JP7467849B2 - Work Support System - Google Patents

Description

本発明は、作業支援システムに関する。 The present invention relates to a work support system.

近年、知見及び経験が豊富な熟練作業者のノウハウを電子データ化して知識モデルを構築し、知見及び経験が浅い未熟作業者が入力した情報に対応するノウハウを提供する作業支援システムが提案されている。例えば、下記特許文献１においては、専門家の知識を因果連鎖木構造により表現して知識モデルを構築し、ユーザの質問に応答する技術が開示されている。 In recent years, a work support system has been proposed that digitizes the know-how of experienced and skilled workers to build a knowledge model and provide know-how corresponding to information entered by inexperienced workers with little knowledge and experience. For example, the following Patent Document 1 discloses a technology that expresses the knowledge of experts using a causal chain tree structure to build a knowledge model and respond to user questions.

又、例えば、下記特許文献２においては、製品構造情報モデルと工程構成情報モデルを統合化した統合モデルに基づく実体／状態データモデルを構築し、作業者が参照する技術が開示されている。更に、例えば、下記特許文献３においては、所定の形式に従って記述した知識モデルを構築し、ユーザが容易に解釈し得る形態で表現された情報を提供する技術が開示されている。 For example, Patent Document 2 below discloses a technology that constructs an entity/state data model based on an integrated model that integrates a product structure information model and a process configuration information model, and that allows workers to refer to the model. Furthermore, for example, Patent Document 3 below discloses a technology that constructs a knowledge model described according to a specified format, and provides information expressed in a form that can be easily interpreted by the user.

特開平３－１０８０３０号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-108030 特開２００７－２４１７７４号公報JP 2007-241774 A 特開２０１８－１４７３５１号公報JP 2018-147351 A

ところで、上記従来の技術では、作業者が入力した入力情報に一意に対応するノウハウが提供される。この場合、単に作業を進めるのみであれば、作業者が提供されたノウハウに従うことにより、目的の作業を行うことができる。しかし、例えば、未熟作業者が提供されたノウハウを任意に変更したい場合、ノウハウの変更が作業にどの程度影響するのかを予め理解できることが好ましい。 In the above-mentioned conventional technology, know-how that uniquely corresponds to the input information entered by the worker is provided. In this case, if the worker simply proceeds with the work, the worker can perform the intended work by following the provided know-how. However, for example, if an inexperienced worker wants to arbitrarily change the provided know-how, it is preferable for the worker to understand in advance the extent to which the change in know-how will affect the work.

本発明は、データベースに蓄積されたノウハウに基づいて提供される情報を変更した場合において、変更後の影響を理解し易くする作業支援システムを提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a work support system that makes it easy to understand the impact of changes made to information provided based on know-how accumulated in a database.

作業支援システムは、作業に関するノウハウを表す知識データを備えた知識モデルを探索可能且つ更新可能に記憶する知識データベースと、任意の入力情報を入力する入力部と、複数の入力情報に基づいて探索条件を設定して知識データベースに記憶された知識モデルを探索し、複数の入力情報に対して予測される予測解を複数導く解析機能を実行する制御部と、制御部による複数の予測解のそれぞれを構成する複数の要因を基本出力情報として表示することにより出力する出力部と、を備え、複数の予測解のそれぞれを構成する複数の要因は、複数の入力情報に基づいて算出された作業に関する所定の指標と、指標に応じて作業を実行するための複数の作業条件と、を含んでおり、さらに、作業者の操作によって、複数の予測解のうちの一部の予測解であるユーザー予測解を構成する、複数の要因のうちの一部の要因である指標を決定すると共に複数の要因のうちの他の要因である作業条件を決定する決定部を備え、出力部は、指標と作業条件とを紐付けすることにより表示して出力し、出力部は、基本出力情報と共に、決定部によって決定されたユーザー予測解を構成する複数の要因を追加出力情報として表示して出力し、出力部は、指標を表す指標軸と作業条件を表す条件軸とを有して、基本出力情報を線図化することにより表示して出力するものであり、決定部は、作業者の操作によって、指標軸に沿ってスライドさせることにより、指標軸の指標に対応する作業条件を決定するスライダを有する。 The work assistance system includes a knowledge database that stores a searchable and updatable knowledge model having knowledge data representing know-how related to a work, an input unit that inputs arbitrary input information, a control unit that executes an analysis function of setting search conditions based on the multiple input information to search the knowledge model stored in the knowledge database and deriving multiple predicted solutions for the multiple input information, and an output unit that outputs multiple factors constituting each of the multiple predicted solutions by the control unit by displaying them as basic output information, where the multiple factors constituting each of the multiple predicted solutions include a predetermined indicator related to the work calculated based on the multiple input information and multiple work conditions for performing the work in accordance with the indicator, and further includes a function of displaying the multiple factors constituting each of the multiple predicted solutions by the control unit as basic output information. The system includes a determination unit that determines indicators, which are some of the multiple factors that constitute a user predicted solution, which is a predicted solution out of the multiple predicted solutions, and determines working conditions, which are other factors out of the multiple factors, by performing an operation of the determination unit , and the output unit displays and outputs the indicators and the working conditions by linking them, and the output unit displays and outputs the multiple factors that constitute the user predicted solution determined by the determination unit as additional output information together with basic output information , and the output unit has an index axis representing the indicators and a condition axis representing the working conditions, and displays and outputs the basic output information by plotting it in a line, and the determination unit has a slider that determines the working conditions corresponding to the indicators on the index axis by sliding along the index axis through the operator's operation .

これによれば、作業支援システムは、出力部が基本出力情報と共に追加出力情報を表示することができる。これにより、作業者は、基本出力情報と決定部により決定した要因を反映した追加出力情報とを容易に比較することができる。従って、作業者は、ノウハウに基づいて提供された基本出力情報を変更する場合には、追加出力情報に基づいて変更による影響を予め理解することができる。 In this way, the work support system allows the output unit to display the additional output information together with the basic output information. This allows the worker to easily compare the basic output information with the additional output information that reflects the factors determined by the determination unit. Therefore, when changing the basic output information provided based on know-how, the worker can understand in advance the impact of the change based on the additional output information.

本発明の一実施形態に係る作業支援システムのブロック図である。1 is a block diagram of a work support system according to an embodiment of the present invention. 切削装置の全体構成を示す平面図である。FIG. 2 is a plan view showing the overall configuration of the cutting device. 切削装置の断面図である。FIG. 図２及び図３の切削装置に設けられた制御装置のブロック図である。FIG. 4 is a block diagram of a control device provided in the cutting device of FIGS. 2 and 3 . 知識データベースに更新可能に記憶される各種情報を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining various types of information stored in a knowledge database in an updatable manner. 図１の制御部が参照するテーブルである。2 is a table referred to by the control unit in FIG. 1 . 図１の制御部によって実行される作業支援ツールプログラムのフローチャートである。2 is a flowchart of a work support tool program executed by the control unit of FIG. 1 . 図１の制御部による推奨加工条件の設定を説明するための図である。4 is a diagram for explaining the setting of recommended processing conditions by the control unit of FIG. 1 . FIG. 図１の出力部に表示される第一表示画面を説明するための図である。2 is a diagram for explaining a first display screen displayed on the output unit in FIG. 1 . FIG. 図１の出力部に表示される第二表示画面を説明するための図である。1. FIG. 4 is a diagram for explaining a second display screen displayed on the output unit in FIG. 図２及び図３の切削装置により良品の工作物が切削加工された場合の映像を説明するための概略図である。4 is a schematic diagram for explaining an image of a non-defective workpiece being cut by the cutting device of FIG. 2 and FIG. 3 . FIG. 図１の出力部によって出力される振動を説明するための図である。2 is a diagram for explaining vibration output by an output unit in FIG. 1 . FIG. 図２及び図３の切削装置により不良品の工作物が切削加工された場合の映像を説明するための概略図である。4 is a schematic diagram for explaining an image of a defective workpiece being cut by the cutting device of FIG. 2 and FIG. 3 . FIG. 図１の制御部によって生成される回答に含まれる経緯情報及び確信度（優先順位）を説明するための図である。1. FIG. 4 is a diagram for explaining history information and confidence level (priority) included in a response generated by the control unit of FIG. 図１の制御部によって生成される回答に含まれる対策案を説明するための図である。1. FIG. 4 is a diagram for explaining a countermeasure plan included in a response generated by the control unit of FIG.

（１．適用の作業支援システム）
作業支援システムは、作業に関する知見（知識）及び経験の浅い未熟作業者が作業に関する知見（知識）及び経験の豊富な熟練作業者が有するノウハウに基づいて作業を行った際の結果（状態）が予め理解できるように、各種情報を提供する。具体的に、作業支援システムは、例えば、生産設備である工作機械を操作する未熟作業者による工作機械を用いた作業である機械加工の支援に適用された場合には、機械加工時の適切な加工条件の判断や決定を支援することができる。ここで、工作機械の一例としては、切削装置や研削盤、溶融した材料を型に射出して生産品を生産する射出成形機或いはダイキャスト成形機等を例示することができる。 (1. Applied Work Support System)
The work assistance system provides various information so that an unskilled worker with little knowledge (knowledge) and experience about a work can understand in advance the result (state) of a work performed based on the knowledge (knowledge) and know-how of a skilled worker with a lot of experience. Specifically, when the work assistance system is applied to support machining, which is a work using a machine tool by an unskilled worker who operates a machine tool that is a production facility, it can assist in judging and determining appropriate machining conditions during machining. Here, examples of machine tools include cutting devices, grinding machines, and injection molding machines or die-casting machines that inject molten material into a mold to produce a product.

ここで、ノウハウは、例えば、熟練作業者が工作機械を用いた機械加工（切削加工等）によって得た豊富な知見（知識）及び経験に基づくものである。これにより、作業支援システムは、未熟作業者による工作機械を用いた機械加工を支援することができると共に、未熟作業者に対する教育を支援することができる。 Here, know-how is based on, for example, the extensive knowledge and experience that a skilled worker has gained through machining (cutting, etc.) using a machine tool. This allows the work assistance system to assist unskilled workers in machining using a machine tool, and also to assist in the education of unskilled workers.

（２．作業支援システム１００の第一例）
次に、作業支援システム１００の構成を、図面を参照しながら説明する。作業支援システム１００は、図１に示すように、パーソナルコンピュータ１１０と、機械加工に関連するノウハウ等を表す知識モデル１２１を格納する知識データベース１２０とを備えている。尚、知識データベース１２０には、知識モデル１２１に加えて、機械加工（例えば、切削加工）が施される被加工材（被削材）に関する物性データ等も探索可能に格納される。 (2. First Example of Work Support System 100)
Next, the configuration of the work support system 100 will be described with reference to the drawings. As shown in Fig. 1, the work support system 100 includes a personal computer 110 and a knowledge database 120 that stores a knowledge model 121 that represents know-how related to machining. In addition to the knowledge model 121, the knowledge database 120 also stores searchable physical property data related to a workpiece (workpiece material) to be machined (e.g., cutting).

又、作業支援システム１００は、パーソナルコンピュータ１１０によって実行される第一解析機能としての駆動解析機能１３０と、パーソナルコンピュータ１１０によって実行される第二解析機能としての解決解析機能１４０とを備えている。ここで、「解析機能」としては、例えば、目的とする結果を得るために、複数の変数を含む数式において解析により最適な変数の値を求める機能である「ソルバ」等を用いることができる。 The work support system 100 also includes a driving analysis function 130 as a first analysis function executed by the personal computer 110, and a solving analysis function 140 as a second analysis function executed by the personal computer 110. Here, the "analysis function" may be, for example, a "solver" that is a function for finding optimal variable values by analysis in an equation containing multiple variables in order to obtain a desired result.

パーソナルコンピュータ１１０は、図１に示すように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を主要構成部品とする制御部１１１を備えており、制御部１１１が作業支援システム１００の作動を統括的に制御する。このため、制御部１１１には、入力部１１２、記憶部１１３、出力部１１４、インターフェース１１５及びデータベース更新部１１６が通信可能に接続されている。尚、制御部１１１は、後述する「決定部」の一部機能を発揮する。 As shown in FIG. 1, the personal computer 110 is equipped with a control unit 111 whose main components include a CPU, ROM, RAM, etc., and the control unit 111 controls the overall operation of the work assistance system 100. To this end, the control unit 111 is communicatively connected to an input unit 112, a memory unit 113, an output unit 114, an interface 115, and a database update unit 116. The control unit 111 also performs some of the functions of a "determination unit" described below.

入力部１１２は、キーボードやマイク、或いは、静止画や動画等の映像を入力するためのインターフェースを有している。入力部１１２は、主として、未熟作業者によって操作され、機械加工方法（例えば、切削加工方法等）に関する各種条件及び加工装置である工作機械（切削装置２００等）に関する入力情報（後述する初期条件等）を入力する。 The input unit 112 has a keyboard, a microphone, or an interface for inputting still images, videos, and other images. The input unit 112 is mainly operated by an unskilled worker to input various conditions related to the machining method (e.g., cutting method, etc.) and input information (initial conditions, etc., described later) related to the machine tool (cutting device 200, etc.), which is the machining device.

記憶部１１３は、後述する作業支援ツールプログラムを含む各種プログラム及び作業支援ツールプログラムの実行によって取得される各種データを記憶している。又、記憶部１１３は、駆動解析機能１３０と解決解析機能１４０とをファイルとして記憶しており、制御部１１１に駆動解析機能１３０と解決解析機能１４０とを実行可能なファイルとして出力する。 The memory unit 113 stores various programs including the work support tool program described below, and various data acquired by executing the work support tool program. The memory unit 113 also stores the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 as files, and outputs the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to the control unit 111 as executable files.

出力部１１４は、作業支援ツールプログラムの実行により得られた後述する推奨加工条件や質問に対する回答を含む処理内容を未熟作業者に出力する。出力部１１４としては、文字、静止画及び動画等の映像を表示するモニタ装置、音を発生するスピーカ装置、機械加工時に発生する振動を再現する振動装置等から適宜選択される。 The output unit 114 outputs to the unskilled worker the processing contents including the recommended processing conditions and answers to questions, which are obtained by executing the work support tool program and are described below. The output unit 114 is appropriately selected from a monitor device that displays images such as text, still images, and videos, a speaker device that generates sound, a vibration device that reproduces vibrations generated during machining, etc.

本例においては、出力部１１４は、文字、画像及び動画等の映像を表示するように机上に配置された表示器１１４ａ（図９及び図１０を参照）を備える。又、本例においては、出力部１１４は、機械加工時（作業時）に発生する振動を再現する振動器１１４ｂ（図１４を参照）を備える。尚、出力部１１４による表示画面には、後述する「決定部」を構成するスライダＲ１５Ｂ及び「切替部」としての加工結果予測ボタンＨが表示される。 In this example, the output unit 114 includes a display 114a (see Figs. 9 and 10) arranged on the desk to display text, images, videos, and other images. In this example, the output unit 114 also includes a vibrator 114b (see Fig. 14) that reproduces the vibrations that occur during machining (work). The display screen of the output unit 114 displays a slider R15B constituting a "decision unit" (described later) and a machining result prediction button H as a "switching unit".

インターフェース１１５は、工作機械（切削装置２００等）と通信可能に接続されて種々の情報を取得する。データベース更新部１１６は、知識データベース１２０に格納された知識モデル１２１等を更新する。 The interface 115 is communicatively connected to a machine tool (such as the cutting device 200) to acquire various information. The database update unit 116 updates the knowledge model 121 stored in the knowledge database 120.

知識データベース１２０は、パーソナルコンピュータ１１０（具体的には、制御部１１１及びデータベース更新部１１６）と通信可能に接続されている。知識データベース１２０は、知識モデル１２１として、知識データ１２１ａ及び感覚データ１２１ｂを所定記憶位置に更新可能に記憶している。 The knowledge database 120 is communicatively connected to the personal computer 110 (specifically, the control unit 111 and the database update unit 116). The knowledge database 120 stores knowledge data 121a and sensory data 121b as a knowledge model 121 in a predetermined storage location in an updatable manner.

知識データ１２１ａは、熟練作業者が有する知見（知識）や経験に基づいて機械加工（切削加工等）に関する各種情報、即ち、ノウハウを表す電子データである。感覚データ１２１ｂは、未熟作業者が知覚し得る感覚である視覚、聴覚、触覚、臭覚等を再現するための電子データである。ここで、感覚データ１２１ｂは、例えば、視覚として知覚される静止画及び動画等の映像を表す電子データ、触覚や聴覚として知覚される振動や熱又は音を表す電子データ等である。 The knowledge data 121a is electronic data that represents various information, i.e., know-how, related to machining (cutting, etc.) based on the findings (knowledge) and experience of a skilled worker. The sensory data 121b is electronic data for reproducing the senses that an unskilled worker can perceive, such as sight, hearing, touch, and smell. Here, the sensory data 121b is, for example, electronic data that represents images such as still images and videos that are perceived as sight, and electronic data that represents vibrations, heat, or sound that are perceived as touch or hearing.

尚、知識データベース１２０は、パーソナルコンピュータ１１０と接続されると共に、図示しないネットワーク回線を介して他のパーソナルコンピュータと接続されていても良い。この場合には、熟練作業者は、パーソナルコンピュータ１１０の入力部１１２又は他のパーソナルコンピュータのキーボード等を用いて、知識データ１２１ａ及び感覚データ１２１ｂ即ち知識モデル１２１を知識データベース１２０に入力することができる。 The knowledge database 120 is connected to the personal computer 110 and may also be connected to other personal computers via a network line (not shown). In this case, a skilled worker can input the knowledge data 121a and the sensory data 121b, i.e., the knowledge model 121, into the knowledge database 120 using the input unit 112 of the personal computer 110 or the keyboard of the other personal computer.

駆動解析機能１３０は、制御部１１１により実行される機能ファイルである。駆動解析機能１３０は、知識データベース１２０に記憶されて蓄積された機械加工（切削加工等）に関する知識モデル１２１の知識データ１２１ａを探索し、後述する探索過程及び探索経路を第一解として導くものである。尚、本例において、「探索過程」及び「探索経路」を合わせて「経緯情報」とも称呼する場合がある。更に、駆動解析機能１３０は、経緯情報が導かれた知識データ１２１ａに関連する感覚データ１２１ｂを探索する。 The drive analysis function 130 is a function file executed by the control unit 111. The drive analysis function 130 searches the knowledge data 121a of the knowledge model 121 related to machining (cutting, etc.) stored and accumulated in the knowledge database 120, and derives a search process and search path, described below, as a first solution. In this example, the "search process" and "search path" may be collectively referred to as "historical information." Furthermore, the drive analysis function 130 searches for sensory data 121b related to the knowledge data 121a from which the historical information was derived.

解決解析機能１４０は、制御部１１１により実行される機能ファイルである。解決解析機能１４０は、入力情報として未熟作業者によって入力された機械加工（切削加工等）に関連する初期条件に基づき探索条件を生成して駆動解析機能１３０に出力する。又、解決解析機能１４０は、入力情報として未熟作業者によって入力された質問等に基づき探索条件を生成して駆動解析機能１３０に出力する。 The solution analysis function 140 is a function file executed by the control unit 111. The solution analysis function 140 generates search conditions based on initial conditions related to machining (cutting, etc.) input by the unskilled worker as input information, and outputs the search conditions to the driving analysis function 130. The solution analysis function 140 also generates search conditions based on questions, etc. input by the unskilled worker as input information, and outputs the search conditions to the driving analysis function 130.

又、解決解析機能１４０は、駆動解析機能１３０から得られた経緯情報に基づき、未熟作業者によって入力された初期条件に対応する１つ以上の推奨加工条件を第二解即ち予測解として生成して出力部１１４から出力させる。又、解決解析機能１４０は、未熟作業者によって入力された質問等に対する回答を第二解として生成して出力部１１４から出力させる。 The solution analysis function 140 also generates one or more recommended processing conditions corresponding to the initial conditions input by the unskilled worker as a second solution, i.e., a predicted solution, based on the historical information obtained from the drive analysis function 130, and outputs the second solution from the output unit 114. The solution analysis function 140 also generates an answer to a question or the like input by the unskilled worker, and outputs the second solution from the output unit 114.

（３．切削装置２００の構成）
切削装置２００は、図２に示すように、旋盤である。切削装置２００は、工作物保持装置２１０と、工作物送り装置２２０と、工具保持装置２３０と、工具としてのバイト２４０とを備えている。 (3. Configuration of cutting device 200)
2, the cutting device 200 is a lathe. The cutting device 200 includes a workpiece holding device 210, a workpiece feeding device 220, a tool holding device 230, and a cutting tool 240 serving as a tool.

工作物保持装置２１０は、工作物Ｗ（例えば、単純な円柱等）を回転可能に保持する。工作物保持装置２１０は、主軸台２１１と、心押台２１２とを備えている。主軸台２１１は、主軸台本体２１３と、主軸台本体２１３に回転可能に支持されて工作物Ｗの軸方向における一端側（図２において紙面右側）を回転可能に支持する回転主軸２１４と、回転主軸２１４を回転させるための駆動力を付与する回転主軸モータ２１５（図４を参照）とを備えている。心押台２１２は、心押台本体２１６と、工作物Ｗの軸方向における他端側（図２において紙面左側）を回転可能に支持する心押センタ２１７とを備える。 The workpiece holding device 210 rotatably holds the workpiece W (e.g., a simple cylinder, etc.). The workpiece holding device 210 includes a headstock 211 and a tailstock 212. The headstock 211 includes a headstock body 213, a rotating spindle 214 that is rotatably supported by the headstock body 213 and rotatably supports one end side of the workpiece W in the axial direction (the right side of the paper in FIG. 2), and a rotating spindle motor 215 (see FIG. 4) that applies a driving force to rotate the rotating spindle 214. The tailstock 212 includes a tailstock body 216 and a tailstock center 217 that rotatably supports the other end side of the workpiece W in the axial direction (the left side of the paper in FIG. 2).

工作物保持装置２１０は、工作物Ｗの回転軸線ＡｗをＸ軸方向と平行に向けた状態で、回転軸線Ａｗの方向における両端を回転主軸２１４と心押センタ２１７とによって支持する。そして、工作物Ｗは、回転主軸モータ２１５が駆動することにより、回転軸線Ａｗの回りに回転する。 The workpiece holding device 210 supports both ends of the workpiece W in the direction of the rotation axis Aw with the spindle 214 and the tailstock center 217, with the rotation axis Aw of the workpiece W oriented parallel to the X-axis direction. The workpiece W rotates around the rotation axis Aw when driven by the spindle motor 215.

工作物送り装置２２０は、工作物Ｗを所定方向であるＸ軸方向へ送る。工作物送り装置２２０は、送り台２２１と、Ｘ軸駆動装置２２２（図４を参照）とを備えている。尚、図２及び図３においては、Ｘ軸駆動装置２２２の図示が省略されている。送り台２２１は、ベッド２０１の上面をＸ軸方向へ移動可能に設けられる。具体的に、ベッド２０１の上面には、図３に示すように、Ｘ軸方向に延びる一対のＸ軸ガイドレール２２３が設けられ、送り台２２１は、Ｘ軸ガイドレール２２３に案内されながらＸ軸方向へ移動可能に設置される。Ｘ軸駆動装置２２２は、ベッド２０１に対して送り台２２１をＸ軸方向（即ち、工作物Ｗの回転軸線Ａｗ方向）に送るねじ送り装置である。 The workpiece feed device 220 feeds the workpiece W in the X-axis direction, which is a predetermined direction. The workpiece feed device 220 includes a feed table 221 and an X-axis drive device 222 (see FIG. 4). Note that the X-axis drive device 222 is not shown in FIG. 2 and FIG. 3. The feed table 221 is provided on the upper surface of the bed 201 so as to be movable in the X-axis direction. Specifically, as shown in FIG. 3, a pair of X-axis guide rails 223 extending in the X-axis direction are provided on the upper surface of the bed 201, and the feed table 221 is installed so as to be movable in the X-axis direction while being guided by the X-axis guide rails 223. The X-axis drive device 222 is a screw feed device that feeds the feed table 221 in the X-axis direction (i.e., the direction of the rotation axis Aw of the workpiece W) relative to the bed 201.

送り台２２１の上面には、主軸台２１１及び心押台２１２が設置される。従って、主軸台２１１及び心押台２１２に支持された工作物Ｗは、Ｘ軸駆動装置２２２を駆動して送り台２２１をＸ軸方向に移動させることにより、工作物Ｗの回転軸線Ａｗの方向に送られる。 The headstock 211 and tailstock 212 are installed on the upper surface of the feed table 221. Therefore, the workpiece W supported by the headstock 211 and tailstock 212 is fed in the direction of the rotation axis Aw of the workpiece W by driving the X-axis drive unit 222 to move the feed table 221 in the X-axis direction.

工具保持装置２３０は、刃を有する工具としてのバイト２４０を回転不能に保持する。工具保持装置２３０は、コラム２３１と、工具変位装置としてのＺ軸駆動装置２３２（図４を参照）と、サドル２３３と、ホルダ２３４とを備えている。尚、図２及び図３においては、Ｚ軸駆動装置２３２の図示が省略されている。 The tool holding device 230 holds the cutting tool 240, which is a tool having a blade, so that it cannot rotate. The tool holding device 230 includes a column 231, a Z-axis drive device 232 (see FIG. 4) as a tool displacement device, a saddle 233, and a holder 234. Note that the Z-axis drive device 232 is not shown in FIG. 2 and FIG. 3.

コラム２３１は、ベッド２０１の上面をＺ軸方向に移動可能となるように設けられている。具体的に、ベッド２０１の上面にはＺ軸方向に延びる一対のＺ軸ガイドレール２３５が設けられており、コラム２３１はＺ軸ガイドレール２３５に案内されながらＺ軸方向に移動可能に設置される。Ｚ軸駆動装置２３２は、ベッド２０１に対してコラム２３１をＺ軸方向に送るねじ送り装置である。 The column 231 is provided so as to be movable in the Z-axis direction on the upper surface of the bed 201. Specifically, a pair of Z-axis guide rails 235 extending in the Z-axis direction are provided on the upper surface of the bed 201, and the column 231 is installed so as to be movable in the Z-axis direction while being guided by the Z-axis guide rails 235. The Z-axis drive device 232 is a screw feed device that feeds the column 231 in the Z-axis direction relative to the bed 201.

ホルダ２３４は、サドル２３３に対して固定されており、バイト２４０を着脱可能に保持する。これにより、ホルダ２３４に保持されたバイト２４０は、コラム２３１及びサドル２３３の移動に伴い、ベッド２０１に対してＺ軸方向（送り方向であるＸ軸方向に直交する方向）に平行移動する。 The holder 234 is fixed to the saddle 233 and removably holds the bit 240. As a result, the bit 240 held by the holder 234 moves parallel to the bed 201 in the Z-axis direction (a direction perpendicular to the X-axis direction, which is the feed direction) in conjunction with the movement of the column 231 and the saddle 233.

又、切削装置２００は、図４に示すように、制御装置２５０を備えている。制御装置２５０は、工作物回転制御部２５１と、送り制御部２５２と、変位制御部２５３と、加工条件入力部２５４と、を含んで構成されている。工作物回転制御部２５１は、回転主軸モータ２１５の駆動制御を行い、回転主軸２１４と心押センタ２１７とによって支持された工作物Ｗを回転させる。 The cutting device 200 also includes a control device 250, as shown in FIG. 4. The control device 250 includes a workpiece rotation control unit 251, a feed control unit 252, a displacement control unit 253, and a processing condition input unit 254. The workpiece rotation control unit 251 controls the drive of the rotating spindle motor 215, and rotates the workpiece W supported by the rotating spindle 214 and the tailstock center 217.

送り制御部２５２は、Ｘ軸駆動装置２２２の駆動制御を行い、送り台２２１をＸ軸方向に移動させることにより、工作物保持装置２１０に保持された工作物ＷをＸ軸方向に送る。変位制御部２５３は、Ｚ軸駆動装置２３２の駆動制御を行い、工具保持装置２３０に装着されたバイト２４０をＺ軸方向に平行移動させる。 The feed control unit 252 controls the drive of the X-axis drive unit 222, and moves the feed table 221 in the X-axis direction, thereby feeding the workpiece W held by the workpiece holding device 210 in the X-axis direction. The displacement control unit 253 controls the drive of the Z-axis drive unit 232, and translates the cutting tool 240 attached to the tool holding device 230 in the Z-axis direction.

加工条件入力部２５４は、作業者によって操作されるものであり、作業者が工作物Ｗを切削加工する際の加工条件を入力する。具体的に、加工条件入力部２５４は、バイト２４０（即ち、ホルダ２３４）のＺ軸方向への変位量やバイト２４０に対する工作物ＷのＸ軸方向への相対的な送り速度、切込量、工作物Ｗの材質等を含む切削加工に関する各種加工条件が入力される。加工条件入力部２５４は、工作物回転制御部２５１、送り制御部２５２及び変位制御部２５３と接続され、作業者によって入力された加工条件を工作物回転制御部２５１、送り制御部２５２及び変位制御部２５３に出力する。 The machining condition input unit 254 is operated by an operator, and inputs machining conditions when the operator cuts the workpiece W. Specifically, the machining condition input unit 254 inputs various machining conditions related to cutting, including the amount of displacement of the bit 240 (i.e., the holder 234) in the Z-axis direction, the relative feed speed of the workpiece W in the X-axis direction relative to the bit 240, the amount of cut, the material of the workpiece W, etc. The machining condition input unit 254 is connected to the workpiece rotation control unit 251, the feed control unit 252, and the displacement control unit 253, and outputs the machining conditions input by the operator to the workpiece rotation control unit 251, the feed control unit 252, and the displacement control unit 253.

（４．知識データ１２１ａ及び感覚データ１２１ｂについて）
次に、知識データベース１２０に蓄積（登録）される知識データ１２１ａを具体的に例示しておく。ここで、以下に説明する知識データ１２１ａは、例えば、機械加工方法及び工作機械に関するノウハウである。より具体的には、知識データ１２１ａは、機械加工における問題を生じさせる複数の要因と、問題及び要因の粒度と、問題と要因との間の接続（関連性）及び要因と要因との間の接続（関連性）とを言う。尚、「粒度」とは、例えば、「１，２，・・・」のような段階的数値や「大中小」のような文字、「＃＃～＊＊」のような数値範囲により表されるものであり、「１，２，・・・」や「大中小」等の定性表現によって表されるランク、或いは、「＃＃～＊＊」等の量的表現によって表されるレンジである。 (4. Regarding knowledge data 121a and sensory data 121b)
Next, the knowledge data 121a stored (registered) in the knowledge database 120 will be specifically exemplified. Here, the knowledge data 121a described below is, for example, know-how related to machining methods and machine tools. More specifically, the knowledge data 121a refers to a plurality of factors that cause problems in machining, the granularity of the problems and factors, the connection (relationship) between the problems and the factors, and the connection (relationship) between the factors. Note that "granularity" is expressed, for example, by stepwise numerical values such as "1, 2, ...", characters such as "large, medium, small", or a numerical range such as "## to **", and is a rank expressed by a qualitative expression such as "1, 2, ..." or "large, medium, small", or a range expressed by a quantitative expression such as "## to **".

具体的に、熟練作業者が機械加工、例えば、切削装置２００を用いた切削加工において発生した問題として、バイト２４０の摩耗が大きいことに対応する知識データ１２１ａを知識データベース１２０に蓄積（登録）する場合を例示する。熟練作業者は、図５に示すように、先ず「問題」として「工具の摩耗」を入力する。 Specifically, an example will be given of a case where a skilled worker accumulates (registers) knowledge data 121a in the knowledge database 120, which corresponds to a problem that has occurred in machining, for example, cutting using the cutting device 200, in which the knowledge data 121a corresponds to a problem that the cutting tool 240 is significantly worn. As shown in FIG. 5, the skilled worker first inputs "tool wear" as a "problem."

そして、熟練作業者は、「工具の摩耗」を引き起こしていると考えられる要因Ａとして「切削力」を入力し、要因Ｂとして「切込量」を入力する。尚、要因については、２つに限られることはなく、３つ以上の要因として、例えば、「切削熱」や「化学摩耗」、「送り速度」、「送り量」、「工具材質」等を入力可能であることは言うまでもない。 The skilled worker then inputs "cutting force" as factor A that is believed to be causing "tool wear," and "depth of cut" as factor B. Needless to say, the factors are not limited to two, and three or more factors can be input, such as "cutting heat," "chemical wear," "feed rate," "feed amount," and "tool material."

又、熟練作業者は、図５に示すように、「問題」の「粒度」として、例えば、摩耗量の数値範囲を入力すると共に、数値範囲（摩耗量）が大きくなるにつれて大きくなるように「１，２，３，４，５」の数字による段階表記で表される「ランク」を入力する。又、熟練作業者は、「要因Ａ」の「粒度」として、例えば、切削力の数値範囲による範囲表記で表される「レンジ」を入力する。尚、図５において、「＃＃＃～＃＃＊」は切削力が大きい範囲を表し、「＃＊＊～＊＊＊」は切削力が小さい範囲を表す。 As shown in Figure 5, the skilled worker would input, for example, a numerical range of the amount of wear as the "granularity" of the "problem," and would input a "rank" expressed in a step-by-step notation of numbers such as "1, 2, 3, 4, 5" so that the rank increases as the numerical range (amount of wear) increases. As the "granularity" of "factor A," the skilled worker would input, for example, a "range" expressed in a range notation based on the numerical range of the cutting force. In Figure 5, "###-##*" indicates a range where the cutting force is high, and "#**-***" indicates a range where the cutting force is low.

又、熟練作業者は、「要因Ｂ」の「粒度」として、例えば、切込量の数値範囲を入力すると共に、数値範囲（切込量）が小さくなるにつれて大きくなるように「１，２，３，４」の数字の段階表記による「ランク」を入力する。ここで、「ランク」及び「レンジ」については、例えば、数値を用いて互いに関連付ける（紐付けする）ことが可能である。これにより、熟練作業者が「ランク」又は「レンジ」或いは「ランク」及び「レンジ」の両方を入力する場合、例えば、入力された「ランク」に対応する「レンジ」も入力されたり、逆に、入力された「レンジ」に対応する「ランク」も入力されたりする。即ち、「ランク」と「レンジ」とは、互いに連動することができる。 In addition, the skilled worker inputs, for example, a numerical range of the cutting depth as the "grain size" of "factor B," and also inputs a "rank" in a numerical scale of "1, 2, 3, 4" so that the smaller the numerical range (cut depth), the higher the rank. Here, the "rank" and "range" can be associated (linked) with each other, for example, using numerical values. As a result, when the skilled worker inputs a "rank" or a "range," or both a "rank" and a "range," for example, a "range" corresponding to the input "rank" is also input, or conversely, a "rank" corresponding to the input "range" is also input. In other words, the "rank" and the "range" can be linked to each other.

更に、熟練作業者は、図５にて矢印にて示すように、「問題」と「要因Ａ」との間の接続（関連性）を入力すると共に、「要因Ａ」と「要因Ｂ」との間の接続（関連性）を入力する。具体的に、熟練作業者は、「切削力」が大きく、且つ、「切込量」が小さい状態で切削加工が行われた場合に、「工具の摩耗」が大きくなるという関連性が存在することを、これまでの経験から知っている。 Furthermore, the skilled worker inputs the connection (relationship) between the "problem" and "cause A" as well as the connection (relationship) between "cause A" and "cause B" as shown by the arrows in Figure 5. Specifically, the skilled worker knows from past experience that there is a relationship whereby "tool wear" becomes large when cutting is performed with a large "cutting force" and a small "cutting depth."

従って、熟練作業者は、この経験に基づき、換言すれば、関連性に基づき、図５に示すように、「問題」として「工具の摩耗」が極めて大きい「ランク：５」と「要因Ａ」である「切削力」が大きい「レンジ：＃＃＃～＃＃＊」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因Ａ」である「切削力」の「レンジ：＃＃＃～＃＃＊」と「要因Ｂ」である「切込量」が小さい「ランク：４」との接続を入力する。 Therefore, based on this experience, or in other words, based on correlation, the skilled worker inputs a connection between "Rank: 5" where "tool wear" is extremely high as a "problem" and "Range: ### - ##*" where "Cutting force" is high as "Factor A" as shown in Figure 5. In addition, the skilled worker inputs a connection between "Range: ### - ##*" of "Cutting force" which is "Factor A" and "Rank: 4" where "Cutting depth" which is "Factor B" is small.

同様に、熟練作業者は、「問題」である「工具の摩耗」の比較的大きな「ランク：４」及び「ランク：３」と「要因Ａ」である「切削力」の比較的大きな「レンジ：＃＃＊～＃＊＊」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因Ａ」である「切削力」の比較的大きな「レンジ：＃＃＊～＃＊＊」と「要因Ｂ」である「切込量」が比較的小さい「ランク：３」との接続を入力する。 Similarly, the skilled worker inputs a connection between "Rank: 4" and "Rank: 3", which are "problems" with relatively large "tool wear", and "Range: ##* to #**", which is "Factor A" with relatively large "Cutting force". In addition, the skilled worker inputs a connection between "Range: ##* to #**", which is "Factor A" with relatively large "Cutting force", and "Rank: 3", which is "Factor B" with relatively small "Depth of cut".

更に、熟練作業者は、「問題」である「工具の摩耗」の比較的小さな「ランク：２」及び「ランク：１」と「要因Ａ」である「切削力」の小さな「レンジ：＃＊＊～＊＊＊」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因Ａ」である「切削力」の「レンジ：＃＊＊～＊＊＊」と「要因Ｂ」である「切込量」が比較的大きい「ランク：２」との接続を入力する。このように、熟練作業者は、問題を解決できるように突き詰めた（特定した）複数の要因及びこれらの要因の間の接続（関連性）を、電子データ化（デジタル化）した知識データ１２１ａをノウハウとして知識データベース１２０に格納（登録）する。 Furthermore, the skilled worker inputs the connection between the relatively small "Problem" "Tool wear" "Rank: 2" and "Rank: 1" and the small "Range: #** to ***" of "Factor A" "Cutting force". In addition, the skilled worker inputs the connection between "Range: #** to ***" of "Factor A" "Cutting force" and the relatively large "Cutting depth" of "Factor B" "Rank: 2". In this way, the skilled worker stores (registers) the knowledge data 121a, which is electronic data (digitized) of the multiple factors that have been thoroughly investigated (identified) to solve the problem and the connections (relationships) between these factors, in the knowledge database 120 as know-how.

又、熟練作業者は、例えば、「問題」である「工具の摩耗」や「振動が大きい」等に関連して加工条件を異ならせた場合の感覚データ１２１ｂを知識データ１２１ａに対応させて（紐付けして）知識データベース１２０に格納（登録）する。感覚データ１２１ｂは、例えば、切削装置２００による加工状態や工作物Ｗの状態等を撮影した静止画や動画の映像データ、加工状態に応じて変化する切削装置２００の音又は振動を表す波形データ、或いは、加工状態に応じて変化する切削油の匂い（オイル焼け等）に対応するサンプルの識別データ等を登録することができる。 In addition, the skilled worker stores (registers) in the knowledge database 120 the sensory data 121b when the machining conditions are changed in relation to, for example, the "problem" of "tool wear" or "high vibration" in association with (linked to) the knowledge data 121a. The sensory data 121b can be, for example, still or moving image data capturing the machining state of the cutting device 200 or the state of the workpiece W, waveform data representing the sound or vibration of the cutting device 200 that changes depending on the machining state, or sample identification data corresponding to the smell of cutting oil (oil burn, etc.) that changes depending on the machining state.

具体的に、感覚データ１２１ｂとしての映像データは、図６に示すように、工作物Ｗに加工に伴って発生する異常（状態）や切削装置２００の加工に伴って発生する異常（加工現象）を撮影して得られる電子データである。この場合、異常の項目としては、「加工面の傷」や、「むしれ」、「切り屑」、「びびり」、「チッピング」等を挙げることができる。 Specifically, as shown in FIG. 6, the video data as the sensory data 121b is electronic data obtained by capturing images of abnormalities (conditions) that occur during machining of the workpiece W and abnormalities (machining phenomena) that occur during machining by the cutting device 200. In this case, examples of abnormalities include "scratches on the machined surface," "pickles," "cutting chips," "chatter," and "chipping."

熟練作業者は、例えば、後述する「推奨加工条件」によって加工した状態を基準として、それぞれの項目における程度即ち推奨加工条件とのずれを表す「大」、「中」、「小」をテーブル形式で記述する。そして、熟練作業者は、それぞれの項目における「大」、「中」、「小」に対応する映像データを感覚データ１２１ｂとして格納（登録）する。又、熟練作業者は、感覚データ１２１ｂとしての波形データも、映像データと同様に、図６に示すそれぞれの項目における程度即ち推奨加工条件とのずれを表す「大」、「中」、「小」に対応する波形データを感覚データ１２１ｂとして格納（登録）する。 For example, the skilled worker uses the state of processing according to the "recommended processing conditions" described below as a reference and describes in table format the degree of each item, i.e., "large," "medium," or "small," which indicates the deviation from the recommended processing conditions. The skilled worker then stores (registers) the video data corresponding to "large," "medium," or "small" for each item as sensory data 121b. Similarly to the video data, the skilled worker also stores (registers) the waveform data as sensory data 121b, which corresponds to "large," "medium," or "small," which indicates the degree of each item, i.e., the deviation from the recommended processing conditions, shown in FIG. 6.

（５．作業支援の詳細）
以下、作業支援の一例を説明する。パーソナルコンピュータ１１０の制御部１１１（より詳しくは、制御部１１１を構成するＣＰＵ。以下、同じ。）は、図７に示す作業支援ツールプログラムの実行をステップＳ１０にて開始する。そして、制御部１１１は、続くステップＳ１１にて、機械加工としての切削加工に関連する初期条件を入力情報として入力する。 (5. Details of work support)
An example of the work support will be described below. The control unit 111 (more specifically, the CPU constituting the control unit 111; the same applies below) of the personal computer 110 starts execution of the work support tool program shown in Fig. 7 in step S10. Then, in the following step S11, the control unit 111 inputs initial conditions related to cutting work as machining as input information.

初期条件（入力情報）は、入力部１１２を用いて未熟作業者により入力されるものである。入力される初期条件は、工作物Ｗを形成する被削材諸元として、工作物Ｗのワーク材質、ワーク外径、ワーク長さを例示することができる。又、入力される初期条件は、工作物Ｗの加工要件として、加工に用いる機械名（機械種）、ワークの支持方法（両持ち支持や片持ち支持）、加工工程（粗加工や仕上げ加工等）を例示することができる。 The initial conditions (input information) are input by the unskilled operator using the input unit 112. Examples of the input initial conditions include the workpiece material, outer diameter, and length of the workpiece W as the workpiece material specifications that form the workpiece W. Examples of the input initial conditions include the name of the machine (machine type) used for machining, the workpiece support method (double-sided support or single-sided support), and the machining process (rough machining, finishing machining, etc.) as the machining requirements for the workpiece W.

この場合、被削材諸元や加工要件は、上述した「要因Ａ」及び「要因Ｂ」と同様に、「ランク」や「レンジ」を付して、知識データ１２１ａとして知識データベース１２０に格納（登録）されている。そして、制御部１１１は、初期条件が入力されるとステップＳ１２に進む。 In this case, the workpiece specifications and processing requirements are assigned a "rank" and a "range" in the same manner as the above-mentioned "factor A" and "factor B", and are stored (registered) as knowledge data 121a in the knowledge database 120. Then, when the initial conditions are input, the control unit 111 proceeds to step S12.

ステップＳ１２においては、制御部１１１は記憶部１１３に記憶されている駆動解析機能１３０及び解決解析機能１４０を読み込んで実行する。これにより、駆動解析機能１３０及び解決解析機能１４０は協働することにより、前記ステップＳ１１にて入力された初期条件に対応する１つ以上の推奨加工条件を生成する。具体的に、駆動解析機能１３０は、前記ステップＳ１１にて入力された初期条件（入力情報）を探索条件として知識データベース１２０の内部を探索し、図８に示すように、第一解としての複数の要因である「工具要求性能」や「工具緒言」等を抽出して解決解析機能１４０に出力する。 In step S12, the control unit 111 reads and executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 stored in the storage unit 113. As a result, the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 work together to generate one or more recommended machining conditions corresponding to the initial conditions input in step S11. Specifically, the drive analysis function 130 searches the inside of the knowledge database 120 using the initial conditions (input information) input in step S11 as search conditions, and extracts multiple factors such as "tool required performance" and "tool introduction" as a first solution, as shown in FIG. 8, and outputs them to the solution analysis function 140.

解決解析機能１４０は、出力された複数の要因について熟練作業者によって登録された複数の要因の各々に紐付けされた「ランク」や「レンジ」等を用いることにより、予測解として、複数の要因を指標及び作業条件とする推奨加工条件を複数生成する。ここで、本例においては、解決解析機能１４０は、「指標」として「作業能率」である「加工能率」を採用し、複数の「加工能率」について各々の「加工能率」を実現する推奨加工条件を生成する。 The solution analysis function 140 uses the "ranks" and "ranges" associated with each of the multiple factors registered by the skilled worker for the multiple output factors to generate multiple recommended processing conditions as a predicted solution, with the multiple factors as indicators and work conditions. Here, in this example, the solution analysis function 140 employs "processing efficiency", which is "work efficiency", as an "indicator", and generates recommended processing conditions for each of the multiple "processing efficiencies" to achieve that "processing efficiency".

ここで、「加工能率」は、図９に示すように、基準となる「標準」に対して、「低能率」、「高能率」及び「ユーザ」を備える。「低能率」は、「標準」に対して１つの工作物Ｗの切削加工に要する加工時間が長くなるものの加工精度が高くなる指標である。「高能率」は、「標準」に対して１つの工作物Ｗの切削加工に要する加工時間が短くなるものの加工精度が低くなる指標である。「ユーザ」は、「標準」を含め、「低能率」と「高能率」との間で未熟作業者が任意に決定する指標である。 As shown in Figure 9, "machining efficiency" includes "standard" as a reference, "low efficiency," "high efficiency," and "user." "Low efficiency" is an index of higher machining accuracy, but longer machining time required for cutting one workpiece W compared to "standard." "High efficiency" is an index of lower machining accuracy, but shorter machining time required for cutting one workpiece W compared to "standard." "User" is an index that is arbitrarily determined by an unskilled worker between "low efficiency" and "high efficiency," including "standard."

但し、「指標」については、「作業能率」に限定されるものではない。例えば、作業である機械加工（切削加工）に伴う「加工コスト」や、機械加工（切削加工）に伴う工作物Ｗの「表面粗さ」、或いは、機械加工（切削加工）に要する「加工時間」等を、「指標」として設定することができる。 However, the "index" is not limited to "work efficiency." For example, the "processing cost" associated with the machining (cutting) work, the "surface roughness" of the workpiece W associated with the machining (cutting), or the "processing time" required for the machining (cutting) can be set as the "index."

解決解析機能１４０は、知識データベース１２０に記憶された知識モデル１２１を探索することにより、各々の「加工能率」について、基本出力情報として出力される推奨加工条件を構成する複数の要因である送り速度Ｖ、切込量ｔ、送り量ｆ、表面粗さＲ及び加工時間Ｓ等を取得（予測）する。尚、解決解析機能１４０が取得（予測）する複数の要因としては、送り速度Ｖ、切込量ｔ、送り量ｆ、表面粗さＲ及び加工時間Ｓに限定されるものではなく、他の要因、例えば、クーラントの有無や予測される加工コスト等を取得（予測）することも可能である。そして、制御部１１１は、駆動解析機能１３０及び解決解析機能１４０を実行して予測解である推奨加工条件を加工能率に応じて生成すると、ステップＳ１３に進む。 The solution analysis function 140 searches the knowledge model 121 stored in the knowledge database 120 to obtain (predict) the multiple factors constituting the recommended machining conditions output as basic output information for each "machining efficiency", such as the feed rate V, the cutting depth t, the feed rate f, the surface roughness R, and the machining time S. The multiple factors obtained (predicted) by the solution analysis function 140 are not limited to the feed rate V, the cutting depth t, the feed rate f, the surface roughness R, and the machining time S, and it is also possible to obtain (predict) other factors, such as the presence or absence of coolant and the predicted machining cost. Then, the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to generate the recommended machining conditions, which are the predicted solutions, according to the machining efficiency, and then proceeds to step S13.

ステップＳ１３においては、制御部１１１は、前記ステップＳ１２にて生成した推奨加工条件（即ち、上述した複数の要因を含む基本出力情報）を出力する。具体的に、制御部１１１は、取得（予測）した推奨加工条件（基本出力情報）を出力部１１４に出力する。これにより、出力部１１４を構成する表示器１１４ａは、加工能率に応じた各々の推奨加工条件の基本出力情報（複数の要因）を文字、数字及び図形（写真も含む）により表示し、未熟作業者に対して複数の推奨加工条件を提供する。以下、複数の推奨加工条件の提供について、具体的に説明する。尚、制御部１１１は、生成した推奨加工条件を記憶部１１３に記憶する。 In step S13, the control unit 111 outputs the recommended processing conditions (i.e., basic output information including the multiple factors described above) generated in step S12. Specifically, the control unit 111 outputs the acquired (predicted) recommended processing conditions (basic output information) to the output unit 114. As a result, the display 114a constituting the output unit 114 displays the basic output information (multiple factors) of each recommended processing condition according to the processing efficiency using letters, numbers, and figures (including photos), and provides multiple recommended processing conditions to the unskilled worker. The provision of multiple recommended processing conditions will be specifically described below. The control unit 111 stores the generated recommended processing conditions in the memory unit 113.

（５－１．基本出力情報及び追加出力情報を表示する第一表示画面Ｇ１について）
制御部１１１は、複数の推奨加工条件を生成すると、図９に示すように、表示器１１４ａに第一表示画面Ｇ１を表示させる。第一表示画面Ｇ１は、入力された初期条件に関連する各種情報を表示する第一表示領域Ｒ１１及び第二表示領域Ｒ１２と、工具に関連する各種情報を表示する第三表示領域Ｒ１３と、出力された複数の推奨加工条件に関連する基本出力情報及び追加出力情報を表示する第四表示領域Ｒ１４及び第五表示領域Ｒ１５とを備える。 (5-1. Regarding the first display screen G1 that displays the basic output information and the additional output information)
When the control unit 111 generates the plurality of recommended machining conditions, it causes the display 114a to display a first display screen G1, as shown in Fig. 9. The first display screen G1 includes a first display area R11 and a second display area R12 for displaying various information related to the input initial conditions, a third display area R13 for displaying various information related to the tool, and a fourth display area R14 and a fifth display area R15 for displaying basic output information and additional output information related to the plurality of output recommended machining conditions.

又、第五表示領域Ｒ１５には、「決定部」を構成するスライダＲ１５Ｂが表示される。更に、第一表示画面Ｇ１は、後述する加工結果予測を表示する第二表示画面Ｇ２への画面切り替えを可能とする「切替部」としての加工結果予測ボタンＨを表示する。 The fifth display area R15 also displays a slider R15B that constitutes a "decision section." Furthermore, the first display screen G1 displays a processing result prediction button H as a "switching section" that allows the screen to be switched to the second display screen G2 that displays the processing result prediction, which will be described later.

第一表示領域Ｒ１１は、上述したように、前記ステップＳ１１にて入力された初期条件が表示される。ここで、第一表示領域Ｒ１１に表示される項目については、図９にて小さな黒三角により示すように、プルダウンメニューが表示されるようになっており、初期条件を入力した後であっても適宜入力内容を変更することができる。 As described above, the first display area R11 displays the initial conditions entered in step S11. Here, for the items displayed in the first display area R11, a pull-down menu is displayed, as shown by the small black triangles in FIG. 9, so that the input contents can be changed as appropriate even after the initial conditions have been entered.

尚、本例においては、作業支援ツールプログラムの前記ステップＳ１１にて初期条件を入力する。この場合、制御部１１１は、前記ステップＳ１１にて出力部１１４の表示器１１４ａに図９の第一表示画面Ｇ１を表示させることにより、第一表示領域Ｒ１１に直接的に初期条件を入力するようにすることも可能である。 In this example, the initial conditions are input in step S11 of the work support tool program. In this case, the control unit 111 can also input the initial conditions directly into the first display area R11 by displaying the first display screen G1 of FIG. 9 on the display 114a of the output unit 114 in step S11.

第二表示領域Ｒ１２は、第一表示領域Ｒ１１に表示されたワーク材質（本例においては、図９に示す「金属Ａ」）の材料特性を表示する。具体的に、第二表示領域Ｒ１２は、例えば、図８に示す「被削材諸元」に対応するように、ワーク材質（被削材）の硬さ、引張強さ、伸び、熱特性をグラフ化して表示する。 The second display area R12 displays the material properties of the workpiece material displayed in the first display area R11 (in this example, "Metal A" shown in FIG. 9). Specifically, the second display area R12 displays the hardness, tensile strength, elongation, and thermal properties of the workpiece material (workpiece material) in a graph, corresponding to, for example, the "machinable material specifications" shown in FIG. 8.

ここで、第二表示領域Ｒ１２における材料特性の表示については、切削加工において基準となる任意の基準金属（例えば、Ｓ４５Ｃ等）と今回使用するワーク材質（「金属Ａ」）とが対比されて表示される。尚、本例では、図９に示すように、ワーク材質である「金属Ａ」を太実線により表し、基準金属を太破線により表すようにしている。そして、図９における各々の四角形の面積の大きさは、面積が小さい程、切削加工が容易であることを表している。これにより、未熟作業者は、今回使用するワーク材質（「金属Ａ」）を切削加工する際の容易性或いは難易度を把握することができる。 Here, the display of material properties in the second display area R12 displays a comparison between an arbitrary reference metal (e.g., S45C, etc.) that serves as a standard in cutting processing and the work material being used this time ("Metal A"). In this example, as shown in FIG. 9, the work material "Metal A" is represented by a thick solid line, and the reference metal is represented by a thick dashed line. The size of the area of each rectangle in FIG. 9 indicates that the smaller the area, the easier the cutting processing. This allows an inexperienced worker to understand the ease or difficulty of cutting the work material being used this time ("Metal A").

第三表示領域Ｒ１３は、入力された初期条件に基づいて加工に適した工具であるバイト２４０の諸元情報を表示する。具体的に、第三表示領域Ｒ１３では、バイト２４０の工具材質（図９では「超硬合金」が例示される）、バイト２４０のノーズＲの大きさ、及び、バイト２４０のブレーカの有無が表示されると共に、バイト２４０の形状が画像として表示される。これにより、未熟作業者は、例えば、初めて扱うバイト２４０であっても、形状等を容易に確認することができる。尚、ブレーカは、切削加工により生じる切り屑がバイト２４０に絡み付くことを防止する、換言すれば、切り屑をバイト２４０から逃がすものである。 The third display area R13 displays the specification information of the bit 240, which is a tool suitable for machining based on the input initial conditions. Specifically, the third display area R13 displays the tool material of the bit 240 ("carbide alloy" is shown as an example in FIG. 9), the size of the nose R of the bit 240, and whether or not the bit 240 has a breaker, as well as displaying the shape of the bit 240 as an image. This allows an inexperienced worker to easily check the shape, etc., of the bit 240, even if it is the first time that he or she has handled it. The breaker prevents chips generated by cutting from becoming entangled with the bit 240, in other words, it allows the chips to escape from the bit 240.

第四表示領域Ｒ１４は、生成された予測解である複数の推奨加工条件の詳細、即ち、複数の要因からなる基本出力情報を表示する。具体的に、第四表示領域Ｒ１４は、指標としての「加工能率」である「標準」、「低能率」、「高能率」及び「ユーザ」の各々の要因について、前記ステップＳ１３にて取得した、送り速度Ｖ、切込量ｔ、送り量ｆ、表面粗さＲ及び加工時間Ｓの複数の要因を表示する。尚、第四表示領域Ｒ１４において表示される推奨加工条件としては、送り速度Ｖ、切込量ｔ、送り量ｆ、表面粗さＲ及び加工時間Ｓの要因に限定されるものではなく、例えば、クーラントの有無や予測される製造コスト等の他の要因を表示することも可能である。 The fourth display area R14 displays details of the multiple recommended machining conditions that are the generated predicted solution, that is, basic output information consisting of multiple factors. Specifically, the fourth display area R14 displays multiple factors, namely, the feed rate V, the cutting depth t, the feed amount f, the surface roughness R, and the machining time S, acquired in the step S13, for each of the factors of "standard", "low efficiency", "high efficiency", and "user" that are indicators of "machining efficiency". Note that the recommended machining conditions displayed in the fourth display area R14 are not limited to the factors of the feed rate V, the cutting depth t, the feed amount f, the surface roughness R, and the machining time S, and it is also possible to display other factors, such as the presence or absence of coolant and the predicted manufacturing cost.

第五表示領域Ｒ１５は、第四表示領域Ｒ１４に表示された基本出力情報即ち各々の推奨加工条件を構成する複数の要因がプロットされることにより線図化された線図Ｒ１５Ａと、線図Ｒ１５Ａ上の値を任意に決定する「決定部」を構成するスライダＲ１５Ｂとを表示する。線図Ｒ１５Ａは、「加工能率」を指標軸とすると共に各々の推奨加工条件を条件軸とし、推奨加工条件の各要因を正規化してプロットし、且つ、各要因のプロットを線で繋ぐことにより線図化される。 The fifth display area R15 displays a line diagram R15A that is a line diagram produced by plotting the basic output information displayed in the fourth display area R14, i.e., the multiple factors that make up each recommended machining condition, and a slider R15B that constitutes a "decision section" that arbitrarily determines the value on the line diagram R15A. The line diagram R15A has "machining efficiency" as the index axis and each recommended machining condition as the condition axis, and is produced by plotting each factor of the recommended machining conditions after normalizing them, and connecting the plots of each factor with a line.

これにより、線図Ｒ１５Ａは、「加工能率」が「低能率」から「高能率」に向けて変化する程、例えば、送り速度Ｖが最小から最大に向けて変化し、加工時間Ｓは最大から最小に向けて変化する。又、線図Ｒ１５Ａは、図９にて太い実線で示される一般部分とは異なる表示態様となるように、図９にて太い長破線により示される工具変更部分Ｒ１５Ａ１を有する。 As a result, in line diagram R15A, as the "machining efficiency" changes from "low efficiency" to "high efficiency," for example, the feed rate V changes from minimum to maximum and the machining time S changes from maximum to minimum. In addition, line diagram R15A has a tool change portion R15A1 shown by a thick long dashed line in FIG. 9 so that it has a different display mode from the general portion shown by the thick solid line in FIG. 9.

工具変更部分Ｒ１５Ａ１は、切削加工においてより高能率化を図りたい場合において、例えば、現在、工具情報として提供しているバイト２４０の材質やノーズＲの大きさ、或いは、ブレーカの有無を変更したり、バイト２４０の種類を変更したりする必要があることを示している。尚、後述するように、スライダＲ１５Ｂによって工具変更部分Ｒ１５Ａ１に含まれる加工能率が選択された場合には、この加工能率に適したバイト２４０が第三表示領域Ｒ１３に表示される。 The tool change section R15A1 indicates that, when it is desired to achieve higher efficiency in cutting processing, it is necessary to change, for example, the material of the bit 240 currently provided as tool information, the size of the nose R, or the presence or absence of a breaker, or to change the type of bit 240. As will be described later, when a machining efficiency included in the tool change section R15A1 is selected by the slider R15B, a bit 240 suitable for this machining efficiency is displayed in the third display area R13.

（５－２．追加出力情報について）
「決定部」を構成するスライダＲ１５Ｂは、線図Ｒ１５Ａの指標軸である「加工能率」に沿ってスライドされることにより、「複数の前記要因のうちの少なくとも１つの要因」である「指標」即ち「加工能率」を決定することができる。尚、本例の線図Ｒ１５Ａにおいては、図９に示すように、「加工能率」について中央値が「標準」に相当し、「低能率」が最低値に相当し、「高能率」が最高値に相当する。 (5-2. Additional output information)
The slider R15B constituting the "determination section" can be slid along the "machining efficiency" which is the indicator axis of the diagram R15A to determine the "indicator" which is "at least one factor among the plurality of factors", i.e., the "machining efficiency". In the diagram R15A of this example, as shown in Fig. 9, the median value of the "machining efficiency" corresponds to "standard", "low efficiency" corresponds to the lowest value, and "high efficiency" corresponds to the highest value.

加えて、図９にて細い破線により示すように、線図Ｒ１５Ａは、「低能率」と「標準」との間が３分割されると共に「標準」と「高能率」との間も３分割される。即ち、線図Ｒ１５Ａは、スライダＲ１５Ｂをスライドさせることにより、「標準」を含めて予め設定された７段階により、値を決定することができる。以下、本例においては、「標準」に対応する推奨加工条件を基準として説明する。尚、「低能率」と「標準」との間を３分割すると共に「標準」と「高能率」との間を３分割する値については、スライダＲ１５Ｂがスライドされた際に、又は、「低能率」、「標準」、「高能率」に対応する推奨加工条件を探索する際に、知識モデル１２１を探索することによって得られる。 In addition, as shown by thin dashed lines in FIG. 9, the line R15A is divided into three parts between "low efficiency" and "standard", and also into three parts between "standard" and "high efficiency". That is, the value of the line R15A can be determined in seven preset steps including "standard" by sliding the slider R15B. In the following, in this example, the recommended machining conditions corresponding to "standard" are used as the basis. The values dividing the area between "low efficiency" and "standard" into three parts and the area between "standard" and "high efficiency" into three parts are obtained by searching the knowledge model 121 when the slider R15B is slid, or when searching for recommended machining conditions corresponding to "low efficiency", "standard", and "high efficiency".

これにより、未熟作業者がスライダＲ１５Ｂを「標準」から「低能率」側にスライドさせた場合には、送り速度Ｖは「標準」よりも小さな値に変更される一方で、加工時間Ｓは「標準」よりも大きな値に変更される。又、図９に示すように、未熟作業者がスライダＲ１５Ｂを「標準」から「高能率」側にスライドさせた場合には、送り速度Ｖは「標準」よりも大きな値に調整される一方で、加工時間Ｓは「標準」よりも小さな値に調整される。 As a result, when an unskilled worker slides slider R15B from "standard" to the "low efficiency" side, the feed rate V is changed to a value smaller than "standard", while the machining time S is changed to a value larger than "standard". Also, as shown in FIG. 9, when an unskilled worker slides slider R15B from "standard" to the "high efficiency" side, the feed rate V is adjusted to a value larger than "standard", while the machining time S is adjusted to a value smaller than "standard".

このように、未熟作業者がスライダＲ１５Ｂをスライドさせた場合、線図Ｒ１５Ａには、スライダＲ１５Ｂのスライドに連動して白抜きの丸印Ｒ１５Ｃが追加出力情報として追加されて表示される。即ち、第五表示領域Ｒ１５は、基本出力情報として「標準」を含む線図Ｒ１５Ａを表示すると共に、スライダＲ１５Ｂがスライドされることにより決定される「加工能率」に対応して追加出力情報としての丸印Ｒ１５Ｃを表示する。このため、「標準」から「加工能率」を変更した場合における各要因の変化の程度即ち変更に伴う影響を視覚的に容易に確認することができる。 In this way, when an unskilled worker slides the slider R15B, a white circle R15C is added to the diagram R15A as additional output information in conjunction with the sliding of the slider R15B. That is, the fifth display area R15 displays the diagram R15A including "standard" as the basic output information, and also displays a circle R15C as additional output information corresponding to the "processing efficiency" determined by sliding the slider R15B. This makes it easy to visually confirm the degree of change in each factor when the "processing efficiency" is changed from "standard", i.e., the impact of the change.

又、未熟作業者は、上述した７段階に加えて、更にスライダＲ１５Ｂを任意の位置、即ち、任意の「加工能率」にスライドさせることができる。このスライダＲ１５Ｂのスライドに連動して、第四表示領域Ｒ１４の「ユーザ」には、「複数の要因のうちの他の要因」である送り速度Ｖ、切込量ｔ、送り量ｆ、表面粗さＲ及び加工時間Ｓが追加出力情報として表示される。これにより、未熟作業者は、スライダＲ１５Ｂを任意の位置にスライドさせて任意の「加工能率」を決定することにより、第四表示領域Ｒ１４に表示される「ユーザ」の各要因の値を連動して変化させることができる。 In addition to the seven stages described above, the unskilled worker can also slide the slider R15B to any position, i.e., to any "machining efficiency." In conjunction with the sliding of the slider R15B, the "user" in the fourth display area R14 displays the "other factors among the multiple factors," feed rate V, cutting depth t, feed amount f, surface roughness R, and machining time S, as additional output information. This allows the unskilled worker to change the values of each of the "user" factors displayed in the fourth display area R14 in conjunction with each other by sliding the slider R15B to any position to determine the desired "machining efficiency."

従って、未熟作業者は、第四表示領域Ｒ１４に表示される「ユーザ」の各要因即ち追加出力情報を確認しながら、任意の推奨加工条件に変更（選択）して決定することができる。そして、未熟作業者は、スライダＲ１５Ｂをスライドさせることにより、最終的に１つの推奨加工条件を決定することができる。 The unskilled worker can therefore change (select) and decide on any recommended processing condition while checking each of the "user" factors, i.e., the additional output information, displayed in the fourth display area R14. The unskilled worker can then slide the slider R15B to finally decide on one recommended processing condition.

尚、本例においては、第四表示領域Ｒ１４に「標準」、「低能率」、「高能率」及び「ユーザ」の各々に対応する推奨加工条件を基本出力情報として表示すると共に、第五表示領域Ｒ１５に基本出力情報を線図化した線図Ｒ１５Ａを表示することができる。又、本例においては、未熟作業者がスライダＲ１５Ｂをスライドさせることにより、丸印Ｒ１５Ｃ、及び、「ユーザ」の各要因の値を追加出力情報として表示することができる。このため、例えば、第四表示領域Ｒ１４に「ユーザ」のみを表示し、且つ、第五表示領域に線図化された基本出力情報である線図Ｒ１５Ａを表示し、スライダＲ１５Ｂのスライドに応じて変化する丸印Ｒ１５Ｃ及び「ユーザ」の要因の値を追加出力情報として表示するように変更することも可能である。 In this example, the fourth display area R14 displays the recommended processing conditions corresponding to each of "standard", "low efficiency", "high efficiency" and "user" as basic output information, and the fifth display area R15 displays a line diagram R15A that is a line diagram of the basic output information. In this example, the unskilled worker can slide the slider R15B to display the circle R15C and the value of each factor of "user" as additional output information. For this reason, for example, it is also possible to change the display so that only "user" is displayed in the fourth display area R14 and the line diagram R15A, which is the basic output information that is a line diagram, is displayed in the fifth display area, and the circle R15C and the value of the factor of "user" that change according to the sliding of the slider R15B are displayed as additional output information.

（５－３．加工結果の予測を表示する第二表示画面Ｇ２について）
又、本例においては、未熟作業者は、１つの推奨加工条件を決定する際には、各々の推奨加工条件（自身が調整した推奨加工条件を含む）に従って工作物Ｗを加工した場合の加工結果の予測を確認することができる。この場合、未熟作業者は、第一表示画面Ｇ１に表示されている「切替部」としての加工結果予測ボタンＨを選択（クリック又はタップ）する。これにより、表示器１１４ａは、図９に示す第一表示画面Ｇ１から図１０に示す第二表示画面Ｇ２を表示する。 (5-3. Regarding the second display screen G2 that displays the predicted processing result)
In this example, when the unskilled worker decides on one of the recommended machining conditions, the unskilled worker can check the prediction of the machining result when machining the workpiece W according to each of the recommended machining conditions (including the recommended machining conditions adjusted by the unskilled worker). In this case, the unskilled worker selects (clicks or taps) the machining result prediction button H as a "switching section" displayed on the first display screen G1. This causes the display 114a to display the first display screen G1 shown in FIG. 9 to the second display screen G2 shown in FIG. 10.

尚、本例においては、第一表示画面Ｇ１と第二表示画面Ｇ２とを切り替えて表示するために加工結果予測ボタンＨを設ける。しかしながら、第一表示画面Ｇ１と第二表示画面Ｇ２とを区別しない場合には、加工結果予測ボタンＨを省略可能であることは言うまでもない。 In this example, a processing result prediction button H is provided to switch between the first display screen G1 and the second display screen G2. However, it goes without saying that if the first display screen G1 and the second display screen G2 are not differentiated, the processing result prediction button H can be omitted.

第二表示画面Ｇ２は、図１０に示すように、第一表示領域Ｒ２１、第二表示領域Ｒ２２及び第三表示領域Ｒ２３を備える。第一表示領域Ｒ２１は、図１０に示すように、上述した第一表示画面Ｇ１における第一表示領域Ｒ１１、第三表示領域Ｒ１３及び第四表示領域Ｒ１４に表示される項目を一覧表示する。尚、第一表示領域Ｒ２１に表示される「加工条件」は、上述したように、未熟作業者によって決定された推奨加工条件（任意に調整した推奨加工条件を含む）が表示される。 As shown in FIG. 10, the second display screen G2 has a first display area R21, a second display area R22, and a third display area R23. As shown in FIG. 10, the first display area R21 displays a list of items displayed in the first display area R11, the third display area R13, and the fourth display area R14 in the first display screen G1 described above. As described above, the "processing conditions" displayed in the first display area R21 are the recommended processing conditions (including recommended processing conditions that have been arbitrarily adjusted) determined by the unskilled worker.

第二表示領域Ｒ２２は、上述した第一表示画面Ｇ１の第四表示領域Ｒ１４に表示された加工状態に関する項目（図１０においては、「表面粗さＲ」及び「加工時間Ｓ」）を表示する。加えて、第二表示領域Ｒ２２は、決定された（或いは、選択された）推奨加工条件に従ってワーク材質を切削加工した際に、物理的に算出可能な項目も表示する。物理的に算出可能な項目としては、図１０に示すように、「切り屑排出量」や、「切削抵抗」、「切削温度」、「切削動力」、「ワークの最大撓み量」等を挙げることができる。これらの各項目は、ワーク材質（被削材）の材料特性と、推奨加工条件における「切込量ｔ」や「送り量ｆ」とに基づいて、物理的に算出することができる。 The second display area R22 displays the items related to the machining state displayed in the fourth display area R14 of the first display screen G1 described above (in FIG. 10, "surface roughness R" and "machining time S"). In addition, the second display area R22 also displays items that can be physically calculated when cutting the workpiece material according to the determined (or selected) recommended machining conditions. Items that can be physically calculated include, as shown in FIG. 10, "chip discharge amount," "cutting resistance," "cutting temperature," "cutting power," and "maximum deflection of the workpiece." Each of these items can be physically calculated based on the material properties of the workpiece material (machined material) and the "cut depth t" and "feed f" in the recommended machining conditions.

第三表示領域Ｒ２３は、決定された推奨加工条件によって工作物Ｗを切削加工した場合に生じる可能性のある加工現象を表示する。加工現象としては、図１０に示すように、切削加工によって生じることが予測される「むしれ」、「びびり」、「チッピング」、「異音」、「異常振動」、「絡み付き」等を例示することができる。 The third display area R23 displays machining phenomena that may occur when cutting the workpiece W according to the determined recommended machining conditions. Examples of machining phenomena that are predicted to occur during cutting include "pulling," "chattering," "chipping," "abnormal noise," "abnormal vibration," and "entanglement," as shown in FIG. 10.

ここで、図１０においては、各項目に「〇」が表示されており、これらの加工現象が生じない、つまり、良好な加工状態が得られることが予測されている。しかしながら、例えば、未熟作業者によって推奨加工条件が調整された場合、調整後の推奨加工条件では、上述した加工現象が生じることが予測される、即ち、第三表示領域Ｒ２３に「×」が表示される場合もある。 In FIG. 10, each item is marked with a "◯", which indicates that these processing phenomena will not occur, i.e., good processing conditions will be obtained. However, for example, if the recommended processing conditions are adjusted by an inexperienced operator, the above-mentioned processing phenomena are predicted to occur under the recommended processing conditions after adjustment, i.e., an "X" may be displayed in the third display area R23.

これらの場合、制御部１１１は、未熟作業者に対して、生じる加工現象を感覚的に知覚できるように、表示器１１４ａに映像を再生させたり、振動器１１４ｂに振動を再現させたりすることができる。例えば、第三表示領域Ｒ２３において各項目について「〇」が表示されている状態で、未熟作業者が「工具のチッピング」や「切り屑の絡み付き」を選択（クリック又はタップ）する。 In these cases, the control unit 111 can cause the display 114a to play an image or the vibrator 114b to reproduce a vibration so that the unskilled worker can intuitively perceive the machining phenomenon that occurs. For example, when "◯" is displayed for each item in the third display area R23, the unskilled worker selects (clicks or taps) "tool chipping" or "chip entanglement."

この選択に応じて、制御部１１１は、「工具のチッピングが無い」や「切り屑の絡み付きが無い」の要因に紐付けられている感覚データ１２１ｂ（映像データ）を表示器１１４ａに供給する。これにより、表示器１１４ａは、図１１に示すように、切削加工に伴って発生する切り屑が少なく、且つ、切り屑によってバイト２４０にチッピングが生じることなく工作物Ｗを切削している映像を再現して出力する。 In response to this selection, the control unit 111 supplies the sensory data 121b (image data) linked to the factors of "no chipping of the tool" and "no tangling of chips" to the display 114a. As a result, the display 114a reproduces and outputs an image of the workpiece W being cut with little chipping generated during cutting and without chipping of the cutting tool 240 caused by the chips, as shown in FIG. 11.

又、例えば、第三表示領域Ｒ２３において各項目について「〇」が表示されている状態で、未熟作業者が「異音」や「異常振動」を選択（クリック又はタップ）する。この選択に応じて、制御部１１１は、「異音が無い」や「異常振動が無い」の要因に紐付けられている感覚データ１２１ｂ（波形データ）を振動器１１４ｂに供給する。これにより、振動器１１４ｂは、図１２に示すように、正常な切削加工に伴って発生する音や振動を再現して出力する。 For example, when a circle is displayed for each item in the third display area R23, the unskilled worker selects (clicks or taps) "abnormal noise" or "abnormal vibration." In response to this selection, the control unit 111 supplies the sensory data 121b (waveform data) linked to the cause of "no abnormal noise" or "no abnormal vibration" to the vibrator 114b. As a result, the vibrator 114b reproduces and outputs the sounds and vibrations that occur with normal cutting, as shown in FIG. 12.

一方、例えば、第三表示領域Ｒ２３において「切り屑の絡み付き」について「×」が表示されている状態では、未熟作業者が「切り屑の絡み付き」を選択（クリック又はタップ）する。この選択に応じて、制御部１１１は、「切り屑の絡み付きが有る」の要因に紐付けられている感覚データ１２１ｂ（映像データ）を表示器１１４ａに供給する。これにより、表示器１１４ａは、図１３に示すように、切削加工に伴って発生する切り屑が多く、且つ、バイト２４０に切り屑が絡み付きながら工作物Ｗを切削している映像を再現して出力する。 On the other hand, for example, when an "X" is displayed for "tangled chips" in the third display area R23, the unskilled worker selects (clicks or taps) "tangled chips." In response to this selection, the control unit 111 supplies the sensory data 121b (image data) linked to the cause of "tangled chips" to the display 114a. As a result, the display 114a reproduces and outputs an image of a large amount of chips generated during cutting, and of the workpiece W being cut with the chips tangled around the cutting tool 240, as shown in FIG. 13.

又、例えば、第三表示領域Ｒ２３において「切り屑の絡み付き」について「×」が表示され、加えて、「異音」や「異常振動」について「×」が表示されている状態で、未熟作業者が「異音」や「異常振動」を選択（クリック又はタップ）する。この選択に応じて、制御部１１１は、「異音が有る」や「異常振動が有る」の要因に紐付けられている感覚データ１２１ｂ（波形データ）を振動器１１４ｂに供給する。これにより、振動器１１４ｂは、図１２に示すように、切削加工に伴って発生する大きな異音や大きな異常振動を再現して出力する。 For example, when an "X" is displayed for "tangled chips" in the third display area R23, and an "X" is also displayed for "abnormal noise" and "abnormal vibration", the unskilled worker selects (clicks or taps) "abnormal noise" or "abnormal vibration". In response to this selection, the control unit 111 supplies the sensory data 121b (waveform data) linked to the cause of "abnormal noise" or "abnormal vibration" to the vibrator 114b. As a result, the vibrator 114b reproduces and outputs the loud abnormal noise and large abnormal vibration that occur during cutting, as shown in FIG. 12.

そして、未熟作業者は、上述したように確認して選択可能な推奨加工条件を決定し、決定した推奨加工条件を切削装置２００の制御装置２５０を構成する加工条件入力部２５４に入力する。これにより、切削装置２００においては、制御装置２５０が、加工条件入力部２５４に入力された推奨加工条件に基づいて、回転主軸モータ２１５、Ｘ軸駆動装置２２２及びＺ軸駆動装置２３２を作動させて、工作物Ｗを切削加工する。 The unskilled worker then checks and determines the selectable recommended machining conditions as described above, and inputs the determined recommended machining conditions to the machining condition input unit 254 constituting the control device 250 of the cutting device 200. As a result, in the cutting device 200, the control device 250 operates the rotating spindle motor 215, the X-axis drive unit 222, and the Z-axis drive unit 232 based on the recommended machining conditions input to the machining condition input unit 254, to cut the workpiece W.

そして、未熟作業者は、推奨加工条件に基づいて切削加工された工作物Ｗについて、上述したように選択した加工条件で切削加工を施した際の形状や面性状等の仕上がり具合を確認し、自身が望む基準に対する処理結果である加工結果の良否を判断する。未熟作業者は、加工結果の良否を、処理結果情報である加工結果情報として入力部１１２を介して制御部１１１に入力する。 The unskilled worker then checks the finish of the workpiece W that has been machined based on the recommended machining conditions, such as the shape and surface properties when machined under the machining conditions selected as described above, and judges whether the machining result, which is the processing result relative to the standard desired by the unskilled worker, is good or bad. The unskilled worker inputs the quality of the machining result to the control unit 111 via the input unit 112 as machining result information, which is processing result information.

尚、パーソナルコンピュータ１１０のインターフェース１１５と切削装置２００の制御装置２５０との間には、計測装置（図示省略）を接続することが可能である。この場合には、未熟作業者が加工結果（処理結果）の良否即ち加工結果情報（処理結果情報）を入力することを省略できる。具体的に、計測装置は、インターフェース１１５を介して計測結果をパーソナルコンピュータ１１０に入力する。これにより、制御部１１１は、自動的に加工結果情報を入力することができる。 It is possible to connect a measuring device (not shown) between the interface 115 of the personal computer 110 and the control device 250 of the cutting device 200. In this case, it is possible to eliminate the need for an unskilled worker to input the quality of the processing result (processing result), i.e., processing result information (processing result information). Specifically, the measuring device inputs the measurement results to the personal computer 110 via the interface 115. This allows the control unit 111 to automatically input the processing result information.

制御部１１１は、図７に示す作業支援ツールプログラムのステップＳ１４において、上述したように入力された加工結果が不良であるか否かを判定する。即ち、制御部１１１は、未熟作業者によって入力された（判断された）加工結果情報に基づいて加工結果が良好であれば、ステップＳ１４にて「Ｎｏ」と判定してステップＳ１９に進む。そして、制御部１１１は、ステップＳ１９にて、前記ステップＳ１３にて決定された（選択された）推奨加工条件を知識モデル１２１に格納（登録）し、知識データベース１２０の記憶内容を更新する。 In step S14 of the work support tool program shown in FIG. 7, the control unit 111 judges whether the processing result input as described above is poor or not. That is, if the processing result is good based on the processing result information input (determined) by the unskilled worker, the control unit 111 judges "No" in step S14 and proceeds to step S19. Then, in step S19, the control unit 111 stores (registers) the recommended processing conditions determined (selected) in step S13 in the knowledge model 121 and updates the memory contents of the knowledge database 120.

一方、制御部１１１は、未熟作業者によって入力された（判断された）加工結果情報に基づいて加工結果が不良であれば、ステップＳ１４にて「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１５に進む。ステップＳ１５においては、制御部１１１は、未熟作業者による質問を受け付けることができる。具体的に、制御部１１１は、未熟作業者に対して、推奨加工条件に基づいて切削加工された工作物Ｗの加工結果を良好とするために改善すべき問題（課題）或いは切削装置２００に生じた問題（課題）について質問を入力するように促すことができる。 On the other hand, if the processing result is poor based on the processing result information input (determined) by the unskilled worker, the control unit 111 determines "Yes" in step S14 and proceeds to step S15. In step S15, the control unit 111 can accept a question from the unskilled worker. Specifically, the control unit 111 can prompt the unskilled worker to input a question about a problem (issue) that needs to be improved in order to improve the processing result of the workpiece W that has been cut based on the recommended processing conditions, or a problem (issue) that has occurred with the cutting device 200.

具体的に、制御部１１１は、例えば、出力部１１４の表示器１１４ａに対して、例えば、未熟作業者が質問を入力する入力窓（図示省略）を表示させる。ここで、質問としては、例えば、「バイト２４０に生じる摩耗が大きい場合はどうする？」や、「切削加工において振動が大きく発生する切屑が多い場合どうする？」等のテキストデータを例示することができる。未熟作業者は、質問等を入力情報として入力部１１２を用いて入力する。尚、この入力に際しては、未熟作業者は、文字、数値及び記号等からなる所定の形式で記述されたテキストデータ（第一情報）、又は、未熟作業者が知覚可能な感覚である映像データや波形データ（第二情報）を入力することができる。 Specifically, the control unit 111 causes the display 114a of the output unit 114 to display, for example, an input window (not shown) into which the unskilled worker inputs a question. Here, the question can be, for example, text data such as "What should we do if there is a lot of wear on the cutting tool 240?" or "What should we do if there is a lot of chips that generate a lot of vibration during cutting work?" The unskilled worker inputs the question or the like as input information using the input unit 112. When inputting, the unskilled worker can input text data (first information) written in a predetermined format consisting of letters, numbers, symbols, etc., or video data or waveform data (second information) that is a sensation that the unskilled worker can perceive.

続く、ステップＳ１６において、制御部１１１は、入力された質問等に対する回答を予測解として生成する。具体的に、制御部１１１は、記憶部１１３に記憶されている駆動解析機能１３０及び解決解析機能１４０を読み込んで実行する。これにより、駆動解析機能１３０は、未熟作業者による質問等即ち記述している文字、数値及び記号から抽出した文字列等を探索条件とし、協働する解決解析機能１４０に出力する。解決解析機能１４０は、駆動解析機能１３０からの探索条件に基づき、知識データベース１２０の内部を探索する。 In the next step S16, the control unit 111 generates answers to the input questions, etc. as predicted solutions. Specifically, the control unit 111 reads and executes the driving analysis function 130 and the solution analysis function 140 stored in the memory unit 113. As a result, the driving analysis function 130 uses the questions, etc. from the unskilled worker, i.e., character strings extracted from written letters, numbers, and symbols, as search conditions, and outputs them to the cooperating solution analysis function 140. The solution analysis function 140 searches the inside of the knowledge database 120 based on the search conditions from the driving analysis function 130.

駆動解析機能１３０は、探索過程である複数の要因及び要因の間の関連性を表す探索経路を取得すると共に予測解としての対策案を知識データ１２１ａとして取得し、取得した探索過程、探索経路及び対策案を解決解析機能１４０に出力する。そして、制御部１１１は、探索過程、探索経路及び対策案が解決解析機能１４０に出力されると、ステップＳ１７に進む。 The driving analysis function 130 acquires a search path that represents multiple factors and the relationships between the factors, which are the search process, and acquires countermeasures as a predicted solution as knowledge data 121a, and outputs the acquired search process, search path, and countermeasures to the solution analysis function 140. Then, when the search process, search path, and countermeasures are output to the solution analysis function 140, the control unit 111 proceeds to step S17.

ステップＳ１７においては、制御部１１１は、解決解析機能１４０が取得した知識データ１２１ａ、即ち、未熟作業者による質問等（例えば、「工具の摩耗が大きい」や「振動が大きい」等）に対する回答として、出力部１１４の表示器１１４ａに探索過程及び探索経路を表示させると共に、予測解である複数の対策案に対策案の質問の解決への確からしさを表す確信度即ち優先順位を付して表示させる。以下、これらのことを具体的に説明する。 In step S17, the control unit 111 causes the display 114a of the output unit 114 to display the search process and search path as the knowledge data 121a acquired by the solution analysis function 140, i.e., as a response to a question by an unskilled worker (for example, "there is a lot of tool wear" or "there is a lot of vibration"), and also causes the display 114a of the output unit 114 to display multiple countermeasures, which are predicted solutions, with a degree of confidence, i.e., a priority order, which indicates the likelihood that the countermeasures will solve the question. These will be explained in detail below.

図１４に示すように、制御部１１１は、出力部１１４の表示器１１４ａに対して、未熟作業者による質問等に対する回答として「加工診断（なぜなぜ分析）」を表示させる。この回答においては、未熟作業者による質問等に対応する「問題」と、複数の対策案に確信度が大きい程優先されるように付された優先順位である「対策順位」が視覚的に表示器１１４ａに表示される。又、回答においては、「問題」を解決するための複数の要因である「要因Ａ」及び「要因Ｂ」（探索過程）及びこれら複数の要因の関連性を表す接続（探索経路）からなる「要因分析」が表示器１１４ａに表示される。尚、図１４においては、探索過程を太破線により囲んで示し、探索経路を太実線により示す。 As shown in FIG. 14, the control unit 111 causes the display 114a of the output unit 114 to display "Processing diagnosis (why-why analysis)" as a response to a question etc. from an inexperienced worker. In this response, the "problem" corresponding to the question etc. from the inexperienced worker and the "countermeasure order" which is a priority given to multiple countermeasure proposals with a higher degree of certainty are visually displayed on the display 114a. In addition, in the response, the display 114a displays "factor analysis" consisting of "factor A" and "factor B" (search process), which are multiple factors for solving the "problem", and connections (search paths) which show the relationship between these multiple factors. In FIG. 14, the search process is shown surrounded by a thick dashed line, and the search path is shown by a thick solid line.

図１４の例示の場合、「問題」である、例えば、「工具の摩耗が大きい」に対して、駆動解析機能１３０は、知識データベース１２０の内部（図１を参照）を探索し、「要因Ａ」である「切削力」と「要因Ｂ」である「切込量」を第一解として特定する。又、駆動解析機能１３０は、「問題」、「要因Ａ」及び「要因Ｂ」に付されている「ランク」又は「レンジ」、及び、「ランク」又は「レンジ」に基づく接続（関連性）も第一解として特定する。 In the example of FIG. 14, for a "problem," for example, "high tool wear," the driving analysis function 130 searches inside the knowledge database 120 (see FIG. 1) and identifies "cutting force," which is "factor A," and "cutting depth," which is "factor B," as the first solution. In addition, the driving analysis function 130 also identifies the "ranks" or "ranges" assigned to the "problem," "factor A," and "factor B," and the connections (relationships) based on the "ranks" or "ranges," as the first solution.

解決解析機能１４０は、駆動解析機能１３０が特定した「要因Ａ」及び「要因Ｂ」について、これらの要因に対応して入力されている接続（関連性）に基づいて要因分析を行う。尚、関連性については、例えば、「ランク」又は「レンジ」をスコア化し、スコアを考慮して要因解析を行う周知の方向を採用しても良い。そして、解決解析機能１４０は、「問題」の解決に対する各要因の間の接続（関連性）の確かさ（大きさ）を表す確信度に基づき、第二解として「対策順位」を決定する。 The solution analysis function 140 performs a factor analysis on the "factor A" and "factor B" identified by the driving analysis function 130, based on the connections (relevance) entered corresponding to these factors. For the relevance, for example, a well-known approach may be adopted in which a "rank" or "range" is scored and factor analysis is performed taking the score into consideration. The solution analysis function 140 then determines the "countermeasure order" as a second solution, based on the degree of certainty that represents the certainty (magnitude) of the connections (relevance) between the factors in solving the "problem."

図１４の例示の場合、「問題」である「工具の摩耗が大きい」ことを解決するためには、「要因Ａ」として「切削力」の確信度が大きく、「要因Ａ」との関連性が大きい「要因Ｂ」として「切込量」の確信度が最も大きく、「送り量」、「工具材質」の順に確信度が小さくなる。従って、「対策順位」としては、「切削力」－「切込量」の確信度が最も大きいため「順位１位」となり、「切削力」－「送り量」が「順位２位」、「切削力」－「工具材質」が「順位３位」となる。 In the example of Figure 14, to solve the "problem" of "high tool wear", the certainty of "Cutting force" is high as "Factor A", and the certainty of "Cutting depth" is the highest as "Factor B" that is closely related to "Factor A", followed by "Feed amount" and "Tool material" in decreasing order of certainty. Therefore, in terms of "countermeasure priority", "Cutting force" - "Cutting depth" has the highest certainty and is therefore ranked first, "Cutting force" - "Feed amount" is ranked second, and "Cutting force" - "Tool material" is ranked third.

そして、制御部１１１は、解決解析機能１４０が導いた第二解即ち予測解としての回答（対策案）を、図１５に示すように、複数の対策案、具体的には、上述した「対策順位：に沿った対策案を出力部１１４の表示器１１４ａに表示する。これにより、制御部１１１は、未熟作業者に予測解として複数の対策案を提案（推薦）する。具体的に、表示器１１４ａには、回答として「改善提案（対策）」として、図１５においては、３つの対策案が提案（推薦）されている。 Then, the control unit 111 displays the second solution derived by the solution analysis function 140, i.e., an answer (countermeasure proposal) as a predicted solution, on the display 114a of the output unit 114 as shown in FIG. 15, as multiple countermeasure proposals, specifically, countermeasure proposals according to the above-mentioned "countermeasure priority:". In this way, the control unit 111 proposes (recommends) multiple countermeasure proposals as predicted solutions to the unskilled worker. Specifically, in FIG. 15, three countermeasure proposals are proposed (recommended) on the display 114a as "improvement proposals (measures)" as an answer.

ここで、制御部１１１は、「問題」である「工具の摩耗が大きい」に対して一致する原因が存在する場合には、一致する原因に対する対策案を未熟作業者に提案する。一方、制御部１１１は、「問題」に対して一致する原因が存在しない場合には、「問題」に近い他の問題の原因を推定し、この推定した原因に対する対策案を未熟作業者に提案する。 Here, if there is a matching cause for the "problem" of "large tool wear," the control unit 111 proposes a countermeasure plan for the matching cause to the unskilled worker. On the other hand, if there is no matching cause for the "problem," the control unit 111 estimates the cause of another problem that is close to the "problem," and proposes a countermeasure plan for this estimated cause to the unskilled worker.

対策案としては、上述した「対策順位」が「順位１位」となった「切削力」－「切込量」に対応する加工条件として、切込量の低減（〇〇％小さくする）が提案される。同様に、「対策順位」が「順位２位」となった「切削力」－「送り量」に対応する加工条件として、送り量の低減（△△％小さくする）が提案される。又、同様に、「対策順位」が「順位３位」となった「切削力」－「工具材質」に対応する工具条件として、バイト２４０の「工具材質」を「超硬合金」から「材質××」に変更することが提案される。 As a proposed countermeasure, a reduction in the cutting depth (reducing it by XX%) is proposed as the machining condition corresponding to "cutting force" - "cutting depth" for which the "countermeasure priority" mentioned above has become "ranked 1st". Similarly, a reduction in the feed rate (reducing it by △△%) is proposed as the machining condition corresponding to "cutting force" - "feed rate" for which the "countermeasure priority" has become "ranked 2nd". Similarly, a change in the "tool material" of the bit 240 from "carbide alloy" to "material XX" is proposed as the tool condition corresponding to "cutting force" - "tool material" for which the "countermeasure priority" has become "ranked 3rd".

ここで、対策案として提案される切込量の低減、送り量の低減及び工具材質の変更は、駆動解析機能１３０が知識データベース１２０を探索して出力した探索過程及び探索経路である経緯情報、即ち、駆動解析機能１３０が特定した「要因Ａ」及び「要因Ｂ」に対応するように記憶部１１３に記憶されている情報を取得して解決解析機能１４０が生成するものである。従って、未熟作業者に提案される複数の対策案は、それぞれ、熟練作業者の知見（知識）や経験即ちノウハウ（知識モデル１２１）に基づくものである。尚、図１５に示すように、未熟作業者による質問等に対する対策案が提案される際には、未熟作業者に一般的な注意事項も合わせて表示され、未熟作業者に注意を促すようになっている。 Here, the proposed countermeasures, such as reducing the cutting depth, reducing the feed rate, and changing the tool material, are generated by the solution analysis function 140 by acquiring the history information, which is the search process and search path output by the drive analysis function 130 after searching the knowledge database 120, that is, the information stored in the memory unit 113 so as to correspond to the "cause A" and "cause B" identified by the drive analysis function 130. Therefore, the multiple countermeasures proposed to the inexperienced worker are each based on the knowledge and experience of the experienced worker, that is, the know-how (knowledge model 121). As shown in FIG. 15, when a countermeasure is proposed in response to a question by an inexperienced worker, general cautions are also displayed to the inexperienced worker to alert him/her.

ところで、制御部１１１は、対策案の提案に合わせて、上述した推奨加工条件の場合と同様に、対策案即ち知識モデル１２１を構成する知識データ１２１ａに関連した感覚データ１２１ｂを出力部１１４に再現させて出力することができる。これにより、制御部１１１は、未熟作業者に対して、対策案を提示すると共に対策案に関連して知覚可能な感覚を提供することができる。従って、未熟作業者は、感覚を知覚しながら対策案を含むノウハウを取得することができ、例えば、作業支援システム１００を教育分野に用いた場合には教育効果を高めることができる。 Incidentally, in conjunction with the proposed countermeasures, the control unit 111 can have the output unit 114 reproduce and output the sensory data 121b related to the countermeasures, i.e., the knowledge data 121a constituting the knowledge model 121, in the same manner as in the case of the recommended processing conditions described above. This allows the control unit 111 to present the countermeasures to the unskilled worker and provide a sense that can be perceived in relation to the countermeasures. Therefore, the unskilled worker can acquire know-how including the countermeasures while perceiving the senses, and for example, when the work assistance system 100 is used in the field of education, the educational effect can be improved.

前記ステップＳ１７にて複数の対策案が提供されると、未熟作業者は、例えば、「順位１位」から順番に対策案に従って加工条件を変更し、変更した各々の加工条件を制御装置２５０の加工条件入力部２５４に入力する。そして、未熟作業者は、対策案に従って変更した加工条件により工作物Ｗを切削加工し、工作物Ｗの形状や面性状等の仕上がり具合を判断すると共に、バイト２４０の摩耗状態を判断する。 When multiple countermeasures are provided in step S17, the unskilled worker changes the machining conditions according to the countermeasures, starting from the "first place" countermeasure, for example, and inputs each changed machining condition into the machining condition input unit 254 of the control device 250. The unskilled worker then cuts the workpiece W using the machining conditions changed according to the countermeasures, and judges the finish of the shape and surface properties of the workpiece W, as well as the wear condition of the bit 240.

未熟作業者は、バイト２４０の摩耗状態を含めて加工結果の良否について、入力部１１２を用いて制御部１１１に入力する。尚、この場合においても、図示しない計測装置がインターフェース１１５と切削装置２００の制御装置２５０との間に接続されている場合には、計測装置から自動的に加工結果情報が入力されるように構成することも可能である。 The unskilled worker uses the input unit 112 to input the quality of the machining results, including the wear state of the bit 240, to the control unit 111. Even in this case, if a measuring device (not shown) is connected between the interface 115 and the control device 250 of the cutting device 200, it is possible to configure the system so that machining result information is automatically input from the measuring device.

制御部１１１は、作業支援ツールプログラムのステップＳ１８において、未熟作業者によって入力された加工結果が良好であるか否かを判定する。即ち、制御部１１１は、上述した複数の対策案のうちの少なくとも１つ又は全部に従った加工結果が良好であれば、ステップＳ１８にて「Ｙｅｓ」と判定してステップＳ１９に進む。尚、未熟作業者は、加工結果が良好であることを入力する場合、提供された複数の対策案のうち、「問題」の解決に寄与した対策案又は対策案の寄与順（以下、「寄与情報」と称呼する。）も入力する（例えば、図１５に示す「対策案」の番号等）。 In step S18 of the work support tool program, the control unit 111 determines whether the processing result input by the inexperienced worker is good. That is, if the processing result according to at least one or all of the above-mentioned multiple countermeasures is good, the control unit 111 determines "Yes" in step S18 and proceeds to step S19. When the inexperienced worker inputs that the processing result is good, the inexperienced worker also inputs, among the multiple countermeasures provided, which countermeasures contributed to solving the "problem" or the order of contribution of the countermeasures (hereinafter referred to as "contribution information") (for example, the number of the "countermeasures" shown in FIG. 15, etc.).

一方、上述した複数の対策案の全部に従った加工結果が不良であれば、制御部１１１はステップＳ１８にて「Ｎｏ」と判定して前記ステップＳ１５に戻り、前記ステップＳ１５以降の各ステップ処理を実行する。即ち、未熟作業者は、改めて入力情報として未熟作業者による質問等を第一情報又は第二情報で入力することにより、対策案及び感覚の提供を受ける。そして、制御部１１１は、提供された対策案に従った加工結果が未熟作業者によって良好と判断されるまで、ステップＳ１８にて判定処理を繰り返す。 On the other hand, if the processing result according to all of the above-mentioned multiple countermeasures is poor, the control unit 111 judges "No" in step S18 and returns to step S15, and executes each step process from step S15 onwards. That is, the unskilled worker is provided with countermeasures and feelings by inputting a question or the like by the unskilled worker as input information again using the first information or second information. Then, the control unit 111 repeats the judgment process in step S18 until the unskilled worker judges that the processing result according to the provided countermeasures is good.

ステップＳ１９においては、制御部１１１は、良好な加工結果を反映する推奨加工条件に基づいて、知識データベース１２０に記憶される知識モデル１２１の内容を更新する。具体的に、制御部１１１は、前記ステップＳ１４における判定処理により加工結果が良好であると判定した場合は、最初に教示した推奨加工条件が良品を切削加工するための良品条件であるとする。そして、制御部１１１は、データベース更新部１１６と協働して、知識データベース１２０の知識モデル１２１を更新する。 In step S19, the control unit 111 updates the contents of the knowledge model 121 stored in the knowledge database 120 based on the recommended machining conditions that reflect good machining results. Specifically, if the control unit 111 determines that the machining results are good by the judgment process in step S14, it determines that the initially taught recommended machining conditions are good product conditions for cutting a good product. Then, the control unit 111 cooperates with the database update unit 116 to update the knowledge model 121 in the knowledge database 120.

ここで、制御部１１１は、次回以降の探索において今回の推奨加工条件を優先的に教示できるようにする。具体的に、制御部１１１は、今回の推奨加工条件を教示するために、例えば、「ランク」や「レンジ」を変更することにより、駆動解析機能１３０が探索する要因（探索過程）の確信度を大きくして記憶する。尚、制御部１１１は、データベース更新部１１６と協働して、更新した推奨加工条件に対応するように、知識モデル１２１を構成する知識データ１２１ａと感覚データ１２１ｂとの紐付けを更新する。 Here, the control unit 111 makes it possible to give priority to teaching the current recommended processing conditions in the next search and thereafter. Specifically, in order to teach the current recommended processing conditions, the control unit 111 increases the confidence level of the factors (search process) searched for by the drive analysis function 130 and stores them by, for example, changing the "rank" or "range." Note that the control unit 111 cooperates with the database update unit 116 to update the link between the knowledge data 121a and the sensory data 121b that constitute the knowledge model 121 so as to correspond to the updated recommended processing conditions.

又、制御部１１１は、前記ステップＳ１８における判定処理により加工結果が良好であると判定した場合には、データベース更新部１１６と協働して、「問題」の解決に寄与した対策案を優先的に提供できるように、知識データベース１２０の知識モデル１２１を更新する。この場合、制御部１１１は、例えば、寄与情報に応じて対策案の「優先順位」を変更して知識データベース１２０の知識モデル１２１を更新する。 Furthermore, when the control unit 111 determines that the processing result is good by the determination process in step S18, it cooperates with the database update unit 116 to update the knowledge model 121 of the knowledge database 120 so that countermeasures that contributed to solving the "problem" can be provided preferentially. In this case, the control unit 111 updates the knowledge model 121 of the knowledge database 120 by changing the "priority" of the countermeasures according to the contribution information, for example.

或いは、制御部１１１は、対策案を設定するために、例えば、駆動解析機能１３０が探索する要因（探索過程）の「確信度」が大きくなるように変更する。これらにより、未熟作業者が実際に加工した際の加工条件が知識データベース１２０の知識データ１２１ａ即ち熟練作業者によって入力されたノウハウにフィードバックされる。その結果、推奨加工条件の精度及び未熟作業者による質問等に応じた対策案の精度を高めることができる。 Alternatively, in order to set a countermeasure proposal, the control unit 111, for example, changes the "certainty" of the factors (search process) searched for by the drive analysis function 130 so that it is greater. As a result, the processing conditions when the unskilled worker actually performed the processing are fed back to the knowledge data 121a in the knowledge database 120, i.e., the know-how input by the skilled worker. As a result, the accuracy of the recommended processing conditions and the accuracy of the countermeasure proposal in response to questions, etc., from the unskilled worker can be improved.

又、制御部１１１は、データベース更新部１１６と協働して、「優先順位」や「確信度」が更新された対策案に対応するように、各々の対策案と感覚データ１２１ｂとの紐付けを更新する。この場合、未熟作業者は、例えば、提供された対策案に従って実施した切削加工（機械加工）において撮影した画像や動画等の映像データ、或いは、振動や音等を表す波形データを、入力部１１２を利用して入力することができる。 The control unit 111 also works with the database update unit 116 to update the association between each countermeasure plan and the sensory data 121b so that the "priority" and "certainty" of the countermeasure plan correspond to the updated countermeasure plan. In this case, the unskilled worker can use the input unit 112 to input, for example, video data such as images and videos taken during cutting (machining) performed in accordance with the provided countermeasure plan, or waveform data representing vibrations, sounds, etc.

これにより、制御部１１１は、入力された映像データや波形データ即ち感覚データ１２１ｂと「優先順位」や「確信度」が更新された対策案とを紐付けして知識データベース１２０の所定記憶位置に記憶する。従って、制御部１１１は、他の未熟作業者が作業支援ツールプログラムを実行して対策案を提供する際には、より適切な対策案及び感覚を再現して提供することができる。 As a result, the control unit 111 links the input video data and waveform data, i.e., sensory data 121b, with the countermeasure plan whose "priority" and "certainty" have been updated, and stores them in a specified storage location in the knowledge database 120. Therefore, when other unskilled workers run the work support tool program to provide a countermeasure plan, the control unit 111 can reproduce and provide a more appropriate countermeasure plan and sensation.

制御部１１１は、前記ステップＳ１９にて知識データベース１２０の更新を行うと、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０においては、制御部１１１は、作業支援ツールプログラムの実行を終了する。そして、制御部１１１は、例えば、未熟作業者の指示操作に従い、再び前記ステップＳ１０にて作業支援ツールプログラムの実行を開始する。 After updating the knowledge database 120 in step S19, the control unit 111 proceeds to step S20. In step S20, the control unit 111 ends the execution of the work support tool program. Then, the control unit 111 starts the execution of the work support tool program again in step S10, for example, in accordance with the instruction operation of the unskilled worker.

（６．作業支援システム１００の第二例）
上述した第一例においては、入力情報として複数の初期条件を入力すると共に、基本出力情報として複数の推奨加工条件を出力（表示）するようにした。しかしながら、入力情報としては１つの初期条件（例えば、被削材の材質のみ）を入力し、基本出力情報として１つの要因を有する推奨加工条件を出力（表示）することも可能である。この場合、例えば、図９に示した第五表示領域Ｒ１５に表示される線図Ｒ１５Ａは１つのプロットのみが存在するようになる。しかし、例えば、１つのプロットに基づいて数学的に線が引ける場合には、未熟作業者は、上記第一例と同様に、スライダＲ１５Ｂをスライドさせることにより、提供された推奨加工条件の値を変更して決定することが可能となる。 (6. Second Example of Work Support System 100)
In the first example described above, multiple initial conditions are input as input information, and multiple recommended machining conditions are output (displayed) as basic output information. However, it is also possible to input one initial condition (for example, only the material of the workpiece) as input information, and output (display) recommended machining conditions having one factor as basic output information. In this case, for example, the line diagram R15A displayed in the fifth display area R15 shown in FIG. 9 has only one plot. However, for example, if a line can be mathematically drawn based on one plot, the unskilled operator can change and determine the value of the recommended machining conditions provided by sliding the slider R15B, as in the first example described above.

（７．作業支援システム１００の第三例）
上述した第一例においては、知識データベース１２０に記憶される知識モデル１２１の構築に際して、未熟作業者及び熟練作業者の入力作業を必要とするように構成した。しかしながら、作業支援システム１００は、例えば、図１にて破線により示すように、周知の機械学習技術を適用した（具体的には、機械学習プログラムを実行する）機械学習部１２２を備えることができる。 (7. Third Example of Work Support System 100)
In the first example described above, the system is configured to require input operations from unskilled and skilled workers when constructing the knowledge model 121 stored in the knowledge database 120. However, the work assistance system 100 may include a machine learning unit 122 that applies a well-known machine learning technique (specifically, executes a machine learning program), as shown by a dashed line in Fig. 1, for example.

機械学習部１２２は、知識データ１２１ａとして切削装置２００の構成及び作動に関する推奨加工条件や、探索過程及び探索経路を含む情報、切削加工前の調整作動に関する情報等、又、感覚データ１２１ｂとして映像データや波形データ等を周知の方法に従って解析可能である。従って、機械学習部１２２は、知識モデル１２１即ち知識データベース１２０を構築することが可能である。 The machine learning unit 122 can analyze, according to known methods, the knowledge data 121a, such as recommended processing conditions for the configuration and operation of the cutting device 200, information including the search process and search path, and information regarding adjustment operations before cutting, as well as the sensory data 121b, such as video data and waveform data. Therefore, the machine learning unit 122 can construct a knowledge model 121, i.e., a knowledge database 120.

具体的に、機械学習部１２２は、例えば、工作物Ｗを加工する際の加工条件（推奨加工条件を含む）、工作物Ｗの加工状態や切削装置２００の動作状態即ち加工装置の動作に関する情報、及び、加工の結果を表す加工結果情報を訓練データセットとして学習する。これにより、機械学習部１２２は、知識データベース１２０に体系化されて蓄積される知識データ１２１ａ及び感覚データ１２１ｂ即ち知識モデル１２１の情報量を増やして構築することができる。その結果、未熟作業者に提供する推奨加工条件や対策案の精度を向上させることができる。 Specifically, the machine learning unit 122 learns, for example, the machining conditions (including recommended machining conditions) when machining the workpiece W, the machining state of the workpiece W and the operating state of the cutting device 200, i.e., information related to the operation of the machining device, and machining result information representing the results of machining as a training data set. This allows the machine learning unit 122 to increase and build the amount of information in the knowledge data 121a and sensory data 121b, i.e., the knowledge model 121, which are systematized and accumulated in the knowledge database 120. As a result, the accuracy of the recommended machining conditions and countermeasures proposed to be provided to the unskilled worker can be improved.

（８．作業支援システム１００の第四例）
上記第一例においては、第二表示画面Ｇ２の第三表示領域Ｒ２３に表示される切削加工における加工現象について、未熟作業者が項目を選択（クリック又はタップ）することに伴って再現された感覚を提供するようにした。しかしながら、作業支援システム１００が利用される分野が例えば設計分野等であって感覚の提供が不要の場合には、感覚の提供を省略することも可能である。これにより、作業支援システム１００の構成を簡略化することができる。 (8. Fourth Example of Work Support System 100)
In the first example, the unskilled worker is provided with a reproduced sensation when selecting (clicking or tapping) an item of the machining phenomenon in the cutting process displayed in the third display area R23 of the second display screen G2. However, when the field in which the work support system 100 is used is, for example, the design field, and the provision of the sensation is not necessary, it is possible to omit providing the sensation. This allows the configuration of the work support system 100 to be simplified.

（９．作業支援システム１００の第五例）
上記第一例においては、制御部１１１は、駆動解析機能１３０及び解決解析機能１４０を実行することにより、知識データベース１２０に記憶されている知識モデル１２１を探索して複数の推奨加工条件を生成するようにした。これに代えて、又は、加えて、例えば、工具メーカ等が開示している加工条件等を予め記憶部１１３に記憶しておき、制御部１１１が記憶部１１３に記憶されている加工条件に基づいて複数の推奨加工条件を未熟作業者に提供するようにすることも可能である。この場合においても、未熟作業者はスライダＲ１５Ｂをスライドさせることにより、提供された推奨加工条件の要因（例えば、指標に対応する「加工能率」を任意に決定することが可能となる。 (9. Fifth Example of Work Support System 100)
In the first example, the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to search the knowledge model 121 stored in the knowledge database 120 and generate a plurality of recommended machining conditions. Alternatively or in addition to this, for example, machining conditions disclosed by tool manufacturers or the like can be stored in the storage unit 113 in advance, and the control unit 111 can provide the unskilled operator with a plurality of recommended machining conditions based on the machining conditions stored in the storage unit 113. Even in this case, the unskilled operator can arbitrarily determine the factors of the provided recommended machining conditions (for example, the "machining efficiency" corresponding to the index) by sliding the slider R15B.

（１０．作業支援システム１００の第六例）
上記第一例においては、実際に切削装置２００を作動させて工作物Ｗを加工することにより得られた映像データ及び波形データを感覚データ１２１ｂとして知識データベース１２０に更新可能に記憶するようにした。この場合、未熟作業者に提供される感覚は、類似性の高い感覚データ１２１ｂが選択される場合がある（図６を参照）。 (10. Sixth Example of Work Support System 100)
In the first example, the image data and waveform data obtained by actually operating the cutting device 200 to machine the workpiece W are stored as sensory data 121b in the knowledge database 120 in an updatable manner. In this case, the sensory data 121b with a high similarity may be selected as the sensory data to be provided to the unskilled worker (see FIG. 6).

そこで、制御部１１１が、例えば、入力情報である初期条件に含まれ得る切削装置２００の作動に関連する各種パラメータを、知識データベース１２０を探索することにより抽出する。そして、これらのパラメータを用いることにより、制御部１１１が切削装置２００の作動状態を計算によりシミュレーションするように構成することも可能である。この場合、制御部１１１は、計算した結果であるシミュレーションを感覚として出力部１１４の表示器１１４ａ及び／又は振動器１１４ｂに出力させる。 Therefore, the control unit 111 extracts various parameters related to the operation of the cutting device 200 that may be included in the initial conditions, which are the input information, by searching the knowledge database 120. It is also possible to configure the control unit 111 to simulate the operating state of the cutting device 200 by calculation using these parameters. In this case, the control unit 111 outputs the simulation, which is the result of the calculation, as a sensation to the display 114a and/or vibrator 114b of the output unit 114.

これにより、表示器１１４ａは、シミュレーションによる静止画又は動画、或いは、文字、数値及び記号を表示することができる。又、振動器１１４ｂは、シミュレーションによる振動や音を出力する。従って、作業支援システム１００は、より実際に近い感覚を未熟作業者に提供することができる。 As a result, the display 114a can display simulated still or moving images, or characters, numbers, and symbols. Furthermore, the vibrator 114b outputs simulated vibrations and sounds. Therefore, the work assistance system 100 can provide the unskilled worker with a sensation that is closer to reality.

１００…作業支援システム、１１０…パーソナルコンピュータ、１１１…制御部、１１２…入力部、１１３…記憶部、１１４…出力部、１１４ａ…表示器、１１４ｂ…振動器、１１５…インターフェース、１１６…データベース更新部、１２０…知識データベース、１２１…知識モデル、１２１ａ…知識データ、１２１ｂ…感覚データ、１２２…機械学習部、１３０…駆動解析機能（解析機能）、１４０…解決解析機能（解析機能）、２００…切削装置（加工装置）、２０１…ベッド、２１０…工作物保持装置、２１１…主軸台、２１２…心押台、２１３…主軸台本体、２１４…回転主軸、２１５…回転主軸モータ、２１６…心押台本体、２１７…心押センタ、２２０…工作物送り装置、２２１…送り台、２２２…Ｘ軸駆動装置、２２３…Ｘ軸ガイドレール、２３０…工具保持装置、２３１…コラム、２３２…Ｚ軸駆動装置（工作物変位装置）、２３３…サドル、２３４…ホルダ、２３５…Ｚ軸ガイドレール、２４０…バイト（工具）、２５０…制御装置、２５１…工作物回転制御部、２５２…送り制御部、２５３…変位制御部、２５４…加工条件入力部、Ａｗ…回転軸線、Ｇ１…第一表示画面、Ｒ１１…第一表示領域、Ｒ１２…第二表示領域、Ｒ１３…第三表示領域、Ｒ１４…第四表示領域、Ｒ１５…第五表示領域、Ｒ１５Ａ…線図、Ｒ１５Ａ１…工具変更部分、Ｒ１５Ｂ…スライダ（決定部）、Ｒ１５Ｃ…丸印（追加出力情報）、Ｈ…加工結果予測ボタン（切替部）、Ｇ２…第二表示画面、Ｒ２１…第一表示領域、Ｒ２２…第二表示領域、Ｒ２３…第三表示領域 100...Work support system, 110...Personal computer, 111...Control unit, 112...Input unit, 113...Memory unit, 114...Output unit, 114a...Display unit, 114b...Vibrator, 115...Interface, 116...Database update unit, 120...Knowledge database, 121...Knowledge model, 121a...Knowledge data, 121b...Sensory data, 122...Machine learning unit, 130...Drive analysis function (analysis function), 140...Solution analysis function (analysis function), 200...Cutting device (machining device), 201...Bed, 210...Workpiece holding device, 211...Headstock, 212...Tailstock, 213...Headstock main body, 214...Rotary spindle, 215...Rotary spindle motor, 216...Tailstock main body, 217...Tailstock center, 220...Workpiece feed device, 221...Feed table, 222...X-axis drive device, 22 3...X-axis guide rail, 230...tool holding device, 231...column, 232...Z-axis drive device (workpiece displacement device), 233...saddle, 234...holder, 235...Z-axis guide rail, 240...bite (tool), 250...control device, 251...workpiece rotation control unit, 252...feed control unit, 253...displacement control unit, 254...machining condition input unit, Aw...rotation axis, G1...first display screen, R11...first display area, R12...second display area, R13...third display area, R14...fourth display area, R15...fifth display area, R15A...line diagram, R15A1...tool change part, R15B...slider (decision part), R15C...circle (additional output information), H...machining result prediction button (switching part), G2...second display screen, R21...first display area, R22...second display area, R23...third display area

Claims (17)

作業に関するノウハウを表す知識データを備えた知識モデルを探索可能且つ更新可能に記憶する知識データベースと、
任意の入力情報を入力する入力部と、
複数の前記入力情報に基づいて探索条件を設定して前記知識データベースに記憶された前記知識モデルを探索し、複数の前記入力情報に対して予測される予測解を複数導く解析機能を実行する制御部と、
前記制御部による複数の前記予測解のそれぞれを構成する複数の要因を基本出力情報として表示することにより出力する出力部と、を備え、
複数の前記予測解のそれぞれを構成する複数の前記要因は、
複数の前記入力情報に基づいて算出された前記作業に関する所定の指標と、前記指標に応じて前記作業を実行するための複数の作業条件と、を含んでおり、
さらに、作業者の操作によって、複数の前記予測解のうちの一部の前記予測解であるユーザー予測解を構成する、複数の前記要因のうちの一部の前記要因である前記指標を決定すると共に複数の前記要因のうちの他の前記要因である前記作業条件を決定する決定部を備え、
前記出力部は、
前記指標と前記作業条件とを紐付けすることにより表示して出力し、
前記出力部は、前記基本出力情報と共に、前記決定部によって決定された前記ユーザー予測解を構成する複数の前記要因を追加出力情報として表示して出力し、
前記出力部は、前記指標を表す指標軸と前記作業条件を表す条件軸とを有して、前記基本出力情報を線図化することにより表示して出力するものであり、
前記決定部は、前記作業者の操作によって、前記指標軸に沿ってスライドさせることにより、前記指標軸の前記指標に対応する前記作業条件を決定するスライダを有する、
作業支援システム。 a knowledge database for storing a knowledge model including knowledge data representing know-how related to a task in a searchable and updatable manner;
an input section for inputting arbitrary input information;
a control unit that executes an analysis function of setting search conditions based on the plurality of pieces of input information to search the knowledge model stored in the knowledge database and deriving a plurality of predicted solutions for the plurality of pieces of input information;
an output unit that outputs a plurality of factors constituting each of the plurality of predicted solutions by the control unit by displaying them as basic output information,
The factors constituting each of the plurality of predicted solutions are
a predetermined index related to the work calculated based on a plurality of pieces of input information; and a plurality of work conditions for performing the work according to the index,
a determination unit that , by an operation of an operator, determines the indicators, which are some of the factors, constituting a user predicted solution, which is a part of the plurality of predicted solutions , and determines the working conditions, which are other factors, of the plurality of factors;
The output unit is
The indicators are linked to the work conditions, and the indicators are displayed and output.
the output unit displays and outputs , together with the basic output information, a plurality of factors constituting the user predicted solution determined by the determination unit as additional output information;
the output unit has an index axis representing the index and a condition axis representing the work condition, and displays and outputs the basic output information by plotting the basic output information;
the determination unit has a slider that is slid along the index axis by the operator to determine the work condition corresponding to the index of the index axis,
Work support system. 前記制御部は、
複数の前記入力情報に基づいて複数の前記予測解を予測するものであり、
前記出力部は、
前記制御部によって予測された複数の前記予測解の各々について前記基本出力情報を表示すると共に前記決定部によって決定された前記追加出力情報を表示して出力する、請求項１に記載の作業支援システム。 The control unit is
predicting a plurality of the predicted solutions based on a plurality of the input information;
The output unit is
The work support system according to claim 1 , further comprising: displaying and outputting the basic output information for each of the plurality of predicted solutions predicted by the control unit and the additional output information determined by the determination unit. 線図化された前記基本出力情報に対して前記追加出力情報を追加して表示する、請求項１又は２に記載の作業支援システム。 3. The work support system according to claim 1, wherein the additional output information is added to the basic output information that has been diagrammed and displayed. 前記指標は、
前記作業の実行に関する作業能率である、請求項１－３のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The indicator is
The work support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the work support is work efficiency relating to the execution of the work. 前記出力部は、
前記作業条件に応じて前記作業の実施する際に使用する工具の諸元を表す諸元情報を更に表示する、請求項１－４のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The output unit is
The work support system according to claim 1 , further displaying specification information indicating specifications of a tool used when performing the work in accordance with the work conditions. 前記諸元情報は、複数の前記工具の諸元を含んでおり、
前記出力部は、前記決定部によって決定された前記作業条件に対応する前記工具に応じた前記諸元情報を表示して出力する、請求項５に記載の作業支援システム。 The specification information includes specifications of a plurality of the tools,
The work support system according to claim 5 , wherein the output unit displays and outputs the specification information according to the tool corresponding to the work condition determined by the determination unit. 前記出力部は、複数の前記工具に対応して前記基本出力情報の表示態様を変更して表示することにより出力する、請求項６に記載の作業支援システム。 The work support system according to claim 6 , wherein the output unit outputs the basic output information by changing a display mode of the basic output information corresponding to the plurality of tools. 更に、前記出力部によって表示される表示画面を切り替える切替部を有し、
前記切替部の操作に応じて、前記基本出力情報及び前記追加出力情報が表示された第一表示画面から、前記追加出力情報に基づく探索条件によって前記知識モデルを探索して得られる情報であって前記追加出力情報に基づく前記作業に伴って発生が予測される現象の程度を出力する第二表示画面に切り替える、請求項１－７のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 Further, a switching unit for switching a display screen displayed by the output unit is provided,
The work support system according to any one of claims 1 to 7, wherein in response to an operation of the switching unit, a first display screen on which the basic output information and the additional output information are displayed is switched to a second display screen on which information obtained by searching the knowledge model using search conditions based on the additional output information, the second display screen outputting the degree of a phenomenon predicted to occur in association with the work based on the additional output information, is output. 前記知識モデルは、更に、前記知識データに関連して作業者によって知覚可能な感覚を表す感覚データを備えており、
前記出力部は、更に、前記第二表示画面において表示される前記現象を前記感覚データに基づいて再現することにより出力する、請求項８に記載の作業支援システム。 the knowledge model further comprises sensory data representing sensations perceivable by a worker in association with the knowledge data;
The task support system according to claim 8 , wherein the output unit further outputs the phenomenon displayed on the second display screen by reproducing the phenomenon based on the sensory data. 前記出力部は、前記感覚データである画像又は映像を表す映像データに基づいて、前記現象を前記画像又は前記映像として再現することにより出力する、請求項９に記載の作業支援システム。 The task support system according to claim 9 , wherein the output unit outputs the phenomenon by reproducing the phenomenon as an image or a video based on video data representing an image or a video that is the sensory data. 前記出力部は、前記感覚データである振動又は音を表す波形データに基づいて、前記現象を前記振動又は前記音として再現することにより出力する、請求項９又は１０に記載の作業支援システム。 11. The task support system according to claim 9, wherein the output unit outputs the phenomenon by reproducing the phenomenon as the vibration or the sound based on waveform data representing the vibration or sound that is the sensory data. 前記知識モデルは、前記知識データとして機械加工方法及び機械加工を行う加工装置についての前記ノウハウを探索可能且つ更新可能に前記知識データベースに記憶されおり、
前記作業は、前記機械加工である、請求項１－１１のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The knowledge model is stored in the knowledge database as the knowledge data, the know-how regarding a machining method and a machining apparatus for performing the machining, in a searchable and updatable manner;
The work support system according to any one of claims 1 to 11 , wherein the work is machining. 前記入力部は、前記入力情報として、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された第一情報、及び、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されていて前記加工装置の状態及び知覚可能な感覚のうち少なくとも前記感覚を表す第二情報のうちの一方を入力する、請求項１２に記載の作業支援システム。 13. The work support system according to claim 12, wherein the input unit inputs, as the input information, one of first information described in a predetermined format including letters, numbers, and symbols, and second information described in a predetermined format including letters, numbers, and symbols and representing at least one of a state of the processing device and a perceptible sensation. 前記入力部は、前記第一情報及び前記第二情報のうちの一方を、前記機械加工及び前記加工装置に関する質問として入力するものであり、
前記制御部は、前記解析機能を実行して、少なくとも前記入力部に入力された前記質問に基づく探索条件を設定して前記知識データベースを探索し、前記予測解を前記質問に対する回答として導く、請求項１３に記載の作業支援システム。 the input unit inputs one of the first information and the second information as a question regarding the machining and the machining device;
14. The work support system according to claim 13, wherein the control unit executes the analysis function to set search conditions based on at least the question inputted to the input unit, to search the knowledge database, and to derive the predicted solution as an answer to the question. 前記出力部は、
前記質問の解決に関連する複数の対策案、及び、それぞれの前記対策案の前記質問の解決への確からしさを表す確信度と、視覚的に表示されていて前記解析機能が前記知識データベースを探索して前記対策案を前記予測解として導くための複数の前記要因からなる探索過程及び前記探索過程における複数の前記要因間の関連性を表す探索経路を表す経緯情報と、を含むように表示して出力する、請求項１４に記載の作業支援システム。 The output unit is
15. The work support system according to claim 14, wherein the output includes a plurality of countermeasures related to solving the question, a degree of certainty representing the likelihood of each of the countermeasures solving the question, and history information representing a search process consisting of a plurality of factors for the analysis function to search the knowledge database to derive the countermeasures as the predicted solution, the search process being visually displayed and representing a search path representing the associations between the plurality of factors in the search process. 前記制御部は、
前記加工装置の動作に関する情報及び前記加工装置による加工の結果を表す加工結果情報を訓練データセットとして学習することにより前記知識モデルを構築する機械学習部を有する、請求項１２－１５のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The control unit is
The work support system according to any one of claims 12 to 15 , further comprising a machine learning unit that constructs the knowledge model by learning information regarding the operation of the processing device and processing result information representing the result of processing by the processing device as a training data set. 前記加工装置は、
切れ刃を有する工具を保持する工具保持装置と、
工作物を保持する工作物保持装置と、
前記工作物保持装置に保持された前記工作物を所定方向に送る工作物送り装置と、
前記工作物に対する前記工具の相対的な移動を行う工具変位装置と、
前記工具変位装置の作動を制御する制御装置と、を備えた切削装置である、請求項１２－１６のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The processing device includes:
A tool holding device for holding a tool having a cutting edge;
A workpiece holding device for holding a workpiece;
a work feed device that feeds the work held by the work holding device in a predetermined direction;
a tool displacement device for moving the tool relative to the workpiece;
The work support system according to any one of claims 12 to 16 , which is a cutting device comprising: a control device that controls the operation of the tool displacement device.

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