WO2022003878A1 - 制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法 - Google Patents

制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法 Download PDF

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WO2022003878A1
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data
control
control parameter
unit
update
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英松 林
督 那須
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三菱電機株式会社
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    • 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]
    • 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]

Definitions

  • the present disclosure relates to a control parameter adjustment system, a control parameter adjustment device, and a control parameter adjustment method for adjusting control parameters of equipment installed at a manufacturing site.
  • control parameters of the device are set based on data acquired from the device, and the device is controlled under optimum conditions (for example, Patent Document 1).
  • the setting of control parameters for each machine tool can be adjusted according to the state of the machine tool.
  • the technique described in Patent Document 1 cannot optimize the control of a production system in which various devices including machine tools operate in cooperation with each other. That is, in a system in which various devices operate in cooperation with each other, it is not possible to appropriately set the control parameters of each device in consideration of the state of each device.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and the control parameters of the devices operating in cooperation with other devices can be adjusted in consideration of the state of each device operating in cooperation with each other.
  • the purpose is to obtain an adjustment system.
  • control parameter adjustment system operates according to the set control parameters and cooperates with other devices, and the control parameter adjustment that adjusts the control parameters. It is equipped with a device.
  • the control parameter adjustment device is a data collection unit that collects device data, which is data related to the operating state of the device, and production management data, which is data related to the production status of the product produced by operating the device, and device data and production. It is provided with a parameter update unit that calculates update candidate values of control parameters based on management data and sends the update candidate values to the device to update the control parameters.
  • control parameter adjustment system has the effect that the control parameters of the devices operating in cooperation with other devices can be adjusted in consideration of the state of each device operating in cooperation with each other.
  • the figure which shows the structural example of the control parameter adjustment system which concerns on Embodiment 1. A diagram schematically showing an example of a data processing flow A flowchart showing an example of the operation of the control parameter adjusting device according to the first embodiment.
  • the figure which shows the structural example of the control parameter adjustment system which concerns on Embodiment 4. The figure which shows an example of the hardware which realizes the control parameter adjustment device.
  • control parameter adjustment system the control parameter adjustment device, and the control parameter adjustment method according to the embodiment of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a control parameter adjustment system according to the first embodiment.
  • Control parameter adjustment system 100 according to the first embodiment as shown in FIG. 1, a control parameter adjustment unit 10, the device 20 1 and 20 2 disposed on the production site, production in devices 20 1 and 20 2 A production control system 30 for managing the situation is provided.
  • a control parameter adjustment unit 10 the device 20 1 and 20 2 disposed on the production site, production in devices 20 1 and 20 2
  • a production control system 30 for managing the situation is provided.
  • device 20 when there is no need to distinguish devices 20 1 and the device 20 2 is described as device 20 collectively.
  • the control parameter adjusting device 10 controls to determine the operation of the control program of each of the plurality of devices 20 operating in cooperation with each other based on the device data input from the device 20 and the production control data input from the production management system 30. Adjust the parameters.
  • the device data includes data related to the operating state of the device 20, operating data indicating the operating state of the device, and the like.
  • the production control data is data related to the production status of the product, and is composed of production number data, quality control data, and the like.
  • the equipment 20 is, for example, a programmable logic controller (PLC: Programmable Logic Controller), a processing machine such as a numerical control (NC: Numerical Control) processing machine or a laser processing machine, and a mounting machine, and cooperates with other equipment at the manufacturing site. It works while taking.
  • PLC Programmable Logic Controller
  • NC numerical Control
  • Each of the devices 20 is equipped with a control program, and optimum control can be performed by adjusting the control parameters that determine the operation of the control program according to the instructions from the control parameter adjusting device 10.
  • the control parameters include not only parameters that can be set by the user via the user interface of the device 20, but also parameters described in the control program that cannot be set from the user interface. Examples of the user interface are a setting screen displayed on the display panel of the device 20, a setting screen on an engineering tool that connects to the device 20 and sets the device 20 and the like. In FIG. 1, the number of devices 20 is two, but the number is not limited to this. The number of devices 20 may be three or more.
  • Control parameter adjustment unit 10 includes a data collecting unit 11 1, 11 2 and 11 3, and configured data processing execution control unit 12 includes a data delivery section 13, a data processing unit 15 1 and 15 2, the parameter update A unit 16 is provided.
  • configured data processing execution control unit 12 includes a data delivery section 13, a data processing unit 15 1 and 15 2, the parameter update A unit 16 is provided.
  • the data acquisition unit 11 1 to 11 3 is not described as data acquisition unit 11 are collectively.
  • the data processing unit 15 1 and the data processing unit 15 2 is described as the data processing section 15 are collectively.
  • Data collection unit 11 1 and 11 2 via the network collects device data from the device 20, and transmits the collected device data to the data distribution unit 13 of the data processing execution control unit 12.
  • the data acquisition unit 11 1 collects device data from the device 20 1, the data acquisition unit 11 2 collects device data from the device 20 2.
  • the data collection units 11 1 and 11 2 serve as an interface for collecting device data from the device 20, and the data processing execution control unit 12 collects device data from the device 20 via the data collection units 11 1 and 11 2. By collecting, we are collecting device data.
  • the data collection unit 11 3 collects production management data from the production management system 30 via the network, and transmits the collected production management data to the data distribution unit 13 of the data processing execution control unit 12.
  • the data collection unit 11 is provided for each type of network, and the format of communication data transmitted in each network is different for each type of network.
  • Each data collection unit 11 converts communication data having a different format for each type of network into communication data having a common format that can be processed by the data processing execution control unit 12.
  • the number of data collection units 11 is not limited to three.
  • the control parameter adjusting device 10 is configured so that the data collecting unit 11 can be freely added and deleted.
  • the network is assumed to be a wired industrial network, for example, but may be a wireless network.
  • the data collection unit 11 is provided for each type of network, but the present invention is not limited to this, and the data collection unit 11 may be provided for each device 20 or the production control system 30.
  • the data processing execution control unit 12 collects data (device data, production control data) in real time from the device 20 and the production control system 30 via the data distribution unit 13, and outputs the collected data to the data processing unit 15 in real time. It is made to do.
  • the real-time processing performed by the data processing execution control unit 12 via the data distribution unit 13 includes data collection processing and data output processing at predetermined time intervals, and data collection when the specified collection conditions are satisfied. Processing to output data and processing to output data when the specified output conditions are satisfied.
  • the number of data processing units 15 is not limited to two.
  • the data distribution unit 13 When the data distribution unit 13 acquires device data from the device 20, the data distribution unit 13 attaches an identification tag describing information for identifying the device of the data acquisition destination (hereinafter referred to as device identification information) to the acquired device data, and also produces.
  • device identification information an identification tag describing information for identifying the production system of the data acquisition destination (hereinafter referred to as system identification information) is attached to the acquired production control data.
  • system identification information an identification tag describing information for identifying the production system of the data acquisition destination
  • the data distribution unit 13 has a plurality of device data.
  • the data type information is added to the identification tag attached to the device data in addition to the device identification information.
  • the production control data acquired from the production control system 30 spans a plurality of types of data such as production number data, quality data, and operation data
  • the data distribution unit 13 has a plurality of types of production control data.
  • the data type information is added to the identification tag attached to the production control data in addition to the system identification information.
  • the data distribution unit 13 When the data distribution unit 13 acquires device data from the data collection unit 11, the data distribution unit 13 distributes the acquired device data to the data processing unit 15 based on the data processing flow. Similarly, when the data distribution unit 13 acquires production management data from the data collection unit 11, the data distribution unit 13 distributes the acquired production management data to the data processing unit 15 based on the data processing flow.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of a data processing flow.
  • steps P11 and P21 in which the process of "collecting" data is executed and steps P12 and P13 in which the process of "processing” the collected data are executed are executed.
  • P22 a series of data including steps P14 and P23 in which the process of "diagnosing" the processed data is executed, and steps P15 and P24 in which the process of "action" is executed for the diagnosis result of the data. It shows the flow of processing. There may be a plurality of processes for each treatment. In the example shown in FIG.
  • the data processing flows DF1 and DF2 exist, and in the data processing flow DF1, two "machining" processing steps P12 and P13 exist side by side in series. Further, the "processing" processing steps P12 and P13 of the data processing flow DF1 and the “processing” processing process P22 of the data processing flow DF2 exist side by side in parallel.
  • FIG. 2 a case where a plurality of "processing" processing steps P12 and P13 exist in one data processing flow DF1, but a "collection” processing process P11 and a “diagnosis” processing process are shown. There may be a plurality of P14 and a plurality of steps P15 of the "action" process.
  • the data processing unit 15 1 and 15 2 perform various data processing in each step, except the step P11 and P21 in the "collection" processing of the data processing flow DF1 and DF2 shown in FIG.
  • the data processing unit 15 1 and 15 2 are corresponds to the processing in the "working" process step P12, P13, P22, “diagnosis” process step P14, P23, and “action” process of step P15, P24 of FIG. 2 do. That is, the data processing unit 15 1 and 15 2, of the steps constituting the data processing flow, are provided for each of all the steps except the step P11, P21 of the "collection" process.
  • the data processing unit 15 1 and 15 2 to the "collection" process step P11, P21 collected data or “processing” process step P12, P13, P22 in the processing data, a predefined Data processing is performed according to the processing content. Note that constitutes the data processing flow in the "collection" process step P11, P21, the data acquisition unit 11 1, 11 2 are provided. Further, the data processing unit 15 may be individually provided for each of the "machining" processing steps P12, P13, and P22, or one data processing unit 15 may be provided for each of the plurality of "machining” processing steps. It may be provided so that one data processing unit 15 carries out a plurality of "machining" processing steps.
  • the data processing execution control unit 12 uses the data distribution unit 13 to execute data distribution between the data collection unit 11 and the data processing unit 15 according to the data processing flows DF1 and DF2, and a plurality of data processing units 15. Controls the execution of data distribution between.
  • each process shown in the data processing flow is executed by the data collection unit 11, the data processing execution control unit 12, and the data processing unit 15 operating in cooperation with each other. Will be done.
  • the data collection unit 11 periodically collects data from the device 20 and the production control system 30 based on a predetermined cycle. That is, the data collection unit 11, the data processing execution control unit 12, and the data processing unit 15 periodically execute the data processing flow.
  • the parameter update unit 16 calculates the update candidate value of the control parameter that determines the operation of the control program of the device 20 for each device 20.
  • the parameter update unit 16 is based on the output of the data processing flow for processing and diagnosing the device data collected from each of the devices 20 and the production control data collected from the production control system 30 according to an algorithm predetermined for each device. , Calculate the update candidate value of the control parameter. That is, the parameter update unit 16 calculates the update candidate value of the control parameter based on the result of the data processing in each data processing unit 15.
  • the predetermined algorithm can be, for example, one that formulates the know-how of a skilled worker, or one that models the operation of the device and automatically calculates the optimum parameters.
  • the parameter update unit 16 may be configured to calculate update candidate values of control parameters by using machine learning.
  • the parameter update unit 16 sends the calculated update candidate value to the corresponding device 20 to update the control parameter of the device 20.
  • the device 20 changes the setting of the control parameter value according to the received update candidate value. As a result, the control parameters of the device 20 are updated.
  • the operation of updating the control parameter by the parameter updating unit 16 of the control parameter adjusting device 10, that is, the operation of the parameter updating unit 16 calculating the update candidate value of the control parameter and updating the control parameter of the device 20 is repeated at a predetermined timing. Will be executed. For example, the control parameter update operation is executed periodically.
  • the operation of the control parameter adjusting device 10 in this case is shown in FIG. 3 in a flowchart.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the control parameter adjusting device 10 according to the first embodiment.
  • the data processing execution control unit 12 executes the data processing flow in cooperation with the data collection unit 11 and the data processing unit 15 (step S11). That is, the data distribution unit 13 of the data processing execution control unit 12 receives the device data and the production management data collected by the data collection unit 11 and delivers them to the data processing unit 15 based on the data processing flow. When the data processing unit 15 receives data from the data distribution unit 13, the data processing unit 15 processes the received data.
  • the data distribution unit 13 distributes each data in the data processing flow to the parameter update unit 16 (step S12). That is, the data distribution unit 13 distributes the device data and the production control data collected by each of the data collection units 11 according to the data processing flow to the parameter update unit 16. Further, the data distribution unit 13 receives the data processing result obtained by each of the data processing units 15 performing data processing according to the data processing flow from the data processing unit 15, and distributes the received data processing result to the parameter update unit 16. .
  • step S13 the control parameter adjusting device 10 confirms whether a certain time has elapsed (step S13), and if the certain time has not elapsed (step S13: No), returns to step S11.
  • step S13 the control parameter adjusting device 10 confirms whether a certain time has elapsed since the last execution of steps S14 and S15 described later. Further, the fixed time is a cycle in which the control parameter adjusting device 10 updates the control parameters of the device 20.
  • step S13 When a certain time has elapsed (step S13: Yes), the parameter update unit 16 creates a control parameter update candidate value based on the data received from the data distribution unit 13 in step S12 (step S14). Next, the parameter update unit 16 transmits the update candidate value of the control parameter to the device 20 (step S15). The control parameter adjusting device 10 returns to step S11 after the parameter updating unit 16 executes step S15.
  • control parameter update operation is executed every time a certain time elapses, but as another example, control is performed when an operation abnormality of the device 20 is detected by the data processing by the data processing unit 15.
  • the parameter update operation may be executed.
  • the control parameter adjustment device 10 produces device data collected from each of the plurality of devices 20 that perform cooperative operations according to the set control parameters. Based on the production control data collected from the control system 30, the control parameters that determine the operation of the control program executed by the device 20 are adjusted. Further, the control parameter adjusting device 10 repeatedly executes an operation of collecting device data and production control data and adjusting the control parameters at a predetermined timing. Thereby, the control parameters of each of the plurality of devices 20 operating in cooperation can be adjusted in consideration of the state of each of the plurality of devices 20.
  • one data collection unit 11 collects data from one location (equipment 20 or production control system 30), but one data collection unit 11 collects data from two locations. or more (e.g., devices 20 1 and 20 2 both) may be configured to collect data from.
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the control parameter adjustment system according to the second embodiment.
  • control parameter adjustment system 100a the same or equivalent configuration as the control parameter adjustment system 100 of the first embodiment shown in FIG. 1 is designated by the same reference numerals as those in FIG.
  • the control parameter adjustment system 100a according to the second embodiment has a configuration in which the control parameter adjustment device 10 of the control parameter adjustment system 100 according to the first embodiment is replaced with the control parameter adjustment device 10a. Since the components other than the control parameter adjusting device 10a are the same as those in the first embodiment, the description of the devices other than the control parameter adjusting device 10a will be omitted.
  • the control parameter adjusting device 10a has a configuration in which the parameter updating unit 16 of the control parameter adjusting device 10 described in the first embodiment is replaced with the parameter updating unit 16a. Since the parts other than the parameter update unit 16a are the same as those in the first embodiment, the description of the parts other than the parameter update unit 16a will be omitted.
  • the parameter update unit 16a includes a learning model generation unit 17 and a simulation unit 18.
  • the learning model generation unit 17 generates a learning model that calculates update candidate values of control parameters for each device 20.
  • the learning model generation unit 17 uses the current control parameter values (hereinafter referred to as parameter values) of each device 20 obtained from the data processing flow and the operating status of the device 20 based on the parameter values as explanatory variables, and the device 20.
  • parameter values current control parameter values
  • the operating status of the device 20 is the result of diagnosing the processing data obtained by processing the data collected from the device 20.
  • the simulation unit 18 uses the data distributed from the data distribution unit 13 to perform an operation simulation of the production line on which the device 20 is installed. For example, the simulation unit 18 takes the parameter value of the control program as an input, and outputs the state of the production line such as the operating status of the device 20, the product defect rate, and the tact time.
  • the simulation unit 18 has a function of generating a data set used by the learning model generation unit 17 for learning and a function of the learning model generation unit 17 of verifying the learning model obtained by learning.
  • the data set generated by the simulation unit 18 is, for example, an explanatory variable, the parameter value of the current control program, the operating status (diagnosis result) of the device 20 using the parameter value, and the purpose of combining the explanatory variables.
  • the update candidate value of the control parameter for each device 20 which is a variable is included.
  • the parameter update unit 16a confirms the state of the production line such as the operating status of the equipment 20, the product defect rate, and the tact time, which are output by driving the simulation unit 18 by inputting the update candidate values of the control parameters for each device 20. By searching for the update candidate value of the control parameter for each device 20 in which the state of the production line is optimized, the update candidate value of the control parameter to be the objective variable is determined.
  • the parameter update unit 16a simulates, for example, the parameter values of the current control program and the update candidate values of the control parameters calculated using the learning model generated by the learning model generation unit 17.
  • Input to 18 to calculate the state of the production line such as the operating status of the device 20, the product defect rate, and the tact time when each of the input parameter value and update candidate value is used.
  • Which of the learning models is by checking how much the state of the production line is improved when the update candidate values of the control parameters are used compared to the state of the production line when the parameter values of the current control program are used. Verify that the degree of learning (completed learning and reached a level that can withstand actual operation).
  • the operation of the parameter update unit 16a is a step in which the parameter update unit 16a performs learning by the learning model generation unit 17 and the simulation unit 18 to generate a learning model, and after the generation of the learning model is completed, the generated learning model is used.
  • the parameter update unit 16a is divided into two steps of calculating (inferring) the update candidate value of the control parameter by using the parameter update unit 16a.
  • the parameter update unit 16a does not transmit the calculated update candidate values of the control parameters to the device 20, and each of the devices 20 operates according to the current control parameters.
  • the parameter update unit 16a does not update the learning model (the learning model generation unit 17 does not operate) in the inference step executed after the generation of the learning model is completed, and uses the learning model to control parameters.
  • An update candidate value is created, and the created update candidate value is transmitted to each of the devices 20 as a new control parameter.
  • each of the devices 20 receives a new control parameter, it operates according to the new control parameter. As a result, control of the production line is improved.
  • the interval at which the update candidate value of the control parameter calculated by the parameter update unit 16a is transmitted to the device 20 is the same as that of the parameter update unit 16 of the first embodiment. That is, the parameter update unit 16a transmits the update candidate value of the control parameter to the device 20 every time a certain time elapses.
  • the transmission timing of the update candidate value of the control parameter is not limited to this.
  • the parameter update unit 16a may transmit the update candidate value of the control parameter when an event such as maintenance of the production line occurs, or may transmit the update candidate value of the control parameter according to the data of the data processing flow.
  • the parameter update unit 16a transmits the update candidate value according to the data of the data processing flow, for example, the parameter update unit 16a transmits the update candidate value at the timing when the diagnosis result becomes NG.
  • the learning step may be executed again every time a certain period of time elapses to update the learning model.
  • the learning step may be updated by executing the learning step again when an event such as maintenance of the manufacturing line occurs, or the learning step may be executed again according to the data of the data processing flow (for example, when the diagnosis result becomes NG). And update the learning model.
  • the parameter update unit 16a constituting the control parameter adjustment device 10a of the control parameter adjustment system 100a according to the second embodiment describes the parameter values used by the device 20 and the operating status of the device 20 as explanatory variables.
  • a learning model generation unit 17 that generates a learning model by learning with the control parameter update candidate value as a target variable is provided, and the control parameter update candidate value is set using the learning model generated by the learning model generation unit 17. calculate.
  • the adjustment value of the control parameter can be calculated by using machine learning, and the adjustment accuracy of the control parameter can be improved.
  • FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the control parameter adjustment system according to the third embodiment.
  • control parameter adjustment system 100b In FIG. 5, the same or equivalent configuration as the control parameter adjustment system 100 of the first embodiment shown in FIG. 1 is designated by the same reference numerals as those in FIG.
  • the control parameter adjustment system 100b according to the third embodiment has a configuration in which the control parameter adjustment device 10 of the control parameter adjustment system 100 according to the first embodiment is replaced with the control parameter adjustment device 10b. Since the parts other than the control parameter adjusting device 10b are the same as those in the first embodiment, the description of the parts other than the control parameter adjusting device 10b will be omitted.
  • the control parameter adjusting device 10b has a configuration in which the data processing execution control unit 12 of the control parameter adjusting device 10 described in the first embodiment is replaced with the data processing execution control unit 12b. Since the parts other than the data processing execution control unit 12b are the same as those in the first embodiment, the description of the parts other than the data processing execution control unit 12b will be omitted.
  • the data processing execution control unit 12b has a configuration in which the data distribution unit 13 of the data processing execution control unit 12 is replaced with the data model management unit 14.
  • the data model management unit 14 is a functional unit that has a data model that conceptually displays the layout arrangement of the manufacturing line at the manufacturing site in a hierarchical manner, and manages data based on the data model.
  • the data model used by the data model management unit 14 in data management is composed of components (hereinafter referred to as components) constituting a hierarchical structure, and the components are associated with, for example, a device 20 or a production management system 30.
  • the component can be freely set, and a sensor installed in the device 20 may be associated with the component. In that case, the sensor can be in a hierarchy subordinate to the device 20.
  • the data model conceptually displayed hierarchically does not have to match the physical layout of the production line. For example, as described above, the sensor installed in the device 20 does not have to be in a hierarchy subordinate to the device 20, and an arbitrary hierarchical structure can be adopted so that the user can easily understand it.
  • FIG. 6 is a diagram showing a configuration example of a data model held by the data model management unit 14 of the control parameter adjusting device 10b according to the third embodiment.
  • the data model shown in FIG. 6 includes two lines L1 and L2 arranged in a factory, three devices A, B, and C installed in each line, and six devices D1 to D6 linked to each device.
  • the device is a sensor or a memory that stores a value.
  • the data model may have a component for storing the value calculated by the operation of the value of a plurality of devices, such as logics A and B. It can also have the data processing flow described above.
  • the data model management unit 14 updates the values of the device 20, the production control system 30, the sensor installed in the device 20, and the like corresponding to the data model to be managed. Further, the data model management unit 14 has a function of distributing these values in response to a request from another functional block.
  • the timing of updating may be a fixed period or a timing requested by another functional block.
  • the other functional blocks include a data processing unit 15, a parameter updating unit 16, and the like.
  • control parameter adjustment system 100b includes a data model management unit 14 that manages data based on a data model that conceptually displays the layout arrangement of the production line at the manufacturing site in a hierarchical manner. ..
  • the control parameter adjustment system 100b can have the same effect as the control parameter adjustment system 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the control parameter adjustment system according to the fourth embodiment.
  • control parameter adjustment system 100c has a configuration in which the control parameter adjustment device 10 of the control parameter adjustment system 100 according to the first embodiment is replaced with the control parameter adjustment device 10c. Since the components other than the control parameter adjusting device 10c are the same as those in the first embodiment, the description of the devices other than the control parameter adjusting device 10c will be omitted.
  • the control parameter adjusting device 10c has a configuration in which the parameter updating unit 16 of the control parameter adjusting device 10 described in the first embodiment is replaced with the parameter updating unit 16a, and the program updating unit 19 is further added. Since the parameters other than the parameter update unit 16a and the program update unit 19 are the same as those in the first embodiment, the description of the parts other than the parameter update unit 16a and the program update unit 19 will be omitted. Further, the parameter updating unit 16a of the control parameter adjusting device 10c is the same as the parameter updating unit 16a of the control parameter adjusting device 10a described in the second embodiment. Therefore, the description of the parameter update unit 16a will be omitted.
  • the program update unit 19 updates the control program written in each device 20 based on the update candidate values of the control parameters created by the parameter update unit 16a. Specifically, when the parameter update unit 16a outputs the control parameter update candidate value, the program update unit 19 reads out the control program of the device 20 corresponding to the control parameter update candidate value from the device 20. Then, the program update unit 19 updates the parameter value included in the read control program to the update candidate value of the control parameter received from the parameter update unit 16a, and the control program has the control parameter calculated by the parameter update unit 16a. Create a control program that reflects the candidate values. Next, the program update unit 19 writes the created control program, that is, the control program whose parameter values have been updated, to the device 20 from which the control program before the update has been read.
  • the program update unit 19 updates the parameter values included in the ladder program included in the sequencer according to the update candidate values of the control parameters received from the parameter update unit 16a, and the sequencer. Write back to.
  • the parameter value update performed by the program update unit 19 the parameter value included in the ladder program may be simply rewritten, or the structure of the ladder program itself may be changed.
  • control parameter adjustment device 10c of the control parameter adjustment system 100c uses the parameter value included in the control program of the device 20 as the update candidate value of the control parameter created by the parameter update unit 16a.
  • a program update unit 19 for updating based on the above is provided.
  • the values of the control parameters included in the control program of the device 20 can be updated to the values according to the operating state of the device 20 and the like.
  • the data processing execution control unit 12 of the control parameter adjusting device 10c may be replaced with the data processing execution control unit 12b described in the third embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of hardware that realizes the control parameter adjusting device 10.
  • the control parameter adjusting device 10 can be realized by the processor 101, the memory 102, and the communication device 103.
  • An example of the processor 101 is a CPU (Central Processing Unit, central processing unit, processing unit, arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, DSP (Digital Signal Processor)) or system LSI (Large Scale Integration).
  • Examples of the memory 102 are non-volatile or volatile semiconductor memories such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), and flash memory, magnetic disks, and the like.
  • the data collection unit 11, the data processing execution control unit 12, the data processing unit 15, and the parameter update unit 16 of the control parameter adjustment device 10 are realized by the processor 101 executing a program for operating as each of these units.
  • the program for operating as the data collection unit 11, the data processing execution control unit 12, the data processing unit 15, and the parameter update unit 16 is stored in advance in the memory 102.
  • the processor 101 operates as a data collection unit 11, a data processing execution control unit 12, a data processing unit 15, and a parameter update unit 16 by reading the program from the memory 102 and executing the program.
  • the memory 102 holds the above program and is also used as a temporary memory when the control parameter adjusting device 10 executes various processes.
  • the communication device 103 is used when the control parameter adjusting device 10 transmits / receives data to / from the device 20 and the production control system 30.
  • the above program is pre-stored in the memory 102, but is not limited to this.
  • the above program may be supplied to the user in a state of being written on a recording medium such as a CD (Compact Disc) -ROM or a DVD (Digital Versatile Disc) -ROM, and may be installed in the memory 102 by the user. Further, the above program may be provided to the user via a network such as the Internet.
  • the configuration shown in the above embodiments is an example, and can be combined with another known technique, can be combined with each other, and does not deviate from the gist. It is also possible to omit or change a part of the configuration.
  • 10, 10a, 10b, 10c control parameter adjusting device 11 1, 11 2, 11 3 data acquisition unit, 12, 12b the data processing execution control unit, 13 data distribution unit, 14 data model management unit, 15 1, 15 2 Data processing unit, 16, 16a parameter updating unit, 17 learning model generation unit 18 simulation unit, 19 program update unit, 20 1, 20 2 device, 30 a production management system, 100, 100a, 100b, 100c control parameter adjustment system.

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Abstract

制御パラメータ調整システム（１００）は、設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器（２０1，２０2）と、制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置（１０）と、を備え、制御パラメータ調整装置（１０）は、機器（２０1，２０2）の動作状態に関するデータである機器データと、機器（２０1，２０2）が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集部（１１1，１１2，１１3）と、機器データおよび生産管理データに基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出し、更新候補値を機器（２０1，２０2）に送信して制御パラメータを更新させるパラメータ更新部（１６）と、を備える。

Description

制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法
　本開示は、製造現場に設置された機器の制御パラメータを調整する制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法に関する。
　従来、製造現場においては、機器から取得したデータに基づいて当該機器の制御パラメータを設定し、機器を最適な条件で制御することが行われている（例えば、特許文献１）。
　特許文献１に記載の情報処理装置では、加速度センサーによる検知情報と、推奨された候補の内から選択された推奨条件と、推奨条件による制御パラメータを工作機械に設定することにより“びびり”が軽減されたか否かを示す動作結果とを収集データとして様々な工作機械から受信し、収集データに基づき、加速度センサーによる検知情報と推奨条件と動作結果との間の相関関係を機械学習する。そして、情報処理装置は、ワークの加工時に工具とワークとの間で生じる意図しない振動である“びびり”を検知した場合、“びびり”を軽減するための推奨条件を、機械学習の結果に基づいてユーザに提示する。情報処理装置は、提示した推奨条件がユーザに選択されると推奨条件に対応する制御パラメータを工作機械に設定し、この結果、工作機械の制御パラメータが最適化される。
特開２０１８－０９７４９４号公報
　特許文献１に記載の技術によれば、工作機械それぞれの制御パラメータの設定を工作機械の状態に応じて調整することができる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、工作機械を含む各種の機器が連携して動作する生産システムの制御を最適化することはできない。すなわち、各種機器が連携して動作するシステムにおいて、各機器の制御パラメータを各機器の状態を考慮して適切に設定することはできない。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、他の機器と連携して動作する機器の制御パラメータを連携して動作する各機器の状態を考慮して調整することが可能な制御パラメータ調整システムを得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる制御パラメータ調整システムは、設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器と、制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置と、を備える。制御パラメータ調整装置は、機器の動作状態に関するデータである機器データと、機器が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集部と、機器データおよび生産管理データに基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出し、更新候補値を機器に送信して制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、を備える。
　本開示にかかる制御パラメータ調整システムは、他の機器と連携して動作する機器の制御パラメータを連携して動作する各機器の状態を考慮して調整することができる、という効果を奏する。
実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図 データ処理フローの一例を模式的に示す図 実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図 実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図 実施の形態３にかかる制御パラメータ調整装置のデータモデル管理部が保持するデータモデルの構成例を示す図 実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図 制御パラメータ調整装置を実現するハードウェアの一例を示す図
　以下に、本開示の実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法を図面に基づいて詳細に説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００は、図１に示すように、制御パラメータ調整装置１０と、製造現場に設置された機器２０1および２０2と、機器２０1および２０2での生産状況を管理する生産管理システム３０と、を備える。なお、以下の説明では、機器２０1と機器２０2を区別する必要が無い場合はこれらをまとめて機器２０と記載する。
　制御パラメータ調整装置１０は、機器２０から入力される機器データおよび生産管理システム３０から入力される生産管理データに基づいて、連携して動作する複数の機器２０それぞれの制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを調整する。機器データは、機器２０の動作状態に関するデータ、機器の稼働状態を示す稼働データなどを含んで構成される。生産管理データは、製品の生産状況に関するデータであり、生産数データ、品質管理データなどを含んで構成される。
　機器２０は、例えば、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ：Programmable　Logic　Controller）、数値制御（ＮＣ：Numerical　Control）加工機やレーザ加工機等の加工機、実装機であり、製造現場において他の機器と連携をとりながら稼働する。
　機器２０のそれぞれは、制御プログラムを備えており、制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを制御パラメータ調整装置１０からの指示に従い調整することで最適な制御を実施し得る。制御パラメータが調整されることで、機器２０が制御プログラムを実行して実現される動作、例えば、機器が加工機であれば、ワークへの工具の接触位置、レーザの入射角度、加工時間などが変更となる。制御パラメータは、機器２０のユーザインターフェイスを介してユーザが設定可能なパラメータだけでなく、ユーザインターフェイスから設定できない制御プログラムに記載のパラメータも含む。ユーザインターフェイスの例は、機器２０が有する表示パネルに表示される設定画面、機器２０に接続して機器２０の設定などを行うエンジニアリングツール上の設定画面などである。なお、図１では機器２０を２台としているがこれに限定するものではない。機器２０は３台以上であってもよい。
　制御パラメータ調整装置１０は、データ収集部１１1、１１2および１１3と、データ配信部１３を含んで構成されるデータ処理実行制御部１２と、データ処理部１５1および１５2と、パラメータ更新部１６とを備える。なお、以下の説明では、データ収集部１１1～１１3を区別する必要が無い場合はこれらをまとめてデータ収集部１１と記載する。同様に、データ処理部１５1とデータ処理部１５2を区別する必要が無い場合はこれらをまとめてデータ処理部１５と記載する。
　データ収集部１１1および１１2は、ネットワークを介して機器２０から機器データを収集し、収集した機器データをデータ処理実行制御部１２のデータ配信部１３に送信する。なお、データ収集部１１1は機器２０1から機器データを収集し、データ収集部１１2は機器２０2から機器データを収集する。データ収集部１１1および１１2は、機器２０から機器データを収集するインターフェイスの役割を果たしており、データ処理実行制御部１２は、データ収集部１１1および１１2を介して機器２０から機器データを収集することで、機器データを収集している。また、データ収集部１１3は、ネットワークを介して生産管理システム３０から生産管理データを収集し、収集した生産管理データをデータ処理実行制御部１２のデータ配信部１３に送信する。
　データ収集部１１は、ネットワークの種類毎に設けられており、各ネットワークで伝送される通信データのフォーマットはネットワークの種類毎に異なる。各データ収集部１１は、ネットワークの種類毎にフォーマットが異なる通信データを、データ処理実行制御部１２が処理可能な共通のフォーマットの通信データに変換する。なお、データ収集部１１を３個に限定するものではない。制御パラメータ調整装置１０は、データ収集部１１の追加および削除を自由に行うことが可能な構成とされている。また、ネットワークは、例えば、有線の産業用ネットワークを想定するが、無線のネットワークであってもよい。また、データ収集部１１は、ネットワークの種類毎に設けられているが、これに限らず、機器２０や生産管理システム３０ごとにデータ収集部１１が設けられていてもよい。また、機器２０1，２０2および生産管理システム３０のそれぞれからデータを収集する処理が同時に発生することがない場合には、１つのデータ収集部１１が機器２０1，２０2および生産管理システム３０のそれぞれからデータを収集するようにしてもよい。
　データ処理実行制御部１２は、データ配信部１３を介して機器２０および生産管理システム３０からリアルタイムにデータ（機器データ、生産管理データ）を収集し、収集したデータをリアルタイムにデータ処理部１５に出力するようになされている。データ処理実行制御部１２がデータ配信部１３を介して行うリアルタイムでの処理には、所定の時間間隔でのデータ収集処理およびデータ出力処理と、定められた収集条件が成立した場合にデータを収集する処理および定められた出力条件が成立した場合にデータを出力する処理と、が含まれる。なお、データ処理部１５を２個に限定するものではない。
　データ配信部１３は、機器２０から機器データを取得すると、取得した機器データにデータ取得先の機器を識別する情報（以下、機器識別情報と呼ぶ）を記載した識別タグを付し、また、生産管理システム３０から生産管理データを取得すると、取得した生産管理データにデータ取得先の生産システムを識別する情報（以下、システム識別情報と呼ぶ）を記載した識別タグを付す。また、データ配信部１３は、機器２０から取得する機器データが、例えば、稼動データ、機器２０の設定データ、機器２０の不具合データのように複数種類のデータに跨る場合、すなわち、機器データが複数種類のデータを含む場合、機器データに付与する識別タグには、機器識別情報に加えてデータの種別情報も追記する。また、データ配信部１３は、生産管理システム３０から取得する生産管理データが、例えば、生産数データ、品質データ、稼動データのように複数種類のデータに跨る場合、すなわち、生産管理データが複数種類のデータを含む場合、生産管理データに付与する識別タグには、システム識別情報に加えてデータの種別情報も追記する。
　データ配信部１３は、データ収集部１１から機器データを取得すると、取得した機器データをデータ処理フローに基づいてデータ処理部１５に配信する。同様に、データ配信部１３は、データ収集部１１から生産管理データを取得すると、取得した生産管理データをデータ処理フローに基づいてデータ処理部１５に配信する。
　ここで、データ処理フローについて説明する。図２は、データ処理フローの一例を模式的に示す図である。図２に示されるように、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２は、データを「収集」する処理が実行される工程Ｐ１１，Ｐ２１と、収集したデータを「加工」する処理が実行される工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２と、加工したデータを「診断」する処理が実行される工程Ｐ１４，Ｐ２３と、データの診断結果に対して「アクション」する処理が実行される工程Ｐ１５，Ｐ２４と、を含む一連のデータ処理の流れを示すものである。各処理の工程は、複数あってもよい。図２に示す例では、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２が存在し、データ処理フローＤＦ１では、２つの「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３が直列に並んで存在する。また、データ処理フローＤＦ１の「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３とデータ処理フローＤＦ２の「加工」処理の工程Ｐ２２とが並列に並んで存在する。なお、図２の例では、１つのデータ処理フローＤＦ１中に、「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３が複数存在する場合を示したが、「収集」処理の工程Ｐ１１、「診断」処理の工程Ｐ１４、および「アクション」処理の工程Ｐ１５が複数存在してもよい。
　図１の説明に戻り、データ処理部１５1および１５2は、図２に示すデータ処理フローＤＦ１およびＤＦ２の「収集」処理の工程Ｐ１１およびＰ２１を除く各工程における各種データ処理を行う。データ処理部１５1および１５2は、図２の「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２、「診断」処理の工程Ｐ１４，Ｐ２３、および「アクション」処理の工程Ｐ１５，Ｐ２４での処理に対応する。すなわち、データ処理部１５1および１５2は、データ処理フローを構成する工程のうち、「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１を除くすべての工程のそれぞれについて設けられる。データ処理部１５1および１５2は、「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１で収集されたデータ、または「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２で加工されたデータに対して、予め定義された処理内容にしたがって、データ処理を行う。なお、データ処理フローを構成する「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１には、データ収集部１１1，１１2が設けられる。また、「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２のそれぞれに対して個別にデータ処理部１５が設けられてもよいし、複数の「加工」処理の工程に対して１つのデータ処理部１５が設けられ、１つのデータ処理部１５が複数の「加工」処理の工程を実施するようにしてもよい。
　データ処理実行制御部１２は、データ配信部１３を用いて、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２に従って、データ収集部１１とデータ処理部１５との間におけるデータの配信の実行と、複数のデータ処理部１５間におけるデータの配信の実行とを制御する。
　以上のように、制御パラメータ調整装置１０においては、データ収集部１１と、データ処理実行制御部１２と、データ処理部１５とが連携して動作することによりデータ処理フローに示される各処理が実行されることになる。なお、データ収集部１１は、あらかじめ決められた周期に基づき、定期的に機器２０および生産管理システム３０よりデータを収集する。すなわち、データ収集部１１、データ処理実行制御部１２およびデータ処理部１５は、周期的にデータ処理フローを実行する。
　パラメータ更新部１６は、機器２０それぞれについて、機器２０の制御プログラムの動作を決定する制御パラメータの更新候補値を算出する。パラメータ更新部１６は、機器ごとにあらかじめ定められたアルゴリズムに従い、機器２０のそれぞれから収集した機器データおよび生産管理システム３０から収集した生産管理データを加工および診断するデータ処理フローの出力をもとに、制御パラメータの更新候補値を算出する。すなわち、パラメータ更新部１６は、各データ処理部１５におけるデータ処理の結果に基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出する。あらかじめ定められたアルゴリズムは、例えば、熟練工のノウハウを定式化したもの、機器の動作をモデル化して最適なパラメータを自動的に算出するもの、とすることができる。パラメータ更新部１６は、機械学習を利用して制御パラメータの更新候補値を算出する構成であってもよい。
　パラメータ更新部１６は、制御パラメータの更新候補値の算出が完了すると、算出した更新候補値を対応する機器２０に送信し、機器２０の制御パラメータを更新させる。機器２０は、更新候補値を受け取ると、受け取った更新候補値に従い、制御パラメータの値の設定を変更する。これにより、機器２０の制御パラメータが更新される。
　制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６による制御パラメータの更新動作、すなわち、パラメータ更新部１６が制御パラメータの更新候補値を算出して機器２０の制御パラメータを更新させる動作は定められたタイミングで繰り返し実行される。例えば、制御パラメータの更新動作は定期的に実行される。この場合の制御パラメータ調整装置１０の動作をフローチャートで示すと図３に示すものとなる。図３は、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
　図３に示すように、制御パラメータ調整装置１０においては、まず、データ処理実行制御部１２が、データ収集部１１およびデータ処理部１５と連携してデータ処理フローを実行する（ステップＳ１１）。すなわち、データ処理実行制御部１２のデータ配信部１３が、データ収集部１１で収集された機器データおよび生産管理データを受け取り、データ処理フローに基づいてデータ処理部１５に受け渡す。データ処理部１５は、データ配信部１３からデータを受け取ると、受け取ったデータを処理する。
　次に、データ配信部１３が、データ処理フロー中の各データをパラメータ更新部１６に配信する（ステップＳ１２）。すなわち、データ配信部１３は、データ収集部１１のそれぞれがデータ処理フローに従い収集した機器データおよび生産管理データをパラメータ更新部１６に配信する。また、データ配信部１３は、データ処理部１５のそれぞれがデータ処理フローに従いデータ処理を行い得られたデータ処理結果をデータ処理部１５から受け取り、受け取ったデータ処理結果をパラメータ更新部１６に配信する。
　次に、制御パラメータ調整装置１０は、一定時間が経過したかを確認し（ステップＳ１３）、一定時間が経過していない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１に戻る。なお、ステップＳ１３において、制御パラメータ調整装置１０は、後述するステップＳ１４およびＳ１５を前回実行してから一定時間が経過したかを確認する。また、一定時間は、制御パラメータ調整装置１０が機器２０の制御パラメータを更新する周期となる。
　一定時間が経過した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、パラメータ更新部１６が、ステップＳ１２でデータ配信部１３から受信したデータに基づいて制御パラメータの更新候補値を作成する（ステップＳ１４）。次に、パラメータ更新部１６が、機器２０に制御パラメータの更新候補値を送信する（ステップＳ１５）。制御パラメータ調整装置１０は、パラメータ更新部１６がステップＳ１５を実行した後はステップＳ１１に戻る。
　図３に示す例では一定時間が経過するごとに制御パラメータの更新動作を実行することとしたが、その他の例として、データ処理部１５によるデータ処理で機器２０の動作異常を検出した場合に制御パラメータの更新動作を実行するようにしてもよい。
　以上説明したように、本実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム１００において、制御パラメータ調整装置１０は、設定された制御パラメータに従って連携動作を行う複数の機器２０のそれぞれから収集した機器データと、生産管理システム３０から収集した生産管理データとに基づいて、機器２０が実行する制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを調整する。また、制御パラメータ調整装置１０は、機器データおよび生産管理データを収集して制御パラメータを調整する動作を定められたタイミングで繰り返し実行する。これにより、連携して動作する複数の機器２０それぞれの制御パラメータを複数の機器２０それぞれの状態を考慮して調整することができる。
　なお、本実施の形態では、１つのデータ収集装部１１が１箇所（機器２０または生産管理システム３０）からデータを収集するものとして説明を行ったが、１つのデータ収集装部１１が２箇所以上（例えば、機器２０1および２０2の両方）からデータを収集する構成としても構わない。
実施の形態２．
　続いて、実施の形態２について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図４は、実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
　図４においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システム１００ａは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ａに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ａ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ａ以外については説明を省略する。
　制御パラメータ調整装置１０ａは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６をパラメータ更新部１６ａに置き換えた構成である。パラメータ更新部１６ａ以外は実施の形態１と同様であるため、パラメータ更新部１６ａ以外については説明を省略する。パラメータ更新部１６ａは、学習モデル生成部１７およびシミュレーション部１８を備える。
　学習モデル生成部１７は、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を算出する学習モデルを生成する。学習モデル生成部１７は、データ処理フローから得た機器２０それぞれの現在の制御パラメータの値（以下、パラメータ値とする）と、パラメータ値に基づく機器２０の稼働状況とを説明変数とし、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を目的変数とするデータセットによって学習を実施することで、制御パラメータの更新候補値を算出する学習モデルを生成する。機器２０の稼働状況は、機器２０から収集したデータを加工して得られる加工データを診断した結果である。
　シミュレーション部１８は、データ配信部１３から配信されるデータを用いて、機器２０が設置される製造ラインの動作シミュレーションを実施する。例えば、シミュレーション部１８は、制御プログラムのパラメータ値を入力とし、機器２０の稼働状況、製品不良率、タクトタイムといった製造ラインの状態を出力する。
　シミュレーション部１８は、学習モデル生成部１７が学習に用いるデータセットを生成する機能と、学習モデル生成部１７が学習によって得た学習モデルの検証を行う機能とを有する。
　シミュレーション部１８が生成するデータセットは、例えば、説明変数である、現在の制御プログラムのパラメータ値、および、パラメータ値を使用している機器２０の稼働状況（診断結果）と、説明変数と組み合わせる目的変数である機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値と、を含む。パラメータ更新部１６ａは、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を入力としてシミュレーション部１８を駆動することで出力される機器２０の稼働状況、製品不良率およびタクトタイムといった製造ラインの状態を確認し、製造ラインの状態が最適となる機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を探索することで、目的変数とする制御パラメータの更新候補値を決定する。
　パラメータ更新部１６ａは、学習モデルの検証では、例えば、現在の制御プログラムのパラメータ値、および、学習モデル生成部１７が生成した学習モデルを用いて算出した制御パラメータの更新候補値のそれぞれをシミュレーション部１８に入力して、入力したパラメータ値および更新候補値のそれぞれを使用した場合の機器２０の稼働状況、製品不良率およびタクトタイムといった製造ラインの状態を算出させる。現在の制御プログラムのパラメータ値を使用した場合の製造ラインの状態に対し、制御パラメータの更新候補値を使用した場合の製造ラインの状態がどの程度改善したかを確認することで、学習モデルがどの程度学習されたか（学習を完了し、実稼働に耐えうるレベルになったか）を検証する。
　すなわち、パラメータ更新部１６ａの動作は、パラメータ更新部１６ａが学習モデル生成部１７及びシミュレーション部１８によって学習を実施して学習モデルを生成するステップ、学習モデルの生成が完了後、生成した学習モデルを用いてパラメータ更新部１６ａが制御パラメータの更新候補値を算出（推論）するステップ、という２つのステップに分かれる。パラメータ更新部１６ａは、学習モデルを生成する学習ステップにおいては、算出した制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信することは行わず、機器２０のそれぞれは現状の制御パラメータによって稼働する。また、パラメータ更新部１６ａは、学習モデルの生成が完了した後に実行する推論ステップにおいては、学習モデルの更新は行わず（学習モデル生成部１７は稼働しない）、学習モデルを使用して制御パラメータの更新候補値を作成し、作成した更新候補値を新たな制御パラメータとして機器２０のそれぞれに送信する。機器２０のそれぞれは新たな制御パラメータを受け取ると、新たな制御パラメータに従って稼働する。この結果、製造ラインの制御が改善される。
　パラメータ更新部１６ａが算出する制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信する間隔は実施の形態１のパラメータ更新部１６と同様である。すなわち、パラメータ更新部１６ａは、一定時間が経過するごと制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信する。なお、制御パラメータの更新候補値の送信タイミングはこれに限定されない。パラメータ更新部１６ａは、製造ラインのメンテナンス等のイベント発生時に制御パラメータの更新候補値を送信してもよいし、データ処理フローのデータに応じて制御パラメータの更新候補値を送信してもよい。パラメータ更新部１６ａは、更新候補値をデータ処理フローのデータに応じて送信する場合は、例えば、診断結果がＮＧになったタイミングで更新候補値を送信する。
　また、学習ステップを実行して学習モデルの生成が完了した後は、推論ステップを実行するにあたって再度学習ステップを実施する必要はないが、実施するようにしてもよい。例えば、一定時間が経過するごとに学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよい。また、製造ラインのメンテナンス等のイベント発生時に学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよいし、データ処理フローのデータに応じて（例えば診断結果がＮＧになると）学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよい。学習モデルの生成が完了した後に再度学習ステップを実施し学習モデルを更新することで、パラメータ更新部１６ａが算出する制御パラメータの更新候補値の精度を向上させることができる。
　以上説明したように、実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システム１００ａの制御パラメータ調整装置１０ａを構成するパラメータ更新部１６ａは、機器２０が使用しているパラメータ値および機器２０の稼働状況を説明変数とし、制御パラメータの更新候補値を目標変数として学習を行って学習モデルを生成する学習モデル生成部１７を備え、学習モデル生成部１７が生成した学習モデルを利用して制御パラメータの更新候補値を算出する。本実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム１００ａによれば、機械学習を利用して制御パラメータの調整値を算出することができ、制御パラメータの調整精度を高めることができる。
実施の形態３．
　続いて、実施の形態３について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図５は、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
　図５においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システム１００ｂは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ｂに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ｂ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ｂ以外については説明を省略する。
　制御パラメータ調整装置１０ｂは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のデータ処理実行制御部１２をデータ処理実行制御部１２ｂに置き換えた構成である。データ処理実行制御部１２ｂ以外は実施の形態１と同様であるため、データ処理実行制御部１２ｂ以外については説明を省略する。データ処理実行制御部１２ｂは、データ処理実行制御部１２のデータ配信部１３をデータモデル管理部１４に置き換えた構成である。
　データモデル管理部１４は、製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルを有し、そのデータモデルに基づいてデータを管理する機能部である。データモデル管理部１４がデータ管理で用いるデータモデルは、階層構造を構成する構成要素（以下、コンポーネントと呼ぶ）からなり、コンポーネントには、例えば、機器２０または生産管理システム３０が対応付けられる。コンポーネントは、自由に設定可能であり、機器２０に設置したセンサーを対応付けるようにしてもよい。その場合、センサーは機器２０に従属する階層とすることができる。なお、概念的に階層表示したデータモデルは製造ラインの物理的なレイアウトに一致しなくてもよい。例えば、前述のように機器２０に設置したセンサーを機器２０に従属する階層とする必要はなく、使用者が理解しやすいように任意の階層構造をとることが可能である。
　データモデルの一例を説明する。図６は、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整装置１０ｂのデータモデル管理部１４が保持するデータモデルの構成例を示す図である。
　図６に示すデータモデルは、工場に配置された２つのラインＬ１，Ｌ２と、各ラインに設置された３つの装置Ａ，Ｂ，Ｃと、各装置に紐づく６つのデバイスＤ１～Ｄ６とを格納する。なお、デバイスとは、値を格納するセンサーやメモリである。また、データモデルは、論理Ａ，Ｂのように、複数のデバイスの値の演算によって算出される値を格納するコンポーネントを有することもできる。また、前述のデータ処理フローを有することもできる。
　データモデル管理部１４は、データ収集部１１がデータを収集すると、管理するデータモデルに対応する機器２０、生産管理システム３０、機器２０に設置されたセンサーなどの値を更新する。また、データモデル管理部１４は、他の機能ブロックからの要求に応じて、これらの値を配信する機能を有する。なお、更新するタイミングは一定期間ごとでもよいし、他の機能ブロックからの要求があったタイミングでもよい。他の機能ブロックとは、データ処理部１５、パラメータ更新部１６などである。
　以上説明したように、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システム１００ｂは、製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいてデータを管理するデータモデル管理部１４を備える。制御パラメータ調整システム１００ｂは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００と同様の効果を奏することができる。
実施の形態４．
　続いて、実施の形態４について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図７は、実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
　図７においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システム１００ｃは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ｃに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ｃ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ｃ以外については説明を省略する。
　制御パラメータ調整装置１０ｃは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６をパラメータ更新部１６ａに置き換え、さらに、プログラム更新部１９を追加した構成である。パラメータ更新部１６ａおよびプログラム更新部１９以外は実施の形態１と同様であるため、パラメータ更新部１６ａおよびプログラム更新部１９以外については説明を省略する。また、制御パラメータ調整装置１０ｃのパラメータ更新部１６ａは、実施の形態２で説明した制御パラメータ調整装置１０ａのパラメータ更新部１６ａと同様である。そのため、パラメータ更新部１６ａの説明は省略する。
　プログラム更新部１９は、パラメータ更新部１６ａが作成する制御パラメータの更新候補値に基づいて、各機器２０に書き込まれている制御プログラムを更新する。具体的には、プログラム更新部１９は、パラメータ更新部１６ａから制御パラメータの更新候補値が出力されると、制御パラメータの更新候補値に対応する機器２０の制御プログラムを機器２０から読み出す。そして、プログラム更新部１９は、読み出した制御プログラムに含まれるパラメータ値を、パラメータ更新部１６ａから受け取った制御パラメータの更新候補値に更新し、制御プログラムにパラメータ更新部１６ａで算出された制御パラメータの候補値を反映した制御プログラムを作成する。次に、プログラム更新部１９は、作成した制御プログラム、すなわち、パラメータ値を更新した制御プログラムを、更新前の制御プログラムを読み出した機器２０に書き込む。
　例えば、機器２０がシーケンサの場合、プログラム更新部１９は、このシーケンサに内包されるラダープログラムに含まれているパラメータ値を、パラメータ更新部１６ａから受け取った制御パラメータの更新候補値に従い更新し、シーケンサに書き戻す。なお、プログラム更新部１９が行うパラメータ値の更新では、ラダープログラムに含まれているパラメータ値を書き換えるだけでもよいし、ラダープログラムの構造自体を変更してもよい。
　以上説明したように、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システム１００ｃの制御パラメータ調整装置１０ｃは、機器２０の制御プログラムに含まれるパラメータ値をパラメータ更新部１６ａが作成した制御パラメータの更新候補値に基づいて更新するプログラム更新部１９を備える。本実施の形態によれば、機器２０の制御プログラムに含まれる制御パラメータの値を、機器２０の稼働状態などに応じた値に更新することができる。
　なお、制御パラメータ調整装置１０ｃのデータ処理実行制御部１２を実施の形態３で説明したデータ処理実行制御部１２ｂに置き換えた構成としてもよい。
　続いて、上述の各実施の形態にかかる制御パラメータ調整装置（制御パラメータ調整装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ）のハードウェア構成について説明する。各制御パラメータ調整装置（制御パラメータ調整装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ）のハードウェア構成は同一であるため、一例として、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０のハードウェア構成について説明する。図８は、制御パラメータ調整装置１０を実現するハードウェアの一例を示す図である。
　実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２および通信装置１０３により実現することができる。プロセッサ１０１の例は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）である。メモリ１０２の例は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリー等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等などである。
　制御パラメータ調整装置１０のデータ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現される。データ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６として動作するためのプログラムはメモリ１０２に予め格納されている。プロセッサ１０１は、プログラムをメモリ１０２から読み出して実行することにより、データ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６として動作する。
　メモリ１０２は、上記のプログラムを保持するとともに、制御パラメータ調整装置１０が各種処理を実行する際の一時メモリとしても使用される。通信装置１０３は、制御パラメータ調整装置１０が機器２０および生産管理システム３０との間でデータを送受信する際に使用される。
　なお、上記のプログラムはメモリ１０２に予め格納されているものとしたがこれに限定されない。上記のプログラムは、ＣＤ（Compact　Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）－ＲＯＭなどの記録媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザがメモリ１０２にインストールする形態であってもよい。また、上記のプログラムは、インターネットなどのネットワークを介してユーザに提供される形態であってもよい。
　以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ　制御パラメータ調整装置、１１1，１１2，１１3　データ収集部、１２，１２ｂ　データ処理実行制御部、１３　データ配信部、１４　データモデル管理部、１５1，１５2　データ処理部、１６，１６ａ　パラメータ更新部、１７　学習モデル生成部、１８　シミュレーション部、１９　プログラム更新部、２０1，２０2　機器、３０　生産管理システム、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ　制御パラメータ調整システム。

Claims (8)

  1. 　設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器と、
    　前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置と、
    　を備え、
    　前記制御パラメータ調整装置は、
    　前記機器の動作状態に関するデータである機器データと、前記機器が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集部と、
    　前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、前記更新候補値を前記機器に送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
    　を備えることを特徴とする制御パラメータ調整システム。
  2. 　前記制御パラメータ調整装置は、
    　前記機器データおよび前記生産管理データをデータ処理フローに従って処理するデータ処理部、
    　を備え、
    　前記パラメータ更新部は、前記データ処理部が前記機器データおよび前記生産管理データを処理した結果に基づいて前記更新候補値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の制御パラメータ調整システム。
  3. 　前記パラメータ更新部は、
    　前記制御パラメータの値および前記機器の稼働状況を説明変数とし、前記更新候補値を目標変数とするデータセットに基づいて、前記更新候補値を算出する学習モデルを生成する学習モデル生成部、
    　を備え、
    　前記学習モデルと、前記制御パラメータの現在の値と、前記機器データに含まれる前記機器の稼働状態を示す稼働データと、に基づいて前記更新候補値を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の制御パラメータ調整システム。
  4. 　前記パラメータ更新部は、
    　前記機器データおよび前記制御パラメータを用いて前記機器が設置されている製造ラインの動作シミュレーションを実行して前記データセットの作成を行うとともに、前記学習モデル生成部が生成した学習モデルの検証を行うシミュレーション部、
    　を備えることを特徴とする請求項３に記載の制御パラメータ調整システム。
  5. 　前記機器が設置される製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいて前記機器データおよび前記生産管理データを管理するデータモデル管理部、
    　を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の制御パラメータ調整システム。
  6. 　前記制御パラメータ調整装置は、
    　前記パラメータ更新部で算出された前記更新候補値を受け取り、受け取った前記更新候補値に基づいて、前記機器に書き込まれている制御プログラム内の前記制御パラメータを更新する、または、前記機器に書き込まれている制御プログラムの構造を変更するプログラム更新部、
    　を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の制御パラメータ調整システム。
  7. 　設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置であって、
    　前記機器の動作状態に関するデータである機器データと、前記機器が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集部と、
    　前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、算出した前記更新候補値を前記機器に送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
    　を備えることを特徴とする制御パラメータ調整装置。
  8. 　設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置が実行する制御パラメータ調整方法であって、
    　前記機器の動作状態に関するデータである機器データと、前記機器が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集ステップと、
    　前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出する更新候補値算出ステップと、
    　前記更新候補値を前記機器に送信して前記更新候補値に基づき前記制御パラメータを更新させる更新ステップと、
    　を含むことを特徴とする制御パラメータ調整方法。
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