DE112021005389T5

DE112021005389T5 - System und verfahren zur erzeugung von spritzgiessbedingungen

Info

Publication number: DE112021005389T5
Application number: DE112021005389.2T
Authority: DE
Inventors: Daisuke Yagi; Ryotaro SHIMADA; Kan Kobayashi
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2021-03-15
Filing date: 2021-12-02
Publication date: 2023-07-27
Also published as: WO2022195974A1; JP2022141495A; US20240042665A1; CN116568481A

Abstract

Es wird ein Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem bereitgestellt, das in der Lage ist, die Qualität des Spritzgießens zu verbessern. Ein Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem 1 erzeugt, wenn ein Erstes-Material-Eigenschaftswert eines ersten Harzmaterials erhalten wird, eine Spritzgießbedingung unter Verwendung des ersten Harzmaterials auf der Grundlage eines Zielwerts eines sich auf die Qualität eines Formteils beziehenden Qualitätsparameters, des Erstes-Material-Eigenschaftswerts und eines vorgegebenen relationalen Ausdrucks (417). Der vorgegebene relationale Ausdruck gibt eine Beziehung zwischen dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, mehreren in eine Spritzgießmaschine eingegebenen Spritzgießbedingungen und einem Qualitätsparameter, der sich auf die Qualität des von der Spritzgießmaschine auf der Grundlage des Materialeigenschaftswerts und der Spritzgießbedingungen geformten Formteils bezieht (416), an und wird auf der Grundlage im Speicher in Zusammenhang mit dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, den Spritzgießbedingungen und dem Qualitätsparameter gesammelter Daten erzeugt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein System und ein Verfahren zur Erzeugung von Spritzgießbedingungen.
Technischer Hintergrund
Bei einem Spritzgießprozess beeinflussen verschiedene Faktoren in der Art mehrerer in eine Formungsmaschine eingegebener Spritzgießbedingungen und einer Variation einer Materialeigenschaft eines Harzes die Qualität eines Formteils. Daher ist das Einstellen der Formungsbedingungen zur Stabilisierung der Qualität des Formteils nicht einfach und erfordert eine Technik und die Zeit eines Facharbeiters. Zum Lösen dieses Problems wurde ein von einem Arbeiter unabhängiges Verfahren zum Optimieren einer Spritzgießbedingung untersucht (PTL 1).
Beim in PTL 1 beschriebenen Verfahren ist eine Spritzgieß-Steuereinrichtung, die ein Steuersignal zum teilweisen Festlegen des Spritzgießdrucks bei einem Spritzgießprozess bereitstellt, mit einer Spritzgießmaschine verbunden. Ein erstes Steuersignal von einem Drucksteuerungsausgang wird zu einer ersten Zeit in einem Spritzgießzyklus gemessen. Ein zweites Steuersignal vom Drucksteuerungsausgang wird zu einer zweiten Zeit in einem nachfolgenden Spritzgießzyklus gemessen. Ein Steuersignal für den Druck zu einer dritten Zeit in einem Spritzgießzyklus wird auf der Grundlage des Vergleichsergebnisses zwischen dem ersten Steuersignal und dem zweiten Steuersignal eingestellt. Das heißt, dass in PTL 1 durch Messen einer Materialeigenschaftsänderung während des Spritzgießprozesses als Änderung des Steuersignals von der Steuereinrichtung und Einstellen des Drucks auf der Grundlage der Änderung des Steuersignals die Spritzgießbedingung (der Spritzgießdruck) unter Berücksichtigung der Materialeigenschaftsänderung gesteuert werden kann, ohne vom Bediener abzuhängen.
Zitatliste
Patentliteratur
PTL 1: JP-A-2016-527109
Kurzfassung der Erfindung
Technisches Problem
Eine Voraussetzung des in PTL 1 beschriebenen Verfahrens besteht darin, dass der Druck für jeden Zyklus während eines Spritzgießvorgangs sequenziell eingestellt wird. Daher sind beim in PTL 1 beschriebenen Verfahren eine spezielle Steuereinrichtung zum Messen des Steuersignals anhand der während des Spritzgießvorgangs ausgegebenen Drucksteuerung und zur Ausführung der Drucksteuerung gemäß dem Messwert und eine Entwicklung zur normalen Verbindung der Steuereinrichtung und der Spritzgießmaschine sowie eine zusätzliche Entwicklung und zusätzlicher Arbeitsaufwand erforderlich.
Die Beziehung zwischen den Formungsbedingungen beim Spritzgießen und der Qualität wird durch die Materialeigenschaft des Harzes beeinflusst. Weil sich beispielsweise selbst Materialien desselben Typs (beispielsweise Polypropylen) abhängig vom Qualitätsgrad oder vom Lieferanten hinsichtlich der Fließfähigkeit unterscheiden, variiert das Verhalten des Harzes in einer Form selbst dann erheblich, wenn die gleiche Formungsbedingung eingegeben wird, und variiert auch die Qualität des Formteils.
Hierbei wurde in den letzten Jahren infolge der Probleme durch Plastikabfall hervorgerufener maritimer Verschmutzung und Überführungsverbotsmaßnahmen für Kunststoffabfall von China und Südostasien viel Aufmerksamkeit auf die Verwendung recycelter Kunststoffmaterialien gerichtet. Die Besteuerung und Vorschriften für die Verwendung von fabrikneuen Materialien in einigen Regionen Europas werden auch untersucht, wobei die Verwendung recycelter Materialien durch Hersteller, die Produkte unter Verwendung von Kunststoffen herstellen, dringend notwendig ist. Weil recycelte Materialien verglichen mit fabrikneuen Materialien infolge der thermischen Vorgeschichte während des Formens, einer Verschlechterung infolge einer Umgebung während der Verwendung und einer Verunreinigung durch Fremdstoffe und der thermischen Vorgeschichte während des Recycelns eine hohe Variation der Materialeigenschaften aufweisen, wird die Variation der Qualität von Formteilen jedoch größer als bei fabrikneuen Materialien.
17 ist ein Graph, der ein Vergleichsbeispiel zum Erklären eines Vorteils später beschriebener Ausführungsformen zeigt, das nicht zum Stand der Technik gehört. 17 zeigt Verteilungen des Gewichts von Formteilen, wenn ein Formen beispielsweise unter Verwendung dreier recycelter Materialien aus Los A, Los B und Los C ausgeführt wird. Die horizontale Achse in 17 repräsentiert das Gewicht des Formteils, und die vertikale Achse in 17 repräsentiert eine Wahrscheinlichkeitsdichte. 17 zeigt die Gewichtsverteilung von Formteilen, wenn drei recycelte Materialien mit unterschiedlichen Lieferzeiten mit der gleichen Form und der gleichen Spritzgießmaschine und unter den gleichen Formungsbedingungen geformt werden.
Nachstehend wird eine Differenz infolge der Lieferzeit als Los bezeichnet. In 17 beträgt die Anzahl der Formteile pro Los 40. Die in 17 dargestellten Gewichtsverteilungen von Formteilen sind alle durch die Anzahl der Formteile normiert.
17 zeigt, dass die Gewichtsvariation zwischen Losen selbst dann, wenn das Formen unter den gleichen Formungsbedingungen ausgeführt wird, erheblich größer ist als die Variation im Los. Daher kann bestätigt werden, dass bei den recycelten Materialien die Materialeigenschaftsdifferenz zwischen angelieferten Losen die Beziehung zwischen der Formungsbedingung und der Qualität beeinflusst.
In Bezug auf den Einfluss der Materialeigenschaft des Harzes misst PTL 1 die Änderung der Materialeigenschaft während des Spritzgießvorgangs als Änderung des Steuersignals von der Steuereinrichtung. In PTL 1 geschieht die Einstellung entsprechend der Änderung der Materialeigenschaft durch Steuern des Drucks der Spritzgießbedingung auf der Grundlage der Änderung des Steuersignals von der Steuereinrichtung. Wenn sich bei der Steuerung nur des Drucks die Temperatureigenschaft und die Fließfähigkeit des Harzes stark ändern, nimmt der Betrag der Einstellung des Drucks jedoch zu. Daher besteht beim in PTL 1 beschriebenen Verfahren, falls der Druck zu niedrig ist, eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass ein kurzer Spritzgießvorgang auftritt, und, falls der Druck zu hoch ist, eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Fehler im Erscheinungsbild in der Art eines Grats auftreten.
Die Erfindung wurde angesichts der vorstehenden Probleme gemacht, und eine Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein System und ein Verfahren zur Erzeugung von Spritzgießbedingungen bereitzustellen, wodurch die Qualität des Spritzgießens verbessert werden kann.
Lösung des Problems
Zum Lösen der vorstehenden Probleme wird bei einem erfindungsgemäßen Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem ein Computer verwendet. Der Computer weist einen Prozessor und einen vom Prozessor verwendeten Speicher auf. Wenn der Prozessor einen Erstes-Material-Eigenschaftswert eines ersten Harzmaterials erhält, erzeugt er die Spritzgießbedingung unter Verwendung des ersten Harzmaterials auf der Grundlage eines Zielwerts eines sich auf die Qualität eines Formteils beziehenden Qualitätsparameters, des Erstes-Material-Eigenschaftswerts und eines vorgegebenen relationalen Ausdrucks. Der vorgegebene relationale Ausdruck gibt eine Beziehung zwischen dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, mehreren in eine Spritzgießmaschine eingegebenen Spritzgießbedingungen und einem Qualitätsparameter, der sich auf die Qualität des von der Spritzgießmaschine auf der Grundlage des Materialeigenschaftswerts und der Spritzgießbedingungen geformten Formteils bezieht, an und wird auf der Grundlage im Speicher in Zusammenhang mit dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, den Spritzgießbedingungen und dem Qualitätsparameter gesammelter Daten erzeugt.
Vorteilhafte Wirkungen der Erfindung
Gemäß der Erfindung kann eine Spritzgießbedingung erhalten werden, die für einen Materialeigenschaftswert eines in einer Spritzgießmaschine verwendeten Harzmaterials und die Qualität eines Formteils geeignet ist.
Figurenliste
Es zeigen:

1 ein Funktionsblockdiagramm eines Formungsbedingungs-Optimierungssystems einer Spritzgießmaschine,
2 ein Konfigurationsdiagramm eines zum Implementieren eines Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystems verwendbaren Computers,
3 ein Konzeptdiagramm der Spritzgießmaschine,
4 ein Konzeptdiagramm einer bei einem Experiment zum Überprüfen der Optimierung einer Formungsbedingung verwendeten Form,
5 ein Blockdiagramm zum Extrahieren eines Merkmals anhand einer von einem Sensor erhaltenen physikalischen Größe und zum Abspeichern des extrahierten Merkmals in einer Merkmalsdatenbank,
6 ein Graph, der eine Zeitreihenänderung in von einem Drucksensor und einem Harzsensor erfassten Daten zeigt,
7 ein Diagramm eines Beispiels eines Merkmalsextraktionsergebnisses,
8 ein Diagramm eines Prozessdatensatzes,
9 ein Flussdiagramm eines Trainingsmodus,
10 einen Graphen eines Beispiels eines Ergebnisses eines Wandelns eines Merkmalsdatensatzes durch UMAP,
11 ein Diagramm eines Beispiels des Merkmalsdatensatzes nach der Dimensionsverringerung,
12 ein Diagramm eines Beispiels eines Trainingsdatensatzes,
13 einen Graphen zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit eines trainierten Regressionsmodells,
14 ein Flussdiagramm eines Optimierungsmodus,
15 ein Diagramm eines Beispiels einer Kombination erklärender Variablen bei der Gittersuche,
16 ein Gewichtsverteilungsdiagramm eines Formteils zur Bestätigung der Gültigkeit einer optimierten Formungsbedingung und
17 ein Gewichtsverteilungsdiagramm eines Formteils als Vergleichsbeispiel, wenn recycelte Materialien mit verschiedenen Anlieferzeiten unter der gleichen Formungsbedingung geformt werden.

Beschreibung von Ausführungsformen
Nachstehend wird eine Ausführungsform gemäß der Erfindung mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben. Die vorliegende Ausführungsform stellt eine Technik zum Verringern der Variation der Qualität eines geformten Artikels infolge einer Variation in einer Materialeigenschaft bereit. Ein Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem gemäß der vorliegenden Ausführungsform braucht normalerweise nicht mit einer Spritzgießmaschine verbunden zu sein und kann der Spritzgießmaschine eine geeignete Spritzgießbedingung bereitstellen.
Die nachstehend beschriebene Ausführungsform schränkt die Erfindung gemäß den Ansprüchen nicht ein, und es sind nicht unbedingt alle in der Ausführungsform beschriebenen Elemente und Kombinationen davon für die Lösung der Erfindung wesentlich.
Das System gemäß der vorliegenden Ausführungsform optimiert die Spritzgießbedingung gemäß einem Materialeigenschaftswert eines Harzmaterials und der erforderlichen Qualität. Das System erzeugt vorab beispielsweise einen relationalen Ausdruck, der eine Beziehung zwischen dem Materialeigenschaftswert des für das Spritzgießen verwendeten Harzmaterials, mehreren in die Spritzgießmaschine eingegebenen Spritzgießbedingungen und einem Qualitätsparameter, der sich auf die Qualität des von der Spritzgießmaschine geformten Artikels auf der Grundlage des Harzmaterials und der Spritzgießbedingung bezieht, angibt, auf der Grundlage gesammelter Daten in Zusammenhang mit dem Materialeigenschaftswert, der Spritzgießbedingung und dem Qualitätsparameter, die in der Vergangenheit während des Formens erhalten wurden, erhält einen Erstes-Material-Eigenschaftswert eines ersten Materials und erzeugt eine Spritzgießbedingung, die für das erste Material geeignet ist, auf der Grundlage des ersten Materialeigenschaftswerts, eines Zielwerts des Qualitätsparameters und des vorgegebenen relationalen Ausdrucks.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann selbst dann, wenn sich eine Materialeigenschaft des Harzes ändert, eine optimale Formungsbedingung zum Stabilisieren der Formungsqualität unabhängig vom Geschick eines Bedieners, und ohne dass während des Spritzgießprozesses eine Echtzeitsteuerung erforderlich wäre, erhalten werden.
[Ausführungsform 1]
Ausführungsform 1 wird mit Bezug auf die 1 bis 16 beschrieben. 1 zeigt ein Funktionsblockdiagramm eines Systems 1, das eine Formungsbedingung für eine Spritzgießmaschine erzeugt.
Das Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem 1 weist beispielsweise ein Herstellungsbehandlungssystem 2, ein Fertigungsausführungssystem 3, ein Trainings- und Optimierungssystem 4 und eine Fertigungsfabrik 5 auf. Einige oder alle der Funktionen des nachstehend beschriebenen Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystems 1 können als Software ausgelegt, durch Zusammenwirken von Software und Hardware implementiert oder unter Verwendung von Hardware mit einer festen Schaltung implementiert werden. Zumindest ein Teil der Funktionen des Herstellungsbehandlungssystems 2, des Fertigungsausführungssystems 3 und der Fertigungsfabrik 5 kann durch einen Bediener ausgeführt werden.
Das Herstellungsbehandlungssystem 2 behandelt einen Herstellungsplan und weist zumindest eine Herstellungsplan-Behandlungseinheit 21 auf. Die Herstellungsplan-Behandlungseinheit 21 erzeugt einen Herstellungsplan, der Herstellungsspezifikationen, -mengen, -zeiträume und dergleichen aufweist, gemäß dem Auftragsempfangszustand und dem Lagerzustand.
Das Fertigungsausführungssystem 3 weist die Fertigungsfabrik 5 an, eine Herstellung auszuführen. Das Fertigungsausführungssystem 3 bestimmt eine Fertigungsbedingung auf der Grundlage des vom Herstellungsbehandlungssystem 2 erzeugten Herstellungsplans und sendet eine die Fertigungsbedingung aufweisende Herstellungsanweisung zur Fertigungsfabrik 5. Die Fertigungsbedingung kann beispielsweise Informationen zum Spezifizieren einer für die Herstellung (das Spritzgießen) verwendeten Spritzgießmaschine, Informationen zum Spezifizieren einer für die Herstellung zu verwendenden Form, Informationen zum Spezifizieren eines für die Herstellung zu verwendenden Materials, die Anzahl der herzustellenden Formteile, die Herstellungszeit und die erforderliche Qualität aufweisen.
Es wird das Fertigungsausführungssystem 3 beschrieben. Das Fertigungsausführungssystem 3 weist beispielsweise eine Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31, eine Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32, eine Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33, eine Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit 34 und eine Herstellungsergebnis-Aufzeichnungseinheit 35 auf.
Die Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 bestimmt die erwähnte Fertigungsbedingung auf der Grundlage des von der Herstellungsplan-Behandlungseinheit 21 des Herstellungsbehandlungssystems 2 erzeugten Herstellungsplans. Die Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 kann Informationen über die Fertigungsbedingung zum Trainings- und Optimierungssystem 4 übertragen. Die Informationen über die Fertigungsbedingungen können vorgegebene Informationen über die Form, die Spritzgießmaschine und das Material einschließen.
Die vorgegebenen Informationen umfassen beispielsweise die Formkapazität und die Konfiguration des Angusskanals. Die vorgegebenen Informationen können beispielsweise die erforderliche Qualität der herzustellenden Formteile, die Menge des in einer Zufuhreinheit zu verwendenden Harzmaterials und die von jedem Lieferanten ausgelieferte Menge umfassen. Zum Optimieren der Formungsbedingung gibt das Trainings- und Optimierungssystem 4 von der Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 empfangene Informationen über die erforderliche Qualität des Formteils in eine Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen ein und erzeugt eine optimierte Formungsbedingung.
Die Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32 speichert ein Herstellungsergebnis. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform gibt das Herstellungsergebnis eine Formungsbedingung an, bei der bestätigt wurde, dass eine gute Qualität der Formteile bei einer Kombination aus der Spritzgießmaschine, der Form und des Materials erhalten werden kann. Eine gute Qualität der Formteile bedeutet, dass die im Fertigungsausführungssystem 3 bestimmte geforderte Qualität bei der Formung erfüllt wird.
Die Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33 erhält das Herstellungsergebnis von der Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32. Die Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33 erhält das Herstellungsergebnis für die von der Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 bestimmte Form (nachstehend als erste Form bezeichnet) und ein von der Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 bestimmtes verwendetes Material (nachstehend als erstes Material bezeichnet) durch Auslesen aus der Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32.
Wenn kein Herstellungsergebnis für eine Kombination aus der ersten Form und dem ersten Material erhalten wird, fordert die Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33 die Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit 34 auf, die Formungsbedingung auf der Grundlage der Kombination der ersten Form und des ersten Materials zu optimieren oder auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses zu formen.
Bei der Anforderung zur Optimierung der Formungsbedingung wird eine Versuchsformung in der Fertigungsfabrik 5 unter einer Spritzgießbedingung ausgeführt, die vorab als Referenz festgelegt wurde (nachstehend als Referenzbedingung bezeichnet), werden Informationen in Bezug auf die Versuchsformung in das Trainings- und Optimierungssystem 4 eingegeben und wird die Formungsbedingung, welche die erforderliche Qualität erfüllt, erzeugt. Beispiele der in das Trainings- und Optimierungssystem 4 einzugebenden Informationen werden später beschrieben. Zusätzlich bedeutet die Formung auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses, dass die Formung unter einer vom Trainings- und Optimierungssystem 4 ausgegebenen Formungsbedingung ausgeführt wird, bei der erwartet wird, dass ein vorteilhaftes Ergebnis erhalten wird.
Wenn das Herstellungsergebnis durch die Kombination der ersten Form und des ersten Materials erhalten wird, fordert die Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33 die Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit 34 andererseits auf, eine Formung auf der Grundlage eines Fertigungsergebnisses auszuführen oder die Versuchsformung für ein Training auszuführen (nachstehend als Trainingsversuchsformung bezeichnet).
Die Trainingsversuchsformung bedeutet hier das Ausführen des Spritzgießens, während die Formungsbedingung geändert wird, die erhaltenen Informationen in das Trainings- und Optimierungssystem 4 eingegeben werden und die erhaltenen Daten als Daten für das Extrahieren einer optimalen Formungsbedingung gespeichert werden. Einzelheiten der Trainingsversuchsformung werden später mit Bezug auf 8 beschrieben.
Die Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit 34 weist die Ausführung der Fertigung in der Fertigungsfabrik 5 an. Die Fertigungsausführung kann auch als Herstellung bezeichnet werden. Die Fertigungsausführungsanweisung umfasst beispielsweise die von der Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit 33 eingegebene Anforderung zum Optimieren der Formungsbedingung, die Anforderung der Formung auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses, die Anforderung der Formung auf der Grundlage des Fertigungsergebnisses und die Anforderung der Trainingsversuchsformung.
Die Herstellungsergebnis-Aufzeichnungseinheit 35 speichert die Formungsbedingung, für die bestätigt wurde, dass in der Fertigungsfabrik 5 eine gute Formteilqualität erhalten werden kann, in der Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32 ab. Auf der Grundlage der von einer Qualitätsinspektionseinheit 57 der Fertigungsfabrik 5 erhaltenen die Qualität des Formteils angebenden Information registriert die Herstellungsergebnis-Aufzeichnungseinheit 35 in der Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32 die Formungsbedingung, bei der eine gute Formteilqualität erhalten wird.
Es wird die Fertigungsfabrik 5 beschrieben. Die Fertigungsfabrik 5 empfängt die Fertigungsausführungsanweisung vom Fertigungsausführungssystem 3 und führt einen oder mehrere der Spritzgießprozesse 53 bis 56 aus. Nachstehend kann das Spritzgießen als „IM“ abgekürzt werden.
Die Fertigungsfabrik 5 weist beispielsweise eine Fertigungsausführungseinheit 51, mehrere Spritzgießmaschinen 50 (später in 3 beschrieben), mehrere Formen (später in 3 beschrieben), eine Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 und eine Formteilqualitäts-Inspektionseinheit 57 auf. Nachstehend kann die Formteilqualitäts-Inspektionseinheit 57 als Qualitätsinspektionseinheit 57 abgekürzt werden.
Die Fertigungsausführungseinheit 51 führt die Spritzgießprozesse auf der Grundlage der von der Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit 34 des Fertigungsausführungssystems 3 eingegebenen Fertigungsbedingung aus. Wenn die Formung auf der Grundlage des Herstellungsergebnisses gefordert wird, führt die Fertigungsausführungseinheit 51 den Spritzgießprozess 53 in Bezug auf eine Kombination einer spezifizierten Form und eines spezifizierten Materials durch Eingeben des Herstellungsergebnisses in die Spritzgießmaschine aus. Das heißt, dass der Spritzgießprozess 53 unter Verwendung einer Kombination einer spezifizierten Form und eines spezifizierten Materials unter einer Formungsbedingung, bei der fehlerfreie Produkte hergestellt werden, ausgeführt wird.
Wenn die Trainingsversuchsformung erforderlich ist, gibt die Fertigungsausführungseinheit 51 eine Anweisung zur Trainingsversuchsformung an die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 aus. Wenn die Anweisung zur Trainingsversuchsformung von der Fertigungsausführungseinheit 51 empfangen wird, erzeugt die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 mehrere in einer Trainingsdatenbank 412 des Trainings- und Optimierungssystems 4 in Bezug auf die Kombination aus der spezifizierten Form und dem spezifizierten Material gespeicherte Formungsbedingungen. Die Fertigungsausführungseinheit 51 führt den Spritzgießprozess 54 durch Eingeben der mehreren erzeugten Formungsbedingungen in die Spritzgießmaschine aus, während die erzeugten Formungsbedingungen für jede vorgegebene Spritzgießvorgangseinheit geändert werden. Das heißt, dass beim Spritzgießprozess 54 die Formungsbedingungen für jede vorgegebene Spritzgießvorgangseinheit geändert werden und die Versuchsformung gemäß den Formungsbedingungen ausgeführt wird.
Wenn die Formungsbedingungsoptimierung erforderlich ist, gibt die Fertigungsausführungseinheit 51 eine Anweisung zum Formen unter der Referenzbedingung an die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 aus. Wenn die Anweisung zur Formung unter der Referenzbedingung von der Fertigungsausführungseinheit 51 empfangen wird, führt die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 den Spritzgießprozess 55 in Bezug auf die angewiesene Kombination von Form und Material durch Eingeben der vorab spezifizierten Referenzbedingung in die Spritzgießmaschine aus. Das heißt, dass beim Spritzgießprozess 55 das Spritzgießen gemäß der Referenzbedingung ausgeführt wird.
Wenn eine Formung auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses erforderlich ist, weist die Fertigungsausführungseinheit 51 die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 an, auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses zu formen. Wenn eine Anweisung zum Formen auf der Grundlage des Optimierungsergebnisses von der Fertigungsausführungseinheit 51 empfangen wird, empfängt die Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit 52 vom Trainings- und Optimierungssystem 4 die von der Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen erzeugte optimierte Formungsbedingung und führt den Spritzgießprozess 56 in Bezug auf die Kombination der spezifizierten Form und des spezifizierten Materials durch Eingeben der empfangenen Formungsbedingung in die Spritzgießmaschine aus. Das heißt, dass beim Spritzgießprozess 56 das Spritzgießen gemäß der optimierten Formungsbedingung ausgeführt wird.
Die Qualitätsinspektionseinheit 57 stellt fest, ob die Qualität des durch die Spritzgießprozesse erhaltenen Formteils gut oder schlecht ist. Die Qualität des Formteils wird beispielsweise auf der Grundlage der Abmessungen, des Verziehungsbetrags, von Graten, von Kratzern, des Glanzes und der Farbe beurteilt. Die Inspektion der Qualität des Formteils kann automatisch, durch einen Inspektor manuell oder halbautomatisch ausgeführt werden.
Wenn die Qualität des Formteils gut ist, gibt die Qualitätsinspektionseinheit 57 die Fertigungsbedingung, die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form, die Formungsbedingung und das Ergebnis der Inspektion der Formteilqualität einander zugeordnet an die Herstellungsergebnis-Aufzeichnungseinheit 35 des Fertigungsausführungssystems 3 aus. Zusätzlich werden, wenn die Spritzgießprozesse 54 bis 56 ausgeführt werden, die Fertigungsbedingung, die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form, die Formungsbedingung und das Ergebnis der Inspektion der Formteilqualität einander zugeordnet an eine Prozessdaten-Aufzeichnungseinheit 407 des Trainings- und Optimierungssystems 4 ausgegeben.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform werden Informationen in Bezug auf die Eigenschaft jedes verwendeten Materials bei Verwendung der ersten Form durch Messen einer physikalischen Größe an einer vorgegebenen Position in der Form durch an den Spritzgießmaschinen angebrachte Sensoren 58 und den vorab in der Fertigungsfabrik 5 vorgehaltenen Formen und Ausgeben der physikalischen Größe an eine Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit 401 des Trainings- und Optimierungssystems 4 erfasst. Einzelheiten des an der Form angebrachten Sensors werden später mit Bezug auf 4 beschrieben. Hier sind die Informationen in Bezug auf die Materialeigenschaft beispielsweise die Fließfähigkeit und die physikalischen Eigenschaften des Materials und physikalische Größen, die mit der Fließfähigkeit und den physikalischen Eigenschaften des Materials korreliert sind.
Eine vorgegebene Position der Spritzgießmaschine ist beispielsweise eine Düsenspitzenposition. Die vorgegebene Position in der Form ist beispielsweise eine Harzeinströmungsöffnung in der Form. Die physikalische Größe ist beispielsweise der Druck eines Harzes, die Temperatur des Harzes, die Geschwindigkeit des Harzes, eine Materialeigenschaft des Harzes und ein Öffnungsbetrag der Form (Formöffnungsbetrag). Die Materialeigenschaft ist beispielsweise die Dichte des Harzes, die Viskosität des Harzes oder die Faserlängenverteilung des Harzes (im Fall eines Materials mit einem Verstärkungsfaseranteil). Hier ist die am stärksten mit der Fließfähigkeit des Materials korrelierte physikalische Größe die Viskosität des Harzes, es können jedoch auch andere auf der Grundlage des Drucks, der Temperatur und der Geschwindigkeit berechnete Merkmale, die mit der Fließfähigkeit korreliert sind, verwendet werden.
Es wird das Trainings- und Optimierungssystem 4 beschrieben. Das Trainings- und Optimierungssystem 4 erzeugt eine geeignete Spritzgießbedingung, wenn durch die Kombination der spezifizierten Form und des spezifizierten Harzmaterials kein Herstellungsergebnis erhalten wird. Die optimale Spritzgießbedingung bezeichnet gemäß der vorliegenden Ausführungsform eine geeignete Spritzgießbedingung.
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 erzeugt für Materialien, für die durch die Kombination der ersten Form und des ersten Materials in der Herstellungsergebnis-Speichereinheit 32 des Fertigungsausführungssystems 3 kein Herstellungsergebnis erhalten wurde und die einer Bedingungsoptimierung zu unterziehen sind (nachstehend werden die Materialien als zweites Material bezeichnet), die optimale Formungsbedingung für das zweite Material, um die erforderliche Qualität zu erfüllen, durch Eingeben der erforderlichen Qualität und der durch den zuvor ausgeführten IM-Prozess 54 und den das zweite Material verwendenden IM-Prozess 55 erhaltenen Informationen.
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 weist beispielsweise die Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit 401, eine Merkmalsextraktionseinheit 402, eine Merkmalsdatenbank 403, eine Dimensionsverringerungsmodell-Trainingseinheit 404, eine Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Speichereinheit 405, eine Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Zwischenspeichereinheit 406, die Prozessdaten-Aufzeichnungseinheit 407, eine Prozessdatenbank 408, eine Dimensionsverringerungsmodell-Leseeinheit 409, eine Dimensionsverringerungs-Ausführungseinheit 410, eine Verbindungseinheit 411, die Trainingsdatenbank 412, eine Regressionsmodell-Trainingseinheit 413, eine Regressionsmodell-Speichereinheit 414, eine Trainiertes-Modell-Zwischenspeichereinheit 415, eine Regressionsmodell-Leseeinheit 416 und die Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen auf.
Es wird die Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit 401 beschrieben. Die Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit 401 zeichnet die physikalische Größe an der vorgegebenen Position in der Form auf, die durch den Sensor 58 beim in der Fertigungsfabrik 5 ausgeführten Spritzgießprozess 55 erfasst wird. Die Merkmalsextraktionseinheit 402 führt eine Merkmalsextraktion an der vorübergehend in der Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit aufgezeichneten physikalischen Größe aus und zeichnet das extrahierte Merkmal in Zusammenhang mit einer vorgegebenen Materialeinheit und der Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form in der Merkmalsdatenbank 403 auf. Hier bedeutet die vorgegebene Materialeinheit beispielsweise eine Einheit zum Unterscheiden von Materialien in der Art einer Modellnummer oder eines Loses für jeden Materiallieferanten.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird eine in der Merkmalsdatenbank 403 aufgezeichnete Datengruppe als Merkmalsdatensatz bezeichnet. Die Verarbeitung in der Merkmalsextraktionseinheit 402 wird später mit Bezug auf die 6 und 7 beschrieben. Wenn nur die vorgegebene Materialeinheit geändert wird, während die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form fest ist und die Formungsbedingung beim Spritzgießprozess 55 fest ist, wird das aus der vom Sensor 58 erhaltenen physikalischen Größe extrahierte Merkmal stark durch eine Änderung von Materialinformationen (beispielsweise Fließfähigkeit oder Wert einer physikalischen Eigenschaft) zwischen den Materialeinheiten beeinflusst.
Daher ist es möglich, eine Variation in den Materialinformationen zwischen den Materialeinheiten als Variation zwischen den Merkmalen aufzuzeichnen. Weil hierbei das aus der vom Sensor 58 erhaltenen physikalischen Größe extrahierte Merkmal durch eine Differenz zwischen der Spritzgießmaschine und der Form beeinflusst wird, wird die Variation in den Materialinformationen zwischen den Materialeinheiten als Variation zwischen den Merkmalen gespeichert. Das heißt, dass der Merkmalsdatensatz für jede Kombination aus einer Spritzgießmaschine und einer Form aufgezeichnet wird. Bei allen nachstehend beschriebenen Merkmalsdatensätzen ist die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form fest.
Die Dimensionsverringerungsmodell-Trainingseinheit 404 wandelt eine Dimension des Merkmals des in der Merkmalsdatenbank abgespeicherten Merkmalsdatensatzes unter Verwendung eines Dimensionsverringerungsmodells in einen Vektor niedrigerer Dimension. Die Dimension nach der Wandlung kann von einem Benutzer des Trainings- und Optimierungssystems auf eine beliebige Dimension gesetzt werden. Die Dimensionsverringerung ist ein unüberwachtes Lernverfahren, bei dem Informationen über einen Eingangsvektor in einen Vektor extrahiert werden, der eine niedrigere Dimension als der Eingangsvektor aufweist, während die Informationen möglichst weitgehend erhalten bleiben. Dimensionsverringerungsmodelle sind beispielsweise Hauptkomponentenanalyse, Autoencoder und UMAP.
Im Allgemeinen kann durch Wandeln eines mehrdimensionalen Vektors in einen Vektor niedrigerer Dimension die Interpretation der Daten oder die Generalisierungsleistung während der Erzeugung des Regressionsmodells verbessert werden. Durch Trainieren des Dimensionsverringerungsmodells unter Verwendung des Merkmalsdatensatzes der Merkmalsdatenbank 403 wird ein trainiertes Dimensionsverringerungsmodell erzeugt. Wenn die in der Merkmalsdatenbank aufgezeichneten Merkmalsdaten in das trainierte Dimensionsverringerungsmodell eingegeben werden, wird ein in einen vom Benutzer spezifizierten Rang gewandelter Vektor ausgegeben.
Die Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Speichereinheit 405 speichert in der Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Zwischenspeichereinheit 406 das durch die Dimensionsverringerungsmodell-Trainingseinheit 404 erzeugte Dimensionsverringerungsmodell ab.
Es wird die Prozessdaten-Aufzeichnungseinheit 407 beschrieben. Die Prozessdaten-Aufzeichnungseinheit 407 speichert die Qualität des durch den Spritzgießprozess 54 oder den Spritzgießprozess 55 gebildeten Formteils, die in die Spritzgießmaschine eingegebene Formungsbedingung, die vorgegebene Materialeinheit und die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form einander zugeordnet in der Prozessdatenbank 408 ab.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird eine in der Prozessdatenbank abgespeicherte Datengruppe als Prozessdatensatz bezeichnet. Ähnlich dem Merkmalsdatensatz wird auch der Prozessdatensatz für jede Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form abgespeichert. Beim später beschriebenen Prozessdatensatz wird angenommen, dass die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form fest ist.
Die Dimensionsverringerungsmodell-Leseeinheit 409 liest das in der Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Zwischenspeichereinheit 406 abgespeicherte trainierte Dimensionsverringerungsmodell. Das ausgelesene Dimensionsverringerungsmodell wird an die Dimensionsverringerungs-Ausführungseinheit 410 ausgegeben.
Die Dimensionsverringerungs-Ausführungseinheit 410 verringert die Dimension der Merkmalsdatenbank unter Verwendung des aus der Dimensionsverringerungsmodell-Leseeinheit 409 ausgelesenen trainierten Dimensionsverringerungsmodells in Bezug auf den aus der Merkmalsdatenbank 403 ausgelesenen Merkmalsdatensatz. Einzelheiten eines Dimensionsverringerungsergebnisses werden später mit Bezug auf die 9 bis 11 beschrieben. Der Datensatz nach der Dimensionsverringerung wird an die Verbindungseinheit 411 ausgegeben.
In Bezug auf den Prozessdatensatz, in dem der Merkmalsdatensatz nach der Dimensionsverringerung in Zusammenhang mit den von der Dimensionsverringerungs-Ausführungseinheit 410 ausgegebenen Materialinformationen, den von der Prozessdatenbank 408 erhaltenen Materialinformationen, der Formungsbedingung und der Qualität des Formteils einander zugeordnet sind, erzeugt die Verbindungseinheit 411 einen Datensatz, in dem die Formungsbedingung, die Qualität des Formteils und der Vektor nach der Dimensionsverringerung einander entsprechen (nachstehend wird der Datensatz als Trainingsdatensatz bezeichnet), unter Verwendung der Materialinformationen als Kombinationsschlüssel und speichert den Trainingsdatensatz in der Trainingsdatenbank 412 ab.
Hier verwendet die Verbindungseinheit 411 nicht unbedingt den Merkmalsdatensatz nach der Dimensionsverringerung und kann den Merkmalsdatensatz in Zusammenhang mit den Materialinformationen mit dem Prozessdatensatz aus der Merkmalsdatenbank 403 anstelle des Merkmalsdatensatzes nach der Dimensionsverringerung kombinieren, um den Trainingsdatensatz zu erzeugen, und den Trainingsdatensatz in der Trainingsdatenbank 412 abspeichern. In der folgenden Beschreibung der vorliegenden Ausführungsform wird ein Fall beschrieben, in dem der Trainingsdatensatz unter Verwendung des Vektors nach der Dimensionsverringerung erzeugt wird.
Die Regressionsmodell-Trainingseinheit 413 erhält den Trainingsdatensatz von der Trainingsdatenbank 412, verwendet ein Regressionsmodell mit einem Vektor und einer Formungsbedingung nach der Dimensionsverringerung als erklärende Variable und mit der Qualität des Formteils als Zielvariable, trainiert das Regressionsmodell für die Vorhersage der Zielvariable auf der Grundlage der erklärenden Variable und erzeugt das trainierte Regressionsmodell.
Im Allgemeinen bezeichnet das Regressionsmodell ein Modell (y = f(X)) zur Vorhersage einer Zielvariable (y) auf der Grundlage einer erklärenden Variable (X). Parameter des Modells werden durch Trainingsdaten bestimmt. In der Beschreibung der vorliegenden Ausführungsform bezeichnet der Begriff „Regressionsmodell“ ein allgemeines Regressionsmodell und bezeichnet der Begriff „trainiertes Regressionsmodell“ ein Regressionsmodell, bei dem die Modellparameter durch die Trainingsdaten bestimmt sind.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann ein Regressionsmodell in der Art einer linearen Regression, einer Ridge-Regression, einer Support-Vektor-Maschine, eines neuronalen Netzes und einer Random-Forest-Regression oder ein Regressionsmodell, das eine Kombination davon ist, verwendet werden. Wenn das zu verwendende Regressionsmodell eine oder mehrere Zielvariablen aufweisen kann, wie beispielsweise beim neuronalen Netz, können eine oder mehrere Eigenschaften des Formteils als Zielvariable gewählt werden. Das spezifische Training des Regressionsmodells wird später mit Bezug auf die 9 bis 13 beschrieben.
Die Regressionsmodell-Speichereinheit 414 speichert in der Trainiertes-Regressionsmodell-Zwischenspeichereinheit 415 das von der Regressionsmodell-Trainingseinheit 413 erzeugte trainierte Regressionsmodell ab. Die Regressionsmodell-Leseeinheit 416 erhält das trainierte Regressionsmodell von der Trainiertes-Regressionsmodell-Zwischenspeichereinheit 415 und gibt es in die Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen ein.
Die Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen erzeugt die Formungsbedingung (Spritzgießbedingung) zum Erreichen der erforderlichen Qualität. Die Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen erzeugt eine optimale Formungsbedingung zum Erreichen der erforderlichen Qualität durch Erhalten der erforderlichen Qualität des Formteils von der Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31, Erhalten des trainierten Regressionsmodells von der Regressionsmodell-Leseeinheit 416 und Erhalten der Merkmalsdaten nach der Dimensionsverringerung für das zweite Material von der Verbindungseinheit 411. Die Erzeugung der optimalen Formungsbedingung wird später mit Bezug auf die 14 bis 16 beschrieben.
2 zeigt ein Konfigurationsbeispiel eines Computers 10, der zum Implementieren des Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystems 1 verwendet werden kann. Hier wird ein Fall beschrieben, in dem das Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem 1 durch einen einzigen Computer 10 implementiert ist, die Erfindung ist jedoch nicht darauf beschränkt, und es können ein oder mehrere Spritzgießbedingungs-Erzeugungssysteme 1 durch Verknüpfen mehrerer Computer gebildet werden. Wie vorstehend beschrieben, können das Herstellungsbehandlungssystem 2, das Fertigungsausführungssystem 3 und die Fertigungsfabrik 5 das Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem 1 durch Ausführen einiger oder aller Funktionen durch den Bediener ohne Verwendung dedizierter Software oder Hardware implementieren.
Der Computer 10 weist beispielsweise eine Rechenvorrichtung 11, einen Speicher 12, eine Speichervorrichtung 13, eine Eingabevorrichtung 14, eine Ausgabevorrichtung 15, eine Kommunikationsvorrichtung 16 und eine Medienschnittstelleneinheit 17 auf. Die Vorrichtungen 11 bis 17 sind durch einen Kommunikationsweg CN1 verbunden. Der Kommunikationsweg CN1 ist beispielsweise ein interner Bus, ein lokales Netz (LAN) oder dergleichen.
Die Rechenvorrichtung 11 weist beispielsweise einen Mikroprozessor auf. Die Rechenvorrichtung 11 ist nicht auf einen Mikroprozessor beschränkt und kann beispielsweise ein digitaler Signalprozessor (DSP) oder eine Graphikverarbeitungseinheit (GPU) sein. Die Rechenvorrichtung 11 implementiert die Funktionen 21, 31 bis 35, 401 bis 417, 51, 52 und 60 als das Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem 1 durch Lesen eines in der Speichervorrichtung 13 abgespeicherten Computerprogramms in den Speicher 12 und Ausführen des Computerprogramms.
Die Speichervorrichtung 13 speichert das Computerprogramm und Daten und umfasst beispielsweise ein wiederbeschreibbares Speichermedium in der Art eines Flash-Speichers oder einer Festplatte. Die Speichervorrichtung 13 speichert ein Computerprogramm zum Implementieren einer graphischen Benutzerschnittstelleneinheit (GUI-Einheit) 60, die dem Bediener eine GUI bereitstellt, und das Computerprogramm zum Implementieren der vorstehenden Funktionen 21, 31 bis 35, 401 bis 417, 51 und 52.
Durch die Eingabevorrichtung 14 gibt der Bediener Informationen in den Computer 10 ein. Beispiele der Eingabevorrichtung 14 umfassen eine Sprachanweisungsvorrichtung und ein Zeigevorrichtung in der Art einer Tastatur, eines Berührungsfelds und einer Maus (alle nicht dargestellt). Durch die Ausgabevorrichtung 15 gibt der Computer 10 die Informationen aus. Beispiele der Ausgabevorrichtung 15 umfassen eine Anzeige, einen Drucker und eine Sprachsynthesevorrichtung (alle nicht dargestellt).
Die Kommunikationsvorrichtung 16 veranlasst eine externe Informationsverarbeitungsvorrichtung, über einen Kommunikationsweg CN2 mit dem Computer 10 zu kommunizieren. Beispiele der externen Informationsverarbeitungsvorrichtung (nicht dargestellt) umfassen eine externe Speichervorrichtung 19 zusätzlich zu einem Computer. Der Computer 10 kann Daten (Informationen für den Computer, ein Herstellungsergebnis und dergleichen) und ein in der externen Speichervorrichtung 19 abgespeichertes Computerprogramm lesen. Der Computer 10 kann auch das gesamte Computerprogramm und die gesamten in der Speichervorrichtung 13 gespeicherten Daten oder einen Teil davon zur externen Speichervorrichtung 19 übertragen und darin abspeichern.
Die Medienschnittstelleneinheit 17 dient dem Auslesen aus einem externen Aufzeichnungsmedium 18 und dem Schreiben in dieses. Beispiele für das externe Aufzeichnungsmedium 18 umfassen einen Universeller-Serieller-Bus(USB)-Speicher, eine Speicherkarte und eine Festplatte. Das gesamte Computerprogramm und die gesamten Daten aus dem externen Aufzeichnungsmedium 18 oder ein Teil davon, die in der Speichervorrichtung 13 gespeichert sind, können zum externen Aufzeichnungsmedium 18 übertragen oder darin gespeichert werden.
3 ist ein Konzeptdiagramm der Spritzgießmaschine 50. Prozesse eines Spritzgießprozesses werden mit Bezug auf 3 beschrieben. In der vorliegenden Ausführungsform bezeichnet ein Formungsphänomen eine Reihe beim Spritzgießprozess auftretender Phänomene. In der vorliegenden Ausführungsform wird der Spritzgießprozess grob in einen Mess- und Weichmachungsprozess, einen Einspritz- und Druckhalteprozess, einen Kühlprozess und einen Entnahmeprozess unterteilt.
Beim Mess- und Weichmachungsprozess wird eine Schnecke 502 unter Verwendung eines Weichmachungsmotors 501 zum Bereitstellen einer Antriebskraft zurückgezogen und werden Harzpellets 504 aus einem Trichter 503 einem Zylinder 505 zugeführt. Ein Harz wird durch Erwärmen durch eine Heizung 506 und Drehen der Schnecke 502 in einen gleichmäßigen geschmolzenen Zustand erweicht. Durch Festlegen des Staudrucks und der Drehgeschwindigkeit der Schnecke 502 ändern sich die Dichte des geschmolzenen Harzes und der Brechgrad der Verstärkungsfasern, wobei die Änderungen die Qualität des Formteils beeinflussen.
Beim Einspritz- und Druckhalteprozess wird die Schnecke 502 unter Verwendung eines Einspritzmotors 507 zum Bereitstellen einer Antriebskraft vorbewegt und wird das geschmolzene Harz über eine Düse 508 in eine Form 509 eingespritzt. Die Kühlung von der Wandoberfläche der Form 509 und die Scherheizung durch eine Strömung wirken parallel auf das in die Form 509 eingespritzte geschmolzene Harz. Das heißt, dass das geschmolzene Harz in der Form 509 fließt, während es einer Kühlwirkung und einer Heizwirkung unterzogen wird. Wenn die Formklemmkraft, wobei es sich um die Kraft zum Schließen der Form 509 handelt, gering ist, tritt nach einer Verfestigung des geschmolzenen Harzes eine kleine Formöffnung auf und wird die Qualität des Formteils durch den kleinen Zwischenraum beeinflusst.
Beim Kühlprozess wird das geschmolzene Harz durch die bei einer konstanten Temperatur gehaltene Form 509 auf eine Verfestigungstemperatur oder darunter gekühlt. Beim Kühlprozess erzeugte Restspannungen beeinflussen die Qualität des Formteils. Die Restspannungen werden durch eine Anisotropie einer Materialeigenschaft erzeugt, die durch die Strömung in der Form, die Dichteverteilung infolge des Haltens des Drucks und eine Ungleichmäßigkeit in einem Formschrumpfungsverhältnis hervorgerufen wird.
Beim Entnahmeprozess wird die Form 509 durch Antreiben eines Formklemmmechanismus 512 unter Verwendung eines Motors 511 zum Bereitstellen einer Antriebskraft zum Öffnen und Schließen der Form 509 geöffnet. In einem Fall, in dem das verfestigte Formteil durch Antreiben eines Ausstoßmechanismus 514 unter Verwendung eines Ausstoßmotors 513 zum Bereitstellen einer Antriebskraft aus der Form 509 entnommen wird, verbleiben die Restspannungen im Formteil, wenn eine ausreichende Ausstoßkraft nicht gleichmäßig auf das Formteil einwirkt, wodurch die Qualität des Formteils beeinflusst wird.
In der Spritzgießmaschine 50 wird eine Drucksteuerung ausgeführt, so dass sich ein durch eine Lastzelle 510 hervorgerufener Druckwert einem Druckwert in einer eingegebenen Formungsbedingung nähert. Die Temperatur des Zylinders 505 wird durch mehrere Heizungen 506 gesteuert. Die Form der Schnecke 502, die Form des Zylinders 505 und die Form der Düse 508 bewirken für jede Spritzgießmaschine einen anderen Druckverlust. Dementsprechend ist der Druck an einer Harzeinströmungsöffnung der Form 509 niedriger als der durch die in die Spritzgießmaschine eingegebene Formungsbedingung angegebene Druck. Ferner kann sich die Harztemperatur in der Harzeinströmungsöffnung der Form 509 infolge der Anordnung der Heizungen 506 und der Scherheizung des Harzes in einem Düsenabschnitt von der durch die in die Spritzgießmaschine eingegebene Formungsbedingung angegebenen Harztemperatur unterscheiden.
Die Konfiguration eines Einspritzmechanismus (Form der Schnecke 502, Form des Zylinders 505, Form der Düse 508, Anordnung der Heizungen 506 und dergleichen) kann sich für jede Spritzgießmaschine unterscheiden, woraus sich eine Maschinendifferenz ergibt und wodurch die Qualität des Formteils beeinflusst wird.
Die Qualität des Formteils wird anhand von Formeigenschaften (Gewicht, Länge, Dicke, Einfall, Grat, Verziehung und dergleichen), Oberflächeneigenschaften wie Erscheinungsfehler (Schweiß-, Silber-, Brand-, Weißbruch-, Kratz-, Luftblasen-, Peeling-, Fließspur-, Spritz-, Farb-, Glanz- und dergleichen) sowie mechanischen und optischen Eigenschaften (Zugfestigkeit, Schlagfestigkeit, Lichtdurchlässigkeit und dergleichen) beurteilt.
Die Formeigenschaften haben eine starke Korrelation zwischen der Formklemmkraft und der Geschichte des Drucks und der Temperatur beim Einspritz- und Druckhalteprozess und beim Kühlprozess. In Bezug auf die Oberflächeneigenschaften sind die Erzeugungsfaktoren für ein erzeugtes Phänomen unterschiedlich, und es haben beispielsweise eine Fließmarke und eine Strahlbildung eine starke Korrelation mit der Temperatur und der Geschwindigkeit des Harzes beim Einspritzprozess. Im Fall der Zugfestigkeit ist beispielsweise eine Beurteilung bei einem Bruchtest erforderlich, so dass die mechanischen und optischen Eigenschaften häufig durch andere Qualitätsindikatoren, die mit dem Gewicht oder dergleichen korrelieren, beurteilt werden.
Für jeden Teil des Spritzgießprozesses wird ein entsprechender Parameter in den Formungsbedingungen festgelegt. Für den Mess- und Weichmachungsprozess werden die Messposition, eine Rücksaugung, ein Staudruck, eine Staudruckgeschwindigkeit, eine Drehgeschwindigkeit und dergleichen festgelegt. Für den Einspritz- und Druckhalteprozess werden der Druck, die Temperatur, die Zeit bzw. die Geschwindigkeit festgelegt. Für den Einspritz- und Druckhalteprozess werden die Schneckenposition (VP-Schaltposition), an der die Einspritzung und der Druck geschaltet werden, und auch die Klemmkraft der Form 509 festgelegt. Für den Kühlprozess wird die Kühlzeit nach dem Druckhalten festgelegt. Als temperaturbezogener Parameter werden die Temperatur der mehreren Heizungen 506, die Temperatur und die Durchflussrate eines Kühlmittels zum Kühlen der Form 509 und dergleichen festgelegt.
4 zeigt eine Skizze eines Experiments, das bei einem Test zum Überprüfen der Optimierung der Formungsbedingung gemäß der vorliegenden Ausführungsform verwendet wird. 4 zeigt eine Draufsicht 70 eines Produktabschnitts, eine Seitenansicht 71 des Produktabschnitts und eine Draufsicht 72 eines Angusskanalabschnitts. Die Form ist so aufgebaut, dass das Harz nach Art eines 5-Punkt-Pin-Gatters vom Angusskanalabschnitt zum Produktabschnitt fließt. Bei einem tatsächlichen Formungsexperiment wurden ein Drucksensor und ein Harzsensor (alle nicht dargestellt) in einem Sensoranordnungsabschnitt 73 eines Angusskanals angeordnet und wurden zeitliche Änderungen erfasst. Als Material für die Formung wurde Polypropylen (PP) verwendet. Als Spritzgießmaschine wurde eine elektrische Spritzgießmaschine mit einer maximalen Formklemmkraft von 150t und einem Schneckendurchmesser von 44 mm verwendet.
5 ist ein Blockdiagramm eines Beispiels eines Verfahrens zum Erhalten der Materialinformationen durch Extrahieren von Merkmalen in der Merkmalsextraktionseinheit 402 in Bezug auf die vom Sensor 58 erhaltene physikalische Größe und durch Abspeichern des Extraktionsergebnisses in der Merkmalsdatenbank 403. In 5 dargestellte Materialinformationen werden unter Verwendung einer „mit einem Sensor versehenen Form“ oder einer „Form mit einem eingebetteten Sensor“ erfasst, wobei ein Sensor zum Messen einer vorgegebenen physikalischen Größe an einer vorgegebenen Position bereitgestellt ist.
Zuerst wird für ein Material 601 eine physikalische Größe an einem vorgegebenen Teil in der Form durch Eingeben einer Referenzformungsbedingung 602, wobei es sich um eine feste Formungsbedingung handelt, in eine tatsächliche Spritzgießmaschine 603 erhalten. Hier entspricht die Spritzgießmaschine 603 der in 3 dargestellten Spritzgießmaschine 50. Zusätzlich entspricht die Referenzbedingung einer Bedingung, die in die Spritzgießmaschine eingegeben wird, wenn der in 1 dargestellte Spritzgießprozess 55 ausgeführt wird.
Die physikalische Größe am vorgegebenen Teil in der Form wird durch die Informationen über das zu verwendende Material, eine für die Form und die Spritzgießmaschine einzigartige Maschinendifferenz und die Formungsbedingung beeinflusst. Daher kann durch Festlegen der Referenzbedingung 601 für jede Kombination aus der Form und der Spritzgießmaschine der Einfluss durch die Maschinendifferenz und die Formungsbedingung verhindert werden und können die für das Material einzigartigen Materialinformationen als Merkmal der physikalischen Größe in der Merkmalsdatenbank 610 abgespeichert werden. Das heißt, dass die Referenzbedingung für jede Kombination aus einer Form und einer Spritzgießmaschine geändert werden kann.
Zum Erfassen eines Formungsphänomens in der eigentlichen Spritzgießmaschine 603 wird ein forminterner Sensor 606 verwendet. Durch Anordnen des forminternen Sensors 606 an einer Position in einer Form 604 kann das Formungsphänomen in der Form 604 direkt gemessen werden und kann ein mit den Materialinformationen korrelierter tatsächlich gemessener Wert 608 der physikalischen Größe erfasst werden. Die Qualität des Formteils 605 kann durch Produktqualitätsinspektion 607 erhalten werden.
Das Merkmal wird aus der erhaltenen physikalischen Größe extrahiert (609). Alle erhaltenen physikalischen Größen werden als zeitliche Änderung beim Spritzgießprozess erfasst und lassen sich daher nur schwer direkt beurteilen. Daher wird gemäß der vorliegenden Ausführungsform eine quantitative Beurteilung der Materialinformationen durch Erhalten des mit den Materialinformationen korrelierten Merkmals anhand der zeitlichen Änderung der physikalischen Größe ausgeführt. Durch Ausführen des Formens unter einer gemeinsamen Referenzbedingung zwischen den Materialien können die Materialinformationen für die jeweiligen Materialien durch Vergleichen des Merkmals verglichen werden.
Ein Messergebnis eines experimentellen Beispiels zum Überprüfen der Optimierung der Formungsbedingung, wie mit Bezug auf 4 beschrieben, wird mit Bezug auf die 6 und 7 beschrieben. 6 zeigt Zeitreihendaten des Drucksensors und des Harzsensors im Sensoranordnungsabschnitt 73 des Angusskanals, wenn ein Spritzgießen unter der Referenzbedingung für jedes von drei PP-Materiallosen P, Q und R mit unterschiedlichen Zufuhrzeiten ausgeführt wird. Wie in 6 dargestellt ist, unterscheidet sich die Variation der Zeitreihendaten selbst bei gleicher Formungsbedingung für jedes Los, und es kann bestätigt werden, dass die Zeitreihendaten des Drucksensors durch die für das Material einzigartigen Materialinformationen beeinflusst werden.
7 zeigt ein Beispiel eines Ergebnisses, wobei ein Spitzenwert, ein maximaler Differenzwert, ein Integralwert bis zum Spitzenwert und ein Integralwert vom Spitzenwert als Merkmal vom Drucksensor und vom Harztemperatursensor für jedes in 6 dargestellte Materiallos extrahiert werden (in Bezug auf den Harztemperatursensor wird auf einen Zahlenwert verzichtet). Weil sich, wie in 7 gezeigt, das Merkmal zwischen Losen unterscheidet, kann bestätigt werden, dass das extrahierte Merkmal durch die Materialinformationen beeinflusst wird. Wie vorstehend beschrieben, geschieht die Merkmalsextraktion für jedes Los und wird der Datensatz in Zusammenhang mit der Merkmal für jedes Los als Merkmalsdatensatz bezeichnet und in der Merkmalsdatenbank 403 aufgezeichnet. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird, wie in 7 dargestellt ist, ein Merkmalsdatensatz mit insgesamt acht Dimensionen verwendet, wovon vier Dimensionen jeweils für den Drucksensor und den Harztemperatursensor verwendet werden.
Nachstehend werden ein Teil der Form, an dem die physikalische Größe gemessen wird, ein Parameter der physikalischen Größe, der mit den Harzinformationen korreliert ist, und das Merkmal beschrieben.
Zuerst wird ein Teil in der Form beschrieben, an dem die physikalische Größe gemessen wird (nachstehend als Messteil bezeichnet). Es ist bei jeder Formstruktur bevorzugt, dass der Messteil zumindest einen Eingussabschnitt oder den Angusskanalabschnitt von der Harzeinströmungsöffnung in der Form bis ins Innere eines Hohlraums aufweist.
Der Messteil kann sich innerhalb des Hohlraums befinden, wobei jedoch ein Verlust jeder physikalischen Größe von der Harzeinströmungsöffnung bis zum Hohlraum zu berücksichtigen ist, wenn die für das Material einzigartigen Materialinformationen durch die vorstehende Prozedur abgeleitet werden. Daher muss die Analysegenauigkeit von der Harzeinströmungsöffnung bis ins Innere des Hohlraums gewährleistet werden. Zusätzlich kann, wenn sich der Sensor im Hohlraum befindet, um die physikalische Größe zu messen, eine Spur infolge der Form des Sensors im Formteil verbleiben. Daher ergibt sich die Einschränkung, dass der Sensor nicht an einer Stelle eingebracht werden kann, an der ein ästhetisches Aussehen erforderlich ist.
Daher kann gemäß der vorliegenden Ausführungsform die physikalische Größe, die mit den für das Material einzigartigen Materialinformationen korreliert, durch die Verwendung des Eingussabschnitts oder des Angusskanalabschnitts, der sich in der Nähe der Harzeinströmungsöffnung befindet und wo kein ästhetisches Aussehen erforderlich ist, als Messteil einfach und mit hoher Genauigkeit erhalten werden.
Zusätzlich zum Eingussabschnitt und zum Angusskanalabschnitt kann der Messteil beispielsweise ein Teil sein, an dem ein Eigenschaftsverlauf beobachtet werden kann, beispielsweise ein Abschnitt unmittelbar unterhalb eines Gatters im Hohlraum, ein Harzzusammenfügungsabschnitt (ein Schweißabschnitt) und ein Strömungsanschlussabschnitt. In diesem Fall kann die physikalische Größe, die mit den für das Material einzigartigen Materialinformationen korreliert, mit höherer Genauigkeit anhand durch mehrere Sensoren erhaltener physikalischer Größen erhalten werden.
Weil die Fließgeschwindigkeit des geschmolzenen Harzes beispielsweise anhand der Durchlaufzeit einer Fließfront an den mehreren Messteilen ermittelt werden kann, können die Materialinformationen durch die Fließgeschwindigkeit des geschmolzenen Harzes abgeleitet werden. Ferner kann die Viskosität des geschmolzenen Harzes in der Form durch Messung des Drucks und der Temperatur zu diesem Zeitpunkt geschätzt werden.
Ein geeigneter Messteil hängt beispielsweise von der Formstruktur und der zu messenden physikalischen Größe ab. Bei jeder Formstruktur ist es, falls möglich, bevorzugt, den Eingussabschnitt als Messteil für eine vom Formöffnungsbetrag verschiedene physikalische Größe festzulegen. In der vorliegenden Beschreibung wird der Ausdruck „bevorzugt“ lediglich in einem Sinne verwendet, dass erwartet wird, dass eine vorteilhafte Wirkung erzielt wird, und er soll nicht bedeuten, dass die Konfiguration wesentlich ist.
Bei einem Seitengatter, einem Sprunggatter, einem U-Boot-Gatter und einem Bananengatter ist ein Sensor an einem Angusskanalabschnitt unmittelbar unterhalb des Eingussabschnitts, einem Angusskanalabschnitt unmittelbar vor dem Gatter oder dergleichen angeordnet. Bei einem Pin-Gatter nimmt das Anordnen der Sensoren Zeit in Anspruch, weil es eine Dreiplattenstruktur aufweist, und werden die Sensoren am Angusskanalabschnitt oder dergleichen unmittelbar unterhalb des Eingussabschnitts angeordnet. Beim Pin-Gatter ist der Messteil ein Blind-Angusskanal, der nicht mit dem Hohlraum verbunden ist und der Messung dient. Durch Bereitstellen eines eigens für die Messung vorgesehenen Teils wird der Freiheitsgrad für den Formentwurf verbessert. Beim Pin-Gatter kann der Blind-Angusskanal, der nicht mit dem Hohlraum verbunden ist, für die Messung bereitgestellt und als Messteil verwendet werden. Durch Bereitstellen eines eigens für die Messung vorgesehenen Teils wird der Freiheitsgrad für den Formentwurf verbessert. Bei einem Film-Gatter oder einem Fächer-Gatter wird ein Sensor vor der Einströmung in einen Gatterabschnitt am Angusskanalabschnitt bereitgestellt.
Es werden Parameter beschrieben, die als die vorstehend erwähnte physikalische Größe zu messen sind. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform werden zum Optimieren der Formungsbedingung gemäß den Materialinformationen zumindest der Druck und die Temperatur gemessen. Bei der Messung des Drucks und der Temperatur können beispielsweise ein forminterner Drucksensor, ein Formoberflächen-Temperatursensor, ein Harztemperatursensor und dergleichen verwendet werden. Als Harztemperatursensor können entweder ein Kontakttemperatursensor in der Art eines Thermoelements oder ein berührungsfreier Temperatursensor in der Art eines Infrarotstrahlungsthermometers oder beide verwendet werden. Für beide physikalischen Größen des Drucks und der Temperatur wird auch die zeitliche Änderung beim Spritzgießprozess abgespeichert.
Das Optimierungssystem 1 für die Spritzgießbedingung kann die Fließfrontgeschwindigkeit und die Fließfront-Durchgangszeit zusätzlich zum Formöffnungsbetrag, zur Temperatur und zum Druck erfassen. Vom Sensor, der die Geschwindigkeit der Fließfront und den Durchgang der Fließfront erfasst, können Informationen über die Zeit des Durchgangs der Fließfront anstelle der zeitlichen Änderung im Spritzgießprozess erhalten werden. Wenn die Fließfront-Durchgangszeit zu erfassen ist, werden mindestens zwei Sensoren bereitgestellt, und es werden die Durchgangszeiten des Harzes zwischen zwei Punkten verglichen. Die Einspritzgeschwindigkeit kann durch Erfassen der Geschwindigkeit und der Durchgangszeit der Fließfront genauer beurteilt werden.
Es wird das Merkmal der vorstehend erwähnten physikalischen Größe beschrieben. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform können beispielsweise der Maximalwert des Drucks (Spitzenwert der zeitlichen Änderung), der Integralwert und der Maximalwert der Temperatur (Spitzenwert der zeitlichen Änderung) verwendet werden. Es lässt sich wirksam auch der Maximalwert der zeitlichen Änderung des Drucks erfassen. Der Maximalwert der zeitlichen Ableitung des Drucks ist mit der momentanen Viskosität des Materials korreliert. Der Integralwert des Drucks kann beim Einspritzprozess und beim Druckhalteprozess getrennt berechnet werden. Der Integralwert des Drucks beim Einspritzprozess korreliert mit der durchschnittlichen Viskosität des Materials beim Einspritzprozess.
Wenn ein Infrarotstrahlungs-Harztemperatursensor verwendet wird, kann der Maximalwert der zeitlichen Ableitung in Bezug auf einen Ausgangswert der zeitlichen Änderung des Temperatursensors beim Einspritzprozess erfasst werden. Das Merkmal korreliert mit der Fließfrontgeschwindigkeit des geschmolzenen Harzes. Wenn die Fließfrontgeschwindigkeit erfasst wird, wird sie unverändert als mit der Fließgeschwindigkeit korreliertes Merkmal verwendet. Wenn die Fließfront-Durchgangszeit erfasst wird, wird die Fließgeschwindigkeit auf der Grundlage der Durchgangszeit zwischen zwei Punkten berechnet und als Merkmal verwendet. Die Einspritzgeschwindigkeit kann genauer aufgezeichnet werden, indem eine Beziehung zwischen der Fließgeschwindigkeit und einem Sollwert der Einspritzgeschwindigkeit (einem Festwert unabhängig vom Material unter der Referenzbedingung) abgespeichert wird.
Der in der Prozessdatenbank 408 abgespeicherte Prozessdatensatz wird mit Bezug auf 8 beschrieben. In der Prozessdatenbank 408 sind Daten abgespeichert, wobei die Qualität des durch den Spritzgießprozess 54 oder den Spritzgießprozess 55 gebildeten Formteils, die in die Spritzgießmaschine eingegebene Formungsbedingung, die vorgegebene Materialeinheit und die Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form miteinander assoziiert sind. Der Prozessdatensatz wird für jede Kombination aus einer Spritzgießmaschine und einer Form abgespeichert.
In der vorliegenden Ausführungsform wurden die vorstehend erwähnten Materiallose P, Q und R verwendet, wurde das Gewicht des Formteils als seine Qualität festgelegt und wurden der Formklemmdruck, die Formtemperatur, die Formungsdüsentemperatur, die Einspritzgeschwindigkeit, der Haltedruck, die V-P-Schaltposition und die Kühlzeit als Parameter der Formungsbedingung festgelegt. Wenngleich andere Parameter als die vorstehend beschriebenen zu den Parametern der Formungsbedingung hinzugefügt werden können oder mehrere der vorstehend erwähnten Parameter fortgelassen werden können, umfassen die Parameter der Formungsbedingung vorzugsweise mindestens einen mit der Qualität des Formteils korrelierten Parameter (gemäß der vorliegenden Ausführungsform das Gewicht des Formteils).
8 zeigt ein Beispiel der für jede Kombination aus der Spritzgießmaschine und der Form abgespeicherten Prozessdatenbank gemäß der vorliegenden Ausführungsform. Die Formungsbedingung, die Materiallose und das Gewicht des Formteils sind miteinander assoziiert. Insbesondere zeigt #1 in 8, dass als Parameter der Formungsbedingung der Formklemmdruck auf 120 [t] gesetzt wurde, die Formtemperatur auf 30 [°C] gesetzt wurde, die Formungsdüsentemperatur auf 180 [°C] gesetzt wurde, die Einspritzgeschwindigkeit auf 40 [mm/s] gesetzt wurde, der Haltedruck auf 30 [kg/m²] gesetzt wurde, die V-P-Schaltposition auf 10 [mm] gesetzt wurde und die Kühlzeit auf 35 [s] gesetzt wurde und der Durchschnittswert des Gewichts des Formteils, wenn ein Spritzgießvorgang mehrere Male unter Verwendung des Materialloses P ausgeführt wurde, 62,83 [g] betrug. Hier können die Formungsbedingung und die bei der Versuchsformung zu ändernden Materiallose beispielsweise auf der Grundlage eines experimentellen Entwurfs geändert werden oder auf der Grundlage des durch CAE-Simulation erhaltenen Ergebnisses festgelegt werden.
Ein Verfahren zur Optimierung der Formungsbedingung im Trainings- und Optimierungssystem 4 wird mit Bezug auf die 9 bis 16 beschrieben. Das Trainings- und Optimierungssystem 4 weist zwei Funktionen, einschließlich eines Optimierungsmodus und eines Trainingsmodus, auf. Im Optimierungsmodus wird die optimale Formungsbedingung erzeugt, welche die erforderliche Qualität für das zweite Material erfüllt. Demgegenüber werden im Trainingsmodus das trainierte Dimensionsverringerungsmodell und das trainierte Regressionsmodell zur Verwendung im Optimierungsmodus erzeugt.
Der Trainingsmodus 16 wird mit Bezug auf die 9 bis 13 beschrieben. 9 zeigt ein Flussdiagramm des Trainingsmodus. Wenn der Trainingsmodus eingeleitet wird, liest das Trainings- und Optimierungssystem 4 zuerst einen Merkmalsdatensatz (7 zeigt ein Beispiel des Merkmalsdatensatzes) aus der Merkmalsdatenbank 403 und führt eine Standardisierung aus (S101).
Bei der Standardisierung werden der Durchschnittswert und die Standardabweichung einer Datengruppe für jede Spalte eines Zieldatensatzes berechnet, der Durchschnittswert vom Zahlenwert der Datengruppe subtrahiert und der Durchschnittswert durch die Standardabweichung dividiert. Weil durch die Standardisierung der Durchschnitt der Datengruppe jeder Spalte 0 wird und die Standardabweichung 1 wird, kann der durch unterschiedliche Einheiten zwischen den Spalten hervorgerufene Einfluss beseitigt werden. Im Allgemeinen wird durch Ausführen der Standardisierung erreicht, dass die Genauigkeit des Trainings des Dimensionsverringerungsmodells und des Regressionsmodells verbessert wird.
Als nächstes trainiert das Trainings- und Optimierungssystem 4 das Dimensionsverringerungsmodell in Bezug auf den Merkmalsdatensatz, an dem die Standardisierung ausgeführt wird (S102). Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird der achtdimensionale Merkmalsdatensatz unter Verwendung von UMAP als Dimensionsverringerungsmodell auf zwei Dimensionen verringert.
UMAP ist ein nichtlineares Dimensionsverringerungsmodell, das Positionsinformationen zwischen den Eingangsdaten in Daten wandelt, die eine niedrigere Dimension aufweisen als die Eingangsdaten, während die Positionsinformationen beibehalten werden. Andere bekannte Modelle, die sich auf eine Dimensionsverringerung beziehen, umfassen die Hauptkomponentenanalyse und Autoencoder, welche als Dimensionsverringerungsmodell des Merkmalsdatensatzes verwendet werden können.
10 ist ein durch Wandeln der jeweiligen Materiallose P, Q und R in einen zweidimensionalen Vektor Z (Z1, Z2) unter Verwendung von UMAP als Dimensionsverringerungsmodell in Bezug auf einen durch Formen der jeweiligen Materiallose P, Q und R durch 40 Spritzgießvorgänge unter den Referenzbedingungen beim Spritzgießprozess 55 (Rang: acht, Anzahl der Proben: 120) erhaltenen Merkmalsdatensatz und Auftragen in einer zweidimensionalen Ebene erhaltener Graph.
Jeder in 10 dargestellte Punkt entspricht einem Spritzgießvorgang, und die Formen der Punkte hängen vom Materiallos ab. Anhand 10 kann bestätigt werden, dass der Vektor Z nach der Dimensionsverringerung Unterschiede in den Materialinformationen zwischen Losen ausdrücken kann, weil der Abstand zwischen Punkten desselben Materialloses geringer ist und der Abstand zwischen Punkten verschiedener Materiallose größer ist. Das heißt, dass das trainierte Dimensionsverringerungsmodell mit den Materialinformationen korrelierte zweidimensionale Daten auf der Grundlage der achtdimensionalen Eingangsdaten erzeugt. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird der Vektor nach der Dimensionsverringerung als zweidimensional festgelegt, seine Dimension kann jedoch auf eine beliebige Dimension höher als eins gesetzt werden, solange sie niedriger als der Eingangsrang ist.
Es sei auf 9 zurück verwiesen. Das Trainings- und Optimierungssystem 4 speichert das trainierte Dimensionsverringerungsmodell und die Informationen in Bezug auf die Standardisierung in der Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Zwischenspeichereinheit 406 (S103). Die Informationen in Bezug auf die Standardisierung bezeichnen den Durchschnittswert und die Standardabweichung jeder Spalte des Merkmalsdatensatzes.
Wie in 11 dargestellt ist, berechnet das Trainings- und Optimierungssystem 4 für jedes Los einen Durchschnittswert jeder Dimension der Vektoren in Bezug auf den Vektor Z nach der durch das Dimensionsverringerungsmodell erhaltenen Dimensionsverringerung, assoziiert den Durchschnittswert mit dem Los und erzeugt die Assoziation als Merkmalsdatensatz nach der Dimensionsverringerung (S104).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 erzeugt einen Trainingsdatensatz durch Lesen des Merkmalsdatensatzes nach der Dimensionsverringerung und des in der Prozessdatenbank 408 gespeicherten Prozessdatensatzes und Kombinieren des Merkmalsdatensatzes nach der Dimensionsverringerung mit dem in der Prozessdatenbank 408 gespeicherten Prozessdatensatz unter Verwendung des Loses als Kombinationsschlüssel und speichert den Trainingsdatensatz in der Trainingsdatenbank 412 ab (S105).
12 zeigt ein Beispiel des durch Kombinieren des in 8 dargestellten Prozessdatensatzes mit dem in 11 dargestellten Merkmalsdatensatz nach der Dimensionsverringerung erzeugten Trainingsdatensatzes. Anhand 12 kann bestätigt werden, dass eine Spalte des Materialloses im in 8 dargestellten Prozessdatensatz durch das Merkmal Z (Z1, Z2) nach der Dimensionsverringerung ersetzt wird.
Falls das Regressionsmodell auf der Grundlage des Trainingsdatensatzes erzeugt wird, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Kosten für das Training zunehmen und die Genauigkeit instabil wird, wenn der Rang des Trainingsdatensatzes unnötig groß ist. Daher ist es bevorzugt, den Trainingsdatensatz durch Kombinieren des Prozessdatensatzes mit dem Datensatz nach der Dimensionsverringerung zu erzeugen. Der Trainingsdatensatz kann jedoch durch Kombinieren des Prozessdatensatzes und des keiner Dimensionsverringerung unterzogenen Merkmalsdatensatzes erzeugt werden.
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 führt die Standardisierung für jede Spalte des Datensatzes, wie sie in Schritt S101 ausgeführt wird, in Bezug auf den Trainingsdatensatz aus (S106).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 verwendet den Datensatz nach der Standardisierung, um durch Maschinenlernen ein Regressionsmodell mit dem Gewicht als Zielvariable (Ausgangsparameter) und mit dem Formklemmdruck, der Formtemperatur, der Formungsdüsentemperatur, der Einspritzgeschwindigkeit, dem Haltedruck, der V-P-Schaltposition, der Kühlzeit, Z1 und Z2 als erklärende Variablen (Eingangsparameter) zu erzeugen (S107).
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird das trainierte Regressionsmodell unter Verwendung der Support-Vektor-Regression erzeugt und kann ein Regressionsmodell in der Art von linearer Regression, Ridge-Regression, Support-Vektor-Maschine, eines neuronalen Netzes und einer Random-Forest-Regression oder ein Regressionsmodell, das eine Kombination davon ist, verwendet werden.
13 zeigt ein Ergebnis der Beurteilung der Leistungsfähigkeit des durch Support-Vektor-Regression erzeugten trainierten Regressionsmodells gemäß der vorliegenden Ausführungsform. Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit geschieht zum Bestätigen der Wirksamkeit des gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugten trainierten Regressionsmodells und muss nicht unbedingt ausgeführt werden, um das Optimierungssystem 1 der Spritzgießbedingung auszuführen. Nachstehend wird das Verfahren zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit beschrieben.
Der Trainingsdatensatz, der eine in 12 dargestellte vorstehend beschriebene Datenstruktur aufweist, wird durch Ausführen einer zufälligen Extraktion in einen ersten und einen zweiten Datensatz unterteilt. Bei der Beurteilung der Leistungsfähigkeit wird das trainierte Regressionsmodell der Support-Vektor-Regression unter Verwendung des ersten Datensatzes erzeugt. Bei der Beurteilung der Leistungsfähigkeit wird ein Vorhersagewert des Gewichts des Formteils durch Eingeben der erklärenden Variablen des ersten Datensatzes und des zweiten Datensatzes in das trainierte Regressionsmodell berechnet.
13 ist ein Graph, der eine Beziehung zwischen einem gemessenen Gewicht und einem vorhergesagten Gewicht des Formteils zeigt. Die horizontale Achse gibt das durch die Formteilqualitäts-Inspektionseinheit 57 gemessene Gewicht des Formteils an. Die vertikale Achse gibt das vorhergesagte Gewicht des Formteils auf der Grundlage des trainierten Regressionsmodells an. Eine gepunktete gerade Linie gibt eine Referenzlinie an, wenn das gemessene Gewicht mit dem vorhergesagten Gewicht übereinstimmt. Ein Punkt, welcher der Referenzlinie näher liegt, hat eine höhere Genauigkeit des Vorhersagewerts.
Im Allgemeinen wird ein Bestimmungskoeffizient als repräsentativer Index zur quantitativen Beurteilung der Vorhersagegenauigkeit des Regressionsmodells verwendet. Ein Bestimmungskoeffizient, der näher bei 1 liegt, gibt eine höhere Vorhersagegenauigkeit des Regressionsmodells an. Anhand 13 kann bestätigt werden, dass die Bestimmungskoeffizienten des ersten Datensatzes und des zweiten Datensatzes hoch sind und wenigstens 0,9 betragen. Zusätzlich ist die Abweichung zwischen dem Bestimmungskoeffizienten in Bezug auf den zweiten Datensatz, der nicht für das Training des Regressionsmodells verwendet wird, und dem Bestimmungskoeffizienten in Bezug auf den ersten Datensatz, der für das Training des Regressionsmodells verwendet wird, gering. Daher kann bestätigt werden, dass die Verallgemeinerungsleistung des trainierten Regressionsmodells auch gut ist. Anhand der Beurteilung kann bestätigt werden, dass ein vorteilhaftes Modell für die Vorhersage des Gewichts des Formteils durch die Verwendung des Trainingsdatensatzes, der die durch die Versuchsformung im Spritzgießprozess 54 erhaltene Formungsbedingung und das Merkmal Z nach der mit den Materialinformationen korrelierten Dimensionsverringerung aufweist, erhalten werden kann.
Es sei auf 9 zurück verwiesen. Das Trainings- und Optimierungssystem 4 speichert das trainierte Regressionsmodell und die Informationen in Bezug auf die Standardisierung in der Trainiertes-Regressionsmodell-Zwischenspeichereinheit 415 (S108) und beendet den Trainingsmodus.
Der Optimierungsmodus im Trainings- und Optimierungssystem 4 wird mit Bezug auf die 14 bis 16 beschrieben. Im Optimierungsmodus wird die optimale Formungsbedingung für das zweite Material zur Erfüllung der erforderlichen Qualität auf der Grundlage des Dimensionsverringerungsmodells und des durch den Trainingsmodus erzeugten trainierten Regressionsmodells, des Merkmalsdatensatzes des zweiten Modells und eines Optimierungsalgorithmus erzeugt.
14 zeigt ein Flussdiagramm des Optimierungsmodus. Im Optimierungsmodus wird das Zielgewicht des Formteils als Information zur erforderlichen Qualität aus der Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit 31 gelesen (S201).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 verwendet das zweite Material, um für eine vorgegebene Anzahl von Spritzgießvorgängen eine Formung unter der Referenzbedingung im Spritzgießprozess 55 auszuführen (S202). In Bezug auf das Formungsergebnis erzeugt das Trainings- und Optimierungssystem 4 den Merkmalsdatensatz des zweiten Materials durch die Merkmalsextraktionseinheit 402 (S203).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 liest aus der Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Zwischenspeichereinheit 406 das trainierte Dimensionsverringerungsmodell und Standardisierungsinformationen über die im Trainingsmodus erzeugte Merkmalsdatenbank (S204).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 führt am Merkmalsdatensatz des zweiten Materials die Standardisierung auf der Grundlage der Standardisierungsinformationen an der Merkmalsdatenbank und die Dimensionsverringerung auf der Grundlage des trainierten Dimensionsverringerungsmodells aus und erzeugt das Merkmal nach der Dimensionsverringerung des zweiten Materials (S205). Beim Beispiel der Ausführungsform ist das Merkmal nach der Dimensionsverringerung des zweiten Materials (Z1, Z2) = (0,38, -4,0).
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 liest das trainierte Regressionsmodell und die Standardisierungsinformationen über die Trainingsdatenbank aus der Trainiertes-Regressionsmodell-Zwischenspeichereinheit 415 (S206) und optimiert die Formungsbedingung auf der Grundlage des Zielgewichts, des Merkmalsdatensatzes nach der Dimensionsverringerung des zweiten Materials, der Standardisierungsinformationen, des trainierten Regressionsmodells und eines bekannten Optimierungsalgorithmus.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird ein Beispiel beschrieben, bei dem eine Gittersuche als Optimierungsalgorithmus verwendet wird. Zusätzlich zur Gittersuche können auch ein Gradientenverfahren, Pseudo-Annealing, ein genetischer Algorithmus und eine Bayessche Optimierung als Optimierungsalgorithmus verwendet werden. Zusätzlich können die Optimierungsalgorithmen kombiniert werden, um die Formungsbedingung zu optimieren.
Ein Verfahren zur Optimierung der Formungsbedingung durch Gittersuche wird mit Bezug auf die in 14 dargestellten Schritte S207 bis S209 beschrieben. Zuerst wird ein Überblick über die Gittersuche gegeben.
Die Gittersuche ist ein Optimierungsalgorithmus, bei dem mehrere Kandidatenwerte in Bezug auf jeden Parameter der erklärenden Variablen festgelegt werden, der Vorhersagewert der Zielvariable unter Verwendung des trainierten Regressionsmodells in Bezug auf alle Kombinationen erklärender Variablen, die durch Kombinieren der Kandidatenwerte jedes Parameters gebildet wurden, berechnet wird und eine Kombination von erklärenden Variablen, welche die kleinste Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert hat, extrahiert wird. Die Gittersuche kann nicht nur eine globale Optimierungslösung enthalten, die gegen das Problem, dass ein lokales Merkmal stärker als ein globales Merkmal ist, widerstandsfähiger als andere allgemeine Optimierungsalgorithmen ist, sondern sie ermöglicht auch das Verständnis der Verteilung der Zielvariable im gesamten Raum der erklärenden Variablen.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform werden zuerst alle Kombinationen der Parameter der erklärenden Variablen des Regressionsmodells erzeugt (S207). Die Parameter der erklärenden Variablen des Regressionsmodells gemäß der vorliegenden Ausführungsform umfassen die Parameter, die sich auf die Formungsbedingung beziehen (Formklemmdruck, Formtemperatur, Formungsdüsentemperatur, Einspritzgeschwindigkeit, Haltedruck, V-P-Schaltposition und Kühlzeit), und die Parameter, die sich auf die Materialinformationen beziehen (die Merkmale Z1 und Z2 nach der Dimensionsverringerung), wie im Beispiel des in 12 dargestellten Trainingsdatensatzes gezeigt.
Für die Parameter, die sich unter den Parametern der erklärenden Variablen auf die Formungsbedingung beziehen, werden der Maximalwert und der Minimalwert jedes Parameters bestimmt und wird eine in der Spritzgießmaschine eingestellte Auflösung jedes Parameters als Schrittweite festgelegt, um den Kandidatenwert zu erzeugen. Für den Parameter, der sich auf die Materialinformationen bezieht, wird eine Kombination von Parametern der erklärenden Variablen unter Verwendung eines Werts des in Schritt S205 erzeugten Merkmalsdatensatzes erzeugt. In Bezug auf die sich auf die Formungsbedingung beziehenden Parameter sei bemerkt, dass sich der Formklemmdruck beispielsweise jedes Mal um 1 [t] ändert, wobei 120 [t] der Minimalwert ist und 150 [t] der Maximalwert ist. 15 zeigt ein Beispiel der Kombination gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugter Parameter. Dementsprechend können die optimalen Formungsbedingungen, wenn das zweite Material verwendet wird, durch Fixieren der sich auf die Materialinformationen beziehenden Parameter erzeugt werden.
Das Trainings- und Optimierungssystem 4 berechnet das Gewicht des Formteils unter Verwendung des trainierten Regressionsmodells und der Standardisierungsinformationen über die Trainingsdatenbank für jede Kombination der Parameter (S208).
Zur quantitativen Beurteilung der Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert erzeugt das Trainings- und Optimierungssystem 4 die dem Zielgewicht nächstliegende Formungsbedingung durch Berechnen der Absolutwerte der Differenz zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert und Sortieren der Absolutwerte der Differenzen in aufsteigender Ordnung als optimale Bedingung (S209).
Für die quantitative Beurteilung der Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert werden gemäß der vorliegenden Ausführungsform die Absolutwerte der Differenzen zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert festgelegt, es kann jedoch beispielsweise ein anderer die Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert repräsentierender Index festgelegt werden, wie ein Situationswert der Differenz zwischen dem Vorhersagewert und dem Zielwert.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird der Fall beschrieben, in dem die erforderliche Qualität nur das Gewicht des Formteils ist, und die Erfindung kann auch auf einen Fall angewendet werden, in dem es mehrere erforderliche Qualitäten in der Art des Gewichts des Formteils und einer Abmessung des Formteils gibt. Jeder die Abweichung zwischen dem Zielwert, wobei es sich um ein Ziel für die erforderliche Qualität handelt, und der Vorhersage repräsentierende Index kann festgelegt werden.
16 zeigt gemäß der vorliegenden Ausführungsform das Gewicht des unter der Referenzbedingung im Spritzgießprozess 55 unter Verwendung des zweiten Materials geformten Formteils und die Gewichtsverteilung des unter der für das zweite Material erzeugten Optimierungsbedingung geformten Formteils.
Die in die Einheit 417 zur Erzeugung optimaler Bedingungen eingegebene erforderliche Qualität (das Gewicht des Formteils) beträgt 63,89 [g] und ist in 16 durch eine zur vertikalen Achse parallele gepunktete Linie angegeben. Bei jeder Verteilung beträgt die Anzahl der Formteile 40 und ist durch die Anzahl jedes Formteils normiert und gibt die vertikale Achse die Wahrscheinlichkeitsverteilung an.
Gemäß 16 liegt das Gewicht des Formteils in der Nähe der erforderlichen Qualität und kann die Gültigkeit der erzeugten Formungsbedingung bestätigt werden. Selbst wenn die Materialeigenschaft des Harzes wie vorstehend beschrieben variiert, kann die Formungsbedingung, welche die erforderliche Qualität erfüllt, optimiert werden.
Bezugszeichenliste

1: Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem
2: Herstellungsbehandlungssystem
3: Fertigungsausführungssystem
4: Trainings- und Optimierungssystem
5: Fertigungsfabrik
31: Fertigungsbedingungs-Bestimmungseinheit
32: Herstellungsergebnis-Speichereinheit
33: Herstellungsergebnis-Erfassungseinheit
34: Fertigungsausführungs-Anweisungseinheit
35: Herstellungsergebnis-Aufzeichnungseinheit
401: Sensorinformations-Aufzeichnungseinheit
402: Merkmalsextraktionseinheit
403: Merkmalsdatenbank
404: Dimensionsverringerungsmodell-Trainingseinheit
405: Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Speichereinheit
406: Trainiertes-Dimensionsverringerungsmodell-Leseeinheit
407: Prozessdaten-Aufzeichnungseinheit
408: Prozessdatenbank
409: Dimensionsverringerungsmodell-Leseeinheit
410: Dimensionsverringerungs-Ausführungseinheit
411: Verbindungseinheit
412: Trainingsdatenbank
413: Regressionsmodell-Trainingseinheit
414: Regressionsmodell-Speichereinheit
415: Trainiertes-Regressionsmodell-Zwischenspeichereinheit
416: Regressionsmodell-Leseeinheit
417: Einheit zur Erzeugung optimaler Bedingungen
51: Fertigungsausführungseinheit
52: Formungsbedingungs-Erzeugungseinheit
57: Formteilqualitäts-Inspektionseinheit
58: Sensor

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 2016527109 A [0004]

Claims

Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem zum Erzeugen einer Spritzgießbedingung unter Verwendung eines Computers, wobei der Computer einen Prozessor und einen vom Prozessor verwendeten Speicher aufweist, der Prozessor, wenn er einen Erstes-Material-Eigenschaftswert eines ersten Harzmaterials erhält, die Spritzgießbedingung unter Verwendung des ersten Harzmaterials auf der Grundlage eines Zielwerts eines sich auf die Qualität eines Formteils beziehenden Qualitätsparameters, des Erstes-Material-Eigenschaftswerts und des vorgegebenen relationalen Ausdrucks erzeugt, und der vorgegebene relationale Ausdruck eine Beziehung zwischen dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, mehreren in eine Spritzgießmaschine eingegebenen Spritzgießbedingungen und einem Qualitätsparameter, der sich auf die Qualität des von der Spritzgießmaschine auf der Grundlage des Materialeigenschaftswerts und der Spritzgießbedingungen geformten Formteils bezieht, angibt und auf der Grundlage im Speicher in Zusammenhang mit dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, den Spritzgießbedingungen und dem Qualitätsparameter gesammelter Daten erzeugt wird.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach Anspruch 1, wobei der Materialeigenschaftswert zum Erzeugen des vorgegebenen relationalen Ausdrucks für jede vorgegebene Einheit des Harzmaterials auf der Grundlage eines Merkmals eines Messwerts eines forminternen Sensors erzeugt wird, wenn eine Formung unter einer gemeinsamen Referenz-Spritzgießbedingung zwischen den vorgegebenen Einheiten ausgeführt wird.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach Anspruch 2, wobei die vorgegebene Einheit eine Zufuhreinheit eines von einem Materiallieferanten angelieferten recycelten Materials ist.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach Anspruch 2, wobei die vorgegebene Einheit eine Materialzufuhreinheit ist, wenn derselbe Typ eines fabrikneuen Materials von mehreren verschiedenen Materiallieferanten angeliefert wird.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei der vorgegebene relationale Ausdruck eine unter Verwendung eines Maschinenlernmodells erzeugte Regressionsgleichung ist, wobei sich der Qualitätsparameter auf die Qualität des Formteils bezieht, wenn eine Versuchsformung an einem Versuchs-Harzmaterial ausgeführt wird, während die Spritzgießbedingung als Ausgangsparameter geändert wird, und wobei ein Materialeigenschaftswert des Versuchs-Harzmaterials einen Eingangsparameter bildet.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach Anspruch 5, wobei die Spritzgießbedingung im vorgegebenen relationalen Ausdruck den Formklemmdruck, die Einspritzgeschwindigkeit, die Temperatur eines Düsenabschnitts der Spritzgießmaschine, den Haltedruck, die Geschwindigkeit- Druck-Steuerungs-Schaltposition und/oder die Formtemperatur umfasst.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach Anspruch 5 oder 6, wobei der Qualitätsparameter im vorgegebenen relationalen Ausdruck den Durchschnittswert des Gewichts des Formteils, den Durchschnittswert einer Abmessung des Formteils, den Durchschnittswert des Verziehungsbetrags des Formteils und/oder die Fehlerrate des Formteils in der vorgegebenen Einheit umfasst.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach einem der Ansprüche 5 bis 7, wobei das Merkmal Temperatur, Geschwindigkeit und/oder Druck umfasst.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei das Merkmal die Fließfähigkeit des Harzmaterials umfasst und die Fließfähigkeit des Harzmaterials auf der Grundlage eines Spitzenwerts des Messwerts des forminternen Sensors, eines Integralwerts des Messwerts vom Beginn des Einspritzens bis zu einer Spitze, eines Integralwerts des Messwerts vom Beginn des Einspritzens bis zur Formöffnung und/oder eines maximalen Ableitungswerts des Messwerts berechnet wird.
Spritzgießbedingungs-Erzeugungssystem nach einem der Ansprüche 7 bis 9, wobei der Rang des Merkmals verringert wird und das Merkmal nach der Verringerung als Materialeigenschaftswert verwendet wird.
Verfahren zur Erzeugung einer Spritzgießbedingung unter Verwendung eines Computers, wobei der Computer einen Erstes-Material-Eigenschaftswert eines ersten Harzmaterials erhält, die Spritzgießbedingung unter Verwendung des ersten Harzmaterials auf der Grundlage eines Zielwerts eines sich auf die Qualität eines Formteils beziehenden Qualitätsparameters, des Erstes-Material-Eigenschaftswerts und des vorgegebenen relationalen Ausdrucks erzeugt und die erzeugte Spritzgießbedingung ausgibt, und der vorgegebene relationale Ausdruck eine Beziehung zwischen dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, mehreren in eine Spritzgießmaschine eingegebenen Spritzgießbedingungen und einem Qualitätsparameter, der sich auf die Qualität des von der Spritzgießmaschine auf der Grundlage des Materialeigenschaftswerts und der Spritzgießbedingungen geformten Formteils bezieht, angibt und auf der Grundlage in Zusammenhang mit dem Materialeigenschaftswert des Harzmaterials, den Spritzgießbedingungen und dem Qualitätsparameter gesammelter Daten erzeugt wird.