JP6645934B2 - セルコントロールシステム - Google Patents
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Description
推定するセルコントロールシステムに関する。
製造計画に従って製造セルを稼働させている際に、稼働している製造セルが備える製造機械にアラームが発生して動作を停止すると、当該製造セルにおける生産性が低下し、結果として製造セル全体の稼働率が低下してしまう。
●手順a1)各機械のノイズの状態を測定する
●手順a2)手順a1での測定結果からアラームが発生する可能性を分析する
●手順a3)分析結果からアラームの原因を特定し、該原因を遮断するノイズ対策を行う
1.各測定箇所(制御装置本体、アンプ、電源、信号線など)におけるノイズの値
2.製造セルの各機械の稼働情報(各軸の速度、加速度、負荷、実行中行番号など)
●手順b1)ノイズの値と稼働情報の相関関係を機械学習により計算する
●手順b2)相関関係から、ノイズを生じ易い状況(=稼働情報の組み合わせ)を
推定する
●手順b3)相関関係から、ノイズレベルが高くなりやすい機械やその部位を検出する
図1は、本発明の一実施形態によるセルコントロールシステムの概略構成図を示している。なお、図1において点線矢印は従来技術における情報の流れを、実線矢印は本発明で導入された情報の流れを示している。本実施形態のセルコントロールシステム1は、生産計画装置2、セルコントローラ3、および少なくとも1つの製造セル4が、ネットワークなどを介して接続されて構成される。
機械稼働指示部31は、製造計画受信部30から入力された製造計画に基づいて、セルコントローラ3の管理下にある製造セル4が備える少なくとも1以上の製造機械41に対して稼働指示を通信部32を介して送信する。機械稼働指示部31は、製造計画に基づいて管理下にある製造セル4が備える製造機械41ごとの稼働スケジュールを作成する機能を備えている。
稼働情報収集部34は、管理下にある製造セル4が備える製造機械41から、当該製造機械41の稼働状態を示す稼働情報を収集し、時刻情報等と共に製造機械41毎に稼働情報データベース38に記憶する。稼働情報収集部34は、製造機械41の稼働状態を示す情報以外にも、例えば、時刻や工場の電力状態など、セルコントロールシステム1で取得可能なあらゆる情報を稼働情報として収集するようにしてもよい。
一例として、例えば図2に示すような多層ニューラルネットを学習部35として用いる場合には、入力信号として各製造機械41の稼働情報を、教師信号として各製造機械41のノイズ値を与えるようにし、中間層1では各製造機械41の稼働情報のうち、同じ製造機械の稼働情報を相互に学習させ、全結合層では、各製造機械41の稼動情報と各製造機械のノイズとの相関関係を学習させるようにしてもよい。
●手順c1)対象とするノイズ情報をノイズAとする
●手順c2)収集した稼働情報から複数の時刻の稼働情報をランダムに選択
●手順c3)選んだ各稼働情報について、学習したモデルを用いてノイズAの値に対する
入力値の勾配を計算する
●手順c4)勾配の平均値を計算し、勾配が特に大きい入力信号をノイズ要因の稼働情報
であると推定する。ただし他の入力信号と比べて勾配の差が小さい場合には
、ノイズ要因と推定しない
図3(a−1)に示すように、学習部35が学習したモデルを解析して、特定の稼働情報w(1)における送り速度とノイズ値A(w)の相関係数X1 (1)を算出する。同様に、図3(a−2)に示すように、学習部35が学習したモデルを解析して、特定の稼働情報w(2)における送り速度とノイズ値A(w)の相関係数X1 (2)を算出する。このようにして、図4(b−1)に例示するように、ランダムに抽出した稼働情報w(1)〜w(n)のそれぞれにおける送り速度w1について、学習部35が学習したモデルを解析して各相関係数X1 (1)〜X1 (n)を求め、これらを平均した値を算出する。このようにして算出された相関係数の平均値(図4(b−1)では0.5)が、あらかじめ定めた所定の閾値(例えば閾値0.1)よりも大きい場合に、当該稼働情報(図4(b−1)では送り速度w1)の変動は、ノイズ値A(w)に対して大きな影響を与えるものであるから、送り速度w1はノイズ値Aのノイズ要因であると推定できる。なお、図4(b−2)に示す例では、主軸速度w2の各相関係数のX1 (1)〜X1 (n)の平均値(0.025)は小さい値となるため、主軸速度w2の変動は、ノイズ値A(w)に対して大きな影響を与えるものではないので、主軸速度w2はノイズ値Aのノイズ要因ではないと推定できる。
●手順d1)収集した稼働情報から適当な時刻のデータ1件を選ぶ
●手順d2)選んだ稼働情報を学習部35が学習したモデルに対して入力値として入力し
、各出力値が増加するような入力値の勾配を計算する
●手順d3)計算した勾配方向に各入力値を増減させる
●手順d4)いずれかの出力があらかじめ定めた閾値を超えるか、収束するまで手順d2
〜d3を繰り返す
●手順d5)手順d4で閾値を超えた出力信号の製造機械は、ノイズ耐性が低いと推定
ノイズ検出部42は、製造機械41の各部に設置された図示しないセンサなどを用いて発生したノイズを検出し、検出したノイズ値をセルコントローラ3へと送信する。また、稼働情報送信部43は、図示しない製造機械41の制御部が製造機械41の各部から収集した情報を稼働情報としてセルコントローラ3へと送信する。
2 生産計画装置
3 セルコントローラ
4 製造セル
30 製造計画受信部
31 機械稼働指示部
32 通信部
33 ノイズ値収集部
34 稼働情報収集部
35 学習部
36 推定部
37 稼働指示変更部
38 稼働情報データベース
41 製造機械
42 ノイズ検出部
43 稼働情報送信部
Claims (2)
- 少なくとも1つの製造機械を備える少なくとも1つの製造セルと、生産計画装置から受信した製造計画に基づいて前記製造機械に対して稼働指示を送信するセルコントローラとを備えたセルコントロールシステムにおいて、
前記セルコントローラは、
前記製造計画に基づいて前記製造機械に対して稼働指示を送信する機械稼働指示部と、
検出されるノイズ情報を収集するノイズ値収集部と、
前記製造機械の稼働情報を収集する稼働情報収集部と、
前記稼働情報収集部が収集した稼働情報を入力信号とし、前記ノイズ値収集部が収集したノイズ情報を教師信号とする機械学習を行い、学習モデルを作成する学習部と、
前記学習部が作成した学習モデルを解析し、前記製造機械で検出されるノイズの要因となる稼働情報を推定する推定部と、
前記推定部が推定したノイズ要因となる稼働情報に基づいて、前記機械稼働指示部に対して指示内容の変更を指令する稼働指示変更部と、
を備え、
前記推定部は、前記学習部が作成した学習モデルを用いた予測を行い、稼働状況の変化に対するノイズ情報の変化に基づいて前記製造機械の内のノイズ耐性が低い製造機械を推定し、
前記稼働指示変更部は、前記推定部が推定したノイズ耐性の情報に基づいて通信内容を変更するように前記機械稼働指示部に対して指令する、
セルコントロールシステム。 - 前記稼働指示変更部は、前記推定部が推定したノイズ耐性が低い製造機械に対して影響を与えると推定される稼働指示を変更するように、前記機械稼働指示部に対して指令する、
ことを特徴とする請求項1に記載のセルコントロールシステム。
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