JP2601270B2

JP2601270B2 - 推論機能を有する制御装置

Info

Publication number: JP2601270B2
Application number: JP62090092A
Authority: JP
Inventors: 秀児村井; 博義山口; 直人大塚
Original assignee: Komatsu Ltd
Current assignee: Komatsu Ltd
Priority date: 1987-04-13
Filing date: 1987-04-13
Publication date: 1997-04-16
Anticipated expiration: 2012-04-16
Also published as: JPS63255701A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕この発明は制御対象機械の不具合および該制御対象機
械によって加工された製品の不具合等の制御対象機械に
関する種々の不具合の原因および、この原因を解消する
ための対策を推論して制御対象機械に与える推論機能を
有する制御装置に関する。

〔従来の技術〕

制御対象機械に関する不具合の原因およびこの原因を
解消するための最適な対策を推論するシステムとして
は、いわゆるエキスパートシステムを用いたものがあ
る。エキスパートシステムは特定の技術に関する専門家
の有しているノウハウ、つまり知識を知識ベースとして
記憶しておき、専門家の判断が必要な事態が生じたとき
には、この知識ベースのもとにコンピュータにより対策
の推論を行ない、専門家が不在の場合でも、あたかも専
門家がいるかのような正確な判断ができるようにしたも
ので、種々の産業分野への適用が注目されている。例え
ば、運転条件の設定が非常にむずかしいとされている射
出成形機へのエキスパートシステムの適用を示す論文と
しては1986年３月11日から13日に開かれた会議、Artifi
cial Intelligence for the Automotive Industry（自
動車産業の人工知能）においてPAUL M.MENIG（パウル．
エム．メニング）等によるExpert Systems for Injecti
on Molding（射出成形エキスパートシステム）がある。
この論文のものは不具合状態、各種条件等のデータの入
力に対応して不具合に対する対策を推論するものである
が、この論文のものはあくまでも人間によるデータ入力
に対して推論の結果をディスプレイ上に可視表示するも
のでしかなく、射出成形機とのオンラインによる直接の
接続については全く考えていず、これを示唆する記載も
ない。

また、エキスパートシステムを応用した他の公知例と
しては特開昭62−6845号に開示されたものがある。この
公知例のものは車両用故障診断装置にエキスパートシス
テムを応用したものである。

しかし、この公知例のものも人間が順次問診すること
により故障原因を探索するものであり、故障診断対象と
なる車両との直接の接続については全く考えていない。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上述したように従来の装置はいずれも人間によるデー
タの入力に対応して所定の推論内容をディスプレイ上に
表示するものであり、機械との間でオンラインで直接デ
ータのやりとりを行なう構成をとっていない。このため
推論に必要なデータは全て人間が入力してやらなければ
ならず、このためデータ入力に誤りがあったり、データ
入力が不充分であったりすると正確な推論結果が得られ
ないことがある。

この発明は人間ができるだけ介入せずに制御対象機械
に生じた不具合に対する対策が推論でき、この推論した
対策を実行できるようにした推論機能を有する制御装置
を提供することを目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明の推論機能を有する制御装置では、制御対象
機械の各部の状態を検出する複数のセンサ手段と、前記
制御対象機械または該機械によって作り出された製品に
不具合が発生した場合に際してその不具合状況を入力す
る入力手段と、前記制御対象機械の各種動作状況および
前記不具合に対する各種対策を複数記憶した記憶手段を
有し、前記入力手段によって入力された不具合状況、前
記センサ手段によって検出された前記制御対象機械の各
部の状態および前記記憶手段の記憶内容にもとづき発生
した不具合の優先度付け、該不具合に対する原因の優先
度付け、該原因に対する対策の優先度付けを行ない最適
な対策を推論する推論手段と、この推論手段で推論され
た対策に対応して前記制御対象機械に対する各種制御信
号を前記制御対象機械に出力する制御手段とを具えて構
成される。

〔作用〕

この発明の推論機能を有する制御装置において制御対
象機械と推論手段との間の信号のやりとりが人間の手を
介せずして行うことが可能となる。これにより推論手段
に対するデータの入力が簡単になるとともに、制御対象
機械の適切な制御が人間の手を介せずに実行できる。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を添付図面を参照して詳細
に説明する。

第１図は、この発明の推論機能を有する制御装置を射
出成形機に適用した場合の一実施例を示したものであ
る。第１図において、この実施例は制御対象機械である
射出成形機100と成形条件設定支援エキスパートシステ
ム20を構成するコンピュータ200とをオンラインで接続
して構成される。射出成形機100は第１図に図示するよ
うに制御部10を有しており、この制御部10は、樹脂温
度、スクリュー位置、射出圧力、型内圧等を検出する各
種センサ11、樹脂温度、金型温度、一次圧（射出圧
力）、二次圧（保圧）、射出速度、一次圧、二次圧およ
び射出速度の切換位置等を設定する成形条件設定部12、
温度制御信号、アクチュエータ制御信号等を発生する信
号制御部13、信号制御部13からの温度制御信号によって
制御されるヒーター14、温調機15、アクチュエータ制御
信号によって制御される油圧バルブ16、サーボモータ17
および成形条件設定支援エキスパートシステム20に対す
るインターフェース18から構成されている。

成形条件設定支援エキスパートシステム20は射出成形
機100の制御部10に対するインターフェース21を有して
いる。

この装置において、射出成形機100の樹脂温度、スク
リュー位置、射出圧力、型圧力等は各種センサ11によっ
て検出され、この検出出力はインターフェース18、イン
ターフェース21を介して成形条件設定支援エキスパート
システム20に加えられる。また各種センサ11の出力は信
号制御部13に加えられる。信号制御部13は各種センサ11
の出力および成形条件設定部12で設定された樹脂温度、
金型温度、一次圧、二次圧、射出速度、各切換位置に応
じてヒータ14および温調機15を制御するための温度制御
信号および油圧バルブ16、サーボモータ17を制御するた
めのアクチュエータ制御信号を形成する。

成形条件設定部12で設定された各種設定値はインター
フェース18、インターフェース21を介して成形条件設定
支援エキスパートシステム20に加えられる。

成形条件設定支援エキスパートシステム20は射出成形
機100における不具合の発生に際し、キーボード26から
入力される不具合状況およびインターフェース21から入
力される各種センサ11の出力および成形条件設定部12に
おける各種設定値にもとづき後に詳述する手順によって
不具合発生に対する最適な対策を推論し、この推論にも
とづき、該推論した対策を実行すべくインターフェース
21、インターフェース18を介して成形条件設定部12に対
して成形条件変更のためのデータを送出する。

また、ディスプレイ25には、キーボード26による入力
データの内容、各種センサ11による検出データ、成形条
件設定部12の設定データ、成形条件設定支援エキスパー
トシステム20の推論内容等が表示される。

第２図は成形条件設定支援エキスパートシステム20の
概略構成を機能ブロックで示したものである。成形条件
設定支援エキスパートシステム20は射出成形機100に対
するインターフェース21、成形条件、不具合状況、不具
合対策木、不具合解消ルール、過去の対策記録等を記憶
した知識ベース22、ディスプレイ25、キーボード26に対
するユーザーインターフェース24、知識ベース22の知識
にもとづき所望の推論を行ない、その推論結果をインタ
ーフェース21、ユーザーインターフェース24および知識
ベース22に出力する推論エンジン23から構成される。

射出成形機100に関して不具合が生じた場合、オペレ
ータ27はこの不具合状況をディスプレイ25をみながらキ
ーボード26により成形条件設定支援エキスパートシステ
ム20に入力する。このキーボード26から入力された不具
合状況を示すデータはユーザーインターフェース24を介
して知識ベース22に加えられ、格納される。また射出成
形機100からの各種データはインターフェース21を介し
て知識ベース22に加えられ、格納される。推論エンジン
23は知識ベースの格納データにもとづき発生した不具合
に対する最適な対策を推論し、この推論結果をユーザー
インターフェース24を介してディスプレイ25に加え、こ
れを表示する。またこの推論結果はインターフェース21
を介して射出成形機100に送出され、推論した対策を実
行すべく成形条件の変更がなされる。

第３図はこの実施例の全体動作フローを示したもので
ある。

まず、ステップ300において発生した不具合状況の入
力を行なう。この不具合状況の入力はオペレータにより
キーボード26により行なわれる。具体的には、所定のフ
ォーマットにしたがってディスプレイ25に表示される質
問に応じて不具合名、使用材料等を順次入力する。

次にステップ301において、射出成形機100から自動入
力された成形条件の現在値、知識ベース22の記憶データ
および上述したステップ300で入力された不具合状況を
示すデータにもとづき、発生した不具合に対する最適な
対策を推論する対策の絞り込みを行なう。この対策の絞
り込みは知識ベース22に基本知識として記憶されている
不具合対策木および不具合解消ルール及びその他の記憶
ないようにもとづき行なわれる。

第４図はこの不具合対策木の１例を示したものであ
る。この不具合対策木は不具合を表わす事象X₁,X₂…に
対して、その原因を表わす事象Y₁,Y₂,Y₃…が対応して示
されており、この原因を表わす事象Y₁,Y₂,Y₃に対して、
この原因に対する対策を表わす事象Z₁,Z₂,Z₃,Z₄,Z₅…が
対応して示されている。

例えば、事象X₁で表わされる不具合については、事象
Y₁,Y₂で表わされる原因が考えられ、事象Y₁で表わされ
る原因については、事象Z₁,Z₂で表わされる対策が考え
られ、また事象Y₂で表わされる原因については、事象
Z₃,Z₄で表わされる対策が考えられることを示してい
る。

ステップ301では、この知識ベース22の記憶内容にも
とづき、最適な対策を推論する。この推論は、不具合の
優先度付け（ステップ310）、原因の優先度付け（ステ
ップ320）、対策の優先度付け（ステップ340）によって
行なわれる。具体的には、第５図に示すように、まず、
入力された不具合（X₁,X₂,X₃）について対策すべき順に
優先度を付け、その優先度順に不具合リスト（X_i1,X_i2,
X_i3）を作成する（ステップ310）。続いて最優先の不具
合X_i1に対して不具合状況より原因を推定して推定した
原因に関して優先度順に原因リスト（Y_i1,Y_i2,Y_i3…）
を作成する（ステップ320）。更に最優先の原因Y_i1につ
いて考えられる対策を推定し、この改定した対策に対し
て優先度順に対策リスト（Z_i1,Z_i2,Z_i3…）を作成する
（ステップ340）。これにより対策リストの最優先の対
策Z_i1を入力された不具合に対する最適な対策として絞
り込む。これにより、インターフェース21、インターフ
ェース18を介して、上記対策Z_i1を実行すべく射出成形
機100の成形条件が自動セットされる。

ステップ301における不具合の優先度付けステップ31
0、原因の優先度付けステップ320、対策の優先度付けス
テップ340の詳細例を示すと第６図、第７図、第８図の
ようになる。

すなわち、不具合の優先度付けステップ310は、第６
図に示すようにまず、ステップ311において入力された
不具合の特定を行ない、次にステップ312においてこの
特定された不具合X₁,X₂,X₃を知識ベース22に記憶された
「不具合−優先度対応表」（図示せず）を用いて優先度
付けする。続いて、ステップ313において、優先度付け
された不具合を優先度順に並べ換え、不具合リスト（X
_i1,X_i2,X_i3,…）を作る。この場合、不具合−優先度対
応表から求めた優先度が同位である場合は入力の早い方
の不具合を優先する。

発生不具合が“ひけ”の場合における原因の優先度付
けステップの１例が第７図に示される。第７図におい
て、原因の優先度付けをすべき不具合が“ひけ”である
場合は、まず、ステップ321からステップ322に移行し、
“ひけ”の発生場所がゲート遠方だけか否かの判断がな
される。ここで、“ひけ”の発生場所がゲート遠方だけ
でなく全体に生じているとすると、ステップ323に移行
し材料の計量が適性であるか否かのチェックを行なう。
このチェックにおいて材料の計量に問題があるとすると
ステップ324に移行して不具合の原因の最優先順位とし
て「樹脂量不足」であると推論する。

また、ステップ323において、材料の計量が適性であ
ると判断されると、ステップ325に分岐し、次に保圧が
適性であるか否かのチェックを行なう。ここで保圧に問
題があると判断されると、ステップ326に移行し、不具
合の原因が「保圧不足」であると推論する。

ステップ325において保圧が適性であるとするとステ
ップ327に分岐し、次にゲート部に“ひけ”が生じてい
るか否かの判断を行なう。ここでゲート部に“ひけ”が
生じていると判断されるとステップ328に移行して不具
合の原因として「ゲートシールが早い」と推論する。ま
た、ステップ325において、ゲート部に“ひけ”が生じ
ていないと判断されると、ステップ329に移行し、“ひ
け”の発生箇所は厚肉部か否かの判断がなされる。ここ
で“ひけ”の発生箇所か厚肉部ではないと判断されると
ステップ328に移行して不具合の原因が「ゲートシール
が早い」と推論し、厚肉部であると判断されるとステッ
プ330に移行し、不具合の原因が「成形収縮大」である
と推論する。

また、ステップ322において“ひけ”の発生場所がゲ
ート遠方だけであると判断されると、ステップ331に分
岐し、使用材料は結晶性であるか否かの判断がなされ
る。ここで使用材料が結晶性であると判断された場合は
ステップ330に移行し、不具合の原因が「成形収縮大」
であると推論する。また、ステップ331において使用材
料が結晶性ではないと判断された場合はステップ32に移
行し、途中に薄肉部があるか否かの判断がなされる。こ
こで途中に薄肉部があると判断されるとステップ333に
移行し、不具合の原因は「圧力伝播不足」であると推論
する。また、途中に薄肉部がないと判断されるとステッ
プ330に移行し、不具合の原因は「成形収縮大」である
と推論する。

なお、上記各判断はインターフェース21を介して射出
成形機100から直接取込まれたデータまたはオペレータ
によりキーボード26から入力されたデータにもとづき行
なわれる。

また、第７図には不具合が“ひけ”の場合における原
因の推論について示したが、他の不具合についても同様
に原因を推論し、この推論結果にもとづき原因の優先度
付けを行ない、原因リスト（Y_i1,Y_i2,Y_i3,…）を作成す
る。

第８図は、不具合が“ひけ”で原因が「圧力伝播不
足」の場合における対策の優先度付けのフローの１例を
示したものである。

まず、ステップ341において知識ベース22の不具合対
策木から原因「圧力伝播不足」に対する対策リスト（Z
1,Z2,Z3,…）を求める。ここで対策Z₁は「射出圧力をΔ
P₁上げる」、対策Z₂は「保圧をΔP_H上げる」、対策Z₃は
「保圧時間をΔT_H延ばす」であるとする。なお、ΔP₁,
ΔP_H,ΔT_Hは予め適宜設定された値である。

次に、ステップ342において、使用材料の収縮性は樹
脂温度で変化するか否かの判断がなされる。ここで使用
材料の収縮性が樹脂温度で変化するものであるとステッ
プ343に分岐し、対策Z₁の優先度を下げる処理を行な
う。

次に、ステップ344において使用材料の流動性は良い
か否かの判断がなされる。ここで使用材料の流動性が良
くないものであるとすると、ステップ345に分岐し、対
策Z₁の優先度を上げる処理を行なう。

更に、次の“ひけ”の発生位置はゲートから遠いか否
かの判断がなされる。ここで“ひけ”の発生位置がゲー
トから遠いとするとステップ347に分岐し対策Z₂,Z₃の優
先度を上げる処理を行なう。このようにして、各判断お
よび各処理を実行した後、ステップ348に移行し、対策Z
₁,Z₂,Z₃を優先度順に並べ換え、対策リスト（Z_i1,Z_i2,Z
_i3）を作成する処理を実行する。

なお、第８図においては不具合が“ひけ”で原因が
「圧力伝播不足」の場合についての対策優先度付けフロ
ーの１例を示したが、他の不具合、他の原因についても
同様のフローが用意されており、それぞれのフローにお
いて対策の優先度付けが実行される。ここにおいても上
記各判断はインターフェース21を介して射出成形機100
から直接取込まれたデータまたはオペレータによりキー
ボード26から入力されたデータにもとづき行なわれる。

ステップ301（第３図）において発生した不具合に対
する最適な対策の絞り込みがなされ、インターフェース
21、インターフェース18を介して上記対策Z_i1を実行す
べく射出成形機100の成形条件が自動セットされると、
ステップ302に移行し、この対策Z_i1が実行された状態で
射出成形機100の試射が行なわれる。その後ステップ400
に移行し、上記試射に対する後処理が実行される。ステ
ップ400の後処理の詳細例を第９図に示す。

まず、ステップ401において、対策Z_i1を施した上記試
射に関して他に不具合が発生したか否かの判断がなされ
る。この判断において他に不具合が発生しないと判断さ
れるとステップ402に移行し、対策しようとする不具合
が良い方向に向ったか否かの判断がなされる。ここで良
い方向に向ったと判断されるとステップ403に移行し、
対策しようとした対策不具合は消滅したか否かの判断が
なされ、消滅していなければステップ404に移行して現
対策を続行し、消滅したと判断されると対策していない
次の不具合に対する対策処理へ移行する。

ステップ401において、対策Z_i1を施した上記試射に関
して他に不具合が発生したと判断されると、ステップ40
5に分岐し、新たに発生した不具合が対策しようとした
不具合より優先度が大か否かの判断がなされる。この判
断において優先度が小であると判断されるとステップ40
2に移行し、前述したと同様の処理が実行される。また
ステップ405において新たに発生した不具合が対策しよ
うとした不具合より優先度が大であると判断された場合
にステップ406に分岐し、ステップ301（第３図）で推論
した対策リストの中にまだ採用していない対策があるか
否かの判断がなされる。ここでまだ採用していない対策
があるとするとステップ407に移行し、採用していない
対策の中の最優先の対策を選択し、この対策に変更する
処理を実行する。例えば上述の対策リスト（Z_i1,Z_i2,Z
_i3,…）のうちの対策Z_i1を実行していてステップ407に
至った場合には対策リストの中からZ_i1を除去し、残り
の対策リスト（Z_i2,Z_i3,…）の中から対策Z_i2を選択し
て、対策Z_i1からこの対策Z_i2に変更する処理が実行され
る。

ステップ406において、また採用していない対策がな
いと判断されると、ステップ408に移行し、次にまだ採
用していない原因があるか否かの判断がなされる。ここ
でまだ採用していない原因があるとすると、ステップ40
9に移行し、この採用していない原因のうちの最優先の
原因を選択し、この原因にもとづく処理に変更する処理
を実行する。例えば上述の対策リスト（Z_i1,Z_i2,Z_i3,
…）を全て採用してしまった場合は原因リスト（Y_i1,Y
_i2,Y_i3,…）から既に採用した原因Y_i1を除去し、残りの
原因リスト（Y_i2,Y_i3,…）の中から最優先の原因Y_i2を
選択しこの原因Y_i2を原因Y_i1に代えて採用する処理を実
行する。なお、ステップ408において採用していない原
因がなくなったと判断されると「失敗」として、これに
もとづく所定の処理がなされる。

また、ステップ402において良い方向に向っていない
と判断されるとステップ406に分岐し、ステップ406以下
上述と同様の処理がなされる。

なお、第９図のフローにおける各判断はキーボード26
からオペレータにより入力されたデータ、インターフェ
ース21を介して射出成形機100から直接入力されたデー
タ、知識ベース22の記憶データにもとづき行なわれる。

このようにして１つの不具合が解除すると現在発生し
ている残りの不具合に対して原因の優先度付け、対策の
優先度付け、試射、後処理が行なわれ、この動作が不具
合リストが空になるまで繰り返えされる。

結局、オペレータはディスプレイ25を介する質問に対
して必要があればキーボード26を用いてデータを入力ま
たは選択するだけで射出成形機100に対して最適な成形
条件を自動的に設定できることになる。

第10図は、この発明の他の実施例を全体動作フローで
示したものである。この実施例は基本的には第３図に示
した動作フローのものと同様であるが、この実施例の動
作フローにおいてはステップ400で示される後処理にお
いて収集された対策記録303にもとずき実施した対策に
よる不具合の発生の可能性を推論し、この推論にもとず
き実施する対策の選択に対する知識を供給するステップ
304を新たに加えている。このステップ304の追加によ
り、第９図に示したフローは第11図に示すように変更さ
れる。すなわち、第11図においては、ステップ402にお
いて対策Z₁の実施により良い方向に向かった場合にはそ
の記録を対策記録Ａとして収集するステップ411、良い
方向に向かわなかった場合はその記録を対策記録Ｂとし
て収集するステップ410、ステップ401で対策Z₁の実施に
より他の不具合が発生した場合はその記録を収集する対
策記録Ｃとしてステップ412が追加されている。

ステップ304では第11図のステップ410、ステップ41
1、ステップ412において収集された対策記録Ａ、対策記
録Ｂ、対策記録Ｃにもとづき対策Z_iの実施による不具合
の発生の可能性を推論する。

第12図は上記不具合の発生の可能性を推論するフロー
を示したものである。

まず、ステップ500において、対策記録Ａにもとづ
き、対策Z_iの実施の結果不具合が良くなる方向に向った
記録があるか否かの判断を行なう。ここで良くなる方向
に向った記録があるとするとステップ501に分岐してそ
の可能性の計算を行なう。この可能性の計算の結果はス
テップ502において「小」か否かの判断がなされる。こ
こで「小」でないと判定されるとステップ503に移行し
て不具合の発生の可能性は「大」と推論される。

ステップ500で対策記録Ａには良くなった記録がない
と判断された場合およびステップ502において可能性
「小」と判定された場合はステップ504に移行し、対策
記録Ｂにもとづき対策Z_iの実施によって対策しようとす
る不具合が悪化した記録があるか否かの判断を行う。こ
こで悪化した記録があると判断されるとステップ505に
分岐し、その可能性の計算を行う。この計算の結果はス
テップ506において「小」か否かの判定がなされる。こ
こで「小」でないと判定されるとステップ507に移行し
て不具合の発生の可能性は「大」と推論される。

ステップ504で対策記録Ｂには悪化した記録がないと
判断された場合およびステップ506で可能性が「小」と
判定された場合はステップ508に移行し、対策Z_i実施に
よってその不具合が発生する可能性があるか否かの判断
を行う。ここで不具合の発生の可能性なしと判断される
と次の不具合に対する可能性推論処理に移行する。

ステップ508において不具合が発生する可能性がある
と判断されると、次のステップ509において対策記録A,
対策記録B,対策記録Ｃにもとづき過去に不具合が発生し
ているか否かの判断を行なう。ここで過去に不具合が発
生していないと判断されるとステップ510に分岐し次に
その発生した不具合は対策Z_iと反対の対策_ｉをもつか
否かの判断がなされる。ここで対策_ｉを有しないと判
断されるとステップ511に移行し不具合発生の可能性は
「小」と推論する。

またステップ509において不具合が過去に発生してい
ると判定されると次にステップ513においての不具合は
対策Z_iと反対の対策_ｉをもつか否かの判断がなされ
る。ここで対策_ｉを有しないと判断されるとステップ
514に移行し不具合の発生の可能性は「大」と推論す
る。

なお、ステップ510において対策_ｉを有すると判断
された場合およびステップ513において対策_ｉを有す
ると判断された場合および、ステップ513において対策
_ｉを有すると判断された場合はそれぞれステップ512
およびステップ515に移行する。この場合は不具合の発
生の可能性は「不定」と判定される。

第12図に示すフローにもとづき不具合発生の可能性が
「大」か「小」かの推論がなされると、この推論結果に
もとづき、第13図に示す処理が実行される。

第13図において、まず、ステップ600において不具合
発生の可能性が「大」であるか否かの判断がなされる。
ここで不具合発生の可能性が「大」でないと判断される
とステップ601に移行し、現対策を続行する処理が実行
される。

またステップ600において不具合発生の可能性が
「大」であると判断されると、次のステップ602におい
てこの発生する不具合は重大な不具合か否かの判断がな
される。ここで重大な不具合でないと判断されると上述
したステップ601に移行し、現対策を続行する処理が実
行される。しかし、ステップ602において重大な不具合
であると判断されるとステップ603に分岐し、次に対策Z
_iの変更幅は微小か否かの判断がなされる。ここで微小
でないと判断されるとステップ604に移行して変更幅を
半分に減少させる。またステップ603で微小であると判
断された場合はステップ605に移行して他の対策に変更
する処理を実行する（すなわち、この対策の優先度を下
げる）。

このようにこの実施例によれば、過去の対策記録にも
とづき、推論された対策の実行により発生する不具合を
大小の可能性で予測し、重大な不具合の発生する可能性
があると変更幅を小さくするかその対策の優先度を下げ
る機能が付加されているので、失敗の生じない最適な対
策に素早く到達することができる。

第14図はこの発明の更に他の実施例を全体動作フロー
で示したものである。この実施例では第３図に示した実
施例にステップ315で示される共通対策の選出処理を追
加して構成される。

追加したステップ315においては、入力された複数の
不具合に対して共通な対策を選出する処理を実行する。

第15図はこのステップ315で示される共通対策の選択
処理の１例を示したものである。第15図において、ま
ず、ステップ700で最優先不具合X_i1に対する対策候補の
リスト（C₁,C₂,C₃,…）を求める。この対策候補のリス
トは知識ベース22の不具合対策木を用いて作成される。

次にステップ701において、各対策候補C₁,C₂,C₃,…に
ついて、他の不具合、X_i1,X_i2,…に対する有効性を上記
不具合対策木から推論し、共通に対策できる他の不具合
のリストCXを作成する。この不具合のリストCXの作成は
他の不具合Xi2,Xi3,…に対して各対策候補C₁,C₂,C₃,…
が有効であるかを順次判断することによって行なわれ
る。すなわち、まず、ステップ710において対策候補C_k
（ｋ＝1,2,3,…）が不具合Xij（ｊ＝2,3,…）に対して
有効であるか否かの判断を行なう。ここで対策候補C_kが
不具合X_ijに対して有効であると判断されるとステップ7
20に移行し、対策候補C_kで対策可能な不具合のリストCX
_k（ｋ＝1,2,3,…）に不具合X_ijを加える。上記処理を全
ての対策候補および入力された不具合に対して実行する
ことにより各対策候補C₁,C₂,C₃,…によって対策可能な
複数の不具合リストCX_kを作成する。

続いて、ステップ702に移行し、ステップ701で作成し
た複数の不具合リストCX_kを用い最も多くの不具合に対
して共通に有効な対策候補のリスト（Z₁,Z₂,Z₃,…）を
作成する。

ステップ315において共通対策の選出、すなわち、最
も多くの不具合に対して共通に有効な対策候補のリスト
（Z1,Z2,Z3,…）を作成すると、次のステップ320に移行
して原因の優先度付け処理を実行し、続いてステップ34
0に移行して対策の優先度付け処理を実行する。ステッ
プ320、ステップ340における処理内容は第３図または第
10図に示したものとほぼ同様であり、これらの処理は基
本的には知識ベース22に記憶されている前述した不具合
解消ルールにもとづき行なわれる。ただし、この実施例
においてはステップ315において作成された最も多くの
不具合に対して共通に有効な対策候補のリスト（Z₁,Z₂,
Z₃,…）にもとづき上記原因および対策の優先度付け処
理がなされる。

このように、この実施例においては、不具合が複数同
時に発生している場合において、これら不具合に共通な
対策を絞り込む機能が付加されているので短時間に最適
な対策処理を行うことが可能となる。

なお、上記実施例ではこの発明を射出成形機の成形条
件設定に適用した場合に示したが、同様にレーザ切断
機、プラズマ切断機、各種プレス等の運転条件の設定に
対しても適用できるのは勿論である。

また、上記実施例では射出成形機の運転条件の設定に
この発明の適用した場合を示したが、これはあくまでも
この発明の一実施例であってこの発明の装置によって制
御対象機械の各部を直接制御するようにしてもよい。す
なわち、この発明はこの発明の推論手段を制御対象機械
にオンラインで接続したことに特徴がありこれにより制
御対象機械の稼働を特別の知識、技能を必要なくして最
適な状態で行うことができるとともに人間の判断部分を
出来るだけ少なくしたもので、これにもとづく種々の変
形例が考えられる。

〔発明の効果〕

以上説明したようにこの発明によれば制御対象機械に
関する不具合の発生に際し、適切な処理を迅速に実行す
ることができ、また操作においては特別な技能が必要で
なく高度な専門家がいなくても判断対象機械を最適な状
態で有効に稼働させることができる。例えば、この発明
を射出成形機の運転条件の設定に適用した場合には特に
知識、技能を有することなく運転条件を短時間で最適な
状態に設定することが可能であり、更に新たに経験が装
置内に順次蓄積されていく構成をとっているので技術の
継承、蓄積も可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例の全体構成を示す構成図、
第２図は同実施例の一部に注目した構成図、第３図は同
実施例の全体動作を示すフローチャート、第４図は不具
合−原因−対策の関係を示す図、第５図は優先度付け動
作を説明する説明図、第６図、第７図、第８図、第９図
は第３図に示したフローチャートの各部詳細フローチャ
ート、第10図は他の実施例の全体動作を示すフローチャ
ート、第11図、第12図、第13図は第10図に示したフロー
チャートの各部詳細フローチャート、第14図は更に他の
実施例の全体動作を示すフローチャート、第15図は第14
図に示したフローチャートの一部詳細フローチャートで
ある。 10……制御部、20……成形条件設定支援エキスパートシ
ステム、100……射出成形機。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】制御対象機械の各部の状態を検出する複数
のセンサ手段と、前記制御対象機械または該機械によって作り出された製
品に不具合が発生した場合に際してその不具合状況を入
力する入力手段と、前記制御対象機械の各種動作状況および前記不具合に対
する各種対策を複数記憶した記憶手段を有し、前記入力
手段によって入力された不具合状況、前記センサ手段に
よって検出された前記制御対象機械の各部の状態および
前記記憶手段の記憶内容にもとづき発生した不具合の優
先度付け、該不具合に対する原因の優先度付け、該原因
に対する対策の優先度付けを行ない最適な対策を推論す
る推論手段と、この推論手段で推論された対策に対応して前記制御対象
機械に対する各種制御信号を前記制御対象機械に出力す
る制御手段とを具えた推論機能を有する制御装置。
【請求項２】推論手段は、推論した対策およびその対策
結果に対応して記憶手段の記憶内容を更新する手段を有
する特許請求の範囲第（１）項記載の推論機能を有する
制御装置。
【請求項３】推論手段は、推論した対策に対して別の不
具合が生じないかを記憶手段の記憶内容を参照して推論
し、別の不具合が発生する可能性が高い場合には該対策
に代えて他の対策を推論する手段を有する特許請求の範
囲第（１）項または第（２）項に記載の推論機能を有す
る制御装置。
【請求項４】推論手段は、不具合が同時に複数発生して
いる場合、それら不具合に共通な対策を推論し、該推論
した対策のなかから最適な対策を推論する手段を有する
特許請求の範囲第（１）項または第（２）項または第
（３）項記載の推論機能を有する制御装置。
【請求項５】制御対象機械の各部の状態を検出する複数
のセンサ手段と、前記制御対象機械の運転条件を設定する設定手段と、前記制御対象機械または該機械によって作り出された製
品に不具合が発生した場合に際してその不具合状況を入
力する入力手段と、前記制御対象機械の各種動作状況および前記不具合に対
する各種対策を複数記憶した記憶手段を有し、前記入力
手段によって入力された不具合状況、前記センサ手段に
よって検出された前記制御対象機械の各部の状態および
前記記憶手段の記憶内容にもとづき発生した不具合の優
先度付け、該不具合に対する原因の優先度付け、該原因
に対する対策の優先度付けを行ない最適な対策を推論す
る推論手段と、この推論手段で推論された対策に対応して前記設定手段
で設定された前記制御対象機械の運転条件を変更する手
段とを具えた推論機能を有する制御装置。
【請求項６】推論手段は、推論した対策およびその対策
結果に対応して記憶手段の記憶内容を更新する手段を有
する特許請求の範囲第（５）項記載の推論機能を有する
制御装置。
【請求項７】推論手段は、推論した対策に対して別の不
具合が生じないかを記憶手段の記憶内容を参照して推論
し、別の不具合が発生する可能性が高い場合には該対策
に代えて他の対策を推論する手段を有する特許請求の範
囲第（５）項または第（６）項に記載の推論機能を有す
る制御装置。
【請求項８】推論手段は、不具合が同時に複数発生して
いる場合、それら不具合に共通な対策を推論し、該推論
した対策のなかから最適な対策を推論する手段を有する
特許請求の範囲第（５）項または第（６）項または第
（７）項記載の推論機能を有する制御装置。