WO2025239072A1 - 製品の製造方法、製造システム、及び補修解析装置 - Google Patents

製品の製造方法、製造システム、及び補修解析装置

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repair
combination
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product
used parts
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修一 馬塲
達雄 針山
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Hitachi Ltd
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Hitachi Ltd
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    • G05B19/02—Program-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • 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
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    • G06Q10/30—Administration of product recycling or disposal
    • 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 product manufacturing method, a manufacturing system, and a repair analysis device.
  • This invention claims priority from Japanese Patent Application No. 2024-079720, filed on May 15, 2024, and the contents of that application are incorporated by reference into this application in designated states where incorporation by reference of documents is permitted.
  • remanufacturing poses challenges in ensuring a stable collection of parts to be used in remanufacturing and a stable supply to rebuilders.
  • Reasons why collected used parts are discarded include not meeting the specified number of times they can be used for remanufacturing, or not being able to meet the standards for new parts when repaired individually and so are removed.
  • an effective method would be to ensure final performance by, for example, considering the combination of parts to be assembled and selecting and assembling parts with favorable assembly conditions.
  • Patent Document 1 discloses a method for manufacturing a product in which a first part and a second part to be used in product assembly are inspected to obtain information on the characteristics of each part, and inspection information for products that pass the product inspection is used to obtain information on the affinity of the characteristics between the parts, and the affinity information is used to determine the combination of the first part and the second part.
  • Patent Document 1 is a manufacturing or assembly method for a product that uses new parts, and does not take into account the repair of used parts, which is necessary when utilizing recovered products (i.e., used parts).
  • the present invention was made in consideration of the above points, and aims to enable used parts to be appropriately combined, repaired, and reused in the remanufacturing of products.
  • the present application includes multiple means for solving at least some of the above problems, examples of which are as follows:
  • One aspect of the present invention is a manufacturing method for a product including a remanufactured part that is a combination of at least two used parts, and includes: a step of acquiring shape data for a plurality of used parts; a combination selection step of selecting a combination that satisfies predetermined combination conditions from among a plurality of used parts based on the shape data for the plurality of used parts; a first repair analysis step of identifying repair positions and repair amounts for the used parts based on the shape data for the plurality of used parts that make up the combination; and a repair instruction step of instructing repair of the used parts based on the identified repair positions and repair amounts.
  • Another aspect of the present invention is a manufacturing system for a product including a remanufactured part that is a combination of at least two used parts, and includes a computer that executes the following steps: acquiring shape data for a plurality of used parts; a combination selection step that selects a combination that satisfies predetermined combination conditions from among a plurality of used parts based on the shape data for the plurality of used parts; a first repair analysis step that identifies the repair position and repair amount for the used parts based on the shape data for the plurality of used parts that make up the combination; and a repair instruction step that instructs repair of the used parts based on the identified repair position and repair amount.
  • Still another aspect of the present invention is a repair analysis device for a product including a remanufactured part that is a combination of at least two used parts, comprising a processor.
  • the processor executes the following steps: acquiring shape data for a plurality of used parts; selecting a combination that satisfies predetermined combination conditions from among a plurality of used parts based on the shape data for the plurality of used parts; a first repair analysis step that identifies the repair position and repair amount for the used parts based on the shape data for the plurality of used parts that make up the combination; and a repair instruction step that instructs repair of the used parts based on the identified repair position and repair amount.
  • used parts can be appropriately combined, repaired, and reused in the remanufacturing of products.
  • FIGS. 1A to 1C are schematic diagrams illustrating an example of a method for manufacturing a product according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a repair analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a repair analysis system.
  • 10 is a flowchart illustrating an example of processing by the repair analysis system.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of the shape state of a used part.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example in which each shape state shown in FIG. 5 is mapped onto a feature space.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a combination selection of used parts and an analysis by virtual assembly.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a product manufacturing method (including a remanufacturing method) according to one embodiment of the present invention.
  • Processes K101 to K106 in the upper row correspond to the flow of manufacturing a product using new parts.
  • the combination of processes K107 to K111 in the lower row and processes K101 to K106 in the upper row corresponds to the flow of remanufacturing a product using reused parts.
  • This embodiment can be applied to a manufacturing system that remanufactures products that include at least one recycled part composed of a combination of at least two used parts.
  • process K101 the parts that make up the product are processed according to the design drawings (process K101), the processed parts are inspected to ensure that the dimensions and other characteristics are within specifications (process K102), parts that pass inspection are sent to the product assembly process (process K103), two or more components are assembled into a product and adjusted (process K104), the product is inspected to ensure that it meets performance specifications (process K105), and the product that meets the product specifications is shipped (process K106).
  • shipped products are collected after use (process K107), the collected products are disassembled into their component parts (process K108), the shape of each component part (i.e., used parts) is inspected (process K109), the combination of used parts used in the product and repairs are analyzed (process K110), and the used parts are repaired according to the results of the repair analysis (process K111).
  • the repaired used parts undergo part inspection (process K102) and are then input into the product assembly process (process K103), and the product is assembled according to the part combination selected based on the results of the analysis of the used part combination (process K110) (process K104).
  • repair analysis system according to one embodiment of the present invention, which is used in the lower steps K107 to K111 described above.
  • the repair analysis system is used to realize part of the manufacturing method and manufacturing system described above.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of a repair analysis system according to one embodiment of the present invention.
  • the repair analysis system 500 includes a three-dimensional shape measuring device 501, a data storage unit 502, a repair analysis unit 503 (second repair analysis unit), a part combination selection unit 504, a repair analysis unit 505 (first repair analysis unit), a performance prediction unit 506, a repair method selection unit 507, a repair instruction unit 508, and a repair device 509.
  • the three-dimensional shape measuring device 501 is, for example, a 3D scanner. In the inspection process (process K109), the three-dimensional shape measuring device 501 scans each used part to generate three-dimensional shape data (CAD data, etc.), and outputs inspection data including the shape data to the data storage unit 502.
  • CAD data three-dimensional shape data
  • the three-dimensional shape measuring device 501 scans each used part to generate three-dimensional shape data (CAD data, etc.), and outputs inspection data including the shape data to the data storage unit 502.
  • the data storage unit 502 acquires and stores the shape data of each used part output from the three-dimensional shape measuring device 501 (part inspection data 527 in Figure 3).
  • the data storage unit 502 also acquires and stores design data, including three-dimensional shape data of each used part at the time of initial manufacturing, from an external device such as a database, or stores this data in advance (part design data 526 in Figure 3).
  • the repair analysis unit 505 identifies the gap position and gap amount that will occur when each used part is combined with other used parts in the combination selected by the part combination selection unit 504.
  • the repair analysis unit 505 also identifies the repair position and repair amount so that the gap amount at the identified gap position will satisfy a predetermined appropriate value (such as an appropriate dimensional range in the design data) after repair. Data regarding the appropriate value may be included in the design data.
  • the repair analysis unit 505 may perform processing using software simulation (virtual assembly) using three-dimensional shape data. The processing of the repair analysis unit 505 will be described in detail later ( Figure 7).
  • the performance prediction unit 506 performs performance prediction for remanufactured parts that include a combination of used parts selected by the part combination selection unit 504, or for remanufactured products that include the remanufactured parts.
  • the performance prediction unit 506 performs processing using software simulation (virtual assembly, operation analysis) that uses three-dimensional shape data for each part. The processing of the performance prediction unit 506 will be described in detail later.
  • the repair method selection unit 507 determines whether or not repair is necessary for each used part. For example, the repair method selection unit 507 determines whether or not the shape difference (repair position and repair amount) identified by the repair analysis unit 503, i.e., the current shape state, satisfies predetermined shape standards (such as the appropriate dimensional range in the design data). Data related to the standards may be included in the design data.
  • shape difference air position and repair amount
  • predetermined shape standards such as the appropriate dimensional range in the design data.
  • the repair method selection unit 507 determines that repair is necessary for the used part, it compares the repair amount identified by the repair analysis unit 503 with the repair amount identified by the repair analysis unit 505 and determines which is smaller. The repair method selection unit 507 selects the repair location and repair amount corresponding to the smaller repair amount as the repair method to be adopted for the used part.
  • the repair instruction unit 508 outputs repair instructions for each used part based on the repair method selected by the repair method selection unit 507.
  • the repair instruction unit 508 may also output the identification information of other used parts that are combined with the used part, as well as the repair position and repair amount.
  • the repair device 509 is, for example, one or more machine tools, such as a welding device, cutting device, or 3D printer, used to repair portions that have been worn down due to wear or deformation.
  • the repair device 509 repairs each used product according to the repair position and repair amount output from the repair instruction unit 508.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a repair analysis system.
  • the repair analysis system 500 is implemented using, for example, a general computer 510 (corresponding to a repair analysis device) such as a PC (Personal Computer). However, it may also be implemented using multiple computers, a cloud system, etc.
  • a general computer 510 corresponding to a repair analysis device
  • PC Personal Computer
  • the computer 510 is configured such that a processor 511, a main memory device 512, an auxiliary memory I/F (Interface) 513, a network I/F 514, an input/output I/F 515, etc. are connected via a bus.
  • a processor 511 a main memory device 512
  • an auxiliary memory I/F (Interface) 513 a network I/F 514
  • an input/output I/F 515 etc.
  • Processor 511 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit), which controls each part of the repair analysis system 500 and executes each program read into main memory device 512.
  • Processor 511 is not limited to a CPU, and may be any other semiconductor device that executes specified processing. Examples of semiconductor devices include FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), ASICs (Application Specific Integrated Circuits), and CPLDs (Complex Programmable Logic Devices).
  • the main memory device 512 is typically composed of volatile memory such as RAM, and stores programs executed by the processor 511, data referenced by the processor 511, and data calculated by the processor 511.
  • the auxiliary storage I/F 513 is an interface for connecting an auxiliary storage device 519 such as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive).
  • the auxiliary storage device 519 has a large storage capacity and stores OS (Operating System) software and the various programs for executing this embodiment, such as a repair analysis program 520, a parts combination selection program 521, a repair analysis program 522, a performance prediction program 523, a repair method selection program 524, and a repair instruction program 525, as well as part design data 526 and part inspection data 527, which are information required for executing each program.
  • OS Operating System
  • repair analysis program 520, parts combination selection program 521, repair analysis program 522, performance prediction program 523, repair method selection program 524, and repair instruction program 525 are programs that respectively realize the functions of the repair analysis unit 503, parts combination selection unit 504, repair analysis unit 505, performance prediction unit 506, repair method selection unit 507, and repair instruction unit 508 in Figure 2.
  • the data storage unit 502 is realized by at least one of the main memory device 512 and the auxiliary memory device 519.
  • Each program may be installed on computer 510 from a program source.
  • the program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable storage medium. If the program source is a program distribution server, the program distribution server may include a processor and storage resources for storing the programs to be distributed, and the processor of the program distribution server may distribute the programs to be distributed to other computers. Furthermore, two or more programs may be realized as one program, or one program may be realized as two or more programs.
  • the network I/F 514 is an interface that allows the computer 510 to connect to external devices via a network.
  • the computer 510 is connected to the three-dimensional shape measuring device 501 and the repair device 509 via a router/hub 516, either wired or wirelessly.
  • the input/output I/F 515 is an interface for connecting an input device 517, such as a keyboard or mouse, which inputs input data to the computer 510, and an output device 518, such as a display, which outputs output data from the computer 510.
  • an input device 517 such as a keyboard or mouse
  • an output device 518 such as a display
  • Figure 4 is a flowchart showing an example of the processing of the repair analysis system.
  • Figure 4 shows the processing (steps S201 to S208) executed by the repair analysis system 500, as well as the steps before and after these steps (K107 to K109 and K111; see Figure 1).
  • Steps S201 to S208 correspond to step K110 in Figure 1.
  • each collected product is disassembled into its component parts (process K108), and the shape of each component part (i.e., used part) is inspected (process K109).
  • the three-dimensional shape data of each used part acquired by the three-dimensional shape measuring device 501 during the inspection is stored in the data storage unit 502 as inspection data.
  • the repair position and repair amount are calculated for each used part (step S201). Specifically, the repair analysis unit 503 reads and acquires the inspection data and design data for each used part from the data storage unit 502, and by comparing the three-dimensional shape data contained in this data, identifies the shape differences as the repair position and repair amount.
  • step S202 it is determined whether each used part requires repair. Specifically, the repair method selection unit 507 determines whether the shape difference (repair location and repair amount) identified in step S201, i.e., the current shape state, satisfies predetermined shape standards (such as dimensional error from design data). For used parts that do not require repair (NO in step S202), processing in this flowchart ends.
  • step S203 For each used part that requires repair (YES in step S202), classification is performed (step S203), and a combination is selected (step S204). Specifically, the part combination selection unit 504 classifies each used part into multiple shape clusters based on its shape state. The part combination selection unit 504 also selects a combination of each used part based on predetermined combination conditions that indicate an appropriate combination of multiple shape clusters.
  • step S205 gap analysis is performed for each combined used part. Specifically, the repair analysis unit 505 performs virtual assembly to identify the position and amount of gaps that will occur when each used part is combined with other used parts in the combination selected in step S204.
  • the repair position and repair amount are calculated for each used part (step S206).
  • the repair analysis unit 505 uses virtual assembly to identify the repair position and repair amount for each used part so that the gap amount at the gap position identified in step S205 satisfies a predetermined appropriate value (such as an appropriate dimensional range in the design data) after repair.
  • the repair amount is compared and a repair method is selected (step S207). Specifically, for each used part, the repair method selection unit 507 compares the total repair amount identified in step S201 with the total repair amount identified in step S206, and determines which is smaller. The repair method selection unit 507 then selects the repair position and repair amount corresponding to the smaller repair amount as the repair method to be adopted for that used part.
  • repair instructions for each used part are output (step S208). Specifically, the repair instruction unit 508 outputs repair instructions for each used part based on the repair method selected in step S207.
  • the repair instruction unit 508 may also output the identification information of other used parts that are combined with it, as well as the repair position and repair amount.
  • each used part is repaired (process K111), and the processing of this flowchart ends.
  • step S207 of this embodiment the repair amount is compared to select the repair method with the least amount of repair, but it is also possible to omit the comparison of repair amount and select a repair method that takes combination into consideration (step S206). In this way, it is possible to always adopt a repair method that takes combination into consideration.
  • steps S203 to S206 will be explained in detail using a rotor part of a screw compressor as an example.
  • Figure 5 is an explanatory diagram showing an example of the shape state of used parts.
  • Figure 6 is an explanatory diagram showing an example of mapping each shape state shown in Figure 5 onto feature space.
  • Figure 7 is an explanatory diagram showing an example of combination selection of used parts and analysis by virtual assembly.
  • a screw compressor is a machine that compresses gas by rotating a pair of spiral-shaped parts called male and female screw rotors (hereafter referred to as "rotors") in contact with each other. Gas drawn in through the suction port is trapped between the tooth space of the pair of rotors and the casing, and is compressed to a predetermined pressure by the rotation of the intermeshing teeth of the pair of rotors, and is then forced out through the discharge port. As the pair of rotors rotate in contact with each other, deformation due to wear (hereafter referred to simply as deformation) occurs, and so they are used parts that can be repaired when used to remanufacture screw compressors.
  • the shapes of used rotors can be broadly classified into three types: a tapered shape 301 where the periphery of one end face is significantly deformed; a convex shape 302 where the periphery of both end faces is significantly deformed; and a concave shape 303 where the center is significantly deformed.
  • the center position of the rotor is set as the origin, and the following equation (1), which is a polynomial of degree 2, can be fitted to the tooth positions in the three-dimensional shape data of the inspection data for each rotor, to calculate the parameter coefficients (a, b, and c) of the variables of each degree of the fitting function 304 for each rotor.
  • a degree 2 polynomial can be transformed into equation (2) below, where parameter coefficient A indicates the unevenness (indicating concave or convex) of the deformed part, which is the difference compared to the design shape, and the characteristics of the deformation amount of the uneven shape, parameter coefficient B indicates the characteristics of the amount of deviation of the position of the uneven shape in the direction of the rotor rotation axis, and parameter coefficient C indicates the characteristics of the amount of deviation of the position of the uneven shape in the direction perpendicular to the rotor rotation axis.
  • Each used rotor is mapped based on feature values A to C in a three-dimensional feature space with parameter coefficients A to C as the axes ( Figure 6), and by applying a general data grouping (clustering) technique to each mapping data, each used rotor can be classified into multiple clusters 305, 306, and 307 with similar shape states.
  • clustering general data grouping
  • a degree-2 polynomial was used as the fitting function, but by increasing the degree of the polynomial, feature values for more complex shapes can be calculated.
  • the part combination selection unit 504 can classify each used part into multiple shape clusters based on its shape state. More simply, classification may be performed based on one- or two-dimensional feature values, which are less than three dimensions.
  • the component combination selection unit 504 searches for and selects used rotor combinations between clusters 305, 306, and 307 that have good rotor meshing compatibility. For example, as shown on the right of Figure 7, rotors (concave shape) and rotors (convex shape) have good meshing compatibility, and as shown on the left of Figure 7, rotors (tapered shape) have good meshing compatibility. By pre-defining cluster combinations, it is possible to select used rotor combinations that have good compatibility.
  • combinations that are more likely to have a better fit in the contour shapes may be identified based on rotor features, such as the amount of deformation of the concave and convex shape or the amount of misalignment between the convex and concave positions. For example, rotors with similar amounts of concave and convex deformation or rotors with similar amounts of concave and convex misalignment have good meshing compatibility.
  • the repair analysis unit 505 For each used rotor, the repair analysis unit 505 performs virtual assembly using the three-dimensional shape data of the inspection data for that used rotor and the three-dimensional shape data of the inspection data for other used rotors selected to be paired with that rotor. The repair analysis unit 505 then rotates each rotor and identifies the gap position and gap amount at the tooth meshing portion 400 ( Figure 7) of the combined male and female rotors over the full rotation angle. The repair analysis unit 505 also identifies the repair position and repair amount for each male and female rotor so that the gap amount at the identified gap position over the full rotation angle falls within a predetermined appropriate value range after repair. This makes it possible to identify a repair method that will allow the used part to meet its performance specifications after repair.
  • the performance prediction unit 506 performs a fluid analysis of the gas to be compressed using as parameters the gap position and gap amount at the meshing portion of the male and female rotor teeth when repairs are made using the repair position and repair amount specified above, thereby making a performance prediction regarding the amount of power converted into fluid energy, such as the discharge pressure and efficiency of a refurbished part using the repaired male and female rotors or a screw compressor using said refurbished part.
  • the performance prediction unit 506 may output the performance prediction results for used parts to the output device 518 or another device. In this way, the results can be used as a reference, for example, when reusing the used product to manufacture a new product.
  • the repair method selection unit 507 may obtain the performance prediction results for the used part from the performance prediction unit 506 and determine whether the performance prediction results satisfy predetermined performance specifications. If the performance specifications are not satisfied, the repair method selection unit 507 can exclude the used part from the list of parts to be repaired. In this way, used parts that may not satisfy the performance specifications of remanufactured products even after repair and reuse can be sent to another process, such as being discarded, without being reused.
  • a compatible combination of used parts and the repair amount for that combination are determined. This allows used parts to be appropriately combined and repaired so that they can be used to remanufacture products that meet the required performance specifications. Furthermore, by selecting a repair method that requires less repair, repair costs can be reduced. By adopting the manufacturing method according to this embodiment, it is possible to reduce the number of used parts that are discarded without repair, as well as reduce energy consumption, improve efficiency, and reduce costs in remanufacturing.

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Abstract

使用済み部品を、適切に組合せて補修し、製品の再製造に利用できるようにする。　少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品の製造方法であって、複数の使用済み部品の形状データを取得する工程と、複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択工程と、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析工程と、特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示工程とを含む。

Description

製品の製造方法、製造システム、及び補修解析装置
　本発明は、製品の製造方法、製造システム、及び補修解析装置に関する。本発明は2024年5月15日に出願された日本国特許の出願番号2024-079720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。
　現在、社会課題である環境負荷低減、資源制約、労働者不足の課題に対応すべく、資源循環を促進するサーキュラーエコノミーへの転換が加速している。動脈産業（製造及び販売）では、従来の売り切り型からサービス型へビジネスモデルが転換しつつある。また、静脈産業（回収及び再生）においても、従来のリサイクルに加えて、環境負荷がより少ないリマニュファクチャリング（再製造）、リユース（再利用）、リペア（修理）等のサービスもより重要になってきており、限りある資源の有効活用が求められている。
　上記静脈産業におけるサービスへの取り組みの中で、リマニュファクチャリング（以下、再製造）では、再製造に使用する部品の安定回収とリビルドメーカへの安定供給が課題となっており、回収後に再製造に活用されずに廃棄されている部品を極力減らし、再製造に活用することが求められる。回収された使用済み部品が廃棄処分となる理由としては、当該部品の再製造への使用回数の規定を満足できなかったり、当該部品単体の補修で新品の規格を満足できずに外されてしまったりすることが挙げられる。廃棄処分を少なくするには、例えば、組付ける部品の組合せを考慮し、組付条件の良い部品同士を選択して組み立てることによって、最終的な性能を確保する手法が有効と考えられる。
　例えば、特許文献１には、製品の製造方法として、製品組立てに投入される第１の部品と第２の部品を検査して各部品の特性の情報を取得すると共に、製品検査の合格品に対する検査情報を用いて、各部品間の特性の親和性に関する情報を取得し、親和性に関する情報を用いて、第１の部品と第２の部品の組合せを決定する方法が開示されている。
特開２０１０－２１７９８２号公報
　特許文献１に示した方法は、新しい部品を用いた製品の製造方法、もしくは組立方法であるため、回収品（すなわち、使用済み部品）を活用する場合に必要となる、使用済み部品の補修を考慮していない。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、使用済み部品を、適切に組合せて補修し、製品の再製造に利用できるよう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、以下の通りである。
　本発明の一態様は、少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品の製造方法であって、複数の使用済み部品の形状データを取得する工程と、複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択工程と、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析工程と、特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示工程とを含む。
　本発明の他の態様は、少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品の製造システムであって、複数の使用済み部品の形状データを取得するステップと、複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択ステップと、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析ステップと、特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示ステップとを実行するコンピュータを備える。
　本発明のさらに他の態様は、少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品のための補修解析装置であって、プロセッサを備え、前記プロセッサは、複数の使用済み部品の形状データを取得するステップと、複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択ステップと、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析ステップと、特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示ステップとを実行する。
　本発明によれば、使用済み部品を、適切に組合せて補修し、製品の再製造に利用することができる。
　上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の一実施形態に係る製品の製造方法の例を示す模式図である。 本発明の一実施形態に係る補修解析システムの機能構成の例を示すブロック図である。 補修解析システムのハードウェアの構成の例を示すブロック図である。 補修解析システムの処理の例を示すフローチャートである。 使用済み部品の形状状態の例を示す説明図である。 図５に示す各形状状態を特徴量空間にマッピングした例を示す説明図である。 使用済み部品の組合せ選択、及びバーチャル組立による解析の例を示す説明図である。
　以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。なお、実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は適宜省略する。また、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含む。
　図１は、本発明の一実施形態に係る製品の製造方法（再製造方法を含む）の例を示す模式図である。上段の工程Ｋ１０１からＫ１０６は、新しい部品を利用した製品を製造する流れに相当する。下段の工程Ｋ１０７～Ｋ１１１と上段の工程Ｋ１０１～Ｋ１０６の組合せは、使用済み部品を再利用した製品を再製造する流れに相当する。本実施形態は、少なくとも２つの使用済み部品を組合せて構成される再生部品を少なくとも１つ含む製品を再製造する製造システムに適用することができる。
　製品の製造においては、製品を構成する部品を、設計図に従って加工し（工程Ｋ１０１）、加工した部品を、寸法その他の特性が規格内であるか検査し（工程Ｋ１０２）、検査に合格した部品を、製品組立の工程に投入し（工程Ｋ１０３）、２つ以上の構成部品を製品に組立て、調整し（工程Ｋ１０４）、製品の性能仕様を満たすか検査し（工程Ｋ１０５）、製品仕様を満たした製品を出荷する（工程Ｋ１０６）。
　製品の再製造においては、出荷された製品を、使用後に回収し（工程Ｋ１０７）、回収された製品を、各構成部品に分解し（工程Ｋ１０８）、各構成部品（すなわち、使用済み部品）に対して、形状状態の検査を行い（工程Ｋ１０９）、製品に使用される使用済み部品の組合せ及び補修の解析を行い（工程Ｋ１１０）、補修の解析結果に従って使用済み部品の補修を行う（工程Ｋ１１１）。補修された使用済み部品は、部品検査（工程Ｋ１０２）を経て、製品の組立工程に投入され（工程Ｋ１０３）、使用済み部品の組合せの解析結果（工程Ｋ１１０）で選択された部品の組合せに従って製品組立が行われる（工程Ｋ１０４）。
　次に、上述の下段の工程Ｋ１０７からＫ１１１に使用される、本発明の一実施形態に係る補修解析システムについて、説明する。補修解析システムは、上述した製造方法及び製造システムの一部を実現するために用いられる。
　図２は、本発明の一実施形態に係る補修解析システムの機能構成の例を示すブロック図である。補修解析システム５００は、三次元形状測定装置５０１、データ格納部５０２、補修解析部５０３（第２の補修解析部）、部品組合せ選択部５０４、補修解析部５０５（第１の補修解析部）、性能予測部５０６、補修方法選択部５０７、補修指示部５０８、及び補修装置５０９を備える。
　三次元形状測定装置５０１は、例えば３Ｄスキャナである。三次元形状測定装置５０１は、検査工程（工程Ｋ１０９）において、各使用済み部品をスキャンして三次元の形状データ（ＣＡＤデータ等）を生成し、当該形状データを含む検査データをデータ格納部５０２に出力する。
　データ格納部５０２は、三次元形状測定装置５０１から出力された各使用済み部品の形状データを取得して格納する（図３の部品検査データ５２７）。また、データ格納部５０２は、各使用済み部品の最初の製造時の三次元の形状データを含む設計データを、外部のデータベース等の装置から取得して格納する、又は予め格納している（図３の部品設計データ５２６）。
　補修解析部５０３は、各使用済み部品について、データ格納部５０２から検査データ及び設計データを読み出し、これらのデータに含まれる三次元形状データを比較することにより、形状の差分を補修位置及び補修量として特定する。
　部品組合せ選択部５０４は、各使用済み部品の検査データに基づき、複数の使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する。部品組合せ選択部５０４は、例えば、複数の使用済み部品を形状状態に基づいて複数の形状クラスタに分類し、複数の形状クラスタの適切な組合せを示す所定の組合せ条件に従って、使用済み部品の組合せを選択する。部品組合せ選択部５０４の処理は、後に詳述する（図５～７）。
　補修解析部５０５は、各使用済み部品について、部品組合せ選択部５０４によって選択された組合せで他の使用済み部品と組合せた場合に生じる隙間位置及び隙間量を特定する。また、補修解析部５０５は、特定された隙間位置の隙間量が補修後に所定の適正値（設計データにおける適正寸法範囲など）を満たすように、補修位置及び補修量を特定する。適正値に関するデータは、設計データに含まれていればよい。補修解析部５０５は、三次元形状データを用いたソフトウェア・シミュレーション（バーチャル組立）により、処理を実行すればよい。補修解析部５０５の処理は、後に詳述する（図７）。
　性能予測部５０６は、部品組合せ選択部５０４で選択された使用済み部品の組合せを含んで構成される再生部品、又は当該再生部品を含んで製造される再製造品の性能予測を実行する。性能予測部５０６は、各部品の三次元形状データを用いたソフトウェア・シミュレーション（バーチャル組立、動作解析）により、処理を実行すればよい。性能予測部５０６の処理は、後に詳述する。
　補修方法選択部５０７は、各使用済み部品について、補修が必要であるか否かを判定する。補修方法選択部５０７は、例えば、補修解析部５０３が特定した形状の差分（補修位置及び補修量）、すなわち現在の形状状態が、所定の形状に関する規格（設計データにおける適正寸法範囲など）を満たすか否かを判定する。規格に関するデータは、設計データに含まれていればよい。
　また、補修方法選択部５０７は、当該使用済み部品について補修が必要と判定した場合、補修解析部５０３が特定した補修量と補修解析部５０５が特定した補修量とを比較し、いずれが小さいかを判定する。補修方法選択部５０７は、小さい方の補修量に対応する補修位置及び補修量を、当該使用済み部品に対して採用する補修方法として選択する。
　補修指示部５０８は、各使用済み部品について、補修方法選択部５０７で選択された補修方法に基づく補修の指示を出力する。補修指示部５０８は、例えば、使用済み部品の識別情報とともに補修位置及び補修量を、補修装置５０９に出力したり、補修作業者の使用するディスプレイや端末装置に出力したりする。補修指示部５０８は、各使用済み部品について、組合せとなる他の使用済み部品の識別情報と補修位置及び補修量とを出力してもよい。
　補修装置５０９は、例えば、摩耗や変形により減った部分を肉盛り修理するための、溶接装置、切削装置、３Ｄプリンタ等の１つ以上の工作機械である。補修装置５０９は、補修指示部５０８から出力された補修位置及び補修量に従い、各使用済み製品の補修を実行する。
　図３は、補修解析システムのハードウェアの構成の例を示すブロック図である。補修解析システム５００は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）のような一般的なコンピュータ５１０（補修解析装置に相当する）を用いて実現される。ただし、複数のコンピュータやクラウドシステム等によって実現されてもよい。
　コンピュータ５１０は、プロセッサ５１１、主記憶装置５１２、補助記憶Ｉ／Ｆ（Interface）５１３、ネットワークＩ／Ｆ５１４、入出力Ｉ／Ｆ５１５等がバスにより結合された形態になっている。
　プロセッサ５１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、補修解析システム５００の各部を制御し、主記憶装置５１２に読み出された各プログラムを実行する。プロセッサ５１１は、ＣＰＵに限らず、所定の処理を実行する主体であれば他の半導体デバイスであってもよい。半導体デバイスとは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等である。
　主記憶装置５１２は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、プロセッサ５１１が実行するプログラム、参照するデータや、プロセッサ５１１による計算データが記憶される。
　補助記憶Ｉ／Ｆ５１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置５１９を接続するためのインターフェイスである。補助記憶装置５１９は、大容量の記憶容量を有しており、ＯＳ（Operating System）ソフトウェアや、本実施形態を実行するための各プログラムである、補修解析プログラム５２０、部品組合せ選択プログラム５２１、補修解析プログラム５２２、性能予測プログラム５２３、補修方法選択プログラム５２４、及び補修指示プログラム５２５や、各プログラムの実行に必要な情報である、部品設計データ５２６、及び部品検査データ５２７が格納される。
　なお、補修解析プログラム５２０、部品組合せ選択プログラム５２１、補修解析プログラム５２２、性能予測プログラム５２３、補修方法選択プログラム５２４、及び補修指示プログラム５２５は、それぞれ図２の補修解析部５０３、部品組合せ選択部５０４、補修解析部５０５、性能予測部５０６、補修方法選択部５０７、及び補修指示部５０８、の機能を実現するプログラムである。データ格納部５０２は、主記憶装置５１２及び補助記憶装置５１９の少なくとも一方により実現される。
　各プログラムは、プログラムソースからコンピュータ５１０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コンピュータに配布してもよい。また、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。
　ネットワークＩ／Ｆ５１４は、コンピュータ５１０がネットワーク経由で外部機器と接続するためのインターフェイスである。コンピュータ５１０は、ルータ／ハブ５１６を経由して、有線もしくは無線によって、三次元形状測定装置５０１、及び補修装置５０９に接続される。
　入出力Ｉ／Ｆ５１５は、コンピュータ５１０への入力データを入力するキーボード、マウス等の入力装置５１７、及びコンピュータ５１０からの出力データを出力するディスプレイ等の出力装置５１８を接続するためのインターフェイスである。
　次に、補修解析システムの処理の例について説明する。
　図４は、補修解析システムの処理の例を示すフローチャートである。分かり易い説明のため、図４は、補修解析システム５００が実行する処理（ステップＳ２０１～Ｓ２０８）に加え、これらの処理の前後の工程（Ｋ１０７～Ｋ１０９、及びＫ１１１。図１参照）を示している。ステップＳ２０１～Ｓ２０８は、図１の工程Ｋ１１０に対応する。
　出荷された複数の製品が使用後に回収され（工程Ｋ１０７）、回収された各製品が各構成部品に分解され（工程Ｋ１０８）、各構成部品（すなわち、使用済み部品）に対して形状状態の検査が行われる（工程Ｋ１０９）。検査において三次元形状測定装置５０１により取得された各使用済み部品の三次元形状データは、検査データとしてデータ格納部５０２に格納される。
　次に、各使用済み部品について、補修位置及び補修量の算出が行われる（ステップＳ２０１）。具体的には、補修解析部５０３は、各使用済み部品について、データ格納部５０２から検査データ及び設計データを読み出して取得し、これらのデータに含まれる三次元形状データを比較することにより、形状の差分を補修位置及び補修量として特定する。
　次に、各使用済み部品について、補修が必要かどうか判定される（ステップＳ２０２）。具体的には、補修方法選択部５０７は、各使用済み部品について、ステップＳ２０１で特定された形状の差分（補修位置及び補修量）、すなわち現在の形状状態が、所定の形状に関する規格（設計データからの寸法誤差など）を満たすか否かを判定する。補修が必要でない使用済み部品については（ステップＳ２０２でＮＯ）、本フローチャートの処理は終了する。
　補修が必要である各使用済み部品については（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、分類が行われ（ステップＳ２０３）、組合せが選択される（ステップＳ２０４）。具体的には、部品組合せ選択部５０４は、各使用済み部品を形状状態に基づいて複数の形状クラスタに分類する。また、部品組合せ選択部５０４は、複数の形状クラスタの適切な組合せを示す所定の組合せ条件に基づき、各使用済み部品の組合せを選択する。
　次に、組合せた各使用済み部品の隙間解析が行われる（ステップＳ２０５）。具体的には、補修解析部５０５は、バーチャル組立により、各使用済み部品について、ステップＳ２０４で選択された組合せで他の使用済み部品と組合せた場合に生じる隙間位置及び隙間量を特定する。
　次に、各使用済み部品について、補修位置及び補修量の算出が行われる（ステップＳ２０６）。具体的には、補修解析部５０５は、バーチャル組立により、各使用済み部品について、ステップＳ２０５で特定された隙間位置の隙間量が補修後に所定の適正値（設計データにおける適正寸法範囲など）を満たすように、補修位置及び補修量を特定する。
　次に、各使用済み部品について、補修量の比較と補修方法の選択が行われる（ステップＳ２０７）。具体的には、補修方法選択部５０７は、各使用済み部品について、ステップＳ２０１で特定された補修量合計とステップＳ２０６で特定された補修量合計とを比較し、いずれが小さいかを判定する。そして、補修方法選択部５０７は、小さい方の補修量に対応する補修位置及び補修量を、当該使用済み部品に対して採用する補修方法として選択する。
　次に、各使用済み部品に対する補修指示が出力される（ステップＳ２０８）。具体的には、補修指示部５０８は、各使用済み部品について、ステップＳ２０７で選択された補修方法に基づく補修の指示を出力する。補修指示部５０８は、例えば、使用済み部品の識別情報とともに補修位置及び補修量を、補修装置５０９に出力したり、補修作業者の使用するディスプレイや端末装置に出力したりする。補修指示部５０８は、各使用済み部品について、組合せとなる他の使用済み部品の識別情報と補修位置及び補修量とを出力してもよい。
　ステップＳ２０８の補修指示に従って、各使用済み部品の補修が行われ（工程Ｋ１１１）、本フローチャートの処理は終了する。
　なお、本実施形態のステップＳ２０７では、補修量の比較を行って補修量の少ない補修方法を選択するが、補修量の比較を省略して組合せを考慮した補修方法（ステップＳ２０６）を選択するようにしてもよい。このようにすれば、組合せを考慮した補修方法を常に採用することができる。
　図５～７を参照し、スクリュ圧縮機のロータ部品を例に、ステップＳ２０３～Ｓ２０６の処理について、詳細に説明する。
　図５は、使用済み部品の形状状態の例を示す説明図である。図６は、図５に示す各形状状態を特徴量空間にマッピングした例を示す説明図である。図７は、使用済み部品の組合せ選択、及びバーチャル組立による解析の例を示す説明図である。
　スクリュ圧縮機は、雄雌一対のスクリュロータ（以下「ロータ」）と呼ばれる螺旋形状の部品が互いに接触しながら回転することによって、ガスを圧縮する機械である。吸込口から吸いこまれたガスが一対のロータの歯型空間とケーシングの間に閉じこめられ、一対のロータの歯型の噛合いの回転によって所定の圧力まで圧縮されて吐出口から外に押し出される。一対のロータは、接触しながら回転する際に摩耗による変形（以下、単に変形と呼ぶ）が生じるため、スクリュ圧縮機の再製造に利用する場合には、補修の対象となり得る使用済み部品である。
　使用済みのロータの形状として、例えば図５に示すように、片側の端面周辺が大きく変形するテーパ型形状３０１、両側の端面周辺が大きく変形する凸型形状３０２、中央付近が大きく変形する凹型形状３０３、に大きく分類される場合を考える。この場合、ロータの中央位置を原点として、各ロータの検査データの三次元形状データにおける歯の位置に、次数が２の多項式である下記の式（１）をフィッティングさせ、各ロータにおけるフィッティング関数３０４の各次数の変数のパラメータ係数（ａ、ｂ、及びｃ）を算出することができる。
　次数２の多項式は、下記の式（２）に変形することができ、この場合、パラメータ係数Ａは、設計時の形状と比較した差分である変形部分の凹凸状態（凹か凸を示す）と凹凸形状の変形量の特徴を示しており、パラメータ係数Ｂは、当該凹凸形状の位置のロータ回転軸方向のズレ量の特徴を示しており、パラメータ係数Ｃは、当該凹凸形状の位置のロータ回転軸と垂直方向のズレ量の特徴を示している。
　パラメータ係数Ａ～Ｃを各軸とする三次元の特徴量空間に、各使用済みロータを各特徴量Ａ～Ｃに基づきマッピングし（図６）、各マッピングデータに対して一般的なデータグループ分け（クラスタリング）の手法を適用することにより、各使用済みロータを形状状態が類似する複数のクラスタ３０５、３０６、及び３０７に分類することができる。なお、上記の説明では、次数２の多項式をフィッティング関数として用いたが、多項式の次数を増やすことによって、より複雑な形状に対する特徴量を算出することができる。このようにして、部品組合せ選択部５０４は、各使用済み部品を形状状態に基づいて複数の形状クラスタに分類することができる。より単純には、三次元未満の一次元又は二次元の特徴量に基づき分類を行ってもよい。
　また、部品組合せ選択部５０４は、クラスタ３０５、３０６、及び３０７から、ロータの噛合せの相性が良いクラスタ間で、使用済みロータの組合せを検索して選択する。例えば、図７右に示すように、ロータ（凹型形状）とロータ（凸型形状）は噛合せの相性が良く、図７左に示すように、ロータ（テーパ型形状）同士は噛合せの相性が良い。クラスタの組合せを予め定義しておくことで、相性の良い使用済みロータの組合せを選択することができる。なお、クラスタの組合せに加えて又は代えて、ロータの特徴量、例えば凹凸形状の変形量や凹凸位置のズレ量に基づいて、輪郭形状がよりフィットする可能性が高い組合せを特定するようにしてもよい。例えば、凹凸の変形量が近いロータ同士や、凹凸のズレ量が近いロータ同士は、噛合せの相性が良いためである。
　補修解析部５０５は、各使用済みロータについて、当該使用済みロータの検査データの三次元形状データと、当該ロータに対する組合せとして選択された他の使用済みロータの検査データの三次元形状データとを用いて、バーチャル組立を行う。そして、補修解析部５０５は、各ロータを回転させながら、全回転角において、組合せた雄雌ロータの歯の噛合せ部４００（図７）における隙間位置及び隙間量を特定する。また、補修解析部５０５は、全回転角において、特定された隙間位置の隙間量が、補修後に所定の適正値範囲内に収まるように、雄雌ロータそれぞれの補修位置及び補修量を特定する。これにより、当該使用済み部品が補修後に性能仕様を満たす補修方法を特定することができる。
　性能予測部５０６は、上記ように特定した補修位置及び補修量で補修を行った場合の雄雌ロータの歯の噛合せ部の隙間位置及び隙間量をパラメータとして、圧縮するガスの流体解析を行うことによって、補修後の雄雌ロータを利用した再生部品又は当該再生部品を利用したスクリュ圧縮機の吐出圧力や効率等、動力の流体エネルギーへの変換量について、性能予測を行うことができる。性能予測部５０６は、使用済み部品に関する性能予測結果を、出力装置５１８あるいは他の装置に出力してもよい。このようにすれば、例えば当該使用済み製品を再利用して製品を製造する際に、参考に用いることができる。
　なお、補修方法選択部５０７は、ステップＳ２０７において、使用済み部品に関して性能予測部５０６による性能予測結果を取得し、当該性能予測結果が所定の性能仕様を満たすか否かを判定してもよい。補修方法選択部５０７は、性能仕様を満たさない場合は、当該使用済み部品を補修対象から除外することができる。このようにすれば、補修して再利用しても再製造品の性能仕様を満足できない可能性がある使用済み部品を、再利用せずに廃棄するなど別の工程へ回すことができる。
　以上、スクリュ圧縮機のロータ部品の例を説明したが、本実施形態は、互いに組合せることで機能を発揮する機械要素部品に適用できることは言うまでもない。ロータ以外に、例えばギア、ネジ等の部品が想定できる。また、本実施形態は、２つの部品の組合せに限らず、３つ以上の部品の組合せにも適用できることは言うまでもない。
　以上、本発明の一実施形態について説明した。本実施形態によれば、使用済み部品の相性の良い組合せとその組合せにおける補修量が決定される。これにより、使用済み部品を、適切に組合せて補修し、要求される性能仕様を満たす製品の再製造に利用できるようにすることができる。また、補修量が少ない補修方法を選択することで、補修に係るコストを低減することができる。本実施形態に係る製造方法を採用することで、補修されずに廃棄される使用済み部品数の削減と併せて、再製造におけるエネルギーの削減と高効率及び低コスト化を図ることができる。
　本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上述した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の構成に置き換えたり、追加したりすることが可能である。
３０１　テーパ型形状、３０２　凸型形状、３０３　凹型形状、３０４　フィッティング関数、３０５　クラスタ、３０６　クラスタ、３０７　クラスタ、４００　噛合せ部、５００　補修解析システム、５０１　三次元形状測定装置、５０２　データ格納部、５０３　補修解析部、５０４　部品組合せ選択部、５０５　補修解析部、５０６　性能予測部、５０７　補修方法選択部、５０８　補修指示部、５０９　補修装置、５１０　コンピュータ、５１１　プロセッサ、５１２　主記憶装置、５１３　補助記憶Ｉ／Ｆ、５１４　ネットワークＩ／Ｆ、５１５　入出力Ｉ／Ｆ、５１６　ルータ／ハブ、５１７　入力装置、５１８　出力装置、５１９　補助記憶装置、５２０　補修解析プログラム、５２１　部品組合せ選択プログラム、５２２　補修解析プログラム、５２３　性能予測プログラム、５２４　補修方法選択プログラム、５２５　補修指示プログラム、５２６　部品設計データ、５２７　部品検査データ

Claims (15)

  1. 　少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品の製造方法であって、
    　複数の使用済み部品の形状データを取得する工程と、
    　複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択工程と、
    　前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析工程と、
    　特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示工程と
    を含む製品の製造方法。
  2. 　請求項１に記載の製品の製造方法であって、
    　前記使用済み部品ごとに、当該使用済み部品の形状データと対応する設計データとの差分に基づき、補修位置及び補修量を特定する第２の補修解析工程と、
    　前記第１の補修解析工程で特定された補修量と、前記第２の補修解析工程で決定された補修量とを比較し、小さい方に対応する前記補修位置及び前記補修量を選択する補修方法選択工程とを含み、
    　前記補修指示工程では、前記補修方法選択工程で選択された前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する
    を含む製品の製造方法。
  3. 　請求項１に記載の製品の製造方法であって、
    　前記組合せ選択工程では、複数の前記使用済み部品を複数の形状クラスタに分類し、複数の形状クラスタの組合せを示す前記組合せ条件に基づき、前記使用済み部品の組合せを選択する
    製品の製造方法。
  4. 　請求項３に記載の製品の製造方法であって
    　前記組合せ選択工程では、設計時の形状と比較した差分である変形部分の変形量及び位置の少なくとも一方の特徴に基づき、複数の前記使用済み部品を分類する
    製品の製造方法。
  5. 　請求項１に記載の製品の製造方法であって、
    　前記第１の補修解析工程では、ソフトウェア・シミュレーションにより、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品を組立て、複数の前記使用済み部品の間の隙間位置及び隙間量に基づき、前記補修位置及び前記補修量を特定する
    製品の製造方法。
  6. 　請求項５に記載の製品の製造方法であって、
    　ソフトウェア・シミュレーションにより、特定した前記補修位置及び前記補修量で補修を行った前記使用済み部品の組合せを利用した再生部品又は当該再生部品を利用した製品について、性能予測を行う性能予測工程
    を含む製品の製造方法。
  7. 　請求項６に記載の製品の製造方法であって、
    　前記性能予測工程で予測された性能が所定の性能仕様を満たすか否かを判定し、満たさない場合は、当該使用済み部品を補修対象から除外する補修方法選択工程
    を含む製品の製造方法。
  8. 　少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品の製造システムであって、
    　複数の使用済み部品の形状データを取得するステップと、
    　複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択ステップと、
    　前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析ステップと、
    　特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示ステップと
    を実行するコンピュータを備える、製品の製造システム。
  9. 　請求項８に記載の製品の製造システムであって、
    　前記コンピュータは、
    　前記使用済み部品ごとに、当該使用済み部品の形状データと対応する設計データとの差分に基づき、補修位置及び補修量を特定する第２の補修解析ステップと、
    　前記第１の補修解析ステップで特定された補修量と、前記第２の補修解析ステップで決定された補修量とを比較し、小さい方に対応する前記補修位置及び前記補修量を選択する補修方法選択ステップとを実行し、
    　前記補修指示ステップでは、前記補修方法選択ステップで選択された前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する
    製品の製造システム。
  10. 　請求項８に記載の製品の製造システムであって、
    　前記組合せ選択ステップでは、複数の前記使用済み部品を複数の形状クラスタに分類し、複数の形状クラスタの組合せを示す前記組合せ条件に基づき、前記使用済み部品の組合せを選択する
    製品の製造システム。
  11. 　請求項１０に記載の製品の製造システムであって
    　前記組合せ選択ステップでは、設計時の形状と比較した差分である変形部分の変形量及び位置の少なくとも一方の特徴に基づき、複数の前記使用済み部品を分類する
    製品の製造システム。
  12. 　請求項８に記載の製品の製造システムであって、
    　前記第１の補修解析ステップでは、ソフトウェア・シミュレーションにより、前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品を組立て、複数の前記使用済み部品の間の隙間位置及び隙間量に基づき、前記補修位置及び前記補修量を特定する
    製品の製造システム。
  13. 　請求項１２に記載の製品の製造システムであって、
    　前記コンピュータは、
    　ソフトウェア・シミュレーションにより、特定した前記補修位置及び前記補修量で補修を行った前記使用済み部品の組合せを利用した再生部品又は当該再生部品を利用した製品について、性能予測を行う性能予測ステップ
    を実行する、製品の製造システム。
  14. 　請求項１３に記載の製品の製造システムであって、
    　前記コンピュータは、
    　前記性能予測ステップで予測された性能が所定の性能仕様を満たすか否かを判定し、満たさない場合は、当該使用済み部品を補修対象から除外する補修方法選択ステップ
    を実行する、製品の製造システム。
  15. 　少なくとも２つの使用済み部品を組合せた再生部品を含む製品のための補修解析装置であって、プロセッサを備え、
    　前記プロセッサは、
    　複数の使用済み部品の形状データを取得するステップと、
    　複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、複数の前記使用済み部品の中から、所定の組合せ条件を満たす組合せを選択する組合せ選択ステップと、
    　前記組合せを構成する複数の前記使用済み部品の形状データに基づき、前記使用済み部品の補修位置及び補修量を特定する第１の補修解析ステップと、
    　特定した前記補修位置及び前記補修量に基づく前記使用済み部品の補修を指示する補修指示ステップと
    を実行する補修解析装置。
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