JP7379672B2 - フレキシブル生産システムおよび装置のための自己学習型製造スケジューリング方法 - Google Patents
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Description
経路設定(ルーティング)の柔軟性とは、新しい製品タイプを生産するために変更されるシステムの能力や、部品に対して実行される作業の順序を変更する能力をカバーすることである。また、機械の柔軟性とは、数量、生産力、性能などの大規模な変化を吸収するというシステムの能力ばかりでなく、複数の機械を使用して一つの部品に対して同じ操作を施すことができる能力をもいう。
作業機械は、自動化されることの多いCNC機械であり、部品の流れを最適化するためのマテリアルハンドリングシステムと、材料の動きと機械の流れを制御する中央制御コンピュータと、が接続されている。
FMSの主な利点は、新製品を製造するための時間や労力などの製造資源(リソース)を管理する際の柔軟性が高いことである。FMSの最良の用途は、大量生産される製品のような製品を少量生産する際に見られる。
自己学習型エージェントのアイデアは、報酬関数で非公式に考慮される制約を理解することである。
これらの概念の説明は、例えば、非特許文献1~4の開示に見ることができる。
一般的に、強化学習アルゴリズム、あるいはエージェントは、その環境と相互作用することによって学習する。エージェントは、正しく実行することで報酬を受け取り、間違って実行することでペナルティを受け取る。エージェントは、その報酬を最大化し、ペナルティを最小化することにより、人間からの介入なしに学習する。
また、分散ジョブショップスケジューリング問題に対するマルチエージェント強化学習(Reinforcement Learning:RL)の分野では、1つのエージェントが1つの製造モジュールを制御し、ジョブの発送の可否を決定する研究が行われている。
不利な点は、グローバルな決定をするために中央エンティティが必要であり、各エージェントはFMSの状態に関する限られた見解しか得られないことであり、これは、学習期間の長期化をもたらす可能性がある。
実施形態の説明は、本発明の実施の単なる例であり、本発明に対して制限的であることを意味するものではない。
処理エンティティおよび処理エンティティの配列は、交換可能であり、全体の配置に対してとても柔軟である。
各モジュールまたはマシンに対して、1つのプレースが生成される。
各意思決定点に対してもまた、1つのプレースが生成される。
2つの意思決定点の間のコンベヤ接続ごとに、トランジションが生成され、これにより、それぞれのプレースを接続する。これらのルールに従うことで、ペトリネットのトポロジーは自動的に、ユーザーが作成したプラントトポロジーと非常によく似たものになる。
[a,0,0]
[[a,0,0][b,c,0]]
状態S1での現在のマーキング S1=(000000010000)
次の状態の計算 S2=S1+C.t
状態S2での現在のマーキング S2=(010000000000)
プロセス固有の制約と最適化目標をGUIなどで設定するのは、プラントオペレータの作業である。また、プラントオペレータの希望に応じて、組み合わせおよび重み付けされた最適化目標を検討することも可能である。実行時に、受け取った報酬を期待される報酬と比較することで、モデルを再トレーニングしたり、微調整したりするためのさらなる分析や決定を行うことができる。
5×生産時間,2×品質,1×エネルギー効率
そして、この情報は報酬関数116の数学的記述に直接変換されることとなり、この例においては、例えば以下のようになる。
0.625×生産時間+0.25×品質+0.125×時間エネルギー
次の状態を計算するために必要なものはたった一つの方程式だけであるため、「シミュレーション」時間は、既知のプラントシミュレーションツールと比較して、本当に高速である。シミュレーションツールとエージェントとの間の通信は必要ではない(「シミュレーション」は、エージェントの環境に統合されているため、応答時間も必要ではない)。
ペトリネットに対して訓練されるので、最善の決定を見つけるためのラベル付きデータは必要ではない。FMS用ペトリネットは、自動的に生成することができる。
RLによって、エンジニアがシステムのルールをモデル化するために、あらゆる普通でない(エキゾチックな)状況を過剰に考える必要はない。
適用されたシステムの意思決定は、オンラインでほぼリアルタイムに行われる。
例えば新しいトポロジーについて、エージェントをオフラインで再トレーニングすることと同様に、オンライントレーニングもまた可能である。
Claims (10)
- 少なくとも製品(a,b,c,d,e)を製造するために使用されるフレキシブル生産システム(500)のための自己学習製造スケジュールを作成する方法であって、
前記フレキシブル生産システムは、ハンドリングエンティティ(C、C1,…)を介して相互接続される処理エンティティ(M1,M2,…M6)を備え、
前記製造スケジュールの作成は、前記フレキシブル生産システムのモデル(400)について強化学習システム(300)によって学習されるものであって、
前記モデルは、少なくとも、前記フレキシブル生産システムの行動および意思決定を表し、
前記モデル(400)は、ペトリネット(102)として実現され、
前記ペトリネット(102)は、
前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のそれぞれに対応する第1のプレースと、
前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のうちの1つと前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のうちの他の1つとの間を接続する前記ハンドリングエンティティ(C、C1,…)上の意思決定点のそれぞれに対応する第2のプレースと、
前記第1のプレースのうちの1つと前記第2のプレースのうちの1つとの間の移動に関連する第1のトランジションと、
前記第1のプレースのうちの1つに製品が移動可能な前記第2のプレースのうちの1つと、当該第1のプレースのうちの1つから前記製品が移動可能な前記第2のプレースのうちの他の1つとの間での移動に関連する第2のトランジションと、
を備えている、
方法。 - 前記ペトリネット(102)の1つの状態は、前記フレキシブル生産システムにおける1つの状態を表す、
請求項1に記載の方法。 - 前記ペトリネットのプレース(PM1,…PM6)は、1つの前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)の状態を表し、
前記ペトリネットのトランジション(1,…24)は、1つの前記ハンドリングエンティティを表す、
請求項1または2に記載の方法。 - ペトリネットのトランジションは、前記フレキシブル生産システムの行動に対応する、
請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記フレキシブル生産システムは、既知のトポロジーを有し、
前記ペトリネット(102)からの情報に対応して、前記トランジションおよび前記プレースに関する情報を含む行列(103)を生成し、
前記行列(103)内の前記情報の位置は、前記フレキシブル生産システムの前記トポロジーに応じて順序付けされている、
請求項3に記載の方法。 - 前記行列(103)の本体は、前記フレキシブル生産システム内にある時点において位置するすべての製品(a,b,c,d,e)に関する入力を含み、前記フレキシブル生産システム内のそれぞれの前記製品(a,b,c,d,e)の、前記位置または1つの位置から別の位置への移動、を示す、
請求項5に記載の方法。 - それぞれの前記製品(a,b,c,d,e)の特性を表すために、着色ペトリネットが使用される、
請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。 - 前記強化学習システムの訓練のために、
前記行列(103)に含まれる前記情報は、ベクトルを計算することによって使用され、
前記ベクトルは、前記強化学習システムの入力情報として使用されるとともに、前記製品(a,b,c,d,e)の製造プロセスまたは前記フレキシブル生産システムの効率に関して付加的に入力されかつ優先順位付けされた最適化の基準に基づいて、前記強化学習システムの次のステップへのトランジションを選択するための基準として使用される、
請求項5または6に記載の方法。 - 前記第2のプレースは、前記第2のトランジションを介して一つの環状に接続されている、
請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。 - 少なくとも製品(a,b,c,d,e)を製造するために使用される、フレキシブル生産システム(500)のための自己学習製造スケジュールの作成のための強化学習システムであって、
前記フレキシブル生産システムは、ハンドリングエンティティ(C,C1,…)を介して相互接続された処理エンティティ(M1,M2,…M6)を備え、
前記強化学習システムの入力は、前記フレキシブル生産システムのモデル(400)を含み、
前記モデルは、少なくとも前記フレキシブル生産システムの行動および意思決定を表し、
前記モデル(400)は、請求項1~8のいずれか1項に記載のペトリネット(100)として実現され、
前記ペトリネット(102)は、
前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のそれぞれに対応する第1のプレースと、
前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のうちの1つと前記処理エンティティ(M1,M2,…M6)のうちの他の1つとの間を接続する前記ハンドリングエンティティ(C、C1,…)上の意思決定点のそれぞれに対応する第2のプレースと、
前記第1のプレースのうちの1つと前記第2のプレースのうちの1つとの間の移動に関連する第1のトランジションと、
前記第1のプレースのうちの1つに製品が移動可能な前記第2のプレースのうちの1つと、当該第1のプレースのうちの1つから前記製品が移動可能な前記第2のプレースのうちの他の1つとの間での移動に関連する第2のトランジションと、
を備える、
強化学習システム。
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