(57)【要約】【課題】クランプ機構の寿命を自動的且つ正確に推定することが可能な寿命推定装置及び機械学習装置を提供すること。【解決手段】本発明の寿命推定装置１が備える機械学習装置１００は、回転テーブルの稼動状態に係る稼働状態データと、回転テーブルの稼働履歴に係る稼働履歴データとを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部１０６と、クランプ機構の寿命を示す寿命データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部１０８と、状態変数とラベルデータとを用いて、前記稼働状態データ及び稼働履歴データと、前記寿命データとを関連付けて学習する学習部１１０とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転テーブルの回転をクランプ又はアンクランプするクランプ機構の寿命を推定する寿命推定装置において、
前記回転テーブルの状態に対する前記クランプ機構の寿命の推定を学習する機械学習装置を備え、
前記回転テーブルの稼動状態に係る稼働状態データと、前記回転テーブルの稼働履歴に係る稼働履歴データとを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記クランプ機構の寿命を示す寿命データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記稼働状態データ及び稼働履歴データと、前記寿命データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える寿命推定装置。
【請求項２】
前記学習部は、
前記状態変数から前記クランプ機構の寿命を推定する相関性モデルと、予め用意された教師データから識別される相関性特徴との誤差を計算する誤差計算部と、
前記誤差を縮小するように前記相関性モデルを更新するモデル更新部とを備える、
請求項１に記載の寿命推定装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記状態変数と前記ラベルデータとを多層構造で演算する、
請求項１または２に記載の寿命推定装置。
【請求項４】
前記学習部による学習結果に基づいて、前記クランプ機構の寿命の推定結果を出力する推定結果出力部を更に備える、
請求項１〜３のいずれか１つに記載の寿命推定装置。
【請求項５】
前記機械学習装置は、クラウドサーバに存在する、
請求項１〜４のいずれか１つに記載の寿命推定装置。
【請求項６】
回転テーブルの状態に対する前記回転テーブルの回転をクランプ又はアンクランプするクランプ機構の寿命の推定を学習する機械学習装置であって、
前記回転テーブルの稼動状態に係る稼働状態データと、前記回転テーブルの稼働履歴に係る稼働履歴データとを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記クランプ機構の寿命を示す寿命データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、
前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記稼働状態データ及び稼働履歴データと、前記寿命データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寿命推定装置及び機械学習装置に関し、特に回転テーブルのクランプ機構の寿命を推定する寿命推定装置及び機械学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
回転テーブルと該回転テーブルを保持するクランプ機構及び回転テーブルを駆動する駆動モータで構成される回転割り出し装置を備えた工作機械においては、回転テーブル上にワークを載置固定し、ワークの加工を行う際には、駆動モータで回転テーブルを回転させて所定の角度位置に位置決めし、クランプ機構を駆動してテーブルを該位置決め位置にクランプする。このようなクランプ機構は、例えばブレーキディスクを備えており、そのブレーキディスクへの圧接等によってクランプ動作を行っている。
【０００３】
上記構造を備えたクランプ機構では、クランプ動作を繰り返す内に、クランプ状態を保持している間の加工負荷等のような様々な外的要因によりリッド、ピストン、ブレーキディスク、空気弁等を含むクランプ機構の各部に摩耗や劣化等を生じることとなる。クランプ機構の各部における摩耗が進むと、クランプ性能が低下し、遂にはクランプ機構の寿命に至る。クランプ機構に寿命が来ると、加工時に位置決め位置にワークを固定できなくなるため、回転動作或いは加工際に異常アラームが発生して、回転テーブルあるいは工作機械は使用不可になる。その為、予め寿命が来ることを予測して寿命が来る前にクランプ機構のメンテナンスを行う必要がある。
【０００４】
クランプ機構の寿命を予測する従来技術として、例えば特許文献１には、回転テーブルをクランプした際にブレーキに加わる外乱トルクを算出し、算出した外乱トルクに対応する係数を求めて累積計算し、累積計算値が予め設定した値に達した際に、ブレーキディスクに寿命が来たことを報知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−０２０００８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、クランプ機構の寿命を考える場合、特許文献１に開示されるようにブレーキディスクの摩耗だけでなくリッド、ピストン、空気弁等の他の部分の状態を合わせて考慮する必要がある。その為、クランプ機構の寿命を自動的かつ正確に判断するためには、他の様々な外的要因を考慮する必要があり、特許文献１に記載されているように単に外乱トルクから算出された係数を利用しているだけでは正確に寿命を判断することは難しい。
【０００７】
そこで本発明の目的は、クランプ機構の寿命を自動的且つ正確に推定することが可能な寿命推定装置及び機械学習装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の寿命推定装置は、少なくとも１つの回転テーブルの稼働中のデータを集約することで治具・ワーク重量、クランプ/アンクランプ頻度、使用元圧圧力、回転軸の速度、回転軸のロード、稼働時間等のデータを集め、集めたデータに基づく機械学習を行うことにより、回転テーブルのクランプ装置の寿命を推定することで、上記課題を解決する。
【０００９】
そして、本発明の一態様は、回転テーブルの回転をクランプ又はアンクランプするクランプ機構の寿命を推定する寿命推定装置において、前記回転テーブルの状態に対する前記クランプ機構の寿命の推定を学習する機械学習装置を備え、前記回転テーブルの稼動状態に係る稼働状態データと、前記回転テーブルの稼働履歴に係る稼働履歴データとを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記クランプ機構の寿命を示す寿命データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記稼働状態データ及び稼働履歴データと、前記寿命データとを関連付けて学習する学習部と、を備える寿命推定装置である。
【００１０】
本発明の他の態様は、回転テーブルの状態に対する前記回転テーブルの回転をクランプ又はアンクランプするクランプ機構の寿命の推定を学習する機械学習装置であって、前記回転テーブルの稼動状態に係る稼働状態データと、前記回転テーブルの稼働履歴に係る稼働履歴データとを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、前記クランプ機構の寿命を示す寿命データを、ラベルデータとして取得するラベルデータ取得部と、前記状態変数と前記ラベルデータとを用いて、前記稼働状態データ及び稼働履歴データと、前記寿命データとを関連付けて学習する学習部と、を備える機械学習装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、回転テーブルのクランプ機構の寿命を自動的且つ正確に推定することが可能となり、クランプ機構の早期修理でダウンタイムの回避が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態による寿命推定装置の概略的なハードウェア構成図である。
【図２】一実施形態による寿命推定装置の概略的な機能ブロック図である。
【図３】前処理部が実行する前処理の例を示す図である。
【図４】寿命推定装置の一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【図５Ａ】ニューロンを説明する図である。
【図５Ｂ】ニューラルネットワークを説明する図である。
【図６】寿命推定装置を組み込んだシステムの一形態を示す概略的な機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は第１の実施形態による寿命推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。寿命推定装置１は、例えば回転テーブルを備えた加工機を制御する制御装置として実装することができる。また、寿命推定装置１は、回転テーブルを備えた加工機とネットワークを介して接続されたセルコンピュータ、ホストコンピュータ、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出来る。本実施形態による寿命推定装置１が備えるＣＰＵ１１は、寿命推定装置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寿命推定装置１全体を制御する。ＲＡＭ１３には一時的な計算データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
【００１４】
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るなどして、寿命推定装置１の電源がオフされても記憶状態が保持されるメモリとして構成される。不揮発性メモリ１４には、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データやインタフェース１９を介して加工機７０から取得した各種データ（例えば、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの動作の制御に用いられる設定値や治具、ワークの重量、回転テーブルのメンテナンス情報等）、図示しないインタフェースを介して入力された制御用のプログラムなどが記憶されている。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、加工機７０から取得した回転テーブルの動作に関連する情報を解析する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システム・プログラムなどを含むシステム・プログラムがあらかじめ書き込まれている。
【００１５】
回転テーブルの稼働に係るデータは、インタフェース１９を介して加工機７０から取得できる。加工機７０から取得する回転テーブルの稼働に係るデータとしては、例えば、プログラム等で指令されるクランプ／アンクランプの回数、回転テーブルのクランプ／アンクランプに用いられるポンプの元圧圧力、回転テーブルの回転軸速度、回転テーブルに掛かる負荷、回転テーブルの稼働時間等が上げられる。
【００１６】
インタフェース２１は、寿命推定装置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を介して寿命推定装置１で取得可能な各情報（加工機７０に取り付けられた回転テーブルの動作の制御に用いられる設定値や治具、ワークの重量、回転テーブルのメンテナンス情報、クランプ／アンクランプの回数、回転テーブルのクランプ／アンクランプに用いられるポンプの元圧圧力、回転テーブルの回転軸速度、回転テーブルに掛かる負荷、回転テーブルの稼働時間等）を観測することができる。また、寿命推定装置１は、機械学習装置１００から出力される、回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定を受けて表示器６０に表示する。
【００１７】
図２は、第１の実施形態による寿命推定装置１と機械学習装置１００の概略的な機能ブロック図である。図２に示した各機能ブロックは、図１に示した寿命推定装置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、寿命推定装置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。
【００１８】
本実施形態の寿命推定装置１は、不揮発性メモリ１４に蓄積された回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴に係るデータに基づいて、機械学習装置１００による学習に用いられるデータを生成する前処理部３２と、機械学習装置１００から出力された回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定結果を表示器６０へと表示する表示部３４を備える。表示部３４は、例えば機械学習装置１００から出力された回転テーブルのクランプ機構の寿命が、予め定めた所定の時間以下になったときに表示器６０に対して回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定結果を表示するようにしてもよい。
【００１９】
前処理部３２は、（例えば過去に加工機７０から取得されて）不揮発性メモリ１４に蓄積された回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴に係るデータに基づいて、機械学習装置１００による学習に用いられるデータを生成する。図３は、前処理部３２が実行する前処理の例を説明する図である。前処理部３２は、回転テーブルのクランプ機構に寿命が到来し、回転テーブルのメンテナンスが行われた時点（メンテナンスが行われた時点及びメンテナンス内容については、例えばメンテナンスを行う作業者が加工機７０の入力装置を介して入力したメンテナンス情報等に基づいて特定される）から遡って回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴に係るデータを収集した上で、予め定めた寿命までの残時間（図３においては、ｔ１、ｔ２、ｔ３）毎に分類し、回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴と寿命までの残時間とを組としたデータセットを作成する。そして、このようにして作成されたデータセットが、機械学習装置１００による学習に用いられる。
【００２０】
一方、寿命推定装置１が備える機械学習装置１００は、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態に対する、該回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定を、いわゆる機械学習により自ら学習するためのソフトウェア（学習アルゴリズム等）及びハードウェア（プロセッサ１０１等）を含む。寿命推定装置１が備える機械学習装置１００が学習するものは、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態と、回転テーブルのクランプ機構の寿命との、相関性を表すモデル構造に相当する。
【００２１】
図２に機能ブロックで示すように、寿命推定装置１が備える機械学習装置１００は、回転テーブルの稼働状態を示す稼働状態データＳ１と、回転テーブルの稼働履歴を示す稼働履歴データＳ２を含む環境の現在状態を表す状態変数Ｓとして観測する状態観測部１０６と、回転テーブルのクランプ機構のメンテナンスが必要になるまでの期間である寿命を示す寿命データＬ１を含むラベルデータＬを取得するラベルデータ取得部１０８と、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、回転テーブルの稼働状態と搬送機が搬送している搬送物の状態に、稼働状態データＳ１を関連付けて学習する学習部１１０と、学習部１１０による学習済みモデルを用いて回転テーブルの稼働状態や稼働履歴から推定した外界店テーブルの寿命を出力する推定結果出力部１２２と、を備える。
【００２２】
状態観測部１０６は、学習部１１０による学習時において、状態変数Ｓとしての稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２を前処理部３２から取得する。また、状態観測部１０６は、学習部１１０の学習結果を用いた回転テーブルのクランプ機構の寿命推定時において、状態変数Ｓとしての稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２を加工機７０から取得する。
【００２３】
状態観測部１０６が観測する状態変数Ｓのうち、稼働状態データＳ１は、例えば回転テーブルの稼働に係るデータのセットとして取得することができる。回転テーブルの稼働に係るデータとしては、例えば、回転テーブルに取り付けられた治具やワークの重量、クランプ／アンクランプの頻度、回転テーブルのクランプ／アンクランプに用いられるポンプの元圧圧力、回転テーブルの回転軸速度、回転テーブルに掛かる負荷等が例示される。稼働状態データＳ１としては、回転テーブルの稼働に関連するデータであれば、それぞれの回転テーブルの稼働環境に応じた各種データを用いることができる。稼働状態データＳ１に含まれるそれぞれの稼働状態に係るデータは、例えば単体の数値（例えば、治具重量等）であっても良いし、所定の期間において変化する値を所定周期でサンプリングした値の系列（例えば、回転テーブルに係る負荷等）であっても良い。
【００２４】
状態変数Ｓのうち、稼働履歴データＳ２は、図示しない入力装置により入力された又は加工機７０から取得された、回転テーブルの稼働に係る履歴として取得することができる。稼働履歴データＳ２としては、例えば回転テーブルの累積稼働時間、累積クランプ／アンクランプ回数等が例示される。稼働履歴データＳ２としては、回転テーブルの稼働の履歴に関連するデータであれば、それぞれの回転テーブルの稼働環境に応じた各種データを用いることができる。
【００２５】
ラベルデータ取得部１０８は、学習部１１０の学習時において、ラベルデータＬとして、回転テーブルのクランプ機構のメンテナンスが必要になるまでの期間である寿命に係る寿命データＬ１を前処理部３２から取得する。寿命データＬ１は、図３で例示した寿命までの残時間を寿命データＬ１として取得する。ラベルデータ取得部１０８は、学習部１１０による学習時において利用されるものであり、学習部１１０による学習が完了した後は機械学習装置１００の必須の構成とする必要は無い。
【００２６】
学習部１１０は、機械学習と総称される任意の学習アルゴリズムに従い、状態変数Ｓ（回転テーブルの稼働状態を示す稼働状態データＳ１及び回転テーブルの稼働履歴を示す稼働履歴データＳ２）に対するラベルデータＬ（回転テーブルのクランプ機構のメンテナンスが必要になるまでの期間である寿命を示す寿命データＬ１）を学習する。学習部１１０は、例えば状態変数Ｓに含まれる稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２と、ラベルデータＬに含まれる寿命データＬ１との相関性を学習することができる。学習部１１０は、状態変数ＳとラベルデータＬとを含むデータ集合に基づく学習を反復実行することができる。
【００２７】
学習部１１０による学習においては、複数の回転テーブルがそれぞれ使用開始されてからクランプ機構が寿命に至るまでに得られたデータ（図３に例示するように、１つの回転テーブルが寿命に至るまでに取得したデータから、それぞれの残寿命ごとのデータが複数得られる）に基づいた複数の学習サイクルを実行することが望ましい。このような学習サイクルを繰り返すことにより、学習部１１０は、回転テーブルの稼働状態（稼働状態データＳ１）及び回転テーブルの稼働履歴（稼働履歴データＳ２）と、回転テーブルのクランプ機構のメンテナンスが必要になるまでの期間である寿命（寿命データＬ１）との相関性を自動的に解釈する。学習アルゴリズムの開始時には稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２に対する寿命データＬ１の相関性は実質的に未知であるが、学習部１１０が学習を進めるに従い徐々に稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２に対する寿命データＬ１との関係を徐々に解釈し、その結果として得られた学習済みモデルを用いることで稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２に対する寿命データＬ１の相関性を解釈可能になる。
【００２８】
推定結果出力部１２２は、学習部１１０が学習した結果（学習済みモデル）に基づいて、加工機７０から得られた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴から該加工機７０に取り付けられた回転テーブルのクランプ機構の寿命を推定し、推定した回転テーブルのクランプ機構の寿命を出力する。
【００２９】
上記構成を有する機械学習装置１００では、学習部１１０が実行する学習アルゴリズムは特に限定されず、機械学習として公知の学習アルゴリズムを採用できる。図４は、図２に示す寿命推定装置１の他の形態であって、学習アルゴリズムの他の例として教師あり学習を実行する学習部１１０を備えた構成を示す。教師あり学習は、入力とそれに対応する出力との既知のデータセット（教師データと称する）が与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。
【００３０】
図４に示す寿命推定装置１が備える機械学習装置１００において、学習部１１０は、加工機７０から得られた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴から該加工機７０に取り付けられた回転テーブルのクランプ機構の寿命を推定する相関性モデルＭと過去の観点テーブルの稼働のデータ及びメンテナンスの結果から得られた教師データＴから識別される相関性特徴との誤差Ｅを計算する誤差計算部１１２と、誤差Ｅを縮小するように相関性モデルＭを更新するモデル更新部１１４とを備える。学習部１１０は、モデル更新部１１４が相関性モデルＭの更新を繰り返すことによって加工機７０から得られた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴からの該加工機７０に取り付けられた回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定を学習する。
【００３１】
相関性モデルＭの初期値は、例えば、状態変数ＳとラベルデータＬとの相関性を単純化して（例えば一次関数で）表現したものであり、教師あり学習の開始前に学習部１１０に与えられる。教師データＴは、本発明では上述したように過去に取得された回転テーブルの稼働に係るデータとメンテナンスに係る情報とを利用することができ、寿命推定装置１の運用時に随時学習部１１０に与えられる。誤差計算部１１２は、学習部１１０に随時与えられた教師データＴにより、加工機７０から得られた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴と該識別コードの該加工機７０に取り付けられた回転テーブルのクランプ機構の寿命との相関性を暗示する相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Ｓ及びラベルデータＬに対応する相関性モデルＭとの誤差Ｅを求める。モデル更新部１１４は、例えば予め定めた更新ルールに従い、誤差Ｅが小さくなる方向へ相関性モデルＭを更新する。
【００３２】
次の学習サイクルでは、誤差計算部１１２は、更新後の相関性モデルＭに従って状態変数Ｓを用いて回転テーブルのクランプ機構の寿命の推定が行われ、該推定の結果と実際に取得されたラベルデータＬの誤差Ｅを求め、モデル更新部１１４が再び相関性モデルＭを更新する。このようにして、未知であった環境の現在状態とそれに対する推定との相関性が徐々に明らかになる。
【００３３】
前述した教師あり学習を進める際に、ニューラルネットワークを用いることができる。図５Ａは、ニューロンのモデルを模式的に示す。図５Ｂは、図５Ａに示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークのモデルを模式的に示す。ニューラルネットワークは、例えば、ニューロンのモデルを模した演算装置や記憶装置等によって構成できる。
【００３４】
図５Ａに示すニューロンは、複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ1〜入力ｘ3）に対する結果ｙを出力するものである。各入力ｘ1〜ｘ3には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ1〜ｗ3）が掛けられる。これにより、ニューロンは、次の数１式により表現される出力ｙを出力する。なお、数１式において、入力ｘ、出力ｙ及び重みｗは、すべてベクトルである。また、θはバイアスであり、ｆkは活性化関数である。
【００３５】
【数１】
2019076976.tif 000003
【００３６】
図５Ｂに示す三層のニューラルネットワークは、左側から複数の入力ｘ（ここでは一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは一例として、結果ｙ１〜結果ｙ３）が出力される。図示の例では、入力ｘ１、ｘ２、ｘ３のそれぞれに対応の重み（総称してｗ１で表す)が乗算されて、個々の入力ｘ１、ｘ２、ｘ３がいずれも３つのニューロンＮ１１、Ｎ１２、Ｎ１３に入力されている。
【００３７】
図５Ｂでは、ニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々の出力を、総称してｚ１で表す。ｚ１は、入カベクトルの特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルｚ１のそれぞれに対応の重み（総称してｗ２で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルｚ１がいずれも２つのニューロンＮ２１、Ｎ２２に入力されている。特徴ベクトルｚ１は、重みＷ１と重みＷ２との間の特徴を表す。
【００３８】
図５Ｂでは、ニューロンＮ２１〜Ｎ２２の各々の出力を、総称してｚ２で表す。ｚ２は、特徴ベクトルｚ１の特徴量を抽出した特徴ベクトルと見なすことができる。図示の例では、特徴ベクトルｚ２のそれぞれに対応の重み（総称してｗ３で表す）が乗算されて、個々の特徴ベクトルｚ２がいずれも３つのニューロンＮ３１、Ｎ３２、Ｎ３３に入力されている。特徴ベクトルｚ２は、重みＷ２と重みＷ３との間の特徴を表す。最後にニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、それぞれ結果ｙ１〜ｙ３を出力する。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
【００３９】
寿命推定装置１が備える機械学習装置１００においては、状態変数Ｓを入力ｘとして、学習部１１０が上記したニューラルネットワークに従う多層構造の演算を行うことで、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴の値（入力ｘ）から該回転テーブルの寿命（出力ｙ）を推定することができる。なお、ニューラルネットワークの動作モードには、学習モードと価値予測モードとがあり、例えば学習モードで学習データセットを用いて重みｗを学習し、学習した重みｗを用いて価値予測モードで行動の価値判断を行うことができる。なお価値予測モードでは、検出、分類、推論等を行うこともできる。
【００４０】
上記した機械学習装置１００の構成は、プロセッサ１０１が各々実行する機械学習方法（或いはソフトウェア）として記述できる。この機械学習方法は、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴から該回転テーブルの寿命の推定を学習する機械学習方法であって、プロセッサ１０１が、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態（稼働状態データＳ１）及び稼働履歴（稼働履歴データＳ２）を現在状態を表す状態変数Ｓとして観測するステップと、回転テーブルの寿命（寿命データＬ１）をラベルデータＬとして取得するステップと、状態変数ＳとラベルデータＬとを用いて、稼働状態データＳ１及び稼働履歴データＳ２と、回転テーブルの寿命とを関連付けて学習するステップとを有する。
【００４１】
機械学習装置１００の学習部１１０により学習されて得られた学習済みモデルは機械学習に係るソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用することが可能である。本発明の学習済みモデルは、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサとメモリを備えるコンピュータにて用いることができる。より具体的には、コンピュータのプロセッサが、メモリに記憶された学習済みモデルからの指令に従って、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴を入力として演算を行い、演算結果に基づいて該回転テーブルの寿命の推定結果を出力するように動作する。本発明の学習済みモデルは、外部記憶媒体やネットワーク等を介して他のコンピュータに対して複製して利用することが可能である。
【００４２】
また、本発明の学習済みモデルを他のコンピュータに対して複製して新しい環境で利用する際に、当該環境で得られた新たな状態変数やラベルデータに基づいて当該学習済みモデルに対して更なる学習を行わせることもできる。このようにした場合、当該環境による学習済みモデルから派生した学習済みモデル（以下、派生モデルとする）を得ることが可能である。本発明の派生モデルは、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴から該回転テーブルの寿命の推定結果を出力するという点では元の学習済みモデルと同じだが、元の学習済みモデルよりも新しい環境に適合した結果を出力するという点で異なる。この派生モデルもまた、外部記憶媒体やネットワーク等を介して他のコンピュータに対して複製して利用することが可能である。
【００４３】
更に、本発明の学習済みモデルを組み込んだ機械学習装置に対する入力に対して得られる出力を用いて、他の機械学習装置において１から学習を行うことで得られる学習済みモデル（以下、蒸留モデルとする）を作成し、これを利用することも可能である（このような学習工程を蒸留と言う）。蒸留において、元の学習済みモデルを教師モデル、新たに作成する蒸留モデルを生徒モデルとも言う。一般に、蒸留モデルは元の学習済みモデルよりもサイズが小さく、それでいてと元の学習済みモデルと同等の正確度を出せるため、外部記憶媒体やネットワーク等を介した他のコンピュータに対する配布により適している。
【００４４】
図６は、寿命推定装置１を備えた一実施形態によるシステム１７０を示す。システム１７０は、セルコンピュータやホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータの一部として実装された少なくとも１台の寿命推定装置１と、複数の加工機７０と、寿命推定装置１、加工機７０を互いに接続する有線／無線のネットワーク１７２とを備える。
【００４５】
上記構成を有するシステム１７０は、機械学習装置１００を備える寿命推定装置１が、学習部１１０の学習結果を用いて、加工機７０に取り付けられた回転テーブルの稼働状態及び稼働履歴に対する該回転テーブルの寿命を自動的かつ正確に推定することができる。また、寿命推定装置１の機械学習装置１００が、複数の加工機７０のそれぞれについて得られた状態変数Ｓ及びラベルデータＬに基づき、全ての加工機７０に共通する回転テーブルの寿命の推定を学習し、その学習結果を全ての加工機７０において利用するように構成できる。したがってシステム１７０によれば、より多様なデータ集合（状態変数Ｓ及びラベルデータＬを含む）を入力として、回転テーブルの寿命の推定の学習の速度や信頼性を向上させることができる。
【００４６】
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。
【００４７】
例えば、機械学習装置１００が実行する学習アルゴリズム、演算アルゴリズム、寿命推定装置１が実行するアルゴリズム等は、上述したものに限定されず、様々なアルゴリズムを採用できる。
【００４８】
また、上記した実施形態では寿命推定装置１と機械学習装置１００が異なるＣＰＵを有する装置として説明しているが、機械学習装置１００は寿命推定装置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。
【符号の説明】
【００４９】
１  寿命推定装置
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  不揮発性メモリ
１８，１９，２１  インタフェース
２０  バス
３２  前処理部
３４  表示部
６０  表示器
７０  加工機
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
１０６  状態観測部
１０８  ラベルデータ取得部
１１０  学習部
１１２  誤差計算部
１１４  モデル更新部
１２２  推定結果出力部
１７０  システム
１７２  ネットワーク
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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