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公開番号2025159483
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-21
出願番号2024062072
出願日2024-04-08
発明の名称機械学習装置、情報処理装置、推論装置、機械学習方法、情報処理方法、及び、推論方法
出願人株式会社放電精密加工研究所
代理人個人,個人
主分類B30B 15/00 20060101AFI20251014BHJP(プレス)
要約【課題】プレス加工機の状態及び特性に基づいてメンテナンスの情報を推論するための学習モデルを生成する機械学習装置を提供する。
【解決手段】学習モデル44aを生成する機械学習装置4であって、電動プレス加工機の所定部分の状態を示す状態情報、及び、電動プレス加工機の所定部分の特性を示す特性情報を含む入力情報と、電動プレス加工機のメンテナンスに関するメンテナンス情報と、をそれぞれ含み、入力情報とメンテナンス情報とが対応付けられた学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部42と、学習モデル44aに学習用データを複数組入力することで、入力情報とメンテナンス情報との相関関係を学習モデル44aに学習させる機械学習部43と、機械学習部43により学習させた学習モデル44aを記憶する学習済みモデル記憶部44と、を備える。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
電動プレス加工機におけるメンテナンスに関する情報を推論するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記電動プレス加工機の所定部分の状態を示す状態情報、及び、前記電動プレス加工機の所定部分の特性を示す特性情報を含む入力情報と、前記電動プレス加工機のメンテナンスに関するメンテナンス情報と、をそれぞれ含み、前記入力情報及び前記メンテナンス情報が対応付けられた学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
前記学習モデルに前記学習用データを複数組入力することで、前記入力情報と前記メンテナンス情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
前記機械学習部により学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
機械学習装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記状態情報は、
前記電動プレス加工機の本体の状態を示す本体状態情報、
前記電動プレス加工機に用いられる金型の状態を示す金型状態情報、
前記電動プレス加工機で加工される被加工材の状態を示す被加工材状態情報、
又は、
前記電動プレス加工機に用いられる潤滑剤の状態を示す潤滑剤状態情報、
の少なくとも１つ
を含む
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記本体状態情報は、
加工時の前記電動プレス加工機の本体のスライダーの少なくとも一部にかかる荷重を示すスライダー荷重、
加工時の前記スライダーの少なくとも一部の位置を示すスライダー位置、
又は、
前記金型を交換した後の前記スライダーのショット数、
の少なくとも１つ
を含む
請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記金型状態情報は、
加工時の前記金型の少なくとも一部にかかる荷重を示す金型荷重、
加工時の前記金型の少なくとも一部の温度を示す金型温度、
又は
加工前後の前記金型の寸法の変化を示す金型変位、
の少なくとも１つ
を含む
請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記被加工材状態情報は、
加工後の前記被加工材の少なくとも一部の寸法を示す加工後寸法、
加工後の前記被加工材の少なくとも一部の表面粗さを示す表面性、
加工時の前記被加工材の少なくとも一部の温度を示す被加工材温度、
又は、
加工前後の前記被加工材の寸法の変化を示す被加工材変位、
の少なくとも１つ
を含む
請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記潤滑剤状態情報は、
加工時の前記潤滑剤の少なくとも一部の粘度を示す潤滑剤粘度、
加工時の前記潤滑剤の少なくとも一部の温度を示す潤滑剤温度、
又は、
加工時の前記潤滑剤の周囲の少なくとも一部の湿度を示す周囲湿度、
の少なくとも１つ
を含む
請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項７】
前記特性情報は、
前記電動プレス加工機に用いられる金型の特性を示す金型特性情報、
前記電動プレス加工機で加工される被加工材の特性を示す被加工材特性情報、
又は、
前記電動プレス加工機に用いられる潤滑剤の特性を示す潤滑剤特性情報、
の少なくとも１つ
を含む
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項８】
前記金型特性情報は、
前記金型の材料名を示す金型材料名、
前記金型の荷重に対する変形を示す金型荷重特性、
又は
前記金型の温度に対する変形を示す金型温度特性、
の少なくとも１つ
を含む
請求項７に記載の機械学習装置。
【請求項９】
前記被加工材特性情報は、
前記被加工材の材料名を示す被加工材材料名、
前記被加工材の荷重に対する変形を示す被加工材荷重特性、
又は
前記被加工材の温度に対する変形を示す被加工材温度特性、
の少なくとも１つ
を含む
請求項７に記載の機械学習装置。
【請求項１０】
前記潤滑剤特性情報は、
前記潤滑剤の材料名を示す潤滑剤材料名、
前記潤滑剤の温度に対する粘度、膨張率又は収縮率を示す潤滑剤温度特性、
又は、
前記潤滑剤の湿度に対する粘度、膨張率又は収縮率を示す潤滑剤湿度特性、
の少なくとも１つ
を含む
請求項７に記載の機械学習装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置、情報処理装置、推論装置、機械学習方法、情報処理方法、及び、推論方法に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、金型の使用履歴や掲示履歴を詳細に表示することで、使用回数だけでなく保管状況等も加味し管理状況を表示する金型プレス装置が開示されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術によれば、使用回数だけでなく保管状況等も加味した管理状況を表示することができるので、より信頼性の高い加工工具の履歴管理を実現することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－０６３６６８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、特許文献１の金型プレス装置は、使用回数及び保管状況を加味した管理状況を表示するのみであって、金型等の状態及び特性を考慮するものではなく、メンテナンスの必要性を予測するものでもなかった。
【０００５】
本発明は、様々な形式のプレス加工機に用いることができ、プレス加工機の状態及び特性に基づいてメンテナンスの情報を推論するための学習モデルを生成する機械学習装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明にかかる機械学習装置は、
電動プレス加工機におけるメンテナンスに関する情報を推論するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記電動プレス加工機の所定部分の状態を示す状態情報、及び、前記電動プレス加工機の所定部分の特性を示す特性情報を含む入力情報と、前記電動プレス加工機のメンテナンスに関するメンテナンス情報と、をそれぞれ含み、前記入力情報及び前記メンテナンス情報が対応付けられた学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
前記学習モデルに前記学習用データを複数組入力することで、前記入力情報と前記メンテナンス情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
前記機械学習部により学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明にかかる機械学習装置によれば、様々な形式のプレス加工機に用いることができ、プレス加工機の状態及び特性に基づいてメンテナンスの情報を推論するための学習モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態の情報処理システム１の一例を示す。
本実施形態の情報処理システム１で扱われる情報の一例を示す。
本実施形態の電動プレス加工機１００の一例を示す。
本実施形態の電動プレス加工機１００のスライド機構の一例を示す。
本実施形態の電動プレス加工機１００のスライダー１１１を含む水平断面の一例を示す。
本実施形態の電動プレス加工機１００のシステム構成の一例を示す。
本実施形態の情報処理システム１の機械学習装置４のシステム構成の一例を示す。
本実施形態の機械学習装置４で使用されるニューラルネットワークモデルの一例を示す。
本実施形態の機械学習装置４による機械学習方法のフローチャートの一例を示す。
本実施形態の情報処理装置５のシステム構成の一例を示す。
本実施形態の摩耗情報推論方法のフローチャートの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施形態の情報処理システム１の一例を示す。図２は、本実施形態の情報処理システム１で扱われる情報の一例を示す。図２（ａ）は入力情報１０の一例、図２（ｂ）は状態情報１１の一例、図２（ｃ）は特性情報１２の一例、図２（ｄ）はメンテナンス情報１３の一例を示す。
【００１０】
情報処理システム１は、電動プレス加工機１００のメンテナンスの必要な状態を管理するためのシステムとして機能する。情報処理システム１は、その主要な構成として、計測対象の物理量を計測する物理量計測装置２と、各種情報が記憶されるデータベース装置３と、後述する学習モデル４４ａを作成する機械学習装置４と、学習モデル４４ａを用いて電動プレス加工機１００のメンテナンスの必要な状態を推論する情報処理装置５と、ユーザが操作するユーザ端末装置６と、を備える。各装置２～６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータで構成されるとともに、有線又は無線のネットワーク７に接続されて、各種のデータを相互に送受信可能に構成される。なお、各装置２～６の数やネットワーク７の接続構成は、図１の例に限られず、適宜変更してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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