KR0169811B1

KR0169811B1 - 제품 품질 영향 요인 해석 방법 및 성형조건 조정 방법

Info

Publication number: KR0169811B1
Application number: KR1019950037268A
Authority: KR
Inventors: 오사무 사이또; 히로시 와따나베; 겐지 아리끼
Original assignee: 이나바 세이우에몬; 화낙 가부시끼가이샤
Priority date: 1994-10-27
Filing date: 1995-10-26
Publication date: 1999-03-20
Also published as: JPH08118443A; US5815397A; DE69529149D1; DE69529149T2; EP0737560A4; JP3161921B2; EP0737560A1; EP0737560B1; WO1996013370A1; KR960013628A

Abstract

제품의 양부 판별에 유익한 데이타를 적확하게 선택할 수 있고, 성형 이상을

해소하기 위한 성형 조건을 용이하게 판단하여 적당한 조정 작업을 행할 수 있다.사출 성형 작업에 관련하는 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 주성분 분석을 행함으로써 제1주성분축과 제2주성분축을 구하고, 각 주성분축에 대한 여러 조건의 불균일에 대응하는 점을 직교 좌표계상에 플롯한다. 여러 조건의 데이타에 가장 큰 변동을 주는 제1주성분축 및 제2주성분축을 기준으로 하여 여러 조건 상호간의 데이타의 변동 경향의 특성을 종합적으로 평가함으로써 양부 판별을 위한 검출 데이타나 조건 조정을 위한 성형 조건의 선택을 용이화하여 양부 판별이나 성형 조건의 조정 작업을 간단하게 한다.

Description

제품 품질 영향 요인 해석 방법 및 성형조건 조정 방법

제1도는 본 발명의 제품 품질 분석 방법 및 성형 조건 조정 방법을 실시하는사출 성형기를 구동 제어하는 제어 장치의 주요부 및 그 제어 장치에 접속된 연산장치의 개략을 도시한 블럭도.

제2도는 연산 장치에 설치된 데이타 화일의 일예를 도시한 개념도.

제3도는 연산 장치에 의한 산포도 작성 처리의 개략을 도시한 플로우차트.

제4도는 진동이 큰 일련의 데이타열을 그래프화하여 표시한 예.

제5도는 진동을 제거한 데이타열을 그래프화하여 표시한 예.

제6도는 데이타 화일로부터 구한 상관 행열의 일예.

제7도는 상관 관계가 강한 조건끼리 가까운 거리로, 상관 관계가 약한 조건끼리 먼 거리가 되도록 여러 조건의 명칭을 나타내는 점을 플롯하여 도시한 개념도.

제8도는 상관 관계의 불균일의 일예를 도시한 개념도.

제9도는 불균일과 그 요인의 영향의 관계를 예시한 개념도.

제10도는 제1주성분축과 제2주성분축의 일예를 도시한 개념도.

제11도는 제1주성분축을 횡축, 제2주성분축을 종축으로 하여 도시한 산포도의 일예.

제12도는 그룹마다 분할한 산포도의 일예.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

100 : 사출 성형기의 제어 장치 115 : 통신 인터페이스

300 : 외부 검출기 400 : 연산 장치

401 : 통신 인터페이스 402 : 하드 디스크

405 : 마이크로 프로세서 406 : 디스플레이 장치

본 발명은 사출 성형기에 의해 성형되는 제품의 품질 영향 요인을 해석하는방법 및 상기 해석 방법을 이용한 성형 조건 조정 방법에 관한 것이다.

사출 성형 작업에 관현된 여러 조건의 데이타, 예를 들면 사출 시간, 계량 시간 등을 비롯한 각 성형 사이클마다 사출 성형기의 데이타나 수지 건조 온도 등의 주변 기기의 데이타 및 실온 등을 검출함으로써 제품의 양부(良否) 판별을 행하거나 성형 조건의 최적화 판단 기준으로 사용하고 있다.

제품의 양부 판별을 적확하게 하기 위해서는 사출 성형 작업에 관련된 여러조건 중 제품의 품질에 가장 밀접하게 관련된 여러 조건의 데이타를 몇개 선택하여양품 성형시의 데이타와 비교함으로써 판별 처리를 행하도록 할 필요가 있다.

그러나, 종래의 제품 품질 분석에서는 제품의 양부 판별에 적당한 데이타의선택 작업이 오퍼레이터의 경험에만 의존하고 있고, 그 선택이 반드시 정확하게 행해진다는 보증은 없었다.

또, 제품의 품질에 밀접하게 관련된 여러 조건을 보다 엄밀하게 선택하고자하면 사출 시간, 계량 시간 등을 비롯한 수십에 달하는 각종 여러 조건의 데이타를성형 사이클마다 검출하고, 이들 데이타를 종별마다 그래프화하는 등 해서 여러 조건의 데이타 변동과 불량품 발생의 인과 관계를 확인한 예비 작업을 행하고나서 이들 데이타 중 제품의 양부 판별에 적당하다고 생각되는 데이타를 선택할 필요가 있지만, 이 선택 작업 자체가 오퍼레이터의 주관을 다분히 포함하는 것으로 반드시 충분한 판단 재료가 되지는 않는다. 게다가, 양부 판별을 위한 데이타로서 채용해야 하는지의 여부를 결정하는 조건의 수가 수십에 달하기 때문에 적당한 조건을 선택하기 위해서는 그 예비 작업을 실시하는 것만으로도 상당한 작업 시간이 필요하다.

일반적으로, 복수 종류의 데이타를 양부 판별의 판단 재료로서 선택하면 양부 판별의 정밀도가 향상한다고 생각하기 쉽지만, 유사한 것같은 특성을 나타내는 2개의 데이타를 선택한 경우에는 반드시 양부 판별의 정밀도가 향상한다고는 할 수 없는 경우가 있다. 예를 들면, 한쪽 데이타의 변동이 다른쪽 데이타의 변동에 종속 하는 경우가 그것으로, 그와 같은 경우에는 어느 한쪽의 데이타를 검출하는 것만으로 충분하며, 보다 엄밀한 양부 판정을 행하고자 하면 이들 데이타와는 종속 관계가 아닌 제품의 품질에 밀접하게 관련된 다른 조건의 데이타를 아울러 선택할 필요가 있다, 그러나, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건은 상호 복잡하게 관련되어 변동하므로, 특히 오퍼레이터의 경험이 불충분한 경우에는 여러 조건의 데이타 변동만을 개별적으로 참조하여 분석을 행하는 것만으로는 양부 판별에 유익한 복수종류의 데이타를 적확하게 선택하는 것 자체가 매우 곤란하다.

이상의 점에서 분명한 바와 같이, 종래 기술에 의한 제품의 양부 판별에서는오로지 여러 조건마다 데이타 개개의 변동과 이에 대응하는 제품의 좋고 나쁨의 관계에만 착안하여 양부 판별을 위한 데이타를 선택하도록 하고 있고, 여러 조건 상호 관계가 제품에 미치는 영향이 충분히 고려되지 않았기 때문에, 양부 판별에 유익한 데이타를 적확하게 선택하는 것 자체가 곤란하여 그 판별 결과에도 신뢰성이부족했다.

또한, 이와 같은 종래 기술에 따르면 성형 이상이 인정되었을 때의 성형 조건 적정화의 조정 작업을 행하는 경우에도 상기와 같은 문제가 생긴다. 성형 이상의 검출은 여러 조건마다 데이타 변동의 이상에 따라 검출되는 것으로, 당연히 일단 발생한 이상을 해소하기 위해서는 성형 조건, 요컨대 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건 중 조정 가능한 종류의 것을 몇개 조정하고, 최종적으로 상기 변동의 이상을 허응 범위 내로 할 필요가 있다. 그러나, 상기와 같은 종래 기술에서는 다수존재하는 성형 조건 중 어떤 성형 조건을 조정해 주면 좋은지 모른다는 문제가 생긴다.

예를 들면, 사출 시간이 허용 범위를 초과하여 길어진 경우 사출 실린더의 온도 등이 저하하여 수지의 점성 저항이 증대한 경우나, 계량이 과잉이기 때문에 설정 위치까지 스크류를 이동시키기가 곤란해져서 사출 시간이 증대한 경우 등을 상정할 수 있지만, 이미 설명한 바와 같이 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건은 상호 복잡하게 관련되어 변동하기 때문에, 그 원인을 정착하게 파악하는 것은 매우어렵다. 상술한 사출 시간의 예에서는 예를 들면 사출 압력의 설정치를 증대시켜 스크류의 이동 속도를 빠르게 함으로써 사출 시간을 단축시켜 허용 범위 내로 하는것이 가능할지도 모르지만, 일반적으로 이와 같은 단락적인 조작은 부적당하여 문제를 해소하는 것은 아니다. 결국, 사출 압력을 중대시키는 무리한 조작에 의해 다른 조건의 데이타에 심각한 변동을 일으킬 우려가 있기 때문이다, 이와 같은 잘못된 조작의 원인은 역시 상기와 같이 여러 조건마다 데이타의 변동에만 착안하여 성형 조건을 평가하고자 하는 점 및 여러 조건 상호 관계나 그 관계가 제품에 미치는 영향을 무시한 점에 있다.

이상의 점에서 분명한 바와 같이 종래 기술에 따른 방법에서는 어떤 조건의데이타에 이상이 생긴 경우, 그 원인 및 그 이상을 수정하기 위해 조정해야 할 성형 조건 등을 용이하게 판단할 수 없어서, 결과적으로 부적당한 조정 작업에 의해이상을 중대시키는 것과 같은 경우가 많았다.

본 발명의 목적은 상기 종래 기술의 결점을 개선하고 제품의 양부 판별에 유익한 데이타를 정확하게 선택할 수 있고, 성형 이상을 해소하기 위한 성형 조건을용이하게 판단하여 적당한 조정 작업을 행할 수 있는 사출 성형에서의 제품 품질 영향 요인 해석 방법을 제공하는데 있다.

본 발명은 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상기 각 데이타열에서 상기 조건을 관련성이 있는 그룹으로 분류하는 다변량 해석을 행하며, 데이타열의 변화 특징이 유사한 조건끼리 그룹화함으로써 사출 성형기에서 성형된 제품의 품질 영향을미치는 요인을 해석한다.

특히, 상기 데이타열에서 상이한 여러 조건 상호 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 함수를 구하여 상관 행렬을 작성하고, 그 상관 행렬에 대하여 주성분분석을 행함으로써 2개의 주성분(제1주성분과 제2주성분)의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하고, 플롯된 여러 조건의 점의 위치를 기초로 하여 제품의 품질에 영향율 미치는 요인을 해석한다.

또, 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 1이상의 그룹에서 동일 그룹에속하는 여러 조건 중 하나의 조건을 선택하여 제품의 품질 판정을 위한 데이터로 함으로써 종속 관계에 있는 데이타를 중복하여 검출하는 것을 피하여, 제품의 양부판별에 유익한 데이타를 정확하게 선택할 수 있도록 했다.

그리고, 상술한 방법으로 플롯된 점의 상호에 근접한 점을 그룹화하고, 동일그룹에 속하는 여러 조건 중 하나 또는 해당 그룹에 대하여 상기 직교 좌표계 상에서 원점 대칭의 위치에 있는 그룹에 속하는 데이타를 안정시키도록 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건을 조정함으로써 성형 조건을 조정하도록 했다.

또, 상기 플롯된 점을 기초로 하여 성형 조건을 조정하고, 모든 조건 또는 특정 조건의 표준 편차 또는(표준 편차/평균치)가 설정치 이하로 되는 것, 또는 모든 주성분 또는 특정 주성분의 기여율이 설정치 이하로 되는 것 등에 의해 모든 조건 또는 특정 조건이 수속될 때까지 성형 조건을 조정하여 양호한 성형 제품을 얻도록 한다.

또한, 주성분 분석에 의해 얻어진 2개의 주성분의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상기 각 점이 상기 직교 좌표계의 원점 주위에 그루핑할 때까지 성형 조건을 조정하여 최적의 성형 조건을 얻도록 하고 있다.

사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타, 예를 들면 사출 시간, 계량 시간, 실온 등의 각 데이타를 각각 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억해둔다. 그리고, 각 데이타열에서 상기 조건을 관련성이 있는 그룹으로 분류하는 주성분 분석, 클러스터 분석, 인자 분석 등의 다변량 해석을 행하여, 데이타열의 변화 특징이 유사한 조건끼리 그룹화함으로써 제품의 품질 영향 요인을 해석한다. 특히, 주성분 분석은 상이한 여러 조건 상호 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 함수를 모두 구하고, 상관 행렬을 작성하며, 이 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행하여 2개의 주성분(제1주성분과 제2주성분)의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직쿄 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯한다.

우선, 제품의 품질 판정을 위한 데이타로 해야 할 조건을 상기 각 여러 조건중에서 선택하는 경우에는 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 1이상의 그룹에서 동일 그룹에 속하는 여러 조건 중 하나의 조건을 선택하여 제품의 품질 판정을 위한 데이타로 한다. 동일 그룹에 속하는 각각의 데이타는 여러 조건의 변동에 따라 해당 동일 그룹 내의 다른 데이타와 서로 비슷한 변동 특성을 나타내기 때문에 동일한 것같은 속성을 갖는 데이타를 품질 판정 대상으로 하는 불필요함을 없애고, 동일 그룹으로부터 하나의 조건만 선택한다. 동일 그룹 내의 데이타는 서로 비숫한 변동 특성을 나타내지만, 변동의 대소 자체는 각종 조건마다 여러가지로 상이하므로, 제품의 품질 판정을 위해서는 동일 그룹 내에서 변동이 큰 데이타를 선택한 쪽이 판별 처리 등에 유리하다 데이타 변동의 대소에 관해서는 각 조건의 데이타열을 비교하여 용이하게 알 수 있다. 또, 요구되는 판별 정밀도 등에 따라 조건을 선택해야 하는 그룹 및 그 수를 결정한다, 이와 같이 하여 선택된 데이타는 상호 종속 관계가 아닌 그 조합은 품질 판정율 위한 데이타로서 최적이다.

또한, 상술한 제품 품질 영향 요인의 해석을 이용하여 성형 조건의 조정시에는 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건을 조정하여 하나의 조건의 데이타를 안정시킴으로써 동일 그룹 내의 다른 모든 여러 조건의 데이타를 안정시키도록 한다. 이미 설명한 바와 같이, 동일 그룹 내의 데이타는 해당 동일 그룹 내의 다른 데이타와 서로 비숫한 변동 특성을 나타내는 것이므로 이 중 하나의 데이타률 안정시킬 수 있으면 동일 그룹 내의 다른 데이타도 모두 안정시킬 수 있는 것으로 추정해도지장이 없다. 따라서, 양부 판별의 판정 대상으로 한 조건이 이상의 원인을 찾아내기가 곤란한 종류의 데이타인 경우에 있어서도 이와 동일한 그룹 내에 이상의 원인을 찾아내기가 용이한 다른 조건이 있는 경우에는 상기 다른 조건을 조정하기 위한 성형 조건을 조정함으로써 용이하게 성형 이상을 해소할 수 있는 경우가 있다.

또, 양부 판별에서 이상을 검출한 데이타를 포함하는 그룹에 대하여 상기 직교 좌표계 상에서 원점 대칭의 위치에 다른 그룹이 있으면 원점 대칭의 위치에 있는 상기 그룹의 조건은 이상을 검출한 데이타를 포함하는 그룹에 대하여 부(-)의 상관을 갖고 있는 것을 의미한다. 따라서, 상기 원점 대칭의 위치에 있는 다른 그룹에 포함되는 적어도 하나의 조건을 조정하기 위한 성형 조건을 알면 그 성형조건을 조정함으로써 상기와 같은 성형 이상의 문제가 해소된다.

또, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건을 조정할 때마다 여러 조건의 데이터 검출 및 데이타열의 기억 작업과 상기 여러 조건의 각각에 대응하는 점의 플롯 작업을 행하고, 상기 각 점이 상기 직교 좌표계의 원점 주위에 그루핑할 때까지 성형조건을 조정하거나, 모든 조건 또는 어떤 특정한 조건의 표준 편차 또는 표준 편차를 평균치로 나눈 값이 설정치 이하로 되는 것, 또는 모든 주성분 또는 특정 주성분의 기여율이 설정치 이하로 수속되는 것 등에 의해 조건 데이타가 수속할 때까지 성형 조건의 조정을 행한다.

본 발명은 다변량 해석을 이용하여 사출 성형기로 성형되는 제품의 품질에 영향을 주는 다수의 조건을 제품의 품질에 대하여 동일한 영향을 주는 조건으로 그룹화하고 품질 영향 요인을 해석하며, 나아가서는 상기 해석 결과를 기초로 하여 성형 조건의 조정을 행하므로 이하 다변량 해석에서의 주성분 분석법에 의해 품질 영향 요인을 해석하고, 그 결과로 성형 조건의 조정을 행하는 실시예를 이하 설명한다.

제1도는 본 발명의 제품 품질 영향 요인 해석 방법 및 성형 조건 조정 방법을 실시하는 사출 성형기를 구동 제어하는 제어 장치(100)의 주요부 및 해당 제어 장치(100)에 접속된 연산 장치(400)의 개략율 나타내는 블럭도이다. 실시예에서의사출 성형기는 형체결축, 스크류 회전축, 이젝트축 및 사출축 등의 각 축을 서보모터로 구동하는 통상의 전동식 사출 성형기로서, 이런 종류의 사출 성형기 자체의 하드웨어 구성에 관해서는 이미 주지되어 있으므로 여기서는 설명을 생략한다.

사출 성형기를 구동 제어하는 제어 장치(100)은 수치 제어용 마이크로 프로세서인 CNC용 CPU(116),프로그래머블 머신 컨트롤러용 마이크로 프로세서인 PMC용 CPU(110), 서보 제어용 마이크로 프로세서인 서또 CPU(111)및 압력 모니터용CPU(109)를 갖고, 버스(112)를 통하여 상호 입출력을 선택함으로써 각 마이크로 프로세서 사이에서의 정보 전달을 행할 수 있도록 되어 있다.

PMC용 CPU(110)에는 사출 성형기의 시퀀스 동작을 제어하는 시퀀스 프로그램등을 기억한 ROM(104)및 연산 데이타의 일시 기억 등에 이용되는 RAM(105)가 접속되고, CNC용 CPU(116)에는 사출 성형기를 전체적으로 제어하는 프로그램 등을 기억하는 ROM(118)및 연산 데이타의 일시 기억 등에 이용되는 RAM(119)가 접속되어 있다.

또, 서보 CPU(111)및 압력 모니터용 CPU(109)의 각각에는 서보 제어 전용 제어 프로그램을 저장한 ROM(106)이나 데이타의 일시 기억에 이용되는 RAM(107) 및 압력 데이타의 샘플링 처리 등에 관한 제어 프로그램을 저장한 ROM(102)나 데이타의 일시 기억에 이용되는 RAM(103)이 접속되어 있다. 또한, 서보 CPU(111)에는 상기 CPU(111)로부터의 지령을 기초로 하여 도시하지 않은 사출 성형기의 형체용, 사출용, 스크류 회전용, 이젝터용 등의 각 측의 서보 모터(200)을 구동하는 서보앰프(108)이 접속되고, 각 축의 서보 모터(200)에 배치 설비된 펄스 코더로부터의 출력의 각각이 서보 CPU(111)에 궤환되고, 펄스 코더로부터의 피드백 펄스를 기초로 하여 서보 CPU(111)에 의해 산출된 각 축의 현재 위치나 이동 속도가 RAM(109)의 현재 위치 기억 레지스터 및 현재 속도 기억 레지스터의 각각에 축차 갱신 기억 되도록 되어 있다.

압력 모니터용 CPU(109)는 A/D변환기(101)및 도시하지 않은 사출 성형기 측에 설치된 압력 검출기를 통하여 사출 성형 작업시의 사출, 보압 압력이나 스크류배압의 샘플링 처리를 행한다.

또, 입출력 회로(113)은 사출 성형기의 각부에 배치 설비된 리미트 스위치나조작반으로부터의 신호를 수신하거나 사출 성형기의 주변 기기 등에 각종 지령을 전달하거나 하기 위한 입출력 회로이다. 디스플레이 부착 수동 데이타 입력 장치(120)은 CRT 표시 회로(117)을 통하여 버스(112)에 접속되고, 모니터 표시 화면이나 기능 메뉴의 선택 및 각종 데이타의 입력 조작 등이 행해지도록 되어 있으며, 수치 데이터 입력용의 텐 키 및 각종 펑션 키 등을 구비한다.

불휘발성 메모리(114)는 사출 성형 작업에 관한 각종 성형 조건, 예를 들면사출 속도, 사출 보압 전환 위치, 보압 압력, 계량 뒤섞기를 위한 스크류 회전수,노즐 및 사출 실린더 각부의 온도 등, 요컨대 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건중 적극적으로 제어 가능한 여러 조건의 설정치와, 각종 파라메타, 마크로 변수 등을 기억하는 성형 데이타 보존용 메모리이다.

이상의 구성에 의해, PMC용 CPU(110)이 ROM(104)의 시퀀스 프로그램을 기초로 하여 사출 성형기 전체의 시퀀스 제어를 행하는 한편, CNC용 CPU(116)이 ROM(118)의 제어 프로그램 및 불휘발성 메모리(114)의 성형 조건을 기초로 하여 각 축의 서보 모터에 대하여 펄스 분배를 행하고, 서보 CPU(111)이 각 축에 대하여 펄스 분배된 이동 지령과 펄스 코더 등의 검출기에서 검출된 위치의 피드백 신호 및 속도의 피드백 신호를 기초로 하여 종래와 같이 위치 루프 제어, 속도 루프 제어, 전류 루프 제어 등의 서보 제어를 행하고 전체로서 이른바 디지탈 서보 처리를 실행하는 것이다.

또, 실제의 사출 성형 작업 중에 상술한 압혁 검출기에 의해 검출된 피크 사출 압력이나 각 축의 서보 모터(200)의 펄스 코더로부터의 피드백 신호에 의해 구해진 최소 쿠션량, 계량 완료 위치 및 사출 보압 전환 위치 및 사출 성형기 본체측에 배치 설비된 열전쌍 등에 의해 검출된 노즐 및 사출 실린더 각 부의 온도와 호퍼 하부의 온도, 제어 장치(10)내에 설치된 계시 수단에 의해 계측된 사이클 타임이나 사출 소요 시간 및 계량 소요 시간 등의 데이타가 연속 성형 작업시의 1성형 사이클마다 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 검출 데이타의 일부로서 통신 인터페이스(115)를 통하여 연산 장치(400)에 전송된다. 또한, 피크 사출 압력, 최소 쿠션량, 계량 완료 위치, 사출 보압 전환 위치, 노즐 및 사출 실린더 각 부의 온도, 사이클 타임, 사출 소요 시간, 계량 소요 시간 등의 데이타의 검출 처리에 관해서는 이미 일본국 특허 공개(평) 6-155540호나 일본국 특허 공개(평) 6-170907호 등에 의해 공지되어 있으므로 설명을 생략한다.

연산 장치(400)은 마이크로 프로세서(405), 하드 디스크(402),키보드(403),디스플레이 장치(406) 및 이들을 접속하는 버스(404)등으로 이루어진 통상의 퍼스널 컴퓨터로서, 제어 장치(100)으로부터 전송되어 오는 상술한 각종 데이타를 그 통신 인터페이스(401)을 통하여 받아들이고, 하드 디스크(402)의 데아타 화일에 순차적으로 기억한다. 또, 제어 장치(100)으로부터의 데이타를 받아들이는데 동기하여 실온계 등을 비롯한 외부 검출기(300)으로부터의 데이타를 읽어 들이고, 각 성형 사이클에 대응시켜 상기 데이타 화일에 기억하도록 되어 있다. 외부 검출기(300)으로부터의 데이타도 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 일부이다.

사출 성형 작업에 관련된 여러 조건에는 차출 속도, 사출 보압 전환 위치, 보압 압력, 계량 뒤섞기를 위한 스크류 회전수, 노즐 및 사출 실린더 각 부의 온도등과 같이 사출 성형기 측에서 검출되는 것과, 실온 등과 같이 외부 검출기(300)에의해 검출되는 것이 있다. 또, 사출 속도, 사출 보압 전환 위치, 보압 압력, 계량 뒤섞기를 위한 스크류 회전수, 노즐 및 사출 실린더 각 부의 온도 등과 같이 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 일부는 불휘발성 메모리(114)에서의 성형 조건의 설정 변경에 의해 조정이 가능하다. 사출 속도, 사출 보압 전환 위치, 보압 압력, 계량 뒤섞기를 위한 스크류 회전수, 노즐 및 사출 실린더 각 부의 온도 등은 성형 조건 및 여러 조건으로서 중복 정의되어 있지만, 성형 조건인 경우에는 불휘발성 메모리(114)의 설정치를 나타내는 것으로 하고, 여러 조건인 경우에는 실제로 압력 검출기나 열전쌍 등에 의해 검출된 데이타를 나타내는 것으로 한다.

본 실시예의 경우, 실제로 검출 가능한 여러 조건은 사출 성형기 측의 검출기에 의해 검출되는 것과 외부 검출기(300)에 의해 검출된 것을 아울러 전체적으로22종류가 있고, 그 전부에 관하여 연산 장치(400)의 하드 디스크(402)내에 데이타화일이 작성되도록 되어 있다. 제2도는 데이타 화일의 일예를 도시한 개념도이다. 열방향의 숫자 1~22의 각각은 여러 조건의 명칭을 나타내는 어드레스의 값으로, 예를 들면 조건 1이 사이클 타임, 조건 2가 사출 시간, 조건 3이 계량 시간, 조건 4가 최소 쿠션량, 조건 5가 계량 완료 위치, ···, 조건 13이 사출실린더 중반부의 온도, ···, 조건 22가 실온 등으로 되어 있다. 또, 행방향의 숫자 l~n은 샘플링 개시로부터의 쇼트수를 나타내는 어드레스의 값으로, 이에 대응하여 사출 성형기 측의 검출기 및 외부 검출기(300)에 의해 각 성형 사이클마다(각 쇼트마다) 검출된 여러 조건의 데이타가 1성형 사이클마다 순차적으로 데이타열로서 기억되어 간다.

이하, 제2도에 도시한 바와 같은 여러 조건의 검출 데이타가 이미 하드 디스크(402)내에 축적되어 있는 것으로 하고, 제3도의 플로우차트를 참조하여 본 실시예의 제품 품질 분석 방법 및 성형 조건 조정 방법의 작용 원리와 연산 장치(400)처리 동작에 관해 설명한다. 제3도의 플로우차트는 여러 조건의 검출 데이타의 변화 특성의 상관성 등을 보기 쉽게 표시하기 위한 산포도를 작성하는 산포도 작성 처리를 나타낸 것으로, 그것을 위한 프로그램은 미리 하드 디스크(402)에 저장되어 있다.

산포도 작성 처리를 개시한 마이크로 프로세서(405)는 우선 데이타 화일의 데이타를 읽어 들여 하드 디스크(402)의 워크 에리어에 일시 기억한 후(스텝 S1),각 조건마다 표준 편차 및 평균치를 구함과 동시에 표분 편차를 평균치로 나눈 값 Q를 구한다(스텝 S2). 그리고, 각 조건의 상기 값 Q가 설정 평가치 α 이하에서 각 조건의 불균일이 적어져서 수속되어 있는지의 여부를 판단하고(스텝 S3), 모든 조건에서 설정 평가치 α 이하가 되면 상기 산포도 작성 처리에 의한 분석 처리를 종료한다. 또한, 모든 조건에 대하여 상기 표준 편차를 평균치로 나눈 값 Q를 구하는 대신에 미리 설정된 조건만큼 상기 값 Q를 구하여 상기 설정된 조건만큼 스텝 S3의판단 처리를 행하여도 좋다. 또, 본 실시예에서는 표준 편차를 평균치로 나눈 값 Q에 의해 각 조건의 불균일이 수속되어 있는지 여부를 판단하지만. 간단히 각 조건의 표준 편차만을 구하고 상기 표준 편차가 설정치보다 작게 되어 있는지 여부에 따라 수속되어 있는지 여부를 판단해도 좋다.

모든 조건 또는 설정된 조건의 상기 값 Q가 설정 평가치 α 이하가 아니면 다음에 진동 성분 제거 지령이 설정되어 있는지 여부를 판별하고(스텝 S4), 진동 성분 제거 지령이 설정되어 있는 경우에 한해 스텝 S5에 나타낸 데이타의 평균화 처리를 실시하여 워크 에리어 내의 데이타 화일을 갱신한다. 또한, 진동 성분 제거지령은 오퍼레이터가 키보드(403)을 통하여 연산 장치(400)에 수동 설정하는 것으로, 상기 산포도 작성 처리의 개시 전의 시점이라면 상기한 수동 조작에 의해 진동성분 제거 지령 설정 및 설정 해제를 임의로 행할 수 있다.

스텝 S5에 나타낸 데이타의 평균화 처리는 데이타열 전체의 흐름을 시계열적으로 보면 일정한 변화 패턴을 구비하고 있지만, 개개의 데이타끼리를 비교하면 각성형 사이클 간에 데이타의 불균일이 눈에 띄는 진동 성분을 많이 포함하는 여러 조건의 데이타열을 다른 여러 조건의 데이타열과 비교하여 상관 함수를 구할 때 유효한 데이타의 평활화 처리이다. 제4도는 진동 성분을 포함하는 여러 조건의 일예로서 최소 쿠션량의 샘플링 데이타를 나타내는 것이다. 또한, 제4도의 그래프의 횡축의 값은 쇼트수, 요컨데 제2도에 도시한 바와 같은 데이타 화일의 쇼트수 어드레스를 나타내고 종축은 각 쇼트(성형 사이클)마다 데이타의 값을 나타내고 있다. 최소 쿠션량과 같이 진동 성분이 많은 여러 조건의 데이타열과 다른 여러 조건의 데이타열 또는 진동 성군이 많은 여러 조건의 데이타열끼리를 직접 비교하여 상관 계수를 구하면, 데이타열 간의 상관 관계를 올바르게 나타내는 상관 계수를 얻을 수 없는 경우가 있으므로 데이타와 평균화 처리를 행할 필요가 생긴다.

데이타의 평균화의 가장 간단한 방법은 제2도에 도시한 바와 같은 데이타 화일의 쇼트수 어드레스의 선두로부터 순차 M개씩 데이타를 읽어들여 계산한 값을 M으로 나누어서 그 구간 평균을 구하여 그 값을 구간 대표값으로 하는 방법이다. 보다 상세하게 설명하면 그 대표값의 값을 해당 구간 내의 어드레스의 각각에 대응시켜 모든 데이타 화일에 기입함으로써 데이타의 평활화를 행하도록 하는 방법과, 진동 성분의 많고 적음에 관계없이 다른 데이타열 전부에 대하여 동일한 처리를 행하고 샘플링 데이타를 전체로서 1/M의 용량으로 압축함으로써 데이타의 평활화를 행하도록 하는 방법이 있다.

예를 들면, 어떤 조건에 관하여 데이타 화일의 쇼트수 어드레스 1~6의 각 데

이타 m1, m2, m3, m4, m5, m6에 대하여 M=3으로 하여 데이타의 평활화를 행하는 것으로 하면, 전자의 처리에서는 데이타 화일의 쇼트수 어드레스 1~3의 데이타란의각각에 (m1 + m2 + m3)/3의 값이 기입되고, 쇼트수 어드레스 4-6의 데이타란의 각각에 (m4 + m5 + m6)/3의 값이 기입되게 되지만, 후자의 처리에 따르면 데이타 화일의 쇼트수 어드레스 1의 데이타란에만 (m1 + m2 + m3)/3의 값이 기입되고, 쇼트수 어드레스 2의 데이타란에는 (m4 + m5 + m6)/3의 값이 기입되어 전체로서 데이타가 2/6 = 1/3 = 1/M으로 압축되게 된다. 다른 데이타열과의 사이에 데이터수의 차가 생기는 것은 곤란하므로 후자의 경우 다른 데이타열의 전부에 대하여 동일한 처리를 행하고, 동일한 비율로 데이타를 압축하게 된다. 후자의 처리의 경우, 최초의 데이타수 n이 반드시 M으로 나누는 것으로 한정되어 있지 않으므로, n/M에 나머지가 생긴 경우에는 이 나머지 부분에 대웅하는 최초의 데이타는 무시하도록 한다. 예를 들면 n=7, M=3으로 하면 1인 나머지가 생기게 되므로, 이 경우 제7번째의 데이타는 무시하고 데이타의 평활화 처리를 행하지 않고 나머지 6개의 데이터에 대해서만 상술한 바와 같은 처리를 행하여 데이타를 압축하는 것이다. 또, 이와 동시에 데이타의 압축에 의해 발생한 데이타수의 변동에 따라 샘플링 총수 n의 값을 INT(n/M)으로 갱신해 둔다(단 INT는 소수부를 잘라버리는 것에 의한 정수화 처리).

또, 데이타의 평균화를 행하는 다른 방법으로서는 예를 들면 변동을 포함하는 데이타(제4도 참조)의 진동의 중심을 통과하는 것과 같은 자유 곡선을 생성하고(제 5도 참조), 각 쇼트마다의 위치에 대응하는 데이타의 값을 각각 자유 곡선의 함수를 이용하여 각 쇼트마다 전부 구하고, 데이타 화일의 쇼트수 어드레스의 데이타란 각각에 기입하는 방법이 있다. 처리 자체는 복잡해지지만 데이타의 압축에 의해 각 데이타에 고유의 정보를 잃게 되는 일은 없다.

스텝 S4의 판별 처리 또는 상술한 스텝 S5의 데이타의 평균화 처리를 종료한마이크로프로세서(405)는 하드 디스크(402)의 워크 에리어에 상기 시점에서 기억되어 있는 데이타 화일로부터 여러 조건의 데이타열을 2조씩 읽어들여 그 모든 조합에 관해 각각의 상관 계수 r을 구하고, 제6도에 도시한 바와 같은 상관 계수의 화일 즉, 상관 행렬을 작성한다(스텝 S6). 본 실시예의 경우에는 검출되는 여러 조건의 수(데이타열의 수)가 22이므로 구해진 상관 계수 r 전부 (22 x 22 - 22)/2= 231이다. 결국, 조건 x에 대한 조건 x의 상관 계수, 요컨대 제6도의 사선 부분은구할 필요가 없으므로 모든 조합수 (22 x 22 - 22)의 462로 되고, 다시 조건 x에 대한 조건 y의 상관 계수와 조건 Y에 대한 조건 x의 상관 계수는 동일하므로, 실제로 연산 처리에 의해 구해야 할 상관 계수 r의 수는 462/2, 요컨대 제6도에서의 사선보다 위 또는 아래 부분의 231개가 되게 된다, 또한 상관 계수 r을 구하기 위한 연산 처리는 주지한 바와 같이

의 공식을 기초로 하여 행해진다. 이와 같이, 각 데이타로부터 평균치를 빼고 표준 편차로 나눈 표준화한 데이타(평균치가 0, 표준 편차가 1이 되는 데이타)를 이용하여 상관 계수를 얻음으로써 압력이나 거리 및 시간 등과 같이 각 데이타열간에 디멘션의 차이가 있는 경우라도 상호 변동 특성에 따른 적정한 상관 계수를구할 수 있다. 이미 설명한 바와 같이 실제로 연산 처리에 의해 구해야 할 상관계수 r의 수는 231개이지만, 제6도에 도시한 바와 같은 상관 행렬의 화일의 각 위치에는 462개의 데이타를 모두 기억시킨다.

제7도는 제6도의 상관 행렬을 기초로 하여 상관 함수가 강한 조건끼리 가까운 거리에, 상관 함수가 약한 조건끼리 먼 거리가 되도록 결국 각 조건 간의 거리가 상관 계수 r에 반비례하도록 하여 각 조건의 명칭을 나타내는 점을 플롯하여 나타내고자 한 개념도이다. 예를 들면, 조건 1의 사이클 타임에 대응하는 점이 ①,조건 2의 사출 시간에 대응하는 점이 ②,··· ,인 방법이다. 따라서, 제7도를보면 모든 조건의 상관 함수를 용이하게 이해할 수 있지만, 실제로는 이 공간이 조건의 수에 따른 22차원의 배열에 의해 구성되기 때문데, 조건의 수가 3을 넘어 버리면 이것을 인간이 시각적으로 인식하는 것은 물론, 플롯 표시를 하는 것조차 실행 불가능하다. 따라서, 정보의 손실량이 적은 방법으로 이와 같은 다차원 데이타를 3차원 이하, 보다 바람직하게는 2차원의 데이타로 축약하고, 시각적으로 용이하게 인식할 수 있도록 할 필요가 있다.

그래서, 다시 고찰해 보면 가령 조건의 명칭을 나타내는 점의 불균일이 제8도에 도시한 바와 같이 특정한 방향을 갖는 것으로 하면 그 자체는 미지의 요인에 의해 점의 불균일이 생긴다고 특정할 수 있다. 또, 상기 불균일을 상기 특정한 방향을 따라 제9도에 도시한 바와 같이 가형 A, B, C의 구간으로 분할하면 그 요인에따른 영향을 부(-)의 방향으로 받는 것(A구간)과 정(+)의 방향으로 받는 것(C구간) 및 어떤 방향으로나 거의 그 영향을 받지 않는 것(B구간)이 있는 것이 예측된다.

이와 같은 불균일을 초래하는 요인을 구하기 위해 주성분 분석 처리를 행하고, 분산이 큰 순서(기여율이 큰 순서)의 조건(데이타)의 수(본 실시예에서는 22)만큼의 제1주성분으로부터 제22의 주성분에 대한 기여율을 구한다(스텝 S7, S8). 상기 기여율은 각 주성분의 분산을 모든 주성분(제1주성분부터 제2주성분)의 분산의 합계로부터 나누어 구한다. 그리고, 상기 기여율이 가장 큰 제1주성분의 지여율이 설정치 β예를 들면 0.1정도)보다 작은지의 여부를 판단하고, 기여율이 균일화되어 있는지 여부를 판단한다(스텝 S9). 제1주성분의 기여율이 설정치 β보다 작고, 기여율이 균일화되어 있으면 상기 해석 처리를 종료한다, 또한, 제1주성분의 기여율이 아니라, 특히 성형 조건의 조정이 진행된 단계 등에서는 미리 주성분과 그 주성분의 기여율의 목표값을 설정하여 이 설정치보다 설정 주성분의 기여율이 작아진 시점에서 상기 해석 처리를 종료하도록 해도 좋다.

다음으로, 제1주성분의 기여율이 설정치 β보다 쓰면, 제1주성분과 제2주성분의 고유 벡터를 구한다(스텝 S10). 고유 벡터는 주성분이 강도와 방향을 나타내는 것으로, 그 크기가「l」 이 되도록 정규화되어 있고, 주성분으로 나타내는 새로운 좌표의 단위 벡터로 된다. 그리고, 상기 고유 벡터는 각 조건(데이타)가 갖고 있는 주성분에 대한 영향력을 나타내는 수치를 나타내고 있는 것으로, 각 제1주성분 A-제22주성분 V에 관한 모든 조건(데이타)의 영향은 다음과 같이 나타낸다.

또한, 식 2에서 ①등의 원문자는 제6도에서의 상관 행렬의 자우 방향 각 열의 조건의 명칭에 대응하고, al~vl, a2~v2, a3~v3,‥‥,a22 ~ v22는 각 주성분에 대한 각 조건의 고유 벡터이다. 본 실시예의 제7도에 이미지된 데이타의 불균일에 대하여 주성분 분석을 행하면 제1주성분 A, 제2주성분 B는 제10도와 같이 구할 수 있다.

본 실시예에서는 제1주성분(제1요인)A및 제2주성분(제2요인)B에 대하여 산포도를 구하도록 하는 것으로 스텝 S10에서는 제1주성분에 대한 각 조건의 고유벡터 a1,b1,c1‥‥, vl과 제2주성분에 대한 각 조건의 고유벡터 a2, b2, c2,‥‥, v2를 구하고, 제1주성분 축을 횡축으로하고 제2주성분 축을 종축으로 한 직교 좌표계를 디스플레이 장치(406)에 표시하며, 각 조건에 대응하는 명칭의 점을 상기 직교 좌표계 상에 플롯 표시한다(스텝 S11), 결국, 조건 1의 사이클 타임에 관해서는 제1주성분 축에 대한 값이 al,제2주성분 축에 대한 값이 a2가 되는 위치에 ①로 플롯하고, 이하 마찬가지로 하여 조건 ,2의 사출 시간에 관해서는 제1주성분 축에 대한 값이 bl,제2주성분 축에 대한 값이 b2가 되는 위치에 ②로플롯하여 ‥‥ , 제11도에 나타낸 바와 같은 산포도를 표시하는 것이다.

이와 같이 하여 작성된 제11도의 산포도는 제8도 및 제9도에 도시한 바와 같은 1차원에 의한 불균일 방향의 표시를 2차원에까지 확장시킨 것이다. 따라서, 제11도에서 직교 좌표계의 좌표 원점보다 우측으로 위치파는 조건, 예를 들면 조건 15,16등은 제1주성분의 영향을 정방향으로 강하게 받고(제9도의 C구간에 대응), 좌표 원점보다 좌측에 위치하는조건, 예를들면 조건 4,22등은 제1주 성분의 영향을 부의 방향으로 강하게 받으며(제9도의 A구간에 대응),제1주성분의 방향에 볼 때 좌표 원점의 근방에 위치하는 조건, 예를 들면 조건 10,19,21등은제1주성분의 영향을 거의 받지 않는 조건임을 의미한다(제9도의 B구간에 대응), 마찬가지로, 제11도에서 좌표 원점보다 상측에 위치하는 조건, 예를들면 조건 7,3등은 제2주성분의 영향을 정방향으로 강하게 받고(제9도의 C구간에 대응), 좌표 원점보다 하측에 위치하는 조건, 예를 들면 조건 2,13등 은 제2주성분의영향을 부의 방향으로 강하게 받으며(제9도의 A구간에 대응)제2주성분의 방향에서 볼 때 좌표 원점의 근방에 위치하는 조건, 예를 들면 조건 10,6등은 제2주성분의 영향을 거의 받지 않는 조건임을 의미한다(제9도의 B구간에 대응).

당연히, 제3주성분의 고유 벡터 a3, b3, c3,‥‥ v3을 함께 제3주성분 축까지의 3차원 직교 좌표계 상에 불균일을 나타내도록 하면 불균일을 나타내는 정보의 정확도(기여율)은 향상하디만, 디스플레이 장치(406)에 플롯된 3차원 정보를 오퍼레이터가 파악하기가 곤란하므로, 본 실시예에서는 감히 그와 같은 표시는 행하지 않는다. 또한, 제1주성분 축으로부터 제22주성분 축 중에서 임의의 2축을 선택하고, 상기 선택한 2축에 의해 2차원의 직교 좌표계를 구성함으로써 제11도에 도시한 바와 같은 화면을 표시하게 하는 것은 기술적으로 용이하지만, 정보의 정확도 면에서 보면, 가장 영향이 큰 제1주성분 축과 제2주성분 축을 표시의 선택 대상으로 하는 것이 현명하고, 다른 2축을 선택하여 표시 작업을 행하도록 하는 경우라도 적어도 제1주성분 축과 제2주성분 축을 표시의 선택 대상으로 할 수 있도록 구성해 둘 필요가 있다.

이상에서 분명한 바와 같이, 제11도의 산포도에서 상호 근접하는 점끼리는 제 1주성분 및 제2주성분에 대한 고유값의 값이 모두 거의 동일한 조건이다. 그리고, 이들 제1주성분 및 제2주성분은 점의 불균일에 미치는 영향이 최대가 되는 2개의 요인이므로, 전체적으로 보면 그 요인이 무엇이건 서로 근접하는 점에 따라 나타내는 명칭의 조건의 데이타열은 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 변동에 따라 거의 동일하게 변화하는 것으로 보아도 지장이 없다.

그래서, 마이크로 프로세서(405)는 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고,예를 들면 제12도에 도시한 바와 같은 원형의 영역 분할에 의해 그 속성의 구별을 디스플레이 장치(406)에 표시한다(스텝 Sl2). 예를 들면 그룹 B에 속하는 조건 3의 계량 시간과 조건 5의 계량 완료 위치는 제1주성분에 대한 고유 벡터 cl과 e1및 제2주성분에 대한 고유 벡터 c2와 e2가 모두 거의 동일하므로, 조건 3의 계량 시간과 조건 5의 계량 완료 위치의 데이타열은 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 변동에 따라 거의 동일한 특성으로 변화하는 것이라고 간주할 수 있다.

따라서, 사출 성형 작업을 행하는 오퍼레이터는 제11도 및 제12도에 도시한 바와 같은 산포도(화면상에서는 중복 표시된다)를 참조함으로써 이하에 도시한 바 와 같은 고찰을 행할 수 있다.

우선, 제12도에 도시한 바와 같은 각각의 그룹 내의 조건은 각각의 조건이 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 종합적인 변동, 요컨대 그 자체는 미지인 제1주성분과 제2주성분의 요인의 영향에 따라 거의 동일한 특성으로 변화하는 데이타 열을 갖는 것이므로, 동일 그룹 내에 속하는 조건을 2개 이상 선택하여 양부 판별 을 위한 데이타로서 검출하도록 해도 그다지 의미가 없는 것이다. 예를 들면, 동일한 그룹 B에 속하는 조건 3의 계량 시간과 조건 5의 계량 완료 위치는 제1주성분과 제2주성분의 요인의 영향에 의해 동일한 것 같은 변동 특성을 나타내는 것이므로, 그 양쪽을 양부 판별을 위한 데이타로서 검출하는 것은 그다지 의미가 없다.따라서, 양부 판별을 위한 데이타로서 검출해야 할 조건을 선택할 때에는 동일 그룹에서 하나씩 선택해야 한다. 또, 제11도 및 제12도의 예에서는 조건,3의 점과 조건 5의 점이 매우 근접하고 있지만, 이것은 식 1에서 각 데이타열간의 디멘션의 상위를 배제하여 데이타의 표준화를 행하고 있기 때문이고, 실제로는 데이타열의 변동의 크기 자체에는 상당한 차이가 있는 경우도 있다. 그와 같은 경우, 제품의 품질 판정을 위해서는 동일 그룹 내에서 보다 변동이 큰 조건을 선택한 쪽이 허용치를 이용한 이상 검출 등에 유리하다. 또한, 변동의 대소에 관해서는 제2도에 도시한 바와 같은 데이타 화일의 데이타열의 수치를 그 검출 단위를 기초로 하여 직접 표시시키거나 또는 제4도(또는 제5도)와 같이 하여 그래프화하여 디스플레이장치(406)에 표시시킴으로써 용이하게 식별할 수 있다.

한편, 상이한 그룹의 조건은 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 종합적인변동의 영향에 의해 상이한 특성에서 변화하는 데이타열을 갖는 것이므로, 상이한 그룹에서 하나씩 조건을 선택하여 그 각각을 양부 판별을 위한 데이타로서 검출하 면 서로 비교적 독립된 조건에 따라 정확하게 제품의 양부 판별을 행할 수 있게 된다. 또, 제12도에서 좌표 원점의 근방에 위치하는 그룹은 제1주성분과 제2주성분의 영향을 거의 받지 않는 것, 다시 말해서 다른 주성분의 영향을 받기 쉬운 것이다.식2에서도 분명한 바와 같이 각 주성분끼리는 서로 독립이므로 보다 정착 하게 제품의 양부 판멸을 행하기 위해서는 제1주성분과 제2주성분의 영향을 받기쉬운 그룹의 조건과 함께 제1주성분과 제2주성분의 영향을 받기 어려운 다른 그룹, 결국 제1주성분과 제2주성분에서 독립한 다른 주성분으로부터의 영향을 받기 쉬운 좌표 원점 근방의 그룹으로부터도 아울러 조건을 선택하는 것도 하나의 방법이다. 또, 제1주성분 축부터 제22주성분 축 중에서 임의의 2축을 선택하고, 상기 선택한 2축에의해 2차원의 직교 좌표계를 구성함으로써 제11도에 도시한 바와 같은 화면을 전환하여 표시하도록 하면, 제1주성분 및 제2주성분의 영향을 받기 쉬운 그룹이나 이와는독립 관계에 있는 제3주성분 및 제4주성분의 영향을 받기쉬운 그룹 등을 구할 수 있으므로, 양부 판별의 대상으로 하는 조건을 독립하여 선택할 때에 형편이 좋다.당연히, 각 그룹으로부터 조건을 선택할 때에는 이미 상술한 바와 같이 실제의 데이타열에서 변동이 큰 것을 선택해야 한다.

또, 제품의 불량 발생의 유무는 일본국 특허 공개(평) 6-155540호나 일본국특허 공개(평) 6-170907호 등의 종래 기술과 마찬가지로 상기 각종 조건의 검출 데이타를 성형 사이클마다 검출하고, 그 값이 허용치로부터 벗어나 있는가의 여부를 판별함으로써 검출한다. 따라서, 성형 이상의 유무는 결과적으로 조건 1,조건 2, 조건 3,‥‥ 등의 항목의 이상으로서 검출되지만, 이상 항목을 알기 때문에 그 이상을 해소하기 위해 조정해야 할 성형 조건을 반드시 용이하게 알 수 있다는것은 아니고, 그 이상의 종류가 제어 가능한 조건이 아니면 이것을 직접 조정 할 수도 없다.

예를 들면, 조건 3의 계량 시간은 조건 5의 계량 완료 위치나 그 외의 성형 조건인 스크류 회전수나 계량 배압 등에 따라 결과적으로 정해지는 조건이고,사출 성형기가 적극적으로 제어 가능한 성형 조건이 아니므로, 계량 시간의 이상이 검출되었다고해서 계량 시간의 이상을 해소하기 위해서 계량 시간 자체의 설정을 바꿀 수는 없다. 그러나, 여기서 이제까지의 성형 작업에서 검출되어 온 제2도와 같은 데이타열에 따라 상술한 산포도 작성 처리를 실행시켜 제11도 및 제12도에 도시한 바와 같은 산포도를 표시하도록 하면, 이상이 검출된 조건을 포함하는 그룹을 특정함으로써 이와 동일한 것같은 변화 특성을 나타내는 다른 조건을 용이하게 발견할 수 있다. 그리고, 상기 다른 조건에 중에서 성형 조건으로서 설정 변경 가능한 조건을 발견할 수 있으면 그 성형 조건을 조정함으로써 직접적으로 제어하기가 불가능한 동일 그룹 내의 다른 조건, 결국 동일한 것 같은 변화 특성을 나타내는 다른 조건도 마찬가지로 안정시킬 수 있는 것이다. 예를 들면, 만약 제11도의 조건 3의 계량 시간의 이상이 검출되었다고 하면, 계량 시간 자체를 조정하는 대신 조건 5의 계량 완료 위치를 조정함으로써 조건 3의 계량 시간의 이상을 해소할 수 있는 것이다.

단, 계량 완료 위치를 바꾸면 당연히 금형에 대한 수지의 충전량이나 최소 쿠션량 등도 변화하며 반드시 이와 같은 설정 변경 조작이 정확한 것이라고 한정할 수 없다.

그래서, 제11도 및 제12도의 산포도를 고찰하면 조건 3의 계량 시간을 포함하는 그룹 B와 원점 대칭 위치에 그룹 C가 있는 것을 알 수 있다. 그룹 C는 제1주성분 및 제2주성분에 대하여 그룹 B와 역방향의 변화 특성을 나타내는 그룹이므로 당연히 그룹 C의 모든 조건에 대하여 역방향의 조작을 가하면 그룹 B의 조건을 소망하는 방향으로 수정할 수 있게 된다. 예를 들면 그룹 B에 속하는 조건 3의 계량 시간에 이상이 검출되었다고 하면 상기 그룹과 원점 대칭의 위치에 있는 그룹C에 포함되는 조건 13의 사출 실린더 중간부의 온도를 조정함으로써 계량 시간등을 안정시킬 수 있는 것이다.

이상에 설명한 바와 같이 비제어 대상으로 되어 있는 조건 또는 제어 대상에 서도 안이한 설정 변경 조작이 금지되어 있는 성형 조건에 이상이 검출된 경우에는 상기 조건을 포함하는 그룹에 속하고 설정 변경 조작이 허용되는 다른 성형 조건,또는 상기 그룹과 원점 대칭의 위치에 있는 다른 그룹에 속하고 설정 변경 조작이 허용되는 성형 조건을 조정함으로써, 그 성형 이상을 해소할 수 있게 되는 것이다.당연히, 이상이 검출된 그룹에 포함되는 다른 조건의 하나 및 원점 대칭 위치에 있는 다른 조건의 하나가 아닌 이들 조건을 안정시키기 위한 다른 성형 조건을 조정해도 된다.

이와 같이 하여 성형 조건의 조정을 행한 경우에는 제2도에 도시한 바와 같은 데이타 화일의 내용을 일단 클리어하고나서 다시 사출 성형 작업을 계속적으로행하여 조건 데이타의 검출 및 기억과 상술한 산포도 작성 처리를 실행시켜 제11도 및 제12도에 도시한 바와 같은 산포도를 표시시키고, 성형 조건의 변경이 데이타에 반영되었는지 여부를 확인하는 작업을 반복하도록 한다. 결과적으로 좌표 원점의 근방에 각종 조건에 대응하는 점을 그루핑시킬 수 있으면, 그 때의 제1주성분 및 제2주성분이 무엇이든 각각의 조건이 제1주성분 및 제2주성분의 영향을 받기 어렵다는 것을 의미하고, 제품이 양품인 한 가장 안정된 성형 조건이 설정되어 있는 것이 보증된다.

최종적으로 제11도 또는 제12도에 도시한 바와 같은 산포도의 표시로부터 제1주성분 및 제2주성분 자체가 어떤 요인인가를 직접 알기가 곤란하지만, 어쨌든 이 들 제1주성분 및 제2주성분이 데이타 상관의 불균일에 최대의 영향을 주는 2개의 주요한 요인인 것이 확실하고, 그 제1주성분 및 제2주성분의 여러 조건의 검출치에 미치는 영향력(기여율)의 크기를 생각하면, 제2주성분까지의 고유값을 이용한 표시를 행함으로써, 여러 조건의 조합에 의해 생기는 요인이 성형 작업에 주는 영향력을 종합적으로 평가할 수 있어서 좋다. 또한, 각 그룹에서 선택된 조건의 각각이 모두 선형적으로 변동하고 있는 것 같은 경우에는 진동이 없고 선형적으로 변화하든 인자가 상위의 주성분으로 되어 있는 것으로 생각하고 있으므로, 실온의 변화나성형 재료로 되는 수지 팰릿의 함수율 등이 제1주성분이나 제2주성분으로 된다고 상정할 수 있다.

또한, 상기 실시예에서는 주성분 분석에 따라 제품 품질 영향 요인을 해석하도록 했으나, 다른 다변량 해석 방법 예를 들면 클러스터 분석이나 인자 분석 등의 유사한 분석 방법을 이용하여 해석하고 제품 품질 영향 요인을 해석하여 마찬가지로 성형 제품의 품질의 분석 및 성형 조건의 조정을 행하도록 해도 된다.

본 발명은 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건이 검출한 데이타로부터 상기 데이타의 변화 특징이 유사한 조건을 그룹화하고, 제품 품질 영향 요인을 해석하므로 제품 품질 영향 요인이 불분명한 경우에도 그룹 내의 조건은 제품에 대하여 동일한 영향을 준다는 것을 알 수 있으며, 제품 품질 영향 요인의 해명 및 양호한 성형 제품을 얻기 위한 성형 조건 조정, 양호한 성형 제품인지의 여부를 판정하는 기준의 조건을 선택하기가 용이해진다.

제품의 품질 판정을 위한 데이타와 모든 조건을 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건으로부터 선택하는 경우에는 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 1이상의 그룹에서 동일 그룹에 속하는 여러 조건 룽 하나의 조건을 선택하여 제품의 품 질 판정을 위한 데이타로 하도록 했으므로, 여러 조건의 변동에 대하여 동일한 변동 특성을 나타내는 데이타가 중복되어 판정 대상으로 되는 일이 없고, 상호 독립하여 변화하는 데이타가 양부 판별와 대상으로서 선택되므로 제품의 양부 판정에 관한 정확도가 향상한다. 또, 성형 조건의 조정도 그룹 내의 조정하기 쉬운 하나의 조건을 조정함으로써 양호한 성형 제품을 얻기 위한 성형 조건의 조정이 용이해진다.

또, 실제의 성형 작업에서 이상이 검출되어 조정 작업을 행하는 경우에는 이상이 검출된 조건과 동일한 변화 특성을 나타내는 다른 조건을 포함한 그룹 및 이와는 전혀 반대 방향의 변화 특성을 나타내는 조건을 포함한 그룹을 용이하게 발견할 수 있으므로, 이상이 검출된 조건 자체를 직접 조정하기가 곤란한 경우라도 모든 그룹에 조정 가능한 조건이 있으면 이것을 조정함으로서 상기 이상이 검출된 조건을 일괄하여 안정시킬 수 있게 된다.

Claims

사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상기 각 데이타열에서 상기 조건을 관련성이 있는 그룹으로 분류하는 다변량 해석을 행하며,데이타열의 변화 특징이 유사한 조건끼리 그룹화하고, 상기 그룹화된 조건에 따라 사출 성형기로 성형된 제품의품질 영향 요인을 해석하는 제품 품질 영향 요인 해석 방법.
사출성형 작업에 관련되 여러조건의 데이터를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상이한 여러 조건 상호간의 데이타 변동의상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러조건에 대응하는 점을 플롯하며, 플롯된 여러 조건의 점의 위치를 기초로 하여 제품 품질의 분석을 행하도록 한 제품 품질 영향 요인 해석 방법.
제2항에 있어서, 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 1이상의 그룹에서동일한 그룹에 속하는 여러 조건 중 하나의 조건을 선택하여 제품의 품질판정을 위한 데이타로서 검출하도록 잔 제품 품질 영향 요인 해석 방법.
제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 2개의 주성분은 분산이 큰 제1주성분과 제2주성분인 제품 품질 영향 요인 해석 방법.
사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상이한 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계와 각 축에 상기 2개와 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 사출성형 작업에 관련퇸 여러 조건을 조정하여 하나의 조건의 데이타를 안정시킴으로써 동일한 그룹 내의 다른 모든 여러 조건의 데이타를 안정시키도록 한 성형 조건조정 방법.
사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상이한 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성늘 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상호 근접하여 플롯된 점을 그룹화하고, 어떤조건의 데이파를 안정시키기 위해 여러 조건을 포함하는 그룹에 대하여 상기 직교 좌표계 상에서 원점 대칭인 위치에 있는 그룹에 속하는 데이타를 안정시키도록 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건을 조정하도록 한 성형 조건 조정 방법.
사출 성형 작업에 관련된 성형 조건을 조정할 때, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타을 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이터열로서 기억하고, 상이한 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상기 플롯된 점을 기초로 하여 성형 조건을 조정하고, 모든 조건 또는 어떤 특정한 조건이 만족될 때까지 상기 각 처리를 반복 실행하도록 한 성형 조건 조정 방법.
사출 성형 작업에 관련된 성형조건을 조정할 때, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억함과 함께 표준 편차 및 평균치를 구하고, 상이한 상기 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 보유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상기 플롯된 점을 기초로 하여 성형 조건을 조정하고, 모든 조건 또는 어떤 특정한 조건와 표준 편차 또는 표준 편차를 평균치로 나눈 값이 설정치 이하가 될 때까지 상기 각 처리를 반복 실행하도록 한 성형 조건 조정 방법.
사출 성형 작업에 관련된 성형 조건을 조정할 때, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이터열로서 기억하고, 상이한 여러 조건 상호간의 데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행렬에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 모든 주성분 또는 특정한 주성분의 기여율을 구함과 함께, 2개의 주성분의 고유 벡터를 여러 조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유 벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대웅하는 점을 플롯하며, 상기 플롯된 점을 기초로 하여 성형 조건을 조정하고, 모든 주성분 또는 특정한 주성분의 기여율이 설정치 이하가 될 때까지 상기 각 처리를 반복 실행하도록 한 성형 조건 조정 방법.
사출 성형 작업에 관련된 여러 조건을 조정할 때, 사출 성형 작업에 관련된 여러 조건의 데이타를 각각 미리 정해진 성형 사이클마다 검출하여 데이타열로서 기억하고, 상이한 여러조건 상호간의데이타 변동의 상관성을 나타내는 상관 계수를 구하여 상관 행렬을 작성하며, 상기 상관 행력에 대하여 주성분 분석을 행함으로써 2개의 주성분의 고유 벡터를 여러조건마다 구하고, 직교 좌표계의 각 축에 상기 2개의 주성분의 고유벡터를 대응시켜 상기 여러 조건에 대응하는 점을 플롯하며, 상기 각 점이 상기 직교 좌표계의 원점 주위에 그루핑(grouping)될 때까지 상기 각 처리를 반복 실행하도록 한 성형 조건 조정방법.
제5항에 있어서, 고유 벡터를 구하는 상기 2개의 주성분은 분산이 큰 제1 주성분과 제2주성분인 성형 조건 조정방법.