(57)【要約】【課題】  機械部品に用いられた材料のロットを精度良く判別することができる材料ロット判定装置を提供する。【解決手段】  材料ロット毎の成績表のデータを蓄積したロット毎成績表データベース２を設ける。特定の分析方法により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベース２に記憶された成績表の値との差異のデータからなる差異データベース３を設ける。この差異データベース３に記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定するロット判定手段４を設ける。【選択図】        図１
2016151553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料ロット毎の成績表のデータを蓄積したロット毎成績表データベースと、
特定の分析方法により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベースに記憶された成績表の値との差異のデータからなる差異データベースと、
この差異データベースに記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベースの前記成績表のデータが取り得る値を所定の演算処理により推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定するロット判定手段、
とを備えた材料ロット判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の材料ロット判定装置において、前記差異データベースは、前記差異のデータが分析機器の種類別に設けられていて、前記ロット判定手段は、前記分析機器の種類に対応する前記差異のデータを用いる材料ロット判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の材料ロット判定装置において、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法が、化学成分の分析である材料ロット判定装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の材料ロット判定装置において、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の特定の分析方法が、グロー放電発光分析法による分析である材料ロット判定装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の材料ロット判定装置において、前記ロット判定手段は、前記差異データベースに記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベースの前記成績表のデータが取り得る値を推定するときに、統計的処理を行う材料ロット判定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の材料ロット判定装置において、前記統計的処理において、前記機械部品に関する事項についての定められた項目による絞り込みを行う材料ロット判定装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の材料ロット判定装置において、前記統計的処理としてベイズ統計を用いる材料ロット判定装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の材料ロット判定装置において、前記ロット判定手段は、前記推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定する処理に加えて前記ロット毎成績表データベース上のロット毎の成績表のデータと合致しない確率を算出して、模造品である可能性を推定する模造品可能性推定部を有する材料ロット判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、軸受部品をはじめとする機械部品の材料のロットを判別する装置に関し、さらには正規品と模造品の判別を行えるようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、ＩＣチップを機械部品に埋め込み、製造工程から使用、廃棄まで管理できる機械部品の提供を目的としている。
特許文献２では温度に応じて色が変化する塗料を用いて、軸受の焼き付きの兆候を発見するとともに、真正品か模造品かを識別することもできる（段落〔００１９〕）。
特許文献３では、レーザーマーキングによるトレーサビリティの向上を図っている。
特許文献４では識別ラベルが示す鋼材の情報と携帯X 線分析装置で分析した結果の比較を行い、異材流通を防止する方法が開示されている。
特許文献５では、偽造が困難なラベル付きの物品が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２６３７２４号公報
【特許文献２】特開２００８−２６１３５４号公報
【特許文献３】特開２０１１−２４０８６７号公報
【特許文献４】特許第４８４８８４６号公報
【特許文献５】特許第５４８９５３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば軸受では、ＪＥＴＲＯの「中国における模倣品実態調査  ベアリングにおける模倣業者ネットワーク調査」にあるように、包装部材やレーザーマーキングも模造され、正規品との判別を困難にしている。
特許文献３のようなレーザーマーキングでは、ノーブランド品に正規品のレーザーマーキングを複製されてしまうと模造品と判別が難しくなる。
また、レーザーマーキングやＩＣタグ、塗料、ラベル等の正規品を認識するための物品を製品に取り付けても、使用中にそれらが脱落や損傷した場合、正規品と判別できない。  特許文献４は、識別ラベルが示す鋼種と同一であるか否かを判定するチェック方法である。しかし、識別ラベルが示す鋼種の規格値と、分析値の誤差データを元に鋼種の同一性を判定して異材（異なる鋼種）の流出を防止するものであり、大量の対象鋼材（特に同一鋼種）の中から同一溶解番号（同一ロット）の材料を探索するものではない。
【０００５】
この発明の目的は、機械部品に用いられた材料のロットを、大量の対象材料の中から精度良く判別することができる材料ロット判定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の材料ロット判定装置１は、
材料ロット毎の成績表のデータを蓄積したロット毎成績表データベース２と、
特定の分析方法により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベース２に記憶された成績表の値との差異のデータからなる差異データベース３と、
この差異データベース３に記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を所定の演算処理により推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定するロット判定手段４、
とを備える。
前記「特定の分析方法」は、分析方法が既知であれば良く、任意に選定した分析方法で良い。前記「所定の演算処理」は、任意に定めた演算処理で良い。また、前記「ロットの判定」は、ロットの番号の判定であり、鋼材の場合、一般的には溶解番号の判定となる。
【０００７】
材料の分析結果は、分析方法によって多少の差を生じることがある。このため、材料ロットを特定したい機械部品の材料の分析値をそのまま前記ロット毎成績表データベース２に記憶された成績表の値と照合しても、正しくロットを判定できない場合がある。
しかし、この発明では、前記特定の分析方法により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベース２に記憶された成績表の値との差異のデータからなる差異データベース３を設けておく。ロット判定手段４で照合するときには、前記差異データベース３に記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の分析値とを照合する。そのため、前記機械部品に用いられた材料のロットを、大量の対象材料の中から精度良く判定することができる。前記材料のロットの番号は、鋼材の場合、溶解番号を意味する。
【０００８】
前記差異データベース３は、使用が予測される全てのロットについての差異のデータを備える必要はない。複数の差異のデータがあれば、分析方法による傾向が把握され、前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を推定できる。このように、前記差異データベース３の作成は、一部のロットについてのデータについて行えば良いため、容易に行える。また、前記ロット毎成績表データベース２の作成については、一般的に機械部品の製造に用いる材料に付随しているミルシートと呼ばれる検査記録書のデータを利用することができる。
【０００９】
この発明の材料ロット判定装置１において、前記差異データベース２は、前記差異のデータが分析機器の種類別に設けられていて、前記ロット判定手段４は、前記分析機器の種類に対応する前記差異のデータを用いるようにしても良い。
分析機器の種類、例えば機種、メーカ、個々の分析機器等によって、分析値に固有の傾向が生じている場合がある。このような場合に、上記のように前記差異のデータが分析機器の種類別に設けられていると、より精度良く前記ロット判定手段４によるロットの判定が行える。
材料の分析結果は、測定機器の機種や個別の機器によって多少の差を生じることがある。  
【００１０】
この発明において、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法が、化学成分の分析であっても良い。
化学成分によると、材料ロットを精度良く判定できる。また、例えば鋼材であれば、ミルシートとして検査記録があり、前記ロット毎成績表データベース２の作成が容易に行える。
なお、ロットの判定のための材料の分析としては、化学成分の分析の他に、例えば非金属介在物の測定結果も利用でき、またこの非金属介在物の測定を化学成分の分析と組み合わせることで、ロットの判定の精度を高めることもできる。
【００１１】
この発明において、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の特定の分析方法が、グロー放電発光分析法による分析であっても良い。
グロー放電発光分析方によると、比較的に短時間で測定可能である。また、グロー放電発光分析法によると、前述の非金属介在物の測定も行える。
【００１２】
この発明において、前記ロット判定手段４は、前記差異データベース３に記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を推定するときに、統計的処理を行うようにしても良い。
統計的処理によると、前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値の推定を精度良く行える。
【００１３】
前記統計的処理において、前記機械部品に関する事項についての定められた項目による絞り込みを行うようにしても良い。
絞り込みを行うことで、統計的処理の演算量を少なくできる。前記絞り込みは、例えば前記機械部品の製造年代や素材径で行うことができる。前記素材径は、例えば前記機械部品が軸受等である場合における軌道輪等の径など、前記機械部品の要素の径を言う。
前記統計的処理として、例えばベイズ統計を用いることができる。ベイズ統計は、ベイズ推定とも呼ばれる。ベイズ統計によると、多量のデータから精度の良い推定が比較的に短時間で行える。
【００１４】
この発明において、前記ロット判定手段４は、前記推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定する処理に加えて、前記ロット毎成績表データベース２上のロット毎の成績表のデータと合致しない確率を算出して、模造品である可能性を推定する模造品可能性推定部を有するようにしても良い。
上記のようにロット毎成績表データベース２上のロット毎の成績表のデータと合致しない確率を算出することで、模造品である可能性を推定することができる。模造品である可能性が推定できれば、その対処が容易となる。
前記統計的処理によると、上記のように、ロットを推定する以外に、製造に使用していない鋼材である可能性を推定して正規品であるか、模造品であるかを推定する事もできる。また、推定結果は確率を示して可能性が高いロットの番号（溶解番号）を列挙する事もできる。
【発明の効果】
【００１５】
この発明の材料ロット判定装置は、材料ロット毎の成績表のデータを蓄積したロット毎成績表データベースと、特定の分析方法により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベースに記憶された成績表の値との差異のデータからなる差異データベースと、この差異データベースに記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベースの前記成績表のデータが取り得る値を推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロットを判定するロット判定手段とを備えるため、機械部品に用いられた材料のロットを、大量の対象材料の中から精度良く判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施形態に係る材料ロット判定装置の概念構成を示すブロック図である。
【図２】同材料ロット判定装置におけるロット判定手段の処理内容を示す流れ図である。
【図３】同材料ロット判定装置における差異データベースの一部の一例を示す説明図である。
【図４】同材料ロット判定装置における差異データベースの一部の他の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
この発明の一実施形態を図面と共に説明する。この材料ロット判定装置１は、ロット毎成績表データベース２、差異データベース３、およびロット判定手段４を備え、この他に入力処理手段５および画面出力手段６を備える。この材料ロット判定装置１は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置（オペレーションシステムを含む）とそのアプリケーションプログラムとで構成されるが、ロット毎成績表データベース２および差異データベース３は、ロット判定手段４を構成する情報処理装置とは別の情報処理装置（図示せず）に設けられてローカルエリアネットワークまたはインターネット等の広域のネットワークを介して互いに接続されていても良い。
【００１８】
ロット毎成績表データベース２は、材料ロット毎の成績表のデータを蓄積したデータベースである。ロット毎成績表データベース２には、具体的には、機械部品の製造に用いた鋼材のミルシートのデータを蓄積する。機械部品の製造に用いる材料は、ミルシートと呼ばれる検査記録書が付随しており、その検査記録書を需要家が保管している場合が多い。ミルシートには、例えば鋼材の検査記録書に化学成分、非金属介在物の状態等が記載されている。ロット毎成績表データベース２には、このようなミルシートから得られる機械部品の各材料の化学成分や非金属介在物の状態等が蓄積される。
【００１９】
ロット毎成績表データベース２は、より具体的には、機械部品の製造に用いる鋼材等の材料のミルシートを入手し、このミルシートに記載のデータを保管する。ミルシートには試験日、鋼種、溶解番号（換言すれば、ロットの番号）、寸法が記載され、検査結果として化学成分であれば、例えば炭素、ケイ素、マンガン、リン、硫黄、ニッケル、クロム、モリブデン、銅、アルミニウム、チタン、酸素といった合金元素、不純物元素の濃度が記載されている。他に非金属介在物のＡＳＴＭ−Ａ法やＪＩＳ法による測定結果が記載されている。
【００２０】
差異データベース３は、特定の分析方法および特定の分析機器により分析した複数の材料の分析値と前記ロット毎成績表データベース２に記憶された成績表の値との差異のデータが蓄積される。差異データベース３は、前記ロット毎成績表データベース２に存在する鋼材等の材料全てについて保有している必要はなく、一部の鋼材等の材料について蓄積されていれば良い。
【００２１】
図３は、差異データベース３における、特定の分析方法および特定の分析機器により分析した鋼材からなる材料の成分Ｃ（炭素）について示した部分の例を示す。図３のような記録部分を、材料成分である合金成分毎に作成する。なお、分析機器によって異なる分析値が生じる場合は、図３のような記録部分を、材料成分である合金成分毎に作成したデータを、分析機器毎に設ける。また、例えば鋼種や製鋼メーカーの違いによって差異に特徴がある場合は図４のように、それら鋼種や製鋼メーカーの項目もデータベースに記述しておく。
【００２２】
ロット判定手段４は、差異データベース３に記憶された前記差異のデータを用いて前記ロット毎成績表データベース１の前記成績表のデータが取り得る値を推定し、その推定結果と、材料ロットを特定したい機械部品の材料の前記特定の分析方法および前記特定の測定機器による分析値とを照合して前記機械部品の構成材料のロット（溶解番号）を判定する手段である。前記取り得る値の推定ついては、複数の差異のデータがあれば、分析方法や分析機器による傾向が把握され、前記ロット毎成績表データベース２の前記成績表のデータが取り得る値を推定できる。前記判定は、統計処理による推定によって行う。
【００２３】
前記差異データベース３を作成する際や、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の分析方法は、例えば化学成分の分析方法として、グロー放電発光分析（ＧＤ−０ＥＳ）、蛍光Ｘ線等の比較的短時間で測定可能な分析方法を用いることができる。また、差異データベース３を作成する際や、前記材料ロットを特定したい機械部品の材料の分析は、化学成分の分析以外であって良い。例えば非金属介在物の測定結果等の分析であっても良く、また化学成分の分析と前記非金属介在物の測定結果等の分析とを組み合わせても良い。  前記ロット判定時の前記統計的処理は、例えば、製造年代等の要素による絞り込みや、素材径による絞り込みを組み合わせるようにしても良い。なお、前記製造年代等の要素による絞り込みや、素材径（例えば軸受軌道輪の呼び径）による絞り込みを行う場合、入力処理手段５を介してロット判定手段４に製造年代等や素材径を入力する。前記ロット判定手段４は、前記ロット毎成績表データベース２に蓄積されたロットの種類のうち、その入力された製造年代，素材径等に該当するロットの範囲に絞り込み、その絞り込んだ範囲のロットのデータについて、前記統計的処理を行う。
【００２４】
判定時における前記統計的処理は、例えばベイズ統計（「ベイズ推定」とも呼ばれる）を用いることができる。前記統計的処理により、ロット（溶解番号）を推定する以外に、製造に使用していない鋼材である可能性を推定して正規品であるか、模造品であるかを推定する事もできる。この場合に、推定結果は確率を示して可能性が高いロット番号を列挙しても良い。
前記ロット判定手段４のうち、前記ロットの推定を行う部分がロット判定部４ａであり、前記模造品であるかの推定、およびその推定結果は確率を示す処理を行う部分が模造品可能性推定部４ｂである。
【００２５】
入力処理手段５は、入力機器７から入力された入力データを一時的に記憶してロット判定手段４へ渡す手段である。入力機器７は、キーボード等の作業者の操作で入力する機器であっても、また通信ネットワークや可搬の記憶媒体等から一纏まりのファイルとして入力を行う機器であっても良い。前記入力データは、例えば材料ロッドを特定したい機械部品の材料の分析結果のデータやその分析を行った分析機械の識別情報（分析方法、機種、メーカー、製品番号等）、材料ロッドの特定を要求する処理番号等である。
【００２６】
出力処理手段６は、ロット判定手段４で判定された結果を、液晶ディスプレイ等やプリンタ等の画像出力装置８へ出力可能な形式に変換して出力する手段であり、ロットの識別番号、模造品可能性、材料ロッドの特定を要求する処理番号等を出力する。
【００２７】
上記構成の材料ロット判定装置１の作用，使用法等を説明する。
機械部品の製造に用いる鋼材のミルシートを入手し、ミルシートに記載のデータをロット毎成績表データベース２に保管する。ミルシートには試験日、鋼種、溶解番号（ロットの番号）、寸法が記載され、また検査結果として化学成分であれば、例えば炭素、ケイ素、マンガン、リン、硫黄、ニッケル、クロム、モリブデン、銅、アルミニウム、チタン、酸素といった合金元素、不純物元素の濃度が記載されている。他に非金属介在物のＳＴＭ−Ａ法やＪＩＳよる測定結果が記載されている。
【００２８】
次に、材料のロットを特定した状態で機械部品（例えば、転がり軸受の軌道輪）を製造し、それを特定の分析方法、例えばグロー放電発光分析法（ＧＤ−ＯＥＳ）で化学成分を分析する。これを繰り返し行い、予めミルシートの値と分析結果の関係、差異を調査し、差異データベース３を作成しておく。ミルシートに記載されている成分を可能な限り分析しておくことが望ましい。また、分析機器の識別情報（機種、製造番号等）も記録しておく。上記のようにロット毎成績表データベース２および差異データベース３を準備しておく。
【００２９】
そして、機械部品のロットをこの材料ロット判定装置１で行うについては、前記機械部品の材料である測定対象の化学成分を前記特定の分析方法、例えばＧＤ−ＯＥＳで測定する。この測定、つまり分析したデータ等の所定事項を、入力機器７から入力処理手段５に入力する。
【００３０】
ロット判定手段４は、化学成分の分析結果が入力されると（図２のステップＳ１）、この差異データベース３を元に、ベイズ統計により、可能性が高い「ミルシートの値との誤差」を出力できるようにする（ステップＳ２）。
差異データベースを用いることでミルシート記載値からの誤差が推定できるので、測定値と推定誤差、ロット毎成績表データベース（ミルシートデータベース）１から、測定対象が該当する可能性が高いロットの番号（溶解番号）を判定できる（ステップＳ３）。また、ロット毎成績表データベース１に存在するデータに該当する可能性が低い場合、つまり模造品である可能もわかる（ステップＳ４）。
【００３１】
上記分析の分析例として、２つの鋼種についてＧＤ−ＯＥＳ（測定機器Ａ〜Ｃ）で分析を行った結果を表１、２に示す。上段が測定結果（ｗｔ％）、下段はミルシート値からの差異（％）である。
【００３２】
【表１】
2016151553.tif 000003
【表２】
2016151553.tif 000004
【００３３】
測定機器ごとに機差があり、さらに、定量に用いる標準試料の違いや測定結果の有効桁数の違い、鋼材中の測定する場所の違いによる成分の変動等の誤差要因により、ミルシートの値から差異が生じている。
測定結果に対して誤差を何％と決めつけて、データベースから検索して溶解番号を絞り込むこともできるが、膨大なデータベースから検索を行うのは困難になる。
【００３４】
そこで、このようなデータを実際に用いる分析機器（測定機器）について複数用意する事で、分析機器から得られる結果とミルシート値の差異の傾向、測定位置が異なる事による成分の変動の鋼種ごとの傾向を含んだデータベースである差異データベース３を作成する。例えば、ある特定の分析機器（図示せず）の成分Ｃ（炭素）については、図３のようになる。これを合金成分ごとに作成する。なお、例えば鋼種や製鋼メーカーの違いによって差異に特徴がある場合は、図４のように、それらの項目も差異データベース３に記述しておく。
【００３５】
これにより、ある分析機器で、ある成分が得られたときの差異として取りえる最も可能性が高い値を提示できる。例えば、分析機器Ｘ（図示せず）は、成分Ｃについては、高濃度の時は差異が少なく、低濃度のときは差異が大きいが、成分Ｎｉ（ニッケル）にいては濃度に関わらずに差異が小さいというような事項を、数値で示すことができる。そのため、分析値から最も可能性が高いミルシート値を絞り込むことができ、ロットの番号を特定することができる。
【００３６】
なお、機械部品の製造に用いる材料はミルシートと呼ばれる検査記録書が付随しており、その検査記録書を需要家が保管している場合が多い。例えば鋼材の検査記録書に化学成分、非金属介在物の状態等が記載されている。
鋼材を使用している需要家では、様々な製鋼メーカー、様々なロット（溶解番号）の鋼材を使用しており、化学成分の値は規格値の範囲内でばらついている。例えば、製鋼メーカーごとに製造方法、原料の違いにより、不純物を含めた化学成分に違いがある。その化学成分の値はミルシートに記載されているが、完全に成分が均一な鋼材を使用する事は経済的に難しいので、鋼材各所の成分値が完全に一致するとは限らない。また、ミルシートに記載するための製鋼メーカーの分析方法と需要家の分析方法に系統誤差がある事も考えられる。ミルシートの値と機械部品を分析した値に生じ得る差異は、鋼材のロットの推定の障害となるが、前記差異データベース３と前記ロット判定手段４の統計的処理により分析値に差異があっても、該当するロットを推定可能にする。
上記のように、機械部品の製造に用いた鋼材のロットの推定、または、製造に用いた鋼材と合致しない場合は模造品である可能性が高いと判断できる。
【００３７】
この実施形態の材料ロット判定装置１によると、このようにして、機械部品に正規品判別のための物品を利用しなくても、製造履歴のある材料チャージであるか否かを判定できる。また、その結果を利用して前記機械部品が正規品と模造品の判別が可能である。
【００３８】
以上、実施例に基づいて本発明を実施するための形態を説明したが、ここで開示した実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００３９】
１…材料ロット判定装置
２…ロット毎成績表データベース
３…差異データベース
４…ロット判定手段
４ｂ…模造品可能性推定部
５…入力処理手段
６…出力処理手段
【図１】
2016151553.tif 000005
【図２】
2016151553.tif 000006
【図３】
2016151553.tif 000007
【図４】
2016151553.tif 000008