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Hintergrund der Erfindung
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Gebiet der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung betrifft eine Maschinenlernvorrichtung und eine Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung. Im Besonderen betrifft die vorliegende Erfindung eine Maschinenlernvorrichtung, die in Bezug auf einen Bearbeitungszustand eine auf eine Servosteuerung und auf eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit lernt, und eine Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung.
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Beschreibung des zugehörigen Standes der Technik
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Im Falle einer Bearbeitung eines Werkstücks durch eine Werkzeugmaschine verschlechtert sich im Allgemeinen die Bearbeitungsgenauigkeit, wenn die Bearbeitungsgeschwindigkeit erhöht wird, um die Bearbeitungszeit zu verkürzen. Im Gegensatz dazu verbessert sich die Bearbeitungsgenauigkeit, wenn die Bearbeitungsgeschwindigkeit herabgesetzt wird, um die Bearbeitungszeit zu verlängern. Aus diesem Grund möchte ein Benutzer, der ein Werkstück mit einer Werkzeugmaschine bearbeitet, ein Werkstück mit einer Bearbeitungsgenauigkeit innerhalb einer voreingestellten Bearbeitungsfehlertoleranz in der minimalen Bearbeitungszeit bearbeiten. Es ist jedoch nicht möglich, die Beziehung zwischen der Länge der Bearbeitungszeit, in der die Bearbeitung durchgeführt wird, und dem resultierenden Bearbeitungsfehlergrad, mit dem das Werkstück bearbeitet werden kann, leicht zu ermitteln.
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Unter solchen Umständen wurden verschiedene Versuche und Irrtümer wiederholt, etwa der Versuch, durch Durchführen einer Versuchsbearbeitung und gleichzeitiges Ändern der Einstellung von Parametern und dergleichen die Bearbeitungszeit zu verkürzen und gleichzeitig die Bearbeitungsgenauigkeit beizubehalten und durch Durchführen einer Simulation ohne Durchführung einer Versuchsbearbeitung die Bearbeitungsgenauigkeit und die Bearbeitungszeit vorherzusagen.
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Das Durchführen einer Vorhersage der Bearbeitungszeit betreffende bekannte Haupttechniken umfassen die in der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2003-175439 , der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2012-243152 , der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 11-028643 , der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2014-038482 und im Journal of Technical Disclosure Nr.
2012-502270 offenbarten Techniken.
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Die offengelegte
japanische Patentanmeldung Nr. 2003-175439 offenbart eine Technik zum Sammeln der Zeitdauern der Hilfsfunktion pro Hilfscode und zum Reflektieren des Mittelwerts in der vorhergesagten Bearbeitungszeit, um dadurch eine genaue Bearbeitungszeit vorherzusagen. Die offengelegte
japanische Patentanmeldung Nr. 2012-243152 offenbart eine Technik zum Ermöglichen einer genaueren Vorhersage der Bearbeitungszeit und des Bearbeitungsfehlers durch Simulieren der Servobewegung. Die offengelegte
japanische Patentanmeldung Nr. 11-028643 offenbart eine Technik zum Messen der für eine tatsächliche Bearbeitung benötigten Zeit während der Bearbeitung und zum Addieren der vorhergesagten Bearbeitungszeit zur tatsächlichen Bearbeitungszeit, wodurch eine genauere Bearbeitungszeit vorhergesagt wird als bei Verwendung lediglich der vorhergesagten Bearbeitungszeit. Ferner offenbart die offengelegte
japanische Patentanmeldung Nr. 2014-038482 die folgende Technik: der Werkzeugweg wird in Segmente aufgeteilt, die jeweils eine kleinere Einheit darstellen als ein Block, somit werden unter Berücksichtigung der Verarbeitungsleistung der numerischen Steuervorrichtung die Bewegungszeiten in den Segmenten summiert, um die Bearbeitungszeit zu bestimmen, wodurch unter Berücksichtigung der Beschleunigungs- /Verlangsamungszeit und der Reihenfolge der Ausführung von Programmen eine genaue Bearbeitungszeitvorhersage ermöglicht wird. Des Weiteren werden bei der im
Journal of Technical Disclosure Nr. 2012-502270 offenbarten Technik die auf eine Beschleunigung/Verlangsamung zurückzuführende Verzögerung, die auf eine Servosteuerung zurückzuführende Verzögerung und die Verzögerung bei einer Bewegung einer Maschine berechnet, um dadurch die Bearbeitungszeit vorherzusagen.
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Im Allgemeinen werden beim Betrieb einer Maschine aufgrund der Bewegungsverzögerung, die auf der in jedem Teil erzeugten Reibkraft basiert, der durch die Verzögerung in einem Rückkopplungssystem oder durch die Trägheit verursachten Bewegungsverzögerung und dergleichen sogenannte Maschinenverzögerungen verursacht, wie etwa eine auf eine Beschleunigung/Verlangsamung zurückzuführende Verzögerung, eine auf eine Servosteuerung zurückzuführende Verzögerung und eine Verzögerung bei einer Bewegung einer Maschine (
6A und
6B). Bei den in der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2003-175439 und der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2012-243152 offenbarten Techniken werden solche Maschinenverzögerungen jedoch nicht berücksichtigt, so dass in den Bearbeitungszeitvorhersageergebnissen in nachteiliger Weise ein Fehler verursacht wird. Bei der in der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 11-028643 offenbarten Technik hingegen steigt die Vorhersagegenauigkeit zu einer Zeit nahe dem Abschluss der Bearbeitung, in der Anfangsphase der Bearbeitung wird die Maschinenverzögerung jedoch nicht ausreichend in den vorhergesagten Ergebnissen reflektiert, so dass in den Bearbeitungszeitvorhersageergebnissen ein Fehler verursacht wird. Ferner ist bei den in der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2014-038482 und im Journal of Technical Disclosure Nr.
2012-502270 offenbarten Techniken, obgleich die Berechnung der Maschinenverzögerungszeiten angeregt wird, kein konkretes Verfahren zum Berechnen der Maschinenverzögerungszeiten offenbart. Außerdem hat jede Maschine eine andere Maschinenverzögerungscharakteristik. Aus diesem Grund ist es selbst dann schwierig, das Verfahren an alle Arten von Maschinenverzögerungen anzupassen, wenn das Rechenverfahren offenbart wird. Dies macht eine genaue Vorhersage unmöglich.
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Im Allgemeinen nimmt die Maschinenverzögerung zu, wenn das Steuerziel einer Beschleunigung/Verlangsamung unterzogen wird. Daher kann angenommen werden, dass eine hochgenaue Vorhersage der Bearbeitungszeit auf die folgende Art und Weise durchgeführt werden kann: die Divergenzzeit zwischen der vorhergesagten Bearbeitungszeit und der tatsächlichen Bearbeitungszeit, die durch die Maschinenverzögerung verursacht wird, wird vorab experimentell oder durch andere Verfahren gemessen und die vorhergesagte Bearbeitungszeit anhand der gemessenen Divergenzzeit und der Anzahl an Beschleunigungen/Verlangsamungen während der Bearbeitung korrigiert. Tatsächlich variiert jedoch die Maschinenverzögerung, die während der Ausführung eines im Bearbeitungsprogramm enthaltenen Befehls oder zwischen zwei aufeinanderfolgenden Programmbefehlen erzeugt wird (z.B. die Maschinenverzögerung, die während der Ausführung des Befehls G28 oder Bearbeitungszyklusbefehls verursacht wird, und die Maschineverzögerung, die zwischen dem Befehl G00 und dem Befehl G01 verursacht wird, wenn der Befehl G01 nach dem Befehl G00 ausgeführt wird), gemäß verschiedenen Elementen, wie etwa den Klassifizierungen der Befehle, dem Satz der zwei Programmbefehlsklassifizierungen (die Kombination mit der Reihenfolge), dem Gewicht des Werkstücks und der Bearbeitungsgeschwindigkeit. Aus diesem Grund sind der Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit der Bearbeitungszeit selbst dann in nachteiliger Weise Grenzen gesetzt, wenn die Divergenzzeit lediglich gemessen und verwendet wird.
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Zusammenfassung der Erfindung
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Unter solchen Umständen besteht ein Ziel der vorliegenden Erfindung darin, eine Maschinenlernvorrichtung bereitzustellen, die dazu fähig ist, die in einer Maschine verursachte Maschinenverzögerungszeit mit größerer Genauigkeit vorherzusagen.
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Bei der vorliegenden Erfindung wird das vorstehende Problem dadurch gelöst, dass in die Vorhersage der Bearbeitungszeit maschinelles Lernen (überwachtes Lernen) einbezogen wird. Eine Maschinenlernvorrichtung der vorliegenden Erfindung führt das Lernen basierend auf verschiedenen Daten, wie etwa dem Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus, der bei einer tatsächlich mit einer Maschine durchgeführten Testbearbeitung erfasst wird, dem Programmbefehl oder einem Satz Programmbefehle, der Bearbeitungsgeschwindigkeit und dem Gewicht eines Werkstücks, sowie der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit durch und erstellt anhand von Eingabedaten, wie etwa dem Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus, dem Programmbefehl oder einem Satz Programmbefehle, der Bearbeitungsgeschwindigkeit und dem Gewicht des Werkstücks ein Lernmodell zum Vorhersagen der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit. Nach Abschluss der Erstellung des Lernmodells wird an dem Programm, das vorhergesagt werden soll, bezüglich der resultierenden Bearbeitungszeit eine Simulation durchgeführt, um dadurch die Eingabedaten zu bestimmen, die den zum Lernen verwendeten entsprechen. Die bestimmten Eingabedaten werden in die Maschinenlernvorrichtung der vorliegenden Erfindung eingegeben, um dadurch die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit vorherzusagen. Dann wird die berechnete auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit zu dem herkömmlichen Bearbeitungszeitvorhersageergebnis addiert, bei dem die herkömmliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit nicht berücksichtigt ist. Folglich ist es möglich, die Bearbeitungszeit mit größerer Genauigkeit vorherzusagen.
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Nach einem ersten Aspekt der Maschinenlernvorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit gelernt, die verursacht wird, wenn basierend auf einem Bearbeitungsprogramm in einer numerischen Steuervorrichtung, die eine Maschine mit wenigstens einer Achse basierend auf dem Bearbeitungsprogramm steuert, an einem Werkstück eine Bearbeitung durchgeführt wird. Die Maschinenlernvorrichtung umfasst ein Zustandsüberwachungsteil, das bei der Durchführung der Bearbeitung die Bearbeitung betreffende Informationen von der numerischen Steuervorrichtung erfasst, ein Label-Erfassungsteil, das bei der Durchführung der Bearbeitung eine tatsächliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit erfasst, die während der Bearbeitung verursacht wird, ein Lernteil, das unter Verwendung der die Bearbeitung betreffenden Informationen, die durch das Zustandsüberwachungsteil erfasst werden, als Eingabedaten und unter Verwendung der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit, die durch das Label-Erfassungsteil erfasst wird, als überwachte Daten ein überwachtes Lernen durchführt und ein Lernmodell erstellt, und ein Lernmodellspeicherteil, das das Lernmodell speichert.
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Die die Bearbeitung betreffenden Informationen können Informationen, die einen Befehl betreffen, der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit verursacht hat, und/oder Informationen umfassen, die einen Satz aufeinanderfolgender vorhergehender und nachfolgender Programmbefehle betreffen.
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Nach einem zweiten Aspekt der Maschinenlernvorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit vorhergesagt, die verursacht wird, wenn basierend auf einem Bearbeitungsprogramm in einer numerischen Steuervorrichtung, die eine Maschine mit wenigstens einer Achse basierend auf dem Bearbeitungsprogramm steuert, an einem Werkstück eine Bearbeitung durchgeführt wird. Die Maschinenlernvorrichtung umfasst ein Lernmodellspeicherteil, das ein Lernmodell speichert, das durch überwachtes Lernen unter Verwendung von die Bearbeitung betreffenden Informationen als Eingabedaten und unter Verwendung einer tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit, die während der Bearbeitung verursacht wird, als überwachte Daten erstellt wird, ein Zustandsüberwachungsteil, das Informationen erfasst, die eine auf dem Bearbeitungsprogramm basierende Bearbeitung des Werkstücks betreffen und anhand einer auf dem Bearbeitungsprogramm basierenden Bearbeitungssimulation berechnet werden, und ein Vorhersageteil, das basierend auf dem Lernmodell eine auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit anhand der die Bearbeitung betreffenden Informationen vorhersagt, die durch das Zustandsüberwachungsteil erfasst werden.
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Die die Bearbeitung betreffenden Informationen können Informationen, die einen Befehl betreffen, der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit verursacht hat, und/oder Informationen umfassen, die einen Satz aufeinanderfolgender vorhergehender und nachfolgender Programmbefehle betreffen.
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Ferner umfasst eine Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung ein Bezugsbearbeitungszeitvorhersageteil, das eine Bezugsbearbeitungszeit, die keine auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit umfasst, basierend auf einem Bearbeitungsprogramm vorhersagt, ein Korrekturzeitberechnungsteil, das eine Korrekturzeit zum Korrigieren der Bezugsbearbeitungszeit basierend auf einer auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit berechnet, die nach dem zweiten Aspekt der Maschinenlernvorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung anhand des Bearbeitungsprogramms vorhergesagt wird, und ein Bearbeitungszeitvorhersageteil, das eine vorhergesagte Bearbeitungszeit berechnet, die durch Korrigieren der Bezugsbearbeitungszeit mit der Korrekturzeit erhalten wird.
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Die vorliegende Erfindung ermöglicht eine Bearbeitungszeitvorhersage mit größerer Genauigkeit durch Bezugnahme auf die Charakteristika einer Werkzeugmaschine, wie etwa die Servosteuerungs- und Maschinenbewegungsverzögerung.
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Figurenliste
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- 1 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung während des Lernens gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
- 2 ist eine Ansicht zur Darstellung einer Übersicht des durch die Maschinenlernvorrichtung durchgeführten Lernens;
- 3 ist eine Ansicht, die ein Beispiel des Falles zeigt, in dem mehrschichtige neuronale Netze als Lernmodell verwendet werden;
- 4 ist eine Ansicht zur Darstellung der numerischen Umrechnung von Eingabedaten;
- 5 ist ein Hardwareblockdiagramm, das die wesentlichen Teile einer allgemeinen numerischen Steuervorrichtung zeigt;
- 6A und 6B sind jeweils Ansichten zur Darstellung eines durch ein Label-Erfassungsteil durchgeführten Messverfahrens der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit;
- 7 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung während des Einsatzes gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
- 8 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung während des Einsatzes gemäß einer anderen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung; und
- 9 ist eine Ansicht zur Darstellung der Maschinenverzögerung.
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Genaue Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
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1 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung während des Lernens gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
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Eine Maschinenlernvorrichtung 110 der vorliegenden Ausführungsform ist intern in einer numerischen Steuervorrichtung 1 enthalten und erfasst sämtliche Informationen von einem Steuerteil 100, wenn ein Steuerteil 100 der numerischen Steuervorrichtung 1 basierend auf einem Bearbeitungsprogramm 200 eine Bearbeitung durchführt. Im Übrigen muss die Maschinenlernvorrichtung 110 nicht intern in der numerischen Steuervorrichtung 1 enthalten sein und kann extern angeschlossen sein, sofern sie sämtliche nachstehend beschriebenen Informationen von der numerischen Steuervorrichtung 1 erfassen kann.
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Vor der Erläuterung sämtlicher in der Maschinenlernvorrichtung 110 enthaltener Konfigurationen wird unter Bezugnahme auf 2 eine Übersicht des durch die Maschinenlernvorrichtung 110 durchgeführten Lernens gegeben.
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Wie vorstehend beschrieben, kann die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit während der Ausführung eines Befehls (z.B. D aus 2) und während zwei aufeinanderfolgenden vorhergehenden und nachfolgenden Programmbefehlen (z.B. A, B und C aus 2) im Bearbeitungsablauf während der Ausführung eines Bearbeitungsprogramms verursacht werden. Daher erfasst die Maschinenlernvorrichtung 110 Informationen von jedem Teil der numerischen Steuervorrichtung 1 und überwacht gleichzeitig den Ausführungsstatus des Bearbeitungsprogramms während der Ausführung des Bearbeitungsprogramms 200 in der numerischen Steuervorrichtung 1. Daher führt die Maschinenlernvorrichtung 110 unter Verwendung der Zeit, in der ein gegebener Programmbefehl ausgeführt wird, und zu einer Zeit, zu der bei Abschluss der Ausführung eines gegebenen Programmbefehls die Ausführung des nachfolgenden Blocks gestartet wird (zur Übergangszeit der Blockausführung durch die numerische Steuervorrichtung 1), als Lernzeit das maschinelle Lernen basierend auf sämtlichen Informationen durch, die zur Lernzeit (A, B, C, D oder dergleichen) erfasst werden. Die Maschinenlernvorrichtung 110 kann daher während der Ausführung des Bearbeitungsprogramms 200 durch die numerische Steuervorrichtung 1 in maximaler Anzahl (Anzahl der Blöcke, bis auf die Programmzahl des Bearbeitungsprogramms 200 + (Anzahl der Blöcke, bis auf die Programmzahl des Bearbeitungsprogramms 200 - 1)) Lernvorgänge durchführen. Im Übrigen kann die Maschinenlernvorrichtung 110 aus den Lernobjekten die Zeit weglassen, bei der im Vorfeld bekannt ist, dass keine Maschinenverzögerung verursacht wird.
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Wieder Bezug nehmend auf 1 wird nun jede in der Maschinenlernvorrichtung 110 enthaltene Konfiguration beschrieben. Die Maschinenlernvorrichtung 110 umfasst ein Lernteil 111, ein Zustandsüberwachungsteil 112, ein Label-Erfassungsteil 113 und ein Lernmodellspeicherteil 114.
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Das Lernteil 111 führt unter Verwendung maschinenbezogener Informationen, die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 von jedem Teil der numerischen Steuervorrichtung 1 erfasst werden, als Eingabedaten und der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit, die bei der Bearbeitung verursacht und durch das Label-Erfassungsteil 113 erfasst wird, als überwachte Daten (die auch als Label bezeichnet werden) ein überwachtes Lernen durch, um dadurch ein Lernmodell zu erstellen, und speichert das Lernmodell im Lernmodellspeicherteil 114. Das durch das Lernteil 111 erstellte Lernmodell wird, wie nachstehend beschrieben, zum Schätzen der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit verwendet. Für das durch das Lernteil 111 erstellte Lernmodell kann ein beliebiges Modell verwendet werden, sofern es ein Lernmodell ist, das dazu fähig ist, anhand von die Bearbeitung betreffenden Informationen die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit zu lernen und vorherzusagen. Es können beispielsweise nachstehend beschriebene mehrschichtige neuronale Netze, ein Bayessches Netz und dergleichen verwendet werden.
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Wenn zum Beispiel das in 3 gezeigte mehrschichtige neuronale Netz als Lernmodell verwendet wird, werden beispielsweise eine in der numerischen Steuervorrichtung 1 durchgeführte Bearbeitung betreffende Daten als Eingabedaten und die tatsächliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit, die beim Durchführen der Bearbeitung verursacht wird, als überwachte Daten eingegeben. Somit wird das Lernen durch das Verfahren, wie etwa tiefes Lernen, verbessert. Nebenbei bemerkt, wird auf eine Beschreibung der Details bekannter neuronaler Netze, tiefen Lernens und dergleichen in der vorliegenden Beschreibung verzichtet.
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Bezug nehmend wieder auf 1 erfasst das Zustandsüberwachungsteil 112 maschinenbezogene Informationen von jedem Teil der numerischen Steuervorrichtung 1 und gibt die erfassten Informationen an das Lernteil 111 aus. Die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 erfassten maschinenbezogenen Informationen umfassen Daten der Bearbeitungsbedingungen (das Gewicht eines Werkstücks, die Art eines Werkstücks, das Gewicht einer Einspanneinrichtung und die Art einer Bearbeitung), Daten der tatsächlichen Bearbeitung (die Tageszeit, einen Befehl zu einer Lernzeit oder den Satz zweier aufeinanderfolgender Programmbefehle, die der Lernzeit vorausgehen und nachfolgen), den Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus und dergleichen.
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Das Zustandsüberwachungsteil 112 erfasst maschinenbezogene Informationen aus sämtlichen in einem Einstellbereich eines Speichers (nicht gezeigt) der numerischen Steuervorrichtung 1 eingestellten Informationen, den/dem in einem Speicher (nicht gezeigt) gespeicherten Zeichnungsdaten oder Bearbeitungsprogramm 200, den von jedem Sensor in die numerische Steuervorrichtung 1 eingegebenen Signalen und dergleichen. Beispielsweise können für das Material des Werkstücks oder dergleichen feststehende Informationen aus den Zeichnungsdaten erfasst werden. Für das Gewicht eines Werkstücks oder dergleichen kann basierend auf den Zeichnungsdaten oder dergleichen ein fester Wert erfasst werden. Es ist jedoch auch akzeptabel, das tatsächliche Gewicht des Werkstücks zu jeder Zeit von dem an einer Werkstückbasis angebrachten Gewichtssensor zu erfassen, um ein präziseres Lernen zu ermöglichen.
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Wenn die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 erfassten maschinenbezogenen Informationen andere Informationen als numerische Werte umfassen, wie etwa beispielsweise eine Zeichenfolge, wird die in 4 gezeigte Umrechnungstabelle vorab in einem Speicher (nicht gezeigt) gespeichert. Unter Verwendung der Umrechnungstabelle können andere Informationen als numerische Werte in numerische Werte umgerechnet werden.
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Das Label-Erfassungsteil 113 misst und erfasst die tatsächliche Servosteuerungs- und Maschinenbewegungsverzögerungszeit, die während der Ausführung des Bearbeitungsprogramms durch die numerische Steuervorrichtung 1 verursacht wird, und gibt die gemessene tatsächliche Servosteuerungs- und Maschinenbewegungsverzögerungszeit an das Lernteil 111 aus.
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Nachstehend ist das durch das Label-Erfassungsteil 113 durchgeführte Messverfahren der tatsächlichen Servosteuerungs- und Maschinenbewegungsverzögerungszeit beschrieben.
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Zunächst zeigt 5 ein Hardwareblockdiagramm, das die wesentlichen Teile einer allgemeinen numerischen Steuervorrichtung und einer durch die numerische Steuervorrichtung angetriebenen und gesteuerten Werkzeugmaschine darstellt.
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Eine in der numerischen Steuervorrichtung 1 enthaltene CPU (Zentraleinheit) 11 ist ein Prozessor, der die numerische Steuervorrichtung 1 insgesamt steuert. Die CPU 11 liest ein in einem ROM 12 gespeichertes Systemprogramm über einen Bus 20 aus und steuert die gesamte numerische Steuervorrichtung 1 gemäß dem Systemprogramm. Ein RAM 13 speichert temporäre Berechnungsdaten, Anzeigedaten, verschiedene Daten, die durch einen Bediener über eine CRT-/MDI-Einheit 70 eingegeben werden, und dergleichen.
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Ein nichtflüchtiger Speicher 14 wird beispielsweise durch eine Batterie (nicht gezeigt) oder dergleichen gestützt und ist als Speicher ausgebildet, dessen Speicherzustand selbst dann aufrechterhalten wird, wenn die Stromversorgung der numerischen Steuervorrichtung 1 abgeschaltet wird. Der nichtflüchtige Speicher 14 speichert das über eine Schnittstelle 15 eingelesene Bearbeitungsprogramm und das über eine nachstehend beschriebene CRT-/MDI-Einheit 70 eingegebene Bearbeitungsprogramm. Der nichtflüchtige Speicher 14 speichert ferner ein Bearbeitungsprogrammbetriebsverarbeitungsprogramm, das zum Betreiben des Bearbeitungsprogrammes verwendet wird, ein Bearbeitungszeitvorhersageverarbeitungsprogramm und dergleichen. Die Programme werden zur Ausführung im RAM 13 erweitert. Darüber hinaus werden verschiedene Systemprogramme zur Ausführung einer Verarbeitung im Editionsmodus, die zum Erstellen und Editieren des Bearbeitungsprogramms erforderlich sind, vorab in das ROM 12 geschrieben.
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Die Schnittstelle 15 ist eine Schnittstelle zum Verbinden der numerischen Steuervorrichtung 1 mit einem externen Gerät 72, wie etwa einem Adapter. Von Seiten des externen Geräts 72 werden das Bearbeitungsprogramm, verschiedene Parameter und dergleichen eingelesen. Außerdem kann das in der numerischen Steuervorrichtung 1 editierte Bearbeitungsprogramm über das externe Gerät 72 in externen Speichereinrichtungen gespeichert werden. Eine programmierbare Maschinensteuereinrichtung (PMC) 16 gibt zur Steuerung durch das in der numerischen Steuervorrichtung 1 enthaltene Sequenzprogramm über eine I/O- (Ein- /Ausgabe-) Einheit 17 ein Signal an ein Peripheriegerät der Werkzeugmaschine aus (z.B. einen Aktor, wie etwa eine Roboterhand zum Werkzeugaustausch). Ferner empfängt die PMC 16 Signale von verschiedenen Schaltern des am Hauptkörper der Werkzeugmaschine angeordneten Bedienpanels und dergleichen und führt eine erforderliche Signalverarbeitung durch und übermittelt die Signale dann an die CPU 11.
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Die CRT-/MDI-Einheit 70 ist eine manuelle Dateneingabeeinrichtung, die eine Anzeigeeinrichtung, eine Tastatur und dergleichen umfasst. Eine Schnittstelle 18 empfängt Befehle und Daten von der Tastatur der CRT-/MDI-Einheit 70 und übermittelt sie an die CPU 11. Eine Schnittstelle 19 ist mit einem Bedienpanel 71 verbunden, das einen manuellen Impulsgeber und dergleichen aufweist.
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Eine Achsensteuerschaltung 30 zum Steuern der in der Werkzeugmaschine enthaltenen Achse empfängt einen Bewegungsbefehlsbetrag der Achse von der CPU 11 und gibt den Befehl für die Achse an einen Servoverstärker 40 aus. Der Servoverstärker 40 empfängt den Befehl und treibt einen Servomotor 50 an, um die in der Werkzeugmaschine enthaltene Achse zu bewegen. Der Servomotor 50 der Achse umfasst einen Positions-/Drehzahldetektor, führt ein Positions- /Drehzahlrückkopplungssignal vom Positions-/Drehzahldetektor zur Achsensteuerschaltung 30 zurück und führt eine Positions- /Drehzahlrückkopplungsregelung durch. Nebenbei bemerkt, zeigt das Hardwareblockdiagramm von 1 nur eine Achsensteuerschaltung 30, einen Servoverstärker 40 und einen Servomotor 50. Tatsächlich werden sie jedoch jeweils in einer Anzahl bereitgestellt, die der Anzahl der in der Werkzeugmaschine enthaltenen Achsen entspricht.
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Eine Spindelsteuerschaltung 60 empfängt einen Spindeldrehbefehl für die Werkzeugmaschine und gibt ein Spindeldrehzahlsignal an einen Spindelverstärker 61 aus. Der Spindelverstärker 61 empfängt das Spindeldrehzahlsignal und dreht einen Spindelmotor 62 der Werkzeugmaschine mit der angewiesenen Drehzahl und treibt das Werkzeug an.
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Der Spindelmotor 62 ist durch ein Zahnrad, einen Riemen oder dergleichen mit einem Positionsdetektor 63 verbunden. Der Positionsdetektor 63 gibt in Synchronisation mit der Drehung der Spindel einen Rückkopplungsimpuls aus. Der Rückkopplungsimpuls wird durch die CPU 11 gelesen.
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Im Übrigen ist das in der in 5 gezeigten numerischen Steuervorrichtung 1 enthaltene Steuerteil 100 eine durch die CPU 11 implementierte Funktionseinrichtung zur Ausführung der Analyseverarbeitung des Bearbeitungsprogramms 200, der Achsensteuerschaltung 30 zum Steuern jeder Achse, des Servoverstärkers 40, der Spindelsteuerschaltung 60, des Spindelverstärkers 61 und dergleichen.
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6A und 6B sind jeweils Ansichten zur Darstellung des durch das Label-Erfassungsteil 113 durchgeführten Messverfahrens der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit.
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Wenn der im Bearbeitungsprogramm 200 enthaltene Programmbefehl zur Achsensteuerung ausgeführt wird, wird der Programmbefehl in der numerischen Steuervorrichtung 1 analysiert. Basierend auf dem Analyseergebnis wird der an den Servomotor 50 ausgegebene Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus erzeugt. Der erzeugte Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus wird pro Steuerzyklus über die Achsensteuerschaltung 30 und den Servoverstärker 40 an den Servomotor 50 ausgegeben. Der Servomotor 50 bewegt sich um den Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus. Die Positions-/Drehzahlrückkopplung wird vom Servomotor 50 zur Achsensteuerschaltung 30 zurückgeführt. Aus verschiedenen Gründen (wie etwa die Bewegungsverzögerung, die auf der in jedem Teil der Maschine erzeugten Reibkraft basiert, und die durch die Verzögerung in einem Rückkopplungssystem oder durch Trägheit verursachte Bewegungsverzögerung) wird zwischen der Position, zu der sich der Servomotor 50 während des Steuerzyklus ursprünglich bewegen sollte, und der tatsächlichen Position des Servomotors 50 eine Abweichung verursacht. Der dem Abweichungsbetrag entsprechende Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus wird zu einem Fehlerbetrag, der ausgegeben wird, um die Positionsabweichung während des nächsten Steuerzyklus zu kompensieren.
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Das Label-Erfassungsteil 113 überwacht den Ausgabestatus des Bewegungsbetrags und den Ausgabestatus des Fehlerbetrags für jeden Steuerzyklus jedes Programmbefehls und misst die Zeit, während der nur der Fehlerbetrag und nicht der Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus ausgegeben wird, und verwendet die gemessene Zeit als tatsächliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit. Die tatsächliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit kann während der Ausführung eines Befehls (6A) oder zwischen zwei aufeinanderfolgenden vorhergehenden und nachfolgenden Programmbefehlen ( 6B) verursacht werden. Aus diesem Grund wird die gemessene tatsächliche auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit zusammen mit einem Befehl oder einem Satz zweier aufeinanderfolgender vorhergehender und nachfolgender Programmbefehle zum Lernen verwendet. Nebenbei bemerkt, wird für das Label-Erfassungsteil 113 beispielsweise eine in der numerischen Steuervorrichtung 1 oder der Maschinenlernvorrichtung 110 enthaltene Echtzeituhr (RTC/Real Time Clock) (nicht gezeigt) zum Messen der Zeit verwendet.
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Bei der vorstehenden Konfiguration kann die Maschinenlernvorrichtung 110 immer dann, wenn eine auf dem Bearbeitungsprogramm 200 basierende Bearbeitung in der numerischen Steuervorrichtung 1 durchgeführt wird, das Lernen basierend auf den maschinenbezogenen Informationen, die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 von jedem Teil der numerischen Steuervorrichtung 1 erfasst werden, und der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit verbessern, die bei der Bearbeitung verursacht und durch das Label-Erfassungsteil 113 gemessen und erfasst wird, um dadurch ein Lernmodell zu erstellen.
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Bezug nehmend auf die Maschinenlernvorrichtung 110 folgt nun eine Beschreibung der Vorhersage der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit unter Verwendung des erstellten Lernmodells.
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7 ist ein schematisches Funktionsblockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung während einer Verzögerungszeitvorhersage gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Die Maschinenlernvorrichtung 110 der vorliegenden Ausführungsform ist mit einer Umgebung 140, wie etwa einem PC oder einem numerisch gesteuerten Bearbeitungssimulator, und einer Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 verbunden, die eine Bearbeitungszeitvorhersagefunktion des zu verwendenden Bearbeitungsprogramms 200 umfasst.
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Die Maschinenlernvorrichtung 110 umfasst ein Zustandsüberwachungsteil 112, ein Lernmodellspeicherteil 114 und ein Vorhersageteil 115.
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Das Zustandsüberwachungsteil 112 erfasst die Informationen, die den maschinenbezogenen Informationen entsprechen, die als Eingabedaten zum Lernen verwendet werden, aus den Ergebnissen, die in der Umgebung 140 durch das Bearbeitungsprogramm 200 analysiert oder simuliert werden, und gibt die erfassten Informationen an das Vorhersageteil 115 aus. Das Zustandsüberwachungsteil 112 erfasst eine Bearbeitung betreffende Informationen zur Zeit der Ausführung eines Befehls oder zu der Zeit zwischen den Ausführungen zweier aufeinanderfolgender vorhergehender und nachfolgender Befehle bei einer vorläufigen Ausführung des Bearbeitungsprogramms 200. Das Zustandsüberwachungsteil 112 behandelt den von der Umgebung 140 erfassten Wert als Wert einer tatsächlichen Durchführung der Bearbeitung. Als durch das Zustandsüberwachungsteil 112 erfasste maschinenbezogene Informationen lassen sich, wie im Falle der Lernzeit, Daten der Bearbeitungsbedingungen (das Gewicht des Werkstücks, die Art des Werkstücks, das Gewicht der Einspanneinrichtung und die Art der Bearbeitung), tatsächliche Bearbeitungsdaten (die Tageszeit, ein Befehl zur Erfassungszeit und der Satz zweier aufeinanderfolgender Programmbefehle, die der Erfassungszeit vorausgehen und nachfolgen), der Bewegungsbetrag für jeden Steuerzyklus und dergleichen anführen. Wenn die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 erfassten maschinenbezogenen Informationen andere Informationen als numerische Werte umfassen, wie etwa beispielsweise eine Zeichenfolge, wird die in 4 gezeigte Umrechnungstabelle vorab in einem Speicher (nicht gezeigt) gespeichert. Unter Verwendung der Umrechnungstabelle können andere Informationen als numerische Werte in numerische Werte umgerechnet werden.
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Das Vorhersageteil 115 führt unter Verwendung des Lernmodells, das die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 von der Umgebung 140 erfassten maschinenbezogenen Informationen als Eingabedaten verwendet und im Lernmodellspeicherteil 114 gespeichert ist, eine Vorhersage der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit durch.
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Wenn das in 3 gezeigte mehrschichtige neuronale Netz als Lernmodell verwendet wird, wird beispielsweise durch Eingeben der als Eingabedaten erhaltenen maschinenbezogenen Daten in die mehrschichtigen neuronalen Netze der vorhergesagte Wert der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit ausgegeben.
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Auf diese Weise sagt das Vorhersageteil 115 die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit vorher, die zwischen jeweiligen Blöcken des Bearbeitungsprogramms 200 erzeugt wird, und gibt die vorhergesagte auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit an die Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 aus. Die Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 übermittelt die von der Maschinenlernvorrichtung 100 empfangene vorhergesagte auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit an ein im Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 enthaltenes Korrekturzeitberechnungsteil 132.
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Die Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 ist eine Vorrichtung, die etwa in einem PC, einer Simulationseinrichtung oder einer numerischen Steuervorrichtung zu installieren ist, und stellt eine Vorrichtung zum genaueren Vorhersagen der zur Bearbeitung durch das Bearbeitungsprogramm 200 benötigten Bearbeitungszeit basierend auf dem Bearbeitungsprogramm 200 und dem von der Maschinenlernvorrichtung 110 empfangenen vorhergesagten Wert der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit dar. Die Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 umfasst das Bearbeitungszeitvorhersageteil 130.
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Das Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 sagt die zur Bearbeitung durch das Bearbeitungsprogramm 200 benötigte Bearbeitungszeit voraus. Das Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 umfasst ein Bezugsbearbeitungszeitvorhersageteil 131 und ein Korrekturzeitberechnungsteil 132.
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Das Bezugsbearbeitungszeitvorhersageteil
131 analysiert das Bearbeitungsprogramm
200 auf das Vorhersageziel der Bearbeitungszeit und sagt die für die auf dem Bearbeitungsprogramm
200 basierende Bearbeitung benötigte Bearbeitungszeit voraus, bei der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit nicht berücksichtigt ist. Zur Vorhersage der Bearbeitungszeit, bei der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit nicht berücksichtigt ist, können beispielsweise die in der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2003-175439 , der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2012-243152 und dergleichen offenbarten bekannten Techniken verwendet werden.
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Das Korrekturzeitberechnungsteil 132 addiert die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeiten auf, die zwischen jeweiligen Blöcken des Bearbeitungsprogramms 200 verursacht und durch das in der Maschinenlernvorrichtung 110 enthaltene Vorhersageteil 115 ausgegeben werden, um dadurch die Korrekturzeit zu berechnen.
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Dann addiert das Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 die durch das Korrekturzeitberechnungsteil 132 berechnete Korrekturzeit zu der Bearbeitungszeit, die auf eine auf dem Bearbeitungsprogramm 200 basierende Bearbeitung bezogen ist und durch das Bezugsbearbeitungszeitvorhersageteil 131 berechnet wird und bei der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit nicht berücksichtigt ist, um dadurch die vorhergesagte Bearbeitungszeit zu berechnen, bei der die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit berücksichtigt ist.
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Auf diese Weise kann die Maschinenlernvorrichtung 110, die das Lernmodell umfasst, das aus dem Lernen unter Verwendung der maschinenbezogenen Informationen, die beim Durchführen der Bearbeitung durch die numerische Steuervorrichtung 1 erhalten werden, als Eingabedaten und der tatsächlichen auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit als überwachte Daten resultiert, die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit, die während der Bearbeitung unter Verwendung des Bearbeitungsprogramms 200 verursacht wird, durch Verwenden sämtlicher Informationen vorhersagen, die durch Analysieren oder Simulieren des Bearbeitungsprogramms 200 auf das Vorhersageziel der Bearbeitungszeit als maschinenbezogene Informationen erhalten werden. Dann verwendet die Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150 die durch die Maschinenlernvorrichtung 110 vorhergesagte auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit und kann dadurch die zur Bearbeitung durch das Bearbeitungsprogramm 200 benötigte Bearbeitungszeit mit größerer Präzision vorhersagen.
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8 zeigt eine Ausführungsform, bei der die Maschinenlernvorrichtung 110 in die numerische Steuervorrichtung 1 integriert ist. Die numerische Steuervorrichtung 1 von 8 entspricht der in 7 gezeigten Bearbeitungszeitvorhersagevorrichtung 150.
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Die Maschinenlernvorrichtung 110 der vorliegenden Ausführungsform ist intern in der numerischen Steuervorrichtung 1 enthalten, die eine Bearbeitungszeitvorhersagefunktion und eine Bearbeitungssimulationsfunktion umfasst, und sagt die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit, die während der Ausführung des Bearbeitungsprogramms 200 verursacht wird, basierend auf sämtlichen Informationen vorher, die durch eine auf dem Bearbeitungsprogramm 200 basierende Bearbeitungssimulation erhalten werden, wenn die numerische Steuervorrichtung 1 eine Vorhersage der für die Bearbeitung durch das Bearbeitungsprogramm 200 benötigten Bearbeitungszeit durchführt. Ferner entspricht das Bearbeitungssimulationsteil 120 der in 7 gezeigten Umgebung 140. Im Übrigen muss die Maschinenlernvorrichtung 110 der vorliegenden Ausführungsform nicht intern in der numerischen Steuervorrichtung 1 enthalten sein und kann extern angeschlossen sein, sofern sie sämtliche nachstehend beschriebenen Informationen von der numerischen Steuervorrichtung 1 erfassen kann.
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Das Zustandsüberwachungsteil
112 der vorliegenden Ausführungsform erfasst die Informationen, die den maschinenbezogenen Informationen entsprechen, die als Eingabedaten zum Lernen verwendet werden, aus den Ergebnissen der auf dem Bearbeitungsprogramm
200 basierenden Simulation, die durch das Bearbeitungssimulationsteil
120 ausgeführt wird, und gibt die erfassten Informationen an das Vorhersageteil
115 aus. Das Bearbeitungssimulationsteil
120 führt eine Simulation des Bearbeitungsprogramms
200 unter Verwendung des aus dem Stand der Technik, wie etwa der offengelegten
japanischen Patentanmeldung Nr. 2012-243152 , bekannten Verfahrens durch.
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Das Vorhersageteil 115 führt eine Vorhersage der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit unter Verwendung des im Lernmodellspeicherteil 114 gespeicherten Lernmodells durch, das die durch das Zustandsüberwachungsteil 112 vom Bearbeitungssimulationsteil 120 erfassten maschinenbezogenen Informationen als Eingabedaten verwendet, und gibt das Ergebnis an das im Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 enthaltene Korrekturzeitberechnungsteil 132 aus.
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Die Arbeitsvorgänge des Bearbeitungszeitvorhersageteils 130, des Bezugsbearbeitungszeitvorhersageteils 131 und des Korrekturzeitberechnungsteils 132 anderer Funktionseinrichtungen entsprechen den in Verbindung mit 7 beschriebenen.
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Bis hierhin wurden die Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung beschrieben. Die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht nur auf die Beispiele der Ausführungsformen beschränkt und lässt sich unter verschiedenen Aspekten durch Vornehmen geeigneter Änderungen umsetzen.
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In den Ausführungsformen sind der Aspekt des Lernens und die Verwendung einer einzelnen Maschinenlernvorrichtung 100 dargestellt. Das durch das Lernteil 111 erstellte und im Lernmodellspeicherteil 114 gespeicherte Lernmodell stellt jedoch selbst den die Lernergebnisse angebenden Datensatz dar. Aus diesem Grund kann das Lernmodell auch dazu eingerichtet sein, beispielsweise über eine externe Speichereinrichtung und Netzwerke (nicht gezeigt) mit anderen Maschinenlernvorrichtungen 110 gemeinsam genutzt zu werden. Bei einer solchen Konfiguration führen jeweilige Maschinenlernvorrichtungen 110 beim Lernen mit einem einzelnen Lernmodell, das durch eine Mehrzahl Maschinenlernvorrichtungen 110 gemeinsam genutzt wird, ein paralleles Lernen durch, was die bis zum Abschluss des Lernens benötigte Zeit verkürzen kann. Bei Verwendung des Lernmodells hingegen, das das gemeinsam genutzte Lernmodell verwendet, kann die auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführende Verzögerungszeit auch in jeder einer Mehrzahl Maschinenlernvorrichtungen 110 vorhergesagt werden. Das Verfahren zum gemeinsamen Nutzen des Lernmodells ist nicht auf ein spezifisches Verfahren beschränkt. Beispielsweise kann ein Lernmodell im Hostcomputer einer Fabrik gespeichert werden, um durch jeweilige Maschinenlernvorrichtungen 110 gemeinsam genutzt zu werden. Alternativ kann ein Lernmodell in dem durch einen Hersteller eingestellten Server gespeichert und durch die Maschinenlernvorrichtungen von Kunden gemeinsam genutzt werden.
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Ferner sind in den Ausführungsformen die Konfigurationen der Maschinenlernvorrichtungen 110 zum Lernen und zur Vorhersage einzeln beschrieben. Die Maschinenlernvorrichtung 110 kann jedoch die Konfiguration zum Lernen und die Konfiguration zur Vorhersage gleichzeitig umfassen. In einem solchen Fall kann die Maschinenlernvorrichtung 110 eine Vorhersage der auf eine Servosteuerung und eine Maschinenbewegung zurückzuführenden Verzögerungszeit unter Verwendung des Lernmodells zur Vorhersage der Bearbeitungszeit durch die numerische Steuervorrichtung 1 durchführen. Bei einer nachfolgenden Bearbeitung durch die numerische Steuervorrichtung 1 kann das Lernteil 111 ein weiteres zusätzliches Lernen durchführen.
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Ferner ist in den Ausführungsformen das Bearbeitungszeitvorhersageteil 130 mit einer Konfiguration dargestellt, die andere jeweilige Funktionseinrichtung umfasst, wobei eine solche Inklusionsrelation jedoch nicht erforderlich ist. Selbst wenn jeweilige Funktionseinrichtungen als jeweilige unabhängige Funktionseinrichtungen installiert sind, ändern sich Funktion und Effekt der vorliegenden Erfindung nicht.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- JP 2003175439 [0004, 0005, 0006, 0050]
- JP 2012243152 [0004, 0005, 0006, 0050, 0056]
- JP 11028643 [0004, 0005, 0006]
- JP 2014038482 [0004, 0005, 0006]
- JP 2012502270 [0004, 0006]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Journal of Technical Disclosure Nr. 2012-502270 [0005]
