(57)【要約】  長時間運転した後の平均精度と稼働率を共に向上することのできる新たな組合せ計量装置を提供することを課題とする。各組合せについて、それぞれを選択したときの精度に及ぼす影響と稼働率に及ぼす影響とをそれぞれ評価する複数の評価関数を用意する。各計量値を組合せるときは、各組合せについて、前記評価関数に基づく評価値を算出し、算出した各評価値の和が最大となる組合せを最適な組合せとして選択する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品を計量する複数の計量機で得られた計量値を組合せて最適な計量機の組合せを選択する組合せ計量装置であって、各組合せについて、それぞれを選択したときの、精度に及ぼす影響と稼働率に及ぼす影響とをそれぞれ評価する複数の評価関数を用意し、各計量値を組合せるときは、各組合せについて、前記評価関数に基づく評価値を算出し、算出した各評価値の和が最大となる組合せを最適な組合せとして選択することを特徴とする組合せ
計量装置。
【請求項２】
前記各評価関数には、それぞれの評価関数の関わり度を表す重み係数が含まれており、
それらの重み係数が、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータによって決定されることを特徴とする請求項１に記載の組合せ計量装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の組合せ計量装置に操作ユニットが備えられ、その操作ユニットから、精度を重視した運転を行うか、稼働率を重視した運転を行うかが任意に設定可能とされていることを特徴とする組合せ計量装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の計量機から入力した複数個の計量値を組合せて、最適な計量機の組合せを選択し、選択した計量機から物品を排出するようにした組合せ計量装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の組合せ計量装置は、常に高精度であると同時に、高稼働率であることが要求される。高精度であると、組合せ計量された物品のロスが少なくなるし、高い稼働率であると、生産性が向上する。そのため、これまでは、精度（歩留り）と稼働率の双方の向上を狙って、下記特許文献に開示されるような発明が提案されていた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、これらの装置では、計量サイクル毎に目標値に最も近いものを最適な組合せとして選択していたので、サイクル毎にはベストな精度であっても、長時間運転した後の平均精度や稼働率で見ると、必ずしもベストではなかった。【０００４】
一般に、組合せ計量装置に使用される個々の計量ホッパは、組合せ選択されると、計量した物品を排出し、続いて新たな物品が供給されて次の計量サイクルに入る。そうしたサイクルが個々の計量ホッパで繰り返されている間は、装置の稼働率は向上する。しかし、一部の計量ホッパにおいて、そうしたサイクルが滞ると、その計量ホッパに物品が付着し易くなり、例えそれが組合せ選択されても、計量精度に影響を与える要因となる。また、そうした滞留したホッパの物品が選ばれる確率は、相対的に少なくなっているから、それによっても計量精度に影響を与えてしまう。【０００５】
一方、組合せ合計値が、設定された上下限内（以下、これを許容範囲内という、）に収まる組合せが複数組ある場合に、次の計量サイクルにおいても、許容範囲内に収まる組合せを多く残しておいた方が、稼働率向上に繋がる。さらには、許容範囲内の２番手や３番手の組合せを選んだ方が、精度や稼働率を向上させる上で好ましい場合もある。【０００６】
しかしながら、これまでの装置では、将来性を考慮した選択はしてこなかったので、長時間運転した後の平均精度や稼働率は、必ずしもベストではないという問題があった。【０００７】
本発明は、このような問題を解決しようとするもので、長時間運転した後の平均精度と稼働率を共に向上することのできる新たな組合せ計量装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る組合せ計量装置は、物品を計量する複数の計量機で得られた計量値を組合せて最適な計量機の組合せを選択する組合せ計量装置であって、各組合せについて、それぞれを選択したときの、精度に及ぼす影響と稼働率に及ぼす影響とをそれぞれ評価する複数の評価関数を用意し、各計量値を組合せるときは、各組合せについて、前記評価関数に基づく評価値を算出し、算出した各評価値の和が最大となる組合せを最適な組合せとして選択することを特徴とする。【０００９】
また、前記各評価関数には、それぞれの評価関数の関わり度を表す重み係数が含まれており、それらの重み係数が、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータによって決定されることを特徴とする。【００１０】
また、前記組合せ計量装置には、操作ユニットが備えられる。操作ユニットから、精度を重視した運転を行うか、稼働率を重視した運転を行うかが任意に設定可能とされていることを特徴とする。【００１１】
組合せ計量装置では一般的に、計量精度を向上させると、稼働率が悪くなり、稼働率を向上させると、計量精度が悪くなる。このように、精度と稼働率とは相反する関係にある。このような関係（トレードオフ関係）にあるものを同時に改善していく手法として、多目的最適化の手法がある。【００１２】
本発明では、この多目的最適化の手法を用いて、トレードオフ関係にある精度と稼働率とを同時に改善するために、各組合せについて、それぞれを選択したときの精度に及ぼす影響と稼働率に及ぼす影響とをそれぞれ数式（評価関数）で表現する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、長時間運転した後の、互いに相反する関係にある平均精度と稼働率を共に向上することができる。また、操作ユニットからの操作で、精度を重視した運転や、稼働率を重視した運転を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】パレート最適解を説明する図。
【図２】本発明の一実施形態に係る組合せ計量装置の要部概略図
【図３】本発明の一実施形態に係る組合せ計量装置の構成ブロック線図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明では、一例として次の６つの評価関数を定義する。
【００１６】
一つは、各組合せについての精度に及ぼす影響を評価するもので、下記（１）式で定義する。この（１）式の評価関数は、組合せ合計値が目標値に等しければ、１となり、目標値から遠ざかるにしたがって漸次減少する一次関数とする。ただし、目標値からの偏差を
ｅＷ 、偏差の上限値をｅｕ 、ｂ１＝−１／ｅｕ，ｂ２＝１としている。
【００１７】
【数１】
2013191234.tif 000003
【００１８】
この（１）式により、それぞれの組合せ合計値の誤差が許容範囲内で正規化される。
【００１９】
次に、各組合せについての精度に及ぼす影響度、あるいは、稼働率に及ぼす影響度をそれぞれ評価するために、次の４つの評価関数を定義する。
【００２０】
１．  滞留カウントに関する評価関数
２．  選択計量機台数に関する評価関数
３．  寄与度に関する評価関数
４．  分散度に関する評価関数
以下、これらの評価関数について、順次説明する。
【００２１】
１：滞留カウントに関する評価関数
組合せ計量装置は、各計量機の計量ホッパに物品を供給して計量し、得られた計量値を組合せて最適組合せを選択する。また、選択した各計量機の計量ホッパから物品を排出し、排出した計量ホッパには、再び物品を供給する。そうした一連のサイクルを繰り返す。各計量機は、それぞれカウンターを備えている。物品を排出しなかった場合は、カウンターのカウント値を１つアップし、物品を排出すると、カウンターのカウント値をゼロに戻す。カウンターのカウント値が高いと、その計量機には、何サイクルも物品が滞留していることになる。それを放置しておくと、許容範囲内に収まる組合せ数が少なくなり、計量精度が悪化する。また、物品を滞留した計量機が増えると、許容範囲内に収まる組合せ数が相対的に減り、組合せ不良が発生し易くなる。それは、精度と稼働率に影響する。そこで、そうしたカウント値の高い計量機から積極的に物品を排出させるために、下記（２）式の評価関数を定義する。ただし、１つの組合せに属する計量機の中でカウント値が最大のものをＣＭとし、滞留したカウント値の上限値をＣＬとしている。
【００２２】
【数２】
2013191234.tif 000004
【００２３】
２：選択計量機台数に関する評価関数
組合せ計量装置は、複数の計量機を備える。各組合せにおいて、組合せ許容範囲内に収まる計量機台数が少ない程、次のサイクルで使用可能となる計量機台数が増える。それは、主に稼働率に影響する。そこで、計量機台数の少ない組合せ程、選択され易くするために、下記（３）式の評価関数を定義する。ただし、許容範囲内に収まる計量機台数をＮＳとし、全計量機台数をＮＬとしている。
【００２４】
【数３】
2013191234.tif 000005
【００２５】
３．寄与度に関する評価関数
許容範囲内に収まる複数の組合せの中から最適組合せを選択する場合、次のサイクルにおいても、許容範囲内に収まる組合せを多く残しておく方が、稼働率が向上する。そこで、例えば、１０台の計量機の計量値を組合せた結果、表１のように、許容範囲内に収まる組合せが６組見つかったとする。ここで、〇印は、許容範囲内に収まる計量機として選択されたものを表している。
【００２６】
【表１】
2013191234.tif 000006
【００２７】
そして、何れかの組に属した回数を計量機毎にカウントし、そのカウント値に基づいて各計量機の寄与度を下記（４）式で定義する。すると、この事例では、各計量機の寄与度は、表１のようになる。ここで、計量機ｈ番目の寄与度をＣｈとし、所属した回数をｎｈ、全計量機台数をＮＬとしている。
【００２８】
【数４】
2013191234.tif 000007
【００２９】
そして、この寄与度の合計値が最も低い組合せを選ぶと、残された計量機の寄与度の合計値が最も高くなる。そうした組合せを選ぶ方が、次のサイクルにおいて、許容範囲内に収まる組合せを多く残すことになるから、結果的に稼働率を向上させることになる。そこで、この残された計量機の寄与度の合計値を求める評価関数として、下記（５）式を定義する。
【００３０】
【数５】
2013191234.tif 000008
【００３１】
表１について、各組の寄与度の合計値と、残された計量機の寄与度の合計値を表示すると、表２のようになる。したがって、他の評価関数を考量せずに、表１のケースだけを見れば、組４が最適組合せとなる。そうすると、残された組６に属する計量機は、次のサイクルにおいても、許容範囲内に収まるから、稼働率を向上させることになる。
【００３２】
【表２】
2013191234.tif 000009
【００３３】
４：分散度に関する評価関数
ところで、組合せ計量装置においては、各計量機の計量値がばらついている方が、許容範囲内に収まる組合せ数が多く発生することが判っている。そこで、選択されずに残された計量機の計量値のばらつき度合いが大きいものを積極的に残すために、残された各計量機の分散度を下記（６）式で定義する。ここで、残された計量機の台数をｎ、残された計量機の計量値をｈｉ、各計量値ｈｉの平均値をμとしている。
【００３４】
【数６】
2013191234.tif 000010
【００３５】
そして、Ｖが大きくなるほど評価値が高くなる評価関数として、下記（７）式を定義する。ただし、ＷＴは、組合せ目標値である。
【００３６】
【数７】
2013191234.tif 000011
【００３７】
以上の評価関数は、何れも計量値（重量）を組合せるものであるが、組合せ計量装置には、個数組合せを行うものもある。例えば、袋詰されるウインナソーセージを計量対象とする場合は、組合せ合計値が許容範囲内にあり、かつ、個数も目標個数であるものを排出する。そうした個数組合せの評価について、次に説明する。
【００３８】
例えば、目標個数の物品を選択する場合に、各計量機に投入された個数によっては、どのようにしても組合せが成立しない場合がある。例えば、目標個数が奇数本に設定された場合に、各計量機に偶数本ずつ供給されている場合は、組合せ不良に陥る。この状態をここでは、タブー状態と称するが、この状態に陥ると、稼働率は低下する。そこで、このようなタブー状態に陥るまでの各組合せの余裕度を算出する。例えば、表３は、８台の計量機にそれぞれ表３に示す個数が投入され、目標個数は、７個とした場合を想定している。
【００３９】
【表３】
2013191234.tif 000012
【００４０】
この表３において、最初に３、４、５号機を組合せ選択したとすると、残された計量機の中から目標個数を満たす計量機は、組合せ１があり、それらを除く計量機からは、組合せ２がある。しかし、それ以上は、組合せがなくなるから、この選択ルートの場合は、２サイクル先まで目標個数の組合せを保障することができる。そこで、この場合の選択ルートの余裕度を２とする。続いて、３、４、５号機を除く計量機の中から選択できるのは、組合せ３であり、続いて、組合せ４を選ぶことができる。この場合も２サイクル先まで保障されているから、この場合も余裕度を２とする。
【００４１】
こうして、目標個数を満たす全ての組合せについて、各選択ルートの余裕度を求め、それらの余裕度が最大のものを、その組合せにおける余裕度Ｔとして定義する。例えば、表３の事例では、３、４、５号機の組合せにおける余裕度Ｔは、２となる。この余裕度Ｔを使って個数組合せの場合の評価関数として、下記（８）式を定義する。
【００４２】
【数８】
2013191234.tif 000013
【００４３】
こうして６つの評価関数を定義することによって、各組合せについて、それぞれの精度に及ぼす影響と稼働率に及ぼす影響とを評価する。しかし、これらの評価関数をどの程度関与させれば、精度が最大になるのか、あるいは、稼働率が最大になるのか、判らないから、下記（９）式でもって、各組合せの評価値ＶＣを求め、その評価値ＶＣが最大のものを最適組合せとして選択する。
【００４４】
【数９】
2013191234.tif 000014
【００４５】
ここで、ａｉは、重み係数で下記（１０）式の制約条件下で任意の値に設定される。
【００４６】
【数１０】
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【００４７】
この係数ａｉは、どの評価関数をどの程度重視するかという指標となるもので、これらの係数を加減することにより、精度を重視した運転や、稼働率を重視した運転を行うことができる。しかし、各係数を人間が決めることは困難であるから、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータを使ってパレート最適解を求める。
【００４８】
一般に、トレードオフ関係の限界を表す解の集合のことを「パレート最適解」という。
このパレート最適解は、目的関数の何れかの値（例えば、精度）を改善しようとすると、
他の目的関数の値（稼働率）が改悪されてしまうような解のことである。
【００４９】
図１は、パレート最適解を説明するための図で、解ａ、ｂ、ｃ、ｄは、それぞれパレート最適解となり、それから外れた解ｅ、ｆは、劣る解となる。この解ａ、ｂ、ｃ、ｄの集合が形成する限界面をパレートフロントと称している。そして、パレート最適解は、複数存在し、どの解を選ぶかによって、精度を重視したり稼働率を重視したりすることができる。例えば、解ａを選べば、精度はよくなるが、稼働率は落ちる。解ｄを選べば、精度は落ちるが、稼働率は良くなる。
【００５０】
そこで、このパレート最適解を求めるために、遺伝的アルゴリズムを利用する。遺伝的アルゴリズムは、自然進化に見られる過程（染色体の選択、交叉および突然変異）をヒントにして、Ｊ．Ｈｏｌｌａｎｄによって提唱されたアルゴリズムである。このアルゴリズムを利用するに際しては、例えば、１万回の計量サイクルで得られた各計量機の計量値をサンプルデータとし記録しておく。そして、ランダムに固体（係数ａｉ）を生成して各個体の適応度を評価する。すなわち、（９）式を用いて１万個の最適組合せを求め、その１万個の平均精度と稼働率を求める。そして、適応度のよい固体ほど選択される可能性が高くなるように残していく。すなわち、個体（係数ａｉ）を変えたとき、平均精度と稼働率とが良くなる方の個体（係数ａｉ）を残していく。さらに、交叉と突然変異とにより新たな個体（係数ａｉ）を生成して、各固体（係数ａｉ）の適応度を評価していく。このようにして、評価、選択、交叉および突然変異による世代交代を繰り返して、淘汰された重み係数ａｉでパレート最適解を求める。
【００５１】
遺伝的アルゴリズムとしては、ＦｏｎｓｅｃａらのＭＯＧＡ（Multiobjective Genetic Algorithm）、ＤｅｂらのＮＳＧＡ−II（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II）、ＺｉｔｚｌｅｒらのＳＰＥＡ２（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）等がある。本発明では、ＮＳＧＡ−IIを使うが、この遺伝的アルゴリズムに限定されるわけではない。
【００５２】
以下、本発明の一実施形態に係る組合せ計量装置を図面に基づいて説明する。
【００５３】
図２は、本発明の一実施形態に係る組合せ計量装置の要部概略図である。この図において、組合せ計量装置１００は、分散フィーダＤＦと、複数の放射フィーダＲＦと、複数のプールホッパＰＨと、複数の計量ホッパＷＨと、集合シュートＣＳとを備える。分散フィーダＤＦは、装置中央上部に配置される。複数の放射フィーダＲＦは、分散フィーダＤＦを囲むように、分散フィーダＤＦの周囲に放射状に配列される。複数のプールホッパＰＨは、各放射フィーダＲＦの下段に配列される。複数の計量ホッパＷＨは、複数のプールホッパＰＨの下方に配列される。計量ホッパＷＨおよびプールホッパＰＨの数は、同数である。集合シュートＣＳは、複数の計量ホッパＷＨの下方に配置される。
【００５４】
分散フィーダＤＦは、その上に投下された物品を電磁フィーダＤＶの振動によって円周方向に分散させる。
【００５５】
放射フィーダＲＦは、分散フィーダＤＦから搬送されてきた物品を電磁フィーダＲＶの振動によりトラフＴＲの先端部へと搬送して、下段のプールホッパＰＨへ物品を排出する。
【００５６】
プールホッパＰＨは、放射フィーダＲＦから排出された物品を一時的に貯留する。プールホッパＰＨは、下段の計量ホッパＷＨが開閉すれば、制御部ＣＵの指令に基づいてゲートｇを開閉して、プールホッパＰＨ内に貯留された物品を下段の計量ホッパＷＨへ排出する。
【００５７】
また、計量ホッパＷＨには、重量センサＷＳが取り付けられる。重量センサＷＳで検出された重量が制御部ＣＵに入力されて、組合せ演算に利用される。なお、各ホッパＰＨ，ＷＨは、周知の構成であるため、ここでは、ゲート開閉機構やホッパＰＨ，ＷＨの支持機構等は省略して示している。
【００５８】
制御部ＣＵは、コンピュータで構成され、図３に示すように、ＣＰＵ１０を搭載するとともに、このＣＰＵ１０が制御するＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２と、ハードディスク１３とを搭載する。ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ハードディスク１３等は、アドレスバス、データバス等のバスラインを介して相互に接続されている。また、制御部ＣＵは、インターフェイス１４を介して分散フィーダＤＦ、放射フィーダＲＦ、プールホッパＰＨ、計量ホッパＷＨ、およびタッチパネル機能を備えた操作ユニットＲＵと接続される。また、操作ユニットＲＵは、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータＣと接続されて、前述の重み係数ａｉの更新が行われる。
【００５９】
ＲＯＭ１１には、各種のプログラムが記憶される。ＣＰＵ１０が、ＲＯＭ１１に記憶された各種プログラムを読み出して実行することにより、各式（１）〜（８）の演算や、滞留カウント値の管理、プールホッパＰＨや計量ホッパＷＨに対するゲート開閉制御が行われる。また、ハードディスク１３には、各式（１）〜（８）の評価関数が記憶される。使用される重み係数ａｉは、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータＣによって定期的に更新される。
【００６０】
ＣＰＵ１０は、図示しない包装機から排出要求信号を受け取ると、あるいは、自身のサイクルタイマーでスタートすると、各計量機Ｍ１〜Ｍｎの重量センサＷＳから計量値を入力してＲＡＭ１２に記憶する。続いて、記憶した各計量値に基づいて各式（１）〜（９）の演算を実行する。その際、演算時間に余裕があれば、全ての組合せについて、前記各式（１）〜（９）の演算を実行する。一方、運転速度が速くなって、演算時間に余裕がなくなれば、組合せ合計値が許容範囲内に収まる組合せを先に抽出し、続いて、抽出した各組合せについて、前記各式（１）〜（９）の演算を実行する。その際、重量組合せであれば、個数組合せで使用する式（８）を除いた残りの式の線形和でもって式（９）の演算を実行する。また、個数組合せであれば、式（８）を含めた線形和でもって式（９）の演算を実行する。
【００６１】
この演算によって、ＣＰＵ１０が評価値の最大のものを最適組合せとして選択すると、選択した各計量機Ｍ１〜Ｍｎに対して排出指令を送信し、続いて、若干遅れて対応するプールホッパＰＨに排出指令を送信する。すると、排出指令を受け取った計量機Ｍ１〜Ｍｎの計量ホッパＷＨが開閉して物品を排出し、続いて、プールホッパＰＨが開閉して、空になった計量ホッパＷＨに物品を供給する。続いて、プールホッパＰＨが空になると、放射フィーダＲＦと分散フィーダＤＦに駆動指令を送信して、空になったプールホッパＰＨに、対応する放射フィーダＲＦから新たな物品を供給する。このようにして１サイクルの組合せ計量が終了し、続いて、次の排出要求信号やサイクルタイマーからのスタート信号によって、次の計量サイクルに入る。
【００６２】
一方、各サイクルにおける各計量機Ｍ１〜Ｍｎの計量値と最適組合せの合計重量とがハードディスク１３に記録される。コンピュータＣは、定期的にハードディスク１３にアクセスして、記録されたデータを取り込み、それに基づいて遺伝的アルゴリズムを実行して、平均精度と稼働率とを算出しながら、重み係数ａｉを更新していく。
【００６３】
こうして重み係数ａｉが更新され、パレート最適解を与える精度と稼働率とが特定されると、操作ユニットＲＵは、例えば、図１に示すようなパレートフロントを操作画面に表示する。そして、オペレータがパレートフロントにタッチして、所望の精度と稼働率とを指定すると、指定された精度と稼働率とを与える重み係数ａｉが特定され、それが、ＲＡＭ１２に記憶される。ＣＰＵ１０は、そのＲＡＭ１２に記憶された重み係数ａｉに基づいて、前述の各式（１）〜（９）を実行する。これにより、精度と稼働率とを所望な値に変えることができる。なお、各重み係数ａｉは、計量対象となる物品の種類や搬送特性、運転条件等によって異なってくるが、スナック菓子類で実験したところ、精度を０．２％義性にすることで、稼動率を３％も改善することが確認できている。
【００６４】
以上、この発明の一実施形態を説明したが、これに限定されるものではなく、他の形態も採用可能である。例えば、この実施形態では、遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータＣを外付けとしたが、このコンピュータＣを操作ユニットＲＵ内に組み込んで、運転しながら重み係数ａｉを更新したり、それまでの精度や稼働率を表示させたりすることもできる。
【００６５】
なお、外付けのコンピュータＣは、有線・無線のいずれで接続されていてもよい。さらに、外付けのコンピュータＣは、遠隔のデータセンタに設けられたコンピュータであってもよい。また、外付けのコンピュータＣの機能をクラウドで担うように構成されていてもよい。
【００６６】
また、遺伝的アルゴリズムの実行は、処理負担を軽減するため、組合せ計量装置の非稼動時（例えば、夜間）に実行されるように構成されていてもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１００  組合せ計量装置
Ｍ１〜Ｍｎ  計量機
ＲＵ  操作ユニット
Ｃ  遺伝的アルゴリズムを実行するコンピュータ
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６８】
【特許文献１】特許第３３６０８９５号公報
【特許文献２】特開２００９−４７５１９号公報
【図１】
2013191234.tif 000016
【図２】
2013191234.tif 000017
【図３】
2013191234.tif 000018
【国際調査報告】
2013191234.tif 000019
2013191234.tif 000020