-
公开(公告)号:CN107479510A
公开(公告)日:2017-12-15
申请号:CN201710427405.7
申请日:2017-06-08
申请人: 霍尼韦尔国际公司
IPC分类号: G05B19/418
CPC分类号: G06Q10/06398 , G05B2219/33034 , G05B2219/33038 , G06Q10/067 , G09B5/06 , G09B7/00 , G09B19/00 , G05B19/4185 , G05B2219/33212
摘要: 用于工业过程控制与自动化系统操作员评估和训练的系统和方法。一种方法包括获得至少一个模型,其将能力领域与人员的工作角色和工作职责相关联,所述至少一个模型还将能力领域与训练练习和内容的总课程相关联。该方法还包括获得与能力领域相关联的干预资产的库,所述干预资产包括用于在能力领域中的至少一个中训练人员的内容。该方法还包括对受训者进行评估以确定受训者的能力差距分析,所述能力差距分析包括与受训者的工作职责相关联的能力差距,所述能力差距识别其中受训者要求训练的能力领域中的至少一个。此外,该方法包括基于该能力差距向受训者提供基于web的训练,该训练包括至少一个干预资产和至少一个干预活动。
-
公开(公告)号:CN106560751B
公开(公告)日:2018-02-27
申请号:CN201610872858.6
申请日:2016-09-30
申请人: 发那科株式会社
发明人: 汤川史
IPC分类号: G05B19/408
CPC分类号: G06N99/005 , G05B19/404 , G05B2219/33034 , G06N3/0427
摘要: 本发明提供一种机器学习装置、机器学习方法及具备机器学习装置的机床,能够使机床的工具修正的频度最佳化。机器学习器具有:状态观测部,其将修正工具的时间间隔、通过机床加工后的工件的加工误差量以及机床的机械运转率作为状态变量进行观测;学习部,其根据状态观测部观测到的工具修正间隔、工件加工误差量以及机械运转率,学习与工具修正间隔的变更有关的行为价值。
-
公开(公告)号:CN106557074A
公开(公告)日:2017-04-05
申请号:CN201610849640.9
申请日:2016-09-26
申请人: 发那科株式会社
发明人: 金丸智
IPC分类号: G05B19/4155
CPC分类号: G05B19/19 , G05B13/0265 , G05B19/4163 , G05B2219/33034 , G05B2219/33056 , G05B2219/41367 , G05B2219/49061 , G05B2219/49107 , G05B2219/49111 , G06N99/005 , G05B19/4155
摘要: 本发明提供一种生成最佳速度分布的机床,其具备评价其动作的动作评价部和机器学习轴的移动量的机器学习器。该机器学习器基于包含动作评价部的输出数据的机床的状态数据来计算回报,机器学习轴的移动量的决定,根据机器学习结果来决定并输出轴的移动量。然后,基于该决定的所述轴的移动量、取得的状态数据、相加后的回报来机器学习轴的移动量的决定。
-
公开(公告)号:CN106560751A
公开(公告)日:2017-04-12
申请号:CN201610872858.6
申请日:2016-09-30
申请人: 发那科株式会社
发明人: 汤川史
IPC分类号: G05B19/408
CPC分类号: G06N99/005 , G05B19/404 , G05B2219/33034 , G06N3/0427 , G05B19/4083 , G05B2219/39166
摘要: 本发明提供一种机器学习装置、机器学习方法及具备机器学习装置的机床,能够使机床的工具修正的频度最佳化。机器学习器具有:状态观测部,其将修正工具的时间间隔、通过机床加工后的工件的加工误差量以及机床的机械运转率作为状态变量进行观测;学习部,其根据状态观测部观测到的工具修正间隔、工件加工误差量以及机械运转率,学习与工具修正间隔的变更有关的行为价值。
-
公开(公告)号:CN106392602A
公开(公告)日:2017-02-15
申请号:CN201610614422.7
申请日:2016-07-29
申请人: 发那科株式会社
发明人: 山本和弘
IPC分类号: B23P19/06
CPC分类号: B23P19/066 , B25B21/00 , B25B23/1456 , B25B23/147 , G05B19/41805 , G05B2219/33034 , G05B2219/45203 , Y02P90/04 , Y02P90/22 , B23P19/06
摘要: 本发明提供一种机械学习装置、螺丝紧固系统以及其控制装置,对通过螺丝刀来紧固螺丝的动作进行学习的机械学习装置具有:状态观测部,其对状态变量进行观测,其中,该状态变量由螺丝刀的转速、螺丝刀的旋转方向、螺丝刀的位置和螺丝刀的倾斜中的至少一个,以及通过螺丝刀紧固的螺丝的紧固品质以及由螺丝刀紧固螺丝的紧固时间中的至少一个构成;以及学习部,其将由状态观测部观测到的转速、旋转方向、位置以及倾斜中的至少一个,以及由状态观测部观测到的紧固品质的变化和紧固时间的变化中的至少一个关联起来进行学习。
-
公开(公告)号:CN106557074B
公开(公告)日:2018-04-10
申请号:CN201610849640.9
申请日:2016-09-26
申请人: 发那科株式会社
发明人: 金丸智
IPC分类号: G05B19/4155
CPC分类号: G05B19/19 , G05B13/0265 , G05B19/4163 , G05B2219/33034 , G05B2219/33056 , G05B2219/41367 , G05B2219/49061 , G05B2219/49107 , G05B2219/49111 , G06N99/005
摘要: 本发明提供一种生成最佳速度分布的机床,其具备评价其动作的动作评价部和机器学习轴的移动量的机器学习器。该机器学习器基于包含动作评价部的输出数据的机床的状态数据来计算回报,机器学习轴的移动量的决定,根据机器学习结果来决定并输出轴的移动量。然后,基于该决定的所述轴的移动量、取得的状态数据、相加后的回报来机器学习轴的移动量的决定。
-
公开(公告)号:CN106020117A
公开(公告)日:2016-10-12
申请号:CN201610178961.0
申请日:2016-03-25
申请人: 发那科株式会社
发明人: 远藤悟
IPC分类号: G05B19/409 , G05B19/4155
CPC分类号: G05B19/409 , G05B2219/36061 , G05B2219/36254 , G05B19/4155 , G05B2219/33034 , G05B2219/33053
摘要: 本发明提供一种具备与状况对应的程序的提示功能的数值控制装置。数值控制装置将表示该数值控制装置的状况的状况数据与在该状况下执行的手动数据输入程序关联起来进行存储。然后,在进行手动数据输入运行时,对该存储的状况数据进行基于与当前状况的类似性的评分,根据基于该评分结果赋予的优先顺序,向操作员推荐过去执行的手动数据输入程序。
-
公开(公告)号:CN105717905A
公开(公告)日:2016-06-29
申请号:CN201510965055.0
申请日:2015-12-21
申请人: 发那科株式会社
发明人: 山口刚太
IPC分类号: G05B19/425
CPC分类号: G05B19/4083 , G05B19/425 , G05B2219/36442 , G05B2219/42129 , Y02P90/265 , G05B2219/33034
摘要: 本发明的数值控制装置具备:手动移动轴监视单元,其监视是否存在通过手动进给正在移动的轴;示教对象程序选定单元,其选定正在控制轴的示教程序;示教程序块选定单元,其从轴的移动方向选定示教点,将以示教点为终点的示教程序内的程序块选定为示教程序块。
-
公开(公告)号:CN106406235B
公开(公告)日:2018-07-03
申请号:CN201610619708.4
申请日:2016-07-29
申请人: 发那科株式会社
发明人: 畠中纪章
IPC分类号: G05B19/4093 , G05B19/4155
CPC分类号: G05B19/19 , G05B2219/33034 , G05B2219/33037 , G06N99/005
摘要: 本发明提供一种机床、模拟装置以及机械学习器,机床具有:动作评价部,其对于机床的动作输出评价数据;以及机械学习器,其对轴的移动量进行机械学习。该机械学习器根据机床的物理量数据和评价数据来计算回报,进而,根据轴的移动量的调整的机械学习结果以及物理量数据来进行轴的移动量的调整,并且根据该调整后的轴的移动量、基于该轴的移动量而在机床的动作后的物理量数据以及回报,来对轴的移动量的调整进行机械学习。
-
公开(公告)号:CN106649907A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201510929636.9
申请日:2015-12-14
申请人: 财团法人工业技术研究院
IPC分类号: G06F17/50
CPC分类号: G05B19/41875 , G05B2219/32194 , G05B2219/32368 , G05B2219/33034 , G05B2219/40335 , G06N7/005 , G06N20/00 , G06N20/10 , Y02P90/22
摘要: 工艺异因分析方法与工艺异因分析系统。该工艺异因分析方法包括获得多个产品的工艺数据。上述方法还包括使用非概率类型分类器及概率类型分类器的至少其中之一对工艺数据作运算,以获得每一工艺参数的贡献度。上述方法还包括判断分类器正确率是否大于阈值。上述方法还包括,若分类器正确率大于阈值时,对工艺参数进行一删除操作以删除具有最低的贡献度的工艺参数,并再次使用非概率类型分类器及概率类型分类器的至少其中之一对工艺数据运算;以及若分类器正确率不大于阈值时,将工艺参数设定为关键工艺参数。
-
-
-
-
-
-
-
-
-