(57)【要約】【課題】金型の部位毎に将来必要となりうる保全態様を精度良く予測することが可能な方法等の提供。【解決手段】金型保全予測方法は、金型を各部位に仮想的に分割する複数の区分を定義する段階と、区分毎に、金型の形状データを取得する段階と、区分毎に、取得した形状データに基づいて、区分に対応した金型の部位における将来の保全態様を予測する保全態様予測段階とを備える。好ましくは、区分毎に、金型で製品を製造する際の製造条件データを取得する段階を更に備え、保全態様予測段階は、区分毎に、取得した形状データと製造条件データとに基づいて、区分に対応した金型の部位における将来の保全態様を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金型を各部位に仮想的に分割する複数の区分を定義する段階と、
前記区分毎に、前記金型の形状データを取得する段階と、
前記区分毎に、取得した前記形状データに基づいて、前記区分に対応した前記金型の部位における将来の保全態様を予測する保全態様予測段階とを備えることを特徴とする、金型保全予測方法。
【請求項２】
前記区分毎に、前記金型で製品を製造する際の製造条件データを取得する段階を更に備え、
前記保全態様予測段階は、前記区分毎に、取得した前記形状データと前記製造条件データとに基づいて、前記区分に対応した前記金型の部位における将来の保全態様を予測する、請求項１に記載の金型保全予測方法。
【請求項３】
前記複数の区分は、任意の平面視で格子状に定義され、且つ、該任意の平面視で垂直方向に延在して前記金型を３次元的に分割する、請求項１又は２に記載の金型保全予測方法。
【請求項４】
前記保全態様予測段階は、取得した前記形状データと前記製造条件データとを所定の予測式に適用して、前記保全態様を予測することを含み、
前記所定の予測式は、任意の金型に関する区分毎の過去の保全データと、同区分毎の前記任意の金型の形状データと、同区分毎の前記任意の金型に係る製造条件データとに基づいて導出される、請求項２に記載の金型保全予測方法。
【請求項５】
前記製造条件データは、前記金型の３次元モデルをメッシュ分割してＣＡＥ解析することにより得られる解析結果に基づいて生成される、請求項２に記載の金型保全予測方法。
【請求項６】
前記保全態様は、保全内容毎の保全回数、前記金型による製品の製造回数に関連付けられた保全回数、全体としての保全回数、及び、保全に要する保全工数、のうちの少なくとも１つを表す、請求項１〜５のうちのいずれか１項に記載の金型保全予測方法。
【請求項７】
金型を各部位に仮想的に分割する複数の区分を定義する手順と、
前記区分毎に、前記金型の形状データを取得する手順と、
前記区分毎に、取得した前記形状データに基づいて、前記区分に対応した前記金型の部位における将来の保全態様を予測する手順とを、コンピューターに実行させるための金型保全予測プログラム。
【請求項８】
前記区分毎に、前記金型で製品を製造する際の製造条件データを取得する手順を更にコンピューターに実行させ、
前記保全態様を予測する手順は、前記区分毎に、取得した前記形状データと前記製造条件データとに基づいて、前記区分に対応した前記金型の部位における将来の保全態様を予測する、請求項７に記載の金型保全予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金型保全予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、金型がショットされる回数の限界を示す金型保障ショット数と、金型がショットされたショット日付と、金型がショットされた回数を示すショット数と、金型消耗度と、金型が修理された修理日付と、金型が保管された保管日付等を記憶し、金型に対して修理が施されたことによって変化する金型の消耗度の変化率や金型が保管されたことによって変化する金型の消耗度の変化率を考慮して、金型の寿命予測日を算出する技術が知られている(例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９‐１６６０９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の構成では、寿命に関する情報を得られるものの、寿命に至るまでに行うべき保全（金型に対して必要となる保全）に関する情報が得られないという問題がある。特に、保全は、金型全体ではなく、金型の一部に対して行う場合が多く、金型の部位毎に将来必要となりうる保全態様を予測することができる方法は有用である。
【０００５】
そこで、本発明は、金型の部位毎に将来必要となりうる保全態様を精度良く予測することが可能な方法等の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一局面によれば、金型を各部位に仮想的に分割する複数の区分を定義する段階と、
前記区分毎に、前記金型の形状データを取得する段階と、
前記区分毎に、取得した前記形状データに基づいて、前記区分に対応した前記金型の部位における将来の保全態様を予測する保全態様予測段階とを備えることを特徴とする、金型保全予測方法が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、金型の部位毎に将来必要となりうる保全態様を精度良く予測することが可能な方法等が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明による金型保全予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】金型に対する区分の定義態様の一例を示す図である。
【図３】ある区分に対応する金型の部位の一例を示す斜視図である。
【図４】解析結果の一例を示す図である。
【図５】所定の予測式の導出方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】番地毎の保全データの蓄積例を示すイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。
【００１０】
図１は、本発明による金型保全予測方法の一例を示すフローチャートである。図２乃至図４は、図１のフローに関連する説明図である。図２は、金型に対する区分の定義態様の一例を示す図である。尚、図２は、金型７０を上面視で示す。図３は、ある区分に対応する金型の部位の一例を示す斜視図である。図４は、解析結果の一例を示す図である。
【００１１】
図１のフローは、例えば新規の金型設計段階において、設計対象の金型の将来の保全態様を予測するために実行されてもよい。或いは、既に稼動中の金型の将来の保全態様を予測するために実行されてもよい。即ち既に稼動中の金型の状態を診断するために実行されてもよい。ここでは、一例として、鉄製の金型に溶融状態のアルミ合金（アルミ溶湯）を流し込んで製品（鋳造品）を製造（鋳造）する場合が想定される。
【００１２】
尚、図１のフローは、ソフトウェアによりコンピューター上で実行されてよい。この際、図１のフローは、複数の又は統合的なソフトウェアを組み込んだ単一のコンピューターにより実現されてもよいし、固有のソフトウェアをそれぞれ組み込んだ複数のコンピューターで協動して実現されてもよい。また、図１のフローは、所定の入力パラメータをユーザがコンピューターに初期的に又は適宜に（例えば対話式で）入力することで自動的に全て実行されるものであってもよいし、ユーザによるマニュアル作業を必要とするものであってもよい。尚、図１の説明に関して、ユーザとは、金型を設計・製作する主体に対応する。
【００１３】
ステップ１００では、設計対象の金型（又は診断対象の金型、以下同じ。図１の説明に関しては、単に「金型」ともいう）を各部位に仮想的に分割する複数の区分を定義し、各区分に番地を割当てる。この際、評価対象エリアは、金型全体であってもよいし、金型の一部であってもよい。いずれにしても、金型の評価対象エリアを複数に分割する区分が定義される。各区分への番地の割当て方は任意であり、１から昇順に固有の数値が割当てられてもよい。
【００１４】
ここで、区分は、所定の平面視で定義され、所定の平面視で奥行き成分を有する（３次元の空間的な区分である）。所定の平面視は、ユーザにより任意に決定されてよい。ここでは、説明の複雑化を防止するための便宜上、所定の平面視は、金型の上面に対して垂直に視た平面視（上面視）を想定する。区分の表面形状は、任意であってもよいが、好ましくは、矩形（より好ましくは正方形）である。また、１つの金型に対する各区分の表面形状は、異なる形状を含んでもよいが、好ましくは全て同じ形状である。尚、ここで、区分の“表面”形状とは、区分が上述の如く奥行き成分を有する区分（３次元の区分）であるためである。区分は、所定の平面視（本例では、上面視）の方向に沿って同一形状（等断面）で延在してよい。
【００１５】
図２に示す例では、金型の評価対象エリア１０は、正方形であり、評価対象エリア１０は、７×７の区分１２により格子状に分割されている。尚、区分１２の表面形状は、正方形であり、区分１２は、当該正方形を紙面垂直方向に押し出して形成される３次元空間に対応する。
【００１６】
このようにして、ステップ１００では、設計対象の金型が、複数の区分により各部位に仮想的に分割され、各区分に対応した金型の各部位には固有の番地が割当てられる。各区分に対応した金型の各部位とは、各区分内の金型の部位である。従って、ある区分に対応する金型の部位は、図３に一例として示すように、３次元である。尚、図３において、方向Ｘは、所定の平面視の方向に対応する。以下では、このようにして各区分より仮想的に分割された金型の各部位は、対応する番地により特定される（紐付けされる）。
【００１７】
ステップ１０２では、設計対象の金型の３Ｄ形状モデルに基づいて、上記ステップ１００で割当てた番地毎に、形状データを取得する。即ち、各番地に対応する金型の各部位の形状データが、同金型の３Ｄ形状モデルに基づいて取得される。例えば、設計対象の金型は、３Ｄ形状モデル上で、上記ステップ１００で定義した区分に従い各部位へと３次元的に分割され、分割された各部位の３Ｄ形状モデルに基づいて、各部位の形状データが取得される。３Ｄ形状モデルは、金型の設計段階で作成するＣＡＤ(computer‐aided  design)モデル（例えば、ＣＡＴＩＡで作成されたモデル）であってよい。このようにして、金型の形状データが番地毎に取得される。金型の部位毎の形状データは、後述の所定の予測式の変数となる形状データであり、所定の予測式の導出方法に依存して異なりうる。形状データは、例えば部位の厚さ（型厚）や、部位の断面積の最大値／最小値、平均値、冷却距離（冷却通路からの最小距離）等を含んでよい。
【００１８】
ステップ１０４では、設計対象の金型の３Ｄ解析モデルを用いて鋳造シミュレーションを実行する。金型の３Ｄ解析モデルは、上記ステップ１０２で用いる金型の３Ｄ形状モデルをメッシュ分割して作成されてよい。尚、上述の区分は、ＣＡＥ解析時に使用されるメッシュとはサイズが有意に異なる。鋳造シミュレーションは、実際に金型で製品を製造（鋳造）する際の条件に基づいて、鋳造時の金型の状態（鋳造サイクル）をシミュレーションするものであってよい。鋳造シミュレーションは、ＣＡＥ(computer‐aided  engineering)により実行されてよく、解析ソフトウェアは任意であってよい。また、解析は静的な解析であってもよいし、動的な解析であってもよい。尚、解析の際のメッシュ分割方法は、任意であるが、例えば、番地毎の各部位は、数万単位のメッシュで分割される。この際、メッシュは、番地毎に分割されてもよいし、番地を考慮せずに分割されてもよい（この場合、２つの番地に跨ったメッシュが作成されうる）。かかる解析を実行すると、例えば図４に示すような解析結果（鋳造シミュレーション結果）が得られる。尚、図４は、図２と同一のビュー（上面視）で金型７０と共に解析結果を示している。図４には、理解しやすいように便宜上、上記ステップ１００で定義された各区分が示されている。尚、当然ながら、解析結果は、金型７０の表面だけでなく内部に関しても得られる（各メッシュに関して得られる）。
【００１９】
ステップ１０６では、上記ステップ１０４で得られた鋳造シミュレーション結果に基づいて、上記ステップ１００で割当てた番地毎に、製造条件データを取得する。番地毎の製造条件データ（即ち金型の部位毎の製造条件データ）は、後述の所定の予測式の変数となる形状データであり、所定の予測式の導出方法に依存して異なりうる。製造条件データは、例えば最大温度、最小温度、平均温度、離型剤塗布量等を含んでよい。尚、製造条件データは、解析値に加えて又は替えて、実測値や設定値（設計値）を含んでもよい。
【００２０】
ステップ１０８では、番地毎に、上記ステップ１０２で取得された形状データと、上記ステップ１０６で取得された製造条件データとを紐付ける。これにより、各番地の形状データが、同番地の製造条件データに紐付けられる。
【００２１】
ステップ１１０では、番地毎に、上記ステップ１０８で紐付けられた形状データと製造条件データを所定の予測式に適用することで、将来必要となりうる保全態様を予測する。保全態様とは、保全に関連する任意の指標値で表現されてもよい。指標値は、例えば、保全回数や、保全工数（保全に要する工数）であってよい。また、指標値は、鋳造回数（ショット数）と関連付けられてもよい。例えば、指標値は、所定鋳造回数あたりの保全回数（平均値、保全頻度）や、所定鋳造回数毎の保全回数（例えば、０から１万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数、１万回から２万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数、２万回から３万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数、以下同様）であってもよいし、所定鋳造回数までの保全回数であってもよい。また、保全とは、金型の補修、みがき、溶接、交換等のような金型の保全全般に関する。尚、保全態様は、所定の保全内容毎に予測されてもよい。
【００２２】
所定の予測式は、予測すべき保全態様に応じて用意される。例えば、予測すべき保全態様が保全回数である場合、保全回数を求めるための所定の予測式が用意される。また、予測すべき保全態様が保全工数である場合、保全工数を求めるための別の所定の予測式が用意される。予測すべき保全態様が複数ある場合は、それぞれの所定の予測式が用意されてよい。所定の予測式は、線形式であってもよいし、非線形式であってもよい。所定の予測式は、番地間で共通であってよく、代入されるパラメータが番地間で異なるだけである。即ち、所定の予測式には、番地毎に紐付けられた形状データと製造条件データとが番地毎に代入され、番地毎の保全態様が予測されることになる。用意される所定の予測式は、過去の金型（今回設計段階にある金型とは別の金型）に関する過去の保全データに基づいて統計的手法に導出されてよい（図５参照）。統計的な導出方法としては、例えば重回帰分析や応答曲面法が利用されてもよい。所定の予測式の導出方法の好ましい例については図５を参照して後述する。
【００２３】
以上説明した図１に示す金型保全予測方法によれば、設計対象の金型を各部位に仮想的に分割する区分を定義することで、区分（番地）毎に、将来必要となりうる保全態様を予測することができる。また、この予測の際に、区分（番地）毎の形状データ及びの製造条件データを用いることにより、精度の高い予測を行うことができる。これにより、ユーザは、予測結果に基づいて、要求品質を満たすような保全態様が達成されるように設計段階で形状変更等を行うことが可能となり（予測結果を設計にフィードバックすることが可能となり）、要求品質を満たす金型を設計・製作することが容易となる。また、金型の稼動段階においても、ユーザは、予測結果に基づいて、現在の金型の状態を把握（診断）することができる。また、金型の稼動段階において、ユーザは、予測結果に基づいて、金型の必要な保全タイミング及び保全部位を事前に予測することができるので、金型の保全を効率的に行うことができ、また、金型の寿命についても予測することが可能となる。例えば、鋳造回数と関連付けられた保全回数（例えば所定鋳造回数毎の保全回数）を予測する場合には、保全タイミング及び保全部位を事前に予測することができると共に、保全回数が一定値を越えるときの鋳造回数に基づいて寿命を予測することができる。
【００２４】
尚、図１に示すフローでは、ステップ１０４にて解析（鋳造シミュレーション）を実行しているが、かかる解析は、必ずしも同一のユーザにより実現される必要はない。例えば、解析については、別のユーザ（例えば外注先のユーザ）により実行されてもよい。この場合、ステップ１０６では、別のユーザにより実行された解析結果を利用して（インポートして）、番地毎に、製造条件データが取得されればよい。
【００２５】
図５は、図１に示したフロー（ステップ１１０）で使用されてよい所定の予測式の導出方法の一例を示すフローチャートである。
【００２６】
尚、図５のフローは、ソフトウェアによりコンピューター上で実行されてよい。この際、図５のフローは、複数の又は統合的なソフトウェアを組み込んだ単一のコンピューターにより実現されてもよいし、固有のソフトウェアをそれぞれ組み込んだ複数のコンピューターで協動して実現されてもよい。また、図５のフローは、図１に示した金型保全予測方法を実現するコンピューターにより実現されてもよいし、別のコンピューターを追加して実現されてもよいし、図１に示した金型保全予測方法を実現するコンピューター以外のコンピューターにより実現されてもよい。また、図５のフローを実現するためのソフトウェアは、図１に示した金型保全予測方法を実現するソフトウェアと一部（例えば形状データを取得するためのソフトウェアや解析用のソフトウェア）が共通であってもよい。また、図５のフローは、所定の入力パラメータをユーザがコンピューターに初期的に又は適宜に入力することで自動的に全て実行されるものであってもよいし、ユーザによるマニュアル作業を必要とするものであってもよい。また、図５のフローを実行するユーザは、図１に示した金型保全予測方法を実行するユーザと同一視できるユーザであってもよいし、別のユーザであってもよい。
【００２７】
ステップ５００では、保全データ取得対象の金型（以下、図５の説明に関しては、単に「金型」ともいう）を各部位に仮想的に分割する区分を定義し、各区分に番地を割当てる。即ち、保全データ取得対象の金型が、複数の区分により各部位に仮想的に分割され、各区分に対応した金型の各部位には固有の番地が割当てられる。この際、区分が定義される対象エリアは、金型全体であってもよいし、金型の一部であってもよい。尚、区分及び番地の考え方は、上述の図１のフローに関連した説明と同様であってよい。但し、区分の数及び番地の数値自体は、上述の図１のフローとは対象の金型が異なりうるので、異なるものとなってよい。他方、区分の表面形状及びそのサイズは、好ましくは、上述の図１のフローで定義される区分と同一とされる。
【００２８】
ステップ５０２では、保全データ取得対象の金型に係る過去の保全データに基づいて、上記ステップ５００で割当てた番地毎の保全データを取得する。保全データ取得対象の金型に係る過去の保全データは、例えば保全を行った作業者が、所定のデータベース内に記憶することにより蓄積されてよい。尚、保全データ取得対象の金型のユーザは、当該金型を設計・製作したユーザ（又は図５の予測式導出方法を実行するユーザ）と異なる場合がありうる。この場合、保全データ取得対象の金型のユーザから保全データが直接的又は間接的に取得されればよい。
【００２９】
保全データは、上述の図１のフローで予測すべき保全態様に応じたデータであってよい。例えば、上述の図１のフローで予測すべき保全態様が保全回数を含む場合は、保全データは、保全回数を含む。また、保全データは、好ましくは、保全態様をきめ細かく予測するために、保全内容（補修、みがき、溶接等）、保全箇所・範囲、保全工数及びその時点での鋳造回数を含む。この場合、保全箇所がどの番地に属するかを判断することで、番地毎の保全データが取得される。尚、保全を行った作業者は、保全箇所に代えて、当該保全箇所が属する番地（上記ステップ５００で割当てた番地）に紐付けて保全内容等を記録してもよい。また、保全内容は、番地毎に、内容別の保全回数として記録されてもよい。尚、１箇所の保全箇所は、その範囲に依存して、複数の番地に跨る場合もありうる。
【００３０】
ステップ５０４では、保全データ取得対象の金型の３Ｄ形状モデルに基づいて、上記ステップ５００で割当てた番地毎に、形状データを取得する。保全データ取得対象の金型の部位毎の形状データは、各部位の任意の形状的特徴を表すデータであってよいが、好ましくは、金型の保全態様に影響があると考えられる形状的特徴を表すデータである。形状データは、例えば部位の厚さ（型厚）や、部位の断面積の最大値／最小値、平均値、冷却距離等を含んでよい。尚、本ステップ５０４で取得される形状データは、上述の図１のフローのステップ１０２で取得される形状データと同一の種類のデータを含むが、他の要因をも考慮するために他の種類のデータを含んでもよい。形状データの取得方法自体は、上述の図１のフローのステップ１０２と同様であってよい。
【００３１】
ステップ５０６では、保全データ取得対象の金型の３Ｄ解析モデルを用いて鋳造シミュレーションを実行する。金型の３Ｄ解析モデルの作成方法及び鋳造シミュレーション方法は、上述の図１のフローのステップ１０４と同様であってよい。但し、詳細（例えば解析条件やメッシュのサイズ等）は、上述の図１のフローとは対象の金型が異なりうるので、異なるものとなってよい。
【００３２】
ステップ５０８では、上記ステップ５０６で得られた鋳造シミュレーション結果に基づいて、上記ステップ５００で割当てた番地毎に、製造条件データを取得する。番地毎の製造条件データ（即ち金型の部位毎の製造条件データ）は、各部位における鋳造シミュレーション結果の特徴を表すデータであってよいが、好ましくは、金型の保全態様に影響があると考えられる製造条件（鋳造の場合は、鋳造条件）を表すデータである。製造条件データは、例えば最大温度、最小温度、平均温度、離型剤塗布量等を含んでよい。また、製造条件データは、実測値や設定値（設計値）を含んでもよい。尚、本ステップ５０８で取得される製造条件データは、上述の図１のフローのステップ１０６で取得される製造条件データと同一の種類のデータを含むが、他の要因をも考慮するために他の種類のデータを含んでもよい。
【００３３】
ステップ５１０では、番地毎に、上記ステップ５０２で取得された保全データと、上記ステップ５０４で取得された形状データと、上記ステップ５０８で取得された製造条件データとを紐付ける。これにより、各番地の保全データが、同番地の形状データ及び製造条件データに紐付けられる。
【００３４】
ステップ５１２では、各番地の保全データを目的変数とし、同番地の形状データ及び製造条件データを要因として統計的手法を適用することで、保全データを予測するための予測式を導出する。例えば各番地の保全データが保全回数Ｎｉ（ｉ＝番地数）であり、形状データがＡｉであり、製造条件データがＢｉであるとき、Ｎ＝α・Ａ＋β・Ｂ＋γで表されるモデルを仮定し、各データＮｉ、Ａｉ、Ｂｉを用いて、目的変数の実測値と予測値の差の二乗和が最も小さくなる係数α、β、γを例えば最小二乗法により求める。尚、実際には形状データ及び製造条件データはそれぞれ複数種類でありえる。また、モデルについても、線形モデル以外にも、より複雑なモデル（例えば、非線形モデル）が想定されてもよい。なお、統計的な解析方法は、重回帰分析の他、応答曲面法等のような他の方法が利用されてもよい。
【００３５】
予測式は、保全データの種類毎に導出されてよい。例えば、保全データが保全内容毎の保全回数である場合、保全内容毎に、保全回数の予測式が導出されてもよい。例えば、みがきの回数を目的変数とした予測式と、クラックの補修回数を目的変数とした予測式とがそれぞれ導出されてもよい。但し、保全内容の如何に拘らず全体としての保全回数を目的変数とした予測式を導出してもよい。また、同じ保全回数に係る予測式であっても、所定鋳造回数毎に異なる予測式が導出されてもよい。例えば、０から１万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数の予測式、１万回から２万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数の予測式、２万回から３万回までの鋳造回数の範囲内における保全回数の予測式といった具合である。このように、予測式は、上述の図１のフローで予測したい保全態様に応じて導出されてよい。
【００３６】
ステップ５１４では、上記ステップ５１２で得られた予測式に基づく予測値と、実測値（上記ステップ５０２で取得された保全データ）との関係に基づいて、予測式の妥当性を評価する。予測式の妥当性の評価方法（検定方法）は、任意であるが、例えば、上述の最小二乗法の例の場合は、目的変数の各実測値と各予測値の差の二乗和が評価されてもよい。また、重回帰分析の場合は、重相関係数が評価されてもよい。予測式が妥当でない場合は、予測式が再度導出されてよい。この際、上記ステップ５１２のモデルの変更（例えば、要因の追加や削除）及び／又は保全データ取得対象の金型の追加（保全データの追加）を行った上で、予測式が再度導出されてもよい。尚、重回帰分析を行う場合は、要因（説明変数）の選択等を自動的に行うソフトウェアが利用されてもよい。
【００３７】
ステップ５１６では、上記ステップ５１４で妥当と評価された予測式を出力（採用）する。このようにして採用された予測式は、上述の図１のフローのステップ１１０において所定の予測式として使用される。
【００３８】
以上説明した図５に示す予測式の導出方法によれば、保全データ取得対象の金型を各部位に仮想的に分割する区分を定義することで、区分（番地）毎に、保全データと形状データ及び製造条件データとの間の相関性を評価することができる。これにより、予測精度の高い予測式を導出することができる。また、図５に示す予測式の導出方法によれば、上述の図１の金型保全予測方法と同様の態様で区分を定義するので、上述の図１の金型保全予測方法との整合性が維持され、上述の図１の金型保全予測方法による予測精度を高めることができる。
【００３９】
尚、図５に示す予測式の導出方法は、上述の如く新規金型の設計時に予測式を使用したいことから、新規金型の設計時までに実行されるのが望ましい。但し、予測式の導出方法は、新規金型の稼動後も、当該新規金型に係る保全データが得られ次第、予測式の更新（修正）のために継続的に実行されてもよい。これにより、多数の金型の保全データの蓄積に伴って、予測式の信頼性を高めていくことができる。
【００４０】
尚、保全の必要性は、金型のユーザ毎に異なりうる。一般的に、例えば金型にクラックが発生した場合に補修等の保全が必要となるが、微小なクラックであれば保全を先延ばしする場合（或いは発見されずにしばらく放置される場合）もあるし、かかる先延ばしを行わない場合もありうる。また、保全には、定期的な保全と突発的な保全があるが、定期的な保全のタイミングもユーザ毎に異なりうる。いずれにしても、所定の予測式が、同一のユーザに係る過去の保全データに基づいて統計的に導出されている場合には、金型のユーザ毎に異なりうる保全の必要性に適合した予測を行うことができる。但し、当然ながら、複数のユーザに係る金型の保全データを用いて予測式を同様に導出することも可能である。
【００４１】
図６は、番地毎の保全データの蓄積例を示すイメージ図である。図６には、図２と同じ金型７０が上面視で示されている。図６において、各区分１２内に示す数字（０、５，１０、２０等）は、区分毎（番地毎）の保全回数を表す。このようにして、図２に示した金型７０についても、稼動後に、保全を行う毎に保全データが蓄積されてよい。これにより、上述の如く、金型の保全データの蓄積に伴って、予測式の信頼性を高めていくことができる。尚、この際、図６に示すように、保全データの蓄積に係る区分（番地）は、上述の図１の金型保全予測方法で定義した区分（番地）と同一であってよい（図２参照）。これにより、上述の図１の金型保全予測方法を実行した金型については、その金型の保全データを用いて予測式を導出する際、上述の図１の金型保全予測方法を実行した際に取得された形状データや製造条件データをそのまま利用することができる（即ち図５のステップ５０４乃至ステップ５０８の処理を実質的に省略することができる）。
【００４２】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００４３】
例えば、上述した実施例では、アルミ溶湯が流し込まれる鉄製の金型が想定されているが、金型の種類や製品の材料は任意である。また、金型は、鋳造用の金型（鋳型）に限られず、例えば樹脂射出成形用金型であってもよいし、ブロー成形用金型であってもよいし、プレス用の金型であってもよい。
【００４４】
また、上述した実施例では、１つの金型に対して所定の１つの平面視で区分を定義しているが、１つの金型に対して、異なる２つ以上の平面視で区分を定義してもよい。例えば、１つの金型に対して上面視で区分を定義すると共に、側面視で区分を定義してもよい。この場合、上面視で定義された区分と、側面視で定義された区分とで別個独立に上述の金型保全予測方法を実現してもよい。
【００４５】
また、上述した実施例では、区分は、所定の平面視で金型全体を貫くような奥行き成分を持つ空間であったが、区分の奥行き成分は、任意の態様で設定されてもよい。但し、１つの金型に対する各区分の奥行き成分は、好ましくは、同一である。例えば所定の平面視が上面視である場合、区分の奥行きは、金型の底面まで延在せず、金型の最も肉厚の薄い部位の上面から所定厚みまでで延在するだけであってもよい。
【符号の説明】
【００４６】
１０    評価対象エリア
１２    区分
７０    金型
【図１】
2013173174.tif 000003
【図３】
2013173174.tif 000004
【図５】
2013173174.tif 000005
【図２】
2013173174.tif 000006
【図４】
2013173174.tif 000007
【図６】
2013173174.tif 000008