作业计划装置的制作方法

本发明涉及作业计划装置，该作业计划装置适于进行在具有多个装置的系统中实施的作业的作业计划。

背景技术：

以往，在具有机床、机器人等的装置的系统中实施包含多个工序的作业的情况下，例如，事先做成进度表，从而决定针对各装置的各工序的分配以及实施各工序的顺序。

另外，例如，在专利文献1中公开了如下装置：预先做成在利用多个部件而制造完成品时的作业计划。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2010－176388号公报

技术实现要素：

发明要解决的问题

然而，在实际实施作业时，如上所述只基于事先做成的作业计划而实施作业不一定最适合。例如，希望还考虑运转中的系统内的消耗品的状况、该系统所具备的装置的运转状况等之后，再实时地对作业计划进行最优化。

本发明是鉴于上述情况而做出的，其目的是提供一种能够实时地对作业计划进行最优化的作业计划装置。

用于解决问题的方案

为了达到上述目的，本发明提供以下方案。

本发明的第一方案是一种作业计划装置，该作业计划装置具有：模拟器，其利用配置于虚拟空间内的多个装置的模型，模拟具备所述多个装置的机器人系统的动作；系统状态获取部，其获取所述机器人系统的状态；以及作业计划生成部，其基于由该系统状态获取部获取的状态以及由用户指示的作业的内容，使所述模拟器进行动作，从而动态地生成所述机器人系统实施的作业计划。

根据该结构，基于由用户指示的作业的内容、和由系统状态获取部获取的具备多个装置的机器人系统的状态，使模拟机器人系统的动作的模拟器进行动作，从而动态地生成由机器人系统实施的作业计划。

通过如此，根据运转中的机器人系统状态，能够实时地对作业计划进行最优化。

在上述本发明的一个方案的作业计划装置中，也可以是如下结构：所述作业计划生成部基于包含于所述作业中的各工序所需的时间、直至实施所述各工序的待机时间、以及在所述各工序中使用的装置彼此产生干扰的时间，计算出整体作业时间，并以使该整体作业时间最小的方式进行最优化。

发明效果

根据本发明，起到能够实时地对作业计划进行最优化的效果。

附图说明

图1是表示本发明的一个实施方式的作业计划装置的概略结构的框图。

图2是表示与图1所示的作业计划装置连接的机器人系统的一例的图。

图3是表示在图1所示的作业计划装置中执行的处理的流程图。

图4是表示图2所示的机器人系统中的工序以及工序信息的例子的图表。

图5是表示在图2所示的机器人系统中实施的作业的一例的图。

附图标记说明：

1：作业计划装置

2：机器人系统

11：模拟器

12：系统状态获取部

13：作业计划生成部

21：机床

22：机器人

具体实施方式

下面，参照附图对本发明的一个实施方式的作业计划装置进行说明。

如图1所示，作业计划装置1构成为，为了计划在与作业计划装置1连接的机器人系统2中实施的作业，接收由用户指示的作业内容，并基于该作业内容，生成作业计划。

作业计划装置1具有：cpu(centralprocessingunit)；rom(readonlymemory)、ram(randomaccessmemory)等主存储装置；hdd(harddiskdrive)等辅助存储装置；键盘、鼠标、触摸面板等输入装置；显示器等输输出装置；以及在与外部设备之间进行各种数据的交换的外部接口等。在辅助存储装置中存储有实现以下说明的各功能的程序，由处理器将程序从辅助存储装置读出到主存储装置中，从而执行程序。

在功能上，作业计划装置1具有模拟器11、系统状态获取部12、以及作业计划生成部13。模拟器11与作业计划生成部13连接。系统状态获取部12与机器人系统2、以及作业计划生成部13连接。作业计划生成部13与机器人系统2、模拟器11、以及系统状态获取部12连接。

机器人系统2是由包含机器人的多个装置构成的系统。

模拟器11构成为，能够模拟与作业计划装置1连接的机器人系统2中的动作。更具体而言，模拟器11构成为：在虚拟空间上配置机器人系统2所具备的机器人、机床等模型，按照在作业计划生成部13中生成的作业计划，使虚拟空间上的模型进行动作，从而模拟机器人系统2中的动作。由此，能够计算出包含于作业计划中的各工序的执行时间。另外，在模拟器11中，由于使虚拟空间上的模型进行动作，因此能够检测出在装置之间产生的干扰。

系统状态获取部12构成为，能够获取与机器人系统2的系统状态有关的信息。在与系统状态有关的信息中包含有：例如，机器人系统2所具备的各装置是待机状态还是运转状态的信息；执行中的工序的预定结束时刻；以及在各装置中使用的工具的磨损状态等信息。此外，执行中的工序的预定结束时刻能够根据该工序实际开始时刻、以及该工序的执行时间计算出，该工序的执行时间包含于在作业计划生成部13中生成的作业计划中，且利用模拟器11计算出。

作业计划生成部13构成为：参照由用户输入的作业内容、由系统状态获取部12获取的与系统状态有关的信息、以及存储于作业计划装置1所具备的未图示的辅助存储装置中的工序信息表，使模拟器11进行动作，计算出实施作业内容所需的整体作业时间，生成以使整体作业时间最短的方式进行最优化的作业计划。

此外，所谓工序信息表是显示能够使用机器人系统2执行的多个工序以及与这些工序相对应的工序信息的表。

另外，在工序信息中包含能够用于执行工序的装置、装置的动作程序、排他性地使用的资源、以及与其他工序的顺序关系等的约束条件。

此外，作为最优化的方案，可以考虑各种方案，例如，使用遗传算法等也可。

下面，对在上述的作业计划装置1中进行的处理的具体的实施例，参照图2至图5进行说明。

在本实施例中，如图2所示，假设机器人系统2具有用机床#1以及机床#2参照的机床21、用机器人#1以及机器人#2参照的机器人22。

另外，作为本实施例中的前提条件，考虑如下情况。

·从工件供给口供给的多个工件利用机床21进行加工，并从工件排出口排出。

·工件的移动利用机器人22进行。

·工件具有正面和背面这两个面，对该两个面分别进行不同加工(加工a、加工b)。

·加工a、b用机床#1或者机床#2中任一个进行都可以。

·进行加工a、b，需要进行利用机器人22将正面和背面翻过来的换产调整。

在该情况下，在图4中表示工序信息表的一例，该工序信息表显示能够使用机器人系统2执行的多个工序以及与这些工序相对应的工序信息。如图4所示，作为能够在机器人系统2中执行的工序，存在工序p1至p18。在各工序的工序信息中包含可使用装置以及动作程序、排他性使用资源以及约束条件。

在图4中，“prg＿r1＿1”至“prg＿r1＿8”分别表示执行相对应的工序所需的机器人#1的动作程序。“prg＿r2＿1”至“prg＿r2＿7”分别表示执行相对应的工序所需的机器人#2的动作程序。“prg＿m1＿1”以及“prg＿m1＿2”分别表示执行相对应的工序所需的机床#1的动作程序。“prg＿m2＿1”以及“prg＿m2＿2”分别表示执行相对应的工序所需的机床#2的动作程序。这些动作程序存储于作业计划装置1所具备的未图示的辅助存储装置或者机器人系统2所具备的未图示的存储装置等中。

另外，在本实施例中，存在机器人#1和机器人#2产生干扰的可能性的临时放置台成为排他性使用资源。从而，如图4所示，在与使用临时放置台的工序相对应的工序信息的排他性资源上，设定有临时放置台。

作为工序信息的工序顺序约束条件，设定有需要在实施该工序之前先实施的工序。

图4所示的工序信息表存储于作业计划装置1所具备的未图示的辅助存储装置中，并根据需要进行参照。

下面，参照图3所示的流程图，对使用作业计划装置1执行的处理进行说明。

首先，在作业计划装置1的作业计划生成部13中，由用户输入作业内容(图3的步骤s1)。在本实施例中的作业内容是“对工件进行加工a以及加工b”。

其次，利用系统状态获取部12，获取与当前的机器人系统2中的系统状态有关的信息(图3的步骤s2)。

接着，利用作业计划生成部13进行作业计划的生成(图3的步骤s3)。在此，将所输入的作业内容作为目标，基于工序信息表、以及由系统状态获取部12获取的与系统状态有关的信息，生成作业计划。例如，生成随机数，而能够找到能够实施作业内容的装置、工序以及工序顺序的组合。如此，在本实施例中，如图5所示，生成如下一系列的作业计划：若在工序p1中工件投入到工件供给口中，则机器人#1实施工序p2→p7，机器人#2实施工序p5→p10，机床#2实施工序p16，机器人#2实施p4→p7→p5→p10，接着，机床#2实施工序p17，最后，机器人#2实施工序p13，在工序p18中工件从工件排出口排出。

然后，基于由作业计划生成部13生成的作业计划，模拟器11进行动作，测量由模拟器11产生的整体作业时间(图3的步骤s4)。所谓整体作业时间是指：将各工序的作业时间的合计、根据工序之间的依存关系而产生的待机时间、以及由于装置之间的干扰而产生的联锁时间进行相加的时间。在本实施例中，如图5所示，所谓整体作业时间是从工序p1至工序p18为止的期间的时间。

在图5中，在针对第一个供给的工件的作业计划中，未设定待机时间以及联锁时间，因此各工序的作业时间的合计成为整体作业时间。另一方面，在针对第二个供给的工件的作业计划中，若工序p5和工序p8同时使用作为排他性使用资源的临时放置台，则机器人#1与机器人#2产生干扰，因此就在使用机器人#1实施工序p8之前设定有联锁时间。并且，在刚实施工序p8之后设定待机时间，计划为待机至能够使用机器人#2为止。该情况下的整体时间是将各工序的作业时间的合计、联锁时间、以及待机时间进行相加的时间。

然后，在步骤s5中，判断利用模拟器11测量的整体作业时间是否已最优化。此外，所谓最优化是指生成整体作业时间最小的作业计划。在步骤s5中，在判断出未最优化的情况下，重复实施步骤s2至步骤s4，直至判断出已最优化。作为是否已最优化的基准，例如，能够采用重复次数。

若在步骤s5中判断出已最优化，则利用作业计划生成部13，已最优化的作业计划发送到机器人系统2中(图3的步骤s6)。在机器人系统2中，基于利用作业计划生成部13发送的作业计划，机器人系统2所具备的各装置进行动作。

最后，在步骤s7中，判断机器人系统2中的作业是否结束。在判断出机器人系统2中的作业未结束的情况下，返回到步骤s2，并利用系统状态获取部12获取与运转中的机器人系统2的系统状态有关的信息。然后，在下一个步骤s3中，基于由系统状态获取部12获取的与机器人系统2的系统状态有关的信息，动态地更新作业计划，并实现最优化。由此，根据运转中的目前的系统状态而更新作业计划，因此能够使机器人系统2更高效率地运转。

此外，在如上所述的动态地进行作业计划的情况下，要求实时地执行作业计划生成部13中的处理。于是，根据在各工序中当前执行的工序的预定结束时刻，推断在之后作业计划生成部13能够对机器人系统2发出指示的剩余时间，将推断的剩余时间作为参数而使用，并确定最优化的范围。

例如，在剩余时间少的情况下，只对预先确定的工序的附近进行最优化，在剩余时间长的情况下，在更宽的范围内进行最优化也可。另外，根据剩余时间，详细地或者粗略地设定联锁也可。

以上，参照附图对本发明的实施方式进行了详述，但具体的结构不限于这些实施方式，还包含不脱离本发明的要点的范围内的设计变更等。

例如，在上述的实施方式中，以作业计划装置1生成机器人系统2的作业计划的情况为例进行了说明，但不限于此。既可以生成未具备机器人的系统的作业计划，也可以生成包含由作业者进行的作业的系统的作业计划。

另外，在上述的实施方式中，在发生联锁的情况下，实施作为对象的工序的装置在联锁时间期间不进行动作，但例如，通过使其低速进行动作等，从而避免与其他装置干扰也可。