JP2021172029A - 成形システム、異常予測装置、異常予測方法、プログラム及び学習済みモデル - Google Patents

Abstract

【課題】ゲートの摩耗状態を予測する。【解決手段】 成型品を成形する成形装置と、前記成形装置の異常を予測する異常予測装置と、を備える成形システムであって、前記成形装置は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、を有し、前記異常予測装置は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得部と、前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、を有する、成形システム。【選択図】 図１

Description

本発明は、成形システム、異常予測装置、異常予測方法、プログラム及び学習済みモデルに関する。

複数の金型の間に形成されるキャビティへ成形材料を溶融させた融液を供給して成型品を成形する射出成形装置が知られている。例えば、特許文献１には、金型内に成形材料を射出する射出成形装置が開示されている。

特許文献１には、キャビティ内のガス残りに起因する成形不良（ガス残り不良）に対する対策として、品質チェックによりガス残り不良が確認された場合に、スクリュの前進位置を所定量後退させるように成形条件の設定変更を行う。このように、特許文献１には、キャビティ内への樹脂の充填量よりもガスの排出能力が優るように成形条件を変更する技術が開示されている。

特開２０１５−２４５６８公報

射出成形では同じ金型を繰り返し使用するため、金型は成形回数が重なるごとに摩耗していく。金型の摩耗は成形品の品質に影響を及ぼすため、現在は、一定の成形回数ごとに金型を交換し、又は、射出成形を行う作業者の熟練度に基づく勘やコツにより見定めた時点で金型を交換している。このため、金型の交換のタイミングを誤ると、成型品に不良が発生したり、無駄な金型交換による工数の増加が発生したりしてしまう。

また、作業者の勘やコツにより金型の交換タイミングを決める場合、成形済みの成型品について品質チェックをし、当該成型品に金型の摩耗に基づく不良、又は不良化の傾向が有ることを見極めた後に、金型の交換を決める。当該品質チェックは、作業者の目視検査等により行うものであるため、品質チェックの精度は作業者の熟練度によるところが大きい。また、作業員の工数が必要となるため、検査にかかる負担も大きい。このため、作業者の熟練度によらず、自動的に金型の適正な交換タイミングを判定する技術が求められている。

そこで、本発明は、ゲートの摩耗状態を予測する成形システム、異常予測装置、異常予測方法、プログラム及び学習済みモデルを提供することを目的とする。

（１）本発明に係る成形システムは、成型品を成形する成形装置と、前記成形装置の異常を予測する異常予測装置と、を備える成形システムであって、前記成形装置は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、を有し、前記異常予測装置は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得部と、前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、を有する、成形システムである。

発明者らは、鋭意研究の結果、キャビティ内の成形材料の保圧工程中の最大圧力は、ゲート正常時よりもゲート異常時のほうが大きくなることを発見した。すなわち、キャビティ内の成形材料の保圧工程中の圧力の最大値に着目すれば、ゲートの摩耗による異常、ひいては当該異常により発生する成型品の異常（例えば、ボイド、ヒケ、ソリ、寸法差等）を予測できることを発見した。そこで、本発明に係る成形システムは、保圧動作から保圧解除動作までの間のキャビティ内の成形材料の圧力の最大値に基づいて、ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。これにより、成形装置に設けられた圧力センサにより取得される情報からゲートの摩耗状態を予測することが可能となる。

（２）好ましくは、前記異常予測部は、前記ゲートの摩耗状態が正常な時に取得される前記第１評価値に基づいて生成される第１基準値よりも、予測対象となる前記成型品の成形時に取得される前記第１評価値が大きくなる場合に、前記ゲートに摩耗が発生していることを示す前記予測情報を取得する。このように構成することで、第１基準値と第１評価値との比較により、ゲートの摩耗状態を容易に予測することができる。

（３）好ましくは、前記異常予測部は、前記成形装置により予測対象となる前記成型品を複数成形し、所定の複数回にわたって連続して取得される前記第１評価値が、いずれも前記第１基準値よりも大きくなる場合に、前記ゲートに摩耗が発生していることを示す前記予測情報を取得する。このように構成することで、突発的な外乱の影響を除外し、ゲートの摩耗状態をより正確に予測することが可能となる。

（４）好ましくは、前記射出部は、溶融状態の前記成形材料を貯留し、前記金型部と接続するシリンダと、前記シリンダに挿入され、溶融状態の前記成形材料を前記金型部の方向へ押すスクリュと、を有し、前記成形装置は、前記シリンダ内の前記成形材料の圧力、又は前記スクリュが前記成形材料から受ける圧力を検出する第２圧力センサをさらに有し、前記データ取得部は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記第２圧力センサにより検出された圧力の最大値に基づいて、第１基準値を取得し、前記異常予測部は、前記第１評価値と前記第１基準値との差又は比に基づいて、前記予測情報を取得する。

このように構成することで、ゲートの摩耗状態が正常であるか否かを問わず、予測対象の成形品を１回成形した際に、第１基準値と第１評価値の双方を取得することができる。このため、例えば、同じ金型部を使用している最中に成形条件（与圧や型締力、成形材料の種類等）を変更した場合であっても、当該変更後に容易に第１基準値を取得することが可能となる。

（５）好ましくは、前記異常予測部は、前記第１評価値と前記ゲートの摩耗状態との相関関係を機械学習させた学習済みモデルへ前記第１評価値を入力することで、前記予測情報を取得し、前記学習済みモデルの説明変数は、前記第１評価値を含み、前記学習済みモデルの目的変数は、前記ゲートの内径、又は前記ゲートの摩耗量を含む。このように構成することで、成形条件にばらつきがある状態であっても、より正確にゲートの摩耗状態を予測することができる。

（６）好ましくは、前記データ取得部は、前記圧力センサにより検出された圧力の時系列データに基づいて、前記保圧解除動作後の前記成形材料の圧力の変化に関する第２評価値を取得し、前記異常予測部は、前記第１評価値及び前記第２評価値に基づいて、１又は複数の前記予測情報を取得する。

発明者らは、鋭意研究の結果、キャビティ内の成形材料の保圧解除動作後の圧力の変化の程度（圧力の傾き）は、ゲート正常時よりもゲート異常時のほうが負の方向に大きくなることを発見した。すなわち、キャビティ内の成形材料の保圧解除動作後の圧力の変化に着目すれば、ゲートの摩耗による異常、ひいては当該異常により発生する成型品の異常（例えば、ボイド、ヒケ、ソリ、寸法差等）を予測できることを発見した。そこで、本発明に係る成形システムは、保圧工程中の最大圧力に基づく第１評価値と、保圧解除動作後のキャビティ内の成形材料の圧力の変化に基づく第２評価値と、の両方に基づいて、ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。これにより、成形装置に設けられた圧力センサにより取得される情報からより正確にゲートの摩耗状態を予測することが可能となる。

（７）本発明に係る異常予測装置は、成型品を成形する成形装置の異常を予測する異常予測装置であって、前記成形装置は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、を有し、前記異常予測装置は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得部と、前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、を備える、異常予測装置である。

本発明に係る異常予測装置は、保圧動作から保圧解除動作までの間のキャビティ内の成形材料の圧力の最大値に基づいて、ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。これにより、成形装置に設けられた圧力センサにより取得される情報からゲートの摩耗状態を予測することが可能となる。

（８）本発明に係る異常予測方法は、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測する異常予測方法であって、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得工程と、前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測工程と、を備える、異常予測方法である。

本発明に係る異常予測方法は、保圧動作から保圧解除動作までの間のキャビティ内の成形材料の圧力の最大値に基づいて、ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。これにより、成形装置に設けられた圧力センサにより取得される情報からゲートの摩耗状態を予測することが可能となる。

（９）本発明に係るプログラムは、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測するためのプログラムであって、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得工程と、前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測工程と、をコンピュータ装置に実行させる、プログラムである。

本発明に係るプログラムは、保圧動作から保圧解除動作までの間のキャビティ内の成形材料の圧力の最大値に基づいて、ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する処理をコンピュータ装置に実行させる。これにより、成形装置に設けられた圧力センサにより取得される情報からゲートの摩耗状態を予測することが可能となる。

（１０）本発明に係る学習済みモデルは、内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測するための学習済みモデルであって、説明変数は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値に基づいて取得される第１評価値を含み、目的変数は、前記ゲートの内径又は前記ゲートの摩耗量を含む、学習済みモデル。

本発明に係る学習済みモデルは、説明変数を保圧動作から保圧解除動作までの間のキャビティ内の成形材料の圧力の最大値に関する第１評価値とし、目的変数をゲートの内径又はゲートの摩耗量としているため、学習済みモデルへ当該第１評価値を入力すれば、予測したゲートの摩耗状態が出力される。これにより、圧力センサの検出値に基づいて取得される第１評価値により、ゲートの摩耗状態を予測することができる。

本発明によれば、成形装置のゲートの摩耗状態を予測することができる。

第１実施形態に係る成形システムを模式的に示すブロック図である。 図１に係る成形装置を概念的に示す説明図である。 図１に係る成形装置を概念的に示す説明図である。 充填工程の終了時の様子を模式的に示す金型部の断面図である。 図４の矢印Ｖの切断線により切断した金型部を示す断面図である。 図４の矢印ＶＩの切断線により切断した金型部を示す断面図である。 圧力の時系列データを示すグラフの一例である。 ゲート正常時における、保圧工程の開始及び終了時の様子を模式的に示す説明図である。 ゲート異常時における、保圧工程の開始及び終了時の様子を模式的に示す説明図である。 第１実施形態に係る学習装置の機能構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る評価値を模式的に説明するグラフである。 第１実施形態に係る異常予測装置の機能構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る成形システムを模式的に示すブロック図である。 第２実施形態に係る異常予測装置の機能構成を示すブロック図である。 変形例に係る異常の判定方法を模式的に説明するグラフである。

＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態を、図面を参照して説明する。

＜成形システムの全体構成＞
図１は、第１実施形態に係る成形システム１０を模式的に示すブロック図である。成形システム１０は、複数の成形装置２０と、学習装置３０と、異常予測装置４０と、入力部５０と、表示部６０とを備える。

成形装置２０、学習装置３０、異常予測装置４０、入力部５０及び表示部６０は、それぞれ無線又は有線により通信可能に設けられている。学習装置３０及び異常予測装置４０は、演算部（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ等）と、記憶部（例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等）とを有する情報処理装置（コンピュータ装置）により構成されている。学習装置３０及び異常予測装置４０は、同一の情報処理装置により構成されてもよいし、別々の情報処理装置により構成されてもよい。

本実施形態では複数の成形装置２０が１個の学習装置３０及び１個の異常予測装置４０に接続され、学習装置３０及び異常予測装置４０は複数の成形装置２０から送信される各種のデータに基づいて学習及び異常予測を行う。なお、成形装置２０は学習装置３０及び異常予測装置４０と１対１で対応していてもよい。すなわち、成形システム１０において、成形装置２０は１個であってもよいし、学習装置３０及び異常予測装置４０は複数備えられていてもよい。

入力部５０は、例えばキーボードやマウスであり、オペレータからの各種の入力を受付ける。表示部６０は、例えばディスプレイやスピーカであり、成形システム１０における各種の情報を表示する。入力部５０及び表示部６０は、例えばタッチパネルのように一体となっていてもよい。また、入力部５０及び表示部６０は、携帯型の端末装置として、成形装置２０、学習装置３０及び異常予測装置４０から離れた場所に移動可能に設けられていてもよい。

＜成形装置の概略構成＞
図２及び図３は、成形装置２０を概念的に示す説明図である。図２及び図３において、断面として示す部分にはハッチングを付す。成形装置２０は、ベッド２１と、射出部２２と、型締め部２３と、金型部２４と、圧力センサ２５と、温度センサ２６と、制御盤２７とを有する。図２は、金型部２４が開放されている状態の成形装置２０を示しており、図３は、金型部２４が組み合わされている状態の成形装置２０を示している。成形装置２０は、型締め式の射出成形を行う装置である。

制御盤２７は、制御部２７１と、通信部２７２とを有する。制御部２７１は成形装置２０の各駆動部（モータ２３７等）と電気的に接続し、当該各駆動部へ動作指令を出力する。また、制御部２７１は成形装置２０の各センサ（圧力センサ２５等）と電気的に接続し、当該各センサにより検出された信号が制御部２７１へ入力される。制御部２７１は、演算部（例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ等）と、記憶部（例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等）とを有する情報処理装置により構成されている。

通信部２７２は、成形システム１０の他の各部（学習装置３０等）と通信を行う。通信部２７２は、例えば、当該各センサにより検出された信号を学習装置３０又は異常予測装置４０へ送信する。また、通信部２７２は、後述の判定情報及び予測情報を異常予測装置４０から受信する。

型締め部２３は、固定盤２３１と、可動盤２３２と、タイバー２３３と、ボールねじ２３４と、支持盤２３５と、型締め力センサ２３６と、モータ２３７とを有する。固定盤２３１及び支持盤２３５は、ベッド２１に固定されている。支持盤２３５はボールねじ２３４を支持している。ボールねじ２３４はモータ２３７と接続している。制御部２７１の動作指令によりモータ２３７が回転されると、ボールねじ２３４は移動する。ボールねじ２３４のうち、モータ２３７と接続されている端部とは反対側の端部には、可動盤２３２が固定されている。

ここで、成形装置２０において、ボールねじ２３４が移動する方向を「軸方向」と称する。ボールねじ２３４に対してモータ２３７が位置する側を軸方向の「一方側」と称し、ボールねじ２３４に対して可動盤２３２が位置する側を軸方向の「他方側」と称する。

可動盤２３２は、ボールねじ２３４の移動に伴って、軸方向に移動する。可動盤２３２には、軸方向に貫通している貫通孔２３２ａが形成されている。タイバー２３３は、軸方向一方側の端部が支持盤２３５に固定され、軸方向他方側の端部が固定盤２３１に固定されている。タイバー２３３は可動盤２３２の貫通孔２３２ａに挿入されている。これにより、タイバー２３３は、可動盤２３２の軸方向の移動を案内する。

型締め力センサ２３６は、ボールねじ２３４から支持盤２３５に加えられる圧力（型締め力の反力）を検出する。型締め力センサ２３６は、圧力に関する検出信号を、制御部２７１に出力する。なお、型締め力センサ２３６は、後述の金型部２４における型締め力を検出できる位置であれば、他の位置に設置されていてもよい。固定盤２３１には、軸方向他方側に径が広がる貫通孔２３１ａが形成されている。貫通孔２３１ａには、後述のシリンダ２２２が挿入される。

金型部２４は、複数の金型２４１、２４２を有する。金型２４１は、可動盤２３２に固定されている。ボールねじ２３４が軸方向に移動すると、可動盤２３２とともに金型２４１も軸方向に移動する。すなわち、金型２４１は可動金型である。金型２４２は、固定盤２３１に固定されている。すなわち、金型２４２は固定金型である。金型２４２には、流路２４３が形成されている。

図３を参照する。ボールねじ２３４により金型２４１が軸方向他方側に移動し、金型２４１が金型２４２に接触すると（すなわち、複数の金型２４１、２４２が組み合わされると）、金型２４１、２４２の間にはキャビティＣ１が形成される。本実施形態のキャビティＣ１は、成形材料が充填される円環状の空間である。

図２を参照する。射出部２２は、ホッパ２２１と、シリンダ２２２と、スクリュ２２３と、ボールねじ２２５と、モータ２２６と、与圧センサ２２７と、圧力センサ２２７ａと、移動量センサ２２８と、ヒータ２２９とを有する。ホッパ２２１は、シリンダ２２２と接続しており、シリンダ２２２内に成形材料を供給する。シリンダ２２２は軸方向に延びる中空の円筒形状を有する部材である。シリンダ２２２の軸方向一方側の端部は、径方向一方側の最端に近づくにつれて径が狭くなっており、シリンダ２２２の軸方向一方側の最端にはノズル２２４が設けられている。ノズル２２４は、金型２４２の流路２４３と接続している。

スクリュ２２３は、シリンダ２２２の軸方向他方側の端部からシリンダ２２２内に挿入されている。スクリュ２２３の軸方向他方側にはボールねじ２２５が接続されており、ボールねじ２２５の軸方向他方側にはモータ２２６が接続されている。制御部２７１の動作指令によりモータ２２６が回転すると、ボールねじ２２５は軸方向に移動する。これに伴いスクリュ２２３も軸方向に移動する。このとき、スクリュ２２３は、軸方向を中心軸とする周方向に回転する。

与圧センサ２２７は、ボールねじ２２５からモータ２２６へ加えられる圧力（スクリュ２２３の押込み力の反力）を検出する。すなわち、与圧センサ２２７は、スクリュ２２３が成形材料Ｌ１から受ける圧力を検出する。与圧センサ２２７は、圧力に関する検出信号を、制御部２７１に出力する。なお、与圧センサ２２７は、スクリュ２２３の押込み力を検出できる位置であれば、他の位置に設置されていてもよい。

圧力センサ２２７ａは、シリンダ２２２の内周面に設置され、シリンダ２２２が成形材料Ｌ１から受ける圧力を検出する。圧力センサ２２７ａは、圧力に関する検出信号を、制御部２７１に出力する。与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａの少なくとも一方が、本発明の「第２圧力センサ」として機能する。

移動量センサ２２８は、ボールねじ２２５の軸方向の移動量を検出する。移動量センサ２２８は、移動量に関する検出信号を、制御部２７１に出力する。なお、移動量センサ２２８は、ボールねじ２２５の軸方向の移動量を検出できる位置であれば、他の位置に設置されていてもよい。

ヒータ２２９は、例えば抵抗線をコイル状に巻回した抵抗加熱ヒータである。ヒータ２２９は、制御部２７１の動作指令により当該抵抗線へ電流が流されることで、抵抗熱によりシリンダ２２２内を加熱する。

圧力センサ２５（本発明の「圧力センサ」）は、金型２４１、２４２のうちキャビティＣ１に露出する面に設置されている。より具体的には、圧力センサ２５は、キャビティＣ１に露出する面のうち後述するゲート２４３ｂ（図４）に近接する面に設置されている。圧力センサ２５は、キャビティＣ１内の圧力を検出する。特に、圧力センサ２５は、キャビティＣ１内に供給された成形材料（溶融状態もしくは固化状態、又は溶融状態と固化状態とが混在した状態）の圧力を検出する。圧力センサ２５は、圧力に関する検出信号を制御部２７１に出力する。本実施形態において、圧力センサ２５は金型２４２に、１個設置されている。しかしながら、圧力センサ２５は、金型２４１、２４２の双方に、それぞれ複数個設置される構成であってもよい。

温度センサ２６は、金型２４１に内蔵されており、金型２４１の温度を検出する。温度センサ２６は、温度に関する検出信号を制御部２７１に出力する。なお、温度センサ２６は、金型２４１のうちキャビティＣ１に面する領域に設置されてもよいし、金型２４２に設置されてもよい。また、温度センサ２６は、シリンダ２２２内に設置されてもよい。すなわち、温度センサ２６は、キャビティＣ１内に供給される成形材料の温度を直接的に又は間接的に検出することができればよい。

＜成形装置による製造方法＞
図２から図５を適宜参照しながら、成形装置２０による成型品の製造方法について説明する。成形装置２０による成型品の製造方法は、前工程ＳＴ１と、型締め工程ＳＴ２と、充填工程ＳＴ３と、保圧工程ＳＴ４と、保圧解除工程ＳＴ５と、離型工程ＳＴ６とが、この順で実行される。本実施形態において、成型品は、転がり軸受に用いられる樹脂製の保持器である。しかしながら、これは成型品の一例であり、本発明に係る成形装置により成形される成型品は、その他の形状及び用途の成型品であってもよい。

図２を参照する。はじめに、前工程ＳＴ１が実行される。前工程ＳＴ１では、モータ２２６によりスクリュ２２３が回転し、ヒータ２２９によりシリンダ２２２内が加熱されている状態で、ホッパ２２１から成形材料のペレットがシリンダ２２２内へ供給される。成形材料のペレットは、スクリュ２２３の回転に伴う摩擦熱と、ヒータ２２９による加熱とにより、シリンダ２２２内において溶融し、溶融状態の成形材料Ｌ１となる。シリンダ２２２内に、所定量の成形材料Ｌ１が貯留されると、前工程ＳＴ１が終了する。

次に、型締め工程ＳＴ２が開始されると、図２の状態の成形装置２０において、制御部２７１の動作指令によりボールねじ２３４が軸方向他方側に移動し、図３に示すように金型２４１を金型２４２に接触させる。このように金型２４１と金型２４２とを組み合わせた状態で、さらにボールねじ２３４が軸方向他方側へ所定の型締め力により金型２４１を金型２４２へ押さえつける。すなわち、複数の金型２４１、２４２を締め付ける。これにより、複数の金型２４１、２４２の間に円環状のキャビティＣ１が形成される。以上により、型締め工程ＳＴ２が終了する。

ここで、型締め力は、成形条件のひとつであり、金型２４１、２４２の形状等、その他の成形条件に応じて決定される。型締め力は、型締め力センサ２３６により検出される。

続いて、充填工程ＳＴ３が開始されると、上記の型締め力を維持している状態で、ボールねじ２２５が軸方向一方側へ移動する。これにより、スクリュ２２３が軸方向一方側へ成形材料Ｌ１を押し、シリンダ２２２のノズル２２４から金型２４２の流路２４３を介してキャビティＣ１へ溶融状態の成形材料Ｌ１が射出される（充填動作）。

図４は、充填工程ＳＴ３の終了時の様子を模式的に示す金型部２４の断面図である。図５は、図４の矢印Ｖの切断線により切断した金型部２４の断面図である。図６は、図４の矢印ＶＩの切断線により切断した金型部２４の断面図である。

図４を参照する。流路２４３は、ノズル２２４側に開口する第１開口部２４３ａと、キャビティＣ１側に開口する第２開口部２４３ｂとを有する。第２開口部２４３ｂは、流路２４３からキャビティＣ１内へ成形材料Ｌ１を供給するゲートとして機能するため、以下、「ゲート２４３ｂ」と称する。

図５を参照する。本実施形態において、キャビティＣ１は環状に形成されている。また、本実施形態において、圧力センサ２５は、キャビティＣ１のうちゲート２４３ｂに最も近接する領域に面するように設置されている。例えば、圧力センサ２５は、図５のように軸方向にキャビティＣ１を見たとき、ゲート２４３ｂが向かう方向（本実施形態ではキャビティＣ１の径方向）に近接して設置されている。

図６を参照する。本実施形態において、ゲート２４３ｂは円形状の内周面を有する。また、ゲート２４３ｂは、流路２４３の他の部分の内径よりも小さい内径を有する。このように構成することで、成型品を成形した際の良好なゲートカット（キャビティＣ１部分の成型品と、流路２４３部分のランナーとの接続を切断すること）を実現することができる。一方で、ゲート２４３ｂは流路２４３の他の部分よりも内径が小さいために、摩耗しやすいという特性を有する。ゲート２４３ｂの摩耗は、成型品の品質に特に影響を及ぼすため、ある程度ゲート２４３ｂが摩耗すると、金型部２４を交換する必要が生じる。

図４、図５及び図６に示すように、流路２４３からキャビティＣ１へ成形材料Ｌ１が供給され、キャビティＣ１内がすべて成形材料Ｌ１により充填されると、充填工程ＳＴ３が終了する。充填工程ＳＴ３において、溶融状態の成形材料Ｌ１は、金型２４１、２４２の表面付近から徐々に固化しながらキャビティＣ１内へ供給される。

続いて、保圧工程ＳＴ４が開始されると、スクリュ２２３がさらに軸方向一方側へ成形材料Ｌ１を押し、シリンダ２２２のノズル２２４からキャビティＣ１へ成形材料Ｌ１がさらに射出される。これにより、キャビティＣ１内に充填されている成形材料Ｌ１に所定の圧力（例えば、数十〜数百ＭＰａ）が印加される。そして、スクリュ２２３はこの状態を所定時間保持することで、所定の圧力を所定時間（例えば、数秒間）だけ成形材料Ｌ１に与え続ける（保圧動作）。スクリュ２２３がキャビティＣ１へ成形材料Ｌ１を押し出す圧力（与圧）は、与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａにより検出される。

続いて、保圧解除工程ＳＴ５が開始されると、スクリュ２２３は軸方向他方側へ移動し、成形材料Ｌ１の圧力の保持を解除する（保圧解除動作）。保圧解除動作後、所定時間が経過してキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の圧力が所定値以下になると、保圧解除工程ＳＴ５が終了する。その後、離型工程ＳＴ６が開始されると、金型部２４が冷却されることで、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１が固まり、成型品が形成される。そして、ボールねじ２３４が軸方向一方側へ移動し、金型２４１が金型２４２から離れることで、成型品が取り出される。なお、金型部２４の冷却は、保圧解除工程ＳＴ５と同時に開始されてもよい。

図７は、充填工程ＳＴ３、保圧工程ＳＴ４及び保圧解除工程ＳＴ５において、成形装置２０の各センサにより検出される圧力の時系列データを示すグラフの一例である。図７において、縦軸は圧力Ｐであり、横軸は時間ｔである。グラフ線Ｆ０は、与圧センサ２２７により検出される圧力の時系列データ（本発明の「第２時系列データ」）である。グラフ線Ｆ１、Ｆ２は、圧力センサ２５により検出される圧力の時系列データ（本発明の「時系列データ」）である。

グラフ線Ｆ１は、ゲート２４３ｂに摩耗がない、又は摩耗があっても成型品の品質に悪影響を及ぼさない程度の摩耗である場合（以下、適宜「ゲート正常時」と称する。）に、圧力センサ２５により検出される圧力の時系列データである。例えば、グラフ線Ｆ１は、金型部２４により初めて成形を行う際に検出される圧力の時系列データである。グラフ線Ｆ２は、ゲート２４３ｂに異常な摩耗がある（より詳しくは、成型品の品質に悪影響を及ぼす程度の摩耗がある）場合に、圧力センサ２５により検出される圧力の時系列データである。

本実施形態において、時間の原点（ｔ＝０）は、制御部２７１がモータ２２６へスクリュ２２３の軸方向他方側への移動を動作指令した時点である。すなわち、充填工程ＳＴ３において射出部２２が金型部２４へ成形材料Ｌ１の供給を開始した時点である。なお、時間の原点（ｔ＝０）はこれに限られず、与圧センサ２２７又は圧力センサ２２７ａが所定の圧力を検出した時点であってもよいし、移動量センサ２２８が所定の移動量を検出した時点であってもよい。

グラフ線Ｆ０に着目する。グラフ線Ｆ０は、ゲート２４３ｂの正常時・異常時にかかわらず、成形条件（型締め力、与圧、保圧時間等）が同一であれば、略同一のグラフが取得される傾向がある。グラフ線Ｆ０は、充填工程ＳＴ３において圧力Ｐｓ１まで立ち上がる。

ここで、圧力Ｐｓ１は、保圧工程ＳＴ４の「設定圧力」である。すなわち、保圧工程ＳＴ４の間、与圧センサ２２７により検出される圧力がＰｓ１に維持されるように、制御部２７１がモータ２２６をフィードバック制御する。このため、保圧工程ＳＴ４の間、与圧センサ２２７により検出される圧力はＰｓ１で略一定となる。保圧工程ＳＴ４は、時点Ｘ１に開始され、時点Ｘ２に終了する。すなわち、保圧時間は、（Ｘ２−Ｘ１）である。その後、保圧解除工程ＳＴ５において圧力は低下する。保圧解除工程ＳＴ５は、時点Ｘ２から開始される。すなわち、保圧解除動作は、時点Ｘ２に実行される。

次に、グラフ線Ｆ１に着目する。グラフ線Ｆ１は、充填工程ＳＴ３においてグラフ線Ｆ０が立ち上がった後に立ち上がり、保圧工程ＳＴ４において圧力が最大圧力Ｐｔ１まで上昇し、その後圧力が減少していき、保圧解除工程ＳＴ５において圧力が急激に低下する。

次に、グラフ線Ｆ２に着目する。グラフ線Ｆ２は、充填工程ＳＴ３においてグラフ線Ｆ０が立ち上がった後に立ち上がり、保圧工程ＳＴ４において圧力が最大圧力Ｐｔ２まで上昇し、その後圧力が減少していき、保圧解除工程ＳＴ５において圧力が急激に低下する。

ここで、グラフ線Ｆ１（ゲート正常時）と、グラフ線Ｆ２（ゲート異常時）との主な相違点は、２点ある。１点目は、保圧工程ＳＴ４における最大圧力である。グラフ線Ｆ１の最大圧力Ｐｔ１よりも、グラフ線Ｆ２の最大圧力Ｐｔ２の方が、大きくなる傾向がある。これは、ゲート２４３ｂの内径が摩耗により正常時よりも大きくなることで、ゲート２４３ｂにおける流路抵抗が正常時よりも低くなるため、射出部２２からキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１に与えられる圧力が減衰しなくなる結果、最大圧力が大きくなることに起因する。すなわち、保圧工程ＳＴ４におけるキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の最大圧力は、ゲート２４３ｂの内径が大きいほど（すなわち、ゲート２４３ｂが摩耗するほど）、大きくなる。

２点目は、保圧解除動作後（すなわち、時点Ｘ２後）の圧力の変化の程度（すなわち、圧力の傾き）である。グラフ線Ｆ１の保圧解除動作後の圧力の傾きよりも、グラフ線Ｆ２の保圧解除動作後の圧力の傾きの方が、負の方向に大きくなる傾向がある。この原因について、図８及び図９を用いて説明する。

図８は、ゲート正常時における、保圧工程ＳＴ４の開始時（時点Ｘ１）及び終了時（時点Ｘ２）の様子を模式的に示す説明図である。図８（ａ）及び（ｂ）は、図５のゲート２４３ｂを含む領域を拡大して示す図である。また、図８（ａ）は、充填工程ＳＴ３が終了し、保圧工程ＳＴ４が開始される時点の様子を示している。ゲート２４３ｂの内径ｄ１は、成型品の品質に影響を及ぼさない正常な内径である。保圧工程ＳＴ４の開始時（時点Ｘ１）において、キャビティＣ１内及び流路２４３内の成形材料Ｌ１はほとんど溶融状態である。

図８（ｂ）は、保圧工程ＳＴ４が終了し、保圧解除工程ＳＴ５が開始される時点の様子を示している。保圧工程ＳＴ４の間、成形材料Ｌ１は、金型２４２により熱が奪われることで、流路２４３の縁の部分において一部が凝固し、凝固体Ｓ１となる。そして、保圧工程ＳＴ４が終了するまでに凝固体Ｓ１がゲート２４３ｂを全て覆い、図８（ｂ）に示すようにキャビティＣ１と流路２４３とが凝固体Ｓ１により寸断される「ゲートシール」状態となる。

ゲートシール状態になった後、保圧解除動作が行われることで、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１はキャビティＣ１内に留まったまま凝固及び収縮する。これにより、保圧解除動作後のキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の圧力は、図７のグラフ線Ｆ１に示されるように、急激に減少する。

図９は、ゲート異常時における、保圧工程ＳＴ４の開始時（時点Ｘ１）及び終了時（時点Ｘ２）の様子を模式的に示す説明図である。図９（ａ）及び（ｂ）は、図５のゲート２４３ｂを含む領域を拡大して示す図である。また、図９（ａ）は、充填工程ＳＴ３が終了し、保圧工程ＳＴ４が開始される時点の様子を示している。ゲート２４３ｂの内径ｄ２は、正常時の内径ｄ１よりも大きく、成型品の品質に影響を及ぼす異常な内径である。保圧工程ＳＴ４の開始時（時点Ｘ１）において、キャビティＣ１内及び流路２４３内の成形材料Ｌ１はほとんど溶融状態である。

図９（ｂ）は、保圧工程ＳＴ４が終了し、保圧解除工程ＳＴ５が開始される時点の様子を示している。保圧工程ＳＴ４の間、成形材料Ｌ１は、金型２４２により熱が奪われることで、流路２４３の縁の部分において一部が凝固し、凝固体Ｓ１となる。しかしながら、径ｄ２が正常時よりも大きいため、保圧工程ＳＴ４が終了するまでに凝固体Ｓ１はゲート２４３ｂを全て覆いつくせない。このため、図９（ｂ）に示すように、ゲート２４３ｂの凝固体Ｓ１に隙間Ｇ１が残り、キャビティＣ１と流路２４３とが凝固体Ｓ１により寸断されない。このような状態を、「ゲートシール未了状態」と称する。

そして、ゲートシール未了状態のまま、保圧解除動作が行われることで、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１が流路２４３へ（すなわち、矢印ＡＲ１の方向へ）逆流する。また、キャビティＣ１内に残った成形材料Ｌ１は、凝固及び収縮する。これにより、保圧解除動作後のキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の圧力は、図７のグラフ線Ｆ２に示されるように、成形材料Ｌ１の流路２４３への逆流がある分だけ、グラフ線Ｆ１よりも急激に減少する。

このように、ゲートシール未了状態のまま保圧解除動作が行われると、成形材料Ｌ１の流路２４３への逆流がある分だけ、キャビティＣ１内の成形材料の充填量が減少するため、成型品の寸法、重量、品質（例えば、強度）のばらつきが大きくなるという悪影響が生じる。また、成形材料の充填量が減少すると、成型品にボイド（成型品の内部に生じる意図しない空間）、ヒケ（成型品の外面に生じる意図しない凹み）、ソリ（成型品の意図しない変形）、といった不良が生じるおそれがある。このため、ゲート２４３ｂの異常を成形装置２０においてセンシングし、自動的に判定できる技術が重要となる。

上記に説明したように、発明者らは、鋭意研究の結果、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の保圧工程ＳＴ４中の最大圧力は、ゲート正常時よりもゲート異常時のほうが大きくなる（Ｐｔ１＜Ｐｔ２）ことを発見した。すなわち、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の保圧工程ＳＴ４中の圧力の最大値（以下、「第１評価値Ｒ１」と適宜称する。）に着目すれば、ゲートの摩耗による異常、ひいては当該異常により発生する成型品の異常（例えば、ボイド、ヒケ、ソリ、寸法差等）を予測できることを発見した。

また、発明者らは、鋭意研究の結果、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の保圧解除動作後の圧力の変化の程度（圧力の傾き）は、ゲート正常時よりもゲート異常時のほうが負の方向に大きくなることを発見した。すなわち、キャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の保圧解除動作後の圧力の傾き（以下、「第２評価値Ｒ２」と適宜称する。）に着目すれば、ゲートの摩耗による異常、ひいては当該異常により発生する成型品の異常（例えば、ボイド、ヒケ、ソリ、寸法差等）を予測できることを発見した。

そこで、本実施形態に係る成形システム１０では、学習装置３０において第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２と、とゲート２４３ｂの摩耗状態との相関関係を学習させた学習済みモデルＴｍ１を生成し、異常予測装置４０において学習済みモデルＴｍ１と第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２とに基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。以下、学習装置３０及び異常予測装置４０について説明する。

＜学習装置の説明＞
図１０は、本実施形態に係る学習装置３０の機能構成を示すブロック図である。学習装置３０は、訓練データ取得部３１と、学習演算部３２と、成形情報記憶部３３と、学習済みモデル記憶部３４とを有する。これらの各部は、ＣＰＵ等の演算部とＨＤＤ等の記憶部とを有するコンピュータ装置により実現される。

成形情報記憶部３３には、各種の成形情報が記憶されている。成形情報は、例えば各種の第１情報と第２情報とを対応付けしたテーブル形式の情報である。例えば、第１情報が金型の種類である場合、第２情報には金型の各種寸法、キャビティＣ１の容積が含まれる。第１情報が成形材料の種類又はロット番号である場合、第２情報には成形材料の物性（粘度、含有水分等）が含まれる。

訓練データ取得部３１は、成形システム１０の各部から訓練データに関する情報を取得する。訓練データは、後述の第１評価値Ｒ１と、第２評価値Ｒ２と、第３評価値Ｒ３と、成形情報と、ゲート２４３ｂの摩耗情報とを含む。訓練データは、例えば学習対象の成型品を成形した際に、成形システム１０の各部（例えば、圧力センサ２５）において検出されるデータに基づいて取得される。

例えば、訓練データ取得部３１は、圧力センサ２５及び与圧センサ２２７においてそれぞれ検出された圧力に基づいて、保圧工程ＳＴ４中のキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の最大圧力を第１評価値Ｒ１として取得する。具体的には、与圧センサ２２７により検出される圧力が設定圧力Ｐｓ１になっていることに基づいて、保圧工程ＳＴ４の開始時点Ｘ１と終了時点Ｘ２を取得する。そして、時点Ｘ１（保圧動作時点）から時点Ｘ２（保圧解除動作時点）の間に、圧力センサ２５により検出された圧力の最大値Ｐｔｎを第１評価値Ｒ１として取得する。

また、訓練データ取得部３１は、圧力センサ２５により検出された圧力の時系列データに基づいて、時点Ｘ２（保圧解除動作時点）以降の成形材料Ｌ１の圧力の変化（傾き）に関する第２評価値Ｒ２を取得する。

図１１は、本実施形態に係る第２評価値Ｒ２について模式的に説明するグラフである。図１１（ａ）は、図７の時点Ｘ２以降のグラフ線Ｆ１、Ｆ２を拡大して示すグラフである。まず、Ｘ２から所定時間Ｔ１ごとに時点を区切る。例えば、時点Ｘ３はＸ２＋Ｔ１となる時点であり、時点Ｘ４はＸ３＋Ｔ１となる時点である。図１１（ａ）では時点Ｘ３〜Ｘ６の４個の時点に区切るが、これより多くの時点（例えば、１０個）で区切ってもよい。

そして、時点Ｘ２から時点Ｘ３までのグラフ線Ｆ１、Ｆ２の変化の割合を、それぞれの圧力の傾きとして取得する。例えば、図１１（ａ）に示すように、グラフ線Ｆ１の場合、時点Ｘ２における圧力がＰａ１であり、時点Ｘ３における圧力がＰａ２であるため、圧力の傾きｄＰａ１は、（Ｐａ２−Ｐａ１）／（Ｘ３−Ｘ２）となる。

図１１（ｂ）は、グラフ線Ｆ１、Ｆ２について、所定時間ごとに取得された圧力の傾きをプロットしたグラフである。当該グラフの縦軸は圧力の傾きであり、横軸は時間である。図１１（ｂ）において、グラフ線Ｆ１から取得された圧力の傾きは黒丸によりプロットしており、グラフ線Ｆ２から取得された圧力の傾きは白丸によりプロットしている。図１１（ａ）では時点Ｘ２以降、４個の時点に区切っているため、各グラフ線Ｆ１、Ｆ２においてそれぞれ４個の圧力の傾きが取得される。例えば、時点Ｘ２から時点Ｘ３までのグラフ線Ｆ１の圧力の傾きｄＰａ１は、図１１（ｂ）の時点Ｘ２上にプロットされる。

そして、これら複数の圧力の傾きの平均値（又は中央値）を、第２評価値Ｒ２として取得する。例えば、学習対象の成型品を成形した際に、圧力センサ２５において検出された圧力の時系列データがグラフ線Ｆ１である場合、黒丸で示すグラフ線Ｆ１についての４個の圧力の傾きの平均値ｄＰｖ１を、第２評価値Ｒ２として取得する。同様に、学習対象の成形品を成形した際に、圧力センサ２５において検出された圧力の時系列データがグラフＦ２である場合、白丸で示すグラフ線Ｆ２についての４個の圧力の傾きの平均値ｄＰｖ２を、第２評価値Ｒ２として取得する。

図１１（ａ）や図７では、曲線として圧力の時系列データを表示しているが、実際には圧力の時系列データは複数の点により構成されている。そして、所定時点の点が他の隣接する点よりも極端に異なる値をとる「スパイクノイズ」が発生する場合がある。このため、スパイクノイズが生じている時点の圧力値のみに基づいて第２評価値Ｒ２を取得すると、正確な値が取得できない。本実施形態では、保圧解除動作後の圧力の時系列データにおいて、所定時間ごとに複数の圧力の傾きを取得し、複数の圧力の傾きの平均値又は中央値を第２評価値Ｒ２とすることで、スパイクノイズの影響を低減することができる。

なお、第２評価値Ｒ２は、保圧解除動作後の圧力の変化を示す値であれば、上記以外の方法により取得されてもよい。例えば、複数の点により構成されている圧力の時系列データから近似曲線の関数を導出し、当該関数を微分することで第２評価値Ｒ２を取得してもよい。また、圧力の傾きに代えて、圧力の変化量を第２評価値Ｒ２として取得してもよい。図１１（ａ）の例では、保圧解除動作（時点Ｘ２）から所定時間Ｔ１の間における圧力の変化量（Ｐａ２−Ｐａ１）を第２評価値Ｒ２として取得してもよい。

また、訓練データ取得部３１は、ゲート２４３ｂの摩耗状態を示す摩耗情報を取得する。ゲート２４３ｂの摩耗状態は、例えばゲート２４３ｂの内径、又はゲート２４３ｂの摩耗量である。学習対象の成型品を成形した後、オペレータは金型部２４を例えば定規により確認し、ゲート２４３ｂの内径を計測する。そして、入力部５０に計測したゲート２４３ｂの内径を入力する。これにより、訓練データ取得部３１は、ゲート２４３ｂの内径を摩耗情報として取得する。

また、ゲート２４３ｂの摩耗量を摩耗情報として取得する場合、はじめに、金型部２４の初期状態（例えば、１回も成形を行っていない状態）におけるゲート２４３ｂの内径（初期内径）を計測する。次に、学習対象の成型品を成形した後、オペレータは定規によりゲート２４３ｂの内径を測定し、当該内径からゲート２４３ｂの初期内径を減算する。これにより、ゲート２４３ｂの初期内径からの摩耗量が取得される。そして、オペレータは入力部５０へ算出されたゲート２４３ｂの摩耗量を入力する。これにより、訓練データ取得部３１は、ゲート２４３ｂの摩耗量を摩耗情報として取得する。

なお、訓練データ取得部３１は図示省略する記憶部にゲート２４３ｂの初期内径を記憶し、オペレータが入力部５０に入力したゲート２４３ｂの内径と、当該初期内径とに基づいて、訓練データ取得部３１がゲート２４３ｂの摩耗量を算出するように構成してもよい。

また、訓練データ取得部３１は、複数の第３評価値Ｒ３を取得する。第３評価値Ｒ３は、例えば、温度センサ２６において検出された温度に関する値と、図示省略するその他のセンサ（例えば、湿度センサ）において検出された成形装置２０の周辺及び内部の環境に関する値と、を含む。

図１０を参照する。訓練データ取得部３１は、入力部５０にオペレータが入力する情報と、成形情報記憶部３３とに基づいて、成形情報を取得する。例えば、学習対象の成型品を成形する際に、オペレータは当該成型品に関する成形材料のロット番号を入力する。訓練データ取得部３１は、当該ロット番号に対応する成形材料の物性（例えば、粘度）に関する成形情報を、成形情報記憶部３３から取得する。

訓練データ取得部３１は、例えば学習対象の成型品を１個成形する際に、１組の訓練データ（当該成型品の成形の際に取得される第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３、成形情報及び摩耗情報のセット）を取得する。同様に、学習対象の成型品を複数成形する際に、複数組の訓練データを取得する。

学習演算部３２は、複数組の訓練データに基づいて、教師あり機械学習を行う演算をすることで、第１評価値Ｒ１と、摩耗情報との相関関係をモデル化した学習済みモデルＴｍ１を生成する。また、学習演算部３２は、複数組の訓練データに基づいて、教師あり機械学習を行う演算をすることで、第２評価値Ｒ２と、摩耗情報との相関関係をモデル化した学習済みモデルＴｍ２を生成する。すなわち、本実施形態では、２個の学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を生成する。

本実施形態では、機械学習モデルとして、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＣＮ：Convolutional Neural Network）を用いるが、その他のモデルを用いてもよい。例えば、データのグループ分けに関するモデルである回帰木モデルであってもよい。

具体的には、学習済みモデルＴｍ１を生成する際には、第１評価値Ｒ１、第３評価値Ｒ３及び成形情報（これら３種類の情報を「第１評価情報」と総称する。）を説明変数とし、摩耗情報を目的変数とすることで、第１評価情報と摩耗情報との相関関係をモデル化する。また、学習済みモデルＴｍ２を生成する際には、第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報（これら３種類の情報を「第２評価情報」と総称する。）を説明変数とし、摩耗情報を目的変数とすることで、第２評価情報と摩耗情報との相関関係をモデル化する。

学習演算部３２により生成された学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２は、学習済みモデル記憶部３４に記憶される。学習済みモデル記憶部３４に記憶された学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２は、学習装置３０に新たな情報が入力され、訓練データ取得部３１において新たな訓練データが取得されると、当該訓練データの内容に応じて適宜更新される。また、学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２は、学習装置３０から後述の異常予測装置４０へ送信され、異常予測装置４０の学習済みモデル記憶部４５にも記憶される。

なお、本実施形態では、圧力の最大値に関する第１評価値Ｒ１と、圧力の傾きに関する第２評価値Ｒ２とを別々にして、それぞれ学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を生成する。しかしながら、第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報（これら４種類の情報を「第３評価情報」と総称する。）を説明変数とし、摩耗情報を目的変数とすることで、第３評価情報と摩耗情報との相関関係をモデル化した学習済みモデルＴｍ３を生成するように構成してもよい。また、本実施形態では、２個の学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を生成するが、いずれか一方の学習済みモデルのみを生成するように構成してもよい。

＜学習済みモデルの生成方法＞
次に、学習装置３０による学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２の生成方法について説明する。学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２の生成方法は、訓練データ取得工程と、学習演算工程とを備える。はじめに、訓練データ取得工程が開始されると、訓練データ取得部３１は、複数組の訓練データを取得する。例えば、圧力センサ２５により検出された圧力の時系列データに基づいて、第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２を取得する。また、当該第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２が取得された成型品を成形した金型部２４を作業員が実際に検査することで、摩耗情報を取得する。次に、学習演算工程が開始されると、学習演算部３２は、複数組の訓練データに基づいて学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を生成する。

＜異常予測装置の説明＞
図１２は、本実施形態に係る異常予測装置４０の機能構成を示すブロック図である。異常予測装置４０は、データ取得部４１と、異常予測部４２と、出力部４３と、成形情報記憶部４４と、学習済みモデル記憶部４５とを有する。これらの各部は、ＣＰＵ等の演算部とＨＤＤ等の記憶部とを有するコンピュータ装置により実現される。演算部は、記憶部に記憶されているプログラムに基づいて、後述のデータ取得処理と、異常予測処理とを実行する。

成形情報記憶部４４には、成形情報記憶部３３と同様に、各種の第１情報と第２情報とを対応付けしたテーブル形式の成形情報が記憶されている。学習済みモデル記憶部４５には、学習装置３０により生成された学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２が記憶されている。

成形情報記憶部４４及び学習済みモデル記憶部４５は、コンピュータ装置のうち、学習装置３０の成形情報記憶部３３及び学習済みモデル記憶部３４と同じ記憶領域により実現されてもよいし、別の記憶領域により実現されてもよい。すなわち、学習装置３０及び異常予測装置４０が、同じ成形情報記憶部３３及び学習済みモデル記憶部３４を共有するように構成されてもよいし、学習装置３０及び異常予測装置４０がそれぞれ独立した成形情報記憶部３３、４４及び学習済みモデル記憶部３４、４５を有するように構成されてもよい。

データ取得部４１は、成形システム１０の各部から異常予測を行うための情報を取得するデータ取得処理を実行する。異常予測を行うための情報は、例えば予測対象の成型品を成形した際に取得される１組の第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報である。

異常予測部４２は、学習済みモデルＴｍ１へ、データ取得部４１により取得された１組の第１評価値Ｒ１、第３評価値Ｒ３及び成形情報を入力する。学習済みモデルＴｍ１は、これらの入力に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報Ｄ１を出力する。また、異常予測部４２は、学習済みモデルＴｍ２へ、データ取得部４１により取得された１組の第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報を入力する。学習済みモデルＴｍ２は、これらの入力に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報Ｄ２を出力する。

予測情報Ｄ１、Ｄ２は、学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を生成する際に用いた目的変数に対応する情報である。例えば、目的変数がゲート２４３ｂの摩耗量である場合、予測情報Ｄ１は、ゲート２４３ｂの摩耗量について予測される確率を含む情報となる。より具体的には、予測情報Ｄ１は、例えばゲート２４３ｂの摩耗量について、１ｍｍ以下である第１確率と、１ｍｍより長く３ｍｍ以下である第２確率と、３ｍｍより大きい第３確率とを含む。一例として、学習済みモデルＴｍ１へ１組の第１評価値Ｒ１、第３評価値Ｒ３及び成形情報を入力すると、学習済みモデルＴｍ１は第１確率が１０％、第２確率が１０％、第３確率が８０％である予測情報Ｄ１を出力する。予測情報Ｄ２についても、同様に出力される。

出力部４３は、異常予測部４２において取得された予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態の正常・異常を判定する。出力部４３は、例えば、所定のしきい値と、予測情報Ｄ１に基づいて、ゲート２４３ｂの第１予備判定情報ＰＤ１を取得する。所定のしきい値は、例えば許容される最大摩耗量（又は許容される最大内径）である。例えば、許容される最大摩耗量が３ｍｍである場合、上記の第１確率〜第３確率のうち、第３確率が最も高いときに、出力部４３はゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であることを示す第１予備判定情報ＰＤ１を取得する（例えば、ＰＤ１＝１）。また、上記の第１確率〜第３確率のうち、第１確率又は第２確率が最も高いときには、出力部４３はゲート２４３ｂの摩耗状態が正常であることを示す第１予備判定情報ＰＤ１を取得する（例えば、ＰＤ１＝０）。

また、出力部４３は、同様に、予測情報Ｄ２に基づいてゲート２４３ｂの第２予備判定情報ＰＤ２を取得する。例えば、出力部４３は、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であることを示す第２予備判定情報ＰＤ２（ＰＤ２＝１）、又はゲート２４３ｂの摩耗状態が正常であることを示す第２予備判定情報ＰＤ２（ＰＤ２＝０）を取得する。

そして、第１及び第２予備判定情報ＰＤ１、ＰＤ２に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態が正常か異常かを判定する。例えば、第１及び第２予備判定情報ＰＤ１、ＰＤ２がいずれも異常であることを示す場合（すなわち、ＰＤ１×ＰＤ２＝１の場合）にのみ、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定する。そして、出力部４３は、ゲート２４３ｂの摩耗状態の正常・異常に関する判定の情報である「判定情報」を取得する。

ここで、第１予備判定情報ＰＤ１は、予測情報Ｄ１に基づいて取得される。予測情報Ｄ１は、保圧工程ＳＴ４中の最大圧力に基づいて取得される第１評価値Ｒ１と、学習済みモデルＴｍ１から取得される。また、第２予備判定情報ＰＤ２は、予測情報Ｄ２に基づいて取得される。予測情報Ｄ２は、保圧解除動作後の圧力の傾きに基づいて取得される第２評価値Ｒ２と、学習済みモデルＴｍ２から取得される。

このように、第１予備判定情報ＰＤ１と第２予備判定情報ＰＤ２は、予測対象の成形品を成形した際に得られる圧力の時系列データのうち、それぞれ異なるポイントに着目した２個の情報（第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２）に基づいて、それぞれ取得される。このため、第１予備判定情報ＰＤ１と第２予備判定情報ＰＤ２の両方が異常を示す場合にのみ、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定することで、ゲート２４３ｂの摩耗状態がより確実に異常である場合のみを抽出することが可能となる。これにより、金型部２４の点検や交換の頻度を低減することができる。

なお、出力部４３は、第１及び第２予備判定情報ＰＤ１、ＰＤ２の少なくとも一方が異常であることを示す場合（すなわち、ＰＤ１＋ＰＤ２≧１の場合）に、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定するように構成してもよい。このように構成すれば、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常となる場合を漏れなく抽出することが可能となる。これにより、金型部２４の異常により早く対応することが可能となり、成型品の歩留まりを向上することができる。

出力部４３は、判定情報と、予測情報Ｄ１、Ｄ２とを表示部６０及び制御部２７１に出力する。表示部６０には、判定情報と、予測情報Ｄ１、Ｄ２とが表示される。特に、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定されている場合には、表示部６０のディスプレイにおいて赤などの強調色により判定情報を表示し、スピーカにおいてアラートを発報するように構成してもよい。

また、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定されている場合、制御部２７１の動作指令により、異常判定されたゲート２４３ｂを含む成形装置２０を、金型部２４が開放した状態で停止させるように構成してもよい。この場合、オペレータは表示部６０によるアラート等に基づいて、金型部２４を点検し、必要に応じて金型部２４の交換を行う。

なお、本実施形態において、出力部４３を設けずに、異常予測部４２において得られた予測情報Ｄ１、Ｄ２をそのまま表示部６０に表示するように構成されてもよい。この場合、表示部６０に表示された予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいて、オペレータがゲート２４３ｂの摩耗状態の正常・異常を判断するようにしてもよい。

＜異常予測装置による異常予測方法＞
次に、異常予測装置４０による異常予測方法を説明する。異常予測方法は、データ取得工程と、異常予測工程とを備える。データ取得工程が開始されると、データ取得部４１は、予測対象の成型品を成形した際に取得される１組の第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報を取得する。以上により、データ取得工程が終了する。

次に、異常予測工程が開始されると、はじめに、異常予測部４２は、１組の第１評価値Ｒ１、第３評価値Ｒ３及び成形情報を学習済みモデルＴｍ１へ入力することで、予測情報Ｄ１を取得する。また、異常予測部４２は、１組の第２評価値Ｒ２、第３評価値Ｒ３及び成形情報を学習済みモデルＴｍ２へ入力することで、予測情報Ｄ２を取得する。

次に、出力部４３は、予測情報Ｄ１、Ｄ２から第１、第２予備判定情報ＰＤ１、ＰＤ２を取得する。そして、出力部４３は、第１、第２予備判定情報ＰＤ１、ＰＤ２に基づいて、判定情報を取得する。最後に、出力部４３は、当該判定情報と、予測情報Ｄ１、Ｄ２とを表示部６０及び制御部２７１に出力する。以上により、異常予測工程が終了する。

＜成形システムの作用・効果＞
本実施形態に係る成形システム１０は、保圧動作（時点Ｘ１）から保圧解除動作（時点Ｘ２）までの間のキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の圧力の最大値（第１評価値Ｒ１）に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。また、本実施形態に係る成形システム１０は、保圧解除動作後のキャビティＣ１内の成形材料Ｌ１の圧力の変化に関する値（第２評価値Ｒ２）に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する。

このような構成により、学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２が一旦生成された後は、オペレータが逐一金型部２４を検査する必要がなくなり、成形装置２０に設けられた各種のセンサ（圧力センサ２５、与圧センサ２２７等）により取得される情報からゲート２４３ｂの摩耗状態を予測することが可能となる。

また、本実施形態に係る成形システム１０は、第１評価値Ｒ１と摩耗情報との相関関係を機械学習させた学習済みモデルＴｍ１へ第１評価値Ｒ１を入力することで、予測情報Ｄ１を取得する。ここで、学習済みモデルＴｍ１の説明変数は、第１評価値Ｒ１を含み、学習済みモデルＴｍ１の目的変数は、ゲート２４３ｂの内径又はゲート２４３ｂの摩耗量を含む。このように構成することで、成形条件にばらつきがある状態であっても、より正確にゲート２４３ｂの摩耗状態を予測することができる。

また、本実施形態に係る成形システム１０は、第２評価値Ｒ２と摩耗情報との相関関係を機械学習させた学習済みモデルＴｍ２へ第２評価値Ｒ２を入力することで、予測情報Ｄ２を取得する。ここで、学習済みモデルＴｍ２の説明変数は、第２評価値Ｒ２を含み、学習済みモデルＴｍ２の目的変数は、ゲート２４３ｂの内径又はゲート２４３ｂの摩耗量を含む。このように構成することで、成形条件にばらつきがある状態であっても、より正確にゲート２４３ｂの摩耗状態を予測することができる。

また、本実施形態に係る圧力センサ２５は、キャビティＣ１のうちゲート２４３ｂに近接する面に設けられている。このように構成することで、圧力センサ２５は図９（ｂ）に示すようなキャビティＣ１から流路２４３への成形材料Ｌ１の逆流による圧力変化をより検出しやすくなるため、ゲート２４３ｂの摩耗に起因する保圧解除動作後の圧力のより急激な減少をより正確に検出することができる。この結果、第２評価値Ｒ２をより正確に取得することができる。

また、第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２は、成形材料Ｌ１の温度にも依存する。成形材料Ｌ１の温度が高いほど、成形材料Ｌ１の粘度が低く、成形材料Ｌ１が流動しやすくなる。このため、例えば、ゲートシール未了状態の場合、成形材料Ｌ１の温度が高いほどキャビティＣ１から流路２４３へより多くの成形材料Ｌ１が逆流することになるため、第２評価値Ｒ２は負の方向に大きくなる傾向がある。本実施形態に係る成形システム１０は、成形材料Ｌ１の温度に関する第３評価値Ｒ３を説明変数に含むことで、学習済みモデルＴｍ１、Ｔｍ２を上記の相関関係が組み込まれたモデルとすることが可能となり、より正確にゲート２４３ｂの摩耗状態を予測することができる。

＜第２実施形態＞
以上、第１実施形態に係る成形システムを説明した。しかしながら、本発明の実施に関してはこれに限られず、種々の変形を行うことができる。以下、本発明の第２実施形態に係る成形システム１１について、説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態から変更のない部分については同じ符号を付し、説明を省略する。

図１３は、第２実施形態に係る成形システム１１を模式的に示すブロック図である。成形システム１１は、複数の成形装置２０と、異常予測装置４０ａと、入力部５０と、表示部６０とを備える。

本実施形態において、成形システム１１の異常予測装置４０ａは、第１評価値Ｒ１と所定の第１基準値Ｒｆ１とに基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報Ｄ３を取得する。すなわち、成形システム１１は、学習済みモデルＴｍ１を用いずに、第１評価値Ｒ１と第１基準値Ｒｆ１との比較によりゲート２４３ｂの摩耗状態を予測する点で、第１実施形態に係る成形システム１０と相違する。

また、本実施形態において、成形システム１１の異常予測装置４０ａは、第２評価値Ｒ２と所定の第２基準値Ｒｆ２とに基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するための予測情報Ｄ４を取得する。すなわち、成形システム１１は、学習済みモデルＴｍ２を用いずに、第２評価値Ｒ２と第２基準値Ｒｆ２との比較によりゲート２４３ｂの摩耗状態を予測する点で、第１実施形態に係る成形システム１０と相違する。

図１４は、本実施形態に係る異常予測装置４０ａの機能構成を示すブロック図である。異常予測装置４０ａは、データ取得部４１と、異常予測部４２ａと、出力部４３ａと、成形情報記憶部４４と、基準値記憶部４６とを有する。これらの各部は、ＣＰＵ等の演算部とＨＤＤ等の記憶部とを有するコンピュータ装置により実現される。データ取得部４１は、第１実施形態に係るデータ取得部４１と同様に、評価情報を取得する。

基準値記憶部４６には、第１基準値Ｒｆ１及び第２基準値Ｒｆ２が記憶されている。第１基準値Ｒｆ１は、摩耗状態が正常であるゲート２４３ｂを用いて成型品を成形した際に取得される第１評価値Ｒ１（圧力の最大値）に基づいて生成される値である。第１基準値Ｒｆ１は、例えば、摩耗状態が正常であるゲート２４３ｂを用いて複数の成型品を成形した際に取得される複数の第１評価値Ｒ１の平均値又は中央値に、所定のマージンを加味した値である。所定のマージンは、ゲート２４３ｂにおいて許容される最大摩耗量（又は許容される最大内径）により決定される。

また、第２基準値Ｒｆ２は、摩耗状態が正常であるゲート２４３ｂを用いて成型品を成形した際に取得される第２評価値Ｒ２（圧力の変化に基づく値）に基づいて生成される値である。第２基準値Ｒｆ２は、例えば、摩耗状態が正常であるゲート２４３ｂを用いて複数の成型品を成形した際に取得される複数の第２評価値Ｒ２の平均値又は中央値に、所定のマージンを加味した値である。所定のマージンは、ゲート２４３ｂにおいて許容される最大摩耗量（又は許容される最大内径）により決定される。

異常予測部４２ａは、データ取得部４１により取得された第１評価値Ｒ１と、基準値記憶部４６に記憶されている第１基準値Ｒｆ１を取得する。そして、異常予測部４２ａは、第１評価値Ｒ１と第１基準値Ｒｆ１とを比較することで、予測情報Ｄ１を取得する。予測情報Ｄ１は、例えば、第１評価値Ｒ１と第１基準値Ｒｆ１との差、又は比である。

前述のとおり、ゲート２４３ｂが摩耗し、流路２４３の流路抵抗が低くなると、スクリュ２２３から成形材料に与えられる与圧が減衰しにくくなるため、保圧工程ＳＴ４中の最大圧力に関する第１評価値Ｒ１は、ゲート２４３ｂ正常時の最大圧力に関する第１基準値Ｒｆ１よりも大きくなる傾向がある。このため、第１基準値Ｒｆ１よりも第１評価値Ｒ１が大きくなる場合、ゲート２４３ｂに摩耗が発生していることが予測される。したがって、予測情報Ｄ１には、ゲート２４３ｂに摩耗が発生しているか否かが示されている。

また、異常予測部４２ａは、データ取得部４１により取得された第２評価値Ｒ２と、基準値記憶部４６に記憶されている第２基準値Ｒｆ２を取得する。そして、異常予測部４２ａは、第２評価値Ｒ２と第２基準値Ｒｆ２とを比較することで、予測情報Ｄ２を取得する。予測情報Ｄ２は、例えば、第２評価値Ｒ２と第２基準値Ｒｆ２との差、又は比である。

図７から図９において説明したように、ゲート２４３ｂが摩耗し、ゲートシール未了状態で保圧解除動作が行われる場合、保圧解除動作後のキャビティＣ１内の圧力低下はより急激に生じるため、保圧解除動作後の圧力の変化に関する第２評価値Ｒ２は、ゲート２４３ｂ正常時の圧力変化に関する第２基準値Ｒｆ２よりも小さく（すなわち、負の方向に大きく）なる傾向がある。このため、第２基準値Ｒｆ２よりも第２評価値Ｒ２が小さくなる場合、ゲート２４３ｂに摩耗が発生していることが予測される。したがって、予測情報Ｄ２には、ゲート２４３ｂに摩耗が発生しているか否かが示されている。

出力部４３ａは、異常予測部４２ａにおいて取得された予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常か否かを判定する。例えば、予測情報Ｄ１が第１評価値Ｒ１と第１基準値Ｒｆ１との差（Ｒ１−Ｒｆ１）であり、予測情報Ｄ２が第２評価値Ｒ２と第２基準値Ｒｆ２との差（Ｒ２−Ｒｆ２）である場合、出力部４３ａは、予測情報Ｄ１が正の値であり、かつ予測情報Ｄ２が負の値であるときに、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定する。なお、出力部４３ａは、予測情報Ｄ１が正の値である場合と、予測情報Ｄ２が負の値である場合とのいずれか一方を満たすときに、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常であると判定するようにしてもよい。

出力部４３ａは、ゲート２４３ｂの摩耗状態の判定結果に関する判定情報と、予測情報Ｄ１、Ｄ２とを表示部６０及び制御部２７１に出力する。表示部６０及び制御部２７１は、判定情報及び予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいて、第１実施形態と同様の動作を行う。

なお、本実施形態において、出力部４３ａを設けずに、異常予測部４２ａにおいて得られた予測情報Ｄ１、Ｄ２をそのまま表示部６０に表示するように構成されてもよい。この場合、表示部６０に表示された予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいて、オペレータが金型部２４の状態を判断するようにしてもよい。

本実施形態に係る成形システム１１によれば、第１評価値Ｒ１と第１基準値Ｒｆ１との比較、及び第２評価値Ｒ２と第２基準値Ｒｆ２との比較により、ゲート２４３ｂの摩耗状態を容易に予測することができる。なお、本実施形態では第１評価値Ｒ１、第２評価値Ｒ２の両方を用いてゲート２４３ｂの摩耗状態を予測するが、いずれか一方の評価値のみを用いてゲート２４３ｂの摩耗状態を予測してもよい。

＜変形例１＞
上記の第２実施形態において、第１基準値Ｒｆ１は、摩耗状態が正常であるゲート２４３ｂを用いて成型品を成形した際に取得される第１評価値Ｒ１（圧力の最大値）に基づいて生成される。しかしながら、本発明の実施に関してはこれに限られない。例えば、第１基準値Ｒｆ１は、保圧工程ＳＴ４中に、与圧センサ２２７により検出される圧力の最大値に基づいて生成されてもよい。また、第１基準値Ｒｆ１は、保圧工程ＳＴ４中に、圧力センサ２２７ａにより検出される圧力の最大値に基づいて生成されてもよい。

与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａによりそれぞれ検出される圧力は、流路２４３を通過する前の成形材料の圧力であるため、流路２４３による流路抵抗の影響を受けない。ゲート２４３ｂの正常時には、流路２４３は所定以上の流路抵抗を有するため、圧力センサ２５により保圧工程ＳＴ４中に検出される圧力の最大値は、与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａによりそれぞれ検出される圧力の最大値よりも所定値Ｔｈ１以上低くなる。また、ゲート２４３ｂの摩耗時には、流路２４３の流路抵抗が所定未満となり、圧力センサ２５により保圧工程ＳＴ４中に検出される圧力の最大値と、与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａによりそれぞれ検出される圧力の最大値との差が所定値Ｔｈ１未満となる。

このため、データ取得部４１が与圧センサ２２７及び圧力センサ２２７ａによりそれぞれ検出される圧力の最大値を第１基準値Ｒｆ１として取得し、異常予測部４２ａが第１基準値Ｒｆ１と第１評価値Ｒ１との差（Ｒｆ１−Ｒ１）を予測情報として取得し、出力部４３ａが当該差（Ｒｆ１−Ｒ１）が所定値Ｔｈ１より小さい場合に、ゲート２４３ｂの摩耗状態に異常があると判定するように構成してもよい。なお、異常予測部４２ａは、第１基準値Ｒｆ１と第１評価値Ｒ１との比を予測情報として取得し、出力部４３ａが当該比に基づいて、ゲート２４３ｂの摩耗状態が異常か否かを判定するように構成してもよい。

このように構成することで、ゲート２４３ｂの摩耗状態が正常であるか否かを問わず、予測対象の成形品を１回成形した際に、第１基準値Ｒｆ１と第１評価値Ｒ１の双方を取得することができる。このため、例えば、同じ金型部２４を使用している最中に成形条件（与圧や型締力、成形材料の種類等）を変更した場合であっても、当該変更後に容易に第１基準値Ｒｆ１を取得することが可能となる。

なお、第１基準値Ｒｆ１と第１評価値Ｒ１は、それぞれ異なる圧力センサにより取得される値であるため、第１基準値Ｒｆ１及び第１評価値Ｒ１の少なくとも一方に、圧力センサ２２７、２２７ａ、２５間の校正に関する補正値を加味してもよい。

＜変形例２＞
上記の第２実施形態において、出力部４３ａは、１回の成形で取得された予測情報Ｄ１、Ｄ２に基づいてゲート２４３ｂの摩耗状態を判定する。しかしながら、出力部４３ａは、複数回の成形で取得された情報に基づいてゲート２４３ｂの摩耗状態を判定してもよい。

図１５は、本変形例に係る異常の判定方法を模式的に説明するグラフである。図１５（ａ）は、成形回数ごとの複数の第１評価値Ｒ１を示すグラフである。グラフの縦軸は圧力であり、横軸は成形回数である。例えば成形装置２０により予測対象となる成型品を複数成形し、複数の第１評価値Ｒ１を取得する。図１５（ａ）の例では、成形１回目の第１評価値Ｒ１は、「Ｐｔａ」である。また、第１基準値Ｒｆ１は、成形１回目（すなわち、ゲート２４３ｂに摩耗がない状態）の第１評価値Ｒ１にマージンＴｈ２を加えた値Ｐｔｈである。

成形装置２０において成形を繰り返し行い、データ取得部４１は、その都度、第１評価値Ｒ１を取得する。そして、所定の複数回（例えば、３回）にわたって連続して取得される複数の（例えば、３個の）第１評価値Ｒ１が、いずれも第１基準値Ｒｆ１よりも大きくなる場合に、ゲート２４３ｂに摩耗が発生していることを示す予測情報Ｄ１を取得する。

例えば、Ｎ１回目の第１評価値Ｒ１は、第１基準値Ｒｆ１（＝Ｐｔｈ）未満であるため、ゲート２４３ｂに摩耗が発生しているとは予測されず、出力部４３ａはゲート２４３ｂが正常であることを示す予測情報Ｄ１（例えば、Ｄ１＝０）を取得する。また、Ｎ２回目の第１評価値Ｒ１は、第１基準値Ｒｆ１以上であるものの、Ｎ１回目の第１評価値Ｒ１が第１基準値Ｒｆ１（＝Ｐｔｈ）未満であるため、ゲート２４３ｂに摩耗が発生しているとは予測されず、出力部４３ａはゲート２４３ｂが正常であることを示す予測情報Ｄ１を取得する。同様に、Ｎ３回目の成形時にも出力部４３ａはゲート２４３ｂが正常であることを示す予測情報Ｄ１を取得する。

そして、Ｎ４回目の第１評価値Ｒ１は、第１基準値Ｒｆ１以上であり、Ｎ２、Ｎ３回目の第１評価値Ｒ１も第１基準値Ｒｆ１以上であるため、３回連続して第１評価値Ｒ１が第１基準値Ｒｆ１よりも大きくなる。この場合に、出力部４３ａはゲート２４３ｂに摩耗が発生していることを示す予測情報Ｄ１（例えば、Ｄ１＝１）を取得する。

図１５（ｂ）は、成形回数ごとの複数の第２評価値Ｒ２を示すグラフである。グラフの縦軸は圧力の傾きであり、横軸は成形回数である。例えば成形装置２０により予測対象となる成型品を複数成形し、複数の第２評価値Ｒ２を取得する。図１５（ｂ）の例では、成形１回目の第２評価値Ｒ２は、「ｄＰｖａ」である。また、第２基準値Ｒｆ２は、成形１回目（すなわち、ゲート２４３ｂに摩耗がない状態）の第２評価値Ｒ２からマージンＴｈ３を減算した値ｄＰｔｈである。

成形装置２０において成形を繰り返し行い、データ取得部４１は、その都度、第２評価値Ｒ２を取得する。例えばＮ１回目の第２評価値Ｒ２が第２基準値Ｒｆ２（＝ｄＰｔｈ）以上であり、Ｎ２〜Ｎ４回目の第２評価値Ｒ２が第２基準値Ｒｆ２未満である場合、出力部４３ａはＮ３回目まではゲート２４３ｂが正常であることを示す予測情報Ｄ２（例えば、Ｄ２＝０）を取得し、Ｎ４回目においてゲート２４３ｂに摩耗が発生していることを示す予測情報Ｄ２（例えば、Ｄ２＝１）を取得する。

すなわち、所定の複数回（例えば、３回）にわたって連続して取得される複数の（例えば、３個の）第２評価値Ｒ２が、いずれも第２基準値Ｒｆ２よりも小さくなる場合に、ゲート２４３ｂに摩耗が発生していることを示す予測情報Ｄ２を取得するように構成する。

突発的に外乱（例えば、振動）などが成形装置２０に加えられると、ゲート２４３ｂには異常がないものの、単発で異常値となる第１評価値Ｒ１や第２評価値Ｒ２が取得される場合がある。上記のように、複数回にわたって第１評価値Ｒ１及び第２評価値Ｒ２を監視することで、このような外乱の影響を除外し、ゲート２４３ｂの摩耗状態をより正確に予測することが可能となる。

以上のとおり開示した実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではない。つまり、本発明の成形システムは、図示する形態に限られず、本発明の範囲内において他の形態であってもよい。

１０、１１ 成形システム
２０ 成形装置 ２１ ベッド ２２ 射出部
２２１ ホッパ ２２２ シリンダ ２２３ スクリュ
２２５ ボールねじ ２２６ モータ ２２７ 与圧センサ
２２７ａ 圧力センサ ２２８ 移動量センサ ２２９ ヒータ
２２４ ノズル ２３ 型締め部 ２３１ 固定盤
２３１ａ 貫通孔 ２３２ 可動盤 ２３２ａ 貫通孔
２３３ タイバー ２３４ ボールねじ ２３５ 支持盤
２３６ 力センサ ２３７ モータ ２４ 金型部
２４１ 金型 ２４２ 金型
２４３ 流路 ２４３ａ 第１開口部
２４３ｂ 第２開口部（ゲート） ２５ 圧力センサ
２６ 温度センサ ２７ 制御盤 ２７１ 制御部
２７２ 通信部 ３０ 学習装置 ３１ 訓練データ取得部
３２ 学習演算部 ３３ 成形情報記憶部 ３４ 学習済みモデル記憶部
４０、４０ａ 異常予測装置 ４１ データ取得部
４２、４２ａ 異常予測部 ４３、４３ａ 出力部
４４ 成形情報記憶部 ４５ 学習済みモデル記憶部
４６ 基準値記憶部 ５０ 入力部 ６０ 表示部
Ｃ１ キャビティ Ｌ１ 成形材料
Ｆ０、Ｆ１、Ｆ２ グラフ線Ｆ Ｐｓ１ 圧力（設定圧力）
Ｘ１ （保圧動作の）時点 Ｘ２ （保圧解除動作後の）時点
Ｐｔ１、Ｐｔ２ 最大圧力
ｄ１ （ゲート正常時の）内径
ｄ２ （ゲート異常時の）内径
Ｓ１ 凝固体 Ｇ１ 隙間
Ｒ１ 第１評価値 Ｒ２ 第２評価値
Ｒ３ 第３評価値 Ｔ１ 所定時間
Ｔｍ１、Ｔｍ２、Ｔｍ３ 学習済みモデル
Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４ 予測情報
ＰＤ１ 第１予備判定情報 ＰＤ２ 第２予備判定情報
Ｒｆ１ 第１基準値
Ｒｆ２ 第２基準値
Ｔｈ１ 所定値 Ｔｈ２、Ｔｈ３ マージン

Claims (10)

1. 成型品を成形する成形装置と、前記成形装置の異常を予測する異常予測装置と、を備える成形システムであって、
   前記成形装置は、
   内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、
   前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、
   前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、
   を有し、
   前記異常予測装置は、
   前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得部と、
   前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、
   を有する、成形システム。
2. 前記異常予測部は、前記ゲートの摩耗状態が正常な時に取得される前記第１評価値に基づいて生成される第１基準値よりも、予測対象となる前記成型品の成形時に取得される前記第１評価値が大きくなる場合に、前記ゲートに摩耗が発生していることを示す前記予測情報を取得する、
   請求項１に記載の成形システム。
3. 前記異常予測部は、前記成形装置により予測対象となる前記成型品を複数成形し、所定の複数回にわたって連続して取得される前記第１評価値が、いずれも前記第１基準値よりも大きくなる場合に、前記ゲートに摩耗が発生していることを示す前記予測情報を取得する、
   請求項２に記載の成形システム。
4. 前記射出部は、
   溶融状態の前記成形材料を貯留し、前記金型部と接続するシリンダと、
   前記シリンダに挿入され、溶融状態の前記成形材料を前記金型部の方向へ押すスクリュと、を有し、
   前記成形装置は、前記シリンダ内の前記成形材料の圧力、又は前記スクリュが前記成形材料から受ける圧力を検出する第２圧力センサをさらに有し、
   前記データ取得部は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記第２圧力センサにより検出された圧力の最大値に基づいて、第１基準値を取得し、
   前記異常予測部は、前記第１評価値と前記第１基準値との差又は比に基づいて、前記予測情報を取得する、請求項１に記載の成形システム。
5. 前記異常予測部は、前記第１評価値と前記ゲートの摩耗状態との相関関係を機械学習させた学習済みモデルへ前記第１評価値を入力することで、前記予測情報を取得し、
   前記学習済みモデルの説明変数は、前記第１評価値を含み、
   前記学習済みモデルの目的変数は、前記ゲートの内径、又は前記ゲートの摩耗量を含む、
   請求項１に記載の成形システム。
6. 前記データ取得部は、前記圧力センサにより検出された圧力の時系列データに基づいて、前記保圧解除動作後の前記成形材料の圧力の変化に関する第２評価値を取得し、
   前記異常予測部は、前記第１評価値及び前記第２評価値に基づいて、１又は複数の前記予測情報を取得する、
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の成形システム。
7. 成型品を成形する成形装置の異常を予測する異常予測装置であって、
   前記成形装置は、
   内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、
   前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、
   前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサと、
   を有し、
   前記異常予測装置は、
   前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得部と、
   前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測部と、
   を備える、異常予測装置。
8. 内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測する異常予測方法であって、
   前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得工程と、
   前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測工程と、
   を備える、異常予測方法。
9. 内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測するためのプログラムであって、
   前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値を第１評価値として取得するデータ取得工程と、
   前記第１評価値に基づいて、前記ゲートの摩耗状態を予測するための予測情報を取得する異常予測工程と、
   をコンピュータ装置に実行させる、プログラム。
10. 内部にキャビティを形成し、前記キャビティ側に開口するゲートを有する金型部と、前記ゲートを経由して、前記キャビティへ溶融状態の成形材料を充填する充填動作と、前記キャビティに充填された前記成形材料の圧力を保持する保圧動作と、前記成形材料の圧力の保持を解除する保圧解除動作と、を行う射出部と、を備える成型品を成形する成型装置の異常を予測するための学習済みモデルであって、
    説明変数は、前記保圧動作から前記保圧解除動作までの間に前記キャビティ内の前記成形材料の圧力を検出する圧力センサにより検出された圧力の最大値に基づいて取得される第１評価値を含み、
    目的変数は、前記ゲートの内径又は前記ゲートの摩耗量を含む、
    学習済みモデル。

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