JP2020066178A - 状態判定装置及び状態判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は一実施形態による機械学習装置を備えた状態判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。本実施形態の状態判定装置1は、例えば射出成形機を制御する制御装置上に実装することができる。また、本実施形態の状態判定装置1は、射出成形機を制御する制御装置と併設されたパソコンや、該制御装置と有線/無線のネットワークを介して接続された管理装置3,エッジコンピュータ、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、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、状態判定装置1を、射出成形機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。
また、学習部110は、例えば、正常に動作している状態の射出成形機から取得され、データ分類部32により分類された所定の工程におけるデータに正常ラベルを、異常が発生した前後に射出成形機2から取得され、データ分類部32により分類された所定の工程におけるデータに異常ラベルを付与した所定の工程における学習データを用いた教師あり学習を行い、正常データと異常データとの判別境界を所定の工程における学習モデルとして生成することができる。このようにして生成された(複数の)学習モデルを用いて、後述する推定部120は、射出成形機2から取得された所定の工程における学習データが、正常データに属するのか、異常データに属するのかを推定し、推定結果としてのラベル値(正常/異常)とその信頼度を算出することができる。
例えば、上記した実施形態では状態判定装置1と機械学習装置100が異なるCPU(プロセッサ)を有する装置として説明しているが、機械学習装置100は状態判定装置1が備えるCPU11と、ROM12に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
2 射出成形機
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
16,17,18 インタフェース
20 バス
21 インタフェース
30 データ取得部
32 データ分類部
50 取得データ記憶部
52 分類条件記憶部
70 表示装置
71 入力装置
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
110 学習部
120 推定部
130 学習モデル記憶部
Claims (13)
- 射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、
複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶される学習モデルの中から決定するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習部と、
を備えた状態判定装置。 - 射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、
複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から決定するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定部と、
を備えた状態判定装置。 - 前記射出成形機に係るデータは時系列データを含み、
前記分類条件記憶部が記憶する条件は、前記時系列データを時間区間で分割する条件を含み、
前記データ分類部は、前記分類条件記憶部に記憶された条件に基づいて、前記時系列データを時間区間で分割し、分割したそれぞれのデータを分類する、
請求項1または2に記載の状態判定装置。 - 前記時間区間は、射出成形機の成形工程の中の型閉、型締、射出、保圧、計量、型開、突出、待機の区間の少なくとも1つである、
請求項3に記載の状態判定装置。 - 前記分類条件記憶部が記憶する条件は、前記射出成形機の製造サイクルの所定サイクル毎にデータを分類する条件を含み、
前記データ分類部は、前記分類条件記憶部に記憶された条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータが前記射出成形機の製造サイクルの何サイクル目に取得されたのかに応じて該データを分類する、
請求項1または2に記載の状態判定装置。 - 前記学習部は、教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習のうち少なくとも1つの学習を行う、
請求項1に記載の状態判定装置。 - 前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に表示装置に警告メッセージを表示する、
請求項2記載の状態判定装置。 - 前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に表示装置に警告アイコンを表示する、
請求項2記載の状態判定装置。 - 前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に射出成形機に運転の停止、減速、又はモータのトルクを制限する指令の少なくとも1つを出力する、
請求項2記載の状態判定装置。 - 前記データ取得部は、有線又は無線のネットワークを介して接続された複数の射出成形機からデータを取得する、
請求項1〜9のいずれか1つに記載の状態判定装置。 - 前記射出成形機と有線又は無線のネットワークを介して接続された、前記射出成形機を管理する管理装置上に実装されている、
請求項1〜9のいずれか1つに記載の状態判定装置。 - 射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、
前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習ステップと、
を実行する状態判定方法。 - 射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、
前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定ステップと、
を実行する状態判定方法。
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