JP2023113719A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. 各ステーションが、構成要素の多工程製造プロセスで少なくとも１つの工程を実行するように構成されている、１つまたは複数のステーションと、
   前記多工程製造プロセス全体で前記構成要素の進行を監視するように構成された監視プラットフォームと、
   前記多工程製造プロセスの各工程の処理パラメータを動的に調整して、前記構成要素の所望の最終品質基準を達成するように構成された制御モジュールであって、
   前記多工程製造プロセスの第１の工程を実行するように構成された第１のステーションにおける前記構成要素の画像を、前記監視プラットフォームから受け取ることと、
   機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第１の部分が前記第１のステーションで故障を経験したことを決定することと、
   前記機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第２の部分が、前記第１のステーションで故障を経験していないことを決定することと、
   前記構成要素の前記画像に基づいて前記構成要素の最終品質基準を予測することと、
   前記予測された最終品質基準が許容値の範囲内にないことを決定することと、
   前記決定に基づいて、前記第１のステーションの下流にある第２のステーションによって修正処置を実行させることと、を含む制御モジュールと、
   を含む、製造システム。
2. 前記構成要素の処理が完了するまで前記最終品質基準を測定することができない、請求項１に記載の製造システム。
3. 前記第１のステーションの下流にある前記第２のステーションによって前記修正処置を実行させることは、
   前記第２のステーションによって実行される前記修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
   前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項１に記載の製造システム。
4. 前記第１のステーションの下流にある第３のステーションによって第２の修正処置を実行させることをさらに含む、請求項１に記載の製造システム。
5. 前記第１のステーションの下流にある前記第３のステーションによって前記第２の修正処置を実行させることは、
   前記第２のステーションによって実行される前記修正処置及び前記第３のステーションによって実行される前記第２の修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
   前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項４に記載の製造システム。
6. いつ故障が存在するかを識別するように前記機械学習モデルをトレーニングすることをさらに含む、請求項１に記載の製造システム。
7. 回復不能な故障が存在するかどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の製造システム。
8. 監視プラットフォームからコンピューティングシステムによって、多工程製造プロセスの第１の工程を実行するように構成されている、第１のステーションにある構成要素の画像を受信することと、
   前記コンピューティングシステムの機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第１の部分が前記第１のステーションで故障を経験したことを決定することと、
   前記コンピューティングシステムの前記機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第２の部分が前記第１のステーションで故障を経験していないことを決定することと、
   前記コンピューティングシステムによって、前記構成要素の前記画像に基づいて前記構成要素の最終品質基準を予測することと、
   前記コンピューティングシステムによって、前記予測された最終品質基準が許容値の範囲内にないことを決定することと、
   前記決定に基づいて、前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある第２のステーションによって修正処置を実行させることと、を含む、方法。
9. 前記構成要素の処理が完了するまで前記最終品質基準を測定することができない、請求項８に記載の方法。
10. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある前記第２のステーションによって修正処置を実行させることは、
    前記第２のステーションによって実行される前記修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
    前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある第３のステーションによって第２の修正処置を実行させることをさらに含む、請求項８に記載の方法。
12. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある前記第３のステーションによって前記第２の修正処置を実行させることは、
    前記第２のステーションによって実行される前記修正処置及び前記第３のステーションによって実行される前記第２の修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
    前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記コンピューティングシステムによって、いつ故障が存在するかを識別するように前記機械学習モデルをトレーニングすることをさらに含む、請求項８に記載の方法。
14. 前記コンピューティングシステムによって、回復不能な故障が存在するかどうかを決定することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
15. プロセッサにより実行されるとき、コンピューティングシステムに動作を実行させる１つ又はそれ以上の一連の命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
    多工程製造プロセスの第１の工程を実行するように構成された第１のステーションにおける構成要素の画像を、コンピューティングシステムにより監視プラットフォームから受け取ることと、
    前記コンピューティングシステムの機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第１の部分が前記第１のステーションで故障を経験したことを決定することと、
    前記コンピューティングシステムの前記機械学習モデルを介して、前記画像に基づいて、前記構成要素の第２の部分が前記第１のステーションで故障を経験していないことを決定することと、
    前記構成要素の前記画像に基づいて前記構成要素の最終品質基準を予測することと、
    前記予測された最終品質基準が許容値の範囲内にないことを前記コンピューティングシステムにより決定することと、
    前記決定に基づいて、前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある第２のステーションによって修正処置を実行させることと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
16. 前記構成要素の処理が完了するまで、前記最終品質基準を測定することができない、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
17. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある前記第２のステーションによって修正処置を実行させることは、
    前記第２のステーションによって実行される前記修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
    前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
18. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある第３のステーションによって第２の修正処置を実行させることをさらに含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
19. 前記コンピューティングシステムによって、前記第１のステーションの下流にある前記第３のステーションによって前記第２の修正処置を実行させることは、
    前記第２のステーションによって実行される前記修正処置及び前記第３のステーションによって実行される前記第２の修正処置に基づいて更新された最終品質基準を決定することと、
    前記更新された最終品質基準が前記許容値の範囲内にあることを決定することと、を含む、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
20. 前記コンピューティングシステムによって、いつ故障が存在するかを識別するように前記機械学習モデルをトレーニングすることをさらに含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。