JP7774145B2 - 工作機械のための動作パラメータのセット、工作機械のための制御システム、工作機械及び動作パラメータのセットを決定するための方法を決定する対話型提案システム - Google Patents

Description

本発明は、少なくとも１つの工作機械のための動作パラメータのセットを決定する対話型提案システムに向けられる。

加えて、本発明は、このような提案システムを含む工作機械の制御システムに関連する。

そのうえ、本発明は、工作機械、特にこのような制御システムを含む研削機械に向けられる。

本発明は、また、少なくとも１つの工作機械上でジョブを実施する動作パラメータのセットを決定する方法に関連する。

工作機械のための動作パラメータのセットの決定は、これらのパラメータが実施されるジョブ、及び処理時間などの対応する経済目標に依存するだけではないために、非常に複雑な話題である。動作パラメータは、また、使用される工作機械の状態、及び対応する環境の状況に依存する。いくつかのこれらのパラメータは、形式化された手段でのみ使用可能である。

この文脈において、動作パラメータを決定することにおける支援を提供する方法及びシステムが知られる。

しかしながら、許容可能なパフォーマンスを得るために、これらの方法及びシステムは通常、非常に特殊な応用シナリオに適応される。このような方法又はシステムを異なる、すなわち変化させる応用シナリオに対して使用することは不可能であるか、パフォーマンスが劇的に低下する結果となる。言い換えると、既知の方法及びシステムは柔軟ではなく、新しい又は未知の製造シナリオに適応できない。

したがって、工作機械のための動作パラメータを決定する方法及びシステムの柔軟性及び適応性を向上させることが、本発明の目的である。

本課題は、少なくとも１つの工作機械に対する動作パラメータのセットを決定するための対話型提案システムによって解決される。提案システムは、少なくとも１つの工作機械によって実施されるジョブを記述しているジョブ記述を受け取るための第一の通信インターフェイスを含む。さらに、提案システムは、対応する履歴動作パラメータのセット、対応する履歴オペレーター入力、対応するパラメータ決定履歴、及び対応する履歴結果評価とともに少なくとも１つの履歴ジョブを受け取るための第二の通信インターフェイスを含む。そのうえ、提案システムは、第一の通信インターフェイス、及び第二の通信インターフェイスに通信可能に接続されたパラメータ決定ユニットを含む。パラメータ決定ユニットは、受け取られたジョブ記述に従って、ジョブのパフォーマンスに対する動作パラメータのセットを決定するように構成される。動作パラメータのセットの決定は、受け取られたジョブ記述、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価に基づく。提案システムはまた、レビュー、評定、及び／又は修正のために、動作パラメータの決定されたセットを工作機械のオペレーターに提供する、第三の通信インターフェイスを含む。第三の通信インターフェイスは、パラメータ決定ユニットに通信可能に接続される。加えて、提案システムは、パラメータ決定ユニットに通信可能に接続される第四の通信インターフェイスを持つ。第四の通信インターフェイスは、動作パラメータの決定されたセットの承認、評定、及び／又は修正を受け取るために構成される。そのうえ、提案システムは、動作パラメータの決定されたセットを、工作機械のオペレーションシステムへ提供するための第五の通信インターフェイスを含む。第五の通信インターフェイスは、パラメータ決定ユニットに通信可能に接続される。よって、対話型提案システムは、人による動作パラメータのセットの決定の利点、及び機械による動作パラメータのセットの決定、より具体的にはデータ処理手段の利点を1つにすることができる。データ処理手段、すなわち、パラメータ決定ユニットによって動作パラメータのセットを決定することの利点は、高速かつ高精度で非常に多くの履歴データが分析され得る利点を有する。特に、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価が使用される。工作機械のための動作パラメータを決定することの経験を有する人間は、また、過去の動作、及び対応する間隔及び知覚の記憶を有する。そのうえ、人間の脳は創造性を有し得る。加えて、人間は、その人間の経験に基づいて、パターンを識別することができる。提案システムを使用して、人間のオペレーター、及びパラメータ決定ユニットは、ある種の対話に入ることができ、すなわち、彼らは、実施される特定のジョブに対する最良の動作パラメータのセットを見つけるために対話する。それを行うにおいて、実施される広い種類のジョブに対して動作パラメータを決定するために使用できるように、提案システムは高い柔軟性、及び高い適応性を有する。単純化された概念において、提案システム及びオペレーターはチームとして機能する。チームのメンバーは、補完的なスキル及び能力を持つ。その結果として、このチームは、十分に適する動作パラメータを提供することができる。そのうえ、チームは、非常に柔軟性及び適用性がある。

本発明の基礎を成す一般的なコンセプトは、提案システムは、特定のジョブを実施するための十分に合理的な動作パラメータのセットを提供することが可能であることである。この動作パラメータのセットが、これらのパラメータを承認、評定、及び／又は修正することができる人間のオペレーターに示される。これは、提案システム及びオペレーターの間を何度も行き来することがある。提案システムによって提供される又は提案される、動作パラメータのセットに対する代わりの項目は、仮説または仮定のパラメータである。その対話の性質のために、提案システムは、コミュニケーションエージェント、又はインテリジェントエージェントと呼ばれることがある。これはソフトウェアエージェントとして理解され得る。とはいえ、動作パラメータのセットに関する最終決断及び責任は、常にオペレーターにある。これは、工作機械が自律した手段で動作しないだろうということをまた意味する。この文脈において、オペレーターは、また、新しいパラメータを定めることができ、既存のパラメータを削除することができる。

本開示において、履歴的にという用語は、過去にさかのぼるデータ、情報、イベント、又は活動を記述する。よって、履歴動作パラメータは、過去にさかのぼる動作パラメータである。

工作機械によって実施されるジョブは、オペレーションによって達成されるべき結果、すなわち、加工物の所望の変形だけでなく、終了までの時間、工作機械の最大の許容摩耗、加工物の最大の許容温度、及び要求される許容差などの対応する目標のパラメータを含む。加工物の変形は、一定の表面の粗さを達成しながら、一定の寸法に表面を研削することを含む。また、ジョブが実施されるべき機械の状態が重要である。したがって、加工物の同じ変形、及び同じ目標のパラメータに関する２つのジョブは、それらが異なる工作機械、又は、例えば、異なる摩耗の状態など、異なる状態の同じ工作機械で実施されるべき場合、異なるものとみなされる。

その上、別様に述べられない場合、動作パラメータは、時間に対する関数、又は事象に対する関数として理解される。これは、動作パラメータが時間に関して変化し得る、又は事象の発生によって変化し得ることを意味する。時間に関する、又は事象に関する変化は、本発明の提案システムによって決定することができる。

パラメータの決定履歴は、パラメータ決定ユニットによって決定されるパラメータの完全な記録を含む。また、パラメータが決定された順番が記録される。さらに、パラメータ決定履歴は、承認、評定、及び／又は修正に関する対応する記録を含む。

本開示において、オペレーター入力は、オペレーターによって工作機械へ入力される任意の情報とすることができる。

この文脈において、オペレーター入力はまた、いわゆるメタパラメータ、すなわち、オペレーターによって検出され、工作機械のセンサーによっては検出されないパラメータに関連することがある。このようなメタパラメータは、振動、音、減衰圧力、クーラントと研削器具とのインタラクション、クーラントの飛散、部品の色及び色の変化を含むが、これらに限定しない。工作機械のセンサーによって検出可能な効果を補うために、適当な動作パラメータのセットの決定に対してこれらのメタパラメータは非常に有益である。したがって、工作機械で使用される動作パラメータが改善される。オペレーターが1又は複数のパラメータを入力すると、メタパラメータは、パラメータ決定ユニットに対して履歴オペレーター入力として使用可能になる。

一般的なルールとして、第二の通信インターフェイスによって受け取られる履歴データは、ジョブ記述によって記述されるジョブを実施するための工作機械の履歴を記述するのに必ずしも必要でない。また、他の工作機械によって生成される履歴データが使用され得る。

対話型提案システムは、ある１つの工作機械に属することがあることがさらに留意されるべきである。これらの場合において、対話型提案システムは、この工作機械で動作するオペレーションに対する動作パラメータのセットを決定するために構成される。あるいは、対話型提案システムは、２つ又はより多くの工作機械に属することがある。工作機械のこのグループは、クローズされることがある、すなわち、固定することがある、又は拡張のためにオープンであることがある。後者の場合は、対話型提案システムは、これらの工作機械の各々が実施されるオペレーションに対する動作パラメータのセットを決定するために構成される。

属する工作機械の数とは無関係に、データ処理システムである提案システムは、１つの工作機械内に、又は１つの工作機械に物理的に配置することができる。この条件下で、データ結合は、提案システムに属される全ての他の工作機械に必要とされる。あるいは、提案システムは、全ての属する工作機械から離れて配置することができる。対応するデータ結合は、提案システムと対応する工作機械との間で必要とされることは明白である。後者の場合は、提案システムはクラウド設置、又はクラウドサービスとすることができる。

提案システムは、各々が明確に定義された目的を果たす複数の通信インターフェイスを含むことにさらに留意されたい。しかしながら、特定の応用シナリオに応じて、これらの通信インターフェイスはまた、組み合わされたインターフェイスとして理解され得る。例えば、第三の通信インターフェイス、及び第四の通信インターフェイスは、組み合わされた入力／出力インターフェイスによって理解され得る。

例えば、第三の通信インターフェイスは、第二の通信インターフェイスに通信可能に接続されることがある。その上、第三の通信インターフェイスは、対応する履歴動作パラメータのセット、対応する履歴オペレーター入力、対応するパラメータ決定履歴、及び対応する履歴結果評価とともに、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述をオペレーターに提供するために構成することができる。したがって、オペレーターは、決定された動作パラメータの承認、評定、及び／又は修正を決めるとき、この情報を使用し、考慮することができる。

第三の通信インターフェイスは、第一の通信インターフェイスに通信可能に接続されることも可能である。次に、第三の通信インターフェイスは、受け取られたジョブ記述をオペレーターに提供するように構成されることがある。よって、オペレーターは、決定された動作パラメータの承認、評定、及び／又は修正を決めるときに、ジョブ記述を考慮する立場にある。

提案システムは、機械パラメータ、すなわち、動作パラメータのセットを決定するときに高く評価される必要のある機械及びその器具についての情報を受け取るために構成される、機械通信インターフェイスを含む。よって、決定された動作パラメータは、ジョブが実施される機械の状態に適応されることがある。

ある実施形態によると、パラメータ決定ユニットは、受け取られたジョブ記述、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた少なくとも１つの履歴動作入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価のうちの少なくとも１つを確率的に分析するように構成される確率的分析ユニットを含む。確率的分析ユニットは、そこから、受け取られたジョブ記述によるジョブのパフォーマンスのための動作パラメータのセットを導出するために構成される。これは、機械で適用される動作パラメータのセットが、履歴データ上で確立的な分析を実施することによって生成されることを意味する。この文脈では、確率的分析は、分析されるデータを確率的または統計的項目で記述すること、すなわち、平均値、中央値、標準偏差、発生確率などの確率的または統計的な指標によって、データ又はそのサブセットを特徴付けることを含むことがある。これに基づき、動作パラメータを導出するために、分析されたデータ要素の間の関係が明らかにされる必要がある。このような関係は、確率的な又は統計的な相関として表すことができる。また、確率的または統計的モデルを導出することができる。このモデルは、動作パラメータのセットの実際の決定のために使用することができる。提案システム、及びより具体的なパラメータ決定ユニットは、新しいジョブに対する動作パラメータを作成するために構成されることに留意されたい。言い換えると、目的は、動作パラメータの潜在的な新しいセットを導出することであり、どのパラメータの履歴セットが最も良く適合するかを決定することではない。それを行うにおいて、高い質の動作パラメータのセットが決定されることがあり、動作パラメータは、実施されるジョブ及びジョブが実施される機械に良く適合される。

確率的方法および統計的方法は、一定の重複を有することに留意されたい。本出願では、確率的分析の用語は、統計的分析及び対応する方法も含むとして理解されたい。確率的分析ユニット及び統計的分析ユニットについても同様であり、すなわち、確率的分析ユニットは、統計的方法を実行するために構成される。

ある例において、確率的分析ユニットは、動作パラメータのセットを決定するための機械学習ユニットを含む。機械学習ユニットは、機械学習ソフトウェアを動かすために構成される。そのうえ、機械学習ユニットは、受け取られたジョブ記述を入力として使用し、動作パラメータのセットを出力として提供するように構成される。機械学習ユニットは、統計的または確率的方法を適用することによって、履歴データから学習する。より正確には、機械学習ユニットは、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、および受け取られた履歴結果評価の間の接続および関係を学習するために構成される。これは、機械学習ユニットが、受け取られたジョブ記述によって、ジョブに適する動作パラメータのセットを決定することを可能にする。オペレーター入力は、動作パラメータに関連し得る潜在的な不確実性がさらに減少されるために使用される。したがって、提案システムは確実かつ信頼でき、高い柔軟性がある。

機械学習ユニットは、動作パラメータのセットを決定する人工ニューラルネットワークを含むことができる。人工ニューラルネットワークは、ネットワーク化された確率の連鎖の特殊な形態であるため、人工ニューラルネットワークは、確率的分析ユニットの一例であり、及び機械学習ユニットの１つのタイプであると考えられる。当然、人工ニューラルネットワークは、トレーニングされた状態において使用される。これは、人工ニューラルネットワークは、使用される前にトレーニングが行われることを意味する。このような人工ニューラルネットワークは、受け取られたジョブ記述を入力として、動作パラメータの決定されたセットを出力として使用する。履歴データは、人工ニューラルネットワークのトレーニングに使用され、よって、履歴データは、人工ニューラルネットワークに無条件に記憶される。それにもかかわらず、出力が一定のレベルの不確実性の影響を受けることは、人工ニューラルネットワークに固有である。本発明では、オペレーター入力は、この不確実性をさらに減少させるために使用される。したがって、提案システムは、確実かつ信頼でき、高い柔軟性を持つ。

ある例では、動作パラメータを決定するために、ベイジアンニューラルネットワークが使用される。

ある実施形態において、人工ニューラルネットワークは、いわゆる、説明可能な人工ニューラルネットワークである。このような人工ニューラルネットワークは、例えば、視覚化、又は文字若しくは数値の記述によって、オペレーターにどのように出力が生成されたかを明白にすることができるように特徴付けられる。よって、オペレーターは、人工ニューラルネットワークが出力を作り出す方法によってオペレーターの知識及び経験を向上させることができる。簡単に言えば、オペレーターは人工ニューラルネットワークから学習することができる。これらの結果として、動作パラメータを決定するオペレーターの能力が向上される。

変形によると、人工ニューラルネットワークは、回帰型ニューラルネットワーク、すなわち、逆方向を向いてフィードバックループを形成するエッジを含むネットワークを含む。このような人工ニューラルネットワークは、記憶の分類を持っているために、情報を記憶するのに特に適する。したがって、高い質の動作パラメータは、効果的な手段で決定することができる。

１つより多くの人工ニューラルネットワークを使用することがあることに留意されたい。このために、受け取られたジョブ記述は、ジョブ要素またはサブタスクに細分化されることがあり、動作パラメータに対応する各ジョブ要素またはサブタスクは、特殊化された人工ニューラルネットワークを使用して決定される。したがって、特に十分に適合された動作パラメータが決定されることがある。

ある例により、パラメータ決定ユニットは、決定された動作パラメータのセットの少なくとも１つの要素に、信頼区間及び／又は発生確率が属するように構成された信頼性ユニットを含む。よって、決定されたパラメータのセットの少なくとも１つの要素は、その信頼性に関する情報と一体となる。これは、承認、評定、及び／又は修正を実施するときにオペレーターを助ける。高い信頼性をもたらすパラメータのセットが決定され得る場合、これはオペレーターの目を引く。また、動作パラメータのセットが、比較的低い信頼性でのみ決定することができる場合、オペレーターは、それを知ることができる。全体として、動作パラメータのセットは、効率的かつ目標指向の手段で決定されることがある。

信頼性ユニットは、決定ユニットの一部とすることがある。あるいは、信頼性ユニットは、確率的分析ユニットの一部として形成されることがある。

パラメータ決定ユニットが、動作パラメータのセットの決定を文書化するように構成されるロギングユニットを含むことも可能である。言い換えると、決定ユニットは、動作パラメータのセットだけでなく、対応する決定の履歴へのアクセスを有し得る。言い換えると、動作パラメータがどのように決定されるかについての文書が生成される。文書は、例えば、ステップの順番、及びそれぞれのパラメータを決定するために使用される根拠を含む。よって、適切なパラメータのセットを決定するためのデータ根拠が向上される。これは、動作パラメータの決定されたセットの質の向上につながる。

この文脈において、第三の通信インターフェイスは、ロギングユニットの内容、すなわち、動作パラメータのセットの決定の文書がオペレーターに提供されるように、パラメータ決定ユニットへ通信可能に接続することができる。これは、オペレーターの理解を向上させることができる。そのうえ、文書の要素は、オペレーターによって評定される及び／又はコメントされるために利用可能に描画されることがある。このような評定及び／又はコメントは、次に、それぞれの文書の要素とともに記憶される。

ある実施形態において、提案システムは、第一の通信インターフェイス、第二の通信インターフェイス、及び第三の通信インターフェイスに通信可能に接続された通知ユニットを含むことがある。通知ユニットは、受け取られたジョブ記述、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価に基づいて、受け取られたジョブ記述に従って、ジョブのパフォーマンスに関連する少なくとも１つの通知を提供するように構成されることがある。この文脈において、通知は、受け取られたジョブ記述に従ってジョブを実施する工作機械で実施される適合及び／又はチェックに関連することがある。この種の適合及び／又はチェックは、工作機械のオペレーションシステムに動作パラメータを提供することによって扱われるのに適さないことがあり、よって、オペレーターによって扱われるべきことがある。特に、通知は、例えば器具の高レベルの摩耗の警告を含むことがある。通知は、情報、例えば現在装着された器具でジョブが終了するまでの時間を含むことも可能である。代わりに又は加えて、通知は、チェック要求又は提案を含むことがある。オペレーターは、クーラントのノズルの方向をチェックするように質問されることがある。また、予測メンテナンスの様態は、このようなチェック要求又は示唆によってカバーされることがある。例えば、情報は、器具の変化が実施された場合に、ジョブが終了するまでの時間が減少されることが提供されることがある。さらに、通知は、提案システムが、例えば、工作機械のオペレーションシステムの電気モーターのモーターパワーの変動などの異常を含むことがある。オペレーターは、よって、通知の内容を、オペレーターの知覚と組み合わせる立場にあり、パターン又は他の関係を潜在的に識別することができる。全体的に、通知ユニットは、効率的かつ効果的な手段で関連したジョブを実施することができるように、工作機械が構成されることができる効果を有する。

ある実施形態において、通知ユニットは、現在の機械の状態を記述する少なくとも１つのパラメータを受け取るように構成される機械インターフェイスへ接続されることがある。このように、通知を生成するために、現在の機械の状態が尊重されることがある。これは、十分に適合された、目標指向の通知につながる。

変形によって、パラメータ決定ユニットは、オペレーター入力を評価するように構成されるオペレーター入力評価ユニットを含む。言い換えると、パラメータ決定ユニットは、オペレーター入力を、対応する履歴動作パラメータのセット、対応する履歴オペレーター入力、対応するパラメータ決定履歴、及び対応する履歴結果評価とともに、少なくとも１つの履歴ジョブ記述と比較するように構成される。パラメータ決定ユニットが確率的分析ユニットを含む場合、オペレーター入力はまた、このユニットによって実施される確率的分析結果と比較されることがある。評価結果は、オペレーターへフィードバックされることがある。よって、オペレーターは、その入力を修正する、及び／又はそれらの評価から学習するチャンスを有する。これは１又はより多くのループにおいて起こり得る。したがって、動作パラメータの適するセットへ向けて入力が合理化されることがある。

そのうえ、オペレーター入力評価ユニットとともにパラメータ決定ユニットを含む提案システムが使用され、ジョブに対する動作パラメータを決定する第一のステップとして、オペレーターは、オペレーターが適切だと考える動作パラメータのセットを入力するようにし得る。よって、オペレーターと提案システムとの間の問答又はインタラクションは、オペレーターによって開始されることがある。これは、第一のステップとしてパラメータ決定ユニットによって動作パラメータのセットを決定する代わりとなる。

例えば、提案システムは、パラメータ決定ユニットに通信可能に接続され、オペレーターによって提供されるパフォーマンス評価を受け取るように構成されるパフォーマンス評価ユニットを含むことができる。よって、オペレーターは、提案システムのパフォーマンスを評価する機会を持つ。その結果として、提案システムの設定が適合されることがある。言い換えると、提案システムのオペレーションは、オペレーターの願望が満たされるように、個別化される又は個人化されることがある。パフォーマンス評価は、例えば、どのようにして情報がオペレーターに示されるかの手段に関連することがある。例えば、より高い又はより低い情報密度がオペレーターに提供されるように、対応する設定が適合されることがある。よって、オペレーターと提案システムとの間のインタラクションは、より効率的にされることができる。

ある実施形態によって、パラメータ決定ユニットは、決定された動作パラメータを使用して、受け取られたジョブ記述に従ってジョブのパフォーマンスをシミュレートするシミュレーションユニットを含む。よって、決定された動作パラメータのセットの効果は、工作機械を動作させるための動作パラメータのセットを実際に使用する前に、知られることがある。シミュレーションはまた、例えば、動作パラメータの決定されたセットが、例えば品質尺度などの予め定められた目標に適しているかどうかを査定するのに有用である、第二のパラメータを生成するために使用されることがある。ジョブが工作機械で実際に実施される前に、シミュレーションユニットを使用して、動作エラー及び望まれない効果が検出されることがある。

加えて又は代わりに、提案システムは、工作機械のオペレーションシステムから少なくとも１つのジョブ実行パラメータを受け取るように構成される第六の通信インターフェイスを含むことができる。パラメータ決定ユニットは、第六の通信インターフェイスに通信可能に接続されるモニタリングユニットを含むことができる。モニタリングユニットは、ジョブ実行パラメータを決定された動作パラメータ及び／又は決定された動作パラメータのセットの根拠で作り出されるシミュレーション結果と比較するように構成されることがある。よって、工作機械上のジョブの実際のパフォーマンスを記述する情報は、ジョブ実行パラメータの形態で提案システムへフィードバックされることがある。したがって、提案システムは、閉じた制御ループ又はフィードバックループにおいて使用されることがある。この結果として、動作パラメータのセットが適合されることを必要とするシミュレーションを検出することが可能である。これは、例えば、器具の摩耗などの予期しない事象が発生した場合など、ジョブの実行の間の場面となることがある。モニタリングユニットはまた、例えば、予期しない事象など、モニタリング結果にどのように反応するかを示唆することができる。

加えて又は代わりに、オペレーターは、例えば、ジョブの実行に傾聴する、ジョブの実行を聞く、又はジョブの実行を見るなど、オペレーターの感覚でジョブの実行に気付く立場にあることがある。オペレーターがジョブの実行を監督する状況は、ヒューマンインザループと称されることがある。オペレーターは、技術システムによって検出不可なことがあるジョブ実行の不安定性、欠陥、及び不足を検出できることがあるために、これは有益である。人間によってのみ検出され得るパラメータはまた、メタパラメータと呼ばれる。ヒューマンインザループ構成は、１又は複数のメタパラメータが成功完了のために重大であるジョブの実行にとって不可欠である。オペレーターがジョブの実行の適合を望む場合において、オペレーターは、ジョブの実行を停止する又は中止して、１又は複数の動作パラメータを修正することができる。これは第四の通信インターフェイスを使用して行われることがある。ヒューマンインザループ構成でジョブが実行される場合、高い品質基準を満たしながら、成功完了する高い可能性を有する。

本課題はまた、本発明による提案システムを含む工作機械のための制御システムによって解決される。記憶ユニットは提案システムの第二の通信インターフェイスに通信可能に接続され、記憶ユニットは、対応する履歴動作パラメータのセット、対応する履歴オペレーター入力、対応するパラメータ決定履歴、及び対応する履歴結果評価とともに少なくとも１つの履歴ジョブ記述を含む。そのうえ、出力ユニットは、提案システムの第三の出力ユニットに通信可能に接続される。出力ユニットは、動作パラメータの決定されたセットを工作機械のオペレーターへ提供するように構成される。そのうえ、入力ユニットは、提案システムの第四の通信インターフェイスに通信可能に接続される。入力ユニットは、動作パラメータの決定されたセットを承認、評定、及び／又は修正を受け取るように構成される。適する動作パラメータのセットは、このような制御システムを使用するとき、効率的かつ信頼できる手段で決定されることがある。全ての必要な機械可読のデータは、記憶ユニットにおいて提供されることがある。入力ユニット及び出力ユニットは、オペレーターの知識および経験にアクセスするために使用されることがある。オペレーター入力は、工作機械及び／又はそこで実施される処理のオペレーターのメンタルモデルへのヒントを含む。この入力を制御システムの記憶ユニットへ転送することによって、制御ユニットによって使用可能なデータに少なくとも部分的に変換される。人間の知識及びマシン可読の履歴データの組み合わせは、動作パラメータの決定を同時に正確に、効果的に、及び柔軟にする。

出力ユニットは、知覚、聴覚、及び／又は触覚の出力を生成するように構成することができる。

入力ユニットは、音声入力、ジェスチャー入力、触覚入力、及び／又はテキスト入力を受け取るように構成されることがある。

オペレーターによって提供され得る入力の特殊な形態は教育入力であり、すなわち、オペレーターは、オペレーターの視点から適する動作パラメータを直接投入する。これはまた、多段階ステップの処理において起こることがあり、望まれる状態は、一ステップずつアプローチされる。本応用では、教育入力は動作パラメータの修正の一例と考えられる。

制御システムの全ての部分が一つの集合に物理的に統合されることを必要としないことに留意されたい。提案システム、記憶ユニット、出力ユニット、及び入力ユニットが互いに及び工作機械とネットワーク化されていれば、特に十分である。一例において、提案システム及び記憶ユニットはクラウドサービスとして理解されることがある。入力ユニット及び出力ユニットは、スマートフォン又はタブレットコンピュータによって形成されることがある。

動作パラメータが大きい例において、セットは、ジョブの一部に属するサブセット、すなわち、サブジョブ又はサブタスク、又は工作機械の構成要素に属するサブセットのどちらかに細分化される。言い換えると、動作パラメータはクラスタ化されることがある。したがって、パラメータは、効率的に記憶、及び／又は処理され得る。

課題は、さらに、本発明による制御システムを含む工作機械によって解決される。制御システムは、工作機械のオペレーションを制御するために、工作機械の動作システムに結合される。このような工作機械は、工作機械上でジョブを実行するために、信頼でき、特に柔軟性があって適合可能な手法をもたらす。

実施形態によると、工作機械は研削機械である。

一実施形態によると、工作機械のオペレーションシステムは、少なくとも１つの処理領域、及び処理領域に結合された少なくとも１つのセンサーユニットを含むことがあり、センサーユニットは、制御システムの提案システムへ接続されることがあり、提案システム、処理領域、及びセンサーユニットは、閉じたフィードバックループを形成する。このような構成は、ジョブを実行するための動作パラメータのセットの決定に特に適する。フィードバックループにより、動作パラメータのセットの決定は、非常に頑強であり、すなわち、望まれる状態からの潜在的なエラー又は偏差は、適切な手段で検出及び修正される。よって、適切な動作パラメータのセットは、実施される非常に多様なジョブに対して見つけられることがある。

上記のようにヒューマンインザループ構成において工作機械が使用される場合は、オペレーター及び処理区分はまた、閉じたフィードバックループを形成し、オペレーターは、同時にセンサー及びアクチュエーターとして動作する。上記説明を参照されたい。

課題はまた、少なくとも１つの工作機械でジョブを実施するための動作パラメータを決定する方法によって解決される。方法は、
ａ）工作機械によって実施されるために、ジョブを記述するジョブ記述を受け取ることと、
ｂ）対応する履歴動作パラメータのセット、対応する履歴オペレーター入力、対応するパラメータ決定履歴、及び対応する履歴結果評価とともに少なくとも１つの履歴ジョブ記述を受け取ることと、
ｃ）受け取られたジョブ記述及び受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータ、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価に基づいて、受け取られたジョブ記述によって、ジョブのパフォーマンスに対する動作パラメータのセットを決定することであって、工作機械のオペレーター又は制御システムが動作パラメータのセットを決定することと、
ｄ）承認、評定、及び／又は修正のために、動作パラメータの決定されたセットを工作機械の制御システムに、又はオペレーターに提供することと、
ｅ）制御システムの、又はオペレーターの動作パラメータの決定されたセットの承認、評定、及び／又は修正を受け取ることと、
ｆ）修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセットを工作機械のオペレーションシステムに提供することと
を含む。

このようにして、方法は、人間及び機械による動作パラメータのセットの決定、より具体的にはデータ処理手段の利点を一つにする。データ処理手段によって動作パラメータのセットを決定する利点は、大量の履歴データが高速かつ高精度で分析できることである。特に、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価が使用される。工作機械に対する動作パラメータを決定する経験を有する人間はまた、過去のオペレーション、及び対応する感覚と知覚の記憶を持っている。そのうえ、人の脳は創造的になることができる。加えて、人間は、その人間の経験に基づいて、パターンを識別することができる。この方法を用いて、人間のオペレーター及び工作機械の制御システムは、ある種の対話に入ることができ、すなわち、彼らは、実施される特定のジョブに対する最良の動作パラメータのセットを決定するために対話する。それを行うにおいて、方法は、実施される広い種類のジョブに対する動作パラメータを決定するために使用され得るように、より高い柔軟性及びより高い適合性を有する。上記の対話の第一のステップは、動作パラメータのセットを決定する工作機械の制御システムによって実施されることがあり、又は動作パラメータのセットを工作機械の制御システムに入力するオペレーターによって実施されることがある。

一例において、本発明による方法は、部分的に又は完全にコンピュータに実装される。

更なる例において、方法は、決定された動作パラメータの少なくとも１つの要素に対する信頼区間及び／又は発生確率を含むことがある。よって、決定されたパラメータのセットの少なくとも１つの要素は、その信頼性についての情報と一体となる。これは、承認、評定、及び／又は修正を実施するときにオペレーターを助ける。全体的に、パラメータのセットは、既知の信頼性を有すると決定されることがあり、よって、効率的で目的指向の手段で処理されることがある。

加えて又は代わりに、方法は、動作パラメータのセットの決定を記述する決定の詳細を、オペレーターに又は機械に提供することを含むことがある。よって、動作パラメータのセットに加えて、どのように動作パラメータが決定されたかの記述が利用可能である。よって、動作パラメータの決定されたセットの信頼性が査定されることがある。さらに、このような手法の記述は、動作パラメータの決定を向上するために使用され得る学習を含むことがある。

方法は、受け取られたジョブ記述、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、受け取られた履歴動作パラメータのセット、受け取られた履歴オペレーター入力、受け取られたパラメータ決定履歴、及び受け取られた履歴結果評価のうちの少なくとも１つを確率的に分析することを含む。これは既に、本発明による提案システムを記述するときに詳細に説明した。よって、上記説明を参照されたい。したがって、高い質の動作パラメータが決定されることがあり、動作パラメータは実施されるジョブ及びジョブが実施される機械に十分に適合される。本発明による提案システムについても説明したように、確率的分析は人工ニューラルネットワークの使用を含む。上記説明を参照されたい。

方法は、工作機械によって実施されるジョブの実行を監視することと、決定された動作パラメータのセットに関する、及び／又はシミュレーション結果に関するジョブ実行を記述するジョブ実行パラメータの偏差についてオペレーターに知らせることとを含む。よって、工作機械上のジョブの実際のパフォーマンスを記述する情報は、ジョブ実行パラメータの形態でオペレーターにフィードバックされることがある。したがって、閉じられた制御ループ又はフィードバックループが生成される。それらの結果として、動作パラメータのセットが適合されることを必要とするシミュレーションを検出することを可能とする。これは、ジョブの実行の間の場合となることがある。予期しない事象、例えば、器具の摩耗が検出されることがある。

別の例では、方法は、修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセットを使用して、少なくとも１つの工作機械のテスト運転を実施することを含むことがある。よって、動作パラメータの少なくとも1つの要素に関して潜在的に残存する不確実性は、テスト運転によって軽減される又は除かれることがある。したがって、信頼できる動作パラメータのセットが決定され得る。

それ以上に、本発明による対話型提案システム、本発明による制御システム、本発明による工作機械、及び本発明による方法の１つに関して説明された全ての効果及び利点はまた、本発明による対話型システム、本発明による制御システム、本発明による工作機械、及び本発明による方法の他の全てに準用される。

本発明による提案システムの異なるユニット及びインターフェイスは、対応するアシスタントとして理解することができる。各アシスタントは、ハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素を含むことがある。そのうえ、各アシスタントは、本発明による方法の１又は複数のステップを実行するように構成されることがある。

アシスタントのソフトウェア構成要素は、ソフトウェアエージェントとして実装されることがある。

以下の添付の図面を参照して、本発明の例を記述する。

本発明による制御システム、及びオペレーターとともに本発明による対話型提案システムを含む、本発明による工作機械を示す。 本発明による法オフのステップを図示する。

図１は工作機械１０を示す。

図に示す例において、工作機械１０は研削機械である。

工作機械１０は処理領域１２を含み、処理領域１２の内部では、工作機械１０によって扱われる加工物１４が配置される。

本例において、加工物１４はシャフトであり、処理領域１２においてチャック１６によって支持される。

そのうえ、器具１８は、処理領域１２内に位置付けられる。

本例において、器具１８は研削砥石である。

加工物１４を扱うために、加工物１４と相互作用することができるように、器具１８は、処理領域１２において可動に支持される。

例えば、器具１８を動かすなどのオペレーションを実施するように構成される工作機械１０の導入は、工作機械１０のオペレーションシステムを形成する。

オペレーションシステム２０は特に、工作機械１０の駆動装置及びセンサーを含む。

動作システム２０は、工作機械１０のオペレーションを制御するように構成される制御システム２２に結合される。

そのうえ、センサーユニット２４は、処理領域１２内に配置される。

センサーユニット２４は、処理領域１２内に存在する要素の温度を検出するように構成される温度センサーを含むことがある。望ましくは、温度センサーは無線センサーとする。

代わりに又は加えて、センサーユニット２４は、振動センサーを含むことがある。このようなセンサーは、可聴の又は非可聴の振動を検出するように構成されることがある。

センサーユニット２４は、表面粗さなどの表面の構造を検出するためのセンサーを含むことも可能である。

そのうえ、センサーユニット２４は、処理領域に存在する要素の幾何学的長さを検出するように構成されることがある。よって、センサーユニット２４は、長さセンサーを含むことがある。

さらに、センサーユニット２４が位置センサーを含むことが可能である。

代わりに又は加えて、センサーユニット２４は、物体検出器とすることがあり、すなわち、センサーユニット２４は、処理領域１２内の物体を検出するように構成されることがある。

さらに、センサーユニット２４は、クーラントの質を査定するように構成されることがある。この文脈において、センサーユニット２４はまた、クーラントの現在の質が分類され得るように、検出結果を分類するように構成されることがある。

別の代替案において、センサーユニット２４は、処理領域１２内のガス濃度及び／又は湿度を測定するためのセンサーを含む。これは防爆のために使用されることがある。

センサーユニット２４は、上記のセンサーの任意の１つ又は任意の組み合わせを含み得ることが理解される。

センサーユニット２４は概略的に表され、処理領域１２内の状態を特徴付けるセンサーの値を検出するように構成される。

センサー２４は、オペレーションシステム２０を介して、システム２２へ接続される。

制御システム２２は、オペレーター２８からの入力Ｉを受け取るように構成される入力ユニット２６を含む。

後に詳細に説明するように、入力Ｉは、動作パラメータの決定されたセットＰの承認、評定、及び／又は修正を含むことがある。

そのうえ、制御システム２２は、出力ユニット３０を含む。

出力ユニット３０は、動作パラメータのセットＰを、オペレーター２８に提供するように構成される。

一例において、出力ユニット３０は、工作機械１０の異なる軸の送り速度、加工物１４の回転速度、及び器具１８の回転速度を出力するように構成される。

この文脈において、出力ユニット３０は、時間経過における上記パラメータの進化を表示するように構成される。選択的に、これらのパラメータの時間経過の進化における傾向が示されることがある。

出力ユニット２０はまた、加工物１４及び／又は器具１８を示すビデオ又は画像を出力するのが可能であることがある。

出力ユニット３０は、異なる動作パラメータ、及び対応する時間経過における進化を示すダッシュボードとして形成されることがある。

このようなダッシュボードにおいて、パラメータは、例えば、パラメータが予め定められた閾値を越える場合に、選択的に強調されることがある。

ダッシュボードが状況に応じて異なるパラメータを示すことも可能である。これはパラメータの一定の優先順位付け及び分類を含むことがある。

さらに、制御システム２２は、対応する履歴動作パラメータＨＰのセット、対応する履歴オペレーター入力ＨＩ、対応するパラメータ決定履歴ＨＤ、及び対応する履歴結果評価ＨＡとともに、少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪを含む記憶ユニット３２を含む。

非常に単純な例では、履歴結果評価ＨＡは、加工物の質は受け入れ可能か否かの情報を含む。

制御システム２２はまた、工作機械１０に対する動作パラメータのセットＰを決定するための対話型承認システム３４を有する。

提案システム３４は、工作機械１０によって実施されるジョブを記述するジョブ記述Ｊを受け取るように構成される第一の通信インターフェイス３６を有する。

ジョブ記述Ｊは、工作機械１０の外部のシステムから受け取られることがある。

そのうえ、提案システム３４は、第二の通信インターフェイス３８を有する。

少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪは、対応する履歴動作パラメータＨＰのセット、対応する履歴オペレーター入力ＨＩ、対応するパラメータ決定履歴ＨＤ、及び対応する履歴結果評価ＨＡとともに、提案システム３４によって受け取られることができるように、記憶ユニット３２は、第二の通信インターフェイス３８に通信可能に接続される。

提案システム３４はまた、パラメータ決定ユニット４０を含む。

パラメータ決定ユニット４０は、第一の通信インターフェイス３６及び第二の通信インターフェイス３８に通信可能に接続される。

そのうえ、提案システム３４は第三の通信インターフェイス４２を有し、出力ユニット３０及びパラメータ決定ユニット４０は、第三の通信インターフェイス４２に通信可能に接続される。

よって、パラメータ決定ユニット４０によって決定される動作パラメータのセットＰは、オペレーター２８に提供されることがある。

提案システム３４はまた、パラメータ決定ユニット４０及び入力ユニット２６に通信可能に接続される第四の通信インターフェイス４４を有する。

さらに、提案システム３４は、パラメータ決定ユニット４０及び工作機械１０のオペレーションシステム２０に接続された第五の通信インターフェイス４６を有する。

第五の通信インターフェイス４６は、動作パラメータの決定されたセットＰをオペレーションシステムに提供するように構成される。

パラメータ決定ユニット４０は、受け取られたジョブ記述Ｊによって、ジョブのパフォーマンスに対する動作パラメータのセットＰを決定するように構成される。

動作パラメータのセットの決定は、第一の通信インターフェイス３６を介して受け取られることがあるジョブ記述Ｊに基づく。

そのうえ、動作パラメータのセットＰの決定は、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪ、受け取られた履歴動作パラメータＨＰのセット、受け取られた履歴オペレーター入力ＨＩ、受け取られたパラメータ決定履歴ＨＤ、及び受け取られた履歴結果評価ＨＡに基づく。このデータは、第二の通信インターフェイス３８を介して記憶ユニット３２から受け取られる。

パラメータ決定ユニットは、人工ニューラルネットワーク５０を有する機械学習ユニット４９を含む確率的分析ユニット４８を含む。

動作パラメータのセットＰは、確率的分析ユニット４８によって、より正確には人工ニューラルネットワーク５０によって決定される。

このために、人工ニューラルネットワーク５０は、記憶ユニット３２によって提供されるデータ、すなわち、少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪ、受け取られた履歴動作パラメータＨＰのセット、受け取られた少なくとも１つの履歴オペレーター入力ＨＩ、受け取られたパラメータ決定履歴ＨＤ、及び受け取られた履歴結果評価ＨＡによって学習される。

したがって、受け取られたジョブ記述を入力として使用するとき、人工ニューラルネットワーク５０は、動作パラメータのセットを決定するように構成される。

そのうえ、パラメータ決定ユニット４０は、信頼区間を決定された動作パラメータのセットＰの要素に属させる信頼性ユニット５２を含む。

動作パラメータのセットＰは、対応する信頼区間とともに、第三の通信インターフェイス４２及び出力ユニット３０を介してオペレーターに提供されることがある。

位置又は幾何学的長さに関するパラメータに対して、信頼区間は、例えば、＋／－１００ｎｍ又は＋／－１０００ｎｍなどの、望まれる値についての最大偏差によって表されることがある。

最大偏差は、例えば、温度、及び／又は工作機械１０が熱的に安定した状態にあるか否かに応じる。

そのうえ、信頼性ユニット５２は、オペレーターがパラメータ間の影響及び依存を考慮する立場とするように、パラメータをクラスタ化するように構成されることがある。

加えて、提案システム３４は、第一の通信インターフェイス、第二の通信インターフェイス、及び第三の通信インターフェイス４２に通信可能に接続される通知ユニット５４を含む。

通知ユニット５４は、受け取られたジョブ記述Ｊ、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪ、受け取られた履歴動作パラメータＨＰのセット、受け取られた履歴オペレーター入力ＨＩ、受け取られたパラメータ決定履歴ＨＤ、及び受け取られた履歴結果評価ＨＡに基づいて、受け取られたジョブ記述Ｊによるジョブのパフォーマンスに関する少なくとも１つの通知Ｎを提供するように構成される。

通知Ｎは、出力ユニット３０を介してオペレーター２８に提供される。

非常に単純な例では、動作パラメータＰのセットは、器具１８の回転速度、加工物１４の回転速度、及び送り速度を含む。

通知Ｎは、クーラントのためのノズルを加工物１４上に適切に向けること、又は例えば障害物などの欠陥についてクーラントシステムを一般的にチェックすることのリマインダを含むことがある。

非常に貴重な加工物１４が作り出される場合において、通知Ｎは、ジョブの実行の間の異常に対して処理領域１２を定期的にチェックすることのリマインダを含むことがある。このような場合において、通知Ｎはまた、推奨される処理の割り込みの計画を含むことがある。

多数の同一の加工物１４が作り出される場合、通知Ｎは、ジョブの実行中にサンプル加工物を定期的にチェックすることのリマインダを含むことがある。

そのうえ、通知Ｎは、実施されるジョブに類似する、又は類似の処理ステップを含む履歴ジョブの集合された情報を含むことができる。通知Ｎは、例えば、履歴ジョブ又は処理ステップを示す図形、及び平均所要時間を含むことがある。

実施されるジョブが高い精度を必要とする場合、通知Ｎは、オペレーターは工作機械１０が熱的に安定した状態になるまで待つべきであるという情報を含むことがある。加えて、待機時間の予測が提供されることがある。

比較的低い精度が必要とされる場合、通知Ｎは、ジョブは工作機械１０が始動する後直ちに、すなわち、熱的に非安定の状態で実施されることができるという情報を含むことがある。

実施されるジョブが、高精度で実施される必要のある一定の処理ステップと比較的低い精度のみを必要とする他の処理ステップとを含む場合、通知Ｎは、オペレーターは比較的低い精度のみを必要とする処理ステップから始動するべきだという情報を含むことがある。

さらに、通知Ｎは、ジョブ実行を開始する前に工作機械のセットアップを効率的に実施する方法の情報を含むことが可能である。

パラメータ決定ユニット４０はまた、決定された動作パラメータのセットＰを使用して、受け取られたジョブ記述Ｊに従って、ジョブのパフォーマンスをシミュレートするように構成されるシミュレーションユニット５６を含む。よって、人工ニューラルネットワーク５０によって決定されるパラメータのセットＰの一種のテストが実施されることがある。

シミュレーションユニット５６を使用して、現在の器具１８を用いて現在の工作機械１０でジョブを実施する可能性に関する情報を生成することができる。言い換えると、シミュレーションユニット５６を使用して、ジョブを現在の工作機械１０で実施できるかどうかのチェックが実施される。結果は赤、黄色、又は緑の信号機の形式で表すことができる。

そのうえ、シミュレーションユニット５６を使用して、ジョブの実行のための時間を予測することができる。セットアップの時間も同様である。

また、例えば、クーラント又は電力などのリソースの消費に関する予測を生成することができる。これに基づいて、ジョブを実行するコストを予測することができる。

さらに、シミュレーションユニット５６を使用して、例えば、衝突のリスクなどの加工物の質に関するリスクを評価する、及び／又は除くことができる。

実施されるジョブが中断されてはならない処理ステップを含む場合、シミュレーションユニット５６は、このような処理ステップを開始するための最低限の要求を決定するために使用されることがある。最低限の要求は、器具１８の摩耗状態に関することがある。

入力ユニット２６に関して先述したように、オペレーター２８は、動作パラメータのセットＰに関する入力Ｉを提供することがある。入力Ｉは承認、評定、及び／又は修正を含むことがある。

非常に単純な例を再度使用すると、このような修正することは、器具１８の回転速度、加工物１４の回転速度、及び送り速度の少なくとも１つに関することがある。

しかしながら、入力Ｉは、確率的分析ユニット４８に直接フィードバックしない。どちらかといえば、入力は、オペレーター入力Ｉを評価するオペレーター入力評価ユニット５８へ送り込まれる。

オペレーター２８の入力Ｉに基づいて、パラメータ決定ユニット４０は、オペレーター２８に再度提供されることがある新しい動作パラメータのセットＰを決定することがある。

よって、ある種の対話は、パラメータ決定ユニット４０とオペレーター２８との間で確立されることがある。

この対話は文書化される。このために、パラメータ決定ユニット４０は、動作パラメータのセットＰの決定を文書化するように構成されるロギングユニット６０を含む。記録されたデータは、記憶ユニット３２に転送され、パラメータ決定履歴ＨＤとして記憶される。

提案システム３４は、ジョブ記述Ｊによってジョブの正確な実行の前に使用されるだけではない。

どちらかといえば、提案システム３４はまた、ジョブ記述Ｊによって、ジョブの実行の間に使用される。

このために、提案システム３４は、第六の通信インターフェイス６２を含むことがある。

第六の通信インターフェイス６２は、工作機械１０のオペレーションシステム２０、特にセンサーユニット２４に通信可能に接続される。

第六に通信インターフェイス６２は、少なくとも１つのジョブ実行パラメータＥを受け取るように構成される。

ジョブ実行パラメータＥは、例えば、センサーユニット２４によって、又はオペレーションシステム２０の任意の他の要素によって決定されることがある。この場合において、ジョブ実行パラメータＥは、上述のようなセンサーユニット２４によって検出可能なパラメータの任意の１つに関連することがある。

そのうえ、パラメータ決定ユニット４０は、第六の通信インターフェイス６２に通信可能に接続されたモニタリングユニット６４を含む。

モニタリングユニット６４は、ジョブ実行パラメータＥを決定された動作パラメータのセットＰと比較する、及び／又は決定された動作パラメータのセットＰに基づいて作り出されるシミュレーション結果と比較するように構成される。

よって、ジョブの実行の間に望まれない展開を検出することができる。

それらに基づいて、動作パラメータのセットＰが改善される。

よって、提案システム３４、処理領域１２及びセンサーユニット２４は、閉じたフィードバックループを形成する。

図に示す例において、提案システム３４はまた、第四の通信インターフェイス４４を介して、パラメータ決定ユニット４０及び入力ユニット２６に通信可能に接続されるパフォーマンス評価ユニット６６を有する。

パフォーマンス評価ユニット６６は、オペレーター２８によって提供されるパフォーマンス評価を受け取るように構成される。言い換えると、オペレーター２８は、パラメータ決定ユニット４０の設定の適合を引き起こすことができる。

これらの設定は、例えば、オペレーターによって好まれる器具に関する。

加えて又は代わりに、設定は、出力ユニットの出力において使用される細部の量に関することがある。オペレーターは、より多くの又はより少ない詳細が提供されるように、設定を適合することができる。

加工物１４を扱うために工作機械１０を使用するとき、動作パラメータのセットＰは、動作パラメータのセットＰを決定する方法を使用して決定されることがある。

第一のステップＳ１において、工作機械１０によって実施されるためのジョブを記述するジョブ記述Ｊは、第一の通信インターフェイス３６で受け取られる。

そのうえ、第二のステップＳ２において、少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪは、対応する履歴動作パラメータのセットＨＰと、対応する履歴オペレーター入力ＨＩと、対応するパラメータ決定履歴ＨＤと、対応する履歴結果評価ＨＡとともに、第二の通信インターフェイス３８で受け取られる。

その後、第三のステップＳ３において、パラメータ決定ユニット４０は、受け取られたジョブ記述Ｊによって、ジョブのパフォーマンスに対する動作パラメータのセットＰを決定するために使用される。

本例において、このステップは、人工ニューラルネットワークを有する確率的分析ユニット４８によって実施される。

動作パラメータのセットＰは、受け取られたジョブ記述Ｊと、受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述ＨＪと、受け取られた履歴動作パラメータＨＰのセットと、受け取られた履歴オペレーター入力ＨＩと、受け取られたパラメータ決定履歴ＨＤと、受け取られた履歴結果評価ＨＡとに基づいて決定される。

より正確には、受け取られたジョブ記述Ｊと、受け取られた少なくとも２つの履歴ジョブ記述ＨＪと、受け取られた履歴動作パラメータＨＰのセットと、受け取られた履歴オペレーター入力ＨＩと、受け取られたパラメータ決定履歴ＨＤと、受け取られた履歴結果評価ＨＡとのうちの少なくとも１つは、動作パラメータのセットＰを決定するために、確率的に分析される。

履歴データは、第二の通信インターフェイス３８を介して記憶ユニット３２によって提供される。

本例において、人工ニューラルネットワーク５０は、履歴データを使用してトレーニングされる。

したがって、ジョブ記述Ｊを入力として使用して、人工ニューラルネットワーク５０は、動作パラメータのセットＰを出力として提供することができる。

また、信頼性ユニット５２が使用され、動作パラメータのセットＰの各要素に対して、信頼区間が計算される。

続いて、第四のステップＳ４において、動作パラメータの決定されたセットＰは、信頼区間とともにオペレーター２８に提供される。

そのうえ、動作パラメータのセットＰの決定を記述する決定の詳細は、オペレーター２８に提供される。

第五のステップＳ５において、オペレーター２８の入力が受け取られる。

より正確には、オペレーター２８は、動作パラメータの決定されたセットＰの承認、評定、及び／又は修正を提供する。これは、入力ユニット２６と第三の通信インターフェイス４２とを介して、パラメータ決定ユニット４０に提供される。

入力Ｉのタイプに応じて、方法は第三のステップＳ３へ戻り、新しい動作パラメータのセットＰを決定することがある。

第三のステップＳ３、第四のステップＳ４、及び第五のステップＳ５は、オペレーター２８が動作パラメータのセットＰを完全に承認するまで、１又は複数のループで実施されることがある。

次に、第六のステップＳ６が実施され、修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセットＰが、工作機械１０のオペレーションシステム２０に提供される。

その後、任意選択の第七のステップＳ７において、少なくとも１つの工作機械１０のテスト運転は、修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセットＰを使用して実施されることがある。

それから、受け取られたジョブ記述Ｊに従うジョブは、工作機械１０で実行される。

ジョブの実行の間、第八のステップＳ８において、実行が監視される。

これは、オペレーター２８は、決定された動作パラメータのセットＰに関連する、及び／又はシミュレーション結果に関連するジョブ実行を記述するジョブ実行パラメータの偏差について知らされることを意味する。

このような偏差は、センサーユニット２４を使用して検出されることがある。オペレーター２８は、出力ユニット３０を介して知らされる。

本例において、パラメータ決定ユニット４０は動作パラメータのセットＰを決定し、次にオペレーター２８に提供することに留意されたい。別の方法として、オペレーター２８が、動作パラメータのセットを入力し、次にそれは提案システム３４によって評価されることも可能である。この場合、提案システム３４は承認、評定、及び／又は修正をオペレーター２８に提供する。

工作機械１０に対する動作パラメータのセットＰを決定するための提案システム３４、及び対応する方法をさらに図示するために、２つのユースケースを記述する。

第一のユースケースにおいて、ジョブ記述Ｊは、工作機械１０によって既に遠い以前に実施されたジョブに関連する。

この場合、提案システム３４は、記憶ユニット３２からこのジョブに対応する記録を検索することが可能となる。したがって、パラメータ決定ユニット４０は、適切な動作パラメータのセットＰを生成することができ、信頼性ユニット５２は、動作パラメータのセットＰの要素の最も高い可能な信頼度を計算する。

オペレーター２８は、出力ユニット３０を使用して、この高い信頼性を認識することが可能である。オペレーターはまた、記憶ユニット３２にアクセスし、先に実施されたジョブに対応する記録を見ることができる。

ジョブ記述Ｊが不完全である場合、対応する履歴ジョブ記述ＨＪを使用して完全にすることができる。追加される要素は、より低い信頼性のインジケーターを備えつけて、オペレーター２８がそれらをチェックするように促すようにすることができる。

第二のユースケースにおいて、受け取られたジョブ記述Ｊに従うジョブは、工作機械で実行されているプロセスにある。

しかしながら、実際のジョブ実行パラメータＥと望まれる動作パラメータとの間で不具合が検出される。

確率的分析ユニット４８を使用して、望まれる動作パラメータ及び他の動作パラメータに対応する履歴動作パラメータの相関関係が計算されることがあり、最も高い相関関係を有する５つのパラメータが出力ユニット３０を介してオペレーターに提供されることがある。よって、オペレーターは、これらのパラメータを第一にチェックすることによって、不具合の理由を効率的に調べることができる。

参照符号のリスト
１０ 工作機械
１２ 処理領域
１４ 加工物
１６ チャック
１８ 器具
２０ オペレーションシステム
２２ 制御システム
２４ センサーユニット
２６ 入力ユニット
２８ オペレーター
３０ 出力ユニット
３２ 記憶ユニット
３４ 提案システム
３６ 第一の通信インターフェイス
３８ 第二の通信インターフェイス
４０ パラメータ決定ユニット
４２ 第三の通信インターフェイス
４４ 第四の通信インターフェイス
４６ 第五の通信インターフェイス
４８ 確率的分析ユニット
４９ 機械学習ユニット
５０ 人工ニューラルネットワーク
５２ 信頼性ユニット
５４ 通知ユニット
５６ シミュレーションユニット
５８ オペレーター入力評価ユニット
６０ ロギングユニット
６２ 第六の通信インターフェイス
６４ モニタリングユニット
６６ パフォーマンス評価ユニット
Ｅ ジョブ実行パラメータ
ＨＪ 履歴ジョブ記述
ＨＰ 履歴動作パラメータ
ＨＩ 履歴オペレーター入力
ＨＤ パラメータ決定履歴
ＨＡ 履歴結果評価
Ｉ オペレーターユニット
Ｊ ジョブ記述
Ｎ 通知
Ｐ 動作パラメータのセット
Ｓ１ 第一のステップ
Ｓ２ 第二のステップ
Ｓ３ 第三のステップ
Ｓ４ 第四のステップ
Ｓ５ 第五のステップ
Ｓ６ 第六のステップ
Ｓ７ 第七のステップ
Ｓ８ 第八のステップ

Claims (18)

1. 少なくとも１つの工作機械（１０）のための動作パラメータのセット（Ｐ）を決定する対話型の提案システム（３４）であって、前記提案システム（３４）は、
   前記少なくとも１つの工作機械（１０）によって実施されるジョブを記述するジョブ記述（Ｊ）を受け取る第一の通信インターフェイス（３６）と、
   少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）を、対応する履歴動作パラメータ（ＨＰ）であって、履歴動作パラメータ（ＨＰ）は、過去のある時点にさかのぼる動作パラメータである、対応する履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットと、対応する履歴オペレーター入力（ＨＩ）であって、前記履歴オペレーター入力は、過去のある時点にさかのぼるオペレーター入力であり、オペレーター入力は、オペレーターが工作機械へ入力した情報である、履歴オペレーター入力（ＨＩ）と、対応するパラメータ決定履歴（ＨＤ）であって、前記パラメータ決定履歴は、過去のある時点にさかのぼるパラメータ決定であり、パラメータ決定ユニット（４０）によって決定されたパラメータの完全な記録を含み、承認、評定、及び／又は修正に関する対応する記録を含む、対応するパラメータ決定履歴（ＨＤ）と、対応する履歴結果評価（ＨＡ）とともに受け取る第二の通信インターフェイス（３８）と、
   前記第一の通信インターフェイス（３６）、及び前記第二の通信インターフェイス（３８）に通信可能に接続され、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）、前記受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）、前記受け取られた履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセット、前記受け取られた履歴オペレーター入力（ＨＩ）、前記受け取られたパラメータ決定履歴（ＨＤ）、及び前記受け取られた履歴結果評価（ＨＡ）に基づいて、前記受け取られたジョブ記述に従って、前記ジョブのパフォーマンスのための動作パラメータのセット（Ｐ）を決定するように構成される前記パラメータ決定ユニット（４０）であって、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）、前記受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述、前記受け取られた履歴動作パラメータのセット（ＨＰ）、前記受け取られた少なくとも１つの履歴オペレーター入力（ＨＩ）、前記受け取られたパラメータ決定履歴（ＨＤ）、及び前記受け取られた履歴結果評価（ＨＡ）のうちの少なくとも１つを確率的に分析するように構成され、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）に従って前記ジョブの前記パフォーマンスのための動作パラメータのセット（Ｐ）をそこから導出するように構成される、確率的分析ユニット（４８）を含む、パラメータ決定ユニット（４０）と、
   前記パラメータ決定ユニット（４０）に通信可能に接続され、レビュー、評定、及び／又は修正のために、動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）を前記工作機械（１０）のオペレーター（２８）に提供する第三の通信インターフェイス（４２）と、
   前記パラメータ決定ユニット（４０）に通信可能に接続される第四の通信インターフェイス（４４）であって、前記第四の通信インターフェイス（４４）は、動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）の承認、評定、及び／又は修正を受け取るように構成される第四の通信インターフェイス（４４）と、
   動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）を前記工作機械（１０）のオペレーションシステム（２０）に提供する第五の通信インターフェイス（４６）であって、前記第五の通信インターフェイス（４６）は、前記パラメータ決定ユニット（４０）に通信可能に接続される第五の通信インターフェイスと
   を含む、提案システム。
2. 前記確率的分析ユニット（４８）は、動作パラメータの前記セット（Ｐ）を決定するための機械学習ユニット（４９）を含む、請求項１に記載の提案システム（３４）。
3. 前記機械学習ユニット（４９）は、動作パラメータの前記セット（Ｐ）を決定するための人工ニューラルネットワーク（５０）を含む、請求項２に記載の提案システム（３４）。
4. 前記パラメータ決定ユニット（４０）は、信頼区間及び／又は発生確率を、決定された動作パラメータの前記セット（Ｐ）の少なくとも１つの要素に属するように構成される信頼性ユニット（５２）を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
5. 前記パラメータ決定ユニット（４０）は、動作パラメータの前記セット（Ｐ）の前記決定を文書化するように構成されるロギングユニット（６０）を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
6. 前記第一の通信インターフェイス（３６）と、前記第二の通信インターフェイス（３８）と、前記第三の通信インターフェイス（４２）とに通信可能に接続され、
   前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）と、前記受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）と、前記受け取られた履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットと、前記受け取られた履歴オペレーター入力（ＨＩ）と、前記受け取られたパラメータ決定履歴（ＨＤ）と、前記受け取られた履歴結果評価（ＨＡ）とに基づいて、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）に従って、前記ジョブの前記パフォーマンスに関する少なくとも１つの通知（Ｎ）を提供するように構成される通知ユニット（５４）を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
7. 前記パラメータ決定ユニット（４０）は、オペレーター入力（Ｉ）を評価するように構成されるオペレーター入力評価ユニット（５８）を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
8. 前記パラメータ決定ユニット（４０）に通信可能に接続され、前記オペレーター（２８）によって提供されるパフォーマンス評価を受け取るように構成されるパフォーマンス評価ユニット（６６）を含み、パフォーマンス評価は、情報が前記オペレーターにどのように提供されるかに関連する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
9. 前記パラメータ決定ユニット（４０）は、前記決定された動作パラメータのセット（Ｐ）を使用して、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）に従って、前記ジョブの前記パフォーマンスをシミュレートするように構成されるシミュレーションユニット（５６）を含む、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
10. 前記工作機械（１０）の前記オペレーションシステム（２０）から少なくとも１つのジョブ実行パラメータ（Ｅ）を受け取るように構成される第六の通信インターフェイス（６２）を含み、前記パラメータ決定ユニット（４０）は、前記第六の通信インターフェイス（６２）に通信可能に接続されるモニタリングユニット（６４）を含み、前記モニタリングユニット（６４）は、前記ジョブ実行パラメータ（Ｅ）を決定された動作パラメータの前記セット（Ｐ）と、及び／又は前記決定された動作パラメータのセット（Ｐ）に基づいて作り出されるシミュレーション結果と比較するように構成される、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）。
11. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の提案システム（３４）を含む、工作機械（１０）のための制御システムであって、
    記憶ユニット（３２）は、前記提案システム（３４）の前記第二の通信インターフェイス（３８）に通信可能に接続され、前記憶ユニット（３２）は、少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）を、対応する履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセット、対応する履歴オペレーター入力（ＨＩ）、対応するパラメータ決定履歴（ＨＤ）、及び対応する履歴結果評価（ＨＡ）とともに含み、
    出力ユニット（３０）は、前記提案システム（３４）の前記第三の通信インターフェイス（４２）に通信可能に接続され、前記出力ユニット（３０）は、動作パラメータの決定されたセット（Ｐ）を、前記工作機械（１０）のオペレーター（２８）に提供するように構成され、
    入力ユニット（２６）は、前記提案システム（３４）の前記第四の通信インターフェイス（４４）に通信可能に接続され、前記入力ユニット（２６）は、動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）の承認、評定、及び／又は修正を受け取るように構成される、
    制御システム（２２）。
12. 特に研削機械において、前記工作機械（１０）のオペレーションを制御するための前記工作機械（１０）のオペレーションシステム（２０）に結合される、請求項１１に記載の制御システム（２２）を含む工作機械（１０）。
13. 前記工作機械（１０）の前記オペレーションシステム（２０）は、少なくとも１つの処理領域（１２）、及び前記処理領域（１２）に結合される少なくとも１つのセンサーユニット（２４）を含み、前記センサーユニット（２４）は、前記制御システム（２２）の前記提案システム（３４）に接続され、前記提案システム（３４）、前記処理領域（１２）、及び前記センサーユニット（２４）は、閉じたフィードバックループを形成する、請求項１２に記載の工作機械。
14. 少なくとも１つの工作機械（１０）でジョブを実施するための動作パラメータのセット（Ｐ）を決定する方法であって、前記方法は、
    ａ）前記工作機械（１０）によって実施されるジョブを記述するジョブ記述（Ｊ）を受け取るステップ（Ｓ１）と、
    ｂ）少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）を、対応する履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットであって、履歴動作パラメータ（ＨＰ）は、ある時点にさかのぼる動作パラメータである、対応する履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットと、対応する履歴オペレーター入力（ＨＩ）であって、ある時点にさかのぼるオペレーター入力である履歴オペレーター入力と、対応するパラメータ決定履歴（ＨＤ）であって、前記パラメータ決定履歴（ＨＤ）は、ある時点にさかのぼるパラメータ決定であり、前記パラメータ決定履歴（ＨＤ）はパラメータの完全な記録を含み、前記パラメータ決定履歴（ＨＤ）は、承認、評定、及び／又は修正に関する対応する記録を含む、対応するパラメータ決定履歴（ＨＤ）と、対応する履歴結果評価（ＨＡ）とともに受け取るステップ（Ｓ２）と、
    ｃ）前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）及び前記受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）と、前記受け取られた履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットと、前記受け取られた履歴オペレーター入力（ＨＩ）と、前記受け取られたパラメータ決定履歴（ＨＤ）と、前記受け取られた履歴結果評価（ＨＡ）に基づいて、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）に従って、前記ジョブのパフォーマンスのための動作パラメータのセット（Ｐ）を決定するステップであって、前記工作機械（１０）のオペレーター（２８）又は制御システム（２２）が、動作パラメータの前記セット（Ｐ）を決定するステップ（Ｓ３）と、
    ｄ）前記動作パラメータのセット（Ｐ）を決定するために、前記受け取られたジョブ記述（Ｊ）と、前記受け取られた少なくとも１つの履歴ジョブ記述（ＨＪ）と、前記受け取られた履歴動作パラメータ（ＨＰ）のセットと、前記受け取られた履歴オペレーター入力（ＨＩ）と、前記受け取られたパラメータ決定履歴（ＨＤ）と、前記受け取られた履歴結果評価（ＨＡ）とのうちの少なくとも１つを確率的に分析するステップと、
    ｅ）承認、評定、及び／又は修正のために、動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）を、前記工作機械（１０）の前記制御システム（２２）又は前記オペレーター（１０）に提供するステップ（Ｓ４）と、
    ｆ）前記制御システム（２２）の又は前記オペレーター（２８）の動作パラメータの前記決定されたセット（Ｐ）の承認、評定、及び／又は修正を受け取るステップ（Ｓ５）と、
    ｇ）前記修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセット（Ｐ）を、前記工作機械（１０）のオペレーションシステム（２０）に提供するステップ（Ｓ６）と、
    を含む、方法。
15. 前記決定された動作パラメータのセット（Ｐ）の少なくとも１つの要素の信頼区間及び／又は発生確率を決定することを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 動作パラメータの前記セット（Ｐ）の前記決定を記述する決定の詳細を、前記オペレーター（２８）又は前記工作機械（１０）に提供することを含む、請求項１４又は請求項１５に記載の方法。
17. 前記工作機械（１０）によって実施される前記ジョブの実行を監視することと、決定された動作パラメータの前記セット（Ｐ）に関して、及び／又はシミュレーション結果に関して、ジョブ実行を記述するジョブ実行パラメータ（Ｅ）の偏差について前記オペレーター（２８）に知らせることと（Ｓ８）を含む、請求項１４又は請求項１５に記載の方法。
18. 前記修正された、評定された、及び／又は承認された動作パラメータのセット（Ｐ）を使用して、前記少なくとも１つの工作機械（１０）のテスト運転を実施すること（Ｓ７）を含む、請求項１４又は請求項１５に記載の方法。