[发明专利]生产系统

说明书

本发明涉及能够预测电力供给出现不稳定从而采取避免出现问题的行动的生产系统。生产系统的预测装置具备对表示电源状态的测量数据的变化与在电源发生的故障的关系进行学习的机械学习装置。所述机械学习装置将表示环境的当前状态的状态变量和表示故障通知的判定数据关联起来，对至少包括工厂内的耗电量的测量值的测量数据进行学习，其中所述故障通知表示发生故障。所述生产系统的控制装置具备：接收部，其接收基于表示电源状态的测量数据的变化而预测到的在电源发生的故障的预测通知；以及退避动作控制部，其在接收到预测通知时，使加工机械转移至安全退避状态。

技术领域

本发明涉及生产系统，尤其涉及能够预测电力供给出现不稳定从而采取避免出现问题的行动的生产系统。

背景技术

在电力情况不稳定的场所和地区，由于突然的电压下降或瞬间的停电等，有时生产系统的电源未经正常步骤就被切断。由此，在生产系统可能产生各种问题。例如妨碍恢复、或者机械发生故障或破损、或者加工过程中的工件成为不良品、或者机器人把持的物件掉落等。

作为致力于解决这种问题的现有技术，具有日本特开平07-028572号公报。日本特开平07-028572号公报中记载了以下技术：当不间断电源装置检测到电力的输入中断时，对CPU输出中断信号，CPU防备停电(不间断电源装置的停止)而将数据退避至存储装置中，由此保护数据不破坏。然而，日本特开平07-028572号公报中记载的方法以不间断电源装置为必须结构要素，不能适用于不存在不间断电源装置的环境。例如在工厂内具有多个机床、机器人等的情况下，必须所有机床、机器人等由不间断电源装置支持，但这需要巨大成本。另外日本特开平07-028572号公报的记载没有具体揭示包括机床、机器人等的生产系统在电力出现不稳定时的问题避免方案。

发明内容

为了解决这样的问题，本发明的目的在于，提供能够预测电力出现不稳定从而采取避免出现问题的行动的生产系统。

本发明的一个实施方式所涉及的预测装置是预测电力成为不稳定的预测装置，其中，该预测装置具备：机械学习装置，其对表示电源状态的测量数据的变化与在电源发生的故障之间的关系进行学习，所述机械学习装置具备：状态观测部，其将至少包括工厂内的耗电量的测量值的所述测量数据作为表示环境的当前状态的状态变量来进行观测；判定数据获取部，其将表示发生所述故障的故障通知作为判定数据来进行获取；以及学习部，其使用所述状态变量和所述判定数据，将测量数据的变化与故障通知关联起来进行学习。

本发明的一实施方式所涉及的预测装置中，所述学习部以多层构造对所述状态变量和所述判定数据进行运算。

本发明的一实施方式涉及的预测装置中，还具备：判定输出部，其基于所述学习部的学习结果，根据所述测量数据来预测所述故障的发生，在预测到发生所述故障的情况下，输出故障预测通知。

本发明的一个实施方式所涉及的预测装置中，所述机械学习装置配置于云计算、雾计算、边缘计算环境。

本发明的一实施方式所涉及的机械学习装置对表示电源的状态的测量数据的变化与在电源发生的故障的关系进行学习，其具备：状态观测部，其将至少包括工厂内的耗电量的测量值的所述测量数据作为表示环境的当前状态的状态变量来进行观测；判定数据获取部，其将表示发生所述故障的故障通知作为判定数据来进行获取；以及学习部，其使用所述状态变量和所述判定数据，将测量数据的变化与故障通知关联起来进行学习。

本发明的一实施方式所涉及的控制装置，其控制加工机械，其具备：接收部，其接收基于表示电源状态的测量数据的变化而预测到的、在电源发生的故障的预测通知；以及退避动作控制部，其在接收到所述预测通知时，使所述加工机械转移至安全退避状态。

本发明的一实施方式所涉及的控制装置中，向所述安全退避状态的转移包括使所述加工机械的姿势或者位置移动至预定位置的情况、以及使执行中的加工作业在执行至预定阶段后中断的情况。