(57)【要約】【課題】  処理装置の稼働状況を管理する。【解決手段】  金属材料に熱処理または表面加工などの処理を行う処理装置１０に、送信装置１１を取り付ける。送信装置１１は、処理装置１０から温度、圧力等の状態量を取得し、ネットワークＮＥを介してサーバ３０に送信する。サーバ３０では、センサ情報を逐次、蓄積し、予め用意された各処理装置１０の加工プロファイルと比較して、処理装置１０がどのフェーズで稼働しているかを判断することができる。また、センサ情報他のデータベースを用いた機械学習により、処理装置１０の故障時期、メンテナンスの時期を予測することができる。また、品質の予測、加工プロファイルの設定などを行うことができる。また、ワークに対して加工履歴を関連づけて記憶することにより、品質の異常が生じたときに、いずれの加工が原因かを探求することができる。【選択図】  図１
2020013464.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
前記処理装置で実現されるべき稼働状況を前記状態量で表した加工プロファイルを予め記憶する加工データベースと、
前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置の稼働状況を管理する稼働状況管理部と、を備える稼働管理システム。
【請求項２】
請求項１記載の稼働管理システムであって、
前記送信装置は、前記センサ情報に基づいて前記処理装置の稼働状況が異常であると判断されるときに前記送信を行う稼働管理システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の稼働管理システムであって、
管理対象となる前記処理装置は複数存在し、
該処理装置および前記センサ情報は、特定のユーザと対応づけて該移動管理システムに記憶されており、
前記稼働状況管理部は、前記稼働状況を表す情報を、該処理装置に対応づけられた前記特定のユーザに対してのみ提供し、
さらに、前記特定のユーザとの対応関係に関わらず前記センサ情報を用いて人工知能用の学習データを生成する学習データ生成部を備える稼働管理システム。
【請求項４】
請求項１〜３いずれか記載の稼働管理システムであって、
前記加工プロファイルは、前記稼働状況を所定のフェーズに分けて、各フェーズにおける前記状態量を記憶しており、
前記稼働状況管理部は、前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置が稼働している前記フェーズを特定する稼働管理システム。
【請求項５】
請求項４記載の稼働管理システムであって、
前記稼働状況管理部は、前記フェーズごとに異なる表示態様とすることにより、前記各処理装置がいずれのフェーズにあるのかを視覚的に把握可能な表示を行う稼働管理システム。
【請求項６】
請求項５記載の稼働管理システムであって、
前記稼働状況管理部は、各時間帯における前記処理装置の現在および過去のフェーズを示すとともに、前記加工プロファイルに基づいて将来予定されるフェーズを表示する稼働管理システム。
【請求項７】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
管理対象となる処理装置が複数存在し、
前記金属材料と、各処理装置において該金属材料に施された処理に対するセンサ情報とを関連づけて記憶するワークデータベースと、
指定された金属材料に対する処理の履歴を、該ワークデータベースを参照して出力する加工履歴管理部とを備える稼働管理システム。
【請求項８】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記センサ情報を説明変数、前記品質を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
新たに前記熱処理または表面改質を施された金属材料について、前記センサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、その品質を予測する品質予測部とを備える稼働管理システム。
【請求項９】
請求項８記載の稼働管理システムであって、
前記品質予測部は、品質に異常が予測される場合には、所定のアラートを報知する稼働管理システム。
【請求項１０】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記品質を説明変数、該品質を実現するセンサ情報を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべき前記熱処理または表面改質の品質に対する要求に基づき、前記学習モデルを用いて、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報を加工プロファイルとして設定する加工プロファイル設定部とを備える稼働管理システム。
【請求項１１】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記処理装置に指示された加工プロファイルと、前記センサ情報とに基づいて、機械学習により、前記加工プロファイルと、前記センサ情報を説明変数とし、両者のずれの異常度を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべきものとして指示された加工プロファイルと、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、両者のずれの異常度を求めるとともに、該異常度の過去から現在に至る経緯に基づいて、前記処理装置の将来の異常度の推移を推測する故障予測部を備える稼働管理システム。
【請求項１２】
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムに対して前記処理装置の稼働状況を表す所定の状態量を送信するための送信装置であって、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信する受信部と、
前記状態量を一時的に記憶するバッファと、
前記バッファに記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信する通信部と、を備える送信装置。
【請求項１３】
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
前記処理装置で実現されるべき稼働状況を前記状態量で表した加工プロファイルを加工データベースに予め記憶するステップと、
前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置の稼働状況を管理する稼働状況管理ステップとを備え、
前記加工プロファイルは、前記稼働状況を所定のフェーズに分けて、各フェーズにおける前記状態量を記憶するステップであり、
前記稼働状況管理ステップは、前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置が稼働している前記フェーズを特定するステップである稼働管理方法。
【請求項１４】
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う複数の処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
前記金属材料と、各処理装置において該金属材料に施された処理に対するセンサ情報とをワークデータベースに関連づけて記憶するステップと、
指定された金属材料に対する処理の履歴を、該ワークデータベースを参照して出力する加工履歴管理ステップとを備える稼働管理方法。
【請求項１５】
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記センサ情報を説明変数、前記品質を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成ステップと、
新たに前記熱処理または表面改質を施された金属材料について、前記センサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、その品質を予測する品質予測ステップとを備える稼働管理方法。
【請求項１６】
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記品質を説明変数、該品質を実現するセンサ情報を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成ステップと、
金属材料に対して新たに施すべき前記熱処理または表面改質の品質に対する要求に基づき、前記学習モデルを用いて、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報を加工プロファイルとして設定する加工プロファイル設定ステップとを備える稼働管理方法。
【請求項１７】
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記処理装置に指示された加工プロファイルと、前記センサ情報とに基づいて、機械学習により、前記加工プロファイルと、前記センサ情報を説明変数とし、両者のずれの異常度を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべきものとして指示された加工プロファイルと、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、両者のずれの異常度を求めるとともに、該異常度の過去から現在に至る経緯に基づいて、前記処理装置の将来の異常度の推移を推測する故障予測ステップを備える稼働管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金属材料には、焼入れ、焼き戻し、焼きなまし、焼きならしなどの熱処理が施される。また、窒化処理や被膜の形成などの表面処理も施される。これらの加工は、それぞれ炉装置やＣＶＤ装置などを用いて施されることになるが、それぞれの加工において、温度や圧力などの加工プロファイルが相違し、所要時間も相違する。また、加工後にワーク、即ち被加工物を取り出すまでに炉装置、ＣＶＤ装置を冷却する必要もある。このように加工内容に応じて、各装置の稼働状況が相違するため、その稼働状況の管理を効率的に行うことが求められる。
炉装置の稼働効率を向上させる技術として、特許文献１は、材料の搬送および熱処理における温度管理などを自働的に処理する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２１４２２１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、金属の熱処理や表面処理の加工は、多種多様な工程があるため、まずそれぞれの処理装置が、予定された加工プロファイルで加工しているか否かの監視を行うことも容易ではなかった。また、処理装置で実現されている加工プロファイルが、予定されていたものとずれている場合に、品質にどの程度の影響があるのかを予測することも困難であった。さらに、加工結果に対する品質の要求も多様であり、これを実現する加工プロファイルを設定することも容易ではなかった。
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、金属の熱処理や表面処理を施す処理装置について、その稼働状況を管理するための管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、第１の態様として、
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
前記処理装置で実現されるべき稼働状況を前記状態量で表した加工プロファイルを予め記憶する加工データベースと、
前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置の稼働状況を管理する稼働状況管理部と、を備える稼働管理システムと構成することができる。
【０００６】
熱処理としては、焼入れ、焼き戻し、焼きなまし、焼きならしなどが挙げられ、表面処理としては、窒化処理や被膜形成処理などが挙げられる。
監視対象となる処理装置は、熱処理用の炉装置、表面処理用のＣＶＤ装置などが挙げられる。処理装置は、１台でもよいし、複数台でも良い。
送信装置も稼働管理システムの一部を構成するものである。送信装置が取得するセンサ情報は、処理装置自体が既に検出している情報を利用するものとしてもよいし、処理装置に新たなセンサを設けるようにしてもよい。
送信装置以外の構成要素であるセンサ情報データベース、加工データベース、稼働状況管理部は、１台または複数台のサーバまたは専用装置など、送信装置と別体のハードウェアとして構成することができるが、送信装置と一体化する構成を排除するものではない。
状態量としては、処理装置の温度、圧力、揺動などが挙げられる。さらに多くの状態量を対象としてもよい。
【０００７】
本発明によれば、送信装置を介して処理装置の稼働状況を状態量という客観的なデータ、即ちセンサ情報として取得することができる。また、本発明では、予め処理装置の加工プロファイルを記憶しているため、得られたセンサ情報を、この加工プロファイルと比較することにより、より正確、適切に処理装置の稼働状況を判断することが可能となる。先に説明した通り、処理装置は、その加工の工程で、温度や圧力が種々変化することになるため、単にセンサ情報を時系列的に取得していたとしても、処理装置が加熱の過程にあるのか、それともその他のフェーズで異常に温度が上昇しているのかを判断することは容易ではない。しかし、本発明のように、予め加工プロファイルが記憶されていれば、これとの比較により、こうした判断を容易に行うことが可能となる。ここに示したのは一例であり、加工プロファイルとセンサ情報の比較は、他にも種々の方法で行うことができ、これによって処理装置の稼働状況をより正確、適切に判断することが可能となるのである。
【０００８】
第１の態様においては、センサ情報は、常時送信されるものとしてもよいが、
前記送信装置は、前記センサ情報に基づいて前記処理装置の稼働状況が異常であると判断されるときに前記送信を行うものとしてもよい。
【０００９】
こうすることにより、センサ情報の送信タイミングを間引くことができる。センサ情報は、処理装置の稼働中に常時取得されるため、これらのセンサ情報を常時送信する態様では、その送信のトラフィックが膨大なものとなるおそれがあるが、送信タイミングを間引くことにより、トラフィックの軽減を図ることが可能となるのである。かかる態様は、特に複数の処理装置を管理対象とする場合に有用性が高い。
異常の判断は、種々の方法で行うことが可能である。例えば、送信装置にも予め加工プロファイルを記憶させておき、当該加工プロファイルに対するセンサ情報のずれが所定値を超えるときに、異常と判断してもよい。また、過去のセンサ情報からの変化率が所定値を超える時に異常と判断してもよい。
上記態様のように送信タイミングを間引く場合であっても、従前得られたセンサ情報の全体を送信することが好ましい。こうすることにより、過去のセンサ情報も活用して、処理装置の稼働状況を管理することが可能となる。もっとも、トラフィック軽減のため、過去のセンサ情報を、その変化が判断できる程度に間引いて送信する態様をとることも可能である。
【００１０】
上記態様では、異常と判断されるときに送信を行う例を示したが、センサ情報は、その他のタイミングで送信するものとしてもよい。例えば、一定の期間ごとに送信する態様とすることができる。また、加工プロファイルにおけるフェーズが切り替わるタイミングとしてもよい。例えば、予熱フェーズから加熱フェーズに切り替わるタイミングなどとすることができる。
【００１１】
第１の態様においては、
管理対象となる前記処理装置は複数存在し、
該処理装置および前記センサ情報は、特定のユーザと対応づけて該移動管理システムに記憶されており、
前記稼働状況管理部は、前記稼働状況を表す情報を、該処理装置に対応づけられた前記特定のユーザに対してのみ提供し、
さらに、前記特定のユーザとの対応関係に関わらず前記センサ情報を用いて人工知能用の学習データを生成する学習データ生成部を備えるものとしてもよい。
【００１２】
本発明の稼働管理システムは、必ずしも単一のユーザが所有または管理する処理装置のみを対象とするものには限られない。複数のユーザが所有または管理する処理装置を対象としてもよい。例えば、異なる会社の処理装置を管理対象としたり、同一の会社内の異なる部署が管理する処理装置を管理対象とする場合が考えられる。
このように複数のユーザが所有、管理する処理装置を対象とする場合、上記態様によれば、センサ情報を各ユーザと対応づけて管理することができる。そして、稼働状況についての情報は、対応づけられたユーザのみに提供することができるため、他のユーザとの間で処理装置の稼働状況に関する秘密を保持することが可能となる。また、人工知能用の学習データを生成する際には、ユーザを問わずにセンサ情報を利用することができるため、より多くの学習データを得ることができ、人工知能による学習の精度を向上させることができる。
上記態様において、センサ情報を特定のユーザと対応づけて記憶する際には、各ユーザに固有の鍵などを用いて暗号化してもよい。こうすることでより稼働状況のセキュリティを向上させることが可能となる。
【００１３】
第１の態様においては、
前記加工プロファイルは、前記稼働状況を所定のフェーズに分けて、各フェーズにおける前記状態量を記憶しており、
前記稼働状況管理部は、前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置が稼働している前記フェーズを特定するものとしてもよい。
【００１４】
処理装置の加工プロファイルは、予熱、加熱、焼入れ他の熱処理、冷却などのフェーズに分けられる。上記態様は、加工プロファイルを、このように各フェーズに分けて記憶するのである。
こうすることにより、処理装置が、いかなるフェーズにあるのかを把握することが可能となる。従って、処理装置を管理する管理者が、それぞれの処理装置の稼働状況を、より理解しやすくなる利点がある。
【００１５】
上述のように、処理装置が稼働しているフェーズを特定する場合には、
前記稼働状況管理部は、前記フェーズごとに異なる表示態様とすることにより、前記各処理装置がいずれのフェーズにあるのかを視覚的に把握可能な表示を行うものとしてもよい。
【００１６】
こうすることにより、管理者が、稼働状況を、より理解しやすくなる利点がある。
フェーズごとの表示態様としては、例えば、稼働状況を表示する際の模様、色などを変化させる方法が挙げられる。
【００１７】
さらに、フェーズごとに異なる表示態様をとる場合、
前記稼働状況管理部は、各時間帯における前記処理装置の現在および過去のフェーズを示すとともに、前記加工プロファイルに基づいて将来予定されるフェーズを表示するものとしてもよい。
【００１８】
例えば、時間を横軸にとり、各時間における稼働状況をフェーズごとに異なる表示態様で表示する方法が挙げられる。現在、過去のフェーズと、将来のフェーズはさらに表示態様を変えても良い。こうすることにより、より視覚的に稼働状況を把握することが可能となる。
また、かかる表示態様においては、複数の処理装置の稼働状況を並列的に示しても良い。
【００１９】
本発明は、第２の態様として、
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
管理対象となる処理装置が複数存在し、
前記金属材料と、各処理装置において該金属材料に施された処理に対するセンサ情報とを関連づけて記憶するワークデータベースと、
指定された金属材料に対する処理の履歴を、該ワークデータベースを参照して出力する加工履歴管理部とを備える稼働管理システムと構成することができる。
【００２０】
一つの金属材料に対する熱処理または表面改質などの加工は、複数の装置で順次、行われることが通常である。加工後に、品質の不具合が発見された場合などには、加工された金属材料、即ちワークごとに、順次、どの装置でいかなる加工が行われたかを遡って確認し、いずれの工程が不具合の原因となったかを探求する必要が生じることがある。
上記第２の態様によれば、ワークに対して、処理装置で加工が行われる度に、そのセンサ情報が関連づけて記憶される。従って、当該ワークに対する処理の履歴を、容易に確認することができる。こうすることで、第２の態様によれば、ワークに対する加工の品質向上を図ることができる。
【００２１】
本発明は、第３の態様として、
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記センサ情報を説明変数、前記品質を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
新たに前記熱処理または表面改質を施された金属材料について、前記センサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、その品質を予測する品質予測部とを備える稼働管理システムと構成することができる。
【００２２】
熱処理または表面改質の品質は、加工プロファイルによって影響を受けるが、加工プロファイルと品質との関係は、一般には容易には理解できないものである。
上記第３の態様によれば、過去の加工におけるセンサ情報と、品質情報とに基づいて機械学習回帰によって学習モデルを生成することができるため、これに基づいて、品質を予測することが可能となる。従って、品質向上に寄与することができる。
第３の態様において、学習モデルを生成しやすいように、センサ情報および品質情報を加工してもよい。例えば、センサ情報については、予め設定された加工プロファイルに基づいて、例えば、焼入れ温度、焼入れ時間などの代表値で表してもよい。品質情報は、加工後のワークの硬さ、表面の被膜の厚さなどをパラメータとすることができる他、これらのパラメータを量子化してレベルなどの指標で表しても良い。
【００２３】
第３の態様において、品質予測を行った結果は、種々の態様で利用可能である。例えば、
前記品質予測部は、品質に異常が予測される場合には、所定のアラートを報知するものとしてもよい。
【００２４】
こうすることにより、加工後の品質検査において、品質の異常を見逃す可能性を抑制でき、品質向上を図ることができる。
また、別の態様として、加工中に品質予測を行い、その予測された品質が許容範囲か否かを判断することによって、加工を継続するか、加工プロファイルを変更するか、加工を中断するかなどの判断を支援するようにしてもよい。こうすることにより、品質の異常が生じる無駄な加工を抑制することが可能となる。
【００２５】
本発明は、第４の態様として、
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記品質を説明変数、該品質を実現するセンサ情報を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべき前記熱処理または表面改質の品質に対する要求に基づき、前記学習モデルを用いて、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報を加工プロファイルとして設定する加工プロファイル設定部とを備える稼働管理システムと構成することができる。
【００２６】
先に説明した通り、熱処理または表面改質の品質は、加工プロファイルによって影響を受けるが、加工プロファイルと品質との関係は、一般には容易には理解できないものである。従って、一般には、加工後の表面の硬さ、被膜の厚さなどの形で品質が要求されると、それを実現するための加工プロファイルは、過去の加工例に基づいて経験的に設定する他なかった。このような設定方法は、いわゆる熟練工の経験に依存するものであり、品質の不安定さの要因ともなり得た。
上記第４の態様によれば、過去の加工結果に基づいて、機械学習回帰によって学習モデルを生成することができるため、これに基づいて、要求された品質から加工プロファイルを設定することが可能となる。従って、品質の安定および向上に寄与することができる。
第４の態様においても第３の態様と同様、学習モデルを生成しやすいように、センサ情報および品質情報を加工してもよい。また、設定する加工プロファイルも、焼入れ温度、焼入れ時間などの代表値で表すようにしてもよい。
【００２７】
本発明は第５の態様として、
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムであって、
前記処理装置に設置され、その稼働状況を表す所定の状態量を取得して、センサ情報として所定のタイミングで継続的に送信する送信装置と、
前記送信装置から送信される前記センサ情報を逐次記憶するセンサ情報データベースと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記処理装置に指示された加工プロファイルと、前記センサ情報とに基づいて、機械学習により、前記加工プロファイルと、前記センサ情報を説明変数とし、両者のずれの異常度を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべきものとして指示された加工プロファイルと、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、両者のずれの異常度を求めるとともに、該異常度の過去から現在に至る経緯に基づいて、前記処理装置の将来の異常度の推移を推測する故障予測部を備える稼働管理システムと構成することができる。
【００２８】
処理装置も機械である以上、使用に伴って故障が生じることがある。通常は、故障が生じたときに処理装置の修理またはメンテナンスを行うことになるが、故障が発生するタイミングによっては、業務を著しく阻害することもある。
上記第５の態様によれば、指示された加工プロファイルと、センサ情報に基づいて、両者のずれの異常度を機械学習によって得ることができる。即ち、処理装置が、稼働時に加工プロファイルと全く誤差のない状態で稼働することはほぼ不可能であり、何らかの誤差が生じることが通常であるが、多くの稼働実績を学習データとして利用すれば、そのずれ、即ち誤差が、どの程度、異常であるかを判断することが可能となる。ここで加工プロファイルとセンサ情報が、例えば、一つの代表値で表し得るのであれば、機械学習などを利用しなくても、その代表値の誤差に基づいて異常度を評価することは可能である。しかし、加工プロファイルは時系列的に温度等が変化するものであり、加工プロファイルとセンサ情報とのずれの異常度を単純な指標で評価することは困難である。
そこで、第５の態様では、機械学習を利用することにより、異常度の評価を可能とした。即ち、多数の過去の実績があれば、加工プロファイルとセンサ情報のずれに対して、それが比較的頻繁に生じやすいものなのか、希少な現象なのかを評価することができるため、異常度を算定することが可能となるのである。
第５の態様では、このように異常度を評価し、さらに、その過去から現在に至る経緯に基づいて将来の異常度を推移できるため、処理装置が故障をし、またはメンテナンスを必要とする時期を推測することが可能となる。
第５の態様においては、複数の装置のセンサ情報等をまとめて学習データとして扱ってもよいし、装置ごとに過去のセンサ情報を学習データとしてもよい。後者によれば、装置ごとの、いわゆる癖のようなものも反映して異常度を求めることが可能となる。
【００２９】
本発明について以上の各態様で説明した種々の特徴は、必ずしも全てを備えている必要はなく、適宜、一部を省略したり組み合わせたりして構成することができる。また、第１〜第５の各態様で説明した特徴は、適宜、他の態様に適用してもよい。第１〜第５の態様についても、それぞれ個別の発明として構成する必要はなく、これらを組み合わせた構成としてもよい。
【００３０】
また、本発明は、稼働管理システムとしての構成のみならず、稼働管理システムの一部を構成する送信装置として構成してもよい。例えば、  
金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理システムに対して前記処理装置の稼働状況を表す所定の状態量を送信するための送信装置であって、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信する受信部と、
前記状態量を一時的に記憶するバッファと、
前記バッファに記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信する通信部と、を備える送信装置と構成することができる。
【００３１】
さらに、本発明は、上述の稼働管理システムとしての構成だけでなく、稼働管理システムまたはそれを構成するコンピュータによって処理装置の稼働を管理する稼働管理方法として構成することもできる。
例えば、第１の態様については、
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
前記処理装置で実現されるべき稼働状況を前記状態量で表した加工プロファイルを加工データベースに予め記憶するステップと、
前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置の稼働状況を管理する稼働状況管理ステップとを備え、
前記加工プロファイルは、前記稼働状況を所定のフェーズに分けて、各フェーズにおける前記状態量を記憶するステップであり、
前記稼働状況管理ステップは、前記センサ情報に基づいて前記加工データベースを参照することにより、前記処理装置が稼働している前記フェーズを特定するステップである稼働管理方法と構成してもよい。
【００３２】
第２の態様については、
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う複数の処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
前記金属材料と、各処理装置において該金属材料に施された処理に対するセンサ情報とをワークデータベースに関連づけて記憶するステップと、
指定された金属材料に対する処理の履歴を、該ワークデータベースを参照して出力する加工履歴管理ステップとを備える稼働管理方法と構成してもよい。
【００３３】
第３の態様については、
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記センサ情報を説明変数、前記品質を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成ステップと、
新たに前記熱処理または表面改質を施された金属材料について、前記センサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、その品質を予測する品質予測ステップとを備える稼働管理方法と構成してもよい。
【００３４】
第４の態様については、
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記センサ情報と、該熱処理または表面改質を施された金属材料の品質を表す品質情報とに基づいて、機械学習により、前記品質を説明変数、該品質を実現するセンサ情報を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成ステップと、
金属材料に対して新たに施すべき前記熱処理または表面改質の品質に対する要求に基づき、前記学習モデルを用いて、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報を加工プロファイルとして設定する加工プロファイル設定ステップとを備える稼働管理方法と構成してもよい。
【００３５】
第５の態様については、
稼働管理システムによって、金属材料の熱処理または表面改質を行う処理装置の稼働を管理する稼働管理方法であって、
前記処理装置に設置された送信装置が行うステップとして、
前記処理装置の既存の機能を利用して該処理装置から前記状態量を受信するステップと、
前記状態量を一時的に記憶するステップと、
前記記憶された前記状態量を所定のタイミングで継続的に前記稼働管理システムに送信するステップとを備え、
前記稼働管理システムが行うステップとして、
前記送信装置から送信される前記センサ情報をセンサ情報データベースに逐次記憶するステップと、
過去における前記熱処理または表面改質について、前記処理装置に指示された加工プロファイルと、前記センサ情報とに基づいて、機械学習により、前記加工プロファイルと、前記センサ情報を説明変数とし、両者のずれの異常度を目的変数とする学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
金属材料に対して新たに施すべきものとして指示された加工プロファイルと、前記熱処理または表面改質を施す際のセンサ情報に基づき、前記学習モデルを用いて、両者のずれの異常度を求めるとともに、該異常度の過去から現在に至る経緯に基づいて、前記処理装置の将来の異常度の推移を推測する故障予測ステップを備える稼働管理方法と構成してもよい。
【００３６】
また別の態様として、本発明は、コンピュータに上述の稼働管理を実現させるためのコンピュータプログラム、若しくはかかるコンピュータプログラムを記録した記録媒体として構成してもよい。さらに、機械学習回帰によって生成された学習モデル自体、若しくはかかる学習モデルを記録した記録媒体として構成することもできる。記録媒体としては、コンピュータが読み取り可能な種々の媒体を利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】稼働管理システムの全体構成を示す説明図である。
【図２】サーバの機能構成を示す説明図である。
【図３】データベース構造を示す説明図である。
【図４】加工シーケンスのフローチャートである。
【図５】情報送信処理のフローチャートである。
【図６】稼働状況管理処理のフローチャートである。
【図７】稼働状況の表示画面（１）を示す説明図である。
【図８】稼働状況の表示画面（２）を示す説明図である。
【図９】加工履歴管理処理のフローチャートである。
【図１０】故障予測用学習データ生成処理のフローチャートである。
【図１１】学習モデル生成処理のフローチャートである。
【図１２】故障予測処理のフローチャートである。
【図１３】品質予測用学習データ生成処理のフローチャートである。
【図１４】品質予測処理のフローチャートである。
【図１５】加工プロファイル設定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
Ａ．システム構成：
図１は、稼働管理システムの全体構成を示す説明図である。本実施例では、工場内に設置された複数の処理装置１０にそれぞれ取り付けられた送信装置１１と、サーバ３０、およびタブレット、パーソナルコンピュータなどの端末２０をネットワークＮＥで接続して構成した。
処理装置１０としては、焼入れ、焼き戻し、焼きなまし、焼きならしなどの熱処理を施すための炉装置、窒化処理や被膜の形成などの表面処理を施すＣＶＤ装置等が該当する。処理装置には、これらの複数種類が混在していてもよい。また、図１では３台を例示しているが、台数はこれに限られない。処理装置１０は、一つの会社内の装置を対象としてもよいし、異なる会社が所有する装置を対象としてもよい。
端末２０は、管理者が稼働管理システムに必要な指示をしたり、稼働状況を表示したりするために利用される。端末２０にはブラウザがインストールされており、管理者は、ブラウザの画面を通じて、稼働管理システムへの指示を入力したり、処理装置１０の稼働状況などを確認したりすることができる。
ネットワークＮＥとしては、例えば、イントラネット、インターネットなどを利用することができる。
ハードウェア構成は、図１に示したものに限らず、種々の構成が可能である。例えば、サーバ３０を省略し、その機能を、端末２０や送信装置１０で実現するようにしてもよい。また、複数の送信装置１０を個別にネットワークＮＥに接続するのではなく、ゲートウェイ装置を介して接続するようにしてもよい。
【００３９】
図中には、送信装置１１の機能を示した。この機能は、ハードウェア的に構成してもよいし、送信装置にＣＰＵ、メモリなどを備えることにより、ソフトウェア的に実現してもよい。各機能について、以下、説明する。
通信部１２は、ネットワークＮＥを介した情報の授受を行う。本実施例では、例えば、処理装置１０の温度、圧力などの稼働状況をセンサ情報としてネットワークＮＥを介してサーバ３０に送信する。
受信部１４は、処理装置１０から、稼働状況を表す状態量をセンサ情報として受信する。本実施例では、処理装置１０が既存のセンサなどで検出している信号を受信するものとした。「受信」は、無線、有線いずれであってもよい。センサ情報としては、処理装置１０の温度、圧力、揺動などが挙げられる。
バッファ１３は、処理装置１０から受信したセンサ情報を一次的に記憶する。
制御部１５は、送信装置１１の動作を制御する。特に、本実施例では、バッファ１３に記憶されたセンサ情報をサーバ３０にアップロードするタイミングを制御する機能も含まれる。本実施例では、（１）取得したセンサ情報を常時アップロードするモード、（２）所定のタイミングで間欠的にアップロードするモードを用意しており、制御部１５は、それぞれのモードに応じたアップロードを実現するのである。間欠的にアップロードするモードにおいては、アップロードすべきタイミングに至ったか否かを制御部１５が判断することになる。
【００４０】
図２は、サーバ３０の機能構成を示す説明図である。本実施例では、サーバ３０によって稼働管理システムの主な機能がソフトウェア的に実現されている。もっとも、図示した各機能の一または全部をハードウェア的に構成してもよい。また、この機能は、単一のサーバ３０で実現する必要はなく、複数台のサーバによる分散処理で実現してもよい。
【００４１】
以下、まず、サーバ３０に備えられているデータベース５０について説明する。各データベースの詳細な構成は、後述するものとして、ここではその役割について示す。
ユーザデータベース５１は、処理装置１０を管理するユーザと、処理装置１０とを関連づけるためのデータベースである。
稼働状況データベース５２は、各処理装置１０が、各時間帯においてどのような稼働状況にあったかを記録するデータベースである。送信装置１１から得られるセンサ情報に基づいて稼働状況が判断された結果を記録しておくことになる。
センサ情報データベース５３は、それぞれの送信装置１１からアップロードされるセンサ情報を記憶しておくためのデータベースである。本実施例では、管理対象となる処理装置１０が複数存在するため、センサ情報データベース５３には、処理装置１０と対応づけてセンサ情報が記憶されている。
ワークデータベース５４は、処理装置１０で処理される金属材料（以下、「ワーク」という）に対して、どの処理装置で、どのような加工が施されたのかを記録するデータベースである。ワークデータベース５４を参照することにより、ワークの品質に問題が発見されたときに、事後的に加工履歴を調査し、その原因を探求することが可能となる。
加工データベース５５は、各処理装置１０に指示された加工プロファイルと、現実に実施された加工プロファイルとを対応づけて記憶するデータベースである。加工プロファイルとは、処理装置１０が実現すべき温度、圧力などの時系列的な変化を示したものを言う。加工データベース５５を参照することにより、各処理装置１０で施された加工の適否などを判断することが可能となる。
品質データベース５６は、加工後のワークに対する品質検査の結果を記憶するデータベースである。
【００４２】
次に、各機能について説明する。
学習データ生成部３４は、データベース５０を参照して、人工知能による機械学習用の学習データを生成する。生成する学習データの内容は、機械学習で生成すべき学習モデルの目的に応じて異なる。
学習データ記憶部３２は、学習データ生成部３４で生成された学習データを記憶する。
学習モデル生成部３１は、学習データを用いて人工知能による機械学習により学習モデルを生成する。学習モデルの生成は、（１）運用当初のみ行う、（２）常時行う、（３）所定のタイミングで繰り返し実行するなどの処理が可能である。本実施例では、基本的に（３）所定のタイミングで繰り返し行うものとし、学習モデルを用いた予測等の精度が低下してきたと判断されるタイミングで生成するものとした。
学習モデル記憶部３３は、生成された学習モデルを記憶する。学習モデルは、機械学習によって得られるアルゴリズムとパラメータから構成されるものである。この学習モデルは、後述する種々の予測等の処理で活用される。学習モデルは、全ての処理に共通のものという訳ではなく、各処理に固有のものとなる。
【００４３】
品質予測部３５は、学習モデル記憶部３３に記憶された学習モデルと、データベース５０を用いて、ワークに施された加工内容に基づいて、その品質を予測する。また品質予測部３５は、品質の異常が予測される場合には、アラートを報知することにより、品質検査で異常が看過されることがないよう注意喚起する。
【００４４】
故障予測部３６は、学習モデル記憶部３３に記憶された学習モデルと、データベース５０を用いて、処理装置１０の故障の発生やメンテナンス時期を予測する。処理装置１０において、指示された加工プロファイルと、実現された加工プロファイルに誤差が生じることはやむを得ないが、この誤差が異常と判断される場合には、処理装置１０の故障等が疑われることになる。故障予測部３６は、学習モデルによってかかる判断をすることにより処理装置１０の円滑な稼働を実現する。
【００４５】
加工プロファイル設定部３８は、学習モデル記憶部３３に記憶された学習モデルと、データベース５０を用いて、ワークに施すべき加工プロファイルを設定する。一般にワークに施される加工プロファイルは、要求される品質に基づいて過去の経験によって設定されることが多いが、かかる方法では品質が安定しないおそれがある。本実施例では、学習モデルを利用して、要求された品質に応じた加工プロファイルを設定することにより、品質の安定化を図ることができる。
【００４６】
稼働状況管理部３７は、データベース５０を参照して、各処理装置１０がどのような稼働状況にあるかを解析する。
加工履歴管理部３９は、データベース５０を参照して、ワークに対して、どの処理装置１０でいかなる加工がなされたかの探求等を行う。
コマンド入力部４０は、端末２０を介して、管理者から稼働管理システムに対する指示を入力する。指示としては、学習モデルの生成内容、ワーク等の情報の入力、ワークに対する加工内容などの指示入力などが挙げられる。
表示画面生成部４１は、端末２０に表示する画面を生成する。端末２０には、ブラウザがインストールされているため、表示画面生成部４１は、ブラウザで表示するためのＨＴＭＬ等を生成することになる。表示画面としては、管理者が指示を入力するための入力画面、稼働状況などの結果を確認するための画面などが挙げられる。
送受信部４２は、送信装置１１および端末２０とのネットワークＮＥを介した情報の授受を実現する。
【００４７】
図３は、データベース構造を示す説明図である。
ユーザデータベース５１には、ユーザを特定するためのユーザＩＤごとに図示する情報が格納される。ユーザＩＤは、例えば、処理装置１０を所有する会社単位で付すことができる。また、同一の会社内で処理装置１０を管理する部門ごとに付しても良い。
「名称」は、ユーザの名称である。住所等の連絡先を併せて記憶してもよい。
「装置ＩＤ」は、処理装置１０の識別情報である。「装置名称」は、処理装置１０の名称であり、「装置種別」は、炉装置、ＣＶＤ装置など処理装置１０の種別である。
「装置ＩＤ」以下の情報を繰り返すことにより、ユーザに対して複数の処理装置１０を対応づけることができる。
【００４８】
稼働状況データベース５２には、各処理装置１０の識別情報である装置ＩＤごとに、以下の情報が格納される。
「フェーズ」には、処理装置１０が稼働している状況を表す情報であり、例えば、予熱、加熱、焼入れなど予め設定されたフェーズの名称またはコードが格納される。併せて、当該フェーズの開始日時、終了日時が格納される。
また、「メンテナンス」には、処理装置１０に対して行われたメンテナンスの開始日時、終了日時、内容が格納される。
「フェーズ」および「メンテナンス」を繰り返すことにより、装置ＩＤに対応する処理装置１０が、どの日時にどのようなフェーズで稼働しており、また、いつメンテナンスを受けたかを特定することが可能となる。
【００４９】
加工データベース５５は、ワークに対する加工に対して付される識別情報である加工ＩＤごとに以下の情報が格納される。
ユーザＩＤは、ユーザデータベース５１と加工データベース５５とを関連づける。こうすることで、加工データベース５５の内容を、他のユーザに提供しないようセキュリティを確保することが可能となる。ユーザごとに暗号化をしてもよい。
ワークとの関係は、後述する通り、ワークデータベース５４に加工ＩＤが格納されることで関係づけられる。ただし、加工データベース５５から容易にワークデータベース５４を特定可能とするために、加工データベース５５においてもワークの識別情報であるワークＩＤを格納するようにしてもよい。
「工程」は、ワークに施された工程を表す情報のまとまりである。「加工内容」は、ＣＶＤ、焼入れ等、ワークに施された加工内容が格納される。「設定プロファイル」は、当該加工において、実現されるべき加工プロファイル、例えば、温度、圧力などの時系列的な変化が格納される。「計測プロファイル」は、実際に処理装置で実現された加工プロファイルが格納される。本実施例では、加工を施した処理装置１０の装置ＩＤと、その処理装置１０から取得されたセンサ情報を順次、格納することになる。「センサ情報ＩＤ」は、センサ情報データベース５３に格納されているセンサ情報に付された識別情報であり、これを用いることにより、加工データベース５５とセンサ情報データベース５３とを関連づけることができる。
「工程」は、複数を繰り返して格納することができる。例えば、同じユーザの管理下にある複数の処理装置１０によって、工程１として焼入れなどの熱処理を実施し、工程２としてＣＶＤ装置による窒化処理などが施された場合には、それらを一連の情報として加工データベース５５に格納することが可能となる。ただし、ユーザＩＤおよびワークが共通であることを前提としている。
【００５０】
センサ情報データベース５３は、処理装置１０から取得されたセンサ情報に対して付される識別情報である加工ＩＤごとに以下の情報が格納される。
「日時」はセンサ情報の取得日時、「装置ＩＤ」は処理装置１０の識別情報、「フェーズ」はその処理装置１０が実行している加工プロファイル上のフェーズの名称またはコード、センサ情報１、センサ情報２等は、それぞれ得られる状態量を表す。
処理装置１０が稼働している間、センサ情報は逐次、生成されることになるが、本実施例では、時系列的に一連のセンサ情報をレコードとして記憶するのではなく、それぞれの日時におけるセンサ情報を個別のレコードとして記憶するものとした。こうすることで、サーバ３０にアップロードされたセンサ情報を、従前のセンサ情報との関連を考慮する必要なく、順次、センサ情報データベース５３に格納すれば良いこととなり、処理が軽減される。
【００５１】
ワークデータベース５４は、ワークの識別情報であるワークＩＤごとに以下の情報が格納される。
「ワーク情報」は、ワークの名称や寸法などの情報である。材質等を加えても良い。
「納期」、「コスト」は、それぞれワークの加工に求められる納期、および加工によるコストである。
「加工シーケンス」は、ワークに施された一連の加工を、加工データベース５５の加工ＩＤで格納する。複数の加工ＩＤが格納可能であることは、異なるユーザＩＤを有する加工データベース５５の情報も格納できることを意味している。即ち、ワークデータベースは、例えば、Ａ社において熱処理が施され、Ｂ社において表面処理が施され、Ｃ社において研磨処理が施されるというように、複数の会社によって順次、加工が施された場合でも、その一連の加工内容を記憶することが可能となっているのである。ワークデータベース５４は、種々の形式を用いることができ、例えば、ブロックチェーンを適用するものとしてもよい。
【００５２】
品質データベース５６は、ワークの識別情報であるワークＩＤごとに、加工後のワークに対する品質検査の結果が記憶される。
「加工ＩＤ」が格納されることにより、品質データベース５６と加工データベース５５が関連づけられる。ワークデータベース５４では、複数のユーザによる一連の加工が格納されているが、品質データベース５６では、それぞれの加工による品質検査の結果が格納されることになる。
品質情報１、品質情報２等は、それぞれ品質検査の結果を表す値である。図では、寸法、硬度、歪み、膜厚を例示したが、これらの全てを含む必要はないし、これ以外の結果を含めても良い。
【００５３】
Ｂ．加工シーケンス：
次に、稼働管理システムがワークに対する加工について、処理装置１０の稼働状況を管理するために実行される処理について順次、説明する。
図４は、加工シーケンスのフローチャートである。管理者や他の作業者が行う処理も含めて、ワークに対する加工全体の処理を示すものであり、サーバ３０がコンピュータとして実行する処理を示すものではない。
まず、管理者は端末２０を介して、サーバ３０に対して加工指示を入力する（ステップＳ１０）。加工指示には、加工対象となるワークの識別情報であるワークＩＤ、および名称、寸法等のワーク情報が含まれる。また、ワークに対する加工指示として、工程や内容等が設定される。さらに、その納期やコスト（見積）等も設定される。これらの情報は、サーバ３０のワークデータベース５４に格納される（図３参照）。
【００５４】
次に、サーバ３０は、加工プロファイル設定処理を実行する（ステップＳ１１）。この処理の具体的な内容は、後述するが、ステップＳ１０における加工指示に基づいて、ワークに施されるべき加工プロファイル、即ち温度条件、圧力条件、処理時間などを設定する処理である。この処理は、管理者が、経験等に基づいて行うことも可能であるが、本実施例では、人工知能を用いた学習モデルを利用して設定するものとした。設定した加工プロファイルは、加工データベース５５に格納されることとなる。
【００５５】
次に、ワークに対する加工が開始される。まず、前処理として、ワークの洗浄が行われる（ステップＳ１２）。
次に、ＣＶＤコーティングが実施される（ステップＳ１３）。ここでは、加工中に処理装置１０から取得されたセンサ情報が、適宜、センサ情報データベース５３に格納されることになる。また、そのセンサ情報は、適宜、加工データベース５５にも格納されることになる。
次に、熱処理、即ち焼入れ、焼戻し等が行われる（ステップＳ１４）。この加工においても、同様に、処理装置１０から取得されたセンサ情報が、適宜、センサ情報データベース５３に格納されることになる。また、そのセンサ情報は、適宜、加工データベース５５にも格納されることになる。
ここでは、ＣＶＤコーティング、熱処理の順序で加工が行われる例を示したが、他の処理が介在してもよいし、処理の順序の入れ替えなど、ワークに求められる加工内容に応じて、具体的な処理は適宜、調整可能である。
【００５６】
加工が完了すると、ワークの品質検査が行われる（ステップＳ１５）。品質検査の結果は、品質データベース５６に格納される。検査すべき品質の項目については、加工の内容などに基づいて適宜、調整可能である。図の例では、加工が全て完了した後に品質検査を行う例を示したが、例えばＣＶＤコーティング（ステップＳ１３）が終了した時点で、その処理に対する品質検査を実行し、その後、熱処理（ステップＳ１４）が終了した時点で、その処理に対する品質検査を行うようにしてもよい。
品質検査が完了すると、ワークが出荷され（ステップＳ１６）、一連の加工シーケンスが終了する。品質検査に先立って、機械学習を利用した品質予測処理を実行してもよい。こうすれば、品質の異常が予測されるときに、特に品質検査を慎重に行うなどの対処をとることが可能となり、品質異常が看過されるおそれを抑制できる。
【００５７】
Ｃ．情報送信処理：
図５は、情報送信処理のフローチャートである。送信装置１１が実行する処理である。
送信装置１１は、まずセンサから情報を取得する（ステップＳ２０）。ここに言うセンサとは、処理装置１０に既存のセンサであり、処理装置１０の温度、圧力など稼働状況を表す状態量を検知するためのものである。送信装置１１は、処理装置１０のセンサからの情報（以下、「センサ情報」と呼ぶ）を、無線または有線で取得するのである。もっとも既存のセンサでは、取得すべき状態量が不足する場合、処理装置１０に新たなセンサを装着するようにしてもよい。
送信装置１１は、取得したセンサ情報をバッファに記憶する（ステップＳ２１）。
【００５８】
そして、センサ情報を送信する送信タイミングの判定を行う（ステップＳ２２）。本実施例では、（１）常時アップロード、（２）間欠アップロードの２種類のモードが用意されている。いずれのモードを用いるかは、予め設定可能である。
常時アップロードの場合は、送信装置１１は、センサ情報を取得すると、その時点で、サーバ３０に送信する。
間欠アップロードの場合は、次のいずれかの条件に従って、サーバ３０に送信する。
条件１は、イベント発生時である。イベントとは、処理装置１０が休止状態から稼働を開始した時点や、加工プロファイルの切り替わりなどが挙げられる。イベントの発生は、センサ情報の変化に基づいて判断することができる。
条件２は、異常時である。異常時は、例えば、温度、圧力などのセンサ情報が、異常といえるほど急激に変化した場合や、異常な値を示した場合が挙げられる。異常か否かも、このようにセンサ情報の変化率やセンサ情報の値に基づいて判断することができる。
条件３は、データ量が所定値を超えることである。データ量とは、バッファに保存されたセンサ情報のデータ量のことである。即ち、バッファにセンサ情報が多量に保存され、バッファの容量を超えるおそれがある場合に送信が行われることになる。所定値は、バッファの容量などを踏まえて予め設定すればよい。
上述の条件１〜３は、全てを用いてもよいし、いずれかの条件のみを用いるようにしてもよい。
【００５９】
上述の判断の結果、送信タイミングに該当すると判断されるときは（ステップＳ２３）、送信装置１１はサーバ３０にデータをアップロードする（ステップＳ２４）。送信タイミングに該当しない場合には（ステップＳ２３）、またステップＳ２０以降の処理を実行することになる。
アップロードされるセンサ情報には、処理装置１０の識別情報である装置ＩＤが付される。装置ＩＤは、予め処理装置１０または送信装置１１に登録されている。
情報送信処理は、一度だけ実行して終了するものではなく、稼働管理システムが稼働している間、繰り返し実行されるものである。
以上の処理により、送信装置１１は、処理装置１０のセンサ情報がサーバ３０にアップロードされることになる。
【００６０】
Ｄ．稼働状況管理処理：
図６は、稼働状況管理処理のフローチャートである。図２の稼働状況管理部３７が主として実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。この処理は、ユーザデータベース５１に登録されたユーザごとに実行される。特定のユーザの管理下にある処理装置１０の稼働状況が、他のユーザに提供されることを回避するためである。
処理を開始すると、サーバ３０は、ユーザＩＤとセンサ情報を読み込む（ステップＳ３０）。図３に示した通り、センサ情報は、センサ情報データベース５３に格納されており、加工データベース５５を介してユーザＩＤと関連づけられている。この関連づけを利用して、サーバ３０は、ユーザＩＤに関連づけられたセンサ情報を読み込むことができる。センサ情報は、ユーザごとに暗号化されていてもよく、かかる場合には、センサ情報を復号することになる。
【００６１】
次に、サーバ３０は、装置ＩＤに基づいて加工データベース５５を参照する（ステップＳ３１）。参照するデータとしては、設定プロファイル、即ち、処理装置１０が実行すべきものとして予め設定された加工プロファイルと、それに対するセンサ情報である。
【００６２】
そして、サーバ３０は、センサ情報に基づいてフェーズを判断する（ステップＳ３２）。
図中に、フェーズの判断例を示した。図中の実線は、処理装置１０の設定プロファイルである。余熱、加熱、焼入れなどの各フェーズにおける温度の設定値を示した。ここでは、温度の設定のみを示したが、圧力なども同様に設定されている。
図中に、センサ情報として、温度ａが取得されたとする。温度ａは設定された焼入れ時の温度よりは低いものとする。かかる場合、温度のみでフェーズを判断すると、温度ｂのように冷却フェーズと判断される可能性もある。しかし、本実施例では、サーバ３０は、設定プロファイルに基づいてフェーズを判断することができる。従って、温度ａについては、焼入れフェーズが、本来の温度設定よりも低い温度で実施されたものと判断することができる。このように設定プロファイルを用いることにより、フェーズを精度良く判断することができる。また、センサ情報を時間的に間引いた状態で取得したとしても、設定プロファイルを参照することにより、処理装置１０が稼働する加工プロファイルをある程度、推測することも可能となる。
【００６３】
サーバ３０は、判断結果に基づいてセンサ情報データベース５３の「フェーズ」、および稼働状況データベース５２の内容を更新する（ステップＳ３３）。センサ情報データベース５３には、特定の時点でのセンサ情報およびフェーズが格納される。一方、稼働状況データベース５２には、フェーズごとに開始日時、終了日時が格納される。サーバは、異なるフェーズに移行したと判断されたときに、従前のフェーズの終了日時を記録し、新たなフェーズの開始日時を記録する。こうすることによって稼働状況データベース５２へのデータの格納を実現する。
サーバ３０は、以上の処理を繰り返し実行することにより、処理装置１０の稼働状況を管理する。
【００６４】
処理装置１０による稼働管理の結果は、種々の形式で管理者に提供することが可能である。
図７は、稼働状況の表示画面（１）を示す説明図である。サーバ３０の表示画面生成部４２が生成し、端末２０に表示される画面の例である。
この画面では、ユーザの管理下にある複数の処理装置１０の名称ＣＶ０１号機、ＣＶ０２号機等が、それぞれの装置ＩＤとともに表示される。図の例では、ＣＶを付した名称は、ＣＶＤ装置を表し、Ｖを付した名称は、炉装置を表している。
処理装置１０の名称の右側には、装置ごとに、各日時における稼働状況が表示される。稼働状況は、図示する通りフェーズごとに模様、色などの表示態様を変えて表示される。こうすることで、それぞれ処理装置１０が、それぞれの日時に、いずれのフェーズで稼働していたかを視覚的に容易に把握することができる。さらに、過去の実績と、将来に予定されている加工プロファイルの表示態様を変えても良い。
また、かかる表示画面を見れば、管理者は、図中の時間帯ｔ１〜ｔ４のように、処理装置１０に空き時間があり、他のワークの加工に割り当て得る時間帯を判断することができる。
【００６５】
図８は、稼働状況の表示画面（２）を示す説明図である。図７に示した表示画面において、いずれかの処理装置１０を選択することによって表示される画面である。
この画面では、各処理装置１０の詳細な稼働状況が表示される。図の例では、左側に、処理装置１０の外観とともに、現時点での炉内の温度、炉内の圧力、炉揺動が表示されている。また、右側には、従前の温度、圧力、炉揺動の変化が示されている。ここでは、３つの状態量の表示を示したが、さらに多様な状態量を表示させてもよい。また、併せて、設定プロファイル、即ち、処理装置１０に指示された温度、圧力等を表示させてもよい。こうすることにより、設定された通りに処理装置１０が稼働しているか否かを容易に判断することが可能となる。
【００６６】
Ｅ．加工履歴管理処理：
図９は、加工履歴管理処理のフローチャートである。主として加工履歴管理部３９が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。この処理は、ワーク単位で行われる。
処理を開始すると、サーバ３０は、対象となるワークＩＤを入力する（ステップＳ４０）。ワークＩＤは、ワークに対する識別情報である。
そして、サーバ３０は、ワークＩＤに基づいてデータを検索する（ステップＳ４１）。図中にデータ検索の方法を模式的に示した。先に図３で説明した通り、ワークデータベース５４と品質データベース５６は、ワークＩＤで関連付けられている。また、ワークデータベース５４には、加工シーケンスが記録されており、そこに記録される加工ＩＤによって、加工データベース５５と関連づけられている。さらに、加工データベース５５とセンサ情報データベース５３とは、センサ情報ＩＤによって関連づけられている。
このようにワークＩＤに基づいてデータを検索することにより、ワークに施された加工に関係する一連の情報を得ることができる。
【００６７】
サーバ３０は、次に、検索結果に基づいて加工履歴を表示する（ステップＳ４２）。図中に加工履歴の表示例を示した。
左側に示した画面では、ワークＩＤ、ワーク名称と共に、工程１、工程２のように、ワークに施された工程を示した。この表示は、ワークデータベース５４に格納された加工シーケンス、および加工データベース５５の工程に基づいて実現される。併せて、品質データベース５６に基づいて、膜厚、歪みなどの品質情報も表示される。
左側の画面で、いずれかの工程をクリックすると、右側の画面に移行する。右側の画面では、加工データベース５５のセンサ情報に基づいて、ワークに施された加工結果が計測値として表示される。併せて、ワークに施されるべき加工内容を表す設定プロファイル、即ち設定値を表示してもよい。
【００６８】
加工履歴管理処理によれば、ワークごとに、どのような加工が施されたかを容易に確認することができる。また、それぞれの工程において、設定値と計測値を表示することにより、ワークに対して施された加工と本来の設定プロファイルとのずれを確認することができる。この結果、ワークが求められた品質を満たさない場合に、その原因を探求することが可能となる。
【００６９】
加工履歴の管理は、必ずしもユーザ単位で行う必要はなく、異なるユーザによる加工の履歴を混在させて表示してもよい。本実施例では、ワークデータベース５４において、同じワークに対して異なるユーザによって施された加工も、ユーザＩＤが異なる加工情報を混在させることにより管理可能しているため、異なるユーザによってワークに加工が施された場合も、その履歴を管理することができる。
【００７０】
Ｆ．故障予測処理：
次に、故障予測処理について説明する。本実施例では、処理装置１０に対して指示された設定プロファイルと、処理装置１０で実行されたセンサ情報とのずれが、どの程度異常かを機械学習によって判断し、その異常度の経緯に基づいて処理装置１０の故障時期等を予測する。以下では、学習データの生成、学習モデルの生成、および故障予測処理の順に説明する。
【００７１】
図１０は、故障予測用学習データ生成処理のフローチャートである。主として学習データ生成部３４が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。
処理を開始するとサーバ３０は、加工が完了した加工ＩＤを取得する（ステップＳ５０）。そして、加工ＩＤに対応する設定プロファイルおよびセンサ情報を取得する（ステップＳ５１）。これによって、処理装置１０に対して指示された加工プロファイル（設定プロファイル）と、それに基づいて実際に処理装置１０で行われた加工プロファイル（センサ情報）とが得られる。
【００７２】
サーバ３０は、次に、設定プロファイルとセンサ情報とを学習データとして保存する（ステップＳ５２）。図中に、学習データのイメージを示した。処理装置１０で実現される加工プロファイルと、設定プロファイルとの間には、ずれがあるのが通常である。かかるデータが多数、学習データとして保存されることにより、両者の間に生じたずれが異常なものか否かを判定することが可能となる。本実施例では、これを学習データとするのである。学習データは、全処理装置の加工データベース５５を対象として生成してもよいし、処理装置１０ごとに個別の学習データとして生成してもよい。
【００７３】
図１１は、学習モデル生成処理のフローチャートである。主として学習モデル生成部３１が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。
学習モデルの生成は、種々のタイミングで実行することができ、例えば、新たに加工が完了する度に実行するようにしてもよいが、本実施例では、学習モデルを用いた故障予測処理の精度に基づいて学習モデルの生成タイミングを制御するものとした。
【００７４】
処理を開始するとサーバ３０は、まず予測精度を算出する（ステップＳ６０）。予測精度は、例えば、予測された値と、現実の結果との誤差に基づいて算出することができる。故障予測の場合、予測された故障の発生時期と、実際の故障発生時期のずれに基づいて算出すればよい。
サーバ３０は、こうして得られた予測精度に基づいて学習モデルの生成タイミング判定処理を行う（ステップＳ６１）。図中に判定方法を示した。図の例は、予測誤差の経時的変化を示している。日時の経過に伴い、予測誤差が変化するが、図示するように予測誤差が大きくなることがある。かかる場合に、予め設定していた閾値Ｔｈをこえるとき、サーバ３０は、学習モデルを改めて生成する必要があると判断する。
【００７５】
学習モデルの生成タイミングである場合（ステップＳ６２）、サーバは、学習モデルを生成し（ステップＳ６３）、その結果に基づいて学習モデルを更新する（ステップＳ６４）。更新された学習モデルは、学種モデル記憶部３３に記憶され、以降の予測処理に利用される。故障を予測する処理のために生成される学習モデルを、故障予測学習モデルと呼ぶものとする。
生成タイミングでない場合は（ステップＳ６２）、サーバ３０は、学習モデルの生成等をスキップして、学習モデル生成処理を終了する。こうすることにより、学習モデルを頻繁に更新する負荷を軽減しつつ、予測精度が低下したときには生成するようにすることができる。
【００７６】
学習モデルの生成は、種々の方法で行うことが可能であるが、本実施例では、故障予測用学習モデルの生成のためには、ｋ最近傍法を用いるものとした。設定プロファイルと計測値とのずれを単一の指標で評価することができるのであれば、機械学習を用いる必要はないが、ずれの生じ方は多様であるため、ｋ最近傍法によって、そのずれの異常度を評価するものとした。かかる場合の学習モデルは、設定プロファイルおよびセンサ情報を説明変数、ずれの異常度を目的変数として生成することになる。学習モデルを生成するアルゴリズムは、ｋ最近傍法に限らず、種々の方法を適宜選択することができる。
【００７７】
図１２は、故障予測処理のフローチャートである。主として故障予測部３６が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。この処理は、処理装置１０における加工が完了するたびに行うようにしてもよいし、一定の期間ごとなど、種々のタイミングで行うことができる。また、処理装置１０における品質が低下してきたときに行うようにしてもよい。
処理を開始するとサーバ３０は、加工が完了した加工ＩＤを取得する（ステップＳ７０）。そして、加工ＩＤに対応するワーク情報、設定プロファイルおよびセンサ情報を取得する（ステップＳ７１）。
【００７８】
次に、サーバ３０は、故障予測学習モデルを読み込む（ステップＳ７２）。そして、処理装置１０ごとに、加工プロファイルのずれの異常度を評価する（ステップＳ７３）。この異常度を評価値Ｖと呼ぶものとする。
サーバ３０は、評価値Ｖの過去の経緯に基づいて装置の故障時期、およびメンテナンスが必要となる時期を予測する（ステップＳｄ７４）。図中に、予測方法を例示した。図示する通り、時間の経過に伴って、評価値Ｖは変化するが、その経緯に基づいて、将来の変化を推測する。例えば、過去の評価値Ｖとの自乗誤差が最小となるように基づいて所定の直線または曲線の求め、これに基づいて将来の評価値Ｖを求める方法をとることができる。そして、こうして予測された評価値Ｖが所定の閾値を超えると判断される時期を、故障の発生時期、またはメンテナンスが必要となる時期というように予測するのである。この判断に用いられる閾値は、評価値Ｖと故障の発生等の実績を踏まえて適宜、設定することができる。
【００７９】
本実施例では、サーバ３０は、以上の処理によって処理装置１０の故障時期、メンテナンス時期を予測することができる。この結果、処理装置１０が稼働中に故障するなどの事態を回避でき、また、故障によってワークに異常が生じることを抑制できる。
【００８０】
Ｇ．品質予測処理：
次に、品質予測処理について説明する。本実施例では、処理装置１０で実行されたセンサ情報と品質検査の結果を学習データとして、機械学習によって品質を予測する方法を用いる。以下では、学習データの生成、および品質予測処理の順に説明する。
【００８１】
図１３は、品質予測用学習データ生成処理のフローチャートである。主として学習データ生成部３４が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。
処理を開始すると品質検査が完了したワークＩＤを取得する（ステップＳ８０）。そして、ワークＩＤに対応するワーク情報、およびセンサ情報を取得し（ステップＳ８１）、これを学習データとして保存する（ステップＳ８２）。
図中にセンサ情報（計測値）と品質情報の関係を模式的に示した。計測値は、温度、圧力などのセンサ情報の時間的変化である。品質情報は、品質データベース５６に格納された寸法等である。ワークの品質は、施された加工に依存する。従って、両者を関係づけて学習データとして記憶することにより、センサ情報から品質を予測するための学習モデルを生成することが可能となる。
なお、センサ情報は、そのまま時系列のデータとして記憶させてもよいし、温度、圧力等の代表値などを用いても良い。
【００８２】
学習データに基づく学習モデルの生成は、図１１に示した学習モデル生成処理に従って実行される。品質予測処理の場合、予測される品質と、品質検査によって得られる品質情報とのずれに基づいて予測誤差を算出し、予測誤差が予め設定していた閾値Ｔｈをこえるとき、サーバ３０は、学習モデルを改めて生成する必要があると判断する。生成タイミングを判断するための閾値Ｔｈは、故障予測処理の場合と共通にしてもよいし、異なる値としてもよい。
学習モデルの生成タイミングでは、サーバは、学習モデルを生成する。更新された学習モデルは、学種モデル記憶部３３に記憶され、以降の予測処理に利用される。品質を予測する処理のために生成される学習モデルを、品質予測学習モデルと呼ぶものとする。
学習モデルの生成は、種々の方法で行うことが可能であるが、本実施例では、機械学習回帰を用いるものとした。品質予測用学習モデルは、センサ情報を説明変数、品質を目的変数として生成されることになる。
【００８３】
図１４は、品質予測処理のフローチャートである。主として品質予測部３５が実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０が実行する処理である。この処理は、処理装置１０における加工が完了するたびに行うようにしてもよいし、一定の期間ごとなど、種々のタイミングで行うことができる。
処理を開始するとサーバ３０は、加工が完了した加工ＩＤを取得する（ステップＳ９０）。そして、加工ＩＤに対応するセンサ情報を取得する（ステップＳ９１）。
【００８４】
次に、サーバ３０は、品質予測学習モデルを読み込み（ステップＳ９２）、品質を予測する（ステップＳ９３）。
そして、サーバ３０は、予測された品質が、要求を満たすか否かを判断する（ステップＳ９４）。例えば、寸法、硬度などの品質情報について、予め許容範囲を設定しておき、これが全て満たされるときのみに要求を満たすという判断方法をとることができる。
要求を満たさないと判断される場合には、品質に異常が生じるおそれがあるため、サーバ３０は、アラートを報知する（ステップＳ９５）。例えば、端末２０に異常を表す表示をしてもよいし、音声などで警告してもよい。このようにアラートを報知することにより、品質検査において、品質の異常が看過されるおそれを抑制することができる。
【００８５】
本実施例では、サーバ３０は、以上の品質予測処理により、ワークへの加工結果を表すセンサ情報に基づいて、その品質を予測することができる。よって、品質の異常を抑制することができる。
【００８６】
Ｈ．加工プロファイル設定処理：
次に、加工プロファイル設定処理について説明する。本実施例では、加工における品質の要求に対して、処理装置１０が実行すべき加工プロファイルを機械学習によって設定する。本実施例では、品質予測用の学習データと同様の学習データを用いるものとした。
学習モデルは、品質情報を説明変数、センサ情報を目的変数として生成されることになる。ここで設定される学習モデルを、加工プロファイル設定用学習モデルと呼ぶものとする。
【００８７】
図１５は、加工プロファイル設定処理のフローチャートである。加工プロファイル設定部３８が主として実行する処理であり、ハードウェア的にはサーバ３０によって実行される処理である。この処理は、新たにワークを加工する際に、加工プロファイルを決めるために実行される。
処理を開始すると、サーバ３０は、ワーク情報、品質要求を入力する（ステップＳ１００）。ワーク情報としては、例えば、ワークの寸法、品質要求としては、寸法、硬度、歪み、膜厚などとすることができる。
次に、サーバ３０は、加工プロファイル設定用学習モデルを読み込む（ステップＳ１０１）。そして、品質要求に基づいて、加工プロファイルを設定する（ステップＳ１０２）。図中に設定される加工プロファイルを例示した。加工プロファイルは、図示するように、温度、圧力などの値の時間変化として記憶されることになる。
サーバ３０は、設定した加工プロファイルを、加工データベース５５に記憶させることにより加工データベース５５を更新する（ステップＳ１０３）。
【００８８】
加工プロファイルは、要求された品質を実現するように設定することになるが、従前は、経験等に基づいて設定することとなり、品質の不安定化の要因となっていた。本実施例では、上述の通り、機械学習を用いて設定することができるため、品質を安定化させることができる。
【００８９】
Ｉ．効果および変形例：
以上で説明した通り、本実施例の稼働管理システムによれば、処理装置１０が稼働しているときの温度その他の状態量をセンサ情報として取得することができ、これに基づいて処理装置１０の稼働状況を管理することができる。また、機械学習を用いることにより、故障予測、品質予測などを精度よく行うことができ、加工プロファイルの設定を行うこともできる。
本実施例において説明した種々の特徴は、必ずしも全てを備える必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりしてもよい。また、本実施例は、上述した構成に限らず種々の変形例を構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
本発明は、処理装置の稼働状況を監視するために利用することができる。
【符号の説明】
【００９１】
１０…処理装置
１１…送信装置
１２…通信部
１３…バッファ
１４…受信部
１５…制御部
２０…端末
３０…サーバ
３１…学習モデル生成部
３２…学習データ記憶部
３３…学習モデル記憶部
３４…学習データ生成部
３５…品質予測部
３６…故障予測部
３７…稼働状況管理部
３８…加工プロファイル設定部
３９…加工履歴管理部
４０…コマンド入力部
４１…送受信部
４２…表示画面生成部
５０…データベース
５１…ユーザデータベース
５２…稼働状況データベース
５３…センサ情報データベース
５４…ワークデータベース
５５…加工データベース
５６…品質データベース
【図１】
2020013464.tif 000003
【図２】
2020013464.tif 000004
【図３】
2020013464.tif 000005
【図４】
2020013464.tif 000006
【図５】
2020013464.tif 000007
【図６】
2020013464.tif 000008
【図７】
2020013464.tif 000009
【図８】
2020013464.tif 000010
【図９】
2020013464.tif 000011
【図１０】
2020013464.tif 000012
【図１１】
2020013464.tif 000013
【図１２】
2020013464.tif 000014
【図１３】
2020013464.tif 000015
【図１４】
2020013464.tif 000016
【図１５】
2020013464.tif 000017