JP2019032649A - 制御装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】加工機械によるワーク加工結果を予測する制御装置100は、加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する機械学習装置300を備える。機械学習装置300は、加工機械の状態及び周辺環境の状態のうち少なくともいずれか一方を含む状態量の時系列データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部306と、加工結果を示す判定データを取得する判定データ取得部308と、状態変数と判定データとを用いて、加工状態を示す状態量の変化と、加工結果とを関連付けて学習する学習部310とを備える。
【選択図】図1
Description
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記判定データは、加工された前記ワークの検査結果を含む。
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する。
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記学習部による学習結果に基づいて、前記ワークの加工中の前記状態量に応じた前記加工結果を予測し、前記加工結果が不良となることが予測される場合に、加工の中断を促す通知を出力する判定出力部を更に備える。
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記判定出力部は、前記通知に加え、又は前記通知に代えて、加工不良を回避するための対応策を出力する。
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記学習部は、複数の前記加工機械のそれぞれについて得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて、前記加工機械における加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する。
本発明の一実施の形態にかかる制御装置は、前記機械学習装置は、クラウド、フォグ、エッジコンピューティング環境に配置される。
本発明の一実施の形態にかかる機械学習装置は、加工機械によるワークの加工における加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する機械学習装置であって、前記機械学習装置は、前記加工機械の状態及び周辺環境の状態のうち少なくともいずれか一方を含む前記状態量の時系列データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記加工結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、前記状態変数と前記判定データとを用いて、加工状態を示す状態量の変化と、加工結果とを関連付けて学習する学習部と、を備える。
本発明の実施の形態にかかる制御装置100は情報処理装置であり、ワークの加工中の状態量の変化と、加工結果とを収集し、両者の関係を機械学習によりモデル化する処理を行う(学習過程)。また、学習過程で作成したモデルを使用して、ワークの加工中の状態量の変化を観測して加工結果を予測する処理を行う(予測過程)。制御装置100は、加工機械(例えば切削加工機等の工作機械、射出成形機、仕上げ加工を行うロボット等、ワークを加工するためのあらゆる機械を含む)を制御する装置(数値制御装置、ロボット制御装置等)であって良い。あるいは、加工機械の制御装置とは独立の情報処理装置であっても良い。
実施例1として、制御装置100が状態量の変化と加工結果との相関関係の学習モデルを生成し(学習過程)、当該学習モデルを用いて加工途中において加工結果を予測する(予測過程)処理について説明する。
S1:加工機械がワークの加工を開始する。制御装置100は、加工開始と同時に所定のサンプリング周期で状態量の測定を開始する。制御装置100は、あらかじめ設定されたタイミングで、所定の時間にわたって、状態量を取得し記憶する。
S2:測定機が加工済みワークを検査する。制御装置100は、測定機から加工結果を取得、記憶する。
S3:制御装置100は、ステップS1で取得した状態量の時系列データを状態変数Sとし、ステップS2で取得した加工結果を判定データDとして機械学習装置300に入力し、状態変数Sと判定データDとの相関関係を示す学習モデルを作成する。
制御装置100は、所望の精度の学習モデルを得るのに十分な数の状態変数Sと判定データDとが得られるまで、ステップS1乃至S3までの処理を繰り返す。なおこの学習過程においては、1個のワークを加工する毎に1回の学習サイクル(ステップS1乃至S3の処理)が実施されることになる。
S11:加工機械がワークの加工を開始する。なお加工が終了したならば、予測過程における処理も終了する。
S12:制御装置100は、加工開始と同時に所定のサンプリング周期で状態量の測定を開始する。制御装置100は、あらかじめ設定されたタイミングで、所定の時間にわたって、状態量を取得し記憶する。
S13:制御装置100は、ステップS12で取得した状態量の時系列データを状態変数Sとして機械学習装置300に入力する。機械学習装置300は、状態変数Sを学習済みモデルに入力し、状態変数Sに対応する判定データDを予測値として出力する。
S14:予測値が合格である場合、ステップS11に戻り加工を継続する。予測値が不合格である場合、ステップS15に遷移する。
S15:制御装置100は、ユーザに対し加工中断を促す通知を出力する。
S16:加工が中断された場合、処理を終了する。加工が続行された場合、ステップS11に戻って処理を継続する。
実施例2として、制御装置100が、加工結果が不合格であることを予測した場合に、加工中断を促すことに加えて又は代えて、加工不良を回避するために適切な対応策を提示する構成を示す。説明の簡略化のため、実施例1との相違点のみ言及する。
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
18,19,21 インタフェース
20 バス
60 状態量測定装置
70 加工結果入力装置
300 機械学習装置
301 プロセッサ
302 ROM
303 RAM
304 不揮発性メモリ
306 状態観測部
308 判定データ取得部
310 学習部
311 誤差計算部
312 モデル更新部
320 判定出力部
330 データ取得部
Claims (8)
- 加工機械によるワークの加工結果を予測する制御装置であって、
加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記加工機械の状態及び周辺環境の状態のうち少なくともいずれか一方を含む前記状態量の時系列データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記加工結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、加工状態を示す状態量の変化と、加工結果とを関連付けて学習する学習部と、
を備える制御装置。 - 前記判定データは、加工された前記ワークの検査結果を含む、
請求項1記載の制御装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する、
請求項1記載の制御装置。 - 前記学習部による学習結果に基づいて、前記ワークの加工中の前記状態量に応じた前記加工結果を予測し、前記加工結果が不良となることが予測される場合に、加工の中断を促す通知を出力する判定出力部を更に備える、
請求項1記載の制御装置。 - 前記判定出力部は、前記通知に加え、又は前記通知に代えて、加工不良を回避するための対応策を出力する、
請求項4記載の制御装置。 - 前記学習部は、複数の前記加工機械のそれぞれについて得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて、前記加工機械における加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する、
請求項1記載の制御装置。 - 前記機械学習装置は、クラウド、フォグ、エッジコンピューティング環境に配置される、
請求項1記載の制御装置。 - 加工機械によるワークの加工における加工状態を示す状態量の変化と、加工結果との関係を学習する機械学習装置であって、
前記機械学習装置は、
前記加工機械の状態及び周辺環境の状態のうち少なくともいずれか一方を含む前記状態量の時系列データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記加工結果を示す判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、加工状態を示す状態量の変化と、加工結果とを関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020144470A (ja) * | 2019-03-04 | 2020-09-10 | ファナック株式会社 | 管理装置及び管理システム |
JP2020194242A (ja) * | 2019-05-24 | 2020-12-03 | 株式会社エクサウィザーズ | 学習装置、学習方法、学習プログラム、自動制御装置、自動制御方法および自動制御プログラム |
WO2021059804A1 (ja) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | シチズン時計株式会社 | 加工装置、加工方法、及び加工システム |
CN112775731A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-11 | 株式会社捷太格特 | 磨削*** |
JP2021074841A (ja) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
JP2021074842A (ja) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
WO2022004039A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | 三菱重工業株式会社 | 予測モデルの学習方法、予測モデルの学習装置、及び、プラント制御システム |
DE112020006553T5 (de) | 2020-03-17 | 2022-12-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Bearbeitungsbedingungssuchvorrichtung und bearbeitungsbedingungssuchverfahren |
JP7395954B2 (ja) | 2019-10-24 | 2023-12-12 | 株式会社ジェイテクト | Ncデータ良否判定装置及び加工装置 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11132211B1 (en) * | 2018-09-24 | 2021-09-28 | Apple Inc. | Neural finite state machines |
DE102019104822A1 (de) * | 2019-02-26 | 2020-08-27 | Wago Verwaltungsgesellschaft Mbh | Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen eines industriellen Prozessschrittes |
JP2020140365A (ja) * | 2019-02-27 | 2020-09-03 | トヨタ自動車株式会社 | 製品品質不良予測システム |
CN113646714A (zh) * | 2019-04-29 | 2021-11-12 | 西门子股份公司 | 生产设备的加工参数设置方法、装置和计算机可读介质 |
US11413747B2 (en) * | 2019-08-12 | 2022-08-16 | Workshops for Warriors | Machine learning driven computer numerical control of a robotic machine tool |
DE102020111674A1 (de) * | 2020-04-29 | 2021-11-04 | Krones Aktiengesellschaft | Behälterbehandlungsmaschine und Verfahren zum Überwachen des Betriebs einer Behälterbehandlungsmaschine |
WO2023031984A1 (ja) * | 2021-08-30 | 2023-03-09 | 三菱電機株式会社 | 加工寸法予測装置、加工寸法予測システム、加工寸法予測方法及びプログラム |
CN115475900B (zh) * | 2022-09-19 | 2023-10-27 | 江兴(淮安)汽车部件有限公司 | 一种传动轴自动化精密锻造的方法和*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04138504A (ja) * | 1990-09-29 | 1992-05-13 | Toyoda Mach Works Ltd | インテリジェント加工システム |
JPH11129145A (ja) * | 1997-10-31 | 1999-05-18 | Denso Corp | 加工物の形状精度診断装置及び加工物の形状精度診断方法及び記録媒体 |
JP2017042882A (ja) * | 2015-08-27 | 2017-03-02 | ファナック株式会社 | 加工条件を調整しながら加工を行うワイヤ放電加工機 |
JP2017064830A (ja) * | 2015-09-29 | 2017-04-06 | ファナック株式会社 | 移動軸異常負荷警告機能を有するワイヤ放電加工機 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2566345B2 (ja) | 1991-05-27 | 1996-12-25 | 洋太郎 畑村 | 加工機械 |
JP2008027210A (ja) | 2006-07-21 | 2008-02-07 | Denso Corp | 加工設備及び加工設備の制御方法 |
CN101216710A (zh) * | 2007-12-28 | 2008-07-09 | 东南大学 | 一种由计算机实现的自适应选择动态生产调度控制*** |
CN101817163B (zh) * | 2010-03-25 | 2012-01-04 | 南京大学 | 一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法 |
CN102073300B (zh) * | 2010-12-28 | 2013-04-17 | 华中科技大学 | 一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控*** |
CN203062094U (zh) * | 2012-12-31 | 2013-07-17 | 徐州润物科技发展有限公司 | 激光切割工业机器人 |
DE102016008987B4 (de) * | 2015-07-31 | 2021-09-16 | Fanuc Corporation | Maschinenlernverfahren und Maschinenlernvorrichtung zum Lernen von Fehlerbedingungen, und Fehlervorhersagevorrichtung und Fehlervorhersagesystem, das die Maschinenlernvorrichtung einschließt |
-
2017
- 2017-08-07 JP JP2017152492A patent/JP6693919B2/ja active Active
-
2018
- 2018-07-31 DE DE102018006024.2A patent/DE102018006024A1/de active Pending
- 2018-08-02 US US16/053,235 patent/US20190041808A1/en not_active Abandoned
- 2018-08-07 CN CN201810891291.6A patent/CN109382838B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04138504A (ja) * | 1990-09-29 | 1992-05-13 | Toyoda Mach Works Ltd | インテリジェント加工システム |
JPH11129145A (ja) * | 1997-10-31 | 1999-05-18 | Denso Corp | 加工物の形状精度診断装置及び加工物の形状精度診断方法及び記録媒体 |
JP2017042882A (ja) * | 2015-08-27 | 2017-03-02 | ファナック株式会社 | 加工条件を調整しながら加工を行うワイヤ放電加工機 |
JP2017064830A (ja) * | 2015-09-29 | 2017-04-06 | ファナック株式会社 | 移動軸異常負荷警告機能を有するワイヤ放電加工機 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11314237B2 (en) | 2019-03-04 | 2022-04-26 | Fanuc Corporation | Managing apparatus and managing system |
JP2020144470A (ja) * | 2019-03-04 | 2020-09-10 | ファナック株式会社 | 管理装置及び管理システム |
JP2020194242A (ja) * | 2019-05-24 | 2020-12-03 | 株式会社エクサウィザーズ | 学習装置、学習方法、学習プログラム、自動制御装置、自動制御方法および自動制御プログラム |
WO2020241037A1 (ja) * | 2019-05-24 | 2020-12-03 | 株式会社エクサウィザーズ | 学習装置、学習方法、学習プログラム、自動制御装置、自動制御方法および自動制御プログラム |
WO2021059804A1 (ja) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | シチズン時計株式会社 | 加工装置、加工方法、及び加工システム |
JP2021051513A (ja) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | シチズン時計株式会社 | 加工装置、加工方法、及び加工システム |
JP7399661B2 (ja) | 2019-09-24 | 2023-12-18 | シチズン時計株式会社 | 加工装置、加工方法、及び加工システム |
JP7395954B2 (ja) | 2019-10-24 | 2023-12-12 | 株式会社ジェイテクト | Ncデータ良否判定装置及び加工装置 |
CN112775731A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-11 | 株式会社捷太格特 | 磨削*** |
CN112775731B (zh) * | 2019-11-01 | 2024-06-07 | 株式会社捷太格特 | 磨削*** |
JP2021074842A (ja) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
JP2021074841A (ja) * | 2019-11-12 | 2021-05-20 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
JP7451949B2 (ja) | 2019-11-12 | 2024-03-19 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
JP7451948B2 (ja) | 2019-11-12 | 2024-03-19 | 株式会社ジェイテクト | 加工品質予測システム |
DE112020006553T5 (de) | 2020-03-17 | 2022-12-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Bearbeitungsbedingungssuchvorrichtung und bearbeitungsbedingungssuchverfahren |
WO2022004039A1 (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-06 | 三菱重工業株式会社 | 予測モデルの学習方法、予測モデルの学習装置、及び、プラント制御システム |
JP2022011858A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-17 | 三菱重工業株式会社 | 予測モデルの学習方法、予測モデルの学習装置、及び、プラント制御システム |
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