(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器と、
前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置と、
を備え、
前記制御パラメータ調整装置は、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集部と、
前記機器データおよび前記生産管理データをデータ処理フローに従って処理するデータ処理部と、
前記データ処理部が前記機器データおよび前記生産管理データを処理した結果に基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
を備えることを特徴とする制御パラメータ調整システム。
【請求項２】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器と、
前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置と、
を備え、
前記制御パラメータ調整装置は、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集部と、
前記機器が設置される製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいて前記機器データおよび前記生産管理データを管理するデータモデル管理部と、
前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
を備えることを特徴とする制御パラメータ調整システム。
【請求項３】
前記パラメータ更新部は、
前記制御パラメータの値および前記機器の稼働状況を説明変数とし、前記更新候補値を目標変数とするデータセットに基づいて、前記更新候補値を算出する学習モデルを生成する学習モデル生成部、
を備え、
前記学習モデルと、前記制御パラメータの現在の値と、前記機器データに含まれる前記機器の稼働状態を示す稼働データと、に基づいて前記更新候補値を算出する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の制御パラメータ調整システム。
【請求項４】
前記パラメータ更新部は、
前記機器データおよび前記制御パラメータを用いて前記機器が設置されている製造ラインの動作シミュレーションを実行して前記データセットの作成を行うとともに、前記学習モデル生成部が生成した学習モデルの検証を行うシミュレーション部、
を備えることを特徴とする請求項３に記載の制御パラメータ調整システム。
【請求項５】
前記制御パラメータ調整装置は、
前記パラメータ更新部で算出された前記更新候補値を受け取り、受け取った前記更新候補値に基づいて、前記機器に書き込まれている制御プログラム内の前記制御パラメータを更新する、または、前記機器に書き込まれている制御プログラムの構造を変更するプログラム更新部、
を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の制御パラメータ調整システム。
【請求項６】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置であって、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集部と、
前記機器データおよび前記生産管理データをデータ処理フローに従って処理するデータ処理部と、
前記データ処理部が前記機器データおよび前記生産管理データを処理した結果に基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
を備えることを特徴とする制御パラメータ調整装置。
【請求項７】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置であって、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集部と、
前記機器が設置される製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいて前記機器データおよび前記生産管理データを管理するデータモデル管理部と、
前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出し、前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、
を備えることを特徴とする制御パラメータ調整装置。
【請求項８】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置が実行する制御パラメータ調整方法であって、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集ステップと、
前記機器データおよび前記生産管理データをデータ処理フローに従って処理するデータ処理ステップと、
前記データ処理ステップで前記機器データおよび前記生産管理データを処理した結果に基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出する更新候補値算出ステップと、
前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記更新候補値に基づき前記制御パラメータを更新させる更新ステップと、
を含むことを特徴とする制御パラメータ調整方法。
【請求項９】
設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器の前記制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置が実行する制御パラメータ調整方法であって、
複数の前記機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の前記機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集ステップと、
前記機器が設置される製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいて前記機器データおよび前記生産管理データを管理するデータモデル管理ステップと、
前記機器データおよび前記生産管理データに基づいて、前記制御パラメータの更新候補値を算出する更新候補値算出ステップと、
前記更新候補値を複数の前記機器のそれぞれに送信して前記更新候補値に基づき前記制御パラメータを更新させる更新ステップと、
を含むことを特徴とする制御パラメータ調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、製造現場に設置された機器の制御パラメータを調整する制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製造現場においては、機器から取得したデータに基づいて当該機器の制御パラメータを設定し、機器を最適な条件で制御することが行われている（例えば、特許文献１）。【０００３】
特許文献１に記載の情報処理装置では、加速度センサーによる検知情報と、推奨された候補の内から選択された推奨条件と、推奨条件による制御パラメータを工作機械に設定することにより“びびり”が軽減されたか否かを示す動作結果とを収集データとして様々な工作機械から受信し、収集データに基づき、加速度センサーによる検知情報と推奨条件と動作結果との間の相関関係を機械学習する。そして、情報処理装置は、ワークの加工時に工具とワークとの間で生じる意図しない振動である“びびり”を検知した場合、“びびり”を軽減するための推奨条件を、機械学習の結果に基づいてユーザに提示する。情報処理装置は、提示した推奨条件がユーザに選択されると推奨条件に対応する制御パラメータを工作機械に設定し、この結果、工作機械の制御パラメータが最適化される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−０９７４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術によれば、工作機械それぞれの制御パラメータの設定を工作機械の状態に応じて調整することができる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、工作機械を含む各種の機器が連携して動作する生産システムの制御を最適化することはできない。すなわち、各種機器が連携して動作するシステムにおいて、各機器の制御パラメータを各機器の状態を考慮して適切に設定することはできない。【０００６】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、他の機器と連携して動作する機器の制御パラメータを連携して動作する各機器の状態を考慮して調整することが可能な制御パラメータ調整システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる制御パラメータ調整システムは、設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する複数の機器と、制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置と、を備える。制御パラメータ調整装置は、複数の機器のそれぞれから、自機器の動作状態に関するデータが含まれる機器データを収集し、複数の機器のそれぞれが稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データを生産管理システムから収集するデータ収集部と、機器データおよび生産管理データをデータ処理フローに従って処理するデータ処理部と、データ処理部が機器データおよび生産管理データを処理した結果に基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出し、更新候補値を複数の機器のそれぞれに送信して制御パラメータを更新させるパラメータ更新部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示にかかる制御パラメータ調整システムは、他の機器と連携して動作する機器の制御パラメータを連携して動作する各機器の状態を考慮して調整することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図
【図２】データ処理フローの一例を模式的に示す図
【図３】実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置の動作の一例を示すフローチャート
【図４】実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図
【図５】実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図
【図６】実施の形態３にかかる制御パラメータ調整装置のデータモデル管理部が保持するデータモデルの構成例を示す図
【図７】実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図
【図８】制御パラメータ調整装置を実現するハードウェアの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本開示の実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム、制御パラメータ調整装置および制御パラメータ調整方法を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００は、図１に示すように、制御パラメータ調整装置１０と、製造現場に設置された機器２０1および２０2と、機器２０1および２０2での生産状況を管理する生産管理システム３０と、を備える。なお、以下の説明では、機器２０1と機器２０2を区別する必要が無い場合はこれらをまとめて機器２０と記載する。
【００１２】
制御パラメータ調整装置１０は、機器２０から入力される機器データおよび生産管理システム３０から入力される生産管理データに基づいて、連携して動作する複数の機器２０それぞれの制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを調整する。機器データは、機器２０の動作状態に関するデータ、機器の稼働状態を示す稼働データなどを含んで構成される。生産管理データは、製品の生産状況に関するデータであり、生産数データ、品質管理データなどを含んで構成される。
【００１３】
機器２０は、例えば、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ：Programmable  Logic  Controller）、数値制御（ＮＣ：Numerical  Control）加工機やレーザ加工機等の加工機、実装機であり、製造現場において他の機器と連携をとりながら稼働する。
【００１４】
機器２０のそれぞれは、制御プログラムを備えており、制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを制御パラメータ調整装置１０からの指示に従い調整することで最適な制御を実施し得る。制御パラメータが調整されることで、機器２０が制御プログラムを実行して実現される動作、例えば、機器が加工機であれば、ワークへの工具の接触位置、レーザの入射角度、加工時間などが変更となる。制御パラメータは、機器２０のユーザインターフェイスを介してユーザが設定可能なパラメータだけでなく、ユーザインターフェイスから設定できない制御プログラムに記載のパラメータも含む。ユーザインターフェイスの例は、機器２０が有する表示パネルに表示される設定画面、機器２０に接続して機器２０の設定などを行うエンジニアリングツール上の設定画面などである。なお、図１では機器２０を２台としているがこれに限定するものではない。機器２０は３台以上であってもよい。
【００１５】
制御パラメータ調整装置１０は、データ収集部１１1、１１2および１１3と、データ配信部１３を含んで構成されるデータ処理実行制御部１２と、データ処理部１５1および１５2と、パラメータ更新部１６とを備える。なお、以下の説明では、データ収集部１１1〜１１3を区別する必要が無い場合はこれらをまとめてデータ収集部１１と記載する。同様に、データ処理部１５1とデータ処理部１５2を区別する必要が無い場合はこれらをまとめてデータ処理部１５と記載する。
【００１６】
データ収集部１１1および１１2は、ネットワークを介して機器２０から機器データを収集し、収集した機器データをデータ処理実行制御部１２のデータ配信部１３に送信する。なお、データ収集部１１1は機器２０1から機器データを収集し、データ収集部１１2は機器２０2から機器データを収集する。データ収集部１１1および１１2は、機器２０から機器データを収集するインターフェイスの役割を果たしており、データ処理実行制御部１２は、データ収集部１１1および１１2を介して機器２０から機器データを収集することで、機器データを収集している。また、データ収集部１１3は、ネットワークを介して生産管理システム３０から生産管理データを収集し、収集した生産管理データをデータ処理実行制御部１２のデータ配信部１３に送信する。
【００１７】
データ収集部１１は、ネットワークの種類毎に設けられており、各ネットワークで伝送される通信データのフォーマットはネットワークの種類毎に異なる。各データ収集部１１は、ネットワークの種類毎にフォーマットが異なる通信データを、データ処理実行制御部１２が処理可能な共通のフォーマットの通信データに変換する。なお、データ収集部１１を３個に限定するものではない。制御パラメータ調整装置１０は、データ収集部１１の追加および削除を自由に行うことが可能な構成とされている。また、ネットワークは、例えば、有線の産業用ネットワークを想定するが、無線のネットワークであってもよい。また、データ収集部１１は、ネットワークの種類毎に設けられているが、これに限らず、機器２０や生産管理システム３０ごとにデータ収集部１１が設けられていてもよい。また、機器２０1，２０2および生産管理システム３０のそれぞれからデータを収集する処理が同時に発生することがない場合には、１つのデータ収集部１１が機器２０1，２０2および生産管理システム３０のそれぞれからデータを収集するようにしてもよい。
【００１８】
データ処理実行制御部１２は、データ配信部１３を介して機器２０および生産管理システム３０からリアルタイムにデータ（機器データ、生産管理データ）を収集し、収集したデータをリアルタイムにデータ処理部１５に出力するようになされている。データ処理実行制御部１２がデータ配信部１３を介して行うリアルタイムでの処理には、所定の時間間隔でのデータ収集処理およびデータ出力処理と、定められた収集条件が成立した場合にデータを収集する処理および定められた出力条件が成立した場合にデータを出力する処理と、が含まれる。なお、データ処理部１５を２個に限定するものではない。
【００１９】
データ配信部１３は、機器２０から機器データを取得すると、取得した機器データにデータ取得先の機器を識別する情報（以下、機器識別情報と呼ぶ）を記載した識別タグを付し、また、生産管理システム３０から生産管理データを取得すると、取得した生産管理データにデータ取得先の生産システムを識別する情報（以下、システム識別情報と呼ぶ）を記載した識別タグを付す。また、データ配信部１３は、機器２０から取得する機器データが、例えば、稼動データ、機器２０の設定データ、機器２０の不具合データのように複数種類のデータに跨る場合、すなわち、機器データが複数種類のデータを含む場合、機器データに付与する識別タグには、機器識別情報に加えてデータの種別情報も追記する。また、データ配信部１３は、生産管理システム３０から取得する生産管理データが、例えば、生産数データ、品質データ、稼動データのように複数種類のデータに跨る場合、すなわち、生産管理データが複数種類のデータを含む場合、生産管理データに付与する識別タグには、システム識別情報に加えてデータの種別情報も追記する。
【００２０】
データ配信部１３は、データ収集部１１から機器データを取得すると、取得した機器データをデータ処理フローに基づいてデータ処理部１５に配信する。同様に、データ配信部１３は、データ収集部１１から生産管理データを取得すると、取得した生産管理データをデータ処理フローに基づいてデータ処理部１５に配信する。
【００２１】
ここで、データ処理フローについて説明する。図２は、データ処理フローの一例を模式的に示す図である。図２に示されるように、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２は、データを「収集」する処理が実行される工程Ｐ１１，Ｐ２１と、収集したデータを「加工」する処理が実行される工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２と、加工したデータを「診断」する処理が実行される工程Ｐ１４，Ｐ２３と、データの診断結果に対して「アクション」する処理が実行される工程Ｐ１５，Ｐ２４と、を含む一連のデータ処理の流れを示すものである。各処理の工程は、複数あってもよい。図２に示す例では、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２が存在し、データ処理フローＤＦ１では、２つの「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３が直列に並んで存在する。また、データ処理フローＤＦ１の「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３とデータ処理フローＤＦ２の「加工」処理の工程Ｐ２２とが並列に並んで存在する。なお、図２の例では、１つのデータ処理フローＤＦ１中に、「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３が複数存在する場合を示したが、「収集」処理の工程Ｐ１１、「診断」処理の工程Ｐ１４、および「アクション」処理の工程Ｐ１５が複数存在してもよい。
【００２２】
図１の説明に戻り、データ処理部１５1および１５2は、図２に示すデータ処理フローＤＦ１およびＤＦ２の「収集」処理の工程Ｐ１１およびＰ２１を除く各工程における各種データ処理を行う。データ処理部１５1および１５2は、図２の「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２、「診断」処理の工程Ｐ１４，Ｐ２３、および「アクション」処理の工程Ｐ１５，Ｐ２４での処理に対応する。すなわち、データ処理部１５1および１５2は、データ処理フローを構成する工程のうち、「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１を除くすべての工程のそれぞれについて設けられる。データ処理部１５1および１５2は、「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１で収集されたデータ、または「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２で加工されたデータに対して、予め定義された処理内容にしたがって、データ処理を行う。なお、データ処理フローを構成する「収集」処理の工程Ｐ１１，Ｐ２１には、データ収集部１１1，１１2が設けられる。また、「加工」処理の工程Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ２２のそれぞれに対して個別にデータ処理部１５が設けられてもよいし、複数の「加工」処理の工程に対して１つのデータ処理部１５が設けられ、１つのデータ処理部１５が複数の「加工」処理の工程を実施するようにしてもよい。
【００２３】
データ処理実行制御部１２は、データ配信部１３を用いて、データ処理フローＤＦ１，ＤＦ２に従って、データ収集部１１とデータ処理部１５との間におけるデータの配信の実行と、複数のデータ処理部１５間におけるデータの配信の実行とを制御する。
【００２４】
以上のように、制御パラメータ調整装置１０においては、データ収集部１１と、データ処理実行制御部１２と、データ処理部１５とが連携して動作することによりデータ処理フローに示される各処理が実行されることになる。なお、データ収集部１１は、あらかじめ決められた周期に基づき、定期的に機器２０および生産管理システム３０よりデータを収集する。すなわち、データ収集部１１、データ処理実行制御部１２およびデータ処理部１５は、周期的にデータ処理フローを実行する。
【００２５】
パラメータ更新部１６は、機器２０それぞれについて、機器２０の制御プログラムの動作を決定する制御パラメータの更新候補値を算出する。パラメータ更新部１６は、機器ごとにあらかじめ定められたアルゴリズムに従い、機器２０のそれぞれから収集した機器データおよび生産管理システム３０から収集した生産管理データを加工および診断するデータ処理フローの出力をもとに、制御パラメータの更新候補値を算出する。すなわち、パラメータ更新部１６は、各データ処理部１５におけるデータ処理の結果に基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出する。あらかじめ定められたアルゴリズムは、例えば、熟練工のノウハウを定式化したもの、機器の動作をモデル化して最適なパラメータを自動的に算出するもの、とすることができる。パラメータ更新部１６は、機械学習を利用して制御パラメータの更新候補値を算出する構成であってもよい。
【００２６】
パラメータ更新部１６は、制御パラメータの更新候補値の算出が完了すると、算出した更新候補値を対応する機器２０に送信し、機器２０の制御パラメータを更新させる。機器２０は、更新候補値を受け取ると、受け取った更新候補値に従い、制御パラメータの値の設定を変更する。これにより、機器２０の制御パラメータが更新される。
【００２７】
制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６による制御パラメータの更新動作、すなわち、パラメータ更新部１６が制御パラメータの更新候補値を算出して機器２０の制御パラメータを更新させる動作は定められたタイミングで繰り返し実行される。例えば、制御パラメータの更新動作は定期的に実行される。この場合の制御パラメータ調整装置１０の動作をフローチャートで示すと図３に示すものとなる。図３は、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００２８】
図３に示すように、制御パラメータ調整装置１０においては、まず、データ処理実行制御部１２が、データ収集部１１およびデータ処理部１５と連携してデータ処理フローを実行する（ステップＳ１１）。すなわち、データ処理実行制御部１２のデータ配信部１３が、データ収集部１１で収集された機器データおよび生産管理データを受け取り、データ処理フローに基づいてデータ処理部１５に受け渡す。データ処理部１５は、データ配信部１３からデータを受け取ると、受け取ったデータを処理する。
【００２９】
次に、データ配信部１３が、データ処理フロー中の各データをパラメータ更新部１６に配信する（ステップＳ１２）。すなわち、データ配信部１３は、データ収集部１１のそれぞれがデータ処理フローに従い収集した機器データおよび生産管理データをパラメータ更新部１６に配信する。また、データ配信部１３は、データ処理部１５のそれぞれがデータ処理フローに従いデータ処理を行い得られたデータ処理結果をデータ処理部１５から受け取り、受け取ったデータ処理結果をパラメータ更新部１６に配信する。
【００３０】
次に、制御パラメータ調整装置１０は、一定時間が経過したかを確認し（ステップＳ１３）、一定時間が経過していない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１に戻る。なお、ステップＳ１３において、制御パラメータ調整装置１０は、後述するステップＳ１４およびＳ１５を前回実行してから一定時間が経過したかを確認する。また、一定時間は、制御パラメータ調整装置１０が機器２０の制御パラメータを更新する周期となる。
【００３１】
一定時間が経過した場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、パラメータ更新部１６が、ステップＳ１２でデータ配信部１３から受信したデータに基づいて制御パラメータの更新候補値を作成する（ステップＳ１４）。次に、パラメータ更新部１６が、機器２０に制御パラメータの更新候補値を送信する（ステップＳ１５）。制御パラメータ調整装置１０は、パラメータ更新部１６がステップＳ１５を実行した後はステップＳ１１に戻る。
【００３２】
図３に示す例では一定時間が経過するごとに制御パラメータの更新動作を実行することとしたが、その他の例として、データ処理部１５によるデータ処理で機器２０の動作異常を検出した場合に制御パラメータの更新動作を実行するようにしてもよい。
【００３３】
以上説明したように、本実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム１００において、制御パラメータ調整装置１０は、設定された制御パラメータに従って連携動作を行う複数の機器２０のそれぞれから収集した機器データと、生産管理システム３０から収集した生産管理データとに基づいて、機器２０が実行する制御プログラムの動作を決定する制御パラメータを調整する。また、制御パラメータ調整装置１０は、機器データおよび生産管理データを収集して制御パラメータを調整する動作を定められたタイミングで繰り返し実行する。これにより、連携して動作する複数の機器２０それぞれの制御パラメータを複数の機器２０それぞれの状態を考慮して調整することができる。
【００３４】
なお、本実施の形態では、１つのデータ収集部１１が１箇所（機器２０または生産管理システム３０）からデータを収集するものとして説明を行ったが、１つのデータ収集部１１が２箇所以上（例えば、機器２０1および２０2の両方）からデータを収集する構成としても構わない。
【００３５】
実施の形態２．
続いて、実施の形態２について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図４は、実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
【００３６】
図４においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システム１００ａは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ａに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ａ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ａ以外については説明を省略する。
【００３７】
制御パラメータ調整装置１０ａは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６をパラメータ更新部１６ａに置き換えた構成である。パラメータ更新部１６ａ以外は実施の形態１と同様であるため、パラメータ更新部１６ａ以外については説明を省略する。パラメータ更新部１６ａは、学習モデル生成部１７およびシミュレーション部１８を備える。
【００３８】
学習モデル生成部１７は、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を算出する学習モデルを生成する。学習モデル生成部１７は、データ処理フローから得た機器２０それぞれの現在の制御パラメータの値（以下、パラメータ値とする）と、パラメータ値に基づく機器２０の稼働状況とを説明変数とし、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を目的変数とするデータセットによって学習を実施することで、制御パラメータの更新候補値を算出する学習モデルを生成する。機器２０の稼働状況は、機器２０から収集したデータを加工して得られる加工データを診断した結果である。
【００３９】
シミュレーション部１８は、データ配信部１３から配信されるデータを用いて、機器２０が設置される製造ラインの動作シミュレーションを実施する。例えば、シミュレーション部１８は、制御プログラムのパラメータ値を入力とし、機器２０の稼働状況、製品不良率、タクトタイムといった製造ラインの状態を出力する。
【００４０】
シミュレーション部１８は、学習モデル生成部１７が学習に用いるデータセットを生成する機能と、学習モデル生成部１７が学習によって得た学習モデルの検証を行う機能とを有する。
【００４１】
シミュレーション部１８が生成するデータセットは、例えば、説明変数である、現在の制御プログラムのパラメータ値、および、パラメータ値を使用している機器２０の稼働状況（診断結果）と、説明変数と組み合わせる目的変数である機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値と、を含む。パラメータ更新部１６ａは、機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を入力としてシミュレーション部１８を駆動することで出力される機器２０の稼働状況、製品不良率およびタクトタイムといった製造ラインの状態を確認し、製造ラインの状態が最適となる機器２０ごとの制御パラメータの更新候補値を探索することで、目的変数とする制御パラメータの更新候補値を決定する。
【００４２】
パラメータ更新部１６ａは、学習モデルの検証では、例えば、現在の制御プログラムのパラメータ値、および、学習モデル生成部１７が生成した学習モデルを用いて算出した制御パラメータの更新候補値のそれぞれをシミュレーション部１８に入力して、入力したパラメータ値および更新候補値のそれぞれを使用した場合の機器２０の稼働状況、製品不良率およびタクトタイムといった製造ラインの状態を算出させる。現在の制御プログラムのパラメータ値を使用した場合の製造ラインの状態に対し、制御パラメータの更新候補値を使用した場合の製造ラインの状態がどの程度改善したかを確認することで、学習モデルがどの程度学習されたか（学習を完了し、実稼働に耐えうるレベルになったか）を検証する。
【００４３】
すなわち、パラメータ更新部１６ａの動作は、パラメータ更新部１６ａが学習モデル生成部１７及びシミュレーション部１８によって学習を実施して学習モデルを生成するステップ、学習モデルの生成が完了後、生成した学習モデルを用いてパラメータ更新部１６ａが制御パラメータの更新候補値を算出（推論）するステップ、という２つのステップに分かれる。パラメータ更新部１６ａは、学習モデルを生成する学習ステップにおいては、算出した制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信することは行わず、機器２０のそれぞれは現状の制御パラメータによって稼働する。また、パラメータ更新部１６ａは、学習モデルの生成が完了した後に実行する推論ステップにおいては、学習モデルの更新は行わず（学習モデル生成部１７は稼働しない）、学習モデルを使用して制御パラメータの更新候補値を作成し、作成した更新候補値を新たな制御パラメータとして機器２０のそれぞれに送信する。機器２０のそれぞれは新たな制御パラメータを受け取ると、新たな制御パラメータに従って稼働する。この結果、製造ラインの制御が改善される。
【００４４】
パラメータ更新部１６ａが算出する制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信する間隔は実施の形態１のパラメータ更新部１６と同様である。すなわち、パラメータ更新部１６ａは、一定時間が経過するごと制御パラメータの更新候補値を機器２０に送信する。なお、制御パラメータの更新候補値の送信タイミングはこれに限定されない。パラメータ更新部１６ａは、製造ラインのメンテナンス等のイベント発生時に制御パラメータの更新候補値を送信してもよいし、データ処理フローのデータに応じて制御パラメータの更新候補値を送信してもよい。パラメータ更新部１６ａは、更新候補値をデータ処理フローのデータに応じて送信する場合は、例えば、診断結果がＮＧになったタイミングで更新候補値を送信する。
【００４５】
また、学習ステップを実行して学習モデルの生成が完了した後は、推論ステップを実行するにあたって再度学習ステップを実施する必要はないが、実施するようにしてもよい。例えば、一定時間が経過するごとに学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよい。また、製造ラインのメンテナンス等のイベント発生時に学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよいし、データ処理フローのデータに応じて（例えば診断結果がＮＧになると）学習ステップを再度実行して学習モデルを更新してもよい。学習モデルの生成が完了した後に再度学習ステップを実施し学習モデルを更新することで、パラメータ更新部１６ａが算出する制御パラメータの更新候補値の精度を向上させることができる。
【００４６】
以上説明したように、実施の形態２にかかる制御パラメータ調整システム１００ａの制御パラメータ調整装置１０ａを構成するパラメータ更新部１６ａは、機器２０が使用しているパラメータ値および機器２０の稼働状況を説明変数とし、制御パラメータの更新候補値を目標変数として学習を行って学習モデルを生成する学習モデル生成部１７を備え、学習モデル生成部１７が生成した学習モデルを利用して制御パラメータの更新候補値を算出する。本実施の形態にかかる制御パラメータ調整システム１００ａによれば、機械学習を利用して制御パラメータの調整値を算出することができ、制御パラメータの調整精度を高めることができる。
【００４７】
実施の形態３．
続いて、実施の形態３について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図５は、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
【００４８】
図５においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システム１００ｂは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ｂに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ｂ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ｂ以外については説明を省略する。
【００４９】
制御パラメータ調整装置１０ｂは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のデータ処理実行制御部１２をデータ処理実行制御部１２ｂに置き換えた構成である。データ処理実行制御部１２ｂ以外は実施の形態１と同様であるため、データ処理実行制御部１２ｂ以外については説明を省略する。データ処理実行制御部１２ｂは、データ処理実行制御部１２のデータ配信部１３をデータモデル管理部１４に置き換えた構成である。
【００５０】
データモデル管理部１４は、製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルを有し、そのデータモデルに基づいてデータを管理する機能部である。データモデル管理部１４がデータ管理で用いるデータモデルは、階層構造を構成する構成要素（以下、コンポーネントと呼ぶ）からなり、コンポーネントには、例えば、機器２０または生産管理システム３０が対応付けられる。コンポーネントは、自由に設定可能であり、機器２０に設置したセンサーを対応付けるようにしてもよい。その場合、センサーは機器２０に従属する階層とすることができる。なお、概念的に階層表示したデータモデルは製造ラインの物理的なレイアウトに一致しなくてもよい。例えば、前述のように機器２０に設置したセンサーを機器２０に従属する階層とする必要はなく、使用者が理解しやすいように任意の階層構造をとることが可能である。
【００５１】
データモデルの一例を説明する。図６は、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整装置１０ｂのデータモデル管理部１４が保持するデータモデルの構成例を示す図である。
【００５２】
図６に示すデータモデルは、工場に配置された２つのラインＬ１，Ｌ２と、各ラインに設置された３つの装置Ａ，Ｂ，Ｃと、各装置に紐づく６つのデバイスＤ１〜Ｄ６とを格納する。なお、デバイスとは、値を格納するセンサーやメモリである。また、データモデルは、論理Ａ，Ｂのように、複数のデバイスの値の演算によって算出される値を格納するコンポーネントを有することもできる。また、前述のデータ処理フローを有することもできる。
【００５３】
データモデル管理部１４は、データ収集部１１がデータを収集すると、管理するデータモデルに対応する機器２０、生産管理システム３０、機器２０に設置されたセンサーなどの値を更新する。また、データモデル管理部１４は、他の機能ブロックからの要求に応じて、これらの値を配信する機能を有する。なお、更新するタイミングは一定期間ごとでもよいし、他の機能ブロックからの要求があったタイミングでもよい。他の機能ブロックとは、データ処理部１５、パラメータ更新部１６などである。
【００５４】
以上説明したように、実施の形態３にかかる制御パラメータ調整システム１００ｂは、製造現場の製造ラインのレイアウト配置を概念的に階層表示したデータモデルに基づいてデータを管理するデータモデル管理部１４を備える。制御パラメータ調整システム１００ｂは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００と同様の効果を奏することができる。
【００５５】
実施の形態４．
続いて、実施の形態４について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。図７は、実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システムの構成例を示す図である。
【００５６】
図７においては、図１に示す実施の形態１の制御パラメータ調整システム１００と同一又は同等の構成に図１と同一の符号を付している。実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システム１００ｃは、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整システム１００の制御パラメータ調整装置１０を制御パラメータ調整装置１０ｃに置き換えた構成である。制御パラメータ調整装置１０ｃ以外は実施の形態１と同様であるため、制御パラメータ調整装置１０ｃ以外については説明を省略する。
【００５７】
制御パラメータ調整装置１０ｃは、実施の形態１で説明した制御パラメータ調整装置１０のパラメータ更新部１６をパラメータ更新部１６ａに置き換え、さらに、プログラム更新部１９を追加した構成である。パラメータ更新部１６ａおよびプログラム更新部１９以外は実施の形態１と同様であるため、パラメータ更新部１６ａおよびプログラム更新部１９以外については説明を省略する。また、制御パラメータ調整装置１０ｃのパラメータ更新部１６ａは、実施の形態２で説明した制御パラメータ調整装置１０ａのパラメータ更新部１６ａと同様である。そのため、パラメータ更新部１６ａの説明は省略する。
【００５８】
プログラム更新部１９は、パラメータ更新部１６ａが作成する制御パラメータの更新候補値に基づいて、各機器２０に書き込まれている制御プログラムを更新する。具体的には、プログラム更新部１９は、パラメータ更新部１６ａから制御パラメータの更新候補値が出力されると、制御パラメータの更新候補値に対応する機器２０の制御プログラムを機器２０から読み出す。そして、プログラム更新部１９は、読み出した制御プログラムに含まれるパラメータ値を、パラメータ更新部１６ａから受け取った制御パラメータの更新候補値に更新し、制御プログラムにパラメータ更新部１６ａで算出された制御パラメータの候補値を反映した制御プログラムを作成する。次に、プログラム更新部１９は、作成した制御プログラム、すなわち、パラメータ値を更新した制御プログラムを、更新前の制御プログラムを読み出した機器２０に書き込む。
【００５９】
例えば、機器２０がシーケンサの場合、プログラム更新部１９は、このシーケンサに内包されるラダープログラムに含まれているパラメータ値を、パラメータ更新部１６ａから受け取った制御パラメータの更新候補値に従い更新し、シーケンサに書き戻す。なお、プログラム更新部１９が行うパラメータ値の更新では、ラダープログラムに含まれているパラメータ値を書き換えるだけでもよいし、ラダープログラムの構造自体を変更してもよい。
【００６０】
以上説明したように、実施の形態４にかかる制御パラメータ調整システム１００ｃの制御パラメータ調整装置１０ｃは、機器２０の制御プログラムに含まれるパラメータ値をパラメータ更新部１６ａが作成した制御パラメータの更新候補値に基づいて更新するプログラム更新部１９を備える。本実施の形態によれば、機器２０の制御プログラムに含まれる制御パラメータの値を、機器２０の稼働状態などに応じた値に更新することができる。
【００６１】
なお、制御パラメータ調整装置１０ｃのデータ処理実行制御部１２を実施の形態３で説明したデータ処理実行制御部１２ｂに置き換えた構成としてもよい。
【００６２】
続いて、上述の各実施の形態にかかる制御パラメータ調整装置（制御パラメータ調整装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ）のハードウェア構成について説明する。各制御パラメータ調整装置（制御パラメータ調整装置１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ）のハードウェア構成は同一であるため、一例として、実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０のハードウェア構成について説明する。図８は、制御パラメータ調整装置１０を実現するハードウェアの一例を示す図である。
【００６３】
実施の形態１にかかる制御パラメータ調整装置１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２および通信装置１０３により実現することができる。プロセッサ１０１の例は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large  Scale  Integration）である。メモリ１０２の例は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリー等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等などである。
【００６４】
制御パラメータ調整装置１０のデータ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現される。データ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６として動作するためのプログラムはメモリ１０２に予め格納されている。プロセッサ１０１は、プログラムをメモリ１０２から読み出して実行することにより、データ収集部１１、データ処理実行制御部１２、データ処理部１５およびパラメータ更新部１６として動作する。
【００６５】
メモリ１０２は、上記のプログラムを保持するとともに、制御パラメータ調整装置１０が各種処理を実行する際の一時メモリとしても使用される。通信装置１０３は、制御パラメータ調整装置１０が機器２０および生産管理システム３０との間でデータを送受信する際に使用される。
【００６６】
なお、上記のプログラムはメモリ１０２に予め格納されているものとしたがこれに限定されない。上記のプログラムは、ＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）−ＲＯＭなどの記録媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザがメモリ１０２にインストールする形態であってもよい。また、上記のプログラムは、インターネットなどのネットワークを介してユーザに提供される形態であってもよい。
【００６７】
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ  制御パラメータ調整装置、１１1，１１2，１１3  データ収集部、１２，１２ｂ  データ処理実行制御部、１３  データ配信部、１４  データモデル管理部、１５1，１５2  データ処理部、１６，１６ａ  パラメータ更新部、１７  学習モデル生成部、１８  シミュレーション部、１９  プログラム更新部、２０1，２０2  機器、３０  生産管理システム、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ  制御パラメータ調整システム。
【要約】
制御パラメータ調整システム（１００）は、設定された制御パラメータに従い稼働して他の機器と連携する機器（２０1，２０2）と、制御パラメータを調整する制御パラメータ調整装置（１０）と、を備え、制御パラメータ調整装置（１０）は、機器（２０1，２０2）の動作状態に関するデータである機器データと、機器（２０1，２０2）が稼働して生産される製品の生産状況に関するデータである生産管理データとを収集するデータ収集部（１１1，１１2，１１3）と、機器データおよび生産管理データに基づいて、制御パラメータの更新候補値を算出し、更新候補値を機器（２０1，２０2）に送信して制御パラメータを更新させるパラメータ更新部（１６）と、を備える。【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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