(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
調節可能なパラメータを備えた複数の工程により被加工品を処理する被制御システムを制御する品質制御装置において、
各工程の定性的又は定量的モデルに従い、各工程における前記被加工品の稼動データの、所定の規準データからの誤差の時間的変動を表す第１の感度を算出する第１の算出手段と、
前記被加工品の品質データの時間的変動を表す第２の感度を算出する第２の算出手段と、
前記第１、第２の算出手段により算出された前記第１、第２の感度を零に近づけるように前記パラメータを調整するパラメータ調整手段とを具備することを特徴とする品質制御装置。
【請求項２】
調節可能なパラメータを備えた複数の工程からなる被制御システムを制御する品質制御装置において、
各工程での処理における目標品質規準データおよび前記被制御システム全体としての目標品質規準データを記憶する規準データ記憶手段と、
各工程での処理特性に関する時間的な変動を含む特性変化の定性的モデル又は定量的モデルを記憶するモデル記憶手段と、
各工程での被加工品に関する処理前後の定性的な処理データ若しくは定量的な処理データ又は両方のデータを入力し、前記モデル記憶手段に記憶されている前記定性的モデル又は定量的モデルに従って、該各工程における前記規準データからの変化分を算出する感度算出手段と、
前記規準データ記憶手段に記憶される規準データと、前記各工程の前記調節可能なパラメータが該各工程に与える影響を示す所定の定性的特性又は定量的特性とに基づき、前記感度算出手段から得られる前記各工程の定性的又は定量的変化分に対応して該各工程の調節可能なパラメータの修正指示を出力する調節指示生成手段とを具備することを特徴とする品質制御装置。
【請求項３】
前記感度算出手段が、前記モデル記憶手段に記憶されるモデルデータの代わりに実工程における時間変動を含むデータを用いるように構成されたことを特徴とする請求項２に記載の品質制御装置。
【請求項４】
調節可能なパラメータを備えた複数の工程により被加工品を処理する被制御システムを制御する品質制御方法において、
各工程の定性的又は定量的モデルに従い、各工程における前記被加工品の稼動データの、所定の規準データからの誤差の時間的変動を表す第１の感度を算出する第１の算出ステップと、
前記被加工品の品質データの時間的変動を表す第２の感度を算出する第２の算出ステップと、
前記第１、第２の算出ステップにより算出された前記第１、第２の感度を零に近づけるように前記パラメータを調整するパラメータ調整ステップとを具備することを特徴とする品質制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生産ラインでの品質管理、プラント制御、あるいはリモートメンテナンスやサプライチェーンマネージメントに好適な品質制御装置および品質制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
工場における生産ラインやプラント制御などにおいては、近年、各工程での製造情報や稼動情報が計算機ネットワーク上で管理されるようになり自動化率が向上している。また、最近ではバーチャルファクトリなどと呼ばれるような、各工程での稼動状況等を遠隔地の計算機上から参照して模擬し、さらには現実的な制御を行うような新たな仕組みが出現し、ネットワーク的な制御管理システムに発展してきている。
【０００３】
同様に、加工・倉庫に関係する遅延を含む調達問題−サプライチェーンマネージメント（ＳＣＭ）−などについても、各サプライヤ（納入業者）を工程とみなすことで、各工程ごとに時間遅延（瞬時には出荷できないから）を伴って製品の種類・数が出力される、計算機を介してのネットワーク的なシステムであると考えることができる。
【０００４】
これら従来のシステムにおいて、離れた場所にある計算機上からデータを参照し、および模擬を行ってコントロール（品質制御）を行うには、次の（１）乃至（３）に示すいずれかの手法が採られるのが一般的である。
（１）人が工程ごとへの指令を一々判断する手法
（２）個々の工程ごとにあらかじめ定められた範囲内に収まるような制御を独立的に行なう手法
（３）全体としての評価関数を定め、評価の良好な値（コスト最小、品質最大など）になる旨の推定が得られるように、各工程の制御を行なう手法
まず、（１）の手法に関して人間が過去の事例および経験等に基づいて判断を下した上で指令を出す場合、その根拠となる各工程の稼動情報が十分に入手できれば不都合は無いが、工程の数が多くなって各工程間の関係が複雑になった場合は適切な判断が困難となり、指令自体の妥当性や客観性までもが保証されなくなってくる。したがって（１）の手法は工業的にはその規模に応じて無理が生じる。
【０００５】
次に（２）について、この手法は、モデルを使う手法とそうでない手法とに大別される。まず、積極的にモデルを使わない、ある意味で間接的な手法では、事例データを用いての統計的処理に依存した工程管理がよく行われている。しかしこの手法は、各工程独自の基準（必要以上に厳しい規準であるのが普通）をそれぞれの工程において独立的に採用し、結果的に得られる総合的な規準の達成を主眼としているので、工程稼動におけるコスト高を招きやすい。
【０００６】
また、各工程において、立ち上げ初期に設定したパラメータの許容範囲で管理されているものは、同じような稼動状況が続く少品種大量生産の場合にはこれまでのようにうまく行くと思われるが、目的に応じて稼動状況を随時変更してゆくような多品種少量生産などの場合には、いちいち各パラメータを設定し直す必要が生じ手間がかかってしまう。設定を人手でやり直すにはデータを全体的に把握しつつ、その詳細を理解することが求められるということであり、データが増えると設定条件を判断し定めるのにも時間を費やすことになる。
【０００７】
モデルを使う手法についても、適応的な稼動を実現するためには工程間の影響関係を考慮せねばならないから、従来のように各工程のモデルの詳細化だけでは本質的には対応ができなくなってきている。モデルの記述法の工夫など、各種取り組み（たとえば、論理的モデルとして決定木による条件整理や、数学的モデルとして線形理論に基づくもの、あるいはファジィ理論やニューラルネットワークなど、）がなされてきてはいるが、いずれの場合も稼動データを事例としてあらかじめ収集しておくか、あるいはダイナミックに参照する必要があることに変わりはない。したがって、工程間の影響までを考慮するのに必要となるデータが膨大となりがちであり、適応性に欠ける手法であるといえる。
【０００８】
さらに、システム全体としての最終的な出力結果にずれが生じ、かつそれを修正する場合に、どの工程をどのように調節するかということについては、一般には多くの組み合わせによる解決法が考えられるが、その中の特定の一つが必ずしも最良の解決法であるとは限らない場合が多い。これは、解決法の多様性という観点ではメリットであり、とりわけモデルを想定していない場合にはモデルに縛られることが少ないから対処法の自由度も大きくなるのであるが、その反面、システムの規模が大きくなると工程間の影響関係がつかめなくなり、ひいては稼動方法の客観性を損なうことにつながりやすいという危険性があるという落とし穴がある。この場合、システムの稼動変更は極端に困難となる。
【０００９】
（３）の手法は、複数工程のそれぞれを特に強く意識するのではなく、システム全体を一つのモデルあるいは大まかに分けられた少数のサブシステムから構成されるモデルと捉え、各工程そのままを扱うよりも全体としては簡単なモデル化を行なうことを前提とする。そして、システムの稼動目的に沿った評価関数を定め、その評価値に従ってパラメータ調整が行われる。しかしながら、モデルが簡素過ぎることや、評価値から修正パラメータ値への算出が数学的な技術上、線形的になりがちであることから、システム全体の振る舞いを対象とするにしては、記述能力が不充分なものとなり、精度向上面での限界がある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
膨大なデータを伴うシステムでは、システムの振る舞いの非線形性や未知性が問題化する。また、調整制御を行うに際しては解の多義性および特異性が現れてくる。上述した従来の手法ではこのようなシステムに対して調整制御が困難であったのは、要約すると以下の事情からであった。
１．モデル化を行なう場合、複数の工程を対象とするときには工程を辿る上での時間遅れやバッファ（在庫．待機）などを考慮する必要があり、これらのモデル化は数学的表現を用いるとすれば、代数方程式（の連立方程式）では不可能であり、微分方程式（の連立方程式）を立式せざるを得なくなり、方程式そのものが解けなくなる。
【００１１】
２．モデル化しないで対処しようとすれば、状況が複雑になりすぎるために、経験や勘に頼って（偶然にも）うまく行くことを期待するほかない。
【００１２】
そこで本発明は、このような特徴を持つ対象、特に複数の工程要素からなる大きなシステムにおける調整制御問題を解決することを目的とする。
【００１３】
より具体的には、対象の個々の要素（工程）の感度データを用いて要素間の影響関係を少しずつ（部分的に）考慮しながら、ずれを修正してゆくことで、自律的かつ適応的な品質制御を行なう装置の提供を目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記した課題を解決し目的を達成するために、本発明は以下に示す手段を用いている。
【００１５】
（１）調節可能なパラメータを備えた複数の工程からなる被制御システムを制御する品質制御装置において、
所定の規準データとの誤差および各工程における処理性能の時間的変動分を示す感度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された感度に基づき前記パラメータを調整するパラメータ調整手段と、を具備することを特徴とする品質制御装置。
【００１６】
（２）調節可能なパラメータを備えた複数の工程からなる被制御システムを制御する品質制御装置において、
各工程での処理における目標品質規準データおよび前記被制御システム全体としての目標品質規準データを記憶する規準データ記憶手段と、
各工程での処理特性に関する定性的モデル又は定量的モデルを記憶するモデル記憶手段と、
各工程での被加工品に関する処理前後の定性的な処理データ若しくは定量的な処理データ又は両方のデータを入力し、前記モデル記憶手段に記憶されている前記定性的モデル又は定量的モデルに従って、該各工程における前記規準データからの変化分を算出する感度算出手段と、
前記規準データ記憶手段に記憶される規準データと、前記各工程の前記調節可能なパラメータが該各工程に与える影響を示す所定の定性的特性又は定量的特性とに基づき、前記感度算出手段から得られる前記各工程の定性的又は定量的変化分に対応して該各工程の調節可能なパラメータの修正指示を出力する調節指示生成手段と、を具備することを特徴とする品質制御装置。
【００１７】
（３）  （１）または（２）に記載の品質制御装置において、前記感度算出手段が、前記モデル記憶手段に記憶されるモデルデータの代わりに実工程のデータを用いるように構成されている。
【００１８】
（４）調節可能なパラメータを備えた複数の工程からなる被制御システムを制御する品質制御方法において、
所定の規準データとの誤差および各工程における処理性能の時間的変動分を示す感度を算出し、
前記算出手段により算出された感度に基づき前記パラメータを調整することを特徴とする品質制御方法。
【００１９】
（作用）
感度算出手段が、各工程での被加工品に関する処理前後の定性的な処理データ若しくは定量的な処理データ又は両方のデータを入力し、モデル記憶手段が記憶している定性的モデル又は定量的モデルに従って各工程における規準データからの変化分を算出する。そして調節指示生成手段が、規準データ記憶手段が記憶している規準データと、各工程の調節可能なパラメータが各工程に与える影響を示す所定の定性的特性又は定量的特性とに基づき、感度算出手段により算出された各工程の定性的又は定量的変化分に対応して、各工程の調節可能なパラメータの修正指示を出力する。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る品質制御装置の概略構成、およびこの品質制御装置からの制御を受ける被制御システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明に係る品質制御装置１は、モデルデータ記憶装置１１と、感度算出装置１２と、規準データ記憶装置１３と、調整指示生成装置１４とから構成される。一方、被制御システム２は複数の工程から構成される。工程の結合関係はシステムに応じて任意であり、本実施形態では図２に示すような具体例に関して説明を行う。図２に示される工程Ｓ１〜Ｓｎおよび工程Ｔ１〜Ｔｎは、実稼動している調節可能なパラメータを備える。このような被制御システム２の各工程の稼動データが品質制御装置１に入力される。
【００２２】
感度算出装置１２は、入力された稼動データと、モデルデータ記憶装置１１に予め記憶されている各工程の定性的又は定量的モデルに従い、各工程について２種類の感度を次式（１）及び（２）に従って算出する。
【００２３】
【数１】
0003702146.tif 000002
【００２４】
ｑnは稼動データもしくは稼動データにおけるモデルの出力値である。該出力値について、２種類の感度Δｑ，δｑを考えている。これらΔｑ，δｑは、それぞれ規準データとの誤差および工程における時間的変動分（図３参照）を示す。ｑdは望みの値である。通常、品質のずれは工程を流れる被加工品の個体差と、工程そのものの変動という二つの原因から起こると考えられる。そして、Δｑ，δｑはそれぞれこれら二つの原因に対応する観測データとなる。本発明は、加工品のデータの規準値からの誤差分として単純に認識するのではなく、誤差が、各被加工品の個体差と各工程の変動とから成り立つと考えて変動の修正を行なうことを特徴とするものである。
【００２５】
感度は変数の形式で表されるが、これは稼動データ近傍における、あくまでモデルにしたがった各工程の変化分であって、必ずしも実際の工程の変動数値そのものを表すものではないことに注意する。尚、実際の感度データが観測できる場合は実データを式（１），（２）に代入して算出してもよいことは勿論である。
【００２６】
特に、定性的なモデルが採用された工程モデルにおいては、感度はその数値自体に意味があるのではなく、数値が所定の指示内容のどれに該当し、又は切り替わるかを表現するためのものである。従来、定性推論などとして定性的な変数を扱う技術は知られているが、これは条件データに基づき論理的条件による帰結を導出するものであって、パラメータ修正のために状態変化信号を利用する類のものではない。
【００２７】
モデルデータ記憶装置１１は、各工程の定性的又は定量的モデルを記憶するものであり、稼動データに対応する工程のデータをモデルに従って算出する。この場合、数学的モデルが用いられ得るが、定性的に論理記号によって整理される条件がモデルとして用いられてもよい。例えば、図４に示すような横軸を時間、縦軸を値として表される動特性を、数学的モデルを用いることなく、横軸下部に示すような０，１，２，＋，−，Ｓ，Ｎ，ｑなどの記号類からなるモデルによって表現することもできる。ちなみに、図４に示される「０」は０次感度を、「１」は１次感度を、「２」は２次感度を意味し、それぞれ横軸に対して平行な直線、傾きを有する直線、単調増加する曲線を想定している。
【００２８】
図５は変化の伝播を示す図である。同図において、Ｓｉ，Ｐｉは、それぞれ、工程ｉの状態、可調節パラメータのことであり、ｑｎは被加工品ｎの（工程ｉ、時刻ｔについての）稼動データの規準データとの誤差分のことである。図５は、パラメータの変動が品質の変動に結び付くこと（図５の紙面最左端に示す工程では一つの規準線であるのに対し最右端側の工程では二つの直線になっていることは、各工程でのパラメータと入力される品質の違いに依存していることを示す）を示すとともに、被加工品の基準とのずれがこれまでの工程に依存するならば、後に続く被加工品ｑｎ＋１，・・・にずれをもたらすのでこれまでの工程のパラメータｐｉ・ｐｉ−１，・・・を修正する必要があること（Ｂｅｈｉｎｄ）を示す。また、現在のΔｑｎのずれを除去するためには先の工程でのパラメータｐｉ＋１，ｐｉ＋２，・・・の修正が必要であること（Ａｈｅａｄ）を示している。すなわち、Δｑｎを元にしたパラメータ修正の必要性の伝播を表している。具体的なパラメータ調節のための修正量算出は後述する調節指示生成装置１４により行われる。
【００２９】
規準データ記憶装置１３は、各工程における稼動データ（被加工品の工程での加工によるデータ）の許容範囲と、処理システム全体を通しての許容範囲とをあらかじめ記憶するものである。
【００３０】
例えば、各工程の許容範囲の記述形式としては、各工程において、
【００３１】
【数２】
0003702146.tif 000003
【００３２】
などとする。すなわち、加工品の稼動データ誤差Δｑｎ（ベクトル量でも構わないが、ここでは簡単のためにスカラー量とする）に対して、数値で示される範囲や、所定の特性を示すラベル（“ＬＯＷ”）で表されるものとして記述される尚、工程により変数の意味合いが独立して設定されても良い。各工程の許容範囲の各々が最終チェック条件を意味する場合は特に区別を行わなくてもよいが、最終チェックとして一部の規準が満たされればよいという場合は区別して記述しておく。すなわち、最終チェック条件として、
【００３３】
【数３】
0003702146.tif 000004
【００３４】
という具合に、各工程の規準とは別に記憶しておく。
【００３５】
調節指示生成装置１４は、規準データ記憶装置１３に記憶されている規準データに基づいて、調節すべき工程に関し、パラメータ修正量を算出するものである。感度算出装置１２により各工程の状況についての定性的又は定量的変化分が算出され、その感度データを用いて、工程の調節可能なパラメータの修正量（Δｐｉ（ｔ））が算出される。
【００３６】
工程の感度は、一般に、工程の特性を示す関数の、現在の稼動データ近傍におけるパラメータの寄与による変化分で形式的には表現される。いま、工程ｉにおける品質を決定づける関数を工程の状態Ｓｉによってq(t) = Si(q(t-1), p(t))と仮定されるものする。
【００３７】
１．工程ではパラメータによる変動と、被加工品そのものの変動分（Δｑｎ（ｔ）：前工程などで発生したもの）が工程に入力されたものとすると、その変動分による影響は、Ｓｉ（ｑ（ｔ−１），ｐ（ｔ））を、望みの値ｑｄ（ｔ−１）および現在のパラメータｐ（ｔ−１）の近傍で線形近似することによって得られる。
【００３８】
すなわち、
【数４】
0003702146.tif 000005
【００３９】
上式（１）により、
【数５】
0003702146.tif 000006
【００４０】
ここで、Ａ（＝∂Ｓｉ／∂ｑ）は工程の被加工品の稼動データｑに対する変動割合を示し、Ｂ（＝∂Ｓｉ／∂ｐ）は工程の状態や調節パラメータによる品質データの変動割合を表す。
【００４１】
２．工程そのものが処理特性の変動を持ち（ｄｑ≡ｑ−ｑ０；ｑ０：ある規準ポイント）、比較する被加工品のずれがある場合で、なおかつ、その工程のパラメータの寄与（ｄｐ）をも考慮して線形近似して変動分を算出すると、上式（６）と同様に、
【数６】
0003702146.tif 000007
【００４２】
であり、被加工品稼動データにおいて、二つの被加工品の変動分の差は次式で表される。
【数７】
0003702146.tif 000008
【００４３】
ここで、二つの被加工品での工程は同じ工程ｉである。また、一時刻ずれた工程処理においてＡ’とＢ’とＣ’とはそれぞれほぼ同じ値をとるものと仮定としている。上式（２）により、
【数８】
0003702146.tif 000009
【００４４】
が得られる。さらに、パラメータの変動の差を品質の変動の差と同様にδｐで表すと、次式（１３）のようになる。
【００４５】
【数９】
0003702146.tif 000010
【００４６】
ここで、δｑ（ｔ）は規準からの誤差ではなく、工程の被加工品の相対差分であることが前者との違いである。つまり、上の二つの式は、稼動データに関して、それぞれ、
１．絶対誤差（規準値からのずれ分）
２．相対誤差（一つ前の製品の品質とのずれ分）
を計算する式となっている。相対誤差を零に近付けてもそれが即ち許容範囲に近付くというわけではない。後者は工程の品質の均一化の評価になっている。本発明の特徴をこれらの言葉を用いて繰り返し説明すると、発明の特徴は、単に絶対誤差を小さくして加工品を個別に評価し、処理システムを調節するのではなく、加工の均一性も評価しながら各工程を調節するところにある。
【００４７】
加工の均一性ということに関し、いわゆる品質工学における標準偏差（分散）を小さくするという考え方があるが、これは、誤差全体に対しての自乗平均などの統計処理に基づくものであり線形システムには有効な考え方である。しかし、実際の工程は非線形特性を持ち、また時間的にも特性が変動するなどということもあり、このような、線形、時不変の対象に対する従来手法では十分ではない。
【００４８】
上式（６）および（１３）によって与えられる感度データを用いると、パラメータの修正量は次式にて算出される。
時刻ｔに工程ｉを流れる被加工品Δｑｎ（ｔ）を時刻ｔにおいて０にするためのパラメータ修正には、上式（６）において、
【００４９】
【数１０】
0003702146.tif 000011
【００５０】
となるようなパラメータ修正量Δｐを定めれば良いから、パラメータ修正量は次式（１５）のように表される。
【００５１】
【数１１】
0003702146.tif 000012
【００５２】
次に、被加工品間のずれを工程で打ち消すためには、上式（１３）において、
【００５３】
【数１２】
0003702146.tif 000013
【００５４】
が成り立つことが必要であるから、そのためのパラメータ修正分は次式で表される。
【００５５】
【数１３】
0003702146.tif 000014
【００５６】
上式（１５）は、現在の被加工品のずれ分そのものを調整するものであり、上式（１７）は、他の工程の被加工品との相対的なずれ分を調整するためのパラメータ修正を与えるものである。しかしながら、いずれも、現被加工品のずれ分をこれから加工する工程で調整するものである（Ａｈｅａｄ）。
【００５７】
これらの算出においては、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ａ’，Ｂ’が必要になるが、事前にモデルを精密に仮定しておくか、事例データを集めておくか、あるいは、実稼動中にテスト入力を印加して実際に調べるかによって情報を得ておき、利用することができる。
【００５８】
上式（１５），（１７）は、工程前の被加工品のずれ分を用いて工程後のずれをなくす調整のための修正式であるが、工程後に結果的に発生したずれ分に基づいて、次に当該工程に流れてくる被加工品のための準備としてのパラメータの微調整を行うこともできる。すなわち、上式（６），（１３）の左辺についても実データを用いて、次のようにパラメータ修正を施す。なお、パラメータ修正時刻がｔ＋１であることに注意されたい。
【００５９】
【数１４】
0003702146.tif 000015
【００６０】
これらの調整は、後に流れてくる被加工品のために、工程を微調整するものである（Ｂｅｈｉｎｄ）。
【００６１】
上式（１５），（１７）（（１８），（１９））においては、微調整のための小さい正の数の係数を乗じてもよい。また、ここでは、規準に到達しているかどうかの判別と修正量計算処理との関係には特に言及しなかったが、例えば、規準内にあると判別される場合は修正量計算を行なわない、などの判別機構を備えて処理の効率化を図ってもよい。
【００６２】
次に、本発明の変形例を説明する。
【００６３】
図６は本発明の変形例に係る品質制御装置の概略構成を示すブロック図である。図６に示すように、感度算出装置１０１が、上述したモデルデータ記憶装置１１を利用せずに各工程独自で試験信号を印加する感度試験装置１０２を内部に備えており、該各工程の感度データを算出するものとなっている。感度データは、ある意味では工程の少し未来を示すデータであると言えるが、これを上述したようにモデルを使うのではなく、実際の工程調整段階において少しだけ試験を行って実際のデータを取得するというものである。例えば、工程ｉに関する可調整パラメータを少し変動（ΔＰｉ）させて得られる観測誤差をΔｑ，δｑとして得ることにより、本格的な調節をおこなうためのパラメータ修正量であるΔｐ，δｐを算出するためのデータとする。
【００６４】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、品質のずれに関して、規準との誤差のみならず各被加工品の実データにおける相対誤差をも調整可能となる。また、各被加工品単独にずれを調整するのではなく、次に流れる被加工品のために工程の微調整を行うために、区分的かつ定性表現を含んだ線形モデルを利用してパラメータ修正量を各工程について算出するようにしているので、複雑な相関をもつプロセスにおいても、各被加工品の変動を後々の工程で調整できるだけのみならず、各工程の変動をこれまでの被加工品の誤差データを利用して調整できるようになる。さらに、定性表現と適応的線形モデルとを結び付けることできめ細かな調整が可能になる。
【００６５】
すなわち、従来、自動化できなかったような、したがって、人手で処理してきたような、複雑な工程が相互に関連している処理システムに対する効率的なパラメータ修正が行なえる。
【００６６】
また、調整のためのデータは各工程毎に独立に算出されるので、互いに遠隔地にある工程間での処理制御にも適用できる。
【００６７】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず種々変形して実施可能である。
【００６８】
例えば本発明は、工場の製造現場だけではなく、いわゆるサプライチェーンマネージメントに適用可能である。上述した各工程について次のような式を想定することで、サプライチェーンマネージメントは複数工程からなるネットワークシステムであると考えられる。
【００６９】
ｖ（ｙ，ｃ）＝（ｆ（ｔ−Ｔ，ｘ，Ｓ），ｇ（ｔ−Ｔ，ｘ，Ｓ））
ｖ：出力（供給量・品質やコスト）
ｙ：供給量・品質
ｃ：コスト
ｆ：出力を決定付けるモデル
ｇ：コストを決定付けるモデル
Ｔ：サプライヤ（工程）に投入された時刻
ｔ：現時刻（したがって、ｔ−Ｔは投入された時点からの経過時間を表す）
ｘ：サプライア（工程）に投入される材料・部品の数量・品質
Ｓ：サプライヤが抱える加工品ないし材料の在庫
最終段の工程の出力は一般消費者向けの商品となる。実際には、これまでの実績に基づいて書くサプライヤの能力を論理的に記述したり、簡単な微分方程式で近似的にモデル化することが応用できる。尚、これは待ち行列網のような確率的モデルを用いた統計的性能評価を目的としているものではない。
【００７０】
また、上述した実施形態では、ネットワーク状に構成される複数の工程からなるシステムを対象として説明したが、一見してネットワーク状でない一つの製品の中に構成されている複数の部品の働きにかかわるパラメータ調整などにも本発明は応用可能である。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、対象の個々の要素（工程）の感度データを用いて要素間の影響関係を少しずつ（部分的に）考慮しながらずれを修正してゆくことで自律的かつ適応的な品質制御を行なう品質制御装置および品質制御方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る品質制御装置の概略構成、およびこの品質制御装置からの制御を受ける被制御システムの概略構成を示すブロック図
【図２】実施形態に係る工程間の結合関係の具体例を示す図
【図３】対象特性の変化分の種類を示す図
【図４】対象特性の変化分の伝播を示す図
【図５】対象特性のモデリング概要を示す図
【図６】本発明の変形例に係る品質調整装置の概略構成を示すブロック図
【符号の説明】
１…品質制御装置
２…被制御システム
１１…モデルデータ記憶装置
１２…感度算出装置
１３…規準データ記憶装置
１４…調整指示生成装置
【図１】
0003702146.tif 000016
【図２】
0003702146.tif 000017
【図３】
0003702146.tif 000018
【図４】
0003702146.tif 000019
【図５】
0003702146.tif 000020
【図６】
0003702146.tif 000021