JP2020086842A - 異常検知装置、異常検知方法、制御プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】熟練作業者に頼ることなく加工装置の異常を検知する。【解決手段】センシングデータを取得する取得部（２１１）と、センシングデータのうち、器具またはパラメータの変更があったときから所定数の周期分の処理のセンシングデータである初期センシングデータからマスタ波形を設定するマスタ波形処理部（２１２）と、マスタ波形を用いて、センシングデータの異常を検知することによりプレス機の異常を検知する異常判定部（２１４）と、備える。【選択図】図１

Description

本発明はプレス機等の加工装置の異常を検知する異常検知装置等に関する。

従来、金属等の加工において、プレス機械等の加工機械が用いられている。プレス機械は、スライドと呼ばれる部分に金型を装着し、金型により鉄板等の被加工部材がプレスされることにより成果物が生成される。

プレス機械に関しては、例えば、特許文献１には、機械の動作速度を適切に制限することが可能な鍛圧機械が記載されている。具体的には、センサによりセンシングされた画像データに基づいて被加工材および鍛圧機械以外の物体を判定し、画像データに含まれる鍛圧機械のボルスタ形状に基づいて複数の判定領域を設定し、設定した複数の判定領域それぞれへの物体の進入を検出し、検出された物体が進入した判定領域に基づいて鍛圧機械の動作速度を制限する鍛圧機械が記載されている。

また、特許文献２には、プラント等の設備において、異常を高感度、早期に検知することが可能な異常検知システムが記載されている。具体的には、複数のセンサからデータを取得し、ほぼ正常データからなる学習データをモデル化し、モデル化した学習データを用いて取得データの異常測度を算出し、かつ、線形予測により上記取得データの時系列的振舞いをモデル化し、モデルからの予測誤差を算出し、異常測度と予測誤差の双方を用いて、異常の有無を検知する異常検知システムが記載されている。

特開２０１７−２１３５９４号公報（２０１７年１２月７日公開） 特開２０１１−１４５８４６号公報（２０１１年７月２８日公開）

プレス機において、高品質な成果物を生成するためには、異常の検出を適切に行う必要がある。従来は、異常の検出を、熟練作業者の経験と勘に頼って行っていた。しかし、熟練作業者の経験と勘に頼るのみでは、作業効率が低下したり、熟練作業者の不在時に異常を見逃してしまう等の弊害がある。

本発明の一態様は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、熟練作業者に頼ることなくプレス機等の加工装置の異常を検知できる異常検知装置等を実現することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検知装置は、複数の被加工物のそれぞれに対し、周期的に同一の処理を施す加工装置の動作をセンサによりセンシングして得られた、上記処理毎のセンシングデータに基づき上記加工装置の異常を検知する異常検知装置であって、上記センシングデータを取得する取得部と、上記取得部が取得した上記センシングデータのうち、上記加工装置における加工に用いる器具の変更および上記加工装置の動作を制御するためのパラメータ変更の少なくとも一方があったときから所定数の周期分の上記処理時のセンシングデータである初期センシングデータから基準データを設定する基準データ設定部と、上記器具の変更または上記パラメータ変更があったときから次に器具の変更またはパラメータ変更があるまでの間、上記基準データと波形を比較して、上記基準データ設定後に取得した上記センシングデータの異常を検知することにより上記加工装置の異常を検知する異常検知部と、を備えていることを特徴としている。

被加工物に対し、周期的に同一の処理を施す加工装置では、加工に用いる器具やパラメータが変更されると適切なセンシングデータも変わってくる。上記の構成によれば、器具変更かパラメータ変更のあったときから所定数の周期分の処理のセンシングデータを用いて基準データを設定するので、加工装置の器具変更かパラメータ変更のあったときから次に変更があるまでに用いる基準データを適切なものとすることができる。

また、器具変更かパラメータ変更のあったときから所定数の周期分の処理のセンシングデータを用いて基準データを設定するので、所定数の周期分のうちに基準データとするには不適切なものがあったとしても、適切に基準データを設定することができる。

また、従来のように、熟練作業者の経験と勘に頼る方法ではなく、センシングデータから異常を検知することができるので、作業者の負担を軽減することができるとともに安定して異常検知を行うことができる。

本発明の一態様に係る異常検知装置では、上記基準データ設定部は、上記初期センシングデータに含まれる各センシングデータについて、上記初期センシングデータに含まれる他のセンシングデータとの波形の類似度を算出するともに、当該類似度の平均を算出し、上記初期センシングデータに含まれるセンシングデータのうち、上記類似度の平均が最大であるセンシングデータを上記基準データとして設定するものであってもよい。

上記の構成によれば、初期センシングデータに含まれるショット毎のセンシングデータのうちから最も適切なセンシングデータを基準データとすることができる。

本発明の一態様に係る異常検知装置では、上記加工装置はプレス機であり、上記処理毎のセンシングデータとは、上記プレス機におけるショット毎のセンシングデータであり、上記所定数の周期分のセンシングデータとは上記プレス機における所定数分のショットのセンシングデータであってもよい。

上記の構成によれば、プレス機における数ショット分のセンシングデータから基準データを設定し、異常を検知することができるので、プレス機の異常検知を容易に行うことができる。

本発明の一態様に係る異常検知装置では、上記センシングデータは、上記プレス機を動作させるためのサーボ電流値、または上記プレス機によるプレスの荷重値であってもよい。

上記の構成によれば、プレス機のサーボ電流値やプレス機によるプレスの荷重をセンシングデータとして用いることができる。

上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検知方法は、複数の被加工物のそれぞれに対し、周期的に同一の処理を施す加工装置の動作をセンサによりセンシングして得られた、上記処理毎のセンシングデータに基づき上記加工装置の異常を検知する異常検知方法であって、上記センシングデータを取得する取得ステップと、上記取得ステップで取得した上記センシングデータのうち、上記加工装置における加工に用いる器具の変更および上記加工装置の動作を制御するためのパラメータ変更の少なくとも一方があったときから所定数の周期分の上記処理時のセンシングデータである初期センシングデータから基準データを設定する基準データ設定ステップと、上記器具の変更または上記パラメータ変更があったときから次に器具の変更かパラメータ変更があるまでの間、上記基準データと波形を比較して、上記基準データ設定後に取得した上記センシングデータの異常を検知することにより上記加工装置の異常を検知する異常検知ステップと、を含むことを特徴としている。

本発明の各態様に係る異常検知装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記異常検知装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記異常検知装置をコンピュータにて実現させる異常検知装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明の一態様によれば、熟練作業者に頼ることなく、正確に加工装置の異常を検知することができるという効果を奏する。

本実施形態に係る異常検知装置の概要を示す機能ブロック図である。 本実施形態の全体概要を示す図である。 （ａ）は本実施形態で用いるマスタ波形とセンシングデータの例を示す図であり、（ｂ）は類似度の推移の例を示す図である。 本実施形態におけるプレス機の１サイクルを説明するための図である。 上記プレス機の連続生産開始から終了までの流れを示すフローチャートである。 本実施形態における、波形処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における、マスタ波形作成処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における、位置合わせ処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における、異常検知処理の流れを示すフローチャートである。

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。
（全体概要）
まず、図２を参照して、本実施形態に係るプレスシステム１００について説明する。図２に示すように、本実施形態に係るプレスシステム１００は、プレス機（加工装置）１、監視システム２、担当者ＰＣ３、および報知部４を含む。

プレス機１は、プレス部１１、およびプレスＰＬＣ（Programmable Logic Controller）１４を含む。プレス部１１は、図示しないスライド、上金型、下金型等を備え、被加工部材を下金型に位置させて、上金型をスライドとともに降下させることにより、プレス加工を行うものである。なお、本実施形態では、１回のプレス加工、すなわち、上金型をスライドとともに降下させる１回の処理を１ショットと呼ぶ。

加工後の被加工部材は図示されないルートで搬出される。また、プレス加工時に発生したスクラップはスクラップ排出用のスクラップシューター上に落下する。なお、図２では、プレス部１１が１つの場合を例に挙げているが、プレス部１１は１つに限られるものではなく２つ以上であってもよい。

プレスＰＬＣ１４は、プレス部１１の動作を制御する。また、プレス部１１に備えられたセンサからの出力（センサ出力）を受け取り、監視システム２へと出力する。プレス部１１に備えられるセンサとしては例えば、荷重センサ（単位は力［Ｎ］）、サーボ電流センサ（単位は電流［Ａ］）等が挙げられる。

監視システム２は、計測ＰＬＣ（異常検知装置、データ解析装置）２１、および計測ＰＣ（Personal Computer）２２を含む。計測ＰＬＣ２１は、プレスＰＬＣ１４からセンサ出力を受け取る。また、計測ＰＬＣ２１には制御部２１０が含まれており、受け取ったセンサ出力に基づいてプレス部１１の異常を検知し、計測ＰＣ２２を通じて担当者ＰＣ３への異常検知通知メールの送付を行う。また、報知部４に異常を報知させる。また、異常の程度等により、プレス部１１の動作を停止させる指示をプレスＰＬＣ１４へ送信する。なお、制御部２１０の詳細については後述する。

計測ＰＣ２２は、計測ＰＬＣ２１に記録されたデータを読み出し、データ保存部（図示せず）に保存させる。また、計測ＰＬＣ２１からプレス部１１の異常を検知した旨を受領した場合、その旨を示す異常検知通知メールを担当者ＰＣ３に送信する。

担当者ＰＣ３は、プレス機１の異常に対処する担当者のＰＣである。担当者は、上記異常検知が発生した場合に計測ＰＣからの上記異常検知通知メールを確認することができる。

なお、本実施形態では、同じ金型を同じ状態で用いた場合、同一ロットによる処理と定義する。すなわち、プレス部１１に金型をセットしてから、次に金型を変更または調整（パラメータの変更等）するまでの間の処理のことを同一ロットによる処理と言う。金型の調整には、例えば、段替え、メンテナンス等が含まれる。

（計測ＰＬＣ２１の制御部２１０の詳細）
次に、図１を参照して、計測ＰＬＣ２１の制御部２１０の詳細について説明する。図１は、制御部２１０の機能ブロック図である。

図１に示すように、制御部２１０は、取得部２１１、マスタ候補波形処理部（基準データ設定部）２１２、類似度算出部（決定部）２１３、および異常判定部（異常検知部）２１４を含む。

（取得部２１１）
取得部２１１は、プレス部１１に設置されたセンサから、プレス部１１によるプレス処理時のセンシングデータ（例えば、サーボ電流値）を取得し、マスタ波形処理部２１２に送信する。なお、取得部２１１は、プレス部１１によるショット毎のセンシングデータを取得するものであってもよいし、連続的に取得したセンシングデータをショット毎に分割してもよい。

（マスタ波形処理部２１２）
マスタ波形処理部２１２は、取得部から取得したショット毎のセンシングデータが示す波形からマスタ波形を決定する処理を行うものであり、組合せ処理部２１２１、評価スコア算出部２１２２、マスタ波形決定部２１２３、およびマスタ波形ＤＢ２１２４を含む。なお、マスタ波形（基準データ）を決定（設定）するための処理の詳細については後述する。

組合せ処理部２１２１は、複数のショットの波形から後述する類似度算出部２１３が類似度を算出する対象となる２つの波形を抽出し、類似度算出部に送信する。例えば、取得部２１1から、プレス部１１によるＮ回（所定数）のショットに対応するＮ個の波形（初期センシングデータ）を取得した場合、同一回の波形の組合せを除いた、Ｎ×（Ｎ−１）個の波形の組合せを抽出し、当該組み合わせに対して類似度算出部２１３に類似度を算出させる。

評価スコア算出部２１２２は、各ショットの波形のうち、マスタ波形としての適性を定量的に算出するため、各波形を別の波形と比較した場合の類似度の平均を算出する。例えば、Ｎ個の波形について処理する場合、組合せ処理部２１２１はＮ個の波形のそれぞれについて別のＮ−１個の波形との間で算出された類似度の平均を算出し、得られた平均値を当該波形の評価スコアとする。

マスタ波形決定部２１２３は、評価スコア算出部２１２２が算出した評価スコアが最も高い波形をマスタ波形として決定し、マスタ波形ＤＢ２１２４に格納する。最も高い評価スコアを有する波形をマスタ波形として決定することにより、Ｎ回のショットの波形の何れかに異常波形が含まれていたとしても、当該異常波形を排除し、適切な波形をマスタ波形とすることができる。

（類似度算出部２１３）
類似度算出部２１３は、２つの波形の最大類似度を算出するものであり、位置合わせ処理部２１３１、およびピーク候補処理部２１３２を含む。

類似度算出部２１３は、対象となる２つの波形の類似度を算出する。本実施形態では、類似度として、コサイン類似度用いる例を説明する。なお、類似度はコサイン類似度に限られるものではない。

なお、コサイン類似度はベクトル空間における２つのベクトルの類似性を定量化する指標であり、２つのベクトルそれぞれをＡ、Ｂとした場合、以下の方法で計算できる。

上式の分子は２つのベクトルの内積であり、分母はそれぞれのベクトルのノルム（長さ）である。ノルムで正規化されているため、ベクトルのノルムによらず、１から−１までの実数値が結果として得られる。２つのベクトルが完全に一致する場合、結果は１である。コサイン類似度では、ベクトルの次元数によらず、任意のｎ次元の２つのベクトルに対して類似度を算出することができる。

類似度算出部２１３は、プレス部１１における１ショットのセンシングデータの波形をピークを含む複数（例えばｎ個）のサンプル（所定時間幅の波形）に分け、当該波形をｎ次元のベクトルとして取り扱うことにより、対象波形の類似度を算出する。

位置合わせ処理部２１３１は、類似度を算出する対象となる２つの波形Ａ、Ｂの位置を合わせる。対象となる２つの波形のサンプリング開始時点等のタイミングが異なると、２つの波形の類似度を正確に算出することができないため、位置合わせ処理部２１３１は、類似度を算出する対象となる２つの波形の位置を合わせる処理を行う。

具体的には、位置合わせ処理部２１３１は、対象となる２つの波形Ａ、Ｂのうち、一方の波形Ａの各サンプルにインデックスを付与し、全サンプルのうち最大値が得られるサンプルのインデックス番号（ピークインデックス）を取得し、類似度算出処理の基準とする。そして、取得したインデックスから前方オフセット量δ１を差し引いたインデックスを類似度算出処理のための区間の開始点（開始インデックス）とし、ピークインデックスに後方オフセット量δ２を足したインデックスを、類似度算出のための区間の終端（終端インデックス）とした整形波形Ａ’を得る。

次に、位置合わせ処理部２１３１は、他方の波形Ｂの各サンプルにインデックスを付与し、大きさ順にインデックスをソートする。そして、最大値を有するサンプルから所定数分のサンプルを得、各サンプルについて、開始インデックスおよび終端インデックスを用いて所定数分の整形波形Ｂ’を得る。

そして、位置合わせ処理部２１３１は、整形波形Ａ’と所定数分の整形波形Ｂ’のそれぞれとの類似度を算出し、類似度が最も高い整形波形Ｂ’を類似度を算出する対象となる波形とする。整形波形Ａ’と類似度が最も高いということは、当該整形波形Ｂ’の位置が、整形波形Ａ’と合っているということ意味している。すなわち、整形波形Ａ’と類似度が最も高い整形波形Ｂ’を類似度を算出する対象となる波形とすることで、波形Ａと波形Ｂとの位置があっているということができる。

得られる波形は、種々のノイズにより上下に揺れ動くことが考えられる。このため、１つの波形の最大値のみを用いて２つの波形の位置合わせを行った場合、偶然最大値が得られたインデックスをピークインデックスとして採用してしまう可能性が有る。本実施形態では、最大値から所定数分のインデックスも用いて類似度を算出するので、誤った位置で位置合わせを行ってしまうことを防止することができる。

（異常判定部２１４）
異常判定部２１４は、マスタ波形ＤＢ２１２４に格納されているマスタ波形２１Ｍに基づき、連続生産中に得られた波形（現在波形）の異常を検知し、プレス部１１の異常を判定する。具体的には、異常判定部２１４は、マスタ波形２１Ｍと現在波形との類似度を算出し、算出した類似度が閾値より小さい場合、プレス部１１に異常があると判定する。そして、その旨の通知を、計測ＰＣ２２、およびプレスＰＬＣ１４に送信する。また、異常判定部２１４は、算出した類似度を、類似度時系列ＤＢ２１４１へ格納する。

図３に波形例を示す。図３の（ａ）は、マスタ波形および現在波形を示す例であり、（ｂ）は、コサイン類似度の推移を示す図である。なお、図３の（ａ）では、センシングデータとして荷重データを示している。

図３の(ｂ)に示すように類似度が変化した場合、類似度が閾値より小さくなったとき、異常と判定する。例えば、閾値が０．９０であれば、類似度が０．９０を下回ったとき（時刻００：００の直前）、異常と判定する。図３の（ａ）に示す現在波形は、この異常と判定されたときの波形例である。図３の（ａ）に示すように、異常と判定されたときの現在波形は、マスタ波形と異なっていることがわかる。

（動作）
次に、図５から図９を用いて、プレス機１における処理の流れについて説明する。

（プレス機１における全体の流れ）
図５は、プレス機１における連続生産の開始から終了までの流れを示すフローチャートである。プレス機１によるプレス処理を開始する場合、開始前に作業者は、段替え、関連機器の立ち上げ、ソフトウェアの立ち上げ等を行う。なお、段替えとは、前の製品の生産加工終了時点から次の製品の良品が出来るまでの作業のことであり、具体的には治工具類の取外し、掃除、新たな治工具の取付、調整などである。

連続生産が開始された場合、まず、プレスＰＬＣ１４は、プレス機１の生産機種名を取得し、生産数カウントＮｃ＝０とする（Ｓ１）。次に、プレスＰＬＣ１４は、連続生産フラグにtrue（真）を代入し、生産数カウントＮｃに１を付加する（Ｓ２）。次に、プレスＰＬＣ１４は、プレス機１を上始点−下始点−上始点と稼働させる。換言すれば１周期分稼働させる（Ｓ３）。図４に上始点−下始点−上始点とプレス機１を１サイクル分、稼働する場合のイメージ図を示す。

次に、プレスＰＬＣ１４は、上記１周期の間に得られたセンシングデータの波形ファイルを取得する（Ｓ４、取得ステップ）。そして、プレスＰＬＣ１４は、取得した波形ファイルの最大値と閾値と比較し、最大値が閾値よりも大きければ（Ｓ５でＹＥＳ）、取得したセンシングデータの波形ファイルを計測ＰＬＣ２１に送信し、ステップＳ６に進む。一方、波形の最大値が閾値以下であれば（Ｓ５でＮＯ）、ステップＳ２に戻る（Ｓ５）。

次に、計測ＰＬＣ２１は、波形処理を行う（Ｓ６）。波形処理の詳細については後述する。

波形処理後、連続生産を継続する場合は（Ｓ７でＹＥＳ）ステップＳ２に戻る（Ｓ７）。一方、連続生産を継続しない場合（Ｓ７でＮＯ）、例えばハード的あるいはソフト的に停止指示が行われた場合、プレスＰＬＣ１４は、連続生産フラグにfalse（偽）を代入し、処理を終了する（Ｓ８）。

なお、上記実施形態ではプレスＰＬＣ１４がプレス機１の制御ならびにプレス加工時のセンシングデータの取得および計測ＰＬＣ２１への送信を行うこととしたが、プレス加工を除く処理はプレスＰＬＣ１４とは別のＰＬＣが行っても良い。例えば、計測ＰＬＣ２１とプレス機１内部の図示しないセンサとが直接接続され、計測ＰＬＣ２１が直接センシングデータを取得してもよい。

また、上記実施形態ではＳ１〜Ｓ５をプレスＰＬＣ１４が行い、波形処理Ｓ６を計測ＰＬＣ２１が行うこととしているが、プレスＰＬＣ１４が行う処理の一部を制御部２１０が行ってもよく、計測ＰＬＣ２１が行う処理の一部またはすべてをプレスＰＬＣ１４が行ってもよい。

（波形処理）
次に、図６を参照して、図５のステップＳ６における波形処理について説明する。図６は、波形処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、波形処理では、まず、計測ＰＬＣ２１の制御部２１０が、連続生産数Ｎｃが所定数Ｎに達したか否かを判定する（Ｓ６２）。連続生産数Ｎｃが所定数Ｎ未満の場合（Ｓ６２でＮＯ）、波形処理は終了する。一方、連続生産数Ｎｃが所定数Ｎ以上の場合（Ｓ６２でＹＥＳ）、ステップＳ６３に進む。次に、計測ＰＬＣ２１は、マスタ波形ＤＢ２１２４にマスタ波形が格納されているか否かを判定する（Ｓ６３）。マスタ波形ＤＢ２１２４にマスタ波形が格納されていなければ（Ｓ６３でＹＥＳ）、ステップＳ６４（基準データ設定ステップ）に進み、マスタ波形決定処理を行う。マスタ波形決定処理の詳細については後述する。

一方、マスタ波形ＤＢ２１２４にマスタ波形が格納されていれば（Ｓ６３でＮＯ）、異常判定部２１４は、取得した波形について異常検知処理を行う（Ｓ６６、異常検知ステップ）。異常検知処理の詳細については後述する。そして、異常検知処理の結果、得られたコサイン類似度が閾値以下の場合（Ｓ６８でＹＥＳ）、異常判定部２１４は、異常と判定し、異常信号を発信する（Ｓ６９）。異常信号は計測ＰＣ２２に対して送信してもよいし、プレスＰＬＣ１４に対して送信してもよい。

（マスタ波形決定処理）
次に、図７を参照して、ステップＳ６４におけるマスタ波形決定処理について説明する。図７は、マスタ波形決定処理の流れを示すフローチャートである。

マスタ波形決定処理では、まず、組合せ処理部２１２１が、第１のループ引数ｉを更新する（Ｓ６４１）。第１のループ引数ｉは、マスタ波形の候補波形の数分、すなわちＮ回、インクリメントされる。初回は第１のループ引数ｉとして１を代入し、ループが繰り返されるごとに１ずつ付加（インクリメント）される。

次に、組合せ処理部２１２１は、マスタ波形の候補波形のうち、ｉ番目の波形Ｗｉについて、波形の最大値となるインデックスを取得する（Ｓ６４２）。例えば、１つの波形に含まれるサンプル数が１０００であり、最大値が計測されたサンプル番号が４２３であった場合、組合せ処理部２１２１はインデックスとして４２３を取得する。そして、組合せ処理部２１２１は、ｉ番目の波形Ｗｉを第１の波形とする（Ｓ６４３）。

次に、組合せ処理部２１２１は、第２のループ引数ｊを更新する（Ｓ６４４）。第２のループ引数ｊは、マスタ波形の候補波形の数分、すなわち、Ｎ回、インクリメントされる。ただし、第２のループ引数ｊが第１のループ引数ｉに等しい場合、同じ波形同士での処理を避けるため、処理はスキップするので、実質的に、第２のループ引数ｊはＮ−１回、インクリメントされることになる。初回は第２のループ引数ｊとして１が代入され、ループごとにインクリメントされる。そして、組合せ処理部２１２１は、ｊ番目の波形Ｗｊを第２の波形とする（Ｓ６４５）。

次に、位置合わせ処理部２１２１は、波形Ｗｉと波形Ｗｊとの位置合わせ処理を行う（Ｓ６４６、類似度算出ステップ）。位置合わせ処理の詳細については後述する。

そして、位置合わせ処理の結果、得られた第１の整形波形と第２の整形波形とのコサイン類似度を取得する。その後、組合せ処理部２１２１、および位置合わせ処理部２１３１は、第２のループが終わるまでステップＳ６４４〜Ｓ６４７を繰り返し処理する（Ｓ６４７）。

第２のループ終了後、評価スコア算出部２１２２は、得られたコサイン類似度の平均値を算出して当該波形Ｗｉの評価スコアとする。そして、第１のループが終わるまで繰り返しステップＳ６４１〜Ｓ６４８の処理を行う（Ｓ６４８）。ここで、波形Ｗｉの評価スコアの算出式の例を以下に示す。以下では、ｉ＝ｋの場合の波形Ｗｋの評価スコアを算出する式の例を示す。

Ｎ：ショット数
ｎ：元波形から抽出する次元数
ｉ、ｊ：繰り返し変数（ｉ≠ｊ）
Ａｋ：ｋショット目の波形Ａｋ’から区間[X_Ak-δ, X_Ak-δ+n]を抽出したｎ次元ベクトル
Ｂｊ：ｊショット目の波形Ｂｊ’から区間[X_Bj-δ, X_Bj-δ+n]を抽出したｎ次元ベクトル
Ｘ_Ａｋ：波形Ａｋ’のピークインデックス
Ｘ_Ｂｊ：波形Ｂｊ’のＰ番目のピークインデックス
δ：オフセット量
第１のループが終了後、マスタ波形決定部２１２３は、評価スコアが最も高かったＷｉを、マスタ波形として決定する（Ｓ６４９）。具体的には、以下の式により算出する。
Argmax（評価スコア（ｋ））（ｋ＝１、２、…、Ｎ）
最後に、マスタ波形決定部２１２３は、マスタ波形データベースを更新する（Ｓ６５０）。具体的には、決定したマスタ波形をマスタ波形ＤＢ２１２４に格納する。

（位置合わせ処理）
次に、図８を参照して位置合わせ処理について説明する。図８は、ステップＳ６４６の位置合わせ処理の流れを示すフローチャートである。

位置合わせ処理では、まず、位置合わせ処理部２１３１は、第１の波形Ｗｉの最大値のインデックスＰＷｉｄｘを取得する（Ｓ６４６１）。次に、位置合わせ処理部２１３１は、最大値のインデックスＰＷｉｄｘと、前方オフセット量δおよび抽出次元数ｎに基づいて第１の波形Ｗｉを整形し、第１の整形波形Ｗｉ’を得る（Ｓ６４６２）。具体的には、最大値のインデックスＰＷｉｄｘから前方オフセット量δを引いたＰＷｉｄｘ−δを開始インデックス、開始インデックスに抽出次元数ｎを加えたＰＷｉｄｘ−δ＋ｎを終了インデックスとした第１の整形波形Ｗｉ’を得る。前方オフセット量δおよび抽出次元数ｎは、プレス機１およびセンシングデータの特徴により定められればよく、ユーザによって任意に定められた値でよい。

次に、位置合わせ処理部２１３１は、第２の波形Ｗｊについて、サンプルを大きさ順にソートする。（Ｓ６４６３）。そして、位置合わせ処理部２１３１は、ソートされた結果のうち最大値からＰ番目までの値が得られるインデックス番号を取得し、インデックス配列ＳＷｉｄｘを得る（Ｓ６４６４）。

次に、位置合わせ処理部２１３１は、ｍを第３のループ引数とし、ｍ番目のインデックスに基づいて第２の波形Ｗｊを整形し、第２の整形波形Ｗｊ’を得る（Ｓ６４６５）。第２の波形Ｗｊから第２の整形波形Ｗｊ’を生成する方法は、上述した第１の波形Ｗｉから第１の整形波形Ｗｉ’を生成する方法と同様である。第３のループ引数ｍは、取得されたインデックス数分、すなわちＰ回、インクリメントされる。初回は第３のループ引数ｍとして１を代入し、ループが繰り返されるごとに１ずつ付加（インクリメント）される。なお、第３のループの繰り返し処理数を決定するＰの値は、求められる精度と処理時間や、プレス機器およびセンシングデータの特徴に基づいて任意の正の整数としてよい。Ｐの値が大きいほど高い精度が期待できるが、処理時間は増大する。

次に、位置合わせ処理部２１３１は、第１の整形波形Ｗｉ’と、ｍ番目のインデックスに基づく第２の整形波形Ｗｊ’についてコサイン類似度を算出する。位置合わせ処理部２１３１は、ステップＳ６４６５〜Ｓ６４６６の処理をＰ回繰り返し、それぞれにおける第１の整形波形Ｗｉ’と第２の整形波形Ｗｊ’とのコサイン類似度をスコア配列として保持する（Ｓ６４６６）。

次に、位置合わせ処理部２１３１は、保持したスコア配列のうち最大スコアが得られたインデックスを取得し、当該インデックスにおける第２の整形波形Ｗｊ’を位置合わせ処理終了時の最終的な第２の整形波形Ｗｊ’として採用する（Ｓ６４６７）。また、位置合わせ処理部２１３１は、上記最大スコアを波形Ｗｉと波形Ｗｊとの類似度を示す評価スコアとして採用する（Ｓ６４６８、決定ステップ）。そして、位置合わせ処理部２１３１は、評価スコアを格納している評価スコアデータベース（図示せず）を更新する（Ｓ６４６９）。

（異常検知処理）
次に、図９を参照してステップＳ６６の異常検知処理について説明する。図９は、異常検知処理の流れを示すフローチャートである。

図９に示すように、まず、異常判定部２１４は、マスタ波形を後述する位置合わせ処理で用いる第１の波形とする（Ｓ６６１）。次に、異常判定部２１４は、連続生産中に得られた現在波形を後述する位置合わせ処理で用いる第２の波形とする（Ｓ６６２）。そして、次に、異常判定部２１４は、位置合わせ処理部２１３１に、マスタ波形と現在波形との位置合わせ処理を行わせる。位置合わせ処理の内容は上述した位置合わせ処理と同様である（Ｓ６６３）。

そして、異常判定部２１４は、位置合わせ処理の結果、得られたマスタ波形と現在波形とのコサイン類似度のうち最大となるスコアを取得し、現在波形における類似度として類似度時系列ＤＢ２１４１に格納（更新）する（Ｓ６６４）。

その後、上述したステップＳ６８においてコサイン類似度と閾値を比較することにより、異常検知を行うことができる。

（まとめ）
以上のように、本実施形態に係る計測ＰＬＣ２１は、プレス機１のプレス部１１の動作をセンサによりセンシングしたセンシングデータ（例えば、サーボ電流値、またはプレス荷重値）のうち、ロット毎（金型変更かパラメータ変更があったときから次に金型変更かパラメータ変更があるまで）の最初のＮショットのセンシングデータからマスタ波形を決定する。プレス加工では、ロットにより適切なセンシングデータが大きく変わるところ、本実施形態では、ロット毎にマスタ波形を決定するので、適切なマスタ波形を用いて異常検知を行うことができる。

また、ロット毎の最初の数ショットからマスタ波形を決定するので、数ショットのうちにマスタ波形とするには不適切なものがあったとしても、適切にマスタ波形を決定することができる。

また、従来のように、熟練作業者の経験と勘に頼る方法ではなく、センシングデータから異常を検知することができるので、作業者の負担を軽減することができるとともに安定して異常検知を行うことができる。

また、マスタ波形処理部２１２は、最初の数ショットの各波形について、相互にコサイン類似度を算出し、さらに、ショット毎にコサイン類似度の平均を算出する。そして、算出したコサイン類似度の平均が最も高いショットに対応する波形をマスタ波形として決定する。これにより、ロットにおける最初の数ショットに対応するセンシングデータ波形のうち、最もマスタ波形として適切と考えられるものをマスタ波形として決定することができる。

また、計測ＰＬＣ２１は、センサによりセンシングして得られたセンシングデータ（例えば、サーボ電流値、またはプレス荷重値）におけるショット毎の波形とマスタ波形との位置関係を変えながら、両者のコサイン類似度を算出し、算出したコサイン類似度が最大となる位置のコサイン類似度を両者の類似度とする。これにより、計測ＰＬＣ２１は、ショット波形とマスタ波形との類似度を適切な位置関係において算出することができる。

また、計測ＰＬＣ２１は、マスタ波形およびショット波形を複数のサンプル（区域）に分け、マスタ波形における最大値を有するサンプルと、ショット波形における最大値を有するサンプルおよび最大値を有するサンプルから順に大きい値を有するサンプルとを、所定数になるまで比較してコサイン類似度を算出する。

ショット波形では、偶然、本来の箇所とは異なる箇所で最大値を有することがある。仮に、最大値のみを用いて、マスタ波形とショット波形とを比較した場合、誤った位置関係においてマスタ波形とショット波形と比較し、類似度を算出してしまうことになる。本実施形態では、ショット波形における最大値から複数のサンプルを用いて比較を行うので、ショット波形における最大値を有するサンプルが偶然、最大値を有する状態になっていたとしても、適切な位置関係でマスタ波形とショット波形とのコサイン類似度を算出することができる。

（変形例）
以上、本開示の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本開示の例示に過ぎない。本開示の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。

例えば、制御部２１０の機能ブロックの全てが計測ＰＬＣ２１に含まれる構成としたが、プレスＰＬＣ１４に含まれる構成としてもよい。換言すれば、異常検知時の設備停止指示や異常検知通知メールの送付は監視システム２を経由して実行される構成としているが、プレス機１が実行する構成としてもよい。

また、例えば、制御部２１０の機能ブロックの全てが同一の装置内に含まれる構成としたが、機能の一部が別の装置で実行される構成としても良い。例えば、異常判定部２１４およびマスタ波形ＤＢ２１２４がプレスＰＬＣ１４に含まれる構成とし、計測ＰＬＣ２１がマスタ波形ＤＢ２１２４を適宜更新する構成としてもよい。さらに、例えば、マスタ波形処理部２１２および類似度算出部２１３が、ネットワークを経由する監視システム２以外の他の装置、例えばクラウド上の装置で実行されてもよい。

また、類似度時系列ＤＢ２１４１は異常判定部２１４に含まれる構成としたが、他の装置に含まれる構成としてもよい。

（プレス機以外の適用例）
なお、上述した実施形態では、プレス機１を例に挙げて説明したが本発明はプレス機１以外にも、複数の被加工物それぞれに対し周期的に同一の処理（シーケンス制御）を行う加工装置であれば適用できる。例えば、かしめ機、半自動溶接機（ＭＩＧ（Metal Inert Gas）溶接、ＭＡＧ（Metal Active Gas）溶接、ＣＯ_２溶接等のガスシールドアーク溶接、ノンガス溶接）等に適用できる。

かしめ機や半自動溶接機等の加工装置について異常検知処理を行う場合であっても、上述したプレス機１における場合と同様に、まず、ロット毎、すなわち、上記加工装置における加工に用いる器具の変更および上記加工装置の動作を制御するためのパラメータ変更の少なくとも一方があったときから次に同様のことがあるまで毎に、最初の数周期における処理時のセンシングデータから基準データを作成する。そして、作成した基準データの波形と、その後の処理におけるセンシングデータの波形とを比較して異常検知を行う。これにより、上述したプレス機１の異常検知処理と同様の処理を行うことができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
計測ＰＬＣ２１の制御部２１０（特にマスタ波形処理部２１２、類似度算出部２１３、および異常判定部２１４）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、計測ＰＬＣ２１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ プレス機（加工装置）
１４ プレスＰＬＣ
２ 監視システム
２１ 計測ＰＬＣ（異常検知装置、データ解析装置）
２１１ 取得部
２１２ マスタ波形処理部（基準データ設定部）
２１２１ 組合せ処理部
２１２２ 評価スコア算出部
２１２３ マスタ波形決定部
２１３ 類似度算出部（決定部）
２１３１ 位置合わせ処理部（位置合わせ部）
２１４ 異常判定部（異常検知部）
２１４１ 類似度時系列ＤＢ

Claims (7)

1. 複数の被加工物のそれぞれに対し、周期的に同一の処理を施す加工装置の動作をセンサによりセンシングして得られた、上記処理毎のセンシングデータに基づき上記加工装置の異常を検知する異常検知装置であって、
   上記センシングデータを取得する取得部と、
   上記取得部が取得した上記センシングデータのうち、上記加工装置における加工に用いる器具の変更および上記加工装置の動作を制御するためのパラメータ変更の少なくとも一方があったときから所定数の周期分の上記処理時のセンシングデータである初期センシングデータから基準データを設定する基準データ設定部と、
   上記器具の変更または上記パラメータ変更があったときから次に器具の変更またはパラメータ変更があるまでの間、上記基準データと波形を比較して、上記基準データ設定後に取得した上記センシングデータの異常を検知することにより上記加工装置の異常を検知する異常検知部と、
   を備えていることを特徴とする異常検知装置。
2. 上記基準データ設定部は、上記初期センシングデータに含まれる各センシングデータについて、上記初期センシングデータに含まれる他のセンシングデータとの波形の類似度を算出するともに、当該類似度の平均を算出し、上記初期センシングデータに含まれるセンシングデータのうち、上記類似度の平均が最大であるセンシングデータを上記基準データとして設定することを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
3. 上記加工装置はプレス機であり、
   上記処理毎のセンシングデータとは、上記プレス機におけるショット毎のセンシングデータであり、
   上記所定数の周期分のセンシングデータとは上記プレス機における所定数分のショットのセンシングデータであることを特徴とする請求項１または２に記載の異常検知装置。
4. 上記センシングデータは、上記プレス機を動作させるためのサーボ電流値、または上記プレス機によるプレスの荷重値であることを特徴とする請求項３に記載の異常検知装置。
5. 複数の被加工物のそれぞれに対し、周期的に同一の処理を施す加工装置の動作をセンサによりセンシングして得られた、上記処理毎のセンシングデータに基づき上記加工装置の異常を検知する異常検知方法であって、
   上記センシングデータを取得する取得ステップと、
   上記取得ステップで取得した上記センシングデータのうち、上記加工装置における加工に用いる器具の変更および上記加工装置の動作を制御するためのパラメータ変更の少なくとも一方があったときから所定数の周期分の上記処理時のセンシングデータである初期センシングデータから基準データを設定する基準データ設定ステップと、
   上記器具の変更または上記パラメータ変更があったときから次に器具の変更かパラメータ変更があるまでの間、上記基準データと波形を比較して、上記基準データ設定後に取得した上記センシングデータの異常を検知することにより上記加工装置の異常を検知する異常検知ステップと、
   を含むことを特徴とする異常検知方法。
6. 請求項１に記載の異常検知装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記基準データ設定部、および上記異常検知部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
7. 請求項６に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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