セマンティックWebの生産管理システムへの適用松江工業高等専門学校牧聡史越田高志 1 １．はじめに  金属加工会社において，様々な受注品の加工工程決定は，特定の管理監督者に依存する自動化できない処理として，負荷の大きい業務となっている汎用フライス NCフライス鋸盤ﾌﾗｲｽ NO.4 NCﾌﾗｲｽ NO.1 HFA-400s N0.1 2 工程決定の自動化  加工工程の決定は、豊富な実務経験を持つ管理監督者が・・・・受注品の採寸、材質などの情報作業機械データ、その稼動率製作数とその納期他の受注品の情報などの生産情報、受注情報を勘案して決定している 3 金属加工品Ａ大きさ重さ加工特徴ＮＣ旋盤汎用フライス旋盤管理監督者受注情報大きさ重さ加工特徴生産情報検査経験を基にした工程パターン加工工程決定の自動化は難しく、生産管理の中でもシステム化が困難な部分である 4 2.工程決定の自動化に関する問題点と解決方法  多種多様な受注品の加工特徴毎の分類と、それに対応した加工工程データの蓄積（過去の加工データの分類）とそのデータベース化が実現されていない  上記のデータを生産情報に適用させるのが難しい－新規受注品と過去の工程データとのマッチング処理 ① 過去の加工データの解析と分類 ② ロット番号毎の加工特徴データの入力 5 過去の加工工程データの解析と分類  過去の加工データを解析し、ロット番号毎の加工工程順を抽出作番工程パターン 6 加工工程順の抽出と分類ロット番号工程パターン A0001 A0002 B0001 ～ A A B ～  ロット番号毎の工程パターンを抽出する工程パターン工程順 A ＢＣ～鋸盤,NC旋盤,フライス盤,～歯切り盤,ボール盤,～放電加工,中ぐり盤,フライス盤,～～ 7 ロット番号の加工特徴データの入力加工特徴ロット番号：Aｘｘｘｘ入力質量素材形状材料焼き入れ焼き直し～ 5kg以下単体鋼鉄有無～ 8 受注時の表示  受注時に、その加工特徴と登録されている標準工程パターンを比較し、加工特徴に対応した加工工程パターンをセマンティック技術を用いて抽出するセマンティック技術受注時に入力する加工特徴の項目例重量： 3.5kg ロット番号： GM1089 数量： 7 素材形態：単体材料： K1056 材質： AUB510 焼き戻し：無有焼き入れ：標準工程：パターンC NCフライス, NC旋盤, 放電加工, 汎用旋盤,… 9 ３．Semantic Web  セマンティック技術とは、インターネット上のリソース(情報)にメタ情報を付加し、人の介入が必要だった解析、処理の自動化を実現する技術である  本研究では、金属加工会社における生産管理情報をモデル化し、RDFやOWLなどのセマンティック技術/データを利用した自動化システムを研究開発する 10 RDF (Resource Description Framework）  RDFは、特定のアプリケーションや知識領域を前提とせずに、相互運用可能な形で「リソースを記述する」ための標準的なメカニズム（枠組み）を提供する  主語と述語、そしてその目的語の三者関係によって、関係の連鎖を辿ることができるようなデータモデルを記述する主語述語目的語 11 作業機械のデータ例 ↓グラフ表現例ＸＭＬ表現例→ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://～rdf#" xmlns:uni="http://～uni#"> <uni:WireCut rdf:about="ma153" uni:Name="F18031" uni:process=“NCLathe "> <uni:hasSpec> <rdf:Bag> <rdf:_li rdf:resource="SP01" /> <rdf:_li rdf:resource="SP02" /> <rdf:_li rdf:resource="SP03" /> <rdf:_li rdf:resource="SP04" /> <rdf:_li rdf:resource="SP05" /> <rdf:_li rdf:resource="SP06" /> <rdf:_li rdf:resource="SP07" /> <rdf:_li rdf:resource="SP08" /> </rdf:Bag> </uni:hasSpec> </uni:WireCut> <uni:MachineSpec rdf:about="SP01" uni:SpecName="GreatestSizeWidth" uni:Spec="500"> <uni:Machine rdf:resource="ma153"/> </uni:> <uni:MachineSpec rdf:about="SP02" uni:SpecName="GreatestSizeDepth" uni:Spec="650"> <uni:Machine rdf:resource="ma153"/> </uni:> ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ </rdf:RDF> 12 セマンティックデータの利用  生産管理システムより加工パターンと加工特徴を出力  上記を作業機械のセマンティックデータに合わせ、現工程に最適な作業機械を選択する 13 エージェントの利用中央コンピュータサーバ・エージェント作業記録作業用ＰＣ作業用ＰＣ作業用ＰＣクライアントエージェントクライアントエージェントクライアントエージェントバーコードリーダバーコードリーダバーコードリーダ 14 ４．おわりに  生産管理情報を効率的に使い加工工程決定の自動化システム実現のための基礎的な検討とシステム設計を行った  現時点での成果として、過去の加工データからの工程の自動抽出と作業機械のセマンティックデータ化を実現した 15