(57)【要約】【課題】機械学習を用いて、処理装置の劣化の判定を行う劣化判定装置を提供する。【解決手段】劣化判定装置１００，２００は、処理装置１の動作条件を取得する動作条件取得部１０１と、処理装置１に取り付けられたセンサ３７，４５により検出された処理時状態データを取得する処理時状態データ取得部１０３と、動作条件と処理時状態データとを学習データとする機械学習により、動作条件と処理時状態データとに関する学習モデルを予め生成する学習モデル生成部１０５，２０５と、判定タイミングにおける処理時状態データを、実データとして取得する実データ取得部１１１と、学習モデルを用いて、判定タイミングにおける動作条件に対する処理時状態データを、予測データとして取得する予測データ取得部１１２，２１２と、実データと予測データとの乖離程度に基づいて処理装置の劣化度合を判定する判定部１１３とを備える。【選択図】図３
2020052821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の処理を実行する処理装置の動作条件を取得する動作条件取得部と、
前記処理装置による前記所定の処理の実行時に、前記処理装置に取り付けられたセンサにより検出された処理時状態データを取得する処理時状態データ取得部と、
前記動作条件と前記処理時状態データとを学習データとする機械学習により、前記動作条件と前記処理時状態データとに関する学習モデルを予め生成する学習モデル生成部と、
判定タイミングにおける前記処理時状態データを、実データとして取得する実データ取得部と、
前記学習モデルを用いて、前記判定タイミングにおける前記動作条件に対する前記処理時状態データを、予測データとして取得する予測データ取得部と、
前記実データと前記予測データとの乖離程度に基づいて前記処理装置の劣化度合を判定する判定部と、
を備える、劣化判定装置。
【請求項２】
前記処理時状態データ、前記実データおよび前記予測データは、所定の統計量であり、
前記判定部は、前記実データと前記予測データとの差分を前記乖離程度を示す指標として取得し、前記乖離程度を示す指標に基づいて前記処理装置の劣化度合を判定する、請求項１に記載の劣化判定装置。
【請求項３】
前記学習モデル生成部は、前記処理装置の初期状態下における前記動作条件と前記処理時状態データとを前記学習データとする機械学習により、前記初期状態下における前記学習モデルを予め生成する、請求項１または２に記載の劣化判定装置。
【請求項４】
前記劣化判定装置は、さらに、前記処理装置による前記所定の処理の実行時における周囲環境データを取得する周囲環境データ取得部を備え、
前記学習モデル生成部は、前記動作条件、前記処理時状態データおよび前記周囲環境データを学習データとする機械学習により、前記動作条件、前記処理時状態データおよび前記周囲環境データに関する前記学習モデルを予め生成し、
前記予測データ取得部は、前記学習モデルを用いて、前記判定タイミングにおける前記動作条件および前記周囲環境データに対する前記処理時状態データを、前記予測データとして取得する、請求項１−３の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項５】
前記処理装置は、溶融材料を型に供給することにより成形品を成形する装置であり、
前記処理時状態データは、保圧力、型温度、前記溶融材料の粘度の少なくとも一つを含む、請求項１−４の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項６】
前記処理装置は、溶融材料を型に供給することにより成形品を成形する装置であり、
前記処理時状態データは、保圧力、型温度、前記溶融材料の粘度の少なくとも一つを含み、
前記周囲環境データは、時季、周囲温度、周囲湿度の少なくとも一つを含む、請求項４に記載の劣化判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
複数回分の前記所定の処理についての前記実データに関する統計量と前記予測データとの差分を前記乖離程度を示す指標として取得し、前記乖離程度を示す指標に基づいて前記処理装置の劣化度合を判定し、
前記実データに関する統計量は、前記複数回分の前記所定の処理の中に突発異常が存在する場合に、前記突発異常を含む回のみの前記実データに比べて、前記突発異常のデータの影響度が相対的に小さくされた値である、請求項１−６の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項８】
前記判定部は、突発異常の場合を除く前記実データと前記予測データとの前記乖離程度を示す指標に基づいて前記処理装置の劣化度合を判定する、請求項１−６の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項９】
前記劣化判定装置は、さらに、
前記劣化度合が所定値よりも高い場合に、点検またはメンテナンスの案内を出力する出力部を備える、請求項１−８の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項１０】
所定の処理を実行する複数の処理装置と、
前記複数の処理装置と通信可能に設けられ、前記複数の処理装置のそれぞれにおける動作条件、および、前記複数の処理装置のそれぞれによる前記所定の処理の実行時に前記処理装置に取り付けられたセンサにより検出された処理時状態データを収集するサーバと、
請求項１−９の何れか一項に記載の劣化判定装置であって、前記サーバに収集された前記動作条件および前記処理時状態データに基づいて処理される前記劣化判定装置と、
を備える、劣化判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、劣化判定装置および劣化判定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、射出成形機の逆流防止弁の摩耗量を推定する方法が記載されている。すなわち、摩耗量が異なる複数の逆流防止弁をそれぞれ取り付けた状態で射出動作を行い、射出成形機が射出動作を行っている際に射出動作に関わる物理量を取得し、取得した物理量の特徴量を抽出する。そして、逆流防止弁の摩耗量を正解情報、抽出された特徴量を入力とする教師あり学習を行い、教師あり学習の学習結果に基づいて物理量の任意の特徴量が入力されたときに逆流防止弁の摩耗量を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２０２６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、従来とは異なる手法により、機械学習を用いて、処理装置の劣化の判定を行う劣化判定装置および劣化判定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る劣化判定装置は、所定の処理を実行する処理装置の動作条件を取得する動作条件取得部と、前記処理装置による前記所定の処理の実行時に、前記処理装置に取り付けられたセンサにより検出された処理時状態データを取得する処理時状態データ取得部と、前記動作条件と前記処理時状態データとを学習データとする機械学習により、前記動作条件と前記処理時状態データとに関する学習モデルを予め生成する学習モデル生成部と、判定タイミングにおける前記処理時状態データを、実データとして取得する実データ取得部と、前記学習モデルを用いて、前記判定タイミングにおける前記動作条件に対する前記処理時状態データを、予測データとして取得する予測データ取得部と、前記実データと前記予測データとの乖離程度を示す指標に基づいて前記処理装置の劣化度合を判定する判定部とを備える。
【０００６】
本発明によれば、学習モデルは、予め生成されている。つまり、学習モデルは、学習モデルの生成に用いた、動作条件と処理時状態データとの関係を表している。そして、学習モデルの生成とは別のタイミングである判定タイミングにおいて、処理時状態データを実データとして取得している。一方、判定タイミングにおける動作条件を取得し、取得した動作条件と、予め生成した学習モデルとを用いて、処理時状態データを予測データとして取得する。予測データは、予め生成された学習モデルを用いる。そのため、予測データは、処理装置が学習モデルの生成のために動作したときの状態、すなわち判定タイミングと比べると処理装置の劣化が進行していない状態のデータに相当する。そして、実データと予測データとの乖離程度を示す指標に基づいて処理装置の劣化度合が判定される。つまり、実データが、予測データに比べて大きく乖離している場合には、処理装置の劣化が進行していると判定される。一方、実データが予測データに比べて乖離程度を示す指標が小さい場合には、処理装置の劣化の進行が少ないと判定される。
【０００７】
本発明に係る劣化判定システムは、所定の処理を実行する複数の処理装置と、前記複数の処理装置と通信可能に設けられ、前記複数の処理装置のそれぞれにおける動作条件、および、前記複数の処理装置のそれぞれによる前記所定の処理の実行時に前記処理装置に取り付けられたセンサにより検出された処理時状態データを収集するサーバと、上記の劣化判定装置であって、前記サーバに収集された前記動作条件および前記処理時状態データに基づいて処理される前記劣化判定装置とを備える。これにより、多数の動作条件、および、多数の処理時状態データを収集することができるため、より高精度な劣化判定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】劣化判定システムの構成を示す図である。
【図２】処理装置（射出成形機）を示す図である。
【図３】第一例の劣化判定装置を示すブロック図である。
【図４】第一例の劣化判定装置の学習モデル生成部における学習データを示す図である。
【図５】成形時状態データの例として、１つの成形品を成形する際における保圧力データの時間の経過に伴う挙動を示すグラフである。
【図６】判定部における判定処理の第一例を示すフローチャートである。
【図７】判定部における判定処理の第二例を示すフローチャートである。
【図８】判定部における判定処理の第三例を示すフローチャートである。
【図９】判定部における判定処理の第四例を示すフローチャートである。
【図１０】第二例の劣化判定装置を示すブロック図である。
【図１１】第二例の劣化判定装置の学習モデル生成部における学習データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（１．劣化判定装置１００，２００の適用対象）
劣化判定装置１００，２００は、所定の処理を実行する処理装置１を対象として、処理装置１の劣化（経年劣化等）の度合を判定する。処理装置１は、例えば、成形品の成形するための成形機、工作物を加工するための加工機、搬送物を搬送するための搬送機等である。所定の処理とは、成形品の成形、工作物の加工、搬送物の搬送等である。
【００１０】
劣化の対象は、処理装置１全体のオーバーホール（点検またはメンテナンス）を行うことを目的とする場合のように処理装置１全体とすることもできるし、処理装置１の任意の部品の点検またはメンテナンスを行うことを目的とする場合のように処理装置１の部品とすることもできる。
【００１１】
本実施形態においては、劣化判定装置１００，２００の適用対象としての処理装置１は、溶融材料を成形機の型に供給することにより成形品を成形する成形機を例にあげる。当該処理装置１は、例えば、樹脂またはゴム等の射出成形、ダイキャスト等の金属鋳造を行う装置である。以下においては、処理装置１として、主に、射出成形機を例にあげて説明する。
【００１２】
（２．劣化判定システム５０の構成）
劣化判定システム５０の構成について、図１を参照して説明する。劣化判定システム５０は、所定の処理を実行する複数の処理装置１，１，１，１と、サーバ１０と、劣化判定装置１００，２００とを備える。処理装置１は、例えば、射出成形機である。サーバ１０は、複数の処理装置１と通信可能に設けられている。サーバ１０は、複数の処理装置１のそれぞれにおける動作条件、および、複数の処理装置１のそれぞれによる所定の処理の実行時に処理装置１に取り付けられたセンサ３７，４５により検出された処理時状態データを収集する。劣化判定装置１００，２００は、サーバ１０に収集された動作条件および処理時状態データに基づいて処理され、複数の処理装置１のそれぞれの劣化度合を判定する。
【００１３】
（３．処理装置１の例）
処理装置１の例としての射出成形機について図２を参照して説明する。射出成形機としての処理装置１は、ベッド２、射出装置３、型締装置４、制御装置５および周囲環境センサ７を備える。射出装置３は、ベッド２上に配置され、成形材料を加熱溶融して、高圧を加えて金型６のキャビティに流し込む装置である。加熱溶融された成形材料のことを、溶融材料と称する。
【００１４】
射出装置３は、ホッパ３１、加熱シリンダ３２、スクリュ３３、ノズル３４、ヒータ３５、駆動装置３６、射出装置用センサ３７等を備える。ホッパ３１は、ペレット（粒状に成形材料）の投入口である。加熱シリンダ３２：ホッパ３１に投入されたペレットを加熱して溶融すると共に、溶融材料を加圧する。加熱シリンダ３２は、ベッド２に対して軸方向に移動可能に設けられている。スクリュ３３は、加熱シリンダ３２の内部に配置され、回転可能且つ軸方向へ移動可能に設けられている。
【００１５】
ノズル３４は、加熱シリンダ３２の先端に設けられた射出口であり、スクリュ３３の軸方向移動によって、加熱シリンダ３２の内部の溶融材料を、金型６のキャビティに供給する。ヒータ３５は、例えば加熱シリンダ３２の外側に設けられており、加熱シリンダ３２の内部のペレットを加熱する。駆動装置３６は、加熱シリンダ３２の軸方向への移動、スクリュ３３の回転および軸方向移動等を行う。射出装置用センサ３７は、溶融材料の貯留量、保圧力、保圧時間、射出速度、溶融材料の粘度、駆動装置３６の状態等を取得するセンサを総称する。ただし、当該センサ３７は、上記に限られず、種々の情報を取得するようにしてもよい。
【００１６】
型締装置４は、ベッド２上において射出装置３に対向配置されている。型締装置４は、装着された金型６の開閉動作を行うと共に、金型６を締め付けた状態において、金型６のキャビティに射出された溶融材料の圧力により金型６が開かないようにする。
【００１７】
型締装置４は、固定盤４１、可動盤４２、タイバー４３、駆動装置４４、型締装置用センサ４５を備える。固定盤４１は、固定側の第一金型６ａが固定されている。固定盤４１は、射出装置３のノズル３４に当接可能であって、ノズル３４から射出される溶融材料を金型６のキャビティへ導く。可動盤４２は、可動側の第二金型６ｂが固定されており、固定盤４１に対して接近および離間可能である。タイバー４３は、可動盤４２の移動を支持する。駆動装置４４は、例えば、シリンダ装置によって構成されており、可動盤４２を移動させる。型締装置用センサ４５は、型締力、金型温度、駆動装置４４の状態等を取得するセンサを総称する。
【００１８】
制御装置５は、成形条件に関する指令値に基づいて、射出装置３の駆動装置３６および型締装置４の駆動装置４４を制御する。特に、制御装置５は、射出装置用センサ３７および型締装置用センサ４５から各種情報を取得して、指令値に応じた動作を行うように、射出装置３の駆動装置３６および型締装置４の駆動装置４４を制御する。
【００１９】
周囲環境センサ７は、処理装置１のベッド２等に設けられており、処理装置１による所定の処理の実行時における周囲環境データを取得する。周囲環境データとは、時季、周囲温度、周囲湿度等を含む。時季とは、所定の処理が実行された月または日、もしくは、当該月日に関連付けられた季節等である。季節の場合には、季節と月日とを対応付けられた情報が予め設定されており、当該対応付けられた情報に基づいて季節が取得される。
【００２０】
ここで、射出成形機としての処理装置１による射出成形方法について説明する。計量工程、型締工程、射出充填工程、保圧冷却工程、離型取出工程が順次実行される。計量工程において、ヒータ３５の加熱およびスクリュ３３の回転に伴うせん断摩擦熱によってペレットが溶融されながら、溶融材料が加熱シリンダ３２の先端とノズル３４の間に貯留される。溶融材料の貯留量の増加に伴ってスクリュ３３が後退するため、スクリュ３３の後退位置から溶融材料の貯留量の計量が行われる。
【００２１】
続いて、型締工程において、可動盤４２を移動させて、第一金型６ａと第二金型６ｂとを合わせることにより、型締めを行う。さらに、ノズル３４を型締装置４の固定盤４１に接続する。続いて、射出充填工程において、スクリュ３３の回転を停止した状態において、スクリュ３３をノズル３４に向けて移動させることにより、溶融材料を高い圧力で金型６のキャビティに射出充填する。射出充填の後、保圧冷却工程において、金型６のキャビティの溶融材料が所定の圧力に保たれるように、ノズル３４を固定盤４１に押し当てたままにして保圧する。そして、金型６を冷却することで、金型６のキャビティにおける溶融材料を固化させる。最後に、離型取出工程において、第一金型６ａと第二金型６ｂとを離間させて、成形品を取り出す。
【００２２】
（４．第一例の劣化判定装置１００の構成）
第一例の劣化判定装置１００の構成について、図３−図５を参照して説明する。劣化判定装置１００は、機械学習の学習フェーズにおいて機能する部分と、機械学習の推論フェーズにおいて機能する部分とを備える。
【００２３】
劣化判定装置１００は、図３に示すように、学習フェーズとして機能する部分として、動作条件取得部１０１、動作条件記憶部１０２、処理時状態データ取得部１０３、処理時状態データ記憶部１０４、学習モデル生成部１０５、および、学習モデル記憶部１０６を備える。また、劣化判定装置１００は、図３に示すように、推論フェーズとして機能する部分として、動作条件取得部１０１、動作条件記憶部１０２、実データ取得部１１１、予測データ取得部１１２、判定部１１３、および、出力部１１４を備える。
【００２４】
動作条件取得部１０１は、所定の処理を実行する処理装置１の動作条件を取得する。詳細には、動作条件取得部１０１は、処理装置１の制御装置５に指令値として入力される動作条件を取得する。本実施形態においては、各処理装置１に関する動作条件は、サーバ１０（図１に示す）に記憶されているため、動作条件取得部１０１は、当該動作条件をサーバ１０から取得する。ただし、動作条件取得部１０１は、各処理装置１から直接取得することもできる。
【００２５】
動作条件取得部１０１が取得した動作条件は、動作条件記憶部１０２に記憶される。動作条件記憶部１０２では、多数の成形品に関する動作条件が、それぞれの成形品に対応付けられて記憶されている。動作条件には、例えば、図４に示すように、型温度、保圧力、射出速度、保圧時間、型締力、加熱シリンダ３２における溶融材料の貯留量等が含まれる。
【００２６】
処理時状態データ取得部１０３は、処理装置１による所定の処理の実行時に、処理装置１に取り付けられた射出装置用センサ３７および型締装置用センサ４５により検出された処理時状態データを取得する。本実施形態においては、各処理装置１に関する処理時状態データは、サーバ１０（図１に示す）に記憶されているため、処理時状態データ取得部１０３は、当該処理時状態データをサーバ１０から取得する。ただし、処理時状態データ取得部１０３は、各処理装置１から直接取得することもできる。
【００２７】
処理時状態データ取得部１０３が取得した処理時状態データは、処理時状態データ記憶部１０４に記憶される。処理時状態データ記憶部１０４では、多数の成形品に関する処理時状態データが、それぞれの成形品に対応付けられて記憶されている。処理時状態データには、例えば、図４に示すように、型温度、保圧力、溶融材料の粘度、射出速度、保圧時間、型締力、加熱シリンダ３２における溶融材料の貯留量等が含まれる。
【００２８】
ここで、処理時状態データは、対象のデータ種の時間に伴う挙動としてもよいし、当該挙動情報から所定の統計量としてもよい。例えば、図５に示すように、処理時状態データは、１つの成形品の成形時における保圧力データの時間経過に伴う挙動としてもよいし、当該挙動から得られる統計量としてもよい。なお、挙動は、対象のデータ種に関してサンプリング時間の数の分存在することになる。統計量は、例えば、全期間（成形開始から成形終了までの期間）の積分値、所定の一部期間の積分値、所定のタイミングにおける微分値、最大値、最大微分値等、種々の統計量の中から選択できる。
【００２９】
なお、動作条件記憶部１０２および処理時状態データ記憶部１０４は、別々の記憶部（データベース）である場合を例にあげるが、これらが一体となった記憶部（データベース）とすることもできる。一体となった記憶部に記憶される場合、動作条件および処理時状態データが、それぞれの成形品に対応付けられて記憶されることになる。
【００３０】
学習モデル生成部１０５は、図４に示すように、動作条件記憶部１０２に記憶された動作条件と処理時状態データ記憶部１０４に記憶された処理時状態データとを学習データとする機械学習を行う。学習モデル生成部１０５は、当該機械学習により、動作条件と処理時状態データとに関する学習モデルを予め生成する。機械学習は、教師あり学習を例にあげるが、他の機械学習アルゴリズムを適用することもできる。生成された学習モデルは、学習モデル記憶部１０６に記憶される。
【００３１】
ここで、劣化判定装置１００は、処理装置１の劣化程度の判定を行う装置である。そして、学習モデルは、処理装置１が劣化していない状態、すなわち初期状態におけるデータを取得するために用いられる。そこで、学習モデル生成部１０５は、処理装置１の初期状態下における動作条件と処理時状態データとを学習データとする機械学習により、初期状態下における学習モデルを予め生成する。
【００３２】
つまり、動作条件記憶部１０２および処理時状態データ記憶部１０４には、処理装置１の初期状態下において取得された情報（動作条件および処理時状態データ）が記憶されるようにしている。なお、初期状態の期間は、処理装置１の劣化期間に応じた期間とすればよい。例えば、標準的な劣化までの期間が５年程度である場合には、使用初期から例えば１か月乃至６か月間程度とする。ただし、初期状態の期間は、処理装置１の平均的な寿命、処理装置１の種類、処理装置１の部品構成、部品の寿命、処理装置１の使用頻度、処理装置１の使用環境等に応じて、任意に決定することができる。
【００３３】
また、劣化判定システム５０においては、サーバ１０が、複数の処理装置１における情報（動作条件および処理時状態データ）を取得することができる。従って、学習モデル生成部１０５は、処理装置１の初期状態下における多数の学習データを用いて機械学習を行うことができる。一般に、機械学習は、学習データの数が多いほど、学習精度を向上させることができる。従って、当該構成により、学習モデルの高精度化を図ることができる。
【００３４】
また、学習モデル生成部１０５は、複数の処理装置１の初期状態下における多数の学習データを用いて機械学習を行う。従って、学習モデル生成部１０５により生成された学習モデルは、特定の処理装置１に固有の学習モデルではなく、複数の処理装置１を考慮した学習モデルとなる。その結果、生成された学習モデルは、汎用的に適用することが可能となる。
【００３５】
実データ取得部１１１は、判定タイミングにおいて処理時状態データ取得部が取得した処理時状態データを実データとして取得する。ここで、判定タイミングとは、処理装置１の劣化を判定するためのタイミングである。本実施形態においては、処理装置１における情報がサーバ１０に常時記憶されているため、判定タイミングは、常時であり、処理装置１が常時監視されている。ただし、処理装置１を定期的に監視することもでき、その場合の判定タイミングは、定期的に監視するタイミングである。
【００３６】
予測データ取得部１１２は、判定タイミングにおける動作条件を、動作条件取得部１０１から取得する。そして、予測データ取得部１１２は、学習モデル記憶部１０６に記憶されている学習モデルを用いて、判定タイミングにおける動作条件に対する処理時状態データを、予測データとして取得する。学習モデルは、上述したように、動作条件と処理時状態データに関するモデルである。従って、学習モデルを用いて、動作条件を入力することにより、処理時状態データに関する情報が出力される。出力される情報が、予測データとなる。なお、予測データは、学習モデル生成部１０５が学習モデルの生成に用いる学習データと同種である。すなわち、予測データは、対象のデータ種の時間に伴う挙動としてもよいし、当該挙動情報から得られる所定の統計量としてもよい。
【００３７】
判定部１１３は、実データ取得部１１１により取得された実データと、予測データ取得部１１２により取得された予測データとを取得する。判定部１１３は、実データと予測データとの乖離程度を示す指標（以下、乖離値を称する）を算出する。ここで、乖離値とは、実データと予測データとのずれを示す指標である。
【００３８】
実データおよび予測データが対象のデータ種の時間に伴う挙動情報である場合において、時刻毎に、実データと予測データとがずれているとする。ここで、当該挙動を示すデータは、１つの成形品についての成形開始から成形終了までの期間のデータである。この場合、乖離値は、ずれの最大値、ずれの積分値（成形開始から成形終了までの期間におけるずれの積算値）等である。
【００３９】
また、実データおよび予測データが当該挙動情報から得られる所定の統計量である場合には、実データの統計量と予測データの統計量との差分を、乖離値とする。統計量は、例えば、全期間（成形開始から成形終了までの期間）の積分値、所定の一部期間の積分値、所定のタイミングにおける微分値、最大値、最大微分値等、種々の統計量の中から選択できる。例えば、統計量が所定の一部期間の積分値である場合には、実データおよび予測データが、当該積分値であるため、実データと予測データの差分を算出することができる。そして、当該差分の値が、乖離値となる。
【００４０】
そして、判定部１１３は、算出した乖離値に基づいて、処理装置１の劣化度合を判定する。例えば、乖離値が所定値より大きい場合には、判定部１１３は、処理装置１の劣化度合が大きいと判定する。つまり、判定部１１３は、当該処理装置１が点検またはメンテナンスを行う必要がある状態であると判定する。
【００４１】
ここで、処理時状態データ、実データ、および、予測データは、上述した複数種類を用いることができる。従って、乖離値が、複数種類存在する。この場合、判定部１１３は、複数種類の乖離値の中の何れかの１種が所定値より大きい場合に、劣化度合が大きいと判定してもよい。また、判定部１１３は、複数種類の乖離値のうち、所定の複数の乖離値が所定値より大きい場合に、劣化度合が大きいと判定してもよい。また、乖離値の種類に重み付を行って、重み付けされた複数種類の乖離値の合計値が所定値より大きい場合に、劣化度合が大きいと判定してもよい。
【００４２】
出力部１１４は、判定部１１３が判定した劣化度合が所定値よりも高い場合に、点検またはメンテナンスの案内を出力する。出力部１１４は、表示装置（図示せず）への表示による案内、音声による案内、表示灯による案内等を行う。出力部１１４は、劣化判定装置１００の表示装置等に案内を行うようにしてもよいし、対象の処理装置１の表示装置等に案内を行うようにしてもよいし、サーバ１０等その他の管理装置の表示装置等に案内を行うようにしてもよい。また、出力部１１４は、作業者または管理者が所有する携帯端末に案内を行うこともできる。
【００４３】
（５．第一例の劣化判定装置１００による効果）
劣化判定装置１００によれば、学習モデルは、予め生成されている。つまり、学習モデルは、学習モデルの生成に用いた、動作条件と処理時状態データとの関係を表している。そして、学習モデルの生成とは別のタイミングである判定タイミングにおいて、処理時状態データを実データとして取得している。
【００４４】
一方、判定タイミングにおける動作条件を取得し、取得した動作条件と、予め生成した学習モデルとを用いて、処理時状態データを予測データとして取得する。予測データは、予め生成された学習モデルを用いる。そのため、予測データは、処理装置が学習モデルの生成のために動作したときの状態、すなわち判定タイミングと比べると処理装置の劣化が進行していない状態のデータに相当する。
【００４５】
そして、実データと予測データとの乖離値に基づいて処理装置の劣化度合が判定される。つまり、実データが、予測データに比べて大きく乖離している場合には、処理装置の劣化が進行していると判定される。一方、実データが予測データに比べて乖離値が小さい場合には、処理装置１の劣化の進行が少ないと判定される。
【００４６】
特に、処理時状態データ、実データおよび予測データが、所定の統計量としている。そして、判定部１１３は、実データと予測データとの差分を乖離値として取得し、乖離値に基づいて処理装置１の劣化度合を判定している。従って、判定部１１３による判定処理が非常に容易となる。
【００４７】
また、学習モデル生成部１０５は、処理装置１の初期状態下における動作条件と処理時状態データとを学習データとする機械学習により、初期状態下における学習モデルを予め生成している。これにより、判定タイミングにおける処理装置１の劣化度合の判定が、初期状態下を基準として行われる。つまり、経年劣化を確実に判定できる。
【００４８】
（６．判定処理の第一例）
ここで、実データには、突発異常のデータが含まれるおそれがある。突発異常のデータによって、処理装置１の劣化が進行していると判定されるべきではない。そこで、突発異常のデータによる誤判定を防止するための手段として、以下のようにすることができる。
【００４９】
判定部１１３による判定処理の第一例について、図６を参照して説明する。判定部１１３は、複数回分（Ｎ個）の所定処理についての実データを取得する（Ｓ１）。続いて、判定部１１３は、Ｎ個の実データに関する統計量を取得する（Ｓ２）。ここでの実データに関する統計量とは、Ｎ個の実データの平均値、Ｎ個の実データの標準偏差を用いた指標（例えば、３シグマ）である。
【００５０】
例えば、１００個の実データの中に突発異常のデータが１個含まれている場合には、１００個の実データの平均値は、突発異常を含む回のみの実データに比べて、突発異常のデータの影響度が相対的に小さくされた値となる。また、３シグマの値とする場合も、同様である。
【００５１】
続いて、判定部１１３は、予測データを取得する（Ｓ３）。続いて、判定部１１３は、Ｎ個の実データに関する統計量と予測データとの乖離値を取得する（Ｓ４）。そして、乖離値が所定値より大きい場合には（Ｓ５：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、処理装置１の劣化度合が大きいと判定する（Ｓ６）。一方、乖離値が所定値以下である場合には（Ｓ５：Ｎｏ）、処理装置１の劣化度合が大きいとは判定せずに、処理を繰り返す。
【００５２】
（７．判定処理の第二例）
突発異常の実データによる誤判定を防止するための手段としての判定処理の第二例について、図７を参照して説明する。判定部１１３は、１個の実データを取得し（Ｓ１１）、当該実データが突発異常のデータであるかを判定する（Ｓ１２）。当該実データが突発異常のデータであるかの判定は、例えば、過去に取得した実データと比較することにより、大きな相違があるか否かにより行うことができる。
【００５３】
当該実データが突発異常のデータである場合には（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、ステップＳ１１に戻り処理を繰り返す。すなわち、判定部１１３は、次の実データの取得を行う（Ｓ１１）。一方、当該実データが突発異常のデータでない場合には（Ｓ１３：Ｎｏ）、判定部１１３は、予測データを取得する（Ｓ１４）。
【００５４】
続いて、判定部１１３は、当該実データと予測データとの乖離値を取得する（Ｓ１５）。そして、乖離値が所定値より大きい場合には（Ｓ１６：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、処理装置１の劣化度合が大きいと判定する（Ｓ１７）。一方、乖離値が所定値以下である場合には（Ｓ１６：Ｎｏ）、処理装置１の劣化度合が大きいとは判定せずに、処理を繰り返す。
【００５５】
（８．判定処理の第三例）
突発異常の実データによる誤判定を防止するための手段としての判定処理の第三例について、図８を参照して説明する。判定部１１３は、１個の実データを取得し（Ｓ２１）、当該実データが突発異常のデータであるかを判定する（Ｓ２２）。当該実データが突発異常のデータであるかの判定は、例えば、過去に取得した実データと比較することにより、大きな相違があるか否かにより行うことができる。
【００５６】
当該実データが突発異常のデータである場合には（Ｓ２３：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、ステップＳ２１に戻り処理を繰り返す。すなわち、判定部１１３は、次の実データの取得を行う（Ｓ２１）。一方、当該実データが突発異常のデータでない場合には（Ｓ２３：Ｎｏ）、判定部１１３は、突発異常でない実データを蓄積する（Ｓ２４）。そして、突発異常でない実データがＮ（複数）個蓄積されたか否かを判定する（Ｓ２５）。突発異常でない実データがＮ個蓄積されるまで、ステップＳ２１乃至Ｓ２４の処理を繰り返す（Ｓ２５：Ｎｏ）。
【００５７】
突発異常でない実データがＮ個蓄積された場合には（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、Ｎ個の実データに関する統計量を取得する（Ｓ２６）。ここでの実データに関する統計量とは、Ｎ個の実データの平均値等である。続いて、判定部１１３は、予測データを取得する（Ｓ２７）。
【００５８】
続いて、判定部１１３は、当該実データと予測データとの乖離値を取得する（Ｓ２８）。そして、乖離値が所定値より大きい場合には（Ｓ２９：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、処理装置１の劣化度合が大きいと判定する（Ｓ３０）。一方、乖離値が所定値以下である場合には（Ｓ２９：Ｎｏ）、処理装置１の劣化度合が大きいとは判定せずに、処理を繰り返す。
【００５９】
（９．判定処理の第四例）
突発異常の実データによる誤判定を防止するための手段としての判定処理の第四例について、図９を参照して説明する。判定部１１３は、１個の実データを取得し（Ｓ３１）、予測データを取得する（Ｓ３２）。続いて、判定部１１３は、当該実データと予測データとの乖離値を取得する（Ｓ３３）。
【００６０】
続いて、判定部１１３は、乖離値が突発異常のデータであるかを判定する（Ｓ３４）。当該乖離値が突発異常のデータであるかの判定は、例えば、過去に取得した乖離値と比較することにより、急激な変化があるか否かにより行うことができる。当該乖離値が突発異常のデータである場合には（Ｓ３５：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、ステップＳ３１に戻り処理を繰り返す。すなわち、判定部１１３は、次の実データの取得を行い（Ｓ３１）、再び乖離値を取得する。
【００６１】
一方、当該乖離値が突発異常のデータでない場合には（Ｓ３５：Ｎｏ）、判定部１１３は、乖離値が所定値より大きいか否かを判定する（Ｓ３６）。そして、乖離値が所定値より大きい場合には（Ｓ３６：Ｙｅｓ）、判定部１１３は、処理装置１の劣化度合が大きいと判定する（Ｓ３７）。一方、乖離値が所定値以下である場合には（Ｓ３６：Ｎｏ）、処理装置１の劣化度合が大きいとは判定せずに、処理を繰り返す。
【００６２】
（１０．第二例の劣化判定装置２００の構成）
第二例の劣化判定装置２００について、図１０および図１１を参照して説明する。劣化判定装置２００は、機械学習の学習フェーズにおいて機能する部分と、機械学習の推論フェーズにおいて機能する部分とを備える。
【００６３】
劣化判定装置２００は、図１０に示すように、学習フェーズとして機能する部分として、動作条件取得部１０１、動作条件記憶部１０２、処理時状態データ取得部１０３、処理時状態データ記憶部１０４、周囲環境データ取得部２０７、周囲環境データ記憶部２０８、学習モデル生成部２０５、および、学習モデル記憶部２０６を備える。また、劣化判定装置２００は、図１０に示すように、推論フェーズとして機能する部分として、動作条件取得部１０１、動作条件記憶部１０２、実データ取得部１１１、予測データ取得部２１２、判定部１１３、および、出力部１１４を備える。ここで、第二例の劣化判定装置２００において、第一例の劣化判定装置１００と同一構成については同一符号を付して説明を省略する。
【００６４】
周囲環境データ取得部２０７は、処理装置１による所定の処理の実行時における周囲環境データを、周囲環境センサ７から取得する。周囲環境データ取得部２０７が取得するデータは、例えば、時季、周囲温度、周囲湿度等の周囲環境データである。そして、周囲環境データ取得部２０７が取得した周囲環境データは、周囲環境データ記憶部２０８に記憶される。周囲環境データ記憶部２０８では、多数の成形品に関する周囲環境データが、それぞれの成形品に対応付けられて記憶されている。
【００６５】
なお、動作条件記憶部１０２、処理時状態データ記憶部１０４および周囲環境データ記憶部２０８は、別々の記憶部（データベース）である場合を例にあげるが、これらが一体となった記憶部（データベース）とすることもできる。一体となった記憶部に記憶される場合、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データが、それぞれの成形品に対応付けられて記憶されることになる。
【００６６】
学習モデル生成部２０５は、図１１に示すように、動作条件記憶部１０２に記憶された動作条件、処理時状態データ記憶部１０４に記憶された処理時状態データ、周囲環境データ記憶部２０８に記憶された周囲環境データを学習データとする機械学習を行う。学習モデル生成部２０５は、当該機械学習により、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データに関する学習モデルを予め生成する。生成された学習モデルは、学習モデル記憶部２０６に記憶される。
【００６７】
ここで、劣化判定装置２００は、処理装置１の劣化程度の判定を行う装置である。そして、学習モデルは、処理装置１が劣化していない状態、すなわち初期状態におけるデータを取得するために用いられる。そこで、学習モデル生成部２０５は、処理装置１の初期状態下における動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データを学習データとする機械学習により、初期状態下における学習モデルを予め生成する。なお、学習モデル生成部２０５は、上記の点を除き、第一例の劣化判定装置１００の学習モデル生成部１０５と実質的に同様である。
【００６８】
予測データ取得部２１２は、判定タイミングにおける動作条件を、動作条件取得部１０１から取得する。さらに、予測データ取得部２１２は、判定タイミングにおける周囲環境データを、周囲環境データ取得部２０７から取得する。そして、予測データ取得部２１２は、学習モデル記憶部２０６に記憶されている学習モデルを用いて、判定タイミングにおける動作条件および周囲環境データに対する処理時状態データを、予測データとして取得する。
【００６９】
学習モデルは、上述したように、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データに関するモデルである。従って、学習モデルを用いて、動作条件および周囲環境データを入力することにより、処理時状態データに関する情報が出力される。出力される情報が、予測データとなる。なお、予測データは、学習モデル生成部２０５が学習モデルの生成に用いる学習データと同種である。すなわち、予測データは、対象のデータ種の時間に伴う挙動としてもよいし、当該挙動情報から得られる所定の統計量としてもよい。
【００７０】
（１１．第二例の劣化判定装置２００による効果）
劣化判定装置２００によれば、学習モデルは、予め生成されている。つまり、学習モデルは、学習モデルの生成に用いた、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データの関係を表している。そして、学習モデルの生成とは別のタイミングである判定タイミングにおいて、処理時状態データを実データとして取得している。
【００７１】
一方、判定タイミングにおける動作条件および周囲環境データを取得し、取得した動作条件および周囲環境データと、予め生成した学習モデルとを用いて、処理時状態データを予測データとして取得する。予測データは、予め生成された学習モデルを用いる。そのため、予測データは、処理装置が学習モデルの生成のために動作したときの状態、すなわち判定タイミングと比べると処理装置の劣化が進行していない状態のデータに相当する。さらに、予測データは、周囲環境を考慮したデータとなる。
【００７２】
そして、実データと予測データとの乖離値に基づいて処理装置の劣化度合が判定される。つまり、実データが、予測データに比べて大きく乖離している場合には、処理装置の劣化が進行していると判定される。一方、実データが予測データに比べて乖離値が小さい場合には、処理装置１の劣化の進行が少ないと判定される。従って、周囲環境を考慮しているため、処理装置１の劣化程度をより高精度に判定することができる。
【００７３】
（１２．その他）
上記例においては、学習モデルは、動作条件と処理時状態データとに関するモデル、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データに関するモデルを例にあげた。この他に、学習モデル生成部１０５，２０５は、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データ以外の情報をさらに含む学習データを用いて機械学習を行うようにしてもよい。この場合、学習モデルは、動作条件、処理時状態データおよび周囲環境データ以外の情報との関係を表しているモデルとなる。
【符号の説明】
【００７４】
１：処理装置、  ２：ベッド、  ３：射出装置、  ４：型締装置、  ５：制御装置、  ６：金型、  ７：周囲環境センサ、  １０：サーバ、  ５０：劣化判定システム、  １００，２００：劣化判定装置、  １０１：動作条件取得部、  １０２：動作条件記憶部、  １０３：処理時状態データ取得部、  １０５，２０５：学習モデル生成部、  １０６，２０６：学習モデル記憶部、  １１１：実データ取得部、  １１２：予測データ取得部、  １１２，２１２：予測データ取得部、  １１３：判定部、  １１４：出力部、  ２０７：周囲環境データ取得部、  ２０８：周囲環境データ記憶部
【図１】
2020052821.tif 000003
【図２】
2020052821.tif 000004
【図３】
2020052821.tif 000005
【図４】
2020052821.tif 000006
【図５】
2020052821.tif 000007
【図６】
2020052821.tif 000008
【図７】
2020052821.tif 000009
【図８】
2020052821.tif 000010
【図９】
2020052821.tif 000011
【図１０】
2020052821.tif 000012
【図１１】
2020052821.tif 000013