(57)【要約】【課題】製造設備の生産性を維持できること。【解決手段】ロボット１００は、製品Ｗの製造ライン１１０の各製造設備１２１を自走により巡回し、巡回先での製造設備１２１の状態を、センサ１３３で検出する。ロボット１００は、センサ１３３により検出したセンサ情報を解析し、製造設備１２１で発生可能性のある問題、あるいは製品Ｗの不良発生の可能性を予測する。予測した結果、ロボット１００の操作で対応できる場合、マニピュレータで製造設備１２１を操作して製造設備１２１で将来発生する可能性の問題を解消する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置において、
巡回先での前記製造設備の状態を検出するセンサと、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する制御部と、
を備えたことを特徴とする製造設備の自律保守装置。
【請求項２】
前記センサとして、異なる変位量を検出する複数のセンサを有し、
前記制御部は、複数の前記センサのセンサ情報を組み合わせて前記解析を行うことを特徴とする請求項１に記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項３】
前記制御部は、
予め外部から取得した教本データを用いて前記センサ情報を解析することを特徴とする請求項１または２に記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項４】
前記製造設備に対する操作を行うマニピュレータを備え、
前記制御部は、
前記予測した結果が前記マニピュレータの動作で解消可能な場合、前記マニピュレータを用いて前記製造設備を操作制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記予測した結果が前記マニピュレータの動作で解消不可能な場合、管理者に通報することを特徴とする請求項４に記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項６】
前記製造設備が備えるセンサが検出するセンサ情報を取得する情報取得部を備え、
前記制御部は、
前記情報取得部が取得可能な前記製造設備のセンサ情報があれば当該センサ情報を含めて前記解析を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項７】
前記製造設備との間で通信可能な近距離無線部を備え、
前記制御部は、
前記製造設備に近接した際に、前記近距離無線部を介して前記製造設備のセンサが検出したセンサ情報を取得することを特徴とする請求項６に記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項８】
前記制御部は、
稼働中の前記製造設備を巡回し、前記製造設備の稼働時の前記センサ情報を収集し、前記予測を行うことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【請求項９】
製品の製造設備を自走により巡回する自律保守装置が行う製造設備の自律保守方法において、
巡回先での前記製造設備の状態を、センサにより検出し、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する、
処理を含むことを特徴とする製造設備の自律保守方法。
【請求項１０】
製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置のコンピュータに、
巡回先での前記製造設備の状態を、センサにより検出し、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する、
処理を実行させることを特徴とする製造設備の自律保守プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造設備の故障等の保守を自律的に行う製造設備の自律保守装置、製造設備の自律保守方法および製造設備の自律保守プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）の発達によって、末端のＩｏＴデバイスから得た情報を利用したサービスが幅広く浸透してきている。例えば、工場では、人に備え付けたＲＦＩＤタグやＧＰＳセンサからの情報を収集し、人の動線を分析することで、無駄な動きを調べて改善できる。また、製造設備の状態をセンサで取得し、製造設備の稼働状況をリアルタイムに把握するなど、様々なサービスがある。
【０００３】
工場においては、従来から様々な製造設備によって自動化が行われ、省人化が進んでいる。例えば、インダストリ４．０の仕様等による製造業のデジタル化、コンピュータ化が推進され、センサから得た情報を元に、製造ラインの状況をリアルタイムに把握し、工場の「見える化」の実現が図られ、製造設備の異常検知や製造物量の調整が行われている。
【０００４】
従来技術として、無人環境や夜間にメンテナンスロボットが顧客コンピュータ群を巡回することで、点検および保守を行う技術が開示されている（例えば、下記特許文献１参照。）。また、工作機械のＮＣ装置から各種信号データを外部サーバが取得し、加工不良を判断する技術が開示されている（例えば、下記特許文献２参照。）。また、移動型の通信ロボット装置が情報通信中継端末の機能と、ハードウェアおよびソフトウェア追加の機能を持たせることで、幅広い利用を可能にする技術が開示されている（例えば、下記特許文献３参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１５３１０４号公報
【特許文献２】特開２０１６−２００９２８号公報
【特許文献３】特開２００３−１８１７８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術は、センサから得た情報を元にした受動的な動作であり、センサから得た情報に対するアクションが必要となる。例えば、工場では「見える化」によって表現される製造ラインの状況の判断結果を人間が見て、人間が次のアクションを促している。このような受動的動作の場合、例えば、製造設備の故障が発生してから、その結果として製造ラインの状況に問題があることが判明し、それを受けたアクションとして製造ラインの停止や切替えを行うこととなり、故障が発生した後に、異常状態を最小限に抑えることとなる。
【０００７】
このように、従来技術では、例えば、工場の製造設備の故障時に製造生産性の低下を抑えることができるものの、現状では、製造設備が故障すると生産性を維持することができない。また、センサが取り付けられない製造設備などは、さらに故障検知が遅れてしまう。
【０００８】
一つの側面では、製造設備の生産性を維持できることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一つの案では、製造設備の自律保守装置は、製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置において、巡回先での前記製造設備の状態を検出するセンサと、前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する制御部と、を備えたことを要件とする。
【発明の効果】
【００１０】
一つの実施形態によれば、製造設備の生産性を維持できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施の形態にかかるロボットを用いた製造設備の自律保守を説明する図である。
【図２】図２は、実施の形態にかかるロボットのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態にかかるロボットを示す外観図である。
【図４】図４は、実施の形態にかかるロボットによる教本データの取得例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態にかかるロボットの全体動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施の形態にかかるロボットの予防保守の動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施の形態にかかる製造設備の自律保守を電子機器のプリント基板の製造ラインに適用した例を説明する図である。
【図８】図８は、実施の形態にかかるロボットを用いた製造設備および不良品の問題発生を事前予測する動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかるロボットを用いた製造設備の自律保守を説明する図である。実施の形態では、製品Ｗを製造する製造ライン１１０を例に説明する。製造ライン１１０は、製品Ｗを組み立てて製造する複数の製造設備１２１からなる。各製造設備１２１は、例えば、製品Ｗの１工程の製造を行い、次の製造設備１２１に製品Ｗを受け渡し、複数の製造設備１２１により製品Ｗを完成させる。実施の形態では、自律保守装置は、自律動作し、製造ライン１１０の各製造設備１２１を巡回走行するロボット１００を例に説明する。
【００１３】
製造設備１２１は、既存技術により、製品Ｗの製造状態や製造設備の稼働状態等を各種のセンサ１３２で検出し、検出したセンサ情報を蓄積している。製造設備１２１が検出したセンサ情報は、近距離無線部１３１等の無線通信によりロボット１００に転送可能である。
【００１４】
そして、ロボット１００は、自律走行により、稼働中の製造ライン１１０の各製造設備１２１に接近可能である。ある製造設備１２１の近辺にロボット１００が位置し、近距離無線部１３１の通信可能範囲に入ったとき、製造設備１２１とロボット１００との間で近距離無線部１３１が接続され、センサ情報がロボット１００に転送開始される。例えば、ロボット１００は、センサ情報の転送中は、製造設備１２１の近傍に留まる。
【００１５】
ロボット１００は、センサ情報の取得が完了した後、取得したセンサ情報を解析し、解析結果が取得した製造設備１２１に対して、予防保守等のアクションが必要であれば、保守等が必要な旨を管理者等に通報する処理を行う。
【００１６】
一般的に製造設備１２１は、センサ１３２を有し故障等の状態検知を行っており、上記処理では、製造設備１２１が有するセンサ１３２の情報を取得することとした。これに限らず、製造設備１２１がセンサ情報を出力しない場合、および製造設備１２１が有していないセンサのセンサ情報をロボット１００のセンサ１３３が取得する構成としてもよい。この場合、ロボット１００が人間の五感に相当する画像、音、温度等の各種のセンサ１３３を有することで、製造設備１２１上で製造される製品Ｗの製造状態や製造設備の稼働状態等をより多様に検出できる。
【００１７】
ロボット１００は、製造設備１２１を含む製造ライン１１０から独立して自律動作し、ロボット１００が工場内を巡回しながら、製品Ｗの製造状態や製造設備の稼働状態等を取得する。ここで、実施の形態のロボット１００は、サーバ等の外部装置の制御に基づき、巡回スケジュールを受け取り、製造設備１２１での問題発生時に状況をサーバに伝え、サーバからのフィードバックである動作指示に従い動作するものではない。ロボット１００は、製造設備１２１で検出可能なセンサ情報のみに依存せず、製造設備１２１の状態判別を故障等の問題発生前に事前予測する。
【００１８】
実施の形態のロボット１００は、工場内を巡回しながら、製造設備１２１のセンサ１３２から取得したセンサ情報、およびロボット１００自身が有する各種のセンサ１３３のセンサ情報を取得する。そして、これらセンサ情報や、センサ情報のデータ処理（例えば、時系列処理）した情報等に基づき、製造設備１２１の状態変化を判断して未来に起こりうる故障等の事象を予測し、予測処理結果を生成する。
【００１９】
ロボット１００は、例えば、製造設備１２１が通常の稼働を行っており、製品Ｗの製造に問題が発生していない状態であっても、取得した現在のセンサ情報、さらには過去に取得したセンサ情報に基づいて、製造設備１２１に対する故障等の事前予測を行う。事前予測では、製造設備１２１に今後起こりうる事象や、問題発生が多い箇所等を判断および推論する。そして、ロボット１００は、事前予測の結果に対応して工場内の製造設備１２１の巡回パターンや巡回頻度等を自律的に調整する。
【００２０】
例えば、ロボット１００は、各種センサ１３２，１３３のセンサ情報を時系列に整理し、時間の経過による製造設備１２１の状態変化を判断して未来に起こりうる事象を予測し、予測処理結果を生成する。そして、ロボット１００は、予測処理結果に基づき、製造設備１２１の問題発生の予防処置を能動的に管理者等に通報する。この際、ロボット１００は、外部のサーバ等からの制御に依存せず、自律動作して将来の故障発生に対応する制御を行う。
【００２１】
図２は、実施の形態にかかるロボットのハードウェア構成例を示す図である。ロボット１００は、制御部２０１、サーボモータ２０２、カメラ２０３、情報取得部２０４、記憶部２０５、無線通信部２０６、マニピュレータ２０７、等を含む。なお、ロボット１００は、不図示のバッテリにより図２に示した各構成部に動作電源を供給する。
【００２２】
制御部２０１は、コンピュータ（ＣＰＵ）を含み、本発明のロボット１００のコントロールを司る。制御部（ＣＰＵ）２０１は、ロボット１００の自律走行、および情報取得部２０４が取得した各種のセンサ情報等をデータ処理した処理情報を生成し、製造設備１２１の故障等の問題発生を事前予測する制御を行う。この制御部２０１（ＣＰＵ）は、記憶部２０５に格納されたプログラムを読み出し実行し、その際、記憶部２０５を作業領域に使用することで上記制御を実現可能である。
【００２３】
制御部２０１は、エッジコンピュータであり、クラウド上のサーバにセンサ情報を転送して分析処理させるのではなく、制御部２０１自身で自律して製造設備１２１の故障等の問題発生を事前予測する。この事前予測に必要な情報（教本データ）は、無線通信部２０６を経由して、クラウド上のサーバから取得する。制御部２０１は、常にサーバに通信接続する必要はなく、教本データ取得後はサーバと通信切断してもよく、自律制御可能である。
【００２４】
情報取得部２０４は、ロボット１００が有する各種センサ１３３としてカメラ１３３ａ、温度センサ１３３ｂ、マイク１３３ｃを含み、さらに近距離無線部１３１を含む。これら各種センサ１３３は、センサ情報として検出可能な変位量がセンサ毎に異なる複数のセンサである。カメラ１３３ａは、静止画および動作画像を撮像し、製造設備１２１の状態検出に必要な画像をセンサ情報として出力する。温度センサ１３３ｂは、センサ情報として製造設備１２１の温度を検出し、マイク１３３ｃは、センサ情報として製造設備１２１が発する音を検出する。センサ１３２，１３３により検出した画像、音、温度等は、製造設備１２１の稼働状態に応じて変位量に変動が生じる。例えば、画像、音、温度変化が生じる。実施の形態では、ロボット１００は、センサ１３２，１３３が検出したセンサ情報の変位量や、変位量の経時的な変動状態を製造設備１２１の故障発生の予測に用いる。
【００２５】
近距離無線部１３１は、製造設備１２１との間で近距離無線部、例えば、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等により無線通信を行う。近距離無線部１３１により、製造設備１２１の各種のセンサ１３２のセンサ情報を取得できる。
【００２６】
記憶部２０５は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュＲＯＭ等を用いることができる。また、記憶部２０５は、取得した製造設備１２１の各種のセンサ情報、および制御部２０１がデータ処理した処理情報、上記の教本データ等を保持する。
【００２７】
無線通信部２０６は、例えば無線ＬＡＮ等の無線通信により外部装置、例えば、上記教本データを保持するサーバと無線通信する通信部である。
【００２８】
カメラ２０３は、ロボット１００の自走制御に必要な静止画や動画等の画像を撮像して制御部２０１に出力する。サーボモータ２０２は、制御部２０１の制御により、ロボット１００が備える車輪を駆動して、ロボット１００を移動させる。
【００２９】
制御部２０１は、例えば、工場内の製造設備の配置データ等に基づき、工場内の製造設備１２１を巡回するコースを決定する、そして、制御部２０１は、巡回時にカメラ２０３の画像等に基づき、障害物等を避けた自走制御を行い、サーボモータ２０２を駆動してロボット１００を工場内で移動させる。
【００３０】
図３は、実施の形態にかかるロボットを示す外観図である。ロボット１００は、図２に示した各構成部を有し、制御部２０１によるサーボモータ２０２の駆動により車輪３０１を回転駆動し、ロボット１００を走行させる。
【００３１】
例えば、稼働時に、ロボット１００が工場内を自律走行し、製造設備１２１の状態を情報取得部２０４のセンサ１３２，１３３により検出する。そして、制御部２０１は、取得したセンサ１３２，１３３のセンサ情報を集約してデータ処理し、データを時系列に整理して記憶部２０５に保存する。記憶部２０５に保存した時系列のセンサ情報は、制御部２０１が逐次分析することで、近い将来に製造設備１２１で発生する故障等の不具合を予測できる。
【００３２】
このように、ロボット１００は、製造設備１２１の故障等の不具合の発生を予測するが、予測結果について、ロボット１００に搭載されているマニピュレータ２０７による操作による問題解決が可能と判断したとする。この場合、ロボット（制御部２０１）は、マニピュレータ２０７を制御し、故障等の不具合の発生を予測した製造設備１２１に対する問題解決の操作を行う。例えば、製造設備１２１のスイッチ操作、清掃など人手による操作をマニピュレータ２０７が行う。
【００３３】
マニピュレータ２０７は、図３に示すようなロボットハンドを用いた手操作相当の動作に限らず、ロボットハンドの交換、あるいはロボットハンドに冶具を装着して多様な操作が可能である。例えば、マニピュレータ２０７動作による押す引っ張る動作、さらには回転等の動作、エアガン、ワイパによる清掃、注油等の動作を行うことができる。
【００３４】
図４は、実施の形態にかかるロボットによる教本データの取得例を示す図である。ロボット１００の制御部２０１が行う製造設備１２１の故障等の不具合の発生の予測（推論）に必要な教本データの取得イメージを示す。
【００３５】
例えば、ロボット１００の制御部２０１は、自身の動作用のバッテリ充電等のために格納庫等の待機位置に戻った際、無線通信部２０６、および無線ＬＡＮアクセスポイント４０２を経由してネットワークＮＷ上（例えば、クラウド）のサーバ４０１に通信接続する。ネットワークＮＷ上のサーバは、推論に必要な教本データＤを管理しており、ロボット１００との通信接続時に教本データＤを提供する。
【００３６】
制御部２０１は、サーバ４０１から提供された教本データＤを自身の記憶部２０５に保持する。そして、制御部２０１は、記憶部２０５に保持された教本データＤを使用して、センサ１３２，１３３により取得したセンサ情報を解析し、近い将来、製造設備１２１で発生する故障等の問題（事象）を推論する。推論は、人工知能（ＡＩ）を用いた方式、統計学的方式などを用いることができる。
【００３７】
ロボット１００の巡回時には、既に取得済みの教本データＤを用いて製造設備１２１の故障等の問題発生を予測できるが、巡回時には、取得したセンサ情報の解析および分析に必要な教本データＤが未取得の状態も考えられる。この場合、制御部２０１は、巡回時に取得したセンサ情報を記憶部２０５に保持しておき、ロボット１００が格納庫に戻った際にセンサ情報の解析および分析に必要な教本データＤを取得すればよい。
【００３８】
図５は、実施の形態にかかるロボットの全体動作例を示すフローチャートである。ロボット１００が製造ライン１１０に設けられた複数の製造設備１２１を巡回する際の制御部２０１の制御例を示す。
【００３９】
ロボット１００は、初期状態では格納庫などの待機位置で待機している（ステップＳ５０１）。この際、ロボット１００の制御部２０１は、ロボット１００の各部の動作に必要な電源をバッテリに充電するとともに、サーバ４０１から教本データＤを取得する。この後、ロボット１００は、制御部２０１の制御により工場内を巡回するために自走を開始する（ステップＳ５０２）。この際、制御部２０１は、カメラ１３３ａで撮像した画像に基づき、走行位置を確認し、障害物を回避しながら、サーボモータ２０２を駆動させ、ロボット１００を自走させる。
【００４０】
次に、制御部２０１は、例えば、製品Ｗを製造している製造ライン１１０の製造設備１２１のセンサ情報を取得する（ステップＳ５０３）。ロボット１００は、制御部２０１の制御により、製造設備１２１を巡回する際、稼働中の各製造設備１２１の前で停止する。そして、制御部２０１は、センサ１３２，１３３から停止した位置の製造設備１２１のセンサ情報を取得する。
【００４１】
この際、製造設備１２１からは近距離無線部１３１を介してセンサ１３２が検出したセンサ情報を取得する。また、ロボット１００が備えるセンサ１３３からセンサ情報を取得することもできる。制御部２０１は、製造設備１２１の故障等の問題発生の予測に必要なセンサ情報を取得すればよい。例えば、製造設備１２１のセンサ１３２のセンサ情報とロボット１００が備えるセンサ１３３のセンサ情報とが同じ（検出する変位量が同じ）場合には、いずれか一方、例えば、製造設備１２１のセンサ１３２のセンサ情報のみを取得してもよい。また、この場合、検出精度を高めるために、いずれのセンサ１３２，１３３の情報を取得してもよい。
【００４２】
また、製造設備１２１がセンサ１３２を有さない場合等は、ロボット１００側のみで検出可能な変位量をロボット１００のセンサ１３３から取得することで、センサ情報を補ってもよい。
【００４３】
次に、制御部２０１は、教本データＤを使用して取得したセンサ情報を分析および推論し、製造設備１２１の故障等の問題発生を予測する（ステップＳ５０４）。この際、制御部２０１は、製造設備１２１の故障等の問題発生を予測した予測処理結果を生成する。そして、制御部２０１は、製造設備１２１について予防保守すべき事項があるかを判断する（ステップＳ５０５）。製造設備１２１が将来の故障等の問題発生の可能性があり予防保守すべきとの判断時には（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、製造設備に対する予防保守を実施し（ステップＳ５０６）、その後、ステップＳ５０７の処理に移行する。この予防保守の詳細は後述する。
【００４４】
一方、現段階では製造設備１２１が将来の故障等の問題発生の可能性がなく、予防保守は不要との判断時には（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、制御部２０１は、ステップＳ５０７の処理に移行する。
【００４５】
ステップＳ５０７では、制御部２０１は、製造ライン１１０の全ての製造設備１２１の確認が終了したか判断する（ステップＳ５０７）。製造ライン１１０のうちまだ巡回していない製造設備１２１があれば（ステップＳ５０７：Ｎｏ）、制御部２０１は、次の巡回先の製造設備に移動する（ステップＳ５０２の処理に戻る）。一方、製造ライン１１０の全ての製造設備１２１の確認が終了すれば（ステップＳ５０７：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、ロボット１００を格納庫の位置へ移動させ（ステップＳ５０８）、以上の処理を終了する。
【００４６】
図６は、実施の形態にかかるロボットの予防保守の動作例を示すフローチャートである。図６は、図５のステップＳ５０６で示した制御部２０１が行う予防保守の詳細動作例を示す。
【００４７】
ロボット１００の制御部２０１は、製造設備１２１で将来発生する可能性がある故障等の問題に対する予防保守を開始する（ステップＳ６０１）。この際、制御部２０１は、管理者に対し予防保守を実行する旨を通報する。はじめに、制御部２０１は、製造設備１２１で将来発生する可能性がある故障等の問題をマニピュレータ２０７の操作で解消可能かを判断する（ステップＳ６０２）。
【００４８】
製造設備１２１で将来発生する可能性がある故障等の問題をマニピュレータ２０７の操作で解消可能と判断すれば（ステップＳ６０２：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、ステップＳ６０３の処理に移行する。一方、マニピュレータ２０７の操作で解消できないと判断すれば（ステップＳ６０２：Ｎｏ）、制御部２０１は、ステップＳ６０６の処理に移行する。
【００４９】
ステップＳ６０３では、制御部２０１は、マニピュレータ２０７を制御し、マニピュレータ２０７の操作による保守作業を行う（ステップＳ６０３）。例えば、製造設備１２１に対して通常人手により行っているスイッチ操作や、清掃などの操作で問題発生を未然に防ぐことができると判断した場合、ロボット１００（制御部２０１）は、マニピュレータ２０７を動作させ、これらスイッチ操作や清掃などを実行する。
【００５０】
ステップＳ６０３によるマニピュレータ２０７を用いた保守作業の実行後、制御部２０１は、このマニピュレータ２０７の操作による保守が成功したかを判断する（ステップＳ６０４）。例えば、制御部２０１は、製造設備１２１が発する異音が故障発生の可能性があると判断し、マニピュレータ２０７の操作により異物を取り除いた結果、センサ情報が示す異音が解消された場合、マニピュレータ２０７の操作による保守が成功したと判断する。マニピュレータ２０７の操作による保守が成功した場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、ステップＳ６０５の処理に移行する。一方、マニピュレータ２０７の操作による保守が成功しなかった場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、制御部２０１は、ステップＳ６０６の処理に移行する。
【００５１】
ステップＳ６０５では、制御部２０１は、製造設備１２１に対して他に保守すべき内容があるか判断する（ステップＳ６０５）。同じ製造設備１２１に対して他に保守すべき内容がある場合には（ステップＳ６０５：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、ステップＳ６０２の処理に戻る。同じ製造設備１２１に対して他に保守すべき内容がなければ（ステップＳ６０５：Ｎｏ）、以上の予防保守にかかる処理を終了し（ステップＳ６０７）、図５のステップＳ５０６の処理を終了する。次に、制御部２０１は、図５のステップＳ５０７の処理に移行する。
【００５２】
また、ステップＳ６０６では、マニピュレータ２０７を用いた保守では製造設備１２１に将来発生する可能性がある故障等の問題を解消できないため、管理者へ保守が必要であることを通報する（ステップＳ６０６）。この後、以上の予防保守にかかる処理を終了し（ステップＳ６０７）、図５のステップＳ５０７の処理に移行する。
【００５３】
次に、本発明の製造設備の自律保守の具体的処理を電子機器のプリント基板の製造ラインを例に説明する。以下、製造設備１２１で製造する製品（プリント基板）Ｗの不良品の発生を未然に抑えることについて説明する。
【００５４】
図７は、実施の形態にかかる製造設備の自律保守を電子機器のプリント基板の製造ラインに適用した例を説明する図である。図７に示す製造ライン１１０は、製造ライン１１０の複数の製造設備１２１で電子部品を投入して製品（プリント基板）Ｗを製造する。この製造ライン１１０では、大略して下記１．〜５．の工程を有する。
【００５５】
１．部品を実装する前のプリント基板Ｗの検査（パターン印刷の異常や印刷ズレなど）。
２．プリント基板Ｗに電子部品を搭載（マウント）。
３．プリント基板Ｗに搭載した電子部品の検査（実装漏れ、向き間違い、位置異常）。
４．プリント基板Ｗのリフロー（半田を溶かして電子部品をプリント基板に接着）。
５．プリント基板Ｗ全体の異常検査（半田接着不良など）。
上記１．〜５．の工程を、それぞれに対応した製造設備１２１を用いて行うことで、電子機器に搭載されるプリント基板Ｗが製造される。なお、工程１．３．５．の製造設備１２１は検査装置であり、工程２．４．の製造設備１２１は組み立て装置である。
【００５６】
一般的に、製造ライン１１０では、生産性や品質を維持するために、製造対象となるプリント基板Ｗについて、各工程を通過時にカメラ等のセンサを用いてプリント基板Ｗ自身のチェックを行い、不良品のプリント基板Ｗを除外することで品質を維持している。また、発生した不良品の数をカウントし、ある閾値を超えるようであれば、製造ライン１１０になんらかの異常がある旨のアラームを報知し、製造ライン１１０の停止させている。この際人手による再チェック、別の製造ラインの稼働等、を行うことで、生産性の低下をなるべく抑える仕組みをとっている。
【００５７】
しかし、上記従来技術に相当する構成では、以下の課題を有している。
１．各工程の作業を行った結果、不良品のプリント基板Ｗが製造されてしまった場合、その不良品のプリント基板Ｗを除外することで品質維持を行っている。従来技術では、不良品のプリント基板Ｗを製造してしまう前に不良品のプリント基板Ｗの製造を行わないための改善対策が不十分である。不良品を除外するのではなく、不良品のプリント基板Ｗ自体を製造しない取組みが欠如している。
２．製造対象であるプリント基板Ｗのチェックは、各種センサを用いて行っているが、製造設備１２１自身のチェックは希薄である。製造設備１２１に起因するプリント基板Ｗの製造不良を事前に防ぐことができていない。
【００５８】
実施の形態では、上記のような課題の解消のために、下記の手段１．２．を有している。
１．不良品のプリント基板Ｗが発生する前に、不良品が発生する原因を引き起こす可能性の要因を予測し、その要因を取り除く対策を行う。
２．製造されたプリント基板Ｗのチェックだけでなく、プリント基板Ｗが次の製造設備１２１まで運搬されていく過程など、付帯作業の状況についても状況を確認する。
上記１．２の手段を実現することで、不良品のプリント基板Ｗの製造を事前に防ぐことによる生産性・品質維持を図ることができる。
【００５９】
実施の形態では、上記１．２．の手段に対応して、製造ライン１１０から独立（自律）して巡回動作するロボット１００を用いる。このロボット１００に、カメラや温度センサ等の各種センサ１３３を搭載し、ロボット１００が走行しながら製造ライン１１０の製造設備１２１の状態を判断する。
【００６０】
これによって、稼働中の各製造設備１２１の動作状況、および生産されている製品（プリント基板）Ｗの生産状況を把握する。このロボット１００には、ＡＩによる推論が可能な制御部（エッジコンピュータ）２０１を搭載する。制御部２０１は、ロボット１００が有する各種センサ１３３、および製造設備１２１が有する各種センサ１３２からセンサ情報を取得する。そして、事前に取得した教本データに基づき、製造設備１２１毎にセンサ情報を解析する。
【００６１】
これにより、ロボット１００（制御部２０１）は、製造設備１２１の動作状態、プリント基板Ｗの製造状態、さらにはプリント基板Ｗの搬送状態等、を巡回しながら解析し、近い将来に発生の可能性がある製造設備１２１の故障等の不具合などを予測する。この際、制御部２０１は、製造設備１２１の故障等の問題発生を予測した予測処理結果を生成する。
【００６２】
実施の形態のロボット１００は、主に以下の機能を有する。
１．自律動作するロボット１００は、取得した各種のセンサ情報を時系列に整理、分析し、製造設備１２１において将来発生の可能性がある故障等の不具合要因を推論する。
２．推論によって製造設備１２１に将来不具合が発生する可能性がある場合に、その事前対策があれば、ロボット１００自身が予防保守として対策を自律して行う。例えば、製造設備１２１の清掃が必要であれば、ロボット１００に搭載しているマニピュレータ２０７のエアガン等を使って清掃する、マニピュレータ２０７（ロボットハンド）を操作して注油する、等の制御を行う。
３．製造設備で生産されたプリント基板が運搬されている状態についても分析を行う。例えば、ベルトコンベア上をプリント基板が運搬されている場合において、ベルトコンベア上に塵や異物がある場合、それがトラブルを引き起こす可能性があるので、ロボットによってそれを除外する等。
【００６３】
ロボット１００の制御部２０１は、製造ライン１１０の製造設備１２１を巡回することによって、各製造設備１２１の動作や製品（プリント基板）Ｗの製造状態を検出するセンサ１３２，１３３のセンサ情報を取得する。そして、取得したセンサ情報をロボット１００内の記憶部２０５に蓄積し、教本データに基づき推論することで、故障等の不具合発生の可能性を予測する。
【００６４】
図８は、実施の形態にかかるロボットを用いた製造設備および不良品の問題発生を事前予測する動作例を示すフローチャートである。図７に示した製造ライン１１０をロボット１００が巡回して製造設備１２１および製品（プリント基板）Ｗの不良品の問題発生を事前予測する際の制御部２０１の制御例を示す。
【００６５】
ロボット１００は、制御部２０１の制御により自走して工場内を巡回し（ステップＳ８０１）、稼働中の各製造設備１２１の前で停止する。そして、制御部２０１は、センサ１３２，１３３から停止した位置の製造設備１２１のセンサ情報を取得開始する（ステップＳ８０２）。
【００６６】
次に、制御部２０１は、教本データＤを使用して取得したセンサ情報を分析および推論し、製造設備１２１の故障等の問題発生を予測し、予防保守すべき事項があるかを判断する（ステップＳ８０３）。この際、制御部２０１は、製造設備１２１の故障等の問題発生を予測した予測処理結果を生成する。
【００６７】
製造設備１２１に将来の故障等の問題発生の可能性があり、予防保守すべきとの判断時には（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、製造設備に対する予防保守を実施する（ステップＳ８０４）。この際、制御部２０１は、管理者に対し予防保守を実施する旨を通報する。この後、制御部２０１は、ステップＳ８０５の処理に移行する。
【００６８】
この予防保守の詳細は、例えば、上述の制御同様にマニピュレータ２０７を動作させて行う（図６参照）。例えば、制御部２０１は、取得したセンサ情報で異音を検出し、製造設備１２１の清掃が必要と判断した場合、ロボット１００のマニピュレータ２０７にエアガンを装着して清掃したり、マニピュレータ２０７（ロボットハンド）の操作で注油を行ったりする。
【００６９】
ところで、制御部２０１は、一つのセンサ情報に限らず、例えば、製造設備１２１に生じた異音状態と、高温状態などの複数のセンサ情報を用いた判断、さらには、これら各センサ情報の経時的な変動状態が正常範囲であるか否かの判断、を組み合わせてもよい。これにより、製造設備１２１での故障発生の可能性の判断精度を高めることができる。
【００７０】
一方、現段階では製造設備１２１が将来の故障等の問題発生の可能性がなく、予防保守は不要との判断時には（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、制御部２０１は、製品（プリント基板）Ｗに対する不良品発生の可能性の予測の処理（ステップＳ８０５）に移行する。
【００７１】
ステップＳ８０５では、製造設備１２１が製造した製品（プリント基板）Ｗの状態を監視する（ステップＳ８０５）。そして、制御部２０１は、異常発生の可能性がある製品（プリント基板）Ｗの有無を判断する（ステップＳ８０６）。この判断についても教本データＤを用いた推論により予測する。
【００７２】
製品（プリント基板）Ｗの不良品発生の可能性があり、予防保守すべきとの判断時には（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、製品（プリント基板）Ｗの不良品発生に対する予防保守を実施する（ステップＳ８０７）。この際、制御部２０１は、管理者に対し予防保守を実施する旨を通報する。この後、制御部２０１は、ステップＳ８０８の処理に移行する。
【００７３】
この予防保守の詳細は、上述同様である。例えば、製造設備１２１から取得したセンサ情報で異音を検出し、製造設備１２１の清掃が必要と判断した場合、ロボット１００のマニピュレータ２０７にエアガンを装着して清掃したり、マニピュレータ２０７（ロボットハンド）の操作で注油を行ったりする。この予防保守について、マニピュレータ２０７を用いた問題の解消を図れない場合には、上述同様に管理者に通報する。また、予防保守を行った後においても、管理者に対し、製造設備１２１の再チェックを促す旨を通報する。
【００７４】
一方、現段階では製品（プリント基板）Ｗでの異常発生の可能性がなく、予防保守は不要と判断したとする（ステップＳ８０６：Ｎｏ）。この場合、制御部２０１は、製造ライン１１０上の製造設備１２１の搬送経路（製造設備１２１間の運搬経路）で問題発生の可能性の予測の処理（ステップＳ８０８）に移行する。
【００７５】
ステップＳ８０８では、製造ライン１１０上で確認済みの製造設備１２１から次の製造設備１２１までの運搬経路に問題がないかチェックする（ステップＳ８０８）。そして、この運搬経路で製品Ｗの運搬動作について、将来の故障等の問題発生の可能性があり、予防保守すべきとの判断時には（ステップＳ８０９：Ｙｅｓ）、制御部２０１は、運搬経路の製造設備１２１に対する予防保守を実施する（ステップＳ８１０）。
【００７６】
この予防保守について、マニピュレータ２０７を用いた問題の解消を図れない場合には、上述同様に管理者に通報する。また、予防保守を行った後においても、管理者に対し、運搬経路の製造設備１２１の再チェックを促す旨を通報する。この後、制御部２０１は、ステップＳ８１１の処理に移行する。
【００７７】
予防保守の詳細は、例えば、上述の制御同様にマニピュレータ２０７を動作させて行う。例えば、運搬経路を構成するベルトコンベア上を製品（プリント基板）Ｗが運搬されている場合において、カメラ１３３ａによりベルトコンベア上に塵や異物があることセンサ１３２，１３３により検出されたとする。この場合、制御部２０１は、塵や異物がトラブルを引き起こす可能性があると判断し、マニピュレータ２０７の動作によって塵や異物をベルトコンベア上から除外する制御を行う。
【００７８】
一方、現段階では運搬経路での異常発生の可能性がなく、予防保守は不要との判断時には（ステップＳ８０９：Ｎｏ）、制御部２０１は、ステップＳ８１１の処理に移行する。
【００７９】
ステップＳ８１１では、制御部２０１は、製造ライン１１０の全ての製造設備１２１の確認が終了したか判断し、まだ巡回していない製造設備１２１があれば次の巡回先の製造設備に移動する（ステップＳ８０２の処理に戻る）。なお、製造ライン１１０の全ての製造設備１２１の確認が終了すれば、制御部２０１は、ロボット１００を格納庫の位置へ移動させ、以上の処理を終了する。
【００８０】
ところで、制御部２０１は、上記の予防保守（ステップＳ８０４、ステップＳ８０７、ステップＳ８１０）において、マニピュレータ２０７の機能を用いた予防保守では十分ではないと判断することもある。この場合、制御部２０１は、製造設備１２１で将来故障が発生する可能性の問題や、製品（プリント基板）Ｗの不良品発生の問題を解消できないため、管理者へ保守が必要であることを通報する。この際、制御部２０１は、取得したセンサ情報や推測した予測結果を合わせて管理者に通報することで、管理者は速やかに問題に対処できるようになる。
【００８１】
このように、製造設備１２１から独立したロボット１００が製造設備１２１の状態を自動で巡回して、製造設備１２１の状態を把握し、故障等の不具合発生の可能性を予測することで、製造設備１２１の故障による生産性低下を未然に防ぐことができる。さらに、従来では行われていない製品（プリント基板）Ｗの運搬中の状況などをロボット１００の巡回でモニタリングし、解析することで、製品（プリント基板）Ｗの不良品が製造されてしまう要因を取り除くことができ、製品Ｗの品質向上を図ることができる。
【００８２】
以上説明した実施の形態によれば、ロボットが製品の製造設備を自走により巡回し、巡回先での製造設備の状態を、複数の変位量として複数のセンサにより検出し、制御部により複数のセンサ情報を解析し、製造設備で発生可能性のある問題を予測する。これにより、製造設備で将来発生する可能性のある問題をロボットが自律的に解消する対策を行うことができる。また、製造設備で製造する製品の不良発生の可能性も解消できる。これによって、製造設備の異常および不良品の発生を未然に防ぐことができ、製造設備の生産性低下を抑制し、製造設備の生産性を維持できるようになる。
【００８３】
また、ロボットに各種センサを取り付けて自律して巡回させることにより、製造設備だけでなく、現場の雰囲気環境（空調や湿度、ノイズなど）についても検出でき、工場内の将来の環境悪化を抑制して、環境改善を図ることにも適用できる。
【００８４】
また、制御部が予め外部から取得した教本データを用いて複数のセンサ情報を解析することとしてもよい。ロボットは、取得した各種センサ情報を教本データを用いることで従来、熟練工が判断していた予測処理を精度よく実行できる。また、取得したセンサ情報に対応する教本データのみを取得すればよく、ロボットは記憶部に最小限のデータ量の教本データを保持して予測処理を行うことができる。
【００８５】
また、製造設備に対する操作を行うマニピュレータを備え、制御部は、予測した結果がマニピュレータの動作で解消可能な場合、マニピュレータを用いて製造設備を操作制御することとしてもよい。これにより、製造設備で発生する可能性がある問題を、巡回したロボットで直ちに解消する対策を実施できるようになる。
【００８６】
また、制御部は、予測した結果がマニピュレータの動作で解消不可能な場合、管理者に通報することとしてもよい。これにより、製造設備で発生する可能性がある問題を管理者への通報によって適切に対処できるようになる。
【００８７】
また、ロボットや製造設備が備えるセンサが検出するセンサ情報を取得する情報取得部を備え、制御部は、情報取得部が取得可能な製造設備のセンサ情報があれば、このセンサ情報を含めて解析を行うこととしてもよい。例えば、製造設備から取得できないセンサ情報をロボットのセンサにより取得することもできる。これにより、ロボットが備えるセンサに加えて、製造設備が備えるセンサの情報を含めて多様なセンサ情報に基づき解析を行うことができるようになる。
【００８８】
また、ロボットが製造設備との間で通信可能な近距離無線部を備え、制御部は、製造設備に近接した際に、近距離無線部を介して製造設備のセンサが検出したセンサ情報を取得することとしてもよい。これにより、ロボット巡回時に近傍に位置した製造設備からセンサ情報を簡単に取得できるようになる。
【００８９】
そして、ロボットは、稼働中の製造設備を巡回し、製造設備の稼働時のセンサ情報を収集し、前記予測を行うこととしてもよい。これにより、製造設備が問題なく動作している稼働中に、製造設備で将来発生する問題を事前に予測できるため、問題発生を未然に防ぐことができるようになる。
【００９０】
さらに、実施の形態では、工場内でロボットが巡回する例を説明したが、これに限らずない。実施の形態の発明は、他の分野、例えば、農業や商業にも応用することができる。農業では、ロボットの巡回による野生動物の接近を事前に検知し、未然に威嚇して撃退することで、農作物被害の抑制等に利用できる。商業では、ロボットの巡回により棚の商品の在庫を検知し、売れ行きに応じて事前に商品補充して商品の不足を防ぐ等の商品管理等にも適用できる。
【００９１】
なお、本実施の形態で説明した製造設備の自律保守にかかる方法は、予め用意された制御プログラムを対象機器（ロボット）のコンピュータ（ＣＰＵ）が実行することにより実現することができる。本制御プログラムは、磁気ディスク、光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）フラッシュメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【００９２】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９３】
（付記１）製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置において、
巡回先での前記製造設備の状態を検出するセンサと、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する制御部と、
を備えたことを特徴とする製造設備の自律保守装置。
【００９４】
（付記２）前記センサとして、異なる変位量を検出する複数のセンサを有し、
前記制御部は、複数の前記センサのセンサ情報を組み合わせて前記解析を行うことを特徴とする付記１に記載の製造設備の自律保守装置。
【００９５】
（付記３）前記制御部は、
予め外部から取得した教本データを用いて前記センサ情報を解析することを特徴とする付記１または２に記載の製造設備の自律保守装置。
【００９６】
（付記４）前記製造設備に対する操作を行うマニピュレータを備え、
前記制御部は、
前記予測した結果が前記マニピュレータの動作で解消可能な場合、前記マニピュレータを用いて前記製造設備を操作制御することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【００９７】
（付記５）前記制御部は、
前記予測した結果が前記マニピュレータの動作で解消不可能な場合、管理者に通報することを特徴とする付記４に記載の製造設備の自律保守装置。
【００９８】
（付記６）前記製造設備が備えるセンサが検出するセンサ情報を取得する情報取得部を備え、
前記制御部は、
前記情報取得部が取得可能な前記製造設備のセンサ情報があれば当該センサ情報を含めて前記解析を行うことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【００９９】
（付記７）前記製造設備との間で通信可能な近距離無線部を備え、
前記制御部は、
前記製造設備に近接した際に、前記近距離無線部を介して前記製造設備のセンサが検出したセンサ情報を取得することを特徴とする付記６に記載の製造設備の自律保守装置。
【０１００】
（付記８）前記制御部は、
稼働中の前記製造設備を巡回し、前記製造設備の稼働時の前記センサ情報を収集し、前記予測を行うことを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の製造設備の自律保守装置。
【０１０１】
（付記９）前記制御部は、
巡回により収集した前記センサ情報の解析に必要な前記教本データを、前記巡回後に取得することを特徴とする付記８に記載の製造設備の自律保守装置。
【０１０２】
（付記１０）製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置が行う自律保守方法において、
巡回先での前記製造設備の状態を、センサにより検出し、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する、
処理を含むことを特徴とする製造設備の自律保守方法。
【０１０３】
（付記１１）製品の製造設備を自走により巡回する製造設備の自律保守装置のコンピュータに、
巡回先での前記製造設備の状態を、センサにより検出し、
前記センサにより検出したセンサ情報を解析し、前記製造設備で発生可能性のある問題、あるいは前記製品の不良発生の可能性を予測する、
処理を実行させることを特徴とする製造設備の自律保守プログラム。
【符号の説明】
【０１０４】
１００  ロボット（自律保守装置）
１１０  製造ライン
１２１  製造設備
１３１  近距離無線部
１３２，１３３  センサ
１３３ａ，２０３  カメラ
１３３ｂ  温度センサ
１３３ｃ  マイク
２０１  制御部（ＣＰＵ）
２０２  サーボモータ
２０４  情報取得部
２０５  記憶部
２０６  無線通信部
２０７  マニピュレータ
３０１  車輪
４０１  サーバ
Ｄ  教本データ
ＮＷ  ネットワーク
Ｗ  製品（プリント基板）
【図１】
2020126436.tif 000003
【図２】
2020126436.tif 000004
【図３】
2020126436.tif 000005
【図４】
2020126436.tif 000006
【図５】
2020126436.tif 000007
【図６】
2020126436.tif 000008
【図７】
2020126436.tif 000009
【図８】
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