(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属帯材料を製造する製造条件を決定する金属帯材料の製造条件決定システムであって、
金属帯材料の製造条件を含む製造実績情報を保存する製造実績保存部と、
前記製造実績保存部の製造実績情報を基に生成された金属帯材料ごとの製造履歴を保存する製造履歴保存部と、
金属帯材料の品質不良情報を含む品質情報を保存する品質情報保存部と、
前記金属帯材料の製造過程における工程と、該工程が属する工程分類とを互いに対応づけて保存した工程分類データベース部と、
前記工程分類に関連する品質不良情報を保存した品質不良データベース部と、
前記製造履歴保存部に製造履歴が保存された金属帯材料に関する品質不良情報を前記品質情報保存部で検索し、該検索された品質不良情報を前記製造履歴保存部の製造履歴に追記する品質情報検索手段と、
前記製造履歴保存部の製造履歴と前記品質情報保存部の品質情報とを基にして、前記工程分類データベース部を用いて、指定された工程の工程分類を取得すると共に、前記品質不良データベース部を用いて、工程分類に関連する品質不良情報を取得することで、金属帯材料の製造条件と品質との関連性を算出する品質状況算出部と、
前記品質状況算出部にて求めた製造条件と品質との関連性を基に、新たな製造条件を算出する製造条件算出部とを備えていることを特徴とする金属帯材料の製造条件決定システム。
【請求項２】
前記品質状況算出部は、
前記製造履歴保存部から取得した製造履歴内の製造実績情報及び品質不良情報を、前記品質不良情報が示す品質不良の発生の有無によりグループ分けするグループ化部と、
前記グループ化部によってグループ化された製造実績情報及び品質不良情報を用いて、所定の製造条件における品質不良発生状況を集計する度数分布集計部とを備え、
前記製造条件算出部は、前記度数分布集計部により集計された所定の製造条件における品質不良発生状況を用いて、新たな製造条件を決定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の金属帯材料の製造条件決定システム。
【請求項３】
前記品質状況算出部は、前記度数分布集計部で集計された品質不良発生状況を用いて、所定の製造条件における品質不良発生率を求める品質不良発生率算出部を備え、
前記製造条件算出部は、製造条件と品質不良発生率とによる回帰分析から得られた品質不良発生率の推定値を算出し、算出した推定値を用いて新たな製造条件を決定するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の金属帯材料の製造条件決定システム。
【請求項４】
前記製造条件算出部は、製造条件と品質不良発生率との分布から品質不良の発生率の閾値を求め、求めた閾値を用いて新たな製造条件を決定するように構成されていることを特徴とする請求項３に記載の金属帯材料の製造条件決定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、圧延、焼鈍、洗浄、脱脂などで製造する金属帯材料に対して、生産性や品質改善の観点からライン速度や温度設定などといった製造条件を決定する金属帯材料の製造条件決定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、金属帯材料は、圧延、焼鈍、洗浄、脱脂など複数の処理工程を経て製造されている。これらの各処理工程では作業手順については作業標準として指定があるものの、通板速度（ライン速度）、温度、圧力などといった数値に関する製造条件については標準的なものは存在しないことが多いのが実情である。
このようなことから、通板速度や温度設定などの製造条件の設定は、オペレータ（熟練工）による過去の経験やノウハウを用いて人手により行われていた。即ち、設備ごとのオペレータは担当する設備の生産性を考慮し、設備性能を引き出すよう出来るだけ速く通板することを心がけるようにしている。一方で、オペレータ自身が設定した製造条件が品質面で下工程に対してどのような影響を与えているかまでを考慮することは、事実上、難しく、通板速度を速くすることにより品質面での悪影響も発生している可能性も否めない。また、同一の設備を複数のオペレータで担当している場合、オペレータによって製造条件にばらつきが生じてしまうというのも実情である。
【０００３】
出来る限り、オペレータなどの人員的な製造条件のばらつき等を抑えて、品質を向上させようとする技術としては、例えば、特許文献１に示すものがある。
特許文献１では、複数の作業工程を経て製造される製品について、製造履歴情報を製造ロット番号や識別番号と紐付けして保存し、指定した不良現象、指定した製造条件の項目についてその不良現象が有った製品と不良現象が無かった製品との度数分布をグラフ表示することで製造不良要因を分析できるようにしている。
【０００４】
この特許文献１の技術では、指定した不良現象、指定した製造条件について不良現象の有った場合と無かった場合との度数分布をグラフ表示し、不良の有った場合の度数分布と、不良の無かった場合の度数分布とで分布の形が異なるならば、その製造条件は製品の不良に何らかの影響を与えていると判断している。同様に不良の有った場合の度数分布と、不良の無かった場合の度数分布とで分布の形が同じような形ならば、その製造条件は不良要因に影響を与えていないと判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１８１３４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の技術では、指定した製造条件について不良現象の有った場合と無かった場合との度数分布をグラフ表示して、製造条件が適正であるか否かを判定することができるものの、このようなグラフから製品の不良を低減するために、どのような製造条件を選定するかどうかについては具体的に開示されていない。即ち、特許文献１に示された技術を用いたとしても、表示されたグラフから適正な製造条件を設定することは、困難であるのが実情である。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、金属帯材料を通材して処理しながら当該金属帯材料を製造するための製造条件について、適正な製造条件を容易に決定することができる金属帯材料の製造条件決定システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。
本発明に係る金属帯材料の製造条件決定システムは、金属帯材料を製造する製造条件を決定する金属帯材料の製造条件決定システムであって、金属帯材料の製造条件を含む製造実績情報を保存する製造実績保存部と、前記製造実績保存部の製造実績情報を基に生成された金属帯材料ごとの製造履歴を保存する製造履歴保存部と、金属帯材料の品質不良情報を含む品質情報を保存する品質情報保存部と、前記金属帯材料の製造過程における工程と、該工程が属する工程分類とを互いに対応づけて保存した工程分類データベース部と、前記工程分類に関連する品質不良情報を保存した品質不良データベース部と、前記製造履歴保存部に製造履歴が保存された金属帯材料に関する品質不良情報を前記品質情報保存部で検索し、該検索された品質不良情報を前記製造履歴保存部の製造履歴に追記する品質情報検索手段と、前記製造履歴保存部の製造履歴と前記品質情報保存部の品質情報とを基にして、前記工程分類データベース部を用いて、指定された工程の工程分類を取得すると共に、前記品質不良データベース部を用いて、工程分類に関連する品質不良情報を取得することで、金属帯材料の製造条件と品質との関連性を算出する品質状況算出部と、前記品質状況算出部にて求めた製造条件と品質との関連性を基に、新たな製造条件を算出する製造条件算出部とを備えていることを特徴とする。
【０００９】
ここで、前記品質状況算出部は、前記製造履歴保存部から取得した製造履歴内の製造実績情報及び品質不良情報を、前記品質不良情報が示す品質不良の発生の有無によりグループ分けするグループ化部と、前記グループ化部によってグループ化された製造実績情報及び品質不良情報を用いて、所定の製造条件における品質不良発生状況を集計する度数分布集計部とを備え、前記製造条件算出部は、前記度数分布集計部により集計された所定の製造条件における品質不良発生状況を用いて、新たな製造条件を決定するように構成されていると好ましい。
【００１０】
ここで、前記品質状況算出部は、前記品質状況算出部は、前記度数分布集計部で集計された品質不良発生状況を用いて、所定の製造条件における品質不良発生率を求める品質不良発生率算出部を備え、前記製造条件算出部は、製造条件と品質不良発生率とによる回帰分析から得られた品質不良発生率の推定値を算出し、算出した推定値を用いて新たな製造条件を決定するように構成されていると好ましい。
【００１１】
ここで、前記製造条件算出部は、製造条件と品質不良発生率との分布から品質不良の発生率の閾値を求め、求めた閾値を用いて新たな製造条件を決定するように構成されていると好ましい。
このような金属帯材料の製造条件決定システムによれば、工程分類データベースと品質不良データベースを用いることにより、金属帯材料に発生した品質不良に関連のある工程を、オペレータごとに異なる経験に頼ることなく知ることができる。
【００１２】
例えば、ある工程の製造条件を決定する場合、工程分類データベースを参照して、当該工程が属する工程分類を取得し、品質不良データベースを参照して、該工程分類に関連のある品質不良情報を取得する。
製造履歴保存部に記録された製造履歴を、このように取得した品質不良情報に基づいて、該品質不良情報が書き込まれた（該品質不良が発生した）グループと、該品質不良情報が書き込まれていないグループとに分けて、各グループの製造条件を分析することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、金属帯材料を通材して処理しながら金属帯材料を製造するための製造条件について、適正な製造条件を容易に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】金属帯板の製造工程の一例を示した図である。
【図２】製造実績データベースに保存されている製造実績データの一例を示した図である。
【図３】製造履歴データベースに保存されているデータの一例を示した図である。
【図４】図１に示す製造工程において、データの流れを付加した図である。
【図５】工程分類データベースを示す図である。
【図６】品質不良データベースを示す図である。
【図７】通板速度による良品数の度数分布を示す図である。
【図８】通板速度による不良品数の度数分布を示した図である。
【図９】通板速度による品質不良発生率分布を示した図である。
【図１０】通板速度と品質不良発生率の回帰計算結果を示す図である。
【図１１】金属帯板の製造条件決定システムの動作フローを示す図である。
【図１２】金属帯板の製造条件決定システムの動作フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態を、図を基に説明する。
なお、以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
図１は、金属帯板の製造工程（製造ライン）の一例を示したものである。本実施形態では、金属帯材料の一例として金属帯板を用いて説明を行う。
【００１６】
図１に示すように、例えば、自動車や家電等の製造に用いられる金属帯板は、熱延工程１において熱延され、冷延工程２にて所定厚みの薄板に冷間状態で圧延される。また、金属帯板は、焼鈍工程３にて連続焼鈍を施され、その後、酸洗工程４にて酸洗いされてスケール等が除去され、表面処理工程５にて表面処理され、最終検査工程６にて製品としての品質を有しているか否かが検査された後に、出荷される。このように、金属帯板は、熱延工程１、冷延工程２、焼鈍工程３、酸洗工程４、表面処理工程５、最終検査工程６などの複数の工程に、所定の速度で通板されることによって製造される。
【００１７】
各工程を実施するための様々なデータ、及び実際に各工程が実施された結果としてのデータ（製造実績データ）は、金属帯板の製造ラインの管理等を行う支援装置１０（例えば、コンピュータ）に入力され、当該支援装置１０によって様々なデータを処理することにより、各工程の実施条件（金属帯板の製造条件）が決定される。
以下、支援装置１０によって金属帯板の製造条件を決定する決定システムについて、詳しく説明する。
【００１８】
支援装置１０は、製造実績データベース（製造実績保存部）２１０を備えている。この製造実績データベース２１０は、工程に用いた設備の設備情報、工程を特定するための工程情報、金属帯板の識別番号（製造番号）、工程毎の金属帯板の通板速度等の製造実績データを記録するものである。この製造実績データベース２１０は、設備、工程、及び製造番号を紐づけて、時々刻々変化する製造実績データを記録している。
【００１９】
図２に示すように、製造実績データベース２１０は、製造実績データとして、製造実績データを記録した時刻、通板速度、ロール電流、及び荷重を記録しており、例えば、熱延工程１にて金属帯板を圧延した場合、圧延設備などの設備番号（Ｓ００１）を設備情報として記録し、熱延工程１であることを示す工程番号（Ｋ００１）を工程情報として記録する。また、製造実績データベース２１０は、金属帯板を個別に識別するために、金属帯板の製造番号（Ｘ０００１）を記録すると共に、製造実績データを記録した時刻、当該時刻での金属帯板の通板速度、当該時刻における金属帯板を圧延する圧延ロールを回転させるためのロール電流、及び当該時刻における圧延ロールの荷重等を記録している。図２に示すように、製造実績データベース２１０には、製造実績データが１秒ごとに記録されている。
【００２０】
このように、各工程における時々刻々の製造実績データは、製造実績データベース２１０に保存されるが、支援装置１０は、金属帯板の属性毎（例えば、製造番号ごと）の製造実績データを製造履歴として保存する製造履歴データベース（製造履歴保存部）４００も備えている。この製造履歴データベース４００は、ある製造番号（Ｘ０００１）の金属帯板が熱延工程１から最終検査工程６に到達するまでの製造実績データを時系列に沿って集約して製造履歴データとして記録している。
【００２１】
図３に示すように、製造履歴データベース４００は、例えば、製造番号が「Ｘ０００１」である金属帯板の製造履歴データとして、各工程の開始時間（作業開始）及び終了時間（作業終了）、各工程における通板速度の最高値及び中央値、金属帯板の温度を記録している。なお、この製造履歴データベース４００は、後述する品質情報保存部にリンクして品質情報（例えば、不良であることを示す品質不良情報「不良１」）も記録している。即ち、製造履歴データベース４００は、金属帯板の属性毎に分類及び集約された製造実績データを記録するだけでなく、製造実績データに紐付けされた品質不良情報も合わせて記録している。
【００２２】
図４を参照し、支援装置１０について詳しく説明する。図４は、図１の金属帯板の製造工程に、各データの流れが理解できるような破線を付加したものである。
支援装置１０は、上述のように製造実績データベース２１０を備えているが、製造実績データベース２１０が記録する製造実績データは、破線Ａで示すように、熱延工程１〜表面処理工程５の各工程から製造実績データベース２１０に送られる。
【００２３】
また、支援装置１０は、品質情報データベース（品質情報保存部）３１０を備えている。この品質情報データベース３１０は、各工程における金属帯板の表面疵や汚れ等の品質不良を示すデータ、言い換えれば、金属帯板の不良項目（不良種別）を示す品質不良情報を含む品質情報を記録するものである。
具体的には、金属帯板の表面を検査する表面検査装置７が、冷延工程２及び表面処理工程５に設けられ、この表面検査装置７により取得されたデータ（例えば、金属帯板の表面を撮像したデータ）は、支援装置１０に出力される。支援装置１０は、表面検査装置７が出力したデータを受け取って解析することにより、金属帯板の表面疵や汚れ等の不良（以降、単に不良と呼ぶことがある）の有無などの検出する。
【００２４】
表面検査装置７又は最終検査工程６で不良が検出された場合、支援装置１０は、図４の破線Ｂで示すように、検出された不良項目（品質不良データ）を、表面検査装置７及び最終検査工程６から受け取り、該品質不良データを、不良を検出した工程と金属帯板の製造番号（Ｘ０００１）とに関連させて、品質情報データベース３１０に品質情報として記録する。
【００２５】
これにより、どの工程で金属帯板の不良を検出したかが分かるようになっている。本実施形態では、表面検査装置７は、冷延工程２及び表面処理工程５に設けられるとともに、図示しないが最終検査工程６にも設けられている。よって、金属帯板の不良（品質不良データ）は、表面検査装置７が設けられた冷延工程２、表面処理工程５、又は最終検査工程６の何れかの工程で検出されたものとして、品質情報データベース３１０に記録される。
【００２６】
上述の表面検査装置７は、熱延工程１〜最終検査工程６の全ての工程に設けられてもよいが、設備に制約がある場合、最終検査工程６だけに表面検査装置７を設けてもよい。
支援装置１０は、さらに品質情報検索部１００を備えている。品質情報検索部１００は、品質情報データベース３１０を検索し、検出した不良（品質不良データ）と前述の製造履歴データとを紐付けして製造履歴データベース４００へ追記する。
【００２７】
その結果、図３に示すように、製造番号（Ｘ０００１）の金属帯板の製造履歴データにおいて、工程Ｋ０２０の製造履歴に、品質不良項目（種別）を示す品質情報である「不良１」が記録される。
支援装置１０は、工程マスターである工程分類データベース５００を備えている。図５に示すように、工程分類データベース５００は、各工程がどの工程分類に属しているかを示すデータベースである。例えば、工程「Ｋ００１」は、工程分類において「圧延」に属するものであることがわかる。
【００２８】
また、支援装置１０は、品質不良マスター、言い換えるならば品質不良データベース６００を備えている。
図６に示すように、品質不良データベース６００は、図５の工程分類データベース５００における工程分類ごとに、発生しやすい不良項目との関連を示すデータベースである。
例えば、工程分類「圧延」では、不良１，不良２，及び不良５が発生しやすいことがわかる。逆に言うと、不良１，不良２は、焼鈍工程及び洗浄工程で発生しやすく、不良５は、全ての工程で発生しやすいことがわかる。この品質不良データベース６００は、製造ラインのオペレータの経験や理論的な予測などを基に整備される。
【００２９】
さらに、支援装置１０は、品質状況算出部５０を備えている。
この品質状況算出部５０は、製造履歴データベース４００に保存されていて品質情報が付加された図３に示す製造履歴データと、工程分類データベース５００と、品質不良データベース６００とを基にして、所定の製造条件と品質との関連性を算出するものである。
この品質状況算出部５０は、例えば通板速度等の所定の製造条件と品質情報とをキー（主なる情報）として、この通板速度が所定値であるときの品質状況（金属帯板の良品数や不良数、或いは、不良発生率等）を算出するものである。
【００３０】
具体的には、品質状況算出部５０は、グループ化部６０と、度数分布集計部７０と、品質不良発生率算出部８０とを備えている。
グループ化部６０は、オペレータなどから指定された工程の工程分類を、図５に示す工程分類データベース５００から取得し、図６に示す品質不良データベース６００を基にして、取得した工程分類に関連する品質不良情報（不良項目）を取得して、製造履歴データベース４００の中から、取得した不良項目をキーとして、同一の不良項目が記録された製造履歴データを取得してグループ化するとともに、該不良項目が記録されていない製造履歴データをグループ化するものである。
【００３１】
例えば、オペレータが工程Ｋ００２を指定すると、支援装置１０は、図５に示す工程分類データベース５００を参照して、工程Ｋ００２に対応する工程分類「圧延」を取得する。次に支援装置１０は、図６に示す品質不良データベース６００を参照して、取得した工程分類「圧延」に対応する不良項目である不良１，不良２，不良５を取得する。その後支援装置１０は、品質情報に不良１，不良２，又は不良５が記録された製造履歴データを１つのグループとしてグループ化し、品質情報に不良１，不良２，又は不良５が記録されていない製造履歴データを別の１つのグループとしてグループ化する。
【００３２】
なお、グループ化部６０は、製造履歴データベース４００にアクセスして品質情報を参照しているが、これに代えて、品質情報データベース３１０にアクセスして品質情報を参照して、不良１，不良２，又は不良５が記録された金属帯板の製造番号を検出し、検出された製造番号に対応する製造実績データを、不良有りグループとしてグループ化し、それ以外を不良なしグループとしてグループ化しても良い。
【００３３】
度数分布集計部７０は、グループ化部６０によってグループ化された製造実績データ（不良有りグループ、不良なしグループ）を用いて、所定の製造条件における品質状況を集計する。
例えば、度数分布集計部７０は、製造条件のうち通板速度をキーとして集計する場合、不良有りグループから所定の通板速度ごとの不良品数を求めて集計すると共に、不良無しグループから所定の通板速度ごとの良品数を求めて集計し、これらを集計データとして保存する。
【００３４】
このように、製造条件のうち通板速度をキーとして、度数分布集計部７０により品質状況（良品数又は不良品数）を集計すると、図７や図８に示すようなグラフを得ることができる。これらのグラフは通板速度(中央値)を５０[ｍｐｍ]ごとに区分けし、それぞれの区分ごとに、どの程度の個数の金属帯板が通板されたかをカウントして集計した結果である。
【００３５】
図７及び図８に示すように、良品・不良品にかかわらず通板条件が５００[ｍｐｍ]程度の通板速度(中央値)がである金属帯板の度数が最も高く、通板速度が低速あるいは高速になるに従い度数は減少する。ただし良品の度数分布の方が不良品の度数分布よりも分布のピーク幅が狭くなっている。
品質不良発生率算出部８０は、度数分布集計部７０から所定の製造条件における良品数と不良品数とを取得して、所定の製造条件に対しての品質不良発生率を求めるものである。例えば、品質不良発生率算出部８０は、図７に示すような所定の通板速度ごとの良品数の度数分布（度数分布集計部７０により良品として集計された数値）と、図８に示すような所定の通板速度ごとの不良品の度数分布（度数分布集計部７０により不良品として集計された数値）とを用いて、通板速度ごとに不良品発生率を求める。
【００３６】
このように、製造条件のうち通板速度をキーとして、品質不良発生率算出部８０により、品質不良発生率を求めると図６に示すグラフが得られる。
支援装置１０は、さらに、製造条件算出部９０を備えている。この製造条件算出部９０は、前述のグループ化部６０、度数分布集計部７０、及び品質不良発生率算出部８０を備える品質状況算出部５０にて求めた製造条件と品質との関連性を基に、品質が良くなる新たな製造条件（不良品数を削減する条件又は品質が向上する条件）を算出するものである。
【００３７】
製造条件算出部９０は、例えば、製造実績データ及び品質不良データ、又は製造履歴データにより求められた図７に示した良品数の度数分布、図８に示した不良品数の度数分布、図９に示した品質不良発生率等を用いて、新たな製造条件を求める。
具体的には、製造条件算出部９０は、通板速度に対する品質不良発生率を用いて、通板速度を説明変数、品質不良発生率を目的変数として多項式回帰分析を行い、図１０に示すような通板速度と品質不良発生率との多項式回帰による推定値（推定値曲線ともいう）を求める。図１０は、不良発生率の推定値の変化を実線（推定値曲線）で示し、参考のため元の品質不良発生率データを破線で示している。図１０に示すように、通板速度が低速域、高速域にて品質不良発生率が高くなり、通板速度５００[ｍｐｍ]近傍で品質不良発生率が低くなる傾向が確認できる。
【００３８】
そして、製造条件算出部９０は、所定の通板速度に対する品質不良発生率の推定値曲線を用いて、金属帯板を製造する際には、実際の通板速度が推定値曲線から得られる推定値よりも下回る通板速度（新たな製造条件）を求め、これをオペレータが指定した工程の通板速度に適用する。即ち、製造条件算出部９０で、通板速度と品質不良発生率とによる回帰分析から得られた品質不良発生率の推定値を算出し、算出した推定値を用いて品質が良くなる製造条件（不良品数を削減する製造条件）を決定している。
【００３９】
図１１及び図１２は、金属帯板の製造条件決定システムの動作フローを示している。図１１に示すフロー、すなわちステップＳ１０１，Ｓ１０２は、製造履歴データベース４００の整備手順を示すものであり、金属帯板の製造ラインの稼働中継続して実行される。図１２に示すフロー、すなわちステップＳ２０１〜Ｓ２０７は、金属帯板の製造条件を決定する手順を示すものであり、ステップＳ１０１，Ｓ１０２の動作が実行されて製造履歴データベース４００が整備された後で、金属帯板の製造条件を検討するときに実行される。
【００４０】
まず、図２〜図４、及び図１１を参照して、製造履歴データベース４００の整備手順について説明する。
ステップＳ１０１では、図４の破線Ａで示されるように、支援装置１０は、金属帯板が製造ラインを通板している間に製造ラインの各工程から１秒ごとに送られてくる製造実績データを、製造実績データベース２１０に記録する。これによって、図２に示す製造実績データベース２１０が整備される。
【００４１】
同時に、図４の破線Ｂで示されるように、支援装置１０は、表面検査装置７及び最終検査工程６を通して検出された金属帯板の品質不良データを、不良を検出した工程と金属帯板の製造番号とに紐付けて品質情報データベース３１０に記録する。これによって、品質情報データベース３１０が整備される。
この後、支援装置１０は、製造実績データベース２１０に蓄積された製造実績データを用いて、個々の金属帯板（金属帯板毎）の製造番号をキーとして製造履歴データを作成し、この製造履歴データを製造履歴データベース４００へ保存する。このときの製造履歴データベース４００は、図３に示す製造履歴データベース４００において、品質情報が記録されていない状態である。
【００４２】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１の動作が進んで製造履歴データベース４００への製造履歴データが保存されると、支援装置１０の品質情報検索部１００が、品質情報データベース３１０を参照して記録された品質不良情報を検索する。
品質情報データベース３１０から品質不良情報が検出されると、品質情報検索部１００は、検出された品質不良情報を、製造履歴データベース４００の該当する製造履歴データへ追記する。これによって、製造履歴データベース４００は、図３に示すように品質情報を備えたデータベースとして整備される。
【００４３】
上述のように製造履歴データベース４００を整備した後で、金属帯板の製造条件を検討するときに、図１２のフロー、すなわちステップＳ２０１〜Ｓ２０７に示す手順で、製造履歴データベース４００に記録された製造履歴データを用いた新たな製造条件の算出が行われる。この製造条件の算出を、図１２を参照しながら説明する。
ステップＳ２０１では、まず、オペレータ等が、工程とその工程で検討したい製造条件の種類とを支援装置１０の品質状況算出部５０に指定する。その後、品質状況算出部５０のグループ化部６０は、指定された工程の工程分類を、図４に示す工程分類データベース５００から取得する。
【００４４】
ステップＳ２０２では、グループ化部６０は、図６に示す品質不良データベース６００を基にして、ステップＳ２０１で取得した工程分類に関連する不良項目である品質不良情報を取得する。
続いて、ステップＳ２０３では、グループ化部６０は、取得した不良項目をキーとして、品質情報欄に同一の不良項目が記録された製造履歴データを製造履歴データベース４００から取得してグループ化するとともに、該不良項目が記録されていない製造履歴データをグループ化する。その上で、各グループに属する製造履歴データから、ステップＳ２０１でオペレータ等が指定した工程に対応する製造条件の数値を取得する。
【００４５】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３でのグループ化の後、例えば、指定された製造条件としての通板速度最大値をキーとして各グループにおける製造条件を取得し集計する場合、度数分布集計部７０は、ステップＳ２０１で指定された工程の設備における通板速度最大値に対する不良品数の度数分布を、不良項目が記録された製造履歴データのグループから求め、良品数の度数分布を、不良項目が記録されていない製造履歴データのグループから求める。それら度数分布は、図７及び図８に示すようなグラフとなる。
【００４６】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４で度数分布を得た後、品質不良発生率算出部８０は、度数分布の区分けされた区分毎に良品数及び不良品数を取得し、品質不良発生率を算出する。その品質不良発生率は、図９に示すようなグラフとなる。
ステップＳ２０６では、品質不良発生率を算出した後、製造条件算出部９０は、通板速度を説明変数、品質不良発生率を目的変数として多項式回帰分析を行い、図１０のグラフに示すような結果を得る。
【００４７】
最後にステップＳ２０７では、製造条件算出部９０は、品質不良発生率の推定値が閾値を下回る通板速度最大値を取得し、その数値を推奨される製造条件として提示する。オペレータは、ステップＳ２０７で提示された数値を、指定した工程における新たな製造条件として金属帯板の製造ラインに設定する。
以上、ステップＳ２０１からステップＳ２０７までの動作を、製造履歴データベース４００の整備が終了した後に実行されるものとして説明した。しかし、製造履歴データベース４００の整備途中であっても、ある程度整備された段階で、整備された製造履歴データだけを用いてステップＳ２０１からステップＳ２０７までの動作を実行しても、推奨される製造条件を提示することができる。
【００４８】
上述のとおり、支援装置１０が工程分類データベース５００と品質不良データベース６００を有することにより、金属帯板に発生した品質不良に関連のある工程を、オペレータごとに異なる経験に頼ることなく知ることができる。
例えば、ある工程の製造条件を決定する場合、工程分類データベース５００を参照して、当該工程が属する工程分類を取得し、品質不良データベース６００を参照して、該工程分類に関連のある品質不良の種類を取得する。
【００４９】
製造履歴データベース４００に記録された製造履歴データを、このように取得した品質不良の種類に基づいて、取得した品質不良が発生したグループと、当該品質不良が発生していないグループとに分けて、各グループの製造条件を分析することができる。
なお、上記の実施形態では、品質不良発生率から、新たに製造条件を決定するときに回帰分析を使用したが、例えば、製造条件と品質不良発生率との関係がなだらかな曲線となるならば、品質不良発生率の推定値ではない閾値を単純に設定して閾値以下の製造条件を算出してもよい。製造条件算出部９０により、製造条件と品質不良発生率との分布を用いて品質不良の発生率の閾値を算出し、算出した閾値を用いて新たな製造条件を決定するようにしてもよい。
【００５０】
以上に説明したように、本発明では製造実績データと、金属帯板に検査された結果となる品質情報データをもとに、良品・不良品とをグループ分けし、製造条件の相違による度数分布を作成、さらに、製造条件ごとの品質不良発生率を用いて製造条件を算出している。
したがって、これまで熟練者による経験から決定していたり、作業者によってばらついていた製造条件について、属人性を排除したデータ解析による製造条件の決定方法が確立され、製造条件のバラツキが低減されて、標準化することができる。また、製造条件の決定にあたっては、不良品を出来るだけ発生させないような条件の設定が可能となり、金属帯板の品質向上が行えると共に、歩留を向上させることができる。
【００５１】
上記の実施形態では、金属帯板の属性を、製造番号に基づいて区別していたが、これに限らず、金属帯板の大きさ（長さ、幅）や金属帯板の鋼種（種類）等によって区別してもよい。
なお、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。特に、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、各種パラメータ、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な値を採用している。
【符号の説明】
【００５２】
１  熱延工程
２  冷延工程
３  焼鈍工程
４  酸洗工程
５  表面処理工程
６  最終検査工程
７  表面検査装置
１０  支援装置
５０  品質状況算出部
６０  グループ化部
７０  度数分布集計部
８０  品質不良発生率算出部
９０  製造条件算出部
１００  品質情報検索部
２１０  製造実績保存部
３１０  品質情報保存部
４００  製造履歴保存部
５００  工程分類データベース
６００  品質不良データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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