JP7282217B2 - 制御装置、機械学習装置、および、制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、数値制御装置の動作を制御するソフトウェアを構成するジョブを複数の演算部のそれぞれに割り当てて実行させる数値制御装置のジョブの割当方法を決定する制御装置、機械学習装置、および、制御方法に関する。

近年、工作機械を制御する数値制御装置に求められる機能は多様化および高度化しており、求められる処理性能も高まっている。数値制御装置の処理性能を向上させる方法の１つに、複数の演算部を備えたハードウェアを用いて、数値制御装置の処理を並列実行させる方法がある。複数の演算部を備える数値制御装置では、並列実行させる処理単位であるジョブの演算部への割当状態によって、処理性能が変化する。このため、演算部へのジョブの割当状態を制御することが、数値制御装置の処理性能を高める上で重要である。

特許文献１には、複数の演算部を有する数値制御装置において、機械学習を用いて、工作機械に設定した加工条件に基づいて、演算部へのジョブの割当状態を制御する方法が開示されている。

特開２０１９－００３２７１号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示された技術によれば、並列プログラミングの専門知識を持たない者が演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することは困難であるという問題があった。

これまで単一の演算部による実行を前提として開発されてきた数値制御装置のソフトウェアにおいて、複数の演算部のそれぞれにソフトウェアを構成するジョブを割り当てるためには、様々な制約事項が存在する。例えば、第１のジョブの実行結果を第２のジョブで使用する必要がある場合、第１のジョブおよび第２のジョブを並列化することはできない。また、第１のジョブおよび第２のジョブが同一のメモリ領域にアクセスする必要がある場合、第１のジョブおよび第２のジョブを並列化することはできない。このように、並列プログラミングを行うに当たって考慮すべき制約事項が存在するため、並列プログラミングの専門知識を持たない者が、演算部へのジョブの割当状態を調整することは困難である。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであって、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易な制御装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる制御装置は、ソフトウェアを構成するジョブを複数の演算部のそれぞれに割り当てて実行させる数値制御装置のジョブの割当方法を決定する制御装置であって、数値制御装置から取得され、ジョブを過去に実行した演算部とジョブが過去に実行されたタイミングとを特定する情報を含むログデータに基づいて、複数の演算部のそれぞれにおけるジョブの実行状態を時系列で表す遷移図を表示する遷移図表示部と、ソフトウェアに課される制約に基づいて、遷移図に表示されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢を生成する選択肢生成部と、生成された選択肢の中から選択された選択肢を示す入力情報を受け付ける入力受付部と、入力情報が示す選択肢に従って、ジョブの割当状態を変更するための変更情報を出力する変更情報出力部と、を備えることを特徴とする。

本開示によれば、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる制御装置を備える数値制御装置の構成を示す図 図１に示す制御装置の動作を説明するためのフローチャート 図２のステップＳ１０３で遷移図表示部が表示する遷移図の一例を示す図 図２のステップＳ１０６で表示される選択肢の一例を示す図 図２のステップＳ１０９で表示される変更後の遷移図の一例を示す図 図２のステップＳ１０８の詳細を説明するためのフローチャート 実施の形態２にかかる制御装置の機能構成を示す図 実施の形態３にかかる制御装置を備える数値制御装置の構成を示す図 図８に示す制御装置の動作を説明するためのフローチャート 図９のステップＳ２０１で抽象化された遷移図の一例を示す図 図９のステップＳ２０２で抽象化された選択肢の一例を示す図 図９のステップＳ２０３で抽象化された変更後の遷移図の一例を示す図 実施の形態４にかかる制御装置の構成を示す図 実施の形態５にかかる制御装置を有する数値制御装置の構成を示す図 図１４に示す機械学習装置の機能構成を示す図 実施の形態６にかかる制御装置の構成を示す図 実施の形態１～６にかかる制御装置の機能を実現するための専用のハードウェアを示す図 実施の形態１～６にかかる制御装置の機能を実現するための制御回路の構成を示す図

以下に、本開示の実施の形態にかかる制御装置、機械学習装置、および、制御方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に示す実施の形態によって本開示の技術範囲が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる制御装置１０Ａを備える数値制御装置１の構成を示す図である。数値制御装置１は、制御装置１０Ａと、変更情報記憶部１７と、数値制御処理実行部１８と、ログデータ記憶部１９とを有する。

数値制御装置１は、図示しない複数の演算部を有する。複数の演算部は、１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）に複数のコアを有するマルチコアＣＰＵであってもよいし、ＣＰＵを複数有するマルチＣＰＵであってもよい。つまり、数値制御装置１が有する演算部は、ＣＰＵが有する「コア」であってもよいし、「ＣＰＵ」などの処理装置であってもよい。以下、演算部のそれぞれを「コア」と称することがある。数値制御装置１は、ソフトウェアを構成するジョブを複数の演算部のそれぞれに割り当てて実行させる。複数の演算部のそれぞれは、割り当てられたジョブを実行する。このように複数の演算部を用いることによって、数値制御装置１は、複数のジョブを並列実行させることができる。複数のジョブを並列実行させることで、数値制御装置１は、単一の演算部で順次ジョブを実行させるよりも処理能力を高めることが可能になる。

制御装置１０Ａは、数値制御装置１が有する複数の演算部へのジョブの割当方法を決定する機能を有する。制御装置１０Ａは、数値制御装置１からログデータを取得する。ログデータは、数値制御装置１が過去に実行したジョブの割当状態を特定する情報と、ジョブの実行状態を特定する情報とを含む。ここでジョブの割当状態を特定する情報は、数値制御装置１が過去に実行したジョブがどの演算部において実行されたかを特定するための情報であり、ジョブの割当状態を特定する情報に、ジョブが実行されたタイミングを特定する情報を加えると、ジョブの実行状態を特定する情報となる。例えば、ログデータは、ジョブを識別するための情報であるジョブ名と、ジョブが割り当てられている演算部を示す情報と、ジョブ毎のイベント発生時刻情報とを含む。ジョブ名、および、ジョブが割り当てられている演算部を示す情報は、ジョブの割当状態を特定する情報の一例である。ジョブ毎のイベント発生時刻情報は、ジョブが実行されたタイミングを特定する情報の一例である。制御装置１０Ａは、取得したログデータに基づいて各種の処理を行うことで、ジョブの割当状態を変更するための変更情報を生成し、生成した変更情報を出力する。変更情報記憶部１７は、制御装置１０Ａが生成した変更情報を記憶する。

数値制御処理実行部１８は、複数の演算部を用いて、数値制御装置１の制御対象である工作機械の数値制御処理を行う。数値制御処理実行部１８は、数値制御装置１として要求される機能を実現するためのソフトウェア処理の実行部である。数値制御処理実行部１８が実行する処理の具体例としては、工作機械に実行させたい加工内容を記述した加工プログラムを解析する処理、工具の経路を滑らかに指令するための補間処理、工作機械を振動させることなく、かつ素早く動作させるための速度パターンを作成する加減速処理などである。数値制御処理実行部１８は、変更情報記憶部１７に記憶された変更情報に従ってジョブの割当状態を変更することができる。数値制御処理実行部１８は、ソフトウェアに課された制約に従って、複数の演算部のそれぞれが割り当てられたジョブを実行するタイミングを決定する。また、数値制御処理実行部１８は、数値制御処理を行っている間に、ログデータを生成してログデータ記憶部１９に出力する。

ログデータ記憶部１９は、数値制御処理実行部１８が出力するログデータを記憶する。図１では、変更情報記憶部１７およびログデータ記憶部１９は、数値制御装置１が備えていることとしたが、変更情報記憶部１７およびログデータ記憶部１９は、数値制御装置１がネットワーク経由でアクセス可能なコンピュータ、ハードディスクなどの記憶領域であってもよい。ログデータには、例えば、数値制御処理を構成しているジョブの名称、ジョブ毎に割り当てられている演算部を特定する情報、ジョブ毎のイベント発生時刻などが含まれる。ジョブは、複数の演算部への割当先を変更可能なソフトウェア上の処理単位である。ジョブは、プログラミングにおける関数のような単位だけでなく、タスク、プロセスといった関数の集合体である単位も含む。

イベントには複数の種類がある。例えば、ジョブが演算部において実行権を得たときに発生する「ｓｔａｒｔイベント」、実行権を得ている実行中のジョブが割り込みジョブなど実行中のジョブよりも優先度の高いジョブによって実行権を奪われたときに発生する「ｐｒｅｅｍｐｔｅｄイベント」、ジョブが処理を完了して実行権を手放したときに発生する「ｅｘｉｔイベント」、ジョブが他のジョブに対して実行権を解放したときに発生する「ｒｅｌｅａｓｅ ｔｏ ｘｘｘイベント」などがある。ここで「ｒｅｌｅａｓｅ ｔｏ ｘｘｘイベント」の「ｘｘｘ」には、対象となる他のジョブを示すジョブ名が入る。数値制御処理実行部１８がイベントログの取得処理を行うためには、一般に普及しているリアルタイムＯＳ（Operating System）などが提供するＡＰＩ（Application Programming Interface）を用いればよい。

制御装置１０Ａは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６とを有する。

表示部１１は、遷移図、ジョブの割当状態の変更方法の選択肢、変更後の遷移図を含む表示画面を提供する。表示部１１は、数値制御装置１の内部または外部の表示装置を用いて描画処理を行い、上記の表示画面を提供することができる。

表示部１１は、遷移図生成部１３が生成した遷移図を表示する遷移図表示部１１１と、選択肢生成部１４が生成した選択肢を表示する選択肢表示部１１２と、変更後遷移図推定部１５が推定した変更後の遷移図を表示する変更後遷移図表示部１１３とを有する。遷移図表示部１１１、選択肢表示部１１２および変更後遷移図表示部１１３のそれぞれは、表示部１１が描画する１つの画面領域に、遷移図、選択肢、および変更後の遷移図のうち２つ以上が同時に含まれるように描画処理を行ってもよい。例えば、表示部１１が遷移図、選択肢および変更後の遷移図を含む表示画面を提供する場合、遷移図表示部１１１、選択肢表示部１１２および変更後遷移図表示部１１３のそれぞれは、画面領域の一部に描画処理を行う。また、遷移図、選択肢、および変更後の遷移図のうち１つまたは２つが表示されている状態で、ユーザが切替操作を行うと、表示部１１は、表示する内容を切り替えてもよい。

入力受付部１２は、入力装置を用いてユーザが生成した入力情報、または、機械が生成した入力情報を受け付ける。入力受付部１２は、受け付けた入力情報を、選択肢生成部１４、変更後遷移図推定部１５、および変更情報出力部１６のそれぞれに出力することができる。

遷移図生成部１３は、ログデータに基づいて、複数の演算部のそれぞれにおけるジョブの実行状態を時系列で表す遷移図を生成する。遷移図は、数値制御装置１が有する複数の演算部のそれぞれが、ある時刻においてどのジョブを実行していたかを時系列で示したものである。遷移図生成部１３は、生成した遷移図を表示部１１の遷移図表示部１１１に出力する。

選択肢生成部１４は、入力受付部１２が出力する入力情報が示すジョブの、割当状態の変更方法の選択肢を生成する。入力受付部１２が出力する入力情報が示すジョブは、遷移図に表示されたジョブのうち指定されたジョブである。割当状態の変更方法の選択肢は、数値制御装置１のソフトウェアの各ジョブを、複数の演算部のいずれが実行するか、どのジョブと並列実行させるか、またはジョブを複数の演算部に分散させて並列に実行させるか否かといった、ジョブの割当状態をどのように変更するかに関する選択肢である。このとき選択肢生成部１４は、ソフトウェアに課される制約に基づいて、「変更可能な選択肢」を生成する。ソフトウェアに課される制約とは、例えば、ソフトウェアを構成する複数のジョブのうち並列処理することができないジョブの組合せ、ジョブの順序に課される制約、ジョブを実行可能な演算部に課される制約などである。選択肢生成部１４がソフトウェアに課される制約に基づいて選択肢を生成しない場合、生成された選択肢の中には、変更可能ではない選択肢が含まれる可能性がある。変更可能ではない選択肢とは、例えば、並列処理することができない複数のジョブを並列処理させる選択肢などである。選択肢生成部１４は、生成した選択肢を、表示部１１の選択肢表示部１１２に出力する。

変更後遷移図推定部１５は、入力受付部１２が出力する入力情報が示す選択肢に従ってジョブの割当状態を変更した場合の遷移図を、ログデータに基づいて推定する。入力受付部１２が出力する入力情報が示す選択肢は、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から選択された選択肢である。変更後遷移図推定部１５は、推定した変更後の遷移図を表示部１１の変更後遷移図表示部１１３に出力する。

変更情報出力部１６は、入力受付部１２が出力する入力情報が示す選択肢に従ってジョブの割当状態を変更するための変更情報を生成する。入力受付部１２が出力する入力情報が示す選択肢は、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から選択された選択肢である。入力情報は、複数の選択肢を示していることもある。複数の選択肢が選択されている場合、変更情報出力部１６は、現在選択されている全ての選択肢に基づいて、変更情報を生成する。変更情報出力部１６は、生成した変更情報を変更情報記憶部１７に出力することができる。

変更情報は、数値制御処理実行部１８に対して、ジョブの割当状態の変更を反映するための形式で記述されたデータである。例えば、変更情報は、各ジョブをどの演算部に割り当てるか、あるジョブを複数の演算部に分散させて実行させるか否かといった情報を予め定められたフォーマットに沿ったテキスト形式で記述したファイルであってもよいし、上記の情報をリアルタイムＯＳなどで解析可能なように記述したバイナリファイルであってもよい。

図２は、図１に示す制御装置１０Ａの動作を説明するためのフローチャートである。まず制御装置１０Ａは、ログデータ記憶部１９からログデータを取得する（ステップＳ１０１）。ログデータ記憶部１９から取得されたログデータは、遷移図生成部１３および変更後遷移図推定部１５のそれぞれに出力される。

遷移図生成部１３は、ログデータに基づいて遷移図を生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、ログデータには、ジョブ名、ジョブを実行した演算部、ジョブ毎のイベント発生時刻といったジョブの実行状態を特定する情報が含まれており、遷移図生成部１３は、これらの情報に基づいて、複数の演算部のそれぞれにおけるジョブの実行状態を時系列で表す遷移図を生成する。遷移図生成部１３は、生成した遷移図を遷移図表示部１１１に出力する。

遷移図表示部１１１は、遷移図生成部１３が生成した遷移図を表示画面上に表示する（ステップＳ１０３）。遷移図に表示されるジョブは選択可能であり、入力受付部１２は、選択されたジョブを示す入力情報を受け付けることができる。なお、ここでは、表示画面を見るユーザが、表示された遷移図に含まれるジョブを選択する入力操作を行うものとする。

図３は、図２のステップＳ１０３で遷移図表示部１１１が表示する遷移図の一例を示す図である。図３の横軸は時間軸である。図３のｃｏｒｅ０，ｃｏｒｅ１，ｃｏｒｅ２，ｃｏｒｅ３は、数値制御装置１が有する複数の演算部を示している。図３に示す複数のブロックのそれぞれは、ジョブを表している。ここでは、ブロックを塗り潰すテクスチャの種類によってジョブの種類を区別可能にしている。テクスチャを用いる他にも、遷移図表示部１１１は、ブロックの色、テキストなどを用いてジョブの種類を区別可能に表示することができる。テキストを用いる場合、遷移図表示部１１１は、ジョブを示すボックスが選択されると、ポップアップでジョブの種類などジョブの性質を示す情報をテキストなどを用いて表示することができる。図３は、演算部毎に、ジョブの実行状態を時系列で表している。なお、図３は一例であり、遷移図は、複数の演算部のそれぞれにおけるジョブの実行状態を時系列で表したものであればよい。図３では横軸が時間軸となっているが、縦軸が時間軸となっていてもよい。

ジョブの実行状態を演算部毎に時系列で表す遷移図が表示されることで、制御装置１０Ａのユーザは、どの演算部の負荷が高い状態かを直感的に把握することができる。また、図３の遷移図では、横軸が時間軸であるため、ジョブを示す複数のブロックが縦に重複している場合、これらのブロックが並列実行されることを示している。図３によれば、「ｃｏｒｅ１」で示される演算部が、その他の演算部よりも処理負荷が高い状態であることが分かる。

ユーザは、表示された遷移図を確認して、現在の数値制御装置１がどのように動作しているかを把握することができる。ユーザは、現在の数値制御装置１がどのように動作しているかを把握した上で、それぞれの問題意識に基づいた分析を行う。例えば、数値制御装置１の処理が予め定められた期間内に完了しない場合、ユーザは、処理時間のボトルネックとなるジョブを特定したり、演算部間の負荷状況の偏りを分析したりする。ユーザは、分析の結果に基づき、問題解決のためにターゲットとするジョブを決定して選択する操作を行うことができる。

図２の説明に戻る。入力受付部１２は、遷移図に表示されたジョブの選択が有るか否かを判断する（ステップＳ１０４）。遷移図に表示されたジョブの選択がない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、ステップＳ１０３から処理が繰り返される。

遷移図に表示されたジョブの選択がある場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、つまり入力受付部１２が、選択されたジョブを示す入力情報を受け付けた場合、入力受付部１２は、受け付けた入力情報を選択肢生成部１４に出力する。選択肢生成部１４は、選択されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢を、ソフトウェアに課される制約に基づいて生成する（ステップＳ１０５）。なお、入力情報が複数のジョブを示す場合、選択肢生成部１４は、複数のジョブのそれぞれの割当状態の変更方法の選択肢を生成する。選択肢生成部１４は、１つのジョブに対して、割当状態の変更方法の選択肢を１つ生成してもよいし、複数の選択肢を生成してもよい。

選択肢生成部１４は、ソフトウェアに課される制約を示す制約条件情報を用いて、対象ジョブにおける静的制約条件を検証する。ここで静的制約条件とは、ジョブの演算部に対する割り当て方とは関係なく、それぞれのジョブの性質によって定められる制約条件である。例えば、静的制約条件は、「第１のジョブの実行が完了するまで第２のジョブを実行してはならない」、「第３のジョブおよび第４のジョブは並列実行してはならない」などといった条件である。静的制約条件の検証によって、数値制御装置１のソフトウェアに課された制約の範囲内で選択可能な割当状態の変更方法の選択肢が選定される。

制約条件情報は、例えば、数値制御装置１を製造するメーカのソフトウェア開発者など、数値制御装置１を制御するソフトウェアの専門知識を有する者が、予め列挙した、当該ソフトウェアに存在する制約条件を、リスト、データベースなどの形式で保存した情報である。

選択肢生成部１４は、続いて、ログデータに含まれるジョブごとに割当先の演算部を示す情報を用いて、動的制約条件の検証を行う。動的制約条件とは、現在ジョブが割り当てられている演算部によって課される制約条件である。例えば、ＡＭＰ（Asymmetrical Multi Processing）型のマルチコアＣＰＵを用いている場合、ジョブとコアの性質によっては割り当てることができないコアが存在する場合がある。選択肢生成部１４は、静的制約条件および動的制約条件の検証を行った結果、変更可能な選択肢を生成する。選択肢生成部１４は、生成した選択肢を選択肢表示部１１２に出力する。

選択肢表示部１１２は、選択肢生成部１４が生成した選択肢を表示画面上に表示する（ステップＳ１０６）。表示画面上に表示される選択肢は、選択可能であり、入力受付部１２は、選択された選択肢を示す入力情報を受け付けることができる。なお、ここでは、表示画面を見るユーザが、表示された選択肢を選択する入力操作を行うものとする。

図４は、図２のステップＳ１０６で表示される選択肢の一例を示す図である。ここでは、ステップＳ１０４で選択されたジョブが３つであり、３つのジョブのそれぞれに対して、１つずつ選択肢が生成された場合を示している。選択肢表示部１１２は、変更対象となる選択されたジョブと、選択されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢のうち、ソフトウェアに課される制約に基づいて、変更可能と判断された選択肢とを表示画面上に示すことができる。図４の上段に示されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢は、処理分散であり、１つのジョブを複数のジョブ、ここでは４つのジョブに分割して、４つのジョブのそれぞれを異なる演算部で実行させることを示している。図４の中段に示されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢は、別コアへの移動であり、「ｃｏｒｅ１」で示される演算部で実行されているジョブを「ｃｏｒｅ２」で示される演算部で実行するように、ジョブを実行する演算部を移動させることを示している。図４の下段に示されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢は、別コアへの移動であり、「ｃｏｒｅ２」で示される演算部で実行されているジョブを「ｃｏｒｅ１」で示される演算部で実行するように、ジョブを実行する演算部を移動させることを示している。

なお、選択肢の表示方法は、図４の上段に示すように、選択肢の適用前後における模式図の変化を図示する方法であってもよいし、図４の中段および下段に示すように、リスト形式で表現する方法であってもよい。選択肢の表示方法は、ユーザが選択肢の適用前後の状態を把握することができる方法であることが望ましい。

図２の説明に戻る。入力受付部１２は、表示画面上に表示された選択肢の選択が有るか否かを判断する（ステップＳ１０７）。選択肢の選択がない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ステップＳ１０６から処理が繰り返される。

選択肢の選択が有る場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、つまり入力受付部１２が、選択された選択肢を示す入力情報を受け付けた場合、入力受付部１２は、受け付けた入力情報を変更後遷移図推定部１５に出力する。なお、入力受付部１２が受け付ける入力情報は、１つの選択肢を示すこともあるし、複数の選択肢を示すこともある。変更後遷移図推定部１５は、ログデータに基づいて、選択された選択肢に従ってジョブの割当状態を変更した後の遷移図を推定する（ステップＳ１０８）。入力情報が複数の選択肢を示す場合、変更後遷移図推定部１５は、複数の選択肢に従ってジョブの割当状態を変更した後の遷移図を推定する。変更後遷移図推定部１５は、推定した遷移図を変更後遷移図表示部１１３に出力する。

変更後遷移図表示部１１３は、推定された変更後の遷移図を表示画面上に表示する（ステップＳ１０９）。

図５は、図２のステップＳ１０９で表示される変更後の遷移図の一例を示す図である。ここでは、図４に示す選択肢の全てが選択された場合に生成される変更後の遷移図を示している。変更後遷移図表示部１１３が変更後の遷移図を表現する方法は、遷移図表示部１１１が遷移図を表現する方法と同様である。図５の横軸は時間軸である。図５のｃｏｒｅ０，ｃｏｒｅ１，ｃｏｒｅ２，ｃｏｒｅ３は、数値制御装置１が有する複数の演算部を示している。図５に示す複数のブロックのそれぞれは、ジョブを表している。ここでは、ブロックを塗り潰すテクスチャの種類によってジョブの種類を区別可能にしている。変更後遷移図表示部１１３は、図５に示すような変更後の遷移図と共に、変更を確定するか否かを選択入力するための操作部を表示することができる。ユーザは、変更後の遷移図を確認し、処理時間、処理負荷といった問題を解決することができるか否かを判断し、変更を確定するか否かを選択する入力操作を行う。

図２の説明に戻る。入力受付部１２は、受け付けた入力情報に基づいて、変更を確定するか否かを判断する（ステップＳ１１０）。なお、「変更の確定」とは、ステップＳ１０４で選択されたジョブについて、ステップＳ１０５で生成された割当状態の変更方法の選択肢のうち、ステップＳ１０７で選択された選択肢を適用することを意味する。

変更を確定しない場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、入力受付部１２は、遷移図生成部１３に入力情報を出力し、遷移図表示部１１１にステップＳ１０３の処理を繰り返させる。なお、このとき入力受付部１２は、ステップＳ１０６から処理が繰り返されるように動作してもよい。この場合、ユーザは、ジョブの選択ではなく、選択肢の選択からやり直すことができる。

変更を確定する場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、入力受付部１２は、ステップＳ１０７で選択された選択肢を、確定した選択肢に追加する（ステップＳ１１１）。入力受付部１２は、変更後遷移図生成部１５に、選択肢の選択を完了するか否かの入力操作を受け付ける画面の表示を指示し、表示された画面に対して、ユーザが入力操作を行うと、入力受付部１２は、受け付けた入力情報に基づいて、選択肢の選択を完了するか否かを判断する（ステップＳ１１２）。

選択肢の選択を完了しない場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、入力受付部１２は、変更後遷移図推定部１５に入力情報を出力し、ステップＳ１０３から処理が繰り返される。なお、変更を確定した後に、ステップＳ１０３から処理が繰り返される場合、ステップＳ１０３では、ステップＳ１０７で選択された選択肢を適用した、変更後の遷移図が表示され、ステップＳ１０４では、変更後の遷移図に表示されたジョブの選択が有るか否かが判断されることになる。つまり、変更を確定した後に、ステップＳ１０３から処理が繰り返される場合、ステップＳ１０３の遷移図を表示するのは、変更後遷移図表示部１１３となる。

選択肢の選択を完了する場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、入力受付部１２は、確定した選択肢を示す情報を変更情報出力部１６に出力し、変更情報出力部１６は、確定した選択肢に従って数値制御処理実行部１８がジョブの割当状態を変更するための変更情報を変更情報記憶部１７に出力する（ステップＳ１１３）。数値制御処理実行部１８が、変更情報記憶部１７に記憶された変更情報に基づいて動作することで、演算部へのジョブの割当状態が変更される。

ジョブの割当状態の変更方法の選択肢は、１つのジョブに対して複数存在し得る。このため、複数のジョブのそれぞれにどの選択肢を適用したかの組合せによって、数値制御装置１の処理性能は変わってくる。適用する選択肢の組合せによっては、かえって処理性能が低下することも考えられる。このため、図５に示した動作によって、ユーザは、推定された遷移図を見ながら、生成された選択肢のうち適用する選択肢の組合せを、試行錯誤して決定することができる。

図６は、図２のステップＳ１０８の詳細を説明するためのフローチャートである。図２のステップＳ１０８において、変更後遷移図推定部１５が、変更後の遷移図を推定するためには、「ｓｔａｒｔイベント」、「ｅｘｉｔイベント」など対象ジョブの実行に関するイベントの発生時刻を推定する必要がある。このため、変更後遷移図推定部１５は、ログデータに基づいて、対象ジョブの割当状態変更前のイベント発生時刻に基づいて、変更後のイベント発生時刻を推定する。

まず、変更後遷移図推定部１５は、ログデータに含まれるイベントログを先頭からサーチ開始する（ステップＳ１１）。イベントログを発見すると、変更後遷移図推定部１５は、発見したイベントログの示すイベントが対象ジョブのイベントであるか否かを判断する（ステップＳ１２）。対象ジョブのイベントである場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、発見したイベントログの示すイベントが最初の「ｓｔａｒｔイベント」であるか否かを判断する（ステップＳ１３）。

対象ジョブのイベントでなかった場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）および最初の「ｓｔａｒｔイベント」でなかった場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、次のイベントログのサーチへ進み（ステップＳ１４）、ステップＳ１２から処理を繰り返す。

最初の「ｓｔａｒｔイベント」であった場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、発見したイベントログの発生時刻に基づいて、対象ジョブの変更適用後の「ｓｔａｒｔイベント」の発生時刻を推定する（ステップＳ１５）。

変更後遷移図推定部１５は、次のイベントログのサーチへ進む（ステップＳ２１）。イベントログを発見すると、変更後遷移図推定部１５は、発見したイベントログの示すイベントが対象ジョブのイベントであるか否かを判断する（ステップＳ２２）。対象ジョブのイベントでなかった場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ２１の処理を繰り返す。

対象ジョブのイベントである場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、発見したイベントログの示すイベントが「ｅｘｉｔイベント」であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。「ｅｘｉｔイベント」でない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、対象ジョブの変更適用後のイベント発生時刻を推定し（ステップＳ２４）、ステップＳ２１の処理に戻る。

「ｅｘｉｔイベント」である場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、変更適用後の「ｅｘｉｔイベント」の発生時刻を推定する（ステップＳ２５）。

変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ２１からステップＳ２５の範囲のイベントログをサーチする（ステップＳ３１）。変更後遷移図推定部１５は、サーチ範囲のイベントログのサーチが終了したか否かを判断する（ステップＳ３２）。サーチ範囲のサーチが終了していない場合（ステップＳ３２：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、対象のイベントログが示すイベントにこれまでに変更されたイベントからの影響があるか否かを判断する（ステップＳ３３）。影響の有無の判定基準は、予め定められている。例えば、対象のジョブに対する「ｒｅｌｅａｓｅイベント」の発生時刻が変更された場合、変更後遷移図推定部１５は、影響ありと判断する。また、対象のジョブよりも優先度の高いジョブが演算部の割当変更によって、対象のジョブと同じ演算部で実行されるようになった場合、変更後遷移図推定部１５は、影響ありと判断する。対象のジョブの「ｓｔａｒｔイベント」から「ｅｘｉｔイベント」までの区間の時刻と、他のジョブの「ｓｔａｒｔイベント」から「ｅｘｉｔイベント」までの区間とが重複した場合、変更後遷移図推定部１５は、影響ありと判断する。

影響がある場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、変更適用後の当該イベント発生時刻を推定し（ステップＳ３４）、次のイベントログのサーチへ進み（ステップＳ３５）、ステップＳ３２の処理に戻る。影響がない場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ３４の処理を省略して、ステップＳ３５の処理へ進む。

サーチ範囲のサーチが終了した場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、影響ありと判定されたイベントを含むジョブ全てを対象に、ステップＳ１１～ステップＳ３５の処理を繰り返す（ステップＳ４１）。

変更後遷移図推定部１５は、ログデータの最終イベントまでサーチが終了したか否かを判断する（ステップＳ４２）。ログデータの最終イベントまでサーチが終了した場合（ステップＳ４２：Ｙｅｓ）、変更後遷移図推定部１５は、処理を終了する。ログデータの最終イベントまでサーチが終了していない場合（ステップＳ４２：Ｎｏ）、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ１１から処理を繰り返す。ただし、ステップＳ４２からステップＳ１１に戻る場合、変更後遷移図推定部１５は、イベントログの先頭からではなく、影響ありと判定された最初のイベントからステップＳ１１の処理を実行する。

以上説明したように、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ１１～ステップＳ１５の処理を行うことで、選択された対象ジョブのイベントログをログデータの先頭からサーチし、最初の「ｓｔａｒｔイベント」の発生時刻に基づいて、変更適用後の「ｓｔａｒｔイベント」の発生時刻を推定する。イベント発生時刻の推定方法は、例えば、対象ジョブに対する「ｒｅｌａｓｅイベント」のうち、現在着目している「ｓｔａｒｔイベント」の直前のものの発生時刻に基づいて推定する方法がある。また、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ２１～ステップＳ２５の処理を行うことで、選択された対象ジョブのイベントのうち、着目している「ｓｔａｒｔイベント」の直後の「ｅｘｉｔイベント」までに発生した全てのイベントに対して、上記のイベント発生時刻の推定方法を用いて、変更適用後のイベント発生時刻を推定する。また、変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ３１～ステップＳ３５の処理を行うことで、選択された対象ジョブの、現在着目している「ｓｔａｒｔイベント」から「ｅｘｉｔイベント」までの区間で発生した、他ジョブの全イベントに対して、これまでの推定で変更されたイベントからの影響の有無を判定し、影響ありと判定されたイベントに対して発生時刻の推定を行う。変更後遷移図推定部１５は、ステップＳ４１、ステップＳ４２の処理を行うことで、ステップＳ３１～ステップＳ３５の処理で影響ありと判定されたイベントを含むジョブのそれぞれに対して、ステップＳ１１～ステップＳ３５の処理を、ログデータに含まれる最終のイベントに到達するまで繰り返す。

上記では、変更後遷移図推定部１５は、割当状態を変更する前のイベント発生時刻に基づいて、割当変更後のイベント発生時刻を推定しているが、割当変更前後の演算部の性能が異なる場合、性能の差異を考慮した上で、ジョブの実行にかかる時間を把握し、イベント発生時刻を推定してもよい。

以上説明したように、実施の形態１にかかる制御装置１０Ａによれば、数値制御装置１が有する複数の演算部のそれぞれにおけるジョブの実行状態を時系列で表す遷移図が表示され、遷移図に表示されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢がソフトウェアに課される制約に基づいて生成される。そして生成された選択肢の中から選択された選択肢を示す入力情報を受け付け、入力情報が示す選択肢に従って、ジョブの割当状態を変更するための変更情報が出力される。このため、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

例えば、一般的なソフトウェア開発者、製品の保守およびメンテナンスサービスを行うサービスマン、数値制御装置１を購入して、数値制御装置１を内蔵した工作機械を出荷する機械メーカなど数値制御装置１のユーザは、必ずしも並列プログラミングの専門知識を有しているとは限らない。このようなユーザであっても、制御装置１０Ａが表示する選択肢は、ソフトウェアに課される制約に違反しないものに絞り込まれているため、適切な調整を行うことができる。

また、制御装置１０Ａは、演算部に割り当てられたジョブの実行状態を時系列で示す遷移図を表示すると共に、遷移図に表示されたジョブのうち選択されたジョブの割当状態の変更方法の選択肢を生成し、生成した選択肢の中から選択された選択肢に従って割当状態を変更した後のジョブの実行状態を推定し、変更後の遷移図を表示することができる。このような構成を有することによって、数値制御装置１のユーザは、選択肢に示された変更方法を適用した場合のジョブの割当状態を確認しながら、割当状態の調整を行うことができる。

数値制御装置１の制御対象である工作機械は、工作機械自体のサイズ、種類の多様さに加えて、使用される環境もユーザ毎に様々である。このため、数値制御装置１に求められる性能および機能は千差万別であり、数値制御装置１は、この要求に応えるため、多種多様な機能を備えることが求められる。

例えば、複合加工機は、大型で複雑な構造を有する工作機械の一例である。複合加工機は、複数の主軸を有し、同時に多数の加工プログラムを並列実行しながら、加工プログラム間で同期を取りながら加工対象物を受け渡したり、複数の加工対象物を同時に加工したりすることができる。このような複合加工機においては、工具および加工対象物を移動させる多数の軸が加工槽内を複雑に動き回るため、相互に干渉しないように干渉チェックと呼ばれる機能が必要となる。こうした機能では軸の軌跡を求めるジョブで処理時間が増加する。

また、小型の工作機械、例えば主軸が１軸のみで、主軸と加工対象物との相対位置を変化させる駆動軸が３軸または４軸程度のものでは、複合加工機のように干渉チェックと呼ばれる機能は必要とされず、代わりに短時間でなるべく多くの加工プログラムを解析し、工具経路を滑らかにする機能が求められる。このような小型の工作機械においては、加工プログラムの解析を行うジョブで処理時間が増加する。

このように、数値制御装置１の制御対象である工作機械の種類によって、数値制御装置１に求められる機能および性能は異なる。さらに、これらの工作機械を用いてユーザがどのような製品を加工し、どのような目的で生産活動を行っているかといった使用環境によっても、数値制御装置１に求められる機能および性能は異なる。例えば、依頼を受けて１点物の製品の試作加工を行うユーザと、量産品に用いる部品を大量生産しているユーザとでは、数値制御装置１に求める機能および性能は全く異なる。

以上説明したように、複数の演算部を有する数値制御装置１のジョブの割当状態を、予め全てのユーザに対して最適になるように決定することは困難である。このため、制御装置１０Ａを用いることで、ユーザが自らの使用環境に応じて、ジョブの割当状態を容易に調整することが可能になり、数値制御装置１の有する本来の性能を十分に引き出すことが可能になる。

実施の形態２．
図７は、実施の形態２にかかる制御装置１０Ｂの機能構成を示す図である。制御装置１０Ｂは、数値制御装置１と別体の装置である点以外は、実施の形態１にかかる制御装置１０Ａと同様の機能を有するため、共通する事項については詳しい説明を省略する。

制御装置１０Ｂは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６とを有する。表示部１１は、遷移図表示部１１１と、選択肢表示部１１２と、変更後遷移図表示部１１３とを有する。

数値制御装置１は、制御装置１０Ｂと別体の装置である。変更情報記憶部１７およびログデータ記憶部１９は、数値制御装置１がネットワーク経由でアクセス可能なコンピュータ、ハードディスクなどの記憶領域である。また、変更情報記憶部１７は、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。ログデータ記憶部１９についても同様に、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。

制御装置１０Ｂの動作は、以下の点を除いて、図２を用いて説明した制御装置１０Ａの動作と同様である。制御装置１０Ｂは、ネットワークを介してログデータ記憶部１９からログデータを取得することができる。また、ログデータを保存したＳＤカード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬性記憶媒体を制御装置１０Ｂに接続することで、制御装置１０Ｂがログデータを取得することもできる。

なお、変更情報出力部１６は、制御装置１０Ｂが制御装置１０Ｂの外部の変更情報記憶部１７に接続されている場合、変更情報記憶部１７に変更情報を出力してもよいし、制御装置１０Ｂを構成するコンピュータなどの装置上の記憶領域に変更情報を出力してもよい。

以上説明したように、実施の形態２にかかる制御装置１０Ｂによれば、実施の形態１にかかる制御装置１０Ａと同様に、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

また、制御装置１０Ｂは、数値制御装置１と別体の装置である。このため、数値制御装置１に対して、ジョブの割当状態を変更する処理を行うための処理負荷の影響が及ばないという利点がある。例えば、数値制御装置１を備えた工作機械の中には、自動化ラインに組み込まれているため、容易に運転状態を停止することができないものがある。このような場合、加工中の製品に対する影響を考慮して、数値制御装置１に数値制御処理以外の処理を実行させることは避けたい。制御装置１０Ｂによれば、数値制御装置１は、ログデータの取得処理さえ行えば、その他の処理は、数値制御装置１と別体の制御装置１０Ｂにおいて行うことができるため、数値制御装置１の性能への影響を抑制しつつ、ジョブの割当状態の調整を行うことが可能になる。

実施の形態３．
図８は、実施の形態３にかかる制御装置１０Ｃを備える数値制御装置１の構成を示す図である。数値制御装置１は、制御装置１０Ｃと、変更情報記憶部１７と、数値制御処理実行部１８と、ログデータ記憶部１９とを有する。制御装置１０Ｃは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６と、抽象化部２０とを有する。表示部１１は、遷移図表示部１１１と、選択肢表示部１１２と、変更後遷移図表示部１１３とを有する。抽象化部２０は、遷移図抽象化部２０１と、選択肢抽象化部２０２と、変更後遷移図抽象化部２０３とを有する。

制御装置１０Ｃは、制御装置１０Ａ，１０Ｂの構成に加えて、抽象化部２０を有する。抽象化部２０は、ユーザの属性を示す識別情報に基づいて、表示部１１が生成する表示画面の表示内容の抽象度を変化させる機能を有する。識別情報は、数値制御装置１の内部情報のうち、どこまでの重要度の情報に対してアクセス可能とするかを決定するための情報である。識別情報は、例えばユーザレベルと呼ばれる数値で表される。数値制御装置１を製造するメーカの開発者など、全ての内部情報に対するアクセスが許可されるユーザのユーザレベルを最高値である「４」とし、数値制御装置１を製造するメーカの保守およびサービス担当者など、一部の重要度の高い情報を除いてアクセスが許可されるユーザのユーザレベルを「３」とすることができる。また、数値制御装置１を購入し、工作機械に組み合わせて出荷する工作機械メーカの開発担当者、保守担当者、サービス担当者など、制限された情報へのアクセスが許可されるユーザのユーザレベルを「２」とし、工作機械を購入して利用するエンドユーザなど、ごく一部の情報のみへのアクセスが許可されるユーザのユーザレベルを「１」とすることができる。

重要な内部情報は、数値制御装置１のメーカおよび工作機械のメーカそれぞれの保有する企業秘密である。このため、抽象化部２０を用いて、内部情報に対するアクセス制限を設けることで、各メーカの企業秘密を守り、十分な知識を有さないユーザが数値制御装置１または工作機械に不用意な変更を加えて、意図しない動作が実行されることを防ぐことが可能になる。

遷移図抽象化部２０１、選択肢抽象化部２０２、および、変更後遷移図抽象化部２０３のそれぞれは、識別情報に基づいて抽象化処理を行うことで、内部情報へのアクセス制限を実現する。具体的には、遷移図抽象化部２０１は、遷移図表示部１１１が生成した遷移図の描画データを取得し、ユーザの識別情報に基づいた抽象化処理を行って、処理後の描画データを遷移図表示部１１１に出力する。選択肢抽象化部２０２は、選択肢表示部１１２が生成した選択肢の描画データを取得し、ユーザの識別情報に基づいた抽象化処理を行って、処理後の描画データを選択肢表示部１１２に出力する。変更後遷移図抽象化部２０３は、変更後遷移図表示部１１３から変更後の遷移図の描画データを取得し、ユーザの識別情報に基づいた抽象化処理を行って、処理後の描画データを変更後遷移図表示部１１３に出力する。

なお、制御装置１０Ｃの抽象化部２０が識別情報を取得する方法は、特に制限されない。例えば、数値制御装置１のパスワードをユーザレベルごとに異なるものとしておき、数値制御装置１に予め備えられた入力装置を用いてユーザがパスワードを入力すると、入力受付部１２は、パスワードの種類ごとに異なる識別情報を付与して、抽象化部２０に通知することができる。

図９は、図８に示す制御装置１０Ｃの動作を説明するためのフローチャートである。なお、図９に示す動作の一部は、図２を用いて説明した制御装置１０Ａの動作と同様であるため、同様の動作には同じ符号を付することでここでは詳細な説明を省略する。以下、図２と異なる点について主に説明する。

遷移図生成部１３がステップＳ１０２で遷移図を生成し、遷移図表示部１１１が遷移図の描画データを生成すると、遷移図抽象化部２０１は、遷移図表示部１１１から遷移図の描画データを取得して遷移図の抽象化処理を行う（ステップＳ２０１）。遷移図の表示内容を抽象化する方法については、様々考えられる。例えば、具体的なジョブ名はソフトウェアの内部情報であるため、遷移図抽象化部２０１は、遷移図に含まれるジョブ名を抽象化または隠蔽することができる。例えば、ユーザレベルが「４」および「３」のユーザに対しては、ジョブ名をそのまま表示し、ユーザレベルが「２」および「１」のユーザに対しては、ジョブ名を「加工プログラムを解析するジョブ」などジョブの機能で表すことができる。また、遷移図の表示内容を抽象化する方法の他の例としては、ジョブ毎の情報を隠蔽し、演算部ごとに一定時間毎の処理実行時間の割合を時系列で示すことが考えられる。

図１０は、図９のステップＳ２０１で抽象化された遷移図の一例を示す図である。図１０に示す遷移図は、ジョブ毎の情報が隠蔽され、演算部ごとに一定時間毎の処理実行時間の割合が時系列で示されている。ジョブ毎の割当状態が示された遷移図は、数値制御処理がどのように行われているかを推定する手がかりとなりうるため、数値制御装置１を製造するメーカ外のユーザに対しては秘匿すべき情報となる場合がある。このような場合、遷移図抽象化部２０１は、ユーザレベルが「２」および「１」のユーザに対しては、演算部ごとの処理負荷量の時系列的な傾向が分かる程度に遷移図を抽象化することができる。図１０の横軸は時間軸であり、図１０のｃｏｒｅ０,ｃｏｒｅ１,ｃｏｒｅ２,ｃｏｒｅ３は、数値制御装置１が有する複数の演算部を示している。図１０の縦軸は、演算部ごとに処理負荷量を示している。抽象化処理を行ったあとの遷移図を見たユーザは、どの演算部でどのジョブが実行されているかを知ることはできないが、どの演算部に処理負荷が集中しているかを判断することはできる。

図９の説明に戻る。選択肢生成部１４がステップＳ１０５で選択肢を生成し、選択肢表示部１１２が選択肢の描画データを生成すると、選択肢抽象化部２０２は、選択肢表示部１１２から選択肢の描画データを取得して選択肢の抽象化処理を行う（ステップＳ２０２）。選択肢の表示内容を抽象化する方法については、様々考えられる。例えば、遷移図の抽象化と同様に、ジョブ名を抽象化または隠蔽することが考えられる。また、図１０に示すように、遷移図を、演算部ごとに一定時間毎の処理実行時間の割合を時系列で示した場合、選択肢抽象化部２０２は、演算部ごとに変更可能な選択肢を表示するに当たって、どのジョブの割当状態を変更するかを明示せずに、どの演算部の処理をどのように他の演算部に分散するかといった情報のみを示すことができる。

図１１は、図９のステップＳ２０２で抽象化された選択肢の一例を示す図である。図１１に示す選択肢は、ジョブ毎の情報が隠蔽され、演算部ごとに、対象ジョブの処理負荷が占める割合と、対象ジョブの分散先となる演算部とが示されている。例えば、図１１に示す抽象化された選択肢を見ることで、ユーザは、「ｃｏｒｅ１」で示される演算部において、現在５０％の処理負荷を占めるジョブを全ての演算部に分散させる選択肢があることが分かる。また、図１１に示す抽象化された選択肢を見ることで、ユーザは、「ｃｏｒｅ１」で示される演算部において、現在１５％の処理負荷を占めるジョブを、「ｃｏｒｅ２」または「ｃｏｒｅ３」で示される特定の演算部へ移動させる選択肢があることが分かる。

図９の説明に戻る。変更後遷移図推定部１５がステップＳ１０８で変更後の遷移図を推定し、変更後遷移図表示部１１３が変更後の遷移図の描画データを生成すると、変更後遷移図抽象化部２０３は、変更後遷移図表示部１１３から変更後の遷移図の描画データを取得して変更後の遷移図の抽象化処理を行う（ステップＳ２０３）。変更後の遷移図を抽象化する方法については、遷移図抽象化部２０１が遷移図を抽象化する方法と同様である。

図１２は、図９のステップＳ２０３で抽象化された変更後の遷移図の一例を示す図である。図１２の横軸は時間軸であり、図１２のｃｏｒｅ０,ｃｏｒｅ１,ｃｏｒｅ２,ｃｏｒｅ３は、数値制御装置１が有する複数の演算部を示している。図１２の縦軸は、演算部ごとに処理負荷量を示している。抽象化処理を行ったあとの変更後の遷移図を見たユーザは、どの演算部でどのジョブが実行されているかを知ることはできないが、どの演算部に処理負荷が集中しているかを判断することはできる。

なお、上記では、抽象化部２０は、ユーザレベルが「４」および「３」のユーザと、「２」および「１」のユーザとで２段階に表示内容の抽象度を変えているが、ユーザレベルの値ごとに表示内容の抽象度を４段階に変えてもよい。ユーザの属性を示す識別情報は、上記では４段階のユーザレベルで表されているが、２段階または３段階で表されてもよいし、５段階以上で表されてもよい。

以上説明したように、実施の形態３にかかる制御装置１０Ｃによれば、実施の形態１，２にかかる制御装置１０Ａ，１０Ｂと同様に、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

また、制御装置１０Ｃは、ユーザの属性を示す識別情報に基づいて、表示部１１が生成する表示画面の表示内容の抽象度を変化させる機能を有する。このため、ユーザの属性に応じて、遷移図、選択肢、および変更後の遷移図を抽象化し、内部情報の開示範囲およびアクセス範囲を適切に制限することが可能になる。

制御装置１０Ｃを用いることで、数値制御装置１のメーカおよび数値制御装置１の制御対象である工作機械のメーカは、それぞれのユーザに対してアクセスを制限すべき情報を選択し、企業機密を守ることが可能になる。

また、抽象化部２０を用いて、内部情報に対するアクセス制限を設けることで、十分な知識を有さないユーザが数値制御装置１または工作機械に不用意な変更を加えて、意図しない動作が実行されることを防ぐことが可能になる。

実施の形態４．
図１３は、実施の形態４にかかる制御装置１０Ｄの構成を示す図である。制御装置１０Ｄは、数値制御装置１と別体の装置である点以外は、実施の形態３にかかる制御装置１０Ｃと同様の機能を有するため、共通する事項については詳しい説明を省略する。

制御装置１０Ｄは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６と、抽象化部２０とを有する。表示部１１は、遷移図表示部１１１と、選択肢表示部１１２と、変更後遷移図表示部１１３とを有する。抽象化部２０は、遷移図抽象化部２０１と、選択肢抽象化部２０２と、変更後遷移図抽象化部２０３とを有する。

数値制御装置１は、制御装置１０Ｄと別体の装置である。変更情報記憶部１７およびログデータ記憶部１９は、数値制御装置１がネットワーク経由でアクセス可能なコンピュータ、ハードディスクなどの記憶領域である。また、変更情報記憶部１７は、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。ログデータ記憶部１９についても同様に、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。

制御装置１０Ｄの動作は、以下の点を除いて、図９を用いて説明した制御装置１０Ｃの動作と同様である。制御装置１０Ｄは、ネットワークを介してログデータ記憶部１９からログデータを取得することができる。また、ログデータを保存したＳＤカード、ＵＳＢメモリなどの可搬性記憶媒体を制御装置１０Ｄに接続することで、制御装置１０Ｄがログデータを取得することもできる。

なお、変更情報出力部１６は、制御装置１０Ｄが制御装置１０Ｄの外部の変更情報記憶部１７に接続されている場合、変更情報記憶部１７に変更情報を出力してもよいし、制御装置１０Ｄを構成するコンピュータなどの装置上の記憶領域に変更情報を出力してもよい。

以上説明したように、実施の形態４にかかる制御装置１０Ｄによれば、実施の形態１～３にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｃと同様に、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

また、制御装置１０Ｄは、数値制御装置１と別体の装置である。このため、制御装置１０Ｂと同様に、数値制御装置１に対して、ジョブの割当状態を変更するための処理を行うための処理負荷の影響が及ばないという利点がある。例えば、数値制御装置１を備えた工作機械の中には、自動化ラインに組み込まれているため、容易に運転状態を停止することができないものがある。このような場合、加工中の製品に対する影響を考慮して、数値制御装置１に数値制御処理以外の処理を実行させることは避けたい。制御装置１０Ｄによれば、数値制御装置１は、ログデータの取得処理さえ行えば、その他の処理は、数値制御装置１と別体の制御装置１０Ｄにおいて行うことができるため、数値制御装置１の性能への影響を抑制しつつ、ジョブの割当状態の調整を行うことが可能になる。

また、制御装置１０Ｄは、抽象化部２０を有する。このため、制御装置１０Ｃと同様に、ユーザの属性に応じて、遷移図、選択肢、および変更後の遷移図を抽象化し、内部情報の開示範囲およびアクセス範囲を適切に制限することが可能になる。また、制御装置１０Ｄは、企業機密を守ることができると共に、十分な知識を有さないユーザが数値制御装置１または工作機械に不用意な変更を加えて、意図しない動作が実行されることを防ぐことが可能になる。

実施の形態５．
図１４は、実施の形態５にかかる制御装置１０Ｅを有する数値制御装置１の構成を示す図である。数値制御装置１は、制御装置１０Ｅと、変更情報記憶部１７と、数値制御処理実行部１８と、ログデータ記憶部１９とを有する。

制御装置１０Ｅは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６と、抽象化部２０と、機械学習装置３０とを有する。表示部１１は、遷移図表示部１１１と、変更後遷移図表示部１１３とを有する。抽象化部２０は、遷移図抽象化部２０１と、変更後遷移図抽象化部２０３とを有する。制御装置１０Ｃが、選択肢を表示画面上に表示して、生成された選択肢の中からユーザが選択した選択肢を示す入力情報を得る構成を有するのに対して、制御装置１０Ｅは、機械学習装置３０を有し、機械学習装置３０が、生成された選択肢の中から適用する選択肢を選択する機能を有する点で制御装置１０Ｃと異なる。以下、制御装置１０Ｃと異なる点について主に説明し、共通する点については詳細な説明を省略する。

遷移図生成部１３は、実施の形態３と同様の動作に加えて、生成した遷移図の元となる各ジョブのイベントログを機械学習装置３０に出力する。

選択肢生成部１４は、実施の形態３と同様の動作で選択肢を生成し、生成した選択肢を機械学習装置３０に出力する。

変更後遷移図推定部１５は、実施の形態３と同様の動作に加えて、変更後の遷移図を推定すると、推定した変更後の遷移図の元となる各ジョブのイベントログの推定データを機械学習装置３０に出力する。

機械学習装置３０は、選択された選択肢を示す入力情報と、遷移図および変更後の遷移図のイベントログが示すジョブの割当状態とに基づいて、変更後のジョブの割当状態を学習する。機械学習装置３０は、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から、適用する選択肢を選択し、選択した選択肢を示す入力情報を生成して入力受付部１２に出力する。入力受付部１２は、選択された選択肢を示す入力情報を変更後遷移図推定部１５および変更情報出力部１６のそれぞれに出力する。この場合、変更後遷移図推定部１５は、学習結果に従ったジョブの割当状態を示す変更後の遷移図を推定し、変更後遷移図表示部１１３は、学習結果に従ったジョブの割当状態を示す変更後の遷移図を表示することになる。またこのとき、変更情報出力部１６は、学習結果に従ったジョブの割当状態を実現するための変更情報を出力することになる。

図１５は、図１４に示す機械学習装置３０の機能構成を示す図である。機械学習装置３０は、状態観測部３１と、学習部３２とを有する。学習部３２は、報酬計算部３３と、関数更新部３４と、行動選択部３５とを有する。

状態観測部３１は、数値制御装置１が有する複数の演算部のそれぞれにおける過去のジョブの実行状態、および、変更情報に従ってジョブの割当状態を変更した場合に推定されるジョブの実行状態を示す情報を、状態変数として観測する。具体的には、状態観測部３１は、遷移図生成部１３から遷移図の元となるイベントログを取得し、変更後遷移図推定部１５から変更後の遷移図の元となるイベントログの推定データを取得し、取得したイベントログを状態変数として観測する。

学習部３２は、状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、最適なシステム構成、具体的には、複数の演算部へのジョブの割当状態を学習する。

学習部３２は、どのような学習アルゴリズムを用いてもよい。一例として、学習部３２が強化学習を用いる場合について説明する。強化学習は、ある環境内における行動主体が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。ここで行動主体は、エージェントと呼ばれる。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習、ＴＤ学習などが知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式である行動価値テーブルは以下の数式（１）で表される。

数式（１）において、ｓ_tは時刻ｔにおける環境を表し、ａ_tは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａ_tにより、環境はｓ_t+1に変わる。具体的には、本実施の形態では、環境ｓは、ジョブの実行状態であり、行動ａは、選択された選択肢である。ｒ_t+1は、その環境の変化によって得られる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは０よりも大きく、１以下の値を取り、αは０よりも大きく、１以下の値をとる。Ｑ学習を適用した場合、最適なシステム構成が行動ａ_tとなる。

数式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最良の行動ａの行動価値Ｑが、時刻ｔにおいて実行された行動ａの行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝搬していくようになる。

報酬計算部３３は、状態変数に基づいて報酬を計算する。報酬計算部３３は、一定周期内に実行すべきジョブの完了までに要する処理時間と、その際の複数の演算部の利用効率とに基づいて、報酬ｒを計算する。例えば、一定周期内に実行すべきジョブの完了時刻が早まった場合、複数の演算部間で処理負荷の偏りが減少した場合には、報酬計算部３３は、報酬ｒを増大させる。報酬ｒを増大させる方法は特に制限されないが、例えば、報酬ｒに「１」を加算することが考えられる。また、一定周期内に実行すべきジョブの完了時刻が延長した場合、複数の演算部間で処理負荷の偏りが増大した場合、報酬計算部３３は、報酬ｒを低減する。報酬ｒを低減させる方法は特に制限されないが、例えば、報酬ｒから「１」を減算することが考えられる。一定周期内に実行すべきジョブの完了までに要する処理時間と、その際の複数の演算部の利用効率とは、公知の方法に従って抽出される。例えば、報酬計算部３３は、一定周期内に実行すべきジョブの完了時刻をログデータから取得し、その平均をとることで処理時間を算出することができる。また、報酬計算部３３は、ログデータの取得時刻の範囲内において、複数の演算部がそれぞれジョブを実行している時間と、ジョブを実行していない時間との総和を取り、複数の演算部の利用効率を算出することができる。

関数更新部３４は、報酬計算部３３によって計算される報酬に従って、最適なシステム構成を決定するための関数を更新する。例えばＱ学習の場合、数式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）を、最適なシステム構成を算出するための関数として用いる。関数更新部３４は、更新後の行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）を、行動選択部３５に出力することができる。

行動選択部３５は、関数更新部３４が出力する行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）に基づいて、行動ａを選択する。具体的には、行動選択部３５は、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から、適用する選択肢を選択し、選択した選択肢を示す入力情報を生成して入力受付部１２に出力する。このとき行動選択部３５が行動ａを選択する方法は、特に制限されない。例えば、行動選択部３５は、行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）の最も高い行動ａ’を選択するｇｒｅｅｄｙ法を用いてもよいし、確率εでランダムに行動ａ’を選択し、確率（１－ε）で行動価値関数Ｑ（ｓ_ｔ，ａ_ｔ）が最も高い行動ａ’を選択するε－ｇｒｅｅｄｙ法を用いてもよい。

入力受付部１２は、行動選択部３５から入力情報を受け付けると、入力情報を変更後遷移図推定部１５に出力する。変更後遷移図推定部１５は、行動選択部３５によって選択された選択肢に基づいて、変更後の遷移図を推定し、推定した遷移図の元となるイベントログの推定データを状態観測部３１に出力することとなる。最適な行動ａが確定した場合、行動選択部３５は、入力受付部１２に確定した行動ａを出力し、入力受付部１２は、変更情報出力部１６にその結果を変更情報として出力するように通知する。

なお、機械学習が繰り返されている間、機械学習装置３０は、表示部１１を用いて途中経過の遷移図を表示する必要はない。最適な行動ａの選択が確定した後、上記では、入力受付部１２が、確定した行動ａを自動的に出力することとしたが、機械学習装置３０は、変更後遷移図推定部１５および変更後遷移図表示部１１３を用いて、確定した行動ａが示す選択肢を適用した場合の遷移図を表示させてもよい。この場合、変更後遷移図表示部１１３は、変更後の遷移図と共に、変更を確定するか否かを選択入力するための操作部を表示し、ユーザが操作部を操作することで、変更を確定してもよい。この場合、入力受付部１２は、ユーザが操作部を操作したことを検知すると、変更を確定するように変更情報出力部１６に出力する。

なお、本実施の形態では、学習部３２が用いる学習アルゴリズムは強化学習としたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。学習部３２は、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、または、半教師あり学習といった学習アルゴリズムを用いることも可能である。また学習部３２は、特徴量そのものの抽出を学習する深層学習を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどを用いてもよい。

以上説明したように、実施の形態５にかかる制御装置１０Ｅによれば、実施の形態１～４にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｄと同様に、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

また、制御装置１０Ｅは、抽象化部２０を有する。このため、制御装置１０Ｃ，１０Ｄと同様に、ユーザの属性に応じて、遷移図、選択肢、および変更後の遷移図を抽象化し、内部情報の開示範囲およびアクセス範囲を適切に制限することが可能になる。また、制御装置１０Ｅは、企業機密を守ることができると共に、十分な知識を有さないユーザが数値制御装置１または工作機械に不用意な変更を加えて、意図しない動作が実行されることを防ぐことが可能になる。

さらに、制御装置１０Ｅの機械学習装置３０は、ジョブの割当状態の学習結果に基づいて、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から、適用する選択肢を選択する機能を有する。このため、ユーザは試行錯誤することなく、適用する選択肢を選択して、ジョブの割当状態を調整することが可能になる。

なお、制御装置１０Ｅは、抽象化部２０を有することとしたが、抽象化部２０を省略してもよい。また、機械学習装置３０は、数値制御装置１が備える制御装置１０Ｅに内蔵されることとしたが、数値制御装置１と別体の装置であってもよい。この場合、機械学習装置３０と数値制御装置１とは、ネットワークを介して接続される。

実施の形態６．
図１６は、実施の形態６にかかる制御装置１０Ｆの構成を示す図である。制御装置１０Ｆは、数値制御装置１と別体の装置である点以外は、実施の形態５にかかる制御装置１０Ｅと同様の機能を有するため、共通する事項については詳しい説明を省略する。

制御装置１０Ｆは、数値制御装置１と別体の装置である点を除いて、制御装置１０Ｅと同様の機能を有する。制御装置１０Ｆは、表示部１１と、入力受付部１２と、遷移図生成部１３と、選択肢生成部１４と、変更後遷移図推定部１５と、変更情報出力部１６と、抽象化部２０と、機械学習装置３０とを有する。表示部１１は、遷移図表示部１１１と、変更後遷移図表示部１１３とを有する。抽象化部２０は、遷移図抽象化部２０１と、変更後遷移図抽象化部２０３とを有する。

数値制御装置１は、制御装置１０Ｆと別体の装置である。変更情報記憶部１７およびログデータ記憶部１９は、数値制御装置１がネットワーク経由でアクセス可能なコンピュータ、ハードディスクなどの記憶領域である。また、変更情報記憶部１７は、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。ログデータ記憶部１９についても同様に、数値制御装置１に内蔵された記憶領域であってもよい。

制御装置１０Ｆの動作は、以下の点を除いて、制御装置１０Ｅの動作と同様である。制御装置１０Ｆは、ネットワークを介してログデータ記憶部１９からログデータを取得することができる。また、ログデータを保存したＳＤカード、ＵＳＢメモリなどの可搬性記憶媒体を制御装置１０Ｆに接続することで、制御装置１０Ｆがログデータを取得することもできる。

なお、変更情報出力部１６は、制御装置１０Ｆが制御装置１０Ｆの外部の変更情報記憶部１７に接続されている場合、変更情報記憶部１７に変更情報を出力してもよいし、制御装置１０Ｆを構成するコンピュータなどの装置上の記憶領域に変更情報を出力してもよい。

以上説明したように、実施の形態６にかかる制御装置１０Ｆによれば、実施の形態１～５にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｅと同様に、並列プログラミングの専門知識を持たない者であっても、演算部へのジョブの割当状態を確認しながら調整することが容易になる。

また、制御装置１０Ｆの機械学習装置３０は、ジョブの割当状態の学習結果に基づいて、選択肢生成部１４が生成した選択肢の中から、適用する選択肢を選択する機能を有する。このため、ユーザは試行錯誤することなく、適用する選択肢を選択して、ジョブの割当状態を調整することが可能になる。

また、制御装置１０Ｆは、数値制御装置１と別体の装置である。このため、ジョブの割当状態を変更するための処理を行うための処理負荷、機械学習装置３０が行う機械学習処理の処理負荷などの影響が数値制御装置１に対して及ばないという利点がある。例えば、数値制御装置１を備えた工作機械の中には、自動化ラインに組み込まれているため、容易に運転状態を停止することができないものがある。このような場合、加工中の製品に対する影響を考慮して、数値制御装置１に数値制御処理以外の処理を実行させることは避けたい。制御装置１０Ｆによれば、数値制御装置１は、ログデータの取得処理さえ行えば、その他の処理は、数値制御装置１と別体の制御装置１０Ｆにおいて行うことができるため、数値制御装置１の性能への影響を抑制しつつ、ジョブの割当状態の調整を行うことが可能になる。

なお、実施の形態５では機械学習装置３０は数値制御装置１に内蔵されており、実施の形態６では機械学習装置３０は数値制御装置１と別体の制御装置１０Ｆに内蔵されていることとしたが、本実施の形態はかかる例に限定されない。機械学習装置３０は、数値制御装置１および制御装置１０Ｆの両方と別体の装置であってもよい。

続いて、ハードウェア構成について説明する。実施の形態１～６にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｆは、処理回路により実現される。これらの処理回路は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、ＣＰＵを用いた制御回路であってもよい。

上記の処理回路が、専用のハードウェアにより実現される場合、これらは、図１７に示す処理回路９０により実現される。図１７は、実施の形態１～６にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｆの機能を実現するための専用のハードウェアを示す図である。処理回路９０は、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である。

上記の処理回路が、ＣＰＵを用いた制御回路で実現される場合、この制御回路は例えば図１８に示す構成の制御回路９１である。図１８は、実施の形態１～６にかかる制御装置１０Ａ～１０Ｆの機能を実現するための制御回路９１の構成を示す図である。図１８に示すように、制御回路９１は、プロセッサ９２と、メモリ９３とを備える。プロセッサ９２は、ＣＰＵであり、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などとも呼ばれる。メモリ９３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（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（Digital Versatile Disk）などである。

上記の処理回路が制御回路９１により実現される場合、プロセッサ９２がメモリ９３に記憶された、各構成要素の処理に対応するプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、メモリ９３は、プロセッサ９２が実行する各処理における一時メモリとしても使用される。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ 数値制御装置、１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ，１０Ｅ，１０Ｆ 制御装置、１１ 表示部、１２ 入力受付部、１３ 遷移図生成部、１４ 選択肢生成部、１５ 変更後遷移図推定部、１６ 変更情報出力部、１７ 変更情報記憶部、１８ 数値制御処理実行部、１９ ログデータ記憶部、２０ 抽象化部、３０ 機械学習装置、３１ 状態観測部、３２ 学習部、３３ 報酬計算部、３４ 関数更新部、３５ 行動選択部、９０ 処理回路、９１ 制御回路、９２ プロセッサ、９３ メモリ、１１１ 遷移図表示部、１１２ 選択肢表示部、１１３ 変更後遷移図表示部、２０１ 遷移図抽象化部、２０２ 選択肢抽象化部、２０３ 変更後遷移図抽象化部。

Claims (12)

1. ソフトウェアを構成するジョブを複数の演算部のそれぞれに割り当てて実行させる数値制御装置の前記ジョブの割当方法を決定する制御装置において、
   複数の前記演算部のそれぞれにおける前記ジョブの実行状態を時系列で表す遷移図を表示する遷移図表示部と、
   前記ソフトウェアに課される制約に基づいて、前記遷移図に表示された前記ジョブの割当状態の変更方法の選択肢を生成する選択肢生成部と、
   生成された前記選択肢の中から選択された前記選択肢を示す入力情報を受け付ける入力受付部と、
   前記入力情報が示す前記選択肢に従って、前記ジョブの割当状態を変更するための変更情報を出力する変更情報出力部と、
   を備えることを特徴とする制御装置。
2. 前記遷移図表示部は、前記数値制御装置から取得されるデータであって、前記ジョブを過去に実行した演算部と前記ジョブが過去に実行されたタイミングとを特定する情報を含むログデータに基づいて、前記遷移図を表示することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 前記入力情報に従って前記ジョブの割当状態を変更した場合の遷移図を推定する変更後遷移図推定部、
   をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
4. 前記変更後遷移図推定部は、前記ログデータに基づいて遷移図を推定することを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
5. 前記選択肢生成部が生成した前記選択肢を表示する選択肢表示部と、
   ユーザの属性を示す識別情報に基づいて、前記遷移図表示部および前記選択肢表示部が表示する表示内容の抽象度合いを変化させる抽象化部と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の制御装置。
6. 前記数値制御装置は、前記制御装置を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の制御装置。
7. 前記制御装置は、前記数値制御装置と別体の装置であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の制御装置。
8. 前記制約は、前記ソフトウェアを構成する複数の前記ジョブのうち並列処理することができないジョブの組合せを示すことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の制御装置。
9. 前記遷移図表示部が表示する前記遷移図に含まれる前記ジョブの実行状態、および、前記変更情報に従って前記ジョブの割当状態を変更した場合に推定される前記ジョブの実行状態を示す情報を状態変数として観測する状態観測部と、
   前記状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、前記ジョブの割当状態を学習する学習部と、
   前記学習部の学習結果に基づいて、前記選択肢生成部が生成した選択肢の中から適用する選択肢を選択し、選択した選択肢を示す前記入力情報を出力する行動選択部と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の制御装置。
10. 請求項１から８のいずれか１項に記載の制御装置から取得する前記複数の演算部のそれぞれにおける過去の前記ジョブの実行状態、および、前記変更情報に従って前記ジョブの割当状態を変更した場合に推定される前記ジョブの実行状態を示す情報を状態変数として観測する状態観測部と、
    前記状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、前記ジョブの割当状態を学習する学習部と、
    を備えることを特徴とする機械学習装置。
11. ソフトウェアを構成するジョブを複数の演算部のそれぞれに割り当てて実行させる数値制御装置の前記ジョブの割当方法を決定する制御装置が、
    複数の前記演算部のそれぞれにおける前記ジョブの実行状態を時系列で表す遷移図を表示するステップと、
    前記ソフトウェアに課される制約に基づいて、前記遷移図に表示された前記ジョブの割当状態の変更方法の選択肢を生成するステップと、
    生成された前記選択肢の中から選択された前記選択肢を示す入力情報を受け付けるステップと、
    前記入力情報が示す前記選択肢に従って、前記ジョブの割当状態を変更するための変更情報を出力するステップと、
    を含むことを特徴とする制御方法。
12. 前記遷移図を表示するステップでは、前記数値制御装置から取得されるデータであって、前記ジョブを過去に実行した演算部および前記ジョブが過去に実行されたタイミングを特定する情報を含むログデータに基づいて、前記遷移図を表示することを特徴とする請求項１１に記載の制御方法。

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