[发明专利]机器学习装置、预测装置以及控制装置

权利要求书

1.一种机器学习装置，其特征在于，具有：

输入数据取得部，其取得包含任意的成形条件和状态信息的输入数据，所述成形条件至少包含任意注射成形机进行任意成形品的成形中树脂的种类、添加剂的种类、所述添加剂的混合率、以及所述树脂的温度，所述状态信息表示所述成形条件涉及的成形前的模具的摩损量；

标签取得部，其取得标签数据，该标签数据表示所述输入数据所包含的所述成形条件涉及的成形后的所述模具的状态信息；以及

学习部，其使用由所述输入数据取得部取得的输入数据和由所述标签取得部取得的标签数据来执行监督学习，生成学习完成模型。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

所述成形条件包含所述模具相关的信息和/或所述成形品相关的信息。

3.一种预测装置，其特征在于，具有：

学习完成模型，其由权利要求1或2所述的机器学习装置生成；

输入部，其在注射成形机进行的成形之前，输入此后要进行的成形条件和当前的模具的状态信息；以及

预测部，其将由所述输入部输入的所述此后要进行的成形条件和所述当前的模具的状态信息输入到所述学习完成模型，预测所述此后要进行的成形条件涉及的成形后的所述模具的状态信息。

4.根据权利要求3所述的预测装置，其特征在于，

所述预测装置还具有：决定部，其根据由所述预测部预测出的所述模具的状态信息所包含的预测值与预先设定的阈值之间的比较，来判定更换所述模具的时间日期。

5.根据权利要求4所述的预测装置，其特征在于，

在根据所述此后要进行的成形条件以及所述当前的模具的状态信息来成形多个成形品时，所述决定部调整成形品的数量，以使成形所述多个成形品后的所述预测值比所述阈值小。

6.根据权利要求3～5中任一项所述的预测装置，其特征在于，

从所述预测装置经由网络能够访问地连接服务器，在该服务器上具有所述学习完成模型。

7.根据权利要求3～6中任一项所述的预测装置，其特征在于，

所述预测装置具有权利要求1或2所述的机器学习装置。

8.一种控制装置，其特征在于，具有权利要求3～7中任一项所述的预测装置。