(57)【要約】【課題】開放式ゴム混練機による混練において未加硫ゴムの混練バッチの混練の異常度を好適に推定できる混練異常度学習装置、混練異常度推定装置、混練異常度学習方法、混練異常度推定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】学習データ取得部４４は、開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する。学習入力特徴量データ生成部４６は、測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する。学習部４８は、入力特徴量データを機械学習モデル４０に入力した際の出力を用いて、機械学習モデル４０の学習を実行する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行する混練異常度学習装置であって、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する測定データ取得手段と、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する入力特徴量データ生成手段と、
前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行する学習手段と、
を含むことを特徴とする混練異常度学習装置。
【請求項２】
前記測定データ取得手段は、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度の測定値の時系列をさらに示す前記測定データを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の混練異常度学習装置。
【請求項３】
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度を測定する第１のセンサと、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度を測定する第２のセンサと、をさらに含み、
前記測定データ取得手段は、前記第１のセンサにより測定される測定値の時系列及び前記第２のセンサにより測定される測定値の時系列を示す前記測定データを取得し、
前記ロールの中心を通る前記ロールの軸に垂直な面から前記第１のセンサによる前記ゴムの表面温度の測定位置までの距離は、前記面から前記第２のセンサによる前記ロールの表面温度の測定位置までの距離よりも短い、
ことを特徴とする請求項２に記載の混練異常度学習装置。
【請求項４】
前記第１のセンサは、前記開放式ゴム混練機が備える２つのロールの隙間を向いて配置されている、
ことを特徴とする請求項３に記載の混練異常度学習装置。
【請求項５】
前記入力特徴量データ生成手段は、ゴムの混練の開始から終了までの時間を分割した複数の部分時間のそれぞれについての前記測定値の代表値を示す前記入力特徴量データを生成する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の混練異常度学習装置。
【請求項６】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定する混練異常度推定装置であって、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する測定データ取得手段と、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する入力特徴量データ生成手段と、
前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定する推定手段と、
を含むことを特徴とする混練異常度推定装置。
【請求項７】
前記測定データ取得手段は、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度の測定値の時系列をさらに示す前記測定データを取得する、
ことを特徴とする請求項６に記載の混練異常度学習装置。
【請求項８】
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度を測定する第１のセンサと、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度を測定する第２のセンサと、をさらに含み、
前記測定データ取得手段は、前記第１のセンサにより測定される測定値の時系列及び前記第２のセンサにより測定される測定値の時系列を示す前記測定データを取得し、
前記ロールの中心を通る前記ロールの軸に垂直な面から前記第１のセンサによる前記ゴムの表面温度の測定位置までの距離は、前記面から前記第２のセンサによる前記ロールの表面温度の測定位置までの距離よりも短い、
ことを特徴とする請求項７に記載の混練異常度学習装置。
【請求項９】
前記第１のセンサは、前記開放式ゴム混練機が備える２つのロールの隙間を向いて配置されている、
ことを特徴とする請求項８に記載の混練異常度学習装置。
【請求項１０】
前記入力特徴量データ生成手段は、ゴムの混練の開始から終了までの時間を分割した複数の部分時間のそれぞれについての前記測定値の代表値を示す前記入力特徴量データを生成する、
ことを特徴とする請求項６から９のいずれか一項に記載の混練異常度学習装置。
【請求項１１】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行する混練異常度学習方法であって、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成するステップと、
前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行するステップと、
を含むことを特徴とする混練異常度学習方法。
【請求項１２】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定する混練異常度推定方法であって、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成するステップと、
前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定するステップと、
を含むことを特徴とする混練異常度推定方法。
【請求項１３】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行するコンピュータに、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する手順、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する手順、
前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行する手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定するコンピュータに、
前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する手順、
前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する手順、
前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定する手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、混練異常度学習装置、混練異常度推定装置、混練異常度学習方法、混練異常度推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ゴム混練機における混練異常を判定する技術が知られている。例えば特許文献１には、ゴム混練時における各混練バッチの波形の変化を正常時の基準波形と照合することで、各混練バッチが正常混練であるか異常混練であるかを判定することが記載されている。
【０００３】
また特許文献２には、各混練ロットの平均混練波形と規格混練波形とを比較して、正常時の許容値範囲外の波動変動である場合には、ゴム混練の混合仕様を書き換えることが記載されている。
【０００４】
また特許文献３には、混練機のロータの回転駆動に要する瞬時電力量を積算した積算電力量を積算回転数で割った値を演算値と、正常値と、を比較して、混練バッチの混練異常の有無を判定することが記載されている。
【０００５】
また特許文献４には、対象となる混練バッチについて得られた混練波形と、予め作成した基準混練波形に対する許容範囲とを比較照合することによって、混練バッチが正常であるか異常であるかの判定を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平６−３４４３３４号公報
【特許文献２】特開平６−３４４３３５号公報
【特許文献３】特開２０１４−２２６９１０号公報
【特許文献４】特開２０１７−５６６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
発明者は、機械学習モデルを用いて開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定を行うことを検討している。
【０００８】
ここで上記特許文献１〜４に記載の技術は、密閉式ゴム混練機における混練異常の判定、あるいは、方式によらない混練異常の判定に関するものである。そのため、上記特許文献１〜４に記載の技術では、開放式ゴム混練機において好適な混練異常の判定を行うことができない。
【０００９】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、開放式ゴム混練機による混練において未加硫ゴムの混練バッチの混練の異常度を好適に推定できる混練異常度学習装置、混練異常度推定装置、混練異常度学習方法、混練異常度推定方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明に係る混練異常度学習装置は、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行する混練異常度学習装置であって、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する測定データ取得手段と、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する入力特徴量データ生成手段と、前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行する学習手段と、を含む。
【００１１】
本発明の一態様では、前記測定データ取得手段は、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度の測定値の時系列をさらに示す前記測定データを取得する。
【００１２】
この態様では、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度を測定する第１のセンサと、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度を測定する第２のセンサと、をさらに含み、前記測定データ取得手段は、前記第１のセンサにより測定される測定値の時系列及び前記第２のセンサにより測定される測定値の時系列を示す前記測定データを取得し、前記ロールの中心を通る前記ロールの軸に垂直な面から前記第１のセンサによる前記ゴムの表面温度の測定位置までの距離は、前記面から前記第２のセンサによる前記ロールの表面温度の測定位置までの距離よりも短くてもよい。
【００１３】
さらに、前記第１のセンサは、前記開放式ゴム混練機が備える２つのロールの隙間を向いて配置されていてもよい。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記入力特徴量データ生成手段は、ゴムの混練の開始から終了までの時間を分割した複数の部分時間のそれぞれについての前記測定値の代表値を示す前記入力特徴量データを生成する。
【００１５】
また、本発明に係る混練異常度推定装置は、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定する混練異常度推定装置であって、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する測定データ取得手段と、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する入力特徴量データ生成手段と、前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定する推定手段と、を含む。
【００１６】
本発明の一態様では、前記測定データ取得手段は、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度の測定値の時系列をさらに示す前記測定データを取得する。
【００１７】
この態様では、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度を測定する第１のセンサと、前記開放式ゴム混練機が備えるロールの表面温度を測定する第２のセンサと、をさらに含み、前記測定データ取得手段は、前記第１のセンサにより測定される測定値の時系列及び前記第２のセンサにより測定される測定値の時系列を示す前記測定データを取得し、前記ロールの中心を通る前記ロールの軸に垂直な面から前記第１のセンサによる前記ゴムの表面温度の測定位置までの距離は、前記面から前記第２のセンサによる前記ロールの表面温度の測定位置までの距離よりも短くてもよい。
【００１８】
さらに、前記第１のセンサは、前記開放式ゴム混練機が備える２つのロールの隙間を向いて配置されていてもよい。
【００１９】
また、本発明の一態様では、前記入力特徴量データ生成手段は、ゴムの混練の開始から終了までの時間を分割した複数の部分時間のそれぞれについての前記測定値の代表値を示す前記入力特徴量データを生成する。
【００２０】
また、本発明に係る混練異常度学習方法は、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行する混練異常度学習方法であって、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得するステップと、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成するステップと、前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行するステップと、を含む。
【００２１】
また、本発明に係る混練異常度推定方法は、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定する混練異常度推定方法であって、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得するステップと、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成するステップと、前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定するステップと、を含む。
【００２２】
また、本発明に係るプログラムは、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデルの学習を実行するコンピュータに、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する手順、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する手順、前記入力特徴量データを前記機械学習モデルに入力した際の出力を用いて、前記機械学習モデルの学習を実行する手順、を実行させる。
【００２３】
また、本発明に係る別のプログラムは、開放式ゴム混練機により未加硫ゴムの混練バッチを混練する際の当該混練バッチの混練の異常度を推定するコンピュータに、前記開放式ゴム混練機において混練されているゴムの表面温度の測定値の時系列を示す測定データを取得する手順、前記測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する手順、前記入力特徴量データを学習済の機械学習モデルに入力した際の出力に基づいて、前記混練バッチの混練の異常度を推定する手順、を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。
【図２】ロールを正面から見た様子の一例を模式的に示す図である。
【図３】ロールを右側面から見た様子の一例を模式的に示す図である。
【図４】混練が正常であると判定された際における振り分けコンベアの様子の一例を模式的に示す図である。
【図５】混練が異常であると判定された際における振り分けコンベアの様子の一例を模式的に示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る情報処理装置で行われる学習処理の流れの一例を示すフロー図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る情報処理装置で行われる推定処理の流れの一例を示すフロー図である。
【図９】正常な場合と完全なゴム抜けが発生した異常な場合におけるロールの瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１０】正常な場合と一部のゴム抜けが発生した異常な場合におけるロールの瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１１】正常な場合とゴムボリューム不足が発生した異常な場合におけるロールの瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１２】正常な場合とゴムボリューム過多が発生した異常な場合におけるロールの瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１３】正常な場合と完全なゴム抜けが発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１４】正常な場合と一部のゴム抜けが発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１５】正常な場合とゴムボリューム不足が発生した異常な場合におけるゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１６】正常な場合とゴムボリューム過多が発生した異常な場合におけるゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１７】正常な場合とゴム間違いが発生した異常な場合におけるゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１８】正常な場合とロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した異常な場合におけるゴムの表面温度及びロールの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【図１９】正常な場合とロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した異常な場合におけるゴムの表面温度及びロールの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２６】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。本実施形態に係る情報処理装置１０は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータである。図１に示すように情報処理装置１０は、例えば、プロセッサ１２、記憶部１４、通信部１６、表示部１８、操作部２０、センサ部２２を含んでいる。
【００２７】
プロセッサ１２は、例えば情報処理装置１０にインストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ等のプログラム制御デバイスである。
【００２８】
記憶部１４は、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである。記憶部１４には、プロセッサ１２によって実行されるプログラムなどが記憶される。
【００２９】
通信部１６は、例えばネットワークボードなどの通信インタフェースである。本実施形態では通信部１６を介して情報処理装置１０は開放式ゴム混練機２４と通信可能となっている。
【００３０】
表示部１８は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスであって、プロセッサ１２の指示に従って各種の画像を表示する。
【００３１】
操作部２０は、キーボードやマウスなどといったユーザインタフェースであって、ユーザの操作入力を受け付けて、その内容を示す信号をプロセッサ１２に出力する。
【００３２】
センサ部２２は、電力センサや温度センサなどといった各種のセンサを含んでいる。
【００３３】
なお、情報処理装置１０は、ＤＶＤ−ＲＯＭやＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクなどの光ディスクを読み取る光ディスクドライブ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートなどを含んでいてもよい。
【００３４】
図２は、開放式ゴム混練機２４が備える円筒状のロール２６（２６ａ及び２６ｂ）を正面から見た様子の一例を模式的に示す図である。図３は、開放式ゴム混練機２４が備えるロール２６を右側面から見た様子の一例を模式的に示す図である。
【００３５】
本実施形態では、開放式ゴム混練機２４において、未加硫ゴムの混練バッチ２８が連続的に混練される。そして混練の際に、センサ部２２によって、ロール２６の回転駆動に要する瞬時電力値、混練されているゴムの表面温度、ロール２６の表面温度、などといった、開放式ゴム混練機２４の状態の測定が行われる。
【００３６】
本実施形態では、図２及び図３に示す温度センサ３０ａによって、混練されている混練バッチ２８の表面温度が測定される。また、図２及び図３に示す温度センサ３０ｂによって、ロール２６ａの表面温度が測定される。また、図２に示す温度センサ３０ｃによって、ロール２６ｂの表面温度が測定される。
【００３７】
図２には、ロール２６の回転方向が二点鎖線で示されている。図２及び図３には、温度センサ３０のセンサ面が向く方向が二点鎖線で示されている。また、図２には、温度センサ３０ａによるゴムの表面温度の測定位置Ｐ１、温度センサ３０ｂによるロール２６ａの表面温度の測定位置Ｐ２、及び、温度センサ３０ｃによるロール２６ｂの表面温度の測定位置Ｐ３が示されている。測定位置Ｐ１、及び、測定位置Ｐ２については、図３にも示されている。また、図３には、ロール２６ａの中心を通るロール２６ａの軸に垂直な中心面Ｓが二点鎖線で示されている。中心面Ｓは、ロール２６ａの両端面からの距離が等しい面である。
【００３８】
温度センサ３０ａ〜３０ｃは、放射温度計、２色温度計、サーモグラフィなどの非接触式の温度センサであり、ロール２６の上方に離間して配置されている。
【００３９】
また、図２に示すように、温度センサ３０ａは、開放式ゴム混練機２４が備える２つのロール２６の隙間を向いて配置されている。温度センサ３０ａによって、２つのロール２６の隙間の近辺である測定位置Ｐ１にあるゴムの表面温度が測定される。温度センサ３０ａと測定位置Ｐ１とを結ぶ直線は、開放式ゴム混練機２４が備える２つのロール２６の隙間を通る。このような配置によって、温度センサ３０ａは混練されているゴムの表面温度を的確に測定できる。また、温度センサ３０ｂ、温度センサ３０ｃは、それぞれ、ロール２６ａ、ロール２６ｂの表面を向いて配置されている。
【００４０】
また、図３に示すように、中心面Ｓから測定位置Ｐ１までの距離ｄ１は、中心面Ｓから測定位置Ｐ２までの距離ｄ２よりも短い。ここで測定位置Ｐ１が中心面Ｓ上にあってもよい。同様に、ロール２６ｂの中心を通るロール２６ｂの軸に垂直な中心面から測定位置Ｐ１までの距離は、当該中心面から温度センサ３０ｃによるロール２６ｂの表面温度の測定位置までの距離よりも短い。
【００４１】
図３に示すように、混練バッチ２８は、ロール２６の側面である混練面３２の中央付近で混練される。そのため、図３に示すように温度センサ３０を配置することによって、温度センサ３０ａが混練されているゴムの表面温度を的確に測定でき、温度センサ３０ｂ及び温度センサ３０ｃがロール２６の表面温度を的確に測定できることとなる。
【００４２】
そして本実施形態では、情報処理装置１０において、センサ部２２によって生成される、開放式ゴム混練機２４の状態を表す測定値の時系列を示す測定データに基づいて、当該混練バッチ２８の混練が正常であるか異常であるかが機械学習モデルを用いて判定される。
【００４３】
図４は、混練が正常であると判定された際における振り分けコンベア３４の様子の一例を模式的に示す図である。図５は、混練が異常であると判定された際における振り分けコンベア３４の様子の一例を模式的に示す図である。
【００４４】
本実施形態では混練が終了した混練バッチ２８は、２つのシーティングロール３６（３６ａ及び３６ｂ）の隙間を通り、搬送コンベア３８を経て、振り分けコンベア３４に搬送される。なお図４及び図５には、シーティングロール３６の回転方向が二点鎖線で示されている。
【００４５】
本実施形態では、混練バッチ２８の混練が正常であると判定されるか異常であると判定されるかに応じて、開放式ゴム混練機２４が備える振り分けコンベア３４の位置が制御される。このようにして、正常であると判定された混練バッチ２８と異常であると判定された混練バッチ２８とを分別することができる。ここで混練バッチ２８の混練が異常であると判定された際に、例えば警告音の出力などの異常通知が行われるようにしてもよい。
【００４６】
以下、情報処理装置１０に実装されている機械学習モデルの学習、及び、情報処理装置１０による混練バッチ２８の混練の異常度の推定についてさらに説明する。
【００４７】
図６は、本実施形態に係る情報処理装置１０で実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係る情報処理装置１０で、図６に示す機能のすべてが実装される必要はなく、また、図６に示す機能以外の機能が実装されていても構わない。
【００４８】
図６に示すように、情報処理装置１０には、機能的には例えば、機械学習モデル４０、学習データ記憶部４２、学習データ取得部４４、学習入力特徴量データ生成部４６、学習部４８、ターゲット測定データ取得部５０、ターゲット入力特徴量データ生成部５２、推定部５４、振り分けコンベア制御部５６、が含まれる。
【００４９】
機械学習モデル４０は、プロセッサ１２及び記憶部１４を主として実装される。学習データ記憶部４２は、記憶部１４を主として実装される。学習データ取得部４４、学習入力特徴量データ生成部４６、学習部４８、ターゲット入力特徴量データ生成部５２、推定部５４は、プロセッサ１２を主として実装される。ターゲット測定データ取得部５０は、プロセッサ１２及びセンサ部２２を主として実装される。振り分けコンベア制御部５６は、プロセッサ１２及び通信部１６を主として実装される。
【００５０】
以上の機能は、コンピュータである情報処理装置１０にインストールされた、以上の機能に対応する指令を含むプログラムをプロセッサ１２で実行することにより実装されてもよい。このプログラムは、例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を介して、あるいは、インターネットなどを介して情報処理装置１０に供給されてもよい。
【００５１】
情報処理装置１０における、機械学習モデル４０、学習データ記憶部４２、学習データ取得部４４、学習入力特徴量データ生成部４６、学習部４８の機能は、開放式ゴム混練機２４により未加硫ゴムの混練バッチ２８を連続的に混練する際の当該混練バッチ２８の混練の異常度の推定に用いられる機械学習モデル４０の学習を実行する学習装置としての機能に相当する。
【００５２】
また情報処理装置１０における、機械学習モデル４０、ターゲット測定データ取得部５０、ターゲット入力特徴量データ生成部５２、推定部５４、振り分けコンベア制御部５６の機能は、開放式ゴム混練機２４により未加硫ゴムの混練バッチ２８を連続的に混練する際の当該混練バッチ２８の混練の異常度を推定する混練異常度推定装置としての機能に相当する。
【００５３】
機械学習モデル４０は、本実施形態では例えば、アダブースト、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、最近傍識別器、などの機械学習が実装された機械学習モデルである。
【００５４】
ここで当該機械学習モデル４０は、混練が正常であるか異常であるかを判定する判定モデルであってもよい。そしてこの場合に、当該機械学習モデル４０が、入力に応じて、例えば混練バッチ２８の混練が正常であるか異常であるかを示す１ビットのデータを出力してもよい。
【００５５】
また当該機械学習モデル４０は、混練が異常である程度を示すデータを出力する回帰モデルであってもよい。そしてこの場合に、当該機械学習モデル４０が、入力に応じて、例えばコンパウンド判定に用いられるレオメータによる弾性測定での測定値の推定値を出力してもよい。
【００５６】
学習データ記憶部４２は、本実施形態では例えば、機械学習モデル４０の学習に用いられる学習データを記憶する。学習データには、例えば、開放式ゴム混練機２４の状態を表す測定値の時系列を示す測定データと、混練の異常度を示す所与の教師データと、が含まれている。以下、学習データに含まれる測定データを学習測定データと呼ぶこととする。
【００５７】
ここで学習測定データには、開放式ゴム混練機２４が備えるロール２６の回転駆動に要する瞬時電力値の時系列を示すデータが含まれていてもよい。また、学習測定データには、混練されているゴムの表面温度の時系列を示すデータが含まれていてもよい。当該学習測定データは、図２及び図３に示す温度センサ３０ａにより測定されたゴムの表面温度の時系列を示すデータであってもよい。また、学習測定データには、開放式ゴム混練機２４が備えるロール２６の表面温度の時系列を示すデータが含まれていてもよい。また、学習測定データが、図２及び図３に示す温度センサ３０ｂ又は温度センサ３０ｃにより測定されたロール２６の表面温度の測定値の時系列を示すデータであってもよい。ここでロール２６の表面温度の測定値として、温度センサ３０ｂにより測定されたロール２６ａの表面温度の測定値と温度センサ３０ｃにより測定されたロール２６ｂの表面温度の測定値の平均値が用いられてもよい。
【００５８】
また本実施形態では混練バッチ２８の開始から終了までの時間は一定であり、学習データに含まれる要素の数も所定数であることとする。
【００５９】
また学習データに含まれる教師データには、当該学習データに含まれる学習測定データが示す測定値が測定された際の混練の異常度が示される。ここで例えば、機械学習モデル４０が判定モデルである場合に、教師データは、混練が正常であるか異常であるかを示す１ビットのデータであってもよい。また例えば、機械学習モデル４０が回帰モデルである場合に、教師データは、レオメータによる弾性測定での測定値を示すデータであってもよい。
【００６０】
学習データ取得部４４は、本実施形態では例えば、機械学習モデル４０の学習に用いられる学習データを取得する。ここで学習データ取得部４４は、学習データ記憶部４２に記憶されている学習データを取得してもよい。
【００６１】
学習入力特徴量データ生成部４６は、本実施形態では例えば、機械学習モデル４０の学習に用いられる測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する。以下、学習測定データに基づいて生成される入力特徴量データを、学習入力特徴量データと呼ぶこととする。
【００６２】
ここで混練バッチ２８の混練の開始から終了までの時間を分割した複数の部分時間のそれぞれについての測定値の代表値を示す学習入力特徴量データが生成されてもよい。例えば、測定値の初期値、最終値、積算値、平均値、最大値、最小値、増加値、及び、減少値のうちの少なくとも１つを示す学習入力特徴量データが生成されてもよい。
【００６３】
ここで測定値の初期値及び最終値とは、それぞれ、当該部分時間において最初に測定された値及び当該部分時間において最後に測定された値を指す。また、測定値の積算値とは、混練が開始されたタイミングから当該部分時間における最後の測定タイミングまでの測定値の合計を指す。また、測定値の増加値とは、当該部分時間において最後に測定された値から最初に測定された値を引いた値を指す。また、測定値の減少値とは、当該部分時間において最初に測定された値から最後に測定された値を引いた値を指す。
【００６４】
学習部４８は、本実施形態では例えば、入力特徴量データを機械学習モデル４０に入力した際の出力を用いて、機械学習モデル４０の学習を実行する。ここで例えば、学習データに含まれる学習測定データに基づいて生成される入力特徴量データを機械学習モデル４０に入力した際の出力と、当該学習データに含まれる教師データと、の差が特定されてもよい。そして特定される差に基づいて機械学習モデル４０のパラメータの値が更新される教師あり学習が実行されてもよい。
【００６５】
本実施形態では複数の入力特徴量データによる機械学習モデル４０の学習が実行される。そして学習済の機械学習モデル４０を用いて、開放式ゴム混練機２４により未加硫ゴムの混練バッチ２８を混練する際の当該混練バッチ２８の混練の異常度が推定される。
【００６６】
ターゲット測定データ取得部５０は、本実施形態では例えば、混練の異常度の推定の対象となる、開放式ゴム混練機２４の状態を表す測定値の時系列を示す測定データを取得する。以下、混練の異常度の推定の対象となる測定データをターゲット測定データと呼ぶこととする。ターゲット測定データのデータ構造は、学習測定データのデータ構造と同じである。
【００６７】
ここでターゲット測定データには、開放式ゴム混練機２４が備えるロール２６の回転駆動に要する瞬時電力値の時系列を示すデータが含まれていてもよい。また、ターゲット測定データには、混練されているゴムの表面温度の時系列を示すデータが含まれていてもよい。当該ターゲット測定データは、図２及び図３に示す温度センサ３０ａにより測定されたゴムの表面温度の時系列を示すデータであってもよい。また、ターゲット測定データには、開放式ゴム混練機２４が備えるロール２６の表面温度の時系列を示すデータが含まれていてもよい。また、ターゲット測定データが、図２及び図３に示す温度センサ３０ｂ又は温度センサ３０ｃにより測定されたロール２６の表面温度の測定値の時系列を示すデータであってもよい。ここでロール２６の表面温度の測定値として、温度センサ３０ｂにより測定されたロール２６ａの表面温度の測定値と温度センサ３０ｃにより測定されたロール２６ｂの表面温度の測定値の平均値が用いられてもよい。
【００６８】
ここで例えば、混練バッチ２８の混練の開始の際に開放式ゴム混練機２４が情報処理装置１０にその旨を通知してもよい。そしてその後、センサ部２２が開放式ゴム混練機２４の状態を表す測定値を示すデータを逐次生成してもよい。そして例えば、混練バッチ２８の混練が終了した際に開放式ゴム混練機２４が情報処理装置１０にその旨を通知してもよい。そしてターゲット測定データ取得部５０が、混練バッチ２８の混練の開始の通知の受信から終了の通知の受信までにセンサ部２２において生成された、開放式ゴム混練機２４の状態を表す測定値を示すデータをターゲット測定データとして取得してもよい。
【００６９】
ターゲット入力特徴量データ生成部５２は、本実施形態では例えば、ターゲット測定データに基づいて、入力特徴量データを生成する。以下、ターゲット測定データに基づいて生成される入力特徴量データを、ターゲット入力特徴量データと呼ぶこととする。ターゲット入力特徴量データのデータ構造は、学習入力特徴量データのデータ構造と同じである。
【００７０】
推定部５４は、本実施形態では例えば、ターゲット入力特徴量データを学習済の機械学習モデル４０に入力した際の出力に基づいて、当該混練バッチの混練の異常度を推定する。ここで機械学習モデル４０が判定モデルである場合に、機械学習モデル４０が、入力に応じて、混練が正常であるか異常であるかを示す１ビットのデータを出力してもよい。また機械学習モデル４０が回帰モデルである場合に、機械学習モデル４０が、入力に応じて、レオメータによる弾性測定での測定値の推定値などといった混練が異常である程度を示す推定値を出力してもよい。
【００７１】
振り分けコンベア制御部５６は、本実施形態では例えば、推定部５４による推定の結果に応じた、開放式ゴム混練機２４が備える振り分けコンベア３４の位置制御を実行する。
【００７２】
ここで例えば、機械学習モデル４０の出力が、混練が正常であることを示す場合には、振り分けコンベア制御部５６は、図４に示す位置となるよう振り分けコンベア３４の位置を制御してもよい。一方、機械学習モデル４０の出力が、混練が異常であることを示す場合には、振り分けコンベア制御部５６は、図５に示す位置となるよう振り分けコンベア３４の位置を制御してもよい。
【００７３】
また例えば、機械学習モデル４０の出力が、混練が異常であることを示す場合には、振り分けコンベア制御部５６は、警告音の出力などの異常通知の出力を実行してもよい。ここで例えば、情報処理装置１０が異常通知を出力してもよい。また振り分けコンベア制御部５６が開放式ゴム混練機２４に異常通知信号を送信してもよい。そして開放式ゴム混練機２４が当該異常通知信号の受信に応じて警告音の出力などの異常通知の出力を実行してもよい。
【００７４】
また例えば、機械学習モデル４０の出力が推定値である場合は、振り分けコンベア制御部５６は、当該推定値に基づいて、混練が正常であるか否かを判定してもよい。そして振り分けコンベア制御部５６は、当該判定の結果に基づいて、上述のような振り分けコンベア３４の位置制御を実行してもよい。
【００７５】
ここで、本実施形態に係る情報処理装置１０で行われる学習処理の流れの一例を、図７に例示するフロー図を参照しながら説明する。ここでは例えば複数の学習データが学習データ記憶部４２に記憶されていることとする。
【００７６】
まず、学習データ取得部４４が、学習データ記憶部４２に記憶されている複数の学習データのうち、Ｓ１０２、及び、Ｓ１０３に示す処理が実行されていないものを１つ取得する（Ｓ１０１）。
【００７７】
そして、学習入力特徴量データ生成部４６が、Ｓ１０１に示す処理で取得された学習データに含まれる学習測定データに基づいて、学習入力特徴量データを生成する（Ｓ１０２）。
【００７８】
そして、学習部４８が、Ｓ１０２に示す処理で生成された学習入力特徴量データを機械学習モデル４０に入力した際の出力を用いた、機械学習モデル４０の学習を実行する（Ｓ１０３）。ここで例えば、当該出力と、Ｓ１０１に示す処理で取得された学習データに含まれる教師データと、の差に基づいて、機械学習モデル４０のパラメータの値が更新されてもよい。
【００７９】
そして学習部４８が、学習データ記憶部４２に記憶されている複数の学習データのすべてについてＳ１０２及びＳ１０３に示す処理が実行されたか否かを確認する（Ｓ１０４）。
【００８０】
学習データ記憶部４２に記憶されている複数の学習データのすべてについてＳ１０２及びＳ１０３に示す処理が実行されていないことが確認された場合は（Ｓ１０４：Ｎ）、Ｓ１０１に示す処理に戻る。
【００８１】
学習データ記憶部４２に記憶されている複数の学習データのすべてについてＳ１０２及びＳ１０３に示す処理が実行されたことが確認された場合は（Ｓ１０４：Ｙ）、本処理例に示す処理は終了される。
【００８２】
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０で行われる推定処理の流れの一例を、図８に例示するフロー図を参照しながら説明する。
【００８３】
まず、ターゲット測定データ取得部５０が、ターゲット測定データを取得する（Ｓ２０１）。
【００８４】
そして、ターゲット入力特徴量データ生成部５２が、Ｓ２０１に示す処理で取得されたターゲット測定データに基づいて、ターゲット入力特徴量データを生成する（Ｓ２０２）。
【００８５】
そして、推定部５４が、Ｓ２０２に示す処理で生成されたターゲット入力特徴量データを機械学習モデル４０に入力した際の出力に基づいて、当該混練バッチの混練の異常度を推定する（Ｓ２０３）。
【００８６】
そして、振り分けコンベア制御部５６が、Ｓ２０４に示す処理における推定の結果に応じた、開放式ゴム混練機２４が備える振り分けコンベア３４の位置制御を実行して（Ｓ２０４）、本処理例に示す処理は終了される。
【００８７】
図９は、正常な場合と完全なゴム抜けが発生した異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。ここで完全なゴム抜けとは、混練面３２にゴムが巻き付かず外れてしまっている状態を指す。
【００８８】
図１０は、正常な場合と一部のゴム抜けが発生した異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。ここで一部のゴム抜けとは、ロール２６の混練面３２の一部にゴムがない状態を指す。
【００８９】
図１１は、正常な場合とゴムボリューム不足が発生した異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。ここでゴムボリューム不足とは、混練されているゴムの量が正常な範囲を超えて少ない状態を指す。
【００９０】
図１２は、正常な場合とゴムボリューム過多が発生した異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列の比較の一例を示す図である。ここでゴムボリューム過多とは、混練されているゴムの量が正常な範囲を超えて多い状態を指す。
【００９１】
図９〜図１２において、正常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列は実線で示されており、異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列は破線で示されている。
【００９２】
また、ゴム間違いが発生した異常な場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列は、図１１又は図１２の破線で示されている瞬時電力値の時系列と同様である。ここでゴム間違いとは、混練されるべきゴムとは異なるゴムが混練されている状態を指す。
【００９３】
また、ロール２６の表面温度が正常な範囲を超えて高い、ロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した場合における、ロール２６の瞬時電力値の時系列は、図１１の破線で示されている瞬時電力値の時系列と同様である。また、ロール２６の表面温度が正常な範囲を超えて低い、ロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した場合におけるロール２６の瞬時電力値の時系列は、図１２の破線で示されている瞬時電力値の時系列と同様である。
【００９４】
図９〜図１２に示すように、混練が正常であるか否かと、ロール２６の瞬時電力値の時系列との間には相関関係が存在する。そのためロール２６の瞬時電力値の時系列を示す測定データに基づく機械学習モデル４０の学習、及び、学習済の機械学習モデル４０を用いた混練バッチ２８の混練の異常度の推定は可能である。
【００９５】
図１３は、正常な場合と完全なゴム抜けが発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。図１４は、正常な場合と一部のゴム抜けが発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。図１５は、正常な場合とゴムボリューム不足が発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。図１６は、正常な場合とゴムボリューム過多が発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。図１７は、正常な場合とゴム間違いが発生した異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【００９６】
図１３〜図１６において、正常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は実線で示されており、異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は破線で示されている。図１７において、正常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は実線で示されており、異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は破線及び一点鎖線で示されている。
【００９７】
図１３〜図１７に示すように、混練が正常であるか否かと、混練されているゴムの表面温度の時系列との間には相関関係が存在する。そのため混練されているゴムの表面温度の時系列を示す測定データに基づく機械学習モデル４０の学習、及び、学習済の機械学習モデル４０を用いた混練バッチ２８の混練の異常度の推定は可能である。
【００９８】
図１８は、正常な場合とロール２６の表面温度が正常な範囲を超えて高い、ロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した場合における、混練されているゴムの表面温度及びロール２６の表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。図１９は、正常な場合とロール２６の表面温度が正常な範囲を超えて低い、ロール表面温度異常あるいは設定間違いが発生した場合における、混練されているゴムの表面温度及びロール２６の表面温度の時系列の比較の一例を示す図である。
【００９９】
図１８、及び、図１９において、正常な場合におけるロール２６の表面温度の時系列は実線で示されており、正常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は破線で示されている。また、異常な場合におけるロール２６の表面温度の時系列は一点鎖線で示されており、異常な場合における混練されているゴムの表面温度の時系列は二点鎖線で示されている。
【０１００】
図１８、及び、図１９に示すように、混練が正常であるか否かと、混練されているゴムの表面温度の時系列との間には相関関係が存在する。また、混練が正常であるか否かと、ロール２６の表面温度の時系列との間には相関関係が存在する。また、混練が正常であるか否かと、混練されているゴムの表面温度及びロール２６の表面温度の時系列との間には相関関係が存在する。そのためロール２６の表面温度の時系列及び混練されているゴムの表面温度の時系列のうちの少なくとも一方を示す測定データに基づく機械学習モデル４０の学習、及び、学習済の機械学習モデル４０を用いた混練バッチ２８の混練の異常度の推定は可能である。
【０１０１】
また、異常な混練が終わったゴムについては、ムーニー粘度や加硫速度などの物性値が正常な混練が終わったゴムと異なる。そのため、機械学習モデル４０の学習において混練が終わったゴムの物性値を測定することで、当該ゴムの混練が正常であったか異常であったかは判定可能である。
【０１０２】
開放式ゴム混練機２４による混練では密閉式ゴム混練機による混練とは異なり混練されている未加硫ゴムの混練バッチ２８が筐体で覆われないため、混練されているゴムやロール２６の表面温度を測定する温度センサ３０を容易に設置できる。そのため、開放式ゴム混練機２４による混練では、混練されているゴムやロール２６の表面温度の測定値の時系列を示す測定データを容易に取得できる。このようにして本実施形態によれば、開放式ゴム混練機２４による混練において未加硫ゴムの混練バッチ２８の混練の異常度を好適に推定できることとなる。
【０１０３】
なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
【０１０４】
また、上記の具体的な数値や文字列、並びに、図面中の具体的な数値や文字列は例示であり、これらの数値や文字列には限定されない。
【符号の説明】
【０１０５】
１０  情報処理装置、１２  プロセッサ、１４  記憶部、１６  通信部、１８  表示部、２０  操作部、２２  センサ部、２４  開放式ゴム混練機、２６，２６ａ，２６ｂ  ロール、２８  混練バッチ、３０，３０ａ，３０ｂ，３０ｃ  温度センサ、３２  混練面、３４  振り分けコンベア、３６，３６ａ，３６ｂ  シーティングロール、３８  搬送コンベア、４０  機械学習モデル、４２  学習データ記憶部、４４  学習データ取得部、４６  学習入力特徴量データ生成部、４８  学習部、５０  ターゲット測定データ取得部、５２  ターゲット入力特徴量データ生成部、５４  推定部、５６  振り分けコンベア制御部。
【図１】
2020151893.tif 000003
【図２】
2020151893.tif 000004
【図３】
2020151893.tif 000005
【図４】
2020151893.tif 000006
【図５】
2020151893.tif 000007
【図６】
2020151893.tif 000008
【図７】
2020151893.tif 000009
【図８】
2020151893.tif 000010
【図９】
2020151893.tif 000011
【図１０】
2020151893.tif 000012
【図１１】
2020151893.tif 000013
【図１２】
2020151893.tif 000014
【図１３】
2020151893.tif 000015
【図１４】
2020151893.tif 000016
【図１５】
2020151893.tif 000017
【図１６】
2020151893.tif 000018
【図１７】
2020151893.tif 000019
【図１８】
2020151893.tif 000020
【図１９】
2020151893.tif 000021