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WO2022038761A1 - 加工レポート作成装置およびワイヤ放電加工機 - Google Patents

加工レポート作成装置およびワイヤ放電加工機 Download PDF

Info

Publication number
WO2022038761A1
WO2022038761A1 PCT/JP2020/031564 JP2020031564W WO2022038761A1 WO 2022038761 A1 WO2022038761 A1 WO 2022038761A1 JP 2020031564 W JP2020031564 W JP 2020031564W WO 2022038761 A1 WO2022038761 A1 WO 2022038761A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
machining
information
report
processing
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/031564
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
雄平 堂森
賢 犬飼
達也 加藤
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to PCT/JP2020/031564 priority Critical patent/WO2022038761A1/ja
Priority to JP2021503181A priority patent/JP6881700B1/ja
Priority to CN202080099373.2A priority patent/CN115397593B/zh
Publication of WO2022038761A1 publication Critical patent/WO2022038761A1/ja

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23H—WORKING OF METAL BY THE ACTION OF A HIGH CONCENTRATION OF ELECTRIC CURRENT ON A WORKPIECE USING AN ELECTRODE WHICH TAKES THE PLACE OF A TOOL; SUCH WORKING COMBINED WITH OTHER FORMS OF WORKING OF METAL
    • B23H1/00—Electrical discharge machining, i.e. removing metal with a series of rapidly recurring electrical discharges between an electrode and a workpiece in the presence of a fluid dielectric
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • This disclosure relates to a machining report creating device and a wire electric discharge machine that create a machining report that summarizes information on the machining results of electric discharge machining performed by a wire electric discharge machine.
  • machining state information information indicating the machining state during machining such as machining voltage and machining speed
  • changes in the machining state can be found and the machining conditions can be obtained. It is important to improve the reproducibility of machining by giving feedback on the above, and to investigate the cause of troubles due to poor accuracy of the machined products at an early stage.
  • the machining shape, machining conditions, and setup information differ for each machining, so it is necessary to judge the quality of the machining conditions and investigate the cause in case of trouble.
  • Patent Document 1 discloses a configuration for displaying a list of information related to processing such as setting information such as processing conditions and processing programs, processing state information, and measurement data of processed products.
  • Patent Document 1 by displaying a list of information related to machining, operations such as confirmation of machining state and judgment of quality of machining conditions can be efficiently performed, but wire electrode disconnection (hereinafter, "" Information on abnormalities that occur during machining such as (hereinafter referred to as “disconnection"), short circuit in which the wire electrode and the workpiece come into contact (hereinafter referred to as “short circuit”), or other alarms (hereinafter referred to as “abnormal information”). Since it is not recorded in relation to it, if a machining defect occurs due to an abnormality during machining, it is difficult to understand which part of the listed information is related to the abnormality during machining. rice field. Therefore, in order to estimate the cause of the processing defect from the information displayed in the list, there is a problem that it depends largely on the experience and know-how of the worker and it takes time to investigate the cause of the processing defect. ..
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present disclosure is to obtain a processing report creating device capable of providing information necessary for efficiently investigating the cause of processing defects.
  • the machining report creating apparatus of the present disclosure includes anomaly information which is information about anomalies generated during machining of discharge machining, and is information showing the actual results of machining.
  • Machining information acquisition unit that acquires machining information, which is information about discharge machining, including machining record information and machining state information, which is information indicating the machining state during machining of electric discharge machining, and machining information.
  • processing information storage unit that stores the processing information acquired by the acquisition unit for each processing unit and the processing information stored in the processing information storage unit, information indicating the location of the abnormality and the type of abnormality is stored in the processing locus.
  • machining report creation unit that creates a machining report having machining trajectory information, which is the information added above, machining record information, and abnormality peripheral information, which is machining state information before and after the occurrence of an abnormality. It is a feature.
  • the machining report creating device has the effect that it can support the efficient investigation of the cause of the machining defect by providing the information necessary for efficiently investigating the cause of the machining defect. Play.
  • the figure which shows the schematic structure of the wire electric discharge machine shown in FIG. The figure which shows an example of the processing information stored in the processing information storage part shown in FIG.
  • FIG. 1 shows the example of the hardware composition in the case where the function of the machining report creation apparatus which concerns on Embodiment 1 is realized by using a computer system.
  • Flow chart regarding the learning process of the machine learning device according to the third embodiment Configuration diagram of the improvement proposal section for the machining report creation device according to the third embodiment
  • Diagram explaining the process for obtaining a machining report with countermeasures using the Kaizen Proposal Department The figure which shows the structure of the wire electric discharge machine which concerns on Embodiment 4.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a machining report creating apparatus according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the machining report creating device 100 creates a machining report summarizing information on the machining results of electric discharge machining performed by the wire electric discharge machine 200.
  • FIG. 1 shows a machining report creating device 100 and a wire electric discharge machine 200 connected to the machining report creating device 100.
  • the electric discharge machining performed by the wire electric discharge machine may be simply referred to as “electric discharge machining” or "machining”.
  • the machining conditions for electric discharge machining may be simply referred to as "machining conditions”.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of the wire electric discharge machine 200 shown in FIG.
  • the wire electric discharge machine 200 processes the workpiece 212 by generating an electric discharge in the gap between the wire electrode 218 and the workpiece 212.
  • the wire electric discharge machine 200 has a processing unit 210 that processes the workpiece 212, and a control device 230 that controls the entire wire electric discharge machine 200.
  • the control device 230 includes a machining control unit 231 that controls the machining unit 210, a machining program 233, and a storage unit 232 that stores the machining condition 234.
  • the machined portion 210 includes a table 221 on which the workpiece 212 is placed, a drive device 211 for moving the table 221, a power supply 213, a wire bobbin 214 on which the wire electrode 218 is fed, and a pair of power supply electrons in contact with the wire electrode 218. It has a 219 and a pair of dies 220 that support the wire electrode 218.
  • the power supply 213 applies a pulse voltage between the power supply 219 and the table 221.
  • the machined portion 210 includes a feed roller 215 that runs the wire electrode 218 unwound from the wire bobbin 214 toward the work piece 212, a recovery roller 217 that collects the wire electrode 218, and a wire electrode that has passed through the work piece 212. It has a lower roller 216 that drives the 218 toward the recovery roller 217.
  • the machining control unit 231 controls the drive device 211 and the power supply 213 according to the machining program 233 stored in the storage unit 232 and the machining condition 23
  • FIG. 1 shows the functional configuration of the machining report creating device 100.
  • the machining report creating device 100 includes a machining information acquisition unit 10 that acquires machining information from the wire discharge processing machine 200, a machining information storage unit 20 that stores the machining information acquired by the machining information acquisition unit 10, and a machining report from the machining information.
  • the processing report creating unit 30 for creating the above is provided.
  • the machining report creating device 100 includes a display unit 40 that displays the machining report created by the machining report creating unit 30.
  • the machining report created by the machining report creating unit 30 may be output to a document output device such as a printer (not shown).
  • the machining report creating device 100 includes a setting unit 50 and a storage unit 60, and stores the information set by the setting unit 50 in the storage unit 60.
  • the information stored in the storage unit 60 is, for example, extraction range designation information described later.
  • the storage unit 60 includes an extraction range designation information storage unit 61 that stores extraction range designation information, and extraction range designation information is set in the extraction range designation information storage unit 61 via the setting unit 50.
  • the machining information includes abnormality information which is information about an abnormality generated during the machining of electric discharge machining, machining record information which is information which shows the result of machining, and machining which is information which shows the machining state during machining of electric discharge machining.
  • Information about electric discharge machining including state information.
  • Specific examples of machining record information are information such as machining time, machining distance, average machining speed, number of disconnections, number of short circuits, and amount of wire used from the start of machining to the end of machining.
  • Specific examples of machining state information include machining speed, machining voltage, discharge pulse, tension, number of wire traveling pulses which are feed pulses of feed roller 215, liquid quality of machining liquid, and machining, which are detected at each time during machining.
  • Information such as liquid temperature, room temperature, processing machine body temperature, machine coordinates, etc.
  • Specific examples of the abnormality information are information such as the position where the abnormality occurs, the type of the abnormality, and the number of times the abnormality occurs.
  • the machining information acquisition unit 10 may acquire machining information in real time or periodically from the machining control unit 231 of the wire electric discharge machine 200 while the wire electric discharge machine 200 is machining, or the wire electric discharge machine 200 may acquire machining information.
  • the machining information may be temporarily stored in the storage unit 232 of the electric discharge machine 200 during machining, and the machining information stored in the storage section 232 may be acquired after the machining is completed.
  • the processing information storage unit 20 stores the processing information acquired by the processing information acquisition unit 10 for each processing unit.
  • the processing unit the processing from the start to the end of processing on the workpiece 212 may be used as the processing unit, or the processing for one processing condition or the processing for one processing program may be used as the processing unit.
  • the processing from the start to the end of processing on the workpiece 212 is set as the processing unit, and the processing No. is set for each executed processing unit.
  • JOTAI01 is the processing No.
  • a series of machining state information acquired by the machining information acquisition unit 10 from the start of machining to the end of machining of 1 is shown.
  • JISSEKI01 is the processing No.
  • the processing record information about the processing of 1 is shown.
  • SYOGEN01 is the processing No.
  • the processing specification information about the processing of 1 is shown. Specific examples of the processing specification information include the wire diameter and material of the wire electrode 218, the material and plate thickness of the work piece 212, and information on setting parameters related to adaptive control.
  • FIG. 3 shows an example in which processing information corresponding to a plurality of processings is stored in the processing information storage unit 20, but at least the processing information corresponding to the processing performed this time is stored in the processing information storage unit 20. It should be done. Further, as shown in FIG. 3, not only the machining information corresponding to the machining performed this time but also the machining information corresponding to a plurality of machining is stored in the machining information storage unit 20, and the designated machining No.
  • the machining report for the above may be created by the machining report creating unit 30 described later.
  • the machining report creating unit 30 creates a machining report based on the machining information stored in the machining information storage unit 20.
  • the machining report has machining record information including abnormality information, machining locus information, and abnormality peripheral information. Other information may be included in the machining report. For example, by making a machining report that summarizes machining specification information and machining conditions together with machining record information, machining trajectory information, and abnormal peripheral information, information on machining results of electric discharge machining is aggregated, and machining defects are further obtained. It is possible to efficiently investigate the cause of the problem.
  • the abnormality peripheral information is processing state information before and after the occurrence of the abnormality.
  • the machining locus information is information in which information indicating the position where an abnormality occurs and the type of abnormality is added on the machining locus.
  • the machining report displays the first machining report having the machining record information, the machining locus information, and the machining specification information, and the abnormality peripheral information in a time-series graph format. An example consisting of the machining report of is shown. An example of the first machining report and the second machining report is shown in FIGS. 4 and 5.
  • FIG. 4 shows, as an example, a case where the same processing locus is processed three times under three processing conditions. The first time it is processed under the roughing processing condition (condition number 1) and disconnection A occurs, the second time it is processed under the processing condition of intermediate finishing processing (condition number 2) and a short circuit B occurs, and the third time it is finished processing. The case where the short circuit C occurs by processing under the condition (condition number 3) is shown.
  • condition number 1 The first time it is processed under the roughing processing condition
  • condition number 2 the second time it is processed under the processing condition of intermediate finishing processing
  • condition number 3 The case where the short circuit C occurs by processing under the condition (condition number 3) is shown.
  • a disconnection A, a short circuit B, and a short circuit C are displayed on the same machining locus.
  • a disconnection A, a short circuit B, and a short circuit C are displayed on the same machining locus.
  • a characteristic machined shape part such as a corner part, a straight line part, or an arc part
  • the factors and countermeasures corresponding to the characteristic machined shape should be examined. Is possible.
  • FIG. 5 shows, as an example, the abnormal peripheral information regarding the short circuit B and the processing conditions at that time.
  • the abnormality peripheral information in FIG. 5 displays the states before and after the time t when the short circuit B occurs in a time-series graph format for the plurality of machining state information.
  • the horizontal axis indicates time, and the unit on the vertical axis is not shown, but it is a unit of physical quantity corresponding to each processing state information.
  • a plurality of machining state information is displayed side by side as separate graphs with a common time axis, but a plurality of machining state information may be superimposed and displayed on the same graph.
  • abnormal peripheral information displayed in this way for example, if the operator can confirm that the machining speed immediately before the short circuit B in FIG. 5 occurs is slower than usual, this is a machining defect. It is possible to presume that it is the cause. In this way, by displaying the machining states before and after the occurrence of an abnormality in a time-series graph format for a plurality of machining state information, it becomes easy for the operator to visually identify the cause of the machining defect. ..
  • information on abnormal peripherals related to disconnection A and short circuit C is also created in the same manner. That is, in the second machining report, information on the periphery of the abnormality is created for each abnormality that has occurred.
  • the operator can check the position where the abnormality occurred, the machining status before and after the abnormality, and when the abnormality occurs. It is possible to easily confirm the processing specifications and processing conditions used for processing, and the processing results related to processing when the abnormality occurs.
  • the machining report is composed of the first machining report and the second machining report
  • the machining report is composed of at least the machining record information, the machining locus information, and the abnormality peripheral information.
  • the first machining report and the second machining report may be integrated as shown in FIG. 6, for example.
  • the abnormality peripheral information is displayed in a graph format in chronological order is shown, but it is sufficient if the machining state before and after the occurrence of the abnormality can be grasped. May be displayed in a list format.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a process of creating a machining report.
  • the machining report creating device 100 acquires machining information from the wire electric discharge machine 200 (step 1).
  • the machining information acquisition unit 10 acquires machining information such as machining record information including abnormality information, machining state information, and machining specification information from the machining control unit 231 of the wire electric discharge machine 200.
  • machining information may be acquired in real time or periodically from the machining control unit 231 of the wire electric discharge machine 200, or the wire electric discharge machine 200 finishes machining.
  • the machining information acquisition unit 10 may collectively acquire the machining information stored in the storage unit 232 of the wire electric discharge machine 200.
  • the machining information storage unit 20 stores machining information such as machining record information, machining state information, and machining specification information acquired by the machining information acquisition unit 10 for each machining unit (step 2).
  • the machining report creating unit 30 creates machining locus information from the machining information stored in the machining information storage unit 20 (step 3). To create machining locus information, first, information on the machine coordinates of each axis is extracted from the machining state information, and the machining locus is calculated from the relative positional relationship between the wire electrode and the workpiece.
  • the processing locus information is created by extracting the information on the abnormality occurrence position and the type of abnormality from the abnormality information and adding the information indicating the abnormality occurrence position and the type of abnormality on the calculated processing locus. do.
  • symbols such as ⁇ , ⁇ , and ⁇ are added to the calculated machining locus as information indicating the position where the abnormality occurs and the type of the abnormality.
  • the machining report creation unit 30 extracts abnormal peripheral information from the machining information stored in the machining information storage section 20 based on the extraction range designation information set in the extraction range designation information storage section 61 (step 4). ).
  • the extraction range designation information is information for designating an extraction range for extracting abnormal peripheral information from the machining information stored in the machining information storage unit. Specifically, the extraction range designation information is the distance from the abnormality occurrence position, the number of blocks from the block corresponding to the abnormality occurrence position among the blocks constituting the machining program, or the time from the abnormality occurrence time.
  • the machining report creation unit 30 extracts the machining state information corresponding to the extraction range designation information as the abnormality peripheral information.
  • the machining report creation unit 30 creates a machining report having machining record information, machining trajectory information, and abnormal peripheral information (step 5).
  • the first machining report that summarizes the machining specification information, the machining trajectory information, and the machining record information for each machining unit, and the abnormal peripheral information and the machining conditions are processed.
  • a second machining report is created for each unit. The order of step 3 and step 4 may be changed as appropriate, or may be performed in parallel.
  • the display unit 40 displays the processing report created by the processing report creation unit 30 (step 6).
  • the machining report creating device 100 creates a machining report having machining record information, machining trajectory information, and abnormality peripheral information based on the machining information.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a hardware configuration in a case where the function of the machining report creating apparatus 100 according to the first embodiment is realized by using a computer system.
  • the processing report creating device 100 includes a processor 901 that executes various processes, a memory 902 that is a built-in memory, an external storage device 903 that stores various information, and an input / output interface 904 that handles input and output of various information. It has a display 905 that displays various information.
  • the processor 901 is a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 901 may be a processing device, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP (Digital Signal Processor).
  • the function of the machining report creating unit 30 is realized by the processor 901 and software, firmware, or a combination of software and firmware.
  • the software or firmware is written as a program and stored in the external storage device 903.
  • the processor 901 reads the software or firmware stored in the external storage device 903 into the memory 902 and executes it.
  • the memory 902 is a non-volatile or volatile semiconductor memory, such as RAM (RandomAccessMemory), ROM (ReadOnlyMemory), flash memory, EPROM (ErasableProgrammableReadOnlyMemory) or EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable). ProgrammableReadOnlyMemory).
  • the external storage device 903 is an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive). Each function of the processing information storage unit 20 and the storage unit 60 is realized by using the external storage device 903.
  • the input / output interface 904 is responsible for inputting information from the wire electric discharge machine 200 and outputting information to the wire electric discharge machine 200.
  • the input / output interface 904 also includes an input device such as a keyboard, mouse or touch panel.
  • the functions of the machining information acquisition unit 10 and the setting unit 50 are realized by using the input / output interface 904.
  • the function of the display unit 40 is realized by using the display 905.
  • Embodiment 2 a configuration for creating a machining report summarizing information on machining results has been described so that the relationship with an abnormality generated during machining can be understood based on the machining information acquired from the wire electric discharge machine. If there is a machining report similar to the created machining report, it is highly possible that the measures taken for this similar machining report can be applied to the newly created machining report. Moreover, even if it cannot be applied as it is, it is highly likely that it will be helpful when considering countermeasures.
  • a new machining report when a new machining report is created, a configuration in which a machining report similar to the newly created machining report is extracted from the machining reports created in the past and presented to the operator will be described. The same parts as those of the first embodiment will be omitted, and the parts different from the first embodiment will be described.
  • FIG. 9 is a diagram showing the configuration of the machining report creating apparatus according to the second embodiment.
  • the configuration of the machining report creating device 101 according to the second embodiment is the same as that of the machining report creating device of the first embodiment, that is, the machining report storage unit 70, the countermeasure information input unit 71, and the similar machining report extraction unit 72. Similar determination condition storage unit 62 and is added.
  • the machining report storage unit 70 stores the machining report created by the machining report creation section 30 every time electric discharge machining is performed.
  • the countermeasure information input unit 71 inputs the countermeasures taken for the abnormality generated during machining as countermeasure information in the machining report stored in the machining report storage unit 70. Specifically, after creating a machining report, the worker investigates the cause of the abnormality that occurred during machining while referring to the machining report, and implements countermeasures. The worker inputs the found factor and the content of the countermeasure from the countermeasure information input unit 71 as the countermeasure information.
  • the similar machining report extraction unit 72 inputs a machining report similar to this new machining report, and the countermeasures stored in the machining report storage unit 70 are input. Extract as a similar machining report from the machining report with countermeasures, which is a machining report.
  • the storage unit 60 includes a similarity determination condition storage unit 62 that stores similar determination conditions, which are conditions for determining that the new machining report and the machining report with countermeasures are similar, and the similar machining report extraction unit 72. Extracts a similar machining report from the machining reports with countermeasures stored in the machining report storage section 70 based on the similarity determination condition set in the similarity determination condition storage unit 62.
  • the similarity determination condition is designated by the setting unit 50 by the processing specification information, the processing condition, the processing program, the processing locus information, or the like, and is set in the similarity determination condition storage unit 62.
  • the similar machining report extraction unit 72 compares the new machining report with the machining report with countermeasures, and determines that they are similar if at least one of the plurality of conditions set as the similarity judgment conditions is the same. do. Then, the similar machining report extraction unit 72 outputs the extracted similar machining report to the display unit 40. Display examples of similar machining reports are shown in FIGS. 10 and 11. FIG. 10 shows an example of the first machining report of the similar machining report, and FIG. 11 shows an example of the second machining report of the similar machining report. The similar machining report may be displayed side by side with the new machining report so that it can be easily compared with the new machining report. The operator can consider the countermeasure contents for the machining defect caused by the abnormality shown in the new machining report by referring to the countermeasure information described in the displayed similar machining report.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a process of creating a similar machining report.
  • the similar machining report extraction unit 72 acquires a new machining report from the machining report creation unit 30 (step 7).
  • the similar machining report extraction unit 72 sets the new machining report acquired from the machining report creation section 30 and the machining report with countermeasures stored in the machining report storage section 70 to preset similarity determination conditions. Compare based on (step 8). Machining with countermeasures judged to be similar to the new machining report acquired from the machining report creation unit 30 from the machining reports with countermeasures stored in the machining report storage unit 70 based on the preset similarity judgment conditions. Extract the report as a similar machining report (step 9). The similar machining report extraction unit 72 outputs the extracted similar machining report to the display unit 40 (step 10).
  • machining report creating device 101 when the machining report creating device 101 creates a new machining report, a machining report similar to the newly created machining report is extracted from the machining reports created in the past. Since it is presented to the worker, the worker can efficiently consider the countermeasure content by referring to the countermeasure content taken for this similar machining report.
  • Embodiment 3 a machining report creating device that creates a machining report that can confirm the machining state during machining and the actual results of machining in relation to the abnormality generated during machining has been described.
  • a machining report creating device capable of presenting a countermeasure plan for machining defects caused by abnormalities generated during machining will be described using the results learned by the machine learning device.
  • the same parts as those of the first and second embodiments will be omitted, and the parts different from the first and second embodiments will be described.
  • FIG. 13 is a diagram showing the configuration of the machining report creating device 102 according to the third embodiment.
  • the configuration of the machining report creating device 102 according to the third embodiment is such that the machine learning device 80 and the improvement proposal unit 90 are added to the configuration of the machining report creating device of the second embodiment.
  • the similar machining report extraction unit 72 and the similarity determination condition storage unit 62 provided in the machining report creating device of the second embodiment do not necessarily have to be provided in the machining report creating device 102 of the third embodiment. This is omitted in the machining report creating apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram showing the configuration of the machine learning device 80 according to the third embodiment.
  • the machine learning device 80 includes a learning data acquisition unit 81, a model generation unit 82, and a trained model storage unit 83.
  • the learning data acquisition unit 81 acquires a processing report with countermeasures from the processing report storage unit 70.
  • the model generation unit 82 extracts machining locus information, machining record information, abnormality peripheral information, and countermeasure information from the machining report with countermeasures acquired by the learning data acquisition unit 81, and performs machining trajectory information, machining record information, and abnormality peripherals.
  • the countermeasure information is learned based on the learning data created based on the combination of the information and the countermeasure information. That is, a learned model is generated that infers the optimum countermeasure information for the machining defect caused by the abnormality generated during machining from the machining locus information, the machining record information, the abnormality peripheral information, and the countermeasure information.
  • the learning data is data in which processing locus information, processing record information, abnormality peripheral information, and countermeasure information are associated with each other. Further, other information, for example, processing specification information or information such as processing conditions may be extracted from the processing report with countermeasures and added to the learning data.
  • the machine learning device 80 is used to learn the countermeasure information of the machining report with countermeasures stored in the machining report storage unit 70.
  • the machine learning device 80 is connected to the machining report creation device 102 via a network. It may be a device separate from the machining report creating device 102. Further, the machine learning device 80 may be built in the machining report creating device 102. Further, the machine learning device 80 may exist on the cloud server.
  • the model generation unit 82 learns countermeasure information by, for example, supervised learning according to a neural network model.
  • supervised learning refers to a method of learning a feature in those learning data by giving a set of input and result (label) data to a machine learning device, and inferring the result from the input.
  • a neural network is composed of an input layer consisting of a plurality of neurons, an intermediate layer (hidden layer) consisting of a plurality of neurons, and an output layer consisting of a plurality of neurons.
  • the intermediate layer may be one layer or two or more layers.
  • the neural network is based on a combination of machining locus information, machining record information, machining specification information, abnormal peripheral information, and countermeasure information extracted from a machining report with countermeasures acquired by the learning data acquisition unit 81.
  • countermeasure information is learned by so-called supervised learning.
  • the neural network inputs the machining locus information, the machining record information, the machining specification information, and the abnormality peripheral information into the input layer, and the result output from the output layer is weighted so as to approach the actually implemented countermeasure information. Learn by adjusting W1 and W2.
  • the model generation unit 82 generates and outputs a trained model by executing the above learning.
  • the trained model storage unit 83 stores the trained model output from the model generation unit 82.
  • FIG. 16 is a flowchart relating to the learning process of the machine learning device.
  • step b1 the learning data acquisition unit 81 acquires a processing report with countermeasures.
  • step b2 the model generation unit 82 extracts machining locus information, machining record information, abnormality peripheral information, and countermeasure information from the machining report with countermeasures acquired by the learning data acquisition unit 81, and performs machining trajectory information and machining results. According to the learning data created based on the combination of information, abnormal peripheral information, and countermeasures, countermeasure information is learned by so-called supervised learning, and a trained model is generated.
  • step b3 the trained model storage unit 83 stores the trained model generated by the model generation unit 82.
  • FIG. 17 is a configuration diagram of the improvement proposal unit 90 regarding the machining report creating device 102.
  • the improvement proposal unit 90 includes a data acquisition unit 91, an inference unit 92, and a processing report creation unit 93 with a countermeasure plan.
  • the data acquisition unit 91 acquires the processing report newly created by the processing report creation unit 30.
  • the inference unit 92 infers the countermeasure information obtained by using the trained model. That is, by inputting the machining locus information, the machining record information, and the abnormality peripheral information extracted from the machining report acquired by the data acquisition unit 91 into this trained model, the countermeasure information inferred from the machining report is output. Can be done. In other words, the inference unit 92 infers countermeasure information from the processing report.
  • the countermeasure information is output using the trained model learned by the model generation unit 82 of the machining report creation device 102, but it has been learned from the outside of another machining report creation device or the like.
  • a model may be acquired and countermeasure information may be output based on this trained model.
  • the machining report creation unit 93 with a countermeasure plan acquires countermeasure information from the inference unit 92, inputs the countermeasure information into the machining report acquired from the data acquisition unit 91 as a countermeasure plan, and creates a machining report with a countermeasure plan. Then, the machining report creating unit 93 with a countermeasure plan outputs the created machining report with a countermeasure plan to the display unit 40.
  • FIG. 18 shows a display example of a machining report with a countermeasure plan.
  • FIG. 18 shows an example in which countermeasures for disconnection A, short-circuit B, and short-circuit C are presented, but instead of countermeasures for each abnormality, a comprehensive countermeasure that is effective for the entire abnormality is presented. You may present it.
  • the second machining report corresponding to FIG. 18 is the same as that of FIG. 5, and is not shown. Workers will be able to consider countermeasures against machining defects caused by abnormalities shown in the new machining report by referring to the countermeasures displayed in the machining report with countermeasures. ..
  • step c1 the data acquisition unit 91 acquires the processing report newly created by the processing report creation unit 30.
  • step c2 the inference unit 92 extracts the processing locus information, the processing record information, and the abnormality peripheral information from the processing report, and the extracted information is applied to the trained model acquired from the trained model storage unit 83. Input the processing record information and the abnormality peripheral information, and obtain the countermeasure information.
  • step c3 the inference unit 92 outputs the countermeasure information obtained by the trained model to the processing report creation unit 93 with a countermeasure plan.
  • step c4 the machining report creating unit 93 with a countermeasure plan creates a machining report with a countermeasure plan in which the countermeasure information output by the inference unit 92 is input as a countermeasure plan to the machining report acquired from the data acquisition unit 91.
  • the present invention is not limited to this.
  • the learning algorithm it is also possible to apply reinforcement learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or the like, in addition to supervised learning.
  • the model generation unit 82 may learn the countermeasure information according to the learning data created for the plurality of machining report creating devices.
  • the model generation unit 82 may acquire learning data from a plurality of machining report creating devices used in the same area, or may be collected from a plurality of machining report creating devices that operate independently in different areas. You may learn the countermeasure information by using the learning data. It is also possible to add or remove a processing report creation device that collects learning data from the target on the way. Furthermore, the machine learning device that learned the countermeasure information for one machining report creation device is applied to another machining report creation device, and the countermeasure information is relearned and updated for the other machining report creation device. You may.
  • model generation unit 82 deep learning that learns the extraction of the feature amount itself can also be used, and other known methods such as genetic programming and functional logic programming can be used.
  • Machine learning may be performed according to a support vector machine or the like.
  • a countermeasure plan for a machining defect caused by an abnormality generated during machining is presented by using the result learned by a machine learning device using a machining report with countermeasures accumulated in the past. Therefore, the worker can refer to the countermeasure plan and consider the countermeasure contents for the machining defect caused by the abnormality shown in the new machining report.
  • FIG. 20 is a diagram showing the configuration of the wire electric discharge machine according to the fourth embodiment.
  • the wire electric discharge machine 201 according to the fourth embodiment has a processing unit 210 and a control device 240 that controls the entire wire electric discharge machine 201.
  • the control device 240 includes a machining control unit 231, a storage unit 232, and a machining report creating device 103.
  • the machining report creating device 103 is the machining report creating device according to any one of the first to third embodiments.
  • the same components as those in the first to third embodiments are designated by the same reference numerals, and the configurations different from those in the first embodiment will be mainly described.
  • the wire electric discharge machine 201 is implemented without using an external device of the wire electric discharge machine 201 because the wire electric discharge machine 201 is provided with the machining report creating device 103.
  • a machining report can be created in the same manner as in the first to third embodiments.
  • Processing information acquisition unit 20 Processing information storage unit, 30 Processing report creation unit, 40 Display unit, 50 Setting unit, 60 Storage unit, 61 Extraction range specification information storage unit, 62 Similarity judgment condition storage unit, 70 Processing report storage unit , 71 Countermeasure information input unit, 72 Similar processing report extraction unit, 80 Machine learning device, 81 Learning data acquisition unit, 82 Model generation unit, 83 Trained model storage unit, 90 Improvement proposal unit, 91 Data acquisition unit, 92 Reasoning Department, 93 Processing report creation unit with countermeasure plan, 100,101,102,103 Processing report creation device, 200,201 Wire discharge processing machine, 210 Processing unit, 211 Drive device, 212 Work piece, 213 Power supply, 214 Wire bobbin, 215 feed roller, 216 lower roller, 217 recovery roller, 218 wire electrode, 219 feeder, 220 die, 221 table, 230,240 control device, 231 machining control unit, 232 storage unit, 233 machining program, 234 machining conditions.

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Abstract

加工レポート作成装置（１００）は、放電加工の加工中に発生した異常に関する情報である異常情報を含み、加工結果の実績を示す情報である加工実績情報と、放電加工の加工中の加工状態を示す情報である加工状態情報とを含む、放電加工に関する情報である加工情報を、ワイヤ放電加工機（２００）から取得する加工情報取得部（１０）と、加工情報取得部（１０）が取得した加工情報を加工単位毎に記憶する加工情報記憶部（２０）と、加工情報記憶部（２０）に記憶されている加工情報に基づいて、異常の発生位置、及び異常の種類を示す情報を加工軌跡上に付加した情報である加工軌跡情報と、加工実績情報と、異常の発生前後の加工状態情報である異常周辺情報と、を有する加工レポートを作成する加工レポート作成部（３０）と、を備える。

Description

加工レポート作成装置およびワイヤ放電加工機
　本開示は、ワイヤ放電加工機により行われた放電加工の加工結果に関する情報をまとめた加工レポートを作成する加工レポート作成装置およびワイヤ放電加工機に関するものである。
　ワイヤ放電加工機の加工において、加工電圧や加工速度等の加工中の加工状態を示す情報（以下、「加工状態情報」と称する）を確認することにより、加工状態の変化を見つけ、加工条件へのフィードバックを行い加工の再現性を高めたり、加工品の精度不良等によるトラブル時の原因究明を早期に行うことが重要である。しかし、ワイヤ放電加工機の加工において、多種多様な加工を行う場合、加工形状、加工条件、及び段取り情報は、加工ごとに異なるので、加工条件の良否判定や、トラブル時の原因究明を行うためには、加工を行ったときの加工条件、加工プログラム等の設定情報や、段取り情報と関連させて、測定データを確認する必要がある。特許文献１では、加工条件、加工プログラム等の設定情報と、加工状態情報と、加工品の測定データなど加工に関連する情報を一覧表示する構成が開示されている。
ＷＯ１９９９／０５９０３９公報
　しかし、特許文献１では、加工に関連する情報を一覧表示することにより、加工状態の確認や加工条件の良否判定等の作業を効率的に行うことはできるが、ワイヤ電極の断線（以下、「断線」と称する）、ワイヤ電極と被加工物が接触する短絡（以下、「短絡」と称する）、又はその他アラーム等の加工中に発生した異常に関する情報（以下、「異常情報」と称する）が関連して記録されていないため、加工中の異常に起因して加工不良が発生していた場合、一覧表示された情報のどの部分が加工中の異常と関係しているのか把握することが難しかった。このため、一覧表示された情報から加工不良の原因を推定するには、作業者の経験やノウハウに依存する部分が大きく、加工不良の原因を調査するのに時間がかかるという問題点があった。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、加工不良の原因調査を効率よく行うために必要な情報を提供することができる加工レポート作成装置を得ることを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示の加工レポート作成装置は、放電加工の加工中に発生した異常に関する情報である異常情報を含み、加工結果の実績を示す情報である加工実績情報と、放電加工の加工中の加工状態を示す情報である加工状態情報とを含む、放電加工に関する情報である加工情報を、ワイヤ放電加工機から取得する加工情報取得部と、加工情報取得部が取得した加工情報を加工単位毎に記憶する加工情報記憶部と、加工情報記憶部に記憶されている加工情報に基づいて、異常の発生位置、及び異常の種類を示す情報を加工軌跡上に付加した情報である加工軌跡情報と、加工実績情報と、異常の発生前後の加工状態情報である異常周辺情報と、を有する加工レポートを作成する加工レポート作成部と、を備えたことを特徴とする。
　本開示にかかる加工レポート作成装置は、加工不良の原因調査を効率よく行うために必要な情報を提供することにより、効率的に加工不良の原因を調査することを支援することができるという効果を奏する。
実施の形態１にかかる加工レポート作成装置の構成を示す図 図１に示すワイヤ放電加工機の概略構成を示す図 図１に示す加工情報記憶部が記憶している加工情報の一例を示す図 実施の形態１にかかる加工レポート作成装置が作成する第一の加工レポートの一例を示す図 実施の形態１にかかる加工レポート作成装置が作成する第二の加工レポートの一例を示す図 実施の形態１にかかる加工レポート作成装置が作成する加工レポートの一例を示す図 加工レポートを作成する処理を説明するフローチャート 実施の形態１にかかる加工レポート作成装置の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図 実施の形態２にかかる加工レポート作成装置の構成を示す図 実施の形態２にかかる加工レポート作成装置が作成する類似加工レポートの第一の加工レポートの一例を示す図 実施の形態２にかかる加工レポート作成装置が作成する類似加工レポートの第二の加工レポートの一例を示す図 実施の形態２にかかる加工レポート作成装置が類似加工レポートを作成する処理を説明するフローチャート 実施の形態３にかかる加工レポート作成装置の構成を示す図 実施の形態３にかかる機械学習装置の構成を示す図 実施の形態３にかかる３層のニューラルネットワークの一例を示す図 実施の形態３にかかる機械学習装置の学習処理に関するフローチャート 実施の形態３にかかる加工レポート作成装置に関する改善提案部の構成図 実施の形態３にかかる加工レポート作成装置が作成する対策案付き加工レポートの表示例を示す図 改善提案部を使って対策案付き加工レポートを得るための処理を説明する図 実施の形態４にかかるワイヤ放電加工機の構成を示す図
　以下に、本開示の実施の形態にかかる加工レポート作成装置およびワイヤ放電加工機を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本開示が限定されるものではない。
実施の形態１．
　図１は、本開示の実施形態１における加工レポート作成装置の構成を示す図である。加工レポート作成装置１００は、ワイヤ放電加工機２００により行われた放電加工の加工結果に関する情報をまとめた加工レポートを作成する。図１には、加工レポート作成装置１００と、加工レポート作成装置１００に接続されているワイヤ放電加工機２００とを示している。これ以降の説明では、ワイヤ放電加工機により行われる放電加工を単に「放電加工」、又は「加工」と称する場合がある。また、放電加工の加工条件を単に「加工条件」と称する場合がある。
　図２は、図１に示すワイヤ放電加工機２００の概略構成を示す図である。ワイヤ放電加工機２００は、ワイヤ電極２１８と被加工物２１２との間隙において放電を発生させることによって被加工物２１２を加工する。ワイヤ放電加工機２００は、被加工物２１２の加工を行う加工部２１０と、ワイヤ放電加工機２００の全体を制御する制御装置２３０とを有する。制御装置２３０は、加工部２１０を制御する加工制御部２３１と、加工プログラム２３３、および加工条件２３４を記憶する記憶部２３２とを有する。
　加工部２１０は、被加工物２１２が置かれるテーブル２２１と、テーブル２２１を移動させる駆動装置２１１と、電源２１３と、ワイヤ電極２１８が繰り出されるワイヤボビン２１４と、ワイヤ電極２１８に接触する一対の給電子２１９と、ワイヤ電極２１８を支持する一対のダイス２２０とを有する。電源２１３は、給電子２１９とテーブル２２１との間にパルス電圧を印加する。加工部２１０は、ワイヤボビン２１４から繰り出されたワイヤ電極２１８を被加工物２１２へ向けて走行させる送給ローラ２１５と、ワイヤ電極２１８を回収する回収ローラ２１７と、被加工物２１２を通過したワイヤ電極２１８を回収ローラ２１７へ向けて走行させる下部ローラ２１６とを有する。加工制御部２３１は、記憶部２３２に記憶されている加工プログラム２３３、および加工条件２３４に従って、駆動装置２１１と電源２１３とを制御する。
　図１には、加工レポート作成装置１００が有する機能構成を示している。加工レポート作成装置１００は、ワイヤ放電加工機２００から加工情報を取得する加工情報取得部１０と、加工情報取得部１０が取得した加工情報を記憶する加工情報記憶部２０と、加工情報から加工レポートを作成する加工レポート作成部３０と、を備える。また、加工レポート作成装置１００は、加工レポート作成部３０が作成した加工レポートを表示する表示部４０を備える。加工レポート作成部３０が作成した加工レポートは、図示しないプリンタなどのドキュメント出力装置に出力されるようにしてもよい。また、加工レポート作成装置１００は、設定部５０と記憶部６０を備え、設定部５０から設定された情報を記憶部６０に記憶する。記憶部６０に記憶する情報としては、例えば、後述する抽出範囲指定情報などである。記憶部６０は、抽出範囲指定情報を記憶する抽出範囲指定情報記憶部６１を備えており、設定部５０を介して抽出範囲指定情報が、抽出範囲指定情報記憶部６１に設定される。
　加工情報は、放電加工の加工中に発生した異常に関する情報である異常情報を含み、加工結果の実績を示す情報である加工実績情報と、放電加工の加工中の加工状態を示す情報である加工状態情報とを含む、放電加工に関する情報である。加工実績情報の具体例は、加工開始から加工終了までの、加工時間、加工距離、平均加工速度、断線回数、短絡回数、ワイヤ使用量等の情報である。加工状態情報の具体例は、加工中の各時刻において検出された、加工速度、加工電圧、放電パルス、張力、送給ローラ２１５の送りパルスであるワイヤ走行パルス数、加工液の液質、加工液の温度 、室温、加工機体温、機械座標、等の情報である。異常情報の具体例は、異常の発生位置、異常の種類、異常の発生回数などの情報である。
　加工情報取得部１０は、ワイヤ放電加工機２００が加工中に、ワイヤ放電加工機２００の加工制御部２３１からリアルタイムに、又は定期的に加工情報を取得しても良いし、ワイヤ放電加工機２００が加工中一旦加工情報をワイヤ放電加工機２００の記憶部２３２に記憶させておいて、加工終了後に当該記憶部２３２に記憶した加工情報を取得するようにしても良い。
　加工情報記憶部２０は、加工情報取得部１０が取得した加工情報を加工単位毎に記憶する。加工単位は、被加工物２１２に対する加工開始から加工終了までの加工を加工単位としても良いし、一つの加工条件に対する加工、または一つの加工プログラムに対する加工を加工単位としても良い。図３は、被加工物２１２に対する加工開始から加工終了までの加工を加工単位として、実行した加工単位毎に加工Ｎｏ．を付して、データベース形式で記憶している加工情報の一例である。例えば、ＪＯＴＡＩ０１、ＪＩＳＳＥＫＩ０１、ＳＹＯＧＥＮ０１は、加工Ｎｏ．１の加工を実施した時の加工状態情報、加工実績情報、加工諸元情報を示しており、加工Ｎｏ．１の加工を実施した日時とともに管理される。ＪＯＴＡＩ０１は、加工Ｎｏ．１の加工開始から加工終了までの間に、加工情報取得部１０が取得した一連の加工状態情報を示す。ＪＩＳＳＥＫＩ０１は、加工Ｎｏ．１の加工に関する加工実績情報を示す。ＳＹＯＧＥＮ０１は、加工Ｎｏ．１の加工に関する加工諸元情報を示す。加工諸元情報の具体例は、ワイヤ電極２１８のワイヤ径や材質、被加工物２１２であるワークの材質や板厚、適応制御に関する設定パラメータの情報などである。図３では、複数の加工に対応する加工情報が加工情報記憶部２０に記憶されている一例を示しているが、加工情報記憶部２０には、少なくとも今回行った加工に対応する加工情報が記憶されていれば良い。また、図３に示したように、今回行った加工に対応する加工情報だけでなく、複数の加工に対応する加工情報が加工情報記憶部２０に記憶されていて、指定した加工Ｎｏ．に対する加工レポートを後述する加工レポート作成部３０にて作成するようにしても良い。
　加工レポート作成部３０は、加工情報記憶部２０に記憶されている加工情報に基づいて、加工レポートを作成する。加工レポートは、異常情報を含む加工実績情報と、加工軌跡情報と、異常周辺情報と、を有する。この他の情報を加工レポートに含めても良い。例えば、加工諸元情報、及び加工条件を、加工実績情報、加工軌跡情報、及び異常周辺情報と一緒にまとめた加工レポートにすることにより、放電加工の加工結果に関する情報が集約され、更に加工不良の原因調査を効率よく行うことが可能となる。異常周辺情報は、異常の発生前後の加工状態情報である。加工軌跡情報は、異常の発生位置、及び異常の種類を示す情報を加工軌跡上に付加した情報である。実施の形態１では、加工レポートが、加工実績情報と、加工軌跡情報と、加工諸元情報と、を有する第一の加工レポートと、異常周辺情報を時系列的にグラフ形式で表示した第二の加工レポートで構成される例を示す。第一の加工レポートと第二の加工レポートの一例を図４と図５に示す。
　一般的にワイヤ放電加工では、1回の加工で目標とする仕上げ加工を行うことはせず、荒加工から仕上げ加工まで段階的に加工精度が良くなるように加工条件を変更しながら、同じ加工軌跡上を複数回加工する。図４は、一例として、３つの加工条件で、同じ加工軌跡を3回加工した場合を示している。1回目は荒加工の加工条件（条件番号１）で加工し断線Ａが発生、2回目は中仕上げ加工の加工条件（条件番号２）で加工し短絡Ｂが発生、3回目は仕上げ加工の加工条件（条件番号３）で加工し短絡Ｃが発生した場合を示している。図４の加工軌跡情報には、同一加工軌跡上に、断線Ａ、短絡Ｂ、短絡Ｃが表示されている。このように表示することにより、加工軌跡上のどの位置で異常が発生しているのか容易に確認することが可能となる。これにより、例えば、異常が、コーナー部分、直線部分、又は円弧部分などの特徴的な加工形状部分で発生していた場合には、その特徴的な加工形状に対応する要因と対策を検討することが可能となる。
　また、図４の加工実績情報には、条件番号１～３までの３つの加工条件で加工したときの加工実績を示す情報が記載されている。図５には、一例として短絡Ｂに関する異常周辺情報と、そのときの加工条件を示している。図５の異常周辺情報は、複数の加工状態情報について、短絡Ｂが発生した時刻ｔの前後の状態を時系列的にグラフ形式で表示している。横軸は時間を示し、縦軸の単位は図示していないが、それぞれの加工状態情報に対応する物理量の単位となる。図５は、複数の加工状態情報を、時間軸を共通にして別々のグラフとして並べて表示しているが、複数の加工状態情報を同一グラフ上に重ねて表示するようにしても良い。
　作業者は、このように表示された異常周辺情報を確認することにより、例えば、図５の短絡Ｂが発生する直前の加工速度が通常より遅くなっていることを確認出来れば、これが加工不良の原因であると推定することが可能となる。このように、複数の加工状態情報について、異常が発生した前後の加工状態を時系列的にグラフ形式で表示することにより、作業者は視覚的に加工不良の原因を特定することが容易になる。図示しないが、同様に断線Ａ、短絡Ｃに関する異常周辺情報についても作成される。すなわち、第二の加工レポートには、発生した異常毎に異常周辺情報が作成される。このような加工レポートを作成することにより、異常に起因する加工不良が発生した場合、作業者は、その異常が発生した位置、その異常が発生した前後の加工状態、その異常が発生した時の加工に使用されていた加工諸元や加工条件、及び、その異常が発生した時の加工に関する加工実績を、容易に確認することが出来る。
　本実施例では、加工レポートが第一の加工レポートと第二の加工レポートで構成される例を示したが、加工レポートは、少なくとも加工実績情報と、加工軌跡情報と、異常周辺情報とから構成されていれば良く、第一の加工レポートと第二の加工レポートの区別がなく、例えば図６のように第一の加工レポートと第二の加工レポートが一体になっていても良い。また、本実施例では、異常周辺情報を時系列的にグラフ形式で表示した例を示したが、異常の発生前後の加工状態を把握できればよく、例えば異常の発生前後の加工状態情報の数値情報を一覧形式で表示しても良い。
　次に、加工レポート作成装置１００による、加工レポートを作成する処理について説明する。図７は、加工レポートを作成する処理を説明するフローチャートである。ワイヤ放電加工機２００が加工を開始すると、加工レポート作成装置１００は、ワイヤ放電加工機２００から加工情報を取得する（step1）。具体的には、加工情報取得部１０が、ワイヤ放電加工機２００の加工制御部２３１から、異常情報を含む加工実績情報、加工状態情報、及び加工諸元情報などの加工情報を取得する。この場合、ワイヤ放電加工機２００が加工中に、ワイヤ放電加工機２００の加工制御部２３１からリアルタイムに、又は定期的に加工情報を取得しても良いし、ワイヤ放電加工機２００が加工を終了してから、加工情報取得部１０が、ワイヤ放電加工機２００の記憶部２３２に記憶された加工情報をまとめて取得するようにしても良い。
　次に、加工情報記憶部２０は、加工情報取得部１０が取得した加工実績情報、加工状態情報、及び加工諸元情報などの加工情報を加工単位毎に記憶する（step2）。次に、加工レポート作成部３０は、加工情報記憶部２０に記憶された加工情報から、加工軌跡情報を作成する（step3）。加工軌跡情報を作成するには、まず、加工状態情報から各軸の機械座標に関する情報を抽出し、ワイヤ電極と被加工物の相対的な位置関係から加工軌跡を算出する。そして、異常情報から、異常の発生位置、及び異常の種類に関する情報を抽出し、算出した加工軌跡上に異常の発生位置、及び異常の種類を示す情報を付加することにより、加工軌跡情報を作成する。今回の実施例では、一例として、異常の発生位置、及び異常の種類を示す情報として、×、△、〇などの記号を、算出した加工軌跡上に付加している。
　次に、加工レポート作成部３０は、抽出範囲指定情報記憶部６１に設定された抽出範囲指定情報に基づいて、加工情報記憶部２０に記憶された加工情報から、異常周辺情報を抽出する（step4）。抽出範囲指定情報とは、加工情報記憶部に記憶されている加工情報から異常周辺情報を抽出する抽出範囲を指定する情報である。具体的には、抽出範囲指定情報は、異常の発生位置からの距離、加工プログラムを構成するブロックのうち異常の発生位置に対応するブロックからのブロック数、又は異常の発生時刻からの時間、のいずれかで設定されており、加工レポート作成部３０は、この抽出範囲指定情報に該当する加工状態情報を、異常周辺情報として抽出する。
　次に、加工レポート作成部３０は、加工実績情報と、加工軌跡情報と、異常周辺情報と、を有する加工レポートを作成する（step5）。今回の実施の形態では、一例として、加工諸元情報と、加工軌跡情報と、加工実績情報とを加工単位毎にまとめた第一の加工レポート、及び、異常周辺情報と、加工条件とを加工単位毎にまとめた第二の加工レポートを作成している。尚、step3とstep4の順番は、適宜入れ替えて行っても良いし、同時並行的に行っても良い。次に、表示部４０は、加工レポート作成部３０が作成した加工レポートを表示する（step6）。
　このように、実施の形態１では、加工レポート作成装置１００が、加工情報に基づいて、加工実績情報と、加工軌跡情報と、異常周辺情報と、を有する加工レポートを作成する。これにより、作業者は、加工中の異常に起因して加工不良が発生していた場合、加工レポートに表示された情報のどの部分が加工中の異常と関係しているのか容易に把握できるようになるため、効率的に加工不良の原因を調査することが可能になる。
　次に、実施の形態１にかかる加工レポート作成装置１００のハードウェア構成について説明する。加工レポート作成装置１００が有する各機能部は、パーソナルコンピュータまたは汎用コンピュータといったコンピュータシステムを用いることによって実現される。図８は、実施の形態１にかかる加工レポート作成装置１００の機能がコンピュータシステムを用いて実現される場合におけるハードウェア構成の例を示す図である。
　加工レポート作成装置１００は、各種処理を実行するプロセッサ９０１と、内蔵メモリであるメモリ９０２と、各種情報を記憶する外部記憶装置９０３と、各種情報の入力と出力とを担う入出力インタフェース９０４と、各種情報を表示するディスプレイ９０５とを有する。
　プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ９０１は、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）であっても良い。加工レポート作成部３０の機能は、プロセッサ９０１と、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、外部記憶装置９０３に格納される。プロセッサ９０１は、外部記憶装置９０３に記憶されているソフトウェアまたはファームウェアをメモリ９０２に読み出して実行する。
　メモリ９０２は、不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであって、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）またはＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）である。外部記憶装置９０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）である。加工情報記憶部２０、記憶部６０の各機能は、外部記憶装置９０３を用いて実現される。
　入出力インタフェース９０４は、ワイヤ放電加工機２００からの情報の入力とワイヤ放電加工機２００への情報の出力とを担う。入出力インタフェース９０４には、キーボード、マウスあるいはタッチパネルといった入力デバイスも含まれる。加工情報取得部１０、及び設定部５０の機能は、入出力インタフェース９０４の使用により実現される。表示部４０の機能は、ディスプレイ９０５を用いて実現される。
実施の形態２．
　実施の形態１では、ワイヤ放電加工機から取得した加工情報に基づいて、加工中に発生した異常との関連が分かるように加工結果に関する情報をまとめた加工レポートを作成する構成について説明したが、作成した加工レポートと類似する加工レポートが存在する場合、この類似する加工レポートに対して行った対策は、新たに作成した加工レポートに対しても適用できる可能性が高い。また、そのまま適用できなかったとしても、対策を検討する上で、参考になる可能性が高い。実施の形態２では、新たな加工レポートを作成した場合、新たに作成した加工レポートと類似する加工レポートを過去に作成した加工レポートの中から抽出して、作業者に提示する構成について説明する。実施の形態１と同じ部分については説明を省略し、実施の形態１と異なる部分について説明する。
　図９は、実施の形態２にかかる加工レポート作成装置の構成を示す図である。実施の形態２にかかる加工レポート作成装置１０１の構成は、実施の形態１の加工レポート作成装置の構成に、加工レポート蓄積部７０と、対策情報入力部７１と、類似加工レポート抽出部７２と、類似判断条件記憶部６２と、が追加された構成になっている。
　加工レポート蓄積部７０は、放電加工が実施される度に加工レポート作成部３０が作成した加工レポートを蓄積する。対策情報入力部７１は、加工レポート蓄積部７０に蓄積されている加工レポートに、加工中に発生した異常に対して実施した対策を対策情報として入力する。具体的には、作業者は加工レポートを作成後、加工中に発生した異常について、加工レポートを参考にしながら要因調査を行い、対策を実施する。作業者は判明した要因と対策内容を、対策情報として対策情報入力部７１から入力する。
　加工レポート作成部３０が新たな加工レポートを作成したとき、類似加工レポート抽出部７２は、この新たな加工レポートに類似する加工レポートを、加工レポート蓄積部７０に蓄積されている対策が入力された加工レポートである対策付き加工レポートの中から、類似加工レポートとして抽出する。
　具体的には、記憶部６０は、新たな加工レポートと対策付き加工レポートが類似と判断する条件である類似判断条件を記憶する類似判断条件記憶部６２を備えており、類似加工レポート抽出部７２は、類似判断条件記憶部６２に設定された類似判断条件に基づいて、加工レポート蓄積部７０に蓄積されている対策付き加工レポートの中から、類似加工レポートを抽出する。類似判断条件は、加工諸元情報、加工条件、加工プログラム、又は加工軌跡情報等により設定部５０から指定され、類似判断条件記憶部６２に設定される。
　類似加工レポート抽出部７２は、新たな加工レポートと、対策付き加工レポートと、を比較して、類似判断条件として設定された複数の条件のうち、少なくともいずれか一つが同一の場合、類似と判断する。そして類似加工レポート抽出部７２は、抽出した類似加工レポートを表示部４０に出力する。類似加工レポートの表示例を図１０と、図１１に示す。図１０が類似加工レポートの第一の加工レポートの一例を示し、図１１が類似加工レポートの第二の加工レポートの一例を示している。類似加工レポートは、新たな加工レポートと比較しやすいように、新たな加工レポートと並べて表示しても良い。作業者は、表示された類似加工レポートに記載の対策情報を参考にして、新たな加工レポートに示されている異常に起因する加工不良に対して、対策内容を検討することが可能となる。
　次に、加工レポート作成装置１０１による、類似加工レポートを作成する処理について説明する。図１２は、類似加工レポートを作成する処理を説明するフローチャートである。
　実施の形態１に記載する方法と同様な方法により、加工レポート作成装置１０１が新たな加工レポートを作成したとき、すなわち加工レポート作成部３０が新たな加工レポートを作成したとき、類似加工レポート抽出部７２は加工レポート作成部３０から新たな加工レポートを取得する（step7）。次に、類似加工レポート抽出部７２は、加工レポート作成部３０から取得した新たな加工レポートと加工レポート蓄積部７０に蓄積されている対策付き加工レポートとを、予め設定されている類似判断条件に基づいて比較する（step8）。予め設定されている類似判断条件に基づいて、加工レポート蓄積部７０に蓄積されている対策付き加工レポートの中から、加工レポート作成部３０から取得した新たな加工レポートに類似と判断した対策付き加工レポートを、類似加工レポートとして抽出する（step9）。類似加工レポート抽出部７２は、抽出した類似加工レポートを表示部４０に出力する（step10）。
　このように、実施の形態２では、加工レポート作成装置１０１が新たな加工レポートを作成したとき、新たに作成した加工レポートと類似する加工レポートを過去に作成した加工レポートの中から抽出して、作業者に提示するようにしたので、作業者はこの類似する加工レポートに対して行った対策内容を参考にして、効率よく対策内容を検討することが可能となる。
実施の形態３．
　実施の形態１～２では、加工中に発生した異常と関連させて、加工中の加工状態、及び加工結果の実績を確認できる加工レポートを作成する加工レポート作成装置について説明したが、実施の形態３では、機械学習装置で学習した結果を用いて、加工中に発生した異常に起因する加工不良に対する対策案を提示可能な加工レポート作成装置について説明する。実施の形態１～２と同じ部分については説明を省略し、実施の形態１～２と異なる部分について説明する。
　図１３は、実施の形態３にかかる加工レポート作成装置１０２の構成を示す図である。実施の形態３にかかる加工レポート作成装置１０２の構成は、実施の形態２の加工レポート作成装置の構成に、機械学習装置８０と、改善提案部９０と、が追加された構成になっている。実施の形態２の加工レポート作成装置が備えていた類似加工レポート抽出部７２、及び類似判断条件記憶部６２は、実施の形態３の加工レポート作成装置１０２では、必ずしも備えている必要はないので、実施の形態３にかかる加工レポート作成装置では省略する。
　次に機械学習装置８０と改善提案部９０のそれぞれの動作について、学習フェーズと活用フェーズに分けて説明する。
＜学習フェーズ＞
　図１４は、実施の形態３にかかる機械学習装置８０の構成を示す図である。機械学習装置８０は、学習用データ取得部８１、モデル生成部８２、及び学習済モデル記憶部８３を備える。
　学習用データ取得部８１は、加工レポート蓄積部７０から対策付き加工レポートを取得する。モデル生成部８２は、学習用データ取得部８１が取得した対策付き加工レポートから、加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策情報を抽出し、加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策情報の組合せに基づいて作成される学習用データに基づいて、対策情報を学習する。すなわち、加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策情報から、加工中に発生した異常に起因する加工不良に対する最適な対策情報を推論する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策情報を互いに関連付けたデータである。また、対策付き加工レポートから、その他の情報、例えば、加工諸元情報、又は加工条件等の情報も抽出し、学習用データに追加しても良い。
　なお、機械学習装置８０は、加工レポート蓄積部７０に蓄積された対策付き加工レポートの対策情報を学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して加工レポート作成装置１０２に接続され、この加工レポート作成装置１０２とは別個の装置であってもよい。また、機械学習装置８０は、加工レポート作成装置１０２に内蔵されていてもよい。さらに、機械学習装置８０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
　モデル生成部８２が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。モデル生成部８２は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、対策情報を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を機械学習装置に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。
　ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層(隠れ層)、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。
　例えば、図１５に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１‐Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１‐ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１‐Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１‐ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１‐Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。
　本願において、ニューラルネットワークは、学習用データ取得部８１によって取得される対策付き加工レポートから抽出した、加工軌跡情報、加工実績情報、加工諸元情報、異常周辺情報、及び対策情報の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、対策情報を学習する。
　すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に加工軌跡情報、加工実績情報、加工諸元情報、及び異常周辺情報を入力して出力層から出力された結果が、実際に実施した対策情報に近づくように重みＷ１とＷ２を調整することで学習する。
　モデル生成部８２は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し、出力する。
　学習済モデル記憶部８３は、モデル生成部８２から出力された学習済モデルを記憶する。
　次に、図１６を用いて、機械学習装置８０が学習する処理について説明する。図１６は機械学習装置の学習処理に関するフローチャートである。
　ステップb1において、学習用データ取得部８１は対策付き加工レポートを取得する。
　ステップb2において、モデル生成部８２は、学習用データ取得部８１によって取得される対策付き加工レポートから加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策情報を抽出し、加工軌跡情報、加工実績情報、異常周辺情報、及び対策の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、対策情報を学習し、学習済モデルを生成する。
　ステップｂ3において、学習済モデル記憶部８３は、モデル生成部８２が生成した学習済モデルを記憶する。
＜活用フェーズ＞
　図１７は加工レポート作成装置１０２に関する改善提案部９０の構成図である。改善提案部９０は、データ取得部９１、推論部９２、及び対策案付き加工レポート作成部９３を備える。
　データ取得部９１は加工レポート作成部３０が新たに作成した加工レポートを取得する。
　推論部９２は、学習済モデルを利用して得られる対策情報を推論する。すなわち、この学習済モデルにデータ取得部９１で取得した加工レポートから抽出した、加工軌跡情報、加工実績情報、及び異常周辺情報を入力することで、加工レポートから推論される対策情報を出力することができる。換言すると、推論部９２は、加工レポートから、対策情報を推論する。
　なお、本実施の形態では、加工レポート作成装置１０２のモデル生成部８２で学習した学習済モデルを用いて対策情報を出力するものとして説明したが、他の加工レポート作成装置等の外部から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて対策情報を出力するようにしてもよい。
　対策案付き加工レポート作成部９３は、推論部９２から対策情報を取得し、データ取得部９１から取得した加工レポートに対策情報を対策案として入力して、対策案付き加工レポートを作成する。そして対策案付き加工レポート作成部９３は、作成した対策案付き加工レポートを表示部４０に出力する。対策案付き加工レポートの表示例を図１８に示す。図１８には、断線Ａ、短絡Ｂ、及び短絡Ｃに対する対策案が提示された例を示したが、それぞれの異常に対する対策案ではなく、異常全体に対して効果のある総合的な対策案を提示するようにしても良い。図１８に対応する第二の加工レポートは、図５と同様のため図示を省略する。作業者は、対策案付き加工レポートに表示されている対策案を参考にして、新たな加工レポートに示されている異常に起因する加工不良に対して、対策内容を検討することが可能となる。
　次に、図１９を用いて、改善提案部９０を使って対策案付き加工レポートを得るための処理を説明する。
　ステップc1において、データ取得部９１は加工レポート作成部３０が新たに作成した加工レポートを取得する。
　ステップc2において、推論部９２は当該加工レポートから加工軌跡情報、加工実績情報、及び異常周辺情報を抽出し、抽出した情報を、学習済モデル記憶部８３から取得した学習済モデルに加工軌跡情報、加工実績情報、及び異常周辺情報を入力し、対策情報を得る。
　ステップc3において、推論部９２は、学習済モデルにより得られた対策情報を対策案付き加工レポート作成部９３に出力する。
　ステップc4において、対策案付き加工レポート作成部９３は、データ取得部９１から取得した加工レポートに推論部９２が出力した対策情報を対策案として入力した対策案付き加工レポートを作成する。
　なお、本実施の形態では、モデル生成部８２が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
　また、モデル生成部８２は、複数の加工レポート作成装置に対して作成される学習用データに従って、対策情報を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部８２は、同一のエリアで使用される複数の加工レポート作成装置から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の加工レポート作成装置から収集される学習用データを利用して対策情報を学習してもよい。また、学習用データを収集する加工レポート作成装置を途中で対象に追加したり、対象から除去することも可能である。さらに、ある加工レポート作成装置に関して対策情報を学習した機械学習装置を、これとは別の加工レポート作成装置に適用し、当該別の加工レポート作成装置に関して対策情報を再学習して更新するようにしてもよい。
　また、モデル生成部８２に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
　本実施の形態３によれば、過去に蓄積された対策付き加工レポートを使って機械学習装置で学習した結果を用いて、加工中に発生した異常に起因する加工不良に対する対策案を提示することができるので、作業者は対策案を参考にして、新たな加工レポートに示されている異常に起因する加工不良に対して、対策内容を検討することが可能となる。
実施の形態４．
　図２０は、実施の形態４にかかるワイヤ放電加工機の構成を示す図である。実施の形態４にかかるワイヤ放電加工機２０１は、加工部２１０と、ワイヤ放電加工機２０１の全体を制御する制御装置２４０とを有する。制御装置２４０は、加工制御部２３１と記憶部２３２と加工レポート作成装置１０３とを有する。加工レポート作成装置１０３は、実施の形態１から実施の形態３のいずれか１つに記載の加工レポート作成装置である。実施の形態４では、上記の実施の形態１から実施の形態３と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。
　実施の形態４によると、ワイヤ放電加工機２０１は、ワイヤ放電加工機２０１内に加工レポート作成装置１０３が設けられていることによって、ワイヤ放電加工機２０１の外部の装置を用いずに、実施の形態１から実施の形態３と同様に加工レポートを作成することができる。
　以上の実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組合せることも可能であるし、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
　１０　加工情報取得部、２０　加工情報記憶部、３０　加工レポート作成部、４０　表示部、５０　設定部、６０　記憶部、６１　抽出範囲指定情報記憶部、６２　類似判断条件記憶部、７０　加工レポート蓄積部、７１　対策情報入力部、７２　類似加工レポート抽出部、８０　機械学習装置、８１　学習用データ取得部、８２　モデル生成部、８３　学習済モデル記憶部、９０　改善提案部、９１　データ取得部、９２　推論部、９３　対策案付き加工レポート作成部、１００,１０１,１０２,１０３　加工レポート作成装置、２００,２０１　ワイヤ放電加工機、２１０　加工部、２１１　駆動装置、２１２　被加工物、２１３　電源、２１４　ワイヤボビン、２１５　送給ローラ、２１６　下部ローラ、２１７　回収ローラ、２１８　ワイヤ電極、２１９　給電子、２２０　ダイス、２２１　テーブル、２３０,２４０　制御装置、２３１　加工制御部、２３２　記憶部、２３３　加工プログラム、２３４　加工条件。

Claims (11)

  1. 　ワイヤ放電加工機により行われた放電加工の加工結果に関する情報を加工単位毎にまとめた加工レポートを作成する加工レポート作成装置であって、
    　前記放電加工の加工中に発生した異常に関する情報である異常情報を含み、前記加工結果の実績を示す情報である加工実績情報と、前記放電加工の加工中の加工状態を示す情報である加工状態情報とを含む、前記放電加工に関する情報である加工情報を、前記ワイヤ放電加工機から取得する加工情報取得部と、
    　前記加工情報取得部が取得した前記加工情報を前記加工単位毎に記憶する加工情報記憶部と、
    　前記加工情報記憶部に記憶されている前記加工情報に基づいて、前記異常の発生位置、及び前記異常の種類を示す情報を加工軌跡上に付加した情報である加工軌跡情報と、前記加工実績情報と、前記異常の発生前後の前記加工状態情報である異常周辺情報と、を有する加工レポートを作成する加工レポート作成部と、
    　を備えた加工レポート作成装置。
  2. 　前記加工レポート作成部が作成した前記加工レポートを蓄積する加工レポート蓄積部と、
    　前記加工レポート蓄積部に蓄積されている前記加工レポートに、前記異常に対して実施した対策である対策情報を入力する対策情報入力部と、
    　前記加工レポート作成部が新たな加工レポートを作成したとき、前記加工レポート蓄積部に蓄積されている前記対策情報が入力された加工レポートである対策付き加工レポートの中から、前記新たな加工レポートに類似する加工レポートを、類似加工レポートとして抽出する類似加工レポート抽出部と、
    　を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の加工レポート作成装置。
  3. 　前記新たな加工レポートと前記対策付き加工レポートが類似と判断する条件である類似判断条件を記憶する類似判断条件記憶部と、
    　を更に備え、
    　前記類似加工レポート抽出部は、
    　前記類似判断条件に基づいて、前記対策付き加工レポートの中から、前記類似加工レポートを抽出することを特徴とする請求項２に記載の加工レポート作成装置。
  4. 　前記類似判断条件は、
    　加工諸元情報、加工条件、加工プログラム、又は前記加工軌跡情報で指定される条件であり、
    　前記類似加工レポート抽出部は、
    　前記新たな加工レポートと、前記対策付き加工レポートと、を比較して、前記加工諸元情報、前記加工条件、前記加工プログラム、又は前記加工軌跡情報のうち少なくともいずれか一つが同一の場合、類似と判断することを特徴とする請求項３に記載の加工レポート作成装置。
  5. 　前記加工レポートに前記異常に対する対策案を入力した対策案付き加工レポートを出力する改善提案部と、
    　を更に備え、
    　前記改善提案部は、
    　前記加工レポート作成部から前記加工レポートを取得するデータ取得部と、
    　前記対策情報が入力された加工レポートである対策付き加工レポートに基づいて機械学習によって生成された、前記対策情報を推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記加工レポートから、前記対策情報を推論する推論部と、
    　前記データ取得部から入力された前記加工レポートに、前記推論部で推論された前記対策情報を前記対策案として入力した、前記対策案付き加工レポートを作成する対策案付き加工レポート作成部と、
    　を備えたことを特徴とする請求項２から４のいずれか一つに記載の加工レポート作成装置。
  6. 　前記加工レポート作成部が作成した前記加工レポートを蓄積する加工レポート蓄積部と、
    　前記加工レポート蓄積部に蓄積されている前記加工レポートに、前記異常に対して実施した対策である対策情報を入力する対策情報入力部と、
    　前記加工レポートに前記異常に対する対策案を入力した対策案付き加工レポートを出力する改善提案部と、
    　を更に備え、
    　前記改善提案部は、
    　前記加工レポート作成部から前記加工レポートを取得するデータ取得部と、
    　前記対策情報が入力された加工レポートである対策付き加工レポートに基づいて機械学習によって生成された、前記対策情報を推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記加工レポートから、前記対策情報を推論する推論部と、
    　前記データ取得部から入力された前記加工レポートに、前記推論部で推論された前記対策情報を前記対策案として入力した、前記対策案付き加工レポートを作成する対策案付き加工レポート作成部と、
    　を備えたことを特徴とする請求項１に記載の加工レポート作成装置。
  7. 　前記加工レポート蓄積部から、前記対策付き加工レポートを取得する学習用データ取得部と、
    　前記学習用データ取得部が取得した前記対策付き加工レポートから、前記加工軌跡情報、前記加工実績情報、前記異常周辺情報、及び前記対策情報を抽出し、前記加工軌跡情報、前記加工実績情報、前記異常周辺情報、及び前記対策情報の組合せに基づいて作成される学習用データに従って機械学習によって前記学習済モデルを生成するモデル生成部と、
    　を更に備えることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の加工レポート作成装置。
  8. 　前記加工情報記憶部に記憶されている前記加工情報から前記異常周辺情報を抽出する抽出範囲を指定する抽出範囲指定情報を記憶する抽出範囲指定情報記憶部と、
    　を更に備え、
    　前記加工レポート作成部は、
    　前記抽出範囲指定情報に基づいて前記加工情報記憶部に記憶されている前記加工情報から前記異常周辺情報を抽出し、前記加工レポートを作成することを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の加工レポート作成装置。
  9. 　前記抽出範囲指定情報は、
    　前記異常の発生位置からの距離、加工プログラムを構成するブロックのうち前記異常の発生位置に対応するブロックからのブロック数、又は前記異常の発生時刻からの時間、のいずれかであることを特徴とする請求項８に記載の加工レポート作成装置。
  10. 　前記加工レポート作成部は、
    　前記異常周辺情報を時系列的にグラフ形式で表示した前記加工レポートを作成することを特徴とする請求項１から９のいずれか一つに記載の加工レポート作成装置。
  11. 　請求項１から１０のいずれか１つに記載の加工レポート作成装置を備えることを特徴とするワイヤ放電加工機。
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