纤维处理系统以及纤维处理方法与流程

本发明涉及纤维处理系统以及纤维处理方法。

背景技术：

一直以来，提出了一种为了对纸等包含纤维的产品进行再利用而对是否适合于再利用进行判断的技术(例如，参照专利文献1)。专利文献1所记载的装置为了将单面被印字了的使用过的纸张再利用于复印等中，而根据包含使用过的纸张是否适合于再利用的情况在内的判断基准来进行判断，并针对每种尺寸而进行分类。

专利文献1所记载的装置的目的在于，将单面被印字了的纸张的未被印字的面再利用于复印等中。因此，用于对是否适合于再利用进行判断的基准能够使用不存在表示机密文件的标记的情况、或被印字了的面的黑色像素为5％左右以下的情况等固定的基准。

针对于此，当对是否为适于再生处理的原料进行判断时，在将纸等分解并进行再生处理的情况下以固定的基准来设定对作为原料的纸等是否适于再生处理进行判断的基准的方法是不充分的。

专利文献1：日本特开2000-159410号公报

技术实现要素：

解决上述课题的一个方式为一种纤维处理系统，具备：处理部，其对包含纤维的原料进行处理；检测部，其对所述原料的状态进行检测；判断部，其基于所述检测部的检测结果和被预先设定的原料状态的判断基准，而对所述原料是否适于所述处理部中的处理进行判断；供给部，其将通过所述判断部而被判断为适于所述处理的所述原料供给至所述处理部；取得部，其取得表示所述处理部中的工作故障的产生状态的工作信息；设定部，其基于所述工作信息而对所述判断基准进行设定。

解决上述课题的另外的一个方式为一种纤维处理方法，其为对包含纤维的原料进行处理的方法，其中，对所述原料的状态进行检测，基于所述原料的状态的检测结果和被预先设定的原料状态的判断基准而对所述原料是否适于处理进行判断，将判断为适于所述处理的所述原料供给至执行所述处理的处理部，取得表示所述处理部中的工作故障的产生状态的工作信息，基于所述工作信息而对所述判断基准进行设定。

附图说明

图1为表示第一实施方式所涉及的薄片制造系统的概要结构的图。

图2为表示薄片的制造工序的一个示例的流程图。

图3为表示分类装置的结构的图。

图4为薄片制造装置的功能框图。

图5为分类装置的功能框图。

图6为薄片制造系统的功能框图。

图7为表示薄片制造装置的工作的流程图。

图8为表示分类装置的工作的流程图。

图9为表示第二实施方式的薄片制造系统的概要结构的图。

图10为第二实施方式的薄片制造系统的功能框图。

图11为表示第二实施方式的薄片制造装置的工作的流程图。

图12为表示第二实施方式的分类装置的工作的流程图。

具体实施方式

以下，利用附图来对本发明的优选的实施方式进行说明。

1.第一实施方式

1-1.薄片制造系统的结构

图1为表示本实施方式所涉及的薄片制造系统1的概要结构的图。薄片制造系统1对应于纤维处理系统的一个示例。薄片制造系统1具有薄片制造装置100和分类装置16。

薄片制造装置100为，使包含纤维的原料纤维化并对再生薄片进行制造的装置。在薄片制造装置100中所使用的原料只要是木质类纸浆材料或牛皮纸浆、废纸、合成纸浆等包含纤维的物质即可，优选为，只要是包含纤维素纤维的物质即可。此外，原料也可以包含碳素纤维、金属纤维、触变性纤维。

在本实施方式中，示出了通过分类装置16而向薄片制造装置100供给原料ma的结构。分类装置16所供给的原料ma为包含纤维素纤维的薄片状的物质，具体而言为，由定型尺寸的ppc纸张或优质纸构成的废纸。ppc为plainpapercopy(影印纸)的缩写。

原料ma为，通过打印机等而在ppc纸张或优质纸上印刷了文字或图像的物体、或实施了手写的物质。

分类装置16将原料ma分类为适于由处理部101执行的处理的原料ma、和不适于处理的原料ma，并将适于处理的原料ma供给至薄片制造装置100。分类装置16对原料ma的状态即原料状态进行检测，并基于检测结果和被预先设定的判断基准，而对原料ma是否适于由处理部101执行的处理进行判断。分类装置16将判断为适于由处理部101执行的处理的原料ma供给至薄片制造装置100。

1-2.薄片制造装置的结构

薄片制造装置100使通过分类装置16而被供给的原料ma纤维化，从而制造出薄片s。

薄片制造装置100具备处理部101。处理部101具有粗碎部12、解纤部20以及成形部102。处理部101也可以包括输送鼓风机26、筛选部40、第一料片形成部45、旋转体49的各部。成形部102包括分散部60、第二料片形成部70以及加工部80，并将解纤物mb所包含的纤维作为材料而使薄片s成形。成形部102也可以包括混合部50以及料片输送部79。薄片制造装置100对应于处理装置的一个示例。

在薄片制造装置100中，如上述的那样通过分类装置16而被供给有原料ma，且原料ma被投入至粗碎部12中。

粗碎部12为，通过粗碎刃14而将原料ma裁切的碎纸机。通过粗碎部12而被裁切的原料ma经过管19而被输送至解纤部20。粗碎部12对应于裁切部的一个示例。

在管19中设置有滞留传感器211。滞留传感器211为，对管19的内部的原料ma进行检测的传感器。滞留传感器211也可以为对原料ma的量进行检测的传感器，具体而言，能够使用反射型光传感器或超声波传感器。滞留传感器211也可以为对管19中的原料ma的输送速度进行检测的传感器，具体而言，能够使用热式风速仪或超声波式风速仪等风速传感器或振动传感器。滞留传感器211也可以为，对被视为原料ma的滞留的状态的有无进行检测的传感器，具体而言，能够使用反射型光传感器、透射型光传感器、超声波传感器。

解纤部20以干式的方式而对由粗碎部12所裁切成的细片进行解纤，从而形成解纤物mb。解纤是指，表示将多根纤维粘结在一起的状态的原料ma拆解成一根或少量的纤维的加工。干式是指，表示不是在液体中而是在空气中等气体中进行解纤等处理。解纤物mb包括原料ma所含的纤维。此外，解纤物mb有时包含原料ma所含的纤维以外的物质。例如，在作为原料ma而使用废纸的情况下，解纤物mb包含树脂颗粒、油墨或调色剂等色剂、防渗材料、纸力增强剂等成分。

解纤部20例如为具备筒状的定子22和在定子22的内部进行旋转的转子24的搅拌器，并将粗碎片夹持于定子22与转子24之间从而进行解纤。输送鼓风机26被配置在解纤部20的下游侧，并使气流产生。解纤物mb通过由输送鼓风机26产生的气流，从而经过管而被移送至筛选部40。

关于原料ma所包含的纤维或者解纤物mb所包含的纤维，纤维长度为0.1mm以上且100mm以下，优选为，0.5mm以上且50mm以下。此外，这些纤维的纤维直径为0.1μm以上且1000μm以下，优选为，1μm以上且500μm以下。此外，这些纤维既可以包含多个种类的纤维，也可以包含纤维长度以及纤维直径中的至少一方不同的纤维。

筛选部40具有滚筒部41和对滚筒部41进行收纳的罩壳部43。滚筒部41为网、过滤器、丝网等具有开口的筛子，且通过未图示的电机的动力而进行旋转。解纤物mb在进行旋转的滚筒部41的内部被解开，并穿过滚筒部41的开口而落下。解纤物mb的成分中的未穿过滚筒部41的开口的物质将经过管而被输送至解纤部20。

在滚筒部41上配置有滞留传感器212。滞留传感器212为，对滚筒部41的内部的解纤物mb进行检测的传感器。滞留传感器212既可以为对解纤物mb的量进行检测的传感器，也可以为对被视为滚筒部41中的解纤物mb的滞留的状态的有无进行检测的传感器。具体而言，滞留传感器212能够使用反射型光传感器、透射型光传感器、超声波传感器。

第一料片形成部45具备具有大量的开口的无接头形状的网带46。第一料片形成部45通过使从滚筒部41落下的纤维等堆积在网带46上，从而制造出第一料片w1。从滚筒部41落下的成分中的小于网带46的开口的物质会穿过网带46而被抽吸部48抽吸去除。

在网带46的移动路径上配置有加湿部77，所述加湿部77通过雾状的水或者高湿度的空气而对堆积在网带46上的第一料片w1进行加湿。

第一料片w1通过网带46而被输送，并与旋转体49接触。旋转体49通过多个叶片而对第一料片w1进行分割，从而使之成为纤维材料mc。纤维材料mc经过管54而被输送至混合部50。

混合部50具备将添加材料ad添加至纤维材料mc的添加物供给部52、以及对纤维材料mc和添加材料ad进行混合的混合鼓风机56。

添加材料ad通过使多个纤维交联，从而使纤维彼此粘结，并使纤维成为薄片形状。添加材料ad包括作为使纤维彼此粘合的粘结材料而发挥功能的树脂，详细而言，包括热可塑性树脂以及热固化性树脂中的至少一方。添加材料ad也可以包括热塑性芯鞘树脂。此外，添加材料ad除了上述树脂之外，也可以包括着色剂、凝集抑制剂、阻燃剂等。

添加物供给部52具有对添加材料ad进行贮留的罐，并根据第一控制部110的控制而将添加材料ad从罐送出至管54。混合鼓风机56使被输送有纤维材料mc以及添加材料ad的管54产生气流，从而对纤维材料mc和添加材料ad进行混合，并将混合物mx运送至分散部60。

分散部60具有滚筒部61和对滚筒部61进行收纳的罩壳部63。滚筒部61为以与滚筒部41同样的方式而构成的圆筒形状的筛子，并通过未图示的电机而被驱动并进行旋转。通过滚筒部61的旋转，从而使混合物mx被解开，并在罩壳部63的内部落下。

在滚筒部61上配置有滞留传感器213。滞留传感器213为对滚筒部61的内部的混合物mx进行检测的传感器。滞留传感器213既可以为对混合物mx的量进行检测的传感器，也可以为对被视为滚筒部61中的混合物mx的滞留的状态的有无进行检测的传感器。具体而言，滞留传感器213能够使用反射型光传感器、透射型光传感器、超声波传感器。

第二料片形成部70具备具有大量的开口的无接头形状的网带72。第二料片形成部70使从滚筒部61落下的混合物mx堆积在网带72上，从而制造出第二料片w2。混合物mx的成分中的小于网带72的开口的物质会穿过网带72而被抽吸部76抽吸。

在网带72的移动路径上配置有加湿部78，所述加湿器78通过雾状的水或者高湿度的空气而对堆积在网带72上的第二料片w2进行加湿。

在网带72的移动路径上配置有料片状态检测部214。料片状态检测部214对第二料片w2的状态进行检测。例如，料片状态检测部214对第二料片w2被切碎的部位、第二料片w2的厚度明显较薄的部位、第二料片w2的孔等进行检测。

料片状态检测部214例如能够使用以与网带72对置的方式被配置的反射型光传感器、透射型光传感器、ccd或cmos等影像传感器等。ccd为chargecoupleddevice(电荷耦合装置)的缩写，cmos为complementarymetaloxidesemiconductor(互补金属氧化物半导体)的缩写。料片状态检测部214的位置只要在第二料片w2的输送路径上位于分散部60的下游即可，既可以在加湿部78的上游、也可以在加湿部78的下游。

第二料片w2通过料片输送部79而从网带72上被剥离，并被输送至加工部80。加工部80具备加压部82以及加热部84。加压部82通过一对加压辊而夹持第二料片w2，并以预定的夹压力而对之进行加压，从而形成加压后薄片ss1。加热部84通过一对加热辊而对加压后薄片ss1进行夹持并施加热量。由此，加压后薄片ss1所包含的纤维通过添加材料ad所包含的树脂而粘结，由此形成加热后薄片ss2。加热后薄片ss2被输送至切断部90。

在加热后薄片ss2被输送的路径上配置有薄片状态检测部215。薄片状态检测部215为对加热后薄片ss2的状态进行检测的检测部，具体而言，其执行加热后薄片ss2的白色度和/或粘度的检测。薄片状态检测部215例如作为用于对加热后薄片ss2的白色度进行检测的传感器而具备反射型光传感器、透射型光传感器、或者ccd或cmos等影像传感器。此外，薄片状态检测部215例如作为对加热后薄片ss2的粘度进行检测的传感器而具有，将按压在加热后薄片ss2上的可位移的杆、和对杆的位移量进行检测的位移计组合在一起的结构。

切断部90沿着与输送方向f交叉的方向而将加热后薄片ss2切断，以制造出预定尺寸的薄片s。薄片s被贮留在排出部96中。在排出部96上，配置有对被贮留在排出部96中的薄片s的量进行检测的排纸量传感器216。排纸量传感器216例如为，对堆积在排出部96上的薄片s的重量进行检测的重量传感器、对堆积在排出部96上的薄片s的堆积厚度进行检测的光传感器或者开关式传感器等。

虽然在本实施方式中，薄片制造装置100以干式的方式而使原料ma纤维化从而制造薄片s，但薄片制造装置100也可以以湿式的方式而使原料ma纤维化，从而制造薄片s。以湿式的方式而使原料ma纤维化并制造薄片s的薄片制造装置例如被记载在日本特开2011-137251号公报中。例如，日本特开2011-137251号公报中所记载的废纸处理装置具备再生纸浆部、脱墨纸浆部、造纸部、润饰部、排水处理部。在该结构中，再生纸浆部为，通过碎纸机而将废纸的裁切纸片离解并调制出再生纸浆的部分，并对应于处理部的一个示例。

1-3.薄片的制造工序

图2为表示由薄片制造装置100实施的薄片s的制造工序的一个示例的流程图。

在薄片制造装置100中，作为原料ma而被供给有废纸。步骤st1为，从被供给的原料ma中对适于由处理部101执行的处理的原料ma进行分类的分类工序。分类工序例如对应于由分类装置16执行的处理。

步骤st2为对原料ma进行粗碎的粗碎工序，其例如对应于由薄片制造装置100的粗碎部12执行的处理。粗碎工序为将原料ma裁切成预定尺寸以下的工序。

步骤st3为解纤工序，其例如对应于由薄片制造装置100的解纤部20执行的处理。

步骤st4为从解纤物mb中取出以纤维为主的材料的工序，且被称为分离工序。分离工序为，从包含纤维或树脂颗粒等的解纤物mb中分离出树脂或添加剂等颗粒，并取出以纤维为主要成分的材料的工序。分离工序例如对应于由薄片制造装置100的筛选部40以及旋转体49执行的处理。

在由步骤st2所供给的原料ma不包含对薄片s的制造带来影响的颗粒等的情况、或者无需从原料ma所含的成分中去除颗粒等的情况下，能够省略步骤st4的分离工序。在该情况下，解纤物mb依旧作为纤维材料mc而被利用。

步骤st5为添加工序，且为将添加材料ad添加至由步骤st4分离出的纤维材料mc中的工序。添加工序例如对应于由薄片制造装置100的添加物供给部52执行的处理。

步骤st6为混合工序，且为对纤维材料mc和添加材料ad进行混合从而制造出混合物mx的工序。混合工序例如对应于由薄片制造装置100的混合部50执行的处理。

步骤st7为过筛工序，且为将混合物mx过筛并使之在大气分散并落下的工序。过筛工序例如对应于由薄片制造装置100的分散部60执行的处理。

步骤st8为堆积工序，且为使在步骤st7的过筛工序中降落的混合物mx堆积从而形成料片的工序。堆积工序例如对应于通过薄片制造装置100的第二料片形成部70而形成第二料片w2的处理。

步骤st9为加压加热工序，且为对料片进行加压以及加热的工序。加热加压工序例如对应于如下的处理，即，通过薄片制造装置100的加工部80而对第二料片w2进行加热以及加压，并经由加压后薄片ss1以及加热后薄片ss2而形成薄片s的处理。虽然加压加热工序中的加压和加热的顺序并未被限定，但优选为加压先于加热而被实施。

步骤st10为排出薄片s的排出工序。排出工序例如对应于将薄片s排出至排出部96的工作。

1-4.分类装置的结构

图3为表示分类装置16的结构的一个示例的图。

分类装置16具有壳体160，并在壳体160的内部配置有原料收纳部161、原料量传感器162、输送部163、原料检查部165、回收托盘166、回收量传感器167以及第二控制部170。输送部163对应于将原料ma向粗碎部12供给的供给部的一个示例。

分类装置16根据第二控制部170的控制而对适于由处理部101执行的处理的原料ma和不适于处理的原料ma进行分类。

原料收纳部161对从设置在壳体160上的投入口160a被投入的原料ma进行收纳。在原料收纳部161中配置有原料量传感器162。原料量传感器162为，对被收纳在原料收纳部161内的原料ma的量进行检测的传感器，例如为，对堆积在原料收纳部161中的原料ma的重量进行检测的重量传感器。原料量传感器162也可以为，对堆积在原料收纳部161中的原料ma的堆积高度进行检测的光传感器、或开关式传感器。投入口160a既可以具有可开闭的盖，也可以设为能够通过锁止机构来对盖进行上锁。

在壳体160中设置有回收托盘166。回收托盘166对不适于由处理部101执行的处理的原料ma进行收纳。在回收托盘166中配置有回收量传感器167。回收量传感器167为，对被收纳在回收托盘166上的原料ma的量进行检测的传感器，例如为，对堆积在回收托盘166上的原料ma的重量进行检测的重量传感器。回收量传感器167也可以为，对堆积在回收托盘166上堆积的原料ma的堆积高度进行检测的光传感器、或开关式传感器。

分类装置16具有作为对原料ma进行输送的单元的输送部163。输送部163具有拾取辊163a、供给辊163b、切换臂163c以及引导件163f。

拾取辊163a通过后述的拾取电机168a而被驱动并进行旋转，从而从原料收纳部161中取出原料ma。供给辊163b由夹持着原料ma而进行旋转的一对辊构成，并对通过拾取辊163a而被取出的原料ma进行输送。

切换臂163c为能够位移至供给位置163d和分类位置163e的臂，其既可以为棒状，也可以为板状。切换臂163c将供给辊163b所送出的原料ma的输送路径切换为朝向粗碎部12的路径和朝向回收托盘166的路径。切换臂163c在位于供给位置163d的状态下将供给辊163b所送出的原料ma朝向粗碎部12而进行引导。切换臂163c在位于分类位置163e的状态下使原料ma从朝向粗碎部12的路径上脱离。引导件163f将从朝向粗碎部12的路径上脱离的原料ma引导至回收托盘166。

切换臂163c通过后述的致动器168b的动力而在供给位置163d与分类位置163e之间进行移动。

原料ma通过拾取辊163a而在图中符号fa所示的方向上被输送，并到达供给辊163b。在拾取辊163a与供给辊163b之间的输送路径上配置有原料检查部165。

原料检查部165对原料ma的状态进行检测，并将检测值输出至第二控制部170。原料检查部165例如在原料ma的输送路径上位于切换臂163c的上游。

原料检查部165具有对原料ma的状态进行检测的多个传感器。原料检查部165所检测的原料ma的状态可以列举出：原料ma的厚度、静电电容、褶皱或破损或孔等缺损、印字占空比、尺寸、再生纸的代次、金属类的附着的有无等。虽然原料检查部165所具有的传感器的种类是任意的，但在本实施方式中，作为一个示例而列举出具备位移计165a、静电电容传感器165b、影像传感器165c、光谱检测器165d以及近磁场传感器165e的结构。在后述的图5中示出了这些各个传感器。原料检查部165只要具备上述传感器中的至少一个以上即可，优选为具备两个以上。

位移计165a为对原料ma的厚度进行检测的厚度传感器的一个示例。位移计165a例如使用光学式位移计、涡电流式位移计、超声波式位移计、激光位移计、接触式位移计而构成，且对原料ma的表面的高度进行检测，并将检测值输出至第二控制部170。位移计165a也可以根据原料ma的表面的高度的检测值来求出厚度，并将表示原料ma的厚度的检测值输出至第二控制部170。

静电电容传感器165b对原料ma的静电电容进行检测，并将检测结果输出至第二控制部170。

影像传感器165c通过ccd或cmos等拍摄元件而对原料ma进行拍摄，并将影像数据输出至第二控制部170。影像传感器165c只要为对原料ma的表面以及背面中的至少一方进行拍摄的传感器即可，也可以为能够对双面进行拍摄的结构。

光谱检测器165d例如为具有标准量具型的可变波长滤波器的光谱检测器，并将检测结果输出至第二控制部170。光谱检测器165d具备对原料ma照射检测光的光源，且对由原料ma的表面所反射出的反射光的特定波长成分进行检测，并将检测结果输出至第二控制部170。

近磁场传感器165e利用靠近原料ma而被设置的探测器来对磁场进行检测，并将检测结果输出至第二控制部170。

第二控制部170通过将原料检查部165的各个传感器的检测值和检测结果与被预先设定的判断基准进行比较，从而对原料ma是否适于处理进行判断。第二控制部170根据判断结果而使切换臂163c进行工作。

当原料ma穿过原料检查部165时，会到达切换臂163c的设置位置。在切换臂163c位于分类位置163e的情况下，原料ma被引导件163f引导，从而在符号fb所示的方向上移动，并被收纳在回收托盘166上。在切换臂163c位于供给位置163d的情况下，原料ma通过供给辊163b的动力而被输送至粗碎部12。

1-5.薄片制造装置的控制系

图4为薄片制造装置100的功能框图。

薄片制造装置100具有对薄片制造装置100的工作进行控制的第一控制部110，第一控制部110具备第一处理器111以及第一存储器112。第一处理器111为由cpu或mpu构成的运算处理装置。第一处理器111执行控制程序，从而对薄片制造装置100的各部进行控制。第一处理器111既可以由单一的处理器构成，也能够由多个处理器构成，还可以由包括半导体元件在内的各种电路被统合在一起的soc构成。此外，既可以设为将第一处理器111的全部功能安装在硬件中的结构，也可以使用可编程设备来构成。cpu为centralprocessingunit(中央处理单元)的缩写，mpu为microprocessingunit(微处理单元)的缩写，soc为systemonchip(片上系统)的缩写。第一控制部110对应于控制部的一个示例。

第一存储器112为，对第一处理器111所执行的程序、或通过第一处理器111而处理的数据等进行存储的存储装置。第一存储器112为，形成工作区域而临时性地对数据或程序进行存储的临时存储装置，例如为ram。第一存储器112既可以为非易失性地对程序或数据进行存储的非易失性存储装置，例如也可以为由闪存rom(flashrom)等半导体存储器设备或磁性存储装置构成。此外，第一存储器112也可以将临时存储装置和非易失性存储装置的双方组合在一起来实现。ram为randomaccessmemory(随机存取存储器)的缩写，rom为readonlymemory(只读存储器)的缩写。

第一控制部110具备非易失性存储部120、第一传感器i/f121、第一驱动部i/f122、显示面板123、触摸传感器124以及第一通信i/f125。i/f为接口的缩写。

非易失性存储部120对第一处理器111所执行的各种程序或第一处理器111所处理的各种数据进行存储。

显示面板123例如为液晶显示面板，并被设置在薄片制造装置100的外部装饰上。显示面板123根据第一处理器111的控制而对处理部101的工作状态、各种设定值、警告显示等进行显示。

触摸传感器124对由用户实施的触摸操作或按压操作进行检测。触摸传感器124例如被重叠地配置在显示面板123的显示面上，并检测对于显示面板123的操作。触摸传感器124对应于用户的操作，而将操作位置和包含操作位置的数量在内的操作数据输出至第一处理器111。

第一通信i/f125根据第一处理器111的控制，而与薄片制造装置100以外的装置进行数据通信。第一通信i/f125也可以为具备连接有通信线缆的连接器和通信接口电路的通信单元。此外，第一通信i/f125也可以为具有天线和无线通信电路的无线通信模块。第一控制部110通过第一通信i/f125而与分类装置16进行通信。在本实施方式中，第一通信i/f125与分类装置16进行通信。

第一控制部110经由第一传感器i/f121而与被设置在薄片制造装置100的各部上的传感器相连接。第一传感器i/f121为，取得传感器所输出的检测值并向第一处理器111输入的接口电路。第一传感器i/f121也可以具备将传感器所输出的模拟信号转换为数字数据的a/d变换器。此外，第一传感器i/f121也可以向各个传感器供给驱动电力。此外，第一传感器i/f121也可以具备如下电路，该电路根据第一处理器111所指定的采样频率来取得各个传感器的输出值并向第一处理器111输出。

在第一传感器i/f121上，连接有滞留传感器211、212、213、料片状态检测部214、薄片状态检测部215、排纸量传感器216以及驱动部电机217。在第一传感器i/f121上，也可以连接有在图4中未示出的各种的传感器。

针对与第一驱动部i/f122连接的各个驱动部的至少一部分，驱动部电机217对驱动电流进行监视。在本实施方式中，驱动部电机217对驱动粗碎部12的粗碎刃14的未图示的电机的驱动电流的电流值和/或电压值进行检测。第一控制部110取得驱动部电机217所检测出的电流值和/或电压值。例如，在粗碎部12中产生了原料ma的堵塞的情况下，将会增大对粗碎刃14进行驱动的电机的负载。第一控制部110通过基于驱动部电机217的检测值而对驱动粗碎刃14的电机的负载进行监视，从而对粗碎部12中的原料ma的堵塞进行检测。

第一控制部110经由第一驱动部i/f122而与薄片制造装置100所具备的各个驱动部相连接。薄片制造装置100所具备的驱动部为电机、泵、加热器等。第一驱动部i/f122除了与电机直接连接的结构之外，也可以与通过第一控制部110的控制来向电机供给驱动电流的驱动电路或驱动ic相连接。ic为integratedcircuit(集成电路)的缩写。

在第一驱动部i/f122上，作为第一控制部110的控制对象而连接有粗碎部12、解纤部20、筛选部40、第一料片形成部45、加湿部77、78、混合部50、分散部60、第二料片形成部70、加工部80以及切断部90等。

粗碎部12包括使粗碎刃14进行旋转的电机等驱动部。

解纤部20包括使转子24进行旋转的电机、和对输送鼓风机26进行驱动的电机等驱动部。

筛选部40包括使滚筒部41进行旋转的电机等驱动部，第一料片形成部45包括使网带46进行转动的电机等驱动部。加湿部77、78包括将雾状的水或者高湿度的空气送出的风扇等驱动部。混合部50包括对混合鼓风机56进行驱动的电机等驱动部。分散部60包括使滚筒部61进行旋转的电机等驱动部。第二料片形成部70包括使网带72进行转动的电机等驱动部。加工部80包括对加压部82以及加热部84进行驱动的驱动部、和对加热部84进行加热的热源等。切断部90包括使将加热后薄片ss2切断的刀刃进行工作的电机等驱动部。

此外，在图4中未被示出的各种驱动部也可以为与第一驱动部i/f122相连接的结构。

1-6.分类装置的控制系统

图5为分类装置16的功能框图。

分类装置16具有对分类装置16的工作进行控制的第二控制部170，第二控制部170具备第二处理器171以及第二存储器172。第二处理器171为由cpu或mpu构成的运算处理装置。第二处理器171执行控制程序，从而对分类装置16的各部进行控制。第二处理器171既可以由单一的处理器而构成，也能够由多个处理器而构成，还能够由包括半导体元件在内的各种电路被统合在一起的soc而构成。此外，既可以设为将第二处理器171的全部功能安装在硬件中的结构，也可以使用可编程设备而构成。

第二存储器172为，对第二处理器171所执行的程序、或通过第二处理器171而处理的数据等进行存储的存储装置。第二存储器172可以为形成工作区域而临时性地对数据或程序进行存储的临时存储装置，例如可以为ram。第二存储器172也可以为非易失性地对程序或数据进行存储的非易失性存储装置，例如也可以由闪存rom(flashrom)等半导体存储器设备或磁性存储装置而构成。此外，第二存储器172也可以将临时存储装置和非易失性存储装置的双方组合在一起来实现。

第二控制部170具备第二传感器i/f173、第二驱动部i/f174、第二通信i/f175、显示部176以及输入部177。

显示部176对分类装置16的工作状态等进行显示。显示部176既可以为液晶显示面板等具备显示画面的结构，也可以为具备由发光二极管等构成的指示灯的结构。

输入部177具备通过用户而被操作的开关等操作元件、对用户的触摸操作或按压操作进行检测的触摸传感器。输入部177将与用户的操作相对应的操作数据输出至第二处理器171。

第二通信i/f175根据第二处理器171的控制而与分类装置16以外的装置进行数据通信。第二通信i/f175也可以为具备连接有通信线缆的连接器和通信接口电路的通信单元。此外，第二通信i/f175也可以为具有天线和无线通信电路的无线通信模块。第二控制部170通过第二通信i/f175而与薄片制造装置100进行通信。在本实施方式中，第二通信i/f175与薄片制造装置100进行通信。

第二控制部170经由第二传感器i/f173而与被设置在分类装置16的各部上的传感器相连接。第二传感器i/f173为取得传感器所输出的检测值并输入至第二处理器171中的接口电路。第二传感器i/f173也可以具备将传感器所输出的模拟信号转换为数字数据的a/d变换器。此外，第二传感器i/f173也可以向各个传感器供给驱动电力。此外，第二传感器i/f173也可以具备如下电路，该电路根据第二处理器171所指定的采样频率来取得各个传感器的输出值并向第二处理器171输出。

在第二传感器i/f173上，连接有原料量传感器162、回收量传感器167以及原料检查部165的各个传感器。即，位移计165a、静电电容传感器165b、影像传感器165c、光谱检测器165d以及近磁场传感器165e各自与第二传感器i/f173相连接。在第二传感器i/f173上，也可以连接有在图5中未示出的各种传感器。

第二控制部170通过第二传感器i/f173来取得原料量传感器162、回收量传感器167、以及原料检查部165的各个传感器的检测值和检测结果。

第二控制部170经由第二驱动部i/f174而与分类装置16所具备的各个驱动部相连接。分类装置16所具备的驱动部为电机、泵、加热器等。在图5中，作为驱动部的一个示例而示出了对拾取辊163a进行驱动的拾取电机168a、以及使切换臂163c进行运动的致动器168b。第二驱动部i/f174除了设为与电机或致动器直接连接的结构之外，也可以与通过第二控制部170的控制而供给驱动电流的驱动电路或驱动ic相连接。第二控制部170经由第二驱动部i/f174而使包含拾取电机168a以及致动器168b在内的各个驱动部进行工作。

1-7.薄片制造系统的工作

图6为薄片制造系统1的功能框图，并结合从薄片制造装置100被发送至分类装置16的信息而进行图示。

薄片制造装置100作为由第一控制部110构成的功能部而具备工作控制部113、第一存储部114以及第一通信部115。这些各部由第一处理器111执行程序，从而以硬件和软件的协同工作的方式来实现。第一存储部114利用第一存储器112或者非易失性存储部120的存储区域而被构成。第一通信部115通过第一处理器111对第一通信i/f125进行控制而构成。

工作控制部113使薄片制造装置100的各部进行工作，从而执行薄片s的制造。工作控制部113取得薄片s的制造过程中的各个传感器的检测值，且对处理部101的工作状态进行监视，并对处理部101的工作故障进行检测。

工作控制部113所检测的工作故障包括，包含粗碎部12在内的各部中的原料ma的供纸堵塞、即所谓的供纸卡纸。此外，工作故障包括原料ma、解纤物mb、混合物mx的滞留。此外，工作故障包括第二料片w2的形成不良。第二料片w2的形成不良为，第二料片w2的切碎、厚度不足、孔的形成等。此外，工作故障包括加热后薄片ss2的形成不良。加热后薄片ss2的形成不良为，加热后薄片ss2的白色度偏离基准范围的情况、以及加热后薄片ss2的粘度从基准范围偏出的情况等。

工作控制部113基于驱动部电机217的检测结果而对粗碎部12中的供纸卡纸进行检测。

工作控制部113取得滞留传感器211、212、213的检测结果，并基于检测结果而对原料ma、解纤物mb、混合物mx的滞留进行检测。

工作控制部113取得料片状态检测部214的检测结果，并基于所取得的检测结果而对第二料片w2的形成不良进行检测。

工作控制部113取得薄片状态检测部215的检测结果，并基于所取得的检测结果而对加热后薄片ss2的形成不良进行检测。

工作控制部113在判断为存在工作故障的情况下生成工作信息130。工作信息130包括表示所产生的工作故障的种类的信息。

工作控制部113将工作信息130存储在第一存储部114中。工作控制部113在每当生成工作信息130时、或者以被预先设定的周期，通过第一通信部115而将存储在第一存储部114中的工作信息130发送至分类装置16。第一通信部115对应于发送部的一个示例。

分类装置16作为由第二控制部170构成的功能部而具备：检测部181、判断部182、分类部183、接收部184、设定部185以及第二存储部190。这些各部通过第二处理器171执行程序，从而以硬件和软件的协同工作的方式来实现。

第二存储部190利用第二存储器172的存储区域来构成。接收部184通过第二处理器171对第二通信i/f175进行控制来构成。

第二存储部190对学习数据集191、工作状态信息192、判断基准193以及工作目标值194进行存储。判断基准193包括用于判断部182对原料ma的适当与否进行判断的基准。即，判断基准193为被设定于分类装置16中的判断基准。工作目标值194包括针对处理部101的工作状态而应该实现的目标值。关于学习数据集191以及工作状态信息192，将在后文中叙述。

检测部181具有厚度检测部181a、静电电容检测部181b、形状检测部181c、印字状态检测部181d、尺寸检测部181e、再生纸检测部181f以及磁性检测部181g。

厚度检测部181a基于位移计165a的检测值而对原料ma的厚度进行检测。

静电电容检测部181b基于静电电容传感器165b的检测结果而对原料ma的静电电容进行检测。

形状检测部181c对影像传感器165c所输出的影像数据进行解析，从而提取原料ma的形状。形状检测部181c对所提取到的原料ma的形状进行解析，从而对原料ma的缺损进行检测。形状检测部181c例如也可以对表示原料ma中的缺损的数量或大小的缺损程度进行计算。

印字状态检测部181d对影像传感器165c所输出的影像数据进行解析，从而对原料ma的表面和/或背面的印字占空比进行计算。

尺寸检测部181e对影像传感器165c所输出的影像数据进行解析，从而对原料ma的尺寸进行计算。

再生纸检测部181f基于光谱检测器165d的检测结果，而求出原料ma为再生纸的情况下的再生代次。再生纸的代次是指，表示以由纸浆制造出的新品的纸为基准而执行了由薄片制造装置100实现的再生的次数。例如，将以新品的纸为原料ma而由薄片制造装置100制造出的薄片s作为完成了一次再生的再生纸，并将其称为第一代。以第一代的薄片s作为原料ma而由薄片制造装置100制造出的薄片s为第二代。在此之后，在薄片制造装置100的原料ma为再生纸的情况下，薄片制造装置100所制造出的薄片s成为与原料ma相比而晚一代次的再生纸。当再生纸的代次演进时，存在由于主要经过由解纤部20实施的解纤的影响而使纸所包含的纤维长度变短的趋势。此外，当再生纸的代次演进时，针对新品的纸所包含的填料而增加由添加物供给部52所添加的添加材料ad的比例。这些由代次而产生的变化会给薄片制造装置100所制造出的薄片s的品质造成影响。因此，作为原料ma的状态，薄片制造系统1通过再生纸检测部181f而对再生纸的代次进行检测，从而如后文叙述的那样用于判断中。

磁性检测部181g基于近磁场传感器165e的检测结果而对原料ma所附着或所含有的金属的有无、或者金属量进行检测。

厚度检测部181a、静电电容检测部181b、形状检测部181c、印字状态检测部181d、尺寸检测部181e、再生纸检测部181f以及磁性检测部181g相当于第一检测部以及第二检测部的一个示例。换言之，第一检测部以及第二检测部分别从上述的检测部181的各部中被选择出。第一检测部以及第二检测部也可以与检测部181的各部一起包括检测部181的各部所利用的原料检查部165的各个传感器，并且也能够将这些各个传感器称为第一检测部以及第二检测部的一个示例。

判断部182对原料ma是否适于由处理部101执行的处理、即原料ma的适当与否进行判断。适于由处理部101执行的处理的原料ma是指，产生处理部101的工作故障的可能性较低的原料ma。不适于由处理部101执行的处理的原料ma是指，有可能产生处理部101的工作故障的原料ma。

例如，在原料ma为过厚的纸的情况下，会担心由于由粗碎刃14实现的破碎难以进行而在粗碎部12中发生原料ma的堵塞。此外，会担心由于由粗碎部12所粗碎了的原料ma较硬而易于发生原料ma的滞留的情况、以及由于从一块原料ma中产生大量的解纤物mb从而易于发生解纤物mb的滞留的情况。而且，会担心由于解纤物mb的输送变得不稳定而使混合物mx向滚筒部61的供给不稳定化的情况。该状态成为破坏第二料片w2的形成的稳定性的主要因素，例如，有时会产生第二料片w2的切碎或孔。

此外，例如在原料ma容易带静电的情况下，将会担心由于原料ma的粗碎片、解纤物mb、以及混合物mx容易带静电而发生滞留的情况。原料ma带静电的容易度依赖于在制造成为原料ma的纸时被添加的填料、即碳酸钙与纤维素纤维的比率。作为原料ma带静电的难易度的指标，可以列举原料ma的静电电容。

在原料ma具有断片、褶皱、破损、冲孔等缺损的情况下，例如，当在原料ma中存在破损或变形、尺寸的不适合、过度的厚度、订书机的金属针或纸夹的附着等时，将会担心产生处理部101的工作故障。具有破损或变形的纸具体而言是指，具有褶皱、破损、污损、形状与其他的原料ma明显不同的程度的折曲等的纸。尺寸不适合的纸具体而言是指，脱离了薄片制造装置100能够处理的原料ma的尺寸范围的纸。由于这些纸从分类装置16起至粗碎部12为止、或者在此之后的输送路径上有可能发生堵塞，因此并不适于处理。由于过厚的纸或与其他纸粘着在一起的纸会因为硬度较高而有可能对粗碎部12或解纤部20的工作造成障碍，或者通过被解纤部20解纤而产生大量的解纤物mb从而有可能发生解纤物mb的堵塞，因此并不适于处理。对于附着有订书机的金属针或纸夹的纸而言，由于金属针或纸夹有可能给粗碎部12或解纤部20的工作造成影响，因此并不适于处理。

关于对处理部101的工作故障的发生率造成影响的多个项目，判断部182基于检测部181所检测出的原料ma的状态，而对原料ma的适当与否进行判断。判断部182通过将厚度检测部181a的检测结果与针对原料ma的厚度而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将静电电容检测部181b的检测结果与针对原料ma的静电电容而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将形状检测部181c的检测结果与针对原料ma的缺损而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将印字状态检测部181d的检测结果与针对印字占空比而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将尺寸检测部181e的检测结果与针对原料ma的尺寸而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将再生纸检测部181f的检测结果与针对再生代次而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182通过将磁性检测部181g的检测结果与针对原料ma的金属的有无或者金属量而被设定的判断基准值进行比较，从而进行判断。

判断部182所利用的判断基准值作为判断基准193而被存储在第二存储部190中。判断基准193包括针对每个项目的判断基准值。

判断部182对原料ma的厚度、静电电容、缺损、印字占空比、尺寸、再生代次、以及金属的有无或者金属量的每个项目适当与否进行判断。而且，判断部182将每个项目的判断结果统合在一起，来对原料ma的适当与否进行判断。在此，为了便于说明，从而将被判断为原料ma不适于处理的项目称为否定项目。

例如，判断部182基于否定项目的数量而对原料ma是否适于由处理部101执行的处理进行判断。具体而言，在否定项目的数量超过根据判断基准193而被指定的数量的情况下，将原料ma判断为不适于由处理部101执行的处理。

此外，在否定项目中包括根据判断基准193而被指定的项目的情况下，判断部182将原料ma判断为不适于由处理部101执行的处理。例如，在金属的有无或者金属量被包含在否定项目中的情况下，判断部182将原料ma判断为不适于由处理部101执行的处理。

如此，判断部182既可以基于否定项目的数量或否定项目的种类来对原料ma的适当与否进行判断，也可以基于其他的基准而对原料ma的适当与否进行判断。

分类部183基于判断部182的判断结果而使致动器168b进行工作，并将原料ma的输送路径切换为朝向回收托盘166的路径和朝向薄片制造装置100的路径，从而对原料ma进行分类。具体而言，在通过判断部182而被判断为原料ma不适于由处理部101执行的处理的情况下，分类部183使切换臂163c移动至分类位置163e，从而将原料ma回收至回收托盘166。在通过判断部182而被判断为原料ma适于由处理部101执行的处理的情况下，分类部183使切换臂163c移动至供给位置163d，从而将原料ma输送至粗碎部12。

接收部184接收薄片制造装置100所发送的工作信息130。接收部184对应于取得部的一个示例。

设定部185具备学习数据生成部186以及学习部187。

学习数据生成部186基于工作信息130而生成或更新工作状态信息192。工作状态信息192为，关于在薄片制造装置100中产生的工作故障，而针对工作故障的每个种类来表示工作故障的产生状况的信息。例如，工作状态信息192针对工作故障的每个种类而包括工作故障的产生率。工作状态信息192也可以包含将多个种类的工作故障统合在一起的工作故障的产生率。学习数据生成部186例如也可以通过将与全部的工作故障相关的工作信息130总计在一起，从而对产生某一种工作故障的产生率进行计算，以将之作为工作状态信息192。

工作故障的产生率例如是指，薄片制造装置100的运转时间、即制造薄片s的每工作时间的工作故障的产生数量。工作故障的产生率也可以为在薄片制造装置100制造单位张数的薄片s的期间内的工作故障的产生数量。工作故障的产生率也可以为在薄片制造装置100处理单位张数的原料ma的期间内的工作故障的产生数量。

学习数据生成部186基于工作状态信息192以及判断基准193而生成或更新学习数据集191。学习数据集191以建立对应关系的方式而包含判断基准193与工作状态信息192，其中，所述判断基准193包含由分类装置16所设定的判断的基准值，所述工作状态信息192为，与在设定了判断基准193的期间内于薄片制造装置100中产生的工作故障相关的信息。

学习部187基于学习数据集191而对工作故障的产生率与判断部182的各个项目的判断基准之间的相关性进行学习。

在本实施方式中，学习部187具有进行机器学习的学习模型。学习部187形成如下的学习模型，即，通过利用学习数据集191来进行学习，从而根据工作故障的产生率来求出判断部182的各个项目的判断基准的学习模型。学习模型为构成人工智能的算法模型、统计模型、数学模型等，也可以具有神经网络的结构。人工智能也被称为ai。ai为artificialintelligence的缩写。

学习部187所进行的学习的具体方式并未被特别限制。例如，关于学习数据集191所包含的工作故障的产生率和每个项目的判断基准的相关性，学习部187可以进行所谓的无指导机器学习(unsupervisedlearning)。此外，学习部187也可以进行半指导机器学习(semi-supervisedlearning)，还可以利用学习完毕的学习模型而执行所谓的迁移学习(transferlearning)。此外，例如也可以将学习数据集191所包含的工作故障的产生率设为目标变量，且将每个项目的判断基准设为说明变量，从而进行多重回归分析。学习部187也可以进行深度学习(deeplearning)。

学习部187在利用学习完毕的学习模型而给出了处理部101的工作故障的产生率的情况下，能够对用于实现被给出的产生率的每个项目的基准值进行推断。即，学习部187能够对用于将处理部101的工作故障的产生率设为工作目标值194的、判断部182的判断基准进行推断。工作目标值194包含针对处理部101的工作状态而应该实现的目标值，例如，期望将处理部101的工作故障的产生率控制在工作目标值194以下。工作目标值194为，针对薄片制造装置100的每个机型、或者每个固体而被预先设定的值。

学习数据生成部186也可以将工作状态信息192所示的工作故障的产生率与工作目标值194进行比较，从而对从工作信息130中得到的工作故障的产生率是否在恰当的范围内进行判断，并生成包含判断结果在内的学习数据集191。该学习数据集191成为如下数据，即，判断基准193所示的每个项目的基准值、与表示处理部101中的工作故障的产生率是否恰当的标签被建立了对应关系的数据。在该情况下，学习部187也可以利用包含标签在内的学习数据集191来进行有指导机器学习(supervisedlearning)。

此外，学习部187也可以使学习模型执行强化学习(reinforcementlearning)。具体而言，学习数据生成部186将工作状态信息192所示的工作故障的产生率与工作目标值194进行比较，并对从工作信息130中得到的工作故障的产生率是否在恰当的范围内进行判断。学习数据生成部186也可以生成包含反映了判断结果的报酬在内的学习数据集191，并基于该学习数据集191而使学习部187进行强化学习。在该情况下，学习部187通过使学习模型进行强化学习，从而能够更高精度地对基准值进行推断。进行强化学习的学习模型既可以为学习前的初始模型，也可以为通过学习数据集191而进行了学习的学习完毕模型。此外，学习部187也可以具有通过未基于工作状态信息192的学习数据集来进行学习的学习完毕模型，并使该学习完毕模型进行由学习数据集191实施的学习。例如，也可以利用根据与薄片制造装置100相同种类的其他的装置的运转记录而被生成的初始学习用的学习数据集，来生成学习完毕模型。此外，也可以在分类装置16的制造时将利用初始学习用的学习数据集而进行了学习的学习完毕模型安装在第二控制部170上。

图7为表示薄片制造装置100的工作的流程图，尤其表示在制造薄片s的工作中生成工作信息130的处理。图7的工作通过第一控制部110而被执行。

第一控制部110对薄片制造装置100的各个驱动部进行控制，从而开始实施薄片s的制造(步骤sa11)。此时，虽然未进行图示，但分类装置16执行原料ma向薄片制造装置100的供给。

第一控制部110开始实施处理部101的工作状态的检测(步骤sa12)。详细而言，第一控制部110开始实施处理部101中的工作故障的检测。在此，工作故障是指，如上文所述的那样包括粗碎部12中的供纸卡纸、原料ma、解纤物mb、混合物mx的滞留、第二料片w2的形成不良、加热后薄片ss2的形成不良中的至少任意一项。

第一控制部110对作为生成工作信息130的条件而被预先设定的信息生成条件是否成立进行判断(步骤sa13)。在本实施方式中，如上文所述，当在薄片制造装置100中产生了工作故障的情况下，生成工作信息130。因此，信息生成条件为产生了某一种工作故障的情况。第一控制部110的工作并未被限定于该示例，例如，也可以在制造薄片s的工作中、即薄片制造装置100的运转过程中，每隔预先设定的时间来生成工作信息130。在该情况下，信息生成条件为在薄片制造装置100的运转过程中经过了设定时间的情况。

在信息生成条件不成立的情况下(步骤sa13；否)，第一控制部110转移至后述的步骤sa16。

在信息生成条件成立的情况下(步骤sa13；是)，第一控制部110生成工作信息130(步骤sa14)，并向分类装置16发送工作信息130(步骤sa15)，进而转移至步骤sa16。

在步骤sa16中，第一控制部110对是否结束薄片s的制造进行判断(步骤sa16)。在通过触摸传感器124的操作而指示停止制造的情况下、或者被指定的数量的薄片s制造已经完毕的情况下，第一控制部110在步骤sa16中作出肯定判断(步骤sa16；是)。在该情况下，第一控制部110执行例如薄片制造装置100的停止顺序，并结束本处理。在未结束薄片s的制造的情况下(步骤sa16；否)，第一控制部110返回至步骤sa13。

图8为表示分类装置16的工作的流程图，尤其是表示与利用了工作信息130的学习相关的工作。图8的工作通过第二控制部170而被执行。

第二控制部170接收工作信息130(步骤sb11)，并基于接收到的工作信息130而生成或更新工作状态信息192(步骤sb12)。第二控制部170基于在步骤sb12中生成或更新的工作状态信息192、和判断基准193，而生成或更新学习数据集191(步骤sb13)。

第二控制部170利用学习数据集191而使学习部187进行学习(步骤sb14)。

第二控制部170通过学习后的学习部187而对如满足处理部101的工作状态的目标即工作目标值194那样的判断的基准值进行推断(步骤sb15)。第二控制部170通过使所推断出的基准值包含在判断基准193中而对判断基准193进行更新，从而设定新的基准值(步骤sb16)。

1-8.实施方式的作用

如以上所说明的那样，第一实施方式所涉及的薄片制造系统1具有对包含纤维的原料ma进行处理的处理部101、和对原料ma的状态进行检测的检测部181。薄片制造系统1具有判断部182，所述判断部182基于检测部181的检测结果和被预先设定的原料ma的状态的判断基准，来对原料ma是否适于处理部101中的处理进行判断。薄片制造系统1具备作为供给部的输送部163，所述输送部163将通过判断部182而被判断为适于处理的原料ma供给至处理部101。薄片制造系统1具备作为取得部的接收部184和设定部185，其中，所述接收部184取得表示处理部101中的工作故障的产生状态的工作信息130，所述设定部185基于工作信息130而对判断基准进行设定。

在薄片制造系统1所执行的纤维处理方法中，对原料ma的状态进行检测，并基于原料ma的状态的检测结果、和被预先设定的原料ma的状态的判断基准，而对原料ma是否适于处理部101的处理进行判断。然后，将判断为适于处理的原料ma供给至执行处理的处理部101，并取得表示处理部101中的工作故障的产生状态的工作信息130，并且基于工作信息130来对判断基准进行设定。

根据应用了本发明的薄片制造系统1以及由薄片制造系统1实现的纤维处理方法，能够结合处理部101的工作的状态而设定对适于由处理部101执行的处理的原料ma和不适于的原料ma进行判断的基准。由此，能够基于适当的基准而对是否为适于由薄片制造装置100执行的再生的原料ma进行判断，并能够对不适于再生的原料ma进行分类。因此，例如能够抑制由于使用不适当的原料ma而产生的薄片制造装置100的工作故障。此外，能够减少作为不适于处理部101的处理而被废弃的原料ma。

设定部185具备学习数据生成部186和学习部187，其中，所述学习数据生成部186生成以建立对应关系的方式而包含判断基准与工作信息130的学习数据集191，所述学习部基于学习数据集191，而对判断基准和工作信息130的相关性进行学习。设定部185以使工作信息130满足工作目标值194的方式而对判断基准进行设定。由此，能够实施基于适当的基准的判断，从而以满足工作目标值194的方式而使薄片制造装置100进行工作。

如上文所述，处理部101的工作故障具有原料ma的堵塞或滞留、第二料片w2或加热后薄片ss2的形成不良等各种各样的现象。这些工作故障的主要因素也各种各样，原料ma的状态和处理部101的工作故障的相关性较复杂。因此，虽然如果要抑制处理部101的工作故障，则期望针对原料ma的状态而设定适当的判断基准，但是由工作人员来设定适当的基准并不容易。而且，例如针对关于原料ma的状态的多个项目中的每一个而设定适当的判断基准对于工作人员而言较为困难。在薄片制造系统1中，基于学习数据生成部186所生成的学习数据集191而使学习部187进行学习，并利用学习完毕的学习部187来对判断的基准值进行设定。因此，通过第二控制部170，从而能够针对与原料ma的状态相关的多个项目中的每一个来设定适当的基准值。

检测部181具备第一检测部以及第二检测部，判断部182基于与第一检测部的检测值相对应的判断基准、以及与第二检测部的检测值相对应的判断基准来进行判断。根据该结构，针对检测部181所具备的多个检测部的检测结果中的每一个，利用由设定部185所设定的判断基准来进行判断。因此，能够更精度地对原料ma是否适于由处理部101执行的处理进行判断。

第一检测部以及第二检测部包括厚度检测部181a、静电电容检测部181b、形状检测部181c、印字状态检测部181d、尺寸检测部181e以及再生纸检测部181f中的任意一个。厚度检测部181a对薄片状的原料ma的厚度进行检测。静电电容检测部181b对原料ma的静电电容进行检测。形状检测部181c对作为定型薄片的原料ma的端部缺损程度进行检测。印字状态检测部181d对作为印刷物的原料ma的印字占空比进行检测。再生纸检测部181f对作为再生纸的原料ma的再生代次进行检测。尺寸检测部181e对原料ma的尺寸进行检测。根据该结构，作为与原料ma的状态相关的指标，能够利用厚度、静电电容、形状的缺损、印字占空比、再生代次以及尺寸中的多个项目，来对原料ma的适当与否进行判断。此外，能够对与这些多个项目中的每一个相对应的适当的基准进行设定。因此，能够更高精度且适当地对原料ma的适当与否进行判断。

学习数据生成部186生成学习数据集191，该学习数据集191以建立对应关系的方式而包含从工作状态信息192得到的信息、与判断基准193中所包含的多个项目的判断基准。即，学习数据集191以建立对应关系的方式而包含与第一检测部的检测值相对应的判断基准、与第二检测部的检测值相对应的判断基准、以及工作状态信息192的信息。因此，能够使学习部187进行的学习详细地反映检测部181的结构，并能够通过学习完毕的学习部187而更高精度地对判断基准进行推断。

处理部101包括将原料ma裁切的粗碎部12、对通过裁切部而被裁切后的原料ma进行解纤的解纤部20、以及对通过解纤部而被解纤了的解纤物进行成形而制造薄片s的成形部102。接收部184取得工作信息130，所述工作信息130表示处理部101中的原料ma的堵塞、通过粗碎部12而被裁切后的原料ma的滞留、以及通过成形部102而被制造出的第二料片w2或薄片s的形状不良中的至少任意一项的产生状态。根据该结构，能够与在处理部101中所产生的多种工作故障相对应地，对可抑制工作故障的产生率的判断基准进行设定。因此，能够实现薄片制造装置100的运转效率的提高。

薄片制造系统1具备对原料ma进行分类的分类装置16、和通过处理部101而对由分类装置16分类后的原料ma进行处理的薄片制造装置100。薄片制造装置100具备处理部101和第一控制部110。第一控制部110具有对处理部101的工作进行检测并生成工作信息130的工作控制部113、以及将工作信息130发送至分类装置16的第一通信部115。分类装置16具备分类部183，所述分类部183对通过判断部182而被判断为适于处理的原料ma、和被判断为不适于处理的原料ma进行分类。分类装置16具备检测部181、判断部182、作为取得部而接收工作信息130的接收部184、设定部185。根据该结构，在具备薄片制造装置100和分类装置16的结构中，将表示薄片制造装置100中的工作状态的工作信息130发送至分类装置16，分类装置16对基于工作信息130的判断基准进行设定。因此，在分类装置16对原料ma进行判断并进行分类的结构中，能够反映薄片制造装置100的工作的状态，并适当地对判断基准进行设定。此外，由于分类装置16分类后的原料ma被供给至薄片制造装置100，因此，无需在薄片制造装置100中设置对原料ma进行分类的结构，从而能够实现薄片制造装置100的小型化。

2.第二实施方式

图9为表示应用了本发明的第二实施方式的薄片制造系统1a的结构的图。图10为薄片制造系统1a的功能框图。在第二实施方式所涉及的图以及发明中，对与第一实施方式共同的结构部标记相同的符号，并省略说明。

薄片制造系统1a具备薄片制造装置100a以及分类装置16a。分类装置16a以与薄片制造装置100a分离的方式而配置。虽然在上述第一实施方式中说明的分类装置16具有向粗碎部12供给原料ma的功能，但分类装置16a不会将原料ma直接供给至粗碎部12。代替于此，分类装置16a对原料ma进行判断，并将判断为适于由处理部101执行的处理的原料ma收纳在原料容器30中。薄片制造系统1a对应于纤维处理系统的一个示例。薄片制造装置100a对应于处理装置的一个示例。

原料容器30为，在收纳了原料ma的状态下例如能够由用户用手拿着而进行移动的盒型的容器。原料容器30相对于分类装置16a以及薄片制造装置100a而可拆装。

分类装置16a在安装了原料容器30的状态下通过输送部163而将原料ma输送至原料容器30。由此，分类装置16a判断为适于由处理部101执行的处理的原料ma将被收纳在原料容器30中。

薄片制造装置100a具有可安装原料容器30的供给部10。供给部10一张一张地、或者每预定张数地拾取被收纳在原料容器30中的原料ma，并将之供给至粗碎部12。包括粗碎部12在内的处理部101为与第一实施方式共同的结构。

在原料容器30中安装有第三存储部31。第三存储部31具有能够非易失性地存储数据的存储区域。第三存储部31例如能够由闪存rom等半导体存储器设备或磁性存储装置而构成，也可以由无线ic标签而构成。第三存储部31也可以称为容器侧存储部，并对应于存储部的一个示例。

薄片制造装置100a能够将数据写入至第三存储部31中。例如，供给部10具有与第三存储部31连接的未图示的写入电路、或者以非接触的方式将数据写入第三存储部31中的未图示的接口电路。另一方面，分类装置16a能够读取被写入至第三存储部31中的数据。例如，分类装置16a具有与第三存储部31连接的未图示的读取电路、或者以非接触的方式而从第三存储部31读取数据的未图示的接口电路。

如图10所示，薄片制造装置100a除了具备工作控制部113以及第一存储部114之外，还具备写入部116。写入部116将工作控制部113所生成的工作信息130写入第三存储部31中。写入部116通过第二控制部170的功能而构成。

分类装置16a具备读取部189。读取部189从被安装在分类装置16a中的原料容器30所具有的第三存储部31中读取工作信息130。学习数据生成部186基于由读取部189所读取到的工作信息130而生成工作状态信息192，并使之存储在第二存储部190中。

图11为表示薄片制造装置100a的工作的流程图，尤其是表示在制造薄片s的工作中生成工作信息130的处理。图11的工作通过第一控制部110而被执行。在图11中，对与图7共同的处理而标记相同的步骤编号，并省略说明。图12为表示分类装置16的工作的流程图，尤其是表示与利用了工作信息130的学习相关的工作。图12的工作通过第二控制部170而被执行。在图12中，对与图8共同的处理标记相同的步骤编号，并省略说明。

薄片制造装置100a在制造薄片s时将被安装收纳有原料ma的原料容器30。因此，在第一控制部110执行图11的工作的情况下，在供给部10中安装有原料容器30。

第一控制部110开始实施薄片s的制造(步骤sa11)，并开始进行处理部101的工作状态的检测(步骤sa12)。此后，第一控制部110在生成了工作信息130的情况下(步骤sa14)，实施将工作信息130写入至第三存储部31中的处理(步骤sa21)，并转移至步骤sa16。

在薄片制造装置100a用尽了被收纳在原料容器30中的原料ma的情况等、需要对原料容器30补充原料ma的情况下，原料容器30将被安装在分类装置16a中。

第二控制部170对是否安装了原料容器30进行判断(步骤sb21)，在原料容器30未被安装的情况下(步骤sb21；否)，进行待机直至原料容器30被安装为止。

在原料容器30被安装了的情况下(步骤sb21；是)，第二控制部170从第三存储部31读取工作信息130(步骤sb22)。第二控制部170基于在步骤sb22中读取到的工作信息130而生成或更新工作状态信息192(步骤sb12)。

这样，应用了本发明的第二实施方式所涉及的薄片制造系统1a具备将原料ma分类而收纳在原料容器30中的分类装置16a、和从原料容器30取出原料ma并通过处理部101来进行处理的薄片制造装置100a。薄片制造装置100a具备处理部101和工作控制部113，所述工作控制部113对处理部101的工作进行检测，并生成工作信息130。第一控制部110使被设置在原料容器30中的第三存储部31存储工作信息130。分类装置16a具备分类部183、检测部181和判断部182，所述分类部183对通过判断部182而被判断为适于处理的原料ma和被判断为不适于处理的原料ma进行分类。分类装置16a具备作为取得部的读取部189、和设定部185。读取部189从原料容器30的第三存储部31取得工作信息130。根据该结构，能够通过反映与处理部101的工作相关的工作信息130来适当地设定对原料ma的适当与否进行判断的基准。因此，能够有效且基于适当的基准来对原料ma的适当与否进行判断。此外，能够获得与上述的第一实施方式的薄片制造系统1同样的效果。

而且，在薄片制造系统1a中，无需使分类装置16a和薄片制造装置100a以物理上接近的方式而设置。因此，增加了薄片制造系统1a的设置的自由度，并能够实现薄片制造装置100a的小型化。

3.其他的实施方式

上述的各个实施方式只不过是用于实施被记载于权利要求书中的本发明的具体方式，而并非对本发明进行限定的方式，在不脱离其主旨的范围内，例如如下文所示的那样能够在各种方式中实施。

例如，在上述各个实施方式中，例示了检测部181具备厚度检测部181a、静电电容检测部181b、形状检测部181c、印字状态检测部181d、尺寸检测部181e、再生纸检测部181f以及磁性检测部181g的结构。本发明并未被限定于此，例如，检测部181的结构能够从上述的各个检测部中适当地选择两个以上。此外，检测部181也可以实施上述的项目以外的检测以作为原料ma的状态。例如，也可以具备通过湿度传感器而对原料ma的湿度进行检测的结构、对粘合材料是否附着在原料ma上进行检测的结构、基于影像传感器165c的图像数据而对原料ma的光泽或原料ma的颜色进行检测的结构等。

在上述各个实施方式中，学习部187也可以为不执行机器学习功能或多重回归分析的结构。例如，学习部187也可以基于从工作信息130得到的工作故障的产生率是否在恰当的范围内的判断结果而使每个项目的基准值增减预定量。在该情况下，只要设定以与工作故障的种类建立对应关系的方式而使基准值增減的项目，并针对每个项目来设定使基准值增減的预定量即可。此外，学习部187也可以执行将从工作信息130中得到的工作故障的产生率与工作目标值194之间的差值反馈到基准值上的pid控制。pid为proportional-integral-differentia(比例积分微分控制)的缩写。

分类装置16、16a并未被限定于将被判断为不适于由处理部101执行的处理的原料ma回收至回收量传感器167中的结构，例如，也可以为通过碎纸机而进行裁切的结构。

此外，分类装置16也可以具备贮留部，所述贮留部在粗碎部12的上游处临时性地对被判断为适于由处理部101执行的处理的原料ma进行贮留。在该情况下，薄片制造装置100也可以具备将被贮留在贮留部中的原料ma输送至粗碎部12的输送装置。

此外，工作信息130也可以包含执行处理部101中的工作故障的检测的日期、时刻、或者实施了检测的期间的时间信息。在该情况下，分类装置16、16a也可以通过对根据判断基准193而进行了判断的期间和工作信息130的时间信息进行对照，从而使判断基准193与工作信息130建立对应关系，并生成学习数据集191。

在薄片制造系统1a中能够使用的原料容器30的数量并不存在限制，能够使用多个原料容器30。在该情况下，例如能够预先将适于处理部101的处理的原料ma储存在一个或者多个原料容器30中。在该情况下，薄片制造装置100a消耗原料ma的速度不受分类装置16a的处理速度的制约。因此，即使在薄片制造装置100a消耗原料ma的速度快于分类装置16a将原料ma收纳至原料容器30中的速度的情况下，也能够在不有损于薄片制造装置100a的速度的条件下制造薄片s。

而且，例如也可以设为如下结构，即，以建立对应关系的方式而将对生成工作信息130的薄片制造装置100a进行识别的识别信息与工作信息130存储在第三存储部31中的结构。在该情况下，能够在多个薄片制造装置100a中以共用的方式使用原料容器30。而且，分类装置16a能够通过学习数据生成部186来生成反映了各个薄片制造装置100a中的工作故障的产生率的学习数据集191，并使学习部187进行学习。由此，学习部187能够对适合各个薄片制造装置100a所具有的处理部101的基准值进行推断，并生成判断基准193。因此，能够基于适于各个处理部101的基准来对原料ma的适当与否进行判断。此外，在该情况下，也可以设为学习部187具有与各个薄片制造装置100a相对应的学习模型的结构。

图4-图6以及图10所示的各个功能部为表示功能性的结构的部分，并且具体的安装方式并未被特别限制。也就是说，不一定需要安装与各个功能部单独对应的硬件，当然也能够设为通过一个处理器执行程序来实现多个功能部的功能的结构。此外，也可以利用硬件来实现在上述实施方式中由软件所实现功能的一部分，或者，也可以利用软件来实现由硬件所实现功能的一部分。此外，关于薄片制造系统1、1a的其他的各部的具体的细节结构，也能够在不脱离主旨的范围内任意地进行变更。

图7、图8、图11、图12所示的流程图的处理单位为，为了易于理解薄片制造系统1、1a的各部的处理而根据主要的处理内容来进行了分割的单位。本发明并未被这些流程图所示的处理单位的分割的方法或名称所限制，根据处理内容，既能够进一步分割为较多的处理单位，也能够以一个处理单位进一步包括较多的处理的方式来进行分割。此外，上述的流程图的处理顺序也并不限于图示的示例。

此外，第一控制部110以及第二控制部170所分别执行的程序既可以被存储在各个装置中，也能够预先记录在以能够由计算机所读取的方式进行了记录的记录介质中。作为记录介质，能够使用磁性的、光学的记录介质或者半导体存储器设备。此外，通过预先使与上述各个装置相对应的程序存储在服务器装置等中并从服务器装置向各部下载程序，从而也能够实现薄片制造系统1、1a的工作。

符号说明

1、1a…薄片制造系统(纤维处理系统)；10…供给部；12…粗碎部(裁切部)；14…粗碎刃；16、16a…分类装置；20…解纤部；30…原料容器；31…第三存储部(存储部)；40…筛选部；41…滚筒部；50…混合部；52…添加物供给部；60…分散部；61…滚筒部；70…第二料片形成部；79…料片输送部；80…加工部；90…切断部；100、100a…薄片制造装置(处理装置)；101…处理部；102…成形部；110…第一控制部(控制部)；113…工作控制部；114…第一存储部；115…第一通信部(发送部)；116…写入部；130…工作信息；160…壳体；161…原料收纳部；163…输送部(供给部)；163a…拾取辊；163b…供给辊；163c…切换臂；163d…供给位置；163e…分类位置；163f…引导件；165…原料检查部；165a…位移计；165b…静电电容传感器；165c…影像传感器；165d…光谱检测器；165e…磁场传感器；166…回收托盘；168a…拾取电机；168b…致动器；170…第二控制部；181…检测部；181a…厚度检测部(第一检测部、第二检测部)；181b…静电电容检测部(第一检测部、第二检测部)；181c…形状检测部(第一检测部、第二检测部)；181d…印字状态检测部(第一检测部、第二检测部)；181e…尺寸检测部(第一检测部、第二检测部)；181f…再生纸检测部(第一检测部、第二检测部)；181g…磁性检测部(第一检测部、第二检测部)；182…判断部；183…分类部；184…接收部(取得部)；185…设定部；186…学习数据生成部；187…学习部；189…读取部(取得部)；190…第二存储部；191…学习数据集；192…工作状态信息；193…判断基准；194…工作目标值；211、212、213…滞留传感器；214…料片状态检测部；215…薄片状态检测部；217…驱动部电机；ma…原料；mb…解纤物；mc…纤维材料；mx…混合物；s…薄片；ss1…加压后薄片；ss2…加热后薄片；w1…第一料片；w2…第二料片。