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、を備える。
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ｔ１、第２ワークＷｂに締結される箇所の厚みｔ２、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Ｈ２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ｔ３、治具Ｊｂの第２ワークＷｂとの当接面の高さＨ１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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