DE102017003943A1 - Zellensteuervorrichtung zum Optimieren von Bewegungen eines Produktionssystems, das Industriemaschinen umfasst - Google Patents

Zellensteuervorrichtung zum Optimieren von Bewegungen eines Produktionssystems, das Industriemaschinen umfasst Download PDF

Info

Publication number
DE102017003943A1
DE102017003943A1 DE102017003943.7A DE102017003943A DE102017003943A1 DE 102017003943 A1 DE102017003943 A1 DE 102017003943A1 DE 102017003943 A DE102017003943 A DE 102017003943A DE 102017003943 A1 DE102017003943 A1 DE 102017003943A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
control device
cell control
analysis unit
program
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE102017003943.7A
Other languages
English (en)
Inventor
Takafumi KAJIYAMA
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fanuc Corp
Original Assignee
Fanuc Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fanuc Corp filed Critical Fanuc Corp
Publication of DE102017003943A1 publication Critical patent/DE102017003943A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/402Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by control arrangements for positioning, e.g. centring a tool relative to a hole in the workpiece, additional detection means to correct position
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/414Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/416Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by control of velocity, acceleration or deceleration
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/42Recording and playback systems, i.e. in which the programme is recorded from a cycle of operations, e.g. the cycle of operations being manually controlled, after which this record is played back on the same machine
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/31From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31069Cell controller, setup machine of cell during operation of other machines
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/31From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31449Monitor workflow, to optimize business, industrial processes
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/32Operator till task planning
    • G05B2219/32338Use new conditions for model, check, calculate if model meets objectives
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/35Nc in input of data, input till input file format
    • G05B2219/35311Remote simulation of machining program
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/36Nc in input of data, input key till input tape
    • G05B2219/36252Generate machining program based on a simulation to optimize a machine parameter
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Programmable Controllers (AREA)

Abstract

Eine Zellensteuervorrichtung, die dazu fähig ist, den Betrieb eines Produktionssystems mit einer Mehrzahl durch ein Betriebsprogramm betriebener Industriemaschinen zu optimieren. Die Zellensteuervorrichtung umfasst: eine Systembetriebsinformationsanalyseeinheit, die dazu eingerichtet ist, über ein Netzwerk von den Industriemaschinen empfangene Zeitreihen-Betriebsinformationen zu analysieren, um einen Teil des Systems ausfindig zu machen, der sich nachteilig auf eine Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems auswirkt, eine Zustandsgrößenanalyseeinheit, die dazu eingerichtet ist, eine Zustandsgröße der Industriemaschine zu analysieren, um ein Ausmaß einer Bewegungstoleranz jeder Industriemaschine zu berechnen, eine Programmmodifikationseinheit, die dazu eingerichtet ist, basierend auf dem Ausmaß der Toleranz eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung automatisch im Betriebsprogramm zu modifizieren, und eine Simulationseinheit, die dazu eingerichtet ist, eine Betriebssimulation des Produktionssystems auszuführen, um ein Modifikationsergebnis des Betriebsprogramms zu bestätigen.

Description

  • Hintergrund der Erfindung
  • 1. Gebiet der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft eine Zellensteuervorrichtung zum Optimieren eines Betriebs eines Produktionssystems, das eine Mehrzahl durch ein Programm betriebener Industriemaschinen umfasst.
  • 2. Beschreibung des zugehörigen Standes der Technik
  • Gemäß dem Stand der Technik wurden für ein Produktionssystem, das eine Mehrzahl Industriemaschinen umfasst, wie etwa Industrieroboter oder CNC-Werkzeugmaschinen, verschiedene Techniken zum Beschleunigen des gesamten Systems vorgeschlagen. JP 3946753 B beispielsweise offenbart ein Verfahren zum Bewerten und Korrigieren eines Roboterprogramms, das die Schritte umfasst: Berechnen einer Last eines Motors zum Antreiben eines bewegbaren Teils eines Roboters durch eine Computersimulation, Speichern der einer angewiesenen Geschwindigkeit und angewiesenen Beschleunigung des Motors zugeordneten Motorlast und Beurteilen der Motorlast durch eine Bewertungsfunktion dahingehend, ob die Motorlast einen zulässigen Wert übersteigt.
  • Des Weiteren offenbart JP H08-187648 A ein Fertigungsstraßenverwaltungssystem, das eine Mehrzahl selbstverteilter Zelleneinheitssteuereinrichtungen und eine Verwaltungseinrichtung umfasst, die mit jeder Zelleneinheitssteuereinrichtung kommunikationsfähig verbunden und dazu eingerichtet ist, eine Verwaltungsbedingung anzuweisen. Dieses Dokument beschreibt, dass die Verwaltungseinrichtung eine virtuelle Fabrik zum Simulieren eines Herstellungsprozesses eines durch eine tatsächliche Fabrik hergestellten Produkts unter Verwendung eines simulierten programmierbaren Zelleneinheitsmodells der durch jede Zelleneinheitssteuereinrichtung gesteuerten tatsächlichen Fabrik und eine Verwaltungsbedingungsbefehlseinrichtung zum Herunterladen der durch die virtuelle Fabrik erhaltenen Verwaltungsbedingung über eine Kommunikationsleitung für jede Zelleneinheitssteuereinrichtung umfasst.
  • Wenn das Produktionssystem groß und kompliziert ist, wird zwischen dem Roboter und der Fertigungsmaschine eine große Datenmenge übertragen. In einem solchen Fall ist es schwierig zu beurteilen, welche Komponente des Produktionssystems beim Beschleunigen des Prozesses des gesamten Systems einen Engpass darstellt. Ferner lässt sich der Engpass selbst dann nicht verbessern, wenn eine mit dem Engpass im Zusammenhang stehende Komponente ausfindig gemacht wird, sofern der Engpass auf eine Leistungsobergrenze der Komponente zurückzuführen ist, weshalb es erforderlich ist, einen anderen Engpass ausfindig zu machen. Es beansprucht viel Zeit, solche Vorgänge zu wiederholen, um das System zu verbessern.
  • Die Technik gemäß JP 3946753 B soll die Motorlast des Roboters durch eine Simulation eines Computers bewerten und ein Roboterprogramm optimal korrigieren. Bei diesem Verfahren kann die Betriebsgeschwindigkeit des einzelnen Roboters erhöht werden, wobei die Erhöhung der Betriebsgeschwindigkeit des einzelnen Roboters nicht immer zu einer Erhöhung der Betriebsgeschwindigkeit des gesamten Systems führt, was vom Aufbau des Systems abhängig ist.
  • Ferner soll die Technik gemäß JP H08-187648 A eine virtuelle Fertigungsstraße bilden, eine Simulation von Kombinationen grundlegender Produktionselemente durchführen und die Kombination so bestimmen, dass eine Zyklusdauer minimiert wird. Bei diesem Verfahren jedoch werden die grundlegenden Produktionselemente kombiniert, während die Betriebsgeschwindigkeit jedes Elements, wie etwa des Roboters, nicht erhöht wird, weshalb die Betriebsgeschwindigkeit der gesamten Fertigungsstraße begrenzt ist.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Daher besteht ein Ziel der vorliegenden Erfindung darin, eine Zellensteuervorrichtung bereitzustellen, die dazu fähig ist, den Betrieb eines Produktionssystems mit einer Mehrzahl durch ein Betriebsprogramm betriebener Industriemaschinen zu optimieren.
  • Um das vorstehende Ziel zu erreichen, wird gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung eine Zellensteuervorrichtung zum Verwalten eines Produktionssystems mit einer Mehrzahl durch ein Betriebsprogramm betriebener Industriemaschinen bereitgestellt, wobei die Zellensteuervorrichtung umfasst: eine Systembetriebsinformationsanalyseeinheit, die dazu eingerichtet ist, über ein Netzwerk von den Industriemaschinen empfangene Zeitreihen-Betriebsinformationen zu analysieren, um einen Teil des Systems ausfindig zu machen, der sich nachteilig auf eine Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems auswirkt, eine Zustandsgrößenanalyseeinheit, die dazu eingerichtet ist, eine Zustandsgröße zu analysieren, die Daten eines Sensors zum Erfassen eines Zustands der Industriemaschinen umfasst, um ein Ausmaß einer Bewegungstoleranz jeder Industriemaschine zu berechnen, eine Programmmodifikationseinheit, die dazu eingerichtet ist, basierend auf dem durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit berechneten Ausmaß der Toleranz eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung automatisch im Betriebsprogramm zu modifizieren, und eine Simulationseinheit, die dazu eingerichtet ist, eine Betriebssimulation des Produktionssystems auszuführen, um ein Modifikationsergebnis des Betriebsprogramms zu bestätigen.
  • Die Zustandsgröße kann eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, einen Ruck, einen Strom, eine Temperatur und/oder einen Folgefehler aus einem Motorgeschwindigkeitsbefehl eines an der Industriemaschine angebrachten Motors umfassen.
  • Die Zellensteuervorrichtung kann ferner eine Anzeigeeinrichtung umfassen, die dazu eingerichtet ist, ein Analyseergebnis der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit sowie ein Modifikationsergebnis der Programmmodifikationseinheit anzuzeigen. In diesem Fall kann die Simulationseinheit dazu eingerichtet sein, einen Effekt zur Verbesserung der Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems zu simulieren, der durch Hinzufügen einer Funktion zur Industriemaschine erhalten wird, wobei ein Simulationsergebnis auf der Anzeigeeinrichtung oder einem über ein Netzwerk mit der Zellensteuervorrichtung verbundenen Cloud-Server angezeigt werden kann.
  • Die Zellensteuervorrichtung kann ferner eine Funktion zum Senden eines Analyseergebnisses der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit sowie eines Modifikationsergebnisses der Programmmodifikationseinheit an einen über ein Netzwerk mit der Zellensteuervorrichtung verbundenen Cloud-Server aufweisen.
  • Die Zellensteuervorrichtung kann ferner eine Maschinenlerneinheit umfassen, die dazu eingerichtet ist, basierend auf Ausgängen der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit ein Verfahren zum Korrigieren des Betriebsprogramms zu lernen, wobei die Maschinenlerneinheit dazu eingerichtet sein kann, bestärkendes Lernen durchzuführen, indem eine der Zyklusdauer des Produktionssystems entsprechende Belohnung einer ausgewählten Aktion hinzugefügt wird.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • Die vorstehenden und andere Ziele, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung gehen aus der folgenden Beschreibung ihrer bevorzugten Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die zugehörigen Zeichnungen genauer hervor. Es zeigt:
  • 1 ein Funktionsblockdiagramm, das eine schematische Konfiguration eines Produktionssystems darstellt, das eine Mehrzahl Industriemaschinen und eine Zellensteuervorrichtung gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst;
  • 2 ein Beispiel eines Analyseergebnisses einer Systembetriebsinformationsanalyseeinheit der Zellensteuervorrichtung gemäß 1;
  • 3 ein anderes Beispiel des Analyseergebnisses der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit der Zellensteuervorrichtung gemäß 1; und
  • 4 ein Beispiel einer zeitlichen Änderung einer durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit der Zellensteuervorrichtung gemäß 1 bewerteten Zustandsgröße.
  • Genaue Beschreibung
  • 1 ist ein Funktionsblockdiagramm, das eine schematische Konfiguration eines Produktionssystems 12 darstellt, das eine Zellensteuervorrichtung 11 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und eine Mehrzahl durch die Zellensteuervorrichtung 11 verwalteter Industriemaschinen umfasst. Die Zellensteuervorrichtung 11 umfasst eine Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21, die dazu eingerichtet ist, Zeitreihen-Betriebsinformationen (Bewegungsinformationen) zu analysieren, die von einer Mehrzahl (vier bei dieser Ausführungsform) durch ein Betriebsprogramm betriebener Industriemaschinen 31 über ein Netzwerk empfangen werden, um einen Teil des Systems ausfindig zu machen, der sich nachteilig auf eine Zyklusdauer (oder Taktzeit) des gesamten Produktionssystems 12 auswirkt, eine Zustandsgrößenanalyseeinheit 22, die dazu eingerichtet ist, eine Zustandsgröße zu analysieren, die Daten eines Sensors zum Erfassen eines Zustands der Industriemaschinen 31 umfasst, um ein Ausmaß einer Bewegungstoleranz jeder Industriemaschine 31 zu berechnen, eine Programmmodifikationseinheit 23, die dazu eingerichtet ist, basierend auf dem durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 berechneten oder ausgegebenen Ausmaß der Toleranz eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung automatisch im Betriebsprogramm zu modifizieren oder zu verbessern, und eine Simulationseinheit 24, die dazu eingerichtet ist, eine Betriebssimulation des Produktionssystems 12 auszuführen, um ein Modifikationsergebnis des Betriebsprogramms zu bestätigen.
  • Bei der Ausführungsform können die Bewegungen jeder Industriemaschine 31 durch das Programm geändert werden, wobei ein konkretes Beispiel einer Industriemaschine 31 einen Industrieroboter, eine CNC-Werkzeugmaschine oder eine Fertigungsmaschine, etc. umfassen kann.
  • Die Zellensteuervorrichtung 11 kann beispielsweise ein Industrie-PC (Arbeitsplatzrechner) sein, wobei es bevorzugt ist, die Zellensteuervorrichtung 11 separat von einer Steuereinrichtung (nicht gezeigt) der Industriemaschine 31 zu positionieren. Wenn die Zellensteuervorrichtung 11 eine unabhängige Hardware ist, ist es nicht erforderlich, den Roboter, die Fertigungsmaschine oder dessen/deren Steuereinrichtung mit einer übermäßigen Rechenleistung zu versehen, wodurch die Kosten des Produktionssystems gesenkt werden können. Des Weiteren kann, nachdem das Produktionssystem 12 optimiert worden ist, das Produktionssystem 12 betrieben werden, ohne die Zellensteuervorrichtung 11 zu verwenden, wobei die Zellensteuervorrichtung 11 dann effizient dazu verwendet werden kann, ein anderes Produktionssystem zu beschleunigen. Die Zellensteuervorrichtung 11 kann hingegen als Prozessor, etc. in die Steuereinrichtung der Industriemaschine 31 integriert werden.
  • Die Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 ist dazu eingerichtet, von jeder Industriemaschine 31 Zeitreihen-Betriebsinformationen zu empfangen und die Zeitreihen-Betriebsinformationen sowie einen Ablaufplan ab dem Einbringen des Werkstücks in das Produktionssystem 12 bis zum Ausbringen des Werkstücks aus dem System zu analysieren, um einen Engpass beim Beschleunigen des Prozesses des Produktionssystems 12 ausfindig zu machen. Zeitreihen-Betriebsinformationen können beispielsweise Zeitreihen-I/O-(Ein-/Ausgabe-)Informationen und Betriebszeitinformationen der Mehrzahl Industriemaschinen umfassen.
  • 2 zeigt ein Beispiel eines Analyseergebnisses der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21. Genauer zeigt 2 Arbeitsgänge der Roboter A bis D und der Fertigungsmaschinen A und B in chronologischer Reihenfolge ab dem Einbringen eines ersten Werkstücks (Werkstück 1) in das Produktionssystem bis zum Ausbringen (Ausstoß) von Werkstück 1 aus dem System nach Abschluss einer Reihe Fertigungsprozesse. In 2 zeigt eine durchgezogene Linie eine Betriebszeit des Roboters oder der Fertigungsmaschine und eine gestrichelte Linie eine Verweilzeit an, in der das Werkstück gehalten wird, ohne verarbeitet oder maschinell bearbeitet zu werden.
  • Wie in 2 gezeigt, kann, falls ein zweites Werkstück (Werkstück 2) in das Produktionssystem 12 eingebracht wird, wenn der Arbeitsgang (Bewegung) von Roboter A bezüglich des Werkstücks 1 abgeschlossen ist, eine Verweilzeit auftreten, in der das Werkstück 2 gehalten wird, ohne bearbeitet zu werden, bis der Arbeitsgang von Roboter B bezüglich des Werkstücks 1 abgeschlossen ist. Daher ist es in diesem Fall erforderlich, die Arbeitsgeschwindigkeit von Roboter B zu erhöhen, um die Zyklusdauer des Produktionssystems 12 zu verbessern (verkürzen).
  • 3 zeigt ein anderes Beispiel eines Analyseergebnisses der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21. Genauer zeigt 3 im Wesentlichen einen Arbeitsgang der Roboter B und C in chronologischer Reihenfolge, wobei ein Werkstück oder Signal zwischen den Robotern B und C übertragen wird. In 3 zeigt eine durchgezogene Linie eine Betriebszeit des Roboters oder der Fertigungsmaschine, eine gestrichelte Linie eine Wartezeit des Roboters oder der Fertigungsmaschine und ein Pfeil einen Zeitpunkt der Synchronisation zwischen den Robotern oder zwischen dem Roboter und der Fertigungsmaschine an.
  • Obgleich die Roboter B und C dazu eingerichtet sind, jeweilige bestimmte Arbeitsgänge auszuführen, kann ein Roboter zum Zeitpunkt der Synchronisation zwischen den Robotern auf den anderen Roboter warten. In einem solchen Fall ist es zum Beschleunigen des Systems erforderlich, dahingehend eine Analyse durchzuführen, welcher Roboter eine längere Betriebszeit hat, die erforderlich ist, bis die Roboter synchronisiert werden müssen, und dann einen Teil des Betriebsprogramms des Roboters mit der längeren Betriebszeit zu modifizieren, um die Geschwindigkeit des Roboters zu verbessern.
  • Bei dem Beispiel von 3 ist es zum Verkürzen oder Eliminieren der Wartezeit T1 von Roboter C wirkungsvoll, die Arbeitsgeschwindigkeit von Roboter B innerhalb des Betriebszeitraums M1 zu erhöhen. Mit anderen Worten, selbst wenn der Betriebszeitraum M2 von Roboter C verkürzt wird, kann die Wartezeit von Roboter C nicht verkürzt oder eliminiert werden. Darüber hinaus ist es zum Verkürzen oder Eliminieren der Wartezeit T2 von Roboter B wirkungsvoll, die Arbeitsgeschwindigkeit von Roboter C innerhalb des Betriebszeitraums M3 zu erhöhen. Mit anderen Worten, selbst wenn der Betriebszeitraum M4 von Roboter B verkürzt wird, kann die Wartezeit von Roboter B nicht verkürzt oder eliminiert werden.
  • Wie vorstehend beschrieben, kann durch Analysieren des gesamten Produktionssystems 12 der Teil des Systems verdeutlicht werden, der sich negativ auf die Zyklusdauer auswirkt, wodurch beurteilt werden kann, welcher Teil des Systems verbessert werden sollte, um das Produktionssystem 12 zu rationalisieren (oder zu beschleunigen).
  • In Bezug auf den zu beschleunigenden Teil des Betriebsprogramms, der durch die Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 analysiert wird, sammelt und analysiert die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 eine Zustandsgröße der Industriemaschine 31, um ein Ausmaß einer Toleranz zu berechnen. Beispielsweise können in der durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 von der Industriemaschine 31 gesammelten Zustandsgröße eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, ein Ruck, ein Drehmoment, ein Strom, eine Temperatur und/oder ein Folgefehler aus einem Motorgeschwindigkeitsbefehl des Motors enthalten sein, mit dem die Industriemaschine ausgestattet ist oder der an dieser angebracht ist. Ferner können diese Parameter kombiniert werden, um eine neue Art von Zustandsgröße einzuführen (z. B. kann anhand der Beschleunigung und des Rucks des Motors eine Schwinggröße geschätzt werden). Diese Zustandsgrößen können in chronologischer Reihenfolge gesammelt werden.
  • 4 zeigt ein Beispiel einer zeitlichen Änderung der durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 bewerteten Zustandsgröße. Wie in 4 gezeigt, kann jede Zustandsgröße einen Schwellenwert (z. B. eine Obergrenze S1 und eine Untergrenze S2) aufweisen. In diesem Fall kann entschieden werden, dass die Zustandsgröße eine Toleranz hat, wenn die Zustandsgröße den Schwellenwert nicht übersteigt, wodurch die Komponente, wie etwa der der Zustandsgröße zugeordnete Motor, beschleunigt werden kann. Beispielsweise kann der Schwellenwert der Motorgeschwindigkeit basierend auf einer Spezifikation des Motors bestimmt werden.
  • In diesem Zusammenhang kann entschieden werden, dass die Motorgeschwindigkeit vom aktuellen Zustand beschleunigt werden kann, wenn die Motorgeschwindigkeit den Schwellenwert (oder die Obergrenze) nicht erreicht. Ansonsten kann, falls die Schwingung anhand der Beschleunigung geschätzt wird, entschieden werden, dass die Beschleunigung vom aktuellen Zustand erhöht werden kann, wenn die Schwinggröße eine Toleranz zum Schwellenwert (oder zur Obergrenze) hat. Von daher kann durch Erhalten der Zeitreihendaten jeder Zustandsgröße entschieden werden, ob jeder Parameter (wie etwa Geschwindigkeit, Beschleunigung, Ruck, etc.) eine ausreichende Toleranz hat.
  • Nachstehend ist ein Beispiel zum Beschleunigen des Produktionssystems 12 basierend auf der Toleranz (oder der Differenz zwischen dem Schwellenwert und dem aktuellen Wert) der Zustandsgröße erläutert. Zunächst berechnet die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 einen zeitlich integrierten Wert der Zeitreihendaten jeder Zustandsgröße, wie in 4 veranschaulicht, und berechnet einen Zeitraum, in dem die Toleranz (oder ein Bewegungsmittelwert) jeder Zustandsgröße relativ groß ist. In 4 ist beispielsweise die Toleranz der Motorgeschwindigkeit in einem Zeitraum T3 relativ groß, da die Motorgeschwindigkeit in diesem Zeitraum ungefähr null beträgt.
  • Als Nächstes wählt die Programmmodifikationseinheit 23 anhand der Informationen bezüglich des Zeitraums, in dem die durch das Analyseergebnis der Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 erhaltene Toleranz (oder der Bewegungsmittelwert) zum Beschleunigen des Systems relativ groß ist, automatisch den Teil des Programms aus, der dem Zeitraum entspricht, und korrigiert automatisch den Teil des Programms, um das System zu beschleunigen. Konkret korrigiert die Programmmodifikationseinheit 23 einen in dem Programmteil enthaltenen Bewegungsbefehl, so dass ein Geschwindigkeitsbefehlswert oder ein Beschleunigungsbefehlswert erhöht wird.
  • In diesem Zusammenhang kann die Simulationseinheit 24 dazu verwendet werden, eine Änderung der Zyklusdauer oder eine Änderung der Zustandsgröße (wie etwa der Bewegungsgeschwindigkeit) der Industriemaschine infolge der Korrektur des Programms zu bestätigen oder zu überwachen. Die Simulationseinheit 24 simuliert die Bewegung der Industriemaschine 31 basierend auf dem modifizierten Betriebsprogramm von der Programmmodifikationseinheit 23, bestätigt, dass die Zyklusdauer verkürzt wurde, und berechnet die Zustandsgröße (wie etwa die Motorgeschwindigkeit oder -beschleunigung) entsprechend dem modifizierten Betriebsprogramm. Die Zustandsgröße kann nach Bedarf erneut in die Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 eingegeben werden und der Ausgang der Analyseeinheit 22 erneut an die Programmmodifikationseinheit 23 gesendet werden, wodurch das Betriebsprogramm iterativ verbessert werden kann. In diesem Zusammenhang kann die Programmmodifikation des Teils des Programms beendet werden, ohne das aktuellste Betriebsprogramm zu nutzen, wenn die durch die Simulationseinheit 24 berechnete Zustandsgröße der Industriemaschine in dem sich wiederholenden Prozess den in 4 gezeigten Schwellenwert übersteigt.
  • Wie vorstehend erläutert, wird das modifizierte Betriebsprogramm von der Programmmodifikationseinheit 23 an jede Industriemaschine 31 (die Steuereinrichtung derselben) gesendet, wodurch das Betriebsprogramm jeder Industriemaschine automatisch aktualisiert wird. Dieser Aktualisierungsprozess kann periodisch in vorgegebenen Zeitintervallen oder zu einem durch den Benutzer angegebenen Zeitpunkt durchgeführt werden. Ferner kann die Modifikation des Betriebsprogramms nicht automatisch validiert werden, stattdessen kann die Modifikation unter Verwendung einer Anzeigeeinrichtung 25 dem Benutzer mitgeteilt und die Modifikation validiert werden, nachdem der Benutzer der Modifikation zugestimmt hat. Die Anzeigeeinrichtung 25 kann das Analyseergebnis der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 und der Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 sowie das Modifikationsergebnis der Programmmodifikationseinheit 23 anzeigen.
  • Wie in 1 gezeigt, können die in der Zellensteuervorrichtung 11 erhaltenen Informationen an einen Cloud-Server 41 gesendet werden, der einem Host- oder Überwachungscomputer der Zellensteuervorrichtung 11 entspricht. Durch Verbinden des Cloud-Servers 41 und einer Mehrzahl Zellensteuervorrichtungen über ein Netzwerk können die Informationen bezüglich der Mehrzahl Zellensteuervorrichtungen integral verarbeitet oder analysiert werden, wodurch das durch die Zellensteuervorrichtungen gebildete Produktionssystem insgesamt optimiert werden kann.
  • Die Informationen des Cloud-Servers 41 können durch den Benutzer über ein externes Netzwerk verfolgt werden. Aufgrund dessen können der Status der Modifikation der Bewegung und/oder die Validierung des modifizierten Programms aus der Ferner beurteilt oder betrieben werden. Des Weiteren können die Informationen des Cloud-Servers 41 einem Industriegerätehersteller oder einem Systemintegrator offenbart werden. Aufgrund dessen kann der Hersteller den Betrieb des Produktionssystems überprüfen oder diagnostizieren und eine Verbesserung des Systems vorschlagen, wodurch das Produktionssystem weiter rationalisiert werden kann.
  • Wenigstens eine der Industriemaschinen 31 kann Software zum Hinzufügen einer Funktion zum Beschleunigen der Bewegung der Industriemaschine umfassen. In einem solchen Fall kann die Simulationseinheit 24 beim Hinzufügen der neuen Software einen Effekt simulieren, konkret einen Effekt zur Verbesserung der Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems 12, das die Industriemaschine 31 umfasst. Dann kann ein Ergebnis der Simulation durch Anzeigen auf der Anzeigeeinrichtung 25 oder dem Cloud-Server 41 dem Benutzer mitgeteilt werden. Aufgrund dessen kann der Benutzer die Kosteneffektivität einer Softwareoption leicht beurteilen.
  • Tatsächlich kann das erste Werkstück (Werkstück 1) nicht immer in regelmäßigen Zeitintervallen in das Produktionssystem 12 eingebracht werden. Wie in 2 gezeigt, weist der Arbeitsvorgang von Werkstück 2 ferner die Verweilzeit auf, während der Arbeitsvorgang von Werkstück 1 diese nicht aufweist. Mit anderen Worten, selbst wenn die Werkstücke in denselben Zeitintervallen in das System eingebracht werden, kann der dem Engpass entsprechende Teil des Systems abhängig vom Werkstück unterschiedlich sein. In einem solchen Fall können die Werkstücke mehrere Male in das System eingebracht und das Programm jedes Mal modifiziert werden, wobei die Ergebnisse dieser Arbeitsvorgänge aufgezeichnet werden können, wodurch eine statistisch optimierte Modifikation des Programms bestimmt werden kann.
  • Bei der vorstehenden Ausführungsform wird das Betriebsprogramm der Industriemaschine modifiziert, um die Maschine zu beschleunigen. In Bezug auf einen Teil des Produktionssystems jedoch, der sich nicht negativ auf die Zyklusdauer auswirkt, kann die Geschwindigkeit der Bewegung der Industriemaschine verringert werden. Aufgrund dessen kann die mechanische Lebensdauer der Industriemaschine verlängert werden und der Stromverbrauch, das Rauschen und die Wahrscheinlichkeit einer Überhitzung der Maschine können reduziert werden. Von daher kann die Bewegung des gesamten Systems optimiert werden, wenn das Produktionssystem einen zu beschleunigenden Teil und einen zu verlangsamenden Teil umfasst.
  • Wie in 1 gezeigt, kann die Zellensteuervorrichtung 11 eine Maschinenlerneinheit 26 aufweisen, die dazu eingerichtet ist, basierend auf den Ausgängen der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 und der Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 ein Lernen (z. B. bestärkendes Lernen) durchzuführen, um das modifizierte Betriebsprogramm zu erhalten, und dann ein Lernergebnis an die Simulationseinheit 24 zu senden.
  • Als Beispiel für das bestärkende Lernen durch die Maschinenlerneinheit 26 wird nachstehend das Q-Lernen erläutert. Das Q-Lernen ist ein Verfahren zum Lernen eines Werts Q(s, a) zum Auswählen einer Bewegung (Aktion) ”a” in einem bestimmten Umgebungszustand ”s”. Mit anderen Worten, in dem bestimmten Zustand ”s” kann eine Aktion ”a” mit dem höchsten Wert Q(s, a) als optimale Aktion ausgewählt werden. Zu Beginn ist jedoch in Bezug auf eine Kombination des Zustands ”s” und der Aktion ”a” ein korrekter Wert des Werts Q(s, a) völlig unbekannt. Dann wählt ein Agent (Gegenstand einer Aktion) verschiedene Aktionen ”a” in einem bestimmten Zustand ”s” aus, wobei zu diesem Zeitpunkt Belohnungen an die Aktionen ”a” vergeben werden. Dadurch lernt der Agent die Auswahl einer besseren Aktion, d. h. einen korrekten Wert Q(s, a).
  • Wenn das Q-Lernen auf die vorstehende Ausführungsform angewandt wird, wird die Zustandsgröße ”s” durch die Ausgänge der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 und der Zustandsgrößenanalyseeinheit 22 gebildet. Die Aktion ”a” entspricht einem Modifikationsbefehl des Betriebsprogramms. Wenn beispielsweise eine Zeile ”Y” in einem Programm ”X” unter Verwendung eines Werts ”Z” modifiziert werden soll, kann die Aktion ”a” als Vektor dargestellt werden, der die Komponenten X, Y und Z umfasst. Dann wird die durch ”s” und ”a” gebildete Wertfunktion Q(s, a) mehrmals gelernt, während die Belohnung der Funktion hinzugefügt wird. Wenn beispielsweise die Zyklusdauer relativ kurz ist, wird der ausgewählten Aktion eine positive Belohnung hinzugefügt. Wenn hingegen die Zustandsgröße deutlich größer als ein Schwellenwert ist, wird der ausgewählten Aktion eine negative Belohnung hinzugefügt. Aufgrund dessen kann die Aktion gelernt werden, bei der die Zyklusdauer optimal kurz ist, während eine Begrenzungsbedingung der Zustandsgröße erfüllt wird.
  • Des Weiteren muss, um eine Gesamtsumme von Belohnungen zu maximieren, die in der Zukunft infolge von Aktionen erhalten werden, ein Objekt letztendlich Q(s, a) = E[Σγtrt] aufweisen. In diesem Zusammenhang repräsentieren ”E”, ”t”, ”γ”, ”rt”, und ”Σ” einen Erwartungswert, einen Zeitpunkt, einen Parameter, der wie nachstehend beschrieben als Diskontierungsprozentsatz bezeichnet wird, eine Belohnung zum Zeitpunkt t bzw. eine Gesamtsumme zum Zeitpunkt t. Der Erwartungswert wird erhalten, wenn sich der Zustand gemäß einer optimalen Aktion ändert. Selbstverständlich ist diese unbekannt, weshalb ein Lernen durchzuführen ist, während die Suche durchgeführt wird. Eine Aktualisierungsgleichung eines solchen Werts Q(s, a) kann durch die folgende Gleichung (1) dargestellt werden.
  • Figure DE102017003943A1_0002
  • Bei der vorstehenden Gleichung (1) stellt ”st” den Zustand der Umgebung zum Zeitpunkt t und ”at” eine Aktion zum Zeitpunkt t dar. Durch die Aktion ”at” ändert sich der Zustand in ”st+1”. ”rt+1” stellt eine Belohnung dar, die durch das Ändern des Zustands erhalten wird. Indessen ist der mit ”max” versehene Term ein Term, bei dem der Q-Wert mit γ multipliziert wird, wenn die Aktion ”a” mit dem höchsten Q-Wert, die zu diesem Zeitpunkt bekannt ist, im Zustand st+1 ausgewählt wird. In diesem Zusammenhang ist γ ein Parameter innerhalb von 0 < γ ≤ 1 und wird als Diskontierungsprozentsatz bezeichnet, wobei α ein Lernkoeffizient innerhalb von 0 < α ≤ 1 ist.
  • Wie vorstehend erläutert, lernt die Maschinenlerneinheit 26 das Verfahren zum Korrigieren des Betriebsprogramms basierend auf den Ausgängen der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit 21 und der Zustandsgrößenanalyseeinheit 22. Konkret führt die Maschinenlerneinheit 26 das bestärkende Lernen durch Hinzufügen der Belohnung, die der Zyklusdauer des Produktionssystems 12 entspricht, zu der ausgewählten Aktion aus. Im Allgemeinen benötigt das maschinelle Lernen eine große Anzahl von Versuch-und-Irrtum-Berechnungen. Bei der Ausführungsform jedoch kann die Simulation der Zyklusdauer ausgeführt werden, ohne ein tatsächliches System zu betreiben, und die Belohnung kann schnell berechnet werden, wodurch auch das Lernen schnell durchgeführt werden kann.
  • Gemäß der vorliegenden Offenbarung können die Betriebsinformationen von der Mehrzahl Industriemaschinen empfangen, deren Bewegung durch das Programm geändert, der Engpass des Produktionssystems analysiert, der Teil des Betriebsprogramms bezüglich der Beschleunigung des Systems basierend auf dem Analyseergebnis extrahiert und der Teil des Programms automatisch korrigiert werden. Daher kann das Produktionssystem effizient beschleunigt werden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • JP 3946753 B [0002, 0005]
    • JP 08-187648 A [0003, 0006]

Claims (6)

  1. Zellensteuervorrichtung (11) zum Verwalten eines Produktionssystems (12) mit einer Mehrzahl durch ein Betriebsprogramm betriebener Industriemaschinen (31), wobei die Zellensteuervorrichtung umfasst: – eine Systembetriebsinformationsanalyseeinheit (21), die dazu eingerichtet ist, über ein Netzwerk von den Industriemaschinen empfangene Zeitreihen-Betriebsinformationen zu analysieren, um einen Teil des Systems ausfindig zu machen, der sich nachteilig auf eine Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems auswirkt, – eine Zustandsgrößenanalyseeinheit (22), die dazu eingerichtet ist, eine Zustandsgröße zu analysieren, die Daten eines Sensors zum Erfassen eines Zustands der Industriemaschinen umfasst, um ein Ausmaß einer Bewegungstoleranz jeder Industriemaschine zu berechnen, – eine Programmmodifikationseinheit (23), die dazu eingerichtet ist, basierend auf dem durch die Zustandsgrößenanalyseeinheit berechneten Ausmaß der Toleranz eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung automatisch im Betriebsprogramm zu modifizieren, und – eine Simulationseinheit (24), die dazu eingerichtet ist, eine Betriebssimulation des Produktionssystems auszuführen, um ein Modifikationsergebnis des Betriebsprogramms zu bestätigen.
  2. Zellensteuervorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Zustandsgröße eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, einen Ruck, einen Strom, eine Temperatur und/oder einen Folgefehler aus einem Motorgeschwindigkeitsbefehl eines an der Industriemaschine angebrachten Motors umfasst.
  3. Zellensteuervorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Zellensteuervorrichtung ferner eine Anzeigeeinrichtung (25) umfasst, die dazu eingerichtet ist, ein Analyseergebnis der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit sowie ein Modifikationsergebnis der Programmmodifikationseinheit anzuzeigen.
  4. Zellensteuervorrichtung nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Simulationseinheit dazu eingerichtet ist, einen Effekt zur Verbesserung der Zyklusdauer des gesamten Produktionssystems zu simulieren, der durch Hinzufügen einer Funktion zur Industriemaschine erhalten wird, wobei ein Simulationsergebnis auf der Anzeigeeinrichtung oder einem über ein Netzwerk mit der Zellensteuervorrichtung verbundenen Cloud-Server (41) angezeigt wird.
  5. Zellensteuervorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Zellensteuervorrichtung ferner eine Funktion zum Senden eines Analyseergebnisses der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit sowie eines Modifikationsergebnisses der Programmmodifikationseinheit an einen über ein Netzwerk mit der Zellensteuervorrichtung verbundenen Cloud-Server (41) aufweist.
  6. Zellensteuervorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Zellensteuervorrichtung ferner eine Maschinenlerneinheit (26) umfasst, die dazu eingerichtet ist, basierend auf Ausgängen der Systembetriebsinformationsanalyseeinheit und der Zustandsgrößenanalyseeinheit ein Verfahren zum Korrigieren des Betriebsprogramms zu lernen, wobei die Maschinenlerneinheit dazu eingerichtet ist, bestärkendes Lernen durchzuführen, indem eine der Zyklusdauer des Produktionssystems entsprechende Belohnung einer ausgewählten Aktion hinzugefügt wird.
DE102017003943.7A 2016-04-25 2017-04-24 Zellensteuervorrichtung zum Optimieren von Bewegungen eines Produktionssystems, das Industriemaschinen umfasst Withdrawn DE102017003943A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-087171 2016-04-25
JP2016087171A JP2017199077A (ja) 2016-04-25 2016-04-25 複数台の産業機械を有する生産システムの動作を最適化するセルコントローラ

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102017003943A1 true DE102017003943A1 (de) 2017-10-26

Family

ID=60021459

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102017003943.7A Withdrawn DE102017003943A1 (de) 2016-04-25 2017-04-24 Zellensteuervorrichtung zum Optimieren von Bewegungen eines Produktionssystems, das Industriemaschinen umfasst

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20170308052A1 (de)
JP (1) JP2017199077A (de)
CN (1) CN107303675A (de)
DE (1) DE102017003943A1 (de)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6444932B2 (ja) * 2016-04-15 2018-12-26 ファナック株式会社 サーバベースのアプリケーションソフトウエア実行システム
US11054811B2 (en) * 2017-11-03 2021-07-06 Drishti Technologies, Inc. Systems and methods for line balancing
CN111164520B (zh) * 2017-11-28 2023-10-27 株式会社安川电机 机械设备控制***、机械设备控制装置以及机械设备控制方法
WO2019107360A1 (ja) * 2017-11-28 2019-06-06 株式会社安川電機 制御システム、工場システム、学習システム、推定用モデルの生成方法及びアクチュエータの状態推定方法
JP6770017B2 (ja) * 2018-04-09 2020-10-14 ファナック株式会社 観測装置、観測方法及び観測プログラム
CN112533737B (zh) * 2018-06-04 2024-03-29 瑞典爱立信有限公司 用于无线控制机器人设备的技术
EP3802012A1 (de) * 2018-06-11 2021-04-14 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Technik zur steuerung einer drahtlosen befehlsübertragung an einen roboter
JP6740290B2 (ja) * 2018-07-17 2020-08-12 ファナック株式会社 機械学習装置、制御装置、及び機械学習方法
JP6860530B2 (ja) * 2018-07-31 2021-04-14 ファナック株式会社 データ管理装置、データ管理方法及びデータ管理プログラム
JP2020052812A (ja) * 2018-09-27 2020-04-02 横河電機株式会社 エンジニアリングシステム及びエンジニアリング方法
JP6908645B2 (ja) * 2019-03-04 2021-07-28 ファナック株式会社 管理装置及び管理システム
WO2020246005A1 (ja) * 2019-06-06 2020-12-10 三菱電機株式会社 パラメータ算出装置、ロボット制御システム、ロボットシステム
JP7086297B2 (ja) * 2019-07-09 2022-06-17 三菱電機株式会社 制御プログラム改良装置、制御プログラム改良方法及び制御プログラム改良システム
JP7415356B2 (ja) * 2019-07-29 2024-01-17 セイコーエプソン株式会社 プログラム移送システムおよびロボットシステム
US11048483B2 (en) 2019-09-24 2021-06-29 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial programming development with an extensible integrated development environment (IDE) platform
US10942710B1 (en) 2019-09-24 2021-03-09 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial automation domain-specific language programming paradigm
US11392112B2 (en) 2019-09-26 2022-07-19 Rockwell Automation Technologies, Inc. Virtual design environment
US11733687B2 (en) 2019-09-26 2023-08-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Collaboration tools
US11080176B2 (en) 2019-09-26 2021-08-03 Rockwell Automation Technologies, Inc. Testing framework for automation objects
US11042362B2 (en) 2019-09-26 2021-06-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial programming development with a trained analytic model
JP6950772B2 (ja) 2020-03-13 2021-10-13 株式会社安川電機 生産システム、制御方法、及びプログラム
US11308447B2 (en) * 2020-04-02 2022-04-19 Rockwell Automation Technologies, Inc. Cloud-based collaborative industrial automation design environment
US20220066427A1 (en) * 2020-08-31 2022-03-03 Hitachi, Ltd. System and method for distributing edge program in manufacturing field
EP4083729A1 (de) * 2021-04-30 2022-11-02 INTEL Corporation Verfahren und vorrichtung für zeitempfindliches netzwerkkoordiniertes transferlernen in industriellen umgebungen
DE112021007603T5 (de) * 2021-06-29 2024-03-14 Fanuc Corporation Verwaltungsvorrichtung zum verwalten eines betriebsprogramms eines roboters, netzwerksystem und verfahren
JP2023062782A (ja) 2021-10-22 2023-05-09 川崎重工業株式会社 ロボットデータ処理サーバ及び干渉データ提供方法
JP2023062781A (ja) 2021-10-22 2023-05-09 川崎重工業株式会社 ロボットデータ処理サーバ及び補正プログラム算出方法
JP2023062780A (ja) 2021-10-22 2023-05-09 川崎重工業株式会社 ロボットデータ処理サーバ及び軌跡データ算出方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08187648A (ja) 1995-01-10 1996-07-23 Yokogawa Sogo Kenkyusho:Kk 生産ライン構築方法および生産ライン管理システム
JP3946753B2 (ja) 2005-07-25 2007-07-18 ファナック株式会社 ロボットプログラム評価・修正方法及びロボットプログラム評価・修正装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07141013A (ja) * 1993-11-15 1995-06-02 Fanuc Ltd 数値制御装置
JP3216496B2 (ja) * 1995-09-29 2001-10-09 松下電器産業株式会社 ロボット装置
JP3351209B2 (ja) * 1995-12-19 2002-11-25 日産自動車株式会社 作業管理装置
JPH10225885A (ja) * 1997-02-14 1998-08-25 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> マルチコラボレーション作業方法及びシステム装置
JP4878460B2 (ja) * 2005-09-01 2012-02-15 株式会社安川電機 作業機械の制御装置および作業機械制御システム
US7558638B2 (en) * 2006-02-22 2009-07-07 Gm Global Technology Operations, Inc. Applying real-time control to a production system
JP2008046899A (ja) * 2006-08-17 2008-02-28 Mitsubishi Electric Corp 数値制御装置
JP2009111103A (ja) * 2007-10-29 2009-05-21 Panasonic Corp 部品実装条件決定方法、部品実装装置及びプログラム
JP5750657B2 (ja) * 2011-03-30 2015-07-22 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 強化学習装置、制御装置、および強化学習方法
JP5890477B2 (ja) * 2014-07-09 2016-03-22 ファナック株式会社 ロボットプログラム修正システム
JP6413072B2 (ja) * 2014-07-17 2018-10-31 パナソニックIpマネジメント株式会社 部品実装方法および部品実装システム
US11256224B2 (en) * 2014-10-01 2022-02-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Virtual design engineering

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08187648A (ja) 1995-01-10 1996-07-23 Yokogawa Sogo Kenkyusho:Kk 生産ライン構築方法および生産ライン管理システム
JP3946753B2 (ja) 2005-07-25 2007-07-18 ファナック株式会社 ロボットプログラム評価・修正方法及びロボットプログラム評価・修正装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107303675A (zh) 2017-10-31
US20170308052A1 (en) 2017-10-26
JP2017199077A (ja) 2017-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102017003943A1 (de) Zellensteuervorrichtung zum Optimieren von Bewegungen eines Produktionssystems, das Industriemaschinen umfasst
DE102018006946B4 (de) Steuerung und maschinelle Lernvorrichtung
DE102017000536B4 (de) Zellsteuereinheit zum Feststellen einer Ursache einer Anomalie bei einer Fertigungsmaschine
DE102016008987B4 (de) Maschinenlernverfahren und Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Fehlerbedingungen, und Fehlervorhersagevorrichtung und Fehlervorhersagesystem, das die Maschinenlernvorrichtung einschließt
DE102015004932B4 (de) Simulationsvorrichtung für mehrere Roboter
DE102017002607B4 (de) Bearbeitungsmaschinensystem, das über die Akzeptanz/Verwerfung von Werkstücken bestimmt
DE102016015017B4 (de) Steuervorrichtung mit Lernfunktion zum Erfassen einer Rauschursache
DE112009003656B4 (de) Verfahren und System zur In-Produktionsoptimierung der Parameter eines zur Montage verwendeten Roboters
DE102015008574B4 (de) System zum Modifizieren eines Roboterprogramms
DE102018205015B4 (de) Einstellvorrichtung und Einstellverfahren
DE102015002348B4 (de) Robotersteuerung mit der Funktion, den Lehrvorgang zu vereinfachen und die Bewegungsfähigkeit des Roboters zu verbessern
DE102017002996A1 (de) Maschinenlernvorrichtung, die ein lernen unter verwendung eines simulationsergebnisses durchführt, maschinensystem, herstellungssystem und maschinenlernverfahren
DE102006017945A1 (de) Ein Verfahren zur Optimierung eines Roboterprogramms und eines Robotersystems
DE102019106729A1 (de) Antriebsvorrichtung und Vorrichtung für maschinelles Lernen
DE102020102863A1 (de) Parametrierung einer Komponente in der Automatisierungsanlage
DE102019203821B3 (de) Verfahren und System zum Durchführen einer Roboterapplikation
DE60219570T2 (de) Simulationsvorrichtung
DE102020118225A1 (de) Anomaliebestimmungsvorrichtung und Anomaliebestimmungssystem
DE102019006725A1 (de) Steuereinrichtung und Steuersystem
DE102019112211A1 (de) Simulationsvorrichtung
DE102019001760A1 (de) Informationsverarbeitungsgerät, maschinelle lernvorrichtungund system
EP3760390A1 (de) Durchführen einer vorgegebenen aufgabe mithilfe wenigstens eines roboters
DE102020103042A1 (de) Managementvorrichtung und managementsystem
DE102018007107A1 (de) Steuereinrichtung und maschinenlerneinrichtung
DE102020103854B4 (de) Maschinelles Lernen einer erfolgreich abgeschlossenen Roboteranwendung

Legal Events

Date Code Title Description
R119 Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee