JP2019160176A - 部品供給量推定装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は第1の実施形態による部品供給量推定装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。部品供給量推定装置1は、例えば工作機械等の製造機械70を制御する制御装置に併設されたパソコンとして実装することができる。また、部品供給量推定装置1は、例えばセルコンピュータ、ホストコンピュータ、エッジサーバ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。本実施形態では、部品供給量推定装置1を、工場に設置された製造機械70を制御する制御装置と有線/無線のネットワークを介して接続されたコンピュータとして実装した場合の例を示す。
表示部34は、機械学習装置100から出力された製造品の製造に必要な部品のマージンの推定の結果を表示装置50に表示する機能手段である。表示部34は、機械学習装置100から出力された製造品の製造に必要な部品のマージンをそのまま表示装置50に表示しても良いし、予め製造品の製造数や該製造品に必要な部品数が入力されている場合には、これらの数値と部品のマージンの推定とに基づいて調達するべき部品数を算出して表示装置50に表示するようにしても良い。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
複数の工程を経て製造される製造品について、各製造工程における部品のマージンをそれぞれの製造機械について推定し、その推定結果に基づいて各工程に用いる製造機械を選択するといった応用も可能である。例えば、第1工程に対して、製造機械αにおいて製造した場合の部品のマージンが少なく、製造機械βにおいて製造した場合の部品のマージンが多いと推定され、第2工程に対して、製造機械αにおいて製造した場合の部品のマージンが多く、製造機械βにおいて製造した場合の部品のマージンが少ないと推定された場合には、第1工程に製造機械αを、第2工程に製造機械βを使用する、等の判断を行うことが可能となる。
2 ネットワーク
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
16,17,19,21 インタフェース
20 バス
34 表示部
36 判定部
40 入力装置
50 表示装置
70 製造機械
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
106 状態観測部
108 ラベルデータ取得部
110 学習部
112 誤差計算部
114 モデル更新部
122 推定結果出力部
Claims (7)
- 製造品を製造する際に用いる部品のマージンを推定する部品供給量推定装置であって、
製造品を製造する際に用いる部品のマージンを学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記製造品に係る情報を示す製造品データ、及び該製造品を製造する加工環境に係る情報を示す製造環境データを、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、
前記製造品の製造に必要な部品のマージンを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記製造品に係る情報及び該製造品を製造する加工環境に係る情報と、前記製造品の製造に必要な部品のマージンとを関連付けて学習する学習部と、
を備える部品供給量推定装置。 - 前記学習部は、
前記状態変数から前記製造品の製造に必要な部品のマージンを推定する相関性モデルと、予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項1に記載の部品供給量推定装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記ラベルデータとを多層構造で演算する、
請求項1又は2に記載の部品供給量推定装置。 - 製造品を製造する際に用いる部品のマージンを推定する部品供給量推定装置であって、
製造品を製造する際に用いる部品のマージンを学習した機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記製造品に係る情報を示す製造品データ、及び該製造品を製造する加工環境に係る情報を示す製造環境データを、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、
製造品に係る情報及び該製造品を製造する加工環境に係る情報と、該製造品の製造に必要な部品のマージンとを関連付けて学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記製造品の製造に必要な部品のマージンを推定した結果を出力する推定結果出力部と、
を備える部品供給量推定装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバに存在する、
請求項1〜4のいずれか1つに記載の部品供給量推定装置。 - 製造品を製造する際に用いる部品のマージンを学習する機械学習装置であって、
前記製造品に係る情報を示す製造品データ、及び該製造品を製造する加工環境に係る情報を示す製造環境データを、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、
前記製造品の製造に必要な部品のマージンを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記製造品に係る情報及び該製造品を製造する加工環境に係る情報と、前記製造品の製造に必要な部品のマージン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。 - 製造品を製造する際に用いる部品のマージンを学習した機械学習装置であって、
前記製造品に係る情報を示す製造品データ、及び該製造品を製造する加工環境に係る情報を示す製造環境データを、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、
製造品に係る情報及び該製造品を製造する加工環境に係る情報と、該製造品の製造に必要な部品のマージンとを関連付けて学習した学習部と、
前記状態観測部が観測した状態変数と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記製造品の製造に必要な部品のマージンを推定した結果を出力する推定結果出力部と、
を備える機械学習装置。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10258376A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-29 | Amada Co Ltd | レーザー加工不良状態検出方法および装置 |
JP2001273025A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-10-05 | Hitachi Ltd | 作業不良発生度評価方法並びに製造職場の不良の起こし易さ評価方法及びその装置 |
JP2003328030A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-11-19 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品品質設計装置及び最適品質設計支援装置 |
JP2005216198A (ja) * | 2004-02-02 | 2005-08-11 | Hitachi Ltd | 材料支給における材料発注数量の調整方法 |
JP2010029925A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Honda Motor Co Ltd | 品質予測方法 |
JP2012226511A (ja) * | 2011-04-19 | 2012-11-15 | Hitachi Ltd | 歩留まり予測システムおよび歩留まり予測プログラム |
JP2014067121A (ja) * | 2012-09-25 | 2014-04-17 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品管理装置、部品管理方法及びそのプログラム |
JP2014238666A (ja) * | 2013-06-06 | 2014-12-18 | 株式会社神戸製鋼所 | 予測式生成方法、予測式生成装置、及び、予測式生成プログラム |
JP2016181204A (ja) * | 2015-03-25 | 2016-10-13 | 東芝情報システム株式会社 | 数量予測システム及び数量予測用プログラム |
JP2017119425A (ja) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 日精樹脂工業株式会社 | 射出成形機の成形最適化方法 |
JP2017191567A (ja) * | 2016-04-15 | 2017-10-19 | ファナック株式会社 | 生産計画を実施する生産システム |
JP2017536584A (ja) * | 2014-11-25 | 2017-12-07 | ストリーム モザイク,インコーポレイテッド | 半導体製造プロセスのための改善されたプロセス制御技術 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6568831B2 (ja) | 2016-09-23 | 2019-08-28 | 三菱重工業株式会社 | 航空機の部品支援システム、部品支援方法及び部品支援プログラム |
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10258376A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-29 | Amada Co Ltd | レーザー加工不良状態検出方法および装置 |
JP2001273025A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-10-05 | Hitachi Ltd | 作業不良発生度評価方法並びに製造職場の不良の起こし易さ評価方法及びその装置 |
JP2003328030A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-11-19 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品品質設計装置及び最適品質設計支援装置 |
JP2005216198A (ja) * | 2004-02-02 | 2005-08-11 | Hitachi Ltd | 材料支給における材料発注数量の調整方法 |
JP2010029925A (ja) * | 2008-07-30 | 2010-02-12 | Honda Motor Co Ltd | 品質予測方法 |
JP2012226511A (ja) * | 2011-04-19 | 2012-11-15 | Hitachi Ltd | 歩留まり予測システムおよび歩留まり予測プログラム |
JP2014067121A (ja) * | 2012-09-25 | 2014-04-17 | Fuji Mach Mfg Co Ltd | 部品管理装置、部品管理方法及びそのプログラム |
JP2014238666A (ja) * | 2013-06-06 | 2014-12-18 | 株式会社神戸製鋼所 | 予測式生成方法、予測式生成装置、及び、予測式生成プログラム |
JP2017536584A (ja) * | 2014-11-25 | 2017-12-07 | ストリーム モザイク,インコーポレイテッド | 半導体製造プロセスのための改善されたプロセス制御技術 |
JP2016181204A (ja) * | 2015-03-25 | 2016-10-13 | 東芝情報システム株式会社 | 数量予測システム及び数量予測用プログラム |
JP2017119425A (ja) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 日精樹脂工業株式会社 | 射出成形機の成形最適化方法 |
JP2017191567A (ja) * | 2016-04-15 | 2017-10-19 | ファナック株式会社 | 生産計画を実施する生産システム |
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