JP2023538885A - 少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法 - Google Patents

Abstract

少なくとも１つの射出成形機（１１０）における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法が提案される。前記射出成形プロセスは複数のプロセスパラメータに基づいている。前記方法は以下のステップ：ａ）少なくとも１つの外部処理ユニット（１１８）によって入力パラメータのセットを提供するステップであって、前記入力パラメータのセットは、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機のパラメータを含む、ステップと；ｂ）前記外部処理ユニットは（１１８）、前記入力パラメータのセットに基づいて射出成形プロセスをシミュレーションし、前記シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することにより、前記シミュレーションされた射出成形プロセスの少なくとも１つの予測プロセスパラメータを決定し、前記予測プロセスパラメータが少なくとも１つのインタフェースを介して前記射出成形機に提供される、ステップと；ｃ）少なくとも１つのワークピース（１１４）を生成し、前記生成されたワークピース（１１４）の少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較するために、前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機（１１０）を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するステップであって、前記生成されたワークピース（１１４）の特性が前記最適化目標から逸脱した場合に、前記射出成形機（１１０）の少なくとも１つのプロセスパラメータを比較に応じて適合させ、そして、射出成形プロセス、前記生成されたワークピース（１１４）の特性の決定、及び前記特性と前記最適化目標との比較を、前記生成されたワークピース（１１４）の特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記適合させたプロセスパラメータを用いて繰り返す、ステップと；ｄ）前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定し、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させる、ステップと、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法、コンピュータプログラム、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及び自動制御システムに関する。このような方法、システム及び装置は、一般に、例えば、射出成形プロセスの開発又は生産段階における技術設計又は構成目的のために使用されることができる。しかしながら、さらなる応用が可能である。

射出成形プロセスは、近年の小規模及び大規模の製造業において一般的な製造方法である。一般的な射出成形プロセスでは、熱可塑性材料、熱硬化性材料、エラストマー材料などのプラスチック材料は、通常は加熱プロセスで溶融され、次いで、例えば、加圧下で空のダイに射出される。次いで、プラスチック材料は、ダイによって与えられた形を維持し、それによって製品となるために、通常は、冷却又は硬化プロセスで硬化される。それによってダイによって形成された製品を大量に再現することができる。ダイの設計及び構成はコストが高いため、射出成形中に何らかの問題が発生した場合でもダイは容易に変更することができない。したがって、生産コスト及び廃棄を最小限に抑えるために、ダイ又は金型キャビティの充填プロセスは、通常は、前もって一般的なシミュレーション方法を使用してシミュレーションされる。

今日、例えばＭｏｌｄｆｌｏｗからの射出成形シミュレーションが、与えられた部品に対してツールと充填工程を最適化するために使用されることができる。Ｍｏｌｄｆｌｏｗには２つの主力製品：標準的な部品及び金型設計(mold design)のための製造可能性ガイダンス及び方向性フィードバックを提供するＭｏｌｄｆｌｏｗ Ａｄｖｉｓｅｒと、特殊な成形プロセスのサポートとともに、流動、冷却、反りの決定的な結果を提供するＭｏｌｄｆｌｏｗ Ｉｎｓｉｇｈｔと、を有する（ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｍｏｌｄｆｌｏｗを参照されたい）。

最適化手順は、例えばＤＥ１０２０１３１１１２５７Ｂ３、ＤＥ１０２０１８１０７２３３Ａ１又はＥＰ３２９４５１９Ｂ１から、射出成形機自体の中で実施され得ることが知られている。

最近の射出成形プロセスの最適化及びシミュレーション方法には利点があるが、いくつかの技術的課題が残されている。このように、射出成形プロセスのシミュレーション及び最適化は、依然として、非常に時間がかかり、複雑であり得、必要な計算能力は、射出成形機がシミュレーション結果でなくワークピースを生産しなければならないという事実のために、依然として過度に高い可能性があり、射出成形機自体の中で実現できない可能性がある。さらに、射出成形のための既知のシミュレーション及び最適化方法を、さらにシミュレーション及び最適化プロセスの効率及び精度に関して改善することが望ましいであろう。

化学プロセスなどの他の技術分野では、ＷＯ２０１９／１３８１１８、ＷＯ２０１９／１３８１２０、ＷＯ２０１９／１３８１２２に記載されているように、さらなる最適化方法が知られている。

ＵＳ５９００２５９Ａは、塑性流動条件最適化部と作動条件決定部を含む射出成形機の成形条件最適化システムを記載している。塑性流動条件最適化部は、成形品モデルに対して塑性流動解析を行い、塑性流動解析結果と塑性流動解析自体を用いた自動計算を繰り返し実行することにより、射出成形機の射出成形プロセスの充填段階及びパッキング段階における最適な流動条件を決定する。作動条件決定部は、塑性流動条件最適化手段により得られた最適流動条件と射出条件に関する知識データベースとにより、射出成形機の最適射出側条件を決定するための射出側条件決定部と、塑性流動条件最適化手段と、塑性流動解析結果と、型設計データと、型締条件に関する知識データベースとによって生成された成形品形状データにより、最適型締側条件を決定するための型締側条件決定部とを含む。

ＵＳ２０１８／１８１６９４Ａ１は、ユーザによって実際の成形機に設定データを設定することと、設定データに基づいて、及び／又は周期的に実施された成形プロセスに基づいて、成形プロセスの少なくとも１つの記述変数に対する第１の値の取得することと、プロセス最適化システムからのデータに基づいて、少なくとも１つの記述変数の第２の値を取得することと、を含む成形機のプロセス最適化システムを最適化する方法を記載している。所定の差異化基準に従って、第１の値と第２の値とが互いに異なるかどうかがチェックされる。チェックにより、第１の値と第２の値が互いに異なることが示された場合、プロセス最適化システムは、成形機及び／又は成形プロセスに適用されたときに、記述変数の第２の値の代わりに、記述変数の第１の値が実質的に結果となるように修正される。

ＷＯ２０１９／１０６４９９Ａ１は、ＣＡＥによって得られた射出成形機の成形パラメータを処理する方法を記載している。ＣＡＥシミュレーションは、シミュレーション結果を生成し、第１マシンパラメータは、シミュレーション結果を電子的に処理することによって生成され、第２マシンパラメータは、第１マシンパラメータとは異なって、同じ物体のための別の成形プロセスの実行から得られ；そしてユーザがアクセスできる電子データベースにおいて、第１及び第２マシンパラメータは、共通のコレクションに関連付けて保存される。さらなる変形例では、最後の方法ステップは、第１及び第２マシンパラメータをソフトウェアで処理し、続くＣＡＥシミュレーションで計算されたマシンパラメータを、前記ソフトウェアによって生成された処理の関数として修正することによって置き換えられる。

ＵＳ２００６／２２４５４０Ａ１は、制御装置を含む射出成形機によって行われるテスト成形と量産成形（ニューラルネットワークが使用される）を記載している。テスト成形に基づいて決定された品質予測関数は、量産成形の際に必要に応じて修正される。

ＥＰ０３６８３００Ａ２は、射出成形機の最適な成形条件設定システムを記載している。このシステムは、設計されたモデルの金型(model mold)を用いることによって、樹脂流動、樹脂冷却及び成形品の構造／強度を解析する溶融材料流動解析手段と、解析結果に応じて初期成形条件とその許容範囲を決定する解析結果評価手段を含む。初期成形条件は射出成形機に設定され、成形品の欠陥をチェックするためにテストショットが行われる。成形品に欠陥があることが判明した場合、その欠陥のデータは成形欠陥排除手段に入力される。

ＤＥ１０２０１３１１１２５７Ｂ３ ＤＥ１０２０１８１０７２３３Ａ１ ＥＰ３２９４５１９Ｂ１ ＷＯ２０１９／１３８１１８ ＷＯ２０１９／１３８１２０ ＷＯ２０１９／１３８１２２ ＵＳ５９００２５９Ａ ＵＳ２０１８／１８１６９４Ａ１ ＷＯ２０１９／１０６４９９Ａ１ ＵＳ２００６／２２４５４０Ａ１ ＥＰ０３６８３００Ａ２

したがって、上記の技術的課題に対処する手段及び方法を提供することが望まれる。具体的には、当該技術分野で公知の装置、方法及びシステムと比較して、射出成形プロセスのシミュレーション及び最適化の性能を、特に効率及び精度の点でさらに向上させるための方法、システム、プログラム及びデータベースを提案するものである。

この問題は、独立請求項の特徴を有する方法、システム、プログラム及びデータベースによって対処される。独立した方法で、又は任意の組み合わせで実現され得る有利な実施形態は、従属請求項に記載されている。

以下で使用されるように、「有する」、「備える」、又は「含む」という用語、又はそれらの任意の文法上の変形は、非排他的な方法で使用される。したがって、これらの用語は、これらの用語によって導入された特徴の他に、この文脈で説明されている実体にさらなる特徴が存在しない状況と、１つ以上のさらなる特徴が存在する状況の両方を指し得る。一例として、「ＡはＢを有する」、「ＡはＢを備える」、及び「ＡはＢを含む」という表現は、Ｂ以外にＡに他の要素が存在しない状況（つまり、Ａは専らかつ排他的にＢを構成する状況）と、Ｂに加えて、１つ以上の要素、例えば要素Ｃ、要素ＣとＤ、又はさらなる要素などが実体Ａに存在する状況の両方を指し得る。

さらに、「少なくとも１つ」、「１つ以上」という用語、又は、特徴もしくは要素が１回以上存在し得ることを示す同様の表現は、典型的には、それぞれの特徴又は要素を導入するときに１回だけ使用されることに留意されたい。以下では、ほとんどの場合、それぞれの特徴又は要素を参照するときに、「少なくとも１つ」又は「１つ以上」という表現は、それらの特徴又は要素が１回以上現れ得るという事実にもかかわらず、繰り返されないことに留意されたい。

さらに、以下で使用される場合、「好ましくは」、「より好ましくは」、「特に」、「より特に」、「具体的に」、「より具体的に」という用語、又は、同様の用語は、代替の可能性を制限することなく、任意の特徴に関連して使用される。したがって、これらの用語によって導入される特徴は、任意の特徴であり、いかなる意味でも特許請求の範囲を限定することを意図するものではない。本発明は、当業者であれば認識するように、代替的特徴を用いて実施することができる。同様に、「本発明の一実施形態では」又は同様の表現によって導入される特徴は、本発明の代替実施形態に関するいかなる制限もなく、本発明の範囲に関するいかなる制限もなく、及び、そのような方法で導入される特徴を本発明の他の任意の又は非任意の特徴と組み合わせる可能性に関するいかなる制限もなく、任意の特徴であることが意図されている。

本発明の第１の態様では、少なくとも１つの射出成形機における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法が開示される。

本明細書で使用される「コンピュータ実装」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、少なくとも１つのプロセッサ含むデータ処理手段などのデータ処理手段を使用して完全又は部分的に実施される処理を指し得る。したがって、「コンピュータ」という用語は、一般に、少なくとも１つのプロセッサなどの少なくとも１つのデータ処理手段を有する、装置又は装置の組み合わせもしくはネットワークを指し得る。コンピュータは、さらに、１つ以上のさらなる構成要素、例えばデータ記憶装置、電子インタフェース又はヒューマンマシンインタフェースの少なくとも１つを含むことができる。本明細書で使用される「プロセッサ」又は「処理ユニット」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、コンピュータ又はシステムの基本的な動作を実行するように構成された任意の論理回路、及び／又は、一般に、計算又は論理演算を実行するように構成された装置を指し得る。特に、プロセッサは、コンピュータ又はシステムを駆動する基本的な命令を処理するように構成されることができる。一例として、プロセッサは、少なくとも１つの算術論理ユニット（ＡＬＵ）、数学コプロセッサ又は数値コプロセッサなどの少なくとも１つの浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、複数のレジスタ、具体的には、ＡＬＵにオペランドを供給し、演算結果を記憶するように構成されたレジスタ、ならびに、Ｌ１及びＬ２キャッシュメモリなどのメモリとを含み得る。特に、プロセッサは、マルチコアプロセッサであってよい。具体的には、プロセッサは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）であってよく、又はそれを含んでいてもよい。追加的に又は代替的に、プロセッサはマイクロプロセッサであってよく、又はマイクロプロセッサを備えていてよく、したがって、具体的には、プロセッサの要素が１つ集積回路（IＣ）チップに含まれていてよい。追加的に又は代替的に、プロセッサは、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及び／又は１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などであり得るか、又はそれらを含み得る。

本明細書で使用される「成形プロセス」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、少なくとも１つの材料を任意の形態又は形状に成形するプロセス又は手順を指し得る。本明細書で使用される「射出成形プロセス」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、溶融材料を金型に射出することによって行われる成形プロセスの一種を指し得る。

本明細書で使用される「金型」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、ダイ又はフォーム、例えばマトリックス又はフレームを与えるフォームを指し得る。特に、本明細書で使用される場合、金型は、少なくとも１つのキャビティを有する任意のダイ及び／又はフォーム、例えば、構造及び／又は切り抜き与える少なくとも１つのフォームを指し得る。金型は、特に射出成形プロセスで使用されることができ、そこでは、材料の少なくとも１つの溶融質量が金型の少なくとも１つのキャビティに注入されることができる。簡単のために、本明細書では、「金型」及び「金型キャビティ」という用語は、交換可能に使用され得る。一例として、少なくとも１つのキャビティを有する金型は、材料を形成するために成形プロセスで使用されることができる。特に、金型キャビティに射出された材料の溶融質量は、キャビティのネガティブな形態及び／又はジオメトリ(geometry)を与えられてよい。具体的には、金型は、コンポーネントとも呼ばれる少なくとも１つのワークピースを製造するために使用されてよく、製造されたワークピースは、金型キャビティのネガティブな形態及び／又は形状を有していてよい。

成形プロセスは、少なくとも１つのワークピースを製造するように構成され得る。本明細書で使用される「ワークピース」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意の部品又は要素を指し得る。特に、ワークピースは、任意の機械又は装置の構成部品であってもよく、又はそれを備えていてもよい。ワークピースは、例えば、部品を製造するための成形プロセスで用いられる金型又は金型キャビティのネガティブ形状を少なくとも部分的に有し得る。したがって、「射出成形プロセス」は、ワークピースを創出するための形状付与手順であってもよく、又はそれを指し得る。

本明細書で使用される「射出成形機」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、射出成形プロセスを実行するために構成された任意の装置又は機械を指し得る。射出成形機は、少なくとも１つの射出ユニットと少なくとも１つのクランプユニットを備えることができる。

射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づく。本明細書で使用される「プロセスパラメータ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、射出成形プロセスに影響を与える少なくとも１つの設定可能及び／又は選択可能及び／又は調整可能及び／又は構成可能なパラメータを指し得る。プロセスパラメータは、射出成形機の作動条件に関するものであってよい。特に、プロセスパラメータは、射出成形機パラメータであってよい。例えば、プロセスパラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却もしくは硬化媒体スループットなどの少なくとも１つの冷却又は硬化パラメータ、又は冷却もしくは硬化媒体温度の１つ以上を含むことができる。射出成形機パラメータは、さらに、クランプ力、タイバーギャップ、射出ユニットなどの機械の寸法、シリンダー直径又は最高シリンダー温度などの機械の装備などを含むことができる。

本明細書で使用される「制御」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、少なくとも１つのプロセスパラメータを決定及び／又は調整することを指し得る。本明細書で使用される「監視」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、少なくとも１つのプロセスパラメータを定量的及び／又は定性的に決定することを指し得る。

コンピュータ実装方法は、以下のステップを含み、該ステップは所与の順序で実行され得る。ただし、異なる順序も可能である。さらに、１つ、２つ以上、あるいはすべての方法ステップを１回又は繰り返し実行することができる。さらに、方法ステップは、時間的に重複して実行されてよく、又は並行して実行されてもよい。該方法は、列挙されていない追加の方法ステップをさらに含んでよい。

本方法は、以下のステップ：
ａ）少なくとも１つの外部処理ユニットによって入力パラメータのセットを提供するステップであって、前記入力パラメータのセットは、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機のパラメータを含む、ステップと；
ｂ）前記外部処理ユニットは、前記入力パラメータのセットに基づいて射出成形プロセスをシミュレーションし、前記シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標(optimization target)に関して最適化アルゴリズムを適用することにより、前記シミュレーションされた射出成形プロセスの少なくとも１つの予測プロセスパラメータを決定し、前記予測プロセスパラメータが少なくとも１つのインタフェースを介して前記射出成形機に提供される、ステップと；
ｃ）少なくとも１つのワークピースを生成し、前記生成されたワークピースの少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較するために、前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するステップであって、前記生成されたワークピースの特性が前記最適化目標から逸脱した場合に、前記射出成形機の少なくとも１つのプロセスパラメータが比較に応じて適合させ、そして、前記射出成形プロセス、前記生成されたワークピースの特性の決定、及び前記特性と前記最適化目標との比較を、前記生成されたワークピースの特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記適合させたプロセスパラメータを用いて繰り返す、ステップと；
ｄ）前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定し、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させる、ステップと、
を含む。

本明細書で使用される「外部処理ユニット」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、射出成形機とは別に設計された少なくとも１つの処理ユニットを指し得る。射出成形機は、特に、マシンパラメータを制御及び監視するように構成された内部処理ユニットを含むことができる。外部処理ユニットは、少なくとも１つの通信インタフェースを介して内部処理ユニットにデータを転送及び／又は受信するように構成され得る。内部処理ユニットは、少なくとも１つの通信インタフェースを介して外部処理ユニットにデータを転送及び／又は受信するように構成され得る。外部処理ユニットは、複数のプロセッサを含んでいてよい。外部処理ユニットは、クラウドコンピューティングシステムであってよく、及び／又は、クラウドコンピューティングシステムを備えていてよい。

外部処理ユニットは、少なくとも１つのデータベースを含むことができる。本明細書で使用される「データベース」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意の情報の集合を指し得る。データベースは、少なくとも１つのデータ記憶装置に保存されることができる。特に、データベースは、任意の情報の集合を含むことができる。データ記憶装置は、少なくとも１つのサーバ、複数のサーバを含む少なくとも１つのサーバシステム、少なくとも１つのクラウドサーバ又はクラウドコンピューティングインフラストラクチャからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってもよく、又はそれらを備えていてよい。

本明細書で使用される「通信インタフェース」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、情報を転送するように構成されたバウンダリーを形成するアイテム又は要素を指し得る。特に、通信インタフェースは、計算装置、例えばコンピュータから、別の装置に情報を送信又は出力するように、情報を転送するように構成されてよい。追加的に又は代替的に、通信インタフェースは、情報を受信するように、計算装置、例えばコンピュータに情報を転送するように構成されてよい。通信インタフェースは、特に、情報を転送又は交換するための手段を提供することができる。特に、通信インタフェースは、データ転送接続、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、誘導結合などを提供することができる。一例として、通信インタフェースは、ネットワーク又はインターネットポート、ＵＳＢポート及びディスクドライブのうちの１つ以上を含む少なくとも１つのポートであってよく、又はそれを含んでいてよい。通信インタフェースは、少なくとも１つのウェブインタフェースであってよい。

本明細書で使用される「提供する」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、入力パラメータのセットを検索すること及び／又は選択することを指し得る。本明細書で使用されている「検索する」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意のデータソースから、例えばデータストレージから、ネットワークから、あるいはさらなるコンピュータ又はコンピュータシステムからデータを生成する及び／又は取得するシステム、具体的にはコンピュータシステムのプロセスを指し得る。検索は、具体的には、シリアルポート又はパラレルポートなどのポートを介するなど、少なくとも１つのコンピュータインタフェースを介して行われ得る。検索は、一次情報を利用することにより、例えばプロセッサを使用して、一次情報に１つ以上のアルゴリズムを適用することにより、一次情報の１つ以上の項目を取得し、及び二次情報を生成するサブステップなどのいくつかのサブステップを含み得る。

本明細書で使用される「入力パラメータのセット」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、シミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータに関する情報を指し得る。

本明細書で使用される「射出成形機パラメータ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、射出成形機の作動条件に影響を与えるパラメータを指し得る。射出成形機パラメータは、射出成形機の機械構成要素の設定を含むことができる。射出成形機パラメータは、特定の値及び／又はパラメータプロファイルを含むことができる。射出成形機パラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却もしくは硬化媒体スループット、冷却もしくは硬化媒体温度などの冷却又は硬化パラメータからなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含むことができる。

本明細書で使用される「材料固有のパラメータ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、射出成形プロセスに使用される材料に関する情報を指し得る。材料固有のパラメータは、材料供給者から提供されてよく、及び／又は、ウェブサイト又は他のデータベースからダウンロードされてよい。材料供給者は、レオロジーデータ、粘度、及び生産されるすべての材料に関するロット固有のデータなど、多くの製品固有のデータを有し得る。材料固有のパラメータは、圧縮性、流動特性、温度特性からなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含むことができる。

材料、具体的には、成形プロセス、例えばワークピースの製造に使用される材料は、例えばプラスチック材料であってよく、又はそれを含んでいてよい。本明細書で使用される「プラスチック材料」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意の熱可塑性材料、熱硬化性材料、又はエラストマー材料を指し得る。特に、プラスチック材料は、モノマー及び／又はポリマーを含む物質の混合物であってよい。具体的には、プラスチック材料は、熱可塑性材料であってよく、又は熱可塑性材料を含んでいてもよい。追加的に又は代替的に、プラスチック材料は、熱硬化性材料であってよく、又は熱硬化性材料を含んでよい。追加的に又は代替的に、プラスチック材料は、エラストマー材料を含んでよい。材料は、具体的には、ワークピースの製造時に溶融状態であってよい。

本明細書で使用される「シミュレーション」又は「シミュレーションする」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、具体的には、実際の射出成形プロセスをおおよそ模倣するためのプロセスを指し得る。本明細書で使用される「シミュレーションモデル」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、シミュレーションがそれに基づいて実行される少なくとも１つのモデルを指し得る。シミュレーションモデルは、外部処理ユニット上のソフトウェアによって生成されてよく、又は、シミュレーションモデルは、ソフトウェア内のデータセットであってよい。

シミュレーションモデルは、少なくとも１つの学習された及び学習可能なモデルを含むことができる。本明細書で使用される「学習されたモデル」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、少なくとも１つの学習データセットで学習された数学的モデルを指し得る。本明細書で使用される「学習可能なモデル」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、シミュレーションモデルが追加の学習データに基づいてさらに学習及び／又は更新され得ることを指し得る。具体的には、シミュレーションモデルは、学習データセットで学習される。シミュレーションモデルは、機械学習を用いることによって学習され得る。シミュレーションモデルは、過去の生産実行からのデータで学習されることによって、少なくとも部分的にデータ駆動型であってよい。本明細書で使用される「データ駆動型」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、モデルが経験的な予測モデルであることを指し得る。具体的には、データ駆動型モデルは、過去の射出成形プロセスの実験データの分析から導出される。「過去の生産実行」という用語は、過去又はより早い時点における射出成形プロセスを指す。具体的には、シミュレーションモデルのさらなる学習のために、学習データセットは、ステップｄ）において決定される実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータの比較データから生成されることができる。本明細書で使用される場合、「少なくとも部分的にデータ駆動型モデル」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、学習されたモデルがデータ駆動型モデル部分を含むという事実を指し得、ここで、モデルがさらなる又は他のモデル部分を含むことが可能である。本明細書で使用される「機械学習」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、機械学習モデル、特に予測モデルの自動的なモデル構築のために人工知能（ＡＩ）を使用する方法を指し得る。外部処理ユニットは、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを実行及び／又は実施するように構成されていてよい。シミュレーションモデルは、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムの結果に基づくことができる。機械学習アルゴリズムは、決定木、ナイーブベイズ分類器、最近傍、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、逆伝播生成ネットワーク、サポートベクターマシン、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト及び／又は勾配ブースティングアルゴリズムを含むことができる。好ましくは、機械学習アルゴリズムは、高次元の入力をはるかに低い次元の出力に処理するように構成される。このような機械学習アルゴリズムは、「学習」させることが可能であるため、「インテリジェント」と呼ばれる。アルゴリズムは、学習データの記録を用いて学習されることができる。学習データの記録は、学習入力データ及び対応する学習出力データを含み得る。学習データの記録の学習出力データは、同じ学習データの記録の学習入力データを入力として与えられた場合に、機械学習アルゴリズムによって生成されると予測される結果であってよい。この予想される結果とアルゴリズムによって生成される実際の結果との偏差を「損失関数」によって観測及び評価させることができる。この損失関数は、機械学習アルゴリズムの内部処理チェーンのパラメータを調整するためのフィードバックとして使用されることができる。例えば、すべての学習入力データを機械学習アルゴリズムに与え、その結果を対応する学習出力データと比較した場合に生じる損失関数の値を最小化するという最適化目標（goal target）で、パラメータを調整することができる。この学習の結果は、「グランドトゥルース」として比較的少数の学習データの記録が与えられたものであり得、その結果、機械学習アルゴリズムは、何桁も高い入力データの記録数に対してそのジョブをうまく実行することが可能になる。したがって、シミュレーションモデルは、少なくとも１つのアルゴリズムとモデルパラメータを含み得る。シミュレーションモデルのパラメータは、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを使用することによって生成されてよい。シミュレーションモデル、特にモデルパラメータは学習されることができ、したがって、ステップｄ）においてさらに適合されることができる。

シミュレーションモデルは、射出成形プロセスのデジタルツインを含むことができる。シミュレーションモデルは、射出成形プロセスのシミュレーションをするように構成されている。シミュレーションモデルは、充填シミュレーションを含むことができる。具体的には、シミュレーションモデルは、少なくとも１つの材料の溶融質量による金型キャビティの充填をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、ワークピースの製造をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、ワークピースのジオメトリ及び／又は形状をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、強度解析を含み得る。

シミュレーションモデルは、製造されるワークピースのジオメトリデータを使用してよい。本明細書で使用される「ジオメトリデータ(geometrical data)」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意の物体又は要素の三次元的な形態又は形状に関する情報を指し得る。具体的には、三次元形状に関する情報などのジオメトリデータは、コンピュータ互換性データセット、具体的にはデジタルデータセットなどの、コンピュータ可読フォームで存在してよい。一例として、ジオメトリデータは、コンピュータ支援設計データ（ＣＡＤデータ）であってよく、又はそれを含んでよい。具体的には、三次元ジオメトリデータは、物体又は要素の形態又は形状を記述するＣＡＤデータであってもよく、又はそれを含んでもよい。

シミュレーションモデルは、材料固有の特性を考慮するように構成されることができる。シミュレーションモデルは、材料のデジタルツインを含むことができる。シミュレーションモデルは、材料バッチの粘度など、原材料バッチのバッチ特性を考慮するように構成されることができる。シミュレーションプロセスは、射出成形機自体で実行されるのではなく、少なくとも１つのクラウドコンピューティングシステムなどの外部処理ユニットによって実行される。これにより、射出成形機及び／又はその少なくとも１つのセンサによって提供される、及び／又は射出成形機において利用可能な、マシンパラメータ及び／又はセンサパラメータに加えて、射出成形プロセスに影響を与える追加パラメータを考慮することができる。これらの追加パラメータは、外部知識、例えば材料供給者の知識、例えばレオロジーデータ、粘度、及び／又はアルゴリズムのような製品固有のデータ、及び／又は生産された材料の固有のデータに関するものであってよい。

シミュレーションデータ、プロセスデータ、及び製品関連データをクラウドベースで使用することにより、射出成形プロセスの最適化が可能になり得る。上記で概説したように、材料供給者は、レオロジーデータ、粘度、及び生産されるすべての材料のロット固有のデータのような、多くの製品固有のデータを有することができる。本発明は、シミュレーションからのパラメータを射出成形プロセスで直接使用されることができるように、シミュレーションと射出成形プロセスの間の閉ループを提案する。さらに、逆に、機械学習モデルを用いてモデリングプロセスを最適化するために、プロセスデータを使用することができる。材料のロット固有の情報は、射出成形プロセスの効率をさらに向上させるように、クラウドベースのデジタルツイン材料と射出成形プロセスを使用することにより、製造プロセスのシミュレーションにさらにリンクさせることができる。

本明細書で使用される、「シミュレーションされた射出成形プロセスの予測プロセスパラメータ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、特に最適な製造結果及び／又は資源の最適な使用に到達するための、プロセスパラメータの期待値を指し得る。予測プロセスパラメータは、射出成形プロセスに影響を与えるパラメータであってよい。予測プロセスパラメータは、射出成形プロセスを最適化するために決定されてよい。例えばＵＳ５９００２５９Ａに記載されているような既知のシステム及び装置では、最適化は、ワークピースの最適化の観点から実行される。これに対して、本発明は、プロセスの最適化について言及する。プロセスの最適化は、最適な製造結果に加えて、資源の最適な使用を考慮することができる。

ステップｂ）は、少なくとも１つの最適化ステップを含むことができる。本明細書で使用される「最適化」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、可能なパラメータのパラメータ空間から最適化目標に関して最適なパラメータセットを選択するプロセスを指し得る。本明細書で使用される「最適化目標」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、最適化がそれのもとで実行される少なくとも１つの基準を指し得る。最適化目標は、少なくとも１つの最適化目標と、精度及び／又は正確さとを含むことができる。最適化目標は、ワークピースの少なくとも１つの特性であってよい。ワークピースの特性は、ワークピースの質量、ワークピースの寸法、反り、からなる群から選択される少なくとも１つの要素であり得る。最適化目標は、例えば射出成形機の少なくとも１つの顧客及び／又は少なくとも１つのユーザにより、予め指定されてよい。最適化目標は、少なくとも１つのユーザの仕様であってよい。ユーザは、最適化目標、及び所望の精度及び／又は正確さを選択することができる。予測プロセスパラメータは、少なくとも１つのインタフェース、特に通信インタフェースを介して射出成形機に提供される。例えばＵＳ５９００２５９Ａに記載されているような既知のシステム及び装置では、射出成形プロセスを定義するパラメータは、射出成形機に保存される。したがって、通常、パラメータは静的である。対照的に、本発明は、ステップｃ）において新たに決定された予測プロセスパラメータを考慮してステップｄ）においてシミュレーションモデルを適合させ、改善されたプロセスパラメータを予測するために改善されたシミュレーションモデルを使用しステップｃ）において少なくとも１つの射出成形プロセスを実行することによって、自己学習方法、及び特に射出成形プロセスの性能の継続的な改善を提案する。したがって、ステップａ）～ｄ）を実行することにより、サイクル又はループが提案される。

本方法は、少なくとも１つのワークピースを生成する予測プロセスパラメータに基づいて、射出成形機を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行することを含む。射出成形プロセスを実行するために予測プロセスパラメータを使用することは、射出成形機及び／又は射出成形機の及び／又は射出成形機において利用可能な少なくとも１つのセンサによって提供される、マシンパラメータ及び／又はセンサパラメータに依存するだけでなく、外部知識、例えば材料供給者の知識、例えばレオロジーデータ、粘度のような製品固有のデータ、及び／又はアルゴリズム、及び／又は生産された材料の固有のデータを考慮することを指し得る。予測プロセスパラメータを使用すると、射出成形プロセスを継続的に改善することができる。製造されたワークピースは、例えば、走査のような光学的又は触覚的測定技術を使用することによって測定され得る。本明細書で使用される「走査」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、任意の物体又はデータを検査する任意のプロセス又は手順を指し得る。走査は、ワークピースの形状及び寸法を決定することを含んでいてよい。走査は、具体的には、自動的に実行されてよい。走査は、コンピュータ又はコンピュータネットワークによって自律的に実行されてよい。

ワークピースの決定された特性は、最適化目標と比較されることができる。比較は、目標形状及び／又は目標寸法（目標サイズとも表記される）からの偏差を決定することを含んでよい。決定された特性と最適化目標との差が許容限度を超えている場合、生成されたワークピースは、目標形状及び／又は目標寸法から逸脱しているとみなされる。許容限度は、特性及び／又は顧客要求などによる決定の正確性に依存し得る。

生成されたワークピースの特性が最適化目標から逸脱した場合、射出成形機の少なくとも１つのプロセスパラメータが比較に応じて適合される。

例えば、決定されたワークピースの特性と最適化目標との比較により、ワークピースが所望の形状から逸脱しており、特にねじれ、反り、波状面及び角度偏差があることが明らかになる場合がある。この原因は、ワークピースのさまざまなエリアの収縮傾向（収縮可能性）が異なるためと考えられる。収縮の違いは、ワークピースの異なるエリアにおける充填の程度の違い、及び繊維とポリマー鎖の配向の違いによって引き起こされる可能性がある。さらなる原因としては、選択された金型温度が好ましくないこと、成形されたワークピースの壁厚が異なること、ワークピースの圧力勾配が流路に沿って高すぎること、選択された冷却時間が短すぎるためにワークピースが高すぎる温度で金型から取り出され、ワークピースが金型から取り出された後に変形すること、好ましくない材料が用いられていること、又はガラス繊維強化熱可塑性プラスチックのガラス繊維が流動方向に主に配向していることが考えられる。後者の場合、ガラス繊維の配向が場所によって変わると、偏差が発生することがある。その原因としては、例えば、流れのたわみ、流路の末端、ウェルドライン及びゲートでの配向効果などである。射出成形機の次のプロセスパラメータの少なくとも１つを、比較に応じて次のように適合させることができる：金型半体及びスライドコアの温度を変更すること、冷却時間を長くすること、成形品が引っ掛からないように又は負ドラフトで保持されないようにプロセスを適合すること、保持圧力を変更すること、及び保持時間を変更すること。さらに、比較の観点から、使用する材料を変更することができる。具体的には、反りの少ない材料、例えば非晶質相を有するブレンドを使用することができる。また、ワークピースの設計を変更してよい。射出成形機のプロセスパラメータは、事前に決定された階層(hierarchy)に関して適合させることができる。例えば、最初に金型温度を適合させ、次に冷却時間を適合させてもよい。その後、さらなるプロセスパラメータを適合させることができる。

例えば、ワークピースの決定された特性と最適化目標との比較により、ワークピースが少なくとも１つのヒケを含んでいることを明らかにすることがある。本明細書で使用される「ヒケ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、成形されたワークピースの表面におけるくぼみを指し得る。ヒケは、主に壁部の増加がある場所で発生する可能性がある。これは体積収縮の局所的な増加を生じさせ、該体積収縮の局所的な増加は表面層を内側に引っ張り得る。ヒケは、金型から取り出された後、ポリマーの中心部が、すでに冷却されたエッジ層を加熱し、それらを降伏させる場合にのみ発生し得る。ヒケは周辺部との光沢の違いによってのみ認識される場合もある。ヒケは、体積収縮が冷却段階で保持圧力によって十分に補償されていない場合、又はワークピースの設計がこのプラスチックの処理に適していない場合（例えば、壁厚が増加した材料部分、流路に沿った壁の厚さの急激な変化）、又はメルトクッションがない場合、又は機械ノズル及び／又はゲートシステムで大きな圧力損失が生じた場合、又はワークピースが薄い壁にゲートされた場合、に生じるなど、いくつかの理由があり得る。射出成形機の次のプロセスパラメータの少なくとも１つは、比較に応じて以下のように適合させることができる：保持圧力を上げること、保持時間を長くすること、溶融温度を下げること、金型温度を下げること、成形ワークピースの壁厚を変えることによって各流路に沿った圧力伝達を変化させること、計量ストロークを長くして必要に応じて切換点を調整すること、逆止弁のシール機能を適合させること、バレル摩耗を適合させてランナー及びゲートシステムの流動断面を大きくすること、壁部が最も大きいエリアなどでワークピースの位置を適合させること。さらに、ワークピースの設計を変更させることができる。射出成形機のプロセスパラメータは、事前に決定された階層(hierarchy)に関して適合させることができる。例えば、最初に保持圧力が適合され、次に保持時間が適合され、次に溶融温度が適合され、その後、さらなるプロセスパラメータが適合され得る。

射出成形プロセス、生成されたワークピースの特性の決定、及び特性と最適化目標の比較は、生成されたワークピースの特性が最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、適合されたプロセスパラメータで繰り返される。

ステップｄ）は、射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定することを含む。射出成形機は、射出成形プロセス中にプロセスの少なくとも１つのプロセスパラメータを測定及び／又は監視するように構成され得る。少なくとも１つの実際のプロセスパラメータは、例えば少なくとも１つのセンサを使用することによって、射出成形プロセス中に測定可能及び／又は監視可能な少なくとも１つのプロセスパラメータであってよい。「射出成形プロセス中」という用語は、射出成形プロセスの開始と終了との間の時間間隔、及び／又は、プロセス条件が射出成形プロセス中のプロセス条件と本質的に同等であることが期待される時間間隔を指し得る。射出成形機は、プロセスパラメータをリアルタイムで測定し、実行時にそのプロセスパラメータを適合させるように構成され得る。射出成形機は、少なくとも１つの実際のプロセスパラメータをリアルタイムで測定するように構成されることができる。射出成形機は、少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを実行時に適合させるように構成されることができる。ステップｃ）が複数の予測プロセスパラメータを決定することを含んでいる場合、ステップｄ）は、射出成形プロセスを定義するプロセスパラメータのセットなど複数のプロセスパラメータを決定することを含むことができる。射出成形機は、少なくとも１つのセンサを含むことができる。射出成形機の測定されたパラメータは、登録され、外部処理ユニットに転送され得る。射出成形機は、温度センサ；圧力センサ；クロックからなる群から選択される少なくとも１つの要素を含み得る。例えば、少なくとも１つの実際のプロセスパラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出装置温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却もしくは硬化媒体スループット、又は冷却もしくは硬化媒体温度などの少なくとも１つの冷却もしくは硬化パラメータからなる群から選択される少なくとも１つのパラメータであってよい。ステップｄ）は、最適化されるべき実際のプロセスパラメータのセット、特にステップｃ）で予測されたプロセスパラメータに対応する実際のプロセスパラメータを決定することを含み得る。したがって、単一のプロセスパラメータのみが最適化サイクルの間に使用されるのではなく、複数のプロセスパラメータ、特に射出成形プロセスを定義するプロセスパラメータのセットが使用されてよい。

ステップｄ）は、実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータを比較することと、比較に基づいてシミュレーションモデルを適応させることをさらに含む。ステップｃ）において複数の予測プロセスパラメータが決定される場合、ステップｄ）は、それぞれの実際のプロセスパラメータとそれぞれの予測プロセスパラメータとを比較することと、その比較に基づいてシミュレーションモデルを適合させることとをさらに含んでよい。比較は、実際のプロセスパラメータからの予測プロセスパラメータの偏差、又はその逆の偏差を決定することを含んでよい。差が許容限度を超えている場合、実際のプロセスパラメータは、予測プロセスパラメータから逸脱しているとみなされる。許容限度は、測定精度に依存する場合がある。比較は、射出成形機の内部処理ユニットによって実行されてよい。偏差及び／又は実際のプロセスパラメータに関する情報は、外部処理ユニットに転送され得る。外部処理ユニットは、偏差及び／又は実際のプロセスパラメータに関する情報に基づいて、シミュレーションモデル、特にモデルパラメータを適合させるように構成されることができる。

本方法は、予測プロセスパラメータ及び／又は実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータとの比較の結果を、少なくとも１つの出力インタフェース又はポートを介して出力することをさらに含むことができる。出力は、予測プロセスパラメータのセット、及び／又は実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータとの比較の結果を含むことができる。本明細書で使用される「出力」という用語は、広義の用語であり、当業者にとって通常で慣用的な意味を与えられるべきであり、特別な意味又はカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されることなく、別のシステム、データストレージ、自然人又は法人が情報を利用できるようにするプロセスを指し得る。一例として、出力は、コンピュータインタフェース又はヒューマンマシンインタフェースなどの１つ以上のインタフェースを介して行われてよい。一例として、出力は、コンピュータ可読形式、可視形式、可聴形式のうちの１つ以上で行われ得る。例えば、出力は、少なくとも１つのディスプレイ、少なくとも１つのマイクロフォンなどを介して行われてよい。

方法ステップａ）からｄ）は繰り返されることができ、適合されたシミュレーションモデルがステップａ）で使用されることができる。

本発明のさらなる態様では、コンピュータプログラムはプログラムがコンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、コンピュータ又はコンピュータシステムに、本発明による方法、特にステップａ）～ｄ）を実行させる命令を含む。本明細書で使用される用語の大部分の可能な定義については、上記又は以下でさらに詳細に説明されるコンピュータ実装方法の説明を参照することができる。

具体的には、コンピュータプログラムは、コンピュータ可読データ担体及び／又はコンピュータ可読記憶媒体に格納されていてよい。本明細書で使用される「コンピュータ可読データ担体」及び「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、具体的には、コンピュータ実行可能命令をその上に格納したハードウェア記憶媒体などの非一時的データ記憶手段を指し得る。コンピュータ可読データ担体又は記憶媒体は、具体的には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又はリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）などの記憶媒体であってよく、又はそれらを含んでいてよい。

本明細書でさらに開示及び提案されているのは、プログラムがコンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、上記又は以下にさらに詳細に記載されるように、コンピュータ又はコンピュータシステムにコンピュータ実装方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品である。したがって、ここで使用される用語のほとんどの可能な定義については、また、本発明の第１態様で開示された方法の説明を参照することができる。

特に、コンピュータプログラム製品は、プログラムがコンピュータ又はコンピュータネットワーク上で実行されたときに、本明細書に開示された１つ以上の実施形態による方法を実行するための、コンピュータ可読データ担体に記憶されたプログラムコード手段を含んでいてよい。本明細書で使用される場合、コンピュータプログラム製品とは、取引可能な製品としてのプログラムを指す。製品は、一般に、紙媒体又はコンピュータ可読データ担体などの任意の形式で存在してよい。具体的には、コンピュータプログラム製品は、データネットワーク上で配布されてもよい。

さらに、本明細書で開示及び提案されるのは、コンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、上記又は以下にさらに詳細に記載されるように、コンピュータ又はコンピュータシステムにコンピュータ実装方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体である。したがって、ここで使用される用語のほとんどの可能な定義については、また、本発明の第１態様で開示された方法の説明を参照することができる。

さらなる態様において、少なくとも１つの射出成形機の射出成形プロセスの自動制御システムが開示される。射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づいている。

この制御システムは、シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することによって、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータを含む入力パラメータセットに基づいて、射出成形プロセスをシミュレーションするように構成された少なくとも１つの外部処理ユニットを備える。

制御システムは、予測プロセスパラメータを射出成形機に提供するように構成された少なくとも１つのインタフェースを備える。制御システムは、少なくとも１つのワークピースを生成するために予測プロセスパラメータに基づいて、射出成形機を使用して少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するように構成される。制御システムは、生成されたワークピースの少なくとも１つの特性を決定し、その特性を最適化目標と比較し、比較に応じて射出成形機の少なくとも１つのプロセスパラメータを適合させるように構成される。制御システムは、生成されたワークピースの特性が最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、射出成形プロセス、特性の決定、その特性と最適化目標の比較、及びプロセスパラメータの適合、を繰り返すように構成される。

制御システムは、射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定するように構成される。制御システムは、実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータとを比較し、その比較に基づいてシミュレーションモデルを適合させるように構成される。

自動制御システムは、本発明による方法を実行するために構成され得る。したがって、ここで使用される用語のほとんどのあり得る定義については、本発明の第１態様で開示された方法の説明をまた参照することができる。

本発明の方法、システム及びプログラムは、当該技術分野で知られている方法、システム及びプログラムより多数の利点を有する。特に、本明細書に開示されている方法、システム及びプログラムは、当該技術分野で知られている装置、方法及びシステムと比較して、射出成形プロセスの性能を向上させることができる。シミュレーションは、クラウドソリューション上で実行されることができる。本発明は、クラウド内でシミュレーションモデルが実行されて最適なパラメータ（ｔｏ ｂｅ ｐｒｏｃｅｓｓ）を特定すること、及び、この情報が、迅速かつ効率的な推定ループが実行されるように、プロセスの実際のパラメータにリンクされ得ることを提案する。デジタルな一致により、シミュレーションモデルは、材料固有の特性を考慮し、シミュレーションをより向上させることができる。

要約すると、及びさらに可能な実施形態を除外することなく、以下の実施形態が想定され得る:
実施形態１：少なくとも１つの射出成形機における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法であって、前記射出成形プロセスは複数のプロセスパラメータに基づいており、前記方法は以下のステップ：
ａ）少なくとも１つの外部処理ユニットによって入力パラメータのセットを提供するステップであって、前記入力パラメータのセットは、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機のパラメータを含む、ステップと；
ｂ）前記外部処理ユニットは、前記入力パラメータのセットに基づいて射出成形プロセスをシミュレーションし、前記シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することにより、前記シミュレーションされた射出成形プロセスの少なくとも１つの予測プロセスパラメータを決定し、前記予測プロセスパラメータが少なくとも１つのインタフェースを介して前記射出成形機に提供される、ステップと；
ｃ）少なくとも１つのワークピースを生成し、前記生成されたワークピースの少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較するために、前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するステップであって、前記生成されたワークピースの特性が前記最適化目標から逸脱した場合に、前記射出成形機の少なくとも１つのプロセスパラメータを比較に応じて適合させ、そして、前記射出成形プロセス、前記生成されたワークピースの特性の決定、及び前記特性と前記最適化目標との比較を、前記生成されたワークピースの特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記適合させたプロセスパラメータを用いて繰り返す、ステップと；
ｄ）前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定し、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させる、ステップと、
を含む、方法。

実施形態２：方法ステップａ）からｄ）は繰り返され、前記適合させたシミュレーションモデルがステップａ）で使用される、先行する実施形態による方法。

実施形態３：前記射出成形機のパラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却又は硬化パラメータからなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態４：前記射出成形機の測定されたパラメータは登録され、外部処理ユニットに転送され、前記射出成形機は、温度センサ；圧力センサ；クロックからなる群から選択される少なくとも１つの要素を含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態５：前記シミュレーションモデルは、充填シミュレーションを含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態６：前記シミュレーションモデルは、少なくとも１つの材料の溶融質量による金型キャビティの充填をシミュレーションするように構成される、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態７：前記シミュレーションモデルは、前記ワークピースのジオメトリ及び／又は形状をシミュレーションするように構成される、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態８：前記シミュレーションモデルは、強度解析を含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態９：前記材料固有のパラメータは、圧縮性、流動特性、温度特性からなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１０：前記シミュレーションモデルは、材料固有の特性を考慮するように構成される、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１１：前記シミュレーションモデルは、原材料バッチのバッチ特性を考慮するように構成される、先行する実施形態による方法。

実施形態１２：前記ワークピースの特性は、前記ワークピースの質量、前記ワークピースの寸法、反り、からなる群から選択される少なくとも１つの要素である、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１３：前記最適化目標は前記ワークピースの少なくとも１つの特性である、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１４：前記方法は、前記予測プロセスパラメータ及び／又は前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとの比較の結果を、少なくとも１つの出力インタフェース又はポートを介して出力することをさらに含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１５：前記シミュレーションモデルのパラメータは、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを使用することによって生成される、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１６：前記外部処理ユニットは、クラウドコンピューティングシステムである、及び／又はクラウドコンピューティングシステムを含む、先行する実施形態のいずれか１つによる方法。

実施形態１７：プログラムがコンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、前記コンピュータ又はコンピュータシステムに、先行する実施形態のいずれか１つによる方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。

実施形態１８：コンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、方法を参照する先行する実施形態のいずれか１つによる方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。

実施形態１９：少なくとも１つの射出成形機における射出成形プロセスのための自動制御システムであって、前記射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づいており、前記制御システムは少なくとも１つの外部処理ユニットを備え、前記外部処理ユニットは、シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することによって、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータ、を含む入力パラメータセットに基づいて、射出成形プロセスをシミュレーションするように構成され、前記制御システムは、予測プロセスパラメータを射出成形機に提供するように構成された少なくとも１つのインタフェースを備え、前記制御システムは、少なくとも１つのワークピースを生成するために前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機を使用して少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するように構成され、前記制御システムは、前記生成されたワークピースの少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較し、前記比較に応じて前記射出成形機の少なくとも１つのプロセスパラメータを適合させるように構成され、前記制御システムは、前記生成されたワークピースの特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲になるまで、前記射出成形プロセス、前記特性の決定、前記特性と前記最適化目標の比較、及び前記プロセスパラメータの適合、を繰り返すように構成され、前記制御システムは、前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定するように構成され、前記制御システムは、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させるように構成される、自動制御システム。

実施形態２０：前記自動制御システムは、方法を参照する先行する実施形態のいずれか１つによる方法を実行するように構成される、先行する実施形態による自動制御システム。

さらなる任意の特徴及び実施形態は、後続の実施形態の説明において、好ましくは従属請求項に関連して、より詳細に開示される。そこでは、それぞれの任意の特徴は、当業者が理解するように、分離された態様で、また任意の実行可能な組み合わせで実現されてよい。本発明の範囲は、好ましい実施形態によって制限されない。実施形態は、図に概略的に示されている。その中で、これらの図において同一の参照番号は、同一の又は機能的に互換可能な要素を示す。
少なくとも１つの射出成形機における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法及び自動制御システムの例示的な実施形態を示す図である。 図２Ａ～２Ｄは、実験結果を示す図である。

実施形態の詳細な説明
図１は、少なくとも１つの射出成形機１１０における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法及び自動制御システム１１２の例示的な実施形態を示している。

射出成形機１１０は、少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するように構成される。射出成形プロセスは、少なくとも１つの材料を任意の形態又は形状に成形する少なくとも１つのプロセス又は手順を含み得る。射出成形プロセスは、溶融材料を金型に射出することによって行われる成形プロセスであり得る。金型は、ダイ又はフォーム、例えばマトリックス又はフレームを与えるフォームであってよい。特に、本明細書で使用される場合、金型は、少なくとも１つのキャビティを有する任意のダイ及び／又はフォーム、例えば、構造及び／又は切り抜き与える少なくとも１つのフォームを指し得る。金型は、特に射出成形プロセスで使用されることができ、そこでは、材料の少なくとも１つの溶融質量が金型の少なくとも１つのキャビティに注入されることができる。一例として、少なくとも１つのキャビティを有する金型は、材料を形成するために成形プロセスで使用されることができる。特に、金型キャビティに射出された材料の溶融質量は、キャビティのネガティブな形態及び／又はジオメトリを与えられてよい。具体的には、金型は、少なくとも１つのワークピース１１４を製造するために使用されてよく、製造されたワークピースは、金型キャビティのネガティブな形態及び／又は寸法形状を有していてよい。

成形プロセスは、少なくとも１つのワークピース１１４を製造するように構成され得る。ワークピース１１４は、任意の部品又は要素であってよい。特に、ワークピース１１４は、任意の機械又は装置の構成部材であってもよく、又はそれを備えてもよい。ワークピース１１４は、例えば、部品を製造するための成形プロセスで用いられる金型又は金型キャビティのネガティブ形状を少なくとも部分的に有し得る。したがって、射出成形プロセスは、ワークピース１１４を創出するための形状付与手順であってもよく、又はそれを指し得る。

射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づく。プロセスパラメータは、射出成形プロセスに影響を与える設定可能及び／又は選択可能及び／又は調整可能及び／又は構成可能なパラメータであってよい。プロセスパラメータは、射出成形機１１０の作動条件に関するものであってよい。特に、プロセスパラメータは、射出成形機パラメータであってよい。例えば、プロセスパラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却もしくは硬化媒体スループット、又は冷却もしくは硬化媒体温度などの少なくとも１つの冷却又は硬化パラメータの１つ以上を含むことができる。

本方法は、以下のステップ：
ａ）（参照番号１１６で示される）少なくとも１つの外部処理ユニット１１８によって入力パラメータのセットを提供するステップであって、前記入力パラメータのセットは、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機のパラメータを含む、ステップと；
ｂ）（参照番号１２０で示される）前記外部処理ユニット１１８は、前記入力パラメータのセットに基づいて射出成形プロセスをシミュレーションし、前記シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することにより、前記シミュレーションされた射出成形プロセス１２２の少なくとも１つの予測プロセスパラメータを決定し、前記予測プロセスパラメータが少なくとも１つのインタフェース１２６を介して前記射出成形機１１０に提供される（参照番号１２４で示される）、ステップと；
ｃ）少なくとも１つのワークピース１１４を生成し、前記生成されたワークピース１１４の少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較する（参照番号１３２で示される）ために、前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機１１０を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行する（参照番号１３０で示される）ステップであって、前記生成されたワークピース１４４の特性が前記最適化目標から逸脱した場合に、前記射出成形機１１０の少なくとも１つのプロセスパラメータを比較に応じて適合させ、そして、前記射出成形プロセス、前記生成されたワークピース１１４の特性の決定、及び前記特性と前記最適化目標との比較を、前記生成されたワークピース１１４の特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記適合させたプロセスパラメータを用いて繰り返す、ステップと；
ｄ）（参照番号１３４で示される）前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定し、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させる（参照番号１３６で示される）、ステップと、
を含む。

外部処理ユニット１１８は、射出成形機１１０とは別に設計された少なくとも１つの処理ユニットであってよい。射出成形機１１０は、特に、マシンパラメータを制御及び監視するように構成された内部処理ユニット（ここには図示されていない）を含むことができる。外部処理ユニット１１８は、少なくとも１つの通信インタフェースを介して内部処理ユニットにデータを転送及び／又は受信するように構成され得る。内部処理ユニットは、少なくとも１つの通信インタフェースを介して外部処理ユニットにデータを転送及び／又は受信するように構成され得る。外部処理ユニット１１８は、複数のプロセッサを含んでいてよい。外部処理ユニット１１８は、クラウドコンピューティングシステムであってよく、及び／又は、クラウドコンピューティングシステムを備えていてよい。

外部処理ユニット１１８は、少なくとも１つのデータベースを含むことができる。データベースは、任意の情報の集合であってよい。データベースは、少なくとも１つのデータ記憶装置に保存されることができる。外部処理ユニット１１８は、そこに情報が保存された少なくとも１つのデータ記憶装置を備えることができる。特に、データベースは、任意の情報の集合を含むことができる。データ記憶装置は、少なくとも１つのサーバ、複数のサーバを含む少なくとも１つのサーバシステム、少なくとも１つのクラウドサーバ又はクラウドコンピューティングインフラストラクチャからなる群から選択される少なくとも１つの要素であってもよく、又はそれらを備えていてよい。

入力パラメータのセットの提供１１６は、入力パラメータのセットを検索及び／又は選択することを含むことができる。検索は、任意のデータソースから、例えばデータストレージから、ネットワークから、あるいはさらなるコンピュータ又はコンピュータシステムからデータを生成する及び／又は取得するシステム、具体的にはコンピュータシステムのプロセスを指し得る。検索は、具体的には、シリアルポート又はパラレルポートなどのポートを介するなど、少なくとも１つのコンピュータインタフェースを介して行われ得る。検索は、一次情報を利用することにより、例えばプロセッサを使用して、一次情報に１つ以上のアルゴリズムを適用することにより、一次情報の１つ以上の項目を取得し、及び二次情報を生成するサブステップなどのいくつかのサブステップを含み得る。

入力パラメータのセットは、シミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータに関する情報を含むことができる。射出成形機パラメータは、射出成形機の作動条件に影響を与えるパラメータであってよい。射出成形機パラメータは、射出成形機１１０の機械構成要素の設定を含むことができる。射出成形機パラメータは、特定の値及び／又はパラメータプロファイルを含むことができる。射出成形機パラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却もしくは硬化媒体スループット、冷却もしくは硬化媒体温度などの冷却又は硬化パラメータからなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含むことができる。射出成形機パラメータは、さらに、クランプ力、タイバーギャップ、射出ユニットなどの機械の寸法、シリンダー直径又は最高シリンダー温度などの機械の装置などを含むことができる。

材料固有のパラメータは、射出成形プロセスに使用される材料に関する情報であってよい。材料固有のパラメータは、材料供給者から提供されてよく、及び／又は、ウェブサイト又は他のデータベースからダウンロードされてよい。材料供給者は、レオロジーデータ、粘度、及び生産されるすべての材料に関するロット固有のデータなど、多くの製品固有のデータを有することができる。材料固有のパラメータは、圧縮性、流動特性、温度特性からなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含むことができる。材料、具体的には、成形プロセスに使用される材料、例えばワークピースの製造に使用される材料は、例えばプラスチック材料であってよく、又はそれを含んでいてよい。具体的には、プラスチック材料は、熱可塑性材料であってよく、又は熱可塑性材料を含んでいてもよい。追加的に又は代替的に、プラスチック材料は、熱硬化性材料であってよく、又は熱硬化性材料を含んでよい。追加的に又は代替的に、プラスチック材料は、エラストマー材料を含んでよい。材料は、具体的には、ワークピース１１４の製造時に溶融状態であってよい。

シミュレーションモデルは、外部処理ユニット１１８上のソフトウェアによって生成されてよく、又は、シミュレーションモデルは、ソフトウェア内のデータセットであってよい。シミュレーションモデルは、少なくとも１つの学習された及び学習可能なモデルを含むことができる。外部処理ユニット１１８は、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを実行及び／又は実施するように構成されていてよい。シミュレーションモデルは、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムの結果に基づくことができる。機械学習アルゴリズムは、決定木、ナイーブベイズ分類器、最近傍、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、逆伝播生成ネットワーク、サポートベクターマシン、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト及び／又は勾配ブースティングアルゴリズムを含むことができる。好ましくは、機械学習アルゴリズムは、高次元の入力をはるかに低い次元の出力に処理するように構成される。アルゴリズムは、学習データの記録を使用して学習することができる。シミュレーションモデルは、少なくとも１つのアルゴリズムとモデルパラメータを含み得る。シミュレーションモデルのパラメータは、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを使用することによって生成されてよい。シミュレーションモデル、特にモデルパラメータは、ステップｄ）において適合されることができ、したがって、さらに学習され得る。

シミュレーションモデルは、射出成形プロセスのデジタルツインを含むことができる。シミュレーションモデルは、射出成形プロセスのシミュレーションをするように構成されている。シミュレーションモデルは、充填シミュレーションを含むことができる。具体的には、シミュレーションモデルは、少なくとも１つの材料の溶融質量による金型キャビティの充填をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、ワークピースの製造をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、ワークピースのジオメトリ及び／又は形状をシミュレーションするように構成されることができる。シミュレーションモデルは、強度解析を含み得る。

シミュレーションモデルは、材料固有の特性を考慮するように構成されることができる。シミュレーションモデルは、材料のデジタルツインを含むことができる。シミュレーションモデルは、材料バッチの粘度など、原材料バッチのバッチ特性を考慮するように構成されることができる。

クラウドベースでシミュレーションデータ、プロセスデータ、及び製品関連データを使用することにより、射出成形プロセスの最適化が可能になり得る。上記で概説したように、材料供給者は、レオロジーデータ、粘度、及び生産されるすべての材料のロット固有のデータのような、多くの製品固有のデータを有することができる。本発明は、シミュレーションからのパラメータが射出成形プロセスで直接使用されることができるように、シミュレーションと射出成形プロセスの間の閉ループを提案する。さらに、逆に、機械学習モデルを用いてモデリングプロセスを最適化するために、プロセスデータを使用することができる。材料のロット固有の情報は、射出成形プロセスの効率をさらに向上させるように、材料と射出成形プロセスのクラウドベースのデジタルツインを使用することにより、製造プロセスのシミュレーションにさらにリンクされることができる。

シミュレーションされた射出成形プロセス１２２の予測プロセスパラメータは、特に最適な製造結果及び／又は資源の最適な使用に到達するための、プロセスパラメータの期待値であってよい。

ステップｂ）は、少なくとも１つの最適化ステップを含むことができる。最適化は、可能なパラメータのパラメータ空間から、最適化目標に関して最適なパラメータセットを選択するプロセスであってよい。最適化目標は、そのもとで最適化が実行される少なくとも１つの基準であり得る。最適化目標は、少なくとも１つの最適化目標と、精度及び／又は正確さとを含むことができる。最適化目標は、ワークピース１１４の少なくとも１つの特性であってよい。ワークピース１１４の特性は、ワークピース１１４の質量、ワークピース１１４の寸法、反り、からなる群から選択される少なくとも１つの要素であり得る。最適化目標は、例えば射出成形機１１０の少なくとも１つの顧客及び／又は少なくとも１つのユーザにより、予め指定されてよい。最適化目標は、少なくとも１つのユーザの仕様であってよい。ユーザは、最適化目標、及び所望の精度及び／又は正確さを選択することができる。予測プロセスパラメータは、少なくとも１つのインタフェース、特に通信インタフェースを介して射出成形機１１０に提供される。

ステップｃ）では、製造されたワークピース１１４は、例えば、走査のような光学的又は触覚的測定技術を使用することによって測定され得る。走査は、ワークピース１１４の形状及び寸法を決定することを含んでいてよい。走査は、具体的には、自動的に実行されてよい。走査は、コンピュータ又はコンピュータネットワークによって自律的に実行されてよい。
ワークピース１１４の決定された特性は、最適化目標と比較されることができる。比較は、目標形状及び／又は目標寸法からの偏差を決定することを含んでよい。決定された特性と最適化目標との差が許容限度を超えている場合、生成されたワークピースは、目標形状及び／又は目標寸法から逸脱しているとみなされる。許容限度は、特性及び／又は顧客要求などによる決定の正確性に依存し得る。

生成されたワークピース１１４の特性が最適化目標から逸脱した場合、射出成形機１１０の少なくとも１つのプロセスパラメータが比較に応じて適合される。射出成形プロセス、生成されたワークピース１１４の特性の決定、及び特性と最適化目標の比較は、生成されたワークピース１１４の特性が最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、適合されたプロセスパラメータで繰り返される。

ステップｄ）１３４は、射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定することを含む。射出成形機１１０は、射出成形プロセス中にプロセスの少なくとも１つのプロセスパラメータを測定及び／又は監視するように構成され得る。射出成形機１１０は、プロセスパラメータをリアルタイムで測定し、実行時にプロセスパラメータを適合させるように構成され得る。射出成形機１１０は、少なくとも１つのセンサを含むことができる。射出成形機１１０の測定されたパラメータは、登録され、外部処理ユニットに転送され得る。射出成形機１１０は、温度センサ；圧力センサ；クロックからなる群から選択される少なくとも１つの要素を含み得る。

ステップｄ）１３４は、実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータを比較することと、比較に基づいてシミュレーションモデルを適応させることをさらに含む。比較は、実際のプロセスパラメータからの予測プロセスパラメータの偏差、又はその逆を決定することを含んでよい。差が許容限度を超えている場合、実際のプロセスパラメータは、予測プロセスパラメータから逸脱しているとみなされる。許容限度は、測定精度に依存する場合がある。比較は、射出成形機の内部処理ユニットによって実行されてよい。偏差及び／又は実際のプロセスパラメータに関する情報は、外部処理ユニットに転送され得る。外部処理ユニットは、偏差及び／又は実際のプロセスパラメータに関する情報に基づいて、シミュレーションモデル、特にモデルパラメータを適合させるように構成されることができる。

本方法は、予測プロセスパラメータ及び／又は実際のプロセスパラメータと予測プロセスパラメータとの比較の結果を、少なくとも１つの出力インタフェース又はポートを介して出力することをさらに含むことができる。出力は、別のシステム、データストレージ、自然人又は法人が情報を利用できるようにするプロセスを含み得る。一例として、出力は、コンピュータインタフェース又はヒューマンマシンインタフェースなどの１つ以上のインタフェースを介して行われてよい。一例として、出力は、コンピュータ可読形式、可視形式、可聴形式のうちの１つ以上で行われ得る。

方法ステップａ）からｄ）は繰り返されることができ、適合されたシミュレーションモデルはステップａ）で使用されることができる。

さらに図１では、自動制御システム１１２が示されている。射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づいている。制御システム１１２は、少なくとも１つの外部処理ユニット１１８を備える。外部処理ユニット１１８は、シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することによって、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータを含む入力パラメータセットに基づいて、射出成形プロセスをシミュレーションするように構成されている。制御システム１１２は、予測プロセスパラメータを射出成形機１１０に提供するように構成された矢印１３８で示される少なくとも１つのインタフェースを備える。制御システム１１２は、少なくとも１つのワークピース１１４を生成するために予測プロセスパラメータに基づいて、射出成形機１１０を使用して少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するように構成される。制御システム１１２は、生成されたワークピース１１４の少なくとも１つの特性を決定し、その特性を最適化目標と比較し、比較に応じて射出成形機１１０の少なくとも１つのプロセスパラメータを適合させるように構成される。制御システム１１２は、生成されたワークピースの特性が最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、射出成形プロセス、特性の決定、特性と最適化目標の比較、及びプロセスパラメータの適合を繰り返すように構成される。制御システム１１２は、射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定するように構成される。制御システム１１２は、実際のプロセスパラメータと予測されたプロセスパラメータとを比較し、比較に基づいてシミュレーションモデルを適合させるように構成される。

自動制御システム１１２は、本発明による方法を実行するために構成され得る。したがって、可能な実施形態については、本方法の説明を参照されたい。

例えば、決定されたワークピース１１４の特性と最適化目標との比較により、ワークピース１１４が所望の形状から逸脱しており、特に反り(warpages)、例えばねじれ、反り、波状面及び角度偏差があることが明らかになる場合がある。この原因は、ワークピース１１４のさまざまなエリアの収縮傾向（収縮可能性）が異なることにある可能性がある。収縮の違いは、ワークピース１１４の異なるエリアにおける充填の程度の違い、及び繊維とポリマー鎖の配向の違いによって引き起こされる可能性がある。さらなる原因としては、選択された金型温度が好ましくないこと、成形されたワークピース１１４の壁厚が異なること、ワークピース１１４の圧力勾配が流路に沿って高すぎること、選択された冷却時間が短すぎるためにワークピース１１４が高すぎる温度で金型から取り出され、そのワークピース１１４が金型から取り出された後に変形すること、好ましくない材料が用いられていること、又はガラス繊維強化熱可塑性プラスチックのガラス繊維が流動方向に主に配向していること、が考えられる。後者の場合、ガラス繊維の配向が場所によって変わると、偏差が発生することがある。その原因としては、例えば、流れのたわみ、流路の末端、ウェルドライン及びゲートでの配向効果などである。射出成形機１１０の次のプロセスパラメータの少なくとも１つを、比較に応じて次のように適合させることができる：金型半体及びスライドコアの温度を変更すること、冷却時間を長くすること、成形品が引っ掛からない又は負ドラフトで保持されないようにプロセスを適合させること、保持圧力を変更すること、及び保持時間を変更すること。さらに、比較の観点から、使用する材料を変更することができる。具体的には、反りの少ない材料、例えば非晶質相を有するブレンドを使用することができる。また、ワークピースの設計を変更してよい。射出成形機のプロセスパラメータは、事前に決定された階層(hierarchy)に関して適合させることができる。例えば、最初に金型温度を適合させ、次に冷却時間を適合させてもよい。その後、さらなるプロセスパラメータを適合させることができる。図２Ａから図２Ｃは、Ｕｌｔｒａｆｏｒｍ（登録商標）製の保持マンドレルの反りに対する金型温度の影響を示している。図２Ａから図２Ｃでは、キャビティの金型温度は８０℃であった。図２Ａではコアの金型温度は８０℃、図２Ｂでは３０℃、図２Ｃでは５０℃であった。保持マンドレルの要素間の隙間は、図によって異なる。図２Ａでは隙間は１．０ｍｍ、図２Ｂでは５．０ｍｍ、図２Ｂでは２．４ｍｍである。図２Ｄは、ガラス繊維強化Ｕｌｔｒａｄｕｒ（登録商標）製の断熱パネルのさらなる例を示している。図２Ｄの上部はシミュレーションによって最適化された成形品のジオメトリを示し、下部は元の状態を示している。

１１０ 射出成形機
１１２ 自動制御システム
１１４ ワークピース
１１６ 入力パラメータを提供すること
１１８ 外部処理ユニット
１２０ シミュレーション
１２２ シミュレーションされた射出成形プロセスの予測プロセスパラメータ
１２４ 予測プロセスパラメータを提供すること
１２６ インタフェース
１３０ 性能
１３２ 比較
１３４ 少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定すること
１３６ 適合させること
１３８ インタフェース

Claims (15)

1. 少なくとも１つの射出成形機（１１０）における少なくとも１つの射出成形プロセスを制御及び／又は監視するためのコンピュータ実装方法であって、前記射出成形プロセスは複数のプロセスパラメータに基づいており、前記方法は以下のステップ：
   ａ）少なくとも１つの外部処理ユニット（１１８）によって入力パラメータのセットを提供するステップであって、前記入力パラメータのセットは、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機のパラメータを含む、ステップと；
   ｂ）前記外部処理ユニットは（１１８）、前記入力パラメータのセットに基づいて射出成形プロセスをシミュレーションし、前記シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することにより、前記シミュレーションされた射出成形プロセスの少なくとも１つの予測プロセスパラメータを決定し、前記予測プロセスパラメータが少なくとも１つのインタフェースを介して前記射出成形機に提供される、ステップと；
   ｃ）少なくとも１つのワークピース（１１４）を生成し、前記生成されたワークピース（１１４）の少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較するために、前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機（１１０）を用いて少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するステップであって、前記生成されたワークピース（１１４）の特性が前記最適化目標から逸脱した場合に、前記射出成形機（１１０）の少なくとも１つのプロセスパラメータを比較に応じて適合させ、そして、前記射出成形プロセス、前記生成されたワークピース（１１４）の特性の決定、及び前記特性と前記最適化目標との比較を、前記生成されたワークピース（１１４）の特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記適合させたプロセスパラメータを用いて繰り返す、ステップと；
   ｄ）前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定し、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させる、ステップと、
   を含む、方法。
2. 方法ステップａ）からｄ）は繰り返され、前記適合させたシミュレーションモデルはステップａ）で使用される、請求項１に記載の方法。
3. 射出成形機パラメータは、ポリマー溶融温度、バレル温度、射出ユニット温度、スクリュー速度、射出速度、保持圧力、保持時間、冷却又は硬化時間、冷却又は硬化パラメータからなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記射出成形機（１１０）の測定されたパラメータは登録され、外部処理ユニット（１１８）に転送され、前記射出成形機（１１０）は、温度センサ；圧力センサ；クロックからなる群から選択される少なくとも１つの要素を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記シミュレーションモデルは、充填シミュレーションを含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記シミュレーションモデルは、少なくとも１つの材料の溶融質量による金型キャビティの充填をシミュレーションするように構成される、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記シミュレーションモデルは、前記ワークピースのジオメトリ及び／又は形状をシミュレートションするように構成される、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記シミュレーションモデルは、強度解析を含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記材料固有のパラメータは、圧縮性、流動特性、温度特性からなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記シミュレーションモデルは、材料固有の特性を考慮するように構成される、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記シミュレーションモデルは、原材料バッチのバッチ特性を考慮するように構成される、請求項１０に記載の方法。
12. 前記方法は、前記予測プロセスパラメータ及び／又は前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとの比較の結果を、少なくとも１つの出力インタフェース又はポートを介して出力することをさらに含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記外部処理ユニット（１１８）は、クラウドコンピューティングシステムである、及び／又はクラウドコンピューティングシステムを含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
14. プログラムがコンピュータ又はコンピュータシステムによって実行されるときに、前記コンピュータ又はコンピュータシステムに、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラム。
15. 少なくとも１つの射出成形機（１１０）における射出成形プロセスのための自動制御システム（１１２）であって、前記射出成形プロセスは、複数のプロセスパラメータに基づいており、前記制御システム（１１２）は少なくとも１つの外部処理ユニット（１１８）を備え、前記外部処理ユニット（１１８）は、シミュレーションモデルの少なくとも１つの最適化目標に関して最適化アルゴリズムを適用することによって、少なくとも１つのシミュレーションモデル、材料固有のパラメータ、及び射出成形機パラメータを含む入力パラメータセットに基づいて、射出成形プロセスをシミュレーションするように構成され、前記制御システム（１１２）は、予測プロセスパラメータを前記射出成形機（１１０）に提供するように構成された少なくとも１つのインタフェース（１３８）を備え、前記制御システム（１１２）は、少なくとも１つのワークピース（１１４）を生成するために前記予測プロセスパラメータに基づいて、前記射出成形機（１１０）を使用して少なくとも１つの射出成形プロセスを実行するように構成され、前記制御システム（１１２）は、前記生成されたワークピース（１１４）の少なくとも１つの特性を決定し、前記特性を前記最適化目標と比較し、前記比較に応じて前記射出成形機（１１０）の少なくとも１つのプロセスパラメータを適合させるように構成され、前記制御システムは、前記生成されたワークピース（１１４）の特性が前記最適化目標に従って少なくとも事前に定義された許容範囲内になるまで、前記射出成形プロセス、前記特性の決定、前記特性と前記最適化目標との比較、及び前記プロセスパラメータの適合、を繰り返すように構成され、前記制御システム（１１２）は、前記射出成形プロセスの少なくとも１つの実際のプロセスパラメータを決定するように構成され、前記制御システム（１１２）は、前記実際のプロセスパラメータと前記予測プロセスパラメータとを比較し、前記比較に基づいて前記シミュレーションモデルを適合させるように構成される、自動制御システム（１１２）。

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