JP2020190956A - 製造条件出力装置、品質管理システム及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
(システム構成)
図1は、本実施形態に係わる鋳造品の製造についての品質管理システム1の構成図である。品質管理システム1は、アルミダイカストなどの鋳造品の品質管理を行う鋳造品質管理システムである。品質管理システム1は、データ取得装置2と、モデル学習装置3と、推定装置4とを含む。データ取得装置2は、ダイカストマシン5と製品状態検査装置6に接続されている。ダイカストマシン5は、製品としてダイカストを製造する製造装置である。ダイカストマシン5は、金型を移動させる機構、金型キャビティへのアルミニウム等の溶湯の射出を行う機構などの製造機構(図示せず)と、ダイカストマシン5の動作を制御する制御装置5aを有している。
なお、推定装置4は、良品の製造条件を設定するための設定画面を生成して、表示装置4cに出力するものである。よって、推定装置4は、製品の製造条件を出力する製造条件出力装置を構成し、品質管理システム1は、ここで出力された製造条件を用いて品質管理を行っている。即ち、品質管理システム1の一部が製造条件出力装置となっている。
(データ取得装置の構成)
データ取得装置2は、プロセッサ11を含む装置であって、例えば、ダイカストマシン5及び製品状態検査装置6との入出力インターフェースを有するパーソナルコンピュータ(以下、PCという)である。プロセッサ11は、製造データ取得部12と、製造データ加工部13と、検査結果データ取得部14とを含む。
(モデル学習装置の構成)
モデル学習装置3は、プロセッサ21と記憶装置22を有する。モデル学習装置3は、例えば、PCであるが、上述したようにインターネット上のサーバでもよい。プロセッサ21は、データ取得装置2と通信ライン2aにより接続されている。プロセッサ21は、CPU、ROM、RAM、及びハードディスク装置を含む。モデル学習装置3は、データ取得装置2からの製造データと検査結果データとに基づいて機械学習を行い、ダイカストの良・不良の識別モデルであるモデルMを作成する。
ここでは、モデルMは、図4に示すような学習データ(教師データ)も用いて生成された決定木が複数集まったものを意味する。図4は、決定木の例を説明するための図である。図4では、鋳造温度Aが230度を超える場合は、ダイカストは良品と判定される。また、鋳造温度Aが230度以下であって、かつ鋳造圧力Bが20を超える場合は、ダイカストは良品と判定される。さらに、鋳造温度Aが230度以下であって、かつ鋳造圧力Bが20以下の場合は、ダイカストは不良品と判定される。
(推定装置の構成)
推定装置4は、プロセッサ31と、記憶装置32とを有する。プロセッサ31は、マンマシンインターフェース(以下、MMIという)4aに接続されている。MMI4aは、入力装置4bと表示装置4cを有する。入力装置4bは、キーボード、マウスなどを含む。推定装置4は、データ取得装置2から製造データを取得すると、その製造データに基づいて、良・不良の推定結果を出力して表示装置4cに表示する。さらに、推定装置4は、モデル学習装置3から受信したモデルMのモデル情報MIを分析して不良確率の低減に関する情報を出力して表示装置4cに表示する。
なお、ここでは、不良確率変化度出力部53は、各変数についての不良確率の変化度の関数データを出力しているが、不良確率の変化度情報は、各変数の値に対応する不良確率に関する値を含んでいればよく、離散的なデータでもよい。
よって、不良確率変化度出力部53は、機械学習により生成されたモデルのモデル情報から、製品の製造に関わる複数の変数についての不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を、良品条件すなわち製造条件として出力する変化度情報出力部を構成する。製造条件は、不良確率に応じてダイカストが良品又は不良品となる変数の値又は範囲である。
(作用)
次に、品質管理システム1の動作について説明する。ここでは、モデル学習部24と、推定結果出力部33と、モデル分析部34の処理について説明する。
Claims (10)
- 製品の製造条件を出力する製造条件出力装置であって、
前記製品の製造データと前記製品の検査結果データとに基づいて機械学習により生成されたモデルのモデル情報から、前記製品の製造に関わる複数の変数についての不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を、製造条件として出力する変化度情報出力部を、有する製造条件出力装置。 - 前記変化度情報は、各変数の値に対応する前記不良確率に関する値を含む、請求項1に記載の製造条件出力装置。
- 前記モデルは、非線形モデルである、請求項1又は2に記載の製造条件出力装置。
- 前記非線形モデルは、複数の決定木を用いたランダムフォレスト等のアンサンブル学習により学習されたモデルである、請求項3に記載の製造条件出力装置。
- 前記製造条件は、前記不良確率に応じて前記製品が良品又は不良品となる変数の値又は範囲である、請求項1から4のいずれか1つに記載の製造条件出力装置。
- 前記製造条件を設定する製造条件設定部と有し、
前記製造条件設定部は、前記製造条件を、前記製品が前記良品又は前記不良品となる確率に対応付けて設定するための表示データを出力する、請求項5に記載の製造条件出力装置。 - 前記モデル情報から算出された重要度に応じて前記複数の変数の変数名を、重要項目として抽出する重要項目抽出部と、
前記重要項目抽出部により抽出された前記重要項目の情報を出力する重要項目出力部と、
を有する、請求項1から5のいずれか1つに記載の製造条件出力装置。 - 前記製品は、ダイカストマシンで製造されるダイカストである、請求項1から7のいずれか1つに記載の製造条件出力装置。
- データ取得装置と、モデル学習装置と、推定結果出力装置とを含む品質管理システムであって、
前記データ取得装置は、
製品を製造する製造装置から製造データを取得する製造データ取得部と、
前記製造装置により製造された前記製品の検査結果データを取得する検査結果データ取得部と、
を有し、
前記モデル学習装置は、
前記製造データ取得部から取得した前記製造データを保存する製造データ保存部と、
前記検査結果データ取得部から取得した前記検査結果データを保存する検査結果データ保存部と、
前記製造データ保存部の前記製造データと、前記検査結果データ保存部の前記検査結果データとに基づいて機械学習により前記製造装置において製造された前記製品が良品又は不良品であるかを推定するモデルを生成するモデル学習部を、
有し、
前記推定装置は、
前記モデルを用いて、前記データ取得装置において取得された前記製造データに基づいて前記製品が前記良品又は前記不良品であるかを推定して推定結果を出力する推定結果出力部と、
前記モデルのモデル情報から、前記製品の製造条件に関わる変数についての不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を、製造条件として出力する変化度情報出力部と、
を有する、品質管理システム。 - 製品の製造データと前記製品の検査結果データとに基づいて機械学習により生成されたモデルのモデル情報から、前記製品の製造に関わる複数の変数についての不良確率に関する値の変化度についての情報である変化度情報を、製造条件として出力する機能を、
コンピュータに実行させるためのプログラム。
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