JP2002229623A - 樹脂機械の分析評価システムとこれに用いるメーカー側端末 - Google Patents
樹脂機械の分析評価システムとこれに用いるメーカー側端末Info
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- 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]
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 ユーザーからの蓄積データをメーカー側に集
中させ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最
新のものに更新し、知識と経験を要する分析評価を正確
かつ迅速に行うことができるシステムを提供。 【解決手段】 所有者が異なる実質的に同じ機種の複数
の樹脂機械Ｍｉと、樹脂機械にそれぞれ接続され樹脂機
械の操業時における各パラメータを時系列のデータとし
て蓄積するデータベースを有する複数のユーザー側端末
ＵＣｉと、このユーザー側端末とネットワーク１を介し
て相互に交信可能なメーカー側端末ＭＣと、を含み、メ
ーカー側端末は、アクセスしてきたユーザー側端末から
の蓄積データを記憶するデータベース３と、蓄積データ
に基づいて樹脂機械に対する処理方法を分析し、分析結
果を次回の分析に反映させる学習機能を有するシミュレ
ータ４と、シミュレータ４で分析した分析結果をアクセ
スしてきたユーザー側端末に送信する手段と、を備え
る。
中させ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最
新のものに更新し、知識と経験を要する分析評価を正確
かつ迅速に行うことができるシステムを提供。 【解決手段】 所有者が異なる実質的に同じ機種の複数
の樹脂機械Ｍｉと、樹脂機械にそれぞれ接続され樹脂機
械の操業時における各パラメータを時系列のデータとし
て蓄積するデータベースを有する複数のユーザー側端末
ＵＣｉと、このユーザー側端末とネットワーク１を介し
て相互に交信可能なメーカー側端末ＭＣと、を含み、メ
ーカー側端末は、アクセスしてきたユーザー側端末から
の蓄積データを記憶するデータベース３と、蓄積データ
に基づいて樹脂機械に対する処理方法を分析し、分析結
果を次回の分析に反映させる学習機能を有するシミュレ
ータ４と、シミュレータ４で分析した分析結果をアクセ
スしてきたユーザー側端末に送信する手段と、を備え
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、樹脂機械の分析評
価システムとこれに用いるメーカー側端末に関するもの
である。
価システムとこれに用いるメーカー側端末に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】例えば、樹脂製造プラント内の下流側の
主要機種として、樹脂を造粒するために配置される混練
造粒設備の運転状況や製品品質を監視するには、様々な
センサーにより得られる情報を大量に処理する必要があ
る。この場合、通常は、混練造粒設備が設置されている
ユーザー側において、当該設備を構成する二軸連続混練
押出機、ギアポンプ及びペレタイザ等の機械の運転状態
（ハード的）や溶融樹脂の製品品質（ソフト的）のデー
タを分析評価し、ハード／ソフトともに異常がないかど
うか四六時中チェックするようにしている。
主要機種として、樹脂を造粒するために配置される混練
造粒設備の運転状況や製品品質を監視するには、様々な
センサーにより得られる情報を大量に処理する必要があ
る。この場合、通常は、混練造粒設備が設置されている
ユーザー側において、当該設備を構成する二軸連続混練
押出機、ギアポンプ及びペレタイザ等の機械の運転状態
（ハード的）や溶融樹脂の製品品質（ソフト的）のデー
タを分析評価し、ハード／ソフトともに異常がないかど
うか四六時中チェックするようにしている。
【０００３】ここで計測される情報は、機械の振動や騒
音、機械温度、樹脂温度、樹脂粘度、回転数及び圧力等
であるが、これらのデータは設定されるべき項目と、運
転条件によって決まる項目とに二分される。特に、樹脂
の種類と運転条件によって決まる樹脂温度と樹脂粘度
は、製品品質を直接オンラインで評価するパラメータと
して重要である。ハードの異常に関しては、四六時中の
監視を通して、異常が生じた時に適宜機械メーカーに問
い合わせる場合もあるが、急を要しなければ定期的に行
うメンテナンスで改善する場合が多い。
音、機械温度、樹脂温度、樹脂粘度、回転数及び圧力等
であるが、これらのデータは設定されるべき項目と、運
転条件によって決まる項目とに二分される。特に、樹脂
の種類と運転条件によって決まる樹脂温度と樹脂粘度
は、製品品質を直接オンラインで評価するパラメータと
して重要である。ハードの異常に関しては、四六時中の
監視を通して、異常が生じた時に適宜機械メーカーに問
い合わせる場合もあるが、急を要しなければ定期的に行
うメンテナンスで改善する場合が多い。
【０００４】また、混練造粒設備に配置した各種センサ
ーから得られるデータの活用方法としては、一般に、測
定値のレベル変化を監視する場合が多く、予め設定した
アラーム値と比較して、警告ランプの点灯や機械の非常
停止などのロジックを組むのが通常である。一般には、
オペレータが設定する混練ロータの回転数、チャンバ温
度、処理量等の運転条件がアラーム値にならなくとも、
樹脂の温度、圧力、粘度等のプロセスパラメータや機械
振動、ベアリング負荷、軸受け温度等の機械強度的なパ
ラメータがアラーム値になれば、運転条件を変更して非
常停止が作動するのを未然に回避している。
ーから得られるデータの活用方法としては、一般に、測
定値のレベル変化を監視する場合が多く、予め設定した
アラーム値と比較して、警告ランプの点灯や機械の非常
停止などのロジックを組むのが通常である。一般には、
オペレータが設定する混練ロータの回転数、チャンバ温
度、処理量等の運転条件がアラーム値にならなくとも、
樹脂の温度、圧力、粘度等のプロセスパラメータや機械
振動、ベアリング負荷、軸受け温度等の機械強度的なパ
ラメータがアラーム値になれば、運転条件を変更して非
常停止が作動するのを未然に回避している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような操
作にも関わらず、測定値が設計基準を越えた場合、機械
が非常停止する場合がある。このような異常が発生した
場合、特に樹脂機械ではデータのレベル変化を見るだけ
でなく各パラメータの変化を時系列的に採取して分析し
ないと、故障箇所の特定は非常に難しい。そこで、ユー
ザー側においてデータロギング用のパソコンを設置し、
その場で時系列的に蓄積しておいたデータを分析評価す
る場合もあるが、樹脂の種類も多岐に渡っており、設定
されたパラメータに対して各パラメータが複雑に関係し
てくるので、過去の異常の事例などから判断する場合が
多く、知識と経験に乏しいユーザーが機械メーカーに助
言を求めてくることが多い。
作にも関わらず、測定値が設計基準を越えた場合、機械
が非常停止する場合がある。このような異常が発生した
場合、特に樹脂機械ではデータのレベル変化を見るだけ
でなく各パラメータの変化を時系列的に採取して分析し
ないと、故障箇所の特定は非常に難しい。そこで、ユー
ザー側においてデータロギング用のパソコンを設置し、
その場で時系列的に蓄積しておいたデータを分析評価す
る場合もあるが、樹脂の種類も多岐に渡っており、設定
されたパラメータに対して各パラメータが複雑に関係し
てくるので、過去の異常の事例などから判断する場合が
多く、知識と経験に乏しいユーザーが機械メーカーに助
言を求めてくることが多い。
【０００６】それ以外にも、定期点検時などに操業上の
不具合の改善を機械メーカーに求められるが、その場合
に適切な改善を提案するには、先の異常時と同様に時系
列的なデータの蓄積が必要である。その場合、別途点検
時に不具合箇所を特定するためのデータ収集のための実
験的な操業を必要とすることもある。一方、印刷機や工
作機械等の機械分野においては、機械の稼働中のデータ
を蓄積する機能を有するユーザー側端末と、この端末か
ら送信されてきた蓄積データに基づいて故障等の原因を
診断しその診断結果をユーザー側端末に送信する診断プ
ログラムを有するメーカー側端末と、を備えており、そ
れらの端末を既存の通信回線で接続することにより、ユ
ーザー側の機械の稼働中に発生した故障等の原因を遠隔
地であるメーカー側でリアルタイムに診断できるように
した機械の遠隔診断システムが既に提案されている（例
えば、特開平１１−１１００３７号公報、特開平６−１
４９３３０号公報、特開平５−１１８３４号公報参
照）。
不具合の改善を機械メーカーに求められるが、その場合
に適切な改善を提案するには、先の異常時と同様に時系
列的なデータの蓄積が必要である。その場合、別途点検
時に不具合箇所を特定するためのデータ収集のための実
験的な操業を必要とすることもある。一方、印刷機や工
作機械等の機械分野においては、機械の稼働中のデータ
を蓄積する機能を有するユーザー側端末と、この端末か
ら送信されてきた蓄積データに基づいて故障等の原因を
診断しその診断結果をユーザー側端末に送信する診断プ
ログラムを有するメーカー側端末と、を備えており、そ
れらの端末を既存の通信回線で接続することにより、ユ
ーザー側の機械の稼働中に発生した故障等の原因を遠隔
地であるメーカー側でリアルタイムに診断できるように
した機械の遠隔診断システムが既に提案されている（例
えば、特開平１１−１１００３７号公報、特開平６−１
４９３３０号公報、特開平５−１１８３４号公報参
照）。
【０００７】しかるに、かかる診断システムでは、メー
カー側端末は単一かつ特定のユーザー側端末としか接続
されておらず、しかも、メーカー側端末の診断プログラ
ムを逐次更新する機能を備えていないので、機械に対す
る分析結果が画一的になりがちであるため、知識と経験
を要する多様な処理方法を求められる樹脂機械のような
複雑な装置の分析評価を正確に行うことができず、メー
カー側がリアルタイムに正確に対応することが困難であ
るという欠点がある。本発明は、このような実状に鑑
み、複数のユーザーからの蓄積データをメーカー側に集
中させ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最
新のものに更新できるようにして、多大な知識と経験を
要する樹脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行うことが
できるシステムとこれに用いるメーカー側端末を提供す
ることを目的とする。
カー側端末は単一かつ特定のユーザー側端末としか接続
されておらず、しかも、メーカー側端末の診断プログラ
ムを逐次更新する機能を備えていないので、機械に対す
る分析結果が画一的になりがちであるため、知識と経験
を要する多様な処理方法を求められる樹脂機械のような
複雑な装置の分析評価を正確に行うことができず、メー
カー側がリアルタイムに正確に対応することが困難であ
るという欠点がある。本発明は、このような実状に鑑
み、複数のユーザーからの蓄積データをメーカー側に集
中させ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最
新のものに更新できるようにして、多大な知識と経験を
要する樹脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行うことが
できるシステムとこれに用いるメーカー側端末を提供す
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成すべ
く、本発明は次の技術的手段を講じた。すなわち、本発
明に係る樹脂機械の分析評価システムは、所有者が異な
る実質的に同じ機種の複数の樹脂機械と、この各樹脂機
械にそれぞれ接続されており当該樹脂機械の操業時にお
ける各パラメータを時系列のデータとして蓄積するデー
タベースを有する複数のユーザー側端末と、この複数の
ユーザー側端末とネットワークを介して相互に交信可能
な前記複数の樹脂機械のメーカー側端末と、を含んでい
る。
く、本発明は次の技術的手段を講じた。すなわち、本発
明に係る樹脂機械の分析評価システムは、所有者が異な
る実質的に同じ機種の複数の樹脂機械と、この各樹脂機
械にそれぞれ接続されており当該樹脂機械の操業時にお
ける各パラメータを時系列のデータとして蓄積するデー
タベースを有する複数のユーザー側端末と、この複数の
ユーザー側端末とネットワークを介して相互に交信可能
な前記複数の樹脂機械のメーカー側端末と、を含んでい
る。
【０００９】そして、本発明に係る樹脂機械の分析評価
システムは、前記メーカー側端末が、アクセスしてきた
前記ユーザー側端末からの蓄積データを記憶するデータ
ベースと、その蓄積データに基づいて前記樹脂機械に対
する処理方法を分析しかつその分析結果を次回の分析に
反映させる学習機能を有するシミュレータと、このシミ
ュレータで分析した前記分析結果をアクセスしてきた前
記ユーザー側端末に送信する手段と、を備えていること
を特徴とする。かかるシステムによれば、メーカー側端
末が、実質的に同じ機種の複数の樹脂機械に接続されて
いる各ユーザー側端末とネットワークを介して相互に交
信可能であり、しかも、アクセスしてきたユーザー側端
末からの蓄積データを記憶するデータベースを備えてい
るので、実質的に同じ機種の複数の樹脂機械に関する各
ユーザーからの蓄積データをメーカー側に集中させるこ
とができる。
システムは、前記メーカー側端末が、アクセスしてきた
前記ユーザー側端末からの蓄積データを記憶するデータ
ベースと、その蓄積データに基づいて前記樹脂機械に対
する処理方法を分析しかつその分析結果を次回の分析に
反映させる学習機能を有するシミュレータと、このシミ
ュレータで分析した前記分析結果をアクセスしてきた前
記ユーザー側端末に送信する手段と、を備えていること
を特徴とする。かかるシステムによれば、メーカー側端
末が、実質的に同じ機種の複数の樹脂機械に接続されて
いる各ユーザー側端末とネットワークを介して相互に交
信可能であり、しかも、アクセスしてきたユーザー側端
末からの蓄積データを記憶するデータベースを備えてい
るので、実質的に同じ機種の複数の樹脂機械に関する各
ユーザーからの蓄積データをメーカー側に集中させるこ
とができる。
【００１０】そして、メーカー側端末のシミュレータ
は、アクセスしてきたユーザー側端末からの蓄積データ
に基づいて樹脂機械に対する処理方法を分析し、かつ、
その分析結果を次回の分析に反映させる学習機能を有し
ているので、ユーザーが異なるために実質的に同じ機種
である樹脂機械が遠隔地に分散しているにも拘らず、そ
れらの樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最新
のものに更新することができる。このため、各ユーザー
側端末からのアクセスが増えれば増えるほど、実質的に
同じ機種の複数の樹脂機械に関する蓄積データが増大
し、その各樹脂機械に対する分析評価の精度が向上する
ので、各パラメータの曖昧さやそのパラメータ同士の関
係が複雑なために多大な知識と経験を要していた当該樹
脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行えるようになる。
は、アクセスしてきたユーザー側端末からの蓄積データ
に基づいて樹脂機械に対する処理方法を分析し、かつ、
その分析結果を次回の分析に反映させる学習機能を有し
ているので、ユーザーが異なるために実質的に同じ機種
である樹脂機械が遠隔地に分散しているにも拘らず、そ
れらの樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最新
のものに更新することができる。このため、各ユーザー
側端末からのアクセスが増えれば増えるほど、実質的に
同じ機種の複数の樹脂機械に関する蓄積データが増大
し、その各樹脂機械に対する分析評価の精度が向上する
ので、各パラメータの曖昧さやそのパラメータ同士の関
係が複雑なために多大な知識と経験を要していた当該樹
脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行えるようになる。
【００１１】従って、本発明によれば、ユーザー側で採
取された蓄積データをネットワークを介してメーカー側
に送信することにより、当該ユーザー以外の蓄積データ
を含む膨大な蓄積データを加味した正確な分析評価のサ
ービスをタイムリーに受けることができ、また、メーカ
ーにとっても早急でかつ迅速な対応が可能となる。な
お、ユーザーの意思によるが、蓄積データをメーカー側
に定期的に送付して分析評価を受けることにより、樹脂
機械の破損を未然に防ぐための保守点検に応用すること
もでき、機械保全に関する提案を安価でかつタイムリー
に受けることも可能となる。
取された蓄積データをネットワークを介してメーカー側
に送信することにより、当該ユーザー以外の蓄積データ
を含む膨大な蓄積データを加味した正確な分析評価のサ
ービスをタイムリーに受けることができ、また、メーカ
ーにとっても早急でかつ迅速な対応が可能となる。な
お、ユーザーの意思によるが、蓄積データをメーカー側
に定期的に送付して分析評価を受けることにより、樹脂
機械の破損を未然に防ぐための保守点検に応用すること
もでき、機械保全に関する提案を安価でかつタイムリー
に受けることも可能となる。
【００１２】本発明において、メーカー側端末のシミュ
レータとしては、例えば、その端末にインストールされ
たニューロシミュレータを採用することができる。かか
るニューロシミュレータは、当該樹脂機械のように特に
取り扱うパラメータが多く、その相互関係の解析が複雑
である機械の場合でも、単純なロジックで効率的かつ正
確な判断を行える点で好ましい。なお、ユーザーとの契
約内容にもよるが、メーカー側端末に、シミュレータで
分析した処理方法を送信した際にユーザーに課金を行う
機能（プログラム）を備えておけば、分析評価サービス
に対する手数料を自動的に回収することができる。
レータとしては、例えば、その端末にインストールされ
たニューロシミュレータを採用することができる。かか
るニューロシミュレータは、当該樹脂機械のように特に
取り扱うパラメータが多く、その相互関係の解析が複雑
である機械の場合でも、単純なロジックで効率的かつ正
確な判断を行える点で好ましい。なお、ユーザーとの契
約内容にもよるが、メーカー側端末に、シミュレータで
分析した処理方法を送信した際にユーザーに課金を行う
機能（プログラム）を備えておけば、分析評価サービス
に対する手数料を自動的に回収することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施の形態を説明する。図１は、ネットワークを利用して
樹脂機械の分析評価を行う当該システムの全体構成を示
している。本実施形態のシステムは、所有者が異なる実
質的に同じ機種の複数の樹脂機械Ｍｉ（ｉ＝１，２，…
…）と、この各樹脂機械Ｍｉにそれぞれ接続されてお
り、当該樹脂機械Ｍｉの操業時における各パラメータを
時系列のデータとして蓄積するデータベースを有する、
パソコンよりなる複数のユーザー側端末ＵＣｉ（ｉ＝
１，２，……）と、この複数のユーザー側端末ＵＣｉと
ネットワーク１を介して相互に交信可能な、前記複数の
樹脂機械Ｍｉを製造したメーカーが所有しているパソコ
ンよりなるメーカー側端末ＭＣと、から構成されてい
る。
施の形態を説明する。図１は、ネットワークを利用して
樹脂機械の分析評価を行う当該システムの全体構成を示
している。本実施形態のシステムは、所有者が異なる実
質的に同じ機種の複数の樹脂機械Ｍｉ（ｉ＝１，２，…
…）と、この各樹脂機械Ｍｉにそれぞれ接続されてお
り、当該樹脂機械Ｍｉの操業時における各パラメータを
時系列のデータとして蓄積するデータベースを有する、
パソコンよりなる複数のユーザー側端末ＵＣｉ（ｉ＝
１，２，……）と、この複数のユーザー側端末ＵＣｉと
ネットワーク１を介して相互に交信可能な、前記複数の
樹脂機械Ｍｉを製造したメーカーが所有しているパソコ
ンよりなるメーカー側端末ＭＣと、から構成されてい
る。
【００１４】このうち、ネットワーク１はインターネッ
トやＬＡＮ等よりなる既存の通信手段が採用されてお
り、各ユーザー側端末ＵＣｉとメーカー側端末ＭＣはル
ーター２を介してこのネットワーク１に接続されてい
る。本実施形態の樹脂機械Ｍｉは、二軸連続混練（押
出）機、ギアポンプ及びペレタイザ等より構成される混
練造粒設備全体のことを意味し、ここで計測される情報
は、機械の振動や騒音、機械温度、樹脂温度、樹脂粘
度、回転数及び圧力等のデータを時系列的に検出する各
種のセンサーを備えている。
トやＬＡＮ等よりなる既存の通信手段が採用されてお
り、各ユーザー側端末ＵＣｉとメーカー側端末ＭＣはル
ーター２を介してこのネットワーク１に接続されてい
る。本実施形態の樹脂機械Ｍｉは、二軸連続混練（押
出）機、ギアポンプ及びペレタイザ等より構成される混
練造粒設備全体のことを意味し、ここで計測される情報
は、機械の振動や騒音、機械温度、樹脂温度、樹脂粘
度、回転数及び圧力等のデータを時系列的に検出する各
種のセンサーを備えている。
【００１５】なお、「実質的に同じ機種」とは、パラメ
ータの変化に対して予想される挙動が概ね同じになる程
度に基本的構成が同じである機種のことを意味し、例え
ば、二軸連続混練機の場合では、ロータの回転数に対す
る樹脂の混練度合いが概ね同じものをいう。また、この
場合の樹脂機械Ｍｉは、混練機単体又はペレタイザ単体
であってもよい。樹脂機械Ｍｉの各種のセンサーで検出
されるデータは、設定されるべき項目と、運転条件によ
って決まる項目とに二分され、特に、樹脂の種類と運転
条件によって決まる樹脂温度と樹脂粘度は製品品質を直
接オンラインで評価するパラメータとして重要である。
従って、樹脂機械Ｍｉの操業時における各パラメータは
ユーザー側端末ＵＣｉのデータベースに時系列のデータ
として蓄積されるようになっている。
ータの変化に対して予想される挙動が概ね同じになる程
度に基本的構成が同じである機種のことを意味し、例え
ば、二軸連続混練機の場合では、ロータの回転数に対す
る樹脂の混練度合いが概ね同じものをいう。また、この
場合の樹脂機械Ｍｉは、混練機単体又はペレタイザ単体
であってもよい。樹脂機械Ｍｉの各種のセンサーで検出
されるデータは、設定されるべき項目と、運転条件によ
って決まる項目とに二分され、特に、樹脂の種類と運転
条件によって決まる樹脂温度と樹脂粘度は製品品質を直
接オンラインで評価するパラメータとして重要である。
従って、樹脂機械Ｍｉの操業時における各パラメータは
ユーザー側端末ＵＣｉのデータベースに時系列のデータ
として蓄積されるようになっている。
【００１６】一方、メーカー側端末ＭＣは、上記のネッ
トワークを利用してアクセスしてきたユーザー側端末Ｕ
Ｃｉからの蓄積データを記憶するデータベース３と、そ
の蓄積データに基づいて樹脂機械Ｍｉに対する処理方法
を分析しかつその分析結果を次回の分析に反映させる学
習機能を有するシミュレータ４と、このシミュレータ４
で分析した分析結果をアクセスしてきた前記ユーザー側
端末ＵＣｉに送信する手段（端末ＭＣに内蔵したアプリ
ケーションソフト等）と、を備えている。本実施形態の
シミュレータ４は、メーカー側端末ＭＣにインストール
されたニューロシミュレータよりなり、このニューロシ
ミュレータ４は、メーカー側端末ＭＣのハードディスク
に格納された又はＣＤ−ＲＯＭに書き込まれたニューロ
解析を行うプログラムより構成されている。
トワークを利用してアクセスしてきたユーザー側端末Ｕ
Ｃｉからの蓄積データを記憶するデータベース３と、そ
の蓄積データに基づいて樹脂機械Ｍｉに対する処理方法
を分析しかつその分析結果を次回の分析に反映させる学
習機能を有するシミュレータ４と、このシミュレータ４
で分析した分析結果をアクセスしてきた前記ユーザー側
端末ＵＣｉに送信する手段（端末ＭＣに内蔵したアプリ
ケーションソフト等）と、を備えている。本実施形態の
シミュレータ４は、メーカー側端末ＭＣにインストール
されたニューロシミュレータよりなり、このニューロシ
ミュレータ４は、メーカー側端末ＭＣのハードディスク
に格納された又はＣＤ−ＲＯＭに書き込まれたニューロ
解析を行うプログラムより構成されている。
【００１７】図２は、そのニューロシミュレータ４の一
例を示す概念図である。このシミュレータ４は、複数種
類の時系列のデータＸｉ（ロータ回転数Ｘ１や機械温度
Ｘ２等）を入力すると、その各パラメータに関連付けら
れている中間層において設定された各動作式に応じて、
その中間層に関連付けられた樹脂機械Ｍｉの推定不具合
とその処置方法を判断して出力Ｙｊするものである。そ
して、このニューロシミュレータ４には、分析した推定
不具合とその処置方法（出力Ｙｊ）の成功又は失敗に応
じて、当該出力Ｙｊに振り向けられる傾向が変化するよ
うに動作式の重みを変更する教師ありの学習アルゴリズ
ムを有しており、これにより、分析結果を次回の分析に
反映させる学習機能を有している。
例を示す概念図である。このシミュレータ４は、複数種
類の時系列のデータＸｉ（ロータ回転数Ｘ１や機械温度
Ｘ２等）を入力すると、その各パラメータに関連付けら
れている中間層において設定された各動作式に応じて、
その中間層に関連付けられた樹脂機械Ｍｉの推定不具合
とその処置方法を判断して出力Ｙｊするものである。そ
して、このニューロシミュレータ４には、分析した推定
不具合とその処置方法（出力Ｙｊ）の成功又は失敗に応
じて、当該出力Ｙｊに振り向けられる傾向が変化するよ
うに動作式の重みを変更する教師ありの学習アルゴリズ
ムを有しており、これにより、分析結果を次回の分析に
反映させる学習機能を有している。
【００１８】従って、かかるニューロシミュレータ４の
採用により、樹脂機械Ｍｉのように特に取り扱うパラメ
ータが多く、その相互関係の解析が複雑である機械の場
合でも、単純なロジックで効率的かつ正確な判断を行う
ことができる。上記のシステムによって行われるユーザ
ーとメーカーの動作の一例を、図３に示すフローチャー
トを参照しつつ説明する。まず、ある特定のユーザーの
樹脂機械Ｍｉに着目すると、その機械Ｍｉの操業時にお
ける各パラメータは時系列のデータとしてユーザー側端
末ＵＣｉのデータベースに蓄積されている（ステップＳ
１）。
採用により、樹脂機械Ｍｉのように特に取り扱うパラメ
ータが多く、その相互関係の解析が複雑である機械の場
合でも、単純なロジックで効率的かつ正確な判断を行う
ことができる。上記のシステムによって行われるユーザ
ーとメーカーの動作の一例を、図３に示すフローチャー
トを参照しつつ説明する。まず、ある特定のユーザーの
樹脂機械Ｍｉに着目すると、その機械Ｍｉの操業時にお
ける各パラメータは時系列のデータとしてユーザー側端
末ＵＣｉのデータベースに蓄積されている（ステップＳ
１）。
【００１９】そこで、当該機械Ｍｉの制御系にアラーム
が発生すると（ステップＳ２）、ユーザー側端末ＵＣｉ
が自動的に又はユーザー担当者の操作によりメーカー側
端末ＭＣのＵＲＬにアクセスされ（ステップＳ３）、メ
ーカー側端末ＭＣからデータ入力を行うための画面が送
信されてくる（ステップＳ４）。そして、この送信画面
を通じて、アラーム発生前の一定時間の蓄積データをユ
ーザー側端末ＵＣｉからメーカー側端末ＭＣに送信する
と（ステップＳ５）、その蓄積データはメーカー側端末
ＭＣのデータベース３に読み込まれ（ステップＳ６）、
前記したニューロシミュレータ４によって推定不具合と
その処理方法が分析され、その分析結果がメーカー側端
末ＭＣからユーザー側端末ＵＣｉに送信される（ステッ
プＳ７）。
が発生すると（ステップＳ２）、ユーザー側端末ＵＣｉ
が自動的に又はユーザー担当者の操作によりメーカー側
端末ＭＣのＵＲＬにアクセスされ（ステップＳ３）、メ
ーカー側端末ＭＣからデータ入力を行うための画面が送
信されてくる（ステップＳ４）。そして、この送信画面
を通じて、アラーム発生前の一定時間の蓄積データをユ
ーザー側端末ＵＣｉからメーカー側端末ＭＣに送信する
と（ステップＳ５）、その蓄積データはメーカー側端末
ＭＣのデータベース３に読み込まれ（ステップＳ６）、
前記したニューロシミュレータ４によって推定不具合と
その処理方法が分析され、その分析結果がメーカー側端
末ＭＣからユーザー側端末ＵＣｉに送信される（ステッ
プＳ７）。
【００２０】その後、ユーザー側において、上記分析結
果に基づいて樹脂機械Ｍｉに対する処理方法を変更して
再運転するが（ステップＳ８）、この場合に再びアラー
ムが発生した場合（ステップＳ９）には、その再運転の
際の蓄積データを送信し直し（ステップＳ５）、再度、
中間層の重みを変化させてメーカー側のニューロシミュ
レータ４による分析を行う（ステップＳ６，Ｓ７）。な
お、図示していないが、シミュレータ４で分析した処理
方法を送信した際にユーザーに対して課金を行う機能を
プログラムしておくこともできる。
果に基づいて樹脂機械Ｍｉに対する処理方法を変更して
再運転するが（ステップＳ８）、この場合に再びアラー
ムが発生した場合（ステップＳ９）には、その再運転の
際の蓄積データを送信し直し（ステップＳ５）、再度、
中間層の重みを変化させてメーカー側のニューロシミュ
レータ４による分析を行う（ステップＳ６，Ｓ７）。な
お、図示していないが、シミュレータ４で分析した処理
方法を送信した際にユーザーに対して課金を行う機能を
プログラムしておくこともできる。
【００２１】一方、アラームが再発生しなかった場合
（ステップＳ９）には、その旨がユーザー側端末ＵＣｉ
からメーカー側端末ＭＣに送信され、成功事例として中
間層の重みが設定される（ステップ１０）。なお、本発
明は上記の実施形態に限定されるものではない。例え
ば、本発明は、樹脂機械の故障等の不具合の究明だけで
なく、特定樹脂の最適な混練方法を分析評価するシステ
ムとしても利用することができる。
（ステップＳ９）には、その旨がユーザー側端末ＵＣｉ
からメーカー側端末ＭＣに送信され、成功事例として中
間層の重みが設定される（ステップ１０）。なお、本発
明は上記の実施形態に限定されるものではない。例え
ば、本発明は、樹脂機械の故障等の不具合の究明だけで
なく、特定樹脂の最適な混練方法を分析評価するシステ
ムとしても利用することができる。
【００２２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
複数のユーザーからの蓄積データをメーカー側に集中さ
せ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最新の
ものに更新できるようにしたので、多大な知識と経験を
要する樹脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行うことが
できる。
複数のユーザーからの蓄積データをメーカー側に集中さ
せ、樹脂機械に対する処理方法の分析評価を逐次最新の
ものに更新できるようにしたので、多大な知識と経験を
要する樹脂機械の分析評価を正確かつ迅速に行うことが
できる。
【図１】ネットワークを含むシステム全体の構成図であ
る。
る。
【図２】ニューロシミュレータの一例を示す概念図であ
る。
る。
【図３】ユーザーとメーカーの動作の一例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
１ ネットワーク ２ ルーター ３ データベース ４ ニューロシミュレータ Ｍｉ 樹脂機械 ＵＣｉ ユーザー側端末 ＭＣ メーカー側端末
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 克典 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目３番１号 株式会社神戸製鋼所高砂製作所内 (72)発明者 長岡 達人 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目３番１号 株式会社神戸製鋼所高砂製作所内 (72)発明者 畑中 豪 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目３番１号 株式会社神戸製鋼所高砂製作所内 (72)発明者 朝霧 真一 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目３番１号 株式会社神戸製鋼所高砂製作所内 Ｆターム(参考） 3C100 AA05 AA68 BB13 BB27 CC11 EE11
Claims (4)
- 【請求項１】 実質的に同じ機種の複数の樹脂機械と、 この各樹脂機械にそれぞれ接続されており当該樹脂機械
の操業時における各パラメータを時系列のデータとして
蓄積するデータベースを有する複数のユーザー側端末
と、 この複数のユーザー側端末とネットワークを介して相互
に交信可能な前記複数の樹脂機械のメーカー側端末と、
を含んでおり、 前記メーカー側端末は、アクセスしてきた前記ユーザー
側端末からの蓄積データを記憶するデータベースと、 その蓄積データに基づいて前記樹脂機械に対する処理方
法を分析しかつその分析結果を次回の分析に反映させる
学習機能を有するシミュレータと、 このシミュレータで分析した前記分析結果をアクセスし
てきた前記ユーザー側端末に送信する手段と、 を備えていることを特徴とする樹脂機械の分析評価シス
テム。 - 【請求項２】 メーカー側端末のシミュレータは、その
端末にインストールされたニューロシミュレータよりな
る請求項１に記載の樹脂機械の分析評価システム。 - 【請求項３】 メーカー側端末は、シミュレータで分析
した処理方法を送信した際にユーザーに課金を行う機能
を有する請求項１又は２に記載の樹脂機械の分析評価シ
ステム。 - 【請求項４】 実質的に同じ機種の複数の樹脂機械の操
業時における各パラメータを時系列のデータとして蓄積
するデータベースを有する複数のユーザー側端末とネッ
トワークを介して相互に交信可能となっており、 アクセスしてきた前記ユーザー側端末からの蓄積データ
を記憶するデータベースと、 その蓄積データに基づいて前記樹脂機械に対する処理方
法を分析しかつその分析結果を次回の分析に反映させる
学習機能を有するシミュレータと、 このシミュレータで分析した前記分析結果をアクセスし
てきた前記ユーザー側端末に送信する手段と、 を備えていることを特徴とする樹脂機械の分析評価シス
テムに使用するメーカー側端末。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001028813A JP2002229623A (ja) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | 樹脂機械の分析評価システムとこれに用いるメーカー側端末 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001028813A JP2002229623A (ja) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | 樹脂機械の分析評価システムとこれに用いるメーカー側端末 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002229623A true JP2002229623A (ja) | 2002-08-16 |
Family
ID=18893249
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001028813A Pending JP2002229623A (ja) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | 樹脂機械の分析評価システムとこれに用いるメーカー側端末 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002229623A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102016009114A1 (de) | 2015-07-31 | 2017-02-02 | Fanuc Corporation | Fehlerursachediagnosevorrichtung für Spritzgießmaschine |
-
2001
- 2001-02-05 JP JP2001028813A patent/JP2002229623A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102016009114A1 (de) | 2015-07-31 | 2017-02-02 | Fanuc Corporation | Fehlerursachediagnosevorrichtung für Spritzgießmaschine |
| US20170028593A1 (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-02 | Fanuc Corporation | Failure cause diagnostic device for injection molding machine |
| US10618202B2 (en) * | 2015-07-31 | 2020-04-14 | Fanuc Corporation | Failure cause diagnostic device for injection molding machine |
| DE102016009114B4 (de) * | 2015-07-31 | 2021-06-02 | Fanuc Corporation | Fehlerursache-Diagnosevorrichtung für eine Spritzgießmaschine und Maschinenlernvorrichtung |
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