JP7390617B2 - 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
<保全表示装置100及び巻取装置200>
図1は、本開示の第1の実施の形態に係る保全表示装置100と、保全表示装置100が適用される巻取装置200と、を含むネットワーク図である。本実施の形態において説明する保全表示装置100は、リチウムイオン二次電池を生産するための巻取装置200の保全表示を行う装置である。図1に示す例では、保全表示装置100は1つの巻取装置200に対して適用されているが、本開示はこれに限定されず、1つの保全表示装置が複数の巻取装置に対して適用されてもよい。また、本実施の形態において、保全表示装置100は装置として説明されるが、本開示はこれに限定されず、個々の構成がネットワークを介して接続された保全表示システムであってもよい。
図3Aは、巻回部201の構成を例示した図である。
検査機207は、生産された巻回体204の検査を行う。検査機207は、例えばSS-OCT(Swept Source-Optical Coherence Tomography)装置である。検査機207は、本開示のセンサの一例である。
次に、上述した巻取装置200に対して行われるべき保全作業に関する情報を表示する保全表示装置100の機能構成と動作について詳細に説明する。なお、本実施の形態における保全作業とは、巻取装置200に対して、各構成の調整や部品交換等を適宜行うことで、巻取装置200で生産される巻回体204に不良が生じないようにする作業を意味する。本開示では、保全作業とは、特に上述した巻芯206の不具合を保全するための作業である。保全作業は、巻取装置200を実地で取り扱う作業員等によって行われる。
図6は、第1の実施の形態に係る保全表示装置100の機能構成を例示したブロック図である。上述したように、保全表示装置100は、記憶部110、制御部120及び報知部130を有する(図1参照)。
図6に示すように、制御部120は、設備状態診断部121、報知判定部122、保全効果判定部123、設備状態診断モデル生成部124、を有する。
次に、図9及び図10を参照して、図6に示す機能構成を有する保全表示装置100における処理の全体の流れについて説明する。図9及び図10は、保全表示装置100における処理の全体の流れを概略的に説明するシーケンス図である。
保全表示装置100における学習処理は、巻取装置200によって不良品が生産された場合に、どのような形状データの不良品が、どのような保全作業によって改善されたか、が学習された学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を生成するための処理である。従って、学習処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、新たに生産された複数の巻回体204の断面形状を示す形状データに基づいて、巻取装置200に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、学習処理で生成された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
保全表示装置100における更新処理は、上述した学習処理より後に、新たに保全作業が行われた場合、当該保全作業による保全作業の結果に基づいて、学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を更新する処理である。すなわち、更新処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、新たに生産された複数の巻回体204の断面形状を示す形状データに基づいて、巻取装置200に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、更新処理で更新された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
以下では、図9及び図10に示す学習処理、識別処理、及び更新処理のそれぞれについて詳細に説明する。
まず、保全効果判定部123及び設備状態診断モデル生成部124による学習処理について説明する。
以下では、学習処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図9のステップS11からステップS14の処理)について説明する。図11は、学習処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、学習処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図9のステップS15及びS16の処理)について説明する。図13は、学習処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、設備状態診断部121及び報知判定部122による識別処理について説明する。
以下では、識別処理における、設備状態診断部121が実行する処理(図9のステップS17及びステップS18の処理)について説明する。図15は、識別処理において、設備状態診断部121が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以下では、識別処理における、報知判定部122の実行する処理(図9のステップS19からステップS112の処理)について説明する。図16は、識別処理において、報知判定部122が実行する処理を説明するためのフローチャートである。
次に、保全効果判定部123及び設備状態診断モデル生成部124による更新処理について説明する。
以下では、更新処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図10のステップS21からステップS24の処理)について説明する。図18は、更新処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、更新処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図10のステップS25及びS26の処理)について説明する。図20は、更新処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以上説明したように、保全表示装置100は、報知判定部122と、モデル生成部の一例である設備状態診断モデル生成部124とを有する。報知判定部122は、複数の巻芯206のそれぞれに巻き取られた複数の巻回体204毎に、半径方向に沿って読み取られた端面の位置を表す複数の群データをセンサとしての検査機207から取得する。そして報知判定部122は、第1群データが示す第1端面の位置の連続が、第2群データが示す第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、巻回体204が不良であるか否かを判定する。巻回体204が不良である場合、報知判定部122は、不良の原因は複数の巻芯206のうちのいずれかである旨の情報を保全のために表示部132に出力する。そして、設備状態診断モデル生成部124は、複数の群データを用いて、複数の巻芯206のいずれかと、複数の群データのいずれかと、が互いに対応付けられた形状データセットを生成するとともに、複数の巻芯206と複数の群データとの全ての組み合わせにおいて巻芯206と群データとの対応関係を入れ替えた入替データセットを生成する。さらに、設備状態診断モデル生成部124は、当該入替データセットを用いて、不良の原因が複数の巻芯206のいずれかであることを示す複数の学習済みモデルMを生成または更新する。
以下では、本開示の第2の実施の形態について説明する。図21は、第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aの構成を例示した図である。第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aは、サーバ10Aの制御部120Aが有する保全効果判定部123Aの行う処理が上記説明した第1の実施の形態に係る保全効果判定部123と異なっている。
以下、本開示の第3の実施の形態について説明する。図23は、第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bの構成を例示した図である。第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bは、サーバ10Bの記憶部110Bが効果なし設備状態診断モデルデータベース114をさらに有し、制御部120Bが報知判定部122B、保全効果判定部123B、及び設備状態診断モデル生成部124Bを有する点で上記説明した第1の実施の形態に係る保全表示装置100と異なっている。
以上、図面を参照しながら本開示に係る実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範囲内において、各種の変更例または修正例に想到しうることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素は任意に組み合わせられてもよい。
上述した実施の形態では、学習処理において、保全効果判定部123による保全作業の効果の有無の判定処理では、保全作業前後の不良率の差分が所定の閾値より大きいか否かによって効果の有無を判定していた(図12A及び図12Bを参照)。
上述した実施の形態では、設備状態診断モデル生成部124が、どのような不良に対してどのような保全作業が有効であるかが学習された学習済みモデルである設備状態診断モデルMを生成し、報知判定部122が当該モデルを用いて、保全作業を行うべきとの報知を行うか否かを判定していた。しかしながら、本開示はこれに限定されず、単に生産された巻回体204の形状データ(図5参照)に基づいて巻回体204が不良であるか否かの判定を行ってもよい。そして、巻回体204が不良である場合には不良の原因である複数の巻芯206のいずれか、または第1貼合ロール205Aもしくは第2貼合ロール205Bの保全作業を行うように報知してもよい。
上述した実施の形態では、説明のため、保全表示装置100(100A、100B)が記憶部110(110B)、制御部120(120A、120B)、および報知部130を備える構成について説明したが、本開示はこれに限定されない。上述した実施の形態でも説明したが、本開示では、記憶部および制御部が、互いに通信可能に構成されていれば、互いに別体に構成され、離れた位置に配置されていてもよい。また、報知部は生産装置に含まれていても、生産装置の外部に設置されていてもよい。また、報知部は記憶部および制御部とネットワークを介して接続されていても、直接接続されていてもよい。
50 第1供給リール
51 第2供給リール
100、100A、100B 保全表示装置
110、110B 記憶部
111 生産実績データベース
112 設備状態診断モデルデータベース
113 保全実績データベース
114 効果なし設備状態診断モデルデータベース
120、120A、120B 制御部
121 設備状態診断部
122、122B 報知判定部
123、123A、123B 保全効果判定部
124、124B 設備状態診断モデル生成部
130 報知部
131 警報部
132 表示部
200 巻取装置
201 巻回部
202 第1シート材
203 第2シート材
204、204α、204β、204γ 巻回体
205A 第1貼合ロール
205B 第2貼合ロール
206、206α、206β、206γ 巻芯
206M 巻芯回転駆動部
207 検査機
208 インデックステーブル
209 切断部
210 押さえ部
211 タブ溶接部
212 テープ貼り部
213 シリンダ
Claims (6)
- 第1電極シートを供給する第1供給機構と、
第2電極シートを供給する第2供給機構と、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
第1巻芯と、
第2巻芯と、
所定の巻付け位置に前記第1巻芯を移動させて前記第1巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付け、前記所定の巻付け位置に前記第2巻芯を移動させて前記第2巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付ける駆動機構と、
前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第1巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取り、前記第2巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第2巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第3端面及び前記第2電極シートの第4端面を読み取るセンサと、を備えた巻取装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1群データ、前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2群データ、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第3端面の位置を表す第3群データ、及び、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第4端面の位置を表す第4群データを前記センサから取得し、
前記第3群データが示す前記第3端面の位置の連続、前記第4群データが示す前記第4端面の位置の連続、及び基準線の位置関係に基づいて、前記第2巻回体が不良であると判断された場合、前記第3群データ及び前記第4群データを用いて、前記不良の原因が前記第2巻芯である旨の情報を出力するための第1学習済みモデルを生成し、
前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第3巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第5端面の位置を表す第5群データ、及び、前記第3巻回体の半径方向に沿って前記第2電極シートの第6端面の位置を表す第6群データが前記センサから取得され、前記第5群データが示す前記第5端面の位置の連続、前記第6群データが示す前記第6端面の位置の連続、及び前記基準線の位置関係に基づいて、前記第3巻回体が不良であると判断される場合の、前記第5群データおよび前記第6群データを入力とし、前記第3巻回体が不良であり前記不良の原因が前記第1巻芯である旨の情報を出力とする第2学習済みモデルを、前記第1群データ及び前記第2群データ、並びに前記第3群データ及び前記第4群データを用いて生成することを含む、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1群データ及び前記第2群データ、並びに前記第3群データ及び前記第4群データを用いて、前記第1巻芯と前記第1群データ及び前記第2群データとが対応付けられた第1データセットと、前記第2巻芯と前記第3群データ及び前記第4群データとが対応付けられた第2データセットと、前記第1巻芯と前記第3群データ及び前記第4群データとが対応付けられた第1入替データセットと、前記第2巻芯と前記第1群データ及び前記第2群データとが対応付けられた第2入替データセットとを生成することをさらに含み、
前記第1データセット、前記第2データセット、前記第1入替データセット、及び前記第2入替データセットを用いて、前記第5群データ及び前記第6群データが入力された場合に前記第3巻回体が不良であり前記不良の原因が前記第1巻芯である旨の情報を出力するための前記第2学習済みモデルを生成する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給機構と、
第2電極シートを供給する第2供給機構と、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
第1巻芯と、
第2巻芯と、
所定の巻付け位置に前記第1巻芯を移動させて前記第1巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付け、前記所定の巻付け位置に前記第2巻芯を移動させて前記第2巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付ける駆動機構と、
前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第1巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取り、前記第2巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第2巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第3端面及び前記第2電極シートの第4端面を読み取るセンサと、を備えた巻取装置の保全に関する情報を表示するための情報を出力する装置であって、
前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1群データ、前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2群データ、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第3端面の位置を表す第3群データ、及び、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第4端面の位置を表す第4群データを前記センサから取得する取得部と、
前記第3群データが示す前記第3端面の位置の連続、前記第4群データが示す前記第4端面の位置の連続、及び基準線の位置関係に基づいて、前記第2巻回体が不良であると判断された場合、前記第3群データ及び前記第4群データを用いて、前記不良の原因が前記第2巻芯である旨の情報を出力するための第1学習済みモデルを生成し、前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第3巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第5端面の位置を表す第5群データ、及び、前記第3巻回体の半径方向に沿って前記第2電極シートの第6端面の位置を表す第6群データが前記センサから取得され、前記第5群データが示す前記第5端面の位置の連続、前記第6群データが示す前記第6端面の位置の連続、及び前記基準線の位置関係に基づいて、前記第3巻回体が不良であると判断される場合の、前記第5群データおよび前記第6群データを入力とし、前記第3巻回体が不良であり前記不良の原因が前記第1巻芯である旨の情報を出力とする第2学習済みモデルを、前記第1群データ及び前記第2群データ、並びに前記第3群データ及び前記第4群データを用いて生成するモデル生成部と、
を備える、装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給機構と、
第2電極シートを供給する第2供給機構と、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
第1巻芯と、
第2巻芯と、
所定の巻付け位置に前記第1巻芯を移動させて前記第1巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付け、前記所定の巻付け位置に前記第2巻芯を移動させて前記第2巻芯に前記第1電極シートと前記第2電極シートとを重ねて巻き付ける駆動機構と、
前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第1巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取り、前記第2巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第2巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第3端面及び前記第2電極シートの第4端面を読み取るセンサと、を備えた巻取装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1群データ、前記第1巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2群データ、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第3端面の位置を表す第3群データ、及び、前記第2巻回体の半径方向に沿って読み取られた前記第4端面の位置を表す第4群データを前記センサから取得する手順と、
前記第3群データが示す前記第3端面の位置の連続、前記第4群データが示す前記第4端面の位置の連続、及び基準線の位置関係に基づいて、前記第2巻回体が不良であると判断された場合、前記第3群データ及び前記第4群データを用いて、前記不良の原因が前記第2巻芯である旨の情報を出力するための第1学習済みモデルを生成し、
前記第1巻芯に複数周に重ねて前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻かれた第3巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第5端面の位置を表す第5群データ、及び、前記第3巻回体の半径方向に沿って前記第2電極シートの第6端面の位置を表す第6群データが前記センサから取得され、前記第5群データが示す前記第5端面の位置の連続、前記第6群データが示す前記第6端面の位置の連続、及び前記基準線の位置関係に基づいて、前記第3巻回体が不良であると判断される場合の、前記第5群データおよび前記第6群データを入力とし、前記第3巻回体が不良であり前記不良の原因が前記第1巻芯である旨の情報を出力とする第2学習済みモデルを、前記第1群データ及び前記第2群データ、並びに前記第3群データ及び前記第4群データを用いて生成する手順と、
を前記コンピュータに実行させる、プログラム。
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