DE102020006862A1 - Maschinelle lernvorrichtung, stromverbrauchs-prognosevorrichtung und steuervorrichtung - Google Patents

Maschinelle lernvorrichtung, stromverbrauchs-prognosevorrichtung und steuervorrichtung Download PDF

Info

Publication number
DE102020006862A1
DE102020006862A1 DE102020006862.6A DE102020006862A DE102020006862A1 DE 102020006862 A1 DE102020006862 A1 DE 102020006862A1 DE 102020006862 A DE102020006862 A DE 102020006862A DE 102020006862 A1 DE102020006862 A1 DE 102020006862A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
information
power consumption
machine tool
machining
machining program
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE102020006862.6A
Other languages
English (en)
Inventor
Hideo Ogino
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fanuc Corp
Original Assignee
Fanuc Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fanuc Corp filed Critical Fanuc Corp
Publication of DE102020006862A1 publication Critical patent/DE102020006862A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/414—Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00—Arrangements for measuring electric power or power factor
    • G01R21/133—Arrangements for measuring electric power or power factor by using digital technique
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/4155—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by programme execution, i.e. part programme or machine function execution, e.g. selection of a programme
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32021—Energy management, balance and limit power to tools
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/34—Director, elements to supervisory
    • G05B2219/34306—Power down, energy saving
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37575—Pre-process, measure workpiece before machining
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49065—Execute learning mode first for determining adaptive control parameters
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
    • Y02P70/10—Greenhouse gas [GHG] capture, material saving, heat recovery or other energy efficient measures, e.g. motor control, characterised by manufacturing processes, e.g. for rolling metal or metal working
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

Es wird durch das Ausführen eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms ohne das Ausführen einer Simulation ein erlerntes Modell erstellt, das den Stromverbrauch präzise ausgibt, und ferner wird der Stromverbrauch unter Verwendung des erlernten Modells präzise prognostiziert. Eine maschinelle Lernvorrichtung 30 umfasst: eine Eingabedaten-Abrufeinheit 301, die bei der Bearbeitung eines Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine 10 durch das Ausführen eines beliebigen Bearbeitungsprogramms PG Informationen IM, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, Informationen IA, die eine Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, Informationen, die das Werkstück betreffen, und Bearbeitungsinformationen, die das Bearbeitungsprogramm PG umfassen, als Eingabedaten abruft; eine Kennsatz-Abrufeinheit 302, die Kennsatzdaten abruft, die Stromverbrauchsinformationen angeben, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms PG betreffen; und eine Lerneinheit 303, die unter Verwendung der abgerufenen Eingabedaten und Kennsatzdaten ein überwachtes Lernen ausführt und ein erlerntes Modell 250 erstellt, das Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt.

Description

  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • Bereich der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft eine maschinelle Lernvorrichtung, eine Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung und eine Steuervorrichtung.
  • Verwandte Technik
  • Die Verringerung von Umweltbelastungen (Energieeinsparung, Abfallreduzierung, etc.) ist zu einem wichtigen Thema für Unternehmen geworden, die über Fertigungsanlagen wie Werkzeugmaschinen verfügen. Zur Reduzierung der Umweltbelastung ist beispielsweise die Kenntnis des Stromverbrauchs der eigenen Fertigungsanlagen erforderlich.
  • Im Hinblick darauf ist eine Technik bekannt, bei der ein Bearbeitungsprogramm simuliert wird, ohne dass tatsächlich eine Werkzeugmaschine betrieben wird, wodurch durch eine Simulation zur Simulation des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine entsprechend dem berechneten Drehmomentwert ein von einer numerischen Steuervorrichtung der Werkzeugmaschine an eine Werkzeugmaschine auszugebender Drehmomentwert berechnet wird. Siehe beispielsweise die ungeprüfte japanische Patentanmeldung Veröffentlichung Nr. 2014-219911 .
  • Patentschrift 1: ungeprüfte japanische Patentanmeldung, Veröffentlichung Nr. 2014-219911
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Die tatsächliche numerische Steuervorrichtung verändert jedoch einen an die Werkzeugmaschine auszugebenden Drehmoment-Befehlswert entsprechend dem Feedback von einem Wertgeber einer Antriebseinheit (eines Servomotors) der Werkzeugmaschine. Da andererseits bei der Simulation kein Feedback wie vorstehend beschrieben erfolgt, weil die Werkzeugmaschine nicht bewegt wird, entspricht der berechnete Drehmomentwert nicht notwendigerweise dem von der tatsächlichen numerischen Steuervorrichtung ausgegebenen Drehmoment-Befehlswert. Aus diesem Grund besteht hinsichtlich des simulierten Stromverbrauchs ein Problem darin, dass die Abweichung im Vergleich zu dem Stromverbrauch der tatsächlichen Werkzeugmaschine groß wird.
  • Darüber hinaus ist es in einem Fall, in dem ein neu erstelltes Bearbeitungsprogramm eingegeben wird, erforderlich, durch erneutes Ausführen der Simulation eine Bearbeitungszeit zu prognostizieren.
  • Daher ist es wünschenswert, ein erlerntes Modell zu erstellen, das den Stromverbrauch bei der Ausführung eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms ohne die Durchführung einer Simulation präzise ausgibt, und den Stromverbrauch unter Verwendung des erlernten Modells präzise zu prognostizieren.
  • (1) Ein Aspekt einer maschinellen Lernvorrichtung (30) gemäß der vorliegenden Offenbarung umfasst: eine Eingabedaten-Abrufeinheit (301), die bei der Bearbeitung eines Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine (10) durch das Ausführen eines beliebigen Bearbeitungsprogramms (PG) zumindest Informationen (IM), die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, Informationen (IA), die eine Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine (10) ausführt, Informationen, die das Werkstück betreffen, und Bearbeitungsinformationen, die das Bearbeitungsprogramm (PG) umfassen, als Eingabedaten abruft; eine Kennsatz-Abrufeinheit (302), die Kennsatzdaten abruft, die Stromverbrauchsinformationen angeben, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine (10) und der Hilfsbetriebsvorrichtung (102) bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms (PG) betreffen; und eine Lerneinheit (303), die unter Verwendung der von der Eingabedaten-Abrufeinheit (301) abgerufenen Eingabedaten und der von der Kennsatz-Abrufeinheit (302) abgerufenen Kennsatzdaten ein überwachtes Lernen ausführt und ein erlerntes Modell (250) erstellt, das Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt.
  • (2) Ein Aspekt einer Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) gemäß der vorliegenden Offenbarung umfasst: ein erlerntes Modell (250), das von der unter (1) beschriebenen maschinellen Lernvorrichtung (30) erstellt wird und Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt; eine Eingabeeinheit (201), die vor dem Ausführen eines Bearbeitungsprogramms Bearbeitungsinformationen eingibt, die Informationen, die eine Werkzeugmaschine (10) betreffen, Informationen, die eine Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine (10) ausführt, Informationen, die ein Werkstück als Bearbeitungsziel betreffen, und Informationen umfassen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen; und eine Prognoseeinheit (202), die durch die Eingabe der von der Eingabeeinheit (201) eingegebenen Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell (250) entsprechend den von dem erlernten Modell (250) ausgegebenen Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung Stromverbrauchsinformationen prognostiziert, die den Stromverbrauch bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms betreffen.
  • (3) Ein Aspekt einer Steuervorrichtung (101) gemäß der vorliegenden Offenbarung umfasst die unter (2) beschriebene Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20).
  • Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist es möglich, ein erlerntes Modell zu erstellen, das den Stromverbrauch beim Ablauf eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms ohne das Ausführen einer Simulation präzise ausgibt. Darüber hinaus wird es durch die Nutzung des erlernten Modells möglich, den Stromverbrauch zu prognostizieren.
  • Figurenliste
    • 1 ist ein funktionales Blockdiagramm, das ein funktionales Konfigurationsbeispiel eines Prognosesystems gemäß einer Ausführungsform zeigt;
    • 2A ist ein Diagramm, das ein Beispiel von Werkzeugmaschineninformationen zeigt, die eine Werkzeugmaschine betreffen;
    • 2B ist ein Diagramm, das ein Beispiel von Hilfsbetriebsinformationen zeigt, die eine Hilfsbetriebsvorrichtung betreffen;
    • 2C zeigt ein Beispiel eines Bearbeitungsprogramms;
    • 3 ist ein Diagramm, das ein Beispiel von von einer Kennsatz-Abrufeinheit als Kennsatzdaten abgerufenen Stromverbrauchsinformationen zeigt;
    • 4 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines erlernten Modells zeigt, das für eine Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung gemäß 1 zu erstellen ist;
    • 5 ist ein Diagramm, das ein Beispiel des Ergebnisses einer Prognose durch eine Prognoseeinheit zeigt;
    • 6 ist ein Ablaufdiagramm zur Erläuterung der Prognoseverarbeitung der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung in einer Betriebsphase;
    • 7 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration des Prognosesystems zeigt; und
    • 8 ist ein Diagramm, das ein Beispiel einer Konfiguration des Prognosesystems zeigt.
  • GENAUE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
  • Nachstehend erfolgt unter Bezugnahme auf die Zeichnungen eine Beschreibung einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
  • <Ausführungsform>
  • 1 ist ein funktionales Blockdiagramm, das ein funktionales Konfigurationsbeispiel eines Prognosesystems gemäß einer Ausführungsform zeigt. Wie in 1 gezeigt, umfasst das Prognosesystem 1 eine Werkzeugmaschine 10, eine Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und eine maschinelle Lernvorrichtung 30.
  • Die Werkzeugmaschine 10, die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 können über eine (nicht gezeigte) Verbindungsschnittstelle direkt miteinander verbunden sein. Darüber hinaus können die Werkzeugmaschine 10, die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 über ein (nicht gezeigtes) Netzwerk wie ein lokales Netzwerk (LAN, local area network) und das Internet miteinander verbunden sein. In diesem Fall umfassen die Werkzeugmaschine 10, die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 eine (nicht gezeigte) Kommunikationseinheit zur Kommunikation untereinander über die Verbindung. Wie später beschrieben, kann die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 die maschinelle Lernvorrichtung 30 umfassen. Ebenso kann die Werkzeugmaschine 10 eine Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und eine maschinelle Lernvorrichtung 30 umfassen.
  • Die Werkzeugmaschine 10 ist eine Fachleuten bekannte Werkzeugmaschine und umfasst eine Steuervorrichtung 101 und eine Hilfsbetriebsvorrichtung 102. Die Werkzeugmaschine 10 arbeitet entsprechend einem Betriebsbefehl von der Steuervorrichtung 101. Wie später beschrieben, kann die Werkzeugmaschine 10 beim Abrufen eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms von einer (nicht gezeigten) externen Vorrichtung wie einer CAD/CAM-Vorrichtung vor dem Ausführen des abgerufenen Bearbeitungsprogramms Bearbeitungsinformationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen und das Bearbeitungsprogramm umfassen, über eine (nicht gezeigte) Kommunikationseinheit der Werkzeugmaschine 10 an die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ausgeben.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die in den Bearbeitungsinformationen enthaltenen Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, die Anzahl an Steuerachsen, die Anzahl an Spindeln, die Achsenkonfiguration und die Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors (die Nennleistung (kW), das Nenndrehmoment (N · m)) oder dergleichen umfassen können. Darüber hinaus können die Bearbeitungsinformationen Informationen, die die später beschriebene Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, wie die Pumpenleistung (W), die Leistungsmotorenspezifikation (die Nennleistung (kW) und das Nenndrehmoment (N · m)) und Informationen, die ein (nicht gezeigtes) Werkstück als Bearbeitungsziel betreffen, wie das Material und das Gewicht umfassen.
  • Die Steuervorrichtung 101 ist eine Fachleuten bekannte numerische Steuervorrichtung. Die Steuervorrichtung 101 erstellt entsprechend einem von einer (nicht gezeigten) externen Vorrichtung abgerufenen Bearbeitungsprogramm einen Betriebsbefehl und sendet den erstellten Betriebsbefehl an die Werkzeugmaschine 10. Dadurch steuert die Steuervorrichtung 101 den Betrieb der Werkzeugmaschine 10. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Steuervorrichtung 101 die Bearbeitungsinformationen über die (nicht gezeigte) Kommunikationseinheit der Werkzeugmaschine 10 an die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 statt an die Werkzeugmaschine 10 ausgeben kann.
  • Die Steuervorrichtung 101 kann auch eine von der Werkzeugmaschine 10 unabhängige Vorrichtung sein.
  • Die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 führt die Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine 10 aus und ist beispielsweise eine hydraulische Steuervorrichtung, eine Kühlmittelpumpe, ein Spanförderer oder dergleichen.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 eine von der Werkzeugmaschine 10 unabhängige Vorrichtung sein kann. Darüber hinaus kann die Werkzeugmaschine 10 auch mehrere Hilfsbetriebsvorrichtungen 102 umfassen. In diesem Fall können die Bearbeitungsinformationen Informationen umfassen, die jede der mehreren Hilfsbetriebsvorrichtungen 102 betreffen.
  • Die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ruft vor dem Ausführen des Bearbeitungsprogramms während der Betriebsphase Bearbeitungsinformationen, die die Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 und das Werkstück betreffen und das Bearbeitungsprogramm umfassen, von der Werkzeugmaschine 10 ab. Anschließend gibt die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 die abgerufenen Bearbeitungsinformationen in ein von der später zu beschreibenden maschinellen Lernvorrichtung 30 erstelltes erlerntes Modell ein. Dadurch kann die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms prognostizieren.
  • Vor der Beschreibung der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 wird das maschinelle Lernen zur Erstellung eines erlernten Modells beschrieben.
  • <Maschinelle Lernvorrichtung 30>
  • Die maschinelle Lernvorrichtung 30 ruft bei der Bearbeitung des Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine 10 durch das Ausführen eines beliebigen Bearbeitungsprogramms beispielsweise vorab Bearbeitungsinformationen, die Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 zum Ausführen der Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine 10 betreffen, Informationen, die das bearbeitete Werkstück betreffen, und Informationen umfassen, die ein Bearbeitungsprogramm betreffen, als Eingabedaten ab.
  • Darüber hinaus ruft die maschinelle Lernvorrichtung 30 entsprechend den abgerufenen Eingabedaten Daten, die Stromverbrauchsinformationen angeben, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms betreffen, d.h. die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms als Kennsätze (korrekte Antworten) ab.
  • Die maschinelle Lernvorrichtung 30 führt unter Verwendung von Trainingsdaten, bei denen es sich um einen Satz aus dem Kennsatz und den abgerufenen Eingabedaten handelt, ein überwachtes Lernen aus und konstruiert ein später zu beschreibendes erlerntes Modell.
  • Dadurch ist es der maschinellen Lernvorrichtung 30 möglich, der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 das konstruierte erlernte Modell zu liefern.
  • Die maschinelle Lernvorrichtung 30 wird im Einzelnen beschrieben.
  • Wie in 1 gezeigt, umfasst die maschinelle Lernvorrichtung 30 eine Eingabedaten-Abrufeinheit 301, eine Kennsatz-Abrufeinheit 302, eine Lerneinheit 303 und eine Speichereinheit 304.
  • In der Lernphase ruft die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 bei der Bearbeitung des Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine 10 durch das Ausführen eines beliebigen Bearbeitungsprogramms über eine (nicht gezeigte) Kommunikationseinheit Bearbeitungsinformationen, die Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, Informationen, die das bearbeitete Werkstück betreffen, und Informationen umfassen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen, als Eingabedaten von der Werkzeugmaschine 10 ab.
  • 2A ist ein Diagramm, das ein Beispiel von Werkzeugmaschineninformationen zeigt, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen.
  • Die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 ruft n in den Bearbeitungsinformationen enthaltene Elemente von Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n) als Eingabedaten ab (wobei n eine ganze Zahl von 2 oder mehr ist). Wie in 2A gezeigt, geben die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) beispielsweise an, dass die Werkzeugmaschine 10 die Werkzeugmaschinen-ID „M-001“ aufweist und dass die Anzahl an Steuerachsen „3“ beträgt. Darüber hinaus geben die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) an, dass die Achsenkonfiguration drei rechtwinklige Achsen umfasst, die die X-Achse, die Y-Achse und die Z-Achse umfassen, und dass die Z-Achse die Schwerkraftachse ist. Darüber hinaus geben die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) an, dass die Anzahl an Spindeln der Werkzeugmaschine 10 „1“ beträgt. Darüber hinaus geben die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) an, dass die Motorspezifikationen (die Nennleistung) der Werkzeugmaschine 10 „2,0 kW“ auf der X-Achse, „2,0 kW“ auf der Y-Achse, „3,5 kW“ auf der Z-Achse und „7,5 kW“ an der Spindel sind.
  • Im Falle einer Werkzeugmaschine 10 mit 5 Achsen beträgt in den Werkzeugmaschineninformationen IM(1) die Anzahl an Steuerachsen beispielsweise „5“, die Achsenkonfiguration umfasst die fünf Achsen, d.h. die X-Achse, die Y-Achse, die Z-Achse, die B-Achse und die C-Achse, und die Z-Achse kann als Schwerkraftachse angegeben sein. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) angeben können, dass die Motorspezifikationen (die Nennleistung) der Werkzeugmaschine 10 „2,0 kW“ auf der X Achse, „3,0 kW“ auf der Y Achse, „4,5 kW“ auf der Z Achse, „2,5 kW“ auf der B Achse, „2,5 kW“ auf der C Achse und „8,4 kW“ an der Spindel betragen, wenn die Anzahl der Spindeln der Werkzeugmaschine 10 „1“ beträgt.
  • 2B ist ein Diagramm, das ein Beispiel von Hilfsbetriebsdaten zeigt, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen.
  • Die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 ruft zusammen mit den Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n) n Elemente von Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n) als Eingabedaten ab. Wie in 2B gezeigt, geben die Hilfsbetriebsdaten IA (1) beispielsweise an, dass die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 eine Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID „A-001“ aufweist und die Pumpenleistung „15,0 kW“ beträgt. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Hilfsbetriebsinformationen IA(1) die Nennleistung des Leistungsmotors (beispielsweise 7,5 kW, etc.) sowie die Pumpenleistung umfassen können.
  • 2C ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Bearbeitungsprogramms zeigt.
  • Die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 ruft zusammen mit den Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n) und den Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n) n Elemente von Bearbeitungsprogrammen PG(1) bis PG(n) als Eingabedaten ab. Wie in 2C gezeigt, kann jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) Blockidentifikationsinformationen in Form einer Folgenummer umfassen.
  • Die Bearbeitungsinformationen können n Elemente von Werkstückinformationen umfassen, die das Material (z.B. FC100) und das Gewicht (z.B. 1,5 Kilogramm) des von der Werkzeugmaschine 10 mit den Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n) durch das Ausführen jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) bearbeiteten Werkstücks angeben. Die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 kann zusammen mit den Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n), den Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n) und den Bearbeitungsprogrammen PG(1) bis PG(n) n Elemente von Werkstückinformationen als Eingabedaten abrufen.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass im Falle von Gusseisen Beispiele des in den Werkstückinformationen enthaltenen Materials „FC100“, „FC150“, „FC200“, „FC250“, „FC300“, „FC350“, etc. umfassen. Darüber hinaus umfassen Beispiele des in den Werkstückinformationen enthaltenen Materials im Falle einer Aluminiumlegierung „A4032“, „A5052“, „A5083“, „A6061“ und „A7075“. Darüber hinaus umfassen Beispiele des in den Werkstückinformationen enthaltenen Materials im Falle einer Magnesiumlegierung „AZ31“, „AZ91“ und dergleichen.
  • Die Eingabedaten-Abrufeinheit 301 speichert die abgerufen Eingabedaten in der Speichereinheit 304.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Eingabedaten, obwohl die Eingabedaten die Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, die Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, die Informationen, die das bearbeitete Werkstück betreffen, und die Informationen umfassen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen, nicht darauf beschränkt sind und zumindest eines davon umfassen können. Darüber hinaus können anstelle der Eingabe des Bearbeitungsprogramms selbst als Eingabedaten die Eingabedaten die Inhalte des Bearbeitungsprogramms sein, die Blockspezifikationsinformationen umfassen.
  • Die Kennsatz-Abrufeinheit 302 ruft Stromverbrauchsinformationen, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 bei jeder Ausführung der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) betreffen, als Kennsatzdaten (korrekte Antwortdaten) ab. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Stromverbrauchsinformationen die Gesamtstromverbrauchsmenge der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 bei der Ausführung jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) und den Stromverbrauch pro Block bei der Ausführung jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) umfassen.
  • 3 ist ein Diagramm, das ein Beispiel der von der Kennsatz-Abrufeinheit 302 als Kennsatzdaten abgerufenen Stromverbrauchsinformationen zeigt.
  • Die obere Zeile von 3 zeigt die Zeitreihendaten MP(1) bis MP(n) des Stromverbrauchs, wenn die Werkzeugmaschine 10 jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) zu jedem in 2A gezeigten Element der Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n) ausführt. Die mittlere Zeile von 3 zeigt die Zeitreihendaten AP(1) bis AP(n) des Stromverbrauchs, wenn die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 jedes der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) zu jedem Element der Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n) gemäß 2B ausführt. Die untere Zeile von 3 zeigt die Ausführungsdauerdaten TM(1) bis TM(n), die die Ausführungsdauer jedes Blocks der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) gemäß 2C angeben. Anders ausgedrückt zeigt 3 die zur Berechnung der Kennsatzdaten erforderlichen zusätzlichen Daten.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Zeitreihendaten MP(1) bis MP(n) des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine 10 gemäß der oberen Zeile von 3 von einem (nicht gezeigten) Strommesser gemessen werden können, der in der Werkzeugmaschine 10 vorgesehen ist. Darüber hinaus können die Zeitreihendaten AP(1) bis AP(n) des Stromverbrauchs der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 in der Mitte von 3 von einem (nicht gezeigten) Strommesser gemessen werden, der in der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 vorgesehen ist. Darüber hinaus geben die Ausführungsdauerdaten TM(1) gemäß der unteren Zeile von 3 die Ausführungsdauern der Folgenummern „N249“, „N250“ und „N251“ unter den Blöcken des Bearbeitungsprogramms PG(1) an.
  • Genauer summiert die Kennsatz-Abrufeinheit 302 beispielsweise den in den Zeitreihendaten MP(1) angegebenen maximalen Wert des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine 10 und den in den Zeitreihendaten AP(1) angegebenen maximalen Wert des Stromverbrauchs der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 in der Ausführungsdauer der Folgenummer „N249“ der Ausführungsdauerdaten TM(1). Die Kennsatz-Abrufeinheit 302 ruft die summierten Werte des Stromverbrauchs der Blöcke mit der Folgenummer „N249“ als Kennsatzdaten ab. Die Kennsatz-Abrufeinheit 302 berechnet auf die gleiche Weise auch den Stromverbrauch in den Blöcken mit anderen Folgenummern und ruft den berechneten Stromverbrauch als Kennsatzdaten ab.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Kennsatz-Abrufeinheit 302 den maximalen Wert des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine 10 in der Ausführungsdauer des Blocks als Stromverbrauch des Blocks und den maximalen Wert des Stromverbrauchs der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 summiert; die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht darauf beschränkt. Die Kennsatz-Abrufeinheit 302 kann beispielsweise den durchschnittlichen oder den minimalen Wert des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 in der Ausführungsdauer des Blocks als Stromverbrauch des Blocks verwenden.
  • Darüber hinaus zeitintegriert die Kennsatz-Abrufeinheit 302 die Zeitreihendaten MP(k) des Stromverbrauchs der Werkzeugmaschine 10 in den Werkzeugmaschineninformationen (k) und die Zeitreihendaten AP(k) des Stromverbrauchs der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 in den Hilfsbetriebsinformationen (k) vom Beginn bis zum Ende der Ausführung des Bearbeitungsprogramms PG(k) und summiert sie zur Berechnung des Gesamtstromverbrauchs (kWh) bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms, wodurch der Gesamtstromverbrauch (kWh) als Kennsatzdaten ermittelt wird. Es ist darauf hinzuweisen, dass k ein Wert von 1 bis n ist.
  • Die Kennsatz-Abrufeinheit 302 speichert die wie vorstehend beschrieben ermittelten Kennsatzdaten in der Speichereinheit 304.
  • Die Lerneinheit 303 empfängt den vorstehend aufgeführten Satz an Eingabedaten und den Kennsatz als Trainingsdaten. Die Lerneinheit 303 verwendet die empfangenen Trainingsdaten zum Ausführen eines überwachten Lernens und konstruiert ein erlerntes Modell 250, das auszuführende Bearbeitungsinformationen eingibt, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und die Bearbeitungsinformationen umfassen, und die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt, die den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms umfassen.
  • Anschließend stellt die Lerneinheit 303 das konstruierte erlernte Modell 250 der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 zur Verfügung.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass es zum Ausführen des überwachten Lernens vorteilhaft ist, eine Anzahl an Trainingsdatenelementen zu erstellen. Die Trainingsdaten können beispielsweise von Werkzeugmaschinen 10 an unterschiedlichen Standorten, die tatsächlich an der Produktionsstätte eines Kunden betrieben werden, oder dergleichen abgerufen werden.
  • 4 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines erlernten Modells 250 zeigt, das der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß 1 zur Verfügung gestellt werden soll. Hierbei steht das erlernte Modell 250, wie in 4 gezeigt, beispielhaft für eine mehrschichtiges neuronales Netzwerk, bei dem die Bearbeitungsinformationen, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und das verwendete Bearbeitungsprogramm umfassen, als Eingabeschichten und die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms als Ausgabeschichten definiert sind.
  • Hierbei umfassen die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10 die Anzahl an Steuerachsen, die Anzahl an Spindeln, die Achsenkonfiguration und die Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors (die Nennleistung (W), das Nenndrehmoment (N · m), etc.). Darüber hinaus umfassen die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 die Pumpenleistung (W) und die Leistungsmotorenspezifikationen (die Nennleistung (W), das Nenndrehmoment (N · m), etc.). Die Werkstückinformationen umfassen das Material und das Gewicht des Werkstücks.
  • Darüber hinaus kann die Lerneinheit 303 beim Abrufen neuer Trainingsdaten nach dem Konstruieren des erlernten Modells 250 das konstruierte erlernte Modell 250 durch Ausführen eines weiteren überwachten Lernens zu dem erlernten Modell 250 aktualisieren.
  • Da es dadurch möglich ist, Trainingsdaten automatisch entsprechend dem Bearbeitungsbetrieb der normalen Werkzeugmaschine 10 zu ermitteln, ist es möglich, die Genauigkeit der Prognose des Stromverbrauchs Tag für Tag zu erhöhen.
  • Das vorstehend aufgeführte überwachte Lernen kann durch Online-Lernen ausgeführt werden. Überdies kann das überwachte Lernen durch Batch-Lernen ausgeführt werden. Darüber hinaus kann das überwachte Lernen durch Mini-Batch-Lernen ausgeführt werden.
  • Online-Lernen bezeichnet ein Lernverfahren, bei dem von der Werkzeugmaschine 10 eine Bearbeitung ausgeführt wird und das überwachte Lernen jedes Mal unverzüglich ausgeführt wird, wenn Trainingsdaten erstellt werden. Das Batch-Lernen bezeichnet ein Lernverfahren, bei dem bei der Ausführung einer Bearbeitung durch die Werkzeugmaschine 10 und der wiederholten Erstellung von Trainingsdaten mehrere Trainingsdatenelemente, die der Wiederholung entsprechen, gesammelt werden und das überwachte Lernen unter Verwendung sämtlicher der gesammelten Trainingsdaten ausgeführt wird. Darüber hinaus bezeichnet Mini-Batch-Lernen ein Lernverfahren, das zwischen dem Online-Lernen und dem Batch-Lernen anzusiedeln ist und bei dem das überwachte Lernen jedes Mal ausgeführt wird, wenn eine bestimmte Menge an Trainingsdaten gesammelt ist.
  • Die Speichereinheit 304 ist ein RAM (ein Direktzugriffsspeicher) oder dergleichen und speichert von der Eingabedaten-Abrufeinheit 301 abgerufene Eingabedaten, die von der Kennsatz-Abrufeinheit 302 abgerufenen Kennsatzdaten und das von der Lerneinheit 303 konstruierte erlernte Modell 250.
  • Das maschinelle Lernen zur Erstellung des erlernten Modells 250, das die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 umfasst, wurde vorstehend beschrieben.
  • Als nächstes wird die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in einer Betriebsphase beschrieben.
  • <Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in der Betriebsphase>
  • Wie in 1 gezeigt, ist die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in der Betriebsphase darauf ausgelegt, eine Eingabeeinheit 201, eine Prognoseeinheit 202, eine Bestimmungseinheit 203, eine Meldeeinheit 204 und eine Speichereinheit 205 zu umfassen.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 zur Realisierung des Betriebs der in 1 gezeigten funktionalen Blöcke eine (nicht gezeigte) arithmetische Verarbeitungseinheit wie eine CPU (eine Zentraleinheit) umfasst. Darüber hinaus umfasst die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 eine (nicht gezeigte) Zusatzspeichervorrichtung wie ein ROM (einen Festspeicher) oder ein HDD (hard disk drive, Festplattenlaufwerk), in der unterschiedliche Steuerprogramme gespeichert sind, und eine (nicht gezeigte) Hauptspeichervorrichtung wie ein RAM, in der Daten gespeichert werden, die von dem arithmetischen Prozessor zum Ausführen der Programme vorübergehend benötigt werden.
  • Darüber hinaus liest bei der Prognosevorrichtung 20 die arithmetische Verarbeitungsvorrichtung ein Betriebssystem oder eine Anwendungssoftware aus der Zusatzspeichervorrichtung und erweitert das gelesene Betriebssystem und die Anwendungssoftware zum Ausführen der arithmetischen Verarbeitung entsprechend dem gelesenen Betriebssystem oder der Anwendungssoftware in die Hauptspeichervorrichtung. Die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 steuert Hardwarekomponenten entsprechend dem Ergebnis der arithmetischen Verarbeitung. Auf diese Weise wird die Verarbeitung durch die in 1 gezeigten funktionalen Blöcke realisiert. Dies bedeutet, dass die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 durch das Zusammenwirken von Hardware und Software realisiert werden kann.
  • Vor dem Ausführen des Bearbeitungsprogramms gibt die Eingabeeinheit 201 die Bearbeitungsinformationen ein, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und ein von der Werkzeugmaschine 10 auszuführendes Bearbeitungsprogramm umfassen. Die Eingabeeinheit 201 gibt die eingegebenen Bearbeitungsinformationen an die Prognoseeinheit 202 aus. Das auszuführende Bearbeitungsprogramm kann ein neu erstelltes Bearbeitungsprogramm oder ein bereits ausgeführtes Bearbeitungsprogramm sein.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Eingabeeinheit 201 als Bearbeitungsinformationen die Werkzeugmaschinen-ID zur Spezifikation der Werkzeugmaschine 10 als in den Bearbeitungsinformationen enthaltene Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10 und die Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zur Spezifikation der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 als Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 eingibt. In diesem Fall können die Werkzeugmaschineninformationen zu der der Werkzeugmaschinen-ID zugeordneten Werkzeugmaschine 10 und die Hilfsbetriebsinformationen zu der der Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zugeordneten Hilfsbetriebsvorrichtung 102 vorab in der später zu beschreibenden Speichereinheit 205 gespeichert werden. Dadurch kann die Eingabeeinheit 201 die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10 und die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 entsprechend der eingegebenen Werkzeugmaschinen-ID und der Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID aus der Speichereinheit 205 abrufen.
  • Die Prognoseeinheit 202 gibt die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und das auszuführende Bearbeitungsprogramm, die in den von der Eingabeeinheit 201 eingegebenen Bearbeitungsinformationen enthalten sind, in das erlernte Modell 250 gemäß 4 ein, wodurch die von dem erlernten Modell 250 ausgegebene Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der von dem erlernten Modell 250 ausgegebene Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms abgerufen werden. Dadurch ist es der Prognoseeinheit 202 möglich, die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms zu prognostizieren.
  • 5 ist ein Diagramm, das ein Beispiel eines Ergebnisses der Prognose durch die Prognoseeinheit 202 zeigt.
  • Die horizontale Achse in 5 gibt die Folgenummer (den Block) des Bearbeitungsprogramms an. Die vertikale Achse in 5 zeigt den von der Prognoseeinheit 202 prognostizierten Stromverbrauch jedes Blocks.
  • Wie in 5 gezeigt, ist beispielsweise angegeben, dass Blöcke mit den Folgenummern „N100“, „N210“ und „N320“ vorhanden sind, deren Stromverbrauch einen Schwellenwert α übersteigt.
  • Die Bestimmungseinheit 203 vergleicht den von der Prognoseeinheit 202 prognostizierten Stromverbrauch jedes Blocks mit dem vorab eingestellten Schwellenwert α und bestimmt, ob ein Block, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, vorhanden ist oder nicht. In einem Fall, in dem kein Block vorhanden ist, bei dem der Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, bestimmt die Bestimmungseinheit 203 die Veranlassung der Werkzeugmaschine 10 zur Bearbeitung des Werkstücks durch Ausführen des Bearbeitungsprogramms, ohne eine Warnung zu erstellen.
  • Andererseits bestimmt die Bestimmungseinheit 203 in einem Fall, in dem ein Block vorhanden ist, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, die Erstellung einer Warnung. Die Bestimmungseinheit 203 gibt Befehlsblock-Spezifikationsinformationen, die den Block (die Folgenummer) angeben, bei dem der Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, an die (später zu beschreibende) Meldeeinheit 204 aus.
  • Auf diese Weise ist es der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 möglich, den Benutzer der Werkzeugmaschine 10 aufzufordern, das Bearbeitungsprogramm beispielsweise hinsichtlich der Bearbeitungsbedingungen und Bearbeitungsbahnen so zu überarbeiten, dass der Stromverbrauch des Blocks dem Schwellenwert α entspricht oder geringer als dieser ist. Dies bedeutet, dass es der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 möglich ist, eine Energieeinsparung unterstützen zu helfen.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass der Schwellenwert α entsprechend der Zyklusdauer, der Bearbeitungsgenauigkeit, dem Stromverbrauch oder dergleichen, die bei der Werkzeugmaschine 10 benötigt werden, geeignet eingestellt werden kann.
  • In einem Fall, in dem von der Bestimmungseinheit 203 die Befehlsblock-Spezifikationsinformationen empfangen werden, kann die Meldeeinheit 204 die Warnung und die in den Befehlsblock-Spezifikationsinformationen angegebene Folgenummer an eine (nicht gezeigte) Ausgabevorrichtung wie eine Flüssigkristallanzeige ausgeben, die die Werkzeugmaschine 10 und/oder die Steuervorrichtung 101 umfasst. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Meldeeinheit 204 über einen (nicht gezeigten) Lautsprecher durch Sprache benachrichtigen kann.
  • Die Speichereinheit 205 ist ein ROM, ein HDD oder dergleichen und kann das erlernte Modell 250 und den Schwellenwert α zusammen mit unterschiedlichen Steuerprogrammen speichern. Darüber hinaus kann die Speichereinheit 205 die Werkzeugmaschineninformationen zu der der Werkzeugmaschinen-ID zugeordneten Werkzeugmaschine 10 und die der Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zugeordneten Hilfsbetriebsinformationen speichern.
  • <Prognoseverarbeitung der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in der Betriebsphase>
  • Als nächstes wird der Arbeitsablauf beschrieben, der die Prognoseverarbeitung der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß der vorliegenden Ausführungsform betrifft.
  • 6 ist ein Ablaufdiagramm zur Erläuterung der Prognoseverarbeitung der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in der Betriebsphase. Der hier gezeigte Ablauf wird jedes Mal wiederholt ausgeführt, wenn die Bearbeitungsinformationen eingegeben werden.
  • In Schritt S11 gibt die Eingabeeinheit 201 vor dem Ausführen des Bearbeitungsprogramms die Bearbeitungsinformationen ein, die die Werkzeugmaschinen-ID der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und ein auszuführendes Bearbeitungsprogramm umfassen. Die Eingabeeinheit 201 ruft beispielsweise die Werkzeugmaschineninformationen zu der der eingegebenen Werkzeugmaschinen-ID zugeordneten Werkzeugmaschine 10 und die Hilfsbetriebsinformationen zu der der eingegebenen Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zugeordneten Hilfsbetriebsvorrichtung 102 aus der Speichereinheit 205 ab.
  • In Schritt S12 gibt die Prognoseeinheit 202 die in Schritt S11 eingegebenen Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell 250 ein, wodurch die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung abgerufen werden, die den von dem erlernten Modell 250 ausgegebenen Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms umfassen, und die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms prognostiziert werden.
  • In Schritt S13 vergleicht die Bestimmungseinheit 203 den in Schritt S12 prognostizierten Stromverbrauch jedes Blocks mit dem Schwellenwert α und bestimmt, ob ein Block, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, vorhanden ist oder nicht. In einem Fall, in dem ein Block vorhanden ist, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, wird die Verarbeitung mit Schritt S14 fortgesetzt. In einem Fall, in dem kein Block vorhanden ist, bei dem der Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt, endet die Verarbeitung.
  • In Schritt S14 meldet die Meldeeinheit 204 die in Schritt S13 bestimmte Warnung.
  • Wie vorstehend beschrieben, gibt die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß einer Ausführungsform vor dem Ausführen des Bearbeitungsprogramms die Bearbeitungsinformationen ein, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und ein auszuführendes Bearbeitungsprogramm umfassen. Die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gibt die eingegebenen Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell 250 ein, wodurch die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und die Stromverbrauchsinformationen abgerufen werden, die den von dem erlernten Modell 250 ausgegebenen Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms umfassen, und die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms prognostiziert werden.
  • Dadurch ist es der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 möglich, den Stromverbrauch bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms selbst bei der Eingabe eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms ohne einen tatsächlichen Betrieb oder eine Simulation zur Messung des Stromverbrauchs präzise zu prognostizieren.
  • Genauer ist es nach der Konstruktion des Lernmodells möglich, den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine 10 bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms ohne eine tatsächliche Ausführung oder Simulation des neu erstellten Bearbeitungsprogramms zur Messung des Stromverbrauchs zu schätzen.
  • Darüber hinaus wird als Nebeneffekt eine Tendenzanalyse zum Stromverbrauch anhand von Bearbeitungsformen und Bearbeitungsverfahren leicht. Dies führt zu einer Unterstützung der Energieeinsparung durch eine Überarbeitung der Bearbeitungsprogramme beispielsweise hinsichtlich der Bearbeitungsbedingungen und der Bearbeitungsbahnen.
  • Da es darüber hinaus möglich ist, einen Block zu identifizieren, der den Schwellenwert α für den Stromverbrauch überschreitet, ist es durch das Unterbinden des Spitzenstroms durch Verändern der Bearbeitungsbedingungen um den Block auch möglich, durch die Erneuerung des Vertrags mit dem Stromanbieter zur Wahrung der minimal erforderlichen Amperezahl zur Senkung der laufenden Kosten der Anlage beizutragen.
  • Obwohl vorstehend eine Ausführungsform beschrieben wurde, sind die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 nicht auf die vorstehend beschriebene Ausführungsform beschränkt und umfassen Modifikationen, Verbesserungen und dergleichen innerhalb eines Rahmens, in dem ihre Aufgabe erfüllt werden kann.
  • <Modifikationsbeispiel 1>
  • Bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform ist die maschinelle Lernvorrichtung 30 beispielhaft als Vorrichtung dargestellt, die sich von der Werkzeugmaschine 10, der Steuervorrichtung 101 und der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 unterscheidet; die Werkzeugmaschine 10, die Steuervorrichtung 101 oder die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 kann jedoch darauf ausgelegt sein, einen Teil oder sämtliche der Funktionen der maschinellen Lernvorrichtung 30 zu umfassen.
  • <Modifikationsbeispiel 2>
  • Darüber hinaus ist die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 vorstehend bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform beispielsweise beispielhaft als Vorrichtung dargestellt, die sich von der Werkzeugmaschine 10 und der Steuervorrichtung 101 unterscheidet; die Werkzeugmaschine 10 oder die Steuervorrichtung 101 kann jedoch darauf ausgelegt sein, einen Teil oder sämtliche der Funktionen der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 zu umfassen.
  • Alternativ kann beispielsweise ein Server darauf ausgelegt sein, einen Teil oder sämtliche Elemente unter der Eingabeeinheit 201, der Prognoseeinheit 202, der Bestimmungseinheit 203, der Meldeeinheit 204 und der Speichereinheit 205 der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 zu umfassen. Überdies können die Funktionen der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 unter Verwendung einer virtuellen Serverfunktion oder dergleichen in einer Cloud realisiert werden.
  • Darüber hinaus kann die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ein verteiltes Verarbeitungssystem sein, bei dem jede Funktion der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 in geeigneter Weise auf mehrere Server verteilt ist.
  • <Modifikationsbeispiel 3>
  • Darüber hinaus verwendet die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform beispielsweise das von der maschinellen Lernvorrichtung 30 bereitgestellte erlernte Modell 250, das die Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt, wodurch die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms entsprechend den eingegebenen Bearbeitungsinformationen prognostiziert werden; die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht darauf beschränkt. Wie beispielsweise in 7 gezeigt, kann das von der maschinellen Lernvorrichtung 30 erstellte erlernte Modell 250 auf dem Server 50 gespeichert sein, und das erlernte Modell 250 kann von einer Anzahl m an mit dem Netzwerk 60 verbundenen Stromverbrauchs-Prognosevorrichtungen 20A(1) bis 20A(m) geteilt werden (wobei m eine ganze Zahl von 2 oder mehr ist). Auf diese Weise ist es möglich, das erlernte Modell 250 selbst dann einzusetzen, wenn eine neue Werkzeugmaschine und eine neue Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung installiert werden.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtungen 20A(1) bis 20A(m) jeweils mit den Werkzeugmaschinen 10A(1) bis 10A(m) verbunden sind.
  • Darüber hinaus entspricht jede der Werkzeugmaschinen 10A (1) bis 10A (m) der Werkzeugmaschine 10 gemäß 1, und es kann sich um Werkzeugmaschinen des gleichen Modells oder alternativ um Werkzeugmaschinen unterschiedlicher Modelle handeln. Jede der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtungen 20A (1) bis 20A (m) entspricht der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß 1.
  • Alternativ kann, wie in 8 gezeigt, der Server 50 beispielsweise als Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 fungieren und für jede der mit dem Netzwerk 60 verbundenen Werkzeugmaschinen 10A (1) bis 10A (m) entsprechend den eingegebenen Bearbeitungsinformationen die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms prognostizieren. Dies ermöglicht die Nutzung des erlernten Modells 250 selbst bei der Installation einer neuen Werkzeugmaschine.
  • <Modifikationsbeispiel 4>
  • Darüber hinaus gibt die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform beispielsweise die in 4 gezeigten Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell 250 ein, das die Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt, wodurch die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und der Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms abgerufen werden, die von dem erlernten Modell 250 ausgegeben werden; die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht darauf beschränkt. Die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 kann durch die Eingabe der Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell 250 beispielsweise nur den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms abrufen.
  • <Modifikationsbeispiel 5>
  • Darüber hinaus ist, obwohl die maschinelle Lernvorrichtung 30 bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform beispielsweise ein überwachtes Lernen ausführt, die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt, und das erlernte Modell kann mittels eines anderen Lernverfahrens wie eines verstärkenden Lernens zur Vergabe einer +-Belohnung/--Belohnung konstruiert werden.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass die Funktionen, die die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 gemäß der Ausführungsform umfassen, mittels Hardware, Software oder einer Kombination dieser realisiert werden können. Hierbei bezeichnet eine Realisierung durch Software die Realisierung durch einen Computer, der Programme liest und ausführt.
  • Jede der Komponenten, die die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 und die maschinelle Lernvorrichtung 30 umfassen, kann durch Hardware, Software oder eine Kombination dieser implementiert werden, die elektronische Schaltungen oder dergleichen umfasst. Bei einer Implementierung durch Software werden die Programme, die diese Software bilden, auf dem Computer installiert. Darüber hinaus können diese Programme auch auf entnehmbaren Medien aufgezeichnet und an den Benutzer vertrieben oder über ein Netzwerk auf den Computer des Benutzers heruntergeladen werden. Darüber hinaus können bei einer Hardwarekonfiguration ein Teil oder sämtliche der Funktionen jeder Komponente, die die vorstehend beschriebenen Vorrichtungen umfassen, von einer integrierten Schaltung (IC, integrated circuit) wie beispielsweise einer ASIC (application specific integrated circuit, anwendungsspezifische integrierte Schaltung), einer 'Gatteranordnung, einer FPGA (field programmable gate array, feldprogrammierbare Gatteranordnung), einer CPLD (complex programmable logic device, komplexe programmierbare Logikvorrichtung) oder dergleichen gebildet werden.
  • Die Programme können auf jedem von unterschiedlichen Typen nicht flüchtiger computerlesbarer Medien gespeichert und einem Computer zugänglich gemacht werden. Die nicht flüchtigen computerlesbaren Medien umfassen unterschiedliche Typen von konkreten Speichermedien. Beispiele nicht flüchtiger computerlesbarer Medien umfassen magnetische Aufzeichnungsmedien (z.B. Disketten, Magnetbänder, Festplattenlaufwerke), magneto-optische Medien (z.B. magneto-optische Platten), eine CD-ROM (einen Festspeicher), eine CD-R, eine CD-R/W, einen Halbleiterspeicher (z.B. ein Mask-ROM, ein PROM (ein programmierbares ROM), ein EPROM (ein löschbares PROM), ein Flash-ROM und ein RAM. Darüber hinaus können die Programme einem Computer unter Verwendung eines von unterschiedlichen Typen flüchtiger computerlesbarer Medien zugänglich gemacht werden. Beispiele flüchtiger computerlesbarer Medien umfassen elektrische Signale, optische Signale und elektromagnetische Wellen. Ein flüchtiges computerlesbares Medium kann einem Computer Programme über einen kabelgebundenen Kommunikationsweg wie elektrische Kabel, Glasfasern oder dergleichen oder über einen drahtlosen Kommunikationsweg zugänglich machen.
  • Es ist darauf hinzuweisen, dass ein Schritt des Schreibens auf einem Aufzeichnungsmedium aufzuzeichnender Programme eine Verarbeitung umfasst, die selbst dann entsprechend der Reihenfolge und der Verarbeitung, die auf parallele oder unabhängige Weise ausgeführt wird, nach Art einer Zeitreihe ausgeführt wird, wenn die Verarbeitung nicht notwendigerweise nach Art einer Zeitreihe ausgeführt wird.
  • Anders ausgedrückt können die maschinelle Lernvorrichtung, die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung und die Steuervorrichtung gemäß der vorliegenden Offenbarung unterschiedliche Ausführungsformen mit den folgenden Konfigurationen umfassen. (1) Eine maschinelle Lernvorrichtung 30 umfasst: eine Eingabedaten-Abrufeinheit 301, die bei der Bearbeitung eines Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine 10 durch Ausführen beliebiger Bearbeitungsprogramme PG(1) bis (PG) zumindest Informationen IM(1) bis IM(n), die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n), die eine Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine 10 ausführt, Werkstückinformationen, die das Werkstück betreffen, und Bearbeitungsinformationen, die die Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) umfassen, als Eingabedaten abruft; eine Kennsatz-Abrufeinheit 302, die Kennsatzdaten abruft, die Stromverbrauchsinformationen angeben, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine 10 und der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 bei der Ausführung der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) betreffen; und eine Lerneinheit 303, die unter Verwendung der von der Eingabedaten-Abrufeinheit 301 abgerufenen Eingabedaten und der von der Kennsatz-Abrufeinheit 302 abgerufenen Kennsatzdaten ein überwachtes Lernen ausführt und ein erlerntes Modell 250 erstellt, das Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt.
  • Durch die maschinelle Lernvorrichtung 30 ist es möglich, das erlernte Modell 250 zu erstellen, das den Stromverbrauch bei der Ausführung des neu erstellten Bearbeitungsprogramms ohne das Ausführen einer Simulation präzise ausgibt.
  • (2) Bei der maschinellen Lernvorrichtung 30 gemäß dem vorstehenden Punkt (1) können die Werkzeugmaschineninformationen IM(1) bis IM(n), die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, zumindest entweder eine Anzahl an Steuerachsen oder eine Anzahl an Spindeln oder eine Achsenkonfiguration oder eine Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors umfassen, die Hilfsbetriebsinformationen IA(1) bis IA(n), die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, können zumindest entweder eine Pumpenleistung oder eine Leistungsmotorenspezifikation umfassen, die Werkstückinformationen, die das Werkstück betreffen, können zumindest entweder ein Material oder ein Gewicht des Werkstücks umfassen, und die Informationen, die die Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) betreffen, können Programminhalte sein, die eine Folgenummer umfassen.
  • Dadurch ist es möglich, das erlernte Modell 250 zu erstellen, das die den Bearbeitungsinformationen, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und das Bearbeitungsprogramm umfassen, entsprechenden Stromverbrauchsinformationen ausgibt.
  • (3) Bei der maschinellen Lernvorrichtung 30 gemäß dem vorstehenden Punkt (1) oder (2) können die Stromverbrauchsinformationen zumindest entweder eine Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) oder einen Stromverbrauch jedes Blocks, den die Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) umfassen, bei der Ausführung der Bearbeitungsprogramme PG(1) bis PG(n) umfassen.
  • Auf diese Weise ist es möglich, das erlernte Modell 250 zu erstellen, das entsprechend den Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms ausgibt.
  • (4) Eine Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 umfasst: ein erlerntes Modell 250, das von der maschinellen Lernvorrichtung 30 gemäß einem der Punkte (1) bis (3) erstellt wird und Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt; eine Eingabeeinheit 201, die vor dem Ausführen eines Bearbeitungsprogramms Bearbeitungsinformationen eingibt, die Informationen, die eine Werkzeugmaschine 10 betreffen, Informationen, die eine Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine 10 ausführt, Informationen, die ein Werkstück als Bearbeitungsziel betreffen, und Informationen umfassen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen; und eine Prognoseeinheit 202, die durch die Eingabe der von der Eingabeeinheit 201 eingegebenen Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell 250 entsprechend den von dem erlernten Modell 250 ausgegebenen Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung Stromverbrauchsinformationen prognostiziert, die den Stromverbrauch bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms betreffen.
  • Durch die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ist es möglich, den Stromverbrauch bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms selbst bei der Eingabe eines neu erstellten Bearbeitungsprogramms präzise zu prognostizieren.
  • (5) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß (4) können die Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, zumindest entweder eine Anzahl an Steuerachsen oder eine Anzahl an Spindeln oder eine Achsenkonfiguration oder
    eine Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors umfassen, die Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, können zumindest entweder eine Pumpenleistung oder eine Leistungsmotorenspezifikation umfassen, die Informationen, die das Werkstück betreffen, können zumindest entweder ein Material oder ein Gewicht des Werkstücks umfassen, und die Informationen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen, können Programminhalte sein, die eine Folgenummer umfassen.
  • Dadurch ist es möglich, die Stromverbrauchsinformationen bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms entsprechend den Bearbeitungsinformationen zu prognostizieren, die die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10, die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102, die Werkstückinformationen und das Bearbeitungsprogramm umfassen.
  • (6) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß dem vorstehenden Punkt (4) oder (5) können die Stromverbrauchsinformationen zumindest entweder eine Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms oder einen Stromverbrauch jedes Blocks, den das Bearbeitungsprogramm umfasst, bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms umfassen.
  • Dadurch ist es möglich, die Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms und den Stromverbrauch jedes Blocks bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms zu prognostizieren.
  • (7) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß einem der vorstehenden Punkte (4) bis (6) umfasst die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ferner eine Speichereinheit 205, in der vorab Informationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, der eine Werkzeugmaschinen-ID zugeordnet ist, die die Werkzeugmaschine 10 identifiziert, und Informationen gespeichert werden, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, der eine Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zugeordnet ist, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 identifiziert, wobei die Eingabeeinheit 201 in einem Fall, in dem die Werkzeugmaschinen-ID und die Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID eingegeben werden, die Werkzeugmaschineninformationen, die die Werkzeugmaschine 10 betreffen, der diese zugeordnet ist, und die Hilfsbetriebsinformationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung 102 betreffen, der diese zugeordnet ist, aus der Speichereinheit 205 abruft.
  • Dadurch ist es möglich, die Werkzeugmaschineninformationen zu der Werkzeugmaschine 10 und die Hilfsbetriebsinformationen zu der Hilfsbetriebsvorrichtung 102 durch die Eingabe der Werkzeugmaschinen-ID und der Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID leicht abzurufen.
  • (8) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß dem vorstehenden Punkt (6) kann die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ferner eine Bestimmungseinheit 203 umfassen, die den von der Prognoseeinheit 202 prognostizierten Stromverbrauch jedes der Blöcke bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms mit einem vorab eingestellten Schwellenwert α vergleicht und bestimmt, ob ein Block vorhanden ist, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert α übersteigt.
  • Dadurch ist es möglich, den Benutzer der Werkzeugmaschine 10 zur derartigen Überarbeitung des Bearbeitungsprogramms beispielsweise hinsichtlich der Bearbeitungsbedingungen und der Bearbeitungsbahnen aufzufordern, dass der Stromverbrauch des Blocks dem Schwellenwert α entspricht oder geringer als dieser ist, und ist es möglich, eine Energieeinsparung unterstützen zu helfen.
  • (9) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß einem der vorstehende Punkte (4) bis (8) kann das erlernte Modell 250 in einen Server 50 integriert sein, der über ein Netzwerk 60 zugänglich mit der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 verbunden ist.
  • Dadurch kann das erlernte Modell 250 auch dann noch genutzt werden, wenn eine neue Werkzeugmaschine 10, Steuervorrichtung 101 und Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 verwendet werden.
  • (10) Bei der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß einem der vorstehenden Punkte (4) bis (9) kann die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 ferner die maschinelle Lernvorrichtung 30 gemäß einem der vorstehenden Punkte (1) bis (3) umfassen.
  • Durch eine derartige Konfiguration ist es möglich, ähnlich vorteilhafte Ergebnisse wie gemäß jedem der vorstehend beschriebenen Punkte (1) bis (9) zu erzielen.
  • (11) Eine Steuervorrichtung 101 gemäß der vorliegenden Offenbarung umfasst die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung 20 gemäß einem der vorstehenden Punkte (4) bis (10).
  • Durch die Steuervorrichtung 101 ist es möglich, ähnliche Ergebnisse wie gemäß jedem der vorstehenden Punkte (4) bis (10) zu erzielen.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Prognosesystem
    10
    Werkzeugmaschine
    101
    Steuervorrichtung
    102
    Hilfsbetriebsvorrichtung
    20
    Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung
    201
    Eingabeeinheit
    202
    Prognoseeinheit
    203
    Bestimmungseinheit
    204
    Kommunikationseinheit
    205
    Speichereinheit
    250
    erlerntes Modell
    30
    maschinelle Lernvorrichtung
    301
    Eingabedaten-Abrufeinheit
    302
    Kennsatz-Abrufeinheit
    303
    Lerneinheit
    304
    Speichereinheit
    50
    Server
    60
    Netzwerk
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • JP 2014219911 [0003, 0004]

Claims (11)

  1. Maschinelle Lernvorrichtung (30), die umfasst: eine Eingabedaten-Abrufeinheit (301), die bei der Bearbeitung eines Werkstücks mit einer beliebigen Werkzeugmaschine (10) durch das Ausführen eines beliebigen Bearbeitungsprogramms (PG) zumindest Informationen (IM), die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, Informationen (IA), die eine Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine (10) ausführt, Informationen, die das Werkstück betreffen, und Bearbeitungsinformationen, die das Bearbeitungsprogramm (PG) umfassen, als Eingabedaten abruft; eine Kennsatz-Abrufeinheit (302), die Kennsatzdaten abruft, die Stromverbrauchsinformationen angeben, die den Stromverbrauch der Werkzeugmaschine (10) und der Hilfsbetriebsvorrichtung (102) bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms (PG) betreffen; und eine Lerneinheit (303), die unter Verwendung der von der Eingabedaten-Abrufeinheit (301) abgerufenen Eingabedaten und der von der Kennsatz-Abrufeinheit (302) abgerufenen Kennsatzdaten ein überwachtes Lernen ausführt und ein erlerntes Modell (250) erstellt, das Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und die Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt.
  2. Maschinelle Lernvorrichtung (30) nach Anspruch 1, wobei die Informationen (IM), die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, zumindest entweder eine Anzahl an Steuerachsen oder eine Anzahl an Spindeln oder eine Achsenkonfiguration oder eine Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors umfassen, die Informationen (IA), die die Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, zumindest entweder eine Pumpenleistung oder eine Leistungsmotorenspezifikation umfassen, die Informationen, die das Werkstück betreffen, zumindest entweder ein Material oder ein Gewicht des Werkstücks umfassen, und die Informationen, die das Bearbeitungsprogramm (PG) betreffen, Programminhalte sind, die Blockspezifikationsinformationen umfassen.
  3. Maschinelle Lernvorrichtung (30) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Stromverbrauchsinformationen zumindest entweder eine Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms (PG) oder einen Stromverbrauch jedes Blocks, den das Bearbeitungsprogramm (PG) umfasst, bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms (PG) umfassen.
  4. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20), die umfasst: ein erlerntes Modell (250), das von der maschinellen Lernvorrichtung (30) nach einem der Ansprüche 1 bis 3 erstellt wird und Bearbeitungsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung eingibt und Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung ausgibt; eine Eingabeeinheit (201), die vor dem Ausführen eines Bearbeitungsprogramms Bearbeitungsinformationen eingibt, die Informationen, die eine Werkzeugmaschine (10) betreffen, Informationen, die eine Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, die eine Zusatzfunktion der Werkzeugmaschine (10) ausführt, Informationen, die ein Werkstück als Bearbeitungsziel betreffen, und Informationen umfassen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen; und eine Prognoseeinheit (202), die durch die Eingabe der von der Eingabeeinheit (201) eingegebenen Bearbeitungsinformationen in das erlernte Modell (250) entsprechend den von dem erlernten Modell (250) ausgegebenen Stromverbrauchsinformationen zu der auszuführenden Bearbeitung Stromverbrauchsinformationen prognostiziert, die den Stromverbrauch bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms betreffen.
  5. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach Anspruch 4, wobei die Informationen, die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, zumindest entweder eine Anzahl an Steuerachsen oder eine Anzahl an Spindeln oder eine Achsenkonfiguration oder eine Spezifikation eines Achsen-/Spindel-Positionierungsmotors umfassen, die Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, zumindest entweder eine Pumpenleistung oder eine Leistungsmotorenspezifikation umfassen, die Informationen, die das Werkstück betreffen, zumindest entweder ein Material oder ein Gewicht des Werkstücks umfassen, und die Informationen, die das Bearbeitungsprogramm betreffen, Programminhalte sind, die Blockspezifikationsinformationen umfassen.
  6. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach Anspruch 4 oder 5, wobei die Stromverbrauchsinformationen zumindest entweder eine Gesamtstromverbrauchsmenge bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms oder einen Stromverbrauch jedes Blocks, den das Bearbeitungsprogramm umfasst, bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms umfassen.
  7. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach einem der Ansprüche 4 bis 6, die ferner eine Speichereinheit (205) umfasst, in der vorab Informationen, die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, der eine Werkzeugmaschinen-ID zugeordnet ist, die die Werkzeugmaschine (10) identifiziert, und Informationen gespeichert werden, die die Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, der eine Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID zugeordnet ist, die die Hilfsbetriebsvorrichtung (102) identifiziert, wobei die Eingabeeinheit (201) in einem Fall, in dem die Werkzeugmaschinen-ID und die Hilfsbetriebsvorrichtungs-ID eingegeben werden, die Informationen, die die Werkzeugmaschine (10) betreffen, der diese zugeordnet ist, und die Informationen, die die Hilfsbetriebsvorrichtung (102) betreffen, der diese zugeordnet ist, aus der Speichereinheit (205) abruft.
  8. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach Anspruch 6, die ferner eine Bestimmungseinheit (203) umfasst, die den von der Prognoseeinheit (202) prognostizierten Stromverbrauch jedes der Blöcke bei der Ausführung des Bearbeitungsprogramms mit einem vorab eingestellten Schwellenwert vergleicht und bestimmt, ob ein Block vorhanden ist, dessen Stromverbrauch den Schwellenwert übersteigt.
  9. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach einem der Ansprüche 4 bis 8, wobei das erlernte Modell (250) in einen Server (50) integriert ist, der über ein Netzwerk (60) zugänglich mit der Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) verbunden ist.
  10. Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach einem der Ansprüche 4 bis 9, die ferner die maschinelle Lernvorrichtung (30) nach einem der Ansprüche 1 bis 3 umfasst.
  11. Steuervorrichtung (101), die die Stromverbrauchs-Prognosevorrichtung (20) nach einem der Ansprüche 4 bis 10 umfasst.
DE102020006862.6A 2019-11-28 2020-11-09 Maschinelle lernvorrichtung, stromverbrauchs-prognosevorrichtung und steuervorrichtung Pending DE102020006862A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019215089A JP7424807B2 (ja) 2019-11-28 2019-11-28 機械学習装置、消費電力予測装置、及び制御装置
JP2019-215089 2019-11-28

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102020006862A1 true DE102020006862A1 (de) 2021-06-02

Family

ID=75896530

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102020006862.6A Pending DE102020006862A1 (de) 2019-11-28 2020-11-09 Maschinelle lernvorrichtung, stromverbrauchs-prognosevorrichtung und steuervorrichtung

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20210166154A1 (de)
JP (1) JP7424807B2 (de)
CN (1) CN112859751A (de)
DE (1) DE102020006862A1 (de)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7548883B2 (ja) 2021-09-07 2024-09-10 株式会社小松製作所 産業機械識別システム、産業機械識別方法及び産業機械識別装置
WO2023181399A1 (ja) * 2022-03-25 2023-09-28 ファナック株式会社 数値制御装置
CN116795628B (zh) * 2023-05-24 2024-05-14 荣耀终端有限公司 终端设备的功耗处理方法、终端设备以及可读存储介质

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4643725B2 (ja) 2009-04-17 2011-03-02 ファナック株式会社 工作機械の制御装置
JP5527825B2 (ja) 2011-09-16 2014-06-25 Ｎｅｃシステムテクノロジー株式会社 消費電力計測装置、消費電力計測方法及びプログラム
JP5988419B2 (ja) 2012-01-11 2016-09-07 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 予測方法、予測システムおよびプログラム
JP5912626B2 (ja) 2012-02-13 2016-04-27 中村留精密工業株式会社 工作機械の消費電力算出装置
CN103235554B (zh) 2013-03-29 2015-11-11 重庆大学 一种基于nc代码的数控车床加工工件能耗获取方法
JP2014219911A (ja) 2013-05-10 2014-11-20 東芝機械株式会社 シミュレーション装置およびシミュレーションプログラム
JP6219897B2 (ja) 2015-09-28 2017-10-25 ファナック株式会社 最適な加減速を生成する工作機械
JP6059375B1 (ja) * 2016-02-09 2017-01-11 ファナック株式会社 生産制御システムおよび統合生産制御システム
CN105945311A (zh) 2016-05-18 2016-09-21 重庆大学 一种基于功率预测的数控机床进给系统调速方法
JP6469065B2 (ja) 2016-10-28 2019-02-13 ファナック株式会社 機械学習装置及び加工時間予測装置
JP6177410B1 (ja) 2016-11-07 2017-08-09 株式会社オプティマイザー 電力需要調達支援システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
US11307117B2 (en) * 2017-09-04 2022-04-19 Amper Technologies, Inc. System and method for interpretation and analysis of manufacturing activity
JP6662830B2 (ja) 2017-09-19 2020-03-11 ファナック株式会社 予測装置、機械学習装置、制御装置、及び生産システム
JP6975073B2 (ja) 2018-02-27 2021-12-01 三菱重工業株式会社 予測システム、予測方法、およびプログラム
CN114611379A (zh) 2022-02-10 2022-06-10 北京工业大学 一种基于数据驱动的加工工艺节能规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7424807B2 (ja) 2024-01-30
US20210166154A1 (en) 2021-06-03
JP2021086405A (ja) 2021-06-03
CN112859751A (zh) 2021-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102020006862A1 (de) Maschinelle lernvorrichtung, stromverbrauchs-prognosevorrichtung und steuervorrichtung
Austin et al. A data flow model to plan and manage the building design process
DE102017000955A1 (de) Produktionssteuersystem und integriertes Produktionssteuersystem
DE19717716C5 (de) Verfahren zur automatischen Diagnose technischer Systeme
DE102017002996A1 (de) Maschinenlernvorrichtung, die ein lernen unter verwendung eines simulationsergebnisses durchführt, maschinensystem, herstellungssystem und maschinenlernverfahren
US9337662B2 (en) Parallel computation of dynamic state estimation for power system
DE102018129529A1 (de) Vorrichtung zum Arbeitermanagement
DE102019218138A1 (de) Ein proaktives und automatisiertes System und Verfahren davon zum Reparieren eines suboptimalen Betriebs einer Maschine
DE112011102727T5 (de) Steuerprogramm-Erzeugungsvorrichtung, Steuerprogramm-Erzeugungsprogramm und Steuerprogramm-Erzeugungsverfahren
DE102020204351A1 (de) Vorrichtung und verfahren zum planen einer mehrzahl von aufträgen für eine vielzahl von maschinen
Dima et al. Using the expert systems in the operational management of production
EP3611588A1 (de) Anordnung und verfahren zur prognose einer restnutzungsdauer einer maschine
EP2414903A1 (de) Vorrichtung und verfahren zur erstellung eines prozessmodells
DE102016013496A1 (de) Numerisches steuersystem zur koordination mit einer werkzeug- katalogdatenbank
Doumeingts GRAI approach to designing and controlling advanced manufacturing system in CIM environment
EP2574997B1 (de) Verfahren zur Einstellung eines Betriebszustandes
Kloock-Schreiber et al. Enrichment of geometric CAD models for service configuration
DE112021004645T5 (de) Maschinen-Lernvorrichtung, Reinigungsvorhersagevorrichtung und Reinigungssystem
DE69722446T2 (de) Mehrfachkern neuronales netzwerk mit gleichzeitigem lern- , uberwachungs- und vorhersagesystem
EP3699704B1 (de) System und verfahren zum überprüfen von systemanforderungen von cyber-physikalischen systemen
Feigenbaum The engineering and management of an effective system
EP3705960A1 (de) Verfahren zur automatischen interpretation eines rohrleitungsschemas
Ramachandran Software re-use assessment for quality
Michaloski et al. Toward the ideal of automating production optimization
DE102017105078A1 (de) Robotersteuerung, die einen Roboter Bearbeitungsbewegungen durchführen lässt, und Roboterprogramm-Generator

Legal Events

Date Code Title Description
R083 Amendment of/additions to inventor(s)
R012 Request for examination validly filed