JP7511140B2 - 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム - Google Patents
学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7511140B2 JP7511140B2 JP2019206278A JP2019206278A JP7511140B2 JP 7511140 B2 JP7511140 B2 JP 7511140B2 JP 2019206278 A JP2019206278 A JP 2019206278A JP 2019206278 A JP2019206278 A JP 2019206278A JP 7511140 B2 JP7511140 B2 JP 7511140B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- electrode sheet
- maintenance
- predetermined number
- wound bodies
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 198
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 825
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 233
- 238000010030 laminating Methods 0.000 claims description 168
- 238000004804 winding Methods 0.000 claims description 148
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 143
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 91
- 238000003475 lamination Methods 0.000 claims description 19
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 12
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 293
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 190
- 230000008569 process Effects 0.000 description 152
- 239000000463 material Substances 0.000 description 67
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 51
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 49
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 46
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 38
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 13
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 10
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 6
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 6
- 208000004221 Multiple Trauma Diseases 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 2
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 239000007773 negative electrode material Substances 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 description 1
- 239000007774 positive electrode material Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0297—Reconfiguration of monitoring system, e.g. use of virtual sensors; change monitoring method as a response to monitoring results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
- G05B2219/31088—Network communication between supervisor and cell, machine group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Description
<保全表示装置100および生産装置200>
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る保全表示装置100と、保全表示装置100が適用される生産装置200と、を含むネットワーク図である。本実施の形態において説明する保全表示装置100は、リチウムイオン二次電池を生産するための生産装置200の保全表示を行う装置である。図1に示す例では、保全表示装置100は1つの生産装置200に対して適用されているが、本発明はこれに限定されず、1つの保全表示装置が複数の生産装置に対して適用されてもよい。また、本実施の形態において、保全表示装置100は装置として説明されるが、本発明はこれに限定されず、個々の構成がネットワークを介して接続された保全表示システムであってもよい。
図3Aは、巻回部201及び検査機207の構成を例示した図である。
検査機207は、生産された巻回体204の検査を行う。検査機207は、例えばSS-OCT(Swept Source-Optical Coherence Tomography)装置である。検査機207は、本発明のセンサの一例である。
次に、上述した生産装置200の保全作業を表示する保全表示装置100の機能構成と動作について詳細に説明する。なお、本実施の形態における保全作業とは、生産装置200に対して、各構成の調整や部品交換等を適宜行うことで、生産装置200から生産される巻回体204に不良が生じないようにする作業を意味する。保全作業は、生産装置200を実地で取り扱う作業員等によって行われる。
図6は、第1の実施の形態に係る保全表示装置100の機能構成を例示したブロック図である。上述したように、保全表示装置100は、記憶部110、制御部120および報知部130を有する(図1参照)。
図6に示すように、制御部120は、設備状態診断部121、報知判定部122、保全効果判定部123、設備状態診断モデル生成部124、を有する。
次に、図9および図10を参照して、図6に示す機能構成を有する保全表示装置100における処理の全体の流れについて説明する。図9および図10は、保全表示装置100における処理の全体の流れを概略的に説明するシーケンス図である。
保全表示装置100における学習処理は、生産装置200によって不良品が生産された場合に、どのような形状データの不良品が、どのような保全作業によって改善されたか、が学習された学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を生成するための処理である。従って、学習処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、生産装置200において新たに複数の巻回体204が生産された場合に、新たに生産された複数の巻回体204に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、学習処理で生成された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
保全表示装置100における更新処理は、上述した学習処理より後に、新たに保全作業が行われた場合、当該保全作業による保全作業の結果に基づいて、学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を更新する処理である。すなわち、更新処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、生産装置200において新たに複数の巻回体204が生産された場合に、新たに生産された複数の巻回体204に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、更新処理で更新された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
以下では、図9および図10に示す学習処理、識別処理、および更新処理のそれぞれについて詳細に説明する。
まず、保全効果判定部123および設備状態診断モデル生成部124による学習処理について説明する。
以下では、学習処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図9のステップS11からステップS14の処理)について説明する。図11は、学習処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、学習処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図9のステップS15およびS16の処理)について説明する。図14は、学習処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、設備状態診断部121および報知判定部122による識別処理について説明する。
以下では、識別処理における、設備状態診断部121が実行する処理(図9のステップS17およびステップS18の処理)について説明する。図15は、識別処理において、設備状態診断部121が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以下では、識別処理における、報知判定部122の実行する処理(図9のステップS19からステップS112の処理)について説明する。図16は、識別処理において、報知判定部122が実行する処理を説明するためのフローチャートである。
次に、保全効果判定部123および設備状態診断モデル生成部124による更新処理について説明する。
以下では、更新処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図10のステップS21からステップS24の処理)について説明する。図18は、更新処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、更新処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図10のステップS25およびS26の処理)について説明する。図20は、更新処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以上説明したように、保全表示装置100は、報知判定部122と、保全効果判定部123と、モデル生成部の一例である設備状態診断モデル生成部124とを有する。報知判定部122は、巻回体204の半径方向に沿って読み取られた第1端面の位置を表す第1データ、第2端面の位置を表す第2データをセンサとしての検査機207から取得する。そして報知判定部122は、第1データが示す第1端面の位置の連続が、第2データが示す第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、巻回体204が不良であるか否かを判定する。巻回体204が不良である場合、報知判定部122は、不良の原因は第1供給リール50、第2供給リール51、第1貼合ローラ205A、第2貼合ローラ205B、巻芯206、検査機207、切断部209、押さえ部210、タブ溶接部211、テープ貼り部212、及びシリンダ213の少なくともいずれかである旨の情報を保全のために表示部132に出力する。保全効果判定部123は、保全前において生成され、読み取られた時刻が異なる所定数以上の巻回体の各々の第1データ及び第2データを抽出し、抽出した第1データ及び第2データに基づき、保全前に読み取られた所定数以上の巻回体の第1不良率Nfbeforeを算出するとともに、保全後において生成され、読み取られた時刻が異なる所定数以上の巻回体の各々の第1データ及び第2データを抽出し、抽出した第1データ及び第2データに基づき、保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第2不良率Nfafterを算出する。設備状態診断モデル生成部124は、第1不良率Nfbeforeと第2不良率Nfafterとの第1差分を算出する。そして設備状態診断モデル生成部124は、第1差分が所定値未満と判断された場合、第1供給リール50が保全される前に読み取られた所定数以上の巻回体204の各々の第1データ及び第2データは学習済みモデルを生成または更新するためには用いない。一方、第1差分が所定値以上と判断された場合、第1供給リール50が保全される前に読み取られた所定数以上の巻回体204の各々の第1データ及び第2データを用いて学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を生成または更新する。
以下では、本発明の第2の実施の形態について説明する。図21は、第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aの構成を例示した図である。第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aは、サーバ10Aの制御部120Aが有する保全効果判定部123Aの行う処理が上記説明した第1の実施の形態に係る保全効果判定部123と異なっている。
以下、本発明の第3の実施の形態について説明する。図23は、第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bの構成を例示した図である。第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bは、サーバ10Bの記憶部110Bが効果なし設備状態診断モデルデータベース114をさらに有し、制御部120Bが報知判定部122B、保全効果判定部123B、および設備状態診断モデル生成部124Bを有する点で上記説明した第1の実施の形態に係る保全表示装置100と異なっている。
以上、図面を参照しながら本開示に係る実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範囲内において、各種の変更例または修正例に想到しうることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素は任意に組み合わせてられてもよい。
50 第1供給リール
51 第2供給リール
100,100A,100B 保全表示装置
110,110B 記憶部
111 生産実績データベース
112 設備状態診断モデルデータベース
113 保全実績データベース
114 効果なし設備状態診断モデルデータベース
120,120A,120B 制御部
121 設備状態診断部
122,122B 報知判定部
123,123A,123B 保全効果判定部
124,124B 設備状態診断モデル生成部
130 報知部
131 警報部
132 表示部
200 生産装置
201 巻回部
202 第1シート材
203 第2シート材
204 巻回体
205A 第1貼合ローラ
205B 第2貼合ローラ
206 巻芯
206M 巻芯回転駆動部
207 検査機
208 インデックステーブル
209 切断部
210 押さえ部
211 タブ溶接部
212 テープ貼り部
213 シリンダ
Claims (20)
- 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全前に読み取られた所定数以上の巻回体の第1不良率を算出し、
前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第2不良率を算出し、
前記第1不良率と第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記所定数以上の巻回体の各々の前記半径方向に沿って読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記時間情報に基づいて、前記保全前後のそれぞれにおいて、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第3不良率が所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第3不良率が前記所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項4記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項4記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成し、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサ
のうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全前一致度と、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度との第2差分が所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第2差分が前記所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項7記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項7記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成し、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度が所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記保全後一致度が前記所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項10記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項10記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を出力する装置であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全前に読み取られた所定数以上の巻回体の第1不良率を算出し、前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第2不良率を算出し、前記第1不良率と前記第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合の、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合の、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
を備える、装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を出力する装置であって、
前記半径方向に沿って読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
前記時間情報に基づいて、前記保全前後のそれぞれにおいて、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第3不良率が所定値以上と判断された場合の、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いず、一方、前記第3不良率が前記所定値未満と判断された場合の、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
を備える、装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を出力する装置であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
を備え、
前記モデル生成部は、前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全前一致度と、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度との第2差分が所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第2差分が前記所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を出力する装置であって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
を備え、
前記モデル生成部は、前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度が所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記保全後一致度が前記所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全前に読み取られた所定数以上の巻回体の第1不良率を算出する手順と、
前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第2不良率を算出する手順と、
前記第1不良率と前記第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する手順と、
を前記コンピュータに実行させる、プログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記所定数以上の巻回体の各々の前記半径方向に沿って読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記時間情報に基づいて、前記保全前後のそれぞれにおいて、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを抽出し、抽出した前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記保全後に読み取られた所定数以上の巻回体の第3不良率が所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記
第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第3不良率が前記所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成する手順と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記時間情報に基づいて、前記保全前において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全前一致度と、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度との第2差分が所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第2差分が前記所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わされた前記第1電極シート及び前記第2電極シートを巻き付けて所定数以上の巻回体の各々が生成される巻芯と、
前記所定数以上の巻回体の各々の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記所定数以上の巻回体の各々が読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻
を示す時間情報に対応する前記第1端面の位置を表す第1データ、及び、前記時間情報に対応する前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨を判断するための学習済みモデルを生成する手順と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール、前記第2供給リール、前記第1貼合ローラ、前記第2貼合ローラ、前記巻芯または前記センサのうちいずれかである旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記時間情報に基づいて、前記保全後において生成され、前記読み取られた時刻または前記巻回体が生産された時刻が異なる前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる保全後一致度が所定値以上と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記保全後一致度が前記所定値未満と判断された場合、前記保全前に読み取られた前記所定数以上の巻回体の各々の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019206278A JP7511140B2 (ja) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
US17/090,993 US11500361B2 (en) | 2019-11-14 | 2020-11-06 | Learned model generation method |
CN202011264639.2A CN112799355A (zh) | 2019-11-14 | 2020-11-12 | 学习完毕模型的生成方法、装置以及程序 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019206278A JP7511140B2 (ja) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021082384A JP2021082384A (ja) | 2021-05-27 |
JP7511140B2 true JP7511140B2 (ja) | 2024-07-05 |
Family
ID=75807431
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019206278A Active JP7511140B2 (ja) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11500361B2 (ja) |
JP (1) | JP7511140B2 (ja) |
CN (1) | CN112799355A (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7511141B2 (ja) * | 2019-11-14 | 2024-07-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 表示方法、学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
JP7511140B2 (ja) * | 2019-11-14 | 2024-07-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
JP7457968B2 (ja) * | 2020-03-09 | 2024-03-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム |
JP7462158B2 (ja) | 2020-03-09 | 2024-04-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム |
JP2022188345A (ja) * | 2021-06-09 | 2022-12-21 | 富士電機株式会社 | 診断装置、診断方法、診断プログラム |
KR102601968B1 (ko) * | 2021-09-02 | 2023-11-14 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 전극 연결원인 판정시스템 및 이를 이용한 롤맵 생성시스템 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000182658A (ja) | 1998-12-17 | 2000-06-30 | Mitsubishi Cable Ind Ltd | 電池用巻回機及び電池の製造方法 |
JP2018200548A (ja) | 2017-05-26 | 2018-12-20 | 株式会社ジェイテクト | 監視システム |
WO2020217644A1 (ja) | 2019-04-22 | 2020-10-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、保全表示装置、及びプログラム |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09209148A (ja) | 1996-02-06 | 1997-08-12 | Canon Inc | 製造工程管理装置及びその方法、及び連続体 |
KR100305350B1 (ko) * | 1999-07-01 | 2001-11-01 | 이계안 | Ni-MH 전지의 음극판 조립장치 및 그 공정 |
JP2003045491A (ja) | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Toray Eng Co Ltd | 二次電池製造方法および二次電池製造装置 |
JP4595500B2 (ja) | 2004-11-17 | 2010-12-08 | ソニー株式会社 | 巻回装置および巻きずれ検査方法 |
WO2013046322A1 (ja) * | 2011-09-27 | 2013-04-04 | トヨタ自動車株式会社 | 電池 |
JP2013239374A (ja) * | 2012-05-16 | 2013-11-28 | Toyota Motor Corp | リチウムイオン二次電池およびその製造方法 |
JP6094810B2 (ja) * | 2013-07-17 | 2017-03-15 | トヨタ自動車株式会社 | 非水電解質二次電池 |
JP2017167708A (ja) | 2016-03-15 | 2017-09-21 | 三菱電機株式会社 | 保全システムおよび保全方法 |
CN106125694B (zh) * | 2016-08-19 | 2019-05-10 | 深圳市信宇人科技股份有限公司 | 锂离子电池极片成套自动生产线的智能控制***及方法 |
JP2018077757A (ja) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | 横河電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体 |
JP6998186B2 (ja) * | 2017-11-22 | 2022-02-04 | Ckd株式会社 | 巻回装置、シートの巻回方法及び巻回素子の製造方法 |
JP6984370B2 (ja) * | 2017-12-06 | 2021-12-17 | 横河電機株式会社 | 生産支援システム、生産支援方法及びプログラム |
JP7511140B2 (ja) * | 2019-11-14 | 2024-07-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
JP7511141B2 (ja) * | 2019-11-14 | 2024-07-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 表示方法、学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム |
JP7275023B2 (ja) * | 2019-12-27 | 2023-05-17 | 富士フイルム株式会社 | 品質管理装置、品質管理方法、およびプログラム |
JP7457968B2 (ja) * | 2020-03-09 | 2024-03-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 情報処理方法、学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム |
JP7462158B2 (ja) * | 2020-03-09 | 2024-04-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム |
JP7390617B2 (ja) * | 2020-03-09 | 2023-12-04 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム |
-
2019
- 2019-11-14 JP JP2019206278A patent/JP7511140B2/ja active Active
-
2020
- 2020-11-06 US US17/090,993 patent/US11500361B2/en active Active
- 2020-11-12 CN CN202011264639.2A patent/CN112799355A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000182658A (ja) | 1998-12-17 | 2000-06-30 | Mitsubishi Cable Ind Ltd | 電池用巻回機及び電池の製造方法 |
JP2018200548A (ja) | 2017-05-26 | 2018-12-20 | 株式会社ジェイテクト | 監視システム |
WO2020217644A1 (ja) | 2019-04-22 | 2020-10-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデルの生成方法、保全表示装置、及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112799355A (zh) | 2021-05-14 |
JP2021082384A (ja) | 2021-05-27 |
US11500361B2 (en) | 2022-11-15 |
US20210149381A1 (en) | 2021-05-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7511140B2 (ja) | 学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム | |
JP7511141B2 (ja) | 表示方法、学習済みモデルの生成方法、装置、およびプログラム | |
JP7457968B2 (ja) | 情報処理方法、学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム | |
JP7390617B2 (ja) | 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム | |
JP7462158B2 (ja) | 学習済みモデルの生成方法、装置、及びプログラム | |
CN111209131A (zh) | 一种基于机器学习确定异构***的故障的方法和*** | |
US20140222378A1 (en) | Systems and Methods for Communicating in a Predictive Maintenance Program Using Remote Analysts | |
JP5223413B2 (ja) | Itシステムのトラブル対処装置、トラブル対処方法およびそのためのプログラム | |
CN111340250A (zh) | 设备检修装置、方法及计算机可读存储介质 | |
KR20190021560A (ko) | 빅데이터를 활용한 고장예지보전시스템 및 고장예지보전방법 | |
JP7493930B2 (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、生産システム、プログラム、記録媒体 | |
CN107426013A (zh) | 设备信息监测方法、装置及*** | |
CN112951400A (zh) | 一种临床急救医疗设备的信息采集管理***和方法 | |
JP7437784B2 (ja) | 学習済みモデルの生成方法、保全表示装置、及びプログラム | |
CN116975639B (zh) | 设备的异常防控***及方法 | |
JP2019061500A (ja) | 予兆診断システム | |
JP2005071200A (ja) | 製造情報管理プログラム | |
JP2023023555A (ja) | モデル生成装置、モデル生成方法、異常予兆検知装置、異常予兆検知方法及び異常予兆検知システム | |
JP5133267B2 (ja) | 構造データ解析システム | |
JP2024100928A (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、生産システム、物品の製造方法、プログラム、記録媒体 | |
CN115909208A (zh) | 设备故障监控方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115335790A (zh) | 用于诊断消息方法和*** | |
CN117491381A (zh) | 复检报废的允收告警方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220922 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230613 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230801 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230926 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240214 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240604 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240610 |