(57)【要約】【課題】射出成形機から取得したデータ毎に効率よく且つ精度良く射出成形機の異常状態を学習乃至推論することが可能な状態判定装置及び状態判定方法を提供すること。【解決手段】本発明の状態判定装置１は、射出成形機２に係るデータを取得するデータ取得部３０と、データ取得部３０が取得した射出成形機２に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部５２と、複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部１３０と、分類条件記憶部５２に記憶された分類条件に基づいて、データ取得部３０が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを学習モデル記憶部１３０に記憶される学習モデルの中から決定するデータ分類部３２と、データ分類部３２が分類したデータに基づいて、データ分類部３２が適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習部１１０と、備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、
複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶される学習モデルの中から決定するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習部と、
を備えた状態判定装置。
【請求項２】
射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、
複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から決定するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定部と、
を備えた状態判定装置。
【請求項３】
前記射出成形機に係るデータは時系列データを含み、
前記分類条件記憶部が記憶する条件は、前記時系列データを時間区間で分割する条件を含み、
前記データ分類部は、前記分類条件記憶部に記憶された条件に基づいて、前記時系列データを時間区間で分割し、分割したそれぞれのデータを分類する、
請求項１または２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記時間区間は、射出成形機の成形工程の中の型閉、型締、射出、保圧、計量、型開、突出、待機の区間の少なくとも１つである、
請求項３に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記分類条件記憶部が記憶する条件は、前記射出成形機の製造サイクルの所定サイクル毎にデータを分類する条件を含み、
前記データ分類部は、前記分類条件記憶部に記憶された条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータが前記射出成形機の製造サイクルの何サイクル目に取得されたのかに応じて該データを分類する、
請求項１または２に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記学習部は、教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習のうち少なくとも１つの学習を行う、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に表示装置に警告メッセージを表示する、
請求項２記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に表示装置に警告アイコンを表示する、
請求項２記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記射出成形機の動作状態に係る異常度を推定し、
前記状態判定装置は、前記推定部が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合に射出成形機に運転の停止、減速、又はモータのトルクを制限する指令の少なくとも１つを出力する、
請求項２記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記データ取得部は、有線又は無線のネットワークを介して接続された複数の射出成形機からデータを取得する、
請求項１〜９のいずれか１つに記載の状態判定装置。
【請求項１１】
前記射出成形機と有線又は無線のネットワークを介して接続された、前記射出成形機を管理する管理装置上に実装されている、
請求項１〜９のいずれか１つに記載の状態判定装置。
【請求項１２】
射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、
前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習ステップと、
を実行する状態判定方法。
【請求項１３】
射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、
前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、
前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定ステップと、
を実行する状態判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態判定装置及び状態判定方法に関し、特に射出成形機の保守を補助する状態判定装置及び状態判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
射出成形機等の産業機械の保守は定期的あるいは異常発生時に行っている。産業機械を保守する際には、産業機械の動作時に記録しておいた産業機械の動作状態を示す物理量を用いることにより、保守担当者が産業機械の動作状態の異常有無を判定し、異常が生じた部品の交換などの保守作業を行なう。
【０００３】
例えば、射出成形機が備える射出シリンダの逆流防止弁の保守作業としては、定期的に射出シリンダからスクリュを抜き出して、逆流防止弁の寸法を直接測定する方法が知られている。しかしながら、この方法では生産を一旦停止して、測定作業を行わなくてはならず、生産性が低下するという問題が有った。なお、保守作業の対象とする部品には、射出シリンダの他に、射出シリンダを備える射出装置、型締装置、成形品の突出し装置などが有するモータやボールネジやベルトなど含む多種多様な駆動部品がある。
【０００４】
この様な問題を解決するための従来技術として、射出シリンダからスクリュを抜き出すなど生産を一旦停止させることなく、間接的に射出シリンダの逆流防止弁の摩耗量を検出して異常を診断する方法として、スクリュに加わる回転トルクの検出や、樹脂がスクリュ後方へ逆流する現象を検出して、異常を診断する方法が知られている。例えば特許文献１には、スクリュの回転方法に作用する回転トルクを測定して許容範囲を超えたら異常と判定することが示されている。また、特許文献２には、実測した実測応力差と許容差とを比較して保守点検の必要可否を判断することが示されている。また、特許文献３，４には、駆動部の負荷や樹脂圧力などを教師あり学習によって異常を診断することが示されている。更に、特許文献５には、複数の製造機械の内部情報を取得して、ぞれぞれの製造機械より取得した内部情報の差異を比較して異常を発見することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０１−１６８４２１号公報
【特許文献２】特開２０１４−１０４６８９号公報
【特許文献３】特開２０１７−０３０２２１号公報
【特許文献４】特開２０１７−２０２６３２号公報
【特許文献５】特許第６０３１２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、射出成形機の駆動部は、射出成形機が成形品を製造する型閉／型開／射出／保圧／計量等の複数の成形工程に応じて、該成形工程に関連づけられた駆動部が動作する。駆動部の異常は、該駆動部に関連づけられた成形工程中に生じることが多い。しかしながら、従来技術では、複数の駆動部と成形工程の組合せが考慮されていないため、射出成形機の動作状態の異常有無を正しく推定できない問題があった。例えば、射出シリンダの異常有無の判定は、射出シリンダが駆動される射出／保圧／計量工程において実施されれば良く、射出シリンダが駆動されない型閉／型開工程における射出シリンダの異常有無の判定は誤判定となる恐れがある。この様に判定不要な駆動部と成形工程の組合せが混在すると動作状態の異常有無の判定精度が悪化したり、動作状態の異常有無を正しく推定できない課題があった。
【０００７】
また、駆動部を構成する部品が消耗したり破損に至る期間は、部品の特性に応じて様々である。例えば、射出シリンダを駆動するベルトの破損は突発的に生じることがあるため異常有無を常時監視することが必要だが、射出シリンダが備える逆流防止弁は長期間の運転を経て少しずつ消耗が進む摩耗部品であるため異常有無は長期間に渡って間欠的に実施することが望ましい。
【０００８】
更に、一般に、複数の構成部品の異常有無を判定するには、それぞれに応じた複数の状態判定装置を用意する必要があるのでコストの課題があり、また、複数の駆動部を構成する部品に対応した汎用的な異常有無の判定に対応できない課題がある。
【０００９】
そこで本発明の目的は、射出成形機から取得したデータ毎に効率よく且つ精度良く射出成形機の異常状態を学習乃至推論することが可能な状態判定装置及び状態判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明では、射出成形機より取得した時系列の物理量（電流、速度など）より導かれる学習データ（状態変数）を機械学習して異常度を推定する複数の学習モデルを有する状態判定装置について、射出成形機より取得した時系列の物理量を、所定の分類条件に従って時間区間で分類した学習データ乃至状態データを作成し、その分類に従って学習時乃至推定時に適用する学習モデルを変更することで、上記課題を解決する。
【００１１】
機械学習においては、１つの学習モデルだけで様々な条件に応じた異常有無を判定することは困難であるが、本発明では、成形工程を構成する異なる工程に応じて複数の学習モデルを使い分けることによって精度良く複数の異常有無の判定を行うことを実現し、また、部品の消耗期間に応じて異常有無を効率的に判定できる好適な状態判定装置を提供する。
【００１２】
また、機械学習の出力として得られる異常度を基に、異常の状態を表現するメッセージやアイコンを表示装置に表示したり、異常度が所定値以上の場合には作業者の安全を確保するため機械の可動部の動作を停止させたり、あるいは安全な状態で可動部が動作するように、可動部を駆動するモータを停止させたり減速させる手段をも設ける。
【００１３】
そして、本発明の一態様は、射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶される学習モデルの中から決定するデータ分類部と、前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習部と、を備えた状態判定装置である。
【００１４】
本発明の他の態様は、射出成形機における動作状態を判定する状態判定装置であって、前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件を記憶する分類条件記憶部と、複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記分類条件記憶部に記憶された分類条件に基づいて、前記データ取得部が取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から決定するデータ分類部と、前記データ分類部が分類したデータに基づいて、前記データ分類部が適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定部と、を備えた状態判定装置である。
【００１５】
本発明の他の態様は、射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルに対して機械学習を行う学習ステップと、を実行する状態判定方法である。
【００１６】
本発明の他の態様は、射出成形機における動作状態を判定する状態判定方法であって、前記射出成形機に係るデータを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得部が取得した前記射出成形機に係るデータを分類する条件に基づいて、前記データ取得ステップで取得したデータを分類し、分類したデータを適用する学習モデルを複数の学習モデルの中から決定するデータ分類ステップと、前記データ分類ステップで分類されたデータに基づいて、前記データ分類ステップで適用先として決定した学習モデルを用いた推定を行う推定ステップと、を実行する状態判定方法である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、分類条件に基づいて射出成形機から取得したデータを適切な学習モデルへと振り分けることができるようになるので、効率よく且つ精度良く射出成形機の異常状態を学習乃至推論することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一実施形態による状態判定装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】第１実施形態による状態判定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】分類条件データの例を示す図である。
【図４】データ取得部が取得する時系列データの例を示す図である。
【図５】第２実施形態による状態判定装置の学習時の概略的な機能ブロック図である。
【図６】異常状態の表示例を示す図である。
【図７】分類条件データの他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は一実施形態による機械学習装置を備えた状態判定装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の状態判定装置１は、例えば射出成形機を制御する制御装置上に実装することができる。また、本実施形態の状態判定装置１は、射出成形機を制御する制御装置と併設されたパソコンや、該制御装置と有線／無線のネットワークを介して接続された管理装置３，エッジコンピュータ、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータとして実装することができる。本実施形態では、状態判定装置１を、射出成形機を制御する制御装置と有線／無線のネットワークを介して接続されたコンピュータとして実装した場合の例を示す。
【００２０】
本実施形態による状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１は、状態判定装置１を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されたシステム・プログラムをバス２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って状態判定装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データ、入力装置７１を介して作業者が入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００２１】
不揮発性メモリ１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされたメモリやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、状態判定装置１の電源がオフされても記憶状態が保持される。不揮発性メモリ１４には、状態判定装置１の動作に係る設定情報が格納される設定領域や、入力装置７１から入力されたデータ、射出成形機２から取得される各種データ（機種、金型の質量や材質、樹脂の種類、工程を識別する信号等）、射出成形機２の成形動作において検出される各種物理量（ノズルの温度、ノズルを駆動するモータの位置、速度、加速度、電流、電圧、トルク、金型の温度、樹脂の流量、流速、圧力等）の時系列データ、図示しない外部記憶装置やネットワークを介して読み込まれたデータ等が記憶される。不揮発性メモリ１４に記憶されたプログラムや各種データは、実行時／利用時にはＲＡＭ１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ１２には、各種データを解析するための公知の解析プログラムや後述する機械学習装置１００とのやりとりを制御するためのプログラム等を含むシステム・プログラムが予め書き込まれている。
【００２２】
状態判定装置１は、インタフェース１６を介して有線／無線のネットワーク７と接続されている。ネットワーク７には、少なくとも１つの射出成形機２や、該射出成形機２による製造作業を管理する管理装置３等が接続され、状態判定装置１との間で相互にデータのやり取りを行っている。
【００２３】
射出成形機２は、プラスチック等の樹脂で成形された製品を製造する機械であり、材料である樹脂を溶かして金型内に充填（射出）して成形する機械である。射出成形機２は、ノズル、モータ（原動機）、伝達機構、減速機、可動部等の様々な機材で構成されており、各部の状態がセンサ等で検出され、各部の動作が制御装置により制御される。射出成形機２に用いられる原動機としては、例えば、電動機、油圧シリンダ、油圧モータ、空気モータ等が用いられる。また、射出成形機２に用いられる伝達機構としては、ボールネジ、歯車、プーリ、ベルト等が用いられる。
【００２４】
表示装置７０には、メモリ上に読み込まれた各データ、プログラム等が実行された結果として得られたデータ、後述する機械学習装置１００から出力されたデータ等がインタフェース１７を介して出力されて表示される。また、キーボードやポインティングデバイス等から構成される入力装置７１は、作業者による操作に基づく指令，データ等をインタフェース１８を介してＣＰＵ１１に渡す。
【００２５】
インタフェース２１は、状態判定装置１と機械学習装置１００とを接続するためのインタフェースである。機械学習装置１００は、機械学習装置１００全体を統御するプロセッサ１０１と、システム・プログラム等を記憶したＲＯＭ１０２、機械学習に係る各処理における一時的な記憶を行うためのＲＡＭ１０３、及び学習モデル等の記憶に用いられる不揮発性メモリ１０４を備える。機械学習装置１００は、インタフェース２１を介して状態判定装置１で取得可能な各情報（例えば、射出成形機２の機種、金型の質量や材質、樹脂の種類等の各種データ、ノズルの温度、ノズルを駆動するモータの位置、速度、加速度、電流、電圧、トルク、金型の温度、樹脂の流量、流速、圧力等の各種物理量の時系列データ）を観測することができる。また、状態判定装置１は、機械学習装置１００から出力される処理結果をインタフェース２１を介して取得し、取得した結果を記憶したり、表示したり、他の装置に対して図示しないネットワーク等を介して送信する。
【００２６】
図２は、第１実施形態による状態判定装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図２に示される状態判定装置１は、機械学習装置１００が学習を行う場合に必要とされる構成を備えている（学習モード）。図２に示した各機能ブロックは、図１に示した状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、状態判定装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００２７】
本実施形態の状態判定装置１は、データ取得部３０、データ分類部３２を備え、状態判定装置１が備える機械学習装置１００は、学習部１１０を備えている。また、不揮発性メモリ１４上には、データ取得部３０が取得したデータが記憶される取得データ記憶部５０と、取得データに基づいて作成された状態データ、ラベルデータ等の学習データを分類する条件が記憶される分類条件記憶部５２が設けられており、機械学習装置１００の不揮発性メモリ１０４上には、学習部１１０による機械学習により構築された複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部１３０が設けられている。
【００２８】
データ取得部３０は、射出成形機２、及び入力装置７１等から入力された各種データを取得する機能手段である。データ取得部３０は、例えば、射出成形機２の機種、金型の質量や材質、樹脂の種類等の各種データ、ノズルの温度、ノズルを駆動するモータの位置、速度、加速度、電流、電圧、トルク、金型の温度、樹脂の流量、流速、圧力等の各種物理量の時系列データ、作業者により入力された射出成形機の保守作業に係る情報等の各種データを取得し、取得データ記憶部５０に記憶する。データ取得部３０は、図示しない外部記憶装置や有線／無線のネットワークを介して他の装置からデータを取得するようにしても良い。
【００２９】
データ分類部３２は、データ取得部３０が取得したデータを分類条件記憶部５２に記憶されている分類条件に従って分類した学習データを作成し、作成した該学習データを適用する学習モデルを決定する機能手段である。分類条件記憶部５２には、少なくとも学習データを分類するための条件式と、該分類するための条件に基づいて分類された学習データを適用する学習モデルの識別情報とを関連付けた分類条件データが少なくとも１つ記憶されており、データ分類部３２は、該分類条件記憶部５２に記憶された分類条件データを参照し、参照した条件式に基づいて学習データを分類して適用先となる学習モデルを決定する。データ分類部３２が作成する学習データは、機械学習装置１００において扱われる統一的な形式へと変換（数値化、正規化、サンプリング等）したデータ形式を取る。例えば、データ分類部３２は、機械学習装置１００が教師なし学習をする場合においては、学習データとして該学習における所定の形式の状態データＳを作成し、機械学習装置１００が教師あり学習をする場合においては、学習データとして該学習における所定の形式の状態データＳ及びラベルデータＬの組を作成し、機械学習装置１００が強化学習をする場合においては、学習データとして該学習における所定の形式の状態データＳ及び判定データＤの組を作成する。
【００３０】
図３は、分類条件記憶部５２に記憶される分類条件データの例を示している。分類条件記憶部５２に記憶される分類条件データは、例えば学習データに含まれる状態データに対する条件として定義される分類条件式と、該分類条件式を満足する学習データを適用する学習モデルの識別情報を関連付けたものとして良い。図３の例では、射出成形機から取得されたデータが１サイクルの成形工程を構成するいずれの工程（型閉工程、射出工程、保圧工程、計量工程、突出工程、型開工程等）において取得（観測）されたものであるのか、という条件を分類条件式としており、例えば型閉工程において取得された学習データを、学習モデルＡの学習に用い、また、射出工程から保圧工程にかけて取得された学習データは、学習モデルＢの学習に用いる、といったものが定義されている。
【００３１】
図４は、データ取得部３０が取得したデータの例を示している。データ取得部３０が取得するデータには、図４上のグラフに示されるような、電流や速度、圧力等の時系列データに加えて、時間の推移に伴って変化する成形工程を識別するための情報が含まれている。これらの情報は、図４下に示されるように、例えば所定の時間におけるそれぞれの値の時間的な系列データとして表すことができる。なお、図４において、成形工程の識別情報として１は型閉工程、２は射出工程、３は保圧工程、４は計量工程をそれぞれ意味している。
【００３２】
図４に例示されるデータが取得データ記憶部５０に記憶されており、また、図３に例示される分類条件データが分類条件記憶部５２に記憶される場合、データ分類部３２は、成形工程の識別情報に基づいて時系列データを複数の時間区間で分割し、例えば学習モデルＡに適用するための学習データを時間ｔ1〜ｔi（型閉工程）までのデータから生成し、学習モデルＢに適用するための学習データをｔi+1〜ｔk（射出工程〜保圧工程）までのデータから生成する。このように、データ分類部３２は、分類条件記憶部５２に記憶される分類条件データに従って、データ取得部３０が取得した（そして取得データ記憶部５０に記憶された）データを適用対象とする学習モデルへと分類した学習データを作成する。
【００３３】
学習部１１０は、データ分類部３２が分類したそれぞれのデータを、該分類の結果に基づいて決定した学習モデルを用いた機械学習を行う。学習モデル記憶部１３０は、複数の学習モデル（図２では、学習モデルＡ，学習モデルＢ，学習モデルＣ，…）が識別可能に記憶できるようになっており、学習部１１０は、データ分類部３２が分類した結果に基づいて、分類した該学習データを用いて適用先の学習モデルの機械学習を行う。なお、学習部１１０は、適用先の学習モデルが学習モデル記憶部１３０に記憶されていない場合には、該学習データの適用先となる新たな学習モデルを作成して学習モデル記憶部１３０に記憶するようにしても良い。
【００３４】
学習部１１０は、学習部１１０は、教師なし学習、教師あり学習、強化学習等の公知の機械学習の手法により、射出成形機２から取得されたデータを用いた機械学習を行うことで学習モデルを生成し、生成した学習モデルを学習モデル記憶部１３０に記憶する。学習部１１０が行う教師なし学習の手法としては、例えばａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ法、ｋ−ｍｅａｎｓ法等が、教師あり学習の手法としては、例えばｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎｎ法、ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ法、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ法、ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ法等が、強化学習の手法としては、例えばＱ学習等が挙げられる。
【００３５】
学習部１１０は、例えば、正常に動作している状態の射出成形機２から取得され、データ分類部３２により分類された学習データに基づいた教師なし学習を行い、正常状態で取得された所定の工程における学習データの分布を学習モデルとして生成することができる。このようにして生成された（複数の）学習モデルを用いて、後述する推定部１２０は、射出成形機２から取得された所定の工程における学習データが、正常状態の動作時に取得された所定の工程における学習データからどれだけ外れているのかを推定し、推定結果としての異常度を算出することができる。
また、学習部１１０は、例えば、正常に動作している状態の射出成形機から取得され、データ分類部３２により分類された所定の工程におけるデータに正常ラベルを、異常が発生した前後に射出成形機２から取得され、データ分類部３２により分類された所定の工程におけるデータに異常ラベルを付与した所定の工程における学習データを用いた教師あり学習を行い、正常データと異常データとの判別境界を所定の工程における学習モデルとして生成することができる。このようにして生成された（複数の）学習モデルを用いて、後述する推定部１２０は、射出成形機２から取得された所定の工程における学習データが、正常データに属するのか、異常データに属するのかを推定し、推定結果としてのラベル値（正常／異常）とその信頼度を算出することができる。
【００３６】
上記構成を備えた状態判定装置１では、射出成形機２から取得されたデータを、取得した工程に応じて時間区間で分割て分類して作成した学習データを用いて学習部１１０が該学習データの適用先の学習モデルに対して機械学習を行う。このようにして学習部１１０が機械学習したそれぞれの学習モデルは、成形工程を構成するそれぞれの工程に特化した学習が為されたものとなるため、該工程における射出成形機２の状態の学習を効率良く行うことができる。
【００３７】
図５は、第２実施形態による状態判定装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の状態判定装置１は、機械学習装置１００が推定を行う場合に必要とされる構成を備えている（推定モード）。図５に示した各機能ブロックは、図１に示した状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１、及び機械学習装置１００のプロセッサ１０１が、それぞれのシステム・プログラムを実行し、状態判定装置１及び機械学習装置１００の各部の動作を制御することにより実現される。
【００３８】
本実施形態の状態判定装置１は、第１実施形態と同様に、データ取得部３０、データ分類部３２を備え、状態判定装置１が備える機械学習装置１００は、推定部１２０を備えている。また、不揮発性メモリ１４上には、データ取得部３０が取得したデータが記憶される取得データ記憶部５０と、取得データに基づいて作成された状態データを分類する条件が記憶される分類条件記憶部５２が設けられており、機械学習装置１００の不揮発性メモリ１０４上には、学習部１１０による機械学習により構築された複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部１３０が設けられている。
【００３９】
本実施形態によるデータ取得部３０は、第１実施形態におけるデータ取得部３０と同様の機能を備える。また、本実施形態によるデータ分類部３２は、データ取得部３０が取得した（そして、取得データ記憶部５０に記憶された）データを、分類条件記憶部５２に記憶されている分類条件に従って分類して状態データを作成し、作成した該状態データを適用する学習モデルを決定する。
【００４０】
推定部１２０は、データ分類部３２が分類したそれぞれのデータに基づいて、該分類の結果決定された学習モデルを用いた射出成形機の状態の推定を行う。学習モデル記憶部１３０は、学習部１１０の機械学習により生成された複数の学習モデル（図２では、学習モデルＡ，学習モデルＢ，学習モデルＣ，…）が識別可能に記憶できるようになっており、推定部１２０は、データ分類部３２が分類した結果に基づいて、分類した状態データに基づく適用先の学習モデルを用いた推定処理を実行する。なお、推定部１２０は、適用先の学習モデルが学習モデル記憶部１３０に記憶されていない場合には、適用先の学習モデルが存在しないために推定処理が実行できない旨出力するようにしても良い。
【００４１】
本実施形態の推定部１２０では、学習部１１０により生成された（パラメータが決定された）学習モデルに対して、データ分類部３２が分類した状態データＳを入力することで、射出成形機の状態に係る異常度を推定して算出したり、射出成形機の動作状態の属するクラス（正常／異常等）を推定して算出したりする。推定部１２０が推定した結果（射出成形機の状態に係る異常度や射出成形機の動作状態の属するクラス等）は、表示装置７０に表示出力したり、図示しない有線／無線ネットワークを介してホストコンピュータやクラウドコンピュータ等に送信出力して利用するようにしても良い。また、状態判定装置１は、推定部１２０により推定された結果が所定の状態になった場合（例えば、推定部１２０が推定した異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合、推定部１２０が推定した射出成形機の動作状態の属するクラスが「異常」になった場合等）、例えば図６に例示されるように、表示装置７０への警告メッセージやアイコンでの表示出力をするようにしても良いし、射出成形機に対して運転の停止、減速、又はモータのトルクを制限する指令等を出力するようにしても良い。
【００４２】
上記構成を備えた状態判定装置１では、射出成形機２から取得されたデータを、取得した工程に応じて時間区間で分割した上で分類して作成した状態データを用いて推定部１２０が該状態データの適用先の学習モデルを用いて該射出成形機２の状態の推定を行う。学習モデル記憶部１３０に記憶されている学習モデルは、成形工程を構成するそれぞれの工程に特化した学習が為されたものであるため、該学習モデルを用いた射出成形機２の状態の推定において、比較的高い精度を維持できることが期待される。
【００４３】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
例えば、上記した実施形態では状態判定装置１と機械学習装置１００が異なるＣＰＵ（プロセッサ）を有する装置として説明しているが、機械学習装置１００は状態判定装置１が備えるＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２に記憶されるシステム・プログラムにより実現するようにしても良い。
【００４４】
また、上記した実施形態では状態判定装置１を射出成形機２の制御装置とネットワーク７を介して接続されたコンピュータ上に実装した例を示したが、例えば機械学習装置１００の部分のみをホストコンピュータ上に実装して、データ取得部３０、データ分類部３２を含む状態判定装置１本体をエッジコンピュータ上に実装する等、各構成要素の配置を適宜変更して実装するようにしても良い。
【００４５】
上記した実施形態では、分類条件記憶部５２には、射出成形機２から取得したデータを分類する条件として工程毎に分類するようにした場合の例を示したが、例えば、検出可能な異常状態の緊急度合いが異なる複数の学習モデルを予め作成しておいて学習モデル記憶部１３０に記憶しておき、分類条件記憶部５２には、図７に例示されるように、射出成形機２による成形品の製造サイクルの何サイクル毎であるのかという条件と学習モデルの識別情報を関連付けて記憶しておき、データ分類部３２において、データ取得部３０が取得したデータが何サイクル目に取得されたデータなのかに応じて適用先の学習モデルを決定することで、検出対象となる異常の緊急度に応じて異常の推定頻度（何サイクル毎に推定処理を実行するのか）を変更する状態判定装置１を構築することができる。このような状態判定装置１は、緊急度の低い異常について製造サイクル毎に推定処理を実行することがないため、状態判定装置１における計算コストを抑制することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１  状態判定装置
２  射出成形機
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１６，１７，１８  インタフェース
２０  バス
２１  インタフェース
３０  データ取得部
３２  データ分類部
５０  取得データ記憶部
５２  分類条件記憶部
７０  表示装置
７１  入力装置
１００  機械学習装置
１０１  プロセッサ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  不揮発性メモリ
１１０  学習部
１２０  推定部
１３０  学習モデル記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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