JPWO2023085283A5 - - Google Patents

Claims (11)

1. 型のキャビティに溶融材料を供給することにより成形品を成形する成形機の設定条件に関する情報を出力する情報処理システムであって、
   所定の前記成形品の良品成形時に前記成形機または前記型に設けられたセンサによって検出された波形データであって基準となる基準波形データが少なくとも一つ記憶されている少なくとも一つの記憶装置と、
   前記記憶装置を参照して基準波形データを取得し、前記センサから前記成形品の成形時の１ショットにおける波形データを少なくとも一つ取得し、少なくとも一つの設定条件の値と当該設定条件の値のときの成形時の波形データを入力として成形時の波形データと当該基準波形データの差が小さくなるように学習する機械学習モデルを用いて、少なくとも一つの設定条件の値と当該設定条件の値のときの成形時の波形データを処理することにより、前記基準波形データと同一または類似の波形データを前記センサが検出する設定条件の値を少なくとも一つ出力する成形条件提供部と、
   を備える情報処理システム。
2. 前記少なくとも一つの設定条件は、射出速度、ＶＰ切替位置、保圧及び保圧時間のうち少なくとも一つである、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記記憶装置には、前記基準波形データが複数記憶されており、
   前記成形条件提供部は、前記複数の基準波形データに対応する複数の設定条件から良品が出る設定条件範囲を複数特定し、特定した複数の設定条件範囲から一つの設定条件範囲を選択し、当該選択した設定条件範囲に基づいて設定条件の値を出力する
   請求項１に記載の情報処理システム。
4. 前記記憶装置には、樹脂の種類または樹脂の特性毎に機械学習モデルが記憶されている、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
5. 前記成形条件提供部は、ユーザによって入力された樹脂の種類または樹脂の物性に応じた機械学習モデルを前記記憶装置を参照して選択し、当該選択した機械学習モデルを用いて、前記少なくとも一つの設定条件の値を出力する
   請求項４に記載の情報処理システム。
6. 前記成形条件提供部は、前記成形機に設けられたモータの特性値及び／または前記コントローラに格納されている前記モータの特性値を用いて、前記成形機の前記樹脂の物性を推定し、当該推定した樹脂の物性に応じた機械学習モデルを用いて、前記少なくとも一つの設定条件の値を出力する
   請求項４に記載の情報処理システム。
7. 前記記憶装置には、樹脂の種類または樹脂の物性が入力パラメータに含まれる機械学習モデルが記憶されている、請求項１に記載の情報処理システム。
8. 前記成形条件提供部は、ユーザによって入力された樹脂の種類または樹脂の物性に基づいて、樹脂の種類または樹脂の特性を前記機械学習モデルに入力することにより、前記少なくとも一つの設定条件の値を出力する
   請求項７に記載の情報処理システム。
9. 前記成形条件提供部は、前記成形機に設けられたモータの特性値及び／または前記コントローラに格納されている前記モータの特性値を用いて、前記成形機の前記樹脂の物性を推定し、当該推定した樹脂の物性を機械学習モデルに入力して、前記少なくとも一つの設定条件の値を出力する
   請求項７に記載の情報処理システム。
10. 当該情報処理システムは１または複数の情報処理装置から構成されている請求項１に記載の情報処理システム。
11. 所定の成形品の良品成形時に成形機または型に設けられたセンサによって検出された波形データであって基準となる基準波形データが少なくとも一つ記憶されている少なくとも一つの記憶装置を参照可能なコンピュータに、
    前記記憶装置を参照して基準波形データを取得し、前記センサから前記成形品の成型時の１ショットにおける波形データを少なくとも一つ取得し、少なくとも一つの設定条件の値と当該設定条件の値のときの成形時の波形データを入力として成形時の波形データと当該基準波形データの差が小さくなるように学習する機械学習モデルを用いて、少なくとも一つの設定条件の値と当該設定条件の値のときの成形時の波形データを処理することにより、前記基準波形データと同一または類似の波形データを前記センサが検出する設定条件の値を少なくとも一つ出力する手順、
    を実行させるためのプログラム。