JP7658158B2 - シミュレーション情報反映装置、方法、プログラム、及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、シミュレーション情報反映装置、シミュレーション情報反映方法、シミュレーション情報反映プログラム、及びシミュレーション情報反映システムに関する。

一般的なロボットシステムでは、情報モデルを用いて事前にシミュレーションを行い、シミュレーションに従った制御プログラムをロボットの制御装置にダウンロードし、制御装置により制御プログラムが実行されることによりロボットが動作する。制御プログラムをダウンロードした制御装置側では、シミュレーションを必要とすることなく、スタンドアローンでロボットを動作させることができる。また、ロボットシステムは、ロボットの制御に関するパラメータを、ティーチングペンダント等により変更可能であるなど、現場で機器調整を行うことができる機能を有している。

ロボットシステムに関する技術として、仮想ロボットシステムの構成物と実機ロボットシステムの構成物との形状差異が発生している場合であっても、適切なオフライン教示データを作成する教示データ作成装置が提案されている（特許文献１参照）。この教示データ作成装置は、実機のロボットの周辺構造物の形状を示す実測３次元モデルを取得する。そして、教示データ作成装置は、取得された実測３次元モデルにおいて、ロボットの移動経路を示す教示データによるロボットの移動経路がより短くできるか、又は教示データによるロボットの移動により周辺構造物との干渉が生じる場合に、教示データを補正する。

特開２０２１－５９０１２号公報

上記のようなロボットシステムにおけるシミュレーションは、エンジニアリングチェーンの前工程で、ロボットシステムの設計者やシステムインテグレータ等が利用する。その際、設計者等は、物理事象をソフトウェアで記述した、予め用意されている情報モデルを利用して、シミュレーションを行う。

しかしながら、現場の変動要因等の差異を吸収するために、現場のオペレータがパラメータを調整したり、機器が自動でチューニングを行ったりした場合には、現場と情報モデルとで不一致が生じる可能性がある。この場合、情報モデルで再度シミュレーションを行おうとする場合、情報モデルと現場とが一致しておらず、正しい設計ができない。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、現場で修正された情報をシミュレーションに反映させることを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係るシミュレーション情報反映装置は、外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部と、前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部と、前記修正部による修正内容を前記外部装置に送信する送信部と、を含んで構成される。

また、前記取得部は、前記現実の製造ラインの状態を検知するセンサの出力値、動作可能な前記部材の動作を制御する制御装置における制御情報、及びユーザにより入力されたデータの少なくとも１つに基づいて、前記現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を取得してよい。

また、前記修正部は、前記差異の種別に応じて、前記シミュレーション情報に含まれる前記部材に関する設定値、及び動作可能な前記部材を動作させるためのプログラムの少なくとも一方を修正してよい。

また、前記修正部は、ユーザにより修正を行うと判定された前記差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正してもよい。

また、本発明に係るシミュレーション情報反映装置は、修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、前記修正部による修正により生じる事象を特定する特定部をさらに含んで構成されてもよい。

また、前記特定部は、前記修正内容のうち、閾値以上の差異に基づいて前記シミュレーション情報を修正した修正内容について、前記事象を特定してもよい。

また、本発明に係るシミュレーション情報反映装置は、前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とに基づいて、前記因果関係を学習する学習部をさらに含んで構成されてもよい。

また、本発明に係るシミュレーション情報反映方法は、取得部が、外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得し、修正部が、前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正し、送信部が、前記修正部による修正内容を前記外部装置に送信する方法である。

本発明に係るシミュレーション情報反映プログラムは、コンピュータを、外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部、前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部、及び、前記修正部による修正内容を前記外部装置に送信する送信部として機能させるためのプログラムである。

また、本発明に係るシミュレーション情報反映システムは、クラウド側装置と現場側装置とを含むシミュレーション情報反映システムであって、前記現場側装置は、前記クラウド側装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部と、前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部と、前記修正部による修正内容を前記クラウド側装置に送信する送信部と、を含み、前記クラウド側装置は、前記現場側装置から送信された修正内容を受信する受信部と、設計した前記シミュレーション情報を、前記修正内容に基づいて修正する修正部と、を含んで構成される。

本発明に係るシミュレーション情報反映装置、方法、プログラム、及びシステムによれば、現場で修正された情報をシミュレーションに反映させることができる。

製造ラインの一例を示す概略図である。 シミュレーション情報反映システムの概略構成を示すブロック図である。 シミュレーション情報反映装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 現場側システムのシミュレーション情報反映装置の機能構成の例を示すブロック図である。 シミュレーション情報のプログラムの修正を説明するための図である。 因果関係の一例を説明するための図である。 因果関係ＤＢのデータ構成の一例を概略的に示す図である。 クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置の機能構成の例を示すブロック図である。 現場側反映処理の流れを示すフローチャートである。 クラウド側反映処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法及び比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

本実施形態に係るシミュレーション情報反映システムは、クラウド側システムで設計された製造ラインのシミュレーション情報に、現実の製造ラインで調整された情報を反映させる。図１に示すように、製造ライン９０は、ロボット７２、センサ７４、機器７６、作業台９２、治具９４、ワーク９６等を含む。

ロボット７２は、例えば、三次元空間における動作に必要な６自由度の構成を備えた垂直多関節型のロボットとしてよいが、これに限定されるものではない。センサ７４は、例えば、図１に示すように、ロボット７２のエンドエフェクタに取り付けられ、ロボットの作業状況を撮影するカメラを含む。また、センサ７４は、製造ライン９０の全体又は特定の領域を俯瞰的に撮影するカメラを含んでもよい。これらのカメラは、撮影対象までの距離を計測可能な三次元カメラや、マシンビジョンカメラ等としてよい。また、カメラに替え、又はカメラと共に、対象物の三次元情報を計測可能なレーザレーダ等の計測器をセンサ７４として含んでもよい。また、センサ７４は、エンドエフェクタの力量を検知する力覚センサ、機器を駆動するモータの回転を検知するセンサ、部品や完成品に付与されたバーコードを読み取るスキャナ等、様々なセンサを含んでよい。機器７６は、コンベア、加工機等である。以下では、製造ライン９０に含まれるロボット７２、センサ７４、機器７６、作業台９２、治具９４、ワーク９６等を区別なく説明する場合には、「部材」ともいう。

図２に示すように、本実施形態に係るシミュレーション情報反映システム１００は、現場側システム１１０と、クラウド側システム１２０とを含む。

まず、現場側システム１１０について詳述する。現場側システム１１０は、シミュレーション情報反映装置１０Ａと、制御装置７０と、ロボット７２と、センサ７４と、機器７６とを含む。シミュレーション情報反映装置１０Ａは、本発明の現場側装置の一例である。なお、現場側システム１１０に含まれるロボット７２、センサ７４、及び機器７６は、上述した製造ライン９０に含まれる部材である。なお、現場側システム１１０に含まれるロボット７２、センサ７４、及び機器７６の各々の数は、図２に示す例に限定されない。

制御装置７０は、例えばＰＬＣ、パーソナルコンピュータ等である。制御装置７０は、シミュレーション情報反映装置１０Ａで模擬される製造ライン９０のシミュレーション情報に基づいて、ロボット７２、センサ７４、及び機器７６の各々（以下、「制御対象」ともいう）の動作を制御する。また、制御装置７０は、制御指示を送出した制御対象が、制御指示に応じた動作を行わない場合に、再度制御指示を送出するリトライ機能を有する。また、制御装置７０は、制御対象の各設定値を調整するキャリブレーション機能を有する。また、制御装置７０は、制御対象において計測されるデータを用いて、異常検知や所定時間後のデータの予測等を行うためのモデルの機械学習を実行する学習機能を有する。

図３は、シミュレーション情報反映装置１０Ａのハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、シミュレーション情報反映装置１０Ａとして機能するコンピュータは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２、メモリ１４、記憶装置１６、入力装置１８、出力装置２０、記憶媒体読取装置２２、及び通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２４を有する。各構成は、バス２６を介して相互に通信可能に接続されている。

記憶装置１６には、後述する現場側反映処理を実行するためのシミュレーション情報反映プログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１２は、記憶装置１６からプログラムを読み出し、メモリ１４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１２は、記憶装置１６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。

メモリ１４は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置１６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

入力装置１８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置２０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置２０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置１８として機能させてもよい。記憶媒体読取装置２２は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の各種記憶媒体に記憶されたデータの読み込みや、記憶媒体に対するデータの書き込み等を行う。通信Ｉ／Ｆ２４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

図４は、シミュレーション情報反映装置１０Ａの機能構成の例を示すブロック図である。図４に示すように、シミュレーション情報反映装置１０Ａは、機能構成として、シミュレーション部３２と、取得部３４と、修正部３６と、特定部３８と、送受信部４０とを含む。送受信部４０は、本発明の送信部の一例である。また、シミュレーション情報反映装置１０Ａの所定の記憶領域には、因果関係ＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）４２が記憶される。各機能構成は、ＣＰＵ１２が記憶装置１６に記憶されたシミュレーション情報反映プログラムを読み出し、メモリ１４に展開して実行することにより実現される。

シミュレーション部３２は、後述するクラウド側システム１２０のシミュレーション情報反映装置１０Ｂで設計されたシミュレーション情報を取得する。シミュレーション情報は、製造ライン９０に含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬した情報である。具体的には、シミュレーション情報には、製造ライン９０に含まれる部材に関する設定値と、ロボット７２及び機器７６の各々を動作させるためのプログラムとが含まれる。より具体的には、部材に関する設定値は、部材の形状、三辺寸法等のサイズ、配置位置、及び姿勢等を示す、例えば三次元ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データ等を含む。また、部材に関する設定値は、部材の材質、色合い等の特性に関する情報を含んでもよい。また、部材に関する設定値は、ロボット７２及び機器７６を動作させる際の速度、ロボット７２の経路、ワーク９６に対するロボット７２のエンドエフェクタの可動範囲（例えば、ハンド又は爪の開き幅、力量等）等を含む。また、部材に関する設定値は、センサ７４の一例であるカメラの位置及び姿勢、露光時間等の制御値を含む。また、ロボット７２を動作させるためのプログラムは、設定値として規定された経路が示す開始点と終了点との間のロボット７２の動作命令を含む。

現場では、原則、シミュレーション情報に基づいて、製造ライン９０を再現するが、シミュレーション情報では想定されていない障害物の存在、配線の都合等により、部材の配置及び動作を調整する場合がある。また、シミュレーション情報で想定されているワーク９６とはサイズや材質等が異なるワーク９６を実際には使用する場合等もある。また、現場での段取り替えにより製造ライン９０が変更される場合もあるし、経年劣化等により、部材の状態が変化する場合もある。

そこで、取得部３４は、センサ７４の出力値、制御装置７０における制御情報、及び入力装置１８を介してユーザにより入力された情報の少なくとも１つに基づいて、現実の製造ライン９０に含まれる部材の形状、配置、及び動作を示す現場情報を取得する。例えば、取得部３４は、センサ７４の一例である三次元カメラで製造ライン９０を撮影した画像データを取得し、画像データを解析して、製造ライン９０に含まれる各部材の位置、姿勢、及び形状を表す三次元データを現場情報として取得する。三次元データは、各位置の三次元座標を示す点群データであってもよいし、この点群データをボクセル化してデータ容量を削減したデータであってもよい。より具体的には、三次元ＣＡＤデータが示す部材の位置座標の基準点に対応する現物の部材の位置にマーカ等の目印を付与しておき、取得部３４は、この目印に基づいて、現場情報である三次元データを取得する。また、例えば、取得部３４は、制御装置７０でキャリブレーションされたロボット７２、センサ７４、及び機器７６の設定値を現場情報として取得する。また、例えば、取得部３４は、製造ライン９０で製造される部品や完成品に付与されたバーコードをセンサ７４で読み取って追跡したトレーサビリティ情報を現場情報として取得してもよい。

また、取得部３４は、シミュレーション情報と現場情報との差異を取得する。例えば、取得部３４は、シミュレーション情報に含まれる三次元ＣＡＤデータと、現場情報としてセンサ７４の出力値に基づいて取得した三次元データとを比較し、部材毎の位置及び姿勢の差異（以下、「位置ずれ」ともいう）を取得する。また、例えば、取得部３４は、シミュレーション情報に含まれる三次元ＣＡＤデータと、現場情報としてセンサ７４の出力値に基づいて取得した三次元データとを比較し、部材毎のサイズの差異を取得する。また、例えば、取得部３４は、シミュレーション情報に含まれる設定値である、ワーク９６に対するロボット７２のハンド又は爪の開き幅及び力量と、現場情報として取得された三次元データや力覚センサの出力値から得られる開き幅及び力量との差異を取得する。なお、現場情報として取得される開き幅又は力量は、現場において、ユーザが調整して設定した設定値でもよい。また、例えば、取得部３４は、シミュレーション情報の設定値であるロボット７２及び機器７６の動作と、現場情報として取得された三次元データやセンサ７４の出力値から得られるロボット７２及び機器７６の動作との差異を取得する。ロボット７２及び機器７６の動作は、速度、経路等である。また、例えば、取得部３４は、シミュレーション情報に含まれるカメラの位置及び姿勢、露光時間等の制御値と、現場情報として取得した、制御装置７０によりキャリブレーションされたカメラの位置及び姿勢、露光時間等の制御値との差異を取得する。

修正部３６は、取得部３４により取得された、シミュレーション情報と現場情報との差異に基づいて、シミュレーション部３２におけるシミュレーション情報を修正する。具体的には、修正部３６は、差異の種別に応じて、シミュレーション情報に含まれる、部材の形状、配置、及び動作に関する設定値と、ロボット７２及び機器７６を動作させるためのプログラムとの少なくとも一方を修正する。

例えば、修正部３６は、差異として部材の位置ずれが取得されている場合、シミュレーション情報に含まれる三次元ＣＡＤデータが示す部材の位置座標を、現場情報として取得された三次元データの位置座標に基づいて修正する。より具体的には、修正部３６は、三次元ＣＡＤデータが示す部材の基準点となる位置座標を、マーカ等の目印が付与された現物の部材から取得された三次元データにおける目印の位置座標に書き換える。また、例えば、修正部３６は、部材のサイズの差異が取得されている場合、シミュレーション情報に含まれる三次元ＣＡＤデータが示す部材のサイズを、現場情報として取得された三次元データが示す部材のサイズに書き換える。また、例えば、修正部３６は、ロボット７２のハンド又は爪の開き幅及び力量、ロボット７２及び機器７６の動作の設定値、カメラの設定値等の差異が取得されている場合も、現場情報として取得された値で、シミュレーション情報の該当の設定値を書き換える。

また、修正部３６は、ロボット７２及び機器７６の動作に関する設定値を修正した場合、設定値の修正に応じて、関連するプログラムの修正を行う。例えば、図５上図に示すように、点Ｐ１と点Ｐ２との間を線形補間で動作するようにロボット７２の動作命令がプログラムされていたとする。この場合において、例えば、実際のＰ１とＰ２との間に、設計当初のシミュレーション情報では想定されていない障害物が存在したとする。これに対して、現場において、ユーザがＰ１とＰ２との間に、障害物を回避するための中間点Ｐ１２を設定値として追加したとする。この場合、修正部３６は、図５下図に示すように、Ｐ１とＰ２との間を円弧補間で動作するようにロボット７２の動作命令であるプログラムを修正してよい。

修正部３６は、プログラムを修正する場合、例えば、Ｗｅｂ言語等では一般的な、プログラムコード生成機能を利用してよい。また、修正部３６は、設定値の修正に応じたプログラムの修正のアルゴリズムを、ニューラルネットワーク等を用いた機械学習により生成しておき、このアルゴリズムを用いてプログラムを修正してもよい。また、修正部３６は、ロボット７２の動作をダイレクトティーチングやモーションキャプチャ等の手法でユーザにより教示した物理モデルに基づいて、ロボット７２の動作に関する設定値及びプログラムを修正してもよい。

これにより、現場での製造ライン９０の変更が、シミュレーション部３２におけるシミュレーション情報に反映される。また、修正部３６は、取得された差異の全てについて、シミュレーション情報を修正する場合に限らず、ユーザにより指定された差異について、シミュレーション情報を修正するようにしてもよい。

特定部３８は、シミュレーション情報の修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、修正部３６による修正により生じる事象を特定する。例えば、図６上図に示すように、シミュレーション情報に、ロボット７２により、作業台９２上のワーク９６を把持し、治具９４に取り付ける動作に関する設定値及びプログラムが含まれているとする。具体的には、作業台９２上の点Ｐ１から、治具９４の位置を示す点Ｐ２までロボット７２を動作させるための設定値及びプログラムである。また、図６下図に示すように、実際には、治具９４を配置できない領域（図７中の斜線部）が存在し、シミュレーション情報と現場情報とで、治具９４の配置位置に位置ずれが生じていることにより、修正部３６により、Ｐ２の設定値が修正されたものとする。この場合、Ｐ１に対するＰ２の距離が遠くなったため、シミュレーション情報が示す通りに、ロボット７２をＰ１からＰ２まで動作させる場合のタクトタイムより、修正後のタクトタイムの方が長くなるという事象が発生する。特定部３８は、後述するようにクラウド側システム１２０へ送信するために、このような修正に応じて生じる事象を特定する。

具体的には、特定部３８は、修正内容又は修正の元となった差異と、その修正により生じる事象とを対応付けた、因果関係ＤＢ４２を参照して、修正部３６による修正内容と、その修正内容に対応する事象との因果関係を特定する。図７に、因果関係ＤＢ４２のデータ構成を概略的に示す。修正内容又は差異は原因であり、生じる事象は結果である。

図７の例では、設計当初のシミュレーション情報で想定しているタクトタイムより、実際のタクトタイムが増加する原因が、ロボット７２の動作距離が長くなる方向（図７では「＋」で表現）の位置ずれが閾値以上であることが規定されている。また、タクトタイムが増加する他の原因として、ロボット７２の動作時間が長くなる方向の速度差が閾値以上であること、ロボットの７２の経路長が長くなる方向の経路長差が閾値以上であることが規定されている。なお、動作距離、動作時間、及び経路長が短くなる方向の差が閾値以上の場合には、タクトタイムが減少するという事象と対応付けられる。また、図７の例では、ワーク９６が異なるという事象が発生する原因として、部材のサイズ差が閾値以上、ハンドの開き幅及び力量差が閾値以上、及びワーク９６の特性差が閾値以上であることが規定されている。ハンドの開き幅及び力量に差異が生じるのは、把持するワーク９６のサイズ、表面の粗さ、重さ等が変わったことによるものであるため、ワーク９６が異なるという事象と対応付けられる。また、ハンドの開き幅及び力量差が閾値以上の場合には、ロボット７２の動作のタクトタイムにも影響するため、タクトタイム増加という事象とも対応付けられている。

また、修正内容又は差異と生じる事象との因果関係は、図７の例に限定されない。例えば、作業台９２や治具９４のサイズ差が閾値以上という差異を、設備が異なるという事象と対応付けてもよい。設備が異なることの他の原因として、シミュレーション情報に含まれない製造ライン９０が増設されている場合、作業台９２や治具９４等の色合い等の特性の差異が閾値以上の場合等を対応付けてもよい。また、上記のワーク９６や設備が異なるという事象や、タクトタイムの増加又は減少という事象に対応付けられた修正内容及び差異を、製造条件が異なるという事象に対応付けてもよい。製造条件とは、例えば、製造方法、操作方法等である。また、部品や完成品の数量差が閾値以上の場合を、製造条件が異なるという事象に対応付けてもよい。

また、特定部３８は、因果関係ＤＢ４２を参照して特定した因果関係をユーザに提示し、内容の修正を受け付けてもよい。

送受信部４０は、後述するクラウド側システム１２０のシミュレーション情報反映装置１０Ｂから送信されたシミュレーション情報及び因果関係ＤＢを受信する。送受信部４０は、受信したシミュレーション情報をシミュレーション部３２へ受け渡し、受信した因果関係ＤＢを、特定部３８で参照可能なように所定の記憶領域に因果関係ＤＢ４２として記憶する。また、送受信部４０は、修正部３６での修正内容、及び特定部３８で特定された因果関係を、クラウド側システム１２０のシミュレーション情報反映装置１０Ｂへ送信する。

次に、クラウド側システム１２０について詳述する。図２に示すように、クラウド側システム１２０は、シミュレーション情報反映装置１０Ｂを含む。シミュレーション情報反映装置１０Ｂは、本発明の外部装置及びクラウド側装置の一例である。また、クラウド側システム１２０は、ＭＥＳ（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）８０と、ＣＡＤ／ＣＡＭ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ）８２とを含む。また、クラウド側システム１２０は、ＳＣＭ（Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）８４と、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）８６とを含む。

シミュレーション情報反映装置１０Ｂのハードウェア構成は、図３に示すシミュレーション情報反映装置１０Ａのハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。なお、シミュレーション情報反映装置１０Ｂとして機能するコンピュータの記憶装置１６には、後述するクラウド側反映処理を実行するためのシミュレーション情報反映プログラムが格納されている。

図８は、シミュレーション情報反映装置１０Ｂの機能構成の例を示すブロック図である。図８に示すように、シミュレーション情報反映装置１０Ｂは、機能構成として、シミュレーション部５２と、修正部５４と、学習部５６と、送受信部５８とを含む。送受信部５８は、本発明の受信部の一例である。また、シミュレーション情報反映装置１０Ｂの所定の記憶領域には、因果関係ＤＢ６０が記憶される。各機能構成は、ＣＰＵ１２が記憶装置１６に記憶されたシミュレーション情報反映プログラムを読み出し、メモリ１４に展開して実行することにより実現される。

シミュレーション部５２は、ＭＥＳ８０、ＣＡＤ／ＣＡＭ８２、ＳＣＭ８４、及びＳＣＡＤＡ８６を利用して、製造ライン９０のシミュレーション情報を生成する。また、シミュレーション部５２は、シミュレーション情報に基づいて、シミュレーションを実行することにより、シミュレーション情報反映装置１０Ｂ上で、製造ライン９０を模擬する。

修正部５４は、シミュレーション情報反映装置１０Ａにおけるシミュレーション情報の修正内容を取得し、取得した修正内容に基づいて、シミュレーション部５２のシミュレーション情報を修正する。修正の方法は、シミュレーション情報反映装置１０Ａの修正部３６と同様である。これにより、クラウド側システム１２０におけるシミュレーション情報にも、現場での調整等による製造ライン９０の変更が反映される。

学習部５６は、シミュレーション情報反映装置１０Ａで特定された、修正内容又は差異と、その修正に応じて生じる事象との因果関係を取得し、取得した因果関係を蓄積する。そして、学習部５６は、蓄積した複数の因果関係を学習することにより、因果関係ＤＢ６０を生成する。具体的には、学習部５６は、複数の因果関係の平均、分散、度数分布等の統計的解析により、因果関係の特徴や傾向を学習する。学習部５６は、推測統計的に、推定や仮説検定によって、標本データ（蓄積した因果関係）から母集団の特徴を推測してもよい。また、学習部５６は、複数の因果関係の各々を学習データとして機械学習を実行することにより、修正内容又は差異から事象を特定するためのモデル、ここでは因果関係ＤＢ６０を生成してもよい。

送受信部５８は、シミュレーション部５２で生成されたシミュレーション情報、及び学習部５６で生成された因果関係ＤＢ６０を、シミュレーション情報反映装置１０Ａへ送信する。また、送受信部５８は、シミュレーション情報反映装置１０Ａから送信された修正内容及び因果関係を受信し、修正内容を修正部５４へ受け渡し、因果関係を学習部５６へ受け渡す。

次に、本実施形態に係るシミュレーション情報反映システム１００の作用について説明する。

図９は、シミュレーション情報反映装置１０Ａとして機能するコンピュータのＣＰＵ１２により実行される現場側反映処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２が記憶装置１６からシミュレーション情報反映プログラムを読み出して、メモリ１４に展開して実行することにより、ＣＰＵ１２がシミュレーション情報反映装置１０Ａの各機能構成として機能し、図９に示す現場側反映処理が実行される。現場側反映処理は、本発明のシミュレーション情報反映方法の一例である。

ステップＳ１０で、送受信部４０が、クラウド側システム１２０のシミュレーション情報反映装置１０Ｂから送信されたシミュレーション情報及び因果関係ＤＢ６０を受信する。送受信部４０は、受信したシミュレーション情報をシミュレーション部３２へ受け渡し、受信した因果関係ＤＢ６０を、特定部３８で参照可能なように所定の記憶領域に因果関係ＤＢ４２として記憶する。

次に、ステップＳ１２で、取得部３４が、現場での製造ライン９０の調整が完了したか否かを判定する。例えば、取得部３４は、ユーザにより調整完了を示すコマンドが入力された場合に、調整が完了したと判定してよい。調整が完了した場合は、ステップＳ１４へ移行し、調整が完了していない場合は、本ステップの判定を繰り返す。

ステップＳ１４では、取得部３４が、センサ７４の出力値、制御装置７０における制御情報、及び入力装置を介してユーザにより入力された情報の少なくとも１つに基づいて、現実の製造ライン９０に含まれる部材の形状、配置、及び動作を示す現場情報を取得する。次のステップＳ１６で、取得部３４が、シミュレーション情報と現場情報との差異を取得する。次に、ステップＳ１８で、修正部３６が、上記ステップＳ１６で取得された差異に基づいて、シミュレーション部３２におけるシミュレーション情報に含まれる設定値及びプログラムを修正する。

次に、ステップＳ２０で、特定部３８が、上記ステップＳ１６で取得された差異が閾値以上か否かを判定する。差異が閾値以上の場合には、ステップＳ２２へ移行し、閾値未満の場合には、ステップＳ２４へ移行する。ステップＳ２２では、特定部３８が、因果関係ＤＢ４２を参照して、上記ステップＳ１６で取得された差異、又は上記ステップＳ１８における修正内容と、修正により生じる事象との因果関係を特定する。

ステップＳ２４では、送受信部４０は、上記ステップＳ１８における修正内容、及び上記ステップＳ２２で特定された因果関係を、クラウド側システム１２０のシミュレーション情報反映装置１０Ｂへ送信し、現場側反映処理は終了する。

図１０は、シミュレーション情報反映装置１０Ｂとして機能するコンピュータのＣＰＵ１２により実行されるクラウド側反映処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２が記憶装置１６からシミュレーション情報反映プログラムを読み出して、メモリ１４に展開して実行することにより、ＣＰＵ１２がシミュレーション情報反映装置１０Ｂの各機能構成として機能し、図１０に示すクラウド側反映処理が実行される。

ステップＳ３０で、送受信部５８が、シミュレーション情報反映装置１０Ａから送信された修正内容及び因果関係を受信し、修正内容を修正部５４へ受け渡し、因果関係を学習部５６へ受け渡す。次に、ステップＳ３２で、修正部５４が、送受信部５８から受け渡された修正内容に基づいて、シミュレーション部５２のシミュレーション情報を修正する。

次に、ステップＳ３４で、学習部５６が、送受信部５８から受け渡された因果関係を蓄積し、蓄積している複数の因果関係を学習することにより、因果関係ＤＢ６０を生成する。次に、ステップＳ３６で、送受信部５８が、上記ステップＳ３４で生成された因果関係ＤＢ６０を、シミュレーション情報反映装置１０Ａへ送信し、クラウド側反映処理は終了する。

以上説明したように、本実施形態に係るシミュレーション情報反映システムでは、現場側システムのシミュレーション情報反映装置が、シミュレーション情報と、現場情報との差異を取得する。シミュレーション情報は、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置で設計された製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬した情報である。現場情報は、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作に関する情報である。現場情報は、現実の製造ラインの状態を検知するセンサの出力値、動作可能な部材の動作を制御する制御装置における制御情報、及びユーザにより入力されたデータの少なくとも１つに基づいて取得される。また、現場側システムのシミュレーション情報反映装置は、取得した差異に基づいて、シミュレーション情報を修正し、修正内容をクラウド側システムのシミュレーション情報反映装置へ送信する。これにより、現場で修正された情報をシミュレーションに反映させることができる。また、現場での修正内容を自動でシミュレーションに反映することができるため、現場での労力やシミュレーションに関する専門知識を要することなく、修正内容をシミュレーションに反映させることができる。また、製造ラインの初期構築や段取り替え時における、シミュレーションへの反映までを含めた製造ラインの立ち上げの時間を短縮することができる。また、現場で絶えず発生する位置ずれの修正や、部材の経年劣化等の変化にも対応して、シミュレーション情報を修正することができる。

また、シミュレーション情報反映装置は、修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、修正内容と修正により生じる事象との因果関係を特定する。現場側システムのシミュレーション情報反映装置で因果関係を特定した場合には、特定した因果関係を、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置へ送信する。一般的には、現場での変更をクラウド側で把握できないため、例えば、設計当初のシミュレーションで想定しているタクトタイムと、現場の実際のタクトタイムとに乖離が生じていても、その原因をクラウド側で把握することができない。そこで、上記のように因果関係をクラウド側システムで特定又は送信することで、例えば、現場で部材の位置ずれを調整したことにより、シミュレーション情報が修正され、タクトタイムが変化した等の事象を、クラウド側で把握することができる。

なお、上記実施形態において、現場側システムのシミュレーション情報反映装置に含まれる特定部を、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置に設けるようにしてもよい。この場合、現場側システムのシミュレーション情報反映装置からクラウド側システムのシミュレーション情報反映装置へ修正内容を送信する。そして、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置において、修正内容と、修正に応じて生じる事象との因果関係を特定すればよい。

また、上記実施形態において、因果関係を特定する処理は必須の処理ではなく、省略可能である。この場合、図９に示す現場側反映処理のステップＳ１０では、シミュレーション情報のみを受信し、ステップＳ２０及びＳ２２の処理を省略するようにすればよい。そして、ステップＳ２４で、修正内容をクラウド側システムのシミュレーション情報反映装置へ送信するようにすればよい。また、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置へ修正内容を送信するか否かを事前に判断した上で、送信するようにしてもよい。例えば、図９に示す現場側反映処理のステップＳ２０で、差異が閾値以上であると判定された場合には、修正内容を送信し、差異が閾値未満の場合には、修正内容を送信することなく、現場側反映処理を終了するようにしてもよい。また、人の介入により、クラウド側システムのシミュレーション情報反映装置における設定値やプログラムの書き換えが必要な修正内容を判断し、書き換えが必要な修正内容のみを送信するようにしてもよい。

また、上記各実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行したシミュレーション情報反映処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、シミュレーション情報反映処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記各実施形態では、シミュレーション情報反映プログラムが記憶装置に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

１０Ａ、１０Ｂ シミュレーション情報反映装置
１２ ＣＰＵ
１４ メモリ
１６ 記憶装置
１８ 入力装置
２０ 出力装置
２２ 記憶媒体読取装置
２４ 通信Ｉ／Ｆ
２６ バス
３２、５２ シミュレーション部
３４ 取得部
３６、５４ 修正部
３８ 特定部
４０、５８ 送受信部
４２、６０ 因果関係ＤＢ
５６ 学習部
７０ 制御装置
７２ ロボット
７４ センサ
７６ 機器
９０ 製造ライン
９２ 作業台
９４ 治具
９６ ワーク
１００ シミュレーション情報反映システム
１１０ 現場側システム
１２０ クラウド側システム

Claims (9)

1. 外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部と、
   前記修正部による修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、前記修正部による修正により生じる事象を特定する特定部と、
   前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とを前記外部装置に送信する送信部と、
   を含むシミュレーション情報反映装置。
2. 前記取得部は、前記現実の製造ラインの状態を検知するセンサの出力値、及び動作可能な前記部材の動作を制御する制御装置における制御情報の少なくとも１つに基づいて、前記現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を取得する請求項１に記載のシミュレーション情報反映装置。
3. 前記修正部は、前記差異の種別に応じて、前記シミュレーション情報に含まれる前記部材に関する設定値、及び動作可能な前記部材を動作させるためのプログラムの少なくとも一方を修正する請求項１又は請求項２に記載のシミュレーション情報反映装置。
4. 前記修正部は、ユーザにより修正を行うと判定された前記差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する請求項１～請求項３のいずれか１項に記載のシミュレーション情報反映装置。
5. 前記特定部は、前記修正内容のうち、閾値以上の差異に基づいて前記シミュレーション情報を修正した修正内容について、前記事象を特定する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載のシミュレーション情報反映装置。
6. 前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とに基づいて、前記因果関係を学習する学習部をさらに含む請求項１～請求項５のいずれか１項に記載のシミュレーション情報反映装置。
7. 取得部が、外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得し、
   修正部が、前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正し、
   特定部が、前記修正部による修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、前記修正部による修正により生じる事象を特定し、
   送信部が、前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とを前記外部装置に送信する
   シミュレーション情報反映方法。
8. コンピュータを、
   外部装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部、
   前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部、
   前記修正部による修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、前記修正部による修正により生じる事象を特定する特定部、及び、
   前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とを前記外部装置に送信する送信部
   として機能させるためのシミュレーション情報反映プログラム。
9. クラウド側装置と現場側装置とを含むシミュレーション情報反映システムであって、
   前記現場側装置は、
   前記クラウド側装置で設計された、製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作を模擬したシミュレーション情報と、現実の製造ラインに含まれる部材の形状、配置、及び動作との差異を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された差異に基づいて、前記シミュレーション情報を修正する修正部と、
   前記修正部による修正内容と、修正により生じる事象との予め定めた因果関係に基づいて、前記修正部による修正により生じる事象を特定する特定部と、
   前記修正部による修正内容と、前記特定部により特定された事象とを前記クラウド側装置に送信する送信部と、
   を含み、
   前記クラウド側装置は、
   前記現場側装置から送信された前記修正内容及び前記事象を受信する受信部と、
   設計した前記シミュレーション情報を、前記修正内容に基づいて修正する修正部と、
   前記受信部により受信した前記修正内容と前記事象とに基づいて、前記因果関係を学習する学習部と、
   を含む
   シミュレーション情報反映システム。