JP7256593B2 - 設置環境提案方法およびそのための計量装置 - Google Patents

設置環境提案方法およびそのための計量装置 Download PDF

Info

Publication number
JP7256593B2
JP7256593B2 JP2021504698A JP2021504698A JP7256593B2 JP 7256593 B2 JP7256593 B2 JP 7256593B2 JP 2021504698 A JP2021504698 A JP 2021504698A JP 2021504698 A JP2021504698 A JP 2021504698A JP 7256593 B2 JP7256593 B2 JP 7256593B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
analysis
data
database
improvement
installation environment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021504698A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2020183633A1 (ja
Inventor
嘉國 佐藤
吉一 長根
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
A&D Holon Holdings Co Ltd
Original Assignee
A&D Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by A&D Co Ltd filed Critical A&D Co Ltd
Publication of JPWO2020183633A1 publication Critical patent/JPWO2020183633A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7256593B2 publication Critical patent/JP7256593B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/18Indicating devices, e.g. for remote indication; Recording devices; Scales, e.g. graduated
    • G01G23/36Indicating the weight by electrical means, e.g. using photoelectric cells
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/01Testing or calibrating of weighing apparatus
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/18Indicating devices, e.g. for remote indication; Recording devices; Scales, e.g. graduated
    • G01G23/36Indicating the weight by electrical means, e.g. using photoelectric cells
    • G01G23/37Indicating the weight by electrical means, e.g. using photoelectric cells involving digital counting
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/48Temperature-compensating arrangements
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2457Query processing with adaptation to user needs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284Relational databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Recording Measured Values (AREA)
  • Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)

Description

本発明は、計量装置の設置された環境について解析し、解析結果に応じて設置環境の改善を提案する方法およびそのための計量装置に関する。
計量装置,例えば天秤では、天秤を設置した場所の温度,湿度,気圧等の環境の変化が、測定感度、ゼロ点、およびスパン値に影響を与え、計量誤差の要因になることが知られている。特に、計量値の読み取り精度が0.1mg、さらには1μg以下の電子天秤では、設置環境の変化による計量誤差が計量値に及ぼす影響は非常に大きい。
そこで、従来の計量装置には、温度・湿度・気圧等を記録して、これらの環境データを「校正」のために使用するものがある(特許文献1,2)。しかし、従来の計量装置では、環境データは校正のための演算処理に用いられ、ユーザに開示されるものではなかった。そのため、ユーザは、環境の変化に気づかず何度も校正を行って、基本性能が出ないと不信感を持つことがあった。
これに対し、出願人は、装置の性能不良が設置環境に起因していることをユーザが把握できるように、環境データと計量データの経時的変動を相関させて表示する新機能を有した計量装置を提案した(特許文献3)。
特開昭62-280624号公報 特開2007-139768号公報 特許第5666930号
特許文献3の計量装置によって、ユーザは、相関グラフを見て設置環境について検討することが可能になった。しかしながら、特許文献3の計量装置は、相関グラフを基にどのように環境の改善を行えばよいかを導くものではなかった。このため、経験の浅いユーザは相関グラフを見ても解析することができなかったり、同じグラフに対する解析が人によって異なるということがあった。また、特許文献3には、環境データと計量データの変化量の相関解析をし、相関係数の絶対値が大きい順に装置への影響が大きい環境パラメータであると判定する方法が提案されているが、影響度の高いパラメータは天秤の最小表示や天秤の特性に応じて異なることが分かり、この方法では一概に判定することはできないという課題が生じた。
本発明の目的は、計量装置の設置環境について解析し、解析結果に応じて設置環境の改善を提案する方法およびそのための計量装置を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明のある態様の計量装置の設置環境提案方法は、(a)計量センサから被計量物の計量データとして少なくとも秤量値,ゼロ点,スパン値の標準偏差を時刻情報とともに取得するステップと、(b)環境センサから環境データとして少なくとも気圧,温度,湿度を時刻情報とともに取得するステップと、(c)閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データに対し、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べ、装置への影響の判定をするステップと、(d)改善案データベースを参照して、前記判定の結果ごとに、設置環境について提案をするステップと、を有する。
上記態様において、前記(c)ステップでは、前記閾値が段階的に複数設定されており、前記判定では前記閾値に応じて複数段階のうちの一の判定値が付けられ、前記(d)ステップでは、前記判定値と紐づいて前記改善案データベースに格納されている改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするのも好ましい。
上記態様において、(e)前記(c)ステップの解析を、解析履歴データベースに保存するステップと、(f)前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較するステップと、(g)前記改善案データベースを参照して、前記比較結果に応じて、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするステップと、をさらに有するのも好ましい。
上記態様において、前記(c)ステップでは、次の順で判定されるのも好ましい。(i)気圧,(ii)スパン値の標準偏差,(iii)温度および湿度,(iv)ゼロ点。
上記態様において、前記提案は、前記提案に関連する前記計量データおよび/または前記環境データの経時変化グラフとともに表示されるのも好ましい。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の態様の計量装置の設置環境提案方法は、(a)計量センサから被計量物の計量データとして少なくとも秤量値,ゼロ点,スパン値の標準偏差を時刻情報とともに取得するステップと、(b)環境センサから環境データとして少なくとも気圧,温度,湿度を時刻情報とともに取得するステップと、(c)閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べ、複数段階のうちの一の判定値を付けるステップと、(d)重要度データベースを参照して、少なくとも前記温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関し、少なくとも前記計量装置の読み取り精度と前記計量装置の特性を考慮して設定された重要度を読み込むステップと、(e)前記判定値と前記重要度に基づいて採点するステップと、(f)改善案データベースを参照して、前記判定値と紐づいて前記改善案データベースに格納されている改善コメントを読み出して、前記採点の高い順に、設置環境について提案をするステップと、を有する。
上記態様において、前記(f)において、前記改善コメントは、前記標準偏差の前記判定値とともに表示されるのも好ましい。
上記態様において、前記(f)において、前記改善コメントは、前記採点に基づく情報とともに表示されるのも好ましい。
上記態様において、(g)前記(c)ステップの解析を、解析履歴データベースに保存するステップと、(h)前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較するステップと、(i)前記改善案データベースを参照して、前記比較結果に応じて、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするステップと、をさらに有するのも好ましい。
上記態様において、前記提案は、前記提案に関連する前記計量データおよび/または前記環境データの経時変化グラフとともに表示されるのも好ましい。
また、上記課題を解決するために、本発明のある態様の計量装置は、被計量物の計量データを検出する計量センサと、設置環境の環境データを検出する環境センサと、前記計量データおよび前記環境データの検出時刻を得るためのシステムタイマと、前記計量データおよび前記環境データを時刻情報とともに記録する記憶部と、前記計量データおよび前記環境データを解析する演算処理部と、前記演算処理部の解析結果を表示する表示部および/または外部装置へ出力する出力部と、を備え、前記記憶部は、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対し段階的に設定された複数の閾値を格納した閾値データベースと、改善コメントを格納した改善案データベースとを有し、前記演算処理部は、前記閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べて複数段階のうちの一の判定値を付け、前記改善案データベースを参照して、前記判定値と紐づく前記改善コメントを読み出して、設置環境について提案をする。
上記態様において、前記記憶部は、さらに、少なくとも前記温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関し、前記計量装置の読み取り精度と前記計量装置の特性を考慮して設定された重要度を格納した重要度データベースを有し、前記演算処理部は、前記重要度データベースから前記重要度を読み出して、前記判定値と前記重要度に基づいて採点し、前記採点の高い順に、設置環境について提案をするのも好ましい。
上記態様において、前記記憶部は、さらに、解析履歴データベースを有し、前記演算処理部は、最新の解析に使用した前記計量データ,前記環境データ,前記変化量,および前記平均値を、前記解析履歴データベースに保存し、前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較し、前記比較結果に応じて、前記改善案データベースを参照して、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするのも好ましい。
本発明の設置環境提案方法およびそのための計量装置によれば、環境データと計量データの経時的変動を解析し、解析結果に応じて設置環境の改善方法を提案することができる。
本発明の第一の実施形態に係る計量装置の構成ブロック図。 同計量装置で使用される閾値データベースの例。 同計量装置で使用される改善案データベースの例。 同計量装置による設置環境解析フローチャート。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 本発明の第二の実施形態に係る計量装置の構成ブロック図。 同計量装置で使用される重要度データベースの例。 同計量装置による設置環境解析フローチャート。 同計量装置により取得されるデータの例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 本発明の第三の実施形態に係る計量装置の構成ブロック図。 同計量装置で使用される改善案データベースの例。 同計量装置で使用される改善案データベースの例。 同計量装置による設置環境フローチャート。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。 同計量装置で得られる解析結果の表示例。
次に、本発明の好適な実施の形態について図面に基づき説明する。
(第一の実施形態)
図1は第一の実施形態に係る計量装置1の構成ブロック図である。計量装置1は、電子天秤である。本形態の計量装置1は、内蔵分銅加除ユニット10と、表示部11と、出力部12と、計量センサ13と、温度センサ14と、湿度センサ15と、気圧センサ16と、システムタイマ17と、演算処理部18と、記憶部19を有する。
計量センサ13は、電磁平衡式のセンサである。または、歪ゲージ式、または静電容量式のセンサであってもよい。計量センサ13には、秤量皿(図示略)に載置された被計量物の荷重がビーム(図示略)を介して伝達される。計量センサ13が検出したデータはアナログ出力され、A/D変換された計量信号として演算処理部18に出力される。
内蔵分銅加除ユニット10は、内蔵分銅7と、内蔵分銅受け部8と、モータ駆動回路9を有する。内蔵分銅加除ユニット10は、モータ駆動回路9によりカムとモータを駆動し、内蔵分銅受け部8に内蔵分銅7を規定のサイクル(例えば1分に1回)で載せ下ろしする。内蔵分銅受け部8は計量センサ13に接続された上記ビームにリンクされており、内蔵分銅7の荷重は計量センサ13に伝達される。内蔵分銅加除ユニット10は、演算処理部18からの指令により内蔵分銅受け部8を昇降させ、内蔵分銅7を自動で載せ下ろしする。なお、内蔵分銅加除ユニット10は、内蔵分銅7を空気袋への給気および排気によって昇降する機構であってもよい。
温度センサ14(環境センサ)は、計量装置1の設置されている場所の温度を検出する。温度センサ14から出力された温度(環境データ)は、A/D変換されて演算処理部18に出力される。
湿度センサ15(環境センサ)は、計量装置1の設置されている場所の湿度を検出する。湿度センサ15から出力された湿度(環境データ)は、A/D変換されて演算処理部18に出力される。
気圧センサ16(環境センサ)は、計量装置1の設置されている場所の気圧を検出する。気圧センサ16から出力された気圧(環境データ)は、A/D変換されて演算処理部18に出力される。
なお、環境センサには、この他に振動センサ、静電気センサ、風速センサ、傾斜センサなどが含まれてもよい。
システムタイマ17は、ハードウェアタイマとソフトウェアタイマのカウント値を演算することにより、計量装置1の現在時刻(システムタイム)を算出する。
表示部11は、タッチパネル式の液晶画面を有しており、計量装置1の本体ケース(図示せず)の前面に設けられている。計量装置1の操作は、表示部11から行える。操作は、図示を略する操作ボタンからも行える。
出力部12は、RS232Cコネクタおよび/またはUSBコネクタであり、計量装置1の本体ケースの左右側面または後側面に設けられている。計量装置1が得たデータは、出力部12を介して、外部装置,例えば外部パーソナルコンピュータやUSBメモリへ出力可能である。
演算処理部18は、例えばCPU,ROM,RAM等を集積回路に実装したマイクロコントローラである。演算処理部18は、計量センサ13からの計量信号から被計量物(内蔵分銅7も被計量物に含まれる)の計量値を算出する。さらに、演算処理部18は、データ取得部181と、データ解析部182と、改善提案部183を有する。
データ取得部181は、内蔵分銅加除ユニット10を制御して、内蔵分銅7の負荷時の「秤量値」と無負荷時の「ゼロ点」を取得し、内蔵分銅7の秤量値とゼロ点との差である「スパン値」と、スパン値の標準偏差である「繰り返し性」を算出する。それとともに、温度センサ14,湿度センサ15,および気圧センサ16から、環境データを取得する。データ取得部181は、計量データの取得時と環境データの取得時に、システムタイマ17から時刻情報を取得する。データ取得部181は、取得した計量データ(秤量値・ゼロ点・スパン値・繰り返し性)と取得した環境データ(温度・湿度・気圧)を、時刻情報とともに記憶部19に記録する。
演算処理部18は、データ取得部181により取得されたデータを基に、計量データの経時的変動,環境データの経時的変動,および計量データと環境データの経時的変動の相関を、表示部11にグラフで表示することができる。これらのグラフは、出力部12を介して外部装置の表示部(図示せず)に表示することもできる。この詳細は、特許第5666930号に記載されている。
データ解析部182は、データ取得部181が記録した計量データと環境データに対し、後述する閾値データベース191を参照して、データの単位時間当たりの変化量またはデータの単位時間での平均値が閾値未満か閾値以上かを調べる。具体的には、温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関しては、データの単位時間当たりの変化量を調べる。繰り返し性に関しては、データの単位時間での平均値を調べる。なお、単位時間は、サンプリング時間に応じて任意に変更可能であり、パラメータ(温度,湿度,気圧,ゼロ点,繰り返し性)ごとに設定が可能である。
閾値は、これらの各パラメータに対し段階的に複数設定されている。データ解析部182は、複数の閾値に基づき、「判定値」(点数)を付ける。一例として、データ解析部182は、第一閾値未満:0点(影響なし)、第一閾値以上第二閾値未満:1点(影響あり)、第二閾値以上:2点(強く影響あり)と三段階で判定値を付ける。その際、データ解析部182は、各パラメータに対して、予め設定された規定があれば、規定に基づく情報も取得する。
改善提案部183は、データ解析部182の判定の結果、すなわち「判定値」を基に、後述する改善案データベース193を参照して、判定値に紐づけられた改善コメントを読み出し、表示部11に表示する。判定値は、ユーザに分かりやすいランク表現、例えば「○」「△」「×」などの記号または文字に変換されてもよい。
記憶部19は、SDカードのようなフラッシュメモリやハードディスクドライブであり、演算処理部18の上記制御および解析のための各種プログラムが格納されている。データ取得部181が取得した計量データおよび環境データは、記憶部19に記録される。さらに、記憶部19は、閾値データベース191と、改善案データベース193を有する。なお、閾値データベース191および改善案データベース193は、外部装置から書き換え可能とする。
閾値データベース191には、温度,湿度,気圧,およびゼロ点の単位時間当たりの変化量の閾値と、繰り返し性の平均値の閾値とが、段階的に複数格納されている。図2は計量装置1で使用される閾値データベース191の例である。図2の例では、閾値データベース191には、温度,湿度,気圧,ゼロ点および繰り返し性の各パラメータに対し、第一閾値と、第一閾値より大きい第二閾値が格納されている。
改善案データベース193には、データ解析部182で判定される判定値に紐づけられて、改善コメントが格納されている。改善案データベース193には、パラメータ名と、判定値と、改善コメントが格納されている。改善コメントは、判定値と一対一対応している場合と、判定値に紐づいた下位テーブルを有している場合がある。下位テーブルがある場合、データ解析部182は、各パラメータに対して、予め設定された規定に基づいて、下位テーブルの中から一のコメントを選択する。
図3は計量装置1で使用される改善案データベース193の例である。図3の例では、パラメータは、気圧,繰り返し性,温度,湿度,およびゼロ点である。判定値は、2点(強く影響あり),1点(影響あり),0点(影響なし)の三段階である。改善コメントは、気圧,湿度,およびゼロ点では、判定値と一対一対応して用意されている。温度では、判定値1点の場合に下位テーブルが用意されている。繰り返し性では、判定値1点の場合と判定値2点の場合に下位テーブルが用意されている。
温度1点の下位テーブルには、異なる三種類のコメントが用意されている。いずれか一のコメントが、予め設定された規定に基づいて選択される。コメント(1-2)は、第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的である場合に選択される(例えば、サンプリング時間24時間に対し閾値超時間が2時間以下あった場合)。コメント(1-3)は、第一閾値以上となった時間が断続的に表れる場合(例えば、サンプリング時間中8回以上現れる場合)に選択される。コメント(1-1)は、コメント(1-2)と(1-3)のいずれにも該当しない場合に選択される。
繰り返し性1点の下位テーブルには、異なる四種類のコメントが用意されている。いずれか一のコメントが、予め設定された規定に基づいて選択される。コメント(1-1),コメント(1-2)は、繰り返し性がスペック付近にある場合に選択される(例えばスペックが平均2.5μg以下に対し、平均3.5μg以下となる場合)。コメント(1-2)は、第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的である場合に選択される。コメント(1-1)は、コメント(1-2)に該当しない場合に選択される。コメント(1-3),コメント(1-4)は、繰り返し性がスペック(第一閾値)付近とは言えない場合に選択される(例えばスペックが平均2.5μg以下に対し、平均2.7μg超となる場合)。コメント(1-4)は、第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的である場合に選択される。コメント(1-3)は、コメント(1-4)に該当しない場合に選択される。
繰り返し性2点の下位テーブルには、異なる三種類のコメントが用意されている。いずれか一のコメントが、予め設定された規定に基づいて選択される。コメント(2-2)は、第二閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的である場合に選択される。コメント(2-3)は、第二閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して長期的である場合に選択される(例えば、サンプリング時間24時間に対し閾値超時間が20時間以上あった場合)。なお、繰り返し性が著しく悪い場合は、コメント(2-3)のように天秤の修理を案内するのが好ましい。コメント(2-1)は、コメント(2-2)と(2-3)のいずれにも該当しない場合に選択される。
改善コメントの内容は図3の例に限定されるものではない。また、下位テーブルは図3の例に限定されるものではない。また、下位テーブルは、上記に例示した規定以外の情報に基づいて用意されてもよい。
以上の構成を使用して、本形態の計量装置1は以下のように設置環境の解析を行う。図4は本形態の計量装置1による設置環境解析フローチャートである。
設置環境解析が始まると、ステップS1に移行して、データ取得部181が機能する。データ取得部181は、内蔵分銅7を昇降する。データ取得部181は、内蔵分銅7の計量データ(秤量値,ゼロ点,スパン値,スパン値の標準偏差)を取得し、時刻情報とともに記憶部19に記録する。同時に、データ取得部181は、計量装置1を設置した場所の環境データ(気温・湿度・気圧)を取得し、時刻情報とともに記憶部19に記録する。サンプリング時間は、予めの設定に従う(例えば数時間から数日間)。サンプリング間隔は、予めの設定に従う(例えば1時間に1回)。サンプリング時間とサンプリング間隔は、技術者だけでなくユーザでも任意に変更可能である。サンプリングが終了すると、ステップS2に移行する。なお、内蔵分銅加除ユニット10を有しない計量装置であれば、秤量皿に加除される別の被計量物の計量データが取得されてもよい。
ステップS2に移行すると、データ解析部182が機能する。データ解析部182は、最初に、「気圧」について解析する。データ解析部182は、気圧の単位時間当たりの変化量を算出し、閾値データベース191から気圧の第一閾値と第二閾値を参照する。変化量が第一閾値未満であれば判定値は0点(影響なし、○)とされ、ステップS3に移行する。変化量が第一閾値以上第二閾値未満であれば判定値は1点(影響あり、△)とされ、ステップS3に移行する。変化量が第二閾値以上であれば判定値は2点(強く影響あり、×)とされ、ステップS7に移行する。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
ステップS3に移行すると、データ解析部182は、次に「繰り返し性」について解析する。データ解析部182は、繰り返し性の単位時間における平均値を算出し、閾値データベース191から繰り返し性の第一閾値と第二閾値を参照する。平均値が第一閾値未満であれば判定値は0点(○)とされ、ステップS7に移行する。平均値が第一閾値以上第二閾値未満であれば判定値は1点(△)とされ、ステップS4に移行する。平均値が第二閾値以上であれば判定値は2点(×)とされ、ステップS4に移行する。データ解析部182は、平均値が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録する。また、平均値がスペック付近か否かについても解析し、記録する。
ステップS4に移行すると、データ解析部182によって、次に「温度」についての解析が行われる。データ解析部182は、温度の単位時間当たりの変化量を算出し、閾値データベース191から温度の第一閾値と第二閾値を参照する。変化量が第一閾値未満であれば判定値は0点(○)とされ、ステップS5に移行する。変化量が第一閾値以上第二閾値未満であれば判定値1は点(△)とされ、ステップS7に移行する。変化量が第二閾値以上であれば判定値は2点(×)とされ、ステップS7に移行する。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
ステップS5に移行すると、データ解析部182によって、次に「湿度」についての解析が行われる。データ解析部182は、湿度の単位時間当たりの変化量を算出し、閾値データベース191から湿度の第一閾値と第二閾値を参照する。変化量が第一閾値未満であれば判定値は0点(○)とされ、ステップS6に移行する。変化量が第一閾値以上第二閾値未満であれば判定値は1点(△)とされ、ステップS7に移行する。変化量が第二閾値以上であれば判定値は2点(×)とされ、ステップS7に移行する。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。なお、「温度」と「湿度」は順不同であり、湿度が温度より先に解析されてもよい。
ステップS6に移行すると、データ解析部182によって、次に「ゼロ点」についての解析が行われる。データ解析部182は、ゼロ点の単位時間当たりの変化量を算出し、閾値データベース191からゼロ点の第一閾値と第二閾値を参照する。変化量が第一閾値未満であれば判定値0点(○)とされ、ステップS7に移行する。変化量が第一閾値以上第二閾値未満であれば判定値1点(△)とされ、ステップS7に移行する。変化量が第二閾値以上であれば判定値2点(×)とされ、ステップS7に移行する。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
ステップS7に移行すると、改善提案部183が機能する。改善提案部183は、データ解析部182の解析結果、すなわち「判定値」を基に、改善案データベース193から改善コメントを読み出し、表示部11に表示するか、出力部12を介して外部装置へ出力して、設置環境解析を終了する。
ここで、設置環境解析において、最初に「気圧」を解析することには技術的意義がある。気圧が大きく変化している時は、被計量物に作用する浮力が変化し、計量結果の絶対値が変化するため、計量は行うべきではない。この判定は、気圧の単位時間当たりの変化量を解析すれば行えるため、最初に気圧を判定することで、演算処理部18の負荷が軽減される。
設置環境解析において、次に「繰り返し性」を解析することには技術的意義がある。標準偏差がスペックに収まっている場合は、環境データの良否に関わらず、問題なく計量可能である。このため、気圧を除く環境データの判定は繰り返し性の判定の後に行うことで、演算処理部18の負荷が軽減される。
設置環境解析において、次に、「温度」,「湿度」,「ゼロ点」の三要素を解析し、さらに、先に「温度」と「湿度」を解析しその後に「ゼロ点」を解析することには技術的意義がある。この順序で解析することで、ゼロ点の判定をする時には、環境要因の影響は少ない(判定値0点)ことが明らかであるから、ゼロ点の変化を解析することで、繰り返し性の不良の原因は装置のパワーオンドリフトであるとの確度を上げることができる。
図5A~図5Hは、計量装置1で得られる解析結果の表示例である。
図5Aは、ステップS2で、気圧が判定値2点(×)となった場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「気圧」の「判定値2点」に対応するコメントを読み出し、該コメントを気圧の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフには変化量の数値が記載されるのも好ましい。
図5Bは、ステップS3で、繰り返し性が判定値0点(○)となった場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「繰り返し性」の「判定値0点」に対応するコメントを読み出し、該コメントを繰り返し性の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフにはスペック値のライン(図中の破線)が記載されるのも好ましい。
図5Cは、ステップS4で、温度が判定値2点(×)となった場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「温度」の「判定値2点」に対応するコメントを読み出し、該コメントを温度の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフには変化量の数値が記載されるのも好ましい。
図5Dは、ステップS4で、温度が判定値1点(△)となった場合で、かつ第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的であると判定された場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、「温度」の「温度1点テーブル」からコメント(1-2)を読み出し、該コメントを温度の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフには変化量の数値が記載されるのも好ましい。
図5Eは、ステップS4で、温度が判定値1点(△)となった場合で、かつ第一閾値以上となった時間が断続的に表れると判定された場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、「温度」の「温度1点テーブル」からコメント(1-3)を読み出し、該コメントを温度の経時変化グラフと併せて表示する。
図5Fは、ステップS5で、湿度が判定値2点(×)となった場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「湿度」の「判定値2点」に対応するコメントを読み出し、該コメントを湿度の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフには変化量の数値が記載されるのも好ましい。
図5Gは、ステップS6で、ゼロ点が判定値2点(×)となった場合の表示例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「ゼロ点」の「判定値2点」に対応するコメントを読み出し、該コメントをゼロ点の経時変化グラフと併せて表示する。なお、グラフには変化量の数値が記載されるのも好ましい。
図5Hは、ステップS2で気圧1点(△),ステップS3で繰り返し性1点(△)(繰り返し性はスペック付近と言えず、短時間での変化は検出されない),ステップS4で温度0点(○),ステップS5で湿度0点(○),ステップS6でゼロ点0点(○)となった場合の例である。この場合、ステップS7で、改善提案部183は、改善案データベース193から、「繰り返し性」の「繰り返し性1点テーブル」からコメント(1-3)と、「気圧」,「温度」,「湿度」および「ゼロ点」のそれぞれの「判定値」に対応するコメントとを読み出し、該コメント群をそれぞれの経時変化グラフと併せて表示する。
以上のように、本形態の計量装置1は、自動で設置環境について解析し、具体的な改善案を提示する。
(第二の実施形態)
図6は第二の実施形態に係る計量装置1の構成ブロック図である。本形態の計量装置1は、設置環境の解析において「重み付け」を行う。第一の実施形態と同様の要素については、同一の符号を用いて説明を割愛する。
本形態の計量装置1は、内蔵分銅加除ユニット10と、表示部11と、出力部12と、計量センサ13と、温度センサ14と、湿度センサ15と、気圧センサ16と、システムタイマ17と、演算処理部18と、記憶部19を有する。
演算処理部18は、データ取得部181と、データ解析部182と、改善提案部183を有する。記憶部19は、閾値データベース191と、改善案データベース193と、さらに、重み付けをするために、重要度データベース192を有する。
重要度データベース192には、計量装置1の機種に応じて、温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関し、「重要度(点数)」が格納されている。重要度は、少なくとも、計量装置1の「最小表示」と計量装置1の「特性」を考慮して決定される。「最小表示」は、計量装置1の計量値の読み取り精度(0.1mg、10μg、1μgなど)である。「特性」は、計量装置1に使用されている計量センサ13の材質(センサ部品の温湿度感度)と計量センサ13までの熱伝達経路(センサを収容する天秤のケース構造)である。重要度は、技術者によって予め、「最小表示」と「特性」を考慮して、装置機種ごとに相対評価で決定される。
図7は計量装置1に使用される重要度データベース192の例である。「天秤A」は、最小表示0.1mg、10μg、1μgの三種類がある。天秤Aでは、最小表示が細かくなるほど、温度の重要度が高く設定されている。「天秤B」は、最小表示は0.1mgであり、天秤Aよりも温度感度が高い計量センサを有しているため、天秤Aの0.1mgよりも温度の重要度が高く設定されている。「天秤C」は、天秤Aの0.1mgよりもケース構造が気密であるため、天秤Aの0.1mgよりも湿度の重要度が高く設定されている。なお、重要度の設定はこの例に限定されるものではない。
本形態におけるデータ解析部182は、「判定値」を求めるとともに、重要度データベース192を参照して、温度,湿度,気圧,およびゼロ点の「重要度」を読み出して、「判定値」と「重要度」に基づき、「採点」を行う。そして、データ解析部182は、採点の高い順に、計量装置1に影響の高いパラメータであると判定する。
本形態における改善提案部183は、改善案データベース193を参照して、判定値に紐づけられた改善コメントを読み出し、表示部11に表示する。その際、改善コメントとともに、繰り返し性の解析結果(判定値)を必ず表示する。繰り返し性以外の解析結果(判定値)は、採点の高いパラメータから順に表示する。
以上の構成を使用して、本形態の計量装置1は、以下のように設置環境の解析を行う。図8は本形態の計量装置1による設置環境解析フローチャートである。第一の実施形態と同様のステップについては、ステップ番号を引用して説明を割愛する。
なお、本形態では、温度,湿度,気圧,ゼロ点および繰り返し性の判定は順不同である。
設置環境解析が始まると、ステップS11に移行して、ステップS1と同様に、データ取得部181が内蔵分銅7の計量データ(秤量値,ゼロ点,スパン値,スパン値の標準偏差)と環境データ(気温・湿度・気圧)を取得し記録する。サンプリングが終了すると、ステップS12に移行する。
ステップS12に移行すると、データ解析部182が機能する。データ解析部182は、閾値データベース191から繰り返し性に関する複数の閾値を参照し、繰り返し性に対し判定値を付ける。データ解析部182は、平均値が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録する。また、平均値がスペック付近か否かについても解析し、記録する。
次にステップS13に移行して、データ解析部182は、閾値データベース191から気圧に関する複数の閾値を参照し、気圧に対し判定値を付ける。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
次にステップS14に移行して、データ解析部182は、閾値データベース191から温度に関する複数の閾値を参照し、温度に対し判定値を付ける。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
次にステップS15に移行して、データ解析部182は、閾値データベース191から湿度に関する複数の閾値を参照し、湿度に対し判定値を付ける。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
次にステップS16に移行して、データ解析部182は、閾値データベース191からゼロ点に関する複数の閾値を参照し、ゼロ点に対し判定値を付ける。データ解析部182は、変化量が閾値以上となった時間があれば、その時間情報も記録して次のステップに移行する。
次にステップS17に移行して、データ解析部182は、重要度データベース192を参照して、計量装置1に関し、温度,湿度,気圧,およびゼロ点の重要度を読み込む。
次に、ステップS18に移行して、データ解析部182は、温度,湿度,気圧,およびゼロ点に対し、採点を行う。採点は、判定値に重要度を掛け合わせる、または判定値と重要度を足し合わせるのが好適である。
次にステップS19に移行すると、改善提案部183が機能する。改善提案部183は、データ解析部182による判定値を基に改善案データベース193から改善コメントを読み出し、表示部11に表示するか、出力部12を介して外部装置へ出力し、設置環境解析を終了する。この際、改善提案部183は、ステップS18の採点の高い順に表示する。このことについては後述する。
(実施例)
図9は実施例でサンプリングされた計量データおよび環境データの経時変化グラフである。これらのサンプリングデータに対する採点について一例を挙げる。
実施例の天秤Dは、サンプリング時間は24時間、計量データおよび環境データは1分に1回取得した。天秤Dの重要度は、計量センサの温度感度が相対的に高いこと、および最小表示が1μgであること、を考慮して、気圧2点、温度3点、湿度1点、ゼロ点1点に設定された。天秤Dの閾値は、図2の値を使用した。天秤Dの判定値は、第一閾値未満0点、第一閾値以上第二閾値未満1点、第二閾値以上2点に設定された。
判定値はそれぞれ以下となった。
気圧:1014[hPa]~1017[hPa]、気圧変化量:3[hPa/24h]、判定値:0点
温度:18.71[℃]~22.36[℃]、温度変化量:1.3[℃/h]、判定値:1点
湿度:33[%]~39[%]、湿度変化量:6[%/24h]、判定値:1点
ゼロ点:-0.001657[g]~0.000305[g]:ゼロ点変化量:0.001962[g/24h]、判定値:1点
繰り返し性:0.95[μg]~46.4[μg]:24時間平均3.4[μg]、判定値:1点
採点は、判定値×重要度で行った。
気圧:0×2=0、採点0点
温度:1×3=3、採点3点
湿度:1×1=1、採点1点
ゼロ点:1×1=1、採点1点
従って、天秤Dへの影響度が高いパラメータは、第一に温度、第二に湿度およびゼロ点と判定された。
図10Aおよび図10Bは、図9の実施例の解析結果に対する表示例である。
改善提案部183は、まず、図10Aに示すように、繰り返し性の解析結果を表示する。繰り返し性の判定値は1点(△)で、平均値が3.5μg以下でスペック付近であって、第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的に存在したから、改善提案部183は、改善案データベース193から、「繰り返し性1点テーブル」のコメント(1-2)を選択し、該コメントを繰り返し性の経時変化グラフと併せて表示する。
改善提案部183は、次に、図10Bに示すように、天秤Dへの影響度が高いパラメータを採点の高い順に少なくとも二種類表示する。その際、採点に基づく情報が表示されるのも好ましい。採点に基づく情報は、採点の点数または採点の結果がユーザに分かりやすいランク表現、記号、または文字に変換されたものであってもよい。図10Bでは、一例として、採点の点数に応じて優先順位が示されており優先順位は、採点1~2:「低」,採点3~4:「中」,採点5以上:「高」と表現されている。
改善提案部183は、温度の採点が「3点」で最も高い点数であったから、温度を一番上に表示し、優先順位「中」と表示する。そして、第一閾値以上となった時間が短期的に存在したから、改善案データベース193の「温度1点テーブル」からコメント(1-2)を読み出して、温度の経時変化グラフと併せて表示する。
改善提案部183は、湿度とゼロ点の採点が「1点」で同率二位であったから、これらを温度の下に表示し、優先順位「低」と表示する。そして、改善案データベース193から、湿度の「判定値1点」のコメントを読み出して、湿度の経時変化グラフと併せて表示する。そして、ゼロ点の「判定値1点」のコメントを読み出して、ゼロ点の経時変化グラフと併せて表示する。
以上のように、本形態の計量装置1は、自動で設置環境について解析し、かつ、計量装置1に対して影響度の高いパラメータに重み付けをした上で、具体的な改善案を提示する。このため、装置機種ごとに適切な判断を下すことができる。
(第三の実施形態)
図11は第三の実施形態に係る計量装置1の構成ブロック図である。第三の実施形態に係る計量装置1は、第一の実施形態における設置環境の解析において、「学習」を行う。第一の実施形態と同様の要素については、同一の符号を用いて説明を割愛する。
本形態の計量装置1は、内蔵分銅加除ユニット10と、表示部11と、出力部12と、計量センサ13と、温度センサ14と、湿度センサ15と、気圧センサ16と、システムタイマ17と、演算処理部18と、記憶部19を有する。
演算処理部18は、データ取得部181と、データ解析部182と、改善提案部183と、さらに学習部184を有する。記憶部19は、閾値データベース191と、改善案データベース193と、さらに、学習のために、解析履歴データベース194を有する。
解析履歴データベース194には、解析するたびに、データ解析部182が解析に使用した計量データおよび環境データ,データの変化量,データの平均値,および判定値が記録される。即ち、解析履歴データベース194には、過去の解析が蓄積されている。
学習部184は、解析履歴データベース194を参照し、過去の解析の一つと最新の解析とを比較する「比較解析」と、学習から得た解析と最新の解析とを比較する「学習解析」と、を行う。
「比較解析」は、ユーザから指定があればその時の過去の解析を使用する。ユーザから指定が無い場合は、解析履歴データベース194に記録された過去の解析の中から、曜日や日時も考慮して、条件が近く、判定値の良いものを抽出する。学習部184は、最新の解析と過去の解析とで、繰り返し性に関しては平均値の差分を調べ、温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関しては変化量の差分を調べる。データ解析部182は、差分の大小に応じて、「悪化(差が大きくなった)/改善(差が小さくなった)」を判定する。
「学習解析」は、解析履歴データベース194に蓄積された温度,湿度,気圧,ゼロ点,および繰り返し性のそれぞれの各データ群の経時変化を学習する。学習部184は、最新の解析と学習の解析の、経時変化グラフの近似曲線を作成し、相関係数を調べる。データ解析部182は、相関係数の絶対値の大小に応じて、「悪化(通常と異なる)/良好(通常通り)」を判定する。
本形態における改善案データベース193には、「比較解析」のための改善コメントと、「学習解析」のための改善コメントが格納されている。図12Aおよび12Bは本形態の計量装置1で使用される改善案データベース193の例である。図12Aは「比較解析」の例であり、図12Bは「学習解析」の例である。図12Aには、各パラメータに対して、過去の解析と比較して「悪化」した場合と「改善」した場合で異なるコメントが用意されている。図12Bには、各パラメータに対して、学習のモデルと比較して「悪化」した場合と「良好」である場合で異なるコメントが用意されている。
本形態における改善提案部183は、学習部184の判定を基に、改善案データベース193を参照して改善コメントを読み出し、表示部11等に表示する。
以上の構成を使用して、本形態の計量装置1は以下のように設置環境の解析を行う。図13は本形態の計量装置1による設置環境解析フローチャートである。第一の実施形態と同様のステップについては、ステップ番号を引用して説明を割愛する。
設置環境解析が始まると、ステップS31に移行して、データ取得部181が機能する。ステップS1と同様に、データ取得部181は内蔵分銅7の計量データ(秤量値,ゼロ点,スパン値,スパン値の標準偏差)と環境データ(気温・湿度・気圧)を取得し記録する。サンプリングが終了すると、ステップS32に移行する。
ステップS32に移行すると、データ解析部182が機能する。データ解析部182は、ステップS1~S6の工程を行い、解析する。
次に、ステップS33に移行すると、学習部184が機能する。学習部184は、「比較解析」をする場合は、解析履歴データベース194から過去の解析の一つを参照し、繰り返し性,温度,湿度,気圧,およびゼロ点について、それぞれ差分を取り、悪化したか、改善したかを判定する。学習部184は、「学習解析」をする場合は、解析履歴データベース194から学習から得た解析を参照し、繰り返し性,温度,湿度,気圧,およびゼロ点について、それぞれ相関係数を取り、悪化したか、良好かを判定する。
次に、ステップS34に移行して、改善提案部183が機能する。改善提案部183は、学習部184の判定を基に、改善案データベース193から改善コメントを読み出し、表示部11に表示するか、出力部12を介して外部装置へ出力する。
次に、ステップS35に移行して、学習部184は、最新の解析の計量データおよび環境データと、温度,湿度,気圧,およびゼロ点の変化量および繰り返し性の平均値と、各判定値とを、解析履歴データベース194に記憶する。
次に、ステップS36に移行して、学習部184は、最新のデータを含めて、学習を更新し、設置環境解析を終了する。
図14および図15は、本形態の計量装置1で得られる解析結果の表示例である。図14は「比較解析」の例である。図15は「学習解析」の例である。
「比較解析」の場合、改善提案部183は、まず、図14の(i)に示すように、「繰り返し性」についてグラフで比較表示する。図14では、最新の解析で、繰り返し性の判定値は1点(△)で、平均値がスペック付近であって、第一閾値以上となった時間がサンプリング時間と比較して短期的に存在したから、改善提案部183は、改善案データベース193の「繰り返し性1点テーブル」からコメント(1-2)を選択し、該コメントを繰り返し性の経時変化グラフと併せて表示する。
続いて、図14の(ii)に示すように、改善提案部183は、表示を切り替え、過去の解析の中から、曜日と時間の条件が近いもので、繰り返し性の判定値の良いもの(判定値0点)を抽出し、比較表示する。
続いて、図14の(iii)に示すように、改善提案部183は、表示を切り替え、繰り返し性の平均値と、温度,湿度,気圧,およびゼロ点の変化量を、数値で比較表示する。
続いて、図14の(iv)に示すように、改善提案部183は、表示を切り替え、繰り返し性と、温度,湿度,気圧,ゼロ点の各パラメータの比較解析を表示する。改善提案部183は、各パラメータについて、学習部184の判定、すなわち悪化した(差が大きくなった)/改善した(差が小さくなった)の判定をそのまま表示し、事実を伝える(破線の上段部)。そして、改善案データベース193から、学習部184の判定に基づく改善コメントを読み出す(破線の下段部)。図14の例では、温度変化が「大きくなった」と判定されたため、「温度」に関する「悪化」のコメントが読み出されている。
「学習解析」の場合、図15に示すように、改善提案部183は、各パラメータについて、学習部184の判定、すなわち悪化(通常と異なる)/良好(通常通り)の判定をそのまま表示し、事実を伝える(破線の上段部)。そして、改善案データベース193から学習部184の判定に基づく改善コメントを読み出す(破線の下段部)。図15では、温度の変化量の相関係数の絶対値が小さかったため、「温度」に関し「悪化」のコメントが読み出されている。
以上のように、本形態の計量装置1は、自動で設置環境について解析し、かつ、過去の任意のデータと比較した上で、具体的な改善案を提示する。このため、ユーザの使用している装置および装置環境が、過去の環境と比較してどう変わったのかを提示して、その改善案を提供することができる。また、本形態の計量装置1は、過去の蓄積データを学習した上で、具体的な改善案を提示する。このため、保存するデータ数が増えていくことで、計量データおよび環境データの変化が習慣的なものか突発的なものか判断することができ、解析精度を向上させることができる。
(変形例)
第三の実施形態は、第二の実施形態と組み合わせる変形も可能である。この変形例では、計量装置1は、内蔵分銅加除ユニット10と、表示部11と、出力部12と、計量センサ13と、温度センサ14,湿度センサ15,気圧センサ16と、システムタイマ17と、演算処理部18と、記憶部19を有し、演算処理部18は、データ取得部181と、データ解析部182と、改善提案部183と、学習部184を有し、記憶部19は、閾値データベース191と、重要度データベース192と、改善案データベース193と、解析履歴データベース194を有する。
解析履歴データベース194には、解析するたびに、重要度と採点も記録される。学習部184は、「比較解析」において、抽出条件に採点を利用してもよい。
変形例による設置環境解析フローチャートは、図13に倣う。第二の実施形態と同様のステップについては、ステップ番号を引用して説明を割愛する。
設置環境解析が始まりステップS32に移行すると、データ解析部182はステップS11~S18の工程を行い、解析する。そして、ステップS33で学習を終えると、ステップS34で、改善提案部183は、判定値と重要度を用いた採点の高いパラメータについて順に改善コメントを表示する。そして、ステップS35で、学習部184は、重要度と採点も解析履歴データベース194に記憶して、ステップS36で学習モデルを更新して設置環境解析を終了する。
以上、本発明の好ましい設置環境提案方法およびそのための計量装置について、実施の形態および変形例を述べたが、各形態および各変形を当業者の知識に基づいて組み合わせることが可能であり、そのような形態も本発明の範囲に含まれる。
1 計量装置
7 内蔵分銅(被計量物)
11 表示部
12 出力部
13 計量センサ
14 温度センサ(環境センサ)
15 湿度センサ(環境センサ)
16 気圧センサ(環境センサ)
17 システムタイマ
18 演算処理部
181 データ取得部
182 データ解析部
183 改善提案部
184 学習部
19 記憶部
191 閾値データベース
192 重要度データベース
193 改善案データベース
194 解析履歴データベース

Claims (13)

  1. (a)計量センサから被計量物の計量データとして少なくとも秤量値,ゼロ点,スパン値の標準偏差を時刻情報とともに取得するステップと、
    (b)環境センサから環境データとして少なくとも気圧,温度,湿度を時刻情報とともに取得するステップと、
    (c)閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データに対し、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べ、装置への影響の判定をするステップと、
    (d)改善案データベースを参照して、前記判定の結果ごとに、設置環境について提案をするステップと、
    を有することを特徴とする計量装置の設置環境提案方法。
  2. 前記(c)ステップでは、前記閾値が段階的に複数設定されており、前記判定では前記閾値に応じて複数段階のうちの一の判定値が付けられ、
    前記(d)ステップでは、前記判定値と紐づいて前記改善案データベースに格納されている改善コメントを読み出して、設置環境について提案をする
    ことを特徴とする請求項1に記載の設置環境提案方法。
  3. (e)前記(c)ステップの解析を、解析履歴データベースに保存するステップと、
    (f)前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較するステップと、
    (g)前記改善案データベースを参照して、前記比較結果に応じて、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするステップと、
    をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の設置環境提案方法。
  4. 前記(c)ステップでは、次の順で判定されることを特徴とする請求項1に記載の設置環境提案方法。
    (i)気圧
    (ii)スパン値の標準偏差
    (iii)温度および湿度
    (iv)ゼロ点
  5. 前記提案は、前記提案に関連する前記計量データおよび/または前記環境データの経時変化グラフとともに表示されることを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の設置環境提案方法。
  6. (a)計量センサから被計量物の計量データとして少なくとも秤量値,ゼロ点,スパン値の標準偏差を時刻情報とともに取得するステップと、
    (b)環境センサから環境データとして少なくとも気圧,温度,湿度を時刻情報とともに取得するステップと、
    (c)閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べ、複数段階のうちの一の判定値を付けるステップと、
    (d)重要度データベースを参照して、少なくとも前記温度,湿度,気圧,およびゼロ点に関し、少なくとも計量装置の読み取り精度と前記計量装置の特性を考慮して設定された重要度を読み込むステップと、
    (e)前記判定値と前記重要度に基づいて採点するステップと、
    (f)改善案データベースを参照して、前記判定値と紐づいて前記改善案データベースに格納されている改善コメントを読み出して、前記採点の高い順に、設置環境について提案をするステップと、
    を有することを特徴とする計量装置の設置環境提案方法。
  7. 前記(f)において、前記改善コメントは、前記標準偏差の前記判定値とともに表示されることを特徴とする請求項6に記載の設置環境提案方法。
  8. 前記(f)において、前記改善コメントは、前記採点に基づく情報とともに表示されることを特徴とする請求項6に記載の設置環境提案方法。
  9. (g)前記(c)ステップの解析を、解析履歴データベースに保存するステップと、
    (h)前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較するステップと、
    (i)前記改善案データベースを参照して、前記比較結果に応じて、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をするステップと、
    をさらに有することを特徴とする請求項6に記載の設置環境提案方法。
  10. 前記提案は、前記提案に関連する前記計量データおよび/または前記環境データの経時変化グラフとともに表示されることを特徴とする請求項6~9のいずれかに記載の設置環境提案方法。
  11. 被計量物の計量データを検出する計量センサと、
    設置環境の環境データを検出する環境センサと、
    前記計量データおよび前記環境データの検出時刻を得るためのシステムタイマと、
    前記計量データおよび前記環境データを時刻情報とともに記録する記憶部と、
    前記計量データおよび前記環境データを解析する演算処理部と、
    前記演算処理部の解析結果を表示する表示部および/または外部装置へ出力する出力部と、を備え、
    前記記憶部は、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対し段階的に設定された複数の閾値を格納した閾値データベースと、改善コメントを格納した改善案データベースとを有し、
    前記演算処理部は、前記閾値データベースを参照して、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、データの単位時間当たりの変化量またはデータの平均値が閾値未満か閾値以上かを調べて複数段階のうちの一の判定値を付け、前記改善案データベースを参照して、前記判定値と紐づく前記改善コメントを読み出して、設置環境について提案をする
    ことを特徴とする計量装置。
  12. 前記記憶部は、さらに、少なくとも前記環境データとしての温度,湿度,気圧,および前記計量データとしてのゼロ点に関し、前記計量装置の読み取り精度と前記計量装置の特性を考慮して設定された重要度を格納した重要度データベースを有し、
    前記演算処理部は、前記重要度データベースから前記重要度を読み出して、前記判定値と前記重要度に基づいて採点し、前記採点の高い順に、設置環境について提案をする
    ことを特徴とする請求項11に記載の計量装置。
  13. 前記記憶部は、さらに、解析履歴データベースを有し、
    前記演算処理部は、最新の解析に使用した前記計量データ,前記環境データ,前記変化量,および前記平均値を、前記解析履歴データベースに保存し、前記解析履歴データベースを参照し、過去の解析から一つまたは学習から得た解析を読み出し、前記計量データおよび前記環境データのそれぞれに対して、最新の解析と前記過去の解析とをまたは最新の解析と前記学習から得た解析とを比較し、前記比較結果に応じて、前記改善案データベースを参照して、最新の環境と過去の環境を対比した改善コメントを読み出して、設置環境について提案をする
    ことを特徴とする請求項11に記載の計量装置。
JP2021504698A 2019-03-13 2019-03-13 設置環境提案方法およびそのための計量装置 Active JP7256593B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2019/010198 WO2020183633A1 (ja) 2019-03-13 2019-03-13 設置環境提案方法およびそのための計量装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2020183633A1 JPWO2020183633A1 (ja) 2020-09-17
JP7256593B2 true JP7256593B2 (ja) 2023-04-12

Family

ID=72426207

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021504698A Active JP7256593B2 (ja) 2019-03-13 2019-03-13 設置環境提案方法およびそのための計量装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11988545B2 (ja)
EP (1) EP3940353B1 (ja)
JP (1) JP7256593B2 (ja)
WO (1) WO2020183633A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012154878A (ja) 2011-01-28 2012-08-16 A & D Co Ltd 計量装置
WO2013065174A1 (ja) 2011-11-04 2013-05-10 株式会社 エー・アンド・デイ 計量装置用データロガー

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2626023C3 (de) * 1976-06-10 1980-04-17 Maatschappij Van Berkel's, Patent N.V., Rotterdam (Niederlande) Wiegevorrichtung
CH670507A5 (ja) 1986-05-23 1989-06-15 Mettler Instrumente Ag
JPH0743275B2 (ja) * 1990-07-30 1995-05-15 株式会社島津製作所 電子天びん
PL1785703T3 (pl) 2005-11-15 2012-07-31 Mettler Toledo Gmbh Sposób monitorowania i/lub określania stanu siłomierza oraz siłomierz
EP2159554A1 (de) * 2008-08-29 2010-03-03 Mettler-Toledo AG Verfahren zur Zustandsüberwachung einer Kraftmessvorrichtung, Kraftmessvorrichtung und Kraftmessmodul
JP2010266349A (ja) * 2009-05-15 2010-11-25 A & D Co Ltd 定量滴定機器の性能検査用容器及び同容器を用いた計測環境判定方法
FI122872B (fi) * 2011-01-28 2012-08-15 Ponsse Oyj Menetelmä punnitusjärjestelmän tarkistuspunnituksessa ja ohjelmistotuote sekä järjestely punnitusjärjestelmän tarkistuspunnituksessa ja materiaalinkäsittelykone
FR3041428B1 (fr) * 2015-09-22 2017-10-13 Seb Sa Procede de commande d’un dispositif de pesage
WO2017154819A1 (ja) * 2016-03-07 2017-09-14 株式会社イシダ 組合せ計量装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012154878A (ja) 2011-01-28 2012-08-16 A & D Co Ltd 計量装置
WO2013065174A1 (ja) 2011-11-04 2013-05-10 株式会社 エー・アンド・デイ 計量装置用データロガー

Also Published As

Publication number Publication date
EP3940353A1 (en) 2022-01-19
EP3940353A4 (en) 2022-10-12
KR20210136031A (ko) 2021-11-16
US11988545B2 (en) 2024-05-21
WO2020183633A1 (ja) 2020-09-17
EP3940353B1 (en) 2023-10-18
US20220099481A1 (en) 2022-03-31
JPWO2020183633A1 (ja) 2020-09-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5943357B2 (ja) 検出装置、検出方法、およびプログラム
JP5036228B2 (ja) 力測定デバイス内のドリフト現象を適応的に補正する方法、および力測定デバイス
JP5666930B2 (ja) 計量装置
US11715049B2 (en) Information processing device and method
US4858161A (en) Method for the automatic calibration of a high-resolution electronic balance
CN117798744B (zh) 一种数控机床运行状态监测方法
CN100394150C (zh) 重量测量装置及方法
WO2010070515A1 (en) Method and apparatus for calibrating a fall detector
JPH0354420A (ja) 電子天びん
CN110543851B (zh) 具有指纹感测功能的电子装置以及指纹图像处理方法
CN113701859B (zh) 称重计数方法、装置、系统、计算机设备及可读存储介质
JP7276450B2 (ja) 予測モデル再学習装置、予測モデル再学習方法及びプログラム
JP7090430B2 (ja) データ処理方法、データ処理装置、および、データ処理プログラム
JP2021092970A5 (ja)
CN110196201A (zh) 高精度称重系统和称重方法,热重分析仪及存储介质
JP5367088B2 (ja) ウェブページの接続時間及び訪問度に基づいたウェブ検索システム及びその方法
JP2001153745A (ja) センサの出力温度補償方法及び装置
JP7256593B2 (ja) 設置環境提案方法およびそのための計量装置
CN115394442A (zh) 一种发育评估方法、装置、设备及介质
KR102726756B1 (ko) 설치환경 제안방법 및 그것을 위한 계량장치
US20200220555A1 (en) Method for compressing and restoring time series data
JPWO2020008869A1 (ja) 演算処理システム、センサシステム、演算処理方法、及びプログラム
EP3798935A1 (en) Parameter selection method, parameter selection program, and information processing device
US20220051163A1 (en) Work support apparatus and work support method
JP2021000461A (ja) システム、プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211209

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20220426

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20220621

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230111

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230227

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230330

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230330

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7256593

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150