WO2024202097A1 - 推奨材料検索システム、推奨材料検索方法およびプログラム - Google Patents

推奨材料検索システム、推奨材料検索方法およびプログラム Download PDF

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裕樹 中土
遼太郎 島田
漢 小林
一希 服部
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Hitachi Ltd
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    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a recommended material search system, a recommended material search method, and a program.
  • the present invention claims priority to Japanese Patent Application No. 2023-049551, filed on March 27, 2023, and the contents of that application are incorporated by reference into this application in designated countries where incorporation by reference to literature is permitted.
  • Patent Document 1 discloses a molding condition determination support device that estimates the molten state of resin in a cavity. Specifically, Patent Document 1 describes the device as including "a feature amount generation unit that generates a group of feature amounts related to detection data based on detection data detected during molding by a sensor attached to the injection molding machine, an identification parameter value calculation unit that calculates resin state identification parameters that represent the molten state of resin corresponding to each feature amount based on the group of feature amounts and the group of control parameter values, and a group acquisition unit that acquires groups of molten states of resin by applying multivariate analysis with resin state identification as an explanatory variable based on the resin state identification parameter values.”
  • the molding condition determination support device in Patent Document 1 groups the molten state of the resin in the cavity and determines the amount of correction to the injection molding conditions according to the group.
  • the technology in this document is related to the determination of injection molding conditions, and does not take into account the selection of candidate materials at an earlier stage. Therefore, it is difficult to solve the above problems using the technology in Patent Document 1.
  • the present invention was made in consideration of the above problems, and aims to enable the selection of more appropriate candidate materials while taking into account molding quality.
  • a recommended material search system for solving the above problems is a recommended material search system having one or more processors and one or more memory resources, the memory resource storing a material search program, and executing the material search program, the processor searches for recommended materials using predetermined physical property evaluation items and physical property values as search conditions, determines a recommendation rank for the recommended materials based on a comparison of the similarity between the molding quality of the searched recommended materials and the molding quality of a reference material, and outputs a search result in which the recommended materials are associated with the recommendation ranks.
  • the present invention makes it possible to select more appropriate recommended materials that take molding quality into consideration.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall configuration of a recommended material search system.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of a recommended material search device.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of material information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of physical property information.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a formula and a graph used to calculate liquidity.
  • FIG. 11 is a flow diagram showing an example of a recommended material search process.
  • FIG. 11 is a flow diagram showing an example of a similarity comparison process.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a data plot of a reference material and a candidate material.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of distribution of forming quality of a standardized reference material and a candidate material.
  • 11 is a diagram showing an example of the relationship between the Euclidean distance between a reference material and a candidate material and the similarity of molding quality.
  • FIG. 11 is a diagram showing
  • the computer executes the program using a processor (e.g., CPU: Central Processing Unit, GPU: Graphics Processing Unit) and performs the processing defined in the program while using storage resources (e.g., memory resources) and interface devices (e.g., communication ports). Therefore, the processor may be the entity that executes the processing performed by the program.
  • a processor e.g., CPU: Central Processing Unit, GPU: Graphics Processing Unit
  • storage resources e.g., memory resources
  • interface devices e.g., communication ports
  • the subject of processing performed by executing a program may be a controller, device, system, computer, or node having a processor.
  • the subject of processing performed by executing a program may be a calculation unit (processing unit), and may include a dedicated circuit that performs specific processing.
  • a dedicated circuit is, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a CPLD (Complex Programmable Logic Device), etc.
  • the program may also be installed on the computer from a program source.
  • the program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable storage medium.
  • the program distribution server may include a processor and a storage resource that stores the program to be distributed, and the processor of the program distribution server may distribute the program to be distributed to other computers.
  • two or more programs may be realized as one program, and one program may be realized as two or more programs.
  • the recommended material search system includes a recommended material search device and an external device, and searches for materials that have a high similarity to the molding quality of a reference material as recommended materials.
  • the recommended material search system is capable of searching for various types of materials, but in this embodiment, materials used in injection molding (e.g. recycled materials such as resin and plastic materials) are used as an example for explanation.
  • the recommended material search system is used to select suitable candidate materials (hereinafter sometimes referred to as “candidate materials,” “recommended materials,” or “recommended materials”) that can be used to manufacture a target product, for example, when a manufacturer is attempting to change from a material currently in use to another material (e.g., recycled material).
  • the recommended material search device accepts input of, for example, materials currently being used in the manufacture of a product or materials expected to be used as reference materials (hereinafter sometimes referred to as "reference materials").
  • reference materials materials currently being used in the manufacture of a product or materials expected to be used as reference materials
  • the recommended material search device narrows down the candidate materials based on the values of physical properties that the search user places importance on, and then determines the recommended ranking of the candidate materials in order of their molding quality being closest to the reference material, and outputs the results as search results.
  • This type of recommended material search system can select materials with similar molding quality to the materials used in current products as candidate materials and present the search results to manufacturers, etc. In other words, the system can realize the selection of more appropriate recommended materials that take molding quality into consideration.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a recommended material search system 1000.
  • the recommended material search device 100 acquires material data (e.g., material information and physical property information) from an external device 10 such as a computer of a material manufacturer or a recycler, and stores the data in a database.
  • the recommended material search device 100 also receives a search request for a candidate material from the external device 10, which is, for example, a computer of a manufacturer.
  • the recommended material search device 100 also searches for suitable candidate materials from a database using predetermined information (e.g., physical property information and molding quality information), and outputs a search result with a recommendation ranking based on the similarity to a reference material.
  • predetermined information e.g., physical property information and molding quality information
  • ⁇ General configuration of recommended material search device 100> 2 is a diagram showing an example of a schematic configuration of the recommended material searching device 100.
  • the recommended material searching device 100 (processor system) is connected to an external device 10 so as to be able to communicate with each other via, for example, a communication cable or a predetermined communication network (for example, the Internet, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network)) N.
  • a communication cable or a predetermined communication network for example, the Internet, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) N.
  • the external device 10 is a device that transmits various information to the recommended material search device 100.
  • the external device 10 is, for example, a computer of a material manufacturer or a recycler, and transmits material data to the recommended material search device 100. (e.g., material information, physical property information, etc.)
  • the external device 10 is a device that issues search requests to the recommended material search device 100 and displays search results.
  • the external device 10 corresponds to a computer of a business entity, such as a manufacturer, that uses the search service provided by this system.
  • the recommended material searching device 100 is a processor system that executes various processes by having the processor 20 read programs and various information stored in the memory resource 30. Specifically, the recommended material searching device 100 executes a recommended material searching process that searches for a recommended material (candidate material) that has a similar forming quality to a reference material. The details of this process will be described later.
  • the recommended material search device 100 is, for example, a server computer, a cloud server, or a personal computer, and is a system that includes at least one of these computers.
  • the recommended material search device 100 has a processor 20, a memory resource 30, an NI (Network Interface Device) 40, and a UI (User Interface Device) 50.
  • NI Network Interface Device
  • UI User Interface Device
  • the processor 20 is an arithmetic device that reads the program 210 stored in the memory resource 30 and executes the processing corresponding to the program 210.
  • Examples of the processor 20 include a microprocessor 20, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or other semiconductor devices capable of performing calculations.
  • Memory resource 30 is a storage device that stores various types of information.
  • memory resource 30 is a non-volatile or volatile storage medium such as RAM (Random Access Memory) or ROM (Read Only Memory).
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • memory resource 30 may also be a rewritable storage medium such as a flash memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a USB (Universal Serial Bus) memory, a memory card, or a hard disk.
  • the NI 40 is a communication device that communicates information with the external device 10.
  • the NI 40 communicates information with the external device 10 via a predetermined communication network N, such as a LAN or the Internet. Unless otherwise specified below, it is assumed that information communication between the recommended material search device 100 and the external device 10 is performed via the NI 40.
  • the UI 50 is an input device that inputs instructions from the user (operator) to the recommended material search device 100, and an output device that outputs information generated by the recommended material search device 100.
  • input devices include a keyboard, a touch panel, a pointing device such as a mouse, and a voice input device such as a microphone.
  • output devices include, for example, displays, printers, and voice synthesizers.
  • user operations on the recommended material search device 100 are assumed to be performed via the UI 50.
  • each configuration, function, processing means, etc. of the recommended material search device 100 may be realized in part or in whole by hardware, for example by designing it as an integrated circuit. Furthermore, the recommended material search device 100 may also realize each function in part or in whole by software, or by a combination of software and hardware. Furthermore, the recommended material search device 100 may use hardware having fixed circuits, or may use hardware having at least some of the circuits that are changeable.
  • the recommended material search device 100 can also realize a system by having a user (operator) implement some or all of the functions and processes realized by each program.
  • the programs executed by the recommended material search device 100 may be stored in a non-volatile storage medium that can be read by the device.
  • the programs stored in the non-volatile storage medium may be directly read by the recommended material search device 100, or a processor system for program distribution may read the programs from the medium and then transmit (distribute) the programs to the recommended material search device 100.
  • Examples of non-volatile storage media include the non-volatile memory described as the memory resource 30, but other optical disk media may also be used.
  • the material information DB 110 is a database that stores material information.
  • the material information includes information about various materials (including virgin materials and recycled materials) used in the manufacture of products.
  • identification information 110a, material name/type 110b, model number 110c, material manufacturer 110d, lot number 110e, and blending ratio 110f are registered in association with each other.
  • FIG. 3 shows an example of material information.
  • identification information 110a is information for uniquely identifying materials registered in each record of the material information.
  • Name/type 110b is information indicating the name and type of material (for example, type of resin or plastic material).
  • Model number 110c, material manufacturer 110d, and lot number 110e are information indicating the material model number, material manufacturer, and lot number, respectively.
  • Mixing ratio 110f is information indicating, for example, the mixing ratio of virgin material to recycled material.
  • the physical property information DB 120 is a database that stores physical property information.
  • the physical property information includes the physical property values of each material. Specifically, the physical property information includes identification information 120a and the name of the material. A type 120b, a material manufacturer 120c, and a physical property value 120d are registered in association with each other.
  • FIG. 4 shows an example of physical property information.
  • identification information 120a is information that uniquely identifies a material, and corresponds to the identification information of the material information.
  • Name/type 120b and material manufacturer 120c are information that respectively indicate the name and type of the material, and the manufacturer of the material.
  • the physical property values 120d are information about the physical properties of each material, and physical properties such as mechanical properties and thermal properties and their values are registered.
  • mechanical properties include, for example, elastic modulus, tensile strength, and impact properties
  • thermal properties include, for example, crystallization temperature, melting temperature, and thermal deformation temperature. Note that these physical properties are only examples, and in addition to the above examples, various types of physical properties and their values are registered in the physical property information.
  • the molding quality information DB 130 is a database that stores molding quality information.
  • the molding quality information includes information on molding quality, such as the fluidity (viscosity characteristic amount) and shrinkage of a material. In the present embodiment, the following description will be given taking the fluidity and shrinkage as examples of molding quality.
  • Fluidity is information that indicates the fluidity of a material, and is calculated, for example, based on the output value from a pressure sensor when prototyping test pieces using an injection molding machine.
  • Shrinkage is information that indicates the shrinkage of a material, and is obtained, for example, based on dimensional measurements of the test pieces.
  • Such prototypes are made multiple times (e.g., 10 times) for each combination of material type, model number, material manufacturer, and lot number, and the values related to fluidity and shrinkage are registered in the molding quality information each time.
  • Figure 5 shows an example of a formula and graph used to calculate fluidity (viscosity characteristic).
  • the graph shows the relationship between the sensor pressure P and time t when the speed is controlled at a constant speed from the speed control start time tint to the end time tvend, and pressure control is performed with variable pressure after tvend.
  • the viscosity characteristic ( ⁇ index) is the characteristic of the speed controlled section (tint to tvend).
  • the value of fluidity (viscosity characteristic) is calculated based on the following formula (1).
  • P(t) represents the total sensor pressure over time t.
  • the values of fluidity and shrinkage are registered in the molding quality information in association with the material identification information (corresponding to the identification information in the material information) and the number of prototypes (e.g., nth time).
  • the environmental information DB 140 is a database that stores environmental information.
  • the environmental information includes information related to environmental load, such as the amount of carbon dioxide emissions.
  • information on environmental load and identification information of materials are registered in association with each other.
  • the material search program 211 is a program for searching for recommended materials (candidate materials). Specifically, the material search program 211 executes a recommended material search process. More specifically, the material search program 211 searches a database for candidate materials and outputs the search results with a recommendation ranking based on the similarity with the forming quality of a reference material.
  • ⁇ Processing Description> 6 is a flow diagram showing an example of a recommended material search process. This process is executed by the processor 20 that has read the material search program 211 when the recommended material search device 100 receives a search request for a recommended material from the external device 10.
  • the processor 20 accepts input of the reference material from the external device 10 (step S10). Specifically, the processor 20 accepts input of, for example, the name and type of the reference material from a search user of the external device 10.
  • the processor 20 acquires the material information of the reference material that has been input (step S20). Specifically, the processor 20 retrieves the corresponding material information from the material information DB 110 based on the name and type of the input reference material. The processor 20 also acquires the corresponding physical property information and molding quality information from the physical property information DB 120 and molding quality information DB 130, respectively, based on the identification information 110a of the retrieved material information.
  • the processor 20 accepts the selection of a physical property evaluation item and the input of an evaluation physical property value (step S30). Specifically, the processor 20 accepts the selection of a physical property evaluation item that the search user places importance on from among a plurality of physical property evaluation items that correspond to the physical property values 120d in the physical property information of the reference material, such as the elastic modulus in mechanical properties and the crystallization temperature in thermal properties. For example, if the elastic modulus, tensile strength, and melting temperature are registered as the physical property values 120d in the physical property information of the reference material, the processor 20 accepts the selection of the physical property evaluation items that the search user places importance on from among these (e.g., tensile strength and melting temperature).
  • the processor 20 accepts the selection of the physical property evaluation items that the search user places importance on from among these (e.g., tensile strength and melting temperature).
  • the processor 20 also accepts input of evaluation property values for the selected physical property evaluation items. For example, if modulus of elasticity and crystallization temperature are selected as physical property evaluation items, the processor 20 accepts the numerical range of modulus of elasticity and crystallization temperature desired (accepted) by the search user as the evaluation property value.
  • the processor 20 determines search conditions for the candidate materials (step S40). Specifically, the processor 20 determines the input physical property evaluation items and evaluation physical property values as search conditions for the candidate materials.
  • the processor 20 may also include the type of reference material in the search conditions. By including the type of reference material as a search condition, the processor 20 can narrow the search range to a narrower range, thereby reducing the processing load.
  • the processor 20 executes a search for candidate materials (step S50). Specifically, the processor 20 searches the physical property information DB 120 and the material information DB 110 based on the search conditions, and identifies candidate materials that satisfy the search conditions. Note that typically, multiple candidate materials that satisfy the search conditions are identified.
  • the processor 20 executes a similarity comparison process (step S60). Specifically, the processor 20 compares the similarity between the reference material and the candidate material based on the Euclidean distance between the two materials.
  • FIG. 7 is a flow diagram showing an example of a similarity comparison process.
  • the processor 20 generates a data plot of the reference material and the candidate material (step S061). Specifically, the processor 20 generates a data plot of the reference material and the candidate material based on predetermined quality evaluation items. More specifically, the processor 20 generates a data plot in which the shrinkage of each of the reference material and the candidate material is quality evaluation item 1 (horizontal axis) and the fluidity is quality evaluation item 2 (vertical axis).
  • Figure 8 shows an example of a data plot for a reference material and a candidate material. As shown in the figure, even if the reference material and candidate materials are materials with the same lot number, there is some variation in the molding quality for each measurement. For this reason, the data plot is represented by a cloud of points that show the variation (distribution) of molding quality for each of the reference material and candidate materials.
  • the processor 20 standardizes the reference material and the candidate materials based on the statistics (step S062).
  • the data plots are data in which the values of the quality evaluation items for different types of materials are expressed as a point cloud, and therefore the absolute values are not consistent. Therefore, the processor 20 uses the data plots to standardize the reference material and the candidate materials based on statistics such as the average value and standard deviation of the materials.
  • the normalization is performed using the following equations (2) and (3).
  • X'Ai indicates the position of candidate material A in the horizontal direction after standardization.
  • XAi indicates the plot position of candidate material A in the horizontal direction before standardization.
  • Xo indicates the average value in the horizontal direction of the reference material before standardization.
  • ⁇ xo indicates the standard deviation in the horizontal direction of the reference material before standardization.
  • Y'Ai indicates the position of the candidate material A in the vertical axis direction after standardization.
  • YAi indicates the plot position of the candidate material A in the vertical axis direction before standardization.
  • Yo indicates the average value in the vertical axis direction of the reference material before standardization.
  • ⁇ yo indicates the standard deviation in the vertical axis direction of the reference material before standardization.
  • equations (2) and (3) are used to normalize other candidate materials in a similar manner.
  • Figure 9 shows an example of the distribution of forming quality for standardized reference material and candidate materials. Standardization quantifies the variation in forming quality for the reference material and each candidate material, making them mutually comparable.
  • the processor 20 calculates the Euclidean distance used in the similarity comparison (step S063). Specifically, the processor 20 calculates the Euclidean distance between the point group (cluster) of the reference material and the point group (cluster) of the candidate material using a known method such as the group averaging method. The calculation of the Euclidean distance d is performed using the following formula (4).
  • the above formula (4) represents the sum of the distances of all the standardized plotted points.
  • n indicates the number of plots of candidate material A.
  • m indicates the number of plots of the reference material.
  • i and j are subscripts indicating a point of the sum.
  • the formula (4) is also used in the case of other candidate materials.
  • the processor 20 compares the similarity between the reference material and the candidate materials (step S64). Specifically, the processor 20 compares the similarity between the reference material and each candidate material based on the magnitude of the Euclidean distance. More specifically, the processor 20 evaluates that the closer the Euclidean distance, the higher the similarity. This is because the similarity is proportional to the Euclidean distance between the reference material and the recommended material, which becomes comparable by standardizing the molding quality.
  • the processor 20 also determines the recommendation order of the candidate materials based on the comparison of the similarities (step S65). Specifically, the processor 20 determines the recommendation order of the candidate materials by assigning a higher recommendation order to the materials with higher similarities.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the relationship between the Euclidean distance between a reference material and a candidate material, and the similarity of molding quality.
  • the example shown shows that the Euclidean distance from the reference material is closest to the candidate material B, C, and A in that order.
  • the processor 20 evaluates the candidate materials B, C, and A in order as having the highest similarity to the molding quality of the reference material, and determines the recommended ranking of each candidate material according to this order.
  • step S70 ( Figure 6).
  • the processor 20 calculates the environmental impact based on the environmental information (step S70). Specifically, the processor 20 identifies the corresponding environmental information based on the identification information of the candidate material. The processor 20 also uses the identified environmental information to calculate the environmental impact related to a specific environmental load, such as the amount of carbon dioxide emissions. Note that the environmental impact may be the numerical value related to the environmental load registered in the environmental information.
  • the processor 20 outputs the search results (step S80). Specifically, the processor 20 generates search results that associate material information for each candidate material with a recommendation ranking, and outputs (transmits) the search results to the search user's computer.
  • the processor 20 may also include physical property information and molding quality information for the candidate materials in the search results.
  • This type of recommended material search system makes it possible to select more appropriate recommended materials that take molding quality into consideration.
  • the recommended material search device quantifies the variation in molding quality such as fluidity and shrinkage, and determines the recommended order by comparing the similarity between the standardized reference material and the candidate materials. Therefore, the recommended material search system can search for recommended materials with appropriate molding quality similar to the molding quality of the reference material.
  • search results include information about the environmental impact of the recommended materials, so search users can select suitable materials while also taking the environmental impact into consideration.
  • the recommended material search device 100 may also add the cost of the recommended material to the search results.
  • the cost-related information may be managed, for example, by linking it to various materials in the material information.
  • the search user can select a suitable material by referring to the cost of the recommended material in addition to the similarity to the reference material and the environmental impact.
  • the above embodiment was described on the assumption that the material information DB 110, the physical property information DB 120, the molding quality DB, and the environmental information DB 140 are stored in advance in the memory resource 30, but these databases may be stored in another computer (e.g., a cloud server). That is, in this case, the recommended material search system 1000 includes a computer (cloud server) that stores the databases.
  • the recommended material search device 100 searches for and acquires the target material information, physical property information, molding quality information, and environmental information from the database of the computer (cloud server) when executing the recommended material search process.
  • a recommended material search system configured in this way can also enable the selection of more appropriate recommended materials that take molding quality into consideration.
  • the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments and modifications, but includes various other embodiments and modifications.
  • the above-mentioned embodiments have been described in detail to clearly explain the present invention, and are not necessarily limited to those having all of the configurations described.
  • it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment or modification and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and do not necessarily show all the control lines and information lines in the product. In reality, it can be considered that almost all components are interconnected.

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Abstract

成形品質を考慮したより適切な推奨材の選定を可能にすることができる。　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有する推奨材料検索システムであって、前記メモリリソースは、材料検索プログラムを記憶し、前記材料検索プログラムを実行することで、前記プロセッサは、所定の物性評価項目および物性値を検索条件として推奨材を検索し、検索された前記推奨材の成形品質と、基準材の成形品質と、の類似度の比較に基づき前記推奨材の推奨順位を決定し、前記推奨材に前記推奨順位を対応付けた検索結果を出力する。

Description

推奨材料検索システム、推奨材料検索方法およびプログラム
　本発明は、推奨材料検索システム、推奨材料検索方法およびプログラムに関する。本発明は2023年3月27日に出願された日本国特許の出願番号2023-049551の優先権を主張し、文献の参照による織り込みが認められる指定国については、その出願に記載された内容は参照により本出願に織り込まれる。
　近年、プラスチックの需要は増加傾向にある一方で、今後は、枯渇資源である石油由来の新規プラスチックの生産量が減少し、再生プラスチックの割合が大幅に増加すると予想されている。
　また、最近では、外観部品等に再生材を適用した製品のリリースが増加しており、再生材の活用が新たな競争軸となりつつある。
　しかしながら、急速に高まる再生材需要に対して、現状は、候補材を選定するための方法やデータが不十分な状態と言える。そのため、製造メーカ等は、適切な候補材を採用するまでに試作を繰り返す必要があり、多大な時間と費用がかかることが課題となっている。
　なお、特許文献１には、キャビティ内の樹脂の溶融状態を推定する成形条件決定支援装置が開示されている。具体的には、特許文献１には、「射出成形機に取り付けられたセンサにより成形時に検出された検出データに基づいて、検出データに関する特徴量群を生成する特徴量生成部と、特徴量群および制御パラメータ値群に基づいて、それぞれの特徴量に対応する樹脂の溶融状態を表す樹脂状態識別パラメータを演算する識別パラメータ値演算部と、樹脂状態識別パラメータ値に基づいて、樹脂状態識別を説明変数とする多変量解析を適用することにより、樹脂の溶融状態のグループを取得するグループ取得部とを備える」と記載されている。
特開２０２１－１９１６２１号公報
　再生材活用の活性化に伴い、今後は再生材を製品の外観部品に適用する割合がより増えるものと予想される。一方で、外観部品に再生材を用いる場合、内部部品に用いる場合に比べて、寸法や成形品質精度の要求スペックが高くなる。そのため、要求スペックに応じた適切な再生材を選定できないと、射出成形段階での調整では対応しきれない場合が生じ得る。
　なお、特許文献１の成形条件決定支援装置は、キャビティ内の樹脂の溶融状態をグループ分けし、当該グループに応じた射出成形条件の修正量を決定している。しかしながら、同文献の技術は、射出成形条件の決定に関するものであり、それよりも前段階の候補材の選定については考慮されていない。そのため、特許文献１の技術では、上記課題を解決することが難しい。
　本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、成形品質を考慮したより適切な候補材の選定を可能にすることを目的とする。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記の課題を解決する本発明の一態様に係る推奨材料検索システムは、１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有する推奨材料検索システムであって、前記メモリリソースは、材料検索プログラムを記憶し、前記材料検索プログラムを実行することで、前記プロセッサは、所定の物性評価項目および物性値を検索条件として推奨材を検索し、検索された前記推奨材の成形品質と、基準材の成形品質と、の類似度の比較に基づき前記推奨材の推奨順位を決定し、前記推奨材に前記推奨順位を対応付けた検索結果を出力する。
　本発明によれば、成形品質を考慮したより適切な推奨材の選定を可能にすることができる。
　なお、上記以外の課題、構成および効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
推奨材料検索システムの全体構成の一例を示した図である。 推奨材料検索装置の概略構成の一例を示した図である。 材料情報の一例を示した図である。 物性情報の一例を示した図である。 流動性の算出に用いる数式およびグラフの一例を示した図である。 推奨材料検索処理の一例を示したフロー図である。 類似度比較処理の一例を示したフロー図である。 基準材と候補材のデータプロットの一例を示した図である。 基準化された基準材および候補材の成形品質の分布例を示した図である。 基準材および候補材のユークリッド距離と、成形品質の類似度と、の関係の一例を示した図である。
　以下の実施形態は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。また、特に限定しない限り、各構成要素は、単数でも複数でも構わない。
　また、図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
　また、各種情報の例として、「テーブル」や「リスト」等の表現を用いて説明することがあるが、各種情報はこれら以外のデータ構造で表現されてもよい。例えば、「＊＊テーブル」等の各種情報は、「＊＊情報」としてもよい。また、識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
　また、同一あるいは同様の機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
　また、実施形態において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ、ＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリリソース）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしてもよい。
　同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部（処理部）であれば良く、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）等である。
　また、プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、実施例において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
　本実施形態に係る推奨材料検索システムは、推奨材料検索装置と、外部装置と、を有し、基準になる材料の成形品質と類似度の高い材料を推奨材料として検索するシステムである。なお、推奨材料検索システムは、様々な種類の材料を検索可能であるが、本実施形態では、射出成形に用いられる材料（例えば、樹脂材やプラスチック材などの再生材）を一例として説明を行う。
　推奨材料検索システムは、例えば、製造メーカが現在使用している材料から他の材料（例えば、再生材）に変更を試みる場合など、対象製品の製造に使用できる好適な候補の材料（以下、「候補材」、「推奨材」あるいは「推奨材料」という場合がある）を選定する際に利用される。
　具体的には、推奨材料検索装置は、例えば製品の製造に使用している現行の材料や使用を想定している材料を基準の材料（以下、「基準材」という場合がある）として入力を受け付ける。また、推奨材料検索装置は、検索ユーザが重視する物性の値に基づき候補材を絞り込んだ後、成形品質が基準材に近い順に候補材の推奨順位を決定し、検索結果として出力する。
　このような推奨材料検索システムによれば、現行製品等の使用材料と成形品質の近い材料を候補材として選定し、製造メーカ等に検索結果を提示することができる。すなわち、当該システムは、成形品質を考慮したより適切な推奨材の選定を実現することができる。
　＜推奨材料検索システム１０００の全体構成＞
　図１は、推奨材料検索システム１０００の全体構成の一例を示した図である。図示するように、推奨材料検索装置１００は、例えば、材料メーカやリサイクラの計算機といった外部装置１０から材料データ（例えば、材料情報や物性情報など）を取得し、データベースに格納する。また、推奨材料検索装置１００は、例えば、製造メーカの計算機である外部装置１０から候補材の検索要求を受け付ける。また、推奨材料検索装置１００は、所定情報（例えば、物性情報や成形品質情報）を用いて好適な候補材をデータベースから検索し、基準材との類似度に基づく推奨順位を付帯した検索結果を出力する。
　＜推奨材料検索装置１００の概略構成＞
　図２は、推奨材料検索装置１００の概略構成の一例を示した図である。図示するように、推奨材料検索装置１００（プロセッサシステム）は、例えば通信ケーブルや所定の通信ネットワーク（例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）あるいはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）など）Ｎにより外部装置１０と相互通信可能に接続されている。
　＜＜外部装置１０＞＞
　外部装置１０は、推奨材料検索装置１００へ各種の情報を送信する装置である。この場合、外部装置１０は、例えば材料メーカやリサイクラの計算機であって、推奨材料検索装置１００に対して材料データ（例えば、材料情報や物性情報など）を送信する。
　また、外部装置１０は、推奨材料検索装置１００に対して検索要求を行ったり、検索結果を表示する装置である。この場合、外部装置１０は、例えば製造メーカなど、本システムが提供する検索サービスを利用する事業者等の計算機が該当する。
＜＜推奨材料検索装置１００の詳細＞＞
　推奨材料検索装置１００は、メモリリソース３０に格納されたプログラムや各種の情報をプロセッサ２０が読み込むことにより、様々な処理を実行するプロセッサシステムである。具体的には、推奨材料検索装置１００は、基準材の成形品質に類似する推奨材（候補材）を検索する推奨材料検索処理を実行する。なお、当該処理の詳細については後述する。
　推奨材料検索装置１００は、例えば、サーバ計算機やクラウドサーバあるいはパーソナルコンピュータであり、少なくともこれらの計算機を１つ以上含むシステムである。
　具体的には、推奨材料検索装置１００は、プロセッサ２０と、メモリリソース３０と、ＮＩ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｄｅｖｉｃｅ）４０と、ＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｄｅｖｉｃｅ）５０と、を有している。
　プロセッサ２０は、メモリリソース３０に格納されているプログラム２１０を読み込んで、当該プログラム２１０に対応する処理を実行する演算装置である。なお、プロセッサ２０は、マイクロプロセッサ２０、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、あるいはその他の演算できる半導体デバイス等が一例として挙げられる。
　メモリリソース３０は、各種の情報を記憶する記憶装置である。具体的には、メモリリソース３０は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性あるいは揮発性の記憶媒体である。なお、メモリリソース３０は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクあるいはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などの書き換え可能な記憶媒体や、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリ、メモリカードおよびハードディスクであっても良い。
　ＮＩ４０は、外部装置１０との間で情報通信を行う通信装置である。ＮＩ４０は、例えばＬＡＮやインターネットなど所定の通信ネットワークＮを介して外部装置１０との間で情報通信を行う。なお、以下で特に言及しない場合、推奨材料検索装置１００と外部装置１０との情報通信は、ＮＩ４０を介して実行されているものとする。
　ＵＩ５０は、ユーザ（オペレータ）の指示を推奨材料検索装置１００に入力する入力装置、および、推奨材料検索装置１００で生成した情報等を出力する出力装置である。入力装置には、例えばキーボード、タッチパネル、マウスなどのポインティングデバイスや、マイクロフォンのような音声入力装置などがある。
　また、出力装置には、例えばディスプレイ、プリンタ、音声合成装置などがある。なお、以下で特に言及しない場合は、推奨材料検索装置１００に対するユーザの操作（例えば、情報の入力、出力および処理の実行指示など）は、ＵＩ５０を介して実行されているものとする。
　また、推奨材料検索装置１００の各構成、機能、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、推奨材料検索装置１００は、各機能の一部または全部を、ソフトウェアにより実現することもできるし、ソフトウェアとハードウェアとの協働により実現することもできる。また、推奨材料検索装置１００は、固定的な回路を有するハードウェアを用いても良いし、少なくとも一部の回路を変更可能なハードウェアを用いてもよい。
　また、推奨材料検索装置１００は、各プログラムにより実現される機能や処理の一部または全部をユーザ（オペレータ）が実施することで、システムを実現することもできる。
　なお、推奨材料検索装置１００で実行されるプログラムは、当該装置が読み込み可能な不揮発ストレージ媒体に格納されても良い。不揮発ストレージ媒体に格納されたプログラムは、直接、推奨材料検索装置１００が読み込んでも良いが、プログラム配信用のプロセッサシステムが当該媒体からプログラムを読み込み、その後、プログラム配信用のプロセッサシステムから推奨材料検索装置１００に当該プログラムを送信（配信）しても良い。なお、不揮発ストレージ媒体の例は、メモリリソース３０として説明した不揮発メモリなどが挙げられるが、それ以外の光ディスク媒体でも良い。
　＜＜＜材料情報ＤＢ１１０＞＞＞
　材料情報ＤＢ１１０は、材料情報を格納しているデータベースである。材料情報には、製品の製造に用いられる各種の材料（バージン材や再生材を含む）に関する情報が登録されている。具体的には、材料情報には、識別情報１１０ａと、材料の名称・種類１１０ｂと、型番１１０ｃと、材料メーカ１１０ｄと、ロット番号１１０ｅと、配合比率１１０ｆと、が対応付けられて登録されている。
　図３は、材料情報の一例を示した図である。ここで、識別情報１１０ａは、材料情報の各レコードに登録されている材料を一意に識別するための情報である。名称・種類１１０ｂは、材料の名称および種類（例えば、樹脂材やプラスチック材の種類）を示す情報である。型番１１０ｃ、材料メーカ１１０ｄおよびロット番号１１０ｅは各々、材料の型番と、材料の製造メーカと、ロット番号と、を示す情報である。配合比率１１０ｆは、例えば、バージン材と再生材の配合比率を示す情報である。
　なお、各材料は、同じ種類であっても、材料メーカに応じて異なる型番やグレードが割り付けられ、物性なども相互に異なる。そのため、材料情報は、同じ種類であっても、異なる型番やグレードの材料を別種類の材料として登録している。
　＜＜＜物性情報ＤＢ１２０＞＞＞
　物性情報ＤＢ１２０は、物性情報を格納しているデータベースである。物性情報には、各材料の物性値が登録されている。具体的には、物性情報には、識別情報１２０ａと、材料の名称・種類１２０ｂと、材料メーカ１２０ｃと、物性値１２０ｄと、が対応付けられて登録されている。
　図４は、物性情報の一例を示した図である。ここで、識別情報１２０ａは、材料を一意に識別する情報であって、材料情報の識別情報に対応している。名称・種類１２０ｂおよび材料メーカ１２０ｃは各々、材料の名称および種類と、材料の製造メーカを示す情報である。
　また、物性値１２０ｄは、各材料の物性に関する情報であって、例えば力学特性や熱特性などの物性とその値が登録されている。ここで、力学特性には、例えば弾性率、引張強度および衝撃特性などがあり、熱特性には、例えば結晶化温度、溶融温度および熱変形温度などがある。なお、これらの物性は一例であり、物性情報には、上記の例以外にも、様々な種類の物性とその値が登録されている。
　＜＜＜成形品質情報ＤＢ１３０＞＞＞
　成形品質情報ＤＢ１３０は、成形品質情報を格納しているデータベースである。成形品質情報には、例えば、材料の流動性（粘性特徴量）や収縮性など、成形品質に関する情報が登録されている。なお、本実施形態では、流動性および収縮性を成形品質の一例として以下の説明を行う。
　流動性は、材料の流動性を示す情報であって、例えば射出成形機による試験片の試作時において、圧力センサからの出力値に基づき算出される。また、収縮性は、材料の収縮性を示す情報であって、例えば試験片の寸法測定に基づき取得される。
　なお、このような試作は、例えば、各々の材料種類、型番、材料メーカおよびロット番号の組み合わせごとに複数回ずつ（例えば、１０回ずつ）施行され、都度、流動性および収縮性に関する値が成形品質情報に登録される。
　図５は、流動性（粘性特徴量）の算出に用いる数式およびグラフの一例を示した図である。図示するグラフは、速度制御の開始時間ｔintから終了時間ｔvendまでの区間を速度一定で制御し、ｔvend以降、圧力可変とした圧力制御を行った場合のセンサ圧力Ｐと時間ｔとの関係を示している。なお、粘性特徴量（μindex）は、速度制御した区間（ｔintからｔvend）の特徴量である。流動性（粘性特徴量）の値は、以下の式（１）に基づき算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、Ｐ（ｔ）は、変化する時間ｔにおけるセンサ圧力の総和を示す。
　なお、流動性や収縮性の値は、材料の識別情報（材料情報の識別情報に対応）と、試作回数（例えば、ｎ回目など）と、に対応付けられて成形品質情報に登録されている。
　＜＜＜環境情報ＤＢ１４０＞＞＞
　環境情報ＤＢ１４０は、環境情報を格納しているデータベースである。なお、環境情報には、環境負荷に関する情報であって、例えば二酸化炭素の排出量などを示す情報が登録されている。具体的には、環境情報には、環境負荷に関する情報と、材料の識別情報（材料情報の識別情報に対応）と、が対応付けられて登録されている。
　＜＜＜材料検索プログラム２１１＞＞＞
　材料検索プログラム２１１は、推奨材料（候補材）を検索するプログラムである。具体的には、材料検索プログラム２１１は、推奨材料検索処理を実行する。より具体的には、材料検索プログラム２１１は、データベースから候補材を検索し、基準材の成形品質との類似度に基づく推奨順位を付帯した検索結果を出力する。
　以上、推奨材料検索装置１００の詳細について説明した。
　＜処理の説明＞
　図６は、推奨材料検索処理の一例を示したフロー図である。当該処理は、推奨材料検索装置１００が推奨材料の検索要求を外部装置１０から受け付けると、材料検索プログラム２１１を読み込んだプロセッサ２０により実行される。
　処理が開始されると、プロセッサ２０は、基準材の入力を外部装置１０から受け付ける（ステップＳ１０）。具体的には、プロセッサ２０は、例えば基準材の名称・種類の入力を外部装置１０の検索ユーザから受け付ける。
　次に、プロセッサ２０は、入力を受け付けた基準材の材料情報等を取得する（ステップＳ２０）。具体的には、プロセッサ２０は、入力された基準材の名称・種類に基づき、材料情報ＤＢ１１０から該当する材料情報を引き当てる。また、プロセッサ２０は、引き当てた材料情報の識別情報１１０ａに基づき、対応する物性情報と成形品質情報とを各々、物性情報ＤＢ１２０および成形品質情報ＤＢ１３０から取得する。
　次に、プロセッサ２０は、物性評価項目の選択と、評価物性値の入力と、を受け付ける（ステップＳ３０）。具体的には、プロセッサ２０は、例えば力学特性における弾性率等や熱特性における結晶化温度等、基準材の物性情報における物性値１２０ｄに対応する複数の物性評価項目の中から、検索ユーザが重視する物性評価項目の選択を受け付ける。例えば、基準材の物性情報における物性値１２０ｄに弾性率、引張強度および溶融温度が登録されている場合、プロセッサ２０は、この中から検索ユーザが重視する物性評価項目（例えば、引張強度および溶融温度）の選択を受け付ける。
　また、プロセッサ２０は、選択された物性評価項目について評価物性値の入力を受け付ける。例えば、物性評価項目として弾性率および結晶化温度が選択されている場合、プロセッサ２０は、検索ユーザが所望（許容）する弾性率および結晶化温度の数値範囲を評価物性値として受け付ける。
　次に、プロセッサ２０は、候補材の検索条件を決定する（ステップＳ４０）。具体的には、プロセッサ２０は、入力を受け受けた物性評価項目と、評価物性値と、を候補材の検索条件として決定する。なお、プロセッサ２０は、検索条件に基準材の種類を含めても良い。基準材の種類も検索条件とすることで、プロセッサ２０は、検索範囲をより狭範囲に絞り込むことができ、処理負荷を軽減することができる。
　次に、プロセッサ２０は、候補材の検索を実行する（ステップＳ５０）。具体的には、プロセッサ２０は、検索条件に基づき物性情報ＤＢ１２０および材料情報ＤＢ１１０を検索し、検索条件を満たす候補材を特定する。なお、通常は、検索条件を満たす複数の候補材が特定される。
　次に、プロセッサ２０は、類似度比較処理を実行する（ステップＳ６０）。具体的には、プロセッサ２０は、基準材と候補材の間のユークリッド距離に基づき、両者の類似度を比較する。
　図７は、類似度比較処理の一例を示したフロー図である。まず、プロセッサ２０は、基準材と候補材のデータプロットを生成する（ステップＳ０６１）。具体的には、プロセッサ２０は、所定の品質評価項目に基づき、基準材と候補材のデータプロットを生成する。より具体的には、プロセッサ２０は、基準材および候補材の各々の収縮性を品質評価項目１（横軸）とし、流動性を品質評価項目２（縦軸）とするデータプロットを生成する。
　図８は、基準材と候補材のデータプロットの一例を示した図である。図示するように、基準材および候補材は各々、同一ロット番号内の材料であっても、測定ごとの成形品質には若干のばらつきがある。そのため、データプロットは、基準材および候補材の各々における成形品質のばらつき（分布）を示す点群により表現されている。
　次に、プロセッサ２０は、統計量に基づき基準材および候補材の基準化を行う（ステップＳ０６２）。データプロットは、異なる種類の材料における品質評価項目の値を点群で表現しているため、相互に絶対値等が揃っていないデータである。そのため、プロセッサ２０は、データプロットを用いて、基準材および候補材の平均値や標準偏差といった統計量に基づき、これらの基準化を行う。
　なお、基準化は、以下の式（２）、（３）を用いて実行される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、「Ｘ’Ai」は、基準化後の候補材Ａの横軸方向の位置を示す。また、「ＸAi」は、基準化前の候補材Ａの横軸方向のプロット位置を示す。また、「Ｘｏ」は、基準化前の基準材の横軸方向の平均値を示す。また、「σｘｏ」は、基準化前の基準材の横軸方向の標準偏差を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　なお、「Ｙ’Ai」は、基準化後の候補材Ａの縦軸方向の位置を示す。また、「ＹAi」は、基準化前の候補材Ａの縦軸方向のプロット位置を示す。また、「Ｙｏ」は、基準化前の基準材の縦軸方向の平均値を示す。また、「σｙｏ」は、基準化前の基準材の縦軸方向の標準偏差を示す。
　また、他の候補材の基準化についても同様に、式（２）、（３）が用いられる。
　図９は、基準化された基準材および候補材の成形品質の分布例を示した図である。基準化により、基準材および各候補材の成形品質のばらつきが定量化され、相互に比較可能な形態になる。
　次に、プロセッサ２０は、類似度の比較に用いるユークリッド距離を計算する（ステップＳ０６３）。具体的には、プロセッサ２０は、例えば群平均法など公知の方法を用いて、基準材の点群（クラスタ）と候補材の点群（クラスタ）との間のユークリッド距離を計算する。なお、ユークリッド距離ｄの計算は、以下の式（４）を用いて実行される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　なお、上記の式（４）は、基準化された全てのプロット点の距離の総和を表している。ここで、ｎは、候補材Ａのプロット数を示す。また、ｍは、基準材のプロット数を示す。ｉ、ｊは、総和のある点を示す添字である。なお、他の候補材の場合も同様に、式（４）が用いられる。
　次に、プロセッサ２０は、基準材と候補材の類似度を比較する（ステップＳ６４）。具体的には、プロセッサ２０は、ユークリッド距離の大小に基づき、基準材と、各候補材との類似度を比較する。より具体的には、プロセッサ２０は、ユークリッド距離が近い程、類似度がより高いと評価する。類似度は、成形品質を基準化することで比較可能となった基準材および推奨材の間のユークリッド距離に比例するからである。
　また、プロセッサ２０は、類似度の比較に基づき、候補材の推奨順位を決定する（ステップＳ６５）。具体的には、プロセッサ２０は、類似度が高い順に高い推奨順位を割り付けることで、候補材の推奨順位を決定する。
　図１０は、基準材および候補材のユークリッド距離と、成形品質の類似度と、の関係の一例を示した図である。図示する例では、候補材Ｂ、ＣおよびＡの順に基準材とのユークリッド距離が近いことを示している。この場合、プロセッサ２０は、候補材Ｂ、Ｃ、Ａの順に基準材の成形品質に対する類似度が高いと評価し、当該順序に従って各候補材の推奨順位を決定する。
　また、プロセッサ２０は、推奨順位を決定すると、処理をステップＳ７０（図６）に移行する。
　次に、プロセッサ２０は、環境情報に基づき、環境影響度を算出する（ステップＳ７０）。具体的には、プロセッサ２０は、候補材の識別情報に基づき、対応する環境情報を特定する。また、プロセッサ２０は、特定した環境情報を用いて、例えば二酸化炭素の排出量など、所定の環境負荷に関する環境影響度を算出する。なお、環境影響度は、環境情報に登録されている環境負荷に関する数値そのものであっても良い。
　次に、プロセッサ２０は、検索結果を出力する（ステップＳ８０）。具体的には、プロセッサ２０は、各候補材の材料情報と、推奨順位とを対応付けた検索結果を生成し、検索ユーザの計算機に出力（送信）する。なお、プロセッサ２０は、候補材の物性情報や成形品質情報を検索結果に含めても良い。
　また、プロセッサ２０は、検索結果を出力すると、本フローの処理を終了する。
　以上、推奨材料検索処理について説明した。
　このような推奨材料検索システムによれば、成形品質を考慮したより適切な推奨材の選定を可能にすることができる。
　特に、推奨材料検索システムでは、推奨材料検索装置は、流動性や収縮性などの成形品質のばらつきを定量化し、基準化後の基準材と候補材との類似度を比較することにより推奨順位を決定する。そのため、推奨材料検索システムによれば、基準材の成形品質に類似する適切な成形品質の推奨材を検索することができる。
　さらに、検索結果には、環境負荷を示す情報が推奨材に付帯されているため、検索ユーザは、環境負荷をも参考にして好適な材料を選定することができる。
　なお、推奨材料検索装置１００は、検索結果に推奨材のコストを付帯させても良い。コストに関する情報は、例えば、材料情報の各種材料に紐付けられて管理されていれば良い。このような推奨材料検索システムによれば、検索ユーザは、基準材との類似度や環境負荷に加えて、推奨材のコストをも参考にして好適な材料を選定することができる。
　また、本実施形態は、上記に限られるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、前述の実施形態では、材料情報ＤＢ１１０、物性情報ＤＢ１２０、成形品質ＤＢおよび環境情報ＤＢ１４０が予めメモリリソース３０内に記憶されていることを前提に説明したが、これらのデータベースは他の計算機（例えば、クラウドサーバ）に記憶されていても良い。すなわち、この場合の推奨材料検索システム１０００には、データベースを記憶した計算機（クラウドサーバ）が構成に含まれる。
　この場合、推奨材料検索装置１００は、推奨材料検索処理の実行時に当該計算機（クラウドサーバ）のデータベースから対象となる材料情報、物性情報、成形品質情報および環境情報を検索して取得する。
　このような構成の推奨材料検索システムによっても、成形品質を考慮したより適切な推奨材の選定を可能にすることができる。
　また、本発明は、上記の実施形態や変形例などに限られるものではなく、これら以外にも様々な実施形態および変形例が含まれる。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態や変形例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記説明では、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
１０００・・・推奨材料検索システム、１００・・・推奨材料検索装置、１１０・・・材料情報ＤＢ、１２０・・・物性情報ＤＢ、１３０・・・成形品質情報ＤＢ、１４０・・・環境情報ＤＢ、２１０・・・プログラム、２１１・・・材料検索プログラム、２０・・・プロセッサ、３０・・・メモリリソース、４０・・・ＮＩ（ネットワークインターフェースデバイス）、５０・・・ＵＩ（ユーザインターフェースデバイス）、１０・・・外部装置、Ｎ・・・ネットワーク

Claims (13)

  1. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有する推奨材料検索システムであって、
    　前記メモリリソースは、材料検索プログラムを記憶し、
    　前記材料検索プログラムを実行することで、前記プロセッサは、
    　所定の物性評価項目および物性値を検索条件として推奨材を検索し、
    　検索された前記推奨材の成形品質と、基準材の成形品質と、の類似度の比較に基づき前記推奨材の推奨順位を決定し、
    　前記推奨材に前記推奨順位を対応付けた検索結果を出力する
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  2. 　請求項１に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記成形品質は、前記推奨材および前記基準材の流動性および収縮性を示す情報である
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  3. 　請求項１に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　前記成形品質の統計量に基づき前記推奨材および前記基準材を基準化し、基準化後の前記推奨材と前記基準材との類似度を比較する
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  4. 　請求項３に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　前記基準化後の前記推奨材のクラスタと前記基準材のクラスタとの間のユークリッド距離に基づき類似度を比較し、
    　前記ユークリッド距離が近いほど類似度が高いと評価し、
    　前記基準材との類似度が高い前記推奨材に高い推奨順位を付与する
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  5. 　請求項１に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　前記推奨材の環境負荷を計算し、前記検索結果に含める
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  6. 　請求項１に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記プロセッサは、
    　前記基準材に関する物性情報の中から対応する物性評価項目の選択と、物性値の入力を受け付けて、前記推奨材を検索する
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  7. 　請求項１に記載の推奨材料検索システムであって、
    　前記基準材は、製品に使用している現行の材料または使用を想定している材料であり、
    　前記推奨材は、再生材である
    ことを特徴とする推奨材料検索システム。
  8. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有する推奨材料検索システムが行う推奨材料検索方法であって、
    　前記メモリリソースは、材料検索プログラムを記憶し、
    　前記材料検索プログラムを実行することで、前記プロセッサは、
    　所定の物性評価項目および物性値を検索条件として推奨材を検索するステップと、
    　検索された前記推奨材の成形品質と、基準材の成形品質と、の類似度の比較に基づき前記推奨材の推奨順位を決定するステップと、
    　前記推奨材に前記推奨順位を対応付けた検索結果を出力するステップと、を行う
    ことを特徴とする推奨材料検索方法。
  9. 　請求項８に記載の推奨材料検索方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記推奨材の推奨順位を決定するステップにおいて、
    　前記成形品質の統計量に基づき前記推奨材および前記基準材を基準化するステップと、
    　基準化後の前記推奨材と前記基準材との類似度を比較するステップと、を行う
    ことを特徴とする推奨材料検索方法。
  10. 　請求項９に記載の推奨材料検索方法であって、
    　前記プロセッサは、
    　前記推奨材の推奨順位を決定するステップにおいて、
    　前記基準化後の前記推奨材のクラスタと前記基準材のクラスタとの間のユークリッド距離に基づき類似度を比較するステップを行い、
    　前記ユークリッド距離が近いほど類似度が高いと評価し、
    　前記基準材との類似度が高い前記推奨材に高い推奨順位を付与する
    ことを特徴とする推奨材料検索方法。
  11. 　１以上のプロセッサと、１以上のメモリリソースと、を有する推奨材料検索システムの前記プロセッサが前記メモリリソースから読み込んで実行するプログラムであって、
    　前記メモリリソースは、材料検索プログラムを記憶し、
    　前記プロセッサが実行する前記材料検索プログラムは、
    　所定の物性評価項目および物性値を検索条件として推奨材を検索し、
    　検索された前記推奨材の成形品質と、基準材の成形品質と、の類似度の比較に基づき前記推奨材の推奨順位を決定し、
    　前記推奨材に前記推奨順位を対応付けた検索結果を出力する
    ことを特徴とするプログラム。
  12. 　請求項１１に記載のプログラムであって、
    　前記プロセッサが実行する前記材料検索プログラムは、
    　前記成形品質の統計量に基づき前記推奨材および前記基準材を基準化し、基準化後の前記推奨材と前記基準材との類似度を比較する
    ことを特徴とするプログラム。
  13. 　請求項１２に記載のプログラムであって、
    　前記プロセッサが実行する前記材料検索プログラムは、
    　前記基準化後の前記推奨材のクラスタと前記基準材のクラスタとの間のユークリッド距離に基づき類似度を比較し、
    　前記ユークリッド距離が近いほど類似度が高いと評価し、
    　前記基準材との類似度が高い前記推奨材に高い推奨順位を付与する
    ことを特徴とするプログラム。
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