(57)【要約】【課題】大きなコストを掛けることなく様々な射出成形機の保守を補助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。【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、射出成形機に係るデータに対する該射出成形機の動作状態を学習した学習モデルを記憶する学習モデル記憶部１３０と、データ取得部３０が取得したデータに基づいて、学習モデルを用いた推定を行う推定部１２０と、射出成形機の機種及び射出成形機に取り付けられた機材と関連付けられた補正係数を記憶する補正係数記憶部５２と、補正係数記憶部５２に記憶された補正係数を取得し、取得した補正係数を適用した所定の補正関数を用いて、推定部１２０による推定結果を数値変換して補正する数値変換部３４と、を備える。【選択図】図３
2020044718.tif 000002
【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、
射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、
射出成形機に係るデータに対する該射出成形機の動作状態を学習した学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記データ取得部が取得したデータに基づいて、前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いた推定を行う推定部と、
少なくとも射出成形機の機種及び射出成形機に取り付けられた機材のいずれかと関連付けられた補正係数を記憶する補正係数記憶部と、
前記データ取得部がデータを取得した射出成形機の機種又は該射出成形機に取り付けられた機材の少なくともいずれかに基づいて前記補正係数記憶部に記憶された補正係数を取得し、取得した前記補正係数を適用した所定の補正関数を用いて、前記推定部による推定結果を数値変換して補正する数値変換部と、
を備えた状態判定装置。
【請求項２】
前記学習モデルは、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つの学習方法で学習したものである、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記補正関数は、多項式関数、有理関数のうち少なくとも１つである、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記データ取得部は、有線／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より、それぞれの射出成形機に係るデータを取得する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項５】
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、
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が取得したデータに基づいて、射出成形機に係るデータに対する該射出成形機の動作状態を学習した学習モデルを用いた推定を行う推定ステップと、
前記データ取得ステップでデータを取得した射出成形機の機種又は該射出成形機に取り付けられた機材の少なくともいずれかに関連付けられた補正係数を適用した所定の補正関数を用いて、前記推定ステップでの推定結果を数値変換して補正する数値変換ステップと、
を備えた状態判定方法。
【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該産業機械の動作状態を示す物理量を用いることにより、保守担当者が該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。
【０００４】
また、射出成形機の機種は、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の仕様が異なる多種多様なバリエーションがある。そのため、該バリエーションに対応した数だけ異常有無を判定する状態判定装置を用意したり、異常有無の判定基準を用意したりする必要があった。
【０００５】
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等、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２，３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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０１−１６８４２１号公報
【特許文献２】特開２０１７−０３０２２１号公報
【特許文献３】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】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示される技術では、射出成形機の駆動部を構成するモータの定格トルクやイナーシャ、減速機の減速比などの諸元データが異なる機械では、異常と判断する許容範囲を調整する作業を必要する課題があった。
【０００８】
また、特許文献２，３に開示される技術では、射出成形機の駆動部を構成する要素の諸元が異なる機械では、該機械より得られる測定値と機械学習時に入力した学習データの数値との乖離が大きく、正しく機械学習による判定ができない課題があった。特に、機械学習で得た１つの学習モデルを多種多様なバリエーションを有する射出成形機にて汎用的に使用できない課題があった。
【０００９】
また、射出成形機が製造する成形品の原材料である樹脂の種類や、射出成形機の付帯設備である金型、金型温調機、樹脂乾燥機などが機械学習時とは異なる種類であると、それら種類の差異の影響を受け、該機械より得られる測定値は学習モデル作成時に使用した測定値との間に乖離が生じるため、機械学習による異常有無の判定を正しく行えない課題があった。
【００１０】
機械学習の判定精度をあげるには、機械学習の学習モデルを作成する際に、学習条件として射出成形機を構成するモータ、減速機、可動部の機材の組合せの数だけ多種多様な学習条件を準備して機械学習させる方法がある。しかしながら、多種多様な射出成形機、付帯設備、構成部品を揃えて機械学習することは、多くのコストを要する。そのうえ、機械を運転する際には、樹脂やワーク等の原材料も用意する必要があり、学習データを取得するために要する原材料のコストも大きい。また、学習データを取得する作業に、多くの時間を要する。そのため、効率的に学習データを収集できない課題があった。
【００１１】
そこで本発明の目的は、大きなコストを掛けることなく様々な射出成形機の保守を補助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】
【００１２】
本発明では、機械学習によって推定される異常度について、学習データとして制御装置より取得した時系列の物理量（電流、速度等）を機械学習して導かれる射出成形機の駆動部の異常度推定値に対して、所定の補正量を付加するなど数値変換を施した異常度補正値を導くことによって、上記の課題を解決する。
【００１３】
より具体的には、射出成形機の機種が異なっていたり、射出成形機の付帯設備や生産材である樹脂が異なっても、例えば機械のサイズが小型／大型と異なっていたり、射出成形機を構成する射出装置や型締め装置、あるいは射出シリンダやスクリュやモータ等の構成部品が異なっていても、機種や付帯設備の差異を吸収するように異常度推定値を数値変換して異常度補正値を導くことによって、１つの学習モデルを多種多様な射出成形機に汎用的かつ効率的に適用して異常有無を判定する手段を実現する。
【００１４】
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減速させるたり、モータの駆動トルクを小さく制限する手段を設ける。
【００１５】
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、射出成形機に係るデータを取得するデータ取得部と、射出成形機に係るデータに対する該射出成形機の動作状態を学習した学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記データ取得部が取得したデータに基づいて、前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルを用いた推定を行う推定部と、少なくとも射出成形機の機種及び射出成形機に取り付けられた機材のいずれかと関連付けられた補正係数を記憶する補正係数記憶部と、前記データ取得部がデータを取得した射出成形機の機種又は該射出成形機に取り付けられた機材の少なくともいずれかに基づいて前記補正係数記憶部に記憶された補正係数を取得し、取得した前記補正係数を適用した所定の補正関数を用いて、前記推定部による推定結果を数値変換して補正する数値変換部と、を備えた状態判定装置である。
【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、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が取得したデータに基づいて、射出成形機に係るデータに対する該射出成形機の動作状態を学習した学習モデルを用いた推定を行う推定ステップと、前記データ取得ステップでデータを取得した射出成形機の機種又は該射出成形機に取り付けられた機材の少なくともいずれかに関連付けられた補正係数を適用した所定の補正関数を用いて、前記推定ステップでの推定結果を数値変換して補正する数値変換ステップと、を備えた状態判定方法である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、様々な機種における学習データを収集して学習しなくとも、推定時に出力された射出成形機の状態を示す異常度を判定対象となる射出成形機の機種及び該射出成形機に取り付けられている機材に応じて変換し、その変換した結果に基づいて射出成形機の異常判定が行われるので、学習時において大きなコストを掛けることなく様々な射出成形機に係る状態の推定を行う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】学習時における状態判定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】一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４】補正係数記憶部に記憶されている補正係数の例を示す図である。
【図５】補正係数記憶部に記憶されている補正係数の他の例を示す図である。
【図６】補正係数を設定するインタフェースの例を示す図である。
【図７】異常状態の表示例を示す図である。
【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併設されたパソコン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から取得された、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、ノズルを駆動する原動機の位置、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、原動機（モータ等）、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、ノズルを駆動する原動機の位置、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、本願発明の学習時における状態判定装置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】
図２に示される状態判定装置１は、データ取得部３０、前処理部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、外部の機械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５０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、ノズルを駆動する原動機の位置、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、時系列データを取得する際に、射出成形機２から取得される信号データの出力や他の時系列データの変化等に基づいて、所定の時間範囲（例えば、１工程の範囲）で取得された時系列データを１つの時系列データとした上で取得データ記憶部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７を介して他のコンピュータからデータを取得するようにしても良い。
【００２９】
前処理部３２は、取得データ記憶部５０に記憶された取得データに基づいて、機械学習装置１００による学習に用いられるデータを作成する。前処理部３２は、取得データ記憶部５０に記憶された取得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）したデータを作成する。前処理部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、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、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、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】
学習部１１０は、前処理部３２が作成したデータを用いた機械学習を行う。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。
【００３１】
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から取得して取得データ記憶部５０に記憶された取得データを前処理部３２が変換した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から取得された取得データを前処理部３２が変換したデータが、正常状態の動作時に取得された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た取得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から取得された取得データに異常ラベルを付与した（そして、取得データを前処理部３２が変換した）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から取得された取得データを前処理部３２が変換したデータが、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。
【００３２】
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用いて学習部１１０が学習を行う。学習部１１０が学習に用いるデータは、例えば１台の射出成形機から取得されたデータであって良く、特に異なる機材を備えた複数の射出成形機から取得されたデータを用いる必要は無い。学習部１１０により作成される学習モデルは後述する推定部１２０による射出成形機の状態の推定に用いられるが、学習に用いた射出成形機のみならず、他の射出成形機から取得されたデータに基づいた該射出成形機の状態の推定においても、後述する数値変換部３４による推定結果の数値変換により対応することができる。
【００３３】
図３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。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３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。
【００３４】
本実施形態の状態判定装置１は、図２に示した状態判定装置１と同様に、データ取得部３０、前処理部３２を備えると共に更に数値変換部３４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、機械学習装置１００による状態の推定に用いられるデータが記憶される取得データ記憶部５０と、数値変換部３４による数値変換に用いられる補正量が記憶される補正係数記憶部５２とが設けられており、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学習モデルが記憶されている学習モデル記憶部１３０が設けられている。
【００３５】
本実施形態によるデータ取得部３０は、図２に示したデータ取得部３０と同様の機能を備える。
本実施形態による前処理部３２は、取得データ記憶部５０に記憶された取得データより機械学習装置１００による推定に用いられる所定の形式の状態データＳを作成する。前処理部３２は、取得データ記憶部５０に記憶された取得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）した状態データを作成する。
【００３６】
推定部１２０は、前処理部３２が作成した状態データＳに基づいて、学習モデル記憶部１３０に記憶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。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３２から入力された状態データ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する。
【００３７】
数値変換部３４は、推定部１２０が推定した結果を数値変換する機能手段である。数値変換部３４には、例えば予め設定された補正関数を用いて推定部が推定した結果を数値変換するようにしても良い。このようにする場合、補正係数記憶部５２には、予め射出成形機の機種や射出成形機に取り付けられている機材毎に該補正関数の補正係数が関連付けられて記憶されており、数値変換部３４は、判定対象となる射出成形機２の機種や機材と関連付けられた補正係数を補正係数記憶部５２から取得し、取得した補正係数を適用した補正関数を用いて推定部が推定した結果を数値変換する。
【００３８】
数値変換部３４に設定される補正関数は、例えば多項式関数や有理関数が用いられる。数１式は、補正関数として用いられる多項式関数の例である。数１式において、ｘは推定部１２０が推定した結果としての異常度、ａ，ｂは補正係数、ｙは補正後の異常度を示している。
【００３９】
【数１】
2020044718.tif 000003
【００４０】
数１式に例示される補正関数を用いる場合、補正係数記憶部５２には、図４及び図５に例示されるように、予め射出成形機の機種や機材に関連付けて補正係数ａ及び補正係数ｂが記憶されている。図４，５に例示される補正係数が設定されている場合、数値変換部３４は、状態を判定する対象となる射出成形機２の機種とスクリュ系とから補正係数ａ，ｂを特定して取得し、取得した補正係数を適用した数１式を用いて、推定部１２０が推定した異常度を数値変換して出力する。なお、補正係数記憶部に記憶される補正係数は、射出成形機２の機種のみと関連付けて設定されていても良い、射出成形機２に取り付けられている機材のみと関連付けて設定されていても良く、更に、他の射出成形機２の動作に影響する事項と関連付けて設定するようにしても良い。
【００４１】
なお、数値変換部３４が用いる補正関数、及び補正係数記憶部５２に記憶される補正係数については、予め複数の機種の射出成形機において機材を取り替えながら該射出成形機を正常状態、異常状態で動作させて各物理量を観測し、そこから算出される各異常度をプロットして、それぞれの機種、それぞれの機材を用いた場合における、類似した異常状態において算出される異常度の関係に基づいて、いずれの機種の射出成形機、いずれの機材を備えた射出成形機であっても、同様の異常状態に対して同様の異常度となるように各々の補正係数を求めるようにしても良い。また、その際に、補正係数記憶部５２に記憶される補正係数は、例えば図６に例示される補正係数設定用のインタフェースを介して設定できるようにしても良い。一旦求めた補正係数は、それぞれの射出成形機、機材等の組み合わせに対して算出される異常どの傾向を示しており、単一の学習モデルのみではなく様々な学習モデルに対して利用することができる。
【００４２】
推定部１２０が推定し、数値変換部３４が数値変換した結果（射出成形機の状態に係る異常度等）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、数値変換部３４が数値変換異常度が予め定めた所定の閾値を超えた場合等）、例えば図７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。
【００４３】
上記構成を備えた状態判定装置１では、射出成形機２から取得された取得データに基づいて推定部１２０が該射出成形機２の状態の推定を行う。そして、推定部が推定した射出成形機２の異常度を数値変換部３４が該射出成形機の機種や機材に関連付けて設定された補正係数を適用した補正関数を用いて数値変換し、変換した結果に基づいて射出成形機２の異常度の判定が行われる。学習モデル記憶部１３０に記憶されている学習モデルは、基準となる機材を取り付けた基準となる機種の射出成形機２から取得されたデータに基づいて学習が行われているが、これと異なる機材、異なる機種の射出成形機から取得されたデータに基づいた推定部１２０による推定結果としての異常度が、射出成形機の機種や機材に関連付けて設定された補正係数を適用した補正関数により変換され、予め定めた所定の閾値を用いて該射出成形機が正常状態であるか異常状態であるのかの判定を行うことができる。
【００４４】
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。
【００４５】
また、複数の射出成形機２がネットワークを介して相互に接続されている場合、複数の射出成形機の動作状態を１つの状態判定装置１で判定しても良いし、複数の射出成形機が備える其々の制御装置上に状態判定装置１を配置して、其々の射出成形機の動作状態を該射出成形機が備える其々の状態判定装置で判定しても良い。
【符号の説明】
【００４６】
１  状態判定装置
２  射出成形機
３  管理装置
７  ネットワーク
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  前処理部
３４  数値変換部
５０  取得データ記憶部
５２  補正係数記憶部
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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