WO2024004106A1 - 判定システム及び方法 - Google Patents

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WO2024004106A1
WO2024004106A1 PCT/JP2022/026090 JP2022026090W WO2024004106A1 WO 2024004106 A1 WO2024004106 A1 WO 2024004106A1 JP 2022026090 W JP2022026090 W JP 2022026090W WO 2024004106 A1 WO2024004106 A1 WO 2024004106A1
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WO
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calculation
unit
injection molding
molding machine
series data
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Application number
PCT/JP2022/026090
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English (en)
French (fr)
Inventor
淳史 堀内
Original Assignee
ファナック株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating

Definitions

  • the present disclosure relates to a determination system and method.
  • Data observed during molding operations by an injection molding machine can be monitored to determine whether the condition of the molded product or the injection molding machine is good or bad. A judgment is being made. For example, by observing "time-series data (e.g., pressure, torque, etc.)" that indicates the condition of an injection molding machine for each molding cycle, and comparing it with the time-series data observed during the molding cycle when the product is good. It is known to determine the quality of a molded article or an injection molding machine. Further, a molding cycle for producing one molded product is composed of a plurality of molding processes (for example, an injection process, a measuring process, etc.).
  • time-series data e.g., pressure, torque, etc.
  • Patent Document 1 discloses that various monitoring items (feature amounts of the present application) are collected for each molding cycle, and the monitoring items specified by the operator are displayed on the screen. Additionally, Patent Document 2 discloses displaying monitor items specified by an operator on a screen as a trend chart so that changes in monitor items (feature amounts in the present application) can be grasped. Furthermore, Patent Document 3 discloses that upper and lower limits are set for molding data (feature values in the present application) as monitoring items to determine the quality of the injection molding machine, and that alarms are issued and the injection molding machine is operated. It has been shown that it can be stopped.
  • Patent Document 4 discloses acquiring operating state information and managing operating states of a plurality of injection molding machines (control devices) via a network. Furthermore, in Patent Document 5, temporal change data (time series data) and reference timing are stored in association with each other, and after the molding cycle is finished, the stored temporal change data and reference timing are selected. It is shown that a detected value (a feature amount in the present application) that matches a desired extraction timing is extracted.
  • Only feature quantities that are pre-installed into the control device by the manufacturer of the injection molding machine can be used to determine whether the state of the injection molding machine is abnormal (for example, maximum injection pressure, etc.). Therefore, it is desired that an operator of an injection molding machine add a desired feature amount and make a determination using the added feature amount.
  • the determination system acquires calculation conditions composed of a plurality of conditions related to calculation of feature quantities instructed by an operator from an input device, and when the acquired calculation conditions and physical quantities indicating the state of an injection molding machine are related.
  • the above problem is solved by calculating a feature amount matching the calculation condition based on the series data and performing a determination process using the calculated feature amount.
  • One aspect of the present disclosure is a determination system that observes physical quantities of an injection molding machine and determines the state of the injection molding machine, the system comprising: an input condition storage unit that stores input conditions that define options; an input acceptance unit that receives input of calculation conditions according to the options based on the input conditions; and acquires the calculation conditions accepted by the input acceptance unit.
  • a data observation unit that observes time-series data related to a predetermined physical quantity as data indicating a state of the injection molding machine; and a data storage that stores the time-series data observed by the data observation unit.
  • a feature quantity calculation unit that calculates a feature quantity that matches the calculation condition acquired by the calculation condition acquisition unit from among the time series data stored in the data storage unit.
  • Another aspect of the present disclosure is a determination system that observes physical quantities of an injection molding machine and determines the state of the injection molding machine, the system comprising: at least one control device that controls the injection molding machine; a determination device communicably connected, the control device includes a data observation unit that observes time-series data related to a predetermined physical quantity as data indicating a state related to the injection molding machine, and a data observation unit that communicates with the determination device. a calculation condition receiving unit that receives calculation conditions for calculating the characteristics of the time series data from the determination device; the calculation conditions received by the calculation condition reception unit; and the time series observed by the data observation unit.
  • a determination system includes a feature amount receiving unit that receives feature amounts.
  • Another aspect of the present disclosure is a determination system that observes physical quantities of an injection molding machine and determines the state of the injection molding machine, the system comprising: at least one control device that controls the injection molding machine; a determination device communicably connected, the control device includes a data observation unit that observes time-series data related to a predetermined physical quantity as data indicating a state related to the injection molding machine, and a data observation unit that communicates with the determination device. a calculation condition receiving unit that receives calculation conditions for calculating the characteristics of the time series data from the determination device; the calculation conditions received by the calculation condition reception unit; and the time series observed by the data observation unit.
  • a data storage unit that stores data; and extracting partial time-series data that matches the calculation condition stored in the data storage unit from the time-series data stored in the data storage unit.
  • a time-series data extraction unit and a time-series data transmission unit that communicates with the determination device and transmits the partial time-series data extracted by the time-series data extraction unit to the determination device
  • the device includes: a calculation condition storage section that stores the calculation conditions; a calculation condition transmission section that communicates with the control device to transmit the calculation conditions stored in the calculation condition storage section to the control device; a time-series data receiving unit that communicates with the device and receives the partial time-series data from the control device, and the calculation condition from among the partial time-series data received by the time-series data receiving unit.
  • the determination system includes a feature amount calculation section that calculates a feature amount that matches the calculation condition stored in a storage section.
  • Another aspect of the present disclosure is a method executed in a determination system that observes physical quantities of an injection molding machine and determines the state of the injection molding machine, wherein any of the computers constituting the determination system a step of receiving an input of a calculation condition according to the option based on an input condition defining an option in the calculation condition related to the calculation of the characteristics of the time series data related to the physical quantity; a step of acquiring the accepted calculation condition; a step of observing time-series data related to a predetermined physical quantity as data indicating a state related to the injection molding machine; and a step of performing the calculation from among the time-series data based on the acquired calculation conditions and the observed time-series data.
  • This method includes at least the steps of calculating a feature amount that meets a condition, and comparing the calculated feature amount with a predetermined threshold value to determine the state of the injection molding machine.
  • FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram of a control device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an injection molding machine.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing functions of a control device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of calculation conditions according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of input conditions according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a calculation condition input screen according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating another example of the calculation condition input screen according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram of a control device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an injection molding machine.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing functions of a control device according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a display example of a determination result according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a schematic hardware configuration diagram of a control device according to second and third embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing functions of a control device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram schematically showing functions of a control device according to a third embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a schematic hardware configuration diagram showing main parts of a determination system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • a determination system 1 according to the present embodiment is configured such that an input device 3 that receives operation input from an operator and a determination device 2 that determines the state of an injection molding machine 4 are connected via a wired/wireless network 5. .
  • the input device 3 can be installed, for example, on a general personal computer.
  • the determination device 2 can be implemented, for example, as a control device that controls industrial machinery based on a control program.
  • the determination device 2 may also be installed on a personal computer attached to a control device that controls industrial machinery, a personal computer connected to the control device via a wired/wireless network 5, a cell computer, a fog computer 6, or a cloud server 7.
  • a personal computer connected to the control device via a wired/wireless network 5, a cell computer, a fog computer 6, or a cloud server 7.
  • the determination device 2 is mounted on a personal computer connected via a network 5 to a control device that controls an injection molding machine 4 as an industrial machine.
  • the CPU 11 included in the determination device 2 is a processor that controls the determination device 2 as a whole.
  • the CPU 11 reads a system program stored in the ROM 12 via the bus 22, and controls the entire determination device 2 according to the system program.
  • the RAM 13 temporarily stores temporary calculation data, display data, various data input from the outside, and the like.
  • the non-volatile memory 14 is composed of, for example, a memory backed up by a battery (not shown), an SSD (Solid State Drive), etc., and the stored state is maintained even when the power of the determination device 2 is turned off.
  • the non-volatile memory 14 stores programs and data read from an external device 72 via an interface 15, programs and data input from an input device 71 via an interface 18, and programs and data input from an injection molding machine 4 and others via a network 5. Programs, data, etc. obtained from the device are stored.
  • the stored data includes, for example, the motor current, voltage, torque, position, speed, acceleration of the drive unit detected by various sensors attached to the injection molding machine 4, the temperature of the injection cylinder, the pressure of the resin, and the flow rate of the resin.
  • the injection molding machine 4 may be equipped with an external sensor 8 in addition to the standard sensor.
  • the external sensor 8 is installed at a manufacturing site such as a factory.
  • the data related to the predetermined physical quantities detected by the external sensor 8 include, for example, the temperature and pressure of the mold, the temperature and pressure of the mold temperature controller, the flow rate of resin, the position and speed of the molded product removal machine, and injection molding.
  • An example is vibration generated in each part of the machine 4.
  • Data related to a predetermined physical quantity detected by the external sensor 8 may also be acquired by the determination device 2.
  • the programs and data stored in the non-volatile memory 14 may be expanded to the RAM 13 at the time of execution/use. Further, various system programs such as a known analysis program are written in the ROM 12 in advance.
  • the interface 15 is an interface for connecting the CPU 11 of the determination device 2 to an external device 72 such as a USB device.
  • an external device 72 such as a USB device.
  • a system program, a program related to the operation of the injection molding machine 4, setting data, etc. are read from the external device 72 side.
  • programs, setting data, etc. created and edited within the determination device 2 can be stored in external storage means via the external device 72.
  • the interface 20 is an interface for connecting the CPU 11 of the determination device 2 and the wired or wireless network 5.
  • the network 5 communicates using technologies such as serial communication such as RS-485, Ethernet (registered trademark) communication, optical communication, wireless LAN, Wi-Fi (registered trademark), and Bluetooth (registered trademark). It's good.
  • the input device 3 a control device that controls the injection molding machine 4 , a fog computer 6 , a cloud server 7 , and the like are connected to the network 5 and exchange data with the determination device 2 .
  • the display device 70 outputs and displays each data read into the memory, data obtained as a result of executing a program, etc. via the interface 17. Further, an input device 71 including a keyboard, a pointing device, etc. passes commands, data, etc. based on operations by an operator to the CPU 11 via the interface 18.
  • the input device 3 includes a CPU 311 that controls the input device 3 as a whole.
  • the CPU 311 reads a system program stored in the ROM 312 via the bus 322 and controls the entire input device 3 according to the system program.
  • the RAM 313 temporarily stores temporary calculation data, display data, various data input from the outside, and the like.
  • the non-volatile memory 314 is composed of, for example, a memory backed up by a battery (not shown), a solid state drive (SSD), etc., and maintains the stored state even when the power of the input device 3 is turned off.
  • the nonvolatile memory 314 stores programs and data read from the external device 372 via the interface 315, programs and data input via the input device 371, and programs and data acquired from the determination device 2 via the network 5. Data etc. are stored.
  • the programs and data stored in the non-volatile memory 314 may be expanded to the RAM 313 at the time of execution/use. Further, various system programs such as a known analysis program are written in the ROM 312 in advance.
  • the interface 315 is an interface for connecting the CPU 311 of the input device 3 to an external device 372 such as a USB device.
  • an external device 372 such as a USB device.
  • predetermined programs, setting data, etc. are read from the external device 372 side.
  • programs, setting data, etc. created and edited within the input device 3 can be stored in external storage means via the external device 372.
  • the interface 320 is an interface for connecting the CPU 311 of the input device 3 and the wired or wireless network 5. At least the determination device 2 is connected to the network 5 and exchanges data with the input device 3.
  • the display device 370 outputs and displays each data read into the memory, data obtained as a result of executing a program, etc. via the interface 317. Further, an input device 371 including a keyboard, a pointing device, etc. passes commands, data, etc. based on operations by an operator to the CPU 311 via an interface 318.
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of the injection molding machine 4.
  • the injection molding machine 4 mainly includes a mold clamping unit 401 and an injection unit 402.
  • the mold clamping unit 401 includes a movable platen 416 and a fixed platen 414. Further, a movable mold 412 is attached to the movable platen 416, and a fixed mold 411 is attached to the fixed platen 414, respectively.
  • a servo motor 50 is attached to the mold clamping unit 401. By driving the servo motor 50, a ball screw (not shown) is driven via power transmission means such as the belt 420 and the pulley 422, and the movable platen 416 can be moved forward or backward in the direction of the fixed platen 414.
  • the injection unit 402 is composed of an injection cylinder 426, a hopper 436 that stores the resin material to be supplied to the injection cylinder 426, and a nozzle 440 provided at the tip of the injection cylinder 426.
  • the injection unit 402 can move the injection cylinder 426 forward or backward toward the fixed platen 414 by driving a servo motor (not shown).
  • the mold closing unit 401 closes and clamps the mold by moving the movable platen 416, and the injection unit 402 presses the nozzle 440 against the stationary mold 411, and then presses the injection cylinder.
  • the resin measured within 426 minutes is injected into the mold.
  • sensors are attached to each part of the injection molding machine 4, and various physical quantities necessary for controlling the molding operation are detected.
  • detected physical quantities include motor current, voltage, torque, position, speed, acceleration of the drive unit, temperature of the injection cylinder 426, resin pressure, resin flow rate, mold temperature and pressure, and mold temperature control. Examples include the temperature and pressure of the machine, the position and speed of the molded product removal machine, and the vibrations and sounds generated in each part of the injection molding machine 4.
  • the detected physical quantity is transmitted and output to the determination system 1.
  • each detected physical quantity is stored in the RAM 13, nonvolatile memory 14, etc.
  • FIG. 3 is a schematic block diagram showing functions included in the determination system 1 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • Each function of the determination system 1 according to the present embodiment is such that the CPU 11 of the determination device 2 and the CPU 311 of the input device 3 shown in FIG. This is achieved by controlling the operation.
  • the input device 3 that constitutes the determination system 1 of this embodiment includes an input reception section 380.
  • the determination device 2 also includes a calculation condition acquisition section 110, a data observation section 120, a feature amount calculation section 130, a determination section 140, and an output section 150.
  • the RAM 13 to nonvolatile memory 14 of the determination device 2 are provided with an input condition storage unit 200 that stores input conditions that are conditions for inputting feature quantity calculation conditions, and feature quantity calculation conditions and the injection molding machine 4.
  • a data storage section 210 which is an area for storing data detected by various sensors and the external sensor 8, is prepared in advance.
  • the input receiving unit 380 included in the input device 3 receives input from an operator of a plurality of calculation conditions for calculating a feature quantity related to a predetermined physical quantity detected by the injection molding machine 4 or the external sensor 8.
  • the input of the calculation conditions may be received via the input device 371 by displaying a calculation condition input reception screen on the display device 370, for example. Further, calculation conditions stored in advance in a USB device as the external device 372 may be accepted.
  • the input receiving unit 380 outputs the plurality of accepted calculation conditions to the determination device 2.
  • FIG. 4 shows an example of calculation conditions accepted by the input reception unit 380.
  • the calculation conditions include at least the molding process that identifies the operating state in the molding cycle (injection process, pressure holding process, measuring process, decompression process, cooling process, mold closing process, mold opening process, molded product ejection process, molded product removal process, etc.) ) can be set for each.
  • the calculation conditions include the type of time series data as at least one observed value and the feature amount to be calculated from the time series data.
  • the feature amount may be a statistic calculated from at least one time series data.
  • the statistical quantities that can be used as feature quantities may be the minimum value, maximum value, weighted average, arithmetic mean, weighted harmonic mean, pruned average, root mean square sum of squares, variance, standard deviation, etc. of time series data.
  • the value may be a value that is a predetermined amount of time before or after a value that appears at a predetermined time in the time series data, such as a maximum value or a minimum value.
  • the observed value may be the value observed when 300 ms has passed after the torque of the mold opening/closing motor reaches the maximum value in the mold opening process. Also, No. 4 in FIG.
  • the maximum value of the value calculated as the difference between a predetermined reference value for example, each time series data obtained when a molded product is normally manufactured
  • an observed value may also be a statistic.
  • No. 4 in FIG. 4.No. 7, a certain time series data may be a value calculated from other time series data in a time or time range that satisfies a predetermined condition.
  • the input reception unit 380 When accepting input of calculation conditions from an operator, the input reception unit 380 refers to the input conditions stored in the input condition storage unit 200 and supports input of calculation conditions from the operator based on the input conditions. It's fine.
  • FIG. 5 shows an example of input conditions stored in the input condition storage section 200. The input conditions are set, at least for each molding process, by associating the type of time-series data as observed values that can be observed in the process with the calculation method of the feature amount that can be calculated from the time-series data. In the example of FIG. 5, for example, No.
  • the position of the screw in the advance/retreat direction, the speed in the advance/retreat direction of the screw, the torque in the screw rotation direction, nozzle temperature, barrel temperature, pressure, and the value detected by external sensor 1 are observed. It is set as something that can be observed as a value, and minimum value, maximum value, average value, variance, and standard deviation are set as things that can be observed as feature quantities in the injection process and pressure holding process.
  • the input receiving unit 380 narrows down the types of observed values that can be input by the operator in each molding process and the method for calculating feature quantities.
  • the input conditions stored in the input condition storage section 200 may be read out from an external memory or the like via the external device 72 or the like and stored in advance.
  • FIG. 6 is an example of an input screen for feature quantity calculation conditions displayed by the input reception unit 380.
  • the operator is attempting to input calculation conditions for the injection process.
  • the input receiving unit 380 reads out the input conditions related to the injection process from among the input conditions stored in the input condition storage unit 200. Then, the type of observation value set in the read input condition and the calculation method of the feature amount are displayed on the input screen so that they can be input. In the example shown in Fig.
  • the types of observation values set as input conditions for the injection process are the position in the forward and backward direction of the screw, the speed in the forward and backward direction of the screw, the torque in the screw rotation direction, the nozzle temperature, the barrel temperature, the pressure, and the external sensor.
  • An input screen is displayed so that one of the values detected in step 1 can be selected and input.
  • an input screen is displayed that allows you to select and input one of the minimum value, maximum value, average value, variance, and standard deviation set as the method of calculating the feature amount among the input conditions for the injection process.
  • FIG. 7 is another example of the input screen for the feature amount calculation conditions displayed by the input reception unit 380. In the example of FIG. 7, the operator is trying to input calculation conditions for the mold closing process. Comparing FIGS.
  • the input receiving unit 380 may support input using the configuration information of the injection molding machine 4 when receiving input of calculation conditions from the operator. For example, the input reception unit 380 instructs the determination device 2 to send a list of sensor types used to detect observed values that are already set as calculation conditions stored in the data storage unit 210. do. Subsequently, the input receiving unit 380 instructs the control device of the injection molding machine 4 to send information related to the external sensor 8 attached to the injection molding machine 4. Then, based on the information sent from the determination device 2 and the control device of the injection molding machine 4, the input reception unit 380 stores the information in the data storage unit 210 in the external sensor 8 attached to the injection molding machine 4. External sensors 8 that are not used in the stored calculation conditions are identified.
  • the input receiving unit 380 may recommend to the operator that the observed value detected by the specified external sensor 8 be used as the calculation condition.
  • the external sensor 8 is newly installed to detect observed values required by the injection molding machine 4 installed at the site. Observed values detected by such an external sensor 8 are often used preferentially as calculation conditions. Therefore, by providing such a function, the operator can be prevented from forgetting to use the observed value detected by the external sensor 8 as a calculation condition.
  • the input receiving unit 380 may record the external sensor 8 attached to the injection molding machine 4 as a history every time a calculation condition is registered.
  • the external sensor 8 When registering a new calculation condition, if there is an external sensor 8 that is not included in the history among the external sensors 8 installed on the injection molding machine 4 at that time, the external sensor 8 detects it. The operator may be recommended to use the observed value as the calculation condition. Immediately after newly installing the external sensor 8, an operator often performs a task of setting the observed value detected by the external sensor 8 as a calculation condition. Therefore, by providing such a function, it is possible to support the operator in registering calculation conditions.
  • the input receiving unit 380 may further receive input of threshold conditions used to determine the state of the injection molding machine 4 based on the calculated statistics for each calculation condition.
  • the threshold value can be set as a value at which it is determined that the state of the injection molding machine 4 is different between the upper and lower sides of the threshold value.
  • the threshold value condition may be such that the state of the injection molding machine 4 is determined by simply setting one threshold value as a boundary value and determining the state of the injection molding machine 4 above and below the threshold value. This means setting an upper limit value or a lower limit value of the feature amount in a predetermined state.
  • the range of the feature amount may be defined using two threshold values, and the state of the injection molding machine 4 may be determined based on whether it is within the range or outside the range.
  • the input receiving unit 380 outputs the received threshold condition to the determination device 2 together with the calculation condition.
  • Another example of the threshold condition is that the feature amount deviates from a predetermined reference value (for example, a feature amount calculated from each time series data acquired when a molded product is normally manufactured).
  • An upper limit value and a lower limit value may be set for the amount of deviation.
  • the calculation condition acquisition unit 110 included in the determination device 2 acquires the plurality of calculation conditions accepted by the input reception unit 380.
  • the calculation condition acquisition unit 110 stores the acquired calculation conditions in the data storage unit 210. Further, when a threshold condition is acquired together with a calculation condition, the threshold condition is stored in the data storage unit 210 in association with the calculation condition.
  • the data observation unit 120 observes time-series data related to a predetermined physical quantity as data indicating the state of the injection molding machine 4.
  • the predetermined physical quantities include, for example, the motor current, voltage, torque, position, speed, acceleration of the drive unit detected by various sensors attached to the injection molding machine 4 or the external sensor 8, the temperature of the injection cylinder, the pressure of the resin, Data related to physical quantities such as resin flow rate, flow rate, mold temperature and pressure, mold temperature controller temperature and pressure, position and speed of molded product removal machine, vibration and sound generated in each part of injection molding machine 4 It may be.
  • the data observation unit 120 stores time-series data related to the observed predetermined physical quantity in the data storage unit 210.
  • the feature amount calculation unit 130 calculates a feature amount that matches the calculation conditions stored in the data storage unit 210 from among the time-series data stored in the data storage unit 210.
  • the feature amount calculation unit 130 may calculate the feature amount for each molding process.
  • the feature amount calculation unit 130 outputs the calculated feature amount to the determination unit 140.
  • the determination unit 140 determines the state of the injection molding machine 4 based on the feature input from the feature calculation unit 130 and the threshold condition stored in the data storage unit 210.
  • the determination unit 140 outputs the determination result of the state of the injection molding machine 4 to the output unit 150.
  • the output unit 150 displays and outputs the determination result of the state of the injection molding machine 4 input from the determination unit 140 to the display device 70.
  • the output unit 150 may transmit and output the determination result to the injection molding machine 4 via the network 5.
  • the output may be transmitted to a higher-level computer such as the fog computer 6 or the cloud server 7.
  • the data may be output to a log recording area provided in advance on the nonvolatile memory 14 or the like.
  • the output unit 150 may output a signal to the injection molding machine 4 to stop its operation, for example, when the determination result indicates that the injection molding machine 4 is malfunctioning.
  • FIG. 8 shows an example of the display output of the determination result by the output unit 150.
  • the output unit 150 may display the determination result for each calculation condition.
  • the information displayed as the determination result may include calculation conditions, observed time series data, calculated feature amounts, and threshold conditions. Further, information associated with the determination result, such as the determined state of the injection molding machine 4 and a message to be shown to the operator in the determined state, may be displayed.
  • the maximum value related to the pressure in the injection process is selected as the feature quantity as a calculation condition, and a waveform graph obtained by observing time-series data of pressure values is displayed as an observation target.
  • a threshold condition is set so that it is determined that the injection molding machine 4 is in an abnormal state when the maximum value of the pressure value in the injection process is greater than or equal to a predetermined upper limit value or less than or equal to a predetermined lower limit value.
  • the determination results of the feature amounts based on the set threshold conditions are displayed as a graph associated with the number of molding cycles. Then, since the pressure feature amount exceeded the upper limit value in the 10th cycle, it is determined that there is an abnormality. Further, in order to easily visually distinguish between normal and abnormal determination results, it is preferable that the drawing mode of the feature quantity determined to be abnormal is displayed in a different manner from the drawing mode of the feature quantity determined to be normal. In the example in Figure 8, regarding the drawing mode of the determination results of the feature quantities to be plotted on the graph, the feature quantities determined to be abnormal are displayed as solid circles, and the feature quantities determined to be normal are displayed as open circles. ing.
  • the determination system 1 uses calculation conditions for calculating the feature amount desired by the operator, so that the determination system 1 uses not only the feature amount prepared in advance by the manufacturer of the injection molding machine but also the feature amount desired by the operator. Since it is possible to add feature quantities according to the production environment of the molded product, it is possible to determine the state of the injection molding machine according to various production environments. For example, after a manufacturer ships an injection molding machine, a new feature amount related to an external sensor (for example, a mold pressure sensor, etc.) added by a user can be added. Furthermore, since the calculation conditions can be acquired from the USB device, feature amounts can be added to multiple determination devices with a simple operation, resulting in good operability.
  • an external sensor for example, a mold pressure sensor, etc.
  • the process of calculating feature quantities was completed by the time the molding cycle ended, so it was not possible to add and obtain new feature quantities after the molding cycle was finished.
  • the determination system 1 since the determination system 1 according to the present embodiment includes the data storage unit 210, it uses the stored time series data and the newly added calculation conditions to determine the feature amount desired by the operator after the molding cycle is finished. can be obtained. Thereby, the quality of the molded product can be verified in detail after the production of the molded product is finished. For example, after detecting the production of a defective product, the cause of the defective product can be verified using newly added feature amounts.
  • FIG. 9 is a schematic hardware configuration diagram showing the main parts of the determination system according to the second and third embodiments of the present disclosure.
  • an input device 3 that receives operation input from an operator
  • a determination device 2 that determines the state of an injection molding machine 4
  • a control device 9 that controls the injection molding machine 4 are connected to a wired/ It is configured to be connected via a wireless network 5.
  • some of the functions provided in the determination device 2 in the determination system according to the first embodiment are implemented on the control device 9.
  • the determination device 2 and input device 3 that constitute the determination system 1 according to this embodiment include the same hardware as each device according to the first embodiment.
  • a CPU 911 included in the control device 9 according to the present embodiment is a processor that controls the control device 9 as a whole.
  • the CPU 911 reads a system program stored in the ROM 912 via the bus 922 and controls the entire control device 9 according to the system program.
  • the RAM 913 temporarily stores temporary calculation data, display data, various data input from the outside, and the like.
  • the non-volatile memory 914 is composed of, for example, a memory backed up by a battery (not shown), an SSD (Solid State Drive), etc., and the stored state is maintained even when the power of the control device 9 is turned off.
  • the nonvolatile memory 914 stores data acquired from the injection molding machine 4 , programs and data read from the external device 972 via the interface 915 , programs and data input via the input device 971 , and data acquired via the network 5 . Programs, data, etc. acquired from other devices are stored.
  • the programs and data stored in the non-volatile memory 914 may be expanded to the RAM 913 at the time of execution/use. Further, various system programs such as a known analysis program are written in the ROM 912 in advance.
  • the interface 915 is an interface for connecting the CPU 911 of the control device 9 to an external device 972 such as a USB device.
  • control programs and setting data used to control the injection molding machine 4 are read from the external device 972 side. Further, the control program, setting data, etc. edited in the control device 9 can be stored in external storage means via the external device 972.
  • a PLC (programmable logic controller) 916 executes a ladder program and controls the injection molding machine 4 and peripheral devices of the injection molding machine 4 (for example, a mold changing device, an actuator such as a robot, etc., which is attached to the injection molding machine 4).
  • a signal is output to and controlled by a plurality of various sensors 403 and external sensors 8) via an I/O unit 919. It also receives signals from various switches on the operation panel provided in the main body of the injection molding machine 4, peripheral devices, etc., performs necessary signal processing, and then passes them to the CPU 911.
  • the interface 920 is an interface for connecting the CPU 911 of the control device 9 and the wired or wireless network 5.
  • a determination device 2, an input device 3, another injection molding machine 4, a fog computer 6, a cloud server 7, etc. are connected to the network 5, and exchange data with the control device 9.
  • the display device 970 outputs and displays each data read into the memory, data obtained as a result of executing the program, etc. via the interface 917. Further, an input device 971 including a keyboard, a pointing device, etc. passes commands, data, etc. based on operations by an operator to the CPU 911 via an interface 918.
  • An axis control circuit 930 for controlling the axes included in the injection molding machine 4 receives an axis movement command from the CPU 911 and outputs the axis command to the servo amplifier 40. Upon receiving this command, the servo amplifier 40 drives a servo motor 450 that moves a shaft included in the injection molding machine 4.
  • the axis servo motor 450 incorporates various sensors 403 such as a position and speed detector, and feeds back position and speed feedback signals from this position and speed detector to the axis control circuit 930 to perform position and speed feedback control. .
  • Only one axis control circuit 930, one servo amplifier 40, and one servo motor 450 are shown in the hardware configuration diagram of FIG. Only a few are available. At least one of the servo motors 450 is connected to a predetermined shaft of the injection molding machine 4 by a belt serving as a power transmission section.
  • FIG. 10 is a schematic block diagram showing functions included in the determination system 1 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • Each function of the determination system 1 according to the present embodiment is such that the CPU 11 of the determination device 2 shown in FIG. 9, the CPU 311 of the input device 3, and the CPU 911 of the control device 9 execute system programs, , the input device 3, and the control device 9.
  • the input device 3 that constitutes the determination system 1 of this embodiment includes an input reception section 380.
  • the determination device 2 also includes a calculation condition acquisition section 110, a determination section 140, an output section 150, a calculation condition transmission section 160, and a feature quantity reception section 175.
  • the control device 9 includes a data observation section 120 , a feature amount calculation section 130 , a calculation condition reception section 165 , and a feature amount transmission section 170 .
  • the RAM 13 to non-volatile memory 14 of the determination device 2 include an input condition storage section 200 that stores input conditions that are conditions for inputting feature value calculation conditions, and an input condition storage section 200 that stores input conditions that are input conditions for calculating features.
  • a calculation condition storage section 220, which is an area, is prepared in advance.
  • the RAM 913 to non-volatile memory 914 of the control device 9 includes a data storage section which is an area for storing feature quantity calculation conditions and data detected by the various sensors 403 provided in the injection molding machine 4 and the external sensor 8. 210 is prepared in advance.
  • the determination device 2 acquires the calculation conditions input through the input device 3 and determines the state of the injection molding machine 4.
  • the control device 9 observes time-series data related to predetermined physical quantities as data indicating the state of the injection molding machine 4 and calculates feature quantities. Accordingly, it is necessary to transmit and receive calculation conditions and feature amounts between the determination device 2 and the control device 9. Therefore, the determination device 2 temporarily stores the calculation conditions and threshold conditions acquired by the calculation condition acquisition unit 110 in the calculation condition storage unit 220. Then, the calculation condition transmission section 160 transmits the calculation conditions stored in the calculation condition storage section 220 to the control device.
  • the calculation condition receiving unit 165 included in the control device 9 receives the calculation conditions transmitted from the calculation condition transmitting unit 160 included in the determination device 2. Then, the received calculation conditions are stored in the data storage section 210.
  • the feature amount calculation unit 130 calculates a feature amount that matches the calculation conditions stored in the data storage unit 210 from among the time series data stored in the data storage unit 210.
  • the feature amount transmitting unit 170 transmits the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 130 to the determination device 2.
  • the feature receiving unit 175 receives the feature transmitted from the feature transmitting unit 170.
  • the feature receiving unit 175 outputs the received feature to the determining unit 140.
  • the determination unit 140 determines the state of the injection molding machine 4 based on the input feature amount and the threshold condition stored in the calculation condition storage unit 220. Other operations are similar to those described in the first embodiment.
  • the determination system 1 uses calculation conditions for calculating the feature amount desired by the operator, so that the manufacturer of the injection molding machine can In addition to the prepared features, the operator can add features according to the production environment of the desired molded product, making it possible to judge the state of the injection molding machine according to various production environments. can. Further, the status of a large number of injection molding machines 4 can be determined at once using only one determination device 2, and the entire factory can be efficiently managed and operated. In addition, since the control device 9 manages the time series data and calculates the feature quantities, there is no need to send and receive time series data between the determination device 2 and the injection molding machine 4, reducing the communication load on the network 5. It can be suppressed.
  • the calculation load on the determination device 2 can be reduced. Therefore, even if the number of injection molding machines 4 managed by the determination device 2 increases, there is no need for capital investment to enhance the hardware performance of the determination device 2, and the cost of the determination device 2 can be reduced.
  • FIG. 11 is a schematic block diagram showing functions included in the determination system 1 according to the third embodiment of the present disclosure.
  • Each function of the determination system 1 according to the present embodiment is such that the CPU 11 of the determination device 2 shown in FIG. 9, the CPU 311 of the input device 3, and the CPU 911 of the control device 9 execute system programs, , the input device 3, and the control device 9.
  • the input device 3 that constitutes the determination system 1 of this embodiment includes an input reception section 380.
  • the determination device 2 also includes a calculation condition acquisition section 110, a feature value calculation section 130, a determination section 140, an output section 150, a calculation condition transmission section 160, and a time series data reception section 195.
  • the control device 9 includes a data observation section 120, a calculation condition reception section 165, a time series data extraction section 180, and a time series data transmission section 190.
  • the RAM 13 to non-volatile memory 14 of the determination device 2 include an input condition storage section 200 that stores input conditions that are conditions for inputting feature value calculation conditions, and an input condition storage section 200 that stores input conditions that are input conditions for calculating features.
  • a calculation condition storage section 220 which is an area, is prepared in advance. Further, the RAM 913 to non-volatile memory 914 of the control device 9 includes a data storage section which is an area for storing feature quantity calculation conditions and data detected by the various sensors 403 provided in the injection molding machine 4 and the external sensor 8. 210 is prepared in advance.
  • the determination device 2 acquires calculation conditions input through the input device 3, calculates feature quantities, and determines the state of the injection molding machine 4.
  • the control device 9 observes time-series data related to predetermined physical quantities as data indicating the state of the injection molding machine 4 . Accordingly, it is necessary to transmit and receive calculation conditions and time series data between the determination device 2 and the control device 9. Therefore, the determination device 2 temporarily stores the calculation conditions and threshold conditions acquired by the calculation condition acquisition unit 110 in the calculation condition storage unit 220. Then, the calculation condition transmitting section 160 transmits the calculation conditions stored in the calculation condition storage section 220 to the control device 9.
  • the calculation condition receiving unit 165 included in the control device 9 receives the calculation conditions transmitted from the calculation condition transmitting unit 160 included in the determination device 2. Then, the received calculation conditions are stored in the data storage section 210.
  • the time-series data extraction unit 180 extracts partial time-series data necessary for calculating the feature amount set in the calculation conditions from among the time-series data stored in the data storage unit 210. Partial time series data is, for example, No. 4 in FIG. 1, among the time series data related to the torque of the mold opening/closing motor, this is time series data acquired in the mold closing process as the molding process. Then, the time series data transmitter 190 transmits the extracted time series data to the determination device 2.
  • the time-series data receiving unit 195 receives the time-series data transmitted from the time-series data transmitting unit 190 included in the control device 9.
  • the time series data receiving unit 195 outputs the received time series data to the feature value calculation unit 130.
  • the feature amount calculation unit 130 calculates the feature amount based on the input time series data and the calculation conditions stored in the calculation condition storage unit 220.
  • the feature amount calculation unit 130 outputs the calculated feature amount to the determination unit 140.
  • the determination unit 140 determines the state of the injection molding machine 4 based on the input feature amount and the threshold condition stored in the calculation condition storage unit 220. Other operations are similar to those described in the first and second embodiments.
  • the determination system 1 uses calculation conditions for calculating the feature quantity desired by the operator, thereby allowing the manufacturer of the injection molding machine to In addition to the features prepared in advance, the operator can add features according to the production environment of the molded product desired, making it possible to judge the state of the injection molding machine according to various production environments. can be realized. The status of a large number of injection molding machines 4 can be judged all at once using only one judgment device 2, and the entire factory can be efficiently managed and operated. Furthermore, since the control device 9 manages the time series data and transmits only the necessary time series data to the determination device 2, the communication load on the network 5 can be suppressed to some extent.
  • the calculation load on the control device 9 can be suppressed. This means that there is no need to introduce an expensive control device 9 with high CPU performance or large memory capacity, and the cost of the control device 9 can be suppressed.

Abstract

本開示による判定システムは、射出成形機において検出される物理量に係る特徴量の算出に係る算出条件を取得する算出条件取得部と、射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、データ観測部が観測した時系列データを記憶するデータ記憶部と、データ記憶部に記憶された時系列データの内から、算出条件取得部が取得した算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、を備える。

Description

判定システム及び方法
　本開示は、判定システム及び方法に関する。
　射出成形機による成形動作時に観測されるデータ（例えば、射出圧力やモータのトルクの推移を示す時系列のデータ、その特徴量など）を監視して、成形品または射出成形機の状態の良否を判定することが行われている。例えば、射出成形機の状態を示す「時系列のデータ（例えば、圧力、トルクなど）」を成形サイクル毎に観測して、良品時の成形サイクルで観測した時系列のデータと比較することによって、成形品または射出成形機の状態の良否を判定することは公知である。また、１つの成形品を生産する成形サイクルは、複数の成形工程（例えば、射出工程、計量工程など）から構成されている。そこで、時系列のデータより、各成形工程における「特徴量（例えば、射出工程の最大射出圧など）」を算出し、算出された特徴量と予め定めた許容範囲とを比較して、成形品または射出成形機の状態の良否を判定することも公知である。
　特許文献１には、成形サイクル毎に各種モニタリング項目（本願の特徴量）を収集し、オペレータが指定したモニタリング項目を画面上に表示することが示されている。また、特許文献２には、モニタ項目（本願の特徴量）の変化を把握できるように、オペレータが指定したモニタ項目をトレンドチャートとして画面上に表示すること、が示されている。また、特許文献３には、監視項目とする成形データ（本願の特徴量）に上限値や下限値を設けて射出成形機の良否判別を行なうこと、警報を報知したり、射出成形機の運転を停止したりすることが示されている。
　特許文献４には、ネットワークを介して複数の射出成形機（制御装置）の運転状態情報を取得したり、運転状態を管理したりすることが示されている。また、特許文献５には、経時変化データ（時系列のデータ）と基準タイミングとを関連づけて記憶させておき、成形サイクルを終えた後に、記憶しておいた経時変化データと基準タイミングの内より所望の抽出タイミングに合致する検出値（本願の特徴量）を抽出することが示されている。
特開２００２－２７３７７３号公報 特開２００６－０２１４７０号公報 特開２０１０－０７６１７７号公報 特開２００４－１６４０２６号公報 特開２０１９－１７７５２３号公報
　射出成形機の状態が異常か否かを判定する特徴量（例えば、最大射出圧など）は、射出成形機の製造メーカが予め制御装置に組み込んだ特徴量しか使用することができない。そのため、射出成形機のオペレータが所望する特徴量の追加や、追加した特徴量を用いた判定を行うことが望まれている。
　本開示による判定システムは、オペレータが指示する特徴量の算出に係る複数の条件で構成された算出条件を入力装置から取得し、取得した算出条件と射出成形機に係る状態を示す物理量に係る時系列データとに基づいて、前記算出条件に合致する特徴量を算出し、算出した特徴量を用いた判定処理を行えるようにすることで、上記課題を解決する。
　そして、本開示の一態様は、射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、所定の物理量に係る時系列データの特徴の算出に係る算出条件における選択肢を定義した入力条件を記憶する入力条件記憶部と、前記入力条件に基づいて、前記選択肢に応じた算出条件の入力を受け付ける入力受付部と、前記入力受付部が受け付けた前記算出条件を取得する算出条件取得部と、前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、前記データ観測部が観測した前記時系列データを記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記算出条件取得部が取得した前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えた判定システムである。
　本開示の他の態様は、射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、前記射出成形機を制御する少なくとも１つの制御装置と、前記制御装置と通信可能に接続された判定装置と、を備え、前記制御装置は、前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、前記判定装置と通信して、前記判定装置から前記時系列データの特徴を算出する算出条件を受信する算出条件受信部と、前記算出条件受信部が受信した前記算出条件と、前記データ観測部が観測した前記時系列データと、を記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記データ記憶部に記憶された前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、前記判定装置と通信して、前記特徴量算出部が算出した前記特徴量を前記判定装置に送信する特徴量送信部と、を備え、前記判定装置は、前記算出条件を記憶する算出条件記憶部と、前記制御装置と通信して、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件を前記制御装置に送信する算出条件送信部と、前記制御装置と通信して、前記制御装置から前記特徴量を受信する特徴量受信部と、を備えた判定システムである。
　本開示の他の態様は、射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、前記射出成形機を制御する少なくとも１つの制御装置と、前記制御装置と通信可能に接続された判定装置と、を備え、前記制御装置は、前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、前記判定装置と通信して、前記判定装置から前記時系列データの特徴を算出する算出条件を受信する算出条件受信部と、前記算出条件受信部が受信した前記算出条件と、前記データ観測部が観測した前記時系列データと、を記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記データ記憶部に記憶された前記算出条件に合致する部分的な時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、前記判定装置と通信して、前記時系列データ抽出部が抽出した前記部分的な時系列データを前記判定装置に送信する時系列データ送信部と、を備え、前記判定装置は、前記算出条件を記憶する算出条件記憶部と、前記制御装置と通信して、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件を前記制御装置に送信する算出条件送信部と、前記制御装置と通信して、前記制御装置から前記部分的な時系列データを受信する時系列データ受信部と、前記時系列データ受信部が受信した前記部分的な時系列データの内から、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えた判定システムである。
　本開示の他の態様は、射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムにおいて実行される方法であって、前記判定システムを構成するコンピュータのいずれかが、所定の物理量に係る時系列データの特徴の算出に係る算出条件における選択肢を定義した入力条件に基づいて、前記選択肢に応じた算出条件の入力を受け付けるステップ、受け付けた前記算出条件を取得するステップ、前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するステップ、取得した前記算出条件、観測した前記時系列データとに基づいて、前記時系列データの内から、前記算出条件に合致する特徴量を算出するステップ、算出した特徴量と所定の閾値とを比較して前記射出成形機の状態を判定するステップ、を少なくとも実行する方法である。
　本開示の一態様により、射出成形機のオペレータが所望する特徴量を算出する算出条件を用いることで、射出成形機の製造メーカが予め用意した特徴量だけでなく、オペレータが所望する成形品の生産環境に応じた特徴量を追加することが可能となるので、多様な生産環境に応じた射出成形機の状態を判定することを実現できる。
本開示の第１実施形態による制御装置の概略的なハードウェア構成図である。 射出成形機の概略的な構成図である。 本開示の第１実施形態による制御装置の概略的な機能を示すブロック図である。 本開示の実施形態による算出条件の例を示す図である。 本開示の実施形態による入力条件の例を示す図である。 本開示の実施形態による算出条件の入力画面の例を示す図である。 本開示の実施形態による算出条件の入力画面の他の例を示す図である。 本開示の実施形態による判定結果の表示例を示す図である。 本開示の第２，３実施形態による制御装置の概略的なハードウェア構成図である。 本開示の第２実施形態による制御装置の概略的な機能を示すブロック図である。 本開示の第３実施形態による制御装置の概略的な機能を示すブロック図である。
　以下、本開示の実施形態を図面と共に説明する。
　図１は本開示の第１実施形態による判定システムの要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態による判定システム１は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置３と、射出成形機４の状態を判定する判定装置２とが有線／無線のネットワーク５を介して接続されて構成される。入力装置３は、例えば一般的なパソコンの上に実装することができる。判定装置２は、例えば制御用プログラムに基づいて産業機械を制御する制御装置として実装することができる。また、判定装置２は、産業機械を制御する制御装置に併設されたパソコンや、有線／無線のネットワーク５を介して制御装置と接続されたパソコン、セルコンピュータ、フォグコンピュータ６、クラウドサーバ７の上に実装することができる。本実施形態では、産業機械としての射出成形機４を制御する制御装置とネットワーク５を介して接続されたパソコン上に判定装置２を実装した例を示す。
　本実施形態による判定装置２が備えるＣＰＵ１１は、判定装置２を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、バス２２を介してＲＯＭ１２に格納されたシステムプログラムを読み出し、該システムプログラムに従って判定装置２全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、及び外部から入力された各種データ等が一時的に格納される。
　不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、判定装置２の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ１４には、インタフェース１５を介して外部機器７２から読み込まれたプログラムやデータ、インタフェース１８を介して入力機器７１から入力されたプログラムやデータ、ネットワーク５を介して射出成形機４や他の装置から取得されたプログラムやデータ等が記憶される。記憶されるデータには、例えば射出成形機４に取り付けられた各種センサにより検出された駆動部のモータ電流、電圧、トルク、位置、速度、加速度、射出シリンダの温度、樹脂の圧力、樹脂の流量、流速等の物理量に係るデータが含まれていてよい。射出成形機４には、標準で付属しているセンサ以外に外部センサ８が取り付けられていてもよい。外部センサ８は、工場などの製造現場で取り付けられる。外部センサ８により検出される所定の物理量に係るデータとしては、例えば、金型の温度や圧力、金型温調機の温度や圧力、樹脂の流量、成形品取り出し機の位置や速度、射出成形機４の各部に発生する振動などが例示される。外部センサ８により検出された所定の物理量に係るデータもまた、判定装置２により取得できるようにしてよい。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムやデータは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、公知の解析プログラムなどの各種システムプログラムがあらかじめ書き込まれている。
　インタフェース１５は、判定装置２のＣＰＵ１１とＵＳＢ装置等の外部機器７２と接続するためのインタフェースである。外部機器７２側からは、例えばシステムプログラムや射出成形機４の運転に係るプログラム、設定データ等が読み込まれる。また、判定装置２内で作成・編集したプログラムや設定データ等は、外部機器７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。
　インタフェース２０は、判定装置２のＣＰＵ１１と有線乃至無線のネットワーク５とを接続するためのインタフェースである。ネットワーク５は、例えばＲＳ－４８５等のシリアル通信、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）通信、光通信、無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の技術を用いて通信をするものであってよい。ネットワーク５には、入力装置３、射出成形機４を制御する制御装置やフォグコンピュータ６、クラウドサーバ７等が接続され、判定装置２との間で相互にデータのやり取りを行っている。
　表示機器７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力機器７１は、オペレータによる操作に基づく指令、データ等をインタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
　一方、入力装置３は、入力装置３を全体的に制御するＣＰＵ３１１を備える。ＣＰＵ３１１は、バス３２２を介してＲＯＭ３１２に格納されたシステムプログラムを読み出し、該システムプログラムに従って入力装置３全体を制御する。ＲＡＭ３１３には一時的な計算データや表示データ、及び外部から入力された各種データ等が一時的に格納される。
　不揮発性メモリ３１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、入力装置３の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ３１４には、インタフェース３１５を介して外部機器３７２から読み込まれたプログラムやデータ、入力機器３７１を介して入力されたプログラムやデータ、ネットワーク５を介して判定装置２から取得されたプログラムやデータ等が記憶される。不揮発性メモリ３１４に記憶されたプログラムやデータは、実行時／利用時にはＲＡＭ３１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ３１２には、公知の解析プログラムなどの各種システムプログラムがあらかじめ書き込まれている。
　インタフェース３１５は、入力装置３のＣＰＵ３１１とＵＳＢ装置等の外部機器３７２と接続するためのインタフェースである。外部機器３７２側からは、例えば所定のプログラムや設定データ等が読み込まれる。また、入力装置３内で作成・編集したプログラムや設定データ等は、外部機器３７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。
　インタフェース３２０は、入力装置３のＣＰＵ３１１と有線乃至無線のネットワーク５とを接続するためのインタフェースである。ネットワーク５には、少なくとも判定装置２が接続され、入力装置３との間で相互にデータのやり取りを行っている。
　表示機器３７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース３１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力機器３７１は、オペレータによる操作に基づく指令，データ等をインタフェース３１８を介してＣＰＵ３１１に渡す。
　図２は、射出成形機４の概略構成図である。射出成形機４は、主として型締ユニット４０１と射出ユニット４０２とから構成されている。型締ユニット４０１には、可動プラテン４１６と固定プラテン４１４が備えられている。また、それぞれ可動プラテン４１６には可動側金型４１２が、固定プラテン４１４には固定側金型４１１が取り付けられている。型締ユニット４０１にはサーボモータ５０が取り付けられている。そして、サーボモータ５０を駆動させることで、ベルト４２０、プーリ４２２などの動力伝達手段を介して図示しないボールねじが駆動され、可動プラテン４１６を固定プラテン４１４方向に前進又は後退させることができる。
　一方、射出ユニット４０２は、射出シリンダ４２６と、射出シリンダ４２６に供給する樹脂材料を溜めるホッパ４３６と、射出シリンダ４２６の先端に設けられたノズル４４０とから構成されている。射出ユニット４０２は、図示しないサーボモータを駆動させることで、射出シリンダ４２６を固定プラテン４１４方向に前進又は後退させることができる。
　１つの成形品を製造する成形サイクルでは、型締ユニット４０１で、可動プラテン４１６の移動によって型閉じ・型締めを行い、射出ユニット４０２で、ノズル４４０を固定側金型４１１に押し付けてから射出シリンダ４２６の内に計量された樹脂を金型内に射出する。これらの動作は図示しない判定システム１からの指令により制御される。
　また、射出成形機４の各部には図示しないセンサが取り付けられており、成形動作の制御に必要な各種物理量が検出される。検出される物理量の例としては、駆動部のモータ電流、電圧、トルク、位置、速度、加速度、射出シリンダ４２６の温度、樹脂の圧力、樹脂の流量、金型の温度や圧力、金型温調機の温度や圧力、成形品取り出し機の位置や速度、射出成形機４の各部に発生する振動や音などが例示される。検出された物理量は判定システム１に送信出力される。判定システム１では、検出された各物理量がＲＡＭ１３や不揮発性メモリ１４などに記憶される。
　図３は、本開示の第１実施形態による判定システム１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による判定システム１が備える各機能は、図１に示した判定装置２が備えるＣＰＵ１１及び入力装置３が備えるＣＰＵ３１１が、それぞれシステムプログラムを実行し、判定装置２及び入力装置３の各部の動作を制御することにより実現される。
　本実施形態の判定システム１を構成する入力装置３は、入力受付部３８０を備える。また、判定装置２は、算出条件取得部１１０、データ観測部１２０、特徴量算出部１３０、判定部１４０、出力部１５０を備える。判定装置２のＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４には、特徴量の算出条件を入力するための条件である入力条件を記憶した入力条件記憶部２００、及び特徴量の算出条件及び射出成形機４が備える各種センサや外部センサ８で検出されたデータを記憶するための領域であるデータ記憶部２１０が予め用意されている。
　入力装置３が備える入力受付部３８０は、射出成形機４や外部センサ８で検出された所定の物理量に係る特徴量を算出するための、複数の算出条件の入力をオペレータから受け付ける。算出条件の入力は、例えば表示機器３７０に対して算出条件の入力受付画面を表示し、入力機器３７１を介して受け付けるものであってよい。また、外部機器３７２としてのＵＳＢ装置に予め記憶される算出条件を受け付けるものであってもよい。入力受付部３８０は、受け付けた複数の算出条件を判定装置２へと出力する。
　図４は、入力受付部３８０が受け付ける算出条件の例を示している。算出条件は、少なくとも成形サイクルにおける運転状態を識別する成形工程（射出工程、保圧工程、計量工程、減圧工程、冷却工程、型閉工程、型開工程、成形品突出工程、成形品取出工程など）毎に設定できる。算出条件は、少なくとも１つの観測値としての時系列データの種類と、該時系列データから算出する特徴量を含む。特徴量は、少なくとも１つの時系列データから算出される統計量であってよい。特徴量として利用できる統計量は、時系列データの最小値、最大値、加重平均、相加平均、重み付き調和平均、刈り込み平均、二乗和平均平方根、分散、標準偏差などであってよい。また、最大値や最小値などのように、時系列データ内の所定の時刻に現れる値から所定の時間だけ前後した値であってもよい。例えば、図４のＮｏ．８に例示されるように、型開工程において型開閉用モータのトルクが最大値に達してから３００ｍｓを経過した時点の観測値であってもよい。また、図４のＮｏ．３に例示されるように、所定の基準値（例えば、正常に成形品が製造された際に取得された各時系列データ）と観測値との差分として算出される値に係る最大値などの統計量であってもよい。更に、図４のＮｏ．４、Ｎｏ．７に例示されるように、ある時系列データが所定の条件を満足する時刻や時刻範囲における他の時系列データから算出される値であってよい。
　入力受付部３８０は、算出条件の入力をオペレータから受け付けるに際して、入力条件記憶部２００に記憶されている入力条件を参照し、該入力条件に基づいてオペレータからの算出条件の入力を支援するようにしてよい。図５は、入力条件記憶部２００に記憶される入力条件の例を示している。入力条件は、少なくとも成形工程毎に、当該工程において観測し得る観測値としての時系列データの種類と、該時系列データから算出し得る特徴量の算出方法とを関連付けて設定したものである。図５の例では、例えばＮｏ．２の入力条件として、射出工程と保圧工程では、スクリュ進退方向の位置、スクリュ進退方向の速度、スクリュ回転方向のトルク、ノズル温度、バレル温度、圧力、外部センサ１で検出された値が観測値として観測し得るものとして設定されており、また、射出工程と保圧工程において、最小値、最大値、平均値、分散、標準偏差が特徴量としてし得るものとして設定されている。入力受付部３８０は、このような入力条件に基づいて、各成形工程においてオペレータが入力し得る観測値の種類や、特徴量の算出方法の絞り込みを行う。入力条件記憶部２００に記憶される入力条件は、予め外部機器７２等を介して外部メモリなどから読み出して記憶するようにしておけばよい。
　図６は、入力受付部３８０が表示する特徴量の算出条件の入力画面の例である。図６の例では、オペレータは射出工程における算出条件を入力しようとしている。オペレータが、成形工程として射出工程を選択すると、入力受付部３８０は、入力条件記憶部２００に記憶されている入力条件の内で、射出工程に係る入力条件を読み出す。そして、読み出した入力条件に設定されている観測値の種類と、特徴量の算出方法とが入力可能となるように入力画面上に表示する。図６の例では、射出工程の入力条件の内で観測値の種類として設定されるスクリュ進退方向の位置、スクリュ進退方向の速度、スクリュ回転方向のトルク、ノズル温度、バレル温度、圧力、外部センサ１で検出された値のいずれかを選択して入力できるように入力画面が表示されている。また、射出工程の入力条件の内で特徴量の算出方法として設定される最小値、最大値、平均値、分散、標準偏差のいずれかを選択して入力できるように入力画面が表示されている。図７は、入力受付部３８０が表示する特徴量の算出条件の入力画面の他の例である。図７の例では、オペレータは型閉工程における算出条件を入力しようとしている。図６及び図７を比較すると、オペレータが成形工程として型閉工程を選択した場合、射出工程を選択した場合とは異なる観測値の種類及び特徴量の算出方法が表示されることがわかる。このように、入力条件に従って、オペレータが選択した成形工程に応じて観測値の種類及び特徴量の算出方法の入力を支援することで、オペレータの算出条件の入力に係る労力を軽減することができる。また、選択し得る項目を絞り込むことで、オペレータが誤った観測値の種類や特徴量の算出方法を入力することを防止することができる。
　また、入力受付部３８０は、算出条件の入力をオペレータから受け付けるに際して、射出成形機４の構成情報を用いた入力支援をするようにしてもよい。例えば、入力受付部３８０は、判定装置２に対して、データ記憶部２１０に既に記憶されている算出条件として既に設定されている観測値の検出に用いられるセンサの種類の一覧を送るように指令する。続いて、入力受付部３８０は、射出成形機４の制御装置に対して、射出成形機４に取り付けられている外部センサ８に係る情報を送るように指令する。そして、判定装置２および射出成形機４の制御装置から送られてきた情報に基づいて、入力受付部３８０は、射出成形機４に取り付けられている外部センサ８の内で、データ記憶部２１０に記憶されている算出条件に用いられていない外部センサ８を特定する。そして、入力受付部３８０は、特定した外部センサ８で検出される観測値を算出条件に用いるようにオペレータに推奨するようにしてもよい。一般に外部センサ８は、現場に設置された射出成形機４で必要とされる観測値を検出するために新たに設置されるものである。このような外部センサ８で検出される観測値は、優先して算出条件として用いることが多い。そのため、このような機能を設けることで、オペレータが外部センサ８により検出される観測値を算出条件として用いることを忘れないようにすることができる。また、入力受付部３８０は、算出条件を登録するたびに、射出成形機４に取り付けられている外部センサ８を履歴として記録しておくようにしてもよい。そして、新たに算出条件を登録する際、その時点で射出成形機４に取り付けられている外部センサ８の内で、履歴に含まれていない外部センサ８がある場合に、その外部センサ８で検出される観測値を算出条件に用いるようにオペレータに推奨するようにしてもよい。外部センサ８を新たに取り付けた直後に、該外部センサ８により検出される観測値を算出条件に設定する作業をオペレータが行うことが多い。そのため、このような機能を設けることで、オペレータによる算出条件の登録作業を支援することができる。
　入力受付部３８０は、更にそれぞれの算出条件毎に、算出される統計量に基づく射出成形機４の状態の判定に用いる閾値の条件の入力を受け付けてよい。閾値は、その値を境に、上下で射出成形機４の状態が異なるものとして判定する値として設定できる。閾値条件は、単純に１つの閾値を境界値として、その上下で射出成形機４の状態を判定するものであってよい。これは、所定の状態における特徴量の上限値又は下限値を設定することを意味する。また、２つの閾値により特徴量の範囲を定義し、その範囲内と範囲外とで射出成形機４の状態を判定するものであってよい。これは、所定の状態における特徴量の上限値及び下限値の両方を設定することを意味する。また、複数の閾値により特徴量の範囲を複数定義し、それぞれの範囲において、正常状態、異常兆候状態、要確認状態、異常状態等といったように、段階的に射出成形機４の状態を判定するものであってよい。入力受付部３８０は、受け付けた閾値条件を算出条件と共に判定装置２へと出力する。閾値条件の他の例として、前記特徴量が予め決められた所定の基準値（例えば、正常に成形品が製造された際に取得された各時系列データから算出された特徴量）から乖離している乖離量に対する乖離上限値、乖離下限値を設定するようにしてもよい。
　判定装置２が備える算出条件取得部１１０は、入力受付部３８０が受け付けた複数の算出条件を取得する。算出条件取得部１１０は、取得した算出条件をデータ記憶部２１０に記憶する。また、算出条件と共に閾値条件が取得された場合、閾値条件を算出条件と関連付けてデータ記憶部２１０に記憶する。
　データ観測部１２０は、射出成形機４の状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列のデータを観測する。所定の物理量は、例えば射出成形機４に取り付けられた各種センサや、外部センサ８により検出された駆動部のモータ電流、電圧、トルク、位置、速度、加速度、射出シリンダの温度、樹脂の圧力、樹脂の流量、流速、金型の温度や圧力、金型温調機の温度や圧力、成形品取り出し機の位置や速度、射出成形機４の各部に発生する振動や音等の物理量に係るデータであってよい。データ観測部１２０は、観測した所定の物理量に係る時系列データをデータ記憶部２１０に記憶する。
　特徴量算出部１３０は、データ記憶部２１０に記憶された時系列のデータの内から、データ記憶部２１０に記憶された算出条件に合致する特徴量を算出する。特徴量算出部１３０は、それぞれの成形工程毎に特徴量を算出するようにしてよい。特徴量算出部１３０は、算出した特徴量を判定部１４０へと出力する。
　判定部１４０は、特徴量算出部１３０から入力された特徴量と、データ記憶部２１０に記憶される閾値条件とに基づいて、射出成形機４の状態を判定する。判定部１４０は、射出成形機４の状態の判定結果を出力部１５０へと出力する。
　出力部１５０は、判定部１４０から入力された射出成形機４の状態の判定結果を表示機器７０に対して表示出力する。出力部１５０は、判定結果をネットワーク５を介して射出成形機４に送信出力してもよい。また、フォグコンピュータ６、クラウドサーバ７などの上位のコンピュータに送信出力するようにしてもよい。更に、不揮発性メモリ１４などの上に予め設けられたログ記録領域に出力するようにしてもよい。出力部１５０は、例えば判定結果が射出成形機４の動作異常を示すものである場合に、射出成形機４に対して動作を停止する信号を出力するようにしてもよい。
　図８は、出力部１５０による判定結果の表示出力例を示している。図８に例示するように、出力部１５０は、算出条件毎にその判定結果を表示するようにしてよい。判定結果として表示される情報としては、算出条件、観測された時系列データ、算出された特徴量、及び閾値条件を含んでいてよい。また、射出成形機４の判定された状態や、当該判定された状態においてオペレータに示すべきメッセージなど、判定結果に関連づけられた情報を表示するようにしてもよい。図８の例では、算出条件として射出工程の圧力に係る最大値が特徴量として選択され、観測対象として圧力値の時系列データを観測して得た波形グラフが表示されている。そして、射出工程における圧力値の最大値が所定の上限値以上であるか、又は所定の下限値以下である場合に、射出成形機４が異常な状態にあると判定するように閾値条件が設定され、設定された閾値条件に基づく特徴量の判定結果は成形サイクル数と関連づけたグラフとして表示されている。そして、１０サイクル目に圧力の特徴量が上限値を超えたため、異常であると判定している。更に、正常と異常の判定結果を容易に目視判別できるように、異常と判定した特徴量の描画態様は、正常と判定した特徴量の描画態様と異ならせて表示すると良い。図８の例では、グラフにプロットする特徴量の判定結果の描画態様について、異常と判定した特徴量は単色で塗り潰した丸記号とし、正常と判定した特徴量は白抜きの丸記号として表示されている。
　上記構成を備えた本実施形態による判定システム１は、オペレータが所望する特徴量を算出する算出条件を用いることで、射出成形機の製造メーカが予め用意した特徴量だけでなく、オペレータが所望する成形品の生産環境に応じた特徴量を追加することが可能となるので、多様な生産環境に応じた射出成形機の状態を判定することを実現できる。例えば、製造メーカが射出成形機を出荷した後に、ユーザが後付けした外部センサ（例えば、金型の圧力センサなど）に係る新たな特徴量を追加することができる。また、ＵＳＢ装置から算出条件を取得することができるので、複数の判定装置に対して簡便な操作で特徴量を追加でき、操作性が良い。このように、オペレータが所望する新たな特徴量を判定に用いることによって、成形品の良否の判別を厳密に精度良く行うことが可能となり、不良品の流出が低減することも期待できる。また、射出成形機が異常となる状態の検出漏れが改善されるので、生産のダウンタイムを短縮することができる。
　従来は、特徴量を算出する処理は、成形サイクルを終えた時点までに完了しているので、成形サイクルを終えた後で、新たな特徴量を追加して得ることはできなかった。本実施形態による判定システム１は、データ記憶部２１０を有するので、記憶させておいた時系列データと、新たに追加された算出条件を用いて、成形サイクルを終えた後にオペレータが所望する特徴量を得ることができる。これにより、成形品の生産を終えた後に成形品の良否を詳細に検証することができる。例えば、不良品の生産を検出した後に、新たに追加した特徴量を用いて不良品の要因を検証することができる。
　図９は本開示の第２，３実施形態による判定システムの要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態による判定システム１は、オペレータからの操作入力を受け付ける入力装置３と、射出成形機４の状態を判定する判定装置２と、射出成形機４を制御そる制御装置９とが、有線／無線のネットワーク５を介して接続されて構成される。本実施形態による判定システム１では、第１実施形態による判定システムにおいて判定装置２が備えていた機能の一部を制御装置９の上に実装したものである。
　本実施形態による判定システム１を構成する判定装置２、入力装置３は、第１実施形態による各装置と同様のハードウェアを備える。
　本実施形態による制御装置９が備えるＣＰＵ９１１は、制御装置９を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ９１１は、バス９２２を介してＲＯＭ９１２に格納されたシステムプログラムを読み出し、該システムプログラムに従って制御装置９全体を制御する。ＲＡＭ９１３には一時的な計算データや表示データ、及び外部から入力された各種データ等が一時的に格納される。
　不揮発性メモリ９１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、制御装置９の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ９１４には、射出成形機４から取得されたデータ、インタフェース９１５を介して外部機器９７２から読み込まれたプログラムやデータ、入力機器９７１を介して入力されたプログラムやデータ、ネットワーク５を介して他の装置から取得されたプログラムやデータ等が記憶される。不揮発性メモリ９１４に記憶されたプログラムやデータは、実行時／利用時にはＲＡＭ９１３に展開されてもよい。また、ＲＯＭ９１２には、公知の解析プログラムなどの各種システムプログラムがあらかじめ書き込まれている。
　インタフェース９１５は、制御装置９のＣＰＵ９１１とＵＳＢ装置等の外部機器９７２と接続するためのインタフェースである。外部機器９７２側からは、例えば射出成形機４の制御に用いられる制御用のプログラムや設定データ等が読み込まれる。また、制御装置９内で編集した制御用プログラムや設定データ等は、外部機器９７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。ＰＬＣ（プログラマブル・ロジック・コントローラ）９１６は、ラダープログラムを実行して射出成形機４及び射出成形機４の周辺装置（例えば、金型交換装置や、ロボット等のアクチュエータ、射出成形機４に取付けられている複数の各種センサ４０３、外部センサ８）にＩ／Ｏユニット９１９を介して信号を出力し制御する。また、射出成形機４の本体に配備された操作盤の各種スイッチや周辺装置等の信号を受け、必要な信号処理をした後、ＣＰＵ９１１に渡す。
　インタフェース９２０は、制御装置９のＣＰＵ９１１と有線乃至無線のネットワーク５とを接続するためのインタフェースである。ネットワーク５には、判定装置２、入力装置３、他の射出成形機４、フォグコンピュータ６、クラウドサーバ７等が接続され、制御装置９との間で相互にデータのやり取りを行っている。
　表示機器９７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ等がインタフェース９１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力機器９７１は、インタフェース９１８を介してオペレータによる操作に基づく指令，データ等をＣＰＵ９１１に渡す。
　射出成形機４が備える軸を制御するための軸制御回路９３０はＣＰＵ９１１からの軸の移動指令量を受けて、軸の指令をサーボアンプ４０に出力する。サーボアンプ４０はこの指令を受けて、射出成形機４が備える軸を移動させるサーボモータ４５０を駆動する。軸のサーボモータ４５０は位置・速度検出器などの各種センサ４０３を内蔵し、この位置・速度検出器からの位置・速度フィードバック信号を軸制御回路９３０にフィードバックし、位置・速度のフィードバック制御を行う。なお、図９のハードウェア構成図では軸制御回路９３０、サーボアンプ４０、サーボモータ４５０は１つずつしか示されていないが、実際には制御対象となる射出成形機４に備えられた軸の数だけ用意される。サーボモータ４５０の少なくとも１つは、射出成形機４の所定の軸と動力伝達部としてのベルトで接続されている。
　図１０は、本開示の第２実施形態による判定システム１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による判定システム１が備える各機能は、図９に示した判定装置２が備えるＣＰＵ１１、入力装置３が備えるＣＰＵ３１１、制御装置９が備えるＣＰＵ９１１が、それぞれシステムプログラムを実行し、判定装置２、入力装置３、及び制御装置９の各部の動作を制御することにより実現される。
　本実施形態の判定システム１を構成する入力装置３は、入力受付部３８０を備える。また、判定装置２は、算出条件取得部１１０、判定部１４０、出力部１５０、算出条件送信部１６０、特徴量受信部１７５を備える。更に、制御装置９は、データ観測部１２０、特徴量算出部１３０、算出条件受信部１６５、特徴量送信部１７０を備える。判定装置２のＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４には、特徴量の算出条件を入力するための条件である入力条件を記憶した入力条件記憶部２００、及びオペレータにより入力された算出条件を記憶するための領域である算出条件記憶部２２０があらかじめ用意されている。また、制御装置９のＲＡＭ９１３乃至不揮発性メモリ９１４には、特徴量の算出条件及び射出成形機４が備える各種センサ４０３や外部センサ８で検出されたデータを記憶するための領域であるデータ記憶部２１０が予め用意されている。
　本実施形態による判定システム１では、入力装置３で入力された算出条件の取得、及び射出成形機４の状態の判定を、判定装置２で行う。一方で、射出成形機４の状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データの観測と、特徴量の算出を、制御装置９で行う。これに伴い、判定装置２と制御装置９との間で算出条件及び特徴量の送受信を行う必要がある。そのため、判定装置２は、算出条件取得部１１０が取得した算出条件及び閾値条件を、一時的に算出条件記憶部２２０に記憶する。そして、算出条件送信部１６０は、算出条件記憶部２２０に記憶された算出条件を制御装置へと送信する。
　制御装置９が備える算出条件受信部１６５は、判定装置２が備える算出条件送信部１６０から送信されてきた算出条件を受信する。そして、受信した算出条件をデータ記憶部２１０に記憶する。特徴量算出部１３０は、データ記憶部２１０に記憶された時系列データの内から、データ記憶部２１０に記憶された算出条件に合致する特徴量を算出する。特徴量送信部１７０は、特徴量算出部１３０が算出した特徴量を判定装置２へと送信する。
　判定装置２では、特徴量送信部１７０から送信されてきた特徴量を、特徴量受信部１７５が受信する。特徴量受信部１７５は、受信した特徴量を判定部１４０へと出力する。そして、判定部１４０は、入力された特徴量と、算出条件記憶部２２０に記憶される閾値条件とに基づいて、射出成形機４の状態の判定を行う。他の動作については、第１実施形態において説明したものと同様である。
　上記構成を備えた本実施形態による判定システム１は、第１実施形態による判定システム１と同様に、オペレータが所望する特徴量を算出する算出条件を用いることで、射出成形機の製造メーカが予め用意した特徴量だけでなく、オペレータが所望する成形品の生産環境に応じた特徴量を追加することが可能となるので、多様な生産環境に応じた射出成形機の状態を判定することを実現できる。また、多数の射出成形機４の状態を１つの判定装置２のみで一括して判定することができ、工場全体を効率の良く管理運営することが実現される。また、制御装置９側で時系列データを管理し、特徴量の算出を行うため、判定装置２と射出成形機４との間で時系列データを送受信する必要がなくなり、ネットワーク５の通信負荷を抑えることができる。更に、特徴量の算出をそれぞれの制御装置９で行う構成としたため、判定装置２における計算負荷を低減することができる。そのため、判定装置２が管理する射出成形機４の台数が増えても、判定装置２のハードウェア性能を強化する設備投資を不要とし、判定装置２のコストを低減できる。
　図１１は、本開示の第３実施形態による判定システム１が備える機能を概略的なブロック図として示したものである。本実施形態による判定システム１が備える各機能は、図９に示した判定装置２が備えるＣＰＵ１１、入力装置３が備えるＣＰＵ３１１、制御装置９が備えるＣＰＵ９１１が、それぞれシステムプログラムを実行し、判定装置２、入力装置３、及び制御装置９の各部の動作を制御することにより実現される。
　本実施形態の判定システム１を構成する入力装置３は、入力受付部３８０を備える。また、判定装置２は、算出条件取得部１１０、特徴量算出部１３０、判定部１４０、出力部１５０、算出条件送信部１６０、時系列データ受信部１９５を備える。更に、制御装置９は、データ観測部１２０、算出条件受信部１６５、時系列データ抽出部１８０、時系列データ送信部１９０を備える。判定装置２のＲＡＭ１３乃至不揮発性メモリ１４には、特徴量の算出条件を入力するための条件である入力条件を記憶した入力条件記憶部２００、及びオペレータにより入力された算出条件を記憶するための領域である算出条件記憶部２２０があらかじめ用意されている。また、制御装置９のＲＡＭ９１３乃至不揮発性メモリ９１４には、特徴量の算出条件及び射出成形機４が備える各種センサ４０３や外部センサ８で検出されたデータを記憶するための領域であるデータ記憶部２１０が予め用意されている。
　本実施形態による判定システム１では、入力装置３で入力された算出条件の取得、特徴量の算出、及び射出成形機４の状態の判定を、判定装置２で行う。一方で、射出成形機４の状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データの観測を制御装置９で行う。これに伴い、判定装置２と制御装置９との間で算出条件及び時系列データの送受信を行う必要がある。そのため、判定装置２は、算出条件取得部１１０が取得した算出条件及び閾値条件を、一時的に算出条件記憶部２２０に記憶する。そして、算出条件送信部１６０は、算出条件記憶部２２０に記憶された算出条件を制御装置９へと送信する。
　制御装置９が備える算出条件受信部１６５は、判定装置２が備える算出条件送信部１６０から送信されてきた算出条件を受信する。そして、受信した算出条件をデータ記憶部２１０に記憶する。時系列データ抽出部１８０は、データ記憶部２１０に記憶された時系列データの中から、算出条件に設定されている特徴量の算出に必要となる部分的な時系列データを抽出する。部分的な時系列データとは、例えば、図４のＮｏ．１に例示されるように、型開閉用モータのトルクに係る時系列データの内で、成形工程として型閉工程にて取得された時系列データである。そして、時系列データ送信部１９０が、抽出された時系列データを判定装置２へと送信する。
　判定装置２では、制御装置９が備える時系列データ送信部１９０から送信されてきた時系列データを、時系列データ受信部１９５が受信する。時系列データ受信部１９５は、受信した時系列データを特徴量算出部１３０へと出力する。特徴量算出部１３０は、入力された時系列データと、算出条件記憶部２２０に記憶されている算出条件とに基づいて、特徴量を算出する。特徴量算出部１３０は、算出した特徴量を判定部１４０へと出力する。そして、判定部１４０は、入力された特徴量と、算出条件記憶部２２０に記憶される閾値条件とに基づいて、射出成形機４の状態の判定を行う。他の動作については、第１，２実施形態において説明したものと同様である。
　上記構成を備えた本実施形態による判定システム１は、第１，２実施形態による判定システム１と同様に、オペレータが所望する特徴量を算出する算出条件を用いることで、射出成形機の製造メーカが予め用意した特徴量だけでなく、オペレータが所望する成形品の生産環境に応じた特徴量を追加することが可能となるので、多様な生産環境に応じた射出成形機の状態を判定することを実現できる。多数の射出成形機４の状態を１つの判定装置２のみで一括して判定することができ、工場全体を効率の良く管理運営することが実現される。また、制御装置９側で時系列データを管理し、必要な時系列データのみを判定装置２へと送信するため、ネットワーク５の通信負荷をある程度抑えることができる。特徴量の計算は制御装置９では行われないため、制御装置９の計算負荷を抑えることができる。これは、ＣＰＵ性能が高い又はメモリ容量が多い高価な制御装置９を導入する必要が無く、制御装置９のコストを抑えることができることを意味する。
　以上、本開示の実施形態について詳述したが、本開示は上述した個々の実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、または、特許請求の範囲に記載された内容とその均等物から導き出される本開示の思想および趣旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、置き換え、変更、部分的削除等が可能である。例えば、上述した実施形態において、各動作の順序や各処理の順序は、一例として示したものであり、これらに限定されるものではない。また、上述した実施形態の説明に数値又は数式が用いられている場合も同様である。
　　　１　判定システム
　　　２　判定装置
　　　３　入力装置
　　　４　射出成形機
　　　５　ネットワーク
　　　６　フォグコンピュータ
　　　７　クラウドサーバ
　　　８　外部センサ
　　　９　制御装置
　１１０　算出条件取得部
　１２０　データ観測部
　１３０　特徴量算出部
　１４０　判定部
　１５０　出力部
　２００　入力条件記憶部
　２１０　データ記憶部
　３８０　入力受付部

Claims (10)

  1. 　射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、
    　所定の物理量に係る時系列データの特徴の算出に係る算出条件における選択肢を定義した入力条件を記憶する入力条件記憶部と、
    　前記入力条件に基づいて、前記選択肢に応じた算出条件の入力を受け付ける入力受付部と、
    　前記入力受付部が受け付けた前記算出条件を取得する算出条件取得部と、
    　前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、
    　前記データ観測部が観測した前記時系列データを記憶するデータ記憶部と、
    　前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記算出条件取得部が取得した前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、
    を備えた判定システム。
  2. 　射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、
    　前記射出成形機を制御する少なくとも１つの制御装置と、前記制御装置と通信可能に接続された判定装置と、を備え、
    　前記制御装置は、
    　　前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、
    　　前記判定装置と通信して、前記判定装置から前記時系列データの特徴を算出する算出条件を受信する算出条件受信部と、
    　　前記算出条件受信部が受信した前記算出条件と、前記データ観測部が観測した前記時系列データと、を記憶するデータ記憶部と、
    　　前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記データ記憶部に記憶された前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　　前記判定装置と通信して、前記特徴量算出部が算出した前記特徴量を前記判定装置に送信する特徴量送信部と、
    　を備え、
    　前記判定装置は、
    　　前記算出条件を記憶する算出条件記憶部と、
    　　前記制御装置と通信して、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件を前記制御装置に送信する算出条件送信部と、
    　　前記制御装置と通信して、前記制御装置から前記特徴量を受信する特徴量受信部と、
    を備えた判定システム。
  3. 　射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムであって、
    　前記射出成形機を制御する少なくとも１つの制御装置と、前記制御装置と通信可能に接続された判定装置と、を備え、
    　前記制御装置は、
    　　前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するデータ観測部と、
    　　前記判定装置と通信して、前記判定装置から前記時系列データの特徴を算出する算出条件を受信する算出条件受信部と、
    　　前記算出条件受信部が受信した前記算出条件と、前記データ観測部が観測した前記時系列データと、を記憶するデータ記憶部と、
    　　前記データ記憶部に記憶された前記時系列データの内から、前記データ記憶部に記憶された前記算出条件に合致する部分的な時系列データを抽出する時系列データ抽出部と、
    　　前記判定装置と通信して、前記時系列データ抽出部が抽出した前記部分的な時系列データを前記判定装置に送信する時系列データ送信部と、
    　を備え、
    　前記判定装置は、
    　　前記算出条件を記憶する算出条件記憶部と、
    　　前記制御装置と通信して、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件を前記制御装置に送信する算出条件送信部と、
    　　前記制御装置と通信して、前記制御装置から前記部分的な時系列データを受信する時系列データ受信部と、
    　　前記時系列データ受信部が受信した前記部分的な時系列データの内から、前記算出条件記憶部に記憶された前記算出条件に合致する特徴量を算出する特徴量算出部と、
    を備えた判定システム。
  4. 　前記特徴量算出部が算出した前記特徴量と、所定の閾値条件とを比較して前記射出成形機の状態を判定する判定部を更に備える、
    請求項１～３のいずれか１つに記載の判定システム。
  5. 　前記算出条件は、少なくとも前記射出成形機が成形品を成形する成形工程、観測対象となる前記所定の物理量の種類、及び該物理量に基づいて算出される特徴量とを関連づけた条件である、
    請求項１～３のいずれか１つに記載の判定システム。
  6. 　オペレータからの指示を受け付ける入力装置であって、前記判定装置とネットワークを介して接続された前記入力装置を更に備え、
    　前記入力装置は、前記算出条件の入力を受け付ける入力受付部を備える、
    請求項１～３のいずれか１つに記載の判定システム。
  7. 　前記入力受付部は、前記算出条件を外部機器から受け付ける、
    請求項６に記載の判定システム。
  8. 　前記特徴量算出部が算出した前記特徴量及び前記判定部の判定結果に関連づけられた情報の少なくともいずれかを表示出力する、
    請求項４に記載の判定システム。
  9. 　前記判定部の判定結果が異常となった場合、前記射出成形機の運転を停止する、
    請求項４に記載の判定システム。
  10. 　射出成形機の物理量を観測し、前記射出成形機の状態を判定する判定システムにおいて実行される方法であって、
    　前記判定システムを構成するコンピュータのいずれかが、
    　　所定の物理量に係る時系列データの特徴の算出に係る算出条件における選択肢を定義した入力条件に基づいて、前記選択肢に応じた算出条件の入力を受け付けるステップ、
    　　受け付けた前記算出条件を取得するステップ、
    　　前記射出成形機に係る状態を示すデータとして所定の物理量に係る時系列データを観測するステップ、
    　　取得した前記算出条件と、観測した前記時系列データとに基づいて、前記時系列データの内から、前記算出条件に合致する特徴量を算出するステップ、
    　　算出した特徴量と所定の閾値とを比較して前記射出成形機の状態を判定するステップ、
    を少なくとも実行する方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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