特開 2024-46282 産業用ロボットのサポートシステム及び産業用ロボットのサポートプログラム

(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】P2024046282

(43)【公開日】2024-04-03

(54)【発明の名称】産業用ロボットのサポートシステム及び産業用ロボットのサポートプログラム

(51)【国際特許分類】

   B25J 19/06 20060101AFI20240327BHJP

【ＦＩ】

B25J19/06

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022151584

(22)【出願日】2022-09-22

(71)【出願人】

【識別番号】501428545

【氏名又は名称】株式会社デンソーウェーブ

(74)【代理人】

【識別番号】100125737

【弁理士】

【氏名又は名称】廣田 昭博

(72)【発明者】

【氏名】殿谷 重樹

【テーマコード（参考）】

3C707

【Ｆターム（参考）】

3C707AS05

3C707BS12

3C707HS27

3C707KS03

3C707KS08

3C707KS21

3C707KS23

3C707KS27

3C707KT01

3C707KT05

3C707KV01

3C707KX10

3C707LV01

3C707LV15

3C707LW03

3C707MS21

3C707MT08

(57)【要約】

【課題】監視対象の選定をサポートすること。
【解決手段】ロボットシステム１０の制御装置５１には、ユーザにより設定された動作制御プログラムに従ってワークの箱詰め作業をロボット本体２１に繰り返し実行させる駆動制御部５２と、ロボット本体１２に生じる動作異常の兆候を検知可能な監視部５３とが設けられている。箱詰め作業については、対象となるワークの種類等によってロボット１２の動きが異なり、監視部５３のサポート部５５では、ロボットシステム１０の運用が開始されてからロボット本体２１によって箱詰め作業が繰り返されている間に、ロボット本体２１の動きを構成している動作パート毎に実行回数をカウントする。実行回数を示すデータは監視部５３の監視ＡＩ５４に評価結果として送信され、監視ＡＩ５４では当該評価結果に基づいて監視対象とする動作パートが選定される。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業を繰り返すロボット本体を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボットに適用され、前記監視対象の選定をサポートするサポートシステムであって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価部と、
前記評価部による評価結果を報知する報知部と
を備えている産業用ロボットのサポートシステム。

【請求項2】

前記選定用の評価指標として、前記動作パートの実行回数に対応した指標を含み、
前記評価部は、前記ロボット本体が前記所定の作業を繰り返し行った場合に同じ動作態様となる前記動作パートの実行回数を示す情報を取得し、当該取得した情報に基づいてそれら動作パートを評価する請求項１に記載の産業用ロボットのサポートシステム。

【請求項3】

前記産業用ロボットは、複数の関節部を有する多関節型ロボットであり、
前記選定用の評価指標として、前記複数の関節部のうち回動する関節部及びその数の少なくとも何れかに対応した指標を含み、
前記評価部は、各前記動作パートにおいて前記関節部の何れが回動するかを示す情報を取得し、当該取得した情報に基づいてそれら動作パートを評価する請求項１又は請求項２に記載の産業用ロボットのサポートシステム。

【請求項4】

前記制御プログラムには、前記ロボット本体の動きを規定する複数の動作指示コマンドが含まれており、
前記評価部は、前記制御プログラムにおける前記動作指示コマンドを参照して、前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の前記動作パートに区分する請求項１又は請求項２に記載の産業用ロボットのサポートシステム。

【請求項5】

ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業を繰り返すロボット本体を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボットに適用され、前記監視対象の選定をサポートするためのサポートプログラムであって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記監視の対象を選定する装置に、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価処理と、
前記評価処理による評価結果をユーザに報知する報知処理と
を実行させる産業用ロボットのサポートプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、産業用ロボットのサポートシステム及び産業用ロボットのサポートプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

工場等で用いられる産業用ロボットには、ユーザが使用目的に応じて動作制御プログラムを作成することにより、ワークの搬送、加工、組付け等の様々な作業に従事させることができるように構成されているものがある。近年では、状況に応じて異なる動きが要求されるような複雑な作業についても産業用ロボットを適用可能とし（例えば、特許文献１参照）、生産性の更なる向上が図られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－５１６５３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

工場における設備については、耐久試験データや、長年使用した実機の劣化状態等に基づいて耐久期間を設定し、この耐久期間を経過した場合に、修理や交換等の保全を行うことにより、大きな損傷が発生しないように配慮されることがある（所謂予防保全）。しかしながら、使用環境等の影響によって劣化のスピード等が大きくばらつくこともあるため、安全率を見込んで寿命よりも短い期間を設定しても、その期間よりも早期に故障が発生する可能性を否定できない。このように予防保全が上手く機能しなかった場合には、他の部品の損傷を誘発する等して損害が大きくなり得る。これに対して、設備の状態を逐次監視して、故障が生じる前に表れる動作異常の兆候を検知すれば（所謂予知保全）、上述した不都合が生じにくくなると想定される。

【0005】

ここで、比較的単純で定常的な動作を繰り返す機械、すなわち状況等に応じた動きの変化が生じない機械においては、都度の動き（例えば振動を示す波形等）を監視対象とすることにより動作異常の兆候を速やかに且つ精度よく検知することができる。一方、状況に応じて異なる動きが要求されるような複雑な作業に従事している産業用ロボットについては、必ずしも都度の動きが完全に一致するとは限らない。この種の産業用ロボットについてその動きの全体を監視対象とした場合には、異なる動作パターンが混在することで例えば上述した波形が様々となり、当該波形から動作異常の兆候を速やかに且つ精度良く検知することが難しくなり得る。このような事情に鑑みて、本件の発明者は、監視対象を一連の動きの一部に絞る構成（選定する構成）を考案した。しかしながら、監視対象を絞る場合には、どの動きが選定されるかによって兆候検知の精度等が大きく左右され得る。このように、産業用ロボットの予知保全においては監視対象の選定に係る構成に未だ改善の余地がある。

【0006】

本発明は、上記例示した課題等に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるように、監視対象の選定をサポートすることにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

以下、上記課題を解決するための手段について記載する。

【0008】

第１の手段．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返すロボット本体（ロボット本体２１）を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、前記監視対象の選定をサポートするサポートシステム（サポート部５５）であって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価部（サポート部５５の評価機能）と、
前記評価部による評価結果を報知する報知部（サポート部５５の報知機能）と
を備えている産業用ロボットのサポートシステム。

【0009】

手段１に示すように、所定の作業に従事している産業用ロボット（ロボット本体）の動きが状況に応じて変わる構成を前提とすると、ロボット本体が当該所定の作業を繰り返し行う場合に一連の動きが全て一致するとは限らない。特に、従事する作業が複雑になって分岐が多く発生する場合には、全ての動きが一致する機会の方が少なくなると想定される。ここで、比較的単純で状況に関係なく定常的な動作を繰り返す機械であれば、都度の動き全体を監視することで動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できる。このような手法を上記産業用ロボットに適用すれば、同じく動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できるように見えるが、実際には当該効果は上手く発揮されない。なぜならば、所定の作業における産業用ロボットの動き全体をまとめて監視する場合には、動きが一致する部分と一致しない部分とが混在し不一致となる部分がある種のノイズとなって動作異常の兆候を見極めることが難しくなると想定されるからである。

【0010】

この点、本特徴に示すサポートシステムでは、ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価し、その評価結果をユーザや監視装置に報知する。例えば、監視対象を手動で選定する構成を想定した場合には、ユーザは報知された評価結果を選定の目安にすることができ、当該評価結果は適切な選定の一助となり得る。また、監視対象を自動で選定する構成を想定した場合には、当該評価結果を根拠とすることで、監視対象の選定の妥当性を高めることができる。以上の通り、監視対象の選定をサポートすることは、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるようにする上で好ましい。

【0011】

なお、一部の動きに監視対象を絞ることは、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくする上で好ましい。また、監視対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば兆候を判定する基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。

【0012】

第２の手段．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返すロボット本体（ロボット本体２１）を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、前記監視対象の選定をサポートするためのサポートプログラムであって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記監視の対象を選定する装置（制御装置５１の監視部５３）に、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価処理と、
前記評価部による評価結果をユーザに報知する報知処理と
を実行させる産業用ロボットのサポートプログラム。

【0013】

本特徴に示すサポートプログラムによれば、ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価し、その評価結果をユーザや監視装置に報知することができる。例えば、監視対象を手動で選定する構成を想定した場合には、ユーザは報知された評価結果を選定の目安にすることができ、当該評価結果は適切な選定の一助となり得る。また、監視対象を自動で選定する構成を想定した場合には、当該評価結果を根拠とすることで、監視対象の選定の妥当性を高めることができる。以上の通り、監視対象の選定をサポートすることは、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるようにする上で好ましい。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】第１の実施形態におけるロボットシステムを示す概略図。

【図2】ロボットの正面斜視図。

【図3】ロボットシステムの電気的構成を示すブロック図。

【図4】ロボットの作業ルーティンを示す概略図。

【図5】ロボットの手先の移動経路を示す概略図。

【図6】対比例を示す概略図。

【図7】動作パターン別のサンプリングデータを示す概略図。

【図8】予知保全のフェーズを示す概略図。

【図9】監視部にて実行される動作パート評価用処理を示すフローチャート。

【図10】評価結果と選定された動作パートとを例示した概略図。

【図11】第２の実施形態における作業ルーティンと監視対象との関係を示す概略図。

【図12】第３の実施形態におけるロボットの動きと各軸との関係を示す概略図。

【図13】第４の実施形態におけるロボットの動きと総回動量との関係を示す概略図。

【図14】第５の実施形態におけるロボットの動きと回動範囲との関係を示す概略図。

【図15】（a）第６の実施形態における動作パート評価用処理を示すフローチャート、（ｂ）制御プログラムを示す概略図。

【図16】各移動系コマンドの分析結果を例示した概略図。

【発明を実施するための形態】

【0015】

＜第１の実施形態＞
以下、工場などで用いられるロボットシステムに具現化した第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

【0016】

図１に示すように、工場の一画には、前工程にて成型されたワークＷを搬送するコンベア１１が設けられている。コンベア１１によって受渡位置ＳＰへ配置されたワークＷは当該コンベア１１に併設された垂直多関節型の産業用ロボット（ロボット１２という）によってケースＣに収容される。ワークＷはケースＣに収容された状態で後工程（例えば加工工程や組付工程）に搬送されることとなる。

【0017】

図２に示すように、ロボット１２の本体部（ロボット本体２１）は、台座等に固定されるベース部２２と、当該ベース部２２により支持されているショルダ部２３と、ショルダ部２３により支持されている下アーム部２４と、下アーム部２４により支持されている第１上アーム部２５と、第１上アーム部２５により支持されている第２上アーム部２６と、第２上アーム部２６により支持されている手首部２７と、手首部２７により支持されているフランジ部２８とを有している。

【0018】

ベース部２２及びショルダ部２３には、それらベース部２２及びショルダ部２３を連結する第１関節部が形成されており、ショルダ部２３は第１関節部の連結軸（第１軸ＡＸ１）を中心として水平方向に回動可能となっている。ショルダ部２３及び下アーム部２４には、それらショルダ部２３及び下アーム部２４を連結する第２関節部が形成されており、下アーム部２４は第２関節部の連結軸（第２軸ＡＸ２）を中心として上下方向に回動可能となっている。下アーム部２４及び第１上アーム部２５には、それら下アーム部２４及び第１上アーム部２５を連結する第３関節部が形成されており、第１上アーム部２５は第３関節部の連結軸（第３軸ＡＸ３）を中心として上下方向に回動可能となっている。第１上アーム部２５及び第２上アーム部２６には、それら第１上アーム部２５及び第２上アーム部２６を連結する第４関節部が形成されており、第２上アーム部２６は第４関節部の連結軸（第４軸ＡＸ４）を中心として捻り方向に回動可能となっている。第２上アーム部２６及び手首部２７には、それら第２上アーム部２６及び手首部２７を連結する第５関節部が形成されており、手首部２７は第５関節部の連結軸（第５軸ＡＸ５）を中心として上下方向に回動可能となっている。手首部２７及びフランジ部２８には、それら手首部２７及びフランジ部２８を連結する第６関節部が形成されており、フランジ部２８は第６関節部の連結軸（第６軸ＡＸ６）を中心として捻り方向に回動可能となっている。

【0019】

ショルダ部２３、下アーム部２４、第１上アーム部２５、第２上アーム部２６、手首部２７、フランジ部２８は、一連となるように配列されることでロボット本体２１におけるアームを構成しており、当該アームの先端部であるフランジ部２８にはエンドエフェクタであるハンド４１が取り付けられている。

【0020】

ここで、図３を参照して、ロボットシステム１０の電気的構成について補足説明する。ロボットシステム１０は、コントローラ６０（例えばティーチングペンダントやＰＣ）と、ロボット本体２１に付属の制御装置５１とを有している。制御装置５１の駆動制御部５２は、コントローラ６０からの動作指示を受けてプログラム記憶部から当該動作指示に対応した動作制御プログラムを読み込み且つ読み込んだ動作制御プログラムから動作目標位置を特定する。その後は、特定した動作目標位置とロボット本体２１のアーム（詳しくは各関節部）の現在の位置とを滑らかに繋ぐ目標軌道を生成し、当該目標軌道を細分化した位置である補間位置をロボット本体２１に内蔵されたサーボアンプに順次送信する。各関節部には、関節部を回動させるアクチュエータとしての駆動モータ３５と、駆動モータ３５に発生する動力を伝達する伝達機構（減速機やベアリングを含む）と、各駆動モータ３５に付属のロータリエンコーダ３６とが配設されている。駆動モータ３５はサーボアンプに接続されており、当該サーボアンプは制御装置５１から受信した指令と、駆動モータ３５の回転角度（回転位置）を示すエンコーダ値とに基づいて駆動モータ３５の駆動制御を行う。

【0021】

また、各関節部には、それら関節部に生じる振動を電気信号に変換する振動センサ３７が配設されており、それら振動センサ３７からの信号は制御装置５１に入力される。各関節部においては、伝達機構等の駆動部品が摩耗等により劣化することで関節部に生じる振動が大きくなることがある。そして、このような状態を放置されて摩耗が更に大きくなると、関節部が正常に動かなくなる場合がある。制御装置５１の監視部５３（詳しくは監視ＡＩ５４）においては、振動センサ３７からの信号に基づいて異常発生の兆候を監視し、必要に応じて部品交換等の対応をユーザに促すことで、ロボット１２が劣化等によって大きく損傷することを抑制している（予知保全）。

【0022】

上記コントローラ６０には、箱詰め作業用の動作制御プログラムが記憶されている。当該動作制御プログラムに基づいて駆動モータ３５等を駆動させることにより、搬送されたワークＷがロボット１２によってケースＣに順次箱詰めされる。なお、ロボット本体２１の先端部にはカメラ４５が搭載されており、このカメラ４５についても制御装置５１に接続されている。制御装置５１は、カメラ４５により撮影された画像をコントローラ６０に送信し、コントローラ６０では、当該画像からワークＷの種類や詳細な位置を特定する。そして、特定した種類や位置等の情報に基づいてロボット１２の動きが決定されることとなる。

【0023】

次に、図４及び図５を参照して、ロボット１２による箱詰め作業の流れ（作業ルーティン）について説明する。作業ルーティンは、コンベア１１に連動するようにして、すなわちワークＷの搬送に合わせて実行される。具体的には、コンベア１１が動作してワークＷが受渡位置ＳＰへ配置された場合には、ワークＷが受渡位置ＳＰへ配置されたことを示す信号がコンベア１１に付属の位置検知センサからロボットシステム１０へ出力される。ロボットシステム１０は、この信号に基づいて作業ルーティンを開始する。

【0024】

図４に示すように、作業ルーティンにおいては先ず、ステップＳ１にて、ロボット１２の手先が待機位置である原位置Ｐａからコンベア１１の上方となる中継位置Ｐｂへ移動する（移動Ａ）。これにより、カメラ４５の撮影範囲に上記受渡位置ＳＰの全域が入ることとなる。中継位置Ｐｂは、受渡位置ＳＰに位置しているワークＷを撮影するための撮影位置又はワークＷの確認位置であるとも言える。

【0025】

中継位置Ｐｂへの移動後は、ステップＳ２にて、受渡位置ＳＰに位置しているワークＷの種類及び位置を特定する。本作業ルーティンは、ステップＳ２にて特定したワークＷの種類によって分岐する。つまり、ロボット本体２１の動きの概要（ワークＷのピックアンドプレース）は同様であるものの、動きそのものはワークＷの種類によって異なる。具体的には、本実施形態ではワークＷとして、小型で軽いワークＷＡと大型で重いワークＷＢとが設けられており、ワークＷＡが受渡位置ＳＰに配置された場合には、ワークＷＡの箱詰め用のステップ（ステップＳ３～Ｓ１１）を実行し、ワークＷＢが受渡位置ＳＰに配置された場合には、ワークＷＢの箱詰め用のステップ（ステップＳ１２～Ｓ２０）を実行する。

【0026】

上記受渡位置ＳＰについては、コンベア１１の幅方向に延びる線状をなしており、ワークＷＡが配置される部分とワークＷＢが配置される部分とに二分されている。また、ワークＷＡ用のコンテナＣＡの配置箇所と、ワークＷＢ用のコンテナＣＢの配置箇所とが個別に設けられている。つまり、ワークＷＡをコンテナＣＡに収容する際の動きと、ワークＷＢをコンテナＣＢに収容する際の動きとでは、ロボット１２の手先が通過する軌道が異なり、動作中のロボット本体２１の姿勢についても異なる。例えば、ロボット１２の手先を所定の方向に所定の距離だけ所定の速度で移動するとしても、ロボット１２の姿勢が異なれば、振動センサ３７により検知される振動の波形についても差が生じることになる。なお、ワークＷＡの箱詰めにおいては、ロボット１２の動作スピードが主として「ＨＩ」となり、ワークＷＢの箱詰めにおいては、ロボット１２の動作スピードが主として「ＬＯＷ」となる。このような動作スピードの違いについては振動の波形に影響する。

【0027】

以下、ワークＷＡの箱詰めの流れについて補足説明する。ステップＳ３では、ステップＳ２で特定したワークＷＡの直上である直上位置ＰｃＸへ移動する（移動Ｂ）。その後は、ステップＳ４にてロボット１２の手先が降下して、ワークＷＡを把持する把持位置ＰｄＸへと移動する（移動Ｃ）。そして、ステップＳ５にてワークＷＡを把持した後は、ステップＳ６に進み、ワークＷＡを直上位置ＰｃＸへ持ち上げる（移動Ｄ）。

【0028】

ここで、上記受渡位置ＳＰにおいてワークＷＡが配置される位置についてはコンベア１１の幅方向にて多少のばらつきが発生する。本実施形態においては、受渡位置ＳＰを上記幅方向にて複数に区分し、ワークＷＡが配置されている区分に応じて当該ワークＷＡへアプローチする位置を調整する構成としている。

【0029】

具体的には、把持位置ＰｄＸとして第１把持位置Ｐｄ１～第５把持位置Ｐｄ５が設けられている。第１把持位置Ｐｄ１～第５把持位置Ｐｄ５は、上記幅方向に並んでおり、上記区分に１対１で対応している。ワークＷＡの位置に応じて第１把持位置Ｐｄ１～第５把持位置Ｐｄ５の何れかが目標位置として設定される。これにより、ワークＷＡの掴み損ねを抑制している。

【0030】

また、直上位置ＰｃＸについても、第１把持位置Ｐｄ１の直上となる第１直上位置Pｃ１、第２把持位置Ｐｄ２の直上となる第２直上位置Ｐｃ２、第３把持位置Ｐｄ３の直上となる第３直上位置Ｐｃ３、第４把持位置Ｐｄ４の直上となる第４直上位置Ｐｃ４、第５把持位置Ｐｄ５の直上となる第５直上位置Ｐｃ５が設けられている。つまり、中継位置Ｐｂ→第１直上位置Ｐｃ１→第１把持位置Ｐｄ１→第１直上位置Ｐｃ１の順に移動する場合と、中継位置Ｐｂ→第２直上位置Ｐｃ２→第２把持位置Ｐｄ２→第２直上位置Ｐｃ２の順に移動する場合と、中継位置Ｐｂ→第３直上位置Ｐｃ３→第３把持位置Ｐｄ３→第３直上位置Ｐｃ３の順に移動する場合と、中継位置Ｐｂ→第４直上位置Ｐｃ４→第４把持位置Ｐｄ４→第４直上位置Ｐｃ４の順に移動する場合と、中継位置Ｐｂ→第５直上位置Ｐｃ５→第５把持位置Ｐｄ５→第５直上位置Ｐｃ５の順に移動する場合とがある（図５（ａ）参照）。これらの動きは、ロボット１２の手先が通過する軌道が異なり、動作中のロボット本体２１の姿勢についても異なる。つまり、振動センサ３７により検知される振動の波形についても差が生じることになる。

【0031】

続くステップＳ７では、ワークＷＡ用のコンテナＣＡの上方位置ＰｅＭへ移動する（移動Ｅ）。そして、ステップＳ８にてロボット１２の手先が降下して、コンテナＣＡにおけるワークＷＡの収容位置ＰｆＭへと移動する（移動Ｆ）。その後は、ステップＳ９にてワークＷＡを離して当該ワークＷＡを収容した後、ステップＳ１０にて上方位置ＰｅＭへ上昇する（移動Ｇ）。

【0032】

収容位置ＰｆＭとして第１収容位置Ｐｆ１～第１０収容位置Ｐｆ１０が設けられており、上方位置ＰｅＭとして第１上方位置Ｐｅ１～第１０上方位置Ｐｅ１０の１０が設けられている。第１上方位置Ｐｅ１は第１収容位置Ｐｆ１に、第２上方位置Ｐｅ２は第２収容位置Ｐｆ２に、第３上方位置Ｐｅ３は第３収容位置Ｐｆ３に、・・・、第１０上方位置Ｐｅ１０は第１０収容位置Ｐｆ１０に対応付けられている。各ステップＳ７，Ｓ８，Ｓ１０における動きについても各々複数の態様に分かれることとなる（図５（ａ）参照）。

【0033】

その後は、ステップＳ１１にて、ロボット１２の手先が上方位置ＰｅＭから原位置Ｐａへ復帰する（移動Ｈ）。これらの動きについても、原位置Ｐａに復帰する点では同様であるものの、移動開始時の位置の違い（第１上方位置Ｐｅ１～第１０上方位置Ｐｅ１０）によって、態様が異なることとなる。

【0034】

ワークＷＢの箱詰めの流れについては、基本的な流れがワークＷＡの箱詰めの流れと同様である。具体的には、ステップＳ１２では、ステップＳ２で特定したワークＷＢの直上である直上位置ＰｇＸへ移動する（移動Ｉ）。その後は、ステップＳ１３にてロボット１２の手先が降下して、ワークＷＢを把持する把持位置ＰｈＸへと移動する（移動Ｊ）。そして、ステップＳ１４にてワークＷＢを把持した後は、ステップＳ１５に進み、ワークＷＢを直上位置ＰｇＸへ持ち上げる（移動Ｋ）。続くステップＳ１６では、ワークＷＢ用のコンテナＣＢの上方位置ＰｉＮへ移動する（移動Ｌ）。そして、ステップＳ１７にてロボット１２の手先が降下して、ワークＷＢを収容する収容位置ＰｊＮへと移動する（移動Ｍ）。その後は、ステップＳ１８にてワークＷＢを離して当該ワークＷＢを収容した後、ステップＳ１９にて上方位置ＰｉＮへ上昇する（移動Ｎ）。その後は、ステップＳ２０にて、ロボット１２の手先が上方位置ＰｉＮから原位置Ｐａへ復帰する（移動Ｏ）。これらの動きについても、原位置Ｐａに復帰する点では同様であるものの、移動開始時の位置の違い（第１上方位置Ｐｉ１～第５上方位置Ｐｉ５）によって、態様が異なることとなる。

【0035】

なお、ワークＷＡの把持位置ＰｈＸとして第１把持位置Ｐｈ１～第５把持位置Ｐｈ５が設けられ且つ直上位置ＰｇＸとして第１直上位置Pｇ１～第５直上位置Ｐｇ５が設けられ、ワークＷＢが配置されている区分に応じて当該ワークＷＢへアプローチする位置を調整する構成としている。また、収容位置ＰｊＮとして第１収容位置Ｐｊ１～第５収容位置Ｐｊ５が設けられ且つ上方位置ＰｉＮとして第１上方位置Ｐｉ１～第５上方位置Ｐｉ５が設けられており、各ステップＳ１６，Ｓ１７，Ｓ１９における動きについても各々複数の態様に分かれている。ワークＷＢの箱詰め作業の概要についてはワークＷＡの箱詰め作業と同様であるものの、ロボット１２の手先が通過する軌道については、ワークＷＡの箱詰め作業にて当該手先が通過する軌道とは異なる（図５（ｂ）参照）。

【0036】

工場における設備については、耐久試験データや、長年使用した実機の劣化状態等に基づいて耐久期間を設定し、この耐久期間を経過した場合に、修理や交換等の保全を行うことにより、大きな損傷が発生しないように配慮されることがある（所謂予防保全）。しかしながら、上記耐久期間については個体差が生じるため、安全率を見込んで寿命よりも短い期間を設定しても、その耐久期間の経過よりも前に故障が発生する可能性を否定できない。このように予防保全が上手く機能しなかった場合には、他の部品の損傷を誘発する等して、損害が大きくなり得る。これに対して、設備の状態を監視して、故障が生じる前に現れる異常兆候を検知すれば（所謂予知保全）、上述した不都合が生じにくくなると想定される。

【0037】

ここで、比較的単純で定常的な動作を繰り返す機械、すなわち状況等によって動きが変化しない機械においては、都度の動きを監視することにより異常兆候を精度よく検知することができる。例えば図６に示すように、サンプリングした複数のサイクルのデータ（振動を示す波形）から、監視の比較基準とするモデルを形成し、以降の監視においては比較基準モデルと新たに取得したデータとを比較する。両者に異常兆候と想定される違いが生じた場合に、その旨をユーザに通知することで、設備の故障を未然に防ぐことができる。

【0038】

一方、本実施形態に示したように、様々な条件によって動きを変えるロボット１２においては、各サイクルにてロボット１２の動きが一致するとは限らない。図７に示す例では、１のサイクルが複数の動作パート１～４の組合せにより構成されているが、これらの動作パート１～４におけるロボットの動きについてはサイクル間で不一致となっている。具体的には、パターン１は、動作パート１、動作パート２．１、動作パート３．１、動作パート４で構成されているのに対して、パターン２では動作パート１、動作パート２．２、動作パート３．２、動作パート４で構成されている。つまり、各パターンで動作パート１及び動作パート４については同じ動きとなっているのに対して、それ以外についてはサイクル間で異なる動きとなっている。各動作パートにおけるロボットの動きが全て一致する場合にのみ監視を行う構成とすれば、振動を示す波形は定常的となるが、その反面、監視の機会が不十分となって異常兆候の検知が遅れる可能性が高くなる。これに対して、多少の動きの違いに目をつぶって異常兆候を検知しようとすれば、波形を比較する基準となる比較基準モデルに含まれる誤差が大きくなり、波形の小さな違いから異常兆候を見抜くことは困難になると懸念される。総じて、波形に現われる異常の兆候を波形の小さな変化から精度良く且つ速やかに検知することは困難になり得る。

【0039】

本実施形態では、これらの事情に配慮して、ロボット１２の異常兆候を適切に検知可能とするための工夫がなされていることを特徴の１つとしている。以下、図８を参照して、当該工夫について説明する。

【0040】

予知保全については、ロボットシステム１０の運用が開始されてから所定期間が経過するまで滞在することになる準備フェーズと、当該所定期間が経過した場合に移行する監視フェーズとを含む。準備フェーズは上述した比較基準モデルを作成するためのフェーズである。準備フェーズにおいては先ず、監視部５３のサポート部５５にて、駆動制御部５２にて実行される駆動制御プログラム（例えば移動系コマンド）からロボット１２（ロボット本体２１）の動きの概要を確認し、ロボット１２の一連の動きを移動系コマンドに応じて複数の動作パートに区分する（ＳＴ１）。本実施形態においては、１の移動系コマンドによる動作が開始してから終了するまでをロボット１２の動きの一部を構成する「動作パート」とし、当該移動系コマンドに基づく動きが複数のパターンに分かれる場合には、それらパターンごとに動作パートを分ける。例えば、同じ移動系コマンドであっても、動作の始点及び終点の何れかが異なる場合には別の動作パートとして把握する。

【0041】

次に、各動作パートについて、監視対象を選定するための監視対象選定用データ（評価用データ）を取得する（ＳＴ２）。監視対象選定用データを取得した後は、当該監視対象選定用データを参照して各動作パートを評価し、その評価結果をコントローラ６０と監視ＡＩ５４とに通知する（ＳＴ３）。コントローラ６０では、受信した評価結果を表示画面に表示する。これにより、ユーザは、どのような評価結果に基づいて動作パートが選定されるかを把握できる。なお、本実施形態においてはサポート部５５及びコントローラ６０により「サポートシステム」が構成されている。

【0042】

監視ＡＩ５４では、受信した評価結果に基づいて監視対象とする動作パートを選定する（ＳＴ４）。詳細については後述するが、本実施形態では監視対象を選定するための評価の指標が各動作パートの実行回数となっており、実行回数が最多となる動作パートが監視対象として選定される構成となっている。なお、本実施形態においては監視ＡＩ５４を有する制御装置５１が「選定する装置」に相当する。

【0043】

その後は、選定された動作パートについて比較基準モデルを作成するためのデータを取得する（ＳＴ５）。具体的には、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６の各々について振動センサ３７から振動を示す信号（波形のデータ）を複数回取得する。そして、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６毎に、比較の基準となるモデル（基準波形）を作成して、監視部５３のメモリに記憶する（ＳＴ６）。比較基準モデルを作成した後は、準備フェーズから監視フェーズに移行する。

【0044】

監視フェーズにおいては、選定した動きが実行される場合にその動きに伴って発生している振動を示す信号（波形のデータ）を取得する（ＳＴ７）。そして、今回新たに取得した波形のデータと比較基準モデルとを比較することにより、異常の兆候が発生しているかを診断する（ＳＴ８）。

【0045】

監視ＡＩ５４は同型のロボット１２の過去の運用実績等を機械学習させることにより、異常兆候を診断するための診断基準を独自に設定可能となっている。この診断によって異常兆候が発生しているとの診断結果となった場合には、その旨がユーザに報知される。この報知に基づいてロボット１２の保全作業が実施されることで、ロボット１２の故障等に起因した損害を抑えることができる。

【0046】

ここで、図９のフローチャートを参照して、監視部５３のサポート部５５にて実行される動作パート評価用処理について説明する。動作パート評価用処理は、サポート部５５にて定期処理の一環として実行される処理であり、本実施形態においては上記準備フェーズにおける工程ＳＴ２、工程ＳＴ３にて実行される。

【0047】

動作パート評価用処理においては先ず、ステップＳ１０１にて監視部５３のメモリに評価完了フラグがセットされているかを判定する。評価完了フラグがセットされている場合にはそのまま本動作パート評価用処理を終了する。評価完了フラグがセットされていない場合には、ステップＳ１０１にて否定判定をしてステップＳ１０２に進む。ステップＳ１０２では、ロボット１２により上述した作業ルーティンが実行されている最中（運転中）であるか否かを判定する。運転中でない場合には、ステップＳ１０２にて否定判定をして本動作パート評価用処理を終了する。運転中である場合には、ステップＳ１０２にて肯定判定をしてステップＳ１０３に進み、サイクルの終了タイミングであるか否かを判定する。サイクルの終了タイミングでない場合には、ステップＳ１０３にて否定判定をしてステップＳ１０４に進む。ステップＳ１０４では、何れかの動作パートの開始タイミングであるか否かを判定する。動作パートの開始タイミングでない場合には、本動作パート評価用処理を終了する。動作パートの開始タイミングである場合には、実行中の動作パートがロボット１２の姿勢変化に対応する動作パートであるかを判定する。具体的には、ロボット１２の手先が移動する動作パートであるかを判定する。ステップＳ１０５にて否定判定をした場合には、本動作パート評価用処理を終了する。ステップＳ１０５にて肯定判定をした場合には、ステップＳ１０６にて評価用カウンタ更新処理を実行した後、本動作パート評価用処理を終了する。

【0048】

上述の如く作業ルーティンについては複数の動作パートが組み合わされてなり、それら動作パートを構成しているロボット１２の動きの中から一部の動きを監視対象として選定すべく、各々の動きが実行された回数を監視対象選定用データとして取得する。すなわち、本実施形態における評価の指標は、動作パート（同じ動作態様となっている動作パート）の「実行回数」となっている。

【0049】

具体的には、監視部５３のメモリには評価用カウンタが多数設けられており、サポート部５５では区分した動作パートと評価用カウンタとの対応付けを行う。これにより、各動作パートの実行回数を個別にカウント可能となる。それら評価用カウンタによってカウントされた実行回数が上記監視対象選定用データである。例えば、今回のロボット１２の動きが上記移動Ａである場合には移動Ａに対応する評価用カウンタが更新（「１」加算）される。一方、上記移動Ｂのようにロボット１２の動きが複数パターンに分かれるものについては、パターン毎に設けられた評価用カウンタのうち今回の動きに対応する評価用カウンタが更新（「１」加算）される。なお、評価用カウンタの値については、評価が完了した際に０クリアされる。

【0050】

ステップＳ１０３の説明に戻り、サイクル終了タイミングである場合には、当該ステップＳ１０３にて肯定判定をして、ステップＳ１０７に進む。ステップＳ１０７では、監視部５３のメモリに設けられたサイクルカウンタ更新処理（１減算）を実行する。サイクルカウンタは、上記準備フェーズにて実行された作業ルーティンの実行回数をカウントするものであり、準備フェーズの開始当初は当該サイクルカウンタの値が「１００」となっている。つまり、作業ルーティンが１００回繰り返されるまで準備フェーズが継続される構成となっている。

【0051】

続くステップＳ１０８では、更新したサイクルカウンタの値が「０」になっているかを判定する。「０」になっていない場合には、そのまま本動作パート評価用処理を終了する。サイクルカウンタの値が「０」になっている場合には、ステップＳ１０８にて肯定判定をして、ステップＳ１０９に進む。ステップＳ１０９では、選定候補となっている各動作パートを評価し、その評価結果を通知する。具体的には、作業ルーティンが１００回繰り返された時点で、上記評価用カウンタの値から実行回数を比較可能なデータ（評価結果）を作成し、当該データを監視ＡＩ５４及びコントローラ６０に通知する。監視ＡＩ５４では、このデータに基づいて、実行回数が最も多い動作パートを監視対象として選定する。言い換えれば、ロボット１２の動きのうち実行回数が他の動きと比べて少ないものについては監視対象外となる。なお、監視ＡＩ５４にてどの動作パートを監視対象として選定したかについてもコントローラ６０の表示画面に表示される。

【0052】

その後、ステップＳ１１０にて監視部５３のメモリに上記評価完了フラグをセットして、本動作パート評価用処理を終了する。評価完了フラグがセットされることで、以降は、本動作パート評価用処理がスキップされることとなる。

【0053】

ここで、図１０を参照して、監視対象の選定について補足説明する。図１０には、監視対象選定用データである上記評価結果、すなわち準備フェーズにて作業ルーティンが１００回繰り返された時点での各動作パートの実行回数を例示している。なお、図１０に示す例では、ロボット１２（ロボット本体２１）の動きが、移動ＡのパターンＡ、移動ＢのパターンＢ１～Ｂ５、移動ＣのパターンＣ１～Ｃ５、移動ＤのパターンＤ１～Ｄ５、移動ＥのパターンＥ１～Ｅ５０、移動Ｆのパターン、移動ＧのパターンＧ１～Ｇ１０、移動ＨのパターンＨ１～Ｈ１０、移動ＩのパターンＩ１～Ｉ５、移動ＪのパターンＪ１～Ｊ５、移動ＫのパターンＫ１～Ｋ５、移動ＬのパターンＬ１～Ｌ２５、移動ＭのパターンＭ１～Ｍ５、移動ＮのパターンＮ１～Ｎ５、移動ＯのパターンＯ１～Ｏ５の各動作パートが監視対象の選定候補となっている。

【0054】

図１０に示す監視対象選定用データにおいては、原位置Ｐａ→中継位置Ｐｂへ移動する移動Ａの実行回数＝１００回となっている。つまり、移動Ａについては全作業ルーティンにて実行対象となっている。中継位置Ｐｂ→直上位置ＰｃＸへ移動する移動Ｂの実行回数＝８０回となっており、その内分けについては、中継位置Ｐｂ→第１直上位置Ｐｃ１へ移動するパターンＢ１の実行回数＝６５回、中継位置Ｐｂ→第２直上位置Ｐｃ２へ移動するパターンＢ２の実行回数＝５回、中継位置Ｐｂ→第３直上位置Ｐｃ３へ移動するパターンＢ３の実行回数＝５回、中継位置Ｐｂ→第４直上位置Ｐｃ４へ移動するパターンＢ４の実行回数＝３回、中継位置Ｐｂ→第５直上位置Ｐｃ５へ移動するパターンＢ５の実行回数＝２回となっている。

【0055】

直上位置ＰｃＸ→把持位置ＰｄＸへ移動する移動Ｃの実行回数＝８０回となっており、その内分けについては、第１直上位置Ｐｃ１→第１把持位置Ｐｄ１へ移動するパターンＣ１の実行回数＝６５回、第２直上位置Ｐｃ２→第２把持位置Ｐｄ２へ移動するパターンＣ２の実行回数＝５回、第３直上位置Ｐｃ３→第３把持位置Ｐｄ３へ移動するパターンＣ３の実行回数＝５回、第４直上位置Ｐｃ４→第４把持位置Ｐｄ４へ移動するパターンＣ４の実行回数＝３回、第５直上位置Ｐｃ５→第５把持位置Ｐｄ５へ移動するパターンＣ５の実行回数＝２回となっている。

【0056】

把持位置ＰｄＸ→直上位置ＰｃＸへ移動する移動Ｄの実行回数＝８０回となっており、その内分けについては、第１把持位置Ｐｄ１→第１直上位置Ｐｃ１へ移動するパターンＤ１の実行回数＝６５回、第２把持位置Ｐｄ２→第２直上位置Ｐｃ２へ移動するパターンＤ２の実行回数＝５回、第３把持位置Ｐｄ３→第３直上位置Ｐｃ３へ移動するパターンＤ３の実行回数＝５回、第４把持位置Ｐｄ４→第４直上位置Ｐｃ４へ移動するパターンＤ４の実行回数＝３回、第５把持位置Ｐｄ５→第５直上位置Ｐｃ５へ移動するパターンＤ５の実行回数＝２回となっている。

【0057】

直上位置ＰｃＸ→上方位置ＰｅＭへ移動する移動Ｅの実行回数＝８０回となっており、その内分けについては、第１直上位置Ｐｃ１→第１上方位置Ｐｅ１へ移動するパターンＥ１の実行回数＝６回、第２直上位置Ｐｃ２→第１上方位置Ｐｅ１へ移動するパターンＥ２の実行回数＝１回、第３直上位置Ｐｃ３→第１上方位置Ｐｅ１へ移動するパターンＥ３の実行回数＝１回、第４直上位置Ｐｃ４→第１上方位置Ｐｅ１へ移動するパターンＥ４の実行回数＝０回、第５直上位置Ｐｃ５→第１上方位置Ｐｅ１へ移動するパターンＥ５の実行回数＝０回となっている。その他、第１直上位置Ｐｃ１～第５直上位置Ｐｃ５から第２上方位置Ｐｅ２～第１０上方位置Ｐｅ１０に移動する各パターンＥ６～Ｅ５０については、何れも実行回数が１０回以下となっている。

【0058】

上方位置ＰｅＭ→収容位置ＰｆＭへ移動する移動Ｆの実行回数＝８０回となっており、第１上方位置Ｐｅ１～第１０上方位置Ｐｅ１０から第１収容位置Ｐｆ１～第１０収容位置Ｐｆ１０へ移動するパターンＦ１～Ｆ１０の実行回数は何れも８回となっている。

【0059】

収容位置ＰｆＭ→上方位置ＰｅＭへ移動する移動Ｇの実行回数＝８０回となっており、第１収容位置Ｐｆ１～第１０収容位置Ｐｆ１０から第１上方位置Ｐｅ１～第１０上方位置Ｐｅ１０へ移動するパターンＧ１～Ｇ１０の実行回数は何れも８回となっている。

【0060】

上方位置ＰｅＭ→原位置Ｐａへ移動する移動Ｈの実行回数＝８０回となっており、第１上方位置Ｐｅ１～第１０上方位置Ｐｅ１０から原位置Ｐａへ移動するパターンＨ１～Ｈ１０の実行回数は何れも８回となっている。

【0061】

中継位置Ｐｂ→直上位置ＰｇＸへ移動する移動Ｉの実行回数＝２０回となっており、その内分けについては、中継位置Ｐｂ→第１直上位置Ｐｇ１へ移動するパターンＩ１の実行回数＝１２回、中継位置Ｐｂ→第２直上位置Ｐｇ２へ移動するパターンＩ２の実行回数＝３回、中継位置Ｐｂ→第３直上位置Ｐｇ３へ移動するパターンＩ３の実行回数＝３回、中継位置Ｐｂ→第４直上位置Ｐｇ４へ移動するパターンＩ４の実行回数＝２回、中継位置Ｐｂ→第５直上位置Ｐｇ５へ移動するパターンＩ５の実行回数＝０回となっている。

【0062】

直上位置ＰｇＸ→把持位置ＰｈＸへ移動する移動Ｊの実行回数＝２０回となっており、その内分けについては、第１直上位置Ｐｇ１→第１把持位置Ｐｈ１へ移動するパターンＪ１の実行回数＝１２回、第２直上位置Ｐｇ２→第２把持位置Ｐｈ２へ移動するパターンＪ２の実行回数＝３回、第３直上位置Ｐｇ３→第３把持位置Ｐｈ３へ移動するパターンＪ３の実行回数＝３回、第４直上位置Ｐｇ４→第４把持位置Ｐｈ４へ移動するパターンＪ４の実行回数＝２回、第５直上位置Ｐｇ５→第５把持位置Ｐｈ５へ移動するパターンＪ５の実行回数＝０回となっている。

【0063】

把持位置ＰｈＸ→直上位置ＰｇＸへ移動する移動Ｋの実行回数＝２０回となっており、その内分けについては、第１把持位置Ｐｈ１→第１直上位置Ｐｇ１へ移動するパターンＫ１の実行回数＝１２回、第２把持位置Ｐｈ２→第２直上位置Ｐｇ２へ移動するパターンＫ２の実行回数＝３回、第３把持位置Ｐｈ３→第３直上位置Ｐｇ３へ移動するパターンＫ３の実行回数＝３回、第４把持位置Ｐｈ４→第４直上位置Ｐｇ４へ移動するパターンＫ４の実行回数＝２回、第５把持位置Ｐｈ５→第５直上位置Ｐｇ５へ移動するパターンＫ５の実行回数＝０回となっている。

【0064】

直上位置ＰｇＸ→上方位置ＰｉＮへ移動する移動Ｌの実行回数＝２０回となっており、その内分けについては、第１直上位置Ｐｇ１→第１上方位置Ｐｉ１へ移動するパターンＬ１の実行回数＝３回、第２直上位置Ｐｇ２→第１上方位置Ｐｉ１へ移動するパターンＬ２の実行回数＝１回、第３直上位置Ｐｇ３→第１上方位置Ｐｉ１へ移動するパターンＬ３の実行回数＝０回、第４直上位置Ｐｇ４→第１上方位置Ｐｉ１へ移動するパターンＬ４の実行回数＝０回、第５直上位置Ｐｇ５→第１上方位置Ｐｉ１へ移動するパターンＬ５の実行回数＝０回となっている。その他、第１直上位置Ｐｇ１～第５直上位置Ｐｇ５から第２上方位置Ｐi２～第５上方位置Ｐi１０に移動するパターンＬ６～Ｌ２５については何れも実行回数は４回以下となっている。

【0065】

上方位置ＰｉＮ→収容位置ＰｊＮへ移動する移動Ｍの実行回数＝２０回となっており、第１上方位置Ｐｉ１～第５上方位置Ｐｉ５から第１収容位置Ｐｊ１～第５収容位置Ｐｊ５へ移動するパターンＭ１～Ｍ５の実行回数は何れも４回となっている。

【0066】

収容位置ＰｊＮ→上方位置ＰｉＮへ移動する移動Ｎの実行回数＝２０回となっており、第１収容位置Ｐｊ１～第５収容位置Ｐｊ５から第１上方位置Ｐｉ１～第５上方位置Ｐｉ５へ移動するパターンＮ１～Ｎ５の実行回数は何れも４回となっている。

【0067】

上方位置ＰｉＮ→原位置Ｐａへ移動する移動Ｏの実行回数＝２０回となっており、第１上方位置Ｐｉ１～第５上方位置Ｐｉ５から原位置Ｐａへ移動するパターンＯ１～Ｏ５の実行回数は何れも４回となっている。

【0068】

以上の通り、移動Ａ＞移動ＢのパターンＢ１、移動ＣのパターンＣ１、移動ＤのパターンＤ１＞移動ＩのパターンＩ１・・・の順に実行回数が多くなっている。本監視対象選定用データにおいては移動Ａの実行回数が最多となっている結果を踏まえて、当該移動Ａが監視対象として選定されている。なお、本実施形態に示す移動Ａ～移動Ｏについては何れも、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６が全て可動する。つまり、移動Ａを監視することで、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６に異常兆候が発生していないかを検知可能となっている。

【0069】

複数の動作パートにおける産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定するための選定用情報として各々の動きの実行回数をカウントし、当該実行回数に基づいて選定した動きから動作異常の兆候が表れているかを判定する。一部の動きに監視の対象を絞ることにより、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくすることができる。これは、監視の機会をなるべく多く確保する上で好ましい。また、監視の対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば判定基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。以上の理由から、本実施形態に示した構成によれば、ロボット１２に生じる動作異常の兆候を適切に検知することができる。

【0070】

上述の如くロボット１２の動きの一部に限定して監視を行う場合には、当該動きが発生する機会が多くなることで兆候を確認する機会も多くなる。これは、兆候の見落としを抑制する上で好ましい。また、実行頻度の高ければ摩耗等が進みやすくなるため、このような動きを監視の対象として選定することには技術的意義がある。

【0071】

本実施形態に示したサポート部５５では、ロボット本体２１の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価し、その評価結果を監視ＡＩ５４に通知する。監視対象を自動で選定する際に、当該評価結果を根拠とすることで、監視対象の選定の妥当性を高めることができる。以上の通り、監視対象の選定をサポートすることは、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるようにする上で好ましい。

【0072】

＜第２の実施形態＞
上記第１の実施形態においては、作業ルーティンを構成している１の動作パート（移動Ａ）を異常兆候を検知するための監視対象として選定する構成とした。ここで、異常兆候を速やかに検知する上では、ロボット１２の手先の移動距離、すなわち各関節部の回動量をある程度確保することが好ましい。なぜならば異常兆候は必ずしも各関節部の動作範囲（回動範囲）の全域で確認できるとは限らず、特に発生初期は回動範囲の一部にて当該異常兆候が表れる可能性があるからである。本実施形態では、このような事情に配慮した工夫がなされていることを特徴の１つとしている。以下、図１１を参照して、当該工夫について説明する。なお、本実施形態ではロボットシステム１０の基本構成が第１の実施形態と共通となっている。これら共通の構成については説明を省略する。

【0073】

図１１に示す作業ルーティンでは、ロボット１２が移動Ｖ１→移動Ｖ２の順に動作した後、移動Ｖ３→移動Ｖ４の順に動作するパターンと、移動Ｖ５→移動Ｖ６の順に動作するパターンとに分岐が生じる構成となっている。言い換えれば、移動Ｖ１～移動Ｖ６のうち移動Ｖ１の実行回数と移動Ｖ２の実行回数とが最大となっている。移動Ｖ１及び移動Ｖ２は、ともに実行回数＝最大であり、それら２つの動き（動作パート）が連続している。

【0074】

本実施形態においては、移動Ｖ１及び移動Ｖ２を１つのグループとみなし、それら移動Ｖ１及び移動Ｖ２を監視対象として選定している。より詳細には、移動Ｖ１及び移動Ｖ２について個別に比較基準モデルを形成するのではなく、移動Ｖ１及び移動Ｖ２を１つの動き（動作パート）として取り扱うことで、１の比較基準モデルを形成している。このような構成とすることにより、移動Ｖ１及び移動Ｖ２の一方だけでは確認が難しい異常兆候についても見逃しを抑制し、当該異常兆候を早期に検知可能となる。

【0075】

なお、比較基準モデルを形成するためのデータ（波形）については、移動Ｖ１の開始に合わせて取得を開始し、移動Ｖ２の終了に合わせて取得を終了する。これにより、移動Ｖ１～移動Ｖ２の境界部分についてもシームレスにデータが取得されることとなる。これは、移動Ｖ１の終了時や移動Ｖ２の開始時に何らかの異常兆候が発生する場合に、当該異常兆候が二分されることでノイズ等に紛れてしまうことを抑制する上で好ましい。

【0076】

＜第３の実施形態＞
上記第１の実施形態では、移動Ａ～移動Ｏについては何れも第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６（第１関節部～第６関節部）の全てが回動する構成を前提としたが、ユーザに動作制御プログラムの作成が委ねられている場合には、各動作パートにおける動きが必ずしも第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６の全てが回動する動きになるとは限らない。そして、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６の一部が回動する動作パートを監視対象として選定した場合には、一部の関節部については予知保全が上手く機能しない可能性が生じる。本実施形態では、このような事情に配慮した工夫がなされていることを特徴の１つとしている。以下、図１２を参照して、当該工夫について説明する。なお、本実施形態ではロボットシステム１０の基本構成が第１の実施形態と共通となっている。これら共通の構成については説明を省略する。

【0077】

図１２に示すように、本実施形態に示す作業ルーティンには、移動Ｗ１～移動Ｗ９が含まれている。移動Ｗ１については実行回数が１００回であり全ての動作パートの中で最多となっている。他にも移動Ｗ８及び移動Ｗ９については実行回数が１００回となっているものの、回動する軸の数が移動Ｗ１では４つとなっているのに対して、移動Ｗ８，Ｗ９では３つとなっている。そこで、先ず監視対象として移動Ｗ１が選定されている。但し、移動Ｗ１単独では、第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６のうち第２軸ＡＸ２及び第３軸ＡＸ３については回動対象外となり、これら第２軸ＡＸ２及び第３軸ＡＸ３について異常兆候を適切に検知することは困難になる。そこで、第２の監視対象を選定している。

【0078】

具体的には、移動Ｗ８については第３軸ＡＸ３～第５軸ＡＸ５が回動する一方、第１軸ＡＸ１、第２軸ＡＸ２、第６軸ＡＸ６については回動しない。これに対して、移動Ｗ９については第２軸ＡＸ２、第３軸ＡＸ３、第５軸ＡＸ５が回動する一方、第１軸ＡＸ１、第４軸ＡＸ４、第６軸ＡＸ６については回動しない。つまり、移動Ｗ９を監視対象として選定することにより、移動Ｗ１では検知が困難な第２軸ＡＸ２、第３軸ＡＸ３に係る異常兆候を適切に検知可能となる。

【0079】

つまり、本実施形態では、実行回数が最大となる１の動作パートを監視対象として設定した場合に、監視が困難となる軸については他の動作パートによって補完する構成となっている。上記例では、２つの動作パートを選定したが、２つの動作パートを選定しても補完が困難な場合には、３つ以上の動作パートを選定する構成とすることも可能である。因みに、実行回数が最大となる動きによって補完が困難な場合には、補完が可能な動作パートのうち実行回数が最も多い動作パートを選定するとよい。

【0080】

＜第４の実施形態＞
上記第１の実施形態においては、作業ルーティンを構成している複数の動作パートの実行回数に基づいて監視対象を選定する構成とした。ここで、ロボット１２の手先の移動量（各関節部の回動量）が多くなって摩耗が進むことで異常兆候が発生しやすくなる点に着目した場合、手先が大きく移動する動作パートを監視対象として選定することにより、異常兆候を適切に検知できる。本実施形態では、このような事情に着目した工夫がなされていることを特徴の１つとしている。以下、図１３を参照して、当該工夫について説明する。なお、本実施形態ではロボットシステム１０の基本構成が第１の実施形態と共通となっている。これら共通の構成については説明を省略する。

【0081】

図１３に示すように、本実施形態に示す作業ルーティンには、移動Ｘ１～移動Ｘ９が含まれている。移動Ｘ１、移動Ｘ８、移動Ｘ９については実行回数が何れも１００回であり全ての動作パートの中で最多となっている。また、移動Ｘ１、移動Ｘ８、移動Ｘ９については、何れも第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６のうち４つが回動する点でも同様である。但し、移動Ｘ１では、手先の移動距離、すなわち各関節部の総回動量が３００°となっているのに対して、移動Ｘ８では総回動量が２６０°、移動Ｘ９では総回動量が１５０°と何れも移動Ｘ１を下回っている。本実施形態では、実行回数が最大となる動作パートの中で回動する軸の数及び手先の移動距離が最大となる動作パートを、監視対象として設定している。これにより、異常兆候を適切に検知することが可能となる。

【0082】

＜第５の実施形態＞
ロボット１２においては構造上の理由等から、関節部毎に耐久性に差が生じる可能性がある。このような傾向がある場合には、比較的耐久性が高い関節部よりも、比較的耐久性が低い関節部を優先的に監視することがロボット１２の故障を抑制する上で有利となり得る。本実施形態においては、このような事情を踏まえて監視対象とする動作パートを選定していることを特徴の１つとしている。以下、図１４を参照して、当該特徴に係る構成について説明する。なお、本実施形態ではロボットシステム１０の基本構成が第１の実施形態と共通となっているため、これら共通の構成については説明を省略する。

【0083】

図１４（ａ）に示すように、本実施形態に示す作業ルーティンには、移動Ｙ１～移動Ｙ９が含まれている。移動Ｙ１、移動Ｙ８、移動Ｙ９については実行回数が何れも１００回であり全ての動作パートの中で最多となっている。また、移動Ｙ１、移動Ｙ８、移動Ｙ９については、何れも第１軸ＡＸ１が可動する点でも共通となっている。但し、移動Ｙ１が第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６のうち４つが可動するのに対して、移動Ｙ８，Ｙ９では第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６のうち３つが可動する。つまり、移動Ｙ１は、可動する軸の数が移動Ｙ８，Ｙ９よりも多くなっている。本実施形態では、先ず移動Ｙ１を監視対象として選定している。

【0084】

ここで、本実施形態に示すロボット１２については、第１軸ＡＸ１が第２軸ＡＸ２～第６軸ＡＸ６よりも耐久性が低い傾向がある。図１４（ｂ）に示すように、移動Ｙ１については第１軸ＡＸ１の回動範囲が当該第１軸ＡＸ１に係る最大回動範囲の一部に限定されている。つまり、移動Ｙ１単独では第１軸ＡＸ１に係る最大回動範囲の全域を監視下に置くことが困難となっている。そして、移動Ｙ９の回動範囲についてはその全体が移動Ｙ１の回動範囲と重なっているのに対して、移動Ｙ８の回動範囲については移動Ｙ１の回動範囲におけるブランク部分を埋めるように設定されている。そこで、本実施形態では、移動Ｙ１に加えて移動Ｙ８を監視対象に選定することにより、耐久性に懸念のある第１軸ＡＸ１の監視を強化している。これにより、予知保全によってロボット１２の故障を未然に抑える効果を一層好適に発揮させることができる。

【0085】

＜第６の実施形態＞
上記第１の実施形態では、ロボットシステム１０を実際に運用する過程で監視対象となる動作パートを選定する構成とした。故障についてはある程度の期間に亘ってロボットシステム１０が使用されることで発生することが多いため、第１の実施形態に示したように運用開始後は準備フェーズを経て監視フェーズに移行する構成とすることで予知保全を好適に実施できる。但し、ロボット１２については可動部が多数組み合わされた複雑な構造であるため、個体差によっては想定よりも早く故障する可能性を否定できない。つまり、運用開始後は速やかに監視フェーズに移行する構成とすれば、早期の異常兆候についても適切に検知することができる。

【0086】

本実施形態においては、そのような事情に鑑みて、ロボットシステム１０の運用開始後は速やかに監視フェーズに移行し得る構成を実現していることを特徴の１つとしている。具体的には、ユーザが作成した動作制御プログラムを解析することにより、ロボットシステム１０の運用を開始する前の段階で監視対象を選定しており、第１の実施形態とは監視対象の選定するための構成が相違している。以下、図１５（ａ）を参照して、第１の実施形態との相違点を中心に本実施形態における特徴的な構成、具体的には監視部５３のサポート部５５にて実行される動作パート評価用処理について説明する。なお、第１の実施形態と共通の構成については説明を省略する。

【0087】

本実施形態においては、ユーザが動作制御プログラムを作成→実行（例えばコンパイル）したタイミングで当該動作制御プログラムが監視部５３に送信され、監視部５３では動作制御プログラムを受信したことに基づいて動作パート評価用処理を実行する。

【0088】

動作パート評価用処理においては、ステップＳ２０１にて移動系コマンドの特定し、動作パートを大まかに区分する。具体的には、先ずユーザが作成した動作制御プログラムからロボット１２の手先の移動を指示するコマンド（移動系コマンド）を特定する。図１５（ｂ）には制御プログラムの一例を示しているが、この制御プログラムにおいては「ｍoｖｅ」コマンドが移動系コマンドに該当する。制御プログラム（ソースコード）には、移動系コマンド以外にも様々なコマンドが含まれたり、制御プログラムを解説するためのコメントが記載されたりする。ステップＳ２０１の処理では、予め登録されている移動系コマンドと動作制御プログラムとを参照して、どの行に移動系コマンドが記載されているかを特定する。

【0089】

図１５（a）の説明に戻り、ステップＳ２０１の処理を実行した後は、ステップＳ２０２にて各コマンドを実行した場合に振動センサ３７から入力される信号の定常性（安定性）について判定する。具体的には、１の移動系コマンドを実行する場合であっても、移動の始点及び終点の少なくとも一方が異なれば、入力される信号は一義的には定まらない。すなわち、異なる波形が混在して信号は非定常（不安定）となる。そこで、移動系コマンドを実行する場合の始点及び終点を確認し、信号が定常／非定常のいずれとなるかを判定する。この判定においては、始点及び終点の各候補が何れも１つとなる場合には「定常」と判定し、始点及び終点の何れかの候補が複数となる場合には「非定常」と判定する。つまり、定常の場合には動作パートが１つとなり、非定常の場合にはパターン毎に動作パートが分かれることとなる。

【0090】

続くステップＳ２０３では、動作制御プログラムを繰り返した場合に移動系コマンドが実行される頻度を判定する。具体的には、「ｉｆ」コマンド等の分岐コマンドが用いられている場合には、分岐が発生しない部分と比較して実行頻度は低くなる。そこで、「ｉｆ」コマンドの影響下にあるものについては、実行頻度＝「低」と判定し、「ｉｆ」コマンドの影響下にないものについては、実行頻度＝「高」と判定する。言い換えれば、制御プログラムをループさせた場合に毎度実行される移動系コマンドについては実行頻度＝「高」と判定し、制御プログラムをループさせた場合に実行されないことがある移動系コマンドについては実行頻度＝「低」と判定する。つまり、分岐が発生しないものについては動作パートが１つとなり、分岐が発生する場合にはパターン毎に動作パートが分かれることとなる。

【0091】

ステップＳ２０３にて各移動系コマンドの実行頻度を判定した後は、ステップＳ２０４に進み、選定候補の絞り込みを行う。具体的には、信号が「定常」且つ実行頻度が「高」となる移動系コマンドを選定候補とする。続くステップＳ２０５では、ステップＳ２０５にて絞り込んだ移動系コマンドについて追加確認を行う。具体的には、回動する軸数や手先の移動量を特定する。なお、ステップＳ２０４にて絞り込んだ移動系コマンドに限定して、ステップＳ２０５の追加確認を行う構成とすることは、監視部５３の制御負荷を軽減させる上で好ましい。

【0092】

その後は、ステップＳ２０５にて追加確認した事項に基づいて、監視対象とする動きを選定する。

【0093】

例えば図１６に示す動作制御プログラムにおいては、２行目に「ｍｏｖｅ Ｐ１」の移動系コマンドが記載されている。このコマンドはロボット１２の手先を点ｐ０から点ｐ１へ移動させるものであり、信号＝「定常」且つ実行頻度＝「高」と判定されている。また、動作制御プログラムの４行目には「ｍｏｖｅ Ｐ２」の移動系コマンドが記載されている。このコマンドはロボット１２の手先を点ｐ１から点ｐ２へ移動させるものであり、信号＝「定常」且つ実行頻度＝「高」と判定されている。動作制御プログラムの６行目には「iｆ（ＩＯ１＝１、ｍｏｖｅ Ｐ３、ＪＵＭＰ８）」の移動系コマンドが記載されている。このコマンドは外部機器からの入力ＩＯ１がＯＮになっている場合に、ロボット１２の手先を点ｐ２から点ｐ３へ移動させるものであり、移動後は動作制御プログラムの８行目に進むように規定されている。そして「ｍｏｖｅ Ｐ３」の移動系コマンドは、信号＝「定常」且つ実行頻度＝「低」と判定されている。動作制御プログラムの７行目には「ｅｌｓｅ（ｍｏｖｅ Ｐ４）」の移動系コマンドが記載されている。このコマンドは７行目に記載の条件に合致しなかった場合に、ロボット１２の手先を点ｐ２から点ｐ４へ移動させるものであり、信号＝「定常」且つ実行頻度＝「低」と判定されている。つまり、「iｆ（ＩＯ１＝１、ｍｏｖｅ Ｐ３、ＪＵＭＰ８）」及び「ｅｌｓｅ（ｍｏｖｅ Ｐ４）」の移動系コマンドは、並列となる２つ動作パートに分かれていると解析される。
動作制御プログラムの９行目には「ｍｏｖｅ Ｐ０」の移動系コマンドが記載されている。このコマンドはロボット１２の手先を点ｐ０へ移動させるものであるが、始点がｐ３及びｐ４の２通りとなる。つまり、６行目の移動系コマンドを経ている場合にはロボット１２の手先を点ｐ３から点ｐ０へ移動させる一方、７行目の移動系コマンドを経ている場合にはロボット１２の手先を点ｐ４から点ｐ０へ移動させるように規定されている。これを踏まえて、「ｍｏｖｅ Ｐ０」の移動系コマンドは、信号＝「非定常」且つ実行頻度＝「高」と判定されている。つまり、「ｍｏｖｅ Ｐ０」の移動系コマンドは、並列となる２つ動作パートに分かれていると解析される。

【0094】

以上を踏まえて、選定候補は信号＝「定常」且つ頻度＝「高」となる２つの移動系コマンド、「ｍｏｖｅ Ｐ１」、「ｍｏｖｅ Ｐ２」に絞り込まれている。そして、「ｍｏｖｅ Ｐ２」については「ｍｏｖｅ Ｐ１」よりも回動する軸数が多いため、図１６に示す例では、「ｍｏｖｅ Ｐ２」の動作パートが監視対象として選定されている。

【0095】

＜その他の実施形態＞
なお、上述した各実施形態の記載内容に限定されず例えば次のように実施してもよい。ちなみに、以下の各構成を個別に上記各実施形態に対して適用してもよく、一部又は全部を組み合わせて上記各実施形態に対して適用してもよい。また、上記各実施形態に示した各種構成の全て又は一部を任意に組み合わせることも可能である。この場合、組み合わせの対象となる各構成の技術的意義（発揮される効果）が担保されることが好ましい。実施形態の組み合わせからなる新たな構成に対して以下の各構成を個別に適用してもよく、一部又は全部を組み合わせて適用することも可能である。

【0096】

・上記第１～第５の各実施形態等では、ロボット１２の運用を開始し、ロボット１２の動作状況を踏まえて監視対象とする動きを選定する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、ロボット１２を停止させた状態で動作制御プログラムを擬似的に実行するシミュレーションによって動作確認（テスト）を行う構成においては、このシミュレーションにおける動きを踏まえて監視対象とする動作パートを選定する構成としてもよい。例えば、シミュレーション中に各動作パートが実行された回数をカウントし、それらの回数に基づいて監視対象とする動作パートを選定する構成とするとよい。

【0097】

・上記第１～第５の実施形態では、準備フェーズ中に実行された作業ルーティンの回数（サイクル数）が基準回数となった場合に評価完了→監視対象を選定する構成としたが、これに限定されるものではない。準備フェーズ開始から所定の時間（例えば１週間）が経過した時点で評価完了→監視対象を選定する構成とすることも可能である。

【0098】

・上記各実施形態では、監視部５３にて監視対象とする動作パートを選定する構成としたが、これを以下のように変更してもよい。監視部５３（監視ＡＩ５４）が監視対象を自動で選定するよりも、現場の肌感覚でユーザ自身が監視対象を選定した方が、より適切に異常兆候を検知できる可能性もあるため、監視部５３は評価結果をユーザに提示（報知）する構成とした上で、ユーザにより監視対象とする動作パートが選定される構成としてもよい。なお、ユーザに評価結果を提示（報知）する方法については任意である。例えば、コントローラ６０の表示画面等に、動きと回数との関係を表示したり、ロボット１２の動きをフローや軌道等によって示した上でどの動きがどの程度の実行回数になるかを絵で示す構成としたりするとよい。

【0099】

因みに、監視対象とする動作パートを監視部５３（監視ＡＩ５４）にて自動で選定する構成に加えて、ユーザが選定結果を変更可能な構成としてもよい。

【0100】

・上記各実施形態では、ロボット１２の手先が移動する動作パートを監視対象（選定候補）としたが、これに加えてロボット１２の手先が移動することなく当該ロボット１２の姿勢が変化する動作パートを監視対象（選定候補）とすることを否定するものではない。

【0101】

・上記各実施形態では、監視対象を選定するための評価の指標（例えば実行回数を優先）を予め設定し、設定されている基準に従って監視対象を選定する構成としたが、これに限定されるものではない。（１）実行回数、（２）回動する軸数、（３）移動距離等を評価の指標とすることも可能である。このような構成においては、選定時の優先順を例えば（１）＞（２）＞（３）とすることで、選定を速やかに実施できる。但し、選定に際しては、以下のような事例が発生し得る。例えば、実行回数の差が僅かである一方、動きによって回動する軸数に大きな差があるといった事例や、実行回数の差が僅かである一方、移動距離に大きな差があるといった事例である。前者の事例では、選定時の優先順を（２）＞（１），（３）とすることにより異常兆候を検知しやすくなる可能性がある。後者の事例では、選定時の優先順を（３）＞（１），（２）とすることにより異常兆候を検知しやすくなる可能性がある。このように、多様な選定条件を総合的に判断して各動作パートを評価する上では、評価についてもＡＩを利用することに技術的意義がある。例えば、監視部５３のサポート部５５に評価ＡＩを設け、同型の他の産業用ロボットの過去の実績や自身の実績（例えば、軸毎の回動回数や回動量、異常兆候の発生パターン等）を当該評価ＡＩに入力して評価モデルを機械学習により構築し、この評価モデルに基づいて各動作パートを評価する構成としてもよい。

【0102】

・ロボット１２の手先の動きについては場面によって速度の違いが発生し得る。速度が大きく設定されている場合には加減速の度合いについても大きくなり、ロボット１２の関節部等に生じる負荷が大きくなると想定される。つまり、速度によって振動の波形が異なることとなる。動作パートを分ける場合には、速度が相違する動きについては別の動作パートとして取り扱うことが好ましい。

【0103】

また、ロボット１２がワーク等を把持している場合には把持していない場合と比べてロボット１２の負担が大きくなる。つまり、ワークＷの有無によって振動の波形が異なることとなる。動作パートを分ける場合には、ワークＷの把持している場合とワークＷを把持していない場合とは別の動作パートとして取り扱うことが好ましい。

【0104】

・動作パートを評価する指標については、実行回数と手先の移動距離とを個別の指標とするのではなく、両者を１つの指標にまとめてもよい。例えば、実行回数と移動距離との積を指標とすることも可能である。同様に、実行回数と回動する軸数とを個別に用いるのではなく、両者を１つの指標にまとめてもよい。例えば、実行回数と回動する軸数との積を指標とすることも可能である。なお、実行回数と移動距離と回動する軸数との積を指標とすることも可能である。

【0105】

・第１軸ＡＸ１～第６軸ＡＸ６の全てについて比較基準モデルを形成する構成としたが、回動する軸については比較基準モデルを形成する一方、回動しない軸については比較基準モデルを形成しない構成とすることも可能である。特に、複数の動作パートを監視対象として選定する場合には、比較基準モデルを形成する対象、すなわち診断の対象を限定することにより、制御負荷が過度に大きくなることを抑制できる。

【0106】

・動作制御プログラムからロボット１２の動きの遷移を示すフロー（例えば図１１参照）を作成して、当該フローをユーザに示した上で、監視対象とする動作パートをユーザに選定させる構成とすることも可能である。

【0107】

・上記各実施形態では、監視部５３にて動作パートの評価、選定、比較基準モデルの形成、異常兆候の診断を行う構成としたが、これらの機能の一部又は全部を上位制御装置であるコントローラ６０が担う構成を否定するものではない。なお、監視部５３に相当する構成を制御装置５１やコントローラ６０とは別に設けてもよい。

【0108】

・上記各実施形態では、振動センサ３７からの信号（波形）に基づいて比較基準モデルの形成及び異常兆候の診断を行ったが、異常兆候を特定可能な情報を取得できるのであれば足り、情報取得に係る具体的構成については任意である。例えば、各関節部にトルクセンサを配設してトルクセンサからの信号（波形）に基づいて比較基準モデルの形成及び異常兆候の診断を行ってもよいし、ロータリエンコーダ３６からのエンコーダ値に基づいて比較基準モデルの形成及び異常兆候の診断を行ってもよい。

【0109】

・ロボットシステム１０を運用している最中にラインの改修等によって制御プログラムを変更する場合がある。制御プログラム（特に移動系コマンドや制御点）が変更された場合には、比較基準モデルが不適切になり得る。そこで、制御プログラムが変更された場合には、監視フェーズから準備フェーズへ戻り、最新の制御プログラムに応じて監視対象の再選定→比較基準モデルの再形成を行う構成とするとよい。なお、制御プログラムが変更された場合には、準備フェーズへ戻るか否かをユーザに確認する構成とすることも可能である。

【0110】

・上記各実施形態では、工場の箱詰め工程に適用されたロボット１２について予知保全を行う構成について例示したが、例えば製品の組立工程、検査工程、梱包工程に適用されたロボット１２について予知保全を行う構成とすることも可能である。また、工場以外で使用される産業用ロボット以外のロボット（例えば飲食店や病院で使用されるロボット）に上記予知保全に係る構成を適用してもよい。

【0111】

＜上記各実施形態から抽出される発明群について＞
以下、上記各実施形態から抽出される発明群の特徴について、必要に応じて効果等を示しつつ説明する。なお以下においては、理解の容易のため、上記各実施形態において対応する構成を括弧書き等で適宜示すが、この括弧書き等で示した具体的構成に限定されるものではない。

【0112】

特徴１．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返すロボット本体（ロボット本体２１）を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、前記監視対象の選定をサポートするサポートシステム（サポート部５５）であって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価部（サポート部５５の評価機能）と、
前記評価部による評価結果を報知する報知部（サポート部５５の報知機能）と
を備えている産業用ロボットのサポートシステム。

【0113】

本特徴に示すように、所定の作業に従事している産業用ロボット（ロボット本体）の動きが状況に応じて変わる構成を前提とすると、ロボット本体が当該所定の作業を繰り返し行う場合に一連の動きが全て一致するとは限らない。特に、従事する作業が複雑になって分岐が多く発生する場合には、全ての動きが一致する機会の方が少なくなると想定される。ここで、比較的単純で状況に関係なく定常的な動作を繰り返す機械であれば、都度の動き全体を監視することで動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できる。このような手法を上記産業用ロボットに適用すれば、同じく動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できるように見えるが、実際には当該効果は上手く発揮されない。なぜならば、所定の作業における産業用ロボットの動き全体をまとめて監視する場合には、動きが一致する部分と一致しない部分とが混在し不一致となる部分がある種のノイズとなって動作異常の兆候を見極めることが難しくなると想定されるからである。

【0114】

この点、本特徴に示すサポートシステムでは、ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価し、その評価結果をユーザや監視装置に報知する。例えば、監視対象を手動で選定する場合には、ユーザは報知された評価結果を選定の目安にすることができ、当該評価結果は適切な選定の一助となり得る。また、監視対象を自動で選定する場合には、当該評価結果を根拠とすることで、監視対象の選定の妥当性を高めることができる。以上の通り、監視対象の選定をサポートすることは、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるようにする上で好ましい。

【0115】

なお、一部の動きに監視対象を絞ることは、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくする上で好ましい。また、監視対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば兆候を判定する基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。

【0116】

特徴２．前記選定用の評価指標として、前記動作パートの実行頻度（個々の動きの実行頻度）に対応した指標を含み、
前記評価部は、前記ロボット本体が前記所定の作業を繰り返し行った場合に同じ動作態様となる前記動作パートの実行頻度を示す情報を取得し、当該取得した情報に基づいてそれら動作パートを評価する特徴１に記載のサポートシステム。

【0117】

特徴１に示したように、産業用ロボット（ロボット本体）の動きの一部（一部の動作パート）に限定して監視を行う場合には、当該動作パートが発生する機会が多くなることで兆候を確認する機会も多くなる。これは、兆候の見落としを抑制する上で好ましい。また、実行頻度の高ければ摩耗等が進みやすくなるため、このような動作パートを監視の対象として選定することには技術的意義がある。ここで、本特徴に示すように、実行頻度に相関のある情報を選定用情報として取得すれば、当該選定用情報を実行頻度が高い動作パートを監視の対象として選定する目安にすることができる。これにより、実用上好ましい構成が実現できる。

【0118】

特徴３．前記選定用の評価指標として、前記動作パートの実行回数に対応した指標を含み、
前記評価部は、前記ロボット本体が前記所定の作業を繰り返し行った場合に同じ動作態様となる前記動作パートの実行回数を示す情報を取得し、当該取得した情報に基づいてそれら動作パートを評価する特徴１又は特徴２に記載のサポートシステム。

【0119】

本特徴に示すように、実際に所定の作業を繰り返し行って個々の動作パートの実行回数を示す情報（選定用情報）を取得すれば、各々の動作パートがどの程度の頻度で実行されるかを適切に把握することができる。これにより、監視の対象の適切な選定に寄与できる。

【0120】

特徴４．前記報知部は、前記実行回数が相対的に多い前記動作パートが相対的に少ない動作パートよりも優先的に前記監視対象として選定されるように促す特徴２又は特徴３に記載のサポートシステム。

【0121】

本特徴に示すように、実行回数が相対的に多い動作パートを相対的に少ない動作パートよりも優先的に監視の対象として選ばれるように促す（推奨する）ことにより、特徴２等に示した効果を好適に発揮させることができる。

【0122】

特徴５．前記報知部は、前記実行回数が最も多い動作パートが前記監視対象として選定されるように促す特徴２又は特徴３に記載のサポートシステム。

【0123】

本特徴に示すように、実行回数が最も多い動作パートが監視対象として選定されるように促す（推奨する）ことにより、特徴２等に示した効果を好適に発揮させることができる。

【0124】

特徴６．前記産業用ロボットは、複数の関節部を有する多関節型ロボットであり、
前記選定用の評価指標として、前記複数の関節部のうち回動する関節部及びその数の少なくとも何れかに対応した指標を含み、
前記評価部は、各前記動作パートにおいて前記関節部の何れが回動するかを示す情報を取得し、当該取得した情報に基づいてそれら動作パートを評価する特徴１乃至特徴５のいずれか１つに記載のサポートシステム。

【0125】

産業用ロボットの動きから動作異常の兆候を検知する場合には、動きのない関節部については動作異常の兆候が表れないため兆候の発見が難しくなる。このような事情に鑑みれば、選定する動きについては極力多くの関節部が回動する動きであることが好ましい。そこで、本特徴に示すように選定用情報として何れの関節部が回動するかを示す情報を取得する構成とすれば、極力多くの関節部が回動するものを選ぶ際の目安とすることができる。これにより、監視の対象の適切な選定に寄与できる。

【0126】

特徴７．前記制御プログラムには、前記ロボット本体の動きを規定する複数の動作指示コマンドが含まれており、
前記評価部は、前記制御プログラムにおける前記動作指示コマンドを参照して、前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の前記動作パートに区分する特徴１乃至特徴６のいずれか１つに記載のサポートシステム。

【0127】

本特徴に示すように、制御プログラムに記載された動作指示コマンドを参照してロボット本体の動きを複数の動作パートに区分する構成とすれば、動作パートの区分の基準が様々となって、繰り返し実行される動作パートが存在するにも関わらず、当該動作パートが見逃されるといった不都合を生じにくくすることができる。

【0128】

特徴８．前記評価部は、前記動作指示コマンドを実行した場合の始点及び終点を前記制御プログラムから把握し、それら把握した始点及び終点を踏まえて前記ロボット本体の動きを複数の前記動作パートに区分する特徴７に記載のサポートシステム。

【0129】

本特徴に示すように、制御プログラムから始点及び終点を把握する構成とすることにより、動作指示コマンドを参照して区分する場合の動作パートの混同を抑制することができる。

【0130】

特徴９．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返すロボット本体（ロボット本体２１）を有し、前記ロボット本体の動きの一部を監視対象とすることにより当該ロボット本体に生じる動作異常の兆候を検知可能な産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、前記監視対象の選定をサポートするためのサポートプログラムであって、
前記制御プログラムは、前記所定の作業における前記ロボット本体の動きが状況に応じて異なる動きとなるように設定可能となっており、
前記監視の対象を選定する装置（制御装置５１の監視部５３）に、
前記制御プログラムに従って前記所定の作業を行う場合の前記ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを前記監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価する評価処理と、
前記評価処理による評価結果をユーザに報知する報知処理と
を実行させる産業用ロボットのサポートプログラム。

【0131】

本特徴に示すサポートプログラムによれば、ロボット本体の動きを複数の動作パートに区分し、それら複数の動作パートを監視対象の選定用の評価指標に基づいて評価し、その評価結果をユーザや監視装置に報知する。例えば、監視対象を手動で選定する場合には、ユーザは報知された評価結果を監視対象を選定する目安にすることができ、当該評価結果は適切な選定の一助となり得る。また、監視対象を自動で選定する場合には、当該評価結果を根拠とすることで、監視対象の選定の妥当性を高めることができる。以上の通り、監視対象の選定をサポートすることは、産業用ロボットの予知保全が適切に行われるようにする上で好ましい。

【0132】

なお、一部の動きに監視対象を絞ることは、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくする上で好ましい。また、監視対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば兆候を判定する基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。

【0133】

特徴１０．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返し行う産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、当該産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を検知する兆候検知装置であって、
前記所定の作業は、状況に応じて前記産業用ロボットの動きが異なるパートを含んだ複数のパートで構成されており、
前記複数のパートにおける前記産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定するための選定用情報（例えば実行回数）を取得する情報取得部（監視部５３にて選定用カウンタを更新する機能）と、
前記選定用情報に基づいて選定された動きから前記兆候が表れているかを判定する判定部（監視部５３における診断機能）と
を備えている兆候検知装置。

【0134】

本特徴に示すように、所定の作業を構成しているパートの一部の動きが状況に応じて変わる構成を前提とすると、産業用ロボットが当該所定の作業を繰り返し行う場合に一連の動きが全て一致するとは限らない。特に、従事する作業が複雑になって分岐が多く発生する場合には、全ての動きが一致する機会の方が少なくなると想定される。ここで、比較的単純で状況に関係なく定常的な動作を繰り返す機械であれば、都度の動き全体を監視することで動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できる。このような手法を上記産業用ロボットに適用すれば、同じく動作異常の兆候の見逃しを好適に抑制できるように見えるが、実際には当該効果は上手く発揮されない。なぜならば、所定の作業における産業用ロボットの動き全体をまとめて監視する場合には、動きが一致する部分と一致しない部分とが混在し不一致となる部分がある種のノイズとなって動作異常の兆候を見極めることが難しくなると想定されるからである。

【0135】

この点、本特徴に示す構成では、複数のパートにおける産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定するための選定用情報を取得し、当該選定用情報に基づいて選定された動き（所定の動き）から動作異常の兆候が表れているかが判定される。所定の動きに監視の対象を絞ることにより、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくすることができる。これは、監視の機会をなるべく多く確保する上で好ましい。また、監視の対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば判定基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。以上の理由から、本特徴に示す構成によれば、産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を適切に検知することができる。

【0136】

特徴１１．前記パートは、状況によって前記産業用ロボットの動きが異なる可変パートと、状況によらず同じ動きとなる固定パートとを含み、
前記情報取得部は、前記複数のパートにおける前記産業用ロボットの個々の動きが前記可変パート及び前記固定パートの何れに対応しているかを識別可能な情報を前記選定用情報として取得し、
前記情報取得部により取得された前記選定用情報に基づいて、前記個々の動きのうち前記固定パートにおける前記産業用ロボットの動きの少なくとも何れかを前記監視の対象として選定する選定部（監視部５３における選定機能）を備えている特徴１０に記載の兆候検知装置。

【0137】

本特徴に示すように所定の作業が可変パートと固定パートとで構成されている場合には、固定パートにおける産業用ロボットの動きの少なくとも何れかを監視の対象として選定することにより、特徴１に示した効果を好適に発揮させることができる。

【0138】

特徴１２．前記固定パートが連続している場合には、それら固定パートにおける前記産業用ロボットの動きを１つの動きとして前記監視の対象に選定する特徴１１に記載の兆候検知装置。

【0139】

本特徴に示すように、定常的な動きが連続する場合にはそれらを１つの動きとして監視の対象に選定することで、幅広いサンプリングが可能となる。これは、動作異常の兆候を見逃しにくくする上で有利である。また、摩耗等によって産業用ロボットの劣化が進むと、産業用ロボットの動きが大きく変化し得る部分、すなわち先の動きと後の動きとの繋ぎ部分で影響が顕著になる可能性がある。この点、本特徴に示すように、定常的な動きが連続する場合にはそれらを１つの動きとして監視の対象に選定すれば、前後の動きの繋ぎ部分についても兆候を検知しやすくなる。これにより、兆候の早期発見に寄与できる。

【0140】

特徴１３．前記産業用ロボットは、複数の関節部を有する多関節型ロボットであり、
前記情報取得部により取得された前記選定用情報に基づいて、前記個々の動きのうち一部の動きを選定する選定部を備え、
前記選定部は、前記一部の動きとして、前記複数の関節部のうち回動対象となる関節部が異なる複数の動きを選定可能となっている特徴１２に記載の兆候検知装置。

【0141】

産業用ロボットの動きから動作異常の兆候を検知する場合には、動きのない関節部については動作異常の兆候が表れないため兆候の発見が難しくなる。このような事情に鑑みれば、選定する動きについては極力多くの関節部が回動する動きであることが好ましい。そこで、本特徴に示すように選定用情報として何れの関節部が回動するかを示す情報を取得する構成とすれば、当該選定用情報を極力多くの関節部が回動するものを選ぶ際の指標とすることができる。これにより、監視の対象の適切な選定に寄与できる。

【0142】

ロボットを所定の作業に従事させる場合には、個々の動きが全ての関節部を回動させる動きになるとは限らない。つまり、１の動きを監視の対象とする場合には、監視が困難な関節部が発生し得る。一方、全ての関節部が回動することを前提とした動きを選定しようとした場合には候補となる動きが限られてしまう。そこで、本特徴に示すように、回動対象となる関節部が異なる複数の動きを選定可能とすれば、上記懸念を好適に払しょくできる。

【0143】

特徴１４．前記選定された動きにより発生する振動を検出する振動検出部（振動センサ３７）と、
前記振動検出部により検出された振動に基づいて比較の基準となる基準情報を設定する設定部（監視部５３において比較基準モデルを作成する機能）と
を備え、
前記判定部は、前記設定部により設定された前記基準情報と前記振動検出部により検出された振動を示す振動情報とを比較することにより、前記兆候が表れているかを判定する特徴１０乃至特徴１３のいずれか１つに記載の兆候検知装置。

【0144】

産業用ロボットに摩耗等の劣化が進むことで、当該産業用ロボットが動いた際に発生する振動が大きくなるといった変化が生じ得る。故に、基準情報と振動情報とを比較することで兆候が表れているかを判定する構成とすれば動作異常の兆候を検知できる。このような構成においては、状況によって産業用ロボットの動きが変わることで、比較を適切に行うことが難しくなる。そこで、特徴１等に示した技術的思想を適用して、判定が適切に行われるようにすることには技術的意義がある。

【0145】

特徴１５．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返し行う産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、当該産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を検知する兆候検知装置であって、
前記所定の作業は、状況に応じて前記産業用ロボットの動きが異なるパートを含んだ複数のパートで構成されており、
記所定の作業が繰り返される場合に、各前記パートにおける個々の動きが実行される頻度に相関のある相関情報（個々の動きの実行回数）を取得する情報取得部（監視部５３にて選定用カウンタを更新する機能）と、
前記情報取得部により取得された前記相関情報に基づいて、前記複数のパートにおける前記産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定する選定部（監視部５３における選定機能）と、
前記選定部により選定された動きから前記兆候が表れているかを判定する判定部（監視部５３における診断機能）と
を備えている兆候検知装置。

【0146】

本特徴に示す構成では、複数のパートにおける産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定し、選定した動き（所定の動き）から動作異常の兆候が表れているかが判定される。所定の動きに監視の対象を絞ることにより、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくすることができる。これは、監視の機会をなるべく多く確保する上で好ましい。また、監視の対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば判定基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。以上の理由から、本特徴に示す構成によれば、産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を適切に検知することができる。

【0147】

特徴１６．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返し行う産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、当該産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を検知する兆候検知装置であって、
前記所定の作業は、状況に応じて前記産業用ロボットの動きが異なるパートを含んだ複数のパートで構成されており、
記所定の作業が繰り返される場合に、各前記パートにおける個々の動きが実行される頻度に相関のある相関情報（個々の動きの実行回数）を取得する情報取得部（監視部５３にて選定用カウンタを更新する機能）と、
前記個々の動きの何れを監視の対象とするかがユーザにより選定される場合に、前記情報取得部により取得された前記相関情報をユーザに教示する教示部と、
ユーザにより選定された動きから前記兆候が表れているかを判定する判定部（監視部５３における診断機能）と
を備えている兆候検知装置。

【0148】

本特徴に示す構成では、教示された相関情報に基づいて産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかをユーザが選定可能となっており、ユーザにより選定された動き（所定の動き）から動作異常の兆候が表れているかが判定される。所定の動きに監視の対象を絞ることにより、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくすることができる。これは、監視の機会をなるべく多く確保する上で好ましい。また、監視の対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば判定基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。以上の理由から、本特徴に示す構成によれば、産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を適切に検知することができる。

【0149】

特徴１７．ユーザにより設定された制御プログラムに従って所定の作業（例えばワークＷの箱詰め）を繰り返し行う産業用ロボット（ロボット１２）に適用され、当該産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を検知する兆候検知方法であって、
前記所定の作業は、状況に応じて前記産業用ロボットの動きが異なるパートを含んだ複数のパートで構成されており、
前記複数のパートにおける前記産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定するための選定用情報（例えば実行回数）を取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程にて取得した前記選定用情報に基づいて、前記複数のパートにおける前記産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定する選定工程と、
前記選定工程にて選定された動きから前記兆候が表れているかを判定する判定工程と
を備えている兆候検知方法。

【0150】

本特徴に示す方法では、複数のパートにおける産業用ロボットの個々の動きの何れを監視の対象とするかを選定するための選定用情報を取得し、当該選定用情報に基づいて選定された動き（所定の動き）から動作異常の兆候が表れているかを判定する。所定の動きに監視の対象を絞ることにより、状況に応じて他の動きが変わる場合であっても、その影響を受けにくくすることができる。これは、監視の機会をなるべく多く確保する上で好ましい。また、監視の対象を選定することにより、状況に応じた動きの変化を許容するような対策（例えば判定基準を緩く設定するといった対策）が不要となる。これは、動作異常の兆候の検知精度を向上させる上で有利である。以上の理由から、本特徴に示す方法によれば、産業用ロボットに生じる動作異常の兆候を適切に検知することができる。

【符号の説明】

【0151】

１０…ロボットシステム、１２…ロボット、３５…駆動モータ、３７…振動センサ、５１…制御装置、５２…駆動制御部、５３…監視部、５４…監視ＡＩ、５５…サポート部、６０…コントローラ。

【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】

【図15】

【図16】