制造条件设定辅助装置及其工作方法、工作程序与流程

本发明的技术涉及一种制造条件设定辅助装置及其工作方法、工作程序。

背景技术：

1、利用基于使用制造设备从原材料制作产品时的制造条件来预测产品的质量的算法，反过来预测满足要求质量的制造条件(以下称为优选条件)。但是，如果根据制造条件来直接预测产品的质量，则结果优选条件的预测精度变差。因此，例如wo2021/002108号中记载了为了提高优选条件的预测精度，首先根据制造条件来预测制造设备的运转中的状态，接着根据状态的预测结果来预测质量这样的两个阶段的预测。

技术实现思路

1、发明要解决的技术课题

2、在原材料存在个体差异的情况下，制造设备的运转中的状态和产品的质量会根据原材料而发生变化。并且，例如在磨损等制造设备随时间变化的情况下，制造设备的运转中的状态和产品的质量也会根据各时刻而变化。然而，在wo2021/002108号中，在不考虑这些方面的情况下，预测制造设备的运转中的状态和产品的质量。因此，在原材料存在个体差异的情况以及制造设备随时间变化的情况下，利用wo2021/002108号中记载的方法有可能无法高精度地预测优选条件。

3、本发明的技术所涉及的一个实施方式提供一种在原材料存在个体差异的情况和制造设备随时间变化的情况下，能够高精度地预测满足要求质量的产品的制造条件即优选条件的制造条件设定辅助装置、制造条件设定辅助装置的工作方法及制造条件设定辅助装置的工作程序。

4、用于解决技术课题的手段

5、本发明的制造条件设定辅助装置具备处理器，处理器进行如下处理：获取使用制造设备从原材料制作产品时的制造条件、表示原材料的形状的原材料形状信息及表示制造设备的运转历史的运转历史信息，根据制造条件、原材料形状信息及运转历史信息，进行预测制造设备的运转中的状态的第1预测，根据制造条件、原材料形状信息、运转历史信息及状态的预测结果，进行预测产品的质量的第2预测，计算至少与产品的要求质量和质量的预测结果之差对应的评价值，通过求解使评价值最小化的最优化问题，导出满足要求质量的制造条件即优选条件。

6、优选处理器第1机器学习模型来进行第1预测，该第1机器学习模型进行了在被输入了制造条件、原材料形状信息及运转历史信息的情况下，输出状态的预测结果的学习，优选处理器使用第2机器学习模型来进行第2预测，该第2机器学习模型进行了在被输入了制造条件、原材料形状信息、运转历史信息及状态的预测结果的情况下，输出质量的预测结果的学习。

7、优选处理器进行如下处理：将在优选条件下实际制作产品时的原材料形状信息、运转历史信息、状态的实测值及质量的实测值作为训练数据，使第1机器学习模型和第2机器学习模型进行追加学习。

8、优选第1机器学习模型和第2机器学习模型由神经网络构建。

9、优选处理器进行如下处理：在制造条件和运转历史信息不变的情况下针对多个原材料的多个原材料形状信息进行第1预测和第2预测，导出多个质量的预测结果，除了产品的要求质量与质量的预测结果之差之外，还根据多个质量的预测结果的偏差来计算评价值。

10、优选处理器进行如下处理：获取表示原材料的物性的原材料物性信息，除了制造条件、原材料形状信息及运转历史信息之外，还根据原材料物性信息，进行第1预测和第2预测。

11、优选原材料是透镜中间产品，产品是透镜，制造设备是对透镜中间产品实施研磨的研磨机。

12、优选制造条件包括研磨机对透镜中间产品的研磨时间、对透镜中间产品进行旋转研磨的研磨盘的转速、透镜中间产品相对于研磨盘的按压位置的识别信息、透镜中间产品相对于研磨盘的摆动宽度、透镜中间产品相对于研磨盘的摆动速度、透镜中间产品相对于研磨盘的按压压力、在透镜中间产品与研磨盘之间流动的研磨液的流量、研磨液的温度及研磨机的设置环境的温度中的至少一个，原材料形状信息包括透镜中间产品的中心部厚度、透镜中间产品的外径、透镜中间产品的曲率及透镜中间产品的表面形状信息中的至少一个，运转历史信息包括研磨盘的识别信息、研磨盘的运转次数、研磨液的识别信息及研磨液的运转次数中的至少一个。

13、状态的预测结果包括保持器的转速、经由保持器将透镜中间产品按压于研磨盘的臂的振动量及对旋转驱动研磨盘的马达施加的转矩中的至少一个，所述保持器保持透镜中间产品，且从动于对透镜中间产品进行旋转研磨的研磨盘的旋转而旋转，质量的预测结果包括透镜的中心部厚度、透镜的曲率及透镜的表面形状信息中的至少一个。

14、优选原材料物性信息包括透镜中间产品的转变温度、透镜中间产品的硬度、透镜中间产品的热膨胀系数、透镜中间产品的导热率、透镜中间产品的弹性模量、透镜中间产品的磨损度及透镜中间产品的耐酸度中的至少一个。

15、本发明的制造条件设定辅助装置的工作方法包括如下步骤：获取使用制造设备从原材料制作产品时的制造条件、表示原材料的形状的原材料形状信息及表示制造设备的运转历史的运转历史信息；根据制造条件、原材料形状信息及运转历史信息，进行预测制造设备的运转中的状态的第1预测；根据制造条件、原材料形状信息、运转历史信息及状态的预测结果，进行预测产品的质量的第2预测；计算至少与产品的要求质量和质量的预测结果之差对应的评价值；以及通过求解使评价值最小化的最优化问题，导出满足要求质量的制造条件即优选条件。

16、本发明的制造条件设定辅助装置的工作程序用于使计算机执行包括如下步骤的处理：获取使用制造设备从原材料制作产品时的制造条件、表示原材料的形状的原材料形状信息及表示制造设备的运转历史的运转历史信息；根据制造条件、原材料形状信息及运转历史信息，进行预测制造设备的运转中的状态的第1预测；根据制造条件、原材料形状信息、运转历史信息及状态的预测结果，进行预测产品的质量的第2预测；计算至少与产品的要求质量和质量的预测结果之差对应的评价值；以及通过求解使评价值最小化的最优化问题，导出满足要求质量的制造条件即优选条件。

17、发明效果

18、根据本发明的技术，能够提供一种在原材料存在个体差异的情况和制造设备随时间变化的情况下，能够高精度地预测满足要求质量的产品的制造条件即优选条件的制造条件设定辅助装置、制造条件设定辅助装置的工作方法及制造条件设定辅助装置的工作程序。

技术特征：

1.一种制造条件设定辅助装置，其具备处理器，

2.根据权利要求1所述的制造条件设定辅助装置，其中，

3.根据权利要求2所述的制造条件设定辅助装置，其中，

4.根据权利要求2或3所述的制造条件设定辅助装置，其中，

5.根据权利要求1至4中任一项所述的制造条件设定辅助装置，其中，

6.根据权利要求1至5中任一项所述的制造条件设定辅助装置，其中，

7.根据权利要求1至6中任一项所述的制造条件设定辅助装置，其中，

8.根据权利要求7所述的制造条件设定辅助装置，其中，

9.根据权利要求7或8所述的制造条件设定辅助装置，其中，

10.根据引用权利要求6的权利要求7至9中任一项所述的制造条件设定辅助装置，其中，

11.一种制造条件设定辅助装置的工作方法，其包括如下步骤：

12.一种制造条件设定辅助装置的工作程序，其用于使计算机执行包括如下步骤的处理：

技术总结具备处理器，处理器进行如下处理：获取使用制造设备从原材料制作产品时的制造条件、表示原材料的形状的原材料形状信息及表示制造设备的运转历史的运转历史信息；根据制造条件、原材料形状信息及运转历史信息，进行预测制造设备的运转中的状态的第1预测；根据制造条件、原材料形状信息、运转历史信息及状态的预测结果，进行预测产品的质量的第2预测；计算至少与产品的要求质量和质量的预测结果之差对应的评价值；通过求解使评价值最小化的最优化问题，导出满足要求质量的制造条件即优选条件。技术研发人员：西敬之,菊池慎市,西谷守受保护的技术使用者：富士胶片株式会社技术研发日：技术公布日：2024/6/26