特許 7548130 組立手順生成装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-02

(45)【発行日】2024-09-10

(54)【発明の名称】組立手順生成装置

(51)【国際特許分類】

   B25J 13/00 20060101AFI20240903BHJP

   B23P 21/00 20060101ALI20240903BHJP

【ＦＩ】

B25J13/00 Z

B23P21/00 307Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021095417

(22)【出願日】2021-06-07

(65)【公開番号】P2022187399

(43)【公開日】2022-12-19

【審査請求日】2023-08-07

(73)【特許権者】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【氏名又は名称】矢作 和行

(74)【代理人】

【識別番号】100121991

【弁理士】

【氏名又は名称】野々部 泰平

(74)【代理人】

【識別番号】100145595

【弁理士】

【氏名又は名称】久保 貴則

(72)【発明者】

【氏名】蓑谷 顕一

【審査官】尾形 元

(56)【参考文献】

【文献】特開平７－１５２４２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－６３９０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平９－５７５５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４０４７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平６－３２０３６４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２５Ｊ １／００－２１／０２

Ｂ２３Ｐ １９／００－２１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、前記ロボットによる組立手順を自動生成する組立手順生成装置であって、
製品の組立に関する、採用可能な複数の組立手順を記述したグラフを記憶する記憶部（１２）と、
組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況を取得する情報取得部（１８）と、
前記記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、前記情報取得部により取得された現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する候補抽出部（２２）と、
前記候補抽出部によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、前記ロボットに提供する選択部（２４）と、を備え、
前記選択部は、各部品の在庫数の多寡に基づいて前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択する場合、在庫数が最も多い部品を組み立てるための組立手順を選択する組立手順生成装置。

【請求項2】

複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、前記ロボットによる組立手順を自動生成する組立手順生成装置であって、
製品の組立に関する、採用可能な複数の組立手順を記述したグラフを記憶する記憶部（１２）と、
組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況を取得する情報取得部（１８）と、
前記記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、前記情報取得部により取得された現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する候補抽出部（２２）と、
前記候補抽出部によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、前記ロボットに提供する選択部（２４）と、を備え、
前記選択部は、在庫数が最も多い部品が複数存在する場合、その複数の部品を組み立てるための組立手順の中から、ランダムに、もしくは在庫数の多寡以外の他の要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択する組立手順生成装置。

【請求項3】

複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、前記ロボットによる組立手順を自動生成する組立手順生成装置であって、
製品の組立に関する、採用可能な複数の組立手順を記述したグラフを記憶する記憶部（１２）と、
組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況を取得する情報取得部（１８）と、
前記記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、前記情報取得部により取得された現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する候補抽出部（２２）と、
前記候補抽出部によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、前記ロボットに提供する選択部（２４）と、
前記選択部によって選択された組立手順を教師データとして、前記少なくとも１つの要因に基づく組立手順を機械学習する機械学習部（１２６）と、
前記機械学習部から出力される組立手順の信頼性が所定の基準に達しているかどうかを評価する信頼性評価部（１２８）と、を備え、
前記信頼性評価部により前記機械学習部から出力される組立手順の信頼性が所定の基準に達していると評価された場合、前記機械学習部が、前記選択部に代わって、実行すべき組立手順をロボットに提供する組立手順生成装置。

【請求項4】

複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、前記ロボットによる組立手順を自動生成する組立手順生成装置であって、
製品の組立に関する、採用可能な複数の組立手順を記述したグラフを記憶する記憶部（１２）と、
組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況を取得する情報取得部（１８）と、
前記記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、前記情報取得部により取得された現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する候補抽出部（２２）と、
前記候補抽出部によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、前記ロボットに提供する選択部（２４）と、
各部品の最低在庫数を定める設定部（１６）と、を備え、
前記選択部は、前記最低在庫数以上の部品を組み立てるための組立手順の中から、前記在庫数の多寡以外の他の要因に基づいて、前記ロボットに実行させるべき組立手順を選択する組立手順生成装置。

【請求項5】

前記選択部が、最低在庫数以上の部品を組み立てる組立手順を選択したにも拘らず、前記ロボットによる組み立てにより、当該部品の在庫切れが生じて、前記ロボットが所定時間以上待機する事態が発生した場合、前記設定部は、当該部品の最低在庫数を増加させる、請求項４に記載の組立手順生成装置。

【請求項6】

部品の組立順序に関する設備制約は、前記ロボットが、複数の製品を並行して組み立てることができるか、又は１つの製品ごとの組み立てしかできないかを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の組立手順生成装置。

【請求項7】

作業者による組立手順の学習結果は、ユーザによる教示データ、もしくは、作業者による実際の組立作業による組立手順に基づくものである、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の組立手順生成装置。

【請求項8】

各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間は、各部品が置かれた位置、及び部品組み立て後の製品の置き場所を考慮して算出される、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の組立手順生成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、ロボットによる組立手順を自動生成する組立手順生成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ロボットに組立作業を行わせるためには、オペレータがその動作をプログラムにより記述する必要があった。このため、部品点数が多くなるほど、プログラムを作成する工数が膨大となってしまうという問題があった。

【0003】

そのため、例えば、ＡＮＤ／ＯＲグラフやペトリネットなどの、組立手順を記述したグラフ表現を用いて、シミュレータ内の仮想環境において組立作業を実現し、得られた作業コストの合計が最小になるように最適経路を探索することなどにより、ロボットによる組立作業のためのプログラムをオフラインで自動的に生成することが知られている（例えば、非特許文献１、特許文献１、２など）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【文献】「ペトリネットを用いた組立作業計画」包原孝英、稲葉昭夫、川瀬俊夫、鈴木達也、大熊繁、計測自動制御学会論文集Ｖｏｌ．２９，Ｎｏ．４，４６１／４６９（１９９３）

【特許文献】

【0005】

【文献】特開平１０－２６３９５７号公報

【文献】特開２００１－３５３６３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、シミュレータ内の仮想環境において、最適な組立手順を決定し、その組立手順を実現するためのプログラムをオフラインで自動的に生成した場合、そのプログラムに従ってロボットが実行する組立手順は、必ずしも実際の製品の組立における最適な組立手順とはなりえない可能性がある。例えば、ロボットによる組立工程への各部品の供給状態に応じて各部品の在庫数が変化するため、最適な組立手順も変化し得る。

【0007】

本開示による組立手順生成装置は、上記の点に鑑みてなされたものであり、実際に製品の組み立てを行う際に、最適となる又は最適に近い組立手順を生成することが可能な組立手順生成装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するために、本開示による組立手順生成装置は、複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、ロボットによる組立手順を自動生成するものであって、
製品の組立に関する、採用可能な複数の組立手順を記述したグラフを記憶する記憶部（１２）と、
組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況に関する情報を取得する情報取得部（１８）と、
記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、情報取得部により取得された現在の状況に関する情報に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する候補抽出部（２２）と、
候補抽出部によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、ロボットに提供する選択部（２４）と、を備え、
選択部は、各部品の在庫数の多寡に基づいてロボットに実行させるべき組立手順を選択する場合、在庫数が最も多い部品を組み立てるための組立手順を選択することを特徴とする。

【0009】

上記のように、本開示による組立手順生成装置は、組立済みの製品の数、及び各部品の在庫数を少なくとも含む現在の状況に関する情報を取得し、その取得された現在の状況に関する情報に基づいて、記憶部に記憶されたグラフにおける複数の組立手順の中から、現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する。そして、抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する。

【0010】

これにより、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する際に、製品の組み立てに関する現在の状況を考慮した上で、上述した少なくとも１つの要因に基づいてロボットに実行させる組立手順を選択することが可能となるため、本開示による生産手順生成装置は、実際に製品の組み立てを行う際に、最適となるか又は最適に近い組立手順を生成することができる。

【0011】

上記括弧内の参照番号は、本開示の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本開示の範囲を制限することを意図したものではない。

【0012】

また、上述した特徴以外の、特許請求の範囲の各請求項に記載した技術的特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】第１実施形態に係る組立手順生成装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図2】第１実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図3】各部品の在庫数の多寡に基づいて組立手順を選択する一例を説明するための説明図である。

【図4】採用可能な組立手順を表現するＡＮＤ／ＯＲグラフの一例を示す図である。

【図5】各部品の在庫数の多寡に基づいて組立手順を選択する別の例を説明するための説明図である。

【図6】第２実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図7】（ａ）は、ロボットを含む組立設備の制約により、１つの製品ごとの組み立てしかできない場合の組立手順の順序の一例を示す図であり、（ｂ）は、複数の製品を並行して組み立てることができる場合の組立手順の順序の一例を示す図である。

【図8】第３実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図9】第３実施形態に係る組立手順生成装置により選択される組立手順の順序の一例を示す図である。

【図10】第４実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図11】ロボットの動作時間に基づいて組立手順を選択する一例を説明するための説明図である。

【図12】第５実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図13】作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業に基づいて組立手順を選択する一例を説明するための説明図である。

【図14】第６実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【図15】第７実施形態に係る組立手順生成装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図16】第７実施形態に係る組立手順生成装置において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本開示の複数の実施形態を図面を参照しつつ詳細に説明する。

【0015】

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成を示す機能ブロック図である。組立手順生成装置１０は、複数種類の部品からなる製品をロボットにより組み立てる組立設備に用いられ、ロボットによる組立手順を自動生成するものである。

【0016】

図１に示すように、組立手順生成装置１０は、製品の複数の組立手順を記述したグラフ表現（例えば、ＡＮＤ／ＯＲグラフやペトリネットなど）を記憶する記憶部１２を有する。この記憶部１２として、各種の記憶媒体（揮発性メモリ、不揮発性メモリ、光ディスク、磁気ディスクなど）を用いることができる。記憶部１２は、図１に示す例では、組立手順生成装置１０内に設けられているが、必ずしも組立手順生成装置１０内に設けられていなくてもよい。例えば、記憶部１２は、外部サーバーに設けられてもよい。この場合、組立手順生成装置１０は、その外部サーバーにアクセスして、記憶部１２からグラフ表現を取得することができる。

【0017】

また、組立手順生成装置１０は、制御部１４を備える。この制御部１４は、図１に示すように、設定部１６、現在状況取得部１８、及び組立手順生成部２０を含む。さらに、組立手順生成部２０は、候補抽出部２２と手順選択部２４を備える。制御部１４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信回路を含むＩ／Ｏ回路などを備えた一般的な構成を有するマイコンによって構成することができる。

【0018】

設定部１６は、例えば、図示しない生産管理サーバーから製品の組立数の目標値を取得して、目標組立数を設定する。また、設定部１６は、記憶部１２から組み立てる製品のＡＮＤ／ＯＲグラフを読み込んで、ＡＮＤ／ＯＲグラフを利用可能とする。なお、ＡＮＤ／ＯＲグラフについては、後で詳しく説明する。

【0019】

現在状況取得部１８は、図示しないセンサやコンピュータとの通信を介して、各部品の現在の在庫数、組立中の製品の進捗状況、及び組立済みの製品の数などの、製品の組み立てに関する現在の状況を取得する。

【0020】

組立手順生成部２０は、ＡＮＤ／ＯＲグラフと、現在状況取得部１８によって取得された製品の組み立てに関する現在の状況とに基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する。選択された組立手順は、ロボットを制御するロボット制御装置３０に提供される。

【0021】

組立手順生成部２０の候補抽出部２２は、ＡＮＤ／ＯＲグラフにおける採用可能である複数の組立手順の中から、現在状況取得部１８によって取得された組立に関する現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出する。組立手順生成部２０の手順選択部２４は、候補抽出部２２によって抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択して、ロボット制御装置３０に提供する。

【0022】

このため、本実施形態に係る組立手順生成装置１０は、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する際に、製品の組み立てに関する現在の状況を考慮することが可能となる。従って、本実施形態に係る生産手順生成装置は、実際に製品の組み立てを行う際に、最適であるか、又は最適に近い組立手順を選択して、ロボット制御装置３０へ提供することができる。さらに、最終的な組立手順は、各部品の在庫数の多寡に基づいて、組立手順の候補の中から選択されるので、在庫数に応じた最適な組立手順を選択することができる。

【0023】

次に、図２を参照して、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理について説明する。

【0024】

最初のステップＳ１００では、製品の目標組立数が設定される。次に、ステップＳ１１０では、製品の採用可能な複数の組立手順を記述したＡＮＤ／ＯＲグラフの読み込みが行われる。ステップＳ１２０では、各種のセンサやコンピュータとの通信を介して、製品の組み立てに関する現在の状況が取得される。この現在の状況には、少なくとも各部品の現在の在庫数及び組立済みの製品の数が含まれる。

【0025】

ステップＳ１３０では、ステップＳ１００にて設定された目標組立数に基づいて、組み立て済みの製品の数が、目標数に到達したか否かを判定する。ステップＳ１３０において、目標数に到達したと判定されると、図２の組立手順生成処理は終了される。一方、ステップＳ１３０において、まだ目標数に到達していないと判定されると、ステップＳ１４０の処理が実行される。

【0026】

ステップＳ１４０では、ＡＮＤ／ＯＲグラフにおける採用可能である複数の組立手順の中から、取得された製品の組み立てに関する現在の状況に基づいて、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補が抽出される。

【0027】

例えば、図３は、Ａ部品、Ｂ部品、及びＣ部品からなる製品であって、当該製品は、Ａ部品に対して、Ｂ部品を組み付けた後に、Ｃ部品を組み付けることで組み立てることができ、或いは、Ａ部品に対して、Ｃ部品を組み付けた後に、Ｂ部品を組み付けることで組み立てることができることを示している。また、図３は、部品Ａ１を二重線で囲むことにより、部品Ａ１が、部品置き場から組み立て作業位置までロボットにより移動済みであることも示している。さらに、図３は、完成品の置き場が複数（例えば、３）設けられているとともに、ロボットは、複数の製品を並行して組み立てることができる、すなわち、組み立て途中の製品があっても、他の製品の組立手順を実行することができることも示している。

【0028】

図３に示すように、部品Ａ1を組み立て作業位置まで移動させた後、Ａ部品の在庫数が１、Ｂ部品の在庫数が４、Ｃ部品の在庫数が２であるとすると、この現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補は、点線で囲った、部品Ａ１に部品Ｂ１を組み付ける手順、部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付ける手順、部品Ａ２を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順、及び部品Ａ３を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順となる。また、別の例として、部品Ａの在庫数が０である場合には、現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補は、部品Ａ１に部品Ｂ１を組み付ける手順、及び部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付ける手順だけとなる。このように、製品の組み立てに関する現在の状況に基づき、その現在の状況に対して選択可能な組立手順の候補を抽出することができる。

【0029】

ステップＳ１５０では、抽出された組立手順の候補の中から、各部品の在庫数の多寡に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する。例えば、図３に示す例では、部品Ｂの在庫数が最も多いため、ロボットに実行させるべき組立手順として、部品Ａ１に部品Ｂ１を組み付ける手順が選択される。ステップＳ１６０では、選択した組立手順をロボット制御装置３０に提供し、ステップＳ１２０の処理に戻る。

【0030】

部品の在庫数の多寡に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択することにより、どのようなメリットが得られるかを、図４、５に示す例を参照して、より具体的に説明する。

【0031】

図４は、部品Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤから構成される製品ＡＢＣＤのＡＮＤ／ＯＲグラフを示している。さらに、図４は、各部品Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤの在庫数も示している。

【0032】

図４において、製品ＡＢＣＤから矢印を逆に辿ると、製品ＡＢＣＤは、組立途中の製品ＡＢＣに部品Ｄを組み付けることよって完成させることもできるし、組立途中の製品ＢＣＤに部品Ａを組み付けることによって完成させることもできるし、或いは、組立途中の製品ＡＢに組立途中の製品ＣＤを組み付けることによって完成させることもできることが読み取れる。同様に、例えば、組立途中の製品ＢＣＤは、組立途中製品ＢＣに部品Ｄを組み付けることによって得られるし、組立途中製品ＢＤに部品Ｃを組み付けることによって得られることが分かる。

【0033】

このように、ＡＮＤ／ＯＲグラフは、完成品としての製品及び／又は組立途中製品を得るために、どのような選択肢が存在するか（ＯＲ条件）、及び各選択肢がいずれの部品及び／又は組立途中製品の組み合わせにより実現されるか（ＡＮＤ条件）、を示したものである。なお、複数の組立手順を記述したグラフは、ＡＮＤ／ＯＲグラフに限られるものではなく、例えば、ペトリネットなど、他の形式のグラフを採用しても良い。

【0034】

図５は、図４のＡＮＤ／ＯＲグラフによる組立手順に従って組み立てられる製品ＡＢＣＤを、各部品の在庫数の多寡を考慮せずに、事前に設定された組立手順に従って各部品を組み付けたケースと、各部品の在庫数の多寡に基づいて、最適な又は最適に近い組立手順を選択して部品を組み付けたケースと、を対比して示したものである。なお、各部品の在庫数は、図４に示されているように、Ａ部品、Ｂ部品、及びＤ部品がそれぞれ２、Ｃ部品が１である。

【0035】

図５（ａ）は、各部品の在庫数の多寡を考慮せずに、事前に設定された組立手順に従って各部品を組み付けた場合の一例を示している。図５（ａ）に示されるように、組立途中製品ＢＣ、ＢＤを組み立てる２つの組立手順を実施した後、次に実行されるべき組立手順が、組立途中製品ＣＤを組み立てる組立手順であった場合、部品Ｃの在庫数が０であるため、部品Ｃの供給を待機するため待ち時間が発生する。

【0036】

図５（ｂ）は、各部品の在庫数の多寡に基づいて、各部品の組立手順を選択した場合の一例を示している。図５（ｂ）の例では、最初に、組立手順の候補としての部品Ａと部品Ｂを組み立てる組立手順、部品Ｂと部品Ｃを組み立てる組立手順、部品Ｂと部品Ｄを組み立てる組立手順、及び部品Ｃと部品Ｄを組み立てる組立手順の中から、在庫数が最も多い２つの部品Ａ、Ｂを組み付ける組立手順が選択される。最初の組立手順実施後の各部品の在庫数は、部品Ａ、Ｂ、Ｃがそれぞれ１で、部品Ｄが２である。そのため、２番目の組立手順は、部品Ｄを組み付けるための組立手順が選択される。図５（ｂ）に示す例では、２番目の組立手順として、部品Ｄと部品Ｃとを組み付ける組立手順が選択されているが、部品Ｄに組み付け可能な他の部品（図４の例では、部品Ｂ）が選択されても良い。この際、部品Ｄと組み付ける部品を特定する手法として、ランダムに定めても良いし、後述の各実施形態に記載の要因に基づいて定めても良い。

【0037】

２番目の組立手順を実施した後の、各部品の在庫数は、部品Ａ、Ｂ、Ｄがそれぞれ１で、部品Ｃが０である。このため、３番目の組立手順として、部品Ａと部品Ｂを組み立てる組立手順が選択される。この際、部品Ｂと部品Ｄを組み立てる組立手順も選択可能である。部品Ａと部品Ｂを組み立てるか、部品Ｂと部品Ｄを組み立てるかは、ランダムに決定しても良いし、後述の各実施形態に記載の要因に基づいて決定しても良い。

【0038】

部品Ａと部品Ｂとを組み立てた時点で、残りの部品は部品Ｄのみである。そのため、４番目の組立手順として、組立途中製品ＡＢとＣＤとを組み立てる組立手順が選択される。さらに、５番目の組立手順として、組立途中製品ＡＢと部品Ｄとを組み立てる組立手順が選択される。なお、４番目の組立手順と、５番目の組立手順とは、入れ替え可能である。

【0039】

このように、各部品の在庫数の多寡に基づいて、各部品の組立手順を選択することにより、各部品の在庫数が限られている中でも、より多くの組立手順を実施することができ、待ち時間を極力低減することができる、従って、実際に製品を組み立てる際に、最適な又は最適に近い組立手順を選択することが可能になる。

【0040】

（第２実施形態）
次に、本開示の第２実施形態に係る組立手順生成装置１０に関して、図面を参照して説明する。本実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成は、上述した第１実施形態に係る組立手順生成装置１０と同様であるため、説明を省略する。

【0041】

第１実施形態に係る組立手順生成装置１０は、各部品の在庫数の多寡に基づいて、各部品の組立手順を選択するものであったが、本実施形態に係る組立手順生成装置１０は、各部品の組立順序に関する設備制約に基づいて、各部品の組立手順を選択する。

【0042】

例えば、各部品の組立順序に関する設備制約の例として、図６（ａ）に示すように、ロボットが、１つの製品ごとの組み立てしかできないか、又は、図６（ｂ）に示すように、ロボットが複数の製品を並行して組み立てることができるか、ということが挙げられる。

【0043】

図６（ａ）に示す例では、ロボットは、１つの製品ごとの組み付けしかできないので、手順選択部２４は、例えば、部品Ａ１と部品Ｂ１とを組み立て、さらに部品Ｃ１を組み立てるための組立手順を選択して、ロボット制御装置３０に提供する。この際、部品Ａ１に対して部品Ｂ１と部品Ｃ１のどちらを先に組み立てるかは、他の実施形態に記載の要因に基づいて決定されても良い。また、製品Ａ１Ｂ１Ｃ１の組立が完了した後、製品Ａ２Ｂ２Ｃ２と製品Ａ３Ｂ３Ｃ３のどちらを先に組み立てるかについても、他の実施形態に記載の要因に基づいて決定されても良い。

【0044】

図６（ｂ）に示す例では、ロボットが複数の製品を並行して組み立てるため、手順選択部２４は、例えば、部品Ａ１、部品A２、部品A３をそれぞれ組み立て作業位置まで移動し、その後、部品Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、及び部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３を組み立てるための組立手順を選択して、ロボット制御装置３０に提供する。この際、部品Ａ１、A２、A３を組み立て作業位置に移動させる順番、部品Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３を組み付ける順番、及び部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３を組み付ける順番は、ランダムに決定されても良いし、他の実施形態に記載の要因に基づいて決定されても良い。また、部品Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３と部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３とのどちらを先に組み付けるかについて、設備制約上の問題がなければ、ランダムに決定されても良いし、他の実施形態に記載の要因に基づいて決定されても良い。

【0045】

図７は、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。図７のフローチャートのステップＳ２００～Ｓ２４０及びＳ２６０は、図２のフローチャートのステップＳ１００～Ｓ１４０及びＳ１６０と同様であるため、説明を省略する。

【0046】

図７のフローチャートのステップＳ２５０では、組立手順の候補の中から、部品の組立順序に関する設備制約に従って最適な組立手順を選択する。これにより、設備制約に応じて適切な組立手順を選択することが可能となる。

【0047】

（第３実施形態）
次に、本開示の第３実施形態に係る組立手順生成装置１０に関して、図面を参照して説明する。本実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成は、上述した第１実施形態に係る組立手順生成装置１０と同様であるため、説明を省略する。

【0048】

上記の第２実施形態に係る組立手順生成装置１０は、各部品の組立順序に関する設備制約に基づいて各部品の組立順序を選択したが、本実施形態に係る組立手順生成装置１０は、その組立設備において、実際に作業者が実施している若しくは実施していた組立手順を学習し、その学習結果に基づいて各部品の組立手順を選択する。

【0049】

作業者が実行している若しくは実行していた組立手順は、手順選択部２４において、例えば、作業者が実際に実施していた組立手順に従って、開発者又はユーザによって作成される教示データから学習することができる。他の例として、組立設備において、少なくとも一人の作業者が組立作業を実施している場合には、手順選択部２４は、作業者が実施している組立作業の順序をセンサ等によって取得し、その取得結果に基づいて、作業者の組立手順を学習しても良い。

【0050】

図８は、作業者の組立手順の学習結果に基づいて選択される組立手順の順序の一例を示している。この図８に示す例では、部品Ａ１と部品Ｂ１、部品Ａ２と部品Ｂ２、及び部品Ａ３と部品Ｂ３がそれぞれ組み立てられ、その後、組立途中製品Ａ１Ｂ１、Ａ２Ｂ２、Ａ３Ｂ３に、部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３がそれぞれ組み付けられる。この場合、学習結果が、部品Ａと部品Ｂとを組み立てた後に部品Ｃを組み付けるというものであれば、組立途中製品Ａ１Ｂ１、Ａ２Ｂ２、Ａ３Ｂ３の組み立ての順序、及びそれぞれの組立途中製品Ａ１Ｂ１、Ａ２Ｂ２、Ａ３Ｂ３への部品Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３の組み付けの順序は、ランダムに決定されても良いし、他の実施形態の要因に基づいて決定されても良い。

【0051】

図９は、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。図９のフローチャートのステップＳ３００～Ｓ３４０及びＳ３６０は、図２のフローチャートのステップＳ１００～Ｓ１４０及びＳ１６０と同様であるため、説明を省略する。

【0052】

図９のフローチャートのステップＳ３５０では、組立手順の候補の中から、作業者の組立手順の学習結果に基づいて組立手順を選択する。これにより、組立手順を決定する際に、作業者による組立作業のノウハウを活かすことが可能になる。

【0053】

（第４実施形態）
次に、本開示の第４実施形態に係る組立手順生成装置１０に関して、図面を参照して説明する。本実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成は、上述した第１実施形態に係る組立手順生成装置１０と同様であるため、説明を省略する。

【0054】

本実施形態に係る組立手順生成装置１０は、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間に基づいて組立手順を選択する。各部品の置かれた位置や組み立てが完了した製品の置き場などのレイアウトにより、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間は異なることがある。そのため、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間は、手順選択部２４において、少なくとも各部品が置かれた位置、及び部品組み立て後の製品の置き場所を考慮して算出される。なお、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間には、ロボットが各関節を動かす時間に加え、ロボットによる各部品の把持や、組付け作業、加工機への部品の出し入れなどに要する時間も含まれる。

【0055】

図１０には、部品Ａ１を組立作業位置まで移動させた後、選択可能な組立手順の候補が、部品Ａ１に部品Ｂ１を組み付ける手順、部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付ける手順、部品Ａ２を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順、及び部品Ａ３を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順となる状況が示されている。さらに、図１０には、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間（動作コスト）もそれぞれ示されている。

【0056】

図１０に示す例では、選択可能な組立手順の候補の中で部品Ａ２、Ａ３を組立作業位置まで移動させるロボットの動作時間が最も小さい。従って、手順選択部２４は、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間に基づいて、部品Ａ２又は部品Ａ３を組立作業位置まで移動させる組立手順を選択しても良い。或いは、部品Ｃの組み付けまで考慮したときのロボットの動作時間の合計は、部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付けてから部品Ｂ１を組み付けるケースが最も短くなる。そのため、図１０に示す例において、手順選択部２４は、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間に基づいて、部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付ける組立手順を選択しても良い。

【0057】

図１１は、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。図１１のフローチャートのステップＳ４００～Ｓ４４０及びＳ４６０は、図２のフローチャートのステップＳ１００～Ｓ１４０及びＳ１６０と同様であるため、説明を省略する。

【0058】

図１１のフローチャートのステップＳ４５０では、組立手順の候補の中から、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間に基づいて組立手順を選択する。これにより、組立手順を決定する際に、効率的に製品を組み立てることが可能な組立手順を選択することが可能になる。

【0059】

（第５実施形態）
次に、本開示の第５実施形態に係る組立手順生成装置１０に関して、図面を参照して説明する。本実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成は、上述した第１実施形態に係る組立手順生成装置１０と同様であるため、説明を省略する。

【0060】

本実施形態に係る組立手順生成装置１０は、ロボットと作業者とが協働して製品の組立作業を行う際に、作業者の動作情報（目線、体の向き、手や体の動き、過去に作業者が行った組立手順の履歴情報など）から作業者が次に行う組立手順や作業を推定し、その推定した組立手順と競合しない組付手順を選択したり、作業者の作業をサポートする手順を選択したりする。

【0061】

例えば、図１２には、部品Ａ１を組立作業位置まで移動させた後、選択可能な組立手順の候補が、部品Ａ１に部品Ｂ１を組み付ける手順、部品Ａ１に部品Ｃ１を組み付ける手順、部品Ａ２を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順、及び部品Ａ３を部品置き場から組み立て作業位置まで移動させる手順となる状況が示されている。さらに、図１２には、このときの作業者の動作情報から推定される、作業者が次に実施する組立手順の確率も示されている。

【0062】

図１２に示す例では、作業者は、次に、部品Ａ２を組立作業位置まで移動させる手順を実施する確率が最も高くなっている。このため、手順選択部２４は、部品Ａ２を組立作業位置まで移動させる手順を除外した残りの手順の中から、ランダムに組立手順を選択するか、競合する確率の最も低い組立手順を選択するか、若しくは他の実施形態に記載の要因に基づいて１つの組立手順を選択しても良い。或いは、手順選択部２４は、作業者が実施しようとしている組立手順をサポートする作業を組立手順として選択しても良い。

【0063】

図１３は、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。図１３のフローチャートのステップＳ５００～Ｓ５４０及びＳ５６０は、図２のフローチャートのステップＳ１００～Ｓ１４０及びＳ１６０と同様であるため、説明を省略する。

【0064】

図１３のフローチャートのステップＳ５５０では、組立手順の候補の中から、作業者が次に行う組立手順や作業の推定結果に基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を選択する。これにより、組立手順を決定する際に、作業者と協働して製品の組立作業を行い得るロボットの組立手順を選択することが可能になる。

【0065】

（第６実施形態）
次に、本開示の第６実施形態に係る組立手順生成装置１０に関して、図面を参照して説明する。本実施形態に係る組立手順生成装置１０の構成は、上述した第１実施形態に係る組立手順生成装置１０と同様であるため、説明を省略する。

【0066】

上述した第１実施形態から第５実施形態で説明した、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の各要因は、それぞれ、ロボットに実行させるべき組立手順を選択するために単独で用いられても良いし、任意に組み合わせて用いられてもよい。

【0067】

本実施形態では、複数の要因の組み合わせとして、各部品の在庫数の多寡と各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間とに基づいて、ロボットに実行させる組立手順を選択する例について説明する。

【0068】

図１４は、本実施形態に係る組立手順生成装置１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。図１４のフローチャートのステップＳ６００～Ｓ６３０及びＳ６６０は、図２のフローチャートのステップＳ１００～Ｓ１３０及びＳ１６０と同様であるため、説明を省略する。

【0069】

図１４のフローチャートのステップＳ６０５では、設定部１６が、各部品の最低在庫数Ｎと、部品の供給を待機するためのロボットの最大待ち時間Ｍを設定する。各部品の最低在庫数Ｎは、各部品ごとに個別に設定しても良いし、各部品で同じ最低在庫数Ｎを設定しても良い。

【0070】

図１４のフローチャートのステップＳ６４０では、候補抽出部２２が、ＡＮＤ／ＯＲグラフにおける採用可能である複数の組立手順の中から、取得された製品の組み立てに関する現在の状況に基づいて、在庫数が最低在庫数Ｎ以上の部品の組立手順を、組立手順の候補として抽出する。つまり、本実施形態では、各部品の在庫数の多寡を判定する基準として最低在庫数Ｎを用い、最低在庫数Ｎ以上の在庫数がある部品を、十分な在庫数がある部品とみなし、当該部品の組立手順を、組立手順の候補とするのである。

【0071】

そして、ステップＳ６５０では、組立手順の候補の中から、各組立手順を選択した際に費やされるロボットの動作時間に基づいて組立手順を選択する。この結果、十分な在庫数があるとみなされる部品の組立手順の候補の中から、在庫数の多寡以外の要因であるロボットの動作時間に基づいて、最適な組立手順を選択することができる。従って、効率的に製品を組み立てることが可能な組立手順を選択することが可能になる。

【0072】

図１４のフローチャートのステップＳ６７０では、部品の供給を待機するため、ロボットに組立手順を実施させることができず、待ち時間が発生した場合、その待ち時間を、過去に発生した待ち時間の平均待ち時間Ｔと平均処理して平均待ち時間Ｔを更新する。そして、更新した平均待ち時間Ｔと最大待ち時間Ｍとを比較し、平均待ち時間Ｔが最大待ち時間Ｍよりも大きい場合、最低在庫数Ｎを増加する（例えば、Ｎ＝Ｎ＋１）。なお、発生した待ち時間により平均待ち時間Ｔを更新することなく、発生した待ち時間そのものを最大待ち時間Ｍと比較するようにしても良い。

【0073】

つまり、ステップＳ６７０では、手順選択部２４が、最低在庫数Ｎ以上の在庫数がある部品を組み立てる組立手順を選択したにも拘らず、ロボットによる組み立てにより、当該部品の在庫切れが生じて、ロボットが所定時間以上待機する事態が発生した場合に、設定部１６は、当該部品の最低在庫数Ｎを増加させる。この最低在庫数Ｎの増加により、当該部品は増加された最低在庫数Ｎ以上の在庫数が蓄積されるまで、当該部品は組立手順の候補となることはない。このため、当該部品の在庫切れによるロボットの待ち時間の発生を抑制することができる。

【0074】

なお、上述した第６実施形態では、最低在庫数Ｎを実際の設備の稼働状況に合わせて調整する例について説明した。しかしながら、その他のパラメータに関しても、実際の状況に合わせて調整するようにしても良い。例えば、ロボットの動作時間を算出するためのパラメータとしての、ロボットの作業時間や加工機への部品の出し入れ周期などは、設定した初期値を実際の作業時間や出し入れ周期に応じて変更しても良い。

【0075】

（第７実施形態）
次に、本開示の第７実施形態に係る組立手順生成装置１１０に関して、図面を参照して説明する。図１５は、本実施形態に係る組立手順生成装置１１０の構成を示す機能ブロック図である。また、図１６は、本実施形態に係る組立手順生成装置１１０において実行される組立手順生成処理を示すフローチャートである。

【0076】

図１５に示すように、本実施形態に係る組立手順生成装置１１０は、記憶部１１２と制御部１１４とを備える。制御部１１４は、設定部１１６、現在状況取得部１１８、候補抽出部１２２と手順選択部１２４とを含む組立手順生成部１２０、機械学習部１２６、及び信頼性評価部１２８を備える。つまり、本実施形態に係る組立手順生成装置１１０は、第１～第６実施形態において説明した組立手順生成装置１０に対して、機械学習部１２６と信頼性評価部１２８とを追加した構成となっている。本実施形態における、記憶部１１２、設定部１１６、現在状況取得部１１８、及び候補抽出部１２２と手順選択部１２４とを含む組立手順生成部１２０は、第１～第６実施形態のいずれかの組立手順生成装置１０の記憶部１２、設定部１６、現在状況取得部１８、及び候補抽出部２２と手順選択部２４とを含む組立手順生成部２０と同様に構成され得る。なお、図１６のフローチャートでは、第１実施形態において説明した各部品の在庫数の多寡に基づいて組立手順を選択する例を示している。

【0077】

機械学習部１２６は、例えばＤＮＮなどの人工知能を用い、手順選択部１２４によって選択された組立手順を教師データとして、製品の組立に関する現在の状況と、第１～第６実施形態において説明した、各部品の在庫数の多寡、部品の組立順序に関する設備制約、作業者による組立手順の学習結果、各組立手順を選択した際に費やされる前記ロボットの動作時間、及び、作業者と協働する際の作業者の動作情報から推定される作業者による作業、の少なくとも１つの要因とに基づいて、ロボットに実行させるべき組立手順を学習する。この処理は、図１６のフローチャートのステップＳ７６０に相当する。

【0078】

信頼性評価部１２８は、機械学習部１２６の学習が進んで、機械学習部１２６から出力される組立手順の信頼性が、所定の基準に達しているかどうかを評価する。この処理は、図１６のフローチャートのステップＳ７７０に相当する。例えば、信頼性評価部１２８は、教師データとの誤差に基づいて平均正答率を算出し、この平均正答率が所定の閾値を超えていれば、機械学習部１２６から出力される組立手順の信頼性が所定の基準に達していると判定することができる。それに加えて、信頼性評価部１２８は、機械学習部１２６が出力する組立手順が、設備や他の部品等との接触により部品を損傷させるものでないことを、組み立て後の製品の検査により確認しても良い。

【0079】

そして、信頼性評価部１２８により機械学習部１２６から出力される組立手順の信頼性が所定の基準に達していると評価された場合、図１６のフローチャートのステップＳ７９０に示すように、機械学習部１２６が、手順選択部１２４に代わって、ロボットが実行すべき組立手順をロボット制御装置３０に提供する。これにより、製品の組立に関する種々の状況にも柔軟に対応可能な組立手順を出力する組立手順生成装置１１０を実現することができる。なお、図１６のフローチャートに示すように、信頼性評価部１２８により機械学習部１２６から出力される組立手順の信頼性が所定の基準に達していないと評価された場合、ステップＳ７８０において、手順選択部１２４によって選択された組立手順がロボット制御装置３０に提供される。

【0080】

以上、本開示の好ましい実施形態について説明したが、本開示は上述した各実施形態になんら制限されることなく、本開示の主旨を逸脱しない範囲において、様々に変形して実施することが可能である。

【0081】

例えば、本明細書に記載の組立手順生成装置１０、１１０及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化される一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより実現され得る。あるいは、本明細書に記載の組立手順生成装置１０、１１０及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本明細書に記載の組立手順生成装置１０、１１０及びその手法は、コンピュータプログラムを実行する一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

【符号の説明】

【0082】

１０：組立手順生成装置、１２：記憶部、１４：制御部、１６：設定部、１８：現在状況取得部、２０：組立手順生成部、２２：候補抽出部、２４：手順選択部、３０：ロボット制御装置、１１０：組立手順生成装置、１１２：記憶部、１１４：制御部、１１６：設定部、１１８：現在状況取得部、１２０：組立手順生成部、１２２：候補抽出部、１２４：手順選択部、１２６：機械学習部、１２８：信頼性評価部

【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】