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特開2024-177931情報処理装置、ガラス板製造装置、情報処理方法及びガラス板製造方法
(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】P2024177931
(43)【公開日】2024-12-24
(54)【発明の名称】情報処理装置、ガラス板製造装置、情報処理方法及びガラス板製造方法
(51)【国際特許分類】
C03B 18/02 20060101AFI20241217BHJP
C03B 17/06 20060101ALI20241217BHJP
【ＦＩ】
C03B18/02
C03B17/06
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023096346
(22)【出願日】2023-06-12
(71)【出願人】
【識別番号】000000044
【氏名又は名称】ＡＧＣ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001634
【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】大村 義豊
(57)【要約】
【課題】製造後のガラス板の板厚が一定範囲から外れそうなときに素早く温度調整等を行うことで、製造後のガラス板の板厚の品質維持を実現できる情報処理装置を提供する。
【解決手段】所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置。
【選択図】図１
【解決手段】所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、
情報処理装置。
情報処理装置。
【請求項2】
前記学習済みモデルに入力される前記製造条件の情報は、前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の板厚の情報を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の前記板厚の情報は、前記ガラス板の製造時における前記板厚の時系列情報を含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置と、
前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する調整部と、を備える、
ガラス板製造装置。
前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する調整部と、を備える、
ガラス板製造装置。
【請求項5】
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する、
情報処理方法。
情報処理方法。
【請求項6】
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得し、
調整部が、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する、
ガラス板製造方法。
調整部が、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する、
ガラス板製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、ガラス板製造装置、情報処理方法及びガラス板製造方法に関する。
【背景技術】
【0002】
フロート法等によってガラス板の製造が行われている（例えば、特許文献１参照。）。
ガラス板の製造では、製造後のガラス板の板厚を一定範囲に維持することは、重要な品質管理となる。
ガラス板の製造では、製造後のガラス板の板厚を一定範囲に維持することは、重要な品質管理となる。
【0003】
従来では、ガラス板製造装置の下流においてガラス板の板厚を常時監視し、当該板厚に基づいてフロートバス内の温度等を調整することで、当該板厚を一定範囲に維持することが図られていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１６－９８１６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、従来の技術では、ガラス板製造装置の下流においてガラス板の温度が低下した状態で当該ガラス板の板厚の監視が行われ、それよりも上流のフロートバス内の温度等を調整することが行われていたため、これらの間で時間差（例えば、３０分など）が大きかった。従来の技術では、このような時間差のため、例えば、何らかの理由で温度調整等が不完全であった場合に、その是正が大きく遅延してしまう場合があり、歩留まりの低下が長く続いてしまう事態が発生する場合があった。
また、フロート法に限られず、フュージョン法等においても、同様な課題が存在する。
また、フロート法に限られず、フュージョン法等においても、同様な課題が存在する。
【0006】
本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、製造後のガラス板の板厚が一定範囲から外れそうなときに素早く温度調整等を行うことで、製造後のガラス板の板厚の品質維持を実現できる情報処理装置、ガラス板製造装置、情報処理方法及びガラス板製造方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一態様は、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置である。
【0008】
一態様は、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置と、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する調整部と、を備える、ガラス板製造装置である。
【0009】
一態様は、判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する、情報処理方法である。
【0010】
一態様は、判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得し、調整部が、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する、ガラス板製造方法である。
【発明の効果】
【0011】
本開示に係る情報処理装置、情報処理装置、ガラス板製造装置、情報処理方法及びガラス板製造方法によれば、製造後のガラス板の板厚が一定範囲から外れそうなときに素早く温度調整等を行うことで、製造後のガラス板の板厚の品質維持を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】実施形態に係るガラス板製造装置の概略的な構成例を示す図である。
【図2】実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図3】実施形態に係る学習済みモデルの入出力情報の一例を示す図である。
【図4】実施形態に係る製造条件の例を示す図である。
【図5】実施形態に係るガラス板の様子の一例を示す図である。
【図6】実施形態に係るガラス板の幅方向の板厚の特性の一例を示す図である。
【図7A】実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
【図7B】実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
【図7C】実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
【図7D】実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
【図7E】実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
【図8】実施形態に係るガラス板製造装置において行われる処理の手順の一例を示す図である。
【図9】実施形態に係る学習済みモデルの入出力情報の他の例を示す図である。
【図10】フロート方式のガラス板製造装置の部分を示す断面図である。
【図11】フロートバスを示す平面図である。
【図12】フロートバスを示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を参照し、本開示の実施形態について説明する。
なお、以下の実施形態での説明における各種の情報は、データなどと呼ばれてもよい。
なお、以下の実施形態での説明における各種の情報は、データなどと呼ばれてもよい。
【0014】
［ガラス板製造装置］
図１は、実施形態に係るガラス板製造装置１の概略的な構成例を示す図である。
図１には、説明の便宜上、三次元直交座標系であるＸＹＺ直交座標系を示してある。
本実施形態では、Ｚ軸の正方向が上方向を表し、Ｚ軸の負方向が下方向を表す。また、ＸＹ平面が、上下方向に水平な面を表す。
図１は、実施形態に係るガラス板製造装置１の概略的な構成例を示す図である。
図１には、説明の便宜上、三次元直交座標系であるＸＹＺ直交座標系を示してある。
本実施形態では、Ｚ軸の正方向が上方向を表し、Ｚ軸の負方向が下方向を表す。また、ＸＹ平面が、上下方向に水平な面を表す。
【0015】
ガラス板製造装置１は、熔解窯１１と、フロートバス１２と、徐冷炉１３と、洗浄検査・切断部１４と、を備える。
また、ガラス板製造装置１は、情報処理装置１０１と、板厚検出部１２１と、製造条件検出部１２２と、調整部１２３と、を備える。
また、図１には、ガラス板製造装置１を操作するオペレータ１４１を示してある。オペレータ１４１は、例えば、人である。なお、オペレータの代わりに、ユーザーなどと呼ばれてもよい。
また、ガラス板製造装置１は、情報処理装置１０１と、板厚検出部１２１と、製造条件検出部１２２と、調整部１２３と、を備える。
また、図１には、ガラス板製造装置１を操作するオペレータ１４１を示してある。オペレータ１４１は、例えば、人である。なお、オペレータの代わりに、ユーザーなどと呼ばれてもよい。
【0016】
ここで、図１の例では、図を見易くするために、板厚検出部１２１、製造条件検出部１２２及び調整部１２３を、ガラス板製造工程部分（熔解窯１１、フロートバス１２、徐冷炉１３及び洗浄検査・切断部１４）から離隔して図示してあるが、例えば、板厚検出部１２１、製造条件検出部１２２及び調整部１２３のうちの１以上は、当該ガラス板製造工程部分と一体化されていてもよい。
【0017】
熔解窯１１では、熔解工程の処理が行われる。
熔解工程では、複数種類の原料を混ぜて調製したガラス原料を熔解して、溶融ガラスを得る。ガラス原料は、熔解窯１１の内部に投入された後、バーナから噴射される火炎の輻射熱や電気熔融などの加熱手段によって熔解され、溶融ガラスとなる。
熔解工程では、複数種類の原料を混ぜて調製したガラス原料を熔解して、溶融ガラスを得る。ガラス原料は、熔解窯１１の内部に投入された後、バーナから噴射される火炎の輻射熱や電気熔融などの加熱手段によって熔解され、溶融ガラスとなる。
【0018】
フロートバス１２では、成形工程の処理が行われる。
成形工程では、熔解工程で得られる溶融ガラスを浴槽内の溶融スズ上に連続的に供給し、溶融スズ上で溶融ガラスを流動させて成形し、板状のガラスであるガラス板（所謂、ガラスリボン）を得る。ガラス板は、所定方向に流動しながら冷却され、溶融スズから引き上げられる。
成形工程では、熔解工程で得られる溶融ガラスを浴槽内の溶融スズ上に連続的に供給し、溶融スズ上で溶融ガラスを流動させて成形し、板状のガラスであるガラス板（所謂、ガラスリボン）を得る。ガラス板は、所定方向に流動しながら冷却され、溶融スズから引き上げられる。
【0019】
徐冷炉１３では、徐冷工程の処理が行われる。
徐冷工程では、成形工程で得られるガラス板を徐冷炉１３の内部で徐冷する。ガラス板は、徐冷炉１３の内部において、徐冷炉１３の入口から出口に向けて、ロール上を水平に搬送されながら徐冷される。
徐冷工程では、成形工程で得られるガラス板を徐冷炉１３の内部で徐冷する。ガラス板は、徐冷炉１３の内部において、徐冷炉１３の入口から出口に向けて、ロール上を水平に搬送されながら徐冷される。
【0020】
洗浄検査・切断部１４では、洗浄検査工程の処理、及び、切断工程の処理が行われる。
洗浄検査工程では、徐冷工程で徐冷されたガラス板に対して洗浄検査を行う。
切断工程では、徐冷工程で徐冷されたガラス板を切断機で所定寸法に切断する。切断工程において、ガラス板の幅方向両縁部（所謂、耳部）が切除される。ガラス板の幅方向両縁部は、表面張力等の影響で肉厚になるため、切除される。
切断工程の後、ガラス板が出荷される。
洗浄検査工程では、徐冷工程で徐冷されたガラス板に対して洗浄検査を行う。
切断工程では、徐冷工程で徐冷されたガラス板を切断機で所定寸法に切断する。切断工程において、ガラス板の幅方向両縁部（所謂、耳部）が切除される。ガラス板の幅方向両縁部は、表面張力等の影響で肉厚になるため、切除される。
切断工程の後、ガラス板が出荷される。
【0021】
板厚検出部１２１は、ガラス板の板厚（板の厚さ）を検出する。本実施形態では、当該板厚は、上下方向（図１の例では、Ｚ軸に平行な方向）の厚さである。
ここで、本実施形態では、板厚検出部１２１は、ガラス板製造装置１の下流の出口付近の位置に配置されており、当該位置におけるガラス板の板厚を検出する。当該位置は、徐冷炉１３よりも下流の位置であり、洗浄検査・切断部１４のあたりの位置である。
ここで、本実施形態では、板厚検出部１２１は、ガラス板製造装置１の下流の出口付近の位置に配置されており、当該位置におけるガラス板の板厚を検出する。当該位置は、徐冷炉１３よりも下流の位置であり、洗浄検査・切断部１４のあたりの位置である。
【0022】
板厚検出部１２１は、例えば、ガラス板の搬送方向（図１の例では、Ｘ軸に平行な方向であり、Ｘ軸の負側から正側に向かう方向）に対して垂直な幅方向（図１の例では、Ｙ軸に平行な方向）について、複数の位置で板厚を検出してもよい。これら複数の位置は、当該幅方向において、例えば、一定間隔に配置されてもよく、或いは、他の間隔で配置されてもよい。
【0023】
本実施形態では、板厚検出部１２１により板厚の検出対象となるガラス板の箇所は、フロートバス１２を通過してから所定時間が経過した後の状態である。当該所定時間は、例えば、３０分程度であるが、他の時間であってもよい。
【0024】
製造条件検出部１２２は、所定の製造条件を検出する。
ここで、本実施形態では、製造条件検出部１２２は、フロートバス１２における製造条件を検出する。
なお、他の例として、製造条件検出部１２２は、ガラス板製造装置１におけるフロートバス１２以外の部位における製造条件を検出する場合があってもよい。
ここで、本実施形態では、製造条件検出部１２２は、フロートバス１２における製造条件を検出する。
なお、他の例として、製造条件検出部１２２は、ガラス板製造装置１におけるフロートバス１２以外の部位における製造条件を検出する場合があってもよい。
【0025】
調整部１２３は、製造条件を調整する機能を有する。
ここで、本実施形態では、調整部１２３は、フロートバス１２における製造条件を調整する機能を有する。
なお、他の例として、調整部１２３は、ガラス板製造装置１におけるフロートバス１２以外の部位における製造条件を調整する機能を有していてもよい。
ここで、本実施形態では、調整部１２３は、フロートバス１２における製造条件を調整する機能を有する。
なお、他の例として、調整部１２３は、ガラス板製造装置１におけるフロートバス１２以外の部位における製造条件を調整する機能を有していてもよい。
【0026】
一例として、調整部１２３は、オペレータ１４１により操作される操作部を有し、当該操作部が受け付けた操作の内容に応じて、製造条件の調整を行ってもよい。
他の例として、調整部１２３は、外部の装置（本実施形態では、情報処理装置１０１）から入力された指示に応じて、製造条件の調整を行ってもよい。
他の例として、調整部１２３は、外部の装置（本実施形態では、情報処理装置１０１）から入力された指示に応じて、製造条件の調整を行ってもよい。
【0027】
［情報処理装置］
図２は、実施形態に係る情報処理装置１０１の構成例を示す図である。
情報処理装置１０１は、例えば、コンピューターから構成される。
情報処理装置１０１は、入力部２１１と、出力部２１２と、通信部２１３と、記憶部２１４と、制御部２１５と、を備える。
入力部２１１は、操作部２３１を備える。
出力部２１２は、表示部２５１を備える。
制御部２１５は、判定部２７１を備える。
図２は、実施形態に係る情報処理装置１０１の構成例を示す図である。
情報処理装置１０１は、例えば、コンピューターから構成される。
情報処理装置１０１は、入力部２１１と、出力部２１２と、通信部２１３と、記憶部２１４と、制御部２１５と、を備える。
入力部２１１は、操作部２３１を備える。
出力部２１２は、表示部２５１を備える。
制御部２１５は、判定部２７１を備える。
【0028】
入力部２１１は、外部から情報を入力する機能を有している。例えば、操作部２３１は、オペレータ１４１により行われる操作に応じて情報を入力する機能を有している。
出力部２１２は、外部に情報を出力する機能を有している。例えば、表示部２５１は、表示対象の情報を画面に表示出力する機能を有している。
通信部２１３は、外部の装置と通信を行う機能を有している。
出力部２１２は、外部に情報を出力する機能を有している。例えば、表示部２５１は、表示対象の情報を画面に表示出力する機能を有している。
通信部２１３は、外部の装置と通信を行う機能を有している。
【0029】
記憶部２１４は、各種の情報を記憶する。本実施形態では、記憶部２１４は、学習済みモデル３１１などを記憶する。
学習済みモデル３１１は、あらかじめ記憶部２１４に設定されてもよく、或いは、任意のタイミングで外部から設定されてもよい。
ここで、学習済みモデル３１１の学習モデルとしては、任意の機械学習のモデルが用いられてもよく、例えば、ニューラルネットワークのモデルが用いられてもよい。
学習済みモデル３１１は、あらかじめ記憶部２１４に設定されてもよく、或いは、任意のタイミングで外部から設定されてもよい。
ここで、学習済みモデル３１１の学習モデルとしては、任意の機械学習のモデルが用いられてもよく、例えば、ニューラルネットワークのモデルが用いられてもよい。
【0030】
制御部２１５は、各種の処理及び制御を行う。
判定部２７１は、判定対象となる所定の情報を学習済みモデル３１１に入力して、学習済みモデル３１１からの出力を判定結果の情報として取得する。
判定部２７１は、判定対象となる所定の情報を学習済みモデル３１１に入力して、学習済みモデル３１１からの出力を判定結果の情報として取得する。
【0031】
制御部２１５は、例えば、取得した判定結果の情報を出力部２１２により出力してもよく、一例として、取得した判定結果の情報に関する表示内容を表示部２５１の画面に表示出力してもよい。この場合、例えば、オペレータ１４１は、当該表示内容を見て、当該表示内容に応じて調整部１２３を操作することで、調整部１２３による製造条件の調整を制御（オペレータ１４１の手動で制御）してもよい。
【0032】
また、制御部２１５は、例えば、取得した判定結果の情報に基づいて、調整部１２３による製造条件の調整を制御する機能（自動的に制御する機能）を有していてもよい。
具体例として、制御部２１５は、取得した判定結果の情報又はそれに基づく他の情報を、調整部１２３の制御信号として、通信部２１３により調整部１２３に出力することで、調整部１２３による製造条件の調整を制御してもよい。この場合、調整部１２３は、制御部２１５から受信した当該制御信号に応じて、製造条件の調整を行う。
具体例として、制御部２１５は、取得した判定結果の情報又はそれに基づく他の情報を、調整部１２３の制御信号として、通信部２１３により調整部１２３に出力することで、調整部１２３による製造条件の調整を制御してもよい。この場合、調整部１２３は、制御部２１５から受信した当該制御信号に応じて、製造条件の調整を行う。
【0033】
ここで、判定部２７１は、例えば、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）をそのまま採用して判定部２７１による判定結果としてもよく、或いは、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）に基づいて更なる判定又は解析等を行い、その結果を判定部２７１による判定結果としてもよい。
なお、推定の代わりに、予測、又は、予想などの語が使用されてもよい。
なお、推定の代わりに、予測、又は、予想などの語が使用されてもよい。
【0034】
本実施形態では、情報処理装置１０１は、通信部２１３により、板厚検出部１２１と通信を行う機能を有している。これにより、情報処理装置１０１は、板厚検出部１２１により検出された板厚の検出結果の情報を受信して取得できる。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１は、通信部２１３により、製造条件検出部１２２と通信を行う機能を有している。これにより、情報処理装置１０１は、製造条件検出部１２２により検出された製造条件の検出結果の情報を受信して取得できる。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１は、通信部２１３により、調整部１２３と通信を行う機能を有している。これにより、情報処理装置１０１は、調整部１２３に対して指示を出力（送信）することで、調整部１２３による製造条件の調整を制御できる。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１は、通信部２１３により、製造条件検出部１２２と通信を行う機能を有している。これにより、情報処理装置１０１は、製造条件検出部１２２により検出された製造条件の検出結果の情報を受信して取得できる。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１は、通信部２１３により、調整部１２３と通信を行う機能を有している。これにより、情報処理装置１０１は、調整部１２３に対して指示を出力（送信）することで、調整部１２３による製造条件の調整を制御できる。
【0035】
ここで、それぞれの通信は、例えば、有線の通信であってもよく、或いは、無線の通信であってもよい。
なお、本実施形態では、情報処理装置１０１が、板厚検出部１２１、製造条件検出部１２２及び調整部１２３のそれぞれと通信を行う構成を示すが、２つの異なる装置の間での情報のやり取りは、任意の手法で行われてもよく、例えば、携帯型の外部記憶媒体を用いて行われてもよい。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１が調整部１２３を制御できる構成を示すが、他の例として、情報処理装置１０１が調整部１２３を制御しない構成が用いられてもよい。
なお、本実施形態では、情報処理装置１０１が、板厚検出部１２１、製造条件検出部１２２及び調整部１２３のそれぞれと通信を行う構成を示すが、２つの異なる装置の間での情報のやり取りは、任意の手法で行われてもよく、例えば、携帯型の外部記憶媒体を用いて行われてもよい。
また、本実施形態では、情報処理装置１０１が調整部１２３を制御できる構成を示すが、他の例として、情報処理装置１０１が調整部１２３を制御しない構成が用いられてもよい。
【0036】
＜学習済みモデルの入出力情報の例＞
図３は、実施形態に係る学習済みモデル３１１の入出力情報の一例を示す図である。
学習済みモデル３１１には、入力情報として、製造条件の検出結果の情報が入力される。当該情報としては、製造条件検出部１２２により検出される製造条件の検出結果の情報が用いられる。
図３の例では、ガラス板の板厚の検出結果の情報が学習済みモデル３１１への入力情報として用いられない場合を示す。
ここで、製造条件の検出結果の情報としては、例えば、１個の情報が用いられてもよく、或いは、複数の情報が用いられてもよい。
図３は、実施形態に係る学習済みモデル３１１の入出力情報の一例を示す図である。
学習済みモデル３１１には、入力情報として、製造条件の検出結果の情報が入力される。当該情報としては、製造条件検出部１２２により検出される製造条件の検出結果の情報が用いられる。
図３の例では、ガラス板の板厚の検出結果の情報が学習済みモデル３１１への入力情報として用いられない場合を示す。
ここで、製造条件の検出結果の情報としては、例えば、１個の情報が用いられてもよく、或いは、複数の情報が用いられてもよい。
【0037】
なお、他の例として、当該入力情報として、製造条件の検出結果の情報に基づいて加工等された情報が用いられてもよい。つまり、当該入力情報は、必ずしも製造条件の検出結果の情報自体でなくてもよく、他の情報に変換等されていてもよい。
【0038】
学習済みモデル３１１からは、出力情報として、板厚の推定結果の情報が出力される。当該情報としては、例えば、板厚検出部１２１により検出されると推定される板厚の情報である。
【0039】
なお、他の例として、当該出力情報として、板厚の推定結果の情報に基づいて加工等された情報が用いられてもよい。つまり、当該出力情報は、必ずしも板厚の推定結果の情報自体でなくてもよく、他の情報に変換等されていてもよい。
具体例として、当該出力情報は、板厚の推定結果が所定の条件を満たすか否かを表す情報であってもよい。当該条件は、例えば、当該板厚（推定結果）が所定の範囲（下限値と上限値との間）に含まれない場合には異常であるという条件であってもよい。
また、例えば、ガラス板の幅方向について複数の位置における板厚の推定結果を取得して、当該幅方向において板厚の推定結果が大きく外れる（例えば、所定の閾値を超えて外れる）位置が１つも無いように機械学習が行われてもよい。
具体例として、当該出力情報は、板厚の推定結果が所定の条件を満たすか否かを表す情報であってもよい。当該条件は、例えば、当該板厚（推定結果）が所定の範囲（下限値と上限値との間）に含まれない場合には異常であるという条件であってもよい。
また、例えば、ガラス板の幅方向について複数の位置における板厚の推定結果を取得して、当該幅方向において板厚の推定結果が大きく外れる（例えば、所定の閾値を超えて外れる）位置が１つも無いように機械学習が行われてもよい。
【0040】
ここで、本実施形態では、学習済みモデル３１１は、任意の学習手法で生成されてもよい。
一例として、学習済みモデル３１１は、学習前モデルの入力情報として製造条件の検出結果の情報を用いるとともに、当該学習前モデルの出力情報に対する教師データ（真値のデータ）として板厚検出部１２１により検出された板厚の情報を用いることで、機械学習により生成されてもよい。
一例として、学習済みモデル３１１は、学習前モデルの入力情報として製造条件の検出結果の情報を用いるとともに、当該学習前モデルの出力情報に対する教師データ（真値のデータ）として板厚検出部１２１により検出された板厚の情報を用いることで、機械学習により生成されてもよい。
【0041】
また、本実施形態では、判定部２７１により判定が行われる前に学習が済んでいる学習済みモデル３１１が用いられる場合を示すが、他の例として、既に学習されたモデル内容を時系列的に逐次的に更新（修正）していく学習モデル（本実施形態では、これも学習済みモデル３１１の一例とみなす。）が用いられてもよい。このような学習モデルとして、例えば、状態空間モデルが用いられてもよい。
このように、学習済みモデル３１１としては、既に学習が終了していてモデル内容が固定である学習モデルが用いられてもよく、或いは、モデル内容を更に時系列的に逐次的に更新していく学習モデルが用いられてもよい。
このように、学習済みモデル３１１としては、既に学習が終了していてモデル内容が固定である学習モデルが用いられてもよく、或いは、モデル内容を更に時系列的に逐次的に更新していく学習モデルが用いられてもよい。
【0042】
［製造条件の例］
図４は、実施形態に係る製造条件５１１の例を示す図である。
製造条件５１１としては、例えば、温度条件５３１、圧力条件５３２、ツイール条件５３３、ヒータ条件５３４、湿度条件５３５及び板厚条件５３６がある。
なお、製造条件５１１としては、必ずしも図４に示される全ての条件が用いられなくてもよく、任意の１以上の条件が用いられてもよい。
また、製造条件５１１としては、本実施形態における例示とは異なる条件が用いられてもよい。
ここで、図４に示される製造条件５１１の具体例は例示であり、必ずしも当該具体例に限定されず、例えば、図４に示される製造条件（当該具体例）は用いられずに、他の製造条件が用いられる構成とされてもよい。
それぞれの製造条件は、例えば、ガラス板の製造工程において、製造条件検出部１２２によりリアルタイムで検出されてもよい。
図４は、実施形態に係る製造条件５１１の例を示す図である。
製造条件５１１としては、例えば、温度条件５３１、圧力条件５３２、ツイール条件５３３、ヒータ条件５３４、湿度条件５３５及び板厚条件５３６がある。
なお、製造条件５１１としては、必ずしも図４に示される全ての条件が用いられなくてもよく、任意の１以上の条件が用いられてもよい。
また、製造条件５１１としては、本実施形態における例示とは異なる条件が用いられてもよい。
ここで、図４に示される製造条件５１１の具体例は例示であり、必ずしも当該具体例に限定されず、例えば、図４に示される製造条件（当該具体例）は用いられずに、他の製造条件が用いられる構成とされてもよい。
それぞれの製造条件は、例えば、ガラス板の製造工程において、製造条件検出部１２２によりリアルタイムで検出されてもよい。
【0043】
＜温度条件＞
製造条件として、温度に関する条件（温度条件５３１）が用いられてもよい。
温度条件５３１としては、例えば、フロートバス１２の内部の温度が用いられてもよく、或いは、他の温度が用いられてもよい。
温度条件５３１としては、例えば、１個の箇所の温度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の温度が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、温度条件５３１としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の温度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の温度が用いられてもよい。
なお、所定箇所の温度は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた温度センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の温度を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の温度を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、温度に関する条件（温度条件５３１）が用いられてもよい。
温度条件５３１としては、例えば、フロートバス１２の内部の温度が用いられてもよく、或いは、他の温度が用いられてもよい。
温度条件５３１としては、例えば、１個の箇所の温度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の温度が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、温度条件５３１としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の温度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の温度が用いられてもよい。
なお、所定箇所の温度は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた温度センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の温度を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の温度を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0044】
＜圧力条件＞
製造条件として、圧力に関する条件（圧力条件５３２）が用いられてもよい。
圧力条件５３２としては、例えば、フロートバス１２の内部の圧力が用いられてもよく、或いは、他の圧力が用いられてもよい。
圧力条件５３２としては、例えば、１個の箇所の圧力が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の圧力が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、圧力条件５３２としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の圧力が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の圧力が用いられてもよい。
なお、所定箇所の圧力は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた圧力センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の圧力を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の圧力を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、圧力に関する条件（圧力条件５３２）が用いられてもよい。
圧力条件５３２としては、例えば、フロートバス１２の内部の圧力が用いられてもよく、或いは、他の圧力が用いられてもよい。
圧力条件５３２としては、例えば、１個の箇所の圧力が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の圧力が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、圧力条件５３２としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の圧力が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の圧力が用いられてもよい。
なお、所定箇所の圧力は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた圧力センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の圧力を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の圧力を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0045】
＜ツイール条件＞
製造条件として、ツイールに関する条件（ツイール条件５３３）が用いられてもよい。
本実施形態では、ツイールは、フロートバス１２の上流側から供給される溶融ガラスの流量を制御する部位である。
ツイール条件５３３としては、例えば、ツイールの開閉の程度（例えば、角度）を表す値が用いられてもよく、或いは、他の値が用いられてもよい。
また、ツイール条件５３３としては、例えば、１個の時刻の値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の値が用いられてもよい。
なお、ツイールの開閉の程度（例えば、角度）を表す値は、例えば、当該ツイールを制御する機能（例えば、調整部１２３の機能であってもよい）によって特定されてもよい。
また、複数の時刻の値を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、ツイールに関する条件（ツイール条件５３３）が用いられてもよい。
本実施形態では、ツイールは、フロートバス１２の上流側から供給される溶融ガラスの流量を制御する部位である。
ツイール条件５３３としては、例えば、ツイールの開閉の程度（例えば、角度）を表す値が用いられてもよく、或いは、他の値が用いられてもよい。
また、ツイール条件５３３としては、例えば、１個の時刻の値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の値が用いられてもよい。
なお、ツイールの開閉の程度（例えば、角度）を表す値は、例えば、当該ツイールを制御する機能（例えば、調整部１２３の機能であってもよい）によって特定されてもよい。
また、複数の時刻の値を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0046】
＜ヒータ条件＞
製造条件として、ヒータに関する条件（ヒータ条件５３４）が用いられてもよい。
本実施形態では、ヒータは、フロートバス１２の内部の温度を調整する部位である。ヒータとしては、複数のヒータが設けられてもよい。
ヒータ条件５３４としては、例えば、ヒータによる加熱状況（例えば、ヒータの温度など）を表す値が用いられてもよく、或いは、他の値が用いられてもよい。
ヒータ条件５３４としては、例えば、１個の箇所のヒータに関する値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所のヒータに関する値が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、ヒータ条件５３４としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の値が用いられてもよい。
なお、ヒータによる加熱状況を表す値は、例えば、当該ヒータを制御する機能（例えば、調整部１２３の機能であってもよい）によって特定されてもよい。
また、複数の箇所のヒータに関する値を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の値を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、ヒータに関する条件（ヒータ条件５３４）が用いられてもよい。
本実施形態では、ヒータは、フロートバス１２の内部の温度を調整する部位である。ヒータとしては、複数のヒータが設けられてもよい。
ヒータ条件５３４としては、例えば、ヒータによる加熱状況（例えば、ヒータの温度など）を表す値が用いられてもよく、或いは、他の値が用いられてもよい。
ヒータ条件５３４としては、例えば、１個の箇所のヒータに関する値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所のヒータに関する値が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、ヒータ条件５３４としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の値が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の値が用いられてもよい。
なお、ヒータによる加熱状況を表す値は、例えば、当該ヒータを制御する機能（例えば、調整部１２３の機能であってもよい）によって特定されてもよい。
また、複数の箇所のヒータに関する値を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の値を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0047】
＜湿度条件＞
製造条件として、湿度に関する条件（湿度条件５３５）が用いられてもよい。
湿度条件５３５としては、例えば、フロートバス１２の内部の湿度が用いられてもよく、或いは、他の湿度が用いられてもよい。
湿度条件５３５としては、例えば、１個の箇所の湿度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の湿度が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、湿度条件５３５としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の湿度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の湿度が用いられてもよい。
なお、所定箇所の湿度は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた湿度センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の湿度を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の湿度を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、湿度に関する条件（湿度条件５３５）が用いられてもよい。
湿度条件５３５としては、例えば、フロートバス１２の内部の湿度が用いられてもよく、或いは、他の湿度が用いられてもよい。
湿度条件５３５としては、例えば、１個の箇所の湿度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の湿度が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、湿度条件５３５としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の湿度が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の湿度が用いられてもよい。
なお、所定箇所の湿度は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた湿度センサによって検出されてもよい。
また、複数の箇所の湿度を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の湿度を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0048】
＜板厚条件＞
製造条件として、ガラス板の板厚に関する条件（板厚条件５３６）が用いられてもよい。
板厚条件５３６としては、例えば、フロートバス１２の内部に存在する状態におけるガラス板の所定箇所の板厚が用いられてもよく、或いは、他の状態におけるガラス板の板厚が用いられてもよい。
板厚条件５３６としては、例えば、１個の箇所の板厚が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の板厚が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、板厚条件５３６としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の板厚が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の板厚が用いられてもよい。
なお、所定箇所の板厚は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた板厚センサによって検出されてもよい。当該所定箇所が、板厚検出部１２１によって板厚を検出する箇所と同じである場合、当該所定箇所の板厚を検出する機能として板厚検出部１２１の機能が利用されてもよい。
また、複数の箇所の板厚を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の板厚を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
製造条件として、ガラス板の板厚に関する条件（板厚条件５３６）が用いられてもよい。
板厚条件５３６としては、例えば、フロートバス１２の内部に存在する状態におけるガラス板の所定箇所の板厚が用いられてもよく、或いは、他の状態におけるガラス板の板厚が用いられてもよい。
板厚条件５３６としては、例えば、１個の箇所の板厚が用いられてもよく、或いは、複数の異なる箇所の板厚が用いられてもよい。これら複数の異なる箇所は、例えば、ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に分布してもよく、又は、ガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）に分布してもよく、或いは、これら両方に分布してもよい。
また、板厚条件５３６としては、例えば、それぞれの箇所について、１個の時刻の板厚が用いられてもよく、或いは、複数の異なる時刻の板厚が用いられてもよい。
なお、所定箇所の板厚は、例えば、当該所定箇所（又は、その付近）に設けられた板厚センサによって検出されてもよい。当該所定箇所が、板厚検出部１２１によって板厚を検出する箇所と同じである場合、当該所定箇所の板厚を検出する機能として板厚検出部１２１の機能が利用されてもよい。
また、複数の箇所の板厚を平均化した値（空間的な平均値）が用いられてもよく、また、複数の時刻の板厚を平均化した値（時間的な平均値）が用いられてもよい。
【0049】
ここで、温度、圧力及び湿度は、例えば、天候、又は、一日の時間帯（例えば、太陽の登り沈み等）に応じた外乱によって変化する可能性があり、一定に制御することが難しい場合がある。
また、ガラス板の製造中における幅方向への拡がり具合が、外乱によって変化する可能性があり、一定に制御することが難しい場合がある。
なお、本実施形態では、ツイール及びヒータは、制御可能である。
また、ガラス板の製造中における幅方向への拡がり具合が、外乱によって変化する可能性があり、一定に制御することが難しい場合がある。
なお、本実施形態では、ツイール及びヒータは、制御可能である。
【0050】
＜ガラス板の様子の例＞
図５は、実施形態に係るガラス板６１１の様子の一例を示す図である。
図５には、説明の便宜上、図１に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。
また、図５に示されるガラス板６１１の形状は、説明のための模式的なものである。
図５は、実施形態に係るガラス板６１１の様子の一例を示す図である。
図５には、説明の便宜上、図１に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。
また、図５に示されるガラス板６１１の形状は、説明のための模式的なものである。
【0051】
ガラス板６１１は、搬送方向（図５の例では、Ｘ軸に平行な方向）に分布するとともに、下流に行くにほど幅方向（図５の例では、Ｙ軸に平行な方向）に拡大していく。
図５の例では、ガラス板６１１の幅方向の中心に対して対称に、ガラス板６１１の幅が広がっていく場合を示してある。
図５の例では、ガラス板６１１の幅方向の中心に対して対称に、ガラス板６１１の幅が広がっていく場合を示してある。
【0052】
図５の例では、ガラス板６１１の搬送方向に向かって、ガラス板６１１に６箇所の位置（位置ｘ０～位置ｘ５）を示してある。
例えば、時刻ｔ０に位置ｘ０に存在したガラス構成部分は、時刻ｔ１に位置ｘ１に進み、同様に、それぞれの時刻ｔ２、時刻ｔ３、時刻ｔ４、時刻ｔ５に、それぞれの位置ｘ０、位置ｘ２、位置ｘ３、位置ｘ４、位置ｘ５に進む。
ここで、位置ｘ０～位置ｘ５は、数字が大きくなるほど、下流の位置を表す。また、時刻ｔ０～時刻ｔ５は、数字が大きくなるほど、進んだ時刻（つまり、後の時刻）を表す。
例えば、時刻ｔ０に位置ｘ０に存在したガラス構成部分は、時刻ｔ１に位置ｘ１に進み、同様に、それぞれの時刻ｔ２、時刻ｔ３、時刻ｔ４、時刻ｔ５に、それぞれの位置ｘ０、位置ｘ２、位置ｘ３、位置ｘ４、位置ｘ５に進む。
ここで、位置ｘ０～位置ｘ５は、数字が大きくなるほど、下流の位置を表す。また、時刻ｔ０～時刻ｔ５は、数字が大きくなるほど、進んだ時刻（つまり、後の時刻）を表す。
【0053】
図５の例では、幅方向において、ガラス板６１１に５箇所の位置（位置ｙ０、位置ｙＲ１、位置ｙＲ２、位置ｙＬ１、位置ｙＬ２）を示してある。
位置ｙ０は、ガラス板６１１の幅方向の中心位置を表す。
位置ｙＲ１及び位置ｙＬ１は、位置ｙ０に対して幅方向に対称に、それぞれの方向（図５の例では、上方向及び下方向）に位置ｙ０から同じ距離だけ離れた位置を表す。
同様に、位置ｙＲ２及び位置ｙＬ２は、位置ｙ０に対して幅方向に対称に、それぞれの方向（図５の例では、上方向及び下方向）に位置ｙ０から同じ距離だけ離れた位置を表す。
ここで、位置ｙＲ２及び位置ｙＬ２は、位置ｙＲ１及び位置ｙＬ１と比べて、位置ｙ０からの離隔距離が大きい。
位置ｙ０は、ガラス板６１１の幅方向の中心位置を表す。
位置ｙＲ１及び位置ｙＬ１は、位置ｙ０に対して幅方向に対称に、それぞれの方向（図５の例では、上方向及び下方向）に位置ｙ０から同じ距離だけ離れた位置を表す。
同様に、位置ｙＲ２及び位置ｙＬ２は、位置ｙ０に対して幅方向に対称に、それぞれの方向（図５の例では、上方向及び下方向）に位置ｙ０から同じ距離だけ離れた位置を表す。
ここで、位置ｙＲ２及び位置ｙＬ２は、位置ｙＲ１及び位置ｙＬ１と比べて、位置ｙ０からの離隔距離が大きい。
【0054】
図６は、実施形態に係るガラス板の幅方向の板厚の特性の一例を示す図である。
なお、図６の例に示される特性は、説明のための例示であり、必ずしも厳密なものではない。
図６に示されるグラフにおいて、横軸はガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）を表し、縦軸は板厚を表している。
なお、図６の例に示される特性は、説明のための例示であり、必ずしも厳密なものではない。
図６に示されるグラフにおいて、横軸はガラス板の幅方向（本実施形態では、Ｙ軸に平行な方向）を表し、縦軸は板厚を表している。
【0055】
図６には、ガラス板の幅方向の板厚の特性２０１１を示してある。
横軸には、ガラス板の幅方向の中心の位置ｈ０と、中心の位置ｈ０に対して対称な位置にある位置ｈＲ１及び位置ｈＬ１と、中心の位置ｈ０に対して対称な位置にある位置ｈＲ２及び位置ｈＬ２と、を示してある。
ここで、位置ｈＲ１は中心の位置ｈ０に対して所定方向（図６の例では、Ｙ軸の正方向）に所定距離だけ離れた位置であり、位置ｈＲ２は更に離れた位置である。逆に、位置ｈＬ１は中心の位置ｈ０に対して当該所定方向とは逆方向（図６の例では、Ｙ軸の負方向）に所定距離だけ離れた位置であり、位置ｈＬ２は更に離れた位置である。
横軸には、ガラス板の幅方向の中心の位置ｈ０と、中心の位置ｈ０に対して対称な位置にある位置ｈＲ１及び位置ｈＬ１と、中心の位置ｈ０に対して対称な位置にある位置ｈＲ２及び位置ｈＬ２と、を示してある。
ここで、位置ｈＲ１は中心の位置ｈ０に対して所定方向（図６の例では、Ｙ軸の正方向）に所定距離だけ離れた位置であり、位置ｈＲ２は更に離れた位置である。逆に、位置ｈＬ１は中心の位置ｈ０に対して当該所定方向とは逆方向（図６の例では、Ｙ軸の負方向）に所定距離だけ離れた位置であり、位置ｈＬ２は更に離れた位置である。
【0056】
例えば、板厚検出部１２１により検出される対象となるガラス板の板厚の特性は、図６に示されるようなものとなり得る。
また、例えば、フロートバス１２のように、板厚検出部１２１よりも上流の位置においても、ガラス板の板厚の特性は、図６に示されるようなものとなり得る。
ただし、図６に示される特性２０１１は説明のための例示であり、実際には、ガラス板の板厚の特性は、ガラス板が上流から下流に進むにしたがって変化し得る。
また、例えば、フロートバス１２のように、板厚検出部１２１よりも上流の位置においても、ガラス板の板厚の特性は、図６に示されるようなものとなり得る。
ただし、図６に示される特性２０１１は説明のための例示であり、実際には、ガラス板の板厚の特性は、ガラス板が上流から下流に進むにしたがって変化し得る。
【0057】
図７Ａ～図７Ｅは、それぞれ、実施形態に係るガラス板の板厚の時間変化の特性の一例を示す図である。
図７Ａ～図７Ｅのそれぞれに示されるグラフにおいて、横軸は時間（時刻）を表しており、縦軸は板厚を表している。
図７Ａ～図７Ｅのそれぞれに示されるグラフにおいて、横軸は時間（時刻）を表しており、縦軸は板厚を表している。
【0058】
図７Ａには、図６に示される位置ｈ０におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１１０を示してある。
図７Ｂには、図６に示される位置ｈＲ１におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１２１を示してある。
図７Ｃには、図６に示される位置ｈＲ２におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１２２を示してある。
図７Ｄには、図６に示される位置ｈＬ１におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１３１を示してある。
図７Ｅには、図６に示される位置ｈＬ２におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１３２を示してある。
図７Ｂには、図６に示される位置ｈＲ１におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１２１を示してある。
図７Ｃには、図６に示される位置ｈＲ２におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１２２を示してある。
図７Ｄには、図６に示される位置ｈＬ１におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１３１を示してある。
図７Ｅには、図６に示される位置ｈＬ２におけるガラス板の板厚の時間変化の特性２１３２を示してある。
【0059】
例えば、図７Ａ～図７Ｅに示されるように、ガラス板の幅方向における複数の位置について、板厚の推定（学習済みモデル３１１による判定）が行われてもよい。
なお、本例では、ガラス板の幅方向における５個の位置を示したが、ガラス板の幅方向における複数の位置の数としては、任意の数が用いられてもよく、例えば、１０個などの数が用いられてもよい。
なお、本例では、ガラス板の幅方向における５個の位置を示したが、ガラス板の幅方向における複数の位置の数としては、任意の数が用いられてもよく、例えば、１０個などの数が用いられてもよい。
【0060】
図８は、実施形態に係るガラス板製造装置１において行われる処理の手順の一例を示す図である。
【0061】
（ステップＳ１）
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、学習済みモデル３１１への入力情報（本実施形態では、製造条件の検出結果の情報）を取得する。そして、ステップＳ２の処理へ移行する。
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、学習済みモデル３１１への入力情報（本実施形態では、製造条件の検出結果の情報）を取得する。そして、ステップＳ２の処理へ移行する。
【0062】
（ステップＳ２）
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、取得した入力情報を学習済みモデル３１１に入力する。そして、ステップＳ３の処理へ移行する。
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、取得した入力情報を学習済みモデル３１１に入力する。そして、ステップＳ３の処理へ移行する。
【0063】
（ステップＳ３）
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、学習済みモデル３１１からの出力情報（本実施形態では、板厚の推定結果の情報）を取得する。そして、ステップＳ４の処理へ移行する。
ガラス板製造装置１では、判定部２７１は、学習済みモデル３１１からの出力情報（本実施形態では、板厚の推定結果の情報）を取得する。そして、ステップＳ４の処理へ移行する。
【0064】
（ステップＳ４）
ガラス板製造装置１では、制御部２１５は、判定部２７１により取得された出力情報に基づいて、製造条件の調整の制御を行う。そして、ステップＳ５の処理へ移行する。
ガラス板製造装置１では、制御部２１５は、判定部２７１により取得された出力情報に基づいて、製造条件の調整の制御を行う。そして、ステップＳ５の処理へ移行する。
【0065】
（ステップＳ５）
ガラス板製造装置１では、制御部２１５は、本フローの処理を終了するか否かを判定する。
この判定の結果、制御部２１５は、本フローの処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、本フローの処理を終了する。
一方、この判定の結果、制御部２１５は、本フローの処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ１の処理へ移行する。
ガラス板製造装置１では、制御部２１５は、本フローの処理を終了するか否かを判定する。
この判定の結果、制御部２１５は、本フローの処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、本フローの処理を終了する。
一方、この判定の結果、制御部２１５は、本フローの処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ステップＳ１の処理へ移行する。
【0066】
ここで、図８の例では、説明の便宜上、ステップＳ５の処理において、制御部２１５が本フローの処理を終了するか否かを判定する場合を示したが、本フローの処理を終了するか否かを判定する構成としては、任意の構成が用いられてもよい。
【0067】
また、図８の例では、調整部１２３による製造条件の調整を制御する処理ステップ（ステップＳ４）を有する処理フローを示したが、他の例として、このような処理ステップ（ステップＳ４）を含まない処理フローが実行されてもよい。
【0068】
＜学習済みモデルの入出力情報の他の例＞
図９は、実施形態に係る学習済みモデル３１１ａの入出力情報の他の例を示す図である。
ここで、学習済みモデル３１１ａは、学習済みモデル３１１の変形例である。
学習済みモデル３１１ａは、概略的には、学習済みモデル３１１と比べて、入力情報が異なる点を除いて同様であり、ここでは、相違する点について詳しく説明し、同様な点については詳しい説明を省略する。
図９の例では、ガラス板の板厚の検出結果の情報が学習済みモデル３１１ａへの入力情報に含まれる場合を示す。
図９は、実施形態に係る学習済みモデル３１１ａの入出力情報の他の例を示す図である。
ここで、学習済みモデル３１１ａは、学習済みモデル３１１の変形例である。
学習済みモデル３１１ａは、概略的には、学習済みモデル３１１と比べて、入力情報が異なる点を除いて同様であり、ここでは、相違する点について詳しく説明し、同様な点については詳しい説明を省略する。
図９の例では、ガラス板の板厚の検出結果の情報が学習済みモデル３１１ａへの入力情報に含まれる場合を示す。
【0069】
学習済みモデル３１１ａには、入力情報として、製造条件の検出結果の情報が入力される。
当該入力情報としては、様々な情報であってもよく、本例では、推定目的以外の板厚の検出結果の情報を含む。
ここで、推定目的以外の板厚とは、学習済みモデル３１１ａにより推定する目的となる板厚（つまり、推定結果として得たい板厚そのもの）以外の板厚である。
当該入力情報としては、様々な情報であってもよく、本例では、推定目的以外の板厚の検出結果の情報を含む。
ここで、推定目的以外の板厚とは、学習済みモデル３１１ａにより推定する目的となる板厚（つまり、推定結果として得たい板厚そのもの）以外の板厚である。
【0070】
例えば、推定目的の板厚を、ガラス板における所定箇所の所定タイミングでの板厚（図１の例では、ガラス板における当該所定箇所が実際に製造された時点で板厚検出部１２１により検出されるタイミングでの板厚）とすると、推定目的以外の板厚として、例えば、ガラス板における異なる箇所（当該所定箇所以外の箇所）の板厚、又は、ガラス板における同じ箇所（当該所定箇所）であっても異なるタイミング（当該所定タイミング以外のタイミング）での板厚が用いられる。
【0071】
学習済みモデル３１１ａからは、出力情報として、板厚の推定結果の情報が出力される。当該情報としては、例えば、板厚検出部１２１により検出されると推定される板厚の情報である。
なお、入力情報及び出力情報としては、それぞれ、他の情報（例えば、変換等された情報）が用いられてもよい。
ここで、学習済みモデル３１１ａは、任意の学習手法で生成されてもよい。
なお、入力情報及び出力情報としては、それぞれ、他の情報（例えば、変換等された情報）が用いられてもよい。
ここで、学習済みモデル３１１ａは、任意の学習手法で生成されてもよい。
【0072】
また、本例では、判定部２７１により判定が行われる前に学習が済んでいる学習済みモデル３１１ａが用いられる場合を示すが、他の例として、既に学習されたモデル内容を時系列的に逐次的に更新（修正）していく学習モデル（本実施形態では、これも学習済みモデル３１１ａの一例とみなす。）が用いられてもよい。このような学習モデルとして、例えば、状態空間モデルが用いられてもよい。
このように、学習済みモデル３１１ａとしては、既に学習が終了していてモデル内容が固定である学習モデルが用いられてもよく、或いは、モデル内容を更に時系列的に逐次的に更新していく学習モデルが用いられてもよい。
このように、学習済みモデル３１１ａとしては、既に学習が終了していてモデル内容が固定である学習モデルが用いられてもよく、或いは、モデル内容を更に時系列的に逐次的に更新していく学習モデルが用いられてもよい。
【0073】
＜ガラス板の製造時における板厚の時系列情報＞
学習済みモデル３１１ａの入力情報は、ガラス板の製造時における板厚の時系列情報を含んでもよい。
学習済みモデル３１１ａの入力情報は、ガラス板の製造時における板厚の時系列情報を含んでもよい。
【0074】
ここで、ガラス板の製造時における板厚の時系列情報としては、例えば、ガラス板において板厚の推定対象となる箇所（ガラス構成部分）の板厚について、複数の時刻の当該板厚の情報が用いられてもよい。
これら複数の時刻は、例えば、一定の間隔の時刻であってもよく、或いは、他の間隔の時刻であってもよい。
これら複数の時刻は、例えば、一定の間隔の時刻であってもよく、或いは、他の間隔の時刻であってもよい。
【0075】
これら複数の時刻の開始時刻と終了時刻は、様々であってもよい。
一例として、当該ガラス構成部分の製造が開始される時刻（又は、その付近の時刻）が開始時刻として用いられるとともに、当該ガラス構成部分の製造が終了される時刻（又は、その付近の時刻）が終了時刻として用いられてもよい。
他の例として、ガラス製造工程における一部の特定の工程（例えば、フロートバス１２での製造の工程）に着目して、その工程において、当該ガラス構成部分の製造が開始される時刻（又は、その付近の時刻）が開始時刻として用いられるとともに、当該ガラス構成部分の製造が終了される時刻（又は、その付近の時刻）が終了時刻として用いられてもよい。
一例として、当該ガラス構成部分の製造が開始される時刻（又は、その付近の時刻）が開始時刻として用いられるとともに、当該ガラス構成部分の製造が終了される時刻（又は、その付近の時刻）が終了時刻として用いられてもよい。
他の例として、ガラス製造工程における一部の特定の工程（例えば、フロートバス１２での製造の工程）に着目して、その工程において、当該ガラス構成部分の製造が開始される時刻（又は、その付近の時刻）が開始時刻として用いられるとともに、当該ガラス構成部分の製造が終了される時刻（又は、その付近の時刻）が終了時刻として用いられてもよい。
【0076】
具体例として、ガラス板における当該ガラス構成部分が製造開始から１時間かけて製造終了される場合に、当該製造開始から当該製造終了までにおける１分毎の当該ガラス構成部分の板厚の情報（つまり、６０個の時刻における板厚の情報）が、当該ガラス板の製造時における板厚の時系列情報として用いられてもよい。
【0077】
なお、本実施形態では、ガラス板における各ガラス構成部分が、当該ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に沿って直線的に流れることを仮定して機械学習を行う場合を示すが、実際には、各ガラス構成部分は幅方向に曲がった部分を有する経路（幅方向にカーブした経路）で流れ得るため、このような経路を考慮した機械学習を行う構成が用いられてもよい。
ただし、本実施形態のように、ガラス板における各ガラス構成部分が、当該ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に沿って直線的に流れることを仮定しても、その仮定で機械学習を行うことで、学習済みモデルからの出力結果としては、実用上で十分な精度の推定結果を取得し得る。
ただし、本実施形態のように、ガラス板における各ガラス構成部分が、当該ガラス板の搬送方向（本実施形態では、Ｘ軸に平行な方向）に沿って直線的に流れることを仮定しても、その仮定で機械学習を行うことで、学習済みモデルからの出力結果としては、実用上で十分な精度の推定結果を取得し得る。
【0078】
【0079】
図１０～図１１に示されるフロートバス８１０におけるヒータの構成は、例えば、実施形態に係るフロートバス１２に適用されてもよい。この場合、図１に示される調整部１２３は、製造条件の調整として、図１０に示される複数のヒータ８３０のうちの１以上の加熱状況の調整を行ってもよい。
また、図１０～図１１に示されるフロートバス８１０におけるヒータ以外の構成についても、その一部又は全部が、実施形態に係るフロートバス１２に適用されてもよい。
また、図１０～図１１に示されるフロートバス８１０におけるヒータ以外の構成についても、その一部又は全部が、実施形態に係るフロートバス１２に適用されてもよい。
【0080】
図１０は、フロート方式のガラス板製造装置１の部分を示す断面図である。
図１１及び図１２は、それぞれ、フロートバスを示す平面図である。
図１０には、説明の便宜上、図１に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。
図１０に示される断面図は、ＸＺ断面図である。
図１１及び図１２は、それぞれ、フロートバスを示す平面図である。
図１０には、説明の便宜上、図１に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。
図１０に示される断面図は、ＸＺ断面図である。
【0081】
なお、図１と同様に、Ｚ軸方向が上下方向であり、Ｘ軸方向がフロートバス８１０の長さ方向であり、Ｙ軸方向がフロートバス８１０の幅方向である。
フロートバス８１０の長さ方向は、図１０～図１２における左右方向であり、本実施形態では、ガラスリボンＧＲ（ガラス板）の搬送方向である。また、フロートバス８１０の幅方向は、図１０～図１２における上下方向であり、ガラスリボンＧＲの搬送方向と直交する幅方向である。
フロートバス８１０の長さ方向は、図１０～図１２における左右方向であり、本実施形態では、ガラスリボンＧＲ（ガラス板）の搬送方向である。また、フロートバス８１０の幅方向は、図１０～図１２における上下方向であり、ガラスリボンＧＲの搬送方向と直交する幅方向である。
【0082】
ガラスリボンＧＲの搬送方向とは、平面視においてガラスリボンＧＲが搬送される方向である。
また、上流側及び下流側とは、ガラス板製造装置１の内部におけるガラスリボンＧＲの搬送方向（Ｘ軸方向）において、＋Ｘ側（Ｘ軸の正側）が下流側であり、－Ｘ側（Ｘ軸の負側）が上流側である。
また、上流側及び下流側とは、ガラス板製造装置１の内部におけるガラスリボンＧＲの搬送方向（Ｘ軸方向）において、＋Ｘ側（Ｘ軸の正側）が下流側であり、－Ｘ側（Ｘ軸の負側）が上流側である。
【0083】
幅方向（Ｙ軸方向）の内側とは、幅方向において、フロートバス８１０の幅方向の中心が位置する側である。幅方向の外側とは、幅方向において、フロートバス８１０の幅方向の中心が位置する側と反対側である。
なお、以下の説明においては、特に断りのない限り、幅方向とは、フロートバス８１０の幅方向及びガラスリボンＧＲの幅方向を意味するものとし、搬送方向とは、ガラスリボンＧＲの搬送方向を意味するものとする。
なお、以下の説明においては、特に断りのない限り、幅方向とは、フロートバス８１０の幅方向及びガラスリボンＧＲの幅方向を意味するものとし、搬送方向とは、ガラスリボンＧＲの搬送方向を意味するものとする。
【0084】
図１１及び図１２においては、ルーフ８１１ｂの図示を省略している。また、図１２においては、トップロール８２０～８２９の図示を省略している。
ガラス板製造装置１は、内部空間ＡＲを有するフロートバス８１０を備える。図１０には、フロートバス８１０の開口部８１０ａを示してある。
フロートバス８１０は、内部空間ＡＲの内部においてガラスリボンＧＲを成形する装置である。フロートバス８１０の上流側（－Ｘ側）には、溶融炉（図１に示される熔解窯１１）が接続されている。溶融炉は、リップ８１９を介して、上流側からフロートバス８１０に貯留された溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に溶融ガラスＧｍを供給する。溶融ガラスＧｍは、ツイール８１８により流量を制御されつつ、溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に連続的に供給される。
ガラス板製造装置１は、内部空間ＡＲを有するフロートバス８１０を備える。図１０には、フロートバス８１０の開口部８１０ａを示してある。
フロートバス８１０は、内部空間ＡＲの内部においてガラスリボンＧＲを成形する装置である。フロートバス８１０の上流側（－Ｘ側）には、溶融炉（図１に示される熔解窯１１）が接続されている。溶融炉は、リップ８１９を介して、上流側からフロートバス８１０に貯留された溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に溶融ガラスＧｍを供給する。溶融ガラスＧｍは、ツイール８１８により流量を制御されつつ、溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に連続的に供給される。
【0085】
フロートバス８１０の下流側（＋Ｘ側）には、徐冷炉（図１に示される徐冷炉１３）が接続されている。徐冷炉は、フロートバス８１０で成形されたガラスリボンＧＲを冷却する。徐冷炉には、例えば、複数の搬送ロールが設けられている。ガラスリボンＧＲは、徐冷炉の搬送ロールによって、下流側に引っ張られることで上流側（－Ｘ側）から下流側へ搬送される。
すなわち、ガラス板製造装置１は、フロートバス８１０に貯留された溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に溶融ガラスＧｍを連続的に供給してガラスリボンＧＲを形成し、ガラスリボンＧＲを搬送方向（Ｘ軸方向）に搬送する。
すなわち、ガラス板製造装置１は、フロートバス８１０に貯留された溶融金属Ｍの表面Ｍａ上に溶融ガラスＧｍを連続的に供給してガラスリボンＧＲを形成し、ガラスリボンＧＲを搬送方向（Ｘ軸方向）に搬送する。
【0086】
フロートバス８１０は、ボトム８１１ａと、ルーフ８１１ｂと、複数のヒータ８３０と、複数の制御装置８４０と、を有する。また、フロートバス８１０は、図１１に示すように、複数のトップロール８２０～８２９を有する。
図１０に示されるように、ボトム８１１ａには、溶融金属Ｍが貯留されている。ルーフ８１１ｂは、ボトム８１１ａの上側（＋Ｚ側）を覆っている。複数のヒータ８３０は、ルーフ８１１ｂに設けられている。それぞれのヒータ８３０は、制御装置８４０によって制御され、溶融金属Ｍ上に形成されるガラスリボンＧＲを加熱可能となっている。
以下、フロートバス８１０の各部について詳細に説明する。
図１０に示されるように、ボトム８１１ａには、溶融金属Ｍが貯留されている。ルーフ８１１ｂは、ボトム８１１ａの上側（＋Ｚ側）を覆っている。複数のヒータ８３０は、ルーフ８１１ｂに設けられている。それぞれのヒータ８３０は、制御装置８４０によって制御され、溶融金属Ｍ上に形成されるガラスリボンＧＲを加熱可能となっている。
以下、フロートバス８１０の各部について詳細に説明する。
【0087】
＜ボトム＞
ボトム８１１ａは、ボトム本体８１２と、ボトムケーシング８１３と、を有する。
ボトム本体８１２の上側（＋Ｚ側）の面には、下側（－Ｚ側）に凹となる貯留槽８１２ａが形成されている。貯留槽８１２ａの内部には、溶融金属Ｍが貯留される。溶融金属Ｍは、例えば、溶融スズ、溶融スズ合金等である。ボトム本体８１２の材質は、例えば、粘土質レンガ等である。
ボトムケーシング８１３は、ボトム本体８１２の外側面を覆っている。ボトムケーシング８１３は、例えば、鋼製である。
ボトム８１１ａは、ボトム本体８１２と、ボトムケーシング８１３と、を有する。
ボトム本体８１２の上側（＋Ｚ側）の面には、下側（－Ｚ側）に凹となる貯留槽８１２ａが形成されている。貯留槽８１２ａの内部には、溶融金属Ｍが貯留される。溶融金属Ｍは、例えば、溶融スズ、溶融スズ合金等である。ボトム本体８１２の材質は、例えば、粘土質レンガ等である。
ボトムケーシング８１３は、ボトム本体８１２の外側面を覆っている。ボトムケーシング８１３は、例えば、鋼製である。
【0088】
＜ルーフ＞
ルーフ８１１ｂは、ボトム８１１ａの上側（＋Ｚ側）に配置されている。ルーフ８１１ｂは、ルーフケーシング８１５と、ルーフレンガ層８１６と、を有する。
ルーフケーシング８１５は、たとえば、フロートバス８１０が設置されている建物の梁等の図示しない上部構造から吊り下げられている。ルーフケーシング８１５は、下側（－Ｚ側）に開口する箱型である。ルーフケーシング８１５には、図示しないガス導入口が設けられている。ルーフケーシング８１５は、たとえば、鋼製である。
ルーフ８１１ｂは、ボトム８１１ａの上側（＋Ｚ側）に配置されている。ルーフ８１１ｂは、ルーフケーシング８１５と、ルーフレンガ層８１６と、を有する。
ルーフケーシング８１５は、たとえば、フロートバス８１０が設置されている建物の梁等の図示しない上部構造から吊り下げられている。ルーフケーシング８１５は、下側（－Ｚ側）に開口する箱型である。ルーフケーシング８１５には、図示しないガス導入口が設けられている。ルーフケーシング８１５は、たとえば、鋼製である。
【0089】
ルーフケーシング８１５における下側（－Ｚ側）の部分の内側には、図示しないサイドウォールが固定されている。サイドウォールの材質は、例えば、保温レンガ、又は、シリマナイト等である。
ルーフレンガ層８１６は、サイドウォールの内側に設けられている。ルーフレンガ層８１６は、図示しない格子状に組まれた骨組みの上に、ＰＢＡと呼ばれる略直方体状のレンガブロックを載置して構成される。格子状に組まれた骨組みは、例えば、ルーフケーシング８１５の内側の天面から吊り下げられている。これにより、ルーフレンガ層８１６は、所望の高さに配置される。
ルーフレンガ層８１６は、サイドウォールの内側に設けられている。ルーフレンガ層８１６は、図示しない格子状に組まれた骨組みの上に、ＰＢＡと呼ばれる略直方体状のレンガブロックを載置して構成される。格子状に組まれた骨組みは、例えば、ルーフケーシング８１５の内側の天面から吊り下げられている。これにより、ルーフレンガ層８１６は、所望の高さに配置される。
【0090】
ルーフレンガ層８１６は、フロートバス８１０の内部空間ＡＲを下方空間ＡＲ１と上方空間ＡＲ２とに二分する。
下方空間ＡＲ１は、フロートバス８１０の内部空間ＡＲのうちボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの間に位置する空間である。下方空間ＡＲ１は、溶融金属Ｍ及び溶融金属Ｍ上に形成されるガラスリボンＧＲと接している。
下方空間ＡＲ１は、フロートバス８１０の内部空間ＡＲのうちボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの間に位置する空間である。下方空間ＡＲ１は、溶融金属Ｍ及び溶融金属Ｍ上に形成されるガラスリボンＧＲと接している。
【0091】
上方空間ＡＲ２は、フロートバス８１０の内部空間ＡＲのうちルーフ８１１ｂの内部に位置する空間である。上方空間ＡＲ２は、ルーフレンガ層８１６とサイドウォールとの上側（＋Ｚ側）に位置する。上方空間ＡＲ２は、ルーフレンガ層８１６に設けられた貫通孔を介して、下方空間ＡＲ１と連通している。
ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの上下方向の間には、図示しないサイドシールが設けられている。サイドシールは、ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの上下方向の隙間をシールする。これにより、ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとサイドシールとによって囲まれた略密閉された内部空間ＡＲが形成される。
ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの上下方向の間には、図示しないサイドシールが設けられている。サイドシールは、ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとの上下方向の隙間をシールする。これにより、ボトム８１１ａとルーフ８１１ｂとサイドシールとによって囲まれた略密閉された内部空間ＡＲが形成される。
【0092】
＜ヒータ＞
複数のヒータ８３０は、ボトム８１１ａの上方に設けられている。フロートバス８１０において複数のヒータ８３０は、例えば、数千本程度、設置されている。複数のヒータ８３０は、上下方向（Ｚ軸方向）に延びている。複数のヒータ８３０は、ルーフレンガ層８１６を貫通して設置されている。複数のヒータ８３０は、例えば、中実の円柱形状である。複数のヒータ８３０の材質は、例えば、炭化ケイ素（ＳｉＣ）である。
複数のヒータ８３０は、ボトム８１１ａの上方に設けられている。フロートバス８１０において複数のヒータ８３０は、例えば、数千本程度、設置されている。複数のヒータ８３０は、上下方向（Ｚ軸方向）に延びている。複数のヒータ８３０は、ルーフレンガ層８１６を貫通して設置されている。複数のヒータ８３０は、例えば、中実の円柱形状である。複数のヒータ８３０の材質は、例えば、炭化ケイ素（ＳｉＣ）である。
【0093】
図１２に示されるように、フロートバス８１０を上方から見た視点で複数のヒータ８３０が配置されるヒータ領域ＡＲＨは、溶融金属Ｍ上に形成されるガラスリボンＧＲの搬送方向（Ｘ軸方向）、及び搬送方向と直交する幅方向（Ｙ軸方向）に沿って区割りされた複数の区画を有している。図１２の例では、ヒータ領域ＡＲＨは、搬送方向に沿って列Ａ～列Ｈに分割されるとともに、列Ｂ～列Ｇが幅方向に沿って５個の区画に区割りされている。
【0094】
各区画には、それぞれヒータ８３０が複数設けられている。１個の区画に設けられる複数のヒータ８３０は、同一の制御装置８４０に接続される。すなわち、１個の区画に設けられた複数のヒータ８３０は、１個の制御装置８４０によって一括して制御される。区画内における複数のヒータ８３０は、例えば、複数のヒータ８３０からガラスリボンＧＲに向けて放射される熱量が、１個の区画内においてほぼ均一となるように設置されている。
なお、ヒータ領域ＡＲＨは、上方から見た視点で貯留槽８１２ａの内側に位置する領域である。
なお、ヒータ領域ＡＲＨは、上方から見た視点で貯留槽８１２ａの内側に位置する領域である。
【0095】
＜制御装置＞
制御装置８４０は、ヒータ８３０を制御する。制御装置８４０は、ヒータ領域ＡＲＨの有する区画毎に設けられている。制御装置８４０は、対応する区画に設けられた複数のヒータ８３０を一括して制御する。制御装置８４０の構成は、１個の区画内における複数のヒータ８３０の出力を一括して調整できる範囲において、特に限定されない。
制御装置８４０は、ヒータ８３０を制御する。制御装置８４０は、ヒータ領域ＡＲＨの有する区画毎に設けられている。制御装置８４０は、対応する区画に設けられた複数のヒータ８３０を一括して制御する。制御装置８４０の構成は、１個の区画内における複数のヒータ８３０の出力を一括して調整できる範囲において、特に限定されない。
【0096】
＜トップロール＞
複数のトップロール８２０～８２９は、図１１に示されるように、ガラスリボンＧＲの幅方向（Ｙ軸方向）の両側に対向配置されている。トップロール８２０～８２９は、ガラスリボンＧＲの幅が、表面張力によって狭まるのを防止している。トップロールの設置数は、ガラスの種類又は目標厚さ等の成形条件に応じて適宜設定される。トップロールの設置数は、例えば、４対以上、３０対以下、好ましくは１０対以上、３０対以下である。図１１の例では、トップロールは、トップロール８２０、８２５、トップロール８２１、８２６、トップロール８２２、８２７、トップロール８２３、８２８、及びトップロール８２４、８２９の計５対設けられている。製造するフロートガラスの板厚を小さくするほど、トップロールの設置数は増加する傾向にある。
複数のトップロール８２０～８２９は、図１１に示されるように、ガラスリボンＧＲの幅方向（Ｙ軸方向）の両側に対向配置されている。トップロール８２０～８２９は、ガラスリボンＧＲの幅が、表面張力によって狭まるのを防止している。トップロールの設置数は、ガラスの種類又は目標厚さ等の成形条件に応じて適宜設定される。トップロールの設置数は、例えば、４対以上、３０対以下、好ましくは１０対以上、３０対以下である。図１１の例では、トップロールは、トップロール８２０、８２５、トップロール８２１、８２６、トップロール８２２、８２７、トップロール８２３、８２８、及びトップロール８２４、８２９の計５対設けられている。製造するフロートガラスの板厚を小さくするほど、トップロールの設置数は増加する傾向にある。
【0097】
なお、トップロール８２０～８２９の構成は、設けられる位置が異なる点を除いて同様の構成であるため、以下の説明においては、代表してトップロール８２４についてのみ説明する場合がある。
トップロール８２４は、ガラスリボンＧＲの幅方向（Ｙ軸方向）の端部を支持するトップロール本体８２４Ａと、トップロール本体８２４Ａに連結される回転軸８２４Ｂと、で構成される。
トップロール８２４は、ガラスリボンＧＲの幅方向（Ｙ軸方向）の端部を支持するトップロール本体８２４Ａと、トップロール本体８２４Ａに連結される回転軸８２４Ｂと、で構成される。
【0098】
これらのトップロール８２０～８２９、より正確にはトップロール本体８２４Ａは、ガラスリボンＧＲの成形域ＡＲＦに設けられる。ガラスリボンＧＲの成形域ＡＲＦとは、ガラスリボンＧＲの粘度が１０４．５ｄＰａ・ｓ以上、１０７．５ｄＰａ・ｓ以下となる領域である。成形域ＡＲＦは、ヒータ領域ＡＲＨのうち列Ｂ～列Ｇが設けられる領域に相当する。
【0099】
成形域ＡＲＦは、上流側成形域ＡＲＦ１と、下流側成形域ＡＲＦ２と、を有する。
上流側成形域ＡＲＦ１は、成形域ＡＲＦの上流側（－Ｘ側）に位置する領域である。上流側成形域ＡＲＦ１は、ガラスリボンＧＲの粘度が１０４．５ｄＰａ・ｓ以上で、かつ、１０５．７ｄＰａ・ｓより小さい領域である。本例では、上流側成形域ＡＲＦ１は、ヒータ領域ＡＲＨのうち列Ｂ～列Ｅが設けられる領域に相当する。上流側成形域ＡＲＦ１では、列Ｂ～列Ｅの各区画におけるヒータ８３０の出力が調整されることで、ガラスリボンＧＲの板厚が調整される。
上流側成形域ＡＲＦ１は、成形域ＡＲＦの上流側（－Ｘ側）に位置する領域である。上流側成形域ＡＲＦ１は、ガラスリボンＧＲの粘度が１０４．５ｄＰａ・ｓ以上で、かつ、１０５．７ｄＰａ・ｓより小さい領域である。本例では、上流側成形域ＡＲＦ１は、ヒータ領域ＡＲＨのうち列Ｂ～列Ｅが設けられる領域に相当する。上流側成形域ＡＲＦ１では、列Ｂ～列Ｅの各区画におけるヒータ８３０の出力が調整されることで、ガラスリボンＧＲの板厚が調整される。
【0100】
下流側成形域ＡＲＦ２は、成形域ＡＲＦの下流側（＋Ｘ側）に位置する領域である。下流側成形域ＡＲＦ２は、ガラスリボンＧＲの粘度が１０５．７ｄＰａ・ｓ以上、１０７．５ｄＰａ・ｓ以下となる領域である。すなわち、下流側成形域ＡＲＦ２におけるガラスリボンＧＲの粘度は、上流側成形域ＡＲＦ１におけるガラスリボンＧＲの粘度よりも高い。本例では、下流側成形域ＡＲＦ２は、ヒータ領域ＡＲＨのうち列Ｆ、Ｇが設けられる領域に相当する。
【0101】
下流側成形域ＡＲＦ２では、上流側成形域ＡＲＦ１において板厚が調整されたガラスリボンＧＲの温度が、上流側（－Ｘ側）から下流側（＋Ｘ側）に向かうにしたがって徐々に低下するように、列Ｆ、Ｇの各区画におけるヒータ８３０の出力が調整される。
【0102】
なお、図１１及び図１２には、説明の便宜上、搬送方向（Ｘ軸方向）に隣接する２列を分割する分割線ＰＬ１を示してある。分割線ＰＬ１は、搬送方向に隣り合うヒータ８３０同士の間のほぼ中央に位置する。分割線ＰＬ１は、例えば、幅方向に延びる直線である。
また、図１１及び図１２には、説明の便宜上、幅方向（Ｙ軸方向）に隣接する２個の区画を区割りする区割り線ＰＬ２を示してある。区割り線ＰＬ２は、ガラスリボンＧＲの幅方向に隣り合うヒータ８３０同士の間のほぼ中央に位置する。区割り線ＰＬ２は、例えば、搬送方向に延びる直線である。
区割り線ＰＬ２は、内部区割り線ＰＬ２ａ～ＰＬ２ｄを含む。
また、図１１及び図１２には、説明の便宜上、幅方向（Ｙ軸方向）に隣接する２個の区画を区割りする区割り線ＰＬ２を示してある。区割り線ＰＬ２は、ガラスリボンＧＲの幅方向に隣り合うヒータ８３０同士の間のほぼ中央に位置する。区割り線ＰＬ２は、例えば、搬送方向に延びる直線である。
区割り線ＰＬ２は、内部区割り線ＰＬ２ａ～ＰＬ２ｄを含む。
【0103】
なお、図１２には、説明の便宜上、ガラスリボンＧＲの流線ＦＬ１、ＦＬ２を示してある。
図１２の例において、流線ＦＬ１は、搬送方向（Ｘ軸方向）に対して、幅方向の一方側（＋Ｙ側）に膨らむように曲がっている箇所を有する。
また、図１２の例において、流線ＦＬ２は、搬送方向（Ｘ軸方向）に対して、幅方向の他方側（－Ｙ側）に膨らむように曲がっている箇所を有する。
複数のヒータ８３０は、例えば、ガラスリボンＧＲのそれぞれの流線（例えば、流線ＦＬ１、流線ＦＬ２）に沿って配置されていてもよく、当該流線の方向の温度差を小さく（例えば、最小に）してもよい。
図１２の例において、流線ＦＬ１は、搬送方向（Ｘ軸方向）に対して、幅方向の一方側（＋Ｙ側）に膨らむように曲がっている箇所を有する。
また、図１２の例において、流線ＦＬ２は、搬送方向（Ｘ軸方向）に対して、幅方向の他方側（－Ｙ側）に膨らむように曲がっている箇所を有する。
複数のヒータ８３０は、例えば、ガラスリボンＧＲのそれぞれの流線（例えば、流線ＦＬ１、流線ＦＬ２）に沿って配置されていてもよく、当該流線の方向の温度差を小さく（例えば、最小に）してもよい。
【0104】
ここで、 図１０～図１１に示されるフロートバス８１０におけるヒータの構成が、実施形態に係るフロートバス１２に適用される場合、例えば、制御装置８４０の機能は、図１に示される調整部１２３に備えられてもよい。
【0105】
以上のように、本実施形態に係るガラス板製造装置１では、製造時におけるガラス板の製造条件を入力とする機械学習のモデルによって、最終的に製造される当該ガラス板の板厚（又は、それに関する情報）を推定できる。これにより、ガラス板製造装置１では、製造後のガラス板の板厚が一定範囲（幅を持った範囲であるが、当該幅が０とみなせる一定値である場合も含む）から外れそうなときに素早く温度調整等を行うことで、製造後のガラス板の板厚の品質維持を実現できる。
【0106】
また、本実施形態に係るガラス板製造装置１では、その推定の結果に基づいてガラス板の製造条件を調整でき、例えば、板厚の不良が発生すると推定されたときなどに、その不良を早期に是正するために温度等を調整することで、歩留まり低下期間を最小限に抑えられる。
【0107】
また、本実施形態に係るガラス板製造装置１では、ガラス板の板厚（又は、それに関する情報）の時間変化を推定でき、これにより、例えば、板厚の不良が発生することをリアルタイムで監視し続けられる。
また、本実施形態に係るガラス板製造装置１では、その推定の結果に基づいてガラス板の製造条件を調整し続けられ、長期にわたって、板厚の不良の発生を抑制できる。
また、本実施形態に係るガラス板製造装置１では、その推定の結果に基づいてガラス板の製造条件を調整し続けられ、長期にわたって、板厚の不良の発生を抑制できる。
【0108】
一構成例として、ガラス板製造装置１において、情報処理装置１０１では、判定部２７１は、所定の流れ方向（搬送方向）に流されながら製造されるガラス板について、当該ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデル３１１に入力し、学習済みモデル３１１からの出力結果を当該ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する。
したがって、ガラス板製造装置１では、製造時におけるガラス板の製造条件を入力とする機械学習のモデル（学習済みモデル３１1）によって、最終的に製造される当該ガラス板の板厚（又は、それに関する情報）を推定できる。
したがって、ガラス板製造装置１では、製造時におけるガラス板の製造条件を入力とする機械学習のモデル（学習済みモデル３１1）によって、最終的に製造される当該ガラス板の板厚（又は、それに関する情報）を推定できる。
【0109】
一構成例として、ガラス板製造装置１において、情報処理装置１０１では、学習済みモデル３１１に入力される製造条件の情報は、ガラス板の製造時における当該ガラス板の板厚の情報を含む。
したがって、ガラス板製造装置１では、学習済みモデル３１１に入力する情報として、製造時におけるガラス板の板厚の情報を含むことで、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）の精度向上を図れる。
したがって、ガラス板製造装置１では、学習済みモデル３１１に入力する情報として、製造時におけるガラス板の板厚の情報を含むことで、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）の精度向上を図れる。
【0110】
一構成例として、ガラス板製造装置１において、情報処理装置１０１では、ガラス板の製造時における当該ガラス板の板厚の情報は、当該ガラス板の製造時における当該板厚の時系列情報を含む。
したがって、ガラス板製造装置１では、学習済みモデル３１１に入力する情報として、製造時におけるガラス板の板厚の時系列情報を含むことで、更に、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）の精度向上を図れる。
したがって、ガラス板製造装置１では、学習済みモデル３１１に入力する情報として、製造時におけるガラス板の板厚の時系列情報を含むことで、更に、学習済みモデル３１１からの出力（推定結果）の精度向上を図れる。
【0111】
一構成例として、ガラス板製造装置１では、調整部１２３は、判定部２７１による推定結果に基づいて製造条件を調整する。
したがって、ガラス板製造装置１では、製造後のガラス板の板厚を一定範囲に維持できる。
したがって、ガラス板製造装置１では、製造後のガラス板の板厚を一定範囲に維持できる。
【0112】
ここで、ガラス板の板厚は、ガラス板の生産において重要な品質である。
従来の製造工程では、ガラス板の板厚は常時監視されて、ガラス板の成形装置内の温度調整等によって、ガラス板の板厚を一定に維持することが行われていた。ここで、従来において監視される板厚は、当該成形装置の下流において当該ガラス板の温度が低下した後に検査機で測定される板厚であった。つまり、従来では、当該成形装置の下流の位置（例えば、出口付近の位置）で板厚が検出されて良品判定され、その情報がフロートバス内の温度調整等にフィードバックされることで、板厚の一定維持が図られていた。
しかしながら、このような従来の監視手法では、温度調整等が行われる位置から良品判定が行われる位置までに大きな時間差（例えば、３０分などの時間差）があるため、何らかの理由で温度調整等が不完全であった場合に、その是正が大きく遅延してしまう場合があった。つまり、板厚の不良が検査機で判定されてから温度調整等が是正されるまでの時間に、板厚の不良が発生するガラス板が製造され続けてしまい、歩留まりの低下が長く続いてしまう事態が発生していた。
そこで、本実施形態では、機械学習のモデルにより、ガラス板の製造に関連するパラメータを用いて、フロートバス内でのガラス板の板厚の分布を推定する構成とした。これにより、本実施形態では、早期に、板厚分布の不良を是正でき、歩留まり低下期間を最小限に抑えられる。
従来の製造工程では、ガラス板の板厚は常時監視されて、ガラス板の成形装置内の温度調整等によって、ガラス板の板厚を一定に維持することが行われていた。ここで、従来において監視される板厚は、当該成形装置の下流において当該ガラス板の温度が低下した後に検査機で測定される板厚であった。つまり、従来では、当該成形装置の下流の位置（例えば、出口付近の位置）で板厚が検出されて良品判定され、その情報がフロートバス内の温度調整等にフィードバックされることで、板厚の一定維持が図られていた。
しかしながら、このような従来の監視手法では、温度調整等が行われる位置から良品判定が行われる位置までに大きな時間差（例えば、３０分などの時間差）があるため、何らかの理由で温度調整等が不完全であった場合に、その是正が大きく遅延してしまう場合があった。つまり、板厚の不良が検査機で判定されてから温度調整等が是正されるまでの時間に、板厚の不良が発生するガラス板が製造され続けてしまい、歩留まりの低下が長く続いてしまう事態が発生していた。
そこで、本実施形態では、機械学習のモデルにより、ガラス板の製造に関連するパラメータを用いて、フロートバス内でのガラス板の板厚の分布を推定する構成とした。これにより、本実施形態では、早期に、板厚分布の不良を是正でき、歩留まり低下期間を最小限に抑えられる。
【0113】
なお、以上の実施形態では、フロート法によりガラス板を製造する場合について説明したが、以上の実施形態に係る技術が、他の手法によりガラス板を製造する場合に適用されてもよく、例えば、フュージョン法によりガラス板を製造する場合に適用されてもよい。
また、以上の実施形態に係る技術は、例えば、様々な種類のガラス板の製造に適用されてもよく、一例として、フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）に使用されるガラス板の製造に適用されてもよい。
また、以上の実施形態に係る技術は、例えば、様々な種類のガラス板の製造に適用されてもよく、一例として、フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）に使用されるガラス板の製造に適用されてもよい。
【0114】
なお、以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、オペレーティングシステム或いは周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワーク或いは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバー或いはクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。当該揮発性メモリーは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。記録媒体は、例えば、非一時的記録媒体であってもよい。
【0115】
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、或いは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク或いは電話回線等の通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイルであってもよい。差分ファイルは、差分プログラムと呼ばれてもよい。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイルであってもよい。差分ファイルは、差分プログラムと呼ばれてもよい。
【0116】
また、以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能は、プロセッサーにより実現されてもよい。例えば、実施形態における各処理は、プログラム等の情報に基づき動作するプロセッサーと、プログラム等の情報を記憶するコンピューター読み取り可能な記録媒体により実現されてもよい。ここで、プロセッサーは、例えば、各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよく、或いは、各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。例えば、プロセッサーはハードウェアを含み、当該ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路及びアナログ信号を処理する回路のうちの少なくとも一方を含んでもよい。例えば、プロセッサーは、回路基板に実装された１又は複数の回路装置、或いは、１又は複数の回路素子のうちの一方又は両方を用いて、構成されてもよい。回路装置としてはＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが用いられてもよく、回路素子としては抵抗或いはキャパシターなどが用いられてもよい。
【0117】
ここで、プロセッサーは、例えば、ＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサーは、ＣＰＵに限定されるものではなく、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、或いは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のような、各種のプロセッサーが用いられてもよい。また、プロセッサーは、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）によるハードウェア回路であってもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵにより構成されていてもよく、或いは、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路により構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵと、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路と、の組み合わせにより構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、アナログ信号を処理するアンプ回路或いはフィルター回路等のうちの１以上を含んでもよい。
【0118】
以上、この開示の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この開示の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【0119】
［付記］
［構成例１］～［構成例６］を示す。
［構成例１］～［構成例６］を示す。
【0120】
［構成例１］
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、
情報処理装置。
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、
情報処理装置。
【0121】
［構成例２］
前記学習済みモデルに入力される前記製造条件の情報は、前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の板厚の情報を含む、
［構成例１］に記載の情報処理装置。
前記学習済みモデルに入力される前記製造条件の情報は、前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の板厚の情報を含む、
［構成例１］に記載の情報処理装置。
【0122】
［構成例３］
前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の前記板厚の情報は、前記ガラス板の製造時における前記板厚の時系列情報を含む、
［構成例２］に記載の情報処理装置。
前記ガラス板の製造時における前記ガラス板の前記板厚の情報は、前記ガラス板の製造時における前記板厚の時系列情報を含む、
［構成例２］に記載の情報処理装置。
【0123】
［構成例４］
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置と、
前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する調整部と、を備える、
ガラス板製造装置。
所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する判定部を備える、情報処理装置と、
前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する調整部と、を備える、
ガラス板製造装置。
【0124】
例えば、情報処理装置において行われる処理の方法を実施可能である。
［構成例５］
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する、
情報処理方法。
［構成例５］
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得する、
情報処理方法。
【0125】
例えば、ガラス板製造装置において行われる処理の方法を実施可能である。
［構成例６］
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得し、
調整部が、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する、
ガラス板製造方法。
［構成例６］
判定部が、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の製造時における製造条件の情報を機械学習の学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルからの出力結果を前記ガラス板の板厚の推定結果に関する情報として取得し、
調整部が、前記判定部による前記推定結果に基づいて前記製造条件を調整する、
ガラス板製造方法。
【符号の説明】
【0126】
１…ガラス板製造装置、１１…熔解窯、１２、８１０…フロートバス、１３…徐冷炉、１４…洗浄検査・切断部、１０１…情報処理装置、１２１…板厚検出部、１２２…製造条件検出部、１２３…調整部、１４１…オペレータ、２１１…入力部、２１２…出力部、２１３…通信部、２１４…記憶部、２１５…制御部、２３１…操作部、２５１…表示部、２７１…判定部、３１１、３１１ａ…学習済みモデル、５１１…製造条件、５３１…温度条件、５３２…圧力条件、５３３…ツイール条件、５３４…ヒータ条件、５３５…湿度条件、５３６…板厚条件、６１１…ガラス板、８１０ａ…開口部、８１１ａ…ボトム、８１１ｂ…ルーフ、８１２…ボトム本体、８１２ａ…貯留槽、８１３…ボトムケーシング、８１５…ルーフケーシング、８１８…ツイール、８１９…リップ、８２０～８２９…トップロール、８２４Ａ…トップロール本体、８２４Ｂ…回転軸、８３０…ヒータ、８４０…制御装置、２０１１、２１１０、２１２１～２１２２、２１３１～２１３２…特性、ＡＲ…内部空間、ＡＲ１…下方空間、ＡＲ２…上方空間、ＡＲＦ…成形域、ＡＲＦ１…上流側成形域、ＡＲＦ２…下流側成形域、ＡＲＨ…ヒータ領域、ＦＬ１～ＦＬ２…流線、Ｇｍ…溶融ガラス、ＧＲ…ガラスリボン（ガラス板）、Ｍ…溶融金属、Ｍａ…表面、ＰＬ１…分割線、ＰＬ２…区切り線、ＰＬ２ａ～ＰＬ２ｄ…内側区切り線
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図7D】
【図7E】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】