JP6655105B2 - 製造補助装置 - Google Patents

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Description

本発明は、航空機の機体の製造を補助する製造補助装置に関する。
例えば、特許文献1に示すように、航空機を製造する際には、第1ワークと第2ワークを締結するといった作業が行われる。そして、第1ワークと第2ワークを貫通する締結部材によって、第1ワークと第2ワークが締結される。
ここで、第1ワークと第2ワークを合わせ、双方の間に隙間が形成されたとしても、締結部材で締め付ければ隙間を無くすことはできる。しかし、特に航空機の分野では、隙間を無くす際の変形によって生じる第1ワークと第2ワークの内部応力が問題となる。そのため、第1ワークと第2ワークとの隙間に設定される許容公差が小さい場合がある。そこで、第1ワークと第2ワークの間にシムを挟むことで、第1ワークと第2ワークの内部応力を抑制している。
特許第5931458号公報
ところで、第1ワークと第2ワークとの隙間の長さによって、シムが不要の場合もあれば、シムが必要な場合もある。そのため、第1ワークおよび第2ワークごとに、毎回隙間を計測する作業が必要となり、作業工数が多くなってしまう。
そこで、本発明は、作業工数を低減することが可能な製造補助装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の製造補助装置は、航空機の機体を構成し互いに締結される第1ワークと第2ワークとの隙間と、隙間に影響を与える複数のパラメータとが関連付けられた複数の実測データを読み込み、複数の実測データを教師データとした機械学習により、複数のパラメータから隙間を推定する推定モデルを構築する学習部と、構築された推定モデルと複数のパラメータに基づいて、未測定の隙間の長さの推定値を導出する推定部と、複数のパラメータのテストデータを入力して、隙間への影響が、他の1のパラメータよりも大きいパラメータを特定する要因特定部と、を備える。
上記課題を解決するために、本発明の他の製造補助装置は、航空機の機体を構成し互いに締結される第1ワークと第2ワークとの隙間と、隙間に影響を与える複数のパラメータとが関連付けられた複数の実測データを読み込み、複数の実測データを教師データとした機械学習により、複数のパラメータから隙間を推定する推定モデルを構築する学習部と、構築された推定モデルと複数のパラメータに基づいて、未測定の隙間の長さの推定値を導出する推定部と、推定値が、予め作成された標準シムを利用可能な適用範囲に含まれない場合、隙間を適用範囲に近づけるための補正処置を選択する補正選択部と、を備え
本発明によれば、作業工数を低減することができる。
第1ワーク、第2ワークに対する作業工程を説明するための図である。 製造補助装置の構成を示すブロック図である。 学習部の処理を説明するための図である。 標準シムを説明するための図である。 製造補助方法の処理の流れを示すフローチャートである。 第1変形例を説明するための図である。 第1変形例の製造補助方法の処理の流れを示すフローチャートである。 第2変形例を説明するための図である。 隙間の長さのばらつき抑制を説明するための図である。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
図1は、第1ワークWa、第2ワークWbに対する作業工程を説明するための図である。図1には、第1ワークWa、第2ワークWb、シムSの断面図を示す。作業対象の第1ワークWa、第2ワークWbは、航空機の機体を構成する。第1ワークWaおよび第2ワークWbは、不図示のボルトなどの締結部材によって、図1中、矢印ARで示す近接方向に押圧されて締結される。
図1に示すように、第1ワークWaと第2ワークWbを合わせたとき、例えば、図1中、上下方向の隙間GAPが形成されたとしても、締結部材で締め付ければ隙間を無くすことはできる。しかし、特に航空機の分野では、隙間GAPを無くす際の変形によって生じる第1ワークWaと第2ワークWbの内部応力が問題となる。そのため、第1ワークWaと第2ワークWbとの隙間GAPの長さ(大きさ)に設定される許容公差(許容幅、許容レンジ)が小さい場合がある。詳細には、第1ワークWaや第2ワークWbの寸法公差に対する許容公差の大きさの比率が、航空機以外の分野のものよりも小さい場合がある。この場合、誤差によって隙間GAPの長さが許容公差から外れる場合が多くなる。
そこで、第1ワークWaと第2ワークWbの間にシムSを挟むことで、第1ワークWaと第2ワークWbの内部応力を抑制している。締結部材は、例えば、第1ワークWa、シムS、第2ワークWbを貫通して締結する。しかし、隙間GAPの長さによって、シムSが不要の場合もあれば、シムSが必要な場合もある。そのため、第1ワークWaおよび第2ワークWbごとに、毎回隙間GAPを計測する作業が必要となり、作業工数が多くなってしまう。そこで、製造補助装置100が用いられる。
図2は、製造補助装置100の構成を示すブロック図である。図2中、データの流れを実線の矢印で示す。製造補助装置100は、表示装置110、制御装置120を含んで構成される。
表示装置110は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等で構成され、制御装置120の制御に応じて画像を表示する。
制御装置120は、例えば、パーソナルコンピュータである。制御装置120は、入出力インターフェース130、記憶部140、中央制御部150を含んで構成される。なお、制御装置120は、パーソナルコンピュータに限らず、例えば、専用装置として構成されてもよい。
入出力インターフェース130は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネルなどからユーザによる操作入力を受け付け、操作入力の情報を中央制御部150に送信する。また、入出力インターフェース130は、例えば、携帯型のUSBフラッシュドライブなどの記憶端末と通信を行う。また、入出力インターフェース130は、記憶端末との通信に代えて、または、記憶端末との通信に加えて、外部装置との通信を行ってもよい。
記憶部140は、例えば、ハードディスクドライブなどである。記憶部140には、複数の実測データが記憶される。実測データは、第1ワークWaと、第2ワークWbの組について計測された隙間GAPと、隙間GAPに影響を与える複数のパラメータとが関連付けられたデータである。複数のパラメータについては後述する。
実測データは、入出力インターフェース130を介して取得される。実測データは、例えば、作業者によってキーボードから操作入力されたり、計測器から直接入力されたり、記憶端末から入力されたり、外部装置から通信によって入力される。
中央制御部150は、中央処理装置(CPU)、プログラム等が格納されたROM、ワークエリアとしてのRAM等を含むマイクロコンピュータから構成される。中央制御部150は、制御装置120全体を統括制御する。
中央制御部150は、プログラムを実行することで、学習部152、推定部154、シム選択部156として機能する。学習部152は、ワークエリアに複数の実測データを読み込み、複数の実測データを教師データとした機械学習により、複数のパラメータから隙間GAPを推定する推定モデルを構築する。ここで、機械学習は、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すものである。すなわち、学習部152は、所謂人工知能技術によって推定モデルを構築するといってもよい。
図3は、学習部152の処理を説明するための図である。第1ワークWaと第2ワークWbの隙間GAPには、複数のパラメータが影響を与える。図3に示すように、例えば、第1ワークWaと第2ワークWbがそれぞれ、治具Ja、Jbによって大凡水平に支持されるものとする。
パラメータとして、例えば、第1ワークWaでは、治具Jaに支持される箇所の厚みt、第2ワークWbに締結される箇所の厚みt、第1ワークWaの水平に対する傾きθ、治具Jaの第1ワークWaとの当接面の高さHが挙げられる。第2ワークWbでは、第1ワークWaに締結される箇所の厚みt、治具Jbの第2ワークWbとの当接面の高さHが挙げられる。第1ワークWaと治具Jaとの接触位置から、第1ワークWaと第2ワークWbの締結位置までを長さLとすると、隙間GAPは、以下の式で表される。
Figure 0006655105
…(数式1)
ここで挙げた複数のパラメータは、あくまで一例であって、第1ワークWa、第2ワークWb、治具Ja、Jbの形状や材質などによって、複数のパラメータには無数のパターンがあり得る。
その他のパラメータの候補として、例えば、第1ワークWa、第2ワークWbの近くに、他のワーク同士の締結部がある場合、その隙間GAPの長さ、シムSの板厚、締結力(fit up force、矯正力)が挙げられる。また、治具Ja、Jbの位置、治具Ja、Jbに第1ワークWa、第2ワークWbを押さえ付ける際の位置、矯正力(fit up force)、矯正(変形)量が挙げられる。ここで、第1ワークWa、第2ワークWbは、単品の部品に限らず、それぞれ組立物であってもよい。この場合、第1ワークWa、第2ワークWbを構成する各部品の形状(板厚、フランジ角度、ねじれやうねり)が挙げられる。また、各部品の寸法計測時、計測治具が用いられる場合、計測治具に各部品を押さえ付ける際の矯正力も挙げられる。
さらに、パラメータの候補として、例えば、ファスナ締結における、順番、締結トルクが挙げられる。また、第1ワークWa、第2ワークWbの締結などの組み立て後、公差計測を行う位置、公差計測値が挙げられる。また、温度、湿度、組み立てに用いられる装置の操業に関する情報が挙げられる。
実測データには、第1ワークWaと、第2ワークWbの組について計測、または、導出された上記のような複数のパラメータと、隙間GAPが関連付けられる。学習部152は、複数の実測データを教師データとした機械学習により、複数のパラメータから隙間GAPを推定する推定モデルを構築する。
また、学習部152は、新たに実測データが入力されると、新たな実測データを教師データに加えて機械学習を随時遂行し、推定モデルを再構築する。このように構築された最新の推定モデルは、記憶部140に記憶される。
推定部154は、記憶部140に記憶された推定モデルと、複数のパラメータに基づいて、未測定の隙間GAPの長さの推定値を導出する。具体的に、作業者は、推定モデルの精度が十分となると、以降の第1ワークWa、第2ワークWbについて、隙間GAPの計測を取りやめる。入出力インターフェース130には、複数のパラメータのみが入力される。
推定部154は、入出力インターフェース130から入力された複数のパラメータを、推定モデルに入力することで、隙間GAPの長さの推定値を導出する。このように、製造補助装置100を用いることで、隙間GAPの計測処理が不要となる。そのため、作業工数を低減することが可能となる。
シム選択部156は、隙間GAPの長さの推定値から、隙間GAPに挟むシムSを選択する。ここで、シムSとして、複数の標準シム(第1標準シム、第2標準シム、第3標準シム)が予め用意されている。
図4は、標準シムを説明するための図である。図4(a)、図4(b)では、縦軸、横軸が隙間GAPの長さを示す。図4(a)、図4(b)に示す目盛の数値は一例である。図4(a)では、隙間GAPの実測値の中央値μが、隙間GAPの許容公差dより小さい場合の例を示す。図4(b)では、中央値μが許容公差dより大きい場合の例を示す。中央値μが許容公差dと等しい場合は、図4(a)、図4(b)のどちらに含まれてもよい。ここで、中央値μは、隙間GAPの長さの代表値である。中央値μに代えて、平均値が用いられてもよい。
図4(a)に示すように、隙間GAPの実測値の中央値μが、隙間GAPの許容公差dより小さい場合、隙間GAPの長さが許容公差d以下であれば、シムSは不要となる。また、隙間GAPが、許容公差d以上であって、許容公差dの2倍の2d以下であれば、第1標準シムが用いられる。この場合、隙間GAPは、第1標準シムによって埋められ、その差分は許容公差d以下となる。隙間GAPが、許容公差dの2倍の2dより大きければ、隙間GAPの寸法にあった専用シムが新たに製造される。
ここで、隙間GAPは0以上となるように設計されているとする。このとき、実測データにおいて、隙間GAPのばらつきσと許容公差dを比較したとき、σ<dであるとする。この場合、μ+σ<d+σ<2dであるため、1σ以上の区間が第1標準シム1つでカバーされることになる。すなわち、第1標準シムを用意するだけで、全体の68.27%以上の割合の製品の製造が可能となる。同様に、2σ<dであれば、全体の95.55%以上の割合の製品の製造が可能となる。3σ<dであれば、全体の99.73%以上の割合の製品の製造が可能となる。
図4(b)に示すように、中央値μが許容公差dより大きい場合、隙間GAPが許容公差d以下であれば、シムSは不要となる。また、隙間GAPが、許容公差d以上であって、中央値μから許容公差dを減算した値以下であれば、隙間GAPの寸法にあった専用シムが製造される。
隙間GAPが、中央値μから許容公差dを減算した値より大きく、中央値μ以下であれば、第2標準シムが用いられる。この場合、隙間GAPは、第2標準シムによって埋められ、その差分は許容公差d以下となる。隙間GAPが、中央値μより大きく、中央値μに許容公差dを加算した値以下であれば、第3標準シムが用いられる。この場合、隙間GAPは、第3標準シムによって埋められ、その差分は許容公差d以下となる。隙間GAPが、中央値μに許容公差dを加算した値より大きければ、隙間GAPの寸法にあった専用シムが製造される。
実測データにおいて、隙間GAPのばらつきσと許容公差dを比較したとき、σ<dであるとする。この場合、μ−d<μ−σ<μ<μ+σ<μ+dであるため、1σ以上の区間が第2標準シムと第3標準シムでカバーされることになる。すなわち、2種類のシムSを用意するだけで、全体の68.27%以上の割合の製品の製造が可能となる。同様に、2σ<dであれば、全体の95.55%以上の割合の製品の製造が可能となる。3σ<dであれば、全体の99.73%以上の割合の製品の製造が可能となる。
このように、中央値μ<許容公差dのときには、大凡半分以上の割合でシムSが不要となる。そのため、1種類のシムSのみを用意すればよい。中央値μ>許容公差dのときには、中央値μに対して許容公差dが極端に大きい場合も考えられる。そのため、中央値μを基準とする厚さを持った2種類のシムSが用いられる。こうして、専用シムを作成する割合が低く抑えられ、作業工数の低減が図られる。
シム選択部156は、実測データから隙間GAPの長さの中央値μを導出し、中央値μと許容公差dの比較によって場合分けする。そして、シム選択部156は、隙間GAPの推定値で利用可能な標準シムがあれば、その標準シムを選択する。シム選択部156は、選択した標準シムの種別を表示装置110に表示させる。また、シム選択部156は、表示装置110に表示させる代わりに、入出力インターフェース130を介して外部装置に、選択された標準シムの種別を示す情報を出力してもよい。
シム選択部156は、隙間GAPの推定値で利用可能な標準シムがなければ、その旨を示すメッセージと、隙間GAPの推定値を表示装置110に表示させる。また、シム選択部156は、表示装置110に表示させる代わりに、入出力インターフェース130を介して外部装置に、メッセージおよび隙間GAPの推定値を出力してもよい。
図5は、製造補助方法の処理の流れを示すフローチャートである。図5に示す処理は、第1ワークWa、第2ワークWbの組ごとに遂行される。また、ここでは、学習部152による機械学習は予め行われているものとする。
(S200)
推定部154は、入出力インターフェース130を介して複数のパラメータを取得する。
(S202)
推定部154は、複数のパラメータを、記憶部140から読み出した推定モデルに入力することで、隙間GAPの長さの推定値を導出する。
(S204)
シム選択部156は、隙間GAPの長さの推定値から、隙間GAPに挟むシムSを選択する。
(S206)
シム選択部156は、選択した標準シムの種別を表示装置110に表示させる。また、シム選択部156は、隙間GAPの推定値で利用可能な標準シムがなければ、その旨のメッセージ情報と、隙間GAPの推定値を表示させる。
図6は、第1変形例を説明するための図である。図6に示すように、第1変形例の製造補助装置300は、シム選択部156の代わりに、要因特定部356、補正選択部358を備える。中央制御部150は、学習部152、推定部154に加えて、要因特定部356、補正選択部358として機能する。
要因特定部356は、複数のパラメータのテストデータを入力して、隙間GAPの長さへの影響が大きいパラメータを特定する。具体的に、要因特定部356は、複数のパラメータのうち、1のパラメータを選択する。要因特定部356は、選択されたパラメータの数値について、実測データの中で偏った値を抽出して設定する。また、要因特定部356は、残りのパラメータの数値について、実測データの中で平均的な値を抽出して設定する。
要因特定部356は、複数のパラメータのうち、偏った値を設定するパラメータを順次変えて、テストデータを複数生成する。偏った値を設定するパラメータは、1つの場合も、複数の場合もある。偏った値を設定するパラメータ以外の残りのパラメータの数値は、平均的な値が設定される。
こうして、複数のパラメータに数値が設定されたテストデータが生成される。要因特定部356は、テストデータを推定部154に出力する。推定部154は、テストデータを推定モデルに入力して隙間GAPの長さの推定値を導出する。
要因特定部356は、得られた隙間GAPの長さの推定値と、テストデータから、パラメータの数値をバラつかせた際の隙間GAPの長さの推定値への影響(寄与度)を分析する。このとき、パラメータごとに数値に重み付けがなされてもよい。例えば、上記の傾きθの値と、長さLの値では単位が異なり、数値「1」の差異でも全く異なった意味となる。そのため、例えば、寄与度として数値が導出される場合、要因特定部356は、パラメータごとに設定された重み付け係数を乗算して補正(正規化)してもよい。
要因特定部356は、複数のパラメータについて、隙間GAPの長さの推定値への影響の大きさの順序を特定する。こうして、要因特定部356は、隙間GAPの長さへの影響が大きいパラメータを特定する。
補正選択部358は、隙間GAPの長さの推定値が、上記の標準シムを利用可能な適用範囲に含まれない場合、要因特定部356によって特定されたパラメータについて、隙間GAPの長さを適用範囲に近づけるための補正処置を選択する。補正選択部358の処理については、図7のフローチャートを参照しながら詳述する。
図7は、第1変形例の製造補助方法の処理の流れを示すフローチャートである。図7に示す処理は、第1ワークWa、第2ワークWbの組ごとに遂行される。また、ここでは、学習部152による機械学習、および、要因特定部356による上記の処理は、予め行われているものとする。
(S400)
推定部154は、入出力インターフェース130を介して複数のパラメータを取得する。
(S402)
推定部154は、複数のパラメータを、記憶部140から読み出した推定モデルに入力することで、隙間GAPの長さの推定値を導出する。ただし、後述するS408において、補正処置が選択されている場合、推定部154は、選択された補正処置が遂行されたものと仮定する。
推定部154は、補正処置に応じてパラメータの値を適宜補正した後、隙間GAPの長さの推定値を導出する。このとき、S408が複数回遂行されて補正処置が複数選択されている場合、それぞれの補正処置に対応してパラメータの値が補正される。
(S404)
補正選択部358は、隙間GAPの長さの推定値が、標準シムを利用可能な適用範囲に含まれるか否かを判定する。適用範囲に含まれる場合、S410に処理を移す。適用範囲に含まれない場合、S406に処理を移す。
(S406)
補正選択部358は、適用可能な補正処置があるか否かを判定する。ここで、補正処置は、隙間GAPの長さを適用範囲に近づけるため処置である。例えば、作業者は、補正処置として遂行可能な候補を、入出力インターフェース130を介して製造補助装置300に入力しておく。入力された補正処置は、記憶部140に記憶される。
補正処置としては、例えば、第1ワークWa、第2ワークWb、または、治具Ja、Jbなど、関連部品を、他の機体(号機)用のものと交換することが挙げられる。また、関連部品に対して追加加工(切削、矯正など)を行ったり、治具Ja、Jbの位置を変更したり、温度を変更したりすることが挙げられる。補正処置には、補正処置を遂行した結果、複数のパラメータへ与える影響(補正値)が関連付けられる。
補正選択部358は、まだ選択されていない適用可能な補正処置があるか否かを判定する。適用可能な補正処置があればS408に処理を移す。適用可能な補正処置がなければS412に処理を移す。
(S408)
補正選択部358は、要因特定部356が特定した上記の順序に基づいて、適用可能な補正処置の中で、隙間GAPの長さへの影響が最も大きいパラメータに関する補正処置を選択する。
(S410)
補正選択部358は、上記のシム選択部156と同様、隙間GAPに挟むシムSとして、標準シムを選択する。
(S412)
補正選択部358は、標準シムの利用が不可能であると判定し、上記のシム選択部156と同様、隙間GAPに挟むシムSとして、専用シムを選択する。
(S414)
補正選択部358は、標準シムが選択されていれば、選択された標準シムの種別を表示装置110に表示させる。このとき、補正処置が選択されていれば、補正選択部358は、選択された補正処置も表示装置110に表示させる。また、シム選択部156は、隙間GAPの推定値で利用可能な標準シムがなければ、その旨のメッセージ情報と、隙間GAPの推定値を表示させる。
第1変形例によれば、補正処置によって標準シムの使用率を向上することが可能となる。また、隙間GAPの長さへの影響が大きいパラメータに関する補正処置から優先的に実施されるため、効果の薄い補正処置が遂行され難くなる。実際に補正処置を行う前に効果を検証できるため、作業効率が向上する。
図8は、第2変形例を説明するための図である。図8に示すように、第2変形例の製造補助装置500は、第1変形例の製造補助装置300に比べて、補正選択部358を備えず、要因特定部556の処理が異なる。中央制御部150は、学習部152、推定部154、要因特定部556として機能する。
要因特定部556は、要因特定部356と同様、複数のパラメータについて、隙間GAPの長さの推定値への影響の大きさの順序を特定する。そして、要因特定部556は、特定したパラメータの順序を表示装置110に表示させる。
図9は、隙間GAPの長さのばらつき抑制を説明するための図である。図9に破線で示すように、隙間GAPの長さのばらつきが大きい場合、標準シムの適用範囲Aから外れる割合が大きくなる。一方、図9に実線で示すように、隙間GAPの長さのばらつきが抑えられると、標準シムの適用範囲Aに含まれる割合が大きくなる。
そこで、要因特定部556は、パラメータの順序を表示装置110に表示する。作業者は、隙間GAPの長さへの影響が大きい順に、例えば、パラメータの許容公差を狭めるといった設計変更などを行う。これにより、隙間GAPの長さのばらつきが抑えられ、標準シムの使用率が向上する。また、隙間GAPの長さへの影響が大きいパラメータに関する設計変更が優先的に実施されるため、効果の薄い設計変更が遂行され難くなる。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上述した第1変形例では、要因特定部356は、複数のパラメータについて、隙間GAPの長さの推定値への影響の大きさの順序を特定する場合について説明した。しかし、要因特定部356は、例えば、複数のパラメータ(ただし、全てのパラメータではない)を同時に変更した場合に、相乗効果により隙間GAPの長さの推定値への影響が大きくなる場合、これらのパラメータの組も含めて、順序を特定してもよい。この場合、補正選択部358は、パラメータおよびパラメータの組の順序に基づいて、適用可能な補正処置の中で、隙間GAPの長さへの影響が最も大きいパラメータ、または、パラメータの組に関する補正処置を選択する。
また、上述した第2変形例では、要因特定部556は、隙間GAPの長さの推定値への影響の大きさの順序を表示装置110に表示させる場合について説明した。しかし、要因特定部556は、例えば、複数のパラメータ(ただし、全てのパラメータではない)を同時に変更した場合に、相乗効果により隙間GAPの長さの推定値への影響が大きくなる場合、以下の処理を行ってもよい。すなわち、要因特定部556は、これらのパラメータの組も含めて、パラメータおよびパラメータの組の順序を表示装置110に表示してもよい。
また、要因特定部356、556は、複数のパラメータについて、隙間GAPの長さの推定値への影響の大きさの順序を特定する場合について説明した。しかし、要因特定部356、556は、隙間GAPへの影響が、少なくとも他のいずれか1つのパラメータよりも大きいパラメータを特定すればよい。
また、上述した第1変形例では、補正選択部358は、要因特定部356が特定したパラメータの順序に基づいて、補正処置を選択する場合について説明した。しかし、要因特定部356は必須の構成ではない。補正選択部358は、補正処置を任意の順に選択してもよい。
本発明は、航空機の機体の製造を補助する製造補助装置に利用できる。
100、300、500 製造補助装置
152 学習部
154 推定部
356、556 要因特定部
358 補正選択部
A 適用範囲
GAP 隙間
S シム
Wa 第1ワーク
Wb 第2ワーク

Claims (2)

  1. 航空機の機体を構成し互いに締結される第1ワークと第2ワークとの隙間と、前記隙間に影響を与える複数のパラメータとが関連付けられた複数の実測データを読み込み、前記複数の実測データを教師データとした機械学習により、前記複数のパラメータから前記隙間を推定する推定モデルを構築する学習部と、
    構築された前記推定モデルと前記複数のパラメータに基づいて、未測定の前記隙間の長さの推定値を導出する推定部と、
    前記複数のパラメータのテストデータを入力して、前記隙間への影響が、他の1のパラメータよりも大きいパラメータを特定する要因特定部と、
    を備える製造補助装置。
  2. 航空機の機体を構成し互いに締結される第1ワークと第2ワークとの隙間と、前記隙間に影響を与える複数のパラメータとが関連付けられた複数の実測データを読み込み、前記複数の実測データを教師データとした機械学習により、前記複数のパラメータから前記隙間を推定する推定モデルを構築する学習部と、
    構築された前記推定モデルと前記複数のパラメータに基づいて、未測定の前記隙間の長さの推定値を導出する推定部と、
    前記推定値が、予め作成された標準シムを利用可能な適用範囲に含まれない場合、前記隙間を前記適用範囲に近づけるための補正処置を選択する補正選択部と、
    を備える製造補助装置。
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