(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御する制御装置であって、
前記対象装置において過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得する稼働状態データ取得部と、
前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するエネルギデータ取得部と、
前記稼働状態データをもとに、前記対象装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成する待機継続時間モデル生成部と、
前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するエネルギ削減量モデル生成部と、
前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するタイミング決定部と、
前記対象装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値に到達したタイミングで、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替える制御部と、
を有することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
生産ライン内の対象工程に設置され、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御する制御装置であって、
前記対象工程の前又は後の工程に設置された他工程装置において、過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得する稼働状態データ取得部と、
前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するエネルギデータ取得部と、
前記稼働状態データをもとに、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成する待機継続時間モデル生成部と、
前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するエネルギ削減量モデル生成部と、
前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルと前記対象装置のエネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するタイミング決定部と、
前記他工程装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値を超え、かつ、前記対象装置の稼働状態が待機状態になっている場合に、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替える制御部と、
を有することを特徴とする制御装置。
【請求項３】
前記タイミング決定部は、前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルを畳み込み積分することにより、前記エネルギ削減量の期待値を計算する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記エネルギ削減量モデル生成部は、前記対象装置の再起動にかかる時間ロスをコスト換算して前記再起動エネルギ量に加算し、前記再起動エネルギ量と前記時間ロスの合計を用いて前記エネルギ削減量モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項５】
前記再起動エネルギ量が、前記対象装置を停止状態にしてからの経過時間の関数で定義される
ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項６】
前記待機継続時間モデル生成部は、対数正規分布モデルを用いて待機継続時間の確率分布モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項７】
前記待機継続時間モデル生成部は、混合分布モデルを用いて待機継続時間の確率分布モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項８】
前記タイミング決定部は、前記アイドリングストップ開始タイミングの値に、他工程と対象工程のあいだの工程間時間差を考慮した値を加算する
ことを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
【請求項９】
前記対象装置は、生産ライン内の対象工程に設置された装置であり、
前記タイミング決定部は、前記対象装置の再起動に必要な時間と、前記対象工程の前工程でワークの処理を開始してから当該ワークが前記対象工程に投入されるまでにかかる時間とから、前記対象装置のアイドリングストップ復帰タイミングの値を決定し、
前記制御部は、前記前工程の装置が運転状態に復帰してからの経過時間が前記アイドリングストップ復帰タイミングに到達したタイミングで、前記対象装置の再起動を開始することを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記対象装置は、生産ライン内の対象工程に設置された装置であり、
前記タイミング決定部は、前記対象装置の再起動に必要な時間と、前記対象工程でワークの処理を開始してから当該ワークが前記対象工程の後工程に投入されるまでにかかる時間と、前記後工程の装置の再起動に必要な時間とから、前記対象装置のアイドリングストップ復帰タイミングの値を決定し、
前記制御部は、前記後工程の装置が再起動を開始してからの経過時間が前記アイドリングストップ復帰タイミングに到達したタイミングで、前記対象装置の再起動を開始する
ことを特徴とする請求項１〜８のうちいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１１】
稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御するアイドリングストップ制御方法であって、
コンピュータが、前記対象装置において過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得するステップと、
コンピュータが、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するステップと、
コンピュータが、前記稼働状態データをもとに、前記対象装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成するステップと、
コンピュータが、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量
を表すエネルギ削減量モデルを生成するステップと、
コンピュータが、前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するステップと、
コンピュータが、前記対象装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値に到達したタイミングで、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替えるステップと、
を有することを特徴とするアイドリングストップ制御方法。
【請求項１２】
生産ライン内の対象工程に設置され、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御するアイドリングストップ制御方法であって、
コンピュータが、前記対象工程の前又は後の工程に設置された他工程装置において、過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得するステップと、
コンピュータが、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するステップと、
コンピュータが、前記稼働状態データをもとに、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成するステップと、
コンピュータが、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するステップと、
コンピュータが、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルと前記対象装置のエネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するステップと、
コンピュータが、前記他工程装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値を超え、かつ、前記対象装置の稼働状態が待機状態になっている場合に、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替えるステップと、
を有することを特徴とするアイドリングストップ制御方法。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載のアイドリングストップ制御方法の各ステップをコンピュータに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、生産ラインにおけるエネルギ消費を分析するための技術に関し、特に、無駄なエネルギ消費の発見を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
環境問題への対応やコスト低減の要請などから、工場等のＦＡ（Factory Automation）ラインにおける省エネ技術が注目を集めている。たとえば、ラインの稼働中であっても常に生産が行われているわけではなく、休憩やシフト交替でオペレータが不在となる時間や、段取り替えの間、あるいは突発的なトラブルが発生した場合など、生産設備が待機状態（生産可能であるが、ワークの供給等が無く生産がなされない状態）にある時間も少なくない。そこで最近では、無駄なエネルギの削減を図るべく、待機状態の生産設備を停止する制御を採用するシステムが提案されている。本明細書では、待機状態の設備を停止状態にすることを「アイドリングストップ」と呼び、アイドリングストップの開始（設備の停止）及び復帰（設備の再起動）の制御を「アイドリングストップ制御」又は「省エネルギ制御」と呼ぶ。
【０００３】
ＦＡラインにおける生産設備は停止状態から直ちに復帰できるわけではなく、安定した品質で生産が可能な状態となるまでにはある程度の起動時間がかかると共に、再起動のためのエネルギも必要となる。それゆえ、アイドリングストップによる省エネ効果が得られるのは、設備の停止状態がある程度持続する場合に限られる。言い換えると、いわゆるチョコ停と呼ばれる短時間のトラブルの際は、アイドリングストップの実施が逆に消費エネルギの増加を招く可能性もある。
【０００４】
しかしながら、突発的なトラブルの場合は、それがどの程度の時間で解消するかが予測できないため、アイドリングストップを実施すべきか、それともアイドリングストップを実施せずに待機状態を維持すべきかを、制御装置が自動で判断するのは困難である。それゆえ従来は、アイドリングストップの開始をオペレータが手動で指示する方法が一般的であった。なお、ここまで生産設備を例に挙げてアイドリングストップ制御の課題を説明したが、この課題はアイドリングストップ機能を有する装置全般に共通の課題といえる。
【０００５】
アイドリングストップ制御の先行例として、特許文献１では、人感センサなどを使ってアイドリングストップを自動化するアイデアが開示され、特許文献２では、装置の消費電力の低下を監視することで待機状態を検出しアイドリングストップを行うアイデアが開示されている。しかし、これらの方法を適用したとしても、突発的に発生する装置の待機に対し、アイドリングストップの要否（損得）を自動で判断したり、アイドリングストップの開始及び復帰の適切なタイミングを自動で決定することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−３９３８７号公報
【特許文献２】特開２０１２−１５２００４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、アイドリングストップの適切なタイミングを自動で決定するための技術を提供することを目的とする。また本発明の他の目的は、アイドリングストップ制御を自動化するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御する制御装置であって、前記対象装置において過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得する稼働状態データ取得部と、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するエネルギデータ取得部と、前記稼働状態データをもとに、前記対象装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成する待機継続時間モデル生成部と、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するエネルギ削減量モデル生成部と、前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するタイミング決定部と、前記対象装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値に到達したタイミングで、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替える制御部と、を有することを特徴とする制御装置である。
【０００９】
請求項１に係る発明によれば、対象装置の特性（待機継続時間の長さ、再起動エネルギ量と待機エネルギ量のバランス）に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。そして、決定したアイドリングストップ開始タイミングを制御に利用することで、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。
【００１０】
請求項２に係る発明は、生産ライン内の対象工程に設置され、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御する制御装置であって、前記対象工程の前又は後の工程に設置された他工程装置において、過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得する稼働状態データ取得部と、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するエネルギデータ取得部と、前記稼働状態データをもとに、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成する待機継続時間モデル生成部と、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するエネルギ削減量モデル生成部と、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルと前記対象装置のエネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するタイミング決定部と、前記他工程装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値を超え、かつ、前記対象装置の稼働状態が待機状態になっている場合に、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替える制御部と、を有することを特徴とする制御装置である。
【００１１】
請求項２に係る発明によれば、対象装置の特性（再起動エネルギ量と待機エネルギ量の
バランス）と他工程装置の特性（待機継続時間の長さ）に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。そして、決定したアイドリングストップ開始タイミングを制御に利用することで、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。さらに、他工程が待機となってからの経過時間によりアイドリングストップの開始を判断することで、対象工程での待機ロスや無駄なアイドリングストップを可及的に低減することができる。
【００１２】
請求項３に係る発明は、前記タイミング決定部が、前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルを畳み込み積分することにより、前記エネルギ削減量の期待値を計算することを特徴とする。請求項３に係る発明によれば、エネルギ削減量の期待値として妥当な値を得ることができ、アイドリングストップ制御の信頼性向上が期待できる。
【００１３】
請求項４に係る発明は、前記エネルギ削減量モデル生成部が、前記対象装置の再起動にかかる時間ロスをコスト換算して前記再起動エネルギ量に加算し、前記再起動エネルギ量と前記時間ロスの合計を用いて前記エネルギ削減量モデルを生成することを特徴とする。請求項４に係る発明のエネルギ削減量モデルを用いることにより、エネルギ損失だけでなく、時間的な損失をも考慮した、より好適なアイドリングストップ開始タイミングを決定することができる。
【００１４】
請求項５に係る発明は、前記再起動エネルギ量が、前記対象装置を停止状態にしてからの経過時間の関数で定義されることを特徴とする。請求項５に係る発明のエネルギ削減量モデルを用いることにより、対象装置の実際の再起動コストを考慮した、より好適なアイドリングストップ開始タイミングを決定することができる。
【００１５】
請求項６に係る発明は、前記待機継続時間モデル生成部が、対数正規分布モデルを用いて待機継続時間の確率分布モデルを生成することを特徴とする。対数正規分布モデルを用いることで、突発的なトラブルが原因で発生する待機状態の待機継続時間の分布をうまく表現することができる。
【００１６】
請求項７に係る発明は、前記待機継続時間モデル生成部が、混合分布モデルを用いて待機継続時間の確率分布モデルを生成することを特徴とする。待機状態に陥る原因が複数あるような場合などには、混合分布モデルを用いることで待機継続時間の分布をうまく表現することができる。
【００１７】
請求項８に係る発明は、前記タイミング決定部が、前記アイドリングストップ開始タイミングの値に、他工程と対象工程のあいだの工程間時間差を考慮した値を加算することを特徴とする。工程間時間差を考慮することにより、他工程と対象工程のあいだの関係性に応じたより適切なアイドリングストップ制御が可能となる。
【００１８】
請求項９に係る発明は、前記対象装置が、生産ライン内の対象工程に設置された装置であり、前記タイミング決定部が、前記対象装置の再起動に必要な時間と、前記対象工程の前工程でワークの処理を開始してから当該ワークが前記対象工程に投入されるまでにかかる時間とから、前記対象装置のアイドリングストップ復帰タイミングの値を決定し、前記制御部が、前記前工程の装置が運転状態に復帰してからの経過時間が前記アイドリングストップ復帰タイミングに到達したタイミングで、前記対象装置の再起動を開始することを特徴とする。請求項９に係る発明によれば、前工程からのワークの到着に合わせて対象工
程の装置の再起動を完了させておくことができるため、アイドリングストップ復帰時の時間ロスを可及的に小さくでき、ラインの生産効率を向上することができる。
【００１９】
請求項１０に係る発明は、前記対象装置が、生産ライン内の対象工程に設置された装置であり、前記タイミング決定部が、前記対象装置の再起動に必要な時間と、前記対象工程でワークの処理を開始してから当該ワークが前記対象工程の後工程に投入されるまでにかかる時間と、前記後工程の装置の再起動に必要な時間とから、前記対象装置のアイドリングストップ復帰タイミングの値を決定し、前記制御部が、前記後工程の装置が再起動を開始してからの経過時間が前記アイドリングストップ復帰タイミングに到達したタイミングで、前記対象装置の再起動を開始することを特徴とする。請求項１０に係る発明によれば、後工程が生産可能状態となるタイミングに合わせて対象工程からワークを送り出すことができるため、アイドリングストップ復帰時の時間ロスを可及的に小さくでき、ラインの生産効率を向上することができる。
【００２０】
請求項１１に係る発明は、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御するアイドリングストップ制御方法であって、コンピュータが、前記対象装置において過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得するステップと、コンピュータが、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するステップと、コンピュータが、前記稼働状態データをもとに、前記対象装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成するステップと、コンピュータが、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するステップと、コンピュータが、前記待機継続時間の確率分布モデルと前記エネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するステップと、コンピュータが、前記対象装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値に到達したタイミングで、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替えるステップと、を有することを特徴とするアイドリングストップ制御方法である。
【００２１】
請求項１１に係る発明によれば、対象装置の特性（待機継続時間の長さ、再起動エネルギ量と待機エネルギ量のバランス）に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。そして、決定したアイドリングストップ開始タイミングを制御に利用することで、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。
【００２２】
請求項１２に係る発明は、生産ライン内の対象工程に設置され、稼働状態として、運転状態と、運転状態よりもエネルギ消費が少ない待機状態と、待機状態よりもエネルギ消費が少ない停止状態を少なくとも取り得る対象装置に対し、アイドリングストップを制御するアイドリングストップ制御方法であって、コンピュータが、前記対象工程の前又は後の工程に設置された他工程装置において、過去に発生した待機状態の待機継続時間の記録を含む、稼働状態データを取得するステップと、コンピュータが、前記対象装置を停止状態から運転状態へと再起動するために必要な再起動エネルギ量の情報と、前記対象装置の待
機状態を継続するために必要な待機エネルギ量の情報とを含む、エネルギデータを取得するステップと、コンピュータが、前記稼働状態データをもとに、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルを生成するステップと、コンピュータが、前記エネルギデータをもとに、前記対象装置の待機状態を継続した場合と比べて、前記対象装置を停止状態にした後に再起動した場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成するステップと、コンピュータが、前記他工程装置の待機継続時間の確率分布モデルと前記対象装置のエネルギ削減量モデルをもとに、待機継続時間がτのタイミングで待機状態から停止状態に切り替えた場合のエネルギ削減量の期待値を計算し、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値をアイドリングストップ開始タイミングに決定するステップと、コンピュータが、前記他工程装置が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間が前記アイドリングストップ開始タイミングの値を超え、かつ、前記対象装置の稼働状態が待機状態になっている場合に、前記対象装置を待機状態から停止状態に切り替えるステップと、を有することを特徴とするアイドリングストップ制御方法である。
【００２３】
請求項１２に係る発明によれば、対象装置の特性（再起動エネルギ量と待機エネルギ量のバランス）と他工程装置の特性（待機継続時間の長さ）に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。そして、決定したアイドリングストップ開始タイミングを制御に利用することで、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。さらに、他工程が待機となってからの経過時間によりアイドリングストップの開始を判断することで、対象工程での待機ロスや無駄なアイドリングストップを可及的に低減することができる。
【００２４】
請求項１３に係る発明は、請求項１１又は１２に記載のアイドリングストップ制御方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【００２５】
なお、この明細書において、「エネルギ」には、生産設備に直接的に供給されるエネルギ（電力、熱、力など）だけでなく、生産設備を動作させるために間接的に必要となるエネルギ、例えば、生産設備で利用される物質（雰囲気ガス、冷却液、洗浄液、触媒など）を製造、運搬、貯蔵、供給するために必要なエネルギなど、を含んでもよい。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、アイドリングストップの適切なタイミングを自動で決定することができる。また、本発明によれば、アイドリングストップ制御を自動化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】プリント基板の表面実装ラインを示す図。
【図２】制御装置の構成を模式的に示すブロック図。
【図３】第１実施形態のアイドリングストップ開始タイミングの決定処理のフローチャート。
【図４】待機継続時間のヒストグラムと確率分布モデルの例。
【図５】エネルギ削減量モデルの例。
【図６】エネルギ削減量の期待値とアイドリングストップ開始タイミングの最適値の例。
【図７】第１実施形態のアイドリングストップ制御のフローチャート。
【図８】エネルギ削減量モデルの他の例。
【図９】エネルギ削減量モデルの他の例。
【図１０】エネルギ削減量モデルの他の例と改善シミュレーションの例。
【図１１】第２実施形態のアイドリングストップ開始タイミングの決定処理のフローチャート。
【図１２】第２実施形態のアイドリングストップ制御のフローチャート。
【図１３】第２実施形態のアイドリングストップ制御の利点を示す図。
【図１４】第２実施形態のアイドリングストップ制御の利点を示す図。
【図１５】第３実施形態の前工程の稼働状態を考慮したアイドリングストップ制御のフローチャート。
【図１６】第３実施形態の後工程の稼働状態を考慮したアイドリングストップ制御のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施形態に係る制御装置は、対象装置の省エネルギ制御（アイドリングストップ制御）を行うための装置である。この制御装置は、エネルギを消費して仕事を行う装置であり、かつ、稼働状態として少なくとも運転状態／待機状態／停止状態（エネルギ消費量の関係は、運転状態＞待機状態＞停止状態）を取り得る装置であれば、いかなる種類のものを対象装置とすることができる。以下の実施形態では、一例として、本制御装置をプリント基板の表面実装ラインのリフロー炉の省エネルギ制御に適用した例を説明する。
【００２９】
＜表面実装ライン＞
まず、図１を参照して、プリント基板の表面実装ラインについて説明する。図１の表面実装ラインは、上流側から順に、ローダ１００、ハンダ印刷機１１０、マウンタ１２０、リフロー炉１４０、反転機１５０、アンローダ１６０から構成されている。ローダ１００によってワークであるプリント基板がハンダ印刷機１１０に投入され、ハンダ印刷機１１０によってプリント基板上のランドにハンダペーストが印刷される。その後、マウンタ１２０によって電子部品がプリント基板上にマウントされた後、プリント基板はリフロー炉１４０に送られる。リフロー炉１４０ではハンダペーストを加熱溶融した後、冷却し、電子部品をはんだ接合する。リフロー後の部品実装基板は反転機１５０及びアンローダ１６０を介して他の工程あるいはストッカに送られる。
【００３０】
ここで、ハンダ印刷機１１０、マウンタ１２０、リフロー炉１４０などの生産設備は、それぞれ、入口と出口にワークの通過を検知するセンサ１１０Ｉ、１１０Ｏ、１２０Ｉ、１２０Ｏ、１４０Ｉ、１４０Ｏを有している。これらのセンサの検知結果は、例えば、各生産設備のタイミング制御、生産個数のカウント、エラーやワーク滞留の検知などに利用される。
【００３１】
また、ハンダ印刷機１１０、マウンタ１２０、リフロー炉１４０は、それぞれ、状態表示灯１１０Ｌ、１２０Ｌ、１４０Ｌを有している。状態表示灯は、各々の生産設備の稼働状態を周囲に（作業者等に）提示するためのランプであり、設備の動作モード（運転／待機／停止）、設備の状態（正常／異常／作業中）、停止原因（立ち上げ／段取り替え／前工程滞留／後工程滞留）などの情報を、色や点滅パターンなどで表示する。
【００３２】
制御装置２００は、リフロー炉１４０の制御を担う装置である。リフロー炉１４０には、基板を加熱するためのヒータ、炉内に不活性ガス（窒素ガスなど）を導入するバルブ、炉内のガスを撹拌するためのファン、基板を冷却するためのチラーなどが設けられている。制御装置２００は、これらのヒータ、バルブ、ファン、チラーなどを適宜制御し、リフロー炉１４０を動作モードに応じた所期の状態に制御する役割を担う。
【００３３】
具体的には、本実施形態のリフロー炉１４０は、動作モード（稼働状態）として、運転状態／待機状態／停止状態の３つのモードを有している。「運転状態」とは、現にワークの生産を行っている状態である。運転状態の間は、炉内の温度や酸素濃度、チラーの冷却
温度などが、安定して生産が可能な状態に維持される。「待機状態」とは、生産可能であるが何らかの原因（例えばワークの供給が無いなど）により生産が行われていない状態である。待機状態の間も、炉内温度、酸素濃度、冷却温度などが直ぐに生産を再開可能な状態に維持されるため、運転状態で消費されるエネルギ量よりは少ないものの、ある程度の待機エネルギを消費する。「停止状態」とは、リフロー炉１４０が停止（生産不可）の状態である。例えば、ヒータやチラーへの電力供給を停止又は低下したり、炉内への不活性ガスの導入を停止又は低下することで、エネルギの消費をゼロ又は最も少ない状態にする。なお、エネルギ消費の典型は電力消費であるが、ここでは不活性ガスの消費もエネルギ消費の一つに捉える。ガスの消費量が減れば、ガスの製造、運搬、貯蔵、供給などに必要なエネルギやコストを削減できるからである。同じようなものとして、生産設備に供給する圧縮エア、温水、冷水、冷却液、洗浄液、触媒などがある。
【００３４】
なお、図１では制御装置２００とリフロー炉１４０を別装置として示したが、リフロー炉１４０内のマイコンや制御回路が制御装置２００の機能を担ってもよい。あるいは、制御装置２００が、リフロー炉１４０だけでなく、他の生産設備（ハンダ印刷機１１０、マウンタ１２０など）の制御を担ってもよい。
【００３５】
［第１実施形態］
＜制御装置＞
図２は、本発明の第１実施形態に係る制御装置２００が提供する機能のうち、アイドリングストップ制御に関する機能を模式的に示すブロック図である。制御装置２００は、稼働状態データ取得部２１０、エネルギデータ取得部２２０、待機継続時間モデル生成部２３０、エネルギ削減量モデル生成部２４０、タイミング決定部２５０、制御部２６０、データ記憶部２７０を有する。
【００３６】
稼働状態データ取得部２１０は、対象装置であるリフロー炉１４０の過去一定期間分の稼働状態を記録したデータを取得する機能である。本実施形態では、リフロー炉１４０で過去に発生した複数回の待機状態の継続時間を統計処理するため、各回の待機継続時間の記録を含むデータを取得する。データ形式はどのようなものでもよい。たとえば、リフロー炉１４０の状態表示灯の状態値（ステイタス）と状態変化が発生した時刻（変化点）を時系列に記録したデータなどが想定される。取得した稼働状態データは、データ記憶部２７０に格納される。
【００３７】
エネルギデータ取得部２２０は、リフロー炉１４０のエネルギ消費量に関する情報（エネルギデータ）を取得する機能である。本実施形態では、少なくとも、リフロー炉１４０を停止状態から運転状態へと再起動するために必要なエネルギ量（「再起動エネルギ量」と呼ぶ）の情報と、リフロー炉１４０の待機状態を継続するために必要な単位時間当たりのエネルギ量（「待機エネルギ量」と呼ぶ）の情報を、エネルギデータとして取得する。取得したエネルギデータは、データ記憶部２７０に格納される。
【００３８】
待機継続時間モデル生成部２３０は、リフロー炉１４０の稼働状態データを統計処理することによって、リフロー炉１４０の待機継続時間の確率分布モデルを生成する機能である。エネルギ削減量モデル生成部２４０は、リフロー炉１４０のエネルギデータ（再起動エネルギ量及び待機エネルギ量）をもとに、アイドリングストップを行った場合に削減されるエネルギ量を表すエネルギ削減量モデルを生成する機能である。タイミング決定部２５０は、待機継続時間の確率分布モデルとエネルギ削減量モデルをもとに、アイドリングストップによるエネルギ削減量の期待値が最も大きくなるタイミングを決定する機能である。待機継続時間モデル生成部２３０、エネルギ削減量モデル生成部２４０、タイミング決定部２５０の機能の詳細については後述する。
【００３９】
制御部２６０は、リフロー炉１４０の動作モードの切り替え、すなわち、運転状態／待機状態／停止状態の切り替えを制御する機能である。運転状態から待機状態への切り替えは、基本的に割り込み命令に従って実行される。割り込み命令は、たとえば、作業者により停止スイッチが操作された場合、予め設定された時刻（昼休みやシフト交替の開始時刻）になった場合、ワークの投入が途絶えた場合、トラブルが発生した場合などに発生する。待機状態から停止状態への切り替え（つまりアイドリングストップの開始）は、タイミング決定部２５０で決定されたアイドリングストップ開始タイミングに従って制御される（詳細は後述する）。待機状態又は停止状態からの運転状態への切り替え（つまりアイドリングストップの復帰）は、割り込み命令に従って制御される。この割り込み命令は、たとえば、作業者により運転スイッチが操作された場合、予め設定された時刻（昼休みやシフト交替の終了時刻）になった場合、ワークの投入を検知した場合などに発生する。
【００４０】
以上述べた制御装置２００は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、メモリ、補助記憶装置（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）、ネットワークＩＦ、センサＩＦ、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）などを備える汎用的なパーソナルコンピュータにより構成することができる。補助記憶装置には、アイドリングストップ制御に関わる機能を実現するためのプログラムが格納されている。図２に示した機能は、補助記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵが読み込み実行することにより実現されるものである。ただし、これらの機能のうちの一部又は全部をＡＳＩＣやＦＰＧＡなどで実現することもできる。あるいは、複数のコンピュータによる分散処理を行ったり、クラウドコンピューティングにより機能の一部をネットワーク上のサーバで実行することもできる。
【００４１】
＜アイドリングストップ開始タイミングの決定＞
図３のフローチャートに沿って、待機継続時間モデル生成部２３０、エネルギ削減量モデル生成部２４０、及びタイミング決定部２５０の具体的な処理の一例を説明する。ただし、リフロー炉１４０の稼働状態データとエネルギデータはすでにデータ記憶部２７０内に格納されているものとする。
【００４２】
まず、待機継続時間モデル生成部２３０は、データ記憶部２７０から一定期間内（たとえば直近数カ月以内）に発生したリフロー炉１４０の待機継続時間の記録を読み込む（ステップＳ１００）。図４（Ａ）は待機継続時間の分布を示すヒストグラムである。横軸が待機継続時間［秒］であり、縦軸が頻度［回数］を示している。図４（Ａ）の例では、１００秒〜３００秒程度の待機が特に多く、それより長くなるに従い頻度が減っていき、１５００秒を超えるものはほとんど無い、という傾向が分かる。このような待機継続時間の分布は、設備ごとに固有の傾向を示す。なお、図４（Ａ）の例で０秒〜１００秒の頻度が低いのは、作業者がトラブルを発見し停止ボタンを押すまでのタイムラグが原因と推定できるので、以後の処理では１００秒未満のデータを除外した分布を用いてもよい。
【００４３】
待機継続時間モデル生成部２３０は、図４（Ａ）に示したような待機継続時間のデータをもとに、待機継続時間の確率分布モデルを生成する（ステップＳ１０１）。モデル化にはどのような手法を用いてもよい。たとえば、図４（Ａ）のような分布形状であれば、対数正規分布、指数分布、Ｗｅｉｂｕｌｌ分布、ガンマ分布などでモデル化することができる。あるいは、待機継続時間のヒストグラムを正規化（確率密度分布化）したものや、ヒストグラムを平滑化（窓掛け、重み付き移動平均）したものを、そのまま確率分布モデルとして利用することもできる。さらには、複数の分布を重ね合わせた混合分布モデルを用いることもできる。図４（Ｂ）は、対数正規分布を用いてモデル化した例である。横軸が待機継続時間ｔ［秒］、縦軸が確率密度ｆ（ｔ）を表す。また図４（Ｃ）は、２つの対数正規分布からなる混合分布モデルをフィットさせた例である。待機状態に陥る原因が複数あるような場合（たとえば、前工程で複数種類の部品を用いており、種類ごとに部品切れの頻度が異なる場合）などには、混合分布モデルによるモデル化を用いる方が好ましい。
【００４４】
次に、エネルギ削減量モデル生成部２４０が、データ記憶部２７０からエネルギデータを読み込む（ステップＳ１０２）。そして、エネルギ削減量モデル生成部２４０は、待機状態を継続するのにかかる待機エネルギ量ＥＢ（ｔ）から再起動エネルギ量ＥＬを減ずることで、エネルギ削減量モデルＥ（ｔ）＝ＥＢ（ｔ）−ＥＬを生成する（ステップＳ１０３）。このＥ（ｔ）は、時間ｔのあいだリフロー炉１４０の待機状態を継続した場合（アイドリングストップを実施しなかった場合；図５（Ａ）上段参照）と比べて、リフロー炉１４０を停止状態にした後に再起動した場合（アイドリングストップを実施した場合；図５（Ａ）下段参照）に削減されるエネルギ量を表している。図５（Ｂ）にエネルギ削減量モデルＥ（ｔ）の一例を示す。横軸がアイドリングストップの継続時間ｔ［秒］、縦軸がエネルギ量［Ｗｈ］を示す。この例では、５秒が損益分岐点であり、５秒より短い時間ではアイドリングストップを実施することで逆にエネルギ消費が増えてしまうことが分かる。
【００４５】
次に、タイミング決定部２４０が、待機継続時間の確率分布モデルｆ（ｔ）とエネルギ削減量モデルＥ（ｔ）をもとに、最適なアイドリングストップ開始タイミングを決定（推定）する（ステップＳ１０４）。具体的には、アイドリングストップを時刻τで開始したときのエネルギ削減量の期待値（見込み）は、
【数１】
0006365029.tif 000002
のように、ｆ（ｔ）とＥ（ｔ）の区間［τ〜＋∞］についての畳み込み積分で求めることができる。τの値を変えながらエネルギ削減量の期待値を計算しプロットしたものが図６（Ａ）である。横軸がアイドリングストップ開始タイミングτ、縦軸がエネルギ削減量の期待値を表す。タイミング決定部２４０は、エネルギ削減量の期待値が最も大きくなるτの値（図６（Ａ）のτＳ）をアイドリングストップ開始タイミングの最適値に選ぶ。ここで決定されたアイドリングストップ開始タイミングの最適値τＳは、アイドリングストップ制御のパラメータとして制御部２６０に設定される。
【００４６】
以上の処理によって、対象装置であるリフロー炉１４０の特性（待機継続時間の長さ、再起動エネルギ量と待機エネルギ量のバランス）に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。なお、図６（Ｂ）のようにエネルギ削減量の期待値が正になるτの値が存在しない場合には、エネルギ削減効果を見込めないので、アイドリングストップは行わない方がよい。
【００４７】
＜アイドリングストップ制御＞
図７のフローチャートに沿って、制御部２６０のアイドリングストップ制御の流れを説明する。
【００４８】
まず、制御部２６０は、待機継続時間のカウント値をリセットする（ステップＳ２００）。そして、制御部２６０は、対象装置であるリフロー炉１４０の現在の動作モード（稼働状態）を確認し（ステップＳ２０１）、動作モードが「待機状態」であれば（ステップＳ２０２；ＹＥＳ）、待機継続時間をカウントアップする（ステップＳ２０３）。待機継続時間のカウント値は、リフロー炉１４０が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間を表している。待機状態が継続するあいだ待機継続時間のカウントアップが続き、待機継続時間のカウント値がアイドリングストップ開始タイミングの値τＳに到達したタイミングで（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、リフロー炉１４０を待機状態から停止状態に切り替える（ステップＳ２０５）。
【００４９】
以上のようなアイドリングストップ制御により、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。
【００５０】
＜エネルギ削減量モデルの他の例＞
図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示したエネルギ削減量モデルでは、再起動エネルギ量を定数ＥＬと仮定したが、再起動エネルギ量をアイドリングストップ継続時間ｔの関数ＥＬ（ｔ）で定義してもよい。図８（Ａ）に示すように、アイドリングストップの時間が短い場合（上段）には、長い場合（下段）と比べて、再起動に必要なエネルギが少なくて済む場合があるからである。リフロー炉１４０の例でいうと、炉内が冷め切る前に再起動が行われれば炉内を生産可能温度に到達させるまでの再加熱時間が短くて済むし、炉内雰囲気が入れ替わる前に（酸素濃度が上がる前に）再起動が行われれば導入する不活性ガスの量が少なくて済む。図８（Ｂ）は、このように時間ｔで変動する再起動エネルギ量ＥＬ（ｔ）を考慮した、非線形なエネルギ削減量モデルＥ（ｔ）の例である。このようなモデルを用いることにより、対象装置の実際の再起動コストを考慮した、より好適なアイドリングストップ開始タイミングを決定することができる。
【００５１】
また、前述したエネルギ削減量モデルでは、再起動にかかるエネルギのみを損失とみなしたが、これに加えて再起動にかかる時間も損失とみなしモデルに組み込んでもよい。すなわち、アイドリングストップにより発生する再起動時間ロスをコスト換算して、再起動エネルギ量に上積みするのである。図９（Ａ）は、待機エネルギ量ＥＢ（ｔ）、再起動エネルギ量と再起動時間ロスの合計であるエネルギ損失ＥＬ´と、それらから計算したエネルギ削減量モデルＥ（ｔ）＝ＥＢ（ｔ）−ＥＬ´の例を示している。このようなモデルを用いることにより、エネルギ損失だけでなく、時間的な損失をも考慮した、より好適なアイドリングストップ開始タイミングを決定することができる。なお、再起動時間ロスをモデルに組み込むのではなく、図９（Ｂ）のように、エネルギ削減量の期待値のグラフとともに、アイドリングストップに伴う時間ロスの合計を表すグラフを画面表示し、作業者に両者の損益を比較考量させながら、アイドリングストップ開始タイミングを指定させるようにしてもよい。
【００５２】
また、現場改善活動や現場で起きる現象をコストに置き換えて、エネルギ削減量モデルに組み込むこともできる。図１０（Ａ）に一例を示すように、設備の経年劣化に伴う待機エネルギ量の増加や、設備のメンテナンス実施による待機エネルギ量の減少は、ＥＢ（ｔ）の傾きの変化としてモデル化することができる。また、設備の改善や運用の改善（たとえばリフロー炉の保温や排気の改善）を行うことで再起動エネルギ量の省エネ化を図ればＥＬが減少する。あるいは、アイドリングストップで設備を一旦停止すると環境が不安定化するので品質に影響を与える可能性があるが、かかるリスクはＥＬの増大としてモデルに組み込むことができる。このように様々な要因をモデルに組み込むことで、より総合的な観点からアイドリングストップ開始タイミングの最適値を決めることができる。
【００５３】
なお、上記機能は、設備改善や運用改善の効果のシミュレーションに利用することも可能である。たとえば、改善活動により見込まれる待機エネルギ量又は再起動エネルギ量の減少をモデルに反映した上で、エネルギ削減量の期待値を計算すると、図１０（Ｂ）のように、アイドリングストップによるエネルギ削減効果に与える影響をシミュレーションできる。このようなシミュレーション結果を作業者に提示することで、改善活動の効果を事前に確認することができる。
【００５４】
［第２実施形態］
第１実施形態では、対象装置自身の待機継続時間の統計データをもとにアイドリングストップ開始タイミングを決定したのに対し、第２実施形態では、対象装置の前工程又は後工程での待機継続時間の統計データをもとにアイドリングストップ開始タイミングを決定すると共に、対象工程（自工程）だけでなく前工程又は後工程の稼働状況をも監視しながらアイドリングストップ制御を行う。前工程や後工程で待機が発生すると、対象工程（対象装置が設置された工程）へのワークの投入が途絶えたり、対象工程の下流でワークの滞留が発生したりするため、対象工程も待機状態にせざるを得ない場合がある。本実施形態では、このような工程間の関連性を考慮することで、より適切なアイドリングストップ制御を実現する。
【００５５】
以下では、一例として、前工程にあるマウンタ１２０の待機継続時間の統計データを用いてリフロー炉のアイドリングストップ開始タイミングを決定する方法について説明する。なお、基本的な構成及び処理は第１実施形態と同様のため、重複する説明は割愛する。
【００５６】
制御装置２００（図２参照）の稼働状態データ取得部２１０は、マウンタ１２０の過去一定期間分の稼働状態を記録したデータを取得する。マウンタ１２０で過去に発生した待機状態の継続時間を記録したデータ、たとえば、マウンタ１２０の状態表示灯の状態値（ステイタス）と状態変化が発生した時刻（変化点）を時系列に記録したデータなどが取得される。取得した稼働状態データは、データ記憶部２７０に格納される。
【００５７】
＜アイドリングストップ開始タイミングの決定＞
図１１のフローチャートに沿って、待機継続時間モデル生成部２３０、エネルギ削減量モデル生成部２４０、及びタイミング決定部２５０の具体的な処理の一例を説明する。ただし、マウンタ１２０の稼働状態データとリフロー炉１４０のエネルギデータはすでにデータ記憶部２７０内に格納されているものとする。
【００５８】
まず、待機継続時間モデル生成部２３０は、データ記憶部２７０から一定期間内（たとえば直近数カ月以内）に発生したマウンタ１２０の待機継続時間の記録を読み込む（ステップＳ３００）。待機継続時間モデル生成部２３０は、待機継続時間のデータをもとに、待機継続時間の確率分布モデルを生成する（ステップＳ３０１）。ここまでの処理は、モデル生成に用いる待機継続時間のデータが前工程のものである以外は、第１実施形態の処理と同じである。
【００５９】
その後、第１実施形態と同様にして、エネルギ削減量モデル生成部２４０が、リフロー炉１４０のエネルギデータをもとにエネルギ削減量モデルを生成する（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）。そして、タイミング決定部２４０が、マウンタ１２０の待機継続時間の確率分布モデルｆ（ｔ）とリフロー炉１４０のエネルギ削減量モデルＥ（ｔ）をもとに、リフロー炉１４０のエネルギ削減量の期待値が最も大きくなるアイドリングストップ開始タイミングの値τを推定する（ステップＳ３０４）。
【００６０】
ここで、前工程と対象工程のあいだの工程間時間差を考慮するとよい。マウンタ１２０とリフロー炉１４０のあいだのコンベア上にワークが残っている可能性があるため、マウンタ１２０が待機又は停止してから少なくとも一定時間（たとえば、マウンタ１２０の出口のワークがリフロー炉１４０に投入されるまでの時間）はリフロー炉１４０を稼働させておかなければならないからである。そこで、タイミング決定部２４０は、ステップＳ３０４で求めた値τに、前工程と対象工程のあいだの工程間時間差を考慮した値ｄを加算した値τＳ（＝τ＋ｄ）をアイドリングストップ開始タイミングの最適値に選ぶ（ステップＳ３０５）。この値ＴＳが、アイドリングストップ制御のパラメータとして制御部２６０に設定される。
【００６１】
以上の処理によって、対象装置であるリフロー炉１４０の特性（再起動エネルギ量と待機エネルギ量のバランス）と、前工程にあるマウンタ１２０の特性（待機継続時間の長さ）と、工程間の関係性に応じて、エネルギ削減効果を最も見込めるアイドリングストップ開始タイミングを自動で決定することができる。
【００６２】
＜アイドリングストップ制御＞
図１２のフローチャートに沿って、制御部２６０のアイドリングストップ制御の流れを説明する。
【００６３】
まず、制御部２６０は、待機継続時間のカウント値をリセットする（ステップＳ４００）。そして、制御部２６０は、前工程の装置であるマウンタ１２０の現在の動作モード（稼働状態）を確認し（ステップＳ４０１）、動作モードが「待機状態」であれば（ステップＳ４０２；ＹＥＳ）、待機継続時間をカウントアップする（ステップＳ４０３）。待機継続時間のカウント値は、マウンタ１２０が運転状態から待機状態に切り替わってからの経過時間を表している。待機状態が継続するあいだ待機継続時間のカウントアップが続き、待機継続時間のカウント値がアイドリングストップ開始タイミングの値τＳを超えたら（ステップＳ４０４；ＹＥＳ）、制御部２６０は、対象装置であるリフロー炉１４０の現在の動作モードを確認し（ステップＳ４０５）、リフロー炉１４０の動作モードも「待機状態」になっていれば（ステップＳ４０６；ＹＥＳ）、直ちにリフロー炉１４０を待機状態から停止状態に切り替える（ステップＳ４０７）。
【００６４】
以上のようなアイドリングストップ制御により、エネルギ削減効果を最も見込めるタイミングでアイドリングストップを自動で開始することができる。したがって、作業者がアイドリングストップを実施するか否かを判断したり、アイドリングストップの開始を指示したりする必要がなくなり、アイドリングストップ制御の自動化を図ることができる。
【００６５】
さらに第２実施形態のアイドリングストップ制御は次のような利点もある。図１３（Ａ）に示すように、第１実施形態の制御は対象工程が待機となってからの経過時間によりアイドリングストップの開始を判断しているため、時間τＳ分の待機ロスが発生してしまう。これに対し、第２実施形態の制御は図１３（Ｂ）に示すように、前工程が待機となってからの経過時間によりアイドリングストップの開始を判断するため、対象工程の待機ロスを可及的に小さくすることができ、第１実施形態よりも一層の省エネを図ることが期待できる。
【００６６】
また、前工程のチョコ停が原因の場合、第１実施形態の制御では図１４（Ａ）に示すようにアイドリングストップ直後に再起動が発生し、エネルギ損失の方が大きくなってしまうケースがある。これに対し第２実施形態の制御の場合は、図１４（Ｂ）に示すように、前工程が短時間で運転状態に戻ると待機継続時間のカウント値がリセットされるため（ステップＳ４０２；ＮＯ）、アイドリングストップは行われない。したがって、第２実施形態の制御によれば、他工程の稼働状態を考慮することで、全体として最もエネルギ損失の小さい制御をとることが可能となる。
【００６７】
なお第２実施形態では、前工程の稼働状態に基づくアイドリングストップ制御を例にとり説明したが、後工程の稼働状態に基づくアイドリングストップ制御も同様の方法で実現可能である。前工程の稼働状態に基づくアイドリングストップ制御と後工程の稼働状態に基づくアイドリングストップ制御の両方を実施してもよいし、第１実施形態の制御と組み合わせて実施してもよい。
【００６８】
［第３実施形態］
第１実施形態及び第２実施形態では、アイドリングストップの開始タイミングの決定方
法及び制御方法を述べたが、第３実施形態では、アイドリングストップの復帰タイミングの決定方法及び制御方法について述べる。第３実施形態の制御は、第１実施形態の制御や第２実施形態の制御と組み合わせて実施することができる。
【００６９】
＜前工程との連携＞
図１５のフローチャートに沿って、前工程の稼働状態を考慮して対象工程のアイドリングストップの復帰（再起動）を制御する方法の例を説明する。なお、図１５のフローは、対象工程の装置がアイドリングストップの状態になったときに実行される。
【００７０】
まず、制御部２６０は、対象工程の装置（たとえばリフロー炉１４０）の再起動に必要な時間（対象工程の「立ち上げ時間」とも呼ぶ）Ｓｏと、前工程でワークの処理を開始してからそのワークが対象工程に投入されるまでにかかる時間（前工程の「工程所要時間」とも呼ぶ）Ｔｐとから、アイドリングストップ復帰タイミングの最適値τＥを計算する（ステップＳ５００）。
τＥ＝Ｔｐ−Ｓｏ
ただし、Ｔｐ＜Ｓｏの場合にはτＥ＝０とする。
【００７１】
次に、制御部２６０は、前工程の装置（たとえばマウンタ１２０）の稼働状態を監視し（ステップＳ５０１）、前工程の装置が「運転状態」に復帰したタイミングで（ステップＳ５０２；ＹＥＳ）、タイマに値τＥをセットしカウントダウンを開始する（ステップＳ５０３）。そして、タイマの値がゼロになった時点、すなわち、前工程の装置が運転状態に復帰してから時間τＥが経過したタイミングで、制御部２６０は、対象工程の装置（たとえばリフロー炉１４０）の再起動（停止状態から運転状態への復帰）を開始する（ステップＳ５０４）。
【００７２】
以上のようにアイドリングストップの復帰タイミングを制御することにより、前工程からのワークの到着に合わせて対象工程の装置の再起動を完了させておくことができるため、アイドリングストップ復帰時の時間ロスを可及的に小さくでき、ラインの生産効率を向上することができる。
【００７３】
＜後工程との連携＞
図１６のフローチャートに沿って、後工程の稼働状態を考慮して対象工程のアイドリングストップの復帰（再起動）を制御する方法の例を説明する。なお、図１６のフローは、対象工程の装置がアイドリングストップの状態になったときに実行される。
【００７４】
まず、制御部２６０は、対象工程の装置（たとえばマウンタ１２０）の再起動に必要な時間（対象工程の「立ち上げ時間」とも呼ぶ）Ｓｏと、対象工程の装置でワークの処理を開始してからそのワークが後工程に投入されるまでにかかる時間（対象工程の「工程所要時間」とも呼ぶ）Ｔｏと、後工程の装置（たとえばリフロー炉１４０）の再起動に必要な時間（後工程の「立ち上げ時間」とも呼ぶ）Ｓｎとから、アイドリングストップ復帰タイミングの最適値τＥを計算する（ステップＳ６００）。
τＥ＝Ｓｎ−Ｓｏ−Ｔｏ
ただし、Ｓｎ＜Ｓｏ＋Ｔｏの場合にはτＥ＝０とする。
【００７５】
次に、制御部２６０は、後工程の装置（たとえばリフロー炉１４０）の稼働状態を監視し（ステップＳ６０１）、後工程の装置が「停止状態」から「運転状態」に復帰したタイミングで（ステップＳ６０２；ＹＥＳ）、タイマに値τＥをセットしカウントダウンを開始する（ステップＳ６０３）。そして、タイマの値がゼロになった時点、すなわち、後工程の装置が再起動を開始してから時間τＥが経過したタイミングで、制御部２６０は、対象工程の装置（たとえばマウンタ１２０）の再起動（停止状態から運転状態への復帰）を
開始する（ステップＳ６０４）。
【００７６】
以上のようにアイドリングストップの復帰タイミングを制御することにより、後工程が生産可能状態となるタイミングに合わせて対象工程からワークを送り出すことができるため、アイドリングストップ復帰時の時間ロスを可及的に小さくでき、ラインの生産効率を向上することができる。
【００７７】
［その他の実施形態］
上記の実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎず、本発明は上記の具体的な形態には限定されない。本発明は、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１００：ローダ、１１０：ハンダ印刷機、１２０：マウンタ、１４０：リフロー炉、１５０：反転機、１６０：アンローダ
１１０Ｉ、１１０Ｏ、１２０Ｉ、１２０Ｏ、１４０Ｉ、１４０Ｏ：センサ
１１０Ｌ、１２０Ｌ、１４０Ｌ：状態表示灯
２００：制御装置、２１０：稼働状態データ取得部、２２０：エネルギデータ取得部、２３０：待機継続時間モデル生成部、２４０：エネルギ削減量モデル生成部、２５０：タイミング決定部、２６０：制御部、２７０：データ記憶部
【図１】
0006365029.tif 000003
【図２】
0006365029.tif 000004
【図３】
0006365029.tif 000005
【図４】
0006365029.tif 000006
【図５】
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【図６】
0006365029.tif 000008
【図７】
0006365029.tif 000009
【図８】
0006365029.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0006365029.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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