JP7437784B2 - 学習済みモデルの生成方法、保全表示装置、及びプログラム - Google Patents
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Description
前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第5確率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第5確率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する。
<保全表示装置100及び生産装置200>
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る保全表示装置100と、保全表示装置100が適用される生産装置200と、を含むネットワーク図である。本実施の形態において説明する保全表示装置100は、リチウムイオン二次電池を生産するための生産装置200の保全表示を行う装置である。図1に示す例では、保全表示装置100は1つの生産装置200に対して適用されているが、本発明はこれに限定されず、1つの保全表示装置が複数の生産装置に対して適用されてもよい。また、本実施の形態において、保全表示装置100は装置として説明されるが、本発明はこれに限定されず、個々の構成がネットワークを介して接続された保全表示システムであってもよい。
図3Aは、生産装置200において巻回体を生産する巻回部201の構成を例示した図である。
検査機207は、生産された巻回体204の検査を行う。検査機207は、例えばSS-OCT(Swept Source-Optical Coherence Tomography)装置である。検査機207は、本発明のセンサの一例である。
次に、上述した生産装置200の保全作業を表示する保全表示装置100の機能構成と動作について詳細に説明する。なお、本実施の形態における保全作業とは、生産装置200に対して、各構成の調整や部品交換等を適宜行うことで、生産装置200から生産される巻回体204に不良が生じないようにする作業を意味する。本発明では、保全作業は、特に上述した生産装置200の第1供給リール50及び第1貼合ロール205Aの不具合を保全するための作業である。保全作業は、生産装置200を実地で取り扱う作業員等によって行われる。
図6は、第1の実施の形態に係る保全表示装置100の機能構成を例示したブロック図である。上述したように、保全表示装置100は、記憶部110、制御部120及び報知部130を有する(図1参照)。
図6に示すように、制御部120は、設備状態診断部121、報知判定部122、保全効果判定部123、設備状態診断モデル生成部124、を有する。
次に、図9及び図10を参照して、図6に示す機能構成を有する保全表示装置100における処理の全体の流れについて説明する。図9及び図10は、保全表示装置100における処理の全体の流れを概略的に説明するシーケンス図である。
保全表示装置100における学習処理は、生産装置200によって不良品が生産された場合に、どのような形状データの不良品が、どのような保全作業によって改善されたか、が学習された学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を生成するための処理である。従って、学習処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、新たに生産された複数の巻回体204の断面形状を示す形状データに基づいて、生産装置200に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、学習処理で生成された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
保全表示装置100における更新処理は、上述した学習処理より後に、新たに保全作業が行われた場合、当該保全作業による保全作業の結果に基づいて、学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を更新する処理である。すなわち、更新処理は、その開始前に保全作業が行われていることが前提となっている。
以下説明する識別処理は、新たに生産された複数の巻回体204の断面形状を示す形状データに基づいて、生産装置200に異常、または異常の予兆が生じているか否かを、更新処理で更新された設備状態診断モデルMを用いて識別する処理である。
以下では、図9及び図10に示す学習処理、識別処理、及び更新処理のそれぞれについて詳細に説明する。
まず、保全効果判定部123及び設備状態診断モデル生成部124による学習処理について説明する。
以下では、学習処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図9のステップS11からステップS14の処理)について説明する。図11は、学習処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、学習処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図9のステップS15及びS16の処理)について説明する。図13は、学習処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、設備状態診断部121及び報知判定部122による識別処理について説明する。
以下では、識別処理における、設備状態診断部121が実行する処理(図9のステップS17及びステップS18の処理)について説明する。図14は、識別処理において、設備状態診断部121が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以下では、識別処理における、報知判定部122の実行する処理(図9のステップS19からステップS112の処理)について説明する。図15は、識別処理において、報知判定部122が実行する処理を説明するためのフローチャートである。
次に、保全効果判定部123及び設備状態診断モデル生成部124による更新処理について説明する。
以下では、更新処理における、保全効果判定部123が実行する処理(図10のステップS21からステップS24の処理)について説明する。図17は、更新処理において、保全効果判定部123が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
次に、更新処理における、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理(図10のステップS25及びS26の処理)について説明する。図19は、更新処理において、設備状態診断モデル生成部124が実行する処理について説明するためのフローチャートである。
以上説明したように、保全表示装置100は、報知判定部122と、モデル生成部の一例である設備状態診断モデル生成部124とを有する。報知判定部122は、巻回体204の半径方向に沿って読み取られた第1端面の位置を表す第1データ、第2端面の位置を表す第2データをセンサとしての検査機207から取得する。そして報知判定部122は、第1データが示す第1端面の位置の連続が、第2データが示す第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、巻回体204が不良であるか否かを判定する。巻回体204が不良である場合、報知判定部122は、不良の原因は第1供給リール50又は第1貼合ロール205Aにある旨の情報を保全のために表示部132に出力する。設備状態診断モデル生成部124は、第1供給リール50を保全する前後の第1データ及び第2データに基づき、第1供給リール50が保全される前の巻回体204の第1不良率と第1供給リール50を保全した後の巻回体204の第2不良率との第1差分を算出する。そして設備状態診断モデル生成部124は、第1差分が所定値未満と判断された場合、第1供給リール50が保全される前に読み取られた第1データ及び第2データは学習済みモデルを生成または更新するためには用いない。一方、第1差分が所定値以上と判断された場合、第1供給リール50が保全される前に読み取られた第1データ及び第2データを用いて学習済みモデル(設備状態診断モデルM)を生成または更新する。
以下では、本発明の第2の実施の形態について説明する。図20は、第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aの構成を例示した図である。第2の実施の形態に係る保全表示装置100Aは、サーバ10Aの制御部120Aが有する保全効果判定部123Aの行う処理が上記説明した第1の実施の形態に係る保全効果判定部123と異なっている。
以下、本発明の第3の実施の形態について説明する。図22は、第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bの構成を例示した図である。第3の実施の形態に係る保全表示装置100Bは、サーバ10Bの記憶部110Bが効果なし設備状態診断モデルデータベース114をさらに有し、制御部120Bが報知判定部122B、保全効果判定部123B、及び設備状態診断モデル生成部124Bを有する点で上記説明した第1の実施の形態に係る保全表示装置100と異なっている。
以上、図面を参照しながら本開示に係る実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範囲内において、各種の変更例または修正例に想到しうることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素は任意に組み合わせてられてもよい。
50 第1供給リール
51 第2供給リール
100,100A,100B 保全表示装置
110,110B 記憶部
111 生産実績データベース
112 設備状態診断モデルデータベース
113 保全実績データベース
114 効果なし設備状態診断モデルデータベース
120,120A,120B 制御部
121 設備状態診断部
122,122B 報知判定部
123,123A,123B 保全効果判定部
124,124B 設備状態診断モデル生成部
130 報知部
131 警報部
132 表示部
200 生産装置
201 巻回部
202 第1シート材
203 第2シート材
204 巻回体
205A 第1貼合ロール
205B 第2貼合ロール
206 巻芯
206M 巻芯回転駆動部
207 検査機
Claims (24)
- 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記第1供給リールを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールを保全した前の前記巻回体の第1不良率と前記第1供給リールを保全した後の前記巻回体の第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1貼合ローラを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1貼合ローラを保全した前の前記巻回体の第3不良率と前記第1貼合ローラを保全した後の前記巻回体の第4不良率との第2差分が所定値未満と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第2差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項1記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記第1供給リールを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールを保全した後の前記巻回体の第5不良率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第5不良率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1貼合ローラを保全した後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1貼合ローラを保全した後の前記巻回体の第6不良率が所定値以上と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第6不良率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する、
請求項5記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項5記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項5記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成し、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第1確率と前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第2確率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1貼合ローラを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第3確率と前記第1貼合ローラを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第4確率との第2差分が所定値未満と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第2差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
請求項9記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項9記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項9記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルの生成方法であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成し、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力し、
前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第5確率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第5確率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1貼合ローラを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第6確率が所定値以上と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第6確率が前記所定値以上と判断された場合、前記第1貼合ローラを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
請求項13記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の正極シートであり、前記第2電極シートは電池の負極シートである、
請求項13記載の学習済みモデルの生成方法。 - 前記第1電極シートは電池の負極シートであり、前記第2電極シートは電池の正極シートである、
請求項13記載の学習済みモデルの生成方法。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を表示する保全表示装置であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
前記第1供給リールを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールが保全された前の前記巻回体の第1不良率と前記第1供給リールが保全された後の前記巻回体の第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合の、前記第1供給リールが保全された前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合の、前記第1供給リールが保全された前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
を備える、保全表示装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を表示する保全表示装置であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
前記第1供給リールが保全された後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールが保全された後の前記巻回体の第5不良率が所定値以上と判断された場合の、前記第1供給リールが保全された前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いず、一方、前記第5不良率が前記所定値未満と判断された場合の、前記第1供給リールが保全された前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
を備える、保全表示装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を表示する保全表示装置であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
前記学習済みモデルを用いて、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにあることを特定して特定結果を含む情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
を備え、
前記モデル生成部は、前記第1供給リールが保全された前の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第1確率と前記第1供給リールが保全された後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第2確率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールが保全された前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールが保全された前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
保全表示装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全に関する情報を表示する保全表示装置であって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得し、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差しているか否かに基づいて、前記巻回体が不良であるか否かを判定し、不良である場合には不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成するモデル生成部と、
前記学習済みモデルを用いて、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにあることを特定して特定結果を含む情報を保全のために表示装置に出力する報知判定部と、
を備え、
前記モデル生成部は、前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第5確率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第5確率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する、
保全表示装置。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記第1供給リールを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールを保全した前の前記巻回体の第1不良率と前記第1供給リールを保全した後の前記巻回体の第2不良率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する手順と、
を前記コンピュータに実行させる、プログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体が不良であり、前記不良の原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記第1供給リールを保全する前後の前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1供給リールを保全した後の前記巻回体の第5不良率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを生成するためには用いず、一方、前記第5不良率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを生成する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成する手順と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第1確率と前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第2確率との第1差分が所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第1差分が前記所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。 - 第1電極シートを供給する第1供給リールと、
第2電極シートを供給する第2供給リールと、
前記第1電極シート側に設けられた第1貼合ローラと、
前記第2電極シート側に設けられ、前記第1貼合ローラと対となって前記第1電極シートと前記第2電極シートとを貼り合わせる第2貼合ローラと、
前記貼り合わせられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートが巻き付けられる巻芯と、
前記巻芯に巻き付けられた前記第1電極シート及び前記第2電極シートの巻回体の半径方向に沿って前記第1電極シートの第1端面及び前記第2電極シートの第2端面を読み取るセンサと、を備えた生産装置の保全のための学習済みモデルを生成するコンピュータが実行するプログラムであって、
前記半径方向に沿って読み取られた前記第1端面の位置を表す第1データ、前記半径方向に沿って読み取られた前記第2端面の位置を表す第2データを前記センサから取得する手順と、
前記第1データ及び前記第2データに基づき、前記第1データが示す前記第1端面の位置の連続が、前記第2データが示す前記第2端面の位置の連続に交差していると判断された場合、前記巻回体の不良原因は前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨を判断するための学習済みモデルを生成する手順と、
前記学習済みモデルを用いた判断に基づき、前記不良原因が前記第1供給リール又は前記第1貼合ローラにある旨の情報を保全のために表示装置に出力する手順と、
前記第1供給リールを保全した後の前記第1データ及び前記第2データを前記学習済みモデルに入力して得られる前記巻回体の不良が改善される第5確率が所定値以上と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前に読み取られた前記第1データ及び前記第2データは前記学習済みモデルを更新するためには用いず、一方、前記第5確率が前記所定値未満と判断された場合、前記第1供給リールを保全した前の前記第1データ及び前記第2データを用いて前記学習済みモデルを更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。
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Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3749028B2 (ja) * | 1998-12-11 | 2006-02-22 | 株式会社デジタル | 表示装置 |
KR100305350B1 (ko) * | 1999-07-01 | 2001-11-01 | 이계안 | Ni-MH 전지의 음극판 조립장치 및 그 공정 |
JP2003345188A (ja) * | 2002-05-24 | 2003-12-03 | Hitachi Printing Solutions Ltd | 電子写真装置およびその制御方法 |
JP4443460B2 (ja) * | 2005-04-18 | 2010-03-31 | 京セラミタ株式会社 | 温度管理システム及び温度管理システムを備えた機器 |
JP5780308B2 (ja) * | 2011-09-27 | 2015-09-16 | トヨタ自動車株式会社 | 電池 |
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JP6264072B2 (ja) * | 2014-02-10 | 2018-01-24 | オムロン株式会社 | 品質管理装置及びその制御方法 |
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JP6475181B2 (ja) * | 2016-03-17 | 2019-02-27 | 富士フイルム株式会社 | 搬送装置、インクジェット記録装置、及びプログラム |
JP2018077757A (ja) * | 2016-11-11 | 2018-05-17 | 横河電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体 |
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