WO2025215787A1 - 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法 - Google Patents

画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法

Info

Publication number
WO2025215787A1
WO2025215787A1 PCT/JP2024/014656 JP2024014656W WO2025215787A1 WO 2025215787 A1 WO2025215787 A1 WO 2025215787A1 JP 2024014656 W JP2024014656 W JP 2024014656W WO 2025215787 A1 WO2025215787 A1 WO 2025215787A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
screen
information
signal
screen component
unit
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2024/014656
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
直也 岩永
智 金丸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fanuc Corp
Original Assignee
Fanuc Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fanuc Corp filed Critical Fanuc Corp
Priority to PCT/JP2024/014656 priority Critical patent/WO2025215787A1/ja
Publication of WO2025215787A1 publication Critical patent/WO2025215787A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Program-control systems
    • G05B19/02—Program-control systems electric
    • G05B19/04—Program control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/05—Programmable logic controllers, e.g. simulating logic interconnections of signals according to ladder diagrams or function charts

Definitions

  • This disclosure relates to a screen information generation device, a machine learning device, and a screen information generation method, and in particular to a screen information generation device, a machine learning device, and a screen information generation method that generate screen information for configuring the screen of a display device.
  • Patent Document 1 describes a screen information generating device that reduces the workload when generating screen information for each individual operation screen for operating a controlled device on an operation-by-operation basis.
  • Patent Document 1 describes that a computer serves as a screen information generating device that generates screen information showing the display contents of a monitor device connected to a programmable controller that controls equipment according to a chart-style program that indicates the execution order of multiple steps provided for each operation unit, and that when generating screen information for each individual operation screen for operating the equipment individually in operation units, the computer generates screen information that displays multiple operation buttons corresponding to each of the multiple steps on the monitor device based on the chart-style program.
  • Patent Document 2 describes an operation panel for a PLC that displays a large number of lamps and switches to enable operation of the PLC, and can display the name of any abnormality that occurs in the PLC, allowing the operator to easily grasp the details of the abnormality that has occurred.
  • Patent Document 2 describes an LCD display panel for a PLC control panel that displays multiple soft lamps SL for checking the operating status of the PLC and multiple soft switches SS for operating the PLC.
  • Part of this display screen is provided with fault name display sections ABW1-ABW4 that can display the names of several faults transmitted from the PLC. When an operator touches one of these sections ABW1-ABW4 with his or her finger, the display immediately switches to a detailed screen for the fault displayed in that section.
  • the fault names are displayed in the fault name display sections ABW1-ABW4 in order of priority, based on importance and urgency.
  • Patent Document 3 describes a programmable display device that can analyze display processing in real time, making it easy to identify the cause and location of a problem when one occurs. Specifically, Patent Document 3 describes a programmable display device that includes a debug device I/F that communicates with a debug device, a PLC I/F that receives status data transmitted by a PLC, a status data reception control unit that writes the status data received by the PLC I/F to a received data memory, a display control unit that references the status data in the received data memory and performs screen display based on the referenced status data, and a stop condition storage unit that stores a stop condition for the screen display.
  • a debug device I/F that communicates with a debug device
  • PLC I/F that receives status data transmitted by a PLC
  • a status data reception control unit that writes the status data received by the PLC I/F to a received data memory
  • a display control unit that references the status data in the received data memory and performs screen display based on
  • the status data reception control unit stops writing the status data to the received data memory, and after stopping writing of the status data, the debug device I/F transmits the status data in the received data memory to the debug device.
  • Patent Document 4 describes a plant diagnostic device capable of detecting a precursory state in the process of going from a normal state to an abnormal state. Specifically, Patent Document 4 describes a plant diagnostic device that diagnoses the operating state of a plant based on measurement signals measuring state quantities from the plant and displays the diagnosis results on an image display device.
  • the plant diagnostic device includes a learning unit that constructs a model to be used for diagnosis using the measurement signals measuring state quantities of the plant in the plant diagnostic device, and a diagnostic unit that diagnoses the operating state of the plant using the model constructed by the learning unit.
  • the learning unit includes a classification unit that classifies data having similar values into the same category, a period determination unit that evaluates differences in trends of the measurement signals based on the category classification results of the classification unit and determines normal periods, predictive periods, and abnormal periods, and a model construction unit that constructs a normal model using the measurement signals of the normal period.
  • the diagnostic unit determines whether the current measurement signal is classified into the normal model constructed by the model construction unit, and if the current measurement signal is included in the normal model, diagnoses the plant as being in a normal state and displays this on the image display device. However, if the current measurement signal is not included in the normal model, diagnoses that the plant is in an unknown state that it has never experienced before and displays this on the image display device.
  • Patent Document 5 describes a programmable display device that can reduce the effort required to select a destination screen by sequentially displaying a plurality of destination screens in a predetermined order.
  • Patent Document 5 describes a programmable display device that includes a display control unit, a priority determination unit, and a switching destination determination unit.
  • the display control unit displays one of a plurality of screens.
  • the priority determination unit determines the priority of candidate screens based on past performance data.
  • the switching destination determination unit displays the candidate screens in a predetermined format in accordance with the priority determined by the priority determination unit, and determines a screen arbitrarily designated for the display as the switching destination.
  • Patent Document 6 describes a program input device that allows indentation and folding of a program with a simple operation.
  • a program input device comprises an input unit for inputting programs and comments, a memory unit for storing the input programs and comments, hierarchical information indicating the hierarchical relationship between the comments, and folding information indicating whether the program of the comment and programs and comments in lower hierarchical levels are to be folded, a display unit for indenting the comments based on the hierarchical information and folding information, and for selecting and displaying the programs and comments, and a control unit for storing the programs and comments in the memory unit and editing the hierarchical information and folding information.
  • Patent Document 7 describes a screen pattern classification device that improves productivity and ensures quality in program development. Specifically, Patent Document 7 describes a screen pattern classification device that processes a plurality of screen patterns designed for screen processing and classifies these screen patterns into a plurality of groups, and that includes an acquisition means that acquires, for each screen pattern to be processed, information about program parts that can be identified from the screen pattern, and a classification means that measures the distance between the screen patterns to be processed in accordance with the program part information acquired by the acquisition means, and classifies the screen patterns to be processed into a plurality of groups based on the distance.
  • a screen pattern classification device that processes a plurality of screen patterns designed for screen processing and classifies these screen patterns into a plurality of groups, and that includes an acquisition means that acquires, for each screen pattern to be processed, information about program parts that can be identified from the screen pattern, and a classification means that measures the distance between the screen patterns to be processed in accordance with the program part information acquired by the acquisition means, and classifies the screen patterns to be processed into a pluralit
  • the screen components related to the status of the controlled object may be spread across multiple screens, making it impossible to view them all at once, and it can be time-consuming to transition from one screen to another.
  • the various abnormal lamps that make up the screen components on a single screen with minimal effort it would be desirable to eliminate the need to transition between screens.
  • a screen information generation device that eliminate the need for screen transitions and generate screen information that allows users to check screen components related to the status information of the object to be controlled with minimal effort.
  • a first representative aspect of the present disclosure is a screen information generating device that generates screen information that configures a screen of a display device, a signal explanation information acquisition unit that acquires a plurality of pieces of signal explanation information, each of which includes at least one of an address of a signal included in a sequence program, a comment added to the signal, a structure of the sequence program, and a screen component type; a state information acquisition unit that acquires state information of a control object controlled by the sequence program from the control object; a screen component group classification unit that classifies the plurality of pieces of signal explanatory information into a plurality of screen component groups associated with the state information based on the plurality of pieces of signal explanatory information and the state information; a screen information output unit that generates at least one screen component based on at least one of the signal explanation information of each screen component group, and outputs the generated screen information of each screen component group including at least one screen component to the display device;
  • the screen information generating device includes:
  • a second representative aspect of the present disclosure includes an input data acquisition unit that acquires, as input data, first signal explanation information including at least one of an address of a signal included in a first sequence program, a comment added to the signal, a structure of the first sequence program, and a screen component type, and first state information of a control target controlled by the first sequence program; a similarity calculation unit that calculates a similarity between the first signal explanation information and the first state information; a learning unit that performs unsupervised learning using the input data and the similarity, and when a plurality of pieces of second signal explanatory information each including the same type of information as the first signal explanatory information and included in a second sequence program and second state information of a control object controlled by the second sequence program are input, generates a trained model that classifies the plurality of pieces of second signal explanatory information into a plurality of screen component groups associated with the second state information; It is a machine learning device equipped with the above.
  • a third representative aspect of the present disclosure is a computer as a screen information generating device that generates screen information that configures a screen of a display device, A process of acquiring a plurality of pieces of signal explanation information including at least one of an address of a signal included in a sequence program, a comment added to the signal, a structure of the sequence program, and a screen component type; A process of acquiring status information of a control object controlled by the sequence program from the control object; A process of classifying the plurality of pieces of signal explanation information into a plurality of screen component groups associated with the state information based on the plurality of pieces of signal explanation information and the state information; a process of generating at least one screen component based on at least one of the signal explanation information of each screen component group, and outputting the generated screen information of each screen component group including at least one screen component to the display device; This is a screen information generating method that executes the above.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a sequence program using a ladder language.
  • FIG. 10 illustrates signal description information and machine status information.
  • 10A and 10B are diagrams illustrating classification results by a screen component group classification unit.
  • 10A and 10B are diagrams showing screen information of two screens of "abnormality occurring" generated by the screen information output unit.
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of screen information of one screen of "abnormality occurring" generated by the screen information output unit.
  • FIG. 10A and 10B are diagrams showing screen information of two screens in the "processing" state, generated by the screen information output unit; 10A and 10B are diagrams illustrating a case where a pop-up display is displayed on one screen and a case where the pop-up display is closed.
  • 10 is a flowchart illustrating an example of a screen information generating method.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example configuration of a machine learning device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a screen information generation system during machine learning, which includes a machine learning device according to a second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a screen information generation system after machine learning, which includes a machine learning device according to a second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating the operation of a similarity calculation unit of the machine learning device according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing similarities calculated by a similarity calculation unit.
  • 10 is a flowchart illustrating a machine learning method performed by the machine learning device according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration example of a screen information generating system including a screen information generating device according to a third embodiment of the present disclosure.
  • 13A and 13B are diagrams illustrating operations performed by an output order determination unit of the screen information generating device according to the third embodiment to determine the output order of a group of screen parts based on the average similarity.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating the operation of a similarity calculation unit of the machine learning device according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing similarities calculated by a similarity calculation unit.
  • 10 is a flowchart illustrating a machine learning method performed by the machine learning device according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration example of a screen information generating system including a screen information generating device according to a fourth embodiment of the present disclosure.
  • 13A and 13B are diagrams illustrating operations performed by an output order determination unit of the screen information generating device according to the fourth embodiment to determine the output order of a group of screen components based on an operation history.
  • signal description information refers to at least one of the signal address, a comment added to the signal, a sequence program contact, a structure such as the type of coil, and a screen component type such as a button or a lamp.
  • Status information refers to information indicating the status of the controlled object, such as "machining in progress,”"abnormalityoccurring,” or “maintenance in progress.”
  • a “screen component” refers to one of the multiple screen components of a screen. For example, screen component E1 shown in FIG. 5 indicates the comment “coolant shortage abnormality" and represents the screen component type lamp as a rounded rectangle. Also, screen component E2 shown in FIG. 5 indicates the comment "abnormality reset" and represents the screen component type button as a flat panel.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a screen information generating system including a screen information generating device according to a first embodiment of the present disclosure.
  • the screen information generating system 10 includes a PLC (Programmable Logic Controller) 100, a control target 200, a screen information generating device 300, and a display device 400.
  • the screen information generating device 300 may be provided in the PLC 100 or the control target 200.
  • the PLC 100 may be connected to a numerical control device and control a peripheral device that is a control target in response to a request from the numerical control device.
  • the PLC 100 may be provided within the numerical control device.
  • the display device 400 may be provided as a display unit within the screen information generating device 300, the PLC 100, or the numerical control device.
  • the PLC 100 controls the control target 200 by executing a sequence program.
  • the PLC 100 includes a storage unit 101 that stores the sequence program and a program execution unit 102 that executes the sequence program.
  • the sequence program used by the PLC 100 to perform sequence control is created using a ladder language, and a sequence program created using a ladder language is called a ladder program.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a sequence program using a ladder language.
  • the sequence program used by the PLC 100 to perform sequence control is not limited to the ladder language and may be created using other languages.
  • the sequence program may be created using a structured text (ST) language, a sequential function chart (SFC) language, a function block diagram (FBD) language, or an instruction list (IL) language.
  • the sequence program includes, as signal explanation information, at least one of the following: the address of the signal, a comment added to the signal, and the structure of the sequence program, such as contact points and coil types.
  • the memory unit 101 stores a correspondence table containing signal addresses, comments added to signals, and screen component types (lamp and button) associated with at least one of the following structures: contacts, coil type, etc. of the sequence program.
  • the screen component type is one piece of signal description information. While Figure 3 does not show the contacts, coil type, etc. of the sequence program, the correspondence table may include this structure. In Figure 3, "R” indicates an internal relay signal, “K” indicates a hold-type relay signal, and "G” indicates a signal from the PLC to the CNC.
  • the control object 200 is a machine such as a machine tool or robot, or a peripheral device of a machine, and the control object 200 is controlled by the program execution unit 102 executing a sequence program.
  • the screen information generating device 300 generates screen information that constitutes the screen of the display device 400.
  • the screen information generating device 300 acquires signal explanatory information and machine status information, classifies the signal explanatory information into a plurality of screen component groups associated with the machine status information based on the signal explanatory information and the machine status information, and outputs the screen component groups.
  • the screen information generating device 300 includes a signal explanation information acquiring unit 301, a machine state information acquiring unit 302, a screen component group classifying unit 303, and a screen information output unit 304.
  • the signal explanation information acquisition unit 301 acquires, from the sequence program stored in the storage unit 101, the signal address, comments added to the signal, and the structure of the sequence program, such as contacts and coil types.
  • the signal explanation information acquisition unit 301 acquires the screen component type from the storage unit 101.
  • the acquired signal address, comments added to the signal, contacts of the sequence program, structures such as coil type, and screen component type become signal explanation information.
  • the signal explanation information may be at least one of the signal address, comments added to the signal, contacts of the sequence program, structures such as coil type, and screen component type.
  • the signal explanation information acquisition unit 301 acquires multiple pieces of signal explanation information.
  • the machine status information acquisition unit 302 acquires machine status information from the control object 200. As shown in FIG. 3, the machine status information may be, for example, "machining in progress,” “abnormality occurring,” or “maintenance in progress,” and corresponds to status information.
  • the machine status information acquisition unit 302 corresponds to the status information acquisition unit.
  • the machine status information acquisition unit 302 may acquire machine status information based on signal description information such as the address of the signal.
  • the screen component group classification unit 303 classifies the signal description information into screen component groups related to the machine status information based on the signal description information and the machine status information.
  • Figure 4 is a diagram showing the classification results. For example, as shown in Figure 4, when the machine status information is "abnormality occurring," the screen component group classification unit 303 classifies the comments related to the abnormality occurrence, "coolant shortage abnormality,””workpiece floating abnormality,” and “abnormal reset,” into screen component group G1 so that they are arranged on the same screen. The screen component group classification unit 303 classifies the comments "automatic operation in progress" and "paused” into screen component group G2.
  • the screen component group classification unit 303 classifies the comments "power saving ON,””automatic operation started,” and “emergency stop” into screen component group G3.
  • FIG. 4 also shows the classification of screen component group G1, screen component group G2, and screen component group G3 when the machine status information is "in processing” and "in maintenance.”
  • the screen component group classification unit 303 may insert a message indicating the machine state, which is a screen component, into the screen component group G1, the screen component group G2, and the screen component group G3.
  • One example of a method for classifying screen component groups by the screen component group classification unit 303 is to calculate the similarity between signal explanation information and machine status information, and then divide the screen component groups into screen component group G1, screen component group G2, and screen component group G3 based on the similarity. Similarity is calculated by vectorizing natural language comments to obtain sets of multiple numerical values, vectorizing natural language machine status information to obtain sets of multiple numerical values, and then using the two sets obtained to calculate the cosine distance as the similarity.
  • Cosine distance also known as cosine similarity, is a measure of how similar two vectors are, and is the cosine value of the angle between the two vectors. Details of the method for calculating similarity will be explained in the second embodiment below.
  • Another example of a method for classifying screen component groups by the screen component group classification unit 303 is a method for dividing screen component groups G1, G2, and G3 based on an operation history that stores the operations performed by a user while viewing screen components on the screen of the display device 400.
  • the method for dividing screen component groups G1, G2, and G3 based on the operation history can be similar to the method for determining the output order of screen component groups based on the operation history in the fourth embodiment described below.
  • the screen information output unit 304 generates at least one screen component using at least one signal explanation information, for example, a comment, for each screen component group classified by the screen component group classification unit 303, and outputs one or more screen component groups containing the generated at least one screen component as screen information. As shown in FIG.
  • the screen information output unit 304 generates screen information for a screen S1 that arranges a screen component group G1 when the machine status information is "abnormality occurring.”
  • the screen information output unit 304 also generates screen information for a screen S2 that arranges screen component groups G2 and G3 when the machine status information is "abnormality occurring.”
  • a screen component is one of the multiple screen components of a screen, and examples of these include screen component E1, which represents a lamp indicating a "low coolant abnormality," and screen component E2, which represents a button indicating an "abnormality reset," as shown in FIG. 5.
  • Screen component E1 and screen component E2 represent a comment and a screen component type, respectively.
  • the rounded rectangle of screen component E1 represents a lamp, and the flat shape of screen component E2 represents a button.
  • the screen component group classification unit 303 may insert a message indicating the machine status as a screen component into the screen component group G1, screen component group G2, and screen component group G3.
  • the screen information output unit 304 outputs the screen information of screens S1 and S2, in which the message has been inserted into the screen component group G1, screen component group G2, and screen component group G3, to the display device 400.
  • Figure 6 is a diagram showing the screen information of screen S1, in which the message "An error has occurred" has been inserted as a screen component into the screen component group G1.
  • the rectangle in screen component E3 represents the message.
  • the screen information output unit 304 outputs to the display device 400 the screen information of the screen S1 and the screen S2 when the machine status information is "abnormality occurring.” Similarly, the screen information output unit 304 generates screen information for the screen S1 on which the screen component group G1 is arranged and screen information for the screen S2 on which the screen component groups G2 and G3 are arranged in the cases of "under processing” and “under maintenance", and outputs these to the display device 400.
  • Fig. 7 is a diagram showing the screen information for the screen S1 and the screen information for the screen S2 in the case of "under processing".
  • the display device 400 is, for example, a liquid crystal display device.
  • the display device 400 may be a display input device for displaying images and inputting information, for example, a liquid crystal display device with a touch panel.
  • the display device 400 first displays the screen S1 on the display screen upon receiving the screen information of the screen S1 on which the screen component group G1 is arranged and the screen information of the screen S2 on which the screen component groups G2 and G3 are arranged, which are output from the screen information output unit 304.
  • the display device 400 displays the screen S2.
  • the display device 400 can switch from screen information on screen S1 relating to a certain machine status to screen information on screen S1 relating to another machine status by using a pop-up display.
  • screen S1 displays image information for the "machining in progress” state, and when an abnormality occurs, image information for the "abnormality occurring” state is displayed in a pop-up screen P1 that covers the screen components of screen S1.
  • the close button P11 in the upper right corner of pop-up screen P1 the screen returns to screen S1 displaying image information for the "machining in progress" state.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of a screen information generation method.
  • the following description explains an example in which the screen information generation method of the present disclosure is executed by the screen information generation device 300, but the screen information generation method of the present disclosure can also be executed by configurations other than the screen information generation device 300.
  • the signal explanation information acquisition unit 301 acquires signal explanation information from the memory unit 101, including at least one of the signal address, comments added to the signal, contacts in the sequence program, structure such as coil type, and screen component type.
  • step ST12 the machine status information acquisition unit 302 acquires machine status information from the control target 200.
  • step ST13 the screen component group classification unit 303 classifies the signal description information into multiple screen component groups associated with the machine status information based on the signal description information and the machine status information.
  • the screen information output unit 304 generates at least one screen component using at least one signal explanation information, such as a comment, for each screen component group classified by the screen component group classification unit 303, and outputs one or more screen component groups containing the generated at least one screen component as screen information.
  • the screen information generation device and screen information generation method of this embodiment described above eliminate the need for screen transitions and can generate screen information that configures a screen on which screen components related to machine status information can be checked with minimal effort.
  • Fig. 10 is a block diagram showing an example configuration of a machine learning device according to a second embodiment of the present disclosure.
  • Fig. 11 is a diagram showing the configuration of a screen information generating system 10A during machine learning.
  • Fig. 12 is a diagram showing the configuration of a screen information generating system 10A after machine learning.
  • the machine learning device 500 is provided outside the screen information generating device 300 , but may also be provided inside the screen information generating device 300 .
  • the machine learning device 500 is connected to the signal explanation information acquisition unit 301, the machine state information acquisition unit 302, and the screen component group classification unit 303.
  • the dashed lines in Figure 11 indicate non-connection.
  • the machine learning device 500 generates a learning model to be used in the screen component group classification unit 303 based on the signal explanation information output from the signal explanation information acquisition unit 301 and the machine state information output from the machine state information acquisition unit 302, and outputs the learning model to the screen component group classification unit 303.
  • the machine learning device 500 is disconnected from the signal explanation information acquisition unit 301, machine state information acquisition unit 302, and screen component group classification unit 303, and the screen information generation system 10A has the same configuration as the screen information generation system 10 shown in FIG. 1.
  • the dashed lines in FIG. 12 indicate disconnection.
  • the machine learning device 500 includes an input data acquisition unit 501, a similarity calculation unit 502, a learning unit 503, and an output unit 504.
  • the input data acquisition unit 501 acquires signal explanatory information from the signal explanatory information acquisition unit 301 and acquires machine state information from the machine state information acquisition unit 302, and outputs the acquired information to the similarity calculation unit 502.
  • the signal explanatory information and the machine state information become input data.
  • the similarity calculation unit 502 calculates the similarity between the signal explanation information and the machine condition information.
  • the learning unit 503 performs unsupervised learning using the signal explanation information, the machine status information, and the similarity calculated by the similarity calculation unit 502, and generates a trained model that classifies the signal explanation information included in the sequence program into screen component groups related to the machine status information based on the magnitude of the similarity.
  • n screen component groups for example, the similarity between the signal explanation information and the machine status information can be input and the n screen component groups can be generated using the k-means method.
  • the output unit 504 outputs the learning model to the screen part group classification unit 303 .
  • the similarity calculation unit 502 vectorizes the natural language comments using a vectorization model such as word2vec to obtain a set of multiple numerical values (hereinafter referred to as a first set). Similarly, the similarity calculation unit 502 vectorizes the natural language machine state information using a vectorization model such as word2vec to obtain a set of multiple numerical values (hereinafter referred to as a second set). The similarity calculation unit 502 then calculates the cosine distance as the similarity between the first and second pairs.
  • the cosine distance is also called the cosine similarity, and is a measure of how similar two vectors are, and is the cosine value of the angle between the two vectors.
  • the similarity calculation unit 502 represents the comment "Insufficient coolant abnormality" as a set of multiple numerical values (0.1, 0.4, ..., -0.2) (first set) using a vectorization model such as word2vec. Furthermore, the machine status information "An abnormality is occurring” is represented as a set of multiple numerical values (0.2, 0.5, ..., -0.1) (second set) using a vectorization model such as word2vec.
  • the corpora used for natural language processing of comments and machine status information in similarity calculations can be general-purpose corpora or special-purpose corpora.
  • General-purpose corpora can be corpora widely used in the natural language field, such as the Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ).
  • Special-purpose corpora can be created from manufacturing-related papers and industry journals, or specifications provided by CNC manufacturers and machine manufacturers.
  • the similarity calculation unit 502 obtains a first set for comments other than "coolant shortage abnormality” using the method shown in Figure 13, obtains a second set related to the machine status information "abnormality occurring", and calculates the cosine distance as the similarity using the obtained first set and second set.
  • FIG. 14 is a diagram showing the similarity calculated by the similarity calculation unit 502. As shown in FIG.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the machine learning device.
  • Steps ST21 and ST22 indicate the start and end of a loop process for calculating the similarity between the signal explanation information from the beginning to the end of the program and the machine state information.
  • steps ST21 and ST22 a program is input, and steps ST211 and ST212 are repeated from the beginning to the end of the program.
  • step ST211 the input data acquisition unit 501 acquires the signal explanation information from the signal explanation information acquisition unit 301 and acquires the machine state information from the machine state information acquisition unit 302.
  • step ST212 the similarity calculation unit 502 calculates the similarity between the signal explanation information and the machine state information.
  • step ST23 the learning unit 503 performs unsupervised learning using the signal explanation information, machine status information, and the similarity calculated by the similarity calculation unit 502, and generates a learned model that classifies the signal explanation information included in the sequence program into a group of screen parts related to the machine status information.
  • step ST24 the output unit 504 outputs the trained model to the screen part group classification unit 303.
  • a trained model for classifying each signal into multiple screen component groups associated with the machine status information can be obtained through machine learning, based on the signal description information and machine status information. This reduces the effort required to configure the screen component group classification unit to classify into multiple screen component groups.
  • FIG. 16 is a block diagram showing a configuration example of a screen information generating system including a screen information generating device according to the third embodiment of the present disclosure.
  • the screen information generating system 10B shown in FIG. 16 is different from the screen information generating system 10 shown in FIG. 1 in that the screen information generating device 300 includes a screen information generating device 300B in which an output order determining unit 305 is added.
  • the output order determination unit 305 determines the similarity between the comments included in the signal explanation information and the machine status information. The similarity is calculated in the same way as in Figure 13.
  • the output order determination unit 305 determines the output order of the screen component groups classified by the screen component group classification unit 303 based on the calculated statistical quantities of similarity. Examples of statistical quantities include the mean value, variance, standard deviation, median, and mode. The following explanation will be given for the case where the mean value is used as the statistical quantity.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating the operation of the output order determination unit to determine the output order of a group of screen components based on the average similarity.
  • the output order determination unit 305 determines the average similarity of the screen component group G1 to be 0.89, the average similarity of the screen component group G2 to be 0.21, and the average similarity of the screen component group G3 to be 0.46. Since (average similarity of the screen component group G1) > (average similarity of the screen component group G3) > (average similarity of the screen component group G2), the output order of the screen information of the screen component groups is the screen component group G1, the screen component group G3, and the screen component group G2.
  • this embodiment determines the output order of screen information based on the similarity between the signal explanation information and the machine status information, so screen component groups with high similarity are displayed preferentially on the screen. This reduces the effort required for screen transitions to display screen component groups with high similarity.
  • FIG. 18 is a block diagram showing a configuration example of a screen information generating system including a screen information generating device according to the fourth embodiment of the present disclosure.
  • the screen information generating system 10C shown in Fig. 18 includes an operation device 600 in comparison with the screen information generating system 10B shown in Fig. 16.
  • the screen information generating device 300B including the output order determination unit 305 is replaced with a screen information generating device 300C including an output order determination unit 305C.
  • the operation device 600 outputs to the output order determination unit 305C the operation content that the user operates while viewing the screen components on the screen of the display device 400.
  • the operation device 600 and the display device 400 may be integrated together, and may be configured as, for example, a liquid crystal display device with a touch panel.
  • the output order determination unit 305C stores the operation contents output from the operation device 600 as an operation history, and determines the output order of the screen component group based on the operation history corresponding to the machine state information.
  • FIG. 19 is a diagram showing the operation of the output order determination unit determining the output order of the screen parts group based on the operation history. 19 , in the case of “an abnormality occurring,” the output order determination unit 305C calculates the percentage of times the user checked various abnormal lamps (which become screen components) on the screen of the display device 400 and operated the operation device 600, the percentage of times the user checked various operating status lamps (which become screen components) on the screen of the display device 400 and operated the operation device 600, and the percentage of times the user checked the power saving ON button (which becomes a screen component) on the screen of the display device 400 and operated the operation device 600.
  • the output order of the screen information of the screen component groups is the screen information of the screen component group G1, the screen information of the screen component group G3, and the screen information of the screen component group G2, and as shown in FIG. 5 , the screen component group G1 is displayed on the screen S1 that is displayed first, and the screen component group G2 and the screen component group G3 are displayed on the screen S2 that is displayed next.
  • this embodiment determines the output order of screen information based on the percentage of operations, so screen components with a high percentage of operations are displayed preferentially on the screen. This reduces the effort required for screen transitions to display screen components with a high percentage of operations.
  • the screen information generating device can be realized by hardware, software, or a combination of these.
  • the screen information generating method can also be realized by hardware, software, or a combination of these.
  • “realized by software” means that it is realized by a computer reading and executing a program.
  • the screen information generating device is equipped with a processing unit such as a CPU (Central Processing Unit).
  • the processing unit functions as an execution unit.
  • the screen information generating device also has an auxiliary storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) that stores various control programs such as application software or an OS (Operating System), and a main storage device such as a RAM (Random Access Memory) that stores data temporarily required for the processing unit to execute programs.
  • a processing unit such as a CPU (Central Processing Unit).
  • the processing unit functions as an execution unit.
  • the screen information generating device also has an auxiliary storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) that stores various control programs such as application software or an OS (Operating System), and a main storage device such as a RAM (Random Access Memory) that stores data temporarily required for the processing unit to execute programs.
  • HDD Hard Disk Drive
  • OS Operating System
  • RAM Random Access Memory
  • the screen information generating device then performs calculations based on the application software or OS, with the arithmetic processing unit reading the application software or OS from the auxiliary storage device and expanding the loaded application software or OS into the main storage device. Furthermore, the screen information generating device controls various pieces of hardware based on the results of this calculation. This realizes the functional blocks of this embodiment. Furthermore, the screen information generating method can also be realized with a configuration similar to that of the screen information generating device.
  • the components included in the screen information generating device can be realized by hardware including electronic circuits, etc.
  • the screen information generating device is configured from hardware, some or all of the functions of each component included in the screen information generating device can be configured with integrated circuits (ICs), such as ASICs (Application Specific Integrated Circuits), gate arrays, FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), and CPLDs (Complex Programmable Logic Devices).
  • ICs integrated circuits
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • CPLDs Complex Programmable Logic Devices
  • Non-transitory computer-readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (e.g., hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memories (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, and RAMs (Random Access Memory)).
  • the program may also be supplied to the computer via various types of transient computer-readable media.
  • the screen information generation device, machine learning device, and screen information generation method disclosed herein, including the embodiments described above, eliminate the need for screen transitions and can generate screen information that configures a screen on which screen components related to the status information of a control target can be checked with minimal effort.
  • a screen information generating device (300) that generates screen information that configures a screen of a display device (400), a signal explanation information acquisition unit (301) that acquires a plurality of pieces of signal explanation information including at least one of the addresses of signals included in a sequence program, comments added to the signals, the structure of the sequence program, and screen component types; a state information acquisition unit (302) for acquiring state information of a control object controlled by the sequence program from the control object; a screen component group classification unit (303) that classifies the plurality of pieces of signal explanatory information into a plurality of screen component groups associated with the state information based on the plurality of pieces of signal explanatory information and the state information; a screen information output unit (304) that generates at least one screen component based on at least one of the signal explanation information of each screen component group, and outputs the generated screen information of each screen component group including at least one screen component to the display device;
  • a screen information generating device comprising:
  • the screen information generating device further comprising: an output order determination unit (305) that determines an output order of the screen information of each of the screen component groups classified by the screen component group classification unit (303) based on statistics of similarity between at least one of the signal address, the comment, and the structure and the state information.
  • the screen information generating device further comprising: an output order determination unit (305C) that determines an output order of the screen information of each of the screen component groups classified by the screen component group classification unit (303) based on an operation history corresponding to the state information.
  • an output order determination unit (305C) that determines an output order of the screen information of each of the screen component groups classified by the screen component group classification unit (303) based on an operation history corresponding to the state information.
  • an input data acquisition unit (501) that acquires, as input data, first signal explanation information including at least one of an address of a signal included in a first sequence program, a comment added to the signal, a structure of the first sequence program, and a screen component type, and first state information of a control target controlled by the first sequence program; a similarity calculation unit (502) that calculates a similarity between the first signal explanation information and the first state information; a learning unit (503) that performs unsupervised learning using the input data and the similarity, and that, when a plurality of pieces of second signal explanatory information each including the same type of information as the first signal explanatory information and included in a second sequence program and second state information of a control object controlled by the second sequence program are input, generates a learned model that classifies the plurality of pieces of second signal explanatory information into a plurality of screen component groups associated with the second state information;
  • a machine learning device (500) comprising:

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

画面遷移の手間を省き、少ない手間で制御対象の状態情報に関係する画面部品を確認できる画面を構成する画面情報を生成する。　画面情報生成装置が、シーケンスプログラムに含まれる、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を取得する信号説明情報取得部と、シーケンスプログラムで制御する制御対象から制御対象の状態情報を取得する状態情報取得部と、信号説明情報と状態情報に基づいて、状態情報と関連のある、信号説明情報を含む複数の画面部品群に分類する画面部品群分類部と、画面部品群の画面情報を表示装置に出力する画面情報出力部と、を備える。

Description

画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法
　本開示は、画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法に関わり、特に、表示装置の画面を構成するための画面情報を生成する画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法に関する。
　表示装置の画面を構成するための画面情報を生成する画面情報生成装置は、例えば、特許文献１から特許文献７に記載されている。
　特許文献１には、制御対象機器を動作単位で動作させるための各個操作画面の画面情報を作成する際の作業負担を軽減する画面情報生成装置が記載されている。
　具体的には、特許文献１には、動作単位毎に設けられる複数のステップの実行順序を示すチャート式プログラムに従って設備を制御するプログラマブルコントローラに接続されるモニタ装置の表示内容を示す画面情報を生成する画面情報生成装置としてのコンピュータが、設備を動作単位で個別に動作させるための各個操作画面の画面情報を生成するにあたり、複数のステップのそれぞれに対応する複数の操作ボタンをモニタ装置に表示させる画面情報をチャート式プログラムに基づいて生成することが記載されている。
　特許文献２には、多数のランプ及びスイッチを表示してＰＬＣの操作を可能にした状態でＰＬＣからの発生異常の名称を表示できかつその発生異常の詳細をオペレータが容易に把握できるようにするＰＬＣ用の操作盤が記載されている。
　具体的には、特許文献２には、ＰＬＣ用操作盤のＬＣＤ表示板が、ＰＬＣの運転状況を確認するための多数のソフトランプＳＬを表示すると共にＰＬＣを操作するための多数のソフトスイッチＳＳを表示することが記載されている。この表示画面の一部には、ＰＬＣから伝送される発生異常の名称を数個分表示できる異常名表示区画ＡＢＷ１～ＡＢＷ４が配置されている、この区画ＡＢＷ１～ＡＢＷ４の１つをオペレータが指でタッチするとき、その区画に表示された異常に関する詳細画面へ即座に切替えできる。また、複数個の異常が同時的に発生するときは、それら異常の内で重要度や緊急性の観点で優先度の高い順に、異常名表示区画ＡＢＷ１～ＡＢＷ４へ異常名が順次表示される。
　特許文献３には、リアルタイムに表示処理を解析することができ、不具合が生じた際の原因や不具合箇所の特定を容易化させたプログラマブル表示装置が記載されている。
　具体的には、特許文献３には、プログラマブル表示装置が、デバッグ装置との通信を行うデバッグ装置Ｉ／Ｆと、ＰＬＣにより送信された状態データを受信するＰＬＣＩ／Ｆと、ＰＬＣＩ／Ｆにより受信された状態データを受信データメモリに書き込む状態データ受信制御部と、受信データメモリ内の状態データを参照し、参照した状態データに基づいて画面表示を行う表示制御部と、画面表示の停止条件を記憶する停止条件記憶部を備えることが記載されている。状態データ受信制御部は、表示制御部が停止条件に基づいて表示処理を停止した際、受信データメモリに対する状態データの書き込みを停止し、デバッグ装置Ｉ／Ｆは、状態データの書き込み停止後、受信データメモリ内の状態データをデバッグ装置へ送信する。
　特許文献４には、正常状態から異常状態に至る途中の、予兆状態を検知することが可能なプラントの診断装置が記載されている。
　具体的には、特許文献４には、プラントから状態量を計測した計測信号に基づいてプラントの運転状態を診断し、診断結果を画像表示装置に表示するプラントの診断装置が、プラントの診断装置にプラントの状態量を計測した計測信号を用いて診断に用いるモデルを構築する学習手段と、学習手段で構築したモデルを用いてプラントの運転状態を診断する診断手段を備えることが記載されている。学習手段は、類似の値を持つデータを同じカテゴリーに分類する分類部と、分類部でのカテゴリーの分類結果に基づいて計測信号の傾向の違いを評価して正常期間、予兆期間、異常期間を決定する期間決定部と、正常期間の計測信号を用いて正常モデルを構築するモデル構築部を備える。診断手段は、現時刻の計測信号が前記モデル構築部で構築される正常モデルに分類されるか否かを判定して、現時刻の計測信号が正常モデルに含まれる場合はプラントが正常状態であると診断して画像表示装置に表示し、現時刻の計測信号が正常モデルに含まれない場合はプラントが過去に経験したことのない未知状態であると診断して画像表示装置に表示する。
　特許文献５には、切替先候補となる複数のスクリーンに関して決定された順番に従って順次スクリーン表示することで、切替先スクリーンの選択の手間を軽減できるプログラマブル表示器が記載されている。
　具体的には、特許文献５には、プログラマブル表示器が、表示制御部、優先順位判定部及び切替先決定部を備えることが記載されている。表示制御部は、複数のスクリーンの何れかを表示する。優先順位判定部は、現在表示中のスクリーン上で所定の操作が行われると、過去の実績データに基づいて切替先候補のスクリーンの優先順位を判別する。切替先決定部は、優先順位判別部によって判別された優先順位に従って、切替先候補のスクリーンを所定の形態で表示して、該表示に対して任意に指定されたスクリーンを切替先と決定する。
　特許文献６には、簡単な操作でインデントおよびプログラムの折り畳みができるプログラム入力装置が記載されている。
　具体的には、特許文献６には、プログラム入力装置が、プログラムおよびコメントを入力する入力部と、入力したプログラムとコメント、およびコメントの階層関係を表す階層情報と、当該コメントのプログラム、および下位階層のプログラムおよびコメントを折り畳むか否かの折り畳み情報が格納される記憶部と、階層情報および折り畳み情報に基づいてコメントにインデントを施し、プログラムおよびコメントを選択して表示する表示部と、プログラムおよびコメントを記憶部に格納し、また階層情報および折り畳み情報を編集する制御部と、を具備することが記載されている。
　特許文献７には、プログラム開発の生産性向上・品質確保を実現する画面パターン分類装置が記載されている。
　具体的には、特許文献７には、画面デザインされた複数の画面パターンを処理対象として、それらの画面パターンを複数のグループに分類する画面パターン分類装置が、処理対象の各画面パターンについて、その画面パターンから特定可能となるプログラム部品についての情報を取得する取得手段と、取得手段で取得したプログラム部品情報に従って処理対象の画面パターン間の距離を測定し、それに基づいて処理対象の画面パターンを複数のグループに分類する分類手段とを備えることが記載されている。
特開２０１６－２１２８０２号公報 特開２００１－１５４７０９号公報 特開２００７－１０９１２０号公報 国際公開第２０１２／０７３２８９号 国際公開第２０１４／１２５５８７号 特開２０１１－８６１１８号公報 特開２００７－１９３４８２号公報
　シーケンスプログラムの各ステップに対応する画面部品を画面上に配置していく場合、制御対象の状態に関係する画面部品が複数の画面に分散して配置され、まとめて参照できないことがあり、１つの画面から他の画面に画面遷移する手間がかかるときがある。例えば、異常発生中は、画面部品を構成する各種異常ランプを少ない手間で１つの画面で確認できることが好ましく、画面遷移の手間を省くことが望ましい。
　よって、画面遷移の手間を省き、少ない手間で制御対象の状態情報に関係する画面部品を確認できる画面を構成する画面情報を生成する、画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法が望まれる。
　本開示の代表的な第１の態様は、表示装置の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置であって、
　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する信号説明情報取得部と、
　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する状態情報取得部と、
　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する画面部品群分類部と、
　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する画面情報出力部と、
　を備える画面情報生成装置である。
　本開示の代表的な第２の態様は、第１のシーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該第１のシーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む第１の信号説明情報と、前記第１のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第１の状態情報と、を入力データとして取得する入力データ取得部と、
　前記第１の信号説明情報と前記第１の状態情報との類似度を算出する類似度算出部と、
　前記入力データと前記類似度とを用いて教師無し学習を実行し、第２のシーケンスプログラムに含まれる、前記第１の信号説明情報と同種の情報をそれぞれ含む複数の第２の信号説明情報と、前記第２のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第２の状態情報とを入力すると、前記複数の第２の信号説明情報を、前記第２の状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する学習済みモデルを生成する学習部と、
　を備える機械学習装置である。
　本開示の代表的な第３の態様は、表示装置の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置としてのコンピュータが、
　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する処理と、
　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する処理と、
　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する処理と、
　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する処理と、
　を実行する画面情報生成方法である。
本開示の第１実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。 ラダー言語を用いたシーケンスプログラムの一例を示す図である。 信号説明情報と機械状態情報とを示す図である。 画面部品群分類部による分類結果を示す図である。 画面情報出力部により生成される、“異常発生中”の２つの画面の画面情報を示す図である。 画面情報出力部により生成される他の例の、“異常発生中”の１つの画面の画面情報を示す図である。 画面情報出力部により生成される、“加工中”の場合の２つの画面の画面情報を示す図である。 一の画面にポップアップ表示を行う場合と、ポップアップ表示を閉じる場合を示す図である。 画面情報生成方法の一例を示すフローチャートである。 本開示の第２実施形態の機械学習装置の一構成例を示すブロック図である。 第２実施形態の機械学習装置を備えた、機械学習中の画面情報生成システムの構成を示す図である。 第２実施形態の機械学習装置を備えた、機械学習後の画面情報生成システムの構成を示す図である。 第２実施形態の機械学習装置の類似度算出部の動作を示す図である。 類似度算出部により算出された類似度を示す図である。 第２実施形態の機械学習装置による機械学習方法を示すフローチャートである。 本開示の第３実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。 第３実施形態の画面情報生成装置の出力順決定部が画面部品群の出力順を類似度の平均に基づいて決定する動作を示す図である。 本開示の第４実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。 第４実施形態の画面情報生成装置の出力順決定部が画面部品群の出力順を操作履歴に基づいて決定する動作を示す図である。
　以下、本開示の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。
　以下の説明において、「信号説明情報」は、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、シーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造、及びボタン、ランプ等の画面部品種別の少なくとも１つである。「状態情報」は、制御対象の状態を示す情報であり、例えば、“加工中”、“異常発生中”、“メンテナンス中”等である。「画面部品」は、画面の複数の画面構成要素の一つであり、例えば、図５に示す画面部品Ｅ１は、コメントとなる「クーラント不足異常」を示すとともに、画面部品種別となるランプを角丸四角形で表している。また、図５に示す画面部品Ｅ２は、コメントとなる「異常リセット」を示すとともに、画面部品種別となるボタンを平板形状で表している。
（第１実施形態）
　図１は本開示の第１実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。
　図１に示すように、画面情報生成システム１０は、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１００、及び制御対象２００、画面情報生成装置３００、及び表示装置４００を備えている。画面情報生成装置３００は、ＰＬＣ１００又は制御対象２００に設けられてもよい。ＰＬＣ１００は数値制御装置に接続され、数値制御装置からの要求により制御対象となる周辺装置を制御してもよい。ＰＬＣ１００は数値制御装置内に設けられてもよい。表示装置４００は表示部として画面情報生成装置３００内、ＰＬＣ１００内、又は数値制御装置内に設けられてもよい。
　ＰＬＣ１００は、シーケンスプログラムを実行することで制御対象２００を制御する。ＰＬＣ１００は、シーケンスプログラムを記憶する記憶部１０１と、シーケンスプログラムを実行するプログラム実行部１０２とを備えている。ＰＬＣ１００がシーケンス制御を行うためのシーケンスプログラムはラダー言語を使って作成され、ラダー言語を使って作成されたシーケンスプログラムは、ラダープログラムと呼ばれる。図２はラダー言語を用いたシーケンスプログラムの一例を示す図である。ＰＬＣ１００がシーケンス制御を行うためのシーケンスプログラムは、ラダー言語に限定されず、他の言語を用いて作成されてもよい。例えば、シーケンスプログラムは、ＳＴ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｔｅｘｔ）言語、ＳＦＣ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｃｈａｒｔ）言語、ＦＢＤ（Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｂｌｏｃｋ　Ｄｉａｇｒａｍ）言語、又はＩＬ（Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　Ｌｉｓｔ）言語を用いて作成されてもよい。
　シーケンスプログラムは、信号説明情報として、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、及びシーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造の少なくとも１つを含んでいる。
　記憶部１０１は、シーケンスプログラムに加えて、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、及びシーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造の少なくとも１つに対応付けられた、画面部品種別となる、ランプ及びボタンを含む対応表を記憶している。画面部品種別は、信号説明情報の一つとなる。図３では、シーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造は記載されていないが、対応表は、この構造を含んでいてもよい。図３の信号の“Ｒ”は内部リレー信号を示し、“Ｋ”は保持型リレー信号、“Ｇ”はＰＬＣからＣＮＣへの信号を示す。
　制御対象２００は、工作機械、ロボット等の機械又は機械の周辺装置であり、プログラム実行部１０２によりシーケンスプログラムが実行されることで制御対象２００が制御される。
　画面情報生成装置３００は、表示装置４００の画面を構成する画面情報を生成する。画面情報生成装置３００は、信号説明情報と機械状態情報とを取得し、信号説明情報と機械状態情報に基づいて、信号説明情報を機械状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類して、画面部品群を出力する。
　画面情報生成装置３００は、図１に示すように、信号説明情報取得部３０１、機械状態情報取得部３０２、画面部品群分類部３０３、及び画面情報出力部３０４を備えている。
　信号説明情報取得部３０１は、記憶部１０１に記憶されたシーケンスプログラムから、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、及びシーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造を取得する。
　信号説明情報取得部３０１は、画面部品種別を記憶部１０１から取得する。取得された、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、シーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造、及び画面部品種別は信号説明情報となる。信号説明情報は、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、シーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造、及び画面部品種別のうちの少なくとも１つであってもよい。信号説明情報取得部３０１は、信号説明情報を複数取得する。
　機械状態情報取得部３０２は、制御対象２００から機械状態情報を取得する。機械状態情報は、例えば、図３に示すように、“加工中”、“異常発生中”、“メンテナンス中”等であり、状態情報に対応する。機械状態情報取得部３０２は、状態情報取得部に対応する。機械状態情報取得部３０２は、信号のアドレス等の信号説明情報に基づいて、機械状態情報を取得してもよい。
　画面部品群分類部３０３は、複数の信号説明情報と機械状態情報とに基づいて、複数の信号説明情報を、機械状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する。図４は分類結果を示す図である。画面部品群分類部３０３は、例えば、図４に示すように、機械状態情報が“異常発生中”の場合は、異常発生に関連するコメントの「クーラント不足異常」、「ワーク浮上がり異常」及び「異常リセット」が同一画面に配置されるように画面部品群Ｇ１に分類する。画面部品群分類部３０３は、コメントの「自動運転中」及び「一時停止中」は、画面部品群Ｇ２に分類する。画面部品群分類部３０３は、コメントの「節電ＯＮ」、「自動運転開始」及び「非常停止」は、画面部品群Ｇ３に分類する。
　機械状態情報が、“加工中”の場合及び“メンテナンス中”の場合の画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３の分類についても図４に示している。
　画面部品群分類部３０３は、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び画面部品群Ｇ３に、画面部品となる、機械状態を示すメッセージを挿入してもよい。
　画面部品群分類部３０３による画面部品群の分類方法の一例は、信号説明情報と機械状態情報との類似度を求め、類似度によって、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３に分ける方法である。類似度は、自然言語のコメントをベクトル化して複数の数値の組を求め、自然言語の機械状態情報をベクトル化して複数の数値の組を求め、求めた２つの組を用いて類似度としてｃｏｓ距離を求める。ｃｏｓ距離はｃｏｓ類似度とも呼ばれ、２つのベクトルが、どのくらい似ているかを表す尺度で、２つのベクトルがなす角のコサイン値である。類似度を求める方法の詳細については、後述する第２実施形態において説明する。
　画面部品群分類部３０３による画面部品群の分類方法の他の例は、ユーザが表示装置４００の画面の画面部品を見て操作した操作内容を記憶した操作履歴に基づいて、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３に分ける方法である。操作履歴に基づいて、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３に分ける方法は、後述する第４実施形態における、画面部品群の出力順を操作履歴に基づいて決定する方法と同様な方法を用いることができる。
　画面情報出力部３０４は、画面部品群分類部３０３によって分類された、各画面部品群の少なくとも１つの信号説明情報、例えばコメントを用いて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む一又は複数の画面部品群を画面情報として出力する。画面情報出力部３０４は、図５に示すように、機械状態情報が“異常発生中”の場合の画面部品群Ｇ１を配置する画面Ｓ１の画面情報を生成する。また、画面情報出力部３０４は、図５に示すように、機械状態情報が“異常発生中”の場合の画面部品群Ｇ２及びＧ３を配置する画面Ｓ２の画面情報を生成する。画面部品は、画面の複数の画面構成要素の一つであり、例えば、図５に示す、「クーラント不足異常」を示すランプを表す画面部品Ｅ１、「異常リセット」を示すボタンを表す画面部品Ｅ２が該当する。画面部品Ｅ１と画面部品Ｅ２とは、それぞれコメントと画面部品種別を表している。画面部品Ｅ１の角丸四角形はランプを表し、画面部品Ｅ２の平板形状はボタンを表している。
　上述したように、画面部品群分類部３０３は、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び画面部品群Ｇ３に、画面部品として、機械状態を示すメッセージを挿入してもよく、その場合、画面情報出力部３０４は、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び画面部品群Ｇ３にメッセージを挿入した、画面Ｓ１及び画面Ｓ２の画面情報を表示装置４００に出力する。図６は、画面部品群Ｇ１に、画面部品として、メッセージ内容“異常発生中”のメッセージを挿入した画面Ｓ１の画面情報を示す図である。画面部品Ｅ３の四角形はメッセージを表している。
　画面情報出力部３０４は、機械状態情報が“異常発生中”の場合の画面Ｓ１及び画面Ｓ２の画面情報を表示装置４００に出力する。
　画面情報出力部３０４は、同様に、“加工中”の場合及び“メンテナンス中”の場合の、画面部品群Ｇ１を配置する画面Ｓ１の画面情報及び画面部品群Ｇ２及びＧ３を配置する画面Ｓ２の画面情報を生成して、表示装置４００に出力する。図７は“加工中”の場合の、画面Ｓ１の画面情報及び画面Ｓ２の画面情報を示す図である。
　表示装置４００は、例えば、液晶表示装置である。表示装置４００は、画像の表示と情報の入力を行う表示入力装置、例えばタッチパネル付き液晶表示装置であってもよい。
　表示装置４００は、画面情報出力部３０４から出力される、画面部品群Ｇ１を配置する画面Ｓ１の画面情報、及び画面部品群Ｇ２及びＧ３を配置する画面Ｓ２の画面情報を受けて、まず、画面Ｓ１を表示画面に表示する。ユーザが画面Ｓ１から画面Ｓ２への切り替えを指示した場合は、表示装置４００は、画面Ｓ２を表示する。
　表示装置４００は、機械状態に応じて、ある機械状態に関する画面Ｓ１の画面情報を、ポップアップ表示によって、他の機械状態に関する画面Ｓ１の画面情報に切り替えることができる。図８に示すように、画面Ｓ１には、“加工中”の場合の画像情報が表示されており、異常が発生すると、“異常発生中”の場合の画像情報が、画面Ｓ１の画面部品を覆うポップアップ画面Ｐ１に表示されてポップアップ表示される。ユーザがポップアップ画面Ｐ１の右上の閉じるボタンＰ１１を押すと、“加工中”の場合の画像情報が表示される画面Ｓ１に戻る。
　図９は、画面情報生成方法の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、本開示の画面情報生成方法が、画面情報生成装置３００によって実行される例について説明するが、本開示の画面情報生成方法は、画面情報生成装置３００以外の構成によっても実行することができる。
　ステップＳＴ１１において、信号説明情報取得部３０１は、記憶部１０１から、信号のアドレス、信号に付加されているコメント、シーケンスプログラムの接点、コイルの種類等の構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を取得する。
　ステップＳＴ１２において、機械状態情報取得部３０２は、制御対象２００から機械状態情報を取得する。
　ステップＳＴ１３において、画面部品群分類部３０３は、信号説明情報と機械状態情報に基づいて、信号説明情報を機械状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する。
　ステップＳＴ１４において、画面情報出力部３０４は、画面部品群分類部３０３によって分類された、各画面部品群の少なくとも１つの信号説明情報、例えばコメントを用いて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む一又は複数の画面部品群を画面情報として出力する。
　以上説明した、本実施形態の画面情報生成装置及び画面情報生成方法によれば、画面遷移の手間を省き、少ない手間で機械状態情報に関係する画面部品を確認できる画面を構成する画面情報を生成することができる。
（第２実施形態）
　第１実施形態では、画面部品群分類部３０３が類似度によって、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３に分ける例について説明した。本実施形態では、画面部品群分類部３０３が用いることができる、類似度によって、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ２及び、画面部品群Ｇ３に分ける学習済モデルを作成する機械学習装置について説明する。
　図１０は、本開示の第２実施形態の機械学習装置の一構成例を示すブロック図である。図１１は、機械学習中の画面情報生成システム１０Ａの構成を示す図である。図１２は、機械学習後の画面情報生成システム１０Ａの構成を示す図である。
　図１１に示すように、機械学習装置５００は、画面情報生成装置３００外に設けられているが、画面情報生成装置３００内に設けられてもよい。
　図１０及び図１１に示すように、機械学習中は、機械学習装置５００は信号説明情報取得部３０１、機械状態情報取得部３０２及び画面部品群分類部３０３に接続される。図１１に示す破線は、非接続であることを示す。機械学習装置５００は、信号説明情報取得部３０１から出力される信号説明情報と、機械状態情報取得部３０２から出力される機械状態情報とに基づいて、画面部品群分類部３０３に用いる学習モデルを生成し、学習モデルを画面部品群分類部３０３に出力する。
　図１２に示すように、機械学習後は、機械学習装置５００は信号説明情報取得部３０１、機械状態情報取得部３０２及び画面部品群分類部３０３と切り離され、画面情報生成システム１０Ａは、図１に示す画面情報生成システム１０と同じ構成となる。図１２に示す破線は、非接続であることを示す。
　機械学習装置５００は、図１０に示すように、入力データ取得部５０１、類似度算出部５０２、学習部５０３及び出力部５０４を備えている。
　入力データ取得部５０１は、信号説明情報取得部３０１から信号説明情報を取得し、機械状態情報取得部３０２から機械状態情報を取得して、類似度算出部５０２に出力する。信号説明情報と機械状態情報とは入力データとなる。
　類似度算出部５０２は、信号説明情報と機械状態情報との類似度を求める。
　学習部５０３は、信号説明情報及び機械状態情報と、類似度算出部５０２が算出した類似度とを用いて、教師無し学習を実行し、シーケンスプログラムに含まれる信号説明情報を、類似度の大きさによって、機械状態情報と関連のある画面部品群に分類する学習済みモデルを生成する。ｎ個の画面部品群を生成する場合、例えば、信号説明情報と、機械状態情報との類似度を入力として、ｋ－ｍｅａｎｓ法でｎ個の画面部品群を生成することができる。
　出力部５０４は、学習モデルを画面部品群分類部３０３に出力する。
　類似度算出部５０２の動作を、図１３を用いて説明する。
　類似度算出部５０２は、自然言語のコメントをｗｏｒｄ２ｖｅｃ等のベクトル化モデルによってベクトル化して複数の数値の組（以下、第１の組という）を求める。同様に、類似度算出部５０２は、自然言語の機械状態情報をｗｏｒｄ２ｖｅｃ等のベクトル化モデルによってベクトル化して複数の数値の組（以下、第２の組という）を求める。
　そして、類似度算出部５０２は、第１の組と第２の組とを用いて類似度としてｃｏｓ距離を求める。ｃｏｓ距離はｃｏｓ類似度とも呼ばれ、２つのベクトルが、どのくらい似ているかを表す尺度で、２つのベクトルがなす角のコサイン値である。
　具体的には、類似度算出部５０２は、図１３に示すように、コメントである「クーラント不足異常」を、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ等のベクトル化モデルによって、複数の数値の組（０．１，０．４，・・・，－０．２）（第１の組となる）で表す。また、機械状態情報である「異常発生中」を、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ等のベクトル化モデルによって、複数の数値の組（０．２，０．５，・・・，－０．１）（第２の組となる）で表す。
　類似度算出でのコメント及び機械状態情報の自然言語処理に用いられるコーパスは、一般用途コーパスと特殊用途コーパスとを用いることができる。一般用途コーパスは、現代日本語書き言葉均衡コーパス（ＢＣＣＷＪ）などの広く一般的に自然言語分野で使用されているコーパスを用いることができる。特殊用途コーパスは、製造業関連の論文や業界紙、ＣＮＣメーカ、機械メーカ提供の仕様書から作成することができる。
　類似度算出部５０２は、「クーラント不足異常」以外のコメントについても図１３に示した方法で、第１の組を求め、機械状態情報である「異常発生中」に関する第２の組を求め、求めた第１の組と第２の組とを用いて類似度としてｃｏｓ距離を求める。
　図１４は類似度算出部５０２により計算された類似度を示す図である。
　図１５は、機械学習装置の動作を示すフローチャートである。
　ステップＳＴ２１、ＳＴ２２は、プログラムの先頭から末尾までの信号説明情報と、機械状態情報との類似度を算出するループ処理の開始と終了を示す。ステップＳＴ２１、ＳＴ２２間のループ処理は、プログラムが入力され、プログラムの先頭から末尾まで、ステップＳＴ２１１、ステップＳＴ２１２の繰り返しを行う。
　ステップＳＴ２１１において、入力データ取得部５０１が、信号説明情報取得部３０１から信号説明情報を取得し、機械状態情報取得部３０２から機械状態情報を取得する。
　ステップＳＴ２１２において、類似度算出部５０２は、信号説明情報と機械状態情報との類似度を求める。
　ステップＳＴ２３において、学習部５０３は、信号説明情報及び機械状態情報と、類似度算出部５０２が算出した類似度とを用いて、教師無し学習を実行し、シーケンスプログラムに含まれる信号説明情報を、機械状態情報と関連のある画面部品群に分類する学習済みモデルを生成する。
　ステップＳＴ２４において、出力部５０４は、学習済モデルを画面部品群分類部３０３に出力する。
　本実施形態によれば、信号説明情報と機械状態情報に基づいて、各信号を機械状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類するための学習済みモデルを機械学習により得ることができる。そのため、画面部品群分類部に対して、複数の画面部品群に分類する設定を行う手間を削減することができる。
（第３実施形態）
　図１６は本開示の第３実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。
　図１６に示す画面情報生成システム１０Ｂは、図１に示す画面情報生成システム１０と比べて、画面情報生成装置３００が、出力順決定部３０５が加えられた画面情報生成装置３００Ｂを備えている。
　出力順決定部３０５は、信号説明情報に含まれるコメントと機械状態情報との類似度とを求める。類似度の計算は、図１３に示した方法と同じである。出力順決定部３０５は、前記画面部品群分類部３０３で分類された画面部品群の出力順を、計算された類似度の統計量に基づいて決定する。統計量は、例えば、平均値、分散、標準偏差、中央値及び最頻値である。以下の説明では統計量として平均値を用いた場合について説明する。
　図１７は、出力順決定部が画面部品群の出力順を類似度の平均に基づいて決定する動作を示す図である。
　図１７に示すように、出力順決定部３０５は、画面部品群Ｇ１の類似度の平均値０．８９、画面部品群Ｇ２の類似度の平均値０．２１及び画面部品群Ｇ３の類似度の平均値０．４６を求める。（画面部品群Ｇ１の類似度の平均値）＞（画面部品群Ｇ３の類似度の平均値）＞（画面部品群Ｇ２の類似度の平均値）であるため、画面部品群の画面情報の出力順は、画面部品群Ｇ１、画面部品群Ｇ３、画面部品群Ｇ２の順となる。
　本実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、信号説明情報と機械状態情報との類似度によって画面情報の出力順が決定されるため、類似度が高い画面部品群が優先的に画面に表示される。よって、類似度が高い画面部品群を表示するための画面遷移の手間を削減することができる。
（第４実施形態）
　図１８は本開示の第４実施形態の画面情報生成装置を含む画面情報生成システムの一構成例を示すブロック図である。
　図１８に示す画面情報生成システム１０Ｃは、図１６に示す画面情報生成システム１０Ｂと比べて操作装置６００を備えている。また、出力順決定部３０５を備えた画面情報生成装置３００Ｂが、出力順決定部３０５Ｃを備えた画面情報生成装置３００Ｃに置き換わっている。
　操作装置６００は、ユーザが表示装置４００の画面の画面部品を見て操作した操作内容を出力順決定部３０５Ｃに出力する。操作装置６００と表示装置４００とは、一体化されてもよく、例えば、タッチパネル付き液晶表示装置として構成されてもよい。
　出力順決定部３０５Ｃは、操作装置６００から出力された操作内容を操作履歴として記憶し、機械状態情報に対応する操作履歴に基づいて画面部品群の出力順を決定する。
　図１９は、出力順決定部が画面部品群の出力順を操作履歴に基づいて決定する動作を示す図である。
　図１９に示すように、出力順決定部３０５Ｃは、“異常発生中”の場合に、ユーザが表示装置４００の画面に各種異常ランプ（各画面部品となる）を確認して操作装置６００を操作した割合、ユーザが表示装置４００の画面に各種運転状態ランプ（各画面部品となる）を確認して操作装置６００を操作した割合、ユーザが表示装置４００の画面に節電ＯＮボタン（画面部品となる）を確認して操作装置６００を操作した割合を求める。これらの割合の大きさは、（各種異常ランプを確認するための操作の割合）＞（各種運転状態ランプを確認するための操作の割合）＞（節電ＯＮボタンを操作した割合）であるため、画面部品群の画面情報の出力順は、画面部品群Ｇ１の画面情報、画面部品群Ｇ３の画面情報、画面部品群Ｇ２の画面情報の順となり、図５に示すように、画面部品群Ｇ１が最初に表示される画面Ｓ１に表示され、画面部品群Ｇ２及び画面部品群Ｇ３が次に表示される画面Ｓ２に表示される。
　本実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、操作の割合によって画面情報の出力順が決定されるため、操作の割合が大きい画面部品群が優先的に画面に表示される。よって、操作の割合が大きい画面部品群を表示するための画面遷移の手間を削減することができる。
　以上、各実施形態における、画面情報生成装置に含まれる機能ブロックを実現するために、画面情報生成装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、画面情報生成方法もハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
　画面情報生成装置に含まれる構成部をソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現する実現するために、画面情報生成装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置を備える。演算処理装置は実行部として機能する。また、画面情報生成装置は、アプリケーションソフトウェア又はＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の各種の制御用プログラムを格納したＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、及び演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）といった主記憶装置も備える。
　そして、画面情報生成装置は、演算処理装置が補助記憶装置からアプリケーションソフトウェア又はＯＳを読み込み、読み込んだアプリケーションソフトウェア又はＯＳを主記憶装置に展開させながら、これらのアプリケーションソフトウェア又はＯＳに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、画面情報生成装置が備える各種のハードウェアを制御する。これにより、本実施形態の機能ブロックは実現される。また、画面情報生成方法も画面情報生成装置と同様な構成により実現することができる。
　画面情報生成装置に含まれる構成部は、電子回路等を含むハードウェアにより実現することができる。画面情報生成装置をハードウェアで構成する場合、画面情報生成装置に含まれる各構成部の機能の一部又は全部を、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。
　プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。
　以上説明した各実施形態を含む本開示の画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法によれば、画面遷移の手間を省き、少ない手間で制御対象の状態情報に関係する画面部品を確認できる画面を構成する画面情報を生成することができる。
　上述した各実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
　上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
　（付記１）
　表示装置（４００）の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置（３００）であって、
　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する信号説明情報取得部（３０１）と、
　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する状態情報取得部（３０２）と、
　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する画面部品群分類部（３０３）と、
　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する画面情報出力部（３０４）と、
　を備える画面情報生成装置。
　（付記２）
　前記画面部品群分類部（３０３）で分類された前記各画面部品群に対して、前記信号のアドレス、前記コメント、及び前記構造のうちの少なくとも１つと、前記状態情報との類似度の統計量に基づいて、前記画面部品群の前記画面情報の出力順を決定する出力順決定部（３０５）を備える、付記１に記載の画面情報生成装置。
　（付記３）
　前記画面部品群分類部（３０３）で分類された前記各画面部品群に対して、前記状態情報に対応する操作履歴に基づいて、前記画面部品群の前記画面情報の出力順を決定する出力順決定部（３０５Ｃ）を備える、付記１に記載の画面情報生成装置。
　（付記４）
　第１のシーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該第１のシーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む第１の信号説明情報と、前記第１のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第１の状態情報と、を入力データとして取得する入力データ取得部（５０１）と、
　前記第１の信号説明情報と前記第１の状態情報との類似度を算出する類似度算出部（５０２）と、
　前記入力データと前記類似度とを用いて教師無し学習を実行し、第２のシーケンスプログラムに含まれる、前記第１の信号説明情報と同種の情報をそれぞれ含む複数の第２の信号説明情報と、前記第２のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第２の状態情報とを入力すると、前記複数の第２の信号説明情報を、前記第２の状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する学習済みモデルを生成する学習部（５０３）と、
　を備える機械学習装置（５００）。
　（付記５）
　前記画面部品群分類部（３０３）は、付記４に記載の機械学習装置（５００）で生成された学習済モデルを用いて、前記複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する、付記１から３のいずれか１項に記載の画面情報生成装置。
　（付記６）
　表示装置の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置（３００）としてのコンピュータが、
　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する処理と、
　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する処理と、
　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する処理と、
　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する処理と、
　を実行する画面情報生成方法。
　１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ　画面情報生成システム
　１００　ＰＬＣ
　１０１　記憶部
　１０２　プログラム実行部
　２００　制御対象
　３００、３００Ｂ、３００Ｃ　画面情報生成装置
　３０１　信号説明情報取得部
　３０２　機械状態情報取得部
　３０３　画面部品群分類部
　３０４　画面情報出力部
　３０５、３０５Ｃ　出力順決定部
　４００　表示装置
　５００　機械学習装置
　６００　操作装置

Claims (6)

  1. 　表示装置の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置であって、
    　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する信号説明情報取得部と、
    　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する状態情報取得部と、
    　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する画面部品群分類部と、
    　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する画面情報出力部と、
    　を備える画面情報生成装置。
  2. 　前記画面部品群分類部で分類された前記各画面部品群に対して、前記信号のアドレス、前記コメント、及び前記構造のうちの少なくとも１つと、前記状態情報との類似度の統計量に基づいて、前記画面部品群の前記画面情報の出力順を決定する出力順決定部を備える、請求項１に記載の画面情報生成装置。
  3. 　前記画面部品群分類部で分類された前記各画面部品群に対して、前記状態情報に対応する操作履歴に基づいて、前記画面部品群の前記画面情報の出力順を決定する出力順決定部を備える、請求項１に記載の画面情報生成装置。
  4. 　第１のシーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該第１のシーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む第１の信号説明情報と、前記第１のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第１の状態情報と、を入力データとして取得する入力データ取得部と、
    　前記第１の信号説明情報と前記第１の状態情報との類似度を算出する類似度算出部と、
    　前記入力データと前記類似度とを用いて教師無し学習を実行し、第２のシーケンスプログラムに含まれる、前記第１の信号説明情報と同種の情報をそれぞれ含む複数の第２の信号説明情報と、前記第２のシーケンスプログラムで制御する制御対象の第２の状態情報とを入力すると、前記複数の第２の信号説明情報を、前記第２の状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する学習済みモデルを生成する学習部と、
    　を備える機械学習装置。
  5. 　前記画面部品群分類部は、請求項４に記載の機械学習装置で生成された学習済モデルを用いて、前記複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画面情報生成装置。
  6. 　表示装置の画面を構成する画面情報を生成する画面情報生成装置としてのコンピュータが、
    　シーケンスプログラムに含まれる信号のアドレス、該信号に付加されているコメント、該シーケンスプログラムの構造、及び画面部品種別の少なくとも１つを含む信号説明情報を複数取得する処理と、
    　前記シーケンスプログラムで制御する制御対象から該制御対象の状態情報を取得する処理と、
    　複数の前記信号説明情報と前記状態情報とに基づいて、複数の前記信号説明情報を、前記状態情報と関連のある複数の画面部品群に分類する処理と、
    　各画面部品群の少なくとも１つの前記信号説明情報に基づいて、少なくとも１つの画面部品を生成し、生成された、少なくとも１つの画面部品を含む各画面部品群の画面情報を前記表示装置に出力する処理と、
    　を実行する画面情報生成方法。
PCT/JP2024/014656 2024-04-11 2024-04-11 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法 Pending WO2025215787A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/014656 WO2025215787A1 (ja) 2024-04-11 2024-04-11 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/014656 WO2025215787A1 (ja) 2024-04-11 2024-04-11 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025215787A1 true WO2025215787A1 (ja) 2025-10-16

Family

ID=97349644

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2024/014656 Pending WO2025215787A1 (ja) 2024-04-11 2024-04-11 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2025215787A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001154709A (ja) * 1999-11-25 2001-06-08 Toyoda Mach Works Ltd Ｐｌｃ用の操作盤及び同操作盤における異常表示方法
JP2006277691A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Ykk Corp プログラマブル・ターミナル・システム
JP2006331275A (ja) * 2005-05-30 2006-12-07 Digital Electronics Corp プログラマブル表示器、制御プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001154709A (ja) * 1999-11-25 2001-06-08 Toyoda Mach Works Ltd Ｐｌｃ用の操作盤及び同操作盤における異常表示方法
JP2006277691A (ja) * 2005-03-30 2006-10-12 Ykk Corp プログラマブル・ターミナル・システム
JP2006331275A (ja) * 2005-05-30 2006-12-07 Digital Electronics Corp プログラマブル表示器、制御プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4602004B2 (ja) テストパターン作成装置、テストパターン作成方法及びテストパターン作成プログラム
JP7378367B2 (ja) 故障診断装置および故障診断方法
Leitão et al. Fault handling in discrete event systems applied to IEC 61499
US12158740B2 (en) Information processing device, information processing method, recording medium, and method of manufacturing product
CN108780312A (zh) 用于使用路径追踪针对装配线的根本原因分析的方法和系统
CN113204210B (zh) 信息处理设备、信息处理方法、生产设备、制造产品的方法、以及记录介质
US5511162A (en) Automatic LSI testing apparatus using expert system
JPH0652181B2 (ja) 異常診断装置
WO2025215787A1 (ja) 画面情報生成装置、機械学習装置及び画面情報生成方法
CN111552641A (zh) 一种判断软件产品质量的方法、装置、设备及存储介质
US20230109876A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and method of manufacturing products
US11768482B2 (en) Information processing apparatus, ladder-program generation apparatus, information processing method, ladder-program generation method, method of manufacturing product, and recording medium
US8234001B2 (en) Tool commonality and stratification analysis to enhance a production process
JP2591071B2 (ja) Ｌｓｉテストシステム
JP7507596B2 (ja) 生産性改善支援システム及び生産性改善支援方法
JP2008304404A (ja) 計測装置
KR101303866B1 (ko) 기판 처리 장치의 모니터링 방법
JP2009181180A (ja) プログラム生成ツールの検査プログラムおよびプログラム生成ツールの検査方法ならびにプログラム生成ツールの検査装置
Younis et al. Software quality measures to determine the diagnosability of PLC applications
CN114826985B (zh) 通讯协议测试方法、装置、上位机及测试系统
WO2025203152A1 (ja) トレース対象信号選択装置及びトレース対象信号選択方法
US12124236B1 (en) Computer system and method for assisted setup of instrumented machine tool tables
WO2026033581A1 (ja) 出力支援装置及び出力支援方法
JPH04162149A (ja) 電子計算機
JPH04273540A (ja) 故障診断方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 24934977

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1