複合機の安定稼働を支える予兆検知技術

背景

お客様が使用している複合機（MFP）が突然故障すると、業務が止まってしまうことがあります。そのため、保守担当者は急いでお客様のもとへ向かい、修理を行います。しかし、このような突発的な対応が続くと、計画的な保守作業ができなくなり、保守業務の効率が悪くなってしまいます。
そこで、保守履歴と機器の情報を使い故障の前兆（予兆）を事前に把握することで、修理の依頼が来る前に保守計画を立てることができるようになります。これにより、お客様の業務を止めることなく故障を防ぎ、保守の効率も向上させることができます 。

技術の特徴

本技術は、以下の技術で構成されます。

機器一台一台から得られるビッグデータを分析し安定稼働に繋げる

私たちは、複合機ごとに蓄積される大量のデータを活用し、故障の予兆を検出する仕組みを構築しています。保守履歴と機器の情報を組み合わせた教師あり学習*1によって、故障と関連性の高いセンサデータを抽出し、予測モデルを作成しています。
この予測モデルを使うことで、故障が起こりそうな機器を特定し、カスタマーエンジニア*2に通知します。通知には、推奨される保守作業の情報も含まれており、それをもとに事前対応を行うことで、機器が安定して動き続けるよう支援しています。

*1 教師あり学習：正解のデータを使って、コンピュータにパターンを学ばせる方法です。
*2 カスタマーエンジニア：お客様のもとで機器の点検や修理を行う技術者のことです。

ビッグデータを用いた故障予兆ロジックにより、複合機の予兆保守を実現

複合機の故障を未然に防ぐために、保守履歴と稼働データを活用した予兆検出ロジックを構築しています。カスタマーエンジニアが記録した保守履歴と、@Remote*3から取得した稼働情報をもとに、機械学習*4を使って故障予測モデルを作成しています。
例えば、センサYの値が上昇し、センサZの値が下降する傾向があると、故障の兆候と判断されることがあります。このような傾向をモデルが学習し、故障の予測に活用しています。

このように構築された予兆検出ロジックに、各機器から取得される稼働情報を当てはめることで、故障の兆候がある機器を自動的に判定し、カスタマーエンジニアに通知します。

*3 @Remote（アットリモート）：デジタル複合機やレーザープリンターをインターネット経由でリモート管理するリコーのサポート＆サービスです。詳しくはこちら
*4 機械学習：コンピュータがデータから学び、予測や判断を行う技術です。

テクニカルレポート

• No.43 MFPのビッグデータを活用した故障予測