(57)【要約】【課題】工作機械によるワークの加工の種別に応じて求められている事項を考慮して加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを調整する加工条件調整装置及び加工条件調整システムを提供すること。【解決手段】本発明の加工条件調整装置１は、工作機械２による加工種別を含む加工状態を示すデータを少なくとも１つ以上取得するデータ取得部３４と、加工種別と優先条件を関連付けた優先条件データを記憶する優先条件記憶部５６と、機械学習に用いるデータを作成する前処理部３６と、工作機械２による加工の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに係る機械学習の処理を実行する機械学習装置１００を備え、機械学習装置１００は、加工種別毎に生成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と、加工種別に基づいて学習モデル選択する学習モデル選択部１０５と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークを加工する工作機械の加工条件を調整する加工条件調整装置であって、
前記工作機械による加工種別を含む加工状態を示すデータを少なくとも１つ以上取得するデータ取得部と、
前記工作機械による加工種別と該加工種別における優先条件を関連付けた優先条件データを記憶する優先条件記憶部と、
前記データ取得部が取得したデータと、該データに含まれる加工種別に対応する前記優先条件記憶部に記憶された優先条件とに基づいて、機械学習に用いるデータを作成する前処理部と、
前記前処理部が作成したデータに基づいて、前記工作機械の前記ワークの加工が行われる環境における、前記工作機械による加工の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに係る機械学習の処理を実行する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記工作機械による加工種別毎に生成された複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記前処理部が作成したデータに含まれる加工種別に基づいて、前記機械学習の処理に用いる学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶される複数の学習モデルの中から選択する学習モデル選択部と、を備える、
加工条件調整装置。
【請求項２】
前記前処理部は、前記データ取得部が取得したデータに基づいて、該データに含まれる加工種別に対応する前記優先条件記憶部に記憶された優先条件に基づく判定データと、前記工作機械による前記ワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データ及び、前記工作機械による前記ワークの加工での加工条件に係る情報を含む加工条件データ又は前記工作機械による前記ワークの加工での加工パラメータに係る情報を含む加工パラメータデータの少なくともいずれか、を少なくとも含む状態データとを、前記機械学習装置による強化学習に用いるデータとして作成し、
前記機械学習装置は、
前記状態データ及び前記判定データに基づいて、前記工作機械による加工状態と、前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動と、を関連付けた学習モデルを生成する学習部と、
前記状態データに基づいて、前記学習部が生成した学習モデルを用いた前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを決定する意思決定部と、
を備え、
前記意思決定部が決定した前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに基づいて、前記工作機械を制御する、
請求項１に記載の加工条件調整装置。
【請求項３】
前記前処理部は、前記データ取得部が取得したデータの内で、該データに含まれる加工種別に対応する前記優先条件記憶部に記憶された優先条件を満足するデータのみに基づいて、前記工作機械による前記ワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データを少なくとも含む状態データと、前記加工条件をラベルとした加工条件ラベルデータ又は前記加工パラメータをラベルとした加工パラメータラベルデータの少なくともいずれか、を少なくとも含むラベルデータとを、前記機械学習装置による教師あり学習に用いるデータとして作成し、
前記機械学習装置は、
前記状態データ及び前記ラベルデータに基づいて、前記工作機械による加工状態と、前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかと、を関連付けた学習モデルを生成する学習部を備える、
請求項１に記載の加工条件調整装置。
【請求項４】
前記前処理部は、前記データ取得部が取得したデータに基づいて、前記工作機械による前記ワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データを少なくとも含む状態データを、前記機械学習装置による推定に用いるデータとして作成し、
前記機械学習装置は、
前記状態データに基づいて、前記学習モデル選択部が選択した学習モデルを用いた前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定する推定部を備え、
前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルは、前記工作機械による加工状態と、前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかと、を関連付けた学習モデルであり、
前記推定部が推定した前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに基づいて、前記工作機械を制御する、
請求項１に記載の加工条件調整装置。
【請求項５】
前記前処理部は、前記データ取得部が取得したデータの内で、該データに含まれる加工種別に対応する前記優先条件記憶部に記憶された優先条件を満足するデータのみに基づいて、前記工作機械による前記ワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データと、前記工作機械による前記ワークの加工での加工条件に係る情報を含む加工条件データ又は前記工作機械による前記ワークの加工での加工パラメータに係る情報を含む加工パラメータデータの少なくともいずれかと、を少なくとも含む状態データを、前記機械学習装置による教師なし学習に用いるデータとして作成し、
前記機械学習装置は、
前記状態データに基づいて、前記工作機械による加工における、前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を示す学習モデルを生成する学習部を備える、
請求項１に記載の加工条件調整装置。
【請求項６】
前記前処理部は、前記データ取得部が取得したデータに基づいて、前記工作機械による前記ワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データと、前記工作機械による前記ワークの加工での加工条件に係る情報を含む加工条件データ又は前記工作機械による前記ワークの加工での加工パラメータに係る情報を含む加工パラメータデータと、を少なくとも含む状態データを、前記機械学習装置による推定に用いるデータとして作成し、
前記機械学習装置は、
前記状態データと、前記学習モデル選択部が選択した学習モデルと、の関係に基づいて前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定する推定部を備え、
前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルは、前記工作機械による加工における、前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を示す学習モデルであり、
前記推定部が推定した前記優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに基づいて、前記工作機械を制御する、
請求項１に記載の加工条件調整装置。
【請求項７】
複数の装置がネットワークを介して相互に接続されたシステムであって、
前記複数の装置は、少なくとも請求項１〜６の少なくともいずれかに記載された加工条件調整装置である第１の加工条件調整装置を含む
加工条件調整システム。
【請求項８】
前記複数の装置は、機械学習装置を備えたコンピュータを含み、
前記コンピュータは、前記第１の加工条件調整装置の少なくとも１つの前記学習モデルを取得し、
前記コンピュータが備える機械学習装置は、取得した前記学習モデルに基づく最適化乃至効率化を行う、
請求項７に記載の加工条件調整システム。
【請求項９】
前記複数の装置は、前記第１の加工条件調整装置とは異なる第２の加工条件調整装置を含み、
前記第１の加工条件調整装置による学習結果は、前記第２の加工条件調整装置と共有される、
請求項７に記載の加工条件調整システム。
【請求項１０】
前記複数の装置は、前記第１の加工条件調整装置とは異なる第２の加工条件調整装置を含み、
前記第２の加工条件調整装置において観測されたデータは、前記ネットワークを介して前記第１の加工条件調整装置による学習に利用可能である、
請求項７に記載の加工条件調整システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、加工条件調整装置及び加工条件調整システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
射出成形機の成形条件の最適化を機械学習で行う従来技術がある（例えば、特許文献１等）。射出成形の場合、新規成形品の金型を製作した場合に、その金型において最適な設定を求める必要があるが、特許文献１等に開示される従来技術では、機械学習器を用いることで金型に応じたより適した成形条件へと調整することを可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０３０１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、マシニングセンタ等のような切削加工を行う工作機械の場合、１つのワークを加工する際に、荒加工、穴あけ加工、タップ加工、仕上げ加工などの様に複数種別の加工を行う。その場合、それぞれの加工種別毎に求められる事項が異なる。例えば、一般に荒加工においては、高いサイクルタイムや加工効率が求められるが、多少の誤差は許容される。また、仕上げ加工においては、サイクルタイムをある程度犠牲にしても形状精度が求められる。
【０００５】
この様に、工作機械による加工では、それぞれの加工種別において求められる事項が異なる。また、どのように最適化を行うのかは、作業者によっても異なる場合がある。更に、加工に用いる工作機械の設置環境等の要因によっても最適な設定が異なってくる。
【０００６】
そのため、工作機械によるワークの加工の種別に応じて求められている事項を考慮して加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを調整する加工条件調整装置及び加工条件調整システムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、ワークを加工する工作機械の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを調整する加工条件調整装置であって、前記工作機械による加工種別を含む加工状態を示すデータを少なくとも１つ以上取得するデータ取得部と、前記工作機械による加工種別と該加工種別における優先条件を関連付けた優先条件データを記憶する優先条件記憶部と、前記データ取得部が取得したデータと、該データに含まれる加工種別に対応する前記優先条件記憶部に記憶された優先条件とに基づいて、機械学習に用いるデータを作成する前処理部と、前記前処理部が作成したデータに基づいて、前記工作機械の前記ワークの加工が行われる環境における、前記工作機械による加工の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに係る機械学習の処理を実行する機械学習装置を備え、前記機械学習装置は、前記工作機械による加工種別毎に生成された複数の学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記前処理部が作成したデータに含まれる加工種別に基づいて、前記機械学習の処理に用いる学習モデルを前記学習モデル記憶部に記憶される複数の学習モデルの中から選択する学習モデル選択部と、を備える、加工条件調整装置である。
【０００８】
本発明の他の態様は、複数の装置がネットワークを介して相互に接続されたシステムであって、前記複数の装置は、少なくとも学習部を備えた加工条件調整装置を含む加工条件調整システムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、工作機械によるワークの加工の種別に応じて、それぞれの加工種別毎に求められている事項を考慮した加工条件の調整をすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態による加工条件調整装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】第１実施形態による制御装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】優先条件データについて説明する図である。
【図４】第２実施形態による加工条件調整装置の概略的な機能ブロック図である。
【図５】第３実施形態による加工条件調整装置の概略的な機能ブロック図である。
【図６】第４実施形態による加工条件調整装置の概略的な機能ブロック図である。
【図７】第５実施形態による加工条件調整装置の概略的な機能ブロック図である。
【図８】クラウドサーバ、フォグコンピュータ、エッジコンピュータを含む３階層構造のシステムの例を示す図である。
【図９】コンピュータ上に実装した形態での加工条件調整装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図１０】第６実施形態による加工条件調整システムの概略的な構成図である。
【図１１】第７実施形態による加工条件調整システムの概略的な構成図である。
【図１２】第８実施形態による加工条件調整システムの概略的な構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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加工条件調整装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、例えば工作機械を制御する制御装置上に実装することができる。また、本実施形態の加工条件調整装置１は、工作機械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、エッジコンピュータ、フォグコンピュータ、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、加工条件調整装置１を、工作機械を制御する制御装置上に実装した場合の例を示す。
【００１２】
本実施形態による加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１は、加工条件調整装置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加工条件調整装置１の全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データや表示データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００１３】
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るなどして、加工条件調整装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、インタフェース１５を介して外部機器７２から読み込まれたプログラムや表示器／ＭＤＩユニット７０を介して入力されたプログラム、加工条件調整装置１の各部や工作機械、センサ３等から取得された各種データ（例えば、工具の種類等の工具に係る情報、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の切削条件に係る情報、ワーク材質、ワーク形状等のワークに係る情報、各モータで消費される電力、センサ３で測定された加工後ワークの各部の寸法値、面品位、工作機械の各部の温度等）が記憶されている。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、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（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システム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００１４】
インタフェース１５は、加工条件調整装置１とアダプタ等の外部機器７２と接続するためのインタフェースである。外部機器７２側からはプログラムや各種パラメータ等が読み込まれる。また、加工条件調整装置１内で編集したプログラムや各種パラメータ等は、外部機器７２を介して外部記憶手段に記憶させることができる。ＰＭＣ（プログラマブル・マシン・コントローラ）１６は、加工条件調整装置１に内蔵されたシーケンス・プログラムで工作機械やロボット、該工作機械や該ロボットに取り付けられたセンサ３等のような装置との間でＩ／Ｏユニット１７を介して信号の入出力を行い制御する。
【００１５】
加工条件調整装置１は、工作機械によるワークの加工において用いられる接触／非接触距離センサや撮像装置、面粗さ計測器等のセンサ３と接続される。センサ３は、工作機械により加工されたワークの各部の設計データとの誤差や面精度等を計測するために用いられる。
【００１６】
表示器／ＭＤＩユニット７０はディスプレイやキーボード等を備えた手動データ入力装置であり、インタフェース１８は表示器／ＭＤＩユニット７０のキーボードからの指令，データを受けてＣＰＵ１１に渡す。インタフェース１９は各軸を手動で駆動させる際に用いる手動パルス発生器等を備えた操作盤７１に接続されている。
【００１７】
工作機械の各軸を制御するための軸制御回路３０はＣＰＵ１１からの軸の移動指令量を受けて、軸の指令をサーボアンプ４０に出力する。サーボアンプ４０はこの指令を受けて、工作機械が備える軸を移動させるサーボモータ５０を駆動する。軸のサーボモータ５０は位置・速度検出器を内蔵し、この位置・速度検出器からの位置・速度フィードバック信号を軸制御回路３０にフィードバックし、位置・速度のフィードバック制御を行う。なお、図１のハードウェア構成図では軸制御回路３０、サーボアンプ４０、サーボモータ５０は１つずつしか示されていないが、実際には制御対象となる工作機械に備えられた軸の数（例えば、直線３軸を備えた工作機械であれば３つ、５軸加工機であれば５つ）だけ用意される。
【００１８】
スピンドル制御回路６０は、工作機械の主軸への主軸回転指令を受け、スピンドルアンプ６１にスピンドル速度信号を出力する。スピンドルアンプ６１はこのスピンドル速度信号を受けて、主軸のスピンドルモータ６２を指令された回転速度で回転させ、工具を駆動する。スピンドルモータ６２にはポジションコーダ６３が結合され、ポジションコーダ６３が主軸の回転に同期して帰還パルスを出力し、その帰還パルスはＣＰＵ１１によって読み取られる。
【００１９】
インタフェース２１は、加工条件調整装置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を介して加工条件調整装置１で取得可能な各情報（例えば、工具の種類等の工具に係る情報、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の切削条件に係る情報、ワーク材質、ワーク形状等のワークに係る情報、各モータで消費される電力、センサ３で測定された加工後ワークの各部の寸法値、面品位、工作機械の各部の温度等）を観測することができる。また、加工条件調整装置１は、機械学習装置１００から出力される情報を受けて、工作機械の制御、表示器／ＭＤＩユニット７０への表示、図示しないネットワークを介した他の装置に対する情報の送信等を行う。
【００２０】
図２は、第１実施形態による加工条件調整装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、機械学習装置１００が強化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に示した加工条件調整装置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、加工条件調整装置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。
【００２１】
本実施形態の加工条件調整装置１は、制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、前処理部３６、優先条件設定部３７を備え、加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００は、学習モデル選択部１０５、学習部１１０、意思決定部１２２を備えている。また、図１で示した不揮発性メモリ１４上には、工作機械２、センサ３等から取得されたデータが記憶される取得データ記憶部５２、優先条件設定部３７により設定された優先条件データが記憶される優先条件記憶部５６が設けられており、図１で示した機械学習装置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。
【００２２】
制御部３２は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、軸制御回路３０、スピンドル制御回路６０、及びＰＭＣ１６を介した工作機械２及びセンサ３の制御処理が行われることで実現される。制御部３２は、図１で示した不揮発性メモリ１４に記憶された制御用プログラム５４に基づいて、工作機械２による加工動作及びセンサ３による計測動作を制御する機能手段である。制御部３２は、制御用プログラム５４により工作機械２が備える各軸を駆動するサーボモータ５０（図１）、スピンドルモータ（図１）に対して制御周期毎に移動指令を出力する等といったように、工作機械２の各部を制御するために必要とされる一般的な制御のための機能を備える。また、制御部３２は、センサ３に対して計測動作をするように指令を出力する。更に、制御部３２は、工作機械２及びセンサ３から、工作機械２による加工状態及び加工結果に係るデータを受け取り、データ取得部３４に対して出力する。制御部３２が、工作機械２及びセンサ３から取得し、データ取得部３４に出力するデータは、例えば、工具の種類等の工具に係る情報、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の加工条件に係る情報、加工パラメータに係る情報、ワーク材質、ワーク形状等のワークに係る情報、各モータで消費される電力や工作機械の各部の温度等の情報、加工されたワークの各部寸法や面精度等の加工結果に係る情報等が挙げられる。
【００２３】
制御部３２は、機械学習装置１００から加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかが出力された場合、制御用プログラム５４等で指令される加工条件、加工パラメータの代わりに、機械学習装置１００から出力された加工条件、加工パラメータを用いて工作機械２の加工動作を制御する。
【００２４】
加工種別判定部３３は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理が行われることで実現される。加工種別判定部３３は、制御部３２からの指令により工作機械２で行われている加工種別を判定する機能手段である。加工種別判定部３３は、例えば制御部３２で現在実行されている制御用プログラム５４を解析し、現在行われている指令や、該指令の前後で実行される指令等に基づいて現在行われている加工の加工種別を判定するようにしても良い。この場合、例えば現在使用されている工具の種類（タップ工具が用いられている場合にはタップ加工、ドリル工具が用いられている場合は穴あけ加工等）や加工条件（指令中の制御コード、切り込み量が所定の閾値以上の場合には荒加工、閾値未満の場合には仕上げ加工等）、制御用プログラム５４内の注釈等に基づいて加工種別を判定すれば良い。また、加工種別の判定に用いるコードを予め制御用プログラム５４内に埋め込んでおき、該コードを読み取ることで加工種別を判定するようにしても良い。更に、加工種別毎に異なる制御用プログラム５４を用意したり、制御用プログラム５４に対応するＣＡＤ／ＣＡＭデータ等を解析し、現在行われている加工の加工種別を判定するようにしても良い。
【００２５】
データ取得部３４は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１がＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理を行うことで実現される。データ取得部３４は、制御部３２から入力された工作機械２による加工状態及び加工結果に係るデータ、表示器／ＭＤＩユニット７０から作業者により入力された加工結果に係るデータ、加工種別判定部３３が判定した加工種別等を取得データ記憶部５２に対して記憶する機能手段である。データ取得部３４は、制御部３２から入力された工作機械２による加工状態及び加工結果に係るデータや作業者により入力された加工結果に係るデータ、加工種別判定部３３が判定した加工種別等を関連付けて、取得データとして取得データ記憶部５２に記憶する。
【００２６】
優先条件設定部３７は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１によるＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理と、インタフェース１８を介した表示器／ＭＤＩユニット７０等の制御処理が行われることで実現される。優先条件設定部３７は、ワークの加工における加工種別毎の優先条件を受け付けて優先条件記憶部５６に記憶する機能手段である。優先条件設定部３７は、例えば表示器／ＭＤＩユニット７０に対して加工種別毎の優先条件を設定するためのＵＩ画面を表示し、該ＵＩ画面を介した作業者による操作で設定された加工種別毎の優先条件を取得し、加工種別と優先条件を関連付けたデータである優先条件データを作成して優先条件記憶部５６に記憶する。
【００２７】
図３は、優先条件記憶部５６に記憶される優先条件データの例を示している。加工種別は、例えば荒加工、仕上げ加工、形状加工等のような、所定の目的の加工を行う加工工程として定義できる。また、優先条件は例えば「ハイサイクルタイム」（加工時間サイクルタイムの短縮）、「省エネ」（消費電力、切削液消費量、エア消費量、潤滑油財の消費量の低減等）、「高品位加工」（面品位の向上、筋目の低減等）、「加工精度」（加工精度の向上）、「工作機械の部品寿命の延長」（送り軸、ベアリングなどの部品の摩耗抑制、過度な負荷の抑制等）、「工具寿命延長」（工具の摩耗、折損抑制、過度の応力負荷の抑制等）、「周辺機器の寿命延長」（必要最低限度の速度、動作頻度、動作回数設定等）、「工作機械の最大ピーク電力の低減」、「加工品の良品率アップ」、「切粉形状、大きさの最適化」、「工作機械及び周辺機器から発生する振動、騒音、電磁ノイズ、発熱の低減」、「工作機械の発熱の抑制」等のような加工に求められる要求事項を示す言葉で定義出来るようにしても良い。その様にする場合、それぞれの要求事項に対して、具体的な加工条件や加工パラメータ、測定データ、加工結果に係るデータ等に対する具体的な条件を定義した条件式を予め定義して優先条件記憶部５６に記憶し、それぞれの要求事項に係る判定を行う場合にその条件式を参照するようにすれば良い。なお、優先条件として例えば「ピッチ間誤差＜Ｅｒｒpit」等のように、加工条件や加工パラメータ、測定データ、加工結果に係るデータ等に対する条件式を直接定義できるようにしても良い。
【００２８】
優先条件データは、１つの加工種別に対して複数の優先条件を関連付けたものであっても良い。また、優先条件データは、複数の優先条件の間に優先順位を付与したものであっても良い。例えば、図３の例では、「仕上げ加工」の加工種別に対して「形状精度」と「サイクルタイム」の２つの優先条件が関連付けられており、「サイクルタイム」よりも「形状精度」の条件をより優先することが指定されている。なお、優先条件の間の優先順位は、重みなどで定義できるようにしても良く、その場合においては、数値で重みを指定したりグラフ等を用いて重みを指定したりできるようにしても良い。なお、優先条件設定部３７は、表示器／ＭＤＩユニット７０を介した優先条件の設定の他にも、制御用プログラム５４に加工種別毎の優先条件を定義できるようにして該制御用プログラム５４から読み込んだ加工種別毎の優先条件を設定できるようにしても良いし、図示しないネットワークを介して接続された他の装置等から加工種別毎の優先条件を取得して設定できるようにしても良い。
【００２９】
前処理部３６は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるＣＰＵ１１がＲＯＭ１２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてＣＰＵ１１がＲＡＭ１３、不揮発性メモリ１４を用いた演算処理を行うことで実現される。前処理部３６は、データ取得部３４が取得したデータ、優先条件記憶部５６に記憶された優先条件データに基づいて、機械学習装置１００による機械学習に用いられる学習データを作成する機能手段である。前処理部３６は、データ取得部３４が取得した（そして、取得データ記憶部５２に記憶された）データを機械学習装置１００において扱われる統一的な形式へと変換（数値化、サンプリング等）した学習データを作成して、作成した学習データを加工種別と共に機械学習装置１００へ出力する。例えば、前処理部３６は、機械学習装置１００が強化学習をする場合においては、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の組を学習データとして作成する。
【００３０】
本実施形態による前処理部３６が作成する状態データＳとしては、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データＳ１及び、工作機械２によるワークの加工での加工条件に係る情報を含む加工条件データＳ２又は工作機械２によるワーク加工に関連するパラメータ情報を含む加工パラメータデータＳ３のいずれか又は両方を少なくとも含む。
【００３１】
工具データＳ１は、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具の種別や工具の材質を示すデータ列として定義される。工具の種別に関しては、例えばバイト、フライス工具、ドリル工具等のように、工具の形状や加工時の使用方法に応じて分類して、それぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。また、工具の材質については、例えばハイス鋼や超硬合金等のような工具材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。工具データＳ１は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定された工具に係る情報を取得して、取得した工具に係る情報に基づいて作成すれば良い。
【００３２】
加工条件データＳ２は、工作機械２によるワークの加工において設定乃至指令される、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の加工条件を要素としたデータ列として定義される。主軸回転数、送り速度、切り込み量等については、それぞれの加工条件の値を所定の単位で示した数値を用いれば良い。それぞれの加工条件の値は、制御用プログラム５４で指令されたり、制御用のデフォルト値として設定されているので、これらを取得して作成すれば良い。
【００３３】
加工パラメータデータＳ３は、工作機械２によるワーク加工時に参照される機械の制御パラメータを要素としたデータ列として定義される。制御パラメータは、工作機械２を制御するためのモータの制御時定数などのパラメータや、周辺機器などの制御に関するパラメータ等である。加工パラメータデータＳ３は、加工時に設定されているパラメータを取得すればよい。
【００３４】
本実施形態による前処理部３６が作成する判定データＤとしては、前記した状態データＳが取得される加工の状態における、該加工の状態の加工種別に関連付けられた優先条件に係る工作機械２及びセンサ３から取得されたデータを用いることが出来る。例えば、図３に例示される優先条件データが優先条件記憶部５６に記憶されている場合において、穴あけ加工中の工作機械２（及びセンサ３）から取得されたデータに基づいて状態データＳを作成する場合、前処理部３６は、ピッチ間誤差に係るデータに基づいて状態データＳに対応する判定データＤを作成する。また、形状加工中の工作機械２（及びセンサ３）から取得されたデータに基づいて状態データＳを作成する場合には、前処理部３６は、センサ３で計測された面品位等を判定するためのデータに基づいて状態データＳに対応する判定データＤを作成する。
【００３５】
学習モデル選択部１０５は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。本実施形態による学習モデル選択部１０５は、前処理部３６から入力された加工種別に対応する学習モデルを学習モデル記憶部１３０から選択し、選択した学習モデルを学習部１１０による学習及び意思決定部１２２による意思決定に使用させる機能手段である。学習モデル選択部１０５は、学習モデル記憶部１３０に前処理部３６から入力された加工種別に対応する学習モデルが記憶されていない場合には、該加工種別に対応する初期化された学習モデルを新たに生成して、学習モデル記憶部１３０に記憶するようにしても良い。
【００３６】
学習部１１０は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。本実施形態による学習部１１０は、前処理部３６が作成した学習データを用いた機械学習を行う。学習部１１０は、公知の強化学習の手法により、工作機械２による加工状態及び加工結果に対する、加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動を学習するように学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを更新し、更新した学習モデルを学習モデル記憶部１３０に記憶する。強化学習は、学習対象が存在する環境の現在状態（つまり入力）を観測すると共に現在状態で所定の行動（つまり出力）を実行し、その行動に対し何らかの報酬を与えるというサイクルを試行錯誤的に反復して、報酬の総計が最大化されるような方策（本願の機械学習装置１００では、加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動）を最適解として学習する手法である。学習部１１０が行う強化学習の手法としては、Ｑ学習等が挙げられる。
【００３７】
学習部１１０によるＱ学習において、報酬Ｒは、優先条件記憶部５６に記憶されている加工種別に関連付けられている優先条件に基づいて決定するようにすれば良い。例えば、図３に例示される優先条件データが優先条件記憶部５６に記憶されている場合において、現在学習の対象となっている状態データＳが穴あけ加工を行っている最中に取得されたデータに基づくものであった場合、判定データとしてのピッチ間誤差が優先条件記憶部５６に記憶されている閾値Ｅｒｒpit未満である場合には正（プラス）の報酬Ｒとし、閾値Ｅｒｒpit以上である場合には負（マイナス）の報酬Ｒとすることができる。報酬Ｒは、判定データとして用いられたデータが所定の度合いを示すデータとして扱うことが出来る場合には、その度合の大きさに応じて、より大きな正（プラス）の報酬Ｒ又は負（マイナス）の報酬Ｒと成るようにしても良い。例えば上記したピッチ間誤差の例では、ピッチ間誤差が閾値Ｅｒｒpitからどれだけ離れているのかに応じて正負の報酬の大きさを変更するようにしても良い。
【００３８】
優先条件記憶部５６に、加工種別に対応付けて複数の優先条件が設定されている場合、報酬Ｒはこれら複数の優先条件を組み合わせた式を用いて算出するようにしても良い。例えば、図３に例示される優先条件データが優先条件記憶部５６に記憶されている場合において、現在学習の対象となっている状態データＳが仕上げ加工を行っている最中に取得されたデータに基づくものであった場合、形状精度に係るデータと、サイクルタイムに係るデータとを用いた所定の報酬算出式を予め定義しておき、該報酬算出式を用いて報酬Ｒを算出するようにしても良い。この時、各優先条件の間で優先度が設定されている場合には、その優先度に応じて報酬の算出に支配的なデータが変わるようにしても良い。例えば、図３の例で形状加工を行っている場合には、報酬算出式をＲ＝ｂ1×ｆ（形状精度に係るデータ）＋ｂ2×ｇ（サイクルタイムに係るデータ）等（なお、ｆ（），ｇ（）は所定の報酬算出用の関数）と定義した上で、ｂ1＞ｂ2となるように係数ｂ1，ｂ2を所定の基準で調整するようにすれば良い。
【００３９】
学習部１１０は、ニューラルネットワークを価値観数Ｑ（学習モデル）として用い、状態データＳと行動ａとをニューラルネットワークの入力とし、当該状態における当該行動ａの価値（結果ｙ）を出力するように構成しても良い。この様に構成する場合、学習モデルとしては入力層、中間層、出力層の三層を備えたニューラルネットワークを用いても良いが、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることで、より効果的な学習及び推論を行うように構成することも可能である。学習部１１０が更新した学習モデルは、不揮発性メモリ１０４上に設けられた学習モデル記憶部１３０に記憶され、意思決定部１２２による加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動の決定に用いられる。
【００４０】
なお、学習部１１０は、学習の段階では必須の構成となるが、学習部１１０による加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動の学習が完了した後には必ずしも必須の構成ではない。例えば、学習が完了した機械学習装置１００を顧客に出荷する場合等には、学習部１１０を取り外して出荷するようにしても良い。
【００４１】
意思決定部１２２は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。意思決定部１２２は、前処理部３６から入力された状態データＳに基づいて、学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを用いた加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動の最適解を求め、求めた加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動を出力する。本実施形態の意思決定部１２２では、学習部１１０による強化学習により更新された（パラメータが決定された）学習モデルに対して、前処理部３６から入力された状態データＳ（工具データＳ１、加工条件データＳ２、加工パラメータデータＳ３）と、加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動（送り速度の調整、主軸回転数の調整等の組み合わせ、パラメータの設定変更）を入力データとして入力することで現在の状態において当該行動をとった場合の報酬を算出できるが、この報酬の算出を現在取り得る加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動について行い、算出された複数の報酬を比較して、最も大きな報酬が算出される加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動を最適解として決定する。意思決定部１２２が決定した加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの調整行動の最適解は、制御部３２へと入力されて実際の加工における加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの決定に用いられる他、例えば表示器／ＭＤＩユニット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フォグコンピュータやクラウドコンピュータ等に送信出力したりすることで利用しても良い。
【００４２】
上記した構成を備えた加工条件調整装置１では、工作機械２によるワークの加工時に、作業者の要求事項に合わせて加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを適切に調整することが可能となる。
【００４３】
本実施形態による加工条件調整装置１の変形例として、前処理部３６は、工具データＳ１、加工条件データＳ２、加工パラメータデータＳ３に加えて、更に工作機械２で加工されるワークに係る情報を示すワークデータＳ４を状態データとして作成しても良い。ワークデータＳ４は、工作機械２により加工されるワークの材質を示すデータ列として定義される。ワークの材質に関しては、例えばアルミ、鉄等のようなワーク材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。ワークデータＳ４は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定されたワークに係る情報等に基づいて作成すれば良い。
【００４４】
図４は、第２実施形態による加工条件調整装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、機械学習装置１００が教師あり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４に示した各機能ブロックは、図１に示した加工条件調整装置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、加工条件調整装置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。
【００４５】
本実施形態の加工条件調整装置１は、制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、前処理部３６、優先条件設定部３７を備え、加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００は、学習モデル選択部１０５、学習部１１０を備えている。また、図１で示した不揮発性メモリ１４上には、工作機械２、センサ３等から取得されたデータが記憶される取得データ記憶部５２、優先条件設定部３７により設定された優先条件データが記憶される優先条件記憶部５６が設けられており、図１で示した機械学習装置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。
【００４６】
本実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５は、第１実施形態による加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５と同様の機能を備える。
【００４７】
本実施形態による前処理部３６は、データ取得部３４が取得したデータ、優先条件記憶部５６に記憶された優先条件データに基づいて、機械学習装置１００による機械学習に用いられる学習データを作成する機能手段である。前処理部３６は、データ取得部３４が取得した（そして、取得データ記憶部５２に記憶された）データを機械学習装置１００において扱われる統一的な形式へと変換（数値化、サンプリング等）した学習データを作成して、作成した学習データを加工種別と共に機械学習装置１００へ出力する。例えば、前処理部３６は、機械学習装置１００が教師あり学習をする場合においては、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の組を学習データとして作成する。
【００４８】
本実施形態による前処理部３６は、データ取得部３４が取得した（そして、取得データ記憶部５２に記憶された）データの内で、それぞれの取得データが取得された状態における加工種別に関連付けられた優先条件を満足する取得データについてのみから、状態データＳ及びラベルデータＬの組を学習データとして作成する。例えば、図３に例示される優先条件データが優先条件記憶部５６に記憶されている場合において、穴あけ加工を行っている最中に取得されたデータについては、ピッチ間誤差が閾値Ｅｒｒpit未満となっているデータについてのみから、状態データＳ及びラベルデータＬの組を学習データとして作成して、機械学習装置１００に出力する。前処理部３６が機械学習装置１００は、それぞれの加工種別に於いて優先条件を満足した場合に取得されたデータに基づいて作成された学習データのみとなるので、これを用いて学習した学習モデルは、優先条件を満足する様な加工を行うための加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを出力するものとなる。
【００４９】
本実施形態による前処理部３６が作成する状態データＳとしては、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データＳ１を少なくとも含む。工具データＳ１は、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具の種別や工具の材質を示すデータ列として定義される。工具の種別に関しては、例えばバイト、フライス工具、ドリル工具等のように、工具の形状や加工時の使用方法に応じて分類して、それぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。また、工具の材質については、例えばハイス鋼や超硬合金等のような工具材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。工具データＳ１は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定された工具に係る情報を取得して、取得した工具に係る情報に基づいて作成すれば良い。
【００５０】
本実施形態による前処理部３６が作成するラベルデータＬとしては、前記した状態データＳが取得される加工の状態における、工作機械２によるワークの加工での加工条件に係る情報をラベルとした加工条件ラベルデータＬ１又は工作機械２によるワーク加工に関連するパラメータ情報を含む加工パラメータラベルデータＬ２のいずれか又は両方を少なくとも含む。
【００５１】
加工条件ラベルデータＬ１は、工作機械２によるワークの加工において設定乃至指令される、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の加工条件を要素としたデータ列として定義される。主軸回転数、送り速度、切り込み量等については、それぞれの加工条件の値を所定の単位で示した数値を用いれば良い。それぞれの加工条件の値は、制御用プログラム５４で指令されたり、制御用のデフォルト値として設定されているので、これらを取得して作成すれば良い。
【００５２】
加工パラメータラベルデータＬ２は、工作機械２によるワーク加工時に参照される機械の制御パラメータを要素としたデータ列として定義される。制御パラメータは、工作機械２を制御するためのモータの制御時定数などのパラメータや、周辺機器などの制御に関するパラメータ等である。加工パラメータラベルデータＬ２は、加工時に設定されているパラメータを取得すればよい。
【００５３】
本実施形態による学習部１１０は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。本実施形態による学習部１１０は、前処理部３６が作成した学習データを用いた機械学習を行う。学習部１１０は、公知の教師あり学習の手法により、工作機械２による加工状態に対する、優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを学習するように学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを更新し、更新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が行う教師あり学習の手法としては、ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ  ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ法、ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ法、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ法、ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ法等が挙げられる。
【００５４】
本実施形態による学習部１１０は、工作機械２による加工状態に対して、加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを関連付けて学習するように学習モデルを更新する。このようにして本実施形態による学習部１１０が生成する学習モデルは、工作機械２による加工状態が与えられた時に、加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定するために用いることが出来る。
【００５５】
なお、学習部１１０は、学習の段階では必須の構成となるが、学習部１１０による加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの学習が完了した後には必ずしも必須の構成ではない。例えば、学習が完了した機械学習装置１００を顧客に出荷する場合等には、学習部１１０を取り外して出荷するようにしても良い。
【００５６】
上記した構成を備えた本実施形態による加工条件調整装置１は、それぞれの加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかと、工作機械２による加工状態とを関連付けて学習した学習モデルを複数生成する。そして、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、工作機械２から取得された状態データＳに基づいて、取得された状態における加工種別に応じたより適切な加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを決定するために必要な推定処理を行うことができるようになる。
【００５７】
本実施形態による加工条件調整装置１の変形例として、前処理部３６は、工具データＳ１に加えて、更に工作機械２で加工されるワークに係る情報を示すワークデータＳ４を状態データとして作成しても良い。ワークデータＳ４は、工作機械２により加工されるワークの材質を示すデータ列として定義される。ワークの材質に関しては、例えばアルミ、鉄等のようなワーク材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。ワークデータＳ４は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定されたワークに係る情報等に基づいて作成すれば良い。
【００５８】
図５は、第３実施形態による加工条件調整装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、機械学習装置１００がそれぞれの工作機械による加工の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定する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に示した加工条件調整装置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、加工条件調整装置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。
【００５９】
本実施形態の加工条件調整装置１は、制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、前処理部３６、優先条件設定部３７を備え、加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００は、学習モデル選択部１０５、推定部１２０を備えている。また、図１で示した不揮発性メモリ１４上には、工作機械２、センサ３等から取得されたデータが記憶される取得データ記憶部５２、優先条件設定部３７により設定された優先条件データが記憶される優先条件記憶部５６が設けられており、図１で示した機械学習装置１００の不揮発性メモリ１０４上には、第２実施形態で説明した学習部１１０による機械学習により構築された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。
【００６０】
本実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５は、第１実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５と同様の機能を備える。
【００６１】
本実施形態による前処理部３６は、機械学習装置１００による学習モデルを用いた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの推定の段階において、データ取得部３４が取得したデータ、優先条件記憶部５６に記憶された優先条件データに基づいて、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、サンプリング等）された、機械学習装置１００による推定に用いられる所定の形式の状態データＳを作成して、作成した状態データＳを加工種別と共に機械学習装置１００へ出力する。例えば、前処理部３６は、データ取得部３４が取得したデータに基づいて、工具データＳ１を作成する。
【００６２】
推定部１２０は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。推定部１２０は、前処理部３６が作成した状態データＳに基づいて、学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを用いた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの推定を行う。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、前処理部３６から入力された状態データＳを入力することで、加工種別に関連付けられている優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定して出力する。推定部１２０が推定した結果は、制御部３２に対して出力される。
【００６３】
上記した構成を備えた本実施形態による加工条件調整装置１は、それぞれの加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定して、推定した加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに基づいて工作機械２によるワークの加工動作を制御することが出来る。
【００６４】
本実施形態による加工条件調整装置１の変形例として、前処理部３６は、工具データＳ１に加えて、更に工作機械２で加工されるワークに係る情報を示すワークデータＳ４を状態データとして作成しても良い。ワークデータＳ４は、工作機械２により加工されるワークの材質を示すデータ列として定義される。ワークの材質に関しては、例えばアルミ、鉄等のようなワーク材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。ワークデータＳ４は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定されたワークに係る情報等に基づいて作成すれば良い。
【００６５】
図６は、第４実施形態による加工条件調整装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、機械学習装置１００が教師なし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６に示した各機能ブロックは、図１に示した加工条件調整装置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、加工条件調整装置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。
【００６６】
本実施形態の加工条件調整装置１は、制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、前処理部３６、優先条件設定部３７を備え、加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００は、学習モデル選択部１０５、学習部１１０を備えている。また、図１で示した不揮発性メモリ１４上には、工作機械２、センサ３等から取得されたデータが記憶される取得データ記憶部５２、優先条件設定部３７により設定された優先条件データが記憶される優先条件記憶部５６が設けられており、図１で示した機械学習装置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。
【００６７】
本実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５は、第１実施形態による加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５と同様の機能を備える。
【００６８】
本実施形態による前処理部３６は、データ取得部３４が取得したデータ、優先条件記憶部５６に記憶された優先条件データに基づいて、機械学習装置１００による機械学習に用いられる学習データを作成する機能手段である。前処理部３６は、データ取得部３４が取得した（そして、取得データ記憶部５２に記憶された）データを機械学習装置１００において扱われる統一的な形式へと変換（数値化、サンプリング等）した学習データを作成して、作成した学習データを加工種別と共に機械学習装置１００へ出力する。例えば、前処理部３６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、該学習における所定の形式の状態データＳを学習データとして作成する。
【００６９】
本実施形態による前処理部３６は、データ取得部３４が取得した（そして、取得データ記憶部５２に記憶された）データの内で、それぞれの取得データが取得された状態における加工種別に関連付けられた優先条件を満足する取得データについてのみから、状態データＳを学習データとして作成する。例えば、図３に例示される優先条件データが優先条件記憶部５６に記憶されている場合において、穴あけ加工を行っている最中に取得されたデータについては、ピッチ間誤差が閾値Ｅｒｒpit未満となっているデータについてのみから、状態データＳを学習データとして作成して、機械学習装置１００に出力する。前処理部３６が機械学習装置１００は、それぞれの加工種別に於いて優先条件を満足した場合に取得されたデータに基づいて作成された学習データのみとなるので、これを用いて学習した学習モデルは、優先条件を満足する様な加工を行うための加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を示すものとなる。
【００７０】
本実施形態による前処理部３６が作成する状態データＳとしては、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具に係る情報を含む工具データＳ１及び、工作機械２によるワークの加工での加工条件に係る情報を含む加工条件データＳ２又は工作機械２によるワーク加工に関連するパラメータ情報を含む加工パラメータデータＳ３のいずれか又は両方を少なくとも含む。
【００７１】
工具データＳ１は、工作機械２によるワークの加工に用いられる工具の種別や工具の材質を示すデータ列として定義される。工具の種別に関しては、例えばバイト、フライス工具、ドリル工具等のように、工具の形状や加工時の使用方法に応じて分類して、それぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。また、工具の材質については、例えばハイス鋼や超硬合金等のような工具材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。工具データＳ１は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定された工具に係る情報を取得して、取得した工具に係る情報に基づいて作成すれば良い。
【００７２】
加工条件データＳ２は、工作機械２によるワークの加工において設定乃至指令される、主軸回転数、送り速度、切り込み量等の加工条件を要素としたデータ列として定義される。主軸回転数、送り速度、切り込み量等については、それぞれの加工条件の値を所定の単位で示した数値を用いれば良い。それぞれの加工条件の値は、制御用プログラム５４で指令されたり、制御用のデフォルト値として設定されているので、これらを取得して作成すれば良い。
【００７３】
加工パラメータデータＳ３は、工作機械２によるワーク加工時に参照される機械の制御パラメータを要素としたデータ列として定義される。制御パラメータは、工作機械２を制御するためのモータの制御時定数などのパラメータや、周辺機器などの制御に関するパラメータ等である。加工パラメータデータＳ３は、加工時に設定されているパラメータを取得すればよい。
【００７４】
本実施形態による学習部１１０は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。本実施形態による学習部１１０は、前処理部３６が作成した学習データを用いた機械学習を行う。学習部１１０は、公知の教師なし学習の手法により、工作機械２による加工における、優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を学習するように学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを更新し、更新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法等が挙げられる。
【００７５】
本実施形態による学習部１１０は、工作機械２による加工における、加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を学習するように学習モデルを更新する。このようにして本実施形態による学習部１１０が生成する学習モデルは、工作機械２による加工において、加工種別に応じた優先順位を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定するために用いることが出来る。
【００７６】
なお、学習部１１０は、学習の段階では必須の構成となるが、学習部１１０による加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布の学習が完了した後には必ずしも必須の構成ではない。例えば、学習が完了した機械学習装置１００を顧客に出荷する場合等には、学習部１１０を取り外して出荷するようにしても良い。
【００７７】
上記した構成を備えた本実施形態による加工条件調整装置１は、それぞれの加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの分布を学習した学習モデルを複数生成する。そして、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、工作機械２から取得された状態データＳに基づいて、取得された状態における加工種別に応じたより適切な加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを決定するために必要な推定処理を行うことができるようになる。
【００７８】
本実施形態による加工条件調整装置１の変形例として、前処理部３６は、工具データＳ１、加工条件データＳ２、加工パラメータデータＳ３に加えて、更に工作機械２で加工されるワークに係る情報を示すワークデータＳ４を状態データとして作成しても良い。ワークデータＳ４は、工作機械２により加工されるワークの材質を示すデータ列として定義される。ワークの材質に関しては、例えばアルミ、鉄等のようなワーク材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。ワークデータＳ４は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定されたワークに係る情報等に基づいて作成すれば良い。
【００７９】
図７は、第５実施形態による加工条件調整装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の加工条件調整装置１は、機械学習装置１００がそれぞれの工作機械による加工の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定する場合に必要とされる構成を備えている（推定モード）。図７に示した各機能ブロックは、図１に示した加工条件調整装置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、加工条件調整装置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。
【００８０】
本実施形態の加工条件調整装置１は、制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、前処理部３６、優先条件設定部３７を備え、加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００は、学習モデル選択部１０５、推定部１２０を備えている。また、図１で示した不揮発性メモリ１４上には、工作機械２、センサ３等から取得されたデータが記憶される取得データ記憶部５２、優先条件設定部３７により設定された優先条件データが記憶される優先条件記憶部５６が設けられており、図１で示した機械学習装置１００の不揮発性メモリ１０４上には、第２実施形態で説明した学習部１１０による機械学習により構築された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。
【００８１】
本実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５は、第１実施形態による制御部３２、加工種別判定部３３、データ取得部３４、優先条件設定部３７、学習モデル選択部１０５と同様の機能を備える。
【００８２】
本実施形態による前処理部３６は、機械学習装置１００による学習モデルを用いた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの推定の段階において、データ取得部３４が取得したデータ、優先条件記憶部５６に記憶された優先条件データに基づいて、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、サンプリング等）された、機械学習装置１００による推定に用いられる所定の形式の状態データＳを作成して、作成した状態データＳを加工種別と共に機械学習装置１００へ出力する。例えば、前処理部３６は、データ取得部３４が取得したデータに基づいて、工具データＳ１及び、加工条件データＳ２又は加工パラメータデータＳ３の少なくともいずれかを作成する。
【００８３】
推定部１２０は、図１に示した加工条件調整装置１が備えるプロセッサ１０１がＲＯＭ１０２から読み出したシステム・プログラムを実行し、主としてプロセッサ１０１がＲＡＭ１０３、不揮発性メモリ１０４を用いた演算処理を行うことで実現される。推定部１２０は、前処理部３６が作成した状態データＳに基づいて、学習モデル選択部１０５が選択した学習モデルを用いた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかの推定を行う。本実施形態の推定部１２０では、学習部１１０により生成された学習モデルに含まれるデータの分布内での、前処理部３６から入力された状態データＳの位置に基づいて、優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定して出力する。推定部１２０が推定した結果は、制御部３２に対して出力される。
【００８４】
推定部１２０は、例えば、学習部１１０により生成された学習モデルに含まれるデータの分布内のそれぞれのデータ集合（クラスタ）と、前処理部３６から入力された状態データＳの位置との距離を算出し、前処理部３６から入力された状態データＳの位置と最も近くにあるデータ集合Ｃｌnとの距離が、予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth1以下である場合に、現在の加工条件又は加工パラメータは現在の加工種別における優先条件を満足していると推定する。一方で、推定部１２０は、例えば、前処理部３６から入力された状態データＳの位置と最も近くにあるデータ集合Ｃｌnとの距離が、予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth1よりも大きい場合に、現在の加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかが原因で、現在の加工種別における優先条件を満足していないと推定する。そして、推定部１２０は、前処理部３６から入力された状態データＳの内で、予め定められた所定のルールに従って、データ集合Ｃｌnとの距離が予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth1以下となるように、１乃至複数の加工条件又は加工パラメータを調整する。予め定められた調整のためのルールは、例えば固定的に所定の加工条件乃至所定の加工パラメータを調整するものであってもよいし、最も少ない調整量でデータ集合Ｃｌnとの距離が予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth1以下となるように調整するというものであっても良い。また、所定の加工条件乃至所定の加工パラメータについては調整対象から除外するというルールがあっても良い。このようにして、推定部１２０は、現在の状態データＳと、学習モデルとに基づいて、優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定して出力する。
【００８５】
なお、推定部１２０は、前処理部３６から入力された状態データＳの位置と最も近くにあるデータ集合Ｃｌnとの距離が、予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth2より大きい場合（閾値Ｄｉｓｔth2＞閾値Ｄｉｓｔth1）である場合に、加工の停止を指令する出力をするようにしても良いし、また、予め定めた所定の閾値Ｄｉｓｔth3より大きい場合（閾値Ｄｉｓｔth3＞閾値Ｄｉｓｔth2）である場合に、緊急停止を指令する出力をするようにしても良い。この様にすることで、正常な動作から大きくかけ離れた動作がなされる場合に、異常な加工状態であると推定し、作業者に注意を促すことが出来るようになる。
【００８６】
上記した構成を備えた本実施形態による加工条件調整装置１は、それぞれの加工種別に応じた優先条件を満足する加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかを推定して、推定した加工条件又は加工パラメータの少なくともいずれかに基づいて工作機械２によるワークの加工動作を制御することが出来る。
【００８７】
本実施形態による加工条件調整装置１の変形例として、前処理部３６は、工具データＳ１、加工条件データＳ２、加工パラメータデータＳ３に加えて、更に工作機械２で加工されるワークに係る情報を示すワークデータＳ４を状態データとして作成しても良い。ワークデータＳ４は、工作機械２により加工されるワークの材質を示すデータ列として定義される。ワークの材質に関しては、例えばアルミ、鉄等のようなワーク材質をそれぞれ一意に識別可能な数値で表すようにしても良い。ワークデータＳ４は、作業者により加工条件調整装置１や工作機械２に対して設定されたワークに係る情報等に基づいて作成すれば良い。
【００８８】
以下の第６〜８実施形態では、第１〜５実施形態による加工条件調整装置１が、クラウドサーバやホストコンピュータ、フォグコンピュータ、エッジコンピュータ（ロボットコントローラ、制御装置等）を含む複数の装置と有線／無線のネットワークを介して相互に接続したシステムの一部として実装されている実施形態について説明する。図８に例示されるように、以下の第６〜８実施形態では、複数の装置のそれぞれがネットワークに接続された状態でクラウドサーバ６等を含む層、フォグコンピュータ７等を含む層、エッジコンピュータ８（セル９に含まれるロボットコントローラ、制御装置等）等を含む層の、３つの階層に論理的に分けて構成されているシステムを想定する。この様なシステムに於いて、本発明による一態様による加工条件調整装置１は、クラウドサーバ６、フォグコンピュータ７、エッジコンピュータ８のいずれの上にも実装することが可能であり、それぞれの複数の装置との間でネットワークを介して相互に機械学習に係る処理で用いるデータを共有して分散学習をしたり、生成した学習モデルをフォグコンピュータ７やクラウドサーバ６に収集して大規模な解析を行ったり、更に、生成した学習モデルの相互再利用等をしたりすることができる。図８に例示されるシステムにおいて、セル９は各地の工場にそれぞれ複数設けられ、それぞれのセル９を所定の単位（工場単位、同じ製造業者の複数の工場単位等）で上位層のフォグコンピュータ７が管理する。そして、これらフォグコンピュータ７が収集、解析したデータを、更に上位層のクラウドサーバ６で収集、解析等を行い、その結果として得られた情報を各々のエッジコンピュータ８における制御等に活用することができる。
【００８９】
図９はクラウドサーバ、フォグコンピュータ等のコンピュータ上に加工条件調整装置を実装した場合の概略的なハードウェア構成図である。
【００９０】
本実施形態によるコンピュータ上に実装された加工条件調整装置１’が備えるＣＰＵ３１１は、加工条件調整装置１’を全体的に制御するプロセッサである。ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１２に格納されたシステム・プログラムをバス３２０を介して読み出し、該システム・プログラムに従って加工条件調整装置１’の全体を制御する。ＲＡＭ３１３には一時的な計算データや表示データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００９１】
不揮発性メモリ３１４は、例えば図示しないバッテリでバックアップされるなどして、加工条件調整装置１’の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ３１４には、入力装置３７１を介して入力されたプログラム、加工条件調整装置１’の各部やネットワーク５を介して工作機械２’（及びセンサ３）等から取得された各種データが記憶されている。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ＲＡＭ３１３に展開されても良い。また、ＲＯＭ３１２には、公知の解析プログラムなどの各種のシステム・プログラム（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システム・プログラムを含む）があらかじめ書き込まれている。
【００９２】
加工条件調整装置１’は、インタフェース３１９を介して有線／無線のネットワーク５と接続されている。ネットワーク５には、少なくとも１つの工作機械２’（制御装置を備えた工作機械）や、他の加工条件調整装置１、エッジコンピュータ８、フォグコンピュータ７、クラウドサーバ６等が接続され、加工条件調整装置１’との間で相互にデータのやり取りを行っている。
【００９３】
表示装置３７０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等がインタフェース３１７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３７１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３１８を介してＣＰＵ３１１に渡す。
【００９４】
インタフェース３２１は、加工条件調整装置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については、図１で説明したものと同様の構成を備える。
【００９５】
この様に、クラウドサーバ、フォグコンピュータ等のコンピュータ上に加工条件調整装置１’を実装する場合、工作機械２’及びセンサ３からの情報の取得や、工作機械２に対する加工条件の調整の指令が、ネットワーク５を介してやり取りされる点を除けば、加工条件調整装置１’が備える機能については第１〜第３実施形態で説明したものと同様のものとなる。この時、工作機械２’は制御装置を備えているため、加工条件調整装置１’が備える制御部３２は、工作機械２’の制御は行わず、工作機械２’が備える制御装置から該工作機械２’の加工状態に係る情報の取得を行う。また、加工条件調整装置１’が備える制御部３２は、工作機械２’が備える制御装置を介したセンサ３の間接的な制御を行うと共に、工作機械２’が備える制御装置を介したセンサ３による計測値の取得を行う。
【００９６】
図１０は、加工条件調整装置１’を備えた第６実施形態による加工条件調整システムの概略的な構成図である。加工条件調整システム５００は、複数の加工条件調整装置１，１’、複数の工作機械２’、及びそれら加工条件調整装置１，１’、工作機械２’を互いに接続するネットワーク５とを備える。
【００９７】
加工条件調整システム５００では、機械学習装置１００を備える加工条件調整装置１’は、学習部１１０の学習結果を用いて、工作機械２’による加工状態に基づいて、優先条件を満足する加工条件を決定する。また、少なくとも１つの加工条件調整装置１’が、他の複数の加工条件調整装置１、１’のそれぞれが得た状態変数Ｓ及びラベルデータＬ又は判定データＤに基づき、全ての加工条件調整装置１、１’に共通する工作機械２，２’による加工状態に対する優先条件を満足する加工条件を学習し、その学習結果を全ての加工条件調整装置１、１’が共有するように構成できる。したがって加工条件調整システム５００によれば、より多様なデータ集合（状態変数Ｓ及びラベルデータＬ又は判定データＤを含む）を入力として、学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００９８】
図１１は、機械学習装置と加工条件調整装置とを異なる装置上に実装した第７実施形態によるシステムの概略的な構成図である。加工条件調整システム５００’は、クラウドサーバ、ホストコンピュータ、フォグコンピュータ等のコンピュータの一部として実装された少なくとも１台の機械学習装置１００（図１１では、フォグコンピュータ７の一部として実装された例を示している）と、複数の加工条件調整装置１”と、それら加工条件調整装置１”とコンピュータとを互いに接続するネットワーク５とを備える。なお、コンピュータのハードウェア構成は、図９に示した加工条件調整装置１’の概略的なハードウェア構成と同様に、ＣＰＵ３１１、ＲＡＭ３１３，不揮発性メモリ３１４等の一般的なコンピュータが備えるハードウェアがバス３２０を介して接続して構成される。
【００９９】
上記構成を有する加工条件調整システム５００’は、機械学習装置１００が、複数の加工条件調整装置１”のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及びラベルデータＬ又は判定データＤに基づき、全ての加工条件調整装置１”に共通する工作機械２による加工状態に対する、優先条件を満足する加工条件を学習し、その学習結果を用いて、それぞれの工作機械２の加工条件の調整を行うことができるようになる。加工条件調整システム５００’の構成によれば、複数の加工条件調整装置１”のそれぞれが、存在する場所や時期に関わらず、必要なときに必要な数の加工条件調整装置１”を機械学習装置１００に接続することができる。
【０１００】
図１２は、機械学習装置１００’と加工条件調整装置１とを備えた第８実施形態による加工条件調整システム５００”の概略的な構成図である。加工条件調整システム５００”は、エッジコンピュータやフォグコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータの上に実装された少なくとも１台の機械学習装置１００’（図１２では、フォグコンピュータ７の一部として実装された例を示している）と、複数の加工条件調整装置１と、それら加工条件調整装置１とコンピュータとを互いに接続する有線／無線のネットワーク５とを備える。
【０１０１】
上記構成を有する加工条件調整システム５００”では、機械学習装置１００’を備えるフォグコンピュータ７が、各々の加工条件調整装置１から、該加工条件調整装置１が備える機械学習装置１００による機械学習の結果として得られた学習モデルを取得する。そして、フォグコンピュータ７が備える機械学習装置１００’は、これら複数の学習モデルに基づく知識の最適化や効率化の処理を行うことで、新たに最適化乃至効率化された学習モデルを生成し、生成した学習モデルを各々の加工条件調整装置１に対して配布する。
【０１０２】
機械学習装置１００’が行う学習モデルの最適化乃至効率化の例としては、各加工条件調整装置１から取得した複数の学習モデルに基づいた蒸留モデルの生成が挙げられる。この場合、本実施例による機械学習装置１００’は、学習モデルに対して入力する入力データを作成し、該入力データを各々の学習モデルに対して入力した結果として得られる出力を用いて、１から学習を行うことで新たに学習モデル（蒸留モデル）を生成する。このようにして生成された蒸留モデルは、上記でも説明したように、外部記憶媒体やネットワーク５を介して加工条件調整装置１や他のコンピュータに対して配布して活用される。
【０１０３】
機械学習装置１００’が行う学習モデルの最適化乃至効率化の他の例としては、各加工条件調整装置１から取得した複数の学習モデルに対して蒸留を行う過程において、入力データに対する各学習モデルの出力データの分布を一般的な統計的手法で解析し、入力データと出力データの組の外れ値を抽出し、該外れ値を除外した入力データと出力データの組を用いて蒸留を行うことも考えられる。このような過程を経ることで、それぞれの学習モデルから得られる入力データと出力データの組から例外的な推定結果を除外し、例外的な推定結果を除外した入力データと出力データの組を用いて蒸留モデルを生成することができる。このようにして生成された蒸留モデルは、複数の加工条件調整装置１で生成された学習モデルと比べてより汎用的な学習モデルとして活用することが可能となる。
なお、他の一般的な学習モデルの最適化乃至効率化の手法（各学習モデルを解析し、その解析結果に基づいて学習モデルのハイパパラメータを最適化する等）も適宜導入することが可能である。
【０１０４】
本実施例による加工条件調整システム５００”では、例えばエッジコンピュータとしての複数の加工条件調整装置１に対して設置されたフォグコンピュータ７の上に機械学習装置１００’を配置し、各々の加工条件調整装置１で生成された学習モデルをフォグコンピュータ７上に集約して記憶しておき、記憶した複数の学習モデルに基づいた最適化乃至効率化を行った上で、最適化乃至効率化された学習モデルを必要に応じて各加工条件調整装置１に対して再配布するという運用を行うことができる。
【０１０５】
また、本実施例による加工条件調整システム５００”では、例えばフォグコンピュータ７の上に集約して記憶された学習モデルや、フォグコンピュータ７上で最適化乃至効率化された学習モデルを、更に上位のホストコンピュータやクラウドサーバ上に集め、これら学習モデルを用いて工場や加工条件調整装置１のメーカでの知的作業への応用（上位サーバでの更なる汎用的な学習モデルの構築及び再配布、学習モデルの解析結果に基づく保守作業の支援、各々の加工条件調整装置１の性能等の分析、新しい機械の開発への応用等）を行うことができる。
【０１０６】
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加工条件調整装置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は加工条件調整装置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。
【符号の説明】
【０１０７】
１，１’，１”  加工条件調整装置
２  工作機械
３  センサ
５  ネットワーク
６  クラウドサーバ
７  フォグコンピュータ
８  エッジコンピュータ
９  セル
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１５，１８，１９  インタフェース
１７  Ｉ／Ｏユニット
２０  バス
２１  インタフェース
３０  軸制御回路
３２  制御部
３３  加工種別判定部
３４  データ取得部
３６  前処理部
３７  優先条件設定部
４０  サーボアンプ
５０  サーボモータ
６０  スピンドル制御回路
６１  スピンドルアンプ
６２  スピンドルモータ
６３  ポジションコーダ
５２  取得データ記憶部
５４  制御用プログラム
７０  表示器／ＭＤＩユニット
１００、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
１０５  学習モデル選択部
１１０  学習部
１２０  推定部
１２２  意思決定部
１３０  学習モデル記憶部
５００，５００’５００”  加工条件調整システム
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2020138279.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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