(57)【要約】【課題】鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択可能とすること。【解決手段】鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択するための自動材料選択装置であって、前記溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得部と、入力された前記設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定部と、前記投入材料決定部で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得部と、前記実測値が前記設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定部とを備える。【選択図】図１
2020185573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択するための自動材料選択装置であって、
前記溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得部と、
入力された前記設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定部と、
前記投入材料決定部で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得部と、
前記実測値が前記設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定部と
を備える自動材料選択装置。
【請求項２】
入力された設定条件及び実測値に基づいて追加材料を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記設定条件と前記実測値とを入力することで、追加材料を決定する追加材料決定部を更に備える
請求項１記載の自動材料選択装置。
【請求項３】
前記追加材料決定部は、追加材料を決定する追加材料決定処理に加えて、当該追加材料を加えて溶解させた場合の溶解物の化学成分の変動予測値を出力する化学成分変動予測処理を実行可能とし、
前記化学成分変動予測処理は、化学成分変動予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行される
請求項２記載の自動材料選択装置。
【請求項４】
前記投入材料決定部は、投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定処理に加えて、当該投入材料の組み合わせを溶解させた場合の溶解物の化学成分の予測値を出力する化学成分予測処理を実行可能とし、
前記化学成分予測処理は、化学成分予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行される
請求項１から請求項３の何れかに記載の自動材料選択装置。
【請求項５】
鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択する処理をコンピュータに実現させるための自動材料選択プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得機能と、
入力された前記設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定機能と、
前記投入材料決定機能で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得機能と、
前記実測値が前記設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定機能と
を実現させる自動材料選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択するための自動材料選択装置及び自動材料選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鋳鉄などの原料としてスクラップ材や戻り材が利用されている。スクラップ材や戻り材は、成分がはっきりした銑鉄とは異なり、合金元素が含まれるため原材料からの化学成分の予測は困難になっている。このため、目的の規格の鋳鉄を得るには溶湯の化学成分を検査し、各元素の比率を調整する必要がある。化学成分の調整では、溶解後の化学成分を基に加炭材などの添加剤を投入することで元素の割合を変化させる。人手による添加剤の選択では投入後の変化を正確に予測することができないため、化学成分の検査と添加剤の投入を繰り返し行う必要があり、目的の規格に到達するまでの作業負担が大きくなっていた。そのため、目的の規格に到達するために必要な原材料と添加剤の投入量を予測する仕組みが求められていた。
【０００３】
例えば、特許文献１には、原材料秤量器、製品秤量器、全原材料秤量器によりそれぞれ検出された鉄鉱石等、全原料、製品の計量値に基づいて製品歩留まりと返鉱比との和が求められ、予め設定された製品歩留まりと返鉱比との和の目標値からズレ量を演算し、ズレ量に応じて設定されるべき返鉱比を調整可能な方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−３３９６５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示された方法によれば、製品歩留と返鉱比との和の目標値を自動的に設定変更して、製品歩留の検出値と返鉱比の検出値との和に対するズレ量を小さくすることが可能である。すなわち、作業者の作業負担の軽減に寄与する方法であるといえる。しかし、この特許文献１に開示されたような非常に大がかりな仕組みが要求されるシステムの場合、システム構築に多大な投資が必要になるという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択するための自動材料選択装置及び自動材料選択プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る自動材料選択装置は、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択するための自動材料選択装置であって、前記溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得部と、入力された前記設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定部と、前記投入材料決定部で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得部と、前記実測値が前記設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る自動材料選択装置は、入力された設定条件及び実測値に基づいて追加材料を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記設定条件と前記実測値とを入力することで、追加材料を決定する追加材料決定部を更に備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る自動材料選択装置は、追加材料決定部は、追加材料を決定する追加材料決定処理に加えて、当該追加材料を加えて溶解させた場合の溶解物の化学成分の変動予測値を出力する化学成分変動予測処理を実行可能とし、化学成分変動予測処理は、化学成分変動予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行されることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る自動材料選択装置は、前記投入材料決定部は、投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定処理に加えて、当該投入材料の組み合わせを溶解させた場合の溶解物の化学成分の予測値を出力する化学成分予測処理を実行可能とし、化学成分予測処理は、化学成分予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行されることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る自動材料選択プログラムは、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択する処理をコンピュータに実現させるための自動材料選択プログラムであって、前記コンピュータに、前記溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得機能と、入力された前記設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定機能と、前記投入材料決定機能で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得機能と、前記実測値が前記設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択することが可能となり、また、決定した投入材料を実際に溶解させた場合の溶湯の化学成分実測値が設定条件を充足するか否かを判定することが可能となる。
【００１３】
また、最初の投入材料を溶解させた溶湯の化学成分実測値が設定条件を充足していない場合であっても、設定条件を充足させるために必要な添加剤などの追加材料を自動で選択することが可能となる。
【００１４】
また、本発明によれば、追加材料を炉に投入した場合に起こり得る成分の変化を化学成分変動予測値によって事前に把握することが可能となる。
【００１５】
また、本発明によれば、投入材料の組み合わせを炉に投入した場合に起こり得る成分の変化を化学成分予測値によって事前に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る自動材料選択装置１０の構成を表したブロック図である。
【図２】本発明に係る自動材料選択装置１０の投入材料決定部１２において用いられる学習済モデルの構成を表した概念図である。
【図３】本発明に係る自動材料選択装置１０の追加材料決定部１５において用いられる学習済モデルの構成を表した概念図である。
【図４】本発明に係る自動材料選択装置１０における投入材料決定処理の流れを表したフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［実施の形態］
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態に係る自動材料選択装置の例について説明する。図１は、本発明に係る自動材料選択装置１０の構成を表したブロック図である。図１に示すように、自動材料選択装置１０は、設定条件取得部１１と、投入材料決定部１２と、化学成分実測値取得部１３と、条件充足判定部１４と、追加材料決定部１５と、記憶部１６とを備えている。
【００１８】
なお、自動材料選択装置１０は、専用マシンとして設計した装置であってもよいが、一般的なコンピュータによって実現可能なものであるものとする。すなわち、自動材料選択装置１０は、一般的なコンピュータが通常備えているであろうＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）と、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit：画像処理装置）と、メモリと、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ等のストレージとを備えており、また、マウス、キーボード等の入力装置と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置と、通信ネットワークと接続するための通信装置とを備えており、これらがバスを介して接続されているものとする。自動材料選択装置１０の各部における処理は、これらの各部における処理を実行するためのプログラムをメモリから読み込んで制御部（制御回路、Processing circuit、Processing circuitry）として機能するＣＰＵやＧＰＵにおいて実行することで実現する。言い換えると、当該プログラムの実行により、プロセッサ（処理回路）が、各装置の各処理を実行できるように構成される。
【００１９】
設定条件取得部１１は、溶解物（以下、溶湯ともいう。）に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する機能を有する。ここで、設定条件とは、炉の溶解物（又は最終製品）に求める様々な条件を設定するための情報をいう。設定条件としては、例えば、化学成分の組成比率（以下、化学成分の「値」と表現する場合、その組成比率も含めた意味であるものとする。）を含む目標物性値情報や、炉の溶解物（又は最終製品）に求められる全体の重量である目的重量情報を少なくとも指定するものである必要がある。また、目標物性値情報とは、化学成分の組成比率を直接指定する情報のほか、例えば「ＦＣ２５０」といったように、鋳鉄などの鋳造金属の規格を表す規格名を指定する情報であってもよい。また、目標物性値として、例えば、引張強度（ＴＳ：Tensile Strength）や硬さ（例えば、ブリネル硬さ（ＨＢ：Brinell Hardness））などの物性条件を含ませるようにしてもよい。
【００２０】
また、設定条件として、管理値情報を含むことが好ましい。ここで、管理値情報とは、溶解物に含まれる化学成分それぞれの値に許容される誤差範囲を設定するための情報のことをいう。例えば、目的の規格がＦＣ２５０である場合に、炭素Ｃの値が３．３％〜３．４５％の範囲であれば許容すると設定するときには、炭素Ｃに関する管理値として３．３〜３．４５％の範囲を指定するといった利用がなされる。
【００２１】
すなわち、設定条件取得部１１は、図１に示すように、目標物性値情報取得処理１１１と、管理値情報取得処理１１２と、目的重量情報取得処理１１３とを実行する機能を備えていることが好ましい。これら目標物性値情報取得処理１１１、管理値情報取得処理１１２及び目的重量情報取得処理１１３は、例えば、ユーザが各情報を入力することによって実現される。
【００２２】
また、設定条件として、投入材料の内訳の一部を指定する情報を含むようにしてもよい。投入材料としては様々な材料が想定されるが、鋳鉄を製造する場合の例としては、銑鉄（３種類）、軟鋼、スクラップ材、戻り材、ＳＰＣＣ（冷間圧延鋼板）などが投入材料として想定される。このとき、投入材料の３０％をスクラップ材として使用したいといった投入材料の内訳を設定条件として指定可能とする。
【００２３】
投入材料決定部１２は、入力された設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、前記設定条件から投入材料の組み合わせを決定する機能を有する。ここで、投入材料の組み合わせとは、投入材料の種類の組み合わせと各材料の投入重量の比率を指定する情報のことをいう。また、学習済モデルは、投入材料の組み合わせを決定することが可能であればどのようなモデルであってもよいが、例えば、設定条件を入力したときに最適な投入材料の組み合わせを出力するように学習されたニューラルネットワークであることが考えられる。ニューラルネットワークの学習過程においては、設定条件をニューラルネットワークの入力層に入力して、投入材料の組み合わせを出力することを学習させ、その際、設定条件とその設定条件を満たした際の投入材料の組み合わせの情報とを１組とした教師データを複数組用意して学習に用いる。ニューラルネットワークが出力する投入材料の組み合わせ結果を教師データである実際の投入材料の組み合わせに近づけるようにニューラルネットワークのパラメータの補正を行う。パラメータの補正は、例えば、損失関数によって教師データとの間の乖離を求めて、誤差逆伝播法によってパラメータを修正する手法が考えられる。十分に学習が進んだニューラルネットワークを学習済モデルとして記憶させる。
【００２４】
また、投入材料決定部１２は、投入材料決定処理機能に加えて、化学成分予測処理機能を備えるようにしてもよい。すなわち、設定条件を入力した学習済モデルにおいて投入材料の組み合わせを決定するとともに、当該投入材料の組み合わせを炉に投入して溶湯を得た場合の当該溶湯の化学成分予測値を出力する学習済モデルを備えるようにしてもよい。この場合、学習済モデルの学習の際に、設定条件を満たした際の投入材料の組み合わせの実際の化学成分実測値を教師データのセットに加えることで学習を行う。なお、化学成分予測値は、所定の変動幅をもって予測を出力するものであってもよい。
【００２５】
すなわち、投入材料決定部１２は、図１に示すように、投入材料決定処理１２１と、化学成分予測処理１２２とを実行する機能を備えていることが好ましい。
【００２６】
図２は、本発明に係る自動材料選択装置１０の投入材料決定部１２において用いられる学習済モデルの構成を表した概念図である。図２（ａ）は、設定条件としての目標物性値情報（規格の指定の場合を含む）、管理値情報、目的重量情報などをニューラルネットワークの入力層に入力すると、設定条件を充足する投入材料の組み合わせと溶湯の化学成分予測値とを出力層から出力するように学習が行われた投入材料決定用学習済モデルである。この図２（ａ）の投入材料決定用学習済モデルは、投入材料の組み合わせと溶湯の化学成分予測値とを両方出力するように構成されているが、それぞれを別々の学習済モデルによって出力させるようにしてもよい。すなわち、図２（ｂ）に示すような、設定条件としての目標物性値情報、管理値情報、目的重量情報などをニューラルネットワークの入力層に入力すると、設定条件を充足する投入材料の組み合わせを出力層から出力するように学習が行われた投入材料決定用学習済モデルと、図２（ｃ）に示すような、図２（ｂ）で決定した投入材料の組み合わせをニューラルネットワークの入力層に入力すると、溶湯の化学成分予測値を出力層から出力するように学習が行われた化学成分予測用学習済モデルとの２つの学習済モデルによって、投入材料の組み合わせと溶湯の化学成分予測値の２つの出力を得るようにしてもよい。
【００２７】
なお、溶湯の化学成分予測値を得る機能を必要としない場合には、図２（ｂ）に示す投入材料決定用学習済モデルのみを投入材料決定部１２において使用するようにすれば足りる。
【００２８】
また、設定条件として投入材料の内訳の一部を指定可能に構成したい場合には、図２（ａ）又は（ｂ）のニューラルネットワークの構成に加えて、投入材料の内訳の指定情報を入力層に対して入力可能に構成して、学習段階において投入材料の内訳の指定情報を含む教師データを用意して学習を行うことで投入材料の内訳の指定情報に従った投入材料の組み合わせを出力可能な学習済モデルを得ることが可能となる。
【００２９】
化学成分実測値取得部１３は、投入材料決定部１２で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する機能を有する。鋳造を行う場合には、投入材料決定部１２で決定した投入材料の組み合わせを実際に炉に投入して溶解させることになる。そこで、投入材料溶解後の溶湯の化学成分実測値を取得する。溶湯の化学成分実測値の取得は、例えば、分析装置によって分析された化学成分実測値を化学成分実測値取得部１３において取得することによって行われる。
【００３０】
条件充足判定部１４は、化学成分実測値取得部１３で取得した実測値が設定条件を充足するか否かを判定する機能を有する。具体的には、取得した実測値が設定条件で定められた化学成分値に合致するか否かの判定、化学成分値に管理値が定められている場合には、管理値の定められた成分の実測値が管理値で定めた許容範囲に収まっているか否かの判定を行う。判定の結果、設定条件を満たすと判定された場合には、その時の溶湯はユーザが希望する条件を満たしているといえるので、鋳込み処理等に移行することが可能となる。他方で、設定条件を満たしていないと判定された場合には、炉に添加剤等の追加材料を追加して設定条件を満たすように調整を行う必要がある。
【００３１】
追加材料決定部１５は、入力された設定条件及び実測値に基づいて追加材料を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、設定条件と化学成分実測値取得部１３で取得した実測値とを入力することで、追加材料を決定する機能を有する。ここで、追加材料を決定するとは、追加材料の種類と材料の投入重量を指定する情報を決定することをいう。追加材料は一種類である必要はなく、複数の追加材料を組み合わせたものであってもよい。なお、追加材料としては、加炭材（２種類）、ＦｅＳｉ、ＦｅＭｎ、ＭｇＣｒ、ＳｉＣ、硫化鉄などの添加剤を想定しているが、投入材料決定部１２で扱う投入材料と同じ材料を追加材料決定部１５での追加材料として扱うことを否定するものではない。ここで、学習済モデルは、追加材料を決定することが可能であればどのようなモデルであってもよいが、例えば、設定条件及び溶湯の化学成分の実測値を入力したときに最適な追加材料を出力するように学習されたニューラルネットワークであることが考えられる。ニューラルネットワークの学習過程においては、設定条件及び溶湯の化学成分の実測値をニューラルネットワークの入力層に入力して、追加材料を出力することを学習させ、その際、設定条件及び化学成分の実測値と設定条件を満たした際の追加材料の情報とを１組とした教師データを複数組用意して学習に用いる。ニューラルネットワークが出力する追加材料の結果を教師データである実際の追加材料の情報に近づけるようにニューラルネットワークのパラメータの補正を行う。パラメータの補正は、例えば、損失関数によって教師データとの間の乖離を求めて、誤差逆伝播法によってパラメータを修正する手法が考えられる。十分に学習が進んだニューラルネットワークを学習済モデルとして記憶させる。
【００３２】
また、追加材料決定部１５は、追加材料決定処理機能に加えて、化学成分変動予測処理機能を備えるようにしてもよい。すなわち、設定条件及び溶湯の化学成分実測値を入力した学習済モデルにおいて追加材料を決定するとともに、当該追加材料を炉に投入して溶湯を得た場合の当該溶湯の化学成分変動予測値を出力する学習済モデルを備えるようにしてもよい。この場合、学習済モデルの学習の際に、追加材料の投入の前後の化学成分実測値の差分を化学成分変動予測値として教師データのセットに加えることで学習を行う。なお、化学成分変動予測値は、追加材料を投入した場合の化学成分の変化量のみを予測して出力するものであってもよいし、投入後の溶湯の化学成分の組成比率を出力するものであってもよい。また、化学成分変動予測値は、所定の変動幅をもって予測を出力するものであってもよい。
【００３３】
すなわち、追加材料決定部１５は、図１に示すように、追加材料決定処理１５１と、化学成分変動予測処理１５２とを実行する機能を備えていることが好ましい。
【００３４】
図３は、本発明に係る自動材料選択装置１０の追加材料決定部１５において用いられる学習済モデルの構成を表した概念図である。図３（ａ）は、溶湯の化学成分の実測値、設定条件としての目標物性値情報（規格の指定の場合を含む）、管理値情報、目的重量情報などをニューラルネットワークの入力層に入力すると、設定条件を充足するための追加材料の内容と溶湯の化学成分変動予測値とを出力層から出力するように学習が行われた追加材料決定用学習済モデルである。この図３（ａ）の追加材料決定用学習済モデルは、追加材料の内容と溶湯の化学成分変動予測値とを両方出力するように構成されているが、それぞれを別々の学習済モデルによって出力させるようにしてもよい。すなわち、図３（ｂ）に示すような、溶湯の化学成分の実測値、設定条件としての目標物性値情報、管理値情報、目的重量情報などをニューラルネットワークの入力層に入力すると、設定条件を充足するための追加材料の内容を出力層から出力するように学習が行われた追加材料決定用学習済モデルと、図３（ｃ）に示すような、溶湯の化学成分の実測値と、図３（ｂ）で決定した追加材料をニューラルネットワークの入力層に入力すると、溶湯の化学成分変動予測値を出力層から出力するように学習が行われた化学成分変動予測用学習済モデルとの２つの学習済モデルによって、追加材料の内容と溶湯の化学成分変動予測値の２つの出力を得るようにしてもよい。
【００３５】
なお、溶湯の化学成分変動予測値を得る機能を必要としない場合には、図３（ｂ）に示す追加材料決定用学習済モデルのみを追加材料決定部１５において使用するようにすれば足りる。
【００３６】
記憶部１６は、自動材料選択装置１０の各部において用いる情報及び自動材料選択装置１０の各部による処理の結果得られた情報などの各種情報を記憶させる機能を有する。また、投入材料決定部１２や追加材料決定部１５でそれぞれ用いる学習済モデルをこの記憶部１６に格納するようにしてもよい。
【００３７】
次に、自動材料選択装置１０における処理の流れについて説明する。図４は、本発明に係る自動材料選択装置１０における投入材料決定処理の流れを表したフローチャート図である。この図４において、投入材料決定処理は、自動材料選択装置１０において、設定条件を取得することで開始される（ステップＳ１０１）。設定条件としては、目標物性値情報（ＦＣ２５０といった規格の指定であってもよい）、管理値情報、目的重量情報などが想定される。次に、自動材料選択装置１０は、取得した設定条件に基づいて投入材料の決定を行う（ステップＳ１０２）。ここでの投入材料の決定は、投入材料の決定のために予め学習を行った学習済モデルに基づいて行われる。また、自動材料選択装置１０は、投入材料の決定に加えて、当該投入材料を炉に投入して溶解させることで得られる溶湯の化学成分の予測値を出力する（ステップＳ１０３）。なお、溶湯の化学成分の予測値の出力が不要な場合には、ステップＳ１０２の後、ステップＳ１０３のステップを経ずに、ステップＳ１０４に移行する。
【００３８】
次に、自動材料選択装置１０は、決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する（ステップＳ１０４）。そして、自動材料選択装置１０は、取得した実測値が設定条件を充足するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。設定条件を充足している場合にはそれ以上の調整の必要がないということなので、処理を終了する（Ｓ１０５−Ｙ）。設定条件を充足していない場合には化学成分の調整が必要であるということなので、ステップＳ１０６に移行する（Ｓ１０５−Ｎ）。
【００３９】
次に、自動材料選択装置１０は、設定条件及び溶湯の化学成分実測値に基づいて追加材料の決定を行う（ステップＳ１０６）。ここでの追加材料の決定は、追加材料の決定のために予め学習を行った学習済モデルに基づいて行われる。また、自動材料選択装置１０は、追加材料の決定に加えて、当該追加材料を炉に投入して溶解させることで得られる溶湯の化学成分変動予測値を出力する（ステップＳ１０７）。なお、溶湯の化学成分変動予測値の出力が不要な場合には、ステップＳ１０６の後、ステップＳ１０７のステップを経ずに、ステップＳ１０４に戻る。
【００４０】
決定された追加材料を実際の炉に投入した後、自動材料選択装置１０は、決定された追加材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する（ステップＳ１０４）。そして、自動材料選択装置１０は、取得した実測値が設定条件を充足するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。追加材料を投入した結果として設定条件を充足している場合（Ｓ１０５−Ｙ）には、それ以上の調整の必要がないということなので、処理を終了する。
【００４１】
以上のように、本発明に係る自動材料選択装置１０によれば、溶解物に求める目標物性値情報及び目的重量情報を少なくとも含む設定条件を取得する設定条件取得部と、入力された設定条件を満たすように投入材料の組み合わせを決定することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて、設定条件から投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定部と、投入材料決定部で決定された投入材料を投入して溶解させた溶解物についての化学成分の実測値を取得する化学成分実測値取得部と、実測値が設定条件を充足するか否かを判定する設定条件充足判定部とを備えるようにしたので、鋳造時の溶解物について目標とする物性値を得るための材料の組み合わせを自動で選択することが可能となり、また、決定した投入材料を実際に溶解させた場合の溶湯の化学成分実測値が設定条件を充足するか否かを判定することが可能となる。
【００４２】
また、本発明に係る自動材料選択装置１０によれば、入力された設定条件及び実測値に基づいて追加材料を決定することについて予め学習を行った学習済モデルに対して、前記設定条件と前記実測値とを入力することで、追加材料を決定する追加材料決定部を更に備えるようにしたので、最初の投入材料を溶解させた溶湯の化学成分実測値が設定条件を充足していない場合であっても、設定条件を充足させるために必要な添加剤などの追加材料を自動で選択することが可能となる。
【００４３】
すなわち、鋳鉄などの原料としてスクラップ材や戻り材を利用する場合、従来はスクラップ材や戻り材の化学成分にばらつきがあることが原因で溶湯の化学成分を目的の規格に合わせることが困難であり、何度も実際の成分分析と添加剤の投入を繰り返す必要があるため作業負担が大きいという問題があったが、本例によれば、過去に目的の規格に到達するまでに要した原材料の選択及び添加剤等の追加材料の選択の記録を用いて学習を行った学習済モデルを用いて投入材料の選択及び追加材料の選択を行うことが可能となるので、スクラップ材や戻り材を含む場合の化学成分のばらつきの影響があるとしても設定条件を充足する選択を自動で行うことが可能となる。仮に一度の選択で設定条件を充足できなかったとしても、従来に比較すれば少ない試行回数で目的の規格に到達することが可能となるため、作業者の作業負担は大幅に軽減される。
【００４４】
また、本発明に係る自動材料選択装置１０によれば、追加材料決定部は、追加材料を決定する追加材料決定処理に加えて、当該追加材料を加えて溶解させた場合の溶解物の化学成分の変動予測値を出力する化学成分変動予測処理を実行可能とし、化学成分変動予測処理は、化学成分変動予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行されるようにしたので、追加材料を炉に投入した場合に起こり得る成分の変化を化学成分変動予測値によって事前に把握することが可能となる。
【００４５】
また、本発明に係る自動材料選択装置１０によれば、投入材料決定部は、投入材料の組み合わせを決定する投入材料決定処理に加えて、当該投入材料の組み合わせを溶解させた場合の溶解物の化学成分の予測値を出力する化学成分予測処理を実行可能とし、化学成分予測処理は、化学成分予測値を出力することについて予め学習を行った学習済モデルに基づいて実行されるようにしたので、投入材料の組み合わせを炉に投入した場合に起こり得る成分の変化を化学成分予測値によって事前に把握することが可能となる。
【００４６】
前記実施の形態においては、自動材料選択装置１０の投入材料決定部１２や追加材料決定部１５でそれぞれ用いる学習済モデルは記憶部１６に格納する前提で説明を行ったが、これに限定されるものではない。例えば、自動材料選択装置１０から通信ネットワークを介して接続可能なサーバ装置に学習済モデルを格納するようにし、サーバ装置にて投入材料決定部１２や追加材料決定部１５の機能を持たせて投入材料決定処理や追加材料決定処理を実行させるようにしてもよい。このように、図１に示した自動材料選択装置１０の機能の一部をサーバ装置に持たせるようにしても第１の実施の形態と同様の効果をえることが可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１０    自動材料選択装置
１１    設定条件取得部
１１１  目標物性値情報取得処理
１１２  管理値情報取得処理
１１３  目的重量情報取得処理
１２    投入材料決定部
１２１  投入材料決定処理
１２２  化学成分予測処理
１３    化学成分実測値取得部
１４    条件充足判定部
１５    追加材料決定部
１５１  追加材料決定処理
１５２  化学成分変動予測処理
１６    記憶部
【図１】
2020185573.tif 000003
【図２】
2020185573.tif 000004
【図３】
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【図４】
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