JP2007087112A - 故障診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 故障が発生したＰＷＢＡを特定することが可能な故障診断技術を提供する。
【解決手段】 本発明は、各々が複数の電子部品を有する複数のプリント配線基板を有する被診断装置との間でデータの送受信を行う被診断装置接続手段と、被診断装置が有する少なくとも一つのプリント配線基板の少なくとも一つの電子部品に対しテストデータを入力させるテストデータ入力手段と、前記テストデータに対して出力された出力データを取得する出力データ取得手段と、前記出力データを、あらかじめ決められた故障診断モデルに変数として入力することにより、前記複数のプリント配線基板の各々について、そのプリント配線基板が故障している確率を算出する故障確率算出手段と、前記故障確率算出手段により算出された確率が高い順にプリント配線基板を故障箇所候補として特定する故障箇所特定手段とを有する故障診断装置を提供する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、電子機器における故障診断技術に関する。

パーソナルコンピュータ、複写機、複合機などの電子機器は、近年、性能および機能の向上に伴い、多くのアナログ電子回路あるいはデジタル電子回路を有している。これらの電子回路は、機能ごとにプリント配線基板（Printed Wiring Board Assembly、以下「ＰＷＢＡ」という）の形で電子機器に格納されている。ＰＷＢＡは、一連の機能を実現するため、ケーブルを介して接続されている。

電子回路は、一定の確率で故障するものである。故障の発生確率をゼロにすることは困難であるので、電子機器において故障を予測あるいは故障の発生箇所を速やかに特定し、適切な対応を取ることが要求されている。しかし、電子機器の構成が複雑化するにつれ、故障が発生した箇所を特定することはますます困難になっている。

複写機、プリンタ等において故障箇所を特定する技術としては、例えば特許文献１に記載の技術がある。特許文献１は、画像検査装置と管理装置との間で必要に応じて検査プログラムを画像出力へ送り、検査したデータを管理装置で分析して故障箇所の特定を行う技術が開示されている。特許文献１においては、管理装置における故障診断の際に、例えばベイジアンネットワークによる故障診断モデルを用いて故障箇所の推定を行っている。
特開２００５−２０７１３号公報

しかし、特許文献１によれば、故障診断のための情報を得るためには、動作状態を検知するセンサが必要である。特許文献１は、センサからのデータを解析することにより故障診断を可能とする技術を開示している。しかし、装置を構成しているＰＷＢＡ自体の故障は、センサデータのような指標がないため、故障箇所を特定することができないという問題があった。

本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、電子機器において、故障が発生したＰＷＢＡを特定することが可能な故障診断技術を提供するものである。

上述の課題を解決するため、本発明は、各々が複数の電子部品を有する複数のプリント配線基板を有する被診断装置との間で、データの送受信を行う被診断装置接続手段と、前記被診断装置接続手段を介して接続された被診断装置が有する複数のプリント配線基板のうち少なくとも一つのプリント配線基板の少なくとも一つの電子部品に対しテストデータを入力させるテストデータ入力手段と、前記テストデータ入力手段により入力されたテストデータに対して出力された出力データを取得する出力データ取得手段と、前記出力データ取得手段により得られた出力データを、あらかじめ決められた故障診断モデルに変数として入力することにより、前記複数のプリント配線基板の各々について、そのプリント配線基板が故障している確率を算出する故障確率算出手段と、前記故障確率算出手段により算出された確率が高い順にプリント配線基板を故障箇所候補として特定する故障箇所特定手段とを有する故障診断装置を提供する。

好ましい態様において、この故障診断装置は、複数のテストプログラムを記憶したテストプログラム記憶手段と、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、前記テストプログラム記憶手段に記憶された複数のテストプログラムのうち少なくとも１のテストプログラムを選択するテストプログラム選択手段と、前記テストプログラム選択手段により選択されたテストプログラムを実行することによりテストデータを生成するテストデータ生成手段とを有し、前記テストデータ入力手段が、前記テストデータ生成手段により生成されたテストデータを入力させてもよい。

別の好ましい態様において、前記被診断装置が、故障状態を示すエラーコードを出力するエラーコード出力手段を有し、前記テストプログラム記憶手段が、エラーコードと、そのエラーコードに対応するテストプログラムとを記憶し、前記テストプログラム選択手段が、前記テストプログラム記憶手段に記憶されたテストプログラムのうち、前記被診断装置から出力されたエラーコードに対応するテストプログラムを選択してもよい。

さらに別の好ましい態様において、前記被診断装置が、当該被診断装置が設置されている場所の環境情報、当該被診断装置が設置されたときからの経過時間を示す経過時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板が最後に交換されたときからの経過時間を示す交換時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板を交換した時間を示す交換履歴情報、当該被診断装置のプリント配線基板が製造されたときを特定する基板製造情報、当該被診断装置のプリント配線基板の電子部品が製造されたときを特定する部品製造情報、当該被診断装置の動作履歴を示す動作履歴情報のうち少なくともいずれか一つを記憶する情報記憶手段を有し、前記テストプログラム選択手段が、あらかじめ決められたテストプログラム選択モデルに従ってテストプログラムを選択し、前記テストプログラム決定手段が、前記情報記憶手段に記憶された環境情報、経過時間情報、交換時間情報、交換履歴情報、基板製造情報、部品製造情報、動作履歴情報のうち少なくとも一つを変数として前記あらかじめ決められたテストプログラム決定モデルに入力してもよい。

さらに別の好ましい態様において、前記被診断装置が、当該被診断装置が設置されている場所の環境情報、当該被診断装置が設置されたときからの経過時間を示す経過時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板が最後に交換されたときからの経過時間を示す交換時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板を交換した時間を示す交換履歴情報、当該被診断装置のプリント配線基板が製造されたときを特定する基板製造情報、当該被診断装置のプリント配線基板の電子部品が製造されたときを特定する部品製造情報、当該被診断装置の動作履歴を示す動作履歴情報のうち少なくともいずれか一つを記憶する情報記憶手段を有し、前記故障確率算出手段が、前記出力データ取得手段により得られた出力データに加え、さらに、前記情報記憶手段に記憶された環境情報、経過時間情報、交換時間情報、交換履歴情報、基板製造情報、部品製造情報、動作履歴情報のうち少なくとも一つを変数として前記あらかじめ決められた故障モデルに入力してもよい。

さらに別の好ましい態様において、前記被診断装置が、故障状態を示すエラーコードを出力するエラーコード出力手段を有し、前記故障診断装置が、複数のテストプログラムを記憶した記憶手段を有するサーバ装置と接続するサーバ接続手段と、エラーコードと、そのエラーコードに対応するテストプログラムの識別子を記憶したテストプログラム識別子記憶手段と、前記テストプログラム記憶手段に記憶されたテストプログラムの識別子のうち、前記被診断装置から出力されたエラーコードに対応するテストプログラムの識別子を選択するテストプログラム識別子選択手段と、前記選択手段により選択されたテストプログラムの識別子により特定されるテストプログラムのダウンロードを要求するダウンロード要求を、前記サーバ接続手段を介して接続されたサーバ装置に送信するダウンロード要求送信手段と、前記ダウンロード要求送信手段により送信されたダウンロード要求に応じて、前記サーバ装置から送信されたテストプログラムを受信するテストプログラム受信手段と、前記テストプログラム受信手段が受信したテストプログラムを実行することによりテストデータを生成するテストデータ生成手段とを有し、前記テストデータ入力手段が、前記テストデータ生成手段により生成されたテストデータを入力させてもよい。

さらに別の好ましい態様において、前記被診断装置と前記故障診断装置とは同一の装置であってもよい。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
＜１．概要＞
図１は、本発明の一実施形態に係る故障診断システム１０００の構成を示す図である。故障診断システム１０００は、故障診断の対象となる複合機１００と、故障診断に必要なデータ等を管理する管理サーバ２００と、故障診断を行う故障診断装置３００とを有する。複合機１００、管理サーバ２００、および故障診断装置３００は、ネットワーク４００を介して接続されている。ネットワーク４００は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等、どのようなものでもよい。

図２は、複合機１００の構成を示す図である。画像読み取り部１０１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ（図示略）により原稿画像を光学的に読み取り、データ化する。スキャナＩＦ部１０２は、生成された画像データを、複合機１００の他の構成要素に送信するためのインターフェースである。表示部１０３は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成される。表示部１０３は、表示制御部１０４の制御下で複合機１００の動作状態や動作モードを表示する。画像形成部１０５は、読み取った画像データや、通信ＩＦ部１０９を介して受信した画像データに従って、用紙（記録材）上に画像を形成する。プリンタＩＦ部１０６は、画像形成部と他の構成要素とのインターフェースである。指示入力部１０７は、複合機１００に指示入力を行うためのユーザインターフェースである。指示入力部１０７は、ＬＣＤ上に設置されたタッチパネルやテンキー等で構成される。記録・読み取り制御部１０８は、画像データの記録・読み取り制御を行う。記録・読み取り制御部１０８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）により構成される。通信ＩＦ部１０９は、ネットワーク４００を介して接続された他の機器との間でデータの送受信を行うインターフェースである。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０は、複合機１００の各構成要素を制御する。ＲＯＭ（Read Only Memory）１１１は、複合機１００を動作させるプログラム等を記憶したメモリである。ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２は、複合機１００の動作時におけるワークエリアとして機能するメモリである。ＮＶＲＡＭ（Nonvolatile RAM）１１３は、複合機１００の各種状態を記憶するメモリである。以上の各構成要素は、バス１９０を介して相互に接続されている。

図３は、複合機１００の回路基板構成を例示する図である。複合機１００は、複数のプリント配線基板（Printed Wiring Board Assembly、以下「ＰＷＢＡ」という）を有する。各ＰＷＢＡは、それぞれ複数の電子部品を有する。ＰＷＢＡ１は、ＣＰＵ１１と、メモリ１２と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）１３と、ＡＳＩＣ１４と、メモリ１５と、メモリ１６とを有する。ＰＷＢＡ１は、さらに、ＰＷＢＡ２、ＰＷＢＡ３、ＰＷＢＡ４、ＰＷＢＡ５と接続するためのコネクタ１７−２、コネクタ１７−３、コネクタ１７−４、コネクタ１７−５を有する。ＰＷＢＡ２は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、ＡＳＩＣ２３と、コネクタ２７とを有する。ＰＷＢＡ３は、ＡＳＩＣ３１と、メモリ３２と、コネクタ３７とを有する。ＰＷＢＡ４は、ＣＰＵ４１と、メモリ４２と、ＡＳＩＣ４３と、コネクタ４７とを有する。ＰＷＢＡ５の詳細は図示を省略したが、例えばＨＤＤ等の周辺機器を有する。

図４は、管理サーバ２００のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ２１０は、管理サーバ２００の各構成要素を制御する制御部である。ＲＡＭ２３０は、ＣＰＵ２１０がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する。ＲＯＭ２２０は、管理サーバ２００の動作に必要なプログラム等を記憶している。Ｉ／Ｆ２４０は、複合機１００等の他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。ＨＤＤ２５０は、各種データやプログラムを記憶する記憶装置である。ＨＤＤ２５０は、本実施形態に関して特に、故障診断を行うためのテストプログラムを複数記憶している（詳細は後述）。キーボード２６０およびディスプレイ２７０は、ユーザが管理サーバ２００に対して操作入力を行うためのユーザインターフェースである。以上の各構成要素は、バス２９０により相互に接続されている。

図５は、故障診断装置３００の機能構成を示す図である。故障診断装置３００は、管理サーバ２００と同様のハードウェア構成を有している。すなわち故障診断装置３００は、ＣＰＵ３２１と、ＲＡＭ３２３と、ＲＯＭ３２２と、Ｉ／Ｆ３２４と、ＨＤＤ３２５と、キーボード３２６と、ディスプレイ３２７とを有する。故障診断装置３００は、ＣＰＵ３２１が、ＨＤＤ３２５に記憶された故障診断プログラムを実行することにより、以下で説明する機能構成要素を具備する。エラーコード受信部３０３は、複合機１００から故障に応じて出力されたエラーコードを受信する。複合機１００は、エラーコードと共に、複合機１００の各種状態を示す状態変数を故障診断装置３００に出力する。状態変数受信部３０４は、複合機１００から出力された状態変数を受信する。テストプログラム決定部３０５は、エラーコード受信部３０３が受信したエラーコードおよび状態変数受信部３０４が受信した状態変数に基づいて、使用するテストプログラムを決定する。テストプログラム決定部３０５は、使用が決定したテストプログラムのダウンロード要求を、管理サーバ２００に送信する。管理サーバ２００は、ダウンロード要求に応じたテストプログラムを故障診断装置３００に送信する。テストプログラム受信部３０６は、管理サーバ２００から送信されたテストプログラムを受信する。テストプログラム実行部３０７は、ダウンロードしたテストプログラムを実行する。テストプログラムを実行すると、テストプログラム実行部３０７は、複合機１００のＰＷＢＡのうち、対象となるＰＷＢＡの対象となる電子部品に、テストデータを処理させる。テスト結果受信部３０８は、複合機１００からテスト結果を受信する。ＢＮ（ベイジアンネットワーク）計算処理部３０９は、受信したテスト結果および複合機１００の状態変数に基づいて、故障確率を計算する。故障候補表示部３１０は、計算結果に基づいて故障箇所の候補を表示する。

＜２．第１実施形態＞
以下、故障診断システム１０００の詳細な動作を説明する。
図６は、本発明の第１実施形態に係る故障診断処理を示すフローチャートである。複合機１００からエラーコードを受信すると、故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、複合機１００の再起動を要求する再起動要求を生成する。ＣＰＵ３２１は、生成した再起動要求をエラーコードの送信元である複合機１００に送信する。再起動要求を受信すると、複合機１００は再起動プログラムを実行して自分自身を再起動させる（ステップＳ３０１）。

複合機１００が再起動すると、故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、エラーコードが再発生するか判断する（ステップＳ３０２）。すなわち、ＣＰＵ３２１は、複合機１００から同一のエラーコードが送信されるか判断する。エラーコードが再発生しない場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、故障診断は必要ないので、ＣＰＵ３２１は処理を終了する。エラーコードが再発生した場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３２１は、処理をテストモードに移行する（ステップＳ３０３）。次に、ＣＰＵ３２１は、エラーコードに応じて実行するテストプログラムを決定する（ステップＳ３０４）。なお、複合機１００の再起動は、ユーザの操作により実行してもよい。

図７は、エラーメッセージを例示する図である。故障が発生すると、複合機１００の表示部１０３は、図７に示されるように、エラーコードと、ユーザに再起動を促すメッセージとを表示する。ユーザはメッセージに従って複合機１００を再起動し、再び同一のエラーコードが発生した場合、診断ボタンを押す。診断ボタンが押されると、複合機１００は診断要求を生成し、故障診断装置３００に出力する。複合機１００から診断要求を受信すると、故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、処理をテストモードに移行する（ステップＳ３０３）。

図８は、本実施形態に係るテストプログラム決定処理の詳細を示すフローチャートである。ＣＰＵ３２１は、ＨＤＤ３２５に記憶されているテストプログラム情報を呼び出す（ステップＳ４０１）。テストプログラム情報とは、エラーコードと、テスト対照となるＰＷＢＡと、テスト対象となる電子部品と、テストプログラムを特定する識別子とを対応付ける情報である。次に、ＣＰＵ３２１は、発生したエラーコードを取得する（ステップＳ４０２）。複合機１００から送信されたエラーコードは、ＲＡＭ３２３あるいはＨＤＤ３２５に記憶されている。次に、ＣＰＵ３２１は、呼び出したテストプログラム情報から、発生したエラーコードに対応するテストプログラムを特定する（ステップＳ４０３）。

図９は、本実施形態における故障箇所候補を例示する図である。図１０は、本実施形態に係るテストプログラム情報であるテストプログラムテーブルＴＢ１を例示する図である。ここでは、複合機１００においてエラーコード「１１１−０１１」が発生した場合を例にとり説明する。図１０から、エラーコード１１１−０１１に対応するＰＷＢＡは、ＰＷＢＡ１およびＰＷＢＡ２である。ＣＰＵ３２１は、ＰＷＢＡ１に対して使用するテストプログラムとして、メモリテスト１２、メモリテスト１５、メモリテスト１６、ＡＳＩＣテスト１３、ＡＳＩＣテスト１４、ＣＰＵテスト１１を特定する。また、ＣＰＵ３２１は、ＰＷＢＡ２に対して使用するテストプログラムとして、メモリテスト２２、ＡＳＩＣテスト２３、ＣＰＵテスト２１を特定する。説明の便宜上、テストプログラムの参照番号として、テスト対象となる電子部品と同一の番号を用いている。ＣＰＵテストは、例えば、レジスタ部に対するリード／ライトテストである。ＡＳＩＣテストは、例えば、レジスタ部に対するリード／ライトテストに加え、機能ブロックのテストがある。エラーコードが３１０−２５４である場合も同様にしてテストプログラムが決定される。

再び図６を参照して説明する。使用するテストプログラムを決定すると、ＣＰＵ３２１は、決定されたプログラムが複合機１００の記録・読み取り制御部１０８に記憶されているか判断する（ステップＳ３０５）。本実施形態において、複合機１００はテストプログラムを記憶していない（ステップＳ３０５：ＮＯ）。したがって、ＣＰＵ３２１は、処理をステップＳ３０６に移行する。以前にダウンロードしたテストプログラムが消去されず残っている等、決定されたプログラムが複合機１００の記録・読み取り制御部１０８に記憶されている場合（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３２１は、処理をステップＳ３０７に移行する。

ステップＳ３０６において、ＣＰＵ３２１は、故障診断に使用するテストプログラムのダウンロードを行う。
図１１は、テストプログラムのダウンロードを説明する図である。管理サーバ２００は、複数のテストプログラムをＨＤＤ２５０に記憶している。故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、使用することが決定されたテストプログラムのダウンロード要求を生成し、管理サーバ２００に送信する。ダウンロード要求を受信すると、管理サーバ２００のＣＰＵ２１０は、ダウンロード要求に従って、決定されたテストプログラムを故障診断装置３００に送信する。

再び図６を参照して説明する。ＣＰＵ３２１は、ダウンロードしたテストプログラム、または、既に記憶されていたテストプログラムを組み合わせる（ステップＳ３０７）。ＣＰＵ３２１は、各テストプログラムを実行する（ステップＳ３０８）。すなわち、故障診断装置３００は、各テストプログラムのテスト対象である電子部品に対し特定のテストデータを出力し、処理させる。

図１２は、テスト結果を例示する図である。エラーコード１１１−０１１に対応するテストプログラムが実行された結果、本実施形態では、メモリテスト１２：ＯＫ、メモリテスト１５：ＯＫ、メモリテスト１６：ＯＫ、ＡＳＩＣテスト１３：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト１４：ＮＧ、ＣＰＵテスト１１：ＯＫ、メモリテスト２２：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト２３：ＮＧ、ＣＰＵテスト２１：ＮＧという結果が得られた。複合機１００は、テスト結果を故障診断装置３００に送信する。再び図６に戻って、ＣＰＵ３２１は、各テストプログラムのテスト結果を取得する（ステップＳ３０９）。次に、ＣＰＵ３２１は、あらかじめ決められた故障診断モデルに、テスト結果を変数として入力することにより故障診断処理を行う（ステップＳ３１０）。

本実施形態において、故障診断システム１０００は、故障診断モデルとして、ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）を利用した推論エンジンを採用した。ベイジアンネットワークを用いた故障診断は、母集団内の良好な個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものである。ベイジアンネットワークを用いた故障診断は、ノード（変数）間の依存関係を確率的に捉え、グラフ構造（ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる）を用いて、分布の推定を行う最適化アプローチである。

図１３は、本実施形態に係る故障診断モデルの概要を説明する図である。ベイジアンネットワークは、コンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を有するコンポーネント状態ノード（図１３中の四角で囲まれたノード）と、コンポーネント状態ノードに接続され、コンポーネントの状態と因果関係にある複数の情報ノード（図１３中の楕円で囲まれたノード）とを構成要素として有する。本実施形態において、コンポーネント状態ノードとして、ＰＷＢＡの状態を示すノードが、情報ノードとしてテストプログラムの結果を示すノードが用いられている。

図１４は、本実施形態に係る故障診断モデルを例示する図である。ＣＰＵ３２１は、この故障診断モデルに従って故障確率を算出する。ＣＰＵ３２１は、算出した故障確率に従って故障箇所の候補を抽出する。

図１５は、各ノードの因果関係の強さを示す確率表を例示する図である。故障診断装置３００は、各ノードに対応する確率表を、あらかじめＨＤＤ３２５に記憶している。図１５は、各テストプログラムの結果情報に対するＰＷＢＡ２の正常と故障の確率を示している。ＣＰＵテスト２１：ＯＫ、ＡＳＩＣテスト２３：ＯＫ、メモリテスト２２：ＯＫの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は９５％で故障確率は５％である。ＣＰＵテスト２１：ＯＫ、ＡＳＩＣテスト２３：ＯＫ、メモリテスト２２：ＮＧの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は４０％で故障確率は６０％である。ＣＰＵテスト２１：ＯＫ、ＡＳＩＣテスト２３：ＮＧ、メモリテスト２２：ＯＫの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は２０％で故障確率は８０％である。ＣＰＵテスト２１：ＯＫ、ＡＳＩＣテスト２３：ＮＧ、メモリテスト２２：ＮＧの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は１５％で故障確率は８５％である。ＣＰＵテスト２１：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト２３：ＯＫ、メモリテスト２２：ＯＫの場合と、ＣＰＵテスト２１：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト２３：ＯＫ、メモリテスト２２：ＮＧの場合と、ＣＰＵテスト２１：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト２３：ＮＧ、メモリテスト２２：ＯＫの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は５％で故障確率は９５％である。ＣＰＵテスト２１：ＮＧ、ＡＳＩＣテスト２３：ＮＧ、メモリテスト２２：ＮＧの場合は、ＰＷＢＡ２の正常確率は１％で故障確率は９９％である。また、他のＰＷＢＡについても同様に確率表があらかじめ記憶されている。ＣＰＵ３２１は、テスト結果（図１２）を確率変数として、ベイジアンネットワークを用いた故障診断モデルに入力することにより、故障原因の候補となるノードの故障確率を算出する。ＣＰＵ３２１は、例えば故障確率が高い順にノードを故障原因候補と特定し、故障原因をユーザに通知するメッセージや図形をディスプレイ３２７に表示させる。

以上で説明したように、本実施形態によれば、故障診断装置３００は、ＰＷＢＡの各電子部品におけるテスト結果を変数として故障診断モデルに入力することにより、故障箇所を特定することができる。また、故障診断装置３００は、テストプログラムテーブルＴＢ１を有しており、画像形成装置の内部情報などの各種情報を管理サーバ２００に送信する必要が無い。そのため、ネットワーク４００の負荷を軽減することができる。さらに、管理サーバ２００の負荷も軽減することができるため、結果として故障診断に要する時間を短縮することができる。

上述の実施形態の故障診断モデルは、図１４に示されるように、故障したＰＷＢＡを特定するため、ＰＷＢＡノード（コンポーネント状態ノード）とテストプログラムの結果情報ノードと有していた。しかし、故障診断モデルを構成するノードはこれに限定されるものではない。更に故障診断の精度を向上させるため、テストプログラムの結果情報ノードに加えて、各部品の製造番号情報ノード（各部品のＩＤ情報ノード）、交換履歴情報ノード、温度や湿度等の環境情報ノード、動作履歴情報ノード、複合機１００のプリント枚数等のカウンタ値情報ノードなどを故障診断モデルに加えてもよい。故障診断装置３００は、必要な情報を複合機１００から取得する。

図１６は、第１実施形態の変形例に係る故障診断モデルの概要を説明する図である。図１７は、この変形例に係る故障診断モデルの具体例を示す図である。図１８は、この変形例に係る確率表を例示する図である。このように、各電子部品におけるテスト結果に加えて、動作時間情報、製造番号情報、前回交換時からの経過時間等の情報を加えた診断モデルを構築することにより、より精度の高い故障診断を行うことが可能となる。

＜３．第２実施形態＞
続いて、本発明の第２実施形態について説明する。以下の説明においては、第１実施形態と異なる点を中心に説明し、第１実施形態と共通する事項については説明を省略する。また、第１実施形態と共通する構成要素については、共通の参照符号を用いて説明する。第２実施形態は、図６のステップＳ３０４におけるテストプログラムの決定処理が、図８に示されるものとは異なっている。

図１９は、第２実施形態に係るテストプログラム決定処理の詳細を示すフローチャートである。本実施形態において、故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、ベイジアンネットワークを用いたテストプログラム決定モデルに従って、使用するテストプログラムを決定する。ＣＰＵ３２１は、まず、複合機１００の記録・読み取り制御部１０８あるいはＮＶＲＡＭ１１３に記憶された各種情報を呼び出す（Ｓ１５０１）。各種情報とは、例えば、エラーコード情報、温度・湿度等の環境情報、画像形成装置を設置してからの経過時間、または、回路基板を交換してからの経過時間である経過時間情報、画像形成装置内の部品をいつ交換したかといった交換履歴情報、製造番号やある製造時における故障が発生しやすい故障部品情報である回路基板の製造時の情報、部品の製造時の情報、画像形成装置の動作・実行内容を表す動作履歴情報などである。故障診断装置３００のＣＰＵ３２１は、各種情報の送信要求を複合機１００に送信する。複合機１００は、送信要求に従って要求された各種情報を故障診断装置３００に送信する。ＣＰＵ３２１は、受信した各種情報をテストプログラム決定モデルに入力する（Ｓ１５０２）。ＣＰＵ３２１は、実行するテストプログラムを決定するための診断処理を行い（Ｓ１５０３）、テストプログラムを決定する。

図２０は、第２実施形態に係るテストプログラム決定モデルの概要を説明する図である。部品Ｘの交換情報ノード（交換の頻度についての情報など）、プリント枚数情報ノード、部品Ｘ製造番号情報ノード、画像形成装置の通電時間情報ノード、回路基板Ｙの故障割合情報ノード（故障した全ての回路基板に対する、回路基板Ｙの故障発生割合）、回路基板Ｙの製造番号情報ノードなどが、部品Ｘテストのノードに接続された入力ノードを構成している。

図２１は、第２実施形態に係るテストプログラム決定モデルの具体例を示す図である。本実施形態に係るテストプログラム決定モデルは、第１実施形態において説明した、故障診断モデルがベースになっている。本実施形態に係るテストプログラム決定モデルは、複合機１００の各種情報ノードを複数有する。

図２２は、ＡＳＩＣテスト２３のノードに対応する確率表を例示する図である。第１実施形態のエラーコードに対応して実行するテストプログラム情報がベースとなっているため、エラーコード１１１−１１１の場合は、ＡＳＩＣテスト２３の必要確率は、基本的には高めに設定されているが、ＡＳＩＣテスト２３の必要確率が、プリント枚数情報やＡＳＩＣ２の部番情報を反映したものになっている。エラーコードが３１０−２５４の場合は、ＡＳＩＣテスト２３の必要確率が低めに設定されている。

本実施形態によれば、テストプログラム決定モデルを導入し、エラーコードから決定するテストプログラム情報と最小限の複合機１００内の各種状態情報に基づいてテストプログラムが決定される。したがって、複合機１００の状態に応じて適切なテストプログラムを選択することができる。

＜４．他の実施形態＞
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。上述の各実施形態においては、故障診断を行う装置（故障診断装置３００）と故障診断の対象となる被診断装置（複合機１００）とが別個の装置である態様について説明したが、複合機１００が故障診断装置３００の機能を有していてもよい。すなわち、複合機１００は自己診断機能を有していてもよい。また、複合機１００は、故障診断装置３００の機能に加えて、管理サーバ２００の機能（の一部）をさらに有する構成としてもよい。また、被診断装置は、複合機などの画像形成装置に限定されるものではない。各々複数の電子部品を有する複数のＰＷＢＡを有する電子機器であれば、どのようなものでもよい。

また、上述の各実施形態においては、エラーコードに応じて選択されたテストプログラムのみを実行する態様について説明したが、テストプログラムの選択を行わない構成としてもよい。例えば、発生したエラーコードにかかわらず、すべてのＰＷＢＡのすべての電子部品についてテストプログラムを実行する構成としてもよい。あるいは、発生したエラーコードにかかわらず、あらかじめ決められた一部の電子部品についてテストプログラムを実行する構成としてもよい。あるいは、エラーコードが発生したときに、ユーザにテストプログラムの選択を促すメッセージを表示し、ユーザにテストプログラムを選択させる構成としてもよい。

また、上述の各実施形態においては、故障診断モデルおよびテストプログラム決定モデルとして、ベイジアンネットワークによる確率モデルを用いた態様について説明したが、これ以外の確率モデルを用いてもよい。

故障診断システム１０００の構成を示す図である。 複合機１００の構成を示す図である。 複合機１００の回路基板構成を例示する図である。 管理サーバ２００のハードウェア構成を示す図である。 故障診断装置３００の機能構成を示す図である。 第１実施形態に係る故障診断処理を示すフローチャートである。 エラーメッセージを例示する図である。 第１実施形態に係るテストプログラム決定処理の詳細を示す図である。 第１実施形態における故障箇所候補を例示する図である。 テストプログラムテーブルＴＢ１を例示する図である。 テストプログラムのダウンロードを説明する図である。 テスト結果を例示する図である。 第１実施形態に係る故障診断モデルの概要を説明する図である。 第１実施形態に係る故障診断モデルを例示する図である。 各ノードの因果関係の強さを示す確率表を例示する図である。 第１実施形態の変形例に係る故障診断モデルの概要を説明する図である。 この変形例に係る故障診断モデルの具体例を示す図である。 この変形例に係る確率表を例示する図である。 第２実施形態に係るテストプログラム決定処理の詳細を示す図である。 第２実施形態に係るテストプログラム決定モデルの概要を示す図である。 第２実施形態に係るテストプログラム決定モデルを例示する図である。 第２実施形態に係る確率表を例示する図である。

符号の説明

ＴＢ１…テストプログラムテーブル、１・２・３・４・５…ＰＷＢＡ、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、１３…ＡＳＩＣ、１４…ＡＳＩＣ、１５…メモリ、１６…メモリ、１７…コネクタ、２１…ＣＰＵ、２２…メモリ、２３…ＡＳＩＣ、２７…コネクタ、３１…ＡＳＩＣ、３２…メモリ、３７…コネクタ、４１…ＣＰＵ、４２…メモリ、４３…ＡＳＩＣ、４７…コネクタ、１００…複合機、１０１…画像読み取り部、１０２…スキャナＩＦ部、１０３…表示部、１０４…表示制御部、１０５…画像形成部、１０６…プリンタＩＦ部、１０７…指示入力部、１０８…記録・読み取り制御部、１０９…通信ＩＦ部、１１０…ＣＰＵ、１１１…ＲＯＭ、１１２…ＲＡＭ、１１３…ＮＶＲＡＭ、１９０…バス、２００…管理サーバ、２１０…ＣＰＵ、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…Ｉ／Ｆ、２５０…ＨＤＤ、２６０…キーボード、２７０…ディスプレイ、２９０…バス、３００…故障診断装置、３０３…エラーコード受信部、３０４…状態変数受信部、３０５…テストプログラム決定部、３０６…テストプログラム受信部、３０７…テストプログラム実行部、３０８…テスト結果受信部、３０９…ＢＮ計算処理部、３１０…故障候補表示部、３２１…ＣＰＵ、３２２…ＲＯＭ、３２３…ＲＡＭ、３２４…Ｉ／Ｆ、３２５…ＨＤＤ、３２６…キーボード、３２７…ディスプレイ、４００…ネットワーク、１０００…故障診断システム。

Claims (7)

1. 各々が複数の電子部品を有する複数のプリント配線基板を有する被診断装置との間で、データの送受信を行う被診断装置接続手段と、
   前記被診断装置接続手段を介して接続された被診断装置が有する複数のプリント配線基板のうち少なくとも一つのプリント配線基板の少なくとも一つの電子部品に対しテストデータを入力させるテストデータ入力手段と、
   前記テストデータ入力手段により入力されたテストデータに対して出力された出力データを取得する出力データ取得手段と、
   前記出力データ取得手段により得られた出力データを、あらかじめ決められた故障診断モデルに変数として入力することにより、前記複数のプリント配線基板の各々について、そのプリント配線基板が故障している確率を算出する故障確率算出手段と、
   前記故障確率算出手段により算出された確率が高い順にプリント配線基板を故障箇所候補として特定する故障箇所特定手段と
   を有する故障診断装置。
2. 複数のテストプログラムを記憶したテストプログラム記憶手段と、
   あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、前記テストプログラム記憶手段に記憶された複数のテストプログラムのうち少なくとも一つのテストプログラムを選択するテストプログラム選択手段と、
   前記テストプログラム選択手段により選択されたテストプログラムを実行することによりテストデータを生成するテストデータ生成手段と
   を有し、
   前記テストデータ入力手段が、前記テストデータ生成手段により生成されたテストデータを入力させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
3. 前記被診断装置が、故障状態を示すエラーコードを出力するエラーコード出力手段を有し、
   前記テストプログラム記憶手段が、エラーコードと、そのエラーコードに対応するテストプログラムとを記憶し、
   前記テストプログラム選択手段が、前記テストプログラム記憶手段に記憶されたテストプログラムのうち、前記被診断装置から出力されたエラーコードに対応するテストプログラムを選択する
   ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
4. 前記被診断装置が、当該被診断装置が設置されている場所の環境情報、当該被診断装置が設置されたときからの経過時間を示す経過時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板が最後に交換されたときからの経過時間を示す交換時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板を交換した時間を示す交換履歴情報、当該被診断装置のプリント配線基板が製造されたときを特定する基板製造情報、当該被診断装置のプリント配線基板の電子部品が製造されたときを特定する部品製造情報、当該被診断装置の動作履歴を示す動作履歴情報のうち少なくともいずれか一つを記憶する情報記憶手段を有し、
   前記テストプログラム選択手段が、あらかじめ決められたテストプログラム選択モデルに従ってテストプログラムを選択し、
   前記テストプログラム決定手段が、前記情報記憶手段に記憶された環境情報、経過時間情報、交換時間情報、交換履歴情報、基板製造情報、部品製造情報、動作履歴情報のうち少なくとも一つを変数として前記あらかじめ決められたテストプログラム決定モデルに入力する
   ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
5. 前記被診断装置が、当該被診断装置が設置されている場所の環境情報、当該被診断装置が設置されたときからの経過時間を示す経過時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板が最後に交換されたときからの経過時間を示す交換時間情報、当該被診断装置のプリント配線基板を交換した時間を示す交換履歴情報、当該被診断装置のプリント配線基板が製造されたときを特定する基板製造情報、当該被診断装置のプリント配線基板の電子部品が製造されたときを特定する部品製造情報、当該被診断装置の動作履歴を示す動作履歴情報のうち少なくともいずれか一つを記憶する情報記憶手段を有し、
   前記故障確率算出手段が、前記出力データ取得手段により得られた出力データに加え、さらに、前記情報記憶手段に記憶された環境情報、経過時間情報、交換時間情報、交換履歴情報、基板製造情報、部品製造情報、動作履歴情報のうち少なくとも一つを変数として前記あらかじめ決められた故障診断モデルに入力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
6. 前記被診断装置が、故障状態を示すエラーコードを出力するエラーコード出力手段を有し、
   前記故障診断装置が、
   複数のテストプログラムを記憶した記憶手段を有するサーバ装置と接続するサーバ接続手段と、
   エラーコードと、そのエラーコードに対応するテストプログラムの識別子を記憶したテストプログラム識別子記憶手段と、
   前記テストプログラム記憶手段に記憶されたテストプログラムの識別子のうち、前記被診断装置から出力されたエラーコードに対応するテストプログラムの識別子を選択するテストプログラム識別子選択手段と、
   前記選択手段により選択されたテストプログラムの識別子により特定されるテストプログラムのダウンロードを要求するダウンロード要求を、前記サーバ接続手段を介して接続されたサーバ装置に送信するダウンロード要求送信手段と、
   前記ダウンロード要求送信手段により送信されたダウンロード要求に応じて、前記サーバ装置から送信されたテストプログラムを受信するテストプログラム受信手段と、
   前記テストプログラム受信手段が受信したテストプログラムを実行することによりテストデータを生成するテストデータ生成手段と
   を有し、
   前記テストデータ入力手段が、前記テストデータ生成手段により生成されたテストデータを入力させる
   ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
7. 前記被診断装置と同一の装置であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかの項に記載の故障診断装置。

Images