(57)【要約】【課題】自動化された設備の省人化、無人化を進めるためには自動運転の安定度を把握し、向上する必要がある。【解決手段】自動運転を構成する各動作関連の時間情報をコンパクトに記録し、正常な時間値のバラツキを度数分布形式の表示に、異常な時間値については発生原因の追及が容易な形式に表示する。【選択図】    図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーケンス動作を自動的に繰り返す設備の動作安定度をシーケンス信号を利用して診断する方法において、正常動作順序と各動作時間の許容時間幅を判断基準として有し、繰り返し動作一巡毎に合否を判定し、合格の場合は各動作時間のバラツキを度数分布形式に表示するために必要なデータのみを保存し、不合格の場合は動作順序と各動作時間の詳細を保存してデータ量圧縮と解析時間短縮を可能にする診断法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は生産の省人化、無人化の基本となる設備の安定度診断法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
設備の自動化により省人化、無人化が進み生産性が向上すると期待されてきたが、手作業が自動化され熟練工の仕事が未熟練工でも可能になったものの省人化の効果が少なく期待を裏切る結果になっている事例が多い。その原因は、完全な無人運転が可能な時間（以下、無人運転可能時間と称する）が把握できないためである。設備毎の無人運転可能時間が把握されていれば、オペレータの作業が標準化され要員数も合理的に算出できるが、無人運転可能時間を客観的に設定するためには自動運転の安定度を把握する必要がある。このためには生産現場での長時間のデータ収集を必要とするが、従来の記録法ではデータ量が膨大となり、大がかりな記録装置とデータ解析を要するため実用上不可能であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
自動運転の安定度を表示する方法としては、各動作時間のバラツキを度数分布表示する方法が実用的であるが、従来の各動作時間を直接蓄積した後に度数分布表を作成する方法ではデータ量が膨大となり作表に手間取るとともに、異常データが混入して度数分布表の信頼度を低下させる。本発明はデータ量を抑制しながら異常データの混入を防止して信頼度の高い度数分布表を作成するとともに、異常データの解析にも有効な診断法を提供する。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、正常動作順序と各動作の許容時間幅を予め判断基準として準備し、動作一巡毎に合否の判定を行って異常データと正常データに分離する。
【０００５】
通常は異常データの発生頻度が低く、動作順序と各動作時間を詳細に記録しても全体のデータ量を激増させることはないので詳細を保存する。
【０００６】
一方、正常データは動作順序が定まり、各動作時間も上下限値が定まっているため、度数分布用の区分を設ければ各動作時間を該当する区分へ発生回数に換算して加算することができる。従って正常データは採取数の多少にかかわらず一定の領域に保存することができるのでデータ量の増大を危惧する必要はない。
【０００７】
正常データを度数分布に表示した後に異常データの内容を調べ、各動作時間を度数分布の該当する区分に発生回数に換算して加算することの適否を判定することができる。また、異常データに関しては詳細が保存されているので原因究明を確実に行うことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
先ず、動作一巡間（以下、サイクルと称する）の正常動作順序と各動作の許容時間幅（以下、許容時間幅と称する）を理論的、または、予備的なデータ採取から作成する。理論的に作成する場合は、設計仕様書や理論タイムチャート、制御回路図等から作成する。予備的なデータ採取から作成する場合は数十サイクルを記録して動作順序と各動作時間のバラツキを把握し、経験的、または、理論的な調整を加えて作成する。
【０００９】
データ保存領域は異常データ領域と正常データ領域を準備する。異常データ領域は、サイクルのデータを保存できるサイズで必要サイクル数分を準備する。正常データ領域は、１ワード、または、２ワードの数値格納エリアを１単位として、各動作の許容時間幅の度数区分数の総合計数分を準備する。１日の作業時間帯を等分化して各時間帯別の集計を行う場合はこの領域を必要組数分準備する。正常データ領域は採取データの大部分を占める大量の正常データを効率よく保存するとともに解析時の表示を短時間で行うため、生データではなく度数分布形式で表示されるデータに変換して保存する領域である。
【００１０】
データ採取からデータ保存までの処理は全サイクルを通じて次の手順で連続的に行われる。サイクルスタート信号によってデータ採取を開始し、サイクルエンド信号によってデータ採取を中断して判断基準に照らして比較判断を行う。比較判断の結果、動作順序に差異が認められたデータ（以下、異常データ１と称する）と動作順序は同じで、動作時間の１個以上が許容時間幅から外れたデータ（以下、異常データ２と称する）は採取した全データを異常データ領域へ順次保存する。準備された保存領域が満たされた後は古いデータから書き換える循環記録に移る。
【００１１】
比較判断の結果、正常データと判断された場合は各動作毎に正常データ領域中の該当アドレスを算出して発生度数として１を加算する。比較判断は異常データが先に行われ、異常データ１と異常データ２が取り除かれているため該当アドレスの算出は極めて容易である。
【００１２】
解析はパソコンのような身近な機器で可能である。正常データは正常動作順に各動作時間が度数分布形式で表示される。採取時間別にデータを保存した場合は時間帯別に表示することもできる。異常データ１と異常データ２については内容を検討した上で各動作時間を該当する区分に度数換算して加算できる上に、詳細データが保存されているので異常原因の解明に必要な表示も可能である。例えば、異常データ１は異常データ毎の動作順序を正常動作順序と並記して相違点を色別等の手段で分かりやすく表示できる。尚、時間情報は参考として並記しても良い。異常データ２は正常動作順に各動作時間と許容時間幅を並記して表示し、許容時間幅を外れた箇所は色別等の手段で摘出しやすく表示できる。異常データ１と異常データ２は通常使用されているタイムチャート形式で表示することもできる。
【００１３】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明実施例を詳細に説明する。
【００１４】
図１は、正常動作順序と各動作の許容時間幅を組み合わせた判断基準例を示す。本例は約２０サイクルの動作順序と各動作時間を採取して作成したものである。Ｓ１０は動作進行順を示す番号（以下、ステップ番号と称する）で上から下へ動作が進んだことを示す。Ｓ１１は各動作に対応する信号番号で左から右へ１番から３２番までの番号が与えられているが表示スペースの制約で１０位の数字は省略されている。Ｓ１２は動作順序を１（以下、ＯＮと称する）と・（以下、ＯＦＦと称する）で示す。ＯＦＦからＯＮへの変化が動作開始点、ＯＮからＯＦＦへの変化が動作終了点と考えて差し支えない。Ｓ１５は平均動作時間を示し、単位は０．０１秒である。本例の冒頭ではステップ番号２で信号番号２がＯＦＦになってから１．０３秒後にステップ番号３で信号番号１７がＯＮになったことを示している。Ｓ１６とＳ１７は実測動作時間の下限値と上限値であり、Ｓ１３とＳ１４は経験的に修正を加えた下限値と上限値で判定に使用する許容時間幅となる。
【００１５】
図２は、記録手順を示すフローチャートである。１サイクルのデータ採取後、動作順序をステップ番号順にＳ１２と比較する。ステップ番号毎のＯＮとＯＦＦの配列の違いが１ステップでも発見された場合は異常データ１として動作順序と各動作時間を異常データ領域へ前回保存したデータの後へ続けて保存する。
【００１６】
動作順序がＳ１２と一致した場合は各動作時間の判定に移り、ステップ番号順にＳ１３とＳ１４の範囲に収まっているか否かを判定する。１ステップでも外れた場合は異常データ２として動作順序と各動作時間を異常データ領域へ前回保存したデータの後へ続けて保存する。データ保存領域を節約する必要がある場合は動作順序の保存を省略しても良い。
【００１７】
動作時間の全てがＳ１３とＳ１４の範囲に収まった場合は正常データ領域へ保存する。当領域はＳ１３とＳ１４の間を１０等分した間隔で、動作時間がどの区間に該当するかを判定して該当する区間へ度数を加算することができる構造となっている。例えば、図１のステップ番号１と同じ動作時間０．４５秒のデータが得られた場合について説明する。下限値０．３０秒と上限値０．６０秒の差が０．３０秒であり、１０等分されているので０．３０秒以上０．３３秒未満、０．３３秒以上０．３６秒未満の順に度数保存領域が準備されている。今回の動作時間は０．４５秒であるから０．４５秒以上０．４８秒未満の領域に度数１が加算され、動作時間０．４５秒は廃棄される。データ採取が繰り返されてもステップ番号１の正常データは全て１０個の度数保存領域の何れかに加算されるだけでデータ量は増加しない。
【００１８】
異常データ１と異常データ２を取り除かずに全てを正常データ領域に保存することも手順的には可能であるが、先行動作の異常によって影響を受けたデータが分布を乱しても識別できず、対策の要否を判定できない。従って異常データ１と異常データ２は前もって分離されなければならない。
【００１９】
図３は正常データ領域に保存されたデータをパソコン画面に表示した例である。本例は１日を８等分して３時間毎の度数分布と２４時間の合計の度数分布を表示するように作られている。Ｓ１８が合計を、Ｓ１９が９時から１２時、Ｓ２０が１５時から１８時の分布を示す。その他の時間帯は今回はデータが存在しないため表示されていない。Ｓ２１は度数分布を表示すべき動作を指定するカーソルである。カーソルを移動することで各動作時間の分布を容易に読みとることができる。
【００２０】
図４は異常データ１を正常動作順序と並記して表示した例である。Ｓ２２が異常データの動作順序、Ｓ１２が正常動作順序である。本例ではステップ番号１６以降の信号番号４がＯＮになっていて、正常動作順序と異なることが読みとれる。
【００２１】
図５は異常データ２の表示例である。Ｓ２３は採取サイクルの動作時間で、本例ではステップ番号１の動作時間が下限値を外れていることが読みとれる。下限未満、または、上限以上の欄にはアスタリスクが付加される。各動作時間は正常データの度数分布に加算しても良い。
【００２２】
【発明の効果】
本発明により、自動運転を構成する各動作のバラツキと異常データ発生時の状況を把握できるので、連続運転時の安定度を客観的に評価できるとともに安定度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】判断基準の説明図である。
【図２】記録手順の説明図である。
【図３】動作時間のバラツキの説明図である。
【図４】異常データ１の説明図である。
【図５】異常データ２の説明図である。
【符号の説明】
Ｓ１０  動作の進行順序を示すステップ番号
Ｓ１１  動作に対応する信号番号
Ｓ１２  正常動作の動作順序
Ｓ１３  合否判断の下限時間値
Ｓ１４  合否判断の上限時間値
Ｓ１５、Ｓ１６、Ｓ１７  判断基準作成用に採取したデータ
Ｓ１８、Ｓ１９、Ｓ２０  動作時間の度数分布表示例
Ｓ２１  度数分布表示箇所を指定するカーソル
Ｓ２２  動作順序異常データ例
Ｓ２３  動作時間異常データ例
Ｓ２４  動作異常箇所の表示印
【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５】
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