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JP2020177547A - Work support system - Google Patents

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JP2020177547A
JP2020177547A JP2019080665A JP2019080665A JP2020177547A JP 2020177547 A JP2020177547 A JP 2020177547A JP 2019080665 A JP2019080665 A JP 2019080665A JP 2019080665 A JP2019080665 A JP 2019080665A JP 2020177547 A JP2020177547 A JP 2020177547A
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隼樹 酒井
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Takayuki Azuma
孝幸 東
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雄二 佐々木
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Masaru Kojima
大 小島
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Hiroshi Watanabe
浩史 渡邉
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Abstract

To provide a work support system capable of providing information such as know-how stored in a database with excellent convenience and easy understanding.SOLUTION: A work support system 100 includes: a database 120 for storing knowledge data 121 representing know-how related to work and sense data 122 representing sense perceptible in relation to the knowledge data 121 in a searchable and renewable fashion; a controller 111 for executing a drive analysis function 130 that is an analysis function for setting search conditions based on input information, and searching knowledge data and sensory data stored in the database 120 to derive a solution for input information and a resolution analysis function 140; and an output unit 114 for outputting a solution obtained by executing the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 by the controller 111 as output information. Input information is first information described in a predetermined format including characters, numerals and symbols and output information is second information that expresses senses.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、作業支援システムに関する。 The present invention relates to a work support system.

従来から、例えば、特開平4−122524号公報に開示された加工条件自動検索制御方式(以下、単に「従来の制御方式」と称呼する。)が知られている。この従来の制御方式は、加工条件データ及びプロダクションルールを含む知識データを、放電加工機を制御する数値制御装置内に格納している。そして、知識データ及びオペレータが設定した設定条件に従って、推論エンジンによって複数の放電加工条件を求めるようになっている。 Conventionally, for example, a processing condition automatic search control method (hereinafter, simply referred to as “conventional control method”) disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-122524 is known. In this conventional control method, knowledge data including machining condition data and production rules are stored in a numerical control device that controls an electric discharge machine. Then, a plurality of electric discharge machining conditions are obtained by the inference engine according to the knowledge data and the setting conditions set by the operator.

又、従来から、例えば、特開2018−147351号公報に開示された知識モデル構築システム及び知識モデル構築方法(以下、単に「従来のシステム等」と称呼する。)も知られている。この従来のシステム等は、当該分野の技術情報の用語を知識モデル上の因子として抽出する因子抽出手段と、抽出される因子の関係性を抽出する関係性抽出手段と、抽出される因子の関係性を定型化して因子の相互関係の情報を生成する相互関係情報生成手段と、抽出される因子の関係性及び生成される因子の相互関係の情報に基づいて因子の相互関係の強さを示す因子間の寄与度を算出する因子間寄与度算出手段と、を備えている。 Further, conventionally, for example, a knowledge model construction system and a knowledge model construction method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2018-147351 (hereinafter, simply referred to as "conventional system and the like") are also known. In this conventional system or the like, a factor extraction means for extracting terms of technical information in the field as a factor on a knowledge model, a relationship extraction means for extracting the relationship between the extracted factors, and a relationship between the extracted factors. The strength of the interrelationship between the factors is shown based on the interrelationship information generation means that stylizes the sex and generates the information on the interrelationship of the factors, and the interrelationship of the extracted factors and the interrelationship of the generated factors. It is provided with an interfactor contribution calculation means for calculating the interfactor contribution.

又、従来のシステムは、抽出される因子、抽出される因子の関係性、抽出される因子の相互関係の情報、及び、算出される因子間の寄与度を所定の形式に従って記述し、知識モデルに格納する知識モデル格納手段を備えている。これにより、従来のシステムは、容易に解釈し得る形態で表現された情報として知識モデルを構築できるようになっている。 In addition, the conventional system describes the extracted factors, the relationships between the extracted factors, the information on the interrelationships between the extracted factors, and the calculated contributions between the factors according to a predetermined format, and is a knowledge model. It has a knowledge model storage means to store in. As a result, the conventional system can construct a knowledge model as information expressed in a form that can be easily interpreted.

特開平4−122524号公報JP-A-4-122524 特開2018−147351号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-147351

ところで、上記従来の制御方式及び従来のシステム等は、文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式の入力情報を入力し、入力情報に基づいてこれまでに得られた知見や知識、経験、考え方等の情報即ちノウハウを蓄積した知識データや知識モデルを探索する。そして、上記従来の制御方式及び従来のシステム等は、探索によって得られたノウハウを文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式の出力情報を提供する。即ち、上記従来の制御方式及び従来のシステム等においては、必要とするノウハウを得るための入力情報を文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式で入力する必要があり、得られたノウハウは文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式で表現される。 By the way, in the above-mentioned conventional control method and the conventional system, input information in a predetermined format using only characters, numerical values and symbols is input, and the knowledge, knowledge and experience obtained so far based on the input information, Search for knowledge data and knowledge models that have accumulated information such as ideas, that is, know-how. Then, the conventional control method, the conventional system, and the like provide output information in a predetermined format using only characters, numerical values, and symbols for the know-how obtained by the search. That is, in the above-mentioned conventional control method and the conventional system, it is necessary to input the input information for obtaining the required know-how in a predetermined format using only characters, numerical values and symbols, and the obtained know-how is It is expressed in a predetermined format using only letters, numbers and symbols.

この場合、作業者が特に所定の分野において知識や経験等が不足している未熟作業者においては、文字、数値及び記号のみを用いて入力情報を構成することが困難な場合があり、その結果、必要とするノウハウが得られない可能性がある。一方、未熟作業者においては、文字、数値及び記号のみを用いてノウハウが提供されても、ノウハウを理解することが困難となる可能性があり、改善する余地がある。 In this case, it may be difficult for an inexperienced worker who lacks knowledge, experience, etc. in a predetermined field to compose input information using only characters, numerical values, and symbols, and as a result. , You may not get the know-how you need. On the other hand, for inexperienced workers, even if the know-how is provided using only letters, numerical values and symbols, it may be difficult to understand the know-how, and there is room for improvement.

本発明は、上記課題を解決するためのなされたものであり、その目的は、データベースに蓄積されたノウハウ等の情報を、利便性に優れ且つ理解し易くして提供可能な作業支援システムを提供することにある。 The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a work support system capable of providing information such as know-how accumulated in a database with excellent convenience and easy understanding. To do.

本発明に係る作業支援システムは、作業に関するノウハウを表す知識データ及び知識データに関連して作業者によって知覚可能な感覚を表す感覚データを探索可能且つ更新可能に記憶するデータベースと、入力情報に基づいて探索条件を設定してデータベースに記憶された知識データ及び感覚データを探索し、入力情報に対する解を導く解析機能を実行する制御部と、制御部による解析機能の実行によって取得された解を出力情報として出力する出力部と、を備え、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された第一情報、及び、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されていて作業に用いられる装置の状態及び感覚のうち少なくとも感覚を表す第二情報のうちの一方が入力情報であり、第一情報及び第二情報のうちの他方が出力情報である。 The work support system according to the present invention is based on a database that can searchably and updately store knowledge data representing work know-how and sensory data representing a sense perceptible by an operator in relation to the knowledge data, and input information. The control unit that sets the search conditions, searches the knowledge data and sensory data stored in the database, and executes the analysis function that derives the solution to the input information, and outputs the solution obtained by executing the analysis function by the control unit. It is provided with an output unit that outputs information, and is used for work because it is described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols, and is described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols. Of the state and sensation of the device, at least one of the second information representing the sensation is the input information, and the other of the first information and the second information is the output information.

これによれば、作業支援システムは、入力情報として文字、数値及び記号を用いた所定の形式の第一情報及び少なくとも作業者によって知覚可能な感覚を表す第二情報のうちの一方を入力することができる。これにより、入力情報として、例えば、装置の作動状態を撮影した映像や装置の音、振動等の感覚を表す第二情報を入力することによって、未熟作業者であっても、適切な第二情報を容易に入力することができ、利便性を高めることができる。又、通常の作業者は、第一情報を入力することによって、例えば、装置の作動状態を撮影した映像や装置の音、振動等を表す各種データを用意する必要がなく、利便性を高めることができる。 According to this, the work support system inputs one of a predetermined form of first information using characters, numerical values and symbols as input information and at least one of second information representing a sensation perceptible by the operator. Can be done. As a result, by inputting, for example, a video of the operating state of the device, a second information representing a sense of sound, vibration, etc. of the device as input information, even an inexperienced worker can obtain appropriate second information. Can be easily entered, and convenience can be enhanced. Further, by inputting the first information, an ordinary worker does not need to prepare, for example, a video of the operating state of the device and various data representing the sound, vibration, etc. of the device, and enhances convenience. Can be done.

一方、作業支援システムは、出力情報として第一情報及び第二情報の他方を出力することができる。これにより、出力情報として第二情報が出力されることによって、未熟作業者であっても、少なくともノウハウに関連する感覚を知覚することができ、例えば、文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式の情報が提供される場合に比べて、ノウハウを容易に理解することができる。又、通常の作業者は、第一情報が出力されることにより、例えば、これまでの経験とノウハウとを比較して作業の改善点等を容易に理解することができる。 On the other hand, the work support system can output the other of the first information and the second information as output information. As a result, by outputting the second information as output information, even an inexperienced worker can perceive at least a sense related to know-how, and for example, a predetermined value using only letters, numerical values and symbols. Know-how can be easily understood compared to when information in the form is provided. Further, by outputting the first information, a normal worker can easily understand, for example, an improvement point of the work by comparing the experience and know-how so far.

本発明の一実施形態に係る作業支援システムのブロック図である。It is a block diagram of the work support system which concerns on one Embodiment of this invention. 切削装置の全体構成を示す平面図である。It is a top view which shows the whole structure of a cutting apparatus. 切削装置の断面図である。It is sectional drawing of the cutting apparatus. 図2及び図3の切削装置に設けられた制御装置のブロック図である。It is a block diagram of the control device provided in the cutting device of FIGS. 2 and 3. データベースに更新可能に記憶される各種情報を説明するための図である。It is a figure for demonstrating various information which is stored updatable in a database. 図1の制御部が参照するテーブルである。This is a table referred to by the control unit of FIG. 図1の制御部が参照するマップである。This is a map referred to by the control unit of FIG. 図1の制御部によって実行される作業支援ツールプログラムのフローチャートである。It is a flowchart of the work support tool program executed by the control part of FIG. 図1の制御部による推奨加工条件の設定を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the setting of recommended machining conditions by the control part of FIG. 図1の制御部によって設定された推奨加工条件説明するための図である。It is a figure for demonstrating the recommended machining condition set by the control part of FIG. 図1の制御部によって生成される回答に含まれる経緯情報及び確信度(優先順位)を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the background information and the degree of certainty (priority) included in the answer generated by the control part of FIG. 図1の制御部によって生成される回答に含まれる対策案を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the measure plan included in the answer generated by the control part of FIG. 図2及び図3の切削装置により良品の工作物が切削加工された場合の映像を説明するための概略図である。It is a schematic diagram for demonstrating the image at the time of cutting a non-defective workpiece by the cutting apparatus of FIG. 2 and FIG. 図1の出力部によって出力される振動を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the vibration output by the output part of FIG. 図2及び図3の切削装置により不良品の工作物が切削加工された場合の映像を説明するための概略図である。It is a schematic diagram for demonstrating the image at the time of cutting a defective workpiece by the cutting apparatus of FIG. 2 and FIG.

(1.作業支援システム100の構成)
以下、作業支援システム100について図面を参照しながら説明する。一実施形態における作業支援システム100は、生産設備である工作機械(例えば、後述する切削装置200等)を操作する作業者による工作機械を用いた作業である機械加工(生産方法)を支援するものである。特に、作業支援システム100は、工作機械の操作の経験が浅い未熟作業者に対して、工作機械を用いた機械加工(切削加工等)の経験が豊富な熟練作業者の知見(知識)や経験に基づいた機械加工に関するノウハウ及びノウハウに関連して未熟作業者が知覚可能な感覚を提供する。これにより、作業支援システム100は、未熟作業者による工作機械を用いた機械加工を支援することができると共に、未熟作業者に対する教育作業を支援することができる。
(1. Configuration of work support system 100)
Hereinafter, the work support system 100 will be described with reference to the drawings. The work support system 100 in one embodiment supports machining (production method), which is work using a machine tool by a worker who operates a machine tool (for example, a cutting device 200 described later) which is a production facility. Is. In particular, the work support system 100 provides the knowledge (knowledge) and experience of skilled workers who have abundant experience in machining (cutting, etc.) using machine tools for inexperienced workers who have little experience in operating machine tools. Provides a perceptible sensation for inexperienced workers in relation to know-how and know-how regarding machining based on. As a result, the work support system 100 can support machining by an inexperienced worker using a machine tool, and can also support an educational work for an inexperienced worker.

作業支援システム100は、図1に示すように、パーソナルコンピュータ110と、機械加工において生じた課題(問題)の要因を突き詰めるためのデータベースとしてのデータベース120と、を備えている。又、作業支援システム100は、パーソナルコンピュータ110によって実行される第一解析機能としての駆動解析機能130と、パーソナルコンピュータ110によって実行される第二解析機能としての解決解析機能140と、を備えている。ここで、解析機能は、例えば、目的とする結果を得るために、複数の変数を含む数式において解析により最適な変数の値を求める機能であるソルバ等を用いることができる。 As shown in FIG. 1, the work support system 100 includes a personal computer 110 and a database 120 as a database for investigating the factors of problems (problems) that have occurred in machining. Further, the work support system 100 includes a drive analysis function 130 as a first analysis function executed by the personal computer 110 and a solution analysis function 140 as a second analysis function executed by the personal computer 110. .. Here, as the analysis function, for example, a solver or the like, which is a function for obtaining the optimum value of a variable by analysis in a mathematical formula including a plurality of variables, can be used in order to obtain a desired result.

パーソナルコンピュータ110は、図1に示すように、CPU、ROM、RAM等を主要構成部品とする制御部111を備えており、制御部111が作業支援システム100の作動を統括的に制御する。このため、制御部111には、入力部112、記憶部113、出力部114、インターフェース115及びデータベース更新部116が通信可能に接続されている。 As shown in FIG. 1, the personal computer 110 includes a control unit 111 whose main components are a CPU, ROM, RAM, and the like, and the control unit 111 comprehensively controls the operation of the work support system 100. Therefore, the input unit 112, the storage unit 113, the output unit 114, the interface 115, and the database update unit 116 are communicably connected to the control unit 111.

質問入力部としての入力部112は、キーボードやマイク、或いは、静止画や動画等の映像を入力するためのインターフェースを有しており、主として、未熟作業者によって操作されて生産方法(例えば、機械加工方法であって切削加工方法等)及び生産設備である工作機械(切削装置200等)に関する質問を入力する。記憶部113は、後述する作業支援ツールプログラムを含む各種プログラム及び作業支援ツールプログラムの実行によって取得される各種データ(例えば、後述するように推奨される推奨加工条件等)を記憶している。又、記憶部113は、駆動解析機能130と解決解析機能140とをファイルとして記憶しており、制御部111に駆動解析機能130と解決解析機能140とを実行可能なファイルとして出力する。 The input unit 112 as a question input unit has a keyboard, a microphone, or an interface for inputting images such as still images and moving images, and is mainly operated by an inexperienced worker to produce a production method (for example, a machine tool). Enter questions about the machining method (cutting method, etc.) and the machine tool (cutting device 200, etc.) that is the production equipment. The storage unit 113 stores various programs including the work support tool program described later and various data acquired by executing the work support tool program (for example, recommended machining conditions recommended as described later). Further, the storage unit 113 stores the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 as a file, and outputs the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to the control unit 111 as an executable file.

出力部114は、作業支援ツールプログラムの実行により得られた後述する回答を含む処理内容を未熟作業者に出力する。出力部114としては、文字、静止画及び動画等の映像を表示するモニタ装置、音を発生するスピーカ装置、機械加工時に発生する振動を再現する振動装置、機械加工時に発生する熱を再現する加熱装置、及び、機械加工時に発生する匂い(例えば、焼けたオイル臭等)を発生する臭気発生装置から適宜選択される。本実施形態において、出力部114は、文字、静止画及び動画等の映像を表示するように机上に設置された表示器114aと、機械加工時(作業時)に発生する振動を再現する振動器114b(図14を参照)と、から構成されている。 The output unit 114 outputs the processing content including the answer to be described later obtained by executing the work support tool program to an inexperienced worker. The output unit 114 includes a monitor device that displays images such as characters, still images, and moving images, a speaker device that generates sound, a vibration device that reproduces vibration generated during machining, and heating that reproduces heat generated during machining. It is appropriately selected from an apparatus and an odor generator that generates an odor generated during machining (for example, a burnt oil odor). In the present embodiment, the output unit 114 is a display 114a installed on a desk so as to display images such as characters, still images, and moving images, and a vibration device that reproduces vibration generated during machining (during work). It is composed of 114b (see FIG. 14).

尚、振動器114bは、後述する振動データに基づいてスピーカ装置としても作動することができる。又、振動器114bは、図14に示すような箱状に限らず、例えば、未熟作業者が装着する手袋としても良い。更に、振動器114bは、未熟作業者が接触することが可能であるため、振動を発生させることに加えて触覚として未熟作業者に知覚される熱を発生するように構成することも可能である。 The vibrator 114b can also operate as a speaker device based on the vibration data described later. Further, the vibrator 114b is not limited to the box shape as shown in FIG. 14, and may be, for example, a glove worn by an inexperienced worker. Further, since the vibrator 114b can be contacted by an inexperienced worker, it can be configured to generate heat perceived by the inexperienced worker as a tactile sensation in addition to generating vibration. ..

取得部としてのインターフェース115は、工作機械(切削装置200等)と通信可能に接続されて種々の情報を取得する。更新部としてのデータベース更新部116は、データベース120に蓄積された各種情報即ち後述する知識データ及び感覚データを更新する。 The interface 115 as an acquisition unit is communicably connected to a machine tool (cutting device 200, etc.) to acquire various information. The database update unit 116 as an update unit updates various information stored in the database 120, that is, knowledge data and sensory data described later.

データベース120は、パーソナルコンピュータ110(具体的には、制御部111及びデータベース更新部116)と通信可能に接続されている。データベース120は、熟練作業者が有する知見(知識)や経験に基づいて機械加工(切削加工等)に関する各種情報、即ち、ノウハウを表す知識データ121を、所定記憶位置に更新可能に蓄積して記憶している。 The database 120 is communicably connected to the personal computer 110 (specifically, the control unit 111 and the database update unit 116). The database 120 stores various information related to machining (cutting, etc.) based on the knowledge (knowledge) and experience possessed by skilled workers, that is, knowledge data 121 representing know-how, which can be updated and stored in a predetermined storage position. doing.

又、データベース120は、ノウハウである知識データに関連して未熟作業者が知覚し得る感覚である視覚、聴覚、触覚、臭覚等を再現するための電子データである感覚データ122を、所定記憶位置に更新可能に蓄積して記憶している。感覚データは、例えば、視覚として知覚される静止画及び動画等の映像を表す電子データ、触覚や聴覚として知覚される振動や熱又は音を表す電子データ、臭覚として知覚される臭いを表す電子データ等である。本実施形態においては、データベース120は、出力部114の表示器114aに表示される静止画及び動画を表す電子データとしての映像データ、及び、振動器114bによって再現される振動を表す電子データとしての波形データを感覚データ122として記憶している場合を説明する。 Further, the database 120 stores the sensory data 122, which is electronic data for reproducing the visual, auditory, tactile, and odor senses that can be perceived by an inexperienced worker in relation to the knowledge data which is the know-how, at a predetermined storage position. It is stored and stored up to date. The sensory data is, for example, electronic data representing images such as still images and moving images perceived as vision, electronic data representing vibration, heat or sound perceived as tactile or auditory sense, and electronic data representing odor perceived as odor. And so on. In the present embodiment, the database 120 is used as video data as electronic data representing still images and moving images displayed on the display 114a of the output unit 114, and electronic data representing vibration reproduced by the vibrator 114b. The case where the waveform data is stored as the sensory data 122 will be described.

尚、データベース120は、パーソナルコンピュータ110と接続されると共に、図示しないネットワーク回線を介して他のパーソナルコンピュータと接続されていても良い。この場合には、熟練作業者は、パーソナルコンピュータ110の入力部112又は他のパーソナルコンピュータのキーボード等を用いて、知識データ121及び感覚データ122をデータベース120に入力することができる。 The database 120 may be connected to the personal computer 110 and may be connected to another personal computer via a network line (not shown). In this case, a skilled worker can input the knowledge data 121 and the sensory data 122 into the database 120 by using the input unit 112 of the personal computer 110 or the keyboard of another personal computer.

第一解析機能としての駆動解析機能130は、制御部111により実行される機能ファイルである。駆動解析機能130は、データベース120に記憶されて蓄積された機械加工(切削加工等)に関する知識データ121を探索し、後述する探索過程及び探索経路を第一解として導くものである。尚、以下の説明において、「探索過程」及び「探索経路」を合わせて「経緯情報」と称呼する場合がある。又、駆動解析機能130は、データベース120に記憶されて蓄積されていて、経路情報が導かれた知識データ121に関連する感覚データ122を探索する。 The drive analysis function 130 as the first analysis function is a function file executed by the control unit 111. The drive analysis function 130 searches for knowledge data 121 related to machining (cutting, etc.) stored and accumulated in the database 120, and guides the search process and search path described later as the first solution. In the following description, the "search process" and the "search route" may be collectively referred to as "background information". Further, the drive analysis function 130 searches the sensory data 122 related to the knowledge data 121 to which the route information is derived, which is stored and stored in the database 120.

第二解析機能としての解決解析機能140は、制御部111により実行される機能ファイルである。解決解析機能140は、入力情報として未熟作業者によって入力された質問等に基づき探索条件を生成して駆動解析機能130に出力する。又、解決解析機能140は、駆動解析機能130から得られた経緯情報に基づき、未熟作業者によって入力された質問等に対する出力情報としての回答を第二解として出力部114から出力させるものである。 The solution analysis function 140 as the second analysis function is a function file executed by the control unit 111. The solution analysis function 140 generates a search condition based on a question or the like input by an inexperienced worker as input information and outputs the search condition to the drive analysis function 130. Further, the solution analysis function 140 outputs an answer as output information to a question or the like input by an inexperienced worker as a second solution from the output unit 114 based on the background information obtained from the drive analysis function 130. ..

(2.切削装置200の構成)
切削装置200は、図2に示すように、旋盤である。切削装置200は、工作物保持装置210と、工作物送り装置220と、工具保持装置230と、工具としてのバイト240と、を備えている。
(2. Configuration of cutting device 200)
The cutting device 200 is a lathe as shown in FIG. The cutting device 200 includes a workpiece holding device 210, a workpiece feeding device 220, a tool holding device 230, and a bite 240 as a tool.

工作物保持装置210は、生産対象物である工作物W(例えば、単純な円柱等)を回転可能に保持する。工作物保持装置210は、主軸台211と、心押台212と、を備えている。主軸台211は、ハウジングとしての主軸台本体213と、主軸台本体213に回転可能に支持されて工作物Wの軸方向における一端側(図2において紙面右側)を回転可能に支持する回転主軸214と、回転主軸214を回転させるための駆動力を付与する回転主軸モータ215(図4を参照)と、を備えている。心押台212は、ハウジングとしての心押台本体216と、工作物Wの軸方向における他端側(図2において紙面左側)を回転可能に支持する心押センタ217と、を備える。 The work holding device 210 rotatably holds the work W (for example, a simple cylinder or the like) which is a production object. The geographic feature holding device 210 includes a headstock 211 and a tailstock 212. The headstock 211 is a rotary spindle 214 that is rotatably supported by the headstock main body 213 as a housing and the headstock main body 213 and rotatably supports one end side (right side of the paper surface in FIG. 2) of the workpiece W in the axial direction. And a rotary spindle motor 215 (see FIG. 4) that applies a driving force for rotating the rotary spindle 214. The tailstock 212 includes a tailstock main body 216 as a housing and a tailstock center 217 that rotatably supports the other end side (left side of the paper surface in FIG. 2) of the workpiece W in the axial direction.

工作物保持装置210は、工作物Wの回転軸線AwをX軸方向と平行に向けた状態で、回転軸線Awの方向における両端を回転主軸214と心押センタ217とによって支持する。そして、工作物Wは、回転主軸モータ215が駆動することにより、回転軸線Awの周りに回転する。 The work holding device 210 supports both ends of the work W in the direction of the rotation axis Aw by the rotation spindle 214 and the tailstock center 217 in a state where the rotation axis Aw of the work W is oriented parallel to the X-axis direction. Then, the workpiece W rotates around the rotation axis Aw by being driven by the rotation spindle motor 215.

工作物送り装置220は、工作物Wを所定方向であるX軸方向へ送る。工作物送り装置220は、送り台221と、X軸駆動装置222(図4を参照)と、を備えている。尚、図2及び図3においては、X軸駆動装置222の図示が省略されている。送り台221は、ベッド201の上面をX軸方向へ移動可能に設けられる。具体的に、ベッド201の上面には、図3に示すように、X軸方向に延びる一対のX軸ガイドレール223が設けられ、送り台221は、X軸ガイドレール223に案内されながらX軸方向へ移動可能に設置される。X軸駆動装置222は、ベッド201に対して送り台221をX軸方向(即ち、工作物Wの回転軸線Aw方向)に送るねじ送り装置である。 The work feed device 220 feeds the work W in the X-axis direction, which is a predetermined direction. The geographic feature feeding device 220 includes a feeding table 221 and an X-axis driving device 222 (see FIG. 4). In addition, in FIGS. 2 and 3, the illustration of the X-axis drive device 222 is omitted. The feeder 221 is provided so that the upper surface of the bed 201 can be moved in the X-axis direction. Specifically, as shown in FIG. 3, a pair of X-axis guide rails 223 extending in the X-axis direction are provided on the upper surface of the bed 201, and the feed base 221 is guided by the X-axis guide rail 223 and has an X-axis. It is installed so that it can move in the direction. The X-axis drive device 222 is a screw feed device that feeds the feed base 221 to the bed 201 in the X-axis direction (that is, in the direction of the rotation axis Aw of the workpiece W).

送り台221の上面には、主軸台211及び心押台212が設置される。従って、主軸台211及び心押台212に支持された工作物Wは、X軸駆動装置222を駆動して送り台221をX軸方向に移動させることにより、工作物Wの回転軸線Awの方向に送られる。 A headstock 211 and a tailstock 212 are installed on the upper surface of the feed base 221. Therefore, the work piece W supported by the headstock 211 and the tailstock 212 drives the X-axis drive device 222 to move the feed base 221 in the X-axis direction, thereby moving the work piece W in the direction of the rotation axis Aw of the work piece W. Will be sent to.

工具保持装置230は、工具としてのバイト240を回転不能に保持する。工具保持装置230は、コラム231と、工具変位装置としてのZ軸駆動装置232(図4を参照)と、サドル233と、ホルダ234と、を備えている。尚、図2及び図3においては、Z軸駆動装置232の図示が省略されている。 The tool holding device 230 holds the bite 240 as a tool in a non-rotatable manner. The tool holding device 230 includes a column 231 and a Z-axis driving device 232 (see FIG. 4) as a tool displacement device, a saddle 233, and a holder 234. Note that in FIGS. 2 and 3, the Z-axis drive device 232 is not shown.

コラム231は、ベッド201の上面をZ軸方向に移動可能となるように設けられている。具体的に、ベッド201の上面にはZ軸方向に延びる一対のZ軸ガイドレール235が設けられており、コラム231はZ軸ガイドレール235に案内されながらZ軸方向に移動可能に設置される。Z軸駆動装置232は、ベッド201に対してコラム231をZ軸方向に送るねじ送り装置である。 The column 231 is provided so that the upper surface of the bed 201 can be moved in the Z-axis direction. Specifically, a pair of Z-axis guide rails 235 extending in the Z-axis direction are provided on the upper surface of the bed 201, and the column 231 is installed so as to be movable in the Z-axis direction while being guided by the Z-axis guide rail 235. .. The Z-axis drive device 232 is a screw feed device that feeds the column 231 to the bed 201 in the Z-axis direction.

ホルダ234は、サドル233に対して固定されており、バイト240を着脱可能に保持する。これにより、ホルダ234に保持されたバイト240は、コラム231及びサドル233の移動に伴い、ベッド201に対してZ軸方向(送り方向であるX軸方向に直交する方向)に平行移動する。 The holder 234 is fixed to the saddle 233 and holds the bite 240 detachably. As a result, the bite 240 held in the holder 234 moves in parallel with the bed 201 in the Z-axis direction (direction orthogonal to the X-axis direction, which is the feed direction) as the column 231 and the saddle 233 move.

又、切削装置200は、図4に示すように、制御装置250を備えている。制御装置250は、工作物回転制御部251と、送り制御部252と、変位制御部253と、加工条件入力部254と、を含んで構成されている。工作物回転制御部251は、回転主軸モータ215の駆動制御を行い、回転主軸214と心押センタ217とによって支持された工作物Wを回転させる。 Further, the cutting device 200 includes a control device 250 as shown in FIG. The control device 250 includes a workpiece rotation control unit 251, a feed control unit 252, a displacement control unit 253, and a machining condition input unit 254. The work piece rotation control unit 251 controls the drive of the rotation spindle motor 215 to rotate the work piece W supported by the rotation spindle 214 and the tailstock center 217.

送り制御部252は、X軸駆動装置222の駆動制御を行い、送り台221をX軸方向に移動させることにより、工作物保持装置210に保持された工作物WをX軸方向に送る。変位制御部253は、Z軸駆動装置232の駆動制御を行い、工具保持装置230に装着されたバイト240をZ軸方向に平行移動させる。 The feed control unit 252 controls the drive of the X-axis drive device 222 and moves the feed base 221 in the X-axis direction to feed the workpiece W held by the workpiece holding device 210 in the X-axis direction. The displacement control unit 253 controls the drive of the Z-axis drive device 232 and translates the bite 240 mounted on the tool holding device 230 in the Z-axis direction.

加工条件入力部254は、作業者によって操作されるものであり、作業者が生産対象物である工作物Wを切削加工する際の加工条件を入力する。具体的に、加工条件入力部254は、バイト240(即ち、ホルダ234)のZ軸方向への変位量やバイト240に対する工作物WのX軸方向への相対的な送り速度、切削速度、切込量、工作物Wの材質等を含む切削加工に関する各種加工条件が入力される。加工条件入力部254は、工作物回転制御部251、送り制御部252及び変位制御部253と接続され、作業者によって入力された加工条件を工作物回転制御部251、送り制御部252及び変位制御部253に出力する。 The machining condition input unit 254 is operated by the worker, and the worker inputs the machining conditions when cutting the workpiece W which is the production target. Specifically, the machining condition input unit 254 uses the displacement amount of the cutting tool 240 (that is, the holder 234) in the Z-axis direction, the feeding speed of the workpiece W relative to the cutting tool 240 in the X-axis direction, the cutting speed, and cutting. Various machining conditions related to cutting including the loading amount and the material of the workpiece W are input. The machining condition input unit 254 is connected to the work rotation control unit 251, the feed control unit 252, and the displacement control unit 253, and the machining conditions input by the operator can be input to the work rotation control unit 251, the feed control unit 252, and the displacement control. Output to unit 253.

(3.データベース120に蓄積(登録)される知識データ121及び感覚データ122)
次に、データベース120に蓄積される生産方法であって機械加工方法(切削加工方法等)及び工作機械(切削装置200)に関するノウハウである知識データ121を具体的に例示しておく。ここで、以下に説明する知識データ121は、機械加工における問題を生じさせる複数の要因(要因要素)と、問題及び要因の粒度と、問題と要因との間の接続(関連性)及び要因と要因との間の接続(関連性)と、を言う。尚、「粒度」とは、例えば、単に「1〜5」のような段階的数値や「大中小」のような文字によるランク付け、或いは、「大中小」や数値表記によって表されるレンジである。
(3. Knowledge data 121 and sensory data 122 stored (registered) in the database 120)
Next, knowledge data 121, which is a production method accumulated in the database 120 and is know-how regarding a machining method (cutting method, etc.) and a machine tool (cutting device 200), will be specifically exemplified. Here, the knowledge data 121 described below includes a plurality of factors (factor elements) that cause problems in machining, the particle size of the problems and factors, and the connections (relationships) and factors between the problems and the factors. The connection (relevance) between factors. The "granularity" is, for example, simply a stepwise numerical value such as "1 to 5", a ranking by characters such as "large, medium and small", or a range represented by "large, medium and small" or numerical notation. is there.

具体的に、熟練作業者が機械加工、例えば、切削装置200を用いた切削加工において発生した問題として、バイト240の摩耗が大きいことに対応する知識データ121をデータベース120に蓄積(登録)する場合を例示する。熟練作業者は、図5に示すように、先ず「問題」として「工具の摩耗」を入力する。 Specifically, when a skilled worker stores (registers) knowledge data 121 corresponding to a large amount of wear of the bite 240 in the database 120 as a problem that occurs in machining, for example, cutting using a cutting device 200. Is illustrated. As shown in FIG. 5, the skilled worker first inputs "tool wear" as the "problem".

そして、熟練作業者は、「工具の摩耗」を引き起こしていると考えられる要因Aとして「切削力」を入力し、要因Bとして「切込量」を入力する。尚、要因については、二つに限られることはなく、三つ以上の要因として、例えば、「切削熱」や「化学摩耗」、「切削速度」、「送り量」、「工具材質」等を入力可能であることは言うまでもない。 Then, the skilled worker inputs "cutting force" as a factor A considered to cause "wear of the tool", and inputs "cutting amount" as a factor B. The factors are not limited to two, and three or more factors include, for example, "cutting heat", "chemical wear", "cutting speed", "feed amount", "tool material", etc. Needless to say, it is possible to input.

又、熟練作業者は、図5に示すように、「問題」の「粒度」として、例えば、数値範囲(摩耗量)を入力すると共に、数値範囲(摩耗量)が大きくなるにつれて大きくなるように「1〜5」の数字による段階表記で表される「ランク」や「大中小」の文字により表される「ランク」或いは「レンジ」を入力する。又、熟練作業者は、「要因A」の「粒度」として、例えば、数値範囲(切削力)を入力すると共に、数値範囲(切削力)が小さくなることに対応して「大中小」の文字による段階表記や数値による範囲表記で表される「レンジ」を入力する。 Further, as shown in FIG. 5, a skilled worker inputs, for example, a numerical range (wear amount) as the "particle size" of the "problem", and increases the value as the numerical range (wear amount) increases. Enter the "rank" represented by the numerical notation of "1 to 5" and the "rank" or "range" represented by the letters "large, medium and small". In addition, a skilled worker inputs, for example, a numerical range (cutting force) as the "particle size" of "factor A", and the characters "large, medium, and small" correspond to the decrease in the numerical range (cutting force). Enter the "range" represented by the step notation by and the range notation by numerical value.

又、熟練作業者は、「要因B」の「粒度」として、例えば、数値範囲(切込量)を入力すると共に、数値範囲(切込量)が大きくなるにつれて大きくなるように「1〜4」の数字の段階表記による「ランク」や「大中小」の文字により表される「ランク」或いは「レンジ」を入力する。ここで、「ランク」及び「レンジ」については、例えば、数値を用いて互いに関連付ける(紐付けする)ことが可能である。これにより、熟練作業者が「ランク」又は「レンジ」或いは「ランク」及び「レンジ」の両方を入力する場合、例えば、入力された「ランク」に対応する「レンジ」も入力されたり、逆に、入力された「レンジ」に対応する「ランク」も入力されたりする、即ち、「ランク」と「レンジ」とを連動させることができる。 Further, a skilled worker inputs, for example, a numerical range (cutting amount) as the "particle size" of "factor B", and "1 to 4" so as to increase as the numerical range (cutting amount) increases. Enter the "rank" or "range" represented by the letters "rank" or "large, medium and small" in the stepwise notation of the numbers. Here, the "rank" and the "range" can be related (associated) with each other by using, for example, numerical values. As a result, when a skilled worker inputs both "rank" or "range" or "rank" and "range", for example, "range" corresponding to the input "rank" is also input, and vice versa. , The "rank" corresponding to the input "range" is also input, that is, the "rank" and the "range" can be linked.

更に、熟練作業者は、図5にて矢印にて示すように、「問題」と「要因A」との間の接続(関連性)を入力すると共に、「要因A」と「要因B」との間の接続(関連性)を入力する。
具体的に、熟練作業者は、「切削力」が大きく、且つ、「切込量」が大きい状態で切削加工が行われた場合に、「工具の摩耗」が大きくなるという関連性が存在することを、これまでの経験から知っている。
Further, as shown by the arrow in FIG. 5, the skilled worker inputs the connection (relevance) between the "problem" and the "factor A", and also inputs the "factor A" and the "factor B". Enter the connection (relevance) between.
Specifically, there is a relationship that the skilled worker has a large "tool wear" when the cutting process is performed in a state where the "cutting force" is large and the "cutting amount" is large. I know that from my experience.

従って、熟練作業者は、この経験に基づき、換言すれば、関連性に基づき、図5に示すように、「問題」として「工具の摩耗」が極めて大きい「ランク:5」と「要因A」である「切削力」が大きい「レンジ:大」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因A」である「切削力」の「レンジ:大」と「要因B」である「切込量」が比較的大きい「ランク:2」との接続を入力する。 Therefore, based on this experience, in other words, based on the relevance, the skilled worker has "rank: 5" and "factor A" in which "tool wear" is extremely large as a "problem", as shown in FIG. Enter the connection with "Range: Large", which has a large "cutting force". In addition, a skilled worker inputs a connection between "range: large" of "cutting force" which is "factor A" and "rank: 2" which has a relatively large "cutting amount" which is "factor B". To do.

同様に、熟練作業者は、「問題」である「工具の摩耗」の比較的大きな「ランク:4」及び「ランク:3」と「要因A」である「切削力」の比較的大きな「レンジ:中」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因A」である「切削力」の比較的大きな「レンジ:中」と「要因B」である「切込量」が大きい「ランク:3」との接続を入力する。 Similarly, a skilled worker has a relatively large "rank: 4" and "rank: 3" of "tool wear" which is a "problem" and a relatively large "range" of "cutting force" which is "factor A". : Enter the connection with "Medium". In addition, a skilled worker connects "range: medium", which is "factor A" with a relatively large "cutting force", and "rank: 3", which is a "factor B" with a large "cutting amount". input.

更に、熟練作業者は、「問題」である「工具の摩耗」の比較的小さな「ランク:2」及び「ランク:1」と「要因A」である「切削力」の小さな「レンジ:小」との接続を入力する。加えて、熟練作業者は、「要因A」である「切削力」の「レンジ:小」と「要因B」である「切込量」が極めて大きい「ランク:4」との接続を入力する。このように、熟練作業者は、問題を解決できるように突き詰めた(特定した)複数の要因及びこれらの要因の間の接続(関連性)を、電子データ化(デジタル化)した知識データ121をノウハウとしてデータベース120に記憶(登録)する。 Furthermore, skilled workers have a relatively small "rank: 2" and "rank: 1" of "tool wear" which is a "problem" and a small "range: small" of "cutting force" which is "factor A". Enter the connection with. In addition, the skilled worker inputs the connection between "range: small" of "cutting force" which is "factor A" and "rank: 4" which is extremely large "cutting amount" which is "factor B". .. In this way, the skilled worker digitizes the knowledge data 121, which is the electronic data (digitization) of the plurality of factors (identified) and the connections (relationships) between these factors that have been scrutinized so as to solve the problem. It is stored (registered) in the database 120 as know-how.

又、熟練作業者は、例えば、「問題」である「工具の摩耗」や「振動が大きい」等に関連して加工条件を異ならせた場合の感覚データ122を知識データ121に対応させて(紐付けして)データベース120に記憶(登録)する。感覚データ122は、例えば、切削装置200による加工状態や工作物Wの状態等を撮影した静止画や動画の映像データ、加工状態に応じて変化する切削装置200の音又は振動を表す波形データ、或いは、加工状態に応じて変化する切削油の匂い(オイル焼け等)に対応するサンプルの識別データ等を登録することができる。 Further, the skilled worker makes the sensory data 122 when the machining conditions are different in relation to the "problem" such as "tool wear" and "large vibration" correspond to the knowledge data 121 ( Store (register) in the database 120 (by linking). The sensory data 122 is, for example, video data of a still image or a moving image of a machining state by the cutting device 200, a state of a workpiece W, or a waveform data representing a sound or vibration of the cutting device 200 that changes according to the machining state. Alternatively, it is possible to register sample identification data or the like corresponding to the odor of cutting oil (oil burning, etc.) that changes according to the processing state.

具体的に、感覚データ122としての映像データは、図6に示すように、工作物Wに加工に伴って発生する異常(状態)や切削装置200に加工に伴って発生する異常(加工状態)を撮影して得られる電子データである。この場合、工作物Wにおいては、「加工面の傷」、「むしれ」、「焼け」、「バリ」等を異常の項目として挙げることができる。 Specifically, as shown in FIG. 6, the video data as the sensory data 122 includes an abnormality (state) that occurs in the workpiece W due to machining and an abnormality (state) that occurs in the cutting device 200 due to machining. It is electronic data obtained by photographing. In this case, in the work W, "scratches on the machined surface", "peeling", "burning", "burrs" and the like can be listed as abnormal items.

熟練作業者は、例えば、後述する実解としての「推奨加工条件」によって加工した状態を基準として、それぞれの項目における程度即ち推奨加工条件とのずれを表し類似解になり得る「大」、「中」、「小」をテーブル形式で記述する。そして、熟練作業者は、それぞれの項目における「大」、「中」、「小」に対応する映像データを感覚データ122として記憶(登録)する。又、熟練作業者は、感覚データ122としての波形データも、映像データと同様に、図6に示すそれぞれの項目における程度即ち推奨加工条件とのずれを表し類似解になり得る「大」、「中」、「小」に対応する波形データを感覚データ122として記憶(登録)する。 For example, a skilled worker indicates the degree of each item, that is, the deviation from the recommended machining conditions, based on the state of machining according to the "recommended machining conditions" as the actual solution described later, and can be a similar solution. Describe "medium" and "small" in table format. Then, the skilled worker stores (registers) the video data corresponding to "large", "medium", and "small" in each item as sensory data 122. Further, the skilled worker can obtain a similar solution by indicating the degree of each item shown in FIG. 6, that is, the deviation from the recommended processing conditions, in the waveform data as the sensory data 122 as well as the video data. Waveform data corresponding to "medium" and "small" is stored (registered) as sensory data 122.

尚、一つの知識データ121に対して一つの要因(例えば、切削装置200における「切削速度」又は「切込量」)が関係する感覚データ122については、制御部111は、後述する実解としての推奨加工条件と予測解である対策案との差異を用いて図6に示すテーブルを参照する。これにより、制御部111は、「切削速度」又は「切込量」に基づいて変化する「程度」即ち類似解に対応する感覚データ122を選択する。一方、一つの知識データ121に対して二つ以上の要因(例えば、切削装置200における「切削速度」及び「切込量」)が関係する感覚データ122については、制御部111は、推奨加工条件と予測解である対策案との差異を用いて図7に示すマップを参照する。これにより、制御部111は、「切削速度」及び「切込量」に基づいて複合的に変化する「程度」即ち類似解に対応する感覚データ122を選択する。 Regarding the sensory data 122 in which one factor (for example, "cutting speed" or "cutting amount" in the cutting device 200) is related to one knowledge data 121, the control unit 111 provides an actual solution to be described later. Refer to the table shown in FIG. 6 using the difference between the recommended processing conditions of the above and the countermeasure plan which is the predicted solution. As a result, the control unit 111 selects the sensory data 122 corresponding to the “degree”, that is, the similar solution, which changes based on the “cutting speed” or the “cutting amount”. On the other hand, for the sensory data 122 in which two or more factors (for example, "cutting speed" and "cutting amount" in the cutting device 200) are related to one knowledge data 121, the control unit 111 recommends machining conditions. Refer to the map shown in FIG. 7 using the difference between the above and the countermeasure plan which is the predicted solution. As a result, the control unit 111 selects the “degree”, that is, the sensory data 122 corresponding to the similar solution, which changes in a complex manner based on the “cutting speed” and the “cutting amount”.

(4.作業支援の詳細)
以下、作業支援の一例を説明する。パーソナルコンピュータ110の制御部111(より詳しくは、制御部111を構成するCPU。以下、同じ。)は、図8に示す作業支援ツールプログラムをステップS10にて開始する。そして、制御部111は、続くステップS11にて、機械加工としての切削加工に関連する初期条件を入力する。
(4. Details of work support)
An example of work support will be described below. The control unit 111 of the personal computer 110 (more specifically, the CPU constituting the control unit 111; the same applies hereinafter) starts the work support tool program shown in FIG. 8 in step S10. Then, in the subsequent step S11, the control unit 111 inputs the initial conditions related to the cutting process as the machining process.

初期条件は、入力部112を用いて未熟作業者により入力されるものである。具体的に、初期条件は、図9に示すように、例えば、工作物Wを形成する被削材諸元(被削材熱特性、被削材硬度、被削材伸び)及び工作物Wの加工要件(高品位化、高能率化、工具長寿命化)等、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された第一情報である。 The initial condition is input by an inexperienced worker using the input unit 112. Specifically, as shown in FIG. 9, the initial conditions are, for example, the specifications of the work material (heat characteristics of the work material, hardness of the work material, elongation of the work material) forming the work W and the work W. This is the first information described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols such as machining requirements (high quality, high efficiency, long tool life).

この場合、例えば、被削材諸元としての被削材硬度は、上述した「要因A」及び「要因B」と同様に、「ランク」や「レンジ」を付して、知識データ121としてデータベース120に蓄積(登録)されている。そして、制御部111は、初期条件が入力されるとステップS12に進む。 In this case, for example, the work material hardness as the work material specifications is added to the "rank" and "range" in the same manner as the above-mentioned "factor A" and "factor B", and is stored in the database as knowledge data 121. It is accumulated (registered) in 120. Then, when the initial condition is input, the control unit 111 proceeds to step S12.

再び、図8に戻り、ステップS12においては、制御部111は記憶部113に記憶されている駆動解析機能130及び解決解析機能140を読み込んで実行する。これにより、駆動解析機能130及び解決解析機能140は協働して実解としての推奨加工条件を生成する。具体的に、駆動解析機能130は、前記ステップS11にて入力された初期条件(入力情報)を探索条件としてデータベース120の内部を探索し、第一解として複数の要因を抽出して解決解析機能140に出力する。 Returning to FIG. 8 again, in step S12, the control unit 111 reads and executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 stored in the storage unit 113. As a result, the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 work together to generate recommended machining conditions as an actual solution. Specifically, the drive analysis function 130 searches the inside of the database 120 using the initial condition (input information) input in step S11 as the search condition, extracts a plurality of factors as the first solution, and solves the analysis function. Output to 140.

解決解析機能140は、出力された複数の要因、即ち、熟練作業者によって登録されたノウハウを用いて第二解(実解)としての推奨加工条件を生成する。制御部111は、駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行して推奨加工条件を生成すると、ステップS13に進む。尚、推奨加工条件の生成については、後に詳述する。 The solution analysis function 140 generates recommended machining conditions as a second solution (actual solution) by using a plurality of output factors, that is, know-how registered by a skilled worker. When the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to generate recommended machining conditions, the process proceeds to step S13. The generation of recommended processing conditions will be described in detail later.

ステップS13においては、制御部111は、前記ステップS12にて生成した推奨加工条件を出力する。具体的に、制御部111は、取得した推奨加工条件を出力部114に出力する。これにより、出力部114を構成する表示器114aは、図10に示すように、出力された推奨加工条件を文字及び数字により表示し、未熟作業者に対して推奨加工条件を教示する。ここで、制御部111は、生成して教示した推奨加工条件を実解として記憶部113に記憶する。 In step S13, the control unit 111 outputs the recommended machining conditions generated in step S12. Specifically, the control unit 111 outputs the acquired recommended machining conditions to the output unit 114. As a result, the display 114a constituting the output unit 114 displays the output recommended machining conditions in characters and numbers as shown in FIG. 10, and teaches the recommended machining conditions to the inexperienced worker. Here, the control unit 111 stores the recommended machining conditions generated and taught in the storage unit 113 as an actual solution.

未熟作業者は、出力部114の表示器114aに表示された推奨加工条件を、切削装置200の制御装置250を構成する加工条件入力部254に入力する。これにより、切削装置200においては、制御装置250が、加工条件入力部254に入力された推奨加工条件に基づいて、回転主軸モータ215、X軸駆動装置222及びZ軸駆動装置232を作動させて、工作物Wを切削加工する。 An inexperienced worker inputs the recommended machining conditions displayed on the display 114a of the output section 114 to the machining condition input section 254 constituting the control device 250 of the cutting device 200. As a result, in the cutting device 200, the control device 250 operates the rotary spindle motor 215, the X-axis drive device 222, and the Z-axis drive device 232 based on the recommended machining conditions input to the machining condition input unit 254. , The workpiece W is machined.

ところで、本実施形態においては、推奨加工条件は、データベース120に記憶された知識データ121、即ち、熟練作業者によって入力されたノウハウに基づいて生成されて教示される。この場合、未熟作業者は、自身が入力した「被削材諸元」と「加工要件」とを実現するために、どのように推奨加工条件が設定されたのかについて確認することができる。具体的には、未熟作業者は、データベース120に記憶されている複数の要因とこれらの要因の間の関連性、即ち、探索過程と探索経路とを確認することができる。 By the way, in the present embodiment, the recommended machining conditions are generated and taught based on the knowledge data 121 stored in the database 120, that is, the know-how input by the skilled worker. In this case, the inexperienced worker can confirm how the recommended machining conditions are set in order to realize the "work material specifications" and "machining requirements" that he / she has entered. Specifically, the inexperienced worker can confirm the relationship between the plurality of factors stored in the database 120 and these factors, that is, the search process and the search route.

具体的に説明すると、図9にて太実線により囲んで示すように、未熟作業者が初期条件として入力した「被削材諸元」のうちの「被削材硬度」を選択し、推奨加工条件のうちの「回転送り」を選択すると、「被削材硬度」と「回転送り」とを結びつける要因(探索過程)と要因間の関連性(探索経路)が教示される。尚、図11においては、探索過程を太破線により囲んで示し、探索経路を太実線により示す。 Specifically, as shown by being surrounded by a thick solid line in FIG. 9, "work material hardness" is selected from the "work material specifications" input by an inexperienced worker as an initial condition, and recommended processing is performed. When "Rotary feed" is selected from the conditions, the factors (search process) that connect "work material hardness" and "rotary feed" and the relationship between the factors (search path) are taught. In FIG. 11, the search process is shown by a thick broken line, and the search path is shown by a thick solid line.

このように、作業支援システム100においては、駆動解析機能130が探索した探索過程及び探索過程(要因)間の探索経路(関連性)を提示することができる。これにより、未熟作業者は、「被削材硬度」が大の場合になぜ「回転送り」を小さくする必要があるかということを容易に理解することができる。 In this way, in the work support system 100, it is possible to present the search process (relationship) between the search process and the search process (factor) searched by the drive analysis function 130. This makes it possible for an inexperienced worker to easily understand why the "rotational feed" needs to be reduced when the "work material hardness" is large.

即ち、図9に示すように、入力因子が「被削材硬度」の場合は、「工具要求性能」のうちの「要求工具刃先強度」を確保する必要がある。そして、この「要求工具刃先強度」を確保するためには、切削加工時において「工具諸元」のうちの「バイトすくい角」、「バイト逃げ角」及び「バイトR」が適切に維持される必要がある。このため、これらの「工具諸元」を維持するためには、「回転送り」を小さくする必要があるという出力因子即ち加工条件が得られることを未熟作業者は理解することができる。 That is, as shown in FIG. 9, when the input factor is "work material hardness", it is necessary to secure "required tool cutting edge strength" in "tool required performance". Then, in order to secure this "required tool cutting edge strength", the "bite rake angle", "bite clearance angle" and "bite R" of the "tool specifications" are appropriately maintained at the time of cutting. There is a need. Therefore, inexperienced workers can understand that an output factor, that is, a machining condition, that it is necessary to reduce the "rotational feed" in order to maintain these "tool specifications" can be obtained.

又、図9に示すように、入力因子である「高品位化」を実現する場合は、「工具要求性能」のうちの「要求推定面粗さ」を確保する必要がある。そして、この「要求推定面粗さ」を確保するためには、切削加工時において「工具諸元」のうちの「バイトR」が適切に維持される必要がある。 Further, as shown in FIG. 9, in order to realize "high quality" which is an input factor, it is necessary to secure "required estimated surface roughness" in "tool required performance". Then, in order to secure this "required estimated surface roughness", it is necessary to appropriately maintain the "bite R" of the "tool specifications" at the time of cutting.

このため、「バイトR」を維持するためには、「回転送り」を小さくする必要があるという出力因子即ち加工条件が得られることを未熟作業者は理解することができる。尚、「高品位化」を実現する場合には、直接的に、加工条件として「回転送り」を小さくする必要があることも、未熟作業者は理解することができる。 Therefore, an inexperienced worker can understand that an output factor, that is, a machining condition, that it is necessary to reduce the "rotational feed" in order to maintain the "bite R" can be obtained. In addition, inexperienced workers can also understand that it is necessary to directly reduce the "rotational feed" as a processing condition in order to realize "high quality".

このように、作業支援システム100においては、入力因子と出力因子との間における経路過程である複数の要因とこれら複数の要因の繋がり(関連性)である経路探索を提示(所謂、見える化)することができる。これにより、未熟作業者は、所望の状態となる切削加工を実現するための加工条件を設定する際に、検討すべき要因及び要因間の繋がり(関連性)を容易に習得することができる。 In this way, the work support system 100 presents a plurality of factors that are path processes between input factors and output factors and a route search that is a connection (relationship) between these multiple factors (so-called visualization). can do. As a result, the inexperienced worker can easily learn the factors to be examined and the connection (relationship) between the factors when setting the machining conditions for realizing the cutting process in the desired state.

そして、未熟作業者に提示される経路過程及び経路探索は、熟練作業者によって入力されたノウハウに基づくものである。このため、未熟作業者は、検討すべき要因及び要因間の繋がり(関連性)を習得することによってノウハウを伝承することになる。 The route process and route search presented to the inexperienced worker are based on the know-how input by the skilled worker. For this reason, inexperienced workers will pass on their know-how by learning the factors to be examined and the connections (relationships) between the factors.

更に、作業支援システム100においては、制御部111は、出力部114を介して、推奨加工条件により切削加工された工作物Wの良品の加工状態を感覚データ122に基づいて未熟作業者に提供することができる。具体的に、制御部111は、推奨加工条件に紐付いた感覚データ122の映像データに基づき、図13に示すように、表示器114aに工作物Wの加工状態を表す静止画又は動画を再現させる。尚、良品を加工する際には、図13にて太線により示すように、切りくずが短くなる。又、制御部111は、推奨加工条件に紐付いた感覚データ122の波形データに基づき、図14に示すように、振動器114bに切削装置200の加工状態を表す振動又は加工音を再現させる。 Further, in the work support system 100, the control unit 111 provides the inexperienced worker with the machining state of the non-defective product W of the workpiece W cut according to the recommended machining conditions based on the sensory data 122 via the output section 114. be able to. Specifically, the control unit 111 causes the display 114a to reproduce a still image or a moving image showing the processing state of the workpiece W, as shown in FIG. 13, based on the video data of the sensory data 122 associated with the recommended processing conditions. .. When processing a good product, the chips are shortened as shown by the thick line in FIG. Further, the control unit 111 causes the vibrator 114b to reproduce the vibration or the processing sound representing the processing state of the cutting device 200, as shown in FIG. 14, based on the waveform data of the sensory data 122 associated with the recommended processing conditions.

これにより、未熟作業者は、静止画又は動画を視覚により知覚すると共に、振動を触覚により知覚し或いは加工音を聴覚により知覚することができる。即ち、作業支援システム100は、出力部114の表示器114a及び振動器114bを介して、未熟作業者に良品を加工する際の加工状態を、感覚を加えて教示することができる。 As a result, an inexperienced worker can visually perceive a still image or moving image, and can perceive vibration by touch or auditory sense of processed sound. That is, the work support system 100 can teach an inexperienced worker a processing state when processing a non-defective product through the display 114a and the vibrator 114b of the output unit 114 with a sense.

未熟作業者は、推奨加工条件に基づいて切削加工された工作物Wについて、形状や面性状等の仕上がり具合を判断し、自身が望む基準に対する処理結果である加工結果の良否を判断する。未熟作業者は、加工結果の良否を、処理結果情報である加工結果情報として入力部112を介して制御部111に入力する。尚、このように、未熟作業者が加工結果(処理結果)の良否即ち加工結果情報(処理結果情報)を入力することに代えて、パーソナルコンピュータ110のインターフェース115と切削装置200の制御装置250との間に計測装置(図示省略)が接続されている場合には、計測装置から計測情報がインターフェース115を介して入力され、自動的に加工結果情報が制御部111に入力されるように構成することも可能である。 The inexperienced worker judges the finish condition such as the shape and the surface texture of the workpiece W cut based on the recommended machining conditions, and judges the quality of the machining result which is the processing result with respect to the standard desired by himself / herself. An inexperienced worker inputs the quality of the processing result to the control unit 111 via the input unit 112 as the processing result information which is the processing result information. In this way, instead of the inexperienced worker inputting the quality of the machining result (processing result), that is, the machining result information (processing result information), the interface 115 of the personal computer 110 and the control device 250 of the cutting device 200 When a measuring device (not shown) is connected between the two, the measurement information is input from the measuring device via the interface 115, and the machining result information is automatically input to the control unit 111. It is also possible.

制御部111は、図8に示す作業支援ツールプログラムのステップS14において、上述したように入力された加工結果が不良であるか否かを判定する。即ち、制御部111は、未熟作業者によって入力された(判断された)加工結果情報に基づいて加工結果が不良であれば、ステップS14にて「Yes」と判定してステップS15以降の各ステップ処理を実行する。 The control unit 111 determines whether or not the machining result input as described above is defective in step S14 of the work support tool program shown in FIG. That is, if the machining result is defective based on the machining result information input (determined) by the inexperienced worker, the control unit 111 determines "Yes" in step S14 and each step after step S15. Execute the process.

一方、制御部111は、未熟作業者によって入力された(判断された)加工結果情報に基づいて加工結果が良好であれば、ステップS14にて「No」と判定してステップS19に進む。そして、制御部111は、ステップS19にて、後述するようにデータベース120の記憶内容を更新する。 On the other hand, if the machining result is good based on the machining result information input (determined) by the inexperienced worker, the control unit 111 determines "No" in step S14 and proceeds to step S19. Then, in step S19, the control unit 111 updates the stored contents of the database 120 as described later.

前記ステップS14における判定処理により加工結果が不良の場合、制御部111は、ステップS15のステップ処理を実行する。そして、制御部111は、ステップS15にて、未熟作業者に対し、推奨加工条件に基づいて切削加工された工作物Wの加工結果を良好とするために改善すべき問題(課題)或いは切削装置200に生じた問題(課題)について質問を入力するように促す。 If the machining result is defective due to the determination process in step S14, the control unit 111 executes the step process in step S15. Then, in step S15, the control unit 111 tells an inexperienced worker a problem (problem) or a cutting device to be improved in order to improve the machining result of the workpiece W that has been machined based on the recommended machining conditions. Encourage them to enter a question about the problem (issue) that occurred in 200.

具体的に、制御部111は、例えば、出力部114の表示器114aに対して、未熟作業者が質問を入力可能な画面表示を表示させる。ここで、例えば、未熟作業者は、推奨加工条件に基づいて実際に切削加工を行った結果、バイト240に生じる摩耗が大きいことが分かった場合や、切削加工において振動が大きく発生する切りくずが多いことが分かった場合を例示する。 Specifically, the control unit 111 causes, for example, the display 114a of the output unit 114 to display a screen display on which an inexperienced worker can input a question. Here, for example, when an inexperienced worker actually performs cutting based on the recommended machining conditions and finds that the cutting tool 240 has a large amount of wear, or when the cutting chips generate a large amount of vibration in the cutting. An example is given when it is found that there are many cases.

これらの場合、未熟作業者は、表示器114aに表示された画面表示に従って、「工具の摩耗が大きい」や「切りくずが多く振動が大きい」、或いは、推奨加工条件の一部又は全部を変更した加工条件等を、未熟作業者による質問等即ち入力情報として入力部112を用いて入力する。この場合、未熟作業者は、質問等を、文字、数値及び記号からなる所定の形式で記述された第一情報、又は、未熟作業者が知覚可能な感覚である映像データや波形データを含む第二情報として入力することができる。 In these cases, the inexperienced worker changes "tool wear is large", "chips are large and vibration is large", or some or all of the recommended machining conditions are changed according to the screen display displayed on the display 114a. The processed processing conditions and the like are input using the input unit 112 as questions and the like by an inexperienced worker, that is, as input information. In this case, the inexperienced worker asks a question or the like, including the first information described in a predetermined format consisting of characters, numerical values and symbols, or video data or waveform data which is a perceptible sensation of the inexperienced worker. It can be entered as information.

前記ステップS15にて未熟作業者による質問等が入力情報として入力されると、制御部111は、ステップS16にて入力された未熟作業者による質問等に対する出力情報としての回答を構成する予測解である対策案を生成する。具体的に、制御部111は、記憶部113に記憶されている駆動解析機能130及び解決解析機能140を読み込んで実行する。 When a question or the like by an inexperienced worker is input as input information in step S15, the control unit 111 is a predictive solution constituting an answer as output information to the question or the like by an inexperienced worker input in step S16. Generate a countermeasure plan. Specifically, the control unit 111 reads and executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 stored in the storage unit 113.

これにより、駆動解析機能130は、未熟作業者による質問等即ち記述している文字、数値及び記号から抽出した文字列等を探索条件とし、協働する解決解析機能140に出力する。解決解析機能140は、駆動解析機能130からの探索条件に基づき、データベース120の内部を探索する。 As a result, the drive analysis function 130 sets the search condition as a question or the like by an inexperienced worker, that is, a character string extracted from the written characters, numerical values and symbols, and outputs the question or the like to the collaborative solution analysis function 140. The solution analysis function 140 searches the inside of the database 120 based on the search conditions from the drive analysis function 130.

駆動解析機能130は、探索過程である複数の要因及び要因の間の関連性を表す探索経路を取得すると共に予測解としての対策案を知識データ121として取得し、取得した探索過程、探索経路及び対策案を解決解析機能140に出力する。そして、制御部111は、探索過程、探索経路及び対策案が解決解析機能140に出力されると、ステップS16に進む。 The drive analysis function 130 acquires a search path representing a plurality of factors in the search process and the relationship between the factors, and also acquires a countermeasure plan as a predictive solution as knowledge data 121, and the acquired search process, search path, and search path. The countermeasure plan is output to the solution analysis function 140. Then, when the search process, the search route, and the countermeasure plan are output to the solution analysis function 140, the control unit 111 proceeds to step S16.

ステップS16においては、制御部111は、解決解析機能140が取得した知識データ121、即ち、未熟作業者による質問等(例えば、「工具の摩耗が大きい」や「振動が大きい」等)に対する出力情報である回答として、出力部114の表示器114aに探索過程及び探索経路を表示させると共に、予測解である複数の対策案に対策案の質問の解決への確からしさを表す確信度即ち優先順位を付して表示させる。以下、これらのことを具体的に説明する。 In step S16, the control unit 111 receives output information for the knowledge data 121 acquired by the solution analysis function 140, that is, a question or the like (for example, "a large amount of tool wear" or "a large amount of vibration") by an inexperienced worker. As an answer, the search process and the search route are displayed on the display 114a of the output unit 114, and the degree of certainty, that is, the priority, which indicates the certainty of solving the question of the countermeasure plan is given to a plurality of countermeasure plans which are predicted solutions. Attach and display. Hereinafter, these matters will be specifically described.

図11に示すように、制御部111は、出力部114の表示器114aに対して、未熟作業者による質問等に対する回答として「加工診断(なぜなぜ分析)」を表示させる。この回答においては、未熟作業者による質問等に対応する「問題」と、複数の対策案に確信度が大きい程優先されるように付された優先順位である「対策順位」が表示器114aに表示される。又、回答においては、「問題」を解決するための複数の要因である「要因A」及び「要因B」(探索過程)及びこれら複数の要因の関連性を表す接続(探索経路)からなる「要因分析」が表示器114aに表示される。尚、図11においては、探索過程を太破線により囲んで示し、探索経路を太実線により示す。 As shown in FIG. 11, the control unit 111 causes the display 114a of the output unit 114 to display “working diagnosis (why-why analysis)” as an answer to a question or the like by an inexperienced worker. In this answer, the "problem" corresponding to the question etc. by the inexperienced worker and the "countermeasure order" which is the priority given so that the higher the conviction of the plurality of countermeasure proposals, the higher the priority, are displayed on the display 114a. Is displayed. In the answer, the answer consists of "factor A" and "factor B" (search process), which are multiple factors for solving the "problem", and a connection (search path) representing the relationship between these multiple factors. "Factor analysis" is displayed on the display 114a. In FIG. 11, the search process is shown by a thick broken line, and the search path is shown by a thick solid line.

図11の例示の場合、「問題」である、例えば、「工具の摩耗が大きい」に対して、駆動解析機能130は、データベース120の内部(図1を参照)を探索し、「要因A」である「切削力」と「要因B」である「切込量」を第一解として特定する。又、駆動解析機能130は、「問題」、「要因A」及び「要因B」に付されている「ランク」又は「レンジ」、及び、「ランク」又は「レンジ」に基づく接続(関連性)も第一解として特定する。 In the case of the example of FIG. 11, for the "problem", for example, "the tool wear is large", the drive analysis function 130 searches the inside of the database 120 (see FIG. 1) and "factor A". The "cutting force" which is "cutting force" and the "cutting amount" which is "factor B" are specified as the first solution. Further, the drive analysis function 130 is connected (relevance) based on the "rank" or "range" attached to the "problem", "factor A" and "factor B", and the "rank" or "range". Is also specified as the first solution.

解決解析機能140は、駆動解析機能130が特定した「要因A」及び「要因B」について、これらの要因に対応して入力されている接続(関連性)に基づいて要因分析を行う。尚、関連性については、例えば、「ランク」又は「レンジ」をスコア化し、スコアを考慮して要因解析を行う周知の方法を採用しても良い。そして、解決解析機能140は、「問題」の解決に対する各要因の間の接続(関連性)の確かさ(大きさ)を表す確信度に基づき、第二解として「対策順位」を決定する。 The solution analysis function 140 performs factor analysis on the "factor A" and "factor B" specified by the drive analysis function 130 based on the connection (relevance) input corresponding to these factors. As for the relevance, for example, a well-known method of scoring "rank" or "range" and performing factor analysis in consideration of the score may be adopted. Then, the solution analysis function 140 determines the "countermeasure order" as the second solution based on the conviction that represents the certainty (magnitude) of the connection (relevance) between each factor for the solution of the "problem".

図11の例示の場合、「問題」である「工具の摩耗が大きい」ことを解決するためには、「要因A」として「切削力」の確信度が大きく、「要因A」との関連性が大きい「要因B」として「切込量」の確信度が最も大きく、「送り量」、「工具材質」の順に確信度が小さくなる。従って、「対策順位」としては、「切削力」−「切込量」の確信度が最も大きいため「順位1位」となり、「切削力」−「送り量」が「順位2位」、「切削力」−「工具材質」が「順位3位」となる。 In the case of the example of FIG. 11, in order to solve the "problem" "tool wear is large", the certainty of "cutting force" is high as "factor A", and the relationship with "factor A" is large. As "factor B" with a large value, the degree of certainty of "cutting amount" is the largest, and the degree of certainty decreases in the order of "feed amount" and "tool material". Therefore, as the "countermeasure order", the certainty of "cutting force"-"cutting amount" is the highest, so it is "ranked 1st", and "cutting force"-"feed amount" is "ranked 2nd", "rank". "Cutting force"-"Tool material" is "3rd place".

そして、制御部111は、解決解析機能140が導いた第二解即ち予測解としての回答(対策案)を、図12に示すように、複数の対策案、具体的には、上述した「対策順位」に沿った対策案を出力部114の表示器114aに表示する。これにより、制御部111は、未熟作業者に予測解として複数の対策案を教示する(推薦する)。具体的に、表示器114aには、回答として「改善提案(対策)」として、図12においては、三つの対策案が提案(推薦)されている。 Then, as shown in FIG. 12, the control unit 111 gives a second solution, that is, an answer (countermeasure plan) as a predicted solution derived by the solution analysis function 140, to a plurality of countermeasure plans, specifically, the above-mentioned "countermeasures". The countermeasure plan according to the "rank" is displayed on the display 114a of the output unit 114. As a result, the control unit 111 teaches (recommends) a plurality of countermeasures as predictive solutions to inexperienced workers. Specifically, three countermeasures are proposed (recommended) in FIG. 12 as "improvement proposals (countermeasures)" as an answer to the display 114a.

ここで、制御部111は、「問題」例えば「工具の摩耗が大きい」に対して一致する原因が存在する場合には、一致する原因に対する対策案を未熟作業者に教示する。一方、制御部111は、「問題」に対して一致する原因が存在しない場合には、「問題」に近い他の問題の原因を推定し、この推定した原因に対する対策案を未熟作業者に提案(推薦)する。即ち、制御部111は、「推定原因に対する対策案を推薦する推薦部」を実現する。 Here, when there is a matching cause for the "problem", for example, "the tool wear is large", the control unit 111 teaches an inexperienced worker a countermeasure plan for the matching cause. On the other hand, when there is no matching cause for the "problem", the control unit 111 estimates the cause of another problem close to the "problem" and proposes a countermeasure plan for the estimated cause to an inexperienced worker. (Recommendation to. That is, the control unit 111 realizes a "recommendation unit that recommends a countermeasure plan for the probable cause".

対策案としては、上述した「対策順位」が「順位1位」となった「切削力」−「切込量」に対応する加工条件として、切込量の低減(〇〇%小さくする)が提案(推薦)される。同様に、「対策順位」が「順位2位」となった「切削力」−「送り量」に対応する加工条件として、送り量の低減(△△%小さくする)が提案(推薦)される。又、同様に、「対策順位」が「順位3位」となった「切削力」−「工具材質」に対応する工具条件として、バイト240の材質Aを材質Bに変更することが提案(推薦)される。 As a countermeasure plan, reduction of the depth of cut (reduced by 〇〇%) is a processing condition corresponding to "cutting force"-"cutting amount" in which the above-mentioned "countermeasure ranking" is "ranked first". Proposed (recommended). Similarly, a reduction in feed amount (decrease by △△%) is proposed (recommended) as a machining condition corresponding to "cutting force"-"feed amount" in which "countermeasure rank" is "rank 2nd". .. Similarly, it is proposed (recommended) to change the material A of the bite 240 to the material B as a tool condition corresponding to the "cutting force"-"tool material" in which the "countermeasure rank" is "rank 3rd". ).

ここで、対策案として提案される切込量の低減、送り量の低減及び工具材質の変更は、駆動解析機能130がデータベース120を探索して出力した探索過程及び探索経路である経緯情報、即ち、駆動解析機能130が特定した「要因A」及び「要因B」に対応するように記憶部113に記憶されている情報を取得して解決解析機能140が生成するものである。従って、未熟作業者に提案される複数の対策案は、それぞれ、熟練作業者の知見(知識)や経験即ちノウハウ(知識データ121)に基づくものである。尚、図12に示すように、未熟作業者による質問等に対する対策案が教示される際には、未熟作業者に一般的な注意事項も合わせて表示され、未熟作業者に注意を促すようになっている。 Here, the reduction of the cutting amount, the reduction of the feed amount, and the change of the tool material proposed as countermeasures are the background information of the search process and the search path output by the drive analysis function 130 searching the database 120, that is, The solution analysis function 140 generates the information stored in the storage unit 113 so as to correspond to the "factor A" and the "factor B" specified by the drive analysis function 130. Therefore, the plurality of countermeasures proposed to the inexperienced worker are each based on the knowledge (knowledge) and experience, that is, know-how (knowledge data 121) of the skilled worker. As shown in FIG. 12, when a countermeasure plan for a question or the like by an inexperienced worker is taught, general precautions are also displayed to the inexperienced worker to call attention to the inexperienced worker. It has become.

ところで、制御部111は、未熟作業者による質問等に対する回答として予測される予測解であって文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されたデータである対策案を出力することに合わせて、対策案即ち知識データ121に関連した感覚データ122を出力部114に再現させて出力させることができる。以下、このことを具体的に説明する。 By the way, the control unit 111 outputs a countermeasure plan which is a predicted solution predicted as an answer to a question or the like by an inexperienced worker and is data described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols. , That is, the sensory data 122 related to the knowledge data 121 can be reproduced and output by the output unit 114. This will be specifically described below.

制御部111は、駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行して、出力情報である回答として、予測される予測解である対策案に応じた感覚データ122を取得する。この場合、例えば、予測解である対策案と再現すべき感覚に対応する実解である推奨加工条件とが同一である場合には、制御部111は、対策案の場合即ち実解である推奨加工条件による正常な加工状態に応じた映像データに基づいて、図13に示すように、出力部114の表示器114aに表示させる。 The control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140, and acquires the sensory data 122 corresponding to the countermeasure plan which is the predicted predicted solution as the answer which is the output information. In this case, for example, when the countermeasure plan which is the predicted solution and the recommended machining condition which is the actual solution corresponding to the feeling to be reproduced are the same, the control unit 111 is the case of the countermeasure plan, that is, the recommendation which is the actual solution. As shown in FIG. 13, the display is displayed on the display 114a of the output unit 114 based on the video data corresponding to the normal processing state according to the processing conditions.

一方、予測解である対策案と実解である推奨加工条件とが異なる場合、制御部111は、対策案と推奨加工条件との差異(例えば、「切削速度」や「切削量」の差異)を用いて図6のテーブル又は図7のマップを参照する。そして、制御部111は、差異の程度に基づいて、予測解である対策案の「大」、「中」、「小」のうち実解である推奨加工条件に最も近い、換言すれば、実解に最も類似性の高い対策案(対策案の「大」、「中」、「小」の何れか)を類似解として導く。そして、制御部111は、類似解に応じた映像データを選択する。即ち、制御部111は、駆動解析機能130を実行して、予測解と実解との類似性(差異の程度)を比較することにより、類似性の最も高い対策案(差異の程度が最も小さい対策案)を類似解として導き、類似解に応じた映像データを選択する。そして、制御部111は、選択した映像データに基づいて、図13に示すように、出力部114の表示器114aに表示させる。 On the other hand, when the countermeasure plan which is the predicted solution and the recommended machining condition which is the actual solution are different, the control unit 111 determines the difference between the countermeasure plan and the recommended machining condition (for example, the difference in "cutting speed" and "cutting amount"). Refer to the table of FIG. 6 or the map of FIG. 7 using. Then, the control unit 111 is closest to the recommended machining condition which is the actual solution among the “large”, “medium”, and “small” of the countermeasure plan which is the predicted solution based on the degree of the difference, in other words, the actual The countermeasure plan with the highest similarity to the solution (either "large", "medium", or "small" of the countermeasure plan) is derived as a similar solution. Then, the control unit 111 selects video data according to the similar solution. That is, the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and compares the similarity (degree of difference) between the predicted solution and the actual solution, whereby the countermeasure plan having the highest similarity (the degree of difference is the smallest). (Countermeasure plan) is derived as a similar solution, and video data corresponding to the similar solution is selected. Then, the control unit 111 causes the display 114a of the output unit 114 to display the data based on the selected video data, as shown in FIG.

ここで、制御部111は、図6のテーブル又は図7のマップを参照して、対策案以外の場合の異常な加工状態に応じた映像データを選択する。そして、制御部111は、選択した映像データに基づいて、対策案に従って切削加工を行わない場合に発生することが予測される異常な加工状態も、図15に示すように、表示器114aに表示させることができる。 Here, the control unit 111 refers to the table of FIG. 6 or the map of FIG. 7, and selects video data according to an abnormal processing state in a case other than the countermeasure plan. Then, based on the selected video data, the control unit 111 also displays an abnormal machining state that is predicted to occur when cutting is not performed according to the countermeasure plan on the display 114a as shown in FIG. Can be made to.

更に、制御部111は、予測解である対策案と実解である推奨加工条件とが同一である場合には、対策案の場合即ち実解である推奨加工条件による正常な加工状態に応じた波形データに基づいて、図14に示すように、出力部114の振動器114bを振動させ、又は、加工音を発生させる。又、予測解である対策案と実解である推奨加工条件とが異なる場合、制御部111は、対策案と推奨加工条件との差異(例えば、「切削速度」や「切削量」の差異)を用いて図6のテーブル又は図7のマップを参照する。そして、制御部111は、差異の程度即ち「大」、「中」、「小」に応じた波形データを選択する。即ち、制御部111は、駆動解析機能130を実行して、予測解と実解との類似性(差異の程度)を比較して最も類似性の高い波形データを類似解として導く。そして、制御部111は、選択した波形データに基づいて、図14に示すように、出力部114の振動器114bを振動させ、又は、加工音を発生させる。 Further, when the countermeasure plan which is the predicted solution and the recommended machining condition which is the actual solution are the same, the control unit 111 corresponds to the case of the countermeasure plan, that is, the normal machining state according to the recommended machining condition which is the actual solution. Based on the waveform data, as shown in FIG. 14, the vibrator 114b of the output unit 114 is vibrated or a processing sound is generated. Further, when the countermeasure plan which is the predicted solution and the recommended machining condition which is the actual solution are different, the control unit 111 determines the difference between the countermeasure plan and the recommended machining condition (for example, the difference in "cutting speed" and "cutting amount"). Refer to the table of FIG. 6 or the map of FIG. 7 using. Then, the control unit 111 selects waveform data according to the degree of difference, that is, “large”, “medium”, and “small”. That is, the control unit 111 executes the drive analysis function 130, compares the similarity (degree of difference) between the predicted solution and the actual solution, and derives the waveform data having the highest similarity as the similar solution. Then, the control unit 111 vibrates the vibrator 114b of the output unit 114 or generates a processing sound based on the selected waveform data, as shown in FIG.

ここで、制御部111は、図6のテーブル又は図7のマップを参照して、対策案以外の場合の異常な加工状態に応じた波形データを選択する。そして、制御部111は、選択した波形データに基づいて、対策案に従って切削加工を行わない場合に発生することが予測される異常な振動や加工音も振動器114bから発生させることができる。 Here, the control unit 111 refers to the table of FIG. 6 or the map of FIG. 7, and selects waveform data according to an abnormal processing state in a case other than the countermeasure plan. Then, based on the selected waveform data, the control unit 111 can also generate abnormal vibrations and processing sounds that are predicted to occur when cutting is not performed according to the countermeasure plan from the vibrator 114b.

即ち、制御部111は、未熟作業者に対して、対策案を教示すると共に、対策案に関連して知覚可能な感覚を提供することができる。この場合、対策案に一致する感覚データ122がデータベース120に予め記憶されていない場合であっても、制御部111は、対策案に最も類似した(最も近い)類似解である感覚データ122を再現して未熟作業者に提供することができる。これにより、未熟作業者は、感覚を知覚しながら対策案を含むノウハウを取得することができ、例えば、作業支援システム100を教育分野に用いた場合には教育効果を高めることができる。 That is, the control unit 111 can teach an inexperienced worker a countermeasure plan and provide a perceptible sensation in relation to the countermeasure plan. In this case, even if the sensory data 122 that matches the countermeasure plan is not stored in the database 120 in advance, the control unit 111 reproduces the sensory data 122 that is the most similar (closest) similar solution to the countermeasure plan. Can be provided to inexperienced workers. As a result, the inexperienced worker can acquire know-how including a countermeasure plan while perceiving the sense, and for example, when the work support system 100 is used in the educational field, the educational effect can be enhanced.

前記ステップS17にて感覚を知覚しながら複数の対策案が教示されると、未熟作業者は、例えば、「順位1位」から順番に対策案に従って推奨加工条件を変更し、変更した推奨加工条件を制御装置250の加工条件入力部254に入力する。そして、未熟作業者は、対策案に従って変更した推奨加工条件により工作物Wを切削加工し、工作物Wの形状や面性状等の仕上がり具合を判断すると共に、バイト240の摩耗状態を判断する。 When a plurality of countermeasure plans are taught while perceiving a sense in step S17, the inexperienced worker changes the recommended machining conditions in order from, for example, "rank 1st" according to the countermeasure plans, and the changed recommended machining conditions. Is input to the processing condition input unit 254 of the control device 250. Then, the inexperienced worker cuts the workpiece W according to the recommended machining conditions changed according to the countermeasure plan, determines the finish condition such as the shape and surface properties of the workpiece W, and determines the wear state of the bite 240.

未熟作業者は、バイト240の摩耗状態を含めて加工結果の良否について、入力部112を用いて制御部111に入力する。尚、この場合においても、図示しない計測装置がインターフェース115と切削装置200の制御装置250との間に接続されている場合には、計測装置から自動的に加工結果情報が入力されるように構成することも可能である。 An inexperienced worker inputs the quality of the machining result including the wear state of the bite 240 to the control unit 111 by using the input unit 112. Even in this case, when a measuring device (not shown) is connected between the interface 115 and the control device 250 of the cutting device 200, the machining result information is automatically input from the measuring device. It is also possible to do.

制御部111は、作業支援ツールプログラムのステップS18において、未熟作業者によって入力された加工結果が良であるか否かを判定する。即ち、制御部111は、上述した複数の対策案のうちの少なくとも一つ又は全部に従った加工結果が良であれば、ステップS18にて「Yes」と判定してステップS19に進む。尚、未熟作業者は、加工結果が良であることを入力する場合、教示された複数の対策案のうち、「問題」の解決に寄与した対策案又は対策案の寄与順(以下、「寄与情報」と称呼する。)も入力する(例えば、図12に示す「対策案」の番号等)。 In step S18 of the work support tool program, the control unit 111 determines whether or not the machining result input by the inexperienced worker is good. That is, if the machining result according to at least one or all of the above-mentioned plurality of countermeasures is good, the control unit 111 determines "Yes" in step S18 and proceeds to step S19. When an inexperienced worker inputs that the processing result is good, among the plurality of taught countermeasures, the countermeasures that contributed to the solution of the "problem" or the order of contribution of the countermeasures (hereinafter, "contribution"). Also enter (referred to as "information") (for example, the number of the "countermeasure plan" shown in FIG. 12).

一方、上述した複数の対策案の全部に従った加工結果が不良であれば、制御部111はステップS18にて「No」と判定して前記ステップS15に戻り、前記ステップS15以降の各ステップ処理を実行する。即ち、未熟作業者は、改めて入力情報として未熟作業者による質問等を第一情報又は第二情報で入力し、対策案の教示及び感覚の提供を受ける。そして、制御部111は、教示された対策案に従った加工結果が未熟作業者によって良と判断されるまで、ステップS18にて判定処理を繰り返す。 On the other hand, if the machining result according to all of the plurality of countermeasures described above is defective, the control unit 111 determines "No" in step S18 and returns to the step S15, and each step process after the step S15. To execute. That is, the inexperienced worker inputs a question or the like by the inexperienced worker as input information again with the first information or the second information, and receives the teaching of the countermeasure plan and the sense. Then, the control unit 111 repeats the determination process in step S18 until the machining result according to the taught countermeasure plan is determined to be good by an inexperienced worker.

ステップS19においては、制御部111は、良好な加工結果を反映する加工条件に基づいて、データベース120の記憶内容を更新する。具体的に、制御部111は、前記ステップS14における判定処理により加工結果が良であると判定した場合は、最初に教示した推奨加工条件が良品を切削加工するための良品条件であるとする。そして、制御部111は、データベース更新部116と協働して、データベース120を更新する。 In step S19, the control unit 111 updates the stored contents of the database 120 based on the machining conditions that reflect the good machining results. Specifically, when the control unit 111 determines that the machining result is good by the determination process in step S14, it is assumed that the recommended machining condition first taught is a good product condition for cutting a good product. Then, the control unit 111 updates the database 120 in cooperation with the database update unit 116.

この場合、具体的には、制御部111は、次回以降の探索において実解である今回の推奨加工条件を優先的に教示できるように、例えば、今回の推奨加工条件(実解)を設定するために駆動解析機能130が探索する要因(探索過程)の確信度が大きくなるように、「ランク」や「レンジ」を変更して記憶する。尚、制御部111は、データベース更新部116と協働して、更新した推奨加工条件(実解)に対応するように、推奨加工条件(実解)と感覚データ122との紐付けを更新する。 In this case, specifically, the control unit 111 sets, for example, the recommended machining condition (actual solution) this time so that the recommended machining condition of this time, which is the actual solution, can be preferentially taught in the next and subsequent searches. Therefore, the "rank" and "range" are changed and stored so that the certainty of the factor (search process) searched by the drive analysis function 130 is increased. In addition, the control unit 111 cooperates with the database update unit 116 to update the association between the recommended processing condition (actual solution) and the sensory data 122 so as to correspond to the updated recommended processing condition (actual solution). ..

又、制御部111は、前記ステップS18における判定処理により加工結果が良であると判定した場合には、データベース更新部116と協働して、「問題」の解決に寄与した対策案を優先的に教示できるように、データベース120を更新する。この場合、制御部111は、例えば、寄与情報に応じて対策案の「優先順位」を変更してデータベース120を更新する。或いは、制御部111は、例えば、対策案を設定するために駆動解析機能130が探索する要因(探索過程)の「確信度」が大きくなるように変更する。これらにより、未熟作業者が実際に加工した際の加工条件がデータベース120の知識データ121即ち熟練作業者によって入力されたノウハウにフィードバックされ、推奨加工条件の精度及び未熟作業者による質問等に応じた対策案の教示精度を高めることができる。 Further, when the control unit 111 determines that the processing result is good by the determination process in step S18, the control unit 111 cooperates with the database update unit 116 to give priority to the countermeasure plan that contributes to the solution of the "problem". The database 120 is updated so that it can be taught to. In this case, the control unit 111 updates the database 120 by changing the "priority" of the countermeasure plan according to the contribution information, for example. Alternatively, the control unit 111 is changed so that, for example, the "certainty" of the factor (search process) searched by the drive analysis function 130 for setting the countermeasure plan is increased. As a result, the machining conditions when the immature worker actually machined are fed back to the knowledge data 121 of the database 120, that is, the know-how input by the skilled worker, and the accuracy of the recommended machining conditions and the questions by the immature worker were answered. The accuracy of teaching countermeasures can be improved.

又、制御部111は、データベース更新部116と協働して、「優先順位」や「確信度」が更新された対策案に対応するように、推奨加工条件(実解)と感覚データ122との紐付けを更新する。この場合、未熟作業者は、例えば、対策案に従って実施した機械加工(切削加工)において撮影した画像及び動画等の映像データ、或いは、振動を表す波形データを、入力部112を利用して入力することができる。これにより、制御部111は、入力された映像データや波形データ即ち感覚データ122と「優先順位」や「確信度」が更新された対策案とを紐付けしてデータベース120の所定記憶位置に記憶する。従って、制御部111は、他の未熟作業者が作業支援ツールプログラムを実行して対策案を教示する際には、より適切な対策案及び感覚を再現して提供することができる。 In addition, the control unit 111 collaborates with the database update unit 116 to provide recommended processing conditions (actual solution) and sensory data 122 so as to correspond to the countermeasure proposal in which the "priority" and "confidence" are updated. Update the association of. In this case, the inexperienced worker inputs, for example, video data such as images and moving images taken in machining (cutting) carried out according to the countermeasure plan, or waveform data representing vibration using the input unit 112. be able to. As a result, the control unit 111 links the input video data and waveform data, that is, the sensory data 122, with the countermeasure plan in which the "priority" and "confidence" are updated, and stores them in the predetermined storage position of the database 120. To do. Therefore, when another inexperienced worker executes the work support tool program and teaches the countermeasure plan, the control unit 111 can reproduce and provide a more appropriate countermeasure plan and feeling.

制御部111は、前記ステップS19にてデータベース120の更新を行うと、ステップS20に進む。ステップS20においては、制御部111は、作業支援ツールプログラムの実行を終了する。そして、制御部111は、所定の期間の経過後、再び前記ステップS10にて作業支援ツールプログラムの実行を開始する。 When the control unit 111 updates the database 120 in step S19, the control unit 111 proceeds to step S20. In step S20, the control unit 111 ends the execution of the work support tool program. Then, after the lapse of a predetermined period, the control unit 111 starts executing the work support tool program again in step S10.

以上の説明からも理解できるように、上記実施形態の作業支援システム100は、作業に関するノウハウを表す知識データ121及び知識データ121に関連して作業者によって知覚可能な感覚を表す感覚データ122を探索可能且つ更新可能に記憶するデータベース120と、入力情報に基づいて探索条件を設定してデータベース120に記憶された知識データ及び感覚データを探索し、入力情報に対する解を導く解析機能である駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行する制御部111と、制御部111による駆動解析機能130及び解決解析機能140の実行によって取得された解を出力情報として出力する出力部114と、を備え、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された第一情報、及び、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されていて作業に用いられる装置である切削装置200の状態及び感覚のうち少なくとも感覚を表す第二情報のうちの一方が入力情報であり、第一情報及び第二情報のうちの他方が出力情報である。 As can be understood from the above description, the work support system 100 of the above-described embodiment searches for knowledge data 121 representing work know-how and sensory data 122 representing a sense perceptible by an operator in relation to the knowledge data 121. A drive analysis function that is an analysis function that sets search conditions based on input information and searches for knowledge data and sensory data stored in the database 120, and derives a solution to the input information. A control unit 111 that executes the 130 and the solution analysis function 140, and an output unit 114 that outputs the solution obtained by executing the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 by the control unit 111 as output information. At least of the first information described in a predetermined format including numerical values and symbols, and the state and feeling of the cutting device 200 which is described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols and is used for work. One of the second information representing the sensation is the input information, and the other of the first information and the second information is the output information.

即ち、作業支援システム100は、入力情報が第一情報であり、出力情報が感覚を表す第二情報である場合には、制御部111は、駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行して、第一情報に対する解を第二情報として導くことができる。 That is, in the work support system 100, when the input information is the first information and the output information is the second information expressing the feeling, the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140. , The solution to the first information can be derived as the second information.

これらによれば、作業支援システム100は、入力情報として文字、数値及び記号を用いた所定の形式の第一情報を入力することができる。これにより、作業者は、第一情報を入力することによって、例えば、切削装置200の作動状態を撮影した映像や装置の音、振動等を表す各種データを用意する必要がなく、利便性を高めることができる。 According to these, the work support system 100 can input the first information in a predetermined format using characters, numerical values and symbols as input information. As a result, the operator does not need to prepare, for example, an image of the operating state of the cutting device 200 and various data representing the sound, vibration, etc. of the device by inputting the first information, which enhances convenience. be able to.

一方、作業支援システム100は、出力情報として感覚を表す第二情報を出力することができる。これにより、出力情報として第二情報が出力されることによって、未熟作業者であっても、少なくともノウハウに関連する感覚を知覚することができ、例えば、文字、数値及び記号のみを用いた所定の形式の情報が提供される場合に比べて、ノウハウを容易に理解することができる。又、通常の作業者は、第二情報が出力されることにより、例えば、これまでの経験とノウハウとを比較して作業の改善点等を容易に理解することができる。 On the other hand, the work support system 100 can output the second information expressing the sense as the output information. As a result, by outputting the second information as output information, even an inexperienced worker can perceive at least a sense related to know-how, and for example, a predetermined value using only letters, numerical values and symbols. Know-how can be easily understood compared to when information in the form is provided. Further, by outputting the second information, a normal worker can easily understand, for example, an improvement point of the work by comparing the experience and know-how so far.

又、作業支援システム100においては、データベース120は、知識データ121として生産方法である機械加工方法及び生産設備である機械加工設備に関するノウハウを探索可能且つ更新可能に記憶しており、生産対象物である工作物Wに施した処理である加工(切削加工)の加工結果(処理結果)を表す加工結果情報(処理結果情報)を取得する取得部としての入力部112及びインターフェース115と、入力部112及びインターフェース115によって取得された加工結果情報に応じて、機械加工方法及び機械加工設備に関する質問である未熟作業者による質問等であって第一情報及び第二情報のうちの一方である第一情報を入力情報として入力する質問入力部としての入力部112と、を備え、制御部111は、駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行して、少なくとも入力部112に入力された未熟作業者による質問等に基づく探索条件を設定してデータベース120を探索し、探索条件に応じた解を質問に対する回答として導くものであり、出力部114は、質問の解決に関連する複数の対策案、及び、それぞれの対策案の質問の解決への確からしさを表す確信度と、視覚的に表示されていて駆動解析機能130及び解決解析機能140がデータベース120を探索して対策案を解として導くための複数の要因からなる探索過程及び探索過程における複数の要因間の関連性を表す探索経路を表す経緯情報と、を含むように、第二情報を出力情報として出力する。 Further, in the work support system 100, the database 120 stores the know-how regarding the machining method as the production method and the machining equipment as the production equipment as knowledge data 121 in a searchable and updateable manner, and is a production target. An input unit 112 and an interface 115 as an acquisition unit for acquiring processing result information (processing result information) representing a processing result (processing result) of a processing (cutting process) applied to a certain workpiece W, and an input unit 112. And the first information, which is one of the first information and the second information, such as a question by an inexperienced worker, which is a question about the machining method and the machining equipment, according to the machining result information acquired by the interface 115. The control unit 111 includes an input unit 112 as a question input unit for inputting data as input information, and the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140, and at least by an inexperienced worker input to the input unit 112. A search condition based on a question or the like is set to search the database 120, and a solution corresponding to the search condition is derived as an answer to the question. The output unit 114 provides a plurality of countermeasures related to the solution of the question and a plurality of countermeasures. The degree of certainty that indicates the certainty of solving the question of each countermeasure plan, and the plurality of visually displayed drive analysis function 130 and solution analysis function 140 for searching the database 120 and guiding the countermeasure plan as a solution. The second information is output as output information so as to include the search process consisting of the above factors and the background information representing the search path representing the relationship between a plurality of factors in the search process.

ここで、生産設備である切削装置200は、切れ刃を有する工具としてのバイト240を保持する工具保持装置230と、工作物Wを保持する工作物保持装置210と、工作物保持装置210に保持された工作物Wを所定方向であるX軸方向に送る工作物送り装置220と、工作物Wに対するバイト240の相対的な移動を行う工具変位装置であるZ軸駆動装置232と、Z軸駆動装置232の作動を制御する制御装置250と、を備える。 Here, the cutting device 200, which is a production facility, is held by a tool holding device 230 that holds a cutting tool 240 as a tool having a cutting edge, a workpiece holding device 210 that holds a workpiece W, and a workpiece holding device 210. A work feed device 220 that sends the work piece W in the X-axis direction, which is a predetermined direction, a Z-axis drive device 232 that is a tool displacement device that moves the bite 240 relative to the work piece W, and a Z-axis drive. It includes a control device 250 that controls the operation of the device 232.

又、これらの場合、制御部111によって実行される解析機能は、入力された探索条件に基づいてデータベース120を探索し、探索条件に応じた第一解として探索過程及び探索経路即ち経路情報を導く第一解析機能である駆動解析機能130と、少なくとも、質問(未熟作業者による質問等)及び加工結果情報に基づいて探索条件を設定すると共に駆動解析機能130と協働して、少なくとも推奨加工条件又は経路情報及び予測解である対策案を含む回答を第二解として導く第二解析機能としての解決解析機能140と、から構成される。 Further, in these cases, the analysis function executed by the control unit 111 searches the database 120 based on the input search conditions, and guides the search process and the search route, that is, the route information as the first solution according to the search conditions. The drive analysis function 130, which is the first analysis function, and at least the search conditions are set based on the questions (questions by inexperienced workers, etc.) and the machining result information, and at least the recommended machining conditions are set in cooperation with the drive analysis function 130. Alternatively, it is composed of a solution analysis function 140 as a second analysis function that derives an answer including route information and a countermeasure plan which is a predicted solution as a second solution.

これらによれば、作業支援システム100においては、制御部111は、入力部112を介して機械加工方法(切削加工方法)及び機械加工設備(切削装置200)に関する質問(未熟作業者による質問等)が入力されると、入力された質問(未熟作業者による質問等)に基づく探索条件を設定してノウハウを表す各種情報を探索可能且つ更新可能に記憶するデータベース120を探索することができる。そして、制御部111は、質問(未熟作業者による質問等)の解決に関連する複数の対策案、それぞれの対策案の確信度(優先順位)、及び、探索過程(複数の要因)及び探索経路(要因間の関連性)を表す経緯情報と、感覚と、表す第二情報を出力情報として出力部114に出力して提示する(教示する)ことができる。 According to these, in the work support system 100, the control unit 111 asks questions about the machining method (cutting method) and the machining equipment (cutting device 200) via the input unit 112 (questions by inexperienced workers, etc.). Is input, it is possible to search the database 120 that stores various information representing know-how in a searchable and updatable manner by setting search conditions based on the input question (question by an inexperienced worker, etc.). Then, the control unit 111 includes a plurality of countermeasure proposals related to the solution of the question (question by an inexperienced worker, etc.), the certainty (priority) of each countermeasure proposal, the search process (plural factors), and the search route. It is possible to output (teach) the background information representing (relationship between factors), the sensation, and the second information to be represented as output information to the output unit 114.

これにより、例えば、機械加工(切削加工)の知見(知識)や経験の足りない未熟作業者であっても提示された回答に従って機械加工方法(切削加工方法)及び生産設備(切削装置200)に関する質問(未熟作業者による質問等)を視覚的に確認すると共に感覚を知覚しながら解決することができ、熟練作業者に頼る機会を減少させることができる。従って、熟練作業者は、自身の作業を中断する機会が減少し、その結果、熟練作業者の生産性が低下することを抑制することができる。 As a result, for example, even an inexperienced worker who lacks knowledge (knowledge) and experience in machining (cutting) can relate to the machining method (cutting method) and production equipment (cutting device 200) according to the presented answer. Questions (questions by inexperienced workers, etc.) can be visually confirmed and solved while perceiving the senses, and the opportunity to rely on skilled workers can be reduced. Therefore, the skilled worker can reduce the chance of interrupting his / her work, and as a result, can suppress the decrease in the productivity of the skilled worker.

又、データベース120の知識データ121は、機械加工(切削加工)の知見(知識)や経験の豊富な熟練作業者によって得られたノウハウとして記憶される。従って、仮に熟練作業者が退職した場合であっても、貴重なノウハウを永続的に記憶して利用することができ、その結果、貴重なノウハウを脈々と受け継いでいくことができる。更に、未熟作業者に提示される回答には、経緯情報が含まれる。これにより、未熟作業者は、提示された対策案を得るための要因や要因間の関連性、即ち、要因解析における考え方を習得することができる。 Further, the knowledge data 121 of the database 120 is stored as know-how (knowledge) of machining (cutting) and know-how obtained by a skilled worker with abundant experience. Therefore, even if a skilled worker retires, valuable know-how can be permanently stored and used, and as a result, valuable know-how can be inherited continuously. In addition, the answers presented to inexperienced workers include background information. As a result, the inexperienced worker can learn the factors for obtaining the presented countermeasure plan and the relationship between the factors, that is, the way of thinking in the factor analysis.

又、これらの場合、作業支援システム100は、第二情報に基づいてデータベース120に記憶されている感覚データ122を更新する更新部としてのデータベース更新部116を備えることができる。 Further, in these cases, the work support system 100 can include a database update unit 116 as an update unit that updates the sensory data 122 stored in the database 120 based on the second information.

これによれば、データベース120に記憶されている知識データ121及び感覚データ122を常に更新して記憶しておくことができる。これにより、制御部111は、未熟作業者による質問等に対して常に高い精度で(確信度の高い対策案を含む)適切な回答を提示する(教示)することができる。 According to this, the knowledge data 121 and the sensory data 122 stored in the database 120 can be constantly updated and stored. As a result, the control unit 111 can always present (teach) an appropriate answer (including a countermeasure plan with a high degree of certainty) with high accuracy to a question or the like by an inexperienced worker.

本発明の実施にあたっては、上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。 The practice of the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the object of the present invention.

例えば、上記実施形態においては、出力部114の表示器114aが机上設置型のモニタ装置とした。これに代えて、未熟作業者の頭部に装着して未熟作業者の眼前に画像等を表示するヘッドアップディスプレイを表示器114aとして採用することも可能である。そして、この場合には、表示器114aは、仮想現実及び拡張現実のうちの少なくとも一方により、出力情報を出力するようにしても良い。仮想現実及び拡張現実のうちの少なくとも一方により出力情報を出力することにより、未熟作業者は、例えば、切削装置200において自身が確認したい部位や状態、或いは、感覚を自由に確認することができる。 For example, in the above embodiment, the display 114a of the output unit 114 is a desk-mounted monitor device. Instead of this, it is also possible to adopt as the display 114a a head-up display that is attached to the head of an inexperienced worker and displays an image or the like in front of the eyes of the inexperienced worker. Then, in this case, the display 114a may output the output information by at least one of the virtual reality and the augmented reality. By outputting the output information by at least one of the virtual reality and the augmented reality, the inexperienced worker can freely confirm, for example, the part, the state, or the sensation that he / she wants to confirm in the cutting device 200.

又、上記実施形態においては、実際に切削装置200を作動させて工作物Wを加工した状態を撮影して得られた映像データ及び波形データを感覚データ122としてデータベース120に更新可能に記憶するようにした。この場合、例えば、図6及び図7に示したように、未熟作業者に提供される感覚は、類似性の高い類似解である感覚データ122が選択されて提供される場合がある。 Further, in the above embodiment, the video data and the waveform data obtained by photographing the state in which the cutting device 200 is actually operated to process the workpiece W are stored in the database 120 as sensory data 122 so as to be updatable. I made it. In this case, for example, as shown in FIGS. 6 and 7, the sensation provided to the inexperienced worker may be provided by selecting the sensation data 122 which is a similar solution with high similarity.

これに代えて、制御部111が、例えば、入力情報として入力される質問等に含まれる切削装置200の作動に関する各種パラメータを抽出し、このパラメータを用いて切削装置200の作動状態を計算によりシミュレーションするように構成することも可能である。この場合、制御部111は、計算した結果であるシミュレーションを感覚として含む第二情報(出力情報)を出力部114に出力させる。これにより、表示器114aはシミュレーションによる静止画又は動画或いは文字、数値及び記号を表示し、振動器114bはシミュレーションによる振動や音を出力する、即ち、より実解に近い感覚を提供することができる。 Instead of this, the control unit 111 extracts various parameters related to the operation of the cutting device 200 included in, for example, a question input as input information, and uses these parameters to simulate the operating state of the cutting device 200 by calculation. It is also possible to configure it to do so. In this case, the control unit 111 causes the output unit 114 to output the second information (output information) including the simulation resulting from the calculation as a sensation. Thereby, the display 114a can display the simulated still image or moving image or characters, numerical values and symbols, and the vibrator 114b can output the simulated vibration and sound, that is, can provide a feeling closer to the actual solution. ..

又、上記実施形態においては、入力情報として文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された質問等である第一情報を入力し、出力情報として文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された加工条件及び感覚データ122に基づく感覚である第二情報が出力されるようにした。これに代えて、入力情報として文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された加工条件又は/及び感覚を表す第二情報を入力し、出力情報として文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された質問等である第一情報を出力するようにしても良い。 Further, in the above embodiment, the first information such as a question described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols is input as input information, and the output information is in a predetermined format including characters, numerical values and symbols. Second information, which is a sensation based on the described processing conditions and sensation data 122, is output. Instead of this, input the second information representing the processing conditions or / and the feeling described in the predetermined format including characters, numerical values and symbols as the input information, and input the secondary information including the characters, numerical values and symbols as the output information. The first information such as the question described in may be output.

このように、未熟作業者が第二情報を入力情報として入力する場合には、未熟作業者は、例えば、作業に用いる切削装置200の作動状態を撮影した映像データや切削装置200の作動音或いは作動に伴って発生する振動を取得した波形データを用意する。そして、未熟作業者は、作業支援システム100のインターフェース115を介して、映像データや波形データ即ち感覚を入力情報として入力する。 In this way, when the immature worker inputs the second information as the input information, the immature worker may, for example, take a picture of the operating state of the cutting device 200 used for the work, the operating sound of the cutting device 200, or the operation sound of the cutting device 200. Prepare the waveform data obtained by acquiring the vibration generated by the operation. Then, the inexperienced worker inputs video data or waveform data, that is, sensation as input information via the interface 115 of the work support system 100.

そして、この場合には、感覚の一致又は類似の判定について、映像データが第二情報として入力された場合には、データベース120に感覚データ122として記憶されている映像データを基準とし、例えば、画像認識方法を用いて行われる。又、波形データが第二情報として入力された場合には、データベース120に感覚データ122として記憶されている波形データを基準とし、例えば、周波数や振幅の大きさの差異に基づいて行われる。 Then, in this case, when the video data is input as the second information, the video data stored as the sensory data 122 in the database 120 is used as a reference for the determination of the matching or similarity of the senses, for example, an image. It is done using a recognition method. When the waveform data is input as the second information, it is performed based on the waveform data stored as the sensory data 122 in the database 120 as a reference, for example, based on the difference in frequency and amplitude.

これによれば、例えば、未熟作業者や現場作業者が実際に切削装置200を用いて工作物Wを切削加工した際に異常(不良)が発生した場合の映像や振動を電子データ化して第二情報として入力することにより、回答として文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された加工条件を第一情報として出力することができる。これにより、入力情報として、例えば、切削装置200の作動状態を撮影した映像や音、振動等の感覚を表す第二情報を入力することによって、未熟作業者であっても、適切な第二情報を容易に入力することができ、利便性を高めることができる。従って、未熟作業者や現場作業者は、異常(不良)が発生した原因を解析し易くなる。 According to this, for example, when an inexperienced worker or a field worker actually cuts a workpiece W using the cutting device 200, an image or vibration when an abnormality (defect) occurs is converted into electronic data. (Ii) By inputting as information, it is possible to output the processing conditions described in a predetermined format including characters, numerical values and symbols as the answer as the first information. As a result, by inputting, for example, a second information representing a sense such as an image, sound, or vibration of the operating state of the cutting device 200 as input information, even an inexperienced worker can obtain appropriate second information. Can be easily entered, and convenience can be enhanced. Therefore, inexperienced workers and field workers can easily analyze the cause of the abnormality (defect).

又、上記実施形態においては、作業支援システム100を、作業者(未熟作業者)が生産設備である切削装置200を用いて作業として機械加工を行う機械加工分野を例示して説明した。これに代えて、作業支援システム100を他の分野、例えば、生産対象物を設計する設計分野や、生産設備を構築する分野等に適用することも可能である。機械加工分野以外の分野に適用された作業支援システム100であっても、例えば、未熟作業者に対してノウハウを感覚と共に教示することができる。 Further, in the above embodiment, the work support system 100 has been described by exemplifying a machining field in which a worker (immature worker) performs machining as a work using a cutting device 200 which is a production facility. Instead of this, the work support system 100 can be applied to other fields, for example, a design field for designing a production object, a field for constructing a production facility, and the like. Even in the work support system 100 applied to a field other than the machining field, for example, know-how can be taught to an inexperienced worker with a sense.

尚、作業支援システム100を設計分野に適用する場合には、知識データ121として例えば生産対象物に強度を確保するための設計寸法や形状等が記憶され、感覚データ122として例えば設計形状を実現する加工工程の映像等がデータベース120に記憶される。又、作業支援システム100を、生産設備を構築する分野に適用する場合には、知識データ121として例えば生産設備の配置寸法や配置変更に伴うラインタクト(時間)等が記憶され、感覚データ122としては例えば生産設備を配置した画像や作業者による作業の流れの映像等がデータベース120に記憶される。 When the work support system 100 is applied to the design field, for example, design dimensions and shapes for ensuring strength in the production object are stored as knowledge data 121, and for example, the design shape is realized as sensory data 122. An image of the processing process and the like are stored in the database 120. Further, when the work support system 100 is applied to the field of constructing the production equipment, for example, the arrangement dimension of the production equipment, the line tact (time) accompanying the arrangement change, etc. are stored as the knowledge data 121, and the sensory data 122 is used. For example, an image in which a production facility is arranged, a video of a work flow by an operator, and the like are stored in the database 120.

又、上記実施形態においては、生産設備として機械加工設備である切削装置200が生産対象物としての工作物Wを切削加工することを例示した。これに代えて、研削加工装置等の他の機械加工設備に変更可能であることは言うまでもない。又、生産設備として、機械加工設備以外の設備、例えば、溶融した材料を型に射出して生産対象物を生産する射出成型設備やダイキャスト成型設備等とすることも可能である。 Further, in the above embodiment, it is exemplified that the cutting device 200, which is a machining facility as a production facility, cuts a workpiece W as a production target. Needless to say, it is possible to change to other machining equipment such as a grinding machine instead of this. Further, as the production equipment, equipment other than the machining equipment, for example, an injection molding equipment or a die-cast molding equipment for injecting a molten material into a mold to produce a production object can be used.

又、上記実施形態においては、データベース120の構築に際して、未熟作業者及び熟練作業者の入力作業を必要とするように構成した。しかしながら、例えば、図1にて破線により示すように、周知の機械学習技術を適用した(具体的には、機械学習プログラムを実行する)機械学習部123を設けて、知識データ121として切削装置200の構成及び作動に関する加工条件や、上述した探索過程及び探索経路を含む情報、切削加工前の調整作動に関する情報、又、感覚データ122として映像データや波形データ等を周知の方法に従って解析し、データベース120を構築することも可能である。 Further, in the above embodiment, the database 120 is configured to require input work by an inexperienced worker and a skilled worker when constructing the database 120. However, for example, as shown by a broken line in FIG. 1, a machine learning unit 123 to which a well-known machine learning technique is applied (specifically, a machine learning program is executed) is provided, and a cutting device 200 is provided as knowledge data 121. Processing conditions related to the configuration and operation of the above, information including the above-mentioned search process and search path, information on adjustment operation before cutting, and video data, waveform data, etc. as sensory data 122 are analyzed according to a well-known method and stored in a database. It is also possible to build 120.

これにより、機械学習部123は、例えば、工作物Wを加工する際の加工条件(推奨加工条件を含む)、工作物Wの加工状態や切削装置200の動作状態及び加工結果情報を訓練データセットとして学習することにより、データベース120に体系化されて蓄積される知識データ121及び感覚データ122の情報量を増やすことができる。その結果、未熟作業者に教示する推奨加工条件や対策案の精度を向上させることができる。 As a result, the machine learning unit 123 trains, for example, machining conditions (including recommended machining conditions) when machining the workpiece W, machining states of the workpiece W, operating states of the cutting device 200, and machining result information. The amount of information of the knowledge data 121 and the sensory data 122 systematically and stored in the database 120 can be increased by learning as. As a result, the accuracy of recommended processing conditions and countermeasures to be taught to inexperienced workers can be improved.

更に、上記実施形態においては、制御部111は、駆動解析機能130及び解決解析機能140を実行することにより、推奨加工条件をデータベース120に蓄積されている知識データ121に基づいて生成するようにした。これに代えて、又は、加えて、例えば、工具メーカ等が開示している加工条件等即ち諸設定情報を予め記憶部113に記憶しておき、制御部111が記憶部113に記憶されている加工条件(諸設定情報)に基づいて推奨加工条件を未熟作業者に教示するようにすることも可能である。 Further, in the above embodiment, the control unit 111 executes the drive analysis function 130 and the solution analysis function 140 to generate recommended machining conditions based on the knowledge data 121 stored in the database 120. .. Instead of or in addition to this, for example, machining conditions and other setting information disclosed by a tool maker or the like are stored in advance in the storage unit 113, and the control unit 111 is stored in the storage unit 113. It is also possible to teach inexperienced workers the recommended machining conditions based on the machining conditions (various setting information).

100…作業支援システム、110…パーソナルコンピュータ、111…制御部、112…入力部(質問入力部)、113…記憶部、114…出力部、114a…表示器、114b…振動器、115…インターフェース(取得部)、116…データベース更新部(更新部)、120…データベース、121…知識データ、122…感覚データ、123…機械学習部、130…駆動解析機能(第一解析機能(解析機能))、140…解決解析機能(第二解析機能(解析機能))、200…切削装置(生産設備)、201…ベッド、210…工作物保持装置、211…主軸台、212…心押台、213…主軸台本体、214…回転主軸、215…回転主軸モータ、216…心押台本体、217…心押センタ、220…工作物送り装置、221…送り台、222…X軸駆動装置、223…X軸ガイドレール、230…工具保持装置、231…コラム、232…Z軸駆動装置(工作物変位装置)、233…サドル、234…ホルダ、235…Z軸ガイドレール、240…バイト(工具)、250…制御装置、251…工作物回転制御部、252…送り制御部、253…変位制御部、254…加工条件入力部、Aw…回転軸線 100 ... Work support system, 110 ... Personal computer, 111 ... Control unit, 112 ... Input unit (question input unit), 113 ... Storage unit, 114 ... Output unit, 114a ... Display, 114b ... Vibrator, 115 ... Interface ( Acquisition unit), 116 ... Database update unit (update unit), 120 ... Database, 121 ... Knowledge data, 122 ... Sensory data, 123 ... Machine learning unit, 130 ... Drive analysis function (first analysis function (analysis function)), 140 ... Solution analysis function (second analysis function (analysis function)), 200 ... Cutting equipment (production equipment), 201 ... Bed, 210 ... Work piece holding device, 211 ... Headstock, 212 ... Trajectory, 213 ... Spindle Base body, 214 ... Rotating spindle, 215 ... Rotating spindle motor, 216 ... Mandrel body, 217 ... Mandrel center, 220 ... Work feed device, 221 ... Feeding table, 222 ... X-axis drive device, 223 ... X-axis Guide rail, 230 ... Tool holding device, 231 ... Column, 232 ... Z-axis drive device (workpiece displacement device), 233 ... Saddle, 234 ... Holder, 235 ... Z-axis guide rail, 240 ... Bit (tool), 250 ... Control device, 251 ... Work piece rotation control unit, 252 ... Feed control unit, 253 ... Displacement control unit, 254 ... Machining condition input unit, Aw ... Rotation axis

Claims (14)

作業に関するノウハウを表す知識データ及び前記知識データに関連して作業者によって知覚可能な感覚を表す感覚データを探索可能且つ更新可能に記憶するデータベースと、
入力情報に基づいて探索条件を設定して前記データベースに記憶された前記知識データ及び前記感覚データを探索し、前記入力情報に対する解を導く解析機能を実行する制御部と、
前記制御部による前記解析機能の実行によって取得された前記解を出力情報として出力する出力部と、を備え、
文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述された第一情報、及び、文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されていて前記作業に用いられる装置の状態及び前記感覚のうち少なくとも前記感覚を表す第二情報のうちの一方が前記入力情報であり、
前記第一情報及び前記第二情報のうちの他方が前記出力情報である、作業支援システム。
A database that can searchably and updately store knowledge data representing work know-how and sensory data representing a sense perceptible by an operator in relation to the knowledge data.
A control unit that sets search conditions based on input information, searches for the knowledge data and the sensory data stored in the database, and executes an analysis function for deriving a solution to the input information.
It is provided with an output unit that outputs the solution acquired by executing the analysis function by the control unit as output information.
First information described in a predetermined format including letters, numerical values and symbols, and at least the state and feeling of the device described in a predetermined format including letters, numerical values and symbols and used for the work. One of the second information representing the sensation is the input information,
A work support system in which the other of the first information and the second information is the output information.
前記入力情報が前記第一情報であり、前記出力情報が前記感覚を表す前記第二情報であり、
前記制御部は、前記解析機能を実行して、前記第一情報に対する前記解を前記第二情報として導く請求項1に記載の作業支援システム。
The input information is the first information, the output information is the second information representing the feeling, and the like.
The work support system according to claim 1, wherein the control unit executes the analysis function and derives the solution to the first information as the second information.
前記入力情報が前記感覚を表す前記第二情報であり、前記出力情報が前記第一情報であり、
前記制御部は、前記解析機能を実行して、前記第二情報に対する前記解を前記第一情報として導く請求項1に記載の作業支援システム。
The input information is the second information representing the feeling, and the output information is the first information.
The work support system according to claim 1, wherein the control unit executes the analysis function and derives the solution to the second information as the first information.
前記制御部は、前記解析機能を実行して、前記入力情報に対して予測される予測解を導く、請求項1乃至請求項3のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The work support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the control unit executes the analysis function and derives a predicted solution for the input information. 前記制御部は、前記解析機能を実行して、再現すべき前記感覚に対応する実解と前記予測解との類似性を比較することにより前記実解に最も類似性の高い前記予測解を類似解として導き、
前記出力部は、前記類似解に対応する前記感覚を表す前記感覚データを前記出力情報として出力する、請求項4に記載の作業支援システム。
The control unit executes the analysis function and compares the similarity between the actual solution corresponding to the sensation to be reproduced and the predicted solution to resemble the predicted solution having the highest similarity to the actual solution. Guided as a solution
The work support system according to claim 4, wherein the output unit outputs the sensory data representing the sensory corresponding to the similar solution as the output information.
前記制御部は、前記実解と前記予測解との差異の程度を比較することにより、前記差異の程度が最も小さい前記予測解を前記類似解として導く、請求項5に記載の作業支援システム。 The work support system according to claim 5, wherein the control unit derives the predicted solution having the smallest degree of difference as the similar solution by comparing the degree of difference between the actual solution and the predicted solution. 前記出力部は、前記感覚データと、前記感覚データに関連していて文字、数値及び記号を含む所定の形式で記述されたデータと、を前記出力情報として出力する、請求項5又は請求項6に記載の作業支援システム。 Claim 5 or claim 6 that the output unit outputs the sensory data and data related to the sensory data and described in a predetermined format including characters, numerical values, and symbols as the output information. Work support system described in. 前記出力部は、仮想現実及び拡張現実のうちの少なくとも一方において前記出力情報を出力する、請求項1乃至請求項7のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The work support system according to any one of claims 1 to 7, wherein the output unit outputs the output information in at least one of virtual reality and augmented reality. 前記出力部は、前記感覚データである振動又は音を表す波形データを前記出力情報とし、前記出力情報に基づいて前記振動又は前記音を出力する、請求項1乃至請求項8のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 Any one of claims 1 to 8, wherein the output unit uses waveform data representing vibration or sound, which is the sensory data, as the output information, and outputs the vibration or the sound based on the output information. The work support system described in item 1. 前記制御部は、前記第二情報に基づいて前記データベースに記憶されている前記感覚データを更新する更新部を備えた、請求項1乃至請求項9のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。 The work support according to any one of claims 1 to 9, wherein the control unit includes an update unit that updates the sensory data stored in the database based on the second information. system. 前記データベースは、前記知識データとして生産方法及び前記装置を有する生産設備についての前記ノウハウを探索可能且つ更新可能に記憶しており、
生産対象物に施した処理の処理結果を表す処理結果情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記処理結果情報に応じて、前記生産方法及び前記生産設備に関する質問であって前記第一情報及び前記第二情報のうちの一方を前記入力情報として入力する質問入力部と、を備え、
前記制御部は、前記解析機能を実行して、少なくとも前記質問入力部に入力された前記質問に基づく探索条件を設定して前記データベースを探索し、前記解を前記質問に対する回答として導く、請求項1乃至請求項10のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。
The database stores the know-how about the production method and the production equipment having the apparatus as the knowledge data in a searchable and updateable manner.
An acquisition unit that acquires processing result information that represents the processing result of the processing applied to the production object,
A question input unit that inputs one of the first information and the second information as the input information, which is a question about the production method and the production equipment, according to the processing result information acquired by the acquisition unit. And with
The claim that the control unit executes the analysis function, sets at least search conditions based on the question input to the question input unit, searches the database, and derives the solution as an answer to the question. The work support system according to any one of 1 to 10.
前記出力部は、
前記質問の解決に関連する複数の対策案、及び、それぞれの前記対策案の前記質問の解決への確からしさを表す確信度と、視覚的に表示されていて前記解析機能が前記データベースを探索して前記対策案を前記解として導くための複数の要因からなる探索過程及び前記探索過程における複数の前記要因間の関連性を表す探索経路を表す経緯情報と、を含むように、前記第一情報及び前記第二情報のうちの他方を前記出力情報として出力する、請求項11に記載の作業支援システム。
The output unit
A plurality of countermeasures related to the solution of the question, and the certainty of each of the countermeasures indicating the certainty of the solution of the question, and the visually displayed analysis function searches the database. The first information includes a search process composed of a plurality of factors for deriving the countermeasure plan as the solution, and background information representing a search path representing the relationship between the plurality of factors in the search process. The work support system according to claim 11, wherein the other of the second information is output as the output information.
前記制御部によって実行される前記解析機能は、
入力された前記探索条件に基づいて前記データベースを探索し、前記探索条件に応じた第一解を導く第一解析機能と、
少なくとも、前記質問及び前記処理結果情報に基づいて前記探索条件を設定すると共に前記第一解析機能と協働して、前記回答を第二解として導く第二解析機能と、から構成される、請求項11又は請求項12に記載の作業支援システム。
The analysis function executed by the control unit is
A first analysis function that searches the database based on the input search conditions and derives a first solution according to the search conditions.
A claim composed of at least a second analysis function that sets the search condition based on the question and the processing result information and derives the answer as a second solution in cooperation with the first analysis function. The work support system according to claim 11 or 12.
前記生産設備は、
切れ刃を有する工具を保持する工具保持装置と、
前記生産対象物である工作物を保持する工作物保持装置と、
前記工作物保持装置に保持された前記工作物を所定方向に送る工作物送り装置と、
前記工作物に対する前記工具の相対的な移動を行う工具変位装置と、
前記工具変位装置の作動を制御する制御装置と、を備えた切削装置である、請求項11乃至請求項13のうちの何れか一項に記載の作業支援システム。
The production equipment
A tool holding device that holds a tool with a cutting edge,
A work holding device that holds the work that is the production object,
A work feed device that feeds the work held by the work holding device in a predetermined direction,
A tool displacement device that moves the tool relative to the workpiece,
The work support system according to any one of claims 11 to 13, which is a cutting device including a control device for controlling the operation of the tool displacement device.
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