(57)【要約】  異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる製造プロセス監視装置を提供する。製造プロセス監視装置は、製造設備のプロセスデータを変換するデータ変換部と、変換されたデータを特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、特徴量の情報と分析された結果の情報とに基づいて複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、分析される際に用いられたデータと復元されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとの類似度を演算する類似度演算部と、複数のカテゴリーごとの類似度に基づいてデータのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、判定されたカテゴリーと分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、を備えた。
2020044533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の操業状態を捉えた特徴量の情報を記憶した特徴量記憶部と、
前記製造設備の運転データまたは前記製造設備に設けられた測定装置の測定データを含むプロセスデータを変換するデータ変換部と、
前記データ変換部により変換されたデータを前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、
前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報と前記特徴量分析部により分析された結果の情報とに基づいて前記複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、
前記特徴量分析部により分析される際に用いられたデータと前記データ復元部により復元されたデータとに基づいて前記複数のカテゴリーごとに類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度演算部により演算された前記複数のカテゴリーごとの類似度に基づいて前記データのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、
前記プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、
前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、
を備えたことを特徴とする製造プロセス監視装置。
【請求項２】
前記プロセス状態診断部は、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが異なった場合または予め設定された期間内に予め設定された回数だけ前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが異なった場合に、製造プロセスが異常であると判定する請求項１に記載の製造プロセス監視装置。
【請求項３】
前記プロセス状態診断部は、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合または予め設定された期間内に予め設定された回数だけ前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合に、製造プロセスが異常であると判定する請求項１に記載の製造プロセス監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、製造プロセス監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、製造設備の異常診断装置を開示する。当該異常診断装置は、正常データから抽出した特徴量に基づいて、収集したプロセスデータの分析と復元とを行う。当該異常診断装置は、分析に用いた元のプロセスデータと復元したプロセスデータとに基づいて異常度を演算する。当該異常度が予め設定された閾値を超えている場合、当該異常診断装置は、異常であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１７／１４５３１８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の異常診断装置において、閾値の設定は、特徴量を抽出した際に用いられたデータに依存する。このため、閾値の設定は、容易でない。【０００５】
この発明は、上述の課題を解決するためになされた。この発明の目的は、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる製造プロセス監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る製造プロセス監視装置は、予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の操業状態を捉えた特徴量の情報を記憶した特徴量記憶部と、前記製造設備の運転データまたは前記製造設備に設けられた測定装置の測定データを含むプロセスデータを変換するデータ変換部と、前記データ変換部により変換されたデータを前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報と前記特徴量分析部により分析された結果の情報とに基づいて前記複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、前記特徴量分析部により分析される際に用いられたデータと前記データ復元部により復元されたデータとに基づいて前記複数のカテゴリーの各々との類似度を演算する類似度演算部と、前記類似度演算部により演算された前記複数のカテゴリーの各々との類似度に基づいて前記データのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、前記プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、を備えた。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、製造プロセスの状態は、カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて診断される。このため、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１における製造プロセス監視装置が適用される熱間薄板圧延ラインの構成図である。
【図２】実施の形態１における製造プロセス監視装置によるカテゴリーごとの類似度の例を説明するための図である。
【図３】実施の形態１における製造プロセス監視装置による監視方法を説明するための図である。
【図４】実施の形態１における製造プロセス監視装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【図５】実施の形態１における製造プロセス監視装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
この発明を実施するための形態について添付の図面に従って説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には同一の符号が付される。当該部分の重複説明は適宜に簡略化ないし省略される。
【００１０】
実施の形態１．
図１は実施の形態１における製造プロセス監視装置が適用される熱間薄板圧延ラインの構成図である。
【００１１】
図１において、熱間薄板圧延ライン１は、模式的に示される。例えば、熱間薄板圧延ライン１は、７台の圧延機１ａを備える。板厚計、形状計等のセンサを含む測定装置は図示されない。圧延材は、図示の圧延方向に流れる。その結果、圧延材は、７台の圧延機１ａにより所望の厚さに圧延される。
【００１２】
データ収集装置２は、熱間薄板圧延ライン１の運転データまたは熱間薄板圧延ライン１に設けられた測定装置の測定データ、製品を製造するために必要な圧延材情報を含むプロセスデータを定期的または間欠的に収集する。例えば、データ収集装置２は、熱間薄板圧延ライン１の各装置に対する設定値のデータを収集する。例えば、データ収集装置２は、熱間薄板圧延ライン１の各装置に対する実績値のデータを収集する。例えば、データ収集装置２は、センサによる測定値のデータを収集する。例えば、データ収集装置２は、所望の製品を得るための制御システムによる操作量のデータを収集する。例えば、データ収集装置２は、熱間薄板圧延ライン１の入側および出側での圧延材の鋼種、サイズ、温度のデータを収集する。
【００１３】
製造プロセス監視装置３は、特徴量記憶部４とデータ変換部５と特徴量分析部６とデータ復元部７と類似度演算部８とカテゴリー判定部９とカテゴリー分類部１０とプロセス状態診断部１１とを備える。
【００１４】
特徴量記憶部４は、予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の正常な操業状態を捉えた特徴量の情報を抽出した上で記憶する。例えば、カテゴリーは、鋼種、製品厚、製品幅、温度等で分類される。例えば、特徴量は、主成分分析による方法により抽出される。主成分分析による方法によれば、主成分が特徴量として抽出される。例えば、特徴量は、スパースコーディングを利用した方法により抽出される。例えば、スパースコーディングを利用した方法によれば、基底の集合が特徴量として抽出される。
【００１５】
特徴量の抽出に用いられるデータ間においては、値の大きさがばらつき得る。ばらつきが大きいと、特徴量の抽出に偏りが発生する。このため、特徴量を抽出する前に、収集されたデータに対し、正規化処理が実施される。例えば、正規化処理は、特徴量の抽出に用いられるデータの平均値と標準偏差とに基づいて次の（１）式で表される。
【００１６】
【数１】
2020044533.tif 000003
【００１７】
2020044533.tif 000004
【００１８】
また、正規化が実行される前に、ローパスフィルタ等を用いたフィルタ処理が実行されることもある。この場合、ノイズが除去される。
【００１９】
さらに、サンプル時間ごとのデータの大きさが揃うように、Ｌ２正規化処理が実行されることもある。例えば、Ｌ２正規化処理においては、サンプル時間ごとに次の（２）式の処理がなされる。
【００２０】
【数２】
2020044533.tif 000005
【００２１】
データ変換部５は、データ収集装置２から送られてくるデータを変換する。例えば、データ変換部５は、特徴量記憶部４に記憶された特徴量の情報を抽出した際に用いられた平均値と標準偏差とに基づいてデータ収集装置２から送られてくるデータに正規化処理およびＬ２正規化処理を施す。
【００２２】
特徴量分析部６は、データ変換部５により変換されたデータを受け取る。特徴量分析部６は、データ変換部５により変換されたデータを特徴量記憶部４に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する。当該分析は、特徴量を抽出したときと同様の方法で行われる。主成分分析により特徴量が抽出された場合、分析結果は、主成分により書き表したときの係数である。スパースコーディングの場合は、スパース係数が分析結果に対応する。
【００２３】
データ復元部７は、特徴量記憶部４に記憶された特徴量の情報と特徴量分析部６により分析された結果とに基づいてデータを復元する。データの復元は、複数のカテゴリーごとに行う。具体的には、データ復元部７は、分析された結果から複数のカテゴリーの各々に対応する成分を取り出して順々に復元する。その結果、複数のカテゴリーの数と同等の数の復元データが生成される。
【００２４】
類似度演算部８は、データ復元部７により複数のカテゴリーごとに復元されたデータとデータ変換部５により正規化処理およびＬ２正規化処理が施されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとに類似度を演算する。例えば、類似度は、各データの差の絶対値とされる。例えば、類似度は、各データの差の２乗とされる。
【００２５】
カテゴリー判定部９は、類似度演算部８により演算された複数のカテゴリーごとの類似度に基づいて分析に用いられたデータのカテゴリーを判定する。類似度演算部８において類似度がデータの差の絶対値または各データの差の２乗とされた場合、カテゴリー判定部９は、類似度の値が最も小さいカテゴリーを該当するカテゴリーと判定する。
【００２６】
カテゴリー分類部１０は、データ収集装置２により収集されたプロセスデータが属するカテゴリーを分類する。
【００２７】
プロセス状態診断部１１は、カテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて熱間薄板圧延ライン１における製造プロセスの状態を診断する。
【００２８】
次に、図２を用いて、複数のカテゴリーごとの類似度の例を説明する。
図２は実施の形態１における製造プロセス監視装置により演算された複数のカテゴリーごとの類似度の例を説明するための図である。
【００２９】
図２においては、第１カテゴリーから第４０カテゴリーに分類される。第３３カテゴリーの類似の値が最も小さい。この場合、カテゴリー判定部９は、分析に用いられたデータのカテゴリーは第３３カテゴリーであると判定する。
【００３０】
次に、図３を用いて、製品の鋼種、製品厚、製品幅でカテゴリーを分類した場合における監視方法を説明する。
図３は実施の形態１における製造プロセス監視装置による監視方法を説明するための図である。
【００３１】
カテゴリーの分類は、必ずしも非連続データで行われるわけではない。例えば、カテゴリーの分類の指標のひとつとして製品厚が選ばれている場合、製品に関して隣り合う区分においてはプロセスの状態に大きな差はない。このため、分析するデータにおいて多少の変動があると、特に区分近傍の製品厚のデータにおいては、隣の区分に該当するカテゴリーに判定され得る。
【００３２】
このような状況を避けるため、カテゴリーが予め分類される際、分類に用いられた指標の性質を考慮し、判定されたカテゴリーの許容範囲が予め設定される。プロセス状態診断部１１は、判定されたカテゴリーが収集されたプロセスデータが属するカテゴリーの許容範囲を超えている場合、プロセス状態診断部１１は、製造プロセスの異常が発生している可能性があると判定する。
【００３３】
カテゴリーが予め分類される際、製品厚または製品幅に関しては、隣の区分に対応するカテゴリーまでが許容範囲として設定される。
【００３４】
図３において、収集されたプロセスデータが属するカテゴリーが星印で示すカテゴリーである場合、判定されたカテゴリーが星印あるいは丸印で示すカテゴリーであれば、プロセス状態診断部１１は、製造プロセスが正常であると判定する。
【００３５】
次に、図４を用いて、製造プロセス監視装置３の動作の概要を説明する。
図４は実施の形態１における製造プロセス監視装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【００３６】
ステップＳ１では、製造プロセス監視装置３は、データ変換部５において、プロセスデータに正規化処理およびＬ２正規化処理を施す。その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ２の動作を行う。ステップＳ２では、製造プロセス監視装置３は、特徴量分析部６において、データ変換部５により変換されたデータを特徴量記憶部４に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する。
【００３７】
その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ３の動作を行う。ステップＳ３では、製造プロセス監視装置３は、データ復元部７において、特徴量記憶部４に記憶された特徴量の情報と特徴量分析部６により分析された結果の情報とに基づいて複数のカテゴリーごとにデータを復元する。その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ４の動作を行う。ステップＳ４では、製造プロセス監視装置３は、類似度演算部８において、特徴量分析部６により分析される際に用いられたデータとデータ復元部７により復元されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとの類似度を演算する。
【００３８】
その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ５の動作を行う。ステップＳ５では、製造プロセス監視装置３は、カテゴリー判定部９において、類似度演算部８により演算された複数のカテゴリーごとの類似度に基づいてデータのカテゴリーを判定する。その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ６の動作を行う。ステップＳ６では、製造プロセス監視装置３は、カテゴリー分類部１０において、プロセスデータが属するカテゴリーを分類する。
【００３９】
その後、製造プロセス監視装置３は、ステップＳ７の動作を行う。ステップＳ７では、製造プロセス監視装置３は、プロセス状態診断部１１において、カテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断する。その後、製造プロセス監視装置３は、動作を終了する。
【００４０】
以上で説明した実施の形態１によれば、製造プロセスの状態は、カテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて診断される。このため、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる。
【００４１】
例えば、カテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとが異なった場合は、製造プロセスが異常であると判定される。このため、製造プロセスのより厳しい条件で判定することができる。
【００４２】
なお、予め設定された期間内に予め設定された回数だけカテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとが異なった場合に、製造プロセスが異常であると判定してもよい。この場合、突発的なデータの変化等があったとしても、製造プロセスの状態を正しく判定することができる。
【００４３】
例えば、図３に示されるように、カテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合は、製造プロセスが異常であると判定される。このため、製造プロセスの状態をより正しく判定することができる。
【００４４】
なお、予め設定された期間内に予め設定された回数だけカテゴリー判定部９により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部１０により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合に、製造プロセスが異常であると判定してもよい。この場合、突発的なデータの変化等があったとしても、製造プロセスの状態を正しく判定することができる。
【００４５】
なお、カテゴリーは、監視する製造プロセスに応じて適宜分類すればよい。例えば、圧延材の温度をカテゴリーとすればよい。例えば、圧延機に侵入する際の入側板厚をカテゴリーとすればよい。
【００４６】
また、製造プロセスが異常と判定された場合、保守員にアラームを通知してもよい。この場合、保守員による常時監視が不要となる。その結果、保守員の負荷を軽減することができるだけなく、重大な故障が発生する前にメンテナンスを行うことができる。
【００４７】
また、製造プロセスが異常と判定された場合、オペレータにアラームを通知してもよい。この場合、オペレータによる介入を促すことができる。その結果、製造プロセスを適切な状態に迅速に変化させることで、不具合の発生を未然に防ぎ、製品の品質を安定して確保することができる。
【００４８】
なお、実施の形態１の製造プロセス監視装置３を熱間薄板圧延ライン１とは異なる製造設備に適用してもよい。例えば、実施の形態１の製造プロセス監視装置３を連続冷間圧延機に適用してもよい。例えば、実施の形態１の製造プロセス監視装置３を焼鈍ラインに適用してもよい。例えば、実施の形態１の製造プロセス監視装置３をメッキのプロセスラインに適用してもよい。
【００４９】
次に、図５を用いて、製造プロセス監視装置３の例を説明する。
図５は実施の形態１における製造プロセス監視装置のハードウェア構成図である。
【００５０】
製造プロセス監視装置３の各機能は、処理回路により実現し得る。例えば、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ１２ａと少なくとも１つのメモリ１２ｂとを備える。例えば、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア１３を備える。
【００５１】
処理回路が少なくとも１つのプロセッサ１２ａと少なくとも１つのメモリ１２ｂとを備える場合、製造プロセス監視装置３の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、少なくとも１つのメモリ１２ｂに格納される。少なくとも１つのプロセッサ１２ａは、少なくとも１つのメモリ１２ｂに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、製造プロセス監視装置３の各機能を実現する。少なくとも１つのプロセッサ１２ａは、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。例えば、少なくとも１つのメモリ１２ｂは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等である。
【００５２】
処理回路が少なくとも１つの専用のハードウェア１３を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。例えば、製造プロセス監視装置３の各機能は、それぞれ処理回路で実現される。例えば、製造プロセス監視装置３の各機能は、まとめて処理回路で実現される。
【００５３】
製造プロセス監視装置３の各機能について、一部を専用のハードウェア１３で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、特徴量記憶部４の機能については専用のハードウェア１３としての処理回路で実現し、特徴量記憶部４の機能以外の機能については少なくとも１つのプロセッサ１２ａが少なくとも１つのメモリ１２ｂに格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現してもよい。
【００５４】
このように、処理回路は、ハードウェア１３、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで製造プロセス監視装置３の各機能を実現する。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上のように、この発明に係る製造プロセス監視装置は、製造設備に利用できる。
【符号の説明】
【００５６】
１  熱間薄板圧延ライン、  ２  データ収集装置、  ３  製造プロセス監視装置、  ４  特徴量記憶部、  ５  データ変換部、  ６  特徴量分析部、  ７  データ復元部、  ８  類似度演算部、  ９  カテゴリー判定部、  １０  カテゴリー分類部、  １１  プロセス状態診断部、  １２ａ  プロセッサ、  １２ｂ  メモリ、  １３  ハードウェア  
【図１】
2020044533.tif 000006
【図２】
2020044533.tif 000007
【図３】
2020044533.tif 000008
【図４】
2020044533.tif 000009
【図５】
2020044533.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月16日(2020.6.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
図２においては、第１カテゴリーから第４０カテゴリーに分類される。第３３カテゴリーの類似度の値が最も小さい。この場合、カテゴリー判定部９は、分析に用いられたデータのカテゴリーは第３３カテゴリーであると判定する。
【国際調査報告】
2020044533.tif 000011
2020044533.tif 000012
2020044533.tif 000013
2020044533.tif 000014