(57)【要約】【課題】半田接合部の不良により加工中のＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部の不良の予兆を検知すること。【解決手段】機械学習装置は、産業機械を制御する制御装置に実装される任意のプリント板で、故障した日までの所定期間より長い第１期間に測定された環境の状態データから、故障した日と、故障した日から所定期間前の日との間の日の各々を基点日にして第２期間を過去に遡って抽出された状態データの集合である各基点日の状態データを、入力データとして生成する入力データ生成部と、各基点日の状態データは、故障した日から第３期間の状態データを含む場合、第３期間内に故障が発生するとし、故障した日から第３期間の状態データを含まない場合、第３期間内に故障が発生しないとするラベルデータを生成するラベル生成部と、入力データとラベルデータとを用いて、教師あり学習により学習済みモデルを生成する学習部と、を備える。【選択図】図１
2020170738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
産業機械を制御する制御装置に実装される任意のプリント板において、
故障した日までの所定期間より長い第１期間に亘って測定された前記プリント板が実装された環境の状態を示す状態データを用いて、
前記故障した日を上限とし前記故障した日から所定期間前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして前記第１期間より短い第２期間を過去に遡った範囲の状態データの集合を、各基点日の状態データとして抽出し、抽出した複数の前記基点日の状態データを入力データとして生成する入力データ生成部と、
複数の前記基点日の状態データのうち、前記故障した日から前記第２期間の長さ以下の第３期間に含まれる状態データを少なくとも１つ含む場合、前記基点日から第３期間内に故障が発生するとし、前記故障した日から前記第３期間に含まれる状態データを含まない場合、前記基点日から第３期間内に故障が発生しないとするラベルデータを生成するラベル生成部と、
前記入力データ生成部により生成された入力データと、前記ラベル生成部により生成されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデルを生成する学習部と、
を備える機械学習装置。
【請求項２】
前記状態データは、前記プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータを含む、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記状態データは、前記プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータ、及び前記プリント板において温度センサにより測定された温度データを含む、請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記状態データは、前記プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータ、前記プリント板において温度センサにより測定された温度データ、及び前記プリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データを含む、請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記状態データは、前記プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータを用いて前記プリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データ、及び前記プリント板において温度センサにより測定された温度データを含む、請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記故障した日までの所定期間より長い第１期間に亘って測定された前記プリント板が実装された環境の状態を示す状態データは、サーバに記憶される、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の機械学習装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の機械学習装置により学習して取得された学習済みモデルと、
前記状態データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記状態データのうち、現在を基点にして前記第２期間前までの過去に遡った範囲の状態データを前記学習済みモデルに入力して、前記プリント板において前記第３期間内に故障が発生するか否かを判定する判定部と、
を備える故障予測装置。
【請求項８】
前記機械学習装置を備える、請求項７に記載の故障予測装置。
【請求項９】
請求項７又は請求項８に記載の故障予測装置を備える、制御装置。
【請求項１０】
請求項７又は請求項８に記載の故障予測装置を備える、プリント板。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置、故障予測装置、制御装置、及びプリント板に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリント板上のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やコンデンサ等の部品は、半田付けによってＰＷＢ（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｗｉｒｉｎｇ Ｂｏａｒｄ）と接合されている。
接合された箇所（以下、「半田接合部」という）は、プリント板に加わる応力や振動等によるひずみの影響により、ひびが入ったり、プリント板側のパッドが剥がれたりする。この半田接合部の不良が、例えば、工作機械を制御する制御装置のプリント板の重要な部分、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等で発生すると、ＣＮＣ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）が動作不良を起こしてしまう。そして、工作機械による加工が停止し、ダウンタイムが発生してしまう。なお、ひずみの要因には、工作機械の加工中の振動、工作機械のドアの開閉時の衝撃、プリント板の熱変形等がある。
そこで、プリント板上の部品における半田接合部の不良の発生を検出する技術が知られている。例えば、特許文献１、２参照。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１４０８００号公報
【特許文献２】特開２００５−２６５５７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、プリント板において測定されたひずみ量から、半田接合部の不良の発生を検出することができても、その予兆を検知することは困難な場合がある。
【０００５】
そこで、半田接合部の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部の不良の予兆を検知することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の機械学習装置の一態様は、産業機械を制御する制御装置に実装される任意のプリント板において、故障した日までの所定期間より長い第１期間に亘って測定された前記プリント板が実装された環境の状態を示す状態データを用いて、前記故障した日を上限とし前記故障した日から所定期間前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして前記第１期間より短い第２期間を過去に遡った範囲の状態データの集合を、各基点日の状態データとして抽出し、抽出した複数の前記基点日の状態データを入力データとして生成する入力データ生成部と、複数の前記基点日の状態データのうち、前記故障した日から前記第２期間の長さ以下の第３期間に含まれる状態データを少なくとも１つ含む場合、前記基点日から第３期間内に故障が発生するとし、前記故障した日から前記第３期間に含まれる状態データを含まない場合、前記基点日から第３期間内に故障が発生しないとするラベルデータを生成するラベル生成部と、前記入力データ生成部により生成された入力データと、前記ラベル生成部により生成されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデルを生成する学習部と、を備える。
【０００７】
（２）本開示の故障予測装置の一態様は、（１）の機械学習装置により学習して取得された学習済みモデルと、前記状態データを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記状態データのうち、現在を基点にして前記第２期間前までの過去に遡った範囲の状態データを前記学習済みモデルに入力して、前記プリント板において前記第３期間内に故障が発生するか否かを判定する判定部と、を備える。
【０００８】
（３）（２）の故障予測装置の一態様は、（１）の機械学習装置を備える。
【０００９】
（４）本開示の制御装置の一態様は、（２）又は（３）の故障予測装置を備える。
【００１０】
（５）本開示のプリント板の一態様は、（２）又は（３）の故障予測装置を備える。
【発明の効果】
【００１１】
一態様によれば、半田接合部の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部の不良の予兆を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図２Ａ】制御装置に実装されるプリント板の外観の一例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ａの部品を真横から見た状態の一例を示す図である。
【図３】任意のプリント板におけるひずみデータを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
【図４】図１の機械学習装置が構築する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図５】運用フェーズにおける故障予測装置の故障予測処理について説明するフローチャートである。
【図６】第２の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図７】図６のプリント板におけるひずみゲージと温度センサの配置例を示す図である。
【図８】任意のプリント板におけるひずみデータ及び温度データを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
【図９】図６の機械学習装置が構築する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１０】運用フェーズにおける故障予測装置の故障予測処理について説明するフローチャートである。
【図１１】第３の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図１２】任意のプリント板におけるひずみデータ、温度データ及び積算データを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
【図１３】図１１の機械学習装置が構築する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１４】運用フェーズにおける故障予測装置の故障予測処理について説明するフローチャートである。
【図１５】第４の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。
【図１６】図１５の機械学習装置が構築する学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１７】運用フェーズにおける故障予測装置の故障予測処理について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、第１の実施形態について図面を用いて説明する。
第１の実施形態では、状態データとして、プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータを例示する。また、故障として、半田接合部の不良を原因とする故障を例示する。
特に断らない限り、「所定期間」を「１年」とし、「第１期間」を「１３か月」とし、「第２期間」を「１か月」とし、及び「第３期間」を「１週間」とする。なお、「所定期間」、「第１期間」、「第２期間」、及び「第３期間」は、これに限定されず適宜決定することができる。
＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、数値制御システムは、工作機械１００、サーバ２００及び機械学習装置３００を有する。そして、工作機械１００は、プリント板１２０が実装された制御装置１１０を組み込む。これにより、制御装置１１０及びプリント板１２０は、工作機械１００の動作に伴う応力や振動等を受ける。
また、工作機械１００とサーバ２００、及びサーバ２００と機械学習装置３００は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等の図示しないネットワークを介して相互に接続されていてもよい。また、工作機械１００と機械学習装置３００とは、図示しない接続インタフェースを介して互いに直接接続されてもよく、図示しないネットワークを介して接続されていてもよい。
【００１４】
工作機械１００は、制御装置１１０の数値制御により動作する加工用の機械である。
なお、本実施形態は、工作機械１００に限定されず、産業機械全般に広く適用することができる。産業機械とは、例えば、工作機械、産業用ロボット、サービス用ロボット、鍛圧機械及び射出成形機といった様々な機械を含む。
制御装置１１０は、当業者にとって公知の数値制御装置であり、工作機械１００の動作を制御する。なお、工作機械１００がロボット等の場合、制御装置１１０は、ロボット制御装置等でもよい。
【００１５】
制御装置１１０は、後述するように、運用フェーズにおいて故障予測装置１５０に含まれる。具体的には、故障予測装置１５０は、プリント板１２０に配置されたｎ個のひずみゲージ１３０（１）−１３０（ｎ）により測定された状態データのうち、現在を基点にして第２期間前までの過去に遡った範囲の状態データを、機械学習装置３００から提供された学習済みモデルに入力して、プリント板１２０において第３期間内に、半田接合部の不良を原因とする故障が発生するか否かを判定することができる（ｎは１以上の整数）。
なお、以下、ひずみゲージ１３０（１）−１３０（ｎ）のそれぞれを個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「ひずみゲージ１３０」ともいう。
【００１６】
故障予測装置１５０を説明する前に、学習済みモデルを生成するための機械学習について説明する。
【００１７】
＜プリント板１２０＞
図１に示すように、プリント板１２０には、ひずみゲージ１３０が配置され、配置された各位置におけるプリント板１２０のひずみ量を測定するように構成される。ひずみゲージ１３０のそれぞれは、測定したひずみ量を含む信号を、状態データとして制御装置１１０に出力する。
なお、ひずみゲージ１３０がひずみ量を測定するサンプリング時間は、工作機械１００の動作により発生する振動が数ｋＨｚの周波数であることから、１ミリ秒から数ミリ秒程度としてもよい。しかしながら、サンプリング時間は、これに限定されず、工作機械１００の稼働状態に応じて適宜設定してもよい。
図２Ａは、制御装置１１０に実装されるプリント板１２０の外観の一例を示す図である。
図２Ａに示すように、プリント板１２０には、例えば、複数の部品１２１−１２９が半田付けによりＰＷＢに接合されて配置される場合を例示する。
【００１８】
また、ひずみゲージ１３０は、後述の図２Ｂに示すように、プリント板１２０の裏面に配置される。
なお、プリント板１２０に接合される部品として、例えば、ＣＰＵ等を含むＩＣ、コンデンサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、又はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）、外部出力端子、制御装置１１０に含まれるキーボードやタッチパネル等の図示しない入力装置や、液晶ディスプレイ等の図示しない出力装置と接続するためのコネクタ等が例示される。
【００１９】
図２Ｂは、図２Ａの部品１２１を真横から見た状態の一例を示す図である。図２Ｂに示すように、例えば、部品１２１は、プリント板１２０上に複数の半田接合部４０で接合される。また、部品１２１が配置されたプリント板１２０の裏面には、ひずみゲージ１３０（２）が配置される。なお、図２Ｂに示すように、複数の半田接合部４０のうち、１つの半田接合部４０にひび４２が発生し、当該半田接合部４０が不良となった場合の例を示す。
【００２０】
＜学習フェーズにおける制御装置１１０＞
制御装置１１０は、学習フェーズにおいて、機械学習を行うために必要となる教師データを収集する。このため、制御装置１１０は、前述したように、実装されるプリント板１２０に配置されたｎ個のひずみゲージ１３０により測定された、プリント板１２０が実装された環境の状態を示す状態データを、プリント板１２０から取得する。制御装置１１０は、取得した状態データを、工作機械１００の図示しない通信部を介してサーバ２００に出力する。
【００２１】
学習フェーズにおける制御装置１１０は、入力部１５１と、記憶部１５３と、を備える。学習フェーズにおける制御装置１１０は、判定部１５２及び学習済みモデル１５３１を備えなくてもよい。
【００２２】
入力部１５１は、例えば、制御装置１１０の図示しない入出力インタフェースを介して、後述するプリント板１２０に配置された各ひずみゲージ１３０により測定されたひずみデータを入力する。入力部１５１は、入力されたひずみデータを状態データとして記憶部１５３に出力する。
【００２３】
記憶部１５３は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリである。
記憶部１５３は、入力部１５１から取得した、各ひずみゲージ１３０により測定されたプリント板１２０のひずみデータを記憶するデータ領域１５３２を有する。
【００２４】
なお、制御装置１１０は、例えば、データ領域１５３２に記憶されるひずみデータのデータ量が所定量となった場合、データ領域１５３２に記憶されているひずみデータをサーバ２００に送信してもよい。サーバ２００は、受信したひずみゲージ１３０により測定されたひずみデータを記憶してもよい。これにより、制御装置１１０は、新たに取得するひずみゲージ１３０により測定されたひずみデータを上書きしてデータ領域１５３２に記憶することができる。
【００２５】
その後、学習フェーズにおいて、プリント板１２０に、例えば半田接合部４０の不良を原因とする故障が発生し、プリント板１２０が異常状態となった場合、制御装置１１０は、制御装置１１０の液晶ディスプレイ等の出力装置（図示しない）に故障が発生した旨を表示する。
制御装置１１０のユーザ（サービス員）は、図示しない出力装置において故障の表示を確認した後、記憶部１５３のデータ領域１５３２に、サーバ２００に送信されていないひずみデータがあるか否かを確認する。ユーザは、サーバ２００に送信されていないひずみデータがあり、プリント板１２０の解析により、プリント板１２０の故障の原因がプリント板１２０における半田接合部４０の不良によるものであると判明した場合、未送信のひずみデータをサーバ２００に送信する。これにより、サーバ２００は、プリント板１２０が稼働開始してから故障するまでの期間に、ひずみゲージ１３０のそれぞれにより測定された全てのひずみデータを取得することができる。
【００２６】
＜機械学習装置３００＞
機械学習装置３００は、例えば、任意のプリント板において故障した日までの１年より長い１３か月に亘って測定された状態データをサーバ２００から取得する。機械学習装置３００は、取得した状態データを用いて、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして１か月前までの過去に遡った範囲の状態データの集合を、各基点日の状態データとして抽出し、抽出した複数の基点日の状態データを入力データとして生成する。
また、機械学習装置３００は、生成した入力データの複数の基点日の状態データのそれぞれが、１週間内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベル（正解）として生成する。
機械学習装置３００は、生成した入力データとラベルとの組の訓練データにより教師あり学習を行い、後述する学習済みモデルを構築する。
そうすることで、機械学習装置３００は、構築した学習済みモデル１５３１を制御装置１１０に含まれる故障予測装置１５０に提供することができる。
機械学習装置３００について、具体的に説明する。
【００２７】
機械学習装置３００は、図１に示すように、入力データ生成部３０１、ラベル生成部３０２、学習部３０３、及び記憶部３０４を有する。
【００２８】
入力データ生成部３０１は、学習フェーズにおいて、任意のプリント板で故障した日までの１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ（状態データ）から、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして１か月前まで過去に遡った範囲のひずみデータの集合を、各基点日のひずみデータとして抽出する。入力データ生成部３０１は、抽出した複数の基点日のひずみデータを入力データとして生成する。入力データ生成部３０１は、生成した入力データを記憶部３０４に対して出力する。
より具体的には、例えば、入力データ生成部３０１は、任意のプリント板において故障時から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータをサーバ２００から取得してもよい。入力データ生成部３０１は、取得したひずみデータから、図３に示すように、故障した日を基点日にして太線の矩形で示す１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日が基点日のひずみデータとして抽出する。次に、入力データ生成部３０１は、故障した日から１日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日から１日前が基点日のひずみデータとして抽出する。そして、入力データ生成部３０１は、故障した日から１年前の日、すなわち故障した日から３６４日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日から３６４日前が基点日のひずみデータとして抽出するまで繰り返す。これにより、入力データ生成部３０１は、３６５パターンの基点日のひずみデータを入力データとして生成することができる。
【００２９】
図３は、任意のプリント板におけるひずみデータを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
図３の左側に記載したグラフは、任意のプリント板において故障した日ｄ１から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみ量の時間変化を示す。実線は、ひずみ量を示す。また、破線は、１か月の間隔を示す。
図３の右側に記載したグラフは、図３の左側に記載したグラフのデータに対して、基点にした日、及び当該基点にした日から１か月前までの過去に遡った範囲５５が、故障した日から１日ずつ遡ることを示す。
なお、例えば、ｋ個の任意のプリント板のひずみデータがある場合、入力データ生成部３０１は、ｋ×３６５パターンの基点日のひずみデータを入力データとして生成することができる（ｋは２以上の整数）。
【００３０】
ラベル生成部３０２は、入力データの３６５パターンの基点日のひずみデータのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータ（正解データ）として生成する。ラベル生成部３０２は、生成したラベルデータを記憶部３０４に対して出力する。
より具体的には、ラベル生成部３０２は、例えば、入力データ生成部３０１により生成された３６５パターンの基点日のひずみデータのうち、故障した日から１週間に含まれるひずみデータを少なくとも１つ含む場合、「１週間以内に故障が発生する」とし、故障した日から１週間に含まれるひずみデータを含まない場合、「１週間以内に故障が発生しない」とするラベルデータを生成する。この場合、７個の基点日のひずみデータが、「１週間以内に故障が発生する」というラベルとなり、３５８個の基点日のひずみデータが、「１週間以内に故障が発生しない」というラベルとなる。
なお、ラベルには、「１週間以内に故障が発生する」か、否かに限定されず、「１」及び「０」等の２値で表されてもよい。
【００３１】
学習部３０３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして記憶部３０４から受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、監視対象のプリント板１２０のひずみゲージ１３０により測定された現在を基点にして１か月前までの過去に遡った範囲のひずみデータに基づいて、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する学習済みモデル１５３１を構築する。なお、以下の説明では、現在を基点にして１か月前までの過去に遡った範囲のひずみデータを、「現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ」ともいう。
ここで、教師あり学習を行うための訓練データは、多数用意されることが望ましい。例えば、任意のプリント板のひずみデータ（状態データ）は、実験室における振動試験で取得されてもよい。あるいは、顧客の工場等で実際に稼働している様々な場所の制御装置１１０のそれぞれから訓練データを取得するようにしてもよい。これにより、様々な状況下での訓練データを取得することができる。
【００３２】
そして、学習部３０３は、構築した学習済みモデル１５３１を制御装置１１０に対して提供する。
図４は、図１の機械学習装置３００が構築する学習済みモデル１５３１の一例を示す図である。ここでは、学習済みモデル１５３１は、図４に示すように、現在を基点とする過去１か月分のひずみデータを入力層として、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを示すデータを出力層とする多層ニューラルネットワークを例示する。
この場合、故障予測装置１５０は、運用フェーズにおいて、学習済みモデル１５３１に対して、各ひずみゲージ１３０により測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定することができる。そして、故障予測装置１５０は、例えば、少なくとも１つのひずみゲージ１３０により測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータに対して、「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、１週間以内にプリント板１２０において半田接合部４０の不良が発生する予兆を予測することができる。
【００３３】
なお、学習部３０３は、学習済みモデル１５３１を構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル１５３１に対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル１５３１を更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル１５３１は、同じ種類のプリント板１２０同士で共有するようにしてもよい。換言すれば、機械学習装置３００は、異なる種類のプリント板１２０毎に、学習済みモデル１５３１を構築し、プリント板１２０の種類に応じた学習済みモデル１５３１を、故障予測装置１５０に提供するようにしてもよい。
上述した教師あり学習は、オンライン学習で行ってもよく、バッチ学習で行ってもよく、ミニバッチ学習で行ってもよい。
オンライン学習とは、教師データが作成される都度、即座に教師あり学習を行うという学習方法である。また、バッチ学習とは、教師データが作成されることが繰り返される間に、繰り返しに応じた複数の教師データを収集し、収集した全ての教師データを用いて、教師あり学習を行うという学習方法である。さらに、ミニバッチ学習とは、オンライン学習と、バッチ学習の中間的な、ある程度教師データが溜まるたびに教師あり学習を行うという学習方法である。
記憶部３０４は、ＲＡＭ等であり、入力データ生成部３０１により生成された入力データ、ラベル生成部３０２により生成されたラベルデータ、及び学習部３０３により構築された学習済みモデル１５３１等を記憶する。
以上、故障予測装置１５０が備える学習済みモデル１５３１を生成するための機械学習について説明した。
次に、故障予測装置１５０について説明する。
【００３４】
＜故障予測装置１５０＞
図１に示すように、故障予測装置１５０は、入力部１５１、判定部１５２、及び記憶部１５３を含んで構成される。ここで、入力部１５１は、学習フェーズで説明したとおりであり、また、記憶部１５３についても、学習済みモデル１５３１を除いて、学習フェーズで説明したとおりである。
入力部１５１は、学習フェーズで説明したとおり、例えば、制御装置１１０の図示しない入出力インタフェースを介して、プリント板１２０の各ひずみゲージ１３０により測定されたひずみデータを入力する。入力部１５１は、入力されたひずみデータを記憶部１５３に出力する。
【００３５】
判定部１５２は、記憶部１５３に記憶されたひずみデータのうち、現在を基点にして１か月前までの過去に遡った範囲のひずみゲージ１３０のそれぞれのひずみデータを学習済みモデル１５３１に入力して、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。そして、判定部１５２は、１週間以内に故障が発生すると判定されたひずみデータがあった場合、プリント板１２０における半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０の図示しない出力装置に出力する。
記憶部１５３は、機械学習装置３００により構築された学習済みモデル１５３１等を記憶する。
【００３６】
＜運用フェーズにおける故障予測装置１５０の故障予測処理＞
次に、故障予測装置１５０の故障予測処理に係る動作について説明する。
図５は、運用フェーズにおける故障予測装置１５０の故障予測処理について説明するフローチャートである。
図５を参照すると、ステップＳ１１において、入力部１５１は、ひずみゲージ１３０のそれぞれにより測定されたプリント板１２０におけるひずみデータを入力し、入力されたひずみデータを記憶部１５３に出力する。
【００３７】
ステップＳ１２において、判定部１５２は、記憶部１５３に記憶されたひずみデータのうち、ひずみゲージ１３０のそれぞれの現在を基点とする過去１か月分のひずみデータを学習済みモデル１５３１に入力し、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。
【００３８】
ステップＳ１３において、判定部１５２は、ステップＳ１２の判定において、「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみデータがあったか否かを判定する。「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみデータがあった場合、ステップＳ１４に進み、「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみデータがなかった場合、ステップＳ１１に移る。
【００３９】
ステップＳ１４において、判定部１５２は、プリント板１２０における半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０の図示しない出力装置に出力する。
【００４０】
以上により、第１の実施形態に係る故障予測装置１５０は、予め、任意のプリント板において故障した日から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ（状態データ）を用いて、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点にして１か月前までのひずみデータを、各基点日のひずみデータとして抽出し、抽出した複数の基点日のひずみデータを入力データとし、当該複数の基点日のひずみデータのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル１５３１に、監視対象のプリント板１２０において測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータを入力することで、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
これにより、故障予測装置１５０は、半田接合部４０の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部４０の不良の予兆を検知することができる。そして、故障予測装置１５０は、監視対象のプリント板１２０の半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０が動作不良を起こす前に、工作機械１００が稼働していない時間にプリント板１２０を交換することができ、工作機械１００のダウンタイムを削減することができる。
以上、第１の実施形態について説明した。
【００４１】
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、状態データとして、プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータと、プリント板において温度センサにより測定された温度データを例示する。そして、この点が、第１の実施形態と異なる。
【００４２】
図６は、第２の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。なお、図１と同様の機能を有する機能ブロックについては、同じ符号を付し、その説明は省略する。
図６に示すように、工作機械１００には、プリント板１２０Ａが実装された制御装置１１０Ａが組み込まれる。
制御装置１１０Ａは、後述するように、運用フェーズにおいて故障予測装置１５０Ａに含まれる。
故障予測装置１５０Ａを説明する前に、学習済みモデルを生成するための機械学習について説明する。
【００４３】
＜プリント板１２０Ａ＞
図６に示すように、プリント板１２０Ａには、ｎ個のひずみゲージ１３０が配置されるとともに、ｍ個の温度センサ１３５（１）−１３５（ｍ）が配置される（ｍは、１以上の整数）。
なお、以下、温度センサ１３５（１）−１３５（ｍ）のそれぞれを個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「温度センサ１３５」ともいう。
ひずみゲージ１３０は、配置された各位置におけるプリント板１２０Ａのひずみ量を測定し、温度センサ１３５は、配置された各位置におけるプリント板１２０Ａの温度を測定する。そして、ひずみゲージ１３０は、測定したひずみ量を含む信号を、ひずみデータとして制御装置１１０に出力する。また、温度センサ１３５は、測定した温度を含む信号を、温度データとして制御装置１１０に出力する。
図７は、図６のプリント板１２０Ａにおけるひずみゲージ１３０と温度センサ１３５の配置例を示す図である。
なお、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５とは、互いに隣り合うように配置されてもよく、離れた位置に配置されてもよい。
また、温度センサ１３５が温度を測定するサンプリング時間は、ひずみゲージ１３０と同様に、１ミリ秒から数ミリ秒程度としてもよい。しかしながら、プリント板１２０Ａの温度がミリ秒単位で大きく変化しない場合、温度データは、温度センサ１３５により測定された温度から、１時間や１日毎に平均した値や、１時間や１日毎における最大値等としてもよい。
【００４４】
＜学習フェーズにおける制御装置１１０Ａ＞
制御装置１１０Ａは、学習フェーズにおいて、図１の制御装置１１０と同様に、機械学習を行うために必要となる教師データを収集する。このため、制御装置１１０は、前述したように、実装されるプリント板１２０Ａに配置されたｎ個のひずみゲージ１３０及びｍ個の温度センサ１３５により測定された、プリント板１２０Ａが実装された環境の状態を示す状態データを、プリント板１２０Ａから取得する。制御装置１１０Ａは、取得した状態データを、工作機械１００の図示しない通信部を介してサーバ２００に出力する。
【００４５】
学習フェーズにおける制御装置１１０Ａは、入力部１５１Ａと、記憶部１５３と、を備える。学習フェーズにおける制御装置１１０Ａは、判定部１５２Ａ及び学習済みモデル１５３１Ａを備えなくてもよい。
【００４６】
入力部１５１Ａは、例えば、制御装置１１０の図示しない入出力インタフェースを介して、後述するプリント板１２０Ａに配置された各ひずみゲージ１３０により測定されたひずみデータ、及び各温度センサ１３５により測定された温度データを状態データとして入力する。入力部１５１Ａは、入力されたひずみデータ及び温度データを記憶部１５３に出力する。
【００４７】
なお、制御装置１１０Ａは、例えば、図１の制御装置１１０と同様に、データ領域１５３２に記憶されるひずみデータ及び温度データのデータ量が所定量となった場合、データ領域１５３２に記憶されているひずみデータ及び温度データをサーバ２００に送信してもよい。そして、制御装置１１０は、新たに取得するひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５により測定されたひずみデータ及び温度データを上書きしてデータ領域１５３２に記憶するようにしてもよい。
また、学習フェーズにおける制御装置１１０Ａは、プリント板１２０Ａが異常状態となった場合で、記憶部１５３のデータ領域１５３２にサーバ２００に送信されていないひずみデータ及び温度データがあり、プリント板１２０Ａの故障の原因が半田接合部４０の不良によるものであると判明した場合、ユーザによる操作に基づいて、未送信のひずみデータ及び温度データをサーバ２００に送信してもよい。
【００４８】
＜機械学習装置３００Ａ＞
機械学習装置３００Ａは、図６に示すように、入力データ生成部３１１、ラベル生成部３１２、学習部３１３、及び記憶部３０４を有する。
入力データ生成部３１１は、ひずみデータ抽出部３４０、及び温度データ抽出部３４１を有する。
より具体的には、入力データ生成部３１１は、学習フェーズにおいて、任意のプリント板において故障時から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ及び温度データ（状態データ）をサーバ２００から取得してもよい。
ひずみデータ抽出部３４０は、取得されたひずみデータから、図８に示すように、故障した日を基点日にして太線の矩形で示す１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日が基点日のひずみデータとして抽出する。次に、ひずみデータ抽出部３４０は、故障した日から１日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日から１日前が基点日のひずみデータとして抽出する。そして、ひずみデータ抽出部３４０は、故障した日から１年前の日、すなわち故障した日から３６４日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれるひずみデータを、故障した日から３６４日前が基点日のひずみデータとして抽出するまで繰り返す。
また、温度データ抽出部３４１は、取得された温度データから、故障した日を基点日にして太線の矩形で示す１か月前までの過去の範囲５５に含まれる温度データを、故障した日が基点日の温度データとして抽出する。次に、温度データ抽出部３４１は、故障した日から１日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれる温度データを、故障した日から１日前が基点日の温度データとして抽出する。そして、温度データ抽出部３４１は、故障した日から１年前の日、すなわち故障した日から３６４日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれる温度データを、故障した日から３６４日前が基点日の温度データとして抽出するまで繰り返す。
入力データ生成部３１１は、抽出された各基点日のひずみデータ及び温度データのうち、同じ基点日のひずみデータ及び温度データを１組とし、３６５パターンの基点日のひずみデータ及び温度データを入力データとして生成する。入力データ生成部３１１は、生成した入力データを記憶部３０４に対して出力する。
図８は、任意のプリント板におけるひずみデータ及び温度データを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
図８の左側に記載したグラフは、任意のプリント板において故障した日ｄ１から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみ量及び温度の時間変化を示す。なお、実線は、ひずみ量を示し、破線は、温度を示す。
図８の右側に記載したグラフは、図８の左側に記載したグラフのデータに対して、基点にした日、及び当該基点にした日から１か月前までの過去に遡った範囲５５が、故障した日から１日ずつ遡ることを示す。
【００４９】
ラベル生成部３１２は、入力データの３６５パターンの基点日のひずみデータ及び温度データのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータ（正解データ）として生成する。ラベル生成部３１２は、生成したラベルデータを記憶部３０４に対して出力する。
より具体的には、ラベル生成部３１２は、例えば、３６５パターンの基点日のひずみデータ及び温度データのうち、故障した日から１週間に含まれるひずみデータ及び温度データを少なくとも１つ含む場合、「１週間以内に故障が発生する」とし、故障した日から１週間に含まれるひずみデータ及び温度データを含まない場合、「１週間以内に故障が発生しない」とするラベルデータを生成する。この場合、７個の基点日のひずみデータ及び温度データが、「１週間以内に故障が発生する」というラベルとなり、３５８個の基点日のひずみデータ及び温度データが、「１週間以内に故障が発生しない」というラベルとなる。
【００５０】
学習部３１３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして記憶部３０４から受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、監視対象のプリント板１２０Ａのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５により測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データに基づいて、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する学習済みモデル１５３１Ａを構築する。
そして、学習部３１３は、構築した学習済みモデル１５３１Ａを制御装置１１０Ａに含まれる故障予測装置１５０Ａに対して提供する。
【００５１】
図９は、図６の機械学習装置３００Ａが構築する学習済みモデル１５３１Ａの一例を示す図である。ここでは、学習済みモデル１５３１Ａは、図９に示すように、現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを入力層として、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを示すデータを出力層とする多層ニューラルネットワークを例示する。
この場合、故障予測装置１５０Ａは、運用フェーズにおいて、学習済みモデル１５３１Ａに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定することができる。そして、故障予測装置１５０Ａは、例えば、少なくとも１つの組合せのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５により測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データに対して、「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、１週間以内にプリント板１２０Ａにおいて半田接合部４０の不良が発生する予兆を予測することができる。
【００５２】
なお、学習部３１３は、学習済みモデル１５３１Ａを構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル１５３１Ａに対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル１５３１Ａを更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル１５３１Ａは、同じ種類のプリント板１２０Ａ同士で共有するようにしてもよい。換言すれば、機械学習装置３００Ａは、異なる種類のプリント板１２０Ａ毎に、学習済みモデル１５３１Ａを構築し、プリント板１２０Ａの種類に応じた学習済みモデル１５３１Ａを、故障予測装置１５０Ａに提供するようにしてもよい。
以上、故障予測装置１５０Ａが備える学習済みモデル１５３１Ａを生成するための機械学習について説明した。
次に、故障予測装置１５０Ａについて説明する。
＜故障予測装置１５０Ａ＞
図６に示すように、故障予測装置１５０Ａは、入力部１５１Ａ、判定部１５２Ａ、記憶部１５３を含んで構成される。ここで、入力部１５１Ａは、学習フェーズで説明したとおりである。また、記憶部１５３についても、学習済みモデル１５３１Ａを除いて、学習フェーズで説明したとおりである。
【００５３】
判定部１５２Ａは、記憶部１５３に記憶されたひずみデータ及び温度データのうち、現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを学習済みモデル１５３１Ａに入力して、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
より具体的には、判定部１５２Ａは、学習済みモデル１５３１Ａに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５の組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。そして、判定部１５２Ａは、少なくとも１つのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５の組合せにおいて「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ａの図示しない出力装置に出力する。
なお、判定部１５２Ａは、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せとして、例えば、ひずみゲージ１３０と、当該ひずみゲージ１３０に最も近い温度センサ１３５としてもよい。
【００５４】
＜運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ａの故障予測処理＞
次に、故障予測装置１５０Ａの故障予測処理に係る動作について説明する。
図１０は、運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ａの故障予測処理について説明するフローチャートである。
ステップＳ３１において、入力部１５１Ａは、ひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５のそれぞれにより測定されたプリント板１２０Ａにおけるひずみデータ及び温度データを入力し、入力されたひずみデータ及び温度データを記憶部１５３に出力する。
【００５５】
ステップＳ３２において、判定部１５２Ａは、記憶部１５３に記憶されたひずみデータ及び温度データのうち、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを、学習済みモデル１５３１Ａに入力し、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。
【００５６】
ステップＳ３３において、判定部１５２Ａは、ステップＳ３２の判定において、「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せがあったか否かを判定する。「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがあった場合、ステップＳ３４に進み、「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがなかった場合、ステップＳ３１に移る。
【００５７】
ステップＳ３４において、判定部１５２Ａは、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ａの図示しない出力装置に出力する。
【００５８】
以上により、第２の実施形態に係る故障予測装置１５０Ａは、予め、任意のプリント板において故障した日から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ及び温度データ（状態データ）を用いて、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして１か月前までのひずみデータ及び温度データを、各基点日のひずみデータ及び温度データとして抽出し、抽出した複数の基点日のひずみデータ及び温度データを入力データとし、当該複数の基点日のひずみデータ及び温度データの組合せのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル１５３１Ａに、監視対象のプリント板１２０Ａにおいて測定された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ及び温度データを入力することで、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
これにより、故障予測装置１５０Ａは、半田接合部４０の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部４０の不良の予兆を検知することができる。そして、故障予測装置１５０Ａは、監視対象のプリント板１２０Ａの半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０Ａが動作不良を起こす前に、工作機械１００が稼働していない時間にプリント板１２０Ａを交換することができ、工作機械１００のダウンタイムを削減することができる。
以上、第２の実施形態について説明した。
【００５９】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態では、状態データとして、プリント板においてセンサ部により測定されたひずみデータ、プリント板において温度センサにより測定された温度データ、及びプリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データを例示する。そして、この点が、第１の実施形態と異なる。
以下に、第３の実施形態について説明する。
【００６０】
図１１は、第３の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。なお、図６と同様の機能を有する機能ブロックについては、同じ符号を付し、その説明は省略する。
図１１に示すように、工作機械１００には、プリント板１２０Ａが実装された制御装置１１０Ｂが組み込まれる。
制御装置１１０Ｂは、後述するように、運用フェーズにおいて故障予測装置１５０Ｂに含まれる。
故障予測装置１５０Ｂを説明する前に、学習済みモデルを生成するための機械学習について説明する。
【００６１】
＜学習フェーズにおける制御装置１１０Ｂ＞
制御装置１１０Ｂは、学習フェーズにおいて、図１の制御装置１１０と同様に、機械学習を行うために必要となる教師データを収集する。このため、制御装置１１０Ｂは、前述したように、実装されるプリント板１２０Ａに配置されたｎ個のひずみゲージ１３０及びｍ個の温度センサ１３５により測定された、プリント板１２０Ａが実装された環境の状態を示す状態データを、プリント板１２０Ａから取得する。また、制御装置１１０は、プリント板１２０Ａが稼働を開始してからのひずみ量の積算データを、状態データとして取得する。制御装置１１０Ｂは、取得した状態データを、工作機械１００の図示しない通信部を介してサーバ２００に出力する。
【００６２】
学習フェーズにおける制御装置１１０Ｂは、入力部１５１Ａと、記憶部１５３と、積算部１５４と、を備える。学習フェーズにおける制御装置１１０Ｂは、判定部１５２Ｂ及び学習済みモデル１５３１Ｂを備えなくてもよい。
積算部１５４は、例えば、記憶部１５３のデータ領域１５３２に記憶された各ひずみゲージ１３０のひずみデータを用いて、監視対象のプリント板１２０Ａが稼働を開始してからのひずみ量の積算値を、ひずみゲージ１３０毎に算出する。積算部１５４は、算出した積算値を、積算データ（状態データ）として記憶部１５３に出力する。
【００６３】
＜機械学習装置３００Ｂ＞
機械学習装置３００Ｂは、図１１に示すように、入力データ生成部３２１、ラベル生成部３２２、学習部３２３、及び記憶部３０４を有する。
入力データ生成部３２１は、ひずみデータ抽出部３４０、温度データ抽出部３４１、及び積算データ抽出部３４２を有する。
より具体的には、入力データ生成部３２１は、学習フェーズにおいて、任意のプリント板において故障時から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ、温度データ及び積算データ（状態データ）をサーバ２００から取得してもよい。
積算データ抽出部３４２は、取得された積算データから、図１２に示すように、故障した日を基点日にして太線の矩形で示す１か月前までの過去の範囲５５に含まれる積算データを、故障した日が基点日の積算データとして抽出する。次に、積算データ抽出部３４２は、故障した日から１日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれる積算データを、故障した日から１日前が基点日の積算データとして抽出する。そして、積算データ抽出部３４２は、故障した日から１年前の日、すなわち故障した日から３６４日前の日を基点日にして１か月前までの過去の範囲５５に含まれる積算データを、故障した日から３６４日前が基点日の積算データとして抽出するまで繰り返す。
入力データ生成部３２１は、抽出された各基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データのうち、同じ基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データを１組とし、３６５パターンの基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データを入力データとして生成する。入力データ生成部３２１は、生成した入力データを記憶部３０４に対して出力する。
図１２は、任意のプリント板におけるひずみデータ、温度データ及び積算データを用いて入力データの生成の一例を説明する図である。
図１２の左側に記載したグラフは、任意のプリント板において故障した日ｄ１から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみ量、温度、及び積算値の時間変化を示す。なお、実線は、ひずみ量を示し、破線は、温度を示し、太線は、積算値を示す。
図１２の右側に記載したグラフは、図１２の左側に記載したグラフのデータに対して、基点にした日、及び当該基点にした日から１か月前までの過去に遡った範囲５５が、故障した日から１日ずつ遡ることを示す。
【００６４】
ラベル生成部３２２は、入力データの３６５パターンの基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータ（正解データ）として生成する。ラベル生成部３２２は、生成したラベルデータを記憶部３０４に出力する。
より具体的には、ラベル生成部３２２は、例えば、３６５パターンの基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データのうち、故障した日から１週間に含まれるひずみデータ、温度データ及び積算データを少なくとも１つ含む場合、「１週間以内に故障が発生する」とし、故障した日から１週間に含まれるひずみデータ、温度データ及び積算データを含まない場合、「１週間以内に故障が発生しない」とするラベルデータを生成する。
【００６５】
学習部３２３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして記憶部３０４から受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、監視対象のプリント板１２０Ａにおける現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データに基づいて、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する学習済みモデル１５３１Ｂを構築する。
そして、学習部３２３は、構築した学習済みモデル１５３１Ｂを制御装置１１０Ｂに含まれる故障予測装置１５０Ｂに対して提供する。
【００６６】
図１３は、図１１の機械学習装置３００Ｂが構築する学習済みモデル１５３１Ｂの一例を示す図である。ここでは、学習済みモデル１５３１Ｂは、図１３に示すように、現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを入力層として、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを示すデータを出力層とする多層ニューラルネットワークを例示する。
この場合、故障予測装置１５０Ｂは、運用フェーズにおいて、学習済みモデル１５３１Ｂに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定することができる。そして、故障予測装置１５０Ｂは、例えば、少なくとも１つの組合せのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５の現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データに対して、「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、１週間以内にプリント板１２０Ａにおいて半田接合部４０の不良が発生する予兆を予測することができる。
【００６７】
なお、学習部３２３は、学習済みモデル１５３１Ｂを構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル１５３１Ｂに対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル１５３１Ｂを更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル１５３１Ｂは、同じ種類のプリント板１２０Ａ同士で共有するようにしてもよい。換言すれば、機械学習装置３００Ｂは、異なる種類のプリント板１２０Ａ毎に、学習済みモデル１５３１Ｂを構築し、プリント板１２０Ａの種類に応じた学習済みモデル１５３１Ｂを、故障予測装置１５０Ｂに提供するようにしてもよい。
以上、故障予測装置１５０Ｂが備える学習済みモデル１５３１Ｂを生成するための機械学習について説明した。
次に、故障予測装置１５０Ｂについて説明する。
【００６８】
＜故障予測装置１５０Ｂ＞
図１１に示すように、故障予測装置１５０Ｂは、入力部１５１Ａ、判定部１５２Ｂ、記憶部１５３、及び積算部１５４を含んで構成される。ここで、積算部１５４は、学習フェーズで説明したとおりである。
判定部１５２Ｂは、記憶部１５３に記憶されたひずみデータ、温度データ及び積算データのうち、現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを学習済みモデル１５３１Ｂに入力して、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
より具体的には、判定部１５２Ｂは、学習済みモデル１５３１Ｂに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５の組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。そして、判定部１５２Ｂは、少なくとも１つのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５の組合せにおいて「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ｂの図示しない出力装置に出力する。
なお、判定部１５２Ｂは、図６の判定部１５２Ａと同様に、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せとして、例えば、ひずみゲージ１３０と、当該ひずみゲージ１３０に最も近い温度センサ１３５としてもよい。
【００６９】
＜運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ｂの故障予測処理＞
次に、故障予測装置１５０Ｂの故障予測処理に係る動作について説明する。
図１４は、運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ｂの故障予測処理について説明するフローチャートである。なお、図１４のフローチャートのうち、図１０に示したステップと同様の処理については、同じステップ番号を付し、詳細な説明は省略する。
ステップＳ３１において、入力部１５１Ａは、ひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５のそれぞれにより測定されたプリント板１２０Ａにおけるひずみデータ及び温度データを入力し、入力されたひずみデータ及び温度データを記憶部１５３に出力する。
【００７０】
ステップＳ３１１において、積算部１５４は、記憶部１５３に記憶された各ひずみゲージ１３０のひずみデータを用いて、監視対象のプリント板１２０Ａが稼働を開始してからのひずみ量の積算データをひずみゲージ１３０毎に算出し、算出された積算データを記憶部１５３に出力する。
【００７１】
ステップＳ３２１において、判定部１５２Ｂは、記憶部１５３に記憶されたひずみデータ、温度データ及び積算データのうち、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを、学習済みモデル１５３１Ｂに入力し、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。
【００７２】
ステップＳ３３において、判定部１５２Ｂは、ステップＳ３２１の判定において、「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せがあったか否かを判定する。「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがあった場合、ステップＳ３４に進み、「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがなかった場合、ステップＳ３１に移る。
【００７３】
ステップＳ３４において、判定部１５２Ｂは、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ｂの図示しない出力装置に出力する。
【００７４】
以上により、第３の実施形態に係る故障予測装置１５０Ｂは、予め、任意のプリント板において故障した日から１年より長い１３か月の期間に亘って測定されたひずみデータ、温度データ及び積算データ（状態データ）を用いて、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして１か月前までのひずみデータ、温度データ及び積算データを、各基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データとして抽出し、抽出した複数の基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データを入力データとし、当該複数の基点日のひずみデータ、温度データ及び積算データの組合せのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル１５３１Ｂに、監視対象のプリント板１２０Ａにおいて取得された現在を基点とする過去１か月分のひずみデータ、温度データ及び積算データを入力することで、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
これにより、故障予測装置１５０Ｂは、半田接合部４０の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部４０の不良の予兆を検知することができる。そして、故障予測装置１５０Ｂは、監視対象のプリント板１２０Ａの半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０Ｂが動作不良を起こす前に、工作機械１００が稼働していない時間にプリント板１２０Ａを交換することができ、工作機械１００のダウンタイムを削減することができる。
以上、第３の実施形態について説明した。
【００７５】
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態では、状態データとして、プリント板おいてセンサ部により測定されたひずみデータを用いてプリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データ、及びプリント板における温度を示す温度データを例示する。そして、この点が、第１の実施形態と異なる。
以下に、第４の実施形態について説明する。
【００７６】
図１５は、第４の実施形態に係る数値制御システムの機能的構成例を示す機能ブロック図である。なお、図１１と同様の機能を有する機能ブロックについては、同じ符号を付し、その説明は省略する。
図１５に示すように、工作機械１００には、プリント板１２０Ａが実装された制御装置１１０Ｃが組み込まれる。
制御装置１１０Ｃは、後述するように、運用フェーズにおいて故障予測装置１５０Ｃに含まれる。
故障予測装置１５０Ｃを説明する前に、学習済みモデルを生成するための機械学習について説明する。
【００７７】
＜学習フェーズにおける制御装置１１０Ｃ＞
制御装置１１０Ｃは、学習フェーズにおいて、図１の制御装置１１０と同様に、機械学習を行うために必要となる教師データを収集する。このため、制御装置１１０Ｃは、前述したように、実装されるプリント板１２０Ａに配置されたｎ個のひずみゲージ１３０及びｍ個の温度センサ１３５により測定された、プリント板１２０Ａが実装された環境の状態を示す状態データを、プリント板１２０Ａから取得する。また、制御装置１１０Ｃは、プリント板１２０Ａが稼働を開始してからのひずみ量の積算データを、状態データとして取得する。制御装置１１０Ｃは、取得した状態データを、工作機械１００Ｃの図示しない通信部を介してサーバ２００に出力する。
学習フェーズにおける制御装置１１０Ｃは、入力部１５１Ａと、記憶部１５３と、積算部１５４と、を備える。学習フェーズにおける制御装置１１０Ｃは、判定部１５２Ｂ及び学習済みモデル１５３１Ｃを備えなくてもよい。
【００７８】
＜機械学習装置３００Ｃ＞
機械学習装置３００Ｃは、図１５に示すように、入力データ生成部３３１、ラベル生成部３３２、及び学習部３３３を有する。
入力データ生成部３３１は、温度データ抽出部３４１、及び積算データ抽出部３４２を有する。
より具体的には、入力データ生成部３３１は、学習フェーズにおいて、任意のプリント板において故障時から１年より長い１３か月の期間に亘って測定された積算データ及び温度データをサーバ２００から取得してもよい。
入力データ生成部３３１は、温度データ抽出部３４１により抽出された各基点日の温度データ、及び積算データ抽出部３４２により抽出された各基点日の積算データのうち、同じ基点日の積算データ及び温度データを１組とし、３６５パターンの基点日の積算データ及び温度データを入力データとして生成する。入力データ生成部３３１は、生成した入力データを記憶部３０４に対して出力する。
【００７９】
ラベル生成部３３２は、入力データの３６５パターンの基点日の積算データ及び温度データのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータ（正解データ）として生成する。ラベル生成部３３２は、生成したラベルデータを記憶部３０４に出力する。
より具体的には、ラベル生成部３３２は、例えば、３６５パターンの基点日の積算データ及び温度データのうち、故障した日から１週間に含まれる積算データ及び温度データを少なくとも１つ含む場合、「１週間以内に故障が発生する」とし、故障した日から１週間に含まれる積算データ及び温度データを含まない場合、「１週間以内に故障が発生しない」とするラベルデータを生成する。
【００８０】
学習部３３３は、上述の入力データとラベルとの組を訓練データとして記憶部３０４から受け付け、受け付けた訓練データを用いて、教師あり学習を行うことにより、監視対象のプリント板１２０Ａにおける現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データに基づいて、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する学習済みモデル１５３１Ｃを構築する。
そして、学習部３３３は、構築した学習済みモデル１５３１Ｃを制御装置１１０Ｃに含まれる故障予測装置１５０Ｃに対して提供する。
【００８１】
図１６は、図１５の機械学習装置３００Ｃが構築する学習済みモデル１５３１Ｃの一例を示す図である。ここでは、学習済みモデル１５３１Ｃは、図１６に示すように、現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを入力層として、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを示すデータを出力層とする多層ニューラルネットワークを例示する。
この場合、故障予測装置１５０Ｃは、運用フェーズにおいて、学習済みモデル１５３１Ｃに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定することができる。そして、故障予測装置１５０Ｃは、例えば、少なくとも１つの組合せのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５の現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データに対して、「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、１週間以内にプリント板１２０Ａにおいて半田接合部４０の不良が発生する予兆を予測することができる。
【００８２】
なお、学習部３３３は、学習済みモデル１５３１Ｃを構築した後に、新たな教師データを取得した場合には、学習済みモデル１５３１Ｃに対してさらに教師あり学習を行うことにより、一度構築した学習済みモデル１５３１Ｃを更新するようにしてもよい。
また、学習済みモデル１５３１Ｃは、同じ種類のプリント板１２０Ａ同士で共有するようにしてもよい。換言すれば、機械学習装置３００Ｃは、異なる種類のプリント板１２０Ａ毎に、学習済みモデル１５３１Ｃを構築し、プリント板１２０Ａの種類に応じた学習済みモデル１５３１Ｃを、故障予測装置１５０Ｃに提供するようにしてもよい。
以上、故障予測装置１５０Ｃが備える学習済みモデル１５３１Ｃを生成するための機械学習について説明した。
次に、故障予測装置１５０Ｃについて説明する。
【００８３】
＜故障予測装置１５０Ｃ＞
図１５に示すように、故障予測装置１５０Ｃは、入力部１５１Ａ、判定部１５２Ｃ、記憶部１５３、及び積算部１５４を含んで構成される。
判定部１５２Ｃは、記憶部１５３に記憶された積算データ及び温度データのうち、現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを学習済みモデル１５３１Ｃに入力して、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
より具体的には、判定部１５２Ｃは、学習済みモデル１５３１Ｃに対して、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５の組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを順次に入力することで、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。そして、判定部１５２Ｃは、少なくとも１つのひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５の組合せにおいて「１週間以内に故障が発生する」と判定した場合、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ｃの図示しない出力装置に出力する。
なお、判定部１５２Ｃは、図６の判定部１５２Ａと同様に、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せとして、例えば、ひずみゲージ１３０と、当該ひずみゲージ１３０に最も近い温度センサ１３５としてもよい。
【００８４】
＜運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ｃの故障予測処理＞
次に、故障予測装置１５０Ｃの故障予測処理に係る動作について説明する。
図１７は、運用フェーズにおける故障予測装置１５０Ｃの故障予測処理について説明するフローチャートである。なお、図１７のフローチャートのうち、図１４に示したステップと同様の処理については、同じステップ番号を付し、詳細な説明は省略する。
ステップＳ３１において、入力部１５１Ａは、ひずみゲージ１３０及び温度センサ１３５のそれぞれにより測定されたプリント板１２０Ａにおけるひずみデータ及び温度データを入力し、入力されたひずみデータ及び温度データを記憶部１５３に出力する。
【００８５】
ステップＳ３１１において、積算部１５４は、記憶部１５３に記憶された各ひずみゲージ１３０のひずみデータを用いて、監視対象のプリント板１２０Ａが稼働を開始してからのひずみ量の積算データをひずみゲージ１３０毎に算出し、算出された積算データを記憶部１５３に出力する。
【００８６】
ステップＳ３２２において、判定部１５２Ｃは、記憶部１５３に記憶された積算データ及び温度データのうち、ひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せに応じた現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを、学習済みモデル１５３１Ｃに入力し、「１週間以内に故障が発生する」か、否かを判定する。
【００８７】
ステップＳ３３において、判定部１５２Ｃは、ステップＳ３２２の判定において、「１週間以内に故障が発生する」と判定されたひずみゲージ１３０と温度センサ１３５との組合せがあったか否かを判定する。「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがあった場合、ステップＳ３４に進み、「１週間以内に故障が発生する」と判定された組合せがなかった場合、ステップＳ３１に移る。
【００８８】
ステップＳ３４において、判定部１５２Ｃは、プリント板１２０Ａにおける半田接合部４０の不良の予兆を、制御装置１１０Ｃの図示しない出力装置に出力する。
【００８９】
以上により、第４の実施形態に係る故障予測装置１５０Ｃは、予め、任意のプリント板において故障した日から１年より長い１３か月の期間に亘って測定された積算データ及び温度データ（状態データ）を用いて、故障した日を上限とし当該故障した日から１年前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして１か月前までの積算データ及び温度データを、各基点日の積算データ及び温度データとして抽出し、抽出した複数の基点日の積算データ及び温度データを入力データとし、当該複数の１か月分の積算データ及び温度データの組合せのそれぞれが、１週間以内に故障が発生するか否か、を示すデータをラベルデータとする訓練データにより教師あり学習を行って取得された学習済みモデル１５３１Ｃに、監視対象のプリント板１２０Ａにおいて取得された現在を基点とする過去１か月分の積算データ及び温度データを入力することで、１週間以内に故障が発生するか否かを判定する。
これにより、故障予測装置１５０Ｃは、半田接合部４０の不良により加工中にＣＮＣが動作不良を起こす前に、半田接合部４０の不良の予兆を検知することができる。そして、故障予測装置１５０Ｃは、監視対象のプリント板１２０Ａの半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０Ｃが動作不良を起こす前に、工作機械１００が稼働していない時間にプリント板１２０Ａを交換することができ、工作機械１００のダウンタイムを削減することができる。
以上、第４の実施形態について説明した。
【００９０】
以上、第１の実施形態から第４の実施形態について説明したが、故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）、及び機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）は、上述の実施形態に限定されるものではなく、目的を達成できる範囲での変形、改良等が含まれる。
【００９１】
＜変形例１＞
上述の第１の実施形態から第４の実施形態では、機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）は、工作機械１００と異なる装置として例示したが、これに限られない。機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）の一部又は全部の機能を、工作機械１００や制御装置１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ）が備えるようにしてもよい。
【００９２】
＜変形例２＞
上述の第１の実施形態から第４の実施形態では、故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）は、制御装置１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ）に含まれたが、これに限定されない。故障予測装置１５０の入力部１５１（１５１Ａ）、判定部１５２（１５２Ａ、１５２Ｂ、１５２Ｃ）、記憶部１５３（１５３Ａ、１５３Ｂ、１５３Ｃ）、及び積算部１５４の一部又は全部を、工作機械１００や、プリント板１２０（１２０Ａ）が備えるようにしてもよい。
あるいは、入力部１５１（１５１Ａ）、判定部１５２（１５２Ａ、１５２Ｂ、１５２Ｃ）、記憶部１５３（１５３Ａ、１５３Ｂ、１５３Ｃ）、及び積算部１５４の一部又は全部を、例えば、サーバ２００が備えるようにしてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、故障予測装置の各機能を実現してもよい。
さらに、故障予測装置は、故障予測装置の各機能を適宜複数のサーバに分散される、分散処理システムとしてもよい。
【００９３】
＜変形例３＞
また例えば、上述の第１の実施形態から第４の実施形態では、ひずみデータ、温度データ及び積算データは、サーバ２００に送信されたが、これに限定されない。サーバ２００は、ネットワーク等を介して接続された複数の工作機械１００における制御装置１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ）に実装されたプリント板１２０（１２０Ａ）のひずみデータ、温度データ及び積算データを集中管理してもよい。
【００９４】
＜変形例４＞
また例えば、第１の実施形態から第４の実施形態では、「所定期間」を１年とし、「第１期間」を「１年」とし、「第２期間」を「１か月」とし、及び「第３期間」を「１週間」としたがこれに限定されない。「所定期間」、「第１期間」、「第２期間」、及び「第３期間」は、工作機械１００が設置される工場の環境等に応じて適宜設定してもよい。
【００９５】
なお、第１の実施形態から第４の実施形態における、故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）、及び機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）に含まれる各機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【００９６】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Ｎｏｎ-ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は、無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００９７】
なお、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００９８】
以上を換言すると、本開示の機械学習装置、故障予測装置、制御装置、及びプリント板は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
【００９９】
（１）本開示の機械学習装置３００は、産業機械（工作機械１００）を制御する制御装置１１０に実装される任意のプリント板において、故障した日までの所定期間より長い第１期間に亘って測定されたプリント板１２０が実装された環境の状態を示す状態データを用いて、故障した日を上限とし故障した日から所定期間前の日を下限とする範囲に含まれる日の各々を基点日にして第１期間より短い第２期間を過去に遡った範囲の状態データの集合を、各基点日の状態データとして抽出し、抽出した複数の基点日の状態データを入力データとして生成する入力データ生成部３０１と、複数の基点日の状態データのうち、故障した日から第２期間の長さ以下の第３期間に含まれる状態データを少なくとも１つ含む場合、基点日から第３期間内に故障が発生するとし、故障した日から第３期間に含まれる状態データを含まない場合、基点日から第３期間内に故障が発生しないとするラベルデータを生成するラベル生成部３０２と、入力データ生成部３０１により生成された入力データと、ラベル生成部３０２により生成されたラベルデータと、を用いて、教師あり学習を実行し、学習済みモデル１５３１を生成する学習部３０３と、を備える。
この機械学習装置３００によれば、プリント板１２０の半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０が動作不良を起こす前に、プリント板１２０における半田接合部４０の不良の発生を予測する、学習済みモデル１５３１を構築することができる。
【０１００】
（２）状態データは、プリント板においてセンサ部（ひずみゲージ１３０）により測定されたひずみデータを含んでもよい。
そうすることで、機械学習装置３００は、学習済みモデル１５３１を構築することができる。
【０１０１】
（３）状態データは、プリント板においてセンサ部（ひずみゲージ１３０）により測定されたひずみデータ、及びプリント板において温度センサ１３５により測定された温度データを含んでもよい。
そうすることで、機械学習装置３００Ａは、学習済みモデル１５３１Ａを構築することができる。
【０１０２】
（４）状態データは、プリント板においてセンサ部（ひずみゲージ１３０）により測定されたひずみデータ、プリント板において温度センサ１３５により測定された温度データ、及びプリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データを含んでもよい。
そうすることで、機械学習装置３００Ｂは、学習済みモデル１５３１Ｂを構築することができる。
【０１０３】
（５）状態データは、プリント板においてセンサ部（ひずみゲージ１３０）により測定されたひずみデータを用いてプリント板が稼働を開始してからのひずみ量の積算データ、及びプリント板において温度センサ１３５により測定された温度データを含でもよい。
そうすることで、機械学習装置３００Ｃは、学習済みモデル１５３１Ｃを構築することができる。
【０１０４】
（６）故障した日までの所定期間より長い第１期間に亘って測定されたプリント板１２０が実装された環境の状態を示す状態データは、サーバ２００に記憶されてもよい。
そうすることで、プリント板１２０が稼働開始してから故障するまでの期間に、測定された全ての状態データを取得することができる。
【０１０５】
（７）本開示の故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）は、機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）により学習して取得された学習済みモデル１５３１（１５３１Ａ、１５３１Ｂ、１５３１Ｃ）と、状態データを記憶する記憶部１５３と、記憶部１５３に記憶された状態データのうち、現在を基点にして第２期間前までの過去に遡った範囲の状態データを学習済みモデル１５３１（１５３１Ａ、１５３１Ｂ、１５３１Ｃ）に入力して、プリント板１２０において第３期間内に故障が発生するか否かを判定する判定部１５２と、を備える。
この故障予測装置によれば、プリント板１２０の半田接合部４０の不良により加工中に制御装置１１０が動作不良を起こす前に、プリント板１２０における半田接合部４０の不良の発生を予測することができる。
【０１０６】
（８）故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）は、機械学習装置３００（３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃ）を備えてもよい。
そうすることで、上述の（１）から（６）のいずれかと同様の効果を奏することができる。
【０１０７】
（９）本開示の制御装置１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ）は、故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）を備えてもよい。
この制御装置１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ）によれば、上述の（７）又は（８）と同様の効果を奏することができる。
【０１０８】
（１０）本開示のプリント板１２０、１２０Ａは、故障予測装置１５０（１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ）を備えてもよい。
このプリント板１２０、１２０Ａによれば、上述の（７）又は（８）と同様の効果を奏することができる。
【符号の説明】
【０１０９】
１００  工作機械
１１０  制御装置
１５０  故障予測装置
２００  サーバ
３００  機械学習装置
１２０  プリント板
１５１  入力部
１５２  判定部
１３０  ひずみゲージ
１５３１  学習済みモデル
【図１】
2020170738.tif 000003
【図２Ａ】
2020170738.tif 000004
【図２Ｂ】
2020170738.tif 000005
【図３】
2020170738.tif 000006
【図４】
2020170738.tif 000007
【図５】
2020170738.tif 000008
【図６】
2020170738.tif 000009
【図７】
2020170738.tif 000010
【図８】
2020170738.tif 000011
【図９】
2020170738.tif 000012
【図１０】
2020170738.tif 000013
【図１１】
2020170738.tif 000014
【図１２】
2020170738.tif 000015
【図１３】
2020170738.tif 000016
【図１４】
2020170738.tif 000017
【図１５】
2020170738.tif 000018
【図１６】
2020170738.tif 000019
【図１７】
2020170738.tif 000020