[发明专利]状态判定装置以及状态判定方法

权利要求书

1.一种状态判定装置，判定工业机械的动作状态，其特征在于，

该状态判定装置具备：

数据取得部，其取得上述工业机械的数据；

提取条件存储部，其存储用于从上述数据取得部取得的数据中提取机器学习相关的处理所使用的数据的提取条件；

学习数据提取部，其按照存储在上述提取条件存储部中的提取条件，在上述数据取得部取得的数据内提取机器学习相关的处理所使用的数据；以及

机器学习装置，其执行使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习相关的处理。

2.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，

上述机器学习装置具备学习部，其进行使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习并生成学习模型。

3.根据权利要求2所述的状态判定装置，其特征在于，

上述学习部进行有监督学习、无监督学习以及强化学习中的至少一种机器学习。

4.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，

上述机器学习装置具备：

学习模型存储部，其存储通过使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习所生成的学习模型；以及

推定部，其根据上述学习数据提取部提取出的数据，进行使用了上述学习模型的上述工业机械的状态的推定。

5.根据权利要求4所述的状态判定装置，其特征在于，

上述推定部推定上述工业机械的动作状态相关的异常度，

在上述推定部推定出的异常度超过预先决定的预定阈值时，上述状态判定装置在显示装置显示警告消息。

6.根据权利要求4所述的状态判定装置，其特征在于，

上述推定部推定上述工业机械的动作状态相关的异常度，

在上述推定部推定出的异常度超过预先决定的预定阈值时，上述状态判定装置在显示装置显示警告图标。

7.根据权利要求4所述的状态判定装置，其特征在于，

上述推定部推定上述工业机械的动作状态相关的异常度，

在上述推定部推定出的异常度超过预先决定的预定阈值时，上述状态判定装置将运行的停止、减速或限制原动机的转矩的指令中的至少一个输出到工业机械。

8.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，

上述工业机械是注射成形机，

上述数据取得部取得的数据包含以下信息中的至少一个：识别表示注射成型机的机械状态的运行中、停止中、升温中、升温结束、金属模具更换中、金属模具更换结束、警报中、生产结束状态的任意一个的信息；识别表示注射成形机的操作状态的注射条件、保压条件、计量条件、模具开闭条件、顶出条件、温度条件有无变更的任意一个的信息；识别作为注射成形机的成形工序的闭模工序、合模工序、注射工序、保压工序、计量工序、开模工序、顶出工序、待机工序的任意一个的信息。

9.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，

上述数据取得部取得的数据包含从通过有线或无线网络连接的多个工业机械取得的数据中的至少一个。

10.一种判定工业机械的动作状态的状态判定装置中的机器学习的方法，其特征在于，

状态判定方法包含以下步骤：

取得上述工业机械的数据的数据取得步骤；

按照用于从取得自上述工业机械的数据中提取机器学习相关的处理所使用的数据的提取条件，在上述数据取得步骤中所取得的数据内提取机器学习相关的处理所使用的数据的学习数据提取步骤；以及

执行使用了在上述学习数据提取步骤中提取出的数据的机器学习相关的处理的步骤。