CN106919152B - 包括多个生产装置的生产数据处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种包括多个生产装置的生产数据处理系统，具有多个生产装置、处理与多个生产装置相关的生产数据的多个数据处理装置、在多个生产装置与多个数据处理装置之间进行生产数据的通信的多个通信路径以及管理装置，管理装置根据通信路径的通信速度以及多个数据处理装置各自的数据处理能力来决定将处理与多个生产装置各自的生产数据相关的数据处理装置与在多个生产装置的每一个和数据处理装置之间进行相关的生产数据的通信的通信路径的组合。

Description

包括多个生产装置的生产数据处理系统
技术领域
本发明涉及一种包括多个生产装置的生产数据处理系统，特别涉及一种处理多个生产装置的生产数据的生产数据处理系统。
背景技术
单独使用机床等加工机或机器人等生产装置。对此，提出一种生产系统，将多个生产装置经由通信路径与生成生产计划的上位计算机连接，上位计算机指示通过各生产装置生产的产品以及产品数量等，各个生产装置将所指示的产品生产所指示的个数，从而有效地使用生产资源并在希望的交货期生产希望的产品。在这样的生产系统中不仅组装有机床等加工机或机器人，也组装有PLC、输送机、测量器、试验装置、冲床机、压入机、打印机、压铸机、注射成形机、食品机械、包装机、焊接机、清洗机、涂装机、组装装置、安装机、木工机械、密封装置、切割机等生产机械、控制装置以及传感器等。将组装在这样的生产系统中的装置称为FA设备，以下说明作为FA设备而使用机床、机器人以及传感器的情况，但是本发明不限于这些。
在上述的生产系统中，要求收集、处理并存储与多个FA设备相关的大量的生产数据，进而将处理结果反馈给相应的FA设备。因此，生产系统具有处理生产数据的数据处理装置、生产数据的存储装置以及用于在各个FA设备与数据处理装置之间进行生产数据的通信的通信路径。生产数据以数据库的形式存储，所以在以下的说明中有时会将存储装置称为数据库。
近年来，进一步考虑使用了由机床、机器人以及各种传感器生成的各种实时数据进行机械学习的情况。例如，通过机械学习实现机床和机器人的轴运动、使用了电流值的故障诊断功能。由此，能够减轻操作员和程序员的负担，并且能够容易地实现通过熟练的操作员和程序员实现的质量、效率等。
为了实现机械学习，需要用于蓄积数据的数据库和分析数据的学习器。至此，设想在机床、机器人或各种传感器等各个FA设备中准备用于实现数据库和学习器的CPU、存储器、外部存储装置等硬件资源，在各个FA设备中进行学习。但是，如果在各个FA设备中设置硬件资源则硬件成本变高。因此，准备具有数据库和学习器的学习用服务器，通过网络将多个FA设备之间进行连接，学习时将学习用的数据经由网络从FA设备发送给学习用服务器。在学习用服务器中，在大规模的数据库中蓄积学习数据，通过学习器进行学习。从学习用服务器经由网络将学习结果发送给FA设备。具有学习用服务器的这样的系统具有与上述生产系统类似的结构，例如可以说学习器与数据处理装置对应。
进一步，与上述生产系统中的多个FA设备相关的生产数据被称为大数据，具有与云系统类似的结构，将大数据蓄积在大规模的数据库中，在通过网络连接的服务器进行数据的处理。
专利文献1(日本特开2014-068110号公报)记载一种与通信路径连接的通信装置以及切换控制方法，即通过在通信装置之间设置多个传输路径，在某个传输路径发生故障时，将数据的输出目的地切换为没有发生其他故障的传输路径，由此维持数据的接收发送。
由机床、机器人或者各种传感器等FA设备所生成的实时数据很庞大，只要机床、机器人、各种传感器继续动作，数据就继续生成。机床、机器人、各种传感器为了处理数百台、数千台、数万台的实时数据，需要超高速网络、大容量数据库和超高性能的处理器，会有这种系统变得非常昂贵的问题。
进一步，机床、机器人、各种传感器等FA设备不限于每天进行动作。机床和机器人的一部分为了维护需要停止。另外每个机床、机器人、各种传感器所生成的数据量也可能发生变动，但是网络、数据库、处理器需要准备能够处理最大通信数据量的设备，会有成本效率差的问题。
发明内容
本发明的目的为提供一种收集、处理与机床、机器人、各种传感器等FA设备有关的生产数据的生产数据处理系统。
特别是，本发明的目的为提供一种使用由机床、机器人、各种传感器等FA设备生成的实时数据作为生产数据来进行机械学习的生产数据处理系统。
本发明的生产数据处理系统具有多个生产装置、处理与多个生产装置相关的生产数据的多个数据处理装置、在多个生产装置与多个数据处理装置之间进行生产数据的通信的多个通信路径以及管理装置，管理装置根据通信路径的通信速度以及多个数据处理装置各自的数据处理能力来决定上述数据处理装置与上述通信路径的组合，上述数据处理装置处理与上述多个生产装置分别相关的生产数据，上述通信路径是在上述多个生产装置的每一个与上述数据处理装置之间进行相关的生产数据的通信的通信路径。
多个数据处理装置的至少一部分数据处理装置可以具有学习器。
还可以具有切换多个通信路径的连接的网络管理装置。
附图说明
通过参照附图说明以下的实施方式，能够更加明确本发明的目的、特征以及优点。在该附图中：
图1是表示FA设备的结构例的图。
图2A是表示使FA设备具有学习功能的情况下的结构的图，是表示在控制部内设置了学习器的结构的图。
图2B是表示使FA设备具有学习功能的结构的图，是表示附加了学习器用的计算机的结构的图。
图3是表示设置了由多个FA设备共用的学习用服务器的生产数据处理系统的现有例的结构的图。
图4是表示本发明第一实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
图5A是表示通信部的结构例的图。
图5B是表示通信部的结构例的图。
图6是表示第一实施方式的生产数据处理系统中的FA设备组与学习用服务器组的连接例的图。
图7A是表示第一实施方式的生产数据处理系统中的FA设备与学习用服务器的其他连接例的图。
图7B是表示第一实施方式的生产数据处理系统中的FA设备与学习用服务器的其他连接例的图。
图8是表示本发明第二实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
图9是表示本发明第三实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
具体实施方式
在说明实施方式之前，说明FA设备以及具有学习器的FA设备，并进一步说明在设想的云型生产数据处理系统中设置了学习器的情况。
图1是表示FA设备的结构例的图。
FA设备10具有控制对象物(或检测对象物)11和控制装置12。控制装置12具有控制部13、与通信路径连接的通信部15。控制部13在计算机中通过软件或固件来实现。通信部15通过通信用设备以及通信用软件来实现。控制部13进行控制对象物11的控制，并且经由通信部15和通信路径与上位计算机或其他FA设备的控制装置进行通信。
如上所述，FA设备是机床等加工机、机器人，PLC、输送机、测量器、试验装置、冲床机、压入机、打印机、压铸机、注射成形机、食品机械、包装机、焊接机、清洗机、涂装机、组装装置、安装机、木工机械、密封装置、切割机等生产机械、控制装置以及传感器等，控制对象物(或者检测对象物)11是这些FA设备的主体部分。
图2A是表示使FA设备具有学习功能的结构的图，表示在控制部内设置了学习器的结构，图2B表示附加了学习器用的计算机的结构。
图2A的结构中，控制装置12除了图1的结构，还具有用于形成学习用数据库的存储器14，控制部13在内部具有学习器16。学习器16通过形成控制部13的计算机的软件来实现。如果形成控制部13的计算机的处理能力对进行学习非常充分，则可以是图2A的结构。但是，一般形成控制部13的计算机的处理能力对实现学习器16是不充分的。因此，在图2A的结构中，有时会有难以实现具有充分的学习功能的学习器的情况。
因此，考虑如图2B所示那样将实现学习器17的计算机搭载到控制装置12上。但是，用于实现充分的学习功能的数据库14的存储器容量以及用于实现学习器17的计算机处理能力的硬件资源很大，会有硬件成本变大的问题。
图3是表示设置了由多个FA设备共用的学习用服务器的生产数据处理系统的现有例的结构的图。
图3的生产数据处理系统具有多个FA设备(10A～10N)、包括数据库21以及学习器22的学习用服务器20、多个FA设备(10A～10N)与学习用服务器20之间的通信网络30。通信网络30是例如令牌环那样的环形网络。
学习时将数据从多个FA设备(10A～10N)经由网络30发送给学习用服务器20。在学习用服务器20中，在大规模的数据库21中蓄积学习数据，通过学习器22进行学习。学习结果经由网络30从学习用服务器20被发送给对应的FA设备。
另外，图3的结构不限定于设置学习用服务器的情况，也适用于收集并分析多个FA设备的生产数据并且设置所管理的管理用服务器的情况。这种情况下代替学习用服务器20而设置管理用服务器。
由机床、机器人或者各种传感器等FA设备所生成的实时数据很庞大，只要机床、机器人、各种传感器继续动作，数据就继续生成。机床、机器人、各种传感器如果成为数百台、数千台、数万台的规模，则所生成的数据量变得庞大，为了处理实时数据，需要超高速网络、大容量数据库和超高性能的处理器，这样的系统会非常昂贵。如果网络的通信容量、数据库的容量或处理器的处理能力不足，则不能在希望的定时进行希望的处理(学习)。
进一步，对于图3的结构，每个机床、机器人、各种传感器所生成的数据量也可能发生变动，网络、数据库、处理器需要准备能够处理最大通信数据量的设备，会有成本效率差的问题。在以下说明的实施方式中，以低成本提供生产数据处理系统来处理(学习)作为生产数据的由机床、机器人、各种传感器等FA设备所生成的实时数据。
图4是表示本发明第一实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
第一实施方式的生产数据处理系统具有FA设备组40、第一通信路径71、多个网络管理装置(73A-73C)、第二通信路径72以及服务器组100。
在图示的例子中，FA设备组40具有机器人41A、机床41B、机器人41C、机床41D以及传感器41E。机器人41A、机床41B、机器人41C、机床41D以及传感器41E具有图1所示的结构。控制对象物11是对应的主体部。控制部13进行主体部的控制。例如，如果是机器人41A，则控制对象物11是机器人的主体部，控制部13是控制机器人的主体部的机器人控制器。另外，FA设备组40不限于机床、机器人或传感器而可以是上述生产机械、控制装置以及传感器等的任意一个。
服务器组100具有学习用服务器50A、50B以及50C和管理用服务器53。学习用服务器50A、50B以及50C分别具有数据库(51A-51C)、学习器(52A-52C)。数据库(51A-51C)以及学习器(52A-52C)具有相当于图2B的存储器(数据库)14以及学习器(计算机)17的结构。管理用服务器53进行整体的管理。
另外，学习用服务器50A、50B以及50C执行在FA设备组40中包括的机器人41A、机床41B、机器人41C、机床41D以及传感器41E的控制部中的学习。但是，这些也有进行对各个FA设备分配工作等的生产数据处理系统整体的学习的情况。
另外，虽然没有图示，但在进行FA设备的学习时，FA设备组40中包括的机器人41A、机床41B、机器人41C、机床41D以及传感器41E也会具有执行学习结果的神经通信路径等的学习结果执行部。
另外，学习器(52A-52C)可以是使用“有教师学习”、“无教师学习”、“半有教师学习”、“强化学习”、“传导(transduction)”、“多任务学习”等的任意一个算法的学习器，也可以是使用“决定树学习”、“相关规则学习”、“神经网络”、“遗传编程”、“归纳逻辑编程”、“支持向量机”、“聚类”、“贝叶斯网络”、“强化学习”、“表现学习”等任意一个技法的学习器，没有特别限制。
无论怎样，在第一实施方式中，设置多个学习用服务器。因此，与设置图3所示的1个学习用服务器的情况相比，能够相对地缩小形成各个学习用服务器中包括的数据库(51A-51C)的存储装置的存储容量以及形成学习器(52A-52C)的处理器的处理能力。
网络管理装置(73A-73C)经由第一通信路径71与FA设备组40中包括的机器人41A、机床41B、机器人41C、机床41D以及传感器41E分别可通信地连接。网络管理装置(73A-73C)经由第二通信路径72与服务器组100中包括的学习用服务器(50A、50B以及50C)以及管理用服务器53分别可通信地连接，控制第一通信路径71以及第二通信路径72的连接。另外，这里示出多个网络管理装置与所有的FA设备以及所有的学习用服务器连接。但是，也可以有没有连接的FA设备以及学习用服务器。另外，这里示出多个FA设备以及多个学习用服务器与所有的网络管理装置连接。但是，也可以有没有连接的网络管理装置。进一步，也可以将网络管理装置(73A-73C)设为汇总为1个的网络管理装置。
第一通信路径71以及第二通信路径72是能够自由地设为有效或设为无效的较低速的网络。
图5A表示设置在FA设备(41A-41E)、学习用服务器(50A-50C)或管理用服务器53中的通信部的结构，图5B表示分别设置在网络管理装置(73A-73C)中的通信部的结构。
如图5A所示，FA设备(41A-41E)、学习用服务器(50A-50C)或管理用服务器53的通信部具有所连接的第一通信路径71或第二通信路径72的条数量的通信端口(83A、83B、……、83M)、通信控制部81。通信控制部81具有暂时蓄积通信数据的缓冲存储器82，将来自控制部的发送数据输出给通信端口(83A、83B、……、83M)的任意一个，并将来自通信端口(83A、83B、……、83M)的接收数据输出给控制部。
如图5B所示，网络管理装置(73A-73C)分别具有所连接的第一通信路径71的条数量的通信端口(86A、86B、……、86L)、第二通信路径72的条数量的通信端口(87A、87B、……、87P)、通信路径切换部85。通信路径切换部85切换通信端口(86A、86B、……、86L)与通信端口(87A、87B、……、87P)的连接。另外，通信路径切换部85进行切换使得通信端口(86A、86B、……、86L)的任意一个与通信端口(86A、86B、……、86L)的其他的任意一个连接，也可以进行切换使得通信端口(87A、87B、……、87P)的任意一个与通信端口(87A、87B、……、87P)的其他的任意一个连接。由此，FA设备之间的通信成为可能，或者学习用服务器之间以及学习用服务器与管理用服务器之间的通信成为可能。
在第一实施方式的生产数据处理系统中，根据来自管理用服务器53的询问，FA设备(41A-41E)分别将学习用数据的生成速度(数据容量/秒)通知给管理用服务器53。根据来自管理用服务器53的询问，各学习用服务器(52A-52C)分别将学习用数据的处理速度(数据容量/秒)通知给管理用服务器53。根据来自管理用服务器53的询问，网络管理装置(73A-73C)将各个通信路径的学习用数据的可通信速度(数据容量/秒)通知给管理用服务器53。根据这些通知，管理用服务器53将向哪个学习用服务器发送学习用数据通知给各个FA设备。管理用服务器53将设为有效的通信路径和设为无效的通信路径通知给网络管理装置(73A-73C)，使用有效的通信路径通知连接哪个FA设备和哪个学习用服务器。管理用服务器53在从FA设备发送来的学习用数据超过了处理能力时，将向哪个学习用服务器转发学习用数据通知给学习用服务器。这样管理用服务器53决定FA设备、通信路径(网络管理装置)、1个或多个学习用服务器的组合。各个FA设备的学习用数据的生成速度、各个通信路径的可通信速度、学习用服务器的学习用数据的处理速度动态地发生变化时，适当通知给管理用服务器53，并且也可以动态地变更FA设备、通信路径(网络管理装置)、1个或多个学习用服务器的组合。
图6表示第一实施方式的生产数据处理系统中的FA设备组和学习用服务器组的连接例。
在图6的例子中，FA设备44A经由第一通信路径71A、网络管理装置74A以及第二通信路径72A与具有数据库55A以及学习器56A的学习用服务器54A连接。另外，FA设备44D经由第一通信路径71D、网络管理装置74C以及第二通信路径72D与具有数据库55C以及学习器56C的学习用服务器54C连接。
对此，FA设备44B以及44C经由第一通信路径71B以及71C与网络管理装置74B连接，进一步网络管理装置74B经由第二通行路径72B与具有数据库55B以及学习器56B的学习用服务器54B连接。
图6的例子适合于通过学习用服务器54A以及54C分别处理在FA设备44A以及44D中生成的学习数据的情况，在学习用服务器54B的处理能力能够充分处理在FA设备(44B以及44C)中生成的学习数据的情况下被实现。当然，各个通信路径需要能够进行必要的数据的通信。例如，第二通信路径72B的通信速度快，具有能够发送在FA设备44B以及44C中生成的学习数据的通信速度。
图7A以及图7B表示第一实施方式的生产数据处理系统中的FA设备和学习用服务器的其他的连接例。
图7A中，在FA设备46中生成的学习数据大，为了处理学习数据将FA设备46与处理能力大的学习用服务器57A连接。但是，在一条第一通信路径以及一条第二通信路径中通信速度不足。因此，FA设备46经由2条第一通信路径71E以及71F、2个网络管理装置(76A以及76B)、2条第二通信路径(72E以及72F)与学习用服务器57A连接。
图7B中，在FA设备48中生成的学习数据大，为了处理学习数据连接2个学习用服务器60A以及60B。第一通信路径71G具有对在FA设备48中生成的学习数据进行通信所需的充分的通信速度。网络管理装置78为了将学习数据通信给学习用服务器(60A以及60B)，将第一通信路径71G与第二通信路径(72G以及72H)连接。
如以上说明的那样，在第一实施方式的生产数据处理系统中，管理用服务器53根据FA设备的学习数据的生成速度、通信路径的通信速度、学习用服务器中的数据库的空闲容量、学习器的数据处理能力来决定FA设备、第一以及第二通信路径、网络管理装置以及学习用服务器的组合。因此，除了图6以及图7所示的连接例以外还能够得到各种连接例。
在第一实施方式中，根据各FA设备的学习用数据的生成速度，管理用服务器决定了FA设备、通信路径、网络管理装置、学习用服务器组的组合。但是，也可以根据FA设备所具有的学习用数据量和学习用服务器的数据库所具有的未处理的学习用数据量，来决定FA设备、通信路径、网络管理装置、学习用服务器组的组合。
另外，即使没有来自学习用服务器53的询问，FA设备、学习用服务器、网络管理装置也可以将数据自主地通知给管理用服务器53。或者，管理用服务器53也可以预先具有与数据量相关的信息。
另外，当在学习用服务器中通过学习器进行的机械学习不是统一分析(批量处理)而是逐次分析(实时处理)的情况下，不需要在学习用服务器中设置数据库，而由学习器经由小容量的缓冲器直接处理来自网络的学习用数据。
另外，说明了第一通信路径71以及第二通信路径72是能够自由地设为有效和设为无效的比较低速的网络的例子。但是，也能够使用令牌环那样的环状通信网络。此时，设置多个环状通信网络，多个FA设备以及多个学习用服务器分别与多个环状通信网络连接，将一部分环状通信网络设为某个FA设备和某个学习用服务器间的通信专用。另一方面，剩余的FA设备以及学习用服务器能够使用剩余的环状通信网络进行通信。
图8是表示本发明第二实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
第二实施方式的生产数据处理系统的服务器组200具有与学习用服务器(63A-63C)连接的管理用服务器66这点与第一实施方式不同，其它与第一实施方式相同。
在第一实施方式中，管理用服务器与学习用服务器为相同的水平且为对等的立场。对此，在第二实施方式中，管理用服务器66位于学习用服务器(63A-63C)的上位，经由学习用服务器(63A-63C)、第二通信路径以及网络管理装置(73A-73C)与FA设备组40的各FA设备通信。
图9是表示本发明第三实施方式的生产数据处理系统的结构的图。
第三实施方式的生产数据处理系统具有服务器组300经由第二通信路径72与网络管理装置(73A-73C)连接的管理用服务器67，学习用服务器(68A-68C)经由管理用服务器66与第二通信路径72等连接这点与第一实施方式不同，其它与第一实施方式相同。
在第三实施方式中，管理用服务器67位于学习用服务器(68A-68C)的下位，学习用服务器(68A-68C)经由管理用服务器67、第二通信路径72、网络管理装置(73A-73C)以及第二通信路径71与FA设备组40的各FA设备通信。
在以上的第一到第三实施方式中，表示了服务器组具有学习用服务器的例子。但是，能够代替学习用服务器而设置生产数据分析用服务器，并能够分析FA设备组40中包括的FA设备的生产数据。
根据本发明提供一种低成本的分散处理型生产数据处理系统。

Claims (2)

1.一种生产数据处理系统，具有多个生产装置、处理与上述多个生产装置相关的生产数据的多个数据处理装置、在上述多个生产装置与上述多个数据处理装置之间进行上述生产数据的通信的多个通信路径以及管理装置，其特征在于，
上述多个数据处理装置的至少一部分数据处理装置具有学习器和数据库，
上述管理装置根据上述多个生产装置的学习数据的生成速度、上述多个通信路径的通信速度、上述数据库的空闲容量以及上述学习器的数据处理能力来决定上述多个数据处理装置与上述多个通信路径的组合，上述多个数据处理装置处理与上述多个生产装置分别相关的生产数据，上述多个通信路径是在上述多个生产装置的每一个与上述多个数据处理装置之间进行相关的上述生产数据的通信的通信路径。
2.根据权利要求1所述的生产数据处理系统，其特征在于，
该生产数据处理系统还具有切换上述多个通信路径的连接的网络管理装置。
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