JPS62226267A - 推論システムおよび自動生産工程設計システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、エキスパートシステムの改良に係る推論シス
テム及びそれを応用した機械加工における自動生産工程
設計システムに関する。

従来の技術 ＣＡＤ、ＣＡＭの現状を見ると、ＣＡＤと呼ばれている
ものの多くは製図支援システムに、またＣＡＭも数値制
御工作機械への指令作成支援システムの段階にとどまっ
ている。これらＣＡＤ。

ＣＡＭを一貫して行う統合ＣＡＤ／ＣＡＭシステムを得
るためには、ＣＡＤとＣＡＭの間に位置する生産工程設
計の自動化が大きなボトルネックとなっている。具体的
にいうと、生産工程設計とは、機械加工対象物の幾何情
報（例えばＣＡＤなどで作成された機械加工対象物の図
面に関する情報）及び技術情報（機械加工対象物の材質
、各部分の公差及び精度など）をもとに、その機械加工
対象物を加工する方法を決めることである。

これまでに、機械加工対象物の生産工程設計を自動化す
る方法として次の２方式に基づくシステムがあった。

１つはＶａｒｉａｎｔ方式に基づくシステムで、予め加
工する必要のある機械加工対象物の加工手順をすべてデ
ータベースに記録しておき、それを検索することによシ
生産工程設計を行う方法である。

この方法では、同一形状の機械加工対象物の加工を何度
も行う場合、扱う機械加工対象物の形状が予め限られて
いる場合には、効率的に生産工程設計が行える。しかし
、近年工場では多品種少１生産という傾向であり、金型
のようは１品種１個の生産のものもある。このような状
況では加工手順をすべてデータベースに記録するのは時
間がかかシ、効率的ではない場合が多い。

他の１つはＧｅｎｅｒａｔｉｖｅ方式に基づくシステム
で、加工についての断片的な情報、工具及び工作機械に
ついての情報などをデータベースに格納しておき、それ
らと与えられた機械加工対象物の幾何情報とに生産の公
理（機械加工に関する原理的な考え方）を適用させ、計
算機を利用しながら最適と考えられる加工手順を生産し
ていく方法である。この方法では生産工程設計を行う時
に重要な役割を果たす、熟練技術者の断片的なノウハウ
及び経験、実際の加工を行う現場の状況といったものを
表現するのが困難であるという欠点がある。

最近上記２方式に基づいたシステムの欠点を改良する方
法として、人工知能、知識工学の研究の成果を取り入れ
た、ＧＡＲＩシステム、ＴＯＭシステムというシステム
が提案されている。ＧＡＲＩシステム（参考文献１参照
）は、最初に機械加工部品の最終形状を特徴形状と呼ば
れる構成要素ごとに記述する。次に、各特徴形状に対し
て荒加工と仕上げ加工とを割当て、知識ベースに格納さ
れている”助言″をもとに荒加工と仕上げ加工の順列を
あたえていく。ＧＡＲＩシステムで用いられている推論
方法は、拘束をあたえる際に発生する”助言”間の矛盾
を解決していくという方法である。この方法では、使用
する機械の割当てなど大まかな工程設計しかできないと
いう欠点がある。

ＴＯＭシステム（参考文献２参照）は、加工に関する知
識をすべてプロダクションルールで表現シており、最終
形状をもとに素材形状が得られるまで順次ルールを適用
していくことにより加工手順の木を得るという推論方法
を用いている。この方法では、本構造が巨大なものとな
るので、比較的単純な形状の機械加工対象物しか扱えな
いという欠点がある。

参考文献１： （Ｙ、　Ｄｅｓｃｏｔｔｓ　ｅｔ　ａｌ　：　Ａ　Ｐｒ
ｏｂｌｅｍ　５ｏｌｖｅｒｔｈａｔ　Ｐｌａｎｓ　Ｈｏ
ｗ　ｔｏ　Ｍａｃｈｉｎｅ　ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＰａ
ｒｔｓ、　Ｉｎｔ’ｌ　Ｊｏｉｎｔ　Ｃｏｎｆ、　ｏｎ
　ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、１
９８１）　　ワイ、デスコツト　エトオール：エイ　プ
ロブレム　ソルバー　ザット　プランズ　ハウ　ツウ　
マシン　メカニカル　パーツ　インターナショナル　ジ
ヨイント　コンファレンス　オンアーティフィシャル　
インテリジェンス　１９８１参考文献２： （Ｋ、　Ｍａｔｕｓｈｆｍａ　ｅｔ　ａｌ　　：　Ｔｈ
ｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆ　ＣＡＤ　　ａｎｄ　
ＣＡＭ　　ｂｙ　Ａｐｐｌｉａａｔｉｏｚｘ　ｏｆＡｒ
ｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　Ｔｓａ
ｈｎｉｑｕｅｓ。

Ａｎｎａｌｓ　　ｏｆ　　ｔｈｅ　ＣＩＲＰ）　　ケー
　マツシマエト　オールニジ　インテグレーションオブ
キャドアンド　キャムバイ　アプリケイジョン　オブ　
アーティフィシャル　インテリジェンス　テクニクス　
アナルズ　オブ　ザ　シーアイアールビー　、、　　ｖ
ｏｌ、３１／１　、　１９８２発明が解決しようとする
問題点 従来のＶａｉｉａｎｔ　（バリアント）方式、　Ｇｅｎ
ｅｒａｔｉｖｅ（ジェネレイティブ）方式に基づいたシ
ステムでは、生産工程設計を行う時に重要な役割を果た
す、熟練技術者の断片的なノウハウ及び経験、実際の加
工を行う現場の状況といったものを表現するのが困難で
ある。また、ＴＯＭシステムやＧＡＲＩシステムでは、
いずれも推論方法が単一なために生産工程設計の限られ
た局面にしか対処できない。生産工程設計は、設計の対
象となる機械加工対象物や生産工程設計における様々な
局面によって、使わねる知識及びその知識を用いて推論
を行う方法が異なる複雑な問題である。本発明は、簡単
な構成の推論システムおよびそれを応用して熟練技術者
の断片的なノウハウ及び経験、実際の加工を行う現場の
状況などが表現でき、かつ生産工程設計における多様な
知識の利用が可能であり、かつ生産工程設計における様
々な局面に応じて知識およびその知識を用いた推論方法
を使い分けられる機械加工における自動生産工程設計シ
ステムを提供することを目的とする。

問題点を解決するための手段 本発明はエキスパートシステムに関するものであり、知
識ベース格納部と、前記知識ベース格納部の情報から推
論する推論機構部と、推論実行時に生成される情報を記
憶する状態記憶部を構成要素とし、前記状態記憶部が推
論の状況及び推論の結果を記憶する解領域とで構成され
るものである。

また本発明では、機械加工対象物の生産工程設計中に使
用される知識及びノウハウ及びデータを、知識源と呼ば
れるまとまった単位に分割し、知識源ごとに知識の表現
方法及びその知識を用いて推論を行う方法を定めること
により、機械加工対象物の生産工程設計に用いられる多
様な知識を記述することが可能となっている。また、上
記知識源をどのように組み合わせて全体的な生産工程設
計を行っていくか、ということを決めるための推論制御
情報領域を設けることにより生産工程設計全体の制御を
行っている。さらに、上記推論制御情報領域を全体的な
方針を格納する部分と、詳細なスケジュールを格納する
部分とから構成することにより、トップダウン的な全体
方針とボトムアップ的な詳細なスケジュールとの融合が
図られ、複雑な問題である機械加工における生産工程設
計を一貫して行えるシステムが構築可能となっている。

作　　用 知識源振に異った推論方法、知識表現を使うことができ
るのでより効率的な推論が可能となり、またこれを機械
加ニジステム等に応用すればより人間の思考に近い工程
処理が可能になる。

実施例 以下、本発明の実施例について図面を参照しをから説明
する。まず、基本構成を第１図〜第６図を用いて説明す
る。次に、上記基本構成上で生産工程設計が行われる様
子を第７図〜第１３図を用いて説明する。第１図は本発
明の一実施例における自動生産工程設計システム及びそ
の周辺装置を含む全体構成を示すブロック図である。１
は自動生産工程設計システムの本体である。２は知識ベ
ース格納部であり、生産工程設計を行うときに必要な知
識（機械及び工具に関するデータベース。

熟練技術者のノウハウ及び経験、実際の製造現場におけ
る設備及び慣例、生産工程設計の進め方など生産工程設
計者が機械加工の生産工程設計を行うときに必要なこと
をすべて含む）が格納されている。３は推論機構部であ
り、状態記憶部４の情報内容を参照しく１０３）、知識
ベース格納部２に検索コマンドを送る（１ｏ５）ことに
よって、状況に応じた必要な知識だけを受は取る（　１
ｏｅ）。

この知識の内容により推論を行うが、このときて状態記
憶部４の情報内容の参照（１０３）や、オペレータ・イ
ンタフェース部を介シテのオペレータとの情報のやりと
りを行う（１０７，１０８）。

推論の状況及び結果は状態記憶部４に書き込む（１Ｑ４
）。生産工程設計が終了したならば、推論結果をＮＣデ
ータ作成部７に送る（１１１）。

４は状態記憶部であり、推論の状況及び推論の結果を記
憶する部分と推論の進め方を記憶する部分とから構成さ
れる。推論の実行前又は推論実行中にＣＡＤ図面変換部
６を介して、ＣＡＤシステムで作成された機械加工対象
物の幾何情報及び技術情報が状態記憶部４上のデータと
して記憶される（１０２）。６はＣＡＤ図面変換部であ
り、ＣＡＤシステムで作成された機械加工対象物の幾何
情報。

技術情報を受は取り（１０１）、その内容を状態記憶部
４上の表現に変換して状態記憶部４上に書き込む（１０
２）。６はオペレータ・インタフェース部であり、推論
機構部３の指示（１０７）によってディスプレイ装置９
を用いることによシ、オペレータに対して推論の状況及
び結果の表示を行なったり（１０９）、オペレータから
推論に対する指示及びデータを受取り（１１ｏ）、推論
機構部３に送る（１ｏ８）。７はＮＣデータ作成部であ
り、推論機構部３から送られてきた機械加工対象物の生
産工程設計に関する推論結果を受取り（１１１）、それ
を数値制御工作機械１０のＮＣデータの形式に変換し、
作成されたＮＣデータを数値制御工作機械１ｏに送る（
１１２）。８はＣＡＤシステムであり、自動生産工程設
計システム１と接続することにより、機械加工対象物の
設計と生産工程設計を一貫して自動化することが可能と
なる。９はディスプレイ装置であり、このディスプレイ
装置によって、オペレータに対して推論の状況及び結果
などの表示を行なうとともに、オペレータから推論に対
する指示及び推論に必要となるデータなどを入力させる
ことにより効率的な生産工程設計が行える。１０は数値
制御工作機械であり、自動生産工程設計システム１と接
続することによシ、機械加工対象物の生産工程設計と製
造を一貫して自動化することが可能となる。１１は知識
ベース入力装置であり、知識ベース格納部２内に知識を
格納することを容易にするだめの装置である。

第２図は知識ベース格納部及びその周辺装置を含む構成
を示すブロック図である。２は知識ベース格納部全体を
示す。２０１は知識ベース検索部であり、推論機構部３
からの検索コマンド（１ＯＳ）により知識ベース部２０
３内の知識の検索を行い（２１３）、該当する知識を推
論機構部３に送る（１ｏｅ）。知識ベース部２０３内の
知識の検索を効率的に行うために知識ペースディクショ
ナリ部２０４の情報を有効に活用する。２０２は知識ベ
ース構築部であり、知識ベース入力装置１１との情報の
受渡しによって（１１３，１１４）、知識ベース部２０
３の内容を容易に入力させるという機能を持つ。まだ、
知識ベース入力装置１１から入力された情報を知識ベー
ス部２０３で定められた表現形式に変換して知識ベース
部２０３に書き込む（２１４）とともに、知識ベース部
２０３内の情報の参照（２１５）により知識ペースディ
クショナリを作成し、知識ベースディクショナリ部２０
４に書き込む（２１４）。２０３は知識ベース部全体を
示すが、知識ベース部は生産工程設計を行うときに必要
となる知識を格納するだめの領域である。２０４は知識
ベースディクショナリ部であり、知識ベース部２０３内
の知識の検索が効率的に行われるための情報を格納する
。具体的には、どの知識源の知識を検索すればいいかと
いう情報、あるパラメータの値を決定するためのルール
がどこに格納されているかという情報、知識ベース内の
知識の入力者及び入力日付を記録する管理情報を格納す
る。２０５は推論制御情報部であり、生産工程設計に関
する全体的な戦略を格納する。２０８はユーザ定義関数
部であり、ユーザが定義した関数を格納する。この関数
には、生産工程設計を行なうときに用いられる知識のう
ち関数の形で記述するのに適しているものや、推論中に
実行される手続きなどがある。ユーザ定義関数の中で、
特にユーザ定義初期関数と指定した関数は推論実行の開
始前に実行され、ユーザ定義終了関数と指定した関数は
推論実行の終了後に実行される。２ｏ了はデータベース
部であり、生産工程設計を行なうときに用いられるデー
タベースを格納する。例えば、工作機械に関するデータ
ベース。

工具に関するデータベース、加工条件に関するデータベ
ースを格納する。２０８は知識源であり、生産工程設計
の各局面に応じて使用される知識及びその知識を用いて
推論を行う方法を分割して格納する。

第３図は知識ベース部２０３内の各知識源に含まれる情
報の内容の例を示したものである。ここではルールを基
に推論を行う場合について説明するが、同様な方法でフ
レームを基にして推論を行う場合にも適用可能である。

２０８は１つの知識源全体を示す。３０１は知識源の名
前の格納領域である。３０２はトリガーの格納領域であ
る。トリガーとはどのような条件のときにこの知識源が
起動されるかということを示すものである。例えばイベ
ントを用いて推論制御を行う場合には、どのイベントに
対してこの知識源が起動されるかを示す。イベントとは
知識源を用いた推論を行うときのキーとなるものである
。３０３はこの知識源が状態記憶部４中の推論の状況及
び結果を記憶する部分のどのレベルのノードに関与する
か、ということを示す情報の格納領域である。即ち、ど
のレベルのノードに作用し、どのレベルのノードを生成
するかという情報を格納する。上記状態記憶部４中の推
論の状況及び結果を記憶する部分を、群領域という。レ
ベルとは、群領域を複数の階層に分割したものの一つの
ことである。各レベル内では、ノードと呼ばれる情報を
記憶するまとまった単位が生成され、ノードごとに情報
が記憶される。３０４はこの知識源を用いて推論を行う
方法を示す格納領域である。推論を行う方法としては前
向き推論、後向き推論などがある。さらに細かいレベル
では、ルールの探索方式、適用回数などがある。３０６
はこの知識源を起動したときに知識源内での共通に利用
される変数名及びその値を決めるための方法の格納領域
である。３０６はルールの格納領域であり、複数のルー
ルが格納されている。各ルールは条件部と実行部とから
なる。

３０７はこの知識源だけで用いられるユーザ定義関数（
生産工程設計を行なうときに用いられる知識のうち関数
の形で記述するのに適しているものや、推論中に実行さ
れる手続きなどがある）の格納領域である。各知識源で
共通に使用されるユーザ定義関数は、知識ベース部２０
３内のユーザ定義関数部２０６に格納される。３０８は
この知識源だけで用いられるデータベースの格納領域で
ある。各知識源で共通に使用されるデータベースは、知
識ベース部２０３内のデータベース部りｏ了に格納され
る。

第４図は推論機構部、状態記憶部及びその周辺装置を含
む構成を示すブロック図である。推論機構部３は、スケ
ジュール管理部４０１と推論実行部４０２とから構成さ
れる。４０１はスケジュール管理部であり、状態記憶部
４内のプラン領域４０６とアジェンダ領域４０６の情報
内容を参照する（４１１，４１３）ことにより次にどの
推論を行うかを決める。また、プラン領域４０６とアジ
ェンダ領域４０６の情報内容の更新も行う（４１２，４
１４）。４０２は推論実行部であり、スケジュール管理
部４０１からの指示により次にどの推論を行うかを決め
る。推論実行時には以下のことを行う。■　群領域４０
４の情報の内容の参照、更新を行う（４１５，４１ｅ　
）。　■　知識ベース格納部２に検索コマンドを送る（
１０６）ことにより該当する知識を得る（１ＯＳ）。　
■必要に応じてオペレータ・インタフェース部６を介し
てオペレータに対する情報の表示（１０７）や、オペレ
ータからの指示及びデータの受取りを行う（１０８）。

　■　推論中にルールの実行により新たな推論の進め万
に関する情報が得られた場合には、その情報をスケジュ
ール管理部４０１に送る（４１８）。　■　推論が終了
するとＮＣデータ作成に必要なデータをＮＣデータ作成
部アに送る（１１１）。

状態記憶部４は、推論制御情報領域４０３と群領域４０
４とから構成される。４０３は推論制御情報領域であり
、推論の進め方に関する情報を記憶する領域である。推
論制御情報領域４０３は、推論に関する全体的な方針を
記憶するプラン領域４０５と、詳細なスケジュールを記
憶するアジェンダ領域４０６とから構成される。推論機
構部３内のスケジュール管理部４０１がプラン領域４０
６とアジェンダ領域４０６の情報内容を基に次にどの推
論を行うかを決める。４０４は層領域であり、推論の状
況及び推論の結果を階層構造的に記憶する領域である。

第５図は状態記憶部４内の層領域４０４の構成例を示し
たものである。層領域４０４は推論の状況及び推論の結
果を階層構造的に記憶する領域である。この例では層領
域を４つのレベルに分割している（５０１〜５０４）。

各レベルは、機械加工対象物全体を表すレベル、特徴形
状（機械加工対象物の構成要素を分類したもの）を表す
レベル。

加工条件を表すレベル、加工順序を表すレベルなど意味
の異なったものとなる。各レベル内にはノード（５０６
〜５０８）が生成され、各ノードは属性値の継承が可能
となっている。生産工程設計のような様々なプラン分作
り出す問題では、上記木構造をＡ　Ｎ　Ｄｌｏ　Ｒ木と
するのが有効である。

各ノード内では、データが属性名及び属性値の対で記述
されている（フレーム的な表現となっている）。

第６図を用いて推論のプロセスを説明する。ここでは、
イベントによって推論を制御する方法を例として示す。

必要に応じて第１図〜第４図も参照する。イベントとは
どの知識源を起動するかを示すものである。知識源は、
イベントによって起動されると知識源内に記憶されてい
る知識を用いて−まとまりの推論を行う。どのイベント
に対してどの知識源が起動されるかという情報は知識ベ
ース２０３内の知識ベースディタショナリ部２０４に格
納されている。これを知識源−イベント対応テーブルと
呼ぶ。イベントには知識ベース２０３内の推論制御情報
部２０５に初期プランとして予め格納されているものと
、推論実行中に作り出さ、れるものとの２種類がある。

始めにステップ６０５でプラン領域４０５へ初期プラン
を設定する。この初期プランは知識ベース格納部２内の
推論制御情報部２０５に格納されていたものであり、生
産工程設計に関する全体的な戦略を示し、イベントの列
からなる。初期プランのプラン領域４０５への設定は、
スケジュール管理部４０１が知識ベース格納部２内の知
識ベース検索部２０１に推論実行部４０２を介して検索
コマンドを送る（４１７゜１０５）ことにより知識ベー
ス検索部２０１よシ推論実行部４０２を介して初期プラ
ンを受取り（１０６，４１８）、それをプラン領域４０
５に書き込む（４１１）ことによって行われる。次にス
テップ６１０でプラン領域４０５からイベント列の先頭
にあるイベントを取り出す（４１２゜４１１）。次にス
テップ６１６でスケジュール管理部４０１はこのイベン
トを推論実行部４０２を介して知識ベース検索部２０１
に送る。知識ベース検索部２０１は、知識ベースディク
ショナリ部２０４に格納されている知識源−イベント対
応テーブルを参照することによって知識源２０８の中か
ら実行可能な知識源を捜す。スケジュール管理部４０１
は、起動された知識源に関する実行コードを作成する。

この実行コードには、知識渾名、層領域４０４の階層的
データ構造のどのレベルのノードにその知識源を作用さ
せるかという情報、この実行コードの優先度などの情報
が記録されている。作成された実行コードはアジェンダ
領域４０６に書き込まれる（４１４）。アジェンダ領域
４０６では実行コードがその優先度を基に待ち行列をな
している。次にステップ６２０でスケジュール管理部は
アジェンダ領域４０６かも最も優先度の高い実行コード
の１つを選択する（４１３）。

この実行コードをアジェンダ領域４０６から取り除＜（
４１４）とともに、推論実行部４０２に送る（４１７）
。次にステップ６２６で推論実行部４０２は実行コード
に指定しである知識源を用いた推論を行なう。この推論
中には以下のことを行う。　■　層領域４０４の情報の
内容の参照、更新を行う（４１５，４１６）。　■　知
識ベース格納部２に検索コマンドを送る（１０５）こと
により該当する知識を得る（１ｏｅ）。　■　必要に応
じてオペレータ・インタフェース部θを介してオペレー
タに対する情報の表示（１０７）や、オペレータからの
指示及びデータの受取りを行う（１０８）。　■　推論
中にルールの実行により新だなイベントが発行された場
合には、そのイベントをスケジュール管理部４０１に送
る（４１８）。

スケジュール管理部４０６はステップ６１６と同様に実
行コードを作成し、アジェンダ領域４０６に書き込む（
４１４）。次にステップ６３０でアジェンダ領域４０６
に実行コードが残っているかどうかをチェックする。も
し残っていたならば、ステップ６２０に戻る。次にステ
ップ６３６でプラン領域４０６にイベントが残っている
かどうかチェックする。もし残っていたならば、ステッ
プ６１０に戻る。もしステップ６３６において、プラン
領域４０５にイベントが残っていなければ、推論は終了
する。推論が終了すると、ＮＣデータ作成に必要なデー
タをＮＣデータ作成部７に送る（１１１）。

以下、上記基本構成を用いて実際に生産工程設計が行わ
れる様子を示す。第７図に示される、射出成形用金型の
モールドベース部のフライス加工の生産工程設計を例と
して説明する。

第７図は機械加工対象物のサンプル例である射出成形用
金型のモールドベース部の平面図及び側面図である。ア
ｏ１はモールドベース部全体を示す。７０２は金型の製
品形状部分を挿入するだめのポケット部である。７０３
はストリッパを挿入するだめのストリッパピース部であ
る。７ｏ４゜７０５はキーを挿入するだめのキー溝部で
ある。

７０６はスライドコアを挿入するだめのスライドコア挿
入部である。これら７０１〜７０６をモールドベース部
全体を構成する特徴形状という。

第８図を用いて第７図に示される射出成形用金型のモー
ルドベース部のフライス加工の生産工程設計が実際に行
われる様子を示す。必要に応じて第１図、第４図を参照
する。始めにステップ８０６で、ＣＡＤシステムから第
７図に示される射出成形用金型のモールドベース部の幾
何情報及び技術情報を読み込む。これはＣＡＤ図面変換
部５が行い、読み込んだ内容を状態記憶部４上の表現に
変換して状態記憶部４内の解領域４０４上のレベル１の
領域に書き込む（１０２）。次にステップ８１０で、」
二記幾何情報及び技術情報を基に、各特徴形状への分解
を行う。この特徴形状に関する情報は状態記憶部４内の
解領域４０４上のレベル２の領域に書き込まれる（１０
２）。次にステップ８１６で、各特徴形状ごとに、その
特徴形状を加工するだめの加ニブランを決める。加ニブ
ランとは、例えば荒加工、中荒加工、底仕上加工２輪郭
仕上加工の順で加工を行うというような加工方法に関す
るプランのことである。この加ニブランに関する情報は
状態記憶部４内の解領域４０４上のレベル３の領域に書
き込まれる（１０２）。次にステップ８２０で、各加ニ
ブランごとに工具選択及び加工条件の決定を行う。この
工具選択及び加工条件に関する情報は状態記憶部４内の
解領域４０４上のレベル４の領域に書き込まれる（１０
２）。

条件などの全体的な調整を行う。この調整中に状態記憶
部４内の解領域４０４上に記憶されている情報の変更を
行うこともある。調整がうまくいかなかうたときはステ
ップ８１６に戻ることになる。

調整が終われば、ステップ８３６で加工順を決定し、こ
の加工順に関する情報を状態記憶部４内の解領域４０４
上のレベル５の領域に書き込む（１０２）。次にステッ
プ８４０で、推論結果等の表示を行い推論プロセスは終
了する。推論のプロセスが終了した後で、加工順のプラ
ンをユーザに選択させたり、ＮＣデータ作成部に推論結
果を送ったりする。

第８図で示しだ生産工程設計は、知識ベース部２０３に
以下の情報を格納すれば、第６図で示した推論プロセス
により自動的に行われる。第９図で知識源２０８の分割
の仕方、第１０図で知識ベースディクショナリ部２０４
内のイベント−知識源対応テーブル、第１１図で推論制
御情報部２０６内の初期プラン、第１２図でユーザ定義
関数部２０６内のユーザ常差初抑朋釣−ユーザ常差銘了
関数について説明する。

第９図は知識源の分割の仕方を示しだ図である。

知識源は９０ｊ〜９０４０４つの部分に分割する。

９０１は知識源１であシ、金型モールドベース部の幾何
情報及び技術情報から各特徴形状（ここでいう特徴形状
は第７図で説明したものである）を抽出するための知識
を格納する。９０２は知識源２であり、各特徴形状ごと
にその特徴形状を加工するだめの加ニブランを作り出す
だめの知識を格納する。９０３は知識源３であり、各加
ニブランごとでの工具選択やその工具を用いて加工する
ときの加工条件を決めるだめの知識を格納する。

９０４は知識源４であり、工具選択及び加工条件などの
全体的な調整や加工順の決定を行うだめの知Ｒを格納す
る。この知識には、どのような加工順が最も効率がいい
かなどの熟練技術者のノウハウも含まれる。これら各知
識源ごとに異なった知識表現、異なった推論方法を使用
できることが本発明の一つの特徴である。

第１０図は知識ベース部２０３内の知識ベースディクシ
ョナリ部２０４内に記憶されるイベント−知識源対応テ
ーブルを示しだ図である。この情報によりイベントが発
行されたときにどの知識源を起動するかが決定される。

１００１の情報は、例えばＭａｋｅ−Ｒｉｎｋａｋｕ　
（メイク−リンカフ）というイベントが発行されたら知
識源１を起動することを意味する。

第１１図は知識ベース部２０３内の推論制御情報部２０
６内に記憶される初期プランを示した図である。金型モ
ールドベース部の幾何情報及び技術情報から各特徴形状
を抽出するためのイベントであるＭａｋｅ−Ｒｉｎｋａ
ｋｕ、各特徴形状ごとにその特徴形状を加工するための
加ニブランを作シ出すためのイベントであるＭａｋｅ−
Ｃｕｔｐｌａｎ、工具選択。

加工条件などの全体的な調整及び加工順の決定を行うた
めのイベントであるＭａｋｅ−Ｃｕｔ　ｔｅｒｏｒｄｅ
ｒ（メイク−カッターオーダー）の３つのイベントが初
期プランとして記憶されている。大まかな推論の流れと
してはこれらのイベント順であるが、識源による推論中
に新だなイベントが発行されることもある。新たに発行
されたイベントによりボトムアップ的な推論も行える（
これらの推論方法は推論実行前に予め与えられたもので
はない）。

推論の流れは第６図参照のこと。第１２図はユーザ定義
関数部２０６内のユーザ定義初期関数、ユーザ定義終了
関数を示す。ユーザ定義初期関数記憶領域１２ｏ１内の
関数　Ｒｅａｄ−Ｄａｔａ　（リード−データ）はイベ
ントの発行による推論が開始する前に実行されるが、こ
れはＣＡＤシステムから金型モールドベース部の幾何情
報、技術情報を読み込むことを行う（第８図のステップ
８０６に相当する）。ユーザ定義終了関数記憶領域１２
０２内の関数　Ｓｈｏｗ−Ｒｅｓｕｌｔ　（ショウーリ
ゾルト）はイベントの発行による推論がすべて終了した
後に実行されるが、これは推論結果の表示等を行う（第
８図のステップ８４０に相当する）。第１３図は推論の
実行中に生成される状態記憶部４内の解領域４０４上の
ノードを示す。解領域４０４は５つのレベルに分割され
ており、各レベル内のノードはＡＮＤ１０Ｒ木で結合さ
れている。１３ｏ１はレベル１の領域であり、レベルが
機械加工対象物であるノードを記憶する領域である。１
３０２はレベル２の領域であり、レベルが特徴形状であ
るノードを記憶する領域である。１３０３はレベル３の
領域であり、レベルが加ニブランであるノードを記憶す
る領域である。１３ｏ４はレベル４の領域であり、レベ
ルが工具であるノードを記憶する領域である。１３０５
はレベルらの領域であり、レベルが加工順のプランであ
るノードを記憶する領域である。これらのノードが作ら
れる手順を第８図の推論手順に従って説明する。まずス
テップ８０５で、ＣＡＤシステムから読み込まれた幾何
情報、技術情報を基に、１３０１内に機械加工対象物１
のノードが作られ、ノード内に情報が書き込まれる。こ
れはユーザ定義初期関数　Ｒｅａｄ　−ＤａｔａｌＪ−
ドーデータ）によって実行される。次にステップ８１０
で、１３０２内にレベルが特徴形状であるノードが５つ
（第７図の各特徴形状７０２〜７０６に対応する）作ら
れ、ノード内に情報が書き込まれる。これはイベンｌ−
Ｍａｋｅ−Ｒｉｎｋａｋｕ（メイク−リンカフ）の発行
による知識源１の起動により行われる。次にステップ８
１６で、１３０２内のレベルが特徴形状であるノードそ
れぞれに対して、１３ｏ３内にレベルが加ニブランであ
るノードが作られ、ノード内に情報が書き込まれる。

これはイベントＭａｋｅ−Ｃｕｔｐｌａｎ　（メイク−
カットプラン）の発行による知識源２の起動により行わ
れるが、１つの特徴形状に対して複数の加ニブランが生
成される場合もある。また、レベルが加ニブランである
ノードが作られるとすぐに１３０４内にレベルが工具で
あるノードが作られ、ノード内に情報が書き込まれる。

これは知識源２の実行中に知識源３が起動させるイベン
）　Ｍａｋｅ　−Ｃｕ　ｔ　ｔ　ｅ　ｒ（メイク−カッ
ター）が発行されるだめである。

１つの加ニブランに対してレベルが工具であるノードが
複数外られる場合もある。ステップ８２５で、１３０１
〜１３ｏ４内のノードに書かれた情報を参照して全体的
な調整を行う。これはイベントＭａｋｅ−Ｃｕｔｔｅｒ
ｏｒｄｅｒ　（メイク−カッターオーダー）の発行によ
る知識源４の起動により行われる。

この調整がうまくいかないときは、知識源１．知識源２
．知識源３の再起動による１３０１〜１３０３内のノー
ド又はノード内の情報を修正する。これらの調整が終わ
ると、ステップ８３６で、知識源４は１３０６内にレベ
ルが加工１＠のプランであるノードを作り、ノード内に
情報を書き込む。この情報は、機械加工を行う時に必要
な情報即ち生産工程設計の結果を示すものである。最後
にステップ８４０で、推論結果の表示等が行われる。こ
れはユーザ定義終了関数　Ｓｈｏｗ−Ｒｅｓｕｌｔ　（
シヲウーリゾルト）によって実行される。なお、上記知
識源を用いた推論の制御のために、全体的な方針を格納
する部分と詳細なスケジュールを格納する部分とから構
成される推論制御情報領域を設けることにより、実際の
生産工程設計者が行う設計の進め方に準じた推論過程が
実現され、有用な自動生産工程設計システムを構築する
することが可能となる。

発明の効果 本発明によれば、知識源毎に異った推論方法。

知識表現を使うことができる推論システムを構成でき、
また、この推論システムを応用した機械加工対象物の生
産工程設計を自動的に行うシステムにおいては、知識を
知識源と呼ばれるまとまった単位に分割して管理するこ
とにより、生産工程設計における多様な知識及び多様な
推論方法を取り扱うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における自動生産工程設計シ
ステムおよびその周辺装置を含む全体構成を示すブロッ
ク図、第２図は知識ベース格納部及びその周辺装置を含
む構成を示すブロック図、第３図は第２図中の知識ベー
ス部内の各知識源に含まれる情報の内容の例を示した図
、第４図は推論機構部、状態記憶部およびその周辺装置
を含む構成を示すブロック図、第５図は第４図中の状態
記憶部内の群領域の構成例を示す図、第６図は本山成形
用金型のモールドベース部のフライス加工の生産工程設
計が実際に行われる様子を示したフローチャート、第９
図〜第１２図は第８図で示した生産工程設計が第６図で
示した推論プロセスで自動的に行われるために必要とな
る知識ベース内の情報を示した図、第１３図は第８図で
示した生産工程設計を自動的に行った時の状態記憶部内
の群領域の様子を示した図である。 １・・・・・・自動生産工程設計システムの本体、２・
・・・・・知識ベース格納部、３・・・・・・推論機構
部、４・・・・・・状態記憶部、６・・・・・・ＣＡＤ
図面変換部、６・・・・・・オヘレータ・インターフェ
ース部、７・・・・・・ＮＣｆ−夕作成部、８・・・・
・・ＣＡＤシステム、９・・・・・・ディスプレイ装置
、１ｏ・・・・・・数値制御工作機械、１１・・・・・
・知識ベース入力装置。 代理人の氏名　弁理士　中　尾　敏　男　ほか１名第１
図 り 第２図 第３図 第４図 第５図 第６図 第　７　図 、久’ｌ　　　　　　　　　　　　７０／　　”第８図 第９図 第１Ｏ図 第１１図

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）知識、ノウハウ及びデータを格納する知識ベース
   格納部と、前記知識ベース格納部の情報から推論する推
   論機構部と、推論実行時に生成される情報を記憶する状
   態記憶部とを有し、前記状態記憶部が推論の状況及び推
   論の結果を記憶する解領域と、推論の進め方を記憶する
   推論制御情報領域とから構成されることを特徴とする推
   論システム。
2. （２）推論制御情報領域はプラン領域とアジェンタ領域
   から構成され、前記プラン領域は推論に関する全体的な
   方針を記憶する領域であり、前記アジェンタ領域は前記
   解領域の階層的なデータ構造のどのレベルのノードに知
   識を作用させるかという情報を含む実行コードを記憶す
   る領域であることを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の推論システム。
3. （３）機械加工対象物の加工方法を決定するための知識
   及びノウハウ及びデータを格納する知識ベース格納部と
   、知識ベース格納部の情報から機械加工対象物の加工方
   法を推論する推論機構部と、推論実行時に生成される情
   報を記憶する状態記憶部とを有し、上記状態記憶部が推
   論の状況及び推論の結果を記憶する解領域と、推論の進
   め方を記憶する推論制御情報領域とから構成されること
   を特徴とする自動生産工程設計システム。
4. （４）ＣＡＤシステムで作成された幾何情報及び技術情
   報を、状態記憶部の内容に変換するＣＡＤ図面変換部を
   有することを特徴とする特許請求の範囲第３項記載の自
   動生産工程設計システム。
5. （５）決定された機械加工対象物の加工方法に基づき数
   値制御工作機械のＮＣデータを作成するＮＣデータ作成
   部を有することを特徴とする特許請求の範囲第３項記載
   の自動生産工程設計システム。
6. （６）機械加工対象物の加工方法の決定を行う途中にオ
   ペレータが自動生産工程設計システムに指示を与えるた
   めのオペレータ・インターフェース部を有することを特
   徴とする特許請求の範囲第３項記載の自動生産工程設計
   システム。
7. （７）状態記憶部の推論制御情報領域が、全体的な方針
   を記憶する部分と、詳細なスケジュールを記憶する部分
   とから構成されることを特徴とする特許請求の範囲第３
   項から第６項の何れかに記載の自動生産工程設計システ
   ム。