程序、信息处理装置、能量信息推定方法及学习完毕模型制造方法及图纸

本发明专利技术涉及程序、信息处理装置、能量信息推定方法及学习完毕模型，提供能够在产品的设计阶段推定温室效应气体的排出量、能量消耗量等能量信息的技术。程序使计算机实现如下功能：取得功能，取得在产品的设计阶段能够设定的包含与产品的规格相关的设计值的产品信息；及推定功能，通过向使用包含由产品的生产产生的能量消耗量与温室效应气体的排出量中的至少任意一个的能量信息与产品信息的组合的数据集而学习完毕的学习模型输入预定生产的预定生产产品的产品信息，来推定在生产预定生产产品的情况下产生的能量信息。产品的情况下产生的能量信息。产品的情况下产生的能量信息。

【技术实现步骤摘要】
程序、信息处理装置、能量信息推定方法及学习完毕模型


[0001]本公开涉及程序、信息处理装置、能量信息推定方法及学习完毕模型。

技术介绍

[0002]已知一种二氧化碳排出量计算装置(例如，专利文献1)，其为了根据设备高精度地计算生产产品时产生的二氧化碳排出量，使用产品的生产时的生产工序、设备的信息来计算二氧化碳排出量。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2012
‑
108691号公报

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的课题
[0007]为了进行考虑了温室效应气体的排出量、能量消耗量等能量信息的产品设计，希望在产品的设计阶段掌握能量信息。
[0008]用于解决课题的技术方案
[0009]本公开能够作为以下的方式实现。
[0010](1)根据本公开的一个方式，提供一种程序。该程序使计算机实现如下功能：取得功能，取得在产品的设计阶段能够设定的包含与所述产品的规格相关的设计值的产品信息；及推定功能，通过向使用数据集而学习完毕的学习模型输入预定生产的预定生产产品的产品信息，来推定在生产所述预定生产产品的情况下产生的能量信息，所述数据集包含所述能量信息与所述产品信息的组合，所述能量信息包含由所述产品的生产产生的能量消耗量和温室效应气体的排出量中的至少任意一个。
[0011]根据该方式的程序，能够在预定生产产品的设计阶段推定能量信息，能够进行考虑了能量信息的预定生产产品的产品设计。
[0012](2)在上述方式的程序中，所述取得功能可以还包括取得所述能量信息的功能。所述程序还可以使计算机实现学习功能，该学习功能使用包含由所述取得功能取得的所述能量信息与所述产品信息的组合的数据集来使所述学习模型学习。
[0013]根据该方式的程序，每当使用预定生产产品的数据集来推定能量信息时，使学习模型学习，能够提高能量信息的推定精度。
[0014](3)在上述方式的程序中，所述学习模型可以使用包含每生产一个所述产品产生的所述能量信息与所述产品信息的组合的数据集而学习完毕。
[0015]根据该方式的程序，与取得在预先确定的期间中产生的能量信息的总量的情况相比，能够提高能量信息的推定精度。
[0016](4)在上述方式的程序中，所述取得功能可以还包括取得生产线信息的功能，所述生产线信息能够在所述产品的设计阶段设定，并包含为了生产所述产品而在生产线中设定
的生产条件。所述推定功能可以包括如下功能：通过向使用包含所述生产线信息、所述产品信息及所述能量信息的组合的数据集而学习的所述学习模型输入所述预定生产产品的产品信息和用于生产所述预定生产产品的生产线信息，来推定在生产所述预定生产产品的情况下产生的所述能量信息。
[0017]根据该方式的程序，通过增加用于能量信息的推定的数据数，能够提高能量信息的推定精度。
[0018](5)在上述方式的程序中，在所述生产线信息中也可以还包含作业种类、所述生产线的设置场所、所述生产线中包含的设备台数、所述生产线对所述产品的处理时间、与所述产品的处理中使用的模具相关的模具信息及设计信息中的至少任意一个，所述作业种类表示在所述生产线对所述产品的处理中是否包含基于手动的作业，所述设计信息包含被所述生产线处理之前的产品的设计值。
[0019]根据该方式的程序，通过在生产线信息中设定对于能量信息在统计上有意义的因子，能够提高使用生产线信息的能量信息的推定精度。
[0020](6)在上述方式的程序中，所述产品信息也可以包含材料信息、所述产品的尺寸、所述产品的重量及所述产品的尺寸和重量所容许的设定公差中的至少任意一个，所述材料信息包含所述产品的材料名及材质。
[0021]根据该方式的程序，通过在产品信息中设定对于能量信息在统计上有意义的因子，能够提高使用产品信息的能量信息的推定精度。
[0022](7)根据本公开的其他方式，提供一种学习完毕模型。该学习模型使用数据集而学习了产品信息与能量信息的关系，所述数据集包含所述产品信息与所述能量信息的组合，所述产品信息在产品的设计阶段能够设定并包含与所述产品的规格相关的设计值，所述能量信息包含由所述产品的生产产生的能量消耗量和温室效应气体的排出量中的至少任意一个。通过输入预定生产的预定生产产品的产品信息，来输出在生产所述预定生产产品的情况下产生的所述能量信息的推定值。
[0023]根据该方式的学习完毕模型，能够在预定生产产品的设计阶段推定能量信息，能够进行考虑了能量信息的预定生产产品的产品设计。
[0024]本公开也能够以程序及信息处理装置以外的各种方式实现。例如，能够以能量信息推定方法、学习模型的学习方法、信息处理装置的控制方法、实现该控制方法的计算机程序、记录有该计算机程序的非暂时的记录介质等方式实现。
附图说明
[0025]图1是示意性表示本公开的第一个实施方式所涉及的信息处理装置的结构的说明图。
[0026]图2是表示信息处理装置的内部功能结构的框图。
[0027]图3是表示能量信息推定方法的流程图。
[0028]图4是表示学习工序的详情的流程图。
[0029]图5是示意性表示机器学习用数据集的数据库的说明图。
[0030]图6是表示推定工序的详情的流程图。
[0031]图7是表示产品信息及生产线信息的各项目的设定方法的说明图。
[0032]图8是表示二氧化碳排出量的推定值的计算结果的一例的说明图。
具体实施方式
[0033]A.第一实施方式：
[0034]图1是示意性表示本公开的第一个实施方式所涉及的信息处理装置60的结构的说明图。信息处理装置60利用机器学习，在产品WK的设计阶段推定通过由生产线Ln生产产品WK而产生的能量信息。在“能量信息”中包含与通过产品的生产而产生的电力、气体、以及包含灯油(煤油)、重油的液体燃料等各种能量的消耗量相关的信息、和与通过该能量的消耗而产生的二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)等温室效应气体的排出量相关的信息。信息处理装置60通过向学习完毕的学习模型(以下，也称为“学习完毕模型”)输入预定进行使用生产线的生产的预定生产产品的设计阶段的信息，推定在生产预定生产产品的情况下产生的能量信息。在本实施方式中，信息处理装置60推定作为能量信息的二氧化碳排出量。
[0035]信息处理装置60进行使用了生产产品WK时在生产线Ln的工序PR1、PR2中产生的能量信息和保存在外部装置的数据库DB中的产品WK的产品信息D1及生产线信息D2的机器学习。“产品信息”是指与产品设计相关的信息，是能够在开始产品的生产前的设计阶段设定的信息。“生产线信息”是指与为了生产产品而在生产线Ln中设定的生产条件相关的信息，是能够在开始产品的生产前的设计阶段设定的信息。作为学习用数据的能量信息从分别设置于生产线Ln所包含的工序PR1、PR2的传感器70取得。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种程序，其中，所述程序使计算机实现如下功能：取得功能，取得在产品的设计阶段能够设定的包含与所述产品的规格相关的设计值的产品信息；及推定功能，通过向使用数据集而学习完毕的学习模型输入预定生产的预定生产产品的产品信息，来推定在生产所述预定生产产品的情况下产生的能量信息，所述数据集包含所述能量信息与所述产品信息的组合，所述能量信息包含由所述产品的生产产生的能量消耗量和温室效应气体的排出量中的至少任意一个。2.根据权利要求1所述的程序，其中，所述取得功能还包括取得所述能量信息的功能，所述程序使计算机实现学习功能，该学习功能使用包含由所述取得功能取得的所述能量信息与所述产品信息的组合的数据集来使所述学习模型学习。3.根据权利要求1所述的程序，其中，所述学习模型使用包含每生产一个所述产品产生的所述能量信息与所述产品信息的组合的数据集而学习完毕。4.根据权利要求1所述的程序，其中，所述取得功能还包括取得生产线信息的功能，所述生产线信息能够在所述产品的设计阶段设定，并包含为了生产所述产品而在生产线中设定的生产条件，所述推定功能包括如下功能：通过向使用包含所述生产线信息、所述产品信息及所述能量信息的组合的数据集而学习的所述学习模型输入所述预定生产产品的产品信息和用于生产所述预定生产产品的生产线信息，来推定在生产所述预定生产产品的情况下产生的所述能量信息。5.根据权利要求4所述的程序，其中，在所述生产线信息中还包含作业种类、所述生产线的设置场所、所述生产线中包含的设备台数、所述生产线对所述产品的处理时间、与所述产品的处理中使用的模具相关的模具信息及设计信息中的至少任意一个，所述作业种类表示在所述生产线对所述产品的处理中是否包含基于手动的作业，所述设计信息包含被所述生产线处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：米谷望，上野纪幸，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：