JP7109689B1 - 加工条件探索装置および加工条件探索方法 - Google Patents

Abstract

加工結果情報を収集する加工結果収集部（１２）と、実施された加工に対する暫定評価値を算出する評価値取得部（１３）と、暫定評価値は収束していない場合、推定収束値を推定する収束判定部（１４）と、暫定評価値は収束していない場合、暫定評価値が収束する前に加工を打ち切るかを判定する停止判定部（１５）と、加工を打ち切る場合、推定収束値を評価値に決定し、加工を打ち切らない場合、暫定評価値が収束した後、暫定評価値の収束値を評価値に決定する評価決定部（１６）と、探索を終了する場合は最適な加工条件を決定し、探索を終了しない場合は次に試行すべき加工条件を生成させる探索終了判定部（１１３）とを備え、探索を終了すると判定されるまで、上述の加工結果収集部（１２）、評価値取得部（１３）、収束判定部（１４）、停止判定部（１５）、評価決定部（１６）、探索終了判定部（１１３）による各処理を繰り返し行う。

Description

本開示は、加工条件を探索する加工条件探索装置および加工条件探索方法に関する。

一般に、産業用途で用いられる加工機には、複数の制御パラメータを設定することができる。加工機の加工結果は、複数の制御パラメータのそれぞれのパラメータ値の組み合わせである加工条件に依存する。すなわち、所望の加工結果を得るためには、加工機に適切な加工条件を設定する必要がある。

しかし、制御パラメータは複数存在し、かつ、各制御パラメータのパラメータ値は連続値である、または、複数段階で設定可能である。そのため、仮に、人が、実際に加工機に加工を実施させて所望の加工結果を得られるような加工条件を選択するとなると、膨大な時間がかかる。例えば、板金レーザ加工機の場合、加工結果への影響度が大きい主要な制御パラメータとして、レーザ出力、切断速度、ビーム径、焦点位置、ガス圧の５つが挙げられる。それぞれの制御パラメータは、複数段階の値の中から１つ選択される。ここで、例えば、５つの制御パラメータのそれぞれについて１０段階の値から選べるとすると、総組み合わせ数は１０^５通りとなる。このとき、１つの加工条件を試行するのに５分要するとすると、１０^５通りの加工条件の試行には約３４７日必要となる。
そこで、従来、想定される制御パラメータの組み合わせの加工条件のうちから生成した、試行するいくつかの加工条件で加工機に加工を実施させて得られた加工結果に基づいて加工条件に対応する評価値を算出し、算出した評価値と当該評価値に対応する加工条件とに基づき、ガウス過程回帰を用いて、試行されていない加工条件に対応する評価値を予測し、算出した評価値と予測した評価値とに基づいて、膨大な組み合わせの数の加工条件の中から最適な加工条件を探索する技術が知られている（例えば、特許文献１）。試行されていない加工条件に対応する評価値を予測するのにガウス過程回帰を用いる方法としては、例えば、加工条件に対する評価値が特定の分布に従う確率変数であると仮定して生成された確率モデルを用いる方法が挙げられる。

国際公開第２０２０／２６１５７２号

ある加工条件で加工機に加工を実施させた場合に得られる加工結果は、加工が進む過程で振動的に変化することがある。例えば、加工結果として得られる加工速度は、長時間で見ると等速で進んでいるように見えても、短時間で見ると振動的に変化する。加工結果が振動的に変化すると、当該加工結果に対応する評価値も振動的に変化する。
特許文献１に開示されている技術に代表される最適な加工条件の探索技術では、試行する全ての加工条件に対し、それぞれ、加工結果の振動的な変化が落ち着くまでのある程度の時間、加工機に加工を継続して実施させ、加工結果の振動的な変化が落ち着くのを待って、加工条件に対応する評価値を算出していた。
そのため、上述の探索技術では、試行した加工条件に対応する評価値を算出するのに時間を要し、その結果、最適な加工条件を探索するまでに時間を要するという課題があった。

本開示は上記課題を解決するものであり、最適な加工条件を探索する際、試行する全ての加工条件について、加工機に対して加工結果の振動的な変化が落ち着くまで当該加工条件での加工を実施させていた従来技術と比べ、最適な加工条件が探索できるまでの時間を短縮することができる加工条件探索装置および加工条件探索方法を提供することを目的とする。

本開示に係る加工条件探索装置は、加工機に設定可能な複数の制御パラメータで構成される加工条件を生成する加工条件計算部と、加工機に、加工条件計算部により生成された加工条件に従って加工を実施させる実加工指令部と、実加工指令部が加工機に実施させた加工の加工結果を示す加工結果情報を収集する加工結果収集部と、加工結果収集部が収集した加工結果情報に基づいて、実施された加工に対する暫定評価値を算出する評価値取得部と、評価値取得部が算出した時系列の暫定評価値に基づき暫定評価値は収束しているか否かを判定し、暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値の収束先となる推定収束値を推定する収束判定部と、収束判定部が暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する停止判定部と、停止判定部が試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定した場合、実加工指令部に加工機に対する加工条件に従った加工を終了させるとともに収束判定部が推定した推定収束値を加工条件に従って実施された加工の評価値に決定し、停止判定部が試行中の加工条件での加工を打ち切らないと判定した場合は、収束判定部が暫定評価値は収束したと判定した後、暫定評価値の収束値を評価値に決定する評価決定部と、評価決定部が決定した評価値と、評価値に対応する加工条件に基づいて、未試行の加工条件に対応する評価値の予測値を予測する予測部と、加工条件の探索を終了するか否かを判定し、探索を終了する場合は、評価決定部が決定した評価値に基づいて最適な加工条件を決定し、探索を終了しない場合は、加工条件計算部に、予測部が予測した予測値に基づいて次に試行すべき加工条件を生成させる探索終了判定部とを備え、探索終了判定部により探索を終了すると判定されるまで、加工条件計算部、実加工指令部、加工結果収集部、評価値取得部、収束判定部、停止判定部、評価決定部、予測部、探索終了判定部による各処理を繰り返し行う。

本開示によれば、最適な加工条件を探索する際、試行する全ての加工条件について、加工機に対して加工結果の振動的な変化が落ち着くまで当該加工条件での加工を実施させていた従来技術と比べ、最適な加工条件が探索できるまでの時間を短縮することができる。

実施の形態１に係る加工条件探索装置の構成例を示す図である。 実施の形態１に係る加工条件探索装置の動作について説明するためのフローチャートである。 実施の形態１において、停止判定部が、四分位範囲内の暫定評価値のうち、最も大きい暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する方法例のイメージ図である。 実施の形態１において、停止判定部が、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する方法例のイメージ図である。 実施の形態１における、評価値の予測値と、不確実性を示す指標との関係を概念的に示すグラフである。 図６Ａおよび図６Ｂは、従来の最適加工条件の探索技術において最適加工条件が探索されるまでの時間と、実施の形態１に係る加工条件探索装置によって最適加工条件が探索されるまでの時間とを比較した結果の一例を示すグラフである。 実施の形態１において、停止判定部が試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値に基づいて可変打ち切り用閾値を設定する方法の一例について説明するための図である。 図８Ａおよび図８Ｂは、実施の形態１に係る加工条件探索装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る加工条件探索装置１の構成例を示す図である。
実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、加工機２および表示部３と接続される。加工条件探索装置１は、加工機２に設定可能な多数の加工条件から最適な加工条件（以下「最適加工条件」という。）を探索する。最適加工条件は、例えば、加工の要求仕様を満足する加工結果が得られる加工条件である。また、表示部３は、加工作業者等のユーザからの要求に従って、加工条件探索装置１によって探索された加工条件等を表示する。例えば、表示部３は、加工機２に設定された加工条件と、この加工条件に従って加工機２が実施した加工の評価値を表示する。また、例えば、表示部３は、加工機２が実施していない加工条件と、この加工条件に従って加工機２が加工を実施したと想定した場合の当該加工の評価値の予測値を表示する。また、例えば、加工条件探索装置１による探索の探索結果である最適加工条件を表示する。なお、図１では、表示部３は、加工条件探索装置１および加工機２の外部に備えられているが、これは一例に過ぎない。表示部３は、例えば、加工条件探索装置１に備えられてもよいし、加工機２に備えられてもよい。

加工機２は、加工条件に従って加工を実施する産業用装置である。加工機２は、例えば、不要な部分を取り除くことにより被加工物である工作物を所望の形状に作り上げる。また、加工機２は、例えば、付加加工を行うこともできる。以下、工作物をワークという。ワークの材料は、例えば、金属である。なお、これは一例に過ぎず、ワークの材料は金属に限定されない。ワークの材料は、例えば、セラミック、ガラス、または、木材であってもよい。
加工機２には、例えば、レーザ加工機、放電加工機、切削加工機、研削加工機、電解加工機、超音波加工機、電子ビーム加工機、または、付加加工機がある。以下の実施の形態１では、一例として、加工機２は、レーザ加工機であるものとする。なお、これは一例に過ぎず、実施の形態１において、加工機２は、レーザ加工機以外の加工機であってもよい。

加工機２は、ワークを所望の形状とするための通常の加工を行うことが可能であるとともに、ワークに、実験用の加工を行うことができる。
実験用の加工では、実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、試行用の加工条件を生成し、当該加工条件に従って、加工機２に実験用の加工を実施させる。加工機２は、上記加工条件に従って、ワークに、事前に設定した実験用の加工を施す。
ここで、加工条件は、加工機２の制御に用いられる複数の制御パラメータの組み合わせによって構成される。制御パラメータは、例えば、レーザ出力、切断速度、ビーム径、焦点位置、ガス圧である。加工条件に含まれる各制御パラメータは、調整可能である。例えば、レーザ加工機の加工において調整可能な制御パラメータが５つあり、各制御パラメータの値を１０段階で選択できる場合、各制御パラメータの組み合わせによって構成される加工条件は、１０^５＝１０００００通りある。

加工条件探索装置１は、このように膨大な数の組み合わせの加工条件のうちから、探索のための、試行する加工条件を生成し、加工機２に実験用の加工を実施させる。加工機２が加工条件に従って実験用の加工を実施すると、加工条件探索装置１は、加工機２から加工結果を示す情報（以下「加工結果情報」という。）を収集する。加工結果情報は、例えば、加工中の加工機２の状態を示す情報、加工中のワークの状態を示す情報、または、加工後のワークの状態を示す情報である。加工結果情報には、加工機２が加工を行う際に従った加工条件の情報も含まれている。
例えば、加工機２は、加工中に発生した音、光、または、加工速度を検出するセンサを備えており、加工条件探索装置１は、当該センサから加工結果情報を収集する。例えば、センサは、加工後のワークを撮像した画像を取得する撮像装置、または、ワークの切断面の凹凸を計測する計測器であってもよい。また、センサは、加工機２とは別の場所に設けられていてもよい。加工条件探索装置１が、加工結果情報を収集可能になっていればよい。

加工条件探索装置１は、加工条件に従った加工が実施されて収集した加工結果情報に基づき、当該加工条件に従って実施された加工の評価値を決定する。そして、加工条件探索装置１は、加工条件と評価値との組み合わせに基づき、未試行の加工条件に対応する評価値を予測しながら、最適加工条件を探索する。加工条件探索装置１が最適加工条件を探索する方法の詳細については、後述する。

ここで、上述のとおり、ある加工条件で加工機２に加工を実施させた場合に得られる加工結果は、加工が進む過程で振動的に変化することがある。加工結果が振動的に変化すると、当該加工結果に基づいて算出される、当該加工結果に対応する評価値も振動的に変化する。仮に、加工条件探索装置１が、試行する全ての加工条件に対して、各加工条件に従った加工の加工結果の振動的な変化が落ち着くまでのある程度の時間、加工機２に加工を実施させ、加工結果の振動的な変化が落ち着くのを待つとなると、各加工条件に対応する評価値を算出するのに時間を要する。
そこで、実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、加工結果の振動的な変化が落ち着くまでの過程にて算出された評価値について、振動的な変化が落ち着く前の評価値であっても、最適な加工条件を探索するにあたり影響がないと想定される評価値であれば、最適な加工条件の探索にこれを採用して試行中の加工条件に従った実験中の加工を打ち切り、探索のための加工条件を切り替える。これにより、実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、最適な加工条件が探索できるまでの時間を短縮する。

実施の形態１に係る加工条件探索装置１の詳細な構成例について説明する。
加工条件探索装置１は、探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７を備える。また、加工条件探索装置１は、加工結果記憶部１８Ａ、評価値記憶部１８Ｂ、収束結果記憶部１８Ｃ、停止判定記憶部１８Ｄ、探索結果記憶部１８Ｅ、予測結果記憶部１８Ｆ、および、不確実性記憶部１８Ｇを備える。なお、記憶部１８Ａ～１８Ｇの全てまたはその一部は、加工条件探索装置１とは別に設けられた外部装置が備えてもよい。

探索加工条件生成部１１は、実験用の実加工で用いられる加工条件を生成し、生成した加工条件に従った加工を加工機２に実施させる。すなわち、探索加工条件生成部１１は、加工条件を構成する制御パラメータを次元とした多次元空間において、実加工によって探索される加工条件を生成する。図１に示すように、探索加工条件生成部１１は、加工条件計算部１１１、実加工指令部１１２、および、探索終了判定部１１３を備える。

探索加工条件生成部１１の加工条件計算部１１１は、加工機２に設定可能な複数の制御パラメータで構成される加工条件を生成する。詳細には、加工条件計算部１１１は、実験用の加工で用いられる加工条件を生成する。例えば、加工条件計算部１１１は、加工機２の複数の制御パラメータおよびこれらの制御パラメータが取り得る値の範囲の組み合わせから、加工内容に対応する組み合わせを選択し、選択した組み合わせから加工条件を生成する。制御パラメータは、例えば、レーザ出力、切断速度、ビーム径、焦点位置、ガス圧である。
加工条件計算部１１１は、生成した加工条件を実加工指令部１１２に出力する。

実加工指令部１１２は、加工機２に、加工条件計算部１１１により生成された加工条件に従った加工を実施させる。なお、実加工指令部１１２は、加工機２に、加工条件計算部１１１により生成された加工条件に従った加工を、継続して実施させる。詳細には、実加工指令部１１２は、加工条件計算部１１１から出力された加工条件に従って加工機２を動作させるための指令を生成し、生成した指令を加工機２へ出力する。加工機２は、実加工指令部１１２から出力された指令に基づき、加工条件に従った加工を実施する。
また、実加工指令部１１２は、評価決定部１６から、試行中の加工条件での加工を終了させる指示（以下「加工終了指示」という。）が出力された場合は、現在、加工機２に対して実施させている実験用の加工を終了させる。評価決定部１６の詳細については、後述する。

探索終了判定部１１３は、予測結果記憶部１８Ｆまたは不確実性記憶部１８Ｇに記憶された情報に基づいて、加工条件の探索を終了するか否かを判定する。
探索終了判定部１１３は、加工条件の探索を追加で行う必要がないと判定した場合、評価決定部１６が決定した評価値に基づいて、最適な加工条件を決定する。具体的には、探索終了判定部１１３は、探索結果記憶部１８Ｅに記憶された評価値のうち、最も高い評価値に対応する加工条件を、最適加工条件とする。評価決定部１６の詳細については、後述する。
また、探索終了判定部１１３は、加工条件の探索を追加で行う必要があると判定した場合、加工条件計算部１１１に、次に試行すべき、探索のための加工条件を生成させる。

加工結果収集部１２は、加工機２から、加工条件に従って実施された加工の加工結果を示す加工結果情報を収集する。
加工結果収集部１２は、実加工指令部１１２が加工を実施させる毎に加工結果を収集する。上述のとおり、実加工指令部１１２は、加工条件に従った加工を継続して実施させる。加工機２が加工を実施する間、複数ステップの加工が実施される。したがって、加工機２がある加工条件に従って実験用の加工を実施するとき、複数の加工結果情報が収集される。
加工結果収集部１２は、収集した加工結果情報を、加工結果記憶部１８Ａに記憶させる。加工結果収集部１２は、加工結果情報を、例えば、当該加工結果情報の取得時刻と対応付けて、加工結果記憶部１８Ａに記憶させる。
加工結果記憶部１８Ａは、加工結果情報を時系列で記憶する。

評価値取得部１３は、加工結果収集部１２が収集した加工結果情報に基づいて、加工機２によって実施された加工に対する評価値を算出する。実施の形態１において、評価値取得部１３が加工結果情報に基づいて算出する評価値を、「暫定評価値」ともいう。評価値取得部１３は、加工結果情報毎に暫定評価値を算出する。すなわち、評価値取得部１３は、加工のステップ毎に暫定評価値を算出する。なお、評価値取得部１３は、加工結果収集部１２が収集した加工結果情報を、加工結果記憶部１８Ａから取得する。
実施の形態１において、評価値は、加工の良否を示す値であり、その値が大きいほど良い加工であることを示す値として定義される。評価値は、例えば、０から１までの値で示される。この場合、最も良い加工が行われた場合に評価値は１となり、最も悪い加工が行われた場合の評価値は０となる。
評価値取得部１３は、加工結果情報の取得時刻と、加工条件と、算出した暫定評価値とを対応付けた情報（以下「暫定評価値情報」という。）を、評価値記憶部１８Ｂに記憶させる。なお、ここでは、暫定評価値情報において、加工結果情報の取得時刻が加工条件および暫定評価値と対応付けられるものとするが、これは一例に過ぎない。例えば、暫定評価値情報において、暫定評価値の算出時刻と、加工条件および暫定評価値とが対応付けられてもよい。
評価値記憶部１８Ｂは、暫定評価値情報を時系列で記憶する。

収束判定部１４は、評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値に基づき、暫定評価値は収束しているか否かを判定する。実施の形態１において、「収束」とは、値の振動的な変化がなくなることをいう。収束判定部１４は、加工条件毎に、暫定評価値は収束しているか否かの判定を行う。なお、収束判定部１４は、評価値記憶部１８Ｂに記憶されている暫定評価値情報から評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値を取得する。
収束判定部１４は、暫定評価値が収束していると判定した場合、加工結果情報の取得時刻と、暫定評価値が収束している旨の情報と、加工条件と、暫定評価値と、暫定評価値の収束値とを対応付けた情報を、収束判定後情報として、収束結果記憶部１８Ｃに記憶させる。加工結果情報の取得時刻に代えて、暫定評価値の算出時刻が対応付けられていてもよい。収束判定部１４は、例えば、最新の暫定評価値を暫定評価値の収束値とする。なお、これは一例に過ぎず、例えば、時系列の暫定評価値に基づきどのように暫定評価値の収束値を算出するかを定義した情報（以下「収束値算出用情報」という。）が予め決められており、収束判定部１４は、収束値算出用情報に従って、暫定評価値の収束値を算出してもよい。
一方、収束判定部１４は、暫定評価値が収束していないと判定した場合、暫定評価値の収束先となる値（以下「推定収束値」という。）を推定する。そして、収束判定部１４は、加工結果情報の取得時刻と、暫定評価値が収束していない旨の情報と、加工条件と、暫定評価値と、推定収束値とを対応付けた情報を、収束判定後情報として、収束結果記憶部１８Ｃに記憶させる。加工結果情報の取得時刻に代えて、暫定評価値の算出時刻が対応付けられていてもよい。

停止判定部１５は、収束判定部１４が暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する。停止判定部１５は、加工条件毎に、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かの判定を行う。なお、停止判定部１５は、収束判定部１４が暫定評価値は収束していないと判定したことを、収束結果記憶部１８Ｃに記憶されている収束判定後情報から判定すればよい。停止判定部１５は、収束判定部１４から直接、暫定評価値は収束していないと判定した旨の情報を取得してもよい。なお、図１において、収束判定部１４から停止判定部１５への矢印は省略している。

停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かの判定結果（以下「打ち切り判定結果」という。）と、収束判定部１４から出力された最新の収束判定後情報とを対応付けた情報（以下「打ち切り判定後情報」という。）を、停止判定記憶部１８Ｄに記憶させる。
停止判定記憶部１８Ｄは打ち切り判定後情報を記憶する。

評価決定部１６は、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定した場合、実加工指令部１１２に、加工機２に対する加工条件に従った加工を終了させるとともに、収束判定部１４が推定した推定収束値を、加工条件に従って実施された加工の評価値に決定する。評価決定部１６は、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切らないと判定した場合は、収束判定部１４が暫定評価値は収束したと判定した後、暫定評価値の収束値を、加工条件に従って実施された加工の評価値に決定する。なお、評価決定部１６は、加工条件毎に、加工条件に従って実施された加工に対する評価値を決定する。
評価決定部１６は、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定したか否か、収束判定部１４が推定した推定収束値、または、暫定評価値の収束値を、停止判定記憶部１８Ｄに記憶されている打ち切り判定後情報から特定すればよい。例えば、評価決定部１６は、停止判定部１５から直接、打ち切り判定後情報を取得してもよい。なお、図１において、停止判定部１５から評価決定部１６への矢印は省略している。

評価決定部１６は、加工条件と評価値の組み合わせを探索結果として探索結果記憶部１８Ｅに記憶させる。
探索結果記憶部１８Ｅは、探索結果を記憶する。

機械学習部１７は、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている探索結果を用いて、未試行（加工が実施されていない）の加工条件に対応する加工の評価値を予測する。また、機械学習部１７は、評価値の予測値に対する不確実性、すなわち、予測の外れやすさを算出する。

機械学習部１７は、予測部１７１および不確実性評価部１７２を備える。
予測部１７１は、評価決定部１６により決定された評価値と、当該評価値に対応する加工条件とに基づいて、未試行の加工条件に対応する評価値を予測する。予測部１７１は、評価決定部１６により決定された評価値と当該評価値に対応する加工条件を、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている探索結果から取得すればよい。
予測部１７１は、予測により得られる評価値の予測値を加工条件と対応付けた情報（以下「予測結果情報」という。）を予測結果記憶部１８Ｆに記憶させる。予測結果情報は、未試行の加工条件と、これに対応する評価値の予測値とが対応付けられた情報である。
予測結果記憶部１８Ｆは、予測結果情報を記憶する。

不確実性評価部１７２は、予測部１７１による評価値の予測の不確実性を示す指標を算出する。不確実性評価部１７２は、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている探索結果を用いて、評価値の予測値に対する不確実性、すなわち、予測の外れやすさを示す指標を算出する。不確実性評価部１７２は、算出した指標の値を加工条件と対応付けた情報（以下「不確実性情報」という。）を、不確実性記憶部１８Ｇに記憶させる。不確実性情報は、未試行の加工条件と、これに対応する評価値の予測の不確実性を示す指標値とが対応付けられた情報である。
不確実性記憶部１８Ｇは、不確実性情報を記憶する。

次に、実施の形態１に係る加工条件探索装置１の動作について説明する。
図２は、実施の形態１に係る加工条件探索装置１の動作について説明するためのフローチャートである。
加工条件探索処理が開始されると、まず、探索加工条件生成部１１の加工条件計算部１１１が、初期加工条件を生成する（ステップＳＴ１）。加工条件計算部１１１は、加工条件として設定可能な全ての組み合わせの中から、予め定められた数の加工条件を初期加工条件として選択することにより、初期加工条件を生成する。加工条件計算部１１１による初期加工条件の選択方法としては、例えば、実験計画法、最適計画法、最適計画法、または、ランダムサンプリングが挙げられる。また、ユーザが過去の利用実績などから最適だと思われる加工条件の見当がついている場合は、加工条件計算部１１１は、ユーザから入力された加工条件を初期加工条件として用いてもよい。なお、これらの方法は一例に過ぎず、加工条件計算部１１１は、どのような方法を用いて初期加工条件を生成してもよい。

例えば、加工条件を構成する制御パラメータが５つであり、制御パラメータ毎に１０段階の値から加工機２に設定する値を選べるとすると、加工条件の総組み合わせ数は１０^５＝１０００００通り存在する。加工条件計算部１１１は、この組み合わせの中から、例えば、１０通りの加工条件を初期加工条件として選択する。なお、加工条件を構成する制御パラメータの数、制御パラメータ毎に設定可能な段階の数、または、初期加工条件として選択する加工条件の数は、これらに限定されない。制御パラメータによって、設定可能な段階の数が異なっていてもよい。

次に、加工条件探索装置１は、加工条件計算部１１１が生成した初期加工条件の中から１つの初期加工条件を選択し、選択した初期加工条件で加工機２に加工を実施させる（ステップＳＴ２）。詳細には、加工条件計算部１１１は、初期加工条件の中から１つを選択し、選択した初期加工条件を探索加工条件生成部１１の実加工指令部１１２に出力する。実加工指令部１１２は、加工条件計算部１１１から出力された初期加工条件に基づいて加工機２を動作させるための指令を生成し、生成した指令を加工機２へ出力する。これにより、加工機２は、加工条件計算部１１１によって選択された初期加工条件に基づく加工を実施する。実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、このように、まず、初期加工条件に基づく加工を加工機２に実施させる。初期加工条件に基づく加工を以下、「初期加工」ともいう。

加工結果収集部１２は、加工機２から、初期加工条件に従って実施された初期加工の加工結果を示す加工結果情報を収集する（ステップＳＴ３）。
加工結果収集部１２は、収集した加工結果情報を、加工結果記憶部１８Ａに記憶させる。

評価値取得部１３は、加工結果収集部１２が収集した加工結果情報に基づいて、ステップＳＴ２にて加工機２によって初期加工条件に従って実施された加工に対する暫定評価値を算出する（ステップＳＴ４）。
評価値取得部１３は、加工結果情報の取得時刻と、加工条件、ここでは初期加工条件と、算出した暫定評価値とを対応付けた暫定評価値情報を、評価値記憶部１８Ｂに記憶させる。

収束判定部１４は、評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値に基づき、暫定評価値は収束しているか否かを判定する。収束判定部１４は、暫定評価値が収束していると判定した場合、加工結果情報の取得時刻と、暫定評価値が収束している旨の情報と、加工条件、ここでは初期加工条件と、暫定評価値と、暫定評価値の収束値とを対応付けた収束判定後情報を、収束結果記憶部１８Ｃに記憶させる。一方、収束判定部１４は、暫定評価値が収束していないと判定した場合、推定収束値を推定し、加工結果情報の取得時刻と、暫定評価値が収束していない旨の情報と、加工条件、ここでは初期加工条件と、暫定評価値と、推定収束値とを対応付けた収束判定後情報を、収束結果記憶部１８Ｃに記憶させる（ステップＳＴ５）。

ここで、ステップＳＴ５における、収束判定部１４による、時系列の暫定評価値に基づく、暫定評価値は収束しているか否かの判定方法、および、暫定評価値は収束していないと判定した場合の推定収束値の推定方法について、具体例を挙げて説明する。

収束判定部１４は、例えば、時系列の暫定評価値のばらつき度合いに基づき、暫定評価値が収束しているかの判定および判定推定収束値の推定を行う。
具体例を挙げると、例えば、収束判定部１４は、時系列の暫定評価値から、暫定評価値の四分位範囲を求める。そして、収束判定部１４は、暫定評価値の四分位範囲がどれぐらいの値の範囲となっているかに基づいて、暫定評価値が収束しているか否かを判定する。例えば、予め、暫定評価値が収束していると判定する場合の値の範囲（以下「第１収束判定用範囲」という。）が決められている。収束判定部１４は、暫定評価値の四分位範囲が第１収束判定用範囲内におさまっていれば、暫定評価値が収束していると判定する。収束判定部１４は、暫定評価値の四分位範囲が第１収束判定用範囲内におさまっていなければ、暫定評価値が収束していないと判定する。
収束判定部１４は、暫定評価値が収束していないと判定すると、次に、時系列の暫定評価値から求めた暫定評価値の四分位範囲から、推定収束値を推定する。例えば、収束判定部１４は、暫定評価値の四分位範囲の中央値を、推定収束値と推定する。

別の具体例を挙げると、例えば、収束判定部１４は、時系列の暫定評価値を特定の分布とみなして当該分布を推定し、暫定評価値の分布のうち暫定評価値の平均値±κσの区間の値がどれぐらいになっているかに基づいて、暫定評価値が収束しているか否かを判定してもよい。例えば、予め、暫定評価値が収束していると判定する場合の値の範囲（以下「第２収束判定用範囲」という。）が決められている。収束判定部１４は、暫定評価値の分布のうち暫定評価値の平均値±κσの区間の値が第２収束判定用範囲内であれば、暫定評価値が収束していると判定する。収束判定部１４は、暫定評価値の分布のうち暫定評価値の平均値±κσの区間の値が第２収束判定用範囲内におさまっていなければ、暫定評価値が収束していないと判定する。
収束判定部１４は、暫定評価値が収束していないと判定すると、次に、時系列の暫定評価値から推定した分布から、推定収束値を推定する。例えば、収束判定部１４は、暫定評価値の平均値を、推定収束値と推定する。

また、例えば、収束判定部１４は、時系列の評価値を入力とし推定収束値を出力する、学習済みのモデル（以下「第１機械学習モデル」という。）に基づいて推定収束値を推定してもよい。収束判定部１４は、時系列の暫定評価値を第１機械学習モデルに入力して推定収束値を得る。
また、例えば、第１機械学習モデルは、推定収束値に加え、暫定評価値のばらつき度合いに関する情報を出力するモデルであってもよい。収束判定部１４は、時系列の暫定評価値を第１機械学習モデルに入力して得た暫定評価値のばらつき度合いに関する情報に基づき、暫定評価値が収束しているか否かを判定してもよい。

停止判定部１５は、収束判定部１４が暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値が収束する前に試行中の初期加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する（ステップＳＴ６）。

ここで、停止判定部１５による、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かの判定方法について、具体例を挙げて説明する。

停止判定部１５は、例えば、評価値取得部１３が算出し、評価値記憶部１８Ｂに記憶された時系列の暫定評価値のばらつき度合いと、閾値（以下「打ち切り用閾値」という。）との比較によって、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する。
打ち切り用閾値は、例えば、予め、ユーザによって指定され、停止判定部１５に記憶されている。例えば、ユーザは、予め、その値を超えない場合は試行中の加工条件での加工を打ち切るものとする、打ち切りの基準となる評価値（以下「基準評価値」という。）を打ち切り用閾値に指定しておく。ユーザは、例えば、加工機２に求める要求性能に応じて基準評価値を設定する。

具体例を挙げると、例えば、収束判定部１４が時系列の暫定評価値から暫定評価値の四分位範囲を求めている場合、停止判定部１５は、四分位範囲内の暫定評価値のうち、最も大きい暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する。この場合、停止判定部１５は、四分位範囲内の暫定評価値のうち、最も大きい暫定評価値が打ち切り用閾値未満であれば、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。一方、停止判定部１５は、四分位範囲内の暫定評価値のうち、最も大きい暫定評価値が打ち切り用閾値以上であれば、試行中の加工条件での加工を継続させると判定する。

図３は、実施の形態１において、停止判定部１５が、四分位範囲内の暫定評価値のうち、最も大きい暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する方法例のイメージ図である。
図３の横軸はある加工条件に従った加工を実施している時間幅を示し、図３の縦軸は評価値（暫定評価値）を示す。図３の黒丸で示した点は、加工条件に従って実施された加工の加工結果に基づいて算出された暫定評価値を示す。なお、図３では、わかりやすさのため、暫定評価値が収束していく様子を図示するようにしている。図３において、２０１ａ、２０１ｂ、および、２０１ｃは、暫定評価値の四分位範囲を示している。
ｔ_１時間経過時点では暫定評価値の四分位範囲は２０１ａで示す範囲であり、ｔ_２時間経過時点では暫定評価値の四分位範囲は２０１ｂで示す範囲である。２０１ａおよび２０１ｂに示す四分位範囲について、四分位範囲内の暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値は、打ち切り用閾値以上となっている。よって、この場合、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を継続させると判定する。
ｔ_３時間が経過すると、暫定評価値の四分位範囲は２０１ｃで示す範囲となり、四分位範囲内の暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値は打ち切り用閾値未満となる。この場合、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。

別の具体例を挙げると、例えば、収束判定部１４が時系列の暫定評価値の分布を推定している場合、停止判定部１５は、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定してもよい。この場合、停止判定部１５は、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値が全て打ち切り用閾値未満であれば、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。一方、停止判定部１５は、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値が全て打ち切り用閾値未満でなければ、試行中の加工条件での加工を継続させると判定する。

図４は、実施の形態１において、停止判定部１５が、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値と打ち切り用閾値との比較によって、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する方法例のイメージ図である。
図４の横軸はある加工条件に従った加工を実施している時間幅を示し、図４の縦軸は評価値（暫定評価値）を示す。図４の黒丸で示した点は、加工条件に従って実施された加工の加工結果に基づいて算出された暫定評価値を示す。なお、図４では、わかりやすさのため、暫定評価値が収束していく様子を図示するようにしている。図４において、３０１ａ、３０１ｂ、および、３０１ｃは、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値を示している。
ｔ_４時間経過時点では暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値は３０１ａで示す値であり、ｔ_５時間時点で暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値は３０１ｂで示す値である。３０１ａで示す値および３０１ｂで示す値はいずれも打ち切り用閾値以上である。すなわち、３０１ａで示す値を含む暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる全ての暫定評価値が打ち切り用閾値未満となっていない。また、３０１ｂで示す値を含む暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる全ての暫定評価値が打ち切り用閾値未満となっていない。よって、この場合、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を継続させると判定する。
ｔ_６時間が経過すると、暫定評価値の平均値±κσの区間に含まれる暫定評価値のうち最も大きい暫定評価値は３０１ｃで示す値となる。３０１ｃで示す値は、打ち切り用閾値未満である。すなわち、３０１ｃで示す値を含む暫定評価値の平均値±κσの区間内の全ての暫定評価値が打ち切り用閾値未満となる。この場合、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。

また、例えば、停止判定部１５は、時系列の評価値を入力とし加工を停止させるか否かを示す情報を出力する学習済みのモデル（以下「第２機械学習モデル」という。）に基づいて、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定することもできる。停止判定部１５は、評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値を第２機械学習モデルに入力して加工を停止させるか否かを示す情報を得る。なお、停止判定部１５は、評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値を、例えば、収束結果記憶部１８Ｃに記憶されている収束判定後情報から取得すればよい。

暫定評価値が収束していなくても、時系列の暫定評価値のばらつき度合いを見たときに、暫定評価値がほぼ、低い値の範囲内に収まっていれば、このまま加工機２に加工を継続させても高い暫定評価値が得られない、言い換えれば、得られる評価値が低いことが想定される。そこで、停止判定部１５は、例えば上述したような方法で、時系列の暫定評価値のばらつき度合いから暫定評価値がほぼ、低い値の範囲内に収まっていると判定した場合、暫定評価値が収束する前であっても試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。

停止判定部１５は、打ち切り判定結果と、収束判定部１４から出力された最新の収束判定後情報とを対応付けた打ち切り判定後情報を、停止判定記憶部１８Ｄに記憶させる。

評価決定部１６は、停止判定部１５が、暫定評価値が収束する前に試行中の初期加工条件での加工を打ち切ると判定した場合（ステップＳＴ６の“ＹＥＳ”の場合）、実加工指令部１１２に加工機２に対する初期加工条件に従った加工を終了させる。具体的には、評価決定部１６は、実加工指令部１１２に加工終了指示を出力する。実加工指令部１１２は、評価決定部１６から加工終了指示が出力されると、現在、加工機２に対して実施させている、ステップＳＴ１にて生成された初期加工条件に従った加工を終了させる。また、評価決定部１６は、収束判定部１４が推定した推定収束値を、初期加工条件に従って実施された加工の評価値に決定する。そして、評価決定部１６は、加工条件と評価値の組み合わせを探索結果として探索結果記憶部１８Ｅに記憶させる（ステップＳＴ８）。詳細には、評価決定部１６は、初期加工条件と、評価値、ここでは推定収束値、の組み合わせを探索結果として探索結果記憶部１８Ｅに記憶させる。
評価決定部１６は、停止判定部１５が試行中の初期加工条件での加工を打ち切らないと判定した場合（ステップＳＴ６の“ＮＯ”の場合）は、収束判定部１４が暫定評価値は収束したと判定したか否かを判定する（ステップＳＴ７）。収束判定部１４が暫定評価値は収束していないと判定した場合（ステップＳＴ７の“ＮＯ”の場合）、加工条件探索装置１の動作は、ステップＳＴ２の処理に戻る。収束判定部１４が暫定評価値は収束したと判定すると（ステップＳＴ７の“ＹＥＳ”の場合）、評価決定部１６は、暫定評価値の収束値を評価値に決定する。そして、評価決定部１６は、加工条件と評価値の組み合わせを探索結果として探索結果記憶部１８Ｅに記憶させる（ステップＳＴ８）。詳細には、評価決定部１６は、初期加工条件と、評価値、ここでは暫定評価値の収束値、の組み合わせを探索結果として探索結果記憶部１８Ｅに記憶させる。

加工条件計算部１１１は、初期加工条件として選択した全ての加工条件について、初期加工が終了したか否かを確認する（ステップＳＴ９）。
初期加工が終了していない初期加工条件がある場合（ステップＳＴ９の“ＮＯ”の場合）、初期加工が終了していない初期加工条件について、ステップＳＴ１からステップＳＴ８までの処理が順に実施される。２回目以降のステップＳＴ１では、加工条件計算部１１１は、これまでのステップＳＴ１にて選択していない初期加工条件を選択する。これにより、探索結果記憶部１８Ｅには、全ての初期加工条件（例えば、１０通りの初期加工条件）と評価値の組み合わせとが対応付けられた探索結果が記憶される。

機械学習部１７の予測部１７１は、例えば、１０通りの初期加工条件に従った初期加工が終了すると、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている探索結果（加工条件およびこれに対応する評価値）を用いて、言い換えれば、評価決定部１６により決定された評価値と、当該評価値に対応する加工条件とに基づいて、未試行の加工条件に対応する評価値を予測する（ステップＳＴ１０）。加工が実施された、試行済みの加工条件に関しては、上述したステップＳＴ８により、評価値が決定されている。一方、加工が実施された加工条件は、全ての加工条件の組み合わせの一部である。例えば、加工条件の全組み合わせが１０００００通りであり、１０通りの初期加工条件が生成された場合、初期加工の終了後には、未試行の加工条件は、９９９９０通りである。したがって、この場合、予測部１７１は、９９９９０個の、評価値の予測値を算出することになる。なお、後述するように、ステップＳＴ１５～ステップＳＴ２２においても加工条件の選択、加工の実施、加工結果の収集、暫定評価値の算出、当該暫定評価値の収束値の予測、暫定評価値の収束前に加工を打ち切るか否かの判定、および、評価値の決定が行われ、ステップＳＴ２２の処理の後にステップＳＴ１０の処理が実施される。ステップＳＴ１５～ステップＳＴ２２の処理を経由してステップＳＴ１０が実施された場合には、ステップＳＴ１５にて設定された加工条件は、未試行の加工条件から除かれる。

予測部１７１が未試行の加工条件に対応する評価値の予測値を算出する方法、すなわち、未試行の加工条件に対応する評価値の予測方法の一例として、ガウス過程回帰を用いる方法が挙げられる。予測部１７１が、ガウス過程回帰を用いて、未試行の加工条件に対応する評価値を予測する場合、以下のような計算が行われる。ガウス過程回帰を用いる方法は、加工条件に対する評価値が特定の分布に従う確率変数であると仮定して生成された、評価値の加工条件に対する確率モデル、を用いる方法の一例である。観測値の数、すなわち、加工が行われて評価値が算出されている加工条件の数をＮとし、グラム行列をＣ_Ｎとし、探索結果記憶部１８Ｅに記憶さされている各加工条件におけるこの制御パラメータの値をｘ_１～ｘ_Ｎとすると、未試行の加工条件ｘ_Ｎ＋１に対する評価値の予測値ｍ（ｘ_Ｎ＋１）は、以下の式（１）により計算できる。ｋは、以下の式（２）に示すように、探索済みの加工条件ｘ_１，・・・，ｘ_Ｎのそれぞれとｘ_Ｎ＋１とを引数としたときのカーネル関数の値を並べたベクトルである。なお、上付きのＴは転置を表し、上付きの－１は逆行列を表す。

ｍ（ｘ_Ｎ＋１）＝ｋ^Ｔ・（Ｃ_Ｎ ^－１）・ｔ ・・・（１）

なお、ここでは、予測部１７１が、ガウス過程回帰を用いた予測を行う例を説明したが、予測部１７１が用いる評価値の予測方法はこれに限定されない。例えば、予測部１７１は、決定木、線形回帰、ブースティング、ニューラルネットワークといった教師あり学習を用いて評価値を予測してもよい。

予測部１７１は、未試行の加工条件に対応する評価値を予測すると、評価値の予測値を記憶する（ステップＳＴ１１）。詳細には、予測部１７１は、ステップＳＴ１０にて予測した評価値の予測値と加工条件とを対応付けた予測結果情報を予測結果記憶部１８Ｆに記憶させる。

また、機械学習部１７の不確実性評価部１７２は、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている探索結果を用いて、未試行の加工条件に対応する評価値の予測に対する不確実性を示す指標を算出する（ステップＳＴ１２）。不確実性を示す指標の一例として、確率モデルの一例であるガウス過程回帰を用いて算出される標準偏差が挙げられる。不確実性評価部１７２が、ガウス過程回帰を用いて不確実性を示す指標を差出する場合、例えば、以下のような計算が行われる。観測値の数、すなわち、加工が行われて評価値が算出されている加工条件の数をＮとし、グラム行列をＣ_Ｎとし、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている加工条件を並べたベクトルをｋとし、未試行の加工条件ｘ_Ｎ＋１同士のカーネルの値に予測モデルの精度パラメータを加えたスカラー値をｃとする。このとき、加工条件を構成する制御パラメータの中の１つをｘ_ｉ（ｉは自然数）とし、探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている各加工条件におけるこの制御パラメータの値をｘ_１～ｘ_Ｎとすると、未試行の加工条件ｘ_Ｎ＋１に対する評価値の予測に対する不確実性を示す指標である標準偏差σ（ｘ_Ｎ＋１）は以下の式（３）により計算できる。なお、式（３）では、分散σ^２（ｘ_Ｎ＋１）を求めているが、分散の平方根を計算することで標準偏差σ（ｘ_Ｎ＋１）を求めることができる。

σ^２（ｘ_Ｎ＋１）＝ｃ－ｋ^Ｔ・（Ｃ_Ｎ ^－１）・ｋ ・・・（３）

なお、ここでは、不確実性評価部１７２が、ガウス過程回帰を用いて予測に対する不確実性を示す指標を算出する例を説明したが、不確実性を示す指標の算出方法はこれに限定されない。例えば、不確実性評価部１７２は、密度推定、混合密度ネットワークといった手法を用いて上記指標を算出してもよい。

ここで、実施の形態１における、評価値の予測値および当該予測値の不確実性について説明する。
図５は、実施の形態１における、評価値の予測値と、不確実性を示す指標との関係を概念的に示すグラフである。
図５には、ガウス過程回帰を用いて予測値と不確実性を示す指標とが算出される例が示されている。図５の横軸は加工条件である制御パラメータの値ｘを示し、図５の縦軸は評価値を示す。図５の黒丸で示した点は、初期加工条件を用いた実加工に基づいて算出された評価値（以下、実加工の評価値ともいう）を示す。ガウス過程回帰を用いた予測では、評価値がガウス分布に従うとして評価値を予測する。このため、評価値の予測値をガウス分布の平均ｍ（ｘ）とし、予測の不確実性を示す指標をガウス分布の標準偏差σ（ｘ）とすると、実際の評価値は、約９５％の確率で、ｍ（ｘ）－２σ（ｘ）以上、かつ、ｍ（ｘ）＋２σ（ｘ）以下の範囲に入ることが統計的に示される。図５において、実線で示された曲線は、評価値の予測値であるｍ（ｘ）を示す。また、図５において、破線で示された曲線は、ｍ（ｘ）－２σ（ｘ）の曲線、および、ｍ（ｘ）＋２σ（ｘ）の曲線を示す。
図５に示すように、実加工の評価値に近い箇所では不確実性を示す指標は小さくなり、実加工の評価値から離れた箇所では不確実性を示す指標は大きくなる。

図２のフローチャートで示す加工条件探索装置１の動作の説明に戻る。
不確実性評価部１７２は、予測値の不確実性を示す指標を記憶する（ステップＳＴ１３）。詳細には、不確実性評価部１７２は、算出した指標の値を加工条件と対応付けた不確実性情報を、不確実性記憶部１８Ｇに記憶させる。

探索加工条件生成部１１の探索終了判定部１１３は、予測結果記憶部１８Ｆに記憶された加工条件の評価値の予測値、および、不確実性記憶部１８Ｇに記憶された評価値の予測値の不確実性を示す指標を用いて加工条件の探索を終了するか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。例えば、探索終了判定部１１３は、不確実性記憶部１８Ｇに記憶された、これまで探索した全ての加工条件の評価値の予測の不確実性を示す指標の値を閾値と比較して、当該指標の値が閾値以下である場合、最適な加工条件が探索されたと判断して、加工条件の探索を終了する。

例えば、探索終了判定部１１３は、加工条件ｘ、この加工条件ｘに対する評価値の予測値ｍ（ｘ）およびこの評価値の予測の不確実性を示す指標（標準偏差）σ（ｘ）を用いることにより、ｍ（ｘ）＋κσ（ｘ）の値が大きくなるほど加工条件を探索する価値が高いと判断することができる。なお、κは、加工条件を探索する前に決定されるパラメータである。κの値が小さいほど、評価値の予測値が高い加工条件が選択され、κの値が大きいほど、評価値の予測を大きく外している可能性が高い加工条件が選択される。κの値は、同じ値を使い続けてもよいし、途中で値を変えてもよい。

加工条件の探索を終了すると判定した場合（ステップＳＴ１４の“ＹＥＳ”の場合）、探索終了判定部１１３は、探索結果記憶部１８Ｅに記憶された全ての加工条件の評価値のうち、最も高い評価値に対応付けられている加工条件を、最適加工条件に決定する。探索終了判定部１１３は、例えば、最適加工条件を抽出し、抽出した加工条件を実加工指令部１１２に出力する。実加工指令部１１２は、探索終了判定部１１３から出力された加工条件を含む指令を加工機２に出力し、当該加工条件を加工機２に設定する。これにより、実加工指令部１１２は、加工機２に対して、設定した加工条件に従った通常の加工を実施させる。なお、これは一例に過ぎず、例えば、探索終了判定部１１３は、決定した最適加工条件を図示しない記憶部に記憶させてもよい。

加工条件の探索を終了しないと判定した場合、言い換えれば、加工条件の探索を追加で行う必要があると判定した場合（ステップＳＴ１４の“ＮＯ”の場合）、探索終了判定部１１３は、加工条件計算部１１１へ、次に試行すべき加工条件の生成を指示する。

加工条件計算部１１１は、探索終了判定部１１３から次に試行すべき加工条件の生成を指示された場合、予測結果記憶部１８Ｆに記憶された加工条件の評価値の予測値を用いて、次に試行すべき加工条件を生成する（ステップＳＴ１５）。具体的には、加工条件計算部１１１は、全ての加工条件の中から次に試行すべき加工条件、すなわち、新たな加工条件を選択する。加工条件計算部１１１によって生成された次に試行すべき加工条件は、実加工指令部１１２に出力される

実加工指令部１１２は、ステップＳＴ１５にて加工条件計算部１１１が生成した、次に試行すべき加工条件を含む指令を加工機２に出力し、当該加工条件で加工機２に加工を実施させる（ステップＳＴ１６）。加工機２による加工中に、加工結果収集部１２は、加工結果情報を収集する（ステップＳＴ１７）。評価値取得部１３は、ステップＳＴ１６にて実施された加工に対する暫定評価値を算出する（ステップＳＴ１８）。収束判定部１４は、時系列の暫定評価値のばらつき度合いに基づき、暫定評価値が収束しているかの判定および推定収束値の推定を行う（ステップＳＴ１９）。停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する（ステップＳＴ２０）。評価決定部１６は、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定した場合、推定収束値を評価値に決定し、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切らないと判定した場合、収束判定部１４が暫定評価値は収束したと判定した（ステップＳＴ２１）後、暫定評価値の収束値を評価値に決定する。そして、評価決定部１６は、探索結果を記憶させる（ステップＳＴ２２）。次に、ステップＳＴ１０およびステップＳＴ１２の処理に移行して、前述した処理が実行される。

表示部３は、上述した処理の過程で得られた情報、処理の結果得られた最適加工条件等を表示する。例えば、表示部３は、加工条件探索装置１による加工条件の探索中に得られた、加工条件およびこの加工条件に対応する評価値を表示する。また、表示部３は、加工条件およびこの加工条件に対応する評価値の予測値を表示する。また、表示部３は、探索結果の最適加工条件を表示する。すなわち、表示部３は、探索結果記憶部１８Ｅから読み出された加工条件およびこの加工条件に対応する評価値、予測結果記憶部１８Ｆから読み出された加工条件およびこの加工条件に対応する評価値の予測値、または、加工条件計算部１１１から出力された探索結果の最適加工条件のうち、少なくとも一つを表示する。これにより、ユーザは、表示部３に表示された情報を参照することにより、加工条件の探索状況および探索結果を認識することができる。

このように、加工条件探索装置１は、生成した加工条件に従って加工機２に加工を実施させて収集された加工結果情報に基づいて、実施された加工に対する暫定評価値を算出する。加工条件探索装置１は、算出した時系列の暫定評価値に基づき、暫定評価値が収束しているか否かを判定し、暫定評価値は収束していないと判定した場合は、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する。加工条件探索装置１は、例えば、時系列の暫定評価値のばらつき度合い（例えば、暫定評価値の四分位範囲または暫定評価値の分布）と打ち切り用閾値との比較によって、このまま加工を継続させても高い評価値が得られない、言い換えれば、得られる評価値が低いと判定した場合は、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定する。得られる評価値が低い場合、当該評価値は、最適加工条件を探索するにあたり影響がない評価値と想定される。加工条件探索装置１は、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切ると、推定収束値を、試行中の加工条件に対応する評価値とする。加工条件探索装置１は、評価値の予測値を予測すると、加工条件の探索を終了するか否かを判定し、加工条件の探索を終了する場合、決定した評価値に基づいて最適加工条件を決定し、加工条件の探索を終了しない場合は、次に試行させる加工条件を生成する。加工条件探索装置１は、加工条件の探索を終了すると判定するまで、上述の処理を繰り返す。これにより、加工条件探索装置１は、最適加工条件を決定する。

従来の最適加工条件の探索技術では、試行する全ての加工条件に対し、それぞれ、加工結果の振動的な変化が落ち着くまでのある程度の時間、加工機２に加工を実施させ、加工結果の振動的な変化が落ち着くのを待って、加工条件に対応する評価値を算出していた。そのため、従来の最適加工条件の探索技術は、最適加工条件が探索できるまでの時間効率が悪かった。
これに対し、実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、上述のとおり、評価値を算出するにあたり、このまま加工を継続させても高い評価値が得られないと判定した場合、評価値（暫定評価値）が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切り、推定収束値を、試行中の加工条件に対応する評価値とする。これにより、加工条件探索装置１は、高い評価値が得られないと判定した、ある加工条件に従った加工について、その加工の加工結果が収束するまでの時間のうち、打ち切った時点から加工結果が収束するまでの間の時間を省略することができる。すなわち、加工条件探索装置１は、上記省略した時間の分だけ、最適加工条件を探索するまでに要するトータルの時間を短縮することができる。

図６Ａおよび図６Ｂは、従来の最適加工条件の探索技術において最適加工条件が探索されるまでの時間と、実施の形態１に係る加工条件探索装置１によって最適加工条件が探索されるまでの時間とを比較した結果の一例を示すグラフである。
図６Ａは、従来の最適加工条件の探索技術において最適加工条件が探索されるまでの評価値を示すグラフであり、図６Ｂは、実施の形態１に係る加工条件探索装置１によって最適加工条件が探索されるまでの評価値を示すグラフである。
図６Ａおよび図６Ｂにおいて、黒丸で示す点は、加工結果が収束するまで実施した実加工の加工結果に基づいて算出された評価値を示している。図６Ｂにおいて、白丸で示す点は、加工結果が収束する前に打ち切った実加工の加工結果に基づいて算出された推定収束値を示している。
なお、図６Ａおよび図６Ｂは、同じ加工機２に対して、同じ所望の加工結果を得られるような最適加工条件を探索した結果としている。

従来の最適加工条件の探索技術では、図６Ａに示すように、評価値の良し悪しに関わらず、加工結果、言い換えれば、評価値が収束するまで加工を継続するため、最適加工条件が探索されるまでに時間を要する。図６Ａに示す例では、最適加工条件が探索されるまでに２１分を要することになる。
これに対し、実施の形態１に係る加工条件探索装置１では、図６Ｂに示すように、加工結果、言い換えれば、評価値が低いと予想される場合は加工を打ち切るため、短時間で最適加工条件を探索することができる。図６Ｂに示す例では、１４分で最適加工条件が探索されることになる。実施の形態１に係る加工条件探索装置１で最適加工条件が探索されるまでに要した時間は、図６Ａに示す従来の最適加工条件の探索技術で最適加工条件が探索されるまでに要した時間よりも７分短縮されている。

なお、以上の実施の形態１では、加工条件探索装置１において、停止判定部１５が、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する際に用いる打ち切り用閾値は、予めユーザによって指定された基準評価値とした。すなわち、打ち切り用閾値は、固定された値とした。そして、停止判定部１５は、時系列の暫定評価値のばらつき度合いと打ち切り用閾値との比較によって暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定するようにしていた。しかし、これは一例に過ぎない。
例えば、停止判定部１５は、試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値に基づいて打ち切り用閾値を設定することもできる。試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値は、探索結果として、評価決定部１６によって探索結果記憶部１８Ｅに記憶されている。停止判定部１５が決定済みの評価値に基づいて設定する打ち切り用閾値を、「可変打ち切り用閾値」ともいう。なお、この場合、停止判定部１５は、可変打ち切り用閾値を設定すると、例えば、収束判定部１４が推定した推定収束値と、可変打ち切り用閾値との比較によって、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する。収束判定部１４が推定した推定収束値は、収束結果記憶部１８Ｃに記憶された最新の収束判定後情報における推定収束値である。
詳細には、停止判定部１５は、例えば、試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値に基づき、予め設定されている条件（以下「可変打ち切り用閾値設定条件」という。）に従って、可変打ち切り用閾値を設定する。

可変打ち切り用閾値設定条件には、例えば、以下の＜条件（１）＞、＜条件（２）＞、または、＜条件（３）＞のような条件が設定されている。

＜条件（１）＞
試行回数がＸ回未満の場合は加工を打ち切らないための値を可変打ち切り用閾値とし、試行回数がＸ回以上である場合、試行済みの全ての加工条件に対応する各評価値のうち第Ｘ位の評価値を可変打ち切り用閾値とする

＜条件（２）＞
試行済みの全ての加工条件に対応する各評価値のうち、上位Ｙ位の評価値を可変打ち切り用閾値とする

＜条件（３）＞
試行済みの全ての加工条件に対応する各評価値のうちの上位Ｚ％の評価値のうち、最下位の評価値を可変打ち切り用閾値とする

なお、＜条件（１）＞、＜条件（２）＞、または、＜条件（３）＞におけるＸ、Ｙ、または、Ｚの値は、適宜設定可能である。
また、＜条件（１）＞において、「加工を打ち切らないための値」は、例えば、「０」とする。なお、これは一例に過ぎず、「加工を打ち切らないための値」には、想定され得る推定収束値を超えない値が設定されるようになっていればよい。

ここで、図７は、実施の形態１において、停止判定部１５が試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値に基づいて可変打ち切り用閾値を設定する方法の一例について説明するための図である。
図７は、停止判定部１５が、試行済みの加工条件および当該加工条件に対応する評価値に基づき、上述の＜条件（１）＞の可変打ち切り用閾値設定条件に従って可変打ち切り用閾値を設定した場合の、可変打ち切り用閾値の設定方法の一例を説明するための図としている。図７では、一例として、＜条件（１）＞におけるＸを「５」としている。
図７の横軸は加工条件の試行回数を示す。試行回数とは、すなわち、試行済みの加工条件の数である。図７の縦軸は各加工条件に対応する評価値を示す。なお、加工条件が試行中であるとき、図７の縦軸の評価値は推定収束値である。図７において黒丸で示す点が、各加工条件に対応する評価値、または、推定収束値である。

説明の便宜上、図７では、９回加工条件が試行されたものとしているが、例えば、今は６つ目の加工条件の試行中であるとする。つまり、この場合、図７において、６回目の試行に対応する評価値は、推定収束値である。
この場合、図７によると、５回の試行を終えた時点で、当該５回試行した試行済みの加工条件に対応する各評価値のうち、第５位の評価値は、３回目に試行された加工条件に対応する評価値である。そこで、停止判定部１５は、３回目に試行された加工条件に対応する評価値を、可変打ち切り用閾値に設定する。なお、試行中の加工条件、言い換えれば、６回目に試行されている加工条件に対する推定収束値は、この可変打ち切り用閾値未満であるので、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定することになる。

また、例えば、今は９つ目の加工条件の試行中であるとする。つまり、この場合、図７において、９回目の試行に対応する評価値は、推定収束値である。
この場合、図７によると、８回の試行を終えた時点で、当該８回試行した試行済みの加工条件に対応する各評価値のうち、第５位の評価値は、４回目に試行された加工条件に対応する評価値である。そこで、停止判定部１５は、４回目に試行された加工条件に対応する評価値を、可変打ち切り用閾値に設定する。なお、試行中の加工条件、言い換えれば、９回目に試行されている加工条件に対する推定収束値は、この可変打ち切り用閾値未満であるので、停止判定部１５は、試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定することになる。

このように、停止判定部１５は、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する際に用いる基準、言い換えれば、打ち切り用閾値を、変更することができる。
例えば、打ち切り用閾値が高すぎた場合、加工条件探索装置１は、加工結果の収束を待つべき加工の加工条件までも途中で打ち切ってしまい、予測した評価値の予測値のズレが大きくなる可能性がある。その結果、加工条件探索装置１は、最適加工条件を探索できなくなる可能性がある。逆に、例えば、打ち切り用閾値が低すぎた場合、加工条件探索装置１は、高くない評価値に対応する加工条件での加工を暫定評価値の収束前に打ち切ると判定するまでに時間を要してしまう、または、当該暫定評価値が収束するまで加工を打ち切ることなく待ってしまうことになる可能性がある。その結果、加工条件探索装置１は、最適加工条件が探索できるまでに時間を要してしまう可能性がある。
加工条件探索装置１において、停止判定部１５が打ち切り用閾値を変更可能とすることで、加工条件探索装置１は、最適加工条件を探索できる可能性を保ちつつ、当該最適加工条件が探索できるまでの時間を短縮できる。
なお、この場合、図２のフローチャートを用いて説明した加工条件探索装置１の動作について、ステップＳＴ５とステップＳＴ６の間、および、ステップＳＴ１９とステップＳＴ２０の間に、停止判定部１５が可変打ち切り用閾値を設定する処理を行うステップが追加になる。

加工条件探索装置１の機能を実現するハードウェア構成は、下記のようになる。
加工条件探索装置１における探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、加工条件探索装置１は、図２のステップＳＴ１からステップＳＴ２２までの処理を実行する処理回路を備えている。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

図８Ａは、加工条件探索装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。さらに、図８Ｂは、加工条件探索装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図８Ａおよび図８Ｂにおいて、入力インタフェース装置１０２は、加工機２から加工条件探索装置１へ出力される加工結果情報を中継し、各記憶部１８Ａ～１８Ｇから加工条件探索装置１へ出力される記憶情報を中継する。出力インタフェース装置１０３は、加工条件探索装置１から表示部３へ出力される情報、または、加工条件探索装置１から各記憶部１８Ａ～１８Ｇへ出力される情報を中継する。

処理回路が、図８Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０１である場合、処理回路１０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。加工条件探索装置１における探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の機能は、別々の処理回路で実現されてもよいし、これらの機能がまとめて１つの処理回路で実現されてもよい。

処理回路が、図４Ｂに示すプロセッサ１０４である場合、加工条件探索装置１における探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０５に記憶されている。

プロセッサ１０４は、メモリ１０５に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、加工条件探索装置１における探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の機能を実現する。例えば、加工条件探索装置１は、プロセッサ１０４によって実行されるときに、図２に示したフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ２２までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０５を備える。これらのプログラムは、探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の処理の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１０５は、コンピュータを、探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１０５は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

加工条件探索装置１における探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７の機能の一部は、専用ハードウェアで実現され、一部は、ソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。例えば、探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、および、評価決定部１６は、専用のハードウェアである処理回路１０１によってその機能が実現され、機械学習部１７は、プロセッサ１０４がメモリ１０５に記憶されたプログラムを読み出し実行することでその機能が実現される。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより、上記機能を実現することができる。

また、以上の実施の形態１において、加工条件探索装置１は、例えば、加工機２に搭載されていてもよいし、加工機２とネットワークを介して接続されるサーバに備えられてもよい。例えば、探索加工条件生成部１１、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、および、機械学習部１７のうち、一部が加工機２に搭載され、その他がサーバに備えられてもよい。

以上のように、実施の形態１に係る加工条件探索装置１は、加工機２に設定可能な複数の制御パラメータで構成される加工条件を生成する加工条件計算部１１１と、加工機２に、加工条件計算部１１１により生成された加工条件に従って加工を実施させる実加工指令部１１２と、実加工指令部１１２が加工機２に実施させた加工の加工結果を示す加工結果情報を収集する加工結果収集部１２と、加工結果収集部１２が収集した加工結果情報に基づいて、実施された加工に対する暫定評価値を算出する評価値取得部１３と、評価値取得部１３が算出した時系列の暫定評価値に基づき暫定評価値は収束しているか否かを判定し、暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値の収束先となる推定収束値を推定する収束判定部１４と、収束判定部１４が暫定評価値は収束していないと判定した場合、暫定評価値が収束する前に試行中の加工条件での加工を打ち切るか否かを判定する停止判定部１５と、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切ると判定した場合、実加工指令部１１２に加工機２に対する加工条件に従った加工を終了させるとともに収束判定部１４が推定した推定収束値を加工条件に従って実施された加工の評価値に決定し、停止判定部１５が試行中の加工条件での加工を打ち切らないと判定した場合は、収束判定部１４が暫定評価値は収束したと判定した後、暫定評価値の収束値を評価値に決定する評価決定部１６と、加工条件の探索を終了するか否かを判定し、探索を終了する場合は、評価決定部１６が決定した評価値に基づいて最適な加工条件を決定し、探索を終了しない場合は、加工条件計算部１１１に、予測部１７１が予測した予測値に基づいて次に試行すべき加工条件を生成させる探索終了判定部１１３とを備え、探索終了判定部１１３により探索を終了すると判定されるまで、加工条件計算部１１１、実加工指令部１１２、加工結果収集部１２、評価値取得部１３、収束判定部１４、停止判定部１５、評価決定部１６、予測部１７１、探索終了判定部１１３による各処理を繰り返し行う。これにより、加工条件探索装置１は、最適な加工条件を探索する際、試行する全ての加工条件について、加工機２に対して加工結果の振動的な変化が落ち着くまで当該加工条件での加工を実施させていた従来技術と比べ、最適な加工条件が探索できるまでの時間を短縮することができる。

なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

本開示に係る加工条件探索装置は、例えば、レーザ加工機の加工条件の探索に利用可能である。

１ 加工条件探索装置、２ 加工機、３ 表示部、１１ 探索加工条件生成部、１１１ 加工条件計算部、１１２ 実加工指令部、１１３ 探索終了判定部、１２ 加工結果収集部、１３ 評価値取得部、１４ 収束判定部、１５ 停止判定部、１６ 評価決定部、１７ 機械学習部、１７１ 予測部、１７２ 不確実性評価部、１８Ａ 加工結果記憶部、１８Ｂ 評価値記憶部、１８Ｃ 収束結果記憶部、１８Ｄ 停止判定記憶部、１８Ｅ 探索結果記憶部、１８Ｆ 予測結果記憶部、１８Ｇ 不確実性記憶部、１０１ 処理回路、１０２ 入力インタフェース装置、１０３ 出力インタフェース装置、１０４ プロセッサ、１０５ メモリ。

Claims (11)

1. 加工機に設定可能な複数の制御パラメータで構成される加工条件を生成する加工条件計算部と、
   前記加工機に、前記加工条件計算部により生成された前記加工条件に従って加工を実施させる実加工指令部と、
   前記実加工指令部が前記加工機に実施させた前記加工の加工結果を示す加工結果情報を収集する加工結果収集部と、
   前記加工結果収集部が収集した前記加工結果情報に基づいて、実施された前記加工に対する暫定評価値を算出する評価値取得部と、
   前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値に基づき前記暫定評価値は収束しているか否かを判定し、前記暫定評価値は収束していないと判定した場合、前記暫定評価値の収束先となる推定収束値を推定する収束判定部と、
   前記収束判定部が前記暫定評価値は収束していないと判定した場合、前記暫定評価値が収束する前に試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切るか否かを判定する停止判定部と、
   前記停止判定部が試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切ると判定した場合、前記実加工指令部に前記加工機に対する前記加工条件に従った前記加工を終了させるとともに前記収束判定部が推定した前記推定収束値を前記加工条件に従って実施された前記加工の評価値に決定し、前記停止判定部が試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切らないと判定した場合は、前記収束判定部が前記暫定評価値は収束したと判定した後、前記暫定評価値の収束値を前記評価値に決定する評価決定部と、
   前記評価決定部が決定した前記評価値と、前記評価値に対応する前記加工条件に基づいて、未試行の前記加工条件に対応する前記評価値の予測値を予測する予測部と、
   前記加工条件の探索を終了するか否かを判定し、前記探索を終了する場合は、前記評価決定部が決定した前記評価値に基づいて最適な前記加工条件を決定し、前記探索を終了しない場合は、前記加工条件計算部に、前記予測部が予測した前記予測値に基づいて次に試行すべき前記加工条件を生成させる探索終了判定部とを備え、
   前記探索終了判定部により前記探索を終了すると判定されるまで、前記加工条件計算部、前記実加工指令部、前記加工結果収集部、前記評価値取得部、前記収束判定部、前記停止判定部、前記評価決定部、前記予測部、前記探索終了判定部による各処理を繰り返し行う加工条件探索装置。
2. 前記収束判定部は、前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値のばらつき度合いに基づき、前記推定収束値を推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
3. 前記収束判定部は、前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値と、時系列の前記評価値を入力とし前記推定収束値を出力する第１機械学習モデルとに基づき、前記推定収束値を推定する
   ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
4. 前記停止判定部は、前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値のばらつき度合いと打ち切り用閾値との比較によって、前記暫定評価値が収束する前に試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切るか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
5. 前記停止判定部は、試行済みの前記加工条件および当該加工条件に対応する前記評価値に基づいて可変打ち切り用閾値を設定し、前記収束判定部が推定した前記推定収束値と設定した前記可変打ち切り用閾値との比較によって、前記暫定評価値が収束する前に試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切るか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項４記載の加工条件探索装置。
6. 前記停止判定部は、前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値と、時系列の前記評価値を入力とし加工を停止させるか否かを示す情報を出力する第２機械学習モデルとに基づき、前記暫定評価値が収束する前に、試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切るか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
7. 前記予測部による予測の不確実性を示す指標を算出する不確実性評価部を備え、
   前記加工条件計算部は、前記予測部が予測した前記評価値の前記予測値と予測の不確実性を示す前記指標とに基づいて、次に試行すべき前記加工条件を生成する
   ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
8. 前記探索終了判定部は、前記評価値の前記予測値および前記評価値の不確実性を示す前記指標を用いて前記加工条件の前記探索を終了するか否かを判定し、前記加工条件の前記探索を終了すると判定した場合、前記評価決定部が決定した前記評価値のうち最高となる前記評価値に対応する前記加工条件を、前記最適な前記加工条件とする
   ことを特徴とする請求項７記載の加工条件探索装置。
9. 前記予測部は、前記加工条件に対する前記評価値が特定の分布に従う確率変数であると仮定して生成された、評価値の前記加工条件に対する確率モデルを用いて前記予測値を予測し、
   前記不確実性評価部は、前記確率モデルを用いて前記予測の不確実性を示す前記指標を算出する
   ことを特徴とする請求項７記載の加工条件探索装置。
10. 前記加工条件および当該加工条件に対応する前記評価値、前記加工条件および当該加工条件に対応する前記評価値の前記予測値、または、探索結果の前記加工条件のうち少なくとも一つを表示する表示部を備えた
    ことを特徴とする請求項１記載の加工条件探索装置。
11. 加工条件計算部が、加工機に設定可能な複数の制御パラメータで構成される加工条件を生成するステップと、
    実加工指令部が、前記加工機に、前記加工条件計算部により生成された前記加工条件に従って加工を実施させるステップと、
    加工結果収集部が、前記実加工指令部が前記加工機に実施させた前記加工の加工結果を示す加工結果情報を収集するステップと、
    評価値取得部が、前記加工結果収集部が収集した前記加工結果情報に基づいて、実施された前記加工に対する暫定評価値を算出するステップと、
    収束判定部が、前記評価値取得部が算出した時系列の前記暫定評価値に基づき前記暫定評価値は収束しているか否かを判定し、前記暫定評価値は収束していないと判定した場合、前記暫定評価値の収束先となる推定収束値を推定するステップと、
    停止判定部が、前記収束判定部が前記暫定評価値は収束していないと判定した場合、前記暫定評価値が収束する前に試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切るか否かを判定するステップと、
    評価決定部が、前記停止判定部が試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切ると判定した場合、前記実加工指令部に前記加工機に対する前記加工条件に従った前記加工を終了させるとともに前記収束判定部が推定した前記推定収束値を前記加工条件に従って実施された前記加工の評価値に決定し、前記停止判定部が試行中の前記加工条件での前記加工を打ち切らないと判定した場合は、前記収束判定部が前記暫定評価値は収束したと判定した後、前記暫定評価値の収束値を前記評価値に決定するステップと、
    予測部が、前記評価決定部が決定した前記評価値と、前記評価値に対応する前記加工条件に基づいて、未試行の前記加工条件に対応する前記評価値の予測値を予測するステップと、
    探索終了判定部が、前記加工条件の探索を終了するか否かを判定し、前記探索を終了する場合は、前記評価決定部が決定した前記評価値に基づいて最適な前記加工条件を決定し、前記探索を終了しない場合は、前記加工条件計算部に、前記予測部が予測した前記予測値に基づいて次に試行すべき前記加工条件を生成させるステップとを備え、
    前記探索終了判定部により前記探索を終了すると判定されるまで、前記加工条件計算部、前記実加工指令部、前記加工結果収集部、前記評価値取得部、前記収束判定部、前記停止判定部、前記評価決定部、前記予測部、前記探索終了判定部による各処理を繰り返し行う加工条件探索方法。

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