KR20230147626A - 정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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KR20230147626A
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미키오 후로카와
준 스즈키
타카유키 히라노
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가부시끼가이샤 니혼 세이꼬쇼
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Abstract

복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 정보 처리 방법이며, 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하고, 수집한 센서치 데이터를, 복수의 데이터베이스에 기업 마다 개별적으로 격납하고, 격납된 센서치 데이터에 근거하여 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성하고, 하나의 기업의 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 학습 모델에 입력하는 것에 의해 하나의 기업의 제조 장치의 상태를 산출한다.

Description

정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램
본 발명은, 정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
특허 문헌 1에는, 사출 성형기에 따른 데이터를 취득하고, 학습 모델을 이용하여 사출 성형기의 이상을 추정하는 상태 판정 장치가 개시되고 있다. 특허 문헌 1에 따른 상태 판정 장치는, 복수의 학습 모델을 기억하고, 취득한 사출 성형기에 따른 데이터를 분류하고, 분류된 데이터를 대응하는 학습 모델에 입력하는 것에 의해, 효율 좋게 또한 정밀도 좋게 사출 성형기의 이상을 추정한다. 예를 들면, 상태 판정 장치는 사출 성형의 공정마다 데이터를 분류하고, 각 공정에서의 이상을 추정한다.
[특허 문헌 1] 일본특허공개 2020-66178호 공보
본 발명의 목적은, 복수의 기업으로부터 제조 장치의 센서치 데이터를 수집하는 것에 의해 베리에이션이 풍부하고, 또한 상태 검지 정밀도가 뛰어난 복수의 학습 모델을 준비하고, 정보 처리 장치의 사용자인 각각의 기업이 필요로 하는 학습 모델 또는 최적한 학습 모델을 적당 선택하여 이용할 수 있는 정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것에 있다.
또한, 특허 문헌 1에 개시된 상태 판정 장치는, 단지 복수의 각 공정에 대응한 학습 모델을 기억하고 있을 뿐으로, 베리에이션이 풍부하게 준비된 학습 모델로부터 사용자 소망의 학습 모델을 선택하여 이용하는 것이 가능한 구성은 아니다. 또, 베리에이션이 풍부하고, 제조 장치의 상태 검지 정밀도가 뛰어난 학습 모델을 생성 또는 갱신하기 위해서 필요한 충분한 센서치 데이터를 수집하는 구조는 개시되어 있지 않다.
본 개시에 따른 정보 처리 방법은, 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 정보 처리 방법이며, 상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하고, 상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 준비한 복수의 데이터베이스에 개별적으로 격납하고, 상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고, 상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고, 하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출한다.
본 개시에 따른 정보 처리 장치는, 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 정보 처리 장치이며, 상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하는 취득부와, 상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 개별적으로 격납하는 복수의 데이터베이스와 처리부를 구비하고, 상기 처리부는, 상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고, 상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고, 하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출한다.
본 개시에 따른 성형기 시스템은, 상기 정보 처리 장치와, 성형기를 구비하고, 상기 정보 처리 장치는, 상기 성형기의 상태를 검지하도록 되어 있다.
본 개시에 따른 컴퓨터 프로그램은, 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 처리를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이며, 상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하고, 상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 준비한 복수의 데이터베이스에 개별적으로 격납하고, 상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고, 상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고, 하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는 처리를 상기 컴퓨터에서 실행시킨다.
본 개시에 의하면, 복수의 기업으로부터 제조 장치의 센서치 데이터를 수집하는 것에 의해 베리에이션이 풍부하고, 또한 상태 검지 정밀도가 뛰어난 복수의 학습 모델을 준비하고, 정보 처리 장치의 사용자인 각각의 기업이 필요로 하는 학습 모델 또는 최적한 학습 모델을 적당 선택하여 이용할 수 있다.
[도 1] 본 실시 형태 1에 따른 성형기 시스템의 전체 구성을 나타내는 블록도이다.
[도 2] 본 실시 형태 1에 따른 성형기 시스템의 상세 구성을 나타내는 블록도이다.
[도 3] 본 실시 형태 1에 따른 성형기의 구성예를 나타내는 모식도이다.
[도 4] 본 실시 형태 1에 따른 엣지 컴퓨터의 구성예를 나타내는 블록도이다.
[도 5] 실시 형태 1에 따른 정보 처리 장치의 구성예를 나타내는 블록도이다.
[도 6] 실시 형태 1에 따른 기업 정보 DB의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다.
[도 7] 실시 형태 1에 따른 기기 정보 DB의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다.
[도 8] 실시 형태 1에 따른 개별 DB군을 구성하는 개별 데이터베이스의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다.
[도 9] 모델 선택 정보의 일례를 나타내는 개념도이다.
[도 10] 정보 처리 장치가 제공하는 클라우드형 플랫폼의 일례를 나타내는 개념도이다.
[도 11] 학습 모델의 선택 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 12] 실시 형태 1에 따른 성형기의 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 13] 실시 형태 1에 따른 성형기의 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 14] 실시 형태 2에 따른 복수의 학습 모델의 생성, 갱신 및 파인 튜닝(fine tuning) 방법을 나타내는 개념도이다.
[도 15] 실시 형태 2에 따른 학습 모델의 파인 튜닝에 따른 계층 구조를 나타내는 개념도이다.
[도 16] 실시 형태 2에 따른 모델 선택 정보를 나타내는 개념도이다.
[도 17] 파인 튜닝에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 18] 실시 형태 2에 따른 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 19] 실시 형태 2에 따른 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 20] 실시 형태 3에 따른 최적한 학습 모델의 제안에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 21] 실시 형태 3에 따른 최적한 학습 모델의 제안에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 22] 실시 형태 4에 따른 개별 DB를 나타내는 개념도이다.
[도 23] 실시 형태 5에 따른 성형기의 상태 검지 결과를 표시하는 화면예이다.
[도 24] 그래프의 카테고리 분류 및 태깅에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 25] 그래프 표시의 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 26] 추가 분석의 일례인 예측 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 27] 선택된 그래프를 나타내는 모식도이다.
[도 28] 예측 결과를 나타내는 그래프의 모식도이다.
[도 29] 추가 분석의 일례인 분석 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다.
[도 30] 분석 결과를 표시하는 화면예이다.
본 발명의 실시 형태에 따른 정보 처리 방법, 정보 처리 장치, 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램의 구체적인 예를, 이하에 도면을 참조하면서 설명한다. 또한, 본 발명은 이러한 예시로 한정되는 것이 아니고, 청구의 범위에 의해 나타나고, 청구의 범위와 균등의 의미 및 범위내에서의 모든 변경이 포함되는 것이 의도된다. 또, 이하에 기재하는 실시 형태 및 변형예의 적어도 일부를 임의로 조합해도 무방하다.
도 1은, 본 실시 형태 1에 따른 성형기 시스템의 전체 구성을 나타내는 블록도, 도 2는, 본 실시 형태 1에 따른 성형기 시스템의 상세 구성을 나타내는 블록도이다. 성형기 시스템은, 도 1에 나타내듯이 복수의 기업 A1, A2, A3 ? (이하, 적당히, 기업 A라고 부른다.)이 각각 개별적으로 사용하는 복수의 성형기(1)와, 상기 복수의 성형기(1)의 상태를 검지하는 정보 처리 장치(2)를 구비한다. 또 성형기 시스템은, 도 2에 나타내듯이 각 기업 A가 사용하는 성형기(1)에 설치된 센서(5)와, 엣지 컴퓨터(6)와, 라우터(7)와, 사용자인 기업 A의 단말장치(8)를 구비한다. 각 기업 A는, 하나 또는 복수의 성형기(1)를 갖지만, 설명을 간단하게 하기 위해, 실시 형태 1에서는 각 기업 A가 하나의 성형기(1)를 갖는 것으로서 설명한다. 정보 처리 장치(2)는, 클라우드 컴퓨터를 구성하고 있고, 성형기(1)를 사용하는 기업 A마다 준비한 복수의 개별 데이터베이스(31)(도 6 참조)로 이루어지는 개별 DB군(3)과, 성형기(1)의 복수 종류의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델로 이루어지는 AI 모델군(4)을 갖는다.
도 3은 본 실시 형태 1에 따른 성형기(1)의 구성예를 나타내는 모식도이다. 성형기(1)는, 예를 들면 2축혼련압출기이며, 수지 원료가 투입되는 호퍼(10a)를 갖는 실린더(10)와, 2개의 스크류축(회전축)(11)을 구비한다. 또한, 2개의 스크류축(11)은, 도 3 중 지면 깊이 방향으로 배열되어 있기 때문에, 도 3에서는 1개의 스크류축(11) 만이 그려져 있다. 2개의 스크류축(11)은, 서로 맞물린 상태로 대략 평행으로 배치되고, 실린더(10)의 구멍 내에 회전 가능하게 삽입되고 있고, 호퍼(10a)에 투입된 수지 원료를 압출 방향(도 2 및 도 3 중 우방향)으로 반송하여, 용융 및 혼련 한다.
스크류축(11)은, 복수 종류의 스크류 피스를 조합하고, 일체화하는 것에 의해 한 개의 스크류축(11)으로서 구성되어 있다. 예를 들면, 수지 원료를 순방향으로 수송하는 플라이트 스크류 형상의 순플라이트 피스, 수지 원료를 역방향으로 수송하는 역플라이트 피스, 수지 원료를 혼련하는 니딩 피스 등을, 수지 원료의 특성에 따라 순서 및 위치에 배치하여 조합시키는 것에 의해, 스크류축(11)이 구성된다.
실린더(10)는, 복수의 블록 실린더를 조합시키는 것에 의해, 한 개의 실린더(10)로서 구성되어 있다.
또, 성형기(1)는, 도 2에 나타내듯이, 스크류축(11)을 회전시키기 위한 구동력을 출력하는 모터(12)와, 모터(12)의 구동력을 감속 전달하는 감속기(13)와. 제어장치(14)를 구비한다. 스크류축(11)은 감속기(13)의 출력 축에 접속되고 있다. 스크류축(11)은, 감속기(13)에 의해 감속 전달된 모터(12)의 구동력에 의해 회전한다.
센서(5)는, 성형기(1)에 따른 물리량을 검출하고, 검출된 물리량을 나타내는 센서치 데이터를 엣지 컴퓨터(6)에 출력한다. 성형기(1)에 따른 물리량에는, 성형기(1)로부터 획득되는 물리량과, 성형기(1)에 의해 제조된 성형품으로부터 획득되는 물리량이 포함된다. 물리량에는, 온도, 위치, 속도, 가속도, 전류, 전압, 압력, 시간, 화상 데이터, 토크, 힘, 왜곡, 소비 전력, 무게 등이 있다. 이러한 물리량은, 온도계, 위치 센서, 속도 센서, 가속도 센서, 전류계, 전압계, 압력계, 타이머, 카메라, 토크 센서, 전력계, 중량계 등을 이용하여 측정할 수 있다.
보다 구체적으로는, 성형기(1)의 동작에 따른 물리량을 검출하는 센서(5)는, 감속기(13)의 진동을 검출하는 가속도 센서 등의 진동 센서, 모터(12)의 출력 토크를 검출하는 토크 센서, 스크류축(11)에 가하는 축토크를 검출하는 토크 센서, 스크류축(11)의 회전 중심의 변위를 검출하는 변위 센서, 스크류축(11)의 진동을 검출하는 진동 센서, 스크류축(11)의 온도를 검출하는 온도계, 수지 온도를 검출하는 수지 온도 센서, 수지압을 검출하는 수지압 센서, 출구 수지 온도를 검출하는 출구 온도 센서, 출구 수지 압력을 검출하는 출구 압력 센서 등이다.
성형품에 따른 물리량을 검출하는 센서(5)는, 성형품의 치수, 색도, 휘도 등을 검출하는 광학적 계측기, 촬상 장치, 성형품의 중량을 검출하는 중량계 등이다.
제어장치(14)는, 성형기(1)의 운전 제어를 실시하는 컴퓨터이며, 엣지 컴퓨터(6)와의 사이에서 정보를 송수신하는 도시하지 않는 송수신부, 계시부, 및 표시부를 구비한다.
구체적으로는, 제어장치(14)는, 복수의 성형기(1)를 식별하기 위한 기기 ID, 일시, 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터를 엣지 컴퓨터(6)로 송신한다. 성형기 제어 파라미터는, 예를 들면 피더 공급량(수지 원료의 공급량), 스크류축(11)의 회전수, 압출량, 실린더 온도, 수지압, 모터 전류 등이다. 기기 구성 데이터는, 성형기(1)의 제품번호, 스크류 구성, 실린더 구성 및 다이스 형상 등을 나타내는 정보이다. 기초 데이터는, 수지 원료의 물성치를 나타내는 정보이다.
제어장치(14)는, 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신되는 성형기(1)의 상태를 나타내는 정보를 수신하고, 수신한 정보를 표시한다. 또, 제어장치(14)는, 성형기(1)의 상태를 나타내는 정보를 이용하여 성형기(1)의 이상의 유무를 감시하고, 필요에 따라서 경고를 출력하고, 성형기(1)의 동작을 정지시키는 처리를 실행한다.
도 4는 본 실시 형태 1에 따른 엣지 컴퓨터(6)의 구성예를 나타내는 블록도이다. 엣지 컴퓨터(6)는, 연산부(61), 기억부(62), 통신부(63) 및 입력부(64)를 구비하고, 기억부(62), 통신부(63) 및 입력부(64)는 연산부(61)에 접속되고 있다. 엣지 컴퓨터(6)는, 후술의 정보 처리 장치(2)에 비하여 하드웨어의 스펙이 낮은 컴퓨터이며, 성형기(1)의 간단하고 쉬운 이상 검지 처리를 실행하거나, 정보 처리 장치(2)에서의 상태 검지 처리에 필요한 정보의 송수신 등의 처리를 실행하는 것이다. 또한, 엣지 컴퓨터(6)의 구체적인 회로 구성, 컴퓨터의 종류는 특별히 한정되는 것은 아니다.
연산부(61)는, CPU(Central Processing Unit), 멀티 코어 CPU, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-Programmable Gate Array) 등의 연산 처리 회로, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory) 등의 내부 기억 장치, I/O 단자 등을 갖는다. 연산부(61)는, 후술의 기억부(62)가 기억하는 엣지용 프로그램(프로그램 제품)을 실행하는 것에 의해, 본 실시 형태 1에 따른 엣지 컴퓨터(6)로서 기능한다. 또한, 엣지 컴퓨터(6)의 각 기능부는, 소프트웨어적으로 실현되어도 무방하고, 일부 또는 전부를 하드웨어적으로 실현되어도 무방하다.
기억부(62)는, 하드 디스크, EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래쉬 메모리 등의 불휘발성 메모리이다. 기억부(62)는, 성형기(1)의 간단하고 쉬운 이상 검지 처리를 연산부(61)에서 실행시키기 위한 엣지용 프로그램을 기억하고 있다.
통신부(63)는, 이더넷(등록상표) 등의 소정의 통신 프로토콜에 따라서 정보를 송수신하는 통신 회로이다. 통신부(63)는, LAN 등의 제1 통신 네트워크를 통해 제어장치(14)에 접속되어 있고, 연산부(61)는 통신부(63)을 통해 제어장치(14)와의 사이에서 각종 정보를 송수신 할 수 있다.
제1 네트워크에는 라우터(7)가 접속되어 있고, 통신부(63)는 라우터(7)를 통해 제2 통신 네트워크인 클라우드 상의 정보 처리 장치(2)에 접속되고 있다. 연산부(61)는, 통신부(63) 및 라우터(7)를 통해 정보 처리 장치(2)와의 사이에서 각종 정보를 송수신 할 수 있다.
입력부(64)는, 신호가 입력하는 입력 인터페이스이다. 입력부(64)에는 센서(5)가 접속되어 있고, 센서(5)로부터 출력된 센서치 데이터가 입력된다.
도 5는 실시 형태 1에 따른 정보 처리 장치(2)의 구성예를 나타내는 블록도이다. 정보 처리 장치(2)는, 컴퓨터이며, 처리부(21), 기억부(22), 통신부(23)를 구비한다. 기억부(22), 통신부(23)는, 처리부(21)에 접속되고 있다.
처리부(21)는, CPU, 멀티 코어 CPU, GPU(Graphics Processing Unit), GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units), TPU(Tensor Processing Unit), ASIC, FPGA, NPU(Neural Processing Unit) 등의 연산 처리 회로, ROM, RAM 등의 내부 기억 장치, I/O 단자 등을 갖는다. 처리부(21)는, 후술의 기억부(22)가 기억하는 컴퓨터 프로그램(프로그램 제품) P를 실행하는 것에 의해, 본 실시 형태 1에 따른 정보 처리 장치(2)로서 기능한다. 또한, 정보 처리 장치(2)의 각 기능부는, 소프트웨어적으로 실현되어도 무방하고, 일부 또는 전부를 하드웨어적으로 실현되어도 무방하다.
기억부(22)는, 하드 디스크, EEPROM, 플래쉬 메모리 등의 불휘발성 메모리이다. 기억부(22)는, 성형기(1)의 상태를 검지하는 처리를 컴퓨터에 실시시키기 위한 컴퓨터 프로그램(P)와, 기업 정보 DB(22a)와, 기기 정보 DB(22b)와, 개별 DB군(3)과, AI 모델군(4)을 기억하고 있다.
컴퓨터 프로그램(P)은, 기록 매체(20)에 컴퓨터 독취 가능하게 기록되고 있는 형태이라도 무방하다. 기억부(22)는, 도시하지 않는 독출장치에 의해 기록 매체(20)로부터 독출된 컴퓨터 프로그램(P)을 기억한다. 기록 매체(20)는 플래쉬 메모리 등의 반도체 메모리이다. 또, 기록 매체(20)는 CD(Compact Disc)-ROM, DVD(Digital Versatile Disc)-ROM, BD(Blu-ray(등록상표) Disc) 등의 광디스크라도 무방하다. 또한, 기록 매체(20)는, 플렉시블 디스크, 하드 디스크 등의 자기 디스크, 자기 광디스크 등 이라도 무방하다. 더욱이, 도시하지 않는 통신망에 접속되고 있는 도시하지 않는 외부 서버로부터 컴퓨터 프로그램(P)을 다운로드하고, 기억부(22)에 기억시켜도 무방하다.
통신부(23)는, 이더넷(등록상표) 등의 소정의 통신 프로토콜에 따라서 정보를 송수신하는 통신 회로이다. 통신부(23)는, 제2 통신 네트워크를 통해 엣지 컴퓨터(6), 단말장치(8)에 접속되어 있고, 처리부(21)는 통신부(23)를 통해 엣지 컴퓨터(6), 단말장치(8)와의 사이에 각종 정보를 송수신 할 수 있다.
도 6은, 실시 형태 1에 따른 기업 정보 DB(22a)의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다. 기업 정보 DB(22a)는, 하드 디스크, DBMS(DataBase Management System)를 구비하고, 유저인 기업 A에 따른 정보를 기억한다. 예를 들면, 기업 정보 DB(22a)의 테이블은, 「기업 ID」열, 「인증 정보」열, 「관련 기업 ID」열, 「모델 선택 정보」열을 갖는다.
「기업 ID」열은, 복수의 기업 A를 식별하기 위한 각 기업 A에 고유의 식별 정보를 격납한다. 「인증 정보」열은, 각 기업 A를 인증하기 위한 정보를 격납한다. 「관련 기업 ID」열은, 상기 기업 A와 관련 기업을 구성하고 있고, 성형기(1)의 상태 검지에 필요한 정보를 공유하는 다른 기업 A의 ID를 격납한다. 「모델 선택 정보」열은, 여러가지 학습 모델 가운데, 상기 기업 A에 의해 선택된 학습 모델, 즉, 상기 기업 A가 이용하는 학습 모델을 나타내는 정보(이하, 상기 정보를 모델 선택 정보라고 부른다.)를 격납한다. 모델 선택 정보의 자세한 것은 후술한다.
도 7은, 실시 형태 1에 따른 기기 정보 DB(22b)의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다. 기기 정보 DB(22b)는 성형기(1)에 따른 정보를 기억한다. 예를 들면, 기기 정보 DB(22b)의 테이블은, 「기기 ID」열, 「기업 ID」열, 「공장 ID」열, 「엣지 ID」열을 갖는다.
「기기 ID」열은, 복수의 성형기(1)를 식별하기 위한 각 성형기(1)에 고유의 식별 정보를 격납한다. 「기업 ID」열은, 상기 성형기(1)를 사용하는 기업 A의 ID를 격납한다. 「공장 ID」열은, 상기 성형기(1)가 있는 공장을 나타내는 ID를 격납한다. 「엣지 ID」열은, 상기 성형기(1)에 접속되고 있는 엣지 컴퓨터(6)를 식별하기 위한 ID를 격납한다.
도 8은, 실시 형태 1에 따른 개별 DB군(3)을 구성하는 개별 데이터베이스(31)의 레코드 레이아웃의 일례를 나타내는 개념도이다. 개별 DB는 센서(5)에 의해 검출된 정보를 기억한다. 예를 들면, 개별 DB의 테이블은, 「기기 ID」열, 「일시」열, 「성형기 제어 파라미터」열, 「기기 구성 데이터」열, 「센서 데이터」열, 「기초 데이터」열, 「상태 데이터」열을 갖는다.
「기기 ID」열은, 검출 대상인 성형기(1)를 나타내는 ID를 격납한다. 「일시」열은, 성형기(1)에 따른 물리량의 검출이 행해진 일시를 격납한다. 「성형기 제어 파라미터」열은, 성형기(1)를 제어하는 파라미터, 예를 들면 스크류의 회전수, 수지 원료의 공급량 또는 압출량, 실린더 온도 등을 격납한다. 「기기 구성 데이터」열은, 성형기(1)의 구성을 나타내는 데이터, 예를 들면, 성형기(1)의 제품번호, 스크류의 구성, 실린더(10)의 구성, 다이스 형상 등을 격납한다. 「센서 데이터」열, 성형기(1)에 설치된 센서(5)로부터 획득하는 센서치, 예를 들면 감속기(13)의 진동, 축토크, 모터 토크, 축진동, 수지 온도, 수지 압력, 출구 수지 온도, 출구 수지 압력, 스트랜드(strand)를 촬상하여 획득하는 화상 데이터 등을 격납한다. 「기초 데이터」열은, 수지 원료를 나타내는 데이터, 예를 들면 수지의 물성치 등을 격납한다.
「상태 데이터」열은, 상기 센서치를 획득했을 때의 성형기(1)의 상태가 확인 되어 있는 경우, 상기 상태를 나타내는 데이터를 격납한다. 성형기(1)의 상태를 나타내는 데이터는, 예를 들면 감속기(13), 스크류 등의 성형기(1)의 각 부가 정상적인지 아닌지, 성형기(1)의 운전 상태가 정상적인지 아닌지를 나타내는 정보를 격납하고 있다. 「상태 데이터」열은, 성형기(1) 및 그 운전 상태의 구체적인 이상을 나타내는 정보를 격납해도 무방하다.
AI 모델군(4)은, 성형기(1)의 복수 종류의 상태를 각각 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 포함한다. 성형기 시스템에 의해 검지하는 성형기(1)의 상태는, 예를 들면 성형기(1)의 각 부 및 운전 상태의 이상 상태이다. 성형기(1)의 이상에는, 예를 들면, 감속기(13)의 이상 진동, 과부하, 성형품의 치수 이상, 스크류축(11)의 상처, 균열, 마모, 부식, 감속기(13) 및 그 각 부의 마모에 의한 성능 열화 혹은 오일의 이상, 비효율적 운전 상태(소비 에너지의 증대 등), 품질 이상을 초래하는 운전 상태(무리한 시작 등), 스트랜드의 이상(치수, 이물, 색, 꼬임(뒤틀림) 등의 불량), 수지 점도(품질) 이상 등이 있다.
이러한 이상 중, 본 실시 형태 1에 따른 정보 처리 장치(2)는, AI 모델군(4)을 이용하여 감속기(13)의 이상 진동, 스크류축(11)의 상처, 균열, 마모, 부식, 감속기(13)의 성능 열화 혹은 오일의 이상, 비효율적 운전 상태, 품질 이상을 초래하는 운전 상태라고 하는 이상의 유무 등을 검지한다. 정보 처리 장치(2)는, 감속기(13)의 고장 개소, 예를 들면 베어링, 기어 등을 특정하는 처리 등을 실시한다.
구체적으로는, AI 모델군(4)은, 감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 학습 모델, 스크류의 상처, 균열, 마모, 부식 등을 검지하기 위한 학습 모델, 감속기(13)의 성능 열화 또는 오일 이상을 검지하기 위한 학습 모델, 감속기(13)의 고장 개소를 검지하기 위한 학습 모델, 비효율 운전 상태를 검지하기 위한 학습 모델, 품질 이상을 초래하는 이상 운전 상태를 검지하기 위한 학습 모델 등을 포함한다.
AI 모델군(4)을 구성하는 학습 모델은, CNN(Convolutional Neural Network)의 특징 추출층을 갖는 모델, 예를 들면 1 클래스 분류 모델, U-Net, RNN(Recurrent Neural Network) 등의 뉴럴 네트워크, 그 외의 SVM(Support Vector Machine), 베이지안 네트워크, 또는 회귀목(regression tree) 등의 기계 학습 모델이다.
센서치 데이터가 시계열 데이터인 경우, 정보 처리 장치(2)는, 센서치 데이터를 화상으로 나타낸 시계열 데이터 화상을 생성하면 무방하다.
스크류의 마모 등을 검지하기 위한 학습 모델, 비효율 운전 상태를 검지하기 위한 학습 모델, 이상 운전 상태를 검지하기 위한 학습 모델은, 시계열 데이터 화상이 입력되었을 경우, 상기 시계열 데이터 화상의 특징을 추출하고, 추출된 특징량을 출력하는 합성곱 뉴럴 네트워크 모델, 예를 들면 1 클래스 분류 모델이다. 처리부(21)는, 정상시의 특징량과, 상태 검지 대상의 특징량을 비교하는 것에 의해서, 스크류축(11)의 이상의 유무, 비효율 운전 상태, 이상 운전 상태를 검지할 수 있다. 정상시의 특징량은, 성형기(1)로부터 취득한 상태 검지 대상에 따른 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터와 동일 또는 유사한 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터에 대응되어 있고, 또한 성형기(1)가 정상으로 동작하고 있을 때의 센서치 데이터를 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 얻을 수 있다.
또한, 1 클래스 분류 모델을 설명했지만, 예를 들면, 정상시의 센서치 데이터, 각종 이상시의 센서치 데이터가 축적되고 있는 경우, 성형기(1)의 상태를 교사 데이터로 하고, 센서치 데이터 또는 시계열 데이터 화상에 라벨 붙인 학습용 데이터 세트를 작성하고, CNN 등으로 구성되는 학습 모델을 학습시키면 무방하다.
학습 모델은, 입력층, 중간층 및 출력층을 갖는다. 중간층은, 화상의 특징을 추출하는 복수의 합성곱층 및 풀링층을 갖는다. 출력층은, 성형기(1)의 복수의 상태에 대응하는 복수의 노드를 갖고, 상기 상태에 있을 확신도를 출력한다. 학습 모델은, 센서치 데이터, 또는 센서치 데이터에 따른 시계열 데이터 화상이 입력되었을 경우, 학습 모델로부터 출력되는 성형기(1)의 상태가 교사 데이터가 나타내는 상태에 가까워지도록, 중간층의 가중치 계수를 최적화한다. 상기 가중치 계수는, 예를 들면 뉴런 간의 가중치(결합 계수) 등이다. 파라미터의 최적화의 방법은 특별히 한정되지 않지만, 예를 들면 최급강하법, 오차역전파법 등을 이용하여 각종 파라미터의 최적화를 실시한다.
이와 같이 생성된 학습 모델에 의하면, 진단 대상의 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터의 시계열 데이터 화상을 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 성형기(1)의 상태를 진단할 수 있다. 예를 들면, 처리부(21)는, 성형기(1)는, 가장 높을 확신도를 출력하는 노드에 대한 상태에 있다고 판정한다.
또, 학습 모델은, 시계열 데이터 화상이 입력되었을 경우, 보다 최적한 성형 조건, 또는 성형 조건의 조정량을 출력하도록 구성해도 무방하다. 정보 처리 장치(2)는, 학습 모델로부터 출력된 성형 조건을 엣지 컴퓨터(6)에 송신하고, 엣지 컴퓨터(6)는 수신한 상기 성형 조건을 제어장치(14)로 송신한다.
감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 학습 모델은, 진동 센서로부터 획득하는 센서치 데이터가 입력되었을 경우, 감속기(13)의 이상의 유무를 나타내는 데이터를 출력하는 RNN를 포함한다. 또, 진동 센서로부터 획득하는 센서치 데이터 또는 시계열 데이터 화상에 대하여, 상기 1 클래스 분류 모델과 같은 학습 모델을 이용하여, 같은 방법으로 감속기(13)의 이상을 검지하도록 구성해도 무방하다.
감속기(13)의 성능 열화 또는 오일 이상을 검지하기 위한 학습 모델로서는, SVM 등을 이용하면 무방하다. 또, 상기 1 클래스 분류 모델과 같은 학습 모델을 이용하여, 같은 방법으로 감속기(13)의 성능 열화 또는 오일 이상의 유무를 검지하도록 구성해도 무방하다.
감속기(13)의 고장 개소를 검지하기 위한 학습 모델로서는, 뉴럴 네트워크를 이용한 다클래스 분류 모델을 이용하면 무방하다.
또한, 엣지 컴퓨터(6)는, 센서치 데이터에 근거하여, 과부하, 성형품의 치수 이상, 스트랜드의 이상, 수지 점도 이상 등을 검출한다. 구체적으로는, 엣지 컴퓨터(6)는, 센서치의 평균, 분산, 2승평균 평방근 등의 통계량을 산출하고, 산출된 통계량에 근거하는 부하가 작은 처리로, 감속기(13)의 과부하, 수지 점도 이상 등을 검출한다.
또, 엣지 컴퓨터(6)는, 성형품의 촬상 화상과, 정상적인 성형품의 촬상 화상과의 차분을 산출하는 것에 의해서, 성형품의 치수 이상, 스트랜드의 이상 등을 검출한다.
또한, 엣지 컴퓨터(6)가 실시하는 이상 검지 처리와, 정보 처리 장치(2)가 실시하는 상태 검지 처리의 분담은, 일례이며, 엣지 컴퓨터(6)가 처리 가능하면, 엣지 컴퓨터(6)측에서 실행하도록 구성해도 무방하다.
도 9는, 모델 선택 정보의 일례를 나타내는 개념도이다. 도 9는, 모델 선택 정보의 개념을 나타내는 것이고, 데이터베이스 구조를 나타내는 것은 아니다. 모델 선택 정보는, 기업 ID와, 상기 기업 ID가 나타내는 기업 A가 이용하는 학습 모델 또는 이용하지 않는 학습 모델을 나타내는 정보를 대응시켜 기억하고 있다. 도 9 중, 체크 기호는, 학습 모델을 이용하는 것을 나타내고 있고, 공란은 상기 학습 모델을 이용하지 않는 것을 나타내고 있다. 각 기업 A는, 상기 기업 A가 사용하는 성형기(1)의 상태를 검지하기 위해서, 복수의 학습 모델 중, 어느 학습 모델을 이용하는지를 자유롭게 선택할 수 있다.
예를 들면, 기업 A1의 모델 선택 정보는, 기업 A1가 모든 학습 모델을 이용하는 것을 나타내고 있다. 또, 기업 A2의 모델 선택 정보는, 기업 A2가, 스크류의 마모를 검지하기 위한 학습 모델, 감속기(13)의 열화를 검지하기 위한 학습 모델, 성형기(1)의 이상 운전 상태를 검지하기 위한 학습 모델을 이용하는 것을 나타내고 있다. 또한, 기업 A3의 모델 선택 정보는, 감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 학습 모델, 스크류의 마모를 검지하기 위한 학습 모델, 감속기(13)의 열화를 검지하기 위한 학습 모델, 감속기(13)의 고장 개소를 검지하기 위한 학습 모델을 이용하는 것을 나타내고 있다.
도 10은, 정보 처리 장치(2)가 제공하는 클라우드형 플랫폼의 일례를 나타내는 개념도이다. 정보 처리 장치(2)는, 도 10에 나타내듯이, 각 기업 A로부터 수집한 성형기(1)의 센서치 데이터를 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 개별적으로 격납하고 있다. 각 기업 A는, 자신의 개별 데이터베이스(31)에게만 액세스 하여 센서치 데이터를 참조할 수 있고, 다른 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에는 액세스 할 수 없게 구성되어 있다.
정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 축적된 센서치 데이터를 이용하여, AI 모델군(4)을 생성한다. 또, 정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 축적된 센서치 데이터를 이용하여, AI 모델군(4)의 갱신을 실시한다. 복수의 기업 A로부터 수집한 센서치 데이터를 이용하는 것에 의해서, 베리에이션이 풍부한 복수의 학습 모델을 생성하는 것이 가능하다. 각 기업 A는, 여러가지 학습 모델 중에서, 필요한 학습 모델 또는, 상기 기업 A에 최적한 학습 모델을 자유롭게 선택할 수 있다.
정보 처리 장치(2)는, 하나의 기업 A로부터 성형기(1)의 센서치 데이터가 송신되고, 상태 검지 요구가 있었을 경우, 상기 센서치 데이터를 하나 또는 복수의 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 성형기(1)의 상태를 검지하고, 상태 검지 결과를 상기 하나의 기업 A로 송신한다. 기업 A는, AI 모델군(4)을 참조할 수 없게 액세스가 제한되어 있고, AI 모델군(4)을 이용하여 획득하는 상태 검지 결과 만을 얻을 수 있다.
도 11은, 학습 모델의 선택 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)는, 제어장치(14) 또는 단말장치(8)의 사용자를 인증하는 처리를 실행한다. 정상으로 인증되었을 경우, 정보 처리 장치(2)는, 모델 선택 화면을 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하고, 이하에 설명하는 것과 같이, 상기 제어장치(14) 또는 단말장치(8)를 통해, 사용자인 기업 A가 사용하는 학습 모델의 선택에 따른 처리를 실행한다.
정상으로 인증된 제어장치(14) 또는 단말장치(8)는, 모델 선택 화면을 표시하고(스텝 S1), 기업 A가 이용하는 학습 모델의 선택을 받아들인다(스텝 S2). 예를 들면, 사용자인 기업 A1는, 여러가지 학습 모델 중에서, 상기 기업 A1에 있어서 사용하는 하나 또는 복수의 학습 모델을 선택할 수 있다. 정보 처리 장치(2)는, 기업 A1에 의해 선택된 하나 또는 복수의 학습 모델을 받아들인다.
제어장치(14) 또는 단말장치(8)는, 스텝 S2에서 받아들인, 이용하는 학습 모델 또는 이용하지 않는 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보 및 기업 ID를 정보 처리 장치(2)로 송신한다(스텝 S3).
정보 처리 장치(2)는, 제어장치(14) 또는 단말장치(8)로부터 송신된 모델 선택 정보 및 기업 ID를 수신하고(스텝 S4), 수신한 모델 선택 정보를, 기업 ID와 대응시켜 기업 정보 DB(22a)에 격납한다(스텝 S5).
도 12 및 도 13은, 실시 형태 1에 따른 성형기(1)의 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 각 기업 A가 사용하는 성형기(1)의 제어장치(14)는, 기기 ID, 성형기(1)의 운전 제어 상태를 나타내는 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터를 엣지 컴퓨터(6)로 송신한다(스텝 S11).
엣지 컴퓨터(6)의 연산부(61)는, 제어장치(14)로부터 송신된 기기 ID, 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터를 통신부(63)에서 수신한다(스텝 S12).
연산부(61)는 복수의 기업 A 각각이 사용하는 성형기(1)의 센서(5)로부터 출력되는 시계열의 센서치 데이터를 취득한다(스텝 S13). 그리고, 연산부(61)는 센서치 데이터에 근거하여, 상기 센서치의 평균, 분산, 2승평균 평방근 등의 통계량을 산출하고(스텝 S14), 산출된 통계량에 근거하여, 성형기(1)의 간단하고 쉬운 이상 판정 처리를 실행한다(스텝 S15).
다음으로 연산부(61)는, 성형기(1)의 이상의 유무를 나타내는 판정 결과와, 스텝 S14에서 산출한 통계량을 통신부(63)에서 제어장치(14)로 송신한다(스텝 S16).
제어장치(14)는, 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신된 판정 결과 및 통계량을 수신하고(스텝 S17), 수신한 판정 결과 또는 통계량에 근거하여, 성형기(1)의 동작을 감시한다(스텝 S18). 예를 들면, 판정 결과가 소정의 이상을 나타내고 있는 경우, 제어장치(14)는, 성형기(1)의 운전 제어를 정지시킨다.
다음으로, 제어장치(14)는, 수신한 판정 결과 및 통계량 등을 표시부에 표시시킨다(스텝 S19).
다음으로, 판정 결과 및 통계량을 송신한 엣지 컴퓨터(6)의 처리를 설명한다. 스텝 S16의 처리를 끝낸 엣지 컴퓨터(6)의 연산부(61)는, 스텝 S12에서 수신한 기기 ID, 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터와, 스텝 S13에서 취득한 센서치 데이터를 통신부(63)에서 정보 처리 장치(2)로 송신한다(스텝 S20).
여기서, 엣지 컴퓨터(6)의 연산부(61)는, 상기 엣지 컴퓨터(6) 내지 성형기(1)를 사용하는 기업 A가 이용하는 학습 모델에 필요한 센서치 데이터 뿐만 아니라, 검출 가능한 그 외의 센서치 데이터도 정보 처리 장치(2)로 송신하는 구성이 바람직하다. 상기 그 외의 센서치 데이터는, 다른 기업 A가 이용하는 학습 모델의 생성 또는 갱신에 이용할 수 있기 때문이다. 각 기업 A가, 많은 종류의 센서치 데이터를 정보 처리 장치(2)에 송신 내지 제공하는 것에 의해서, 보다 베리에이션이 풍부한 AI 모델군(4)을 생성하는 것이 가능하게 된다.
정보 처리 장치(2)는, 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신된 기기 ID, 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터, 기초 데이터 및 센서치 데이터를 수신한다(스텝 S21). 처리부(21)는, 수신한 기기 ID에 대응하는 기업 ID가 나타내는 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터 및 기초 데이터 및 센서치 데이터를 개별 데이터베이스(31)에 격납한다(스텝 S22). 다음으로, 정보 처리 장치(2)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 상기 기업 A가 이용하는 학습 모델을 선택한다(스텝 S23). 그리고, 정보 처리 장치(2)는, 선택된 학습 모델에 센서치 데이터, 기초 데이터 및 센서치 데이터 등을 입력하는 것에 의해 성형기(1)의 상태를 검지한다(스텝 S24). 다음으로 처리부(21)는, 통신부(23)에서 검지 결과를 엣지 컴퓨터(6)로 송신한다(스텝 S25).
엣지 컴퓨터(6)의 연산부(61)는, 정보 처리 장치(2)로부터 송신된 검지 결과를 수신하고(스텝 S26), 수신한 검지 결과를 통신부(63)에서 제어장치(14)로 송신한다(스텝 S27).
제어장치(14)는, 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신된 검지 결과를 수신하고(스텝 S28), 수신한 검지 결과를 표시부에 표시한다(스텝 S29).
또한, 엣지 컴퓨터(6)는, 단말장치(8)로부터의 요구에 따라, 연산부(61)에 의한 이상 판정 결과, 산출한 센서치 데이터의 통계량, 처리부(21)에 의한 검지 결과 등을 단말장치(8)로 송신할 수 있다. 단말장치(8)는, 수신한 이상 판정 결과, 통계량 및 검지 결과를 표시한다.
또한, 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 개별 DB군(3)에 소정량의 센서치 데이터 등이 새롭게 축적되는 등, 소정의 조건을 만족했을 경우, 복수의 기업 A의 개별 DB가 기억하는 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터 등 이용하여 학습 모델을 생성 또는 갱신한다(스텝 S30).
학습 모델이 1 클래스 분류 모델인 경우, 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 개별 DB군(3)에 축적된 정상 동작시의 센서치 데이터를 화상화 한 시계열 데이터 화상 및 임의의 참조 화상을 학습 전 또는 갱신 전의 학습 모델에 입력하고, 상기 시계열 데이터 화상의 특징량의 국소 밀도가 높고, 게다가 참고 화상의 특징량과의 식별성이 높아지는 특징량을 출력하도록, 학습 모델을 학습시키면 무방하다. 상기 학습에 의하여 학습 모델을 생성 또는 갱신할 수 있다.
학습 모델이 분류 모델인 경우, 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 개별 DB군(3)에 축적된 센서치 데이터를 화상화 한 시계열 데이터 화상을 학습 전 또는 갱신 전의 학습 모델에 입력하고, 출력되는 상태 검지 결과와, 교사 데이터와의 차분이 작아지도록, 최급강하법, 오차역전파법 등을 이용하여 학습 모델의 각종 파라미터의 최적화하면 무방하다. 교사 데이터는, 센서치 데이터에 대응되어 있고, 상기 센서치 데이터를 획득했을 때의 성형기(1)의 상태를 나타내는 데이터이다. 상기 학습에 의하여 학습 모델을 생성 또는 갱신할 수 있다.
이상과 같이, 본 실시 형태 1에 따른 정보 처리 방법 등에 의하면, 복수의 기업 A로부터 성형기(1)의 센서치 데이터를 수집할 수 있다. 다수의 기업 A로부터 센서치 데이터를 수집하는 것에 의해, 상기 센서치 데이터를 이용하여 성형기(1)의 다종 다양한 상태를 검지할 수 있는 베리에이션이 풍부하는 복수의 학습 모델을 생성 또는 갱신할 수 있다.
그리고, 정보 처리 장치(2)의 사용자인 각각의 기업 A가 필요로 하는 학습 모델 또는 최적한 학습 모델을 적당 선택하여 이용할 수 있다.
(변형예 1)
정보 처리 장치(2)는, 학습 모델을 이용한 상태 검지 처리에 대해서, 과금 처리를 실행하도록 구성해도 무방하다. 예를 들면, 정보 처리 장치(2)는, 성형기(1)의 대수, 센서(5)의 수, 센서(5)의 종류, 상태 검지 처리 대상의 데이터량, 사용하는 학습 모델의 수 등에 따라, 상태 검지 요금을 산출하고, 산출된 진단 요금, 이상 진단 시스템의 유저 ID, 성형기(1)의 식별 ID, 이용 일시, 데이터량, 진단 항목을 대응시켜 기억부(22)에 기억하면 무방하다. 상태 검지 처리에 따른 서비스 제공 및 과금 방법은, 구독(subscription) 형식이라도 무방하다.
또, 기업 A가 제공하는 센서치 데이터의 양에 따라, 학습 모델의 이용료를 증감시키도록 구성해도 무방하다. 또 소정량의 센서치 데이터를 제공하는 기업 A에 대해서는, 일부의 학습 모델의 이용료를 무료로 해도 무방하다.
(변형예 2)
학습 모델의 갱신 타이밍은 특별히 한정되는 것은 아니지만, 월단위 등, 정기적으로 갱신해도 무방하고, 새로운 이상 모드에 따른 정보를 취득했을 때, 상태 검지 정밀도가 실체와 괴리했을 경우, 상태 검지 정밀도가 저하했을 경우에, 학습 모델을 갱신하도록 구성하면 무방하다.
학습 모델의 갱신은, 자동으로 실행하도록 구성해도 무방하고, 사용자가 지시하는 것에 의해 갱신을 개시하도록 구성해도 무방하다.
(실시 형태 2)
실시 형태 2에 따른 정보 처리 방법, 정보 처리 장치(2), 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램(P)은, 주로 AI 모델군(4)의 구성, 모델 선택 정보 및 처리 순서가 실시 형태 1과 다르다. 성형기 시스템 등의 그 외의 구성은, 실시 형태 1에 따른 성형기 시스템 등과 같기 때문에, 같은 개소에는 같은 부호를 교부하고, 상세한 설명을 생략한다.
도 14는, 실시 형태 2에 따른 복수의 학습 모델의 생성, 갱신 및 파인 튜닝 방법을 나타내는 개념도이다. 실시 형태 2에 따른 개별 DB군(3)은, 기업 A마다 개별적으로 준비된 복수의 개별 데이터베이스(31)와, 시험기 데이터베이스(30)를 구비한다. 시험기 데이터베이스(30)는, 시험기인 성형기(1)를 동작시켜 획득한 센서치 데이터, 성형기 제어 파라미터, 기기 구성 데이터, 기초 데이터 등을 격납한다. 시험기의 경우, 의사적(擬似的)으로 이상인 상태를 재현한 성형기(1)를 준비하고, 상기 성형기(1)로부터 획득하는 센서치 데이터 등과, 상기 이상 상태를 나타내는 정보를 상태 데이터를 대응시켜 시험기 데이터베이스(30)에 격납할 수 있다. 또, 성형기(1)의 동작을 재현하는 시뮬레이터를 이용하여, 센서치 데이터 등을 산출하고, 산출된 센서치 데이터를 시험기 데이터베이스(30)에 격납해도 무방하다.
실시 형태 2에 따른 AI 모델군(4)은, 제1 범용 AI군(41)과, 제2 범용 AI군(42)과, 개별 파인 튜닝 AI군(43)을 포함한다.
실시 형태 2에 따른 정보 처리 장치(2)는, 시험기 데이터베이스(30)에 격납된 센서치 데이터 등을 이용하여, 성형기(1)의 상태를 검지하기 위한 제1 범용 AI군(41)을 생성한다. 제1 범용 AI군(41)은, 실시 형태 1과 같이, 감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델, 스크류의 상처, 균열, 마모, 부식 등을 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델, 감속기(13)의 성능 열화 또는 오일 이상을 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델, 감속기(13)의 고장 개소를 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델, 비효율 운전 상태를 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델, 품질 이상을 초래하는 이상 운전 상태를 검지하기 위한 제1 범용 학습 모델 등을 포함한다.
또한, 시험기 데이터베이스(30)에 격납된 센서치 데이터가 충분하지 않은 경우, 제1 범용 학습 모델을 생성하지 않고, 후술의 제2 범용 학습 모델을 생성하도록 구성해도 무방하다.
또, 정보 처리 장치(2)는, 시험기 데이터베이스(30)와, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등을 이용하여, 성형기(1)의 상태를 검지하기 위한 제2 범용 AI군(42)을 생성한다. 제2 범용 AI군(42)은, 실시 형태 1과 같이, 감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델, 스크류의 상처, 균열, 마모, 부식 등을 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델, 감속기(13)의 성능 열화 또는 오일 이상을 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델, 감속기(13)의 고장 개소를 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델, 비효율 운전 상태를 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델, 품질 이상을 초래하는 이상 운전 상태를 검지하기 위한 제2 범용 학습 모델 등을 포함한다.
또한, 일반적으로, 제2 범용 AI군(42)은, 제1 범용 AI군(41)에 비하여, 보다 정밀도 좋게 성형기(1)의 상태를 검지할 수 있다.
또, 제2 범용 AI군(42)은, 제1 범용 AI군(41)에 비하여, 베리에이션이 풍부하다. 정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A로부터 수집한 대량의 센서치 데이터를 이용할 수 있기 때문에, 보다 많은 제2 범용 학습 모델을 생성 또는 갱신하고, 보다 다종 다양한 상태를 검지할 수 있다. 바꾸어 말하면, 시험기 데이터베이스(30)의 센서치 데이터 만으로는 생성할 수 없는 학습 모델을 생성할 수 있다.
또, 정보 처리 장치(2)는, 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등을 이용하여, 제1 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 생성해도 무방하다.
또한, 정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등을 이용하여, 제2 범용 학습 모델을 개별적으로 파인 튜닝 하는 것에 의해, 개별 파인 튜닝 AI군(43)을 얻을 수 있다. 파인 튜닝을 실시하는 단위는 도 14에 나타내듯이 계층 구조를 가지고 있다.
센서치 데이터 등은 기본적으로 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납되어 있고, 파인 튜닝은 각 기업 A가 개별적으로 실시하는 것이지만, 관련 기업이 있는 경우, 상기 관련 기업을 구성하는 복수의 기업 A의 센서치 데이터를 이용하여, 관련 기업에서 공용하는 학습 모델을 생성할 수도 있다.
도 15는, 실시 형태 2에 따른 학습 모델의 파인 튜닝에 따른 계층 구조를 나타내는 개념도이다. 또한, 도 15 중, 엣지 컴퓨터(6)를 엣지로 대략 기재하고 있다.
정보 처리 장치(2)는, 예를 들면, 관련 기업을 구성하는 복수의 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 관련 기업의 성형기(1)용으로 최적화할 수 있다.
정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 각 기업 A의 성형기(1)용으로 최적화할 수 있다. 관련 기업용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터 등에 근거하여 파인 튜닝 해도 무방하다.
정보 처리 장치(2)는, 각 공장의 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 각 공장의 성형기(1)용으로 최적화할 수 있다. 또한, 기업 A용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델을 각 공장의 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여 파인 튜닝 해도 무방하다.
정보 처리 장치(2)는, 특정의 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 상기 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)용으로 최적화할 수 있다. 또한, 공장용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델을 상기 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여 파인 튜닝 해도 무방하다.
정보 처리 장치(2)는, 각 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 각 성형기(1)용으로 최적화할 수 있다. 또한, 기업 A용, 공장용, 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델을 각 공장의 성형기(1)로부터 획득한 센서치 데이터 등에 근거하여 파인 튜닝 해도 무방하다.
정보 처리 장치(2)는, 동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 복수의 성형기(1)로부터 얻을 수 있고, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 프로세스 단위로 최적화할 수 있다. 또한, 관련 기업용, 기업 A용, 공장용, 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델을, 특정의 프로세스에 따른 상기 센서치 데이터를 이용하여, 파인 튜닝 해도 무방하다.
도 16은, 실시 형태 2에 따른 모델 선택 정보를 나타내는 개념도이다. 각 기업 A는, 검지 대상인 성형기(1)의 상태의 종류에 따라, 파인 튜닝의 계층 레벨을 선택할 수 있고, 정보 처리 장치(2)는, 각 기업 A에 의해 선택된 파인 튜닝의 계층 레벨을 모델 선택 정보로서 기억한다. 도 16은, 어느 하나의 기업 A의 모델 선택 정보를 개념적으로 나타낸 것이다. 각 열은 학습 모델의 종류를 나타내고 있고, 각 행은 파인 튜닝 하는 계층 레벨을 나타내고 있다.
도 16 중, 체크 기호는, 해당하는 계층 레벨로 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것을 나타내고 있다. 예를 들면, 감속기(13)의 이상 진동을 검지하기 위한 학습 모델로서는, 제1 범용 학습 모델을 이용하여 파인 튜닝을 실시하지 않는 것을 나타내고 있다. 스크류의 마모 등을 검지하는 학습 모델로서는, 제2 범용 학습 모델을 이용하여 파인 튜닝을 실시하지 않는 것을 나타내고 있다.
감속기(13)의 열화를 검지하는 학습 모델은, 관련 기업 단위로 파인 튜닝을 실시하는 것을 나타내고 있다.
감속기(13)의 고장 개소를 검지하는 학습 모델은, 기업 단위, 공장 단위, 엣지 단위 및 기기 단위로 파인 튜닝을 실시하는 것을 나타내고 있다. 비효율 운전 상태를 검지하는 학습 모델은, 기업 단위 및 엣지 단위로 파인 튜닝을 실시하는 것을 나타내고 있다. 또한, 반드시 모든 기기, 공장이 파인 튜닝을 실시하는데 충분한 센서치 데이터를 갖는다고 할 수 없기 때문에, 복수의 계층 레벨로 파인 튜닝을 실시한 학습 모델이 혼재하기도 한다. 예를 들면, 제1 공장은 상기 공장용으로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여, 제2 공장은 센서치 데이터가 불충분하기 때문에 회사용으로 아핀 튜닝 된 학습 모델을 이용할 수도 있다.
이상 운전 상태를 검지하는 학습 모델은, 프로세스 단위로 파인 튜닝을 실시하는 것을 나타내고 있다.
도 17은, 파인 튜닝에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 각 기업 A에서의 학습 모델의 파인 튜닝을 소정의 타이밍에서 실행한다. 처리부(21)는, 하나의 기업 A의 모델 선택 정보를 독출하고, 복수 종류의 학습 모델마다 해당하는 계층 레벨까지 파인 튜닝을 실시한다. 이하, 하나의 기업 A에서의 하나의 종류의 학습 모델을 파인 튜닝 하는 처리를 설명한다. 다른 학습 모델의 파인 튜닝 방법도 처리 내용은 같다.
처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 관련 기업 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S211). 관련 기업 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S211：YES), 처리부(21)는, 관련 기업을 구성하는 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 한다(스텝 S212).
스텝 S212의 처리를 끝냈을 경우, 또는 관련 기업 단위로 파인 튜닝을 실시하지 않는다고 판정했을 경우(스텝 S211：NO), 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 기업 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S213). 기업 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S213：YES), 처리부(21)는, 상기 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 한다(스텝 S214). 또한, 처리부(21)는 스텝 S212에서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
스텝 S214의 처리를 끝냈을 경우, 또는 기업 단위로 파인 튜닝을 실시하지 않는다고 판정했을 경우(스텝 S213：NO), 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 공장 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S215). 공장 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S215：YES), 처리부(21)는, 상기 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 각 공장의 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 공장 단위로 파인 튜닝 한다(스텝 S216). 또한, 처리부(21)는 스텝 S212 또는 스텝 S214에서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
스텝 S216의 처리를 끝냈을 경우, 또는 공장 단위로 파인 튜닝을 실시하지 않는다고 판정했을 경우(스텝 S215：NO), 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 엣지 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S217). 엣지 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S217：YES), 처리부(21)는, 상기 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 각 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)의 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 엣지 단위로 파인 튜닝 한다(스텝 S218). 또한, 처리부(21)는 스텝 S212, 스텝 S214 또는 스텝 S216에서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
스텝 S218의 처리를 끝냈을 경우, 또는 엣지 단위로 파인 튜닝을 실시하지 않는다고 판정했을 경우(스텝 S217：NO), 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 기기 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S219). 기기 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S219：YES), 처리부(21)는, 상기 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 각 성형기(1)의 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 성형기(1) 단위로 파인 튜닝 한다(스텝 S220). 또한, 처리부(21)는 스텝 S212, 스텝 S214, 스텝 S216 또는 스텝 S218에서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
스텝 S220의 처리를 끝냈을 경우, 또는 기기 단위로 파인 튜닝을 실시하지 않는다고 판정했을 경우(스텝 S219：NO), 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 프로세스 단위로 파인 튜닝을 실시하는지를 판정한다(스텝 S221). 프로세스 단위로 파인 튜닝을 실시한다고 판정했을 경우(스텝 S221：YES), 처리부(21)는, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)로부터 특정의 기기 구성, 동일 프로세스, 즉 동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 성형기(1)로부터 획득한 성형기(1)의 센서치 데이터 등을 독출하고, 독출된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 프로세스 단위로 파인 튜닝 한다(스텝 S222). 또한, 처리부(21)는 스텝 S212, 스텝 S214, 스텝 S216, 스텝 S218 또는 스텝 S220에서 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는 경우, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
도 18 및 도 19는, 실시 형태 2에 따른 상태 검지에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 하나의 종류의 학습 모델을 이용하여 하나의 성형기(1)의 상태를 검지하는 처리를 설명한다. 다른 성형기(1), 다른 종류의 상태 검지에 대해서도 처리 내용은 같다.
정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 프로세스 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S231). 프로세스 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S231：YES), 처리부(21)는 프로세스 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S232), 처리를 끝낸다.
프로세스 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S231：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 기기 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S233). 기기 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S233：YES), 처리부(21)는 기기 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S234), 처리를 끝낸다.
기기 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S233：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 엣지 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S235). 엣지 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S235：YES), 처리부(21)는 엣지 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S236), 처리를 끝낸다.
엣지 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S235：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 공장 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S237). 공장 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S237：YES), 처리부(21)는 공장 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S238), 처리를 끝낸다.
공장 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S237：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S239). 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S239：YES), 처리부(21)는 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S240), 처리를 끝낸다.
기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S239：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 관련 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있는지를 판정한다(스텝 S241). 관련 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 있다고 판정했을 경우(스텝 S241：YES), 처리부(21)는 관련 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S242), 처리를 끝낸다.
관련 기업 단위로 파인 튜닝 된 학습 모델이 없다고 판정했을 경우(스텝 S241：NO), 처리부(21)는 모델 선택 정보를 참조하여, 제2 범용 학습 모델을 이용하는지를 판정한다(스텝 S243). 제2 범용 학습 모델을 이용한다고 판정했을 경우(스텝 S243：YES), 처리부(21)는 제2 범용 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S244), 처리를 끝낸다. 제2 범용 학습 모델을 이용하지 않는다고 판정했을 경우, (스텝 S243：NO), 처리부(21)는 제1 범용 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고(스텝 S245), 처리를 끝낸다.
실시 형태 2에 따른 정보 처리 방법 등에 의하면, 관련 기업 단위, 기업 단위, 공장 단위, 엣지 단위, 기기 단위, 프로세스 단위로 학습 모델을 파인 튜닝 하고, 보다 정밀도 좋게 성형기(1)의 상태를 검지할 수 있다.
각 기업 A는 파인 튜닝을 실시하는 계층 레벨을 선택할 수 있고, 소망한 계층 레벨로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하여, 성형기(1)의 상태를 검지할 수 있다.
또한, 학습 모델의 파인 튜닝을 정보 처리 장치(2)가 실행하는 예를 설명했지만, 제1 범용 학습 모델에 대해서는, 은닉성이 낮기 때문에, 기업 A에 제공하고, 엣지 컴퓨터(6)가 제1 범용 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하도록 구성해도 무방하다. 또, 엣지 컴퓨터(6)가, 센서치 데이터를 이용하여 제1 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하도록 구성해도 무방하다.
(실시 형태 3)
실시 형태 3에 따른 정보 처리 방법, 정보 처리 장치(2), 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램(P)은, 여러가지 학습 모델의 중 최적한 학습 모델을 선택하기 위한 지표가 되는 정보를 기업 A에 제공하는 점이 실시 형태 2와 다르다. 성형기 시스템 등의 그 외의 구성은, 실시 형태 2에 따른 성형기 시스템 등과 같기 때문에, 같은 개소에는 같은 부호를 교부하고, 상세한 설명을 생략한다.
도 20 및 도 21은, 실시 형태 3에 따른 최적한 학습 모델의 제안에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 하나의 기업 A의 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신된 센서치 데이터 등을 수신하고(스텝 S311), 수신한 센서치 데이터 등을 개별 데이터베이스(31)에 격납한다(스텝 S312). 다음으로, 처리부(21)는, 모델 선택 정보를 참조하여, 이용하는 학습 모델을 선택하고(스텝 S313), 선택된 학습 모델에 센서치 데이터 등을 입력하는 것에 의해서, 성형기(1)의 상태를 검지한다(스텝 S314).
다음으로, 처리부(21)는 제1 범용 학습 모델을 이용하고 있는지를 판정한다(스텝 S315). 제1 범용 학습 모델을 이용하고 있다고 판정했을 경우(스텝 S315：YES), 처리부(21)는 제2 범용 학습 모델을 선택하고(스텝 S316), 제2 범용 학습 모델에 센서치 데이터 등을 입력하는 것에 의해 성형기(1)의 상태를 검지한다(스텝 S317). 그리고, 처리부(21)는, 제1 범용 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도와, 제2 범용 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도를 비교한다(스텝 S318). 또한, 처리부(21)는, 과거의 이상 사례에 따른 센서치 데이터 등을 참조하는 것에 의해서, 상태 검지 정밀도를 산출할 수 있다.
스텝 S315에서 제1 범용 학습 모델을 이용하고 있지 않다고 판정했을 경우(스텝 S315：NO), 처리부(21)는 제2 범용 학습 모델을 이용하고 있는지를 판정한다(스텝 S319). 제2 범용 학습 모델을 이용하고 있다고 판정했을 경우(스텝 S319：YES), 처리부(21)는 파인 튜닝 된 학습 모델을 선택하고(스텝 S320), 파인 튜닝 된 학습 모델에 센서치 데이터 등을 입력하는 것에 의해 성형기(1)의 상태를 검지한다(스텝 S321). 또한, 실시 형태 3에서는, 정보 처리 장치(2)는, 기업 A가 제2 범용 학습 모델 만을 이용하고 있는 경우이라도, 장기적인 이용을 상정하여, 기업 단위로 학습 모델을 항상 파인 튜닝 하고, 준비하고 있다.
그리고, 처리부(21)는, 제2 범용 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도와, 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도를 비교한다(스텝 S322).
스텝 S319에서 제2 범용 학습 모델을 이용하고 있지 않다고 판정했을 경우(스텝 S319：NO), 동종의 상태를 검지하는 복수의 학습 모델을 이용하고 있는지를 판정한다(스텝 S323). 즉, 처리부(21)는, 다른 계층 레벨로 파인 튜닝 된 복수의 학습 모델을 이용하여 성형기(1)의 상태를 검지하고 있는지를 판정한다. 동종의 복수의 학습 모델을 이용하고 있다고 판정했을 경우(스텝 S323：YES), 처리부(21)는 복수의 학습 모델 각각의 상태 검지 정밀도를 비교한다(스텝 S324). 스텝 S318, 스텝 S322, 또는 스텝 S324의 처리를 끝냈을 경우, 처리부(21)는, 상태 검지 결과와 함께, 각 학습 모델 상태 검지 정밀도 및 비교 결과를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)로 송신하고(스텝 S325), 처리를 끝낸다.
실시 형태 3에 따른 정보 처리 방법 등에 의하면, 제어장치(14) 또는 단말장치(8)는, 정보 처리 장치(2)로부터 송신된 상태 검지 결과, 상태 검지 정밀도 및 비교 결과를 수신하고, 표시한다. 각 기업 A의 사용자는, 각종 학습 모델 상태 검지 결과, 비교 결과를 참고로 하여, 어느 학습 모델을 이용하는지를 선택할 수 있다.
예를 들면, 제1 범용 학습 모델을 이용하고 있는 기업 A는, 제2 범용 학습 모델 상태 검지 정밀도와의 비교 결과를 참조하여, 검지 정밀도가 향상하는 것을 확인할 수 있고, 필요에 따라서, 제2 범용 학습 모델의 이용을 선택할 수 있다.
동일하게, 제2 범용 학습 모델을 이용하고 있는 기업 A는, 파인 튜닝 된 학습 모델 상태 검지 정밀도와의 비교 결과를 참조하여, 검지 정밀도가 향상하는 것을 확인할 수 있고, 필요에 따라서, 파인 튜닝의 이용을 선택할 수 있다.
또, 복수의 계층 레벨로 파인 튜닝 된 학습 모델을 이용하고 있는 기업 A는, 가장 정밀도가 높은 최적한 학습 모델 상태 검지 결과를 알 수 있어, 상기 학습 모델의 이용을 선택할 수 있다.
또한, 정보 처리 장치(2)는, 복수의 학습 모델과 함께 각 학습 모델의 검지 정밀도를 리스트화하여 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하도록 구성해도 무방하다.
(실시 형태 4)
실시 형태 4에 따른 정보 처리 방법, 정보 처리 장치(2), 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램(P)은, 센서치 데이터에 환경 데이터를 대응시켜 격납하고, 성형기(1)가 사용되고 있는 환경을 고려하고, 학습 모델을 파인 튜닝 하는 점이 실시 형태 2 및 3과 다르다. 성형기 시스템 등의 그 외의 구성은, 실시 형태 2 및 3에 따른 성형기 시스템 등과 같기 때문에, 같은 개소에는 같은 부호를 교부하고, 상세한 설명을 생략한다.
도 22는, 실시 형태 4에 따른 개별 데이터베이스(31)을 나타내는 개념도이다. 실시 형태 4에 따른 성형기 시스템은, 각 성형기(1), 각 엣지 컴퓨터(6), 또는 각 공장의 환경을 나타내는 물리량을 검출하는 환경 검지부를 구비한다. 환경 검지부는, 예를 들면 주위의 온도, 습도 등을 검출하고, 엣지 컴퓨터(6)에 출력한다. 엣지 컴퓨터(6)는, 기기 ID, 센서(5)로부터 출력된 센서치 데이터, 성형기 제어 파라미터 및 기기 구성 데이터 등과 함께, 환경 검지부로부터 출력된 환경 데이터를 정보 처리 장치(2)로 송신한다.
정보 처리 장치(2)는, 엣지 컴퓨터(6)로부터 송신된 센서치 데이터 등 및 환경 데이터를 대응시켜 개별 데이터베이스(31)에 격납한다.
정보 처리 장치(2)는, 실시 형태 2에서 설명한 동일한 처리에 의해, 프로세스 단위로 학습 모델의 파인 튜닝을 실시한다. 다만, 실시 형태 4에 따른 정보 처리는, 동일 또는 유사한 환경에 있어서, 동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 복수의 성형기(1)로부터 얻을 수 있고, 각 기업 A의 개별 데이터베이스(31)에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 제2 범용 학습 모델을 파인 튜닝 하는 것에 의해서, 제2 범용 학습 모델을 프로세스 단위로 최적화할 수 있다. 또한, 관련 기업용, 기업 A용, 공장용, 엣지 컴퓨터(6)에 접속된 성형기(1)용으로서 파인 튜닝 된 학습 모델을, 특정의 프로세스에 따른 상기 센서치 데이터를 이용하여, 더욱 파인 튜닝 해도 무방하다.
사용자인 기업 A는, 성형기(1)의 상태를 검지하는 학습 모델로서 동일 또는 유사한 환경에서, 동일 재료를 사용하는, 동일 기종의 성형기(1)로부터 얻은 센서치 데이터를 이용하여 파인 튜닝 된 학습 모델을 선택할 수 있고, 보다 정밀도 좋게, 성형기(1)의 이상을 검지할 수 있다.
실시 형태 4에 따른 정보 처리 방법 등에 의하면, 주위의 환경을 고려하여 학습 모델의 파인 튜닝을 실시할 수 있다.
(실시 형태 5)
실시 형태 5에 따른 정보 처리 방법, 정보 처리 장치(2), 성형기 시스템 및 컴퓨터 프로그램(P)은, 상태 검지 결과 및 그래프 등의 표시하는 처리가 실시 형태 2~4와 다르다. 성형기 시스템 등의 그 외의 구성은, 실시 형태 2~4에 따른 성형기 시스템 등과 같기 때문에, 같은 개소에는 같은 부호를 교부하고, 상세한 설명을 생략한다.
도 23은, 실시 형태 5에 따른 성형기(1)의 상태 검지 결과를 표시하는 화면예이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 상태 검지 결과 표시 화면(9)을 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하여 표시시킨다. 상태 검지 결과 표시 화면(9)은, 센서치 데이터의 그래프를 검색하기 위한 검색 조건 입력부(91)와 그래프 표시부(92)와, 분석 결과 표시부(92a)를 포함한다.
도 24는, 그래프의 카테고리 분류 및 태깅에 따른 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 각종 센서치 데이터의 그래프를 카테고리 분류한다(스텝 S511). 예를 들면, 사용자인 기업 A는, 상태 검지 결과 표시 화면(9)에 표시하는 그래프를 선택하여 카테고리 분류할 수 있다. 또, 톱 화면에 표시해야 할 중요한 센서치 데이터의 그래프를, 중요 그래프로 카테고리 분류할 수 있다. 그래프의 카테고리 분류 방법은 특별히 한정되는 것은 아니다.
다음으로 처리부(21)는, 각 그래프에 태그 정보를 부여한다(스텝 S512). 예를 들면, 그래프의 명칭, 센서치 데이터를 획득한 성형기(1)의 부위, 상태 검지 결과의 긴급도, 그래프 트렌드(graph trend)의 분석 결과, 사용자가 정의하는 주목도, 사용자의 열람 빈도 및 열람 이력, 사용자의 선호 또는 설정 등을 태그 정보로서 부여한다.
도 25는, 그래프 표시의 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 정보 처리 장치(2)의 처리부(21)는, 그래프 검색 화면을 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하고(스텝 S531), 그래프의 검색 조건을 받아들인다(스텝 S532). 그리고, 처리부(21)는, 받아들인 검색 조건에 근거하여, 복수의 각 그래프의 태그 정보를 참조하여, 해당하는 그래프를 검색한다(스텝 S533). 처리부(21)는 검색 처리에 의해 히트(hit) 한 그래프 및 관련하는 상태 검지 결과를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공한다(스텝 S534).
다음으로, 처리부(21)는, 추가의 분석을 행하기 위한 하나 또는 복수의 그래프의 선택을 받아(스텝 S535), 추가 분석을 실시한다(스텝 S536).
도 26은, 추가 분석의 일례인 예측 처리 순서를 나타내는 플로우차트이다. 예측 처리에 있어서, 처리부(21)는, 선택된 그래프를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 표시시키고(스텝 S551), 예측용 그래프 및 예측 대상 그래프의 선택을 받아들인다(스텝 S552). 예측 대상 그래프는, 예측하고 싶은 센서치를 나타낸 그래프이다. 예측용 그래프는, 상기 센서치를 예측하기 위한 예측치를 포함한 그래프이다.
도 27은, 선택된 그래프를 나타내는 모식도이다. 상단의 그래프는 물리량 A의 시간 변화를 나타내는 그래프이며, 중단의 그래프는 물리량 B의 시간 변화를 나타내는 그래프이며, 하단의 그래프는 물리량 C의 시간 변화를 나타내는 그래프이다.
다음으로, 처리부(21)는, 분석 조건의 선택을 받아들여(스텝 S553), 최근의 물리량 C로부터의 변화를 예측한다(스텝 S554). 즉, 그 후의 물리량 C의 값을 예측한다. 그리고, 처리부(21)는, 예측하여 획득한 물리량 C를 포함한 그래프를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 표시한다(스텝 S555).
도 28은, 예측 결과를 나타내는 그래프의 모식도이다. 예를 들면, 사용자가, 상단의 그래프 및 중단의 그래프를 예측용 그래프로서 선택하고, 하단의 그래프를 예측 대상 그래프로서 선택했을 경우, 처리부(21)는, 물리량 C의 예측을 실시하고, 도 28에 나타내듯이 예측하여 획득한 물리량 C를 포함한 그래프를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 표시한다.
도 29는, 추가 분석의 일례인 분석 처리 순서를 나타내는 플로우차트, 도 30은, 분석 결과를 표시하는 화면예이다. 분석 처리에 있어서, 처리부(21)는, 선택된 그래프를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 표시시켜(스텝 S571), 임의의 평가 기간의 선택을 받아들인다(스텝 S572). 처리부(21)는, 선택된 평가 기간에서의 각종 통계량을 산출한다(스텝 S573). 예를 들면, 평가 기간에서의 물리량 A, B, C의 최대치, 최소치, 평균치, 분산치, 표준 편차 등을 산출한다. 그리고, 처리부(21)는, 산출한 각종 통계량을 분석 결과로서 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하여 표시시킨다(스텝 S574).
다음으로, 처리부(21)는, 비교 기간의 선택을 받아들인다(스텝 S575). 사용자는, 필요에 따라서 비교 기간을 설정할 수 있다. 비교 기간이 설정되었을 경우, 처리부(21)는, 비교 기간의 각종 통계량을 산출하고, 평가 기간에서의 각종 통계량과, 비교 기간에서의 각종 통계량을 비교한다(스텝 S576). 그리고, 비교 분석 결과를 제어장치(14) 또는 단말장치(8)에 제공하여 표시한다(스텝 S577).
실시 형태 5에 따른 정보 처리 방법 등에 의하면, 각종 센서치의 그래프 및 관련하는 상태 검지 결과를 표시할 수 있다. 또, 처리부(21)는, 사용자가 소망하는 그래프를 검색하여 표시할 수 있다. 또한, 처리부(21)는, 특정의 물리량을 예측하여 표시시킬 수 있다. 더욱이, 처리부(21)는, 임의로 설정된 평가 기간에서의 각종 통계량을 표시할 수 있다. 더욱이, 처리부(21)는, 임의로 설정된 평가 기간 및 비교 기간에 있어서 산출한 각종 통계량의 비교 결과를 표시할 수 있다.
또한, 실시 형태 1~5에서는, 회사 등의 기업 A가 사용자인 예를 설명했지만, 기업체, 연구기관, 그 외의 조직체이여도 무방하다.
1　성형기
2　정보 처리 장치
3　개별 DB군
4　AI모델군
5　센서
6　엣지 컴퓨터
7　라우터
8　단말장치
9　상태 검지 결과 표시 화면
10　실린더
11　스크류축
12　모터
13　감속기
14　제어장치
21　처리부
22　기억부
23　통신부
22a　기업 정보 DB
22b　기기 정보 DB
30　시험기 데이터베이스
31　개별 데이터베이스
41　제1 범용 AI군
42　제2 범용 AI군
43　개별 파인 튜닝 AI군
61　연산부
62　기억부
63　통신부
64　입력부
P　컴퓨터 프로그램

Claims (17)

  1. 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 정보 처리 방법이며,
    상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하고,
    상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 준비한 복수의 데이터베이스에 개별적으로 격납하고,
    상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고,
    상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제조 장치는 성형기이며,
    상기 복수의 학습 모델은, 상기 성형기를 구성하는 감속기의 이상 또는 열화를 검지하는 학습 모델, 상기 성형기를 구성하는 회전축의 이상 또는 열화를 검지하는 학습 모델, 상기 성형기의 이상 또는 비효율적인 운전 상태를 검지하는 학습 모델을 포함하는
    정보 처리 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을, 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치용의 학습 모델로서 파인 튜닝 하고,
    상기 하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 기업에 속하는 복수의 공장 각각 상기 제조 장치가 있는 경우, 하나의 상기 공장에 있는 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 상기 하나의 공장용의 학습 모델로서 파인 튜닝 하고,
    상기 하나의 공장에 있는 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 하나의 공장에 있는 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 기업에 속하는 복수의 공장 각각 상기 제조 장치가 있는 경우, 복수의 공장에 있는 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 상기 복수의 공장에서 공용하는 학습 모델로서 파인 튜닝 하고,
    상기 복수의 공장 중 어느 하나에 있는 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 상기 제조 장치에 접속된 엣지 컴퓨터를 통해 각 제조 장치로부터 센서치 데이터를 취득하는 경우, 상기 엣지 컴퓨터를 통해 획득한 각 제조 장치의 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 상기 엣지 컴퓨터에 접속된 상기 복수의 제조 장치로 공용하는 학습 모델로서 파인 튜닝 하고,
    상기 엣지 컴퓨터에 접속된 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 엣지 컴퓨터에 접속된 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    하나의 기업이 사용하는 복수의 상기 제조 장치가 있는 경우, 각 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 각 제조 장치용의 학습 모델로서 개별적으로 파인 튜닝 하고,
    하나의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 제조 장치용으로서 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 하나의 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    관련 기업인 복수의 기업이 사용하는 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 관련 기업인 상기 복수의 기업에서 공용하는 학습 모델로서 파인 튜닝 하고,
    관련 기업인 상기 복수의 기업 중 어느 하나가 사용하는 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제조 장치는 성형기이며,
    동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 복수의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하고,
    동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제조 장치는 성형기이며,
    동일 또는 유사한 환경에 있고, 동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 상기 학습 모델을 파인 튜닝 하고,
    동일 또는 유사한 환경에 있고, 동일 원료를 사용하는, 동일 기종의 상기 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 파인 튜닝 된 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해서, 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  11. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 기업을 식별하는 식별 정보와, 상기 기업이 파인 튜닝 되어 있지 않은 상기 학습 모델 또는 파인 튜닝 된 상기 학습 모델 중 어느 하나를 사용하는지를 나타내는 정보를 기억과 대응시켜 기억하고,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 정보가 나타내는 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제조 장치의 동일 종류의 상태를 검지하는 파인 튜닝 된 상기 학습 모델이 복수가 있는 경우, 각 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도를 산출하고,
    산출된 각 학습 모델 상태 검지 정밀도를 제시하는
    정보 처리 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 기업을 식별하는 식별 정보와, 상기 기업이 상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여 생성된 상기 학습 모델 또는 시험기인 제조 장치 또는 시뮬레이터로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 생성된 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 학습 모델 중 어느 하나를 사용하는지를 나타내는 정보를 기억과 대응시켜 기억하고,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 정보가 나타내는 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여 생성된 상기 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도를 산출하고,
    시험기인 제조 장치 또는 시뮬레이터로부터 획득한 센서치 데이터에 근거하여, 생성된 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 상기 학습 모델을 이용한 상태 검지 정밀도를 산출하고,
    산출된 각 학습 모델 상태 검지 정밀도를 제시하는
    정보 처리 방법.
  15. 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 정보 처리 장치이며,
    상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하는 취득부와,
    상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 개별적으로 격납하는 복수의 데이터베이스와,
    처리부
    를 구비하고,
    상기 처리부는,
    상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고,
    상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    정보 처리 장치.
  16. 제15항에 기재된 정보 처리 장치와, 성형기를 구비하고,
    상기 정보 처리 장치는, 상기 성형기의 상태를 검지하도록 되어 있는
    성형기 시스템.
  17. 복수의 기업이 각각 사용하는 복수의 제조 장치의 상태를 검지하는 처리를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이며,
    상기 복수의 기업이 각각 사용하는 상기 복수의 제조 장치에 따른 물리량을 검출하여 획득하는 센서치 데이터를 취득하고,
    상기 복수의 제조 장치로부터 획득한 센서치 데이터를, 상기 제조 장치를 사용하는 기업 마다 준비한 복수의 데이터베이스에 개별적으로 격납하고,
    상기 복수의 데이터베이스에 격납된 센서치 데이터에 근거하여, 상기 제조 장치의 상태를 검지하기 위한 복수의 학습 모델을 기계 학습에 의하여 생성 또는 갱신하고,
    상기 기업의 식별 정보와, 상기 기업에 의해 선택된 하나 또는 복수의 상기 학습 모델을 나타내는 모델 선택 정보를 대응시켜 기억하고,
    하나의 기업의 상기 제조 장치로부터 취득한 센서치 데이터를, 상기 하나의 기업의 상기 식별 정보에 대응시켰던 상기 모델 선택 정보가 나타내는 하나 또는 복수의 상기 학습 모델에 입력하는 것에 의해 상기 하나의 기업의 상기 제조 장치의 상태를 산출하는
    처리를 상기 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램.
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