to a position in front of the paper feed belt 231 arranged above the paper feed tray 23. Then, when a print job starts, a suction fan (not shown), a tip fan (not shown), and a side fan (not shown) built into the paper feed belt 231 operate to lift up several sheets of the loaded paper P, and the topmost paper P is stuck to the paper feed belt 231. Note that the arrow A1 in the figure indicates the flow of air caused by the suction fan, the arrow A2 indicates the flow of air caused by the tip fan, and the arrow A3 indicates the flow of air caused by the side fan. Next, the paper feed belt 231 operates to transport the topmost paper P to the outside of the paper feed tray 23. After the paper P transported to the outside of the paper feed tray 23 reaches the NF sensor 232 arranged downstream in the transport direction of the paper feed tray 23, it is transported along the transport path by transport rollers (not shown) and an image is formed. In the case of continuous transport, this process is repeated, and when the previous paper is detected by an exit sensor (not shown) arranged next to the NF sensor 232, the paper feed belt 231 is operated to feed the next paper P. The air volume of the suction fan, tip fan and side fan is determined mainly according to the basis weight of the paper P.
The operation of the image forming system 1 will be described below with reference to FIG.

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。
First, the control unit 100 determines whether or not a trouble such as a paper feed jam or a malfunction has been detected (step S101). Specifically, the control unit 100 determines whether or not event information has been received by the receiving unit 130.
For example, the reception unit 130 receives the occurrence of a paper feed jam (trouble) when the paper does not reach the NF sensor 232 within a predetermined time after the paper feed belt 231 starts operating. For example, assuming that the design value for the paper to reach the NF sensor 232 after the paper feed belt 231 starts operating from the paper stacking position is 200 ms, the reception unit 130 receives the occurrence of a paper feed failure (paper feed jam) when the paper does not reach the NF sensor 232 even after 500 ms has elapsed. When the reception unit 130 receives a paper feed jam, the control unit 100 causes the display unit 251 to display a jam code display screen G1 for displaying a corresponding jam code (e.g., J-1601) (see FIG. 5). When a user wants to take measures after a trouble occurs, the user presses the troubleshoot button B1 on the screen (e.g., jam code display screen G1) displayed on the display unit 251.

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。
When the control unit 100 determines that a trouble has been detected (step S101: YES), the process proceeds to the next step S102.
On the other hand, when the control unit 100 determines that no trouble has been detected (step S101: NO), the process proceeds to step S103.

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。 In step S102, the control unit 100 stores the trouble information and reference information (detection information and setting information) at the time of the trouble occurrence in the memory unit 170.

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。 In step S103, the control unit 100 stores the reference information (detection information, setting information) during normal operation in the storage unit 170. The control unit 100 stores the data when the detection information or setting information changes.

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。
Next, the control unit 100 determines whether or not the user has pressed the troubleshooting button (step S104).
Here, for example, if a paper feed jam has occurred immediately before, as in the case shown in Figure 5, the control unit 100 also recognizes that a problem (paper feed jam) has occurred, and when the troubleshooting button B1 is pressed in this state, the screen transitions to a screen for dealing with the paper feed jam.

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。
When the control unit 100 determines that the troubleshooting button has been pressed (step S104: YES), the control unit 100 proceeds to the next step S105.
On the other hand, when it is determined that the troubleshooting button has not been pressed (step S104: NO), the control unit 100 determines whether or not the trouble has been resolved (step S106).
If the control unit 100 determines that the trouble has been resolved (step S106: YES), the process ends.
On the other hand, if the control unit 100 determines that the trouble has not been resolved (step S106: NO), the control unit 100 proceeds to step S104 and repeats the process of step S104 again.

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。
In step S105, the control unit 100 determines whether or not a trouble has occurred immediately before.
When the control unit 100 determines that a trouble has occurred immediately before (step S105: YES), the process proceeds to step S107.
On the other hand, if the control unit 100 determines that no trouble has occurred immediately before (step S105: NO), the process proceeds to step S108.

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。 In step S107, the control unit 100 acquires the trouble information stored in the memory unit 170 in step S102. For example, if a paper feed jam including J-1601 has occurred, the occurrence of the paper feed jam is acquired as trouble information.

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。 In step S108, the control unit 100 performs a trouble information identification process. Specifically, the control unit 100 displays a trouble selection screen G2 (see FIG. 6) for identifying a trouble on the display unit 251, accepts an input (selection) by the user, and identifies (acquires) trouble information including the problem. For example, if the user is dissatisfied with productivity due to a long warm-up time, the user selects "Productivity" -> "Long warm-up time" and presses the OK button B2.

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)。
Next, the control unit 100 selects reference information (detection information, setting information) corresponding to the trouble information acquired in step S107 or step S108 (step S109).
For example, the detection information includes media detection information (basis weight, surface glossiness, water content) detected by the media detection sensor 111 and humidity detected by the environment detection sensor 112 (see FIG. 7). Also, the setting information includes the air volume of the tip fan and side fan (see FIG. 7).

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。 Next, the control unit 100 controls the countermeasure information output unit 140 to perform countermeasure list determination and display processing that outputs countermeasure information for the event (step S110). The countermeasure list determination and display processing will be described below with reference to the flowchart in FIG. 8.

[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)。
[Countermeasures list determination and display process]
First, the countermeasure information output unit 140 acquires a countermeasure list including a plurality of countermeasure candidates corresponding to the type of trouble information acquired in step S107 or step S108 (step S201).

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。
Next, the countermeasure information output unit 140 acquires reference information (detection information, setting information) related to each countermeasure in the countermeasure list (Step S202).
For example, in the case of J-1601 (paper feed jam where paper does not come out of the paper feed tray 23), as shown in Fig. 9, the reference information shown in Fig. 7 is set to display countermeasures in advance. Here, the ideal air volume of each fan for the basis weight of the paper is predetermined by design (see Fig. 10), but since there are various types of paper, paper feed jams may easily occur with the air volume determined in advance by the design value. Therefore, as shown in Fig. 9, the description of each fan (tip fan, side fan) in each countermeasure is set to obtain the air volume setting (range) where countermeasures are considered necessary based on the detected basis weight.

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。
Next, the countermeasure information output unit 140 checks the reference information (parameters) acquired in step S202, and assigns a score based on the number of parameters for which the countermeasure is determined to be effective (step S203).
For example, in the example shown in Fig. 9, measures 1 to 3 are registered in advance as measures against paper feed jams, and the reference information (parameter) for each registered measure is checked to see if it matches the design value. For example, for the tip fan of measure 1 (increase in air volume of tip fan), the air volume value (30%) is the same as the design value (30%: see Fig. 10), so the score is set to 0. For the side fan of measure 2 (increase in air volume of side fan), the air volume value (40%) is different from the design value (50%: see Fig. 10), so the measure is judged to be effective and the score is set to 1. For measure 3 (dehumidification), the values of both the moisture content and humidity of the paper are low, which is the opposite of the measure condition (high), so the score is set to -1 x 2 = -2.

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。
Next, the countermeasure information output unit 140 displays the multiple countermeasures on the display unit 251 in descending order of score (step S204). When multiple countermeasures have the same score, they are displayed in descending order of evaluation (highest proportion of evaluations OK).
For example, in the example shown in FIG. 9, measures are displayed on the display unit 251 in the order of the points: measure 2 (1 point), measure 1 (0 point), and measure 3 (-2 points).

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。
Fig. 11 shows a countermeasure candidate display screen G31 that displays countermeasure 2 (increase in side fan airflow) as countermeasure candidate 1, Fig. 12 shows a countermeasure candidate display screen G32 that displays countermeasure 1 (increase in tip fan airflow) as countermeasure candidate 2, and Fig. 13 shows a countermeasure candidate display screen G33 that displays countermeasure 3 (dehumidification) as countermeasure candidate 3. The screens shown in Figs. 11 to 13 can be switched by selecting tabs T1 to T3 at the top.
In Figure 11, the user can change the airflow of the side fans, in Figure 12, the user can change the airflow of the front fan, and in Figure 13, the user can change the dehumidification settings.
In addition, in FIG. 11 to FIG. 13, the user can continue printing by pressing the continue printing button B3.
In addition, buttons (Yes button B4, No button B5) are provided on each screen shown in FIG. 11 to FIG. 13 to allow the user to input an evaluation (whether or not the countermeasure was implemented). When the Yes button B4 or the No button B5 is pressed, a pop-up message asking "Do you want to return to the normal print screen?" is displayed. When "Yes" is selected, the screen returns to the normal print screen.

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)。 Returning to the flowchart in FIG. 3, the control unit 100 determines whether or not new measures have been input (step S111).

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。
Here, an example of inputting (registering) a new countermeasure will be described. In the explanation so far, the priority was determined from three types of countermeasures, countermeasures 1 to 3, which are registered in advance. However, in reality, there are cases where an effective countermeasure is discovered other than the countermeasures registered in advance. For example, an example will be described in which it is found that cleaning the paper feed belt 231 (see FIG. 14), which is composed of the suction belt 231a, suction fan 231b, and suction sensor 231c, is effective as a countermeasure against paper feed jams.
As in the examples described so far, when a paper feed jam is detected, a countermeasure candidate is determined according to the reference information (detection information and setting information) at that time. If the user does not improve the situation even after implementing some of the countermeasure candidates, the user will contact a service person to request a response. Here, the service person checks the state of the paper feed tray 23, and confirms that, for example, the suction power of the suction belt 231a has decreased due to paper dust or other dirt clogging the hole of the intake port for paper suction formed in the suction belt 231a, and cleans that part. Then, it is assumed that the suction power of the suction belt 231a is restored and the paper feed jam is resolved as a result of the service person's response.

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。
In this embodiment, as described above, when a new countermeasure that is not included in the countermeasure candidates is implemented and an effect is obtained, a mechanism is provided that allows the implemented countermeasure to be registered. Specifically, after the implementation of a new countermeasure, the "New Addition" tab T10 on the countermeasure candidate display screen G4 (see FIG. 15) is selected to display the countermeasure registration screen G5 (see FIG. 16) on the display unit 251, and the countermeasure content is selected. In the countermeasure registration screen G5, items related to the maintenance of the machine are categorized and listed in advance, and a selection is made from the maintenance list. For example, "cleaning", "adjustment", "replacement", "tray operation", "setting change", and "new input" are provided as major items, and when the cleaning button B61 is pressed, a list for specifying the cleaning location ("tray", "main body transport", "drum/belt", "development", "fixing", "paper discharge section", and "new input") is displayed. Next, when the tray button B62 is pressed, a list for specifying the cleaning location in the paper feed tray 23 ("paper feed belt", "exit roller", "suction sensor", "NF sensor", and "new input") is displayed. For example, if the measure to be registered is "cleaning the suction belt 231a," select the cleaning button B61, the tray button B62, and then the paper feed belt button B63. After selecting the measure, pressing the register button B7 registers it as a new measure candidate (measure candidate 4 in this case). Here, when the tab T4 for measure candidate 4 is selected, the measure candidate display screen G6 (see FIG. 17) for measure candidate 4 is displayed, and the content of the newly registered measure (clean the paper feed belt of the tray) is displayed.
If an item corresponding to the content of the countermeasure you wish to register does not exist in the preset maintenance list, you can add the item to the corresponding list by pressing the new input button B81-B83 of the corresponding list on the countermeasure registration screen G5 (see Figure 16) to display a pop-up screen into which you can directly input characters, and then entering the item in the pop-up screen.

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。
When the control unit 100 determines that a new measure has been input (step S111: YES), the control unit 100 proceeds to the next step S112.
On the other hand, if the control unit 100 determines that no new countermeasure has been input (step S111: NO), the process proceeds to step S113.

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。 In step S112, the control unit 100 stores the input new countermeasure in the storage unit 170. That is, the control unit 100 functions as a countermeasure acquisition unit of the present invention that acquires the countermeasure implemented by the user or serviceman. Specifically, the control unit 100 identifies the behavior and action of the user or serviceman by designating from countermeasure candidates displayed on the operation panel 25 (display unit 251) or by designating by character input on the operation panel 25, and acquires the identified behavior and action as the countermeasure (content). Note that the behavior and action of the user or serviceman may be designated by voice input, or identified by an image or video captured of the user or serviceman.

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。
Next, the control unit 100 judges whether the input of the evaluation of the countermeasure is completed (step S113). For example, the control unit 100 judges that the input of the evaluation is completed when the user inputs the evaluation (presses the Yes button B4 or the No button B5) on each screen shown in FIG.
The control unit 100 then refers to the input information and judges whether the problem (event) has been resolved by the countermeasure information. That is, the control unit 100 functions as a judgment unit of the present invention. The evaluation acquisition unit 150 then acquires an evaluation (OK/NG) for the countermeasure information based on the judgment result.
In addition, when determining whether a trouble (event) has been resolved, the control unit 100 may determine that the event has been resolved when it detects any one of the following: a decrease in the incidence of jams, an increase in productivity, an improvement in poor image quality, a predetermined number of pages being printed, the completion of a print job, the start of a different print job, or a change in mode from maintenance mode to user mode, in addition to the user inputting a completion of countermeasures or an improvement judgment.
In addition, when determining whether a trouble (event) has been resolved, the control unit 100 may determine the level of effectiveness of the countermeasure information based on any one of the image improvement level, productivity improvement level, amount of downtime reduction, and the improvement level, satisfaction level, time until completion of the countermeasure, and number of tasks input by the user, and may determine whether the event has been resolved based on the determined level.

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。
When the control unit 100 determines that the input of the evaluation of the countermeasure is completed (step S113: YES), the control unit 100 proceeds to the next step S114.
On the other hand, if the control unit 100 determines that the input of the evaluation of the countermeasure has not been completed (step S113: NO), the control unit 100 repeats the process of step S113 until it determines that the input of the evaluation of the countermeasure has been completed.

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。 Next, the control unit 100 performs an information storage process (step S114). Specifically, as shown in FIG. 18, the control unit 100 stores the input evaluation information, trouble information, reference information (detection information and setting information), and countermeasure information as a set in the storage unit 170, and continues to accumulate them thereafter. Note that the detection information and setting information also include information that is not associated with the type of trouble or countermeasure.

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)。 Next, the control unit 100 controls the reference information determination unit 160 to perform a reference information determination process that determines the reference information to be referenced when outputting the countermeasure information based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 150 (step S115).

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。
In the control up to step S114, countermeasures are presented from reference information that is predetermined according to the trouble information. However, this alone only allows for countermeasures to be proposed according to information that is known in advance, making it difficult to optimize the priority of countermeasure candidates according to how the product is used in the market. Therefore, the priority is optimized by using detection information that is not used to determine the countermeasure candidates.
In step S115, the trouble information, reference information (detection information and setting information), countermeasure information, and evaluation information are stored as a set in the storage unit 170 (see FIG. 18), but other reference information is also linked and accumulated in addition to these pieces of information. Here, the other reference information is, for example, information such as paper width, paper length, time from the start of paper feed to the first sensor (first NF sensor 232), double feed detection results, paper guide plate width detection (see FIG. 19), paper floating time, humidity, etc. The information shown in FIG. 19 is stored as reference information for paper feed jams, and differs depending on the trouble information.
The reference information determination process will be described below with reference to the flowchart of FIG.

[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。
[Reference Information Determination Process]
First, the control unit 100 judges whether or not there is a singularity in the parameters (reference information) stored at the time of the occurrence (input) of the trouble (step S301). Here, a singularity is a value that indicates an abnormal state, such as a value that deviates from a design value by a predetermined amount or more, or a value that is close to the upper or lower limit of the distribution of the acquired information (for example, a value included in the upper limit 5% or the lower limit 5%).

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)。 Here, the data of No. 4 (evaluated as NG) and No. 5 (evaluated as OK) in FIG. 18 are compared. According to the predetermined reference information, measure 2 is set as measure candidate 1 (see FIG. 11), but in the example shown in FIG. 18, measure 2 (No. 4) is evaluated as NG, and measure 1 (No. 5) is evaluated as OK. Therefore, separately stored information (see FIG. 19) is compared. The design value of the time from the start of paper feed to the first sensor is known to be 200 ms, and No. 4 and No. 5 are 400 ms, which is twice the design value. If data with values that deviate from the design value, such as 1.3 times the design value (200 x 1.3 = 260 ms) or more, is judged to be a singular point, the time from the start of paper feed to the first sensor is extracted as a singular point. In other words, the information that was evaluated as OK using the parameters extracted as singular points (time from the start of paper feeding to the first sensor) is added as new reference information to the measure that was evaluated as OK (measure 1), and the measure conditions are updated (see Figure 21).

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。
When the control unit 100 determines that a singular point exists (step S301: YES), the control unit 100 proceeds to the next step S302.
On the other hand, if the control unit 100 determines that there is no singular point (step S301: NO), the process ends.

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。
Next, the control unit 100 judges whether the parameter judged to have a singularity in step S301 is correlated with the evaluation result for a specific measure (step S302). Specifically, the control unit 100 calculates a correlation coefficient between the parameter judged to have a singularity in step S301 and the evaluation result when OK=1 and NG=0, and judges that there is a correlation with the evaluation result when the correlation coefficient is a predetermined value or more (for example, when the correlation coefficient is 0.7 or more).
When the control unit 100 determines that there is a correlation between the evaluation result and the specific measure (step S302: YES), the control unit 100 proceeds to the next step S303.
On the other hand, when the control unit 100 determines that there is no correlation between the evaluation result and the specific measure (step S302: NO), the control unit 100 ends the process.

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。
Next, the control unit 100 registers the parameters that are determined to have a singularity in step S301 and that are determined to have a correlation with the evaluation result in step S302 as parameters related to the specific measure (related parameters) (step S303). In the next process, when recalculating the score of the specific measure, if it is determined that the parameters registered in step S303 have a singularity, it is determined that the features match, and the score is added.
21, measures 1 and 2 are given 1 point, and measure 3 is given -2 points. If the scores are the same, the evaluation results of past information are checked, and if there are multiple items from the accumulated information that fit the same conditions as this time, the one with a higher rate of OK evaluations is displayed preferentially. For example, if the basis weight range, air volume setting, and time conditions from the start of paper feed to the first sensor are the same, and measure 1 has an 80% chance of being evaluated as OK and measure 2 has a 30% chance of being evaluated as OK, measure 1 is displayed preferentially.
In this example, we have shown a control that adds a new parameter (reference information) for determining countermeasures: "time from start of paper feed to first sensor." The added parameter is used to control the selection of countermeasure candidates thereafter, but if it turns out that there is no correlation between the parameter and the evaluation as data is accumulated, the parameter can be deleted since it will be a cause of erroneous judgment.

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。
In addition, when a new countermeasure candidate (countermeasure 4) is added, related parameters (reference information) may be added. For example, when printing starts, the suction fan, the front fan, and the side fan are operated based on the paper information to adsorb the paper loaded on the paper feed tray 23 to the paper feed belt 231. For example, if the paper takes time to float due to insufficient suction power of the suction fan, the time from turning on the suction fan to turning on the suction sensor is measured, and if the time is 1.3 times (1000 x 1.3 = 1300 ms) or more than the design value (1000 ms), the "time from turning on the suction fan to turning on the suction sensor" is extracted as a singular point. Then, the "time from turning on the fan to turning on the suction sensor" extracted as the singular point is newly added as a related parameter (reference information) (see FIG. 22).
22, if the points are assigned with reference to the related parameters, measures 1 and 2 will receive 0 points, measure 3 will receive -2 points, and measure 4 will receive 1 point. Therefore, in this case, measure 4 will be displayed with priority.

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。
As described above, the image forming system 1 according to this embodiment includes a reference information acquisition unit 120 that acquires reference information including detection information corresponding to a state or measurement value acquired by a plurality of sensors that are arranged within the apparatus and acquire a state or measurement value within the apparatus, a reception unit 130 that accepts event information indicating an event that has occurred in the apparatus and requires improvement, a countermeasure information output unit 140 that outputs countermeasure information for the event based on the event information accepted by the reception unit 130 and the reference information acquired by the reference information acquisition unit 120, an evaluation acquisition unit 150 that acquires an evaluation of the countermeasure information output by the countermeasure information output unit 140, and a reference information determination unit 160 that determines reference information to be referenced when outputting the countermeasure information based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 150.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, the information to be referenced from the next time onwards can be updated based on the evaluation of the countermeasures, so that appropriate countermeasures can be proposed for problems or requests for operational improvement for which no countermeasures have been prescribed in advance.

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。
Furthermore, in the image forming system 1 according to the present embodiment, the event information is information about a trouble or inconvenience that has occurred in the apparatus, or information about a paper jam in the apparatus or information about productivity.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, it is possible to output countermeasure information for an event that has occurred within the apparatus and requires improvement, and therefore it is possible to propose an appropriate countermeasure method as necessary.

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。
Furthermore, according to the image forming system 1 of this embodiment, the reception unit 130 receives event information by either acquiring event information that has occurred in the device, selecting from event candidates displayed on the operation panel 25, specifying by character input on the operation panel 25, or specifying by voice input.
Therefore, according to the image forming system 1 according to the present embodiment, events occurring within the apparatus can be accepted flexibly, and appropriate countermeasures can be proposed as necessary.

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。
According to the image forming system 1 of the present embodiment, the reference information includes the detection information and the setting information of the machine and the job. The setting information includes at least one of the paper information items including the size, the paper type, the basis weight, the stiffness, the grain, the surface glossiness, the moisture content, and the electric resistance.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, it is possible to refer to a wide range of setting information related to events that occur within the device, and therefore it is possible to propose appropriate countermeasures as necessary.

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。
Furthermore, according to the image forming system 1 of this embodiment, the multiple sensors include a media detection sensor 111 that detects paper characteristic information, and the detection information includes the paper characteristic information detected by the media detection sensor 111. Furthermore, the paper characteristic information includes at least one physical property value of the paper type, basis weight, stiffness, paper grain, surface gloss, moisture content, and electrical resistance. Furthermore, the multiple sensors include an environment detection sensor 112 that detects the temperature or humidity inside the device, and the detection information includes an environment measurement value detected by the environment detection sensor 112.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, it is possible to refer to a wide range of detection information related to events that occur within the device, and therefore it is possible to propose appropriate countermeasures as necessary.

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。
Furthermore, in the image forming system 1 according to the present embodiment, the countermeasure information output unit 140 selects the reference information associated with the event information accepted by the accepting unit 130 .
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, it is possible to select and refer to reference information related to an event that has occurred within the apparatus, and therefore it is possible to propose an appropriate countermeasure method.

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。
Furthermore, according to the image forming system 1 of this embodiment, the countermeasure information output unit 140 outputs a plurality of pieces of countermeasure information in descending order of the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit 150 .
Therefore, according to the image forming system 1 according to the present embodiment, the user can easily recognize measures that are likely to be effective, making it easier for the user to select an appropriate measure.

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。
Furthermore, the image forming system 1 according to the present embodiment includes a countermeasure acquisition unit (control unit 100) that acquires countermeasures implemented by a user or a serviceman. The countermeasure acquisition unit identifies the behavior and action of the user or serviceman by designating the behavior and action from countermeasure candidates displayed on the operation panel 25, designating the behavior and action by inputting characters or voice on the operation panel 25, or designating the behavior and action by taking an image or video of the user or serviceman, and acquires the identified behavior and action as a countermeasure.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, it is possible to obtain newly implemented countermeasures, making it possible to adopt countermeasures that were effective against an incident, and subsequently to propose more appropriate countermeasure methods.

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。
Moreover, the image forming system 1 according to the present embodiment includes a determination unit (control unit 100) that determines whether the countermeasure information has resolved the event, and the evaluation acquisition unit 150 acquires an evaluation of the countermeasure information based on the result of the determination by the determination unit. The determination unit determines that the event has been resolved when it detects any one of the following: a decrease in the occurrence rate of jams, an improvement in productivity, an improvement in poor image quality, an input of the completion of the countermeasure by the user, an input of an improvement judgment, a predetermined number of sheets being printed, a completion of a print job, a start of a different print job, and a change in mode from the maintenance mode to the user mode. The determination unit determines the level of the effect of the countermeasure information based on the image improvement level, the productivity improvement level, the amount of downtime reduction, and any one of the improvement level, satisfaction level, time until the countermeasure is completed, and the number of tasks input by the user, and determines whether the event has been resolved based on the determined level.
Therefore, according to the image forming system 1 of this embodiment, by determining whether the event has been resolved by implementing the countermeasure, it is possible to determine whether or not the countermeasure has been effective and what its level of effectiveness is, thereby making it possible to obtain an appropriate evaluation of the countermeasure.

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。 The above is a detailed explanation based on an embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to the above embodiment and can be modified without departing from the gist of the invention.

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。
For example, in the example shown in FIG. 17, all of countermeasure candidates 1 to 4 are displayed, but the present invention is not limited to this. For example, countermeasure 4 (cleaning the paper feed belt of the tray) can be implemented by a serviceman, but from the viewpoint of safety, the user should not be prompted to take action. Therefore, when registering a countermeasure, it may be possible to select whether to make it public only to the serviceman or to make it public to the user as well. In other words, different contents (countermeasure information) may be output for the user who is using the device and the serviceman who performs maintenance. In the case of a countermeasure that is publicly available only to the serviceman, it is not displayed when the user is using the device, but is displayed only when an input is made indicating that the operation is to be performed by the serviceman.
As described above, the countermeasure information output unit 140 can output different content for the user who is using the device and the service technician who performs maintenance, thereby allowing the output to take into consideration the safety of the countermeasures, thereby ensuring the safety of the user.

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。
Also, event information (trouble information) and reference information may be input, countermeasure information for the event (trouble) may be output, and machine learning may be performed using the evaluation of the countermeasure information as a reward to generate a learning model. That is, the effectiveness of the countermeasure may be calculated by machine learning based on the trouble information, reference information (detection information, setting information), countermeasure, and evaluation result. This is a calculation of the effectiveness of the countermeasure against the trouble, where reference information (detection information, setting information) is input, and a case where the countermeasure is effective (when the evaluation is OK) is output.
As described above, the countermeasure information output unit 140 receives the event information accepted by the accepting unit 130 and the reference information acquired by the reference information acquiring unit 120, outputs countermeasure information for the event, and performs machine learning using the evaluation of the countermeasure information as a reward to generate a learning model, thereby automatically calculating the effectiveness of countermeasures for the event and preferentially outputting those countermeasures with a high probability of being successful, thereby making it easier for the user to select appropriate countermeasures.

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。
For example, as shown in Fig. 23, the parameters set as "target" for each measure are reference information related to each measure. Here, a logistic regression analysis is performed based on information accumulated in the past.
Here, the objective variable is set to evaluation OK=1 and evaluation NG=0, and the explanatory variable is set to reference information (detection information, setting information).
Based on the information (reference information) accumulated when a paper feed jam occurs, the effectiveness of each countermeasure is calculated. Specifically, the logistic regression method is used to calculate the probability (estimate) that each countermeasure is successful based on the related parameters of the countermeasure.

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)
FIG. 24 shows an example of the accumulated information and analysis results of measure 1.
The probability (estimated value) R1 that the measure 1 is successful is calculated using the following formula (1).
R1 = 1 / (1 + e - (0.0910 * basis weight - 0.3324 * air volume (tip) + 1.8530) ) ... (1)

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)
FIG. 25 shows an example of the accumulated information and analysis results of measure 2.
The probability (estimated value) R2 that measure 2 is successful is calculated using the following formula (2).
R2 = 1 / (1 + e - (-0.0244 * basis weight + 0.0667 * air volume (side) - 0.5539) ) ... (2)

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)
FIG. 26 shows an example of the accumulated information and analysis results of measure 3.
The probability (estimated value) R3 that measure 3 is successful is calculated using the following formula (3).
R3 = 1 / (1 + e - (-0.0194 * surface gloss - 0.0181 * water content + 0.0667 * humidity - 1.9855) ) ... (3)

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。 As described above, the probability (estimated value) that the countermeasure will be successful is calculated for each countermeasure. Then, from the next time a problem occurs, the probability that the countermeasure will be successful is calculated using a formula that will result in the countermeasure being successful, and the countermeasures with the highest probability are displayed first. Furthermore, accuracy can be improved by periodically recalculating using accumulated information.

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。
Also, for example, in the example shown in FIG. 21, a configuration in which "time from start of paper feed to first sensor" is added to countermeasure 1 is described, but even here, the parameters used in the above analysis can be changed. Specifically, for countermeasure 1, a parameter (reference information) that is correlated with the evaluation result is searched for from information related to paper feed jams based on accumulated information. For example, the correlation between each parameter, such as "surface glossiness,""moisturecontent,""humidity,""side fan air volume,""paperwidth,""paperlength,""time from start of paper feed to first sensor,""multiple feed detection result," and "paper guide plate width detection," other than "basis weight" and "air volume (tip)" that are already stored as related reference information, and the evaluation result is calculated, and the one with a high correlation is selected. Here, if "time from start of paper feed to first sensor" has a high correlation with the evaluation result, "time from start of paper feed to first sensor" is added to the explanatory variable and the analysis is performed.
An example of the results of recalculation with "time from start of paper feed to first sensor" added as an explanatory variable is shown in Fig. 27. In the example shown in Fig. 27, in the portion (reference D2 in Fig. 27) where "basis weight" is 150 ("time from start of paper feed to first sensor" is 350 ms), the probability (estimated value) has increased from "90%" before recalculation (see reference D1 in Fig. 24) to "99%," indicating an improvement in accuracy.

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。
Furthermore, instead of logistics regression, an analysis method may be used in which deep learning (neural network) is used, with the accumulated information used as training data, reference information (detection information and setting information) used as input, and evaluation used as output, to learn the probability that the evaluation will be OK based on the input information at the time of trouble occurrence, and those with a high probability may be displayed preferentially.
The method for changing parameters is to first provisionally add parameters that have a high correlation with the evaluation among other information as related parameters, then classify the accumulated information into training data and validation data, and after learning with the training data, if the test results are good when tested with the validation data, then register it as a related parameter.

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。 In addition, the detailed configuration and operation of each device constituting the image forming system may be modified as appropriate without departing from the spirit and scope of the present invention.

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
1 Image forming system 10 Paper feed device 20 Image forming device 21 Intermediate transfer belt 22 Image forming unit 23 Paper feed tray 24 Fixing unit 25 Operation panel 251 Display unit 252 Operation unit 30 Inserter 31 Paper feed tray 40 Image inspection device 41 Line sensor 50 Purge unit 51 Purge tray 60 Cutting unit 61 FD cutter 62 CD cutter 63 Waste box 64 Card tray 65 Sub-tray 70 Paper discharge unit 71 Main tray 72 Sub-tray 100 Control unit (measure acquisition unit, judgment unit)
110 Detection unit 111 Media detection sensor 112 Environment detection sensor 120 Reference information acquisition unit 130 Reception unit 140 Countermeasure information output unit 150 Evaluation acquisition unit 160 Reference information determination unit 170 Storage unit

Claims (17)

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。
a reference information acquiring unit that acquires reference information including detection information corresponding to a state or a measurement value acquired by a plurality of sensors that are disposed within the device and acquire a state or a measurement value within the device;
a reception unit that receives event information indicating an event that has occurred in the device and requires improvement;
a countermeasure information output unit that outputs countermeasure information for the event based on the event information accepted by the accepting unit and the reference information acquired by the reference information acquiring unit;
an evaluation acquisition unit that acquires an evaluation of the countermeasure information output by the countermeasure information output unit;
a reference information determination unit that determines reference information to be referenced when outputting the countermeasure information based on the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit;
Equipped with
The image forming system according to the present invention, wherein the countermeasure information output unit selects reference information associated with the event information received by the receiving unit .
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。 The image forming system according to claim 1, characterized in that the event information is information about a problem or inconvenience that has occurred in the device. 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。 The image forming system according to claim 2, characterized in that the event information is information regarding a paper jam in the device or information regarding productivity. 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。 The image forming system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that the reception unit receives the event information by acquiring event information that has occurred in the device, selecting an event candidate displayed on an operation panel, inputting characters on the operation panel, or inputting voice information. 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。 The image forming system according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the reference information includes the detection information and machine and job setting information. 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。 The image forming system according to claim 5, characterized in that the setting information includes at least one of the following paper information: size, paper type, basis weight, stiffness, paper grain, surface glossiness, moisture content, and electrical resistance. 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。
the plurality of sensors includes a media detection sensor that detects paper characteristic information;
7. The image forming system according to claim 1, wherein the detection information includes paper characteristic information detected by the media detection sensor.
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。 The image forming system according to claim 7, characterized in that the paper characteristic information includes at least one physical property value of paper type, basis weight, stiffness, paper grain, surface glossiness, moisture content, and electrical resistance. 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。
the plurality of sensors includes an environment detection sensor that detects temperature or humidity within the device;
9. The image forming system according to claim 1, wherein the detection information includes an environmental measurement value detected by the environmental detection sensor.
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~のいずれか一項に記載の画像形成システム。 10. The image forming system according to claim 1 , wherein the countermeasure information output unit outputs the plurality of pieces of countermeasure information in descending order of the evaluation acquired by the evaluation acquisition unit. 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。 11. The image forming system according to claim 1, wherein the countermeasure information output unit outputs different contents to a user who is a user and a serviceman who performs maintenance. 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。 12. The image forming system according to claim 1, further comprising a countermeasure acquisition unit that acquires countermeasures implemented by a user or a service person. 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。 The image forming system according to claim 12, characterized in that the countermeasure acquisition unit identifies the behavior and action of the user or serviceman by designating the behavior and action from countermeasure candidates displayed on an operation panel, by designating the behavior and action by character input on the operation panel, by voice input, or by an image or video captured of the user or serviceman, and acquires the identified behavior and action as the countermeasure. 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。
a determination unit that determines whether the event has been resolved by the countermeasure information;
14. The image forming system according to claim 1, wherein the evaluation acquisition unit acquires an evaluation of the countermeasure information based on a result of the determination by the determination unit.
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。 The image forming system of claim 14, wherein the determination unit determines that the issue has been resolved when it detects any one of the following: a decrease in the incidence of jams, an improvement in productivity, an improvement in poor image quality, a user's input of completion of countermeasures, an input of an improvement judgment, a predetermined number of sheets being printed, completion of a print job, start of a different print job, or a change in mode from maintenance mode to user mode. 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。 The image forming system according to claim 14 or 15, characterized in that the judgment unit judges the level of effectiveness of the countermeasure information based on one of the image improvement level, productivity improvement level, downtime reduction amount, and the improvement level, satisfaction level, time until completion of the countermeasure, and number of tasks input by the user, and judges whether the event has been resolved based on the determined level . 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。 The image forming system of any one of claims 1 to 16, characterized in that the countermeasure information output unit inputs the event information accepted by the acceptance unit and the reference information acquired by the reference information acquisition unit, outputs countermeasure information for the event, and performs machine learning using an evaluation of the countermeasure information as a reward to generate a learning model.
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