DE102017103588A1

DE102017103588A1 - Analysevorrichtung und analysesystem

Info

Publication number: DE102017103588A1
Application number: DE102017103588.5A
Authority: DE
Inventors: Yoshiji Yamamoto; Hayato Komatsu; Koichi Kato
Original assignee: JTEKT Corp
Current assignee: JTEKT Corp
Priority date: 2016-02-24
Filing date: 2017-02-22
Publication date: 2017-08-24
Also published as: CN107122830B; CN107122830A; US20170243122A1

Abstract

Eine Analysevorrichtung (100) zur Verbesserung der Genauigkeit von Analyseergebnissen führt Prädiktionen über die Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen eines Produktionsziels in einem Prozess eines Produzierens einer Kurbelwelle als Produktionsziel durch eine Schleifmaschine als Produktionseinrichtung durch. Die Analysevorrichtung (100) enthält eine Vielzahl von Prädiktoren (A bis H) zur Durchführung von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung, eine Auswahleinheit (112) zur Auswahl einer Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) und einen Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses über die Qualität beruhend auf der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse, die durch die Vielzahl der durch die Auswahleinheit (112) ausgewählten aktiven Prädiktoren erhalten werden.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Analysevorrichtung und ein Analysesystem.
Technischer Hintergrund
In der Patentliteratur 1 ist eine Analysemodellentscheidungseinrichtung offenbart, die die Genauigkeit einer Analyse durch Entscheiden des optimalen Analysemodells aus drei Analysemodellen zu verbessern beabsichtigt. Die Analysemodellentscheidungseinrichtung gemäß der Patentliteratur 1 enthält eine Datenanalyseeinheit, die die drei Analysemodelle mit zu lernenden Lerndaten beaufschlagt, dann bei jedem Analysemodell Bewertungsdaten anwendet, um eine Ausfallwahrscheinlichkeit zu messen. Danach vergleicht die Datenanalyseeinheit jeweilige gemessene Ergebnisse der drei Analysemodelle, und entscheidet das Analysemodell mit der größten Genauigkeit als optimales Analysemodell.
LISTE DER VERWANDTEN TECHNIK
PATENTLITERATUR

PATENTLITERATUR 1: JP 2002-109208 A

Kurzzusammenfassung der Erfindung
Durch die Erfindung zu lösende Probleme
Eine Analysevorrichtung ist bekannt, die Prädiktionen über die Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen eines Produktionsgegenstands während einer Produktion in einem Prozess eines Produzierens und Verarbeitens des Produktionsgegenstands durch die Produktionseinrichtung durchführt. Bei einer derartigen Analysevorrichtung tendiert die Prädiktionsgenauigkeit zum Variieren gemäß einer Umgebung, in der die Produktionseinrichtung angeordnet ist, oder einem Gebrauchszustand der Produktionseinrichtung. Demnach kann die Prädiktionsgenauigkeit des Analysemodells, das durch die Messergebnisse beruhend auf vorhergehendem Lernen bestimmt wird, geringer als die eines anderen Analysemodells sein. In diesem Fall ist die Genauigkeit von Analyseergebnissen durch die Analysevorrichtung verringert.
Eine Aufgabe der Erfindung besteht in der Bereitstellung einer Analysevorrichtung und eines Analysesystems, die die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern können.
Mittel zur Lösung der Probleme
Eine erfindungsgemäße Analysevorrichtung, die Prädiktionen über die Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen eines Produktionsgegenstands in einem Prozess eines Produzierens des Produktionsgegenstands durch die Produktionseinrichtung durchführt, enthält eine Vielzahl von Prädiktoren, die Prädiktionen über die Qualität durch Verwenden verschiedener Analyseverfahren beruhend auf die Produktionseinrichtung betreffenden Daten durchführen, eine Auswahleinheit, die die Vielzahl der aktiven Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren auswählt, einen Gesamtprädiktor, der ein umfassendes Prädiktionsergebnis über die Qualität beruhend auf einer Vielzahl von durch die Vielzahl der aktiven Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnisse berechnet, und eine Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit, die die Genauigkeit von durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen über die Qualität berechnet, wobei die Auswahleinheit die Vielzahl aktiven der Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren beruhend auf durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit berechneten Prädiktionsgenauigkeiten auswählt.
Bei der erfindungsgemäßen Analysevorrichtung wählt die Auswahleinheit eine Vielzahl von aktiven Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren beruhend auf Prädiktionsgenauigkeiten aus, und der Gesamtprädiktor verwendet die Vielzahl der Prädiktoren, wodurch hohe Prädiktionsgenauigkeiten in der Umgebung, wo die Produktionseinrichtung angeordnet ist, und in dem Gebrauchszustand der Produktionseinrichtung erhalten werden können. Der Gesamtprädiktor berechnet ein umfassendes Prädiktionsergebnis über die Qualität von Konditionen der Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen des Produktionsgegenstands beruhend auf der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse, die durch die Vielzahl der aktiven Prädiktoren erhalten werden. Daher kann die erfindungsgemäße Analysevorrichtung die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit berechnet Genauigkeiten von Prädiktionen, die durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren durchgeführt werden, beruhend auf Prädiktionsergebnissen, die durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren erhalten werden, und Untersuchungsergebnissen über die Qualität. Dann wählt die Auswahleinheit aktive Prädiktoren beruhend auf Prädiktionsgenauigkeiten aus, die durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit berechnet werden. Demnach kann der Gesamtprädiktor ein umfassendes Prädiktionsergebnis beruhend auf der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse berechnen, die durch die Vielzahl der aktiven Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten erhalten werden. Daher kann die erfindungsgemäße Analysevorrichtung die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Ein erfindungsgemäßes Analysesystem enthält eine erste Analysevorrichtung, die die vorstehend beschriebene Analysevorrichtung darstellt, und eine zweite Analysevorrichtung, die mit einem Netzwerk verbunden ist, um eine Datenkommunikation mit der ersten Analysevorrichtung durchzuführen. Die zweite Analysevorrichtung ist zum Durchführen von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung von Hilfsprädiktoren eingestellt, die keinen aktiven Prädiktoren unter der Vielzahl der Prädiktoren entsprechen, und berechnet die Genauigkeiten von Prädiktionen, die durch die Hilfsprädiktoren durchgeführt werden. Die Auswahleinheit ersetzt einen Teil bereits als aktive Prädiktoren ausgewählter Prädiktoren durch Hilfsprädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten beruhend auf den Prädiktionsgenauigkeiten von aktiven Prädiktoren, die durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit berechnet werden, und Prädiktionsgenauigkeiten, die von Hilfsprädiktoren erhalten werden, die in der zweiten Analysevorrichtung berechnet werden.
In dem erfindungsgemäßen Analysesystem führt die zweite Analysevorrichtung Prädiktionen über die Qualität durch die Hilfsprädiktoren durch. Wenn die erste Analysevorrichtung Prädiktionen über die Qualität durch alle der Vielzahl der Prädiktoren durchführt, kann die Berechnung von Prädiktionsergebnissen durch die aktiven Prädiktoren und die Berechnung des umfassenden Prädiktionsergebnisses dauern. Jedoch kann die zur Berechnung der Prädiktionsergebnisse durch die aktiven Prädiktoren und des umfassenden Prädiktionsergebnisses erforderliche Zeit verkürzt werden, indem Prädiktionen über die Qualität durch die Hilfsprädiktoren durch die zweite Analysevorrichtung durchgeführt werden. Vorzugsweise führt die zweite Analysevorrichtung Prädiktionen über die Qualität durch alle Hilfsprädiktoren durch, und die erste Analysevorrichtung führt keine Prädiktionen über die Qualität durch Hilfsprädiktoren durch, oder die erste Analysevorrichtung und die zweite Analysevorrichtung führen vorzugsweise jeweils Prädiktionen über die Qualität durch einen Teil der Hilfsprädiktoren durch.
Eine erfindungsgemäße Analysevorrichtung, die Prädiktionen über die Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen eines Produktionsgegenstands in einem Prozess eines Produzierens des Produktionsgegenstands durch die Produktionseinrichtung durchführt, enthält die Vielzahl der Prädiktoren, die Prädiktionen über die Qualität durchführen, indem verschiedene Analyseverfahren beruhend auf die Produktionseinrichtung betreffenden Daten verwendet werden, und einen Gesamtprädiktor, der ein umfassendes Prädiktionsergebnis über die Qualität beruhend auf der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse berechnet, die durch die Vielzahl der Prädiktoren erhalten werden, wobei die Vielzahl der Prädiktoren zumindest zwei oder mehr Prädiktoren enthält, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten durchführen, die zur Zeit der Herstellungsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden.
In der erfindungsgemäßen Analysevorrichtung berechnet der Gesamtprädiktor ein umfassendes Ergebnis beruhend auf Prädiktionsergebnissen durch zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen bezüglich derselben Analysezieldaten durchführen, die die Produktionseinrichtung betreffen, indem verschiedene Analyseverfahren verwendet werden. Das heißt, eine multidimensionale Analyse kann unter Ausnutzung der Tatsache durchgeführt werden, dass Prädiktionsergebnisse gemäß Analyseverfahren unterschiedlich sind, selbst wenn dieselben Analysezieldaten verwendet werden. Daher kann die erfindungsgemäße Analysevorrichtung die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
1 zeigt eine Ansicht eines Aufbaus einer Schleifmaschine, wobei eine Analysevorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet wird.
2 zeigt ein Blockschaltbild einer Konfiguration der Analysevorrichtung.
3 zeigt eine Tabelle eines Beispiels eines in einem Gesamtprädiktor durchgeführten Berechnungsverfahrens.
4 zeigt eine Tabelle eines Beispiels eines in einer Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit durchgeführten Berechnungsverfahrens.
5 zeigt ein Blockschaltbild einer Konfiguration eines Analysesystems gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel.
6 zeigt ein Blockschaltbild einer Konfiguration einer zweiten Analysevorrichtung.
Ausführungsbeispiele der Erfindung
Nachstehend wird eine Analysevorrichtung gemäß Ausführungsbeispielen der Erfindung unter Bezugnahme auf die Zeichnungen beschrieben. Produktionseinrichtungen sind Einrichtungen, die gegebene Produktionsgegenstände produzieren. Die Produktionseinrichtungen enthalten verschiedene Einrichtungen, wie eine Werkzeugmaschine, eine Transporteinrichtung und einen Industrieroboter. Die Produktionseinrichtungen sind beispielsweise eine mit einem Bearbeitungsprozess in einer Produktionsgasse beaufschlagte Werkzeugmaschine, die eine Schleifmaschine zum Schleifen einer Kurbelwelle ist, eine Transporteinrichtung zum Einbringen und Ausbringen in/aus der Werkzeugmaschine, usw. In dem Ausführungsbeispiel ist die Produktionseinrichtung beispielsweise die Schleifmaschine. Zuerst wird eine Schleifmaschine 1 als Beispiel der Produktionseinrichtung, die eine Analysevorrichtung 100 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet, unter Bezugnahme auf 1 beschrieben.
<1. Erstes Ausführungsbeispiel>
(1-1. Aufbau der Schleifmaschine 1)
Wie in 1 gezeigt ist eine Schleifmaschine 1 eine Schleifmaschine vom Schleifradstanddurchgangstyp, die eine Schleifarbeit bei einem Kurbellagerzapfen, einem Kurbelzapfen, usw. einer Kurbelwelle W durchführt, die einen Produktionsgegenstand darstellt. Ein Unterbau 2 ist an einer Installationsfläche der Schleifmaschine 1 fixiert, und eine Hauptspindeleinrichtung 3 und eine Reitstockeinrichtung 4 sind an dem Unterbau angebracht, die beide Enden der Kurbelwelle W drehbar lagern. Die Kurbelwelle W wird durch die Hauptspindeleinrichtung 3 und die Reitstockeinrichtung 4 zum Drehen um den Wellenlagerzapfen getragen. Die Hauptspindeleinrichtung 3 enthält einen Motor 31, der die Kurbelwelle W zum Drehen ansteuert.
Ferner ist an dem Unterbau 2 eine Schleifradgrundplatte 5 vorgesehen. Die Schleifradgrundplatte 5 bewegt sich in einer Z-Achsenrichtung (einer axialen Richtung der Kurbelwelle W) und einer X-Achsenrichtung (einer Richtung orthogonal zu einer axialen Geraden der Kurbelwelle W). Die Schleifradgrundplatte 5 bewegt sich durch einen Motor 51 in der Z-Achsenrichtung und bewegt sich durch einen Motor 52 in der X-Achsenrichtung. Die Schleifradgrundplatte 5 ist mit zwei Erfassungseinrichtungen 53, 54 versehen. Die Erfassungseinrichtung 53 erfasst eine Position der Schleifradgrundplatte 5 in der Z-Achsenrichtung, und die Erfassungseinrichtung 54 erfasst eine Position der Schleifradgrundplatte 5 in der X-Achsenrichtung. In dem Ausführungsbeispiel werden Drehgeber, die die Rotation, usw. der Motoren 51, 52 messen, als Erfassungseinrichtungen 53, 54 verwendet, allerdings können auch lineare Positionserfassungseinrichtungen, wie lineare Skalen, als Erfassungseinrichtungen 53, 54 verwendet werden.
Die Schleifradgrundplatte 5 ist mit einem Schleifrad 6 versehen, das sich dreht. Das Schleifrad 6 wird durch einen Motor 61 zum Drehen veranlasst, wodurch der Kurbelzapfen oder der Kurbellagerzapfen geschliffen werden. Die Schleifradgrundplatte 5 ist auch mit einer Erfassungseinrichtung 62 versehen, die elektrischen Strom des Motors 61 erfasst. Obwohl ein Strommessgerät als Erfassungseinrichtung 62 verwendet wird, kann ein Spannungsmessgerät, Leistungsmessgerät, usw. als Erfassungseinrichtung 62 verwendet werden, das Spannung und Leistung des Motors 61 erfasst. Ferner ist eine Größenbestimmungseinrichtung 7 im Unterbau 2 vorgesehen. Die Größenbestimmungseinrichtung 7 misst einen Außendurchmesser des Kurbelzapfens oder des Kurbellagerzapfens als Schleifabschnitt der Kurbelwelle W.
Außerdem sind eine Pumpe 81, ein Ventil 82 und eine Erfassungseinrichtung 83 im Unterbau 2 vorgesehen. Die Pumpe 81 führt dem Schleifabschnitt ein Kühlmittel zu. Das Ventil 82 schaltet zwischen EIN/AUS zur Zufuhr des Kühlmittels um. Die Erfassungseinrichtung 83 erfasst einen Zustand des Ventils 82. Obwohl in dem Ausführungsbeispiel als Erfassungseinrichtung 83 ein Durchflussmesser verwendet wird, der einen Kühlmitteldurchsatz erfasst, kann ein Druckmesser als Erfassungseinrichtung 83 verwendet werden, der einen Druck des Kühlmittels erfasst. Eine Erfassungseinrichtung 84, die eine Umgebungstemperatur (Außenlufttemperatur) erfasst, ist ferner im Unterbau 2 vorgesehen.
Die Schleifmaschine 1 enthält ferner eine CNC(Computerized Numerical Control)-Einrichtung 91, einen PLC (Programmable Logic Controller) 92, ein Steuerfeld 93 und die Analysevorrichtung 100. Die CNC-Einrichtung 91 steuert den Motor 31 der Hauptspindeleinrichtung 3, die Motoren 51, 52 der Schleifradgrundplatte 5 und den Motor 61 des Schleifrads 6. Die CNC-Einrichtung 91 beschafft Erfassungsinformationen von den Erfassungseinrichtungen 53, 54 der Motoren 51, 52 in der Schleifradgrundplatte 5 und der Erfassungseinrichtung 62 des Motors 61 in dem Schleifrad 6 zur Zeit der Durchführung der Steuerung. Der PLC 92 beschafft Erfassungsinformationen von der Größenbestimmungseinrichtung 7 und steuert auch die Zufuhr des Kühlmittels über die Steuerung der Pumpe 81 und des Ventils 82. Der PLC 92 beschafft Erfassungsinformationen von der Erfassungseinrichtung 83 des Ventils 82 zur Zeit der Steuerung der Zufuhr des Kühlmittels. Der PLC 92 beschafft Erfassungsinformationen über die Umgebungstemperatur von der Erfassungseinrichtung 84.
Die Analysevorrichtung 100 führt Prädiktionen über die Qualität von Konditionen der Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen des durch die Produktionseinrichtung produzierten Produktionsgegenstands durch. Beispielsweise führt die Analysevorrichtung 100 eine Prädiktion, dass der Produktionsgegenstand ein defekter Gegenstand ist, aufgrund eines Auftretens eines Schleifbrandes in Produktionsgegenstand durch. Die Analysevorrichtung 100 führt auch Prädiktionen über Fehler, Lebensdauern, Wartungszeiten jeweiliger die Produktionseinrichtung bildender Komponenten durch. In dem Ausführungsbeispiel führt die Analysevorrichtung 100 Prädiktionen, ob die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist oder nicht, in einem Prozess eines Durchführens einer Schleifarbeit bei dem Kurbellagerzapfen, dem Kurbelzapfen, usw. der Kurbelwelle W als Produktionsgegenstand durch.
Die Analysevorrichtung 100 wird als von der CNC-Einrichtung 91 und dem PLC 92 separate Vorrichtung beschrieben, jedoch kann die Analysevorrichtung 100 ein eingebettetes System der CNC-Einrichtung 91 oder des PLC 92 sein, und kann ein Personalcomputer oder Server sein.
In dem Ausführungsbeispiel ist die Analysevorrichtung 100 auch in einer Schleifmaschine 1 vorgesehen. Die Analysevorrichtung 100 ist auch mit jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83, 84, der CNC-Einrichtung 91 und dem PLC 92 verbunden, die in der Schleifmaschine 1 vorgesehen sind, um mit diesen eine Datenkommunikation durchzuführen.
Hier kann eine Analysevorrichtung 100 mit einem Netzwerk zur Durchführung einer Datenkommunikation mit einer Vielzahl von Produktionseinrichtungen, wie einer Vielzahl von Schleifmaschinen 1 verbunden sein. In diesem Fall kann ein Netzwerksystem (Analysesystem), das die Analysevorrichtung 100 und jeweilige Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84 enthält, ein Edge Computing ausbilden. Das Edge Computing ist ein mit einem Netzwerk in einer engen Region verbundenes System, das eine Datenverarbeitung an einem Ort nahe einer Erzeugungsquelle von Daten durchführen kann. Die durch das Edge Computing gebildete Analysevorrichtung 100 kann einen Server (der als Edge Server usw. bezeichnet wird) verwenden, der die Vielzahl der Schleifmaschinen 1 vereinigt.
Das Netzwerksystem (Analysesystem), das die Analysevorrichtung 100 und jeweilige Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84 enthält, kann auch ein Fog Computing bilden. Das Fog Computing ist ein System, das mit einem Netzwerk in einer breiteren Region verglichen mit dem Edge Computing verbunden ist. Das Fog Computing ist beispielsweise im selben Gebäude oder in Nachbargebäuden (in einer vorbestimmten Region) installiert.
Das Netzwerksystem (Analysesystem), das die Analysevorrichtung 100 und jeweilige Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84 enthält, kann auch ein Cloud Computing bilden, das ungeachtet des Orts installiert werden kann. Das Cloud Computing ist ein System, das mit einem Netzwerk in einer breiteren Region verglichen mit dem Fog Computing verbunden ist.
Das heißt, eine Datenübertragungsrate in einem das Fog Computing bildenden Netzwerk ist merklich schneller als eine Datenübertragungsrate in einem das Cloud Computing bildenden Netzwerk. Daher kann in dem das Fog Computing bildende Netzwerk eine große Datenmenge verglichen mit dem Cloud Computing in kurzer Zeit übertragen werden. Eine Datenübertragungsrate in einem das Edge Computing bildenden Netzwerk ist noch schneller als die Datenübertragungsrate in dem das Fog Computing bildenden Netzwerk. Daher kann in dem das Edge Computing bildenden Netzwerk eine große Datenmenge verglichen mit dem Fog Computing in kurzer Zeit übertragen werden.
Im Übrigen ist die Anzahl verbundener Produktionseinrichtungen im Edge Computing geringer, die Anzahl ist im Cloud Computing größer, und die Anzahl liegt in der Mitte dieser beim Fog Computing. Demnach wird das Edge Computing bevorzugt, wenn eine Verarbeitung in Echtzeit durchgeführt wird, das Cloud Computing wird bevorzugt, wenn viele Datentypen verarbeitet werden, und das Fog Computing wird bevorzugt, wenn viele Datentypen verarbeitet werden, während ein gewisser Grad an Echtzeiteigenschaft sichergestellt wird.
(1-2. Konfiguration der Analysevorrichtung 100)
Als Nächstes wird eine Konfiguration der Analysevorrichtung 100 unter Bezugnahme auf 2 beschrieben. Die Analysevorrichtung 100 ist eine Vorrichtung, die in dem Prozess des Durchführens einer Schleifarbeit bei dem Kurbellagerzapfen, dem Kurbelzapfen, usw. der Kurbelwelle W (vergleiche 1) als Produktionsgegenstand analysiert, ob die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist oder nicht. Die Analysevorrichtung 100 enthält eine Prädiktionseinheit 110, eine Berechnungseinheit 120, eine Datenspeichereinheit 130, eine Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 und eine Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150.
Die Prädiktionseinheit 110 führt Prädiktionen darüber, ob die Kurbelwelle W, bei der eine Schleifarbeit durchgeführt wird, ein gutes Produkt ist oder nicht, beruhend auf Daten, die zur Zeit der Schleifarbeit erhalten werden, und verschiedenen Arten von Informationen, usw. durch, die vorab durch einen Bediener, usw. eingegeben werden. Die Berechnungseinheit 120 überprüft ein durch die Prädiktionseinheit 110 erhaltenes Prädiktionsergebnis mittels eines Ergebnisses einer Untersuchung, ob die Kurbelwelle W als Endprodukt ein gutes Produkt ist oder nicht. Dann führt die Berechnungseinheit 120 das berechnete Ergebnis zu der Prädiktionseinheit 110 zurück.
Die Datenspeichereinheit 130 speichert verschiedene Arten von Informationen, die durch den Bediener usw. eingegeben werden. Als in der Datenspeichereinheit 130 gespeicherte Informationen sind als Konditionen und dergleichen der Analysevorrichtung 100 eingestellte Parameter, die nachstehend beschriebene Prädiktoren A bis H der Prädiktionseinheit 110 betreffen, angeführt, die beispielsweise Formen und Materialien der Kurbelwelle W, Formen und Materialien des Schleifrads 6 und Schleifprozessinformationen darstellen, wie Schneidgrößen des Schleifens und Kühlmitteldurchsätze. Die in den Prädiktoren A bis H eingestellten Parameter sind Modelle zum Konstruieren von Analyseeinrichtungen. Die Parameter werden zu Beginn beruhend auf Daten, die von den Erfassungseinrichtungen erhalten werden, und Ergebnissen von Produktionsuntersuchungen darüber eingestellt, ob die Kurbelwellen W gute Produkte sind oder nicht, die zur Zeit der Durchführung der Schleifarbeit der Kurbelwellen W durch die Schleifmaschine 1 erhalten werden.
Die Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 speichert durch die nachstehend beschriebene Vielzahl von Prädiktoren A bis H erhaltene Prädiktionsergebnisse. Die Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150 speichert Ergebnisse von Produktionsuntersuchungen darüber, ob die Kurbelwellen W, bei denen die Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 durchgeführt wird, gute Produkte sind oder nicht. Die in der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 und der Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150 gespeicherten Daten werden verwendet, wenn die Berechnungseinheit 120 Prädiktionsgenauigkeiten jeweiliger Prädiktoren A bis H berechnet.
(1-2-1: Konfiguration der Prädiktionseinheit 110)
Wie in 2 gezeigt, enthält die Prädiktionseinheit 110 hauptsächlich acht Prädiktoren A bis H, eine Auswahleinheit 112, einen Gesamtprädiktor 113, eine Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 und eine Anzeigeeinheit 115. Die jeweiligen Prädiktoren A bis H sind Analyseeinrichtungen, die Prädiktionen darüber durchführen, ob die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist oder nicht, indem sie voneinander verschiedene Analyseverfahren verwenden. Die Prädiktoren A bis H beschaffen für Prädiktionen durch die jeweiligen Prädiktoren A bis H verwendete Daten von jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84, der CNC-Einrichtung 91, dem PLC 92 und der Datenspeichereinheit 130, die in der Schleifmaschine 1 vorgesehen sind. Dann übertragen die Prädiktoren A bis H Daten zu der Auswahleinheit 112, die durch die jeweiligen Prädiktoren A bis H getroffene Prädiktionsergebnisse betreffen.
Die Auswahleinheit 112 wählt Daten, die Prädiktionsergebnisse eines Teils von aktiven Prädiktoren betreffen, aus Daten aus, die Prädiktionsergebnisse betreffen, die von den jeweiligen Prädiktoren A bis H empfangen werden. Dann überträgt die Auswahleinheit 112 die ausgewählten Daten zu dem Gesamtprädiktor 113, und der Gesamtprädiktor 113 berechnet ein umfassendes Prädiktionsergebnis als Analysevorrichtung 100. Die Auswahleinheit 112 überträgt alle Daten, die Prädiktionsergebnisse betreffen, die von den jeweiligen Prädiktoren A bis H empfangen werden, zu der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140. Die Auswahleinheit 112 kann einen Teil der die Prädiktionsergebnisse betreffenden Daten zu der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 übertragen.

Beispiele von für die Prädiktoren A bis H verwendeten Analyseeinrichtungen sind in Tabelle 1 aufgeführt. Tabelle 1

X-R-Steuerdiagramm	Quantifizierungsklasse IV	Quantifizierungsklasse I	Dynamisches Bayessches Netz
Hauptkomponentenanalyse	Neuronales Netz	Quantifizierungsklasse II	Hidden-Markov-Modell
Unabhängige Komponentenanalyse	Support Vektor-Einrichtung	Diskriminanzanalyse	Einfaches Markov-Modell
Korrelationsanalyse	Sequentielles Dichteverhältnis-Schätzverfahren	Conjoint-Analyse	Multi-Markov-Modell
Verteilungsanalyse	Spezifisches Spektrumverfahren	K-Nächste-Nachbarn-Verfahren	Petri-Netz-Modell
Faktorenanalyse	Strukturelles Lernverfahren	Nächste Nachbar-Verfahren mit großem Abstand	Hybrid-Petri-Netz-Modell
Multivariables Steuerdiagramm	Naive-Bayes-Verfahren	Gausssche Prozessregression	Invariante Distinktion
Kumulatives Summenverfahren	Entscheidungsbaum	Ridge-Regression	Mehrstufiges Petri-Netz-Modell
Momentverfahren	MT-Verfahren	Lasso-Regression	Gekoppeltes neuronales Netz
Hotelling-T²-Verfahren	K-Means-Clustering	Bridge-Regression	Bolzmanneinrichtungen
T²-Q-Steuerdiagramm	Fuzzy-K-Means-Clustering	Adaptive Lasso-Regression	Rezividierendes neuronales Netz
Überlebensanalyse	Entropieverfahren	Teil-Kleinste-Quadrateregression	Random Forest
Test	Kovarianzstrukturanalyseverfahren	Räumliche Teil-Kleinste-Quadrateregression	Lineare adaptive Steuerung
Cluster-Analyse	Deep Learning	Elastic Net Regression	Sequentielle Identifikation
Selbstorganisierende Abbildung	Mehrstufige Regressionsanalyse	Gewichteter gerichteter Graph	Gemischtes Normalverteilungs-, sequentielles Aktualisierungsverfahren
Quantifizierungsklasse III	Zeitreihenanalyse	Pfeildiagramm	Quantitativ-Faktor-Quantitativ-Analyseverfahren
Multidimensionale Skalierung	Logistische Analyse	Bayes-Netzwerk

Die in Tabelle 1 gezeigten Analyseeinrichtungen sind derart klassifiziert, dass sie jeweiligen Eigenschaften, wie QC-Verfahren (beispielsweise X-R-Steuerdiagramm, Korrelationsanalyse usw.), lineare Adaption (beispielsweise lineare adaptive Steuerung usw.), nichtlineare Identifikation (beispielsweise sequentielle Identifikation usw.), Bayes-Verfahren (beispielsweise Naive-Bayes-Verfahren, Bayes-Netzwerk usw.), maschinelles Lernen (beispielsweise neuronales Netzwerk, Support Vektoreinrichtung usw.), Regressionsanalysen (beispielsweise Mehrfachregressionsanalyse, Ridge-Regression usw.) entsprechen. Die Prädiktionsgenauigkeit jeder Analyseeinrichtung schwankt entsprechend zu analysierender Datenmenge (der Anzahl von zu analysierenden Daten) oder Modellgenauigkeit. Das heißt, in einer Analyseeinrichtung mit vielen Variablen und Konstanten der Modelle selbst, wie Statistiken, und einer Analyseeinrichtung mit vielen früheren Wahrscheinlichkeitsverteilungen wird die Modellgenauigkeit hoch und die Prädiktionsgenauigkeit verbessert sich, da die zu analysierende Datenmenge groß wird.
Da die Berechnungsmenge beispielsweise in QC-Verfahren gering und die Relativität klar ist, kann die Prädiktionsgenauigkeit verbessert werden, selbst wenn die zu analysierende Datenmenge klein ist. Andererseits gibt es wenig Aussicht auf eine Verbesserung der Prädiktionsgenauigkeit in den QC-Verfahren, in denen die zu analysierende Datenmenge erhöht ist. Im Ansprechen darauf kommt bei Bayes-Verfahren die Prädiktion nahe einer Prädiktion beruhend auf Daten aus einer Prädiktion beruhend auf früheren Informationen (früherer Wahrscheinlichkeit usw.), wenn sich die zu analysierende Datenmenge erhöht, weshalb die Prädiktionsgenauigkeit verbessert ist. Beim maschinellen Lernen wird die Prädiktionsgenauigkeit verbessert, wenn sich die zu analysierende Datenmenge erhöht. Gleichermaßen wird bei der Regressionsanalyse die Prädiktionsgenauigkeit verbessert, wenn die zu analysierende Datenmenge erhöht wird.
Bei der linearen Adaption ist die Genauigkeit der Modelle selbst ein Faktor zur Verbesserung der Prädiktionsgenauigkeit. Die Prädiktionsgenauigkeit bei der linearen Adaption kann auf einer Stufe verbessert werden, auf der die Datenmenge verglichen mit dem QC-Verfahren gering ist. Bei der nichtlinearen Identifikation ist die Genauigkeit der Modelle selbst ein Faktor zur Verbesserung der Prädiktionsgenauigkeit, allerdings ist die Konstruktion von Modellen selbst schwierig.
Die Auswahleinheit 112 wählt gemäß den vorstehenden Ausführungen das QC-Verfahren oder die lineare Adaption aus, wenn die zu analysierende Datenmenge relativ gering ist, und von Erfassungseinrichtungen erhaltene Daten wenige sind, wodurch die Prädiktionsgenauigkeit an einer frühen Stufe verbessert wird. Die Auswahleinheit 112 wählt andererseits die Regressionsanalyse oder das maschinelle Lernen aus, wenn die zu analysierende Datenmenge relativ groß ist, wodurch die Prädiktionsgenauigkeit positiv verbessert wird. Demnach verwendet der Gesamtprädiktor 113 vorzugsweise verschiedene Arten von Prädiktoren durch Kombinieren dieser aus den QC-Verfahren, den Bayes-Verfahren, der linearen Adaption, der Regressionsanalyse und dem maschinellen Lernen. Das heißt, der Gesamtprädiktor 113 verwendet Analyseeinrichtungen durch Kombinieren von Analyseeinrichtungen, bei denen die Prädiktionsgenauigkeit erhöht ist, wenn die zu analysierende Datenmenge klein ist, mit Analyseeinrichtungen, bei denen die Prädiktionsgenauigkeit erhöht wird, wenn die zu analysierende Datenmenge groß ist. Daher kann der Gesamtprädiktor 113 einen Zustand aufrechterhalten, in dem die Prädiktionsgenauigkeit ungeachtet einer Schwankung der Datenmenge hoch ist, während er den Fall, wenn die zu analysierende Datenmenge, die durch die jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83, 84 usw. beschafft wird, klein ist, bis zu dem Fall abdeckt, wenn die Daten viele sind. Demnach kann die Analysevorrichtung 100 die Prädiktionsgenauigkeit erhöhen.
Beim maschinellen Lernen, der Regressionsanalyse usw. kann eine Vielzahl von Einrichtungen verwendet werden, in denen Variablen, Konstanten, Genauigkeiten der Modelle selbst usw. verschieden sind. Auch bei dem maschinellen Lernen, der Regressionsanalyse usw. wird die Analyseeinrichtung mit der optimalen Variable, Konstante und Genauigkeit des Modells selbst verwendet, wenn sich die zu analysierende Datenmenge erhöht, wodurch die Prädiktionsgenauigkeit verbessert wird.
Beim Auswählen von Arten der in der Analysevorrichtung 100 zu installierenden Analyseeinrichtungen als Prädiktoren, oder beim Auswählen von Arten von als aktive Prädiktoren einzustellenden Prädiktoren aus allen Prädiktoren A bis H durch die Auswahleinheit 112 kann die Auswahleinheit 112 feste Konditionen einstellen.
Beispielsweise können alle Prädiktoren A bis H Analyseeinrichtungen sein, die Prädiktionen durch voneinander verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten (beispielsweise Stromwerten des Motors 61 des Schleifrads 6 (vergleiche 1)) durchführen. In diesem Fall kann der Gesamtprädiktor 113 Prädiktionen über die Qualität der Kurbelwelle W unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren bezüglich derselben Analysezieldaten durchführen. Das heißt, der Gesamtprädiktor 113 kann eine multidimensionale Analyse unter Ausnutzung der Tatsache durchführen, dass Prädiktionsergebnisse entsprechend Analyseverfahren unterschiedlich sind, selbst wenn dieselben Analysezieldaten verwendet werden. Demnach kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Prädiktionsergebnisse erhöhen.
Zusätzlich zu den vorstehenden Ausführungen kann lediglich ein Teil der Prädiktoren A bis H Analyseeinrichtungen darstellen, die Prädiktionen durch voneinander verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten durchführen. In diesem Fall stellt zumindest ein Teil der aktiven Prädiktoren vorzugsweise Analyseeinrichtungen dar, die Prädiktionen durch voneinander verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten (beispielsweise Stromwerten des Motors 61 des Schleifrads 6 (vergleiche 1)) durchführen. Vorzugsweise können auch alle aktiven Prädiktoren Analyseeinrichtungen sein, die Prädiktionen durch voneinander verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten (beispielsweise Stromwerten des Motors 61 des Schleifrads 6 (vergleiche 1)) durchführen. Auch in diesen Fällen kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Prädiktionsergebnisse erhöhen.
Vorzugsweise stellt auch zumindest ein Teil der Prädiktoren A bis H Analyseeinrichtungen dar, die Prädiktionen beruhend auf verschiedenen Analysezieldaten (beispielsweise Daten, die von der die Stromwerte des Motors 61 des Schleifrads 6 (vergleiche 1) erfassenden Erfassungseinrichtung 62, der Erfassungseinrichtung 83, die Kühlmitteldurchsätze erfasst, den Erfassungseinrichtungen 53, 54 erhalten werden, die Positionen der Schleifradgrundplatte 5 erfassen) durchführen. Insbesondere entspricht vorzugsweise zumindest ein Teil der aktiven Prädiktoren den Analyseeinrichtungen, die Prädiktionen beruhend auf unterschiedlichen Analyseobjektdaten durchführen.
In diesem Fall kann die Analysevorrichtung 100 umfangreiche Prädiktionen unter Verwendung von Daten durchführen, die Prädiktionsergebnisse betreffen, die verschiedene Analyseobjektdaten verwenden. Das heißt, die Prädiktionsergebnisse können unter Berücksichtigung verschiedener in der Schleifeinrichtung 1 erzeugter Faktoren unter Verwendung der verschiedenen Analyseobjektdaten erhalten werden. Daher kann die Analysevorrichtung 100 die Prädiktionsgenauigkeit erhöhen.
Vorzugsweise sind auch alle aktiven Prädiktoren Analyseeinrichtungen, die Prädiktionen beruhend auf unterschiedlichen Analyseobjektdaten durchführen. In diesem Fall kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Prädiktionsergebnisse erhöhen. Dann können alle Prädiktoren A bis H Analyseeinrichtungen sein, die Prädiktionen beruhend auf verschiedenen Analyseobjektdaten durchführen. In diesem Fall können alle aktiven Prädiktoren Analyseeinrichtungen sein, die ganz sicher Prädiktionen beruhend auf unterschiedlichen Analyseobjektdaten durchführen.
Die Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 speichert durch die Berechnungseinheit 120 berechnete Gewichtungskoeffizienten. Die Gewichtungskoeffizienten sind numerische Werte, die jeweiligen aktiven Prädiktoren beruhend auf der Prädiktionsgenauigkeit der jeweiligen aktiven Prädiktoren zugeordnet sind. Der Gesamtprädiktor 113 berechnet umfassende Prädiktionsergebnisse beruhend auf Daten, die Prädiktionsergebnisse jeweiliger aktiver Prädiktoren betreffen, die von der Auswahleinheit 112 empfangen werden, und von der Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 beschafften Gewichtungskoeffizienten.
Dann zeigt die Anzeigeeinheit 115 von dem Gesamtprädiktor 113 empfangene Analyseergebnisse zum Informieren des Bedieners über die Ergebnisse an.
(1-2-2: Konfiguration der Berechnungseinheit 120)
Die Berechnungseinheit 120 enthält eine Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 und eine Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122. Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 überprüft Prädiktionsergebnisse jeweiliger Prädiktoren A bis H, die von der Prädiktionseinheit 110 empfangen werden, mittels Untersuchungsergebnissen, die die Qualität der Kurbelwelle W betreffen. Dann berechnet die Berechnungseinheit 120 Genauigkeiten von durch die jeweiligen Prädiktoren A bis H getroffenen Prädiktionen.
Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 extrahiert auch die Vielzahl der Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten (die nachstehend als "Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren" bezeichnet werden) aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H beruhend auf den berechneten Prädiktionsgenauigkeiten. Dann führt die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 Daten hinsichtlich der extrahierten Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren zu der Prädiktionseinheit 110 zurück. Die zu der Prädiktionseinheit 110 zurückgeführten Daten werden verwendet, wenn die Auswahleinheit 112 bestimmt, ob bereits ausgewählte aktive Prädiktoren durch andere Prädiktoren ersetzt werden oder nicht.
Die Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 berechnet Gewichtungskoeffizienten, die Prädiktionsgenauigkeiten bezüglich jeweiliger durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 extrahierter Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren entsprechen. Dann überträgt die Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 Daten hinsichtlich der berechneten Gewichtungskoeffizienten zu der Prädiktionseinheit 110. Die zu der Prädiktionseinheit 110 übertragenen Daten hinsichtlich der Gewichtungskoeffizienten werden in der Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 gespeichert.
(1-2-3: Verarbeitung der Prädiktionseinheit 110)
Als Nächstes wird die durch die Prädiktionseinheit 110 ausgeführte Verarbeitung beschrieben. Die Beschreibung führt einen Fall an, in dem jeweilige Prädiktoren A bis H analysieren, ob ein Schleifbrand an der Kurbelwelle W im Prozess der Durchführung der Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 auftritt oder nicht, und der Gesamtprädiktor 113 eine Prädiktion beruhend auf den Analyseergebnissen durchführt, ob die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist oder nicht.
Die jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83, 84, die CNC-Einrichtung 91 und der PLC 92, die in der Schleifmaschine 1 vorgesehen sind, übertragen in dem Prozess der Durchführung der Schleifarbeit der Kurbelwelle W durch die Schleifmaschine 1 erhaltene Daten zu den Prädiktoren A bis H.
Die jeweiligen Prädiktoren A bis H führen Analysen beruhend auf von der Schleifmaschine 1 empfangenen Daten durch. Dann berechnen die jeweiligen Prädiktoren A bis H Wahrscheinlichkeiten, dass die Kurbelwelle W, bei der die Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 durchgeführt wird, ein gutes Produkt ist. Zu diesem Zeitpunkt beschaffen die jeweiligen Prädiktoren A bis H nach Bedarf in der Datenspeichereinheit 130 gespeicherte Daten und führen Analysen beruhend auf den beschafften Daten durch. Daten hinsichtlich der Prädiktionsergebnisse (gute Produktwahrscheinlichkeiten der Kurbelwelle W), die durch die jeweiligen Prädiktoren A bis H getroffen werden, werden zu der Auswahleinheit 112 übertragen.
Wenn die Auswahleinheit 112 Daten von den jeweiligen Prädiktoren A bis H beschafft, bestimmt die Auswahleinheit 112, ob die beschafften Daten Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen durch die aktiven Prädiktoren sind oder nicht. Wenn die beschafften Daten Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen durch die aktiven Prädiktoren sind, überträgt die Auswahleinheit 112 die Daten zu dem Gesamtprädiktor 113. Bei diesem Ausführungsbeispiel sind als aktive Prädiktoren drei Prädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten unter acht in der Analysevorrichtung 100 vorgesehen Prädiktoren A bis H eingestellt.
Die Auswahleinheit 112 überträgt alle von den jeweiligen Prädiktoren A bis H beschafften Daten zu der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140. Die Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 speichert Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen durch alle Prädiktoren A bis H, die von der Auswahleinheit 112 empfangen werden.
Wenn der Gesamtprädiktor 113 alle Daten hinsichtlich der durch die aktiven Prädiktoren getroffenen Prädiktionsergebnisse empfängt, berechnet der Gesamtprädiktor 113 ein umfassendes Prädiktionsergebnis als Analysevorrichtung 100. Zu diesem Zeitpunkt beschafft der Gesamtprädiktor 113 Daten hinsichtlich Gewichtungskoeffizienten von der Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 und beschafft Daten von der Datenspeichereinheit 130. Dann berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf diesen Daten.
Ein Beispiel eines Verfahrens eines durch den Gesamtprädiktor 113 durchgeführten Berechnens von Prädiktionsergebnissen wird unter Bezugnahme auf 3 beschrieben. In der Beschreibung wird angenommen, dass in diesem Fall drei Prädiktoren A bis C als die aktiven Prädiktoren unter der Vielzahl der Prädiktoren A bis H eingestellt sind.
Zuerst berechnet der Gesamtprädiktor 113 Prädiktionswerte Z1 bis Z3 jeweiliger Prädiktoren A bis C beruhend auf guten Produktwahrscheinlichkeiten Ar bis Cr als Prädiktionsergebnisse durch die jeweiligen Prädiktoren A bis C und Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck, die in der Gewichtungskoeffizientspeichereinheit gespeichert sind. Die Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck sind Kennziffern, die zum Entsprechen von Prädiktionsgenauigkeiten der drei aktiven Prädiktoren eingestellt sind. Die Prädiktionswerte Z1 bis Z3 sind numerische Werte, die durch Teilen von numerischen Werten, die durch Multiplizieren der guten Produktwahrscheinlichkeiten Ar bis Cr der jeweiligen Prädiktoren A bis C mit den Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck der jeweiligen Prädiktoren A bis C erhalten werden, durch einen Gesamtwert der Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck (Ak + Bk + Ck) erhalten werden.
Als Nächstes summiert der Gesamtprädiktor 113 die berechneten Prädiktionswerte Z1 bis Z3 der jeweiligen Prädiktoren A bis C. Der numerische Gesamtwert entspricht einem umfassenden Prädiktionswert Z, der als Analysevorrichtung 100 berechnet wird. Wenn der umfassende Wert Z eine vorbestimmte Stufe erfüllt, bestimmt der Gesamtprädiktor 113, dass die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist. Wenn der umfassende Prädiktionswert Z andererseits die vorbestimmte Stufe nicht erfüllt, bestimmt der Gesamtprädiktor 113, dass die Kurbelwelle W ein fehlerhaftes Produkt ist.
Der Gesamtprädiktor 113 kann die guten Produktwahrscheinlichkeiten Ar bis Cr mit Werten multiplizieren, die durch Anpassen der Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck erhalten werden, wenn er die jeweiligen Prädiktionswerte Z1 bis Z3 berechnet. Beispielsweise gibt es einen Fall, in dem es Daten, die einen schlechten Einfluss auf Genauigkeiten von Prädiktionen, die durch jeweilige aktive Prädiktoren durchgeführt werden, unter Daten gibt, die von der Schleifmaschine 1 oder der Datenspeichereinheit 130 beschafft werden (beispielsweise Daten hinsichtlich einer Außenluftumgebung, Daten hinsichtlich Gebrauchszuständen von Produktionseinrichtungen usw.). In diesem Fall kann der Gesamtprädiktor 113 eine Anpassung bei den Gewichtungskoeffizienten Ak bis Ck derart durchführen, dass numerische Werte von Gewichtungskoeffizienten von aktiven Prädiktoren, die einen schlechten Einfluss auf die Prädiktionsgenauigkeiten haben, relativ verkleinert werden.
Wie in dem vorstehenden Fall berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf Daten hinsichtlich einer Umgebung, in der die Schleifmaschine 1 angeordnet ist, Daten hinsichtlich Gebrauchszuständen von Produktionseinrichtungen usw.. Daher können Daten hinsichtlich einer Außenluftumgebung oder Daten hinsichtlich von Gebrauchszuständen von Produktionseinrichtungen in das durch den Gesamtprädiktor 113 berechnete umfassende Prädiktionsergebnis aufgenommen werden. Demnach kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Die Beschreibung wird unter erneuter Bezugnahme auf 2 fortgesetzt. Der Gesamtprädiktor 113 überträgt das berechnete umfassende Prädiktionsergebnis zu der Anzeigeeinheit 115 und weiteren Produktionseinrichtungen. Als weitere Produktionseinrichtungen können eine Transporteinrichtung zum Transportieren der Kurbelwellen W, bei denen eine Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 beendet ist, Produktionseinrichtungen, die bei Produktionsprozessen verwendet werden, die nach der Schleifarbeit durch die Schleifeinrichtung 1 durchgeführt werden, usw. genannt werden. Wenn in diesem Fall beispielsweise ein Bestimmungsergebnis empfangen wird, das angibt, dass die Kurbelwelle W ein fehlerhaftes Produkt ist, kann die als fehlerhaftes Produkt bestimmte Kurbelwelle W aus einer Produktionsstraße entfernt werden. Demnach ist es möglich, die Durchführung einer Verarbeitung bei der Kurbelwelle W als fehlerhaftes Produkt in Produktionsprozessen nach der Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 zu vermeiden, weshalb die Schleifmaschine 1 Herstellungskosten reduzieren kann.
Die Anzeigeeinheit 115 zeigt von dem Gesamtprädiktor 113 empfangene Bestimmungsergebnisse an. Der Bediener kann die auf der Anzeigeeinheit 115 angezeigten Bestimmungsergebnisse bestätigen. In dem Fall beispielsweise, wenn der Bediener als Ergebnis der Bestätigung der Analyseergebnisse durch die Analysevorrichtung 100 bestimmt hat, dass mehr fehlerhafte Produkte als gewöhnlich vorhanden sind (die Auftrittswahrscheinlichkeit fehlerhafter Produkte, bei denen ein Schleifbrand auftritt, ist hoch), kann der Bediener eine Wartung der Schleifmaschine 1 zu diesem Zeitpunkt durchführen. Wie vorstehend beschrieben kann der Bediener eine Abnormität oder ein Vorzeichen einer Abnormität der Schleifmaschine 1 in Produktionsprozessen der Kurbelwelle W finden. Daher kann der Bediener auf die Abnormität der Schleifmaschine 1 an einer frühen Stufe verglichen mit einem Fall reagieren, in dem der Bediener eine Abnormität oder ein Vorzeichen einer Abnormität der Schleifmaschine 1 beruhend auf Untersuchungsergebnissen von Produktuntersuchungen bezüglich der Kurbelwelle W findet. Infolgedessen unterdrückt die Schleifmaschine 1 die Anzahl der zu erzeugenden fehlerhaften Produkte. Obwohl die Anzeigeeinheit 115 bei dem Ausführungsbeispiel in der Schleifmaschine 1 vorgesehen ist, kann ein Monitor usw., der an anderen Stellen vorgesehen ist, als Anzeigeeinheit 115 verwendet werden.
Es wird angemerkt, dass die Analysevorrichtung 100 Analysen an einem Ort nahe der Schleifmaschine 1 durchführt. Demnach kann der Bediener einen Referenzwert zur Bestimmung entscheiden, ob die Kurbelwelle W ein gutes Produkt ist oder nicht, während er Zustände der Kurbelwelle W als Produktionsobjekt und der Schleifmaschine 1 überprüft. Wenn eine plötzliche Abnormität in der Schleifmaschine 1 oder der Kurbelwelle W auftritt, kann der Bediener ferner Daten sofort zusammen mit der Analysevorrichtung 1 analysieren. Dann kann der Bediener das Analyseergebnis auch sofort in Bestimmungsinformationen für die Analysevorrichtung 100 aufnehmen. Bei der Abnormitätsbestimmung oder einer vorhergehenden Stufe der Abnormitätsbestimmung (nicht in einem anormalen Zustand, sondern nahe am anormalen Zustand) kann die Produktionseinrichtung, wie die Schleifmaschine 1, oder die Analysevorrichtung 100 den Bediener über den anormalen Zustand informieren und den Betrieb der Produktionseinrichtung automatisch beruhend auf Analyseergebnissen der Analysevorrichtung 100 stoppen. Die Analysevorrichtung 100 kann eine Analyse in einem Zustand durchführen, in dem sie mit der Schleifmaschine 1 über ein Netzwerk verbunden ist.
(1-2-4: Verarbeitung durch die Berechnungseinheit 120)
Als Nächstes wird die durch die Berechnungseinheit 120 ausgeführte Verarbeitung beschrieben. Die Verarbeitung durch die Berechnungseinheit 120 wird an einer Stufe durchgeführt, an der eine gewisse Menge an Daten in der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 und der Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150 akkumuliert ist.
Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 beschafft Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen der jeweiligen Prädiktoren A bis H, die in der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 gespeichert sind, und in der Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150 gespeicherten Untersuchungsergebnissen. Dann berechnet die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 Prädiktionswerte, die Prädiktionsgenauigkeiten der jeweiligen Prädiktoren A bis H angeben, durch Überprüfen der Prädiktionsergebnisse der jeweiligen Prädiktoren A bis H anhand der Untersuchungsergebnisse.
Ein Beispiel eines Verfahrens einer durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 durchgeführten Berechnung von Prädiktionsgenauigkeiten der jeweiligen Prädiktoren A bis H wird unter Bezugnahme auf 4 beschrieben. Wie in 4 gezeigt, überprüft die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 zuerst Prädiktionsergebnisse hinsichtlich der Kurbelwellen W, die durch die jeweiligen Prädiktoren A bis H erhalten werden, anhand von Untersuchungsergebnissen. Ein numerischer Wert, der durch Teilen der Anzahl an Kurbelwellen W (pa1), die als gute Produkte sowohl in Prädiktionsergebnissen als auch Untersuchungsergebnissen bestimmt werden, durch die Gesamtanzahl (alle) der Kurbelwellen W erhalten wird, bei denen die Prädiktion und Untersuchung durchgeführt wurden, ist durch p1 (= pa1/alle) dargestellt. Ein numerischer Wert, der durch Teilen der Anzahl an Kurbelwellen W (pa2), die als fehlerhafte Produkte sowohl in Prädiktionsergebnissen als auch Untersuchungsergebnissen bestimmt werden, durch die Gesamtanzahl (alle) der Kurbelwellen W erhalten wird, bei denen die Prädiktion und Untersuchung durchgeführt wurden, ist durch p2 (= pa2/alle) dargestellt.
Ein numerischer Wert, der durch Teilen der Anzahl an Kurbelwellen W (pa3), die als gute Produkte in Prädiktionsergebnissen und als fehlerhafte Produkte in Untersuchungsergebnissen bestimmt werden, durch die Gesamtanzahl (alle) der Kurbelwellen W erhalten wird, bei denen Prädiktion und Untersuchung durchgeführt wurden, ist durch p3 (= pa3/alle) dargestellt. Ein numerischer Wert, der durch Teilen der Anzahl an Kurbelwellen W (pa4), die als fehlerhafte Produkte in Prädiktionsergebnissen und gute Produkte in Untersuchungsergebnissen bestimmt werden, durch die Gesamtanzahl (alle) der Kurbelwellen W erhalten wird, bei denen Prädiktion und Untersuchung durchgeführt wurden, ist durch p4 (pa4/alle) dargestellt. Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechnet numerische Werte p1 bis p4 für jeweilige Prädiktoren A bis H. Beispielsweise ist ein numerischer Wert p1 des Prädiktors A Ap1.
Dann berechnet die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 Prädiktionswerte jeweiliger Prädiktoren A bis H beruhend auf den bezüglich der jeweiligen Prädiktoren A bis H berechneten numerischen Werte p1 bis p4. In dem Ausführungsbeispiel stellt die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 einen numerischen Wert, der durch Subtrahieren des doppelten von p3 und p4 von der Gesamtanzahl der Kurbelwellen W erhalten wird, bei denen Prädiktionsergebnisse Untersuchungsergebnissen entsprechen, als Prädiktionswert ein.
Das heißt, die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 führt eine Bewertung derart durch, dass die Prädiktionsgenauigkeit hoch wird, wenn Prädiktionsergebnisse Untersuchungsergebnissen entsprechen, und führt eine Bewertung derart durch, dass die Prädiktionsgenauigkeit gering wird, wenn Prädiktionsergebnisse Untersuchungsergebnissen nicht entsprechen.
Ferner werden die Prädiktionsgenauigkeiten Ap bis Hp durch Ändern von Gewichten numerischer Werte p3 und p4 berechnet, die Prädiktionsfehler darstellen. Das heißt, die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 führt eine Gewichtung derart durch, dass zur Zeit der Berechnung von Prädiktionswerten der Einfluss auf Prädiktionswerte bei dem numerischen Wert p3, der erhalten wird, wenn die als fehlerhaftes Produkt im Untersuchungsergebnis bestimmte Kurbelwelle W als gutes Produkt prädiziert wird, und dem numerischen Wert p4 differiert, der erhalten wird, wenn die im Untersuchungsergebnis als gutes Produkt bestimmte Kurbelwelle W als fehlerhaftes Produkt prädiziert wird.
In dem dem numerischen Wert p3 entsprechenden Fall, d.h. wenn die Kurbelwelle W in einem Analyseergebnis durch die Analysevorrichtung 100 als gutes Produkt bestimmt wird, obwohl die Kurbelwelle W tatsächlich das fehlerhafte Produkt ist, führt die Schleifmaschine 1 eine Produktionsverarbeitung, die nach Beenden der Schleifarbeit durchgeführt wird, bezüglich der Kurbelwelle W als fehlerhaftes Produkt durch. In diesem Fall ist der Nachverarbeitungsprozess nutzlos. Das heißt, in dem dem numerischen Wert p3 entsprechenden Fall ist der Produktionszeitverlust groß. Demnach wird die Prädiktionsgenauigkeit durch das Berechnungsverfahren berechnet, bei dem der Prädiktionswert im Fall des numerischen Werts p3 bei dem Ausführungsbeispiel stark verringert ist.
In dem dem numerischen Wert p4 entsprechenden Fall andererseits, d.h. wenn die Kurbelwelle W im Analyseergebnis durch die Analysevorrichtung 100 als fehlerhaftes Produkt bestimmt wird, obwohl die Kurbelwelle W tatsächlich das gute Produkt ist, wird die Kurbelwelle W weggeworfen, nachdem die Schleifarbeit durch die Schleifmaschine 1 beendet ist. In diesem Fall ist der Produktionszeitverlust geringer als in dem dem numerischen Wert p3 entsprechenden Fall. Demnach ist der Einfluss im Fall des numerischen Werts p4 verglichen mit dem numerischen Wert p3 auf den Prädiktionswert verringert. Wie vorstehend beschrieben kann der Gesamtprädiktor 113 den Fall reduzieren, in dem Produktionsobjekte als fehlerhafte Produkte falsch als gute Produkte prädiziert werden, indem der Grad des Einflusses auf den Fall von Prädiktionsfehlern verändert wird. Infolgedessen kann die Schleifmaschine 1 den Verlust verringern, der auftritt, wenn eine Produktionsverarbeitung bezüglich fehlerhafter Produkte durchgeführt wird, was die Herstellungskosten reduzieren kann.
In dem Ausführungsbeispiel verdoppelt die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 den Wert p3, es ist aber auch möglich, gemäß der Zuverlässigkeit der Produktionsobjekte einen Wert größer als "1" als mit "p3" multiplizierten Wert einzustellen. Wenn in diesem Fall die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 den mit "p3" multiplizierten Wert auf einen größeren Wert einstellt, kann die Analysevorrichtung 100 die Zuverlässigkeit der Prädiktion durch den Gesamtprädiktor 113 erhöhen (den Fall reduzieren, in dem Produktionsobjekte als fehlerhafte Produkte falsch als gute Produkte prädiziert werden).
Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 vergleicht Prädiktionswerte der jeweiligen Prädiktoren A bis H, nachdem Prädiktionswerte aller Prädiktoren A bis H berechnet sind. Dann extrahiert die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 drei Prädiktoren mit höheren Prädiktionswerten als Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren aus allen Prädiktoren A bis H. Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 überträgt Daten hinsichtlich der extrahierten drei Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren zu der Auswahleinheit 112 der Prädiktionseinheit 110 und der Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122.
Die Auswahleinheit 112 führt beruhend auf von der Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 empfangenen Daten nach Bedarf eine Ersetzungsverarbeitung aus, bei der Prädiktoren mit geringen Prädiktionsgenauigkeiten unter als aktive Prädiktoren eingestellten Prädiktoren durch Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren ersetzt werden, die nicht als aktive Prädiktoren eingestellt sind. Das heißt, es gibt einen Fall, in dem die Prädiktionsgenauigkeit des als aktiver Prädiktor eingestellten Prädiktors aufgrund von Zustandsschwankungen der Schleifmaschine 1 oder Umgebungsschwankungen reduziert ist, in der die Schleifmaschine 1 platziert ist. In diesem Fall aktualisiert die Auswahleinheit 112 die Einstellung von als aktive Prädiktoren ausgewählten Prädiktoren und ersetzt einen Prädiktor mit verringerter Prädiktionsgenauigkeit durch einen anderen Prädiktor mit hoher Prädiktionsgenauigkeit. Demnach kann die Auswahleinheit 112 Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten als aktive Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H auswählen. Daher kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Wie vorstehend beschrieben wählt die Auswahleinheit 112 einen Teil der Prädiktoren beruhend auf den durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten aus. Daher werden die Prädiktionsergebnisse, die durch Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten erhalten werden, zu dem Gesamtprädiktor 113 übertragen, weshalb die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der durch den Gesamtprädiktor 113 berechneten umfassenden Prädiktionsergebnisse verbessern kann.
Wenn die Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 Daten hinsichtlich Prädiktionswerten der drei Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren von der Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 empfängt, berechnet die Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 Prädiktionswerten jeweiliger Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren entsprechende Gewichtungskoeffizienten. Dann überträgt die Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 Daten hinsichtlich der berechneten Gewichtungskoeffizienten bezüglich der drei Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren zu der Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 der Prädiktionseinheit 110. Die Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 speichert von der Gewichtungskoeffizientberechnungseinheit 122 empfangene Daten. Wie vorstehend beschrieben berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis nach Durchführen einer Gewichtung derart, dass sie Prädiktionsgenauigkeiten jeweiliger aktiver Prädiktoren entspricht, wenn er das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf von aktiven Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnissen berechnet. In diesem Fall kann der Gesamtprädiktor 113 Prädiktionsgenauigkeiten jeweiliger aktiver Prädiktoren beim Berechnen des umfassenden Prädiktionsergebnisses aufnehmen. Daher kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Wie vorstehend beschrieben berechnet die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 Prädiktionsergebnisse der Vielzahl der Prädiktoren A bis H beruhend auf durch die jeweiligen der Vielzahl der Prädiktoren A bis H erhaltenen Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen. Die Auswahleinheit 112 wählt als aktive Prädiktoren einzustellende Prädiktoren beruhend auf Prädiktionsgenauigkeiten der Vielzahl der Prädiktoren A bis H aus, und der Gesamtprädiktor 113 berechnet das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf den Prädiktionsergebnissen durch Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten. Daher kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Da durch die Schleichmaschine 1 eine Schleifarbeit bei vielen Kurbelwellen W durchgeführt wird, werden viele von den Erfassungseinrichtungen erhaltene Daten und Ergebnisse von Produktuntersuchungen akkumuliert, ob die Kurbelwellen W ein gutes Produkt sind oder nicht. In diesem Fall kann die Analysevorrichtung 100 Parameter der Prädiktoren A bis H erneut einstellen. Demnach können die jeweiligen Prädiktoren A bis H Prädiktionsgenauigkeiten erhöhen.
<2. Zweites Ausführungsbeispiel>
Nun wird ein zweites Ausführungsbeispiel beschrieben. In dem ersten Ausführungsbeispiel wurde der Fall beschrieben, in dem alle Prädiktoren A bis H, die in der Prädiktionseinheit 110 vorgesehen sind, Prädiktionen durchführen, und die Auswahleinheit 112 Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen der aktiven Prädiktoren zu dem Gesamtprädiktor 113 überträgt. In dem zweiten Ausführungsbeispiel wird andererseits ein Fall betrachtet, in dem eine Analyse durch zumindest einen Teil der Prädiktoren, die von aktiven Prädiktoren verschieden sind, durch eine zweite Analysevorrichtung 400 durchgeführt wird. Nachstehend ist ein Beispiel angeführt, in dem eine Analyse durch alle von aktiven Prädiktoren verschiedene Prädiktoren durch die zweite Analysevorrichtung 400 durchgeführt wird. Dieselben Komponenten haben dieselben Bezugszeichen wie im vorstehenden Ausführungsbeispiel, und auf eine erneute Beschreibung wird verzichtet.
Wie in 5 gezeigt, enthält ein Analysesystem 202 eine erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400. Die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 sind mit einem Netzwerk zum Durchführen einer Datenkommunikation über einen (nicht gezeigten) Übertragungsweg verbunden. Die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 sind beispielsweise im selben Gebäude oder in benachbarten Gebäuden (in einer vorbestimmten Region) zum Bilden des Fog Computing installiert. Außerdem können die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 das Cloud Computing bilden, das ungeachtet des Orts installiert werden kann. Die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 können natürlich das Edge Computing ausbilden.
Die erste Analysevorrichtung 300 enthält eine Prädiktionseinheit 310, die Berechnungseinheit 120, die Datenspeichereinheit 130, die Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 und die Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150. Die Prädiktionseinheit 310 enthält hauptsächlich acht Prädiktoren A bis H, eine Auswahleinheit 312, den Gesamtprädiktor 113, die Gewichtungskoeffizientspeichereinheit 114 und die Anzeigeeinheit 115.
Die Auswahleinheit 312 beschafft für eine Analyse durch aktive Prädiktoren verwendete Daten von jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84, der CNC-Einrichtung 91, dem PLC 92 und der Datenspeichereinheit 130, die in einer Schleifmaschine 201 vorgesehen sind, und überträgt die Daten zu den aktiven Prädiktoren. Dann übertragen die aktiven Prädiktoren Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen zu dem Gesamtprädiktor 113. Die aktiven Prädiktoren übertragen auch Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen zu der Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140, und die Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140 speichert Daten hinsichtlich Prädiktionsergebnissen der aktiven Prädiktoren. Dann überprüft die Berechnungseinheit 120 durch aktive Prädiktoren erhaltene Prädiktionsergebnisse mittels Ergebnissen einer Untersuchung, die dahingehend durchgeführt wird, ob die Kurbelwellen W gute Produkte sind oder nicht, und führt die berechneten Ergebnisse zu der Prädiktionseinheit 110 zurück.
Die Auswahleinheit 312 beschafft Daten, die für eine Prädiktion durch Prädiktoren verwendet werden, die keinen aktiven Prädiktoren unter acht Prädiktoren entsprechen (die nachstehend als "Hilfsprädiktoren" bezeichnet werden), von den jeweiligen Erfassungseinrichtungen 53, 54, 62, 83 und 84, der CNC-Einrichtung 91, dem PLC 92 und der Datenspeichereinheit 130, die in der Schleifmaschine 201 vorgesehen sind, und überträgt die Daten zu der zweiten Analysevorrichtung 400.
Wie in 6 gezeigt führt die zweite Analysevorrichtung 400 Prädiktionen durch die Hilfsprädiktoren durch und überprüft durch die Hilfsprädiktoren erhaltene Prädiktionsergebnisse mittels Ergebnissen einer Untersuchung, die dahingehend durchgeführt wird, ob die Kurbelwellen W gute Produkte sind oder nicht. Die zweite Analysevorrichtung 400 enthält hauptsächlich acht Prädiktoren A bis H, die Datenspeichereinheit 130, die Prädiktionsergebnisspeichereinheit 140, die Untersuchungsergebnisspeichereinheit 150 und die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121.
Die zweite Analysevorrichtung 400 speichert von der Auswahleinheit 312 empfangene Daten in der Datenspeichereinheit 130. Dann führen die Hilfsprädiktoren Prädiktionen beruhend auf in der Datenspeichereinheit 130 gespeicherten Daten durch und übertragen Berechnungsergebnisse durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 zu der Auswahleinheit 312. Die Auswahleinheit 312 führt beruhend auf von der zweiten Analysevorrichtung 400 empfangenen Daten nach Bedarf eine Ersetzungsverarbeitung durch, bei der Prädiktoren mit niedrigen Prädiktionsgenauigkeiten unter als aktive Prädiktoren eingestellten Prädiktoren durch Hohe-Genauigkeit-Prädiktoren ersetzt werden, die nicht als aktive Prädiktoren eingestellt sind. Demnach kann die Auswahleinheit 312 Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten unter der Vielzahl der Prädiktoren A bis H als Prädiktoren auswählen, die als aktive Prädiktoren einzustellen sind. Daher kann die Analysevorrichtung 100 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
In dem Analysesystem 202 führt die erste Analysevorrichtung 300 Prädiktionen durch aktive Prädiktoren unter acht Prädiktoren A bis H durch. Dann prädiziert die zweite Analysevorrichtung 400 die Qualität durch die Hilfsprädiktoren. Wenn die erste Analysevorrichtung 300 Prädiktionen über die Qualität durch alle der Vielzahl der Prädiktoren durchführt, kann es einige Zeit zur Berechnung von Prädiktionsergebnissen durch die aktiven Prädiktoren und zur Berechnung des umfassenden Prädiktionsergebnisses dauern.
Allerdings kann die für die Berechnung der Prädiktionsergebnisse durch die aktiven Prädiktoren und des umfassenden Prädiktionsergebnisses erforderliche Zeit verkürzt werden, indem Prädiktionen über die Qualität durch die Hilfsprädiktoren durch die zweite Analysevorrichtung 400 gemacht werden. Vorzugsweise führt die zweite Analysevorrichtung 400 Prädiktionen über die Qualität durch alle Hilfsprädiktoren durch, und die erste Analysevorrichtung 300 führt keine Prädiktionen über die Qualität durch Hilfsprädiktoren durch, oder die erste Analysevorrichtung und die zweite Analysevorrichtung führen vorzugsweise jeweils Prädiktionen über die Qualität durch einen Teil der Hilfsprädiktoren durch.
In dem Analysesystem 202 kann die Auswahleinheit 312 die Reihenfolge der Durchführung der Prädiktionen bezüglich der zweiten Vorrichtung 400 beruhend auf vorbestimmten Konditionen auswählen. Beispielsweise kann die Auswahleinheit 312 die zweite Analysevorrichtung 400 zum bevorzugten Durchführen einer Analyse durch Prädiktoren mit höheren Prädiktionswerten oder zur Durchführung einer Analyse durch Prädiktoren anweisen, bei denen die Anzahl der Zeiten der Analyseausführung unter den Hilfsprädiktoren klein ist.
Wenn eine Analyse durch Prädiktoren mit hohen Prädiktionswerten vorzugsweise durchgeführt wird, führt die zweite Analysevorrichtung 400 vorzugsweise Prädiktionen durch Prädiktoren durch, die sehr wahrscheinlich durch aktive Prädiktoren zu ersetzen sind. Demnach kann die Auswahleinheit 312 Prädiktoren A bis H mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten als aktive Prädiktoren auswählen, weshalb die erste Analysevorrichtung 300 die Genauigkeit der durch den Gesamtprädiktor 113 durchgeführten Prädiktion erhöhen kann. Wenn Prädiktionen durch Prädiktoren durchgeführt werden, bei denen die Anzahl der Ausführungszeiten der Analyse klein ist, kann die zweite Analysevorrichtung 400 eine Analyse bezüglich jeweiliger Hilfsprädiktoren gleichmäßig durchführen. Infolgedessen kann das Analysesystem 202 genaue Prädiktionswerte hinsichtlich aller Prädiktoren A bis H erfassen.
Da durch die Schleifmaschine 1 eine Schleifarbeit bei vielen Kurbelwellen W durchgeführt wird, werden viele von den Erfassungseinrichtungen erhaltene Daten und Ergebnisse von Produktuntersuchungen, die dahingehend durchgeführt werden, ob die Kurbelwellen W gute Produkte sind oder nicht, akkumuliert. In diesem Fall kann die zweite Analysevorrichtung 400 Parameter der Vielzahl der Prädiktoren A bis H erneut einstellen. Demnach können die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 durch die Vielzahl der jeweiligen Prädiktoren A bis H geleistete Prädiktionsgenauigkeiten erhöhen.
Die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 können Daten eines beliebigen Prädiktionsmodells der Prädiktoren A bis H zwischen beiden Vorrichtungen senden und empfangen. In diesem Fall können die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 jeweils Parameter usw. erneut einstellen. Dann kann der Bediener Parameter usw. in der ersten Analysevorrichtung 300 oder der zweiten Analysevorrichtung 400 bestätigen. Ferner kann ein externer Personalcomputer usw. mit der ersten Analysevorrichtung 300 verbunden sein, und die Parameter und Daten der Prädiktionsmodelle der Prädiktoren A bis H der ersten Analysevorrichtung 300 können zwischen der ersten Analysevorrichtung 300 und dem externen Personalcomputer gesendet und empfangen werden. In diesem Fall kann der externe Personalcomputer Parameter usw. erneut einstellen. Dann kann der Bediener die Parameter usw. durch den externen Personalcomputer bestätigen.
<3. Andere>
Die vorliegende Erfindung wurde beruhend auf den vorstehenden Ausführungsbeispielen beschrieben, jedoch ist die Erfindung nicht auf die vorstehenden Ausführungsbeispiele beschränkt, und es ist ersichtlich, dass verschiedene Änderungen und Modifikationen innerhalb eines Schutzbereichs entstehen können, die nicht von der Idee der Erfindung abweichen.
Beispielsweise wurde in den vorstehenden Ausführungsbeispielen die Schleifmaschine 1 als ein Beispiel der die Analysevorrichtung 100 verwendenden Produktionseinrichtung beschrieben, die eine Schleifarbeit bei dem Kurbellagerzapfen, dem Kurbelzapfen usw. der Kurbelwelle W im Produktionsprozess zur Herstellung der Kurbelwelle W als Produktionsobjekt durchführt. Allerdings ist die Erfindung nicht darauf beschränkt, und die Analysevorrichtung 100 kann für Produktionseinrichtungen zur Herstellung anderer Produktionsobjekte, wie EPS und ITCC verwendet werden. In diesem Fall kann die Analysevorrichtung 100 Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten als aktive Prädiktoren unter der Vielzahl der Prädiktoren A bis H gemäß Produktionsobjekten oder Produktionseinrichtungen einstellen. Daher kann die Analysevorrichtung 100 Analyseergebnisse mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten erhalten, wenn sie für verschiedene Produktionseinrichtungen verwendet wird.
In den vorstehenden Ausführungsbeispielen wurde auch der Fall beschrieben, in dem die Analysevorrichtung 100 für die Schleifmaschine mit durchlaufender Schleifradgrundplatte verwendet wird, die die Schleifradgrundplatte 5 in der Z-Achsenrichtung bezüglich des Unterbaus 2 durchläuft. Allerdings ist die Erfindung nicht darauf beschränkt, und die Analysevorrichtung 100 kann bei einer Schleifmaschine mit Tischdurchlauf verwendet werden, die die Hauptspindeleinrichtung 3 bezüglich des Unterbaus 2 in der Z-Achsenrichtung durchläuft.
Obwohl in dem Ausführungsbeispiel der Fall beschrieben wurde, in dem durch die Auswahleinheit 112 festgelegte aktive Prädiktoren beruhend auf durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionswerten eingestellt werden, kann der Bediener aktive Prädiktoren beliebig einstellen. Die Auswahl von als aktive Prädiktoren einzustellenden Prädiktoren im Anfangszustand, in dem Prädiktionsergebnisse durch die Vielzahl der Prädiktoren A bis H und Untersuchungsergebnisse nicht ausreichend akkumuliert sind, kann beliebig durch den Bediener durchgeführt werden, und kann automatisch beruhend auf vorab in der Datenspeichereinheit 113 usw. gespeicherten Testdaten durchgeführt werden.
Obwohl in den vorstehenden Ausführungsbeispielen der Fall beschrieben wurde, in dem die Auswahleinheit 112 drei Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H als aktive Prädiktoren einstellt, ist die Erfindung nicht darauf beschränkt. Das heißt, es können zwei oder weniger sowie vier oder mehr Prädiktoren verwendet werden. Der Prädiktor 110 kann die Anzahl aktiver Prädiktoren in Übereinstimmung mit dem Ergebnis von von der Berechnungseinheit 120 erhaltenen Prädiktionswerten ändern. In diesem Fall kann die Prädiktionseinheit 110 alle der Vielzahl der Prädiktoren als aktive Prädiktoren auswählen.
<4. Vorteile>
Wie vorstehend beschrieben führen die Analysevorrichtungen 100 und 300 Prädiktionen über die Qualität von Konditionen der Schleifmaschinen 1 und 201 oder die Qualität von Produktionsobjekten im Prozess der Herstellung der Kurbelwelle W als Produktionsobjekt durch die Schleifmaschinen 1 und 201 als Produktionseinrichtungen durch. Die Analysevorrichtungen 100 und 300 enthalten jeweils eine Vielzahl von Prädiktoren A bis H, die Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung durchführen, die Auswahleinheiten 112 und 312, die die Vielzahl der aktiven Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H auswählen, den Gesamtprädiktor 113, der das umfassende Prädiktionsergebnis hinsichtlich der Qualität beruhend auf der Vielzahl der durch die Vielzahl der aktiven Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnisse berechnet, und die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121, die Genauigkeiten der durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen hinsichtlich der Qualität berechnet. Außerdem wählen die Auswahleinheiten 112 und 312 eine Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H beruhend auf durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten aus.
Gemäß den Analysevorrichtungen 100 und 300 wählen die Auswahleinheiten 112 und 312 die Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H beruhend auf Prädiktionsgenauigkeiten aus, und der Gesamtprädiktor verwendet die Vielzahl der Prädiktoren, wodurch hohe Prädiktionsgenauigkeiten in der Umgebung, in der die Produktionseinrichtung angeordnet ist, und bei dem Gebrauchszustand der Produktionseinrichtung erhalten werden können. Dann berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis hinsichtlich der Qualität der Konditionen der Produktionseinrichtung oder der Qualität der Konditionen des Produktionsobjekts beruhend auf der Vielzahl der von der Vielzahl der aktiven Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnisse. Daher können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verglichen mit dem Fall verbessern, in dem die Prädiktion darüber, ob das Produktionsobjekt während der Herstellung ein gutes Produkt ist oder nicht, durchgeführt wird, indem eine Bestimmung beruhend auf einem festen voreingestellten Schwellenwert durchgeführt wird. Die Analysevorrichtungen 100 und 300 können denselben Vorteil auch hinsichtlich der Qualität der Konditionen der Produktionseinrichtungen haben.
Die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechnet Genauigkeiten von durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen bezüglich der Qualität, und die Auswahleinheit 112 und 312 wählt die Vielzahl aktiver Prädiktoren beruhend auf den durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten aus. Daher kann der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf der Vielzahl der von der Vielzahl der aktiven Prädiktoren mit hohen Prädiktionsgenauigkeiten erhaltenen Prädiktionsergebnisse berechnen. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit der Analyseergebnisse verbessern.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 überträgt die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 Daten hinsichtlich Prädiktionsgenauigkeiten zu den Auswahleinheiten 112 und 312, und die Auswahleinheiten 112 und 312 wählen einen Teil der Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H als Vielzahl aktiver Prädiktoren aus und ersetzen einen bereits ausgewählten Teil von Prädiktoren durch andere Prädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten als der Teil der Prädiktoren beruhend auf von der Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 empfangenen Daten.
Gemäß den Analysevorrichtungen 100 und 300 können die Auswahleinheiten 112 und 312 einen Teil der Prädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten aus der Vielzahl der Prädiktoren A bis H als Vielzahl aktiver Prädiktoren auswählen. Daher können die Analysevorrichtungen 100 und 300 Analysegenauigkeiten verbessern.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 enthält die Vielzahl aktiver Prädiktoren zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analyseobjektdaten durchführen, die zur Zeit der Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden. Gemäß den Analysevorrichtungen 100 und 300 berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf Prädiktionsergebnissen durch zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren hinsichtlich derselben Analyseobjektdaten durchführen, die durch die Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden. Das heißt, es kann eine multidimensionale Analyse unter Ausnutzung der Tatsache gemacht werden, dass Prädiktionsergebnisse entsprechend Analyseverfahren selbst dann verschieden sind, wenn sie dieselben Analyseobjektdaten verwenden. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 enthält die Vielzahl aktiver Prädiktoren zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen beruhend auf verschiedenen Analyseobjektdaten durchführen, die zur Zeit der Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden. Die Analysevorrichtung 100 berechnet das umfassende Analyseergebnis beruhend auf Prädiktionsergebnissen von zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen beruhend auf verschiedenen Analyseobjektdaten durchführen, die zu der Zeit der Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden. Das heißt, Analyseergebnisse können unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren erhalten werden, die in Produktionseinrichtungen auftreten, indem verschiedene Analyseobjektdaten verwendet werden. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis durch Durchführen einer Gewichtung bei der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse, die von der Vielzahl aktiver Prädiktoren erhalten werden, entsprechend durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten. Die Analysevorrichtung 100 kann jede Prädiktionsgenauigkeit jedes Prädiktors zur Zeit der Berechnung des umfassenden Prädiktionsergebnisses durch den Gesamtprädiktor 113 aufnehmen. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Die erfindungsgemäßen Analysevorrichtungen 100 und 300 sind Analysevorrichtungen, die Prädiktionen über die Qualität des Produktionsobjekts in dem Prozess der Herstellung der Kurbelwelle W als Produktionsobjekt durch die Schleifmaschine 1 als Produktionseinrichtung durchführen, und enthalten die Vielzahl der Prädiktoren A bis H, die Prädiktionen über die Qualität des Produktionsobjekts unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung durchführen, und den Gesamtprädiktor 113, der das umfassende Prädiktionsergebnis über die Qualität des Produktionsobjekts beruhend auf der Vielzahl der von der Vielzahl der Prädiktoren A bis H erhaltenen Prädiktionsergebnisse berechnet, wobei die Vielzahl der Prädiktoren A bis H zumindest zwei oder mehr Prädiktoren enthält, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analyseobjektdaten durchführen, die zur Zeit der Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden.
Gemäß den Analysevorrichtungen 100 und 300 berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Ergebnis bezüglich derselben Analyseobjektdaten, die zur Zeit der Produktionsverarbeitung durch die Produktionseinrichtung erhalten werden, beruhend auf Prädiktionsergebnissen von zumindest zwei oder mehr Prädiktoren, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren durchführen. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Die vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 enthalten die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121, die Genauigkeiten von durch die Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H geleisteten Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen über die Qualität des Produktionsobjekts berechnet, und der Gesamtprädiktor 113 berechnet das umfassende Prädiktionsergebnis nach Durchführung einer Gewichtung bei den Prädiktionsergebnissen der Vielzahl der Prädiktoren A bis H gemäß durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten.
Die vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 können jede Prädiktionsgenauigkeit jedes Prädiktors zur Zeit der Berechnung des umfassenden Prädiktionsergebnisses durch den Gesamtprädiktor 113 aufnehmen. Demnach können die Analysevorrichtungen 100 und 300 die Genauigkeit von Analyseergebnissen verbessern.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 führt die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 eine Gewichtung zum starken Verringern der Prädiktionsgenauigkeit, wenn ein als gutes Produkt im Prädiktionsergebnis bestimmtes Produktionsobjekt in dem Untersuchungsergebnis als defektes Produkt bestimmt wird, verglichen mit einem Fall durch, in dem ein als fehlerhaftes Produkt im Prädiktionsergebnis bestimmtes Produktionsobjekt in dem Untersuchungsergebnis als gutes Produkt bestimmt wird, zur Zeit der Berechnung der Prädiktionsgenauigkeiten der jeweiligen Vielzahl der Prädiktoren A bis H durch.
Die Analysevorrichtungen 100 und 300 können unterdrücken, dass ein Produktionsobjekt als fehlerhaftes Produkt falsch als gutes Produkt prädiziert wird. Das heißt, wenn das Produkt in dem Analyseergebnis durch die Analysevorrichtungen 100 und 300 als gutes Produkt bestimmt wird, obwohl das Produkt tatsächlich ein fehlerhaftes Produkt ist, führt die Produktionseinrichtung eine nach Beenden der Schleifarbeit durchgeführte Produktionsverarbeitung hinsichtlich des fehlerhaften Produkts durch. In diesem Fall erhöht sich der Verlust verglichen damit, wenn ein Produkt, das tatsächlich ein gutes Produkt ist, in dem Analyseergebnis durch die Analysevorrichtungen 100 und 300 als fehlerhaftes Produkt bestimmt wird, und aus der Produktionsstraße entfernt wird. Das heißt, die Analysevorrichtung 100 kann den durch Durchführen einer Produktionsverarbeitung bei dem fehlerhaften Produkt verursachten Verlust durch Unterdrücken reduzieren, dass das Produktionsobjekt als fehlerhaftes Produkt falsch als gutes Produkt prädiziert wird, weshalb Herstellungskosten verringert werden können.
Des Weiteren stellen die vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 für Prädiktionen durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H verwendete Parameter beruhend auf neu beschafften Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung erneut ein. Die Analysevorrichtungen 100 und 300 können durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H geleistete Prädiktionsgenauigkeiten erhöhen.
Bei den vorstehenden Analysevorrichtungen 100 und 300 berechnet der Gesamtprädiktor 113 das umfassende Prädiktionsergebnis beruhend auf Daten hinsichtlich Umgebung (Außenluft usw.), in der die Schleifmaschinen 1 und 201 als Produktionseinrichtungen angeordnet sind, oder Daten hinsichtlich Gebrauchszuständen der Produktionseinrichtungen. Gemäß den Analysevorrichtungen 100 und 300 können Daten hinsichtlich einer Außenluftumgebung oder Daten hinsichtlich der Gebrauchszustände der Produktionseinrichtungen in das durch den Gesamtprädiktor 113 berechnete umfassende Prädiktionsergebnis aufgenommen werden. Daher können die Analysevorrichtungen 100 und 300 Genauigkeiten von Analyseergebnissen verbessern.
Das Analysesystem 202 mit der vorstehenden Analysevorrichtung enthält die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400, die mit einem Netzwerk zur Durchführung einer Datenkommunikation mit der ersten Analysevorrichtung 300 verbunden ist. Die zweite Analysevorrichtung 400 ist zum Durchführen von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung von Hilfsprädiktoren eingestellt, die keinen aktiven Prädiktoren unter der Vielzahl der Prädiktoren A bis H entsprechen, und berechnet die durch die Hilfsprädiktoren geleisteten Prädiktionsgenauigkeiten. Die Auswahleinheit 312 ersetzt die bereits als aktive Prädiktoren ausgewählten Prädiktoren durch Hilfsprädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten beruhend auf durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit 121 berechneten Prädiktionsgenauigkeiten aktiver Prädiktoren und Prädiktionsgenauigkeiten, die von Hilfsprädiktoren erhalten und in der zweiten Analysevorrichtung 400 berechnet werden.
Bei dem vorstehenden Analysesystem 202 führt die zweite Analysevorrichtung 400 Prädiktionen über die Qualität durch Hilfsprädiktoren durch. Wenn die erste Analysevorrichtung 300 Prädiktionen über die Qualität durch alle der Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchführt, kann es einige Zeit zur Berechnung von Prädiktionsergebnissen durch die aktiven Prädiktoren und zur Berechnung des umfassenden Prädiktionsergebnisses dauern. Allerdings kann die zur Berechnung der Prädiktionsergebnisse durch die aktiven Prädiktoren und des umfassenden Prädiktionsergebnisses erforderliche Zeit verkürzt werden, indem Prädiktionen über die Qualität durch die Hilfsprädiktoren durch die zweite Analysevorrichtung 400 durchgeführt werden. Vorzugsweise führt die zweite Analysevorrichtung 400 Prädiktionen über die Qualität durch alle Hilfsprädiktoren durch, und die erste Analysevorrichtung 300 führt keine Prädiktionen über die Qualität durch Hilfsprädiktoren durch, oder die erste Analysevorrichtung und die zweite Analysevorrichtung führen vorzugsweise jeweils Prädiktionen über die Qualität durch einen Teil der Hilfsprädiktoren durch.
Bei dem vorstehenden Analysesystem 202 enthält die zweite Analysevorrichtung 400 die Vielzahl der Hilfsprädiktoren. Das Analysesystem 202 bestimmt Prädiktoren, die vorzugsweise Prädiktionen durchführen, unter der Vielzahl der Hilfsprädiktoren beruhend auf vorbestimmten Konditionen durch die zweite Analysevorrichtung 400. Das Analysesystem 202 kann Prädiktionen effizient durch die Vielzahl der Hilfsprädiktoren in der zweiten Analysevorrichtung 400 durchführen.
Das Analysesystem 202 stellt ferner Parameter, die für Prädiktionen durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H, die in der ersten Analysevorrichtung 300 und der zweiten Analysevorrichtung 400 vorgesehen sind, erneut beruhend auf neu beschafften Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtungen ein. Gemäß dem Analysesystem 202 können die erste Analysevorrichtung 300 und die zweite Analysevorrichtung 400 Genauigkeiten von durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren A bis H durchgeführten Prädiktionen erhöhen.
Gemäß eine Ausgestaltung der Erfindung führt eine Analysevorrichtung zur Verbesserung der Genauigkeit von Analyseergebnissen Prädiktionen über die Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder die Qualität von Konditionen eines Produktionsziels in einem Prozess eines Produzierens einer Kurbelwelle als Produktionsziel durch eine Schleifmaschine als Produktionseinrichtung durch. Die Analysevorrichtung enthält eine Vielzahl von Prädiktoren zur Durchführung von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung, eine Auswahleinheit zur Auswahl einer Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren und einen Gesamtprädiktor zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses über die Qualität beruhend auf der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse, die durch die Vielzahl der durch die Auswahleinheit ausgewählten aktiven Prädiktoren erhalten werden.
Bezugszeichenliste

1, 201: Schleifmaschinen (Produktionseinrichtungen)
100: Analysevorrichtung
202: Analysesystem
A bis H: Prädiktoren
112, 312: Auswahleinheiten
113: Gesamtprädiktor
121: Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit
300: Erste Analysevorrichtung (Analysevorrichtung)
400: Zweite Analysevorrichtung
W: Kurbelwelle (Produktionsobjekt)

Claims

Analysevorrichtung (100) zur Durchführung von Prädiktionen über eine Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder einer Qualität von Konditionen eines Produktionsziels in einem Prozess eines Produzierens des Produktionsziels durch die Produktionseinrichtung, mit einer Vielzahl von Prädiktoren (A bis H) zur Durchführung von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung, einer Auswahleinheit (112) zur Auswahl einer Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren (A bis H), einem Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses über die Qualität beruhend auf der Vielzahl der durch die Vielzahl aktiver Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnisse, und einer Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) zur Berechnung von Genauigkeiten von durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) geleisteten Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen über die Qualität, wobei die Auswahleinheit (112) zur Auswahl der Vielzahl aktiver Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) beruhend auf durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) berechneten Prädiktionsgenauigkeiten eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 1, wobei die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) zur Übertragung von Daten hinsichtlich der Prädiktionsgenauigkeiten zu der Auswahleinheit (112) eingerichtet ist, und die Auswahleinheit (112) zur Auswahl eines Teils von Prädiktoren aus der Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) als die Vielzahl aktiver Prädiktoren und Ersetzen des bereits ausgewählten Teils von Prädiktoren durch andere Prädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten als der Teil der Prädiktoren beruhend auf von der Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) empfangenen Daten eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Vielzahl aktiver Prädiktoren zumindest zwei oder mehr Prädiktoren enthält, die Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten hinsichtlich der Produktionseinrichtung durchführen.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Vielzahl aktiver Prädiktoren zumindest zwei oder mehr Prädiktoren enthält, die Prädiktionen beruhend auf verschiedenen Analysezieldaten hinsichtlich der Produktionseinrichtung durchführen.
Analysevorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses nach Durchführen einer Gewichtung bei der Vielzahl der von der Vielzahl aktiver Prädiktoren erhaltenen Prädiktionsergebnisse gemäß den durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) berechneten Prädiktionsgenauigkeiten eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Analysevorrichtung (100) zur erneuten Einstellung von für Prädiktionen durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) verwendeten Parametern beruhend auf neu beschafften Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei der Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses beruhend auf Daten hinsichtlich einer Umgebung, in der die Produktionseinrichtung angeordnet ist, oder Daten hinsichtlich eines Gebrauchszustands der Produktionseinrichtung eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) zur Durchführung von Prädiktionen über eine Qualität von Konditionen einer Produktionseinrichtung oder einer Qualität von Konditionen eines Produktionsziels in einem Prozess eines Produzierens des Produktionsziels durch die Produktionseinrichtung, mit einer Vielzahl von Prädiktoren (A bis H) zur Durchführung von Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung verschiedener Analyseverfahren beruhend auf Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung, und einem Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses über die Qualität beruhend auf der Vielzahl der durch die Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) erhaltenen Prädiktionsergebnisse, wobei die Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) zumindest zwei oder mehr Prädiktoren enthält, die zur Durchführung von Prädiktionen durch verschiedene Analyseverfahren beruhend auf denselben Analysezieldaten hinsichtlich der Produktionseinrichtung eingerichtet sind.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 8, ferner mit einer Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) zur Berechnung von Genauigkeiten von durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) durchgeführten Prädiktionen beruhend auf durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) geleisteten Prädiktionsergebnissen und Untersuchungsergebnissen über die Qualität, wobei der Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses nach Durchführen einer Gewichtung bei der Vielzahl der Prädiktionsergebnisse durch die Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) entsprechend den durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) berechneten Prädiktionsgenauigkeiten eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 7 oder 9, wobei die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) zur Durchführung einer Gewichtung zum starken Verringern der Prädiktionsgenauigkeit, wenn ein im Prädiktionsergebnis als gutes Produkt bestimmtes Produktionsziel in dem Untersuchungsergebnis als fehlerhaftes Produkt bestimmt ist, zur Zeit der Berechnung der Prädiktionsgenauigkeiten der jeweiligen Vielzahl der Prädiktoren verglichen mit einem Fall eingerichtet ist, in dem ein in dem Prädiktionsergebnis als fehlerhaftes Produkt bestimmtes Produktionsziel in dem Untersuchungsergebnis als gutes Produkt bestimmt ist.
Analysevorrichtung (100) nach Anspruch 9 oder 10, wobei die Analysevorrichtung (100) zur erneuten Einstellung von zur Prädiktion durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) verwendeten Parametern beruhend auf neu beschafften Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung eingerichtet ist.
Analysevorrichtung (100) nach einem der Ansprüche 8 bis 11, wobei der Gesamtprädiktor (113) zur Berechnung eines umfassenden Prädiktionsergebnisses beruhend auf Daten hinsichtlich einer Umgebung, in der die Produktionseinrichtung angeordnet ist, oder Daten hinsichtlich eines Gebrauchszustand der Produktionseinrichtung eingerichtet ist.
Analysesystem (202) mit einer ersten Analysevorrichtung (300), die die Analysevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 7 ist, und einer zweiten Analysevorrichtung (400), die mit einem Netzwerk zur Durchführung einer Datenkommunikation mit der ersten Analysevorrichtung verbunden ist, wobei die zweite Analysevorrichtung (400) derart eingestellt ist, dass sie Prädiktionen über die Qualität unter Verwendung von Hilfsprädiktoren durchführt, die keinen aktiven Prädiktoren unter der Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) entsprechen, und die Genauigkeiten der durch die Hilfsprädiktoren durchgeführten Prädiktionen berechnet, und die Auswahleinheit (312) zum Ersetzen eines Teils von bereits als aktive Prädiktoren ausgewählten Prädiktoren durch Hilfsprädiktoren mit höheren Prädiktionsgenauigkeiten beruhend auf den durch die Prädiktionsgenauigkeitsberechnungseinheit (121) berechneten Prädiktionsgenauigkeiten der Prädiktoren und Prädiktionsgenauigkeiten eingerichtet ist, die von den Hilfsprädiktoren erhalten werden und in der zweiten Analysevorrichtung (400) berechnet werden.
Analysesystem (202) nach Anspruch 13, wobei die zweite Analysevorrichtung (400) die Vielzahl der Hilfsprädiktoren enthält, und das Analysesystem (202) zur Bestimmung von Prädiktoren, die vorzugsweise Prädiktionen unter der Vielzahl der Hilfsprädiktoren (A bis H) durchführen, beruhend auf vorbestimmten Konditionen durch die zweite Analysevorrichtung (400) eingerichtet ist.
Analysesystem (202) nach Anspruch 13 oder 14, wobei das Analysesystem (202) zur erneuten Einstellung von Parametern, die für Prädiktionen durch die jeweilige Vielzahl der Prädiktoren (A bis H) verwendet werden, die in der ersten Analysevorrichtung (300) und der zweiten Analysevorrichtung (400) vorgesehen sind, beruhend auf neu beschafften Daten hinsichtlich der Produktionseinrichtung eingerichtet ist.