特開 2022-140227 管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022140227

(43)【公開日】2022-09-26

(54)【発明の名称】管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G05B 19/418 20060101AFI20220915BHJP

【ＦＩ】

G05B19/418 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021130731

(22)【出願日】2021-08-10

(31)【優先権主張番号】P 2021040103

(32)【優先日】2021-03-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000191009

【氏名又は名称】新東工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100161425

【弁理士】

【氏名又は名称】大森 鉄平

(74)【代理人】

【識別番号】100171583

【弁理士】

【氏名又は名称】梅景 篤

(72)【発明者】

【氏名】牧野 良保

(72)【発明者】

【氏名】青木 貫

(72)【発明者】

【氏名】林田 修二

【テーマコード（参考）】

3C100

【Ｆターム（参考）】

3C100AA29

3C100AA38

3C100AA57

3C100AA62

3C100BB13

3C100BB15

3C100BB33

(57)【要約】

【課題】加工装置の将来的な異常を予測すること。
【解決手段】制御装置３０は、複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた加工条件を示す加工条件データと、を取得する取得部３１と、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定する分析部３４と、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常を予測する予測部３５と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理する管理装置であって、
前記複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、前記複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた前記加工条件を示す加工条件データと、を取得する取得部と、
前記複数の加工パラメータのうち、前記検査結果と相関を有する特定パラメータを選定する分析部と、
前記特定パラメータの値の経時変化に基づいて、前記加工装置の将来的な異常を予測する予測部と、
を備える管理装置。

【請求項2】

前記予測部は、前記特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合に、前記加工装置が将来的に異常となることを予測する、請求項１に記載の管理装置。

【請求項3】

前記加工装置は、複数の加工パラメータのそれぞれに関連する部品を備え、
前記予測部は、前記特定パラメータに関連する部品の将来的な異常を予測する、請求項１又は請求項２に記載の管理装置。

【請求項4】

前記予測部は、前記検査結果の経時変化に基づいて、前記検査結果が異常を示す時期を予測する、請求項１～請求項３のいずれか一項に記載の管理装置。

【請求項5】

前記検査結果に基づいて、前記加工装置に突発異常が発生したか否かを判定する判定部を更に備える、請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の管理装置。

【請求項6】

前記判定部は、正常に加工された対象物の検査結果に基づいて正常範囲を設定し、前記検査結果データによって示される検査結果が前記正常範囲から外れた場合に前記突発異常が発生したと判定する、請求項５に記載の管理装置。

【請求項7】

前記予測部による予測結果を出力する出力部を更に備える、請求項１～請求項６のいずれか一項に記載の管理装置。

【請求項8】

複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理する管理方法であって、
前記複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、前記複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた前記加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、
前記複数の加工パラメータのうち、前記検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、
前記特定パラメータの値の経時変化に基づいて、前記加工装置の将来的な異常を予測するステップと、
を含む管理方法。

【請求項9】

複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理するようにコンピュータを動作させる管理プログラムであって、
前記複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、前記複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた前記加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、
前記複数の加工パラメータのうち、前記検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、
前記特定パラメータの値の経時変化に基づいて、前記加工装置の将来的な異常を予測するステップと、
をコンピュータに実行させるための管理プログラム。

【請求項10】

複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理するようにコンピュータを動作させる管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記管理プログラムは、
前記複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、前記複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた前記加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、
前記複数の加工パラメータのうち、前記検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、
前記特定パラメータの値の経時変化に基づいて、前記加工装置の将来的な異常を予測するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラムである、記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

熱処理、メッキ処理、溶接、及びショットピーニングといった加工が行われることがある。例えば、ショットピーニング加工では、加工された製品から選択された製品に対して応力測定及び磁性評価を行うことによって、その品質が管理されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０１５－５２５３３６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

加工設備（加工装置）が有している各部品は経時的に劣化することがある。加工装置の劣化が、製品の品質に影響を及ぼすおそれがある。そこで、本技術分野では、加工装置の将来的な異常を予測することが望まれている。

【0005】

本開示は、加工装置の将来的な異常を予測可能な管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体を説明する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一側面に係る管理装置は、複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理する装置である。この加工装置は、複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた加工条件を示す加工条件データと、を取得する取得部と、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定する分析部と、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常を予測する予測部と、を備える。

【0007】

本開示の別の側面に係る管理方法は、複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理する方法である。この管理方法は、複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常を予測するステップと、を含む。

【0008】

本開示の更に別の側面に係る管理プログラムは、複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理するようにコンピュータを動作させるプログラムである。この管理プログラムは、複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常を予測するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【0009】

本開示の更に別の側面に係る記録媒体は、複数の加工パラメータを含む加工条件のもとで複数の対象物を順に加工する加工装置を管理するようにコンピュータを動作させる管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。管理プログラムは、複数の対象物のそれぞれの検査結果を示す検査結果データと、複数の対象物のそれぞれの加工に用いられた加工条件を示す加工条件データと、を取得するステップと、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定するステップと、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常を予測するステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【0010】

これらの管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体では、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータが選定され、選定された特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置の将来的な異常が予測される。複数の加工パラメータのうち、検査結果に影響を及ぼし得る加工パラメータの値が経時的に変化すると、対象物の加工精度が低下すると考えられる。したがって、検査結果と相関を有する特定パラメータの値の経時変化を考慮することによって、加工装置の劣化、つまり加工装置の将来的な異常を予測することが可能となる。

【0011】

いくつかの実施形態では、予測部は、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合に、加工装置が将来的に異常となることを予測してもよい。加工パラメータに関連する加工装置の部分が劣化している場合、当該加工パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示すと考えられる。検査結果と相関を有する特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合、対象物の加工精度が低下すると考えられる。したがって、上記構成によれば、加工装置の将来的な異常の予測精度を向上させることが可能となる。

【0012】

いくつかの実施形態では、加工装置は、複数の加工パラメータのそれぞれに関連する部品を備えてもよい。予測部は、特定パラメータに関連する部品の将来的な異常を予測してもよい。この場合、加工装置のうち、将来的に異常となる部品が特定され得る。したがって、部品が異常状態となる前に当該部品を交換する等のメンテナンスを行うことが可能となる。

【0013】

いくつかの実施形態では、予測部は、検査結果の経時変化に基づいて、検査結果が異常を示す時期を予測してもよい。検査結果が異常を示すまでは、対象物は正常に加工され得る。したがって、検査結果が異常を示す時期を予測することで、その時期が到来するまでに、加工装置を修理させることができる。

【0014】

いくつかの実施形態では、上記管理装置は、検査結果に基づいて、加工装置に突発異常が発生したか否かを判定する判定部を更に備えてもよい。加工装置は、経時的に劣化するだけでなく、突発的に異常を生じることがある。上記構成によれば、加工装置の将来的な異常だけでなく、突発異常を検知することができるので、加工装置をより適切に管理することが可能となる。

【0015】

いくつかの実施形態では、判定部は、正常に加工された対象物の検査結果に基づいて正常範囲を設定してもよく、検査結果データによって示される検査結果が正常範囲から外れた場合に突発異常が発生したと判定してもよい。検査結果が正常範囲から外れた場合には、加工装置に何らかの異常が生じている可能性がある。したがって、上記構成によれば、加工装置の突発異常を適切に検知することができる。

【0016】

いくつかの実施形態では、上記管理装置は、予測部による予測結果を出力する出力部を更に備えてもよい。この場合、加工装置の管理者に予測結果を認識させることができる。したがって、加工装置に異常が発生する前に、加工装置の修理を行わせることが可能となる。その結果、対象物の加工精度を維持することが可能となる。

【発明の効果】

【0017】

本開示の各側面及び各実施形態によれば、加工装置の将来的な異常を予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】図１は、一実施形態に係る加工装置を概略的に示す構成図である。

【図2】図２は、図１に示される加工装置のブロック図である。

【図3】図３は、図２に示される制御装置の機能構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、図２に示される制御装置が行う管理方法を示すフローチャートである。

【図5】図５は、検査結果のマッピングを説明するための図である。

【図6】図６は、閾値円を説明するための図である。

【図7】図７は、相関係数の算出方法を説明するための図である。

【図8】図８は、検査結果と各加工パラメータとの相関係数の一例を示す図である。

【図9】図９は、検査結果が異常を示す時期の予測方法を説明するための図である。

【図10】図１０は、記録媒体に記録された管理プログラムの構成を示す図である。

【図11】図１１は、検査結果の表示例を示す図である。

【図12】図１２は、投射材の粒径ごとの渦電流比率と渦電流の浸透深さとの関係を示す図である。

【図13】図１３は、応力値と試料距離との関係を示す図である。

【図14】図１４は、応力値と面積値との関係を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照しながら本開示の実施形態が詳細に説明される。なお、図面の説明において同一要素には同一符号が付され、重複する説明は省略される。

【0020】

図１及び図２を参照しながら、一実施形態に係る加工装置を説明する。図１は、一実施形態に係る加工装置を概略的に示す構成図である。図２は、図１に示される加工装置のブロック図である。図１及び図２に示される加工装置１は、所定の加工条件のもとで複数の対象物Ｗを順に加工する装置である。対象物Ｗの例としては、歯車鋼及びばね鋼等が挙げられる。歯車鋼の例としては、クロムモリブデン鋼（ＪＩＳ ＳＣＭ４２０Ｈ）、クロム鋼鋼材（ＳＣｒ４２０Ｈ）、及びニッケルクロム鋼鋼材（ＪＩＳ ＳＮＣＭ４３９）が挙げられる。ばね鋼の例としては、マンガンクロム鋼鋼材（ＪＩＳ ＳＵＰ９）が挙げられる。本実施形態では、加工装置１の一例として、ショットピーニング装置を用いて説明を行う。加工条件は、複数の加工パラメータを含む。各加工パラメータは、加工装置１に設けられたセンサによって測定される。加工パラメータの例としては、圧力、投射量、及び加工時間が挙げられる。

【0021】

加工装置１は、検査台１１と、検査台１２と、キャビネット１３と、を備えている。検査台１１は、未加工の対象物Ｗが載置される台である。検査台１１は、キャビネット１３の外に設けられ、キャビネット１３の搬入口の手前に位置する。検査台１１に載置された対象物Ｗに対して、応力測定が行われる。検査台１２は、加工済みの対象物Ｗが載置される台である。検査台１２は、キャビネット１３の外に設けられ、キャビネット１３の搬出口の手前に位置する。検査台１２に載置された対象物Ｗに対して、応力測定が行われる。

【0022】

キャビネット１３は、内部空間Ｖを画定する箱状の形状を有している。キャビネット１３の内部空間Ｖには、複数の部屋が設けられている。複数の部屋は、搬入室ＳＴ１と、検査室ＳＴ２と、投射室ＳＴ３と、投射室ＳＴ４と、検査室ＳＴ５と、搬出室ＳＴ６と、を含む。搬入室ＳＴ１、検査室ＳＴ２、投射室ＳＴ３、投射室ＳＴ４、検査室ＳＴ５、及び搬出室ＳＴ６は、その順に後述の回転テーブル４５の回転軸ＡＸ１の回りに配列されている。互いに隣り合う２つの部屋は、壁板状の仕切部１４によって区切られている。各部屋は、ステーションと称されることもある。

【0023】

搬入室ＳＴ１は、対象物Ｗをキャビネット１３に搬入するための部屋である。検査室ＳＴ２は、ショットピーニング加工が行われる前の対象物Ｗの電磁気特性を検査するための部屋である。投射室ＳＴ３，ＳＴ４のそれぞれは、ショットピーニング加工を行うための部屋である。検査室ＳＴ５は、ショットピーニング加工が行われた後の対象物Ｗの電磁気特性を検査するための部屋である。搬出室ＳＴ６は、対象物Ｗをキャビネット１３から搬出するための部屋である。

【0024】

加工装置１は、入力装置１５と、表示装置１６と、搬送装置２１と、読取装置２２と、応力測定装置２３と、応力測定装置２４と、磁性評価装置２５と、磁性評価装置２６と、噴射装置２７と、噴射装置２８と、制御装置３０と、を備えている。

【0025】

入力装置１５は、制御装置３０を操作するための装置である。入力装置１５の例としては、タッチパネル、マウス、及びキーボードが挙げられる。表示装置１６は、各種情報を表示するための装置である。表示装置１６の例としては、ディスプレイが挙げられる。

【0026】

搬送装置２１は、対象物Ｗを搬送する装置である。搬送装置２１は、コンベア４１～４３と、ロボット４４と、回転テーブル４５と、複数（本実施形態では、６つ）の載置テーブル４６と、を備えている。

【0027】

コンベア４１は、対象物Ｗを搬入するためのコンベアである。コンベア４１は、前工程から検査台１１の近傍まで延びており、前工程から対象物Ｗを搬送する。コンベア４２は、対象物Ｗを搬出するためのコンベアである。コンベア４２は、検査台１２の近傍から後工程まで延びており、対象物Ｗを後工程に搬送する。コンベア４３は、対象物Ｗを廃棄するためのコンベアである。コンベア４３は、例えば、検査台１２の近傍から破壊検査を行うための検査装置（不図示）まで延びており、対象物Ｗを検査装置まで搬送する。

【0028】

ロボット４４は、対象物Ｗを搬送するためのロボットである。ロボット４４は、例えば、６軸ロボットである。ロボット４４は、コンベア４１から検査台１１に対象物Ｗを移動させる。ロボット４４は、応力検査済みの対象物Ｗを検査台１１からキャビネット１３内の搬入室ＳＴ１に移動させる。ロボット４４は、搬出室ＳＴ６から検査台１２に対象物Ｗを移動させる。ロボット４４は、応力検査済みの対象物Ｗを検査台１２からコンベア４２又はコンベア４３に移動させる。

【0029】

回転テーブル４５は、搬入室ＳＴ１、検査室ＳＴ２、投射室ＳＴ３、投射室ＳＴ４、検査室ＳＴ５、及び搬出室ＳＴ６の順に対象物Ｗを搬送するための円板状のテーブルである。回転テーブル４５は、キャビネット１３内に配置されている。回転テーブル４５は、搬入室ＳＴ１、検査室ＳＴ２、投射室ＳＴ３、投射室ＳＴ４、検査室ＳＴ５、及び搬出室ＳＴ６にわたって設けられる。回転テーブル４５は、回転テーブル４５の中心を通る回転軸ＡＸ１の回りに回転可能に設けられている。回転テーブル４５は、ある部屋に位置する載置テーブル４６が隣の部屋の所定位置で停止するように、回転軸ＡＸ１の回りに間欠的に回転する。回転軸ＡＸ１は、搬入室ＳＴ１、検査室ＳＴ２、投射室ＳＴ３、投射室ＳＴ４、検査室ＳＴ５、及び搬出室ＳＴ６によって囲まれている。

【0030】

載置テーブル４６は、対象物Ｗを載置するための円板状のテーブルである。複数の載置テーブル４６は、回転テーブル４５の上面に設けられ、回転テーブル４５の周方向に一定の間隔で環状に配置されている。各載置テーブル４６の直径は、回転テーブル４５の直径よりも小さい。各載置テーブル４６は、載置テーブル４６の中心を通る回転軸ＡＸ２の回りに回転可能に設けられている。各回転軸ＡＸ２が延びる方向は、回転軸ＡＸ１が延びる方向と実質的に同じである。各載置テーブル４６は、回転テーブル４５の回転に伴って、搬入室ＳＴ１、検査室ＳＴ２、投射室ＳＴ３、投射室ＳＴ４、検査室ＳＴ５、及び搬出室ＳＴ６の順に、各ステーションを循環移動する。なお、仕切部１４には、載置テーブル４６が通過可能な開口が設けられている。

【0031】

読取装置２２は、対象物Ｗに関する対象物情報を取得する装置である。対象物情報は、例えば、対象物ＩＤ、及び対象物Ｗの種類を含む。対象物ＩＤは、対象物Ｗを一意に識別可能な情報である。本実施形態では、読取装置２２は、対象物Ｗに付されているタグに保持されている対象物情報を読み取る装置（リーダー）である。タグの例としては、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグ、ＱＲコード（登録商標）、及びバーコードが挙げられる。読取装置２２は、例えば、コンベア４１の下流端の側方に設けられている。読取装置２２は、対象物情報を制御装置３０に出力する。

【0032】

応力測定装置２３，２４のそれぞれは、対象物Ｗの表面の残留応力を測定する装置である。応力測定装置２３は、検査台１１に載置された対象物Ｗの表面の残留応力を測定する。応力測定装置２４は、検査台１２に載置された対象物Ｗの表面の残留応力を測定する。応力測定装置２３，２４のそれぞれは、例えば、Ｘ線応力測定法を用いた残留応力測定を行う。Ｘ線応力測定法は、Ｘ線回折により金属等の材料の結晶格子面間隔の変化から、結晶のひずみを測定し、応力値を算出する方法である。Ｘ線応力測定法の例として、例えばｃｏｓα法が挙げられる。ｃｏｓα法等のＸ線応力測定手法は公知であるので、ここではその詳細な説明を省略する。応力測定装置２３，２４のそれぞれは、測定した残留応力値を制御装置３０に出力する。

【0033】

磁性評価装置２５，２６のそれぞれは、対象物Ｗの電磁気特性を測定する装置である。磁性評価装置２５は、検査室ＳＴ２に停止している対象物Ｗの電磁気特性を測定する。磁性評価装置２６は、検査室ＳＴ５に停止している対象物Ｗの電磁気特性を測定する。対象物Ｗが導体である場合、表面加工による内部の弾性及び塑性等の組織的な歪みの変化又は加工による相変態によって導体の透磁率及び導電率が変化する。磁性評価装置２５，２６のそれぞれは、例えば、渦電流法を用いて、対象物Ｗにおける斑の有無及び金属組織の状態を評価する。渦電流とは、時間的に変化する磁界によって導体に生じる電流である。渦電流には、磁界の周波数（励磁周波数）によって対象物Ｗに浸透する深さを変える特長があるので、対象物Ｗの内部を検査できるほか、対象物Ｗの表面からの深さに合わせて励磁周波数を設定することで、表面加工の傾向をより具体的に評価することができる。

【0034】

磁性評価装置２５，２６のそれぞれは、円筒状のコアと、コアの外周面に巻き回されたコイルと、を備えている。対象物Ｗの検査対象の表面がコアの内周面に向かい合うように、コアによって画定される内部空間に対象物Ｗが配置される。この状態で、コイルに所定の周波数の交流電力を供給することにより交流磁界が発生する。これにより、検査対象の表面に、交流磁界と交差する方向に流れる渦電流が励起される。周波数掃引渦電流法が用いられてもよい。周波数掃引渦電流法は、励磁周波数を広範囲にて掃引することで、最表面から最大約２００μｍまでの対象物Ｗの内部を渦電流が徐々に浸透し、各励磁周波数における渦電流反応を測定する方法である。磁性評価装置２５，２６のそれぞれは、励磁周波数とともに測定値を制御装置３０に出力する。

【0035】

なお、同一の励磁周波数における磁性評価装置２５による測定値及び磁性評価装置２６による測定値から、加工前の対象物Ｗに対するコイルのインピーダンスと、加工後の対象物Ｗに対するコイルのインピーダンスとの比率（以下、「渦電流比率」という。）が得られる。渦電流比率は、例えば、制御装置３０において算出される。

【0036】

噴射装置２７，２８のそれぞれは、対象物Ｗに投射材を噴射する装置であり、例えばエアノズル式のショットピーニング加工機である。噴射装置２７，２８のそれぞれは、投射材を含む圧縮空気をノズルから噴射して、対象物Ｗに投射材を衝突させる。噴射装置２７のノズル２７ａは、投射室ＳＴ３の側壁に設けられている。ノズル２７ａの噴射口は、投射室ＳＴ３に停止している対象物Ｗに向くように設定されている。噴射装置２８のノズル２８ａは、投射室ＳＴ４の側壁に設けられている。ノズル２８ａの噴射口は、投射室ＳＴ４に停止している対象物Ｗに向くように設定されている。

【0037】

制御装置３０は、加工装置１を統括制御するとともに、加工装置１を管理する装置（コントローラ）である。制御装置３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリと、ネットワークカード等の通信装置と、を含むコンピュータとして構成されている。

【0038】

次に、図３を参照しながら、制御装置３０の機能構成を説明する。図３は、図２に示される制御装置の機能構成を示すブロック図である。図３に示されるように、制御装置３０は、機能的には、取得部３１と、記憶部３２と、判定部３３と、分析部３４と、予測部３５と、出力部３６と、を含む。後述の管理方法の説明において、各機能部の機能（動作）を詳細に説明するので、ここでは各機能部の機能を簡単に説明する。

【0039】

取得部３１は、各種情報を取得する機能部である。取得部３１は、例えば、複数の対象物Ｗのそれぞれの対象物情報と、複数の対象物Ｗのそれぞれの加工条件データと、複数の対象物Ｗのそれぞれの検査結果データと、を取得する。具体的には、取得部３１は、対象物Ｗごとに、対象物情報と、加工時刻と、加工条件データと、検査結果データと、を取得し、これらのデータを対応付けた検査データを記憶部３２に出力する。加工時刻は、例えば、対象物ＩＤによって識別される対象物Ｗから読取装置２２が対象物情報を読み取った時刻である。加工条件データは、対象物ＩＤによって識別される対象物Ｗの加工に用いられた加工条件を示すデータである。具体的には、加工条件データは、各加工パラメータの値を示す。検査結果データは、対象物ＩＤによって識別される対象物Ｗの検査結果を示すデータである。本実施形態では、検査結果として、加工前の残留応力値、加工後の残留応力値、及び渦電流比率が挙げられる。

【0040】

取得部３１は、制御装置３０が分析指令を受け取ったことに応じて、記憶部３２から所定期間の検査データを取得する。取得部３１は、例えば、１日、１週間、１ヶ月、及び１年の検査データを取得する。

【0041】

記憶部３２は、取得部３１から受け取った検査データを記憶（格納）する機能部である。記憶部３２は、対象物Ｗごとに検査データを記憶している。

【0042】

判定部３３は、検査結果に基づいて、加工装置１に突発異常が発生したか否かを判定する機能部である。判定部３３は、正常に加工された対象物（良品サンプル）の検査結果に基づいて正常範囲を設定し、取得部３１によって取得された検査結果が正常範囲から外れた場合に突発異常が発生したと判定する。なお、判定部３３は、検査結果が正常範囲から外れた場合に、加工装置１に突発異常が発生したか、あるいはノイズが混入したと判定してもよい。以下の説明では、判定部３３は、検査結果が正常範囲から外れた場合、加工装置１に突発異常が発生したと判定することとする。

【0043】

分析部３４は、検査データを分析する機能部である。分析部３４は、複数の加工パラメータの中から、特定パラメータを選定する。特定パラメータは、検査結果と相関を有する加工パラメータである。分析部３４は、検査結果と各加工パラメータとの相関係数を算出し、相関係数の絶対値が相関閾値よりも大きい場合に、その相関係数を有する加工パラメータを特定パラメータとして選定する。相関係数は、－１から＋１までの値を取る。相関係数が－１に近いほど、検査結果と加工パラメータとの負の相関が強いことを示す。相関係数が＋１に近いほど、検査結果と加工パラメータとの正の相関が強いことを示す。相関閾値は、検査結果と加工パラメータとが強い相関を有することを示す値であり、例えば０．７に設定される。

【0044】

予測部３５は、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置１の将来的な異常を予測する機能部である。予測部３５は、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合に、加工装置１が将来的に異常となることを予測する。予測部３５は、例えば、特定パラメータに関連する部品の将来的な異常を予測する。予測部３５は、検査結果の経時変化に基づいて、検査結果が異常を示す時期を予測してもよい。

【0045】

出力部３６は、各種情報を出力する機能部である。出力部３６は、例えば、判定部３３による判定結果、及び予測部３５による予測結果を出力する。

【0046】

次に、図４～図９を参照しながら、制御装置３０が行う管理方法を説明する。図４は、図２に示される制御装置が行う管理方法を示すフローチャートである。図５は、検査結果のマッピングを説明するための図である。図６は、閾値円を説明するための図である。図７は、相関係数の算出方法を説明するための図である。図８は、検査結果と各加工パラメータとの相関係数の一例を示す図である。図９は、検査結果が異常を示す時期の予測方法を説明するための図である。図４に示される一連の処理は、例えば、制御装置３０が入力装置１５から分析指令を受信したことを契機として開始される。なお、加工装置１は既に十分な数の対象物Ｗを加工しており、記憶部３２には十分な数の検査データが格納されている。

【0047】

まず、取得部３１が検査データを取得する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１では、取得部３１は、記憶部３２に格納されている検査データのうち、最新の検査データを含む所定期間の検査データを取得する。そして、取得部３１は、検査データを判定部３３及び分析部３４に出力する。

【0048】

続いて、判定部３３は、突発異常が発生したか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、判定部３３は、取得部３１から検査データを受け取ると、各検査データに含まれる各検査結果を正常範囲と比較することによって、突発異常が発生したか否かを判定する。正常範囲は、予め設定されている。

【0049】

具体的に説明すると、図５に示されるように、判定部３３は、例えば、第１検査結果を縦軸に設定し、第２検査結果を横軸に設定した座標空間に、各良品サンプルから得られた第１検査結果及び第２検査結果を示す点をマッピングする。例えば、第１検査結果は、応力測定に関する検査結果であり、第２検査結果は磁性評価に関する検査結果である。応力測定に関する検査結果の例としては、加工後の残留応力値、及び半価幅が挙げられる。磁性評価に関する検査結果としては、渦電流比率が挙げられる。そして、図６に示されるように、判定部３３は、マッピングされた点を多変量解析することによって、モデル化して閾値円Ｒｔｈを設定する。多変量解析にＭＴ法が用いられてもよい。この場合、閾値円Ｒｔｈは、マハラノビス距離に基づいて設定される。

【0050】

判定部３３は、各検査データの第１検査結果と第２検査結果とを示す点を上記座標空間にマッピングし、各点が閾値円Ｒｔｈ内に含まれるか、閾値円Ｒｔｈの外側かを判定する。そして、判定部３３は、いずれかの点が閾値円Ｒｔｈの外側である場合に、当該点と閾値円Ｒｔｈの円周との距離を算出する。判定部３３は、当該距離が判定閾値よりも大きい場合には突発異常が発生したと判定する。判定部３３は、すべての点が閾値円Ｒｔｈの内側である場合に、突発異常が発生していないと判定する。判定部３３は、いくつかの点が閾値円Ｒｔｈの外側にある場合でも、外側に位置する各点と閾値円Ｒｔｈとの距離がいずれも判定閾値よりも小さい場合には突発異常が発生していないと判定する。

【0051】

ステップＳ１２において、突発異常が発生したと判定された場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、判定部３３は、判定結果を出力部３６に出力する。そして、出力部３６は、判定結果を出力する（ステップＳ１３）。出力部３６は、例えば、表示装置１６（ディスプレイ）に判定結果を出力する。図６に示されるように、表示装置１６は、出力部３６から判定結果を受け取ると、閾値円と突発異常が発生したことを示す点とをグラフで表示する。以上により、管理方法の一連の処理が終了する。

【0052】

そして、ステップＳ１２において、突発異常が発生していないと判定された場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、分析部３４は、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータを選定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４では、分析部３４は、まず、取得部３１から受け取った検査データを用いて、検査結果と各加工パラメータとの相関係数を算出する。例えば、分析部３４は、第１検査結果（残留応力値）と、圧力、投射量、及び加工時間といった加工パラメータのそれぞれとの相関係数を算出する。

【0053】

図７に示されるように、分析部３４は、例えば、第１検査結果を縦軸に設定し、１つの加工パラメータを横軸に設定した座標空間に、第１検査結果と当該第１検査結果が得られた際の加工パラメータの値とを示す点をマッピングする。そして、分析部３４は、公知の手法により、第１検査結果と加工パラメータとの相関係数を算出する。残りの加工パラメータについても同様に、分析部３４は、第１検査結果との相関係数を算出する。同様に、分析部３４は、第２検査結果と、加工パラメータのそれぞれとの相関係数を算出する。

【0054】

図８に示されるように、各検査結果と各加工パラメータ（加工パラメータＭＰ１～ＭＰ８）との相関係数が得られると、分析部３４は、相関係数の絶対値と相関閾値とを比較する。そして、分析部３４は、相関係数の絶対値が相関閾値よりも大きい場合に、その相関係数を有する加工パラメータを特定パラメータとして選定する。そして、分析部３４は、特定パラメータを示す情報を予測部３５に出力する。なお、分析部３４は、複数の特定パラメータを選定してもよい。

【0055】

続いて、予測部３５は、加工装置１が将来的に異常となる可能性があるか否か（高いか否か）を判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、予測部３５は、分析部３４によって選定された特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置１の将来的な異常を予測する。具体的には、予測部３５は、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示すか、特定パラメータの値が増加傾向及び減少傾向のいずれも示さないかを判定する。具体的に説明すると、予測部３５は、例えば、特定パラメータの値の時系列データを単回帰分析することによって、特定パラメータを時間の一次式で近似する。予測部３５は、この近似直線の傾きの絶対値が所定の傾きよりも大きい場合に、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示すと判定する。

【0056】

そして、予測部３５は、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合に、加工装置１が将来的に異常となる可能性がある（高い）と予測する。予測部３５は、特定パラメータの値が増加傾向及び減少傾向のいずれも示さない場合に、加工装置１が将来的に異常となる可能性がない（低い）と予測する。なお、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示している場合、当該特定パラメータに関連する部品が劣化していると考えられる。例えば、特定パラメータが圧力であれば、圧縮空気を供給するための部品（コンプレッサ及びエア流量制御弁等）が劣化していると考えられる。したがって、予測部３５は、特定パラメータに関連する部品の将来的な異常を予測してもよい。

【0057】

ステップＳ１５において、加工装置１が将来的に異常となる可能性がない（低い）と判定された場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、管理方法の一連の処理が終了する。一方、ステップＳ１５において、加工装置１が将来的に異常となる可能性がある（高い）と判定された場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、予測部３５は、検査結果が異常（ＮＧ）となる時期を予測する（ステップＳ１６）。

【0058】

ステップＳ１６では、予測部３５は、まず、増加傾向又は減少傾向を示す特定パラメータによって、異常となる検査結果を推測する。予測部３５は、例えば、単回帰分析により、第１検査結果及び第２検査結果のうち、異常となる検査結果を推測する。予測部３５は、第１検査結果及び第２検査結果のうち、特定パラメータとの相関係数が大きい方の検査結果を、異常となる検査結果として推測してもよい。そして、予測部３５は、推測された検査結果の経時変化に基づいて、当該検査結果が異常を示す時期を予測する。予測部３５は、例えば、検査結果の時系列データを単回帰分析することによって、当該検査結果が異常を示す時期を予測する。

【0059】

具体的に説明すると、図９に示されるように、予測部３５は、検査結果の時系列データを単回帰分析することによって、検査結果を時間の一次式で近似する。そして、予測部３５は、上記一次式を表す直線Ｌが正常範囲の上限値を上回る時間（時期）又は下限値を下回る時間（時期）を、検査結果が異常を示す時期として算出する。図９に示される例では、時間Ｔａに直線Ｌが下限値を下回る。そして、予測部３５は、予測結果を出力部３６に出力する。予測結果は、例えば、増加傾向又は減少傾向を示す特定パラメータ、特定パラメータにより異常となる検査結果、及び当該検査結果が異常を示す時期を含む。

【0060】

続いて、出力部３６は、予測結果を出力する（ステップＳ１７）。出力部３６は、例えば、表示装置１６（ディスプレイ）に予測結果を出力する。そして、表示装置１６は、予測結果を表示する。例えば、表示装置１６は、図９に示されるように、検査結果の時系列データと、検査結果が異常を示す時間Ｔａと、をグラフ表示してもよい。以上により、管理方法の一連の処理が終了する。

【0061】

なお、ステップＳ１３の後に、ステップＳ１４以降の処理を行ってもよい。この場合、突発異常の検査データ以外の検査データを用いて、以降の処理が行われる。

【0062】

次に、図１０を参照しながら、コンピュータを制御装置３０（管理装置）として機能させるための管理プログラムＰ及び管理プログラムＰを記録する記録媒体ＭＤを説明する。図１０は、記録媒体に記録された管理プログラムの構成を示す図である。

【0063】

図１０に示されるように、管理プログラムＰは、メインモジュールＰ３０、取得モジュールＰ３１、判定モジュールＰ３３、分析モジュールＰ３４、予測モジュールＰ３５、及び出力モジュールＰ３６を備える。メインモジュールＰ３０は、制御装置３０に係る処理を統括的に制御する部分である。取得モジュールＰ３１、判定モジュールＰ３３、分析モジュールＰ３４、予測モジュールＰ３５、及び出力モジュールＰ３６を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記実施形態における取得部３１、判定部３３、分析部３４、予測部３５、及び出力部３６の機能と同様である。

【0064】

管理プログラムＰは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及び半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤによって提供される。管理プログラムＰは、データ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。

【0065】

以上説明した制御装置３０、管理方法、管理プログラムＰ、及び記録媒体ＭＤでは、複数の加工パラメータのうち、検査結果と相関を有する特定パラメータが選定され、特定パラメータの値の経時変化に基づいて、加工装置１の将来的な異常が予測される。加工装置１の経時劣化により、各加工パラメータの値が経時的に変化すると考えられる。複数の加工パラメータのうち、検査結果に影響を及ぼし得る加工パラメータの値が経時的に変化すると、対象物Ｗの加工精度が低下すると考えられる。したがって、検査結果と相関を有する特定パラメータの値の経時変化を考慮することによって、加工装置１の劣化、つまり加工装置１の将来的な異常を予測することが可能となる。

【0066】

加工パラメータに関連する加工装置１の部分（部品）が劣化している場合、当該加工パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示すと考えられる。加工パラメータの中でも、検査結果と相関を有する特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合には、対象物Ｗの加工精度が低下すると考えられる。これに対し、予測部３５は、特定パラメータの値が増加傾向又は減少傾向を示す場合に、加工装置１が将来的に異常となることを予測する。したがって、加工装置１の将来的な異常の予測精度を向上させることが可能となる。

【0067】

加工装置１は、複数の加工パラメータのそれぞれに関連する部品を有している。予測部３５は、特定パラメータに関連する部品の将来的な異常を予測する。この構成によれば、加工装置１のうち、将来的に異常となる部品が特定され得る。したがって、部品が異常状態となる前に適切なタイミングで当該部品を交換する等のメンテナンスを行うことが可能となる。その結果、対象物Ｗの加工精度を維持することが可能となり、加工不良品の発生を抑制することができる。交換すべきタイミングが予測されることにより、交換用の部品の数を低減することができる。

【0068】

予測部３５は、検査結果の経時変化に基づいて、検査結果が異常を示す時期を予測する。検査結果が異常を示すまでは、対象物Ｗは正常に加工され得る。したがって、検査結果が異常を示す時期を予測することで、その時期が到来するまでに、加工装置１を修理させることができる。

【0069】

加工装置１は、経時的に劣化するだけでなく、突発的に異常を生じることがある。これに対し、判定部３３は、検査結果に基づいて、加工装置１に突発異常が発生したか否かを判定する。この構成によれば、加工装置１の将来的な異常だけでなく、突発異常を検知することができるので、加工装置１をより適切に管理することが可能となる。

【0070】

検査結果がその検査結果の正常範囲から外れた場合には、加工装置１に何らかの異常が生じている可能性がある。これに対し、判定部３３は、正常に加工された対象物Ｗの検査結果に基づいて設定された正常範囲から、検査結果が外れた場合に突発異常が発生したと判定する。この構成によれば、加工装置１の突発異常を適切に検知することができる。

【0071】

出力部３６は、予測部３５による予測結果を出力する。この構成によれば、加工装置１の管理者に予測結果を認識させることができる。したがって、加工装置１に異常が発生する前に、加工装置１の修理を行わせることが可能となる。その結果、対象物Ｗの加工精度を維持することが可能となる。加工装置１の異常を未然に防ぐことができるので、加工装置１を管理する管理者の数を削減することが可能となる。

【0072】

分析部３４は、検査結果と加工パラメータとの相関係数の絶対値が相関閾値よりも大きい加工パラメータを特定パラメータとして選定している。したがって、加工装置１の管理者が加工装置１を熟知していなかったとしても、加工精度（対象物Ｗの品質）に影響を及ぼす加工パラメータを推定することが可能となる。

【0073】

なお、本開示に係る管理装置、管理方法、管理プログラム、及び記録媒体は上記実施形態に限定されない。

【0074】

加工装置１は、ショットピーニング装置に限られない。加工装置１は、熱処理装置でもよく、鋳造装置でもよく、研磨加工装置及び研削加工装置等の機械加工装置でもよい。

【0075】

上記実施形態では、制御装置３０が加工装置１の管理装置の機能（図３に示される機能部）を有しているが、加工装置１の外部に設けられたサーバ装置が管理装置の機能を有してもよい。この場合、ショットピーニング装置等の加工装置１にＩｏＴ（Internet of Things）技術を活用することとなり、表面評価技術を利用した次世代の「ものづくり」が可能となる。

【0076】

取得部３１は、加工過程における物理量を示す加工過程データを更に取得してもよい。このような物理量の例としては、振動、音、及び表面温度が挙げられる。これらの物理量は、加工装置１に設けられたセンサによって測定され得る。加工過程データが分析されることによって、加工過程における加工装置１の異常を検知することができる。

【0077】

出力部３６は、複数の対象物Ｗの検査データを表示装置１６に表示させてもよい。例えば、図５に示されるように、表示装置１６は、第１検査結果と第２検査結果とを示す点を座標空間にマッピングして表示してもよい。図１１に示されるように、表示装置１６は、検査結果ごとに、検査結果を時系列に表示してもよい。図１１に示される表示例では、正常範囲の上限値と下限値とが表示され、検査結果が時系列に表示されている。突発異常と判定された検査結果Ｄａは、正常な検査結果とは異なる表示態様で表示されている。さらに、変化点ＣＰ１，ＣＰ２が表示されている。変化点ＣＰ１は、材料ロットが切り替わったことによる変化点である。変化点ＣＰ２は、加工装置１の部品が交換されたことによる変化点である。変化点ＣＰ１，ＣＰ２の原因は、加工装置１の管理者によって入力装置１５から入力され、検査結果とともに表示されてもよい。

【0078】

この構成によれば、加工装置１の管理者は、対象物Ｗの品質に関係する検査結果の変化点を時系列で確認することができる。管理者が加工装置１の使用経験及び勘を有していなくても、簡単に正常範囲を設定することができる。この正常範囲は、管理者の勘のような曖昧な基準ではなく、加工ばらつきを加味した統計的な検査結果から設定されるので、突発異常の判定精度を向上させることが可能となる。

【0079】

分析部３４は、分析結果を出力部３６に出力してもよい。分析結果は、各検査結果と当該検査結果が得られた際の加工パラメータの値とを示す点をマッピングしたグラフ、各検査結果と各加工パラメータとの相関係数を含む。出力部３６は分析結果を表示装置１６に出力してもよく、表示装置１６は分析結果を表示してもよい。表示装置１６は、例えば、図７及び図８に示されるようなグラフを表示する。

【0080】

分析部３４は、複数の対象物Ｗの検査データを用いて、他の分析を行ってもよい。分析部３４は、各分析結果を出力部３６に出力し、出力部３６は、各分析結果を表示装置１６に表示させる。

【0081】

図１２に示されるように、分析部３４は、投射材の粒径ごとの渦電流比率と渦電流の浸透深さとの関係を分析してもよい。図１２では、縦軸は渦電流比率を示し、横軸は浸透深さを示す。浸透深さは、励磁周波数を換算することによって得られる。粒径が大きくなるにつれて、加工深さが深くなる。したがって、粒径が大きくなるにつれて、渦電流の浸透深さが深くなり、渦電流比率も大きくなる。

【0082】

図１３に示されるように、分析部３４は、応力値と試料距離との関係を分析してもよい。図１３では、縦軸は試料距離を示し、横軸は残留応力値を示す。試料距離は、応力測定装置２３，２４から対象物Ｗまでの距離である。なお、分析部３４は、応力値とＭＳ（MISS SET）との関係を分析してもよい。ＭＳは、試料距離の最適値を示す指標である。ＭＳの値が大きいほど、応力測定装置２３，２４が対象物Ｗから離れていることを表し、ＭＳの値が小さいほど、応力測定装置２３，２４が対象物Ｗに近いことを表す。ＭＳの値が０に近いほど、試料距離が最適値（最適距離）に近いことを表す。ＭＳが０付近（例えば、－５００～＋５００）で推移している状態で、応力値が所定の閾値（正常範囲）から外れた場合、十分なショットピーニングが行われていないことが推測される。試料距離が大きく変化した際に、応力値が閾値（正常範囲）から外れた場合には、対象物Ｗと応力測定装置２３，２４との位置合わせが不十分であることが予想される。

【0083】

図１４に示されるように、分析部３４は、残留応力値と面積値との関係を分析してもよい。図１４では、縦軸は残留応力値を示し、横軸は面積値を示す。面積値は、指定した深さ範囲において、磁性評価装置２５，２６から出力される測定値（渦電流比率）に基づいて描かれる曲線と、基準比率を示す直線と、により囲まれた領域の面積を示す値である。指定した深さは、評価対象である深さの範囲である。基準比率は、所定のインピーダンス比率（渦電流比率）である。加工装置１がショットピーニング装置である場合、残留応力値の絶対値が小さくなり、かつ、面積値が小さくなる傾向にあると、十分なショットピーニングが行われていないことが予想される。

【0084】

加工パラメータとして、センサ等で直接測定可能な加工パラメータだけでなく、間接的に測定可能な加工パラメータが用いられてもよい。このような加工パラメータの例としては、投射材の粒径が挙げられる。図１２に示されるように、渦電流比率のピーク値における渦電流の浸透深さは、投射材の粒径が小さくなるにつれて小さくなる。投射材の粒径は、この関係を用いて間接的に計測され得る。

【符号の説明】

【0085】

１…加工装置、１６…表示装置、２３，２４…応力測定装置、２５，２６…磁性評価装置、２７，２８…噴射装置、２７ａ，２８ａ…ノズル、３０…制御装置（管理装置）、３１…取得部、３２…記憶部、３３…判定部、３４…分析部、３５…予測部、３６…出力部、ＭＤ…記録媒体、Ｐ…管理プログラム、Ｗ…対象物。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】