(57)【要約】【課題】大きなコストを掛けることなく効率よく機械学習を行い、その学習結果を用いて様々な産業機械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。【解決手段】本発明の状態判定装置１は、産業機械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が取得した産業機械に係るデータに基づいて、該産業機械に係るデータの内の物理量の時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを作成し、該複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する学習データ抽出部３２と、学習データ抽出部３２が抽出した学習データを用いた機械学習を行い、学習モデルを生成する学習部１１０と、を備える。【選択図】図２
2020128013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
産業機械における動作状態を判定する状態判定装置であって、
前記産業機械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産業機械に係るデータに基づいて、前記産業機械に係るデータの内の物理量の時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを作成し、前記複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する学習データ抽出部と、
前記学習データ抽出部が抽出した学習データを用いた機械学習を行い、学習モデルを生成する学習部と、
を備えた状態判定装置。
【請求項２】
前記学習部が生成した学習モデルを用いた前記産業機械の動作状態の推定を行う推定部を更に備える、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記学習データ抽出部が時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する条件は、
所定の時間または時系列データの範囲内のデータ数として記憶する抽出条件記憶部を更に備える、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記産業機械は射出成形機であり、
前記データ取得部が取得する時系列データは、前記射出成形機の成形工程である型閉工程、型締工程、射出工程、保圧工程、計量工程、型開工程、突出工程、サイクル開始、サイクル終了を識別する情報のうち少なくとも１つを含み、
前記射出成形機を駆動する原動機の電流、電圧、トルク、位置、速度、加速度、前記射出成形機の成形動作に係る圧力、温度、流量、流速のうち少なくとも１つを含む、
請求項１又は２に記載の状態判定装置。
【請求項５】
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つである、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記データ取得部が取得する時系列の物理量は、有線または無線のネットワークによって接続され複数の産業機械が有する物理量のうち少なくとも１つである、
請求項１又は２に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記産業機械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に記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記産業機械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に記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記産業機械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産業機械に運転の停止、減速、又は原動機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に記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記産業機械を駆動する原動機は、電動機、油圧シリンダ、油圧モータ、空気モータのいずれかであり、
前記産業機械を駆動する伝達機構は、ボールネジ、歯車、プーリ、ベルトのうち少なくとも１つを含む、
請求項１又は２に記載の状態判定装置。
【請求項１１】
産業機械における動作状態を判定する状態判定方法であって、
前記産業機械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産業機械に係るデータに基づいて、前記産業機械に係るデータの内の物理量の時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを作成し、前記複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する学習データ抽出ステップと、
前記学習データ抽出ステップで抽出した学習データを用いた機械学習を行い、学習モデルを生成する学習ステップと、
を実行する状態判定方法。
【請求項１２】
前記学習ステップで生成した学習モデルを用いた前記産業機械の動作状態の推定を行う推定ステップを更に実行する、
請求項１１に記載の状態判定方法。
【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、特に産業機械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。産業機械としては、射出成形機、工作機械、鉱山機械、木工機械、農業機械、建設機械などがある。
【０００３】
例えば、産業機械の一種である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あった。
【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等の作業で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を検出したり、樹脂がスクリュ後方へ逆流する現象を検出したりすることで、異常を診断する方法が知られている。
【０００５】
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。更に、特許文献４には、複数の時系列データを機械学習して特徴ベクトルをクラスタリングする学習手法が示されている。
【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
【特許文献４】特開２０１８−０９７６１６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、射出成形機等の産業機械の駆動部を構成する要素の諸元が異なる機械では、該機械を構成する機材や、該機械で取り扱われる部材等は様々であり、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診断ができないという課題がある。例えば、射出成形機を構成する可動部の機材の種類、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、あるいは、射出成形機の付帯設備である金型、金型温調機、樹脂乾燥機などの種類が機械学習による学習モデル作成時の学習条件と異なる場合、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状態判定を正しく行えないことがあった。
【０００８】
ここで、機械学習の診断精度をあげるには、機械学習の学習モデルを作成する際に、多種多様な学習条件を準備して機械学習させる手段がある。しかしながら、多種多様な射出成形機、樹脂、付帯設備、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という課題がある。
【０００９】
そのため、産業機械から取得した測定値に基づいて大きなコストを掛けることなく効率よく機械学習を行い、その学習結果を用いて様々な産業機械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が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様による状態判定装置では、産業機械から取得した時系列データ（電流、速度等）に関して、時系列データを所定のデータ数単位または時間単位で時間軸方向にスライド（シフト）させることによって複数の学習データを作成し、１つの時系列データより生成した複数の学習データを機械学習することによって、機械学習時の過学習を回避した汎用的な学習モデルを導き、高精度の動作状態や異常度の推定を実現し、前記の課題を解決する。
【００１１】
そして、本発明の一態様は、産業機械における動作状態を判定する状態判定装置であって、前記産業機械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産業機械に係るデータに基づいて、前記産業機械に係るデータの内の物理量の時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを作成し、前記複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する学習データ抽出部と、前記学習データ抽出部が抽出した学習データを用いた機械学習を行い、学習モデルを生成する学習部と、を備えた状態判定装置である。
【００１２】
本発明の他の態様は、産業機械における動作状態を判定する状態判定方法であって、前記産業機械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産業機械に係るデータに基づいて、前記産業機械に係るデータの内の物理量の時系列データを時間軸方向にスライドさせた複数の部分的な時系列データを作成し、前記複数の部分的な時系列データを含む複数の学習用のデータを抽出する学習データ抽出ステップと、前記学習データ抽出ステップで抽出した学習データを用いた機械学習を行い、学習モデルを生成する学習ステップと、を実行する状態判定方法である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一態様により、１つの時系列データを効率的に使用することによって、多種多様な時系列データを収集する作業を軽減し、効率的に学習データを収集することを実現することができる。また、１つの時系列データより複数の学習データを生成して機械学習を行うことで、機械学習の判定精度の向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【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】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３】学習データ抽出部による学習用のデータの作成について説明する図である。
【図４】学習データ抽出部によるスライドさせた時系列データを作成する処理の例を示す図である。
【図５】学習データ抽出部によるスライドさせた時系列データを作成する他の処理の例を示す図である。
【図６】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】
【００１５】
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、例えば産業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、本実施形態の状態判定装置１は、産業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３、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、状態判定装置１を、産業機械としての射出成形機を制御する制御装置と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。なお、以下の各実施形態では、産業機械として射出成形機を例に取り説明するが、本発明の状態判定装置１が状態を判定する対象とする産業機械としては、射出成形機、工作機械、ロボット、鉱山機械、木工機械、農業機械、建設機械等を対象とすることができる。
【００１６】
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。
【００１７】
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、ネットワーク７を介して射出成形機２から取得された静的データ（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た物理量（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７を介して他のコンピュータ等から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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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で取得可能な各種情報（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、他の装置に対してネットワーク７等を介して送信する。
【００２２】
図２は、一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、機械学習を行う段階において、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る。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。
【００２３】
本実施形態の状態判定装置１は、データ取得部３０、学習データ抽出部３２、前処理部３４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、推定部１２０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、取得データから学習用のデータを抽出する条件が記憶される抽出条件記憶部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。
【００２４】
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、樹脂の種類等の静的データ、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、射出成形機２の成形動作に係る金型の温度、樹脂の流量、流速、圧力等の各種物理量の時系列データ、射出成形機２の成形工程である型閉工程、型締工程、射出工程、保圧工程、計量工程、型開工程、突出工程、サイクル開始、サイクル終了を識別する情報（時間と関連付けられて取得されるため、これらも一種の時系列データと言える）、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サイクルの成形工程の範囲）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を介して管理装置３や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。
【００２５】
学習データ抽出部３２は、学習部１１０による機械学習の段階において、抽出条件記憶部５２に記憶された抽出条件に基づいて、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）取得データから学習に用いるデータを抽出する機能手段である。抽出条件記憶部５２には、抽出する１つの時系列データの時間幅Ｗｄ（例えば、１サイクルの成形工程の範囲に一致する時間）、時系列データをスライド（シフト）させるスライド量Δｔが予め設定されている。スライド量Δｔの設定値は、例えば、時間幅Ｗｄより小さな数値としたり、射出成形機２の成形工程である型閉工程、型締工程、射出工程、保圧工程、計量工程、型開工程、突出工程に一致する時間を設定しても良い。なお、スライド量Δｔの設定単位は、時間単位で設定しても良いし、取得データのデータ数単位としても良い。
【００２６】
学習データ抽出部３２は、図３に示すように、取得データ記憶部５０に記憶されるそれぞれの取得データについて、該取得データに含まれる時系列データを時間軸上でスライドさせた複数の時系列データを作成し、作成した複数の時系列データをそれぞれ含む複数の取得データを学習用のデータとして抽出する。ここで言うところの、時系列データを時間軸上でスライドさせた時系列データを作成するとは、図４に示すように、対象となる一連の時系列データについて、時間幅Ｗｄで開始時刻を所定のスライド量Δｔずつずらした部分的な時系列データを作成することを意味する。
【００２７】
取得データは、例えば時間の推移に伴い変化しない静的データと、時間の推移に伴う変化を記録する時系列データを含んでいる。学習データ抽出部３２は、この内の時系列データから、時間軸上でスライドさせた複数の時系列データを作成し、それぞれを静的データと組み合わせた複数の取得データを抽出する。例えば、静的データとして機種名：ＦＮ−１、樹脂の種類：ＲＥ１を含み、時系列データとして電流：ＥＣｉを含む取得データ（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉ）を学習用のデータの抽出対象とした時、抽出条件記憶部５２に記憶された抽出条件において時間幅Ｗｄでスライド量Δｔずつスライドさせた時系列データを作成するように設定されていた場合、学習データ抽出部３２は、時系列データＥＣｉを時間軸上でΔｔずつスライドさせた時間幅Ｗｄの時系列データＥＣｉ1〜ＥＣｉnを作成し、これらと静的データＦＮ−１及びＲＥ１を組み合わせたｎ個のデータ（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉ1）〜（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉn）を学習用のデータとして抽出する。
【００２８】
他の例として、例えば、静的データとして機種名：ＦＮ−１、樹脂の種類：ＲＥ１を含み、時系列データとして電流：ＥＣｉ、圧力：ＰＲ含む取得データ（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉ，ＰＲ）を学習用のデータの抽出対象とした時、抽出条件記憶部５２に記憶された抽出条件において時間幅Ｗｄでスライド量Δｔずつスライドさせた時系列データを作成するように設定されていた場合、学習データ抽出部３２は、時系列データＥＣｉから時間軸上でΔｔずつスライドさせた時間幅Ｗｄの時系列データＥＣｉ1〜ＥＣｉnを作成すると共に、時系列データＰＲを時間軸上でΔｔずつスライドさせた時間幅Ｗｄの時系列データＰＲ1〜ＰＲn作成し、これらと静的データＦＮ−１及びＲＥ１を組み合わせたｎ個のデータ（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉ1，ＰＲ1），（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉ2，ＰＲ2）〜（ＦＮ−１，ＲＥ１，ＥＣｉn，ＰＲn）を学習用のデータとして抽出する。このように、取得データに複数の時系列データが含まれている場合には、それぞれの時系列データに基づいて作成した部分的な時系列データは、同じスライド量だけスライドさせた時系列データを組にして学習用データを作成する。これは、複数の時系列データが含まれる場合には、同じ時刻におけるそれぞれの時系列データの変化を学習することに意味があるからである。
【００２９】
なお、図５に示すように、抽出条件記憶部５２には、更に取得データに含まれる時系列データから作成する部分的な時系列データの抽出開始位置Ｓｔを含んでいても良い。抽出開始位置Ｓｔは、例えば射出成形機２の動作における所定の工程やサイクルの開始タイミング等で設定するようにしても良いし、該工程やサイクルの開始タイミングに所定の時間幅Δｔdを加えたもの設定するようにしても良い。
これらの時系列データの抽出開始位置Ｓｔを、時系列データの時間幅Ｗｄ及びスライド量Δｔと合わせて設定することで、例えば、取得データ記憶部５０に記憶される時系列データの中から所定の工程が現れる波形（例えば、図４における電流値の波形が上下に振れた射出工程）を含む複数の部分的な時系列データを学習用のデータとして抽出することができる。
【００３０】
前処理部３４は、機械学習装置１００による機械学習の段階において、学習データ抽出部３２が抽出した学習用のデータに基づいて、機械学習装置１００による学習に用いられる学習データを作成する。前処理部３４は、学習データ抽出部３２から入力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する。例えば、前処理部３４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の組を学習データとして作成し、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の組を学習データとして作成する。
【００３１】
また、前処理部３４は、機械学習装置１００による推定の段階において、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）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）して、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。
【００３２】
学習部１１０は、学習データ抽出部３２が抽出した学習用のデータに基づいて前処理部３４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、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  ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ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。
【００３３】
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から取得された取得データを学習データ抽出部３２、前処理部３４が処理して得ら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３４が処理して得られた状態データＳが、正常状態の動作時に取得された状態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、取得データを学習データ抽出部３２、前処理部３４が処理して得られた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３４が処理して得られた状態データＳを学習モデルに入力して、状態データＳ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。
【００３４】
推定部１２０は、前処理部３４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３４より得られた状態データ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、又は原動機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。
【００３５】
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ついて、学習データ抽出部３２が取得データに含まれる時系列データを抽出条件記憶部５２に記憶されている抽出条件に従って時間軸上でスライドさせた複数の時系列データを作成することで、１つの取得データから複数の学習用のデータが作成される。このようにして、限られた射出成形機２の動作から得られた所定数の取得データから多くの学習データを作成することができるので、機械学習装置１００に含まれる学習部１１０は、大きなコストを掛けること無く、様々な産業機械の保守を補助するために効率よく学習を進めることができると共に、時間軸方向への波形のズレに対して柔軟に対応可能な学習モデルを生成することができる。
【００３６】
本実施形態による状態判定装置１は、ロボットや工作機械等の産業機械に係る状態判定を行う場合に適用することができるが、例えば運転開始時や運転条件変更時などにおいて不安定な挙動をする産業機械において好適に用いることができる。特に射出成形機の動作は、同じ射出条件で運転を行う場合でも、機械内部の状態や外部の状態に応じて機械の動作に遅れが生じたりすることがある。この様な場合であっても、射出成形機の成形動作自体は正常なものであるため、そのようなデータを異常として判定しないように、正常な動作としての学習するための学習用のデータが必要となる。本実施形態による状態判定装置１は、この様に機械の動作に遅れが発生した場合のデータ等を特に取得しなくとも、一般的に取得できる取得データから、時系列データをスライドさせて複数の学習用データを生成できるため、特に射出成形機における状態判定に有用である。
【００３７】
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。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、射出成形機が備える制御装置上に状態判定装置１を実装しても良い。
【符号の説明】
【００３８】
１  状態判定装置
２  射出成形機
３  管理装置
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  学習データ抽出部
３４  前処理部
５０  取得データ記憶部
５２  抽出条件記憶部
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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