KR102407484B1 - 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치 - Google Patents

정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102407484B1
KR102407484B1 KR1020197019126A KR20197019126A KR102407484B1 KR 102407484 B1 KR102407484 B1 KR 102407484B1 KR 1020197019126 A KR1020197019126 A KR 1020197019126A KR 20197019126 A KR20197019126 A KR 20197019126A KR 102407484 B1 KR102407484 B1 KR 102407484B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
machine tool
information processing
machine tools
machine
Prior art date
Application number
KR1020197019126A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190093604A (ko
Inventor
야스히코 모리타
마사후미 다카하시
사토시 미야모토
스미히로 기요타
마사카즈 다카야마
가츠히코 오노
Original Assignee
디엠지 모리 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 디엠지 모리 가부시키가이샤 filed Critical 디엠지 모리 가부시키가이샤
Publication of KR20190093604A publication Critical patent/KR20190093604A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102407484B1 publication Critical patent/KR102407484B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
    • B23Q17/0995—Tool life management
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • G05B13/024—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
    • G05B19/4065—Monitoring tool breakage, life or condition
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0297—Reconfiguration of monitoring system, e.g. use of virtual sensors; change monitoring method as a response to monitoring results
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
    • B23Q17/0952—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool during machining
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q2717/00—Arrangements for indicating or measuring
    • B23Q2717/003—Arrangements for indicating or measuring in lathes
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32226—Computer assisted repair, maintenance of system components
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Numerical Control (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Machine Tool Sensing Apparatuses (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 정보 처리 방법을 제공한다. 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝(S10)을 구비한다. 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 통신하는 스텝(S10)은, 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 정보 처리 방법은, 또한, 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝(S20A, S20B)과, 기억부에 저장되어 있는 복수의 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝(S32)을 구비한다.

Description

정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치
본 개시는, 복수의 공작 기계로부터 여러 가지 정보를 수집하기 위한 기술에 관한 것이다.
공작 기계에 관한 여러 가지 기술이 개발되어 있다. 예를 들어, 일본 특허 제5992087호 공보(특허문헌 1)는, 공작 기계의 고장을 예측하는 것이 가능한 예방 보전 관리 시스템을 개시하고 있다.
다른 예로서, 국제 공개 제2002/003156호(특허문헌 2)는, 복수의NC(Numerical Control) 공작 기계를 네트워크를 통해 중앙 관리 장치에 접속하고, 각 NC 공작 기계와 중앙 관리 장치의 사이에서 각종 정보를 상호 통신할 수 있는 NC 가공 지원 시스템을 개시하고 있다. 당해 중앙 관리 장치는, 예를 들어 각 NC 공작 기계로부터 공작 기계에 의한 가공 노하우 등을 수집한다.
또 다른 예로서, 국제 공개 제2000/012259호(특허문헌 3)는, 공작 기계에 있어서의 공구 정보를 작성할 수 있는 공구 관리 시스템을 개시하고 있다. 당해 공구 관리 시스템은, 공작 기계에 의한 가공 중에, 사용 공구의 각종 정보, NC 명령 정보, 공구 보정 정보, 주축 부하 정보에 관련지어진 실제 절삭 데이터를 축적하여, 이들을 피드백한다.
또 다른 예로서, 일본 특허 공개 제2003-177815호 공보(특허문헌 4)는, 메이커측으로부터의 보전 정보의 제공 하에서 유저에 의한 효율적인 보전 작업을 행할 수 있는 산업 기계의 보전 시스템을 개시하고 있다. 당해 보전 시스템은, 유저측의 LAN과 메이커측의 LAN의 사이를, 통신 회선을 통해 필요에 따라 접속하는 정보 전달 수단과, 유저측의 LAN에 접속되어, 산업 기계의 소정 항목을 모니터하는 모니터링 수단과, 얻어진 모니터 정보를 정보 전달 수단을 경유하여 메이커측 LAN으로 송신하고, 반대로 메이커측 LAN으로부터 정보를 수신하는 정보 송수신 수단과, 메이커측 LAN에 접속되어, 수신한 모니터 정보에 기초하여 자동적으로 고장 진단하여 산업 기계를 감시하는 감시 수단과, 이 진단 결과에 기초하여 보전이 필요할 때, 자동적으로 보전 정보를 유저측으로 송신하는 보전 정보 송신 수단을 구비한다.
일본 특허 제5992087호 공보 국제 공개 제2002/003156호 국제 공개 제2000/012259호 일본 특허 공개 제2003-177815호 공보
여러 가지 공작 기계로부터 공작 기계에 관한 정보를 수집하는 것이 가능한 기술이 개발되어 있다. 그러나, 공작 기계의 다양화에 수반하여, 수집할 수 있는 정보의 종류나 정보량도 방대해지고 있어, 수집한 정보가 효과적으로 활용되고 있지 않은 것이 문제가 되고 있다. 따라서, 공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용하기 위한 기술이 요망되고 있다.
특허문헌 1은, 수집하는 정보의 종류나 당해 정보의 이용 방법에 대해서는 개시하고 있지 않다. 특허문헌 2, 3은, 실제의 가공 데이터에 기초한 정보를 수집하는 것을 개시할뿐이며, 다른 정보의 수집 방법 및 당해 다른 정보의 이용 방법에 대해서는 개시하고 있지 않다. 특허문헌 4는, 산업 기계의 소정 항목에 관한 모니터링 정보를 수집하는 것을 개시할뿐이며, 다른 정보의 수집 방법 및 당해 다른 정보의 이용 방법에 대해서는 개시하고 있지 않다.
본 개시는 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해서 이루어진 것으로서, 어느 국면에 있어서의 목적은, 공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용하는 것이 가능한 정보 처리 방법을 제공하는 것이다. 다른 국면에 있어서의 목적은, 공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용하는 것이 가능한 정보 처리 시스템을 제공하는 것이다. 공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용하는 것이 가능한 정보 처리 장치를 제공하는 것이다.
어느 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계에서 발생한 알람의 내용과, 당해 알람의 발생 시에 당해 공작 기계에 대해서 행해진 대처 방법을 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 알람의 종류별로 당해 알람과 당해 알람에 대한 대처 방법 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와, 당해 공작 기계 주축의 진동을 경감하기 위한 제어 파라미터의 권장 조건의 후보를 권장하기 위한 권장 기능을 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 당해 권장 조건에 의한 제어 파라미터를 당해 공작 기계에 설정함으로써 상기 진동이 경감되었는지 여부를 나타내는 결과를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 상기 결과 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와, 당해 공작 기계의 제어 파라미터를 보정하기 위한 보정 장치와 접속하기 위한 인터페이스를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 상기 제어 파라미터의 보정 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 보정 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 상이한 정보를 검지하기 위한 복수의 센서를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서 각각에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 센서 종류별로 검지 정보의 정상 범위를 학습하는 스텝과, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 진단된 실행 지시를 수신한 경우에, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서에 의한 검지 정보를 당해 공작 기계로부터 수신하고, 상기 학습하는 스텝에 있어서의 학습 결과를 참조하여, 당해 수신한 검지 정보 각각이 대응하는 정상 범위로 수렴되었는지 여부를 진단하는 스텝과, 상기 진단하는 스텝에 있어서의 진단 결과를 상기 실행 지시의 송신원의 공작 기계에 송신하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 시스템은, 정보 처리 장치와, 상기 정보 처리 장치와 통신하는 것이 가능한 복수의 공작 기계를 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 정보 처리 장치는, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하기 위한 통신부와, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하기 위한 학습부를 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 장치는, 복수의 공작 기계와 통신하기 위한 통신부를 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 통신부는, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신한다. 상기 정보 처리 장치는, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하기 위한 학습부를 구비한다.
어느 국면에 있어서, 공작 기계로부터 수집한 여러 가지 정보를 효과적으로 활용할 수 있다.
본 발명의 상기 및 다른 목적, 특징, 국면 및 이점은, 첨부의 도면과 관련하여 이해되는 본 발명에 관한 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
도 1은, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 2는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치와 공작 기계 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
도 3은, 제1 실시 형태를 따르는 데이터베이스의 데이터 구조의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는, 학습 결과로서 얻어진 상관관계의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는, 변형예를 따르는 데이터베이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치의 기능 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치에 의한 학습 처리를 나타내는 흐름도이다.
도 8은, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치에 의한 보수 부품의 수명 추정 처리를 나타내는 흐름도이다.
도 9는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치의 주요한 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 10은, 제1 실시 형태를 따르는 공작 기계가 주요한 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11은, 제2 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치와 공작 기계 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
도 12는, 제2 실시 형태를 따르는 공작 기계의 디스플레이에 표시되는 화면의 일례를 나타내는 도면이다.
도 13은, 제2 실시 형태를 따르는 데이터베이스의 데이터 구조의 일례를 나타내는 도면이다.
도 14는, 제3 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 15는, 제4 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 16은, 제5 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 17은, 제6 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치와 공작 기계 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
도 18은, 제6 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치에 의한 학습 처리에 의해 얻어지는 학습 결과의 일례를 나타내는 도면이다.
도 19는, 제7 실시 형태를 따르는 공작 기계의 디스플레이에 표시되는 진단 결과 화면의 일례를 나타내는 도면이다.
도 20은, 제7 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 21은, 제8 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치가 공작 기계로부터 수집하는 수집 데이터의 일례를 나타내는 도면이다.
이하, 도면을 참조하면서, 본 발명에 따르는 각 실시 형태에 대해서 설명한다. 이하의 설명에서는, 동일한 부품 및 구성 요소에는 동일한 부호를 붙여 둔다. 그의 명칭 및 기능들도 동일하다. 따라서, 이들에 관한 상세한 설명은 반복하지 않는다. 또한, 이하에서 설명되는 각 실시 형태 및 각 변형예는, 적절히 선택적으로 조합되어도 된다.
<제1 실시 형태>
[정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성]
도 1을 참조하여, 공작 기계에 관한 정보를 수집하기 위한 정보 처리 시스템(1)에 대해서 설명한다. 도 1은, 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
정보 처리 시스템(1)은, 정보 처리 장치(100)와, 복수의 공작 기계(200A 내지 200D)로 구성된다.
공작 기계(200A 내지 200D)는, 예를 들어 공장 내에 배치되어 있다. 공작 기계(200A 내지 200D)는, 동일 종류의 공작 기계여도 되고, 다른 종류의 공작 기계여도 된다. 이하에서는, 공작 기계(200A 내지 200D)의 적어도 하나를 공작 기계(200)라고도 한다.
공작 기계(200) 종류의 일례로서, 선반이나 머시닝 센터를 들 수 있다. 선반은, 워크를 주축에서 회전시키면서, 워크에 공구를 댐으로써 워크를 가공한다. 머시닝 센터는, 공구를 주축에서 회전시키면서, 워크에 공구를 댐으로써 워크를 가공한다.
정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A 내지 200D)가 설치되어 있는 공장과는 상이한 장소에 설치되어 있는 서버이다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계에 관한 여러 가지 정보를 공작 기계(200A 내지 200D)로부터 수집하여, 그 정보들을 데이터베이스화한다. 일례로서, 정보 처리 장치(100)는, 가속도 센서에 의해 검지된 주축의 가속도, 온도 센서에 의해 검지되는 공작 기계 내의 온도, 공작 기계 내의 유압 유닛에 관한 정보, 오일 쿨러의 모니터링 결과 등을 수집한다. 이들 정보의 수집 기능은, 물리 서버여도 되고, 예를 들어 클라우드상의 플랫폼에 있어서 제공되어도 된다.
정보 처리 장치(100) 및 공작 기계(200)는, 네트워크(NW)를 통해 서로 접속되어 있다. 공작 기계(200)는, 임의의 양태로 네트워크(NW)에 접속된다. 도 1의 예에서는, 공작 기계(200A, 200B)는, 라우터(401)를 통해 네트워크(NW)에 접속되어 있다. 공작 기계(200C)는, IO(Input Output) 유닛 및 라우터(401)를 통해 네트워크(NW)에 접속되어 있다. 공작 기계(200D)는, 직접적으로 네트워크(NW)에 접속되어 있다.
또한, 정보 처리 시스템(1)에는, 정보 처리 장치(100) 및 공작 기계(200) 이외에도, PC(Personal Computer)(300A, 300B)가 포함되어도 된다. PC(300A)는, 라우터(401)를 통해 정보 처리 장치(100)에 간접적으로 네트워크 접속되어 있다. PC(300B)는, 정보 처리 장치(100)에 직접적으로 네트워크 접속되어 있다.
[정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리]
도 2 내지 도 4를 참조하여, 정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리에 대해서 설명한다. 도 2는, 정보 처리 장치(100)와 공작 기계(200A, 200B) 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
각 공작 기계(200)는, 자신에 관한 정보를 검지하기 위한 센서를 포함한다. 본 실시 형태에 있어서는, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 공작 기계(200)의 보수 부품에 관한 부품 정보와, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보를 수집한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터 수집한 정보에 기초하여, 공작 기계(200)의 부품 정보와, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습(데이터 마이닝)한다. 정보 처리 장치(100)는, 학습 결과로서 얻어진 상관관계를 참조하여, 보수 부품의 수명을 예측하거나, 보수 부품이 고장나 있는지 여부를 판정하거나 한다.
보다 구체적으로는, 스텝 S10에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A) 내의 센서에 의한 검지 정보를 정기적으로 공작 기계(200A)로부터 수신한다. 수신하는 검지 정보에는 검지 시각이 부여되어 있어, 정보 처리 장치(100)는, 당해 검지 정보를 검지 이력으로서 수신한다. 마찬가지로, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200B) 내의 센서에 의한 검지 정보를 정기적으로 공작 기계(200B)로부터 수신한다. 수신하는 검지 정보에는 검지 시각이 부여되어 있어, 정보 처리 장치(100)는, 당해 검지 정보를 검지 이력으로서 수신한다. 공작 기계(200A, 200B)로부터 수신한 검지 이력은, 후술하는, 데이터베이스(124)에 저장된다.
스텝 S20A에 있어서, 공작 기계(200A)의 보수 부품이 교환되었다고 하자. 당해 보수 부품으로서는, 예를 들어 주축 등의 소모품을 포함한다. 공작 기계(200A)는, 보수 부품이 교환된 것에 기초하여, 교환 대상의 보수 부품을 식별하기 위한 부품 ID(Identification)와, 보수 부품의 교환 타이밍을 부품 정보로서 정보 처리 장치(100)에 송신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 수신한 부품 정보와, 보수 부품의 교환 타이밍까지 스텝 S10에서 수신한 공작 기계(200A)의 검지 정보를 관련지은 다음에, 이들 정보를 도 3에 나타나는 데이터베이스(124)에 저장한다.
도 3은, 데이터베이스(124)의 데이터 구조의 일례를 나타내는 도면이다. 도 3의 예에서는, 공작 기계의 장치 ID와, 스텝 S10에서 수신한 검지 이력(즉, 검지 정보와 그 검지 타이밍)과, 스텝 S20A에서 수신한 물품 정보가 서로 관련지어져 있다. 수집 대상의 검지 정보는, 예를 들어 온도 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200A) 내의 온도, 공작 기계(200A)에서의 소비 전력, 가속도 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200A)의 주축의 가속도, 전류 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200A) 내의 보수 부품에 흐르는 전류의 값 등을 포함한다. 수집 대상의 물품 정보는, 예를 들어 교환 대상의 보수 부품을 식별하기 위한 부품 ID와, 당해 보수 부품의 교환 타이밍을 포함한다.
마찬가지로, 스텝 S20B에 있어서, 공작 기계(200B)의 보수 부품이 교환되었다고 하자. 공작 기계(200B)는, 교환 대상의 보수 부품을 식별하기 위한 부품 ID와, 보수 부품의 교환 타이밍을 부품 정보로서 정보 처리 장치(100)에 송신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200B)로부터 수신한 부품 정보와, 보수 부품의 교환 타이밍까지 스텝 S10에서 수신한 공작 기계(200B)의 검지 정보를 관련지은 다음에, 이들 정보를 도 3에 나타나는 데이터베이스(124)에 저장한다.
이와 같이, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 교환 대상의 보수 부품에 관한 물품 정보와, 당해 보수 부품의 교환 타이밍까지 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터 수신한 수집 데이터를 데이터베이스(124)에 저장한다. 그 결과, 수집 데이터(125A 내지 125H)가 데이터베이스(124)에 축적된다.
스텝 S30에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 학습 지시를 접수하였다고 하자. 당해 학습 지시는, 정보 처리 장치(100)에 대한 유저 조작에 기초하여 발행되어도 되고, 미리 설정되어 있는 학습 타이밍이 도래한 것에 기초하여 발행되어도 된다.
스텝 S32에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터 간의 상관관계를 기계 학습하기 위한 학습 처리를 실행한다. 본 실시 형태에 있어서는, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 기초하여, 공작 기계(200)의 보수 부품의 교환 타이밍과, 당해 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다.
보다 구체적으로는, 정보 처리 장치(100)는, 수집 데이터(125A 내지 125H) 각각에 대해서 검지 정보의 검지 타이밍으로부터 보수 부품의 교환 타이밍까지의 시간(이하, 「수명 시간」이라고도 한다.)을 산출한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 나타나는 각 검지 정보와, 각 검지 정보에 대해서 산출된 수명 시간의 상관관계를 보수 부품의 종류별로 기계 학습한다. 당해 상관관계의 기계 학습에는, 예를 들어 신경망이나 서포트 벡터 머신 등의 여러 가지 학습 방법이 채용될 수 있다.
도 4는, 학습 결과로서 얻어진 상관관계(126)의 일례를 나타내는 도면이다. 도 4의 예에서는, 공작 기계(200) 내의 보수 부품 「1」에 관한 학습 결과로서 얻어진 상관관계(126)가 나타나 있다. 상관관계(126)의 횡축은, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보를 나타낸다. 도 4의 예에서는, 설명의 편의를 위해서 검지 정보가 일차원으로 표시되어 있지만, 당해 검지 정보는, 검지 정보의 종류에 상당하는 차원수로 표시되어도 된다. 상관관계(126)의 종축은, 보수 부품 「1」의 수명 시간을 나타낸다.
스텝 S40에 있어서, 공작 기계(200A)는, 보수 부품 「1」의 수명을 추정하기 위한 지시를 유저로부터 접수하였다고 하자. 이것에 기초하여, 공작 기계(200A)는, 내부의 센서에 대해서 검지 지시를 출력하고, 당해 센서로부터 검지 정보를 새롭게 취득한다.
스텝 S42에 있어서, 공작 기계(200A)는, 새롭게 취득된 검지 정보를 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
스텝 S44에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)의 센서에 의한 검지 정보를 새롭게 수신한 것에 기초하여, 스텝 S32에서 학습된 상관관계(126)를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는 수명 시간을 보수 부품 「1」의 수명 추정 결과로서 특정한다. 예를 들어, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 검지 정보 「m1」을 수신한 경우, 검지 정보 「m1」에 대응하는 수명 시간 「ΔT」를 보수 부품 「1」의 수명 시간으로서 추정한다. 추정된 수명 시간은, 임의의 방법으로 출력된다. 일례로서, 추정된 수명 시간은, 화면에 메시지로 출력되어도 되고, 음성 출력되어도 된다. 예를 들어, 「앞으로 10시간 정도면 수명이 다합니다」 등의 메시지가 표시된다. 이에 의해, 서비스 맨 또는 유저는, 보수 부품의 수명을 인식할 수 있다. 다른 예로서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 검지 정보 「m2」를 수신한 경우, 검지 정보 「m2」에 대응하는 수명 시간 「0」을 보수 부품 「1」의 수명 시간으로서 추정한다. 즉, 이 경우에는, 보수 부품 「1」의 수명이 다하였다고 판정된다.
스텝 S46에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 스텝 S44에 있어서의 수명 추정 결과를 공작 기계(200A)에 송신한다. 공작 기계(200A)는, 정보 처리 장치(100)로부터 수신한 수명 추정 결과를 출력한다. 당해 수명 추정 결과는, 임의의 방법으로 출력된다. 일례로서, 수명 추정 결과는, 화면에 출력되어도 되고, 음성 출력되어도 되고, 메이커에 예비 부품의 자동 발주가 되어도 되고, 메인터넌스 의뢰가 되어도 된다.
또한, 도 2 및 도 3의 예에서는, 공작 기계(200)의 부품 정보로서, 보수 부품의 교환 타이밍이 수집되는 예에 대해서 설명을 행했지만, 기타의 부품 정보가 수집되어도 된다. 예를 들어, 공작 기계(200)의 보수 부품의 고장 타이밍이 수집되어도 된다. 이 경우, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 공작 기계(200)의 보수 부품의 고장 타이밍을 포함하는 부품 정보와, 당해 보수 부품의 고장 타이밍까지의 검지 정보를 수집한다. 다음으로, 정보 처리 장치(100)는, 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 보수 부품의 고장 타이밍과, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)로부터 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 학습 결과로서 얻어진 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 보수 부품의 고장 타이밍을 특정한다. 정보 처리 장치(100)는, 당해 특정된 고장 타이밍에 기초하여 당해 보수 부품의 교환 타이밍을 판정한다.
또한, 공작 기계(200)의 부품 정보로서, 공작 기계(200)의 쿨런트에 있어서의 불순도(오염)가 검지되어도 된다. 이 경우, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 쿨런트의 불순도를 포함하는 부품 정보와, 센서에 의한 검지 정보(예를 들어, 온도나 쿨런트의 유압 등)를 수집한다. 다음으로, 정보 처리 장치(100)는, 수집 데이터에 기초하여, 쿨런트의 불순도와, 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)로부터 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 학습 결과로서 얻어진 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 쿨런트의 불순도를 검지한다.
[변형예]
도 5는, 변형예를 따르는 데이터베이스(124A)의 일례를 나타내는 도면이다. 도 3에 나타나는 데이터베이스(124)에 있어서는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 보수 부품에 관한 부품 정보가 수집되어 있다. 이에 비해, 변형예를 따르는 데이터베이스(124A)에 있어서는, 공작 기계(200)의 가동 상황을 나타내는 가동 정보가 추가로 수집된다.
보다 구체적으로는, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 공작 기계(200)에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 부품 정보와, 공작 기계(200)의 가동 정보를 수집한다. 가동 정보로서는, 예를 들어 주행 거리, 주축의 가동 시간, 전원의 상태(ON 또는 OFF), 발생한 알람 등을 들 수 있다.
정보 처리 장치(100)는, 학습 처리 시에 있어서, 데이터베이스(124A)를 참조하여, 공작 기계(200)에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 부품 정보와, 공작 기계(200)의 가동 정보 사이의 상관관계를 보수 부품의 종류마다 기계 학습한다.
또한, 다른 가동 정보가 수집되어도 된다. 예를 들어, 가동 정보로서, 공작 기계(200)의 자동 도어의 실린더 고장 정보, 당해 자동 도어의 개폐 횟수, 당해 자동 도어의 개폐 시간, 당해 자동 도어에 관련된 알람 정보, 기종 등이 수집되어도 된다. 이 경우, 정보 처리 장치(100)는, 자동 도어의 실린더 교환 정보와, 가동 정보와, 기종 정보에 기초하여, 도어 실린더의 고장 전에 알람을 추정할 수 있다.
[정보 처리 장치(100)의 기능 구성]
도 6을 참조하여, 정보 처리 장치(100)의 기능에 대해서 설명한다. 도 6은, 정보 처리 장치(100)의 기능 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6에 나타나는 바와 같이, 정보 처리 장치(100)는, 하드웨어 구성으로서, 제어 장치(101)와, 기억 장치(120)(기억부)를 포함한다. 제어 장치(101)는, 기능 구성으로서, 통신부(152)와, 학습부(154)와, 수명 추정부(156)와, 고장 판정부(158)를 포함한다.
통신부(152)는, 공작 기계(200) 각각으로부터, 공작 기계(200)의 보수 부품에 관한 부품 정보와, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신한다. 수신한 수집 데이터는, 기억 장치(120)에 저장되어 있는 데이터베이스(124)(도 3 참조)에 순차 축적된다.
학습부(154)는, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계(200)의 부품 정보와, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계(126)(도 4 참조)를 기계 학습한다.
어느 국면에 있어서, 데이터베이스(124)에 있어서, 공작 기계(200)의 보수 부품의 교환 타이밍과, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보가 수집된다. 학습부(154)는, 데이터베이스(124)를 참조하여, 공작 기계(200)의 보수 부품의 교환 타이밍과, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다.
다른 국면에 있어서, 데이터베이스(124)에 있어서, 공작 기계(200)의 보수 부품의 고장 타이밍과, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보가 수집된다. 학습부(154)는, 데이터베이스(124)를 참조하여, 공작 기계(200)의 보수 부품의 고장 타이밍과, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다.
수명 추정부(156)는, 공작 기계(200)로부터 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상관관계(126)를 참조하여, 수신한 검지 정보에 대응하는 교환 타이밍을 공작 기계(200)의 각 보수 부품에 대해서 특정한다. 수명 추정부(156)는, 특정한 교환 타이밍에 기초하여 각 보수 부품의 수명을 추정한다.
고장 판정부(158)는, 공작 기계(200)로부터 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상관관계(126)를 참조하여, 수신한 검지 정보에 대응하는 교환 타이밍을 공작 기계(200)의 각 보수 부품에 대해서 특정한다. 고장 판정부(158)는, 특정한 교환 타이밍에 기초하여 각 보수 부품의 고장을 판정한다.
[정보 처리 장치(100)의 제어 구조]
도 7 및 도 8을 참조하여, 정보 처리 장치(100)의 제어 구조에 대해서 설명한다. 도 7은, 정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리를 나타내는 흐름도이다. 도 8은, 정보 처리 장치(100)에 의한 보수 부품의 수명 추정 처리를 나타내는 흐름도이다. 도 7 및 도 8의 처리는, 정보 처리 장치(100)의 제어 장치(101)가 프로그램을 실행함으로써 실현된다. 다른 국면에 있어서, 처리의 일부 또는 전부가, 회로 소자 또는 기타의 하드웨어에 의해 실행되어도 된다.
전형적으로는, 제어 장치(101)는, 도 7에 나타나는 학습 처리를 먼저 실행하고, 그 후에, 도 8에 나타나는 수명 추정 처리를 실행한다. 이하에서는, 도 7에 나타나는 학습 처리와, 도 8에 나타나는 수명 추정 처리에 대해서 순서대로 설명한다.
(학습 처리)
도 7을 참조하여, 스텝 S110에 있어서, 제어 장치(101)는, 공작 기계(200)의 센서에 의한 검지 정보를 공작 기계(200)로부터 수신했는지 여부를 판단한다. 제어 장치(101)는, 공작 기계(200)의 센서에 의한 검지 정보를 공작 기계(200)로부터 수신하였다고 판단한 경우(스텝 S110에 있어서 "예"), 제어를 스텝 S112로 전환한다. 그렇지 않은 경우에는(스텝 S110에 있어서 "아니오"), 제어 장치(101)는, 제어를 스텝 S120으로 전환한다.
스텝 S112에 있어서, 제어 장치(101)는, 상술한 통신부(152)(도 6 참조)로서, 스텝 S110에서 공작 기계(200)로부터 수신한 검지 정보를 상술한 데이터베이스(124)(도 3 참조)에 기입한다. 수집 대상의 검지 정보로서는, 예를 들어 온도 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200) 내의 온도, 공작 기계(200A)에서의 소비 전력, 가속도 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200A)의 주축의 가속도, 전류 센서에 의해 검지되는 공작 기계(200A) 내의 보수 부품에 흐르는 전류의 값 등을 들 수 있다.
스텝 S120에 있어서, 제어 장치(101)는, 공작 기계(200)로부터 보수 부품에 관한 부품 정보를 수신했는지 여부를 판단한다. 제어 장치(101)는, 공작 기계(200)로부터 보수 부품에 관한 부품 정보를 수신하였다고 판단한 경우(스텝 S120에 있어서 "예"), 제어를 스텝 S122로 전환한다. 그렇지 않은 경우에는(스텝 S120에 있어서 "아니오"), 제어 장치(101)는, 제어를 스텝 S130으로 전환한다.
스텝 S122에 있어서, 제어 장치(101)는, 상술한 통신부(152)로서, 스텝 S110에서 공작 기계(200)로부터 수신한 부품 정보를 상술한 데이터베이스(124)(도 3 참조)에 기입한다. 수집 대상의 부품 정보로서는, 예를 들어 보수 부품의 교환 타이밍, 보수 부품을 식별하기 위한 부품 ID 등을 들 수 있다.
스텝 S130에 있어서, 제어 장치(101)는, 학습 처리를 실행하기 위한 지시를 접수했는지 여부를 판단한다. 당해 지시는, 정보 처리 장치(100) 또는 공작 기계(200)에 대한 유저 조작에 기초하여 발행되어도 되고, 미리 설정되어 있는 학습 타이밍이 도래한 것에 기초하여 발행되어도 된다. 제어 장치(101)는, 학습 처리를 실행하기 위한 지시를 유저로부터 접수하였다고 판단한 경우(스텝 S130에 있어서 "예"), 제어를 스텝 S132로 전환한다. 그렇지 않은 경우에는(스텝 S130에 있어서 "아니오"), 제어 장치(101)는, 제어를 스텝 S110으로 되돌린다.
스텝 S132에 있어서, 제어 장치(101)는, 상술한 학습부(154)(도 6 참조)로서, 데이터베이스(124)에 축적된 검지 정보와 부품 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다. 그 결과의 일례로서, 상술한 상관관계(126)가 얻어진다.
(수명 추정 처리)
계속해서, 도 8을 참조하여, 보수 부품의 수명 추정 처리에 대해서 설명한다.
스텝 S150에 있어서, 제어 장치(101)는, 수명 추정 처리를 실행하기 위한 지시를 접수했는지 여부를 판단한다. 당해 지시는, 정보 처리 장치(100) 또는 공작 기계(200)에 대한 유저 조작에 기초하여 발행되어도 되고, 미리 설정되어 있는 실행 타이밍이 도래한 것에 기초하여 발행되어도 된다. 제어 장치(101)는, 수명 추정 처리를 실행하기 위한 지시를 접수하였다고 판단한 경우(스텝 S150에 있어서 "예"), 제어를 스텝 S152로 전환한다. 그렇지 않은 경우에는(스텝 S150에 있어서 "아니오"), 제어 장치(101)는, 스텝 S150의 처리를 다시 실행한다.
스텝 S152에 있어서, 제어 장치(101)는, 수명 추정 대상의 공작 기계(200)에 검지 명령을 송신한다. 당해 공작 기계(200)는, 정보 처리 장치(100)로부터 검지 명령을 수신한 것에 기초하여, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보를 취득한다. 공작 기계(200)는, 취득한 검지 정보를 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
스텝 S154에 있어서, 제어 장치(101)는, 상술한 수명 추정부(156)(도 6 참조)로서, 상술한 도 7에 나타나는 학습 처리로 얻어진 상관관계에 기초하여, 스텝 S152에서 수신한 검지 정보에 대응하는, 보수 부품의 교환 타이밍을 특정한다. 제어 장치(101)는, 특정한 교환 타이밍에 기초하여, 보수 부품의 수명을 추정한다. 수명 추정 처리에 대해서는 도 4에서 설명한 바와 같으므로, 그 설명에 대해서는 반복하지 않는다.
[정보 처리 장치(100)의 하드웨어 구성]
도 9를 참조하여, 정보 처리 장치(100)의 하드웨어 구성의 일례에 대해서 설명한다. 도 9는, 정보 처리 장치(100)의 주요한 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
정보 처리 장치(100)는, 제어 장치(101)와, ROM(Read Only Memory)(102)과, RAM(Random Access Memory)(103)과, 통신 인터페이스(104)와, 표시 인터페이스(105)와, 입력 인터페이스(106)와, 기억 장치(120)를 포함한다.
제어 장치(101)는, 정보 처리 장치(100)를 제어한다. 제어 장치(101)는, 예를 들어 적어도 하나의 집적 회로에 의해 구성된다. 집적 회로는, 예를 들어 적어도 하나의 CPU(Central Processing Unit), 적어도 하나의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 적어도 하나의 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 그것들의 조합 등에 의해 구성된다.
제어 장치(101)는, 본 실시 형태를 따르는 정보 처리 프로그램(122) 등의 각종 프로그램을 실행함으로써 정보 처리 장치(100)의 동작을 제어한다. 제어 장치(101)는, 정보 처리 프로그램(122)의 실행 명령을 접수한 것에 기초하여, 기억 장치(120)로부터 ROM(102)으로 정보 처리 프로그램(122)을 판독한다. RAM(103)은, 워킹 메모리로서 기능하고, 정보 처리 프로그램(122)의 실행에 필요한 각종 데이터를 일시적으로 저장한다.
통신 인터페이스(104)에는, LAN이나 안테나 등이 접속된다. 정보 처리 장치(100)는, 통신 인터페이스(104)를 통해, 외부의 통신 기기의 사이에서 데이터를 주고받는다. 외부의 통신 기기는, 예를 들어 공작 기계(200), 서버, 기타의 통신 단말기 등을 포함한다. 정보 처리 장치(100)는, 서버로부터 정보 처리 프로그램(122)을 다운로드할 수 있도록 구성되어도 된다.
표시 인터페이스(105)는, 디스플레이(110)와 접속되어, 제어 장치(101) 등으로부터의 명령에 따라서, 디스플레이(110)에 대해서, 화상을 표시하기 위한 화상 신호를 송출한다. 디스플레이(110)는, 예를 들어 액정 디스플레이, 유기 EL 디스플레이 또는 기타의 표시 기기이다. 디스플레이(110)에는, 예를 들어 공작 기계(200)의 보수 부품의 수명 추정 결과나, 당해 보수 부품의 고장 판정 결과 등이 표시된다.
입력 인터페이스(106)는, 예를 들어 USB(Universal Serial Bus) 단자이며, 입력 디바이스(111)에 접속된다. 입력 인터페이스(106)는, 입력 디바이스(111)로부터의 유저 조작을 나타내는 신호를 접수한다. 입력 디바이스(111)는, 예를 들어 마우스, 키보드, 터치 패널 또는 유저의 조작을 접수하는 것이 가능한 기타의 장치이다. 또한, 클라우드를 구성하는 블레이드 서버의 경우에는, 입력 인터페이스(106) 및 표시 인터페이스(105)를 포함하고 있을 필요는 없다.
기억 장치(120)는, 예를 들어 하드 디스크나 플래시 메모리 등의 기억 매체이다. 기억 장치(120)는, 본 실시 형태를 따르는 정보 처리 프로그램(122), 상술한 데이터베이스(124)(도 3 참조), 상술한 상관관계(126)(도 4 참조) 등을 저장한다. 정보 처리 프로그램(122), 데이터베이스(124) 및 상관관계(126)의 저장 장소는, 기억 장치(120)에 한정되지 않고, 제어 장치(101)의 기억 영역(예를 들어, 캐시 메모리 등), ROM(102), RAM(103), 외부 기기(예를 들어, 공작 기계(200)) 등에 저장되어 있어도 된다.
또한, 정보 처리 프로그램(122)은, 단체의 프로그램으로서가 아닌, 임의의 프로그램의 일부에 내장되어서 제공되어도 된다. 이 경우, 본 실시 형태를 따르는 처리는, 임의의 프로그램과 협동하여 실현된다. 이러한 일부의 모듈을 포함하지 않는 프로그램이어도, 본 실시 형태를 따르는 정보 처리 프로그램(122)의 취지를 벗어나는 것은 아니다. 또한, 정보 처리 프로그램(122)에 의해 제공되는 기능의 일부 또는 전부는, 전용 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 또한, 정보 처리 장치(100)와 공작 기계(200)가 협동하여, 정보 처리 프로그램(122)을 실행하도록 구성되어도 된다.
[공작 기계(200)의 하드웨어 구성]
도 10을 참조하여, 공작 기계(200)의 하드웨어 구성의 일례에 대해서 설명한다. 도 10은, 공작 기계(200)의 주요한 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
공작 기계(200)는, 제어 장치(201)와, ROM(202)과, RAM(203)과, 통신 인터페이스(204)와, 표시 인터페이스(205)와, 온도 센서(206)와, 가속도 센서(207)와, 전류 센서(208)와, 입력 인터페이스(209)와, 기억 장치(220)를 포함한다.
제어 장치(201)는, 공작 기계(200)를 제어한다. 제어 장치(201)는, 예를 들어 적어도 하나의 집적 회로에 의해 구성된다. 집적 회로는, 예를 들어 적어도 하나의 CPU, 적어도 하나의 ASIC, 적어도 하나의 FPGA 또는 그것들의 조합 등에 의해 구성된다.
제어 장치(201)는, 공작 기계(200)의 제어 프로그램(222) 등의 각종 프로그램을 실행함으로써 공작 기계(200)의 동작을 제어한다. 제어 장치(201)는, 제어 프로그램(222)의 실행 명령을 접수한 것에 기초하여, 기억 장치(220)로부터 ROM(202)으로 제어 프로그램(222)을 판독한다. RAM(203)은, 워킹 메모리로서 기능하고, 제어 프로그램(222)의 실행에 필요한 각종 데이터를 일시적으로 저장한다.
통신 인터페이스(204)에는, LAN이나 안테나 등이 접속된다. 공작 기계(200)는, 통신 인터페이스(204)를 통해, 외부의 통신 기기의 사이에서 데이터를 주고받는다. 외부의 통신 기기는, 예를 들어 정보 처리 장치(100), 기타의 통신 단말기 등을 포함한다. 공작 기계(200)는, 당해 통신 단말기로부터 제어 프로그램(222)을 다운로드할 수 있도록 구성되어도 된다.
표시 인터페이스(205)는, 디스플레이(210)와 접속되고, 제어 장치(201) 등으로부터의 명령에 따라서, 디스플레이(210)에 대해서, 화상을 표시하기 위한 화상 신호를 송출한다. 디스플레이(210)는, 예를 들어 액정 디스플레이, 유기 EL 디스플레이 또는 기타의 표시 기기이다.
온도 센서(206)는, 공작 기계(200) 내에 마련되어 있고, 보수 대상의 부품의 온도를 검지한다. 온도 센서(206)는, 보수 대상의 부품의 온도를 정기적으로 검지하여, 검지한 온도를 검지 정보로서 통신 인터페이스(204)를 통해 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
가속도 센서(207)는, 공작 기계(200) 내에 마련되어 있고, 보수 대상의 부품의 가속도(진동)를 검지한다. 일례로서, 가속도 센서(207)는, 공작 기계(200)의 주축의 가속도를 검지한다. 검지된 가속도는, 검지 정보로서 통신 인터페이스(204)를 통해 정보 처리 장치(100)에 송신된다.
전류 센서(208)는, 공작 기계(200) 내에 마련되어 있고, 보수 대상의 부품에 흐르는 전류의 값을 검지한다. 전류 센서(208)는, 보수 대상의 부품에 흐르는 전류의 값을 정기적으로 검지하고, 검지한 전류값을 검지 정보로서 통신 인터페이스(204)를 통해 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
입력 인터페이스(209)는, 예를 들어USB 단자이며, 입력 디바이스(211)에 접속된다. 입력 인터페이스(209)는, 입력 디바이스(211)로부터의 유저 조작을 나타내는 신호를 접수한다. 입력 디바이스(211)는, 예를 들어 마우스, 키보드, 터치 패널 또는 유저의 조작을 접수하는 것이 가능한 기타의 장치이다.
기억 장치(220)는, 예를 들어 하드 디스크나 플래시 메모리 등의 기억 매체이다. 기억 장치(220)는, 본 실시 형태를 따르는 제어 프로그램(222) 등을 저장한다. 제어 프로그램(222)의 저장 장소는, 기억 장치(220)에 한정되지 않고, 제어 장치(201)의 기억 영역(예를 들어, 캐시 메모리 등), ROM(202), RAM(203), 외부 기기(예를 들어, 정보 처리 장치(100)) 등에 저장되어 있어도 된다.
<제2 실시 형태>
[개요]
제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200) 내의 보수 부품에 관한 부품 정보를 수집한다. 이에 비해, 제2 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)에서 발생한 알람과, 당해 알람에 대한 대처 방법을 수집한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)에서 발생한 알람과, 당해 알람에 대한 대처 방법 사이의 상관관계를 알람의 종류별로 기계 학습한다.
제2 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리]
도 11 내지 도 13을 참조하여, 제2 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리에 대해서 설명한다. 도 11은, 제2 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 공작 기계(200A, 200B) 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
스텝 S50에 있어서, 검지 대상의 알람이 공작 기계(200A)에서 발생하였다고 하자. 서비스 맨 또는 유저는, 공작 기계(200A)에 대해서 발생한 알람에 대처하기 위해서 공작 기계(200A)에 대해서 조작을 행한다. 그 후, 서비스 맨 또는 유저는, 공작 기계(200A)의 고장 내용과, 당해 고장에 대한 대처 방법을 공작 기계(200A)의 화면에 입력한다.
도 12는, 공작 기계(200A)의 디스플레이(210)에 표시되는 화면의 일례를 나타내는 도면이다. 도 12에 나타나는 화면은, 예를 들어 오퍼레이팅 시스템 「CELOS」로부터 제공된다. 당해 화면은, 예를 들어 고장 내용을 입력하기 위한 입력 영역(230)과, 당해 고장의 대처 방법을 입력하기 위한 입력 영역(231)과, 등록 버튼(232)과, 캔슬 버튼(233)을 포함한다. 등록 버튼(232)이 눌러지면, 발생한 알람 ID와, 입력 영역(230, 231)에 입력된 정보가 정보 처리 장치(100)에 송신된다. 캔슬 버튼(233)이 눌러지면, 도 12에 나타나는 화면이 닫힌다.
스텝 S52에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 수신한 알람 ID와, 당해 알람에 대한 대처 방법을 관련지은 다음에, 이들 정보를 도 13에 나타나는 데이터베이스(124B)에 저장한다. 도 13은, 데이터베이스(124B)의 데이터 구조의 일례를 나타내는 도면이다. 도 13의 예에서는, 공작 기계의 장치 ID와, 공작 기계에 있어서 발생한 알람을 식별하기 위한 알람 ID와, 당해 알람의 발생 시각과, 당해 알람에 대한 대처 방법이 알람의 종류별로 관련지어져 있다.
스텝 S54에 있어서, 검지 대상의 알람이 공작 기계(200B)에서 발생하였다고 하자. 서비스 맨 또는 유저는, 공작 기계(200B)에 있어서 발생한 알람에 대처하기 위해서 공작 기계(200B)에 대해서 조작을 행한다. 그 후, 상술과 마찬가지로, 서비스 맨 또는 유저는, 공작 기계(200B)의 고장 내용과, 당해 고장에 대한 대처 방법을 공작 기계(200B)의 화면에 입력한다. 공작 기계(200B)는, 발생한 알람을 식별하기 위한 알람 ID와, 당해 알람의 발생 시각과, 당해 알람에 대한 대처 방법을 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
스텝 S56에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200B)로부터 수신한 알람 ID와, 당해 알람에 대한 대처 방법을 관련지은 다음에, 이들 정보를 데이터베이스(124B)에 알람의 종류별로 저장한다.
스텝 S50, S52, S54, S56의 처리가 반복됨으로써, 수집 데이터(125I 내지 125P)가 데이터베이스(124B)에 축적된다.
스텝 S60에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 유저로부터 학습 지시를 접수하였다고 하자. 당해 학습 지시는, 정보 처리 장치(100)에 대한 유저 조작에 기초하여 발행되어도 되고, 미리 설정되어 있는 학습 타이밍이 도래한 것에 기초하여 발행되어도 된다.
스텝 S62에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124B)의 수집 데이터(125I 내지 125P)에 기초하여, 알람과 당해 알람에 대한 대처 방법 사이의 상관관계를 알람의 종류별로 기계 학습한다. 당해 상관관계의 기계 학습에는, 신경망이나 서포트 벡터 머신 등의 여러 가지 학습 방법이 채용될 수 있다.
스텝 S70에 있어서, 공작 기계(200A)에 있어서 알람이 새롭게 발생하여, 유저는, 당해 알람에 대처하기 위한 트러블 슈트의 호출 조작을 행하였다고 하자.
스텝 S72에 있어서, 공작 기계(200A)는, 발생한 알람을 식별하기 위한 알람 ID를 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
스텝 S74에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 알람 ID를 수신한 것에 기초하여, 스텝 S62에서 학습된 상관관계를 참조하여, 당해 수신한 알람 ID에 대응하는 대처 방법을 트러블 슈트로서 취득한다.
스텝 S76에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 스텝 S74에서 취득한 대처 방법을 공작 기계(200A)에 송신한다. 공작 기계(200A)는, 정보 처리 장치(100)로부터 수신한 대처 방법을 트러블 슈트로서 출력한다. 당해 트러블 슈트는, 화면에 출력되어도 되고, 음성 출력되어도 된다.
이와 같이, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)에서 발생한 알람을 새롭게 수신한 경우에, 스텝 S62에서 학습된 상관관계를 참조하여, 당해 수신한 알람에 대응하기 위한 대처 방법을 특정하고, 당해 특정된 대처 방법을 출력한다.
또한, 상술에서는, 알람 ID와 대처 방법이 수집되는 예에 대해서 설명을 행했지만, 또 다른 정보가 수집되어도 된다. 예를 들어, 정보 처리 장치(100)는, 공구 정보(예를 들어, 메이커나 공구 종류), 워크의 종류, 절삭 조건(예를 들어, 주축 회전수, 절입 폭, 절입 깊이, 이송), 가속도(예를 들어, 주파수, 피크 진동)를 주로 하는 각종 센서 정보, 기계 상태(예를 들어, 각 축 좌표, 축 부하) 등을 수집해도 된다.
<제3 실시 형태>
[개요]
제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 보수 부품에 관한 부품 정보를 수집하고 있었다. 이에 비해, 제3 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 공작 과정에서 사용된 공구에 관한 정보를 수집한다.
제3 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성]
도 14를 참조하여, 제3 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)에 대해서 설명한다. 도 14는, 제3 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
정보 처리 시스템(1)은, 정보 처리 장치(100)와, 복수의 공작 기계(200)로 구성된다.
공작 기계(200)의 주축에는, 워크를 가공하기 위한 공구가 장착될 수 있다. 주축에 장착되는 공구는, 워크의 종류, 가공 양태에 맞춰서 자동으로 바뀐다. 본 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 워크의 가공 과정에서 사용된 공구에 관한 공구 정보를 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수집한다. 일례로서, 정보 처리 장치(100)는, 공구 정보로서, 공구 메이커, 공구 종류(예를 들어, 공구 ID), 워크의 가공 조건 등을 공작 기계(200)로부터 수집한다. 또한, 정보 처리 장치(100)는, 공구 정보로서, 공구의 사용 시간, 공구의 사용 횟수 등을 공작 기계(200)로부터 수집한다. 또한, 정보 처리 장치(100)는, 워크의 가공 과정에서 공작 기계(200)의 센서에 의해 검지된 검지 정보를 공작 기계(200)로부터 수집한다. 정보 처리 장치(100)는, 공구 정보와 검지 정보를 관련지은 다음에 그 정보들을 데이터베이스(124)에 축적한다.
그 후, 정보 처리 장치(100)는, 축적된 공구 정보 및 검지 정보에 기초하여, 공구 정보와 검지 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다. 바람직하게는, 당해 상관관계는, 공작 기계(200)의 종류별 및 공구의 종류별로 기계 학습된다. 이에 의해, 정보 처리 장치(100)는, 공구의 수명이나 공구의 파손 등을 공구의 종류별로 판별할 수 있다.
<제4 실시 형태>
[개요]
제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 보수 부품에 관한 부품 정보를 수집하고 있었다. 이에 비해, 제4 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)에 설정되는 제어 파라미터를 수집한다.
제4 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성]
도 15를 참조하여, 제4 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)에 대해서 설명한다. 도 15는, 제4 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
정보 처리 시스템(1)은, 정보 처리 장치(100)와, 복수의 공작 기계(200)로 구성된다.
공작 기계(200)는, 예를 들어 DMG 모리세이키사제 MVX5000 시리즈 등이다. 본 실시 형태를 따르는 공작 기계(200)는, 자신에게 설정할 제어 파라미터의 후보를 권장하기 위한 권장 기능을 갖는다. 일례로서, DMG 모리세이키사제 MVC(Machine Vibration Control)에 의한 권장 기능이 채용된다. MVC는, 워크의 가공 시에 공구와 워크 사이에서 발생하는 의도하지 않는 진동(이하, 「떨림」이라고도 한다.)을 검지한 것에 기초하여, 떨림을 경감하기 위한 권장 조건을 자동적으로 유저에게 제시한다. 제시된 권장 조건 중 어느 하나가 선택되면, 공작 기계(200)는, 선택된 권장 조건에 대응하는 제어 파라미터를 설정한다. 이에 의해, 제어 파라미터가 최적화되어, 떨림이 경감된다.
본 실시 형태에 따르는 정보 처리 장치(100)는, MVC에 의한 권장 조건 중에서 선택된 권장 조건을 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수집한다. 보다 구체적으로는, 공작 기계(200)는, 오퍼레이팅 시스템인 CELOS(240)를 포함하고, CELOS(240)는, MVC(242)에 의한 권장 조건(245)과, 권장 조건(245)을 채용한 것에 의한 동작 결과(246)를 MVC(242)로부터 취득한다. 동작 결과(246)는, 권장 조건(245)을 채용함으로써 떨림이 경감되었는지 여부를 나타내고, 예를 들어 몇% 경감되었는지로 표시된다.
병행하여, 가속도 센서(207)는, 공작 기계(200)의 주축의 가속도를 진동 데이터로서 취득한다. FFT(Fast Fourier Transform)부(241)는, 가속도 센서(207)로부터 얻어진 진동 데이터를 고속 푸리에 변환한다. 그 결과, 진동 데이터가 주파수 분해된다. 푸리에 변환의 결과는, CELOS(240)에 출력된다.
CELOS(240)는, 가속도 센서(207)에 의한 검지 정보와, 권장 조건(245)과, 동작 결과(246)를 정보 처리 장치(100)에 송신한다. 정보 처리 장치(100)는, 이들 정보를 수집 데이터로서 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수집하고, 검지 정보와 권장 조건(245)과 동작 결과(246)를 관련지은 다음에 이들 정보를 데이터베이스(124)에 축적한다.
그 후, 정보 처리 장치(100)는, 축적된 검지 정보와 권장 조건(245)과 동작 결과(246) 사이의 상관관계를 동작 결과(246)의 종별로 기계 학습한다. 이에 의해, 정보 처리 장치(100)는, 떨림을 경감하기 위한 절삭 조건 등을 보다 정확하게 추정할 수 있고, 절삭 효율을 개선할 수 있다.
이상과 같이, 정보 처리 장치(100)는, 가속도 센서(207)에 의한 검지 정보와, 권장된 후보 내에서 선택된 권장 조건(245)과, 당해 권장 조건(245)에 의한 제어 파라미터를 공작 기계(200)에 설정함으로써 떨림이 경감되었는지 여부를 나타내는 동작 결과(246)를 수집 데이터로서 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)로부터 수신한 수집 데이터를 데이터베이스(124)에 축적한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터에 기초하여, 가속도 센서(207)에 의한 검지 정보와 권장 조건(245)과 동작 결과(246) 사이의 상관관계를 기계 학습한다.
또한, 상술에서는, 가속도 센서(207)에 의한 검지 정보와 권장 조건(245)과 동작 결과(246)가 수집되는 예에 대해서 설명을 행했지만, 또 다른 정보가 수집되어도 된다. 예를 들어, 정보 처리 장치(100)는, MVC(242)를 이용했을 때의 가공 과정에 있어서의, 공구 정보(예를 들어, 메이커나 공구 종류), 워크의 종류, 절삭 조건(예를 들어, 주축 회전수, 절입 폭, 절입 깊이, 이송), 가속도(예를 들어, 주파수, 피크 진동)를 주로 하는 각종 센서 정보, 기계 상태(예를 들어, 각 축 좌표, 축 부하) 등을 수집해도 된다.
<제5 실시 형태>
[개요]
제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)의 보수 부품에 관한 부품 정보를 수집한다. 이에 비해, 제5 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 센서에 의한 검지 정보와, 공작 기계(200)에 설정되는 제어 파라미터의 보정 정보를 수집한다.
제5 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성]
도 16을 참조하여, 제5 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)에 대해서 설명한다. 도 16은, 제5 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
정보 처리 시스템(1)은, 정보 처리 장치(100)와, 복수의 공작 기계(200)로 구성된다.
공작 기계(200)는, 예를 들어 DMG 모리세이키사제 DMU 시리즈, NTX 시리즈 등이다. 본 실시 형태를 따르는 공작 기계(200)는, 당해 공작 기계(200)의 제어 파라미터를 보정하기 위한 보정 장치(250)를 접속하기 위한 인터페이스(248)를 포함한다. 일례로서, 보정 장치(250)는, 「3D Quick Set」이다. 「3D Quick Set」는, 터치 프로브와 진구를 사용한 선회축의 기하학 교차를 측정하고, 당해 측정 결과에 기초하여 공작 기계(200)의 주축이나 테이블의 선회 중심의 오차를 자동적으로 보정하는 툴킷이다.
본 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 보정 장치(250)에 의한 제어 파라미터의 보정 정보를 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수집한다. 보다 구체적으로는, 공작 기계(200)는, 오퍼레이팅 시스템인 CELOS(240)를 포함하고, CELOS(240)는, 보정 장치(250)에 의한 제어 파라미터의 보정 정보를 인터페이스(248)를 통해 보정 장치(250)로부터 취득한다. CELOS(240)는, 보정 장치(250)로부터 취득한 보정 정보를 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
병행해서, 온도 센서(206)는, 공작 기계(200) 내의 구성 요소의 보수 온도를 검지한다. 바람직하게는, 온도 센서(206)는, 온도 검지 대상의 구성 요소별로 마련되어 있다. 온도 센서(206)는, 예를 들어 주축의 온도, 워크를 유지하기 위한 테이블의 온도, 침대의 온도, 탱크의 온도 등을 검지한다. 온도 센서(206)에 의해 검지된 온도는, 검지 정보(243)로서 정보 처리 장치(100)에 송신한다.
정보 처리 장치(100)는, 온도 센서(206)에 의한 검지 정보(243)와, 보정 장치(250)에 의한 보정 정보를 수집 데이터로서 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수집하고, 보정 장치(250)에 의한 보정 정보를 관련지은 다음에 이들 정보를 데이터베이스(124)에 축적한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 축적된 검지 정보와 보정 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다. 바람직하게는, 당해 상관관계는, 공작 기계(200)의 종류별 및 보수 부품의 종류별로 기계 학습된다. 이에 의해, 정보 처리 장치(100)는, 온도 센서의 검지 정보에 기초하여 오차가 커진다는 것을 측정 전에 추정할 수 있는 알고리즘을 구축할 수 있고, 공작 기계(200)에 피드백하는 것이 가능해진다. 또한, 공작 기계(200)는, 온도 센서에 의한 검지 정보에 기초하여 정밀도의 열화를 정확하게 예측하는 것이 가능해지고, 보정 장치(250)를 사용하는 타이밍을 추정할 수 있다.
이상과 같이, 정보 처리 장치(100)는, 온도 센서(206)에 의한 검지 정보와, 보정 장치(250)에 의한 제어 파라미터의 보정 정보를 수집 데이터로서 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)로부터 수신한 수집 데이터를 데이터베이스(124)에 축적한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터에 기초하여, 온도 센서(206)에 의한 검지 정보와, 보정 장치(250)에 의한 보정 정보 사이의 상관관계를 기계 학습한다.
또한, 상술에서는, 온도 센서(206)에 의한 검지 정보와 보정 장치(250)에 의한 제어 파라미터의 보정 정보가 수집되는 예에 대해서 설명을 행했지만, 또 다른 정보가 수집되어도 된다. 예를 들어, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)의 가동 상황을 나타내는 가동 정보를 더 수집해도 된다.
<제6 실시 형태>
[개요]
갑작스러운 고장에 의한 생산성의 저하를 방지하기 위해서, 유저는, 보수 부품의 교환 등을 정기적으로 행할 필요가 있다. 이때, 보수 부품을 교환해야 할지 여부를 진단하기 위해서는 전문적인 지식과 경험이 필요하기 때문에, 유저는, 메인터넌스 담당원에게 보수 부품의 진단을 의뢰할 필요가 있다. 메인터넌스 담당원은, 공작 기계(200)를 분해하여 눈으로 보아서 보수 부품을 확인하는 경우가 있기 때문에, 공작 기계(200)를 장시간 정지시킨다. 또한, 보수 부품의 진단을 메인터넌스 담당원에게 의뢰하는 경우에는, 비용도 높아진다. 이 문제들을 해결하기 위해서, 본 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)는, 유저 자신이 공작 기계(200)의 정기 진단을 행하는 것이 가능한 기능을 제공한다.
제6 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[진단 처리]
이하에서는, 도 17 내지 도 19를 참조하여, 제6 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리에 대해서 설명한다. 도 17은, 제6 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 공작 기계(200A, 200B) 사이의 데이터의 흐름을 나타내는 시퀀스도이다.
스텝 S80에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)의 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 정기적으로 공작 기계(200A)로부터 수신한다. 수신한 수집 데이터는, 데이터베이스(124)(도 3 참조)에 저장된다. 마찬가지로, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200B)의 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 정기적으로 공작 기계(200B)로부터 수신한다. 수신한 수집 데이터는, 데이터베이스(124)(도 3 참조)에 저장된다.
스텝 S82에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 유저로부터 학습 지시를 접수한 것에 기초하여, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터의 학습 처리를 실행한다. 그 결과, 정보 처리 장치(100)는, 검지 정보의 정상 범위를 센서의 종류별로 학습한다. 일례로서, 정보 처리 장치(100)는, 검지 정보의 평균값 및 표준 편차를 센서의 종류마다 산출하고, 평균값으로부터 표준 편차의 소정 배를 차분하여 얻어지는 하한값과, 평균값으로부터 표준 편차의 소정 배를 가산하여 얻어지는 상한값 사이의 범위를 정상 범위로서 학습한다.
도 18은, 정보 처리 장치(100)에 의한 학습 처리에 의해 얻어지는 학습 결과(126A)의 일례를 나타내는 도면이다. 학습 결과(126A)에 있어서, 각 센서의 검지 정보의 정상 범위가, 장치의 종류별 및 부품의 종류별로 규정되어 있다. 학습 결과(126A)는, 예를 들어 정보 처리 장치(100)의 기억 장치(120) 등에 저장된다.
스텝 S84에 있어서, 공작 기계(200A)는, 진단 처리의 실행 지시를 접수하였다고 하자. 이때, 유저는, 특정한 사이즈 및 특정한 재질의 워크를 공작 기계(200A)에 미리 준비해 두고, 자기 진단 프로그램을 실행한다. 이에 의해, 공작 기계(200A)는, 자기 진단용으로 준비된 NC 프로그램을 실행하고, 특정한 공구를 사용하여 워크의 가공을 개시한다.
스텝 S86에 있어서, 공작 기계(200A)는, 워크의 가공 중에 있어서 센서의 검지 정보를 감시하고, 당해 검지 정보를 수집한다. 수집 대상의 검지 정보는, 예를 들어 주축을 구동하는 모터의 부하 변동, 주축의 온도 변동, 냉각재의 온도 변동, 주축의 진동, XYAB축 등 공구의 궤적에 관련된 모터의 부하 변동 및, XYAB축 등 공구의 궤적에 관련된 인코더 궤적 데이터 등을 포함한다.
스텝 S88에 있어서, 공작 기계(200A)는, 스텝 S86에서 수집된 검지 정보를 정보 처리 장치(100)에 송신한다. 또한, 스텝 S86에 있어서의 워크 가공의 종료 후에, 공작 기계(200A) 내의 계측 유닛(예를 들어, 터치 프로브 등)에 의해 워크의 특정 개소의 형상이 계측되어도 되고, 이 경우, 당해 계측 결과가 또한 공작 기계(200A)에 송신된다.
스텝 S90에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)로부터 수신한 검지 정보에 기초하여, 공작 기계(200A)의 진단을 행한다. 보다 구체적으로는, 정보 처리 장치(100)는, 스텝 S82의 학습 처리로 얻어진 학습 결과(126A)를 참조하여, 각 검지 정보의 종류가 정상 범위에 포함되어 있는지 여부를 판단하여, 당해 판단 결과에 기초하여, 공작 기계(200A)를 진단한다. 일례로서, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200A)의 진동 상태, 공작 기계(200A)의 온도 변동 범위, 공작 기계(200A)의 사분면 돌기(백래쉬), 공작 기계(200A)의 각 축의 동작 부하 등을 학습 결과(126A)에 규정되는 정상 범위와 비교한다.
스텝 S92에 있어서, 정보 처리 장치(100)는, 스텝 S90에 있어서의 진단 결과로서 얻어진 카르테를 공작 기계(200A)에 송신한다.
스텝 S94에 있어서, 공작 기계(200A)는, 정보 처리 장치(100)로부터 수신한 진단 결과를 표시한다. 도 19는, 공작 기계(200A)의 디스플레이(210)에 표시되는 진단 결과 화면(260)의 일례를 나타내는 도면이다.
도 19에 나타나는 바와 같이, 진단 결과 화면(260)은, 각 검지 정보의 정상 레벨을 나타내는 판정 결과를 나타낸다. 또한, 정상 범위로부터 제외되어 있던 검지 정보에 대해서는 대처 방법(예를 들어, 조정, 부품 교환, 메이커 연락 등)이 나타난다. 또한, 정상 범위 내의 검지 정보에 대해서는, 과거의 데이터와 비교한 변화의 정도로부터, 고장이 발생하는 시기의 예측이 나타난다.
바람직하게는, 정보 처리 장치(100)는, 진단 처리를 실행할 때마다, 진단 결과로서 얻어진 카르테를 기억한다. 이에 의해, 정보 처리 장치(100)는, 대량의 카르테를 축적할 수 있고, 메인터넌스 기록과 합쳐 기계 학습함으로써, 장래의 고장 발생 확률을 추정할 수 있다.
이상과 같이 하여, 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200) 내의 복수의 센서 각각에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 여러 가지 공작 기계(200)로부터 수신한다. 정보 처리 장치(100)는, 공작 기계(200)로부터 수신한 수집 데이터를 데이터베이스(124)에 축적한다. 정보 처리 장치(100)는, 데이터베이스(124)에 축적된 수집 데이터에 기초하여, 센서의 종류별로 검지 정보의 정상 범위를 학습한다. 그 후, 정보 처리 장치(100)는, 임의의 공작 기계로부터 당해 공작 기계의 진단 실행 지시를 수신한 경우에, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보를 당해 공작 기계로부터 수신하고, 상기 학습 처리에 의한 학습 결과를 참조하여, 당해 수신한 검지 정보 각각이 대응하는 정상 범위로 수렴되었는지 여부를 진단한다. 정보 처리 장치(100)는, 진단 처리의 실행 지시의 송신원의 공작 기계에 진단 결과를 송신한다.
이에 의해, 유저는, 공작 기계(200)의 진단을 빈 시간에 용이하게 행할 수 있게 되고, 메인터넌스 담당원에 의한 정기 진단의 횟수를 저감시킬 수 있다. 또한, 축적된 진단 결과는, 고장 예측에 활용할 수 있다.
<제7 실시 형태>
[개요]
제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)에 있어서는, 정보 처리 장치(100) 및 공작 기계(200)가 동일한 네트워크에 속해 있다. 이에 비해, 제7 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)에 있어서는, 정보 처리 장치(100) 및 공작 기계(200)가 동일한 네트워크에는 속할 수 없다.
제7 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)의 기타의 점에 대해서는, 제1 실시 형태를 따르는 정보 처리 장치(100)와 동일하므로, 이하에서는, 그 점들에 대해서는 설명을 반복하지 않는다.
[정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성]
도 20을 참조하여, 제7 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성에 대해서 설명한다. 도 20은, 제7 실시 형태를 따르는 정보 처리 시스템(1)의 시스템 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
정보 처리 시스템(1)은, 예를 들어 정보 처리 장치(100)와, 공작 기계(200A 내지 200C)와, PC(300)와, 통신 단말기(500A 내지 500C)로 구성된다.
공작 기계(200A 내지 200C) 및 PC(300)는, 네트워크(NW1)를 통해 서로 접속되어 있다. 정보 처리 장치(100)와 공작 기계(200A 내지 200C)는, 직접적으로는 네트워크 접속되어 있지 않다. 정보 처리 장치(100) 및 공작 기계(200A 내지 200C)의 네트워크를 분리함으로써, 시큐리티가 담보된다.
본 실시 형태에 있어서는, 수집 대상의 정보는, 통신 단말기(500A 내지 500C)를 통해 공작 기계(200)로부터 정보 처리 장치(100)에 송신된다. 통신 단말기(500A)는, 예를 들어 통신 어댑터이다. 통신 단말기(500A)에는, 예를 들어 MMLink(등록 상표) 등이 채용된다. 통신 단말기(500B, 500C)는, 스마트폰이나 태블릿 등의 휴대 단말기이다.
<제8 실시 형태>
상술에서는, 정보 처리 장치(100)가 공작 기계(200)로부터 센서의 검지 정보 등을 수집하는 예에 대해서 설명을 행했지만, 기타의 정보가 수집되어도 된다. 도 21은, 정보 처리 장치(100)가 공작 기계(200)로부터 수집하는 수집 데이터(125)의 일례를 나타내는 도면이다. 정보 처리 장치(100)는, 상술한 정보의 이외에도, 수집 데이터(125)에 나타나는 여러 가지 정보를 공작 기계(200)로부터 수집한다.
<종합>
어느 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
바람직하게는, 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 부품의 교환 타이밍을 포함하는 상기 부품 정보와, 당해 부품의 교환 타이밍까지의 상기 센서에 의한 검지 정보를 상기 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 학습하는 스텝은, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 부품의 교환 타이밍과, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 상기 센서에 의한 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 부품의 교환 타이밍을 특정하고, 당해 특정된 교환 타이밍에 기초하여 당해 부품의 수명을 추정하기 위한 수명 추정부를 더 구비한다.
바람직하게는, 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 부품의 고장 타이밍을 포함하는 상기 부품 정보와, 당해 부품의 고장 타이밍까지의 상기 센서에 의한 검지 정보를 상기 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 학습하는 스텝은, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 부품의 고장 타이밍과, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 상기 센서에 의한 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 부품의 고장 타이밍을 특정하고, 당해 특정된 고장 타이밍에 기초하여 당해 부품의 교환 타이밍을 판정하는 스텝을 더 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계에서 발생한 알람의 내용과, 당해 알람의 발생 시에 당해 공작 기계에 대해서 행해진 대처 방법을 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 알람의 종류별로 당해 알람과 당해 알람에 대한 대처 방법 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
바람직하게는, 상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 당해 공작 기계에서 발생한 알람을 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 알람에 대응하기 위한 대처 방법을 특정하고, 당해 특정된 대처 방법을 출력하는 스텝을 더 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와, 당해 공작 기계 주축의 진동을 경감하기 위한 제어 파라미터의 권장 조건의 후보를 권장하기 위한 권장 기능을 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 당해 권장 조건에 의한 제어 파라미터를 당해 공작 기계에 설정함으로써 상기 진동이 경감되었는지 여부를 나타내는 결과를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 상기 결과 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와, 당해 공작 기계의 제어 파라미터를 보정하기 위한 보정 장치와 접속하기 위한 인터페이스를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 상기 제어 파라미터의 보정 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 보정 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 방법은, 복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 상이한 정보를 검지하기 위한 복수의 센서를 포함한다. 상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서 각각에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함한다. 상기 정보 처리 방법은, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 복수의 센서 종류별로 검지 정보의 정상 범위를 학습하는 스텝과, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 진단된 실행 지시를 수신한 경우에, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서에 의한 검지 정보를 당해 공작 기계로부터 수신하고, 상기 학습하는 스텝에 있어서의 학습 결과를 참조하여, 당해 수신한 검지 정보 각각이 대응하는 정상 범위로 수렴되었는지 여부를 진단하는 스텝과, 상기 진단하는 스텝에 있어서의 진단 결과를 상기 실행 지시의 송신원의 공작 기계에 송신하는 스텝을 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 시스템은, 정보 처리 장치와, 상기 정보 처리 장치와 통신하는 것이 가능한 복수의 공작 기계를 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 정보 처리 장치는, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하기 위한 통신부와, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하기 위한 학습부를 구비한다.
다른 국면에 따르면, 정보 처리 장치는, 복수의 공작 기계와 통신하기 위한 통신부를 구비한다. 상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함한다. 상기 통신부는, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신한다. 상기 정보 처리 장치는, 또한, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하기 위한 학습부를 구비한다.
금회 개시된 실시 형태는 모든 점에서 예시이지 제한적인 것은 아니라고 생각되어야 한다. 본 발명의 범위는 상기한 설명이 아닌 청구범위에 의해 나타나고, 청구범위와 균등의 의미 및 범위 내에서의 모든 변경이 포함되는 것이 의도된다.
1: 정보 처리 시스템
100: 정보 처리 장치
101, 201: 제어 장치
102, 202: ROM
103, 203: RAM
104, 204: 통신 인터페이스
105, 205: 표시 인터페이스
106, 209: 입력 인터페이스
110, 210: 디스플레이
111: 입력 디바이스
120, 220: 기억 장치
122: 정보 처리 프로그램
124, 124A, 124B: 데이터베이스
125, 125A 내지 125P: 수집 데이터
126: 상관관계
126A: 학습 결과
152: 통신부
154: 학습부
156: 수명 추정부
158: 고장 판정부
200A 내지 200D: 공작 기계
206: 온도 센서
207: 가속도 센서
208: 전류 센서
222: 제어 프로그램
230, 231: 입력 영역
232: 등록 버튼
233: 캔슬 버튼
241: FFT부
243: 검지 정보
245: 권장 조건
246: 동작 결과
248: 인터페이스
250: 보정 장치
260: 진단 결과 화면
300A, 300B, 500A 내지 500C: 통신 단말기
401: 라우터

Claims (10)

  1. 정보 처리 방법이며,
    복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함하고,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 상기 부품의 종류별로 학습하는 스텝을 구비하는, 정보 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 부품의 교환 타이밍을 포함하는 상기 부품 정보와, 당해 부품의 교환 타이밍까지의 상기 센서에 의한 검지 정보를 상기 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고,
    상기 학습하는 스텝은, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 부품의 교환 타이밍과, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 포함하고,
    상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 상기 센서에 의한 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 부품의 교환 타이밍을 특정하고, 당해 특정된 교환 타이밍에 기초하여 당해 부품의 수명을 추정하는 스텝을 더 구비하는, 정보 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계 부품의 고장 타이밍을 포함하는 상기 부품 정보와, 당해 부품의 고장 타이밍까지의 상기 센서에 의한 검지 정보를 상기 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고,
    상기 학습하는 스텝은, 상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 부품의 고장 타이밍과, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 포함하고,
    상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 상기 센서에 의한 검지 정보를 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 검지 정보에 대응하는, 부품의 고장 타이밍을 특정하고, 당해 특정된 고장 타이밍에 기초하여 당해 부품의 교환 타이밍을 판정하는 스텝을 더 구비하는, 정보 처리 방법.
  4. 정보 처리 방법이며,
    복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비하고,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 당해 공작 기계에서 발생한 알람의 내용과, 당해 알람의 발생 시에 당해 공작 기계에 대해서 행해진 대처 방법을 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 부품의 종류별로, 또한 상기 알람의 종류별로 당해 알람과 당해 알람에 대한 대처 방법 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비하는, 정보 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 정보 처리 방법은, 상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 당해 공작 기계에서 발생한 알람을 새롭게 수신한 경우에, 상기 상관관계를 참조하여, 당해 새롭게 수신한 알람에 대응하기 위한 대처 방법을 특정하고, 당해 특정된 대처 방법을 출력하는 스텝을 더 구비하는, 정보 처리 방법.
  6. 정보 처리 방법이며,
    복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은,
    당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와,
    당해 공작 기계 주축의 진동을 경감하기 위한 제어 파라미터의 권장 조건의 후보를 권장하기 위한 권장 기능을 포함하고,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 당해 권장 조건에 의한 제어 파라미터를 당해 공작 기계에 설정함으로써 상기 진동이 경감되었는지 여부를 나타내는 결과를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 후보 중에서 선택된 권장 조건과, 상기 결과 사이의 상관관계를 학습하는 스텝을 구비하는, 정보 처리 방법.
  7. 정보 처리 방법이며,
    복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은,
    당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서와,
    당해 공작 기계의 제어 파라미터를 보정하기 위한 보정 장치와 접속하기 위한 인터페이스를 포함하고,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 상기 제어 파라미터의 보정 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보와, 상기 보정 장치에 의한 보정 정보 사이의 상관관계를 상기 부품의 종류별로 학습하는 스텝을 구비하는, 정보 처리 방법.
  8. 정보 처리 방법이며,
    복수의 공작 기계와 통신하는 스텝을 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 상이한 정보를 검지하기 위한 복수의 센서를 포함하고,
    상기 통신하는 스텝은, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서 각각에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하는 스텝을 포함하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 기억부에 저장하는 스텝과,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 상기 부품의 종류별로, 또한 상기 복수의 센서 종류별로 검지 정보의 정상 범위를 학습하는 스텝과,
    상기 복수의 공작 기계 및 다른 공작 기계 중 어느 공작 기계로부터 진단된 실행 지시를 수신한 경우에, 당해 공작 기계 내의 상기 복수의 센서에 의한 검지 정보를 당해 공작 기계로부터 수신하고, 상기 학습하는 스텝에 있어서의 학습 결과를 참조하여, 당해 수신한 검지 정보 각각이 대응하는 정상 범위에 수렴되었는지 여부를 진단하는 스텝과,
    상기 진단하는 스텝에 있어서의 진단 결과를 상기 실행 지시의 송신원의 공작 기계에 송신하는 스텝을 구비하는, 정보 처리 방법.
  9. 정보 처리 시스템이며,
    정보 처리 장치와,
    상기 정보 처리 장치와 통신하는 것이 가능한 복수의 공작 기계를 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함하고,
    상기 정보 처리 장치는,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하기 위한 통신부와,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 상기 부품의 종류별로 학습하기 위한 학습부를 구비하는, 정보 처리 시스템.
  10. 정보 처리 장치이며,
    복수의 공작 기계와 통신하기 위한 통신부를 구비하고,
    상기 복수의 공작 기계 각각은, 당해 공작 기계에 관한 정보를 검지 정보로서 검지하기 위한 센서를 포함하고,
    상기 통신부는, 상기 복수의 공작 기계 각각으로부터, 당해 공작 기계의 부품에 관한 부품 정보와, 상기 센서에 의한 검지 정보를 수집 데이터로서 수신하고, 또한,
    상기 복수의 공작 기계 각각으로부터 수신한 상기 수집 데이터를 저장하기 위한 기억부와,
    상기 기억부에 저장되어 있는 복수의 상기 수집 데이터에 기초하여, 공작 기계의 부품 정보와, 당해 공작 기계 내의 센서에 의한 검지 정보 사이의 상관관계를 상기 부품의 종류별로 학습하기 위한 학습부를 구비하는, 정보 처리 장치.
KR1020197019126A 2016-12-09 2017-08-24 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치 KR102407484B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2016-239830 2016-12-09
JP2016239830A JP6675297B2 (ja) 2016-12-09 2016-12-09 情報処理方法、情報処理システム、および情報処理装置
PCT/JP2017/030288 WO2018105175A1 (ja) 2016-12-09 2017-08-24 情報処理方法、情報処理システム、および情報処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190093604A KR20190093604A (ko) 2019-08-09
KR102407484B1 true KR102407484B1 (ko) 2022-06-13

Family

ID=62491471

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197019126A KR102407484B1 (ko) 2016-12-09 2017-08-24 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11897068B2 (ko)
EP (1) EP3553613B1 (ko)
JP (1) JP6675297B2 (ko)
KR (1) KR102407484B1 (ko)
CN (1) CN110088699B (ko)
WO (1) WO2018105175A1 (ko)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6603272B2 (ja) * 2017-07-18 2019-11-06 ファナック株式会社 情報収集装置及び情報収集方法
TWI684080B (zh) * 2018-06-21 2020-02-01 高聖精密機電股份有限公司 智慧型調整系統及其方法
JP6589018B1 (ja) * 2018-07-03 2019-10-09 Dmg森精機株式会社 測定方法
JP2020015148A (ja) * 2018-07-26 2020-01-30 三菱マテリアル株式会社 切削管理システム、及び切削管理方法
JP7216986B2 (ja) * 2018-08-27 2023-02-02 有限会社藤川樹脂 画像生成装置、画像生成表示システム及び画像生成方法
JP6893750B2 (ja) * 2018-09-14 2021-06-23 株式会社日本製鋼所 射出成形機、射出成形機の状態報知システム、射出成形機の状態報知方法
JP2020060862A (ja) * 2018-10-05 2020-04-16 ファナック株式会社 工作機械、及び工作機械の認証システム
JP2020066062A (ja) * 2018-10-22 2020-04-30 ファナック株式会社 異常監視装置および異常判定方法
JPWO2020149316A1 (ja) * 2019-01-15 2021-11-25 株式会社山本金属製作所 工作機械の外部処理システム
JP6806384B2 (ja) * 2019-01-16 2021-01-06 株式会社三葉電熔社 故障予測システム
JP2020126430A (ja) * 2019-02-04 2020-08-20 ファナック株式会社 保守時期予測装置
CN113261166B (zh) 2019-02-07 2023-07-14 极光先进雷射株式会社 机器学习方法、消耗品管理装置和计算机可读介质
JP7233947B2 (ja) * 2019-02-13 2023-03-07 Ｄｇｓｈａｐｅ株式会社 デンタル加工機のエラー履歴表示システム
JP2020135007A (ja) * 2019-02-13 2020-08-31 セイコーエプソン株式会社 情報処理装置、学習装置及び学習済モデル
JP6959278B2 (ja) 2019-02-27 2021-11-02 ファナック株式会社 びびり振動判定装置、機械学習装置及びシステム
JP7132166B2 (ja) * 2019-04-04 2022-09-06 ファナック株式会社 数値制御装置及び数値制御システム
JP7000376B2 (ja) 2019-04-23 2022-01-19 ファナック株式会社 機械学習装置、予測装置、及び制御装置
JP6875461B2 (ja) * 2019-07-05 2021-05-26 株式会社日立製作所 機械加工管理方法及び機械加工管理システム
JP7317662B2 (ja) * 2019-10-24 2023-07-31 大阪瓦斯株式会社 需要予測システム
JP7441652B2 (ja) 2020-01-10 2024-03-01 ユニ・チャーム株式会社 吸収性物品の製造装置に関する推定装置、吸収性物品の製造装置に関する推定方法、および吸収性物品の製造装置に関するプログラム
WO2021177237A1 (ja) * 2020-03-05 2021-09-10 ファナック株式会社 機械学習装置、予測装置、及び制御装置
JP7487503B2 (ja) 2020-03-16 2024-05-21 株式会社ジェイテクト びびり予測システム
US20230191513A1 (en) * 2020-05-25 2023-06-22 Fanuc Corporation Tool diagnostic device
JP2021193519A (ja) * 2020-06-08 2021-12-23 株式会社三葉電熔社 装置状態監視システム
JP6842591B1 (ja) * 2020-07-07 2021-03-17 Dmg森精機株式会社 工作機械、工作機械の制御方法、および、工作機械の制御プログラム
DE112020006673T5 (de) * 2020-07-10 2023-03-23 Mitsubishi Electric Corporation Diagnosevorrichtung, Diagnoseverfahren und ein Programm
CN112399367A (zh) * 2020-11-06 2021-02-23 哈尔滨师范大学 一种抗干扰的大型设备结构安全检测方法
JP2022117231A (ja) * 2021-01-29 2022-08-10 三菱重工業株式会社 対処法提示システム、対処法提示方法およびプログラム
JP6990332B1 (ja) 2021-02-25 2022-01-14 Dmg森精機株式会社 工作機械
JP2023055161A (ja) * 2021-10-05 2023-04-17 株式会社荏原製作所 情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002530768A (ja) * 1998-11-25 2002-09-17 フェデラル−モーグル コーポレイション 診断ルールベースツール状態モニタシステム

Family Cites Families (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ATE99002T1 (de) * 1985-08-27 1994-01-15 Nippon Paint Co Ltd Saure, waessrige phosphatueberzugsloesungen fuer ein verfahren zum phosphatbeschichten metallischer oberflaeche.
JP2821189B2 (ja) * 1989-09-01 1998-11-05 株式会社日立製作所 学習型意思決定支援システム
KR920002268A (ko) * 1990-07-17 1992-02-28 유끼노리 가까즈 인텔리젠트가공장치
US5631825A (en) * 1993-09-29 1997-05-20 Dow Benelux N.V. Operator station for manufacturing process control system
WO1997045203A1 (en) * 1996-05-31 1997-12-04 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for controlling froth flotation machines
JPH10187228A (ja) * 1996-12-20 1998-07-14 Toshiba Corp プラント運転支援装置
US6295510B1 (en) * 1998-07-17 2001-09-25 Reliance Electric Technologies, Llc Modular machinery data collection and analysis system
EP1043118A1 (en) 1998-08-28 2000-10-11 Mori Seiki Co., Ltd. Preparation of tool information database for nc machining and system for managing tools by utilizing the tool information database
WO2001098849A2 (en) 2000-06-19 2001-12-27 Dow Global Technologies Inc. Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller
US6278920B1 (en) * 2000-06-19 2001-08-21 James O. Hebberd Method for analyzing and forecasting component replacement
WO2002003156A1 (fr) 2000-06-30 2002-01-10 Mori Seiki Co., Ltd. Systeme de support d'usinage a commande numerique
JP2003177815A (ja) 2001-12-07 2003-06-27 Komatsu Ltd 産業機械の保全システム
JP2004086338A (ja) * 2002-08-23 2004-03-18 Toshiba Corp 警報制御処理装置
JP3969494B2 (ja) * 2004-08-31 2007-09-05 三菱電機株式会社 車載電子制御装置
JP4944391B2 (ja) * 2005-05-11 2012-05-30 富士通株式会社 メッセージ異常自動判別装置、方法、及びプログラム
US20080097945A1 (en) * 2006-08-09 2008-04-24 The University Of North Carolina At Chapel Hill Novelty detection systems, methods and computer program products for real-time diagnostics/prognostics in complex physical systems
JP4423617B2 (ja) * 2007-01-10 2010-03-03 株式会社日立製作所 プラント制御装置
US7667596B2 (en) * 2007-02-16 2010-02-23 Panasonic Corporation Method and system for scoring surveillance system footage
JP2009070071A (ja) * 2007-09-12 2009-04-02 Toshiba Corp 学習型プロセス異常診断装置、およびオペレータ判断推測結果収集装置
CN101359228B (zh) * 2008-09-09 2011-04-20 张东来 基于驱动端电流变化的电磁控制元件故障诊断方法及装置
JP5182178B2 (ja) * 2009-03-18 2013-04-10 ソニー株式会社 情報処理装置及び情報処理方法
JP5375396B2 (ja) * 2009-07-17 2013-12-25 富士ゼロックス株式会社 消耗品管理システムおよび画像形成装置
JP5363927B2 (ja) * 2009-09-07 2013-12-11 株式会社日立製作所 異常検知・診断方法、異常検知・診断システム、及び異常検知・診断プログラム
JP2011145846A (ja) * 2010-01-14 2011-07-28 Hitachi Ltd 異常検知方法、異常検知システム、及び異常検知プログラム
JP5473651B2 (ja) 2010-02-08 2014-04-16 キヤノン株式会社 管理システム、監視装置及び情報処理方法
US9836110B2 (en) * 2010-02-25 2017-12-05 Echostar Technologies L.L.C. Apparatus, systems and methods for learning a critical voltage of a microprocessor control unit
JP5545026B2 (ja) * 2010-05-18 2014-07-09 Ｄｍｇ森精機株式会社 電子機器、および制限解除方法
CN102156447B (zh) * 2010-12-03 2013-08-14 中冶南方工程技术有限公司 基于基础自动化的工厂级设备管理和报警系统及方法
US9467500B2 (en) * 2012-08-09 2016-10-11 Rockwell Automation Technologies, Inc. Remote industrial monitoring using a cloud infrastructure
US20140200951A1 (en) * 2013-01-11 2014-07-17 International Business Machines Corporation Scalable rule logicalization for asset health prediction
AR095272A1 (es) * 2013-03-14 2015-09-30 Fisher Controls Int Llc Pronóstico de válvula en función de análisis de laboratorio
US9535808B2 (en) * 2013-03-15 2017-01-03 Mtelligence Corporation System and methods for automated plant asset failure detection
US9964934B2 (en) * 2013-07-13 2018-05-08 Festo Ag & Co. Kg Data acquisition unit and automation system
JP6144582B2 (ja) * 2013-09-13 2017-06-07 Dmg森精機株式会社 Ｎｃ工作機械の操作装置
JP6216242B2 (ja) * 2013-12-13 2017-10-18 株式会社日立ハイテクノロジーズ 異常検知方法およびその装置
JP6402451B2 (ja) 2014-02-14 2018-10-10 オムロン株式会社 品質管理装置、品質管理方法、およびプログラム
JP6282148B2 (ja) * 2014-03-17 2018-02-21 Dmg森精機株式会社 工作機械
JP6340236B2 (ja) * 2014-04-15 2018-06-06 三菱重工工作機械株式会社 工作機械の診断方法及びシステム
GB2545083B (en) * 2014-04-17 2020-09-09 Lockheed Corp Prognostics and health management system
KR101871940B1 (ko) * 2014-05-12 2018-06-27 한화에어로스페이스 주식회사 설비 이상 예측 모델의 구축방법 및 시스템
US10139311B2 (en) * 2014-09-26 2018-11-27 Palo Alto Research Center Incorporated Computer-implemented method and system for machine tool damage assessment, prediction, and planning in manufacturing shop floor
JP6360432B2 (ja) * 2014-12-16 2018-07-18 Dmg森精機株式会社 段付工具の寿命管理装置
JP6457257B2 (ja) * 2014-12-18 2019-01-23 Dmg森精機株式会社 フライス工具、及びこれを用いた加工方法
US20160245686A1 (en) * 2015-02-23 2016-08-25 Biplab Pal Fault detection in rotor driven equipment using rotational invariant transform of sub-sampled 3-axis vibrational data
CN104612957A (zh) * 2015-02-02 2015-05-13 中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司 一种压裂泵车液力端在线监测系统
JP5937727B1 (ja) * 2015-05-22 2016-06-22 Dmg森精機株式会社 工具摩耗評価装置
JP5997330B1 (ja) 2015-07-31 2016-09-28 ファナック株式会社 主軸交換の要否を判定できる機械学習装置、主軸交換判定装置、制御装置、工作機械及び生産システム、並びに機械学習方法
CN105384015A (zh) * 2015-12-16 2016-03-09 苏州大学 一种基于人脸识别和智能推荐的电梯控制系统
JP5992087B1 (ja) 2015-12-28 2016-09-14 ファナック株式会社 機械の保全計画を作成する予防保全管理システム
JP6031202B1 (ja) * 2016-01-29 2016-11-24 ファナック株式会社 製造機械の異常の原因を発見するセル制御装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002530768A (ja) * 1998-11-25 2002-09-17 フェデラル−モーグル コーポレイション 診断ルールベースツール状態モニタシステム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018105175A1 (ja) 2018-06-14
US11897068B2 (en) 2024-02-13
CN110088699A (zh) 2019-08-02
CN110088699B (zh) 2022-06-28
EP3553613A1 (en) 2019-10-16
JP2018097494A (ja) 2018-06-21
JP6675297B2 (ja) 2020-04-01
US20200061768A1 (en) 2020-02-27
EP3553613A4 (en) 2020-12-23
KR20190093604A (ko) 2019-08-09
EP3553613B1 (en) 2024-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102407484B1 (ko) 정보 처리 방법, 정보 처리 시스템, 및 정보 처리 장치
US11262744B2 (en) Diagnostic service system and diagnostic method using network
US20210003482A1 (en) Diagnostic service system and diagnostic method using network
JP6404893B2 (ja) 工具寿命推定装置
JP5997330B1 (ja) 主軸交換の要否を判定できる機械学習装置、主軸交換判定装置、制御装置、工作機械及び生産システム、並びに機械学習方法
US10657450B2 (en) Systems and methods for machine diagnostics based on stored machine data and available machine telematic data
US6816815B2 (en) Preventive maintenance system of industrial machine
EP3751373B1 (en) Predictive troubleshooting for abnormal plant operations
EP2510443B1 (en) Automation management system and method
CN110187694A (zh) 故障预测装置以及机器学习装置
WO2015037113A1 (ja) 異常診断方法、及びその装置
JP2010146537A (ja) 人工知能化した加工支援監視方法と人工知能化した加工支援監視システム
US20180099413A1 (en) Robot system and maintenance method for tracking information of module
KR20180127383A (ko) 수치 제어 공작 기계와 사용하기 위한 데이터 저장 장치
JP2018088177A (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラム
CN108398926B (zh) 监视装置以及监视系统
US10642247B2 (en) Cell control system
KR102403362B1 (ko) 조임 툴 내 에너지 흐름 모니터링 방법, 모니터링 노드 및 컴퓨터 프로그램
CN110096029B (zh) 热位移校正装置
CN109828512A (zh) 机台诊断方法及其系统
WO2021042233A1 (en) Remote diagnosis system, apparatus and method for power tool
JP2020062737A (ja) 工作機械の加工異常検出装置
EP3818421B1 (en) System and method for remotely managing configuration of industrial machines
CN114055516A (zh) 一种故障诊断和维保的方法、系统、设备及存储介质
JP2021111179A (ja) 診断システム、診断装置、診断方法、診断プログラム、メンテナンス方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant