JP2016221582A - 異常検出方法、および生産制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製品生産に支障をきたす装置故障以前に、発生している異常やその兆候が製品要因かロボット装置側の装置要因かを切り分けることができ、特に装置異常の兆候を明確かつ確実に異常検出できるようにする。
【解決手段】部品の組み立て行うロボットアーム８の所定部位に働く負荷を検出する力覚センサ９の出力値を介してロボットアーム８の異常を検出する。異常検出方法は、制御装置２０が組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、力覚センサ９の出力を記録しつつ、ロボットアーム８に複数回の組み立て動作を行わせる第１の工程（Ａ）と、制御装置２０が、第１の工程で複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された力覚センサ９の出力変化の評価結果に基づき、ロボットアーム８の異常を検出する第２の工程（Ｂ）と、を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、ロボット装置の力センサの出力値を介して当該のロボット装置の異常を検出する異常検出方法、その異常検出方法を利用した生産制御方法、およびロボットシステムに関するものである。

近年のロボット技術の進歩に伴い、各種生産プラントにおいてロボット装置が多用されるようになってきた。近年の工業用の多関節ロボットは、力覚センサのような力センサを実装し、きめ細い組み立て負荷やトルク制御が可能になっており、また、利用できるハンドやグリッパなどの組み立て用のツール（エンドエフェクタ）も多種多様である。

このため、旧来は専用装置によって組み立てられていた製品についてもロボット装置によって組み立てできる製品が増えている。汎用的なロボット装置を利用することにより、製品の仕様変更や、モデルチェンジの際のコストの増大しがちな専用装置を用いる場合より生産プラント全体にかかるコストを低減し、また生産プラントをコンパクトにできる可能性がある。

ところで、近年では、生産対象である製品構成が複雑化しており、一方、ロボット装置では、そのような製品を扱うために必要な性能や仕様の高度化に伴い、装置構造や動作も非常に複雑になりつつある。そして、専用的な製造装置と同様、ロボット装置も装置の稼働により、色々な個所で様々な要因により機構に損傷や劣化を生じるが、これらの機構の損傷や劣化による異常を検出するのはそれ程容易ではない。

また、近年の生産プラント（生産装置）は生産性向上の要求レベルが高度化しており、無人化や無停止を実現するために装置性能と保全技術のさらなる向上が望まれている。

例えば、異常検出については、いわゆる事後保全を行うための技術と、予知（事前）保全を行うための技術が存在する。保全技術の整理は、欧州の既存規格を中心に国際標準化機構（ＩＳＯ）で（例えばＩＳＯ１８４３５など）整理が進められている。

特に、ロボットシステムの保全については、異常傾向を収集分析して機構の問題個所がどこか想定するものや、異常時にその故障個所を特定するもの、また、故障個所に応じた保全方法を具体化する技術が知られている。ところが、ロボットシステムの保全に関しては、例えば致命的な問題が生じる前に、機構の特定部位の損傷や劣化の進行を特定する予知保全を具体例はあまり知られていない。

例えば、下記の特許文献１では、ロボットシステムにおいて、リトライの発生状況がオペレータに報告されずに放置され、重大故障に繋がる、として、異常時のデータを集計して異常発生回数の増加比率を算出する手法が提案されている。また、特許文献２のように、ユーザーの手を介さずに、複写機などの動作信号を自動取得し、この信号で装置故障のひき起こす原因分析に、確率を利用してモデル化し解析して故障診断を行うものがある。

特開平１１−２９６２２４号公報 特開２００５−３０９０７７号公報

ロボットアームには、その所定部位、例えばツールや特定の関節に働く負荷を検出する力センサが設けられることがある。上記のような予知的な保全技術において適用可能な異常検出方法として、ロボット装置の所定部位に働く負荷を検出する力センサの出力値を介してロボット装置の機構の異常を検出できる、と考えられる。

ロボット装置を用いた生産プラントの保全を効率的に、また確実に行うためには、製品生産に支障をきたすような障害が生じる前に、例えば製品の通常生産中に上記のような力センサを用いて、ロボット装置の異常（やその兆候）を検出することが考えられる。

ところが、上記のようにロボット装置に設けられた力センサを用いて、製品の通常生産中に異常な負荷値（あるいはトルク値）を検出できたとしても、厳密には、その値は組み立ての異常を示すものに過ぎない。例えば、ロボット装置の稼働中に生じる異常な負荷値は、（１）ワーク（部品）の寸法精度などの製品要因によって発生する場合と、（２）ロボット装置の機構の異常などの装置要因によって発生する場合、の両方が考えられる。

このため、ロボット装置を用いた生産プラントの保全を効率よく確実に行うためには、通常生産中に生じる異常な負荷値を検出した場合、上記の製品要因（１）、装置要因（２）を切り分けする必要がある。このような切り分けを行うことなく漫然とセンサ値を集計、記録しても、例えば、異常なセンサ値の原因が製品要因である場合に、無駄な動作確認作業や保守作業を実施してしまうような不都合を生じる可能性がある。

例えば、上記の特許文献１の技術では、組立のために必要なリトライが発生した際に、その回数をカウントしているだけで、製品要因と装置要因の原因の切り分けができない。また、特許文献２の技術では、故障しているまたは、故障を起こす可能性がある個所の候補を抽出しているに過ぎず、同様の問題がある。例えば、通常動作中の動作パラメータから故障診断を行うだけであり、特許文献２でロボット装置のワークに相当する対象物の紙のバラツキなどを想定していないために、製品要因と装置要因を切り分けることができない。

本発明の課題は、上記問題を解決し、製品生産に支障をきたす装置故障以前に、発生している異常やその兆候が製品要因かロボット装置側の装置要因かを切り分けることができ、特に装置異常の兆候を明確かつ確実に異常検出できるようにすることにある。さらには、異常検出の結果を的確にユーザに伝え、必要な保守ないし確認作業を行えるよう予知保全を実現し、生産システム（プラント）の保全性を向上させることにある。

上記課題を解決するため、本発明においては、部品の組み立てを行うロボット装置の所定部位に働く負荷を検出する力センサの出力値を介して前記ロボット装置の異常を検出する異常検出方法において、制御装置が、組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、前記力センサの出力を記録しつつ、前記ロボット装置に複数回の組み立て動作を行わせる第１の工程と、前記制御装置が、前記第１の工程で前記複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された前記力センサの出力変化の評価結果に基づき、前記ロボット装置の異常を検出する第２の工程と、を含むことを特徴とする。

また、生産制御方法においては、前記制御装置が、前記力センサの出力を監視しつつ、デザインが同一であるが異なる個体の部品を前記ロボット装置に連続的に組み立てさせる通常生産工程と、前記制御装置が、前記通常生産工程における前記力センサの出力が正常範囲を逸脱した場合に、前記第１および第２の工程を実行して前記ロボット装置の動作確認を行う動作確認工程と、を含むことを特徴とする。

本発明によるロボットシステムの異常検出においては、組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、力センサの出力を記録しつつ、ロボット装置に複数回の組み立て動作を行わせる（第１の工程）。そして、第１の工程で前記複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された前記力センサの出力変化の評価結果に基づき、ロボット装置の異常を検出する（第２の工程）。特に、組み付け精度の確認された確認用部品を用いることにより、部品の寸法や形状の精度などのいわゆる製品要因に起因する組み立て異常を除去した状態で、ロボット装置の機構の異常、即ち装置要因の有無を的確に評価することができる。上記の第１、第２の工程から成る異常検出は、ロボットシステムの動作確認工程として実施することができる。

例えば、本発明による生産制御においては、力センサの出力を監視しつつ、デザインが同一であるが異なる個体の部品を前記ロボット装置に連続的に組み立てさせる通常生産工程を実施する。そして、通常生産工程における前記力センサの出力が正常範囲を逸脱した場合に、前記第１および第２の工程を実行して前記ロボット装置の動作確認を行う動作確認工程を実施する。このため、生産サイクルの中で製品生産に支障をきたす装置故障以前に、発生している異常やその兆候が製品要因か装置要因かを切り分けて評価することができる。例えば、動作確認工程の結果に応じて装置異常の兆候を検出し、その結果をユーザ（管理者）に通知し、ロボット装置の機構の点検などを含む予知保全作業を実行させることができ、ロボットシステムの保全効率および生産効率を格段に向上することができる。

本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御手順を示し、（ａ）は通常生産モード、（ｂ）は動作確認モードにおける制御手順をそれぞれ示したフローチャート図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における信号分類と保全の対応を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における力センサ出力の一例を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における信号頻度の一例を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御で組み立てられる製品および部品の一例を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御で組み立てられる製品および分解状態の部品の一部を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における組み立て作業を示し、（ａ）は嵌合前、（ｂ）は嵌合完了後をそれぞれ示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における製品組み立ての様子を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムを用いた生産制御における製品組み立ての事例を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムにおいて力センサが検出する負荷の方向を示した説明図である。 本発明を採用したロボットシステムの構成を示したもので、（ａ）はロボット装置のハードウェア構成および制御系の機能ブロックを示した説明図、（ｂ）は同制御系のブロック図である。

以下、添付図面に示す実施例を参照して本発明を実施するための形態につき説明する。なお、以下に示す実施例はあくまでも一例であり、例えば細部の構成については本発明の趣旨を逸脱しない範囲において当業者が適宜変更することができる。また、本実施形態で取り上げる数値は、参考数値であって、本発明を限定するものではない。

本実施例は、ロボット装置（ロボットアーム）、およびその制御装置から成るロボットシステムに関するものである。本実施例では、特に部品の組み立てを行うロボット装置の所定部位に配置された力センサの出力値を介してロボット装置の異常を検出する異常検出方法につき説明する。また、以下では、デザインが同一であるが異なる個体の部品を前記ロボット装置に繰り返し組み立てさせる製品の生産（通常生産工程）に利用する例についても示す。ここでデザインが同一な部品とは、同様の設計仕様に基づき、同様の外観、形状、または構造を備え、その寸法が特定の公差の範囲内に概ね含まれる部品を指す。一般的な例えば同一品種、型番の工業製品、大量生産品はほぼ全てこのデザインが同一な部品の範囲に含まれる。例えば、デザインが同一であるが異なる固体の部品とは、同じデザインの部品である、部品Ａ_１、部品Ａ_２、部品Ａ_３・・・に関し、部品Ａ_iに対する部品Ａ_jなどを指す。

また、本実施例では、この通常生産工程において、力センサの出力が正常範囲を逸脱した場合に、上記の異常検出方法を利用してロボット装置の動作確認（動作確認工程）を行う生産制御方法についても説明する。

図１１（ａ）は本実施例のロボットシステムのハードウェアおよびその制御装置２０の機能ブロック図を示している。また、図１１（ｂ）は制御系の構成例を概略的に示している。

図１１（ａ）の左上部には、ロボット装置のロボットアーム８の構成を模式的に示してある。ロボットアーム８は、例えばベース８３上に、関節８２、８２…で支持されたリンク８１、８１…を配置して構成される。ロボットアーム８は、図１１（ａ）の模式的な図示のように例えば６軸垂直多関節型のロボットアームであるが、本発明はこの構成に限定されるものではない。ロボットアーム８は例えばパラレル多関節構成のロボットアームなどから構成されていてもよい。

ロボットアーム８の先端部には、エンドエフェクタ（組立ツール）として例えばハンド１０（あるいはグリッパ）が装着されている。ハンド１０は不図示の駆動源により開閉駆動されるハンド爪１１を有しており、ハンド爪１１を介してワーク（１〜３）を把持して、特定の製品に組み立てることができる。

ロボットアーム８には、ワーク（１〜３）組み立てを行う際、ロボットアーム８の特定部位に働く力（負荷、ないし回転トルクなど）を検出する力センサを配置する。本実施例の異常検出方法においては、この力センサの出力値を介してロボット装置（ロボットアーム８）の異常、（ないしは製品の組立の異常）を検出する。ロボットアーム８上の力センサの配置位置は任意であるが、本実施例ではこの力センサとして力覚センサ９をハンド１０の基部に配置している。

力覚センサ９は、例えば後述のワーク（１〜３）の組み立て作業において、ハンド１０に働く力（負荷、ないし回転トルクなど）を検出することができる。力覚センサ９は、例えばロボットアーム８がハンド１０を介してワーク（１〜３）を取り扱うとき、その反力としてハンド１０に働く力（負荷、ないし回転トルクなど）を検出する。力覚センサ９は公知の構成部材、例えば上記の力によって弾性変形する弾性体と、その変形を検出する歪みゲージやエンコーダなどから構成することができる。

例えば、図１０は、力覚センサ９がハンド１０の基部において検出すべき力１０１、１０２、１０３、ないし回転トルク１０１Ｒ、１０２Ｒ、１０３Ｒの各アライメント方向を示している。同図において力１０１〜１０３は、Ｘ、Ｙ、Ｚの３次元座標軸に沿った力（負荷）、１０１Ｒ〜１０３Ｒは、Ｘ、Ｙ、Ｚの各軸廻りの回転トルクである。力覚センサ９は、例えばこれら全ての力（負荷）ないしトルクを検出する複数のセンサデバイスを設けて構成しても良い。しかしながら、最低限、特定の製品組み立てにおいて特に問題となる１軸、あるいは１軸廻りの力（負荷）ないしトルクを検出するセンサデバイスを配置すれば、下記の異常検出や生産制御を実施することができる。

図１１（ａ）において、制御装置２０は、例えば予め用意したロボット制御プログラム（あるいはロボット教示データ）に従い、ロボットアーム８の動作を制御する。例えば、制御装置２０のロボット制御は、ワーク（１〜３）に対する組み立て作業を行い、ワーク（１〜３）から所期の製品を生産する生産制御方法を構成する。この生産制御過程において、制御装置２０の制御に基づき、ロボットアーム８によりワーク（１〜３）は、部品の供給台として機能する固定台１２から取り出され、組み立て台として機能する固定台１３上で組み立てられ、製品を得る。固定台１３上で組み上げられた製品は、例えば不図示のコンベアや他のロボット装置などの搬出手段によって順次搬出される。

デザインが同一品種の複数（多数）の製品の組み立ては、制御装置２０が、デザインが同一であるが異なる個体の部品を、順次ロボットアーム８に繰り返し組み立てさせる通常生産工程によって行うことができる。

本実施例では、この通常生産工程において、ロボットアーム８の力覚センサ９の出力が正常範囲を逸脱した場合、制御装置２０の制御によって後述の動作確認工程を実行し、ロボットアーム８の動作確認を行う動作確認工程を行う。

このような生産制御を行うための制御装置２０の制御機能の一例は、図１１（ａ）の下部の機能ブロック表示によって示されている。

制御装置２０の制御機能は例えば次のような機能ブロック（２１〜２６）を含む。アーム制御部２１、およびハンド制御部２２は、通常生産工程、および後述の動作確認工程においてロボットアーム８およびハンド１０の動作を制御する。

データ収集部２５は、力覚センサ９の出力値を収集する例えばデータベース手段により構成される。データ収集部２５は、後述のＣＰＵ２０１により実行されるデータベース管理ソフトウェアなどによって構成され、後述の外部記憶装置２０４やＲＡＭ２０３上に配置されたデータファイルやメモリをデータ記録のためのハードウェアとして用いる。

演算部２４は、後述のＣＰＵ２０１の演算機能に相当し、例えばロボットアーム８の動作およびそれにより行われる生産制御を実行する。なお、本実施例では、後述の通常生産工程、および動作確認工程の切り換え制御は、演算部２４の演算機能によって実現されるものとする。しかしながら、後述の通常生産工程、および動作確認工程の切り換え制御は、制御装置２０より上位の生産管理端末（不図示）などによって実行されるものであってもよい。

情報出力部２６は、主に通常生産工程において、力覚センサ９の出力が正常範囲（正常レベルＮ）からの逸脱、特に、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥに相当する出力値となった時に、通知情報を出力する制御（通知情報出力工程）を行う。ユーザ（管理者）に対するこれらの情報通知は、可視表示のための表示器、音声表示のための音声出力装置（スピーカや音声合成手段などを含む）などのハードウェア（いずれも不図示）を用いて行う。また、通知制御部２３は、情報出力部２６による情報通知の内容を決定する制御を行う。例えば、力覚センサ９の出力値が上記のレベル、範囲のいずれかによって、また実行中のロボット制御処理の内容などに応じて、情報出力部２６で出力する通知情報を生成し、また、その通知出力のタイミングを決定する。

なお、以下では、上記の２１〜２６の各機能ブロックの抽象的な表現よりも、むしろ具体的な制御ハードウェアとして例えばＣＰＵ２０１の制御機能に直接言及しながら、本実施例の異常検出制御や生産制御につき説明するものとする。

制御装置２０は、より具体的には、例えば図１１（ｂ）のように構成することができる。図１１（ｂ）の制御系は、汎用マイクロプロセッサなどから成るＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、外部記憶装置２０４、インターフェース２０７、２０８、ネットワークインターフェース２０６などから構成される。また、図１１（ｂ）の制御系には、ＲＴＣ２０９（リアルタイムクロック）が設けられている。このＲＴＣ２０９は、後述の生産制御において、力覚センサ９の出力値レベルの頻度管理などを行うために用いることができる。

ＲＯＭ２０２は、例えば後述するアクセス制御プログラムと制御データを格納するために用いられる。なお、ＲＯＭ２０２に格納したアクセス制御プログラムと制御データを後から更新（アップデート）できるよう、そのための記憶領域はＥ（Ｅ）ＰＲＯＭなどの記憶デバイスによって構成されていてもよい。ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ素子などから構成され、ＣＰＵ２０１が各種の制御、処理を実行するためのワークエリアとして用いられる。後述のロボットアーム８の制御および生産制御（通常生産工程、および動作確認工程）に係る機能は、ＣＰＵ２０１が本実施例のアクセス制御プログラムを実行することにより実現される。

外部記憶装置２０４は、例えばＳＳＤやＨＤＤのディスク装置で構成される。外部記憶装置２０４は、ロボット制御プログラムや教示点データ、あるいは後述するアクセス制御プログラムなどをファイル形式で格納することができる。なお、外部記憶装置２０４は、着脱式の各種光ディスクのような記録媒体、あるいは、着脱式のＳＳＤやＨＤＤのディスク装置、着脱式のフラッシュメモリから構成されていてもよい。このような各種の着脱式のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えば、本発明の一部を構成するアクセス制御プログラムをＲＯＭ２０２（Ｅ（Ｅ）ＰＲＯＭ領域）にインストールする、或はアップデートするのに用いることができる。この場合、各種の着脱式のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明を構成する制御プログラムを格納しており、記録媒体それ自体も本発明を構成することになる。

ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２（あるいは外部記憶装置２０４）に格納された生産制御制御プログラム、ロボット制御プログラム、ファームウェア、アクセス制御プログラムなどを実行する。これにより、例えば図１１（ａ）に示した制御装置２０の各機能ブロックが実現される。

また、図１１（ｂ）において、制御装置２０には、インターフェース２０７、２０８が設けられている。例えばインターフェース２０８は、ロボットアーム８との通信制御に用いられる。ＣＰＵ２０１は、インターフェース２０８を介して所定の信号形式によって制御信号を送信することにより、教示済みのロボットプログラムなどに応じたロボット動作をロボットアーム８に実行させることができる。また、インターフェース２０７は、不図示の教示用のロボット操作装置（ティーチングペンダントなど）などとの通信に用いられる。これらのインターフェース２０７、２０８は、上述のような任意の通信インターフェース（例えばパラレルないしシリアル通信インターフェース）により構成される。

ネットワークインターフェース（ＮＩＦ）２０６は、他の制御端末（不図示）や、他のロボット制御装置、ネットワーク上のサーバなどと通信するために用いられる。このネットワークインターフェース２０６では、有線、無線接続によるネットワーク通信方式、例えば有線接続ではＩＥＥＥ８０２．３、無線接続ではＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１５のような通信方式を用いることができる。なお、ロボットアーム８やロボット操作装置（不図示）などとの通信は、全てネットワークインターフェース２０６を経由して行うようにしてもよい。

図５に、図１１（ａ）、（ｂ）のロボットシステムによって組み立てられる製品の一例を示す。図５は、組み立て後の状態を斜視図によって示している。図５の製品は下部から本体リング１、中間リング２、上部リング３のように組み付けられた円筒状の部材であり、例えばカメラの撮影レンズ（の一部）にこのような構造が用いられる。

図６は、図５の製品の組み立て構造の一例を示している。図６の右側には、中間リング２、上部リング３の部分の嵌合構造の一例が示されている。中間リング２の上面には、円筒状のボス５１（凸部）が形成されている。一方、上部リング３の底面にはボス５１に所定のクリアランスで嵌合可能な円形の穴４１（凹部）が形成されている。ボス５１および穴４１の直径は、（ほぼ）同径の上部リング３および中間リング２より小さく形成されている。ボス５１と中間リング２、および上部リング３と穴４１は同軸関係であり、これにより上部リング３と中間リング２が同軸関係で嵌合され、一体に組み立てられる。図６では図示を省略しているが、中間リング２および下部の本体リング１の嵌合構造も上記同様に構成することができる。

なお、本体リング１、中間リング２、上部リング３を相互に固定するには、例えば別途ビス止めなどの固着手段を用いてもよい。ただし、本実施例で扱うロボット動作はボス５１〜穴４１のような嵌合構造の組み付け作業であって、本実施例は各部品（例えば上記の各リング）の固着手法によって限定されるものではない。

図６では、さらに中間リング２の上面、および上部リング３の下面の外周位置に位置決め用の凸、凹の嵌合構造を示してある。この位置決め用の凸、凹の嵌合構造は、例えば図示のような小径の円筒状のボス５２、およびボス５２と所定のクリアランスで嵌合可能な（丸）穴４２によって構成される。このようなボス５２と穴４２による位置決め構造によって、上部リング３と中間リング２を所定の角度関係で結合することができる。なお、図６のような構造では、より詳細には、ボス５１の全高はボス５２よりも高く取られることが多い。

上述の図５、図６に示したような構造では、ボス５２と穴４２の係合構造がある場合もない場合も、まず図８のようにハンド爪１１、１１により上部リング３を把持し、中間リング２の直上から下降させて、まずボス５１と穴４１を係合させる。この組み立て作業において、制御装置２０は予め教示済みのロボット制御（教示）データに基づきロボットアーム８を制御する。まず、制御装置２０は、固定台１２上の上部リング３をハンド１０のハンド爪１１により把持させ、続いて教示済みの軌道に沿って上部リング３を搬送し、固定台１３上の本体リング１〜中間リング２の直上の位置に移動させる。その後、制御装置２０は、上部リング３を下降させ、中間リング２および上部リング３の嵌合構造（図６のボス５１および穴４１）を嵌合させる。特にこの組み立て動作は、制御装置２０が力覚センサ９の出力する負荷値を監視しながら実行させる。

ボス５２と穴４２の係合構造が設けられている場合は、この両者を係合させることにより、上部リング３と中間リング２が所期の組み付け状態で嵌合される。そのために、ボス５１と穴４１の係合をガイドとして利用してハンド爪１１、１１で把持した上部リング３をハンド１０の中心軸（例えばハンド座標系のＺ軸：図１０に相当）廻りに回動させる。これにより、もしボス５２と穴４２がまだ係合していなければ、図７（ａ）−＞図７（ｂ）のように、上部リング３の回動に伴いボス５２が上部リング３の外周下面に沿って滑動する。そして、最終的に穴４２の位置と整合した時点で図７（ｂ）のように穴４２中にボス５２が入り込んで所期の嵌合状態が形成される。

以上のような動作において、例えばボス５１と穴４１を係合させる段階で、これら部品の寸法や形状に精度が出ていない（製品要因）か、またはロボットアーム８の位置姿勢の制御に充分な精度が出ていない（装置要因）、といった問題があったとする。その場合、力覚センサ９で検出されるハンド１０の中心軸（例えばハンド座標系のＺ軸：図１０に相当）に沿った方向の組み立て負荷は、正常な値（例えば後述の図３のＬ０）の範囲を逸脱することになる。

また、ボス５２と穴４２の係合構造が設けられている場合も、上記の製品要因ないし装置要因による精度不良が存在すれば、図７（ａ）〜（ｂ）のように上部リング３を回動させる時にも力覚センサ９の出力値は正常範囲を逸脱する可能性がある。

例えば、図８のハンド爪１１、１１の把持部７、７は、繰り返し使用されることによって摩耗ないし変形といった経時変化を生じることがある。このような経時変化によって、例えば図７（ａ）〜（ｂ）のように上部リング３を回動させる時にハンド爪１１、１１と上部リング３の間に滑りが生じる可能性がある。そして、この場合には、ハンド爪１１、１１に対する上部リング３の把持力が減少してハンド爪が空転や滑りを生じ、所期の上部リング３の回動が行われないためにボス５２と穴４２の係合がいつまでも完成しない状態となる可能性がある。その場合、力覚センサ９で検出されるハンド１０の中心軸（例えばハンド座標系のＺ軸：図１０に相当）廻りの組み立て負荷は、正常な値（例えば後述の図３のＬ０）の範囲を逸脱する可能性がある。

図５〜図８に示したような簡略な嵌合構造においても、力覚センサ９を介して、組み付け動作が正常か否かを判断できる可能性がある。この力覚センサ９を介して検出される事象は、より詳細には、部品の寸法や形状に精度が出ていない（製品要因）か、またはロボットアーム８の位置姿勢の制御に充分な精度が出ていない（装置要因）か、のいずれかに起因する。これらの要因を弁別するため、本実施例では後述のような生産制御を行う。

なお、以下の制御例では、力覚センサ９で検出する負荷（力）は、図５〜図８で説明したようなハンド１０の中心軸（例えばハンド座標系のＺ軸：図１０に相当）に沿った、あるいはその軸廻りの負荷（力）であるものとする。以下では、力覚センサ９で検出する負荷の方向などについては、制御の本質とは直接関係しないため、詳細についてはいちいち言及しない。しかしながら、以下の制御では、力覚センサ９で検出する負荷（力）は、図５〜図８によって例示したものとは異なる軸に沿った（あるいはその軸廻りの）負荷（力）であってもよい。

図１１（ａ）において、固定台１３には、本体リング１と中間リング２が組立てられた状態で載置されている。以下では、ロボットアーム８により、本体リング１〜中間リング２の上に、さらに固定台１２から取り出した上部リング３を嵌合させて製品を組み立てる生産制御を例に説明する。ただし、本体リング１と中間リング２の組み立てにおいても、下記の上部リング３の組み付けと同様の制御を行うことができるのはいうまでもない。

この時、本体リング１、中間リング２、上部リング３の各部品（ワーク）が正常品である、例えば各部の寸法や形状が所期の精度範囲で正しく構成されており、ロボットアーム８の動作が正常な場合は力覚センサ９で検出される組立負荷も正常となる。

ところが、デザインが同一であるが異なる個体の部品（１〜３）を、順次ロボットアーム８に繰り返し組み立てさせる通常生産工程においては、時に正常品でない部品、例えば嵌合部位の寸法精度が所期の範囲から逸脱している部品が含まれている場合がある。また、ロボットアーム８（ロボット装置）の側でも、稼働に伴う経年劣化や損傷が生じる可能性があり、組み立て中の位置姿勢は例えば制御装置２０が教示データによって指令した異なるものとなる可能性がある。そして、これらいずれの場合にも、組み立て異常が生じることになる。ここで、上記の組み立て異常の要因のうち、前者は製品（部品）要因、後者は装置要因である。

そして、上記の製品（部品）要因および装置要因のいずれの場合にも、組み立て異常が生じる。特に、力覚センサ９から検出される負荷値は、要因が上記のいずれであるかによって様相が異る場合もあるが、例えば正常品を正常な状態のロボットアーム８で扱った場合の正常範囲に収まらない異常な値となる。例えば、部品の寸法精度が正しくないか、ロボットアーム８の繰返し位置決め精度が劣化していれば、位置のズレが生じて、中間リング２と上部リング３の嵌合摩擦や抵抗が変化する。

制御装置２０は、ロボットアーム８の動作中、力覚センサ９の出力を監視する。例えば、制御装置２０は、ロボットアーム８の動作中に収集したセンサ出力やエンコーダ出力を外部記憶装置２０４やＲＡＭ２０３にログ領域として配置したデータ収集部２５に記録する。このロギングは、教示点から教示点への移動ごとに、あるいはクロックパルスなどに同期した一定の時間間隔で行われる。このロギングされるデータには、力覚センサ９の出力する負荷値の他、ロボットアーム８の各部に配置された他のセンサ類や関節角度を検出するエンコーダなどの出力データも含まれる。

制御装置２０は、特に力覚センサ９の出力する負荷（あるいはトルク）の信号レベル（負荷値）を例えば図２の表図に示すようなレベル区分によって評価することができる。図２では、正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥの３区分が用いられている。また、図２の右側にはそれぞれの信号分類（レベル範囲）において制御装置２０が（の主導により）実施すべき保全処理の内容を記してある。

図２の信号分類（レベル範囲）に対する保全処理の割り当ては、正常レベルＮ（正常範囲）Ｎでは保全不要（特に保全を実施しない）、警報（警告）レベルＷでは予知保全、異常（エラー）レベルＥでは事後保全を割り当ててある。これらの保全内容は、例えば表示や音声出力によってユーザ（管理者）に報知することができる。また、これらの保全報知内容に応じて、下記のようにユーザ（管理者）が実施すべき保全作業は取扱説明書や管理規約に予め記載するなどしておく。

例えば上記のうち、事後保全（異常レベルＥ）は、負荷値から明瞭な組み立て失敗、あるいは機構や製品（部品）の破損を想定して、異常動作の「事後」に行う保全処理に相当する。事後保全（異常レベルＥ）が報知された場合、ユーザ（管理者）は、少なくとも製品（部品）およびロボットアーム８の状態を確認し、それら損傷などがあれば現場の片付けや清掃、を行い、さらに組み立て異常の原因の検証などを実行する。

警報（警告）レベルＷでは、ユーザ（管理者）が予知保全作業を行うのを基本とする。例えば、警報（警告）レベルＷの保全報知が生じた場合は、ユーザ（管理者）は必要に応じて目視などにより組み立て動作状況を確認すべきことを取扱説明書や管理規約に予め記載するなどしておくことができる。

しかしながら、後述の生産制御例においては、警報（警告）レベルＷが生じた場合、その度合に応じて後述の動作確認モードを実行する。後述のように、動作確認モードは、予知保全、または事後保全のいずれを行うべきかをユーザに通知することができるよう構成されている。

また、後述の動作確認モードは、例えば１度でも警報（警告）レベルＷが生じた場合に行うよう制御することができる。また、警報（警告）レベルＷが生じた場合、データ収集部２５に記録されているデータのその回数や頻度、分散や標準偏差（バラツキ）などの統計量に応じて、動作確認モード（後述）に移行するよう制御することもできる。

図３は、特定の部品の組み立てに関して力覚センサ９の出力値を評価するための正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥのレベル範囲の一例を模式的に示している。図３の縦軸は力覚センサ９の出力する負荷値、横軸は例えば時間軸を示している。

ここで、例えば最も単純な例として、力覚センサ９が図１１（ａ）のＺ軸（上下）方向の組み立て負荷を検出するものとする。この場合でも、例えばロボットアーム８によって把持した上部リング３を下降させ中間リング２に対して嵌合させる時、上記の製品（部品）要因ないし装置要因によって、力覚センサ９の検出する組み立て負荷は変動する。

正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥは、ロボットアーム８の構成、および組み立てられる製品（部品）に応じて各レベルを区分するしきい値を設定することによって予め決定しておく。この各信号レベルを区分するしきい値は、例えば外部記憶装置２０４やＲＯＭ２０２に記録しておくことができる。例えば、予め正常品を用いて、正常な状態のロボットアーム８で組み立てを行った場合に得た正常負荷値Ｌ０の上下の適当なレベルにしきい値を配置して正常レベルＮの範囲（正常範囲）を設定しておく。また、警報（警告）レベルＷはその外側の範囲、さらにその外側の範囲に異常（エラー）レベルＥの範囲をしきい値設定しておく。警報（警告）レベルＷと異常（エラー）レベルＥを区分するしきい値には、例えば、その値を超えるとロボットアーム８の機構や部品が損傷するような（あるいはそれに近い）負荷値を用いることができる。

図３では、事例Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３の３つの事例を示してある。図中の各ドットは、力覚センサ９から出力された負荷値のプロットを示しており、ここでは各事例につき数個の製品の組み立て分に相当する力覚センサ９の出力値を図示してある。

事例Ｃ１１の場合は、力覚センサ９の負荷値（負荷信号レベル）は、正常負荷値Ｌ０を中心に正常レベルＮの範囲に収まっている。また、事例Ｃ１２の場合は、力覚センサ９の負荷値（負荷信号レベル）は、警報（警告）レベルＷの範囲内ではあるが、正常レベルＮと、警報（警告）レベルＷの範囲に広く分布している。また、事例Ｃ１３の場合は、力覚センサ９の負荷値（負荷信号レベル）は、正常レベルＮの範囲を外れ、警報（警告）レベルＷの範囲内に分布している。図２の保全処理の割り当てによれば、図３の例では、事例Ｃ１１では正常な組み立てが続いており、警報（警告）や異常（エラー）は報知されることなく生産処理が続行されることになる。

これに対して、事例Ｃ１２、Ｃ１３では、いずれの場合も警報（警告）の放置が行われる。特に事例Ｃ１２は信号のバラツキが大きく、製品要因と装置要因の切り分けが必要な状態に相当すると考えられる。また、事例Ｃ１３は信号の再現性は高いが警報領域であり、製品要因か装置要因かは不明だが何らかの調整や調査を必要とする状態と考えられる。なお、本実施例では、警報（警告）レベルの範囲は、組立自体はほぼ正常に終了する（できる）範囲内に設定しておくものとする。これにより、警報（警告）レベルの報知が行われていても、組み立てられた製品は順次、正常品（良品）として搬出させることができる。

そこで、本実施例では、例えば図１（ａ）、（ｂ）に示すような生産制御を行う。図１（ａ）は、制御装置２０が、構造が同一であるが異なる個体の部品（上記の１〜３）を順次ロボットアーム８（ロボット装置）に組み立てさせる通常生産（モード）工程の制御を示している。

また、図１（ｂ） は、制御装置２０が組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、力覚センサ９の出力を記録しつつ、ロボットアーム８（ロボット装置）に複数回の組み立てを行わせる動作確認工程（モード）の制御を示している。図１（ｂ）の動作確認工程（モード）では、確認用部品を用いた複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された力覚センサ９の出力変化の評価結果に基づき、ロボットアーム８（ロボット装置）の異常を検出する。

例えば、図１（ａ）の通常生産（モード）工程において、力覚センサ９の出力が正常範囲を逸脱した場合に図１（ｂ）の動作確認工程（モード）に移行してロボットアーム８（ロボット装置）の異常検出を行うことができる。図１（ｂ）の動作確認工程（モード）では、その結果に応じて、通常生産工程に復帰したり、予知保全、または事後保全のいずれを行うべきかをユーザに通知することができる。

図１（ａ）、（ｂ）の制御手順は、例えば制御装置２０のＣＰＵ２０１により実行される生産制御プログラムとして実装することができる。この生産制御プログラムは、ＲＯＭ２０２（あるいは外部記憶装置２０４）に予め格納しておく。

ただし、図１（ａ）、（ｂ）の制御手順は、制御装置２０より上位の生産管理端末（不図示）などによって実行されるものであってもよい。その場合、上位の生産管理端末と制御装置２０が、必要な情報をネットワークなどを介して送受信する。例えば、上位の生産管理端末で力覚センサ９の出力値を評価する場合には、当然ながら制御装置２０から生産管理端末へ力覚センサ９の出力値を送信する。力覚センサ９の出力値の送受信を行う間隔などは任意である。生産管理端末と制御装置２０で図１（ａ）、（ｂ）の制御工程を実行する場合には、各工程の任意の部分は生産管理端末と制御装置２０のいずれかによって実施される。以下では図１（ａ）、（ｂ）の制御工程は、制御装置２０のＣＰＵ２０１により実行されるものとして説明する。

図１（ａ）の通常生産モードの制御においては、制御装置２０のＣＰＵ２０１は、予め用意した制御（教示）データ（不図示）に従ってロボットアーム８を動作させる。これにより上述の本体リング１、中間リング２、上部リング３などから製品を組み立てる。この通常生産工程で実際にロボットアーム８を制御する処理は公知と同様であるため、その詳細の図示は省略している。

この通常生産工程では、デザインが同一であるが異なる個体の部品（１〜３）を、順次ロボットアーム８に連続的に組み立てさせる。その際、ＣＰＵ２０１は、力覚センサ９の出力する負荷値を組立時の組立負荷として取得する（ステップＳ１）。取得した力覚センサ９の出力する負荷値は、データ収集部２５に例えば適当なリスト形式やデータベース形式のデータフォーマットにより集積する。

ステップＳ２において、ＣＰＵ２０１は、組み立て中に収集した組立負荷情報に対して、下記のような統計処理を行う。ステップＳ３では、この統計処理の結果、力覚センサ９から組み立て中に収集した出力の変化を評価することができる。そして、力覚センサ９の出力変化の評価結果に応じて、必要であれば、ステップＳ４において図１（ｂ）の動作確認（再現性確認）モードの処理を実施する。

具体的には、ステップＳ３の判定は、動作確認モード（工程）の処理を実施するかを、ステップＳ２の統計処理により、力覚センサ９の出力変化を評価し、その評価結果に応じて動作確認モード（工程）処理を実施するか、否かを決定するためのものである。

ここで、ステップＳ２の統計処理と、動作確認（再現性確認）モードに移行するための判定基準につき説明する。動作確認（再現性確認）モードに移行するために用いる統計量として、単純な例では、正常レベルＮ（正常範囲）からの逸脱、例えば警報（警告）レベルＷが発生した回数や頻度を用いることが考えられる。

なお、この基準は、警報（警告）レベルＷ以上、即ち、警報（警告）レベルＷまたは異常（エラー）レベルＥが発生した回数や頻度、としても良い。しかしながら、本実施例では異常（エラー）レベルＥが発生した場合には、ユーザが上記の事後保全作業を行うような作業規約やワークフローの設定を行うものとする。そして、動作確認（再現性確認）モードに移行する条件としては、例えば警報（警告）レベルＷが発生した回数や頻度を用いる。

図４は、本ロボットシステムにおいて、１〜１０周（サイクル、ないしはロット）の製品組立て（横軸）を実行した場合において、力覚センサ９の出力値に関して発生した信号頻度（縦軸）の分布を示している。図４では、正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥに分類された信号頻度（縦軸）の分布を示している。この例では、各周（サイクル）の組立において例えば５００個の製品を組み立てており、正常レベルＮはそれに相当する数（５００）発生している。また、この例では警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥは累積値を示しており、１〜１０周（サイクル）へと進むに従い、発生数が増加している。

図４の例では、警報（警告）レベルＷは３周ないし４周の組み立てにおいて１個、さらに５、６周、７、８周、９、１０周の組み立てにおいてさらに１個ずつ発生して１０周までに総計４個発生している。また、異常（エラー）レベルＥは、３、４周、５、６周、７、８周、９、１０周でそれぞれ１個ずつ発生している。

例えば、図４の様に継続した生産期間で、警報（警告）レベルＷが発生したか、あるいは警報（警告）レベルＷの発生が増加傾向を示した場合に図１（ｂ）の動作確認（再現性確認）モードに移行することが考えられる。要は、正常範囲からの逸脱（傾向）が現れている場合に、動作確認（再現性確認）が実施されるようにステップＳ３の統計量判定を行えばよい。

例えば、動作確認（再現性確認）モードに移行する統計基準として最も単純かつ厳格なものは、警報（警告）レベルＷが１度でも発生したら動作確認（再現性確認）モードに移行するものである。また、その類型として、２ないし数度程度連続して警報（警告）レベルＷが発生したら動作確認（再現性確認）モードに移行する基準も考えられる。

また、動作確認（再現性確認）モードに移行する統計基準としては、警報（警告）レベルＷの発生頻度を用いることもできる。例えば、１周（サイクル、ないそロット）の製品組み立て中、１（ないし２個〜数個）の警報（警告）レベルＷが発生した場合に動作確認（再現性確認）モードに移行する、といった基準である。

あるいは、動作確認（再現性確認）モードに移行する統計基準として、力覚センサ９の出力信号値、または警報（警告）レベルＷの分散や標準偏差（バラツキ）などの統計量を用いるようにしてもよい。このように分散や標準偏差（バラツキ）などの統計量を用いることにより、例えばまばらに発生していた警報（警告）レベルＷが近接して発生するようになってきた、といった事象に応じて動作確認（再現性確認）モードに移行することができる。例えば、警報（警告）レベルＷの標準偏差を利用する場合は、直近（数）１００回程度の力覚センサ９の出力信号の標準偏差を閾値と比較して判断するような判定基準が考えられる。

以上のようにして、ステップＳ３において、ＣＰＵ２０１が動作確認（再現性確認）モードに移行すべきと判定した場合にステップＳ４に移行し、図１（ｂ）の動作確認（再現性確認）工程の制御を実施する。

警報（警告）レベルＷの発生は、例えば上述の図３の事例Ｃ１２やＣ１３のような態様で発生する。上述のような適当な移行判定基準によって、事例Ｃ１２やＣ１３のような態様で警報（警告）レベルＷが発生すると、図１（ｂ）の動作確認（再現性確認）工程の制御を実施する。ここで、事例Ｃ１２やＣ１３のように警報（警告）レベルＷが発生している場合、上述のようにいずれもその原因は、製品要因であるか装置要因であるかは特定できない。

そこで、図１（ｂ）の動作確認（再現性確認）工程は、次のような第１の工程（図１（ｂ）のＡ：ステップＳ５〜Ｓ７）および第２の工程（図１（ｂ）のＢ：ステップＳ８〜Ｓ１５）によって構成する。

このうち、第１の工程（図１（ｂ）のＡ：ステップＳ５〜Ｓ７）では、制御装置２０は、組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、力覚センサ９の出力を記録しつつ、ロボットアーム８に複数回の組み立て動作を行わせる。

また、第２の工程（図１（ｂ）のＢ：ステップＳ８〜Ｓ１５）では、制御装置２０は、第１の工程の複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された力覚センサ９の出力変化の評価結果に基づき、ロボットアーム８（ロボット装置）の異常を検出する。

特に、図１（ｂ）のステップＳ７において、ＣＰＵ２０１は、ロボットアーム８に組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、力覚センサ９の出力を記録、監視しつつ、ロボットアーム８に複数（ｎ）回の組み立て動作を行わせる。この確認用部品は、予め特別に選別し、確保しておいた特別な部品であってもよい。

しかしながら、本実施例では、ステップＳ７に先立つステップＳ５で、例えば通常ロットの部品（上述のリング（１〜３））で組み立てを行い、ステップＳ６でその際の力覚センサ９の出力が正常レベルＮ（正常範囲）にあるか否かを確認している。即ち、ステップＳ５およびＳ６は、例えば通常ロットの部品（上述のリング（１〜３））から、ステップＳ７以降の動作（再現性）確認に使用可能な確認用部品を選別する処理である。

このように、例えば通常ロットの部品から、動作（再現性）確認に使用可能な確認用部品を選別する方式によれば、特別な確認用部品（あるいは治具、ゲージなど）を確保しておく必要がない、という利点がある。例えば、ステップＳ７以降の動作（再現性）確認のための確認用部品（あるいは治具、ゲージなど）の準備や、精度検査に伴う生産停止が不要となる。しかも、通常ロットの部品から、動作（再現性）確認に使用可能な確認用部品を選別する方式によれば、後述の通りステップＳ７以降の動作（再現性）確認で正常組み立てが確認された製品は正常品（良品）として搬出（出荷）することもできる。

このように、特別な確認用部品（あるいは治具、ゲージなど）を用いなければ、コスト高になりがちな確認用部品（あるいは治具、ゲージなど）の必要数を削減できる。また、特別な確認用部品（あるいは治具、ゲージなど）と部品（ワーク）との表面性状差異による摩擦特性、重量差異による慣性差異に伴うロボットの静的、動的精度変化などの差異分析や検討作業も削減できる。また、確認用部品として保存しておくための保全在庫品の削減が可能である。そして、後述のように動作確認工程においては、ロボットアーム８の機構の状態に応じて警報（警告）レベルＷや異常（エラー）レベルＥを発生、通知できるため、予知保全と事後保全の切り分けが容易になり、保全作業のマニュアル化が容易となる。このため、保全作業全体が容易になり、保全スキル要員の確保が容易になり、保全の計画精度向上により生産停止リスクが大幅に低減する利点がある。以上のように、本実施例の生産制御によれば、生産ラインの運用コスト全体を低減できる利点がある。

なお、図１（ｂ）は、ステップＳ６が否定された場合には、力覚センサ９の出力が正常範囲となるまで、単にステップＳ５にループするように図示してある。例えば警報（警告）レベルＷの組み立ての場合はステップＳ５に繰り返しループする。図示のステップＳ５、Ｓ６のような手順でも、動作確認モードに移行するための警報（警告）レベルＷの頻度やバラツキの基準を問題が軽微なうちに動作確認モードに移行するよう設定してあれば、大抵は確認用部品を選別することができると考えられる。しかし、この段階でも異常（エラー）レベルＥが発生する確率は０とは言えない。

また、警報（警告）レベルＷの発生によって、ステップＳ５への無限ループが生じる可能性もある。このため、ステップＳ６では力覚センサ９の出力レベルに応じて、後述のステップＳ１２、Ｓ１３と同様にユーザ（管理者）に対して、警報（警告）レベルＷ、ないし異常（エラー）レベルＥの発生を通知するのが望ましい。ステップＳ６において、このような通知を行うことにより、ユーザ（管理者）は、ロボットシステムを停止させて予知保全作業を行う（警報（警告）レベルの場合）か、あるいは事後保全作業を行う（異常（エラー）レベルの場合）のかを判断することができる。

ここで、組み付け精度の確認された確認用部品を用いるのは、上記の製品要因、例えば部品の寸法精度などの条件を除去して、装置要因の問題の有無を確認するためである。即ち、ステップＳ７の確認用部品を用いた組み立ては、製品要因と装置要因と切り分けるためのものである。

なお、ステップＳ５、Ｓ６を実施せず、ステップＳ７で用いる確認用部品は、予め（例えばロボットアーム８で取り出して用いることができるような特定位置に）用意した特別な部品であってもよい。このように特別に用意する確認用部品としては、予め製品組立に関係のある部位の寸法や精度を測定した確認済みの部品が考えられる。より厳密には、さらに力覚センサ９によって正常範囲（正常レベルＮ）の負荷信号が得られたことを予め確認した部品を確認用部品として用いることが考えられる。

例えば、生産開始前に力覚センサ９の組立負荷を取得して、上述の正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥを区分するしきい値を決定する必要があるが、確認用部品はこの段階で得ることができる。この確認用部品ないしそれにより組み立てられた製品は、（問題のないロボットアーム８で組み立てれば）正常に組み立てできることが予め確認されたものであって、その意味では、この正常範囲内の組立品は「正常品」であると言える。

ステップＳ７でロボットアーム８に複数（ｎ）回の組み立て動作を行わせる制御は、前述同様に力覚センサ９の出力を記録、監視しつつ行う。このステップＳ７は、第１の工程（図１（ｂ）のＡ）の主要部を構成する。

続いて、ステップＳ８〜Ｓ１５において、第２の工程（図１（ｂ）のＢ）、即ち、第１の工程の複数（ｎ）回の組み立て動作についてそれぞれ記録された力覚センサ９の出力変化を評価する。この出力変化の評価結果に基づき、ロボットアーム８（ロボット装置）の異常を検出することができる。

力覚センサ９の出力変化の評価は、例えばステップＳ８、Ｓ１１のような判定ステップにより構成できる。ステップＳ８、Ｓ１１では、上述の通り本ロボットシステムにおける当該の製品組み立てについて予め設定した正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥの信号分類を利用している。

例えば、ステップＳ８では、第１の工程の複数（ｎ）回の組み立て動作についてそれぞれ記録された力覚センサ９の出力が（全て）正常レベルＮ（正常範囲）内か否かを判定している。ここで、ステップＳ８が肯定された場合には、ステップＳ７の確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てが全て正常組み立てであったことが確認されたことになる。この場合は、正常組み立てが複数（ｎ）回、再現できた、即ち、正常組み立ての再現性を確認できているため、ユーザ（管理者）にその旨を通知した上、ステップＳ１０で図１１（ａ）の通常生産工程に復帰する。この場合は、確認用部品を用いており、組み立ても正常であるから、ロボットアーム８にも製品要因に該当する問題が存在しないことが確認できているため、通常生産工程に復帰してよい。また、この場合は、動作確認に入る前に生じた（動作確認の契機となった）警報（警告）レベルＷの信号レベルは、製品（部品）要因によって生じた、と考えることもできる。

ステップＳ８が否定されるのは、ステップＳ７の確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てにおいて、警報（警告）レベルＷ以上の信号が力覚センサ９から出力された場合である。この場合はステップＳ１１において、ステップＳ７の確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てにおいて、記録された力覚センサ９の出力が（全て）警報（警告）レベルＷ内か否かを判定する。

ステップＳ１１が肯定された場合には、ステップＳ７の確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てにおいて、少なくとも１度以上、警報（警告）レベルＷ以上の信号が出力されていることになる。この場合、確認用部品を用いた複数（ｎ）回の正常組み立ての再現性は確認できておらず、例えばロボットアーム８に装置要因の相当する問題が存在する可能性が高い。この場合は、複数（ｎ）回の組み立てを通して、警報（警告）レベルＷ、即ち、ユーザによる予知保全（図２）を行うべき事象が発生していることが確認された考えることができる。

この場合には、ステップＳ１２で、動作確認の結果が警報（警告）レベルＷ、即ち、ユーザによる予知保全（図２）を行うべき事象に相当する旨を通知する。その後、ステップＳ１４において、ユーザによる予知保全作業を行わせることができる。このような警報（警告）レベルの通知によって、ユーザ（管理者）は、（致命的な）異常が発生する前に、適当な予知保全作業、即ち、定期保全時の確認調査、スキル要員の確保、損傷予想部品の手配などの準備をしかるべく実行することができる。

ステップＳ１１が否定される場合は、ステップＳ７の確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てにおいて、異常（エラー）レベルＥの信号が（少なくとも１度）出力されたことを意味する。確認用部品を用いた複数（ｎ）回の組み立てにおいて正常組み立ての再現性を確認できていないばかりか、深刻な組み立て異常が発生してしまったことになる。この場合は、ステップＳ１３で組み立て異常の発生を通知する。この場合には、ステップＳ７で確認用部品を用いているため、ロボットアーム８の機構に問題がある、と考えてよい。そして、その後、ステップＳ１５において、ユーザ（管理者）による事後保全作業が行われる。

図９は、図１１（ａ）（通常生産工程：Ｐ）に続いて、図１１（ｂ）（動作確認工程：Ｑ）を行った４つの事例Ｃ１〜Ｃ４を示している。図中の「○」、「△」、「×」はそれぞれ正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥの発生に相当する。同図の横方向は生産順序に相当し、１〜６の数字は例えば１製品の生産に相当する。

図９の４つの事例Ｃ１〜Ｃ４では、いずれも通常生産工程Ｐの３回目の生産で「△」（警報（警告）レベルＷ）が生じたことにより、動作確認工程Ｑが開始されている。以上では、警報（警告）レベルＷの頻度やバラツキの評価により、動作確認工程Ｑを開始するよう説明したが、このように１回（例えば１回中で１回の頻度）の警報（警告）レベルＷの発生に基き動作確認工程Ｑを開始するよう制御してもよい。

図９の動作確認工程Ｑでは、４回目、５回目、６回目の３回（ｎ＝３）、（同一の）確認用部品を用いた組み立てを行っている。この時用いる確認用部品に関しては、図９ではその詳細を省略しているが、前述のように予め選別した確認用部品を用いる場合と、例えば４回目の組み立てで正常組み立てと判断された部品（例えば事例Ｃ１とＣ２）を繰り返し用いる場合が考えられる。

事例Ｃ１では、動作確認工程Ｑが最後の６回目まで続けられている。特に事例Ｃ１では、力覚センサ９の出力値を介して４〜６回の全ての組み立てが正常であったことが確認されている。この場合には、寸法精度を確認済みの確認用部品を用いているため、装置要因に相当するロボットアーム８側の問題は認められなかった、と判断できる。同時に、この事例Ｃ１で、通常生産工程Ｐ（３回目）において発生した警告は、例えばたまたま寸法精度が適切ではない部品を用いること（製品要因）によって発生したものである、と判断できる。この場合は、動作確認工程Ｑの後、保全作業などを行うことなく、通常生産工程（Ｐ）に復帰してよい。

また、ここで通常のラインで流れてくる部品の組立時の力覚センサ９の出力値を介して確認用部品を選別する（図１（ｂ）のステップＳ５〜Ｓ７）のような方式を用いるとする。その場合には、図９の動作確認工程Ｑで組み立てた製品は異常（エラー）レベルＥを生じていない限り正常品（良品）としてラインから搬出してもよい。

事例Ｃ２、Ｃ３では「△」（警報（警告）レベルＷ）が生じている。事例Ｃ２では５回目でのみ、また、事例Ｃ３の場合は４回目と５回目で連続して「△」（警報（警告）レベルＷ）が生じている。「△」（警報（警告）レベルＷ）の発生は、ユーザ（管理者）に通知（図１（ｂ）ステップＳ１２）することができ、ユーザ（管理者）は、自己の判断によって本ロボットシステムの動作を停止させて上述の予知保全作業を行うか否かを決定してよい。ここでは、事例Ｃ２の場合、ユーザ（管理者）はロボットシステムの動作を停止させずに動作確認工程Ｑを最後まで実行させている。一方、事例Ｃ３は、４回目、５回目の生産で「△」（警報（警告）レベルＷ）が連続して起きているため、ユーザ（管理者）はロボットシステムの動作を停止させて、予知保全作業に移行すべき、と判断した例である。

事例Ｃ２、Ｃ３の場合は、確認用部品を用いても警報（警告）レベルＷの組み立てとなっているため、ロボットアーム８の側の要因（装置要因）が疑われる。このため、ロボットシステムを停止させて、ロボットアーム８の点検やテスト動作を含む予知保全作業を行うことにより、ロボットシステムを速やかに正常な状態に復旧することができる。

事例Ｃ４の場合は、動作確認工程Ｑの初回、４回目の組み立てで異常（エラー）レベルＥが発生している。この事例Ｃ４は、予め用意した確認用部品による組み立て、または確認用部品の選別（図１（ｂ）ステップＳ５〜Ｓ６）において、異常（エラー）レベルＥが発生していることを意味する。このため、ユーザ（管理者）は通知（図１（ｂ）ステップＳ１３）に応じて、事後保全作業を行うべく、動作確認工程Ｑを停止させている。

本実施例の生産制御（通常生産工程および動作確認工程）は、例えば図９のように利用することができる。本実施例における動作確認工程では、上述のように形状や寸法精度の確認された同一の確認用部品を用いて複数（ｎ）回の組み立てを行う。そして、この動作確認工程では、ロボットアーム８の力覚センサ９の出力を介して組み立ての再現性を評価する。その結果、再現性が確認できなかった場合は、装置の繰返し性や再現性が機能低下していると判断して、この内容をユーザーに通知して予知保全を実施する。

例えば、経年変化によって、ロボットアーム８の繰返し位置決め精度は劣化する。これによってロボットアーム８の位置姿勢制御にズレが生じている場合には、上記のような中間リング２、上部リング３の部品では、嵌合摩擦や抵抗が変化し、当然ながら力覚センサ９の出力値が変化する。従って、通常生産工程、および動作確認工程において、力覚センサ９の出力値を正常品の閾値条件（例えば図３のＬ０）と比較することにより、該出力値が正常レベルＮ、警報（警告）レベルＷ、異常（エラー）レベルＥのいずれに該当するかを判断できる。なお、この力覚センサ９の出力値の変化は、装置劣化や損傷の個所や程度により異なるが、図１０に示したような座標軸に沿う、あるいはこれらの軸廻りのアライメント方向のいずれかにズレが生じていると推定できる。

そして、本実施例では、通常生産工程において、例えば、警報（警告）レベルＷが生じた場合、その回数や統計量（頻度やバラツキ：分散、標準偏差など）に応じて動作確認工程に移行する。本実施例の動作確認工程では、形状や寸法精度の確認されたデザインの確認用部品を用いて複数（ｎ）回の組み立てを行い、その際の組み立ての再現性を評価する。これにより、製品要因を切り離し、装置要因（のみ）を評価することができる。例えば、製品要因による警報信号出力の場合では、装置が正常であれば製品要因と特定できるが、製品要因と装置要因が重なる場合には、どちらに問題があるか切り分けが出来ないために装置異常の特定も出来ない。本実施例の動作確認工程では、製品要因を除外するために、形状や寸法精度の確認された同一の確認用部品を用いて複数（ｎ）回の組み立てを行うため、製品要因を除外して装置要因の有無を確実に特定することができる。

１…本体リング、２…中間リング、３…上部リング、８…ロボットアーム、９…力覚センサ、１０…ハンド、１１…ハンド爪、１２、１３…固定台、２０…制御部。

Claims (11)

1. 部品の組み立て行うロボット装置の所定部位に働く負荷を検出する力センサの出力値を介して前記ロボット装置の異常を検出する異常検出方法において、
   制御装置が、組み付け精度の確認された確認用部品を用いて、前記力センサの出力を記録しつつ、前記ロボット装置に複数回の組み立て動作を行わせる第１の工程と、
   前記制御装置が、前記第１の工程で前記複数回の組み立て動作についてそれぞれ記録された前記力センサの出力変化の評価結果に基づき、前記ロボット装置の異常を検出する第２の工程と、
   を含むことを特徴とする異常検出方法。
2. 請求項１に記載の異常検出方法において、前記確認用部品はデザインが同一の部品であることを特徴とする異常検出方法。
3. 請求項２に記載の異常検出方法において、前記確認用部品は、前記制御装置が、前記ロボット装置に前記部品を組み立てさせ、その際、前記力センサの出力を介して正常な組み立てを確認した当該の部品であることを特徴とする異常検出方法。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記制御装置が、前記第２の工程において、前記第１の工程で記録した前記力センサの出力値が所定のしきい値を逸脱した頻度を介して前記力センサの出力変化を評価することを特徴とする異常検出方法。
5. 請求項１から３のいずれか１項に記載の異常検出方法において、前記制御装置が、前記第２の工程において、前記第１の工程で記録した前記力センサの出力値の分散または標準偏差を介して前記力センサの出力変化を評価することを特徴とする異常検出方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の制御装置およびロボット装置を用いた生産制御方法において、
   前記制御装置が、前記力センサの出力を監視しつつ、デザインが同一であるが異なる個体の部品を前記ロボット装置に連続的に組み立てさせる通常生産工程と、
   前記制御装置が、前記通常生産工程における前記力センサの出力が正常範囲を逸脱した場合に、前記第１および第２の工程を実行して前記ロボット装置の動作確認を行う動作確認工程と、
   を含むことを特徴とする生産制御方法。
7. 請求項６に記載の生産制御方法において、前記制御装置が、前記通常生産工程において前記力センサの出力が正常範囲を逸脱した場合にその旨の通知情報を出力する通知情報出力工程を含むことを特徴とする生産制御方法。
8. 請求項６または７に記載の生産制御方法において、前記制御装置が、前記動作確認工程における前記ロボット装置の動作確認の結果を出力する情報出力工程を含むことを特徴とする生産制御方法。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載の制御装置に前記第１および第２の工程を実行させるための制御プログラム。
10. 請求項９に記載の制御プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
11. 請求項１から４のいずれか１項に記載の制御装置およびロボット装置を備えたことを特徴とするロボットシステム。
    

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