WO1991018730A1 - Procede de recherche des conditions de moulage a l'aide d'un systeme expert - Google Patents

Procede de recherche des conditions de moulage a l'aide d'un systeme expert Download PDF

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WO1991018730A1
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qualitative
conditions
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Hiroyoshi Yamaguchi
Shuji Murai
Tatsuo Mimura
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Komatsu Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
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    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C45/766—Measuring, controlling or regulating the setting or resetting of moulding conditions, e.g. before starting a cycle

Definitions

  • the present invention relates to a molding search method applied to the field of plastic injection molding and the like, and particularly to a molding condition search method using an expert system. Background technology
  • Step 1 Initial setting of molding conditions
  • the optimal conditions are determined by a prototype experiment with different process conditions, and the following steps are taken.
  • the first step of inferring the cause of the failure from the countermeasure record and the input state of the failure, and obtaining the temporary molding conditions while repeatedly performing the trial molding A qualitative defect is extracted from the defective defects, and a discrimination analysis is performed on the extracted qualitative defect using the above-mentioned countermeasure record to determine a defect occurrence area, and the quality based on the defect occurrence area boundary is determined.
  • a second step of determining molding conditions for eliminating mechanical defects, and after this second step, quantitative defects are extracted from the defects generated in the first step, and extracted using the countermeasure record.
  • Quantitative defects A third step of determining molding conditions for eliminating quantitative defects by executing an analysis of variance using the experimental design method of interest.
  • molding conditions are determined by performing a failure diagnosis using a conventional ordinary expert system in the first step. Through the first step, the molding conditions are brought close to the optimal conditions.
  • the second step qualitative defects are extracted from the defects that occurred in the first step, and a discriminant analysis method is performed on the qualitative defects extracted using the countermeasure records stored in the expert system.
  • the problem occurrence area: ⁇ field is found, and this problem occurrence area: ⁇ molding conditions for eliminating quality defects based on the field are found.
  • the molding conditions determined in the second step correspond to the point farthest from the boundary of each defect occurrence area.
  • the third step is performed after the qualitative defect is eliminated by performing the second step, thereby suppressing the reoccurrence of qualitative defects that are not targeted when performing analysis by the real-time painting method.
  • An analysis that considers only the quantitative defects to be considered can be performed.
  • a qualitative defect is a defect that can be distinguished by the presence or absence of occurrence, such as a ⁇ II defect, and a quantitative defect is a numerical value and variation Refers to a defect that is evaluated.
  • FIG. 1 is a flow chart showing the outline of the processing procedure of this mushroom
  • FIG. 2 is a diagram showing a general projection growth support expert system
  • FIG. 1 is a flow chart showing the outline of the processing procedure of this mushroom
  • FIG. 2 is a diagram showing a general projection growth support expert system
  • FIG. 1 is a flow chart showing the outline of the processing procedure of this mushroom
  • FIG. 2 is a diagram showing a general projection growth support expert system
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure for obtaining stable molding conditions
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of molding condition selection and omission in a stable molding condition mining process
  • FIGS. 5 to 7 are explanatory diagrams of a stable molding condition calculating process
  • FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for determining an optimum condition for a quantitative defect
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of ⁇ : analysis.
  • the optimum molding conditions are determined by the following procedure.
  • Procedures I and II show the functional procedures performed by the injection molding support expert system in Agata.
  • the procedures I and II are described first.
  • Fig. 2 shows the configuration of an expert system that performs steps I and II.In this system 10, when determining the molding conditions at the site, the operator responds to a question from a computer, etc. By simply inputting the information, the cause of the failure can be inferred and the most appropriate countermeasure plan can be determined.
  • the expert system 10 is connected online to the Dimension 20 and the settings and measured data of the grown fiber 20 are automatically imported into the system 10. Conversely, the molding conditions inferred by the system are as follows.
  • the system is automatically set to the growth fiber 20, and the system 10 can start the automatic operation.
  • the expert system 10 is a knowledge base 30 that stores various knowledge required for troubleshooting, an inference engine 40 that performs inference using the knowledge, and a user interface for the operator to input the failure status. Consists of 50.
  • the knowledge base 30 includes tabular knowledge that shows the relationship between defects, causes, and countermeasures, and is obtained through interviews with skilled technicians. It contains the know-how of setting conditions and other various knowledge essential for setting conditions.
  • the system 10 asks a question about a trouble situation necessary for inferring a measure at any time, and the operator inputs a detailed situation through the user interface 50 in response to the question. Based on this, the system 10 infers a countermeasure plan and performs a test shot, and then the operator inputs the situation after the test shot again through the user interface 50.
  • the change of the situation due to this countermeasure is stored as a countermeasure record, and is used for inferring subsequent countermeasure plans.
  • the operator infers the conditions of the first test firing when the force is applied to the material, mold and mold.
  • the operator inputs the status of the fault occurrence, such as the type and location of the fault currently occurring, through the user interface 50. After the setting conditions are corrected and the countermeasures are taken, how the defect is changed by the correction is input through the operator's user interface 50. The input countermeasure results are stored for later use. As described above, this record data is referred to as "record of countermeasures (recording of the actually set molding conditions and change of the trouble state at that time)".
  • the cause of the failure is inferred based on the failure occurrence status and the record of countermeasures, and several countermeasure proposals are listed based on the reason.
  • each measure is evaluated from several viewpoints to determine the optimal measure.
  • the injection molding support expert system shown in Fig. 2 is designed to solve various problems by repeating the dialogue with the system by the operator.
  • the injection molding support expert system shown in FIG. 2 is used to execute the first step (initial setting of molding conditions) and the procedure II (outputting molding conditions) to narrow down molding conditions.
  • the hand HI and ⁇ it is possible to narrow down the main factors (important molding parameters) and iron ⁇ ⁇ (each molding parameter level) to be considered with respect to the occurrence of a defect, and thereafter, the so-called 3 ⁇ 4S Experiments and analyzes related to Procedures III and IV can be performed under low-effect situations, and the countermeasure records accumulated in Procedures I and ⁇ can be used for statistical methods in Procedures III and IV.
  • steps III and IV using the statistical method in this order.
  • the molding conditions are brought close to the optimal molding conditions using the functions related to procedures I and II of the conventional injection molding support expert system, and then the statistical method shown below is entered.
  • the knitting ⁇ techniques Iotaiotapai, IV is ⁇ used to perform a strong molded disturbance while forming a small variation products, and thus force s critical point to take the steps in this order.
  • the molding parameters to be adjusted are quantitative, such as the resin temperature and injection speed, and qualitative, such as the type of material and machine. Data only. In the process of determining molding conditions for quantitative failure in Procedure IV, both quantitative and qualitative molding parameters are subject to adjustment.
  • Steps 100 to 120 First, qualitative defects such as barge-jetting are extracted from the defects that occurred in the previous procedure II. Then, when the value of each molding parameter is changed by a predetermined set amount from the molding conditions obtained in the previous step II, whether or not each of the qualitative defects that have been solved in the previous step II will occur again Is estimated based on the countermeasure record stored in the knowledge base, and a qualitative defect determined to occur again and a molding parameter corresponding to the qualitative defect are selected.
  • FIG. 4 it is assumed that three qualitative defects such as burrs, sink marks and short shots have occurred in the previous procedure II, and point D is a point corresponding to the molding conditions determined in step II.
  • point D is a point corresponding to the molding conditions determined in step II.
  • PI and P2 are changed within the predetermined range indicated by the arrows, only the burrs of the three qualitative defects may recur, and Short shots are not expected to occur again. Therefore, in this case, Paris is selected as a qualitative defect that may recur, and PI and P2 are selected as molding parameters corresponding to this burr.
  • Step 1 3 0-: 1 6 0 By performing discriminant analysis in the statistical method based on the policy record described above for each defect selected by the previous / j, hand HA, the n-order ⁇ ⁇ target created by multiple selected and formed parameters Calculate the boundary surface that distinguishes the presence or absence of a fault in the system.
  • Forming conditions distant from the trouble occurrence boundary obtained in the preceding / J floating order B are obtained, and these are set as metastable forming conditions.
  • a circle that touches these two fault boundaries is obtained, and the center of the circle is set as a semi-amorphous condition.
  • this circle is the point farthest from all the failure occurrence boundaries to the side where no failure occurs.
  • the first method is to limit the area in the open space.
  • Table 1 above The failure occurrence boundary when such a countermeasure record is stored is as shown in Fig. 7, and a closed space cannot be formed.
  • the second method is to obtain additional data by performing addition ⁇ based on the design of experiment to create a closed space due to each boundary where a defect occurs.
  • the condition corresponding to the center of the circle that touches each boundary and has a maximum ⁇ in the same manner as described above is defined as the quasi-infinite form condition.
  • the metastable molding condition can be similarly obtained for the n-dimensional case. That is, in the case of n dimensions, it is difficult to intuitively understand, but the metastable molding conditions can be obtained based on the same principle as described above.
  • the polygonal area (rectangular area in FIG. 7) centered on the rectangle is reset, and the maximum @ that contacts the closed space formed by each side of the rectangle and the boundary where the defect occurs is provided.
  • the center of the circle to be formed is determined, and this center is defined as the metastable molding condition B '.
  • test firing is performed under the semi-stable molding condition B ', and if no trouble occurs due to the dimension, the above-mentioned semi-stable molding condition B is determined as the molding condition. If a defect occurs under the metastable molding condition B ', the boundary of the defect is added and the quasi-unstable shape condition is determined again.
  • the closed space (cross-hatched portion in FIG. 7) derived for obtaining the metastable molding condition is determined by a parameter setting variation width due to the above-described disturbance. If it is smaller than the parameter setting fluctuation width due to the closed space force disturbance, return to the previous procedure II, change the parameter adjustment policy, re-execute procedure ⁇ , and then perform procedure III described above. ing. That is, for example, in Fig. 6, when the parameter width related to the ⁇ E time of the closed space is 2 seconds, which is before and after, but the fluctuation range of the holding pressure time due to disturbance is 2 seconds or more, etc. Return to Procedure II, change the parameter adjustment policy, re-execute Procedure II, and then re-execute Procedure III.
  • the semi-stable shape condition that satisfies the dimension of the metastable molding condition and the condition of the parameter fluctuation width due to the disturbance is adopted as the stable molding condition.
  • This quantitative defect is a defect that is evaluated in terms of numerical values such as warpage, dimensions, weight, and strength of a molded article.
  • This procedure IV will be performed after the qualitative problems have been resolved by performing procedure III as described above.
  • an experiment basket mainly based on analysis of variance is executed by the experimental design method, if there is little information on other defects, it is targeted. As a result, the accuracy of the analysis will be significantly reduced. An experimental unraveling that takes into account only mechanical failures is performed.
  • Procedure IV consists of the following small procedures.
  • the on-line function with the injection component is used to randomize the level test of the painting method “1.
  • Predict expected value (step 380)
  • Fig. 9 is an example of an L4 (2,3) orthogonal model in which the female image defect is defined as the weight, and the target molding condition parameters are defined as the injection pressure, the injection speed, and the measurement.
  • the expected value for the change in the experimental level can be predicted.At this time, in the case of the target molding condition parameter force s quantitative factor, the method of multiple regression analysis is used. For such factors, the method of quantification analysis type I is used.
  • Procedure IV the combination of molding conditions that is the closest to the design value and minimizes the variation is calculated by performing the ⁇ analysis using the planning method.
  • the quantitative molding parameters are adjusted in the hand IHII, and both the quantitative molding parameters and the qualitative molding parameters are adjusted in step IV.
  • the same adjustment parameter may be used. In this case, take measures against the quantitative defect of the parameter within a range that does not reproduce the qualitative defect.
  • the present invention is useful for an expert system for searching for molding conditions applied to fields such as plastic injection molding.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Injection Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)

Description

明 細 書 エキスパートシステムを用いた成形条 索方法
技 術 分 野
この発明は、 プラスチック射出成形等の分野に適用される成形条 索方法に 関し、 特にエキスパートシステムを用いた成形条件探索方法に関する。 背 景 技 術
近年、 プラスチック成形業界においては、 射出成形の現場における熟練技術者 の経験、 ノウハウを蓄積、 体系化した射出成形支援エキスパートシステムが開発 されている。
かかる射出成形支援エキスパートシステムのねらいは、
•成形条件出し作業の効率ィ匕
'経験、 ノウハウのデータベース化
•新人技能者の教育
などであり、 この射出成形支援エキスパートシステムによる成形条件の決定動作 は、 概ね以下の 2工程に大別される。
工程 1…成形条件の初期設定
成 、 材料、 金型などの «を考慮して第 1回目の ¾1寸成形条件を推論す 工程 2…成形条件出し
不具合の発生状況や対策結果をもとに不具合の原因を推論し、 成形条件を調 整することにより不具合を解消する。
ところ力 このような従来の射出成形支援エキスパートシステムでは、 量産と いうことを考慮して成形条件出しを行つていなかつたので、 推論された成形条件 は、 まだまだ最適なものとはいえないものであった。
すなわち、 ここでいう最適成形条件とは、
(1) 成形誤差を許容範囲内に抑える (2) 量産時に外乱を受けても成形品に不具合を生じない
ものである。 これらの成形誤差や外乱を考慮して最適条件を経験や勘で求めるこ とは熟練者にとっても極めて困難であり、 従来装置ではこれらの要因は考慮され ていないというのが現状である。
ところで、 最近、 射出成纖の分野で、 最適成形条件を求めるために、 品質管 理手法を応用した統計手法を用いることが研究され始めている。
その 1つであるパラメ一タ設計法では、 工程条件を変えた試作実験により最適 条件を決定するものであり、 以下の工程を踏む。
(1)製品品質への影響が予想される因子の選択、 実験規模、 実験因子の水準値 の選択
(2) ^1†画に基ずき試作を行い、 実験^を得る。
(3)試作した多数の の注目する特性を測定する。
(4)測定されたデータを » し、 制御性とばらつきを S N比で評価する。 条件 設定因子の S N比への影響を調べ、 影響の大きい因子については S N比の 高い τ ϋを組み合わせた最適条件を求める。
しかしながら、 かかるパラメータ設計法では、 交互作用 （INTERACTION)の生じ る複数の不具合へ対処するために、 また射出速度や慨の多段制御パターンの決 定へ対処するために、 膨大な数の実験が必要になるとともに、 影響因子や実験水 準の決定に高度の専門技術経験が必要になるなど、 現場での実用にはまだまだ問 題が多い。 発 明 の 開 示
この発明では、 対策記録および入力された不具合の発生状況などから不具合の 発生原因を推論し、 試成形を繰り返し行ないながら仮成形条件を求める第 1のェ 程と、 この第 1の工程で究生した不具合の中から質的不具合を抽出し、 前記対策 記録を用いて抽出した質的不具合を対象とした判別分析を行うことにより不具合 発生領 界を求め、 この不具合発生領域境界に基ずき質的不具合を解消する成 形条件を求める第 2の工程と、 この第 2の工程後、 前記第 1の工程で発生した不 具合の中から量的不具合を抽出し、 前記対策記録を用いて抽出した量的不具合を 対象とした実験計画法による分散分析を実行することにより量的不具合を解消す る成形条件を求める第 3の工程とを具えるようにする。
すなわち本発明によれば、 従来から行われているエキスパートシステムの機 能に統計手法を付加するようにしている。
本発明によれば、 まず第 1工程により従来の通常のエキスパートシステムによ る故障診断を行うことで、 成形条件出しを行う。 この第 1工程を経ることにより 成形条件を最適条件に近付けておく。
次ぎに、 統計手法を利用した第 2および第 3工程を実行する。
第 2工程では、 第 1の工程で発生した不具合の中から質的不具合を抽出し、 ェ キスパートシステムに蓄積された対策記録を用いて抽出した質的不具合を対象と した判別分析の手法を行うことにより不具合発生領:^界を求め、 この不具合発 生領: ^界に基ずき質的不具合を解消する成形条件を求める。 この第 2工程で求 められる成形条件は、 各不具合発生領域境界から最も離れた位置にある点に対応 している。
第 3工程では、 前記第 1の工程で発生した不具合の中から量的不具合を抽出し、 前言 す策記録を用いて抽出した量的不具合を対象とした実^！ナ画法による分散分 析を実行することにより量的不具合を解消する成形条件を求める。
この第 3工程は、 第 2工程を行うことで質的不具合が解消された後に行うこと で、 実騰画法による 分析を行う際、 対象としない質的不具合の再発生を抑 え、 ^"象とする量的不具合のみを考慮した 分析を実行することができる。 なお、 質的不具合とは^ II不良のように発生の有無で区別できる不良をいい、 量的不具合とは数値とばらつきで評価される不良をいう。
このようにこの発明によれば、 従来のエキスパートシステムの機能と統計手法 をリンクさせるようにしたので、 エキスパートシステムに蓄積した対策記録を利 用することができ、 これにより統計手法を行う際の実験数を大幅に削減すること ができる。 また、 本発明では、 統計手法を実行する際不具合を質的なものと量的 なものとに分けて、 質的不良を解消する成形条件を求めた後量的不良を解消する 成形条件を求めるようにしたので、 交互作用の生じる複数の不具合への対処が容 易になると共に、 求められる成形条件の信頼性を向上させることができる。 図面の簡単な説明 第 1図はこの癸明の処理手順の概略を示すフローチャート、 第 2図は一般的な射 出成开支援エキスパートシステムを示す図、 第 3図は質的不具合を対象とした安 定成形条件を求める手順を示すフローチヤ一ト、 第 4図は安定成形条件箕出工程 における成形条件選漏作の説明図、 第 5図乃至第 7図は安定成形条件算出工程 の説明図、 第 8図は量的不具合を対象とした最適条件を決定する手順を示すフロ 一チャート、 第 9図は^:分析の一例を示す図である。
発明を実施するための最良の形態
以下、 この発明を添付図面に示す実施例にしたがって説明する。
この実施例では、 第 1図に示すように以下の手順で最適成形条件を決定する。
I.成形条件の初期設定
II.成形条件出し
III.質的不良に対する成形条件の決定
IV.量的不良に対する成形条件の決定
これらの手順において、 手順 I、 IIは縣の射出成形支援エキスパートシステム で行われていた機能手 jl頃を示すもので、 最初にこの手順 I、 IIについて説明する。 第 2図は手順 I、 IIを行うエキスパートシステムの構成を示すもので、 このシス テム 1 0においては現場で成形条件出しを行う際にオペレータがコンピュ一タカ、 らの質問に応じて不具合状況を入力するだけで不具合の発生原因を推論しさらに 最適な対策案を決定されるようになっている。
このエキスパートシステム 1 0は寸出成 2 0とはォンラインで接続され、 成开纖 2 0の設 件や実測データは自動的にシステム 1 0に取り込まれ、 また 逆にシステムが推論した成形条件は自動的に成开纖 2 0にセットされ、 さらにこ のシステム 1 0によって自動運転を起動できるようになつている。 エキスパ一ト システム 1 0は不具合対策に必要な各種の知識を格納した知識ベース 3 0と、 そ の知識を用いて推論を行う推論エンジン 4 0とオペレータが不具合状況を入力す るためのユーザインタフェース 5 0からなる。 知識べ一ス 3 0の中には、 不具合 一原因一対策の関係を示す表形式の知識、 熟練技能者からのヒャリングにより得 られた条件出しのノゥハウ、 その他条件出しを行う上で不可欠な各種の知識が格 納されている。
システム 1 0を起動すると、 システム 1 0は対策案を推論する上で必要な不具 合状況を随時質問してくるので、 オペレータは質問に応じて詳しい状況をユーザ ィンタフェース 5 0を通して入力する。 システム 1 0はこれをもとに対策案を推 論し試射を行い、 その後オペレータは試射後の状況を再びユーザィンタフエース 5 0を通して入力する。 この対策による状況の変ィ匕は対策記録として保存され、 これ以後の対策案の推論に活用される。
以下に、 システム 1 0で行われる推論の手順を示す。
( 1 ) 初期成形条件の決定
オペレータから成 、 材料、 金型の ·力 力されると、 第 1回目の試射 条件を推論する。
( 2 ) 成形条件の自動設定および |¾寸
成形条件を射出成 2 0に自動設定し、 その条件で自動運転を開始する。 試射後には成 2 0から成形条件の設定値と、 シリンダ や I寸出量など の実測値を取り込みこれを記憶する。
( 3 ) 不具合状況の入力と対策結果の記録
オペレータは現在発生している不具合の種類および発生位置など、 不具合の 発生状況をユーザインタフヱ一ス 5 0を通して入力する。 設定条件を修正し て対策を行った後ならばそれによつて不具合がどのように変ィ匕したかをオペ レータカ sユーザィンタフェース 5 0を通して入力する。 入力された対策結果 は後での利用のため記憶される。 この記録データは前述したように 「対策記 録 （実際に設定された成形条件とそのときの不具合状況の変ィ匕の記録） 」 と 称している。
( 4 ) 対策の絞り込み
不具合の発生状況や対策記録をもとに不具合の発生原因を推論し、 それに基 ずいていくつかの対策案を一覧表示する。 さらに、 各対策案を幾つかの観点 から評価して最適な対策案を決定する。
( 5 ) 対策案の詳細化 il した各対策案について具体的にどの成形条件パラメータをどれだけ修正 するかを推論する。 この対策案の実施により重大な不具合 （バリや離形不良 など） の発生が予想される場合には、 予め予防策を行う様アドバイスする。
( 6 ) 対策の表示
先の手順 （5 ) で決定された対策案を表示する。
オペレータはこの対策案を実施したり、 自分の考えに基ずき推論結果を修正した り、 推論のやり直しを指示したりする。 このように、 第 2図に示した射出成形支 援エキスパートシステムはオペレータがシステムとの対話を繰り返すことにより 各種不具合を解決しょうとするものである。
この実施例では、 第 2図に示した射出成形支援エキスパートシステムを用いて 先の手 l (成形条件の初期設定)、 および手順 II (成形条件出 を実行することで、 成形条件をある 絞り込むようにする。 すなわち、 手 HIおよ ΟΊΙを行うことで、 不具合発生に関して考慮すべき主要因 （重要な成形パラメータ） と鐵 τ ϋ (各 成形パラメータ水準） を絞り込む事ができ、 これによりその後いわゆる ¾S作用 の少ない状況下で手順 IIIおよび手順 IVにかかる実験と分析を行うことができる。 また、 この手順 Iおよび ΊΙで蓄積した対策記録を手順 III及び手順 IVの統計手法に 利用することができる。
次ぎに、 統計手法による手順 IIIおよび手順 IVをこの順番に実行する。 すなわち 本装置では、 従来の射出成形支援エキスパートシステムの手順 I、 IIにかかる機能 を利用して成形条件を最適成形条件の近傍に接近させた後、 以下に示す統計手法 に入る。 これら編†手法による手 ΙΙΠ、 IVは、 ^ばらつきの少ない製品を成形 すると共に外乱に強い成形を行うためのもので、 この順番に手順を踏むこと力 s重 要なポイントとなる。
III，質的不良に対する成形条件の決定処理
この手順 IIIでは、 ノ リゃジエッティングなどのタ ½|不良などのように発生した か否かで評価される不良を質的不良とし、 これら質的不良を解消する成形条件を 決定する。 この手順 IIIで決定される成形条件を安定条件と称する
なお、 調整する成形パラメータには樹脂温度や射出速度のような量的なものと、 材料や機械の種類のように質的なものがある力 この手順 IIIでは量的成形パラメ ータのみを調整するようにしている。 なお、 手順 IVの量的不良に対する成形条件 の決定処理では、 量的成形パラメータおよび質的成形パラメータの双方を調整対 象としている。
以下、 手順 IIIの詳細動作を第 3図のフローチャートにしたがって説明する。 こ の手順 は/ J、手 )1頃 A、 B、 Cに分割されている、
'小手順 A— 『対象とする不具合と成形パラメータの決定』
…第 3図ステップ 1 0 0〜 1 2 0 まず、 先の手順 IIで発生していた不具合のなかからバリゃジエッティングなど の質的不具合を抽出する。 そして、 先の手順 IIで求まった成形条件から各成形パ ラメータの値をそれぞれ所定の設定量だけ変更したとき、 先の手順 IIで究生して いた各質的不具合が再度発生するか否かを前記知識べ一スの中に記憶されている 対策記録に基ずき推定し、 再発生すると判断された質的不具合とこの質的不具合 に対応する成形パラメータを選出する。
例えば、 第 4図では、 先の手順 IIでバリとひけとショートショットとの 3つの 質的不具合が発生していたとし、 D点を手順 IIで求まった成形条件に対応する点 とする。 この第 4図の場合では、 2つの成形パラメータ P I、 P2 を矢印で示し た所定の範囲だけ変更すると、 3つの質的不具合のうちバリのみが再発生する可 能性があり、 他のひけとショートショッ トは再発生しないと考えられる。 したが つてこの場合は、 パリが再発生の可能性のある質的不具合として選出され、 また このバリに文す応する成形パラメ一タとしては PI、 P2 が選出される。
ただし、 上記各成形パラメ一タの変更量をどう設定するかという点については ノウハウが必要であり、 量産時において各¾ ^乱が凳生した場合各パラメ一タカ s どのように変ィ匕したかという過去の様々な事例を考慮して適当なる値を予め設定 するようにしている。
このようにこの小手順 Aを行うことで、 先の手順 IIでのみ発生しその後は再発 の可能性の低い不具合とそれに対応するパラメータとを除外することができる。
'小手頃 B— 『不具合発生境界の決定』
…第 3図ステップ 1 3 0〜： 1 6 0 先の/ j、手 HAで選出した各不具合毎に、 前言 す策記録に基ずき統計手法にお ける判別分析を実行することで、 複数の選出成形パラメ一タが作る n次 ¾^標に おける不具合の発生の有無を区別する境界面を算出する。
例えば、 先の手順 IIで、 下記第 1表のような対策記録が得られたとする。 第 1表
NO 保圧 保圧時間 発生不具合
1 10% 2sec ひけ
2 30% 2sec ひけ、 バリ
3 20% 3sec ひけ
4 25% 3sec パ、リ
5 20% 4sec パ、ヮ
6 15% 4sec 未発生 この対策記録に基ずきひけとパリそれぞれについての不具合発生境界を判別分 折の手法を用いて求めると第 5図および第 6図の破線に示すようになる。 なお、 これら図中の添字は第 1表の NOに対応する。
'小手)頃 C— 『安定条件の決定』
…第 3図ステップ 1 7 0〜2 0 0
先の/ J浮順 Bで求めた不具合発生境界から安^ ϋに離れた成形条件を求め、 こ れを準安定成形条件として設定する。 具体的には、 例えば求められた不具合発生 境界が 2つの場合 （2次元） は、 これら 2つの不具合発生境界に接する円を求め、 その中心を準安 形条件とする。 すなわち、 この円の中 、は全ての各不具合発 生境界から不具合の発生しない側に最も離隔した点である。
ただし、 上記不具合発生境界にて囲まれた領域が開空間となって、 上記円が定 まらないことがあり、 この場合には準安定成形条件を求めるために以下の 2手法 のいずれかを行う。
第 1の方法は開空間において領域を限定する方法である。例えば、 先の第 1表 のような対策記録が記憶された場合における不具合発生境界は第 7図に示すよう になり、 閉空間を形成することができない。
この第 7図の場合には、 先の手順 IIによって成形条件としては保圧 1 5 %、 保 圧時間 4秒 （A点） が仮決定されており、 また対策記録によれば保圧を 5 %単位 に、 保圧時間を 1秒単位に変更している。 そこで、 この場合には、 A点を中心に して該中心 Aから各パラメータの上記変更単位だけの間隔を隔てた多角形 （第 6 図の場合は長方形） を描き、 この多角形と不具合発生境界とによって閉空間を形 成するようにする。 そして、 該形成された閉空間を越えない範囲で領«界に接 する最大半径の円を求め、 その中心 （第 6図の場合は B点） を準安^;形条件と する。
第 2の方法は、 実験計画法に基ずき追加^を行うことにより追加データを得 ることで、 不具合の発生する各境界による閉空間を発生させようとするものであ り、 閉空間が求まると、 前記同様にして各境界に接しかつ最大 圣を有する円の 中心に対応する条件を準安^;形条件とする。
なお、 この場合には、 2次元の場合を示したが、 n次元の場合にも同様にして 準安定成形条件を求めることが可能である。 すなわち、 n次元の場合には直観的 には判りにくいが前記と同様の原理に基ずき準安定成形条件を求めることができ る
なお、 n次元における不具合発生境界の一般式は
A 0 +A 1 X H 1 + A 2 X H 2 +…… +A n X H n = 0
Hi : 要因 （^作用を含む成形パラメータ）
Ai : 各成形パラメータの不具合発生に対する影響度
… （1 ) と表すことができる。
この様にして準安定成形条件 Bが求まると、 この準安定成形条件 Bで^!寸を行 なレ、、 不具合が発生した場合は、 その不具合の発生境界条件を追加して準安定成 形条件を求め直す。 すなわち、 この場合、 第 7図を例にとると、 境界線力 s増加す るかあるいは修正されることになる。
また、 上記試射において、 不具合力 s発生しない場合は、 上記準安越形条件 B を中心とした前記多角形領域（第 7図の場合は長方形領域） を再設定し、 該長方 形の各辺およぴ不具合発生境界によつて形成される閉空間に接する最大 @を有 する円の中心を求め、 この中心を準安定成形条件 B' とする。 そして、 この準安 定成形条件 B' で試射を行い、 この ¾寸により不具合が発生しない場合は先の準 安誠形条件 Bを成形条件として決定する。 また、 準安定成形条件 B' で不具合 が発生すれば、 その不具合の境界線を追加して準安^:形条件を求め直す。
なお、 前記準安定成形条件の判定処理においては、 準安定成形条件を求めるた めに導出した前記閉空間 （第 7図の場合はクロスハッチングの部分） を前述の外 乱によるパラメータの設定変動幅と比較し、 閉空間力外乱によるパラメータの設 定変動幅に比べて狭い場合は先の手順 IIに戻りパラメータ調整方針を変えて手順 Πを再実行した後、 前述した手順 IIIを 行するようにしている。 すなわち、 例 えば、 第 6図においては、 閉空間の¾E時間に関するパラメータ幅が 2秒、前後で あるにもかかわらず、 外乱による保圧時間の設定変動幅が 2秒以上あつた場合な どには、 手順 IIに戻りパラメ一タ調整方針を変えて手順 IIを再実行した後、 前述 した手順 IIIを再実行するようにする。
この様に、 準安定成形条件による ¾寸を満足し、 かつ外乱によるパラメータの 変動幅の判 件を満足した準安^;形条件を安定成形条件として採用する用に している。
IV，量的不良に対する最適成形条件の決定
: LLのようにして、 質的不良を解消する安定成形条件が求まると、 今度は先の 手順 IIで発生していた不具合のなかから量的不具合を抽出する。
この量的不具合は、 成形品の反り、 寸法、 重量、 強度といった、 数値とばらつ きで評価される不具合である。
そして、 該抽出した量的不具合を女豫不具合とした実験計画法による^ ¾分析 を行うことで、 設計値に最も近くかつばらつきを最小とする成形条件の組み合わ せを算出する。
この手順 IVは前述したように先の手順 IIIを行うことで質的不具合が解消された 後に行うようにする。 すなわち、 一般に、 実験計画法により分散分析を主体とし た実験籠を実行すると、 他の不具合についての情報が少ない場合には対象とし た不具合以外のものも発生してしまレゝ、 解析精度を著しく低下させることになる このため、 本装置では、 まず質的不良を解消する安^;形条件を求め、 その後で 対象とする量的不具合のみを考慮した実験解斤を行うようにしている。
なお、 この手順 IVでは、 前述したように量的成形パラメータおよび質的成形パ ラメ一タの双方を調整対象としている。
この手順 IVの詳細を第 8図のフローチャートに示す。
すなわち、 手順 IVは以下の小手順からなる。
•小手順 A
成形条件パラメータの決定 （ステップ 300)
.小手順 B
実験水準の選択 （ステップ 310〜330)
•小手順 C
自動実験 （ステップ 340)
この場合は、 射出成 «とのオンライン機能を利用して、 実廳1 "画法の水 準テストをランダム化し、 自動実験できるようにしている。
•小手順 D .
(ステップ 35 o)
'小手順 E
影響度 Biの入力 （ステップ 360〜370)
•小手順 F
期待値の予測 （ステップ 380)
第 9図は、 女像不具合を重量とし、 対象成形条件パラメータを射出圧力、 射 出速度、 および計量とした L4(2,3)の直交モデル例である。
なお、 この手順 IVにおいて、 実験水準の変更に対する期待値を予測することが できるようにしており、 その際、 対象成形条件パラメータ力 s量的要因の場合は重 回帰分析の手法を用い、 質的な要因の場合は数量化分析 I類の手法を用いるよう にしている。
この結果、 得られる一般式は、
y = B 0+B 1 XH 1 +B2 XH2+…… +BnXHn y ： 目的変量
Hi: 要因 （交互作用を含む成形パラメータ）
B i: 各成形パラメータの目的変量 yに対する影響度
… （2 )
と表すことができる。
なお、 本装置においては、 目的変量との相関を阻害するパラメータを自動的に 削除するようにしており、 このため第 9図中の式では言†fiの項が削除されている。
hの分散分析により、 ばらつきを許容誤差範囲内に収めることができない場 合は、 再度先の手順 IIに戻り、 パラメ一タ調整方針を変えて手順 IIを再実行した 後、 前述した手順 IIIおよび手順 IVを再実行するようにしている。
この様にして、 手順 IVでは、 ^^計画法よる^:分析を行うことで、 設計値に 最も近くかつばらつきを最小とする成形条件の組み合わせを算出する。 なお、 こ の場合には、 前述したように、 手IHIIでは量的成形パラメータのみを調整するよ うにし、 手順 IVでは量的成形パラメータおよび質的成形パラメータの双方を調整 ¾^としているので、 两手順 III、 IVで調整パラメータとして同一のものか す ることがあり、 この場合には、 質的不具合を再現しない範囲で該パラメータの量 的不具合対策を行う。
以 ベた手 jimiiおよび IVの統計的手法では、 知識ベースのデータ （対策記録) の数が多いほど他のパラメータやそれらの 作用を考慮できるようになり、 予 測精度を高めることができる。 また、 先の （1 ) 式および （2 ) 式中の係数 Ai、 Biは、 過去のデータを成纖、 材料、 金型毎に分類し、 整理するならば、 それら の値を概ね把握することが可能である。
なお、 上記実施例では、 本発明を射出成纖に適用した場合を示したが、 本発 明を他のプレス成开^などに適用してもよい。
産業上の利用可能性
この発明は、、 プラスチック射出成形等の分野に適用される成形条件探索用の エキスパートシステムに有用である。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 対策記録および入力された不具合の発生状況などから不具合の発生原因を 推論し、 試成形を繰り返し行ないながら仮成形条件を求める第 1の工程と、 この第 1の工程で発生した不具合の中から質的不具合を抽出し、 前記対策記録 を用いて抽出した質的不具合を対象とした判別分析を行うことにより不具合発生 領 界を求め、 この不具合発生領:^¾界に基ずき質的不具合を解消する成形条 件を求める第 2の工程と、
この第 2の工程後、 前記第 1の工程で発生した不具合の中から量的不具合を抽 出し、 前記対策記録を用いて抽出した量的不具合を対象とした実験計画法による 分散分析を実行することにより量的不具合を解消する成形条件を求める第 3のェ 程と、
を具えるエキスパートシステムを用いた成形条件探索方法。
2 . 前記第 1の工程は、
入力された成形機、 材料および金型の特性に基づき試射を行う初期成形条件を 決定する第 1ステップと、
前記設定された初期成形条件を設定し、 試写を行う第 2ステップと、 前記試写により発生した不具合状況を入力し、 対策記録を記憶する第 3ステツ プと、
前記不具合の発生状況及び対策記録を基に不具合の発生原因を推論し、 対策案 を決定する第 4ステップと、
この対策案に基づき成形条件パラメータの修正態様を決定する第 5ステップと、 を含むものである請求の範囲 1項記載のエキスパートシステムを用いた成形条 件探索方法。
3 . 前記第 2の工程は、
前記第 1の工程で発生した不具合の中から質的不具合を抽出し、 前記第 1のェ 程で求められた仮成形条件から各成形パラメータをそれぞれ設定量だけ変更した ときの前記各質的不具合の再度の発生態様を前言 ォ策記録に基づき推論し、 再発 生すると判断された質的不具合とこの質的不具合に対応する成形パラメータを選 出する第 1ステップと、
前記第 1ステツプで選出された各質的不具合毎に、 前記対策記録に基ずく判別 分析を実行することで、 前記複数の選出成形パラメータが作る n次 ¾¾標におけ る不具合究生領 J ¾界を算出する第 2ステップと、
前記第 2ステツプで求められた不具合究生境界から安全側に離れた準安定成形 条件を求め、 この準安^ ¾形条件による ¾寸を繰り返し行ない、 不具合を発生し ない準安定成形条件を安定成形条件として決定する第 3ステップと、
を含むものである請求の範囲 1項記載のエキスパートシステムを用いた成形条 件探索方法。 . 前記成形パラメータは量的成形パラメータである請求の範囲 3記載のェキ スパートシステムを用いた成形条«索方法。
5 . 前記第 3工程は、 前記第 1の工程で発生した不具合の中から量的不具合を 抽出し、 前記第 1の工程で求められた仮成形条件から成形条件パラメ一タを決定 する第 1ステップと、
実験水準を決定する第 2ステップと、
自動実験を行う第 3ステップと、
^¾分析を行う第 4ステップと、
影響度を入力する第 5ステツプと、
設計値に最も近くかつばらつきを最小とする成形条件の組み合せを算出する第 6ステップと、
を含むものである請求の範囲 1項記載のエキスパートシステムを用いた成形条 件探索方法。
6 . 前記成形条件パラメータは量的及び質的成形条件パラメ一タである請求の 範囲 5項記載のエキスパートシステムを用いた成形条件探索方法。 新たな用紙
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Families Citing this family (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4219259A1 (de) * 1992-06-12 1993-12-16 Karl Hehl Verfahren zur Steuerung einer Kunststoff-Spritzgießmaschine
JPH07295619A (ja) * 1994-04-25 1995-11-10 Mitsubishi Electric Corp 工作機械の数値制御装置
TW305798B (ja) * 1994-08-01 1997-05-21 Toray Industries
AT404076B (de) * 1994-08-31 1998-08-25 Battenfeld Kunststoffmasch Verfahren zum automatischen bestimmen des optimalen arbeitspunktes einer spritzgiessmaschine
JP3161921B2 (ja) * 1994-10-27 2001-04-25 ファナック株式会社 製品品質影響要因解析方法と装置及び成形条件調整方法、製品良否判別項目選択方法
CA2150432A1 (en) * 1995-05-30 1996-12-01 Bert Van Den Berg Models for computer integrated manufacturing
JP3018957B2 (ja) * 1995-06-06 2000-03-13 株式会社新潟鉄工所 射出成形機の最適成形条件設定システム
US6161057A (en) * 1995-07-28 2000-12-12 Toray Industries, Inc. Apparatus for analyzing a process of fluid flow, and a production method of an injection molded product
US5737581A (en) * 1995-08-30 1998-04-07 Keane; John A. Quality system implementation simulator
JP4236709B2 (ja) * 1996-02-15 2009-03-11 ファナック株式会社 射出成形機における成形データ収集方法および成形条件取得方法
TWI249760B (en) * 1996-07-31 2006-02-21 Canon Kk Remote maintenance system
US5898591A (en) * 1996-08-12 1999-04-27 Hettinga; Siebolt Article of manufacture having computer readable program code for molding an article and method of molding an article by providing computer readable program code
US6192283B1 (en) 1998-07-31 2001-02-20 Siemens Energy & Automation, Inc. Method and apparatus for adaptive control of a system or device
DE19834797C2 (de) * 1998-08-01 2002-04-25 Christian Kuerten Verfahren und Vorrichtung zur zustandsabhängigen Prozeßführung bei der Verarbeitung von Kunststoffen
US6816820B1 (en) 1999-09-24 2004-11-09 Moldflow Ireland, Ltd. Method and apparatus for modeling injection of a fluid in a mold cavity
GB0015760D0 (en) * 2000-06-27 2000-08-16 Secretary Trade Ind Brit Injection moulding system
JP2003001685A (ja) * 2001-06-25 2003-01-08 Fanuc Ltd 成形技術収集装置
AU2004211184A1 (en) * 2003-02-05 2004-08-26 Moldflow Ireland Ltd. Apparatus and methods for performing process simulation using a hybrid model
EP1603730A2 (en) * 2003-03-03 2005-12-14 Moldflow Ireland Ltd Apparatus and methods for predicting properties of processed material
JP4340459B2 (ja) * 2003-03-14 2009-10-07 株式会社 日立ディスプレイズ 表示装置の製造方法
RU2260180C2 (ru) * 2003-10-08 2005-09-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт полимерных материалов" Способ определения параметров формования монолитного изделия из высоконаполненной полимерной композиции
US7534378B2 (en) * 2004-03-03 2009-05-19 Rexam Prescription Products Inc. Plastic forming process monitoring and control
JP4002574B2 (ja) * 2004-10-26 2007-11-07 株式会社名機製作所 成形品の成形支援方法とそのプログラムを格納する記憶媒体
RU2298779C1 (ru) * 2005-10-03 2007-05-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт полимерных материалов" Способ определения параметров формования монолитного натурного изделия осесимметричной формы из высоконаполненной полимерной композиции
JP4167282B2 (ja) * 2006-10-27 2008-10-15 日精樹脂工業株式会社 射出成形機の支援装置
US8311787B2 (en) * 2008-02-19 2012-11-13 Tata Consultancy Services Ltd. Polymer melt extrusion which has potential use in die design
US8425216B2 (en) 2011-03-11 2013-04-23 Mold-Masters (2007) Limited Cycle counting system for injection molding assembly
ES2532750B1 (es) * 2013-09-30 2016-01-15 Plastiasite, Sa Método y sistema de control inteligente de un utillaje de producción
AT519005B1 (de) * 2016-12-23 2018-03-15 Engel Austria Gmbh Verfahren zum Simulieren eines Formgebungsprozesses
TWI725341B (zh) * 2018-10-01 2021-04-21 中原大學 射出成型系統及射出成型方法
AT522623B1 (de) * 2019-06-03 2022-01-15 Engel Austria Gmbh Verfahren zum Überprüfen der Eignung eines Formgebungswerkzeugs
TWI837464B (zh) * 2020-03-31 2024-04-01 日商旭化成股份有限公司 支援樹脂成形之裝置、方法及程式
EP4129620B1 (en) * 2020-03-31 2024-09-04 Asahi Kasei Kabushiki Kaisha Device, method, and program
US11642822B2 (en) * 2020-06-15 2023-05-09 iMFLUX Inc. Largest empty corner rectangle based process development
CN111967626B (zh) * 2020-08-29 2024-08-02 广东伟达智能装备股份有限公司 一种自动质检方法
CN113427731B (zh) * 2021-06-24 2022-09-20 广州中和互联网技术有限公司 一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法
CN117001964A (zh) * 2022-06-23 2023-11-07 万华化学（宁波）有限公司 一种解决厚薄印缺陷的方法和验证模具

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61248723A (ja) * 1985-04-26 1986-11-06 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 加工機械の設定条件最適化方法
JPS63209917A (ja) * 1987-02-27 1988-08-31 Toshiba Corp 射出成形支援エキスパ−トシステム
JPH02128820A (ja) * 1988-11-09 1990-05-17 Japan Steel Works Ltd:The 射出成形技術支援エキスパートシステム

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6424719A (en) * 1987-07-20 1989-01-26 Komatsu Mfg Co Ltd Controlling apparatus for injection molding machine
DE3830571A1 (de) * 1987-09-08 1989-04-06 Toshiba Machine Co Ltd Berechnungsverfahren fuer die stroemungsanalyse beim spritzgiessen
JPH0720651B2 (ja) * 1988-11-09 1995-03-08 東芝機械株式会社 射出成形機の最適成形条件設定システム
JPH0655383B2 (ja) * 1990-03-19 1994-07-27 住友電装株式会社 射出成形機における成形評価装置および成形評価方法
JPH0497816A (ja) * 1990-08-16 1992-03-30 Omron Corp 成形機のコントローラ
JPH04105915A (ja) * 1990-08-27 1992-04-07 Nissei Plastics Ind Co 射出成形機の温度制御方法
JPH04119814A (ja) * 1990-09-10 1992-04-21 Nissei Plastics Ind Co 射出成形機の温度制御方法
JPH064266B2 (ja) * 1990-10-18 1994-01-19 日精樹脂工業株式会社 射出成形機の非干渉温度制御方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61248723A (ja) * 1985-04-26 1986-11-06 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 加工機械の設定条件最適化方法
JPS63209917A (ja) * 1987-02-27 1988-08-31 Toshiba Corp 射出成形支援エキスパ−トシステム
JPH02128820A (ja) * 1988-11-09 1990-05-17 Japan Steel Works Ltd:The 射出成形技術支援エキスパートシステム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP0607431A4 *

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